Erneuerbare Energie, Netze und Speicher
Copyright: IEK-3, Forschungszentrum Jülich
Zur Erfüllung der EU-Emissions-minderungsziele wird ein hoher Anteil erneuerbarer Energien (EE) an der Stromerzeugung benötigt. Jedoch stellt ein solches zukünftiges Energiesystem mit einem zeitlich stark schwankenden EE-Stromangebot Herausforderungen, die gelöst werden müssen. Zu den Herausforderungen gehören insbesondere die zeitliche und räumliche Diskrepanz zwischen Stromnachfrage und EE-Stromangebot. Im Stromsektor können Speicher für elektrische Energie und verstärkte Stromnetze zur Verringerung der Diskrepanz genutzt werden.
Das Problem der zeitlichen und räumlichen Diskrepanz zwischen Stromnachfrage und schwankendem EE-Stromangebot kann ebenfalls durch eine Verbindung der Sektoren - Strom, Verkehr, Wärme – wesentlich verringert werden. So können z.B. zukünftig nicht anderweitig nutzbare Stromüberschüsse durch verschiedene Technologien für die Erzeugung von Wasserstoff, Wärme, Brennstoffe, Chemikalien und Gas (Power-to-X) umgewandelt werden. Insbesondere die Umwandlung zu Wasserstoff als Energiespeicher- und trägermedium ist vielversprechend, indem es unterschiedliche Sektoren miteinander koppelt und somit Synergieeffekte, zeitliche und räumliche Flexibilität erzielt.
Verteilung der jährlichen Überschussstrommenge in Deutschland unter Berücksichtigung von Netzengpässen
Copyright: IEK-3, Forschungszentrum Jülich
Um Aussagen zu den Synergieeffekten, einer optimalen Verteilung von Erzeugungskapazitäten sowie dafür notwendigen Infrastrukturen machen zu können, bedarf es einer hohen zeitlichen und räumlichen Auflösung der Energiesystem-Simulationen, wie z.B.
- der optimal verteilten EE-Kapazitäten
- den detaillierten EE-Produktionsprofilen unter Berücksichtigung von Klimaszenarien
- den sektorspezifischen Energienachfrageprofilen
- den realistischen Stromnetzflüssen im Stromnetz
Die im Institut entwickelten Simulationen sind Python basiert und nutzen eine Vielzahl von Open Source Werkzeugen. Dabei dient QGIS als GIS Visualisierungs- und Modifikationswerkzeug. Außerdem werden physikalische Simulationen von EE-Systemen und unterschiedlichste Python Module zur Modellierung des Stromnetzes eingesetzt. Zur Bewältigung des großen Rechen- und Datenaufwandes der Analysen wird ergänzend das In-House Computer Cluster genutzt.
Future investigations will focus on the European continent
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