ABSCHÄTZUNG DER ÖKONOMISCHEN WIRKUNG EINER VERTEILUNG VON WIND- UND PV-ANLAGEN ÜBER DEUTSCHLAND IM RAHMEN DER SELBSTVERMARKTUNG Kurzstudie

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1 F RAUNHOF ER -INSTITUT FÜR WINDENERGIE UND ENER GIESYSTEMTECHNIK, IW ES ABSCHÄTZUNG DER ÖKONOMISCHEN WIRKUNG EINER VERTEILUNG VON WIND- UND PV-ANLAGEN ÜBER DEUTSCHLAND IM RAHMEN DER SELBSTVERMARKTUNG Kurzstudie

2 ABSCHLUSSBERICHT Ann-Katrin Gerlach Dr. Carsten Pape Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik (IWES), Kassel Kurzstudie im Auftrag der Bundesnetzagentur 2

3 Inhalt 1 Einleitung Methodik Vorgehen Photovoltaik Simulation Anlagenkonfigurationen Modellbeschreibung Wind Onshore Simulation Interpolation von Leistungskennlinien Zusammenfassung Vorgehen Wind... 9 Entwicklung Spotmarktpreis Ergebnisse Photovoltaik Leistungsspezifische Erlöse Marktwertfaktoren Kostenannahmen Vermarktungserlöse im Verhältnis zu den Investitionskosten Wind Marktwertfaktoren Leistungsspezifische Erlöse Kostenannahmen Vermarktungserlöse im Verhältnis zu den Investitionskosten Zusammenfassung Ausblick Literatur

4 Hintergrund Die Energiewende, die durch die Einführung des Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) im Jahr 2000 einen deutlichen Impuls erfahren hat und die durch das ambitionierte Energiekonzept der Bundesregierung von 2010 und den beschleunigten Ausstieg aus der Kernenergienutzung im Jahr 2011 stark vorangetrieben wurde, muss zu einem zukunftsfähigen Konzept weiterentwickelt werden. Die Bundesnetzagentur ist in vielen Bereichen des Strommarkts für entscheidende Weichenstellungen direkt zuständig, hat aber darüber hinaus auch eine wichtige Funktion in der Beratung der Politik im Zusammenhang mit der Fortentwicklung regulatorischer Rahmenbedingungen. Durch neue Anreizmechanismen soll die Marktintegration der erneuerbaren Energien fördert und gleichermaßen die Erreichung der ambitionierten Ausbauziele sicherstellt werden. In der Politik wird als Lösungsansatz ein Ausschreibungsmodell verfolgt, welches neben technologiespezifischen und regional steuerbaren Ausschreibungen für Investitionszuschüsse eine direkte Vermarktung der erzeugten Energie an den relevanten Energiemärkten zur Refinanzierung der Investitionen vorsieht (enervis et al. 2013). Das seit August 2014 rechtskräftige EEG 2014 sieht vor, dass die finanzielle Förderung und ihre Höhe für Strom aus erneuerbaren Energien bis spätestens 2017 durch Ausschreibungen ermittelt werden soll. Zu Testzwecken werden zunächst für Strom aus Photovoltaik-Freiflächenanlagen Erfahrungen mit einer wettbewerblichen Ermittlung der Höhe der finanziellen Förderung gesammelt. (EEG 2014, 2, Absatz 5). Bei der Selbstvermarktung ist neben dem reinen Energieertrag weiterhin relevant, zu welchem Zeitpunkt die Stromerzeugung erfolgt. Einerseits hat der erzeugte EE-Strom einen strompreissenkenden Effekt auf die Spotmarktpreise, andererseits ist vorstellbar, dass durch eine atypische Einspeisung, etwa durch geänderte Anlagenauslegung oder untypische Standorte überdurchschnittliche Erlöse erzielt werden können und so keine oder nur eine geringere zusätzliche Förderung für schlechtere Standorte nötig würde. Auf Basis von zukünftigen Spotmarktpreiszeitreihen lassen sich die Vermarktungserlöse der fluktuierenden EE ableiten, die sich aus dem Produkt der Marktwertfaktoren und der erzeugten Energiemenge ergeben. Mithilfe von regionalisierten Leistungszeitreihen der EE, wie sie am Fraunhofer IWES modelliert werden, können Unterschiede zwischen regionalen Anlagenerlösen bewertbar gemacht werden. 4

5 1 Einleitung Weite Teile Norddeutschlands sind in den vergangenen Jahren für die Windenergienutzung erschlossen worden. Aufgrund der günstigen Windressource im norddeutschen Raum erfolgte der überwiegende Ausbau zunächst in dieser Region. Durch die technische Entwicklung und neue, größere Anlagenmodelle werden mittlerweile auch windschwächere Standorte im Binnenland wirtschaftlich interessant. So gibt es immer mehr Tendenzen auch im Süden Deutschlands Windenergieanlagen zu bauen. Diese speisen teilweise zu anderen Zeiten ein, als Anlagen in Norddeutschland (Pape et al. 06/2013). Durch die Konzentration sehr großer installierter Windenergieleistungen im norddeutschen Raum sind die Rückwirkungen auf den Strompreis besonders stark, da sie häufig zur gleichen Zeit mit hoher Leistung einspeisen. Damit wird der Strompreis gedrückt. Wenn entsprechend Anlagen an südlichen Standorten eine abweichende zeitliche Einspeisecharakteristik aufweisen, also vermehrt zu anderen Zeiten einspeisen, sollten sie von diesem Effekt profitieren und überdurchschnittliche Erlöse bei der Direktvermarktung ihrer Erzeugungsleistung erzielen können. Ähnliche Effekte sind bei der Photovoltaik zu vermuten. Einerseits fällt das tageszeitliche Einspeisemaximum der Photovoltaikanlagen zeitlich mit der Tageshöchstlast während der Sommermonate zusammen. Andererseits sind bereits bei den Ende 2013 installierten 36 GW erhebliche Rückwirkungen auf die Preisbildung an den Strommärkten zu beobachten. Auch hier besteht der Effekt, dass durch eine starke Konzentration der Photovoltaikanlagen in Süddeutschland zu Zeiten günstiger Strahlungsbedingungen in dieser Region Rückwirkungen auf die Erlöse bei einer Selbstvermarktung des PV-Stroms zu erwarten sind. Da Ost- und West- Anlagen zeitlich versetzt zu den dominierenden Süd-Anlagen einspeisen, kann auch hier ein höherer Erlös erwartet werden. Gleiches ist zu erwarten für Photovoltaikanlagen, die außerhalb der Region mit hoher PV-Anlagenkonzentration errichtet werden. Die Frage, die sich hieraus ergibt und im Folgenden untersucht werden soll ist, ob die beschriebenen Anlagen, die durch schlechtere Standorte, oder eine andere Ausrichtung geringere Erträge erzielen, diesen Ertragsverlust im Rahmen einer Selbstvermarktung womöglich durch höhere Vermarktungserlöse ausgleichen können, oder ob für solche Anlagen eine regionale Förderung notwendig ist, um ihre Attraktivität zu erhöhen. Hierfür wurde ein zukünftiges Szenario basierend auf dem Netzentwicklungsplan 2023 B (Leitszenario) entworfen, das als Grundlage für die Berechnungen dient. Außerdem sollen ein gutes (2007) und ein schlechtes Windjahr (2010) untersucht werden, um unterschiedliche Auswirkungen auf Erlöse und Marktwertfaktoren abschätzen zu können. 5

