• EN
  • Anwendungen
    • Energie
      • Co-Simulation multimodaler Energiesysteme
      • Distributed Artificial Intelligence
      • Datenintegration und Verarbeitung
      • Energieeffiziente Smart Cities
      • Intelligenz in Energiesystemen
      • Resiliente Überwachung und Steuerung
      • Entwurf und Bewertung standardisierter Systeme
      • Smart Grid Testing
    • Gesellschaft
      • Mixed Reality
      • Human-Centered AI
      • Personal Pervasive Computing
      • Social Computing
    • Gesundheit
      • Datenmanagement und -analyse für die Versorgungsforschung
      • Automatisierungs- und Integrationstechnik
      • Assistive Technologien für Versorgung und Pflege
      • Biomedizinische Geräte und Systeme
    • Produktion
      • Smart Human Robot Collaboration
      • Manufacturing Operations Management
      • Distributed Computing and Communication
      • Nachhaltige Fertigungssysteme
    • Verkehr: Info
    • Living Labs
      • Modell-Fabrik
      • DAVE
      • LIFE
      • MIRACLE
      • IDEAAL
      • Pflegedienstzentrale
      • SESA
      • Smart City Fliegerhorst
  • Dienstleistungen
    • Auftragsforschung
    • Digitalisierungsberatung
    • Technologieberatung
    • Technologieschulungen
    • Auftragsentwicklung
  • Forschung
    • Applied Artificial Intelligence (AAI)
      • Adversarial Resilience Learning
    • Architecture Frameworks (AF)
    • Cyber-Resilient Architectures and Security (CRAS)
    • Embedded System Design (ESD)
    • Human Machine Cooperation (HMC)
    • Multi-Scale Multi-Rate Simulation (MS²)
    • Sustainability
    • Safety Relevant Cyber Physical Systems (SRCPS)
  • OFFIS
    • Aktuelles
      • Veranstaltungen
      • 30 Jahre OFFIS
      • Grußworte zum Jubiläum
      • Workshops
    • Blog
    • Corona-Informationen
    • Karriere
      • Offene Stellen
      • Angebote für Studierende
      • Praktika
    • Veröffentlichungen und Tools
      • Roadmaps und Studien
      • Werkzeuge und Plattformen
      • Datawork | Hauszeitschrift
      • Jahresbericht
    • Publikationen
    • Projekte
    • Personen
    • Über uns
      • Leitbild, Werte und Compliance
      • Gender Equality Plan
      • Organisation
      • OFFIS-Mitgliedschaften
      • Kooperationspartner
      • Freunde und Förderer
      • Spin-offs
      • Historie
    • Kontakt
      • Anfahrt
    • Intranet
  • Website
  • EN
  • Anwendungen
    • Energie
      • Co-Simulation multimodaler Energiesysteme
      • Distributed Artificial Intelligence
        • Transparenz und Akzeptanz von Self-X-Systemen
        • Modellierung und agentenbasiertes Management von Flexibilität
        • Open Science – freie und quelloffene wissenschaftliche Ergebnisse
      • Datenintegration und Verarbeitung
      • Energieeffiziente Smart Cities
      • Intelligenz in Energiesystemen
      • Resiliente Überwachung und Steuerung
      • Entwurf und Bewertung standardisierter Systeme
      • Smart Grid Testing
    • Gesellschaft
      • Mixed Reality
      • Human-Centered AI
      • Personal Pervasive Computing
      • Social Computing
    • Gesundheit
      • Datenmanagement und -analyse für die Versorgungsforschung
        • Versorgungsforschung
        • Informationslogistik
        • Analytische Anwendungen
        • Datenschutz & Datensicherheit
      • Automatisierungs- und Integrationstechnik
      • Assistive Technologien für Versorgung und Pflege
      • Biomedizinische Geräte und Systeme
    • Produktion
      • Smart Human Robot Collaboration
      • Manufacturing Operations Management
      • Distributed Computing and Communication
      • Nachhaltige Fertigungssysteme
    • Verkehr: Info
    • Living Labs
      • Modell-Fabrik
      • DAVE
      • LIFE
      • MIRACLE
      • IDEAAL
      • Pflegedienstzentrale
      • SESA
      • Smart City Fliegerhorst
  • Dienstleistungen
    • Auftragsforschung
    • Digitalisierungsberatung
    • Technologieberatung
    • Technologieschulungen
    • Auftragsentwicklung
  • Forschung
    • Applied Artificial Intelligence (AAI)
      • Adversarial Resilience Learning
    • Architecture Frameworks (AF)
    • Cyber-Resilient Architectures and Security (CRAS)
    • Embedded System Design (ESD)
    • Human Machine Cooperation (HMC)
    • Multi-Scale Multi-Rate Simulation (MS²)
    • Sustainability
    • Safety Relevant Cyber Physical Systems (SRCPS)
  • OFFIS
    • Aktuelles
      • Veranstaltungen
        • Rückblick
      • 30 Jahre OFFIS
      • Grußworte zum Jubiläum
      • Workshops
        • Workshop Energieinformatik
          • Energieinformatik 2017
          • Energieinformatik 2016
          • Energieinformatik 2015
          • Energieinformatik 2014
          • Energieinformatik 2013
          • Energieinformatik 2012
          • Energieinformatik 2011
          • Energieinformatik 2010
        • Archiv
    • Blog
    • Corona-Informationen
    • Karriere
      • Offene Stellen
        • Informationen zur Bewerbung
      • Angebote für Studierende
        • Bachelor-Master-Studienarbeiten
      • Praktika
    • Veröffentlichungen und Tools
      • Roadmaps und Studien
      • Werkzeuge und Plattformen
      • Datawork | Hauszeitschrift
        • Archiv
      • Jahresbericht
        • Archiv
    • Publikationen
    • Projekte
    • Personen
    • Über uns
      • Leitbild, Werte und Compliance
        • Grundsätze und Leitbild
        • Vielfalt und Chancengleichheit
        • Hinweisgebersystem
      • Gender Equality Plan
      • Organisation
        • Mitglieder OFFIS e.V.
        • Wissenschaftlicher Beirat
        • Verwaltungsrat
      • OFFIS-Mitgliedschaften
      • Kooperationspartner
      • Freunde und Förderer
      • Spin-offs
      • Historie
    • Kontakt
      • Anfahrt
    • Intranet
  1. Home
  2. Anwendungen
  3. Energie
  4. Co-Simulation multimodaler Energiesysteme

