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Zentrale und dezentrale Ansätze zum Gelingen der 100%igen Energiewende in Deutschland im europäischen Kontext

Publiziert: 18. Mai, 2022
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Eine modellbasierte Analyse von Erzeugungs-, Netz- und Speicherinvestitionen

Kurzfassung

In diesem Beitrag untersuchen wir zentralisierte und dezentralere Ansätze zum Gelingen der Energiewende in Deutschland im europäischen Kontext. Wir verwenden den AnyMOD-Rahmen, um ein zukünftiges, auf erneuerbaren Energien basierendes europäisches Energiesystem zu modellieren, das auf einer technisch-ökonomischen Optimierung basiert, d.h. auf einer Kostenminimierung bei gegebener Nachfrage, die sowohl Investitionen als auch den anschließenden Einsatz von Kapazitäten umfasst. Das Modell umfasst 29 Regionen für europäische Länder und 38 NUTS-2-Regionen in Deutschland. Zunächst wird das gesamte Energiesystem auf europäischer Ebene optimiert. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse wird das Elektrizitätssystem für die deutschen Regionen optimiert, um eine große regionale Detailgenauigkeit zu erreichen und räumliche Effekte zu analysieren. Das Modell ermöglicht einen Vergleich zwischen einem stilisierten zentralen Szenario mit einem hohen Anteil an Offshore-Windkraftanlagen und einem dezentralen Szenario, das hauptsächlich das bestehende Netz nutzt und somit stärker auf lokale Kapazitäten setzt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kosten für die zweite Optimierung dieser beiden Szenarien in etwa gleich hoch sind: Das zentrale Szenario ist durch den Netzausbau gekennzeichnet, um den Strom aus den Offshore-Windparks zu transportieren, während das dezentrale Szenario zu einer stärkeren Nutzung von Photovoltaik und Batterien in der Nähe der Gebiete mit hoher Energienachfrage führt. Ein Szenario mit höherer Energieeffizienz und niedrigeren Bedarfsprognosen führt zu einer deutlichen Verringerung des Investitionsbedarfs und zu einer unterschiedlichen Lokalisierung.

Einführung

Im Zusammenhang mit dem europäischen Green Deal und dem Streben nach Klimaneutralität werden verstärkt Versuche unternommen, erneuerbare Energien auf allen Ebenen einzusetzen, von der stark zentralisierten Erzeugung, z. B. durch große Offshore-Windkraftanlagen, bis hin zur dezentralen Erzeugung, z. B. durch lokale Windparks und Solardachanlagen. Während zentrale Ansätze große Erzeuger begünstigen und die Ausdehnung des Netzes nutzen, um Engpässe zu verringern, werden dezentrale Ansätze weitgehend von den Anwohnern vorangetrieben und schaffen Anreize für eine verbrauchsnahe Erzeugung. Neben anderen Ländern erkundet auch Deutschland verschiedene Wege zur Beschleunigung der Energiewende, der kohlenstoffarmen Energiewende mit einem hohen Maß an Bürgerbeteiligung. Dies impliziert die Einbindung dezentraler Einheiten wie Städte, Gemeinden und Stadtteile. Kernkraft und CO2-Abtrennung werden als keine Optionen betrachtet und sind aufgrund ihrer hohen Kosten nicht Teil des Energiemixes.

Die deutsche kohlenstoffarme Energiewende wurde in den 1970er Jahren durch bürgerschaftliches Engagement angestoßen und versucht, die zentralisierte Energieerzeugung durch eine lokale, bedarfsgerechtere Erzeugung zu ergänzen, die weitgehend auf erneuerbaren Energien basiert (Morris und Jungjohann, 2016; von Hirschhausen et al., 2018). Auch die EU hat eine Strategie verabschiedet, um das Engagement der Bürgerinnen und Bürger zu fördern und den lokalen Gemeinschaften die Möglichkeit zu geben, selbst zu produzieren und bis zu einem gewissen Grad auch selbst zu verbrauchen (EC, 2019). In diesem Zusammenhang ergeben sich Fragen aus dem Vergleich zwischen einem eher zentralen und einem eher dezentralen Ansatz: Wie verändert sich zum Beispiel der Erzeugungsmix, wenn man sich für einen dezentralen Ansatz entscheidet? Wie kostspielig wäre eine 100%ige Versorgung mit erneuerbaren Energien, wenn Netzkosten und Engpässe berücksichtigt würden (was bei der heutigen Regulierungspraxis nicht der Fall ist)? Wie würden diese Kosten im Vergleich zu einem eher zentralisierten Ansatz aussehen?

Die Modellierung einer vollständig erneuerbaren Energieversorgung für Deutschland ist an sich kein neues Thema und wird unter anderem von (SRU, 2011; Jacobson et al., 2017; Bartholdsen et al., 2019; Zerrahn et al., 2018) behandelt. Auch haben verschiedene Studien unterschiedliche Dimensionen von Prosumage hervorgehoben, wie z. B. eine eher geringe Größe der Anlagen, ein eher hoher Eigenverbrauchsgrad und die Nähe zur Nachfrage (Schill et al., 2017). Frühere Forschungen zeigen auch den Zusammenhang zwischen Netzpreisen und der Struktur der Stromerzeugung: Je mehr die Netze kosten und je mehr regionale Preissignale berücksichtigt werden, desto geringer ist der Bedarf an Netzausbau (Neuhoff et al., 2013; Kemfert et al., 2016); dies gilt auch für Flexibilität auf der Angebots- und Nachfrageseite, einschließlich der Drosselung der Erzeugung (Grimm et al., 2016a,b). Nicht zuletzt wirken sich Netzregulierung und Marktdesign auch auf Fragen der Verteilungsgerechtigkeit aus und können dazu beitragen, dass Zuteilungssysteme als gerechter als andere wahrgenommen werden (Drechsler et al., 2017). Die Interdependenz von Kendziorski et al. zwischen Erzeugung, Netzstruktur, Speicherung und Nachfrage wurde jedoch noch nicht auf einer solchen dezentralen Ebene modelliert, was der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist.