6 2 Methodik Das am Fraunhofer IWES entwickelte Modell der EE-Einspeisung generiert räumlich und zeitlich hochaufgelöste Zeitreihen der Stromerzeugung durch erneuerbare Energien. Das Modell basiert auf dem Modellgitter des COSMO-EU (Schulz und Schättler 2010) bzw. COSMO-DE (Baldauf et al. 2011) -Modells des Deutschen Wetterdienstes (DWD) mit horizontalen Modellflächen von ca. 7 x 7 bzw.2,8 x 2,8 km² Ausdehnung. Die zeitliche Auflösung beträgt 1 Stunde. Zunächst wurden mithilfe von physikalischen Modellen der Photovoltaik und der Windenergie (Onshore und Offshore) auf Basis historischer Wetterdaten der Jahre 2007 und 2010 über Deutschland aggregierte Zeitreihen der EE-Einspeisung erstellt. Als Grundlage diente das NEP-Szenario 2023 B, das von etwa 63 GW Windenergie und 61 GW Photovoltaik in Deutschland ausgeht. Diese Zeitreihen wurden der Bundesnetzagentur übermittelt, um auf dieser Basis über die Modellierung eines europäischen Kraftwerkseinsatzes Strompreiszeitreihen für das Szenariojahr 2023 unter Einbeziehung der EE-Einspeisung zu generieren. Die weiteren Untersuchungen zu spezifischen Erlösen und Marktwertfaktoren erfolgten auf Basis des feineren COSMO-DE-Rasters. 2.1 Vorgehen Photovoltaik Simulation Das Modell der Photovoltaikeinspeisung erlaubt es, die Fragestellungen mit ausreichender Genauigkeit zu beantworten und sowohl Aussagen über die absolute Menge der Energiebereitstellung als auch über deren zeitlichen Verlauf zu treffen. Innerhalb einer Modellfläche sind die Unterschiede in Bezug auf den Ertrag sehr gering, sofern eine mögliche Verschattung der Einzelanlagen nicht berücksichtigt wird Anlagenkonfigurationen Die Standardausrichtung einer PV-Anlage ist die Süd-Ausrichtung mit einer Neigung der Module von 30, da sich hier im Jahresmittel die höchsten Erträge erzielen lassen. Aus einer solchen Ausrichtung praktisch aller Freiflächenanlagen und eines Großteils der Aufdachanlagen resultiert ein sehr scharfes Leistungsmaximum zur Mittagszeit (Abb. 01). Dies stellt einerseits eine Herausforderung für die Netzstabilität dar und hat andererseits erhebliche Auswirkungen auf den Börsenstrompreis, mit entsprechenden Nachteilen für die Selbstvermarktung von PV-Strom. Folglich ist es vorstellbar, dass die aus einer anderen Ausrichtung der Module resultierende, abweichende zeitliche Erzeugungscharakteristik zu höheren Erlösen bei der Vermarktung führen. Um dieser Frage nachzugehen, wird untersucht, inwiefern bei PV-Anlagen mit Ost- und Westausrichtung die Mindererträge im Verhältnis zu einem möglicherweise höheren Marktwert stehen. Als eine besondere Variante von Freiflächen werden auch spezielle Ost-West-Freiflächenanlagen betrachtet, die also durch eine dachartige Aufstellung eine hohe Flächennutzung ermöglichen. 6

7 Abb. 01 Ausrichtungsabhängige Einspeisung von PV-Anlagen. Es wurden daher Zeitreihen für verschiedene Ausrichtungen simuliert. Südlich ausgerichtete Anlagen werden in Deutschland sowohl auf Dachflächen, als auch bei Freiflächenanlagen in der Regel mit einer Neigung von ca. 30 installiert. Ost- und West-Anlagen werden auf Freiflächen flacher ausgerichtet. Um Verschattungseffekte zu vermeiden und maximale Erträge zu erzielen wäre ein Neigungswinkel von 0 optimal, allerdings wird eine geringe Neigung benötigt um Ablagerungen von Wasser und Dreck zu verhindern. Diese Neigung wird hier mit 15 angenommen. Für östlich und westlich ausgerichtete Aufdachanlagen wurde weiterhin eine Neigung von 30 simuliert. Zusätzlich wurden Zeitreihen für 2-Achsig nachgeführte Systeme erstellt, die dem Sonnenstand nachgeführt werden und auf diese Weise immer rechtwinkelig zur einfallenden Solarstrahlung ausgerichtet sind. Einen Überblick über die betrachteten Anlagen und ihre Ausrichtungen gibt Abb. 02. Dachflächen Freiflächen Süd-Ausrichtung Ost- oder West- Ausrichtung Achsig nachgeführt Orthogonal zur Sonne Abb. 02 Ausrichtungen und Neigungen 1 der simulierten Systeme. 1) die Neigung ergibt sich aus dem Winkel zwischen Solarpanel und Boden 2.2 Modellbeschreibung Wind Onshore Simulation Im Vergleich zur PV ist die Modellierung der (Onshore-)Windeinspeisung erheblich komplexer, da die realen Erträge auch innerhalb der ca. 8 km² großen Modellflächen sehr stark variieren können. Im komplexen Gelände der deutschen Mittelgebirge weisen die exakten Standorte innerhalb einer Modellfläche große Unterschiede hinsichtlich der Windhöffigkeit auf je nachdem, ob z. B. ein Standort in Kamm- oder Tallage betrachtet wird. Weiterhin wirkt sich die Rauhigkeit des Geländes aus und über Waldflächen fallen z. B. die Erträge bei gleicher Anlagenkonfiguration geringer aus. In Abb. 03 zeigt der Vergleich einer COSMO-DE-Modellfläche mit dem gleichen Ausschnitt im höher aufgelösten Windatlas Baden-Württemberg, wie viel kleinräumiger sich die Windressource unterscheidet als es sich mit dem vorliegenden Modell des COSMO-DE abbilden lässt. 7

