Alleine das Gasnetz umfasst in Deutschland über 120.000 Kilometer Rohrleitungen, das Stromnetz fast 2 Millionen Kilometer Kabel. Beiden Netzen ist gemein, dass sie über viele Jahrzehnte unterschiedlich stark ausgebaut und unterschiedlich stark modernisiert wurden. Zudem soll ihre Leistungskraft im Zuge der Energiewende deutlich ausgebaut werden. Dabei müssen die Netze der Zukunft unter anderem Unregelmäßigkeiten bei der Erzeugung regenerativer Energien ausgleichen. Sie sollen deshalb immer weiter zusammenwachsen. »Gerade das Fernleitungsgasnetz bietet eine infrastrukturell schon vorhandene Speichertechnologie«, sagt Tanja Clees vom Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI. So können Energieüberschüsse in Phasen starker Winde oder intensiver Sonnenlichtphasen dazu genutzt werden, Wasserstoffgas herzustellen, um es im Netz zu speichern. Ob es während der nächtlichen Licht-Flaute wieder in Strom umgewandelt, in der chemischen Industrie genutzt oder etwa an Stadtwerke für mit Brennstoffzellen ausgerüstete Bussen ausgeliefert wird – es gibt eine ganze Reihe von Möglichkeiten der Nutzung des gespeicherten Gases. Dafür aber müssen mehrere Netze und Möglichkeiten zur Energiekonvertierung miteinander geplant und für neue Betriebsszenarien optimiert werden.

MYNTS prognostiziert den optimalen Betrieb

Und genau hier beginnt eines der zentralen Probleme. Denn die dazu bisher genutzte Software ist im Kern aus den 1970er Jahren und nicht geeignet, große Datenbestände zu analysieren oder Modelle automatisiert zu bearbeiten. »Davon abgesehen ist die bislang eingesetzte Software nur für einzelne Energiemedien wie Gas, Strom oder Fernwärme anwendbar«, sagt Clees. Die Forscherin und ihr Team haben deshalb den Multiphysical Network Simulator (MYNTS) entwickelt. In dieses System werden alle notwendigen physikalisch-chemischen Gesetze sowie für alle betrachteten Anlagen Kennfelder und Betriebsparameter lesbar (und sogar modifizierbar) hinterlegt, um je nach Energiemedium zum Beispiel Temperaturen, Drücke, Flüsse beziehungsweise Spannungen und Stromstärken berechnen zu können. Da MYNTS mittlerweile die simultane Abbildung mehrerer Energiemedien wie Gas, Strom, Wasser sowie die Modellierung von Konvertern und Speichern verträgt, können Energienetze nun auch sektorübergreifend modelliert, simuliert, analysiert und letztlich auch optimiert werden. MYNTS kann aber nicht nur für die Planung von Neu- oder Umbauten auch umfangreicher Energienetze eingesetzt werden. Die Software dient auch dazu, bereits im Betrieb befindliche Netze abzubilden und die weitere Entwicklung des Netzzustands zu kalkulieren. »Betreiber brauchen Prognosen über das Verhalten der Netze in den nächsten Minuten ebenso wie für die kommenden Tage. Und sie benötigen zumindest Schätzungen über die Situation in den kommenden Monaten und Jahren entsprechend der Netzentwicklungsplanung mit der Bundesnetzagentur«, betont Clees. All das könne MYNTS leisten und je nach Betriebsszenario beispielsweise an Verdichterstationen für Fernleitungsgasnetze Energieeinsparungen teils in den zweistelligen Prozentbereich hinein bewirken. Mittlerweile nutzt beispielsweise Deutschlands größter Fernleitungs-Gasnetz-Betreiber, Open Grid Europe, MYNTS für seine Planungsszenarien.

Herausforderungen auf dem Weg zur Energie 4.0

Dass MYNTS für einzelne Sektoren oder auch sektorübergreifend breiter eingesetzt werden kann, wird bisher nicht durch den Entwicklungsstand der Software verhindert. Um die Netze inklusive aller zugehörigen Teile modellieren zu können, müssen sie erst digitalisiert werden. Ein Problem dabei ist allerdings das teils lückenhafte beziehungsweise veraltete Material zu Netzen und ihren Parametern bei einigen Netzbetreibern. »Weil die Leitungssysteme über die Jahrzehnte immer wieder geändert und erweitert wurden, ist es zwar möglich und sehr lohnend, aber zu Beginn durchaus Arbeit, das entsprechende Netz nachhaltig zu digitalisieren und ein mitwachsendes Simulationsmodell zu erstellen im Sinne der Energie 4.0 «, sagt Clees. Das MYNTS-Team nutzt physikalisches und chemisches Know-how sowie eigene numerische Verfahren, um aus Datenbeständen Netze nach und nach zu rekonstruieren. Zudem wurden verschiedene Modellierungsstufen umgesetzt, die sozusagen als Zwischenstufen auf dem Weg zum Ziel genutzt werden können. »Am Ende muss ein vollwertiges System modelliert und auch gelöst sein, aber wir können Zwischenschichten einziehen, die das Problem einfacher betrachten und gleichzeitig eine Grundlage für den nächst komplexeren Schritt darstellen.«

Hierzu gehört auch die Digitalisierung der Anlagenbeschreibungen. Kennfelder und Betriebsparameter liegen teilweise nur in alten Handbüchern vor. Das bedeutet für die Forscher Fleißarbeit: »Wir sehen uns quasi Zeichnungen an und entwickeln daraus die Kurven, die dort hinterlegt waren.« Mittlerweile haben die Forscher auch diesen Schritt mit eigens geschriebener Software teilweise automatisiert. Überhaupt sei die Vorbereitung für die Modellierungen ein wesentlicher Punkt ihrer Arbeit, so Clees: »Wir versuchen die Energiewende zu retten, indem wir vorne bei der Digitalisierung helfen.«

Die Software zur sektorübergreifenden Energienetzplanung und -simulation am Fraunhofer SCAI fließt in die MathEnergy-Softwarebibliothek ein, die vom Bundesministerium für Wirtschaft (BMWi) gefördert wird. (jmu)