TIMES

The Integrated MARKAL-EFOM System - Modellgenerator zur Modellierung von Energiesystemen

TIMES als Modellgenerator

Für die Modellierung von Energiesystemen oder auch nur Teilen davon hat sich TIMES (The Integrated Markal Efom System) als prozessanalytischer, dynamischer und opti­mierender Modellgenerator bewährt. TIMES wurde innerhalb des "Energy Technology Systems Analysis Programme" (ETSAP) entwickelt1,2. ETSAP ist eines der am längsten laufenden Technologie-Kooperationsprogramme der Internationalen Energieagentur (IEA). Weitere Informationen hierzu finden Sie auf dem ETSAP Webauftritt.


Remme, U; Goldstein, G; Schellmann, U; Schlenzig, C. (2001): MESAP/-TIMES - Advanced decision support for energy and environmental planning. In: Chamoni P., Leisten R., Martin A., Minnemann J., Stadtler H. (eds) Operations Research Proceedings 2001 (Selected Papers of the International Conference on Operations Research (OR 2001) Duisburg, September 3–5, 2001), Springer, Berlin/Heidelberg.
IEA-ETSAP (2002): Contributing to the Kyoto Protocol, Summary of Annex VII (1999-2002).

Mithilfe von TIMES ist eine Identifikation von kostenoptimalen Pfaden zur Erreichung einer Energiesystemtransformation unter Einhaltung technischer und ökologischer Restriktionen möglich. Dabei wird in TIMES ein Energiesystem technologisch detailliert als ein Netzwerk von Prozessen (z. B. Kraftwerkstypen, Verkehrstechnologien) und Gütern (Energieträgern, -formen, Materialien) in Form eines sogenannten Referenzenergiesystems abgebildet. Vorgegeben werden bei der Optimierung in der Regel der anfängliche Anlagenbestand, die zukünftige Entwicklung der Einstandspreise und der Energienachfrage sowie relevante Parameter zur Charakterisierung der Technologien und Energieträger.

Als Teilergebnis der Optimierung wird die Ausgestaltung des Technologiebestands ausgegeben, d. h. Art und Umfang (Kapazitäten) der Technologien, deren Dispatch sowie der benötigte Energieeinsatz, differenziert nach Energieträgern. Neben der Analyse effizienter Technologiekombinationen kann durch eine integrale Betrachtung der Energiesystembereiche Strom, Wärme und Mobilität sowie den damit assoziierten Akteuren und Verbrauchern eine Berücksichtigung von Wechselwirkungen im Energiesystem erfolgen.

Besonderer Wert wird auf die Entwicklung methodischer Erweiterungen sowie neuer Modellierungsansätze zur Berücksichtigung von zukünftigen Versorgungsaufgaben und bedeutungsvollen Fragestellungen gelegt.

Am IER entwickelte TIMES Modelle

TIMES Local setzt den Schwer­punkt auf die Betrachtung von Städten oder von Quartieren. Dies beinhaltet die Modellierung des regulatorischen Rahmens in Form von Steuern, Umlagen und Entgelten für Netzeinspeisungen und Stromeigenverbräuche. Hierbei werden die Sektoren öffentliche Strom- und Wärmebereitstellung, private Haushalte, Gewerbe, Handel, Dienstleistungen, Transport, Industrie und den Import von Energieträgern berücksichtigt. Im Bereich der Gebäude wird zwischen sechs verschiedenen Wohngebäudetypen (jeweils drei für den Bestand und Neubau) unterschieden. Des Weiteren wird der GHD Sektor in kleine und große Verbraucher unterteilt. Im Verkehrssektor wird zwischen Kurz- und Langstrecken im motorisierten Individualverkehr sowie zwischen ÖPNV und Nutzverkehr differenziert. Hinsichtlich der Strom- und Wärmebereistellung liegt der Fokus auf der Modellierung netzgebundener Versorgungskapazitäten in Verknüpfung mit Erneuerbaren Energien, wie solarthermisch unterstützte Nahwärme oder die Integration von Abwasserwärmepumpen ins Energiesystem. Neben dem sektorspezifischen Zubaus von Solaranlagen bietet die Nutzung von Abwärme oder Biomasse Potenzial für eine Versorgung basierend auf lokal verfügbaren Ressourcen. Der öffentlichen Strombereitstellung steht ein Technologieportfolio bestehend aus KWK-Anlagen, Wasserkraft, PV oder Wind zur Verfügung. Zusätzlich kann die lokale Stromversorgung aus Stromimporten aus der übergreifenden Mittelspannungsnetzebene erfolgen.


Referenzen

Brodecki, L., Blesl, M. (2018): Modellgestützte Bewertung von Flexibilitätsoptionen und Versorgungsstrukturen eines Bilanzraums mit hohen Eigenversorgungsgraden mit Energie, 15. Symposium Energieinnovation, Graz.

