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Stephan Richter

• Mit der Urban Research Toolbox: Energy Systems, kurz URBS, wurde eine Methode entwickelt, mit der urbane Energiesysteme integral beschrieben und optimiert werden können. URBS umfasst dazu die vier Module i.) Stadtentwicklungsmodul, ii.) Energienachfragemodul, iii.) Energietechnikmodul und iv.) Umweltmodul. Mit deren Hilfe können eine Vielzahl der Einflussfaktoren auf urbane Energiesysteme in die Betrachtung einbezogen werden. Nach einer methodischen Einführung wird die Methode URBS exemplarisch auf Augsburg angewandt. Dazu wird zunächst die jüngere Stadtentwicklung Augsburgs detailliert beschrieben und das derzeitige Energiesystem als Referenzenergiesystem (RES) abgebildet. Anschließend werden für Augsburg technisch breit gefächerte, zukünftige, optimierte Energiesysteme (OES) für die Jahre 2015 und 2025 vorgestellt. Um die Auswirkungen sich ändernder Einflussgrößen auf zukünftige Energiesysteme zu verdeutlichen, werden mit dem Stadtentwicklungs- und Energienachfragemodul verschiedeneMit der Urban Research Toolbox: Energy Systems, kurz URBS, wurde eine Methode entwickelt, mit der urbane Energiesysteme integral beschrieben und optimiert werden können. URBS umfasst dazu die vier Module i.) Stadtentwicklungsmodul, ii.) Energienachfragemodul, iii.) Energietechnikmodul und iv.) Umweltmodul. Mit deren Hilfe können eine Vielzahl der Einflussfaktoren auf urbane Energiesysteme in die Betrachtung einbezogen werden. Nach einer methodischen Einführung wird die Methode URBS exemplarisch auf Augsburg angewandt. Dazu wird zunächst die jüngere Stadtentwicklung Augsburgs detailliert beschrieben und das derzeitige Energiesystem als Referenzenergiesystem (RES) abgebildet. Anschließend werden für Augsburg technisch breit gefächerte, zukünftige, optimierte Energiesysteme (OES) für die Jahre 2015 und 2025 vorgestellt. Um die Auswirkungen sich ändernder Einflussgrößen auf zukünftige Energiesysteme zu verdeutlichen, werden mit dem Stadtentwicklungs- und Energienachfragemodul verschiedene Szenarios der Stadtentwicklung und der damit einhergehenden Entwicklung einer zeitlich hoch aufgelösten Endenergienachfrage projiziert. Durch die Anwendung des Energietechnikmoduls werden unter Verwendung eines Optimierungspaketes die OES modelliert. Einzelne Parameter, die die im Energiesystem enthaltenen Techniken charakterisieren, werden variiert. Auf diese Weise werden die Sensitivitäten des Gesamtsystems untersucht. Untersuchungsgegenstand sind die von einem Energiesystem verursachten CO2-Emissionen, die erforderlichen Gesamtkosten zum Aufbau und Betrieb des Systems sowie die installierten Leistungen und Endenergiemengen aller im Energiesystem verfügbaren Techniken. Neben den CO2-Emissionen werden aus den Ergebnissen des Optimierungspakets Emissionszeitreihen von Luftschadstoffen bestimmt. Deren Dispersion wird bei realen, mit der Endenergienachfrage korrelierten Wetterabläufen simuliert. Die Ausbreitungsrechnungen dienen als ein weiteres Vergleichskriterium, um verschiedene Energiesysteme gegenüber zu stellen und bewerten zu können. Die OES zeigen beispielsweise, dass auch bei absolut steigenden Endenergienachfragen CO2-Einsparungen von mehreren 104 bis 105 Tonnen per anno möglich sind. Allerdings steigen die Gesamtsystemkosten immens. Wird von hohen spezifischen Kosten und CO2-Emissionen für den nationalen Strommix ausgegangen, erweisen sich insbesondere dezentrale KWK-Anlagen in Nahwärmenetzen als kosten- und emissionseffektive Techniken - unter den Randbedingungen der angenommenen Gaskosten sowie einer Verfügbarkeit von Brennstoffzellen auf Erdgasbasis zu marktfähigen Kosten. Die Berücksichtigung von Luftschadstoffen wie NO2, SO2 und Feinstaub macht deutlich, dass der Ausbau dezentraler KWK-Anlagen einen Anstieg der lokalen Schadstoffelastungen z. B. im Vergleich zu einer getrennten, von Gas dominierten Energieversorgung mit sich bringt. Sensitivitätsanalysen, die von geringen CO2-Emissionen und Kosten in der nationalen Elektrizitätserzeugung ausgehen, verdeutlichen eine Abhängigkeit des KWK-Ausbaus von übergeordneten Rahmenbedingungen.…
