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Abschlussbericht 31.07.2010 1 Gestaltung alter(n)sgerechter Arbeitsbedingungen im Krankenhaus und Altenheim (GAbi) Abschlussbericht Modellvorhaben im Rahmen des Förderschwerpunktes 2006 „Altersgerechte Arbeitsbedingungen“ des Modellprogramms zur Bekämpfung arbeitsbedingter Erkrankungen gefördert vom fachlich begleitet durch in Kooperation zwischen der Universität Flensburg, Professur für Arbeits- und Orga- nisationspsychologie und der Evangelisch-Lutherischen Diakonissenanstalt (DIAKO) zu Flensburg 2 Die vorliegende Veröffentlichung ist der Abschlussbericht zum Projekt „Gestaltung alter(n)sgerechter Arbeitsbedingungen im Krankenhaus und Altenheim (GAbi)“ im Förderschwerpunkt 2006 „Altersgerechte Arbeitsbedingungen“. Das Projekt wurde im Rahmen des Modellprogramms zur Bekämpfung arbeitsbedingter Erkrankungen durch das Bundesministerium für Arbeit und Soziales gefördert und durch die Bun- desanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA) fachlich begleitet. Projekt: „Gestaltung alter(n)sgerechter Arbeitsbedingungen im Kranken- haus und Altenheim (GAbi)“ Autor: Prof. Dr. Heiner Dunckel Universität Flensburg Internationales Institut für Management Munketoft 3b, D-24973 Flensburg dunckel@uni-flensburg.de Erscheinungs- Datum: 31.07.2010 Modellprogramm zur Bekämpfung arbeitsbedingter Erkrankungen c/o Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA) Nöldnerstraße 40-42 10317 Berlin 3 Kurzreferat Abstract 1 Einleitung 7 1.1 Der demografische Wandel in der Gesellschaft 7 1.2 Der demografische Wandel in der Wirtschaft und den Betrieben 9 1.3 Ältere Belegschaften und ihre Leistungsfähigkeit 11 1.4 Fazit 14 2 Projektbeschreibung und Methode 15 2.1 Das Projekt 15 2.2 Projektziele und Arbeitspakete 16 2.3 Die Ev.-Luth. Diakonissenanstalt zu Flensburg 20 2.4 Projektmethodik 21 2.4.1 Projektvorlauf 21 2.4.2 Bestandsaufnahme 22 2.4.3 Umsetzung: Workshops und Maßnahmen 26 2.4.4 Evaluation 27 2.4.5 Transfer und Öffentlichkeitsarbeit 27 3 Ergebnisse 29 3.1 Bestandsaufnahme 29 3.1.1 Altersstrukturanalyse 29 3.1.2 Beschäftigtenbefragung 30 3.1.3 Interviews betrieblicher Expert(inn)en 46 3.1.4 Tätigkeitsbeobachtungen 49 3.1.5 Analyse der Pflegehilfsmittel 56 3.1.6 Lärmquellenanalyse 60 3.1.7 Fazit 61 3.2 Umsetzung: Workshops und Maßnahmen 63 3.2.1 Workshops zum Abbau von Belastungen und alltäglichen Behinderungen („Stolpersteine“) 69 3.2.2 Workshops „Stress lass nach“ 70 3.2.3 Workshops zum Anerkennenden Erfahrungsaustausch 70 3.2.4 Workshop zur Vermeidung von Rückenbeschwerden 72 3.2.5 Workshop „Schluss mit dem Lärm“ 74 3.3 Evaluation 75 3.3.1 Längsschnittanalyse: Beschäftigtenbefragung zu zwei Zeitpunkten 75 3.3.2 Evaluation klinikspezifischer Berichte 76 3.3.3 Workshopevaluation 77 3.3.4 Evaluation der Implementierung und Sicherung der Nachhaltigkeit 78 3.3.5 Prozessbegleitung 78 3.4 Transfer und Öffentlichkeitsarbeit 79 3.4.1 GAbi-E-Learning-Tool 80 4 4 Zusammenfassende Bewertung des Projekts 81 4.1 Projektziele: Zentrale Ergebnisse und Zielerreichung 81 4.1.1 Situationsbeschreibung 81 4.1.2 Qualifizierung der Beschäftigten 82 4.1.3 Beteiligungsorientierte Entwicklung konkreter Maßnahmen einer altersgerechten Arbeitsgestaltung 82 4.1.4 Umsetzung der entwickelten Gestaltungsmaßnahmen 83 4.1.5 Evaluation 84 4.1.6 Erstellung eines Praxisleitfadens zur altersgerechten Arbeitsgestaltung in Krankenhaus und Altenheim 84 4.1.7 Systematische Aufbereitung und Veröffentlichung der Ergebnisse 84 4.1.8 Bezug zu den förderpolitischen Zielen des Modellprogramms 84 4.2 Rahmenbedingungen 86 4.2.1 Förderliche Bedingungen 86 4.2.2 Hinderliche Bedingungen 86 4.3 Empfehlungen und Ausblick 88 4.3.1 Den demografischen Wandel gestalten 88 4.3.2 Entscheidungsspielräume schaffen 89 4.3.3 Belastungen abbauen 90 4.3.4 Arbeitszeit gestalten 93 4.3.5 Rückenbeschwerden mindern 94 4.3.6 Körperliche und geistige Fitness und Gesundheit erhalten 95 5 Literatur 97 6 Anhang 102 7 Zusammenfassende Darstellung des Projekts 103 5 Kurzreferat Gestaltung alter(n)sgerechter Arbeitsbedingungen im Krankenhaus und Altenheim (GAbi) Das vorliegende Modellvorhaben wurde im Förderschwerpunkt 2006 „Altersgerechte Arbeitsbedingungen“ im Rahmen des Modellprogramms zur Bekämpfung arbeitsbe- dingter Erkrankungen durch das Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert und durch die Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA) fachlich begleitet. Das Projekt lief von Oktober 2006 bis Mai 2010. Ziel des Projekts war die Analyse und Gestaltung alter(n)sgerechter Arbeitsbedin- gungen in Krankenhaus und Pflegeheimen. Mit dem Projekt sollten sowohl konkrete Maßnahmen zur Gestaltung alternsgerechter Arbeitsbedingungen in der Evange- lisch-Lutherischen Diakonissenanstalt zu Flensburg (kurz: Diako) erarbeitet werden als auch Instrumente (z. B. E-Learning-Tool) und Ergebnisse bereitgestellt werden, die in anderen Organisationen des Sozial- und Gesundheitswesens genutzt werden können. Im Rahmen der Bestandsaufnahme wurden verschiedene Methoden erprobt: Exper- teninterviews (n=20), ausführliche Befragungen der Beschäftigten mit standardisier- ten Fragebögen in den Jahren 2007 (n=880) und 2009 (n=571) sowie ausführliche Tätigkeitsbeobachtungen am Arbeitsplatz (n=68). Bei der Entwicklung von Maßnah- men wurden 18 ein- und mehrtägige Workshops mit insgesamt mehr als 150 Be- schäftigten durchgeführt. Durch das Projekt konnte am Beispiel der Diako ein umfassender und detaillierter Überblick über die Arbeitssituation in Krankenhäusern und Altenheimen gewonnen werden. Es zeigte sich, dass im Krankenhaus und in den Altenheimen erhebliche Belastungen – insbesondere Zeitdruck, ständige Unterbrechungen und Erschwerun- gen der Arbeit, körperliche Belastungen (insbesondere Rückenbeschwerden), aber auch Lärmbelastungen – vorliegen, deren Verringerung für alle Berufsgruppen ange- zeigt ist. Als weiteres zentrales Ergebnis kann festgehalten werden, dass es kaum Unter- schiede zwischen den Altersgruppen in der Wahrnehmung und Bewertung der Ar- beitssituation und in ihrem psychosozialen Befinden gibt. Mit dem Projekt ist es nicht nur gelungen, die Arbeits- und Belastungssituation in Krankenhaus und Altenheimen differenzierter darzustellen, sondern auch Maßnah- men mit den Beschäftigten in den Workshops zu erarbeiten und zu benennen (z. B. Abbau von Belastungen, Verminderung der Rückenproblematik, Veränderung der Arbeitszeit), um diese Situation für alle Beschäftigten und damit auch für die älteren Beschäftigten zu verbessern. Um die Maßnahmen nachhaltig in einem Unternehmen zu verankern, ist ein systematisches Gesundheits- und Demografiemanagement er- forderlich, das unter dem Aspekt der Alternsgerechtigkeit frühzeitig dahin wirken soll- te, das sogenannte arbeitsinduzierte Voraltern zu vermeiden, d. h. diejenigen Ar- beitsbedingungen, die die Gesundheit gefährden und die Entwicklung der Persön- lichkeit beeinträchtigen und damit eine Person vorzeitig altern lassen, zu verändern. Schlagwörter: Alternsgerechte Arbeitsgestaltung, Leistungsfähigkeit älterer Beschäftigter, Lei- stungsunterschiede, Krankenhaus, Krankenpflege, Altenpflege, Gesundheitsschutz. 6 Abstract Designing age-appropriate working conditions in hospital and nursing home The present model project was supported within the model programme for preventing occupational diseases by the “Bundesministerium für Arbeit und Soziales” (Federal Ministry of Labour and Social Affairs) and the 2006 focus on “age-appropriate work- ing conditions” accompanied with expertise by the “Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin” (Federal Institute for Occupational Safety and Health). The aim of the project was the analysis and design of age-appropriate working condi- tions in hospitals and nursing homes. The intention was to develop concrete meas- ures for the design of working conditions for elderly employees in the “Evangelisch- Lutherischen Diakonissenanstalt” (in short: Diako) in Flensburg as well as the devel- opment of tools (e.g. E-Learning-Tool) and results which can be used in other or- ganisations of the social and health system. During the analysis different methods were tested: expert interviews (n=20), detailed survey of employees with standardized questionnaires in the years 2007 (n=880) and 2009 (n=571) as well as extensive job analyses (n=68). During the development of measures 18 one- and multi-day workshops with more than 150 employees were executed. Due to the project using the example of the “Diako” a comprehensive and detailed overview of the work situation in hospitals and nursing homes could be gained. It turned out that in hospitals and nursing homes considerable job stressors – espe- cially time pressure, permanent interruptions and hindrances of work, physical stress (in particular back pain) and also noise exposure – are existent whose decrease is required for all occupational groups. One central result of the project is that there are nearly no differences between the age groups in perception and appraisal of the working conditions and their psychoso- cial condition. The project could describe working conditions in hospitals and nursing homes in de- tail. Together with the employees measures (e.g. reducing job stress and problems with the back, change of working time) were worked out to improve the situation for all of the employees and therewith as well for the elderly ones. To embed the meas- ures sustainably within the organisation a systematic health and demographic man- agement is required. One main task in this area is to prevent the so called pre-aging induced by work, this means changing those working conditions which affect health and development of personality and let age a person ahead of time. Key words: designing age-appropriate working conditions, performance of elderly employees, differences in performance, hospital, nursing practice, care for the elderly, health pro- tection. 7 1 Einleitung 1.1 Der demografische Wandel in der Gesellschaft Der demografische Wandel wird schon seit einiger Zeit in Wissenschaft und Politik diskutiert und kann als eine der sichersten Prognosen für die Zukunft gelten, da die wesentlichen Einflussfaktoren und Fakten bereits feststehen und ihre Gültigkeit sich kaum noch verändern wird. Der demografische Wandel ist also schon heute gesell- schaftliche Realität, wird aber erstaunlicherweise in der Bevölkerung und in vielen Betrieben noch nicht hinreichend zur Kenntnis genommen. Von wesentlicher Bedeutung ist, dass der Anteil der Älteren an der Gesamtbevölke- rung stetig zunimmt, während der Anteil der Jüngeren sinkt. Lehr (2007, S. 30) spricht von der „ergrauenden Welt“. Ursache ist zum einen der Anstieg der Lebens- erwartung und zum anderen der Rückgang der Geburtenrate. Modifiziert wird diese Veränderung der Bevölkerungsstruktur durch die Zu- und Abwanderung. Anstieg der Lebenserwartung Am deutlichsten kann man die Veränderung der Bevölkerungsstruktur an der Verän- derung des „Lebensbaumes“ erkennen (vgl. Abb. 1). Aus der „Pyramide“ im Jahr 1910 wird im Jahr 2040 eine „Birne“. Abb. 1: Veränderung des Lebensbaumes in Deutschland von 1910 bis 2040 (Quelle: Statistisches Bundesamt, zit. nach Lehr, 2007, S. 31) Für das Jahr 2040 rechnet man damit, dass mehr als ein Drittel der Bevölkerung 60 Jahre und älter sein wird, wobei der Anteil der Frauen aufgrund ihrer höheren Le- benserwartung deutlich größer sein wird als der Anteil der Männer. 8 Beeindruckend ist, wie sich der Anteil der über 80-Jährigen an der Bevölkerung nicht nur in Deutschland verändert und verändern wird. Während im Jahr 2000 in Deutsch- land der Anteil der 80-Jährigen bei 3,6 Prozent lag, wird dieser im Jahr 2050 voraus- sichtlich 13,2 Prozent betragen. Und schließlich werden im Jahr 2050 über 2 Millio- nen Menschen über 90 Jahre und über 100.000 Menschen älter als 100 Jahre alt sein. Dies hat nicht nur erhebliche Konsequenzen für die Gesellschaft zur Folge, sondern auch für das Gesundheitswesen, das sich in Versorgung und Pflege auf zu- nehmend ältere Patient(inn)en einstellen muss. Rückgang der Geburtenrate In der Zeit zwischen 1950 und 1970 lag die Geburtenrate pro Frau in Deutschland noch bei 2,0 Kindern und darüber, seit etwa 1975 ist die Geburtenrate deutlich unter 1,5 gesunken. Derzeit kommen in Deutschland auf eine Frau etwa 1,3 Geburten. Auch wenn die Gründe für die geringen Geburtenzahlen sicherlich vielschichtig1 sind, so muss davon ausgegangen werden, dass diese Geburtenrate nicht wesentlich und kurzfristig verändert werden kann. Aber selbst wenn es durch ein Bündel von Maß- nahmen gelänge, die Geburtenrate pro Frau auf mindestens 2,0 Kinder zu steigern (was ziemlich unwahrscheinlich ist), wäre damit der Alterungsprozess der Ge- sellschaft nicht mehr zu stoppen. Der Grund ist, dass die nicht geborenen Kinder der letzten 30 bis 35 Jahre heute als (potenzielle) Eltern fehlen. Sowohl die Zunahme der Lebenserwartung als auch der Rückgang der Geburtenrate sind auch in der Zukunft ziemlich sicher. Dabei überwiegt der Effekt des Rückganges der Geburtenrate den Effekt der Zunahme der Lebenserwartung mit der Folge, dass die deutsche Gesellschaft schrumpft. Die Frage ist, ob und inwieweit dieser Prozess durch Zu- und Abwanderungsprozesse noch verändert wird. Zuwanderung Ohne Zuwanderung wird die deutsche Bevölkerung voraussichtlich im Jahr 2050 nur noch 59 Millionen Menschen (gegenüber 82 Millionen in 2005) betragen (vgl. Lang- hoff, 2009). Um die derzeitige Bevölkerung im Jahr 2050 zu halten, bedürfte es einer Zuwanderung von etwa 300 Tausend Menschen pro Jahr, was allerdings nicht wahr- scheinlich ist und die Integrationsfähigkeit der Gesellschaft sprengen würde (ebd.). Darüber hinaus würde auch durch die Zuwanderung von Menschen das Ergrauen der Gesellschaft nur bedingt vermindert, da nicht nur junge Menschen zuwandern würden. Wenn man die Lebenserwartung, Geburtenrate und die wahrscheinliche Zuwande- rung zusammennimmt, dann ist realistischerweise davon auszugehen, dass die Be- völkerung in Deutschland bis zum Jahr 2050 um ca. 20 Prozent – auf etwa 65 Millio- nen Menschen – schrumpfen wird (vgl. Langhoff, 2009, S. 12). Von diesen werden etwa 50 Millionen Menschen der autochthonen2 Bevölkerung und etwa 15 Millionen Menschen als Zugewanderte zuzurechnen sein. 1 Die Geburtenrate ist gewiss nicht nur von den finanziellen Rahmenbedingungen und gesellschaft- lichen Unterstützungssystemen (z. B. Kindergartenplätze, Work-Life-Balance), sondern auch von den vielfältigen privaten und beruflichen Möglichkeiten, Spielräumen, aber auch Erfordernissen der Lebensgestaltung (z. B. Zwang zur Mobilität, Flexibilität) abhängig. 2 Autochthon = einheimisch, alteingesessen 9 Die Veränderung der Bevölkerungsstruktur und der Bevölkerungszahl hat nicht nur gravierende Konsequenzen für die sozialen Sicherungssysteme und für die Wachs- tumsrate des Volkseinkommens, sondern auch für die soziale Struktur der Gesell- schaft. Lehr (2007, S. 43ff.) hat diese u. a. mit den folgenden Punkten beschrieben: Verhältnis zwischen den Generationen ändert sich (Zunahme der 4- und 5- Generationen-Familien). Ruheständler haben noch ein Viertel (häufig ein Drittel) ihres Lebens vor sich. Veränderungen der Lebenserwartung und die typischen Berufsverläufe pas- sen nicht mehr zusammen, d. h. obwohl die Menschen deutlich älter werden und dabei im Vergleich zu den vorherigen Generationen gesünder sind, schei- den die meisten Berufstätigen mit knapp 60 Jahren aus dem Erwerbsleben aus. 1.2 Der demografische Wandel in der Wirtschaft und den Betrieben Der demografische Wandel in der Gesellschaft hat unmittelbare Folgen auch für die Erwerbsbevölkerung – diese schrumpft dramatisch. Zwischen 2000 und 2040 ist in Deutschland ein Verlust von 40 Prozent der Erwerbspersonen zu erwarten (vgl. Langhoff, 2009, S. 28) – von etwas mehr als 40 Millionen Erwerbspersonen auf ca. 25 Millionen Erwerbspersonen. Gleichzeitig wird der Anteil der 50- und 60-Jährigen am Erwerbspersonenpotenzial voraussichtlich deutlich ansteigen (vgl. Lehr, 2007, S. 210f.) und ansteigen müssen (vgl. Ilmarinen, 2004, S. 32), während der Anteil der jüngeren Erwerbspersonen sich weiter verringern wird. Entsprechend der Erwerbsbevölkerung altern natürlich auch die Belegschaften. So ist in vielen Unternehmen schon jetzt festzustellen, dass die am stärksten vertretene Altersgruppe die 40- bis 50-Jährigen sind. Damit wird im Verlauf der nächsten 10 Jahre die Gruppe der 50- bis 65-Jährigen zur stärksten Altersgruppe werden. Gleich- zeitig wird es immer schwieriger werden, den Ersatzbedarf an Erwerbstätigen zu de- cken. Betriebe stehen also nicht nur vor dem Problem, „wie mit solchen „alten“ Belegschaften gearbeitet werden kann, sondern auch wie weiter gearbeitet werden kann, wenn diese Alterskohorte ein- mal innerhalb von ca. 10 Jahren in die Rente wandert bzw. 50 % der Be- legschaft wegbricht“ (Langhoff, 2009, S. 56). Viele Betriebe sind auf diese Situation kaum vorbereitet, da sie in den letzten 15 Jah- ren extensiv von der Möglichkeit des Vorruhestandes Gebrauch gemacht haben und nur wenig in die Älteren investiert haben. Der demografische Wandel im Gesundheitswesen In Unternehmen des Gesundheitswesens stellt sich die Situation ähnlich dar wie in anderen Betrieben, allerdings in bestimmten Bereichen und bestimmter Weise auch verschärft. Zunächst wirkt sich die demografische Entwicklung auch im Gesundheitswesen so aus, dass spätestens 2020, wenn die geburtenstarken Nachkriegsjahrgänge aus dem Berufsleben ausscheiden, die Zahl der Erwerbstätigen im Gesundheitswesen spürbar sinken wird. Zwar hat sich in den letzten 10 Jahren die Zahl der Beschäftig- ten im Gesundheitswesen um durchschnittlich 6,4 Prozent erhöht, gleichzeitig lässt 10 sich in dem gleichen Zeitraum eine deutliche Alterung feststellen (vgl. Sachverstän- digenrat zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen, 2009, 114f.). So stieg nach Angaben des genannten Sachverständigenrates über alle Berufsgruppen hinweg der Anteil der Personen, die 50 Jahre und älter sind, unter allen Beschäftig- ten im Gesundheitswesen von 18,3 Prozent im Jahr 1997 auf 24,8 Prozent im Jahr 2007. Gleichzeitig stellt sich auch im Gesundheitsbereich das Problem, dass die zu erwartenden Verrentungen nicht durch jüngere Beschäftigte ersetzt werden können. Je nach Berechnung fehlen zwischen 20 und 30 Prozent jüngerer Beschäftigter in den ärztlichen und pflegerischen Berufen (ebd., S. 116)3. Für den Gesundheitsbereich ist nun in besonderem Maße kennzeichnend, dass die absehbare demografische Entwicklung mit einer merkbaren Alterung der Gesell- schaft und einem deutlichen Anwachsen über 80-Jähriger (siehe oben) zu einer stei- genden Nachfrage nach Gesundheitsleistungen führt – bei verringertem Personal- potenzial. Gleichzeitig treten bei den zunehmend älteren Patient(inn)en Krankheits- zustände auf, die zu höheren altersspezifischen medizinischen und pflegerischen Anforderungen führen: „Hierzu gehören das Phänomen der Multimorbidität und die Polypharma- zie alter, mehrfach erkrankter Menschen sowie die Pflegebedürftigkeit. Die Zahl älterer und alter Patienten mit Mehrfacherkrankungen nimmt in allen Versorgungsbereichen zu. Multimorbidität ist mehr als die Summe einzelner Erkrankungen und geht im höheren Lebensalter häufig mit In- kontinenz, kognitiven Defiziten, Immobilität, Sturzgefährdung und Schmer- zen einher“ (Sachverständigenrat, 2009, S. 41). Die Situation im Gesundheitswesen ist insofern verschärft, da eine immer ältere Be- legschaft immer ältere und besonders (pflege-)bedürftige Patienten versorgen muss. Die Anforderungen an die Beschäftigten im Gesundheitswesen werden demnach merklich steigen und verlangen z. B. neue Konzepte für die Nachtarbeit, da eine Pflegekraft pro Station nicht mehr ausreichen wird, multimorbide Patient(inn)en zu versorgen. Zudem stellt sich im Pflegebereich das Problem, dass gerade in diesem Beruf die Verweildauer vermeintlich gering und der Wunsch, aus dem Beruf auszuscheiden, besonders groß ist (vgl. Hasselhorn u. a., 2005). In der großen, von der EU geförderten Studie NEXT („Nurses Early Exit Study“) wur- den im Zeitraum von 2002 bis 2005 länderübergreifend die Arbeitsbedingungen und Arbeitsmotivation in der Pflege untersucht und der Frage nachgegangen, warum Pflegekräfte frühzeitiger als andere Berufsgruppen aus dem Beruf ausscheiden (vgl. Hasselhorn u. a., 2005). Zunächst zeigte sich, dass in allen untersuchten europäi- schen Ländern (Polen, Niederlande, Deutschland, Slowakei, Schweden, Belgien, Frankreich, Italien, Großbritannien, Finnland) ein deutlicher Mangel an qualifizierten Pflegepersonal vorliegt, der durch den erhöhten Bedarf an Pflege, den Anteil von (aktiven) Pflegekräften in der Erwerbsbevölkerung und den finanziellen Mitteln für die Pflege und die Pflegeberufe bestimmt wird. Die Studie ergab darüber hinaus, dass in Deutschland immerhin knapp 20 Prozent des Pflegepersonals mehrfach im Jahr erwägen, den Beruf zu verlassen. Dabei spie- len das Geschlecht, das Alter, die Art der Institution, die Qualifikation, die Dauer der 3 Dies gilt allerdings nicht für den Altenpflegebereich. 11 Berufszugehörigkeit, der Gesundheitszustand und die Arbeitsfähigkeit sowie die Er- schöpfung („Burnout“) eine wesentliche Rolle. Für das „Alter“ war interessant, dass jüngere Beschäftigte häufiger als ältere Beschäftigte den Wunsch hegen, aus dem Beruf auszuscheiden (vgl. ebd., S. 140). In einer weiteren – auch für das Projekt GAbi – interessanten Auswertung konnten Hasselhorn u. a. (2008) zeigen, dass die „Ausstiegsmotivation“ in bedeutender Wei- se von Merkmalen der Arbeit (insbesondere psychische Belastungen und Ent- scheidungsspielraum/Einfluss bei der Arbeit) abhängig ist. Mit diesem Ergebnis ist auch ein wesentlicher Ansatzpunkt genannt, das dringend benötigte Pflegepersonal zu halten, nämlich die Verbesserungen der Arbeitsbedingungen und des Arbeitsin- halts. Zu berücksichtigen sind dabei auch weitere Ergebnisse der Studie, nämlich die Bedeutung der körperlichen Belastungen, eine den Wünschen der Beschäftigten an- gemessene Schichtplangestaltung sowie eine befriedigende Belohnung und Aner- kennung der Leistungen des Pflegepersonals (vgl. Hasselhorn u. a., 2005). Auch wenn die Ausstiegsmotivation des Pflegepersonals in Deutschland tendenziell höher ist als in anderen europäischen Ländern, bedeutet dies noch nicht, dass das Personal auch tatsächlich ausscheidet. Neuere Studien (z. B. Behrens, Horbach & Müller, 2009) zeigen nämlich, dass es bei dem qualifizierten Pflegepersonal – auch im Vergleich zu anderen Berufsgruppen – kein Verweildauer-Problem gibt. Entgegen der allfälligen Meinung, dass examinierte Pflegekräfte ihren Beruf früher aufgeben, zeigte sich bei Behrens, Horbach und Müller (2009), dass Krankenpfleger(innen) tendenziell länger in ihrem Beruf verbleiben und nach einer Unterbrechung (z. B. Familienphase) auch schneller wieder in den Pflegeberuf zurückkehren. Dies gilt al- lerdings nicht für Krankenpflegehelfer(innen), die in der Tat deutlich früher aus dem Beruf ausscheiden. Hier zeigt sich einmal mehr, dass mit einer unzureichenden Be- rufsausbildung nicht nur das Risiko der Arbeitslosigkeit steigt, sondern auch die Wahrscheinlichkeit die Ausübung eines Berufes zu beenden oder in einen anderen zu wechseln. Alten- und Sozialpflegekräfte haben eine gewisse Zwischenstellung (vgl. auch Schmid & Larsen, 2009). Auch sie haben eine deutlich höhere Verweildauer im Beruf als gemeinhin angenommen, allerdings nicht in dem Maße wie dieses bei Kranken- pfleger(innen) zu verzeichnen ist. Für Unternehmen (des Gesundheitswesens) bedeuten diese Ergebnisse, nicht nur bei der Gestaltung der Arbeit besondere Anstrengungen zu unternehmen, um das Personal zu halten, sondern auch in besonderem Maße in die berufliche Qualifizie- rung der Krankenpflegehelfer(innen) und der Alten- und Sozialpflegekräfte zu inves- tieren. Dies ist schon deshalb erforderlich, weil die Arbeit in allen Bereichen der Pfle- ge so organisiert werden muss, dass das Pflegepersonal länger als bisher im Beruf verbleibt (verbleiben kann), da der Anteil der erwerbsfähigen Jahrgänge an der Ge- samtbevölkerung immer mehr abnimmt (Behrens, Horbach & Müller, 2009, S. 69). 1.3 Ältere Belegschaften und ihre Leistungsfähigkeit Es ist mittlerweile offensichtlich und unstrittig, dass Unternehmen in Zukunft mit älte- ren und alten Belegschaften arbeiten müssen. Dies mag auf den ersten Blick Besor- gnis erregend sein, da die meisten Unternehmen hierauf noch nicht eingestellt sind und die Befürchtung vorhanden ist, dass aufgrund der (antizipierten) mangelnden 12 Leistungsfähigkeit Älterer4 die Leistungsfähigkeit und Produktivität des Unterneh- mens nicht zu halten seien. Diese Befürchtung ist insofern nicht verwunderlich, da sich auch in der Wissenschaft lange das Defizitmodell des Alterns (vgl. z. B. Lehr, 2007) gehalten hat, nachdem Altern durch eine stetig fortschreitende Verminderung der körperlichen und geistigen Leistungsfähigkeit verbunden sei. Mit diesem Defizit- modell ist dann oftmals auch eine sich selbst erfüllende Prophezeiung verbunden, die bei Älteren zu entsprechenden Verzichts- und Rückzugshaltungen bzw. leis- tungshemmenden Überzeugungen und Erklärungen und bei Jüngeren zu Ausgren- zungen und Zurückweisungen Älterer führt (vgl. Hacker, 2004; Lehr, 2007). Entgegen dieser Befürchtung ist zunächst einmal festzuhalten: Wenn man die beruf- liche Gesamtleistung betrachtet, dann gibt es – mit einigen wenigen Ausnahmen – praktisch keinen Unterschied zwischen jüngeren und älteren Beschäftigten (vgl. Lehr, 2007; Langhoff, 2009). Ältere Beschäftigte sind nicht leistungsgemindert, sondern leistungsgewandelt. Leistungseinbußen im körperlichen5 und geistigen6 Bereich wer- den durch Erfahrung und Expertise ausgeglichen (vgl. auch Semmer & Richter, 2004). Und dort, wo die Leistungsfähigkeit nachweislich abnimmt, lassen sich diese Einbu- ßen in der Regel durch entsprechende Arbeitsmittel (z. B. Hebewerkzeuge, Verände- rung der Schriftgrößen) oder durch regelmäßige sportliche Betätigung (vgl. Ilmarinen, 2004) gut kompensieren oder aber sie spielen bei den meisten Tätigkeiten kaum eine Rolle, da die entsprechenden körperlichen Leistungen gar nicht gefordert sind oder aber, weil sich deutliche Leistungseinbußen erst im achten und neunten Lebensjahr- zehnt feststellen lassen (dies gilt insbesondere für den geistigen Bereich). Trotzdem gilt, dass die körperliche Belastung mit zunehmendem Alter der Erwerbspersonen abnehmen sollte wie auch die Anforderungen an Schnellkraft und Koordination von Bewegungen (vgl. auch die Liste „alternskritischer Gefährdungen und Belastungen“ bei Langhoff, 2009, S. 143). Es ist festzuhalten, dass es „den“ älteren Beschäftigten nicht gibt. Viele Studien ha- ben gezeigt, dass mit zunehmendem Alter die Leistungen stärker streuen (Rowe & Kahn, 1998; Warr, 2001). Das bedeutet, dass es viele ältere Beschäftigte gibt, deren Leistungen noch ausgezeichnet sind und den Leistungen Jüngerer durchaus sogar überlegen sein können, aber auch dass es viele ältere Beschäftigte gibt, deren Lei- stungen geringer sind. Ursachen für diese Unterschiede finden sich in der (Schul-) Bildung, dem Gesundheitszustand, der Motivation, insbesondere aber auch durch das sogenannte „arbeitsinduzierte Voraltern“ (Hacker, 2004; vgl. auch Ilmarinen, 2004; Lehr, 2007). Mit arbeitsinduziertem Voraltern meint Hacker diejenigen Ar- beitsbedingungen, die die Gesundheit gefährden und die Entwicklung der Persön- 4 Hacker (2004) weist darauf hin, dass nach der Weltgesundheitsorganisation (WHO) „ältere“ Men- schen zwischen 60 und 75 Jahre und „alte“ Menschen zwischen 76 und 89 Jahre sind. Im Sinne der WHO behandeln wir hier Menschen im Grenzbereich zwischen „alternden“ (45 bis 59 Jahre) und „älteren“ Menschen. 5 Zu nennen sind z. B. das Lungenvolumen, die Leistungsfähigkeit des Stütz- und Bewegungs- apparates, die Körperkraft, aber auch Schnelligkeit, Genauigkeit und Koordination von Bewegun- gen, das Seh- und Hörvermögen (vgl. Ilmarinen, 2004; Langhoff, 2009; Semmer & Richter, 2004). 6 Hier geht es um grundlegende Funktionen der Informationsverarbeitung wie z. B. die herabge- setzte Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung, beeinträchtigte Aufmerksamkeitsprozesse, verminderte Gedächtnisfunktionen (z. B. kurzzeitiges Behalten von Details) oder Beeinträchtigun- gen des Lernens (z. B. benötigen ältere Beschäftigte mehr Zeit und Übung). 13 lichkeit beeinträchtigen7 und damit eine Person vorzeitig altern lassen. Im Umkehr- schluss gibt es natürlich auch gesundheits- und persönlichkeitsfördernde Arbeitsbe- dingungen, die Leistungseinbußen verzögern oder abmildern und die Motivation be- günstigen können. Damit kommt der Analyse und Gestaltung dieser Arbeitsbedin- gungen eine wichtige Rolle zu (vgl. auch Langhoff, 2009, S. 129). Hier setzt das Projekt GAbi u. a. an, denn ein wesentliches Ziel ist es, insbesondere Krankenhäusern und Altenheimen Instrumente an die Hand zu geben, mit denen ar- beitsinduziertes Voraltern erkannt und verändert werden kann. In diesem Sinne geht es in dem Projekt GAbi nicht nur um die altersgerechte, sondern auch um eine al- ternsgerechte Arbeitsgestaltung. Darüber hinaus ist bei dem Vergleich Jüngerer und Älterer zu berücksichtigen, dass diese sich nicht nur durch das Alter unterscheiden, sie gehören auch – so der Fach- begriff – unterschiedlichen Kohorten an. Gemeint ist hiermit, dass die Älteren z. B. eine andere (schlechtere?) Schulausbildung hatten und unter anderen Lebensum- ständen (z. B. Kriegs- und Nachkriegszeit) und Belastungen leben mussten, was ebenfalls Unterschiede in der Leistung erklären kann. D. h. nicht alle Unterschiede in der Leistung zwischen Älteren und Jüngeren lassen sich auf das Alter zurückführen. Einen Sonderfall nimmt die Bewältigung von Nacht- und Schichtarbeit für ältere Be- schäftigte ein. Es kann als relativ gesichert gelten, dass die Anpassungsfähigkeit äl- terer Beschäftigter an Schichtarbeit sinkt und der Erholungsbedarf steigt. Neben der Verlängerung der Erhol- und Ruhezeiten ist es bei der Gestaltung der Schichtarbeit (nicht nur) für ältere Beschäftigte wichtig, kurzzyklische, vorwärts rotierende Systeme (Frühschicht, Spätschicht, Nachtschicht) zu realisieren, die für die Beschäftigen län- gerfristig vorhersehbar sind, damit diese sich körperlich und sozial darauf einstellen können (vgl. auch Langhoff, 2009). Leistungsvorteile Älterer Gemeinhin verbindet man mit älteren und qualifizierten Beschäftigten besondere Stärken in Bereichen wie Erfahrungswissen, Expertise, Qualitätsbewusstsein, Loya- lität, Wissen und Kenntnisse (vgl. auch Langhoff, 2009, S. 39; Semmer & Richter, 2004; Lehr, 2007, S. 216ff.). In der Tat zeigt sich in verschiedenen Untersuchungen, dass Ältere ein größeres be- rufliches Engagement zeigen, über bessere soziale Kompetenzen und einen größe- ren Überblick verfügen und in bestimmten Bereichen „Expertenwissen“ erworben ha- ben, das man bei Jüngeren (noch) nicht finden kann (Lehr, 2007). In welcher Weise dieses Erfahrungs- und Expertenwissen die genannten Leistungs- einbußen kompensieren kann, haben z. B. Semmer und Richter (2004, S. 101ff.) an Beispielen deutlich gemacht. Generell zeigen sie, dass sich der erfahrene Beschäf- tigte nicht dadurch auszeichnet, dass er schneller, sondern dass er effizienter arbei- tet (vgl. auch Hacker, 1998). Der erfahrene Beschäftigte plant sein Vorgehen besser und er (er-)kennt mögliche Störungen im Arbeitsablauf früher und besser und kann so auf diese vorausschauend (re-)agieren. Störungen werden so vermieden und vie- le der für Ältere schwieriger zu bewältigenden Belastungen, wie z. B. schnelles Rea- gieren unter Zeitdruck, treten somit gar nicht auf. 7 Dies geschieht u. a. dadurch, dass Beschäftigte durch anspruchslose Tätigkeiten ihre Qualifikatio- nen und Fähigkeiten verlieren, insbesondere auch die Fähigkeit in Zukunft anforderungsreiche Tä- tigkeiten zu bewältigen. 14 Schließlich ist für Unternehmen ein nicht zu unterschätzender Vorteil, dass Ältere in der Regel loyaler gegenüber „ihrem“ Unternehmen sind und sich diesem stärker ver- bunden fühlen. Dies hat wiederum zur Folge, dass ältere Beschäftigte mehr mitden- ken, sich mehr einsetzen und auch Dinge im Blick haben, die über die eigentliche Tätigkeit hinausgehen. Dies funktioniert allerdings nur, wenn Unternehmen ihrerseits den (älteren) Beschäftigten mit Loyalität und Wertschätzung begegnen. 1.4 Fazit Es kann festgehalten werden, dass es in der Regel keinen Zusammenhang zwischen dem (kalendarischen) Alter und der Produktivität gibt. Nur bei Arbeitstätigkeiten, die schnelles Reagieren, schnelle Informationsaufnahme oder komplexe Sinnesleistun- gen verlangen, ohne dass diese durch Erfahrung und Arbeitsstrategien kompensiert werden können, könnte das Alter von Bedeutung sein (z. B. schnell aus einer Viel- zahl von Signalen das relevante auswählen und darauf zu reagieren), aber nicht zwangsläufig, denn die Unterschiede zwischen den Beschäftigten (auch gleichen Alters) sind erheblich. Die genannten möglichen Leistungseinbußen lassen sich sowohl durch Arbeitsge- staltung als auch durch Trainingsmaßnahmen kompensieren, auf jeden Fall jedoch deutlich verzögern und vermindern. Vor allem gilt hierbei, dass Maßnahmen auf ein- zelne Personen(-gruppen) zugeschnitten werden müssen, da es große interindividu- elle Unterschiede gibt, die mit dem Alter überdies zunehmen. Neben Maßnahmen der Arbeitsgestaltung sind Bildung und körperliche Fitness wesentliche Aspekte, um dem Voraltern entgegen zu wirken. Auch hier können Unternehmen Einiges tun. Durch anspruchsvolle Aufgaben werden intellektuelle Leistungen beeinflusst und den Beschäftigten – unter anderem durch auf diese Aufgaben bezogenen Trainingsmaß- nahmen – Möglichkeiten zum Erwerb berufs- und tätigkeitsspezifischer Kenntnisse und Fähigkeiten gegeben. Und schließlich können Unternehmen etwas für die kör- perliche Fitness ihrer Beschäftigten tun, indem sie entsprechende Programme und Zeit zur Nutzung dieser etablieren. Zudem gilt, dass Unternehmen durch gesundheits- und persönlichkeitsfördernde Ar- beitsbedingungen nicht nur Leistungseinbußen verzögern oder abmildern und die Motivation begünstigen können, sondern auch einen wesentlichen Beitrag zum Erhalt der Arbeitsfähigkeit und Gesundheit der Beschäftigten, unabhängig von deren Le- bensalter, leisten können. 15 2 Projektbeschreibung und Methode Im Vordergrund des Projekts GAbi stand die Analyse und Gestaltung alternsgerech- ter Arbeitsbedingungen in Krankenhaus und Pflegeheimen. Neben dem Projekt GAbi wurden zwei weitere Projekte im Rahmen des Förderschwerpunktes 2006 „Altersge- rechte Arbeitsbedingungen“8 vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert: Einmal das Projekt „LagO – Länger arbeiten in gesunden Organisationen“ (Institut für Sozialforschung und Sozialwirtschaft – iso, Saarbrücken) und zum ande- ren das Projekt „MiaA – Menschen in altersgerechter Arbeitskultur“ (Institut für ge- sundheitliche Prävention – IFGP, Münster). Gemeinsamer Fokus aller drei Projekte waren typische kritische Belastungskonstellationen in Betrieben mit älteren oder al- tersgemischter Belegschaft, die modellhaft verändert werden sollten. Die erprobten und evaluierten Konzepte, Instrumente und Maßnahmen sollten dann für Transfer und Verbreitung anderen Organisationen und Unternehmen zur Verfügung gestellt werden. 2.1 Das Projekt Ziel des Projekts GAbi war zunächst die Analyse und Gestaltung altersgerechter Ar- beitsbedingungen in Krankenhaus und Pflegeheimen. Im Zuge des Projektes wurde der Fokus jedoch auf alter(n)sgerechte Arbeitsbedingungen verändert und erweitert, da sich zeigte (vgl. Kap. 3), dass kaum Unterschiede zwischen den Altersgruppen zu finden sind und insbesondere ältere Beschäftigte sich kaum in der Wahrnehmung und Bewertung der Arbeitssituation oder ihrem psychosozialen Befinden von jünge- ren Beschäftigten unterscheiden. Während sich die altersgerechte Gestaltung von Arbeitsbedingungen auf ein be- stimmtes Alter bezieht (z. B. Gestaltung der Arbeitsplätze der Beschäftigen über 55), wird durch die alternsgerechte Arbeitsgestaltung das gesamte Erwerbsleben in den Blick genommen. Es wurde somit der Ansatz verfolgt, möglichst frühzeitig belastende und fördernde Bedingungen zu identifizieren und zu verändern und damit dem ar- beitsinduzierten Voraltern (Hacker, 1996, S. 184f.) entgegenzuwirken. Mit dem Projektvorhaben wurden zwei grundsätzliche Zielrichtungen verfolgt. Zum einen sollten im Rahmen einer qualifizierenden Arbeitsgestaltung konkrete Maßnah- men zur Gestaltung alternsgerechter Arbeitsbedingungen in der Ev.-Luth. Diakonis- senanstalt zu Flensburg (kurz: Diako; vgl. auch Abschn. 2.3) erarbeitet werden. Zum anderen sollten die Ergebnisse so aufbereitet werden, dass die Instrumente und Er- gebnisse auch in anderen Organisationen des Sozial- und Gesundheitswesens ge- nutzt werden können. Dies soll nicht nur durch diesen Bericht und entsprechende Veröffentlichungen geschehen, sondern auch durch ein sogenanntes E-Learning- Tool9, das interessierten Beschäftigten und Entscheidungsträgern aus dem Sozial- und Gesundheitswesen ohne besondere arbeitspsychologische Vorkenntnisse er- laubt, Arbeitsbedingungen zu analysieren und alternsgerecht zu gestalten. 8 Der Förderschwerpunkt wird fachlich begleitet durch die Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Ar- beitsmedizin. Den Referentinnen Andrea Lohmann-Haislah und Rita Oldenbourg ist auch noch einmal an dieser Stelle für ihre Unterstützung und ihren Rat zu danken. 9 Das E-Learning-Tool findet sich im Literaturverzeichnis unter GAbi-E-Learning-Tool. Es ist über folgende URL zugänglich: http://www.hsu-hh.de./ilias/ oder http://elearn.uni-flensburg.de, kann aber auch unter der angegeben Adresse als CD bestellt werden. 16 Besonderes Gewicht sollte auf die Erprobung verschiedener Methoden gelegt wer- den, die einen Überblick über die im Krankenhaus und Altenheim vorhandenen spe- zifischen Belastungskonstellationen geben, Schwachstellen im Hinblick auf die Ge- staltung alternsgerechter Arbeitsplätze aufdecken und damit Maßnahmen zur Ver- besserung einleiten können. Konkrete Maßnahmen sollten in erster Linie in Workshops durch die Beschäftigten selbst erarbeitet werden. Dabei wurde Wert darauf gelegt, dass diese Workshops altersgemischt10 sind, um die Sichtweise der verschiedenen Beschäftigtengruppen, aber auch die Expertise der älteren Beschäftigten berücksichtigen zu können. Durch die Workshops sollte auch erreicht werden, dass die Beschäftigten ihre Qualifikation zur Analyse und Gestaltung alternsgerechter Arbeitsbedingungen verbessern („quali- fizierende Arbeitsgestaltung“). Durch die Beteiligung der Beschäftigten während der Analyse- und Umsetzungsphase sollten außerdem sogenannte Altersmythen11 abge- baut werden. Schließlich sollten die Maßnahmen in der Diako umgesetzt und ihre Umsetzung eva- luiert werden. 2.2 Projektziele und Arbeitspakete Vor dem Hintergrund der genannten grundsätzlichen Zielrichtungen ergaben sich für das Projekt folgende Ziele (vgl. auch Projektantrag S.4 f.): 1. Situationsbeschreibung Erstes Ziel war eine gründliche Bestandsaufnahme mit verschiedenen erprobten Methoden, die einen Überblick über die im Krankenhaus bzw. Altenheim vorhan- denen spezifischen Belastungskonstellationen geben, aber auch ganz konkrete Schwachstellen im Hinblick auf die Gestaltung altersgerechter Arbeitsplätze auf- decken sollten. Die Ergebnisse sollten zum einen eine Grundlage für die in der DIAKO zu entwickelnden Maßnahmen sein, zum anderen aber auch empirische Grundlage für die im Rahmen des Praxisleitfadens (bzw. des E-Learning-Tools) darzustellenden Arbeitstätigkeiten und ihre typischen Schwachstellen sein. 2. Qualifizierung der Beschäftigten im Hinblick auf die Gestaltung altersgerechter Arbeitsbedingungen und den Abbau von Altersmythen Die Qualifizierung der Beschäftigten der DIAKO sollte sich durch alle Phasen des geplanten Vorhabens ziehen. Der Abbau der so genannten Altersmythen sollte insbesondere durch die fortlaufende Beschäftigung mit dem Thema gewährleistet werden. Die Qualifizierung in Hinblick auf Kriterien und mögliche Maßnahmen ei- ner altersgerechten Arbeitsgestaltung sollten schwerpunktmäßig im Rahmen von Workshops zur qualifizierenden Arbeitsgestaltung stattfinden. 10 Das Alter variierte zwischen 25 und 60 Jahren. Die beiden größten Gruppen waren in der Regel die Gruppe der 35-44-Jährigen und die Gruppe der 45-54-Jährigen. 11 Unter Altersmythen werden all diejenigen Annahmen verstanden, die Ältere letztlich als defizitäre Junge ansehen (vgl. Hacker, 2004). 17 3. Beteiligungsorientierte Entwicklung konkreter Maßnahmen einer altersgerechten Arbeitsgestaltung Für die Entwicklung von Gestaltungsmaßnahmen sind die Beschäftigten auch in Hinblick auf eine altersgerechte Arbeitsgestaltung als Experten ihrer eigenen Ar- beit zu verstehen. Maßnahmen sollten daher im Rahmen der Workshops zur qua- lifizierenden Arbeitsgestaltung in ausgewählten Gruppen gemeinsam erarbeitet werden. Auf den Einbezug älterer Mitarbeiter (55+) und ihrer Bedürfnisse und Po- tenziale sollte hierbei besonderer Wert gelegt werden. In den so entstehenden al- tersgemischten Gruppen sollten Altersunterschiede explizit berücksichtigt und die damit verbundene Diversität genutzt werden. Des Weiteren sollte auf eine Beteili- gung der unterschiedlichen Berufsgruppen geachtet werden, so dass neben der altersübergreifenden Zusammenarbeit auch die berufsgruppenübergreifende Zu- sammenarbeit gefördert und arbeitsorganisatorische Schnittstellen gemeinsam optimiert werden könnten. 4. Umsetzung der entwickelten Gestaltungsmaßnahmen Die im Zuge der Workshops erarbeiteten Maßnahmen sollten erwartungsgemäß für eine altersgerechte Arbeitsgestaltung voraussichtlich sehr unterschiedlich ausgeprägt sein: sie könnten konkret einzelne Arbeitsplätze betreffen, auf ganze Abteilungen bzw. Stationen bezogen sein oder umfangreiche arbeitsorganisatori- sche Umgestaltungen erfordern. Die Umsetzung der Gestaltungsmaßnahmen sollte insbesondere in der Anfangsphase auf allen Ebenen durch das Projektteam der Universität Flensburg begleitet werden. Ziel war es dabei, einen fortlaufenden Prozess zu etablieren und auf diese Art und Weise belastungsarme und lernför- derliche Arbeitsbedingungen vor allem für ältere Beschäftigte zu schaffen. 5. Evaluation In der Evaluation sollte geprüft werden, ob sich durch den Prozess der qualifizie- renden Arbeitsgestaltung tatsächlich Veränderungen in Hinblick auf die Qualifika- tion der Beschäftigten und in Bezug auf altersgerechte, d.h. belastungsarme und lernförderliche Arbeitsbedingungen ergeben haben. 6. Erstellung eines Praxisleitfadens zur altersgerechten Arbeitsgestaltung in Kran- kenhaus und Altenheim Basierend auf den Ergebnissen sämtlicher Projektphasen sollte ein Praxisleitfa- den (bzw. ein E-Learning-Tool) entwickelt werden, der sich an Beschäftigte, Vor- gesetzte, Betriebsräte und Organisationsentwickler in Krankenhäusern und Al- tenheimen richtet. Diese sollten ohne die detaillierte Kenntnis arbeitswissen- schaftlicher Arbeitsanalyseverfahren und ihres theoretischen Hintergrunds einge- setzt werden können und es ermöglichen, Schwachstellen im Hinblick auf eine al- tersgerechte Arbeitsgestaltung aufzudecken und entsprechende Maßnahmen an- zuregen. 7. Systematische Aufbereitung und Veröffentlichung der Ergebnisse Bereits während des Projektverlaufs sollten aktuelle Ergebnisse auf einer Pro- jekthomepage, aber auch im Rahmen von Fachkongressen dargestellt werden. In der letzten Projektphase wurde zudem die Organisation einer regionalen Fachta- gung geplant. 18 Aus den genannten Zielen und Vorgehensweisen ergaben sich die in Tabelle 1.1 genannten Arbeitspakete, deren Ergebnisse in den folgenden Kapiteln dargestellt werden (vgl. auch Tabelle 1.1, letzte Spalte). Tabelle 1.1: Darstellung der Arbeitspakete Projektvorlauf Dargestellt in: Vorlauf Bildung Projektlenkungsgruppe Bestimmung Evaluationskriterien Durchführung Interviews Abschn. 2.4.1 Abschn. 2.4.2/2.4.4 Abschn. 3.1.3 Bestandsaufnahme Arbeitspaket 1 Kick-Off-(Informations-)Veranstaltung Durchführung Fragebogenerhebung Abschn. 2.4.2 Abschn. 2.4.2/3.1.2 Arbeitspaket 2 Auswertung und Rückmeldung Frage- bogenergebnisse Auswahl der Arbeitsplätze für die Ar- beitsanalysen Abschn. 2.4.3 Abschn. 3.1.4 Arbeitspaket 3 Durchführung Arbeitsanalysen Abschn. 2.4.2/3.1.4 Arbeitspaket 4 Auswertung und Rückmeldung der Arbeitsanalysen Auswahl der Gruppen zur Durchfüh- rung der „Qualifizierenden Arbeitsges- taltung“ und für den „Anerkennenden Erfahrungsaustausch“ Abschn. 2.4.3/3.1.4 Abschn. 3.2 Umsetzung Arbeitspaket 5 Durchführung der Workshops Abschn. 3.2 Arbeitspaket 6 Auswertung der Workshops Zusammenstellen eines Maßnahmen- katalogs Abschn. 3.2 Abschn. 3.1.7/3.2 Arbeitspaket 7 Einleitung und Begleitung des Beginns der Maßnahmenunterstützung Abschn. 3.2 Evaluation Arbeitspaket 8 Durchführung der Evaluation Abschn. 2.4.4/3.3 Projektbegleitend Arbeitspaket 9 Erstellen und Pflege einer Projektho- mepage Öffentlichkeitsarbeit Abschn. 3.4 Arbeitspaket 10 Dokumentation des Projektverlaufs Erstellen des Leitfadens (bzw. des E- Learning-Tools) Abschn. 2.2/3.4 Abschn. 3.4.1 19 Die genannten Arbeitspakete wurden gemäß dem folgenden Zeitplan (vgl. Abbildung 1.1) bearbeitet. 2006 2007 2008 2009 2010 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 Vorlauf AP 1 AP 2 AP 3 AP 4 AP 5 AP 6 AP 7 AP 8 AP 9 AP 10 Hauptphase der Umsetzung des Arbeitspakets Nebenphase der Umsetzung des Arbeitspakets (z.B. Vor- und Nachbereitung) Abbildung 1.1: Zeitplan 20 2.3 Die Ev.-Luth. Diakonissenanstalt zu Flensburg Die Ev.-Luth. Diakonissenanstalt zu Flensburg (kurz: Diako) wurde vor 136 Jahren in kirchlicher Tradition gegründet, als drei Diakonissen und sechs Probe-Schwestern ihren Dienst am Nächsten aufnahmen. Aufgrund dieser Tradition ist die Diako nicht nur ein Zentrum für Gesundheit und Dia- konie im Norden, sondern auch eine selbständige Kirchengemeinde der Nordelbi- schen Ev.-Luth. Kirche mit dem Auftrag, das Evangelium in Wort und Tat zu bezeu- gen. So werden in der Diako Gottesdienste und Seelsorge angeboten wie auch re- gelmäßige Veranstaltungen zu religiösen und gesellschaftlichen Schwerpunkten. Aus der Tradition der Diako erklärt sich auch ihre besondere Organisationsstruktur. Den Vorsitz des Aufsichtsrates hat der Bischof der Nordelbischen Kirche inne, der Vorsitz des Vorstandes wird durch einen Pastor wahrgenommen. Die Diako engagiert sich in fünf Bereichen: Kirche, Krankenhäuser, Altenpflege („Le- ben im Alter“), Familie und Service. Die Krankenhäuser und Altenpflege stellen die Kernbereiche der Diako dar. Mit mehr als 20 Kliniken, Instituten und Zentren und rund 2750 Beschäftigten stellt die Diako – in Kooperation mit den niedergelassenen Ärzten, der Christian-Albrechts- Universität zu Kiel sowie den regionalen Krankenhäusern – einen wesentlichen Fak- tor in der medizinischen Versorgung des Landesteils Schleswig beiderseits der deutsch-dänischen Grenze dar. Seit 2006 findet eine enge Kooperation mit dem Malteser Krankenhaus St. Franzis- kus-Hospital statt. Gemeinsam versorgen die beiden Krankenhäuser jährlich ca. 32.500 stationäre und mehr als 50.000 ambulante Patient(inn)en. Sie bilden damit den drittgrößten Krankenhausstandort in Schleswig-Holstein. Die Diako fühlt sich im besonderen Maße auch der Ausbildung und Erziehung ver- pflichtet: Sie bildet nicht nur in den klassischen Pflegeberufen aus, sondern auch im Bereich der Altenbetreuung und ambulanten Pflege sowie der Kindergartenerzie- hung. Als akademisches Lehrkrankenhaus übernimmt die Diako auch Aufgaben in der akademischen Ausbildung des medizinischen Personals. Das christliche Selbstverständnis der Diako war sicherlich auch ein Grund, dass die Diako sich intensiv und engagiert an dem Projekt GAbi beteiligt hat. Mitarbeiterver- tretung und Vorstand der Diako haben von Anbeginn das deutliche Interesse bekun- det, sich vor allem auch um ältere Beschäftigte und ältere Patient(inn)en zu kümmern bzw. haben auch ein klares Verständnis formuliert, dass sich Krankenhaus und Pfle- ge mit dem demografischen Wandel bei den Beschäftigten und den Patient(inn)en (!) beschäftigen müssen. 21 2.4 Projektmethodik Für das Projekt bot sich ein schrittweises Vorgehen unter Verwendung unterschiedli- cher Verfahren und Instrumente an, das im Folgenden kurz dargestellt werden und aufgrund der Erfahrungen als modellhaft für vergleichbare Projekte gelten kann: 1. Projektvorlauf a. Bildung einer Projektlenkungsgruppe/eines Steuerkreises b. Durchführung erster orientierender Interviews 2. Bestandsaufnahme (Arbeitspakete 1 bis 4) a. Information der Beschäftigten b. Altersstrukturanalyse c. Analyse der Arbeitssituation i. Experteninterviews ii. Mitarbeiterbefragungen iii. Arbeitsplatzbeobachtungen 3. Umsetzung: Workshops und Maßnahmen (Arbeitspakete 5 bis 7) a. Aufbereitung und Rückmeldung der Daten b. Workshops mit den Beschäftigten 4. Auswertung und Evaluation (Arbeitspaket 8) 5. Transfer und Öffentlichkeitsarbeit (Arbeitspakete 9 und 10). 