Analyse und Optimierung urbaner Energiesysteme - Entwicklung und Anwendung eines übertragbaren Modellierungswerkzeugs zur nachhaltigen Systemgestaltung

Viele Städte und Gemeinden sind sich ihrer Bedeutung für das Gelingen der Energiewende bewusst und verfolgen eigene Nachhaltigkeitsziele. Insbesondere in kleineren Gemeinden fehlt es jedoch häufig am nötigen Fachwissen, um bspw. die lokalen Emissionsminderungspotenziale quantifizieren und geeignete Maßnahmenkombinationen zur Erreichung dieser Ziele identifizieren zu können. Daher wurde im Rahmen dieser Arbeit das RE³ASON (Renewable Energies and Energy Efficiency Analysis and System OptimizatioN) Modell entwickelt, mit dem für diese Gemeinden automatisierte Analysen, z. B. zur Bestimmung der Energienachfrage und der Potenziale für erneuerbare Energien, durchgeführt werden können. Bei der anschließenden Optimierung des jeweiligen Energiesystems können verschiedene Ziele verfolgt werden – bspw. die Minimierung der diskontierten Systemausgaben unter der Vorgabe zusätzlicher Emissionsminderungsziele. Die Optimierung umfasst dabei sowohl die Investitions- als auch die Einsatzplanung für Energieumwandlungstechnologien auf der Angebots- und Nachfrageseite. Bei der Implementierung dieses Modells kommen verschiedene Methoden, u. a. aus den Bereichen der Geoinformatik, der Strahlungssimulation, der Betriebswirtschaftslehre, des maschinellen Lernens und der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung zum Einsatz. Ein inhaltlicher Schwerpunkt der Arbeit bildet die Bestimmung der Kosten und Potenziale für die Erzeugung von Strom und Wärme durch Photovoltaik-, Windkraft- und Biomasseanlagen. Besonderer Wert wurde auf die Übertragbarkeit der entwickelten Methoden gelegt, damit diese von möglichst vielen Städten und Gemeinden genutzt werden können. Hierfür wurden diverse öffentlich verfügbare und frei zugängliche Datenquellen genutzt und miteinander kombiniert, um die benötigten Eingangsdaten für die Analyse des städtischen Energiesystems zu generieren. Die Anwendung des Modells im Rahmen mehrerer deutscher und internationaler Fallstudien zeigt unter anderem, dass insb. in kleineren Gemeinden bedeutende Potenziale zur Deckung des Energiebedarfs auf Basis erneuerbarer Energien bestehen. Weiterhin zeigt sich, dass die Umgestaltung des städtischen Energiesystems auf die Nutzung lokaler und nachhaltiger Energieressourcen auch aus Sicht der Gemeindevertreter die zu bevorzugende Alternative darstellen kann. Aus diesen Ergebnissen lassen sich schließlich Handlungsempfehlungen für städtische Entscheidungsträger ableiten. Kritisch anzumerken ist, dass die Modellergebnisse aufgrund der gewählten Systemgrenze keine nationalen energiewirtschaftlichen Schlussfolgerungen zulassen

Spatial high-resolution socio-energetic data for municipal energy system analyses

Acknowledgements The authors gratefully acknowledge the financial support of the PhD College “Energy and Resource Efficiency” (ENRES), from the Federal State of Baden-Wuerttemberg, for funding the first author’s PhD studentship. The second author gratefully acknowledges the support of the Smart City Accelerator project (https://smartcitiesaccelerator.eu/about-smart-cities-accelerator/), which supported his contribution to this article. Furthermore, we acknowledge support by the KIT-Publication Fund of the Karlsruhe Institute of Technology. The usual disclaimer applies.Peer reviewedPublisher PD

Übertragbare Methoden zur Bestimmung und räumlichen Verortung des Wärmebedarfs von Wohngebäuden in Städten

Modellierer von städtischen Energiesystemen stehen häufig vor der Herausforderung fehlender Daten. Dieser Beitrag stellt daher zwei Ansätze vor, die zur Wärmebedarfsberechnung des Wohngebäudebestands einer Stadt genutzt werden können: Eine Top-Down Methode zur Abschätzung des gesamten städtischen Endenergiebedarfs und eine Bottom-Up Methode zur detaillierten Simulation des Wärmebedarfs der Wohngebäude. Eine Anwendung beider Methoden auf mehrere Städte demonstriert deren Übertragbarkeit und ermöglicht sowohl den Vergleich beider Ansätze, als auch eine Einschätzung der Genauigkeit. Eine detailliertere Analyse der Ergebnisse der Bottom-Up Methode demonstriert die zeitliche und räumliche Auflösung und die Eignung der Methode für die Energiesystemmodellierung

Charakterisierung der verwendeten Modellansätze im Wettbewerb Energieeffiziente Stadt