Die Analyse in diesem Papier stützt sich auf das Energiesystemmodell AnyMOD, das einen optimalen Mix aus Energie, Speicherung und Netzinfrastruktur für einen bestimmten Energiebedarf berechnet (Abschnitt 2). Das Modell entscheidet darüber, wie eine exogene Nachfrage durch den Einsatz verschiedener Technologien zur Erzeugung, Umwandlung, zum Transport und zur Speicherung verschiedener Energieträger befriedigt werden kann. Das Modell deckt das gesamte europäische Energiesystem ab und wurde für die Zwecke dieser Arbeit auf 38 Regionen innerhalb Deutschlands (sogenannte “NUTS2-Zonen”, Nomenclature of Territorial Units for Statistics) erweitert. Eine weitere Neuheit ist die Abdeckung der vollständigen Sektorkopplung: AnyMOD kombiniert den traditionellen Stromsektor mit der Nachfrage aus Industrie, Gebäuden und Mobilität sowie der exogen definierten Nachfrage nach synthetischen Gasen, z.B. für den Einsatz in industriellen Prozessen. Wir verwenden zwei recht unterschiedliche Nachfrageszenarien, um eine Vielzahl möglicher Zukünfte abzudecken: Das Referenzszenario (REF” genannt) umfasst eine Gesamtenergienachfrage von 1.209 TWh, von denen 1.070 TWh auf Strom und 139 TWh auf Wasserstoff entfallen; ein alternatives Nachfrageszenario umfasst erhebliche Energieeinsparungen und Energieeffizienz (EFF” genannt) und somit nur 610 TWh Endnachfrage. Die Ergebnisse eines anderen Projekts, das einen Weg zu einem vollständig auf erneuerbaren Energien basierenden europäischen Energiesystem berechnet, bilden die Grundlage für das Modell. Die Parameter sind auf das Jahr 2040 kalibriert.

Die Abschnitte 3 und 4 enthalten die wichtigsten Fragen und Ergebnisse der Modellierung: Abschnitt 3 vergleicht ein Szenario, in dem die Netzkosten vollständig ignoriert werden (was dem Status quo in Deutschland entspricht), mit einer Situation, in der die Netzinvestitions- und Betriebskosten bei der Planung des Energiesystems berücksichtigt werden. Die Modellergebnisse deuten darauf hin, dass sich die letztgenannte Änderung ziemlich stark auf die Art der Energieerzeugung und -speicherung auswirkt und zu einer stärkeren dezentralen Aktivität führt: Die zentrale Erzeugung, hauptsächlich Offshore-Windkraft, wird von 50 GW auf unter 20 GW reduziert, während Onshore-Windkraft, Photovoltaik und Batteriespeicher zunehmen; der Netzausbau wird um über 50% reduziert. Abschnitt 3.3 konzentriert sich auf ein besonders interessantes Ergebnis, nämlich die Auswirkungen der Energienachfrage auf die Erzeugungs-, Speicher- und Übertragungsinfrastruktur. Das Szenario der Effizienznachfrage (EFF), in dem die Nachfrage deutlich unter dem Referenzszenario liegt, führt zu einer drastischen Verringerung des Bedarfs an PV, Onshore-Windkraftanlagen und Elektrolyseuren mit einer Verringerung von über 50% im Vergleich zu den Referenzszenarien. Offshore-Windkraft, Batteriespeicher und Netzausbau kommen in diesem Szenario fast nicht mehr vor.

Zu guter Letzt werden in Abschnitt 4 die Modellergebnisse zu den Kosten von zentraleren und dezentraleren Erzeugungsszenarien vorgestellt und diskutiert (unter Berücksichtigung der Netzkosten in beiden Fällen). Das stilisierte dezentrale Szenario ist durch ein sehr hohes Maß an regionalem Ausgleich zwischen Angebot und Nachfrage definiert, wobei die Übertragungsinfrastruktur auf dem Niveau von 2022 fixiert ist; im Gegensatz dazu umfasst das zentrale Szenario (exogen definierte) 50 GW Offshore-Windkraft und keine Beschränkung des Netzausbaus. Etwas logischerweise führt das dezentrale Szenario zu höheren Investitionen in PV und Batteriespeicher, während Elektrolyseure und Wasserstoffturbinen nur geringfügig betroffen sind. Am interessantesten ist, dass beide Szenarien sehr ähnliche Gesamtkosten für das deutsche Stromsystem verursachen. In Abschnitt 5 werden Schlussfolgerungen und politische Implikationen gezogen.


Abbildung 1: Räumliche Auflösung des Modells mit bestehenden Handelskapazitäten Kapazitäten.

Methodik und Daten

Wir verwenden den AnyMOD-Rahmen (Göke, 2020), um ein Energiesystemmodell zu erstellen, das neben dem Stromsektor auch die Nachfrage nach Raumheizung, Industriewärme, Elektrofahrzeugen und Wasserstoff umfasst. Das Modell optimiert die Investitionen in Erzeugungstechnologien (z. B. Windkraftanlagen oder Photovoltaik), Speichertechnologien (z. B. Batterien), Umwandlungstechnologien (z. B. Elektrolyseure, Wasserstoffturbinen) und die Übertragungsinfrastruktur. Die bestehenden installierten Kapazitäten basieren auf Hainsch et al. (2020), die einen Dekarbonisierungspfad des Energiesystems bis 2040 aufzeigen.

