Grußwort Hr. Christian Maaß, Leiter der Abteilung Wärme, Wasserstoff und Effizienz, BMWK

Keynote Prof. Anke Weidlich, INATECH Universität Freiburg

Thema: Auswirkungen Krieg in der Ukraine auf Energieversorgung und ‑wirtschaft in Deutschland / global

Treffen der fünf Arbeitsgruppen

• Daten und Datenbanken
• Akteursstrukturen und Akteursverhalten
• Modellkopplungen und Gesamtsystem
• Vergleichbarkeit und Transparenz
• Methoden und Komplexitätsreduktion

Keynote Dr. Jan Peter Klatt, Referat KA3 - Szenarien, ökonomische Aspekte und Finanzierung von Klimaschutz und Energiewende, BMWK

Thema: Systementwicklungsstrategie für Klimaneutralität

Begrüßung Fr. Dr. Rodoula Tryfonidou, Leiterin des Referats Energieforschung – Grundsatzfragen und Strategie, BMWK

Keynote Klaus Mochalski – CEO & Gründer von Rhebo

Thema: OT Security Made Simple – Für mehr Sichtbarkeit und Cyberresilienz in industriellen Netzwerken

Schlusswort Jens Winkler, Referat IIC5 - Energieforschung – Grundsatzfragen und Strategie, BMWK

Der Einsatz von Modellen zur Erstellung und Untersuchung von Szenarien ist ein wesentliches Instrument der Energiesystemanalyse. Für die Politikberatung ist die Frage nach der Verlässlichkeit solcher Szenarien von großer Wichtigkeit, da diese mit großen Unsicherheiten behaftet sind. Diesem Problem wird im Forschungsprojekt UNSEEN begegnet. Durch das Abfahren eines sehr großen Parameterraums konnten bereits mehr als 1000 Energieszenarien automatisch generiert, berechnet und ausgewertet werden, darunter auch 100 räumlich hoch-aufgelöste Stromsystemmodelle Deutschlands. Letztere Modelle eignen sich auch zur Untersuchung der Auswirkungen von Ausfällen der darin explizit modellierten Energieinfrastrukturen, also von Kraftwerksstandorten, Übertragungsnetzleitungen und Umspannwerken. Um eine Vielzahl aufwendiger Modellrechnungen performant durchzuführen, wurde ein auf High-Performance-Computing angepasster Modellierungs-Workflows entwickelt. Er macht den entstehenden Szenarioraum auf Basis multi-kriterieller Indikatoren (u. a. zu Angemessenheit, Betriebssicherheit und Wirtschaftlichkeit) bewertbar. Die ersten Analysen dieses Szenarioraumes zeigen, dass „Best-Perfoming“ Szenarien verhältnismäßige geringe Zubauraten für Windkraft aufweisen, bei einer Reduktion der CO2-Emissionen im Stromsektor um 85%-89% gegenüber 1990.

Das Verbundforschungsprojekt InnoSys2030 hat die Grundlagen für die Einführung von kurativem Engpassmanagement im deutschen Transportnetz gelegt. Die Erweiterung des Zeithorizonts zur Engpassbehebung um den Bereich kurz nach einem Fehlereintritt ermöglicht die Reduzierung vorgehaltener Transportkapazitäten und eine höhere Auslastung der bestehenden Netzinfrastruktur. Das kurative Engpassmanagement kann somit eine Alternative zu (verzögertem) Netzausbau darstellen.

Zur Durchführung des kurativen Engpassmanagements werden schnelle Maßnahmen benötigt, um kurzzeitige Höherauslastungen von Betriebsmitteln innerhalb ihrer Aufheizdauern zu reduzieren. Neben Phasenschiebertransformatoren und Hochspannungs-Gleichstrom-Übertragungen kommen hierfür sogenannte Netzbooster in Betracht. Das sind Akkumulatoren im Leistungsbereich von konventionellen Kraftwerken, die antiparallel geladen und entladen werden, um betroffene Leitungen temporär zu entlasten. Die hohen Kosten solcher Netzbooster-Projekte erfordern eine optimale Standortwahl. Es wurde deshalb ein Optimierungsalgorithmus entwickelt, der die optimalen Netzbooster-Standorte wählt, um mit diesen die Kosten für präventives Engpassmanagement zu minimieren.

Die gemeinsame Bestimmung von präventiven und kurativen Engpassmanagement-Maßnahmen in Betriebsplanungsprozessen erfolgt anhand von Prognosen mit unterschiedlicher Voraussicht und Vorhersagegüte. Die eingesetzten Netzoptimierungsrechnungen sind rechen- und zeitintensiv. Es besteht somit das Risiko, dass geplante kurative Engpassmanagement-Maßnahmen im Echtzeitbetrieb nicht wie geplant aktiviert werden können oder aufgrund einer veränderten Netzsituation keine ausreichende Wirksamkeit erreichen. Das entwickelte Konzept der kurativen Ad-Hoc-Maßnahmen ermöglicht eine schnelle Bestimmung von Maßnahmen, um die Engpasssituation nach einem Ausfall zu beheben. Zu diesem Zweck werden nach dem Fehler alle verfügbaren Freiheitsgrade genutzt, um entstandene Engpässe soweit wie möglich aufzulösen. Zur Beurteilung der Ernsthaftigkeit der Situation, werden dazu die verbleibenden thermischen Reserven von Freileitungen bestimmt. Somit ist die Zeit vom Fehlereintritt bis zur Überhitzung der Freileitung bekannt. Ist es in einer Situation nicht möglich alle Engpässe aufzulösen, so wird die thermische Reserve maximiert.

Mit der Energiewende ändern sich die Energiesysteme wesentlich in ihren Strukturen und systemischen Eigenschaften. Die zunehmende Nutzung digitaler Mess- und Steuerungsoptionen führt zusätzlich zu Änderungen in der Dynamik des Betriebs der Energiesysteme. Um mit Hilfe vorwiegend fluktuierender Strombereitstellung zukünftig eine sichere Energieversorgung gewährleisten zu können, müssen sie so umgesetzt werden, dass sie auch unter widrigen Rahmenbedingungen wie Extremwetterlagen und Systemmanipulationen sicher funktionieren.

Im Projekt ReMoDigital - "Resilienz-Monitoring für die Digitalisierung der Energiewende" werden zum einen systemanalytische Instrumente weiterentwickelt um ein Stresstestinstrumentarium zu erarbeiten, mit dem zukünftige Energiesysteme weniger verletzlich und möglichst resilient gestaltet werden können. Des Weiteren werden im Rahmen einer interdisziplinär besetzten Projektgruppe allgemeinere Fragen und Anforderungen an ein Resilienzmonitoring sowie Empfehlungen zur gesellschaftlichen Einbettung erarbeitet. Neben der Stromversorgung wird dabei der Fokus auf lokale Netze und Verkehr gelegt. Zusätzlich zur nationalen Perspektive werden auch lokale Effekte, etwa im Verteilnetz, berücksichtigt. Ausgehend von konsistenten Szenarien werden die Auswirkungen von Stressfällen simulierbar. Die Analysen werden integriert um sie transparent und interaktiv visualisieren zu können, so dass Wissen über Gestaltungsoptionen, Zusammenhänge und Auswirkungen im Falle verschiedener Stressfälle möglichst gut in deliberativ-diskursiven Prozessen zur Gestaltung von Energiesystemen eingesetzt werden können.

Auf dem Poster wird das Projekt und das Zusammenspiel der Projektgruppe und der Systemanalyse sowie der einzelnen Beiträge der Partner im Projekt vorgestellt.

Making investment and operational decisions in modern low-carbon energy system environments is characterised by a multitude of interactions and uncertainties, e.g., energy import prices and volumes, climate change impacts. Supporting the underlying decision-making processes in the industry and public domain requires the application of sophisticated energy system analysis tools. The PROGRESS project contributes to the development of new methods in the energy system analysis field that can cope with increasing complexity and uncertainty.

The project combines cross-disciplinary expertise and develops innovative methods for the holistic consideration of uncertainties in planning problems of integrated energy systems. Using probabilistic graphical models as a fundamentally new approach for planning energy systems under uncertainty, we design innovative, highly scalable optimisation methods for target platforms using artificial intelligence methods with the possibility of massive parallelisation via GPU infrastructure. To that end, Fraunhofer IEE has developed a generalised multi-period capacity expansion planning framework for optimising integrated energy systems and possible transformation pathways using the python-based package linopy. The Computer Science Department at Princeton has developed the new OpenProx framework, which allows for differentiable solver implementations using PyTorch and learning-based methods to improve proximal (matrix-free) algorithms. In a joint effort, we are currently combining both frameworks to leverage flexible target computational platforms and solvers specialised on individual optimisation problems to deal with the increasing complexity and uncertainty.

In a next step, we use probabilistic inference to investigate and visualise relationships between input data and their effects in integrated energy system planning problems formulated as graphical models. For all tools and frameworks, we follow an open-source tooling approach.

Das GreenVEgaS-Konsortium setzt sich aus universitären und außeruniversitären For-schungsinstituten aus den Bereichen der Strom-, Gas- und Wärmenetze sowie der Energie-wirtschaft zusammen. Das Ziel des Forschungsprojektes ist die ganzheitliche Analyse des Energieversorgungssystems aus volkswirtschaftlicher Perspektive unter Berücksichtigung der technischen Erzeugungs- und der erforderlichen Netzinfrastruktur sowie den entstehenden CO2-Emissionen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf der Kopplung der Sektoren Strom, Wärme und Verkehr. Zur Identifikation der technischen Randbedingungen der spezifischen Netzinfrastrukturen werden detaillierte Modelle der Verbundpartner weiterentwickelt und gekoppelt, um das gesamte Energiesystem in einer iterativen sektorenübergreifenden Werk-zeugkette abbilden zu können. Für die Kopplung der Modelle wurden die Prozesse zum Aus-tausch der Daten harmonisiert und die Schnittstellen implementiert. Dabei erfolgt der Aus-tausch der schnittstellenbezogenen Daten über eine Projekt-Datenbank. Die Grundlage für die Modellkopplung und die Bestimmung der optimalen Erzeugungs- und Netzinfrastruktur bilden verschiedene energiewirtschaftliche Zukunftsszenarien, die im Rahmen des Projektes im Hin-blick auf ihre Auswirkungen auf die Sektoren bewertet werden. Die daraus abgeleiteten Infor-mationen über die Kostentreiber und Ineffizienzen im Gesamtsystem werden in eine Kosten-funktion überführt. Die Modelle und die Interaktion zwischen diesen im Hinblick auf die Schnittstellen sowie die grundlegende Methode für die Kostenfunktion werden in einem Struk-togramm vorgestellt. Die Postersession bietet uns und den Mitgliedern des Forschungsnetz-werkes die Möglichkeit, über die Modellierung und deren Details, sowie über getroffene An-nahmen und Vereinfachungen ins Gespräch zu kommen und Synergien mit anderen For-schungsprojekten zu identifizieren.

Deutschland benötigt zur Erfüllung seiner ambitionierten Klimaziele eine umfassende Transformation des Energiesystems. Damit verbunden ist das Vorantreiben der Sektorkopplung, deren Umsetzung maßgeblich von der Ausgestaltung leitungsgebundener Energieinfrastrukturen abhängt. Aus diesem Grund erfordert die Analyse der Sektorkopplung eine gleichzeitige Betrachtung wesentlicher Energieversorgungsinfrastrukturen.

Um der integrativen Betrachtung von Infrastrukturen im gesamtsystemischen Kontext gerecht zu werden, sollen die Auswirkungen der Klimaziele auf das Energiesystem und die zugrundeliegenden Energieversorgungsinfrastrukturen untersucht werden. Dabei konzentriert sich das Forschungsvorhaben auf die Analyse von Infrastrukturen in einem sich durch äußere Rahmenbedingungen ändernden Energiesystem. Die wesentlichen Fragestellungen sind zum einen wie sich unterschiedliche CO2-Minderungsziele auf Energieversorgungsinfrastrukturen auswirken und zum anderen wie sich vernetzte Energieinfrastrukturen in Energiesystemmodellen abbilden lassen.

