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Lehrstuhl für Informatik 7
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Lehrstuhl für Informatik 7

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Mehrsektorale gekoppelte Energiesystemmodellierung auf regionaler Ebene

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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
    (2023)
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/docId/496
    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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