Modeling flexibility in energy systems : comparison of power sector models based on simplified test cases

Model-based scenario analyses of future energy systems often come to deviating results and conclusions when different models are used. This may be caused by heterogeneous input data and by inherent differences in model formulations. The representation of technologies for the conversion, storage, use, and transport of energy is usually stylized in comprehensive system models in order to limit the size of the mathematical problem, and may substantially differ between models. This paper presents a systematic comparison of nine power sector models with sector coupling. We analyze the impact of differences in the representation of technologies, optimization approaches, and further model features on model outcomes. The comparison uses fully harmonized input data and highly simplified system configurations to isolate and quantify model-specific effects. We identify structural differences in terms of the optimization approach between the models. Furthermore, we find substantial differences in technology modeling primarily for battery electric vehicles, reservoir hydro power, power transmission, and demand response. These depend largely on the specific focus of the models. In model analyses where these technologies are a relevant factor, it is therefore important to be aware of potential effects of the chosen modeling approach. For the detailed analysis of the effect of individual differences in technology modeling and model features, the chosen approach of highly simplified test cases is suitable, as it allows to isolate the effects of model-specific differences on results. However, it strongly limits the model's degrees of freedom, which reduces its suitability for the evaluation of fundamentally different modeling approaches

Model-related outcome differences in power system models with sector coupling - quantification and drivers

This paper presents the results of a multi-model comparison to determine outcome deviations resulting from differences in power system models. We apply eight temporally and spatially resolved models to 16 stylized test cases. These test cases differ in their renewable energy supply share, technology scope, and optimization scope. We focus on technologies for balancing the variability of power generation, such as controllable power plants, energy storage, power transmission, and flexibility related to sector coupling. We use harmonized input data in all models to separate model-related from data-related outcome deviations. We find that our approach allows for isolating and quantifying model-related outcome deviations and robust effects concerning system operation and investment decisions. Furthermore, we can attribute these deviations to the identified model differences. Our results show that trends in the use of individual flexibility options are robust across most models. Moreover, our analysis reveals that differences in the general modeling approach and the modeling of specific technologies lead to comparatively small deviations. In contrast, a heterogeneous model scope can cause substantially larger deviations. Due to a large number of models and scenarios, our analysis can provide important information on which investment and operation decisions are robust to the model choice, and which modeling approaches have an exceptionally high impact on results. Our findings may guide both modelers and decision-makers in properly evaluating the results of similarly designed power system models

Verbundvorhaben FlexMex: Modellexperiment zur zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Untersuchung des zukünftigen Lastausgleichs im Stromsystem

Das Projekt FlexMex konzentrierte sich auf einen Modellvergleich zur Untersuchung der Nutzung von Flexibilitätsoptionen zum Ausgleich der Stromerzeugung aus variablen erneuerbaren Energien. Die zentrale Frage war, wie unterschiedliche Optimierungs- und Technologiemodellie-rungsansätze den Anlageneinsatz in stündlich aufgelösten Stromsektormodellen beeinflussen. Darüber hinaus wurde der Einfluss unterschied-licher Modellumfänge auf den Einsatz von Flexibilitätsoptionen untersucht. Um datenbedingte von modellbedingten Unterschieden in den Ergebnissen konsequent zu trennen, wurden die Eingangsdaten der neun beteiligten Modelle vollständig harmonisiert. Die Anwendung der Modelle wurde dann in zwei Hauptexperimente unterteilt. Im ersten Experiment wurden auf der Grundlage einer umfassenden qualitativen Analyse der Modelle und ihrer Unterschiede einzelne Flexibilitätsoptionen untersucht. Anhand stark reduzierter Testfälle konnten modellspe-zifische Effekte isoliert und quantifiziert werden. Ergänzende Analysen befassten sich mit dem modellendogenen Ausbau von Stromspeichern, Stromnetzen und regelbaren Kraftwerken. Aufbauend auf den technologiespezifischen Analysen wurden im zweiten Modellexperiment komplexere Szenarien betrachtet. Dort wurden sechzehn stilisierte Szenarien betrachtet, die sich in Versorgungsanteil erneuerbarer Ener-gien, Technologieumfang und Optimierungsumfang unterscheiden. Trotz der hohen Anzahl der Modelle und der interagierenden Modellun-terschiede können die Ergebnisabweichungen auf die Modelleigenschaften zurückgeführt werden. Das Experiment zeigt, dass Unterschiede im Modellierungsansatz und der Technologieabbildung zu vergleichsweise geringen Abweichungen führen, während ein heterogener Modell-umfang einen deutlich größeren Einfluss haben kann. Zusammenfassend können die Ergebnisse des FlexMex-Projekts ein besseres Verständ-nis für die Wirkung unterschiedlicher Modellierungsansätze liefern und damit zur Interpretation von Modellergebnissen beitragen