Zur Untersuchung der notwendigen Systemtransformationen sollen quantitative Analysen mithilfe der Energiesystemmodelle TIMES PanEU und NESTOR durchgeführt werden. Die Analyse der gesamtsystemischen Rolle von Infrastrukturen erfordert eine adäquate Abbildung ebendieser. Um dies zu ermöglichen, erfolgt der Einsatz dezidierter Infrastrukturmodelle. Berücksichtigung finden hierbei jeweils das Strom-, Gas-, Wärme- und Wasserstoffnetz. Die Energiesystem- und Infrastrukturmodelle werden über Soft-Links in einem iterativen Prozess miteinander gekoppelt. Daraus werden die zur Implementierung von Infrastrukturen in Energiesystemmodellen erforderlichen Parameter ermittelt. Anschließend werden die Ergebnisse der Energiesystemmodelle, wie z.B. die sich verändernde Nachfrage nach Energieträgern in die Infrastrukturmodelle zurückgespielt. Eine wesentliche Herausforderung liegt darin, die räumlich disaggregierten Ergebnisse der Infrastrukturmodelle so zu verdichten, dass sie in die Ein-Knoten-Energiesystemmodelle integriert werden können.

Projektpartner:
Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER) an der Universität Stuttgart (Koordinator), Institut für Energie- und Klimaforschung Techno-ökonomische Systemanalyse (IEK-3) am Forschungszentrum Jülich GmbH, Lehrstuhl für Energiewirtschaft an der TU Dresden (TUD-ee2)

Energiesystemmodelle:
Times PanEU (IER); NESTOR (IEK-3)

Infrastrukturmodelle:
Stromnetz (ELMOD, TUD); Gasnetz (GAMAMOD, TUD); Wasserstoffnetz (Fine.Infrastructure, IEK-3); Wärmenetz (Wärmeatlas, IER)

Der Wandel zu einem treibhausgasneutralem Energiesystem und die gleichzeitige Nutzung dieses Potential zur Dekarbonisierung anderer Sektoren stellt das elektrische Netz vor neue Herausforderungen. Elektromobilität bietet als Sektorenkopplungstechnologien die Chance einen wichtigen Baustein zur Senkung der Treibhausgasemissionen beizutragen. Unterlagerte lokale Gleichstromnetze können Vorteile bei der dafür benötigten breitflächigen Integration von (Schnell-)Ladeinfrastruktursystemen bieten: (1) Der Wegfall von Komponenten wie dem Gleichrichter und dem Netzfilter an jeder Ladesäule, (2) damit insgesamt verringerte Verluste und (3) eine vereinfachte Systemregelung. Neben den technologischen und ökonomischen Vorteilen bietet die Gleichstromtechnologie das Potenzial, die Integration von Ladeinfrastruktur im Vergleich zu konventionellen Lösungen mit reduziertem Material- und Ressourceneinsatz zu realisieren und somit einen geringeren ökologischen Fußabdruck zu hinterlassen.

Die Analyse dieser Umweltauswirkungen ist das Forschungsziel des Lehrstuhls für Energiesystemökonomik der RWTH Aachen im Projekt IDEAL - „Innovative DC-Technologie zur nachhaltigen Integration moderner Ladeinfrastruktur für die Elektromobilität“ gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK). Betrachtet werden dabei zwei unterschiedliche Anwendungsfälle: (1) Zum einen das Laden von PKW in Parkhäusern mit Wallboxen bis 22 kW und Schnellladesäulen bis 150 kW Ladeleistung und (2) zum anderen LKW-Schnellladesysteme in Logistikdepots mit Ladeleistungen über 500 kW. Diese Hochleistungsladesysteme mit passendem Hochleistungsladestecker werden im Projekt von den Projektpartnern Siemens, paXos und dem Institute for Power Generation and Storage Systems (PGS) der RWTH entwickelt. Begleitend dazu wird der Ressourceneinsatz sowie die Treibhausgasemissionen (THGE) dieser Systeme bilanziert und mit denen von konventionellen Systemen verglichen. Als Haupttreiber für THGE lässt sich die Elektrizitätsnutzung aus dem öffentlichen Strommix identifizieren. Daher werden zum einen für die Nutzungsphase die stündlichen THGE des Strommix genauer mit den Zeitpunkten der Ladungen analysiert und zum anderen für die Herstellungsphase die sich verändernden Strommixe in den Produktketten untersucht.

Im Rahmen einer integrierten Systemplanung für Strom- und Gastransportsysteme wird eine Betriebssimulation als Werkzeug benötigt, um zur Bewertung von Infrastrukturmaßnahmen relevante Kenngrößen wie Wohlfahrtsgewinne, CO2-Emissionen oder Netzsicherheit ableiten zu können. Es wird die Anforderung an die Betriebssimulation gestellt, einen integrierter Verfahrensansatz anstelle einer Co-Simulation zur konsistenten Berücksichtigung intersektoraler Wechselwirkungen zwischen Strom-, Methan-, Wasserstoff- und Fernwärmesystemen zu verfolgen. Zur Analyse anwendungsbezogener Forschungsfragen gilt es, eine Anwendbarkeit auf großskalige Energiesysteme zu ermöglichen. Dabei sind die europäischen Verbundnetze zur Berücksichtigung von Im- und Exporten sowie Transiten abzubilden und zur Analyse von Netzengpässen und Übertragungsverlusten physikalische Strom- und Gasflüsse zu modellieren. Aufgrund der hohen Anforderungen des Stromsystems an die Leistungsbilanzierung ist eine Modellierung in mindestens stündlicher Auflösung über ein gesamtes Jahr notwendig.

Die Betriebssimulation basiert auf einem Optimierungsproblem mit der Zielfunktion, die variablen Betriebskosten sowie monetarisiert CO2-Emissionen und Defizitenergie zu minimieren. Die integrierte Energieinfrastruktur wird als zusammenhängendes Knoten-Kanten-Modell abgebildet. Aufgrund der Größe des Optimierungsproblems, koppelnder sowie nichtlinearer Nebenbedingungen, die vor allem aus der hydraulischen Gasflussmodellierung resultieren, entsteht eine hohe Problemkomplexität. Dieser wird mit einer Zerlegung des Optimierungsproblems in einem dreistufig verschachtelten Dekompositionsansatz mit Zooming-Technik in zunächst zeitlicher, dann räumlicher und zuletzt technischer Dimension begegnet. Eine Bewertung von Infrastrukturmaßnahmen kann durch mehrfache Anwendung des Verfahrens mit Hilfe der PINT- oder TOOT-Methode erfolgen.

In exemplarischen Untersuchungen wird die Leistungsfähigkeit des entwickelten Betriebssimulationsverfahrens für ein europäisches Szenario im Jahre 2040 demonstriert. Dazu werden in der Strom-, Methan-, Wasserstoff-, und Fernwärmeinfrastruktur exemplarische Auswertungen des optimierten Systemeinsatzes dargestellt, z.B. europäische Energieaustausche, saisonale sowie wöchentliche Einsätze oder exemplarische Engpässe im elektrischen Übertragungsnetz und Wasserstofftransportnetz.

Sewage gas consists of approx. 60 Vol.-% methane. With its composition, it cannot be fed into the natural gas grid of the Federal Republic of Germany. The BMWK-funded project KLÄFFIZIENT therefore investigates the catalytic direct methanation of sewage gas and hydrogen from electrolysis of volatile renewable electricity. The reaction product can be injected into the gas grid as synthetic natural gas (SNG). Besides, the concept offers numerous synergies such as the potential on-site consumption of the oxygen produced during electrolysis or the elimination of a CO2 capture prior to methanation. Also, it can stabilize the electricity market by dynamic load-controlled operation. However, technological readiness and high electricity costs for hydrogen production challenge the economic performance.

KLÄFFIZIENT seeks to address the technological and economic dimension. This contribution focuses on the economic feasibility of the methanation, particularly considering load-optimized hydrogen production strategies. Here, using hybrid dynamic simulations and optimization as well as predictive control strategies for the plant allows economically sound operations.

Through a dynamic techno-economic model, relevant parameters such as the maximum electricity price and the plant scale were investigated and optimized using historical energy price data, literature values and experimental results. The results imply that direct methanation at wastewater treatment plants can be an economically reasonable technology for future scenarios to meet peak loads in an increasingly volatile electricity market. In the next steps, these results will be further validated, and gas storage facilities are being varied in order to find optimum operation strategies for different plant setups.

Im Projekt Fahrplan Gaswende erfolgt eine Bewertung der Rolle synthetischer Gase im zukünftigen Energiesystem, insbesondere hinsichtlich ihrer Auswirkung auf die Transformation der europäischen Gasinfrastruktur, der Wechselwirkung mit anderen Optionen der Sektorenkopplung sowie der Weiterentwicklung des regulatorischen Rahmens. Dies umfasst eine Analyse aus Sicht des Gesamtsystems wie auch der Akteurssicht. Vor dem Hintergrund der Klimaschutzziele und der aktuellen Umstellung der Versorgung fokussiert das Vorhaben auf die Änderungen im Betrieb des europäischen Gassystems, die langfristige Substitution von fossilem Erdgas durch Wasserstoff und Methan aus erneuerbarem Strom und biogenen Quellen, die schrittweise Umwidmung von Erdgas-Pipelines für den Wasserstofftransport, die Einbettung der Elektrolyse in Strom- und Wärmesysteme und den Einstieg in einen großskaligen Wasserstoffimport. Dafür kommen auf Gesamtsystemebene das Modell REMix und auf der Akteursebene das Modell MuGriFlex zum Einsatz. In REMix erfolgt eine detaillierte Modellierung des europäischen Strom- und Gasversorgungssystems. Um die Wirkung flexibler Sektorenkopplung vollständig zu erfassen, muss ergänzend dazu die strombasierte Dekarbonisierung des Wärme- und Verkehrssektors adressiert werden. Im Projekt werden der Nutzen der vorhandenen Gasinfrastruktur sowie eine parallel entstehende überregionale Wasserstoffinfrastruktur gezielt betrachtet, um optimale Energieumwandlungsorte und Transportwege zu ermitteln. In MuGriFlex werden verschiedene Wärmebereitstellungsoptionen aus betriebswirtschaftlicher Sicht der Akteure betrachtet und optimiert, wobei Energiepreise und regulatorische Kostenkomponenten im Fokus stehen. So können Anreizverzerrungen im Vergleich zur volkswirtschaftlich optimalen Versorgungsstruktur aufgezeigt und aus regulatorischer Sicht untersucht werden. Das Poster zeigt den Stand der Arbeiten hinsichtlich Technologie- und Infrastrukturdaten, Modellentwicklung, Modellkopplung und der zu untersuchenden Szenarien.

The German government aims to achieve climate neutrality by 2045. Due to the limited national energy potential, it is not possible to meet Germany’s energy needs independently in order to achieve the climate protection objectives. This raises the question of how Germany and its neighboring countries can support each other through sustainable energy exports to reach climate neutrality. For this purpose, the national energy model FENES is used, modified and extended with the modelling tool OEMOF (Open Energy Modelling Framework). In this poster, the coupling of both models for the German energy system is shown and the application capabilities of the advanced national energy model are demonstrated for the following categories: electricity generation technologies, PtX consumption pathways with possible use of demand-side-management (DSM) and short- and long-term storage types. Furthermore, the deposited technical, economic and ecological parameters of the energy system are presented. The interaction of both sub-models, Sustainable-Economic- and Merit-Order-Optimization-Model, works and has already completed a possible scenario for a climate-neutral energy system of Germany in 2045.

In einem transformierten Stromsystem mit extremen Anteilen an erneuerbaren Energien und starker Sektorenkopplung wird die Aufrechterhaltung einer hohen Zuverlässigkeit des Stromsystems (also Energiesicherheit und Angemessenheit) eine große Herausforderung darstellen. Mithilfe modell-gestützter Analysen können langfristige Entwicklungspfade untersucht und Ansätze zur Gewährleistung der Angemessenheit der Erzeugung und Übertragung entwickelt werden. Dieser Themenkomplex wird im vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Forschungsprojekt VerSEAS untersucht.

Dafür wurde ein detailliertes Modellkopplungskonzept entwickelt, welches in diesem Poster skizziert und vorgestellt werden soll. Das Kopplungskonzept sieht die Festlegung wichtiger Parameter zur Entwicklung eines Szenariorahmens vor. In diesem Kontext werden in einem ersten Schritt Wirtschaftswachstum, Bevölkerungswachstum, Ambitionsniveau der CO2-Vermeidung, CO2-Preisentwicklung, Energieträgerpreise, etc. in detaillierte sektorspezifische Szenarioannahmen übersetzt. Dieser Szenariorahmen wird für die Projektion der zukünftigen Nachfragemengen mit dem Modell FORECAST bis 2050 berechnet, unter Berücksichtigung einer starken Elektrifizierung, insbesondere der Sektoren Industrie und Wärme. Anschließend werden stündliche Lastprofile mit dem Modell eLOAD bestimmt, die in der Modellkette an das agentenbasierte Modell PowerACE übergeben werden. Die Auswirkungen der Ergebnisse in Bezug auf Redispatch werden schließlich im Stromnetzmodell ELMOD modelliert.

