Das Problem

Industrielle Energiesysteme bestehen aus vielen verknüpften Komponenten mit teils komplexen Wechselwirkungen. Zukünftige Energiepreise, Bedarfskurven und regulatorische Rahmenbedingungen sind volatil und schwer vorhersehbar, was Investitionsentscheidungen zunehmend herausfordernd macht. Erfahrungswerte und Einzelkennzahlen reichen oftmals nicht aus, stattdessen ist eine Betrachtung der Lebenszykluskosten neuer Anlagen über verschiedene Zukunftsszenarien hinweg sinnvoll, aber methodisch komplex.

Die Lösung

Mathematische Designoptimierung modelliert das gesamte Energiesystem und bildet komplexe Abhängigkeiten von Netzen, Speichern, Erzeugern und Prozessen präzise ab. Das Modell wird mit realistischen Betriebsdaten und vielen möglichen Zukunftsszenarien gespeist. Durch die Optimierung kann jenes Systemdesign gefunden werden, das den besten Kompromiss zwischen Investitions- und Betriebskosten darstellt. Gleichzeitig können Flexibilität, Resilienz und Nachhaltigkeit berücksichtig werden. Das bringt folgende Vorteile: 

• Ganzheitlicher Blick: Alle relevanten Komponenten, Betriebsweisen und Nebenbedingungen werden gemeinsam betrachtet.
• Robustheit statt Risiko: Szenarioanalysen zeigen, welche Designs auch bei zukünftigen Preis- und Regulierungsänderungen funktionieren.
• Vermeidung von Lock-in: Entscheidungen bleiben optionalitätsfreundlich, teure Sackgassen werden früh erkannt und vermieden.
• Kürzere Planungszyklen: Weniger Iterationsschleifen, schnellere Variantenvergleiche und belastbare, evidenzbasierte Handlungsempfehlungen.

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