Freitag, 24 März 2017
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INTERVIEW mit Jonas Hörsch, Gewinner der “Sustainable Energy for All Challenge”

Jonas Hörsch resizedJonas Hörsch, ein 31-jähriger Physik-Doktorand am Frankfurt Institute for Advanced Studies, ist vergangene Woche zum Gewinner der “Sustainable Energy for All Challenge” (SE4All) gekürt worden. Als Kollaboration zwischen dem Schwedischen KTH Royal Institute of Technology und den Vereinten Nationen, war die Challenge Teil einer Initiative zur Entwicklung von Open Source Technologien, die nachhaltige Entwicklung vorantreiben sollen. In seinem siegreichen Beitrag hat Hörsch es geschafft, die Rechenzeit eines Energiesystemmodells von 15 Stunden auf unglaubliche 9 Minuten zu reduzieren. UNRIC hat mit ihm gesprochen um rauszufinden, wie das möglich war.

UNRIC: Herr Hörsch, wie würden Sie Energiesystemmodellierung einem Laien erklären?
Hörsch: Jedes Land steht vor der Frage: Welche Art der Energiegewinnung ist für mich in den nächsten 20 bis 30 Jahren die Beste? Was ist die bezahlbarste Technologie? Zum Beispiel, ist es billiger in Windenergie oder Kohle zu investieren? Indem sie alle notwendigen Faktoren zusammenbringen, bieten Energiesystemmodelle wie das “Open Source Energy Modelling System” (OSeMOSYS) eine Möglichkeit, diese Fragen zu beantworten. Wenn zum Beispiel der Preis für Solarenergie berechnet wird, berücksichtigt das Modell die Kosten für die zusätzlichen Batterien, die benötigt werden, um auch nachts Energie zu haben.

Die SE4All-Challenge hat dazu aufgerufen die Rechenzeit des Energiesystemmodells OSeMOSYS zu verringern. Haben Sie erwartet die Rechenzeit so extrem reduzieren zu können?
Mein Hauptaufgabengebiet beschäftigt sich mit der Frage: Mit welchem Detailgrad muss ich Energiesysteme modellieren, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten. Es ist daher ziemlich nah dran an der Aufgabe der Challenge. Trotzdem habe ich damit gerechnet die Zeit vielleicht um das 3- oder 4-fache zu verringern. Die 100-fache Reduzierung hat auch mich überrascht.

Was war denn der Schlüssel zum Erfolg?
Energiesystemmodelle sind typischer Weise lineare Modelle mit allen Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Faktoren. Zum Beispiel kann ein Kraftwerk nur eine bestimmte Menge an Energie produzieren bevor das Öl ausgeht. Aber es gibt auch jede Menge Faktoren die nicht in Verbindung stehen, aber trotzdem Rechenzeit in Kauf genommen haben. Mein Beitrag war es, nicht mehr alle Abhängigkeiten mitzunehmen, sondern nur noch die relevanten Abhängigkeiten zu berechnen.

Inwiefern wird dieser Zeitgewinn den Nutzern des Modells weiterhelfen?
Insbesondere in der Anfangsphase einer Planung ist es wichtig verschiedene Szenarien durchzuspielen. Sagen wir zum Beispiel dieselbe Konstellation soll für 100 verschiedene Ölpreise berechnet werden. Früher hätte man dafür 1500 Stunden, also knapp 2 Monate benötigt. Jetzt ginge es innerhalb von 1-2 Tagen. Außerdem hilft der Zeitgewinn beim Training mit dem Modell, weil Leute, die das Modell benutzen möchten, direkt die Ergebnisse eines bestimmten Szenarios analysieren können.

Mit diesem Fortschritt im Blick: Ist SDG 7, also saubere und bezahlbare Energie bis 2030, ein realistisches Ziel?
Mit Blick auf die Technologie: Absolut! Man könnte sogar hinzufügen: Und das karbonfrei! Es braucht allerdings politischen Willen und Kooperation. In dieser Hinsicht bin ich momentan etwas skeptischer.