Im Projekt „Resilientes Energiesystem für Technologiequartiere“ (ResQEnergy) wird untersucht, wie ein klimaresilientes Energiesystem für den Wissenschafts- und Technologiepark Adlershof entwickelt werden kann. Auf Basis der Vorstudien zum Klimaausblick und zur Standortentwicklung Energiebedarfsszenarien für das Quartier entwickelt und Potentiale für den Ausbau von erneuerbaren Energien sowie die Nutzung von Abwärme analysiert.

Die daraus abgeleiteten Szenarien werden in das im Rahmen des Projekts zu entwickelnde Open-Source-Energiesystemmodell[ für den Standort Adlershof eingespeist, berechnet, analysiert und visualisiert. Ziel ist es, eine die klimaangepasste und resiliente Strom- und Wärmeversorgung zu modellieren und die Investitions- und Betriebsentscheidungen in zukunftsfähige Technologien zu optimieren. Im Mittelpunkt stehen dabei Energieversorgung durch Erneuerbare Energien, der Einsatz von Flexibilitätsoptionen und die Elektrifizierung des Wärmesektors unter sich verändernden klimatischen Bedingungen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Weiterentwicklung des Digitale Zwillings des Quartiers. Er soll danach in der Lage sein, Quartiersszenarien zu simulieren und Handlungsmöglichkeiten aufzuzeigen.

Energiebedarfsszenarien

Ausgangspunkt sind die Ergebnisse aus der Vorstudie zur Standortentwicklung und zu Klimaszenarien. Die Daten werden geprüft, interpretiert und methodisch aufbereitet sowie durch relevante Studien zu zukünftigen Energiebedarfen ergänzt. Darauf aufbauend entstehen Energiebedarfskorridore mit geeigneten zeitlichen Auflösungen für Strom, Wärme, Kälte und Mobilität mit den Stützjahren 2035 und 2050.

Die Szenarien werden mit TransformResQ abgestimmt und bilden die Datengrundlage für die Energiesystemmodellierung sowie den Digitalen Zwilling. Planungsrechtliche Rahmenbedingungen und mögliche Hindernisse im Hinblick auf ein energetisch resilientes Quartier werden einbezogen.

Potentialanalyse Erneuerbare Energien & Abwärme

Die Potenziale für erneuerbare Energien werden auf Grundlage vorhandener Datengrundlagen, insbesondere des Berliner Energieatlas, sowie ergänzender Literaturrecherchen ermittelt. Berücksichtigt werden dabei standortspezifische Rahmenbedingungen des Wissenschafts- und Technologieparks Adlershof.

Die Potenziale für Abwärme werden systematisch erfasst. Betrachtet werden Abwärme aus IT-Komponenten, Kühlanlagen, industriellen Prozessen und Abwasser sowie der aktuelle Nutzungsstand dieser Quellen. Darauf aufbauend können Abwärmepotenziale aus Rechentechnik hochgerechnet werden. Ergänzend fließen erste Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt „WaeOpt M“ zur Wärmeoptimierung von Nichtwohngebäuden im Quartier in die Analyse ein.

Aus den identifizierten Energiebedarfen und Potentialen wird eine Zielszenario für eine klimafolgenangepasste Strom- und Wärmeversorgung entwickelt und ein entsprechender Transformationspfad abgeleitet. Zentrale Fragestellungen betreffen die Nutzung von Abwärme in Hitzeperioden, die saisonale Nutzbarmachung, geeignete Speicherlösungen wie Aquiferspeicher sowie die Rolle von Elektromobilität und Ladeinfrastruktur. Auch die zukünftige Entwicklung des Kältebedarfs und mögliche Technologien zu dessen Deckung, etwa adiabate Kühlung, werden berücksichtigt.

Die entwickelten Szenarien bilden eine Grundlage für die anschließende Energiesystemmodellierung und werden in den Digitalen Zwilling des Quartiers überführt.

Energiesystemmodellierung

Im Rahmen der Energiesystemmodellierung wird ein Open Source Energiesystemmodell (ES-Modell) für den Wissenschafts-und Technologiepark Adlershof entwickelt. Das Modell verknüpft zukünftige Energiebedarfe mit lokalen Potenzialen sowie Technologien zur Umwandlung und Speicherung von Energie. Ziel ist es, verschiedene Versorgungslösungen systemisch darzustellen und vergleichbar zu machen, um daraus unter anderem Betrieb und Investitionen zu optimieren. Beispiele hierzu sind die Nutzung von Abwärme aus Rechenzentren für Wärme und Kälte, der Einsatz von Niedertemperaturnetzen sowie Kooperationen zwischen Gebäuden mit sich ergänzenden Bedarfen und Potenzialen. Die erarbeiteten Versorgungsszenarien werden in den Digitalen Zwilling überführt.