8 Abb. 03 links: Windgeschwindigkeiten in 140 m Höhe auf Basis der Analysedaten des COSMO-DE Modells ( ); rechts: Windgeschwindigkeiten auf 140 m anhand des Windatlas Baden-Württemberg innerhalb einer COSMO-DE Modellfläche (Pape et al. 06/2013). Ein großer Teil dieser Unterschiede kann durch höhere Nabenhöhen oder ein größeres Rotor-Generator-Verhältnis kompensiert werden. Je nach Anlagenauslegung kann sich die Auslastung der Windenergieanlagen am gleichen Standort erheblich unterscheiden. Die tatsächliche Konfiguration, die vom Projektierer umgesetzt würde, ist das Ergebnis detaillierter Wirtschaftlichkeitsanalysen. Im Umfang dieser Kurzstudie konnten diese Details nicht berücksichtigt werden. Deswegen wurde eine robuste Methodik gewählt, die es erlaubt die Einflüsse von Marktwerten und Volllaststunden (VLS) bzw. Ertrag auf die Erlöse separat monetär zu bewerten, ohne jedoch Aussagen darüber zu treffen, welche Anlagenkonfiguration jeweils am Standort unter Wirtschaftlichkeitsaspekten errichtet würde Interpolation von Leistungskennlinien Um die beschriebenen Unsicherheiten zu umgehen, wurde im Rahmen dieses Kurzgutachtens die Windeinspeisung auf jeder Planfläche für identische Erträge (Volllaststunden) abgebildet. Es wurde durch Variation von Nabenhöhe und Rotor- Generator-Verhältnis für jede Modellfläche eine identische Volllaststundenzahl abgebildet, sofern diese mit realistischen Anlagenparametern erreichbar ist. Hierfür wurden vier Windenergieanlagen mit unterschiedlichen Rotor-Generatorverhältnissen als Basis genommen: drei davon stammen aus der Agora Studie Kostenoptimaler Ausbau der Erneuerbaren Energien in Deutschland (Fürstenwerth et al. 2013). Als weitere Referenzanlage mit der geringsten Leistung pro Fläche dient die Kenersys Anlage K120. Diese weist mit ca. 203 W/m² eine sehr ausgeprägte Auslegung auf Schwachwindstandorte auf (vgl. Abb. 04). Ausgehend von diesen vier Windenergieanlagen wurde zwischen den Parametern Nabenhöhe und Rotor-Generatorverhältnis interpoliert (Abb. 05). Starkwind 2013 Starkwind 2023 Schwachwind 2023 Kenersys K120 Abb. 04 Konfigurationen der vier Referenzanlagen. Nennleistung [MW] 2, ,3 Rotordurchmesser [m] Nabenhöhe [m] W/m² 440,57 381,97 288,83 203,36 8

9 Abb. 05 Interpolation zwischen Windenergieanlagen. Um die aus dem veränderten Rotor-Generatorverhältnis resultierende Leistungskennlinie adäquat zu berücksichtigen, erfolgte auch hier eine angepasste Interpolation (Abb. 06). Durch Berücksichtigung angepasster Anlagenparameter wurden für jeden Standort Leistungszeitreihen der Windenergie mit unterschiedlichen, vorgegebenen Volllaststunden bei gleichzeitig genauer Abbildung der zeitlichen Erzeugungscharakteristik generiert. Interpolierte Leistungskennlinien Kenersys K120 Schwachwindanlage 2023 Starkwindanlage 2023 Starkwindanlage 2012 Abb. 06 Interpolation der Leistungskennlinien. normierte Leistung [P/Pn] Windgeschwindigkeit [m/s] Zusammenfassung Vorgehen Wind Mit den ausgewählten Anlagentypen wurden pixelweise Leistungszeitreihen generiert, die die gewünschten Volllaststunden liefern (1500, 2000, 2500, 3000, 3500 VLS). Anschließend konnten mithilfe der bereitgestellten Preiszeitreihen die Vermarktungserlöse sowie Marktwertfaktoren ermittelt werden, die deutschlandweit vergleichbar sind. Das gesamte Vorgehen für die Ermittlung der Erlöse bei Windenergieanlagen ist in Abb. 07 dargestellt. 9

10 Abb. 07 Ermittlung vergleichbarer Markterlöse für Windenergieanlagen. 2.3 Entwicklung Spotmarktpreis Wie zu Beginn dieses Kapitels erwähnt, wurden zunächst Windenergie- und PV- Zeitreihen der Jahre 2007 und 2010 aggregiert über Deutschland erstellt, um die Rückwirkungen der EE-Einspeisung auf den Börsenstrompreis bei der Erstellung der Preiszeitreihen zu berücksichtigen. Die für das Jahr 2023 simulierten Preiszeitreihen basieren auf dem Kraftwerkspark des Szenarios B22 des Netzentwicklungsplans und werden nachfolgend mit Variante A bezeichnet (Abb. 08 und Abb. 10). Sie verlaufen aufgrund hoher Austauschkapazitäten zwischen den europäischen Marktgebieten im Vergleich zu historischen Spotmarkt-Preiszeitreihen sehr flach ohne signifikante Strompreisspitzen und scheinen wenig Anreiz für teurere Technologien und Speicher zu bieten. Um den Einfluss einer volatileren Preiszeitreihe auf die Ergebnisse zu ermitteln, wurde von der Bundesnetzagentur eine weitere Preiszeitreihe für das Jahr 2023 zur Verfügung gestellt ( Variante B ). Die Eingangsparameter waren auch hierbei der Kraftwerkspark aus dem NEP-Szenario B22 sowie die Wetterzeitreihen aus dem Jahr 2007, aber es fehlt die Rückwirkung der simulierten Einspeisezeitreihen auf den Strompreis (Abb. 09). Der Durchschnittspreis liegt mit etwa 51 /MWh fast 9 und damit 21% über dem der ersten Preiszeitreihe. Allerdings ergibt sich eine 5-fach höhere Standardabweichung. Die Gründe hierfür liegen im Wesentlichen in unterschiedlichen Annahmen zu den Netzkuppelkapazitäten in angrenzende Länder. Die neue Zeitreihe weist außerdem in einzelnen Stunden ein Preisniveau von 997 bzw. 999 Euro auf. In diesen Stunden konnte Intraday am Markt kein Clearing erzielt werden. Dies dürfte jedoch ihre Jahresberechnungen nicht wesentlich verzerren. Abb Abb. 10 stellen die drei Preiszeitreihen über das gesamte Jahr dar. Es ist deutlich zu sehen, dass der Strompreis in den Morgen- und Abendstunden am höchsten ist. Bei der Preiszeitreihe Variante B sind die Preise insgesamt höher. 10

