Wasserstoffnetzplanung: Studie vergleicht Simulationswerkzeuge
Bevor Wasserstoff durch Deutschlands Kernnetz fließt, müssen digitale Modelle zeigen, ob die Infrastruktur die geplanten Transportaufgaben bewältigen kann. Genau hier setzt die Studie »Framework for evaluating integrated gas network simulation tools« an, erschienen im Fachjournal »Next Energy«. Sie fragt: Wie verlässlich sind die Simulationswerkzeuge – und wie belastbar sind ihre Ergebnisse für die Planung künftiger Wasserstoffnetze?
Dafür hat das Forschungsteam* erstmals einen umfassenden und reproduzierbaren Bewertungsrahmen entwickelt. Verglichen wurden drei Gasnetz-Simulatoren:
- MYNTS (Software entwickelt von Fraunhofer SCAI),
- pandapipes (Open-Source-Software) und
- SIMONE (kommerzielle, bei europäischen Fernleitungsnetzbetreibern etablierte Simulationssoftware).
Als Stresstest dienen Wasserstoff-Transportaufgaben aus TransHyDE, einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Leitprojekt, das 2025 abgeschlossen wurde. Die Szenarien zeigen, wie sich Erzeugung, Nachfrage und die regionale Verteilung von Wasserstoff in einem klimaneutralen Energiesystem entwickeln könnten. Diese Annahmen kombiniert die Studie mit der Topologie des deutschen Wasserstoff-Kernnetzes.
Das zentrale Ergebnis: Bei Druck- und Flussberechnungen liefern die Werkzeuge weitgehend übereinstimmende Resultate. Deutliche Unterschiede zeigen sich jedoch bei der Modellierungstiefe, den Wasserstofffunktionen, der Bedienbarkeit, der Offenheit und der Lizenzierung. MYNTS ist auf eine hohe physikalische Modelltreue komplexer Netze ausgelegt und unterstützt auch sektorgekoppelte Anwendungen, etwa die gemeinsame Betrachtung von Gas-, Strom- und Wärmenetzen.
Die Studie zeigt zudem, dass die Wahl des richtigen Tools nicht nur eine Frage der Präferenz ist. Sie beeinflusst, wie belastbar Infrastrukturplanungen, Investitionsentscheidungen und regulatorische Bewertungen ausfallen.
* Berkan Kuzyaka (TU Berlin), Okan Akça (Fraunhofer SCAI und TU Berlin), Bernhard Klaassen (Fraunhofer IEG), Khalil Ben Safta (Uni Kassel), Mehrnaz Anvari (Fraunhofer SCAI) und Joachim Müller-Kirchenbauer (TU Berlin)
Zur Studie: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949821X26001195