15 1 · 2024 TR ANSFORMING CITIES PRAXIS + PROJEKTE Stadtraum DOI: 10.24053/ TC-2024-0003 fizierung in Kombination mit intelligent vernetzten Speicherlösungen und Netzausbau im Gebäude- und Mobilitätssektor nötig. Stadtquartiere werden dabei verstärkt zu Energiesystemen und direkt oder indirekt über Wärmenetze mit Wärmepum- Wärme-, Energie- und Mobilitätswende im Quartier Das Projekt SektorSim³ als Grundlage für intelligent vernetzte Speicherlösungen und Netzausbau Sektorenkopplung, Energiesysteme, Energie im Quartier, E-Mobilität, Wärmewende Leo Casey, Janine Singer, Lutz Gaspers, Dennis Dreher Im Forschungsprojekt SektorSim³ werden die zukünftige Entwicklung von Elektromobilität, Wärmepumpen und Aufdach-PV sowie die Wechselwirkungen zwischen den Sektoren Gebäudewärme, Mobilität und Stromerzeugung für verschiedene Quartierstypen analysiert. Das zukünftige Mobilitätsverhalten mit einem wachsendem Anteil an E-Fahrzeugen stellt hierbei einen wichtigen Aspekt dar: Das Verhalten der Nutzer: innen, die verfügbaren Batteriekapazitäten und die Nutzung von Batterien im Kontext des bidirektionalen Ladens werden durch neue Modellansätze eruiert und mit bestehenden Modellen zur Simulation von Gebäudeenergiebedarfen und damit dem Strombedarf von Wärmepumpen sowie PV-Aufdachpotenzialen verbunden. Einführung Zum Erreichen der Klimaneutralität Deutschlands bis 2045 ist eine weitreichende Elektri- 16 1 · 2024 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2024-0003 PRAXIS + PROJEKTE Energie pen beheizt. Gleichzeitig treibt die „Solarpflicht“ im Neubau die lokale Stromerzeugung im Quartier voran. Eine Herausforderung ist hierbei die hohe Volatilität dieser Stromerzeugung sowie deren Asynchronität mit der Stromnachfrage von Wärmepumpen. Mit zunehmender Durchdringung von Elektroautos entsteht zudem eine weitere relevante Stromnachfragequelle im Quartier. Im Unterschied zu Wärmepumpen zeichnet sich das entsprechende Nachfrageprofil jedoch durch eine intratägliche anstelle saisonaler Fluktuation aus. Gleichzeitig können Elektroautos auch Strom in das Netz einspeisen (Vehicle-to-grid) und damit zur Stabilisierung bestehender Netze beitragen. Die Kopplung von Photovoltaik (PV) mit Wärmepumpen sowie die Auswirkungen der Mobilitätswende und der Elektromobilität auf die urbane Stromnachfrage waren in den letzten Jahren Gegenstand intensiver, jedoch oftmals getrennter Forschungsanstrengungen. Die zugrunde liegenden Analysen erfolgten räumlich zudem meist auf nationaler, landes- und teilweise kommunaler Ebene oder betrachteten spezifische Pilotquartiere. Dieser recht grobe Blick verschleiert jedoch mutmaßlich große Unterschiede im Ausbau oben genannter Technologien zwischen Quartieren innerhalb einer Stadt: So wird, am Beispiel Stuttgarts, der Ausbau von Aufdach-PV, Elektromobilität und Wärmepumpen in den südlichen Vororten, die zu den teuersten Wohnlagen Deutschlands gehören (bspw. Degerloch, Bopser, Gänsheide), zügiger voranschreiten als in den von größeren Wohnblöcken geprägten nördlichen Vororten (bspw. Neugereut, Freiberg), wohingegen Gewerbegebiete ein wiederum gänzlich anderes Strombedarfs- und Mobilitätsprofil haben. Das Projekt SektorSim³ Das Projekt SektorSim³ an der Hochschule für Technik Stuttgart (HFT) verfolgt das Ziel, integrierte, zeitlich und räumlich hochaufgelöste Messungen und Simulationen der Entwicklungen aller drei Sektoren (Wärme, Strom, Mobilität) für nach wissenschaftlichen Kriterien repräsentativ ausgewählte Quartierstypen durchzuführen. Hierbei sollen die Hochläufe von Elektromobilität ebenso betrachtet werden wie ein über die kommenden Jahre sinkender Heizenergiebedarf bei gleichzeitigen Änderungen der Heiztechnologien hin zu strombasierten Technologien, gekoppelt mit zunehmenden installierten Leistungen