Bewertung und Planung von Stromnetzen 
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Objektive multikriterielle Ermittlung und Bewertu...
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Prozesspipeline 
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Erfassen relevanter Kriterien...
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Grundmodell der Bewertung 
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Operationalisierung und Bewerten der Kriterien 
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Abstandsintervall [m] 
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•Raumplanerische Bewertung eines Teilgebiets 
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•Zerlegung des Raumes durch...
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•Raumplanerische Bewertung eines Teilgebiets 
Modellierung räumlich relevanter Kriterien 
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• Bewertung jeder Kante des 
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Ermittlung von Kanten...
•Bewertung jeder Kante des Rastergraphen durch räumliches Verschneiden mit Raumwiderständen 
Ermittlung von Kantengewichte...
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•Bewertung jeder Kante des Rastergraphen durch räumliches Verschneiden mit Raumwiderständen 
•Summenbildung der Querun...
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•Testgebiet: 
Distanz zwischen Punkten: 6000m 
•Betrachtete Kriterien: 
Querung von Landschaftsschutzgebieten 
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Insgesamt 20.872 pareto-optimale Lösungen / Trassenvarianten 
Multikriterielle Optimierung - Beispiele 
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Multikriterielle Optimierung - Beispiele 
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Multikriterielle Optimierung - Beispiele 
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Fazit, Herausforderungen und Ausblick 
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Wissenschaftsdialog 2014 der Bundesnetzagentur: Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund: Bewertung und Planung von Stromnetzen

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Impulsvortrag Landschaft auf dem Wissenschaftsdialog 2014 der Bundesnetzagentur. Mehr erfahren Sie unter: www.netzausbau.de/wissenschaftsdialog

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Wissenschaftsdialog 2014 der Bundesnetzagentur: Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund: Bewertung und Planung von Stromnetzen

  1. 1. Bewertung und Planung von Stromnetzen Wissenschaftsdialog 2014 | Bonn | 25.09.2014 Mike Dokter, TU Dortmund, Fachgebiet Ver- und Entsorgungssysteme Jakob Kopec, TU Dortmund, Fachgebiet Raumbezogene Informationsverarbeitung und Modellbildung
  2. 2. 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung 2 Quelle: Gina Sanders – Fotolia.de Amprion GmbH Dipl.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing. Jochen Meyering Technische Universität Dortmund Informatik, LS für Algorithm Engineering Prof. Dr. P. Mutzel, Dr. C. Gutwenger Informatik, LS für Graphische Systeme Prof. Dr. H. Müller, Dr. F. Weichert Mathematik, LS für Diskrete Optimierung Prof. Dr. C. Buchheim Raumplanung, FG Ver- und Entsorgungssysteme Prof. Dr.-Ing. H.-P. Tietz, Dipl.-Ing. Mike Dokter Raumplanung, FG Raumbezogene Informationsverarbeitung und Modellbildung Prof. Dr. N. X. Thinh, M.Sc. Jakob Kopec Spiekermann & Wegener, Stadt- und Regionalforschung Dipl.-Ing. Björn Schwarze Konsortium
  3. 3. 3 •Softwaresystem zur Identifikation von „optimalen“ Trassenverläufen Objektive multikriterielle Ermittlung und Bewertung von Trassenverläufen Beachtung topologischer, raumplanerischer, technischer, wirtschaftlicher, ökologischer und sozioökonomischer Anforderungen Bundesweite Übertragbarkeit möglich •Nutzen aus planerischer Perspektive Unterstützung von Planungsprozessen Darstellung von Trassenalternativen hinsichtlich veränderter Rahmenbedingungen („Bürgerdialoge“) Partizipation durch Web-Gis-Anwendungen Quelle: VDE Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e. V./Übertragungsnetzbetreiber Motivation und Zielsetzung des Projektes 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  4. 4. 4 Prozesspipeline 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Erfassen relevanter Kriterien Überführen der Kriterien in eine Bewertungsfunktion Modellierung der Geodaten Multikriterielle Optimierung Trassenbewertung und Alternativenvergleich Visualisierung
