BuergEN - Perspektiven der Bürgerbeteiligung an der Energiewende unter Berücksichtigung von VerteilungsfragenModul 3: Berücksichtigung gesellschaftlicher Faktoren bei der Entwicklung der Stromnetze BuergEN - Perspektiven der Bürgerbeteiligung an der Energiewende unter Berücksichtigung von Verteilungsfragen Modul 3: Berücksichtigung gesellschaftlicher Faktoren bei der Entwicklung der Stromnetze Projektabschlussbericht AutorInnen: Marion Christ, Martin Soethe, Clemens Wingenbach und Simon Hilpert Dezember 2017 Abschlussbericht: „BuergEN: Perspektiven der Bürgerbeteiligung an der Energiewende unter Berücksichtigung von Verteilungsfragen. Modul 3: Berücksichtigung gesellschaftlicher Faktoren bei der Entwicklung der Stromnetze“ Auftraggeber: Öko-Institut e.V. Freiburg. Förderkennzeichen: 01UN1701A Impressum: Europa-Universität Flensburg Zentrum für nachhaltige Energiesysteme (ZNES) Abteilung Energie- & Umweltmanagement Interdisziplinäres Institut für Umwelt-, Sozial- und Humanwissenschaften Munketoft 3b D-24937 Flensburg Internet: uni-flensburg.de/eum Forschungsergebnisse Ausgabe 6 ISSN: 2196-7164 (Online Version) Flensburg, Dezember 2017 Lizenz: Für jeden Inhalt und Grafiken gilt – soweit nicht anders gekennzeichnet die: Creative Commons - Namensnennung 3.0 de (Details) https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis III Abbildungsverzeichnis V Tabellenverzeichnis VII 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ 1 1.1 Konzept zur Veröffentlichung qualitativer, geobezogener Daten . . . 1 1.2 Open Access Repositories . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.1 Anforderungen an Open-Access-Repositories . . . . . . . . . . 3 1.2.2 Vergleich Zenodo und Mendeley . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2.3 OpenEnergy Database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3.1 Abgeschlossene Datensätze auf Zenodo . . . . . . . . . . . . . 7 1.3.2 Erweiterbare Datensätze auf OpenEnergy Platform . . . . . . 9 2 Integration von Ergebnissen aus der Datenbank in die Netzmodellierung mit Power-Flex-Grid 15 2.1 Aufbereitung und Veröffentlichung der Belastungsgrade und Verzöge- rungszeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2 Nutzung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten im Power-Flex- Grid Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2.1 Anpassung der Potenzialfläche für Windenergie . . . . . . . . 17 2.2.2 Nutzung des Belastungsgrades im Power-Flex-Grid Modell . . 18 2.2.3 Nutzung der Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell 20 3 Nutzen der Datenbank für sozialwissenschaftliche Akteure 23 3.1 Workshop 1: Diskussion des Konzepts zur Veröffentlichung qualitati- ver Daten mit sozialwissenschaftlichen Akteuren . . . . . . . . . . . 23 3.2 Workshop 2: Zusammenarbeit mit Nordwestmecklenburg . . . . . . . 25 Literaturverzeichnis 29 I Inhaltsverzeichnis A Anhang 33 A.1 Datentabellen zur Ermittlung der Potenzialfläche für Windenergie . 34 II Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis API . . . . . . . . . . . Application Programming Interface BBPlG . . . . . . . . Bundesbedarfsplangesetz BfN . . . . . . . . . . . Bundesamt für Naturschutz BMBF . . . . . . . . Bundesministerium für Bildung und Forschung EE . . . . . . . . . . . . Erneuerbare Energie EnLAG . . . . . . . . Energieleitungsausbaugesetz EUF . . . . . . . . . . . Europa-Universität Flensburg FFH . . . . . . . . . . . Flora-Fauna-Habitat ISE . . . . . . . . . . . . Institut für Solare Energiesysteme IZT . . . . . . . . . . . Institut für Zukunftsstudien und Technologiebewertung KWI . . . . . . . . . . Kulturwissenschaftliches Institut Essen NEP . . . . . . . . . . Netzentwicklungsplan OAR . . . . . . . . . . Open-Access-Repository oedb . . . . . . . . . . . OpenEnergy Database OEP . . . . . . . . . . OpenEnergy Platform OSF . . . . . . . . . . . Open Science Framework OSM . . . . . . . . . . OpenStreetMap REST . . . . . . . . . Representational State Transfer ZIRIUS . . . . . . . . Zentrum für interdisziplinäre Risiko- und Innovationsforschung III Abbildungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis 1.1 Veröffentlichte Datensätze auf der OEP . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1 VerNetzen Potenzialfläche für Onshore Windenergie . . . . . . . . . 17 2.2 Verteilung von 61 GW Windenergieleistung nach gleichverteilter Be- lastung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 Gleichverteilte Belastung in 2030 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.1 Screenshot Workshop Tool . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 V Tabellenverzeichnis Tabellenverzeichnis 1.1 Open-Access-Repositories . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 Vergleich der Repositorien Zenodo und Mendeley Data . . . . . . . . 5 1.3 Qualitative Datensätze Netzausbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.4 Qualitative Datensätze Windenergie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 A.1 Geodaten des DLM250, CLC2006 & erhalten vom BFN . . . . . . . 34 A.2 Mindestabstände definiert in der Datenbankrelation . . . . . . . . . 40 VII 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ Im Rahmen des Projektes „BuergEN“ wurde von der Europa-Universität Flensburg (EUF) ein Konzept entwickelt, um neben quantitativen Daten auch qualitative For- schungsergebnisse zu veröffentlichen. Weiterhin wurde die Nutzbarkeit verschiede- ner Open-Access-Repositories geprüft und die Ergebnisse des Forschungsprojektes „VerNetzen“ veröffentlicht. Nachfolgend werden das Datenkonzept und die Open- Access-Repositories vorgestellt. Im Anschluss werden die aus dem VerNetzen Projekt aufbereiteteten Datensätze erläutert, die auf den entsprechenden Datenplattformen veröffentlicht wurden. 1.1 Konzept zur Veröffentlichung qualitativer, geobezogener Daten Im Rahmen dieses Unterarbeitspaketes wurde ein Konzept zur Veröffentlichung qua- litativer Daten mit optionalem Geobezug entwickelt. Teil des Konzeptes ist die struk- turierte Beschreibung von (qualitativen) Daten in den zwei Dimensionen: 1. Datenskala (DS), für den Wertebereich eines Merkmals und 2. Datenzustand (DZ), zur Einordnung der Endgültigkeit und Veränderbarkeit eines Datensatzes. Datenskala Stevens (1946) führt vier verschiedene Skalen-Typen ein. Dabei werden Merkmale (erhobene Größen) einer Kardinalskala als metrisch und Merkmale einer Nominal- /Ordinalskala als kategorial bezeichnet. Nominal- und Ordinalskalen sind geeignet um qualitative Daten zu erfassen. 1 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ Geeignet Skala Operationen Messbar qualitativ Freitext CONTAINS Häufigkeit von Wörtern qualitativ Nominal =6= Häufigkeit qualitativ Ordinal =6=> < Häufigkeit, Reihenfolge quantitativ Kardinal Intervall =6=> < +− Häufigkeit, Reihenfolge, Abstand Verhältnis =6=> < +−×÷ Häufigkeit, Reihenfolge, Abstand, natürlicher Nullpunkt Da bei sozialwissenschaftlichen Untersuchungen Survey- bzw. interviewbasierte Me- thoden eine wichtige Rolle spielen, wurde zusätzlich das Feld Freitext eingeführt. Hiermit lassen sich auch Rohdaten aus Interviews im Sinne der Überprüfbarkeit und Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Ergebnissen speichern und prozes- sieren. Dazu zählt z.B. die Ermittlung der Häufigkeit bestimmter Schlagworte oder die manuelle / automatisierte Extraktion von Informationen aus den Daten (z.B. Ableitung bestimmter Beziehungen im Sinne von je-desto Beziehungen). Datenzustand Entlang der Dimension Datenzustand lassen sich Daten anhand ihrer zeitlichen Ver- änderung kategorisieren. Dabei lassen sich drei Kategorien unterscheiden: 1. abge- schlossene Daten (DZ1), 2. fortlaufende Daten (DZ2) und 3. veränderliche Daten (DZ3). • DZ1-Daten werden, sobald abgelegt und veröffentlicht, nicht mehr verändert, da sie einem konkreten abgeschlossenen Ergebnis zugeordnet sind. Dabei kann es sich z.B. um Ergebnisse zu einer ebenfalls abgeschlossenen und publizierten Studie handeln. • DZ2-Daten sind Daten die ergänzt werden, da sie sich fortlaufend entwickeln. Aufgrund dieser Eigenschaft ist es nicht zielführend diese Daten für jeden Zu- stand als vollständigen, eigenen Datensatz abzulegen. Beispiele hierfür sind z.B. die Anzahl installierter Windenergieanlagen in Deutschland. Hier ist es nicht sinnvoll bei jeder neuen Anlage einen neuen Datensatz anzulegen. Für die Verwendung eines solchen (Teil-)Datensatz können diese Daten in einen DZ1-Typ umgewandelt werden. • DZ3-Daten sind Daten, die grundsätzlich abgeschlossen sind allerdings berich- tigt werden. Hierzu zählen z.B. crowd sourcing Stromnetzdaten in Deutschland bei OpenStreetMap (OSM). 2 1.2 Open Access Repositories Je nach Zuordnung der Daten kommen unterschiedliche Plattformen zur Veröffent- lichung in Frage. Diese werden im folgenden Kapitel näher beschrieben. 1.2 Open Access Repositories Gemäß dem Text zur Schwerpunktinitiative „Digitale Information“ der Allianz deut- scher Wissenschaftsorganisationen ist „die digitale und für Forschende nutzungs- rechtlich möglichst beschränkungs-, entgelt- und barrierefreie Verfügbarkeit und prinzipielle Nachnutzbarkeit von Publikationen, Forschungsdaten [...]“ Leitbild, d.h. ein idealer Zielzustand, der Versorgung von Wissenschaftlern mit Informationen (vgl. Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen, 2012, S.1). Der Text um- fasst verschiedene Handlungsfelder der Partnerorganisationen, u.a. das Handlungs- feld Open Access. Open Access ist definiert als „das Ziel, das weltweite Wissen in digitaler Form ohne finanzielle, technische oder rechtliche Barrieren zugänglich und nachnutzbar zu machen“ (Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen, 2012, S.5). Die Forschungsdaten, die im Kontext des VerNetzen-Projekts in der VerNetzen- Datenbank gesammelt wurden, sollen nach dem Open-Access-Prinzip, barrierefrei, und damit ganz im Sinne eines Leitbildes von bestmöglicher wissenschaftlicher In- formationsversorgung, auf einem Open-Access-Repository (OAR) veröffentlicht wer- den. Das offene Verzeichnis von Open-Access-Repositories (OpenDOAR) listet der- zeit 3.448 Repositorien auf. Diese Zahl verringert sich auf fünf Einträge, wenn nur jene Verzeichnisse aufgelistet werden, die multi-disziplinär ausgerichtet sind, einen aggregierenden Charakter haben und darüberhinaus explizit das Speichern von Datensätzen unterstützen (Directory of Open Access Repositories, 2017). Ne- ben http://www.opendoar.org/ bietet re3data.org ebenfalls eine Übersicht über verfügbare Open-Access-Repositories. 