FREM - Regionalisiertes Energiesystemmodell

Zuletzt aktualisiert am 12.12.2017

Seit 2007 entwickelt die FfE fortschreitend das Regionalisierte Energiesystemmodell FREM. Damit können Datensätze komfortabel gespeichert, analysiert sowie für die Modellierung verwendet werden. Die hohe zeitliche und räumliche Auflösung der Daten dient der detaillierten Beschreibung des Energiesystems mit einer regionalen Betrachtung von der europäischen Ebene bis hin zu einzelnen Gemeinden. Dadurch können groß- und  kleinräumige Fragestellungen beantwortet werden.


FREM-Struktur und Modellierung

FREM basiert auf dem freien Datenbankmanagementsystem PostgreSQL mit der Erweiterung PostGIS, sodass neben statistischen Daten auch Daten mit einem Raumbezug, sog. Geodaten abgelegt und bearbeitet werden können.

Neben thematisch einsortierten statistische Primärdaten (z.B. Regionalstatistik, EEG-Anlagenregister, Energiedaten, Wetterdaten) und  Geodaten im Vektor- und Rasterformat (z.B. WEA-Standorte, Stromnetze) sind auch Modelle und Modellergebnisse in die Datenbank integriert (siehe Abbildung 1).

Um die Aktualität der Primärdaten zu gewährleisten sind automatische Aktualisierungsvorgänge in FREM implementiert. Eine stringente Rechtestruktur limitiert den Zugriff auf vertrauliche Daten.

FREM Struktur

Abbildung 1: FREM-Struktur

Die Modellierung in FREM erfolgt mit Hilfe der Datenbanksprache SQL oder der Programmiersprache Python. Die Kombination von SQL-Abfragen und zum Teil eigens entwickelten Funktionen ermöglicht die Beantwortung unterschiedlicher energiewirtschaftlicher Fragestellungen. Dabei werden Attribute verknüpft, Datensätze gefiltert und räumliche Verbindungen generiert, die insbesondere für die Regionalisierung von Bedeutung sind. Dafür sind unterschiedliche administrative Ebenen von der Gemeindeebene bis zur Länderebene hinterlegt. FREM dient als Schnittstelle zu anderen FfE-Modellen wie ISAaR, GridSim und WISTl sowie als Ablageort deren Berechnungsergebnissen. Dadurch wird ein schneller Austausch zwischen den verschiedenen Modellen und Aufgabenstellungen ermöglicht.

Im Anschluss an die Modellierung werden die Ergebnisse in Kartogrammen, die mit Hilfe von Geoinformationssystemen (GIS) generiert werden, visualisiert. Damit können komplexe Informationen durch den Betrachter schnell erfasst werden.

Case Study – Nah- und Fernwärmepotenzial

Im Rahmen des Projektes COP4EE – Satellitenbildgestützte Dienste zum Einsatz von Erneuerbaren Energien wird in FREM das Nah- und Fernwärmepotenzial bestimmt. Dieses Potenzial ist im Wesentlichen von der Höhe des Wärmebedarfs abhängig, da die hohen Grundkosten für Fernwärmenetze über den Preis der Fernwärme refinanziert werden müssen.

Das Potenzial der Nah- und Fernwärme wird auf Basis des bestehenden Wärmeverbrauchs berechnet. Dabei ist eine getrennte Betrachtung der Sektoren private Haushalte (PHH) und Gewerbe-Handel-Dienstleistung bzw. Industrie (GHDI) aufgrund unterschiedlicher Wärmeverbrauchsindikatoren nötig. Statistische Wärmeverbrauchsdaten der Sektoren werden über Indikatoren wie Flächennutzung und Wohnflächen u.a. auf Basis des Zensus-Atlas und des DLM50 räumlich verteilt.

Um in einem gewerblich und industriell genutzten Gebiet die tatsächlich überbaute Fläche zu ermitteln, wird ein Abgleich mit dem Versieglungsdatensatz vorgenommen. Zur Bestimmung des gesamten Wärmebedarfs ist eine Zusammenführung der Datensätze der Sektoren erforderlich. Die Definition eines Mindestschwellwerts pro Hektar und eines Schwellwerts für den minimalen Verbrauch eines zusammenhängenden Gebietes (Cluster), der die Rentabilität eines Fernwärmepotenzials limitiert, ermöglicht eine flächenscharfe Aussage über das Nah- und Fernwärmepotenzial.

Die Ergebnisse der einzelnen Schritte der Modellierung sind in einem Ausschnitt in der Region Trier in Abbildung 2 dargestellt. Der Wärmebedarf des GHDI-Sektors liegt konzentriert in einem Band von Nordosten nach Südwesten vor, wohingegen der Wärmebedarf der privaten Haushalte eher eine Streuung in Richtung der ländlichen Gebiete aufweist. Einige der ländlichen Regionen werden durch den Schwellwert im Fernwärmepotenzial eliminiert. Durch den Ansatz des Mindestbedarfs in der unmittelbaren Nachbarschaft werden die ländlichen Fernwärmepotenzialgebiete weiter reduziert, sodass nur noch 20 Cluster für die Region Trier verbleiben.

 

Waermebedarf und Nah und Fernwärmepotenzial in der Region Trier

Abbildung 2: Wärmebedarf und Nah- und Fernwärmepotenzial in der Region Trier

FREM bietet mit einer beachtlichen Datengrundlage und implementierten Funktionen eine effiziente Bearbeitung von energiewirtschaftlichen Themen. Die Möglichkeit der Regionalisierung von Fragestellungen machen FREM zu einem bedeutungsvollen Tool, das zudem die Schnittstelle zu anderen FfE-Tools wie ISAaR, GridSIM und WiSTl darstellt.

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