Beitrag der Forschungspartner
Die angemessene Planung von Energieversorgungssystemen ist ein Schlüsselprozess, um Siedlungen mit geeigneten Wärme- und Kältenetzen auszustatten. Um kosteneffiziente Planungslösungen zu finden, wird dieser Entscheidungsprozess häufig als mathematisches Modell formuliert, das dann optimiert wird, um zu bestimmen, wo und wie viele Anlagen im Netz installiert werden sollten. Diese Optimierungsprobleme werden jedoch immer komplexer, da sich die Energieversorgungssysteme weiterentwickeln und ebenfalls immer komplexer werden.
Bei den Wärme- und Kältenetzen der 5. Generation (5GDHC) umfasst diese Planung mehrere Gebäudeenergiesysteme, ein Wärme- und Stromnetz sowie zentrale Heiz- und Kühlanlagen. Infolgedessen kann das mit diesen Bedingungen verbundene Optimierungsproblem leicht unlösbar werden, wenn die Anzahl der Elemente des Netzes zunimmt. Um dieses Problem zu adressieren, wird in diesem Papier ein Dantzig-Wolfe-Ansatz entwickelt, um ein gemischt-ganzzahliges lineares Problem in mehrere Teilprobleme (für jedes Gebäude) und ein Hauptproblem (thermisches und elektrisches Netz und Energiezentrale) zu zerlegen. Es wird eine realistische Fallstudie auf der Grundlage eines 5GDHC-Systems in Deutschland betrachtet. Für diese Fallstudie wird gezeigt, dass der vorgeschlagene Zerlegungsansatz die gleichen Ergebnisse liefert wie das ursprüngliche, nicht zerlegte Problem, während er in Bezug auf Skalierbarkeit und Rechenzeit erhebliche Vorteile bringt. Genauer gesagt, reduziert der Dekompositionsansatz die Rechenzeit für Bezirke mit mehr als 10 Gebäuden um durchschnittlich 94 %. Dies bestätigt das Potenzial des vorgeschlagenen Ansatzes zur Verbesserung der Berechnungseffizienz von Modellen, die kosteneffiziente Investitionspläne für 5GDHC-Netze liefern können.