Die Eingangsdaten - darunter Bedarfszeitreihen, Potenziale und technisch-ökonomische Parameter – werden in dem offenen Energiesystemmodell aufbereitet. Das entwickelte Zielszenario wird mit diesen Daten parametrisiert; die verwendeten Datensätze werden unter einer offenen Lizenz veröffentlicht.

Anschließend erfolgt die Modellentwicklung auf Grundlage der aufbereiteten Eingangsdaten und des Zielszenarios mithilfe dem Modellierungsframework oemof. Die relevanten Technologien werden als Modellkomponenten abgebildet,modelliert und parametrisiert. Wo erforderlich, werden zusätzliche neue Komponenten ergänzt, Zielwerte aus dem Zielszenario in lineare Randbedingungen überführt und geeignete Stützjahre festgelegt. Abhängig von Modellgröße und Detailgrad kommen Methoden zur Reduktion zeitlichen und technologischer Komplexität zum Einsatz.

In der nächsten Phase wird das Modell für Dispatch und Investitionen optimiert, iterativ getestet und schrittweise erweitert. Dabei erfolgen fortlaufend Plausibilitätsprüfungen sowie Analysen zu Rechenzeit und Lösbarkeit, um frühzeitig fehlerhaftes Verhalten zu korrigieren oder Komplexitätsreduktionen anzuwenden.

Abschließend werden Sensitivitätsrechnungen durchgeführt, um den Lösungsraum über die optimale Lösung hinaus zu erweitern. Auf diese Weise wird sichtbar, wie sich der Einsatz einzelner Technologien auf Gesamtsystem und Kosten auswirkt. Der praxisnahe Fokus liegt zum Beispiel auf dem Zusammenhang von Eigenversorgung und Speichereinsatz.

Die Ergebnisse werden entlang von Kennzahlen wie Systemkosten, Investitionen und CO₂ Reduktionspfad ausgegeben, zielgruppengerecht visualisiert und in mehreren Feedbackschleifen mit dem Digitalen Zwilling und mit TransformResQ geprüft und verfeinert.

Die Ergebnisse der Energieszenarien und Modellierungen werden im Digitalen Zwilling des Quartiers zusammengeführt und für Planung, Analyse und Entscheidungsprozesse nutzbar gemacht.

Digitaler Zwilling

Der Digitale Zwilling der WISTA basiert auf der ZeroC-Plattform der Urban Energy GmbH und bildet die Grundlage für eine datengetriebene, nachhaltige Entwicklung der WISTA-Standorte – insbesondere in Adlershof. Ziel ist es, Klimaneutralität, Energieeffizienz und smarte Quartiersentwicklung aktiv zu unterstützen.

Das Tool ist als Software-as-a-Service (SaaS) konzipiert und erfasst, konsolidiert und visualisiert Energie-, Umwelt- und Gebäudedaten nahezu in Echtzeit. Die Daten stammen aus digitalen Zählern, fernablesbaren Gateways und weiteren Sensoren und werden in einem zentralen Datenpool zusammengeführt. So entsteht ein umfassendes, digitales Abbild des Quartiers.

Ein integriertes Simulationstool ermöglicht es, Maßnahmen zur Energieeinsparung virtuell zu testen und deren Wirkung vorab zu bewerten. Zusätzlich unterstützt ein integriertes CO₂-Reporting die ESG-konforme Berichterstattung und schafft Transparenz für Unternehmen und Institutionen.

Die Plattform wird kontinuierlich weiterentwickelt und um neue Datenquellen ergänzt. Ein Beispiel dafür ist die Smart City Map, die geodatenbasierten Informationen zur Ladeinfrastruktur, zu Grünflächen, Verkehrsdaten, Wetterstationen und weiteren urbanen Elementen visualisiert.

Der Digitale Zwilling wächst dynamisch mit den realen Entwicklungen des Quartiers mit – und schafft damit eine digitale Grundlage für zukunftsorientierte Entscheidungen und nachhaltige Stadtentwicklung.

Während der Digitale Zwilling die datenbasierte Analyse und Simulation unterstützt, zielt das Projekt MultiBGI auf die konkrete räumliche und gestalterische Umsetzung klimaresilienter Maßnahmen im Quartier.