11 5 Preiszeitreihe bei höheren Austauschkapazitäten mit Europa /MWh Abb. 08 Preiszeitreihe für 2023, Wetterjahr 2007, Variante A. Stunde des Tages Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Preiszeitreihe bei niedrigeren Austauschkapazitäten mit Europa 2007 >80 60 /MWh Abb. 09 Preiszeitreihe für 2023, Wetterjahr 2007, Variante B. Stunde des Tages Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Preiszeitreihe bei höheren Austauschkapazitäten mit Europa /MWh Abb. 10 Preiszeitreihe für 2023, Wetterjahr 2010, Variante A. Stunde des Tages Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec In Abb. 11 ist außerdem der zeitliche Verlauf der zwei Preiszeitreihen für das Wetterjahr 2007 abgebildet. Hier werden die starken Ausreißer der Variante B deutlich, die zu einer viel höheren Standardabweichung führen. Im Gegensatz zu den Preiszeitreihen der Variante A deren Maxima bei etwa 76 und 77 liegen, erreicht die volatilere Preiszeitreihe (Variante B) in 52 Stunden Preise über 100, bzw. liegen die Preise in 19 Stunden über

12 Abb. 11 Preiszeitreihen Variante A und B im Vergleich. Auf Basis dieser Preiszeitreihen wird im Folgenden analysiert, ob Standorte mit geringeren Erträgen zu Zeiten höherer Marktpreise einspeisen und somit die Mindererträge ausgeglichen werden können. 12

13 3 Ergebnisse Nachfolgend werden die Ergebnisse der Berechnung mit dem Wetterjahr 2007 und der flacher verlaufenden, weniger volatilen Preiszeitreihe dargestellt. Im Einzelnen wird bei Bedarf darauf eingegangen, welche Auswirkungen ein schlechteres Windjahr (2010) oder eine andere Preiszeitreihe haben können. Weitere Grafiken befinden sich im Anhang. 3.1 Photovoltaik Leistungsspezifische Erlöse Bei Betrachtung der leistungsspezifischen Erlöse von PV-Anlagen (Abb. 12), ist deutlich erkennbar, dass Anlagen mit Südausrichtung höhere absolute Erlöse erzielen als diejenigen mit Ost-, West- oder Ost-West-Ausrichtung. Anlagen, die sich mithilfe einer 2-achsigen Nachführung orthogonal zur Sonne ausrichten, erzielen noch weit höhere Erlöse (angepasste Farbskala beachten). Diese Anlagen sind allerdings verhältnismäßig teuer und müssten durch den Mehrerlös die höheren Investitionskosten refinanzieren können. Ost-West-Ausrichtung Westausrichtung Ostausrichtung Abb. 12 Leistungsspezifische Erlöse von PV-Anlagen im Jahr 2023 (Wetterjahr 2007), Preiszeitreihe Variante A. Südausrichtung 2-achsig nachgeführt Zur besseren Unterscheidung der blauen Flächen gibt Abb. 13 einen Überblick über die relative Häufigkeit der Modellflächen innerhalb Deutschlands auf denen die jeweiligen Markterlöse erzielt werden. Hierfür sind auf der x-achse die Vermarktungserlöse in 13

14 /MW peak aufgeführt und auf der y-achse der prozentuale Anteil der Flächen, bezogen auf Gesamtdeutschland, auf denen dieser Erlös im Jahr 2007 erzielt wird. Abb. 13 Häufigkeit unterschiedlicher Markterlöse in Deutschland im Jahr 2023 für das Wetterjahr 2007, Preiszeitreihe Variante A. Bei Betrachtung der gleichen Ergebnisse unter Verwendung der Preiszeitreihe Variante B (Abb. 14) ändert sich an der Verteilung nicht viel. Auch hier erzielen nachgeführte Anlagen gefolgt von südlich ausgerichteten Anlagen die höheren Erlöse. Allerdings sind die absoluten Erlöse höher und damit auf der x-achse weiter rechts abgebildet. In beiden Grafiken lässt sich erkennen, dass Anlagen mit einer Ost-West-Ausrichtung etwas höhere Erlöse erzielen als nur östlich oder westlich ausgerichtete Anlagen. Dies hängt sehr wahrscheinlich damit zusammen, dass bei ihnen mit 15 eine flachere Neigung angenommen wurde. Abb. 14 Häufigkeit unterschiedlicher Markterlöse in Deutschland im Jahr 2023 für das Wetterjahr 2007, Preiszeitreihe Variante B Marktwertfaktoren Die Marktwertfaktoren (MWF) geben an, wie der Wert der bereitgestellten elektrischen Energie vom durchschnittlichen Spotmarktpreis abweicht. Ein Marktwertfaktor von < 1 14