Räumliche und zeitliche Dimension

Die zeitliche Auflösung des Modells variiert für die verschiedenen Energieträger. Der Stromsektor wird in einer stündlichen Auflösung modelliert, um die intermittierende Einspeisung von Wind- und Solartechnologien und den daraus resultierenden Bedarf an Flexibilitätsoptionen zu erfassen. Elektrofahrzeuge, Raumwärme und der Bedarf der Industrie werden in vierstündigen Blöcken bilanziert, was die inhärente Flexibilität dieser Sektoren widerspiegelt und gleichzeitig den Berechnungsaufwand verringert. Die gasförmigen Träger (Wasserstoff und synthetisches Methan) werden auf Tagesbasis modelliert. Wir lösen das Modell in einem zweistufigen Verfahren: Zunächst wird das Modell auf europäischer Ebene gelöst, wobei jedes Land durch einen Knoten dargestellt wird. In diesem Durchlauf wird das gesamte Energiesystem jedes europäischen Landes in einer Greenfield-Umgebung optimiert. Zweitens werden auf der Grundlage dieser Ergebnisse die Investitionsentscheidungen der europäischen Länder außer Deutschland festgelegt. Anschließend wird Deutschland durch 38 Regionen repräsentiert. Eine Abweichung in der Investitionsentscheidung gegenüber dem ersten Durchlauf ist möglich, während in den anderen Ländern nur noch die Dispatch-Entscheidung optimiert werden kann. Dies ermöglicht eine hohe räumliche Auflösung, während die Nachbarländer und deren Austauschpotenziale weiterhin berücksichtigt werden.

Das Handelspotenzial zwischen den europäischen Ländern ist auf die Projekte des Zehn-Jahres-Netzentwicklungsplans (TYNDP) (ENTSO-E, 2019) beschränkt, die bis 2025 abgeschlossen sein werden. Eine abstrakte Darstellung der bestehenden Übertragungsinfrastruktur zwischen den 38 deutschen Regionen ist implementiert (Abb. 1) und kann je nach analysiertem Szenario erweitert werden. Allerdings folgt das Übertragungsnetz im Modell nicht den Regeln des elektrischen Wechselstroms (AC) und stellt daher eine vereinfachte Darstellung dar. Um dieser Überschätzung der Transportkapazität Rechnung zu tragen, wurde sie auf 70% ihres ursprünglichen Wertes reduziert. Synthetisches Methan kann über die bestehende Pipelineinfrastruktur gehandelt werden. Um den Transport von reinem Wasserstoff zu ermöglichen, sind zusätzliche Investitionen in den Ausbau der Pipelines erforderlich. Importe von Wasserstoff oder Elektrizität von außerhalb der EU werden nicht berücksichtigt, da wir ein energieunabhängiges Europa modellieren. Wenn jedoch in Zukunft billige Wasserstoffimporte verfügbar wären, würde dies die Herausforderung der Dekarbonisierung des Systems vereinfachen.

TechnologieOvernight-Kosten [e/kW]Overnight-Kosten [e/kWh]Operative Kosten [e/kW/y]Lebensdauer [y]Quelle
PV (Aufdachanlage)5888.1425Fraunhofer ISE (2018)
PV (Freifläche)3176.3425Fraunhofer ISE (2018)
Wind onshore114044.425Fraunhofer ISE (2018)
Wind offshore2335 – 354046.7 – 70.830Fraunhofer ISE (2018)
Wasserstoffturbine1853.330Auer et al. (2020)
Elektrolyseur41814.630OSMOSE (2019)
Batterie74.7164.11.118OSMOSE (2019)
Wasserstoffspeicherung4.90.00497Auer et al. (2020)
Tabelle 1: Kostenannahmen für die wichtigsten Technologien im Jahr 2040.

Technologien und Kostenannahmen

Um den gegebenen Bedarf an Strom, Raum- und Industriewärme, Methan und Wasserstoff zu decken, kann im Energiesystemmodell eine breite Palette von Technologien eingesetzt werden. (Tabelle 1 enthält die wichtigsten Technologien und die entsprechenden Kostendaten). Andere Technologien (z. B. Fermenter, Methanisierung, Druckluftspeicher oder Pumpspeicherwerke) werden zwar berücksichtigt, spielen aber in den Ergebnissen eine untergeordnete Rolle. Die Kapitalkosten der Investitionen werden mit einem Zinssatz von 2% annualisiert.

Die Verfügbarkeitsfaktoren für intermittierende erneuerbare Energien stammen aus Auer et al. (2020) für Europa und aus Pfenninger und Staffell (2016) sowie Staffell und Pfenninger (2016) für die NUTS2-Regionen in Deutschland.

Wir stützen uns bei der Schätzung der Standardnetzkosten auf (Moles et al., 2014). Hier werden die Kosten für eine 500-MVA-Leitung mit 480.000 €/km angegeben, was bei einer angenommenen Leitungskapazität von 175 MW 2,74 Mio. €/km/GW entspricht. Diese Kosten werden dann mit der jeweiligen Länge der einzelnen Leitungen im stilisierten Netz multipliziert, um die spezifischen Investitionskosten zu erhalten. Die Lebensdauer, die zur Annualisierung dieser Kosten verwendet wird, beträgt 60 Jahre.

1 Die Kosten hängen von der Entfernung zur Küste und der Meerestiefe ab. haben wir dem Papier die entsprechenden Informationen hinzugefügt.

Erneuerbare Potenziale

Einer der wichtigsten Eingangsparameter für ein Energiesystemmodell sind die Obergrenzen der erneuerbaren Energien. Tabelle 2 stellt eine Auswahl der Potenzialschätzungen für Deutschland aus verschiedenen Quellen zusammen. Für diese Studie liegen die Potenziale bei 226 GW für PV-Freiflächen, 900 GW PV-Dachanlagen, 223 GW Wind Onshore und 80 GW Wind Offshore. Ab 50 GW werden Nachlaufeffekte für Wind-Offshore-Kapazitäten berücksichtigt, die zu geringeren Volllaststunden führen (Agora Energiewende et al., 2020).