Co-Simulation multimodaler Energiesysteme Unser Ziel ist es, die Energiewende hin zu einem digitalisierten Energiesystem mit erneuerbaren Energien mit Hilfe von open-source Co-Simulationswerkzeugen zu unterstützen.

Die Energiewende ändert unsere Energieversorgung grundlegend. Die Energieversorgung wandelt sich von einem zentral gesteuerten System mit wenigen großen und gut steuerbaren Kraftwerken hin zu einem System mit vielen verteilten, erneuerbaren Erzeugern, deren Erzeugungsleistung stark schwankt. Außerdem wächst die Anzahl größerer Verbraucher im Verteilnetz, da unter anderem die Mobilität und Wärmeversorgung zunehmend elektrifiziert werden.

Im Zuge dieses Wandels erhöht sich unweigerlich die Komplexität des ehemals zentralen, informationsarmen Energieversorgungssystems. Die zukünftige Systemdynamik ergibt sich aus dem Zusammenspiel von dezentralen Erzeugern, Wetter, Marktmechanismen, lokalen Speicherkapazitäten, neuem Nutzungsverhalten (z.B. E-Mobilität) und Kopplung vormals getrennter Energiebereiche (z. B. elektrische Netze, Gasübertragungs- und Fernwärmenetze). Die untenstehende Grafik illustriert vereinfacht diesen Wandel im System. Um eine optimale Energieversorgung bei derartig vielfältigen Interaktionen zu gewährleisten, ist die Entwicklung einer IKT-Infrastruktur mit umfangreichem Informationsaustausch notwendig.

