Die Umsetzung der Energiewende erfolgt zu einem wesentlichen Anteil dezentral, vor Ort in den Kommunen. Hierzu ist eine umfassende regionale Energiesystemplanung erforderlich, welche die regionalspezifischen Randbedingungen sowie die zum Teil erheblichen Potentiale für den Ausbau erneuerbarer Energien berücksichtigt.

Durch eine an den regionalen Erfordernissen und Randbedingungen orientierte Energiesystemplanung können Kommunen nicht nur die Auswirkungen des Klimawandels mildern, sondern regionale Wertschöpfung sichern und zukunftsfähige Arbeitsplätze schaffen, eine klare wirtschaftliche Perspektive i aufzeigen und die Region langfristig fördern.

Die Gruppe Regionale Energiesysteme hat dabei zwei Schwerpunkte: Bottom-Up Lastmodellierung und die Modellierung regionaler Energiesysteme. Dafür werden eine Reihe von unterschiedlichen Modellen gepflegt, die hier kurz vorgestellt werden:

Lastmodellierung

Die Lastmodellierung versucht die folgenden Fragen zu beantworten:

• Wann wird wie viel Energie verbraucht?
• Wofür wird viel Energie verbraucht?
• Wie ändert sich der Energieverbrauch, wenn sich Randbedingungen ändern?
• Wie sieht der gegenwärtige Gebäudebestand aus?
• Wo wohnen wie viele Leute?

Strombedarf und Wasserbedarf für Haushalte: LoadProfileGenerator.de (LPG)

Der LoadProfileGenerator.de führt eine Verhaltenssimulation jeder Person eines Haushaltes durch. Diese Simulation wird mit statistischen Eingangsdaten parametrisiert und simuliert dann, wann Leute essen, arbeiten, schlafen, in Urlaub fahren uvm. Dieser Ansatz hat den großen Vorteil, dass jeder einzelne Haushalt einer Region sich realistisch verhält, die Summe der Aktivitäten über eine Region zu den verfügbaren Daten passen, aber zugleich keine detaillierten Datenerfassungen notwendig sind oder auf Datenschutz geachtet werden muss. Dabei werden nicht nur häusliche Aktivitäten, sondern auch Transportwege mit abgebildet. Damit kann auch die Elektromobilität im Detail abgebildet werden und es können Aussagen über z.B. optimale Anzahl und Standorte für Ladesäulen getroffen werden. (Lizenz: MIT)

Gebäudenergieverbrauch: TSIB

Mit dem Python-Paket TSIB (Time Series Initialization for Buildings), einer deutschlandweiten Datenbank von Typgebäuden, Anwesenheitsdaten aus dem LoadProfileGenerator, Wetterprofilen und weiteren Daten werden stundengenaue Wärmebedarfsprofile für beliebige Wohngebäude berechnet. Durch die Verwendung einer vereinfachten Wärmesimulation der Gebäudehülle lassen sich unterschiedliche Baujahre sowie Renovierungsstufen der Bausubstanz abbilden. (Lizenz: MIT)

Energieverbrauch für kleine und mittlere Unternehmen: SMELPG

Der SMELPG stellt ein generisches Modell zur Lastsimulation kleiner und mittlerer Unternehmen bereit. Dabei werden Mitarbeiter und Kunden eines Unternehmens simuliert, um Zeitpunkte von Geräteaktivierungen zu ermitteln. Unter Berücksichtigung spezifischer Geräteeigenschaften werden aggregierte Lastkurven für beliebige Verbrauchstypen generiert. Externe Einflüsse, wie beispielsweise die Außentemperatur oder die Sonneneinstrahlung, können in die Berechnung miteinbezogen werden. Im Vordergrund steht dabei eine möglichst hohe Parametrisierbarkeit zur Erzeugung individuell angepasster Lastdaten ohne konkrete Lastmessungen. (Lizenz: Intern)

Parametrisierung: Neighborhood Generator

Für die Parametrisierung von Quartieren, Städten und Regionen wurde am IEK-3 der Neighborhood Generator entwickelt. Dieser führt statistische Daten aus Zensus, Mikrozensus, OpenStreetMap, Katasterdaten und Gebäudetypologien zu einem konsistenten Modell einer Region zusammen und schreibt die Ergebnisse in die Zukunft fort. Mit den so erhaltenen Gebäudescharfen Informationen zur Bausubstanz und Bevölkerungsverteilung lassen sich sowohl LoadProfileGenerator als auch TSIB parametrisieren. Im Zusammenspiel der drei Werkzeuge können für jedes Gebäude die Anzahl der Bewohner, der Energieverbrauch, die Geräteausstattung, Elektromobiltätsverbreitung etc. abgeschätzt werden.