1.2.1 Anforderungen an Open-Access-Repositories Tabelle 1.1 zeigt eine Auswahl von fünf existierenden Plattformen mit REST API (Representational State Transfer - Application Programming Interface). Je nach Zustand der Datensätze (DZ1, DZ2 oder DZ3) wurden verschiedene Plattformen für die im Rahmen dieses Projektes durchgeführten Veröffentlichungen verwendet. Die Plattformen Zenodo, Mendeley und B2share eignen sich vor allem für die Ver- öffentlichung abgeschlossener Datensätze. Das Open Science Framework (OSF) und die OpenEnergy Plattform (OEP) können dagegen genutzt werden, um sowohl fort- laufende, als auch veränderliche Datensätze zu veröffentlichen. Im Rahmen dieses Projektes wurden für Veröffentlichungen die Plattformen Zenodo, OSF und OEP genutzt. 3 http://www.opendoar.org/ re3data.org 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ Tabelle 1.1: Open-Access-Repositories Name Datenzustand Online-Link Zenodo Passend für DZ1, (DZ2) https://zenodo.org Mendeley Passend für DZ1, (DZ2) https://www.mendeley.com Open Science Frame- work (OSF) Passend für DZ1, DZ2, (DZ3) https://osf.io/ B2share Passend für DZ1 https://b2share.eudat.eu/ OpenEnergy Platt- form (OEP) Passend für (DZ1), DZ2, DZ3 http://oep.iks.cs.ovgu.de/ Im Folgenden werden verschiedene, einfache Anforderungen an ein OAR formuliert. Die Zusammenstellung erhebt dabei keinen Anspruch auf Vollständigkeit, sondern es sind jene Anforderungen enthalten, die für die Ablage bestimmter VerNetzen-Daten relevant erscheinen: • Open-Access-Prinzip Entgelt- und barrierfreier Zugang und Nachnutzbarkeit. • Bekanntheit Das Open-Access-Repository hat möglichst einen hohen Bekanntheitsgrad. Die Daten interdisziplinärer Forschung werden für viele Wissenschaftler und Wis- senschaftlerinnen unterschiedlicher Fachrichtungen sichtbar. • Sicherheit Das Repository bietet einen Schutz vor Datenverlust durch Systemausfälle. Die Betreiber haben außerdem die Absicht, dass das Repository eine lange Lebensdauer hat. • Datenformate Es ist beabsichtigt die Forschungsdaten im CSV-Format zur Verfügung zu stellen. Dieses Format muss unterstützt werden. • Zitierfähig Veröffentlichte Forschungsdaten müssen über einen Digital-Object-Identifier (DOI) eindeutig auffindbar sein. • Lizensierung Die Betreiber des Repositories erkennen an, dass berechtigterweise verschie- dene offene Datenlizenzen existieren. Es ist einfach umgesetzt, eine passende Datenlizenz auszuwählen. 4 https://zenodo.org https://www.mendeley.com https://osf.io/ https://b2share.eudat.eu/ http://oep.iks.cs.ovgu.de/ 1.2 Open Access Repositories • Programmier-Schnittstelle Der automatisierte Zugriff auf Forschungsdaten ist möglich. Dies erleichtert die Einbindung der Forschungsdaten in Programme. 1.2.2 Vergleich Zenodo und Mendeley Tabelle 1.2 zeigt den Vergleich der beiden Repositorien Zenodo und Mendeley. Tabelle 1.2: Vergleich der Repositorien Zenodo und Mendeley Data Anforderung Mendeley Data Zenodo Bekanntheit Keine Angabe zur Anzahl der Datensätze. Nähe zum Mendeley-Netzwerk mit nach eigenen Angaben über 6 Millio- nen Nutzern (Mendeley Ltd., 2017c). 319.006 Objekte (23.11.2017). Dies stellt von den fünf o.g. OAR die höchste Anzahl an Ob- jekten dar. (Directory of Open Access Repositories, 2017). Be- trieben durch die europäische Organisation CERN (Zenodo, o.J. -a). Open- Access- Prinzip In den FAQ wird darauf hin- gewiesen, dass zukünftig bspw. für das Einstellen von sehr großen Datensätzen Gebühren erhoben werden könnten (Men- deley Ltd., 2017b, What is Men- deley Data’s business model?) Auf Zenodo können Daten auch Closed-Access veröffentlicht werden, d.h. die Daten sind auffindbar, aber nicht öffentlich zugänglich. (Zenodo, o.J. -b, Why do you allow closed access uploads?). Sicherheit Es werden Amazon S3 Server benutzt. Durch eine Koopera- tion mit dem niederländischen Institut DANS (Data Archi- ving and Networked Services) wird sichergestellt, dass die Da- ten dauerhaft gespeichert wer- den (Mendeley Ltd., 2017b). Die Daten werden im CERN Data Center gespeichert und mehrfach gesichert. Es wird konstatiert, dass sollte Zeno- do den Betrieb einstellen, ei- ne Migration der Daten zu an- deren Repositorien garantiert wird (Zenodo, o.J. -b, Is my da- ta safe with you?). Datenformate X X Zitierfähig X X Lizensierung X X API1 X Eine Programmierschnittstelle ist ebenfalls vorhanden, wobei Teile noch getestet werden (Ze- nodo, 2017) 1: Für einen ausführlichen Vergleich sei auf die jeweiligen Dokumentationen verwiesen (Zenodo, 2017; Mendeley Ltd., 2017a). 5 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ Aus den o.g. fünf OAR werden für die Veröffentlichung der abgeschlossenen VerNetzen- Ergebnisse die Repositorien Zenodo und Mendeley Data zum Vergleich ausgewählt, da diese Repositorien in der Arbeitsgruppe bekannt sind. Ein Vergleich von Men- deley Data des Elsevier Verlags und der Plattform Zenodo in Tabelle 1.2 zeigt, dass diese die Anforderungen weitestgehend erfüllen. Die Repositorien sind mindes- tens geeignet die Nachnutzung von VerNetzen-Daten der Kategorie DZ1, die für die Veröffentlichung vorgesehen sind, zu gewährleisten. Aufgrund des Sachverhal- tes, dass für das Einstellen von Daten auf der Plattform Mendeley gegebenenfalls auch Gebühren anfallen können, wurde für die Veröffentlichung der abgeschlossenen VerNetzen-Daten die Plattform Zenodo gewählt. 1.2.3 OpenEnergy Database Die OpenEnergy Database (oedb) ist eine vom Institut für Intelligente Koope- rierende Systeme (IKS) der Otto-von-Guericke-Universität in Magdeburg betreute PostgreSQL-Datenbank, in der all jene Daten gespeichert werden können, die für die Modellierung von Energiesystemen relevant sind bzw. relevant sein können. Das Projekt zielt u.a. darauf ab, dass Datenstrukturen in der oedb geschaffen werden, die Modell-übergreifend und -unabhängig genutzt werden können. (vgl. Glauer u. a., 2017, S.149). In der oedb müssen Datensätze einzelnen Schemata thematisch zuge- ordnet werden. Dies erleichtert u.a. die Auffindbarkeit von relevanten Daten. Au- ßerdem sind Tabellen in der Datenbank grundsätzlich mit Metadaten zu versehen, die den Nutzer über den Tabelleninhalt informieren. Die oedb verfügt darüberhin- aus über eine Versionierung von Datensätzen (vgl. Glauer u. a., 2017, S.151 ff). Die Datenbank wird ergänzt durch die ebenfalls am IKS entwickelte OpenEnergy Plat- form (OEP), eine Webapplikation, die u.a. ein benutzerfreundliches Webinterface (http://oep.iks.cs.ovgu.de/) und eine Programmierschnittstelle für die Kom- munikation mit der Datenbank bereitstellt. Dabei erlaubt die API es dem Nutzer u.a. sehr umfassende Abfragen zu erstellen, die den Datensatz durchsuchen oder ver- ändern, sodass nur ein bestimmtes Subset der Daten zurückgegegeben wird (Open- Energy Platform, 2017a). Die Entwicklung der OpenEnergy Database wird maß- geblich im Zuge der vom BMWi geförderten Projekte open_eGo und open_Fred vorangetrieben (Glauer u. a., 2017, S.150). Da die oedb die kollaborative Entwick- lung von Datensätzen unterstützt, ist die Datenbank grundsätzlich geeignet dort Daten der Kategorie DZ1 bis DZ3 zu veröffentlichen. 6 http://oep.iks.cs.ovgu.de/ 1.3 Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse 1.3 Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse Die Ergebnisse des Forschungsprojektes „VerNetzen: Technisch-ökonomische und sozial-ökologische Modellierung von Entwicklungspfaden der Energiewende“ sind im Projektabschlussbericht in Degel u. a. (2016) veröffentlicht. Die im Rahmen des Pro- jektes entwickelte Methodik zur Integration sozial-ökologischer Kriterien in die Ener- giesystemmodellierung beinhaltet die Entwicklung eines Belastungsgrades durchWin- denergie und die Bestimmung von Verzögerungszeiten geplanter Netzausbauprojek- te. Bei diesen beiden Größen handelt es sich um abgeschlossenen Projektergebnisse, die nicht mehr verändert werden. Diese wurden auf der Open Access Plattform Zenodo veröffentlicht. Als Grundlage zur Bestimmung dieser beiden Größen wur- den sowohl qualitative als auch quantitative Untersuchungen durchgeführt. Bei den qualitativen Daten handelt es sich um Untersuchungsergebnisse, die gegebenenfalls um weitere Parameter oder Regionen erweitert werden können. Diese wurden in Netzdaten und Winddaten unterschieden und auf der OpenEnergy Platform (OEP) veröffentlicht. Weiterhin wurden die quantitativen Datensätze, die im Rahmen des VerNetzen Projektes genutzt wurden ebenfalls auf der OpenEnergy Platform publi- ziert. 1.3.1 Abgeschlossene Datensätze auf Zenodo Um die sozial-ökologische Auswirkung von Windenenergieanlagen auf regionaler Ebene in Ausbauszenarien für die Energiesystemmodellierung berücksichtigen zu können, wurde im Rahmen des VerNetzen Projektes ein Belastungsgrad entwickelt. Dieser wurde auf Landkreisebene anhand der für Windenergie genutzten Fläche in Bezug zur Gesamtfläche und der Bevölkerungsdichte bestimmt. Als abgeschlossene Datensätze wurden die im Rahmen des Projektes ermittelten Belastungsgrade auf zenodo.org veröffentlicht. Unter Christ u. a. (2017b) können die Ist-Belastungsgrade, die maximalen Belastungsgrade, die Belastungsgrade eines ökonomischen Wind- energieausbaus in 2050 und die Belastungsgrade eines sozial-ökologisch gleichver- teilten Ausbaus in 2050 für alle 402 deutschen Landkreise abgerufen werden. Die zur Ermittlung dieser Belastungsgrade notwendigen Hilfswerte der Bevölkerungs- dichte, der Landkreisfläche und der verfügbaren Potenzialfläche für den Ausbau von Windenergie können ebenfalls auf Zenodo unter Christ u. a. (2017c) eingesehen und heruntergeladen werden. Der Ist-Belastungsgrad beruht in diesem Datensatz auf der innerhalb Deutschlands ausgebauten Windenergieleistung im Jahr 2014. Für den maximalen Belastungsgrad wurde die Annahme getroffen, dass die gesamte zur Verfügung stehende Potenzialfläche durch Windenergie bebaut wird. Im öko- nomischen Ausbauszenario werden knapp 100 GW Windenergieleistung anhand der 7 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ durchschnittlichen Volllaststunden je Landkreis verteilt. Im Szenario nach sozial- ökologischer gleichverteilter Belastung wurde die selbe Gesamtleistung auf Grundla- ge eines gleichverteilten Belastungsgrades verteilt, so dass in allen Landkreisen eine sozial-ökologische Belastung durch Windenergie von 1,3 Einwohner/km2 vorliegt. Die im Rahmen des VerNetzen Projektes entwickelte Methodik zur Integration sozial- ökologischer Kriterien bezüglich des zukünftigen Netzausbaus in die Energiesystem- modellierung umfasst die Bestimmung von Vezögerungszeiten bisher geplanter Netz- ausbauvorhaben in Deutschland. Für die sich in Planung befindlichen EnLAG (Ener- gieleitungsausbaugesetz) und BBPlG (Bundesbedarfsplangesetz) Trassen wurden drei Verzögerungsszenarien entwickelt (low, mid und high). Grundlage für