Der BMBF Wettbewerb „Energieeffiziente Stadt“ gibt fünf Städten in Deutschland die Gelegenheit, ihre jeweiligen Konzepte zur Steigerung der städtischen Energieeffizienz umzusetzen. Zur Beherrschung der Komplexität werden dabei verschiedene Methoden und Modelle eingesetzt. Dieser Beitrag fasst die Aktivitäten der fünf Städte Delitzsch, Essen, Magdeburg, Stuttgart und Wolfhagen im Bereich der Modellierung zusammen und diskutiert die Übertragbarkeit der jeweils in Entwicklung befindlichen Modelle. Es zeigt sich, dass in den Städten hauptsächlich Modelle zu Zwecken des Monitorings sowie zur Information und Kommunikation entwickelt werden. Die Übertragbarkeit der Modelle auf andere Städte ist meist durch die Verfügbarkeit der verwendeten Daten beschränkt. Als mögliche Lösung hierfür bietet sich die Verwendung frei verfügbarer Daten an

Quantifying the trade-off between cost-efficiency and public acceptance for onshore wind

Cost-efficiency and public acceptance are competing objectives for onshore wind locations. We quantify the link between economic wind resources and beautiful landscapes with over 1.5 million ‘scenicness’ ratings of around 200,000 geotagged photographs from across Great Britain. We find statistically significant evidence that planning applications for onshore wind are more likely to be rejected when proposed in more scenic areas. Compared to the technical potential of onshore wind of 1700 TWh at total costs of £280 billion, removing the 10% most scenic areas implies about 18% lower generation potential and 8-26% higher costs. We consider connection distances to the nearest electricity network transformer for the first time, showing that the connection costs constitute up to half of the total costs. The results provide a quantitative framework for researchers and policymakers to consider the trade-offs between cost-efficiency and public acceptance for onshore wind

Developing a three-stage heuristic to design geothermal-based district heating systems

Geothermal plants have been increasingly constructed in recent years to exploit the high geothermal energy potential in Germany in district heating networks at the municipal level. In order to use this potential economically, municipal planners need instruments for designing the district heating network to supply households with the geothermal heat. This paper presents a combinatorial mixed-integer linear optimisation model and a three-stage heuristic to determine the minimum costs for geothermal district heating systems in municipalities. The central innovations are the ability to optimise both the structure of the district heating network and the location of the district heating plant, the consideration of partial heat supply from district heating and the scalability to many larger municipalities. A comparison of optimisation and heuristic for three exemplary municipalities demonstrates the efficiency of the developed heuristic: the optimisation takes between 500% and 10,000,000% more time than the heuristic. The resulting deviations in the calculated total investment for the district heating from the results of the optimisation are in all cases below 5% and in 80% of cases below 0.3%. The efficiency of the heuristic is further demonstrated by the comparison with simpler heuristics like the Nearest-Neighbour-Heuristic. The latter is not only less efficient, it substantially overestimates the total costs by up to 80% in all cases with less than 100% heat coverage. Future work should focus on a more precise consideration of heat losses in the district heating network, as well as taking additional geological and topological conditions in the municipalities into account

A regional simulation and optimisation of renewable energy supply from wind and photovoltaics with respect to three key energy-political objectives

Currently, most photovoltaic (PV) modules are aligned in a way that maximizes the overall annual yields, which leads to significant peaks in electricity production and could threaten energy policy objectives such as security of supply as well as environmental sustainability. The exploitation of remaining PV potentials at seemingly economically sub-optimal inclinations and azimuth angles could partly counteract this trend by achieving significant temporal shifts in the electricity production. This paper addresses the potential of these counter-measures by evaluating the optimal mix of wind and PV installations with different inclination and azimuth angles in a regional context. It does so by adhering to three distinctive energy policy goals: economic efficiency, sustainability and security of supply. It is further assumed that the examined regions aim for energetic autarky. The hourly yields of wind parks and PV installations with different mounting configurations are simulated for four representative NUTS3-regions in Germany, based on assumed installed capacities and specific weather conditions. These profiles are combined with standardized regional electricity demand profiles and fed into an optimization model, which is employed to maximise each of the three energy policy goals independently. As a result the optimal installed capacity for PV for every possible configuration – determined by inclination and azimuth angles – and the optimal installed capacity of wind power are determined. The results indicate that the optimal mix differs significantly for each of the chosen goals and depends on regional conditions, but shows a high transferability in terms of general conclusions. For economic efficiency – the first of the three goals – a focus on a high share of wind power and south-oriented PV-systems is feasible for all German regions. When sustainability is chosen as the energy policy goal, results depend largely on the conventional power plant utilization and its CO2-equivalent emissions leading to a high share of PV-systems in ratio to wind power. When maximizing the third goal, the security of supply, PV plants facing east and west as well as wind turbines are preferred, since this homogenizes the daily combined PV production. The developed methodology is found to be robust with regard to the relative conclusions, whilst the absolute magnitude of the results is sensitive to the input data. Further work should focus on refining the representativeness of the four model regions and on quantifying the three considered criteria more holistically