Details zur Arbeit

Inhalte der Arbeit

In der Arbeit soll – je nach Typ, Umfang und Vertiefung – die Stromerzeugung Erneuerbarer Energiequellen (PV, Wind onshore + offshore, Laufwasser, Pumpspeicher) in der Vergangenheit unter verschiedenen Wetter- und Umweltbedingungen untersucht werden. Besonders relevant sind dabei Wetterextreme (Hitze, Dürre, Kälte) und deren Einfluss auf die Leistungsfähigkeit Stromerzeugung. Verschiedene Fragestellungen können hierbei bearbeitet werden:

1. Wie haben sich die Prognosefehler bei der Stromerzeugung von EE in den letzten Jahren in Deutschland entwickelt und welcher Zusammenhang besteht zu den Wetterbedingungen?

2. Welche Auswirkungen auf die Stromversorgungssicherheit hat die Wettersensitivität aktuell für das ganze Stromsystem einzelner Länder (v.a. Deutschland) oder sogar dem Europäischen Verbundnetz?

3. Welche Implikationen können qualitativ und quantitativ für die Zukunft abgeleitet werden, bei potentiell steigenden Temperaturen im Sommern und mehr Dürren oder Hitzewellen oder auch Kältewellen im Winter?

Zusammenfassung der möglichen thematischen Ausgestaltung

- Literaturrecherche zu Studien, Analysen und Berichten zu Wetterabhängigkeit von Erneuerbaren Energiequellen (PFLICHT)

- Aufbereitung vorhandener Datenquellen für Prognosen und reale Stromerzeugung von EE-Anlagen und sowie Suche und Aufbereitung regionaler und überregionaler Wetterdaten (PFLICHT)

- Analyse und Visualisierung historischer Stromerzeugungszeitreihen einzelner Erzeugungstechnologien unter Berücksichtigung regionaler Wetterinformationen mit statistischen Verfahren (ALTERNATIVE)

- Vergleich der Wetterabhängigkeit von EE-Erzeugungstechnologien aggregiert für einzelne Europäische Länder unter Aspekten der Versorgungssicherheit mit Machine-Learning-Verfahren (ALTERNATIVE)

- Sensitivitätsanalyse für prognostizierte Stromerzeugungszeitreihen unter Berücksichtigung stärkerer Effekte des Klimawandels wie: steigender Temperaturen, häufigere und längere Hitzewellen im Sommer, häufigere und längere Dürreperioden im Sommer (ALTERNATIVE)

- Modellierung historischer Zeitreihen für Stromerzeugung und/oder Ausfallwahrscheinlichkeiten bzw. Prognosefehlern mit klassischen statistischen Verfahren oder Machine-Learning-Methoden (ALTERNATIVE)

 - Modellierung kurzfristiger Preis-Effekte der Europäischen Strombörsen (Day-Ahead) und/oder Regelleistungsmärkte (FCR / aFRR / mFRR) in verschiedenen Extremwetter-Szenarien in Europa unter Berücksichtigung der Wettersensitivität von EE-Technologien mit Verfahren der mathematischen Optimierung des Operations Research (ALTERNATIVE)

Vorkenntnisse/Anforderungen

- Energiewirtschaftliches und energietechnisches Grundwissen
- Statistisches und mathematisches Grundwissen
- Grundwissen mit MS Office Anwendungen (Excel, Word, PowerPoint)
- Grundwissen in min. 1 höheren Programmiersprache (Python, R, Julia, MATLAB etc.)
Optional: Grundwissen in Java

Bewerbung

Mit CV und aktuellem Transcript of Records an: eric jahnke ∂does-not-exist.kit edu

Daten

- Datensätze zur Stromerzeugungsleistung und installierter Kapazität von EE-Anlagen für verschiedene Länder Europas (Quelle: ENTSO-e)
- Datensätze zu Prognosen und Prognosefehlern für verschiedene Länder Europas (Quelle: ENTSO-e)
- Datensätze für regionale und überregionale Wetterdaten für verschiedene Länder Europas (Quelle: Meteostat und Copernicus Climate Services)