GIS und Energie: Vom Werkzeug zur Methode -...
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GIS und Energie: Vom Werkzeug zur Methode
Z_GIS Zentrum für Geoinformatik, Universität Salzburg
Research Studio iSPACE
Thomas Blaschke, Markus Biberacher, Sabine Gadocha, Ingrid Schardinger
iSPACE
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Energie & Raum
Herausforderungen
Modellierung regionaler Versorgung
Beispiele aus Projekten in Deutschland und Österreich
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Politische/gesellschaftliche Diskussion wird ausgespart
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Herausforderungen
Energiedargebot, Potenziale und Verbrauch vor dem Hintergrund des Klimawandels
Modellierung von regionaler Versorgung, „Autarkie“
Ausbau erneuerbarer Energieträger komplexere raum-zeitliche Verfügbarkeiten
„GIS“: Entscheidungsunterstützung?
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5
GIS / Geoinformatik: Wo kommen wir her ?
„Knowledge free“
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(Forts.)
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Wo wollen wir hin ….
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Beispiel einer Teilrealisierung
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Was ist noch zu tun?
Schwerpunkt des Vortrags: Kopplung Energiemodellierung und Geoinformatik
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Problem 1 (weit bekannt)
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Problem 2: zeitliche Verfügbarkeit (bis vor kurzem weniger bewusst)
hier: illustriert für Bestrahlungsstärke und Tagesgänge
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Zeitliche Verfügbarkeit : hier Solarstrahlung über 1 Jahr gemessen
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Problem 3: Energiedichte / Flächenbedarf
Hier : mögliche Energieausbeute pro Hektar und Jahr
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WO ist welches Erzeugungspotenzial aus erneuerbaren Energieträgern verfügbar?
WO ist welcher Bedarf an elektrischer und thermischer Energie vorhanden?
WO sind sinnvolle Regionen koordinierter Planung unter Ausnützung der verfügbaren Potenziale
Fragestellungen
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2004/05: Virtuelle Kraftwerke für Autarke Regionen (Österreich, Min. Verkehr, Innovation & Technologie)
2006: Energieregion Rhein-Sieg
2005-07: REACCESS Energy corridors in Europe EU FP7
2007: Energieautarkie in Österreich (Lebensministerium)
2007/08: Energie und Raumentwicklung ÖROK – Österreich. Raumordnungskonferenz
2009/10: Windatlas & Windpotentialstudie Österreich (AuWiPot)
2009-13: ENERGEO FP7
2010: Energieregion Weser-Ems
2010/11: BioSpaceOpt (Österreich, FFG)
2010/11: SmartSpaceGridReg (Österreich, FFG)
2011/12: CLEOS (Kommunalkredit) Einfluss Klimaveränderungen auf regionales Energiesystem
2011-13: Cities on Power Interreg
Studien zu Energieregionen (Auszüge)
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Wie kommt man zu regionalen Aussagen?
www.rhein-sieg-kreis.de/cms100/wirtschaft/aktuelles/nachrichten/artikel/14673/
Energieregion Rhein-Sieg
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Wie kommt man zu regionalen Aussagen?
Weser-Ems:
15.000 km2, vorwiegend ländlich geprägt.
12 Landkreise und 5 kreisfreie Städte
284 Gemeinden
2,48 Mio Einwohner
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Was gibt es bereits? 42 Studien analysiert
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3. Beispiel: Standorte für Biogasanlagen
& deren räumliche Verteilung!!!
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Biogas Model – Energiepotenzial Biogas
Statistische & geografische Datengrund-
lagen
räumliche Disaggregation
Ergebnis: Energieertrag pro Raster- zelle
Schätzung Energie- ertrag
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Biogas Model – räumliche Disaggregation
Aufkommen an biogenen
Abfall auf Gemeindeebene Bevölkerungsdaten
(Rasterzellen)
Siedlungsraum
Räumliche Disaggregation:
Statistische Daten mit einer administrativen Bezugs-einheit mit detaillierten Daten räumlich verfeinern. (Steinocher et al. 2005)
Disaggregierte Daten des biogenen Abfalls
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Biogas Model - Nachfrageseite
Raumwärme & Warmwasser
Wohngebäude
Gewerbe-, Industrie und
Dienstleistungssektor
(Modell Dorfinger 2007)
Stickstoffgehalt des Substrates
Stickstoff Aufnahmekapazität
Distanz zu Gasleitung
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Biogas Model – Indexkarte
GIS-Analyse: Netzwerk Analyse
Verschneidung
Aggregation
etc.
