Search

Der vorliegende zweite Teil - Sektorenkopplung und Wasserstoff: Zwei Seiten der gleichen Medaille knüpft an diesem Punkt an. Er befasst sich detailliert mit möglichen Nutzungspfaden von Wasserstoff in den Sektoren Verkehr, Industrie und Wärme sowie mit dem systemisch wichtigen Aspekt der Rückverstromung. Am Beispiel aktueller Forschungsarbeiten im DLR wird dargestellt, welche Potenziale sich durch die Kopplung der verschiedenen Energieverbrauchssektoren bei der Erzeugung und Nutzung von Wasserstoff ergeben. Diese Synergien ebnen den Weg zu einer effizienteren und flexibleren Nutzung von erneuerbarer Energie. Neben den technologischen Einsatzmöglichkeiten spielen darüber hinaus die Infrastruktur sowie dazugehörige Sicherheitsaspekte bei der Nutzung von Wasserstoff eine gewichtige Rolle. Weiterhin wird im DLR auf dem Gebiet der Energiesystemanalyse an der Einschätzung der Auswirkungen großskaliger Wasserstoffinfrastrukturen auf das bestehende und zukünftige Energiesystem geforscht. Dies beinhaltet auch die Fragestellungen, ob ein klimaneutrales Energiesystem aus heutiger Sicht überhaupt ohne Wasserstoff denkbar ist, bzw. wie groß der Wasserstoffbedarf und das -angebot in solchen Zielszenarien ausfällt. Zudem werden Umwelteinwirkungen untersucht und Lebenszyklusanalysen erstellt.

Background Energy system models (ESM) are widely used in research and industry to analyze todays and future energy systems and potential pathways for the European energy transition. Current studies address future policy design, analysis of technology pathways and of future energy systems. To address these questions and support the transformation of today’s energy systems, ESM have to increase in complexity to provide valuable quantitative insights for policy makers and industry. Especially when dealing with uncertainty and in integrating large shares of renewable energies, ESM require a detailed implementation of the underlying electricity system. The increased complexity of the models makes the application of ESM more and more difficult, as the models are limited by the available computational power of today’s decentralized workstations. Severe simplifications of the models are common strategies to solve problems in a reasonable amount of time – naturally significantly influencing the validity of results and reliability of the models in general. Solutions for Energy-System Modelling Within BEAM-ME a consortium of researchers from different research fields (system analysis, mathematics, operations research and informatics) develop new strategies to increase the computational performance of energy system models and to transform energy system models for usage on high performance computing clusters. Within the project, an ESM will be applied on two of Germany’s fastest supercomputers. To further demonstrate the general application of named techniques on ESM, a model experiment is implemented as part of the project. Within this experiment up to six energy system models will jointly develop, implement and benchmark speed-up methods. Finally, continually collecting all experiences from the project and the experiment, identified efficient strategies will be documented and general standards for increasing computational performance and for applying ESM to high performance computing will be documented in a best-practice guide.

Battery electric vehicles (BEV) provide an opportunity to balance supply and demand in future power systems with high shares of fluctuating renewable energy. Compared to other storage systems such as pumped-storage hydroelectricity, electric vehicle energy demand is highly dependent on charging and connection choices of vehicle users. We present a model framework of a utility-based stock and flow model, a utility-based microsimulation of charging decisions, and an energy system model including respective interfaces to assess how the representation of battery electric vehicle charging affects energy system optimization results. We then apply the framework to a scenario study for controlled charging of nine million electric vehicles in Germany in 2030. Assuming a respective fleet power demand of 27 TWh, we analyze the difference between power-system-based and vehicle user-based charging decisions in two respective scenarios. Our results show that taking into account vehicle users’ charging and connection decisions significantly decreases the load shifting potential of controlled charging. The analysis of marginal values of equations and variables of the optimization problem yields valuable insights on the importance of specific constraints and optimization variables. Assumptions on fleet battery availability and a detailed representation of fast charging are found to have a strong impact on wind curtailment, renewable energy feed-in, and required gas power plant flexibility. A representation of fleet connection to the grid in high temporal detail is less important. Peak load can be reduced by 5% and 3% in both scenarios, respectively. Shifted load is robust across sensitivity analyses while other model results such as curtailment are more sensitive to factors such as underlying data years. Analyzing the importance of increased BEV fleet battery availability for power systems with different weather and electricity demand characteristics should be further scrutinized.