die Verzö- gerungen je Trassenabschnitt sind die festgelegten Verzögerungen in Jahren je Land- kreis. Beide Datensätze, sowohl die Verzögerungszeiten je Trasse, als auch die Zeiten je Landkreis wurden auf Zenodo.org unter Christ u. a. (2017a) veröffentlicht. Um die Veröffentlichungen auf www.zenodo.org zu platzieren, wurde wie folgt vor- gegangen. Die genannten Datensätze sind über die Datenbank in das u.a. von Ex- cel unterstützte CSV-Format überführt worden. Für die Nutzung von Zenodo ist das Anlegen eines Benutzerkontos erforderlich, jedoch ist die Angabe einer E-Mail- Adresse, eines Benutzernamens und eines Passwortes für die Anmeldung ausrei- chend. Über die Schaltfläche „Upload“ können die bisherigen Veröffentlichungen / Uploads des Benutzerkontos eingesehen werden. Um eine neue Veröffentlichung vor- zubereiten, wird über die Schaltfläche „New Upload“ eine Eingabemaske geöffnet. Datensätze können direkt über den Browser per Drag & Drop hinzugefügt werden. In der Eingabemaske sind die Felder Veröffentlichungsdatum, Titel, Autor bzw. Au- toren, Zugangsrechte, Lizenz und Beschreibung verpflichtend auszufüllen. Für die o.a. Datensätze wurden kurze Beschreibungen sowohl in deutscher als auch in engli- scher Sprache verfasst, da sich die Daten zwar konkret auf die deutschen Landkreise beziehen, aber die zugrundeliegende Forschung durchaus auf andere Regionen über- tragbar ist. Neben den genannten Feldern können optional Angaben zu Förderung, Contributors, Keywords, wissenschaftlichen Zeitschriften, Konferenzen etc. gemacht werden. Die veröffentlichten Datensätze wurden u.a. mit dem Keyword VerNetzen versehen, sodass jene über dieses Suchwort einfach zu finden sind. Die vom Nut- zer bearbeitete Eingabemaske kann jederzeit als Draft zwischengespeichert werden oder über die Schaltfläche „Publish“ direkt veröffentlicht werden. Bei einer neuen Veröffentlichung, für die bisher keine DOI vorhanden ist, wird von Zenodo eine DOI registriert werden, sodass die Veröffentlichung von nun an eindeutig zuzuordnen und auffindbar ist. 8 www.zenodo.org 1.3 Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse 1.3.2 Erweiterbare Datensätze auf OpenEnergy Platform Die Bestimmung der auf Zenodo.org veröffentlichten Belastungsgrade und Verzöge- rungszeiten basiert sowohl auf qualitativen Untersuchungen, als auch auf quantitati- ven Daten, die im Rahmen des VerNetzen Projektes in einer Datenbank gesammelt und aufbereitet wurden. Die Ergebnisse der qualitativen sozialwissenschaftlichen Untersuchungen zur Akzeptanz von Windenergie und Netzausbau in Deutschland wurden auf der OpenEnergy Platform (OEP) veröffentlicht. Diese bietet die Mög- lichkeit der kollaborativen Weiterbearbeitung von Datensätzen, so dass die veröf- fentlichten Datensätze gegebenenfalls in Zukunft durch Ergebnisse weiterer sozial- wissenschaftlicher Untersuchungen erweitert werden können. Weiterhin wurden für die Analysen im Rahmen des VerNetzen Projektes quantitative Informationen aller deutschen Landkreise genutzt. Diese wurden ebenfalls auf der OpenEnergy Platform zur weiteren Nutzung zur Verfügung gestellt. Als Ablageort für die Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse auf der OEP wur- de das Schema „model_draft“ genutzt. Die Datensätze können anhand des Kür- zels „buergen“ eindeutig diesem Projekt zugeordnet werden. Das Schema „Mo- del_draft“ auf der OEP ist unter folgendem Link erreichbar: http://oep.iks.cs. ovgu.de/dataedit/view/model_draft. Um die Untersuchungen einzelner Bundes- länder, Landkreise oder Gemeinden georeferenziert darstellen zu können, wurden zusätzlich zu den Projektergebnissen die Geodaten für die deutschen Bundesländer („buergen_geo_federal_state“), die Landkreise („buergen_geo_district“) und die Gemeinden („buergen_geo_municipality“) auf der OEP veröffentlicht. Abbildung 1.1 zeigt die im Rahmen dieses Projektes veröffentlichten qualitativen und quantitativen Untersuchungen aus dem VerNetzen-Projekt auf der OEP. Nach- folgend werden die einzelnen Datensätze näher erläutert. Qualitative Daten Im Rahmen des VerNetzen-Projektes wurden qualitative Untersuchungen zur Ak- zeptanz von zukünftigen Netzausbauprojekten und Windenergieanlagen durchge- führt. Im Bereich Netzausbau wurden insgesamt 19 deutsche Landkreise untersucht. Auf Grundlage von Erfahrungswerten der Deutschen Umwelthilfe e.V. wurde eine Wider- stands- und eine Engagementsrate für jede der untersuchten Regionen gebildet, wo- bei die Widerstandsrate nur für die 19 untersuchten Landkreise erfasst wurde. Die Engagementrate konnte für alle deutschen Landkreise erhoben werden. Zur Bestim- mung der beiden Raten wurden Unterkategorien gebildet. Die genaue Herangehens- weise der qualitativen Untersuchung zum Netzausbau kann sowohl im VerNetzen 9 http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/model_draft http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/model_draft 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ Abbildung 1.1: Veröffentlichte Datensätze auf der OpenEnergy Platform (OEP). http://oep.iks.cs.ovgu.de Abschlussbericht in Degel u. a. (2016), als auch in Mester u. a. (2016) nachgelesen werden. In Tabelle 1.3 sind die jeweiligen Indikatoren der Engagement- und der Widerstandsrate mit dem entsprechenden Tabellennamen des veröffentlichten Da- tensatzes auf der OEP aufgelistet. 10 http://oep.iks.cs.ovgu.de 1.3 Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse Ta be lle 1. 3: Q ua lit at iv e D at en sä tz e N et za us ba u In di ka to r B es ch re ib un g D at en sa tz au f O E P En g_ In d 2 Be ke nn tn is zu m N et za us ba u -B un de sla nd bu er ge n_ gr id ex p_ ifc _ ge ne ra l_ in fo _ fe ds ta te En g_ In d 1& 3 K om m un al e U m se tz un g de r En er gi ew en de bu er ge n_ gr id ex p_ ifc _ en er gy _ tr an sit io n_ di st ric t En g_ In d 4 Be ke nn tn is zu m N et za us ba u -K re is bu er ge n_ gr id ex p_ ifc _ ge ne ra l_ in fo _ di st ric t En g_ In d 5 Fo rm at de r Be te ili gu ng am Pl an un gs pr oz es s bu er ge n_ gr id ex p_ ifc _ pa rt ic ip at io n_ di st ric t En g_ In d 6& 7 In fo rm at io ne n de sN et zb et re ib er sz um N et za us - ba u bu er ge n_ gr id ex p_ ifc _ op er at or _ in fo _ m un ic ip al ity W id _ In d 1& 2 Br ei te de r Pr ot es te un d de r de re n In ha lt bu er ge n_ gr id ex pn _ ifp _ re as on s_ di st ric t W id _ In d 3 R eg io na le A us br ei tu ng de r Pr ot es te bu er ge n_ gr id ex pn _ ifp _ sc op e_ m un ic ip al ity W id _ In d 4 W el ch e Pr ot es ta kt eu re gi bt es ? bu er ge n_ gr id ex pn _ ifp _ st ak eh ol de r_ di st ric t W id _ In d 5& 6 A uf we lch er Eb en e sin d di e A kt eu re ak tiv bu er ge n_ gr id ex pn _ ifp _ st ak eh ol de r_ re gi on al _ lv l W id _ In d 7 Ta ts äc hl ich e Pr ot es ta kt io ne n bu er ge n_ gr id ex pn _ ifp _ ac tio ns _ di st ric t ht tp :/ /o ep .i ks .c s. ov gu .d e 11 http://oep.iks.cs.ovgu.de 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ Im Bereich Windenergie wurden qualitative Daten auf Ebene der Bundesländer, der Landkreise und einzelner Gemeinden erhoben. Auf Ebene der Landkreise und Ge- meinden sind die erhobenen Informationen als „qualitative Informationen“ in den veröffentlichten Datensätzen aufgeführt. Die Informationen auf Bundeslandebene wurden nach der gesellschaftlichen Akzeptanz von Windenergie und erneuerbaren Energien (EE), nach relevanten Windregionen für die gesellschaftliche Akzeptanz und nach Besonderheiten in Bezug auf Umwelt, Klima und Energie unterteilt. Die qualitativen Untersuchungen zur gesellschaftlichen Akzeptanz im Windbereich ba- sieren auf der Auswertung 12 sozialwissenschaftlicher Thesen, einer Fokusgruppe, vier Experteninterviews, neun leitfadengestützten Interviews sowie Umfeld- und Dis- kursanalysen auf Grundlage von Regionalstatistiken, Daten der Bundesministerien, Veröffentlichungen zur Akzeptanzforschung, lokalen Medien (z.B. Lokalzeitungen und TV-Beiträge) und Berichten regionaler Planungsstellen und Landesministerien. Die Dokumentation zur Erhebung der qualitativen Datensätze in Bezug auf die ge- sellschaftliche Akzeptanz von Windenergie kann in Degel u. a. (2016) nachgelesen werden. Die drei auf der OEP veröffentlichten Datentabellen zu qualitativen Untersuchungs- ergebnissen zur gesellschaftlichen Akzeptanz von Windenergie sind mit den auf der OEP genutzten Bezeichnungen in Tabelle 1.4 dargestellt. Tabelle 1.4: Qualitative Datensätze Windenergie Ebene Datensatz auf OEP Bundesländer buergen_windexpn_social_acceptance_analysis_fedstate Landkreise buergen_windexpn_social_acceptance_analysis_district Gemeinden buergen_windexpn_social_acceptance_analysis_municipality http://oep.iks.cs.ovgu.de Quantitative Daten Neben den qualitativen Untersuchungen wurden im Rahmen des Forschungsprojek- tes VerNetzen auch quantitative Datensätze genutzt. Zur Bestimmung des sozial- ökologischen Belastungsgrades durch Windenregie wurde für alle deutschen Land- kreise die Bevölkerungsdichte, die Landkreisfläche und die Potenzialfläche für Win- denergie genutzt. Diese wurden, wie bereits in Kapitel 1.3.1 beschieben, gemeinsam mit den ermittelten Belastungsgraden auf zenodo.org veröffentlicht (Christ u. a., 2017c). Zusätzlich wurde die Potenzialfläche inklusive der Geoinformationen auf der OpenEnergy Platform für weitere Nutzung zur Verfügung gestellt. Die Po- tenzialfläche ist auf der OEP unter dem Schema „supply“ mit dem Namen „ver- 12 http://oep.iks.cs.ovgu.de 1.3 Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse netzen_wind_potential_area“ abrufbar (http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/ view/supply/vernetzen_wind_potential_area). Weiterhin wurden für die Projektdatenbank des VerNetzen-Projektes Daten der Regionaldatenbank aufbereitet und für Analysen genutzt (DESTATIS, 2015). Die Daten zur Flächennutzung und zu Tourismusdaten wurden auf der OEP im Sche- ma „model_draft“ veröffentlicht. Die Datentabelle der Flächennutzung beinhal- tet für jeden Landkreis die gesamte Landkreisfläche, Gebäudeflächen, Erholungs- flächen, Flächen für Infrastruktur, landwirtschaftlich genutzte Flächen, Waldflä- chen und andere. Auf der OEP sind die Informationen zur Flächennutzung unter dem Datennamen „buergen_district_land_use“ zugänglich (http://oep.iks.cs. ovgu.de/dataedit/view/model_draft/buergen_district_land_use). Die Tour- simusdaten enthalten Informationen auf Landkreisebene zu untergebrachten Touris- ten, Bettenanzahl und Übernachtungsgästen. Die Tourismusdaten sind auf der OEP unter dem Tabellennamen „buergen_district_tourism“ veröffentlicht (http://oep. iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/model_draft/buergen_district_tourism). Das