Österr. Technologieplattform Photovoltaik (TPPV)

Integration erneuerbarer Energien ins Stromnetz: Dynamische Co-Simulation von Netz, Gebäude und Erzeuger als Schlüssel zur Stabilität

Österr. Technologieplattform Photovoltaik (TPPV)

21.Oktober 2024 von 10.00-16.30 Uhr

Ort: 5412 Puch, Schlossallee 9 (Schloss Urstein)

Die Technologie Plattform Photovoltaik (TTPB) und die Fachhochschule Salzburg (FHS) laden zur Wissensforum „Integration erneuerbarer Energien ins Stromnetz: Dynamische Co-Simulation von Netz, Gebäude und Erzeuger als Schlüssel zur Stabilität“ ein. Diese Veranstaltung findet am Research Campus Schloss Urstein (RCSU) statt, einem 2023 eröffneten interdisziplinären Forschungszentrum der FHS. Der RCSU fördert die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Wirtschaft und bietet ein innovatives Umfeld für die Entwicklung neuer Ideen. Gefördert durch das Land Salzburg im Rahmen der WISS2030 Strategie, stärkt der Campus die Innovationskraft der Region.

Programm

10:00 Begrüßung & Einführung: Hubert Fechner/TPPV und Maximilian Lugmair/FH Salzburg

10:15 -12:30 Teil I: Einführung in das Thema

• Vorstellung des Research Campus Schloss Urstein (RCSU) und zukünftige Entwicklung (Christian Neureiter, 30min)

• Problemstellung zwischen PV-Anlagen (erneuerbaren Energiequellen) und dem Stromnetz, aktuelle Schwerpunkte und Chancen der Netzsimulation (Helfried Brunner, AIT - TPSG, 30min)

• Herausforderungen an das Netz, Erwartungen an Netzsimulation, Situation und Aufgaben (Schaffer Walter, Salzburg Netz, 30 min)

12:00 -12:45 Mittagspause (Einladung durch die TPPV)

12:45 -14:15 Teil II: Forschung, Planung und Entwicklung

• Projektvorstellung „DigiSimCity“:  Digitales und integratives Smart Grid Modell zur energetischen Modellierung von Städten und Gemeinden (Jounes-Alexander Gross, Maximilian Lugmair, FHS, 30min)

• Beherrschung komplexer Business-Use-Cases im Smart Grid mit interdisziplinären Stakeholdern: Geschäftsfälle im Zusammenhang mit Smart Grids führen häufig zu einer hohen Komplexität, die schwer zu handhaben ist. Model-Based Systems Engineering (MBSE) bietet Werkzeuge und Methoden, um diese Komplexität zu bewältigen, allerdings mit dem Nachteil einer steilen Lernkurve. Domänenspezifische Sprachen, wie die im SGAM Toolbox verwendete, gehen diese Herausforderung an, indem sie eine visuelle Modellierungssprache einführen, die speziell auf den Anwendungsbereich von Smart Grids zugeschnitten ist. Die Anwendung der SGAM Toolbox wird an einem demonstrativen Beispiel gezeigt, das eine optimierte Planung, ein effizientes Management der Architektur auf hoher Ebene und eine effektive Kommunikation mit den Stakeholdern ermöglicht – alles entscheidende Faktoren für die Bewältigung der Komplexität von Smart-Grid-Systemen.
  (Simon Eschlberger / 30 min)

• Architekturmodelle zur Erstellung von Co-Simulation für Smart Grids: Die Sicherstellung der Zuverlässigkeit kritischer Infrastrukturen wie Smart Grids ist von höchster Bedeutung und muss früh im Systementwicklungsprozess überprüft werden. Daher stellt sich die Frage wie bereits Architekturmodelle als Ausgangspunkt für die Erstellung von Simulationen genutzt werden können. (Markus Michael Peter/ 30 min)

14:15 -14:30 Pause

14:30 -16:30 Teil III: Forschung, Planung und Entwicklung

• Automatisierte Simulation von Quartieren auf Basis von Energieausweisdaten: Die zunehmende Komplexität und stetige Weiterentwicklung unserer Energiesysteme erfordert Methoden zur Abbildung der Energieströme als auch zur Untersuchung neuer Ansätze und Technologien. Die automatisierte, physikalische Modellierung von Gebäuden und Quartieren basierend auf Energieausweisdaten ist dabei eine vielversprechende Möglichkeit zur detaillierten Simulation verschiedener Energieströme und erlaubt überdies die Implementierung neuer Ansätze und Technologien. (Daniel Heidenthaler, FHS, 30 min)
• Reinforcement Learning in der Energiewirtschaft – PV-Energie in Energiegemeinschaften: Der Vortrag beleuchtet den Einsatz von Photovoltaik (PV)-Energie in Energiegemeinschaften und zeigt, wie durch den Einsatz von Reinforcement Learning (RL) in der Energiewirtschaft präzise Lastprofile und Verbrauchsprognosen optimiert werden können. Im Fokus steht die adaptive Steuerung und Optimierung von Energieströmen, die durch intelligente Algorithmen eine effiziente und kosteneffektive Nutzung erneuerbarer Energiequellen in dezentralen Netzwerken ermöglichen. (Günther Eibl / 30 min)
• Rolle und Stellenwert der Zukunftstechnologien KI und Quantencomputer im Stromnetz: (Dominik Vereno / 30 min)
• Twin²Sim - Simulation und Validierung von Multi-Energie-Systemen: Das Projekt erforscht durch Simulation und Systemintegration die Interaktion von Gebäudehüllen und -technik. Kurz- und Langzeitstudien validieren das Zusammenspiel der Komponenten. Digitale Zwillinge ermöglichen Weiterentwicklungen und senken die Entwicklungskosten. Das Projekt fördert die Optimierung integrierter Gebäudesysteme (Markus Leeb / 30 min)

16:30 -16.45 Diskussion und nächste Schritte