2.4.1 Projektvorlauf a) Bildung einer Projektlenkungsgruppe Für die Koordination und Begleitung der Untersuchungsschritte sollte eine Projekt- lenkungsgruppe (oder ein Steuerkreis) gebildet werden, dem mindestens Vertreter der Geschäftsleitung (Verwaltungsleitung), die Krankenpflegeleitung, die Leitung des Personalwesens, der oder die Qualitätsbeauftragte, der oder die Projektkoordina- tor(in), der Betriebsarzt/die Betriebsärztin und die Interessenvertretung angehören sollten. Da der demografische Wandel in den Betrieben ein Thema sein wird, mit dem sich diese dauerhaft beschäftigen müssen, bietet es sich an, den Steuerkreis dauerhaft in die betrieblichen Strukturen als Teil eines umfassenden Gesundheits- und Demogra- fiemanagements zu integrieren (vgl. auch Langhoff, 2009, S. 100ff.; siehe auch Kap. 4). Bei der Diako wurde sowohl eine Projektlenkungsgruppe bestehend aus dem Vor- stand, dem wissenschaftlichen Leiter und einem Vertreter der Mitarbeitendenvertre- tung gebildet sowie eine Projektkerngruppe bestehend aus den Projektmitgliedern, den internen Projektverantwortlichen sowie weiteren Mitgliedern der Mitarbeitenden- vertretung. 22 2.4.2 Bestandsaufnahme a) Information der Beschäftigten Um die Beschäftigten möglichst frühzeitig in ein Demografieprojekt einzubinden und ihre Erfahrungen zu nutzen, sind ausführliche Informationen der Abteilungs- und Sta- tionsleitungen sowie der Beschäftigten in Form von Betriebs-, Teilbetriebs- und Stati- onsversammlungen erforderlich. Die Information der Beschäftigten ist nicht nur zu Beginn erforderlich. Nach wichtigen Projektphasen (z. B. breit angelegte Mitarbeiterbefragungen) sollten alle Beschäftig- ten schriftlich oder direkt über die Ergebnisse informiert werden. Durch die Rückmel- dung der Ergebnisse an alle Beschäftigten („Survey-Feedback“) wird erreicht, dass sich diese nicht nur informiert fühlen, sondern auch angeregt werden, in ihren jewei- ligen Bereichen nach weiteren Maßnahmen einer alternsgerechten Arbeitsgestaltung Ausschau zu halten. Darüber hinaus sollten die Beschäftigen durch Flyer und hausin- terne Medien ständig über das Projekt und den Projektfortschritt informiert werden. Im GAbi-Projekt wurden die Beschäftigten sowohl zu Beginn als auch während des Projekts mehrfach und auf unterschiedlichen Kanälen (z. B. hausinterne Zeitung, Be- schäftigtenversammlungen, Tag der offenen Tür, World-Café12) über das Projekt und den Projektfortschritt informiert. b) Altersstrukturanalyse Der demografische Wandel führt Unternehmen unweigerlich in die Situation, in Zu- kunft mit älteren Belegschaften zu arbeiten. Mit einer Altersstrukturanalyse kann ein Unternehmen relativ schnell erkennen, in welchem Maße es von dem demografi- schen Wandel betroffen ist und welche Maßnahmen erforderlich sind. Dabei reicht es meistens nicht, nur das Gesamtunternehmen zu betrachten, sondern erst genauere Analysen von Betriebsbereichen, Abteilungen, Funktions- und Tätigkeitsbereichen zeigen den eigentlichen Handlungsbedarf. Die Altersstrukturanalyse ist ein Instrument, um folgende Grundfragen zu klären (vgl. auch z. B. Köchling, 2006; Langhoff, 2009 oder Rettke, Seemann & Gebauer, o. J.): Wie ist die Altersstruktur meiner Belegschaft derzeit? Wie sieht die Altersstruktur meiner Belegschaft zukünftig (z. B. in 5, 10, 15 Jahren) aus? Welche Zukunftsszenarien sind denkbar? Welchen Personal(ersatz)bedarf habe ich mittel- und langfristig? Welche aktuelle und zukünftige Personalstrategie folgt aus den Analysen? Welche Handlungs- und Problemfelder zeichnen sich ab? Für die Altersstrukturanalyse liegt mittlerweile eine Reihe von Handanweisungen und Instrumenten vor (vgl. die Zusammenstellung bei www.inqa.de oder aber auch die weiter führenden Angaben in der oben genannten Literatur). In der Regel sind Alters- strukturanalysen jedoch häufig mit den vorliegenden betrieblichen Daten relativ leicht 12 Bei dieser Methode erläutert eine Moderatorin kurz die Methode und das Thema. Daraufhin begin- nen aufeinander folgende Gesprächsrunden an kleinen Tischen mit 5-10 Personen. Nach 20-30 Minuten wechseln die Teilnehmer(innen) an andere Tische und führen die Gespräche fort. Die Teilnehmer nutzen beschreibbare Tischdecken, um spontane Gedanken, Ideen oder Fakten und Fragmente festzuhalten und ggf. miteinander zu verbinden. 23 zu erstellen, sofern die richtigen Fragen formuliert und die richtigen Zukunftsannah- men aufgestellt werden. Bei der Analyse der derzeitigen Altersstruktur wird üblicherweise nicht nur das Alter erfasst, sondern eine Reihe weiterer Schlüsselvariablen berücksichtigt (Langhoff, 2009, S. 59), die zugleich einen guten – altersbezogenen – Überblick über die Per- sonalsituation geben. Neben allgemeinen personalen Daten wie Geschlecht, Arbeits- zeit, Beschäftigungsverhältnis, Betriebszugehörigkeit sollten – orientiert an Ilmari- nens (2004) Konzept der Arbeitsfähigkeit – insbesondere auch die Variablen erhoben oder berücksichtigt werden, die Informationen über die Qualifikation (formale Qualifi- kation, Weiterbildungstage), die Gesundheit (Fehlzeiten, Arbeitsunfähigkeitstage) und die Motivation (Ergebnisse aus Betriebsbefragungen) umfassen. Mit Hilfe der im Projekt GAbi entwickelten Verfahren und Instrumente können diese Aspekte diffe- renziert erhoben und auf dieser Grundlage konkrete Gestaltungsempfehlungen für den Erhalt der Gesundheit, aber auch für die Entwicklung von Qualifikation und Wertschätzung am Arbeitsplatz nicht nur älterer Beschäftigter geschaffen werden. Darüber hinaus bietet es sich an, weitere vorhandene betriebliche Dokumente (z. B. Gefährdungsanalysen, Unfallberichte, Gesundheitsberichte etc.) heranzuziehen. Eine Zusammenstellung der Daten in Form von Kurven oder Balkendiagrammen für das gesamte Unternehmen und die jeweiligen Unternehmensteile zeigt sehr schnell, welcher Demografietyp (z. B. jugend-, mittelalter-, alterzentriert; vgl. Köchling, 2006; Langhoff, 2009) vorliegt und wie schnell das Unternehmen reagieren muss. Die Projektion einer zukünftigen Altersstruktur ist immer von einer Reihe von An- nahmen abhängig, die auch etwas damit zu tun hat, in welcher Region (z. B. mit grö- ßerem oder geringerem Potenzial an Nachwuchskräften) sich ein Unternehmen be- findet. Typische Fragen sind hier u. a.: Soll der Personalbestand (z. B. aufgrund technischer Erneuerungen, Innova- tionen) abnehmen und wenn ja, um wie viel Prozent? Mit welchem Alter scheiden die Beschäftigten aufgrund der gesetzlichen Vor- gaben aus? Welche Arbeitsteilzeitregelungen liegen vor und werden in welchem Maße nachgefragt? Wie viel Prozent der Beschäftigten scheiden vorzeitig durch Frühverrentung, Altersteilzeit, Kündigungen aus? Wie hoch sind Fehlzeiten und Krankenstand? Wie hoch ist der Anteil an Auszubildenden und Trainees für die jeweiligen Be- reiche? Wie viele Neuanstellungen sind erforderlich und möglich? Je nachdem wie diese Fragen beantwortet werden, ergeben sich verschiedene Sze- narien und damit auch Handlungsoptionen. Grundsätzlich muss jedoch aufgrund der geschilderten demografischen Entwicklung davon ausgegangen werden, dass eine Verjüngungsstrategie, die für jeden Personalabgang einen jüngeren (25- oder 30- Jährigen) Beschäftigten einstellt, nicht mehr machbar ist, da diese jüngeren Beschäf- tigten aktuell und insbesondere zukünftig nicht mehr auf dem Arbeitsmarkt verfügbar sein werden. Unternehmen müssen deshalb zu einer neuen Personalstrategie kom- men, die sich durch verstärkte Ausbildung eigener Nachwuchskräfte, Neueinstellun- gen von älterem qualifiziertem Personal (40+ und 50+), aber auch der Pflege des eigenen „älteren“ Personals auszeichnet. 24 Im Zuge des demografischen Wandels müssen Unternehmen somit deutlich mehr in den Erhalt der Arbeits- und Beschäftigungsfähigkeit aller Altersgruppen, vor allem aber auch der älteren Beschäftigten investieren. Dies stellt neue (?) Herausforderun- gen an die Personalpolitik eines Unternehmens (vgl. Langhoff, 2009; Köchling, 2006). Köchling (2006) z. B. zeigt, dass nicht nur neue Leitbilder und Personalstra- tegien notwendig, sondern dass neue Strategien der Rekrutierung, Betriebsbindung, Verrentung, der beruflichen (Weiter-)Bildung, des Wissenstransfers, der Gesund- heitsvorsorge und der Wertschätzung gefragt sind, um eine – auch aufgrund des demografischen Wandels erforderliche – altersausgewogene Personalsituation her- zustellen. Auch wenn bei der Diako die genannten Instrumente zur Altersstrukturanalyse noch nicht angewendet wurden, konnte durch das Projekt erreicht werden, dass über die Personalabteilung wesentliche Fragen einer Altersstrukturanalyse beantwortet wer- den konnten (vgl. Abschn. 3.1.1/4.3.1). c) Analyse der Arbeitssituation Zur Analyse alternsgerechter Arbeitsbedingungen bietet es sich an, verschiedene Methoden miteinander zu kombinieren. Mit der Kombination verschiedener Methoden wird die Idee einer „qualifizierenden Arbeitsgestaltung“ (vgl. Ulich, 2005; Frei u. a., 1996) verfolgt, indem die Beschäftigten durch die Teilnahme an Interviews, Befra- gungen, Arbeitsplatzbeobachtungen und Workshops und den dazugehörigen Rück- meldungen dazu angeregt werden, ihre Arbeit selbst zu analysieren und Gestal- tungsvorschläge zu formulieren. Im Folgenden werden die Verfahren und Methoden genannt, die im GAbi-Projekt auch unter praktischen Erwägungen verwendet wurden (vgl. Anhang). i. Strukturierte Experteninterviews Am Anfang der Analyse der Arbeitssituation standen mit Beschäftigten und Füh- rungskräften aus allen Bereichen der Pflege durchgeführte etwa 1-stündige Inter- views (Interviewleitfaden vgl. Anhang A1). Nach Klärung des Arbeitsbereiches der interviewten Person und einiger biografischer Daten stand im Vordergrund des Interviews die Frage, ob sich alterskritische Unter- schiede in Bezug auf die Qualitative und Quantitative Überforderung, den Entschei- dungsspielraum, den Zeitspielraum, die Aufgabenvielfalt, die Beteiligung und die Un- terstützung durch Kollegen und Vorgesetzten zeigten und inwieweit ggf. weitere Un- terschiede zwischen älteren und jüngeren Beschäftigten festgestellt werden könnten. ii. Mitarbeiterbefragungen Um die subjektive Sichtweise ihrer Arbeit und der Arbeitsbedingungen zu erfahren, sollten erprobte und standardisierte Fragebögen eingesetzt werden (vgl. Anhang). Im GAbi-Projekt wurden sowohl 2007 als auch 2009 Fragebögen an alle Beschäftig- ten verteilt, auch mit dem Ziel, zwischenzeitliche Veränderungen zu evaluieren. Der Fragebogen im Jahre 2007 (vgl. Anhang A2-A4) umfasste fünf Bereiche: A. Fra- gen zur Person und zum Beruf, B. Erwartungen an die Arbeit, C. Fragen zur Arbeits- tätigkeit, D. Fragen zu den Arbeitsstrategien und E. Fragen zum psychosozialen Be- finden. 25 Die Auswahl der Fragen wurde von dem Ziel geleitet, etwaige Unterschiede zwi- schen Altersgruppen und insbesondere zwischen jüngeren und älteren Beschäftigten möglichst genau abbilden zu können. Dazu sollte zunächst gefragt werden, ob sich die Arbeitsbedingungen aus der Sicht der Beschäftigten unterscheiden. Hierzu wurde wie üblich (Leitner, 1999; Oester- reich, 1999; Richter, Nebel & Wolf, 2009) sowohl nach positiven Merkmalen der Ar- beit („Ressourcen“) als auch nach negativen Merkmalen („Belastungen“) gefragt. Die Fragen und Skalen stammen aus dem SALSA (Salutogenetische Subjektive Arbeits- analyse; Rimann & Udris, 1997), dem TAA-KH-S (Tätigkeits- und Arbeitsanalyse- verfahren für das Krankenhaus; Büssing & Glaser, 1998) und dem FASS (Fragebo- gen zur Arbeitssituation an Schulen; Kaempf & Krause, 2004; Krause, 2004). Fol- gende Skalen wurden verwendet: Ressourcen (Handlungsspielraum Vorgehen und Zeit (TAA-KH-S), Aufgaben- vielfalt (SALSA), Qualifikationsanforderung und Verantwortung (SALSA), So- ziale Unterstützung Vorgesetzte und Kollegen (SALSA) und Innovation und Partizipation (FASS); Belastungen (Zeitdruck/Quantitative Überforderung (SALSA), Qualitative und Quantitative Überforderung (SALSA), Unsicherheit (FASS)). Darüber hinaus lag es nahe, danach zu fragen (vgl. Kap. 1), ob sich die Beschäftig- ten in ihren Arbeitsstrategien (vgl. Frese, Stewart & Hannover, 1987; Schwarzer & Jerusalem, 2004) und ihren Erwartungen an die Arbeit (vgl. Peter, 2003) unterschei- den. Schließlich wurde nach den potenziellen Wirkungen der Arbeit auf das psychosoziale Befinden der Beschäftigten gefragt, wiederum um festzustellen, ob sich Arbeitsbe- dingungen auf ältere Beschäftigte anders oder stärker auswirken. Folgende Merk- male wurden erhoben: Zufriedenheit mit der Arbeit (vgl. Peter, 2003), Freiburger Be- schwerdeliste (vgl. Mohr, 1986), „Burnout“ mit dem Beanspruchungsscreening bei Humandienstleistungen (vgl. Hacker & Reinhold, 1999) und Work-Family-Conflict (Gutek et al., 1991). Der Fragebogen im Jahre 2009 (vgl. Anhang A5-A6) umfasste vier Bereiche: A. Fra- gen zur Person und zum Beruf, B. Fragen zur Arbeitstätigkeit, C. Fragen zur Zufrie- denheit mit der Arbeit und D. Fragen zum psychosozialen Befinden. Bei diesem Fragebogen wurden die Fragen zu den Arbeitsstrategien und den Erwar- tungen nicht wieder gestellt, da diese keine bedeutsamen Unterschiede zwischen den Altersgruppen zeigten und der Wunsch nach einem kürzeren Fragebogen be- stand. Allerdings wurde dieser Fragebogen um eine Kurzform zur Beurteilung des Arbeits- bewältigungsindex (vgl. Anhang A7; vgl. auch www.inqa.de) ergänzt, da sich hier ggf. weitere Unterschiede zwischen den Altersgruppen hätten zeigen können. iii. Arbeitsplatzbeobachtungen Insbesondere wenn es um konkrete Gestaltungsmaßnahmen geht, dann sind Ar- beitsplatzbeobachtungen unerlässlich, da nur durch diese bestimmte Merkmale (z. B. Belastungen) hinreichend konkret und maßnahmenorientiert erfasst werden können. Im GAbi-Projekt wurde hierfür eine für Krankenhaus und Pflegeheim angepasste Version des KABA-Verfahrens (vgl. Dunckel & Pleiss, 2007) verwendet. Die Beurtei- 26 lung verschiedener Arbeitsaufgaben durch externe Beobachter(innen) erfolgte an- hand folgender Kriterien: Entscheidungsspielraum psychische Belastungen (insbesondere Behinderungen des Arbeitsablaufes, Unterbrechungen, Überforderungen) Kommunikation (intern/extern) Zeitspielraum Auftragsvielfalt Durchschaubarkeit und Gestaltbarkeit Bewegungs- und Haltungsspielraum. Abweichend zur Norm DIN EN ISO 10075 werden in diesem Verfahren Belastungen als ausschließlich negative Merkmale von Arbeit verstanden. Belastungen werden in der Tradition der arbeitspsychologischen Handlungsregulationstheorie aufgabenbe- zogen untersucht. Aufgabenbezogene psychische Belastungen entstehen, wenn konkrete Arbeitsbedingungen oder Ereignisse die Arbeitsausführung behindern, ohne dass die arbeitende Person diesen Bedingungen effizient begegnen kann. Solche Behinderungen können ungünstige Umgebungsbedingungen sein, aber auch ar- beitsorganisatorische Probleme wie etwa Zeitdruck, ständige Unterbrechungen, un- vollständige oder widersprüchliche Informationen, unzureichende oder fehlende Hilfsmittel. In der Regel verursachen derartige Behinderungen Zusatzaufwand (bzw. zusätzliche Zeit) bei der arbeitenden Person, der betrieblicherseits nicht vorgesehen ist, da die Behinderungen kompensiert werden müssen (indem z. B. Arbeitsschritte wiederholt werden müssen, durch zusätzliche Nachfragen oder Suchaktivitäten lü- ckenhafte Informationen vervollständigt werden müssen). 2.4.3 Umsetzung: Workshops und Maßnahmen a) Aufbereitung und Rückmeldung der Daten Nach der (statistischen) Auswertung der Untersuchungsergebnisse sollten diese so aufbereitet werden, dass sie auf unterschiedlichen Wegen an die Beschäftigten zu- rückgemeldet werden können, im GAbi-Projekt z. B. in Informationsversammlungen, durch Vorträge, in Druckmedien und in Workshops, aber auch beim Tag der offenen Tür (der Diako). Dort, wo die Anonymität der Daten gesichert werden konnte, wurden abteilungs- und bereichsspezifische Berichte angefertigt und an die jeweiligen Lei- tungen zurückgemeldet und diskutiert. Darüber hinaus unterstützten die Projektmit- arbeiter(innen) die jeweiligen Führungskräfte bei der Umsetzung abteilungs- und be- reichsspezifischer Lösungen (z. B. bei der Verminderung des Lärms, der Verringe- rung der Belastungen oder bei Maßnahmen zur Verringerung von Rückenbeschwer- den; vgl. auch Abschn. 3.2 bzw. 4.3). Es zeigte sich hierbei, dass viele (kleinere) organisatorische Mängel schon durch die Analyse vor Ort als Problem erkannt und verbessert oder aber durch die Rückmel- dungen angegangen wurden (z. B. unmittelbarer Austausch oder Reparatur defekter Betten oder Geräte, Neuorganisation von Verantwortlichkeiten, Organisation fester Gesprächstermine zwischen Berufsgruppen, Aufbau eines administrativen Kern- dienstes auf den Stationen). 27 b) Workshops mit den Beschäftigten Workshops haben unterschiedliche Funktionen. Zum einen dienen sie der konkreten Rückmeldung von (bereichs- oder berufsspezifischen) Untersuchungsergebnissen. Zum anderen sind sie entweder eine Form der Umsetzung von Maßnahmen (z. B. Workshop zum anerkennenden Erfahrungsaustausch zwischen Jung und Alt) oder aber, der Workshop dient der Ableitung und Vorbereitung von Maßnahmen (z. B. Workshops zum Abbau von Belastungen). Im GAbi-Projekt wurden 18 ein- und mehrtägige Workshops mit verschiedenen Be- rufsgruppen und Bereichen durchgeführt. Die Themen ergaben sich aus der voran- gegangenen Analysephase. Im Vordergrund standen Maßnahmen zum Abbau von Belastungen („Stolpersteinen“), zur Bekämpfung von Stress („Stress lass nach“) so- wie Maßnahmen zur Bekämpfung von Rückenbeschwerden („Projekt Rücken“) und zum Abbau von Lärmbelastungen („Schluss mit dem Lärm“). Weitere Themen waren der Informationsfluss, der Wissenstransfer zwischen Jung und Alt, aber auch die Verbesserung des Informationsflusses, die Motivation sowie bereichsspezifische Probleme. Auch wenn die Inhalte der Workshops verschieden waren und weitgehend von den Themen bestimmt wurde, gab es doch eine ähnliche Vorgehensweise, indem folgen- de Fragen mit verschiedenen Moderationsmethoden bearbeitet wurden: Was ist das Problem? („Diagnose“) Wann und wodurch ist es entstanden? („Anamnese“) Wie kann das Problem gelöst werden? („Therapie“). Darüber hinaus gab es noch mehrere Informationsveranstaltungen mit jeweils 50 bis 100 Teilnehmer(innen) mit anschließender Diskussion in kleineren workshopähnli- chen Gruppen. So trug Ursula Lehr im April 2008 zum Thema „Der demografische Wandel – eine Herausforderung für jeden Einzelnen und die Gesellschaft“ vor und Heiner Dunckel informierte im September 2009 die Belegschaft über das Thema „Leistungsminderung im Alter – Tatsache oder Mythos“. 2.4.4 Evaluation Bei der Evaluation unterscheidet man zwischen der Evaluation des Prozesses und der Evaluation der Ergebnisse. Im GAbi-Projekt stand die Prozessevaluation im Vor- dergrund, d. h. in allen Phasen des Prozesses wurden Ergebnisse an den Steuer- kreis, aber auch an die Beschäftigten, zurückgemeldet und diskutiert. Zum Abschluss des Projektes wurden die bereichsspezifisch zusammengefassten Ergebnisse noch einmal in den Bereichen diskutiert und der Krankenhausleitung präsentiert. Während kleinere organisatorische Mängel umgehend behoben werden konnten, bedurften größere organisatorischer Lösungen (z. B. die Einführung der elektronischen Patien- tenakte oder die Schaffung eines Patienten-Administrations-Manager (vgl. Peter & Ulich, 2003)) der gesonderten Planung und eigener Projekte. 2.4.5 Transfer und Öffentlichkeitsarbeit Basierend auf den Ergebnissen des Projektes wurde ein E-Learning-Tool entwickelt (vgl. GAbi-E-Learning-Tool; Abschn. 3.4.1). Es richtet sich an Beschäftigte, Vorge- setzte, Betriebsräte und Organisationsentwickler in Krankenhäusern und Altenhei- 28 men und erlaubt, Schwachstellen im Hinblick auf eine altersgerechte Arbeitsgestal- tung aufzudecken und entsprechende Maßnahmen anzuregen. Schließlich ist es für ein erfolgreiches (Betriebs-)Projekt erforderlich, nicht nur die Betriebsöffentlichkeit beständig über das Projekt zu informieren, sondern auch die weitere Öffentlichkeit zu erreichen. Die Verbreitung der Projektergebnisse und -erfah- rungen geschah im Rahmen von Vortragstätigkeiten über das Projekt sowie mit Hilfe einer Projekthomepage13. 13 Vgl. www.gabi-projekt.de 29 3 Ergebnisse Im Folgenden werden die zentralen Ergebnisse des Projekts – orientiert an den Ar- beitspaketen – dargestellt: In Abschnitt 3.1 werden die Ergebnisse der Bestandsaufnahme (Arbeitspakete 1 bis 4) dargestellt. Im Zentrum steht hier die Analyse der Arbeitssituation anhand der Be- fragung der Beschäftigten in den Jahren 2007 und 2009 (Abschn. 3.1.2), der Ex- perteninterviews (Abschn. 3.1.3) und der Tätigkeitsbeobachtungen (Abschn. 3.1.4). Darüber hinaus werden Ergebnisse der Altersstrukturanalyse (Abschn. 3.1.1) sowie der Pflegehilfsmittelananalyse (Abschn. 3.1.4) und der Lärmquellenanalyse (Abschn. 3.1.5) ausgeführt, die nicht explizit Gegenstand des Projektantrags waren, sich je- doch im Projektverlauf als wichtige Themen herausgestellt haben. In Abschnitt 3.2 werden die Umsetzungsmaßnahmen, insbesondere die Workshops zusammengefasst (Arbeitspakete 5 bis 7). In den darauf folgenden Abschnitten werden schließlich Ergebnisse der Evaluation (Abschn. 3.3, Arbeitspaket 8) und Transfermaßnahmen (Abschn. 3.4, Arbeitspakete 9 und 10) dargestellt. 3.1 Bestandsaufnahme 3.1.1 Altersstrukturanalyse Ursprünglich war nicht beabsichtigt und beantragt, ausführlichere Analysen der Al- tersstruktur der Diako zu machen. Es zeigte sich jedoch, dass diese für den Projekt- einstieg außerordentlich sinnvoll sind, um insbesondere das Management von einer demografieorientierten Sichtweise bzw. den anstehenden demografischen Heraus- forderungen zu überzeugen. Mit Unterstützung des Projekts wurden zunächst Personallisten erstellt, die dann ausführlicher entsprechend den oben genannten Fragen (vgl. Abschn. 2.4.2) ausge- wertet wurden. Dabei wurde nicht nur die Altersstruktur der gesamten Belegschaft festgestellt, sondern auch Analysen der Altersstruktur für verschiedene Berufsgrup- pen und Bereiche durchgeführt. Schon auf den ersten Blick sind demografiebedingte personelle Risiken erkennbar. Wie die Abbildung 3.1 zeigt, befindet sich die Diako auf dem Weg von einem mittelal- terzentrierten zu einem alterzentrierten Demografietyp mit der Folge, dass es mittel- und langfristig zu einem hohen Personalersatzbedarf kommen wird (2015: 215 Per- sonen, 2025: 406 Personen). Dieser kann – insbesondere im ärztlichen Bereich – nur durch Neueinstellungen erreicht werden. Dies wiederum stellt sich aktuell (z. B. im Bereich der Pathologie und in bestimmten Bereichen der Chirurgie), aber auch zu- künftig als schwierig dar, da der hohe Personalersatzbedarf der Diako in eine Phase fällt, in der die Zahl der (potenziellen) Erwerbstätigen im Gesundheitswesen spürbar sinken wird (vgl. Abschn. 1.2). 30 Abbildung 3.1: Altersstruktur Diako 2009 3.1.2 Beschäftigtenbefragung Die Beschäftigten der Diako wurden zu zwei Zeitpunkten befragt, und zwar im Feb- ruar 2007 und im September 2009. Im Februar 2007 wurden 1522 Fragebögen an die Beschäftigten der Diako verteilt und mit einem Freiumschlag versehen. Insge- samt 880 Beschäftigte schickten den Fragebogen zurück. Dies entspricht einer Rück- laufquote von 58 Prozent. In einem zweiten Durchlauf wurden im September 2009 1566 Fragebögen verteilt, die an zentralen Ein- und Ausgangsbereichen der Diako in Sammelkästen („Wahlurnen“) zurückgegeben werden konnten. Hier betrug die Rück- laufquote 36 Prozent, d. h. 571 Beschäftigte füllten den Fragebogen aus. 208 Personen nahmen an beiden Untersuchungen teil, so dass hier ein direkter Ver- gleich der beiden Erhebungen möglich ist. Im Folgenden werden zunächst die beiden Erhebungszeitpunkte getrennt betrachtet. Zu Beginn wird jeweils die Stichprobe kurz gekennzeichnet. In einem nächsten Schritt werden dann die Ergebnisse über alle Berufsgruppen hinweg betrachtet, in der Regel differenziert nach Altersgruppen. Im Vordergrund steht dabei die Frage, ob sich in den Daten altersspezifische Effekte finden lassen. Im Anschluss daran wird dann unter altersspezifischen Gesichtspunkten auf ausgewählte Berufsgruppen ein- gegangen. Abschließend werden die Ergebnisse der beiden Befragungszeitpunkte verglichen sowie auf die spezielle Situation in der Altenpflege eingegangen. 0 100 200 300 400 500 600 A n z a h l B e s c h ä f t i g t e 0-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-65+ Bedarf Altersgruppen 2006 2015 2025 31 3.1.2.1 Beschäftigtenbefragung 2007 Stichprobe Die Stichprobe der Beschäftigtenbefragung 2007 lässt sich wie folgt kennzeichnen: Es haben 668 Frauen (76 Prozent) und 202 Männer (24 Prozent) geantwor- tet14. 65 Prozent der Beschäftigten arbeiteten Schichtdienst, davon 44 Prozent mit Nachschicht/Nachtwache, 21 Prozent ohne Nachtschicht. Es wurden alle Berufsgruppen des Krankenhauses und der Altenpflegeeinrich- tungen berücksichtigt. Wenn man diese Berufsgruppen grob in Altenpflege und Hospizarbeit (Altenheime und Hospiz), Gesundheits- und Krankenpflege (Stationen und Kliniken) sowie unterstützende/ambulante Bereiche15 unterteilt, dann verteilen sich die Berufsgruppen wie folgt: o Altenpflege und Hospizarbeit (8,2 Prozent) o Gesundheits- und Krankenpflege (50,3 Prozent) o Unterstützende und ambulante Bereiche (41,5 Prozent). Die Altersverteilung der Stichprobe setzt sich folgendermaßen zusammen: o bis 24 Jahre: n=84 (9,6 Prozent) o 25-34 Jahre: n=147 (17,0 Prozent) o 35-44 Jahre: n=279 (31,7 Prozent) o 45-54 Jahre: n=269 (30,6 Prozent) o über 55 Jahre: n=95 (10,8 Prozent). Die Altersverteilung dieser Stichprobe entspricht dabei weitgehend der Alters- zusammensetzung der Diako. 14 Differenzen zu den abgegebenen 880 Fragebögen ergeben sich, wenn keine Angaben gemacht wurden. 15 Hierzu gehören die Anästhesie, Dialyse, EKG, Radiologie, Labor, Kreißsaal, Operationsbereiche, Zentrale Notaufnahmen, Therapeutische Funktionsbereiche, Tagesklinik, Seelsorgen, aber auch die verwaltenden Bereich sowie die Wirtschafts- und Versorgungsabteilung. 32 Belastungen Die Beschäftigten schätzten ihre Belastungen anhand der oben genannten Skalen des SALSA, des TAA-KH und des FASS wie folgt ein: 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 ZTD QUNT QÜB UNS bis 24 (n=84) 25-34 (n=147) 35-44 (n=279) 45-54 (n=269) über 55 (n=95) Abbildung 3.2: Belastungen 2007 Legende: 5-stufige-Skalen, 1=trifft nicht zu/keine Belastung, 5=trifft sehr zu/hohe Belastung; ZTD=Zeitdruck, QUNT=Qualitative Unterforderung, QÜB=Qualitative Überforderung, UNS= Unsicherheit. Wenn man als kritischen Bereich die Werte oberhalb „3“16 nimmt, dann zeigen sich hier nur leicht kritische Werte beim Zeitdruck (vgl. Abb. 3.2). Statistisch bedeutsame Unterschiede17 zwischen den Altersgruppen lassen sich ebenfalls nur beim Zeitdruck finden18. In der Tendenz zeigen sich hier Unterschiede zwischen den Altersgruppen eher in die Richtung, dass ältere Beschäftigte weniger Belastungen angeben (vgl. auch Abschn. 2.4.2). Insgesamt ist auffällig, dass mehr als 20 Prozent der Beschäftigten sich durch Lärm (23,4%), unangenehme Temperatur (21,6%), die Klimaanlage (20,9%), die räumliche Enge (33,5%) und mangelnde Arbeitsplatzgestaltung (24,4%), aber auch durch stän- dig wechselnde Arbeitszeiten (24,0%) und den Schichtdienst (25,8%) ziemlich bzw. sehr stark belastet fühlten. Allerdings scheinen die älteren Beschäftigten in Bezug 16 Der Wert „3“ ist bei der 5-stufigen Skala der Skalenmittelpunkt mit der Ausprägung „trifft mittelmä- ßig zu“. 17 Wenn im Folgenden von „statistisch bedeutsamen Unterschieden“ gesprochen wird, dann werden in der Regel die Ergebnisse einer einfaktoriellen Varianzanalyse mit dem Scheffé-Test berichtet mit einem α von mindestens 5 Prozent. 18 Die jeweiligen Mittelwerte (aM=arithmetisches Mittel jeweils in den Klammern) für den Zeitdruck für die Altersgruppen sind: bis 24 (aM=2,85); 25-34 (aM=3,27); 35-44 (aM=3,37); 54-54 (aM=3,29); über 55 (aM=3,2). 33 auf die Arbeits- und Schichtzeiten weniger belastet; nur 17% fühlten sich durch wechselnde Arbeitszeiten und nur 15% durch den Schichtdienst ziemlich stark bis sehr stark belastet. Diese Ergebnisse verweisen darauf, dass in der Diako Gestaltungsbedarf auch im Bereich der Arbeitsplatz- und Arbeitsumgebungsgestaltung besteht. Ressourcen Die Ressourcen wurden von den Beschäftigten anhand der Skalen des SALSA, des TAA-KH und des FASS wie folgt eingeschätzt: 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 HSPZ HSPV AAV QANF PAR SUV SUK bis 24 (n=84) 25-34 (n=147) 35-44 (n=279) 45-54 (n=269) über 55 (n=95) Abbildung 3.3: Ressourcen 2007 Legende: 5-stufige-Skalen, 1=trifft nicht zu/geringe bis keine Ressourcen, 5=trifft sehr zu/hohe Ressour- cen; HSPZ=Handlungsspielraum Zeit, HSPV=Handlungsspielraum Vorgehen, AAV=Aufga- benvielfalt, QANF=Qualifikationsanforderungen, PAR=Beteiligung, SUV=Soziale Unterstüt- zung Vorgesetzte, SUK=Soziale Unterstützung Kollegen. Im Gegensatz zu den Belastungen gilt für die Ressourcen, dass hohe Ausprägungen einen positiven Wert darstellen. Insofern wären als kritische Werte die Werte anzu- sehen, die unterhalb des Wertes „3“19 liegen. Zunächst zeigt sich generell (vgl. Abb. 3.3), dass die Arbeit in Krankenhäusern und Altenheimen qualitativ anspruchsvoll und vielfältig ist und sowohl durch Vorgesetzte als auch durch die Kolleg(inn)en unterstützt wird. Jedoch könnten der zeitliche Hand- 19 Der Wert „3“ ist bei der 5-stufigen Skala der Skalenmittelpunkt mit der Ausprägung „trifft mittelmä- ßig zu“. 34 lungsspielraum und die Beteiligungsmöglichkeiten ausgebaut werden. Beide zeigen Handlungsbedarf. Altersspezifische Unterschiede zeigen sich uneinheitlich. Während die soziale Unter- stützung mit zunehmendem Alter (statistisch bedeutsam) abnimmt20, nehmen ältere Beschäftigte ihre Handlungsspielräume21 eher größer wahr. Befinden In diesem Bereich sollten die Beschäftigten ihr psychosoziales Befinden einschätzen, um die potenziellen Wirkungen der Arbeit auf das psychosoziale Befinden der Be- schäftigten – insbesondere von älteren Beschäftigten – zu erfassen. 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 FBL BHD_EE BHD_KA ZUF WFC bis 24 (n=84) 25-34 (n=147) 35-44 (n=279) 45-54 (n=269) über 55 (n=95) Abbildung 3.4: Befinden 2007 Legende: FBL=Freiburger Beschwerdeliste (5-stufige-Skala, Auftreten psychosomatischer Beschwer- den, 1=nie, 5=fast täglich); BHD=Beanspruchungsscreening für Humandienstleistungen (EE=Emotionale Erschöpfung; KA=Klientenaversion; 7-stufige-Skala, 1=völlig unzutreffend, 7=völlig zutreffend; n=731)22; ZUF=Arbeitszufriedenheit (5-stufige-Skala, 1=sehr unzufrieden, 5=sehr zufrieden); WFC=Work-Family-Conflict (5-stufige-Skala, 1=trifft nicht zu, 5=trifft sehr zu). 20 Die Mittelwerte (jeweils in Klammern) der sozialen Unterstützung durch Vorgesetzte (SUV) für die Altersgruppen sind: bis 24 (aM=3,73); 25-34 (aM=3,67); 35-44 (aM=3,58); 45-54 (aM=3,45); über 55 (aM=3,23). Die Mittelwerte der sozialen Unterstützung durch Kollegen (SUK) sind: bis 24 (aM=4,09); 25-34 (aM=4,00); 35-44 (aM=3,93); 45-54 (aM=3,84); über 55 (aM=3,64). 21 Die Mittelwerte für den zeitlichen Spielraum (HSPZ) für die Altersgruppen sind: bis 24 (aM=2,65); 25-34 (aM=2,72); 35-44 (aM=2,76); 45-54 (aM=2,81); über 55 (aM=2,86). Beim Spielraum Vorge- hen (HSPV) sind die Mittelwerte für die Altersgruppen: bis 24 (aM=2,93); 25-34 (aM=3,13); 35-44 (aM=3,06); 45-54 (aM=3,05); über 55 (aM=3,18). 22 Da bei dieser Skala die Werte nicht über „5“ gingen, wurden diese Werte hier aus Darstellungs- gründen auf einer „5-stufigen Skala“ abgetragen. 35 In der Auswertung der Befindensdaten ergibt sich ein tendenziell positives Bild (vgl. Abb. 3.4). Die psychosomatischen Beschwerden sind insgesamt eher gering ausge- prägt, die durchschnittliche Arbeitszufriedenheit wird mit eher zufrieden angegeben und der Konflikt Beruf-Familie wird ebenfalls als tendenziell gering angegeben. Allen- falls die Emotionale Erschöpfung ist etwas höher ausgeprägt und deutet Handlungs- bedarf an. Da dieser Aspekt des Burnouts auch in den vorliegenden Daten bedeut- sam mit dem Zeitdruck (r=.5523) und den anderen Belastungsdimensionen (Qual. Überforderung r=.41, Unsicherheit r=.37, Qual. Unterforderung r=.2524) korreliert, ist hier die Richtung einer notwendigen Veränderung angebbar, nämlich wesentlich der Abbau des Zeitdrucks. Bei genauerer Betrachtung der psychosomatischen Beschwerden zeigen sich jedoch Auffälligkeiten. So klagten fast 30 Prozent der Beschäftigten alle paar Tage oder täglich über Rü- ckenschmerzen (vgl. Abb. 3.5; Datenreihe „Total“). Besonders deutlich zeigen sich diese Beschwerden bei den Altenpfleger(inne)n und -pflegehelfer(inne)n, aber auch bei den Hebammen, Krankenpflegehelfer(inne)n und Arzthelfer(inne)n (vgl. Abb. 3.4). Hier klagen zum Teil mehr als 50 Prozent über Rückenschmerzen zumindest alle paar Tage. Dies ist – mit Ausnahme der Besonderheit der Hebammen – nicht ver- wunderlich, da diese Berufsgruppen im Rahmen der allgemeinen Pflege insbesonde- re mit den körperlich beanspruchenden Aufgaben wie Umbetten, Mobilisieren etc. der Patient(inn)en betreut sind. 23 „r“ steht für Produkt-Moment-Korrelation. 24 Die Korrelationen sind bei n=870 hochsignifikant (p=.000). 36 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Physiotherapeuten Sonstige Zivildienstleistende, FSJ Arzt/ Ärztin Kinderkrankenpflege Technik Logistik Krankenpflege Total M TA Verwaltungsangestellte Auszubildende Arzthelfer/innen Sekretärin Krankenpflegehelfer/innen Hebam m en Altenpfleger/innen (Alten-)Pflegehelferinnen 5 - fast täglich (bezogen auf die letzten 12 Monate) 4 - alle paar Tage (bezogen auf die letzten 12 Monate) 3 - alle paar Wochen (bezogen auf die letzten 12 Monate) 2 - alle paar Monate (bezogen auf die letzten 12 Monate) 1 - nie (bezogen auf die letzten 12 Monate) Abbildung 3.5: Rückenbeschwerden bei verschiedenen Berufsgruppen Darüber hinaus haben weitere Auswertungen gezeigt, dass mehr als 30 Prozent der Beschäftigten sich fast täglich oder alle paar Tage (den Tag über) müde und zer- schlagen fühlten und mehr als 25 Prozent der Beschäftigten berichteten über tägliche oder häufigere Schlafstörungen. Bei den älteren Beschäftigten über 55 Jahre waren diese Beschwerden sogar noch stärker ausgeprägt und erreichten in allen Fällen Werte deutlich über 30 Prozent. Alterspezifische Effekte lassen sich in den Befindensdaten wiederum kaum feststel- len. Nur bei dem Konflikt Beruf-Familie zeigen sich etwas höhere (statistisch bedeut- same) Werte bei den Beschäftigten über 55 Jahre25. Hier ließe sich vermuten, dass diese zunehmend für die Betreuung der Elterngeneration herangezogen werden. 25 Die Mittelwerte bei dem Konflikt Beruf-Familie für die jeweiligen Altersgruppen sind: bis 24 (aM=2,60); 25-34 (aM=2,86); 35-44 (aM=2,78); 45-54 (aM=2,70); über 55 (aM=2,99). 37 Altersunterschiede bei verschiedenen Berufsgruppen In den bisherigen Auswertungen konnten nur wenige statistisch abgesicherte alters- spezifische Effekte festgestellt werden und wenn, dann sind diese kaum in die Rich- tung zu werten, dass ältere Beschäftigte insgesamt mehr Belastungen oder eine schlechtere psychosoziale Gesundheit aufweisen. Ältere Beschäftigte nehmen in der Tendenz ihre Arbeit nicht als belastender wahr, die Ressourcen werden – mit Aus- nahme der sozialen Unterstützung – eher höher eingeschätzt und das Befinden ent- spricht in etwa dem der jüngeren Beschäftigten. Dabei ist allerdings einschränkend zu berücksichtigen, dass in unseren Untersu- chungen der so genannte „Healthy-Worker-Effect“ nicht kontrolliert werden konnte, d. h. wir wissen nicht, ob und wie viele Beschäftigte schon aus dem Erwerbsleben (bzw. bei der Diako) ausgeschieden sind mit der Folge, dass sich bei den älteren Beschäf- tigten nur noch die gesünderen und belastungsresistenteren Beschäftigten finden. Dieses Fazit bestätigt sich im Übrigen auch, wenn man sich die Erwartungen und die Arbeitsstrategien der Beschäftigten ansieht. Hier gibt es nur wenige statistisch abge- sicherte und letztlich kaum bedeutsame Unterschiede: So legen jüngere Beschäftigte erwartungsgemäß mehr Wert auf die Vereinbarkeit von Beruf und Familie, wohinge- gen ältere Beschäftigte ihre Arbeitsstrategien günstiger einschätzen (indem sie etwa angeben, dass ihnen eher Alternativen einfallen, wenn es bei der Arbeit nicht so gut läuft). Um das genannte Fazit abzusichern, wurden in einem weiteren Schritt detaillierte Analysen für die Bereiche Krankenpflege und ärztliche Tätigkeiten gemacht, da diese hinreichend groß waren, um ggf. statistisch abgesicherte (Alters-)Gruppeneffekte nachzuweisen. Auch bei diesen Analysen zeigten sich keine klaren altersspezifi- schen Effekte. In der Tendenz26 ergab sich das gleiche Bild wie es sich auch schon über alle Berufsgruppen gezeigt hatte. Bei den Krankenpflegern und Krankenschwestern (n=339) war im Vergleich zum Ge- samtergebnis bei den jüngeren und den älteren Beschäftigten die Emotionale Er- schöpfung etwas höher (aM=3,5 bei den jüngeren und aM=3,4 bei den älteren); die Belastungen entsprachen weitgehend dem Bild des Gesamtergebnisses. Bei den Ressourcen bewerteten die älteren Beschäftigten im Vergleich zu dem Gesamter- gebnis sowohl den Handlungsspielraum (Zeit: aM=3,0 und Vorgehen: aM=3,15) als auch die Aufgabenvielfalt (aM=4,18) und die Beteiligung (aM=3,01) höher. Bei den Ärzt(inn)en (n=94) entsprach das psychosoziale Befinden weitgehend dem Gesamtergebnis. Die psychosomatischen Beschwerden wurden etwas geringer (FBL aM=1,8), die Emotionale Erschöpfung (aM=3,5) sowie der Konflikt Beruf-Familie (WFC aM=3,5) wurden demgegenüber etwas höher eingeschätzt. Ältere Beschäftigte bewerteten die Patientenaversion niedriger (aM=2,23), dafür den Konflikt Beruf- Familie etwas höher (aM=3,5). Bei den Belastungen bewerteten die jüngeren Ärz- te/Ärztinnen die qualitative Überforderung (aM=2,78) und die Unsicherheit (aM=3,17) etwas höher, wohingegen die älteren Ärzte/Ärztinnen bei den Ressourcen mehr Spielraum (HSPV aM=3,47) und qualitative Anforderungen (aM=4,77) im Vergleich zu dem Gesamtergebnis sehen. 26 Die genannten Unterschiede lassen sich nur ausnahmsweise auch statistisch nachweisen. 38 3.1.2.2 Beschäftigtenbefragung 2009 Stichprobe Die Stichprobe der Beschäftigtenbefragung 2009 lässt sich wie folgt kennzeichnen: Es haben 447 Frauen (78 Prozent) und 123 Männer (22 Prozent) geantwor- tet27. 68 Prozent der Beschäftigten arbeiteten Schichtdienst, davon knapp 50 Pro- zent mit Nachtschicht/Nachtwache oder ausschließlich Nachtschicht. Es wurden wiederum alle Berufsgruppen des Krankenhauses berücksichtigt. Aufgrund organisatorischer Veränderungen konnten allerdings die Berufsgrup- pen in der Altenpflege und Hospizarbeit nur am Rande einbezogen werden, so dass hier die Ergebnisse nur mit Vorsicht interpretiert werden können. Die Altersverteilung der Stichprobe ist wie folgt: o bis 24 Jahre: n=32 (5,6 Prozent) o 25-34 Jahre: n=103 (18,0 Prozent) o 35-44 Jahre: n=176 (30,8 Prozent) o 45-49 Jahre: n=104 (18,2 Prozent) o 50-54 Jahre: n=79 (13,8 Prozent) o über 55 Jahre: n=76 (13,3 Prozent). Im Vergleich zur Befragung 2007 konnten in dieser Untersuchung die Alters- gruppen differenzierter untersucht werden, da die Betriebsparteien auch einer altersdifferenzierteren Betrachtung zustimmen konnten. Darüber hinaus konn- te auch das Jobalter erfasst werden. Die Beschäftigten dieser Studie waren durchschnittlich knapp 16 Jahre in dem Beruf bzw. mit dieser Tätigkeit be- schäftigt. Die Altersverteilung dieser Stichprobe entspricht ebenfalls weitgehend der Al- terszusammensetzung der Diako. 27 Differenzen zu den abgegebenen 571 Fragebögen ergeben sich wieder, wenn keine Angaben ge- macht wurden. 39 Belastungen Auch bei dieser Untersuchung wurden die schon genannten Skalen verwendet (vgl. Kap. 3.1.1). 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 ZTD QUNT QÜB UNS bis 24 (n=32) 25-34 (n=103) 35-44 (n=176) 45-49 (n=104) 50-54 (n=79) über 55 (n=76) Abbildung 3.6: Belastungen 2009 Legende: 5-stufige-Skalen, 1=trifft nicht zu/keine Belastung, 5=trifft sehr zu/hohe Belastung; ZTD=Zeitdruck, QUNT=Qualitative Unterforderung, QÜB=Qualitative Überforderung, UNS=Unsicherheit. Die Ergebnisse dieser Untersuchung bestätigen weitgehend die Ergebnisse der Be- fragung 2007. So ist beispielsweise auch 2009 der Zeitdruck kritisch zu sehen, wenn- gleich sich hier keine bedeutsamen Unterschiede mehr zwischen den Altersgruppen zeigen. Darüber hinaus gaben in beiden Befragungen ältere Beschäftigte tendenziell weniger Belastungen an28. Ressourcen Ähnlich wie im Jahr 2007 bleibt bei der Befragung 2009, dass die Arbeit im Kranken- haus von den Beschäftigten als anspruchsvoll und vielfältig eingeschätzt und die so- ziale Unterstützung durch Kolleg(inn)en und Vorgesetzte als hoch bewertet wird. Die alterspezifischen Aspekte sind auch hier uneinheitlich. Tendenziell zeigt sich eine leichte Abnahme bei den älteren Beschäftigten, die sich aber nicht wirklich statistisch absichern lässt. 28 Wenn es nicht anders angegeben oder formuliert wird, dann sind die berichteten Unterschiede in der Regel statistisch nicht bedeutsam. 40 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 HSPZ HSPV AAV QANF PAR SUV SUK bis 24 (n=32) 25-34 (n=103) 35-44 (n=176) 45-49 (n=104) 50-54 (n=79) über 55 (n=76) Abbildung 3.7: Ressourcen 2009 Legende: 5-stufige-Skalen, 1=trifft nicht zu/geringe bis keine Ressourcen, 5=trifft sehr zu/hohe Ressour- cen; HSPZ=Handlungsspielraum Zeit, HSPV=Handlungsspielraum Vorgehen, AAV= Auf- gabenvielfalt, QANF=Qualifikationsanforderungen, PAR=Beteiligung, SUV=Soziale Unterstüt- zung Vorgesetzte, SUK=Soziale Unterstützung Kollegen. Befinden Das Befinden wurde mit den gleichen Skalen wie 2007 gemessen. Hinzu genommen wurde aber eine Kurzfassung des Arbeitsbewältigungsindex (vgl. Anhang A7), da mit diesem Konzept und Index erhofft wurde, weitere Veränderungen im Laufe des Ar- beitslebens feststellen zu können (vgl. z. B. Ilmarinen, 2004). Auch 2009 zeigt sich ein grundsätzlich positives Bild. Die psychosomatischen Be- schwerden sind nach wie vor gering und die Zufriedenheit eher positiv ausgeprägt. Das Ausmaß der Emotionalen Erschöpfung entspricht dem der ersten Befragung, befindet sich also erneut auf einem gestaltungsbedürftigen Niveau. Darüber hinaus zeigen sich sowohl bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie (WFC) – im Unterschied zur Befragung 2007 – als auch beim Arbeitsbewältigungsin- dex (ABI) altersspezifische Effekte. Mit zunehmendem Alter sinkt (erwartungsgemäß) der Konflikt von Beruf und Familie29. Gleiches trifft für die Fähigkeit zur Bewältigung der Arbeit30 zu. Diese sinkt ebenfalls mit zunehmendem Alter, wobei sie bei den Per- sonen über 55 Jahre auf einem guten Niveau bleibt. Dies gilt auch für die von den 29 Die Mittelwerte der Konflikts Beruf-Familie (WFC) sind für die jeweiligen Altersgruppen: bis 24 (aM=1,93); 25-34 (aM=2,93); 35-44 (aM=2,77); 45-49 (aM=2,71); 50-54 (aM=2,72); über 55 (aM=2,69). 30 Die Mittelwerte des Arbeitsbewältigungsindex (ABI) für die jeweiligen Altersgruppen: bis 24 (aM=1,93); 25-34 (aM=1,61); 35-44 (aM=1,77); 45-49 (aM=1,79); 50-54 (aM=1,69); über 55 (aM=2,15). 41 Befragten eingeschätzte Arbeitsfähigkeit in Bezug auf die Nacht- und Schichtarbeit. Auf einer 5-stufigen Skala (1=sehr schlecht, 5=sehr gut) schätzen die über 55-Jähri- gen ihre Fähigkeit zur Bewältigung der Nacht- und Schichtarbeit (aM=2,89) schlech- ter ein als die Jüngeren (bis 24 Jahre aM=3,65, bis 34 Jahre aM=3,61). Die gene- rellen Empfehlungen insbesondere zur Gestaltung der Nachtarbeit (vgl. Beermann, 2005; Sczesny, 2007) gelten hiermit vor allem für ältere Beschäftigte. 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 FBL BHD_EE BHD_KA ZUF WFC ABI bis 24 (n=32) 25-34 (n=103) 35-44 (n=176) 45-49 (n=104) 50-54 (n=79) über 55 (n=76) Abbildung 3.8: Befinden 2009 Legende: FBL=Freiburger Beschwerdeliste (5-stufige-Skala, Auftreten psychosomatischer Beschwer- den, 1=nie, 5=fast täglich); BHD=Beanspruchungsscreening für Humandienstleistungen (EE=Emotionale Erschöpfung; KA=Klientenaversion; 7-stufige-Skala, 1=völlig unzutreffend, 7=völlig zutreffend; n=491)31; ZUF=Arbeitszufriedenheit (5-stufige-Skala, 1=sehr unzufrieden, 5=sehr zufrieden); WFC=Work-Family-Conflict (5-stufige-Skala, 1=trifft nicht zu, 5=trifft sehr zu): ABI=Arbeitsbewältigungsindex (1=sehr gut, 2=gut, 3=Mäßig, 4=Kritisch). Altersunterschiede bei verschiedenen Berufsgruppen Bei beiden Untersuchungen (2007, 2009) konnten keine eindeutigen altersspezifi- schen Effekte festgestellt werden. Dies zeigt sich im Wesentlichen bei den detaillier- ten Analysen für die Bereiche Krankenpflege und ärztliche Tätigkeiten. Im Vergleich zum Gesamtergebnis sind bei der Untersuchung 2009 bei den Kran- kenpflegern und Krankenschwestern (n=219) über 55 Jahre die Psychosomatischen Beschwerden (FBL aM=2,4) sowie die Emotionale Erschöpfung (aM=3,4) etwas hö- 31 Da bei dieser Skala die Werte nicht über „5“ gingen, wurden diese Werte hier aus Darstellungs- gründen auf einer „5-stufigen Skala“ abgetragen. 42 her als bei den jüngeren Beschäftigten32. Dies gilt gleichermaßen für den Arbeitsbe- wältigungsindex (aM=2,4); hier zeigt sich ebenfalls ein statistisch bedeutsamer Ef- fekt, d. h. ältere Beschäftigte unterscheiden sich von jüngeren Beschäftigten durch eine leicht verschlechterte Arbeitsbewältigung33. Die Belastungen entsprechen wie- derum weitgehend dem Bild des Gesamtergebnisses. Bei den Ressourcen bewerten die älteren Beschäftigten im Vergleich zu dem Gesamtergebnis – und im Gegensatz zur Befragung 2007 - den Handlungsspielraum (Zeit: aM=2,4 und Vorgehen: aM=2,8) und die Beteiligung (aM=2,6) niedriger34. Bei den Ärzt(inn)en (n=66)35 ist das psychosoziale Befinden tendenziell besser als bei der Gesamtstichprobe. Die Psychosomatischen Beschwerden (FBL aM=1,8) ein- schließlich die Emotionale Erschöpfung (aM=3,1) wurden etwas geringer und die Ar- beitsfähigkeit (aM=1,75) günstiger eingeschätzt. Bei den Belastungen geben Ärz- te/Ärztinnen im Altersbereich von 35-49 Jahren höheren Zeitdruck (aM=3,2 bzw. aM=3,5) an36; bei älteren Beschäftigten finden sich ebenfalls geringere Werte bei den anderen drei Skalen (Qualitative Unter- und Überforderung, Unsicherheit). Bei den Ressourcen entsprechen die Ergebnisse bei den Ärzt(inn)en weitgehend der Ge- samtstichprobe, wobei tendenziell die Ressourcen von den Ärzt(inn)en etwas höher eingeschätzt werden; im Gegensatz dazu bewerten jüngere Ärzt(inn)en allerdings ihre Handlungsspielräume im Vergleich zur Gesamtstichprobe und im Vergleich zu den älteren Ärzt(inn)en als etwas geringer ein. Exkurs: Motivation älterer Beschäftigter In der Befragung 2007 zeigten sich nur wenige Unterschiede in den Erwartungen und der Motivation der Beschäftigten. In einer weiteren kleinen Studie37 wurde mit einer etwas anderen Methodik überprüft, ob die Motivation älterer Beschäftigter nicht doch Unterschiede aufweist. Anlass hierzu waren die Arbeiten von Ilmarinen (2004) bzw. Ilmarinen und Tempel (2002), die der Motivation eine wesentliche Rolle für die Ar- beitsfähigkeit eines Individuums beimessen und die Arbeit von Kanfer und Acker- mann (2004), die darauf hingewiesen haben, dass sich mit zunehmendem Alter die Motivation verändert, indem Ziele reorganisiert werden und sich die Bedeutung der Motive verändert. Auch wenn die Motivation sich insgesamt nicht verändert, kommt es zu einer Verschiebung: einzelne Motive verlieren, andere gewinnen an Gewicht. Darüber hinaus gab es auch in den Untersuchungen des GAbi-Projektes immer wie- der (unsystematische) Hinweise, dass bei älteren Beschäftigten weniger das Prob- lem darin besteht, ob sie eine Arbeit ausführen können, sondern eher, ob sie diese 32 Die entsprechenden Werte bei den jüngeren Beschäftigten (bis 24 bzw. 25-34 Jahre) sind: FBL aM=1,80 bzw. aM=2,01; Emotionale Erschöpfung aM=3,15 bzw. aM=3,10; ABI aM=1,75 bzw. 1,70. 33 Dieses Ergebnis entspricht den Ergebnissen der NEXT-Studie (z. B. Hasselhorn & Müller, 2004). Auch hier geht die Arbeits(bewältigungs)fähigkeit im Altersverlauf zurück. Berger und Zimber (2004) zeigen dabei für den Bereich der Altenpflege, dass dieses jedoch nur dann gilt, wenn die Arbeitssituation als „unterdurchschnittlich“ bewertet wird. 34 Die Ergebnisse für die jüngeren Beschäftigten (bis 24 bzw. 25-34 Jahre) sind hier: Handlungs- spielraum Zeit aM=2,52 bzw. aM=2,92; Handlungsspielraum Vorgehen aM=3,33 bzw. aM=3,11; Beteiligung aM=3,37 bzw. aM=2,92. 35 Die folgenden Aussagen sind insofern mit Vorsicht zu interpretieren, da die jeweiligen Altersgrup- pen relativ klein sind. So finden sich in der Gruppe der 45-49-jährigen nur 11 Personen, in der Gruppe der 50-54-jährigen 7 und in der letzten Altersgruppe lediglich 4 Arbeitende. 36 Bei den älteren Beschäftigten über 50 Jahre ist der Zeitdruck nur aM=2,50. 37 Die Daten basieren auf der Masterarbeit von Julia Büttner. 43 unter den derzeitigen Arbeitsbedingungen (z. B. Schichtarbeit) noch ausführen wol- len38. Im Rahmen des GAbi-Projektes wurden 17 Krankenpflegekräfte (unterschiedlicher Stationen) deshalb ausführlicher hinsichtlich ihrer Arbeitsmotivation befragt. Nach der Dauer ihrer Berufserfahrung wurden die Personen in drei verschiedene Gruppen ein- geteilt39, um in der Auswertung mögliche altersspezifische Unterschiede feststellen zu können. Den Interviewpartnern wurden zunächst 12 „Motive“40 – visualisiert auf Tonpapierkar- ten – in zufälliger Reihenfolge vorgestellt und erläutert. Im Anschluss daran wurden sie gebeten, die drei für sie persönlich wichtigsten Motive auszuwählen. Von den 17 Befragten wurden die drei Motive Kollegen/Team, Arbeitsklima im Unternehmen und Tätigkeit insgesamt am häufigsten genannt (absolute Nennungen). Offensichtlich spielen für alle Befragten die sozialen Bedingungen am Arbeitsplatz und in der Orga- nisation eine ebenso große Rolle wie die Tätigkeit selbst. Mit Blick auf die unterschiedlichen Gruppen zeigen sich aber auch interessante Un- terschiede, die zwar nicht überinterpretiert werden sollten, aber dennoch Tendenzen zeigen (vgl. Abb. 3.9). 