Die voranschreitende Umstellung des Energiesystems von einer "additiven Rolle" regenerativer Energien hin zu deren Dominanz wirft zahlreiche Fragestelllungen auf, für deren Beantwortung in zunehmendem Maße Modellierungsansätze gewählt werden. Vor diesem Hintergrund ist in den letzten Jahren eine große Anzahl von modellbasierten Szenarioanalysen des deutschen Energiesystems entstanden. Da sie zum Teil sehr unterschiedliche Ergebnisse erzielen, die nur schwer miteinander vergleichbar sind, erschwert dies die Weiterentwicklung des Zukunftswissens zur Energiewende und auch die gegenseitige Qualitätssicherung der Ergebnisse.
Vor diesem Hintergrund hat das Wuppertal Institut zusammen mit den Partnern Fraunhofer ISE und DLR das RegMex-Projekt durchgeführt. Ziel des Projektes war zum einen die inhaltliche Weiterentwicklung der Diskussion zur Ausgestaltung der Energiewende. Zum anderen sollte durch den Modellvergleich eine höhere Transparenz der teilnehmenden Modelle erreicht werden, um die Implikationen und Auswirkungen verschiedener Modellansätze besser differenzierten zu können.
Im Modellexperiment 1 wurden für zwei Szenarien (Zielszenario und Ambitioniertes Szenario) das Gesamtsystem mit Hilfe von drei Energiesystemmodellen und im Modellexperiment 2 das Stromsystem und flexible Sektorenkopplung mit Hilfe von vier Stromsystemmodellen modelliert. In einem weiteren Arbeitspaket wurden "Disruptive Elemente" identifiziert und analysiert, die gravierende Auswirkungen auf das Energiesystem haben können. Die Modellexperimente zeigen klar, dass die Einordnung und Interpretation von Modellergebnissen nicht losgelöst von den Modellen und deren methodischen Unterschieden erfolgen darf.
Im Projekt KomRev werden effiziente Energienutzungs- und Versorgungskonzepte am Beispiel der Stadt Rheine entwickelt. Ziel war es, mit einer sinnvollen Vernetzung der Bereiche Strom, Wärme und Verkehr eine weitgehend CO2-"freie" Energieversorgung im Jahr 2050 zu erreichen. Das Forschungskonsortium bestand aus dem Solar-Institut Jülich der FH Aachen, dem Wuppertal Institut sowie dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt.
Das Ziel dieser Untersuchung war, das technische Regelleistungspotenzial von BHKW in Deutschland für die Jahre 2010, 2020 und 2030 zu bestimmen. Der Fokus lag auf den kleineren Leistungsbereichen für die objektscharfe Versorgung von Wohngebäuden sowie von gewerblichen Objekten (Nichtwohngebäuden). Ergänzend wurde exemplarisch eine größere BHKW-Anlage mit Wärmenetz und ein industrieller Anwendungsfall untersucht.
Der Ergebnisbericht dokumentiert in Kapitel 2 die in diesem Forschungsvorhaben durchgeführten Arbeiten an dem von der TU Delft entwickelten agentenbasierten Strommarktmodell EMLab-Generation, das als Open-Source Modell konzipiert ist. Einen zentralen Aspekt bildet die Übertragung des Modells, das ursprünglich die beiden Regionen CWE (Central-Western- Europe) und UK umfasste, auf ein Modell mit den beiden Regionen Deutschland und Europa (ohne Deutschland), im Wesentlichen in den Grenzen der EU28. Diese Übertragung ist die Grundlage für die Untersuchung unterschiedlicher Fragestellungen hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung des Strommarkts in Deutschland innerhalb des europäischen Verbundnetzes bei hohen Anteilen fluktuierender erneuerbarer Energien an der Stromerzeugung.
Nach der Darstellung der konkreten Zielsetzung und der Grundlagen des vorhandenen Modells werden im Hauptteil (Kapitel 2.3) die eigenen Modellierungsarbeiten (Datenaufbereitung, Modellierung und "lessons learned") beschrieben. Im Anschluss erfolgt eine kurze Darstellung einer noch in Erarbeitung befindlichen Masterarbeit zur Berücksichtigung von Risikoaspekten innerhalb des Investitionsalgorithmus' von EMLab-Generation, die sich aus dem internationalen ABM-Workshop als offene methodische Fragestellung von Strommarktmodellen ergeben hat (Kapitel 2.4). Kapitel 2.5 gibt eine kritische Einschätzung der erreichten Modellierungsergebnisse sowie weitere mögliche Anwendungen der neu konzipierten Modellregionen.
