Investitionsplanung unter Unsicherheit – Ein agentenbasierter Ansatz für liberalisierte Strommärkte

In liberalisierten Strommärkten bilden umfassende Wirtschaftlichkeitsbewertungen die Basis für Investitionsentscheidungen. Unter anderem aufgrund der Kapitalintensität sowie langfristiger Investitionshorizonte verhalten sich Investoren dabei in hohem Maße risikoavers. In diesem Beitrag wird das agentenbasierte Strommarktmodell PowerACE um die Berücksichtigung von Unsicherheiten und dem damit verbundenen Risiko für die Ausbauplanung erweitert. Für die Generierung der Szenarios werden verschiedene Wetterjahre derart kombiniert, dass das Ausmaß der Volatilität der Residuallast repräsentativ über den gesamten Investitionshorizont abgebildet wird. Mithilfe der Szenarios wird eine Verteilung der Profitabilität abgeleitet, auf deren Basis für die Bewertung von Investitionsoptionen neben der erwarteten Profitabilität auch der Conditional Value-at-Risk in einem multikriteriellen Entscheidungskalkül berücksichtigt wird. Die Ergebnisse werden in Bezug auf die Entwicklung der europäischen Kraftwerkskapazitäten, der Day-Ahead Marktpreise sowie der Versorgungssicherheit ausgewertet. Bei einer Investitionsplanung unter Risikoaversion ergibt sich gegenüber dem risikoneutralen Fall länderübergreifend ein etwas niedrigeres Kapazitätsniveau. Dies wiederum führt zu negativen Auswirkungen auf die Versorgungssicherheit in Form häufigerer Knappheitssituationen sowie generell erhöhten Day-Ahead Marktpreisen. Diese Ergebnisse verdeutlichen die Relevanz einer geeigneten Abbildung der Risikoaversion von Investoren im Kontext der Diskussion um ein angemessenes Marktdesign für sehr hohe Anteile erneuerbarer Energien

Considering Life Cycle Greenhouse Gas Emissions in Power System Expansion Planning for Europe and North Africa Using Multi-Objective Optimization

We integrate life cycle indicators for various technologies of an energy system model with high spatiotemporal detail and a focus on Europe and North Africa. Using multi-objective optimization, we calculate a pareto front that allows us to assess the trade-offs between system costs and life cycle greenhouse gas (GHG) emissions of future power systems. Furthermore, we perform environmental ex-post assessments of selected solutions using a broad set of life cycle impact categories. In a system with the least life cycle GHG emissions, the costs would increase by ~63%, thereby reducing life cycle GHG emissions by ~82% compared to the cost-optimal solution. Power systems mitigating a substantial part of life cycle GHG emissions with small increases in system costs show a trend towards a deployment of wind onshore, electricity grid and a decline in photovoltaic plants and Li-ion storage. Further reductions are achieved by the deployment of concentrated solar power, wind offshore and nuclear power but lead to considerably higher costs compared to the cost-optimal solution. Power systems that mitigate life cycle GHG emissions also perform better for most impact categories but have higher ionizing radiation, water use and increased fossil fuel demand driven by nuclear power. This study shows that it is crucial to consider upstream GHG emissions in future assessments, as they represent an inheritable part of total emissions in ambitious energy scenarios that, so far, mainly aim to reduce direct CO$_{2}$ emissions

Der Flächenbedarf als Engpass der Energiewende? Analyse der Wechselwirkungen zwischen Gesamtsystemkosten und Flächeneinsparung mittels multikriterieller Optimierung

