Potenziale der Elektrizitätserzeugung aus Windenergie im Freistaat Sachsen

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Gerburg Neumann
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Gefördert durch: Potenziale der Elektrizitätserzeugung aus Windenergie im Freistaat Sachsen Eine modellgestützte Analyse im gesamtdeutschen Kontext Dipl.-Wirtsch.-Ing.

1 Gefördert durch: Potenziale der Elektrizitätserzeugung aus Windenergie im Freistaat Sachsen Eine modellgestützte Analyse im gesamtdeutschen Kontext Dipl.-Wirtsch.-Ing. Hannes Hobbie IEEH EnerSAX Enersax Konferenz Dresden, 03. Dezember 2014 Dieses Projekt wurde gefördert durch den ESF Europäischer Sozialfond und den Freistaat Sachsen

Hannes Hobbie IEEH EnerSAX Enersax Konferenz Dresden, 03.

2 AGENDA Einleitung GIS-gestützte Potenzialanalyse von Windenergie in DE und SA Integration in Lastflussmodell und erste Ergebnisse Schlussfolgerungen und nächste Schritte 2

3 Problemstellung Optimale Standortwahl der Stromerzeugung aus Windkraft in Deutschland Länderebene Ausbau EE stark getrieben durch Länderziele Rat Race um beste Standorte Bundesebene Bundesweiten Umwälzungsmechanismus Keine lokalen Anreize Ausbau (regional) schwer steuerbar 1. Wie sieht eine systemkostenminimale Verteilung der Erzeugung aus Windkraft in Deutschland aus? 2. Welche Rolle spielt die Windkraft im Freistaat Sachsen im kostenminimalen Optimum? 3

lokalen Anreize Ausbau (regional) schwer steuerbar 1.

4 Hohe räumliche Disparitäten zwischen (zukünftiger) Erzeugung und Nachfragezentren Herausforderungen Installierte Leistung (2014) und Ausbauziele Ausbauziel von 97,3 GW bundesweit bis 2034* (onshore und offshore) 51,3 GW mit Netzanschluss in Niedersachsen, Mecklenburg- Vorpommern und Schleswig Holstein (davon 25,1 GW offshore) Hoher Transportbedarf: 4 HGÜ- Trassen in Nord-Süd Richtung * Netzentwicklungsplan 2014, erster Entwurf Nordsee Niedersachsen Nordrhein-Westphalen Rheinland-Pfalz Saarland Bremen Hessen Schleswig-Holstein Baden Württemberg Hamburg Ostsee Mecklenburg-Vorpommern Sachsen-Anhalt Thüringen Bayern Berlin Brandenburg Sachsen Leistung [GW] [GW] Installiert Onshore Installiert Offshore B 2034 Onshore B 2034 Offshore 4

Nord-Süd Richtung * Netzentwicklungsplan 2014, erster Entwurf Nordsee Niedersachsen Nordrhein-Westphalen Rheinland-Pfalz Saarland Bremen Hessen Schleswig-Holstein Baden Württemberg

5 AGENDA Einleitung GIS-gestützte Potenzialanalyse von Windenergie in DE und SA Integration in Lastflussmodell und erste Ergebnisse Schlussfolgerungen und nächste Schritte 5

1000 m Verschneidung von Landnutzung, extremen Hanglagen, Schutzgebieten und regionalen Windgeschwindigkeiten Flächeninformationen Landnutzung Ackerland Wiesen und Weiden Landw.

6 1000 m Verschneidung von Landnutzung, extremen Hanglagen, Schutzgebieten und regionalen Windgeschwindigkeiten Flächeninformationen Landnutzung Ackerland Wiesen und Weiden Landw. Grünflächen Natürliches Grasland Ergebnis: Freiflächen zur Windenergienutzung Schutzgebiete Ausschluss von Nationalparks Biotope/Artenschutz (Landschaftsschutzgebiete) 1000 m Hanglagen Ausschluss von Neigungsflächen mit Steigung > 20 6

Grünflächen Natürliches Grasland Ergebnis: Freiflächen zur Windenergienutzung Schutzgebiete Ausschluss

7 LCOE [ct/kwh] Deutschland weist ein großes Potenzial an onshore Windenergie auf (3 MW Turbine, 750 m Mindestabstand) Stromgestehungskosten (max. Szenario) Kostenpotenzialkurve (max. Szenario) EEG 2014 LCOE [ct/kwh] * Wirtschaftliches Potenzial: LCOE <= 9,13 ct/kwh (EEG 2012) Nach EEG 2014 verringert sich das Potenzial um 8% Wirtschaftliches Potenzial [GW] Wirtschaftliches Potenzial (Deutschland)* GW (1115,4 TWh), davon GW außerhalb der Küstenbundesländer Nettostromverbrauch 2011: 524 TWh 7

Szenario) EEG 2014 LCOE [ct/kwh] * Wirtschaftliches Potenzial: LCOE <= 9,13 ct/kwh (EEG 2012) Nach EEG 2014 verringert sich das

