NETZENTWICKLUNGSPLAN STROM
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- Walther Koenig
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1 NETZENTWICKLUNGSPLAN STROM - STROMNACHFRAGE, REGIONALISIERUNG UND IMPLIKATIONEN FÜR DIE ÜBERTRAGUNGSAUFGABE IN DEUTSCHLAND- 12. ETP-Konferenz (EUROFORUM) Prof. Dr. Rainer Elsland Fraunhofer Institut für System- und Innovationsforschung (ISI) Dr.-Ing. Roland Bauer 50Hertz Transmission GmbH Stuttg art, 16./
2 Agenda 2 Einbindung der Stromnachfrage-Analysen (Fraunhofer ISI) in den Netzentwicklungsplan Strom 2030 Abbildung der Stromnachfrage und Last Szenario-Definition und -Ergebnisse Einbindung der Stromnachfrage-Analysen in die ÜNB- Netzmodellierung Relevanz der Sektorenkopplungng Kleinspeicher und Eigenverbrauchsoptimierung Implikationen für die Übertragungsaufgabe
3 Einbindung der Stromnachfrage-Analysen in den Netzentwicklungsplan l Strom Qualitative Vorgabe des Szenariorahmens (z.b. Relevanz neuer Anwendungen) Übertragungsnetzbetreiber (Stromangebot t und Netze) Fraunhofer ISI (Stromnachfrage) Quantitative Ausgestaltung des Szenariorahmens (z.b. Stromnachfrage und Jahreshöchstlast) Ziel: Szenariorahmen und Modellergebnisse sind konsistent!
4 Abbildung Stromnachfrage und Last - Dimensii onen d er M o d e llierung 4 jährlich stündlich national Nettostrombedarf [TW Wh] GHD Haushalte Industrie Verkehr Typtag [h] ] Last [GW] regional (Landkreis-Ebene) Modellierungsansatz: Technologische und sektorale Nachfrage-Analyse
5 Szenario-Definition 5
6 Szenario-Ergebnisse - Stromnachfrage pro K opf (Basi s j a h r 2013) pf [kwh] hfrage pro Ko Stromnac Stade (ca. 30% der Chemie-Industrie) Rhein-Kreis Neuss (ca. 9% der Chemie-Industrie und ca. 28% der NE-Metallindustrie) Leverkusen (ca. 7% der Chemie-Industrie) Validierung zeigt hohe statistische Güte! Altötting (ca. 5% der Chemie- Industrie) Ludwigshafen (ca. 8% der Chemie-Industrie) Brandenburg, Stadt (ca. 13% der Stahlindustrie) Saalekreis (ca. 5% der Chemie-Industrie
7 Szenario-Ergebnisse - Strukturelle U n t erschie d e d er regi onal en L ast en 7 Regionen mit hohem Anteil an Haushalts- / GHD-Nachfrage zeigen hohe Fluktuationen Industrialisierte Regionen zeigen eine hohe Grundlast und niedrige Fluktuationen Beispiele (Basisjahr 2013): Last [MW W] Last [MW W] Summer Sommer Winter Summer Sommer Winter Sommer Summer Garmisch Partenkirchen Rendsburg Eckernförde Stade Winter Schienenverkehr Haushalte (ohne Wärmepumpen) Industrie Wärmepumpen GHD (ohne Wärmepumpen) Elektromobilität
8 Szenario-Ergebnisse - Ä n d erung d er Stromnachfrage vs. S p itzenl ast en 8 Spitzenlast steigt stärker an als die jährliche Stromnachfrage (2013 vs. 2035) p Spitzenlast Peak Load 2013 vs g Yearly Consumption 2013 vs Stromnachfrage Stade Suhl Stuttgart Garmisch Partenkirchen < -15 % Laständerung 2013 vs % - -2% < % - 1 % % 1 % - 15 % - 2 % - 1 < 15 % 1 % - 15 % < 15 %
9 Prosumer Energiewende Fortschreibung Energiewende Wettbewerbliche Energiewende Verzögerte Energiewende Unvollständige Energiewende Prosumer Energiewende Fortschreibung Energiewende Wettbewerbliche Energiewende Verzögerte Energiewende Unvollständige Energiewende Einbindung der Stromnachfrage-Analysen in die ÜNB-Netzmodellierung (1/2) 9 Szenarienentwicklung Durchführung von Simulationen Interpretation der Ergebnisse Szenarienbilder Quantitative Annahmen Prosumer-orientierte Energiewende Investitionskosten für Erzeugungstechnologien Kraftwerksausbausimulation Kraftwerkspark Energiewende gemäß EEG-Pfad Wettbewerbliche Energiewende Nachfrage (inkl. regionaler Allokation) Leistung an EE-Anlagen (inkl. regionaler Allokation) Marktsimulation Kraftwerkseinsatz Verzögerte Energiewende Unvollständige Energiewende DSM Preise für Primärenergie und CO2 Weitere Annahmen Netzsimulationen Netzausbau Konsistentes Set an Annahmen je Szenario
10 Einbindung der Stromnachfrage-Analysen in die ÜNB-Netzmodellierung (2/2) 10 Mit dem NEP 2030 (Version 2017) wurde eine detaillierte Stromnachfrage-Analyse durch das Fraunhofer ISI durchgeführt, um den Einfluss von Sektorkopplungsoptionen (Fokus: Elektromobilität und Wärmepumpen) und Energieeffizienz auf die Entwicklung der Nachfrage und die Höchstlast abzubilden. Ziel und energiepolitische Maßgeblichkeit: 100% der Stromnachfrage in Deutschland ist abgebildet. Stromnachfrage hat Auswirkungen auf verschiedene energiepolitische Ziele: Anteil EE, Energieeffizienz, CO2-Limitierung in anderen Sektoren NICHT VERGESSEN Fü di E i h di V d K d NICHT VERGESSEN: Für die Energieversorger steht die Versorgung der Kunden im Mittelpunkt!
