Python-basierte Optimierung energieintensiver Regionen Bayerns im europäischen Kontext

Summary

Beschreibung Deutschland hat das ambitionierte Ziel, bis 2045 CO2-Neutralität zu erreichen. Neben dem Stromerzeugungssektor müssen auch der Wärmesektor (Industrie und GHD) sowie der Verkehrssektor umfassend transformiert werden. Im Rahmen dieser Transformation wird die Sektorenkopplung im Energiesystem der Zukunft eine entscheidende Rolle spielen. Dabei stellt sich regional die Frage, wie erneuerbare Energien, Speicher und die notwendige Strom- und H2-Infrastruktur unter Berücksichtigung von Sektorenkopplung ausgebaut werden müssen und wie exogene Transformationsentscheidungen ausgewählter Industrien diese Ergebnisse vordefinieren können. In dieser Arbeit soll ein bereits vorliegendes, auf Landkreisebene aufgelöstes und sektorengekoppeltes Bayernmodell mit einem ebenfalls vorliegenden Europamodell gekoppelt werden. Hierbei soll der Fokus neben der Untersuchung von Kopplungsmethodiken für Strom, H2 und CO2-Importe auf der Transformationsentscheidung der energieintensiven Industrien (Chemie, Kalk & Zement, Papier, …) liegen. Ziel der Arbeit ist es, zu beurteilen, wie exogen vorgegebene Transformationspfade dieser Industrien die zukünftigen Infrastrukturbedarfe für Strom, H2 und CO2-Netze vordefinieren und welche Industrie den größten Einfluss besitzt. Arbeitspakete: • Einarbeitung in die bestehenden Modelle für Europa und Bayern sowie in das Optimierungstool PyPSA • Implementierung von Kopplungsmethodiken für das Europa- und Bayern-Modell • Szenarienuntersuchung zur Transformation Voraussetzungen • Python-Kenntnisse stark empfohlen • Vorkenntnisse in der Energiesystemmodellierung ideal