  5. 5. 5 Grundmodell der Bewertung 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Vorhaben Sachmodell - Erfassungskriterien Wirkfaktor A Wirkfaktor B Wirkfaktor C Wertesystem •Geltende Gesetze und Normen •Gesetzliche bzw. politische Ziele •Fachliche Konventionen und Standards •Wissenschaftliche Erkenntnisse •… Modellierung der Geodaten Umwelt Bewertung und Transformation Quelle: in Anlehnung an Bechmann 1995 und laufendes BMWi-Forschungsprojekt „Stromnetzplanung“
  6. 6. 6 Kriterienbaum 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  7. 7. 7 Kriterienbaum 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  8. 8. 8 Geodaten 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung •Anforderungen Flächendeckend verfügbar Aktuell und aktualisierbar Gemeinsames Bezugssystem: DHDN3 •Datenverarbeitung Post-GIS Serverlösung SQL-Abfrage und -Zugriff auf parametrisierbare Datenbank Abstandfunktion als Raster- Output EU EEA NATURA 2000 (FFH + VSG) National BKG Basis-DLM, DGM10 BFN NSG, LSG, NLP, NP, RAMSAR, SPA, UZVR, IBA, Biosphärenreservate, Biotopverbund, Landschaftsbewertung BGR BÜK200, BÜK1000 Länder Landes- umweltämter Biotopkataster Regionen Regional- verbände Regionalpläne Kommunen Denkmalschutz- behörden UNESCO Welterbestätten
  9. 9. 9 Operationalisierung und Bewerten der Kriterien 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung •Probleme der Bewertung: Fehlen von Umweltstandards Allgemeine und abstrakte Rechtsgrundlagen (z.B. „unbestimmte Rechtsbegriffe) Bewertung im Einzelfall nicht möglich Ermessens- oder Interpretationsspielräume auszufüllen und abstrakte Lösungen finden •Beispiel „Wohnen im Innenbereich“: Überspannungsverbot von „Gebäude oder Gebäudeteilen […], die zum dauerhaften Aufenthalt von Menschen bestimmt sind“. (§ 4 Abs. 3 26.BImSchV) Einhaltung der Grenzwerte des Anhang 1a der 26. BImSchV (elktr. Feldstärke 5 kV/m; magn. Flussdichte 100 μT). (§ 4 Abs. 1 26. BImSchV)
  10. 10. Abstandsintervall [m] 0 m 100 m 200 m 300 m 400 m 500 m 600 m Raumwiderstand Grundfläche kein tabu hoch mittel gering 10 Modellierung der Widerstands- und Bündelungsfunktionen – Beispiel Abstands- intervall [m] Raum- widerstand Grundfläche tabu 0 - 40 tabu 40 - 100 hoch 100 - 200 gering 200 - 400 sehr gering > 400 kein Datengrundlage: Basis-DLM, Webatlas des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie Abstand zu Wohngebäuden im Innenbereich 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  11. 11. Abstandsintervall [m] 11 Modellierung der Widerstands- und Bündelungsfunktionen – Beispiel Abstands-intervall [m] Raum-widerstand Grundfläche tabu 0 - 40 tabu 40 - 100 hoch 100 - 200 gering 200 - 400 sehr gering > 400 kein Hausumring Raumwiderstand tabu hoch gering sehr gering Datengrundlage: Basis-DLM, Webatlas des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie Abstand zu Wohngebäuden im Innenbereich 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  12. 12. 0 1 2 3 4 Raumwiderstand Rotordurchmesser kein tabu hoch mittel gering Abstand zu Windenergieanlagen *RD = 95m 12 Modellierung der Widerstands- und Bündelungsfunktionen – Beispiel Rotor- durchmesser * Raum- widerstand ≤ 1x tabu > 1x bis < 3x mittel ≥ 3x kein Datengrundlage: Basis-DLM, Webatlas des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  13. 13. Abstand zu Windenergieanlagen *RD = 95m 13 Modellierung der Widerstands- und Bündelungsfunktionen – Beispiel Rotor-durchmesser * Raum-widerstand ≤ 1x tabu > 1x bis < 3x mittel ≥ 3x kein Datengrundlage: Basis-DLM, Webatlas des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Hausumring Raumwiderstand tabu mittel
  14. 14. 14 •Raumplanerische Bewertung eines Teilgebiets Wehrendorf Urberach Multikriterielle Modellierung
  15. 15. 15 •Raumplanerische Bewertung eines Teilgebiets Multikriterielle Modellierung 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  16. 16. 16 •Raumplanerische Bewertung eines Teilgebiets Modellierung räumlich relevanter Kriterien Multikriterielle Modellierung 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  17. 17. 17 •Raumplanerische Bewertung eines Teilgebiets Modellierung räumlich relevanter Kriterien •Zerlegung des Raumes durch Konstruktion eines Rastergraphen Multikriterielle Modellierung 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung 10 m
