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Model-based scenario analyses of future energy systems often come to deviating results and conclusions when different models are used. This may be caused by heterogeneous input data and by inherent differences in model formulations. The representation of technologies for the conversion, storage, use, and transport of energy is usually stylized in comprehensive system models in order to limit the size of the mathematical problem, and may substantially differ between models. This paper presents a systematic comparison of nine power sector models with sector coupling. We analyze the impact of differences in the representation of technologies, optimization approaches, and further model features on model outcomes. The comparison uses fully harmonized input data and highly simplified system configurations to isolate and quantify model-specific effects. We identify structural differences in terms of the optimization approach between the models. Furthermore, we find substantial differences in technology modeling primarily for battery electric vehicles, reservoir hydro power, power transmission, and demand response. These depend largely on the specific focus of the models. In model analyses where these technologies are a relevant factor, it is therefore important to be aware of potential effects of the chosen modeling approach. For the detailed analysis of the effect of individual differences in technology modeling and model features, the chosen approach of highly simplified test cases is suitable, as it allows to isolate the effects of model-specific differences on results. However, it strongly limits the model's degrees of freedom, which reduces its suitability for the evaluation of fundamentally different modeling approaches.
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.
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.
Dieser Artikel ist der Frage gewidmet, welchen Beitrag eine verstärkte Sektorenkopplung zum Gelingen der Energiewende leisten kann. Ausgehend von einer Einführung der Prinzipien und Technologien bietet er Einblicke in die zur Erforschung der Sektorenkopplung angewendeten Methoden, sowie ausgewählte Ergebnisse.
Hinsichtlich der Energieversorgung versteht man unter Sektorenkopplung im Allgemeinen eine engere Verzahnung und Verknüpfung verschiedener Energieanwendungsbereiche, sowie die Zunahme von Verzweigungs- und Verknüpfungsstellen im Energiesystem. Die wesentlichen Anwendungsbereiche der Energie sind dabei die Bereitstellung von Strom, Wärme und Mobilität.
Im Zentrum dieses Beitrags steht die Frage, wie Resilienz bei der Modellierung zukünftiger Energiesysteme berücksichtigt werden kann. Dabei wird einerseits die Ausgestaltung von Zielsystemen und andererseits die Pfadentwicklung zur Erreichung dieser Systeme betrachtet. Die Resilienz umfasst die Fähigkeit der Zielsysteme, bei Störungen oder Teilausfällen nicht vollständig zu versagen, sondern wesentliche Systemdienstleistungen ohne größere Beeinträchtigungen aufrecht zu erhalten, aber auch die Fähigkeit der Pfade, trotz disruptiver Ereignisse die Klimaziele zu erreichen.
Ca. 50 % des Endenergiebedarfes in Deutschland, wie auch im Mittel in Europa, sind Wärme. Die Energiewende kann also nur mit einer Wärmewende gelingen. Eine klimaneutrale Wärmeversorgung zeitnah zu erreichen muss daher wesentliches Ziel der Gesellschaft und der Politik der kommenden Jahre sein. Dies spiegelt sich auch in den Sektorenzielen der Bundesregierung wider: sowohl im Gebäudesektor als auch im Industriesektor werden deutliche Einsparungen der CO2-Emissionen erwartet, die wesentlich auf eine Umstellung der Wärmebereitstellung abzielen.
In Jahr 2022 kamen zu dieser bereits bekannten Zielsetzung aus klimapolitischer Sicht durch den Krieg in der Ukraine weitere wesentliche Aspekte hinzu: In der öffentlichen Diskussion dominierte das Thema "Versorgungssicherheit" in der Wärmeversorgung von Gebäuden und Industrie. Gleichzeitig wurde Erdgas als billige und ausreichend zur Verfügung stehende "Brückentechnologie" in Frage gestellt und die hohen fossilen Energiepreise rückten einige bisher oft als zu aufwändig betrachtete nachhaltige Technologien schlagartig mehr ins Zentrum der Lösungen.
Somit war 2022 das Jahr, in dem das Thema klimaneutrale Wärme bisher unbekannte Aufmerksamkeit erfuhr.