Model-related outcome differences in power system models with sector coupling - quantification and drivers

This paper presents the results of a multi-model comparison to determine outcome deviations resulting from differences in power system models. We apply eight temporally and spatially resolved models to 16 stylized test cases. These test cases differ in their renewable energy supply share, technology scope, and optimization scope. We focus on technologies for balancing the variability of power generation, such as controllable power plants, energy storage, power transmission, and flexibility related to sector coupling. We use harmonized input data in all models to separate model-related from data-related outcome deviations. We find that our approach allows for isolating and quantifying model-related outcome deviations and robust effects concerning system operation and investment decisions. Furthermore, we can attribute these deviations to the identified model differences. Our results show that trends in the use of individual flexibility options are robust across most models. Moreover, our analysis reveals that differences in the general modeling approach and the modeling of specific technologies lead to comparatively small deviations. In contrast, a heterogeneous model scope can cause substantially larger deviations. Due to a large number of models and scenarios, our analysis can provide important information on which investment and operation decisions are robust to the model choice, and which modeling approaches have an exceptionally high impact on results. Our findings may guide both modelers and decision-makers in properly evaluating the results of similarly designed power system models

Verbundvorhaben FlexMex - Modellexperiment zur zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Untersuchung des zukünftigen Lastausgleichs im Stromsystem : Schlussbericht

