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Haushalte

Haushalte sind für 17% der weltweiten CO2-Emissionen verantwortlich. Vielversprechend zur Reduktion dieser Emissionen ist eine Umstellung der energetischen Versorgung der Haushalte auf dezentrale Versorgungstechnologien, primär basierend auf erneuerbaren Energien. Ein großflächiger Einsatz dieser Systeme kann jedoch einen signifikanten Einfluss auf den Betrieb und die Wirtschaftlichkeit des zentralen Versorgungssystems und -netz haben.

Um diese Veränderungen zu prognostizieren und zu analysieren, werden in der Abteilung der Verfahrens- und System Analyse (VSA) Modelle der netzseitigen Last des Wohnungssektors entwickelt. Dabei werden insbesondere folgende Punkte analysiert:

  • Energetische Selbstversorgung wie beispielsweise mit Photovoltaik und Batterien
  • Potential zum Demand-Side-Management von Strom- und Wärmelasten in Haushalten
  • Laständerung bedingt durch das Laden von Elektroautos
  • Lastreduktion durch effizientere konventionelle elektrische Verbraucher oder Dämmung

Hierzu werde Bottom-Up Modelle entwickelt, welches basierend auf einem gemischt-ganzzahligen, linearen Optimierungsmodell (MILP) die Energieversorgungssysteme von Häusern oder Quartieren optimieren. Die Modellwahl hat den Vorteil, dass der Einfluss von Preisen und Regulatorien auf das zukünftige Investitionsverhalten der Hausbesitzer analysiert werden kann.

Diese Optimierungsprobleme sind jedoch sehr rechenintensiv, weswegen aktuell Methoden zur Zeitreihenaggregation entwickelt werden um die mathematischen Modelle zu verkleinern.

Die Systemmodellierung sowie die Simulation der Wärme- und Stromlasten wird in Python durchgeführt, während Gurobi® als Solver für die MILP’s genutzt wird.