Hintergrund: Die fortschreitende Klimakrise hat einen dringenden Bedarf an einer nachhaltigen Energiepro-duktion geschaffen. In diesem Kontext rückt der Umstieg auf erneuerbare Elektrizität als Primärenergiequelle in den Fokus. Erneuerbare Energien wie Wind- und Solarenergie bieten ein enormes Potenzial, unsere Energieversorgung zu transformieren und damit den CO2-Ausstoß zu reduzieren. Eine zentrale Herausforderung bei der Nutzung erneuerbarer Energien liegt jedoch in ihrer Volatilität. Im Gegensatz zu fossilen Brennstoffen, die weitestgehend konstant verfügbar und einfach speicherbar sind, sind erneuerbare Energien stark von u. a. Wetterbedingungen, Tageszeiten oder saisonalen Effekten abhängig. Neben der Speicherung von Energie rückt dabei auch die Entwicklung und Auslegung von Produktionsprozessen, die ausgehend von erneuerbarem Strom u. a. flüssige Energieträger und Grundstoffe produzieren (Power-to-Liquid, PtL) in den Fokus. Dabei ist es wichtig, die Dimensionierung einzelner Prozesse in der Produktionskette sowie das flexible Betriebsver-halten zu optimieren, um eine möglichst kostenoptimale und potenziell wirtschaftliche Produktion zu ge-währleisten.

Aufgabenstellung: Aufbauend auf einem am Institut bestehenden Optimierungsmodell zur kostenoptimierten H2-Produktion auf Basis erneuerbarer Energien soll ein Modell zur kostenoptimierten PtL-Produktion aufgebaut werden. Die Erweiterung des bestehenden Modells betrifft somit primär die Syntheseanlage zur Produktion von Methanol und Fischer-Tropsch Crude als Endprodukte. Die nachfolgenden Unteraufgaben skizzieren eine erste inhaltliche Ausrichtung der Arbeit weiter:

• Literaturrecherche zur Erweiterung des Optimierungsmodells um die Syntheseprozesse (Energiebedarfe, Lastflexibilität, Lastzustände, CAPEX, etc.)
• Implementierung der Daten und Erweiterung zu einem lauffähigen Modell
• Validierung und Analysen bzgl. technischer und ökonomischer Aspekte
  • Dimensionierung/ Kapazitätsverhältnisse/ Volllaststunden
  • Gestehungskosten
  • Sensitivitäten

Zur Bearbeitung der umfangreichen Analyse im Rahmen der Abschlussarbeit kann in Teilen auf bestehende, institutsinterne Daten zurückgegriffen werden. Für die Bearbeitung der Arbeit wird ein gutes verfahrenstech-nisches Verständnis sowie Erfahrungen mit der Programmiersprache Python und Kenntnisse im Bereich der Optimierung vorausgesetzt.

Organisation: Die Arbeit kann wahlweise auf Deutsch oder Englisch angefertigt werden. Zu Beginn ist die Anfertigung eines aussagekräftigen Exposés erforderlich, in dem der thematische Hintergrund mittels (kurzer) Literaturrecherche erläutert wird und die Zielsetzung sowie eine mögliche Methodik detaillierter ausgeführt werden. Es wird eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise erwartet.

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