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@INPROCEEDINGS{Cao:911691,
      author       = {Cao, Karl-Kiên and Breuer, Thomas and Frey, Ulrich and
                      Wetzel, Manuel and Sasanpour, Shima and Buschmann, Jan and
                      von Krbek, Kai and Böhme, Aileen},
      title        = {{S}zenarien mit {E}nergieinfrastrukturausfällen unter
                      {E}inbezug multipler {P}arameterunsicherheiten},
      reportid     = {FZJ-2022-04945},
      year         = {2022},
      abstract     = {Der 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.},
      month         = {Nov},
      date          = {2022-11-08},
      organization  = {6. Jahrestreffen des
                       Forschungsnetzwerks
                       Energiesystemanalyse, Berlin (Germany),
                       8 Nov 2022 - 9 Nov 2022},
      subtyp        = {After Call},
      cin          = {JSC},
      cid          = {I:(DE-Juel1)JSC-20090406},
      pnm          = {5112 - Cross-Domain Algorithms, Tools, Methods Labs (ATMLs)
                      and Research Groups (POF4-511) / Verbundvorhaben: 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) / ATMLAO - ATML Application Optimization and
                      User Service Tools (ATMLAO)},
      pid          = {G:(DE-HGF)POF4-5112 / G:(BMWi)03EI1004F /
                      G:(DE-Juel-1)ATMLAO},
      typ          = {PUB:(DE-HGF)24},
      url          = {https://juser.fz-juelich.de/record/911691},
}