 

Der Entwicklung und Integration passender IKT-Systeme sowie zukünftiger dezentraler Energieressourcen liegt ein vielstufiger Prozess zugrunde. Erste konzeptionelle Entwürfe neuer Technologien werden üblicherweise mittels analytischer Methoden getestet, während am Ende des Entwicklungsprozesses umfangreiche Feldtests stehen. Für den Übergang zwischen diesen beiden Schritten werden Methoden benötigt, die günstiger und flexibler sind als Feldtests, aber gleichzeitig die Systemkomplexität besser abbilden als analytische Ansätze. Die Gruppe „Co-Simulation multimodaler Energiesysteme“ (COM) spezialisiert sich dazu auf die simulationsgestützte Systemanalyse für die Entwicklung und Validierung neuer Komponenten und Architekturen des Versorgungsnetzes.

 

Was ist Co-Simulation?

Bei der Simulation von Systemen können verschieden Ansätze genutzt werden. Eine Möglichkeit ist es, das gesamte System mit all seinen Teilkomponenten zusammen in einem Simulationstool abzubilden. Das hat jedoch den Nachteil, dass die Teilkomponenten schwieriger wiederzuverwenden sind und zusammen entwickelt werden müssen. Das übersteigt gerade bei komplexen Systemen mit sehr vielen unterschiedlichen Teilkomponenten häufig die Möglichkeiten eines Projekts. Außerdem ist ein einzelnes Tool häufig technologisch nicht die beste Wahl für die Modellierung aller Teilkomponenten. Daher ist der Ansatz bei der Co-Simulation, unterschiedliche Simulationsmodelle und Komponenten zu verknüpfen, um das gesamte System abzubilden. Im Bereich der Energiesystemsimulation sind dies zum Beispiel das Stromnetz, erneuerbare Energieerzeugung, Wetterdaten, eine Marktsimulation, Verbrauchssimulationen oder auch die Simulation der Kommunikation von IKT-Komponenten. Wie in der folgenden Abbildung dargestellt, sind diese Teilkomponenten über ein gemeinsames Framework verknüpft, welches die Orchestrierung übernimmt und die Kommunikation zwischen den Simulatoren ermöglicht. Diese Aufgabe kann zum Beispiel das Tool mosaik übernehmen.

 

Beispiel einer Netzsimulation

Einige Beispiele der zentralen Bestandteile einer Co-Simulation sind oben genannt. Wenn diese Bestandteile zusammenarbeiten, können Erkenntnisse gesammelt werden, die die einzelnen Modelle nicht liefern können. Dies ist im unteren Beispiel zu erkennen. Hier werden PV-Anlagen, ein einfaches Stromnetz und Haushalte als Stromverbraucher kombiniert. Zusammen mit Wetterdaten kann hier beobachtet werden, wann welche Teile des Stromnetzes überlastet sind. Damit können Szenarien aufgebaut und analysiert werden, um zum Beispiel mögliche zukünftige Entwicklungen und notwendige Anpassungen im Stromnetz zu berechnen. Unser Beitrag zu diesen Simulationen ist die einfache und flexible Möglichkeit, die Netzsimulation sowie PV- und Haushaltsmodelle zu kombinieren und Steuerungsalgorithmen, z.B. für das Verhalten von Batteriespeichern, in das Szenario zu integrieren.

Das Beispiel kann hier ausprobiert werden: https://mosaik.offis.de/live-demo/

 

Forschungsschwerpunkte der Gruppe

Weiterentwicklung von Co-Simulationen mit mosaik

Wir entwickeln die Kernfunktionen von mosaik weiter, um die Möglichkeiten und die Usability von Co-Simulationen zu erweitern und verbessern. Dabei ist die gesamte Entwicklung von mosaik open-source. Damit ermöglichen wir es Forschenden weltweit, Co-Simulationen durchzuführen und insbesondere, aber nicht nur, Szenarien im Energiesystem genauer und einfacher zu untersuchen. Wir laden auch externe Entwickler und Entwicklerinnen gerne ein, an der Entwicklung von mosaik teilzuhaben. Das Repository findet sich hier: gitlab.com/mosaik/mosaik

Themen für zukünftige Entwicklungen sind neben der Usability und Performanz auch Simulation-as-a-Service, Verteilte Simulationen, Simulationsautomatisierung und das Teilen von Simulationsmodellen.

