WinTES – Winterstrombedarf und Saisonale Thermische Speicher

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Forschungsstelle

BFE

Projektnummer

SI/502704

Projekttitel

WinTES – Winterstrombedarf und Saisonale Thermische Speicher

Texte zu diesem Projekt

	Deutsch	Französisch	Italienisch	Englisch
Kurzbeschreibung		-	-

Erfasste Texte

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Kurzbeschreibung (Deutsch)	Energiesystemsimulationen (ESS) zeigen, dass saisonale Wärmespeicher den zusätzlichen Winter-strombedarf um bis zu 40% senken können. Obwohl die Speichertechnologien bereit sind, ist der Ort, die Art und der optimale Zeitpunkt für die Integration im Energiesystem noch nicht geklärt. Das Projekt WinTES adressiert diese Lücke, indem es untersucht welche Speichertechnologie wo (regional) und wann (zeitlich) am besten eingesetzt wird. Zur Verbesserung der Vorhersage werden optimierte Wärmespeichermodelle in nationalen ESS integriert und damit Szenarien der Speicherintegration für Netto-Null entwickelt. Eine GIS-Analyse identifiziert geeignete Regionen für den Bau der Speichersysteme und untersucht die Integration durch regional aufgelöster ESS. Durch gekoppeltes Lösen werden räumlich und zeitlich aufgelöste Umsetzungsempfehlungen für saisonale thermische Speicherung entwickelt. Die Resultate werden Zielgruppen-gerecht aufgearbeitet und unter Berücksichtigung sozialer Hemmnisse kommuniziert.
Kurzbeschreibung (Englisch)	Energy system simulations (ESS) show that seasonal thermal energy storage can reduce the electricity gap in winter by up to 40%. Although the storage technologies are ready, the location, type and optimal timing for integration into the energy system are not yet clear. The WinTES project addresses this gap by investigating which storage technology is best deployed where (spatially) and when (in time). To improve forecasting accuracy, optimized thermal storage models will be integrated into the national ESS to develop storage integration scenarios towards net zero. A GIS analysis will identify suitable regions for the installation of the storage systems and the integration will be investigated using spatially resolved ESS. Through concurrent solving, spatially and time resolved recommendations for the implementation of seasonal thermal storage will be developed. Information material will be tailored to the target group and communicated, considering social barriers.

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Text

Kurzbeschreibung
(Deutsch)

Energiesystemsimulationen (ESS) zeigen, dass saisonale Wärmespeicher den zusätzlichen Winter-strombedarf um bis zu 40% senken können. Obwohl die Speichertechnologien bereit sind, ist der Ort, die Art und der optimale Zeitpunkt für die Integration im Energiesystem noch nicht geklärt. Das Projekt WinTES adressiert diese Lücke, indem es untersucht welche Speichertechnologie wo (regional) und wann (zeitlich) am besten eingesetzt wird. Zur Verbesserung der Vorhersage werden optimierte Wärmespeichermodelle in nationalen ESS integriert und damit Szenarien der Speicherintegration für Netto-Null entwickelt. Eine GIS-Analyse identifiziert geeignete Regionen für den Bau der Speichersysteme und untersucht die Integration durch regional aufgelöster ESS. Durch gekoppeltes Lösen werden räumlich und zeitlich aufgelöste Umsetzungsempfehlungen für saisonale thermische Speicherung entwickelt. Die Resultate werden Zielgruppen-gerecht aufgearbeitet und unter Berücksichtigung sozialer Hemmnisse kommuniziert.

Kurzbeschreibung
(Englisch)

Energy system simulations (ESS) show that seasonal thermal energy storage can reduce the electricity gap in winter by up to 40%. Although the storage technologies are ready, the location, type and optimal timing for integration into the energy system are not yet clear. The WinTES project addresses this gap by investigating which storage technology is best deployed where (spatially) and when (in time). To improve forecasting accuracy, optimized thermal storage models will be integrated into the national ESS to develop storage integration scenarios towards net zero. A GIS analysis will identify suitable regions for the installation of the storage systems and the integration will be investigated using spatially resolved ESS. Through concurrent solving, spatially and time resolved recommendations for the implementation of seasonal thermal storage will be developed. Information material will be tailored to the target group and communicated, considering social barriers.