Auch Bundesländer im Binnenland weisen große Potenziale an Windenergie auf Wirtschaftliches Potenzial und Ausbauziel [GW] Bruttostromverbrauch und wirtschaftliches Potenzial [TWh] Schleswig-Holstein

8 Auch Bundesländer im Binnenland weisen große Potenziale an Windenergie auf Wirtschaftliches Potenzial und Ausbauziel [GW] Bruttostromverbrauch und wirtschaftliches Potenzial [TWh] Schleswig-Holstein Hamburg Bremen Niedersachsen Mecklenburg-Vorpommern Berlin [GW] Sachsen-Anhalt Brandenburg Nordrhein-Westphalen Thüringen Sachsen Hesse Wirtschaftliches Potenzial im Vergleich: Rheinland-Pfalz Saarland Baden Württemberg Bayern Wirtschaftliches Potenzial B 2034 Onshore Eigene Berechnung: Bundesverband Windenergie: Umweltbundesamt: 479 GW 722 GW 450 GW (flh > 2800 h/a) 930 GW (flh > 2200 h/a) 8

8 100 80 60 40 20 0 Sachsen-Anhalt Brandenburg Nordrhein-Westphalen Thüringen Sachsen Hesse Wirtschaftliches Potenzial im Vergleich: Rheinland-Pfalz

9 LCOE [EUR/kWh] Wirtschaftliches Potenzial an Windenergie im Freistaat Sachsen (2,3 MW Turbine, 500 m Mindestabstand) Kostenpotenzialkurve im Freistaat Sachsen 4 Szenarien im Referenzfall 1. Sensitivierung hinsichtlich der Landnutzung Basis Szenario Wald Szenario 2. Sensitivierung hinsichtlich der Schutzgebiete Minimum Szenario Maximum Szenario Technisches Potenzial [TWh] Das wirtschaftliche Potenzial variiert zwischen 4,27 und 21,93 TWh Starke Zunahme des wirtschaftlichen Potenzials bei Berücksichtigung von Waldgebieten und Landschaftsschutzgebieten 9

Sensitivierung hinsichtlich der Schutzgebiete Minimum Szenario Maximum Szenario Technisches Potenzial [TWh] Das wirtschaftliche Potenzial

10 LCOE [EUR/kWh] LCOE [EUR/kWh] Starke Verringerung des wirtschaftlichen Potenzials bei 2000 m Mindestabstand (2,3 MW Turbine) Kostenpotenzialkurve bei 1000 m Mindestabstand Kostenpotenzialkurve bei 2000 m Mindestabstand Verbrauch ,7 TWh Verbrauch ,7 TWh Technisches Potenzial [TWh] Technisches Potenzial [TWh] Eine Erhöhung von Mindestabständen auf 2000 m hat signifikante Auswirkungen auf weitere Ausbaumöglichkeiten im Freistaat Sachsen Im Basis Szenario übersteigt das wirtschaftliche Potenzial die Einspeisung aus bestehenden Anlagen nur bei Nutzung von Landschaftsschutzgebieten (ca. 0,7 TWh in 2012) 10

Potenzial [TWh] Eine Erhöhung von Mindestabständen auf 2000 m hat signifikante Auswirkungen auf weitere Ausbaumöglichkeiten im Freistaat Sachsen Im Basis

11 Bei einer 3 MW Turbine steigt das wirtschaftliche Potenzial überproportional an (1000 m Mindestabstand) Weibull-Verteilung und Leistungskennlinie Ertragssteigerung bei Leistungszunahme Verbrauch ,7 TWh 2,3 MW 3 MW 141 m Interessenkonflikt Starker Rückgang des Potenzials bei höhenbezogener Abstandsregelung Überproportionale Ertragszunahme bei leistungsstärkeren Turbinen 176 m 11

Verbrauch 2010 23,7 TWh 2,3 MW 3 MW 141 m Interessenkonflikt Starker Rückgang des Potenzials bei

12 AGENDA Einleitung GIS-gestützte Potenzialanalyse von Windenergie in DE und SA Integration in Lastflussmodell und erste Ergebnisse Schlussfolgerungen und nächste Schritte 12

Optimale Allokation von Windkraft unter Berücksichtigung von Erzeugungs- und Transportrestriktionen Fragestellung Zentraler Ausbau an Küstenstandorten Geringste Erzeugungskosten Hoher

13 Optimale Allokation von Windkraft unter Berücksichtigung von Erzeugungs- und Transportrestriktionen Fragestellung Zentraler Ausbau an Küstenstandorten Geringste Erzeugungskosten Hoher Netzausbaubedarf (Akzeptanz) Trade-off ELMOD (Basisversion) Lastflussmodell Europäisches Übertragungsnetz (EU+NO+CH) DC Approximation / AC Lastfluss Knoten Preise Bis zu 72h Verbrauchsnaher Zubau Höhere Erzeugungskosten Geringer Ausbau Transportnetze Optimierungsmodell: bottom-up 13

