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NETZENTWICKLUNGSPLAN STROM - STROMNACHFRAGE, REGIONALISIERUNG UND IMPLIKATIONEN FÜR DIE ÜBERTRAGUNGSAUFGABE IN DEUTSCHLAND- 12. ETP-Konferenz (EUROFORUM) Prof. Dr. Rainer Elsland Fraunhofer Institut für System- und Innovationsforschung (ISI) Dr.-Ing. Roland Bauer 50Hertz Transmission GmbH 50Hertz Transmission GmbH Stutt g art , 16./17.10.2017

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NETZENTWICKLUNGSPLAN STROM

- S T R O M N A C H F R A G E , R E G I O N A L I S I E R U N G U N D I M P L I K AT I O N E N F Ü R D I E Ü B E R T R A G U N G S A U F G A B E I N D E U T S C H L A N D -

1 2 . E T P - K o n f e r e n z ( E U R O F O R U M )

P ro f . D r. R a i n e r E l s l a n dF r a u n h o f e r I n s t i t u t f ü r S y s t e m - u n d I n n o v a t i o n s f o r s c h u n g ( I S I )

D r. - I n g . R o l a n d B a u e r5 0 H e r t z T r a n s m i s s i o n G m b H5 0 H e r t z T r a n s m i s s i o n G m b H

S t u t t g a r t , 1 6 . / 1 7 . 1 0 . 2 0 1 7g ,

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Agenda

Einbindung der Stromnachfrage-Analysen (Fraunhofer ISI) in den Netzentwicklungsplan Strom 2030

Abbild ng der Stromnachfrage nd Last Abbildung der Stromnachfrage und Last

Szenario-Definition und -Ergebnisse

Einbindung der Stromnachfrage-Analysen in die ÜNB-Netzmodellierung

Rele an der Sektorenkoppl ng Relevanz der Sektorenkopplung

Kleinspeicher und Eigenverbrauchsoptimierung

Implikationen für die Übertragungsaufgabe

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3

E inb indung der St romnachfrage-Analysen in d N i k l l S 2030den Netzentwick lungsp lan St rom 2030

Übertragungsnetzbetreiber(St b t d N t )

Qualitative Vorgabedes Szenariorahmens

Quantitative Ausgestaltung des

Szenariorahmens

(Stromangebot und Netze)

(z.B. Relevanz neuer Anwendungen)

Szenariorahmens

(z.B. Stromnachfrage und Jahreshöchstlast)

Fraunhofer ISI(Stromnachfrage)

Ziel: Szenariorahmen und Modellergebnisse sind konsistent!

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4

Abbi ldung St romnachfrage und LastD i i d M d l l i- D imens ionen de r Mode l l i e rung

jährlich stündlich

500600

Wh] 80

100

]

national0

100200300400

2015 2020 2030Nettostrombe

darf [TW

GHD Haushalte Industrie Verkehr

0

20

40

60

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Typtag [h]

Last [G

W]

GHD Haushalte Industrie Verkehr yp g [ ]

regional

(Landkreis-Ebene)

Modellierungsansatz: Technologische und sektorale Nachfrage-Analyse

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Szenar io-Def in i t ion

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6

Szenar io-ErgebnisseS t h f K f ( B i j h 2013 )

70.00070.000

- S t romnach f r age p ro Kop f ( Ba s i s j ah r 2013 )

50 000

60.000

70.000

pf  [kW

h]

50 000

60.000

70.000

pf  [kW

h]

Stade (ca. 30% der Chemie-Industrie)

Validierung zeigt hohe statistische Güte!

30 000

40.000

50.000

hfrage

 pro Ko

30 000

40.000

50.000

hfrage

 pro Ko

Brandenburg, Stadt (ca. 13% der Stahlindustrie)

Altötting (ca. 5% der Chemie-Industrie)

Rhein-Kreis Neuss (ca. 9% der Chemie-Industrie und ca. 28% der NE-Metallindustrie)

10 000

20.000

30.000

Stromna

c

10 000

20.000

30.000

Stromna

c

Saalekreis (ca. 5% der Chemie-Industrie

Ludwigshafen (ca. 8% der Chemie-Industrie)

Leverkusen (ca. 7% der Chemie-Industrie)

