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Kunststoffverpackungen im geschlossenen Kreislauf : Potenziale, Bedingungen, Herausforderungen
(2021)
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.
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.
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.
Im Forschungsprojekt "Landscaping" untersuchte das Wuppertal Institut die für Nordrhein-Westfalen aus heutiger Sicht denkbaren Technologieansätze, die dafür nötigen politischen Rahmenbedingungen sowie mögliche Innovationen entlang der Wertschöpfungsketten. Bestandteil des Berichts sind Steckbriefe, in denen die möglichen Technologien für treibhausgasneutrale Industrieprozesse samt offener Forschungsfragen und Infrastrukturbedarfe dargestellt sind. Das Projekt entstand im Auftrag des Ministeriums für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen.
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.
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.