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Im Rahmen des Forschungsprojekts „Ressourcenplan im Quartier – R2Q“ startete im Frühjahr 2019 ein großer Forschungsverbund aus Hochschulen, wissenschaftlichen Instituten, Praxispartnern und einer Kommune, um die Verwendung der Ressourcen Wasser, Fläche, Baustoffe und Energie in Quartieren zu bilanzieren und zu bewerten, damit ihre effiziente Verwendung im Quartier mit Hilfe neuer rechtlicher Festsetzungen zukünftig gewährleistet werden kann.
Rund 75 % des weltweiten Energieverbrauchs findet innerhalb urbaner Energiesysteme statt. Solche Systeme beinhalten mehrere Energiesektoren (Elektrizität, Wärme, Kälte, …), Verbrauchssektoren (Wohnen, Gewerbe, Industrie, Landwirtschaft, Mobilität, …) und Interessensgruppen und sind deshalb besonders komplex. Durch den Einsatz von Methoden der Energiesystemmodellierung können diese komplexen Systeme simuliert, analysiert und optimiert werden. Mit Simulationsmodellen können Kosten, Emissionen und verschiedene andere Systemparameter prognostiziert werden. Mithilfe von Optimierungsalgorithmen können Technologien miteinander verglichen, Anlagen dimensioniert und Betriebsweisen optimiert werden. Die Erkenntnisse aus Energiesystemmodellen können zur Einhaltung verschiedener politischer und sozialer Ziele, wie beispielsweise die Reduktion von Treibhausgasemissionen, der Bedarf nach kostengünstiger Energieversorgung oder auch die Stärkung der regionalen Wirtschaft, beitragen.
Im Projekt R2Q werden Ansätze der Energiesystemmodellierung für den Einsatz in der Planung urbaner Energiesysteme aufgearbeitet, angepasst und für städteplanerische Prozesse verfügbar gemacht. In ersten Modelldurchläufen für ein Testgebiet in Herne konnte durch die Kombination verschiedener Technologien eine rechnerische Minimierung der monetären Kosten um 19 % bei gleichzeitiger Reduktion der CO2-Emissionen um 36 % ermittelt werden. Durch ein emissionsoptimiertes Szenario können die CO2-Emissionen um 47 % reduziert werden, was jedoch mit einer Steigerung der Kosten um 29 % einhergeht.
In Germany, the current sectoral urban planning often leads to inefficient use of resources, partly because municipalities lack integrated planning instruments and argumentation strength toward politics, investors, or citizens. The paper develops the ResourcePlan as (i) legal and (ii) a planning instrument to support the efficient use of resources in urban neighborhoods. The integrative, multi-methodological approach addresses the use of natural resources in the building and infrastructural sectors of (i) water (storm- and wastewater) management, (ii) construction and maintenance of buildings and infrastructure, (iii) urban energy system planning, and (iv) land-use planning. First, the development as legal instrument is carried out, providing (i) premises for integrating resource protection at all legal levels and (ii) options for implementing the ResourcePlan within German municipal structures. Second, the evaluation framework for resource efficiency of the urban neighborhoods is set up for usage as a planning instrument. The framework provides a two-stage process that runs through the phases of setting up and implementing the ResourcePlan. (Eco)system services are evaluated as well as life cycle assessment and economic aspects. As a legal instrument, the ResourcePlan integrates resource protection into municipal planning and decision-making processes. The multi-methodological evaluation framework helps to assess inter-disciplinary resource efficiency, supports the spatial identification of synergies and conflicting goals, and contributes to transparent, resource-optimized planning decisions.
Traditionelle, lineare Energiesysteme werden zunehmend zu vernetzten, regenerativen Energiesystemen transformiert. Mit dem auf dem „Open Energy Modelling Framework” (oemof) basierenden „Spreadsheet Energy System Model Generator” (SESMG) wurde ein Tool entwickelt, welches die Komplexität und Wechselwirkungen moderner Energiesysteme auf urbaner Ebene automatisiert abbildet. Zur Erstellung individueller Energiesystemmodelle sind ausschließlich quartiersspezifische Parameter notwendig, technische und wirtschaftliche Parameter sind standardmäßig hinterlegt. Mit Hilfe von Algorithmen werden Energieversorgungsszenarien identifiziert, welche individuell definierte Zielgrößen (z. B. monetäre Kosten oder Treibhausgasemissionen) minimieren. Durch die implementierten Methoden zur Modellvereinfachungen können auch mit begrenzten Rechenressourcen (insb. Rechenzeit und Arbeitsspeicherbedarf) große Systeme modelliert und optimiert werden. Die Zielszenarien werden als Diagramme und für die Weiterverarbeitung mit Geoinformationssystemen aufbereitet, sodass die Ergebnisse analysiert, plausibilisiert und präsentiert werden können.