von Aufdach-PV. Ausgehend von einer stärkeren Durchdringung von Elektromobilität und dem steigenden Einfluss von Shared Mobility und Multimodalität werden dabei neue Fahr- und Nutzungsprofile sowie auf maschinellem Lernen basierende Ansätze entwickelt, um den Individualverkehr für verschiedene Quartiersarten abzubilden. Durch eine Kombination dieser mobilitätsseitigen Aspekte, die aktuell Gegenstand der Forschung an der HFT sind, mit einer an der HFT seit 2012 stetig weiterentwickelten Plattform zur urbanen Gebäudeenergiesimulation („SimStadt2“), die Analysen u.- a. von Wärme- und Strombedarfen im Quartier in Kombination mit lokalen Erzeugungspotenzialen auf Einzelgebäudeebene erlaubt, können so belastbare Aussagen über Entwicklungsszenarien für verschiedene Quartiersarchetypen getroffen werden [1]. Gekoppelt mit einer hohen zeitlichen Auflösung der sich ergebenden Stromflüsse - und damit auch der residualen Gas- oder Heizölbedarfe in den Quartierstypen - ergibt sich eine sehr genaue analytische Durchdringung der Quartiere, deren Implikationen mit den über die beteiligten Stadtwerke eingebundenen Verteilnetzbetreiber validiert werden. Des Weiteren werden die Ergebnisse mittels neuester Geoinformationsverfahren visualisiert und somit unter Einbindung weiterer Datenquellen ein digitaler Quartierszwilling geschaffen. Dieser energie- und mobilitätstechnisch präzise, digitale und visuelle Ansatz wird durch die Berücksichtigung stadtplanerischer und sozioökonomischer Faktoren in der Auswahl der Quartiersarchetypen und der quartiersspezifischen Erstellung von Entwicklungskurven für Elektromobilität, Wärmepumpen und Aufdach-PV wissenschaftlich hochinnovativ. Transferseitig innovativ ist (1) die enge Einbindung von Kommunen, was die Überführung der Projekterkenntnisse in die Weiterentwicklung stadtplanerischer Praktiken hin zu einer frühzeitigen multidimensional optimierten Quartiersplanung ermöglicht, und (2) die Einbindung (? ) von Energieversorgern sowie mit der MM Immobilien GmbH & Co KG dem Betreiber eines für sich bereits innovativen Gewerbeparks in Ludwigsburg, wodurch Fragen der Wirtschaftlichkeit erarbeiteter Ansätze sowie Implikationen für Geschäftsmodelle mitgedacht werden können. Im Folgenden soll der Projektablauf anhand des Teilgebiets der E-Mobilität erläutert werden. Auswahl der Quartiersarchetypen Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurden nach wissenschaftlichen Kriterien unterschiedliche Quartiersarchetypen festgelegt. Dies erfolgte im Rahmen von studentischen Arbeiten 17 1 · 2024 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2024-0003 PRAXIS + PROJEKTE Energie auf der Basis wissenschaftlicher Studien. Grundlage für die Differenzierung urbaner Strukturen in unterschiedliche Gebiete können neben der städtebaulichen Struktur auch energetische Einzelelemente sein. Weitere Einflussfaktoren bei der Klassifikation sind die geographische Lage und die dominierenden Nutzungen des Gebiets sowie die Art der dortigen Gebäude (Alter, Geschossanzahl) [2]. Final wurden für dieses Projekt sieben Quartiersarchetypen definiert, wobei vier vom Wohnen, zwei von Industrie und Gewerbe sowie eines von einer gemischten Nutzung geprägt sind. Für jeden Quartiersarchetyp wurde ein reales Beispielquartier in der Region Stuttgart ausgewählt. Anhand dieser Beispielquartiere werden die Teilbereiche des Projekts in der Praxis untersucht. Zur Überprüfung der Auswahl fand ein Austausch mit dem Forschungsprojekt Circular- GreenSimCity der HFT statt, das sich mit einer ähnlichen Fragestellung beschäftigt. Die genauen Abgrenzungen der Beispielquartiere wurden in Abstimmung mit der Stuttgart Netze GmbH festgelegt, um eine Übereinstimmung mit den Netzinseln des Niederspannungsnetzes zu gewährleisten. Tabelle 1 zeigt