(Basisversion) Lastflussmodell Europäisches Übertragungsnetz (EU+NO+CH) DC Approximation / AC Lastfluss Knoten

14 LCOE [ct/kwh] Modellstruktur basierend auf dem Leitszenario B2034 des Netzentwicklungsplanes bei Berücksichtigung von knotenscharfen Potenzialen an Windkraft Netztopologie Lines [kv] hvdc node Eingangsdaten 435 Knoten (Nachbarländer aggregiert) 753 AC und DC Übertragungsleitungen 440 Erzeugungsanlagen konventionell Reservoir- und Pumpwasserspeicher 816 Erzeugungsanlagen erneuerbar (Biomasse, PV, RoR) 1399 potenzielle Erzeugungsanlagen aus Windkraft Knotenscharfe Kostenpotenzialkurve Wirtschaftliches Potenzial [MW] 14

und DC Übertragungsleitungen 440 Erzeugungsanlagen konventionell Reservoir- und Pumpwasserspeicher 816 Erzeugungsanlagen erneuerbar

15 Allokation Ausbauziel Szenario Das Leitszenario B2034 wird als Benchmark gewählt B2034 OPT FORCED Ausbau nach Netzentwicklungsplan Optimaler Ausbau Geringste Stromgestehungskosten 72,2 GW Wind onshore 25,1 GW Wind offshore PV, Biomasse exogen 97,3 GW Wind onshore + offshore PV, Biomasse exogen 97,3 GW Wind onshore + offshore PV, Biomasse exogen Endogen innerhalb Bundesland Berücksichtigung der Länderziele Endogen innerhalb Deutschland Berücksichtigung der Bundesziele gezwungen Berücksichtigung der geringsten LCOE 15

onshore + offshore PV, Biomasse exogen 97,3 GW Wind onshore + offshore PV, Biomasse exogen Endogen innerhalb Bundesland

7 30 20 Bremen Schleswig-Holstein Hamburg Mecklenburg- Vorpommern 10 0 Niedersachsen Berlin Sachsen-Anhalt Brandenburg

16 Erste Ergebnisse zeigen eine lastorientierte Allokation der Erzeugung aus Windkraft Erzeugungsausbau [GW] Curtailment Erneuerbare Energien [%] [GW] Nordsee Ostsee Bremen Schleswig-Holstein Hamburg Mecklenburg- Vorpommern 10 0 Niedersachsen Berlin Sachsen-Anhalt Brandenburg Nordrhein-Westphalen Thüringen Sachsen Anstieg der Systemkosten [%] Rheinland-Pfalz Hesse Saarland Baden Württemberg Bayern Leistung [GW] Onshore (OPT) Onshore (FORCED) Onshore (B2034) Offshore (B2034) 16

17 AGENDA Einleitung GIS-gestützte Potenzialanalyse von Windenergie in DE und SA Integration in Lastflussmodell und erste Ergebnisse Schlussfolgerungen und nächste Schritte 17

18 Lessons learned Schlussfolgerungen Die (systemkosten-)optimale Lösung basiert nicht auf der Wahl der Windkraftanlagen mit geringsten Stromgestehungskosten Die Optimale Lösung zeigt ein Zubau von Windkraft, der stärker an Lastzentren orientiert ist Trotz Lerneffekten bei der offshore Windenergie (LCOE 9,7 ct/kwh) wird in der optimalen Lösung onshore Windenergie bevorzugt Eine stärker koordinierter Ausbau und ein System mit lokalen Ausbauanreizen könnte langfristig zu verringerten Systemkosten führen! 18

Trotz Lerneffekten bei der offshore Windenergie (LCOE 9,7 ct/kwh) wird in der optimalen Lösung onshore Windenergie bevorzugt

Nächste Schritte und erwartete Ergebnisse Implementierung: Modellendogener Ausbau von PV und Biomasse endogen exogen exogen Bessere Abbildung der Wechselwirkungen zwischen Windenergie, PV und

19 Nächste Schritte und erwartete Ergebnisse Implementierung: Modellendogener Ausbau von PV und Biomasse endogen exogen exogen Bessere Abbildung der Wechselwirkungen zwischen Windenergie, PV und Biomasse (Portfolioeffekte) Erwartete Ergebnisse Optimaler Lösung zwischen zentraler und dezentraler Erzeugung aus Erneuerbaren Energien unter Berücksichtigung von Transportrestriktionen und Portfolioeffekten! 19

Biomasse (Portfolioeffekte) Erwartete Ergebnisse Optimaler Lösung zwischen zentraler und dezentraler

20 KONTAKT Lehrstuhl für Energiewirtschaft Hannes Hobbie Dipl.-Wirtsch.-Ing TU Dresden, Lehrstuhl für Energiewirtschaft, Hannes Hobbie Gefördert durch: 20

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