SuMo4EnSy – SurrogateModels4EnergySystems

Effiziente Bewertung von Dekarbonisierungsstrategien industrieller Energiesysteme durch nahoptimale Ersatzmodelle

Projektüberblick

Das Forschungsprojekt SuMo4EnSy verfolgt das Ziel, Ersatzmodelle für klassische MILP-Modelle zu entwickeln, die eine schnelle Bewertung von Technologien für industrielle und gewerbliche Energiesysteme ermöglichen. Diese neuen Ansätze ermöglichen es Unternehmen, Varianten der Energieversorgung mittels einfacher Parametrierung schnell und umfassend zu analysieren – analog zu bekannten ‚Solarrechnern‘ im Internet.

Projektziele

  • Beschleunigte Bewertung von Energieversorgungskonzepten mit Surrogate Models
  • Reduktion von Zeit- und Kostenaufwand für Unternehmen
  • Ermittlung nahoptimaler Lösungen trotz geringer Datengrundlage
  • Förderung der Energiewende im industriellen und gewerblichen Umfeld

Methodik

Klassische Optimierungsverfahren wie Mixed-Integer Linear Programming (MILP) sind oft komplex und erfordern lange Rechenzeiten. SuMo4EnSy setzt daher auf Ersatzmodelle (Surrogate Models), wie beispielsweise die Response Surface Methodology, Support Vector Machines und neuronale Netze.

  • Feature-Reduktion zur Handhabbarkeit einer großen Anzahl von Eingabeparametern
  • Daten- und Ergebnisanalyse bezüglich Rechenzeiten und Lösungsqualität (Nahoptimalität)
  • Vergleich klassischer MILP-Modelle mit Surrogate Models

Ergebnisse & Nutzen

  • Web-Demonstrator zum Testen verschiedener Technologievarianten
  • Reduzierte Modellerstellungs- und Bewertungszeiten (Vergleich: mehrere Stunden vs. Sekunden)
  • Frühzeitige Bewertung von Versorgungsoptionen im eigenen Unternehmen
  • Durch die schnelle Bewertung können zahlreiche Optionen innerhalb kürzester Zeit betrachtet werden

Projektpartner

Referenzen & weiterführende Links