Das Poster gibt einen Überblick über die Modellierungsstruktur und die wichtigsten Modellierungsparameter unserer Forschung. Neben den vorläufigen Ergebnissen werden auch vorläufige Schlussfolgerungen vorgestellt.

Der Wärmesektor ist einer der größten Energieverbraucher Deutschlands und stark von fossilen Energieträgern abhängig. Knapp 40% der energiebedingten CO2-äq. Emissionen entstehen durch die Wärmeerzeugung [1][2]. Ferner wurden diese, im Vergleich zum Stromsektor, in den letzten 30 Jahren weniger stark reduziert [2]. Daraus ergibt sich großes Potential zur Defossilisierung des Wärmesektors durch Sektorenkopplung und erneuerbare Gase. Mithilfe von Simulationsmodellen können verschiedene Szenarien hinsichtlich Emissionen, Kosten, notwendiger Infrastrukturentwicklung, etc. verglichen und bewertet werden.

Im BMWK Projekt ESM-Regio wird dafür ein Energiesystemmodell für die simulationsgestützte Optimierung des Betriebs und die übergreifende Analyse regionaler, gekoppelter Energiesysteme entwickelt. Dazu werden die Sektoren Elektrizität, Wärme, Gas und Verkehr sowie ihre aktuellen und zukünftigen Schnittstellen modelliert, um Potentialanalysen der Sektorenkopplung in Abhängigkeit von Szenarien durchzuführen. Die im Modell betrachtete Beispielregion ist die Stadt Bayreuth sowie fünf umliegende Gemeinden. Die Simulation basiert auf detaillierten Sektorenmodellen, die über einen Optimierer gekoppelt werden. So wird der Betrieb des Systems räumlich und zeitlich hochaufgelöst simuliert und optimiert. Das Gesamtmodell soll auf weitere Regionen übertragbar sein und basiert aus diesem Grund auf öffentlich verfügbaren Daten.

Am Lehrstuhl für Energieverfahrenstechnik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg wird das Teilmodell des Wärmesektors entwickelt. Es werden die unterschiedlichen Wärmeverbraucher (Wohngebäude, Gewerbe und Industrie) modelliert und in Abhängigkeit von Szenarien mit unterschiedlichen Technologie- und Anlagenmodellen kombiniert, um Gas- bzw. Stromnachfragen zu simulieren. Die Modellierung des Wärmesektors wurde in Teilsektoren unterteilt. Dieser Beitrag wird das Modell des Wohngebäudesektors vorstellen, welches auf Basis der erweiterten Gebäudezensusdaten konzipiert wurde. Diese Daten werden mit Gebäudekategorien (abhängig von Gebäudegröße und -Alter) und vom Energieversorger bereitgestellte Anschlussdaten kombiniert, um Verbraucher geeignet zu charakterisieren und räumlich darzustellen. Dadurch werden für die Gebäudekategorien Jahresverbräuche definiert, die mit Hilfe von Referenzprofilen in zeitlich hochaufgelöste Wärmeverbräuche umgerechnet werden. Erste Validierungsergebnisse mit realen Daten zeigen, dass die Gas- und Stromverbräuche der Region im Jahr 2019 gut simuliert werden konnten.

[1] BDEW Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft e.V., “Entwicklung des Wärmeverbrauchs in Deutschland,” Berlin, 2022.

[2] Umweltbundesamt, “Übersicht zur Entwicklung der energiebedingten Emissionen in Deutschland 1990 - 2020,” Dessau-Roßlau, 2022.

Getrieben durch die zu erreichenden Klimaziele, strebt die Bundesregierung Deutschlands die Dekarbonisierung des Verkehrssektors an. In dessen Rahmen sieht der Ampel-Koalitionsvertrag das Ziel vor bis 2030 mindestens 15 Millionen Elektrofahrzeuge auf deutsche Straßen zu bringen.

Gemeinsam mit einem wachsenden Anteil erneuerbarer Energiequellen an der Elektrizitätserzeugung können Elektrofahrzeuge einen elementaren Beitrag für eine weitgehende Reduktion der durch den Verkehrssektor verursachten Treibhausgasemissionen leisten. Gleichzeitig wird die großflächige Integration der Elektromobilität in das Energiesystem jedoch auch mit einer Steigerung der Elektrizitätsnachfrage einhergehen und die Komplexität im Energiesystem erhöhen. Für den Markterfolg des Elektromobilitätssektors, ist daher die ganzheitliche optimierte und nachhaltige Integration der Elektromobilität in das Energiesystem ausschlaggebend. Unerlässlich ist dabei die zukünftige Gewährleistung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität bei Berücksichtigung der zunehmenden Energienachfrage resultierend aus dem Elektromobilitätssektor sowie weiterer Nachfrager.

Die Untersuchung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität ist das Forschungsziel des Lehrstuhls Energiesystemökonomik der RWTH Aachen im Projekt „unIT-e² - Reallabor für verNETZte E-Mobilität“. Zur Bewertung der Versorgungssicherheit ist es erforderlich, die Elektrizitätsnachfrage dem Angebot an Elektrizität im Stromsektor gegenüberzustellen. Der zu erwartende zusätzliche regionale Strombedarf bedingt daher eine Abschätzung des Markthochlaufs der Elektrofahrzeuge. Um die räumliche Verteilung der Elektrofahrzeuge für das Jahr 2030 in den NUTS3-Regionen Deutschlands abschätzen zu können, wird ein multilineares Regressionsmodell entwickelt. Dieses berücksichtigt verschiedene Variablen in den NUTS3-Regionen. Durch das Zusammenführen der unabhängigen Variablen mit der angestrebten deutschlandweiten Marktdiffusion von Elektrofahrzeugen wird die regionale Verteilung der prognostizierten Elektrofahrzeuge im Jahr 2030 ermittelt.

Mittels des prognostizierten Bestands an Elektrofahrzeugen sollen stündlich aufgelöste synthetische Ladeprofile generiert werden, die die Elektrizitätsnachfrage des Verkehrssektors auf aggregierter Ebene adäquat darstellen. Die aus dem Verkehrssektor resultierende Lastprofile sollen für die Quantifizierung der Einflüsse des Ladens von Elektrofahrzeugen auf die Versorgungssicherheit eingesetzt werden.

nfdi4energy is a new consortium recommended for funding in the third and final funding round of the National Research Data Infrastructure (NFDI). It focuses on energy system research which heavily rely on modelling and (co-)simulation-based approaches. Tracking of models together with all data creates a complex software and data management challenge, which needs to be addressed in each research project. Therefore, the handling of research data and software presents a key motivation for nfdi4energy.

To this end, nfdi4energy covers the whole research and transfer cycle of projects in energy system research ranging from (1) identifying relevant competencies for a research field; (2) defining relevant scenarios and experimental setup; (3) integrating models and data, coupling tools and laboratories; (4) extracting results, facilitating public consultation; to (5) identifying research challenges for follow-up activities.

We define the following key objectives for nfdi4energy: (1) Establish common research community services for FAIR data, models, and processes in energy system research and motivate its use in the community. (2) Allow traceability, reproducibility, and transparency of results for the scientific community as well as for the society, improving the overall FAIRness. (3) Enable and motivate the involvement of society for the identification and solution of relevant research questions. (4) Promote better collaboration and knowledge transfer between scientific research institutes and business partners via FAIR research data management. (5) Simplify identification, integration, and coordination of simulation-based models. (6) Integrate the provided services for energy system research within the wider NFDI ecosystem to improve cross-domain collaboration.

With our poster we would like to present the general ideas behind nfdi4nergy and discuss possible connection points to energy system research, especially reflecting the needs of the research community.

Ein Teil des Helmholtz-Inkubators Information und Data Science ist die Helmholtz Metadata Collaboration (HMC). HMC soll die Beschreibung von Forschungsdaten durch Metadaten zu deren besseren Auffindbarkeit vorantreiben sowie organisatorisch und technisch umsetzen. Metadaten sind essentielle Infor¬mationen über Forschungsdaten, die für deren Auffinden und Verstehen sowie für deren Vernetzung und Nachnut¬zung im Sinne der FAIR-Prinzipien erforderlich sind. Zur Umsetzung wird die wissenschaftliche Expertise zum Thema Metadaten aus einzelnen Fachdomainen in sogenannten Metadata Hubs der einzelnen Forschungsbereiche zusammengefasst, auf übergeordneter Ebene harmonisiert und, mit Hilfe zentral entwickelter Methoden und Werkzeugen, Metadatenplattformen bereitgestellt.

Für den Forschungsbereich Energie ist der HMC Hub Energie verantwortlich. Aufgabe ist hierbei die vorhandenen Standards zur Energiedaten- und Metadatenbeschreibung, etablierte Beschreibungs- und Erfassungsprozesse sowie zugehörige Softwarewerkzeuge zu erfassen, Lücken zu identifizieren und Szenarien zur Ergänzung und Weiterentwicklung in der Domäne Energie zu entwerfen. Einheitliche Ziele von HMC sind die einfache und FAIRe Erschließung und Nutzung vorhandener und zukünftiger Datensammlungen der Forschungsbereiche sowie die Befähigung der Forschenden FAIRe Daten (semi-) automatisch zu erstellen.

Das Poster beschreibt die Struktur von HMC allgemein und dem Hub Energie im speziellen, die entwickelten Methoden und Werkzeuge und gibt anhand von Anwendungsbeispielen Impulse für die Umsetzung der Methoden und Werkzeuge hin zu FAIRen Metadaten. Weiterhin werden Verknüpfungen zu Trainings- und Schulungsunterlagen von HMC hergestellt. Das Poster soll dazu einladen mit dem HMC Hub Energie Kontakt aufzunehmen um von den Arbeiten von HMC profitieren zu können.

Im Projekt LOD-GEOSS wurde eine verteilte Dateninfrastruktur entwickelt, damit Forschungsdaten aus der Energiesystemanalyse besser geteilt und wiederverwendet werden können. Die Daten werden mit den OEMetadaten detailliert beschrieben und mit Hilfe der Open Energy Ontology eindeutig annotiert. Die Metadaten werden auf dem Databus publiziert und werden damit durchsuchbar und über einen Link direkt auffindbar. Der Datenbus bildet als Metadatenkatalog eine Brücke über eine Vielzahl von unterschiedlichen Datenquellen und ermöglicht es unterschiedliche Repositorien für die Veröffentlichung zu nutzen, die Daten aber dennoch auffindbar zu machen. Die ontologische Beschreibung der Daten ermöglicht eine semantische Suche der Daten bzw. die interoperable Nutzung der Daten in verschiedenen Modellen. So veröffentliche Forschungsdaten werden damit zur FAIRer Daten im Sinne der FAIR Prinzipien.

A group of scientific institutes from the field of energy research has implemented the idea of creating and using a modular, shared and open research data infrastructure. The Open Energy Family framework is a collection of various tools and information designed to ensure quality, transparency and reproducibility in energy system modelling. It was originally formulated at an early workshop of the openmod initiative and is primarily funded by the Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK). The main module is the Open Energy Platform (OEP), a web interface that provides access to a community database. It enables the publication of data sets linked to the corresponding source code and underlying assumptions using a standardized metadata format, the Open Energy Metadata (OEMetadata).

The metadata standard is publicly developed on GitHub and conforms to the Frictionless Datapackage standard. It is a json file that describes the structure and content of adjacent files or database tables. In its latest version we have refined it to allow references to ontologies. An ontology is a well-structured and defined description of reality that includes all the elements of interest and their interactions. It contains a formal naming and a definition of classes, properties and their relationships. An ontology can serve as a reference for concepts, terms and definitions within a particular domain of discourse. The Open Energy Ontology (OEO), a collaborative effort, aims to create a common ontology for energy system modelling.

The poster introduces our approach, combining standardized metadata with references to a domain ontology. We describe the structure and content of the OEMetadata standard and the semantic methods of the OEO. Applying an ontology to data annotations in databases and metadata allows flexible, content-oriented data integration and aggregation. It also offers the possibility of advanced searching functions and logical queries across data sets. With this connection, we can ensure that research data can be annotated in a well-defined and unambiguous way, making the data understandable and reusable.