0

10.000

0

10.000

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Szenar io-ErgebnisseS t k t l l U t h i d d i l L t

Regionen mit hohem Anteil an Haushalts- / GHD-Nachfrage zeigen hohe

- S t ruk tu re l l e Un te r s ch i ede de r reg iona l en La s t en

Regionen mit hohem Anteil an Haushalts / GHD Nachfrage zeigen hohe Fluktuationen

Industrialisierte Regionen zeigen eine hohe Grundlast und niedrige Fluktuationen

Beispiele (Basisjahr 2013): Beispiele (Basisjahr 2013):

100

125

150

700800900

W]

W]

25

50

75

100

200300400500600

Last

[M

W

Last

[M

W

0

25

1 5 9 13 17 21 1 5 9 13 17 21 1 5 9 13 17 21 1 5 9 13 17 21

Summer  Winter Summer  Winter

0100

1 4 7 10 13 16 19 22 1 4 7 10 13 16 19 22

Summer  WinterSommer Sommer Sommer

Garmisch‐Partenkirchen Rendsburg‐Eckernförde Stade

Schienenverkehr

Haushalte (ohne Wärmepumpen)GHD (ohne Wärmepumpen)

Wärmepumpen

Industrie

Elektromobilität

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Szenar io-ErgebnisseÄ d d S t h f S i t l t

Spitzenlast steigt stärker an als die jährliche Stromnachfrage (2013 vs 2035)

- Ände rung de r S t romnach f r age v s . Sp i t z en l a s t en

Spitzenlast steigt stärker an als die jährliche Stromnachfrage (2013 vs. 2035)

gpPeak Load2013 vs. 2035

Yearly  Consumption2013 vs. 2035

Spitzenlast Stromnachfrage

Stade

Suhl

Laständerung

Stuttgart

< -15 %

< 15 %

1 % - 15 %

- 2 % - 1 %

-15 % - -2%

< -15 %

2013 vs 2030Laständerung

< 15 %

1 % - 15 %

- 2 % - 1 %

-15 % - -2%

Garmisch‐Partenkirchen

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E inb indung der St romnachfrage-Analysen in d i Ü d l l i ( /2 )d ie ÜNB-Netzmodel l ie rung (1 /2 )

Durchführung von Interpretation der

Szenarienbilder Quantitative Annahmen

Durchführung von Simulationen

Interpretation der Ergebnisse

Investitionskosten für Kraftwerkspark

Szenarienentwicklung

Kraftwerksausbau-simulation

Investitionskosten für Erzeugungstechnologien

Nachfrage (inkl. regionaler Allokation)

12.1

21.0

9.2 9.2 9.2 9.4 12.7

32.8

9.4 9.4 9.4 11.4

20.9

19.3

30.2 29.5 28.8 25.0

20.7

2.2

22.6 21.1 19.513.7

6.1

12.3

99

9

9 9

0

20

40

60

80

100

120

2015 Prosumer Energiewende Fortschreibung Energiewende Wettbewerbliche Energiewende Verzögerte Energiewende Unvollständige Energiewende

pProsumer-orientierteEnergiewende

Energiewende gemäßEEG-Pfad

Leistung an EE-Anlagen (inkl. regionaler Allokation)

DSM

Marktsimulation

94.4

157.6

64.34 61.08 58.18

63.3

89.4

168.3

62.13 58.69 55.5568.1

123.1

40.8

88.0676.31 70.36 36.6

25.9

46.8

173.3152.6

141.2

148.5125.5

100.0

200.0

300.0

400.0

500.0

600.0

700.0

Kraftwerkseinsatz

Wettbewerbliche Energiewende

DSM

Preise für Primärenergie und CO2

0.0Prosumer Energiewende Fortschreibung Energiewende Wettbewerbliche Energiewende Verzögerte Energiewende Unvollständige Energiewende

NetzausbauVerzögerte Energiewende

Unvollständige

Weitere AnnahmenNetzsimulationen

Unvollständige Energiewende

Konsistentes Set an Annahmen je Szenario

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E inb indung der St romnachfrage-Analysen in d i Ü d l l i (2 /2 )

Mit dem NEP 2030 (Version 2017) wurde eine detaillierte Stromnachfrage-Analyse

d ie ÜNB-Netzmodel l ie rung (2 /2 )

Mit dem NEP 2030 (Version 2017) wurde eine detaillierte Stromnachfrage-Analyse durch das Fraunhofer ISI durchgeführt, um den Einfluss von Sektorkopplungsoptionen (Fokus: Elektromobilität und Wärmepumpen) und Energieeffizienz auf die Entwicklung der Nachfrage und die Höchstlastabzubilden.

