Lösungsvergleich mit dem Energy Investment Planner

Simulation vs. Optimierung

Optimierung und Simulation mit Planungstools

Ein Vergleich zweier Ansätze zur Entscheidungsunterstützung in komplexen Energiesystemen

In der Planung und Steuerung komplexer Systeme – etwa in der Energieversorgung – spielen mathematische Modelle eine zentrale Rolle. Zwei häufig genutzte Ansätze sind Simulation und Optimierung.

Beide liefern wertvolle Einsichten, verfolgen aber unterschiedliche Ziele.

In diesem Beitrag zeigen wir die Unterschiede zwischen beiden Methoden und wie Sie beide in einem Planungstool, wie z.B. dem EIP Energy Investment Planner nutzen können, um optimierte, strategische Entscheidungen zu treffen.

1. Simulation vs. Optimierung: Ein Vergleich

  Kriterium

  Simulation

Gemischt-ganzzahlige Optimierung

  Ziel

  Systemverhalten unter vorher festgelegten Annahmen
  bestimmen

  Beste Lösung unter gegebenen Zielen bestimmen

  Entscheidungs-
  findung

  Unterstützend

  Direkt ableitbar

  Szenario-
  umfang

  Einzel- oder Seriensimulation

  Automatisch in einem Modell oder sukzessive

  Rechen-
  aufwand

  Gering bis mittel

  Mittel bis hoch (abhängig vom Modell)

  Aussagekraft

  Beschreibend

  Entscheidungsorientiert

2. Simulation: Was wäre, wenn?

Die Simulation beantwortet Fragen der Art „Was passiert, wenn…?“. Sie bestimmt die Systemleistung unter bestimmten Annahmen und Eingaben – etwa bei

  • der Änderung der Nachfrage,
  • dem Ausfall einer Leitung oder
  • dem Bau eines neuen Speichers.

Die Simulation liefert Systemreaktionen auf vorher festgelegte Szenarien. Dabei folgen Entscheidungen (wie z.B. „Soll bei Ausfall der Anlage A die Leistung von Kraftwerk B oder C erhöht werden?“) festen, vorgegebenen Regeln.

Vorteile der Simulation:
  • Gut geeignet zur Untersuchung einzelner Szenarien
  • Verständlich und visuell gut darstellbar
  • Wichtiges Werkzeug zur Risikoabschätzung
  • Eine Vielzahl von technischen, wirtschaftlichen und regulatorischen Regeln kann exakt abgebildet werden
Grenzen:

Die Simulation findet keine optimale Lösung – sie zeigt nur, was bei einer vorgegebenen Lösung passieren würde.

Wie findet man jedoch die besten Vorgaben zum Simulieren? Da kommt die Optimierung ins Spiel.

3. Optimierung: Was ist der beste Weg?

Die Optimierung geht einen Schritt weiter:

Sie sucht unter einer Vielzahl möglicher Handlungsoptionen gezielt die beste Lösung. Dabei kann sie diskrete Entscheidungen (z. B. Bau / Nichtbau eines Kraftwerks) mit kontinuierlichen Größen (z. B. Energieflüsse, Investitionsvolumen) kombinieren. Das macht sie besonders mächtig in realitätsnahen Modellen.

Optimierung basiert auf einem mathematischen Modell, das mit Hilfe von Gleichungen die Wirklichkeit abbildet. Eine dieser Gleichungen – die sogenannte Zielfunktion – misst die Güte einer Lösung als Ganzes und wird im Rahmen der Optimierung maximiert oder minimiert. Je nach der Natur dieser Gleichungen wird zwischen linearer, nichtlinearer und gemischt-ganzzahliger (nicht-)linearer Optimierung unterschieden. Die Unterschiede bestehen zum einen im Abstraktionsgrad des Modells, das die Wirklichkeit abbilden soll, zum anderen im erforderlichen Rechenaufwand und der mathematischen Möglichkeit, eine Lösung zu finden.

Vorteile der mathematischen Optimierung:
  • Ermöglicht eine ganzheitliche Systembewertung unter Berücksichtigung vieler Einflussgrößen
  • Spart Zeit und Aufwand im Vergleich zur manuellen Analyse von vielen Szenarien
  • Identifiziert diejenigen Einflussfaktoren mit dem größten Einfluss auf die Zielfunktion
  • Führt im Falle von linearer und gemischt-ganzzahliger Optimierung direkt zur besten Entscheidung oder einer Abschätzung gemäß definierter Zielgrößen (z. B. minimale Kosten, maximale Deckung)

4. Fazit: Simulation zeigt was passiert, Optimierung zeigt die beste Lösung


Simulation ist ein wertvolles Werkzeug, um komplexe Systeme und deren Einflussfaktoren besser zu verstehen. Wenn es jedoch um strategische Planung, Investitionsentscheidungen oder die Gestaltung von Versorgungsnetzen geht, liefert die gemischt-ganzzahlige Optimierung einen entscheidenden Mehrwert:

Sie zeigt nicht nur, was passieren könnte, sondern was am besten zu tun ist.

Im EIP Energy Investment Planner kombinieren wir beide Konzepte.

Wir nutzen Optimierung, so dass alle zu treffenden Entscheidungen optimal getroffen werden. Gleichzeitig ist es möglich, Szenarien zu definieren in denen Entscheidungen fixiert wurden (z.B. Neue PV-Anlage), um deren Auswirkung zu untersuchen, also zu simulieren.

UND...mit einer Optimierung ist man in der Lage, anderweitig "unlösbare" Fragen zu beantworten, was wir richtig cool finden.

Wenn Sie Fragen zur strategischen Planung haben, sprechen Sie uns gerne unverbindlich per E-Mail an und vereinbaren einen Termin für ein Evaluierungsgespräch. Hier können wir gemeinsam klären, inwieweit Simulation bzw. mathematische Optimierung Sie unterstützen kann.

Mit uns können Sie rechnen!

ENOSYS-Team

Dr. Thomas Maindl

Dr. Thomas Maindl

Marianne Maindl

Dr. Jannik Vogel

Dr. Jannik Vogel

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Wie unsere Beiträge entstehen...

Unsere eigenen Beiträge entstehen in der Regel aus dem Input während unseres regelmäßigen internen Austauschs und werden dann von Marianne Maindl in die passende Form gebracht und veröffentlicht. Auch verweisen wir mit einem Kurzkommentar auf andere Artikel, von denen wir glauben, dass diese auch für andere Menschen, die in der Energiebranche tätig sind, interessant sein könnten. 


Für eine einfachere Lesbarkeit und aus rein redaktionellen Gründen wird in unseren Texten ausschließlich die männliche Form verwendet. Die verkürzte Schreibweise ist nicht als Wertung zu verstehen, sondern beinhaltet die Gleichbehandlung aller Menschen, unabhängig von ihrem Geschlecht

Wir freuen uns, wenn Sie für sich Informationen finden, die Sie weiterbringen. Sie haben eine Frage an uns? Dann schreiben Sie uns gerne eine E-Mail an team@enosys.ltd.

Es grüßt Sie freundlich
Marianne Maindl und das Team der ENOSYS

Unsere Vision

Unsere Vision ist es, Planungen im Bereich Energie und den Klimaschutz dadurch zu revolutionieren, dass valide, maßgeschneiderte, an geänderte Bedingungen schnell anpassbare Lösungen erstellt werden und Ergebnisse mit mathematischer Optimierung auf höchstem Niveau ohne höhere Mathematik und Programmierkenntnisse jedem Energieunternehmen einfach über eine SaaS-Anwendung zur Verfügung stehen.

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