Komplementäres Datenmodell für das Open-Source-Tool OptIES

<p>Der hier verf&uuml;gbare Datensatz stellt das komplement&auml;re Datenmodell zum Open-Source-Tool <a href="https://github.com/znes/OptIES" target="_blank" rel="noopener">OptIES</a> dar.&nbsp;</p> <p>Das Tool <code>OptIES</code> dient der Optimierung regionaler Energiesysteme und wurde im Rahmen des Forschungsprojekts "OptIES D&ouml;rpum &nbsp;- Offene Optimierung sektorgekoppelter regionaler Energiesysteme am Beispiel des IES D&ouml;rpum" entwickelt. Es basiert auf der offenen Software-Toolbox <a href="https://github.com/PyPSA/PyPSA" target="_blank" rel="noopener">PyPSA</a>.</p> <p>Das Forschungsprojekt <a href="https://www.uni-flensburg.de/eum/forschung/laufende-projekte/opties-doerpum" target="_blank" rel="noopener">OptIES D&ouml;rpum</a> wurde durch die <a href="https://www.uni-flensburg.de/" target="_blank" rel="noopener">Europa-Universit&auml;t Flensburg</a> und die <a href="https://www.ecowert360.com" target="_blank" rel="noopener">EcoWert360&deg; GmbH</a> bearbeitet und durch das F&ouml;rderprogramm HWT Energie und Klimaschutz der <a href="https://www.eksh.org/" target="_blank" rel="noopener">Gesellschaft f&uuml;r Energie und Klimaschutz Schleswig-Holstein (EKSH)</a> finanziert. Es stellte die wissenschaftliche Begleitung des Praxisprojekts <a href="https://www.aktivregion-nf-nord.de/fileadmin/user_upload/KT_Klimawandel_Energie/Projekte/IES_D%C3%B6rpum/07.51_-_Beschreibung_-_Projekt_57_IES_D%C3%B6rpum.pdf" target="_blank" rel="noopener">IES D&ouml;rpum</a> dar.</p> <p>Ziel des Forschungsprojekts war es, lokale sowie nationale Herausforderungen der Energiewende durch Einordnung der kommunalen Bestrebungen in das nationale Energiesystem zu beleuchten und analysieren. Das vorliegende Tool dient der Optimierung des regionalen Energiesystems zur Untersuchung und Bewertung von Betriebsstrategien und Entwicklungspfaden des isolierten Systems. Im weiteren Projektverlauf wurde das regionale System unter Ber&uuml;cksichtigung des &uuml;bergelagerten Gesamtsystems optimiert, um integrierte Handlungsempfehlungen f&uuml;r die erfolgreiche Energiewende auf kommunaler und nationaler Ebene abzuleiten.</p> <p>Unter den hochgeladenen Dateien findet sich der Projektabschlussbericht mit einer ausf&uuml;hrlichen Darstellung des Projekts, der entwickelten Modelle und Tools, der durchgef&uuml;hrten Berechnungen und Analysen sowie der Ergebnisse. Zudem werden die im Rahmen des Projekts angefertigten Masterarbeiten von Matthias Winschu und Mohsen Mansouri bereitgestellt.</p> <p>Die hier ver&ouml;ffentlichten Daten enthalten Informationen zu Verbrauchs- und Erzeugungseinheiten innerhalb des IES D&ouml;rpum, welche f&uuml;r Modellrechnungen mit der Software-Toolbox notwendig sind. Die Daten enthalten sowohl synthetische als auch reale Daten in anonymisierter Form. Es werden die innerhalb von <code>PyPSA</code> als Standard definierten Einheiten verwendet (also z. B. MW). F&uuml;r die Erstellung der synthetische Zeitreihen ist das Jahr 2019 als Referenzjahr herangezogen.&nbsp;</p> <p>Zur Erstellung der synthetischen Lastzeitreihen (Strom und W&auml;rme) wurden Jahresgesamtverbr&auml;uche der letzten Jahre herangezogen und basierend auf der Arbeit von <a href="https://doi.org/10.1186/s42162-022-00201-y">B&uuml;ttner et al.</a> zeitlich verteilt. Zur Erstellung der synthetischen Lastzeitreihen aus Ladevorg&auml;ngen von Elektrofahrzeugen wurden Daten der Studie <a href="https://www.mobilitaet-in-deutschland.de/">Mobilit&auml;t in Deutschland</a> innerhalb des Tools <a href="https://github.com/RAMP-project/RAMP-mobility">RAMP-mobility</a> verwendet. Die synthetische Zeitreihe der potentiellen Erzeugung durch PV ist mithilfe <a href="https://www.renewables.ninja/">renewables_ninja</a> erzeugt. Alle weiteren Daten zur Parametrisierung der Komponenten sowie die synthetische Gaslast und Eigenverbr&auml;uche der enthaltenen Biogasanlage sind aufgrund von Angaben der Biogas D&ouml;rpum GmbH festgelegt und mithilfe der Daten der <a href="https://github.com/PyPSA/technology-data">PyPSA technology data</a> erg&auml;nzt (insbesondere Kostenannahmen).