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dc.contributor.advisorHirschhausen, Christian von-
dc.contributor.authorGöke, Leonard-
dc.date.accessioned2021-12-07T15:55:48Z-
dc.date.available2021-12-07T15:55:48Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/13724-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-12500-
dc.description.abstractThis dissertation develops and applies numerical methods to model the transformation from a fossil and fissile towards a renewable energy system. Its specific focus is on bottom-up planning models based on linear programming that analyze the system from a techno-economic perspective. The first chapter reflects on the purpose of bottom-up planning models and describes how models are instruments in the expert and public discourse that shape the energy system’s future. From this basis, implications for the development and application of bottom-up planning models are derived. The next chapter assesses whether time-series reduction is still an adequate strategy to reduce the computational complexity when modeling renewable energy systems. To evaluate how reduction affects model results, the chapter combines different methods for deriving reduced time-series and for implementing them into bottom-up models. We find that intermittency of renewables and dependency on seasonal storage reduce the accuracy of time-series reduction, but effects are highly dependent on how reduced time-series are implemented. The chapter proposes investigation of alternative methods to reduce computational complexity. Following up on this, the third chapter introduces a novel graph-based formulation for bottom-up planning models. The approach is based on organizing sets of elements in rooted trees and is, among other things, capable to vary temporal and spatial resolution by energy carrier within the same model. As a result, high resolutions can be limited to the power sector to achieve a substantial reduction of computational complexity and capture the inherent flexibility of large-scale infrastructures. The fourth chapter introduces AnyMOD.jl, a modeling framework implementing the graph-based formulation and automating the creation of models applying it. The purpose of the tool is to make the method freely available and easily accessible. In addition, it introduces further technical features to reduce model complexity. The final chapter of the dissertation applies the developed methods to evaluate the benefits of considering storage systems and different placement of renewables as substitutes for grid expansion. To analyze these benefits, a first-best scenario that simultaneously optimizes expansion of generation, storage, and the transmission grid is compared to several sequential scenarios. Due to its large scope and detailed representation of sector integration, the applied model can provide new insights and suggests that storage systems could greatly reduce the need for grid expansion, even if sector integration doubles the demand for electricity.en
dc.description.abstractDas Thema der Dissertation ist die Entwicklung und Anwendung numerischer Modellierungsmethoden, um die Transformation vom fossil-fissilen zum erneuerbaren Energiesystem abzubilden. Der Fokus liegt dabei speziell auf techno-ökonomischen Planungsmodellen basierend auf linearer Optimierung. Das erste Kapitel hinterfragt die Funktion von Planungsmodellen und beschreibt sie als Instrumente im fachöffentlichen Diskurs über die Zukunft des Energiesystems. Aus dieser Einordnung werden Empfehlungen für Modellentwicklung und -anwendung abgeleitet. Das folgende Kapitel analysiert, ob die Verwendung reduzierter Zeitreihen eine adäquate Strategie zur Reduktion von Modellkomplexität bleibt, wenn Energiesysteme zunehmend durch fluktuierende Erzeugung aus Wind und Solar charakterisiert sind. Zu diesem Zweck werden Kombinationen verschiedener Methoden zur Erzeugung und Modelleinbettung reduzierter Zeitreihen hinsichtlich ihres Effekts auf Endergebnisse verglichen. Ergebnisse zeigen, dass fluktuierende Erzeugung, aber auch die zunehmende Bedeutung saisonaler Speicher, die Aussagekraft reduzierter Zeitreihen stark einschränkt, wobei die genauen Effekte in erster Linie von der Modelleinbettung abhängen. Abschließend wird die Entwicklung alternativer Methoden zur Reduktion von Modellkomplexität empfohlen. Darauf aufbauend stellt das dritte Kapitel einen auf Graphentheorie basierenden techno-ökonomischen Modellierungsansatz vor, der Mengen von Modellelementen, wie Zeitschritte oder Regionen, in hierarchischen Bäumen anordnet. Neben weiteren Neuerungen ist der Ansatz in der Lage, den zeitlichen und räumlichen Detailgrad innerhalb des Modells je nach Energieträger zu variieren. Damit erreicht der Ansatz einerseits eine erhebliche Komplexitätsreduktion und kann andererseits die inhärente Flexibilität von Infrastrukturen wie dem Gasnetz berücksichtigen. Das vierte Kapitel dokumentiert AnyMOD.jl, ein Software-Framework, das die Formulierung von Planungsmodellen auf Grundlage des Graph-basierten Ansatzes automatisiert und so die ansonsten sehr komplexe Methode öffentlich und einfach zugänglich macht. Darüber hinaus implementiert das Framework weitere numerische Methoden zur Reduktion von Modellkomplexität. Im letzten Kapitel der Dissertation werden die entwickelten Methoden angewandt, um die Substituierbarkeit von Netzausbau durch einen räumlich gezielten Zubau von Speichern und erneuerbaren Energien zu analysieren. Zu diesem Zweck wird ein optimales Szenario, das Ausbau von Netz, Speichern und erneuerbaren Energien gleichzeitig optimiert, mit einem sequenziellen Ansatz verglichen. Bei diesem Ansatz zuerst erneuerbare Energien sowie Speicher und erst danach der Netzausbau optimiert, um das aktuelle Planungsverfahren abzubilden. Das angewandte Modell zeichnet sich durch einen breiten räumlichen und sektoralen Betrachtungsrahmen, aber gleichzeitig hohen zeitlichen Detailgrad aus, der durch den Graph-basierten Ansatz ermöglicht wird. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass bei Berücksichtigung der Flexibilität aus Sektorenkopplung der Ausbaubedarf des Stromnetzes durch den gezielten Einsatz saisonaler Speicher deutlich reduziert werden kann.de
dc.language.isoenen
dc.relation.haspart10.14279/depositonce-14756en
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/en
dc.subject.ddc330 Wirtschaftde
dc.subject.ddc333 Boden- und Energiewirtschaftde
dc.subject.otherbottom-up planning modelen
dc.subject.othermacro-energy systemen
dc.subject.otherenergy system modelingen
dc.subject.otheropen-source modelingen
dc.subject.otherrenewable energyen
dc.subject.othertechno-ökonomisches Planungsmodellde
dc.subject.otherMakroenergiesystemde
dc.subject.otherEnergiesystemmodellierungde
dc.subject.otherOpen-Source-Modellierungde
dc.subject.othererneuerbare Energiede
dc.titleThe techno-economic transformation towards a renewable energy systemen
dc.typeDoctoral Thesisen
tub.accessrights.dnbdomainen
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlinen
dc.contributor.refereeHirschhausen, Christian von-
dc.contributor.refereeBrown, Tom-
dc.contributor.refereeWiese, Frauke-
dc.date.accepted2021-09-23-
dc.title.subtitledeveloping and applying bottom-up planning modelsen
dc.title.translatedDie techno-ökonomische Transformation zum erneuerbaren Energiesystemde
dc.title.translatedsubtitleEntwicklung und Anwendung von Planungsmodellende
dc.type.versionacceptedVersionen
tub.affiliationFak. 7 Wirtschaft und Management » Inst. Volkswirtschaftslehre und Wirtschaftsrecht (IVWR) » FG Wirtschafts- und Infrastrukturpolitik (WIP)de
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