38 Eine Ärztin drückte dieses in einem Workshop folgendermaßen aus: „20 Jahre Schichtarbeit sind genug. Ich kann das zwar noch, aber ich will das eigentlich nicht mehr!“ 39 Gruppe 1: Berufserfahrung 1 bis 3 Jahre nach Ausbildungsende (5 Personen); Gruppe 2: Berufs- erfahrung 8 bis 12 Jahre (6 Personen); Gruppe 3: mindestens 15 Jahre Berufserfahrung und Le- bensalter über 55 Jahre (6 Personen). 40 Bei den 12 Motiven handelt es sich um 1. Kollegen/Team, 2. Arbeitszeit, 3. Arbeitsklima, 4. Identi- fikation mit dem Unternehmen, 5. Tätigkeit selbst, 6. Vorteile/Vergünstigungen, 7. Anerkennung durch den Vorgesetzten, 8. Entwicklungsmöglichkeiten, 9. Mitbestimmung, 10. Gehalt, 11. Spiel- raum, 12. Rahmenbedingungen. 44 0 1 2 3 4 5 Rahmenbedingungen Gehalt Mitbestimmung und Spielraum Entw icklungsmögl. Anerkennung d. Vorgesetzte Tätigkeit Identif ikation m.d.U. Arbeitsklima Arbeitszeit Kollegen/Team Gruppe 3 Gruppe 2 Gruppe 1 Abbildung 3.9: Motive verschiedener Altersgruppen Legende: Auf der x-Achse sind die Anzahl der Nennungen abgetragen. In der Abbildung sind nur 10 Mo- tive abgetragen, da Vergünstigungen überhaupt keine Rolle spielten und Mitbestimmung und Spielraum von den Befragten als gleich angesehen wurden. Zu den Gruppen siehe Text. Interessant ist, dass die dritte Gruppe mit viel Erfahrung offensichtlich dem Arbeits- klima, Mitbestimmung und Spielraum, der Identifikation mit dem Unternehmen und den allgemeinen Rahmenbedingungen einen größere Bedeutung für ihre Motivation beimessen, während Arbeitszeit und Gehalt nicht (mehr) im Vordergrund stehen. Über die derzeitigen Arbeitsmotive hinausgehend wurden die Interviewpartner auch nach ihren Beweggründen für die einstige Berufswahl und über mögliche Beweg- gründe für einen Arbeitgeberwechsel bzw. Berufswechsel (Ausstiegsmotivation) be- fragt. Zunächst gaben die Befragten an, dass die persönlichen Motive, die sie einst zu der Wahl des Berufes bewegten, auch heute noch von Bedeutung sind und sie bestärken, in dem Beruf zu bleiben (Bleibemotivation): Diese sind sozialer Kontakt (Umgang mit Patient(inn)en und Kolleg(inn)en), Bestätigung durch die Dankbarkeit der Patient(inn)en, Gefühl der Sinnhaftigkeit sowie die Vielseitigkeit der Tätigkeit. Als mögliche Beweggründe zu einem Arbeitgeberwechsel bzw. Berufswechsel (Aus- stiegsmotivation) wurden Stress („immer mehr Patient(inn)en in ganz kurzer Zeit“), Personalmangel, „heimlicher“ Personalabbau41, die körperliche Belastung und Zu- satzbelastungen (vorwiegend der angestiegene Betreuungsumfang der Angehörigen) genannt. Die Ergebnisse entsprechen der NEXT-Studie (vgl. Hasselhorn et al., 2005), die Gründe für die Ausstiegsmotivation von Pflegekräften untersucht hat. Ne- ben der mangelnden professionellen Perspektive werden hier die Arbeitsorganisation 41 Gemeint ist hier, dass freie Stellen einfach nicht nachbesetzt werden. 45 und die Gesundheit als wesentliche Gründe für die Ausstiegsmotivation genannt. Bei den Ergebnissen des GAbi-Projektes zeigt sich im Übrigen auch, dass die Probleme und die Ausstiegsmotivation eher von Beschäftigten mit wenig und mittlerer Erfah- rung thematisiert wurden.42 Im weiteren Verlauf der Untersuchung wurde schließlich den 17 Interviewpartnern die Frage gestellt, was an ihrem Arbeitsplatz konkret verändert werden müsste, um ihre Motivation zu steigern. Erstaunlich war hierbei, dass die Befragten eine Vielzahl be- lastungsreduzierender Maßnahmen nannten (z. B. Verbesserung der Personalsitua- tion, Verringerung der Störungen durch Bündelung administrativer und organisatori- scher Aufgaben, Reduktion von Störquellen), die sie gleichzeitig als motivationsstei- gernd ansahen. Damit zeigt sich erneut die besondere Bedeutung, die der Gesund- heit für den Erhalt der Arbeitsfähigkeit und Motivation beigemessen wird. 3.1.2.3 Vergleich der beiden Befragungen Vergleicht man die beiden Befragungen (2007, 2009) miteinander, dann zeigen sich zu beiden Zeitpunkten weitgehend übereinstimmende Bilder. Nur beim „Zeitdruck“ hat eine leichte Veränderung von aM=3,26 im Jahr 2007 zu aM=3,08 im Jahr 2009 stattgefunden. Zu beiden Zeitpunkten zeigen sich kaum – statistisch abgesicherte – altersspezifische oder -kritische Effekte43. In der Tendenz wird deutlich, dass ältere Beschäftigte eher weniger Belastungen und mehr Ressourcen angeben. Beim psy- chosozialen Befinden zeigen sich nur beim Arbeitsbewältigungs-Index altersspezifi- sche Effekte in der Richtung, dass ältere Beschäftigte ihre Arbeitsfähigkeit etwas schlechter als jüngere Beschäftigte einschätzen. Aber auch hier dürfte das kalendari- sche Alter nur eine untergeordnete Rolle spielen, da beim Arbeitsbewältigungs-Index die Belastungsdimensionen deutlich mehr Varianz aufklären als das kalendarische Alter44. Die Ergebnisse bestätigen sich auch, wenn man die Personen (n=208) betrachtet, die an beiden Erhebungen teilgenommen haben. Auch hier zeigen sich keine statis- tisch bedeutsamen Veränderungen. Kritisch muss somit festgehalten werden, dass die Ergebnisse keine wesentlichen Veränderungen über den Projektverlauf zeigen, so dass keine positiven Effekte der von dem Projekt initiierten Maßnahmen festgestellt werden können. Dies liegt zum einen daran, dass Maßnahmen nicht oder nur zögerlich angegangen werden konnten bzw. sich derzeit noch in der Umsetzung befinden. Zum anderen liegt es daran, dass die Ausgangssituation im Jahr 2007 in Bezug auf Belastungen, Ressourcen und das 42 Hierfür gibt es unterschiedliche Erklärungsmöglichkeiten. Im Sinne eines „Healthy worker effects“ könnte dies dadurch erklärt werden, dass erfahrenere Pflegekräfte, die sich noch in der Institution befinden, auch bessere Arbeitsbedingungen haben oder dass die verbleibenden Pflegekräfte die Gesünderen sind, während die weniger Gesunden ausscheiden. In Bezug auf die Ausstiegsmoti- vation kann auch ein Selektionseffekt vorliegen, wenn die Dienstälteren mit einer hohen Aus- stiegsmotivation inzwischen Wege und Mittel für den Ausstieg aus dem Beruf aufgetan haben.. 43 Auch hier lässt sich noch einmal der Bezug zu Berger und Zimber (2004) herstellen, die ebenfalls auf verschiedenen Dimensionen zeigen konnten, dass das Lebensalter nur eine untergeordnete Rolle spielt. Vor größerer Bedeutung sind zumindest in der Altenpflege die Qualität der Arbeits- situation und das Jobalter. 44 Bei einer schrittweisen Regression mit den Prädiktoren Zeitdruck, Qual. Unterforderung, Qual. Überforderung, Unsicherheit und Alter und ABI als Kriterium ergibt sich für die Variablen Zeit- druck, Qual. Überforderung und Alter ein R=.413, wobei sich durch die Aufnahme des Alters nur noch eine Veränderung von R=.371 auf R=.413 zeigt. 46 Befinden eher als günstig bezeichnet werden kann, wodurch deutliche Verbesserun- gen nur schwer zu erzielen sind. 3.1.2.4 Situation in der Altenpflege Auch wenn es nicht möglich ist, altersspezifische Effekte im Bereich der Altenpflege festzustellen, so soll dennoch kurz auf die besondere Situation in der Altenpflege eingegangen werden. Vergleicht man die Ergebnisse der Altenpfleger(innen) und Altenpflegerhelfer(innen) mit der Gesamtstichprobe45, so zeigen sich in beiden Untersuchungen Abweichun- gen. Zu beiden Befragungszeitpunkten sind beispielsweise die Belastungen (Zeit- druck, qualitative Unterforderung, qualitative Überforderung) etwas höher, während die Aufgabenvielfalt und die soziale Unterstützung durch Vorgesetzte und Kollegen geringer angegeben werden. Auch die emotionale Erschöpfung scheint in den Alten- heimen leicht erhöht gegenüber der Gesamtstichprobe46. 3.1.3 Interviews betrieblicher Expert(inn)en Im Jahr 2007 wurden 20 Personen in Leitungs- und Schlüsselpositionen interviewt, die in der Regel über langjährige Erfahrungen in der Diako und über einen entspre- chenden Überblick nicht nur ihres jeweiligen Arbeitsbereiches verfügten. Das Inter- view wurde als halbstrukturiertes Interview mit einem entsprechenden Interviewleit- faden geführt (vgl. Anhang A1) und dauerte jeweils ca. 45 Minuten. Das Interview wurde aufgenommen und verschriftlicht; parallel dazu wurde ein Interviewprotokoll erstellt. Der Interviewleitfaden beinhaltete – mit besonderem Blick auf ältere Beschäftigte – neben einleitenden und abschließenden Anmerkungen zum Interview und den Rah- menbedingungen folgende Fragebereiche: Einstiegsfragen zum Arbeitsbereich Qualitative Überforderung (hier insbesondere alterskritische Tätigkeiten, die durch ältere Beschäftigte nicht ausgeführt werden können) Quantitative Überforderung/Zeitdruck (z. B. Unterschiede zwischen älteren und jüngeren Beschäftigten) Alter(n)sgerechte Arbeitsgestaltung (z. B. unterschiedliche Leistungsfähigkeit, unterschiedliche Erwartungen, Zusammenarbeit jung/alt) Abschlussfragen zur Person. Sofern noch Zeit zur Verfügung stand, konnten zusätzlich die folgenden Frageberei- chen angesprochen werden: Entscheidungsspielraum, Handlungsspielraum, Aufga- benvielfalt, Partizipation, soziale Unterstützung. Ziele der Interviews waren: 45 In der Beschäftigtenbefragung 2007 nahmen 42 und in der Beschäftigtenbefragung 2009 nahmen 21 Altenpfleger(innen) und -helfer(innen) teil. 46 Altenpflege 2007/Gesamtstichprobe 2007/Altenpflege 2009/Gesamtstichprobe 2009: Zeitdruck aM=3,48/3,26/3,34/3,08, Qual. Unterforderung aM=2,86/2,44/2,84/2,37, Qual. Überforderung aM=2,62/2,16/2,39/2,15, Aufgabenvielfalt aM=3,12/3,63/3,30/3,57, Soziale Unterstützung Vorge- setzte aM=2,93/3,53/2,92/3,55, Soziale Unterstützung Kolleg(inn)en aM=3,46/3,90/3,55/3,92, E- motionale Erschöpfung aM=3,57/3,14/3,31/3,07. 47 Betriebliche Akteure für das Thema einer alternsgerechten Arbeitsgestaltung zu sensibilisieren und diese um ihre Einschätzungen zur Situation der älteren Beschäftigten zu bitten. Überblick über den jeweiligen Bereich zu bekommen, insbesondere auch un- ter dem Aspekt einer alternsgerechten Arbeitsgestaltung. Die bereits erhobenen Daten inhaltlich-qualitativ zu ergänzen und zu vertiefen. Arbeitsbereiche, Arbeitsplätze und/oder Arbeitsaufgaben zu identifizieren, die arbeitswissenschaftlich als problematisch angesehen werden. (Erste) Vorschläge zur Gestaltung alternsgerechter Arbeitsbedingungen zu er- arbeiten. Darüber hinaus sollten Personen der mittleren Führungsebene in die Analyse der Arbeitssituation einbezogen werden, da diese bei den Arbeitsanalysen nicht berück- sichtigt wurden. Stichprobe Die 20 interviewten Personen im Alter von 20 bis 65 Jahren47 setzten sich wie folgt zusammen: ärztlicher Bereich: 1 Chefarzt, 1 Oberärztin; medizinischer Bereich: 3 Personen aus den Bereichen Geburtshilfe, Radiolo- gie, Medizintechnik; pflegerischer Bereich (Krankenhaus): 1 Krankenpfleger(in), 1 Auszubildende; pflegerischer Bereich (Altenheim): 4 Pflegekräfte (z. T. mit Leitungsaufgaben) aus verschiedenen Altenheimen, 1 Hauswirtschaftsleitung, 1 Seelsorge/Hos- pizarbeit; technisch-administrativer Bereich: 7 Personen aus den Bereichen Verwaltung, Technik, Logistik, EDV und Hauswirtschaft. Ergebnisse Bei den altersbezogenen Themen war zunächst erstaunlich, dass überwiegend die Leistungsvorteile älterer Beschäftigter hervorgehoben wurden. Ältere Beschäftigte zeichnen sich demnach durch eine größere Verlässlichkeit, Zuverlässigkeit sowie Pflicht- und Verantwortungsbewusstsein aus. Sie hätten mehr Weitblick, könnten besser Prioritäten setzen und zeigten mehr Gelassenheit in kritischen Situationen. Bei der (salutogenetischen) Frage, was Beschäftigte auszeichnet, die seit Jahren gesund und zufrieden ihre Arbeit verrichten, wurden folgende Faktoren genannt48: Distanzierungsfähigkeit („abschalten können“) Erholungsfähigkeit („sich erholen können“) Rückhalt im Privatleben (insbesondere auch bei der Schichtarbeit) guter Kontakt mit den Kolleg(inn)en sportlicher Ausgleich interessante Arbeit positive Einstellung zur Arbeit 47 Das Interview mit einer 20-Jährigen Vertreterin der Auszubildenden war die Ausnahme; ansonsten waren die interviewten Personen zwischen 25 und 65 Jahren, die Mehrheit der Interviewten war älter als 50 Jahre. 48 Häufig wurde hier mit Negativbeispielen geantwortet. Die folgenden Maßnahmen entstanden durch Umkehr der Negativbeispiele. 48 Arbeitszufriedenheit berufliche Anerkennung und Wertschätzung. Beim Einsatz neuer Techniken und Methoden fühlten sich ältere Beschäftigte den jüngeren unterlegen. Demnach sähen ältere Beschäftigte in diesem Bereichen einen höheren Zeit- und Lernbedarf. Ferner gaben die interviewten Experten bezüglich ih- rer eigenen Situation an, dass sie gegenüber früher an Schnelligkeit und Leistungs- fähigkeit verloren hätten, dieses jedoch durch ihre Erfahrung und eine andere Ar- beitsweise gut kompensieren könnten. Das Verhältnis zwischen älteren und jüngeren Beschäftigten wurde als entspannt beschrieben. Jüngere Beschäftigte würden geschätzt, da sie neues Wissen und neue Fertigkeiten mitbrächten und man so wechselweise voneinander lernen könnte. Bei den Fragen zur altersgerechten Arbeitsgestaltung wurde nur wenig genannt. Äl- tere Beschäftigte wünschten sich kürzere Dienstphasen (nicht länger als 5 Tage), um sich besser erholen zu können und sie wünschten sich mehr Investitionen in eine er- gonomische Arbeitsplatzgestaltung (z. B. hydraulisch verstellbare Betten und Ar- beitsflächen), von der auch jüngere Beschäftigte profitieren könnten. Bei den Belastungen zeigte sich ein ähnliches Bild wie bei den Beschäftigtenbefra- gungen: Als zentrales Problem wurde der Zeitdruck angegeben, der in vielen Berei- chen des Krankenhauses und der Altenheime zu verzeichnen sei. Dieser wür- de durch eine Vielzahl von Nebentätigkeiten bedingt, was vielfach zu dem Lö- sungsvorschlag führte, Entlastungen durch Verlagerung dieser Tätigkeiten auf anderes Personal (z. B. Dokumentationsassistent, Stationshilfe, feste Anlauf- stelle für Patienten und Angehörige) zu realisieren. Eine negative Folge des Zeitdruckes zeigte sich im Pausenmanagement – Pausen würden verkürzt, verschoben oder gänzlich weggelassen. Die mangelnde Planbarkeit der Tätigkeiten wurde ebenfalls als großes Prob- lem angesehen. Bei hoher Leistungsdichte führe diese zu einer großen psy- chischen Belastung. Auch hier kam der Vorschlag, durch zusätzliches Perso- nal („Springer“) kurzfristig und zeitlich begrenzt Belastungsspitzen abzufan- gen. Organisationslücken wie unklare Zuständigkeitsbereiche (z. B. Hausmeister dient als Ansprechpartner für Altenwohnheimbewohner), häufige Unterbre- chungen der eigentlichen Arbeit durch Angehörige, Patient(inn)en und andere Beschäftigte sowie unklare Kommunikationswege, Informationsflüsse und Missverständnisse zwischen einzelnen Abteilungen und Kliniken wurden mehrfach genannt. Darüber hinaus wurde die schwere körperliche Belastung durch das Bewegen von Lasten (z. B. Betten, Essenswagen) hervorgehoben, ebenso wie die Ver- sorgung sowie Umlagerung der Patient(inn)en, für die nur unzureichende oder mangelhafte Hilfsmittel zur Verfügung stünden bzw. eingesetzt würden. Dem- entsprechend wurden nicht nur ausreichende und geeignete Arbeits- und Hilfsmittel gefordert, sondern ebenfalls besondere Maßnahmen zur Vorsorge von Rückenbelastungen und -beschwerden. Sowohl jüngere als auch ältere Beschäftigte empfänden Wechsel- und Nacht- schichten als große Belastung. Wenngleich der Schichtdienst von allen Inter- viewten als notwendig angesehen wurde, so wird dennoch die Meinung ver- treten, dass die Akzeptanz bei jüngeren Beschäftigten höher sei und mit dem 49 Alter bzw. bei Beschäftigten mit Familien abnimmt. Bei der Schichtplange- staltung wird der wöchentliche Wechsel zwischen Früh-, Spät- und ggf. Nachtschicht bevorzugt; ein häufigerer Wechsel zwischen den Schichten wird auf Dauer als besondere Belastung eingestuft. Kritisch wird auch gesehen, dass es durch die zunehmende Spezialisierung einerseits zu einem Kompetenzverlust käme und andererseits die Vertretung eines Beschäftigten erschwert würde. Schließlich äußerten die älteren Interviewten selbst die Befürchtung, dass ihr Arbeitsplatz gefährdet sei, wenn sie nicht die „volle Leistung“ der jüngeren Kol- leg(inn)en erbringen könnten. 3.1.4 Tätigkeitsbeobachtungen Im Jahr 2007 wurden an 68 Arbeitsplätzen der Diako ausführliche Tätigkeitsbeobach- tungen durchgeführt. Die Beschäftigten waren zwischen 24 und 64 Jahren alt (im Mittel 47 Jahre, bei einer Standardabweichung von etwa 10 Jahren). Die Stichprobe setzte sich aus 21 Männern und 47 Frauen zusammen. Für die Tätigkeitsbeobachtungen wurde eine für Krankenhaus und Pflegeheim ange- passte Version des KABA-Verfahrens (vgl. Dunckel & Pleiss, 2007) verwendet (s. Anhang A8). Auch im KABA-Verfahren wird nach positiven Merkmalen der Arbeit (Ressourcen) und negativen Merkmalen (Belastungen) gefragt (vgl. auch Abschn. 2.4.2). Das KABA-Verfahren zielt darauf ab, die Angemessenheit der Arbeitsorganisation anhand von Kriterien menschengerechter Arbeitsgestaltung – sogenannter Human- kriterien – zu beurteilen. Mit dem KABA-Verfahren werden Arbeitsaufgaben beurteilt. An einigen Arbeitsplätzen wurde mehr als eine Arbeitsaufgabe untersucht, so dass insgesamt 76 Arbeitsaufgaben an 68 Arbeitsplätzen analysiert wurden. Die Erhebungsmethode des KABA-Verfahrens ist das Beobachtungsinterview. Die zur Analyse und Bewertung eines Arbeitsplatzes erforderlichen Informationen ver- schafft sich ein(e) Untersucher(in) durch Nachfragen beim Beschäftigten, während er oder sie dessen Arbeitstätigkeit beobachtet. Insgesamt wurden im Projekt 13 aus- führlich geschulte Untersucher(innen)49 für die Tätigkeitsbeobachtungen eingesetzt. Die Ergebnisse der Tätigkeitsbeobachtungen wurden an die jeweiligen Beschäftigten in einem kurzen Bericht zurückgemeldet und mit diesen besprochen sowie in weni- gen Fällen korrigiert. Bei der Auswahl der Arbeitsplätze wurde darauf geachtet, dass die Beschäftigten nicht nur berufserfahren sind, sondern auch alle Altersgruppen abdecken. Unter dem Aspekt der Altersspezifität kann ein Ergebnis schon einmal vorab festgehalten wer- den: Es konnten keine Unterschiede in den Arbeitsanforderungen bzw. Arbeitsaufga- ben zwischen den Altersgruppen festgestellt werden. Jüngere wie ältere Beschäftigte führten dieselben Arbeitsaufgaben durch. Die Beurteilung verschiedener Arbeitsaufgaben durch externe Beobachter(innen) erfolgte anhand folgender Humankriterien: 49 Als Untersucher(innen) wurden wissenschaftliche Mitarbeiter(innen), Mitarbeiter(innen) der Diako und studentische Hilfskräfte eingesetzt. Teilweise wurden die Analysen mit zwei Untersucher(in- nen) durchgeführt. 50 Entscheidungsspielraum Kommunikation intern Kommunikation extern Zeitspielraum Auftragsvielfalt Durchschaubarkeit und Gestaltbarkeit Bewegungs- und Haltungsspielraum psychische Belastungen (insbesondere Behinderungen des Arbeitsablaufes, Unterbrechungen, Überforderungen). Die ersten sieben Kriterien sind den Ressourcen zuzurechnen. Mit dem achten. Kri- terium werden Belastungen differenziert erfasst. 1. Entscheidungsspielraum Beim Entscheidungsspielraum (ESP) geht es um das Ausmaß, in dem die ar- beitende Person an ihrem Arbeitsplatz eigenständige Planungen und Entschei- dungen bezüglich des Arbeitsablaufes, des Arbeitsergebnisses, zu verwenden- der Informationen und Arbeitsmittel vornehmen kann und muss. Der Entschei- dungsspielraum wird anhand einer siebenstufigen Skala eingeschätzt. Bei der untersten Stufe 1 erfordert die Arbeit nur die Ausführung vorgegebener Vorge- hensweisen, bei der höchsten Stufe 7 ist von einem Beschäftigten gefordert, gänzlich neue Vorgehenswiesen zu entwickeln und dabei mehrere voneinander abhängige Entscheidungen zu treffen. Die Stufen 1 bis 3 werden als niedrige Anforderungen, die Stufen 4 und 5 als mittlere und die Stufen 6 und 7 als hohe Anforderungen bewertet. Ein niedriger Entscheidungsspielraum verweist auf möglichen Gestaltungsbedarf. 2. Kommunikation Mit den Kommunikationserfordernissen wird erfasst, in welchem Ausmaß die Aufgabendurchführung die Abstimmung mit internen Personen (z. B. Kol- leg(inn)en, Vorgesetzte) oder externen Personen (z. B. Patient(inn)en, Liefe- ranten) erfordert. Die Kommunikationserfordernisse mit internen Personen (Kint) werden eben- falls mit einer siebenstufigen Skala erfasst. Beurteilt wird hier, inwieweit mit in- ternen Personen eine Abstimmung der durch den Entscheidungsspielraum be- urteilten Planungen und Entscheidungen stattfindet. Aus diesen Gründen kann die Stufe zur Beurteilung der internen Kommunikationserfordernisse nicht höher sein als die Stufe des Entscheidungsspielraumes. Die Stufe 1 und 2 gelten als niedrige, die Stufe 3 als mittlere und die Stufen 4 bis 7 als hohe Kommunikationserfordernisse. Bei den Kommunikationserfordernissen mit externen Personen (Kext) wird auf einer sechsstufigen Skala bewertet, ob die Kommunikation nur der Übertragung oder Bereitstellung von Informationen dient (niedrige Kommunikationserforder- nis) oder ob die Kommunikation auch die Festlegung geeigneter Handlungs- möglichkeiten behandelt (mittlere Kommunikationserfordernis) bzw., ob die Kommunikation auch der Abstimmung und Erarbeitung einer gemeinsamen Zielstellung dient (hohe externe Kommunikationserfordernis). 51 3. Zeitspielraum Beim Zeitspielraum (ZSP) wird anhand einer vierstufigen Skala bewertet, inwie- weit innerhalb einer Arbeitsaufgabe zeitliche Planungen erforderlich sind. Bei einer niedrigen Stufe 1 ist keine zeitliche Planung erforderlich oder möglich und Gestaltungsbedarf angezeigt; bei einem mittleren Zeitspielraum (Stufe 2) ist die zeitliche Reihenfolge zu bestimmen und bei einem höheren Zeitspielraum (Stufe 3 und 4) ist die Abfolge der Arbeitschritte zeitlich zu planen, ggf. in mehreren Etappen. 4. Auftragsvielfalt Hier wird beurteilt, ob die Arbeitsaufgabe unterschiedliche Arbeitsaufträge um- fasst. Es wird also beurteilt, ob die Aufgabe immer gleich ist oder sich hinsicht- lich verschiedener Aspekte wie z. B. benötigte Informationen, verwendete Ar- beitsmittel oder Bearbeitungsdauer unterscheidet. Sind nur wenige (ein oder zwei) Aspekte unterschiedlich, dann liegt niedrige Auftragsvielfalt (AV) und da- mit Gestaltungsbedarf vor; drei Aspekte bedeuten mittlere und 4 bis 6 Aspekte hohe Auftragsvielfalt. 5. Haltungsspielraum Die Beurteilung des Haltungsspielraumes (HSP) bezieht sich auf die bei der Ausführung einer Arbeitsaufgabe einzunehmende Körperhaltung. Es wird unter- schieden zwischen einseitig fixierter (Stufe 1; Gestaltungsbedarf) und einseitig veränderlicher Körperhaltung (Stufe 2) sowie Haltungswechsel (Stufe 3). 6. Durchschaubarkeit Mit der Durchschaubarkeit (DU) wird anhand von 9 Aspekten beurteilt, inwieweit die eine Arbeitsaufgabe umgebenden Bedingungen bekannt sind (z. B. ob be- kannt ist, welche Patienten wann auf die Station kommen). Sind nur zwei As- pekte bekannt, dann gilt die Durchschaubarkeit als niedrig (Gestaltungsbedarf liegt vor), bei 3 und 4 Aspekten als mittel und 5 bis 9 Aspekte bedeuten eine hohe Durchschaubarkeit. 7. Gestaltbarkeit Bei der Gestaltbarkeit (GE) wird beurteilt, ob die bei der Durchschaubarkeit be- urteilten 9 Aspekte von der beschäftigten Person beeinflussbar sind. Auch hier gelten 1 bis 2 Aspekte als niedrige Gestaltbarkeit und ebenfalls gestaltungsbe- dürftig, 3 und 4 Aspekte als mittlere und 5 bis 9 Aspekte als hohe Gestaltbarkeit. 8. Psychische Belastungen Objektive Belastungen entstehen und werden bei der Tätigkeitsbeobachtung ermittelt, wenn die Aufgabenerfüllung durch äußere Bedingungen behindert wird. Störende Bedingungen können a) Dauerzustände sein, z. B. ständiger Zeitdruck oder Umgebungsbedingungen wie Lärm, Hitze oder Enge oder b) Er- eignisse, die die Aufgabenerfüllung erschweren, wenn z. B. für die Arbeit erfor- derliche Informationen nicht vorhanden bzw. schwer zugänglich sind, Arbeits- mittel fehlen oder unzureichend sind und wenn die Arbeit unterbrochen werden 52 muss. In allen diesen Fällen ist zusätzlicher (zeitlicher) Aufwand erforderlich50, um die Aufgabe zu erfüllen oder die Beschäftigte handelt riskant (indem sie z. B. die Aufgabe trotz unzureichender Information fortsetzt). Neben den Tätigkeitsbeobachtungen wurden die Beschäftigten zusätzlich am Ar- beitsplatz gefragt, welche Teile ihrer Arbeit ihnen nicht mehr so leicht wie früher fal- len bzw. welche sie ggf. in der Zukunft nicht mehr so gut ausführen können und wo sie sich Veränderungen wünschen. Analysierte Arbeitsaufgaben In der folgenden Tabelle 3.1 sind für die untersuchten Arbeitsbereiche die Aufgaben genannt, die genauer analysiert wurden. Einige dieser Aufgaben wurden mehrfach von verschiedenen Untersucher(innen) analysiert und beurteilt. 50 Da der Zusatzaufwand in Minuten gemessen wird, ist der Gestaltungsbedarf umso höher, umso mehr Zusatzaufwand erforderlich ist. 53 Tabelle 3.1: Analysierte Aufgaben Bereich Aufgaben Krankenpflege Planung, Koordinierung und Dokumentation von Pflegemaß- nahmen Pflege der Patient(inn)en einer Station Organisation des Stationsbetriebes und -teams spezielle Aufgaben o ganzheitliche Bezugspflege/Bezugsbetreuung o Vor- und Nachbereitung von OP-Patient(inn)en o Intensivpflege von Patient(inn)en o Betreuung von Patient(inn)en bei speziellen Maßnahmen (Dialyse, Narkose) o Instrumentieren (im OP) Altenpflege Aufnahme der Hausbewohner(innen) Pflege und Betreuung der Hausbewohner(innen) Organisation der Schicht/Schichtleitung ärztlicher Bereich ärztliche Betreuung und Behandlung von Patient(inn)en auf der Station Behandlung von Notaufnahmen Durchführung von Operationen anästhetische Begleitung einer Operation arbeitsmedizinische Untersuchungen Anfertigen von Zu- und Schnellschnitten unterstützende Be- reiche (Medizin) Durchführung von CTs Anfertigen von Röntgenbildern Betreuung Operationssaal Erstellen von Gewebeproben physiotherapeutische Behandlungen ergotherapeutische Behandlungen Geburtshilfe unterstützende Be- reiche (Verwaltung, Technik) Sekretariatstätigkeiten Verwaltung der (Privat-)Patient(inn)en Verwaltung der Bewohnerdaten administrative Abwicklung der Patientenaufnahme und -be- handlung Personalabrechnung Personalbetreuung und Personalmanagement Anlagenbuchhaltung Pflege und Wartung der Heizungs- und Lüftungsanlage Instandhaltung des Betriebes Softwarebetreuung 54 Ressourcen In der folgenden Abbildung 3.10 werden die Ergebnisse in Bezug auf die Ressourcen für alle 76 Arbeitsaufgaben sowie für die Aufgaben in der Kranken- und Altenpflege und für den ärztlichen Bereich dargestellt. 1 2 3 4 5 6 7 8 ESP Kint Kext ZSP AV HA DU GE Gesamt (n=76) Krankenpflege (n=26) Altenpflege (n=10) Ärzte (n=12) Abbildung 3.10: Arbeitsanalyse Ressourcen Legende: ESP=Entscheidungsspielraum (7-stufig), Kint=Kommunikation intern (7-stufig(, Kext=Kommu- nikation extern (6-stufig), ZSP=Zeitspielraum (4-stufig), AV=Auftragsvielfalt (6-stufig), HA=Haltungsspielraum (3-stufig), DU=Durchschaubarkeit (8-stufig), GE=Gestaltbarkeit (8-stu- fig); weitere Erläuterungen im Text. Zunächst ist festzustellen, dass sich alle Tätigkeiten durch vielfältigere Arbeitsauf- träge und durch die Möglichkeit unterschiedlicher Körperhaltungen auszeichnen so- wie ausreichend durchschaubar sind. Bei den ärztlichen Tätigkeiten sind auch der Entscheidungsspielraum und die inter- nen und externen Kommunikationserfordernisse positiv ausgeprägt. Bei der Kranken- und noch deutlicher bei der Altenpflege fallen diese Werte deutlich ab. Sowohl der Entscheidungsspielraum als auch die Kommunikationserfordernisse sind nur knapp befriedigend und zeigen Gestaltungsbedarf an. Dieser gilt insbesondere für die all- gemeinen Pflegeaufgaben (z. B. Unterstützung bei der Körperpflege, Ernährung, Mobilisierung, Ausscheidung, Krankheitsbeobachtungen, Medikation, Wundversor- gung etc.). Da bei anderen Pflegeaufgaben, z. B. der Aufnahme von Patient(inn)en, der Pflegeplanung und bei der Bezugspflege, höhere Stufen zu verzeichnen sind, sollte das Ziel der Gestaltung darin bestehen, die Pflegekräfte mehr an der eigen- ständigen Pflegeanamnese und Pflegeplanung z. B. im Rahmen der so genanten Bezugs- oder Bezugsteampflege zu beteiligen. Als problematisch muss angesehen werden, dass bei allen Berufsgruppen sowohl die Möglichkeit, die Arbeit zeitlich (Zeitspielraum) zu planen als auch den Arbeitsab- lauf zu beeinflussen (Gestaltbarkeit), gering ausgeprägt sind. 55 Belastungen In der folgenden Tabelle 3.2 zeigt sich, dass bei allen Berufsgruppen der Zeitdruck und die Unterbrechungen durch Personen eine zentrale Rolle spielen. Aber auch informatorische51 und motorische52 Erschwerungen sind in bedeutsamen Umfang vorhanden. Tabelle 3.2: Arbeitsanalyse Belastungen alle Be- rufsgrup- pen (n=76 AA) Krankenpflege (n=26 AA) Altenpflege (n=10 AA) Ärzte/Ärztinnen (n=12 AA) Zeitdruck 3,653 1,4 1,6 6,9 Unterbrechungen pro Tag (Anzahl) 18 24 14 15 Unterbrechungen ZA pro Woche 113 144 59 86 Erschwerungen pro Tag (Anzahl) 4 5 3 2 Erschwerungen ZA pro Woche 9454 101 50 112 Legende: AA=Arbeitsaufgabe; ZA=Zusatzaufwand in Minuten; Werte bei Zeitdruck: Prozentsatz der Arbeits- zeit, während der man sich vollständig oder in Rufbereitschaft von der Arbeit abwenden kann. Insbesondere in der Kranken- und Altenpflege zeigt sich hoher Zeitdruck. Es besteht nur wenig Zeit, sich von der Arbeit abzuwenden, d. h. die Beschäftigten müssen mit gleichbleibend hoher Geschwindigkeit arbeiten und präsent sein. Mehr als die Hälfte der Alten- und Krankenpflegekräfte haben praktisch keine Möglichkeit, die Arbeit zu verlangsamen oder auch nur kurze Pausen (gemeint sind hier nicht die gesetzlich geregelten Pausen) zu machen. In der Krankenpflege kommt hinzu, dass die Pflegekräfte im Durchschnitt etwa 24mal am Tag bei ihrer Arbeit unterbrochen werden. Der Zusatzaufwand durch Wiederauf- nahme der Tätigkeit oder durch das Wiedereinfinden in die Tätigkeit summiert sich über die Woche auf gut zwei Stunden (144 Minuten). Schließlich sind vor allem die Krankenpflegekräfte mit durchschnittlich fünf Erschwerungen pro Tag konfrontiert. Typische Erschwerungen sind z. B.: 51 Informatorische Erschwerungen liegen vor, wenn aktuell benötigte Informationen unvollständig, unübersichtlich, fehlerhaft, veraltet oder nicht verfügbar sind und beschafft werden müssen, um die Arbeitsaufgabe weiter und fehlerfrei auszuführen. 52 Motorische Erschwerungen sind Hindernisse, die die Fort- und Körperbewegung behindern oder die durch Mängel an den Arbeitsmitteln entstehen. 53 Die Werte basieren zum Teil auf Schätzungen und Angaben der Beschäftigten und sind deshalb nur als Tendenzaussagen zu werten, die sich – auch aufgrund der jeweils kleinen Stichprobe – statistisch nicht eindeutig absichern lassen. Die Werte wurden jeweils ab- oder aufgerundet 54 Die Werte ergeben sich aus den Beobachtungen und Bewertungen der Untersucher(innen). 56 fehlende Medikamente, nicht lesbare Anweisungen, unerreichbare Personen, in der Akte fehlende Röntgenbilder etc. Der zusätzliche Aufwand, diese kleinen, aber häufigeren Störungen des Arbeitsab- laufes zu kompensieren, summiert sich hier auf gut 1,5 Stunden (101 Minuten) pro Woche. Auch im ärztlichen Bereich sind Unterbrechungen und Erschwerungen bemerkens- wert und führen in der Summe zu einem Zusatzaufwand von gut drei Stunden in der Woche. In der Altenpflege sieht es etwas günstiger aus. Hier kommen zwar ebenfalls häufigere Unterbrechungen und Erschwerungen vor, aber scheinen diese deutlich weniger Zusatzaufwand zu bedingen. Die Ergebnisse der Tätigkeitsbeobachtungen werden weiter gestützt durch die zu- sätzlichen Fragen in Bezug auf Teile der Arbeit, die im Vergleich zu früher nicht mehr so leicht fallen oder in der Zukunft nicht mehr so gut ausgeführt werden können. Die Fragen richteten sich an alle Beschäftigten. Folgende Probleme wurden von den Be- schäftigten mehrfach angesprochen bzw. wurden von den Beschäftigten in den Jah- ren vermehrt beobachtet: Körperliche Belastungen (insbesondere des Rückens) durch die Lagerung der Patient(inn)en und Bewohner(innen) nehmen zu. Unterbrechungen durch Personen werden zunehmend störender und es dau- ert länger, bis die Konzentration wieder da ist. Die Schichtarbeit, insbesondere die Nachtarbeit, fällt schwerer. Zeitdruck und Arbeitsdichte nehmen immer mehr zu. 3.1.5 Analyse der Pflegehilfsmittel Schon in der ersten Beschäftigtenbefragung 2007 (vgl. Abschn. 3.1.2) zeigte sich, dass Rückenbeschwerden ein zentrales Problem sind, das sich insbesondere bei den Altenpfleger(inne)n und -pflegehelfer(inne)n, aber auch bei den Hebammen, Krankenpflegehelfer(inne)n und Arzthelfer(inne)n herausstellte, also bei denjenigen Berufsgruppen, die mit den körperlich beanspruchenden Aufgaben wie Umbetten, Mobilisieren etc. der Patient(inn)en betreut sind. Um zu klären, inwieweit diese Beschwerden ggf. auch auf technische und organisa- torische Probleme zurückgeführt werden können, wurde zusätzlich zu den genannten Analysen eine Pflegehilfsmittelanalyse im Zeitraum von Oktober bis Dezember 2007 durchgeführt. Im Vordergrund stand die Frage, ob und inwieweit technische Hilfsmit- tel vorhanden sind, eingesetzt werden bzw. ob ein entsprechender Bedarf besteht. Als Hilfsmittel wurden hier alle Gegenstände und Geräte zum Zwecke der Mobilisa- tion und des Transfers von Patient(inn)en bezeichnet. Nach Maßgabe der Berufsgenossenschaft für Gesundheitsdienst und Wohlfahrts- pflege (BGW) wurde ein für die Diako angepasster Fragebogen (vgl. Anhang A9) entwickelt. Die Fragen bezogen sich auf die Bestandsaufnahme von Pflegehilfsmit- teln sowie zur Einsatzhäufigkeit, Lagerungsort und Schulungen. In einem leitfaden- gestützten Interview (Dauer ca. 15-30 Minuten) wurden 22 Stations- und Bereichs- leitungen der pflegerischen Stationen befragt. 57 Verfügbarkeit der Pflegehilfsmittel Auf allen Stationen waren (in der Regel elektrisch) höhenverstellbare Betten vorhan- den. In geringem Umfang fanden sich noch in den Altenheimen so genannte Stan- dardbetten. Wie die folgende Tabelle 3.3 zeigt, sind darüber hinaus in größerem Umfang Mobi- Stühle55, Wannenlifter, Elektrische Lifter, Rutschbretter und Drehscheiben vorhan- den. Tabelle 3.3: Verfügbarkeit der Pflegehilfsmittel (absolute Nennungen; N=22 Sta- tionen; Mehrfachnennungen möglich ) Pflegehilfsmittel Anzahl insgesamt Mobi-Stuhl 28 Elektrische Lifter 13 Rutschbrett 13 Wannenlifter 11 Drehscheibe 11 Gleitmatte 8 Transport- und Untersuchungsliegen 6 Rollbrett 6 Deckenlifter 3 Sonstige 3 Antirutschmatte 2 Bettleiter 2 Aufrichtrollstuhl 1 Mechanische Lifter 1 Mobile Lifter 1 Umsetzstuhl 0 Haltegürtel/Haltegurt 0 Gleitendes Hebekissen 0 Transfermatte/Hebematte 0 Duschbadewanne 0 Die folgende Abbildung 3.4 zeigt, dass (neben der selbstverständlichen täglichen Nutzung der Pflegebetten) die Pflegehilfsmittel in Abhängigkeit von den Bedürfnissen 55 Ein Mobilisationsstuhl ist ein beweglicher Stuhl, bei dem die Liege-, Sitz- bis hin zu Stehpositionen beliebig (in der Regel elektromotorisch) eingestellt werden können. 58 der Patient(inn)en überwiegend auch eingesetzt werden. Dies gilt insbesondere für Wannenlifter, Rutschbrett, Rollbrett und die Gleitmatte. Tabelle 3.4: Einsatz der Pflegehilfsmittel in den letzten 8 Wochen (N=22 Statio- nen; Mehrfachnennungen möglich ) Pflegehilfsmittel Täglich Wöchentlich Alle 2 Wo- chen Nach Be- darf/selten Mobi-Stuhl 82 5 Elektrische Lifter 27 9 Rollbrett 9 5 18 Drehscheibe 9 5 Transport- und Untersu- chungsliegen 5 5 14 Rutschbrett 5 36 14 Aufrichtrollstuhl 5 Mechanische Lifter 5 Wannenlifter 5 5 36 Gleitmatte 23 Bettleiter 5 Deckenlifter 5 Mobile Lifter 5 Sonstige 14 Antirutschmatte Duschbadewanne Gleitendes Hebekissen Haltegürtel/Haltegurt Transfermatte/Hebematte Umsetzstuhl Legende: Angaben in Prozent über alle 22 Stationen. Bei der Frage, warum Pflegehilfsmittel zu wenig oder nicht genutzt wurden, wurde am häufigsten (d.h. bei mehr als 30% der Antworten) Kinästhetik/Bobath genannt, d. h. Konzepte zur Mobilisierung der Patient(inn)en schließen offensichtlich die Nutzung entsprechender Pflegehilfsmittel aus56. Sowohl Kinästhetik als auch Bobath setzen darauf, dass die Pflegekraft durch die Gestaltung der Situation und die Führung von Körperteilen oder Bewegungsabläufen Lernangebote für den Aufbau neuer Bewe- 56 Dies gilt allerdings nicht für den Mobi-Stuhl und die Transport- und Untersuchungsliegen. 59 gungsmöglichkeiten oder die Wiedererlangung der „normalen“ Bewegung schafft. Der Einsatz größerer technischer Hilfsmittel ist hier in der Regel nicht vorgesehen. Darüber hinaus wurde als Grund für den mangelnden Einsatz genannt, dass ent- sprechende Pflegehilfsmittel nicht bzw. nicht ausreichend vorhanden sind, also auch nicht immer für jeden verfügbar sind (vgl. Abb. 3.11). Dies mag – zusammen mit Pflegekonzepten – eine Ursache (neben weiteren) der genannten Rückenproblematik sein. Schulungsbedarf besteht aus der Sicht der Interviewten kaum, da die Geräte entwe- der selbsterklärend sind oder aber ausreichend geschult wurde. 0 2 4 6 8 Lifter Rollbrett Aufrichthilfen Haltegurte Anti-Rutschm atte und -brett elektrische Betten M obi-Stühle/Rollstühle Diverses k.A. ab s. Abbildung 3.11: Nicht (ausreichend) vorhandene Pflegehilfsmittel Legende: Absolute Angaben, wie viele Pflegehilfsmittel auf den 22 Stationen fehlen. Die Ergebnisse dieser Analyse sind einerseits in die Workshops eingeflossen (vgl. Abschn. 3.2.3), andererseits in der Projektlenkungsgruppe diskutiert worden mit der Entscheidung, weitere Pflegehilfsmittel zu beschaffen und die Pflegebetten sukzes- sive auf elektrisch verstellbare Betten umzustellen. 60 3.1.6 Lärmquellenanalyse In Abschnitt 3.1.2 ist u. a. dargestellt, dass mehr als 20 Prozent der Beschäftigten sich durch Lärm belastet fühlen. Dieses erstaunt zunächst, da ein Krankenhaus oder Altenheim nicht unbedingt mit Lärm in Verbindung gebracht wird. Um die Lärmquel- len zu identifizieren und ggf. auszuschalten, die als störend oder belastend erlebt werden, wurde zusätzlich eine Lärmquellenanalyse durchgeführt, die zum Ziel hatte, typische Situationen zu analysieren, in denen die Sprachkommunikation einge- schränkt wird. Es wurden 16 Fragebögen (vgl. Anhang A10) an ausgewählte Stationsleitungen ver- teilt; 15 Fragebögen wurden ausgefüllt zurück gesendet. Wie die folgende Abbildung 3.12 zeigt, ergab die Analyse, dass auf fast allen Statio- nen das (ständige) Telefonklingeln, (ständige) Telefongespräche, Alarm(-geräusche) bzw. Geräusche der medizinischen Geräte sowie der generelle Betrieb auf der Sta- tion in der genannten Rangfolge als belastend angesehen wurden. 0 2 4 6 8 10 12 14 T e le fo n kl in g e ln T e le fo n g e sp rä ch e A la rm m e d . G e rä te S ta tio n sb e tr ie b M A -G e sp rä ch e P ie p e r E ss e n sw a g e n L a ch e n V e rp a ck u n g e n P A / M A G e p rä ch e P A -G e sp rä ch e T ü re n K lim a a n la g e S ch ra n kt ü r B e a tm u n g sg e rä te K n a lle n R e in ig u n g G e sc h o b e n e B e tte n S ch ri ttg e rä u sc h e M ü lle im e r G e g e n st ä n d e sc h a rr e n d e r S tu h l S a u e rs to ffv e rs o rg u n g Lärmquelle ab s. H äu fi g ke it Abbildung 3.12: Lärmquellen auf ausgewählten Stationen Die Ergebnisse der Lärmquellenanalyse sind in die Workshops „Schluss mit Lärm“ eingeflossen. Die in den Workshops entwickelten Umsetzungsmaßnahmen werden im Kapitel Ergebnisse beschrieben (vgl. Abschn. 3.2.4). 61 3.1.7 Fazit Grundsätzlich kann die Arbeit in der Diako als anspruchsvoll und vielfältig angesehen werden. In den Befragungen schätzten die Beschäftigten selbst tendenziell ihre Res- sourcen höher ein als die Untersucher(innen) im Rahmen der Tätigkeitsbeobachtun- gen. So wurden bei den Tätigkeitsbeobachtungen insbesondere in der Kranken- und Altenpflege der Entscheidungsspielraum, die Kommunikationserfordernisse, aber auch der Zeitspielraum und die Gestaltbarkeit von den Untersucher(innen) geringer bewertet als von den Beschäftigten und von Ersteren als gestaltungsbedürftig ange- sehen. Bei allen drei Untersuchungsmethoden zeigen sich Belastungen. In Krankenhäusern und Altenheimen sind Zeitdruck und Unterbrechungen der Arbeit durch Personen wesentliche Belastungsquellen. Auch die vielen kleineren Erschwerungen der Ar- beitsausführung sind belastend. Durch die Tätigkeitsbeobachtungen können diese aber konkreter dargestellt und damit auch leichter verändert werden. Vorrangig bei den Pflegekräften müssen somit der Zeitdruck abgebaut und die Unterbrechungen reduziert werden. Darüber hinaus werden immer wieder körperliche Belastungen (Rückenschmerzen) und Probleme bei der Schichtarbeit angegeben. Unterschiede zwischen den Altersgruppen zeigen sich kaum oder sind widersprüch- lich. Statistisch bedeutsam ist nur, dass die eingeschätzte Arbeitsfähigkeit bei den älteren Beschäftigten leicht absinkt; dies gilt auch für ihre Fähigkeit, mit Schichtar- beitsbedingungen umzugehen. Gleichzeitig gibt es jedoch Hinweise, dass ältere Be- schäftigte eher geringere Belastungen und höhere Ressourcen angeben und prak- tisch keine Unterschiede im psychosozialen Befinden zu den jüngeren Beschäftigten aufweisen. In der folgenden Tabelle 3.3 sind noch einmal die zentralen Problembereiche und „erste“ Lösungsansätze aufgezeigt, die sich im Rahmen der verschiedenen Analysen ergeben haben und die in den Workshops (vgl. Kap. 3.2) aufgenommen und weiter entwickelt wurden. Darüber hinaus wird in der Tabelle 3.3 dargestellt, welche Ursa- chen genannt oder analysiert wurden, mit welcher Untersuchungsmethode das Prob- lem ermittelt wurde und ob hier bestimmte Berufsgruppen besonders betroffen sind. 62 Tabelle 3.3: Problembereiche und Lösungsansätze Problem Ursache Untersu- chungs- methode Berufs- gruppe Lösungsansatz geringer Ent- scheidungsspiel- raum Arbeitsorgani- sation TB KP, AP Beteiligung an höher- wertigen Aufgaben (Pflegeplanung); Be- zugs- und Bezugs- teampflege geringe Kommu- nikations- erfordernisse Arbeitsorgani- sation TB KP, AP s. o. geringer Zeit- spielraum Arbeitsorgani- sation TB alle s.o. geringe Gestalt- barkeit Arbeitsorgani- sation TB Exp.Int. alle Springer für Belas- tungsspitzen Zeitdruck Personalmangel Vielzahl Neben- tätigkeiten Bef 2007 Bef 2009 Exp.Int. TB KP, AP Konzentration (admi- nistrativer) Tätigkei- ten auf anderes Per- sonal Unterbrechungen mangelnde Ab- schottung der Be- schäftigten TB LQA KP, AP Konzentration (admi- nistrativer) Tätigkei- ten auf anderes Per- sonal Erschwerungen Arbeitsorgani- sation TB alle systematische Stati- ons-/ Abteilungsbe- sprechungen körperliche Be- lastungen (Rü- ckenbeschwer- den) Heben und Tra- gen von Patien- t(inn)en; Bewe- gen schwerer Lasten Exp.Int. TB PHA KP, AP Beschaffung geeig- neter Arbeits- und Hilfsmittel Vorsorge von Rü- ckenbelastungen und –beschwerden Schicht- und Nachtarbeit (mangelnde) An- passungsfähig- keit Bef 2009 TB alle Schichtplangestal- tung (v. a. für ältere Beschäftigte) Legende: TB=Tätigkeitsbeobachtung; Exp.Int.=Experteninterviews; Bef 2007=Befragung 2007; Bef 2009=Befragung 2009; KP=Krankenpflege; PHA=Pflegehilfsmittelanalyse; LQA=Lärmquellenana- lyse; AP=Altenpflege; alle=alle Berufsgruppen im Krankenhaus 63 3.2 Umsetzung: Workshops und Maßnahmen Die im Rahmen des GAbi-Projekts durchgeführten Workshops verfolgten im Wesent- lichen drei Ziele: 1. Qualifizierung der Beschäftigten im Hinblick auf die Gestaltung alter(n)sgerechter Arbeitsbedingungen und den Abbau von Altersmythen Durch die Workshops sollte erreicht werden, dass nicht nur Führungskräfte, son- dern auch die Beschäftigten aktiv in Veränderungsprozesse einbezogen werden und damit auch für die eigene Arbeit Kriterien der Beurteilung ihrer Arbeit und mögliche Maßnahmen einer alter(n)sgerechten Arbeitsgestaltung kennenlernen. Damit wird ein Ansatz der qualifizierenden Arbeitsgestaltung verfolgt (vgl. z. B. U- lich, 2005 oder Frei u. a., 1996), der von folgenden Voraussetzungen ausgeht: Sollen Arbeitsaufgaben und Arbeitsstrukturen verändert werden, dann setzt die- ses einerseits voraus, dass sie tatsächlich veränderbar sind und andererseits, dass die Beschäftigten bereit sind, diese Veränderungen zu akzeptieren und aktiv an einer Veränderung mitzuwirken. 2. Beteiligung der Beschäftigten bei der Entwicklung konkreter Maßnahmen einer alter(n)sgerechten Arbeitsgestaltung Für die Entwicklung von Gestaltungsmaßnahmen ist es wichtig, die Beschäftigten im Hinblick auf eine alter(n)sgerechte Arbeitsgestaltung als Expert(inn)en ihrer ei- genen Arbeit zu verstehen. Ihr konkretes Wissen um Arbeitsaufgaben, Arbeits- abläufe und -strukturen ist unverzichtbar, um realistische und auf die jeweilige be- triebliche Situation angepasste Veränderungsvorschläge zu erarbeiten. Durch den Einbezug älterer Beschäftigter sollen Fragen der Altersspezifität oder mögli- cher Altersunterschiede explizit berücksichtigt werden. Schließlich wurde darauf geachtet, dass neben der altersübergreifenden Zusammenarbeit auch die berufs- gruppenübergreifende Zusammenarbeit gefördert wird und arbeitsorganisatori- sche Schnittstellen gemeinsam optimiert werden können. 3. Kontinuierliche Umsetzung der entwickelten Gestaltungsmaßnahmen Die im Zuge der Workshops erarbeiteten Maßnahmen sind (in der Regel) sehr konkret und beziehen sich entweder auf einzelne konkrete Arbeitsplätze oder auf ganze Abteilungen bzw. Stationen. Für die Umsetzung der Gestaltungsmaßnah- men ist ein fortlaufender Prozess zu etablieren, der kontinuierlich das Ziel belas- tungsarmer und lernförderlicher Arbeitsbedingungen zu verfolgen hilft. Nach Abschluss der Bestandsaufnahme (Arbeitspakte 1 bis 4) wurden potenzielle Workshopthemen im März 2008 dem Krankenhausdirektorium und der Mitarbeiten- denvertretung der Diako in einer gemeinsamen Sitzung vorgestellt. Die Themen er- gaben sich wie dargestellt aus der Fragebogenerhebung, den Experteninterviews, den Arbeitsanalysen und den weiteren Analysen. Die Ergebnisse wurden anschlie- ßend in mehreren Veranstaltungen den Beschäftigten vorgestellt und weitgehend bestätigt. Darüber hinaus kamen weitere Themen hinzu: So wurde insbesondere ge- wünscht, dass auch die Themen „Psychische Belastungen“ und „Motivation“ berück- sichtigt werden sollten. Beides ist durch die Workshops zum Abbau von Belastungen sowie die Analyse der Motivation älterer Beschäftigter (vgl. Abschn. 3.1.2.2) gesche- hen. 64 Wie die Tabelle 3.4 zeigt, wurden schließlich im GAbi-Projekt folgende 18 ein- und mehrtägige Workshops mit verschiedenen Berufsgruppen, Bereichen und themati- schen Schwerpunkten durchgeführt. Die eintägigen Workshops hatten in der Regel eine Dauer von 2 bis 5 Stunden und fanden während der Arbeitszeit statt. Aufgrund des Zeitdrucks und der häufigen Ver- änderungen des Personaleinsatzes wurde knapp die Hälfte der Workshops kurzfristig abgesagt; diese mussten mehrmals neu angesetzt werden. Dieses Problem zeigte sich insbesondere bei den Ärzt(inn)en. Trotz des mehrfach bekundeten Interesses des ärztlichen Bereiches an den Themen gelang es nur in einem Fall, einen Work- shop mit Ärzt(inn)en durchzuführen, da diese entweder nicht abkömmlich waren oder aber immer wieder zu Notfällen gerufen wurden. Die Themen ergaben sich zum einen aus den Ergebnissen der vorangegangen Ana- lyse (vgl. Kap. 3 und Tab. 3.3) und zum anderen aus den artikulierten Bedürfnissen der Beschäftigten (vgl. Anhang 11). Insgesamt nahmen ca. 150 Personen57 an diesen Workshops teil. Die Personen wur- den im Rahmen von Informationsveranstaltungen durch die Projektmitarbeiter(innen) sowie durch die örtlichen Führungskräfte angesprochen. Nimmt man die Beteiligung der Beschäftigten an den zentralen Informationsveranstaltungen hinzu, dann kann davon ausgegangen werden, dass durch diese Veranstaltungen etwa 300 Personen oder gut 10 Prozent der Beschäftigten der Diako aktiv beteiligt waren. Im Vordergrund standen Maßnahmen zum Abbau von Belastungen („Stolpersteinen“, WS 09, 11, 13, 14, zum Teil auch WS 07, 08, 16), zur Bekämpfung von Stress („Stress lass nach“, WS 12, 15, 17) sowie Maßnahmen zur Bekämpfung von Rückenbeschwerden („Projekt Rücken“, WS 01) und zum Abbau von Lärmbelastungen („Schluss mit dem Lärm“, WS 06). Weitere Themen waren der Wissenstransfer zwischen Jung und Alt (WS 02, 03, 04, 05) und bereichsspezifische Probleme insbesondere in der Altenpflege (WS 07, 08, 10, 16)58 und im ärztlichen Bereich (WS 18). Orientiert man sich an Ilmarinens (z. B. 2004) Konzept der Arbeitsfähigkeit, dann werden mit diesen Workshops alle Säulen der Arbeitsfähigkeit angesprochen, d. h. die Workshops umfassen Maßnahmen des Arbeits- und Gesundheitsschutzes (z. B. Workshops zum Abbau der Belastungen), Veränderungen der psychosozialen (Führungs-)Organisation (Workshops zum anerkennenden Erfahrungsaustausch), das individuelle Verhalten (z. B. in den Workshops zum Abbau des Stress oder zur Vermeidung von Rückenbeschwerden) sowie ein Ansatz zur Verbesserung individueller Kompetenzen (durch die qualifizie- rende Arbeitsgestaltung). 57 Einige Personen nahmen an mehreren Workshops teil. 58 Diese Workshops stellten in der Regel eine Kombination aus Maßnahmen zum Abbau von Belas- tungen sowie Maßnahmen zur Reduktion der Lärmbelastungen und Rückenbeschwerden dar. 65 Zudem wurden mit den genannten Workshops die Bereiche bearbeitet, die immer wieder als alternskritische Anforderungen und Belastungen angesehen werden (vgl. z. B. Langhoff, 2009; Morschhäuer, 1999)59. 