Regionale Optimierung mittels Prozessnetzwerksynthese (PNS)

Die Prozessnetzwerksynthese (PNS) ist ganz allgemein eine Methode zur Optimierung der Struktur von Prozessen. Neben der ursprünglichen Verwendung in der Verfahrenstechnik (Anlagenbau) kann sie auch im regionalen Kontext zur Optimierung der Technologiestruktur von Regionen eingesetzt werden. Dabei wird – ausgehend von der Ressourcenverfügbarkeit und unter Berücksichtigung der (Energie-) Nachfrage – ein Technologienetzwerk erstellt, das unter den definierten Rahmenbedingungen die beste Lösung darstellt.

Grundsätzlich könnte mit dieser Methode jede beliebige (in Zahlen fassbare) Zielgröße (wirtschaftlicher Gewinn, ökologischer Druck etc.) bzw. auch jede beliebige gewichtete Kombination derartiger Zielgrößen (im Sinne einer multivarianten Optimierung) optimiert werden. Es hat sich jedoch im Rahmen regionaler Anwendungen als sinnvoll erwiesen, die Optimierung auf wirtschaftlicher Basis durchzuführen und die einzelnen Szenarien ökologisch zu bewerten. Dadurch wird den AkteurInnen in der Region eine klarere Entscheidungsgrundlage geboten als dies durch relativ komplexe multivariante Optimierungsgrößen der Fall wäre.

Die Strukturierung dieses Technologienetzwerkes basiert auf kombinatorischen Regeln, die Optimierung der Lösungsstrukturen erfolgt über Mixed Integer Non Linear Programming (MINLP), wobei wirtschaftliche Grunddaten (Investitionskosten, Betriebskosten, interne Verzinsung) herangezogen werden.

Das Ergebnis der Prozessnetzwerksynthese sind Strukturen von Technologien, die vorgegebene Rahmenbedingungen erfüllen und darauf abzielen, die Nutzung der vorhandenen Ressourcen (wirtschaftlich) zu optimieren. Aspekte wie logistische Rahmenbedingungen, zeitliche Verfügbarkeit von Ressourcen oder Zeitprofile von Energieanforderungen werden in der Optimierung berücksichtigt.

Für die Durchführung der Prozessnetzwerkssynthese steht eine spezielle Software (PNS-Editor) zur Verfügung. Die Software benötigt für jede Technologie Daten über Art und Menge der Rohmaterialien, Kapazität und Kosten der jeweiligen Technologie und Art, Menge und Preise der Produkte sowie die Nachfrage. Es müssen also folgende Bilanzen erstellt werden:

- Massenbilanz: Einsatz an Rohstoffen (auch Abfallstoffe) und Menge an möglichen Produkten

- Energiebilanz: Input („Rohstoff“) und Output (Produkt oder Zwischenprodukt) an Wärme und Strom

- Wirtschaftliche Bilanz: Kosten für Rohstoffe, Preis für Produkte, Investitions- (und Betriebskosten) der Technologien.

Mit den Daten für jede einzelne Technologie wird mit Hilfe des PNS-Editors die sogenannte Maximalstruktur erstellt. Diese enthält alle Verwendungsmöglichkeiten der verfügbaren Ressourcen sowie der (Zwischen)-Produkte. Beispielsweise kann Holz entweder für die Wärmeversorgung genutzt oder vergast oder zur Produktion von Pellets genutzt werden, um nur einige Verwertungswege aufzuzeigen. Im Fall der Holzvergasung kann dieses Gas wiederum entweder in einer KWK-Anlage eingesetzt, oder gereinigt und ins Erdgasnetz eingespeist werden. All diese Möglichkeiten werden in der Maximalstruktur abgebildet. Aus der Maximalstruktur errechnet das Programm dann die Optimalstruktur. Das ist jene Struktur (bzw. jenes Technologienetzwerk), das für das Gesamtsystem den größten Gewinn liefert. Die Optimalstruktur ist dabei von den jeweiligen Randbedingungen und wirtschaftlichen Kennwerten abhängig. Hier gehen etwa zeitliche Anfallsprofile für Ressourcen und zeitliche Lastprofile für Strom und Wärme ebenso ein wie Ressourcenrestriktionen und Mindest- bzw. Höchstabnahmen für Produkte und Dienstleistungen. Neben diesen Rahmenbedingungen können in der Optimierung natürlich auch Kosten (für Ressourcen und Investitionen) und Preise (für Dienstleistungen und Produkte) verändert werden. Jede Veränderung der Rahmenbedingungen bzw. der Kosten und Preise erzeugt (auf der Basis derselben Maximalstruktur) andere Optimalstrukturen, die unter den jeweils gegebenen Bedingungen jenes Technologienetzwerk mit dem größten wirtschaftlichen Nutzen darstellen. Damit ist eine konsistente Szenarienbildung möglich, da jeweils optimale Lösungen unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen verglichen werden können.

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