15 bedeutet entsprechend, dass im Mittel unterdurchschnittliche Erlöse bei der Vermarktung des Stroms erzielt werden können. Die Marktwertfaktoren für die verschiedenen Ausrichtungen der PV-Module sind in Abb. 15 dargestellt. Ost-West-Ausrichtung Westausrichtung Ostausrichtung Abb. 15 Marktwertfaktoren von PV-Anlagen im Jahr 2023 (Wetterjahr 2007), Preiszeitreihe Variante A. Südausrichtung 2-achsig nachgeführt Deutlich wird, dass der Strom im Nordosten Deutschlands im Durchschnitt zu höheren Preisen vermarktet werden kann, als im restlichen Deutschland. Dieser Effekt spiegelt sich bei allen fünf Ausrichtungen wider. Dies ist zumindest zum Teil darauf zurückzuführen, dass die Einspeisung in diesen Regionen nicht ganz so stark mit der Einspeisung in jenen Regionen korreliert ist, wo der größte Teil der Leistung installiert wurde (Bayern, Baden-Württemberg). So ist es möglich, dass im Sommer, wenn die Sonne früh aufgeht im Nord-Osten schon früher Leistung eingespeist wird als im Süd- Westen. Hierbei, so scheint es, profitieren die Anlagenbetreiber von den höheren Strompreisen in den Morgenstunden (vgl. Abb. 08). Auch ist ein Zusammenhang zwischen der Einspeisung durch Windenergieanlagen und den Marktwertfaktoren von PV-Anlagen wahrscheinlich. Wind und Sonne weisen eine gewisse Antikorrelation auf und speisen eher zu unterschiedlichen Zeiten ins Netz ein (Gerlach und Breyer 2012). Der Wind in Norddeutschland hat aber aufgrund der vielen Windenergieanlagen, die dort stehen, einen starken Einfluss auf den Strompreis. So kann es sein, dass wenn im Norden die Sonne scheint und wenig oder gar kein Wind weht, die Preise höher sind als zu Zeiten in denen viele Windenergieanlagen einspeisen und den Strompreis senken. Südlich ausgerichtete PV-Anlagen haben insgesamt niedrigere Marktwertfaktoren. Zurückzuführen ist dies in erster Linie auf ihre strompreissenkende Wirkung. Hier tritt ein ähnliches Phänomen auf wie bei den norddeutschen Windenergieanlagen. Der Großteil installierter PV-Anlagen ist nach Süden ausgerichtet, speist nahezu zeitgleich ins Netz ein und drückt damit den Strompreis nach unten. Entsprechend fällt der stündliche Erlös für südlich ausgerichtete Anlagen meist geringer aus, was allerdings durch ihre sehr viel höheren Erträge ausgeglichen wird. 15

16 Vergleicht man nun die Marktwertfaktoren jeder Ausrichtung (Abb. 15) mit den entsprechenden Markterlösen (Abb. 12), so lässt sich erkennen, dass die höheren Marktwertfaktoren im Nordosten Deutschlands zwar nicht zu höheren absoluten Erlösen führen, jedoch zu einem gewissen Ausgleich der Vermarktungserlöse über weite Teile Deutschlands beitragen. Dies ist gerade dann für einen weiteren Zubau relevant, wenn davon ausgegangen wird, dass in Süddeutschland, wo die Erlöse höher sind, bereits viele potenzielle Flächen bebaut sind. Abb. 16 Häufigkeit unterschiedlicher Marktwertfaktoren in Deutschland in 2023 (Wetterjahr 2007), Preiszeitreihe Variante A. Abb. 17 Häufigkeit unterschiedlicher Marktwertfaktoren in Deutschland in 2023 (Wetterjahr 2007), Preiszeitreihe Variante B. Vergleicht man die Auswirkung der verschiedenen Preiszeitreihen auf die Marktwertfaktoren anhand der Häufigkeitsverteilungen (Abb. 16 und Abb. 17), wird deutlich, dass die MWF bei Variante B insgesamt niedriger sind. Grund hierfür ist vermutlich der höhere mittlere Strompreis der hier benutzten Preiszeitreihe. Die Erwartung, dass die Differenzen zwischen den Marktwertfaktoren bei einer anderen Preiszeitreihe größer werden, konnte in diesem Fall nicht bestätigt werden. Die Spannweite der MWF zwischen verschiedenen Installationstypen ist insgesamt sehr gering. In beiden Fällen liegt der maximale MWF nur ca. 5 % über dem minimalen Wert. Allerdings gibt es bei Variante A eine gleichmäßigere Streuung der Werte. Bei Variante B variieren die Marktwertfaktoren von Anlagen mit Ost und Ost-West- 16

17 Ausrichtung weniger und liegen im Mittel sogar unter den MWF von Südanlagen. Westanlagen haben dafür verhältnismäßig höhere MWF Kostenannahmen Es wurde festgestellt, dass nachgeführte PV-Systeme sowohl die höchsten Marktwertfaktoren, als auch die höchsten Erlöse haben. Bei Betrachtung der erforderlichen Investitionskosten ist eine solche Anlage allerdings so viel teurer als starre Systeme, dass sie sich nur selten rechnet. Ebenso könnte es Kosteneinflüsse bei den anderen Anlagentypen geben. Um diese greifbar zu machen, wurden folgende Kostenabschätzungen für Anlagen, die im Jahr 2023 gebaut werden, getroffen. Abb. 18 Spezifische Investitionen für PV Anlagen Vermarktungserlöse im Verhältnis zu den Investitionskosten Werden nun die erzielten Erlöse relativ zu ihren Investitionskosten betrachtet, ergibt sich ein anderes Bild als bei den absoluten Erlösen. Ost- und West-Anlagen tragen durch ihre geringeren Erträge am wenigsten zur Deckung ihrer Investitionskosten bei. Hier rentieren sich nach wie vor die auf Süddächern installierten Systeme am meisten, da sie gleich hohe Investitionen erfordern, aber höhere Erlöse erzielen. Während bei Südanlagen im Wetterjahr 2007 mit der Preiszeitreihe Variante A im Mittel 4 % der Investitionskosten eingenommen werden, sind es bei Ost- und Westanlagen im Mittel über 3 %. Auch hier wird der oben beschriebene Effekt der Marktwertfaktoren über Deutschland deutlich, wie eine relativ gleichmäßige blaue Fläche zeigt (Abb. 19). 17

