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Komplexitätsreduktion während des Modellierungsprozesses

Komplexitätsmanagement

Komplexitätsmanagement in der Energiesystemmodellierung evaluiert den Trade-Off zwischen Komplexität und Genauigkeit. Um Rechenressourcen und Entwicklungszeit effizient zu nutzen, muss die Komplexität in Modellen gemanagt werden, was in METIS ganzheitlich getan wird. Mehr: Komplexitätsmanagement …

Unter Verwendung des k-means-Algorithmus für acht Typtage geclusterte Photovoltaik-Kapazitätsfaktoren

Zeitliche Aggregation

Die Hauptaufgabe der zeitlichen Aggregation besteht, ähnlich wie die der räumlichen Aggregation, in der Komplexitätsreduktion von zeitlich aufgelösten Inputdaten, um komplexe Energiesystemmodelle mit einer angemessenen Rechenzeit lösen zu können, wobei die Lösung des Optimierungsproblems durch die Aggregation so wenig wie möglich beeinflusst werden soll. Mehr: Zeitliche Aggregation …

Veranschaulichung der Räumlichen Aggregation mittels administrativer Grenzen

Räumliche Aggregation

Räumliche Aggregation ist die Aggregation aller Datenpunkte einer Gruppe an Ressourcen über eine bestimmte Dauer (Granularität). Was bedeutet dies in Bezug auf Energiesystemanalyse? Zeitreihen von Umgebungsgrößen, wie zum Beispiel Windgeschwindigkeiten oder solare Strahlungsleistungen) oder von Attributen bestehender Komponenten (z.B. Nachfrageprofile von bestehenden Haushalten) werden beispielsweise durch Mittelung räumlich zusammengefasst. Mehr: Räumliche Aggregation …

Skizze einer suboptimalen Verteilung von Arbeit auf mehrere Recheneinheiten

Hochperformantes Rechnen

Die Kunst des hochperformanten Rechnens besteht darin die Aufgaben optimal zu verteilen, sodass alle arbeitenden Elemente eines Supercomputers sinnvoll beschäftigt sind. Im Falle der Energiesystemoptimierung ist diese Herausforderung in der Tatsache begründet, dass aktuell erhältliche Optimierungsalgorithmen nur beschränkt oder sogar gar nicht in Arbeitspakete aufteilbar sind. Mehr: Hochperformantes Rechnen …

Skizze der Dekomposition und Verteilung einer Nebenbedingungsmatrix

Dekompositionsmethoden

Die Optimierungsmodelle der Energiesysteme, die wir in diesem Projekt untersuchen sind sehr groß, weshalb wir schnell an die Grenzen des Rechenbaren stoßen. Die Modelle weisen jedoch sich wiederholende Strukturen auf. So ist z. B. das physikalische Modell eines Speichers für jeden Tag ähnlich, oder die Superstruktur der potentiellen Versorgungstechnologien wiederholt sich in jeder Region. Mehr: Dekompositionsmethoden …

Im Einknotenmodell berücksichtigte Prozesse

Einknotenmodell

Um aus der Analyse von Energiesystemmodellen Strategien zur Verringerung der CO2-Emissionen ableiten zu können, müssen diese Modelle das Energiesystem und alle seine Untersysteme detailliert beschreiben. Eine Möglichkeit, ein Energiesystem aufzubauen, besteht darin, eine bestimmte Region als große Einheit zu bewerten und alle ihre Komponenten und Subsysteme zu einem virtuellen Punkt (Knoten) in ihr zusammenzufassen. Mehr: Einknotenmodell …

Beispielhafte Darstellung eines Drei-Knoten Energiesystems

Mehrknotenmodell

Um die räumliche Dimension in der Energiesystemmodellierung berücksichtigen zu können, werden Mehrknotenmodelle benötigt. Bei diesen wird das Untersuchungsgebiet in mehrere Einzelregionen unterteilt - die sogenannten Knoten. Jedem dieser Knoten werden eigene Angebot- und Nachfrageprofile der zu berücksichtigenden Energieträger zugeordnet. Mehr: Mehrknotenmodell …

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