Methode erklärt

Was ist Multi-Energie-Hub-Modellierung?

Die Multi-Energie-Hub-Modellierung bewertet Strom, Wärme, Kälte, Gas, Wasserstoff und Speicher gemeinsam in einem einzigen Optimierungsmodell. Diese Seite erklärt die Methode, warum sie für die Quartiersenergieplanung wichtig ist und wie sie in der Praxis funktioniert.

Definition

Was ist ein Energie-Hub?

Ein Energie-Hub ist ein Knoten in einem Energiesystem, an dem mehrere Energieträger – Strom, Wärme, Kälte, Gas, Wasserstoff – umgewandelt, gespeichert und verteilt werden. Das Konzept findet sich in der begutachteten Energiesystemliteratur als Rahmen zur Modellierung von Anlagen, die mehrere Energieeingaben aufnehmen und durch Kombinationen von Umwandlungs- und Speichertechnologien mehrere Energieausgaben liefern.

Ein Gebäude mit einem Gaskessel ist ein einfacher Einzel-Träger-Hub. Ein Quartiersenergienzentrum mit Photovoltaik, einer Wärmepumpe, einem Batteriespeicher, einem Gas-Backup-Kessel und einem Wärmespeicher ist ein Multi-Energie-Hub.

Multi-Energie-Hub-Modellierung ist die rechnerische Praxis, diese Knoten mathematisch darzustellen – ihre Technologieoptionen, ihre Randbedingungen und ihre Verbindungen zu definieren – und dann über alle gleichzeitig zu optimieren, um die Systemkonfiguration zu finden, die vorgegebene Ziele für Kosten, CO₂, Kapazität oder eine Kombination davon am besten erfüllt.

Einzel-Träger-Hub

Ein Gaskessel, der den Wärmebedarf eines Gebäudes deckt. Ein Eingabeträger, ein Ausgabeträger, keine Sektorkopplung.

Multi-Energie-Hub

Ein Quartiersenergienzentrum mit Photovoltaik, einer Wärmepumpe, einem Batteriespeicher, einem Gas-Backup-Kessel und einem Wärmespeicher. Mehrere Träger interagieren – die Wärmepumpe wandelt günstigen Nachtstrom in gespeicherte Wärme um; der Batteriespeicher nimmt überschüssige Solarenergie auf.

Multi-Hub-System

Mehrere durch Netzverbindungen – Fernwärmeleitungen, Stromkabel – verbundene Hubs bilden ein Energiesystemmodell auf Quartiers- oder Stadtebene. Die Skalierung reicht von einem einzelnen Gebäude bis zu einem kommunalen Gebiet.

Warum es wichtig ist

Traditionelle Energieplanung übersieht die Interaktionen zwischen Trägern

Traditionelle Energieplanungsstudien neigen dazu, Träger getrennt zu behandeln. Die Stromstudie läuft in eine Richtung; die Wärmestudie in eine andere. Dies führt zu Plänen, die für jeden Träger lokal optimal sind, aber die Sektorkopplungsmöglichkeiten verpassen, die zwischen ihnen liegen.

Wärmepumpenökonomie hängt vom Stromsystem ab

Eine Wärmepumpe, die günstigen Nachtstrom in gespeicherte Wärme umwandelt, verändert gleichzeitig das Stromlastprofil, die Speicherdimensionierung und die Netztarifexposition. Eine reine Wärmestudie kann dies nicht bewerten.

Überschüssige Solarenergie kann einen Elektrolyseur speisen

Überschüssige Photovoltaik-Erzeugung, die abgeregelt oder zu geringem Wert eingespeist würde, kann Wasserstoff für die Speicherung oder industrielle Nutzung erzeugen – jedoch nur, wenn die Strom- und Wasserstoffträger im selben Modell sind.

Kühllasten verschieben sich um Spitzentarifzeiten

Eine Kältemaschine mit Kältespeicher kann Kühllasten aus Spitzentarifzeiten verschieben und so Stromkosten senken. Diese Interaktion zwischen Kühllast und Strompreisgestaltung erfordert, dass beide in einer Optimierung sichtbar sind.

Die Multi-Energie-Hub-Modellierung erfasst diese Interaktionen, weil alles gleichzeitig im selben Modell ist. Für Arbeiten auf Quartiersebene, bei denen das Ziel darin besteht, das beste System zu identifizieren statt ein vordefiniertes zu bewerten, ist dies entscheidend – siehe auch Quartiersenergieplanungs-Software für den breiteren Planungskontext.

Modellstruktur

Was ein Multi-Energie-Hub-Modell enthält

Ein vollständiges Modell hat fünf Komponenten. Jede ist notwendig – fehlt eine davon, ergeben sich Ergebnisse, denen für Planungsentscheidungen nicht vertraut werden kann.

01

Technologiekandidaten

Der Satz von Umwandlungs- und Speichertechnologien, die an jedem Hub zulässig sind – Photovoltaik, Wärmepumpe, Gaskessel, Batterie, Wärmespeicher, Elektrolyseur, KWK-Anlage usw. Das Modell optimiert, welche Teilmenge installiert werden soll und mit welcher Kapazität.

02

Stündliche Bedarfsprofile

Bedarf für jeden Energieträger – Strom, Wärme, Kälte und andere – bei stündlicher Auflösung über ein Referenzjahr. Stündliche Auflösung ist notwendig, um die zeitlichen Interaktionen zwischen Erzeugung, Speicherung und Bedarf zu erfassen.