Ziel und energiepolitische Maßgeblichkeit: 100% der Stromnachfrage in Deutschland ist abgebildet.g

Stromnachfrage hat Auswirkungen auf verschiedene energiepolitische Ziele: Anteil EE, Energieeffizienz, CO2-Limitierung in anderen Sektoren …

NICHT VERGESSEN Fü di E i h di V d K d NICHT VERGESSEN: Für die Energieversorger steht die Versorgung der Kunden im Mittelpunkt!

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Re levanz der SektorkopplungE i d d S k t S t Wä d V k h

Die politischen Ziele sehen eine nahezu vollständige Dekarbonisierung bis 2050 in

- E i n o rd n u n g d e r S e k t o re n S t ro m , Wä r m e u n d Ve r k e h r

Die politischen Ziele sehen eine nahezu vollständige Dekarbonisierung bis 2050 in Deutschland vor: die Treibhausgasemissionen sollen zwischen 80-95% bis 2050 (bezogen auf 1990) reduziert werden.

Diese Ziele können nur mit einer Elektrifizierung des Wärme- und Verkehrssektors,Diese Ziele können nur mit einer Elektrifizierung des Wärme und Verkehrssektors, Speichern und einem weiteren Ausbau an EE-Anlagen erreicht werden.

Strom Wärme Verkehr

∑ 986

54

458

183

92

162

16466

Strom Wärme Verkehr

ktor

en S

trom

, sc

hlan

d* [M

io. t

]

-15 %

-40 %

-60 %

-40 %

∑ 751

Wie kann dieses Ziel

172

458

275

183138

98 66

Emis

sion

en f

ür S

ek, V

erke

hrin

Deu

ts

-62 %

-90 %

-80 %

∑ 421erreicht werden?

366 312

140

104

36

183

4532

1990 2015 2030 2050

CO

2-E

Wär

me, -90 % ∑ 113

reale Entwicklung Klimaschutzplan 2050 Fortschreibung 2050

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Re levanz der SektorkopplungÜ b i h t- Ü b e r s i c h t

Sektorenkopplung

= Energiesektor

= Verbrauchssektor

Direkte Nutzung von Strom

Umwandlung von Strom in andere Energieformen

Power-to-X

Power-to-Gas Power-to-Heat

Elektromobilität

Schienenverkehr

Power-to-Wasserstoff Power-to-Methan Industrie (u.a.

Prozesswärme)

Straßenverkehr

Straßen- und Schienenverkehr

Industrie (PtC PtL)

Power-to-Liquid/Fuel

Verkehr (bspw. Flüssig-Gas

Power-to-Chemicals

Verkehr (bspw. Methanol)

Straßenverkehr

Industrie

Haushalte (Raumwärme, Warmwasser)

GHD (Raumwärme, Warmwasser)

Industrie (PtC, PtL)

Haushalte/GHD (Wärme)

Industrie (bspw. Ammoniak)

Haushalte/GHD (Wärme)

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Re levanz der SektorkopplungA t i l d S t h f E l k t f h

2015 2035 (ca. 10 Mio. E-Fahrzeuge)

- A n t e i l d e r S t ro m n a c h f r a g e v o n E l e k t ro f a h r z e u g e n

12 2 1 2915

( g )

∑ 524 TWh * ∑ 531 TWh **Einfluss der Sektorenkopplung

228132

223106

14Industry

Services

HouseholdsHaushalte (exkl. WP)

GHD (exkl. WP)

Industrie

149 144

Households

Others

Heat pumps

e-Mobility

Schienenverkehr

aus a e (e )

Wärmepumpen

Elektromobilität 144e ob ty

* Basierend auf Umweltbundesamt, exkl. Netzverlusten ** Basierend auf NEP 2035 (Szenario B), exkl. Netzverlusten

