Pipeline Detection Using Uncertainty-Driven Machine Learning

The pipeline detection model developed in (Dasenbrock et al., 2021) has proven to be capable of generalizing well from training data originating from Great Britain to Northern Germany. The thesis at hand used a similar model but applied it to a more differing and heterogeneous region compared to the training data in order to test its generalizability: Spain. Insufficient IoU scores showed that the model is not able to satisfyingly detect pipeline pathways in Spain. It will be of great importance when applying the model to new regions that it is also specifically trained for the new regions. While the model is permanently applied to new regions and consequently more training data is added, the need for new training data will diminish with time. This is because the knowledge of the model will become broader, and the differences between new regions and the regions already shown to the model will likely decrease. To speed up this process and to train more sample efficient, the potential of an active learning approach was investigated

SciGRID_gas - Offenes Referenzmodell Europäischer Gastransportnetze für wissenschaftliche Untersuchungen zur Sektorenkopplung

Die Modellierung von Energieinfrastrukturen spielt eine wichtige Rolle bei der Planung, Betrieb und Bewertung zukünftiger Energiesysteme. Die Modellierung erfordert den Zugriff auf verschiedene Datensätze auf unterschiedlichen Skalen und Aggregationsebenen. Solche Datensätze betreffen nicht nur die Stromerzeugung und -verbrauch sondern auch die Transport- und Verteilnetze für Strom und Gas (und Wärme) die für die Abbildung von Energiesysteme von hoher Bedeutung sind. Die Verfügbarkeit belastbare Infrastrukturdaten ist angesichts der zunehmenden Komplexität des Energiesystems und der Kopplung der verschiedenen Energiesektoren umso relevanter für die Modellierer sowie alle Akteure im Energiebereich. Angesichts der aktuellen deutschen und europäischen Debatte über die Rolle des Gastransportnetzes bei der Integration erneuerbarer Energiequellen sowie seiner Rolle als Transportsystem für (grünen) Wasserstoff besteht ein großer Bedarf nach Datensätzen zur Gastransportinfrastruktur in Europa. Doch trotz ihrer großen Bedeutung sind Gastransportdatensätze für Europa nicht öffentlich zugänglich. Die Nichtverfügbarkeit der Datensätze führt zu negativen Aspekten, von denen einige im Folgenden aufgeführt werden. Modellierungsarbeiten die eine detaillierte Abbildung des Gastransportnetzes benötigen, sind schwer umzusetzen da es an detaillierten Datensätze mangelt. Darüber hinaus ist eine Validierung von Simulationsergebnissen aus Gasnetz- sowie Energiesystemsimulationen sehr begrenzt bis unmöglich. Innovative Ansätze und Verfahren auf diesem Forschungsgebiet werden gehemmt, da die Modellierer begrenzten Zugang zu Netzdaten mit einer ausreichenden Auflösung sowie Detaillierungsgrad haben. Andere Akteure haben infolgedessen wenig Vertrauen in die Modellierungsergebnisse aufgrund der mangelnden Transparenz, was eine Einschätzung der Datenqualität sowie der Annahmen und Vereinfachungen bei deren Beschaffung und Nutzung erschwert. Diese Aspekte sind insbesondere vor dem Hintergrund der nationalen und internationalen Diskussionen um eine Umwidmung der Gastransportnetze für den Wasserstofftransport (technische und wirtschaftliche Umsetzung) und der damit verbundenen Kosten von sehr großer Bedeutung. In diesem Zusammenhang wurde im Rahmen des SciGRID_gas Projekts ein Open Source und Open Data Modell des europäischen Gastransportnetz entwickelt

SciGRID_gas - Data Model of the European GasTransport Network

The current transition in the European energy sector towards climate neutrality requires detailed and reliable energy system modeling. The quality and relevance of the energy system modeling highly depend on the availability and quality of model input datasets. However, detailed and reliable datasets are still missing, especially for the gas infrastructure. In this contribution, we present our approach for developing an opensource model of the gas transport network in Europe. Various freely available data sources were used to collect gas transport data. The datasets from multiple sources were merged, and further, statistical methods were used to generate missing data.As a result, we successfully created a gas transport network model only using open-source data. The SciGRID_gas model contains 206,000 km of pipeline data which is roughly in accordance to former estimations. In addition, datasets of compressor stations, LNG terminals, storages, production sites, gas power plants, border points, and demand time series are provided. Finally, we have discussed data gaps and how they can potentially be closed