03

Kosten- und Leistungsparameter

Investitionskosten, Wirkungsgrad, Lebensdauer und Wartungskosten für jeden Technologiekandidaten. Diese Eingaben nutzt die Optimierung zur Bewertung der Lebenszyklusökonomie jeder Konfiguration.

04

Energiebilanzrandbedingungen

Mathematische Randbedingungen, die sicherstellen, dass Angebot und Nachfrage an jedem Hub und in jeder Stunde gedeckt sind. Diese Gleichungen machen das Modell physikalisch konsistent – Energie entsteht nicht aus dem Nichts, und kein Bedarf bleibt ungedeckt.

05

Zielfunktion

Das Ziel, das die Optimierung minimiert oder maximiert – typischerweise Lebenszykluskosten, CO₂-Emissionen oder ein Pareto-Kompromiss zwischen beidem. Die Zielfunktion bestimmt, was für das jeweilige Projekt als 'optimal' gilt.

Die Optimierungsmethode zur Lösung dieses Modells heisst gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung (MILP). Eine detaillierte Erläuterung, wie MILP funktioniert und warum es für die Energiesystemauslegung geeignet ist, finden Sie auf der Seite zu MILP-Optimierung für Energiesysteme.

In der Praxis

Sympheny wurde speziell für die Multi-Energie-Hub-Modellierung entwickelt

Sympheny ist eine Cloud-Plattform, die das Hub-Konzept mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche zur Technologiekonfiguration an jedem Hub, GIS-gestützten Standortansichten zur geografischen Platzierung von Hubs und einem MILP-Optimierungsmodul implementiert, das pro Lauf 50'000+ Technologie- und Kapazitätskombinationen auswertet.

Die Plattform ist eine direkte kommerzielle Anwendung von Forschungsergebnissen des ETH-Bereichs, einschliesslich der multiskaligen Optimierungsmethoden aus Marquant et al. (Applied Energy, 2017). Jedes Ergebnis ist vollständig deterministisch und nachprüfbar – dieselben Eingaben erzeugen immer dieselben Ausgaben, und jede Empfehlung lässt sich auf ihre zugrundeliegenden Gleichungen zurückführen.

Die Ergebnisse umfassen Pareto-Szenariovergleiche über Lebenszykluskosten und CO₂, Sankey-Energieflussdiagramme, stündliche Bedarfsprofile und Speicherdimensionierungsdiagramme, alle live im Browser einsehbar, mit Excel-Export der zugrundeliegenden Daten.

Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Multi-Energie-Hub?

Ein Energie-Hub ist ein Knoten in einem Energiesystem, der mehrere Energieträger – Strom, Wärme, Kälte, Gas und Wasserstoff – gleichzeitig umwandelt, speichert und verteilt. Im Unterschied zu Einzel-Träger-Infrastruktur wie einem Gaskessel oder einer Stromsammelschiene modelliert ein Multi-Energie-Hub alle Umwandlungs- und Speichertechnologien an einem Standort gemeinsam, sodass Sektorkopplungsinteraktionen erfasst und optimiert werden können.

Wie unterscheidet sich die Multi-Energie-Hub-Modellierung von der traditionellen Energiesystemmodellierung?

Traditionelle Ansätze modellieren Energieträger – Strom, Wärme, Gas – in separaten Studien, die nicht miteinander interagieren. Die Multi-Energie-Hub-Modellierung fügt alle Träger, Technologien und ihre Interaktionen in ein einziges mathematisches Modell ein, was Optimierungsmöglichkeiten aufzeigt, die Einzel-Träger-Studien übersehen, insbesondere bei Technologien, die zwischen Trägern umwandeln (Wärmepumpen, Elektrolyseure, KWK-Anlagen).

Für welchen Massstab ist die Multi-Energie-Hub-Modellierung geeignet?

Die Methode lässt sich von einem einzelnen Gebäude bis zu stadtweiten Systemen anwenden. Einzelne Hubs können Gebäude, Häuserblöcke, Campusse oder Industrieanlagen darstellen; mehrere durch Netzverbindungen (Fernwärme, Stromkabel) verbundene Hubs modellieren Energiesysteme auf Quartiers- oder Stadtebene.

Ist die Multi-Energie-Hub-Modellierung dasselbe wie KI oder maschinelles Lernen?

Nein. Die Multi-Energie-Hub-Modellierung basiert auf mathematischer Optimierung – typischerweise gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung (MILP). Sie ist deterministisch: Dieselben Eingaben erzeugen immer dieselben Ausgaben, und jedes Ergebnis kann auf seine zugrundeliegenden Gleichungen zurückgeführt werden. Maschinelles Lernen kommt nicht zum Einsatz.

Welche Software wird für die Multi-Energie-Hub-Modellierung verwendet?

Sympheny ist eine Cloud-Plattform, die speziell für die Multi-Energie-Hub-Modellierung entwickelt wurde. Sie bietet einen GIS-gestützten Hub-Builder, eine Technologiedatenbank und ein MILP-Optimierungsmodul, das pro Lauf 50'000+ Technologie- und Kapazitätskombinationen bewertet und kundenfertige Ergebnisse direkt im Browser erzeugt.

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