eine Übersicht der Quartiersarchetypen, zusammen mit den dort dominierenden Nutzungen und den jeweiligen Beispielquartieren. Bild 1 zeigt die Lage der Beispielquartiere auf der Karte. Die Analyse der E-Mobilität Mit fortschreitendem Hochlauf der E-Mobilität verstärkt sich deren Einfluss auf das lokale Stromnetz. Das Ausmaß und die Geschwindigkeit des Hochlaufs werden für jeden Quartiersar- Nr. Bezeichnung Nutzung Beispielquartier Typ 1 Ein-/ Zweifamilienhausquartier Wohnen Stuttgart-Im Buchwald Typ 2 Mehrgeschossiger Wohnungsbau Wohnen Kornwestheim-Klingelbrunnen Typ 3 Innenstadtwohnen Wohnen Stuttgart-West Typ 4 Großer Wohnungsbau Wohnen Stuttgart-Salzäcker Typ 5 Wohn-, Geschäfts-, Bürozentrum Büro, Dienstleistung, Wohnen Stuttgart-Hospitalhof Typ 6 Stadtnahes Gewerbe Büro, Gewerbe, Verwaltung Ludwigsburg-Urbanharbour Typ 7 Industrie- und Gewerbeparks Industrie, großes Gewerbe Stuttgart-Synergiepark Tabelle 1: Übersicht der Quartiersarchetypen (HFT Stuttgart, Casey) Bild 1: Lage der Beispielquartiere (HFT Stuttgart, Casey, auf Basis von OpenStreetMap) 18 1 · 2024 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2024-0003 PRAXIS + PROJEKTE Energie chetyp anders erwartet. Daher ist es von Bedeutung, Kenntnisse über den Stand und die Entwicklung der E-Mobilität in den ausgewählten Beispielquartieren zu erlangen. Zum einen, um die Auswirkungen auf das lokale Verteilernetz zu analysieren, und zum anderen, um innerhalb von Quartieren eine effiziente Ladeinfrastruktur zu gewährleisten. Der Ladebedarf soll dabei zeitlich hochaufgelöst ermittelt und modelliert werden. Das reale Ladeverhalten der Nutzer: innen sowie der Energiebedarf der Fahrzeuge ließe sich theoretisch über die Verbrauchsdaten der örtlichen Ladepunkte ermitteln. Da diese bei privaten Ladepunkten nicht bzw. bei öffentlichen Ladepunkten nur teilweise verfügbar sind, müssen diese Daten auf indirektem Wege erfasst werden. Daher erfolgt innerhalb des Projekts die Erfassung von Verkehrsströmen und Mobilitätsprofilen in den Beispielquartieren. Um einen zeitlich hochaufgelösten Strombedarf der E-Mobilität zu ermitteln, ist zu erfassen, wann, wo und wie lange Bewohner: innen parken. Zudem lässt sich der Ladebedarf anhand der Fahrleistung ermitteln. Dazu wurde zunächst auf Grundlage theoretischer Überlegungen ein Erhebungskonzept entworfen, um dieses später in der Praxis anwenden zu können. Die wichtigste Erkenntnis ist, dass für die Zwecke von Sektor- Sim³ keine einzige Erhebungsmethode alleine das Ladeverhalten von E-Fahrzeugen ermitteln kann. Vielmehr benötigt es eine Kombination aus verschiedenen Erhebungsmethoden. Es müssen sowohl Kennzahlen aus einer Stichrobe von individuellen Wegen innerhalb eines Quartiers als auch Kennzahlen des aggregierten Verkehrs ermittelt werden, um daraus auf das reale Ladeverhalten zu schließen. Während die Kenntnis über die aktuelle Nutzung von E-Mobilität durchaus relevant ist, soll durch die Erhebungen auch das Mobilitätsverhalten von Personen erfasst werden, die derzeit noch keine E-Fahrzeuge nutzen. Dies geschieht, um Prognosen mit dem Zeithorizont von 2045 treffen zu können, unter der Annahme, dass bis dahin weitere Teile der Bevölkerung E- Mobilität in Anspruch nehmen. Durch parallele Forschung wird die Entwicklung des Hochlaufs von E-Mobilität in den einzelnen Quartiersarchetypen analysiert und in die Prognose eingebunden. Die Verknüpfung von Forschung und Lehre ist an der HFT von hoher Bedeutung. Daher wurde, beginnend im September 2023, das Erhebungskonzept in Zusammenarbeit mit Studierenden des Masterstudiengangs Verkehrsinfrastrukturmanagement für vier der Quartiersarchetypen in die Praxis umgesetzt. Der Fokus lag dabei auf den Quartieren mit überwiegender Wohnnutzung. Dies umfasst drei Beispielquartiere in Stuttgart (West, Salzäcker, Im Buchwald) und ein Beispielquartier in Kornwestheim (Klingelbrunnen). Die Studierenden entwarfen eine Detailplanung für die Erhebungen, bestehend aus radargestützten Verkehrszählungen, Parkraumerhebungen und Haushaltsbefragungen. Anschließend führten die Studierenden dieses Detailkonzept in den gewählten Beispielquartieren aus. Zum Zeitpunkt dieses Berichts befinden sich die Erhebungen in der Auswertung. Ergebnisse werden innerhalb des ersten Quartals 2024 erwartet. Die verbleibenden drei Quartiersarchetypen werden auf Basis des gewählten Erhebungskonzepts im Jahr 2024 analysiert. Zudem soll die Datenbasis in Form von Floating Car Data erweitert werden. Dies ermöglicht die Validierung der bisherigen Erhebungen und eine tiefergehende Analyse des quartiersbezogenen Mobilitätsverhaltens. Parkraumklassifikation Neben dem allgemeinen Mobilitätsverhalten ist das Parkverhalten innerhalb eines Quartiers von hoher Bedeutung für das untersuchte Thema. Es stellt sich die Frage, ob bestehender Parkraum nach klar definierten Kriterien klassifiziert werden kann und ob die so ermittelten Parkraumtypen eindeutig den ausgewählten Quartiersarchetypen zugeordnet werden können, um anhand der prognostizierten Anzahl von Elektrofahrzeugen das Park- und Ladeverhalten innerhalb der Quartiere simulieren zu können. Daher wurde innerhalb von SektorSim³ im Rahmen einer studentischen Arbeit eine datengetriebene Klassifikation von Parkraumtypen vorgenommen. Die Grundlage für diese Klassifikation bilden die Belegungsganglinien der Empfehlungen für Anlagen des ruhenden Verkehrs 2005. Dort sind für unterschiedliche Nachfragegruppen und Gebietstypen (z.- B. Oberzentrum, Mittelzentrum etc.) typische Belegungsganglinien hinterlegt [3]. Durch Überlagerungen dieser Ganglinien konnten im Rahmen einer Clusteranalyse vier Parkraumtypen definiert werden. Bild 2 zeigt die ermittelten Parkraumtypen, wobei jede einzelne Ganglinie eine Kombination aus verschiedenen Nachfragegruppen und Gebietstypen darstellt. Die Klassifikation zeigt, dass für unterschiedliche Belegungsverläufe von Parkräumen vor allem unterschiedliche Nachfragegruppen (z. B. Einwohner: innen, 19 1 · 2024 TR ANSFORMING CITIES DOI: 10.24053/ TC-2024-0003 PRAXIS + PROJEKTE Energie Beschäftigte, Kund: innen) verantwortlich sind. Um die Anwendbarkeit dieser Parkraumtypen in der Praxis zu prüfen, wurden reale Belegungsdaten von Parkanlagen in Münster, Köln und Hamburg mithilfe einer Klassifikation auf Basis des Random-Forest-Algorithmus den Parkraumtypen zugeordnet. Es konnten Gruppierungen von Parkanlagen erstellt werden, allerdings stimmten diese Gruppierungen hauptsächlich in Bezug auf die Grundbelegung mit den definierten Parkraumtypen überein. Sie lieferten jedoch keine Informationen über typische Belegungshöhen oder -verläufe. Die bisherigen Ergebnisse bilden eine gute Grundlage für die Definition von Parkraumtypen, müssen jedoch weiter verbessert werden, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen und die Parkraumtypen den Quartiersarchetypen zuzuordnen. Die Clusteranalyse soll in Hinblick auf die Anzahl und Zusammensetzung der Belegungs- und Überlagerungsganglinien optimiert werden. Darüber hinaus wird im weiteren Verlauf eine Validierung der erfolgten Parkraumklassifikation durch reale Parkdaten aus Baden-Württemberg erfolgen. In Quartieren, in denen ein Projektpartner Betreiber der installierten Ladesäulen im(halb-) öffentlichen Raum oder auf privaten Stellflächen ist, sollen anonymisierte Daten angefordert und ausgewertet werden. Weiterhin ist eine Erweiterung des Erhebungskonzepts um innovative Methoden, wie Machine Learning, geplant. Dies beinhaltet die Nutzung bestehender Tools, ebenso wie das Entwickeln eigener Methoden (z. B. Nutzung von