Bundesamt für Naturschutz (BfN) stellt offen zugängliche Daten zu Natur- schutzgebieten, Biosphärengebieten, Landschaftsschutzgebieten, Nationalparks, Flora- Fauna-Habitat (FFH) Gebieten, Naturparks und Ramsargebieten zur Verfügung. Diese wurden ebenfalls im Rahmen des VerNetzen Projektes genutzt. Da diese Da- ten unter BfN (2017) offen verfügbar sind, wurden diese nicht zusätzlich ebenfalls auf der OEP veröffentlicht. Auf die Datenbank der OEP kann über das Webinterface und eine Programmier- schnittstelle zugegriffen werden (OpenEnergy Plattform, 2017). Ist es beabsichtigt, einen neuen Datensatz auf der OEP zu platzieren, ist dies derzeit noch nicht über das Webinterface möglich, sodass für die Veröffentlichung der genannten Datensätze die Programmierschnittstelle der OEP verwendet wurde. Die Dokumentation der OEP beinhaltet u.a. ein Tutorial, dass in englischer Sprache erläutert, wie der Nutzer mit der Programmierschnittstelle kommunizieren kann (OpenEnergy Platform, 2017b). Die Verwendung der API ermöglichte es, die VerNetzen-Forschungsergebnisse wei- testgehend automatisiert auf der OEP abzulegen. Um Daten einpflegen zu können, ist das Anlegen eines Benutzerkontos, d.h. eine Anmeldung, erforderlich. Ein Be- nutzerkonto bei der OEP wird automatisch durch die Anmeldung beim Wiki der openmod-initiative erstellt (openeGo-Projekt, 2017). Jedes Benutzerkonto verfügt über ein sogenanntes Authorisierungstoken, das der Nutzer verwenden kann, um sich ggü. der OEP bei Verwendung der API zu authorisieren, d.h. u.a. Schreibrechte auf der OEP zu erlangen. Die o.g. Datensätze wurden teilweise aus der VerNetzen- Projektdatenbank im CSV-Format extrahiert, teilweise lagen bereits CSV-Dateien vor, sodass Dateien dieses Formats in Abfragen an die OEP Programmierschnitt- 13 http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/supply/vernetzen_wind_potential_area http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/supply/vernetzen_wind_potential_area http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/model_draft/buergen_district_land_use http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/model_draft/buergen_district_land_use http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/model_draft/buergen_district_tourism http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/model_draft/buergen_district_tourism 1 Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ stelle eingebettet werden mussten, um die Datensätze auf der OEP abzulegen. Zu diesem Zweck sind zwei einfache Kommandozeilenprogramme entwickelt worden, von denen eines die Tabellendefinition aus einer CSV-Datei erkennt und speichert, das andere kann die Daten unter Verwendung der Tabellendefinition auf die OEP schrei- ben. Die Kommandozeilenprogramme können unter https://github.com/znes/ BuerGen abgerufen werden. 14 https://github.com/znes/BuerGen https://github.com/znes/BuerGen 2 Integration von Ergebnissen aus der Datenbank in die Netzmodellierung mit Power-Flex-Grid Im Rahmen dieses Arbeitspakets wurden von der Europa-Universität Flensburg die Ergebnisse des VerNetzen-Projektes zur methodischen Integration sozial-ökologischer Faktoren in die Energiesystemmodellierung in Form von Belastungsgraden im Be- reich Windenergie und Verzögerungszeiten in Bezug auf geplante Netzausbauvor- haben für das Öko-Institut zur Verfügung gestellt. Die Belastungsgrade und Ver- zögerungszeiten wurden als abgeschlossene Projektergebnisse auf der Open-Access- Plattform Zenodo veröffentlicht. Die Datengrundlage zur Ermittlung dieser Größen wurde mit den Daten des Öko-Instituts abgeglichen. Im Rahmen von gemeinsamen Workshops wurde zwischen der EUF und dem Öko-Institut eine Herangehensweise entwickelt, um die VerNetzen-Ergebnisse in das Strommarktmodell des Öko-Instituts einzubinden. In Bezug auf den Ausbau von Windenergie wurde ein Szenario erstellt, in dem Windenergieanlagen anhand einer gleichverteilten sozial-ökologischen Be- lastung innerhalb Deutschlands verteilt wurden. Beim Netzausbau wurden die im Jahr 2030 für das Modell verfügbaren Netztrassen anhand der Verzögerungszeiten beschränkt. 2.1 Aufbereitung und Veröffentlichung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten Bevor Berechnungen im Strommarktmodell „Power-Flex-Grid“ des Öko-Instituts durchgeführt werden können und die im VerNetzen-Projekt entwickelten Metho- den zur Integration sozial-ökologischer Faktoren in der Energiesystemmodellierung vom Öko-Institut angewendet werden können, ist es zielführend, die zugrundelie- genden Daten des Öko-Instituts und der Europa-Universität Flensburg (EUF) zu vergleichen. Diese Maßnahme ist ein Ergebnis des ersten Arbeitsworkshops zu Ar- beitspaket 2. Dabei wurden sowohl die absoluten Bevölkerungszahlen je Landkreis als auch die Landkreisflächen, maßgebliche Variablen für die Berechnung des Belas- tungsgrads, verglichen. Darüberhinaus wurde geprüft, ob die Primärschlüssel, d.h. die Regionalschlüssel die einen Datensatz je einem Landkreis eindeutig zuordnen, übereinstimmen. Die von der EUF verwendeten Geodaten der Landkreise stammen 15 2 Integration von Ergebnissen aus der Datenbank in die Netzmodellierung mit Power-Flex-Grid vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie und haben eine Aktualität vom 31.12.2013 (Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG), 2014). Der Abgleich mit den Daten des Öko-Instituts ergab, dass die Regionalschlüssel identisch sind, dass Landkreisflächen jedoch bis zu 18,3 % ggü. den Daten der EUF abweichen können. In den Daten der EUF zählen all jene Flächen, die einem Regionalschlüs- sel zugeordnet sind, zur Landkreisfläche dieses Regionalschlüssels. Dies betrifft auch gewisse Gewässerflächen, wie bspw. u.a. die dt. Seite der Flensburger Förde, die Ge- wässer der Schlei und Unterelbe oder den südlichen Teil des kleinen Stettiner Haffs. Es ist festzuhalten, dass bei einem Vergleich von Modellierungs-Ergebnissen die un- terschiedliche Datenbasis in Bezug auf die Landkreisflächen zu berücksichtigen ist. Die Datensätze zu absoluten Bevölkerungszahlen der EUF (DESTATIS, 2015) und Öko-Institut weichen nur geringfügig voneinander ab. Die höchste relative Differenz in Bezug auf die Daten der EUF beträgt 2,02 %. Neben den genannten Daten sind außerdem die im VerNetzen-Projekt ermittelten Verzögerungszeiten von Netzaus- bauvorhaben relevant, da diese ebenfalls im Strommarktmodell „Power-Flex-Grid“ berücksichtigt werden. Dementsprechend ist es erforderlich, eine Zuordnung dieser Vorhaben institutsübergreifend herzustellen. Der auf Zenodo veröffentlichte Daten- satz mit dem Titel „Scenario delay times regarding the expansion of the transmission system in Germany based on social acceptance“ (Christ u. a., 2017a) beinhaltet die im VerNetzen-Projekt ermittelten trassenspezifischen Verzögerungen und Geodaten, die eine geografische Zuordnung prinzipiell ermöglichen. Neben diesem Datensatz sind ebenfalls die genannten Hilfswerte für die Berechnung, d.h. u.a. absolute Bevöl- kerungsanzahlen und Landkreisflächen, sowie die errechneten Belastungsgrade auf dem OAR Zenodo veröffentlicht worden (Christ u. a., 2017c,b). 2.2 Nutzung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell Im Rahmen eines gemeinsamen Workshops wurde besprochen, inwieweit die im Rahmen des VerNetzen-Projektes gewonnenen Ergebnisse zur Integration sozial- ökologischer Kriterien beimWind- und Netzausbau in das Strommarktmodell „Power- Flex-Grid“ des Öko-Instituts integriert werden können. Von Seiten der Europa- Universität Flensburg wurden die Projektergebnisse veröffentlicht, Daten aufberei- tet, erläutert und Rückfragen geklärt. Im Folgenden wird die Herangehensweise zur Integration der VerNetzen Ergebnisse in das Power-Flex-Grid Modell erläutert. 16 2.2 Nutzung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell 2.2.1 Anpassung der Potenzialfläche für Windenergie Im Rahmen des VerNetzen Projektes wurde eine georeferenzierte Potenzialfläche (Weißfläche) für Onshore Windenergie in Deutschland erstellt. Die Potenzialfläche wurde zum einen auf zenodo.org (Christ u. a., 2017c) in Form von absoluten Flächen pro Landkreis als Hilfswerte zur Ermittlung der sozial-ökologischen Belastung durch Windenergie und zum anderen als georeferenzierte Flächen auf der Open Energy Plattform (Open Energy Plattform, 2017) veröffentlicht. Aufgrund des aktuelleren Standes, der freien Verfügbarkeit, der präziseren Darstellung und der Möglichkeit, die Potenzialfläche durch weitere Rahmenbedingungen zu verändert, ersetzte das Öko-Institut die bisher im Power-Flex-Grid Modell genutzte Potenzialfläche für Win- denergie mit der im Rahmen des VerNetzen Projektes ermittelten Fläche. Die im Rahmen des VerNetzen Projektes ermittelte Potenzialfläche umfasst 27.244 km2, was 7,6 % der deutschen Landesfläche entspricht. Zur Veranschaulichung ist ein Teil der Potenzialfläche in Abbildung 2.1 dargestellt. Abbildung 2.1: VerNetzen Potenzialfläche für Onshore Windenergie Die VerNetzen-Potenzialfläche kann bspw. durch die externe Vorgabe von Abstands- kriterien verändert werden. So ist es ebenfalls möglich, regionale Unterschiede ein- zubauen, falls sich bspw. die Abstandskriterien zu Siedlungen in den einzelnen Bun- desländern unterscheiden. Des weiteren ist eine Ermittlung der Potenzialfläche unter Anwendung der in Bayern umgesetzten „10-H-Regelung“ möglich. Um derartige An- 17 2 Integration von Ergebnissen aus der Datenbank in die Netzmodellierung mit Power-Flex-Grid passung der von der Europa-Universität Flensburg (EUF) zur Verfügung gestellten Potenzialfläche für das Öko-Institut zu erleichtern, wurden von der EUF zusätzlich die verwendeten Objektkategorien aus den verschiedenen Datensätzen zur Kartie- rung der Weißfläche zur Verfügung gestellt. Die zur Kartierung der Weißfläche ge- nutzten und dem Öko-Institut zur Verfügung gestellten Geodaten sind im Anhang in Tabelle A.1 und die festgelegten Mindestabstände in Tabelle A.2 aufgeführt. 