Nationales Energiesystemmodell mit Fokus auf sektorübergreifende Systementwicklung

»REMod«

 

Studie | Fraunhofer ISE | Februar 2020

Wege zu einem klimaneutralen Energiesystem

Die deutsche Energiewende im Kontext gesellschaftlicher Verhaltensweisen

© Fraunhofer ISE
Schema des Energiesystems wie im Simulationsmodell von REMod dargestellt.

Untersuchungsschwerpunkte      

  • Kostenoptimierte strukturelle Entwicklungen treibhausgasneutraler nationaler Energiesysteme
  • Zukünftige jahresscharfe Ausbaupfade von Technologien sowie Marktanteil- und Technologietrends
  • Technologiespezifische Betriebsführungsstrategien basierend auf der Interaktion sektor-koppelnder Technologien
  • Einfluss und Sinnhaftigkeit von Sektorkopplungstechnologien wie z.B. Elektrofahrzeuge, Elektrolyseuren oder elektrische Wärmepumpen im Gesamtsystemkontext

Hintergrund der Modellanwendung

Um die gesetzten Klimaschutzziele zu erreichen, hat die Bundesregierung die fundamentale Umgestaltung des Energiesystems beschlossen. Eine grundlegende Restrukturierung des heutigen Energiesystems ist somit unausweichlich. Wie und mit welchen Auswirkungen diese Umstrukturierung erfolgt, ist Gegenstand der Analysen mit dem Energiesystemmodell REMod:

Wie kann eine kostenoptimale Transformation eines nationalen Energiesystems - unter Berücksichtigung aller Energieträger und Verbrauchersektoren - im Einklang mit den erklärten Klimazielen und der Gewährleistung einer sicheren Energieversorgung erreicht werden? Aufgrund der individuell anpassbaren Durchführung von Szenario-basierten Simulationen, ist das Modell REMod zur Beantwortung spezifischer Fragen zur Transformation nationaler Energiesysteme bestens geeignet. In wiederholter Zusammenarbeit mit Bundes- und Landesministerien, internationalen Forschungseinrichtungen und vor allem durch den engen Austausch mit Industriekunden wurde die Anwendbarkeit als strategisches Beratungs-Tool bewiesen und das Modell fortlaufend weiterentwickelt.  

Modelleigenschaften

Die Grundfunktionalität des Modells REMod beruht auf einer kostenbasierten (nicht-linearen) Optimierung nationaler Energieversorgungssysteme, deren energiebedingte CO2-Emissionen einen vorgegebenen Zielwert und/oder Zielpfad nicht überschreiten. Das Optimierungsziel besteht darin, alle Generatoren, Speicher, Konverter und Verbraucher zu minimalen Kosten so zu dimensionieren, dass die Energiebilanz des Gesamtsystems zu jeder Stunde erfüllt wird. Jede Technologieeigenschaft kann hierbei in beliebiger Detailtiefe abgebildet werden. So können z.B. verschiedene Ladestrategien für batterie-elektrische Fahrzeuge oder die Interaktion von thermischen Speichern und unterschiedlichster Heizungssysteme realitätsnah abgebildet werden. Im Model wird somit neben der ökologischen Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit auch die Versorgungssicherheit durch eine hohe technische Detailtiefe sowie zeitliche Auflösung, die Energiebedarf und -nachfrage zu jeder Stunde über das gesamte Jahr hinweg in Einklang bringt, berücksichtigt. Ebenso können durch einen Mehr-Knoten-Ansatz unterschiedliche Regionen in dem Betrachtungsraum abgebildet und deren Interaktion untereinander untersucht werden, wodurch Rückschlüsse auf Infrastrukturmaßnahmen möglich sind.

Folgende Merkmale beschreiben das Modell REMod    

  • Technischer Fokus: Beschreibung des Zusammenspiels der Energiesektoren Strom, Wärme, Mobilität und Industrie auf dem Transformationspfad bis 2045
  • Ziel: Ermittlung der kostenoptimalen Umgestaltung des deutschen Energiesystems bis 2045 und Erreichung der festgelegten Reduktion von Treibhausgasemissionen.
  • Typ des Energiesystemmodells: Technisches, Bottom-up Energiesystemmodell mit dynamischer, nicht-linearer Optimierung der Erweiterungsplanung
  • Geographische Abdeckung: national (z.B. Deutschland) und regional möglich (z.B. Bundesländer)
  • Zeitliche Auflösung: stündliche von 2020 (Kalibrierung) bis 2050
  • Alle Sektoren: Nachfrage, Erzeugung, Speicherung, Energieumwandlung, Nachfragesteuerung sowie Infrastrukturen
  • Rahmenbedingungen: Einhaltung einer festgelegten Reduktion von Treibhausgasemissionen (Budget und/oder jahresscharf)
  • Umgang mit Unsicherheit: Sensitivitätsanalysen z.B. verschiedene Szenarioberechnungen
  • Programmiersprache: julia / Python, Solver: Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)

Kunden

  • Energieversorger
  • Industrie
  • Politische Entscheidungsträger
  • Öffentliche Einrichtungen

Referenzen