Kraft-Wärme-Kopplung und Solarthermie:

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Guido Lorenz
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1 Kraft-Wärme-Kopplung und Solarthermie: Konkurrenzeffekte beim integrierten Einsatz Maria Gröger, Daniel Berking, Anett Ludwig, Thomas Bruckner 8. Internationale Energiewirtschaftstagung der TU Wien Februar 2013

Gröger, Daniel Berking, Anett Ludwig, Thomas Bruckner

2 AGENDA Einleitung Methodik Datenbasis Ergebnisse Zusammenfassung 2

3 Einleitung Energie- und klimapolitischer Hintergrund Novelliertes KWK-Gesetz Förderung des Neu- und Ausbaus von Kraft-Wärme- Kopplungs-Anlagen und Wärmenetzen. Ziel: Steigerung des Anteils der Stromerzeugung aus KWK-Anlagen auf 25 % bis zum Jahr EE-Wärme-Gesetz Förderung solarthermischer Anlagen, Nutzung der Fernwärme bzw. Wärmedämmung durch Vorschriften beim Neubau. Ziel: Steigerung des Anteils der erneuerbaren Energien am Primärenergieverbrauch im Wärmesektor auf 14 % bis zum Jahr

EE-Wärme-Gesetz Förderung solarthermischer Anlagen, Nutzung der Fernwärme bzw. Wärmedämmung durch Vorschriften beim Neubau.

4 Einleitung Zielstellung Analyse potenzieller Synergie- und Konkurrenzeffekte, die beim gleichzeitigen Einsatz verschiedener Techniken zur klimaschonenden Wärmeversorgung auftreten können. Im Rahmen einer zeitlich hoch aufgelösten Optimierung der zu analysierenden Energieversorgungsvarianten werden folgende Größen bestimmt: Minderung der variablen Kosten CO 2 -Emissionsminderung Anteile der verschiedenen Techniken an der Wärmeversorgung Zeitlicher Verlauf der Strom- und Wärmeerzeugung 4

Im Rahmen einer zeitlich hoch aufgelösten Optimierung der zu analysierenden Energieversorgungsvarianten werden folgende

5 AGENDA Einleitung Methodik Datenbasis Ergebnisse Zusammenfassung 5

6 Methodik Optimierung mit deeco (dynamic energy, emission, and cost optimization) Räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Optimierung: Optimierungszeitraum: 1 Jahr Optimierungszeitintervall: 1 Stunde Zielfunktion: Kosten, Emissionen, Primärenergie Eingabedaten: Strom- und Wärmebedarf, Verfügbarkeit regenerativer Energien, variable intensive Größen (Außen-, Bedarfs-, Abwärme- und Speichertemperaturen) Rekursiv-dynamische Energiesystemoptimierung unter Berücksichtigung des zeitabhängigen und nichtlinearen Einflusses intensiver Größen auf die Wirkungsgrade der Versorgungstechniken. 6

Wärmebedarf, Verfügbarkeit regenerativer Energien, variable intensive Größen (Außen-, Bedarfs-, Abwärme- und Speichertemperaturen)

7 Methodik Netzwerkdiagramm 7

8 Methodik Netzwerkdiagramm 8

9 Methodik Netzwerkdiagramm 9

10 Methodik Netzwerkdiagramm BHKW-Szenario 10

11 Methodik Netzwerkdiagramm GuD-Szenario 11

12 AGENDA Einleitung Methodik Datenbasis Ergebnisse Zusammenfassung 12

13 Datenbasis Wärmelast und Außentemperatur Berlin Leistung [MW] Temperatur [K] t [h] 233 Thermischer Energiebedarf Außentemperatur Quelle: Vattenfall Europe AG 13

[K] 0 1 1001 2001 3001 4001 5001 6001 7001 8001 t [h] 233

14 Datenbasis Außentemperatur und Globalstrahlung Berlin 2007 Strahlungsintensität [W/m²] Temperatur [K] t [h] 233 Globalstrahlung Außentemperatur Quelle: Meteonorm

283 273 263 253 243 Temperatur [K] 0 1 1001 2001 3001 4001 5001

15 Datenbasis Strombedarfsstruktur Berlin Elektrische Leistung [MW] t [h] Elektrischer Energiebedarf Quelle: ucte 15

300 200 100 0 1 1001 2001 3001 4001 5001 6001 7001

16 Datenbasis Ermittlung der Grenzemissionen

17 AGENDA Einleitung Methodik Datenbasis Ergebnisse Zusammenfassung 17

18 Ergebnisse Szenarien Flächendeckender Einsatz der Technologien Szenario Referenz KWK KWK + A KWK + B KWK + C Merkmale Stromversorgung: Bezug aus bundesdt. Kraftwerkspark; Wärmeversorgung: Gaskessel Referenzanlagen + KWK Referenzanlagen + KWK + Solare Nahwärmeversorgung: Kollektorfläche: 2000 m² Saisonaler Wärmespeicherung: 1000 m³ Referenzanlagen + KWK + Solare Nahwärmeversorgung: Kollektorfläche: 3000 m² Saisonaler Wärmespeicherung: 2000 m³ Referenzanlagen + KWK + Solare Nahwärmeversorgung: Kollektorfläche: 5000 m² Saisonaler Wärmespeicherung: m³ 18