  18. 18. 18 •Raumplanerische Bewertung eines Teilgebiets Modellierung räumlich relevanter Kriterien •Zerlegung des Raumes durch Konstruktion eines Rastergraphen •Gewichtung der Kante des Rastergraphen als Grundlage der multikriteriellen Optimierung Multikriterielle Modellierung 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  19. 19. 19 • Bewertung jeder Kante des Rastergraphen durch räumliches Verschneiden mit Raumwiderständen Ermittlung von Kantengewichten 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Hausumring Raumwiderstand tabu hoch gering sehr gering
  20. 20. •Bewertung jeder Kante des Rastergraphen durch räumliches Verschneiden mit Raumwiderständen Ermittlung von Kantengewichten 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  21. 21. 21 •Bewertung jeder Kante des Rastergraphen durch räumliches Verschneiden mit Raumwiderständen •Summenbildung der Querungslängen je Raumwiderstand und Kriterium entlang der Kante Ermittlung von Kantengewichten 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Kantenlänge Raumwiderstand 1 2 3 4 5 1 2 4 3 5
  22. 22. 22 •Testgebiet: Distanz zwischen Punkten: 6000m •Betrachtete Kriterien: Querung von Landschaftsschutzgebieten Querung von Vogelschutzgebieten Entfernung zu Wohnnutzungen Bündelung mit linearer Infrastruktur Gesamtlänge (Umwegfaktor ≤ 1,4) Multikriterielle Optimierung - Beispiele 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung
  23. 23. 23 Insgesamt 20.872 pareto-optimale Lösungen / Trassenvarianten Multikriterielle Optimierung - Beispiele 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Wohnen LSG VSG 0 m 0 m 0 m 489 m 885 m 1893 m 183 m mögliche min. Querung Bedingung: max. erlaubte Querung n = 20.827 Variante0
  24. 24. 24 Multikriterielle Optimierung - Beispiele 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Wohnen LSG VSG 0 m 0 m 0 m 183 m 885 m 1893 m 183 m n = 190 310m 270m Bezüglich der Entfernung zu Wohnnutzungen insgesamt 190 Lösungen mit einer minimalen Querung von 183m Unter den 190 Lösungen ist die kürzeste Alternative 7473m lang VarianteWohnen
  25. 25. 25 Multikriterielle Optimierung - Beispiele 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Wohnen LSG VSG 0 m 0 m 0 m 183 m 885 m 1893 m 183 m n = 190 310m 270m Unter den 190 Lösungen beträgt die kürzeste Querung von LSG 310m VarianteWohnen
  26. 26. 26 Multikriterielle Optimierung - Beispiele 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Wohnen LSG VSG 0 m 0 m 0 m 183 m 885 m 1893 m 183 m n = 190 310m 270m Unter den 190 Lösungen beträgt die kürzeste Querung von LSG 310m Unter den 190 Lösungen beträgt die kürzeste Querung von VSG 270m VarianteWohnen
  27. 27. 27 Multikriterielle Optimierung - Beispiele 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Wohnen LSG VSG 0 m 0 m 0 m 489 m 0 m 1893 m 293 m n = 207 589 m VarianteLSG Bezüglich der Querung von LSG insgesamt 207 Lösungen mit einer minimalen Querung von 0m Unter den 207 Lösungen ist die kürzeste Alternative 7778m lang
  28. 28. 28 Multikriterielle Optimierung - Beispiele 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung Bezüglich der Querung von VSG insgesamt 17 Lösungen mit einer minimalen Querung von 0m Unter den 17 Lösungen ist die kürzeste Alternative 8073m lang Wohnen LSG VSG 0 m 0 m 0 m 489 m 885 m 0 m 242 m n = 17 757 m VarianteVSG
  29. 29. Quelle: Gina Sanders – Fotolia.de 29 Fazit, Herausforderungen und Ausblick 25.09.2014 Mike Dokter, Jakob Kopec, TU Dortmund, Fakultät Raumplanung •Fazit Die „perfekte“ Trasse gibt es nicht! •Herausforderungen Sind alle Kriterien abbildbar/operationalisierbar? Objektive Bewertung möglich? Methoden zur Reduktion und Bewertung der Alternativen Räumliche Aggregation von Kriterien Trassenalternativen nicht auf „Knopfdruck“ •Ausblick Softwaretool kann Planungsprozesse unterstützen Trassenverläufe anhand veränderter Eingangsparameter Bereitstellung eines interaktiven Anwendungs- und Visualisierungstools

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