TechnologieKapazität [GW] – Quelle
PV (Aufdachanlage)100 – Bódis et al. (2019)
208 – Mainzer et al. (2014)
161 – Lödl et al. (2010)
900 – Fraunhofer ISE (2021)
PV (Freifläche)226 – Fraunhofer ISE (2021)
PV (Total)1444 – Breyer et al. (2020)
312 – Auer et al. (2020)
Wind onshore240 – Breyer et al. (2020)
223 – Auer et al. (2020)
396 – Masurowski et al. (2016)
585 – Masurowski et al. (2016)
Tabelle 2: Erneuerbare Potenziale für Deutschland aus verschiedenen Quellen.

Die nationalen Potenziale für PV (Dach- und Freiflächen) und Wind Onshore werden auf jede der 38 Regionen verteilt, wobei die Landnutzung als Schlüsselparameter aus dem Copernicus-Programm (2020) verwendet wird. Die verfügbaren Anteile der Kategorien städtische, suburbane, landwirtschaftliche und bewaldete Flächen basieren auf Nahmmacher et al. (2014) und Bódisa et al. (2019). Nach der Bestimmung der insgesamt verfügbaren Flächen in jeder Region wird die Qualität der Standorte anhand geologischer Daten bewertet (Solargis, 2020; Technical University of Denmark, 2020). Das Ergebnis wird in verschiedene Gruppen eingeteilt, und die entsprechenden Zeitreihen werden entsprechend der Standortqualität so skaliert, dass das Gesamtenergiepotenzial der einzelnen Regionen unverändert bleibt. Da die Fläche für Wind-Onshore und Freiflächen-PV auf landwirtschaftliche und bewaldete Flächen beschränkt ist, ist das Potenzial in Gebieten mit geringerer Bevölkerungsdichte hoch. Die Wind-Offshore-Kapazitäten werden der nächstgelegenen Onshore-Region zugeordnet.

Nachfrage

Als Ausgangspunkt verwenden wir das Szenario von Hainsch et al. (2020), das ein vollständig erneuerbares Energiesystem für Europa vorsieht. Schlüsselentscheidungen wie die Technologieauswahl für Raumwärme, Industriewärme, Privat- und Güterverkehr wurden mit dem etablierten Energiesystemmodell GENeSYS-MOD (Burandt et al., 2018) und Daten aus Auer et al. (2020) berechnet. Ein großer Teil der Raumwärme wird durch Wärmepumpen gedeckt, was in unserem Modelllauf zu einem zusätzlichen Strombedarf (91 TWh in Deutschland) führt. Weitere Stromnachfrage kommt aus dem Industriesektor (456 TWh, z.B. Elektroöfen etc.), dem Individual- und dem Güterverkehr (223 TWh, Elektrofahrzeuge und Güterverkehr auf der Schiene). Ein kleiner Teil der Nachfrage aus diesen Sektoren wird durch Wasserstoff (134 TWh) oder synthetisches Methan (6 TWh) gedeckt. Der konventionelle Strombedarf macht weitere 300 TWh aus.

Dieser Bedarf wird auf die 38 Regionen anhand der Bevölkerung und des BIP als Indikatoren verteilt, da Industrie und BIP in Deutschland stark korreliert sind (Kunz et al., 2017). Anschließend wird ein stündlicher Bedarf auf Basis von standardisierten Lastprofilen von Haushalten, Gewerbe und Industrie in Deutschland (BDEW, 2020) generiert.

Wir gehen davon aus, dass die Nachfrage von Wärmepumpen, Industrie und Elektrofahrzeugen innerhalb von 4-Stunden-Blöcken gedeckt werden kann. Dies spiegelt das Demand Side Response und damit die Flexibilität aus der Integration der Energiesektoren wider.

Ergebnisse I: Erzeugung und Speicher unter
unterschiedlicher Netzregulierung

Die im Rahmen der Nachhaltigkeitsziele angestrebte Dekarbonisierung bedeutet nicht nur eine Umstrukturierung der Energieversorgung in Bezug auf die eingesetzten Technologien, sondern auch in Bezug auf die räumliche Struktur. Anders als bei konventionellen Erzeugern hängen die Kosten und Potenziale von Wind- und Solaranlagen stark von deren Standorten ab. Daher ist es wichtig, bei der Platzierung von erneuerbaren Anlagen und Flexibilitätsoptionen wie Batterien, Elektrolyseuren oder Wasserstoffturbinen die Netzausbaukosten in die Bewertung einzubeziehen. So wird die Berücksichtigung der Netzkosten im Allgemeinen zu einer dezentraleren Struktur der Erzeugung führen. Andererseits begünstigt ein System, das die Netzkosten bei der Dispatch-Entscheidung ignoriert, zentrale Erzeugungsstrukturen (Kemfert et al., 2016). Während diese Effekte in der Literatur identifiziert wurden, ist eine szenariobasierte Quantifizierung mit Sektorkopplung nicht möglich.