2.2.2 Nutzung des Belastungsgrades im Power-Flex-Grid Modell Das Öko-Institut wendete in dem Forschungsprojekt „Transparenz Stromnetze“ für das Jahr 2030 einen ökonomischen Zubau von Windenergieanlagen gemäß dem Refe- renzszenario B des Netzentwicklungsplans (NEP) 2030 und zwei dezentrale Szenarien mit einem lastnahen Zubau unter der Anwendung des dezentralen Szenarios und der Annahme eines Anteils von 85 % an Erneuerbaren Energien (EE) an. Die in Degel u. a. (2016) dokumentierte Gleichung zur Ermittlung der sozial-ökologischen Belas- tung und die unter Christ u. a. (2017c) veröffentlichten Hilfsdaten ermöglichen dem Öko-Institut die Belastungsgrade je Landkreis der Ausbauszenarien (Ökonomisch und Dezentral) zu ermittelt. Neben der Ermittlung der sozial-ökologischen Belastungsgrade durch Windenergie der bisher vom Öko-Institut genutzten Ausbauszenarien wurde ein weiteres Szena- rio nach gleichverteiltem Belastungsgrad erstellt. Insgesamt werden in den zuvor genannten Szenarien (Ökonomisch und Dezentral) im Jahr 2030 61 GW an Onshore Windenergieleistung in Deutschland installiert. Auf Grundlage einer Gesamtleistung von 61 GW ermittelte die Europa-Universität Flensburg die installierte Windleistung je Landkreis bei einer gleichverteilten sozial-ökologischen Belastung. Die bisher be- reits installierte Leistung wurde bei diesem Ausbauszenario nicht berücksichtigt. Die gleichmäßig verteilte Belastung aller deutschen Landkreise liegt bei 0,8 Einw./km2. Die installierte Leistung dieses Szenarios ist in Abbildung 2.2 dargestellt. Zur Darstellung der Belastungsgrade des Ausbaus nach gleichverteilter Belastung wurde analog zu der im VerNetzen-Projekt genutzten Darstellungsweise in Abbil- dung 2.3 die Belastung in Form von Isolinien abhängig von der für Windenergie genutzten Fläche und der Bevölkerungsdichte für die deutschen Landkreise abgebil- det. Für die Darstellung wurden die deutschen Städte nicht berücksichtigt. Abbildung 2.3 zeigt, dass fast alle deutschen Landkreise bei einer sozial-ökologischen Belastung durch Windenergie von 0,8 Einw./km2 liegen. Darunter liegen nur die Landkreise, die aufgrund ihrer begrenzten Potenzialfläche nicht bis zu einem gleich- verteiltem Belastungsgrad ausgebaut werden können. Der Belastungsgrad ergibt sich aus dem Produkt der auf den beiden Achsen aufgeführten Schlüsselfaktoren der 18 2.2 Nutzung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell Abbildung 2.2: Verteilung von 61 GW Windenergieleistung nach gleichverteilter Belastung für Windenergie genutzten Fläche zur Gesamtfläche und der Bevölkerungsdichte je Landkreis. Die Erstellung dieses sozial-ökologischen Windausbauszenarios ermöglicht es nun dem Öko-Institut in der Simulation mit dem Power-Flex-Grid Modell die verschie- denen Ausbauszenarien (ökonomisch, dezentral, gleichverteilte Belastung) zu verglei- chen. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, die Auswirkung sozial-ökologischer Kriterien beim Ausbau der Windenergie in Deutschland auf das gesamte Energie- system in Deutschland zu betrachten. 19 2 Integration von Ergebnissen aus der Datenbank in die Netzmodellierung mit Power-Flex-Grid ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● 0 200 400 600 800 1000 1200 0. 00 0 0. 00 5 0. 01 0 0. 01 5 0. 02 0 Gleichverteilte Belastung 2030: 61 GW Windleistung Bevölkerungsdichte A nu tz A re gi on 1 4 7 10 Abbildung 2.3: Gleichverteilte Belastung in 2030 bei 61 GW installierter Onshore Windenergieleistung in Deutschland 2.2.3 Nutzung der Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell In Bezug auf den zukünftigen Netzausbau findet die Integration der Ergebnisse des VerNetzen-Projektes in das Modell des Öko-Instituts in Form von Verzögerungs- zeiten der einzelnen Trassenabschnitte statt. Im Rahmen des VerNetzen-Projektes wurden drei Verzögerungsszenarien für den Ausbau der EnLAG und der BBPlG Trassen erstellt. Die Verzögerungszeit der Trassenabschnitte und die Verzögerungs- zeiten je Landkreis sind für die drei Szenarien „high“, „mid“ und „low“ unter Christ u. a. (2017a) veröffentlicht und wurden somit dem Öko-Institut zur Verfügung ge- stellt. Im Rahmen eines gemeinsamen Workshops wurde abgestimmt, inwieweit eine Ein- bindung der Verzögerungszeiten in den iterativen Netzausbau des Power-Flex-Modells umsetzbar ist. Als Zielnetze werden im Power-Flex-Modell bisher folgende Szenarien genutzte. • Ökonomischer Zubau gemäß Referenzszenario B NEP 2030 • Lastnaher Zubau gemäß Szenario Dezentral • Lastnaher Zubau gemäß Szenario 85 % EE 20 2.2 Nutzung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell Der iterative Netzausbau baut einzelne Trassenabschnitte gemäß einer definierten Menge an Netzausbauprojekten aus. Durch die Anwendung von Verzögerungszeiten kann die für den Ausbaualgorithmus zur Verfügung stehende Menge an Stromtrassen verändert werden. Die durch das VerNetzen-Projekt ermittelten Verzögerungszeiten können so auf die aktuellen Inbetriebnahmezeiten der Netzausbauprojekte übertra- gen werden. Durch dieses Vorgehen verringert sich die Anzahl an verfügbaren Tras- sen im Jahr 2030, die im Power-Flex-Modell des Öko-Instituts ausgebaut werden können. Die Variation der festgelegten Menge an verfügbaren Trassen ermöglicht es, für jedes Szenario (ökonomisch, lastnah, gleichverteilte Belastung) eine durch Ver- zögerungen verursachte geringere Gesamtmenge an möglichen Netzausbauprojekten zur Verfügung zu stellen. 21 3 Nutzen der Datenbank für sozialwissenschaftliche Akteure Im Rahmen dieses Arbeitspakets wurden zwei Workshops durchgeführt. Der ers- te Workshop legte den Fokus auf die Diskussion des von der Europa-Universität Flensburg entwickelten Konzepts zur Veröffentlichung qualitativer Daten mit so- zialwissenschaftlichen Akteuren. Dabei wurden Forschungsergebnisse der Projekte „KomMa-P“ und „DemoEnergie“ identifiziert, die mit Hilfe des Datenkonzeptes ver- öffentlicht werden können. Der zweite Workshop konzentierte sich auf den Austausch mit der konkreten Planung des Windenergieausbaus in Nordwestmecklenburg. Mit Hilfe einer Visualisierung verfügbarer Daten und Forschungsergebnissen wurde die Nutzbarkeit von Datenbanken und Modellen in der Praxis diskutiert. 3.1 Workshop 1: Diskussion des Konzepts zur Veröffentlichung qualitativer Daten mit sozialwissenschaftlichen Akteuren Im Rahmen des Workshops wurden die Ergebnisse der Vorgängerprojekte „KomMa-P“ des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme (ISE) und „Demo- Energie“ des Kulturwissenschaftlichen Instituts Essen (KWI) vorgestellt und da- hingehend geprüft, inwieweit in Anlehnung an das Forschungsprojekt „VerNetzen“ der Europa-Universität Flensburg (EUF) und des Instituts für Zukunftsstudien und Technologiebewertung (IZT) Ergebnisse zur weiteren Nutzung zur Verfügung ge- stellt werden können. Das Ziel des Workshops bestand in der Diskussion möglicher Konzepte zur Veröffentlichung qualitativer, sozialwissenschaftlicher Daten. Das Fraunhofer ISE stellte die Projektergebnisse des Forschungsprojektes KomMa-P vor. Im Projekt wurde durch den Projektpartner ZIRIUS (Zentrum für interdiszi- plinäre Risiko- und Innovationsforschung) eine Umfrage zur gesellschaftlichen Ak- zeptanz von Windenergie durchgeführt. Anhand der Umfrage wurden Ergebnisse zu Einflussfaktoren auf die Akzeptanz in verschiedenen Regionen Deutschlands gezo- gen. Der vom ZIRIUS erhobene Datensatz könnte ähnlich wie die Ergebnisse des VerNetzen Projektes auf öffentlich zugänglichen Plattformen veröffentlicht werden. 23 3 Nutzen der Datenbank für sozialwissenschaftliche Akteure Nach Rückfrage beim ZIRIUS wurde dies nicht völlig ausgeschlossen, allerdings im Moment aufgrund der eigenen weiteren Verwertung der Daten abgelehnt. Das KWI stellte die Projektergebnisse des Projektes DemoEnergie vor. Der Schwer- punkt des Projektes lag auf Planungs- und Umsetzungsprozessen von Infrastruktur- maßnahmen. Anhand eines Thesenpapiers (Thesenpapier zum Anschlussvorhaben Perspektiven der Bürgerbeteiligung an der Energiewende) wurden informelle Pla- nungsverfahren und ihre Auswirkung auf die Akzeptabilität diskutiert. Es wurde diskutiert inwieweit die Ergebnisse des Projektes in Aussagenform, z.B. „Je.., de- sto“ in einer Datenbank integriert werden können. Die Europa-Universität Flensburg stellte den Konzeptentwurf zur strukturierten Ab- lage qualitativer Daten in einem Datenbanksystem vor. Im Form eines Lastenheftes wurden die vorhandenen qualitativen Daten aus dem VerNetzen Projekt strukturiert und nach folgenden Kriterien geordnet. • Was wurde erfasst • Welches Ziel wird dem Datensatz verfolgt • Wie konstant sind die erfassten Daten • Welcher Art sind die erfassten Daten und entsprechende Skala Mögliche Formen (Rohdaten, bereinigte Daten, bearbeitete Daten) und Skalentypen für qualitative Daten wurden vorgestellt. Weiterhin angesprochen wurden Zeithori- zont, Formate, Standards und notwendige Lizenzen. Der Konzeptentwurf enthielt außerdem die Präsentation von drei Plattformen (OEP, OSF , Zenodo) zur Ablage oder zum Abruf von (qualitativen) Daten. Auf Grundlage des vorgestellten Konzeptes wurden die veröffentlichten VerNetzen Ergebnisse auf Zenodo und der Open Energy Platform (OEP) vorgestellt. Dabei wurde konkret der Veröffentlichungsprozess der verschiedenen Plattformen demons- triert. Am Beispiel der VerNetzen Ergebnisse wurde von der Europa-Universität beispielhaft erläutert, wie qualitative Projektergebnisse öffentlich zur Verfügung ge- stellt werden können. Im Anschluss an den Workshop erarbeitete die Europa-Universität Flensburg ge- meinsam mit dem KWI die Aufarbeitung und Veröffentlichung der qualitativen In- formationen zu informellen Planungsprozessen in Form von „je..., desto“ Sätzen. Hierfür wurden die ursprünglichen „je..., desto“-Aussagen in vier Felder unterteilt um sie maschinenlesbar ablegen zu können. 24 3.2 Workshop 2: Zusammenarbeit mit Nordwestmecklenburg Beispiel: Je früher der Beteiligungsprozess initiiert wird, desto niedriger ist die Bereitschaft der Bürger sich daran zu beteiligen. => JE; BEDINGUNG; Je; früher der Beteiligungsprozess initiiert wird; DESTO; FOLGE desto; niedriger ist die Bereitschaft der Bürger sich daran zu beteiligen. Diese thesenhaften Aussagen wurden im Form einer Comma-Separated-Values (.csv) Datei auf der Open Science Framework Plattform veröffentlicht (Wingenbach u. a., 2017). Die veröffentlichten qualitativen Aussagen könnten z.B. als Grundlage für ein online- basiertes Tool zur Unterstützung von Kommunen bei Beteiligungsprozessen verwen- det werden. Diese Anwendungsmöglichkeit sollte in einem Folgeprojekt weiter un- tersucht werden. 