Title: Open source energy technology portfolio optimization of an urban energy community considering high shares of renewable energy
Language: English
Authors: Zwickl-Bernhard, Sebastian 
Qualification level: Diploma
Keywords: Open Source Modeling; Mixed-Integer Optimization; Energy Technology Portfolio; Urban Energy Community; Local Renewables; Multiple Energy Carrier Systems; Cooling
Open Source Modeling; Mixed-Integer Optimization; Energy Technology Portfolio; Urban Energy Community; Local Renewables; Multiple Energy Carrier Systems; Cooling
Advisor: Auer, Johann  
Issue Date: 2020
Number of Pages: 85
Qualification level: Diploma
Abstract: 
The energy demand in cities will further rise due to the increased proportion of humans living in dense areas. An Energy Community (EC) embedded in Multiple Energy Carrier Systems (MECS) is one approach to take advantage of densely populated areas. Thus, synergies can be determined and used in terms of local renewable generation, energy efficiency, a high share of self-consumption, and energy sector integration. The core objective of this work is to find an optimized energy technology portfolio with a high share of local renewable energy in an EC at minimal costs. Thereby, the partly existing redundancy and thus competitive infrastructure in energy supply (for example gas and district heating network), as well as the increasing importance of the cooling demand, are taken into account. To better understand the possible further development of sustainable local energy systems, the Open Source Model (OSM) urbs is used. The existing model with a high temporal resolution is further improved and extended to a mixed-integer linear program to include capacity-independent costs for energy supply from outside the EC. The data clustering algorithm kmeans++ is used to obtain characteristic weeks for the yearly time-series. The extended OSM is applied to a case study in Vienna, Austria. An EC with high-diversity in prosumers is analyzed by three scenarios. The base scenario takes the current state of supply into account and validates the model. In the greenfield scenario, the EC is supplied from scratch and needs to invest in energy technologies and infrastructure. The results show a significant usage of geothermal sources for heating and cooling in combination with the maximum expansion of photovoltaics. However, covering demand for heating and cooling services of the EC by the district heating and cooling network delivering from outside the community become more competitive in terms of CO2 pricing. The usage and extension of geothermal sources significantly depend on the local Coefficient of Performance (COP). A high COP results in a large proportion of geothermal sources to the heat demand. Otherwise, the EC is connected to the district heating network. Hence, the energy portfolio is more robust against CO2 pricing in case of district heating due to the limited impact of the CO2 price. It may be concluded that the approach of multiple energy carriers in an EC can achieve several goals in terms of economic local generation and a high share of self-consumption. OSM s demonstrate sophisticated, high-quality modeling is possible and open access builds the foundation for continuous improvements. Further research may address an elaboration on the impact of the clustering algorithm on the usage of storage. Furthermore, the interaction of the model urbs with further OSMs may enable a higher spatial resolution.

Der Energiebedarf in Städten wird aufgrund des zunehmenden Anteils der Menschen, die in dicht besiedelten Gebieten leben, weiter steigen. Die Bildung von Energiegemeinschaften im Rahmen einer ganzheitlichen Betrachtung potenzieller Energieträger, bietet die Möglichkeit zur Entwicklung und Nutzung von Synergien. Diese können sowohl die lokale Erzeugung erneuerbarer Energien, die Energieeffizienz, als auch den Anteil des Eigenverbrauchs in der Energiegemeinschaft erhöhen. Das Ziel dieser Arbeit ist ein optimiertes Energietechnologieportfolio in einer Energiegemeinschaft mit minimalen Kosten unter Berücksichtigung eines hohen Anteils an lokalen erneuerbaren Energien. Dabei wird insbesondere die konkurrierende Energieversorgung verschiedener Technologien (z.B. Gas- und Fernwärmenetz) und der zunehmende Kältebedarf berücksichtigt. Die Basis dieser Arbeit bildet das Open Source Modell "urbs". Ausgehend von diesem bestehenden Modell, welches eine hohe zeitliche Auflösung ermöglicht, wird das Modell zu einem gemischt-ganzzahligen linearen Modell erweitert. Dadurch werden leistungsunabhängige Anschlusskosten für die Energieversorgung von außerhalb der Energiegemeinschaft berücksichtigt. Die jährlichen Zeitreihen werden mittels Cluster-Algorithmus "kmeans++" mit vier charakteristischen Wochen dargestellt. Das erweiterte Open-Source Modell wird auf eine Fallstudie in Wien, Österreich angewendet. Die betrachtete Energiegemeinschaft mit einer hohen Diversifikation der Prosumer, wird anhand von drei Szenarien untersucht, die sowohl die derzeitige Versorgung, als auch eine potenzielle Neuversorgung des Gebiets betrachten. Die Ergebnisse zeigen einen erheblichen Ausbau von Geothermie, um den Wärme- und Kältebedarf zu decken. Der Einsatz von Geothermie hängt wesentlich von der lokalen Effizienz und dem Leistungsfaktor ab. Eine geringe Effizienz von Geothermie führt zu einem Anschluss der Energiegemeinschaft an das Fernwärme-und Fernkältenetz, wobei das Portfolio in diesem Fall robuster gegenüber steigenden CO2 Preisen ist. Diese Arbeit kann durch den gewählten Open-Source Modell Ansatz zeigen, dass durch eine ganzheitliche Betrachtung der Energieträger in einer Energiegemeinschaft die Wirtschaftlichkeit lokaler Erzeugung und der lokale Eigenverbrauchsanteil erhöht werden kann. Open-Source Modellierung beweist dabei hohe Qualität und ermöglicht gleichzeitig Erweiterungen und stetige Verbesserungen der Modelle. Weitere Untersuchungen können den Einfluss der Cluster-Algorithmen auf den Einsatz von Speichertechnologien in der Energiegemeinschaft betreffen. Außerdem kann das Modell "urbs" mit weiteren Open-Source Modellen gekoppelt werden und dadurch eine höhere geographische Auflösung der Modellierung erreicht werden.
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-136749
http://hdl.handle.net/20.500.12708/1413
Library ID: AC15632315
Organisation: E370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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