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NEOS IST EIN VERFAHREN ZUR SIMULATION DER LANGFRISTIGEN KOSTEN- UND
QUALITÄTSWIRKUNGEN VON INSTANDHALTUNGS- UND ERNEUERUNGSSTRATEGIEN FÜR
VERTEILUNGSNETZE DER SPARTEN STROM, GAS, WASSER UND FERNWÄRME („ASSET
SIMULATION“).
DIE SIMULATION ERMÖGLICHT EINE SYSTEMATISCHE ANALYSE UND BEWERTUNG VON
STRATEGIEVARIANTEN. NEOS BIETET EINE WESENTLICHE UNTERSTÜTZUNG FÜR DIE
STRATEGISCHE OPTIMIERUNG DER NETZBEWIRTSCHAFTUNG UNTER DEM EINFLUSS STETIG
WACHSENDER ANSPRÜCHE AN DIE EFFIZIENZ DES NETZBETRIEBS.
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Der Lösungsansatz
Im Mittelpunkt der von CONSENTEC entwickelten Analysemethodik steht das Ziel, die Auswirkungen von Maßnahmen des Netzbetreibers auf den Zustand und – daraus resultierend – das Betriebsverhalten der Netzanlagen nachzubilden. Neben den geplanten Maßnahmen des Netzbetreibers, die sich aus dessen Instandhaltungs- und Erneuerungsstrategie ergeben, werden Störungsereignisse und zu deren Behebung notwendige Maßnahmen berücksichtigt. Die Störungsereignisse werden über eine Simulation des Alterungsverhaltens des Netzanlagenbestands anhand von flexibel parametrierbaren Betriebsmittel-Alterungsmodellen bestimmt. Das integrierte Zuverlässigkeitsmodell transformiert diese Störungsereignisse – vor allem für Stromnetze – in praxisübliche Netzzuverlässigkeitskenngrößen. Alle Maßnahmen werden anhand von frei parametrierbaren Kostenansätzen monetär bewertet. Als Ergebnis der Simulation erhält der Anwender Informationen über den Verlauf der Kosten und wesentlicher Qualitätsindikatoren über den frei wählbaren Betrachtungszeitraum. So können durch Variation von Strategieoptionen deren langfristige Auswirkungen untersucht und quantifiziert werden.
Die Herausforderung
Instandhaltungs- und Erneuerungsstrategien müssen auf das Ziel hin optimiert werden, bei möglichst geringen Kosten dauerhaft ausreichende Netzkapazität auf angemessenem Qualitätsniveau bereit zu stellen. Dabei stellen sich u. a. folgende Fragen, die durch alleinige Betrachtung des aktuellen Anlagenbestands und Qualitätsniveaus nicht beantwortet werden können:
Welche Kosten für Erneuerung, Instandhaltung und Störungsbeseitigung sind bei den aktuell praktizierten Strategien langfristig zu erwarten? Wie entwickeln sich die wesentlichen Qualitätsindikatoren?
Wie wirken sich mögliche Änderungen der Strategie auf Kosten und Qualitätsindikatoren aus? In welchem Umfang ist die Aufschiebung von Erneuerungsinvestitionen unter Qualitätsgesichtspunkten zu vertreten? Welche Strategien führen bei gegebenen Qualitätszielen zu minimalen Kosten?
Wie wirken sich Budget- und Ressourcengrenzen auf die Netzqualität aus? In welcher Sparte und in welchem Anlagensegment bringt der Einsatz der zur Verfügung stehenden Mittel bei begrenztem Budget den größten Nutzen?
Das Simulationswerkzeug NEOS
Berücksichtigung von Netzbestand und -altersstruktur nach Betriebsmittelgruppen
Nachbildung des Betriebsverhaltens durch Betriebsmittelmodelle
Ermittlung von Kosten- und Qualitätskenngrößen sowie Budgetverteilungen
Spartenübergreifend für Netze beliebiger Größe anwendbar
Übersichtliche grafische Benutzeroberfläche für Datenbearbeitung und Ergebnisdarstellung
Flexible Anpassung sämtlicher Berechnungsparameter und Modelle an Komplexität der Aufgabenstellung und Datenverfügbarkeit
Berücksichtigung von Budget- und Ressourcengrenzen
Schnelle und komfortable Simulation von Strategievariationen
Rechenzeiten im Sekundenbereich auch bei umfangreichen Simulationen
Im- und Export von Eingangsdatensätzen und Berechnungsergebnissen in Excel-verarbeitbarem Datenformat
Profitieren Sie von unseren umfangreichen Erfahrungen bei der Entwicklung des Asset Simulations-Werkzeugs NEOS, der Parametrierung der benötigten Modelle und der Anwendung der Methodik.
Eigenschaften
Berücksichtigung von Netzbestand und -altersstruktur nach Betriebsmittelgruppen
Nachbildung des Betriebsverhaltens durch Betriebsmittelmodelle
Ermittlung von Kosten- und Qualitätskenngrößen sowie Budgetverteilungen
Spartenübergreifend für Netze beliebiger Größe anwendbar
Übersichtliche grafische Benutzeroberfläche für Datenbearbeitung und Ergebnisdarstellung
Flexible Anpassung sämtlicher Berechnungsparameter und Modelle an Komplexität der Aufgabenstellung und Datenverfügbarkeit
Berücksichtigung von Budget- und Ressourcengrenzen