Fernwärmenetzauslegung
Fernwärme- und Fernkältenetze sind etablierte Technologien, um städtische Gebiete kosten- und umweltschonend mit Energie zu versorgen. topotherm ist ein Python-basiertes Optimierungstool für die Planung von Fernwärmenetzen. Die Ausbauoptimierung basiert auf gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung, die sich effizient auch auf größere Betrachtungsgebiete für einzelne sowie mehrere Zeitschritte skalieren lässt. Dadurch eignet sich topotherm besonders für erneuerbare Energiequellen mit wetterabhängigem Verhalten und variablen Heizlasten. Das Framework wurde mit mehreren anderen Open-Source-Modellen verglichen [1].
Je nach Anwendungsfall können verschiedene Varianten mit eigenen Schwerpunkten von topotherm verwendet werden:
topotherm design: Topologieoptimierung und Rohrdimensionierung anhand einer Spitzenlastbetrachtung
topotherm RES: Entwickelt für wetterabhängige erneuerbare Energieversorgung und den Betrieb von Fernwärmenetzen mit variablem Wärmebedarf über mehrere Zeitschritte
topotherm storage: Berücksichtigt mehrere Zeitschritte und ermöglicht die Integration täglicher und saisonaler Wärmespeicher
topotherm robust: Robuste Auslegung von Fernwärmenetzen, die Unsicherheiten bei wichtigen Parametern wie der Wärmenachfrage oder variablen Strompreisen berücksichtigt.
topotherm nichtlinear: nichtlineare Optimierung des Systems für maximale Präzision
Zusätzlich unterstützt topotherm quasi-dynamische Fernwärmenetzsimulationen mit dem vollständigen thermohydraulischen nichtlinearen Gleichungssystem, um die Genauigkeit der Optimierungsergebnisse zu gewährleisten.
Das Modell kann mehrere Erzeugertypen und Standorte berücksichtigen und vergleichen, darunter Solarthermie, Wärmepumpen, Tiefengeothermie und Abwärme. Alle Optimierungsalgorithmen minimieren entweder die jährlichen Gesamtkosten oder maximieren den Gewinn aus dem Verkauf von Wärme. Optional können spezifische Akteursichten, wie z.B. Treibhausgasemissionendurch benutzerdefinierte Randbedingungen und Zielfunktionen eingebunden werden.
Projekte:
Ansprechpersonen:
Jerry Lambert, Amedeo Ceruti, Lennart Trentmann
Referenzen:
[1] Lambert, Jerry and Ceruti, Amedeo and Spliethoff, Hartmut, Benchmark of Mixed-Integer Linear Programming Formulations for District Heating Network Design. Energy, Volume 308, 2024, 132885, ISSN 0360-5442, https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.132885
[2] Ceruti, Amedeo and Lambert, Jerry and Spliethoff, Hartmut, Integrating Renewable Energy and Thermal Storage in District Heating Networks: A Design Optimization Approach. Energy Conversion and Management, Volume 345, 2025, 120323, https://doi.org/10.1016/j.enconman.2025.120323
[3] Lambert, Jerry, and Hartmut Spliethoff, A two-phase nonlinear optimization method for routing and sizing district heating systems. Energy, Volume 302, 2024, 131843, https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.131843
[4] Lambert, Jerry, Hermann Kraus, Markus Doepfert, Miaomiao He, David Gschossmann, Amedeo Ceruti, Isabell Nemeth, Oliver Brückl, Thomas Hamacher, and Hartmut Spliethoff, Assessing the techno-economic impact of district heating on electrical distribution grid reinforcements. Applied Energy, Volume 425, 2025, 100251, https://doi.org/10.1016/j.adapen.2025.100251