Kraftwerkspark; Wärmeversorgung: Gaskessel Referenzanlagen + KWK Referenzanlagen + KWK + Solare Nahwärmeversorgung: Kollektorfläche: 2000 m²

19 Ergebnisse BHKW-Szenarien: Zielfunktion Kostenminimierung Kostenreduktion 20% 18% BHKW+C 16% BHKW+B 14% BHKW+A 12% BHKW 10% 8% C 6% 4% B 2% A 0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% CO 2 -Reduktion 19

20 Ergebnisse GuD-Szenarien: Zielfunktion Kostenminimierung Kostenreduktion 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% A B C GuD+C GuD+B GuD+A GuD 5% 0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% CO 2 -Reduktion 20

21 Ergebnisse GuD-Szenarien: Deckungsanteile der Wärmeversorgungstechniken Energiemanagement Wärmeversorgung Elektrizitätsversorgung Szenarien Gaskessel KWK Solar KWK Import GuD 70 % 30 % 0 % 70 % 45 % GuD+A 57 % 23 % 20 % 54 % 59 % GuD+B 52 % 22 % 26 % 51 % 61 % GuD+C 42 % 19 % 39 % 45 % 66 % 21

22 AGENDA Einleitung Methodik Datenbasis Ergebnisse Zusammenfassung 22

23 Zusammenfassung Technologien der Solarthermie und der Kraft-Wärme-Kopplung führen zu einer substanziellen Senkung der Treibhausgasemissionen im Vergleich zum Referenzszenario mit Gaskesseln und Strombezug aus dem bundesdeutschen Netz. Beim gemeinsamen Einsatz der Technologien zeigen sich ausgeprägte Konkurrenzeffekte. Die Emissionsminderungen sind sub-additiv. Bei der Integration von Solarthermie-Anlagen in ein Fernwärmenetz, das durch hocheffiziente gasbefeuerte Heizkraftwerke versorgt wird, ist eine Erhöhung der CO 2 -Emissionen im kostenoptimierten Betrieb möglich. 23

24 Dipl.-Ing. Dipl.-Wirtsch.-Ing. Maria Gröger Vattenfall Europe Professur für Energiemanagement und Nachhaltigkeit Institut für Infrastruktur und Ressourcenmanagement Universität Leipzig Grimmaische Str. 12 D Leipzig Prof. Dr. Thomas Bruckner Vattenfall Europe Professur für Energiemanagement und Nachhaltigkeit Institut für Infrastruktur und Ressourcenmanagement Universität Leipzig Grimmaische Str Leipzig

25 BACK-UP

26 Datenbasis CO 2 -Zertifikatpreise 2007 Quelle: EEX 26

27 Datenbasis Brennstoffpreise 2007 Brennstoff Braunkohle Steinkohle Erdgas leichtes Heizöl schweres Heizöl Uran Preis 2,99 Euro/MWh fuel 9,19 Euro/MWh fuel 24,51 Euro/MWh fuel 40,21 Euro/MWh fuel 24,82 Euro/MWh fuel 3,33 Euro/MWh fuel Quelle: BMWi/ BAFA 27

28 Datenbasis Energiebedarfsstruktur und Außentemperatur Modellstadt Berlin Leistung [MW] Temperatur [K] Energieeffiziente Stadt Delitzsch t [h] 233 Elektrischer Energiebarf Thermischer Energiebedarf Außentemperatur 28

29 Ergebnisse GuD-Szenarien: Zielfunktion Emissionsminimierung 30% 25% C GuD+C Kostenreduktion 20% 15% 10% A B GuD GuD+B GuD+A 5% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% CO 2 -Reduktion 29

30 Ergebnisse GuD-Szenarien: Verdrängungseffekt Differenz von Stromimport und export im Szenario GuD+A Elektrische Leistung [MW] t [h] 30

31 Datenbasis Wärmelast und Außentemperatur Delitzsch 2007 Leistung [kw] Temperatur [K] t [h] 233 Thermischer Energiebedarf Außentemperatur Quelle: Technische Werke Delitzsch GmbH 31

32 Datenbasis Außentemperatur und Globalstrahlung Delitzsch 2007 Strahlungsintensität [W/m²] Temperatur [K] t [h] 233 Globalstrahlung Außentemperatur Quelle: Meteonorm

33 Datenbasis Stromdarfsstruktur Delitzsch Leistung [kw] t [h] Elektrischer Energiebedarf Quelle: Technische Werke Delitzsch GmbH 33

34 Ergebnisse BHKW-Szenarien: Deckungsanteile der Wärmeversorgungstechniken Energiemanagement Wärmeversorgung Szenarien Gaskessel KWK Solar GuD 63 % 37 % 0 % GuD+A 61 % 35 % 3 % GuD+B 60 % 32 % 8 % GuD+C 58 % 27 % 15 % 34

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