Um die globale Energiewende erfolgreich umzusetzen und die Pariser Klimaziele erfüllen zu können, soll Wasserstoff einen entscheidenden Beitrag dabei leisten, fossile Energieträger zu ersetzen. Woher dieser Wasserstoff kommt und wie er vom jeweiligen Produktionsort zum Ort des Bedarfs gelangt ist jedoch noch nicht umfassend geklärt. Das Projekt „Sektortransformation im Energiesystem: Analyse und Modellierung möglicher Wasserstoffstrategien“, kurz StEAM, soll hier anknüpfen und mithilfe einer integrierten Energiesystemmodellierung weltweite Wasserstoffbedarfe identifizieren, Produktionspotentiale ermitteln und die Entwicklung globaler Transportstrukturen untersuchen. Hierfür werden techno-ökonomische Schlüsselparameter aus dem aktuellen Stand der Forschung gesammelt und aufbereitet, um diese einem Energiesystemmodell zur Verfügung zu stellen. Dieses soll mit dem quelloffenen Modellierungsframework Spine modelliert werden. Dafür werden Erzeugungsprofile von Zeitreihen erneuerbarer Energiequellen geclustert und unter Berücksichtigung von Potentialdaten, Transportinfrastruktur und weiterer relevanter Randbedingungen zeitlich und räumlich aggregiert. Neben der Kostenminimierung des Energiesystems im Basisfall wird das Energiesystemmodell um Methoden des sog. „Modelling to Generate Alternatives (MGA) erweitert. Das Ziel ist eine globale Übersicht über Produktion, Transportströme und Bedarf von Wasserstoff und damit verbundene Marktgleichgewichte im zeitlichen Verlauf der nächsten Jahrzehnte unter Berücksichtigung verschiedener Rahmenbedingungen und Szenarien zum Hochlauf einer internationalen Wasserstoffwirtschaft. Diese soll Entscheidungsträger*innen in Industrie, Politik und Gesellschaft unterstützen. Abschließend werden die Ergebnisse und das Modell aufbereitet und open source zugänglich gemacht, um darauf aufbauende Forschungen zu ermöglichen.

In der Diskussion um die Energie- und Klimapolitik sind die Begriffe Sektorintegration und Sektorkopplung unverzichtbar geworden. Durch die Sektorintegration soll ein fundamentaler Beitrag erreicht werden, um die ambitionierten Klimaschutzziele erreichen zu können und dafür eine Verzahnung der Sektoren Strom, Wärme/Kälte und Mobilität sowie industrieller Prozesse mit deren Infrastruktur herzustellen. Eine weitere wichtige Rolle der Sektorintegration ist die verbesserte Einbeziehung der fluktuierenden Erneuerbaren Energien in das Stromsystem. Gerade mit Blick auf die Open-Source-(OS)-Modellierung bietet sich eine große Chance für die analytische Flankierung einer komplexen Transformationsoption wie der Sektorintegration, die es nun ganzheitlich zu nutzen gilt. Die Ansätze bei der OS-Modellierung sind bislang auf Teilsysteme konzentriert, die hauptsächlich das Stromsystem in den Vordergrund stellen.

Im Rahmen des Projektes SEDOS soll vor diesem Hintergrund ein Referenzdatensatz für die Berücksichtigung der Sektorintegration in Energiesystemmodellen für Deutschland sowie eine abgestimmte Modell- und Systemstruktur für die drei Modell-Frameworks oemof, TIMES und FINE erarbeitet werden. Zusätzlich zu einer Verbesserung der Energiesystemmodelle im Hinblick auf die Sektorintegration sollen gleichzeitig die Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit der Modellergebnisse sichergestellt werden. Die Umsetzung davon erfolgt in einem OS-Ansatz, sodass auch die Daten und Modelle frei zugänglich sind und bearbeitet und weiterverwendet werden können.

Diese Aufgabenstellung bringt einige Herausforderungen mit sich. Es müssen die Konsistenz und Einheitlichkeit der Modellstruktur sichergestellt werden sowie die Schnittstellen der Sektoren Strom Wärme, Transport, Industrie und PtX definiert werden. Die zeitliche und räumliche Auflösung muss auf einer heterogenen Datenbasis mit teilweise nicht eindeutigen Sektorgrenzen vereinheitlicht werden.

Eine weitere Zielsetzung des im Projekt zu erarbeitenden Modellansatzes ist es, technische Fragen umfassend zu diskutieren und gleichzeitig auch Unternehmen und Organisationen in die Lage zu versetzen, die Wechselwirkungen zwischen den Sektoren besser zu verstehen. Ein weiteres Ziel ist die Schaffung eines leichteren Zugangs zur Energiesystemmodellierung insgesamt für Modellierer und Anwender.

Zielsetzung
Passend zum Forschungsprofil „Nachhaltige digitale Innovationen“ am Fachbereich Automatisierung/Informatik der Hochschule Harz ist ein Projekt, das Verbraucherinnen und Verbraucher über den aktuellen Zustand des Netzes informiert, geplant. Damit soll den Endkunden der verantwortungsvolle und netzdienliche Umgang mit Strom ermöglicht werden.

Statt des Einbaus von Smart-Metern in jedem Haushalt, sollen die verfügbaren Informationen zum Netzzustand mit Messdaten und aktuellem Stromerzeugungs-Mix den Verbraucherinnen und Verbrauchern zur Verfügung gestellt werden, so dass sie sich anpassen können und netzdienlich verhalten können. Ein Automatik-Modus unterstützt sie dabei.

Lösungsentwurf

• Recommendersystem mit lokalen Messdaten
• Stromampel mit Vorhersage über 48 h des erneuerbaren Anteils im lokalen Stromnetz
• Einbindung von KI-Methoden mit dem Ziel, die Nutzung von Strom bei hohem Anteil erneuerbarer Produktion zu erhöhen
• Ausgabe der CO2-Einsparung (persönlichen Strom-Mix und CO2-Faktor)
• Belohnungsanreize und Ermöglichung des klimafreundlichen Verhaltens für Nutzende

Vorteile und Chancen

• Keine zentrale Steuerung notwendig, so dass sich durch die Anpassung des Verbrauchsverhaltens das lokale Netz stabilisiert (zellularer Ansatz).
• Anpassungsfähiges, fehlertolerantes und resilientes System, das bei Ausfall von einzelnen Informationen arbeitet, da historische und Erfahrungsdaten hinterlegt sind, die im Falle eines Ausfalls einzelner Messdaten dies kompensiert.
• Datenschutz ist gewährleistet
• Belohnungsanreize möglich
• Klimaanpassung

Herausforderungen

• Verknüpfung von Netz- und Verhaltensdaten
• Lernendes System
• Verständliche Visualisierung/Benutzerschnittstelle
• Freiwilliges Verhalten der Prosumer nicht zuverlässig vorhersehbar und umsetzbar
• Fehlende lastabhängige Tarife

© Ute Urban-HS Harz (uurban@hs-harz.de)

Die Bundesregierung hat sich mit dem Gesetz zur Digitalisierung der Energiewende das Ziel gesetzt, eine digitale Infrastruktur zur Messung und für den Messstellenbetrieb im Strom- und Gasbereich zu schaffen. Allerdings wurden die gesetzten Ziele bislang nicht erreicht. Die Gründe sind vielfältig, durch eine verspätete Marktverfügbarkeitserklärung und die Aufhebung dieser Erklärung kann bislang noch nicht von einem Rollout gesprochen werden. Gleichzeitig wird der Handlungsdruck immer größer, weil dies ansonsten zu einem Ausbremsen beim Ausbau der erneuerbaren Energien führen kann. Denn mit den digitalen Geräten können beispielsweise dezentrale Stromerzeuger wie Photovoltaik- oder Windenergieanlagen gesteuert werden, um das Stromnetz stabil zu halten, oder auch variable Stromtarife eingeführt werden, die niedrige Preise bei geringer Stromnachfrage und höhere Preise in Zeiten von hoher Stromnachfrage berücksichtigen.

Gleichzeitig sind mit der Installation der Geräte und der kontinuierlichen Datenerhebung auch erheblich negative Umweltwirkungen verbunden. Daher ist es eine dringende Aufgabe, den notwendigen Rollout so zu steuern, dass die negativen Effekte möglichst gering sind. Wir haben im Rahmen des Projekts "Detective - Energieeinsparung durch Digitalisierung: Systematische Erfassung und Bewertung des Energiesparpotenzials von digitalen Anwendungen im Strom- und Wärmebereich" sowohl die ökologischen Wirkungen quantifiziert als auch die Einsparpotenziale untersucht und daraus Empfehlungen erarbeitet, wie der Rollout einerseits zügig umgesetzt werden kann, dabei aber die Datenerhebung möglichst sparsam erfolgt und damit die ökologischen Wirkungen möglichst gering sind.

Durch den Zubau von erneuerbaren Energien werden die Übertragungs- und Verteilnetze stärker beansprucht, als in der Vergangenheit. Damit die eingespeiste fluktuierende Energie sinnvoll verwendet werden kann, sind intelligente Verteilnetze und Schnittstellen insbesondere auch für eine optimale Integration von Speicherlösungen erforderlich. Hierfür sind belastbare Studien gefordert, die eine zeitlich- und geographisch hochaufgelöste e Analyse auf Basis realer Betriebsdaten und somit eine genaue Kenntnis der Energieflüsse bei unterschiedlichen Randbedingungen ermöglichen. Dies ist das Kernziel des Forschungsvorhabens GEOWISOL.

Dieses wird realisiert durch eine Untersuchung der geographisch verteilten Einspeisungen von Solar- und Windenergieanlagenparks auf Basis aufgezeichneter Betriebsdaten für Postleitzahlenbereiche.

Ein zweiter Aspekt der Wind- und solaren Einspeisung ist die breite geographische Verteilung der Erzeugungsanlagen und somit der Einfluss unterschiedlicher meteorologischer Situationen im Gebiet der Bundesrepublik und zusätzlich – in Bezug auf die Offshore-Winderzeugung – der Einfluss der ausschließlichen Wirtschaftszonen in Nord- und Ostsee. Auch diese Einflüsse werden im Vorhaben untersucht. Basis der Untersuchung sind die Daten von ca. 2000 Windenergieanlagen (WEA) aus ca. 260 Windparks bzw. Standorten aus mehreren tausend Photovoltaikanlagen, sowie Messdaten bzgl. Biomasse, Wasserkraft, Last, Braunkohle, Steinkohle, Kernenergie und Öl in Form von Zeitreihen für mehrere Jahre. Neben der Untersuchung der Korrelation bzw. Antikorrelation der verteilten Einspeiseleistungen erfolgt zusätzlich ein Abgleich mit dem Lastgang des bundesweiten Stromverbrauchs.

Resultat sind zunächst die Zeitreihen regionaler Leistungserzeugung aus Wind- und Solaranlagen verteilt über das ganze Bundesgebiet. Diese ermöglichen Aussagen über

• die Korrelation bzw. Antikorrelation der Erzeugung aus Wind und Sonne
• die Transportbedarfe je nach Wettersituationen
• Untersuchungen über erforderliche Speicherkapazitäten zur Verringerung von Austausch- oder Regelleistung in Deutschland
• eine möglichst effiziente Speicherverteilung
• das Ausmaß erforderlicher Einspeisemanagement-Eingriffe
• die ökonomischen Auswirkungen der vermiedenen Einspeisungen (Ertragsausfälle).