3.2 Workshop 2: Zusammenarbeit mit Nordwestmecklenburg Im Rahmen eines Workshops wurde zum Thema gesellschaftliche Akzeptanz beim Ausbau der Windenergie mit Akteuren der Regionalplanung zusammengearbeitet, um Forschungsergebnisse vorzustellen und die Nutzbarkeit von Datenbanken und Modellen in der Praxis zu diskutieren. Neben den ProjektmitarbeiterInnen des IZT, der Europa-Universität Flensburg, des Fraunhofer ISE und des KWI haben der Leiter aus dem Amt für Raumordnung und Landesplanung Westmecklenburg, ein Mitarbeiter der Regionalplanung vom Landkreis, ein Vertreter der Arbeitsgruppe Daseinsvorsorge Klimaschutzkonzept und ein Vertreter der Hochschule Wismar vom Kopernikusprojekt ENavi teilgenommen. Es wurden die Ergebnisse der vom BMBF geförderten Forschungsprojekte „VerNetzen“, „KommaP“ und „Demoenergie“ ge- nutzt. Ziel der Vorstellung war das Feedback von praktischen Akteuren zur Nutz- barkeit der Ergebnisse und zu weiteren Bedarfen bei der Weiterentwicklung von Methoden, mit denen gesellschaftliche Akzeptanz beim Ausbau von erneuerbaren Energien berücksichtigt und gestärkt werden kann. Im Rahmen der Regionalplanung Nordwestmecklenburg gibt es bereits einige Pro- zesse zur Zielfindung zur Ausbausteuerung der Erneuerbaren Energien, insbesondere der Windenergie. Momentan verlaufen die Zielfindungsprozesse meist auf verschie- denen Ebenen ohne Gesamtkoordination ab. So besteht z.B. Handlungsbedarf die 25 3 Nutzen der Datenbank für sozialwissenschaftliche Akteure Ideen der kommunalpolitischen Ebene und die Zielfindungsprozesse der Landes- und Bundesebene zusammen zu führen. Im Rahmen der Arbeitsgruppe „Daseinsvorso- ge“ wird ein Klimaschutzkonzept für die Region erstellt, mit der Zielstellung „Welche (Energie)zukunft ist wünschenswert?“. Weiterhin werden auf Ebene der Regionalpla- nung bereits zahlreiche Daten erhoben und im täglichen Arbeitsprozess verwendet, z.B. bei der Energieversorgung des Landkreises, insbesondere im Bereich Windener- gie. Von Seiten der Verwaltung besteht großes Interesse die Nutzung vorhandener Daten auszubauen und die Datensätze selbst auszuweiten. Hierfür besteht hoher Wissensbedarf im Bereich Digitalisierung und Anwendungsmethoden. Erforderlich sind demnach Räume/Plattformen zum Austausch von Wissen und zum Umgang mit Daten für Verwaltungen, ehrenamtliche Kommunalpolitiker und aktive Bürger vor Ort und auch für die wissenschaftlichen Akteure. Der durchgeführte Workshop im Rahmen des BuergEN Projektes stellt eine solche Plattform zum Austausch und zur Aneignung von Wissen dar und arbeitet dabei mit ganz konkret ausgewählten Beispielen aus der Praxis. Ein Schwerpunkt des Work- shops lag auf der Erläuterung der theoretischen Ansätze aus den Projekten Ver- Netzen, KommaP und Demoenergie zur Verteilung von Windenergie unter Berück- sichtigung von gesellschaftlicher Akzeptanz. Darüber hinaus erprobte die Europa- Universität Flensburg einen IT-gestützten Visualisierungsansatz für den Landkreis Nordwestmecklenburg. Dieser stellte die Diskussionsgrundlage zur Datennutzung, Datenaustausch und –anwendung. Das Ziel der Veranstaltung bestand darin ein Feedback der Akteure einzuholen, um die konzeptionelle Arbeit in den Forschungs- projekten gezielt mit den Anforderungen in der praktischen Arbeit der Akteure zu verbinden. Nach der Vorstellung der Projektergebnisse der Forschungsprojekte KomMa-P, De- moenergie und VerNetzen stellte die Europa-Universität Flensburg eine eigens für den Workshop entwickelte softwaregestützte Demoversion zur gezielten Betrachtung des Landkreises Nordwestmecklenburg vor. Mit dieser praxisorientierten Herange- hensweise wurden den Akteuren Lösungsansätze präsentiert, die zur Ausbaugestal- tung der Windenergie im Klimaschutzkonzept nutzbar sind. Mit der Demoversion werden verschiedene Datensätze auf Gemeindeebene visualisiert. Die EUF hat hier- für Datensätze aus dem VerNetzen Projekt und verfügbare Datensätze für den Land- kreis Nordwestmecklenburg herangezogen. Das entwickelte Tool lag auf einem exter- nen Server und konnte über einen Standard-Browser von einem Internet-tauglichen Endgerät gestartet und genutzt werden. Exemplarisch wurden Belastungsgrad, in- stallierte Leistung, maximale Leistung etc. auf Ebene der 86 Gemeinden des Land- kreises Nordwestmecklenburg abgebildet. Ein Screenshot des Tools ist in Abbildung 3.1 dargestellt. Die interaktive Visualisierung wurde von den Akteuren sehr positiv aufgenommen. 26 3.2 Workshop 2: Zusammenarbeit mit Nordwestmecklenburg Abbildung 3.1: Screenshot des Workshop-Tools. Beispielhafte Visualisierung der Weißflächen für Windenergie (in blau) und farblich abgestufte ma- ximale Belastungsgrade für die Gemeinden in Nordwestmecklenburg im Hintergrund (von weiß bis rot). Eine Weiterentwicklung des Tools kann eventuell in Folgeaktivitäten im Rahmen des transdisziplinären Reallabors „Modellregion Mecklenburg“ als Teil des ENavi- Projektes im Kopernikus Forschungsprogramm eingesetzt werden. 27 Literaturverzeichnis [Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen 2012] Allianz der deut- schen Wissenschaftsorganisationen: Schwerpunktinitiative Digitale Infor- mation - Leitbild 2013-2017 / Alexander von Humboldt-Stiftung (AvH), Natio- nale Akademie der Wissenschaften Leopoldina, Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), Deutscher Akademischer Dienst (DAAD), Fraunhofer-Gesellschaft (FhG), Helmhotz-Gemeinschaft (HGF), Hochschulrektorenkonferenz (HRK), Leibniz- Gemeinschaft (LG), Max-Planck-Gesellschaft (MPG), Wissenschaftsrat (WR). Version: 2012. http://www.allianzinitiative.de/fileadmin/user_upload/ www.allianzinitiative.de/Schwerpunktinitiative_2013-2017.pdf, Abruf: 12.12.2017. 2012 [BfN 2017] BfN: WFS Layer der Schutzgebiete von Deutschland. Version: 2017. http://geodienste.bfn.de/schutzgebiete/, Abruf: 24. November 2017. Bun- desamt für Naturschutz [Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) 2014] Bundesamt für Kar- tographie und Geodäsie (BKG): OpenData - Verwaltungsgebiete 1:250000. http://www.geodatenzentrum.de/auftrag1/archiv/vektor/vg250_ebenen/ 2013/vg250_2013-31-12.utm32s.shape.ebenen.zip. Version: 2014, Abruf: 17.12.2017. – Aktualität der Daten: 31.12.2013 [Christ u. a. 2017a] Christ, Marion ; Bunke, Wolf-Dieter ; Mester, Karoline A. ; Degel, Melanie: Scenario delay times regarding the expansion of the transmission system in Germany based on social acceptance. doi: 10.5281/zenodo.839827. http: //doi.org/10.5281/zenodo.839828. Version: Juli 2017, Abruf: 22. November 2017 [Christ u. a. 2017b] Christ, Marion ; Degel, Melanie ; Soethe, Martin ; Wingen- bach, Clemens: Indicator for the current and future socio-ecological burden caused by the expansion of wind energy in German districts. doi: 10.5281/zenodo.836212. http://doi.org/10.5281/zenodo.836212. Version: Juli 2017, Abruf: 02. Okto- ber 2017 [Christ u. a. 2017c] Christ, Marion ; Soethe, Martin ; Bunke, Wolf-Dieter: Indi- cator for the current and future socio-ecological burden caused by the expansion of wind energy in German districts - auxiliary values. doi: 10.5281/zenodo.844604. 29 http://www.allianzinitiative.de/fileadmin/user_upload/www.allianzinitiative.de/Schwerpunktinitiative_2013-2017.pdf http://www.allianzinitiative.de/fileadmin/user_upload/www.allianzinitiative.de/Schwerpunktinitiative_2013-2017.pdf http://geodienste.bfn.de/schutzgebiete/ http://www.geodatenzentrum.de/auftrag1/archiv/vektor/vg250_ebenen/2013/vg250_2013-31-12.utm32s.shape.ebenen.zip http://www.geodatenzentrum.de/auftrag1/archiv/vektor/vg250_ebenen/2013/vg250_2013-31-12.utm32s.shape.ebenen.zip http://doi.org/10.5281/zenodo.839828 http://doi.org/10.5281/zenodo.839828 http://doi.org/10.5281/zenodo.836212 Literaturverzeichnis http://doi.org/10.5281/zenodo.844604. Version:August 2017, Abruf: 02. Ok- tober 2017 [Degel u. a. 2016] Degel, Melanie ; Christ, Marion ; Grünert, Judith ; Becker, Liv ; Wingenbach, Clemens ; Soethe, Martin ; Bunke, Wolf- Dieter ; Mester, Karoline ; Wiese, Frauke: VerNetzen: Sozial-ökologische und technisch-ökonomische Modellierung von Entwicklungspfaden der Ener- giewende / IZT Berlin, Europa-Uniersität Flensburg, Deutsche Umwelthilfe e.V. Version: 2016. http://www.uni-flensburg.de/fileadmin/content/ abteilungen/industrial/dokumente/downloads/veroeffentlichungen/ forschungsergebnisse/vernetzen-2016-endbericht-online.pdf, Abruf: 05. Juni 2016. IZT Berlin, Europa-Uniersität Flensburg, Deutsche Umwelthilfe e.V., 2016. (Projektabschlussbericht) [DESTATIS 2015] DESTATIS: Regionaldatenbank Deutschland. Statistisches Bundesamt. https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/ Regionales/Regionaldatenbank/Regionaldatenbank.html. Version: 2015, Ab- ruf: 26. Oktober 2015 [Directory of Open Access Repositories 2017] Directory of Open Access Repositories: Open Access Repository Types. http://www.opendoar. org/onechart.php?cID=&ctID=&rtID=&clID=&lID=&potID=&rSoftWareName= &search=&groupby=rt.rtHeading&orderby=Tally%20DESC&charttype=pie& width=600&height=300&caption=Open%20Access%20Repository%20Types% 20-%20Worldwide. Version:November 2017, Abruf: 23.11.2017 [Glauer u. a. 2017] Glauer, Martin ; Günther, Stephan ; Huelk, Ludwig ; Bun- ke, Wolf-Dieter: An Open Database Concept for Open Energy Modelling. In: Otjacques, Benoît (Hrsg.) ; Hitzelberger, Patrik (Hrsg.) ; Naumann, Stefan (Hrsg.) ; Wohlgemuth, Volker (Hrsg.): From Science to Society: The Bridge pro- vided by Environmental Informatics - Adjunct Proceedings of the 31st EnviroInfo conference, 2017, S. S.149 – 154. – ISBN: 978-3-8440-5495-8 [Mendeley Ltd. 2017a] Mendeley Ltd.: API docs. https://api.mendeley.com/ apidocs/docs. Version: 2017, Abruf: 17.12.2017 [Mendeley Ltd. 2017b] Mendeley Ltd.: Frequently Asked Questions - What is Men- deley Data’s business model? https://data.mendeley.com/faq. Version: 2017, Abruf: 17.12.2012 [Mendeley Ltd. 2017c] Mendeley Ltd.: research-network-community. https: //www.mendeley.com/research-network/community. Version: 2017, Abruf: 17.12.2017 30 http://doi.org/10.5281/zenodo.844604 http://www.uni-flensburg.de/fileadmin/content/abteilungen/industrial/dokumente/downloads/veroeffentlichungen/forschungsergebnisse/vernetzen-2016-endbericht-online.pdf http://www.uni-flensburg.de/fileadmin/content/abteilungen/industrial/dokumente/downloads/veroeffentlichungen/forschungsergebnisse/vernetzen-2016-endbericht-online.pdf http://www.uni-flensburg.de/fileadmin/content/abteilungen/industrial/dokumente/downloads/veroeffentlichungen/forschungsergebnisse/vernetzen-2016-endbericht-online.pdf https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Regionaldatenbank/Regionaldatenbank.html https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Regionaldatenbank/Regionaldatenbank.html http://www.opendoar.org/onechart.php?cID=&ctID=&rtID=&clID=&lID=&potID=&rSoftWareName=&search=&groupby=rt.rtHeading&orderby=Tally%20DESC&charttype=pie&width=600&height=300&caption=Open%20Access%20Repository%20Types%20-%20Worldwide http://www.opendoar.org/onechart.php?cID=&ctID=&rtID=&clID=&lID=&potID=&rSoftWareName=&search=&groupby=rt.rtHeading&orderby=Tally%20DESC&charttype=pie&width=600&height=300&caption=Open%20Access%20Repository%20Types%20-%20Worldwide http://www.opendoar.org/onechart.php?cID=&ctID=&rtID=&clID=&lID=&potID=&rSoftWareName=&search=&groupby=rt.rtHeading&orderby=Tally%20DESC&charttype=pie&width=600&height=300&caption=Open%20Access%20Repository%20Types%20-%20Worldwide