Wissenschaftliche Publikationen

Die Energiekonzepte FlexiTranz GmbH hat den Anspruch, wissenschaftlich stets am Zahn der Zeit zu bleiben. Sechs Jahre Forschung an der Universität der Bundeswehr München in den Bereichen Simulation und Kostenoptimierung von Energiesystemen bilden die Grundlage für die heutigen Werkzeuge des Unternehmens. Diese Werkzeuge wurden nicht nur für praktische Anwendungen entwickelt, sondern stellen zugleich einen wertvollen Beitrag zur wissenschaftlichen Weiterentwicklung moderner Energiesystemanalyse dar.

FRESH – ein neuer Ansatz in der Simulation regenerativer Energiesysteme

Mit dem Betriebsalgorithmus FRESH (Fast Renewable Energy Simulation Hub) wurde der Stand der Technik im Bereich der Simulation von Energiesystemen wesentlich erweitert. FRESH verbindet die Vorteile zweier bisher getrennt betrachteter Ansätze:

Regelbasierte Simulationen sind sehr schnell und erlauben die Analyse einer großen Anzahl möglicher Energiesysteme. Allerdings sind diese Modelle häufig in ihrer Komplexität begrenzt, und die zugrunde liegenden Energieflussentscheidungen beruhen auf einfachen, teils stark vereinfachenden Regeln.

Mathematische Optimierungsmodelle können hingegen sehr komplexe Energiesysteme mit Sektorenkopplung abbilden und ein optimales Zusammenspiel aller Komponenten berechnen. Dabei werden beispielsweise Umladevorgänge zwischen Speichern simuliert, sodass eine optimale Gesamtstrom- und -wärmebereitstellung entsteht. Allerdings sind die innerhalb des Systems getroffenen Entscheidungen schwer nachvollziehbar, und die Berechnung ist äußerst zeitintensiv.

FRESH vereint die Vorteile beider Welten und ermöglicht zugleich die Simulation komplexer Systemstrukturen.

Es handelt sich um eine regelbasierte, transparente Simulation, die dennoch ein Optimum an Autarkie erreichen kann. Autarkie bezeichnet dabei den Grad, zu dem ein Energiesystem ohne externen Strom- oder Wärmebezug auskommt.

Das Bild zeigt eine Simulation in FRESH – Zu sehen ist ein nächtlicher Betrieb der Wärmepumpe aus dem Batteriespeicher (Entladung = negative Leistung), da der Algorithmus erkennt, dass die Batterie am Folgetag wieder geladen werden kann.

Ein weiterer Vorteil: Während mathematische Optimierungsmodelle vollständige Zukunftskenntnis voraussetzen, wenn ein Optimum an Autarkie erreicht werden soll, kann in FRESH eingestellt werden, wie viele Informationen über zukünftige Erzeugungs- und Verbrauchsverläufe in die Systementscheidungen einfließen sollen. Dabei handelt es sich nicht um das starre „Durchrollieren“ eines Optimierungsfensters. Stattdessen schaut der Betriebsalgorithmus in jedem Zeitschritt nur so weit in die Zukunft, wie es zur Erreichung optimaler Autarkie nötig ist – jedoch nur im Rahmen der eingestellten Begrenzungen. Dadurch bleibt die Simulation flexibel, realitätsnah und bildet praxisgerechte Betriebsstrategien ab.

Die Punktewolkemethode – den gesamten Lösungsraum sichtbar machen

Die Geschwindigkeit von FRESH ermöglicht erst das zweite zentrale Werkzeug: die Punktewolkemethode.

Sie macht den Lösungsraum aller simulierten Energiesysteme sichtbar und zeigt nicht nur einzelne optimale Varianten, sondern die gesamte Bandbreite technisch möglicher Systemstrukturen – unabhängig davon, wie sinnvoll oder wirtschaftlich sie sind.

Bei der Dimensionierung eines Energiesystems können einige Komponenten bereits ohne Simulation sinnvoll festgelegt werden. Ein klassisches Beispiel ist das Blockheizkraftwerk zur Rückverstromung aus einem Langzeitspeicher: In einem Winterdunkelflauten-Szenario muss es im Extremfall den gesamten Strom- und Wärmebedarf decken, sodass sich seine Mindestgröße direkt aus Verbrauchsdaten ableiten lässt.

