Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4923
Main Title: Spatially and temporally highly resolved optimization of the Syrian energy supply system
Translated Title: Räumlich und zeitlich hochaufgelöste Optimierung des syrischen Energieversorgungssystems
Author(s): Al Abboud, Nidal
Advisor(s): Tsatsaronis, Georgios
Referee(s): Tsatsaronis, Georgios
Bruckner, Thomas
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: Syria is a middle income country that faces a serious economic challenge in optimizing its growing energy supply system. Between 2000 and 2010, Syria had an annual population growth rate averaging 2.5% and an annual gross domestic product (GDP) increase of 3.6%. These trends led to an increase in the electricity demand of about 7% per year. Syria must address this challenge in the coming years because forecasts show that its conventional energy resources, primarily fossil oil, will not be sufficient for the next 30 years. Global climate protection, in which Syria wants to have its share, has made the task of developing a suitable energy policy while keeping energy affordable, even more challenging. On the other hand, Syria, due to its geographical location, has excellent renewable energy resources. In order to support the goal of cost-effective energy system optimization, the DEECO (Dynamic Energy, Emissions, and Cost Optimization) model was applied. DEECO is an energy system modelling framework which supports the design and operation of innovative energy supply systems. It allows for a simultaneous consideration of different energy technologies, which can be assembled together to arbitrary long supply paths. It undertakes a sequential dynamic optimization of the combined operation for such technologies, taking into account the non-linear and time-dependent influence of intensive parameters (e.g., ambient temperature) on the efficiency of energy supply technologies. DEECO allows the determination of "trade-offs" between primary energy demand, emissions and costs. Thus, it represents a flexible instrument, supporting decisions concerning energy technology investments when expanding or retrofitting municipal and national systems. In this thesis, an extension of the module library as well as an improvement of the DEECO structure was undertaken, to allow for more accurate results. DEECO was applied to the Syrian case to investigate the optimal design and operation of its current national energy supply system and its future development paths, taking into account CO2 emission trading opportunities according to the Kyoto Protocol and its Clean Development Mechanism. The software package GEMIS (Global Emission Model for Integrated Systems) and METEONORM (Comprehensive Meteorological Reference) were used to estimate some missing hourly emissions and weather data, which are needed for the application of DEECO. The selected reference case is the actual power generation observed in the year 2003. Compared to the reference case, the optimization results show that an improved dispatch of the power plants may lead to a 9% decrease of primary energy use for the same year. To meet the expected electricity demand in 2030, a scenario with a contribution of 5% of renewable energy and a cost of $100 per ton of CO2 for carbon certificates, leads to a reduction of CO2 -equivalent emissions and other emissions (SO2, NOx, etc.) by 5.5% in comparison to the same system without using renewable energy. The scenario with an increased share of renewable energy is an economic challenge for developing countries, but despite the present economic difficulties in Syria, such a scenario could be well applied through the Clean Development Mechanism (CDM), or some similar successors, which allow for mutual cooperation between Syria and companies from industrial countries, looking for ways in which they can manage their emissions liabilities.
