Graph framework for automated urban energy system modeling

Fuchs, Marcus; Müller, Dirk (Thesis advisor); Saelens, Dirk (Thesis advisor)

Aachen / E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University (2017, 2018) [Buch, Doktorarbeit]

Seite(n): 1 Online-Ressource (xii, 120 Seiten) : Illustrationen, Diagrammen

Kurzfassung

Die Dekarbonisierung der Energieversorgung führt aktuell zu neuen Herausforderung für die Modellierung urbaner Energiesysteme. Zu den wichtigsten Herausforderungen zählen dabei integrale Ansätze zur Modellierung, bessere Vorhersagen des dynamischen Systemverhaltens sowie die Automatisierung von Arbeitsabläufen um die zunehmende Komplexität des Systems beherrschbar zu machen. Als Beitrag zur Lösung dieser Herausforderungen beschreibt diese Arbeit ein graphen-basiertes Framework zur Modellbeschreibung für urbane Energiesysteme. Für die Anwendung auf Wärmenetze zeigt die Arbeit auf, wie dieses Framework zur Automatisierung von Modellierungsabläufen beiträgt. Das entwickelte graphen-basierte Framework uesgraphs unterteilt die Systembeschreibung in eine modellneutrale Beschreibung der Systemstruktur und eine separate Beschreibung der Modellstruktur. Dazu definiert uesgraphs ein Python-Paket, das bestehende Methoden zur Beschreibung von Graphen erweitert, damit verschiedene Energienetze, Gebäude und Straßennetze in einem georeferenzierten Graph abgebildet werden können. Eine automatisierte Verwaltung von Knotenlistenermöglicht Nutzern einen flexiblen Umgang mit Teilgraphen, so dass einzelne Teilsysteme und Energienetze extrahiert und rekombiniert werden können. Aufbauend auf dieser Beschreibung der Systemstruktur ermöglichen zwei weitere im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Python-Pakete die automatisierte Modellerstellung von Systemmodellen für Wärmenetze. Zusammen bilden diese Anwendungen ein Werkzeug für detaillierte Analysen verschiedener Ansätze zur Modellierung von Wärmenetzen. Ein Vergleich beider Modellierungsansätze zeigt, dass die Verwendung eines dynamischen Rohrmodells unter Berücksichtigung von Temperaturwellenausbreitung die Genauigkeit der Simulation von Vorlauftemperaturen und der Effizienz des Gesamtsystems besonders auf kurzen Zeitskalen verbessern kann. Darüber hinaus verbessert ein dynamisches Modell der Übergabestationen nicht nur die Ergebnisse für kurze Zeitskalen, sondern hat auch einen bedeutenden Einfluss auf die simulierte Gesamteffizienz des Systems über längere Zeiträume. Zusammen demonstrieren die entwickelten Methoden und Modelle ein graphen-basiertes Framework zur automatisierten Modellerstellung für urbane Energiesysteme, das Analysen, Modellierung und Simulation erleichtert und dabei den manuellen Aufwand für diese Prozesse deutlich verringert.

Identifikationsnummern

  • ISBN: 978-3-942789-56-1
  • REPORT NUMBER: RWTH-2018-224612