TY - GEN A1 - Cao, Karl-Kien A1 - Anderson, Lovis A1 - Böhme, Aileen A1 - Breuer, Thomas A1 - Buschmann, Jan A1 - Fiand, Frederick A1 - Frey, Ulrich A1 - Fuchs, Benjamin A1 - Kempe, Nils-Christian A1 - von Krbek, Kai A1 - Medjroubi, Wided A1 - Riehm, Judith A1 - Sasanpour, Shima A1 - Simon, Sonja A1 - Vanaret, Charlie A1 - Wetzel, Manuel A1 - Xiao, Mengzhu A1 - Zittel, Janina T1 - Evaluation of Uncertainties in Linear-Optimizing Energy System Models - Compendium T2 - DLR-Forschungsbericht N2 - Für die Energiesystemforschung sind Software-Modelle ein Kernelement zur Analyse von Szenarien. Das Forschungsprojekt UNSEEN hatte das Ziel eine bisher unerreichte Anzahl an modellbasierten Energieszenarien zu berechnen, um Unsicherheiten – vor allem unter Nutzung linear optimierender Energiesystem-Modelle - besser bewerten zu können. Hierfür wurden umfangreiche Parametervariationen auf Energieszenarien angewendet und das wesentliche methodische Hindernis in diesem Zusammenhang adressiert: die rechnerische Beherrschbarkeit der zu lösenden mathematischen Optimierungsprobleme. Im Vorläuferprojekt BEAM-ME wurde mit der Entwicklung und Anwendung des Open-Source-Lösers PIPS-IPM++ die Grundlage für den Einsatz von High-Performance-Computing (HPC) zur Lösung dieser Modelle gelegt. In UNSEEN war dieser Löser die zentrale Komponente eines Workflows, welcher zur Generierung, Lösung und multi-kriteriellen Bewertung von Energieszenarien auf dem Hochleistungscomputer JUWELS am Forschungszentrum Jülich implementiert wurde. Zur effizienten Generierung und Kommunikation von Modellinstanzen für Methoden der mathematischen Optimierung auf HPC wurde eine weitere Workflow-Komponente von der GAMS Software GmbH entwickelt: der Szenariogenerator. Bei der Weiterentwicklung von Lösungsalgorithmen für linear optimierende Energie-Systemmodelle standen gemischt-ganzzahlige Optimierungsprobleme im Fokus, welche für die Modellierung konkreter Infrastrukturen und Maßnahmen zur Umsetzung der Energiewende gelöst werden müssen. Die in diesem Zusammenhang stehenden Arbeiten zur Entwicklung von Algorithmen wurden von der Technischen Universität Berlin verantwortet. Bei Design und Implementierung dieser Methoden wurde sie vom Zuse Instituts Berlin unterstützt. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.57676/w2rq-bj85 IS - DLR-FB-2023-15 ER -