Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI
Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI

Network Evaluation Technologies

 

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Software

  • Lizensoftware MYNTS 
  • Manipulation und Analyse von Energieverteilungs- und -übertragungsnetzen
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Angebote

  • Forschungszusammenarbeit zur Energiewende und zur Resilienz der Infrastruktur bei extremen Wetterereignissen
  • Maßgeschneiderte Softwareentwicklung für die Simulation von Energienetzen
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Projekte

Ansätze zur Bewältigung der Herausforderungen der Energiewende

 

zu den Projekten

Die Arbeiten im Geschäftsfeld Network Evaluation Technologies (NET) konzentrieren sich auf

  • Netzanalyse, Simulation, Optimierung und Planung von Energienetzen, einschließlich Gas-, Strom-, Wärme- und Wassernetzen (Heizung und Kühlung).
  • Sektorenkopplung: Integration verschiedener Energieverbrauchssektoren, wie Strom, Gas (Wasserstoff) und Wärme.
  • Kaskadierende Ausfälle von Intra-Energie-Netzen: Dabei geht es darum zu simulieren, wie ein Ausfall in einem Energiesektor, etwa dem Stromnetz, andere miteinander verbundene Sektoren, beispielsweise Gasnetze, beeinflusst und umgekehrt.

Die Kooperationspartner und Kunden von NET kommen aus den Branchen Öl, Gas, Chemie, Mikroelektronik und Maschinenbau.

NET entwickelt mathematische Methoden und Softwareprodukte. Unser Leistungsspektrum umfasst:

  • Studien
  • Lizenzierte Software
  • Maßgeschneiderte, individuelle Softwarelösungen
  • Integration unserer Softwaremodule in andere Softwareprodukte

Kundenstimmen

»MYNTS befindet sich bei uns seit einem halben Jahrzehnt produktiv im Einsatz. Klassische Erdgaswelt, Wasserstoff und zunehmend weitere Medien können in einem physikalisch anspruchsvollem Modell zur Lösung gebracht werden.«
Netzplanung der Open Grid Europe (2023)


»Mit MYNTS steht uns ein wertvolles und umfangreich ausgestattetes Werkzeug zur Abbildung und Berechnung komplexer Gasnetzinfrastrukturen zur Verfügung.«
Bundesnetzagentur (2023)

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Effiziente Gas-, Strom- und Wassertransportnetze sind in Industrieländern von zentraler Bedeutung. Um die Nutzung erneuerbarer Energien zu ermöglichen und auszubauen, fördert die Bundesregierung die Modernisierung und den Bau tausender Kilometer neuer Stromnetze.

Die neue Simulationssoftware MYNTS (Multiphysical Network Simulator) hilft, solche komplexen Netze zu planen und zu betreiben. MYNTS kann zum Beispiel berechnen, wie Temperaturschwankungen die Durchflussmengen verändern und wie sich der Ausfall eines Teilnetzes auf die anderen Netzkomponenten auswirkt.

Die Software ist auch für SmartGrids interessant. Die intelligente Vernetzung und Steuerung von Stromerzeugern, Speichern, Verbrauchern und Netzressourcen gehört zu den größten wirtschaftlichen und ökologischen Herausforderungen. Auch lokale Lösungen können einen wesentlichen Beitrag leisten: Ein verbessertes Zeitmanagement und Einsparungen, insbesondere bei energieintensiven Unternehmen, könnten Verbrauchsspitzen abbauen und den Strom- und Gasverbrauch an das Angebot anpassen. Dies erhöht jedoch die Komplexität, die Kosten und die Anfälligkeit.

Die Anwendungen kommen aus verschiedenen Bereichen, unter anderem aus den Naturwissenschaften, dem Ingenieurwesen, der Wirtschaft oder aus dem sozialen Bereich. Einige Beispiele:

  • Netze: Modellierung, Simulation, Analyse/Optimierung in Bereichen wie Schaltungen, Gas, Wasser, Energie, Öl usw.
  • Datenanalyse aufgrund von Messungen zur Steuerung von Gas- oder Wassertransportnetzen usw.
  • Analyse/Kontrolle von Netzen für das Krisenmanagement

Methoden aus verschiedenen Bereichen müssen berücksichtigt und weiterentwickelt werden:

  • Netze und Graphen: Der Geschäftsbereich entwickelt und implementiert einen Rahmen für die Netzsimulation (MYNTS für elektrische Schaltungen, Gastransport usw.) und Software für die Analyse, Manipulation und Anpassung von Netzen und Graphen (net'O'graph).
  • Um die Analyse großer Datenmengen zu ermöglichen, müssen die Algorithmen sowie die Datentransport- und Speichermethoden moderne Systemarchitekturen optimal ausnutzen. Je nach Anwendung spielen technisches Computing und/oder Cloud Computing eine entscheidende Rolle.