Kapitel 3 gibt anschließend einen Überblick über die in diesem Vorhaben durchgeführten gemeinsamen Workshops zwischen TU Delft und Wuppertal Institut sowie den internationalen Workshop, an dem fünf Forschungseinrichtungen aus Deutschland sowie die TU Delft erstmals ihre Erfahrungen mit ABM-Strommarktmodellierung austauschten und methodischen Forschungsbedarf aufarbeiteten.
Der Bericht schließt mit einer kurzen Zusammenfassung sowie einem Ausblick auf weitere Forschungsarbeiten, mit denen die im Rahmen dieser Anbahnungsmaßnahme begonnene Kooperation zwischen Wuppertal Institut und TU Delft fortgesetzt werden soll.
Nach § 65 Erneuerbare-Energien-Gesetz 2009 hat die Bundesregierung das EEG zu evaluieren und dem Bundestag bis zum 31.12.2011 und dann alle vier Jahre einen Erfahrungsbericht vorzulegen. Das den Erfahrungsbericht begleitende Forschungsvorhaben V "Integration der Stromerzeugung aus Erneuerbaren Energien und konventionellen Energieträgern" soll hierfür die Themenbereiche der systemtechnischen, rechtlichen und marktbezogenen Aspekte einer Transmission des Kraftwerkparks wissenschaftlich analysieren und vertiefen.
Die Untersuchung setzt auf dem aktuellen BMU-Leitszenario (2010) auf und betrachtet die Jahre 2010, 2020, 2030 und 2050 und Deutschland im Sinne eines Einpunktnetzmodells bzw. einer "netztechnischen Kupferplatte".
Für die Umsetzung der Energiewende und speziell den Ausbau erneuerbarer Energien sind nicht nur energiewirtschaftliche oder Klimaschutz-Kriterien maßgeblich. Zu einer umfassenden Nachhaltigkeitsbewertung gehört unter anderem auch die Ressourcenbewertung. Hier ist unstrittig, dass die Gesamt-Ressourceninanspruchnahme eines Energiesystems generell erheblich niedriger ist, wenn dieses nicht auf fossilen, sondern auf erneuerbaren Energien basiert (und dabei nicht hauptsächlich auf Biomasse ausgerichtet ist). Bisher wurde jedoch insbesondere der Verbrauch und die langfristige Verfügbarkeit der mineralischen Rohstoffe, die in der Regel zur Herstellung von Energiewandlern und Infrastruktur benötigt werden, wenig untersucht.
Im Rahmen des Projekts KRESSE wurde daher erstmals analysiert, welche "kritischen" mineralischen Rohstoffe für die Herstellung von Technologien, die Strom, Wärme und Kraftstoffe aus erneuerbaren Energien erzeugen, bei einer zeitlichen Perspektive bis zum Jahr 2050 in Deutschland relevant sind. Die Einschätzung als "kritisch" umfasst dabei die langfristige Verfügbarkeit der identifizierten Rohstoffe, die Versorgungssituation, die Recyclingfähigkeit und die Umweltbedingungen der Förderung. Die Studie macht deutlich, dass die geologische Verfügbarkeit mineralischer Rohstoffe für den geplanten Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland grundsätzlich keine limitierende Größe darstellt. Dabei kann jedoch möglicherweise nicht jede Technologievariante unbeschränkt zum Einsatz kommen.
Der angestrebte starke Ausbau Erneuerbarer Energien (EE) für die Stromerzeugung wird bisher hauptsächlich mit der Frage verbunden, wie schnell und umfangreich die Stromnetze ausgebaut werden müssen und in welchem Umfang es welcher neuer Energiespeicher bedarf. Die mögliche große Bedeutung, die die bestehenden Gasnetze und -speicher für den EE-Ausbau und ihre Integration via Einspeisung von Wasserstoff oder auch synthetischem Methan aus EE-Strom haben können, findet dagegen nur wenig Berücksichtigung. Es wird zwar z. B. in der dena Netzstudie II für das heutige Erdgasnetz ein sehr großes, noch unerschlossenes Potenzial als "Stromspeicher" in Höhe von umgerechnet 130 Mrd. kWhel ausgewiesen. Gleichwohl wurde das Erdgasnetz nicht in die Berechnungen der dena Netzstudie mit einbezogen. Durch eine synchrone aber räumlich getrennte Kombination von "Stromspeicherung" (Power-to-Gas) und Stromerzeugung (Gas-to-Power) könnten die bestehenden Gasinfrastrukturen prinzipiell aber auch für einen weiträumigen "Stromtransport" genutzt werden. Diese Option wird vor dem Hintergrund des stockenden Stromnetzausbaus auf ihre Machbarkeit und Synergieeffekte mit dem Stromnetzausbau hin untersucht.
