Modellierung und ökologischer Vergleich urbaner und ländlicher Abnehmerstrukturen für erneuerbare Wärme- und Kälteversorgung mithilfe von Geothermie

Institut

Lehrstuhl für Energiesysteme

Typ

Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

theoretisch /  

Beschreibung

Im Rahmen der voranschreitenden Energiewende und der steigenden Relevanz effizienter Fernwärme- und -kältesysteme spielt die Analyse von   Wärme- und Kältebedarfsprofilen eine zentrale Rolle. Für eine nachhaltige und zielgerichtete Planung von Energieinfrastrukturen ist es notwendig, urbane und ländliche Abnehmerstrukturen detailliert zu verstehen und deren spezifische Umweltlasten zu analysieren. Die Arbeit umfasst dabei mehrere zentrale Arbeitspakete, darunter die Programmierung eines Python-Codes zum Auslesen und Verarbeiten von GIS-Daten, die Evaluierung und Erweiterung der Gebäudedaten, die Verknüpfung mit nPro-Abnehmerprofilen sowie die Erstellung eines urbanen und ländlichen Abnehmermodells für den Jahresbedarf an Wärme und Kälte. Abschließend sollen die Umweltlasten verschiedener Strukturen in einer Lebenszyklusanalyse untersucht und relevante Parameter identifiziert werden.

Arbeitspakete:

• Erstellen eines Python-Codes zum Auslesen der GIS-Daten: Analyse und Auswertung von Gebäudeinformationen wie Gebäudetyp, Fläche und Baujahr.
• Evaluierung und Erweiterung der GIS-Gebäudedaten: Evaluieren und Ergänzen der bestehenden Daten durch Literatur und Validierung mit Realdaten eines Fernwärmenetzes.
• Verknüpfung mit nPro Abnehmerprofilen: Integration der Abnehmerprofile in das entwickelte Modell zur detaillierten Analyse des Energiebedarfs.
• Erstellung urbaner und ländlicher Abnehmer-Modelle: Aufbau von Modellen zur Simulation des jährlichen Wärme- und Kältebedarfs in unterschiedlichen Gebieten.
• Modellierung des Fernwärme und Kältenetzes (optional): Verteilung der Durchmessergrößen zur Optimierung des Leitungsnetzes.
• Untersuchung der Umweltlasten: Lebenszyklusanalyse zur Ermittlung der ökologischen Auswirkungen der verschiedenen Strukturen und Identifizierung relevanter Parameter.

Die Arbeit wird in Zusammenarbeit mit Wissenschaftler*innen der Uni Bayreuth angefertigt.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python und GIS wünschenswert aber nicht zwingen notwendig

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Ludwig Irrgang, M. Sc.
Raum: MW 3702
Tel.: +49 89 289 16278
ludwig.irrgangtum.de