In den vergangenen Jahren wurden enorme Fortschritte bei der Entwicklung von Visualisierungstechnologien wie 3D-Darstellungen, situativen Vor-Ort-Visualisierungen auf mobilen Endgeräten sowie Projektionen erzielt. Die realitätsgetreue Abbildung etwa von Windparks im virtuellen Raum wird aktuell zum Standard bei Planungsverfahren und zunehmend von Vorhabenträgern nachgefragt. Bislang erlauben diese Anwendungen aber keine Interaktionen zwischen den NutzerInnen. Gleichzeitig spielen Formate der Online-Beteiligung und -Kommunikation eine immer größere Rolle; attraktive Angebote, welche adäquaten Ersatz oder passgenaue Ergänzungen für realweltlichen Austausch bieten, werden immer bedeutsamer. Hier setzt das Vorhaben an und nutzt elaborierte 3D-Plattformen als Ausgangspunkt für virtuellen Austausch der BenutzerInnen. Im Rahmen eines partizipativen Designs entwickeln BürgerInnen in Living Labs im Kontext dreier Energiewende-Vorhaben selbst Vorschläge für kommunikative Formate. Anreize werden durch Gamification-Elemente und Selbstwirksamkeitserfahrungen, die sich aus dem unmittelbaren Einfluss auf das Design ergeben, gesetzt. Sowohl die spezifischen Fallkontexte und Wirkungsweisen der Formate auf die Beteiligten als auch technische Innovationspotentiale werden interdisziplinär beforscht. Im Rahmen des bürgerwissenschaftlichen Co-Design-Prozesses der Living Labs werden über mehrere Entwicklungsstufen hinweg erste Prototypen entwickelt. Das anwendungsorientierte Forschungsprojekt schafft Möglichkeiten des Austauschs zwischen BürgerInnen innerhalb von Energiewende-Visualisierungsanwendungen und schafft somit einen Zugang, der interessengeleitete Partizipation von Betroffenen mit neuen Formen digitaler Interaktion erschließt.

Der im Zuge der Energiewende zu erwartende Markthochlauf bei der Nutzung von CO₂-neutralem Wasserstoff ändert die Anforderungen an künftige Energieinfrastrukturen gegenüber heute maßgeblich. Im Rahmen des Forschungsprojektes H2-Ready werden zum einen die Entwicklung räumlich aufgelöster industrieller Gasnachfrage in Deutschland und Europa sowie zum anderen die Entwicklung künftiger Wasserstoffimporte nach und Wasserstofferzeugungsmengen in Deutschland behandelt. Die künftigen Nachfragemengen werden durch techno-ökonomische Analysen bestehender Prozesse sowie auf Basis von Datenbank- und Literaturauswertungen ermittelt. Der Fokus liegt hierbei auf der industriellen Nachfrage von Wasserstoff. Auf Basis der potentiellen Nachfragemengen wird anschließend die volkswirtschaftlich optimale Entwicklung eines europäischen Wasserstofftransportnetzes und -marktes unter Verwendung von Computermodellen untersucht. Der Fokus liegt dabei in der Berechnung einer kostenoptimalen Transformation von Gaserzeugungs- und -transportinfrastrukturen. Die aus den Modellierungsarbeiten resultierenden Erkenntnisse dienen der Ausgestaltung von Implikationen auf den regulatorischen Rahmen für zukünftige Netzplanungen, welche in einem abschließenden Arbeitspaket behandelt werden. Durch die gesamtheitliche Betrachtung von Märkten, Infrastrukturen und Regulierung schafft das Forschungsprojekt wichtige Erkenntnisgewinne in der Beantwortung der Frage zur ökonomisch effizienten Transformation zu einer Wasserstoffwirtschaft.

Im Rahmen des ETSAP-Deutschland Projekts zur wissenschaftlichen Begleitung des IEA Technology Collaboration Programm on Energy Technology System Analysis (ETSAP TCP) in Kooperation zwischen der Universität Stuttgart, der Technischen Universität München (TUM) und dem Forschungszentrum Jülich (FZJ-IEK3) geht es um die methodische Weiterentwicklung des Energiesystemmodells ETSAP-TIAM (TIMES Integrated Assessment Model) um den aktuellen und zukünftigen energiesystemischen Anforderungen bezüglich treibhausgasneutralen Emissionsträgern gerecht zu werden. Das Projekt geht dabei den Fragen nach einer Ausgestaltung eines treibhausgasneutralen, 1.5°C konformen Energiesystems sowie den damit verbundenen Pfadabhängigkeiten unter Berücksichtigung globaler Potentiale von erneuerbaren Energieträgern nach.

Dazu wurden für 28 ausgewählte Länder mit besonderen Standorteigenschaften für erneuerbare Energien die Stromgestehungspotentiale für Freiflächenphotovoltaik, Onshore-Wind und Biomasse standortscharf und in stündlicher Auflösung mittels einer Simulation von Wetterdaten bestimmt. Ausgehend davon wurden die länderbezogenen Potentiale für grünen Flüssigwassersoff und Synfuels in einem für den Weltmarkt relevanten Exporthafen berechnet. Weiterhin wurde jeweils ein Ansatz zur Optimierung der gesamten Prozesskette von Erzeugung bis Exporthafen gewählt. Es zeigt sich, dass die technischen Potentiale ausreichen, um den Weltmarkt mit treibhausgasneutralen Energieträgern zu versorgen. Die günstigsten Vorzugsregionen sind Nordafrika, Nahe Osten und Südamerika.

Die Daten dienen als Ausgangspunkt für das globale Energiesystemmodell ETSAP-TIAM. Die berechneten Potentiale für Windenergie und Photovoltaik, als auch die Kotenpotentialkurven für grünen Wasserstoff und Synfuel sind in TIAM als Randbedingungen hinterlegt. Zusätzlich wurde TIAM um Wasserstofftechnologien in den Sektoren Industrie, Transport, Haushalte und GHD erweitert. Ausgehend hiervon, kann der Wettbewerb zwischen den Energieträgern Strom, Wasserstoff und Synfuels bei gegebenen Potentialen endogen untersucht werden. Des Weiteren wird durch eine modelltechnische Erweiterung die globale Infrastruktur für den Austausch von Wasserstoff und Synfuels über den Schiffsverkehr dargestellt. Hierbei hat jede der 16 TIAM-Regionen einen repräsentativen Hafen, sodass sich zwischen den TIAM-Regionen Handelsrouten bilden.

Auf Basis eines 1.5°C konformen Szenarios, bei gegebenen globalem CO2 Budget, werden Wasserstoffimporte und -exporte unter Gesichtspunkten eines kostenoptimalen Energiesystems diskutiert.

Motivation
Die jüngsten geopolitischen Verwerfungen haben die Unsicherheiten für die Energiesysteme massiv erhöht. Wie reagieren Verbraucher? Dieser Beitrag analysiert deshalb die Investitionsentscheidungen von Haushalten in Bezug auf Wärmepumpen, Photovoltaik und Speicher (PVS), sowie Elektrofahrzeuge, erstellt ein Diffusionsmodell und kombiniert diese Ergebnisse in einem Optimierungsansatz und einer agentenbasierten Simulation von Strommärkten, AMIRIS [1, 2]. Die Forschungsfrage besteht darin, die komplexen Zusammenhänge und Unsicherheiten zwischen all diesen Komponenten des Energiesystems umfassend zu untersuchen.

Methoden
Wir modellieren zunächst getrennt PVS, Wärmepumpen (WP) [3] und Elektrofahrzeuge [4]. Basierend auf einer repräsentativen Umfrage wird dies über ein Diffusionsmodell hochskaliert. Die Angebotsseite wird über ein stochastisches Optimierungsmodell [5] modelliert, mit dem die Portfolios der Betreiber von Kraftwerksparks abgebildet werden.
Die Ergebnisse aller Modelle dienen als Input für AMIRIS. Aus rechentechnischen Gründen werden individuelle Haushaltsentscheidungen für AMIRIS-Szenarien über maschinelles Lernen abstrahiert.

Resultate
In Experten-Workshops wurde untersucht, wie die Einführung von Prosumer-Technologien durch einen Policy-Mix gefördert werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass und wie verschiedene Kombinationen von Politikinstrumenten unterschiedlich starke Synergieeffekte aufweisen. Umfragedaten von 786 repräsentativen Haushalten wurden verwendet, Modellhaushalte für die Modellierung der Technologiediffusion von PVS, WP und Elektrofahrzeugen zu identifizieren.
Das Wärmepumpenmodell selbst ermöglicht es, den Strombezug für Wärmepumpen in Zeiten niedriger Strompreise zu verschieben, ohne den thermischen Komfort zu verletzen. Insbesondere in neueren Gebäuden mit Fußbodenheizung kann so die Last über mehrere Stunden verschoben werden. Zusätzlich wurde ein stochastisches Optimierungsmodell mit einer stündlichen Auflösung implementiert.
Die Modellkopplung erweist sich als notwendig, um mehrere Aspekte des Energiesystems zu analysieren. Zudem erweist sich die Abstraktion einzelner Entscheidungen in neuronale Netze als gute Lösung, um rechenintensive Aufgaben in Simulationen zu integrieren. Schließlich führt die Kombination von ABM in einer Rückkopplungsschleife mit einem Optimierungsmodell zu robusten Szenarienpfaden, die wirtschaftlich tragfähig sind.

Literatur

1. Frey, U.J., et al., Self-Reinforcing Electricity Price Dynamics under the Variable Market Premium Scheme. Energies, 2020. 13(20). DOI: 10.3390/en13205350.

2. Deissenroth, M., et al., Assessing the Plurality of Actors and Policy Interactions: Agent-Based Modelling of Renewable Energy Market Integration. Complexity, 2017. 2017: p. 1-24. DOI: 10.1155/2017/7494313.

3. Sperber, E., U. Frey, and V. Bertsch, Reduced-order models for assessing demand response with heat pumps – Insights from the German energy system. Energy and Buildings, 2020. 223. DOI: 10.1016/j.enbuild.2020.110144.

4. Wulff, N., et al., Vehicle Energy Consumption in Python (VencoPy): Presenting and Demonstrating an Open-Source Tool to Calculate Electric Vehicle Charging Flexibility. Energies, 2021. 14(14). DOI: 10.3390/en14144349.

Eine der größten Herausforderungen der Energiewende ist die Organisation gesellschaftlicher Prozesse, die zur Weiterentwicklung und Umsetzung von Energietechnologien beitragen. In Bezug auf die Abbildung wichtiger sozialer Prozesse stoßen klassische Energiesystemmodelle an ihre Grenzen.

Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel des Teilprojekts "Modellierung von Akteursverhalten in Innovationsnetzwerken" im Projekt MANIFOLD ("Modellentwicklung und Modellkopplung zu Akteursverhalten in Innovations- und Diffusionsnetzwerken"), die Wirkung von Maßnahmenoptionen auf Innovationsprozesse zu simulieren und sie so aufzubereiten, dass sie in etablierten Energiesystemmodellierungen eingesetzt werden können. Dazu erfolgte zunächst in Abstimmung mit Energiesystemmodellierern und praktischen Experten eine Schärfung der Fragestellung für den Untersuchungszusammenhang der Wärmeversorgung in Gebäuden. Als wesentliche Aspekte wurden die Erhöhung der Kosteneffizienz durch Innovation in Form von Lernkurven als Indikatoren und die Modellierung des Wissens bzw. der Technologieportfolien von Installateuren identifiziert und in einer agentenbasierten Modellierung von Innovationsnetzwerken umgesetzt.

Auf dem Poster werden die Modellumsetzungen im Bereich der Innovationsmodellierung zu Lernkurven und Technologieportfolien von Akteuren im Projekt vorgestellt und diskutiert.

Für die Transformation des Energiesystems in Deutschland spielt die Wärmewende eine entscheidende Rolle und gestaltet sich gleichzeitig als besondere Herausforderung. In Deutschland wurde im Jahr 2020 die Hälfte des Wohnungsbestands mit Erdgas und ein weiteres Viertel mit Heizöl beheizt und selbst in neuen Wohnungen wird noch häufig Erdgas verwendet. Neben der Schaffung eines energieeffizienten Gebäudebestands, müssen die Dekarbonisierungsbemühungen im Wärmesektor den Einsatz alternativer Technologien für die Wärmeerzeugung vorantreiben und damit die Verwendung fossiler Brennstoffe, die derzeit vorherrschend sind, schrittweise beenden. Da der Großteil der Wärme für Privathaushalte dezentral mit Heizöl- und Erdgaskesseln erzeugt wird, hängt eine Veränderung der Wärmeversorgung wesentlich von den individuellen Präferenzen und Entscheidungen der einzelnen Haushalte ab. Vor diesem Hintergrund stellen sich die Fragen: Inwieweit beeinflussen die Verbraucherpräferenzen für bestimmte monetäre und nicht-monetäre Eigenschaften von Heizsystemen den Entscheidungsprozess? Wie unterscheiden sich diese Präferenzen in Bezug auf den sozioökonomischen Hintergrund der einzelnen Haushalte?

Zur Beantwortung dieser Fragen wurde eine Online-Befragung mit einem Discrete Choice Experiment (DCE) durchgeführt. Die daraus resultierenden Daten ermöglichten es uns, die Zahlungsbereitschaft (WTP) verschiedener sozioökonomischer Gruppen in Deutschland für einzelne Attribute von Heizungsanlagen mit Hilfe eines statistischen Mixed-Logit-Modells zu schätzen.

