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000911691 1001_ $$0P:(DE-HGF)0$$aCao, Karl-Kiên$$b0$$eCorresponding author
000911691 1112_ $$a6. Jahrestreffen des Forschungsnetzwerks Energiesystemanalyse$$cBerlin$$d2022-11-08 - 2022-11-09$$wGermany
000911691 245__ $$aSzenarien mit Energieinfrastrukturausfällen unter Einbezug multipler Parameterunsicherheiten
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000911691 520__ $$aDer Einsatz von Modellen zur Erstellung und Untersuchung von Szenarien ist ein wesentliches Instrument der Energiesystemanalyse. Für die Politikberatung ist die Frage nach der Verlässlichkeit solcher Szenarien von großer Wichtigkeit, da diese mit großen Unsicherheiten behaftet sind. Diesem Problem wird im Forschungsprojekt UNSEEN begegnet. Durch das Abfahren eines sehr großen Parameterraums konnten bereits mehr als 1000 Energieszenarien automatisch generiert, berechnet und ausgewertet werden, darunter auch 100 räumlich hoch-aufgelöste Stromsystemmodelle Deutschlands. Letztere Modelle eignen sich auch zur Untersuchung der Auswirkungen von Ausfällen der darin explizit modellierten Energieinfrastrukturen, also von Kraftwerksstandorten, Übertragungsnetzleitungen und Umspannwerken. Um eine Vielzahl aufwendiger Modellrechnungen performant durchzuführen, wurde ein auf High-Performance-Computing angepasster Modellierungs-Workflows entwickelt. Er macht den entstehenden Szenarioraum auf Basis multi-kriterieller Indikatoren (u. a. zu Angemessenheit, Betriebssicherheit und Wirtschaftlichkeit) bewertbar. Die ersten Analysen dieses Szenarioraumes zeigen, dass „Best-Perfoming“ Szenarien verhältnismäßige geringe Zubauraten für Windkraft aufweisen, bei einer Reduktion der CO2-Emissionen im Stromsektor um 85%-89% gegenüber 1990.
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000911691 536__ $$0G:(BMWi)03EI1004F$$aVerbundvorhaben: UNSEEN ' Bewertung der Unsicherheiten in linear optimierenden Energiesystem-Modellen unter Zuhilfenahme Neuronaler Netze, Teilvorhaben: Entwicklung einer integrierten HPC-Workflow Umgebung zur Kopplung von Optimierungsmethoden mit Methode (03EI1004F)$$c03EI1004F$$x1
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