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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.
In order to ensure security of supply in a future energy system with a high share of volatile electricity generation, flexibility technologies are needed. Industrial demand-side management ranks as one of the most efficient flexibility options. This paper analyses the effect of the integration of industrial demand-side management through the flexibilisation of aluminium electrolysis and other flexibilities of the electricity system and adjacent sectors. The additional flexibility options include electricity storage, heat storage in district heating networks, controlled charging of electric vehicles, and buffer storage in hydrogen electrolysis. The utilisation of the flexibilities is modelled in different settings with an increasing share of renewable energies, applying a dispatch model. This paper compares which contributions the different flexibilities can make to emission reduction, avoidance of curtailment, and reduction of fuel and CO2 costs, and which circumstances contribute to a decrease or increase of overall emissions with additional flexibilities. The analysis stresses the rising importance of flexibilities in an energy system based on increasing shares of renewable electricity generation, and shows that flexibilities are generally suited to reduce carbon emissions. It is presented that the relative contribution towards the reduction of curtailment and costs of flexibilisation of aluminium electrolysis are high, whereby the absolute effect is small compared to the other options due to the limited number of available processes.
In recent years, most countries in the Middle East and North Africa (MENA), including Jordan, Morocco and Tunisia, have rolled out national policies with the goal of decarbonising their economies. Energy policy goals in these countries have been characterised by expanding the deployment of renewable energy technologies in the electricity mix in the medium term (i.e., until 2030). This tacitly signals a transformation of socio-technical systems by 2030 and beyond. Nevertheless, how these policy objectives actually translate into future scenarios that can also take into account a long-term perspective up to 2050 and correspond to local preferences remains largely understudied. This paper aims to fill this gap by identifying the most widely preferred long-term electricity scenarios for Jordan, Morocco and Tunisia. During a series of two-day workshops (one in each country), the research team, along with local stakeholders, adopted a participatory approach to develop multiple 2050 electricity scenarios, which enabled electricity pathways to be modelled using Renewable Energy Pathway Simulation System GIS (renpassG!S). We subsequently used the Analytical Hierarchy Process (AHP) within a Multi-Criteria Analysis (MCA) to capture local preferences. The empirical findings show that local stakeholders in all three countries preferred electricity scenarios mainly or even exclusively based on renewables. The findings demonstrate a clear preference for renewable energies and show that useful insights can be generated using participatory approaches to energy planning.
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 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.
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.