59 Eine Ausnahme bildet die Schichtarbeit, die in den Workshops nicht thematisiert wurde, wenn- gleich sie für die Frage der Arbeitsfähigkeit eine große Rolle spielt (vgl. auch Kap. 3 und die fol- genden Empfehlungen) 66 Tabelle 3.4: Überblick über die Workshops WS-Nr. Termin Dauer Thema Zielgruppe An- zahl TN Inhalt WS 01 mehrere Termi- ne in 2008 und 2009 pro Ter- min je- weils 2 Stunden in der Arbeits- gruppe und meh- rere Ter- mine auf den Stati- onen Projekt Rü- cken Pflege/Ver- waltung 10 Intensivierung der bereits vorhandenen Maßnahmen zur Bekämpfung von Rückenbeschwerden Pflegehilfsmittelanalyse zur Behebung des Einsatzes und des Be- darfs an Hilfsmitteln Arbeitsplatzberatung an den Bildschirmarbeitsplätzen durch eine Physiotherapeutin WS 02 März 2008 eintägig Anerken- nender Er- fahrungs- austausch Sekretariate 9 Förderung des Intergenerativen Wissenstransfers zwischen Jung und Alt Gesundheitsförderung durch Anwendung des Konzeptes „Anerken- nender Erfahrungsaustausch“ nach Geißler systematische Erhebung von Belastungen und Ressourcen der Be- schäftigten WS 03 März 2008 eintägig Anerken- nender Er- fahrungs- austausch Technik 13 siehe WS 02 WS 04 April 2008 eintägig Anerken- nender Er- fahrungs- austausch zentrale Not- aufnahme 9 siehe WS 02 67 Tabelle 3.4: Überblick über die Workshops (Forts.) WS-Nr. Termin Dauer Thema Zielgruppe An- zahl TN Inhalt WS 05 Juni 2008 eintägig anerken- nender Er- fahrungs- austausch medizini- sche Stati- on 11 siehe WS 02 WS 06 Mai 2008 eintägig Schluss mit dem Lärm verschiede- ne Bereiche 9 Förderung des Lärmschutzes auf technischer, organisatorischer und individueller Ebene detaillierte Lärmquellenanalyse WS 07 August 2008 eintägig bereichsspez. Themen Altenpflege- heim I 10 Vorstellung der Ergebnisse der Bestandsaufnahme Erarbeitung eines Arbeits- und Maßnahmenplans WS 08 August 2008 eintägig bereichsspez. Themen Altenpflege- heim II 10 siehe WS 07 WS 09 September bis November 2008 mehrtägig (jeweils 2 bis 5 Stunden) „Stolper- steine“ zentrale Not- aufnahme 5 Beseitigung sogenannter „Stolpersteine“ (Regulationshindernisse) in der Arbeit Erarbeitung eines Maßnahmenkatalogs Verfolgung der Maßnahmen WS 10 September 2008 eintägig Informations- fluss Altenpflege- heime 12 Verbesserung des Informationsflusses Erarbeitung eines Maßnahmenkatalogs WS 11 Oktober 2008 eintägig „Stolper- steine“ Altenpflege- heim 10 siehe WS 09 68 Tabelle 3.4: Überblick über die Workshops (Forts.) WS-Nr. Termin Dauer Thema Zielgruppe An- zahl TN Inhalt WS 12 November 2008 dreitägi- ges Se- minar „Stress lass nach“ Pflege 12 „Anti-Stress“-Maßnahmen zur Reduzierung von Belastungen und Be- anspruchungen WS 13 Januar 2009 eintägig „Stolper- steine“ Altenpflege- heim III 7 siehe WS 09 WS 14 März 2009 eintägig „Stolper- steine“ zentrale Not- aufnahme 4 siehe WS 09 WS 15 Mai 2009 dreitägi- ges Se- minar „Stress lass nach“ Pflege 13 „Anti-Stress“-Maßnahmen zur Reduzierung von Belastungen und Be- anspruchungen (Folgeworkshop) WS 16 Mai 2009 eintägig bereichsspez. Themen Altenpflege- heim IV 13 Erarbeitung von Maßnahmen zur Arbeitsplatzgestaltung WS 17 März 2009 dreitägi- ges Se- minar „Stress lass nach“ Pflege 6 „Anti-Stress“-Maßnahmen zur Reduzierung von Belastungen und Be- anspruchungen (Folgeworkshop) WS 18 Juni 2009 eintägig Unterschied Alt und Jung/ Work-Life-Ba- lance Ärzte 5 Ergebnisse der Bestandsaufnahme Vereinbarkeitsprobleme Erarbeitung von Maßnahmen 69 Im Folgenden sollen die Workshops ausführlicher beschrieben werden, die einen nachhaltigen Effekt in der Diako hatten und deren Ergebnisse sich in den Empfeh- lungen (vgl. Abschn. 4.3) verallgemeinern lassen. Es handelt sich hierbei um die Workshops zum Abbau von Belastungen und Stress, um die Workshops zum Aner- kennenden Erfahrungsaustausch sowie die Workshops zur Vermeidung und Vermin- derung von Rückenbeschwerden und Lärm. 3.2.1 Workshops zum Abbau von Belastungen und alltäglichen Behinderun- gen („Stolpersteine“) Bei diesen Workshops ging es darum, gemeinsam mit den Teilnehmer(inn)en Lö- sungen zum Abbau von Belastungen am Arbeitsplatz zu erarbeiten. Hierzu wurden zunächst von den Projektmitarbeitenden die für den jeweiligen Bereich aufbereiteten Ergebnisse aus der Analysephase präsentiert. In den Altenpflegeheimen wurden zu- dem die Ergebnisse einer Pflegehilfsmittelanalyse (vgl. Abschn. 3.1.5 und Anhang A12-A14) vorgestellt. Darauf aufbauend wurden die Teilnehmer(innen) gebeten, die Ergebnisse zu ergän- zen, indem sie auf vorbereiteten Karten Stellung zu zwei Fragen nehmen sollten, die zuvor kurz erläutert wurden: 1. Was motiviert mich bei der Arbeit? Was unterstützt mich, dass ich auch noch mit zunehmendem Alter in diesem Job arbeiten kann? 2. Welche „Stolpersteine“ treten an meinem Arbeitsplatz auf? Was sollte unbe- dingt geändert werden? Im Anschluss an diese Sammlungsphase wurden die in der Analysephase festge- stellten und von den Teilnehmer(inne)n ergänzten Belastungen zusammengefasst. Jede/r Teilnehmer(in) konnte dann mit drei farbigen Klebepunkten entscheiden, wel- che der genannten Belastungen besonders wichtig sind und somit vorrangig verän- dert werden sollten. Gleichzeitig wurde darauf hingewiesen, dass die Lösungsvor- schläge nicht diejenigen Aspekte beeinträchtigen sollten, die als motivierend und un- terstützend angesehen wurden (vgl. Frage 1). Für die priorisierten Belastungen wurden dann spontane Lösungsvorschläge entwi- ckelt, deren Entwicklung u. a. durch Brainstorming-Methoden unterstützt wurde. Die Lösungsvorschläge wurden ausführlich in Bezug auf Vor- und Nachteile, Machbar- keit, Kosten und Priorität der Umsetzung diskutiert und bewertet. Ferner wurden Per- sonen benannt, die sich um die Umsetzung kümmern sollten. Da auch die örtlichen Führungskräfte, insbesondere in den Workshops in den Altenheimen, teilnahmen, konnte in vielen Fällen erreicht werden, dass sich diese unmittelbar mit den Lö- sungsvorschlägen beschäftigen konnten. Da es sich bei den Lösungsvorschlägen um eine Vielzahl kleinerer Maßnahmen handelte (z. B. Beschaffung besonderer Pflegebetten, Veränderung der Abläufe bei der Essensausgabe, Verantwortlichkeiten bei der Wartung der Pflegehilfsmittel) ist hier keine einfache Generalisierung auf andere Bereiche oder Krankenhäuser mög- lich. Ein Teil der von den Beschäftigten erarbeiteten Lösungsvorschläge sind jedoch als Anregung in dem E-Learning-Tool zusammengestellt (vgl. GAbi-E-Learning-Tool; Anhang A15). Es bestand jedoch Einigkeit darin, dass es Sinn macht, diese Workshops bzw. diese Themen in die alltägliche Stations- und Abteilungsarbeit im Sinne eines kontinuierli- 70 chen Gesundheitszirkels aufzunehmen (vgl. auch Abschn. 4.3.3). Dies ist auch in einzelnen Stationen und Kliniken mit Erfolg aufgegriffen und realisiert worden. Von der neuen Krankenhausleitung ist geplant, diesen Ansatz zu vertiefen und zu verbrei- tern. Im Rahmen der Evaluation bewerteten die Teilnehmer(innen) die Workshops als po- sitiv, abwechslungsreich und effektiv und als gute Möglichkeit, sich mit anderen Be- schäftigten auszutauschen. 3.2.2 Workshops „Stress lass nach“ Diese Workshops wurden durch eine Arbeitsgruppe vorbereitet, die sich aus Be- schäftigten der Diako (Betriebsärztin und Projektverantwortlicher), der Mitarbeiten- denvertretung sowie dem Leiter des „Zentrums für Spiritualität und gesundes Leben“ und den Projektmitarbeiter(innen) des GAbi-Projekts zusammensetzte. Ziel war es, durch Überlastung/Stress besonders gefährdete Beschäftigte aller Be- rufsgruppen aus dem Krankenhaus und den Pflegeheimen, überwiegend aus der Altersgruppe über 55 Jahre, die Möglichkeit zu geben, Stresssituationen besser be- wältigen zu können. In zwei zusammengehörenden Workshops à drei Tagen, die in einem halbjährlichem Abstand stattfanden, wurden positive wie auch belastende Faktoren des Berufsle- bens bearbeitet und verschiedene Entspannungstechniken eingeübt. Wissenswertes zu Themen wie Stress, Überlastung und dem konstruktiven Umgang damit wurden vorgestellt, um anschließend dieses (theoretische) Wissen auf die konkreten Arbeitssituationen anzuwenden. Im Anschluss an den Workshop sollten mögliche Lösungen zu den belastenden Fak- toren des Berufslebens in Workshops/Arbeitsgruppen weiter bearbeitet werden, um diese in einem Folgeworkshop weiter zu konkretisieren (vgl. Ablaufplan im Anhang A16-A17). Auch diese Workshops wurden von den Beschäftigten als hilfreich für die Bewältigung von Stress angesehen, so dass diese Workshops fest in das Programm übernommen werden sollen. 3.2.3 Workshops zum Anerkennenden Erfahrungsaustausch Der Anerkennende Erfahrungsaustausch (AE) wurde ursprünglich von Geißler u. a. (2003, 2007) als ein Führungsinstrument auf gesundheitswissenschaftlicher Grund- lage konzipiert. In einem strukturierten Anerkennungsgespräch zwischen einer Füh- rungskraft und Leistungsträger(inne)n des Unternehmens werden (gesundheitswirk- same) Stärken und Schwächen der Arbeitsbedingungen eines Unternehmens und die Stärken einer Person thematisiert. Getragen wird dieses Gespräch durch die An- erkennung als „Hinwendung und ernsthaftes Interesse an den MitarbeiterInnen, an deren Leistungen, Einschätzungen und Vorschlägen“ (Geißler & Geißler-Gruber, 2002, S. 404). Vor dem Hintergrund dieses Konzeptes wurde – mit Beteiligung von Heinrich Geißler – ein Workshop konzipiert, in dem durch den Austausch von jüngeren und älteren Beschäftigten insbesondere die Älteren die ihnen gebührende Anerkennung erfahren sollten, was sich sowohl motivational als auch gesundheitlich positiv auswirken kann (vgl. Geißler u. a., 2003, S. 112 ff.). 71 Darüber hinaus sollte dieser Workshop auch dem intergenerativen Wissenstransfer dienen, da durch das Ausscheiden (älterer) Beschäftigter auch ein hohes Maß an – für das Gesundheitswesen typischem – Erfahrungswissen verloren geht. Der Workshop umfasste folgende Schritte: 1. Projektmitarbeitende zeigten zunächst anhand von Altersstrukturdaten auf, wie sich die demografische Entwicklung der Diako im Allgemeinen und der je- weiligen Station oder Abteilung im Besonderen darstellt. Hiermit sollten die Teilnehmer(innen) vor allem für das Thema der Kooperation zwischen den Generationen bzw. intergenerativer Wissenstransfer sensibilisiert werden. 2. In einer ersten Übung sollten sich die Teilnehmer(innen) vorstellen, wie sie sich ein gemütliches Zuhause vorstellen und dieses kurz notieren. Hier sollte deutlich werden, dass unterschiedliche Personen (unterschiedlichen Alters) deutlich voneinander unterscheidbare Vorstellungen haben. Schon hier wurde deutlich, dass sich die Vorstellungen von Person zu Person unterschieden, auch wenn diese sich nicht eindeutig auf das Alter beziehen liessen. 3. In einer daran anschließenden „Selbst-Reflexion“ sollte jede/r Teilnehmer(in) folgende Fragen beantworten: Worauf bin ich stolz, was bedaure ich? Wie hat mir die Kooperation jung/alt zu Beginn meiner Tätigkeit ge- holfen? Was hat mir in jungen Jahren gefehlt (bzw. was fehlt mir)? 4. In einem vierten Schritt sollte sich jede/r Teilnehmer(in) persönlich vorstellen: Name, Tätigkeit, Betriebszugehörigkeit, Geburtsjahr. 5. Anschließend sollten in einem Zweier-Dialog zwischen jüngeren und älteren Beschäftigten folgende Fragen geklärt werden: Jüngere fragen Ältere: Was würdest du bei deiner Tätigkeit beibe- halten wollen, was ändern? Ältere fragen Jüngere: Was läuft in Bezug auf deine Tätigkeit gut, was brauchst du noch? Die Antworten wurden auf Kärtchen geschrieben mit unterschiedlichen Farben für Stärken oder positive Antworten und Schwächen oder negative Antworten. 6. Im Plenum sollten schließlich die Antworten dahingehend bewertet werden, ob die Stärken und Schwächen nur für die Jüngeren oder die Älteren oder für alle von Bedeutung sind und entsprechend auf verschiedenen Pinnwänden fixiert werden. 7. Nachdem die Teilnehmer(innen) die für sie jeweils wichtigsten Stärken und Schwächen60 mit jeweils drei Punkten priorisieren konnten, wurden schließlich Maßnahmen diskutiert und festgehalten, wie die Stärken der Kooperation ge- stärkt und Schwächen verbessert werden können. 60 So wurden als Schwächen, die alle betreffen, genannt: Kommunikation mit anderen Berufsgrup- pen, zu wenig Zeit für Patienten und Dokumentation, Ordnung. Als Stärken wurde genannt: Klima und Zusammenarbeit, Orientierung am Patienten. Als besondere Schwäche Älterer wurde hervor- gehoben, dass diese häufiger „ausgepowert“ seien. 72 Die anschließende Evaluation dieses Workshops ergab unter anderem, dass die Teilnehmer(innen) den Austausch mit anderen Beschäftigen positiv erlebten und als eine neue Form wahrnahmen, Probleme anzusprechen. Gleichzeitig zeigte sich je- doch auch, dass es keine grundlegenden Probleme in der Kooperation zwischen den Generationen bei der Diako gibt. Ebenfalls zeigte sich auch bei diesen Workshops, dass die Stärken und Schwächen (der Tätigkeit und der Organisation) nicht altersspezifisch gesehen wurden, sondern für alle Altersgruppen gleichermaßen gelten. 3.2.4 Workshop zur Vermeidung von Rückenbeschwerden Ausgangspunkt dieses Workshops war das Ergebnis, dass etwa 30 Prozent der Be- schäftigten der Diako alle paar Tage oder fast täglich über (chronische) Rücken- schmerzen klagen (vgl. Abschn. 3.1.2). In der Diskussion dieser Ergebnisse wurde – wesentlich von der Betriebsärztin und der Mitarbeitervertretung angeregt – eine Pro- jektgruppe mit etwa zehn Mitgliedern etabliert, die sich systematisch mit diesem Problem beschäftigten. In der Diskussion dieser Projektgruppe zeigte sich, dass die Rückenbeschwerden nur durch eine ganze Reihe von Maßnahmen zu vermindern sind, die in der folgen- den Abbildung 3.13 zusammenfassend genannt ist. Rückenbeschwerden lassen sich hiernach nur vermindern, wenn sowohl die organisatorischen als auch die individu- ellen Voraussetzungen geschaffen werden. Durch Schulungen, Beratungen und Übungen am Arbeitsplatz wurden rückenscho- nende Maßnahmen vermittelt und geübt. Darüber hinaus konnten durch organisatori- sche Maßnahmen technische und organisatorische Rahmenbedingungen verbessert werden. Entscheidend war, dass für die jeweiligen Maßnahmen klare personelle Verantwortlichkeiten hergestellt werden konnten. Trotzdem ist es nicht gelungen, die Verantwortlichen aus den unterschiedlichen Bereichen und Organisationen zu klaren Dokumentationen ihrer Aktivitäten zu bewegen. So lässt sich nur schätzen, dass zwi- schen 2008 und 2009 mehr als 100 Beschäftigte an den verschiedenen Maßnahmen teilgenommen haben. Die organisatorischen und technischen Maßnahmen wurden u. a. durch eine Pflege- hilfsmittelanalyse angestoßen, die im Zeitraum von Oktober bis Dezember 2007 durchgeführt wurde (vgl. Abschn. 3.1.5). Im Ergebnis zeigte sich, dass einige Hilfs- mittel (Lifter, Rollbrett, Aufrichthilfen, Mobi-Stühle) nicht (ausreichend) vorhanden sind, die nach Auffassung der Stationsleitungen die Arbeit bei der Mobilisation und Umlagerung von Patient(inn)en erleichtern. Kritisch muss allerdings gesehen werden, dass die genannten Maßnahmen zum Zeitpunkt der zweiten Beschäftigtenbefragung noch nicht so gewirkt hatten, dass sie sich deutlich in den Ergebnissen hätten niederschlagen können. Obwohl sich im Jah- re 2009 eine leichte Verbesserung andeutete, bleibt das Niveau der Rücken- schmerzen hoch: Nach wie vor klagen gut 27 Prozent der Beschäftigten über tägliche oder alle paar Tage über Rückenschmerzen und in besonderem Maße gilt dieses wieder für Altenpfleger(innen) und -pflegehelfer(innen), aber auch bei Hebammen, Krankenpflegehelfer(inne)n und Arzthelfer(inne)n. Schließlich gilt auch hier: Die Un- terschiede zwischen den Berufsgruppen sind deutlicher als die Unterschiede zwi- schen den Altersgruppen, da sich bei den Altersgruppen allenfalls ein leichter An- stieg der Beschwerden bei den über 55-jährigen feststellen lässt. 73 Abbildung 3.13: Maßnahmen zur Verminderung von Rückenbeschwerden Schulungen (Theorie und Praxis) 1. Bildschirmarbeitsplätze Frau C. (BGW), Herr K. (FfA) 2. Pflegehilfsmittel Frau C. (BGW), Herr K. (FfA), Frau S. (Altenheim) Arbeitsplatzberatungen 1. Bildschirmarbeitsplätze Frau J. (Physiotherapie), Herr K. (FfA), Frau E. (MAV) 2. Pflege KH Frau J. (Physiotherapie), Herr M. (Kinästhetik) 3. Pflege Altenheim Frau S. Kinästhetik (Praxis = am AP & Theorie = Schulungen) 1. Pflege KH Herr M. (Kinästhetik-Trainer) Peer-Tutoren 2. Pflege Altenheim Frau S. Pflegehilfsmittelanalyse 1. Pflege KH Frau W. (GAbi-Praktikantin), Frau H. (PDL), Herr M. (Ki- nästhetik) 2. Pflege Altenheim Frau S. Projekt „Rücken“ Leitung: Frau Dr. B. (DIAKO) Frau D.(UNI) Trainingsangebote (altersgruppen- und geschlechtsspezifisch) 1. Rückenschule 3. Pilates 2. Nordic Walking 4. „Bewegte Pause“ Arbeitsorgani- sation Stressmanage- ment 74 3.2.5 Workshop „Schluss mit dem Lärm“ In Kapitel 3 ist u. a. dargestellt, dass mehr als 20 Prozent der Beschäftigten sich durch Lärm belastet fühlen. Dieses erstaunt zunächst, da ein Krankenhaus oder Al- tenheim nicht unbedingt mit Lärm in Verbindung gebracht wird. Das genannte Er- gebnis war wiederum Anlass, Maßnahmen zur Verminderung des Lärms in einem Workshop zu erarbeiten, da Lärm als eine erhebliche Gefährdung für die Gesundheit und Belastung der Leistungsfähigkeit gilt, wobei schon geringe Lärmpegel als unan- genehm und beeinträchtigend erlebt werden (vgl. z. B. Ising, Sust & Plath, 2004). Auch wenn in der Diako die gemessenen Schallpegel in der Regel weit unter den zulässigen Höchstgrenzen liegen, fühlen sich die Beschäftigten – insbesondere auch die älteren – durch die zahlreichen Lärmquellen im Krankenhaus in ihrer Tätigkeit gestört und sie empfinden den fast ständig vorhandenen Lärmteppich als starke Be- lastung. Die Belastung liegt also nicht in der Ausprägung des Schallpegels, sondern in der Störung der Arbeitsabläufe durch den auftretenden Lärm begründet; gleichzeitig wird die Konzentrationsfähigkeit durch den vorhandenen Lärmteppich vermindert. Davon ist vor allem der Bereich der Sprachkommunikation betroffen, da es für eine funktio- nierende Sprachverständigung notwendig ist, dass der Schallpegel der Sprache min- destens 10 dB über dem Störgeräusch liegt. Um die Lärmquellen zu identifizieren und ggf. auszuschalten, die als störend oder belastend erlebt werden, wurde eine Lärmquellenanalyse (vgl. Abschn. 3.1.6) durch- geführt, die zum Ziel hatte, typische Situationen zu analysieren, in denen die Sprach- kommunikation eingeschränkt wird, um für diese Probleme in den Workshops Lö- sungen zu finden. Die Analyse ergab, dass auf fast allen Stationen das (ständige) Telefonklingeln, (ständige) Telefongespräche, Alarm(-geräusche) bzw. Geräusche der medizinischen Geräte sowie der generelle Betrieb auf der Station in der ge- nannten Rangfolge als belastend angesehen wurden. In dem Workshop wurden schließlich für zwei Problembereiche Lösungsvorschläge erarbeitet, nämlich die Geräuschskulisse durch Telefonate und Gespräche und der Umgang mit Alarmgeräuschen. Die Lösungsvorschläge bewegten sich auf drei Ebe- nen: organisatorische Lösungen (z. B. Gespräche mit den Ärzten, dass diese ihre Telefonate im Arztzimmer führen; Schaffung einer neuen Funktion der Sta- tionsassistentin, die Telefonate etc. führt) technische Lösungen (z. B. neue Schallisolierung der Räume; andere Etiket- tendrucker; neue Geräte, die differenzierter auf Krankensituationen reagieren und damit seltener Alarm anzeigen) individuelle Lösungen (z. B. weniger Überstunden, um gelassener zu reagie- ren; Entspannungsübungen). Im Vordergrund der Umsetzungen standen zunächst die organisatorischen Lösun- gen. So wurden im Workshop Verantwortliche benannt, die Gespräche mit den Ärz- ten führten und diese davon überzeugen konnten – wo räumlich möglich – Telefo- nate und Gespräche im Arztzimmer zu führen. Darüber hinaus wurden in mehreren Kliniken und Stationen – begleitet durch das Projekt – die Funktion einer Stationsas- 75 sistentin61 eingeführt, die u. a. die Aufgabe hat, Telefonate zu führen. Hierdurch soll sich die Lärmbelastung für die anderen Pflegekräfte vermindern (vgl. auch Abschn. 4.3.3.2). Technische Lösungen wurden zwar mehrfach – auch mit der Krankenhausleitung – diskutiert, aber während der Projektlaufzeit nicht wirklich realisiert. So besteht z. B. auf der Intensivstation nach wie vor eine Geräuschkulisse durch technische Geräte (Lüfter an Geräten, (schnell reagierende) Alarmsignale, Geräusche durch die Geräte selbst (z. B. Absaugung)), für die bislang keine befriedigende Lösung gefunden wer- den konnte. Individuelle Lösungen konnten vorangetrieben werden, indem mehrere Workshops zum Thema „Stress lass nach“ (vgl. Tabelle 3.4) angeboten wurden, die u. a. das Ziel hatten, den Teilnehmern andere Formen im Umgang mit Belastungen zu vermitteln. 3.3 Evaluation Im Rahmen des Projektes kamen sowohl Formen der summativen oder Ergebnis- evaluation als auch der formativen oder Prozessevaluation zur Anwendung. Die summativen Evaluation erfolgt, nachdem eine Maßnahme abgeschlossen ist, bei der formativen oder begleitenden Evaluation wird die Durchführung einer Maßnahme und deren Wirkung fortlaufend während des Prozesses kontrolliert (vgl. Bortz & Döring, 2006, S. 109). 3.3.1 Längsschnittanalyse: Beschäftigtenbefragung zu zwei Zeitpunkten Ursprünglich war für die summative Evaluation geplant, neben der ersten eine zweite Befragung der Beschäftigten durchzuführen sowie weitere psychologische Arbeits- analysen zu realisieren (vgl. Projektantrag und dritter Sachbericht). Im fünften Sachbericht wurde demgegenüber argumentiert, dass eine zweite Befra- gung der Beschäftigten nicht sinnvoll wäre, da mit wenig konkreten Ergebnisse zu rechnen wäre, u. a. weil die in den Workshops erarbeiteten Maßnahmen nicht in der Geschwindigkeit und Konsequenz von und in der Diako durchgeführt werden konn- ten, wie dieses zu erwarten und zu wünschen gewesen wäre (vgl. auch Abschn. 4.2.2). Auf Wunsch der Diako wurde von dieser Position abgewichen, da die Entschei- dungsträger der Diako viel Wert auf eine zweite Befragung legten und wenig Sinn in weiteren Arbeitsanalysen und Tätigkeitsbeobachtungen sahen. Als zentrales Argu- ment wurde angeführt, dass Wirkungen von Maßnahmen weniger auf der Ebene der Tätigkeiten, sondern eher bei den Merkmalen zu erwarten wären, die durch die Be- fragung abgedeckt wurden. Das Projekt folgte schließlich dem Wunsch der Diako und führte im Jahr 2009 eine zweite Befragung der Beschäftigten durch, die im Vergleich zur veränderten und ab- gestimmten Planung als erheblich aufwändiger angesehen werden kann und zudem erlaubte, eine Längsschnittanalyse zu realisieren. Im Rahmen der summativen Evaluation wurden 208 Personen zweimal (2007 und 2009) mit den in den Abschnitten 2.4.2 dargestellten Fragebögen befragt. Ziel war, 61 Diese Funktion wurde unterschiedlich bezeichnet: Administrator, Kernteam, Schreibdienst. 76 die Wirkung der durchgeführten Maßnahmen auf die Wahrnehmung der Arbeitssitua- tion der Beschäftigten zu überprüfen. Erwartet wurde, dass durch das Projekt und die entsprechend initiierten Maßnahmen eine Verbesserung der Arbeitssituation fest- stellbar würde. Wie in Abschnitt 3.1 dargestellt, konnte eine derartige Verbesserung statistisch nicht nachgewiesen werden, d. h. weder in der Wahrnehmung der Arbeitssituation noch bei den Merkmalen des psychosozialen Befindens zeigten sich Veränderungen oder Verbesserungen. Als Gründe hierfür kann vermutet werden: Die Arbeitssituation in der Diako ist insgesamt gesehen und im Vergleich mit anderen Unternehmen des Gesundheitswesens eher als günstig zu be- zeichnen. Die Arbeit ist zwar belastend, gleichzeitig aber auch anspruchsvoll und weitgehend zufriedenstellend. Wie schon erwähnt, konnten größere (und ggf. wirkungsvollere) Maßnahmen in der Projektlaufzeit noch nicht realisiert werden oder aber die Wirkungszeit ist noch zu gering (z. B. bei den Maßnahmen zur Verminderung der Rü- ckenbeschwerden), da die Maßnahmen gerade begonnen wurden. In den letzten Jahren war die Diako – wie vergleichbare Krankenhäuser auch – gezwungen, sich den veränderten gesetzlichen und finanziellen Be- dingungen anzupassen. Dies hat zu grundlegenden Organisationsänderun- gen, aber auch zu Wechsel in der Leitung geführt, die nicht nur zu einer Verunsicherung bei den Beschäftigten beigetragen haben könnten, sondern auch die Wirkungen der vom Projekt initiierten Maßnahmen verpuffen ließen. 3.3.2 Evaluation klinikspezifischer Berichte Zum Ende des Projekts wurden in allen Kliniken und Stationen, in denen mehrere Tätigkeitsbeobachtungen durchgeführt wurden und in denen damit die Anonymität der Daten gesichert werden konnte, abteilungs- und bereichsspezifische Berichte angefertigt. Es handelte sich dabei um die folgenden Kliniken und Stationen: Anäs- thesie/Operative Intensivmedizin, Intensivstation, Gefäßchirurgie, Hand- und Plasti- sche Chirurgie, Medizinische Klinik, Nephrologie, Neurochirurgische Klinik, Psychia- trische Klinik, Unfallchirurgie/Orthopädie, Zentrale Notaufnahme. Die Ergebnisse wurden entlang der Dimensionen der Tätigkeitsbeobachtungen zu- sammengefasst, wobei insbesondere die Belastungen und mögliche Gestaltungsvor- schläge ausführlicher dargestellt wurden. Die jeweiligen Berichte wurden der Pflegedirektion, den Stationsleitungen und aus- gewählten Pflegekräften übergeben und mit diesen ausführlich besprochen. Es zeig- te sich, dass die Ergebnisse insbesondere der Tätigkeitsbeobachtungen weitgehend geteilt wurden und dass kleinere – aus den Analysen und Workshops sich ergebende – Maßnahmen schon umgesetzt wurden (z. B. Absprachen mit Kolleg(inn)en wegen ungeordneter Infusionskabel, Entleerung von Mülleimern, Anmeldung von Pati- ent(inn)en etc.; Bereitstellung neuer Betten; Aufbau von Kernteams; Veränderung der EDV; Organisation eines Lagerraums). Skeptisch äußerten sich die befragten Personen allerdings bezüglich der Einschät- zung des Entscheidungsspielraumes, da dieser nach Meinung der Befragten höher ist als dieses in den Tätigkeitsbeobachtungen deutlich wird. Angeführt wurde, dass die Pflegekräfte nur allgemeine Vorgaben bekommen und die Reihenfolge und 77 Schwerpunkte der Pflege dann selbständig bestimmt werden kann, so dass wenigs- tens ein mittlerer Entscheidungsspielraum festzustellen wäre. 3.3.3 Workshopevaluation Am Schluss eines Workshops wurden die Teilnehmer(inn)en gebeten, diesen an- hand eines kurzen Evaluationsbogens zu bewerten (vgl. Anhang A18). Die Teilnehmer(inn)en der Workshops stammten überwiegend aus der Gruppe der 35- bis 54-Jährigen (ca. 60 %). Im pflegerischen und ärztlichen Bereich beteiligten sich überwiegend Frauen, in den technischen Bereichen waren praktisch nur Männer beteiligt. Wie die folgende Abbildung 3.14 zeigt, waren die Teilnehmer(innen)62 in der Regel mit der Durchführung und den Ergebnissen der Workshops zufrieden (bis sehr zu- frieden). 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 Aus ta usc h m it a nd er en Abw ech slu ng sr eich Arb eits atm os ph äre p os . Effe kti v Klar he it w eit er e S ch rit te Zuf rie den he it E rg eb nis Pro bleme a ns pre ch ba r M od era tio n Zuf rie den he it g es am t Abbildung 3.14: Ergebnisse der Workshopevaluation Legende: Auf der X-Achse sind die Merkmale des Fragebogens abgetragen; auf der Y-Achse die Werte: 1=trifft völlig zu, 5=trifft gar nicht zu. 62 Da nicht alle Teilnehmer(innen) den Fragebogen ausfüllten ist das N hier kleiner als die Gesamt- zahl der 150 Teilnehmer(innen). 78 3.3.4 Evaluation der Implementierung und Sicherung der Nachhaltigkeit Am Schluss eines jeden Workshops wurden Aktivitäten und Zuständigkeiten verein- bart und in einer Tabelle aufbereitet (vgl. Anhang A19). Von den Projektmitarbei- ter(inne)n wurde dann verfolgt, in wie weit die Aktivitäten zu dem vereinbarten Ter- min und mit welchem Ergebnis abgeschlossen werden konnten. Die Ergebnisse wur- den den Teilnehmer(innen) zur Verfügung gestellt und ggf. vor Ort weiter bearbeitet mit dem Ziel, eine noch nicht beendete Aktivität doch noch zu einem erfolgreichen Abschluss zu bringen. Die zentralen Ergebnisse und Maßnahmen wurden schließlich der Krankenhauslei- tung, der Pflegedirektion und der MAV im Rahmen eines Audits im Februar 2010 in aggregierter Form dargestellt. Diese fanden weitgehend Zustimmung und nach aus- führlicher Diskussion wurde beschlossen, die folgenden Maßnahmen (vgl. auch Abschn. 4.3) mit klaren Verantwortlichkeiten in der Diako weiter zu entwickeln: 1. Demografie-Management (Personalabteilung63) Systematische Altersstrukturanalyse Führungskräfteschulung 2. Informatorische Erschwerungen/ Informationsprobleme vermindern Elektronische Patientenakte (Leitung Pflege) Abstimmung Dienstpläne (der Berufsgruppen) (Leitung Pflege und Phy- sio) 3. Zeitdruck/zunehmende Arbeitsbelastungen Gestaltung von Arbeitspausen (regelmäßige Kurzpausen!) (Kranken- hausleitung) Schichtplangestaltung für Ältere (Krankenhausleitung) 4. Unterbrechungen verringern/ administrative Aufgaben verlagern Patientenadministrator(in) („Bürodienst“ durch qualifizierte Pflegekraft) (Krankenhausleitung, MAV) 5. Stolpersteine/Organisatorische Probleme verringern (Chefärzte/ Bereichslei- tungen) Regelmäßige (1 x pro Monat) Gesprächsrunden zu „Stolpersteinen“ (Kummerkasten und „Qualitätszirkel“) 6. Übergänge gestalten (flexible Altersgrenzen, gleitende Übergänge) (Personal- abteilung) 7. Erhalt der körperlichen Fitness und Gesundheit (Betriebsärztin) Belastungsabbau Fitnessangebote Gesundheitsgespräche 8. Lebenslanges Lernen (Personalabteilung) Lernförderliche Arbeitsbedingungen Systematische Fort- und Weiterbildung. 3.3.5 Prozessbegleitung Die Prozessbegleitung und damit verbunden die Vermittlung von Prozess- und Steu- erungswissen, aber auch die Aufnahme von Restriktionen und Widerständen bei der Durchführung von Maßnahmen erfolgte auf verschiedenen Ebenen: 63 In Klammern sind jeweils die Verantwortlichen bzw. die verantwortlichen Bereich genannt. 79 durch die Beteiligung der Projektmitarbeitenden an der Projektorganisation und den betrieblichen Arbeitsgruppen, durch die ständige Rückmeldung der Projektergebnisse in die Projektlen- kungsgruppe und in das Projektkernteam, durch Präsentation der Ergebnisse auf mehreren Informationsveranstaltun- gen, durch stationsspezifische Aufbereitungen und Dokumentationen der Analyse- und Workshopergebnisse sowie durch Vorträge der Projektmitarbeitenden. Mit dieser Prozessbegleitung konnten einerseits eine Reihe von Maßnahmen auf den Stationen, aber auch Maßnahmen oder Projekte wie das „Projekt Rücken“ oder das „Seminar ‚Stress lass nach’“ erfolgreich unterstützt werden. Andererseits zeigte sich auch, welche Grenzen für die Umsetzung von Maßnahmen vorlagen (vgl. auch das folgende Kapitel). 3.4 Transfer und Öffentlichkeitsarbeit Ein wesentliches Ziel des Projekts und des Modellvorhabens lag darin, aktuelle Er- gebnisse zeitnah sowohl betriebsintern als auch darüber hinaus zu veröffentlichen. Die Öffentlichkeitsarbeit im Projekt umfasste folgende Maßnahmen: 1. Es wurde eine Projekthomepage64 erstellt, um über die aktuellen Projektent- wicklungen und Ergebnisse zu berichten. 2. Es wurden mehrere Projektflyer erstellt (vgl. Anhang A20-A23), die über den Projektstand berichteten und die Beschäftigten der Diako zur Mitarbeit an be- stimmten Projektphasen einluden. 3. Zu Beginn und während des Projekts wurden die Beschäftigte mehrfach und auf unterschiedlichen Kanälen (z. B. Beschäftigtenversammlungen, Tag der offenen Tür, World-Café) über das Projekt und den Projektfortschritt informiert (vgl. auch Abschn. 2.4.2). 4. Insbesondere die hausinterne Zeitung der Diako „akut“ wurde genutzt, um auf das Projekt und die Ergebnisse aufmerksam zu machen (vgl. Anhang A24- A25). 5. Im Projektbeirat wurde über das Projekt berichtet. Die Diskussionen und Vor- schläge wurden in die laufende Projektarbeit übernommen. 6. Schließlich wurde das Projekt auf mehreren Veranstaltungen und Kongressen öffentlich vorgestellt (vgl. Anhang 26), wobei das Projekt durchweg positiv und mit großem Interesse aufgenommen wurde. 7. Von zentraler Bedeutung war für das Projekt die Entwicklung eines E-Lear- ning-Tools, das verschiedene Akteure bei der Analyse und Gestaltung al- ternsgerechter Arbeit unterstützt (vgl. GAbi-E-Learning-Tool; Abschn. 3.4.1). 64 Vgl. www.gabi-projekt.de 80 3.4.1 GAbi-E-Learning-Tool Das im Rahmen des Projekts entwickelte E-Learning-Tool basiert auf den Erfahrun- gen und Ergebnissen der Tätigkeitsbeobachtungen und der Workshops zum Abbau von Belastungen. Eine Anwendung des E-Learning-Tools ist dann sinnvoll, wenn sich Probleme bei der Arbeitsorganisation zeigen, z. B. hoher Krankenstand, hohe Fehlzeiten, hohe Fluktu- ation (häufiger Wechsel der Beschäftigten, häufige Kündigungen), Unzufriedenheit bei (älteren) Beschäftigten oder den Patient(inn)en oder häufige Fehler im Arbeits- ablauf. Das E-Learning-Tool richtet sich an Fachkräfte für Arbeitssicherheit, betriebsärztliche Dienste, Sicherheits- und Arbeitsschutzbeauftragte, betriebliche Interessenvertretung und andere Akteure betrieblicher Gesundheitsförderung. Aber auch Vorgesetzte und Beschäftigte werden angeleitet, Schwachstellen der Arbeitsorganisation im Bereich der Krankenpflege aufzudecken und Maßnahmen zur Verbesserung zu entwickeln. Dabei werden die Erfahrungen und erprobten Maßnahmen der Diako so verarbeitet, dass sie auch für andere Organisationen nutzbar werden. Für die Nutzung des E- Learning-Tools sind lediglich gute Kenntnisse der zu analysierenden Arbeitstätigkeit erforderlich. Weitere besondere Kenntnisse benötigt man nicht. Das jetzt vorliegende E-Learning-Tool ist vorrangig ein Instrument zur (beteiligungs- orientierten) Arbeitsanalyse und Arbeitsgestaltung und damit im Vergleich zur ur- sprünglichen Planung in seiner Geltung eingeschränkter. Ursprünglich sollten auch Inhalte und Vorgehensweisen der Workshops aufgenommen werden, doch erwiesen sich diese als nicht geeignet für das Medium des E-Learning. Mit dem E-Learning-Tool können konkrete pflegerische Arbeitstätigkeiten und -bedingungen dahingehend beurteilt werden, inwieweit sie eigene Planungen und Vorgehensweisen erlauben (Entscheidungsspielraum) und inwieweit die Arbeit durch ungünstige Arbeitsbedingungen behindert bzw. belastet wird (Belastungen). Diese beiden Merkmale oder Merkmalsgruppen stehen deshalb im Vordergrund, weil deren Zusammenhang mit (psychosozialer) Gesundheit wissenschaftlich gut untersucht und belegt ist (vgl. Leitner u.a., 1993; Leitner & Resch, 2005; Oesterreich, 1999). Mit dem E-Learning-Tool können Arbeitsaufgaben erfasst werden der Entscheidungsspielraum bewertet und Maßnahmen zur Erwertung des Entscheidungsspielraumes entwickelt werden konkrete Belastungen am Arbeitsplatz identifiziert und Lösungsvorschläge zur Verminderung dieser bestimmt werden. Wichtig ist dabei, dass dieses konkret und beispielhaft mit entsprechenden Übungen geschieht. Hierdurch wird eine Grundlage geschaffen, konkrete Arbeitstätigkeiten im Bereich der Pflege mit arbeitspsychologischen Kriterien zu bewerten und zu gestal- ten. 81 4 Zusammenfassende Bewertung des Projekts Mit dem GAbi-Projekt wurde eine Reihe von Zielen verfolgt (vgl. auch Abschn. 2.2). Anhand dieser Ziele sollen im Folgenden zunächst zusammenfassend die wesentli- chen Ergebnisse festgehalten und die jeweilige Zielerreichung bewertet werden. Darauf aufbauend werden dann Rahmenbedingungen diskutiert (vgl. Abschn. 4.2), die als förderlich oder hinderlich für den Erfolg eines derartigen Projektes angesehen werden können. 4.1 Projektziele: Zentrale Ergebnisse und Zielerreichung 4.1.1 Situationsbeschreibung Am Anfang des Projekts stand eine gründliche Bestandsaufnahme mit verschiede- nen erprobten Methoden: Experteninterviews, Befragungen der Beschäftigten und Tätigkeitsbeobachtungen. Die Bestandsaufnahme sollte einen Überblick über die im Krankenhaus bzw. Altenheim vorhandene Arbeitssituation, aber auch Schwachstel- len im Hinblick auf die Gestaltung alter(n)sgerechter Arbeitsplätze aufdecken. Bei allen drei Untersuchungsmethoden zeigte sich mit leichten Unterschieden, dass die Arbeitsplätze im Bereich der Pflege und Medizin durch die Kombination von hö- heren Ressourcen und hohen Belastungen gekennzeichnet werden können. Als be- sonders problematisch zeigen sich hier die Belastungen in der Kranken- und Alten- pflege; insbesondere der Zeitdruck, ständige Unterbrechungen der Arbeit, aber auch körperliche Belastungen (Rückenschmerzen) und Probleme bei der Schichtarbeit sind hier zu nennen. Als für die Projektfragestellung zentrales Ergebnis kann festgehalten werden, dass es kaum statistisch bedeutsame Unterschiede zwischen den Altersgruppen in der Bewertung der Arbeitssituation gibt wie auch, dass keine Unterschiede im psychoso- zialen Befinden zwischen den älteren und den jüngeren Beschäftigten festzustellen sind. Die Untersuchungen gaben wichtige Hinweise, welche Arbeitsbedingungen unter dem Gesichtspunkt des Gesundheitsschutzes und der Förderung der Arbeitsfähigkeit nicht nur für die älteren Beschäftigten verändert werden müssen. In Krankenhäusern und Altenheimen sind vorrangig der Zeitdruck und Unterbrechungen der Arbeit durch Personen als wesentliche Belastungsquellen zu nennen. Darüber hinaus werden immer wieder körperliche Belastungen (Rückenschmerzen), Probleme bei der Schichtarbeit, aber auch Probleme durch eine (unangenehme) Geräuschkulisse an- gegeben. Mit dem Ziel einer möglichst gründlichen Bestandsaufnahme konnten mehr als zwei Drittel der Beschäftigten der Diako mit verschiedenen Methoden über den Projekt- zeitraum erreicht und mit dem Projekt und seinen Fragestellungen bekannt gemacht werden. Darüber hinaus ergab die ständige Rückmeldung der (Zwischen-)Ergeb- nisse des Projekts an die Beschäftigten, die Mitarbeitervertretung und die Leitung der Diako, dass das Thema „demografischer Wandel“ stärker im Bewusstsein der Diako verankert werden konnte. Allerdings war es bislang nicht möglich, dieses Bewusst- sein auch in betriebliches Handeln umzusetzen, indem z. B. ein systematisches De- mografiemanagement aufgebaut wird. 82 Die Bedeutung der Bestandsaufnahme lässt sich jedoch daran festmachen, dass der (neue) ärztliche Direktor nach der Abschlusspräsentation noch einmal erklärt hat, dass die Diako eine weitere Reorganisation vor dem Hintergrund der vorliegenden Ergebnisse anstrebt und realisieren wird. 4.1.2 Qualifizierung der Beschäftigten Die Qualifizierung der Beschäftigten zog sich durch alle Phasen des Projekts. Aktiv beteiligt waren ca. 300 Beschäftigte der Diako (vgl. auch Abschn. 3.2). Durch die Beteilung an den Untersuchungen, an Informationsveranstaltungen, insbe- sondere aber auch an den Workshops konnten die Beschäftigten erkennen, dass problematische Arbeitsbedingungen durch die Beschäftigten selbst veränderbar sind und dass sie in diesem Prozess aktiv mitwirken können. Insbesondere in den Workshops ist dieses auch erreicht worden, da diese von den Beschäftigten nicht nur aktiv gestaltet, sondern auch mehrheitlich als effektiv und abwechslungsreich be- wertet wurden. Der angezielte Abbau von Altersmythen spielte insofern nur eine untergeordnete Rol- le, da diese Altersmythen in der Diako (z. B. auch in den Workshops zum Aner- kennenden Erfahrungsaustausch) kaum eine Rolle spielten bzw. nicht thematisiert wurden. 4.1.3 Beteiligungsorientierte Entwicklung konkreter Maßnahmen einer alters- gerechten Arbeitsgestaltung Im Rahmen einer beteiligungsorientierten Arbeitsgestaltung hatten die Beschäftigten in den Workshops die Gelegenheit, ihre Gestaltungsvorschläge einzubringen. Etwa 300 Personen unterschiedlicher Alters- und Berufsgruppen haben diese Möglichkeit genutzt und in den Workshops und Veranstaltungen Maßnahmen entwickelt, die zum Teil kurzfristig (z. B. Austausch defekter Arbeitsmittel, Beschaffung neuer Arbeits- mittel)65, zum Teil auch nur mittel- bis langfristig umsetzbar sind (z. B. Reorganisation einer Station, Schaffung einer administrativen Stelle auf der Station). Erreicht werden konnte in etwa der Hälfte der Workshops, dass die alters- und be- rufsgruppenübergreifende Zusammenarbeit gefördert wurde. Allerdings ist es nicht gelungen, die Zusammenarbeit zwischen Pflege und ärztlichem Bereich in den Work- shops angemessen zu bearbeiten. Zwar wird diese Zusammenarbeit in der Diako von den Berufsgruppen und der Leitung als gut beschrieben, trotzdem konnten wir bei der Analyse der Belastungen insbesondere informatorische Erschwerungen fest- stellen, die auf Probleme in der Zusammenarbeit verweisen (z. B. unzureichende Anweisungen, Unterlagen/Akten, die einfach mitgenommen werden). Schließlich ist festzuhalten, dass schon die Rückmeldung spezifischer abteilungs-, stations- und berufsspezifischer Befragungsergebnisse nicht nur zu einer höheren Aufmerksamkeit des Projektes führte, sondern auch zu weiter gehenden Diskussio- nen und Maßnahmen (z. B. zwischen Klinikleitung und Mitarbeitervertretung), ohne dass das Projekt hier noch weiter involviert wurde. 65 Diese Maßnahmen wurden in der Regel auch umgesetzt, da schon mit der Benennung des Prob- lems die Lösung auf der Hand lag und mit geringen Mitteln realisiert werden konnte. 83 4.1.4 Umsetzung der entwickelten Gestaltungsmaßnahmen Es ist schon erwähnt worden, dass in den (Gestaltungs-)Workshops unterschiedliche Maßnahmen entwickelt wurden, die sich auf einzelne Arbeitsplätze, ganze Abteilun- gen bzw. Stationen bezogen und/oder umfangreiche arbeitsorganisatorische Um- gestaltungen erforderten und erfordern. Auch wenn in der Projektlaufzeit eine Vielzahl (kleinerer) Maßnahmen initiiert und realisiert werden konnte, sind umfangreichere organisatorische Veränderungen in der Projektlaufzeit nur ansatzweise realisiert worden. So ist es bis zum Ende des Projekts über erste Ansätze hinausgehend nicht gelungen, klarere Verantwortlichkeiten für das Demografiethema im Management zu e- tablieren („Demografiemanagement“) den Zeitdruck sowie die Belastungen (insbesondere in der Pflege) nachhaltig durch andere Personaleinsatz- und Organisationskonzepte (u. a. Schaffung von Mikropausen, neue administrative Funktionen auf den Stationen66) zu ver- mindern die Spielräume der Beschäftigten (insbesondere in der Pflege) durch neue Aufgabenzuschnitte (z. B. der Bezugspflege) zu erweitern und für die älteren Beschäftigten neue Arbeitszeitmodelle bzw. altersgerechte Schichtpläne umzusetzen. Allerdings stehen diese Themen durch die Projektarbeit jetzt auf der Agenda der Di- ako und haben – wie schon erwähnt – den ärztlichen Direktor veranlasst, diese The- men über das Projekt hinausgehend weiter zu bewegen. Andere Workshops (Anerkennender Erfahrungsaustausch, Vermeidung von Rücken- beschwerden, Stress lass nach, Informationsfluss) können demgegenüber direkt als Umsetzung bzw. Lösung von in der Bestandsaufnahme erkannten Problemen ange- sehen werden. So ging es bei den Workshops „Stress lass nach“ darum, belastende Faktoren in der Arbeit zu identifizieren und z. B. durch Entspannungstechniken die Be- anspruchung zu senken. In den Workshops zum „Anerkennenden Erfahrungsaustausch“ lernten die Be- schäftigen neue Formen, Probleme anzusprechen und zu bearbeiten, wenn- gleich sich zeigte, dass es keine grundlegenden Probleme in der Kooperation zwischen den Generationen bei der Diako gibt. In den Workshops und dem sich anschließenden Projekt konnten durch Schu- lungen, Beratungen und Übungen am Arbeitsplatz rückenschonende Maß- nahmen vermittelt und geübt werden und durch technische und organisatori- sche Maßnahmen unterstützt werden. 66 Auch wenn auf ersten Stationen und Kliniken derartige Funktionen eingeführt wurden, ist doch festzustellen, dass in der Regel für diese Funktionen keine zusätzlichen Stellen geschaffen wur- den. 84 4.1.5 Evaluation Im Rahmen des Projektes kamen sowohl Formen der summativen oder Ergebnis- evaluation als auch der formativen oder Prozessevaluation zur Anwendung. Es konnte gezeigt werden, dass die Ergebnisse valide und die abgeleiteten Maß- nahmen nachvollziehbar sind, so dass die Krankenhausleitung entschieden hat, wei- tere und nachhaltigere Maßnahmen in Angriff zu nehmen. Auch wenn eine Vielzahl kleinerer Maßnahmen initiiert oder auch umgesetzt wurden, ließen sich Verbesserungen allerdings nicht wirklich statistisch nachweisen (vgl. auch Abschn. 3.3.1). 4.1.6 Erstellung eines Praxisleitfadens zur altersgerechten Arbeitsgestaltung in Krankenhaus und Altenheim Im Laufe der Projektarbeit wurde in Abstimmung mit der BAuA entschieden, den ur- sprünglich geplanten Praxisleitfaden nicht weiter zu verfolgen und die Projektergeb- nisse und -erfahrungen in einem E-Learning-Tool zusammen zu fassen, das erlaubt, Schwachstellen der Arbeitsgestaltung (insbesondere in der Pflege) zu erkennen und die Entwicklung entsprechender Lösungsvorschläge anzuregen. Das E-Learning-Tool (vgl. GAbi-E-Learning-Tool) liegt vor und wurde in mehreren Entwicklungsphasen mit Beschäftigten der Diako entwickelt und verbessert67. Das E-Learning-Tool ist vorrangig ein Instrument zur (beteiligungsorientierten) Ar- beitsanalyse und Arbeitsgestaltung und damit im Vergleich zur ursprünglichen Pla- nung in seiner Geltung eingeschränkter, da sich u. a. die Inhalte und Vorgehenswei- sen der Workshops als nicht geeignet für ein E-Learning-Tool erwiesen haben. Für die Nutzung des E-Learning-Tools sind lediglich gute Kenntnisse der zu analysie- renden Arbeitstätigkeit erforderlich. Weitere besondere Kenntnisse benötigt man nicht 4.1.7 Systematische Aufbereitung und Veröffentlichung der Ergebnisse Während des Projektverlaufs wurden die Projektergebnisse auf verschiedenen Fach- kongressen vorgestellt und dort in der Regel mit Interesse aufgenommen. Gleichzei- tig hat sich durch die Projektarbeit und die Präsenz auf den Fachkongressen ein Netzwerk gebildet, durch das die Projektergebnisse weiter getragen werden konnten. Dies hat u. a. zur Folge, dass es mehrfache und andauernde interessierte Nachfra- gen zum Projekt und den Ergebnissen gab. 4.1.8 Bezug zu den förderpolitischen Zielen des Modellprogramms Gemäß der Ausschreibung des Modellprogramms zur Bekämpfung arbeitsbedingter Erkrankungen vom 6. Juni 2006 war es das Ziel, „… für Betriebe mit altersgemischter und/oder einer durchschnittlich älteren Belegschaft Konzepte zur Förderung und Er- haltung der Gesundheit und Beschäftigungsfähigkeit der heute älteren Erwerbstäti- gen (zu) entwickeln und in der Praxis (zu) erproben“ (vgl. ebd. S. 1). Die (aktuellen) 67 Simon Fietze ist hier insbesondere für die technische und organisatorische Umsetzung zu danken. 85 arbeitswissenschaftlichen Konzepte sollten darüber hinaus in der Praxis modellhaft erprobt und in ihrer Wirksamkeit anhand validierter Methoden überprüft werden, wo- bei die Modellhaftigkeit und Nachhaltigkeit besonders auszuweisen sind. Vor dem Hintergrund dieser Anforderungen des Modellvorhabens kann behauptet werden, dass das Projekt seine Ziele erreicht hat: 1. Auf der Grundlage alterspsychologischer Konzepte und eines Ansatzes altersin- duzierten Voralterns (vgl. Abschn. 1.3) konnte methodisch abgesichert und mit etablierten Methoden gezeigt werden, dass ältere und jüngere Beschäftigte sich kaum in ihrer Arbeitssituation und in ihrer Wahrnehmung und Verarbeitung dieser unterscheiden. Für alle Beschäftigten gilt somit, dass die Arbeit so gestaltet wer- den muss, dass Entscheidungsspielräume erhalten und erweitert und Belastun- gen vermieden werden und insbesondere (Schicht-)Arbeitszeiten vorausschau- end gestaltet werden müssen. Damit wird der Gesundheit und Beschäftigungsfä- higkeit aller Beschäftigten und somit auch der älteren Beschäftigten gedient und den Folgen arbeitsinduzierten Voralterns entgegengewirkt. 2. In Workshops und Veranstaltungen wurden Maßnahmen entwickelt, die ansatz- weise auch praktisch erprobt und umgesetzt wurden, allerdings nicht in der Ge- schwindigkeit und Stringenz, wie dieses zu wünschen wäre. Gründe von allge- meiner Bedeutung für diese Einschränkungen sind benannt (vgl. Abschn. 4.2.2) und können somit bei vergleichbaren Projekten berücksichtigt werden. Damit konnte auch die Wirksamkeit bestimmter Maßnahmen nur ansatzweise festge- stellt werden. Die verschiedenen Rückmeldungen, aber auch die Entscheidung der Leitung der Diako, die Maßnahmen fortzusetzen, zeigen jedoch, dass diese aus betrieblicher Sicht sinnvoll und wirksam sind. 3. Durch die Entwicklung eines E-Learning-Tools werden die Ergebnisse und Maß- nahmen des Projekts einer breiteren Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt, so dass interessierte Personen (insbesondere Fachkräfte für Arbeitssicherheit, betriebs- ärztliche Dienste, Sicherheits- und Arbeitsschutzbeauftragte, betriebliche Interes- senvertretung und andere Akteure betrieblicher Gesundheitsförderung) in die La- ge versetzt werden, Schwachstellen der Arbeitsorganisation insbesondere im Be- reich der Krankenpflege aufzudecken und Maßnahmen zur Verbesserung zu entwickeln. Damit trägt das Projekt durch dieses Tool dazu bei, dass die Ergeb- nisse auch in anderen Organisationen des Gesundheitswesens nachhaltig ge- nutzt werden können. Ergebnisse und Maßnahmen bleiben somit nicht auf eine bestimmte Organisation begrenzt, sondern können auf andere Organisationen übertragen werden. 4. Schließlich wurde durch die breite Mitwirkung der Beschäftigten an dem Projekt erreicht, dass diese nicht nur ein klareres Verständnis über den demografischen Wandel entwickelt konnten, sondern auch Kompetenzen bei der Analyse und Gestaltung alternsgerechter Arbeitsbedingungen erwarben. 86 4.2 Rahmenbedingungen Im Folgenden sollen Rahmenbedingungen diskutiert werden, die für den Erfolg eines Projektes zur Gestaltung alternsgerechter Arbeitsbedingungen förderlich oder hin- derlich sein können. 