Indexkarte
Input
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Biogas Model – GIS Analysemethoden
Netzwerk Analyse
Distanzen
Entlang von Straßen
Substratspezifische Schwellwerte
Verschneidung
Integration of verschiedener Datenschichten (Einzugsgebiete & Substratpotentiale)
http://ispace.researchstudio.at/energy/energy_de.html
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GIS und Energie ca. 2004-2010: Zwischenbilanz
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Durchaus einiges erreicht:
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Wie geht‘s weiter?
Ländliche vs. städtische Systeme
Energiesystemmodellierung und GIS
Szenarientechnik inkl. Nowcasting, Hindcasting, Backcasting
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Modellierung ländlicher Energiesysteme mit Schwerpunkt Biomasse: Workflow
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Modellierung ländlicher Energiesysteme
Flä
ch
en
an
teil [
%]
Flä
ch
en
an
teil
[%]
Flächennutzung
(bzw. Fruchtfolge)
Flächennutzung
(bzw. Fruchtfolge)
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zu deckender
Bedarf im Jan /
Februar / …
Modell – Optimierung
Individuelle Rasterzelle
existierende Gasthermen Kapazität
zukünftige Gasthermen Kapazität
existierende Ölthermen Kapazität
zukünftige Ölthermen Kapazität
existierende Fernwärme Kapazität
zukünftige Fernwärme Kapazität
existierende Solarthermie Kapazität
zukünftige Solarthermie Kapazität
… etc.
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31
Optimierungsbasis Potentialmodelle
GIS
Solarpotential (xy,t)
Biomassepotential (xy)
Potentialmodelle
DATENGRUNDLAGE
• Fernerkundungsdaten
• Landnutzungsdaten (xy)
• 3D Modelle (xyz) …
• Klima- / Wetterdaten(xy,t)
• Geologie (xy)
• Kataster (xy)
• Technologien / Effizienzen
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32
Optimierungsbasis Nachfragemodell
GIS Auflösung
• räumlich: Rasterzelle (xy)
• zeitlich: y / m / d / h (t)
• Heizwärmebedarf nach
Energieträgern
• Strombedarf
Nachfragemodell
DATENGRUNDLAGE
• Klimadaten (xy,t)
• Fernerkundungsdaten (xy)
• Kataster
• (räumliche) Statistiken (xy)
• Gebäudetypologien
• …
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33
Optimierungsbasis Infrastrukturmodell
• verfügbare / bestehende
Technologien und ihre
technischen Spezifika
Infrastruktur- /
Technologiemodell
DATENGRUNDLAGE
• Kraftwerke (xyt)
• Netze (xy) -> (Gas, FW)
• Gebäudetypologien
• Effizienzklassen
• Heizsysteme
• Effizienzen
• spezifische Emissionen
• Kosten
• …
GIS
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ERGEBNISSE
Rasterzelle:
• optimierte Infrastruktur
• optimierter Ressourceneinsatz
(Energiemix)
Region:
• explizite Kosten jedes Szenarios
• Emissionen jedes Szenarios
Modellierungsergebnisse
Potentialmodelle
Infrastruktur-/
Technologiemodell
Nachfragemodell
• Kosten
• Emissionen
• Effizienzen
dyna-
misches
Bedarfs-
deckungs-
Modell
GAMS
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Optimierungsergebnisse (Beispiel Steiermark, Österreich)
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BioSpaceOpt
Energiesystemmodellierung mit RESRO
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RESRO – räumlich & zeitlich detailliertes Energiemodell
ERGEBNISSE
für jede Zelle (100m x 100m):
• optimale Infrastruktur
• optimaler Energiemix
• Energieflüsse (Fernwärme)
für die gesamte Region:
• explizite Kosten für jedes Szenario
• Emissionen
Potentiale
Infrastruktur /
Technologien
Bedarf
PROZESS
Optimierung
mit
RESRO
EINGANGSDATEN
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Detailergebnisse - räumlich
bei zentraler Versorgung: Kraftwerke möglichst nah an Wärmebedarfszentren
Ergebnisse: großer Versorgungsanteil durch
Fernwärme möglich & sinnvoll Bau von Hackschnitzel-
Kraftwerken
Randgebiete bzw. Gebiete mit geringem Wärmebedarf nicht geeignet für Fernwärme-Erschließung
dezentrale Alternativen: Pellet-Heizanlagen Wärmepumpen
Szenario mit hohem Ölpreis, Ausschnitt Münzkirchen
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Detailergebnisse - räumlich Fernwärmenetzausbau - Ausschnitt Münzkirchen Szenario mit hohem Ölpreis Szenario – 100% Autarkie
Ohne Autarkie-Bedingung: begrenzter Ausbau der Fernwärme bzw. KWK
Mit Autarkie-Bedingung: „Künstlicher“ großer Ausbau der KWK, v.a. um viel Strom zu produzieren
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Detailergebnisse – zeitlich
Autarkie im Energiemodell:
Energieerzeugung = Energieverbrauch
schützt nicht vor Stromimporten
bedeutet nicht zwingend Unabhängigkeit!