 

2023    M. Anvari, et. al.
Perspectives on adaptive dynamical systems, Chaos 33, 071501.

2023    M. Anvari, et. al.,
A Framework for Synthetic Power System Dynamics, Chaos 33, 083120.  

2023    M. Anvari, et. al.
Protecting the Texas power grid from tropical cyclones: Increasing resilience by protecting critical lines, reprint arXiv:2301.13793.

2023    Mehrnaz Anvari, Anton Baldin, Tanja Clees, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina and Sabine Pott
Stability of dynamic fluid transport simulations, in Proc. of the 12th International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences.

2023    Mehrnaz Anvari, Anton Baldin, Tanja Clees, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina and Sabine Pott
Simulation of pipeline transport of carbon dioxide with impurities, in Proc. of the 13th International Conference on Advanced Communications and Computation.

2023    Anton Baldin, Kläre Cassirer, Tanja Clees, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Sabine Pott
On Advanced Modeling of Compressors and Weighted Mix Iteration for Simulation of Gas Transport Networks; In: Wagner, G., Werner, F., Oren, T., De Rango, F. (eds) Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications. SIMULTECH 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 601, pp. 138-152. Springer, Cham 2023. 

2022    Anton Baldin, Kläre Cassirer, Tanja Clees, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Sabine Pott
Modeling and Sensitivity Analysis of Compressor Stations in Gas Transport Simulations; Int. J. On Advances in Systems and Measurements.

2022    Anton Baldin, Kläre Cassirer, Tanja Clees, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Sabine Pott
Solving Stationary Gas Transport Problems with Compressors of Piston and Generic Type, in Proc. of INFOCOMP 2022, International Conference on Advanced Communications and Computation.

2022    Anton Baldin, Kläre Cassirer, Tanja Clees, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Sabine Pott
Principal component analysis in gas transport simulation, in Proc. of SIMULTECH 2022, International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications.

2021    Baldin, Anton; Cassirer, K.; Clees, T.; Klaassen, B.; Nikitin, I.; Nikitina, L.; Pott, S.
AdvWarp: A Transformation Algorithm for Advanced Modeling of Gas Compressors and Drives; SIMULTECH 2021, 11th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications. Proceedings.

2021    Clees, Tanja; Baldin, Anton; Klaassen, Bernhard; Nikitina, Lialia; Nikitin, Igor; Spelten, Philipp
Efficient method for simulation of long-distance gas transport networks with large amounts of hydrogen injection; Energy conversion and management 234.

2021    Clees, Tanja; Baldin, Anton; Benner, Peter; Grundel, Sara; Himpe, Christian; Klaassen, Bernhard; Küsters, Ferdinand; Marheineke, Nicole; Nikitina, Lialia; Nikitin, Igor; Pade, Jonas; Stahl, Nadine; Strohm, Christian; Tischendorf, Caren; Wirsen, Andreas
MathEnergy - Mathematical Key Technologies for Evolving Energy Grids; Mathematical Modeling, Simulation and Optimization for Power Engineering and Management.

2020    Anton Baldin, Tanja Clees, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina
Topological Reduction of Stationary Network Problems: Example of Gas Transport; Int. J. On Advances in Systems and Measurements.

2019    Anton Baldin, Tanja Clees, Barbara Fuchs, Bernhard Klaassen, Igor Nikitin, Lialia Nikitina, Inna Torgovitskaia
Topological Reduction of Gas Transport Networks; Proc. of INFOCOMP 2019.

2018    Clees, Tanja; Nikitin, Igor; Nikitina, Lialia; Segiet, Lukasz
Modeling of gas compressors and hierarchical reduction for globally convergent stationary network solvers; International journal on advances in systems and measurements.

2018    Baldin, A.; Cassirer, K.; Clees, Tanja; Klaassen, B.; Nikitin, I.; Nikitina, L.; Torgovitskaia, I.
Universal translation algorithm for formulation of transport network problems; 8th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications.

2018    Clees, Tanja; Nikitin, Igor; Nikitina, Lialia
Making network solvers globally convergent; Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications. International Conference, SIMULTECH 2016.

2017    Clees, Tanja; Nikitin, Igor; Nikitina, Lialia
Advanced modeling of gas compressors for globally convergent stationary network solvers; Seventh International Conference on Advanced Communications and Computation, INFOCOMP 2017.

2017    Clees, Tanja; Hornung, Nils; Lluch, Eric; Nikitin, Igor; Nikitina, Lialia; Torgovitskaia, Inna
Cooling Circuit Simulation I: Modeling; Scientific Computing and Algorithms in Industrial Simulations.