Blesl, M., Brodecki, L., Wendel, F., Ruddat, M., Lindner, D., Teodorovici, D. (2020): Weiterentwicklung der bestehenden Stuttgarter Energieinfrastruktur und resultierende Chancen für die nachhaltige Stadtentwicklung (WECHSEL), Bundesministerium für Bildung und Forschung, Stuttgart.

Als Energiesystemmodell beinhaltet TIMES-D für Deutschland die Nachfragesektoren Industrie, Gewerbe, Handel und Dienstleistungen (GHD), Haushalte, Landwirtschaft und Transport. Neben den Nachfragesektoren wird auch die Energiebereitstellung sowie der Umwandlungssektor technologiebasiert abgebildet. Als Vorteil der Betrachtung des gesamten Energiesystems ist einerseits die systemoptimale Allokation knapper Ressourcen bei gleichzeitiger Berücksichtigung möglicher Abhängigkeiten innerhalb der Umwandlungspfade und andererseits die Möglichkeit der Abbildung von Wettbewerb zwischen Technologiealternativen zu nennen. Weiterhin können in der Energiesystemmodellierung Anpassungseffekte der Nachfragesektoren hinsichtlich Preissignalen oder anderen energiewirtschaftlichen und energiepolitischen Rahmenbedingungen erfasst werden, sodass Veränderungen des aggregierten Lastgangs durch Veränderungen der Nachfrage (z. B. durch Elektromobilität) modellendogen erfasst werden können.


Referenzen

Haasz, T. (2017): Entwicklung von Methoden zur Abbildung von Demand Side Management in einem optimierenden Energiesystemmodell : Fallbeispiele für Deutschland in den Sektoren Industrie, Gewerbe, Handel, Dienstleistungen und Haushalte, Forschungbericht Band 131, Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER). Universität Stuttgart.

Welsch, J. (2018): Modellierung von Energiespeichern und Power-to-X im deutschen und europäischen Energiesystem, Forschungsbericht Band 136, Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER). Universität Stuttgart.

Das TIMES Actors Model ist ein technologieorientiertes, lineares Optimierungsmodell, das das gesamte deutsche Energiesystem repräsentiert, aufgeteilt in Module für die Haushalte, die Industrie, die Energiebereitstellung, die Bereitstellung von Transportdienstleistungen und die sonstigen Sektoren. Im Modell ist die Heterogenität der Akteure integriert, um Erkenntnisse über die Rollen bestimmter Akteursgruppen zu gewinnen. Dazu gehört z.B. eine Bottom-up-Charakterisierung der Akteure innerhalb eines Industriezweigs auf der Grundlage von Produktionstechnologie und -kapazität, um 'Akteursgruppen' zu definieren, deren Entscheidungsverhalten in Bezug auf Betrieb und Investitionen in verschiedene Produktionstechnologien sowie Eigenerzeugungstechnologien besser repräsentiert wird. In allen Modulen wird die Darstellung der 'Akteursgruppen' technologisch angereichert, um die jeweiligen Konversionsmöglichkeiten angemessen darzustellen. Es werden akteursgruppenspezifische Investitionsoptionen für Nachrüstungen, beste verfügbare Technologien, innovative Technologien mit hohem Dekarbonisierungspotential sowie Investitionsoptionen für die dezentrale Energieproduktion unterschieden, um den potentiellen Beitrag der Akteure zur Energiewende besser zu verstehen. Darüber hinaus werden nach Akteursgruppen differenzierte Energieträgerpreise berücksichtigt. Die einzelnen Module sind über eine Kopplungsroutine miteinander verbunden, so dass ein übergreifendes Gesamtsytemgleichgewicht ermittelt wird.


Referenzen

Ahanchian, M., Bailey, I., Dobbins, A. (2018): Actor's behaviour analysis in a decentralized energy system: The Transport, Industry and Household Sectors (Vortrag), 74th Semi-annual ETSAP meeting, 5. - 9. November 2018, Stuttgart.

Das Pan-Europäische TIMES Energiesystemmodell (kurz TIMES PanEU) ist ein 30 Regionen umfassendes Energiesystemmodell, welches alle Staaten der EU-27 sowie die Schweiz, Norwegen und Großbritannien (UK) beinhaltet. Zielfunktion des Modells ist eine zeitintegrale Minimierung der gesamten diskontierten Systemkosten für den Zeithorizont 2010 bis 2050. Dabei ist im Modell ein vollständiger Wettbewerb zwischen verschieden Technologien bzw. Energieumwandlungspfaden unterstellt. Als Energiesystemmodell enthält TIMES PanEU auf einzelstaatlicher Ebene alle an der Energieversorgung und -nachfrage beteiligten Sektoren, wie beispielsweise den Rohstoffbereitstellungssektor, die öffentliche und industrielle Strom- und Wärmeerzeugung, die Industrie, den Gewerbe-, Handel, Dienstleistungssektor, die Haushalte und den Transportsektor. Sowohl die Treibhausgasemissionen (CO2, CH4, N2O) als auch die Schadstoffemissionen (CO, NOX, SO2, NH3, NMVOC, PM10, PM2.5) sind in TIMES PanEU erfasst.