Jahresstrombilanz - Autarkie
61,5%
0,5%
5,0%
33,0%
Nettoimport
PV
CHP_small
CHP_medium
GasEngine
Jahresstrombilanz - 50% "Autarkie"
46,1%
3,9%
50,0%
Nettoimport
PV
CHP_small
monatliche Strombilanz - Autarkie
-4.000
-2.000
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez
Str
om
[M
Wh
] GasEngine
CHP_medium
CHP_small
Nettoimport
PV
monatliche Strombilanz - 50% "Autarkie"
-4.000
-2.000
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez
Str
om
[M
Wh
]
CHP_medium
Nettoimport
PV
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Folgerungen - Technologien
zentrale Versorgung durch Fernwärme in auch in vielen ländlichen Gebieten sinnvoll
meist relativ kleine zentrale Anlagen (auch KWK)
Überdimensionierung vermeiden
Pellet-Heizungen als Öl-Ersatz in Altbauten
Wärmepumpen günstige Option für Neubauten, steigert jedoch den Strombedarf (+5%) und Klimabilanz ist abhängig vom Strommix
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Folgerungen - Autarkie
Wärmeautarkie wird mit steigendem Ölpreis auch ökonom. attraktiv stetiger Umstieg auf Erneuerbare
(Hackschnitzel / Pellets / Geothermie) Wärmesanierungen helfen
Stromautarkie mit erheblichen Kosten verbunden Einsatz von Photovoltaik Einsatz von teuren und überdim. Kraftwerken Wärmepumpen (Umgebungswärme) kontraproduktiv führt nicht zu kompletter Unabhängigkeit
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Linear optimization …..
[was ich nicht erwähnt habe …]
Spatial unit A
Spatial unit B
Spatial unit C
Balance value in each single unit
flows to equalize balancies
ii n
x
x
n
x
xii outinpd00
k
i
ii inkt0
cosObjective function: Minimise
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Adopted from energy system modelling
sink
source (linear)
Source (temporary)
storage
sink (temporary)
distribution
P r o z e s s e
c
P r o z e s s e i
i a c a $ $
objective function e.g. costs to be optimized
0
i
c
a
timestep Capacity (variable) Activity (variable)
Sink (‚usage‘)(constant)
d
sc
Storage (variable)
Loss/efficiency (constant) h
0
0 : 1
" i o u t i i n i i a a s c s c i
0 : " i i d a i h
0 : " i
s c c i
0 : " i i d a i h
0 : " i a c i
0 : 1 1 "
i o u t i i o u t a a i h
0 : " i
a c i
: " i o u t i i a a i h
: 2 2
" i o u t i i o u t
a a i h
0 : " i o u t i i n
a a i h
0 : " i
a c i
0 : " i
a c i
0 : " i
a c i 0 : "
i a c i
0 : " i
a c i
0 : " i a c i
energy systems (here: linear relationships)
Use existing opimization functions and models
45
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Derzeitige und künftige Forschung: 1. Einbeziehung der Mobilität
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Beispielsergebnis für eine ländliche Gemeinde: Anteil der Mobilität am Gesamtenergieaufkommen
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2. Beispiel: Energieportale
gis.cityofboston.gov On-the-fly calculation of solar energy potential
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Energieportale (Forts.): Windatlas
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3. Beispiel
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Zusammenfassung
Energiewende: politische Diskussion wurde hier ausgeklammert
GIS zunächst in der Potenzialmodellierung
GIS / Geoinformatik zunehmend als Querschnittstechnologie / Drehscheibe
Mehr Beispiele enger Kopplung von Energiemodellen und GIS in dynamischer Modellierung
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Optimierung Netzinfrastruktur
gas DH
Optimierte Infrastruktur Netze
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Beispiel Web-Applikation
www.energieautarkie.at