4.2.1 Förderliche Bedingungen Für das Gelingen eines demografieorientierten Projektes wie z. B. dem GAbi-Projekt ist eine wesentliche Voraussetzung die Unterstützung und das aktive Engagement der Krankenhausleitung und der Mitarbeitervertretung. Das schon angedeutete christliche Selbstverständnis der Diako war dabei sicherlich ein förderlicher Grund, dass sich die Diako als Organisation intensiv und engagiert an dem Projekt GAbi beteiligt hat und dass sich Vorstand und Mitarbeitervertretung aktiv in das Projekt eingebracht haben. Beide Betriebsparteien waren darüber hinaus davon überzeugt, dass es sinnvoll ist, in die Gesundheit und Perspektive der Beleg- schaft zu investieren. Darüber hinaus zeigte sich auch in der Diako, dass der demografische Wandel eine Realität ist, der sich zukunftsfähige Unternehmen zu stellen haben. Nicht nur Rekru- tierungsprobleme bei den Beschäftigten (insbesondere im ärztlichen Bereich), son- dern auch durch die Tatsache, dass sich das Gesundheitswesen (Krankenhaus und Altenheim) zunehmend und merklich um ältere Patient(inn)en mit veränderten Krankheitsbildern zu kümmern hat, machten dieses immer wieder unmittelbar erfahr- bar. Schon aus diesem Grund hatte der Vorstand von Anfang an beschlossen, dass Projekt auch durch eigene Beschäftigte und Ressourcen zu unterstützen. Schließlich war allen Beteiligten vom Ansatz klar, dass eine alternsgerechte Arbeits- gestaltung möglichst frühzeitig belastende und fördernde Bedingungen der Arbeit identifizieren und ggf. verändern muss, damit die Beschäftigten langfristig gesund und motiviert arbeiten können. 4.2.2 Hinderliche Bedingungen Auch wenn das Projekt auf einem grundsätzlich positiven Grund und Akzeptanz auf- setzen konnte, zeigte sich doch eine Reihe von kritischen Bedingungen, die auch erklären könnten, warum einige der erforderlichen und sinnvollen Maßnahmen noch nicht realisiert werden konnten. Als zentrales Problem muss sicherlich gesehen werden, dass die personelle Situ- ation und der bei allen Berufsgruppen zu verzeichnende Zeitdruck eigentlich kaum Spielräume für eine aktive Beteiligung der Beschäftigten an demografieori- entierten und gesundheitsförderlichen Maßnahmen erlaubten. Umso erstaunlicher ist, dass es Vorstand, örtliche Führungskräfte und Mitarbeitervertretung immer wieder gelang, die Beschäftigten zur Teilnahme an dem Projekt zu motivieren. Al- lerdings bedurfte dieses immer wieder erheblichen Aufwandes und der wieder- holten persönlichen Ansprache und es gelang nicht immer nachhaltig, diese Moti- vation zu erhalten. Insbesondere im ärztlichen Bereich ist es nicht hinreichend ge- lungen, eine nachhaltige Beteiligung zu erhalten, da die Dienstpläne dieses kaum erlaubten (so dass z. B. Termine und Workshops vor Ort mehrfach verschoben werden mussten oder nicht zustande kamen) und das Demografiethema immer 87 wieder hinter den Alltagsproblemen (z. B. Notfälle, Diensttausch) zurückstehen musste. Hinzu kam, dass die Beschäftigten durchaus skeptisch waren, ob sie durch eigene Aktivitäten (z. B. die Teilnahme an den Workshops) wirklich Verän- derungen erzielen könnten. Schon die ersten Projektergebnisse zeigten, dass in der Diako nicht wirklich ein Demografieproblem in dem Sinne vorliegt, dass man sich besonders um die älte- ren Beschäftigten zu kümmern hätte. Insofern bestand vordergründig keine Not- wendigkeit für besondere oder besonders eilige Maßnahmen, so dass man sich hier auf die „normalen“ Maßnahmen betrieblicher Gesundheitsförderung zurück- ziehen konnte. Obwohl die Diako Personen und Ressourcen für das Projekt bereitgestellt hatte, stellte sich als weiteres Problem, dass die Diako noch keine nachhaltige Manage- mentstruktur aufgebaut hatte, die sich systematisch mit Fragen der Gesundheit (Gesundheitsmanagement) und der Demografie (Demografiemanagement) be- schäftigt. Viele der am Projekt engagiert mitarbeitenden Personen konnten dieses nur zeitlich befristet und nur mit einem begrenzten Anteil ihrer Arbeitszeit tun und ohne dass dieses immer hinreichend koordiniert werden konnte. Da Maßnahmen in vielen Fällen mehrere Bereiche und Stationen betrafen, war es häufig sehr schwierig und aufwändig, diese zeitlich und räumlich zu koordinieren. Diese führte zu erheblichem Aufwand der betrieblichen Projektkoordinator(inn)en, die hierfür nur ein begrenztes zeitliches Budget zur Verfügung hatten. Eine Organisation wie die Diako steht im ständigen Wandel mit der Folge, dass die Organisation und damit auch Ansprechpartner und Zuständigkeiten im Mana- gement sich häufiger ändern. Insbesondere im Bereich der Altenheime ist es auf- grund organisatorischer Veränderung deshalb nicht immer gelungen, nach- haltigere Projektstrukturen aufzubauen und zu erhalten. In jedem betrieblichen Projekt ist eine Reihe von Akteuren eingebunden, die ne- ben den Projektzielen weitere Ziele und Interessen besitzen. So standen für ei- nige Akteure bestimmte Themen (z. B. Arbeitszeitprobleme) im Vordergrund, die man möglichst schnell mit Hilfe des Projektes angehen wollte, obwohl diese Themen im Projekt nicht vorrangig und auch nicht kurzfristig behandelt werden konnten. Dabei konnte vom Projekt z. B. nicht immer vermittelt werden, warum eine ausführliche Bestandsaufnahme und Evaluation erforderlich ist, wo die Prob- leme doch „offensichtlich“ sind. Einmal mehr ist auch in diesem (Forschungs-) Vorhaben die „Projektlogik“ auf die Praxislogik eines Unternehmens gestoßen. Auch wenn die Diako ausgesprochen offen und interessiert an dem Projekt war, scheint die Bedeutung und Brisanz des demografischen Wandels noch nicht wirk- lich in die betriebliche Realität eingedrungen zu sein. Nicht nur, dass erst zöger- lich entsprechende Verantwortlichkeiten im Management benannt wurden, zeigt dieses, sondern auch, dass nach wie vor weitgehend übliche Wege der Personal- rekrutierung und –betreuung gegangen werden, die aus der Sicht des Projekts (und der Literatur) in der nahen Zukunft nicht mehr ausreichend sein dürften. Schließlich muss noch erwähnt werden, dass jüngere und unerfahrene Projekt- mitarbeiter(innen) in bestimmten Bereichen der Diako nicht immer einen leichten Stand hatten, so dass hier ein unerwartet hohes Engagement der Projektleitung erforderlich wurde. 88 4.3 Empfehlungen und Ausblick Sowohl die Analysen als auch die Workshops haben gezeigt, dass die Arbeit in Krankenhaus und Altenheim zumindest in den pflegerischen und medizinischen Be- reichen vielfältig und anforderungsreich ist, aber auch durch hohe Belastungen ge- kennzeichnet ist. Eine alternsgerechte Arbeitsgestaltung muss deshalb möglichst frühzeitig belastende und fördernde Bedingungen der Arbeit identifizieren und ggf. verändern, damit die Beschäftigten langfristig gesund und motiviert arbeiten können und dem arbeitsindu- zierten Voraltern (vgl. Kap. 1) entgegengewirkt werden kann. Eine so verstandene alternsgerechte Arbeitsgestaltung ist auch altersgerecht, da sie nicht nur die Arbeits- plätze der älteren Beschäftigten im Blick hat, sondern schon frühzeitig präventiv Ar- beitsbedingungen schafft, die die Gesundheit und Arbeitsfähigkeit für alle Beschäf- tigten bis ins Alter erhalten. Eine alternsgerechte Arbeitsgestaltung ist aber auch deshalb erforderlich, weil Un- ternehmen und Organisationen zunehmend auf ältere Beschäftigte angewiesen sind (vgl. auch Kap. 1) und eine mangelnde Arbeitsgestaltung mit hohen Kosten verbun- den ist (vgl. auch Zimber, Teufel & Berger, 2005). Im Folgenden sollen die wesentlichen und verallgemeinerbaren Ergebnisse der Workshops, aber auch der verschiedenen Analysephasen in Form von Empfehlun- gen zusammengefasst werden. Dabei ist jedoch zu bemerken, dass diese Empfeh- lungen im Projektzusammenhang nicht systematisch erprobt werden konnten. 4.3.1 Den demografischen Wandel gestalten Das GAbi-Projekt hat am Beispiel der Diako gezeigt und zum Teil bewirkt, dass in den Krankenhäusern und Altenheimen ein zunehmendes Bewusstsein über den de- mografischen Wandel entstanden ist. Was allerdings noch fehlt ist die Umsetzung dieses Bewusstseins in betriebliches Handeln. Vorrangig ist, dass die demografische Entwicklung im Unternehmen durch eine Al- tersstrukturanalyse systematisch und kontinuierlich fundiert und begleitet wird. Viele Unternehmen glauben, dass sie einen guten Überblick über die Altersstruktur haben, indem sie einfache Personaldaten nutzen und unterschätzen dabei das Potenzial und die Möglichkeiten einer systematischen Altersstrukturanalyse (vgl. Köchling, 2006; Langhoff, 2009). Die systematische Altersstrukturanalyse ist deshalb erforder- lich, um die eigene demografische Situation besser zu verstehen, strategische Ziele zu bestimmen und vor diesem Hintergrund zukünftige Entwicklungen abschätzen zu können. Dabei ist entscheidend, dass die systematische Altersstrukturanalyse sich nicht nur auf die Gesamtorganisation, sondern auch auf Teilbereiche, bestimmte Be- rufsgruppen etc. beziehen muss. Schon einfache Auswertungen bei der Diako haben den Wert einer systematischen Altersstrukturanalyse gezeigt, aber auch die Notwen- digkeit, diese strategisch einzubinden und als eine Managementaufgabe – als Teil eines Demografiemanagements (vgl. Langhoff, 2009) – zu begreifen68. Dies bedeutet nicht nur, dass eine (dauerhafte) Projektstruktur und Verantwortlichkeiten im Mana- 68 Vor dem Hintergrund des Projekts wurde zum Ende des Projekts eine Person der Leitung mit den Aufgaben des Demografie- und Gesundheitsmanagements beauftragt. 89 gement hergestellt werden müssen, sondern auch, dass verschiedene betriebliche Handlungsfelder wie Arbeitsgestaltung, Gesundheitsmanagement, Führung und Mo- tivation, Qualifizierung sowie der gesamte Bereich der Personalrekrutierung, -auswahl, -bindung und -entlassung aufeinander bezogen werden müssen. Dabei reicht es nicht aus, etwa eine Person (im Vorstand) für Demografiefragen ab- zustellen. Demografie ist eine „integrative Querschnittsaufgabe“ (Langhoff, 2009, S. 99), die alle Führungskräfte angeht, d. h. jede betriebliche Entscheidung muss mit der „demografischen Brille“ (vgl. ebd.) betrachtet werden69. Somit ist es erforderlich, alle Führungskräfte (Chefärzte/Chefärztinnen, Oberärzte/Oberärztinnen, Pflege- dienst- und Stationsleitungen, Verwaltungsleitungen) nicht nur mit den Ergebnissen der systematischen Altersstrukturanalyse bekannt zu machen, sondern im Rahmen von Präsentationen und Führungskräfteschulungen zu vermitteln, wie sie den demo- grafischen Wandel in ihrem Bereich gestalten können (z. B. auch durch systemati- sche „Anerkennungsgespräche“ mit älteren Beschäftigten). Betriebe müssen in Zukunft mit älteren Belegschaften arbeiten und es ist eine Frage der Zeit, dass das Pensions- und Rentenalter heraufgesetzt wird. Darüber hinaus sprechen die großen interindividuellen Unterschiede in der Leistungsfähigkeit dafür, Altersgrenzen flexibel zu gestalten (vgl. auch Semmer & Richter, 2004). Es wird des- halb in Zukunft darum gehen, Übergänge von der Arbeit in den Ruhestand flexibler zu gestalten. Insbesondere im ärztlichen Bereich der Diako ist z. B. mehrfach der Wunsch oder das Angebot formuliert worden, unter bestimmten Bedingungen70 auch über das gesetzlich vorgeschriebene Renteneintrittsalter hinaus tätig zu bleiben. Es gibt bislang nur vereinzelte Modelle, wie diese Flexibilisierung realisiert werden könn- te – sie setzen allerdings entsprechende gesetzliche Regelungen voraus. Ulich (2005, S. 617f.) schlägt z. B. ein Stafettenmodell vor, in dem ältere Beschäftigte in mehreren Schritten und sukzessive die Wochenarbeitszeit reduzieren und somit in den Ruhestand „gleiten“, während jüngere Beschäftigte sukzessive die entsprechen- den Aufgaben übernehmen. Vereinzelt hat die Diako auch schon das Modell erprobt, dass ältere Ärztinnen/Ärzte mit finanzieller Unterstützung des Krankenhauses Aufga- ben der Primärversorgung übernehmen, d. h. teilweise im Krankenhaus (beratend) tätig bleiben und gleichzeitig Aufgaben in einer Privatpraxis übernehmen. 4.3.2 Entscheidungsspielräume schaffen Eine zentrale menschliche Fähigkeit besteht darin, sich eigenständig komplexe Ziele zu setzen und diese unter sich verändernden Bedingungen zu erreichen. Arbeitstä- tigkeiten mit hohen Entscheidungsspielräumen fordern und fördern diese Fähigkeit, während Arbeitstätigkeiten mit niedrig ausgeprägten Spielräumen lediglich das Aus- führen festgelegter Vorgehensweisen verlangen, ohne dass dabei Überlegungen an- gestellt, geplant oder entschieden werden müsste (vgl. z. B. Dunckel u. a., 1993). Mittlerweile ist in zahlreichen Studien nachgewiesen worden, dass anspruchsvolle Aufgaben, die eigenständige Entscheidungen und Planungen verlangen und ermögli- chen, sowohl das Hinzulernen neuer Kenntnisse und Fertigkeiten als auch den Erhalt 69 So mag vielleicht eine neue Arbeitszeit- oder Pausenregelung auf den ersten Blick „teuer“ erschei- nen, auf den zweiten demografischen Blick sichert diese jedoch, dass ältere Beschäftigte länger im Unternehmen verbleiben. 70 So wurde z. B. genannt: weniger Schichtarbeit, nicht mehr Vollzeit arbeiten, kein Wochenend- dienst. 90 der Leistungsvoraussetzungen gegen ihren altersbedingten Verlust sichern, d.h. sie wirken sich positiv auf die Kompetenz und Motivation der Beschäftigten aus und bie- ten die vielfach geforderten Chancen zur individuellen Weiterentwicklung (vgl. Has- selhorn u. a., 2005). Darüber hinaus motivieren und befähigen Tätigkeiten mit einem hohen Maß an Entscheidungs- und Planungserfordernissen im Arbeitsleben auch zur Bewältigung komplexer Anforderungen außerhalb der Erwerbsarbeit, was zur Stär- kung des Selbstvertrauens und zum Wohlbefinden des Beschäftigten beiträgt (vgl. Leitner, 1993; Oesterreich, 1999). Durch die Schaffung höherer Entscheidungsspielräume kann also arbeitsorganisato- risch dazu beigetragen werden, Berufsverläufe so zu gestalten, dass Lern- und Ent- wicklungsmöglichkeiten geboten sind und die Leistungsfähigkeit der Beschäftigten langfristig erhalten bleibt. Als eine Perspektive kann hier die Gestaltung von Gruppenaufgaben gelten, die nicht nur das Erleben ganzheitlicher Arbeit, sondern auch ein höheres Maß an Entschei- dungsspielräumen und sozialer Unterstützung in der Gruppe bedeuten (vgl. Ulich, 2005). In der Altenpflege können z. B. – nach dem Vorbild anderer Kliniken der Diako – Bezugspflegeteams aufgebaut werden, die nicht nur die Pflegeabläufe gemeinsam planen, sondern auch eine zuverlässige und kontinuierliche Beziehung der Pflege- kräfte mit den Pflegenden bzw. Hausbewohner(innen) bedeuten (vgl. auch Berger, Kämmer & Zimber, 2006). Im GAbi-Projekt wurde deshalb ein E-Learning-Tool entwickelt (vgl. GAbi-E-Learn- ing-Tool), das Vorgesetzte (z. B. Stationsleitungen) – ggf. in Zusammenarbeit mit einem Beschäftigten – Fachkräfte (z. B. Fachkraft für Arbeitssicherheit, betriebsärzt- licher Dienst), aber auch die Beschäftigten selbst dazu anleiten soll, eine Arbeitstä- tigkeit u. a. dahingehend zu beurteilen, welchen Spielraum diese für eigenständiges Denken und Handeln bietet. Die Notwendigkeit ergibt sich schon aus der Tatsache, dass im Bereich der Kranken- und Altenpflege eine Reihe von Arbeitsaufgaben zu finden sind, die nur geringen Entscheidungsspielraum aufweisen. 4.3.3 Belastungen abbauen Die Untersuchungen im Rahmen des GAbi-Projekts haben gezeigt, dass insbeson- dere die pflegerischen Berufe durch eine Reihe von Belastungen am Arbeitsplatz behindert werden. Bei diesen Belastungen handelt es sich um störende Bedingungen („alltägliche Ärgernisse“), die unmittelbar bei der Arbeit wirken und die Ausführung der Arbeitsaufgaben behindern. Um störende Arbeitsbedingungen aufzufinden und angemessene Maßnahmen zu ihrer Beseitigung vorschlagen zu können, wurden im Rahmen des GAbi-Projekts ty- pische Beispiele psychischer Belastungen beschrieben, die bei Arbeitstätigkeiten in Krankenhaus und Altenheim auftreten. Vor diesem Hintergrund wurden Verbesse- rungsvorschläge entwickelt und erprobt, die als Anregung zum Entwickeln geeigneter Maßnahmen genutzt werden können. Sie sind in dem E-Learning-Tool zusammen- getragen worden. Im Rahmen des GAbi-Projekts wurden folgende Belastungen festgestellt (vgl. auch Kap. 3): Zeitdruck, Unterbrechungen (hauptsächlich durch Personen), Informatori- sche und motorische Erschwerungen („Stolpersteine“) und körperliche Belastungen 91 (insbesondere Rückenbeschwerden) sowie Belastungen durch die ständige Ge- räuschkulisse. Zur Reduzierung dieser Belastungen wurde einerseits eine Vielzahl „kleinerer“ orga- nisatorischer Maßnahmen entwickelt (vgl. auch Abschn. 3.2.1). Gleichzeitig wurde angeregt, den „alltäglichen“ Belastungen mehr Aufmerksamkeit zu schenken und sie systematisch bei Stations- und Abteilungsbesprechungen zu berücksichtigen (vgl. auch den folgenden Abschn. 4.3.3.4). Für die Verminderung von Zeitdruck und Un- terbrechungen bietet es vor dem Hintergrund der Erfahrungen in der Diako an, ins- besondere administrative Tätigkeiten auf eine gesonderte Stelle („Stationsassisten- tin“, „Service-Stelle“) zu konzentrieren (vgl. auch Abschn. 4.3.3.1/4.3.3.2), um somit die anderen Beschäftigten von diesen Tätigkeit zu entlasten und dabei gleichzeitig Lärmquellen zu verringern (vgl. Abschn. 3.2.5). Schließlich ist auf die körperlichen Belastungen (insbesondere der Minderung von Rückenbeschwerden) besonderes Augenmerk zu legen. Hier sind sicherlich Maßnahmen auf unterschiedlichen Ebenen erforderlich (vgl. Abschn. 3.2.4/4.3.5). 4.3.3.1 Zeitdruck verringern (Objektiver) Zeitdruck entsteht, wenn ein Beschäftigter mit gleichbleibend hoher Ar- beitsgeschwindigkeit arbeiten muss und damit kaum oder keine Möglichkeiten hat, sich von der Arbeit abzuwenden. Eine Ursache des Zeitdrucks ist sicherlich, dass die enge Personalsituation der Pfle- ge und im ärztlichen Bereich zunehmend auf (ältere) Patient(inn)en stößt, die einen höheren Pflegebedarf haben. Eine Vielzahl von (Neben-)Tätigkeiten, aber auch die (zeitliche) Bewältigung der ständigen Unterbrechungen und Erschwerungen sind wei- tere Ursachen für den Zeitdruck. Als zentrale Maßnahme bietet sich hier an, das Personal durch eine zusätzliche Ser- vice-Stelle von einem Teil der administrativen Aufgaben zu entlasten71. Zu diesen Aufgaben gehören z. B.: Patientenakte/-ordner pflegen, fehlende Unterlagen bestel- len, Kontrolle der Unterlagen, Informationsweitergabe, Ablage von Befunden, Anmel- dung und Verfolgung von Untersuchungen einschließlich der Transporte, Anrufe von Angehörigen, Ärzten u. a. entgegennehmen, Sprechstunden organisieren etc. In vielen Bereichen des Krankenhauses und der Altenheime bestehen nur wenig Möglichkeiten, Pausen zu machen. Diese (Kurz-)Pausen spielen jedoch gerade unter dem Aspekt älter werdender Beschäftigter eine wichtige Rolle, um die Motivation und Leistungsfähigkeit der Beschäftigten zu erhalten. Eine zweite Maßnahme ist deshalb die Gestaltung von Kurzpausen72. Arbeitswissenschaftlich werden im Allgemeinen viele und kurze (stündliche) Pausen gegenüber langen Pausen bevorzugt (vgl. Ulich, 2005). Entscheidend ist hierbei, dass der oder die Beschäftigte sich wirklich von der Arbeit abwenden und den Arbeitsplatz verlassen kann und dass Pausenzeiten nicht 71 In einigen Kliniken und Stationen der Diako (Neurochirurgie, Gefäßchirurgie, Medizinische Klinik, Psychiatrie) ist dieses mittlerweile eingeführt; die entsprechenden – überwiegend administrativen – Aufgaben werden rotierend von einer qualifizierten Pflegekraft ausgeführt. Allerdings konnte nicht immer eine zusätzliche Stelle zur Verfügung gestellt werden; zum Teil wurde diese Funktion durch Umverteilung der Aufgaben realisiert. Die Stelle hat eine gewisse Ähnlichkeit mit dem von Peter und Ulich (2003, S. 82f.) berichteten Patienten-Administrations-Manager (PAM), der ebenfalls die Funktion hat, das ärztliche Personal wie auch das Pflegepersonal zu entlasten. 72 Das Beispiel der Raucher(innen) zeigt übrigens, dass es sehr wohl möglich ist, stündlich Pausen zu machen und sich kurzfristig abzuwenden. 92 mit Übergabezeiten, Bereitschaftsdienst oder Rufbereitschaft vermischt werden. Auch wenn dieses in einigen Bereichen der Diako schon mit Erfolg erprobt wird (und das Beispiel der Raucher zeigt, dass eine Abwendung von dem Arbeitsplatz/der Sta- tion möglich ist), so ist auch für die Diako hier eine grundsätzliche Lösung erforder- lich. 4.3.3.2 Unterbrechungen verringern In Abschnitt 3.1 hat sich gezeigt, dass ständige Unterbrechungen den Alltag in Kran- kenhaus und Altenheim kennzeichnen. Die Verringerung dieser Unterbrechungen hängt natürlich wesentlich davon ab, wodurch diese Unterbrechungen entstehen (z. B. technische oder organisatorische Probleme, Unterbrechung durch Personen; vgl. auch das E-Learning-Tool). Ganz wesentlich scheint jedoch die Unterbrechung durch andere Personen (z. B. Angehörige, Kolleg(inn)en) zu sein, die wiederum zum Teil durch organisatorische Mängel bedingt ist (z. B. ist ein Arbeitsmittel nicht verfügbar, Unterlagen in der Patientenakte fehlen). Aus diesem Grund bietet sich auch hier die arbeitsorganisatorische Lösung an, die schon genannte Service-Stelle zu schaffen, da diese einen Teil der durch organisatorische Mängel bedingten Unterbrechungen abfangen kann. 4.3.3.3 Erschwerungen abbauen Die Tätigkeitsbeobachtungen (vgl. Abschn. 3.1.4) haben ebenfalls gezeigt, dass die Arbeit in Krankenhaus und Altenheim durch (motorische und informatorische) Er- schwerungen behindert wird. Im Vordergrund stehen dabei informatorische Erschwe- rungen, d. h. für die Arbeitsausführung erforderlichen Informationen sind aktuell nicht verfügbar, unvollständig oder fehlerhaft oder nicht verarbeitbar/leserlich. Die Folge ist, dass der oder die Beschäftigte sich diese Informationen besorgen oder ergänzen muss, um die Arbeit ordnungsgemäß auszuführen. Dies ist mit zusätzlichem Auf- wand und Wartezeiten verbunden, was wiederum den Zeitdruck erhöhen kann. Auch hier gilt, dass es sehr unterschiedliche Erschwerungen gibt und Lösungsansätze sich hieran orientieren müssen (vgl. auch das E-Learning-Tool). Grundsätzlich bietet es sich – sofern noch nicht vorhanden – an, über die Möglichkeit einer sogenannten elektronischen Patientenakte73 nachzudenken, da diese alle erfor- derlichen Informationen an verschiedenen Arbeitsplätzen verfügbar macht. Zudem bietet es sich an, die Dienstpläne und Erreichbarkeiten der verschiedenen Berufsgruppen abzustimmen (oder zumindest bekannt zu machen), da einige der informatorischen Erschwerungen auch dadurch verursacht sind, dass z. B. Ärzte für das Pflegepersonal nicht erreichbar sind (und umgekehrt; vgl. Abschn. 3.3.3). 4.3.3.4 Qualitätszirkel einführen Keine Organisation kann organisatorische Probleme („Stolpersteine“) auf Dauer aus- schließen; sie treten immer wieder auf und müssen immer wieder von Neuem gelöst werden. Dabei handelt es sich meistens um kleinere, alltägliche Probleme, die auch vor Ort in den Stationen und Abteilungen mit geringem Budget bewältigt werden können. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, dass die Beschäftigten einer oder mehrerer Statio- nen oder Bereiche regelmäßig (etwa alle 4 Wochen) und ggf. im Rahmen der „nor- 73 Von der Leitung der Diako ist mittlerweile beschlossen, ein entsprechendes Projekt in Auftrag zu geben (vgl. auch Abschn. 3.3.3). 93 malen“ Stationsbesprechungen zu einer Art Qualitätszirkel74 zusammenkommen, um Fragen der täglichen Arbeit zu diskutieren und Verbesserungsvorschläge zu erar- beiten. Moderiert werden sollten diese Qualitätszirkel durch Führungskräfte des „mitt- leren Managements“ (z. B. Bereichsleitung, Pflegedienstleitung, Stations- und Ober- ärzte/-ärztinnen; vgl. auch Abschn. 5.1.1), da sie damit nicht nur deutlich machen, dass ihnen die Gestaltung der Arbeit am Herzen liegt, sondern auch die Wahr- scheinlichkeit steigt, dass Lösungsvorschläge umgesetzt werden. Die Einführung von Qualitätszirkel im GAbi-Projekt konnte nur in wenigen Stationen vom Projekt angestoßen werden, indem Projektmitglieder auf den Stationen die Er- gebnisse konkret zurückmeldeten und entsprechende Diskussionen im Sinne eines Qualitätszirkels anregten, die dann in einzelnen Stationen weitergeführt wurden. Al- lerdings reichte die Projektzeit nicht, Qualitätszirkel bei der Diako systematisch zu etablieren, obwohl hier seitens der Diako ein deutliches Interesse bestand und be- steht. Als ein positives Beispiel kann hier jedoch das durch das Projekt initiierte „Projekt Rücken“ (vgl. Abschn. 3.2.3) genannt werden, da hier über einen längeren Zeitraum ca. 10 Beschäftigte sich intensiv mit dem Problem der Rückenbeschwerden ausei- nandergesetzt haben und Lösungsvorschläge erarbeitet haben. 4.3.4 Arbeitszeit gestalten Die Ergebnisse der Untersuchungen (vgl. Abschn. 3.1) verweisen darauf, dass ältere Beschäftigte die Folgen der Schichtarbeit weniger gut bewältigen können und wollen. Vor dem Hintergrund des demografischen Wandels wird das Durchschnittsalter der Beschäftigten weiter steigen. Damit nimmt auch der Anteil der Älteren zu, die in der Schichtarbeit tätig sind bzw. sein müssen. Die Gestaltung der Schichtarbeit wird in den Betrieben nicht nur deshalb zu einer erheblichen Herausforderung für die be- triebliche Praxis werden. Sie ist auch deshalb erforderlich, da mehr als Dreiviertel der Beschäftigten im medizinischen und pflegerischen Bereich Schicht arbeitet und etwa jede(r) zweite Beschäftigte in der Pflege im Nachtdienst den Dienst versieht. Vorausschauend gestaltete betriebliche Arbeitszeitregelungen sind eine geeignete Maßnahme, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Neben der Einführung von Langzeitkonten, mit denen Unternehmen ihr Arbeitskräfteangebot langfristig besser auf die jeweiligen Bedürfnisse abstimmen können, hat die Organisation der wöchent- lichen Arbeitszeiten einen starken Einfluss auf die Gesundheit, die Leistungsfähigkeit und die Motivation der Mitarbeitenden (Schilling, 2008, S. 89 f.), aber auch auf die sogenannte „Work-Life-Balance“ (Resch & Bamberg, 2005), also auf das Verhältnis von Erwerbsarbeit und anderen Lebensbereichen. Zu beachten sind deshalb die generellen Empfehlungen zur Gestaltung der Schicht- und Nachtarbeit (vgl. Beermann, 2005; Resch, 2006; Sczesny, 2007), insbesondere für ältere Beschäftigte, da diese auch nach den Untersuchungen des GAbi-Projekts weniger gut diese Arbeitsbedingungen bewältigen können (vgl. Abschn. 3.1.2; vgl. auch Beermann, 2008). 74 Qualitätszirkel sind „ … kleine Gruppen von Mitarbeitern, die sich regelmäßig auf freiwilliger Grundlage treffen, um selbst gewählte Probleme aus ihrem Arbeitsbereich zu bearbeiten“ (Bun- gard & Antoni, 2004, S. 447). 94 4.3.5 Rückenbeschwerden mindern Nicht nur die Untersuchungen des GAbi-Projekts haben gezeigt (vgl. Abschn. 3.1.2), dass bei den physischen Belastungen unter den Gesundheitsberufen vor allem auf die körperlichen Belastungen der Pflegekräfte zu achten ist. Langes Stehen, schwe- res Heben und Zwangshaltungen kommen hier häufig vor und können besonders auf längere Dauer zu deutlichen Gesundheitsbeeinträchtigungen führen (vgl. auch BIBB- BAuA-Erwerbstätigenbefragung, 2006) – häufig werden hier Rücken-, Nacken- und Schulterschmerzen genannt. Rückenschmerzen stellen dabei nicht nur für den Betroffenen selbst starke Be- schwerden dar, sondern sind gleichzeitig auch auf anderer Ebene schädlich für den Betrieb. Rückenschmerzen sind nämlich auch „die teuerste Volkskrankheit in Deutschland“ (Kohlmann & Schmidt, 2005). 25,8 % aller Arbeitsunfähigkeitstage ge- hen zurück auf Muskel- und Skeletterkrankungen, von denen die meisten Rücken- schmerzen sind. Zudem vermindert sich die Leistungsfähigkeit der Betroffenen. Ei- nige Aufgaben, wie z. B. die Mobilisation eines Patienten, können gar nicht mehr bzw. nur mit Unterstützung der Kolleg(inn)en übernommen werden. Im Hinblick auf den demografischen Wandel ist zudem noch eine Verschlechterung der Situation zu erwarten, da die Häufigkeit des Auftretens von Rückenbeschwerden mit zunehmen- dem Alter steigt (vgl. auch die BKK Bevölkerungsumfrage zum Thema „Rücken- schmerzen“ 2008)75. Das Ausmaß der Rückenproblematik verlangt von Betrieben und Organisationen Maßnahmen auf unterschiedlichen Ebenen (vgl. auch Abschn. 3.2.3, Workshops zur Vermeidung von Rückenbeschwerden). Im Rahmen der Primärprävention sollte die Entstehung von Risikoverhalten bzw. Symptomen entgegengewirkt werden (z. B. durch Schulung von rückenschonendem Arbeitsmethoden), bei der Sekundärpräven- tion geht es um eine möglichst frühe Erfassung zu beobachtender Risiken bzw. Symptome (z. B. durch Arbeitsplatzbegehungen) und die Tertiärprävention hat – nach erfolgter Krankheit – die Linderung und Rehabilitation zum Ziel (z. B. Einsatz von speziellen Hilfsmitteln wie z. B. Hebehilfen). Die wichtigste Maßnahme neben der Unterstützung durch Kolleg(inn)en bei der Aus- führung von körperlich schweren Arbeiten ist die professionelle Anwendung von technischen Pflegehilfsmitteln. Diese müssen im ausreichenden Maße und in guter Qualität zur Verfügung stehen (vgl. Abschn. 3.1.5/3.2.3). Im Rahmen des GAbi-Projekts wurde dazu eine Pflegehilfsmittelanalyse (PMA) durchgeführt (PMA-Bögen, siehe Anhang A9, A12-A14). Unter Pflegehilfsmitteln wer- den dabei alle Gegenstände und Geräte verstanden, die zum Zwecke der Mobili- sation und des Transfers von Patienten dienen. Folgende Kriterien wurden bei der PMA erfasst: Welche Pflegehilfsmittel gibt es? In welchen Arbeitsbereichen sind diese vorhanden? Wie ist der Zustand der Pflegehilfsmittel? Wie ist der Schulungsgrad der Beschäftigten? Wie häufig und an welchem Ort werden die Pflegehilfsmittel angewendet? 75 Allerdings ist auch hier zu vermuten, dass die „Einwirkzeit“ der physischen Belastungen eine grö- ßere Rolle spielt als das Lebensalter. 95 Aus den Ergebnissen kann erarbeitet werden, welcher Bedarf an Neuanschaffungen sowie an Schulungen besteht. Daneben kann der beste Lagerungsort und der War- tungsbedarf für die jeweiligen Hilfsmittel ermittelt werden. Durch die Erfassung aller Pflegehilfsmittel im Betrieb wird zudem die Möglichkeit für einen hausinternen Aus- tausch geschaffen. Mit der PMA können die vorhandenen Hilfsmittel somit optimal genutzt werden und die Kosten für Neuanschaffungen reduziert werden. Neben der optimierten Anwendung von Pflegehilfsmitteln stehen die Gesundheitsför- derung, hier besonders Kursangebote zum rückenschonenden Arbeiten und Maß- nahmen zur Stärkung der körperlichen Fitness (zum Beispiel durch Betriebssport), die sogar durch die gesetzliche Krankenversicherungen gefördert werden können (vgl. Sozialgesetzbuch V §20a). Hier lohnt sich eine Kooperation. In dem im Rahmen des GAbi-Projekts untersuchten Krankenhaus wurden und wer- den im Bereich rückenschonendes Arbeiten erfolgreich Anfänger- und Aufbaukurse in Kinästhetik und Pilates-Kurse angeboten. Zur Steigerung der körperlichen Fitness gibt es umfangreiche Betriebssportangebote (z. B. eine hauseigene Fußballmann- schaft und mehrere Nordic-Walking-Gruppen), Aquafit-Kurse (angeboten durch die Physiotherapeutische Abteilung) und betriebssportliche Ereignisse wie Fußballtunie- re und Ruderwettkämpfe, die zur Motivation und Information der Beschäftigten ge- nutzt werden. Als Maßnahme zur Tertiärprävention bietet das Haus vergünstigte Massagebehandlungen in der eigenen Physiotherapeutischen Abteilung an. Diese Angebote werden von den Beschäftigten genutzt, auch wenn zum gegenwärtigen Zeitpunkt der Erfolg der Maßnahme(n) noch nicht systematisch festgestellt werden kann. 4.3.6 Körperliche und geistige Fitness und Gesundheit erhalten Verschiedene Autoren haben darauf hingewiesen (z. B. Ilmarinen, 2004; Rowe & Kahn, 1998; Warr, 1995), dass körperliche Fitness und Gesundheit mit besseren geistigen Leistungen einhergehen. Starke (berufliche) Belastungen sowie eine unge- sunde Lebensweise vermindern diese und beschleunigen damit Altersprozesse. Auch aus dieser Sicht ist somit der Abbau beruflicher Belastungen sinnvoll und erfor- derlich. Aber auch berufliche Erfahrung und Ausbildung wirken dem vorzeitigem Altern ent- gegen, da gute Bildungsgrundlagen eine Voraussetzung sind, mit Neuem besser klar zu kommen und dieses besser aufzunehmen und zu verarbeiten (vgl. Semmer & Richter, 2004). Hier sind die Unternehmen gefordert, durch anspruchsvolle Aufga- ben, die eigenständige Entscheidungen und Planungen erfordern und ermöglichen (vgl. Abschn. 5.2), Möglichkeiten zur geistigen Auseinandersetzung und zum Lernen in der Arbeit zu geben. Darüber hinaus können Unternehmen zu einer Kultur der permanenten Weiterbildung beitragen, indem sie die (zeitlichen und organisatorischen) Voraussetzungen schaf- fen und die Führungskräfte die Beschäftigten darin bestärken, sich beständig weiter zu bilden, um damit die Lern- und Leistungsfähigkeit auch im höheren Alter zu er- halten. Natürlich können und müssen die Beschäftigten auch selbst ihre Gesundheit und Lei- stungsfähigkeit schützen. Betriebe können dieses wiederum auf vielfältige Weise un- terstützen z. B. durch betriebsärztliche Vorsorgeuntersuchungen, Ernährungsbe- ratung, Raucherentwöhnungsprogramme, Stressbewältigung, Fitnessangebote, Nut- 96 zen von Hilfsmitteln (vgl. Zimber, Teufel & Berger, 2005; vgl. ach Kap. 4, Workshops zu Rückenbeschwerden und „Stress lass nach“), aber auch gesundheitsbezogene Zielvereinbarungsgespräche sind hier sinnvoll. Für alle diese Maßnahmen gilt: Je früher man damit anfängt (und nicht aufhört), um so mehr erhält man seine Gesundheit und Leistungsfähigkeit im Alter. 97 5 Literatur Bamberg, E., Ducki, A. & Metz, A.-M. (Hrsg.) (1998). Handbuch Betriebliche Ge- sundheitsförderung: Arbeits- und organisationspsychologische Methoden und Konzepte. Göttingen: Verlag für Angewandte Psychologie. Beermann, B. (2005). Leitfaden zur Einführung und Gestaltung von Nacht- und Schichtarbeit (9. Aufl.). Dortmund: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeits- medizin. Beermann, B. (2008). Nacht- und Schichtarbeit – ein Problem der Vergangenheit? Veröffentlichung der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin, Dort- mund. Behrens, J., Horbach, A. & Müller, R. (2009). Forschungsstudie zur Verweildauer in Pflegeberufen in Rheinland-Pfalz (ViPb). Berichte aus der Pflege Nr. 12. Rhein- land-Pfalz: Ministerium für Arbeit, Soziales, Gesundheit, Familie und Frauen. Berger, G. & Zimber, A. (2004). Alter(n)sgerechte Arbeitsplätze in der Altenpflege. Stuttgart: Equal-Gemeinschaftsinitiative. Berger, G., Kämmer, K. & Zimber, A. (Hrsg.)(2006). Erfolgsfaktor Gesundheit. Han- nover: Vincentz Network. BIBB-BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2006 – Arbeit und Beruf im Wandel, Erwerb und Verwertung beruflicher Qualifikationen. Online verfügbar unter: www.bibb.de/arbeit-im-wandel [Datum des letzten Zugriffs: 24.07.2009]. Bortz, J. & Döring, N. (2006). Forschungsmethoden und Evaluation. Berlin: Springer. Büssing, A. & Glaser, J. (1998). Das Tätigkeits- und Arbeitsanalyseverfahren für das Krankenhaus – Selbstbeoachtungsversion (TAA-KH-S). Göttingen: Verlag für An- gewandte Psychologie. Bungard & Antoni, C. (2004). Gruppenorientierte Interventionstechniken. In H. Schu- ler (Hrsg.), Lehrbuch Organisationspsychologie (3. Aufl.). Bern: Huber (S. 439- 473). Ducki, A., Niedermeier, R., Pleiss, C., Lüders, E., Leitner, K., Greiner, B. & Volpert, W. (1993). Büroalltag unter der Lupe. Schwachstellen von Arbeitsbedingungen er- kennen und beheben – ein Praxisleitfaden. Göttingen: Hogrefe. Dunckel, H. & Pleiss, C. (2007). Kontrastive Aufgabenanalyse – Weiterentwicklungen und Anwendungserfahrungen. Zürich: vdf Hochschulverlag. Dunckel, H., Volpert, W., Zölch, M., Kreutner, U., Pleiss, C. & Hennes, K. (unter Mit- arbeit von R. Oesterreich & M. G. Resch). (1993). Kontrastive Aufgabenanalyse im Büro. Der KABA-Leitfaden. Zürich: vdf. Frei, F., Hugentobler, M., Alioth, A., Duell, W. & Ruch, L. (1996). Die kompetente Or- ganisation. Zürich: vdf. Frese, M., Stewart, J. & Hannover, B. (1987). Goal Orientation and Planfulness: Ac- tion Styles as Personality Concepts. Journal of Personality and Social Psychology, 52, 6, 1182-1194. GAbi-E-Learning-Tool unter URL: http://www.hsu-hh.de/ilias/ oder http://elearn.uni- flensburg.de (Stand: 31.07.2010). 98 Geißler, H., Bökenheide, T., Geißler-Gruber, B., Schlünkes, H. & Rinninsland, G. (2003). Der Anerkennende Erfahrungsaustausch. Das neue Instrument für die Führung. Frankfurt: campus-Verlag. Geißler, H., Bökenheide, T., Schlünkes, H. & Geißler-Gruber, B. (2007). Faktor Aner- kennung. Betriebliche Erfahrungen mit wertschätzenden Dialogen. Frankfurt: cam- pus-Verlag. Geißler, H. & Geißler-Gruber, B. (2002). Anerkennungsgespräch – ein Instrument gesundheitsförderlicher Führung. Gruppendynamik und Organisationsberatung, 33, 4, S. 403-417. Gutek, B., Searle, S. & Klepa, L. (1991). Rational versus gender role explanations for work-family -conflict. Journal of Applied Psychology, 76, 4, 560-568. Hacker, W. & Reinhold, S. (1999). BHD-System. Beanspruchungsscreening bei Hu- mandienstleistungen. Frankfurt/M.: Swets Test Services. Hacker, W. (1996). Erwerbsarbeit der Zukunft – Auch für "Ältere"?. Zürich: VDF. Hacker, W. (1998). Allgemeine Arbeitspsychologie. Bern: Huber. Hacker, W. (2004). Leistungs- und Lernfähigkeiten älterer Menschen. In Cranach, M. v., Schneider, H.-D., Ulich, E. & Winkler, R. (Hrsg.), Ältere Menschen im Unter- nehmen. Chancen, Risiken und Modelle. Bern: Haupt (S. 163-172). Hasselhorn, H.-M. et al. (2008). Contribution of job strain t nurses’ consideration of leaving the profession – results from the longitudinal European nurses’ early exit study. SGWEH Suppl, 6, 75-82. Hasselhorn, H.-M., Müller, B.H., Tackenberg, P., Kümmerling, A. & Simon, M. (2005). Berufsausstieg bei Pflegepersonal. Bremerhaven: Wirtschaftsverlag NW. Ilmarinen, J.E. (2004). Älter werdende Arbeitnehmer und Arbeitnehmerinnen. In Cra- nach, M. v., Schneider, H.-D., Ulich, E. & Winkler, R. (Hrsg.), Ältere Menschen im Unternehmen. Chancen, Risiken und Modelle. Bern: Haupt (S. 29-47). Ilmarinen, J. & Tempel, J. (Hrsg.) (2002). Arbeitsunfähigkeit 2010 – Was können wir tun, damit Sie gesund bleiben?. Hamburg: VSA-Verlag. Ising, H., Sust, C.A. & Plath, P (2004). Lärmwirkungen: Gehör, Gesundheit, Leistun- gen (11. Aufl.). Dortmund: baua (Quartbroschüre: Gesundheitsschutz, Gs 4). Kaempf, S. & Krause, A. (2004). Gefährdungsbeurteilungen zur Analyse psychischer Belastungen am Arbeitsplatz Schule. In W. Bungard, B. Koop & C. Liebig (Hrsg.), Psychologie und Wirtschaft leben – Aktuelle Themen der Wirtschaftspsychologie in Forschung und Praxis (S.314-319). München: Rainer Hampp. Kanfer, R. & Ackermann, P. L. (2004). Aging, adult development, and work motiva- tion. Academy of Management Review, 29, 3, S. 440-458. Kleinbeck, U. (1996). Arbeitsmotivation: Entstehung, Wirkung und Förderung. Wein- heim: Juventa Verlag. Köchling, A. (2006). Projekt Zukunft. Leitfaden zur Selbstanalyse altersstruktureller Probleme im Unternehmen (3. Aufl.). Dortmund: GfAH. Kohlmann, T. & Schmidt, C.O. (2005). „Volkskrankheit“ in Zahlen. Rückenschmerzen in Deutschland – eine epidemiologische Bestandsaufnahme. Orthopädie und Rheuma. Heft 1. 99 Krause, A. (2004). Arbeitsanalyse und Organisationsdiagnose in Schulen: Analyse psychischer Belastungen und Ressourcen von Lehrerinnen und Lehrern als Grundlage für Schulentwicklungsprozesse. In W. Böttcher & E. Terhart (Hrsg.), Organisationstheorie in pädagogischen Feldern – Analyse und Gestaltung (S. 123- 141). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften Langhoff, T. (2009). Den demographischen Wandel im Unternehmen erfolgreich ges- talten. Eine Zwischenbilanz aus arbeitswissenschaftlicher Sicht. Berlin: Springer. Lehr, U. (2007). Psychologie des Alterns (11. Aufl.). Wiebelsheim: Quelle & Meyer. Lehr, U. (2008). Der demografische Wandel – eine Herausforderung für jeden Ein- zelnen und die Gesellschaft. Vortrag an der Universität Flensburg und der Ev.- Luth. Diakonissenanstalt (Diako) zu Flensburg am 28. April 2008. Leitner, K. & Resch, M.G. (2005). Do the effects of job stressors on health persist over time? A longitudinal study with observational stressor measures. Journal of Occupational Health Psychology, 10, 1, 18 –30. Leitner, K. (1993). Auswirkungen von Arbeitsbedingungen auf die psychosoziale Ge- sundheit. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 47, 98-107. Leitner, K. (1999). Kriterien und Befunde zu gesundheitsgerechter Arbeit – Was schädigt, was fördert die Gesundheit? In R. Oesterreich & W. Volpert (Hrsg.). Psy- chologie gesundheitsgerechter Arbeitsbedingungen. Konzepte, Ergebnisse und Werkzeuge zur Arbeitsgestaltung. Bern: Huber (S. 63-139). Leitner, K., Lüders, E., Greiner, B., Ducki, A., Niedermeier, R. & Volpert, W. (1993). Analyse psychischer Anforderungen und Belastungen in der Büroarbeit. Das RHIA/VERA-Büro-Verfahren. Handbuch. Göttingen: Hogrefe. Luczak, H. (1998). Arbeitswissenschaft. Berlin: Springer Verlag. Mohr, G. & Semmer, N. (2002). Arbeit und Gesundheit: Kontroversen zu Person und Situation. Psychologische Rundschau, 53 (2), 77-84. Mohr, G. (1986). Die Erfassung psychischer Befindensbeeinträchtigungen bei Indus- triearbeitern. Frankfurt: Lang. Mohr, G., Rigotti, T. & Müller , A. (2005). Irritation - ein Instrument zur Erfassung psy- chischer Beanspruchung im Arbeitskontext. Skalen- und Itemparameter aus 15 Studien. Zeitschrift für Arbeits- und Organisationspsychologie, 49, 1, 44-48. Morschhäuser, M. (1999): Grundzüge altersgerechter Arbeitsgestaltung. In: M. Gus- sone, A. Huber, M. Morschhäuser & J. Petrenz (Hrsg.), Ältere Arbeitnehmer. Al- tern und Erwerbsarbeit in rechtlicher, arbeits- und sozialwissenschaftlicher Sicht (Handbücher für die Unternehmenspraxis). Frankfurt/Main (S. 101-185. Neuberger, O. (1985). Arbeit: Begriff – Gestaltung – Motivation - Zufriedenheit (Ba- sistexte Personalwesen, Bd. 5). Stuttgart: Ferdinand Enke Verlag. Oesterreich, R. (1999). Konzepte zu Arbeitsbedingungen und Gesundheit – Fünf Er- klärungsmodelle im Vergleich. In R. Oesterreich & W. Volpert (Hrsg.), Psychologie gesundheitsgerechter Arbeitsbedingungen. Konzepte, Ergebnisse und Werkzeuge zur Arbeitsgestaltung. Bern: Huber (S. 141-215). Peter, S. (2003). Wertorientierte Arbeitsgestaltung am Beispiel von Arbeitszeiten. Universität Potsdam: Dissertationsschrift. 100 Peter, S & Ulich, E. (2003). Analyse der Arbeitssituation von Assistenz- und Ober- ärztinnen und -ärzten: Erfahrungen aus zwei Projekten. In E. Ulich (Hrsg.), Ar- beitspsychologie in Krankenhaus und Arztpraxis. Bern: Huber (S. 75-98). Resch, M.G. & Bamberg E. (2005). Work-Life-Balance – Ein neuer Blick auf die Ver- einbarkeit von Beruf- und Privatleben? Zeitschrift für Arbeits- und Organisations- psychologie, 49, 171-175. Resch, M.G. (2006). Erfahrungen mit dem KABA-Leitfaden im Gesundheitswesen. In H. Dunckel & C. Pleiss (Hrsg.), Kontrastive Aufgabenanalyse – Grundlagen, Ent- wicklungen und Anwendungserfahrungen. Neuausgabe (S. 147-165). Zürich: vdf, Stuttgart: Teubner. Resch, M.G. (2006). Humane und familiengerechte Arbeitswelt. In GfA (Hrsg.), Inno- vation für Arbeit und Organisation (S. 329-332). Dortmund: GfA Press. Rettke, U., Seemann, S. & Gebauer, G. (o. J.). Wettbewerbsfähig bleiben im demo- grafischen Umbruch. Eine Werkzeugsammlung für Personalverantwortliche in mit- telständischen Unternehmen. Bremen: Gesellschaft für Projektentwicklung und In- novation (GPI). Richter, G. (2000). Psychische Belastung und Beanspruchung – Streß, psychische Ermüdung, Monotonie, psychische Sättigung (3. Auflage). Schriftenreihe der Bun- desanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin: Forschungsanwendungsbericht. Bremerhaven: Wirtschaftsverlag NW. Richter, P., Nebel, C. & Wolf, S. (2009). Jenseits von Kontrolle und Belohnung – Mo- derne arbeitspsychologische Ansätze zur Bewertung und Gestaltung von Arbeit. Arbeit – Zeitschrift für Arbeitsforschung, Arbeitsgestaltung und Arbeitspolitik, 18, 4, S. 265-281. Rowe, J.W. & Kahn, R.L. (1998). Successful aging. New York, NY: Dell Publishing. Sachverständigenrat zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen (2007). Gutachten Kooperation und Verantwortung. Voraussetzungen einer ziel- orientierten Gesundheitsversorgung. Bonn: Bundesministerium für Gesundheit. Sachverständigenrat zur Begutachtung der Entwicklung im Gesundheitswesen (2009). Sondergutachten Koordination und Integration – Gesundheitsversorgung in einer Gesellschaft des längeren Lebens. Bonn: Bundesministerium für Gesund- heit. Schilling, G. (2008). Alternsgerechte Arbeitszeitgestaltung. In F. Lorenz & G. Schnei- der (Hrsg.), Alternsgerechtes Arbeiten – Der demografische Wandel in den Beleg- schaften (S. 89-123). Hamburg: VSA-Verlag. Schmid, A. & Larsen, c. (2009). Berufsverläufe von Altenpflegerinnen und Altenpfle- gern. Goethe-Universität Frankfurt am Main: Institut für Wirtschaft, Arbeit und Kul- tur (IWAK). Schwarzer, R. & Jerusalem, M. (2004). General self-efficacy scale. In S. Salek (Ed.), Compendium of quality of life instruments (CD-publication; Vol. 6, Section 2A:1). Cardiff, Wales: Centre for Socioeconomic Research, Cardiff University. Haslemere, England: Euromed Communications. Sczesny, C. (2007). Gestaltung der Arbeitszeit im Krankenhaus (5. Aufl.). Dortmund: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin. 101 Semmer, N. & Jacobshagen, N. (2003). Selbstwert und Wertschätzung als Themen der ar-beitspsychologischen Stressforschung. In K.-C. Hamborg & H. Holling (Hrsg.), Innovative Personal- und Organisationsentwicklung (S. 131-155). Göttin- gen: Hogrefe. Semmer, N. & Mohr, G. (2001). Arbeit und Gesundheit: Konzepte und Ergebnisse der arbeitspsychologischen Streßforschung. Psychologische Rundschau, 52, 3, 150-158. Semmer, N. & Richter, P. (2004). Leistungsfähigkeit, Leistungsbereitschaft und Be- lastbarkeit älterer Menschen. In: M. v. Cranach, H.-D. Schneider, E. Ulich & R. Winkler (Hrsg.). Ältere Menschen im Unternehmen. Chancen, Risiken und Mo- delle. Bern: Haupt (S. 95-116). Siegrist, J. (1996). Soziale Krisen und Gesundheit. Göttingen: Hogrefe Verlag. Ulich, E. (2005). Arbeitspsychologie (6. Aufl.). Zürich und Stuttgart: vdf und Schäffer- Poeschel. Udris, I. & Rimann, M. (1999). SAA und SALSA: Zwei Fragebögen zur subjektiven Arbeitsanalyse. In H. Dunckel (Hrsg.), Handbuch psychologischer Arbeitsanalyse- verfahren (S. 397-419). Zürich: vdf. Warr, P. (2001). Age and work behaviour: Physical attributes, cognitive abilities, knowledge, personality traits and motives. International Review of Industrial and Organizational Psychology, 16, 1-36. Zimber, A., Teufel, S. & Berger, G. (2005). Alter(n)gerechte Arbeitsplätze in der Al- tenpflege. Stuttgart: EQUAL-Projekt „Dritt-Sektor Qualifizierung in der Altenpflege“. 102 6 Anhang Der Anhang befindet sich aufgrund des Umfangs auf einer gesonderten CD und be- inhaltet folgende Teile: A1: Interviewleitfaden A2: Fragebogen 2007 A3: Fragebogen 2007 – Anschreiben A4: Fragebogen 2007 – Skalen- und Variablenübersicht A5: Fragebogen 2009 A6: Fragebogen 2009 – Skalen- und Variablenübersicht A7: Arbeitsbewältigungsindex – Fragen und Auswertungsschema A8: Übersicht Interviewergebnisse A9:: Arbeitsplatzbeobachtung – Beispiel einer Arbeitsplatzanalyse A10: Fragebogen Pflegehilfsmittelanalyse A11: Fragebogen Lärmquellenanalyse A12: Übersicht Workshopthemen A13: Pflegehilfsmittel – Ergebnisse I A14: Pflegehilfsmittel – Ergebnisse II A15: Pflegehilfsmittel – Ergebnisse III A16: Belastungen in der Krankenpflege – Lösungsvorschläge A17: Ablaufplan Stressseminar I A18: Ablaufplan Stressseminar II A19: Fragebogen Workshopevaluation A20: Beispiel Workshop-Auditierung A21: GAbi Projektflyer I A22: GAbi Projektflyer II A23: GAbi Projektflyer III A24: GAbi Projektflyer IV A25: GAbi akut 32 A26: GAbi akut 41 A27: Präsentation GAbi auf Veranstaltungen und Kongressen 103 7 Zusammenfassende Darstellung des Projekts

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oder das Finanzmittelsaldo abgebildet werden. Teilweise sind dafür Zahlen vorhanden und beschaffbar. Da einige Kommunen ihr Energie- (und Gebäude-) Management in eine Tochter der Stadt ausgelagert

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al., 2006; Tang et al., 2001; Costa & Silva, 2012). Hintergrund dafür ist die offenbar besondere psychische Belastung, welche mit dem Lehrerberuf einhergeht. Ein prominentes Konzept in diesem Zusammenhang [...] gemeint; andererseits ist es das entsprechende Messinstrument dafür. Wir übertragen die Frage nach der psychischen Gesundheit auf das Forschungsfeld der Lehrerbildung: Wie sind die AVEM-Typen an der [...] ' vom BMBF von 2009 bis 2013 (01PH08023) unterstützt wurde. Dafür wurden alle in diesem Zeitraum an der Europa-Universität Flensburg Lehramtsstudierenden gebeten, einen Fragebogen auszufüllen, der

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• Discussion Papers