18 Dachanlagen Südausrichtung Westausrichtung Ostausrichtung Abb. 19 Vermarktungserlöse in Prozent der Investitionskosten von PV- Anlagen im Jahr 2023 (Wetterjahr 2007), Preiszeitreihe Variante A. Südausrichtung Ost-West-Ausrichtung 2-achsig nachgeführt Freiflächenanlagen Freiflächenanlagen haben geringere Investitionskosten pro Leistung und erzielen daher einen höheren Beitrag zu diesen, was an der helleren Färbung deutlich wird. Nachgeführte Systeme werden kaum noch gebaut, da sie mit ihren höheren Erträgen nicht die höheren Kosten ausgleichen können. Die für diesen Installationstyp erforderlichen Investitionskosten wurden bei den Annahmen anhand des Mehrertrages dieser Anlagen abgeschätzt. So ergibt sich für nachgeführte Anlagen ein ähnliches Bild wie für südlich ausgerichtete Freiflächenanlagen. Es ist aber durchaus vorstellbar, dass zukünftig die Investitionskosten für nachgeführte Anlagen langsamer fallen als die fest installierter PV-Anlagen. Während die PV-Module massiv Lernkurven durchlaufen und deutlich im Preis fallen, ist für die materialintensive und eher maschinenbauliche Installation der nachgeführten Anlagen mit geringeren Kostensenkungen zu rechnen. Ost-West-Freiflächenanlagen erwirtschaften im Wetterjahr 2007 mit der Preiszeitreihe der Variante A im Mittel etwa ein halbes Prozent weniger in Relation zu ihren Investitionskosten als Freiflächenanlagen mit Südausrichtung. Mit Strompreisen der Variante B ergeben sich höhere Erlöse und damit auch ein höherer Anteil an den Investitionskosten (Abb. 20 und Abb. 21). Die Unterschiede zwischen Ost-, West-, und Südanlagen fallen ähnlich gering aus. 18

19 Abb. 20 Erlöse von PV- Anlagen in Prozent ihrer Investitionskosten. Relative Häufigkeit verschiedener PV- Anlagentypen in Deutschland 2023 (Wetterjahr 2007), Preiszeitreihe Variante A. Abb. 21 Erlöse von PV- Anlagen in Prozent ihrer Investitionskosten. Relative Häufigkeit verschiedener PV- Anlagentypen in Deutschland 2023 (Wetterjahr 2007), Preiszeitreihe Variante B. 3.2 Wind Marktwertfaktoren und Markterlöse für Windenergieanlagen wurden deutschlandweit für fünf verschiedene Volllaststundenzahlen ermittelt (1500, 2000, 2500, 3000 und 3500). An Orten, an denen es nicht möglich war, mit den angenommenen Anlagenmodellen eine bestimmte Volllaststundenzahl zu erreichen, z. B. weil das Windvorkommen so groß ist, dass selbst die Starkwindanlage immer mehr als 1500 VLS erzeugt, wird für die entsprechende VLS-Zahl kein Ergebnis generiert. Die Ergebnisse werden exemplarisch für 2500 VLS vorgestellt, da diese Anzahl in einem Großteil Deutschlands erreicht wird. Weitere Ergebnisgrafiken finden sich im Anhang. 19

20 3.2.1 Marktwertfaktoren Die Marktwertfaktoren von Windenergieanlagen, die 2500 Volllaststunden erreichen, liegen in Deutschland bei Verwendung der Preiszeitreihe Variante A und des Wetterjahres 2007 zwischen 91 % und 99 %. Tatsächlich treten, wie bereits vermutet, im Süden höhere Marktwertfaktoren auf, als im Norden (vgl. Abb. 22). Auch hierfür ist mit hoher Wahrscheinlichkeit die den Strompreis stark beeinflussende Einspeisung von norddeutschen Windenergieanlagen verantwortlich. Jene Windenergieanlagen, die im Süden positioniert wurden, speisen häufig zu anderen Zeiten ein als die im Norden und erzielen somit höhere durchschnittliche Vermarktungserlöse. Im Histogramm in Abb. 22 lässt sich die Verteilung der Marktwertfaktoren über Deutschland ablesen. Die Summe der Modellflächen auf denen 2500 Volllaststunden erreicht werden entspricht 93 Prozent der gesamtdeutschen Fläche. Die Streuweite der Marktwertfaktoren ist allerdings nicht besonders weit, wie das Histogramm verdeutlicht. Abb. 22 Marktwertfaktoren von Windenergieanlagen mit 2500 VLS (WJ 2007), Preiszeitreihe Variante A. (Auf grauen Flächen konnten gewünschte VLS mit gegebenen Anlagenkennlinien nicht erreicht werden.) Abb. 23 Marktwertfaktoren von Windenergieanlagen mit 2500 VLS (WJ 2007), Preiszeitreihe Variante B. Die Marktwertfaktoren, die sich aus der Preiszeitreihe Variante B ergeben, sind ebenfalls bei der Windenergie niedriger. Im Mittel liegen sie etwa 3 % unter denen mit höherem europäischem Austausch, wie aus den Histogrammen in Abb. 22 und Abb. 23 hervorgeht. Des Weiteren ist eine breitere Streuung der Werte über Deutschland 20

21 festzustellen, sodass die Marktwertfaktoren potenziell einen größeren Einfluss haben. Maximale Marktwertfaktoren mit Werten von über 1 werden überwiegend im Südwesten Deutschlands in Baden-Württemberg beobachtet, während in der norddeutschen Tiefebene überwiegend niedrige Marktwertfaktoren mit Werten zwischen 0,87 und 0,9 zu erwarten sind Leistungsspezifische Erlöse In Abb. 24 sind die leistungsspezifischen Erlöse für Anlagen, die 2500 Volllaststunden erreichen, abgebildet. Die hier erzielten Erlöse liegen zwischen 97 und 104 Tsd. /MW. Bei Verwendung der Preiszeitreihe Variante B ergeben sich weit höhere Erlöse für diese Anlagen. Die Erlöse schwanken hier nicht nur in einem Bereich von /MW, sondern liegen zwischen 113 und 130 Tsd. /MW und damit bis zu /MW auseinander (Abb. 25). Da in dieser Betrachtung alle Anlagen gleich viel Energie erzeugen, sind entsprechend der Marktwertfaktoren auch die leistungsspezifischen Erlöse der Anlagen im Süden höher. Die Verteilung über Deutschland entspricht der der Marktwertfaktoren. Zu der höheren durchschnittlichen Vergütung trägt auch der höhere durchschnittliche Spotmarktpreis der Preiszeitreihe Variante B bei. Diese Betrachtung wurde gewählt, da die Modellflächen zu groß sind, als dass man genau sagen kann, wo eine Anlage gebaut würde und welche Volllaststunden sie erreichen würde. Sie macht die Marktwertfaktoren untereinander vergleichbar. Allerdings birgt diese Abbildungsweise das Problem, dass Investitionskosten nicht berücksichtigt werden. So erzielt eine Anlage mit 2500 Volllaststunden im Süden zwar höhere Erlöse als im Norden, allerdings sind die Investitionskosten einer Schwachwindanlage, die im Süden eine bestimmte Volllaststundenzahl erreicht, wesentlich höher als die einer Starkwindanlage, die im Norden auf dieselben Volllaststunden kommt. Abb. 24 Leistungsspezifische Erlöse der Windenergieanlagen mit 2500 VLS (WJ 2007) Preiszeitreihe Variante A. 21