Mehr Informationen zu mosaik können auch auf der Webseite gefunden werden: https://mosaik.offis.de/

 

Weiterentwicklung des mosaik-Ökosystems

Die Stärke von mosaik liegt auch darin, dass es bereits viele Adapter zu anderen Werkzeugen sowie Modellen verschiedenen Anlagen gibt. Dazu zählen unter anderem pandapower für Netzberechnungen, OMNeT++ für Kommunikationssimulation sowie Adapter zur Anbindung von Matlab, Java und weiteren Programmiersprachen. Dieses Ökosystem bauen wir stetig weiter aus, um die Möglichkeiten von Co-Simulationen erweitern zu können. Weite Teile des mosaik Ökosystems findet sich hier: https://gitlab.com/mosaik

 

Anwendung für mosaik für Szenarienerstellung

Ob es der Aufbau einer Wasserstoffwirtschaft ist oder die Untersuchung von Szenarien in zukünftigen Quartieren: Wir verwenden mosaik und das Ökosystem, um Szenarien zu modellieren und zu simulieren, um neue Erkenntnisse für Energiesysteme zu erhalten. Außerdem können wir durch den Einsatz von mosaik die Stärken und Schwächen unserer Tools besser einschätzen und können in dem Zuge die Weiterentwicklung von mosaik anhand der eigenen Erfahrungen planen.

 

Auswahl abgeschlossener Projekte

MEO

Der Umbau unseres Energiesystems hin zu erneuerbaren Energien stellt uns vor viele Herausforderungen. In der klassischen Energiesystemanalyse werden Modelle zur Beantwortung vieler Fragestellungen verwendet, wie zum Beispiel zu kostenoptimalen Ausbaupfaden. Diese Modelle beinhalten jedoch aufgrund des strategischen, langen Zeithorizonts der Untersuchung immer deutliche Vereinfachungen in ihrer Komplexität und eignen sich deshalb kaum zur Untersuchung operativer Auswirkungen auf das Stromnetz.

Im Projekt „MEO – Modellexperimente in der operativen Energiesystemanalyse“, welches von 2019 bis 2021 durchgeführt wurde, wurden Szenarien entwickelt, die zur Untersuchung der operativen Auswirkungen von Energieerzeugern und -verbrauchern in hoher zeitlicher und geographischer Auflösung genutzt werden können. Dazu gehören zum Beispiel die Auswirkungen von Kraft-Wärme-Kopplungs-Anlagen auf Wärme- und Stromnetze.

Innerhalb der entwickelten Szenarien wurden Modelle der verschiedenen Projektpartner miteinander verglichen. Von OFFIS Seite wurde für diesen Vergleich das am OFFIS entwickelte open-source Co-Simulations-Framework mosaik verwendet. Es wurden teils bereits vorher gekoppelte Modelle für den Vergleich verwendet und teilweise neue Modelle angebunden. Zudem wurde untersucht, ob unterschiedliche Tools zu denselben Ergebnissen kommen und herausgearbeitet, in welchen Punkten die Modelle gleiche Eigenschaften besitzen oder sich unterscheiden.

OFFIS konnte mit diesem Projekt die Entwicklung von mosaik weiter vorantreiben und zudem Erfahrungen im Forschungsbereich der operativen Energiesystemanalyse erweitern. 

  • Co-Simulation multimodaler Energiesysteme
  • Distributed Artificial Intelligence
  • Datenintegration und Verarbeitung
  • Energieeffiziente Smart Cities
  • Intelligenz in Energiesystemen
  • Resiliente Überwachung und Steuerung
  • Entwurf und Bewertung standardisierter Systeme
  • Smart Grid Testing

Gruppenleitung

Dr. rer. nat. Tobias Brandt
Dr. rer. nat.
Tobias Brandt

Personen

B

Dr. rer. nat. Tobias Brandt

E-Mail: tobias.brandt(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-707, Raum: E84

F

Stephan Ferenz

E-Mail: stephan.ferenz(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-550

M

Vanessa Manzek

E-Mail: Vanessa.Manzek(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-270

O

Annika Ofenloch

E-Mail: annika.ofenloch(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-549

R

Rebeca Priscilla Ramirez Acosta

E-Mail: RebecaPriscilla.RamirezAcosta(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-394, Raum: O47

S

Eike Schulte

E-Mail: eike.schulte(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-546, Raum: O47

Jan Sören Schwarz

E-Mail: schwarz(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-734, Raum: O47