Die Untersuchungen der Verbraucherpräferenzen finden im größeren Kontext des BMWK-geförderten Projektes MANIFOLD (Modellentwicklung und Modellkopplung zu Akteursverhalten in Innovation- und Diffusionsnetzwerken) Anwendung und gehen als Eingangsgröße in Diffusionsmodelle ein. Ziel ist es, durch eine genauere Berücksichtigung von Konsumentenverhalten, die Diffusion unterschiedlicher Technologien im Wärmemarkt in Deutschland besser abbilden zu können.

Die Abbildung der Wirkungen regulatorischer Instrumente und des Verhaltens von Akteuren an den Energiemärkten ist in Bottom-up-Energiesystemmodellen bisher nur begrenzt möglich. Im Projekt ERAFlex II („Effektive Rahmenbedingungen für einen kostenoptimalen EE-Ausbau mit komplementären dezentralen Flexibilitätsoptionen im Elektrizitätssektor II“) werden diese Effekte in das optimierende Kapazitätsausbauplanungsmodell E2M2 integriert, indem es mit dem agentenbasierten Strommarktmodell AMIRIS iterativ und bidirektional gekoppelt wird.

Mittels der Kopplung werden die in AMIRIS abgebildeten Ineffizienzen des regulatorischen Rahmens und des Marktes E2M2 zugänglich gemacht, sodass dieses um realitätsnahe Einschränkungen und Kostenkorrekturen erweitert wird. Hierdurch können regulatorische Instrumente und deren Einfluss auf den Entwicklungspfad des Energiesystems zukünftig genauer analysiert werden.

Im bisherigen Projektverlauf konnten die beiden Modelle miteinander harmonisiert werden. Somit erzeugen Simulations- und Optimierungsmodell für den Dispatch der Kraftwerke exakt äquivalente Ergebnisse. Die Modelle wurden zudem automatisiert und bidirektional gekoppelt. Dies bedeutet, die Ergebnisse des einen Modells fließen vollautomatisiert in die Konfiguration des jeweils anderen Modells ein (äußere Iterationsschleife).

Die Modellkopplungsiterationen erfolgen dabei wie folgt: E2M2 optimiert initial den Kraftwerkspark ohne Berücksichtigung der Effekte regulatorischer Instrumente und des Akteursverhaltens. Auf Basis dieses Kraftwerksparks bestimmt das Simulationsmodell AMIRIS ebenfalls iterativ (innere Iterationsschleife) die Parameter der Fördersysteme so, dass alle Investitionen gerade refinanziert werden. Hierbei wird das Akteursverhalten berücksichtigt, beispielsweise durch Verwendung profitmaximierender Gebotsstrategien statt eines systemkostenminimierenden Kalküls. Die dabei entstehenden Engpässe im Dispatch sowie Kosten des Fördersystems werden an E2M2 zurückgegeben und dort für die nächste Iteration berücksichtigt. In der äußeren Iterationsschleife ermittelt E2M2 unter Berücksichtigung dieser Marktimperfektionen erneut einen systemkostenminimalen Kraftwerkspark. Das Verfahren endet, wenn Konvergenz erreicht wurde, sich also z. B. der Kraftwerkspark oder die Systemkosten zwischen Iterationsschritten nur noch wenig ändern.

Wir zeigen auf dem Poster erste Ergebnisse zur Untersuchung des Konvergenzverhaltens dieser Modellkopplung für verschiedene Kopplungsparameter.

Erneuerbare Energien sind der Schlüssel für eine nachhaltige und klimafreundliche Energieversorgung. Die Volatilität und Dargebotsabhängigkeit der Erzeugung erfordert zur weitreichenden Integration jedoch neue technische und wirtschaftliche Konzepte. Der Sektorenkopplung kommt hierbei eine wachsende Bedeutung zu, da miteinander verbundene Energiesektoren ein großes Feld an möglichen Energiebereitstellungspfaden eröffnen, innerhalb dessen die Effizienz des Gesamtsystems durch Ausnutzung der inhärenten Speicherfähigkeit der einzelnen Sektoren angehoben wird.

In dem Projekt Effiziente Einbindung hoher Anteile Erneuerbarer Energien in technisch-wirtschaftlich integrierte Energiesysteme, kurz EffiziEntEE (FKZ 03EI1050A), welches im Oktober 2022 startet, geht es darum, ein modernes Marktdesign zu entwickeln, welches die Flexibilität des integrierten Energiesystems optimal ausschöpft. Projektpartner sind verschiedene Institute der Technischen Universität Hamburg und Technischen Universität Dresden. Gegenstand ist hierbei, eine mehrschichtige Optimierung für den Betrieb zu entwickeln. In der höheren Schicht wird zunächst mit einem Marktmodell, welches ein vereinfachtes stationäres Netzmodell beinhaltet, der Fahrplan für den folgenden Tag berechnet. Dabei werden bereits Engpassmanagement-Maßnahmen auf Basis von Lastflussrechnungen unter der Berücksichtigung von Akteursverhalten, Power-to-X-Technologien und der Flexibilität repräsentativer Verteilnetzmodelle durchgeführt. In der zweiten Schicht des Modells wird anhand dynamischer Simulationen die Stabilität und Resilienz betrachtet, welche Restriktionen für den Markt der ersten Schicht darstellen. Fahrpläne und Unsicherheiten werden nach erfolgter Markträumung anhand simulativer Untersuchungen nach Kriterien der Resilienz und Nachhaltigkeit bewertet. Innerhalb der Marktvorgaben kann somit eine weitere Optimierung durchgeführt werden, um die Sollwerte für Anlagen weiter zu verbessern. Das übergeordnete Ziel ist eine mit allen Projektpartnern gemeinsam entwickelte Toolchain, die im Nachhinein zur freien Verfügung steht.

Wind und Sonneneinstrahlung werden aufgrund des erforderlichen Zubaus von Erneuerbaren Energien (EE) immer wichtigere Parameter bei der Bewertung der Sicherstellung der Stromversorgung. Mit Blick auf mögliche Extremwetterereignisse muss daher erhöhte Flexibilität im System gewährleistet werden. Diese kann neben regelbaren Kraftwerken durch Speicher, der Steuerung der Nachfrageseite, dem Ausbau von Stromnetzen sowie dem Im- und Export von Strom mit dem Ausland bereitgestellt werden. Letzterer ist dabei sowohl von marktgetriebenen Entscheidungen als auch von der Topologie der Übertragungsnetze abhängig. Ziel des Projektes VERMEER ist die Bewertung der Versorgungssicherheit der Stromversorgung in Deutschland in Extremwettersituationen unter Berücksichtigung der Potenziale eines innereuropäischen Ausgleichs. Hierfür analysieren wir neben dem europäischen Ausbau der EE-Kapazitäten den Beitrag des grenzübergreifenden Handels zwischen mehreren europäischen Marktzonen zur Sicherstellung der Versorgungssicherheit. Dabei werden die dynamischen und wetterabhängigen Austauschkapazitäten der Grenzkuppelstellung berücksichtigt. Zur Anwendung kommt eine verzahnte Modellarchitektur der Modelle REMix-EnDAT, HighRes-O, AMIRIS und TANGO. Ergebnisse des Projektes sind synthetische Wetterzeitreihen mit verschiedenen Extremwetterereignissen auf europäischer Ebene, die Berechnung eines vor diesem Hintergrund optimierten Ausbaus der EE-Kapazitäten mit hoher räumlicher Auflösung, sowie eine Kopplung des mit Wetterdaten gespeisten Strommarktmodells mit einem Netzmodell, welches den europäischen Stromhandel unter Einschränkung der Übertragungsnetzkapazitäten beurteilt.

Die Energiewende ist ein gesamtgesellschaftliches Projekt mit breiter Zustimmung in der Bevölkerung, birgt aber auch Konfliktpotenziale, wie zum Beispiel die zu beobachtenden Proteste gegen den Bau von Windkraftanlagen zeigen. Mit Blick auf die möglichen Entwicklungspfade der Energiewende müssen gesellschaftliche Konflikte möglichst frühzeitig antizipiert und rechtzeitig adressiert werden, bevor sie sich in der Umsetzung breiter manifestieren. Dies trägt wesentlich zu einer resilienteren Gestaltung von Energiewendepfaden bei. Dafür ist es jedoch wichtig, ein besseres Verständnis für die Ursachen der Akteurskonflikte in der Energiewende und ihre Wechselwirkungen mit institutionellen, energietechnischen, ökonomischen und rechtlichen Rahmenbedingungen zu erhalten.

In diesem Kontext leistet SyKonaS einen Beitrag: Das Projektteam, das Expertise aus den Sozialwissenschaften, Ingenieurswissenschaften, Rechtswissenschaften und der Partizipationsforschung vereint, untersucht mit Fokus auf die Transformation des Stromsektors, welche Akteurskonflikte in einschlägigen Energiewendeszenarien sowie auch basierend auf den Zielsetzungen der Bundesregierung auftreten können. Dazu wurde eine Typologie von Energiewendekonflikten erarbeitet, die um eine korrespondierende Aufarbeitung bestehender Instrumente zur Konfliktbearbeitung ergänzt wurde. Auf dieser Basis wurde mittels eines eigens entwickelten Indikatorikansatzes das Konfliktpotenzial im Stromsektor von mehreren Energiewendeszenarien mit Schwerpunkt auf die Zieljahre 2030 und 2045/2050 analysiert, bewertet und mit Praxisakteuren diskutiert. Ausgewählt wurden Szenarien, die für die Energiewendetechnologien unterschiedliche Ambitionsniveaus aufweisen, um verschiedene mögliche Konfliktpfade in der Energiewende im Stromsektor aufzeigen zu können.

In einem weiteren Schritt werden in SyKonaS mittels einer semi-quantitativen Systemanalyse (Cross-Impact Bilanzanalyse, CIB) die Wechselwirkungen zwischen Konfliktlinien und Richtungsentscheidungen der Energiewende abgeschätzt. Aufbauend auf den Ergebnissen der CIB-Analyse und unter Berücksichtigung der identifizierten „Lücken“ des bestehenden Instrumentenkastens werden für identifizierte Konfliktlinien mögliche Lösungsinstrumente (weiter-) entwickelt. Um den Erkenntnisgewinn durch Praxiswissen zu stützen, werden Praxisakteure in SyKonaS eingebunden, die zur Identifikation der Konflikte, zur Bewertung der systemischen Wechselwirkungen und zur Entwicklung von Lösungsinstrumenten beitragen.

Alleine der Gebäudesektor muss nach der Novelle des Klimaschutzgesetzes eine Treibhausgasminderung um circa 44 % der Emissionen des Jahres 2020 bis 2030 erfüllen. Da der Gebäudesektor eine heterogene Gebäude- und Eigentumsstruktur aufweist, steht er vor großen Herausforderungen. Durch eine komplexe Instrumentenlandschaft wird die Situation zusätzlich verschärft. Die Senkung des Wärmebedarfs und die Umstellung auf eine Wärmeversorgung aus regenerativen Energiequellen sind die tragenden Pfeiler bei der Umsetzung der Wärmewende im Gebäudesektor auf dem Weg zu einer klimaneutralen Wärmeversorgung bis 2045. Um die Beteiligung von Haushalten mit niedrigeren Einkommen bei der Energiewende zu ermöglichen, bedarf es einer übertragbaren Strategie zur Steigerung der Akzeptanz von Investitionen in Energieeffizienzmaßnahmen durch den Einsatz von sozial und technisch innovativen Finanzierungsmechanismen. Ein Haupthemmnis für Investitionen in Energieeffizienzmaßnahmen sind die erforderlichen hohen Vorlaufkosten, was auch als Investitionshürde bezeichnet wird. Vor diesem Hintergrund besteht das Gesamtziel des Projekts darin, im Austausch mit Praxispartnern eine umfassende Strategie zur Einführung sozial und technisch innovativer Finanzierungsmechanismen zu entwickeln, um die Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz für Haushalte mit niedrigeren Einkommen zu erhöhen. Es sollen anhand der Untersuchungsräume Berlin/Brandenburg, Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen unterschiedliche Finanzierungsmodelle konfiguriert werden, um verstehen zu können, wie einkommensschwache Haushalte eingebunden werden können, so dass weder die Haushalte noch der Staat noch das Gesamtsystem überlastet werden. Die Ziele der Energiewende sollen erreicht werden – langfristig und nachhaltig. Das Vorhaben INVEST zeigt auf, wie die übergeordneten Ziele der Energiewende unterstützt werden können: Innovative Finanzierungsmodelle stellen eine sozialverträgliche Strategie zur Energiewende im Gebäudebereich sicher.