http://www.opendoar.org/onechart.php?cID=&ctID=&rtID=&clID=&lID=&potID=&rSoftWareName=&search=&groupby=rt.rtHeading&orderby=Tally%20DESC&charttype=pie&width=600&height=300&caption=Open%20Access%20Repository%20Types%20-%20Worldwide http://www.opendoar.org/onechart.php?cID=&ctID=&rtID=&clID=&lID=&potID=&rSoftWareName=&search=&groupby=rt.rtHeading&orderby=Tally%20DESC&charttype=pie&width=600&height=300&caption=Open%20Access%20Repository%20Types%20-%20Worldwide https://api.mendeley.com/apidocs/docs https://api.mendeley.com/apidocs/docs https://data.mendeley.com/faq https://www.mendeley.com/research-network/community https://www.mendeley.com/research-network/community Literaturverzeichnis [Mester u. a. 2016] Mester, Karoline A. ; Christ, Marion ; Degel, Melanie ; Bun- ke, Wolf-Dieter: Integrating social acceptance of electricity grid expansion into energy system modeling: A methodological approach for Germany. In: Wohlge- muth, Volker (Hrsg.) ; Fuchs-Kittowski, Frank (Hrsg.) ; Wittmann, Jochen (Hrsg.): Advances and New Trends in Environmental Informatics. Stability, Con- tinuity, Innovation. Cham, Schweiz : Springer, 2016, Kapitel III, S. 115–129 [Open Energy Plattform 2017] Open Energy Plattform: VerNet- zen - Wind potential Area. PostgreSQL Database. Version 2017-03- 28. http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/supply/vernetzen_wind_ potential_area. Version: 2017, Abruf: 10. Mai 2017 [openeGo-Projekt 2017] openeGo-Projekt: oeplatform wiki - API. htt- ps://github.com. https://github.com/openego/oeplatform/wiki. Version:December 2017, Abruf: 17.12.2017 [OpenEnergy Platform 2017a] OpenEnergy Platform: Advanced API featu- res. https://readthedocs.org/. http://oep-data-interface.readthedocs.io/ en/latest/api/advanced.html. Version: 2017, Abruf: 17.12.2017 [OpenEnergy Platform 2017b] OpenEnergy Platform: How to work with the API - An example. https://readthedocs.org/. http://oep-data-interface. readthedocs.io/en/latest/api/how_to.html. Version: 2017, Abruf: 17.12.2017 [OpenEnergy Plattform 2017] OpenEnergy Plattform: How to access the database? http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/. Version: 2017, Abruf: 17.12.2017 [Stevens 1946] Stevens, S. S.: On the Theory of Scales of Measurement. In: Science 103 (1946), Nr. 2684, 677–680. http://dx.doi.org/10.1126/science. 103.2684.677. – DOI 10.1126/science.103.2684.677. – ISSN 0036–8075 [Wingenbach u. a. 2017] Wingenbach, Clemens ; Schweiger, Stefan ; Hilpert, Simon ; Söthe, Martin ; Christ, Marion ; Schecke, Nora ; Degel, Melanie: bürgen - je...desto... osf.io/htfrw. Version:Dec 2017, Abruf: 18.12.2017 [Zenodo 2017] Zenodo: REST API. http://developers.zenodo.org/. Version: 2017, Abruf: 29. November 2017 [Zenodo o.J. -a] Zenodo: About. http://about.zenodo.org/. Version: o.J. -a, Abruf: 29. November 2017 [Zenodo o.J. -b] Zenodo: Frequently Asked Questions. http://help.zenodo.org/. Version: o.J. -b, Abruf: 29. November 2017 31 http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/supply/vernetzen_wind_potential_area http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/view/supply/vernetzen_wind_potential_area https://github.com/openego/oeplatform/wiki http://oep-data-interface.readthedocs.io/en/latest/api/advanced.html http://oep-data-interface.readthedocs.io/en/latest/api/advanced.html http://oep-data-interface.readthedocs.io/en/latest/api/how_to.html http://oep-data-interface.readthedocs.io/en/latest/api/how_to.html http://oep.iks.cs.ovgu.de/dataedit/ http://dx.doi.org/10.1126/science.103.2684.677 http://dx.doi.org/10.1126/science.103.2684.677 osf.io/htfrw http://developers.zenodo.org/ http://about.zenodo.org/ http://help.zenodo.org/ A Anhang 33 A Anhang A .1 D at en ta be lle n zu r Er m itt lu ng de r Po te nz ia lfl äc he fü r W in de ne rg ie Ta be lle A .1 :G eo da te n de s D LM 25 0, C LC 20 06 & er ha lte n vo m B FN N am e K at eg or ie K om m en ta r G eo m et rie A nz ah l Fl äc he in km 2 Lä ng e in km G E B 01 -F 75 00 4 G eb ie t- N at io na ls ta at M P 8 38 1. 58 6 - G E B 01 -F 75 00 5 G eb ie t- B un de sl an d M P 33 38 1. 58 6 - G E B 01 -F 75 00 7 G eb ie t- K re is M P 43 2 35 7. 70 9 - G E B 01 -F 75 00 3 K om m un al es G eb ie t M P 11 .5 11 35 7. 70 8 - G E B 02 -F 74 00 1 La nd sc ha ft M P 72 6 24 7. 58 0 - G E B 01 -F 75 00 6 G eb ie t- R eg ie ru ng sb ez irk M P 20 16 1. 46 9 - G E B 01 -F 75 01 1 G eb ie t- Ve rw al tu ng sg em ei ns ch af t M P 1. 33 1 14 7. 80 1 - V E G 02 -F 43 00 2 W al d M P 35 .8 76 10 6. 03 4 - G E B 03 -F 71 00 6 N at ur U m w el t od er B od en sc hu tz re ch t M P 11 3 97 .3 87 - SI E 01 -F 52 00 1 O rt sl ag e M P 19 .6 13 28 .3 66 - SI E 02 -F 41 01 0 Si ed lu ng sfl äc he M P 20 .0 35 26 .3 86 - G E W 01 -F 44 00 7 M ee r M P 35 9 23 .2 54 - G E B 03 -F 71 01 2 Sc hu tz zo ne M P 81 4 20 .9 57 - G E W 01 -F 44 00 6 St eh en de s G ew äs se r M P 1. 57 76 3. 85 5 - G E W 02 -F 55 00 1 G ew äs se rm er km al M P 49 8 3. 35 8 - G E B 03 -F 71 01 1 So ns tig es R ec ht M P 11 8 3. 00 3 - G E B 02 -F 74 00 4 In se l M P 44 2 2. 09 8 - G E W 01 -F 44 00 1 Fl ie ss ge w äs se r M P 1. 39 9 1. 88 7 - SI E 02 -F 41 00 2 In du st rie un d G ew er be fla ec he M P 1. 30 8 1. 82 6 - V E G 04 -F 54 00 1 Ve ge ta tio ns m er km al M P 3. 09 3 1. 49 7 - Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 34 A.1 Datentabellen zur Ermittlung der Potenzialfläche für Windenergie N am e K at eg or ie K om m en ta r G eo m et rie A nz ah l Fl äc he in km 2 Lä ng e in km V E G 01 -F 43 00 1 La nd w irt sc ha ft M P 1. 64 9 1. 33 2 - V E G 03 -F 43 00 5 M oo r M P 1. 04 3 94 4 - SI E 02 -F 41 00 5 Ta ge ba u, G ru be ,S te in br uc h M P 68 3 86 1 - V E G 03 -F 43 00 4 H ei de M P 68 1 84 8 - V E G 03 -F 43 00 6 Su m pf M P 1. 33 0 53 5 - V E G 03 -F 43 00 7 U nl an d, ve ge ta tio ns lo se Fl äc he M P 1. 79 0 52 3 - V E R 04 -F 42 01 5 Fl ug ve rk eh r M P 19 9 39 9 - SI E 02 -F 41 00 7 Fl äc he be so nd er er fu nk tio na le r P rä gu ng M P 29 9 25 3 - SI E 04 -F 52 00 5 Te st ge lä nd e M P 18 10 1 - V E R 03 -F 42 01 0 B ah nv er ke hr M P 14 5 77 - SI E 02 -F 41 00 8 Sp or t- ,F re iz ei t- un d E rh ol un gs flä ch e M P 67 66 - SI E 02 -F 41 00 9 Fr ie dh of M P 50 33 - V E R 06 -F 53 00 9 B au w er k im G ew äs se rb er ei ch M P 18 19 - SI E 03 -F 51 00 2 B au w er k od er A nl ag e fü r In du st rie un d G e- w er be M P 29 6 17 - V E R 06 -F 53 00 1 B au w er k im Ve rk eh rs be re ic h M P 13 0 - R E L0 1- L 61 00 8 H öh en lin ie M L 35 .3 08 - 47 8. 82 5 V E R 01 -L 42 00 3 St ra ss en ac hs e M L 29 8. 73 2 - 32 8. 64 0 G E B 01 -L 75 00 9 G eb ie ts gr en ze M L 35 .7 84 - 17 4. 33 0 G E W 01 -L 44 00 4 G ew äs se ra ch se M L 72 .7 09 - 16 2. 49 7 SI E 03 -L 51 00 5 Le itu ng M L 11 .9 04 - 51 .6 23 V E R 03 -L 42 01 4 B ah ns tr ec ke M L 21 .7 69 - 40 .9 28 V E R 02 -L 42 00 8 Fa hr w eg ac hs e M L 10 .7 10 - 21 .2 00 G E W 03 -L 57 00 3 G ew äs se rs ta tio ni er un gs ac hs e M L 10 .0 69 - 11 .9 82 Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 35 A Anhang N am e K at eg or ie K om m en ta r G eo m et rie A nz ah l Fl äc he in km 2 Lä ng e in km V E R 06 -L 53 00 1 B au w er k im Ve rk eh rs be re ic h M L 27 .8 57 - 8. 15 7 R E L0 1- L 61 00 3 D am m ,W al l, D ei ch M L 2. 81 3 - 8. 10 2 R E L0 1- L 62 03 0 St ru kt ur lin ie 3D M L 1. 85 7 - 3. 22 7 V E R 06 -L 53 00 9 B au w er k im G ew äs se rb er ei ch M L 6. 75 5 - 2. 86 0 V E R 05 -L 57 00 2 Sc hi fff ah rt sl in ie ,F äh rv er ke hr M L 18 7 - 1. 76 9 SI E 03 -L 51 00 4 Tr an sp or ta nl ag e M L 60 9 - 84 3 V E R 06 -L 53 00 7 Fl ug ve rk eh rs an la ge M L 59 5 - 64 1 V E R 02 -L 53 00 3 W eg ,P fa d, St ei g M L 13 4 - 26 9 V E R 03 -L 53 00 5 Se ilb ah n, Sc hw eb eb ah n M L 97 - 18 2 SI E 04 -L 52 00 3 Sc hl eu se M L 21 0 - 22 G E W 02 -L 57 00 4 Si ck er st re ck e M L 3 - 13 G E W 02 -P 55 00 1 G ew äs se rm er km al P 59 3 - - G E W 02 -P 57 00 1 W as se rs pi eg el hö he P 5. 07 3 - - R E L0 1- P 61 00 5 H öh le ne in ga ng P 15 9 - - R E L0 2- P 62 02 0 P un kt 3D P 10 .0 51 - - SI E 01 -P 52 00 1 O rt sl ag e P 25 .4 57 - - SI E 03 -P 51 00 2 B au w er k od er A nl ag e fü r In du st rie un d G e- w er be P 8. 35 1 - - SI E 03 -P 51 00 6 B au w er k od er A nl ag e fü r Sp or t, Fr ei ze it un d E rh ol un g P 79 3 - - SI E 03 -P 51 00 9 So ns tig es B au w er k od er so ns tig e E in ric ht un g P 13 3 - - SI E 04 -P 52 00 3 Sc hl eu se P 33 5 - - SI E 05 -P 51 00 1 Tu rm P 96 3 - - SI E 05 -P 31 00 1 G eb äu de P 42 22 - - Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 36 A.1 Datentabellen zur Ermittlung der Potenzialfläche für Windenergie N am e K at eg or ie K om m en ta r G eo m et rie A nz ah l Fl äc he in km 2 Lä ng e in km V E R 06 -P 53 00 2 St ra ss en ve rk eh rs an la ge P 3. 08 7 - - V E R 06 -P 53 00 4 B ah nv er ke hr sa nl ag e P 8. 95 3 - - V E R 06 -P 53 00 7 Fl ug ve rk eh rs an la ge P 1. 03 4 - - V E R 06 -P 53 00 8 E in ric ht un ge n fü r de n Sc hi ffs ve rk eh r P 36 3 - - V E R 06 -P 53 00 9 B au w er k im G ew äs se rb er ei ch P 1. 57 4 - - C LC 20 06 52 3 M ee re un d O ze an e M P 9 19 00 15 - C LC 20 06 21 1 N ic ht be w äs se rt es A ck er la nd M P 16 09 5 14 20 31 - C LC 20 06 31 2 N ad el w äl de r M P 16 59 8 59 01 8 - C LC 20 06 23 1 W ie se n un d W ei de n M P 19 72 0 44 86 3 - C LC 20 06 31 3 M is ch w äl de r M P 15 67 6 25 10 9 - C LC 20 06 31 1 La ub w äl de r M P 13 85 5 24 34 5 - C LC 20 06 11 2 N ic ht du rc hg än gi g st äd tis ch e P rä gu ng M P 21 48 3 23 15 1 - C LC 20 06 24 2 K om pl ex e Pa rz el le ns tr uk tu re n M P 13 98 4 23 09 9 - C LC 20 06 24 3 La nd w irt sc ha ft un d na tü rli ch e B od en be de - ck un g M P 10 26 8 92 40 - C LC 20 06 42 3 In de r G ez ei te nz on e lie ge nd e Fl äc he n M P 18 1 37 07 - C LC 20 06 51 2 W as se rfl äc he n M P 23 76 35 36 - C LC 20 06 12 1 In du st rie -u nd G ew er be rfl äc he n M P 42 07 33 44 - C LC 20 06 32 4 W al d- ,S tr au ch -, Ü be rg an gs st ad ie n M P 22 82 22 75 - C LC 20 06 32 1 N at ür lic he s G rü nl an d M P 10 94 18 99 - C LC 20 06 51 1 G ew äs se rlä uf e M P 93 15 97 - C LC 20 06 52 1 La gu ne n M P 16 15 27 - C LC 20 06 22 1 W ei nb au flä ch en M P 64 1 12 94 - C LC 20 06 22 2 O bs t- un d B ee re no bs tb es tä nd e M P 10 95 12 14 - Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 37 A Anhang N am e K at eg or ie K om m en ta r G eo m et rie A nz ah l Fl äc he in km 2 Lä ng e in km C LC 20 06 14 2 Sp or t- un d Fr ei ze itfl äc he n M P 17 62 10 81 - C LC 20 06 13 1 A bb au flä ch en M P 12 99 99 5 - C LC 20 06 41 2 To rf m oo re M P 52 7 91 5 - C LC 20 06 32 2 H ei de n un d M oo rh ei de n M P 37 2 60 3 - C LC 20 06 41 1 