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Friedrich-Alexander-Universität Lehrstuhl für Informatik 7 CS7
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    Mehrsektorale gekoppelte Energiesystemmodellierung auf regionaler Ebene

    Logo ESM Regio

    Projektbeschreibung

    Die Reduktion des Primärenergieeinsatzes und der Treibhausgase sind zentrale Ziele der Energiewende. Allerdings reicht die Umstellung von fossilen auf regnerative Energieträger nicht aus, um sie zu erreichen. Eine übergreifende Betrachtung und Optimierung der unterschiedlichen Sektoren des Energiesystems - Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr - kann die Weiterentwicklung des Energiesystems in Deutschland wesentlich vorantreiben. Potenziale bestehen vor allem auf der regionalen Ebene.

    Ziel des Projekts ESM-Regio - kurz für "Mehrsektorale gekoppelte Energiesystemmodellierung auf regionaler Ebene" - ist es, ein zeitlich hochaufgelöstes Energiesystemmodell in der Größenordnung von Landkreisen zu erstellen, das die vier Sektoren Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr sowie die benötigten Schnittstellentechnologien berücksichtigt. Ein wesentliches Merkmal des Vorhabens besteht in einer sektorübergreifenden Modelllogik. Geeignete Simulationsverfahren ermöglichen eine ganzheitliche Analyse und Optmierung des Systembetriebs unter Betrachtung der vier maßgeblichen Sektoren des Energiesystems.

    Projektdauer

      2021-05-01 – 2024-04-30

    Projektleiter

      Reinhard German

    Projektbeteiligte

      Alexander Martin, Jürgen Karl, Marco Pruckner, Daniel Scharrer, Natalia Luna-Jaspe Roa, Kevin-Martin Aigner

    Kontaktperson

      Daniel Scharrer

    Förderer

      Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)

    Externe Partner

    • Institut für Hoch­spannungs­technik, Energiesystem- und Anlagendiagnose – Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg
    • Energieagentur Nordbayern GmbH
    • Stadtwerke Bayreuth Holding GmbH
    • Bayern Innovativ Bayerische Gesellschaft für Innovation und Wissenstransfer mbH

    Verwandte Publikationen

    •  
    • Aigner KM., Schaumann P., von Loeper F., Martin A., Schmidt V., Liers F.:
      Robust DC Optimal Power Flow with Modeling of Solar Power Supply Uncertainty via R-Vine Copulas
      In: Optimization and Engineering (2022)
      ISSN: 1389-4420
      DOI: 10.1007/s11081-022-09761-0
      URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11081-022-09761-0
      BibTeX: Download
    • Aigner KM., Bärmann A., Braun K., Liers F., Pokutta S., Schneider O., Sharma K., Tschuppik S.:
      Data-driven Distributionally Robust Optimization over Time
      In: INFORMS Journal on Optimization (2023)
      ISSN: 2575-1484
      DOI: 10.1287/ijoo.2023.0091
      URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/docId/496
      BibTeX: Download
    • Luna-Jaspe Roa N., Aigner KM., Kolb S., Karl J.:
      Modellierung des Wärmesektors und dessen Flexibilität für Simulationen gekoppelter Energiesysteme
      EnInnov2024 - 18. Symposium Energieinnovation 2024 (Graz, 2024-02-14 - 2024-02-16)
      Open Access: https://www.tugraz.at/fileadmin/user_upload/tugrazExternal/f560810f-089d-42d8-ae6d-8e82a8454ca9/files/lf/Session_E3/533_LF_Luna-Jaspe.pdf
      BibTeX: Download

    Links

      https://www.esm-regio.de
      https://cris.fau.de/converis/portal/Project/261431764
    Lehrstuhl Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)
    Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

    Martensstr. 3
    91058 Erlangen
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