Publikationen
Development of a Decision-Making Framework for Distributed Energy Systems in a German District
Abstract: The planning and decision-making for a distributed energy supply concept in complex actor structures like in districts calls for the approach to be highly structured. Here, a strategy with strong use of energetic simulations is developed, the core elements are presented, and research gaps are identified. The exemplary implementation is shown using the case study of a new district on the former Oldenburg airbase in northwestern Germany. The process is divided into four consecutive phases, which are carried out with different stakeholder participation and use of different simulation tools. Based on a common objective, a superstructure of the applicable technologies is developed. Detailed planning is then carried out with the help of a multi-objective optimal sizing algorithm and Monte Carlo based risk assessment. The process ends with the operating phase, which is to guarantee a further optimal and dynamic mode of operation. The main objective of this publication is to present the core elements of the planning processes and decision-making framework based on the case study and to find and identify research gaps that will have to be addressed in the future.
Abstract: The planning and decision-making for a distributed energy supply concept in complex actor structures like in districts calls for the approach to be highly structured. Here, a strategy with strong use of energetic simulations is developed, the core elements are presented, and research gaps are identified. The exemplary implementation is shown using the case study of a new district on the former Oldenburg airbase in northwestern Germany. The process is divided into four consecutive phases, which are carried out with different stakeholder participation and use of different simulation tools. Based on a common objective, a superstructure of the applicable technologies is developed. Detailed planning is then carried out with the help of a multi-objective optimal sizing algorithm and Monte Carlo based risk assessment. The process ends with the operating phase, which is to guarantee a further optimal and dynamic mode of operation. The main objective of this publication is to present the core elements of the planning processes and decision-making framework based on the case study and to find and identify research gaps that will have to be addressed in the future.
Abstract: The planning and decision-making for a distributed energy supply concept in complex actor structures like in districts calls for the approach to be highly structured. Here, a strategy with strong use of energetic simulations is developed, the core elements are presented, and research gaps are identified. The exemplary implementation is shown using the case study of a new district on the former Oldenburg airbase in northwestern Germany. The process is divided into four consecutive phases, which are carried out with different stakeholder participation and use of different simulation tools. Based on a common objective, a superstructure of the applicable technologies is developed. Detailed planning is then carried out with the help of a multi-objective optimal sizing algorithm and Monte Carlo based risk assessment. The process ends with the operating phase, which is to guarantee a further optimal and dynamic mode of operation. The main objective of this publication is to present the core elements of the planning processes and decision-making framework based on the case study and to find and identify research gaps that will have to be addressed in the future.
Abstract: The planning and decision-making for a distributed energy supply concept in complex actor structures like in districts calls for the approach to be highly structured. Here, a strategy with strong use of energetic simulations is developed, the core elements are presented, and research gaps are identified. The exemplary implementation is shown using the case study of a new district on the former Oldenburg airbase in northwestern Germany. The process is divided into four consecutive phases, which are carried out with different stakeholder participation and use of different simulation tools. Based on a common objective, a superstructure of the applicable technologies is developed. Detailed planning is then carried out with the help of a multi-objective optimal sizing algorithm and Monte Carlo based risk assessment. The process ends with the operating phase, which is to guarantee a further optimal and dynamic mode of operation. The main objective of this publication is to present the core elements of the planning processes and decision-making framework based on the case study and to find and identify research gaps that will have to be addressed in the future.
| Datum | Titel | Link |
|---|---|---|
| 01/2020 | Development of a Decision-Making Framework for Distributed Energy Systems in a German District | Link |
| 01/2020 | Development of a Decision-Making Framework for Distributed Energy Systems in a German District | Link |
| 01/2020 | Development of a Decision-Making Framework for Distributed Energy Systems in a German District | Link |
Physische Infrastruktur
Im Teilprojekt „vernetzte physische Infrastruktur“ wird das Energieversorgungskonzept des Quartiers entwickelt, umgesetzt und evaluiert. Ziel des Teilprojekts ist eine ganzheitliche Betrachtung der Energieversorgung, um Optimierungspotentiale frühzeitig zu identifizieren und nutzen zu können. Im Fokus stehen die Sektorenkopplung von Strom und Wärme sowie eine Einbindung der Mobilität für einzelne Häuser oder auch für das gesamte Quartier. Das Forschungsvorhaben gliedert sich in drei Teile: Die Konzeption und Planung der Energieversorgung, die Realisierung des Konzepts und die Bewertung der Ergebnisse.
Systemskizze des Energetischen Nachbarschaftsquartiers, Bildquelle: DLR Institut für Vernetzte Energiesysteme
Im ersten Teil geht es um die Konzeption und Planung der physischen Infrastruktur. Hier stehen das städtebauliche Konzept und die Bauleitplanung, sowie die Infrastrukturplanung von Energienetzen und Netzen für Informations- und Kommunikationstechnologien im Vordergrund. Darüber hinaus widmet sich das Projekt dem Thema Mobilität und der Konzeption einer Smart City-Infrastruktur. Ziel ist es, verschiedene Szenarien zur Energieerzeugung zu simulieren und hinsichtlich unterschiedlicher Bewertungskriterien miteinander zu vergleichen, sodass eine Empfehlung für ein konkretes Energiesystem abgeleitet werden kann. Die Bewertungskriterien für die Szenarien umfassen unter anderem den Ausstoß von CO2, den Eigenverbrauch von lokal gewonnem Strom und die Energiekosten.
Im nächsten Teil geht es um die die erfolgreiche Umsetzung des zuvor geplanten energetischen Konzepts. Die Realisierung der physischen Infrastruktur fokussiert sich auf die Installation der Wärme- und Stromnetze sowie der Kommunikations- und Automatisierungsinfrastruktur. Zudem werden Energiewandler und -speicher sowie dezentrale Energieerzeugungsanlagen integriert. Für die spätere Erfolgskontrolle des Energiekonzepts werden entsprechende Anlagendaten anonym aufgezeichnet. Um ein optimiertes Zusammenspiel der Einzelkomponenten sicherstellen zu können, wird eine entsprechende Aktorik und Sensorik verbaut. Zusätzlich werden Wasserstofftechnologien eingesetzt, um die Vorzüge einer breit aufgestellten Energieinfrastruktur nutzen und Nachteile anderer Technologien ausgleichen zu können.
Im letzten Teil soll das Energiekonzept bewertet werden. Ziel ist es, die physische Infrastruktur in Hinblick auf ihre Übertragbarkeit auf andere Quartiere und die Wirtschaftlichkeit des gesamten Energiesystems zu untersuchen. Hierzu werden die Daten aus der Simulation der Szenarien mit den Messwerten verglichen, die aus der Umsetzung des Energiekonzepts gewonnen wurden. Durch die Zusammenführung der Ergebnisse sollen Schlussfolgerungen für Zukunftsszenarien abgeleitet werden. Die Ergebnisse der einzelnen Arbeitsschritte werden der Öffentlichkeit projektbegleitend vorgestellt.