Verbundvorhaben: SuMo4EnSy - Effiziente Bewertung von Dekarbonisierungsstrategien industrieller und gewerblicher Energiesysteme durch nahoptimale Ersatzmodelle; Teilvorhaben: Lastgangsynthese und Ersatzmodellbewertung im industriellen Umfeld
Zeitraum
2024-04-01 – 2027-03-31
Bewilligte Summe
133.486,50 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI1084C
Leistungsplansystematik
Querschnittsaufgaben - Systemanalyse [EA3310]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB4)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI1)
Förderprogramm
Energie
Das Ziel des Projektes ist eine allgemeingültige Methode zu entwickeln, die Unternehmen unterstützt, eine möglichst gute langfristige Investitionsstrategie zu entwickeln, die sowohl die Wirtschaftlichkeit als auch die Ökologie im Blick hat. Gleichzeitig soll die Methode für geänderte Modellbedingungen, wie z.B. das Einbinden einer neuen Technologie, mit geringem Aufwand anpassbar und leicht trainierbar sein. Die Ausarbeitung möglicher Versorgungskonzepte soll auf wenigen wirtschaftlichen und technischen Eingabeparametern des Unternehmens beruhen, da insbesondere KMU aufgrund des erheblichen Zeit- und Kostenaufwands keine umfangreiche Datenerfassung ihrer Energiebedarfe und zugehörigen Lastkurven durchführen. Um die Modellkomplexität handhabbar zu halten, ist es wichtig, dass die Methode eine intelligente Reduzierung der typischerweise großen Zahl an Eingabeparametern beinhaltet. Ein bekanntes Beispiel für eine derartige Reduktion ist die Vielzahl von Solarrechnern im Internet, welche auf der Basis von Standort, Dachfläche und Haushaltsgröße jeweils eine PV- und Speicherauslegung vorschlagen, ohne konkrete Lastgänge zu hinterlegen. Bei einem solchen Vorgehen sind insbesondere auch sinnvolle Annahmen für verfügbare Technologien zu treffen. Dies betrifft erreichbare Wirkungsgrade und Investitionskostenfunktionen für alle Arten von Anlagen. Da für industrielle und gewerbliche Anwendungsfälle im Allgemeinen eine sehr hohe Zahl von Parametern zu berücksichtigen ist, müssen gegenüber einer detaillierten Analyse Abstriche in der Genauigkeit gemacht werden. Diese Einschränkungen sollten mit der entwickelten Methode möglichst gering gehalten werden. Um in sehr kurzer Zeit ein Ergebnis generieren zu können, müssen aus den sehr komplexen Optimierungsmodellen mit stündlicher Auflösung einfache funktionale Zusammenhänge zwischen den relevanten Ein- und Ausgabedaten ermittelt werden.