Referenzen

Belsl, M. (2014): Kraft-Wärme-Kopplung im Wärmemarkt Deutschlands und Europas – eine Energiesystem- und Technikanalyse, Forschungbericht Band 120, Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER). Universität Stuttgart.

Korkmaz, P., Montenegro, R, Schmid, D., Blesl, M., Fahl, U. (2020): On the Way to a Sustainable European Energy System: Setting Up an Integrated Assessment Toolbox with TIMES PanEU as the Key Component, Energies, 13(3), 707.

Das TIAM-IER-Modell ist ein globales Energiesystem-Modell zur Analyse möglicher Pfade zum Erreichen internationaler Klimaziele. Auf Basis der "World Energy Balances" der Internationalen Energieagentur (IEA) wird die Energieversorgungsstruktur im Jahr 2015 für 16 Weltregionen abgeleitet. Zusätzlich wird die Energienachfrage pro Region in bis zu 42 Energiedienstleistungen aufgeschlüsselt und anhand zusätzlicher Treiber (z.B. Bevölkerungs- oder BIP-Entwicklung) bis ins Jahr 2100 projiziert. Das Modell umfasst neben einer detaillierten Abbildung der Energieressourcen, deren Umwandlung und Transport Sektoren Landwirtschaft, Industrie, GHD, Haushalte und Transport. Als Integriertes Bewertungsmodell (Integrated Assessment Model) können in TIAM zusätzliche Module zugeschaltet werden. Das sind zum einen das makroökonomische CGE-Modell MACRO, das zur Untersuchung der gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen verschiedener Klimapfade eingesetzt werden kann. Zum anderen kann über die vom Modell bestimmten Emissionen und unter Berücksichtigung von LULUFC Emissionen direkt der globale Temperaturanstieg bestimmt werden und somit die Auswirkung verschiedener Klimapfade deutlich aufgezeigt werden.


Referenzen

Mousavi, B., Blesl, M. (2018): Analysis of the relative roles of supply-side and demand-side measures in tackling the global 1.5°C target, In: Giannakidis G., Karlsson, K., Labriet, M., Ó Gallachóir, B. (eds.) Limiting Global Warming to Well Below 2°C: Energy System Modelling and Policy Development, Lecture Notes in Energy, Vol. 64, Springer, Cham.

Das TIMES-Stromsystemmodell für Brasilien ist eine neu entwickelte Anwendung des TIMES Modellgenerators mit dem Fokus auf der Integration von CSP in das brasilianische Stromsystem mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien. Es bildet vier Regionen ab, so dass ein Energieaustausch zwischen den Regionen möglich ist. Das Modell umfasst eine große Anzahl an Optionen zur Kapazitätserweiterung. Darüber hinaus berücksichtigt das Modell Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz über die Abbildung von solarthermischer Warmwasserbereitung in Wohngebäuden. Der Strombedarf anderer Sektoren ist exogen gegeben. Der Kapazitätsausbau im TiPS-B-Modell erfolgt intertemporal von 2010 bis 2050 in Fünf-Jahres-Zeitschritten. Die Zeitauflösung ist für jeden Zeitschritt durch sechs Jahreszeiten, drei typische Tage (Wochentag, Samstag und Sonntag) und 24 Stunden pro Typtag festgelegt. Daraus ergeben sich 432 Zeitscheiben pro Jahr, was eine detaillierte Analyse des Anlagenbetriebs ermöglicht.


Referenzen

Tomaschek, J., Haasz, T., Fahl, U. (2016): Concentrated solar power generation: Firm and dispatchable capacity for Brazil’s solar future?, AIP Conference Proceedings 1734, 110005.

TIMES-GEECO ist eine Anwendung des TIMES Modellgenerators für Südafrika mit dem Fokus auf der Region Gauteng, die das gesamte Energiesystem von Gauteng und die Energieversorgungsstruktur Südafrikas umfasst. Das Modell kann die kostengünstigsten Maßnahmen zur Erreichung der Klima- und Energieeffizienzziele der Region ermitteln, indem vorgeschlagene energiepolitische Maßnahmen und Technologien in einen definierten technischen und sozioökonomischen Rahmen integriert werden. Diese Integration umfasst den Verkehrssektor, aber auch die anderen Komponenten des Energiesystems. Alle relevanten Energieträger auf jeder Stufe des Umwandlungsprozesses (von der Bereitstellung von Primärenergie über sekundäre Energieformen wie Elektrizität bis hin zur Endnutzung oder der Nachfrage nach Energiedienstleistungen) sind im Modell dargestellt und ein Gleicgewicht zwischen Energieangebot und Energienachfrage wird ermittelt.


Referenzen

Tomaschek, J. (2013): Long-term optimization of the transport sector to address greenhouse gas reduction targets under rapid growth: application of an energy system model for Gauteng province, South Africa, Forschungsbericht Band 114, Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER), Stuttgart.

Ihr Ansprechpartner

Markus Blesl
PD Dr.-Ing.

Markus Blesl

Privatdozent
Abteilungsleiter

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