Das im Rahmen des Förderaufrufs ‚Energiewende und Gesellschaft‘ vom BMWK geförderte Forschungsprojekt V4InnovatE befasst sich mit der Frage der Akzeptanz von technischen Innovationen, die für eine erfolgreiche Umsetzung der Energiewende essentiell ist. Der zentrale Gedanke des Projekts ist, dass durch eine frühzeitige Ausrichtung von Forschungs-, Technologieentwicklungs- und Innovationsprozessen (FTI-Prozessen) an den gesellschaftlichen Bedürfnissen und Werten die Wahrscheinlichkeit erhöht werden kann, dass neue Technologien und Innovationen von der Bevölkerung akzeptiert werden. V4InnovatE baut hierfür auf dem Konzept der Verantwortungsvollen Forschung und Innovation (Responsible Research and Innovation; RRI) auf, das sich mit der Frage einer ökologisch und sozial verantwortlichen Gestaltung und Steuerung von Forschungs- und Innovationsprozessen beschäftigt und in den letzten zehn Jahren vor allem in der europäischen Forschungslandschaft zunehmend an Bedeutung gewonnen hat (Schlaile et al., 2018; Stilgoe et al., 2013; von Schomberg, 2013). Im Rahmen des Forschungsprojekts wurde auf Basis dieses Konzepts ein Indikatorensystem entwickelt, das forschenden Organisationen (öffentlich, privat) ein Instrument an die Hand gibt, mit dem FTI-Prozesse auf die Berücksichtigung gesellschaftlicher Bedürfnisse und Werte hin überprüft und vor diesem Hintergrund verstärkt antizipierend, reflexiv, inklusiv, responsiv sowie transparent ausgestaltet werden können. „Anticipation involves systematic thinking aimed at increasing resilience, while revealing new opportunities for innovation and the shaping of agendas for socially-robust risk research” (Stilgoe et al., 2013). Damit ist die Erwartung verbunden, dass einerseits FTI-Prozesse robuster und resilienter werden, indem z.B. Stakeholder frühzeitig eingebunden werden, die Ergebnisse eine höhere Akzeptanzwahrscheinlichkeit aufweisen und andererseits damit auch das Energiesystem als solches ein höheres Resilienzniveau erreichen kann (Hamel & Välikangas, 2003; Ortiz‐de‐Mandojana & Bansal, 2016). Die beispielhafte Anwendung und des Indikatorensystems erfolgte innerhalb der drei Fallstudien Batterien und Ressourcen, Biomasse und Prosumer-Technologien. Darüber hinaus wurden die aktuellen Ergebnisse im Rahmen von drei Expertenworkshops diskutiert.

Hamel, G., & Valikangas, L. (2004). The quest for resilience. icade. Revista de la Facultad de Derecho, (62), 355-358.

Ortiz‐de‐Mandojana, N., & Bansal, P. (2016). The long‐term benefits of organizational resilience through sustainable business practices. Strategic Management Journal, 37(8), 1615-1631.

Schlaile, M. P., Mueller, M., Schramm, M., & Pyka, A. (2018). Evolutionary economics, responsible innovation and demand: Making a case for the role of consumers. Philosophy of Management, 17(1), 7-39.

Stilgoe, J., Owen, R., & Macnaghten, P. (2013). Developing a framework for responsible innovation.Research policy, 42(9), 1568-1580.

Von Schomberg, R. (2013). A vision of responsible research and innovation. In: Owen R., Heintz M. & Bessant J. (Eds.). Responsible innovation: Managing the responsible emergence of science and innovation in society. John Wiley & Sons.

Gegenwärtig prägen drei Megatrends die Transformation in der Automobilindustrie wesentlich: Dekarbonisierung, Digitalisierung und Demographischer Wandel. Es geht im Transformationsgeschehen also nicht mehr nur um die Umstellung auf neue Antriebsformen und Industrie 4.0, sondern auch um einen klaren Software-Fokus beim Auto, eine CO2-reduzierte Produktion und den Trend zu nachhaltigeren Materialien. Gleichzeitig hat sich im fortschreitenden demographischen Wandel der Arbeitsmarkt zu einem Arbeitsnehmermarkt gewandelt. Dazu sind in den letzten beiden Jahren zusätzlich weiteren Krisendynamiken auf den Plan getreten, wie Lieferketten-Probleme oder die Energiekrise.

Mittendrinn steht die Automobilindustrie in einem tiefgreifenden Wandel. Insbesondere wird auch das Verhältnis von Zulieferern und Erstausrüstern (OEMs) umgewälzt. Die kleinteilige Thüringer Automobilindustrie mit sehr begrenzten Forschungs- und Entwicklungs-Möglichkeiten (FuE) stellt das vor besondere Herausforderungen.

Erste Ergebnisse aus unserem Forschungsprojekt legen nahe, dass vor allem folgende Themen, die Thüringer Automobilindustrie prägen:

1)    Heterogenität der Thüringer Automobilzulieferlandschaft

2)    Planungsunsicherheit und erschwerte Strategieentwicklung

3)    Erschwerte Personalentwicklung und Weiterbildungskultur

Neben Unternehmen, deren Geschäft zumindest von den produktseitigen Transformationsprozessen kaum betroffen ist und innovativen Unternehmen, die frühzeitig auf E-Komponenten oder Software umstellen konnten, existieren zahlreiche Firmen, die noch ihren Platz in einer elektrifizierten Mobilitätswelt suchen. Hier handelt es sich zum einen um inhabergeführte kleine und mittelständig Unternehmen (KMU) und zum anderen um Produktionsbetriebe, die in komplexe Konzernstrukturen eingebunden sind.

In diesen Unternehmen verschärfen Krisendynamiken und Zukunftsunsicherheit bzgl. des eigenen Geschäftsmodells die Strategiebildung und Unternehmensplanung. Das gilt insbesondere für Zulieferer. In vielen Fällen ist die zukünftige Produktpalette noch offen.

Die geschäftsbezogenen Unsicherheiten in Bezug auf unternehmensstrategische Überlegungen haben Folgen für eine strategische Personalplanung und -entwicklung. Spezifische Anforderungen an neue Fachkräfte werden teilweise erst kurzfristig definiert. Unklarheit über die mittel- und langfristige Zukunft führt oft dazu, dass sich Weiterbildungsmaßnahmen auf gesetzlich vorgeschriebene oder ad hoc angesetzte Schulungen beschränken. Dementsprechend muss neben zeitgemäßen Formaten vor allem auch ein Bewusstsein für die Notwendigkeit von Weiterbildung geschaffen werden.

Im Rahmen des Vorhabens open_plan wird ein sektorübergreifendes, offenes und kostenloses Planungstool entwickelt. Dieses wird für die optimierte Planung von Energiezellen zur (Teil-)Versorgung des Strom- und Wärmebedarfs von Quartieren, Gewerbehöfen und Industrie in Deutschland eingesetzt. Energiezellen können dabei als aktive Teilsysteme die Integration von Erneuerbaren Energien erleichtern und den Netzausbau erheblich reduzieren, da sie untereinander plan- und steuerbar sind. Das Tool schließt durch die Funktionalität der Sektorenkopplung, Modifizierbarkeit, eine ausführliche Dokumentation und ein einfach bedienbares Schnittstellendesign die Lücke zu anderen Softwarelösungen aus der Energiesystemanalyse. Ein Zusammenführen existierender Ansätze sowie eine intensive Validierungsphase sind vorgesehen.

Das Vorhaben verfolgt den vielversprechenden open-science Ansatz und stellt jegliche Daten, Methoden sowie den Programmcode unter einer geeigneten offenen Lizenz zur Verfügung. Dadurch werden wissenschaftliche Standards eingehalten, denn nur mit offenen und zitierfähigen Werkzeugen und Daten können erzeugte Ergebnisse in dem Bereich der software-basierten Forschung reproduziert und nachvollzogen werden.

Durch das Forschungsvorhaben wird der Austausch zwischen Wissenschaft und praktischer Anwendung gefördert und das Netzwerk der Stakeholder erweitert. open_plan ergänzt und verbessert darüber hinaus bereits vorhandene Planungstools zur Beantwortung von konkreten Forschungsfragen in weiteren Projekten bezüglich der Dezentralität der Energiewende und des zellularen Ansatzes. Durch die enge Zusammenarbeit im Konsortium sowie mit unterschiedlichsten Stakeholdern und Nutzer*innen wird das Forschungsnetzwerk erweitert, wodurch ein breites Feld neuer, bedeutender und explizit anwendungsorientierter Forschungsfragen eröffnet wird.

Das open_plan-Vorhaben wird im Rahmen des Förderbereichs “Technologieorientierte Systemanalyse” zum 7. Energieforschungsprogramm “Innovation für die Energiewende” des BMWK gefördert.

The transformation of electricity markets associated with the transition towards high shares of renewable power generation results in the constant development of market mechanisms, increasing sector coupling, and creating new market platforms. Introducing a new market or changing the current market design does, however, affect all other markets and their participants because of their strong interrelation in not necessarily foreseeable ways, as the last changes in the German reserve markets demonstrated. This raises the need for tools and simulation models to investigate and understand such complex interplay of markets and predict possible adverse effects and misuse of market power.

In literature, agent-based simulation models are often used for that purpose, as they reflect the composition of the system behavior by the interplay of individual decisions made by heterogenic agents. Recent developments in deep reinforcement learning (DRL) open new perspectives for agent-based electricity market modeling. Theoretically, such algorithms can learn bidding strategies in the interplay between parallel markets and market participants. In contrast to traditional rule-based approaches, DRL allows for a faster adaptation of the bidding strategies to the changing market environments and extends beyond an explicitly formulated strategy by the modelers. Hence, DRL algorithms can enable the development of bidding strategies for future markets and test the mechanisms of emerging markets to market power exertion and market misuse.

The recently launched ASSUME project aims to develop a highly modular and easy-to-use energy market simulation toolbox with integrated RL methods. Different RL algorithms are adapted and tested, and the transferability of the developed strategies to real-life applications is studied. This toolbox will enable an agile analysis of market designs and bidding strategies of new actors in the market.

s.

Der Wasserstoffatlas ist eine interaktive Web-App zur deutschlandweiten Darstellung von Wasserstoffpotentialen, aktuellen Erzeugern und Verbrauchern. Eigene Potentialanalysen wurden durch Open Data Quellen, wie dem Marktstammdatenregister, ergänzt. Die räumliche Differenzierung verdeutlicht die hohen Ausbaumöglichkeiten für grünen Wasserstoff in jedem Landkreis. Die Web-App bietet eine Unterscheidung sowohl verschiedener Berechnungsgrundlagen, als auch zwischen den Elektrolysetechnologien AEL und PEM. Dabei dient ausschließlich erneuerbarer Strom aus Windkraft, Photovoltaik, Biomasse und Wasserkraft zur Berechnung der potentiellen Elektrolyseleistung, wobei das Potential von Wasserkraft und Biomasse zunächst auf den heutigen Ausbauzustand begrenzt wird. Dadurch soll eine Flächen- oder Nutzungskonkurrenz ausgeschlossen werden. Bevor Wasserstoff aus erneuerbaren Quellen erzeugt wird, sollten zunächst der für 2050 prognostizierte Stromverbrauch in der entsprechenden Region gedeckt werden, um Umwandlungsverluste und lange Transportwege zu vermeiden. Durch die Stromverbrauchsprognose soll über Sektorenkopplung dem in Zukunft höheren Strombedarf von Verkehr und Wärme, durch Elektrifizierung Rechnung getragen werden. Eine stundengenaue Analyse des Verbrauchs sowie der Erzeugung ermöglicht es Überschüsse zu identifizieren, die in Form von Wasserstoff gespeichert und genutzt werden können.