22 Abb. 25 Leistungsspezifische Erlöse der Windenergieanlagen mit 2500 VLS (WJ 2007) Preiszeitreihe Variante B Kostenannahmen Um einen Eindruck zu bekommen, wie sich das Verhältnis zwischen Erlösen und Investitionskosten auswirkt, wurden Preisabschätzungen für die einzelnen Anlagentypen vorgenommen. Die Schätzungen für Windenergieanlagen basieren auf der Studie der Deutschen WindGuard Kostensituation der Windenergie an Land (Rehfeldt et al. 2013). Die Studie untersucht die Kostenstruktur der Windenergie im Jahr 2013 auf deren Basis Annahmen für das Jahr 2023 abgeleitet wurden. Für die Ableitung der Kostenentwicklungen wurde einerseits der Trend zu aufwendigeren Konstruktionen, z. B. mit höheren Türmen berücksichtigt, andererseits moderate Lernkurven unterstellt. Es ergeben sich im Jahr 2023 die folgenden spezifischen Kosten für die betrachteten Anlagen (Abb. 25). Spezifische Investitionen (inkl. Nebenkosten) [ /kw] Starkwind 2013 Starkwind 2023 Schwachwind 2023 Kenersys K Abb. 26 Spezifische Investitionen für Windenergieanlagen. Die Abschätzung der Kostenentwicklung ist immer mit einer hohen Unsicherheit behaftet. Darüber hinaus bleibt als weiterer Unsicherheitsfaktor die Bewertung der Windressource im komplexen Gelände. An Standorten mit günstigen lokalen Windverhältnissen können durchaus auch kostengünstigere Anlagen bereits die angenommenen Auslastungen erreichen. Die auf diese Weise generierten Ergebnisse stellen damit lediglich eine Näherung dar, sollten aber ausreichen, um die Bedeutung regionaler Marktwertfaktoren abschätzen zu können. 22

23 Abb. 27 Angenommene Investitionskosten für Windenergieanlagen mit 2500 VLS im Jahr 2023 (Wetterjahr 2007). Abb. 27 zeigt die Investitionskosten der über Deutschland verteilten Anlagen, die im Wetterjahr VLS bringen würden. Es ist deutlich zu sehen, dass die Investitionskosten an windschwächeren Standorten deutlich steigen, da an diesen Standorten aufwendigere Anlagen mit höherer Nabenhöhe und geringerem Rotor- Generator-Verhältnis installiert werden müssten. Gerade in den Modellflächen, wo Abb. 24 höhere Erlöse verspricht, liegen die Investitionskosten bis zu 655 Tsd. /MW über denen einer Anlage an Windstärkeren Orten Vermarktungserlöse im Verhältnis zu den Investitionskosten Es soll nun untersucht werden, inwiefern die höheren Vermarktungserlöse von Windenergieanlagen im Süden ausreichen, um ihre Mehrkosten auszugleichen. Um den Einfluss der Marktwertfaktoren erkennbar zu machen, wird zunächst gezeigt, welchen Anteil der über alle Anlagen gemittelte jährliche Vermarktungserlös an den jeweiligen Anlagenkosten hat (Abb. 28). Diese Betrachtung blendet also höhere Marktpreise von Anlagen, die zu atypischen Zeiten einspeisen aus. Da alle Anlagen eine Auslastung von 2500 Volllaststunden aufweisen, sind die Unterschiede lediglich durch unterschiedliche Investitionskosten bedingt. Der mittlere Markterlös im Wetterjahr 2007 trägt bei Berücksichtigung der Preiszeitreihe Variante A zwischen 5 % und 8,5 % zur Deckung der jeweiligen Investitionskosten bei. In einem weiteren Schritt wird dann der regionale Vermarktungserlös in Prozent der Investitionskosten dargestellt (Abb. 29). Bei genauerem Hinsehen ist für die Flächen im Norden eine leichte Reduktion der relativen Vermarktungserlöse erkennbar, während diese im Süden geringfügig höher ausfallen. Dies spiegelt sich auch in einer geringeren Streuung um den Mittelwert der im Histogramm dargestellten Häufigkeitsverteilung wider. Die Werte liegen nun vermehrt zwischen 5,5 % und 8 %, während die Maxima und Minima nur noch selten auftreten. Es gibt also einen, wenn auch nur geringen, Kostenausgleich zwischen windstarken und windschwachen Standorten. 23

24 Abb. 28 Mittlerer Markterlös von Windenergieanlagen im Wetterjahr 2007 in Prozent der Investitionskosten VLS, Szenariojahr 2023, Preiszeitreihe Variante A. Abb. 29 Vermarktungserlöse von Windenergieanlagen im Wetterjahr 2007 in Prozent ihrer Investitionskosten VLS, Szenariojahr 2023, Preiszeitreihe Variante A. Bei Verwendung der Preiszeitreihe Variante B sind durch den höheren mittleren Börsenpreis auch die Erlöse höher. Entsprechend ist der Anteil der Erlöse in Relation zu den Investitionskosten mit Werten zwischen 5,9 % und 9,7 % ebenfalls höher. Die Effekte der Marktwertfaktoren sind auch hier vorhanden aber ähnlich gering, wie bei Variante A (Abb. 30 und Abb. 31). 24

25 Abb. 30 Mittlerer Markterlös von Windenergieanlagen im Wetterjahr 2007 in Prozent der Investitionskosten VLS, Szenariojahr 2023, Preiszeitreihe Variante B. Abb. 31 Vermarktungserlöse von Windenergieanlagen im Wetterjahr 2007 in Prozent ihrer Investitionskosten VLS, Szenariojahr 2023, Preiszeitreihe Variante B. Im Jahr 2010, welches ein sehr schlechtes Windjahr war, hätten teurere Anlagen gebaut werden müssen, um die gewünschten Volllaststunden zu erreichen. Folglich sind insgesamt die Beiträge der Erlöse zu den Investitionskosten geringer. (Abb. 32) Abb. 32 Vermarktungserlöse von Windenergieanlagen im Wetterjahr 2010 in Prozent ihrer Investitionskosten VLS, Szenariojahr 2023, Preiszeitreihe Variante A. 25

