Komplexe Energiesystemmodelle und Datenstrukturen

Über

Die Modelle der Energiesystemanalyse sind komplex und benötigen eine umfangreiche Hardware- und Softwareinfrastruktur, welche im Team Komplexe Energiesystemmodelle und Datenstrukturen entwickelt, betreut und integriert werden. Es werden Anforderungen an Hardware und Software definiert und nachhaltige Prozesse und Softwarearchitekturen entwickelt, ausgestaltet und implementiert, um den Energiesystem-Forschern eine effiziente Nutzung und kollaborative Weiterentwicklung zu ermöglichen. Des Weiteren werden Verfahren der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um die Genauigkeit der Energiesystemmodelle zu erhöhen. Ausgewählte Modelle des Instituts werden als Applikationen in der Arbeitsgruppe implementiert und mit grafischen Nutzeroberflächen potenziellen Interessenten bereitgestellt.

Forschungsthemen

Die Forschungthemen umfassen unter anderem die Nachhaltige Modellentwicklung, die Fokussierung und Entwicklung von Beschleunigungsverfahren, das Forschungsdatenmanagement und die Entwicklung von hochwerttigen Nutzeroberflächen.

Kontakt

Dr.-Ing. Jann Michael Weinand

IEK-3

Gebäude 03.2 / Raum 3011

+49 2461/61-96255

E-Mail

Teammitglieder

Jan-Maris GöpfertGebäude 03.2 / Raum 34c+49 2461/61-6689
Maximilian HoffmannGebäude 03.2 / Raum 3005+49 2461/61-85402
Dr. Patrick KuckertzGebäude 03.2 / Raum 3010+49 2461/61-1822
Hang KhuatGebäude 03.2 / Raum 3008+49 2461/61-5396
Nathan OjieabuFull stack DeveloperGebäude 03.2 / Raum 34c+49 2461/61-6689
Julian SchönauGebäude 03.2 / Raum 34c+49 2461/61-6689
Rodrigo PueblasGebäude 03.2 / Raum 3010+49 2461/61-1822
Tsamara TsaniDoktorandGebäude 03.2 / Raum 3005+49 2461/61-96255
Johannes BehrensGebäude 03.2 / Raum 3005+49 2461/61-96255
Christoph TremlGebäude 03.2 / Raum 3005+49 2461/61-85402
Olalekan OmoyeleGebäude 03.2 / Raum 3005+49 2461/61-85402

FORSCHUNGSFELDER

Nachhaltige Modellentwicklung

Darstellung der Rechenknoten des Clusters CAESAR (Copyright: IEK-3)

Die Entwicklung, Implementierung und Betreuung der Modelle der Energiesystemanalyse erfolgen intern mit JuGit und werden teilweise Open Source veröffentlicht. Hierbei unterstützt das Team die kollaborative Entwicklung der Modelle und sichert mit automatischen Testroutinen und adäquater Dokumentation die Qualität und Nachhaltigkeit der Modelle.

Die Modelle werden zum einen auf dem institutsinternen High Perfomance Cluster (CAESAR) berechnet. Der Cluster beinhaltet 56 Knoten, der in drei Bereichen für unterschiedliche Zwecke unterteilt ist:

  • 25 CPU starke Knoten mit insgesamt 600 Kernen für parallele Simulations- und Optimierungszwecken des Instituts.
  • 21 Ram starke Knoten mit jeweils 2 oder 4 TB Ram für sehr große Optimierungsmodelle des Instituts beispielsweise auf globaler Ebene.
  • 10 GPU starke Knoten mit insgesamt 80 GPUs für Machine-learning Methoden des Instituts.

Des Weiteren wird im Projekt METIS mit dem Jülich Super Computing Center (JSC) zusammengearbeitet, um die Energiesystemmodelle auch auf Supercomputern optimieren zu können.

Komplexe Energiesystemmodelle und Datenstrukturen
Relevante Schnittstellen (Copyright: IEK-3)

Beschleunigungsverfahren

Die Einbindung großer Datenmengen ist eine besondere Herausforderung für die Modelle der Energiesystemanalyse, da diese im Allgemeinen auf Optimierungsproblemen basieren, deren Komplexität disproportional zur Zahl der berücksichtigten Variablen und Nebenbedingungen steigt. Dies ist eine natürliche Hürde für den maximal mit diesen Modellen erreichbaren Detailgrad.