Darüber hinaus wird eine seit 2012 geführte Datenbank visualisiert, bei der Power-to-X-Anlagen räumlich differenziert aufgeführt sind. Die Darstellung von Wasserstoffverbrauchern und Kohlenstoffdioxid-Erzeugern ermöglicht eine Verlinkung von Potentialen und passenden Rahmenbedingungen für den direkten Verbrauch von Wasserstoff, sowie besonders geeignete Standorte für Methanisierungsanlagen. Der Wasserstoffatlas stellt ein einfaches Tool für Interessierte in Wissenschaft, Politik und Gesellschaft dar, das öffentlich in Deutsch und Englisch zugänglich ist. In Zukunft sollen Wasserstoffderivate, Kostenanalysen und ein Benchmark mit aufgenommen werden, um die Funktionalität weiter zu erhöhen. Dadurch soll es den Einstieg in eine konkrete technische Planung erleichtern. Das Projekt wird in der ersten Phase bis Ende 2023 laufen und wird durch den Projektverbund und in Austausch mit den Zielgruppen stetig weiterentwickelt.

Im Rahmen des Vorhabens „Modellierung zukünftiger Bilanzkreisbewirtschaftung unter Berücksichtigung der erneuerbaren Energien und der Auswirkungen auf den Strommarkt“- (MozuBI FKZ 03ET4051B, Laufzeit 2018 bis 2021) wurde ein agentenbasiertes Modell entwickelt und über gitlab auch öffentlich zur Weiterentwicklung und Nutzung zur Verfügung gestellt. Das Modell basiert ausschließlich auf frei verfügbaren Bibliotheken und Open Source Programmen, ist modulbasiert und grundsätzlich ohne besondere Aufwände auf „klassischen“ Bürosystemen lauffähig. Das Modell verfolgt zudem den Ansatz abseits klassischer Optimierungsmodelle auch (kurzfristige) strategisches Gebotsverhalten zu berücksichtigen. Dies ermöglicht grundsätzlich eine ereignisorientierte Simulation zukünftiger Stromszenarien und deren Auswirkungen auf das Bilanzkreissystem.

Im Rahmen des Posterbeitrages soll die Grundstruktur des Modells sowie einige seiner wesentlichen Module vorgestellt und mit den Anwesenden diskutiert werden. Das Hauptaugenmerkt liegt dabei auf aktuellen und neuen methodischen Ansätzen.

Module auf die eingegangen wird:

• Handel über mehrere Marktstufen und insb. die Abbildung von Make-Or-Buy Strategien bzw. generell Opportunitätsentscheidungen unter Unsicherheit.
• Bestimmung von Hourly Price Forward Curves (HPFC) über maschinelles Lernen.
• Abbildung der europäischen Marktkopplung und Verbindung von Strommarktmodellen unterschiedlicher Komplexität.
• (kumulierte) Vermarktungsstrategien und EE-Betrachtungen
• Modellierung von Vermarktungsstrategien konventioneller Kraftwerke

Da Strom gleichzeitig erzeugt und verbraucht werden muss, kann derjenige, der ihn speichern kann - direkt über eine Batterie oder indirekt über die Nachfrageflexibilität - dies nutzen, um durch den Handel auf dem Markt Gewinne zu erzielen. Es ist jedoch eine offene Frage, wie diese Ressource am besten genutzt werden kann. Mehrere Strommärkte dienen dem kurzfristigen Positionsausgleich und kommen für die Vermarktung von Flexibilität in Frage: der Day-Ahead-Markt, der Intraday-Markt und die Regelenergiemärkte. Letzterer wird hier durch den Sekundärreservemarkt repräsentiert, der aus einem Leistungs- und einem Arbeitsmarkt besteht. Wir schlagen eine Formulierung für ein kombiniertes Optimierungsmodell vor, mit dem eine optimale Aufteilung der Flexibilität zwischen diesen Strommärkten berechnet werden kann. Das vorgestellte Gebotsmodell berücksichtigt nicht nur die erwarteten Gewinne der einzelnen Märkte und ihre Gebotsverfahren, sondern auch ihre unterschiedlichen Rollen bei einer kontinuierlichen Vermarktung von Flexibilität. Die Art und Weise, wie die Gewinne modelliert werden, führt zusätzlich zu Gebotsstrategien für den Day-Ahead- und Regelenergiemarkt. Für den Intraday-Markt haben wir einen Gebotsalgorithmus entwickelt, der die flexibilitätsbasierte Arbitrage zwischen verschiedenen Produkten nutzt. Die erwarteten Gewinne für den Intraday-Markt beruhen auf diesem Algorithmus. Wir evaluieren das Optimierungsmodell in einer Fallstudie, in der wir die Flexibilität einer virtuellen Batterie modellieren, die aus einem flexiblen Ektrolyseprozess hervorgeht. Für eine solche Batterie berechnen wir täglich eine optimale Aufteilung der Flexibilität und die Handelsentscheidungen auf Basis von Daten im Zeitraum 02/2021 - 09/2021. Wir vergleichen dabei mit Strategien, die nicht auf einem Optimie-rungsmodell basieren. Bei der Auswertung zeigt sich, dass der Intradaymarkt die größten Profitpotentiale birgt. Daher gilt es insbesondere zu identifizieren, an welchen Tagen die anderen beiden Märkte dominieren.

Die Bundesregierung hat mit der Novellierung des Klimaschutzgesetzes im Jahr 2021 die Klimaschutzvorgaben verschärft und das Ziel der Treibhausgasneutralität bis 2045 verankert. Um dieses Ziel zu erreichen ist u. a. ein Umstieg von fossilen Brennstoffen auf Erneuerbare Energien im Wärme- und Kältesektor notwendig.

Innovative Energieversorgungskonzepte für Quartiere bieten durch die Einbindung von Abwärme und erneuerbaren Wärmequellen sowie die Wärmerückgewinnung und -verschiebung große Potentiale bei der Dekarbonisierung der Energieversorgung von Städten. Wärmenetze der 5. Generation ermöglichen diese Transformation mit geringem Primärenergiebedarf und zu wirtschaftlich tragbaren Kosten.

Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderte Reallabor TransUrban.NRW begleitet seit 2020 den Strukturwandel von klassischen Fernwärmeversorgungsgebieten in CO2-arme Versorgungssysteme mit Hilfe von Wärmenetzen der 5. Generation in vier Kohlerevieren in Nordrhein-Westfalen (Seestadt mg+ Mönchengladbach, Stadtteilpark Hassel, Shamrockpark Herne und Düssel-Terrassen in Erkrath).

In den Quartieren kommen verschiedene Akteure mit unterschiedlichen Interessenlagen zusammen, welche in den einzelnen Quartierskonzepten mitberücksichtigt werden müssen. Aus diesem Grund werden im Projekt die relevanten Akteure identifiziert und ihr Verhalten analysiert. Anhand eines techno-ökonomischen Energiesystemmodells wird am Beispiel des gegenwärtig im Bau befindlichen Quartiers Stadtteilpark Hassel das individuelle Verbraucherverhalten und die vertraglich geregelte Interaktion zwischen Verbrauchern und Energieversorgern untersucht. Dafür werden verschiedene Vertragsstrukturen hinsichtlich der Kosten und Profite der Akteure sowie ihrer Abweichung vom makroökonomischen Optimum betrachtet. Zudem berücksichtigt das Modell verschiedene Regularien, darunter Preisdeckelung, CO2-Besteue-rung sowie Subventionierung von Investitionskosten für Verbraucher und Energieversorger im Hinblick auf ihre Einzelentscheidungen, Gesamtkosten und resultierenden CO2-Emissionen.

The European Union has set ambitious goals to transition to a net-zero energy system. One of the key sectors that is still lacking a significant decarbonization progress is the residential heating sector. To speed up its transition to net zero at the district level, new planning approaches for energy systems with high-shares of renewable and intermittent sources are needed. Here, a method to estimate the heating demand from LoD2 building models is presented and integrated with a mixed-integer linear programming optimization to plan district-scale urban energy systems. First, several data sources are unified and used as inputs for heat demand calculations. Then, time series for heating and electrical demand are calculated for each building. Lastly, a mixed-integer linear formulation is used to obtain the cost optimal generation portfolio for the given energy demands. The developed methodology is applied to a German district in exemplary fashion. Hourly time steps allow the integration of highly intermittent renewable heat sources and a sector-coupled energy system design at the district scale.

Die Erschließung von Offshore- Windkapazitäten stellt eine der tragendenden Säulen in der deutschen Energiewende dar. Dies führt zu einer zentraleren Einspeisung von fluktuierender Windenergie sowie zu einer weiteren Konzentration verfügbarer Energie im Norden Deutschlands. Allerdings ist auch das Potential erkennbar, dass sich langfristig ebenso dezentrale Erzeugungsstrukturen durchsetzen könnten. Auch die angestrebte verstärkte Sektorenkopplung könnte sich zunehmend auf dezentraler Ebene mit dem Ziel entwickeln, die Flexibilität des Energiesystems zu erhöhen und den fossilen Brennstoffbedarf im Wärme- und Transportsektor zu reduzieren. Das Ziel des Projektes MODEZEEN ist es deshalb die Bedingungen für eine bestmögliche Koordination zentraler und dezentraler Technologien zu erforschen um zu einer effizienten Umsetzung der Energiewende beizutragen.

Das Projekt MODEZEEN, welches mit einer Gesamtlaufzeit von drei Jahren bis zum Jahresende 2023 abgeschlossen sein wird, ordnet sich in den Forschungsschwerpunkt der technologieorientierten Systemanalyse ein. Hierfür kommen erprobte Energiesystemmodelle der Forschungspartner1 zum Einsatz, die je nach Aufgabenstellung erweitert und gegebenenfalls gekoppelt worden sind. Dabei stehen die Weiterentwicklung systemanalytischer Methoden und die Erhöhung der Transparenz im Vordergrund. Im Rahmen des Projekts wird die Koordination von zentralen und dezentralen Umsetzungsmöglichkeiten der weiteren Energiewende untersucht. Neben der Analyse von zentralen und dezentralen Technologieoptionen steht die Systemintegration im Vordergrund, wobei sowohl sektorinterne als auch sektorübergreifende Lösungsansätze untersucht und bewertet werden. Neben der technischen Machbarkeit werden Marktdesign und Steuerungsinstrumente analysiert. Das Vorhaben adressiert die Netzeinbindung der zunehmenden Mengen von Wind- und Solarenergie und deren Auswirkung auf den sicheren Systembetrieb und die Nutzung vorhandener Infrastruktur. Das übergeordnete Ziel des Vorhabens ist die Beantwortung der Frage, wie eine Koordination zwischen zentralen und dezentralen erneuerbaren Erzeugungstechnologien möglich ist, insbesondere vor dem Hintergrund, dass eine wachsende Bedeutung dieser Technologien zu erwarten ist. Hierbei werden entsprechende Steuerungsinstrumente für strategische und operative Entscheidungen, vor allen Dingen im Hinblick auf Flexibilitätsoptionen im Rahmen der Sektorenkopplung untersucht. Zur Beantwortung der Forschungsfragen werden die verwendeten Energiesystemmodelle weiterentwickelt, um z.B. Marktmechanismen, wie Flow-based Market Coupling, aber auch Akteursverhalten abbilden zu können.

District heating systems can play a key role for a socially accepted, economic transformation towards a renewable energy system due to numerous advantages over a building-specific heat supply. In this poster, a novel method to find optimal topology, pipe sizing and operational parameters of a district heating system is presented. The current high costs of district heating systems set limits for building new networks regarding areas with small heat demand density. The developed method offers potential for cost reductions due to optimized routing with ideal pipe sizing as well as optimal operating parameters. A nonlinear optimization approach with a simultaneous calculation of these variables is currently limited to a small district heating network with few costumers due to scaling computational costs. Therefore, the optimization problem is subdivided in two iterative subproblems. First, an initial sizing of the district heating pipes is assumed. Second, optimal hydraulic parameters and optimal pipe sizing are determined. In the subsequent optimization, the corresponding thermal solution is calculated. These two subproblems are iteratively solved until the network converges to an optimal solution. In order to guarantee fast convergence of the optimization algorithms, the Jacobian matrixes of the subproblems are calculated. The optimization problem is solved with IPOPT and pyOptSparse. As a proof of concept, the district heating system for a small town is optimised and analysed.

Das Projekt BeaT zielt darauf ab, eine neue Wissensbasis für die bedarfsgerechte Anpassung der beruflichen Aus- und Weiterbildung zu schaffen. Wir treten als Verbund in den Austausch mit Qualifizierungsträgern und Branchenvertretern/-innen, Verbänden der Arbeitgeber und Gewerkschaften sowie politischen Entscheidungsträgern/-innen, um unsere Erkenntnisse für die automobile Berufsbildung der Zukunft bekannt zu machen und zu diskutieren.

Das BMWK-geförderte Projekt startet zum 1. Oktober 2021 und hat eine Laufzeit von 3 Jahren.