Satellitenbildern für Parkraumerhebungen). Ausblick Die Hochläufe von E-Mobilität, Wärmepumpen und Aufdach- PV stellen lokale Verteilernetze vor große Herausforderungen. Hinzu kommen unterschiedlich verlaufende Entwicklungen der Hochläufe abhängig vom Quartierstyp. Das Projekt Sektor- Sim³ verbindet diese Themen miteinander. Daher bildet das Projekt die Grundlage für die Netzstabilisierung, die Nutzung von Stromsenken und -quellen, den Ausbau von Elektroladeinfrastruktur sowie für stationäre und mobile Speichertechnologien. Die Auswirkungen der E-Mobilität werden, wie in diesem Bericht dargestellt, mit Verkehrserhebungen analysiert. Sobald die Erhebungen in allen Beispielquartieren abgeschlossen sind, wird das jeweilige Mobilitätsverhalten der Einwohner: innen modelliert und analysiert werden. Parallel dazu werden die Hochläufe von Wärmepumpen und Aufdach-PV anhand der gewählten Beispielquartiere analysiert. Zusammengeführt werden sollen alle Teilgebiete des Projekts in einem Tool für Entscheider: innen. Bei der Planung und Gestaltung von urbanen Quartieren sowie deren Verteilnetzen kann dieses Tool zum Einsatz kommen. Dort soll in hoher zeitlicher Auflösung der lokale Stromsaldo simuliert werden und so als Entscheidungsgrundlage dienen. Das Projekt SektorSim³ wird von der Carl-Zeiss-Stiftung gefördert (Projektnummer P2021-08-006). Bild 2: Belegungsganglinien der Parkraumtypen (HFT Stuttgart, Singer) PRAXIS + PROJEKTE Energie LITERATUR [1] V. Coors u.- a., „EnEff: Stadt - SimStadt 2.0 : Schlussbericht“, Hochschule für Technik Stuttgart, 2021. [2] M. Hegger u.- a., „UrbanReNet I - Vernetzte regenerative Energiekonzepte im Siedlungs- und Landschaftsraum“, TU Darmstadt, Schlussbericht, 2012. Zugegriffen: 13. Dezember 2023. [Online]. Verfügbar unter: https: / / www.researchgate. net/ profile/ Christoph-Drebes/ publication/ 311100248 _Urban ReNet _ I _-_Vernetzte_regenera tive_ Energiekonzepte_im_ Sied lungs-_und_Landschaftsraum/ links/ 583d7ad908ae8e63e614 d928/ UrbanReNet-I-Vernetzteregenerative-Energiekonzepteim-Siedlungs-und-Landschafts raum.pdf [3] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen, Empfehlungen für Anlagen des ruhenden Verkehrs 2005. Köln: FGSV Verlag, 2005. Eingangsabbildung: © iStock.com/ petovarga M. Eng. Leo Casey Akademischer Mitarbeiter Hochschule für Technik Stuttgart HfT Kontakt: leo.casey@hftstuttgart.de B. Eng. Janine Singer Akademische Mitarbeiterin Hochschule für Technik Stuttgart HfT Kontakt: janine.singer@hft-stuttgart.de Prof. Dr.-Ing. Lutz Gaspers Prorektor Studium und Lehre und Leiter MoVe Hochschule für Technik Stuttgart HfT Kontakt: lutz.gaspers@hft-stutt gart.de M. Eng. Dennis Dreher Akademischer Mitarbeiter und Teamleitung MoVe Hochschule für Technik Stuttgart HfT Kontakt: dennis.dreher@hft-stutt gart.de AUTOR*INNEN Anzeige Monique Dorsch Öffentlicher Personennahverkehr Grundlagen und 25 Fallstudien mit Lösungen 2., aktualisierte und überarbeitete Auflage 2023, 357 Seiten €[D] 37,90 ISBN 978-3-8252-5970-9 eISBN 978-3-8385-5970-4 Dieses Lehr- und Fallstudienbuch bietet sowohl eine theoretische Einführung in die Thematik als auch 25 Fallstudien mit Lösungen. Im Zentrum der Theorie stehen die strategischen Aktionsfelder der Verkehrsunternehmen und -verbünde sowie die jeweiligen Rahmenbedingungen. Die gewählten Beispiele weisen durchwegs eine hohe Komplexität auf. Geeignete Instrumente zur Analyse und Lösung solcher Problemstellungen bietet die Methodik des vernetzten Denkens. Daher erläutert die Autorin zudem die Anwendung der diesbezüglichen Instrumente. Zu jeder Fallstudie wird ein Lösungsvorschlag angeboten. Die Fragestellungen zu den einzelnen Fällen können je nach Interesse und Schwerpunktsetzung variiert werden, was die Fälle universeller einsetzbar bzw. anwendbar macht.