Aus diesem Grund werden Beschleunigungsverfahren systematisch weiterentwickelt, implementiert und validiert, die die Einbindung immer höher aufgelöster Datensätze in immer größere Modelle erlauben. Hierzu zählen zum Einen mathematische Verfahren wie Dekomposition, die eine parallelisierte iterative Lösung der Modelle ermöglicht, und zum Anderen die Entwicklung von Heuristiken, die die Auflösung von Modellen in jenen Bereichen verringern, in denen eine hohe Auflösung keinen Informationsmehrwert bietet. Beispiele für diese Verfahren sind die räumliche und zeitliche Aggregation, d.h. die Zusammenfassung der von den Modellen betrachteten Regionen und Zeitschritte, die sich nicht signifikant voneinander unterschieden.

Die folgende Abbildung verbildlicht beispielhaft den Einfluss einer Aggregation auf Zeitreihen, wie sie Eingang in Energiesystemmodelle finden. Zwischen den Profilen oben links und unten rechts liegt eine Datenreduktion von mehr als 99% vor, ohne, dass die Ähnlichkeit beider Profile zueinander verloren gegangen ist.

Komplexe Energiesystemmodelle und Datenstrukturen
Beispiel der Aggregation von Zeitschritten für Energiesystemmodelle (Copyright: IEK-3)

Forschungsdatenmanagement

Im Rahmen des Forschungsdatenmanagements werden Methoden entwickelt, die die Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten im Sinne der FAIR Prinzipien verbessern. Neben klassischen Ergebnisformaten, wie bspw. Journalpublikationen, Datensammlungen oder Softwaremodellen, werden dabei auch ergänzende Formate, wie Präsentationen, Dokumentationen, Code- und Videotutorials und digitale Prozessworkflows, berücksichtigt. Um die Forschungsdaten nachhaltig nutzbar und mit der Forschungscommunity effizient austauschbar zu machen, werden speziell an die Bedürfnisse der Eneriesystemanalyse angepasste Metadatenformate entwickelt, die u.a. auch Informationen über Data Provenance und lizenzrechtliche Bestimmungen beinhalten.

Im Rahmen von Drittmittelprojekten wie LOD-GEOSS und NFDI4Ing werden verteilte Datenbankstrukturen und semantische Wissensgraphen aufgebaut, die als integrierende Schnittstellen den Forschungsbereich bei dem Aufbau einer gemeinsamen Forschungsdateninfrastruktur unterstützen. Gleichzeitig wird an der Erstellung der Open Energy Ontology mitgewirkt, die als gemeinsame Sprachgrundlage den wissenschaftlichen Austausch fördert und durch die maschinenlesbare Formalisierung von domänenspezifischen Konzepten und Zusammenhängen den Automatisierungsgrad und die Effizienz der Energiesystemanalyse erhöht.

Komplexe Energiesystemmodelle und Datenstrukturen
Schematische Darstellung der im LOD-GEOSS Projekt entwickelten verteilten Datenbankinfrastruktur auf Basis des DBpedia Databus (Copyright: IEK-3)

Nutzeroberflächen

Komplexe Energiesystemmodelle und Datenstrukturen
Benutzeroberfläche des Wasserstoffatlas (Copyright: IEK-3)

Grafische Benutzeroberflächen (GUIs) bieten den Vorteil, dass die Analyse von Daten intuitiver, einfacher zu lesen und zu verstehen ist. Sie geben dem Benutzer in der Regel sofortiges visuelles Feedback über die Auswirkungen jeder Aktion. Unsere GUIs richten sich in erster Linie an Entscheidungsträger, welche in die Projekte des Instituts eingebunden sind und daher einen möglichst einfachen Zugang zu den Projektergebnissen wünschen. Diese GUIs werden mit den neuesten Web-Technologien und leistungsstarken Programmiersprachen erstellt, so dass ein reibungsloser Umgang mit den Elementen möglich ist und praktische Entscheidungen in kürzester Zeit getroffen werden können. Sie werden auf den Servern von IT-Services gehostet.

Der Wasserstoff Atlas Afrika, eine kürzlich vom Institut entwickelte GUI, ist ein Beispiel für eine Web-Software, die eine Analyse der Wasserstoffpotenziale in Afrika bietet. Es handelt sich um einen Web-Atlas, der in kurzer Zeit geeignete Gebiete für die Errichtung von Wind- und Solarparks sowie Wasserstoffproduktionsanlagen identifiziert und somit die Entscheidungsinformationen für den Aufbau einer Wasserstoffinfrastruktur ermöglicht.

Letzte Änderung: 30.08.2022