Sü m pf e M P 66 0 53 7 - C LC 20 06 12 4 Fl ug hä fe n M P 22 1 46 4 - C LC 20 06 14 1 St äd tis ch e G rü na nl ag en M P 60 5 43 4 - C LC 20 06 33 3 Fl äc he n sp är lic he r Ve ge ta tio n M P 35 6 37 6 - C LC 20 06 33 2 Fe ls flä ch en oh ne Ve ge ta tio n M P 66 32 9 - C LC 20 06 11 1 D ur ch gä ng ig st äd tis ch e P rä gu ng M P 29 4 23 3 - C LC 20 06 52 2 M ün du ng sg eb ie te M P 7 21 5 - C LC 20 06 42 1 Sa lz w ie se n M P 79 18 9 - C LC 20 06 12 2 St ra ße n, E is en ba hn M P 33 0 18 6 - C LC 20 06 13 2 D ep on ie n un d A br au m ha ld en M P 29 1 18 1 - C LC 20 06 33 1 St rä nd e, D ün en un d Sa nd flä ch en M P 68 13 2 - C LC 20 06 12 3 H af en ge bi et e M P 11 9 12 6 - C LC 20 06 13 3 B au st el le n M P 10 0 46 - C LC 20 06 33 5 G le ts ch en un d D au er sc hn ee ge bi et e M P 1 - - C LC 20 06 33 4 B ra nd flä ch en - - - C LC 20 06 32 3 H ar tla ub ve ge ta tio n - - - C LC 20 06 22 3 O liv en ha in e - - - C LC 20 06 21 2 Pe rm an en t be w äs se rt e Fl äc he n - - - C LC 20 06 42 2 Sa lin en - - - Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 38 A.1 Datentabellen zur Ermittlung der Potenzialfläche für Windenergie N am e K at eg or ie K om m en ta r G eo m et rie A nz ah l Fl äc he in km 2 Lä ng e in km C LC 20 06 24 1 E in jä hr ig e un d D au er ku ltu re n - - - C LC 20 06 21 3 R ei sf el de r - - - C LC 20 06 24 4 A gr of or st w irt sc ha ft - - - ge o_ la nd sc ha ft ss ch ut z_ ge b La nd sc ha ft ss ch ut zg eb ie te M P 86 07 10 32 06 - ge o_ na tu rp ar ke N at ur pa rk e M P 14 8 97 56 0 - ge o_ na tu ra _ sp a N at ur a -2 00 0 (S PA ) M P 74 3 61 53 1 - ge o_ na tu ra _ ffh N at ur a -2 00 0 (F FH ) M P 46 04 56 07 0 - ge o_ na tu rs ch ut z_ ge b N at ur sc hu tz ge bi et e M P 86 65 20 27 5 - ge o_ bi os ph ae re n_ zo n Zo ni er un g de r B io sp hä re nr es er va te M P 15 38 19 04 6 - ge o_ bi os ph ae re n B io ss ph är en re se rv at e M P 21 18 94 8 - ge o_ na tio na lp ar ke N at io na lp ar ke M P 30 10 47 5 - ge o_ ra m sa r_ ge b R am sa rg eb ie te M P 19 1 89 69 - 39 A Anhang Ta be lle A .2 :M in de st ab st än de de fin ie rt in de r D at en ba nk re la tio n Sc he m a R el at io n K ey Ta g Su bk ey Su bt ag A bs ta nd K om m en ta r vn _ dl m 25 0 si e0 2_ f ob ja rt 41 01 0 60 0 Si ed lu ng sfl äc he > 40 ha vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n la nd us e re si de nt ia l 60 0 W oh nb eb au un g vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n la nd us e fa rm ya rd 60 0 La nd w irt sc ha ft lic he r B e- tr ie b vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n la nd us e al lo tm en ts 60 0 K le in gä rt en vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g ap ar tm en ts 60 0 W oh nu ng en vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g do rm ito ry 60 0 W oh nh ei m vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g ho te l 60 0 H ot el ge bä ud e vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g ho us e 60 0 E in fa m ili en ha us vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g re si de nt ia l 60 0 H au s vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g te rr ac e 60 0 R ei he nh äu se r vn _ dl m 25 0 si e0 2_ f ob ja rt 41 00 2 25 0 In du st rie -, G ew er be flä - ch e > 10 0h a vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n la nd us e co m m er ci al 25 0 B ür os , Ve rw al tu ng en et c. vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g co m m er ci al 25 0 B ür os , Ve rw al tu ng en et c. vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n la nd us e in du st ria l 25 0 G ew er be -, In du st rie ge - bi et vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n bu ild in g in du st ria l 25 0 G eb äu de fü rI nd us tr ie ar - be it vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n am en ity ho sp ita l 90 0 K ra nk en hä us er Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 40 A.1 Datentabellen zur Ermittlung der Potenzialfläche für Windenergie Sc he m a R el at io n K ey Ta g Su bk ey Su bt ag A bs ta nd K om m en ta r vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n am en ity nu rs in g_ ho m e 90 0 P fle ge ei nr ic ht un ge n vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n am en ity re tir em en t_ ho m e 90 0 A lte nh ei m e vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay m ot or w ay 11 6 A ut ob ah ne n vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay m ot or w ay _ lin k 11 6 A ut ob ah ne n A ns ch lu ss - st el le n vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay pr im ar y 86 B un de ss tr aß en vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay pr im ar y_ lin k 86 B un de ss tr aß en A n- sc hl us ss te lle n vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay se co nd ar y_ lin k 86 La nd st ra ße n A ns ch lu ss - st el le n vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay te rt ia ry 86 K re is st ra ße n vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay te rt ia ry _ lin k 86 K re is st ra ße n A ns ch lu ss - st el le n vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay tr un k 86 A ut ob ah nä hn lic he St ra - ße n vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay tr un k_ lin k 86 A ut ob ah nä hn lic he St ra - ße n A ns ch lu ss st el le n vn _ dl m 25 0 ve r0 1_ l ob ja rt 42 00 3 w dm 13 01 11 6 B un de sa ut ob ah ne n vn _ dl m 25 0 ve r0 1_ l ob ja rt 42 00 3 w dm 13 03 86 B un de ss tr aß en vn _ dl m 25 0 ve r0 1_ l ob ja rt 42 00 3 w dm 13 05 86 La nd es st ra ße n, St aa ts s- tr aß en vn _ dl m 25 0 ve r0 1_ l ob ja rt 42 00 3 w dm 13 06 86 K re is st ra ße n vn _ dl m 25 0 ve r0 1_ l ob ja rt 42 00 3 w dm 13 07 86 ve re in ze lte G em ei nd e- st ra ße n Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 41 A Anhang Sc he m a R el at io n K ey Ta g Su bk ey Su bt ag A bs ta nd K om m en ta r vn _ dl m 25 0 ve r0 6_ p ob ja rt 53 00 2 ar t 30 00 11 6 B un de sa ut ob ah ne n- kn ot en pu nk te vn _ dl m 25 0 ve r0 6_ l ob ja rt 53 00 1 bw f 18 00 11 6 B rü ck en vn _ dl m 25 0 ve r0 3_ l ob ja rt 42 01 4 25 0 B ah ns tr ec ke n vn _ dl m 25 0 ve r0 3_ f ob ja rt 42 01 0 25 0 B ah ng el än de > 40 ha vn _ os m pl an et _ os m _ lin e ra ilw ay * 25 0 B ah ns ch ie ne n vn _ dl m 25 0 ve r0 4_ f ob ja rt 42 01 5 ar t 55 11 50 00 In te rn at io na le Fl ug hä fe n vn _ dl m 25 0 ve r0 4_ f ob ja rt 42 01 5 ar t 55 12 50 00 R eg io na lfl ug hä fe n vn _ dl m 25 0 ve r0 4_ f ob ja rt 42 01 5 ar t 55 13 50 00 So nd er flu gh äf en vn _ dl m 25 0 ve r0 4_ f ob ja rt 42 01 5 ar t 55 21 17 60 Ve hr ke hr sl an de pl ät ze vn _ dl m 25 0 ve r0 4_ f ob ja rt 42 01 5 ar t 55 22 17 60 So nd er la nd ep lä tz e vn _ dl m 25 0 ve r0 6_ l ob ja rt 53 00 7 ar t 13 10 17 60 St ar t- ,L an de ba hn en vn _ dl m 25 0 si e0 3_ l ob ja rt 51 00 5 12 0 Fr ei le itu ng en > = 11 0k V vn _ os m pl an et _ os m _ lin e po w er lin e 12 0 Le itu ng en , H oc hs pa n- nu ng se be ne vn _ bf n ge o_ na tio na lp ar ke 20 0 N at io na lp ar ke vn _ bf n ge o_ la nd sc ha ft s- sc hu tz _ ge b 20 0 La nd sc ha fs sc hu tz ge bi et e vn _ bf n ge o_ na tu ra _ sp a 20 0 Vo ge ls ch ut zg eb ie te vn _ bf n ge o_ na tu ra _ ffh 20 0 Fa un a, Fl or a, H ab ita t - G eb ie te vn _ bf n ge o_ ra m sa r_ ge b 0 R am sa rg eb ie te Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 42 A.1 Datentabellen zur Ermittlung der Potenzialfläche für Windenergie Sc he m a R el at io n K ey Ta g Su bk ey Su bt ag A bs ta nd K om m en ta r vn _ bf n ge o_ bi os ph ae re n_ zo n st at us P fle ge zo ne 0 B io sp hä re nr es er va te - P fle ge zo ne vn _ bf n ge o_ bi os ph ae re n_ zo n st at us K er nz on e 0 B io sp hä re nr es er va te - K er nz on e vn _ dl m 25 0 ve g0 2_ f ob ja rt 43 00 2 0 W äl de r > 10 ha vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n la nd us e fo re st 0 W äl de r vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ f ob ja rt 44 00 6 5 St eh en de G ew äs se r> 4h a vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ f ob ja rt 44 00 1 5 Fl ie ss ge w äs se r vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ l ob ja rt 44 00 4 br g 3 6 G ew äs se ra ch se ,B re ite :0 -3 m vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ l ob ja rt 44 00 4 br g 6 7 G ew äs se ra ch se ,B re ite :3 -6 m vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ l ob ja rt 44 00 4 br g 12 10 G ew äs se ra ch se ,B re ite :6 -1 2m vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ l ob ja rt 44 00 4 br g 18 13 G ew äs se ra ch se , B re ite : 12 -1 8m vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ l ob ja rt 44 00 4 br g 30 17 G ew äs se ra ch se , B re ite : 18 -3 0m vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ l ob ja rt 44 00 4 br g 42 23 G ew äs se ra ch se , B re ite : 30 -4 2m vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n w at er w ay * 5 Fl ie ss ge w äs se r al le r A rt vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n na tu ra l_ w oo d 0 W äl de r vn _ os m pl an et _ os m _ po ly go n na tu ra l_ w at er 5 St eh en de G ew äs se r, Fl ie ss ge w äs se r > 5m B re ite Fo rt se tz un g au fn äc hs te r Se ite .. . 43 A Anhang Sc he m a R el at io n K ey Ta g Su bk ey Su bt ag A bs ta nd K om m en ta r vn _ dl m 25 0 ge w 01 _ f ob ja rt 44 00 7 5 M ee r vn _ os m pl an et _ os m _ lin e hi gh w ay se co nd ar y 86 La nd st ra ße n 44 Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Technische und inhaltliche Erweiterung der Datenbank aus dem Projekt „VerNetzen“ Konzept zur Veröffentlichung qualitativer, geobezogener Daten Open Access Repositories Anforderungen an Open-Access-Repositories Vergleich Zenodo und Mendeley OpenEnergy Database Veröffentlichung der VerNetzen-Ergebnisse Abgeschlossene Datensätze auf Zenodo Erweiterbare Datensätze auf OpenEnergy Platform Integration von Ergebnissen aus der Datenbank in die Netzmodellierung mit Power-Flex-Grid Aufbereitung und Veröffentlichung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten Nutzung der Belastungsgrade und Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell Anpassung der Potenzialfläche für Windenergie Nutzung des Belastungsgrades im Power-Flex-Grid Modell Nutzung der Verzögerungszeiten im Power-Flex-Grid Modell Nutzen der Datenbank für sozialwissenschaftliche Akteure Workshop 1: Diskussion des Konzepts zur Veröffentlichung qualitativer Daten mit sozialwissenschaftlichen Akteuren Workshop 2: Zusammenarbeit mit Nordwestmecklenburg Literaturverzeichnis Anhang Datentabellen zur Ermittlung der Potenzialfläche für Windenergie
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