Zukünftige Energie- und Industriesysteme
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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.
Die Bundesregierung verfolgt das ambitionierte Ziel einer Beschleunigung des Ausbaus der erneuerbaren Energien auf 80 % bis 2030 bzw. einer nahezu vollständig erneuerbaren Stromversorgung 2035. Im Zuge der avisierten Elektrifizierung anderer Sektoren wie Wärme und Mobilität im Rahmen der Sektorenkopplung nimmt die Bedeutung des Stromsektors weiter zu. Angesichts der aktuellen geopolitischen Umwälzungen und den sich abzeichnenden Knappheiten für fossiles Gas wird in einer Kurzstudie evaluiert, welchen Platz Biogas in einem langfristig zukunftsfähigen Energiesystem einnehmen kann.
Das übergeordnete Ziel des Forschungs-Projektes RESTORE 2050 (Regenerative Stromversorgung & Speicherbedarf in 2050; Förderkennzeichen 03SF0439) war es, wissenschaftlich belastbare Handlungsempfehlungen für die Transformation des deutschen Stromsystems im europäischen Kontext zu geben. Dafür wurden auf Basis der zukünftig prognostizierten Entwicklung von Stromangebot und -nachfrage innerhalb des ENTSO-E Netzverbundes für den Zeithorizont des Jahres 2050 sowie mittels örtlich und zeitlich hoch aufgelöster meteorologischer Zeitreihen die Themenkomplexe (1) Nationale Ausbaustrategien für erneuerbare Energien, (2) Übertragungsnetzausbau und (3) Alternativmaßnahmen wie Lastmanagement, (4) Bedeutung des EE-Stromaustauschs mit Drittstaaten und (5) die Rolle von Stromspeichern auf Übertragungsnetzebene analysiert. Die aus den Untersuchungsergebnissen abgeleitenden Handlungsempfehlungen stellen wichtige Beiträge für die weitere Integration von erneuerbaren Energien dar und geben Hinweise für den Aufbau einer leistungsfähigen europäischen Infrastruktur.
Treibhausgasneutralität in Deutschland bis 2045 : ein Szenario aus dem Projekt SCI4climate.NRW
(2023)
Die klimapolitischen Ziele Deutschlands und der EU machen eine sehr schnelle und tiefgreifende Transformation sowohl der Energieversorgung als auch der energieverbrauchenden Sektoren notwendig. Diese Transformationsherausforderung betrifft nicht zuletzt die energieintensive Industrie in Deutschland, die vor grundlegenden technologischen Veränderungen wichtiger Produktionsprozesse steht. Die Herausforderungen für die Industrie werden durch die aktuelle Energiekrise weiter verschärft.
Vor diesem Hintergrund stellt das hier vorgestellte Klimaschutzszenario "SCI4climate.NRW-Klimaneutralität" (S4C-KN), das im Rahmen des vom Land NRW finanzierten Forschungsprojekts "SCI4climate.NRW" entwickelt wurde, die möglichen künftigen Entwicklungen in der energieintensiven Industrie in den Mittelpunkt der Analyse. Das Szenario analysiert diese Entwicklungen im Kontext eines gesamtwirtschaftlichen Transformationspfads hin zu einem klimaneutralen Deutschland im Jahr 2045.
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.
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.
Energy storage is one option to provide the electricity grid with flexibility. Short-term storage can provide system services for power quality, whereas medium-term storage allows to shift significant amounts of energy over some hours up to days. Seasonal or long-term storage can, for example, be provided by the power-to-gas technology. Significant amounts of storage will be necessary, especially when a fully renewable supply is approached. New mechanisms are needed to ensure anticipatorily that sufficient flexibility is in the system at any time.
Energy systems with high shares of renewable electricity are feasible, but require balancing measures such as storage, grid exchange or demand-side management to maintain system stability. The demand for these balancing options cannot be assessed separately since they influence each other. Therefore, a model was developed to analyze these mutual dependencies by optimizing a concerted use of balancing technologies. This model is presented here. It covers the European electricity system in hourly resolution. Since this leads to a large optimization problem, several options for reducing system complexity are presented. The application of the model is illustrated with a case study outlining the effects of pumped hydro storage and controlled charging of electric vehicles in central Europe.
Um Strom aus regenerativen Energien, der zeitweise nicht in das Stromnetz aufgenommen werden kann, nicht abregeln zu müssen, können neben dem Netzausbau auch verschiedene
Speichertechnologien eingesetzt werden. Hier wird ein Vergleich dieser Optionen hinsichtlich ihrer Eignung für einen nachhaltigen Umgang mit Stromüberschüssen angestellt. Dazu werden mit einer multikriteriellen Analyse (engl. Multi-Criteria Analysis, MCA) sowohl ökonomische als auch ökologische, soziale und technologischeKriterien herangezogen. Die MCA bildet ein wertvolles Werkzeug zur Entscheidungsfindung und dokumentiert einen transparenten und nachvollziehbaren Entscheidungsprozess. Dieser Artikel beschreibt die Struktur der MCA, die zur Bewertung genutzten Kriterien und insbesondere den Gewichtungsprozess, der einen wichtigen Aspekt der MCA darstellt.