Syrien ist ein Land der mittleren Einkommen, das bei der Optimierung seiner wachsenden Energieversorgungssysteme vor einer ernsten wirtschaftlichen Herausforderung steht. Zwischen 2000 und 2010 hatte Syrien ein jährliches Bevölkerungswachstum von durchschnittlich 2,5 % und eine Zunahme des jährlichen Bruttoinlandsprodukts (BIP) in Höhe von 3,6 %. Diese Trends führten zu einer Erhöhung des Strombedarfs von rund 7 % pro Jahr. Syrien muss dieser Herausforderung in den kommenden Jahren begegnen, da Prognosen zeigen, dass die herkömmlichen Energiequellen, in erster Linie Erdöl, in den nächsten 30 Jahren nicht ausreichen werden. Der globale Klimaschutz, für den Syrien seinen Beitrag leisten möchte, hat die Aufgabe der Entwicklung einer geeigneten Energiepolitik, die gleichzeitig eine bezahlbare Energie bietet, noch schwieriger gemacht. Auf der anderen Seite hat Syrien aufgrund seiner geographischen Lage ausgezeichnete Möglichkeiten erneuerbare Energiequellen zu nutzen. Um das Ziel einer kosteneffizienten Energiesystemoptimierung zu erreichen, wurde das DEECO (Dynamic Energy, Emissions, and Cost Optimization), das Dynamische Energie-, Emissionen-, und Kostenoptimierungs-Modell angewendet. Das DEECO-Modell ist eine Energiesystem-Modellierungs-Umgebung, die die Gestaltung und den Betrieb von innovativen Energiesystemen unterstützt. Es erlaubt eine gleichzeitig Berücksichtigung der verschiedenen Energietechniken, die zu beliebig langen Versorgungswegen zusammengestellt werden können. Es führt eine sequentielle dynamische Optimierung des kombinierten Betriebs solcher Techniken durch, wobei die nichtlineare und zeitabhängige Beeinflussung der intensiven Parameter (z.B. Außentemperatur und Abwärmetemperatur) auf den Wirkungsgrad der Energieversorgungs-techniken berücksichtigt wird. DEECO ermöglicht die Bestimmung des optimalen Kompromisses (Trade-Off) zwischen Bedarf der Primärenergie, Emissionen und Kosten. Somit stellt es ein flexibles Instrument zur Unterstützung der Entscheidungen bezüglich der Investitionen für die Energieversorgung dar, wenn kommunale und nationale Systeme erweitert bzw. umgebaut werden sollen. In dieser Arbeit wurde eine Erweiterung der Modulbibliothek sowie eine Verbesserung der DEECO Struktur vorgenommen, um genauere Ergebnisse zu ermöglichen. DEECO wird für Syrien angewendet, um die optimale Auslegung und den optimalen Betrieb des aktuellen nationalen Energiesystems und dessen zukünftige Entwicklungspfade, unter Berücksichtigung der CO2-Emissionshandelsmöglichkeit auf Basis des Mechanismus für Umweltverträgliche Entwicklung (Clean Development Mechanism, abgekürzt CDM) gemäß dem Kyoto-Protokoll, zu untersuchen. Die Software GEMIS (Globales Emissions-Modell Integrierter Systeme) und METEONORM (Software mit einer umfangreichen globalen Klimadatenbank) wurden verwendet, um die Daten einiger fehlender stündlicher Emissionen und Wetterdaten zu bestimmen, die für die Anwendung von DEECO benötigt werden. Als Referenzfall ist die tatsächliche Stromzeugung im Jahr 2003 ausgewählt worden. Im Vergleich hierzu zeigen die Optimierungsergebnisse, dass ein verbesserter Einsatz der Kraftwerke zu einem 9 % -igen Rückgang des Primärenergieverbrauchs für dieses Jahr hätte führen können. Ein Szenario das den erwarteten Strombedarf 2030 deck und einen Anteil erneuerbarer Energie von 5 % und einem CO2-Zertifikat Preis von 100 $ pro Tonne CO2 aufweist, führt zu einer Reduktion von äquivalenten CO2-Emissionen sowie anderer Emissionen (SO2, NOx, etc.) in Höhe von 5,5 % verglichen mit einem System ohne erneuerbare Energien. Ein Szenario mit einem erhöhten Anteil erneuerbarer Energien ist eine wirtschaftliche Herausforderung für Entwicklungsländer. Trotz der gegenwärtigen wirtschaftlichen Schwierigkeiten in Syrien könnte ein solches Szenario durch den Mechanismus für umweltverträgliche Entwicklung (CDM), oder ähnliche Nachfolgemodelle ermöglicht werden. CDM ermöglicht eine Zusammenarbeit zwischen Syrien und Unternehmen aus Industrieländern die auf der Suche nach Möglichkeiten zur Bewältigung Ihrer Emissionsverpflichtungen sind.
URI: http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/5226
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4923
Exam Date: 22-Sep-2015
Issue Date: 2015
Date Available: 30-Dec-2015
DDC Class: DDC::600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): dynamic energy optimization
high-resolution model
global climate protection
cost optimization
energy systems
dynamische Energieoptimierung
hochaufgelöste Modelle
globaler Klimaschutz
Kostenoptimierung
Energiesysteme
Creative Commons License: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de
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