VerNetzenSozial-ökologische und technisch-ökonomische Modellierung von Entwicklungspfaden der Energiewende VerNetzen Sozial-ökologische und technisch-ökonomische Modellierung von Entwicklungspfaden der Energiewende Projektabschlussbericht Dagmar Zechel/pixelio.de AutorInnen: Melanie Degel, Marion Christ, Liv Becker, Judith Grünert und Clemens Wingenbach unter Mitwirkung von: Martin Soethe, Wolf-Dieter Bunke, Karoline Mester und Frauke Wiese Projektleitung: Melanie Degel Institut für Zukunftsforschung und Technologiebewertung Berlin Projektpartner: Prof. Dr. Olav Hohmeyer, Marion Christ Europa-Universität Flensburg Dr. Peter Ahmels, Liv Becker, Judith Grünert Deutsche Umwelthilfe e.V. Oktober 2016 Abschlussbericht: „Vernetzen: Sozial-ökologische und technisch-ökonomische Modellierung von Entwicklungspfaden der Energiewende“ Förderkennzeichen: 03SF0460A (IZT Berlin), 03SF0460B (Europa-Universität Flensburg), 03SF0460C (DUH, Berlin) Forschungsbeiträge 4 ISSN: 2196-7164 Europa-Universität Flensburg Zentrum für nachhaltige Energiesysteme (ZNES) Energie- und Umweltmanagemgent Munketoft 3b 24937 Flensburg www.uni-flensburg.de/eum Das diesem Bericht zugrundeliegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesminis- teriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 03SF0460 geför- dert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor. Zusammenfassung Zusammenfassung Hintergrund und Zielsetzung des Projekts Mit Energieszenarien werden die Rahmenbedingungen der Energieversorgung be- schrieben. Ihr zentraler Gegenstand ist das Energiesystem, dessen Komplexität mit Modellen möglichst gut erfasst werden soll. Energiesystemmodelle sind deshalb ein wichtiges Instrument im politischen Diskurs der Energiewende. AkteurInnen fordern immer wieder einen einzigen gültigen Umsetzungsplan als Grundlage für die Trans- formation. Einen solchen statischen Masterplan können Modelle aber nicht liefern. Das hat viele Gründe, vor allem aber liegt es an den bereits dynamischen und kom- plexen Eingangsdaten, aufgrund derer es unendlich viele Lösungsmöglichkeiten zur Gestaltung unserer zukünftigen Energielandschaft gibt. Ein Dialog mit allen Akteu- ren der Energiewende ist daher unumgänglich. Diskutiert werden sollten die Annah- men der Modellrechnungen, die generierten Lösungen sowie der bestehende Kontext. Ein Anspruch der Energiesystemmodellierung besteht darin die Berechnungsmetho- den stetig weiterzuentwickeln. Daneben zeigt sich der Mehrwert eines Modells aber vor allem darin, Komplexitäten auf das Wesentliche zu reduzieren. Grundsätzlich sollten Arbeiten mit Szenarien, Modellen und Simulationen wissenschaftlich valide, transparent und ergebnisoffen sein. Gegenwärtige Modelle zur Simulation des zukünftigen Energiesystems beruhen über- wiegend auf technischen und ökonomischen Kriterien. Aktuelle Entwicklungen zeigen jedoch, dass soziale und ökologische Faktoren zunehmend an Bedeutung gewinnen. Dies wird insbesondere durch den Stellenwert der gesellschaftlichen Akzeptanz beim Ausbau der Windenergie und dem Stromübertragungsnetz deutlich. Daher sind diese Themenfelder Hauptgegenstand des Forschungsprojektes VerNetzen, anhand derer ein Ansatz zur Integration sozial-ökologischer Faktoren in die Modellierung erarbei- tet wird. Im Anschluss daran werden mit dem entwickelten Verfahren die Effekte auf die Verteilung der Windenergieleistung und den Netzausbau untersucht und ers- te Schlussfolgerungen abgeleitet. Neben den quantitativen Ergebnissen der Modell- rechnungen, ist ihre Verwendbarkeit bei gesellschaftlichen Dialogen in Zukunft ein weiteres Qualitätsmerkmal. In der Energiesystemmodellierung sind zukünftig inter- aktive Modelle denkbar, die Akteure befähigen eigene Lösungsentwürfe miteinander zu diskutieren. Mittelfristig werden sie somit ein Instrument für eine partizipative I Zusammenfassung Zielgestaltung der Energiewende. Die Ergebnisse im Forschungsprojekt bilden hier- für eine Grundlage. Ziel des Projekts ist die methodische Integration sozial-ökologischer Faktoren ge- sellschaftlicher Akzeptanz, beim Windenergie- und Netzausbau, in ein Strommarkt- modell sowie die Entwicklung von Ausbauszenarien bis 2050. Die Basis hierfür sind qualitative Untersuchungen heutiger lokaler Akzeptanzprobleme und quantitative ökonomische und technische Daten. Konkret werden im Projekt zwei Forschungsfra- gen beantwortet: • Wie kann gesellschaftliche Akzeptanz beim Ausbau der Windenergie und beim Netzausbau in die Modellierung integriert werden? • Welche Effekte ergeben sich auf die Verteilung der Windenergieleistung und die verfügbaren Netzkapazitäten? Die Bearbeitung ist gegliedert in drei inhaltliche Teile: 1. Die Erhebung von Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Wind- energie und beim Netzausbau sowie die Analyse politisch-rechtlicher Rahmen- bedingungen. 2. Die Integration von den Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz in das Strommarktmodell. 3. Definition von Zukunftsszenarien und Simulation des Energiesystems. Methodik Abbildung 0.1 zeigt einen Überblick der angewandten Methodik im Projekt. Dar- gestellt sind die Vorgehensweisen in den beiden Bereichen Netz und Wind, jeweils gegliedert in einen qualitativen und die quantitativen Analyseteil. Im Rahmen der qualitativen Untersuchung werden die Einflussfaktoren der gesellschaftlichen Ak- zeptanz erhoben. Ihre Fülle wird im Bereich Netz auf Widerstands- und Engage- mentraten und im Bereich Wind auf Schlüsselfaktoren reduziert. Mithilfe dieser Komplexitätsreduktion kann beim Windausbau der Parameter Belastungsgrad, und beim Netzausbau die Verzögerungszeit von Kapazitäten definiert werden. Neben den qualitativen Erhebungen beruhen diese Parameter auch auf quantitativen Un- tersuchungen. In den folgenden Arbeitsschritten werden die Szenarien für den Netz- und Windenergieausbau definiert, die dann in das Strommarktmodell integriert wer- den. Abschließend werden damit Simulationsrechnungen durchgeführt, anhand derer II Zusammenfassung Effekte im Energiesystem, wie z.B. die Deckung der Stromnachfrage und die Strom- transportmengen deutlich werden. Abbildung 0.1: Übersicht zur Vorgehensweise bei der Erstellung von Netz- und Windausbauszenarien. Quelle: Eigene Darstellung Europa- Universität Flensburg, IZT Mit den Projektergebnissen kann gezeigt werden, dass die Berücksichtigung gesell- schaftlicher Akzeptanz in der Energiesystemmodellierung möglich ist. Hierfür ist vor allem die Reduktion der Komplexität der zahlreichen sozialen und ökologischen Einflussfaktoren erforderlich. Entscheidend dabei ist die Bestimmung von relevanten und weniger relevanten Einzelheiten. Dazu wurden die Einflussfaktoren eingehend von sozialwissenschaftlicher Seite betrachtet, während die ingenieurwissenschaftli- che Seite parallel die Modellintegration vorbereitete. Die entwickelten Parameter, Verzögerungszeit und Belastungsgrad, dürfen nicht direkt mit gesellschaftlicher Ak- zeptanz gleichgesetzt werden. Sie sind als Dimensionen zu verstehen, mit denen Effekte gesellschaftlicher Akzeptanz im Energiesystem sichtbar werden können. Projektdatenbank Ein wesentliches Projektergebnis ist die entwickelte Datenbank mit georeferenzier- ten Inhalten, womit geografische Darstellungen und geometrische Operationen er- möglicht werden. Mit der Bereitstellung von hoch aufgelösten Informationen auf Landkreis- oder Gemeindeebene können detaillierte lokale Informationen bereits bei III Zusammenfassung der Szenarienentwicklung berücksichtigt werden und dann entsprechend in die Mo- dellierung einfließen. Abbildung 0.2: Aufbau und Nutzung der Projektdatenbank. Quelle: Eigene Darstel- lung Europa-Universität Flensburg In der Datenbank enthalten sind quantitative Daten des Energiebereichs, z.B. Strom- netz und Kraftwerkspark, Strukturdaten wie z.B. Landschaft und Siedlungen sowie sozial-ökonomische Größen wie z.B. Bevölkerung und Tourismus. Daneben sind auch qualitative Projektergebnisse auf Ebene der Landkreise aus den Untersuchungen ge- sellschaftlicher Akzeptanz im Wind- und Netzbereich Bestandteil der Datenbank. Die Verwaltung Daten erfolgt mit PostgreSQL, dargestellt in Abbildung 0.2. Einflussfaktoren gesellschaftliche Akzeptanz Windenergie Im Windbereich erfolgte die Untersuchung gesellschaftlicher Akzeptanz nicht in Ein- zelprojekten, sondern auf übergeordneter Ebene. Insgesamt wurden 12 Bundeslän- der, 27 Planungsregionen, 48 Landkreise und 181 Gemeinden betrachtet (siehe Ab- bildung 0.3). Identifizierte Einflussfaktoren in den Bundesländern adressieren vor allem Einfluss- faktoren, die Prozessgerechtigkeit und Nutzen betreffen, hierzu gehören z.B. Maß- nahmen zur Einbindung, Kommunikation und zur finanziellen Beteiligung der Bevöl- kerung. Die Bandbreite reicht vom Beteiligungsgesetz in Mecklenburg-Vorpommern, bis zu eingerichteten Bürgerforen zur professionellen Konfliktregelung in Hessen. Deutschlandweit ist die Regionalplanung in den Bundesländern zwar unterschied- lich, aber nahezu flächendeckend organisiert. In den windstarken Bundesländern Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Schleswig-Holstein und Niedersachsen be- steht hoher Flächendruck. Gesellschaftlich steigt der Bedarf, bereits während der Regionalplanung, frühzeitig politischen Einfluss zu nehmen. IV Zusammenfassung Abbildung 0.3: Untersuchungsraum zu Windenergie: Qualitativ untersuchte Regio- nen auf Kreis- und Gemeindeebene. Eigene Darstellung EUF Auf Landkreis- und Gemeindeebene sind die Wahrnehmungen von Windanlagen, selbst auf engstem geografischem Raum, oft sehr unterschiedlich. Es gibt z.B. in- novative Aktivitäten beim Windenergieausbau in einigen Landkreisen Bayerns, in denen die landespolitische Abstandsregelung nicht zum völligen Baustopp geführt hat. Gleichwohl traten auch gut organisierte Proteste rund um Waldflächen und Naturparks bspw. in mehreren Landkreisen in Rheinland-Pfalz auf. Insgesamt werden vor allem kleine Projekte bei transparenter, frühzeitiger und be- ständiger Beteiligung der lokalen Bevölkerung akzeptiert. Besonders negativ wirken mangelnde Erfolgsbeteiligung und ausbleibende Gewerbesteuereinnahmen. Alle er- hobenen Informationen wurden zusammengefasst in der Projektdatenbank abgelegt, Abbildung 0.4 zeigt einen Auszug daraus. V Zusammenfassung Abbildung 0.4: Auszug aus der Projektdatenbank. Beispielregion Südwestpfalz. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Einflussfaktoren gesellschaftliche Akzeptanz Netzausbau Im Netzbereich bildeten Praxiserfahrungen aus Fallbeispielen die Grundlage der Un- tersuchungen. Hier konnte in 13 Teilabschnitten, der EnLAG Vorhaben 1-6 und des BBPlG-Vorhabens 8, die gesellschaftliche Akzeptanz systematisch erhoben werden. Mithilfe eines umfangreichen Indikatorensystems wurde für jeden der 19 betroffe- nen Landkreise eine Widerstands- und eine Engagementrate bestimmt (Abbildung 0.5). Abbildung 0.5: Geographische Darstellung der Ergebnisse der Widerstands- (linke Grafik) und Engagementrate (rechte Grafik) im Untersuchungsraum. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Ermittelt wurden sechs Landkreise mit hohen Widerständen und mittlerem Enga- gement mit Verzögerungszeiten von durchschnittlich ca. sechs Jahren bei der Vorha- VI Zusammenfassung benrealisierung. Schon geringer, mit vier Jahren, sind die durchschnittlichen Verzö- gerungszeiten in den zwölf Landkreisen, die zwar mit vergleichbaren Widerständen, aber höherem Engagement bewertet wurden. Integration der Schlüssefaktoren in das Modell Wie zu erwarten, zeigt sich bei den verschiedenen Einflussfaktoren eine große Band- breite, geprägt von regionalen Unterschieden. Beispielsweise sind die Bedingungen einer erfolgreichen finanziellen Beteiligung in Schleswig Holstein nicht mit denen in Brandenburg vergleichbar. Trotz solcher Unterschiede sollen für das Simulati- onsmodell Faktoren festgelegt werden, die generell zur Darstellung der Dimension gesellschaftliche Akzeptanz geeignet sind. Wie die bisherigen Ergebnisse hierfür zu- sammengefasst und in einen einzigen Parameter überführt werden, der direkt in ein Modell einfließen kann, wird nachfolgend beschrieben. Windausbau Gesellschaftliche Akzeptanz steht i.d.R. im Zusammenhang mit der genutzten Flä- che für Windenergie, genannt werden: Die Flächengröße, Art der Flächen, wie bspw. Wald, Naturparks sowie dazugehörige naturschutzrechtliche Belange. Ebenfalls, im Zusammenhang mit Flächen, häufig angeführt, sind die Nutzung angrenzender Flä- chen wie bspw. Erholungsflächen für den Tourismus sowie der Anteil zur verfügba- ren Gesamtfläche. Allgemeiner, aber auch im Zusammenhang mit Fläche, gelten das Landschaftsbild sowie steigender Flächendruck (auch in windstarken Regionen) als wichtige Einflussfaktoren. Aufgrund all dieser Faktoren wird, die mit Windanlagen bebaute Fläche als Schlüsselfaktor identifiziert. Allerdings ist sie als absolute Größe für einen Vergleich nicht zielführend, sondern erst relativ zur Gesamtfläche eines Landkreises. Die Definition des Schlüsselfaktors lautet demzufolge: Anteil bebauter (Wind)Fläche im Verhältnis zur Gesamtfläche eines Landkreises. Der zweite Schlüsselfaktor bildet den starken Zusammenhang zwischen gesellschaft- licher Akzeptanz und der Partizipation der Bevölkerung von der Planung bis zur Umsetzung von Windprojekten ab. Die Ergebnisse der qualitativen Untersuchun- gen zeigen, dass positive und negative Partizipation bei Planungsprozessen häufig bereits auf Ebene der Regionalplanung auf Zustimmung oder Kritik der Bevölke- rung trifft. Partizipation findet in Form formeller und informeller Beteiligung statt. Sie tritt aber auch in Form eingereichter Bedenken beim Planfeststellungsverfahren auf, oder als aktive Bürgerinitiativen bei der Umsetzung bereits genehmigter Wind- parks. Eingeschlossen ist auch der vielfach genannte Nutzen für die Bevölkerung durch finanzielle Beteiligungskonzepte, von Steuereinnahmen auf Gemeindeebene, VII Zusammenfassung bis hin zur konkreten Beteiligung der lokalen Bevölkerung an den Projekten. Die Bevölkerung muss eingebunden werden, deshalb wird die Bevölkerungsdichte eines Landkreise als zweiter Schlüsselfaktor definiert. Mit den definierten Schlüsselfaktoren konnte die Bandbreite der Einflussfaktoren re- duziert und gleichzeitig eine Definition von gesellschaftlicher Akzeptanz für die Mo- dellierung festgelegt werden. Die wesentliche Schwäche der Schlüsselfaktoren liegt in ihrer Unschärfe, trotzdem hat ihre Auswahl zwei wichtige Vorteile: 1. die Schlüssel- faktoren sind numerisch und können damit für alle Landkreise berechnet werden, 2. ihre Anzahl ist in einem Modell gut handhabbar. Die Schlüsselfaktoren sollen als Re- präsentation der Belastung in Form eines Belastungsgrads in einem Landkreis durch Windenergie verstanden werden. Mathematisch umgesetzt durch die Multiplikation beider Schlüsselfaktoren: Belastungsgrad = bebauteWindfläche F lächeLandkreis ·BevölkerungsdichteLandkreis (0.1) Beide Größen, Flächenanteil und Bevölkerungsdichte beeinflussen die Belastung glei- chermaßen. Bei nur geringer Bevölkerungsdichte steigt die Belastung durch zuneh- mende Flächenanteile, bei hoher Bevölkerungsdichte hingegen steigt die Belastung bereits bei geringen Flächenanteilen. Die Belastung ist nicht direkt mit gesellschaft- licher Akzeptanz gleichzusetzen. Denn es gibt z.B. Landkreise in Schleswig Hol- stein mit hoher Belastung und hoher gesellschaftlicher Akzeptanz oder Landkreise in Brandenburg mit geringer Belastung und schwacher gesellschaftlicher Akzeptanz. Der Faktor dient als Dimension gesellschaftlicher Akzeptanz, die zur Verteilungsrege- lung von Windenergieleistung in Modellen herangezogen werden kann, aber gleich- zeitig mit qualitativen Ergebnissen betrachtet werden muss. Die Berechnungsgrö- ßen sind flächendeckend für alle deutschen Landkreise verfügbar, wodurch für jeden Landkreis die heutige Belastung (Ist-Belastungsgrad) ermittelt werden kann. Ferner bietet die Berechnungsweise die Möglichkeit eine maximale Belastung pro Landkreis zu bestimmen (Belastungsgrad MAX). Ist- und MAX-Wert bilden damit, neben den technischen und ökonomischen, weitere Grenzen für jeden einzelnen Landkreis, zwischen denen die zukünftige Bebauung festgelegt werden kann. In Abbildung 0.6 sind die Ist-Belastungsgrade und die maximalen Belastungsgrade dargestellt als Isolinien, d.h. Linien gleicher Belastung. Die Ist-Belastung basiert auf der Datengrundlage von 2014. Die maximale Belastung basiert auf der Annahme, dass die gesamte zur Verfügung stehende Weißfläche für Windenergie genutzt wird. Dargestellt als Punkte sind die deutschen Landkreise (abzüglich der deutschen Städ- VIII Zusammenfassung Abbildung 0.6: Ist Belastungsgrad im Jahr 2014 und maximaler Belastungsgrad, wenn die gesamte Weißfläche für Windenergie genutzt wird. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg te) anhand ihrer genutzten Fläche für Windenergie zu ihrer gesamten Landesfläche und ihrer Bevölkerungsdichte, also mit ihren Belastungsgraden. Netzausbau Parallel dazu wurden für den Bereich Netzausbau mit einer Regressionsanalyse rein statistische Zusammenhänge zwischen Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz und den realen Verzögerungszeiten aller EnLAG-Vorhaben untersucht. Den stärks- ten Einfluss haben demnach die Faktoren Bruttoinlandsprodukt pro Kopf und die Bestandsstromtrassen. Ziel der Analyse war eine Prognose von Verzögerungszeiten für alle Landkreise anhand der vorliegenden Daten. Berechnet wurden durchschnitt- lich 4,5 Jahre. Die konkreten Ergebnisse zeigt Abbildung 0.7. Im Osten ergaben sich deutlich höhere Verzögerungsrisiken als im Süden. Da im Süden bisher allerdings weniger Vorhaben realisiert wurden, flossen auch keine Ver- zögerungszeiten in die Analyse ein. Mit einer Kombination der Ergebnisse aus der Fall- und der Regressionsanalyse wurden Verzögerungszeitspannen festgelegt, die auf alle Landkreise Deutschlands übertragen werden konnten. Neben den realen Verzö- gerungszeiten wurden auch Engagementraten für alle deutschen Landkreise erhoben. Für die Mehrheit wird mittleres Engagement prognostiziert. Aus Verzögerungspro- gnosen und Engagementraten werden Widerstandsraten für alle Landkreise abgelei- tet, die zur Erstellung von den drei Netzszenarien low, mid und high für alle EnLAG- und BBPlG-Vorhaben genutzt werden. Die geringste Verzögerungszeitspanne mit 0, 2 und 5 Jahren liegt im Szenario low vor, eine mittlere mit 1, 3,5 und 7 Jahren im Szenario mid und die höchste mit 2, 5 und 9 Jahren im Szenario high, dargestellt in Abbildung 0.8. IX Zusammenfassung Abbildung 0.7: Verzögerungsprognosen je Landkreis auf Basis des Regressionsmo- dells. Eigene Darstellung IZT Berlin Abbildung 0.8: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben im Netzszenario high. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Mithilfe der breiten qualitativen Untersuchungen werden die zahlreichen sozial- ökologischen Einflussfaktoren auf jeweils eine Dimension gesellschaftlicher Akzep- tanz in den Netz- und Windausbauszenarien reduziert, die in der Energiesystemmo- X Zusammenfassung dellierung nutzbar sind. Für den Netzausbau ist diese Dimension als Zeitverzögerung gegenüber der ursprünglich geplanten Inbetriebnahme definiert, ermittelt aus Wider- stand und Engagement. Beim Windausbau ist diese der Belastungsgrad, berechnet aus dem Produkt von Flächenanteil und Bevölkerungsdichte. Beide Dimensionen sind natürlich nicht direkt mit gesellschaftlicher Akzeptanz gleichzusetzen, sondern Variablen in Energieszenarien, mit denen Effekte simuliert werden können. Nach ih- rer Definition mussten die Dimensionen in Energieszenarien bestimmt werden, d.h. es musste ein Belastungsgrad pro Landkreis festgelegt und die Verzögerungszeiten der Netzszenarien auf alle Netzausbauvorhaben verteilt werden. Anschließend wurden Energiesystemsimulationen bis zum Zieljahr 2050 durchgeführt. Wind- und Netz- szenarien wurden getrennt analysiert, d.h. variiert wurde immer nur eine Dimension pro Szenario, damit die Effekte dem Belastungsgrad oder den Zeitverzögerungen zugeordnet werden konnten. Zukunftsszenarien und Simulation mit dem Strommarktmodell Windausbau Vor den Simulationsrechnungen zum Windausbau konnten, mit der gegebenen Defi- nition, die heutigen Belastungen durch Windenergie in allen Landkreisen berechnet werden. Sie liegen zwischen 0,00 - 7,71 Einwohner/km2. Es zeigt sich, dass 57 % der installierten Gesamtleistung in 85 % aller Landkreise mit Belastungsgrad kleiner 1,00 Einwohner/km2 stehen. Somit stehen 43 % der installierten Leistung in nur 15 % aller Landkreise, mit bis zu sechsmal höheren Belastungsgraden. Abbildung 0.9 zeigt die heutigen Belastungsgrade durch Windenergie auf Basis der installierten Windleistung im Jahr 2014. Allerdings zeigen die qualitativen Untersuchungen, dass eine hohe Belastung nicht zwangsläufig schlechte Akzeptanz bedeutet. Genauso wenig sind Landkreise mit niedrigen Belastungen frei von Akzeptanzproblemen. Ein einfacher Kausalzusam- menhang zwischen Belastung und Akzeptanz ist nicht nachweisbar, sondern nur sinnvoll mit den qualitativen Untersuchungsergebnissen zu interpretieren. Um Verteilungseffekte auf die Windenergieleistung im Jahr 2050 zu untersuchen, musste für jeden Landkreis ein zukünftiger Belastungsgrad eingesetzt werden. Die- ser sollte alle Landkreise fair belasten, d.h. verfügbare Flächen aller, und nicht nur der windstärksten Landkreise für den Ausbau nutzen. Deshalb wurde ein identi- scher Belastungsgrad berechnet, mit dem die Zielleistung von ca. 100 GW im Jahr 2050 erreicht werden kann. Mit diesem gleichverteilten Belastungsszenario wird ei- ne Entwicklung bis zum Jahr 2050 abgebildet, bei der der Belastungsgrad in den XI Zusammenfassung Abbildung 0.9: Ist-Belastungsgrade je Landkreis in Bezug auf Windenergie im Jahr 2014. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Landkreisen das einzige Ausbaukriterium der Windkraft darstellt. Das bedeutet, das technische Potenzial wurde durch einen vorgegebenen Belastungsgrads bbal be- grenzt (Gleichung 0.2). Dieser vorgegebene Belastungsgrad wird entsprechend der zu installierenden Gesamtleistung so berechnet, dass er in allen Landkreisen gleich groß ist und eine gleichverteilte gesellschaftliche Belastung darstellt. In Landkreisen, in denen dieser vorgegebene Belastungsgrad die maximale Belastung übersteigt, ist der Ausbau auf die verfügbare Weißfläche begrenzt (Gleichung 0.3). Im Rahmen dieses Szenarios wurde mit Gleichung 0.4 die heute bereits installierte Windleistung berücksichtigt. bi = bbal = ∑ Pbal,i∑ Aregion,i ai·pi , ∀ i ∈ Rbal (0.2) bi = bmax,i, ∀ i ∈ {R | bbal > bmax,i} (0.3) bi = bist,i, ∀ i ∈ {R | bbal < bist,i} (0.4) XII Zusammenfassung mit: bbal Einwohner/km2 Gleichverteilter Belastungsgrad Pbal MW Entsprechende gleichverteilte installierte Windleistung Rbal - Menge der Regionen mit gleichverteiltem Belastungsgrad Der bei einem Ausbau von 100 GW Windleistung ermittelte Belastungsgrad be- trägt 1,25 Einwohner/km2. Dieses Szenario wird mit dem verglichen, das nur nach ökonomischen Kriterien definiert ist (siehe Abbildung 0.10). Es zeigt sich, dass die- ser Ansatz zu einer Umverteilung von Windleistung primär von Niedersachsen und Nordrhein-Westfalen nach Bayern und Mecklenburg-Vorpommern führt. Trotz des teilweise deutlichen Zubaus blieb der Flächenanteil zur Windenergienutzung in al- len Bundesländern bei unter 2 %. Der gewählte Belastungsgrad führt allerdings in zwei Landkreisen Mecklenburg-Vorpommerns zu einem enormen Zubau, was vor allem auf die geringe Bevölkerungsdichte zurückzuführen ist. In Bayern hingegen findet auch eine Umverteilung zwischen den Landkreisen statt. So geht der Zubau in der Hälfte der Landkreise zurück, in den restlichen aber kommt es zu einer er- heblichen Steigerung. Diesen Ergebnissen zufolge, führt selbst ein vergleichsweise niedriger Belastungsgrad in Landkreisen mit geringer Bevölkerungsdichte zu sehr hohen Zubauraten. Diese sind zwar theoretisch möglich, aus heutiger Perspektive gesellschaftlich aber wenig plausibel, denkbar sind Optimierungen per Zubaugren- zen. Prinzipiell gibt es aufgrund der großen potentiellen Flächen für Windenergie in Deutschland, auch bei vollständig erneuerbarer Stromversorgung immer noch enorm viele Möglichkeiten zur Verteilung der Anlagen. Die Herausforderung besteht des- halb darin, plausible regionale Verteilungen zu finden. Hierfür sind die qualitativen Untersuchungsergebnisse eine wichtige Basis. Zukünftig könnten partizipative Ver- fahren die Optimierungen ergänzen, indem z.B. Grenzwerte direkt mit Akteuren der Landkreise festgelegt werden können. Eine deutschlandweite Simulation bietet da- bei den Vorteil, dass die Auswirkungen von Entscheidungen einer Region direkt in anderen Regionen sichtbar werden. Neben der Begrenzung der Flächen durch eine identische Belastung in allen Land- kreisen, wurde zusätzlich untersucht, ob der Ausbau ohne Nutzung von Naturparkflä- chen möglich ist. Denn aus den Untersuchungen wurde deutlich, dass die Bebauung von Naturparks immer wieder Grundlage aktiven Widerstandes gegen die Windener- gie darstellt. Hier zeigen die Simulationsergebnisse, dass in allen Bundesländern (au- ßer dem Saarland), auch nach Abzug der Naturparkflächen noch deutlich mehr Weiß- fläche als notwendig zur Verfügung steht. Mithilfe der Simulationen wurde bestätigt, dass auch unter verstärkter Berücksichtigung der gesellschaftlichen Akzeptanz im Bereich Windenergie, hier bei gleicher Belastung aller Landkreise, und ohne Bebau- ung weiterer Naturparkflächen eine größtenteils erneuerbare Energieversorgung bis 2050 möglich ist. Insgesamt sind die Unterschiede bei aggregierter Betrachtung von XIII Zusammenfassung Abbildung 0.10: Installierte Windleistung in 2050 für alle deutschen Landkreise in MW mit einer Gesamtleistung von 101,6 GW: Ökonomisches Sze- nario und gleichverteiltes Belastungsszenario: Quelle: Eigene Dar- stellung Europa-Universität Flensburg erzeugter Strommenge, Transit und Export im Vergleich zum ökonomischen Szena- rio gering. Mit der höheren regionalen Auflösung in beiden Szenarien werden die zum Teil deutlichen Unterschiede beim Ausbau in den Landkreisen sichtbar. Ent- sprechend der höheren Ausbauraten steigen produzierte Strommenge und Export besonders in Mecklenburg-Vorpommern und Bayern. Die Standortverluste aufgrund der Restriktion durch den Belastungsgrad führen verglichen mit dem ökonomischen Szenario mit einer Windstromproduktion von 219 TWh zu einer geringeren Strom- produktion von ca. 17 TWh. Hierfür konnten mithilfe von Stromgestehungskosten zwischen 5 - 8 ct/kWh in 2050 spezifische Mehrkosten von 0,16-0,25 ct/kWh (bei einem Stromverbrauch von 518 TWh in 2050) kalkuliert werden. Netzausbau Aus den Projektergebnissen lässt sich schlussfolgern, dass starkes Engagement, unab- hängig vom zu erwartenden Widerstand, zu einer geringeren Zeitverzögerung führt. Da für die Mehrheit der Landkreise mittleres Engagement ermittelt wurde, können sich je nach Fortentwicklung des Engagements geringe oder hohe Zeitverzögerungen XIV Zusammenfassung ergeben. Verringert sich das Engagement, drohen in der Mehrheit der Landkreise Zeitverzögerungen von mehr als zwei Jahren. Da in 49 Landkreisen zudem die Ge- fahr starker Widerstände besteht, können leicht Verzögerungen von mehr als fünf Jahren auftreten. Hierbei ist zusätzlich zu bedenken, dass die in den Netzszenarien low, mid und high eingesetzten Zeiten auf heutigen Daten basieren und zukünftig vermutlich höhere Verzögerungen vorkommen werden. Vor allem Erfahrungen aus BBPlG-Vorhaben sind bisher kaum in die Entwicklung der Netzszenarien eingeflos- sen. Da die Mehrheit der Landkreise mittleres Engagement aufweist, lag es nahe zu über- prüfen, ob und wodurch das Engagement gesteigert werden könnte. Hierfür wurde, im Modell, eine umfangreichere Öffentlichkeitsbeteiligung angenommen, wodurch sich die Engagementrate überall erhöhte, allerdings nur in drei Landkreisen soweit, dass sich dadurch niedrigere Verzögerungszeiten ergaben. Dies legt die Vermutung nahe, dass nicht einzelne Maßnahmen sondern Maßnahmenbündel Verzögerungsrisi- ken verringern. In allen drei Netzszenarien waren Simulationen nur bis zum Jahr 2039 notwendig, weil mit dem aktuellen Datensatz bei den höchsten Verzögerungen von neun Jahren im höchsten Verzögerungsszenario die letzte Trasse 2039 in Betrieb ist. Gegenstand der Betrachtung waren die nicht gedeckte Last, der Stromtransit und die konventio- nelle Erzeugung. Bis zum Jahr 2026 bestehen in keinem Szenario Probleme bei der Nachfragedeckung, erst ab 2030 steigt die ungedeckte Last an, vor allem aufgrund des im Szenariorahmen angenommenen Braunkohle- und Atomausstiegs. Insgesamt sind die Unterschiede aller Netzszenarien im Vergleich zum Basisszenario gering. Selbst bei der höchsten Zeitverzögerung können insgesamt bis 2050 nur 2,5 % des Gesamtstrombedarfs nicht gedeckt werden, nur 0,1 Prozentpunkte mehr als im Ba- sisszenario. Am deutlichsten sichtbar sind die Unterschiede bei den Stromtransit- mengen. Hier ist die Menge bei den höchsten Verzögerungen um 46 % höher als im Basisszenario. Im Basisszenario beträgt die von 2015 bis 2039 erzeugte konventionel- le Strommenge 5.158 TWh, im Szenario mit den höchsten Zeitverzögerungen müssen 19 TWh mehr produziert werden. Bereits diese geringe Menge führt in 25 Jahren zu 15 Mio. Tonnen mehr CO2 als im Basisszenario. Die Auswirkungen der Netzszena- rien sind in den berechneten Simulationen zwar vorhanden, aber noch gering. Dies ist auch auf die immer noch sehr optimistischen Annahmen für den Erfolg des Netz- ausbaus in Deutschland zurückzuführen. Demnach treten im Mittel, bis maximal ins Jahr 2039, Verzögerungen von fünf Jahren auf. XV Zusammenfassung Erkenntnisse zur methodischen Einbindung qualitativer Faktoren Verknüpfung von sozial- und ingenieurwissenschaftlicher Forschung und Praxispartnern: Die Integration qualitativer Faktoren erfordert eine Verknüpfung sozial- und ingenieurwissenschaftlicher Forschung, um eine gemeinsame Verwendung von Forschungsergebnissen zu gewährleisten. Daneben müssen frühzeitig Praxispart- ner eingebunden werden, um die Ergebnisse zu reflektieren und zu validieren. Trans- disziplinäre Forschungsprojekte sind eine geeignete Plattform für die erforderliche Kommunikation. Entwicklung eines Datenkonzeptes: Abgestimmt werden müssen Ablageforma- te, Umfang und Aussagekraft der Daten um daraus ein Verwaltungskonzept (z.B. in Form einer Datenbank) zu entwickeln. Auch hier sollten die Informationen der Praxispartner einbezogen und “übersetzt” werden. Entwicklung eines Ablage- und Verwendungskonzeptes qualitativer Da- ten: Die Nutzung qualitativer Informationen für die Modellierung erfordert einheit- liche Datenformate. Ziel ist die Verringerung von Komplexität und gleichzeitig wenig Informationsverlust. Zusätzlich muss die Datenablage erlauben auch umfangreiche Informationen abrufen zu können, um die Modellergebnisse zu interpretieren. Bereitstellung hoch aufgelöster quantitativer Datensätze: Eine möglichst hohe regionale Auflösung der quantitativen Daten gewährleistet einen möglichst ho- hen Nutzungsgrad der qualitativen Daten. Hohe Transparenz hinsichtlich Grenzen der Modellrechnungen gewähr- leisten: Die Integration gesellschaftlicher Akzeptanz in die Modellrechnungen hat methodische Grenzen. Menschliches Verhalten ist nicht modellierbar, so dass die Modellergebnisse immer von sozial- und ingenieurwissenschaftlicher Seite und von den Praxispartnern interpretiert werden sollten. Vorteile integrierter Modelle nutzen: Neben allen Schwierigkeiten haben inte- grierte Modelle den entscheidenden Vorteil, die Details der Wirklichkeit präziser zu erfassen, da zuvor nicht erfasste Effekte sichtbar werden. Innovationspotential integrierter Modelle ausbauen: Mit integrierten Model- len können Auswirkungen gesellschaftlicher und technischer Effekte direkt simuliert werden. Gleichermaßen können sozialwissenschaftliche Falluntersuchungen hinsicht- lich ihrer Auswirkungen auf das gesamte Energiesystem untersucht werden. Solche Modelle bieten das Potential als Partizipationsinstrument in Kommunen und Land- kreisen eingesetzt zu werden. XVI Zusammenfassung Erkenntnisse für die Energiewende Windenergie • Die Verteilung der Windenergieleistung nach Kriterien gesellschaftlicher Ak- zeptanz führt zu keiner wesentlichen Effizienzverschlechterung bei der Stromer- zeugung. Das bedeutet die ökonomischen Vorteile überwiegen nicht die von gesellschaftlicher Akzeptanz. Es ist daher nicht notwendig einzelne Landkrei- se, aufgrund von hoher Wirtschaftlichkeit, überproportional zu erträglichen Belastungen zu bebauen. • In einem Windausbauszenario mit einer gleichen Belastung aller Landkreise entsteht in den Landkreisen Mecklenburg-Vorpommerns ein erheblicher Leis- tungszubau. Allerdings erfordert das Ziel einer nahezu vollständigen erneuer- baren Stromversorgung in keinem Bundesland Flächenanteile zum Ausbau der Windenergie von mehr als zwei Prozent der Landesfläche. • Der Ausbaus der Windenergie zur vollständigen erneuerbaren Stromversorgung erfordert in keinem Landkreis die Bebauung von Naturparks oder Waldflächen. • Trotz des Ansatzes der gleichen Belastung ist es fraglich, ob in einigen Land- kreisen die entsprechende Leistung installiert werden kann. Es ist demzufol- ge denkbar, trotz des enormen technischen Potentials, dass die erforderliche Zielgröße für eine vollständig erneuerbare Stromversorgung in Deutschland, aufgrund von gesellschaftlicher Akzeptanz, nicht erreicht werden kann. Netzausbau • Unabhängig vom erwarteten Widerstand verringert starkes Engagement in den Landkreisen die Verzögerungsrisiken beim Netzausbau. • Aktuell liegt in der Mehrheit aller deutschen Landkreise mittleres Engagement für den Netzausbau vor. Demzufolge ist die Höhe der Verzögerungszeiten auch davon abhängig wie sich das Engagement zukünftig entwickeln wird. • Verschlechtert sich das heute mittlere Engagement in den Landkreisen, können leicht Verzögerungen von mehr als fünf Jahren auftreten. • In die Analysen flossen mehrheitlich Informationen aus den EnLAG-Vorhaben ein. Bei den BBPlG-Vorhaben bestehen vor allem aufgrund ihrer Ausmaße erhebliche Verzögerungsrisiken, die hier noch nicht in die Analysen integriert sind. XVII Zusammenfassung • Die Ergebnisse der Simulationsrechnungen zeigen, dass mit steigenden Ver- zögerungszeiten vor allem die Stromtransitmengen und die Abschaltung von erneuerbaren Energien zunehmen. • Die Ergebnisse der Simulationsrechnungen zeigen bei steigenden Verzögerungs- zeiten einen verstärkten Einsatz fossiler Kraftwerke, was zu steigenden CO2- Emissionen führt. XVIII Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung I Abkürzungsverzeichnis XXIII Abbildungsverzeichnis XXV Tabellenverzeichnis XXIX 1 Einführung 1 1.1 Ziel des Projektes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Aufbau des Projektes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Mathematische Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.4 Gesellschaftliche Akzeptanz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie 7 2.1 Methodik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz . . . . . . . . . . . . . 8 2.3 Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz . . . . . . . . . . . . . 9 2.4 Ergebnisse der Umfeldrecherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.1 Ebene der Bundesländer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.2 Ebene der Planungsregionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.4.3 Ebene der Landkreise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.4 Ebene der Gemeinden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5 Ergebnisse Akteursanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.1 Fokusgruppe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.2 ExpertInneninterviews . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.3 Thesenauswertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.6 Methoden-Workshop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau 19 3.1 Methodik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2 Übergeordnete Erkenntnisse aus der Praxis . . . . . . . . . . . . . . 21 3.3 Erkenntnisse aus zwei Fallbeispielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.3.1 Fallbeispiel 1: Westküstenleitung Schleswig-Holstein . . . . . 23 3.3.2 Fallbeispiel 2: Leitung Wahle-Mecklar, Niedersachsen/Hessen 27 XIX Inhaltsverzeichnis 3.3.3 Schlussfolgerungen aus Fallbeispielen und Studien . . . . . . 29 3.4 Fokusgruppe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.5 Systematische Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz . . . . . . . . . 30 3.5.1 Indikatoren Widerstandsrate . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5.2 Indikatoren Engagementrate . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.6 Ergebnisse der Bewertungen in den ausgewählten Landkreisen . . . . 38 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Ak- zeptanz 43 4.1 Die Förderung Erneuerbarer Energien . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.2 Planung und Zulassung von Netzausbauprojekten . . . . . . . . . . . 44 4.2.1 Stromnetzausbau nach EnLAG . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.2.2 Stromnetzausbau nach EnWG / NABEG . . . . . . . . . . . 47 4.2.3 Beschleunigungswirkung der neuen Planungsverfahren . . . . 51 4.3 Politikempfehlungen aus Plan N und Plan N 2.0 . . . . . . . . . . . 51 4.3.1 Plan N im Jahr 2010 und die Bilanz 2012 . . . . . . . . . . . 52 4.3.2 Plan N 2.0 von 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.3.3 Akzeptanzfaktoren aus Plan N und Plan N 2.0 . . . . . . . . 57 4.4 Politisch-rechtliche Einflussfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell 61 5.1 Aufbau einer Datenbank im Projekt . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5.1.1 Datengrundlage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 5.1.2 Entity-Relationship-Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5.1.3 Verwendungsmöglichkeiten der Projektdatenbank . . . . . . . 69 5.1.4 Integration qualitativer Untersuchungen . . . . . . . . . . . . 69 5.2 Statistische Auswertungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 5.2.1 Netz: Regressionsmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.2.1.1 Akzeptanzfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.2.1.2 Erhebung Verzögerungszeiten der EnLAG Vorhaben 75 5.2.1.3 Räumliches Untersuchungsraster . . . . . . . . . . . 80 5.2.1.4 Modellformulierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 5.2.1.5 Verzögerungszeiten pro Rasterfeld . . . . . . . . . . 90 5.2.2 Wind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.2.2.1 Korrelationsanalysen . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.2.2.2 Clusteranalysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 5.2.2.3 Belastungsgrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.3 Integration in die Modellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.3.1 Szenarienmodul . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 XX Inhaltsverzeichnis 5.3.2 Szenarioparameter Verzögerungszeit und Belastungsgrad . . . 101 5.4 Vorarbeiten für Netzausbauszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.4.1 Verknüpfung qualitativer und quantitativer Analysen . . . . . 102 5.4.2 Überprüfung der Verzögerungsannahmen . . . . . . . . . . . 104 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.5.1 Kartierung der Weißfläche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 5.5.1.1 Erweiterte Datengrundlage . . . . . . . . . . . . . . 106 5.5.1.2 Bestimmung der Weißfläche . . . . . . . . . . . . . . 107 5.5.2 Technisches Ausbaupotenzial . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 5.5.2.1 Erweiterte Datengrundlage . . . . . . . . . . . . . . 110 5.5.2.2 Ausbaualgorithmus: Flowchart . . . . . . . . . . . . 110 5.5.2.3 Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 5.5.3 Ermittlung des aktuellen und maximalen Belastungsgrads . . 116 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell 119 6.1 Erweiterung von renpass zu renpassG!S . . . . . . . . . . . . . . . . 120 6.1.1 Open Energy System Modeling Framework (oemof) . . . . . 120 6.1.2 Entwicklung der Applikation renpassG!S . . . . . . . . . . . . 123 6.2 Szenarienentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 6.2.1 Definition allgemeiner Szenarioparameter . . . . . . . . . . . 125 6.2.1.1 Basisszenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 6.2.1.2 VerNetzen-100 Szenario . . . . . . . . . . . . . . . . 126 6.2.1.3 Erneuerbare Energien . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 6.2.1.4 Speicher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 6.2.1.5 Konventioneller Kraftwerkspark . . . . . . . . . . . 131 6.2.1.6 Netzstruktur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.2.1.7 Weitere Parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 6.2.2 Definition Netzausbauszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.2.2.1 Trassenfindung zur Szenarioentwicklung . . . . . . . 135 6.2.2.2 Verzögerungen in den Netzausbauszenarien . . . . . 138 6.2.3 Definition Windszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 6.2.3.1 Ökonomischer Windausbau . . . . . . . . . . . . . . 143 6.2.3.2 Windausbau nach gleichverteilter Belastung . . . . . 144 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.3.1 Netz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.3.2 Wind . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 6.4 Simulationsergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 6.4.1 Kraftwerkseinsatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 6.4.2 Netzausbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 6.4.3 Windausbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 XXI Inhaltsverzeichnis 7 Fazit 175 7.1 Wichtigste Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 7.2 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 8 Handlungsempfehlungen 187 Literaturverzeichnis 191 XXII Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis AEE . . . . . . . . . . Agentur für Erneuerbare Energien AGS . . . . . . . . . . . Amtlicher Gemeindeschlüssel BBPlG . . . . . . . . Bundesbedarfsplangesetz BBSR . . . . . . . . . Bundesministerium für Bau-, Stadt- und Raumforschung BfN . . . . . . . . . . . Bundesamt für Naturschutz BFP . . . . . . . . . . . Bundesfachplanung BI . . . . . . . . . . . . . Bürgerinitiative BImSchG . . . . . . Bundesimmissionsschutzgesetz BKG . . . . . . . . . . Bundesamt für Kartographie und Geodäsie BNetzA . . . . . . . Bundesnetzagentur CLC . . . . . . . . . . . Corine Land Cover CoastDat2 . . . . . Klimadatensatz des Helmholtzzentrums Geesthacht DBMS . . . . . . . . . Datenbankmanagementsystem dena . . . . . . . . . . . Deutsche Energie-Agentur DKRZ . . . . . . . . . Deutsches Klimarechenzentrum DLM . . . . . . . . . . Digitales Landschaftsmodell DUH . . . . . . . . . . Deutsche Umwelthilfe e.V. EE . . . . . . . . . . . . Erneuerbare Energien EEG . . . . . . . . . . Erneuerbare-Energien-Gesetz EMF . . . . . . . . . . Elektromagnetische Felder EnLAG . . . . . . . . Energieleitungsausbaugesetz EnWG . . . . . . . . . Energiewirtschaftsgesetz ER . . . . . . . . . . . . Entity Relation FFH-Gebiet . . . Flora-, Fauna-, Habitatgebiet FG UPSY . . . . . Forschungsgruppe Umweltpsychologie GEM . . . . . . . . . . Gemeinde GIS . . . . . . . . . . . Geoinformationssystem XXIII Abkürzungsverzeichnis GPS . . . . . . . . . . . Global Positioning System IZES . . . . . . . . . . Institut für Zukunftsenergiesysteme IZT . . . . . . . . . . . Institut für Zukunftstechnologien und Technologiebewertung KR . . . . . . . . . . . . Kreis kV . . . . . . . . . . . . . Kilovolt KWK . . . . . . . . . Kraft-Wärme-Kopplung LK . . . . . . . . . . . . Landkreis MELUR . . . . . . . Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und länd- liche Räume Schleswig-Holstein MW . . . . . . . . . . . Megawatt NABEG . . . . . . . Netzausbaubeschleunigungsgesetz NEP . . . . . . . . . . Netzentwicklungsplan oemof . . . . . . . . . Open Energy Modelling Framework OSM . . . . . . . . . . Open Street Map OVGU . . . . . . . . Otto-von-Guericke-Universität PFV . . . . . . . . . . . Planfeststellungsverfahren PSW . . . . . . . . . . Pumpspeicherkraftwerk renpass . . . . . . . . Renewable Energy Pathways Simulation System RLI . . . . . . . . . . . Reiner Lemoine Institut ROV . . . . . . . . . . Raumordnungsverfahren SPA . . . . . . . . . . . Special Protection Area SQL . . . . . . . . . . . Structured Query Language TÖB . . . . . . . . . . Träger öffentlicher Belange UBA . . . . . . . . . . Umweltbundesamt UTM . . . . . . . . . . Universal-Transversal-Mercator UW . . . . . . . . . . . Umspannwerk WKA . . . . . . . . . Windkraftanlage ZNES . . . . . . . . . Zentrum für nachhaltige Energiesysteme ÖSM . . . . . . . . . . Ökologisches Schneisenmanagement ÜNB . . . . . . . . . . Übertragungsnetzbetreiber XXIV Abbildungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis 0.1 Übersicht zur Vorgehensweise bei der Erstellung von Netz- und Wind- ausbauszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III 0.2 Projektdatenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV 0.3 Untersuchungsraum zu Windenergie . . . . . . . . . . . . . . . . . . V 0.4 Auszug aus Projektdatenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VI 0.5 Ergebnis der Widerstands- und Engagementrate im Untersuchungsraum VI 0.6 Belastungsgrade: Ist und Max . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX 0.7 Verzögerungsprognosen je Landkreis auf Basis des Regressionsmodells X 0.8 Netzszenario „high“: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben . . . . . X 0.9 Belastungsgrade je Landkreis im Jahr 2014 . . . . . . . . . . . . . . XII 0.10 Vergleich Windszenarien ökonomisch und gleichverteilte Belastung . XIV 3.1 Indikatorensystem Widerstandsrate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.2 Indikatorensystem Engagementrate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.3 Ergebnisse Widerstands- und Engagementrate in den 19 untersuchten Landkreisen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.4 Gesamt Widerstands- und Engagementraten und Verzögerungszeiten aller EnLAG Vorhaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.5 Widerstands- und Engagementraten aufgeschlüsselt nach Einzelindi- katoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.6 Häufigkeiten der Kombination von Engagement und Widerstandstypen 41 3.7 Durchschnittliche Verzögerungszeit pro Vorhaben pro Typen Kombi- nation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.8 Ergebnis der Widerstands- und Engagementrate im Untersuchungsraum 42 4.1 Planungsverfahren für Stromleitungen . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.2 Die fünf Planungsstufen für zentralen Stromtrassen . . . . . . . . . . 48 4.3 Plan N (2010), Bilanz Plan N (2012), Plan N 2.0 (2013) . . . . . . . 52 5.1 Kreistabelle des BKG - Datensatzes in UTM Zone 32 . . . . . . . . . 64 5.2 ER - Modell des VN - Datenbankschemas . . . . . . . . . . . . . . . 68 5.3 Verknüpfung statistischer Daten der Regionaldatenbank mit der Krei- stabelle des BKG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 5.4 Untersuchungsraum zu Windenergie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 XXV Abbildungsverzeichnis 5.5 EnLAG-Vorhaben akzeptanzbedingten Verzögerungen . . . . . . . . 77 5.6 EnLAG-Verzögerungszeiten der Teilabschnitte im Vergleich . . . . . 78 5.7 Verzögerungen nach Akzeptanzmeldung und Erhebungsebene . . . . 80 5.8 Rasterzuweisung von Statistiken der Verwaltungsgebiete . . . . . . . 81 5.9 Rasterfeldzuweisung der Trassendaten . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 5.10 Rasterfeldzuweisung von Polygonflächen . . . . . . . . . . . . . . . . 82 5.11 Beispiel des Rastergitters mit Datenerhebung . . . . . . . . . . . . . 84 5.12 Modellauswahl des multiplen Regressionsmodells . . . . . . . . . . . 87 5.13 Auswahl Modellvariablen zur Verzögerungsprognose . . . . . . . . . 90 5.14 Ergebniskarte zur Zeitverzögerungsprognose „Modell 3“ . . . . . . . 91 5.15 Korrelationen nach pearson und spearman . . . . . . . . . . . . . . . 93 5.16 Entwicklung der Windenergieleistung und Entwicklung der Bauland- preise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 5.17 Auswahl an Regionsclustern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.18 Entwicklung des Windenergieausbaus in Deutschland bis 2015 . . . . 97 5.19 Windentwicklungen der Cluster early, constant und late . . . . . . . 97 5.20 Prozentualer Anteil verbindlicher Flächenausweisungen zur Windener- giebebauung an der Landkreisfläche . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.21 Szenarienmodul . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 5.22 Verzögerungsprognosen pro Kreis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 5.23 Verwendung ähnlicher Objektkategorien zur Erhöhung der Datenqua- lität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 5.24 Programmablaufdiagramm - Ermittlung des theoretisch - technischen Potentials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 5.25 Programmablaufdiagramm - Suchalgorithmus . . . . . . . . . . . . . 115 5.26 Identifikation von Standorten auf der Weißfläche . . . . . . . . . . . 115 5.27 Belastungsgrade: Ist und Max . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.1 Konzept des Energiesystemmodellierungsframeworks . . . . . . . . . 121 6.2 Modellierung eines einfachen Energiesystems innerhalb des Frame- works oemof . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 6.3 Regionale Auflösung der Applikation renpassG!S . . . . . . . . . . . 124 6.4 Szenarienvergleich: Installierte Leistung EE 2050 . . . . . . . . . . . 127 6.5 Modellübersicht zur Szenarioerstellung des Netzausbaus . . . . . . . 137 6.6 Veranschaulichung der Suchumfeldbestimmung zur Trassenfindung . 137 6.7 Graphenerstellung für die Trassenfindung . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.8 Netzszenario „low“: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben . . . . . . 140 6.9 Netzszenario „mid“: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben . . . . . . 140 6.10 Netzszenario „high“: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben . . . . . 141 6.11 Übertragungskapazitäten zwischen Austauschregionen . . . . . . . . 142 XXVI Abbildungsverzeichnis 6.12 Ergebniskarte zur Zeitverzögerungsprognose „Modell 3“ . . . . . . . 147 6.13 Ergebniskarte zur Engagementsrate in allen Landkreisen . . . . . . . 148 6.14 Ergebniskarte zur Engagementsrate in allen Landkreisen nach modi- fizierter Bewertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 6.15 Belastungsgrad 2014 und 2050: Belastung nach ökonomischem Aus- bau und nach gleichverteilter Belastung . . . . . . . . . . . . . . . . 151 6.16 Belastungsgrade je Landkreis im Jahr 2014 . . . . . . . . . . . . . . 152 6.17 Belastungsgrade je Landkreis im Jahr 2050 . . . . . . . . . . . . . . 153 6.18 Installierte Leistung der Windszenarien pro Bundesland 2050 . . . . 154 6.19 Für Windenergie genutzter Anteil der Landesfläche 2050 . . . . . . . 154 6.20 Anteil an genutzter Weißfläche zur gesamten Potenzialfläche 2050 . . 155 6.21 Installierte Leistung der Windszenarien pro Planungsregion 2050 . . 156 6.22 Vergleich Windszenarien „ökonomisch’ und „gleichverteilte“ Belastung 157 6.23 Differenz der installierten Leistung pro Kreis der Windszenarien 2050 158 6.24 Differenz der Anzahl an Windenergieanlagen 2050 pro Kreis . . . . . 159 6.25 Differenz der Anzahl an Windenergieanlagen 2050 in Bayern . . . . . 160 6.26 Anzahl der installiertenWindenergieanlagen in Mecklenburg-Vorpommern 2050 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 6.27 Kraftwerkseinsatz 2025: Szenario base und Szenario high . . . . . . . 162 6.28 Kraftwerkseinsatz 2035: Szenario base und Szenario high . . . . . . . 163 6.29 Kraftwerkseinsatz 2050: Ökonomisches und gleichverteiltes Belastungs- szenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 6.30 Simulationsergebnisse Netzszenarien: Nicht gedeckte Last in Deutsch- land in TWh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 6.31 Simulationsergebnisse Netzszenarien: Summe der ggü. dem Basissze- nario im Szenariozeitraum nicht gedeckte Last . . . . . . . . . . . . . 167 6.32 Simulationsergebnisse Netzszenarien: Transportierte Strommmenge (Tran- sit) in Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 6.33 Simulationsergebnisse Netzszenarien: Differenz des aggregierten Tran- sits zum Basisszenario im Szenariozeitraum . . . . . . . . . . . . . . 169 6.34 Simulationsergebnisse Netzszenarien: Aus konventionellen Kraftwer- ken erzeugte Strommenge in Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . 169 6.35 Simulationsergebnisse Netzszenarien: Differenz der aggregierten Sum- me der konventionell erzeugten Strommengeder ggü. dem Basisszenario170 6.36 Differenz der installierten Windleistung pro Dispatch-Region . . . . 171 6.37 Differenz elektrischer Strommengen pro Dispatch-Region . . . . . . . 172 7.1 Projektdatenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 7.2 Untersuchungsraum zu Windenergie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 7.3 Auszug aus Projektdatenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 XXVII Abbildungsverzeichnis 7.4 Ergebnis der Widerstands- und Engagementrate im Untersuchungsraum178 7.5 Verzögerungsprognosen je Landkreis auf Basis des Regressionsmodells 179 7.6 Netzszenario „high“: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben . . . . . 180 7.7 Belastungsgrade je Landkreis im Jahr 2014 . . . . . . . . . . . . . . 181 XXVIII Tabellenverzeichnis Tabellenverzeichnis 1.1 Dimensionen der Akzeptanz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1 Beschlüsse und Maßnahmen der Bundesländer zur gesellschaftlichen Akzeptanz mit dem Fokus Windenergie . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.1 Die Netzentwicklungsinitiative in Schleswig-Holstein . . . . . . . . . 24 4.1 Empfehlungen des Plan N 2.0 zu den 5 Stufen der Stromnetzplanung nach EnWG/NABEG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.2 Einflussfaktoren Um- und Ausbau der Stromnetze . . . . . . . . . . 58 5.1 Importierte Tabellen der Regionaldatenbank auf Kreis- & Gemeinde- ebene . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 5.2 Übersicht Akzeptanzfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.3 Untersuchungskriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5.4 EnLAG-Vorhaben mit akzeptanzbedingte Verzögerungen . . . . . . . 78 5.5 Auswertung Prognosemodell zur Verzögerung . . . . . . . . . . . . . 88 5.6 Verzögerungsannahmen Widerstand- und Engagement . . . . . . . . 103 5.7 Mindestabstände für Ausschlussgebiete . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 6.1 Installierte Leistung EE 2050 der Anrainerstaaten . . . . . . . . . . 126 6.2 Basisszenario und VerNetzen-100 Szenario: Installierte Leistung EE für Deutschland 2050 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 6.3 Wirkungsgradklassen konventioneller Kraftwerke . . . . . . . . . . . 132 6.4 Technische Nutzungsdauer konventioneller Kraftwerke . . . . . . . . 133 6.5 CO2 Emissionswerte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 6.6 O&M Kosten der Kraftwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.7 Rohstoffpreise 2014 und 2050 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 XXIX 1 Einführung Mit Energieszenarien werden die Rahmenbedingungen der Energieversorgung be- schrieben. Ihr zentraler Gegenstand ist das Energiesystem, dessen Komplexität mit Modellen möglichst gut erfasst werden soll. Energiesystemmodelle sind deshalb ein wichtiges Instrument im politischen Diskurs der deutschen Energiewende. AkteurIn- nen fordern immer wieder einen einzigen gültigen Umsetzungsplan als Grundlage für die Transformation des Energiesystems. Einen solchen statischen Masterplan können Modelle aber nicht liefern. Dies begründet sich wesentlich durch die bereits dyna- mischen und komplexen Eingangsdaten, aufgrund derer es unendlich viele Lösungs- möglichkeiten zur Gestaltung unseres zukünftigen Energiesystems gibt. Ein Dialog mit allen AkteurInnen der Energiewende ist daher unumgänglich. Dabei sollten zur Diskussion gestellt werden, die Annahmen der Modellrechnungen, die generierten Lösungen sowie der bestehende Kontext. Der Anspruch von Energiesystemmodellie- rung besteht darin, stetig die Berechnungsmethoden weiterzuentwickeln. Daneben zeigt sich der Mehrwert eines Modells aber darin Komplexitäten auf das Wesent- liche zu reduzieren. Grundsätzlich sollten Arbeiten mit Szenarien, Modellen und Simulationen wissenschaftlich valide, transparent und ergebnisoffen sein (acatech, 2015). Gegenwärtige Modelle zur Simulation des zukünftigen Energiesystems beruhen über- wiegend auf technischen und ökonomischen Kriterien. Aktuelle Entwicklungen zeigen jedoch, dass soziale und ökologische Faktoren zunehmend an Bedeutung gewinnen. Dies zeigt insbesondere die gesellschaftliche Akzeptanz beim Ausbau der Windener- gie und dem Stromübertragungsnetz in Deutschland. Daher sind diese Themenfelder Hauptgegenstand des Forschungsprojektes VerNetzen, anhand derer ein Ansatz zur Integration sozial-ökologischer Faktoren in die Modellierung erarbeitet wird. Im An- schluss daran werden mit dem entwickelten Verfahren die Effekte auf die Verteilung der Windenergieleistung und den Netzausbau untersucht und Schlussfolgerungen abgeleitet. Neben den quantitativen Ergebnissen der Modellrechnungen, wird ihre Verwendbarkeit bei gesellschaftlichen Dialogen ein weiteres Qualitätsmerkmal wer- den. In der Energiesystemmodellierung sind zukünftig interaktive Modelle denkbar, die AkteurInnen befähigen eigene Lösungsentwürfe miteinander zu diskutieren. Mit- telfristig stellen sie damit ein Instrument für eine partizipative Zielgestaltung der 1 1 Einführung Energiewende dar. Die Ergebnisse im Forschungsprojekt bilden hierfür eine Grund- lage. 1.1 Ziel des Projektes Ziel des Projekts ist die methodische Integration sozial-ökologischer Faktoren ge- sellschaftlicher Akzeptanz, beim Windenergie- und Netzausbau, in ein Strommarkt- modell sowie die Entwicklung von Ausbauszenarien bis 2050. Die Basis hierfür sind qualitative Ergebnisse heutiger lokaler Akzeptanzprobleme und quantitative ökono- mische und technische Daten. Zukünftig sollen durch derartig gezielte Verknüpfun- gen sozial- und ingenieurwissenschaftlicher Perspektiven in Energiesystemmodellen, umfassendere Entwicklungspfade für die politische Diskussion bereit gestellt werden. Konkret werden im Projekt zwei Forschungsfragen beantwortet: • Wie kann gesellschaftliche Akzeptanz beim Ausbau der Windenergie und beim Netzausbau in die Modellierung integriert werden? • Welche Effekte ergeben sich auf die Verteilung der Windenergieleistung und die verfügbaren Netzkapazitäten? 1.2 Aufbau des Projektes Die Durchführung des Projekts erfolgte in enger Zusammenarbeit der drei Koope- rationspartner Institut für Zukunftsstudien und Technologiebewertung (IZT), der Europa-Universität Flensburg (EUF) und der Deutschen Umwelthilfe e.V. (DUH). Das Projekt ist in drei inhaltliche Teile gegliedert: 1. Die Erhebung von Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Wind- energie und beim Netzausbau und die Analyse politisch-rechtlicher Rahmen- bedingungen 2. Die Integration von Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz in das Strom- marktmodell 3. Die Entwicklung von Zukunftsszenarien und die Simulation des Energiesystems In den Kapiteln 2 bis 3 werden unter Federführung des IZT zu Beginn Einflussfak- toren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Windenergie- und Netzausbau recherchiert und daraus Schlüsselfaktoren abgeleitet. Parallel dazu werden durch die DUH, mit Fokus auf den Netzausbau, politisch-rechtliche Rahmenbedingungen analysiert und 2 1.3 Mathematische Modelle wichtige Einflussfaktoren herausgearbeitet (Kapitel 4). Im zweiten Teil wird in Ka- pitel 5 die Vorgehensweise der Europa-Universität Flensburg zur Integration der ermittelten Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell erläutert. Zunächst werden der Aufbau der Datenverwaltung und die durchgeführten statistischen Auswertun- gen beschrieben. Angeschlossen daran werden die konkrete Modellintegration und die Vorbereitungen der Szenariorechnungen erläutert. Im letzten Teil wird in Kapitel 6 die Definition verschiedener Szenarien getrennt für die Bereiche “Wind” und “Netz”, mit den entwickelten Dimensionen gesellschaftlicher Akzeptanz, von der EUF und dem IZT umgesetzt. Die an der EUF durchgeführten Simulationsrechnungen dieser Szenarien werden mit technisch-ökonomischen Szenarien verglichen. Im Anschluss an das Fazit in Kapitel 7 werden die abgeleiteten Handlungsempfehlungen in Kapitel 8 dargestellt. 1.3 Mathematische Modelle Wie Crilly (2012) erklärt, kann mithilfe eines mathematischen Modells eine Situation aus der realen Welt übertragen und in Form von Variablen und Gleichungen aus- gedrückt werden. Um das Wesentliche mit dem Modell abbilden zu können, müssen Annahmen darüber getroffen werden, welche Einzelheiten relevant sind und welche ignoriert werden können. Modelliert werden können Anwendungen in vielen Gebie- ten, z.B. Medizin, Geografie und Ingenieurwissenschaften und ebenso zahlreich sind die eingesetzten Methoden. Fundamental verbunden mit der Modellierung sind al- lerdings Begriffe wie Wahrscheinlichkeit, Statistik, Mengenlehre und Optimierung. Doch vor allem wenn menschliches Verhalten Teil der Modellierung ist, können selten übergeordnete Theorien verwendet werden. Trotzdem ist es mit Hilfe umfangreicher numerischer Daten und mit der Anwendung statistischer Methoden möglich Trends aufzuspüren. Die Genauigkeit hergestellter mathematischer Zusammenhänge sollten anschließend anhand der Ereignisse in der realen Welt überprüft werden. Im richtigen Zusammenhang und unter Berücksichtigung von Grenzen können mit- hilfe mathematischer Modelle durchaus aussagekräftige und zielgerichtete Aussagen über die Zukunft getroffen werden. Auch wenn exakte Vorhersagen nicht immer möglich sind, setzt bereits der Versuch eine Aussage zu treffen eine intensive Aus- einandersetzung mit einem Sachverhalt voraus. So dass durch die Identifikation we- sentlicher Variablen und ihres Zusammenwirkens ein tieferes Problemverständnis erlangt, und die Analysekompetenz erhöht werden kann. Dies betrifft insbesondere das bessere Verständnis für die Gültigkeit der getroffenen Annahmen, welches eine Grundvoraussetzung genauerer Zukunftsszenarien ist. 3 1 Einführung 1.4 Gesellschaftliche Akzeptanz Der Begriff Akzeptanz ist definiert als eine „positive Bewertung eines Akzeptanz- objektes durch ein Akzeptanzsubjekt“ (Wunderlich, 2012, S. 4). Dies bedeutet die „Annahme von etwas Angebotenem, Vorhandenem, Vorgeschlagenem“ (Schäfer u. Keppler, 2013, S. 19) wie z.B. Gegenständen, Sachverhalten (Objekten) durch ein- zelne AkteurInnen oder Gruppen (Subjekte). Das Forschungsfeld ist breit, mit bis- her wenig zusammenfassenden Übersichten über das gesamte Spektrum (Schäfer u. Keppler, 2013). Die oben genannte Definition des Akzeptanzbegriffs umfasst, nach Auffassung von Rau u. a. (2011), sowohl die aktive Befürwortung oder Unterstüt- zung eines Subjektes, als auch die passive Befürwortung, oder das Ausbleiben von Widerstand. Die Entstehung der sozialwissenschaftlichen Akzeptanzforschung allgemein und spe- ziell in Verbindung mit Objekten aus dem Bereich Technik wird auf die Mitte der 1970er Jahre zurückgeführt (Petermann u. Scherz, 2005). Im Energiesektor gab es zu dieser Zeit zunehmend Widerstände gegen Atomenergie oder große Staudämme von Wasserkraftwerken (Petermann u. Scherz, 2005; Wüstenhagen u. a., 2007). Ak- zeptanz von Erneuerbaren Energien (EE) fand bis in die 1990er Jahre aufgrund der zunächst breiten Unterstützung in der Bevölkerung kaum Beachtung. Dies änderte sich ab Mitte der 2000er Jahre vor dem Hintergrund der Debatten um die Ener- giewende (Schäfer u. Keppler, 2013). Im Gegensatz zu konventionellen Kraftwerken haben EE-Anlagen meist eine geringere Energiedichte, wodurch ein höherer Flächen- bedarf entsteht und ihre Sichtbarkeit zunimmt (Wüstenhagen u. a., 2007). Insgesamt werden aktuell drei unterschiedliche, sich aber gegenseitig beeinflussende Ebenen der Akzeptanz von EE unterschieden (Wüstenhagen u. a., 2007; Wunderlich, 2012): Sozio-politisch: Akzeptanz von erneuerbaren Energietechnologien und Gesetzen von der Bevölkerung allgemein und politischen EntscheidungsträgerInnen. Gemeinschaftlich/Projekt-bezogen: Akzeptanz von Entscheidungen zu konkre- ten EE-Projekten durch lokale Interessengruppen wie AnwohnerInnen oder Vertre- terInnen der Kommune. Markt-bezogen: Marktdiffusion der erneuerbaren Energietechnologien, oder des regenerativen Strombezugs auf der Nachfrageseite. Die Forschungsgruppe Umweltpsychologie (FG UPSY) der Universität Magdeburg hat durch die Betrachtung der Bewertungs- und Handlungsebene ein Akzeptanzmo- dell mit vier Dimensionen entwickelt, das einen zentralen Beitrag zur Konkretisie- rung und Präzisierung des Akzeptanzbegriffs leistet (siehe Tabelle 1.4): 4 1.4 Gesellschaftliche Akzeptanz Tabelle 1.1: Dimensionen der Akzeptanz. Quelle: eigene Darstellung, in Anlehnung an Wunderlich (2012) Handlungsebene Bewertungsebene passiv aktiv positiv Befürwortung Engagement/Unterstützung negativ Ablehnung Widerstand Der Schwerpunkt in diesem Forschungsprojekt liegt auf der Betrachtung von ge- meinschaftlicher, projektbezogener Akzeptanz von Wind- und Netzausbauvorhaben in allen vier Dimensionen des Akzeptanzmodells. 5 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie Gegenstand dieses Kapitels ist die Erhebung sozial-ökologischer Einflussfaktoren ge- sellschaftlicher Akzeptanz beim Ausbau von Windenergie an Land zur methodischen Integration in ein Strommarktmodell. Hierfür wurde untersucht wie Erkenntnisse ge- sellschaftlicher Akzeptanz in einem Strommarktmodell abgebildet werden können. Weiterhin wurde betrachtet wie der heutige Wissenstand auf die Zukunft übertra- gen werden kann. Der hierbei verwendete Akzeptanzbegriff beinhaltet sowohl aktiven als auch passiven Widerstand bzw. Engagement für oder gegen die Umsetzung von Windenergieprojekten (siehe Kapitel 1.4). 2.1 Methodik Die Durchführung der Forschungsarbeiten erfolgte transdisziplinär, d.h. es wurden sowohl qualitativ-partizipative Methoden der Sozialforschung, als auch quantitative Verfahren zur Datenverwaltung und –analyse aus der Energiesystemmodellierung eingesetzt. Um die Energiesystemanalyse insgesamt zu verbessern, wurden die Er- gebnisse aus beiden Forschungsbereichen verbunden. Folgende Schritte bilden die methodische Basis: Erarbeitung des Wissenstandes zu Einflussfaktoren der gesell- schaftlichen Akzeptanz und Durchführung von Umfeldrecherchen und Akteursana- lysen zur eigenen Erhebung von Einflussfaktoren. Im Rahmen der Akteursanalysen wurden eine Fokusgruppe, neun leitfadengestützte Interviews und vier ExpertInnen- interviews durchgeführt. Parallel zu den qualitativen Arbeiten wurde das verwendete Simulationsmodell mit dem Aufbau einer Datenbank zur Einbindung der quantita- tiven und qualitativen Datenbasis weiterentwickelt. Schwerpunkt der Auswertungen der Einflussfaktoren war die Definition von Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Ak- zeptanz, die zur Modellintegration herangezogen werden können. Auf diese Weise enthalten die berechneten Windausbauszenarien bis 2050 erstmals auch die Auswir- kungen einer sozial-ökologischen Dimension. 7 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie 2.2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz Erster Schritt der Erhebung von Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie war eine umfangreiche Literaturrecherche zur Wiedergabe des heu- tigen Forschungsstandes. Daneben wurden zentrale Thesen gesellschaftlicher Ak- zeptanz von Windenergie aus wissenschaftlichen Studien zusammengestellt. Die im Anschluss durchgeführten Umfeldrecherchen und Akteursanalysen bauen auf den Rechercheergebnissen auf. Da die Mehrheit der Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz projektspezifisch ist, war ihre Erhebung im ursprünglichen Untersuchungsdesign auf Ebene von Ein- zelprojekten geplant. Pro Einflussfaktor wurden Indikatoren aufgestellt, die Ein- heitlichkeit und Vergleichbarkeit gewährleisten sollten. Diese Vorgehensweise muss- te jedoch aus zwei Gründen angepasst werden. Erstens lag aufgrund der Vielzahl von Einflussfaktoren eine noch deutlich höhere Anzahl von Indikatoren vor als ver- mutet, so dass eine vollständige Erhebung aus Zeitgründen nicht realisierbar war. Hinzu kam die Unklarheit, ob diese Informationen tatsächlich direkte Zusammen- hänge zur gesellschaftlichen Akzeptanz aufzeigen. Zweitens waren nicht genügend Einzelprojekte mit den benötigten Informationen zugänglich, da auf dieser Ebene wenig einheitliche Datenerfassung erfolgt. Das Untersuchungsdesign wurde daher so angepasst, dass die Erfassung anstatt auf Basis der Einzelprojekte auf den übergeordneten Ebenen Bundesländer, Landkreise, Planungsregionen und Gemeinden stattfand. Dabei können unter anderem auch Ein- zelprojekte enthalten sein. Die Erfassung der Daten orientierte sich weiterhin an den gebildeten Indikatoren, eine Quantifizierung war allerdings nicht mehr vorgesehen. Stattdessen wurde anhand der Untersuchung von Becker u. a. (2014) folgende Ka- tegorien strukturiert: technisch-ökonomisch (installierte Leistung, Ausbaupotenti- al, Volllaststunden u.a.), sozio-ökonomisch (regionale Strukturdaten, Informationen zu Bürgerwindparks, Energiegenossenschaften, Gemeindesteuereinnahmen), sozial- ökologisch (Art der Flächennutzung, Naturräume, weitere infrastrukturelle Belas- tungen), planungsrechtlich (Struktur der Planungsregionen, Besonderheiten der Re- gionalplanung) und politisch-institutionell (Anzahl Bürgerinitiativen, Konflikte, Or- ganisationsstrukturen). Erfasst wurden direkte und indirekte Indikatoren von Ein- flussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz in Form statistischer oder qualitativer In- formationen. Genutzt wurden beispielsweise Regionalstatistiken, Daten der Bundes- ministerien und Open StreetMap Daten. Weiterhin wurden Informationen lokaler Medien (z.B. Lokalzeitungen, TV-Beiträge) sowie Berichte und Dokumentationen von regionalen Planungsstellen und Landesministerien verwendet. Insgesamt bein- haltet die untersuchte Stichprobe des überarbeiteten Untersuchungsdesigns zwölf Bundesländer, 27 Planungsregionen, 48 Landkreise und 181 Gemeinden. 8 2.3 Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz Ergänzt wurden die Erhebungen durch partizipative Akteursanalysen in Form ei- ner Fokusgruppe und leitfadengestützten ExpertInneninterviews. Im Rahmen der Fokusgruppe diskutierten sieben ausgewählte AkteurInnen auf einer moderierten Veranstaltung ihre Praxiserfahrungen zur gesellschaftlichen Akzeptanz von Wind- energie. Durch die konstruktive Auseinandersetzung im Gruppenprozess konnten weitere Spezifizierungen gemacht und fehlende Aspekte ergänzt werden (IZT, 2015). Adressiert wurden vor allem die übergeordneten Ebenen der Planungsregionen und Landkreise, aber auch Einzelprojekte. Vier ExpertInneninterviews wurden mit über- geordneten AkteurInnen wie z.B. Planungsstellen oder Interessenverbänden geführt. Einen Schwerpunkt auf Einzelprojekte setzten die leitfadengestützten Befragun- gen von neun ausgesuchten Einzelprojekten in den Bundesländern Bayern, Baden- Württemberg, Hessen, Rheinland Pfalz, Brandenburg und Schleswig-Holstein. In- haltlich lag der Fokus vor allem auf Kosten- und Nutzeneffekten von Windener- gieprojekten (wie bspw. Gewerbesteuereinnahmen, Beteiligungsformate der lokalen Bevölkerung oder Gründe lokaler Proteste). 2.3 Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz Die so hergestellte Informationsbasis wurde vor allem hinsichtlich möglicher Zu- sammenfassungen oder Reduktionen auf Schlüsselfaktoren überprüft. Dabei sollte der Informationsgehalt erhalten bleiben, gleichzeitig aber weniger projekt-, lokal- oder regionsspezifisch und stärker allgemeingültig sein. Um Schlüsselfaktoren zur Modellierung einsetzen zu können, ist vor allem ihre Übertragbarkeit vom Untersu- chungsobjekt auf bspw. alle Landkreise Deutschlands ein wichtiges Qualitätsmerk- mal. Darüber hinaus sollten die Schlüsselfaktoren auch zukünftig relevant sein, da sie in Langfristszenarien einfließen sollen. Die Auswahl der Schlüsselfaktoren fand qualitativ statt. Hierfür wurden die Ergebnisse aller Ebenen, also Bundesländer, Planungsregionen, Landkreise und Gemeinden auf Schlüsselfaktoren untersucht und im Anschluss zusammengeführt. Da die Auswirkungen gesellschaftlicher Akzeptanz vor allem auf lokaler Ebene sicht- bar werden, sollte zur Modellierung eine Datenbasis mit entsprechend hoher Auflö- sung angelegt werden. Dies ist grundlegend, um Informationen statistischer Daten mit qualitativen lokalen oder regionalen Informationen zukünftig stärker zu verknüp- fen. Hierfür wurde ein vollständig neues Ablagesystem in Form einer PostGreSQL verwalteten Datenbank aufgebaut, deren Inhalte durch die Verwendung von PostGIS zusätzlich geografisch darstellbar sind und auch geometrische Operationen erlauben. Die verwendeten statistischen Daten liegen, wenn vorhanden, deutschlandweit auf 9 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie Landkreisebene vor. Daneben sind auch die qualitativen Ergebnisse aus den Erhe- bungen zur gesellschaftlichen Akzeptanz zusammengefasst geografisch zugeordnet in der Datenbank abrufbar. 2.4 Ergebnisse der Umfeldrecherche Die Ergebnisse der qualitativen Untersuchungen werden in den folgenden Abschnit- ten für die einzelnen Ebenen Bundesland, Planungsregion, Landkreis und Gemeinde vorgestellt. 2.4.1 Ebene der Bundesländer Nahezu alle Bundesländer haben Maßnahmen unterschiedlicher Stärke ergriffen um die gesellschaftliche Akzeptanz für den weiteren Ausbau der Erneuerbaren Energien und speziell der Windenergie zu unterstützen. In den Bundesländern Nordrhein- Westfalen und Sachsen-Anhalt wurden keine Maßnahmen genannt. In Tabelle 2.1 sind die Maßnahmen der Bundesländer zusammengefasst aufgeführt. Tabelle 2.1: Beschlüsse und Maßnahmen der Bundesländer zur gesellschaftlichen Akzeptanz mit dem Fokus Windenergie. Quelle: eigene Zusammenstellung auf Basis von Diekmann u. a. (2014a) Bundesland Beschlüsse und Maßnahmen zur gesellschaftlichen Akzeptanz der Windenergie und der Erneuerbaren Energien generell BW Schaffung von Beratungsstellen in Regierungspräsidien, hohes Engagement aller AkteurInnen (Planungsträger, Behörden, Projektierer) bei der Standortsuche Wind, Artenkartierung (Rot- und Schwarzmilan, Fledermaus). BY Energiedialog zur Gestaltung der Energiepolitik, Einführung einer Abstandsre- gelung zu Windenergieanlagen in Höhe des zehnfachen zur Anlagenhöhe (10H- Regelung), Blockade beim Netzausbau: „Wir werden keiner Leitung zustimmen, die nicht für die Versorgung Bayerns, sondern zum Export von überschüssigem Windstrom gedacht ist“ (Ilse Aigner). BB Akzeptanz gilt als ein weiterer Pfeiler der Energiepolitik, vom Dreieck zum Quadrat. HE Bürgerforum Energieland Hessen: Aufarbeitung von Konflikten unter profes- sioneller Moderation (in 3 Modulen Dialog, Beratung, Schlichtung), Experten- hearings Thema Infraschall, Hessen-Forst entwickelt Modelle um Kommunen am wirtschaftlichen Erfolg der Windenergieanlagen (WEA) im Staatswald zu beteiligen, Beteiligung der betroffenen Kommunen an Pachteinnahmen aus der Windnutzung soll Akzeptanz erhöhen. 10 2.4 Ergebnisse der Umfeldrecherche Fortsetzung von Tabelle 2.1 Bundesland Beschlüsse und Maßnahmen zur gesellschaftlichen Akzeptanz der Windenergie und der Erneuerbaren Energien generell MV Bürger- und Kommunalbeteiligungsgesetz: Die unmittelbaren Nachbarn, die in einem Abstand von fünf Kilometern, rund um eine zu errichtende Wind- energieanlage leben sowie die Standort- und Nachbarkommunen, erhalten eine Offerte zur Beteiligung. Das Gesetz verpflichtet künftig jeden Vorhabenträger, dessen Anlagen einer Genehmigung nach dem Bundesimmissionsschutzgesetz unterliegen, zu einer Offerte zur Beteiligung an insgesamt mindestens 20 Pro- zent seines Projektes. Neben der Offerte kann der Vorhabenträger den Kaufbe- rechtigten eine alternative Möglichkeit wirtschaftlicher Teilhabe, insbesondere einen vergünstigten lokalen Stromtarif, offerieren. Andere freiwillige Modelle sind demnach auch möglich. NI Dialogprozess zur Zukunft der Energieversorgung: Runder Tisch Energiewende, 50 gesellschaftliche AkteurInnen diskutieren regionalspezifische Zielvorgaben. RP Neugegründete Energieagentur gilt bundesweit mit Konzept der Regionalbüros als einzigartig und trägt zur Akzeptanz bei. SN Hohes Beteiligungsmaß angestrebt; mehr Bürgerdialoge und Beteiligungsver- fahren gefordert. SH Führt breite Dialogverfahren. Bürgerenergie im Fokus: unterstützt werden neue und stärkere Formen der finanziellen Beteiligung. Setzt sich dafür ein, dass auch bei EEG-Umstellung auf Ausschreibungen Bürgerprojekte möglich blei- ben müssen. Netzausbau: transparentes Dialogverfahren vor dem formellen Pla- nungsverfahren, Dialog auch mit anderen vom Netzausbau betroffenen Bundes- ländern. TH Unterstützung des Landes bei Versorgung mit EE und Umsetzung kommuna- ler Klimaschutzkonzepte (durch Thüringer Energie und Green Tech Agentur). Erarbeitung eines Codex mit verbindlichen Grundsätzen zu Organisation und Zeitablauf von Bürgerbeteiligungen. Zusätzlich Initiierung von Dialogen bei strittigen Projekten Die Bandbreite der Maßnahmen weist darauf hin, dass die gesellschaftliche Akzep- tanz in der Mehrheit der Bundesländer an Gewicht gewonnen hat. Die genannten Maßnahmen der Bundesländer lassen sich in konkrete Maßnahmen (geplante Ge- setze, Kartierungen etc.), kommunikative Maßnahmen (Energiedialoge und Betei- ligungsverfahren etc.) und Maßnahmen zur politischen Zielsetzung (Akzeptanz als Pfeiler der Energiepolitik, Bürgerenergie im Fokus etc.) unterteilen. Die windstärksten Bundesländer Schleswig-Holstein, Mecklenburg-Vorpommern, Nie- dersachsen und Brandenburg ergreifen vor allem Maßnahmen zur Planung des wei- teren Ausbaus. Die gesellschaftliche Akzeptanz hat dort bereits heute einen erkenn- baren Stellenwert in der Energiepolitik. In Mecklenburg-Vorpommern wird dies mit 11 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie der Planung eines Bürger- und Kommunalbeteiligungsgesetzes am deutlichsten. In Bayern und Baden-Württemberg betreffen die Maßnahmen die Standortsuche oder auch, wie in Bayern mit der Abstandsregelung zu Windenergianlagen von der zehn- fachen Höhe der Anlage (10H-Regelung), Einschränkungen des Ausbaus. Viele Bundesländer treffen Maßnahmen zum Umgang mit Konflikten, bspw. wurde in Hessen ein Bürgerforum zur Aufarbeitung von Konflikten unter professioneller Moderation eingerichtet. Je nach den Gegebenheiten vor Ort ergreifen die Bundes- länder auch spezifische Maßnahmen, wie Rheinland Pfalz, Nordrhein Westfalen und Hessen mit Vorbereitungen zur Bebauung freigegebener Waldflächen und dadurch erwarteten Konflikten (Diekmann u. a., 2014a). 2.4.2 Ebene der Planungsregionen In allen Bundesländern, auch in denen mit bisher wenig installierter Windleistung, konnten windstarke Planungsregionen identifiziert werden. Genauso gibt es aber auch Planungsregionen, die als „nicht windfreundlich“ beschrieben werden. Die Regionalplanung ist in den Bundesländern unterschiedlich vorangeschritten, je- doch besteht i.d.R. ein organisiertes Verfahren zur Teilfortschreibung von Windener- gie. Besonders in den stark ausgebauten Bundesländern (Mecklenburg Vorpommern, Brandenburg, Schleswig Holstein und Niedersachsen) ist bereits auf der Ebene der Regionalplanung verstärkt Flächendruck festzustellen. Entsprechend bestehen auf dieser Ebene sichtbare Widerstände im Rahmen der gesellschaftlichen Akzeptanz. In Brandenburg und Mecklenburg Vorpommern bspw. haben sich zahlreiche Bürger- initiativen zu größeren Bündnissen zusammengeschlossen, um ihren politischen Ein- fluss zu steigern. Weiterhin zeigt sich die Aktivität kommunaler AkteurInnen durch die steigende Anzahl eingehender Bedenken und Stellungnahmen. In der Planungs- region Havelland Fläming (Brandenburg) wurden bspw. ca. 95.000 Bedenken im Rahmen des Planaufstellungsverfahrens eingereicht. Widerstand und Engagement erfolgen nicht mehr nur vereinzelt projektspezifisch in Form von z.B. Bürgerinitia- tiven, sondern bereits auf Ebene der Regionalplanung, um frühzeitig Einfluss bei der Ausweisung von Windeignungsgebieten nehmen zu können. Diese verstärkte Or- ganisation zivilgesellschaftlicher AkteurInnen auf kommunalpolitischer Ebene zeigt sich besonders in Planungsregionen mit einer Ausbaugeschichte von mittlerweile 20 Jahren und länger. Einige Regionen hoher Befürwortung vonWindenergie, wie Niedersachsen und Schleswig- Holstein, die bisher von der Entwicklung des Windenergieausbaus profitieren, stoßen zunehmend an Grenzen. Verstärkt treten auch hier Akzeptanzprobleme auf und es 12 2.4 Ergebnisse der Umfeldrecherche wird Bedarf nach innovativen Beteiligungskonzepten auch auf Ebene der Planung geäußert. Insbesondere in Planungsregionen mit zur Windbebauung freigegebenen Waldflä- chen und Naturparks treten starke und gut organisierte Proteste auf. Deutlich wird dies in zwei Planungsregionen in Rheinland Pfalz mit erfolgreichen Protesten gegen den Windausbau in den Kernzonen des Pfälzer Waldes, aber auch in vielen weiteren Planungsregionen mit Naturparks. 2.4.3 Ebene der Landkreise Auf der Ebene der Landkreise differenziert sich das Bild der gesellschaftlichen Ak- zeptanz weiter. Durch die Betrachtung einzelner Landkreise in Bayern bspw., wird das breite aktive Engagement für den Ausbau der Windenergie vor Einführung der 10H-Regelung durch die Landespolitik deutlich. In einigen Landkreisen wie in Weilheim-Schongau herrscht große Unzufriedenheit, da aufgrund dieser Regelung trotz vollständig durchgeführter Planungen keine Anlage mehr umsetzbar war. Das Landschaftsbild hingegen ist vor allem in den Landkreisen des bayrischen Alpenvor- landes ein erheblicher Widerstandsfaktor. Daneben zeigen sich auch auf Ebene der Landkreise Widerstände verstärkt in der Nähe von Naturparks, aktuell verstärkt in Rheinland Pfalz und Bayern. Vereinzelt wird Windenergie aber auch als Teil ei- ner Imageverbesserung eines Landkreises genannt, wie im Landkreis Wunsiedel im Fichtelgebirge. Insgesamt sind in zahlreichen Landkreisen mindestens kleine Windprojekte durchge- führt worden. Neben den vielerorts erzielten positiven Effekten der regionalen Wert- schöpfung, ist eine frühzeitige, dauerhafte und transparente Beteiligung der lokalen Bevölkerung ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Regional sind die Partizipationsvoraus- setzungen jedoch verschieden, in einigen Landkreisen konnten Beteiligungsangebote aufgrund der ausgeschriebenen Anteilshöhe oder zu hoher Risikoeinschätzung nicht umgesetzt werden. 2.4.4 Ebene der Gemeinden Die Einschätzungen der gesellschaftlichen Akzeptanz auf den vorgelagerten Ebenen wird nochmals anhand der Untersuchung von insgesamt 180 Gemeinden differen- ziert. In Brandenburg wird durch die Betrachtung neun verschiedener Gemeinden deut- lich, dass der Rückgang gesellschaftlicher Akzeptanz auch mit negativen Erfahrun- gen mit externen BetreiberInnen ohne lokale Bindung zusammenhängt. Denn einige 13 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie Gemeinden konnten bis heute nur geringe oder gar keine Gewerbesteuereinnahmen erzielen, da die Gewerbe meist in anderen Bundesländern angesiedelt sind. Neben den fehlenden finanziellen Vorteilen, fehlten vielerorts Ansprechpersonen bei Proble- men mit Windparks. Daher besteht bei den breit organisierten Initiativen nicht nur Skepsis hinsichtlich der Ausweisung neuer Eignungsgebiete, sondern auch gegenüber externen InvestorInnen und ProjektentwicklerInnen. Die genauere Betrachtung bayrischer Kommunen unterstützt die Ergebnisse der vor- gelagerten Ebenen. Widerstände sind häufig mit dem Landschaftsbild, insbesondere Naturparks, verbunden. Die Untersuchung von Kommunen in Rheinland Pfalz und Hessen zeigt hohes Engagement gegen den Windausbau im Wald. In den windstarken Kommunen Schleswig-Holsteins und Niedersachsens treten auf- grund des ansteigenden Flächendrucks öfter Widerstände bezüglich der Anlagen- höhe auf, da die Kommunen, anstatt der weiteren Flächenausweisung, die Aufrüs- tung bestehender Anlagen (Repowering) priorisieren. Insbesondere Kommunen in Sachsen Anhalt sind von Widerständen gegen zunehmende Anlagenhöhen betrof- fen. Zusätzlich wird die Ausweisung von Neuflächen hier auch landespolitisch wenig unterstützt. Auf Gemeindeebene wird sichtbar, dass der Erfolg von Beteiligungskonzepten auch vom Engagement der Kommunen, bei der Entwicklung und Umsetzung, abhängt. Insbesondere kommunale AkteurInnen, die breite Beteiligung vorantreiben, fördern positive Erfahrungen mit Windenergie und damit gesellschaftliche Akzeptanz vor Ort. In vielen Gemeinden ist die Eigenverantwortung bei der Steuerung des Wind- ausbaus mittlerweile bekannt. Probleme mit angrenzenden Gemeindeflächen, un- terschiedlichen Flächennutzungsplanungen, Verteilungen von Kosten und Nutzen werden vielerorts interkommunal angegangen. Dies fördert Akzeptanz in der Be- völkerung durch Effizienz bei Planung und Betrieb. Erfolgreiche Gesamtkonzepte konnten ganze Regionen wirtschaftlich stabilisieren, wie z.B. die Region Weser-Ems in Niedersachsen. Anders als in Brandenburg konn- ten hier Unternehmen angesiedelt und Arbeitsplätze geschaffen werden. Die wirt- schaftlichen Vorteile beim Windenergieausbau überzeugen kommunalpolitische Ak- teurInnen. Mehrere Kommunen in Rheinland-Pfalz sind unzufrieden mit erfolgrei- chen Protesten gegen den Ausbaus. Lösungen bei solchen Problemen stellen Soli- daritätskonzepte in Aussicht. Ziel ist eine Gewinnbeteiligung von Kommunen, die aufgrund ihrer landschaftlichen Rahmenbedingungen nicht von der Windkraft pro- fitieren können. 14 2.5 Ergebnisse Akteursanalyse 2.5 Ergebnisse Akteursanalyse Neben den Recherchen zur Abbildung von gesellschaftlicher Akzeptanz auf Ebene der Bundesländer, Planungsregionen, Landkreise und Gemeinden wurden zusätz- lich weitere Untersuchungen durchgeführt. Hierzu gehören die Durchführung einer Fokusgruppe, eines Methoden-Workshops zum Thema qualitative Daten und quan- titative Modellierung, Experteninterviews, das Herausarbeiten von Thesen anhand durchgeführter Studien zur gesellschaftlichen Akzeptanz sowie die Diskussion der Vorgehensweise in einem wissenschaftlichen Beirat. Die Ergebnisse dieser Untersu- chungen werden im Folgenden vorgestellt. 2.5.1 Fokusgruppe Das Ziel der Fokusgruppe war die Bewertung von Einflussfaktoren der gesellschaft- lichen Akzeptanz von Windenergie. Die TeilnehmerInnen setzten sich aus AkteurIn- nen der Landes- und Regionalplanung der Bundesländer Brandenburg und Schleswig- Holstein und AkteurInnen aus der Projektentwicklung und –planung zusammen. Die Diskussion hat gezeigt, dass Verzögerungseffekte in der Genehmigungsphase, bei der Planung in Windeignungsgebieten, nur selten zu Umsetzungsproblemen der Projek- te führen. Die Akzeptanz auf dieser Ebene hat nach Meinung der Anwesenden nur einen geringen Zeit- oder Kosteneffekt, entscheidend sind vor allem die vorgelagerten Planungsstufen der Flächenausweisung. Eine erfolgreiche Flächenausweisung wird demzufolge von der Akzeptanz zahlreicher AkteurInnen auf verschiedenen Hand- lungsebenen (Bundes-, Landes- und kommunaler Ebene) beeinflusst. Die Diskussion der Verfahren, mit Vertretern aus zwei der windstärksten Länder, Brandenburg und Schleswig-Holstein, hat gezeigt, dass vor allem die Verzahnung der Landes- und Kommunalebene eine wichtige Voraussetzung für die Umsetzung der landespolitisch geplanten Ausbauziele ist. 2.5.2 ExpertInneninterviews Insgesamt wurden im Rahmen des Projektes 13 ExpertInneninterviews durchgeführt, neun davon mit AkteurInnen konkreter Windprojekte. Der Schwerpunkt in den In- terviews lag auf der Erfassung von Nutzen und Widerständen. Erfragt wurden der finanzielle Nutzen, Beteiligungsformen bei der Planung sowie verschiedene Dimen- sionen von Betroffenheit, wie bspw. naturschutzrechtliche Belange, Landschaftsbild, Tourismus u.ä.. Die, nach Auswertung der Interviews, positivsten Projekte kommen aus den windschwächsten Bundesländern Bayern und Baden-Württemberg. Erfolgs- faktoren in allen Projekten sind der finanzielle Nutzen durch Steuereinnahmen und 15 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie die Beteiligung der lokalen Bevölkerung sowie die Unterstützung durch die Kom- munalpolitik. Weiterhin positiv wirkt sich eine frühzeitige Planungsbeteiligung aus sowie informelle Informationsmaßnahmen. Die höchste Betroffenheit geben die Be- fragten beim Thema Gesundheit und Landschaftsbild an. 2.5.3 Thesenauswertung Mit dem Ziel den Status Quo zu erfassen wurden bestehende Thesen gesellschaftli- cher Akzeptanz von Windenergie erfasst. Insgesamt wurden zwölf Studien, im Zeit- raum von 2006–2014, mit einem Schwerpunkt sozial-wissenschaftlicher Untersuchun- gen im Bereich Windenergie ausgewertet (von Falkenstein, 2006; Schweizer-Ries, 2008, 2009; Kurreck u. a., 2009; Walter u. a., 2011; Musall u. Kuik, 2011; Walter, 2012; Schmid u. Zimmer, 2012; Huber u. Horbaty, 2013; Hübner u. Löffler, 2013; Hall u. a., 2013; Arndt u. a., 2014). Ihnen wurden 23 Thesen entnommen, besonders häufig in den Bereichen Landschaftsbild, finanzielle Beteiligung und Partizipation, Standortwahl und Tourismus. Nachfolgend sind die Thesen thematisch sortiert auf- gelistet. Thesen allgemein • Erfahrungen mit Windprojekten in einer Gemeinde senken bzw. erhöhen die Akzeptanz. • Die Wohndauer in einer Ortschaft hat direkten Einfluss auf die Akzeptanz. • DieAuslastung von Windenergieanlagen (Volllaststunden) erhöht die Akzep- tanz. • Es gibt eine höhere Akzeptanz für kleine Windparks mit einer Anlagenan- zahl unter zwölf. Thesen Landschaftsbild • Die Veränderung des Landschaftsbildes hat einen höheren Einfluss auf zu- gezogene als auf langansässige EinwohnerInnen • Windenergieanlagen können als Bereicherung für das Landschaftsbild ange- sehen werden. Thesen Beteiligung und Partizipation • Finanzielle Beteiligung in Form kommunaler Fonds erhöht die Akzeptanz von Windenergieanlagen. 16 2.5 Ergebnisse Akteursanalyse • Finanzielle Beteiligung in Form freiwilliger monetärer Unterstützung der Gemeinde erhöht die Akzeptanz. • Finanzielle Beteiligung in Form von Bürgerbeteiligung schafft Akzeptanz. • Hohes Umweltbewusstsein erhöht die Partizipationsbereitschaft. • Partizipation in Form von Kommunikation und eines bürgernahen Planungs- prozesses erhöht Akzeptanz von Windenergieanlagen. Thesen Standortwahl • Bei der Standortwahl erhöht/senkt der Grad der Sichtbarkeit von Windener- gieanlagen die Akzeptanz. • Bei der Standortwahl kann die Bündelung von Infrastrukturmaßnahmen Ak- zeptanz senken. • Bei der Standortwahl werden Windenergieanlagen an Autobahnen eher ak- zeptiert und nicht als störend empfunden. • Generelle Akzeptanz ggü. Windkraft ist vorhanden, allerdings sinkt die Ak- zeptanz ggü. Windkraft bei Standorten innerhalb der eigenen Region. • Bei der Standortwahl gibt es eine höhere Akzeptanz für Offshore-, als für Onshore-Windenergieanlagen • Bei der Standortwahl muss die Hörbarkeit von Windenergieanalgen eher ver- mieden werden als ihre Sichtbarkeit. • Bei der Standortwahl hat die Sichtbarkeit von Windenergieanlagen nur ge- ringen Einfluss auf Akzeptanz. Thesen Tourismus • Die Stimmung in der Gemeinde ggü. Windenergieanlagen überträgt sich auf den Tourismus, sowohl negativ als auch positiv. • Windenergieanlagen können sich positiv auf den Tourismus auswirken und dadurch die Akzeptanz in der Gemeinde erhöhen. • Berufszugehörigkeit zu der Branche Tourismus kann die Aufgeschlossenheit gegenüber Windenergieanlagen erhöhen. • Ein Großteil der Touristen fühlt sich kaum bis gar nicht von Windenergiean- lagen in der Nordeifel gestört. 17 2 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie 2.6 Methoden-Workshop Im Rahmen des Projektes wurde ein Workshop zur Verwendung qualitativer Da- ten in quantitativen Modellen durchgeführt. Dabei zeigte sich, dass die methodische Vorgehensweise abhängig vom verwendeten Modelltyp sein muss. Man unterschei- det Bottom-up-Modelle, Systemsimulations- und/oder Optimierungsmodelle sowie agentenbasierte Modelle. In diesem Zusammenhang wurde auch die Erhebung und das Format der verwendeten Inputdaten sowie die Qualität und Aussagekraft der möglichen Outputdaten diskutiert. Bisher werden qualitative Daten für Energiesy- stemmodelle überwiegend in Form von getroffenen Vorannahmen als Rahmendaten integriert, z.B. als externe Kontextszenarien (Weimer-Jehle u. a., 2013), oder sie fließen nachgelagert in Form einer Multikriterien-Analyse in die Ergebnisse der Mo- dellierung ein. Der hier im Projekt verwendete Ansatz versucht qualitative Daten so aufzubereiten, dass diese direkt in die Modellierung integriert werden können. Hier- für müssen aus den qualitativen Daten quantitative Variablen abgeleitet werden. Je breiter dabei die qualitative Datenbasis ist, desto besser ist auch die Plausibilität der Ergebnisse. 18 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Das Kapitel zeigt, wie durch die Analyse von Fallbeispielen, also konkreten Vorha- ben, Einflussfaktoren herausgearbeitet wurden, die die Akzeptanz und Umsetzung von Netzausbauvorhaben in Deutschland maßgeblich beeinflusst haben. Trotz der zum Teil sehr komplexen Planungsprozesse und der fast unüberschaubaren Vielfalt von Einflussfaktoren und deren Wechselwirkungen zeigt sich, dass bestimmte Aspek- te in den Diskussionen wiederkehren und somit offensichtlich für die Akzeptanz der Projekte in den (betroffenen) Regionen von besonderer Bedeutung sind. 3.1 Methodik Das Ziel besteht darin, gesellschaftliche Akzeptanz als Dimension in Form von Verzö- gerungszeiten der Netzausbauvorhaben in die Ausbauszenarien der Modellierung zu integrieren. Hierfür wurden zuerst Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz her- ausgearbeitet um danach eine Methode zur systematischen Erfassung zu erstellen. Grundlage dafür sind die langjährigen Praxiserfahrungen der Deutschen Umwelthil- fe (DUH) bei der Begleitung von Planungsverfahren für Höchstspannungsleitungen in verschiedenen Regionen Deutschlands. Zunächst werden zwei Fallbeispiele von Informations- und Dialogveranstaltungen ausgewertet und für die Verwendung im Projekt aufbereitet. Dies ist erstens die geplante 380-kV-Leitung Wahle-Mecklar, Vorhaben 6 des Energieleitungsausbaugesetzes (EnLAG) von 2009. Das zweite Bei- spiel ist die 380-kV-Westküstenleitung in Schleswig-Holstein, ein Vorhaben des Bun- desbedarfsplangesetzes (BBPlG) von 2012. Zudem wurden die Erkenntnisse aus zwei umweltpsychologischen Gutachten im Auftrag der DUH hinzugezogen. Konkret han- delt es sich um eine Studie der Forschungsgruppe Umweltpsychologie (FG-UPSY) der Universität Magdeburg bzw. des IZES im Saarland zur Untersuchung der Ak- zeptanz der geplanten 380-kV-Leitung Wahle-Mecklar in Niedersachsen und Hessen im Jahr 2010. Sowie eine Untersuchung der Arbeitsgruppe Gesundheits- und Um- weltpsychologie der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg zur Akzeptanz des 19 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Stromnetzausbaus in Schleswig-Holstein im Jahr 2013. Außerdem wurden die Ein- flussfaktoren in einer Fokusgruppe mit AkteurInnen aus Wirtschaft, Politik und Wissenschaft diskutiert. Angeschlossen an diese Arbeiten erfolgt die systematische Erhebung gesellschaftli- cher Akzeptanz in einem Untersuchungsraum mit 13 Teilabschnitten von EnLAG und BBPlG-Vorhaben. Das methodische Vorgehen dabei besteht aus zwei Teilen: erstens, die Entwicklung und Implementierung eines Ansatzes, mit dem sich die gesellschaftliche Akzeptanz quantifizieren lässt; zweitens, die Integration der Ergeb- nisse in die Modellierung. Die Vorgehensweise beinhaltet qualitative Erhebungs- und Auswertungstechniken und quantitative Analysestrategien. Die Gewinnung von Da- ten beruht auf Sekundär- und Primärerhebungen. Sekundäre Daten werden mithilfe der Untersuchung von Fachpublikationen (z.B. Monographien, Zeitschriftenaufsät- ze, Arbeitspapiere, Berichten oder Studien) als auch durch die internetbasierte Re- cherche generiert. Die Basis für die Analyse und Bewertung von Primärmaterialien bilden Erhebungen der DUH. Es liegen vor allem qualitative Erhebungen und Ein- schätzungen zur Akzeptanz von Netzausbauvorhaben im Untersuchungsraum vor. Die Expertise der Europa-Universität Flensburg besteht in der quantitativen Ana- lyse zur Integration in die Modellierung. Der erste Teil der systematischen Erhebung umfasst die Entwicklung eines Schemas zur Erfassung von Akzeptanz, in Form von Widerstand gegen und Engagement für Netzausbauvorhaben, in einer Region. Um ein Maß für die gesellschaftliche Akzeptanz von Netzausbauvorhaben zu entwickeln, müssen Widerstand und Engagement erfasst werden. Entwickelt wurde ein Maß der Aktivitäten verschiedener AkteurInnen. Zur Quantifizierung werden zwei Aktivi- tätsraten, jeweils eine Widerstands- und eine Engagementrate erhoben, die wie folgt definiert sind: Widerstandsrate: Maß für die Aktivitäten von AkteurInnen im Bereich Wider- stand, die den Zeitpunkt der ursprünglich geplanten Inbetriebnahme eines Vorha- bens verzögern könnten. Engagementrate: Maß für die Aktivitäten von AkteurInnen im Bereich Enga- gement, die zur Einhaltung des ursprünglich geplanten Inbetriebnahmezeitpunktes eines Vorhabens beitragen könnten. Gleichzeitig wurden mit einer Regressionsanalyse (siehe Kapitel 5.2.1) die Zusam- menhänge von lokalem Engagement und Widerstand mit den bestehenden Verzö- gerungszeiten aktueller Vorhaben untersucht. Das Ergebnis sind definierte Verzöge- rungszeiten pro Landkreis, die auf zukünftige Trassen übertragen werden und in die Szenarioentwicklung einfließen. 20 3.2 Übergeordnete Erkenntnisse aus der Praxis 3.2 Übergeordnete Erkenntnisse aus der Praxis Die Fragen und Themen, die von den Bürgerinnen und Bürgern in Gesprächen und bei Info- und Dialogveranstaltungen adressiert werden, sind nach Erfahrungen der DUH in allen Regionen sehr ähnlich. Sie lassen sich in drei Gruppen einteilen: 1. Fragen des „Ob“ - Brauchen wir diese Leitung wirklich? 2. Fragen des „Wie“ - Gibt es technische oder räumliche Alternativen? Nach welchen Kriterien wird der Verlauf der Trasse bestimmt? 