26 4 Zusammenfassung Die Auswertungen ergeben, dass die Marktwertfaktoren für PV-Anlagen in Nord-Ost- Deutschland und für Windenergieanlagen in Süddeutschland überdurchschnittlich hoch sind. Bei PV-Anlagen führt dieser Effekt besonders bei Ost- und West-Anlagen in einem gewissen Maße zum Ausgleich der Vermarktungserlöse der erzeugten Energie innerhalb von Nord- und Mitteldeutschland. Auch für Windenergieanlagen lässt sich ein geringer Einfluss erkennen. Allerdings reichen die Erlöse in südlichen Gebieten nicht aus, um die Mehrkosten der Anlagen zu kompensieren. Dies wird auch offensichtlich, wenn man die heutigen Stromgestehungskosten von Windenergieanlagen an windreichen mit denen an windschwachen Standorten vergleicht. Für das Jahr 2013 ermittelte die Deutsche WindGuard für einen 60 %-Referenzstandort um ca. 43 % höhere Stromgestehungskosten (110,7 /MWh vs. 77,4 /MWh) als für einen 100 %- Referenzstandort (Rehfeldt et al. 2013, Tabelle 8-3). Da sich aber Marktwertfaktoren der Windenergie innerhalb Deutschlands lediglich um maximal 16 % unterscheiden, reichen diese Unterschiede nicht aus, um die höheren Investitionskosten für die Anlagen bzw. geringeren Erträge zu kompensieren. Sollen dennoch Anlagen an weniger ressourcenstarken Standorten gebaut werden, etwa um die Energieversorgung zu dezentralisieren und geplante Netzerweiterungen zu reduzieren, bliebe bei einem Selbstvermarktungsmodell ein regional angepasster Förderbedarf bestehen. Die zweite Variante der Preiszeitreihe hat zwar durch ihre höheren Preise die absoluten Werte geändert, allerdings waren auch hier die Effekte bei weitem nicht ausreichend, um, für einen besseren Ausgleich zu sorgen. 26

27 5 Ausblick Für eine genauere Abschätzung der zukünftigen Entwicklung von Anlagenerlösen wird es nötig sein, die zeitliche, aber insbesondere die räumliche Auflösung der Windressource zu erhöhen. Dies würde eine genaue Platzierung der Anlagen an windstarken Standorten ermöglichen und somit einen direkten Vergleich der Windstandorte mit nur einem Anlagentyp ermöglichen, so wie es auch bei der PV geschehen ist. Ein Umweg über die Volllaststunden könnte damit vermieden werden. Des Weiteren sind für verlässlichere Aussagen genauere Modelle für die Anlagenkosten erforderlich, um Unsicherheiten über die zukünftige Kostenentwicklung der erneuerbaren Energien zu reduzieren. Das Fraunhofer IWES forscht in diesen Bereichen, um in Zukunft genauere Ergebnisse für zeitlich hochaufgelöste Analysen generieren zu können. An der grundsätzlichen Aussage, dass die regionalen Marktwertfaktoren nicht ausreichen werden, um Mindererträge oder höhere Investitionskosten von EE-Anlagen mit atypischer zeitlicher Erzeugungscharakteristik auszugleichen, wird sich hierdurch jedoch mit hoher Wahrscheinlichkeit nichts ändern. Dieses Ergebnis bezieht sich jedoch ausschließlich auf die Markterlöse und stellt somit nicht zwangsläufig das volkswirtschaftliche Optimum dar, welches sich möglicherweise bei einer großräumigeren Verteilung der EE- Erzeugungsanlagen und einer Auslegung auf eine höhere Auslastung einstellen würde. 27

28 6 Literatur Baldauf M., Förstner J., Klink S., Reinhardt T., Schraff C., Seifert A., Stephan K. (2011): Kurze Beschreibung des Lokal-Modells Kürzestfrist COSMO-DE (LMK) und seiner Datenbanken auf dem Datenserver des DWD. tlichungen/download/lmk DBbeschr 1104 en,templateid=raw,property=publi cationfile.pdf. Zuletzt geprüft am 23. Januar enervis, BET, VKU (2013): Ein zukunftsfähiges Energiemarktdesign für Deutschland: Langfassung. Zuletzt geprüft am 1. August EEG 2014: Gesetz für den Ausbau erneuerbarer Energien (Erneuerbare-Energien-Gesetz - EEG 2014), Ausfertigungsdatum: Fürstenwerth D., Tersteegen B., Pape C. (2013): Kostenoptimaler Ausbau der Erneuerbaren Energien in Deutschland: Ein Vergleich möglicher Strategien für den Ausbau von Wind- und Solarenergie in Deutschland bis e_kostenoptimaler_ausbau_der_ee_web_optimiert.pdf. Zuletzt geprüft am 14. August Gerlach A.-K., Breyer C. (2012): PV und Windkraft: Sich hervorragend ergänzende Energietechnologien am Beispiel Mitteldeutschlands. In Köntges M. (Hrsg.) 27. Symposium Photovoltaische Solarenergie: 29. Februar bis 02. März 2012, Kloster Banz, Bad Staffelstein. Wissen für Profis. OTTI, Ostbayerisches Technologie- Transfer-Inst., Regensburg, S Pape C., Arbach S., Gerlach A.-K., Kühn P., Pfaffel S., Fürstenwerth D. (2013): Entwicklung der Windenergie in Deutschland: Eine Beschreibung von aktuellen und zukünftigen Trends und Charakteristika der Einspeisung von Windenergieanlagen. Kurzstudie, Berlin. Rehfeldt K., Wallasch A.-K., Lüers S. (2013): Kostensituation der Windenergie an Land in Deutschland, Varel. Schulz J.-P., Schättler U. (2010): Kurze Beschreibung des Lokal-Modells Europa COSMO-EU (LME) und seiner Datenbanken auf dem Datenserver des DWD. tlichungen/download/lme DBeschr Rungek 1005 en,templateid=raw,proper ty=publicationfile.pdf/lme_dbeschr_rungek_1005_en.pdf. Zuletzt geprüft am 23. Januar