[论文解读] ETHOS.FINE: A Framework for Integrated Energy System Assessment

Theresa Groß, Kevin Knosala+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2023

Integrated Energy Systems Optimization被引用 7

一句话总结

ETHOS.FINE 是 ETHOS 套件中的一个基于 Python 的优化框架，通过整合住宅、工业和交通部门的地理空间、时间序列和基础设施组件，实现多部门能源系统的综合评估。它通过数学优化支持全面、可扩展的能源系统分析，以支持德国及其他地区的脱碳规划，实现政策与投资决策的方案开发。

ABSTRACT

The decarbonization of energy systems worldwide requires a transformation of their design and operation across all sectors, that is, the residential and commercial, industrial, and transportation sectors. Energy system models are frequently employed for assessing these changes, providing scenarios on potential future system design and on how new technologies and a modified infrastructure will meet future energy demands. Thus, they support investment decisions and policy-making. The Python-based Framework for Integrated Energy System Assessment (ETHOS.FINE) is a software package that provides a toolbox for modeling, analyting and evaluating such energy systems using mathematical optimization. ETHOS.FINE is part of the Energy Transformation paTHway Optimization Suite (ETHOS) , a collection of modeling tools developed by the Institute of Energy and Climate Research - Techno-Economic System Analysis (IEK-3) at Forschungszentrum Jülich. ETHOS offers a holistic view on energy systems at arbitrary scales providing tools for geospatial renewable potential analyses, time series simulation tools for residential and industrial sector, discrete choice models for the transportation sector, modeling of global energy supply routes, and local infrastructure assessments, among others. The ETHOS model suite is, e.g., used for analyzing the energy transition of Germany (Stolten et al., 2022).

研究动机与目标

• 解决对全面、多部门能源系统建模的需求，以支持住宅、工业和交通部门的脱碳战略。
• 将多种建模组件——地理空间潜力分析、时间序列仿真、离散选择模型和基础设施评估——整合到统一框架中。
• 在不同空间和时间分辨率下，实现可扩展、全面的能源系统分析，以支持政策与投资决策。
• 支持未来能源系统情景的开发，以考虑技术变革、基础设施演变和部门间耦合。
• 作为 ETHOS 套件的一部分，提供模块化、开源的软件工具集，实现可重复、透明的能源系统评估。

提出的方法

• 利用数学优化方法对住宅、工业和交通等多部门的能源系统进行建模与评估。
• 整合地理空间分析，以评估区域和地方尺度的可再生能源潜力。
• 采用时间序列仿真工具，对住宅和工业部门的能源需求与供应动态进行建模。
• 应用离散选择模型，以表征交通部门的出行行为和技术采纳。
• 整合全球能源供应路线和本地能源网络的基础设施建模。
• 作为能源转型路径优化套件（ETHOS）的组成部分运行，支持模块化与可扩展的系统建模。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过统一框架将可再生能源潜力、需求动态、交通出行和基础设施等多样化的能源系统组件整合到基于优化的综合评估工具中？
• RQ2 模块化、开源框架在多大程度上能够支持在不同空间和时间尺度下可扩展且可重复的能源系统情景分析？
• RQ3 将部门特定模型（住宅、工业、交通）进行整合，如何提升能源转型情景的准确性与政策相关性？
• RQ4 数学优化在实现全面、多部门能源系统评估以支持脱碳路径方面发挥什么作用？
• RQ5 此类框架如何支持国家能源转型（如德国）中的基于证据的政策与投资决策？

主要发现

• ETHOS.FINE 通过在一个统一的优化框架内整合地理空间、时间序列和基础设施组件，实现了住宅、工业和交通部门的综合多部门能源系统建模。
• 该框架支持未来能源系统设计的情景开发，包括技术部署和基础设施变化。
• 该工具已应用于国家级能源转型研究，例如对德国能源转型的分析（Stolten et al., 2022）。
• 该工具设计具有可扩展性和模块化特性，可适用于不同空间和时间分辨率。
• ETHOS.FINE 是更广泛的 ETHOS 套件的一部分，该套件为能源系统评估提供了全面、透明且可重复的方法。
• 该框架通过模拟不同脱碳路径在相互关联部门中的影响，促进基于证据的政策与投资决策。