Regionale Energiesysteme

Das Modell liefert als Ergebnisse unter anderem:

• Wo zukünftige Energieerzeugungseinheiten, -speicher und Infrastruktur platziert werden sollten?
• Welche Technologien mit den Randbedingungen der konkreten Region optimal sind?
• Welche installierte Leistung der Energieerzeugungseinheiten und -speicher benötigt wird, was die optimale Sanierungsrate ist, wie die Beheizungsstruktur ausgestaltet werden sollte uvm.?
• Wie die Sektorkopplung ausgestaltet wird und welche regionalen Power-to-X Potentiale für eine regionale Wasserstoffwirtschaft bestehen?
• Wie die Anlagen optimal betrieben werden können mit einer hohen zeitlichen Auflösung?
  

Als Grundlage der Energiesystemoptimierung dient am gesamten IEK-3 das Framework zur Modellierung, Optimierung und Analyse von Energiesystemen FINE. Zusätzlich arbeitet die Gruppe regionale Energiesysteme für die Energiesystemmodellierung an einer Reihe weiterer Modelle.

Erneuerbare Potentiale: GLAES-Regional

TREP (Tool for Regional Renewable Potentials), zusammen mit dem am IEK-3 entwickelten Open-Source-Tool GLAES, können Eignungsflächen für erneuerbare Anlagen durch GIS-Analysen bestimmt werden. Hierbei werden in TREP bestehende Häuser, Siedlungen, Straßen, Wälder, Naturschutzgebiete und vieles mehr berücksichtigt. Durch die Flächenanalyse mit TREP können Onshore Wind und Freiflächen-PV Potentiale in hoher regionaler Auflösung bestimmt werden. Durch die Platzierung und Simulation von Anlagen auf den bestimmten Flächen können Kapazitäts- und Erzeugungspotentiale bestimmt werden. Zusätzlich werden detaillierte Dachflächen-PV-Potentiale durch die Auswertung von 3D-Modellen ermittelt. Durch die Betrachtung von Bestandsanlagen bei der Ermittlung von erneuerbaren Potentialen wird eine Brownfield-Analyse ermöglicht.

Regionale Optimierung: FINE.Regional

FINE.Regional ermöglicht die Optimierung von regionalen Energiesystemen auf Gemeinde- und Landkreisebene. Hierbei werden hoch aufgelöste erneuerbaren Potentiale (Onshore Wind,Freiflächen-PV und Dachflächen-PV) in die Modelle eingepflegt. Durch die Berücksichtigung von Bestandsanlagen auf der Erzeugungsseite wird in FINE.Regional ein Brownfield-Ansatz verfolgt. Bedarfsseitig werden Mobilitäts-, Wärme-, Wasserstoff- und Strombedarfe berücksichtigt. Hierdurch können lokale Autarkiepotentiale für verschiedene Gemeinden, Städte oder Landkreise bestimmt werden. In der Analyse kann der notwendigen Erneuerbaren Ausbau für bestimmten Autarkiebestrebungen bestimmt werden. Außerdem können regionale Power-to-X-Potentiale ausgewiesen werden.

Gebäudenenergiesystem-Optimierung: FINE.Building

Zur Analyse von Versorgungskonzepten auf der Gebäudeebene dient ein detailliertes lineare Optimierungsmodell, welches im FINE-Framework erstellt worden ist. Die Betrachtung eines einzelnen Gebäudes erlaubt hier eine höhere Detailtiefe im Vergleich zu regionalen Modellen des Energiesystems. So können u.a. unterschiedliche Temperaturniveaus der Wärmeversorgung und regulatorischer Aspekte, wie bspw. einer Förderung durch das EEG, dargestellt werden.

Gebäudenergiesystem-Simulation: House Infrastructure Simulator (HiSim)

HiSim ist ein Simulations-Framework für Gebäudeenergiesysteme, mit dem diese techno-ökonomisch bewertet werden können. Hierzu lassen sich die Energiebedarfe des Systems wahlweise über eigene Lastprofile abbilden oder über ein integriertes Wohngebäudemodell berechnen. Zur Deckung des Strom- und Wärmebedarfs sind Technologien der nachhaltigen Energiebereitstellung sowie Speicherung modelliert. Außerdem wurden Datenbanken angelegt, um spezifische marktverfügbare Technologien in das Energiesystem übertragen zu können. HiSim wurde im Rahmen des durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projekts PIEG-Strom entwickelt. Als Teil dieses Projekts entstanden einige Modelle und Datenbanken in Zusammenarbeit mit der Hochschule Emden/Leer.