Modellierungstool

venco.py – Vehicle Energy Consumption in Python

venco.py ist ein Tool, das Randbedingungen für das Ladeverhalten und mögliche Vehicle-to-Grid Potenziale basierend auf Mobilitätsdaten und techno-ökonomischen Annahmen berechnet.

Zukünftige Flotten elektrisch angetriebener Fahrzeuge stellen sowohl Chancen als auch Risiken für Energiesysteme dar. Auf der einen Seite erhöht eine Elektrifizierung des Verkehrs die elektrische Nachfrage, auf der anderen Seite können Batterien in gewissen Grenzen eine Flexibilitätsoption für das Stromsystem darstellen.

Die angemessene Beschreibung der Stromnachfrage zukünftiger elektrischer Plug-in-Fahrzeugflotten ist eine Voraussetzung für die Modellierung sektorengekoppelter Energiesysteme und die Bereitstellung politikrelevanter Erkenntnisse. Vehicle Energy Consumption in Python (venco.py) ist ein Tool, das Randbedingungen für das Ladeverhalten und mögliche Vehicle-to-Grid Potenziale basierend auf Mobilitätsdaten und techno-ökonomischen Annahmen berechnet. Es wurde bisher auf die deutsche Verkehrserhebung “Mobilität in Deutschland” angewendet, um den Einfluss des Nutzerverhaltens auf das zukünftige Lastverschiebepotenzial und dessen Auswirkungen auf das deutsche Stromsystem zu untersuchen.

Ablauf der Modellierung in venco.py
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venco.py verfolgt eine objektorientierte Programmierung mit vier Hauptklassen für verschiedene Bereiche im Datenfluss von Mobilitätsdaten und technischen Annahmen zu abgeschätzten Lastverschiebepotenzialen. Diese Klassen sind für das Einlesen von Daten, die Komposition von Tages- und Wochenfahrtenbüchern, die Modellierung und das Sampling der Ladeinfrastruktur an bestimmten Parkplatzkategorien (zum Beispiel zu Hause oder beim Einkaufen) und für die Modellierung unkontrollierten Ladens sowie des maximalen Lastverschiebepotenzials zuständig.

Aktuelle Entwicklungsarbeiten beschäftigen sich mit der Abbildung des Ladeverhaltens über mehrere Tage, der Integration anderer Datensätze (bspw. Kraftfahrzeugverkehr in Deutschland) und der Validierung mithilfe von empirischen Ladedaten.

Thematischer Bezug zu folgenden Abteilungen, Forschungsgruppen und Handlungfeldern:

Abteilung

Energiesystemanalyse

Die Abteilung Energiesystemanalyse generiert systemanalytisches Wissen, welches wir sektorenübergreifend bis hin zur globalen Ebene und basierend zum Teil auf eigenentwickelten Methoden und Modellierungstools bereitstellen.

Forschungsgruppe

Energiesystemmodellierung

In der Energiesystemmodellierung entwickeln wir Methoden und Lösungen für die Planung zukünftiger Energieinfrastrukturen. Im Zentrum steht dabei die Frage, welchen Beitrag verschiedene Technologien zu nachhaltigen, zuverlässigen und kostengünstigen Energiesystemen leisten können.

Handlungsfeld

Strategien für nachhaltige Energiesysteme

Die Energiewende ist ein dynamischer Prozess, der fortlaufend an neue Einflüsse wie technische Innovationen oder gesellschaftlich ausgehandelte Rahmenbedingungen angepasst werden muss.

Kontakt

Energiesystemmodellierung

Forschungsgruppe
Institut für Vernetzte Energiesysteme