Die Veränderung hin zu einer nachhaltigen zukünftigen Energieversorgung ist zwar immer mehr zu einem politischen Ziel geworden, doch der, für die Maß- nahmen dieses Wandels notwendige, Flächenbedarf sorgt vermehrt für gesellschaftlichen Wiederstand und er ist aufgrund auftretender Flächenkonkurrenzen, z. B. mit landwirtschaftlichen Nutzungen, als Engpass zu betrachten (vgl. BfN (2019), S. 16 ff.; vgl. Wüstenhagen et al. (2007), S. 2683). Dennoch fand bisher keine Untersuchung der, zur Erreichung der Treibhausgasreduktionsziele, erforderlichen Fläche der Energieinfrastruktur in Europa statt. Im Rahmen dieser Arbeit erfolgt nicht nur eine solche Bilanzierung der nötigen Fläche der gesamten Energieinfrastruktur, sondern eine ganze Front an möglichen Systemkonfigurationen, eine sogenannte Pareto-Front, wird ermittelt und analysiert. Dafür wird das Energiesystemmodell REMix (Renewable Energy Mix for Sustainable Electricity Supply) des deutschen Luft- und Raumfahrtzentrums, um eine multikriterielle Optimierung mit der Epsilon-Constraint Methode (vgl. Mavrotas (2009)) erweitert und so eine Optimierung der Systemkosten und des Flächenbedarfs für Europa in dem bereits parametrisiertem Projekt INTEEVER durchgeführt (vgl. Cao und Pregger (2019)). Aus vorgelagerten Tests der Methode geht zudem hervor, dass die untersuchte Epsilon-Constraint Methode zu anwendungseinschränkend hohen Rechenzeiten führt, weshalb ein paralleler Ansatz entwickelt wird, um eine Anwendung in umfassenden Energiesystemmodellen möglich zu machen. Abgebildet ist der Flächenbedarf mit zwei Indikatoren, zum einen vor dem Hintergrund der Flächenkonkurrenzen ohne Abstandsflächen, und zum anderen bei Betrachtung der Akzeptanz, mit Abstandsflächen. Gemäß ersterem ist im Gesamtsystem für die kostenoptimale Energieinfrastruktur eine Fläche von 15.500 km² und nach dem zweiten von 44.300 km² erforderlich. Aus den zwei generierten Pareto-Fronten wird zudem deutlich, dass eine Reduktion des Bedarfs von 12% bereits durch einen relativ geringen Kostenaufwand von 1% der Gesamtsystemkosten über einen Wechsel von Freiflächen Photovoltaikanlagen hin zu Aufdachanlagen erfolgen kann. Aus Sicht der Akzeptanzprobleme zeigt sich außerdem, dass eine Reduktion über diesen Wechsel hinaus unter Annahme der minimalen Kosten nicht ohne konventionelle Kraftwerke realisiert werden kann. Mit den generierten Fronten lässt sich also entsprechend der gewünschten Reduktion und unter Berücksichtigung anderer Ziele und Restriktionen der Umgang mit dem Flächenbedarf ableiten

Considering Life Cycle Greenhouse Gas Emissions in Power System Expansion Planning for Europe and North Africa Using Multi-Objective Optimization

We integrate life cycle indicators for various technologies of an energy system model with high spatiotemporal detail and a focus on Europe and North Africa. Using multi-objective optimization, we calculate a pareto front that allows us to assess the trade-offs between system costs and life cycle greenhouse gas (GHG) emissions of future power systems. Furthermore, we perform environmental ex-post assessments of selected solutions using a broad set of life cycle impact categories. In a system with the least life cycle GHG emissions, the costs would increase by ~63%, thereby reducing life cycle GHG emissions by ~82% compared to the cost-optimal solution. Power systems mitigating a substantial part of life cycle GHG emissions with small increases in system costs show a trend towards a deployment of wind onshore, electricity grid and a decline in photovoltaic plants and Li-ion storage. Further reductions are achieved by the deployment of concentrated solar power, wind offshore and nuclear power but lead to considerably higher costs compared to the cost-optimal solution. Power systems that mitigate life cycle GHG emissions also perform better for most impact categories but have higher ionizing radiation, water use and increased fossil fuel demand driven by nuclear power. This study shows that it is crucial to consider upstream GHG emissions in future assessments, as they represent an inheritable part of total emissions in ambitious energy scenarios that, so far, mainly aim to reduce direct CO2 emissions