Der aktuelle zentrale Ansatz begünstigt Standorte mit den höchsten Erträgen. Dezentrale Ansätze hingegen zielen darauf ab, elektrische Energie dort zu erzeugen, wo die Nachfrage hoch ist, um die Wertschöpfung dieser Anlagen vor Ort zu nutzen und die Stromerzeugung nicht ausschließlich den großen Energiebetreibern zu überlassen. Dieser Ansatz führt nicht nur zu einer Verringerung der Netzausbaukosten, sondern kann auch die Akzeptanz der Energiewende erhöhen, wenn die Bürger vor Ort die Möglichkeit haben, sich zu beteiligen und davon zu profitieren. Durch die Verlagerung von Erzeugern in die Nähe des Verbrauchs kann die benötigte Übertragungskapazität reduziert werden, was zu weniger Engpässen im Übertragungsnetz führt. Folglich ist der Bedarf an Netzausbau geringer als bei einem Ausbaupfad, bei dem die Nähe zum Verbrauch kein Kriterium ist. Es ist jedoch noch nicht möglich abzuschätzen, wie groß die diesbezüglichen Unterschiede zwischen einem Szenario, das zu 100% auf erneuerbaren Energien basiert und dies berücksichtigt, und einem Szenario, bei dem die Nähe zum Verbrauch keine Rolle spielt, sind. Ebenso bleibt unklar, wie groß die Unterschiede zwischen den beiden Szenarien in Bezug auf die Gesamtkosten sind (Energieerzeugungskosten, Speicher- und Lastverschiebungskosten, Redispatch- und Abregelungskosten sowie Netzkosten). Auf diese Frage wird im Folgenden eingegangen.

Szenarian

Die Analyse des Zusammenhangs zwischen Netzplanung, räumlicher Struktur der Erzeugung, Flexibilitätsoptionen und Dezentralisierung erfolgt in zwei Schritten: Zunächst werden zwei Netzplanungsszenarien gegenübergestellt, die beide das bestehende Netz als Ausgangspunkt nehmen. Die Entscheidung über den Erzeugungs- und Netzausbau wird einmal unter Vernachlässigung der Netzkosten betrachtet, wie es der gängigen Praxis in Deutschland bei der Platzierung erneuerbarer Erzeuger entspricht (“desintegriertes” Szenario) und einmal unter Berücksichtigung der Infrastrukturkosten (“integriertes” Szenario):

  • Im ersten Fall werden sowohl die Erzeugungstechnologien als auch die Speichertechnologien unter der Annahme platziert, dass es keine Netzengpässe gibt (Deutschland ist eine einzige Preiszone), was der heutigen Situation entspricht. Im Ergebnis werden die Anlagen so platziert, dass sie einen möglichst hohen Ertrag erwirtschaften, aber auch zu einem erhöhten Netzausbaubedarf führen, der nicht berücksichtigt wird (im Folgenden wird diese Variante als “desintegriert” bezeichnet). Dieses Vorgehen entspricht in etwa dem aktuellen Planungsprozess des Netzentwicklungsplans. Ein großer Teil der Netzausbaukosten wird als Netzentgelt auf die Endverbraucher umgelegt, was zu einer Umverteilung zugunsten der Kraftwerksbetreiber führt.
  • In der zweiten Variante werden die Investitionen in den Netzausbau sowie die Erzeugungs- und Speicherkapazitäten zusammen betrachtet (integriert” genannt). Dabei wird der Trade-off zwischen der höchsten Rendite und den notwendigen Netzausbaukosten berücksichtigt. Bei einem solchen Verfahren spielt auch die räumliche Komponente eine Rolle, da ein verbrauchsnaher Standort den zusätzlichen Netzausbau reduzieren kann. In diesem Zusammenhang können Investitionen in Speicherkapazitäten auch als Alternative zum Ausbau von Leitungskapazitäten genutzt werden. Dies dürfte zu einem effizienteren System führen, da Speicher als zeitlicher oder räumlicher Puffer wirken können, während zusätzliche Leitungskapazitäten nur Letzteres können.


Die Berücksichtigung von Netzausbaukosten führt zu dezentraleren Strukturen

Durch die Berücksichtigung der Netzausbaukosten werden dezentrale, lastnahe Erzeugungsstrukturen gestärkt. Abbildung 2 gibt einen Überblick über die alternativen Planungsansätze: In beiden Varianten der Netzplanung stellt eine Kombination aus Solar-PV und Wind Onshore den größten Anteil der Erzeugungstechnologien dar. Der Einsatz von Wind offshore sinkt im Integrierten Szenario von 50 GW auf etwa 15 GW. Dies wird hauptsächlich durch einen Anstieg der installierten Kapazität der Photovoltaik, einen moderaten Anstieg der Wind-Onshore-Anlagen und einen leichten Anstieg der Batterien kompensiert. Da Wind-Offshore-Anlagen geografisch im Norden liegen, ist eine Übertragungsinfrastruktur erforderlich, um die Erzeugung zur Nachfrage zu transportieren. Die höheren Kapazitäten der Offshore-Windkraftanlagen erfordern daher mehr Investitionen in den Netzausbau, d. h. mehr als eine Verdoppelung des Betrags im Vergleich zum integrierten Szenario. Der Rückgang bei den Wasserstoffturbinen wird durch die zusätzlichen Investitionen in Batterien verursacht, da diese Technologien beide zur Deckung der verbleibenden Spitzenlast in Zeiten mit geringer intermittierender erneuerbarer Einspeisung eingesetzt werden. Die Investitionen in Elektrolyseure bleiben davon unberührt, da über das Jahr hinweg ungefähr die gleiche Menge an Wasserstoff produziert wird. Die zusätzliche Spitzenerzeugung aus der Photovoltaik wird weitgehend durch weitere Batteriespeicher aufgefangen oder durch andere Flexibilitätsoptionen auf der Nachfrageseite (EV, Wärmepumpen oder Industrie) genutzt.