T

Deborah Tolk

E-Mail: deborah.tolk(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-211, Raum: O47

Projekte

D

DERIEL

De-Risking Electrolyseur

Laufzeit: 2021 - 2025

E

ENSURE Phase 2

Neue EnergieNetzStruktURen für die Energiewende (Phase 2)

Laufzeit: 2020 - 2023

H

hyBit

Hydrogen for Bremen’s industrial Transformation - Ein Initialimpuls für die Wasserstoff-Hanse

Laufzeit: 2022 - 2026

I

Int2Grids

Integration von intelligenten Quartiersnetzen in Verbundnetze

Laufzeit: 2020 - 2023

R

ReCoDE

Referenzplattform Co-Simulation Digitalisierter Energiesysteme

Laufzeit: 2023 - 2025

REMARK

Resilienz im digitalisierten Stromsystem: Toolbox zur Bewertung von Systemdienstleistungsmärkten

Laufzeit: 2022 - 2024

S

SEGIWA

Serienproduktion von Elektrolyseuren im Gigawatt-Bereich

Laufzeit: 2021 - 2025

Publikationen

2022

An Electricity Market Categorization Based on Morphological Analysis for Smart Grid Development

Rebeca Ramirez Acosta; Sebastian Lehnhoff; Jorge Marx Gomez; 18th International Conference on European Electricity Market, (EEM); 2022

URL DOI BIB
An Open Digital Platform to Support Interdisciplinary Energy Research and Practice—Conceptualization

Ferenz, Stephan and Ofenloch, Annika and Penaherrera Vaca, Fernando and Wagner, Henrik and Werth, Oliver and Breitner, Michael H. and Engel, Bernd and Lehnhoff, Sebastian and Nieße, Astrid; Energies; 2022

DOI BIB
Choosing the right model for unified flexibility modeling

Brandt, Jonathan and Frost, Emilie and Ferenz, Stephan and Tiemann, Paul Hendrik and Bensmann, Astrid and Hanke-Rauschenbach, Richard and Nieße, Astrid; Energy Informatics; 2022

DOI BIB
Comparison of Component-Oriented and System-Oriented Modeling in the Context of Operational Energy System Analysis

Beck, Jan-Philip and Sawant, Parantapa and Drauz, Simon Ruben and Schwarz, Jan Sören and Heyer, Annika and Huismann, Philipp; Energies; 2022

DOI BIB
Digital Twin Architecture and Technologies for Hydrogen Electrolyser Applications

Nils Huxoll, Sharaf Alsharif, Jan C Diettrich, Tobias Brandt and Michael Brand; Abstracts of the 11th DACH+ Conference on Energy Informatics - Volume 5, Supplement 2; September / 2022

URL DOI BIB
MOSAIK 3.0: Combining Time-Stepped and Discrete Event Simulation

Ofenloch, Annika and Schwarz, Jan Sören and Tolk, Deborah and Brandt, Tobias and Eilers, Reef and Ramirez, Rebeca and Raub, Thomas and Lehnhoff, Sebastian; 2022 Open Source Modelling and Simulation of Energy Systems (OSMSES); 2022

URL DOI BIB
Qualification of Initialisation Challenges in Co-Simulation setups for Integrated Energy Systems

van der Meer, Arjen A. and Schwarz, Jan Sören and Heussen, Kai; 2022 10th Workshop on Modelling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems (MSCPES); 2022

URL DOI BIB
Reactive Power Markets: a Review

Wolgast, Thomas and Ferenz, Stephan and Nieße, Astrid; IEEE Access; 01 / 2022

URL DOI BIB
Requirements for an Open Digital Platform for Interdisciplinary Energy Research and Practice

Werth, Oliver; Ferenz, Stephan; Nieße, Astrid; Wirtschaftsinformatik 2022 Proceedings; 02 / 2022

URL BIB
Towards More Findable Energy Research Software by Introducing a Metadata-based Registry

Ferenz, Stephan; Abstracts of the 11th DACH+ Conference on Energy Informatics; 2022

URL DOI BIB
Alle Publikationen aus dem Bereich Co-Simulation multimodaler Energiesysteme
DatenschutzDatentransparenzKontaktImpressum