Abschlussbericht OASES: Development and Demonstration of a Sustainable Open Access AU-EU Ecosystem for Energy System Modelling

Abstract

Das Teilvorhaben "Entwicklung von Methoden zur Detektion erneuerbarer Energieanlagen" des Verbundprojekts OASES – Development and Demonstration of a Sustainable Open Access AU–EU Ecosystem for Energy System Modelling hatte das Ziel, offene, skalierbare und reproduzierbare Methoden zur Erfassung, Modellierung und Analyse erneuerbarer Energieinfrastrukturen - insbesondere für den afrikanischen Kontext - zu entwickeln. Im Mittelpunkt stand der Einsatz moderner Verfahren der Fernerkundung, Deep Learning und Energiesystemanalyse, um die Datenbasis für Planung und Forschung im Bereich erneuerbarer Energien zu verbessern. Zwischen 2022 und 2025 entwickelte die Universität Kassel in enger Zusammenarbeit mit Partnern vom Fraunhofer IEE (Deutschland), VTT Technical Research Centre of Finland (Finnland), Council for Scientific and Industrial Research - CSIR (Südafrika), Centre de Développement des Energies Renouvelables - CDER (Algerien) und der University of Venda (Südafrika) KI-basierte Verfahren zur automatisierten Erkennung von Photovoltaik- und Windenergieanlagen. Daneben wurden validierte Datensätze erstellt und offene Werkzeuge zur Energiesystemmodellierung erprobt. Zu den zentralen Ergebnissen zählen u. a. ein öffentlich verfügbarer Windkraftdatensatz für Südafrika, eine QGIS-kompatible Anwendung zur PV-Segmentierung, realistische Stromerzeugungs-Zeitreihen mit ATlite sowie mehrere offene Energiemodelle für afrikanische Regionen. Alle Resultate wurden unter offenen Lizenzen auf Zenodo und GitHub veröffentlicht und in mehreren begutachteten wissenschaftlichen Publikationen dokumentiert. Das Teilvorhaben trug wesentlich zur Stärkung der wissenschaftlichen Zusammenarbeit zwischen Afrika und Europa bei. Durch Capacity Building, gemeinsame Fallstudien und die konsequente Anwendung offener Wissenschaftspraktiken konnten nachhaltige Strukturen für den Austausch und die Weiterentwicklung von Methoden zur Energiedatenanalyse geschaffen werden. Die im Rahmen von OASES entwickelten Verfahren werden bereits in nachfolgenden Projekten weitergeführt und bilden eine Grundlage für eine nachhaltige, datengetriebene Energieplanung in afrikanischen Ländern. Damit leistet das Teilvorhaben einen wichtigen Beitrag zu einer transparenten, kollaborativen und wissenschaftlich fundierten Gestaltung der globalen Energiewende. The aim of the sub-project "Development of methods for detecting renewable energy plants" of the joint project OASES - Development and Demonstration of a Sustainable Open Access AU--EU Ecosystem for Energy System Modelling was to develop open, scalable and reproducible methods for recording, modelling and analysing renewable energy systems - particularly for the African context. The focus was on the use of modern remote sensing, deep learning, and energy system analysis methods to improve the data basis for planning and research in the field of renewable energies. Between 2022 and 2025, the University of Kassel worked closely with partners from Fraunhofer IEE (Germany), VTT Technical Research Centre of Finland (Finland), Council for Scientific and Industrial Research - CSIR (South Africa), Centre de Développement des Energies Renouvelables - CDER (Algeria), and the University of Venda (South Africa). In addition, validated data sets were created and open tools for energy system modelling were tested. Key results include a publicly available wind power data set for South Africa, a QGIS-compatible application for PV segmentation, realistic power generation time series with ATlite, and several open energy models for African regions. All results were published under open licenses on Zenodo and GitHub and documented in several peer-reviewed scientific publications. The subproject contributed significantly to strengthening scientific cooperation between Africa and Europe. Through capacity building, joint case studies, and the consistent application of open science practices, sustainable structures for the exchange and further development of energy data analysis methods were created. The methods developed within the framework of OASES are already being continued in subsequent projects and form a basis for sustainable, data-driven energy planning in African countries. The subproject thus makes an important contribution to the transparent, collaborative, and scientifically sound design of the global energy transition.