Zukünftige Energie- und Industriesysteme
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Iran ist einer der größten Ölexporteure der Welt, sieht sich aber trotzdem mit zahlreichen Energieproblemen konfrontiert (z. B. stark steigender und subventionierter Energieverbrauch). Gemein mit anderen OPEC-Staaten hat Iran außerdem das so genannte Dutch Disease. Für Iran wurden Langzeit-Energieszenarien berechnet, die den Einsatz von Energieeffizienz und erneuerbaren Energien in unterschiedlich hohen Graden abbilden. Es wird gezeigt, dass in Iran unter Beibehaltung des bisherigen energieintensiven Entwicklungspfads binnen weniger Jahrzehnte mehr Erdöl und Erdgas verbraucht werden, als heimisch produziert werden kann. Nur unter Annahme hoher Effizienzsteigerungen wird es möglich sein, dass Iran auch noch im Jahr 2050 Erdöl und Erdgas exportiert. Unter Annahme von Preiskurven wird deutlich, dass Energieeffizienz für den iranischen Staat sehr hohe (ökonomische) Gewinne ermöglicht. Die Nutzung erneuerbarer Energien in Iran ermöglicht ebenfalls hohe ökonomische Gewinne: Durch deren heimischen Einsatz kann Erdgas eingespart und exportiert werden. Außerdem tragen sie zu einer Diversifizierung des heimischen Energiemix sowie des Exportportfolios bei. Kernenergie ist dagegen für die Herstellung iranischer Versorgungssicherheit nicht notwendig. Der großmaßstäbliche Einsatz erneuerbarer Energien als Exportgut könnte innerhalb der OPEC einen Prozess der Disaggregation gemeinsamer Interessen einleiten. Dennoch sprechen zahlreiche Gründe dafür, dass die OPEC eine weitreichende Strategie für erneuerbare Energien und Energieeffizienz entwickelt, die langfristig ihren eigenen Interessen dient und sie zu einem Klimaschutz-Vorreiter machen kann.
In rural areas, access to electricity is required for better living standard, enhance income options and reduce population migration. In last decades, steady progress has been made but the status of electrification significantly varies across countries. In developing countries, about 1.6 billion people live without electricity and another 2 billion have access but to an unreliable extent. Large population also live in remote areas where extension of grid is not feasible, where people continuing to live under distress conditions. International projections reveal that number of un-electrified people will remain same by the year 2030 if similar pace of electrification is continued in future.From this perspective, the study describes what bigger countries such as India, China and Brazil are doing and where rural electrification stands in priority in a poor country like Ethiopia. Is off-grid technologies show an option for such remote locations" The two case studies of Vietnam and South Africa reveal that work carried out through external support in the absence of national policies. As a result, people have experienced the benefits of technologies but unable to retain them in long term. Electricity has given various advantages but poor affordability of the people hinders the acceptance of technologies in rural areas.The study shows the need of a framework to achieve the long-term support for rural electrification. A framework that could direct the national priorities, understands social, economic and environmental aspects of off-grid technologies, identify key areas to be strengthen, allocates the roles and responsibilities at different working levels, maintains a consistent flow of adequate finance, pursue regular monitoring process and incorporate the monitoring results, or, critical success factors into the national policies to make them more effective. Both macro- as well as micro-level approaches have been suggested in this study.
Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, aufzuzeigen, inwieweit die Einbindung von Stromspeichern und Lastmanagement in die Kraftwerkseinsatzplanung die Spitzenlaststrompreise eines Systems mit hohem Anteil erneuerbarer Energien beeinflusst. Mithilfe des auf MATLAB/SIMULINK® basierenden Energiesystemmodells EmSAr erfolgt eine nach ökonomischen Gesichtpunkten ausgerichtete Einsatzoptimierung fossiler Regelkraftwerke, Speichertechnologien sowie der Option Lastmanagement. Es handelt sich dabei um ein lineares Optimierungsmodell, welches als Punktmodell den Elektrizitätsbedarf der Bundesrepublik Deutschland im Jahre 2020 bei hohem Anteil erneuerbarer Energien deckt. Die Einsatzplanung konzentriert sich dabei auf den starke Fluktuationen aufweisenden Spitzenlastbereich. Aus den Ergebnissen der Einsatzplanung leiten sich die Spitzenlaststrompreise des Systems ab. Ergänzt wird das Modell durch ein separates Simulationsmodell, welches das Ladeverhalten der Speichersysteme abbildet.