NextHyb2 - Next Generation hybrider2 Modellierung für die Analyse und Optimierung integrierter, intelligenter Energiesysteme

Zukünftige intelligente und integrierte Energiesysteme müssen ein hohes Maß an Flexibilität und Effizienz aufweisen, um einen zuverlässigen und nachhaltigen Betrieb zu gewährleisten. Modellierung und Simulation spielen hier eine wesentliche Rolle bei der Optimierung des Designs und des Betriebs von Energiegemeinschaften. Dazu ist die Kombination von kontinuierlicher und DiscreteEvents-Modellierung erforderlich. Andererseits entsteht mit zunehmender Komplexität der integrierten Energiesysteme ein hoher Rechenaufwand dieser (traditionellen) Modellierungstechniken. Um dieses Problem zu beseitigen, sind in letzter Zeit dank der zunehmenden Datenmenge durch die Sensoren und Strukturen von IoT-Netzwerken Bestrebungen zur Approximation physikalischer Modelle durch Datenmodelle populär geworden. Diese approximierten Modelle, die die Input-Output-Daten der physikalischen Simulation nutzen, um das Verhalten des Modells zu lehren, werden entwickelt in Rahmen dieses Projektes.

Die Kombination von kontinuierlicher, DiscreteEvents- und Machine Learning- Modellierung bei der Analyse zukünftiger intelligenter Energiesysteme stellt Werkzeugentwickler*innen und Anwender*innen vor neue Herausforderungen. Die Argumente für das "Warum" im Bereich intelligenter, integrierter Energiesysteme sind eindeutig geklärt; das "Wie" bleibt jedoch eine offene Forschungsfrage. Die Forschungsgemeinschaft sieht Forschungsbedarf in zwei hybriden Bereichen: Hybrid im Sinne der Kopplung von zeitkontinuierlichen und ereignisdiskreten Modellen und hybrid im Sinne der Kopplung dieser beiden Modelle mit Machine-Learning-Modellen. Das Sondierungsprojekt NextHyb2 adressiert diese Forschungslücke, indem es das Konzept der hybrid-hybriden Systemsimulationen für zukünftige intelligente und integrierte Energiesysteme erforscht. Gemeinsam mit Expert*innen werden Methoden, Werkzeuge und systemische Lösungen entwickelt und evaluiert. Darüber hinaus wird die Lösung anhand eines Proof of Concepts implementiert und getestet. NextHyb2 wird Co-Simulation verwenden, ein vielversprechender Ansatz für die Analyse dieser Kombination.