Modellierung der Energiesystemtransformation in Deutschland basierend auf spatiotemporal hochaufgelösten Messdaten

Für die schnelle Reduktion der klimaschädlichen CO2-Emissionen ist eine effiziente Transformation des deutschen Energiesystems notwendig. Insbesondere soll die Energieerzeugung im elektrischen Energiesystem auf erneuerbare Einspeiser umgestellt werden. Die natürlichen Fluktuationen der erneuerbaren Einspeiser führen jedoch zu verschiedenen technischen Herausforderungen. Energiesystemmodelle sind ein wirksames Mittel, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Um stabile und vertrauenswürdige Ergebnisse zu erzielen, müssen die zugrunde liegenden Daten vier Anforderungen erfüllen: Sie müssen eine adäquate Auflösung haben, lückenlos in der betrachteten Region und Zeit sein, einer Validitätsprüfung standhalten und eine abschätzbare Qualität haben, die durch eine Unsicherheit beschrieben werden kann. Mit der vorhandenen Messdatenbasis können Modellierungsaufgaben als Messaufgaben definiert werden. Danach können die Werkzeuge der Messtechnik angewendet werden. Damit ist es möglich, die Ergebnisse mit Unsicherheiten zu versehen, so dass sie zu vollständigen Messergebnissen im Sinne der Messtechnik werden. In dieser Arbeit wird zunächst beschrieben, wie die Datenbank mit Messdaten der Einspeisung und Last gefüllt wurde und wie mit unvermeidbaren Lücken in den Datensätzen umgegangen wird, um die Vollständigkeitsanforderung nicht zu gefährden. Anschließend werden verschiedene Szenarien modelliert und die entsprechenden Residuallastverteilungen als Transportproblem betrachtet. Das Ergebnis ist ein zweiteilig: optimale Transportrouten und optimale Gesamttransportkosten. Danach werden die Transporte zwischen den Postleitzahlenregionen vernachlässigt und die Energiespeicherung modelliert, um optimale Speicherparametern zu finden. Diese Ergebnisse wurden durch eine Unsicherheitsanalyse ergänzt. Letztlich werden die Residuallastverteilungen auf das vorhandene Stromnetz abgebildet und die Transportkapazität des Netzes mit einem "optimal power flow"-Algorithmus bewertet.