Während Wind-Offshore-Parks stark auf bestimmte Gebiete beschränkt sind, können Solar-PV- und Wind-Onshore-Kapazitäten fast überall eingesetzt werden. Insbesondere bei der Photovoltaik auf Dächern werden bereits versiegelte Flächen genutzt. Dies geht mit höheren Installationskosten und einer suboptimalen Ausrichtung der PV-Module einher. Dennoch kann die örtliche Nähe zwischen Erzeugung und Nachfrage von Vorteil sein: Dies ist in Abb. 3 im integrierten Szenario zu sehen: Die meisten der zusätzlichen PV-Kapazitäten befinden sich im Süden, einer Region mit hoher Nachfrage aufgrund vieler Industriestandorte und einer relativ großen Entfernung zur Küste. Während die Erzeugungskosten für Offshore-Windparks niedriger sein könnten, verursacht der erforderliche Netzausbau, um die Energie nach Süden zu transportieren, insgesamt höhere Kosten. In diesem Fall ist es optimal, mehr PV-Kapazität zu bauen, auch wenn Standorte mit hohen Volllaststunden bereits belegt sind.

In ähnlicher Weise ist der Einsatz von Wind-Onshore-Kapazitäten im Süden im integrierten Szenario höher (Abb. 4). Obwohl die Volllaststunden von Windturbinen unter dem Durchschnitt liegen, werden dort aufgrund der Nähe zur Nachfrage mehr Windturbinen gebaut. Die Wind-Onshore-Potenziale in jeder Region werden im integrierten Szenario fast vollständig ausgeschöpft, was die Bedeutung von Wind-Onshore für ein vollständig erneuerbares Energiesystem zeigt.

Der gleichmäßigere Einsatz der erneuerbaren Energien reduziert den notwendigen Netzausbau und führt zu einem ausgewogeneren Austausch zwischen den Regionen (Abb. 5). Im desintegrierten Szenario wird im Norden ein Überschuss erzeugt, der nach Süden transportiert werden muss.



Effizienzmaßnahmen reduzieren Infrastrukturinvestitionen erheblich

Der durch die Stromerzeugung verursachte Ressourcen-, Flächen- und Materialverbrauch kann durch gezielte Effizienzmaßnahmen reduziert werden. Abb. 6 vergleicht das Ergebnis einer reduzierten Nachfrage (EFF) mit der bisherigen Basisannahme des REF. Bei dieser Analyse werden jedoch die Kosten für die Erzielung der im Szenario vorgeschlagenen Effizienzgewinne nicht berücksichtigt. In beiden Fällen wird der integrierte Ansatz verwendet. Es ist ein erheblicher Rückgang der installierten Leistung der Photovoltaik zu beobachten. Dies führt auch zu einer geringeren Investition in Batterien. Die Investitionen in Windkraftanlagen an Land gehen ebenfalls stark zurück und entsprechen fast der installierten Leistung der Photovoltaik. Die Investitionen in Wind-Offshore-Anlagen werden weiter auf 7 GW reduziert. Die fehlende exogene Wasserstoffnachfrage und die insgesamt geringere Einspeisung aus erneuerbaren Energien führt zu geringeren Kapazitäten in Elektrolyseuren, da die Überschussspitzen geringer sind. Der Netzausbau sinkt auf etwa ein Fünftel, da die erforderliche Spitzenleistung für den Transport von Windstrom von Norden nach Süden geringer ist.

Ausreichende Stromerzeugung im Winter

Abb. 7 zeigt die Stromerzeugung und den Verbrauch des integrierten Szenarios für eine repräsentative Woche im Winter und im Sommer. Die Erzeugung im Winter besteht aus der Einspeisung von Windkraftanlagen an Land und einigen Spitzenwerten der Photovoltaik. Der fehlende Strom wird durch Wasserstoffturbinen und einige Importe aus europäischen Nachbarländern erzeugt. Auf der anderen Seite ist der Verbrauch von Wärmepumpen recht hoch. Obwohl sie über eine gewisse Flexibilität verfügen, um ihren Bedarf für einige Stunden zu verschieben, ist der Verbrauch in diesem Zustand ziemlich konstant. In dieser Situation passt sich die Nachfrage der Industrie und der Elektrofahrzeuge an das Erzeugungsmuster an und trägt zur Integration der erneuerbaren Erzeugung bei.

Im Sommer ändert sich das Bild. Neben einer geringeren Winderzeugung an Land erhöht die Photovoltaik die Erzeugung erheblich, was durch den Tagesgang gekennzeichnet ist. Im Vergleich zur Winterwoche gibt es fast ständig einen Überschuss an Strom, der genutzt werden muss. Da der Verbrauch von Wärmepumpen jedoch fast nicht vorhanden ist, ist die Nachfrage sogar geringer als im Winter. Der größte Teil des überschüssigen Stroms wird von Elektrolyseuren verbraucht und in Form von Wasserstoff gespeichert. Dies dient der saisonalen Speicherung und wird auch benötigt, um den exogenen Bedarf an Wasserstoff zu decken.

Ergebnisse II: Vergleich zwischen dezentralen und zentralen Ansätzen

Während zu Beginn der Elektrifizierung dezentrale Ansätze und kommunales Eigentum vorherrschten, hat sich das heutige Energiesystem im 20. Jahrhundert stark zentralisiert entwickelt. Die Erzeugungsstandorte waren in erster Linie ressourcenbasiert (z. B. Kohle, Wasserkraft) oder politikbasiert (z. B. Kernkraft) und durch weitreichende Übertragungsnetze miteinander verbunden. Dieser im Folgenden als zentralistisch bezeichnete Ansatz führt zu einer Kostendegression bei der Stromerzeugung, aber auch zu einem erheblichen Netzausbau.

Szenarien

Im Folgenden werden ausgewählte Kostenkategorien und Sensitivitäten des Energiesystems im Hinblick auf einen dezentralen Ansatz mit räumlicher Nähe zum Verbrauch analysiert. Im dezentralen Szenario (Decentral) findet der Austausch zwischen den Regionen über das bereits bestehende Übertragungsnetz statt. Dieses Szenario repräsentiert eine Welt, in der die Energieerzeugung eher regional erfolgt und lokale Potenziale und Flexibilität genutzt werden. Dementsprechend wird das Energiesystem tendenziell dezentraler betrieben und die Besonderheiten vor Ort werden stärker berücksichtigt. Das zentrale Szenario (Central) mit 50 GW Offshore-Windkraft und unbegrenztem Netzausbau stellt das andere Extremszenario dar.