Trotz solcher festen Größen verbleiben jedoch mehrere Freiheitsgrade, etwa bei zwei Erzeugern, einem Kurzzeitspeicher, einem thermischen Speicher, einem Langzeitspeicher und einem Konversionselement. Werden diese sechs Freiheitsgrade jeweils in zehn Dimensionierungsstufen variiert, ergeben sich bereits 10⁶ mögliche Systemvarianten.

In der Mathematik werden solche Optimierungsprobleme typischerweise mit Heuristiken, Suchalgorithmen oder Optimierungsmodellen gelöst, die zwar eine „beste“ Lösung gemäß den Randbedingungen finden, jedoch viele ähnlich gute Systemvarianten unsichtbar lassen – Varianten, die für Entscheidungen in der Praxis oft genauso relevant wären.

Durch die Geschwindigkeit von FRESH kann jede dieser Varianten technisch simuliert werden. Die Punktewolkemethode trägt anschließend jede simulierte Struktur in einen Raum ein, der sich aus Autarkie und Kosten aufspannt. Dadurch wird sichtbar, dass manche Systeme im Kosten-Autarkie-Raum eng beieinander liegen, obwohl sie technologisch völlig unterschiedlich aufgebaut sind.

Um das Systemverhalten zwischen zwei Ausbaustufen einer einzelnen Komponente besser zu verstehen, verwendet die Methode sogenannte Komponentensplines. Dabei handelt es sich um Splineinterpolationen, die zeigen, wie sich das Gesamtsystem zwischen zwei diskret simulierten Ausbaustufen verhält. Dies trägt wesentlich zum Verständnis des Systemverhaltens bei.

Durch die Interpolation entsteht nicht nur ein Raster aus diskreten Punkten – sondern ein kontinuierliches Bild des gesamten Lösungsraums, da auch die Systemvarianten zwischen den berechneten Punkten sichtbar werden.

Werden alle Komponentensplines gemeinsam betrachtet, lässt sich für jeden Autarkiegrad kontinuierlich das kostengünstigste System interpolieren. So entsteht eine durchgehende Linie, die für alle betrachteten Technologien zeigt, welche maximal erreichbare Autarkie zu welchen minimal möglichen Kosten realisierbar ist – die einhüllende Effizienzgrenze.

Darüber hinaus kann die Punktewolke gefiltert werden, um technologiespezifische Effizienzgrenzen zu bestimmen – etwa die Frage, welche Autarkie ohne Windenergie erreichbar ist oder wie sich der Verzicht auf chemische Langzeitspeicher auf Kosten und Autarkie auswirkt.

Validierung und wissenschaftliche Anschlussfähigkeit

FRESH und die Punktewolkemethode wurden mit etablierten Ansätzen verglichen und in verschiedenen Anwendungsszenarien erprobt. Die Kombination aus schneller Simulation, methodisch klarer Trennung zwischen technischer und wirtschaftlicher Bewertung sowie nachvollziehbaren Regeln macht beide Werkzeuge wissenschaftlich belastbar und zugleich praktisch einsetzbar.

Durch diese Verbindung aus Simulation, Optimierung und Systemverständnis ist die Energiekonzepte FlexiTranz GmbH ein kompetenter Ansprechpartner für Universitäten und Forschungseinrichtungen – insbesondere in den Bereichen Simulation, Analyse und Kostenoptimierung regenerativer Energiesysteme.

Wissenschaftliche Publikationen

Veröffentlicht:

·       Transparent and flexible energy system analysis: The method of the point cloud

·       Cost-efficient energy supply through PV off-grid systems: An approach to electrifying rural areas in Africa

In Vorbereitung:

·       FRESH (Fast Renewable Energy Simulation Hub): A rule-based framework for the simulation of renewable energy systems

·       Entwicklung einer Simulationsumgebung zur Optimierung von Kosten und Autarkie regenerativer Energiesysteme

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