In den letzten Jahren wurden zahlreiche Optimierungsmodelle entwickelt, um die Bewertung von Strategien für die zukünftige Entwicklung von Energieversorgungssystemen wissenschaftlich zu unterstützen. Analysen zur zukünftigen Ausgestaltung des Energiesystems und seines Betriebs, die auf der Anwendung dieser Modelle basieren, kommen jedoch meist zu unterschiedlichen Ergebnissen. Dies liegt zum einen an unterschiedlichen Annahmen in den Modelleingangsdaten, zum anderen an Unterschieden in den Modellformulierungen. Modelle zur Analyse nationaler Energiewendeszenarien unterscheiden sich in der Regel in ihrer räumlichen und zeitlichen Granularität sowie in ihrem technologischen Umfang und Detailgrad. Begrenzte Rechenkapazitäten machen einen Kompromiss zwischen diesen Dimensionen erforderlich. Eine hohe räumliche und/oder zeitliche Granularität geht somit mit einer starken Vereinfachung der Darstellung von Technologieeigenschaften einher. Diese Vereinfachungen können von Modell zu Modell unterschiedlich sein. Vor dem Hintergrund dieser Problemstellung lag der Fokus des Projekts FlexMex auf der Bewertung des Einflusses der Modelleigenschaften auf die berechneten Ergebnisse. Um datenbedingte von modellbedingten Unterschieden zu trennen wurde somit ein einheitlicher Satz an Eingangsparametern entwickelt und in allen Modellen verwendet. Die Szenariovorgaben schließen dabei die techno- ökonomischen Technologieparameter, Brennstoff- und CO2-Zertifikatspreise, Annahmen zur Strom-, Wärme- und Wasserstoffnachfrage, das Dargebot der Stromerzeugung aus erneuerbarer Energie (EE) sowie die Potenziale von Lastmanagement und weiteren Flexibilitätsoptionen ein. Zudem wurden in den Szenarien ohne modellendogene Ausbauoptimierung auch die installierten Kapazitäten der betrachteten Energiewandler, -speicher und -netze harmonisiert. Die Ausnahme bildeten hier Untersuchungen mit Betrachtung einer modellendogenen Optimierung der Anlagenkapazitäten. Gemäß dem Fokus auf dem stündlichen Einsatz von Flexibilitätsoptionen wurden im Modellvergleich überwiegend Versorgungssysteme mit hohen Erzeugungsanteilen fluktuierender erneuerbarer Stromerzeugung aus Wind und Photovoltaik betrachtet. Der Modellvergleich setzte sich aus zwei, aufeinander aufbauenden Teilen zusammen. Im ersten Teil des Vergleichs stand die detaillierte Analyse der Auswirkung von Unterschieden in den Modellierungsansätzen und der Abbildung einzelner Technologien im Vordergrund. Dafür wurden die betrachteten Flexibilitätsoptionen jeweils einzeln in einem stark vereinfachten System betrachtet. Dieses setzt sich zusammen aus fluktuierender Erzeugung aus Windenergie und Photovoltaik, jeweils mit der Option der Abregelung und der zu analysierenden alternativen Flexibilitätsoptionen. Aufgrund der Vielfalt der betrachteten Optionen - Stromspeicher, Stromübertragungsnetze, Lastmanagement und verschiedene Technologien der flexiblen Sektorenkopplung - ergeben sich daraus insgesamt 22 Modellläufen. Da sich die Unterschiede in der Technologieabbildung auf jeweils eine Technologie beschränken, können Abweichungen in den Ergebnissen diesen direkt zugeordnet werden. Im zweiten Teil des Modellvergleichs wurden alle Flexibilitätsoptionen gemeinsam und folglich auch deren vielfältige Wechselwirkungen betrachtet. Im Rahmen der Betrachtung von 16 Testfällen wurde die sich aus der Modellwahl ergebende Unsicherheit in den Ergebnissen quantifiziert. Diese Testfälle unterscheiden sich im Ausbau von Windkraft- und Photovoltaikanlagen, in der Verfügbarkeit verschiedener Flexibilitätsoptionen, sowie in der Berücksichtigung eines endogenen Zubaus dieser Flexibilitätsoptionen

Modellexperiment zur hoch aufgelösten Untersuchung des zukünftigen Lastausgleichs im Stromsystem – Ein szenariobasierter Vergleich von Modellierungen

