Technisch orientierte Modelle auf der dezentralen Ebene

Das Institut entwickelt und nutzt Modellierungsumgebungen, die vor allem auf Verteilnetzebene und in quasi-abgeschlossenen Systemgrenzen wie Quartieren und Liegenschaften zum Einsatz kommen. Im Folgenden werden Ansätze beschrieben, die den Fokus auf Planung und Betrieb von sektorengekoppelten Energieversorgungslösungen richten. Für die Simulationen kommen verschiedene Rechencluster sowie auch die HPC-Infrastruktur des Instituts zum Einsatz (siehe Abschnitt 2.3)

Das am Institut entwickelte FlexiGIS ist ein Open-Source- und Open-Data-Tool für die Modellierung, Simulation und Optimierung urbaner Energiesysteme (siehe auch 2.1.2). Das Tool ist modular und übertragbar konzipiert worden und kann somit von einer breiten Anwender-Zielgruppe benutzt werden. In FlexiGIS wird die räumliche und zeitliche Verteilung des lokalen Stromverbrauchs und seiner lokalen Erzeugung simuliert und kann Dank der Verwendung von GIS-Tools mit zusätzlichen Datenebenen, zum Beispiel der Flächennutzung oder beliebigen Anlagenstandorten, verknüpft werden. Um eine hochaufgelöste Stromnachfrage und -erzeugung anhand von Gebäude- und Straßenprototypen zu berechnen, wird ein Bottom-up-Ansatz wird verwendet. Die geo-referenzierten Daten dafür stammen aus der OpenStreetMap Datenbank.

Im Bereich der Systemauslegung und des operativen Betriebs von lokalen Energiesystemen wird das Tool oemof („Open Energy Modelling Framework“) zur Modellierung der Systeme sowie zur linearen Optimierung der Energieflüsse und des Anlagenbetriebs genutzt. Betrachtet werden dabei insbesondere die Sektoren Strom, Wärme, Kälte, Erdgas, Wasserstoff und Mobilität sowie deren sektorenübergreifende Abhängigkeiten. Auch Ansätze der Künstlichen Intelligenz werden integriert, um komplexen Rahmenbedingungen Rechnung zu tragen. Die Bibliothek wird entsprechend des Open-Source-Gedankens öffentlich entwickelt, wobei das Institut den Funktionsumfang in den vergangenen Jahren maßgeblich erweitert hat.

Das Grundgerüst für die elektrotechnische Modellierung unterschiedlichster Stromnetze liefert PowerFactory. Dabei handelt es sich um eine etablierte Software, sodass das Institut hier auf ausgereifte Modelle und Standardbibliotheken zurückgreifen kann. Zur Erprobung von neuartigen Technologien und Steuerungsalgorithmen werden darüber hinaus zusätzliche Freiheiten in der Programmierung und Ansteuerung benötigt. Durch die Einbindung von Python in PowerFactory können die Vorteile dieser Open-Source-Programmiersprache genutzt werden. Dazu gehören vielfältige Bibliotheken, zum Beispiel für Machine Learning, Optimierung oder auch GIS-Anwendungen. Mittels der Python API werden automatisierte Simulationen sowie dynamische Anpassung aller Modellparameter ermöglicht.

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