2016    Clees, Tanja; Hornung, N.; Nikitin, I.; Nikitina, L.
A globally convergent method for generalized resistive systems and its application to stationary problems in gas transport networks; SIMULTECH 2016, 6th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications. Proceedings.

2016    Clees, Tanja; Cassirer, Kläre; Hornung, Nils; Klaassen, Bernhard; Nikitin, Igor; Nikitina, Lialia; Suter, Robin; Torgovitskaia, Inna
MYNTS: Multi-phYsics NeTwork Simulator; SIMULTECH 2016, 6th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications.

 

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler

Dr. Mehrnaz Anvari

Seit Januar 2023 leitet Mehrnaz Anvari das Geschäftsfeld NET bei Fraunhofer SCAI. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen in der Analyse und Modellierung erneuerbarer Energien, wie Wind- und Solarenergie, sowie von Stromnetzen unter verschiedenen Aspekten.

Mehrnaz Anvari schloss ihr Studium an der Iran University of Science and Technology, Teheran, Iran, 2010 mit einem Master in Physik ab. 2016 wurde sie am ForWind-Institut der Universität Oldenburg promoviert. Während der Promotionsphase wurde sie mit dem George-Christoph-Lichtenberg-Stipendium ausgezeichnet.

Mehr Info

Dr. Lialia Nikitina

Lialia Nikitina ist leitende Wissenschaftlerin mit dem Schwerpunkt Softwareentwicklung. Zu ihren Forschungsinteressen gehören mathematische Modellierung, numerische Simulation, Datenanalyse und mehrdimensionale Optimierung.

Dr. habil. Igor Nikitin

Schwerpunktmäßig arbeitet der leitende Wissenschaftler Igor Nikitin in der Softwareentwicklung. Zu seinen Forschungsinteressen gehören mathematische Modellierung, dynamische Systeme, numerische Simulation, Computeralgebra und Differentialgleichungen.

Finn Pittermann

Seit 2020 absolviert Finn Pitterman seine Ausbildung zum Mathematisch technischen Softwareentwickler bei SCAI. Aktuell arbeitet er an der Software MYNTS. Die Ausbildung ist Teil seines dualen Bachelorstudiums Angewandte Mathematik und Informatik an der FH Aachen.

Sabine Pott

Sabine Potts Hauptinteressen sind mathematische Strukturen. Die Forschung der Mathematikerin konzentriert sich auf numerische Algorithmen für Stromnetze und der Simulation von Kaskadenfehlern in diesen Netzen.

PhD-Kandidat

Tobias Ohlinger

Tobias Ohlinger schloss 2023 seinen Master in Computational Science ab, nachdem er seinen Bachelor in Physik absolviert hatte, und arbeitet seit 2024 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am SCAI. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Untersuchung der Widerstandsfähigkeit von Stromnetzen gegen wetterbedingte Kaskadenausfälle mithilfe von maschinellem Lernen.

Studentinnen und Studenten

Manuel Lourenço

Manuel Lourenço schloss seinen Bachelor in Physik an der Universität Bonn im Jahr 2023 ab. Der jetzige Masterstudent arbeitet seit Ende 2023 am SCAI und beschäftigt sich mit Modellen zur Steuerung der Dynamik von Stromnetzen.

Katarzyna Lyczek

Katarzyna Lyczek studiert derzeit im Masterstudiengang Mathematik an der Universität Bonn. Im Rahmen ihrer Masterarbeit erforscht sie verschiedene Architekturen von graphischen neuronalen Netzen und deren Anwendbarkeit für die Vorhersage von Kaskadeneffekten in Stromnetzen.

Enge Kollaborationen

Anton Baldin

Anton Baldin kam als Student zum SCAI. Er schloss sein Masterstudium in Informatik Ende 2018 ab. Seit seinem Abschluss arbeitet er als Softwareentwickler am MYNTS-Projekt und beschäftigt sich mit effizienten numerischen Algorithmen, Architektur und GUI-Design, wobei er sich auf Leistung und Softwarequalität konzentriert. Seit 2023 arbeitet er für die PLEdoc GmbH und arbeitet weiterhin eng mit dem SCAI zusammen.

Dr. Bernhard Klaaßen

Dr. Bernhard Klaaßen studierte Mathematik und Informatik an der TU München und der Universität Bonn. Nach seinem Diplom promovierte er an der Universität Duisburg-Essen. Seit dem Start des Projekts MYNTS im Jahr 2011 gehörte er dem MYNTS-Entwicklungsteam an und war zuletzt und bis 2022 Leiter dieser Gruppe. Er ist nun am Fraunhofer IEG tätig, trägt jedoch weiterhin zu den MYNTS-Aktivitäten bei.

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