Motivation und zentrale Fragestellung Um Strategien für die zukünftige Entwicklung von Energieversorgungssystemen zu untersuchen, wurden zuletzt zahlreiche Energiesystemmodelle entwickelt [1], die Technologien zur Umwandlung, Speicherung, Nutzung und zum Transport von Energie stark abstrahiert abbilden. Modellbasierte Szenariostudien kommen in der Regel zu unterschiedlichen Ergebnissen und Schlussfolgerungen. Dies liegt an unterschiedlichen Eingangsdaten, aber auch an den verwendeten Modellen. Dieser Beitrag stellt einige Ergebnisse des FlexMex-Projekts vor, das sich mit dem detaillierten Vergleich von hochaufgelösten Stromsystemmodellen und insbesondere mit der Berücksichtigung von Flexibilität und Sektorenkopplung beschäftigt. Das Modellexperiment umfasst neun Modelle, für die die Auswirkungen unterschiedlicher Modellierungsansatz und Technologiedarstellung auf die Modellergebnisse umfassend analysiert werden. Methodische Vorgangsweise Der hier vorgestellte erste Teil des Modellexperiments konzentriert sich auf eine detaillierte Analyse der Auswirkungen von Unterschieden in den Modellierungsansätzen und der Implementierung einzelner Technologien. Um Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Modellierungsunterschieden zu reduzieren, werden die betrachteten Flexibilitätsoptionen jeweils einzeln in einem stark vereinfachten System mit elf Modellregionen analysiert. Dieses System besteht aus Energienachfrage, fluktuierender Erzeugung und den zu analysierenden Ausgleichsoptionen. Um datenbedingte Unterschiede auszuschließen, basieren alle Modellläufe auf einem harmonisierten Eingangsdatensatz, der alle techno-ökonomischen Annahmen, installierte Kapazitäten und stündliche Zeitreihen umfasst und weitestgehend aus [2] übernommen werden konnte. Um die Vergleichbarkeit der Ergebnisse zu erhöhen, handelt es sich bei den neun zu FlexMex beitragenden Modellen um optimierende, stündlich aufgelöste Stromsystemmodelle mit Sektorenkopplung. Allerdings unterscheiden sich die Modelle erheblich in Umfang und Detaillierungstiefe des abgebildeten Technologieportfolios. Die Auswertung des Experiments basiert in erster Linie auf dem Betriebsverhalten der Lastausgleichsoptionen. Als Kennzahl wird die Jahresauslastung verwendet, es werden aber auch Vergleiche auf Stundenbasis durchgeführt. Neben der Nutzung von Lastausgleichsoptionen werden auch die Stromversorgungskosten und die jährlichen CO2-Emissionen verglichen. Basierend auf der detaillierten Kenntnis der Modelleigenschaften und Datenanforderungen wurden standardisierte, maschinenlesbare Eingabe- und Ausgabedatenblätter entwickelt. Anschließend ermöglicht eine Python-basierte Auswerteroutine das automatisierte Einlesen der Optimierungsergebnisse und die Erstellung von Indikatorgraphiken. Ergebnisse und Schlussfolgerungen Über die technologiespezifischen Untersuchungsfälle hinweg zeigt sich eine große Bandbreite unterschiedlicher Trends. Während es bei einigen Technologien nur geringe Unterschiede zwischen den Modellergebnissen gibt, die jeweils durch spezifische Modelleigenschaften verursacht werden, zeigen andere Technologien größere Abweichungen, die sich in den meisten Fällen auf unterschiedliche Modellformulierungen zurückführen lassen. Die Ergebnisunterschiede sind meist gut zu den Modellunterschieden zuordbar, allerdings konnten trotz stark reduzierter Untersuchungsfälle Überlagerungseffekte nicht vollständig ausgeschlossen werden. Signifikante Modellunterschiede zeigen sich insbesondere in der Abbildung von regelbaren Kraftwerken, Batteriefahrzeugen und Lastmanagement. Das Modellexperiment zeigt außerdem, dass sich die Ergebnisse von Modellen mit grundlegend unterschiedlichem Ansatz (quadratische Programmierung, rollierender Horizont) nicht systematisch signifikant unterscheiden. Dies deutet darauf hin, dass die gewählte Methode der vereinfachten Fälle nicht gänzlich für ihre Bewertung geeignet ist. Im Hinblick auf Best Practices für Modellexperimente konnte abgeleitet werden, dass die vorgelagerte Erfassung von Modellunterschieden die Analyse erleichtert, aber nicht ersetzt. Auch war eine Vermeidung von Fehlinterpretationen von Eingabe- und Ergebnisdaten trotz intensivem Austausch nicht vollständig möglich. Daraus folgt, dass eine häufige Wiederholung von Modellläufen notwendig ist, was durch kurze Rechenzeiten und Automatisierung bei der Übertragung und Analyse von Daten erleichtert wird. Abschließend wurde gezeigt, dass harmonisierte Eingangsdaten und reduzierte Anwendungsfälle die gezielte Analyse von Modellunterschieden ermöglichen. Literatur [1] H.-K. Ringkjøb, P.M. Haugen und I.M. Solbrekke: A review of modelling tools for energy and electricity systems with large shares of variable renewables, Renewable and Sustainable Energy Reviews 96, 2018 [2] H. C. Gils, T. Pregger, F. Flachsbarth, M. Jentsch und C. Dierstein: Comparison of spatially and temporally resolved energy system models with a focus on Germany's future power supply, Applied Energy 225, 201