MODELLIERUNG DER EIGENVERSORGUNG MIT ELEKTRIZITÄT FÜR VERSCHIEDENE AKTEURE Philipp Oehler, Holger Höfling, Anna- Lena Klingler.

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1 MODELLIERUNG DER EIGENVERSORGUNG MIT ELEKTRIZITÄT FÜR VERSCHIEDENE AKTEURE Philipp Oehler, Holger Höfling, Anna- Lena Klingler

2 Einleitung Seite 2

3 Einleitung Seite 3

4 Einleitung Was ist die für mein Verbrauchsverhalten günstigste Versorgungsmethode bzw. Kombination? à Genauerer Blick auf Eigenversorgung! Seite 4

5 Was ist Eigenversorgung? Definition: Konzept, bei dem mindestens ein Teil des erzeugten Stroms nicht physisch in ein Netz für die allg. Versorgung eingespeist wird, sondern ohne dessen Nutzung verbraucht wird. Was sind Treiber für vermehrte Eigenversorgung? Preisverfall bei Photovoltaiksystemen und Batteriespeichern Steigende Abgaben Strombezug Sinkende Fördersätze à Anreiz, Bedarf nicht nur über das Netz zu decken à grid parity Seite 5

6 Wie sinnvoll ist Eigenversorgung? Oft: Akteure in dem Glauben, einen wertvollen Beitrag zur Energiewende zu leisten Aber: Ist das so? Was sind die Wirkungen aus Systemsicht? à Möglichkeit der Berechnung von möglichen Szenarien unter den aktuellen ökonomischen und rechtlichen Rahmenbedingungen benötigt! Seite 6

7 Zweistufiges Modell Modellstufe 1: einzelne Betrachtung von Akteuren Stundenscharfe betriebswirtschaftliche Optimierung deren Wärme/Stromportfolios für ein Jahr Ziele: Ermittlung des optimalen Portfolios jedes Akteurs Ermittlung von sensitiven Einflussfaktoren Modellstufe 2: Abbildung der Diffusion der in Stufe 1 ermittelten optimierten Portfolios Ziele: Ermittlung des Potentials Änderung der Last; Einfluss auf EEG-Umlage, Netznutzungsentgelt, Strompreis, PV-Förderung ( atmender Deckel ) Seite 7

8 Bottom-up-Ansatz zur Berechnung der Wirkungen und Sensitivitäten (Stufe 1) Stromverbraucher in Deutschland Sektoren Akteurstypen Haushalte GHD Industrie Verkehr EFH-1WE EFH-2WE MFH-3WE Akteurseigenschaften (Parameterset) Anzahl Stromverbrauch/-profil Wärmeverbrauch/-profil Förderungen Investitionskosten Strombezugskosten Photovoltaik Mikro-KWK Wärmepumpe Brennwertkessel Batterie-/Wärmespeicher Power-to-Heat Netzbezug Optimierungsmodell Betriebswirtschaftliche Optimierung der Strom- und Wärmebereitstellung Seite 8

9 Spezifikationen Stufe 1 Gemittelte Last- und Einstrahlungsprofile Individuelle Profile für jeden Akteur Lineare Kostenverläufe für die Technologien Alle aktuellen deutschen Förderungen berücksichtigt Akteure Haushalte: EFH, 2FM, MF-Häuser Akteure GHD: Baugewerbe, Büroähnliche Betriebe, Herstellungsbetriebe, Handel (Food), Handel (Non-Food), Krankenhäuser, Schulen, Bäder, Beherbergung/Gaststätte/Heime, Nahrungsmittelgewerbe, Wäschereien, Landwirtschaft, Gartenbau, Flughäfen, Textil/Bekleidung/Spedition Seite 9

10 Sensitivitäten Stufe 1 Ausgehend von einem Basiszenario: Änderung der gemittelten Lastprofile hin zu gemessenen Profilen Änderung der gemittelten PV-Einstrahlungsprofile hin zu gemessenen Profilen Variieren des Kalkulationszinssatzes Variierung der Technologiekosten Variieren von Förderungen Erhöhung des Gaspreises und des Börsenstrompreises Variierung der Netznutzungsentgelte und der EEG-Umlage Einfluss von Bestandsanlagen Auswirkungen erhöhter Nachfrage durch Elektrofahrzeuge Bei GHD-Akteuren: Einfluss einer direkten Weitergabe des Strompreises an den Endverbraucher Seite 10

11 Beispielergebnisse Einfamilienhaus Installierte Leistung, Stromerzeugung/-verbrauch max. KWK-Einspeisung Stromerzeugung /-verbrauch (Wocheim Januar) max. PV-Einspeisung Netzbezug PV-Erzeugung Batterie PtH Wärmepumpe max. Stromverbrauch max. Netzbezug Leistung [W] Batterie- Erzeugung KWK- Erzeugung PtH- Verbrauch WP- Verbrauch Stromverbrau ch KWK_Einspeis ung Batterie KWK 345 Zeit [h/a] PV Seite 11

12 Abbildung von Hemmnissen über Erneuerungsraten und Technologiediffusion Optimiertes Portfolio -Strom -Wärme Haushalte EFH-1WE Optimiertes Portfolio -Strom Wärme fix Anzahl der Akteure, die eine Investitionsentscheidung treffen? (A) Anzahl der Investitionsentscheidungen abhängig von der Höhe der möglichen Kosteneinsparungen à Kosteneinsparungsrate = (Kosten alternatives Portfolio Kosten opt. Portf.) / (Kosten alt. Portf.) Diff-rate [% p.a.] max. begrenzt durch (B) Kosteneinsparungsrate [%] (B) Anzahl der Investitionsentscheidungen abhängig von der Marktdurchdringung im Vo rjah r = (Anzahl der Akteure mit EV) / (Anzahl aller Akteure) Erneuerungsrate Heizung: 2,7 % p.a. Diffusion nach Verteilung (A) * (B) Diff-rate [% p.a.] max. 15% Marktdurchdringung im Vo rjah r [%] Seite 12

13 Zweistufiges Modellierungskonzept Stufe 1: Wirkungen und Sensitivitäten Stufe 2: Entwicklungspfade Marktdiffusion Ermittlung des optimalen Portfolios je Akteur Neuberechnung von Strompreis, EEG-Umlage, Netznutzungsentgelte, Förderungen Selbstverbrauch je Sektor [TWh] Szenario 3 Szenario 2 Szenario 1 Seite 13 heute 2030

14 Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit! Philipp Oehler Competence Center Energy Policy and Energy Markets Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research ISI Breslauer Straße Karlsruhe Germany Phone Mobile Seite 14

15 Backup Seite 15

16 Modellierungsansatz der EV- Entwicklungspfade bis 2030 (Stufe 2) Akteurseigenschaften (Parameterset) Anzahl Stromverbrauch/-profil Wärmeverbrauch/-profil Förderungen Investitionskosten Strombezugskosten Photovoltaik Mikro-KWK Wärmepumpe Brennwertkessel Batterie-/Wärmespeicher Power-to-Heat Entwicklungspfade des Parametersets heute 2030 Optimierungsmodell Jährliche betriebswirtschaftliche Optimierung der Strom- und Wärmebereitstellung je Akteur Zeitabhängige Einflüsse Hemmnisse Rückkopplungen Seite 16