Um die schrittweisen Veränderungen zwischen diesen beiden Szenarien zu verstehen, fügen wir zwei Sensitivitätsanalysen hinzu. In der ersten legen wir eine Obergrenze für den Netzausbau fest, um zu verstehen, welche Netzkorridore Vorrang haben. Die zweite Sensitivitätsanalyse wird für die Offshore-Windenergie durchgeführt, die als zentrales Element im Vergleich zu Photovoltaik und Onshore-Windenergie betrachtet wird. Aufgrund der geografischen Gegebenheiten in Deutschland führt der Ausbau der Offshore-Windenergie zu einem Nord-Süd-Gefälle, da die Energienachfrage tendenziell im Süden liegt. Um herauszufinden, wie empfindlich das übrige System auf Offshore-Wind reagiert, werden Szenarien berechnet, in denen der Ausbau stufenweise im Bereich von 10 GW bis 50 GW festgelegt wird.


Abbildung 7: Beispielhafte Erzeugung und Verbrauch einer Winterwoche (links) und einer Sommerwoche (rechts) in Deutschland für das integrierte Szenario.

Die Gesamtkosten sind für das zentrale und das dezentrale Szenario nahezu gleich

Wie in Abschnitt 3 ist die größte Abweichung zwischen den beiden Szenarien “Zentral” und “Dezentral” die installierte Kapazität der Photovoltaik und ihre jeweiligen Einsatzorte. Der fehlende Netzausbau im dezentralen Szenario führt zu einem stärker regionalisierten Muster der Erzeugungs- und Speicherkapazitäten. Die Wind-Onshore-Investitionen steigen leicht auf das maximale Potenzial an, während die Wind-Offshore-Investitionen von 50 GW auf 15 GW sinken (Abb. 8). Die installierte Kapazität von Elektrolyseuren steigt aufgrund höherer PV-Investitionen und der damit verbundenen stärkeren Saisonalität mit höheren Einspeisespitzen leicht an. Höhere Kapazitäten von Batterien tragen dazu bei, die Spitzenlast abzudecken, was den Bedarf an Wasserstoffturbinen verringert. Ein ähnlicher Effekt ergibt sich für den Einsatz von PV- und Windkraftanlagen an Land zwischen den Szenarien Zentral und Dezentral. Der Großteil der zusätzlichen Erzeugungskapazität wird im Südwesten und damit näher an den Regionen mit hoher Stromnachfrage platziert.

Die Gesamtkosten der beiden Szenarien sind fast gleich und unterscheiden sich um weniger als 0,5% der Gesamtkosten. In Anbetracht der vielen unsicheren Parameter im Modell, die angenommen und geschätzt werden mussten, ist dieser Unterschied vernachlässigbar. Die höheren Ausgaben für Batterien im dezentralen Szenario werden durch geringere Investitionen in die Erzeugungskapazitäten, Betriebskosten und Netzausbauinvestitionen ausgeglichen (Abb. 9).



Netzausbau kann durch PV mit Speicheroptionen ersetzt werden

Wir fügen zwei Sensitivitätsanalysen hinzu, wobei wir uns zunächst auf den Netzausbau konzentrieren: Ausgehend vom bestehenden Netz mit der Annahme, dass kein Ausbau erfolgt, wird der mögliche Netzausbau schrittweise erhöht. Abbildung 10 zeigt die Ergebnisse des schrittweisen Ausbaus der Netzinfrastruktur als Substitutionskurve für verschiedene Technologien. Die x-Achse zeigt den Netzausbau im Verhältnis zum bestehenden Netz in Prozent. Wie aus den vorangegangenen Ergebnissen zu erwarten war, weist die Photovoltaik die stärkste negative Korrelation auf. Die benötigten Elektrolyseure und Batteriespeicher werden durch mehr Netzausbau leicht reduziert, wenn auch nicht in gleichem Maße wie die Photovoltaik. Die Offshore-Windkraft hat im untersuchten Zeitraum kaum zugenommen, was darauf zurückzuführen ist, dass sie einen deutlich höheren Netzausbau erfordern würde. Zusätzliche Wind-Offshore-Kapazitäten werden wertvoll, wenn ein bestimmter Schwellenwert für den Netzausbau erreicht wird, der den Transport des erzeugten Stroms ermöglicht. Neben Wind-Offshore weisen die anderen Technologien entweder einen linearen Zusammenhang auf oder verändern sich überhaupt nicht. Die Gesamtkosten sinken folglich ebenfalls linear.

Wind Offshore erfordert mehr Netzausbau Ausbau

Mit der gleichen Methode wurde eine Sensitivitätsanalyse für die installierte Offshore-Windkapazität durchgeführt. Ausgehend von 10 GW wurde diese schrittweise auf 50 GW erhöht. Abb. 11 zeigt die Veränderung der anderen Parameter in Abhängigkeit von der exogen gesetzten Wind-Offshore-Kapazität. Die Investitionen in Solar-PV und Batterien werden reduziert und sinken ziemlich konstant. Die Wind-Onshore-Kapazität wird reduziert, wenn die Wind-Offshore-Kapazität höher ist als 25 GW Wind-Offshore-Kapazität. Auch die Elektrolyseur-Kapazität nimmt bei den ersten 30 GW Wind-Offshore-Kapazität ab, ändert sich dann aber nur geringfügig in Richtung 50 GW. Im Gegensatz zur installierten Leistung von Batterien steigt die installierte Leistung von Wasserstoffturbinen um den gleichen Betrag, um die Spitzenlast zu decken. Der zusätzlich notwendige Netzausbau wächst linear zur Wind-Offshore-Kapazität um etwa 4% pro 10 GW.

