Description: Im Projekt KomRev werden effiziente Energienutzungs- und Versorgungskonzepte am Beispiel der Stadt Rheine entwickelt. Ziel war es, mit einer sinnvollen Vernetzung der Bereiche Strom, Wärme und Verkehr eine weitgehend CO2-"freie" Energieversorgung im Jahr 2050 zu erreichen. Das Forschungskonsortium bestand aus dem Solar-Institut Jülich der FH Aachen, dem Wuppertal Institut sowie dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt.

Description: The reduction of greenhouse gas (GHG) emissions by energyintensive industries to a net zero level is a very ambitious and complex but still feasible challenge, as recent studies show for the EU level. "Industrial Transformation 2050" by Material Economics (2019) is of particular relevance, as it shows how GHG-neutrality can be achieved in Europe for the sectors chemicals (plastics and ammonia), steel and cement, based on three main decarbonisation strategies. The study determines the resulting total demands for renewable electricity, hydrogen and for the capture and storage of CO2 (CCS). However, it analyses neither the regional demand patterns that are essential for the required infrastructure nor the needed infrastructure itself. Against this background the present paper determines the regional distribution of the resulting additional demands for electricity, hydrogen and CCS in Europe in the case that the two most energy and CCS intensive decarbonisation strategies of the study above will be realised for the existing industry structure. It explores the future infrastructure needs and identifies and qualitatively assesses different infrastructure solutions for the largest industrial cluster in Europe, i.e. the triangle between Antwerp, Rotterdam and Rhine-Ruhr. In addition, the two industrial regions of Southern France and Poland are also roughly examined. The paper shows that the increase in demand resulting from a green transformation of industry will require substantial adaptation and expansion of existing infrastructures. These have not yet been the subject of infrastructure planning. In particular, the strong regional concentration of additional industrial demand in clusters (hot spots) must be taken into account. Due to their distance from the high-yield but remote renewable power generation potentials (sweet spots), these clusters further increase the infrastructural challenges. This is also true for the more dispersed cement production sites in relation to the remote CO2 storage facilities. The existing infrastructure plans should therefore be immediately expanded to include decarbonisation strategies of the industrial sector.

Description: Die Wahrung der Systemsicherheit muss perspektivisch von konventionellen Kraftwerken auf regenerative Energien und Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen (KWK) verlagert werden. Diese sollen zukünftig Systemdienstleistungen übernehmen, um in zunehmendem Maße fluktuierende erneuerbare Energien (FEE) zu integrieren. Deutschland strebt an, im Jahr 2020 ein Viertel der elektrischen Energie aus KWK-Anlagen zu erzeugen. Damit werden diese Anlagen einen wesentlichen Teil der regelbaren Stromerzeugung ausmachen. Insbesondere die Erzeugung in dezentralen Blockheizkraftwerken (BHKW) wird zunehmen. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob dezentrale Anlagen überhaupt nennenswert zur Systemstabilität beitragen können.

Description: 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.

Description: 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.