@inproceedings{KlemmVennemann2021,
  author    = {Klemm, Christian and Vennemann, Peter},
  title     = {Modellierung und Optimierung urbaner Energiesysteme im Projekt R2Q},
  series = {4. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen 18. - 19. Februar 2021 / Hrsg. Viktor Wesselak},
  booktitle = {4. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen 18. - 19. Februar 2021 / Hrsg. Viktor Wesselak},
  address   = {Nordhausen},
  isbn      = {978-3-940820-17-4},
  pages     = {177 -- 188},
  year      = {2021},
  abstract  = {Rund 75 \% des weltweiten Energieverbrauchs findet innerhalb urbaner Energiesysteme statt. Solche Systeme beinhalten mehrere Energiesektoren (Elektrizit{\"a}t, W{\"a}rme, K{\"a}lte, …), Verbrauchssektoren (Wohnen, Gewerbe, Industrie, Landwirtschaft, Mobilit{\"a}t, …) und Interessensgruppen und sind deshalb besonders komplex. Durch den Einsatz von Methoden der Energiesystemmodellierung k{\"o}nnen diese komplexen Systeme simuliert, analysiert und optimiert werden. Mit Simulationsmodellen k{\"o}nnen Kosten, Emissionen und verschiedene andere Systemparameter prognostiziert werden. Mithilfe von Optimierungsalgorithmen k{\"o}nnen Technologien miteinander verglichen, Anlagen dimensioniert und Betriebsweisen optimiert werden. Die Erkenntnisse aus Energiesystemmodellen k{\"o}nnen zur Einhaltung verschiedener politischer und sozialer Ziele, wie beispielsweise die Reduktion von Treibhausgasemissionen, der Bedarf nach kosteng{\"u}nstiger Energieversorgung oder auch die St{\"a}rkung der regionalen Wirtschaft, beitragen. Im Projekt R2Q werden Ans{\"a}tze der Energiesystemmodellierung f{\"u}r den Einsatz in der Planung urbaner Energiesysteme aufgearbeitet, angepasst und f{\"u}r st{\"a}dteplanerische Prozesse verf{\"u}gbar gemacht. In ersten Modelldurchl{\"a}ufen f{\"u}r ein Testgebiet in Herne konnte durch die Kombination verschiedener Technologien eine rechnerische Minimierung der monet{\"a}ren Kosten um 19 \% bei gleichzeitiger Reduktion der CO2-Emissionen um 36 \% ermittelt werden. Durch ein emissionsoptimiertes Szenario k{\"o}nnen die CO2-Emissionen um 47 \% reduziert werden, was jedoch mit einer Steigerung der Kosten um 29 \% einhergeht.},
  language  = {de}
}