Dazu werden im Rahmen dieser Studie folgende Leitfragen bearbeitet:
Wie wird aus heutiger Sicht (Metaanalyse) der Bedarf für den Ausbau des Stromnetzes und an Energiespeichern sowie die Rolle von Power-to-Gas gesehen? Welche technischen Potenziale und Synergieeffekte bietet die bestehende Gasinfrastruktur in Deutschland für eine Entlastung des Stromnetzausbaus? Welche Kosten sind damit heute und in Zukunft verbunden und welche Kosten können dadurch ggf. reduziert werden? Welche Hemmnisse sind zu beachten und wie können sie ggf. überwunden werden?
In den letzten Jahren wurden zahlreiche Optimierungsmodelle entwickelt, um die Bewertung von Strategien für die zukünftige Entwicklung von Energieversorgungssystemen wissenschaftlich zu unterstützen. Analysen zur zukünftigen Ausgestaltung des Energiesystems und seines Betriebs, die auf der Anwendung dieser Modelle basieren, kommen jedoch meist zu unterschiedlichen Ergebnissen. Dies liegt zum einen an unterschiedlichen Annahmen in den Modelleingangsdaten, zum anderen an Unterschieden in den Modellformulierungen. Modelle zur Analyse nationaler Energiewendeszenarien unterscheiden sich in der Regel in ihrer räumlichen und zeitlichen Granularität sowie in ihrem technologischen Umfang und Detailgrad. Begrenzte Rechenkapazitäten machen einen Kompromiss zwischen diesen Dimensionen erforderlich. Eine hohe räumliche und/oder zeitliche Granularität geht somit mit einer starken Vereinfachung der Darstellung von Technologieeigenschaften einher. Diese Vereinfachungen können von Modell zu Modell unterschiedlich sein.
Vor dem Hintergrund dieser Problemstellung lag der Fokus des Projekts FlexMex auf der Bewertung des Einflusses der Modelleigenschaften auf die berechneten Ergebnisse. Um datenbedingte von modellbedingten Unterschieden zu trennen wurde somit ein einheitlicher Satz an Eingangsparametern entwickelt und in allen Modellen verwendet. Die Szenariovorgaben schließen dabei die techno- ökonomischen Technologieparameter, Brennstoff- und CO2-Zertifikatspreise, Annahmen zur Strom-, Wärme- und Wasserstoffnachfrage, das Dargebot der Stromerzeugung aus erneuerbarer Energie (EE) sowie die Potenziale von Lastmanagement und weiteren Flexibilitätsoptionen ein. Zudem wurden in den Szenarien ohne modellendogene Ausbauoptimierung auch die installierten Kapazitäten der betrachteten Energiewandler, -speicher und -netze harmonisiert. Die Ausnahme bildeten hier Untersuchungen mit Betrachtung einer modellendogenen Optimierung der Anlagenkapazitäten. Gemäß dem Fokus auf dem stündlichen Einsatz von Flexibilitätsoptionen wurden im Modellvergleich überwiegend Versorgungssysteme mit hohen Erzeugungsanteilen fluktuierender erneuerbarer Stromerzeugung aus Wind und Photovoltaik betrachtet.
Der Modellvergleich setzte sich aus zwei, aufeinander aufbauenden Teilen zusammen. Im ersten Teil des Vergleichs stand die detaillierte Analyse der Auswirkung von Unterschieden in den Modellierungsansätzen und der Abbildung einzelner Technologien im Vordergrund. Dafür wurden die betrachteten Flexibilitätsoptionen jeweils einzeln in einem stark vereinfachten System betrachtet. Dieses setzt sich zusammen aus fluktuierender Erzeugung aus Windenergie und Photovoltaik, jeweils mit der Option der Abregelung und der zu analysierenden alternativen Flexibilitätsoptionen. Aufgrund der Vielfalt der betrachteten Optionen - Stromspeicher, Stromübertragungsnetze, Lastmanagement und verschiedene Technologien der flexiblen Sektorenkopplung - ergeben sich daraus insgesamt 22 Modellläufen. Da sich die Unterschiede in der Technologieabbildung auf jeweils eine Technologie beschränken, können Abweichungen in den Ergebnissen diesen direkt zugeordnet werden.
Im zweiten Teil des Modellvergleichs wurden alle Flexibilitätsoptionen gemeinsam und folglich auch deren vielfältige Wechselwirkungen betrachtet. Im Rahmen der Betrachtung von 16 Testfällen wurde die sich aus der Modellwahl ergebende Unsicherheit in den Ergebnissen quantifiziert. Diese Testfälle unterscheiden sich im Ausbau von Windkraft- und Photovoltaikanlagen, in der Verfügbarkeit verschiedener Flexibilitätsoptionen, sowie in der Berücksichtigung eines endogenen Zubaus dieser Flexibilitätsoptionen.