Implications of National Climate Targets on the Energy-Water Nexus in Germany: A Case Study

The German energy transition is not only a challenge for the technical system transformation but will also imply changes in the water system and reallocation of resource usage. This paper analyses which interactions provide valuable information for the energy system and how future water use projection could be conducted with the help of energy system modelling. It was assumed that different national climate policy scenarios for the energy system influence the water projections. The interactions considered for the German case study are: water demand for cooling technologies, irrigation practices of energy crops, as well as literature based assessments of total water demand and renewable water availability. Based on the energy scenario analysis, water use for the energy system will shift over time from cooling water use to irrigation water use for energy crops and the amount of irrigation water use is dependent on the demand of biomass which increases for stricter climate targets. There is a small risk of future water stress that can be eliminated through the use of recycled water for irrigation

Das Kopernikus-Projekt ENavi - Die Transformation des Stromsystems mit Fokus Kohleausstieg

In diesem Bericht wird die Transformation des Stromsystems als zentrale Stellschraube zur Erreichung der Klimaziele analysiert. Dabei wird die Dekarbonisierung, insbesondere der Ausstieg aus der Kohleverstromung, in den Fokus gerückt. Anhand einer systematischen Vorgehensweise werden Transformationsszenarien für das deutsche Energiesystem identifiziert, analysiert und bewertet. Die Analyse erfolgt mithilfe unterschiedlicher computergestützter Modelle, um die Auswirkungen im gesamten System abschätzen zu können. Es werden sowohl Wechselwirkungen im Stromsystem und im Energiesystem, als auch im Wirtschaftssystem und im Bereich Ressourcen und Umwelt untersucht

Verkehr

Bis zum Jahr 2030 hat die direkte Elektrifizierung das größte Treibhausgas-(THG)-Emissionsminderungspotenzial im Verkehrssektor. Da für Pkw und teilweise auch für die Lkw schon jetzt kommerziell wettbewerbsfähige und technisch ausgereifte batterieelektrische Lösungen verfügbar sind, können sich kurzfristige Dekarbonisierungsanstrengungen auf diese Segmente konzentrieren. Selbst mit einem massiven Anstieg des Anteils batterieelektrischer Fahrzeuge werden die Sektorziele aus dem Bundes-Klimaschutzgesetz bis zum Jahr 2030 nicht erreicht und müssen entsprechend von anderen Sektoren kompensiert werden. Die kurzfristigen Minderungspotenziale durch eine reine Antriebswende sind durch die Langlebigkeit der fossilen Bestandsfahr-zeuge begrenzt. Selbst bei einer deutlichen Kostendegression von batterieelektrischen Fahr-zeugen, sehr schnellem Ladeinfrastrukturausbau und hohen CO2-Preisen werden kurzfristig zusätzliche Maßnahmen erforderlich sein, um das Verkehrssektor-Ziel im Jahr 2030 zu erreichen. Hierfür kommen vor allem Maßnahmen zur Änderung des Mobilitätsverhaltens, wie der Wechsel auf andere Verkehrsträger, in Frage. Die indirekte Elektrifizierung (Nutzung der Energieträger Wasserstoff und E-Fuels) bildet bis zum Jahr 2045 in Teilbereichen des Güter-, Personenschienen-und Busverkehrs sowie für den Flugverkehr eine sinnvolle und für Verbrenner-Restbestände bei den Pkweine notwendige Alternative zur direkten Elektrifizierung. Die Nutzung dieser Energieträger erfordert jedoch im Vergleich zur direkten Elektrifizierung einen erheblich größeren Einsatz an Energie, insbesondere erneuerbarem Strom

Implementing FAIR through a distributed data infrastructure

Within the research project LOD-GOESS (https://lod-geoss.gitub.io ) we are developing a distributed data architecture for sharing and improved discovery of research data in the domain of energy systems analysis. A central element is the databus (https://databus.dbpedia.org ) which acts as a central searchable metadata catalog. Research data can be registered to the databus. The metadata improves the findability of the data, direct links to the data sources accessibility. If the metadata is annotated with an ontology (e.g. the open energy ontology), semantic searches can be performed to find suitable research data. This improves interoperability and reusability of the data. Currently we are developing several demonstrators which show the benefit of open and transparent data handling for the publication of scenario data, model coupling and shared technology data bases. The infrastructure can also be used to track the provenance of data which is used in energy systems analysis. With our presentation we want to show how this infrastructure can be used to improve transparency and traceability of the analysis of future energy systems

Extension of the Open Energy Ontology

An important prerequisite for the development of a connected database infrastructure is the documentation of a consistent terminology. The aim is to ensure that data is understood equally by both human and machine users. A categorization is to be developed from which a common data model can be derived. The overarching goal is to bring together many experts from different fields and capture their knowledge in a shared ontology. Ontologies enable the unambiguous categorization of terms and definitions. With a standardized ontology, it becomes possible to compare data with different structures. The foundation of the Open Energy Ontology (OEO) is being developed in the research project \emph{SzenarienDB}. The OEO is using the Web Ontology Language (OWL) with the help of the open-source software Protégé\footnote{\url{https://protege.stanford.edu/}}. Based on this foundation, a modular system of ontologies is being developed. Since the research field of energy system analysis covers a wide range of areas, the ontology will be divided into well-defined subdomains. Conceptual spaces such as geography, economics, social science, and computer science and modeling play a role.The general structure and the development process is described in more detail in \citet{OpenEnergyOntology}. Technical goal of the extension of the OEO is to increase the level of formalization of data schemas and ontologies. An important factor that ensures the sustainability of the results is the availability of tools and processes for domain experts within the consortium and the community to ensure long-term maintenance and expansion of the created ontologies. This report consists of several chapters corresponding to different work packages that focus on various data types and areas within the LOD-GEOSS project. Each work package is led by different institutions with significant expertise in the respective data domains. Other participating stakeholders contribute their experiences from their diverse modeling worlds to ensure the developed results have broad applicability