Hohe Unsicherheit bei der Anzahl an E-Fahrzeugen in 2035

Im Szenario B ist der Anteil der Stromnachfrage durch E-Fahrzeuge begrenzt

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Re levanz der SektorkopplungB d S i t l t A t i

Spitzenlast 06 02 2035 und 07 02 2035 L d i *

- B e g re n z u n g d e s S p i t z e n l a s t - A n s t i e g s

70

80

90

Spitzenlast – 06.02.2035 und 07.02.2035

84 GW7 GW

Ladestrategie:*

flexibles / intelligentes Ladeverhalten: 20%

einfaches Ladeverhalten: 80%

30

40

50

60

Last

[G

W]

e-Mobility

Heat pumps

Others

Households

einfaches Ladeverhalten: 80%

Spitzenlast an einem Wochentag in der kältesten Winterwoche:

Schienenverkehr

Haushalte (exkl. WP)

Wärmepumpen

Elektromobilität

0

10

20

30

00 04 08 12 16 20 00 04 08 12 16 20

Services

Industry Gesamtlast: 84 GW

Anteil der E-Fahrzeuge: 7 GW

GHD (exkl. WP)

Industrie

Basierend auf NEP 2035 (Szenario B) mit einer skalierten Anzahl an E-Fahrzeugen, inkl. DSM* E-Fahrzeug-Lastkurve im NEP wurde von Fraunhofer ISI bereitgestellt

00 04 08 12 16 20 00 04 08 12 16 20

Flexibilität von E-Fahrzeugen und Wärmepumpen ermöglicht Reduzierung der Spitzenlast

Welche Relevanz hat die Verbreitung von E-Fahrzeugen auf die Spitzenlast?

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K le inspe icher und E igenverbrauchs-i iopt imierung

14,000Prosumer orientierte Energiewende

Kleinspeicher werden zur Eigen-verbrauchsoptimierung eingesetzt

12,000

Prosumer-orientierte Energiewende

Energiewende gemäß EEG-Pfad

Wettbewerbliche Energiewende

Verzögerte Energiewende

[M

W]

100% Last

PV Ei i

8 000

10,000Unvollständige Energiewende

spei

cher

n

40%

60%

80%PV-Einspeisung

PV-Einspeisung mit Kleinspeicher

6,000

8,000

g v

on

Kle

in

2.100.00 Kleinspeicher in 2035 (2,5 kW, 8 kWh)

0%

20%

40%

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69

4,000

Leis

tun

g 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69

Anteil der PV-Anlagen (von Haushalten),

0

2,000

2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

te de age ( o aus a te ),die mit Kleinspeichern kombiniert sind.

2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

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16

Impl ikat ionen für d ie Übert ragungsaufgabe

Entwicklung der Stromnachfrage:

Wechselwirkung zwischen Stromnachfrage und Anteil an Erneuerbaren Energien in Deutschland (Zielkorridor im EEG2017)Deutschland (Zielkorridor im EEG2017)

Anstieg der Stromnachfrage durch neue Verbraucher (Sektorkopplung) kann wesentlichen Beitrag zur Dekarbonisierung der Nachfragesektoren leisten

Entwicklung der Höchstlast:

Bestimmung der System-Adequacy / Deckung der Höchstlast je nach Grad der Last-est u g de Syste dequacy / ec u g de öc st ast je ac G ad de astseitigen Flexibilitäten

Regionalisierung der Lasten bestimmt Lastfluss

Detaillierte Analyse der Stromnachfrage und Lasten ist wesentlich für Marktmodellierung bzw. Preisniveau!

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17

V ie len Dank für Ihre Aufmerksamkei t

P r o f . D r . R a i n e r E l s l a n dr a i n e r . e l s l a n d @ i s i . f r a u n h o f e r . d e

D r. R o l a n d B a u e rr o l a n d . b a u e r @ 5 0 h e r t z . d e

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -F r a u n h o f e r I S IB r e s l a u e r S t r a ß e 4 87 6 1 3 9 K a r l s r u h e

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -5 0 H e r t z T r a n s m i s s i o n G m b HH e i d e s t r a ß e 21 0 5 5 7 B e r l i n