Im Projekt MuSeKo wird der kombinierte Einsatz unterschiedlicher Flexibilitäten und Sektorenkopplungen in einem künftigen Energiesystem mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energien modellbasiert untersucht. Die Analyse erfolgt mit einem zeitlich und räumlich aufgelösten, techno-ökonomischen Ansatz. Anhand dessen Ergebnissen werden unterschiedliche energiewirtschaftliche Rahmenbedingungen im Hinblick auf Investitionen und den Anlageneinsatz bewertet. Der Neuheitswert des Projekts liegt einerseits in der Fokussierung auf die Ausgestaltung der Kopplung von Strom- und Gassystem und andererseits auf der Kombination der gesamtwirtschaftlichen mit der betriebswirtschaftlichen Perspektive. Die Projektergebnisse zeigen einerseits die Chancen einer engeren Verzahnung der Strom-, Wärme- und Gasversorgung, und andererseits die damit einhergehenden regulatorischen Herausforderungen für die Anreizung systemdienlicher Investitionen und Anlageneinsätze. Die Arbeiten bieten in den erweiterten Methoden und erhobenen Daten eine wichtige Grundlage zur weiteren Erforschung der Umsetzung der flexiblen Sektorenkopplung in der Energiewende.

The expected increase in battery electric vehicles poses both, opportunities and risks for the decarbonisation of future power systems. While electric mobility may technically serve as a source of flexibility, it increases the overall power demand and may as well increase the demand for power in peak load hours. While electric mobility in national and continental scale energy system optimization is often treated in an aggregated fleet, user behaviour and charging decisions play a crucial role in the availability of vehicles' batteries for balancing electric load and renewable energy feed-in. Michaelis, Gnann & Klingler (2018) find that reduction of peak load and RE surplus electricity stemming from plug-in vehicles in Germany may be as high as 2.2 GW and 1.8 TWh respectively for 2030. However, they assume constant charging stations' power of 3.7 kW that seem conservative. Also, the authors don't explicitly describe to what effect user behaviour limits vehicle charging. By linking the modular energy system optimization model REMix with the vehicle stock model VECTOR21 and the charging decision simulation tool CURRENT, we aim to determine a more realistic demand response potential for future electric vehicles compared to previous studies. All three models are developed at the German Aerospace Center (DLR) and have been applied and validated in different project contexts. We for the first time integrate hourly profiles determined by individual charging decisions as input for an energy system optimization model. We determine the reduction potential of peak load, renewable energy (RE) curtailment as well as RE capacity expansion for the different cases of controlled charging versus uncontrolled charging for Germany for 2030. Thus, we provide both methodological and quantitative insights into the effects of coupling power and transport sector that are of value to the scientific discussion.

Die Integration großer Anteile dargebotsabhängiger, räumlich und zeitlich fluktuierender Energiequellen wird zunehmend zur Herausforderung für die Energiewirtschaft. Um fluktuierende erneuerbare Energien in das Versorgungssystem integrieren und gleichzeitig eine gleichbleibende Versorgungssicherheit gewährleisten zu können, sind weitgehende Anpassungen und Ergänzungen der bestehenden Infrastrukturen erforderlich. Stromspeicher, weiträumiger Stromtransport, Last- und Erzeugungsmanagement werden daher eine zentrale Bedeutung in einem zukünftigen Stromversorgungssystem haben. Das Projekt INTEEVER hat das übergeordnete Ziel, die Rolle dieser Flexibilitätsoptionen auf regionaler, nationaler und europäischer Ebene mithilfe eines integrativen Modellansatzes zu untersuchen. Die Verbundpartner DLR, IFK sowie IWES bündeln hierfür ihre Expertisen in den Bereichen der Szenario-Entwicklung und Modellierung von Stromversorgungssystemen. Zentrales Element ist hierbei das am DLR entwickelte Energiesystemmodell REMix, womit vorrangig der Betrieb und die Ausgestaltung des europäischen Stromversorgungssystems aus volkswirtschaftlicher Sicht optimiert werden. Durch die vertiefende Untersuchung zukünftiger Herausforderungen und Restriktionen im europäischen Stromübertragungsnetz als auch auf Ebene verschiedener Verteilnetzinfrastrukturen und eine weiterführende ökonomische Analyse des Verhaltens energiewirtschaftlicher Akteure wird eine ganzheitliche Betrachtung des Stromversorgungssystems aus verschiedenen Perspektiven angestrebt.