Schlussfolgerung und politische Implikationen

Nach unserem Kenntnisstand ist dies die erste Arbeit, die ein vollständig erneuerbares Energiesystem in der gesamten Europäischen Union, in Deutschland und auf der Ebene aller 38 NUTS-2-Regionen diskutiert. Wir interessieren uns für den Trade-of zwischen zentralem Netzausbau und einer dezentraleren Struktur der Stromerzeugung und -speicherung sowie für die räumliche Variation innerhalb des deutschen Energiesystems, immer im Kontext des europäischen Energiesystems betrachtet. Mit dem Fortschreiten der Energiewende werden zusätzliche Informationen über räumliche und zeitliche Erzeugungs- und Nachfragemuster benötigt. In diesem Beitrag wird ein sehr detailliertes Energiesystemmodell verwendet, um diese Fragen zu beleuchten, wobei der Schwerpunkt auf verschiedenen Szenarien liegt, die für Deutschland umgesetzt werden. Um die Modellierung und die Ergebnisse nachvollziehbar zu halten, untersuchen wir keine ähnlichen Szenarien oder unterschiedliche Werte für erneuerbare Potenziale auf breiterer europäischer Ebene.

Wir stellen unter anderem fest, dass die Berücksichtigung der Netzausbaukosten zu einer deutlichen Verringerung des Netzausbaus führt und die dezentrale Erzeugung näher an den Lasten stärkt. Eine stündliche Auflösung der Ergebnisse zeigt, dass die Versorgungssicherheit in allen Regionen gewährleistet ist, auch in kalten Winterwochen. Der Netzausbau stellt eine von mehreren Flexibilitätsoptionen dar, jedoch führt die Vernachlässigung der Netzkosten im Status quo zu einer übermäßigen Stärkung der zentralen Stromversorgung, insbesondere bei Offshore-Wind. Dezentrale Ansätze mit räumlicher Nähe zum Verbrauch weisen im Vergleich zu zentralen Ansätzen keine signifikanten Kostenunterschiede auf. Die etwas höheren Investitionen in Erzeugung und Batteriespeicher im dezentralen Szenario werden durch geringere Netzausbaukosten ausgeglichen. Auf andere Kostenarten (wie Flächenverbrauch und externe Kosten des Netzausbaus, Ressourcenverbrauch für Batterien und andere Geräte usw.) gehen wir nicht näher ein, kommen aber zu dem Schluss, dass es weder für die zentrale noch für die dezentrale Lösung eine Priorität gibt. Energieeinsparungen und Effizienz sind die wichtigsten Faktoren auf dem Weg zu reduzierten Erzeugungsstrukturen und Ressourcenverbrauch.

Das Papier beleuchtet die klassische Debatte über die Lokalisierung von Erzeugung und Nachfrage im Zusammenhang mit der Dekarbonisierung. Wir können zwei Arten von Schlussfolgerungen ziehen, eine, die sich auf Modellierungsfragen konzentriert, und eine, die sich auf politische Fragen konzentriert. In Bezug auf die Modellierung stellen wir fest, dass ein Vergleich zwischen verschiedenen institutionellen Arrangements zur Berechnung der optimalen Investitionen und des Dispatch wichtig ist. Es liegt auf der Hand, dass die beiden von uns betrachteten Idealtypen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Unter dem Gesichtspunkt der Wohlfahrt (oder Kostenminimierung) sollten die Kosten der Netzübertragung im gesamten Optimierungsalgorithmus berücksichtigt werden. Die Vernachlässigung dieser Kosten kann die Zuteilung von Stromerzeugungskapazitäten verzerren. Unsere Ergebnisse zeigen auch, wie wichtig es ist, zwei “neue” Elemente des Systems zu berücksichtigen: Elektrolyseure und die Speicherinfrastruktur.

Eine konkrete politische Konsequenz ist, dass die derzeitige Netzordnung in Deutschland geändert werden sollte, um die potenziellen Vorteile der Gesamtkostenminimierung zu nutzen. Angesichts der Bedeutung von Flexibilität sollte zumindest ein Teil der Speicherkapazität als Teil der (regulierten) Infrastruktur betrachtet werden, was Investitionen erleichtern würde. Auf einer allgemeineren Ebene schlägt unser Papier die Notwendigkeit vor, die nationale Energiesystemplanung mit dem europäischen Prozess zu verbinden, zumindest mit den europäischen Nachbarn. Nicht zuletzt zeigt das Papier auch ein Potenzial zur Einsparung von Netzinfrastruktur und Erzeugungsanlagen für das Szenario “Energiespareffizienz” mit reduzierter Energienachfrage auf. Auch wenn die genauen Kosten für die Effizienzmaßnahmen nicht quantifiziert wurden, erscheint es sinnvoll, die Anreize für eine effiziente Energienutzung zu verstärken.


Quellen/Original/Links:
https://arxiv.org/pdf/2205.09066.pdf

Übersetzung:
https://www.deepl.com/

Energiewirtschaft und Energiepolitik
Claudia Kemfert

Claudia Kemfert 

„Wähle einen Beruf, den Du liebst, und Du brauchst niemals in Deinem Leben zu arbeiten.“ Konfuzius Seit 2004 leite ich die Abteilung „Energie, Verkehr, Umwelt“ am Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung (DIW Berlin) und bin Professorin für Energiewirtschaft und Energiepolitik an der Leuphana Universität.  Ich war bis 2019 Professorin für Energieökonomie und Nachhaltigkeit an der Hertie School of Governance, in Berlin.… Weiterlesen »Claudia Kemfert