11 Relevanz der Sektorkopplung - Einord nung d er S e ktoren Strom, Wärme und Verk e h r 11 Die politischen Ziele sehen eine nahezu vollständige Dekarbonisierung bis 2050 in Deutschland vor: die Treibhausgasemissionen sollen zwischen 80-95% bis 2050 (bezogen auf 1990) reduziert werden. Diese Ziele können nur mit einer Elektrifizierung des Wärme- und Verkehrssektors, Speichern und einem weiteren Ausbau an EE-Anlagen erreicht werden. 986 ktoren Strom, schland* [Mio. t] Emissionen für Sek, Verkehr in Deuts CO 2 -E Wärme, % -15 % % -60 % -62 % Strom Wärme Verkehr % % Wie kann dieses Ziel erreicht werden? 1990 reale Entwicklung 2015 Klimaschutzplan Fortschreibung %
12 Relevanz der Sektorkopplung - Übersi c ht 12 = Energiesektor = Verbrauchssektor Umwandlung von Strom in andere Energieformen Sektorenkopplung Direkte Nutzung von Strom Power-to-X Elektromobilität Power-to-Gas Power-to-Heat Schienenverkehr Power-to- Wasserstoff Power-to-Methan Industrie (u.a. Prozesswärme) Straßenverkehr Straßen- und Schienenverkehr Power-to- Liquid/Fuel Verkehr (bspw. Flüssig-Gas Power-to- Chemicals Verkehr (bspw. Methanol) Straßenverkehr Industrie Haushalte (Raumwärme, Warmwasser) GHD (Raumwärme, Warmwasser) Industrie (PtC, PtL) Haushalte/GHD (Wärme) Industrie (bspw. Ammoniak) Haushalte/GHD (Wärme)
13 Relevanz der Sektorkopplung - A n t e il d er Stromnachfrage von Ele ktrof a h rzeugen (ca. 10 Mio. E-Fahrzeuge) Einfluss der Sektorenkopplung 524 TWh * 531 TWh ** 228 Industry Industrie Services GHD (exkl. WP) Households Haushalte a (exkl. WP) Others Schienenverkehr Heat pumps Wärmepumpen e-mobility Elektromobilität * Basierend auf Umweltbundesamt, exkl. Netzverlusten ** Basierend auf NEP 2035 (Szenario B), exkl. Netzverlusten Hohe Unsicherheit bei der Anzahl an E-Fahrzeugen in 2035 Im Szenario B ist der Anteil der Stromnachfrage durch E-Fahrzeuge begrenzt
14 Relevanz der Sektorkopplung - B egrenzung d es S p itzenl ast - A nstiegs 14 Last [GW] Spitzenlast und L d i * GW 7GW Elektromobilität e-mobility Heat Wärmepumpen pumps Others Schienenverkehr Haushalte Households(exkl. WP) Services GHD (exkl. WP) Industry Industrie Ladestrategie:* flexibles / intelligentes Ladeverhalten: 20% einfaches Ladeverhalten: 80% Spitzenlast an einem Wochentag in der kältesten Winterwoche: Gesamtlast: 84 GW Anteil der E-Fahrzeuge: 7 GW Basierend auf NEP 2035 (Szenario B) mit einer skalierten Anzahl an E-Fahrzeugen, inkl. DSM * E-Fahrzeug-Lastkurve im NEP wurde von Fraunhofer ISI bereitgestellt Flexibilität von E-Fahrzeugen und Wärmepumpen ermöglicht Reduzierung der Spitzenlast Welche Relevanz hat die Verbreitung von E-Fahrzeugen auf die Spitzenlast?
15 Kleinspeicher und Eigenverbrauchs- optimierung i 15 speichern [MW] Leistung von Klein 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 Prosumer-orientierte orientierte Energiewende Energiewende gemäß EEG-Pfad Wettbewerbliche Energiewende Verzögerte Energiewende Unvollständige Energiewende Kleinspeicher in 2035 (2,5 kw, 8 kwh) Kleinspeicher werden zur Eigenverbrauchsoptimierung eingesetzt 100% Last PV-Einspeisung i 80% 60% 40% 20% 0% PV-Einspeisung mit Kleinspeicher Anteil der PV-Anlagen (von Haushalten), a die mit Kleinspeichern kombiniert sind
16 Implikationen für die Übertragungsaufgabe 16 Entwicklung der Stromnachfrage: Wechselwirkung zwischen Stromnachfrage und Anteil an Erneuerbaren Energien in Deutschland (Zielkorridor im EEG2017) Anstieg der Stromnachfrage durch neue Verbraucher (Sektorkopplung) kann wesentlichen Beitrag zur Dekarbonisierung der Nachfragesektoren leisten Entwicklung der Höchstlast: Bestimmung der System-Adequacy / Deckung der Höchstlast je nach Grad der Last- seitigen Flexibilitäten Regionalisierung der Lasten bestimmt Lastfluss Detaillierte Analyse der Stromnachfrage und Lasten ist wesentlich für Marktmodellierung bzw. Preisniveau!
17 17 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Prof. Dr. Rainer Elsland Fraunhofer ISI Breslauer Straße Karlsruhe Dr. Roland Bauer Hertz Transmission GmbH Heidestraße Berlin
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