Skalierbare Integration von Energy Sharing; Teilvorhaben: Systemintegration durch optimierten Energie- und Datenaustausch (Verbundvorhaben SkIES)
Das Projekt SkIES zielt darauf ab, Energy Sharing in vier praxisrelevanten Anwendungsbereichen zu implementieren:
- in Energiegenossenschaften,
- in der Wohnungswirtschaft,
- beim Netz- und systemdienlichen Einsatz von Flexibilitäten und
- bei Power-Purchase-Agreements (PPAs).
Durch die Entwicklung skalierbarer, interoperabler Gesamtlösungen für diese Zielgruppen soll das Projekt den Markthochlauf beschleunigen und Energy Sharing in bestehende energiewirtschaftliche Prozesse integrieren.
Darüber hinaus sollen die entwickelten Lösungen bereits mit Fokus auf Interoperabilität entwickelt werden, sodass alle Kombinationen an Use Cases von Energy Sharing nach Projektabschluss niederschwellig umsetzbar sind. Diese Lösungen sollen zudem in drei der vier Anwendungsbereiche in Feldversuchen erprobt werden.
Das Projekt setzt sich zudem das Ziel, Rückwirkungen von Energy Sharing auf das Energiesystem und auf einzelne Akteure des Energiesystems zu analysieren. Somit sollen zum einen politische Handlungsoptionen bei der Integration von Energy Sharing abgeleitet und veröffentlicht werden. Zum an-deren aber sollen aber auch Akteur-spezifische Leitfäden veröffentlicht werden, die die praktische Umsetzung von Energy Sharing vereinfachen und beschleunigen sollen.
Die Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) übernimmt in SkIES zentrale Aufgaben in der wissenschaftlichen Begleitung und technischen Systemgestaltung im Kontext von Energy Sharing. Im Fokus steht die Entwicklung einer interoperablen digitalen Infrastruktur, die eine effiziente Integration von Energy Sharing in zukünftige Energiesysteme ermöglicht. Dazu gehört die Untersuchung von Anreizmechanismen zur Nutzung von Flexibilitätsoptionen sowie die Entwicklung von Optimierungsmodellen zur Steuerung und Verteilung von Energie innerhalb von Energiegemeinschaften. Ein wesentlicher Bestandteil ist der Aufbau einer Echtzeit-Energiedatenbank, die verschiedene Datenquellen integriert und Prognosemodelle zur Analyse und Optimierung von Energieflüssen ermöglicht.
Zielsetzung
Die im Projekt entwickelten Open-Source-Modelle und Simulationswerkzeuge sowie die Energiedatenbank bilden die Basis für die wissenschaftliche Analyse und Bewertung von Energy-Sharing-Konzepten. Diese Erkenntnisse fließen direkt in Forschung und Lehre ein, um Studierende praxisnah auf die digitale Energiewende vorzubereiten und den wissenschaftlichen Nachwuchs zu fördern.
Vorgehensweise
Die Tätigkeiten der HSWT erstrecken sich über die gesamte Projektlaufzeit und folgen einer strukturierten Abfolge von Entwicklungs-, Implementierungs- und Evaluationsphasen. In der Anfangsphase liegt der Fokus auf der Initialisierung der Systemlandschaft. Hierbei werden die relevanten Use Cases identifiziert, die methodischen Grundlagen für die digitale Infrastruktur ausgearbeitet und erste Prozesse zur Integration der beteiligten Akteure entwickelt. Ziel ist es, eine interoperable Systemarchitektur mit klaren technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen zu definieren.
Im anschließenden Entwicklungszeitraum stehen die Umsetzung der digitalen Infrastruktur und die Entwicklung der erforderlichen Modelle im Mittelpunkt. Dazu gehören der Aufbau einer Echtzeit-Energiedatenbank, die Integration relevanter Datenquellen sowie die Entwicklung und Implementierung von Optimierungs- und Koordinationsmechanismen für Energy Sharing. Parallel dazu werden die technischen Anforderungen der Dateninfrastruktur analysiert und die Pilotierungsprojekte wissenschaftlich begleitet. Die Validierung der entwickelten Modelle erfolgt anhand praktischer Simulationen und Pilotprojekte.
Die letzte Phase dient der wissenschaftlichen Dissemination und Synthese der Forschungsergebnisse. Dies umfasst die Veröffentlichung wissenschaftlicher Beiträge, die Entwicklung praxisorientierter Leitfäden sowie die öffentliche Präsentation der Projektergebnisse.
