Den Aussto\u00df klimasch\u00e4dlicher Treibhausgase in naher Zukunft um ein Vielfaches zu verringern, ist eine der Hauptaufgaben der jetzigen Generation f\u00fcr die n\u00e4chsten Jahrzehnte. Zum Erreichen dieses Ziels unter Erhaltung eines gewohnten und angemessenen Lebensstandards ist ein enormer Ausbau der erneuerbaren Energien in allen Lebensbereichen vonn\u00f6ten.<\/p>\n
Erneuerbare Energien sind jedoch zeitlich nicht konstant verf\u00fcgbar. Darunter leidet die Netzstabilit\u00e4t, sodass zeitliche Schwankungen h\u00e4ufig durch konventionelle fossile Energietr\u00e4ger ausgeglichen werden m\u00fcssen. Damit zuk\u00fcnftig die nachhaltige Integration erneuerbarer Energien in den hochdynamischen Energieversorgungssektor gelingt, wird vermehrt die Bedeutung von Power-to-X-Technologien, also die Umwandlung erneuerbarer Energien in chemische Energietr\u00e4ger, wie Wasserstoff, Methan oder Ammoniak, oder sogar in anderweitig weiterverwendbare Stoffe, wie Kerosin, Methanol oder h\u00f6here Kohlenwasserstoffe, hervorgehoben.<\/p>\n
Durch die \u00fcber PtX erreichte Integration erneuerbarer Energien in das Stoffnetz wird eine enorme Speicherkapazit\u00e4t erschlossen, die bspw. durch Batteriespeicher auf elektrochemischem Wege nicht zu erreichen w\u00e4re. Dadurch ergibt sich eine hohe Speicherkapazit\u00e4t gepaart mit einer hohen Flexibilit\u00e4t der Einspeicherung und R\u00fcckverstromung. Die beispielhafte R\u00fcckverstromung von gr\u00fcnem Methan kann hochdynamisch in Gaskraftwerken, die an das nationale Erdgasnetz angeschlossen sind, erfolgen.<\/p>\n
Zum effizienten Einsatz der Ressourcen wird die Verstromung von Erdgas bereits seit l\u00e4ngerer Zeit an den aktuellen Lastfall angepasst. Diese vorausschauende Regelung auf der Skala der Energienetze wird als Smart-Grid-Konzept bezeichnet und seine Bedeutung wird in Zukunft stark zunehmen, da mit der variablen Verf\u00fcgbarkeit erneuerbarer Energien auch die dynamische Einspeisung der PtX-Produkte in die Stoffnetze an Bedeutung gewinnt.<\/p>\n
Im Rahmen der vorgeschlagenen Arbeit soll ein Modell der dynamischen Methanisierung entwickelt werden, das in Smart-Grid-Simulationen in Echtzeit verwendet werden kann, um die hochdynamische Einspeisung von gr\u00fcnem Methan in die Stoffnetze zu simulieren. Zur Erfassung der komplexen, hochdynamischen Vorg\u00e4nge in einer Methanisierungsanlage wird ein neuartiges neuronales Modell vorgeschlagen. Getrieben durch die Fortschritte auf dem Gebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz zur Modellierung verfahrenstechnischer Systeme ist die Beschreibung des hochkomplexen Problems mit k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen m\u00f6glich.<\/p>\n
Das in dieser Arbeit zu entwickelnde Modell vereint die St\u00e4rken neuronaler Modelle mit herk\u00f6mmlichen physikalischen Modellen und erm\u00f6glicht die Integration der Prozesssimulation in Smart-Grids zur lastangepassten Regelung von Methanisierungsanlagen. Damit w\u00e4re ein solches Modell ein gro\u00dfer Schritt in Richtung nachhaltiger und effizienter Nutzung und Speicherung erneuerbarer Ressourcen und der digitalen Vernetzung der Sektoren \u00fcber Smart-Grids.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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