• The Urban Research Toolbox: Energy Systems (called URBS) was developed to describe and optimise Urban Energy System in an integral manner. For that reason URBS consists of four modules: i.) City Development Module ii.) Energy Demand Module iii.) Energy Supply Module and iv.) Environment Module Using these modules, the number of influencing parameters on an Urban Energy System can be implemented in the integral analysis and thus optimisation of the system can be done. The thesis begins with a detailed description on the methodology. Following that, the system URBS was firstly applied for the energy system of Augsburg. Augsburg is a city with more than quarter million inhabitants and situated in southern Germany. The second part, the application of URBS in Augsburg, considered the description of the recent development of the city itself. This information was used to figure the recent energy system as a Reference Energy System (called RES). Accordingly, a number of Optimised Future EnergyThe Urban Research Toolbox: Energy Systems (called URBS) was developed to describe and optimise Urban Energy System in an integral manner. For that reason URBS consists of four modules: i.) City Development Module ii.) Energy Demand Module iii.) Energy Supply Module and iv.) Environment Module Using these modules, the number of influencing parameters on an Urban Energy System can be implemented in the integral analysis and thus optimisation of the system can be done. The thesis begins with a detailed description on the methodology. Following that, the system URBS was firstly applied for the energy system of Augsburg. Augsburg is a city with more than quarter million inhabitants and situated in southern Germany. The second part, the application of URBS in Augsburg, considered the description of the recent development of the city itself. This information was used to figure the recent energy system as a Reference Energy System (called RES). Accordingly, a number of Optimised Future Energy Systems (called OES) were designed for the year 2015 and 2025. These OES are widely spread over the technical possibilities. Applying the City Development Module and the Energy Demand Module and thus projecting a number of different developments intends to point out the consequences of varying parameters on the energy system. Thereby the energy demand was projected as an hourly resolved time scatter for one year. Applying the Energy Supply Module, which is based on a linear optimisation approach, optimises the OES. However, the sensitivity of the systems was investigated by varying the technology describing parameters. The issues are the total carbon dioxide emissions caused by the energy supply in a system as well as the total costs for installing and running the energy system for one year. Further themes under discussion are the installed capacities and the energy flows of each energy supply or conversion technology enabled in a system. Under the environmental point of view, the emission and distribution of energy related pollutions (i.e. nitrogen oxides, sulphur oxides and particle matter) were investigated in addition to the carbon dioxide emissions. The emission of the pollutants was taken from the optimisation process. The distribution of the pollutant was simulated with real and related weather conditions and includes the topology of the local surface. The distribution simulations are another criterion for the comparison of different energy system states with each other while benchmarking those systems. The results from Augsburg for e.g. shows that the carbon dioxide emissions can be reduced by four to five orders of magnitude (in tons per year). Nevertheless it demands increasing investment costs and operation costs. Since the specific CO2 emission factor or the specific cost factor for electricity taken from the national mains in Germany is quite high, decentralised supply technologies came into the markets. However, this concerns to small CHP-plants namely in local district heating systems. When assuming constant costs for natural gas and when fuel cells will be reliable and affordable, then decentralised CHP-plants will be an effective option for the reduction of carbon dioxide emissions at concurrent low generation costs. Considering the air pollution and distribution faces the local increase of the pollutant concentration and emission caused by a supply system by a majority of small CHP-plants. An uncoupled supply system dominated by natural gas as fuel as reference entails notably less pollution charges. The sensitivity analyses with much lower carbon dioxide emission factors and lower costs for electricity taken from the mains show the dependence of a CHP-utilisation on the overlaying conditions.…