</p> <p>Die gemessenen Zeitreihen ergeben sich aus dem Zeitraum Mitte Februar 2023 bis Mitte Febraur 2024. Aufgrund von Hard- und Softwarefehlern stehen keine l&uuml;ckenlosen Messungen zur Verf&uuml;gung, insbesondere die Messungen der Ladevorg&auml;nge durch E-Fahrzeuge sind beeintr&auml;chtigt. Eine &Uuml;bersicht &uuml;ber die Verf&uuml;gbarkeit der gemessenen Daten ist der Abbildung <strong>Verfuegbarkeit_Messungen.png</strong> zu entnehmen.</p> <p><strong>buses.csv - </strong>enth&auml;lt Informationen, wie Name, Energietr&auml;ger und wenn anwendbar, die Spannungsebene, der verschiedenen im Modell abgebildeten Knoten.&nbsp;</p> <p><strong>generators.csv - </strong>stellt alle Erzeugungseinheiten mit ihren zugeh&ouml;rigen Knoten, installierten Kapazit&auml;ten und Kostenparametern dar.&nbsp;</p> <p><strong>lines.csv -&nbsp; </strong>beschreibt Verlauf, L&auml;nge und Art der verbauten Kabel und die zugeh&ouml;rigen elektrischen Parameter.&nbsp;</p> <p><strong>links.csv - </strong>liefert Informationen zu allen kontrollierbaren Komponenten, die zwei Knoten zweier beliebiger Energietr&auml;ger verbinden. Im vorliegenden Beispiel k&ouml;nnen das KWK-Anlagen sowie Be- und Entladeeinheiten f&uuml;r W&auml;rmespeicher sein.&nbsp;</p> <p><strong>loads.csv - </strong>beschreibt alle Verbrauchseinheiten mit deren Energietr&auml;ger und zugeh&ouml;rigem Knoten<strong>.&nbsp;</strong></p> <p><strong>storage_unit.csv - </strong>stellt die vorhandenen Batteriespeicher mit Kapazit&auml;ten, Kosten- und Effizienzparametern dar.&nbsp;</p> <p><strong>stores.csv - </strong>enth&auml;lt Informationen zu anderen Speichereinheiten f&uuml;r W&auml;rme oder Biogas mit Kapazit&auml;ten, Kosten- und Effizienzparametern.</p> <p><strong>el_load_synth.csv -&nbsp;</strong>stellt synthetisch erzeugte st&uuml;ndliche elektrischen Lastzeitreihen f&uuml;r alle im Model abgebildeten Anschlussnehmer bereit. Unter 'BGA_AC' ist der elektrische Eigenverbrauch der Biogasanlage angenommen. 'LS1' und 'LS2' beinhalten synthetische elektrische Lastzeitreihen zum Verbrauch durch Ladevorg&auml;nge von Elektrofahrzeugen unter der Annahme von zehn ('LS1') und f&uuml;nf ('LS2') Nutzer*innen.</p> <p><strong>ev_load_synth.csv -&nbsp;</strong>stellt zus&auml;tzliche, synthetische elektrische Lastzeitreihen zum Verbrauch durch Ladevorg&auml;nge von Elektrofahrzeugen bereit. Die verschiedenen Zeitreihen variieren in der Annahme der Anzahl der Nutzer*innen, diese ist in dem Spaltentitel vermerkt.</p> <p><strong>heat_load_synth.csv -</strong> h&auml;lt synthetische Daten zum W&auml;rmeverbrauch des angeschlossenen Nahw&auml;rmenetzes und zum Eigenverbrauch der Biogasanlage in st&uuml;ndlicher Aufl&ouml;sung bereit. Weiterhin ist der W&auml;rmeeigenbedarf der Biogasanlage angenommen.</p> <p><strong>gas_load_synth.csv -</strong> liefert st&uuml;ndliche synthetische Daten zum Gasverbrauch eines Satelliten-BHKWs.&nbsp;</p> <p><strong>pot_pv_timeseries_synth.csv -&nbsp;</strong>enth&auml;lt Daten zu potenziellen Stromeinspeisezeitreihen aus Photovoltaik in st&uuml;ndlicher Aufl&ouml;sung.&nbsp;</p> <p><strong>el_load_real.csv -&nbsp;</strong>stellt real gemessene elektrische Lastzeitreihen f&uuml;r alle im Model abgebildeten Anschlussnehmer in einer zeitlichen Aufl&ouml;sung von f&uuml;nf Minuten bereit. Bei Messl&uuml;cken gr&ouml;&szlig;er als f&uuml;nf Minuten wurde interpoliert. Unter 'BGA_AC' ist der elektrische Eigenverbrauch der Biogasanlage angenommen. 'LS1' und 'LS2' beinhaltet die selbe gemessene elektrische Lastzeitreihe zum Verbrauch durch Ladevorg&auml;nge von Elektrofahrzeugen. Diese wurde bei Messl&uuml;cken &gt;1h interpoliert.&nbsp;</p>