3. Fragen zu den Beteiligungsmöglichkeiten im Planungsverfahren - Wann und wie kann ich mich einbringen? Fragen des „Ob“ Häufig wird vor Ort bezweifelt, dass die Leitung überhaupt notwendig ist, vor allem wenn auch andere AkteurInnen (Wissenschaft, Umweltverbände, Politik u.a.) öf- fentlich die Planungen der Netzbetreiber angreifen. Dabei spielt es keine Rolle, dass der Bedarf gesetzlich festgestellt wurde. Im Gegenteil, die Entscheidungshoheit und auch Kompetenz von Politik und Behörden wird in der Gesellschaft vermehrt infrage gestellt. Zudem ist den BürgerInnen zumeist der Ablauf der zentralen Netzplanung nicht bekannt. Häufig besteht ein großes Misstrauen gegenüber den Netzbetreibern, denen einseitige wirtschaftliche Interessen unterstellt werden und denen eine objek- tive Planung nicht zugetraut wird. Erschwerend kommt hinzu, dass nicht alle Da- ten und Planungsgrundsätze bei der Netzentwicklungsplanung öffentlich zugänglich sind, das Thema sehr komplex ist und selbst ExpertInnen nicht alles nachvollziehen können. Fragen des „Wie“: Der Verlauf der Trasse und die technische Ausgestaltung sind die nächsten Punkte, die die BürgerInnen interessieren. Sie fordern die Prüfung technischer Alternativen wie z.B. Erdkabel und möchten Vor- und Nachteile klar erläutert bekommen. Vor- festlegungen auf eine Technik werden nicht akzeptiert. Des Weiteren geht es um den Trassenverlauf: Wie ist das Vorgehen bei der Er- mittlung einer Trasse? Welche Alternativen werden geprüft? Wichtig sind hier vor allem die Kriterien, nach denen die Trassen bewertet werden und die zur Wahl ei- ner Vorzugstrasse führen. In der Bundesfachplanung und Planfeststellung ist dann vor allem das Verfahren der Abwägung erklärungsbedürftig: Nach welchem Schema wägt die Bundesnetzagentur die verschiedenen Interessen ab und kommt zu einer Entscheidung? 21 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau In diesem Zusammenhang formulieren die BürgerInnen ihre konkreten Sorgen und Nöte, die sie mit der neuen Leitung verbinden und fordern Sachinformationen und eine Berücksichtigung ihrer Interessen ein. Besonders relevant sind diese Themen: • Gesundheitsschutz: Gefährdet die Leitung meine Gesundheit? Was wird zum Schutz vor gesundheitlichen Schäden getan? • Wohnumfeldschutz: Wie dicht kommt die Leitung an mein Haus? Gibt es Ab- standsvorgaben? Was wird getan, um das Wohnumfeld möglichst wenig zu beeinträchtigen? • Wertverlust: Habe ich mit einem Wertverlust meines Grundstücks zu rechnen? Gibt es Entschädigungen? • Landschaftsbild/Ortsbild: Ist eine Verlegung als Erdkabel möglich? Welche Varianten des Trassenverlaufs gibt es? Kann die Sichtbarkeit durch Maßnah- men wie Bepflanzung oder technische Ausgestaltung der Leitung verringert werden? • Einschränkungen der Bewirtschaftung (Landwirtschaft): Kann ich die Fläche wie zuvor nutzen oder gibt es Einschränkungen? Welche Einschränkungen sind während des Baus zu erwarten? Gibt es Entschädigungen? • Bündelung/Überbündelung: Ist die Bündelung mit gleicher oder anderer In- frastruktur sinnvoll oder führt das zu einer nicht mehr akzeptablen Belastung? • Mitnahme/Rückbau: Können zwei Leitungen (380 kV und 110 kV) auf einem Gestänge geführt werden? Wird durch die neue Leitung eine andere überflüssig und kann abgebaut werden? • Vogelschutz: Werden Vögel und ihre Schutzgebiete unzumutbar beeinträchtigt? Welche Maßnahmen werden zum Schutz der Vögel ergriffen? Hinzu kommen lokal spezifische Themen, die ebenfalls berücksichtigt werden sollten. Häufig kommen auch aus der Bürgerschaft Ideen, wie Trassen alternativ verlaufen können, die diskutiert werden sollen. Fragen zu den Beteiligungsmöglichkeiten Den meisten BürgerInnen ist das Planungsverfahren nicht geläufig und muss erläu- tert werden. Welche Verfahrensschritte gibt es und wo stehen wir gerade? Dabei sind für sie vor allem auch die Einflussmöglichkeiten in den einzelnen Planungsschritten interessant: • Wie und wann kann ich mich einbringen? 22 3.3 Erkenntnisse aus zwei Fallbeispielen • Welchen Entscheidungsspielraum gibt es jeweils? • Was kann ich erreichen und wer kann mir dabei helfen? Bürgerfragen und Akzeptanz Die Fragestellungen der BürgerInnen weisen klar auf die Einflussfaktoren gesell- schaftlicher Akzeptanz hin. Sie zeigen, welche Aspekte die BürgerInnen kritisch se- hen und was sie sich wünschen. So ist vor Ort bspw. der Schutz der Gesundheit ein häufig angesprochenes Thema. Viele haben Angst vor der Wirkung elektroma- gnetischer Felder, können diese aufgrund fehlenden Wissens schlecht einschätzen und sind unsicher. Daraus lässt sich ableiten, dass ein nicht überzeugendes Schutz- konzept und eine mangelhafte Kommunikation zu elektromagnetischen Feldern die Akzeptanz sinken lässt. Wird dagegen gut informiert, werden Messungen vor Ort durchgeführt und sorgt die Gesetzgebung für überzeugende Grenzwerte und Vorsor- gemaßnahmen, steigt die Akzeptanz. Solche Zusammenhänge lassen sich auch für die anderen Themen ableiten. 3.3 Erkenntnisse aus zwei Fallbeispielen 3.3.1 Fallbeispiel 1: Westküstenleitung Schleswig-Holstein Die geplante 380-kV-Westküstenleitung von Brunsbüttel bis Niebüll in Schleswig- Holstein (Landkreise Dithmarschen und Nordfriesland) ist ca. 150 km lang und in vier Planungsabschnitte unterteilt. Vorhabenträger ist der Übertragungsnetzbetrei- ber TenneT TSO GmbH (TenneT). Die Leitung ist im Bundesbedarfsplangesetz auf- geführt (BBPlG Nr. 8, Brunsbüttel – Bundesgrenze (DK)), die zuständige oberste Genehmigungsbehörde ist das Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Um- welt und ländliche Räume Schleswig-Holstein (MELUR). Bis Ende 2017 sollen die Bauarbeiten auf allen Abschnitten der Westküstenleitung begonnen werden. Eine Inbetriebnahme der gesamten Leitung ist bis 2018 geplant. Planungsverfahren Im nördlichen Teil zwischen Heide und Niebüll wurde nach Beschluss der Landesre- gierung auf ein formales Raumordnungsverfahren verzichtet. Stattdessen wurde die Planung durch einen intensiven informellen Bürgerdialog begleitet, der nachfolgend kurz beschrieben wird. Das Vorgehen wurde politisch von einer Realisierungsverein- barung zwischen Landesregierung Schleswig-Holstein, Netzbetreibern und weiteren 23 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Akteuren flankiert, die eine vorangegangene Beschleunigungsvereinbarung der Netz- entwicklungsinitiative Schleswig-Holstein1 weiter konkretisiert (siehe Tabelle 3.1). Tabelle 3.1: Die Netzentwicklungsinitiative in Schleswig-Holstein Herbst 2010 August 2011 März 2013 März - Dezember Netzentwicklungs- initiative Beschleunigungs- vereinbarung Realisierungs- vereinbarung Dialogprozess Ministerien, Ver- bände, Behörden und Unternehmen formulieren das gemeinsame Ziel, den Ausbau des Stromnetzes in Schleswig-Holstein zügig voran zu bringen Beteiligte der In- itiative verpflichten sich, alles für eine Beschleunigung des Netzausbaus Erforderliche zu tun, u.a. einen Dialog- und Kom- munikationsprozess einzuleiten Zeitplan für den Planungsprozess und Durch- führung eines Dialogprozesses vereinbart Durchführung des Dialogprozesses mit Konferen- zen, Bürger- und Fachdialogen Quelle: Eigene Darstellung DUH. Zu den Abschnitten der Leitung zwischen Heide und Niebüll, hat die DUH im Auf- trag des Energiewendeministeriums Schleswig-Holstein und in enger Kooperation mit TenneT, von März bis Dezember 2013 einen ausführlichen Dialogprozess in den Landkreisen Dithmarschen und Nordfriesland moderiert. Dialogprozess Im Rahmen des „Westküsten-Dialogs“ wurden in den Kreisen Nordfriesland und Dithmarschen im April 2013 zehn Dialogveranstaltungen in Form von „Runden Ti- schen“ organisiert. Bei den Bürgerdialogveranstaltungen des Westküsten-Dialogs, aber auch bereits bei den Informationsabenden in Dithmarschen und Nordfries- land 2012, hat sich bestätigt, dass die AnwohnerInnen der geplanten Leitungstras- se vor allem Fragen nach dem grundsätzlichen Bedarf der Leitung stellen („Ob“- Fragen), nach den gesundheitlichen Auswirkungen und technischen Alternativen („Wie“-Fragen) sowie nach ihren konkreten Einflussmöglichkeiten (Fragen nach Be- teiligungsmöglichkeiten). An der Westküste Schleswig-Holsteins fanden ergänzend zu den zehn Bürgerdialogen zudem vertiefende Fachdialogveranstaltungen mit jeweils 15 bis 30 Vertreterinnen und Vertretern aus der Verwaltung, von Verbänden, aus der Land- und Forstwirtschaft sowie aus Bürgerinitiativen statt. Auf vier Fachdialogen wurden in diesem Rahmen die Auswirkungen der geplanten Westküstenleitung auf 1 Es wurden drei Vereinbarungen zweier Landesregierungen mit Netzbetreibern und Kreisen u.a. Akteuren zum Stromnetzausbau getroffen: Die Netzentwicklungsinitiative im Herbst 2010, ge- folgt von einer Beschleunigungsvereinbarung im August 2011 (CDU-/FDP-Regierung), sowie die Beschleunigungsvereinbarung im Herbst 2012 (SPD-Grüne-Regierung). 24 3.3 Erkenntnisse aus zwei Fallbeispielen die Bereiche Arten- und Naturschutz, Städtebau, Kulturraum und Denkmalpflege und Land- und Forstwirtschaft diskutiert. Zu zwei Themen, die sich im Verlauf des Dialogprozesses auf Wunsch von Betroffenen herauskristallisierten, wurden zusätz- liche Fachdialoge angeboten. Dies waren die Möglichkeit der Erdverkabelung und elektromagnetische Felder. Fazit zum Dialog Insgesamt hat das Dialogverfahren geholfen, das Leitungsbauprojekt in der Regi- on bekannter zu machen und viele konkrete Fragen und Probleme zu beantworten. Daneben hat sich die Ausgangssituation in Schleswig-Holstein als positiv erwiesen. Denn das Land verfolgt schon seit vielen Jahren eine ehrgeizige Politik zum Aus- bau der Windenergie und unterstützt seit 2010 parteiübergreifend einen zügigen Um- und Ausbau der Stromnetze durch Netzentwicklungsinitiativen und Verein- barungen. Grundlegend besteht, aus wirtschafts- und umweltpolitischer Sicht, ein überparteilicher Konsens über die wichtige Rolle und den weiteren Ausbau der Win- denergie sowie den damit verbundenen Infrastrukturmaßnahmen. Der Dialog führte zu einer Versachlichung der Diskussion, die es ermöglichte die Spielräume auszuloten und Planänderungen zu erreichen. Auch bei den Fachdialogen waren AnwohnerIn- nen vertreten (= Vertrauenspersonen aus den vorherigen Veranstaltungen, Vertreter von Bürgerinitiativen). Themen, die üblicherweise im Raumordnungsverfahren von Fachbehörden und Verbänden erörtert werden, waren dadurch transparenter. Weitere Erkenntnisse der Akzeptanzforschung in Schleswig-Holstein Im Auftrag der DUH befragte die Arbeitsgruppe Gesundheits- und Umweltpsycholo- gie der Universität Halle-Wittenberg 2012/2013 Menschen in Ostholstein, Dithmar- schen und Nordfriesland, die innerhalb oder im Umkreis von einem Kilometer der Trassenkorridore von geplanten Leitungen leben. Gegenstand der Umfrage Hübner u. Hahn (2013) waren auch die vor Ort durchgeführten Informations- und Dialog- veranstaltungen zum Netzausbau. Ziel war es herauszufinden, welche Faktoren die lokale und regionale Akzeptanz der Stromtrassen hemmend oder fördernd beeinflus- sen und wie wirksam die eingesetzten Kommunikationsmaßnahmen zur frühzeitigen Bürgerbeteiligung sind. Insgesamt wurden in der Studie von Hübner u. Hahn (2013) 381 Personen (28,3 % weiblich, 71,7 % männlich) mit einem Fragebogen in persönlichen Gesprächen oder per Online-Umfrage befragt. Zusätzlich wurden 18 ExpertInneninterviews durchge- führt. Folgende Ergebnisse zeigen, dass der Stromnetzausbau in den Regionen eine hohe Relevanz besitzt: 25 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau • Trotz der frühzeitigen Infoveranstaltungen, die positiv bewertet werden, fühlen sich die Befragten allgemein wenig informiert. • Die Trasse insgesamt wird positiver bewertet als ein konkreter Abschnitt in der unmittelbaren Umgebung. • Nach ihren Befürchtungen befragt, nannten die AnwohnerInnen am häufigsten eine Beeinträchtigung des Orts- und Landschaftsbildes. Zudem erwarten sie negative Auswirkungen auf die Wirtschaft, wie Wertverlust von Grundstücken, Abschreckung von Touristen und Beeinträchtigung der Landwirtschaft. • 71,6 % der Befragten wünschen sich Mitsprache bei der Trassenführung, 36,2 % der Befragten möchten bei der Wahl der Technologie (Freileitung oder Erdka- bel) mitentscheiden können. Die Auswertung der 18 ExpertInneninterviews zeigt, wie schwierig das rechtliche und planerische Umfeld der Stromnetzplanung im Übertragungsnetz ist. • Viele der Befragten betonen, dass die komplexe Rechtslage die Kommunikation erschwert. • Einige kritisieren die gesetzliche Festlegung auf die Freileitungstechnologie und wünschen sich mehr Flexibilität in Bezug auf (Teil-)Erdverkabelungsoptionen. • Als weiteres Hemmnis des Netzausbaus nennen mehrere Fachleute eine Un- gleichgewichtung bei der Schutzgüterabwägung im Planungsverfahren. Immer wieder führe es zu Irritationen, dass der „Menschenschutz“ gesetzlich weniger stark verankert sei als der Naturschutz. Einige Befragte fordern daher eine stärkere Gewichtung des Schutzguts Mensch, um größere Abstände zur Wohn- bebauung zu erreichen. Den Bürgerdialog zur Westküstenleitung bewerten manche der Befragten kritisch. Dieser wird demnach als eine Scheinbeteiligung empfunden, da bereits zu viele Fest- legungen vorab getroffen worden seien. Nach ihrer Meinung zur finanziellen Bür- gerbeteiligung an Höchstspannungsleitungen gefragt, bewerteten die Befragten die Möglichkeit „Bürgerleitung“ nur vorsichtig positiv. Allerdings war das von TenneT angebotene Beteiligungsmodell für die Westküstenleitung in Form einer nachrangi- gen Bürgeranleihe zum Zeitpunkt der Befragung noch nicht detailliert ausgearbeitet (TenneT TSO GmbH, 2013a). In der tatsächlichen Umsetzung erwies sich das Pro- jekt „Bürgerleitung“ der TenneT als wenig erfolgreich, mit nur 142 Haushalten in Nordfriesland und Dithmarschen, die bis Ende 2013 die Bürgeranleihe gezeichnet 26 3.3 Erkenntnisse aus zwei Fallbeispielen haben (IWR, 2013). Grund für das geringe Interesse an der Anleihe war nach Be- fragungsergebnissen von TenneT laut IWR (2013) unter anderem die öffentliche De- batte um das Beteiligungsmodell, in der die Komplexität und das Risiko der Anleihe kritisiert wurden. 3.3.2 Fallbeispiel 2: Leitung Wahle-Mecklar, Niedersachsen/Hessen Die insgesamt 230 km lange 380-kV-Leitung vom Umspannwerk (UW) Wahle in Niedersachsen bis zum UW Mecklar in Hessen ist Vorhaben Nr. 6 des EnLAG. Bürgerinformation und Dialogveranstaltungen Der für das Wahle-Mecklar Projekt zuständige Netzbetreiber TenneT TSO, damals noch E.ON Netz, hat bereits im Sommer 2007 einen Antrag auf Raumordnung für das Leitungsvorhaben gestellt. Zu dieser Zeit war das Thema Bürgerbeteiligung beim Stromnetzausbau in der öffentlichen Debatte noch nicht so präsent wie heute und die Vorhabenträger hielten sich mit Ihrem Informationsangebot vor allem an die ge- setzlich vorgeschriebenen Maßnahmen (z.B. Antragskonferenzen, Gespräche mit be- troffenen GrundstückseigentümerInnen). Mit der Verabschiedung des EnLAG, sowie in Folge der Debatte um Stuttgart 21, hat das Thema (frühzeitige) Bürgerinforma- tion und -beteiligung auch bei Netzbetreibern stärkeres Gewicht bekommen (DUH, eigene Einschätzung). Der überregionale, teilweise gut organisierte Protest an der Strecke, mit ca. 22.000 Einwendungen Betroffener gegen das Raumordnungsverfah- ren hat auch den Netzbetreiber TenneT in den folgenden Jahren zu verstärkten Informationsbemühungen veranlasst (Neukirch, 2014). So eröffnete dieser 2012 ein Projektbüro in Göttingen, als direkte Anlaufstelle für BürgerInnen und veranstalte- te eine Reihe von Runden Tischen zur Diskussion mit GemeindevertreterInnen und Bürgerinitiativen. Im Rahmen des Projekts „Forum Netzintegration Erneuerbare Energien“ (Netzintegration) führte die DUH, in den Jahren 2010 und 2012, mehrere öffentliche Informationsveranstaltungen für AnwohnerInnen durch (2010 in Meißner und Melsungen / Hessen sowie Delligsen/ Niedersachsen, 2012 in Vechelde, Göttin- gen und Einbeck / Niedersachsen). Die drei Veranstaltungen im Jahr 2012 wurden in Kooperation mit dem Niedersächsischen Ministerium für Umwelt, Energie und Klimaschutz durchgeführt. Fazit Die Veranstaltungen der DUH zur Wahle-Mecklar Leitung waren vor allem für die Vermittlung von Informationen konzipiert. Die Möglichkeit, Anregungen abzugeben war zwar durch eine Diskussion mit der Bevölkerung stets gegeben, stand aber nicht im Vordergrund, zumal die DUH als unabhängige Moderation keinen Einfluss auf 27 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau die Trassenplanung hatte. Während der Veranstaltungen wurde teilweise kritisiert, dass zu spät im Planungsprozess zu wenig echte Bürgerbeteiligung stattfinden wür- de. Die Frage des „Ob“, also nach dem Bedarf der Leitung, wurde nicht (mehr) oder nur vereinzelt gestellt. Dies kann als grundsätzliche Akzeptanz, oder als Zeichen von „Resignation“, der lokal betroffenen BürgerInnen, gewertet werden, da das Pla- nungsverfahren bereits so weit fortgeschritten war, dass Betroffene keine Möglichkeit der Einflussnahme mehr sahen. Weitere Erkenntnisse der Akzeptanzforschung in Niedersachsen/Hessen In der Studie der FG-UPSY von Schweizer-Ries u. a. (2010) wurde die Akzeptanz der geplanten 380-kV-Neuleitungen sozialwissenschaftlich untersucht. Sie wurde im Rah- men des Projekts “Forum Netzintegration Erneuerbare Energien” beauftragt. Ihr Ziel bestand darin die Diskussionen zwischen politischen AkteurInnen und Strom- versorgung, Naturschutz, Wissenschaft und Bürgerinitiativen innerhalb des Forums mit sachlichen Argumenten zu unterstützen. Am Beispiel von Teilabschnitten wurde der Akzeptanzbildungsprozess exemplarisch dargestellt. Insgesamt wurden 450 AnwohnerInnen mit einem standardisierten Fra- gebogen und 12 Einzelpersonen in qualitativen Interviews aus verschiedenen Ak- teursgruppen befragt. Erhoben und analysiert wurden sowohl die Bewertung tech- nologiebezogener Eigenschaften, als auch die Wahrnehmung des Planungsprozesses. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse, dass neue Stromleitungen als prinzipiell notwendig anerkannt werden, neue Freileitungen aber sehr negativ bewertet wer- den: • Gesundheitliche Befürchtungen sowie die erwarteten negativen landschaftli- chen Effekte stehen dabei als Argumente der befragten BürgerInnen im Vor- dergrund. • Erdkabel werden gegenüber Freileitungen deutlich bevorzugt, zudem wird ein Bau der neuen Leitungen entlang von bereits bestehenden Infrastrukturtrassen befürwortet. • Generell werden von den AnwohnerInnen der geplanten Trasse mehr Informa- tionen, sowohl über die Technologien als auch den Planungsprozess gewünscht. Hier wird die Bedeutsamkeit eines konstruktiven Kommunikationsprozesses zwischen den beteiligten Akteursgruppen offensichtlich. Dieser war, zum Zeitpunkt der Studie, in den untersuchten Gemeinden nicht durchgehend gegeben. 28 3.4 Fokusgruppe 3.3.3 Schlussfolgerungen aus Fallbeispielen und Studien Aus den Erfahrungen der Bürgerdialoge, zu Formaten und diskutierten Themen, lassen sich bereits Einflussfaktoren und entsprechende Indikatoren herleiten. Vor allem informelle Informations- und Dialogangebote, ergänzend zum formalen Pla- nungsverfahren, sind wichtig und sinnvoll. Kommunikation ist entscheidend für die Akzeptanz. Dabei spielen Maßnahmen, wie eine unabhängige Moderation, die Einbe- ziehung von ExpertInnen und Antworten auf die Fragen der BürgerInnen eine große Rolle. Entscheidend sind nachvollziehbare Auseinandersetzungen mit allen vorge- brachten Argumenten der BürgerInnen und die klare Kommunikation des Hand- lungsspielraums. Zusätzlich wurde an der Westküstenleitung deutlich, dass eine parteiübergreifende politische Unterstützung sowie die Unterstützung der lokalen Windmüller (die profitieren, wenn ihr Strom abgeleitet werden kann) zu höherer Akzeptanz geführt hat. Auch in beiden beauftragten Studien finden sich Hinweise auf Einflussfaktoren. So lässt die Aussage, dass Erdkabel gegenüber Freileitungen deutlich bevorzugt werden, den Schluss zu, dass die Möglichkeit der Erdverkabe- lung und ihre Nutzung positiv auf die Akzeptanz wirken. Wenn kritisiert wird, dass der Mensch im Rahmen der Schutzgüterabwägung nicht ausreichend geschützt wird, kann zum einen eine transparente Erläuterung der Abwägungskriterien aber auch ein möglichst großer Abstand der Leitung zur Wohnbebauung zu mehr Akzeptanz führen. 3.4 Fokusgruppe Im Rahmen einer Fokusgruppe wurden die Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzep- tanz beim Netzausbau mit AkteurInnen aus Wirtschaft, Politik und Wissenschaft diskutiert. Ziel war, aus der Fülle bekannter Einflussfaktoren, die für die heutige Pra- xis relevantesten herauszuarbeiten. Es wurde deutlich, dass die Übertragungsnetzbe- treiber (ÜNB) informellen Kommunikations- und Beteiligungsmaßnahmen eine hohe Bedeutung für die Akzeptanz zusprechen. So verfährt 50Hertz Transmission GmbH in Planungsprozessen nach einem eigens entwickelten internen Standard. Dieser gilt nicht als Reaktion auf Protest, sondern grundsätzlich für jedes Projekt. Alle ÜNB engagieren sich verstärkt proaktiv in der Kommunikation ihrer Projekte und führen zudem auch eigene Untersuchungen der gesellschaftlichen Akzeptanz durch. Die ste- tig weiter entwickelten Maßnahmen zur Gewährleistung gesellschaftlicher Akzeptanz zeichnen sich durch Flexibilität aus, die sich an lokalen Gegebenheiten orientiert. In- wiefern die getroffenen Maßnahmen eine Bauverzögerung der Projekte verringern, wird regelmäßig evaluiert. Aus Sicht der ÜNB ist das gemeinsame Vorgehen mit der 29 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Landes- und der Kommunalpolitik ein zentraler Erfolgsfaktor beim Einsatz infor- meller Maßnahmen. Auch frühzeitige Projektinformationen gelten als Erfolgsfaktor, auch wenn die Häufigkeit von Klagen nicht unmittelbar sinkt. Die Professionali- tät von Protesten ist angestiegen, da rechtzeitige Vorabinformationen konstruktive Stellungnahmen betroffener AkteurInnen unterstützen. Daneben nennen die ÜNB aber auch Faktoren, denen mit diesen Maßnahmen nicht begegnet werden kann. Hemmend wirkt z.B. eine zu geringe Kapazität der Planungsbehörden, die zu erheb- lichen Zeitverzögerungen führen kann, und auf die die ÜNB keinen Einfluss haben. Darüber hinaus bestehen Vermutungen, nach denen sich vor allem strukturschwache Regionen generell „ungerecht“ behandelt fühlen, und die ergriffenen Maßnahmen so- mit eher zweitrangig sind. Beim zukünftigen Ausbau der Übertragungsnetze betonen die ÜNB vor allem den Einfluss äußerer Rahmenbedingungen auf die Akzeptanz, wie das Marktdesign, das EEG, Änderungen von Planungs- und Genehmigungsverfah- ren, Umwelt- und Naturschutzanforderungen und die Verknüpfung der nationalen mit der europäischen Politikebene. Seitens der ÜNB besteht Skepsis, ob sich technologische Innovationen wie bspw. Erd- kabel positiv auf die gesellschaftliche Akzeptanz auswirken. Nach ihrer Einschätzung bleibt die gesellschaftliche Akzeptanz beim Ausbau der Übertragungsnetze in den kommenden Jahren eine zentrale Größe. Aufgrund bisheriger Erfahrungen gehen sie von einer Zunahme der bereits bestehenden Kluft zwischen den Zeithorizonten in Planung und Praxis aus. Schlimmstenfalls, so die Befürchtung eines ÜNB, stellen betroffene Akteure verstärkt singuläre Interessen in den Vordergrund, während sie demokratische Planungsverfahren und behördliche Entscheidungen als nachrangig bewerten. Weiterhin entscheidend für die Akzeptanz ist nach Ansicht der ÜNB die zukünftige Rolle der Braunkohle in der Energieversorgung. Die TeilnehmerInnen nennen folgende Indikatoren zur Einschätzung gesellschaftli- cher Akzeptanz: • Vorbelastung durch Netzinfrastruktur • Besiedlungsdichte • Anteil Bürgerwindparks und EE generell im Einzugsgebiet eines Korridors • Andere Infrastrukturen (z.B. Autobahn) 3.5 Systematische Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz Einflussfaktoren der gesellschaftlichen Akzeptanz können zu Verzögerungen, zur Ein- haltung von Zeitplänen oder sogar zu Beschleunigungen beim Netzausbau beitragen. 30 3.5 Systematische Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz Um die gesellschaftliche Akzeptanz als Teil der Szenarioentwicklung für den Netzaus- bau verwenden zu können, wird sie als Zeitverzögerung zur ursprünglich geplanten Inbetriebnahme dargestellt. Durch die Verknüpfung der qualitativen Untersuchun- gen gesellschaftlicher Akzeptanz mit Zeitverzögerungsanalysen, können voraussicht- liche zeitliche Verzögerungen aller geplanter EnLAG- oder BBPlG-Vorhaben berech- net werden. Die Methodik zur Berechnung basiert auf zwei Teilen: 1. Entwicklung und Durchführung eines Ansatzes zur Quantifizierung gesellschaft- licher Akzeptanz in ausgewählten Landkreisen. 2. Integration der Ergebnisse in die Energiesystemmodellierung, akzeptanzba- sierte Verzögerungserwartungen für Deutschland und die darauf aufgebaute Entwicklung von Netzausbauszenarien. Grundlage der nachfolgenden Untersuchungen ist eine Studie von Neukirch (2014), die erste systematische Ansätze zur Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz in Netz- ausbauvorhaben enthält. Die dortigen Auswertungen von Protesten bei Netzaus- bauvorhaben erfolgten qualitativ, Bewertungen von Engagement für den Netzausbau wurden nicht betrachtet. Die eigene Entwicklung eines Verfahrens zur Erhebung von Widerstand und Engagement in Netzausbauvorhaben basiert auf elf Teilabschnit- ten der EnLAG-Vorhaben 1-6 und zwei Teilabschnitten im BBPlG-Vorhaben 8, in insgesamt 19 Landkreisen. Der Untersuchungsraum umfasst konkret: • BBPlG 8 (Westküstentrasse: Brunsbüttel-Bundesgrenze (DK)) • EnLAG 1 (Kassø (DK)-Dollern) • EnLAG 2 (Ganderkesee-Wehrendorf) • EnLAG 3 (Neuenhagen-Krajnik) • EnLAG 4 (Lauchstädt-Redwitz) • EnLAG 5 (Diele-Niederrhein) • EnLAG 6 (Wahle-Mecklar) Diese Auswahl orientiert sich an den Aktivitäten der DUH. Alle Teilabschnitte wur- den hinsichtlich gesellschaftlicher Akzeptanz mit folgenden Schwerpunkten unter- sucht: Inhalte von Protesten, regionale Ausbreitung der Proteste, ProtestakteurIn- nen und angewandte Methoden zur Beteiligung der Öffentlichkeit. Das erhobene qualitative Datenmaterial wurde strukturiert und in Tabellen mit den folgenden 31 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Spaltenüberschriften übertragen: allgemeine Projektinformationen, spezifische In- teressenpunkte einzelner Stakeholder pro Landkreis sowie Beteiligungsformate. So entstand ein Datensatz mit 356 Einträgen, für den folgende Hinweise gelten: • alle Einträge basieren auf subjektiven Einschätzungen der DUH • Für jeden Landkreis liegt eine unterschiedliche Anzahl an Einträgen vor Der Datensatz wurde anschließend mit definierten Unterkategorien weiter struktu- riert. Damit konnten Widerstände und Beteiligungsprozesse in jedem der ausgewähl- ten 19 Landkreise analysiert werden. Die Erhebung von Engagement basiert nicht auf den spezifischen Teilabschnitten, sondern erfolgte übergeordnet auf Bundes- und Landesebene mittels Internet- und Literaturrecherche. Die Ergebnisse sind ebenfalls als Datensatz angelegt, und orien- tieren an den von der DUH genannten Faktoren für erfolgreiches Engagement: • konsistente Energiewendepolitik. • Bekenntnis zum Netzausbau Bundeslandebene. • Bekenntnis zum Netzausbau Landkreisebene. • Umfangreiche und frühzeitige Beteiligung der Öffentlichkeit. Konkret wurden aus diesen Datensätzen die beiden Indikatorsysteme, Widerstands- und Engagementrate, mit jeweils sieben Einzelindikatoren erarbeitet. Mit der Wi- derstandsrate wird das Ausmaß der Aktivitäten, die zu einer Verzögerung des ur- sprünglichen Jahres der Inbetriebnahme geführt haben können, definiert. Sie umfasst folgende Indikatoren: Inhalte der Widerstände (Bandbreite, Art, aktuelle regionalen Ausbreitung), AkteurInnen (Bandbreite, Art, Grad der Einflussnahme) und tatsäch- lich durchgeführte Protestaktionen (z.B. gesetzliche Klagen). Sie basiert vor allem auf Material der DUH, lediglich die tatsächlichen Protestaktionen wurden extern recherchiert. Die Engagementrate eines Vorhaben definiert Aktivitäten, die dazu führen sollen das geplante Jahr der Inbetriebnahme zu erreichen. Ihre Indikatoren beziehen sich auf die Aktivitäten der Bundesländer (Ausbau der EE und Bekenntnis zum Netzausbau), der Landkreise (Ausbau der EE und Bekenntnis zum Netzausbau) und der Netzbetreiber (Grad und Zeitpunkt der öffentlichen Beteiligung, Aufberei- tung von Informationen und Anstrengungen für den Dialog). Zur Erstellung beider Raten wurde folgende Vorgehensweise angewandt: • Entwurf nominaler Merkmale pro Indikator mit Punktbewertung (z.B. ein Punkt pro Merkmal oder zunehmende Punktzahl bei zunehmendem Merk- malsgewicht) 32 3.5 Systematische Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz • Auswertung von Widerstand und Engagement in Punkten pro Landkreis (je mehr Punkte umso stärker) • Normierung, Gewichtung pro Indikator und Gesamtberechnung einer Widerstands- und Engagementrate pro Landkreis • Typisierungen der absoluten Werte in vier Wertebereiche: „best“, „mid-best“, „mid-worst“ und „worst“ Mit „best“ bewertet werden der geringste Widerstand und das höchste Engagement. Für jeden der 19 Landkreise wurde eine Widerstands- und eine Engagementrate bestimmt. In den folgenden zwei Kapiteln werden alle Indikatoren beider Raten einzeln beschrieben. Eine umfangreiche Beschreibung des gesamten Verfahrens er- folgte in der im Rahmen des Projektes am IZT entstandenen Masterarbeit „Entwick- lung einer Methodik zur Integration gesellschaftlicher Akzeptanz in die Strommarkt- Modellierung am Beispiel ausgewählter Netzausbauvorhaben in Deutschland“ (Mes- ter, 2016). 3.5.1 Indikatoren Widerstandsrate Breite der Protestinhalte (Indikator 1) Der Indikator erfasst die Protestinhalte innerhalb eines Landkreises in den vier Kategorien technische Planung, Standort/- Entwicklung der Region, Verteilungs- und Verfahrensgerechtigkeit und Bedarf. Zur Erfassung wird jeder Protestinhalt mit einem Punkt bewertet. Es ergeben sich ab- solut Merkmalsausprägungen von „0“ (keine Inhalte) bis maximal „5“ (fünf Inhalte) und normiert Werte von 0.00 bis 1.00. D.h. je höher die Punktzahl, desto mehr Protestinhalte innerhalb eines Vorhabens. Beispiel: Eine Bewertung mit „4“ bedeutet, dass innerhalb eines Landkreises vier von den fünf möglichen Protestinhaltskategorien diskutiert werden. Der normierte Indikatorwert ergibt 0.80 als Quotient aus 4/5. Normierte Werte von 0-1 entsprechen dem Typ „best“, genau 2 entspricht dem Typ „mid-best“, genau 3 „mid-worst“, 4-5 entsprechen „worst“. Radikalität der Protestinhalte (Indikator 2) Dieser Indikator bewertet die In- tensität der Protestinhalte. Bewertet werden die Kategorien, Protestinhalte in den Kategorien technische Planung sowie Standort/Entwicklung der Region gelten als wenig radikal und werden mit einem Punkt bewertet. Mit zwei Punkten bereits gravierender bewertet werden Proteste in der Kategorie Verteilungs- und Verfah- rensgerechtigkeit. Maximale Intensität haben Proteste der Kategorie Bedarf. Denn 33 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau hier wird der Bedarf des Ausbauvorhabens generell in Frage gestellt, sie erhalten daher die Höchstpunktzahl vier. Ein Landkreis kann zwischen null und zehn Punkte erhalten. Die Merkmalsausprägungen und normierten Indikatorwerte ergeben sich aus den Kombinationsmöglichkeiten der zutreffenden Protestinhalte. Beispiel: Werden in einem Landkreis der Bedarf (F=4 Punkte), das Verfah- ren (E=2 Punkte) und die technische Planung (B=1 Punkt) eines Vorhabens kritisiert ergibt sich ein normierter Indikatorwert von ((4+2+1)/10) = 0.70. In Bezug auf die Zuordnung der Merkmale zu den Widerstandstypen wurde folgen- des festgelegt: Kombinationen von Protestinhalten, die die Ausprägung F „Bedarf“ beinhalten wurden aufgrund der Stärke des Protests mindestens dem Typ „mid- worst“ zugeteilt. Alle anderen Inhalte der Intensität „A-E“, die nicht den Bedarf des Vorhabens betreffen, werden mit „best oder mid-best“ bewertet. Ausbreitung der Protestinhalte (Indikator 3) Anhand des Indikators Ausbreitung der Protestinhalte wird bewertet, ob die Proteste eher regional oder überregional sind. Der Indikator ergibt sich aus dem Verhältnis der Anzahl regionaler Protes- tinhalte und der Anzahl der gesamten Protesteinträge in einem Landkreis (Regio- nalitätsrate). Je höher die Regionalitätsrate, desto höher ist der Anteil regionaler Proteste und desto höhere Punktzahl erhält der Indikator. Beispiel: Zwei Drittel der Protestinhalte eines Landkreises sind regional aus- gebreitet die normierte Regionalitätsrate beträgt dann 0.67 (2/3) und gehört zum Typ „mid-worst“. Breite der Protestakteure (Indikator 4) Der Indikator Breite der Protestakteu- rInnen ist analog zum Indikator 1 aufgebaut. Art der Protestakteure (Indikator 5) Die Art der Protestakteure nimmt Bezug auf die Relevanz der ProtestakteurInnen und ist analog zu Indikator 2 aufgebaut. Aktionsebene der Protestakteure (Indikator 6) Der sechste Indikator basiert auf der Aktionsebene der ProtestakteurInnen. Die Merkmalsausprägungen sind lokal (ein Punkt), regional (zwei Punkte) und bundesweit (drei Punkte). Verwendet wird immer der größte Aktionsradius eines Landkreises. Beispiel: In einem bestimmten Landkreis sind AkteurInnen der Kategorien BI/Anwohnerschaft (lokal, regional), Kommunalpolitik (lokal, regional) und 34 3.5 Systematische Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz Wissenschaft (bundesweit) vertreten. Aufgrund der bundesweit tätigen Akteu- rInnen der Wissenschaft, mit dem größten Radius, wird der Landkreis mit drei Punkten bewertet. Der normierte Indikatorwert beträgt 1.00 und repräsentiert den Typ „worst“. Tatsächliche Protestaktionen (Indikator 7) Für den Indikator „tatsächliche Pro- testaktionen“ gibt es die vier Merkmalsausprägungen von „0“ (keine Aktionen) bis „3“ (Klagen vor Gericht), gemäß ihrer Relevanz steigt die Punktzahl. Jeder der vier Widerstandstypen „best - worst“ entspricht genau einer Merkmalsausprägung. Beispiel: Wenn gegen ein Vorhaben Einwendungen eingereicht und gleichzeitig privatrechtliche Verhandlungen geführt werden, ergeben sich absolut 2 Punkte und normiert 0.67. Diese Protestaktionen werden mit dem Widerstandstyp „mid-worst“ gekennzeichnet. Bei der Anwendung und Bewertung der Indikatoren 1-6 ist die unterschiedliche ver- fügbare Datenmenge in den Landkreisen zu berücksichtigen. Würden ausschließlich Häufigkeiten erhoben, wären die Indikatoren 1,2,4 und 5 überbewertet. Dem soll mithilfe der Kategorien aller Indikatoren entgegen gewirkt werden. Zur Erfassung von Indikator 2 bspw. wird nicht gezählt wie oft der Inhalt „Bedarf“ geäußert wurde, sondern lediglich, ob dieser für den ausgewählten Landkreis zutrifft. Gewichtung der Indikatoren Die Indikatoren der Widerstandsrate sind eingeteilt in die Untergruppen: Inhalte (Indikator 1-3), AkteurInnen (Indikator 4-6) und Ak- tionen (Indikator 7). Um eine Über- oder Untergewichtung bestimmter Indikatoren zu vermeiden, wird eine Gleichgewichtung angestrebt (vgl. Diekmann u. a., 2014b, S. 6). Inhaltlich unterscheidet sich der siebte jedoch von den übrigen Indikatoren, weil dieser tatsächliche Aktivitäten von ProtestakteurInnen wiederspiegelt, die geplante Inbetriebnahmezeitpunkte verzögern. Deshalb wird dieser mit 25 % doppelt so stark gewichtet, wie die restlichen Indikatoren. Diese beziehen sich vornehmlich auf Be- weggründe, Kritikpunkte, Organisation und Reichweite von Protesten und werden mit jeweils 12,5 % gewichtet. Dies wurde mit der DUH abgestimmt und transparent im Indikatorensystem eingetragen (s. Abbildung 3.1). Aggregation und Typisierung Die Summe der normierten und gewichteten Indika- toren ergibt die Widerstandsrate (einen Gesamtindikator). Das Ergebnis der Wider- standsrate wird einem der vier Typen „best“, „mid-best“, „mid-worst“ und „worst“ zugewiesen. Die Wertebereiche (s. Abbildung 3.1) ergeben sich entsprechend der minimalen und maximalen Merkmalsausprägungen. 35 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Indikatorensystem Widerstandsrate Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 Indikator 7 M IN / M A X M e rk m a l [I n d ik a to rw e rt ] B e d e u tu n g d e r M e rk m a le (B e w e rt u n g s g ru n d la g e ) M e rk m a l [I n d ik a to rw e rt ] M e rk m a l [I n d ik a to rw e rt ] M e rk m a l [I n d ik a to r- w e rt ] In d ik a to re n Breite der Protestinhalte A [0.00] B [0.20] C [0.40] D [0.60] Radikalität der Protestinhalte 12.5% 12.5% Widerstandsrate 100.0% Ausbreitung des Protestinhalts Breite der Protestakteure Art der Protestakteure Aktionsebene der Protest- akteure Tatsächliche Protest-Aktionen 12.5% 12.5% 12.5%12.5% 25.0% E [0.80] F [1.00] A [0.00] B/C [0.10] D/E bzw. B+C [0.20] B/C+D/E [0.30] F bzw. D+E bzw. D/E+B+C [0.40] F+B/C bzw. D+E+B/C [0.50] F+B+C bzw. F+D/E [0.60] F+D/E+B/C [0.70] F+D+E bzw. F+D/E+B+C [0.80] F+D+E+B/C [0.90] F+D+E+B+C [1.00] Regionalitätsrate: 0.00-0.25 [0.00] Regionalitätsrate: 0.26-0.50 [0.33] Regionalitätsrate: 0.51-0.75 [0.67] A [0.00] A [0.00] B [0.20] C [0.40] D [0.60] E [0.80] F [1.00] A [0.00] C [1.00 A [0.0] B [0.33] C [0.67] D [1.00] F [0.08] D/E [0.15] F+D/E [0.23] B/C [0.31] F+B/C [0.38] D/E+B/C [0.46] F+D/E+B/C [0.54] B+C bzw. B/C+D+E [0.62] B+C+F [0.69] B+C+D/E [0.77] B+C+D/E+F [0.85] B+C+D+E [0.92] B+C+D+E+F [1.00] Typ: best [0.00-0.24] Typ: mid-best [0.25-0.49] Typ: mid-worst [0.50-0.79] A: kein Inhalt B: 1 Inhalt C: 2 Inhalte D: 3 Inhalte E: 4 Inhalte F: 5 Inhalte pro zutreffendem Inhalt: 1 Pkt. A: kein Inhalt (0 Pkt.) B: Technische Planung (1 Pkt.) C: Standort/Entwick- lung der Region (1 Pkt.) D: Verteilungs- gerechtigkeit (2 Pkt.) E: Verfahrens- gerechtigkei (2 Pkt.) F: Bedarf (4 Pkt.) Regionalitätsrate von 0 bis 1: Anzahl regionale Proteste/ Anzahl Proteste gesamt 0.00-0.25 (1 Pkt.) 0.26-0.50 (2 Pkt.) 0.51-0.75 (3 Pkt.) 0.76-1.00 (4 Pkt.) A: kein Akteur B: 1 Akteur C: 2 Akteure D: 3 Akteure E: 4 Akteure F: 5 Akteure pro zutreffendem Akteur: 1 Pkt. A: kein Akteur (0 Pkt.) B: BI/ Anwohner (4 Pkt.) C: NGO/ Verband (4 Pkt.) D: Kommunalpolitik (2 Pkt.) E: Wissenschaft (2 Pkt.) F: Unternehmen/ Sonstige (1 Pkt.) A: Vorkommen lokaler Akteure (1 Pkt.) B: Vorkommen regionaler Akteure (2 Pkt.) C: Vorkommen bundesweit agierender Akteure (3 Pkt.) A: keine Aktion (0 Pkt.) B: nicht zwingend verfahrensverzögernd, z.B. Internetpräsenz (1 Pkt.) C: Einwendungen/ Stellungsnahmen, zus. Varientenprüfungen, privatrechtl. Verh. (2 Pkt.) D: Klagen vor Gericht (3 Pkt.) S tä rk e d e s W id e rs ta n d s Typ: worst [0.80-1.00] Regionalitätsrate: 0.76-1.00 [1.00] B [0.50] MIN: 0 MAX: 5 MIN: 0 MAX: 10 MIN: 1 MAX: 4 MIN: 0 MAX: 5 MIN: 0 MAX: 13 MIN: 1 MAX: 3 MIN: 0 MAX: 3 Gesamt- indikator Betrifft Indikatoren 2 und 5: „/“ steht für „oder“ Abbildung 3.1: Indikatorensystem Widerstandsrate. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) 3.5.2 Indikatoren Engagementrate Ausbau EE im Bundesland (Indikator 1) Zur Erfassung der EE-Ausbauaktivitäten der Bundesländer wird das Ranking einer Studie im Auftrag der Agentur für Erneu- erbare Energien (AEE) genutzt (Diekmann u. a., 2014b). Die normierten Werte der Studie fließen direkt in die Engagementrate ein. Entsprechend des Wertebereichs sind diese zu gleichen Anteilen von je 25 % auf die Engagementtypen „worst“ (0- 25 %) bis „best“ (75-100 %) übertragen worden (siehe Abbildung 3.2). Beispiel: Ein Landkreis in Schleswig-Holstein hat im Bundesländerranking den Indikatorwert [0.47] und den Engagementtyp „mid-worst“. Bekenntnis zum Netzausbau im Bundesland (Indikator 2) Das Bekenntnis zum Netzausbau eines Bundeslandes wird mit den Merkmalsausprägungen „kein Bekennt- nis“ (0 Punkte) und „Online Informationen/Links“, „Erklärungen zu Netzausbauvor- haben allgemein Aufforderungen“ und „Initiierung z.B. von Netzausbauinitiativen“ bewertet (je 1 Punkt). Es können null (Typ „worst“) bis drei Punkte (Typ „best“) erreicht werden. 36 3.5 Systematische Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz Beispiel: Wenn eine Landesregierung der Öffentlichkeit, in einem eigenen Inter- netportal, Informationen und Erklärungen zum Ausbaubedarf bereitstellt, und zusätzlich eine Aktionsplattform zur Beschleunigung des Netzausbaus in Ko- operation mit dem ÜNB (Netzausbauinitiative) initiiert, erhält sie drei Punkte und den Typ „best“. Ausbau EE im Kreis, Bekenntnis zum Netzausbau im Kreis; Informationen von Netzbetreiber, Dialog durch Netzbetreiber (Indikatoren 3, 4, 6, 7) Die Typen- zuordnung ist angelehnt an die von Indikator 2. Zeitpunkt bzw. Grad der Beteiligung (Indikator 5) Dieser Indikator beinhaltet die Kategorien „Formell Standard“, „Formell Information“, „Formell Dialog“, „In- formell Information“ und „Informell Dialog“ zur Bewertung von Beteiligung am Planungsprozess. Die verschiedenen Stufen der Beteiligung werden mit fünf Merk- malsausprägungen bewertet, wovon „Formell Standard“ als die geringste Stufe gilt mit 0 Punkten, jede weitere Stufe erhält einen weiteren Punkt bis zur höchsten Stufe „Informell Dialog“ mit 4 Punkten. Die ersten beiden Stufen entsprechen dem untersten Engagementtyp. Beispiel: Wird die Öffentlichkeitsbeteiligung eines Vorhabens dem Format „In- formell Information“ zugeordnet, ergibt sich ein Indikatorwert von 0.75. Das vom ÜNB gezeigte Engagement ist daher dem Typ „mid-best“ zugewiesen. Gewichtung der Indikatoren Die Indikatoren der Engagementrate sind den drei Akteursgruppen Bundesländer (Indikator 1-2), Landkreise (Indikator 3-4) und ÜNB (Indikatoren 5-7) zugewiesen. Ihre Gewichtung erfolgt jeweils mit 50 %. Innerhalb der Gruppen sind alle Indikatoren mit 12,5 % gleich gewichtet. Bei den Aktivitäten des ÜNB sind die konkreten Beteiligungsaktivitäten (Indikator 5) mit 30 % stär- ker gewichtet, als Information und Dialogbemühungen (Indikatoren 6 und 7) mit insgesamt nur 20 %. Die Aggregation und Typisierung der Engagementrate entspricht dem Verfahren bei der Widerstandsrate. Die Wertebereiche der vier Engagementtypen sind der letzten Spalte der Abbildung 3.2 zu entnehmen. 37 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Indikatorensystem Engagementrate Indikator 1 Indikator 2 Indikator 3 Indikator 4 Indikator 5 Indikator 6 Indikator 7 In d ik a to re n M IN / M A X B e d e u tu n g d e r M e rk m a le ( B e w e rt u n g s g ru n d la g e ) M e rk m a l [I n d ik a to r- w e rt ] M e rk m a l [I n d ik a to r- w e rt ] M e rk m a l [I n d ik a to r- w e rt ] M e rk m a l [I n d ik a to r- w e rt ] Ausbau EE im BL* erreichter Wert im BL: 0.00 – 0.25 [Ergebnis des BL] erreichter Wert im BL: 0.26 – 0.50 [Ergebnis des BL] Bekenntnis zum Netzausbau im BL Engagementrate Ausbau EE im Kreis Bekenntnis zum Netzausbau im Kreis Zeitpunkt/ Grad der Beteiligung Information vom Netzbetreiber Dialog durch Netzbetreiber erreichter Wert im BL: 0.51 – 0.75 [Ergebnis des BL] erreichter Wert im BL: 0.76 – 1.00 [Ergebnis des BL] A [0.00] Ein zutreffendes Merkmal aus B-D [0.33] Zwei zutreffende Merkmale aus B-D [0.67] Alle Merkmale B-D treffen zu [1.00] A [0.00] Ein zutreffendes Merkmal aus B-D [0.33] Zwei zutreffende Merkmale aus B-D [0.67] A [0.00] A [0.00] Ein zutreffendes Merkmal aus B-D [0.33] Zwei zutreffende Merkmale aus B-D [0.67] Alle Merkmale B-D treffen zu [1.00] A [0.00] Ein zutreffendes Merkmal aus B-D [0.33] Alle Merkmale B-D treffen zu [1.00] A [0.00] Ein zutreffendes Merkmal aus B-E [0.25] Drei zutreffende Merkmale aus B-E [0.75] Alle Merkmale B-E treffen zu [1.00] B [0.25] C [0.50] D [0.75] E [1.00] Typ: best [0.85-1.00] Typ: mid-best [0.55-0.84] Typ: mid-worst [0.25-0.54] S tä rk e d e s E n g a g e m e n ts Typ: worst [0.00-0.24] Alle Merkmale B-D treffen zu [1.00] Zwei zutreffende Merkmale aus B-D [0.67] 12.5% 100.0% A: kein Dialog (0 Pkt.) B: Newsletter bzw. Angebot aktueller Informationen C: Telefonische Ansprechpartner- Innen D: BürgerInnen- sprechstunde oder Infomärkte vor Ort E: ständige Ansprechpartner- Innen vor Ort, z.B. durch Projektbüros pro zutreffendem Merkmal B-E: 1 Pkt. 10.0%30.0%12.5% A: keine Information (0 Pkt.) B: Inf. zum Hinter- grund (Energie- wende, Gesetze) C: Inf. zum Netzaus- bau (Planung, Genehmigung, Technik, Natur..) D: Inf. zu den einzelnen Projekten pro zutreffendem Merkmal B-D: 1 Pkt. A: kein Bekenntnis (0 Pkt.) B: Online Informationen/ Links C: Erklärung zu Netzausbauvorhaben allgemein, Auf- forderungen D: Teilnahme an Netzausbauinitiativen pro zutreffendem Merkmal B-D: 1 Pkt. Ergebnisse der AEE- Studie** werden übernommen. Werte: BB: 0.49 B: 0.16 BW: 0.55 HB: 0.36 BY: 0.60 HH: 0.31 HE: 0.31 MVP: 0.52 NI: 0.41 NRW: 0.30 RP: 0.38 S: 0.38 SA: 0.43 SH: 0.47 SL: 0.27 TH: 0.52 10.0% A: kein Bekenntnis (0 Pkt.) B: Online Informationen/ Links C: Erklärung zu Netzausbauvorhaben allgemein, Auf- forderungen D: Initiierung z.B. von Netzausbauinitiativen pro zutreffendem Merkmal B-D: 1 Pkt. 12.5% A: keine Maßnahmen (0 Pkt.) B: Klimaschutz- oder Energiekonzept (auch geplant), NKI- Projekte, Sonstige (regionales Konzept) C: Energiekommune D: 100%-EE-Region pro zutreffendem Merkmal B-D: 1 Pkt. 12.5% A: Formell Standard (0 Pkt.) B: Formell Information (1 Pkt.) C: Formell Dialog (2 Pkt.) D: Informell Information (3 Pkt.) E: Informell Dialog (4 Pkt.) Gesamt- indikator Zwei zutreffende Merkmale aus B-E [0.50] MIN: 0 MAX: 1 MIN: 0 MAX: 3 MIN: 0 MAX: 3 MIN: 0 MAX: 3 MIN: 0 MAX: 4 MIN: 0 MAX: 3 MIN: 0 MAX: 4 BB: Brandenburg BW: Baden-Württemberg BY: Bayern HE: Hessen MVP: Mecklenburg-Vorpommern NI: Niedersachsen NRW: Nordrhein-Westfalen RP: Rheinland-Pfalz S: Sachsen SA: Sachsen-Anhalt SH: Schleswig-Holstein SL: Saarland TH: Thüringen B: Berlin HB: Bremen HH: Hamburg * Bundesland ** Diekmann et al. (2014): Vergleich der Bundesländer: Analyse der Erfolgsfaktoren für den Ausbau der Erneuerbaren Energien 2014. Indikatoren und Ranking. Endbericht. Berlin und Stuttgart. Abbildung 3.2: Indikatorensystem Engagementrate. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016). 3.6 Ergebnisse der Bewertungen in den ausgewählten Landkreisen Die Ergebnisse für den Untersuchungsraum zeigt Tabelle 3.3. Enthalten sind die be- rechneten Widerstands- und Engagementraten pro Landkreis und die daraus abge- leiteten Typen. Darüber hinaus sind die aktuellen Verzögerungszeiten pro Vorhaben sowie die durchschnittliche Verzögerung aller EnLAG-Vorhaben pro Landkreis ab- gebildet. Die bisherigen Verzögerungsjahre wurden aus der Differenz zwischen den ursprünglich und den aktuell von der Bundesnetzagentur (BNetzA) angegebenen Zieljahren der Vorhaben errechnet (BNetzA, 2011, 2015). Die Durchschnittswer- te wurden aus allen EnLAG-Vorhaben, mit insgesamt 66 Teilabschnitten in insge- samt 81 Landkreisen, von der Europa-Universität Flensburg berechnet (siehe Kapitel 5.2.1.2 und Bunke (2015)). Durchschnittswerte und tatsächliche Verzögerungszeiten der Einzelvorhaben in den betrachteten Landkreisen unterscheiden sich höchstens um zwei Jahre. Die Schwankungen der Verzögerungen aller EnLAG-Vorhaben betra- gen 1–8 Jahre, und durchschnittlich 5 Jahre. Innerhalb eines Vorhabens sind unter- schiedliche Verzögerungszeiten pro Teilabschnitt möglich. In den Vorhaben EnLAG 38 3.6 Ergebnisse der Bewertungen in den ausgewählten Landkreisen 5 liegen die Schwankungen innerhalb der Teilabschnitte zwischen 1-4 Jahren, im Vorhaben EnLAG 6 zwischen 3-5 Jahren. Abbildung 3.3: Ergebnisse Widerstands- und Engagementrate in den 19 untersuch- ten Landkreisen. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) In Abbildung 3.4 sind alle EnLAG-Vorhaben im Untersuchungsraum abgebildet, ge- ordnet nach Verzögerungszeiten. Die Zeit in Jahren ist auf der rechten Sekundärachse abzulesen. Weiterhin zeigt die Abbildung die Summe der erstellten Widerstands- und Engagementraten pro Landkreis. Die Anzahl der abgebildeten Vorhaben-Teilabschnitte entspricht der Anzahl der durchquerten Landkreise. Insgesamt neun Teilabschnitte durchqueren zwei Landkreise, kein Teilabschnitt durchquert mehr als zwei Landkrei- se. Im Vorhaben EnLAG 6 durchqueren die vier Teilabschnitte sechs Landkreise. Je höher die Widerstandsrate, desto mehr Widerstand wurde festgestellt. Die Schwan- kungsbreite der normierten Widerstandsrate liegt zwischen 0,48–0,87, der Mittelwert beträgt 0,68. Je höher das Engagement, desto höher die Rate. Die Schwankungsbrei- te der normierten Engagementrate liegt zwischen 0,45–0,70 und ihr Durchschnitt beträgt 0,57. Insgesamt zeigt die Abbildung einen schwachen Trend von abnehmen- den Verzögerungszeiten bei abnehmenden Widerständen. Nur geringfügig stärker ausgeprägt, ist der Trend der Abnahme der Verzögerungszeiten bei höherem Enga- gement. Abbildung 3.5 zeigt die Widerstands- und Engagemenraten der Landkreise in glei- cher Reihenfolge und enthält zusätzlich die Aufschlüsselung der sieben Einzelindi- katoren pro Rate. Die Grafik enthält ganz rechts zwei Balken mit den Höchstwerten der Einzelindikatoren pro Rate, um die Ergebnisse besser einordnen zu können. 39 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Abbildung 3.4: Gesamt Widerstands- und Engagementraten und Verzögerungszei- ten aller EnLAG Vorhaben pro Landkreis im Untersuchungsraum. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Hier zeigt sich, dass inhaltlich kein Einzelindikator überwiegt, die Raten setzen sich demnach recht gleichmäßig aus allen zusammen. Auffällig ist allerdings, dass in den vier Landkreisen mit den höchsten Verzögerungszeiten der Einzelindikator „tatsäch- liche Protestaktionen“ den Höchstwert hat. Weiterhin ist in der Abbildung zu erken- nen, dass der Indikator „Pro Netzausbau im Landkreis (LK)“ in den untersuchten Beispielen nur selten vorkommt. Aufgrund der niedrigen Fallzahl im Untersuchungs- raum können keine validen Kausalzusammenhänge festgestellt werden. Die absoluten Werte beider Raten wurden in Typ-Kategorien eingeordnet, die Häufigkeitsvertei- lung ihrer Kombinationen zeigt Tabelle 3.6. Den Auswertungen in den Tabellen 3.6 und 3.7 ist zu entnehmen, dass 17 Landkrei- se mit dem Widerstandstyp „mid-worst“, also sehr hohen Widerständen, bewertet wurden. In fünf dieser Landkreise lag niedriges Engagement des Typs „mid-worst“ vor. Die durchschnittlichen Verzögerungszeiten dieser Kombination betragen sechs Jahre. Deutlich geringer, mit vier Jahren, sind die durchschnittlichen Verzögerungs- zeiten in den zwölf Landkreisen, die zwar mit dem gleichen Widerstand-Typ, aber mit höherem Engagement bewertet wurden. 40 3.6 Ergebnisse der Bewertungen in den ausgewählten Landkreisen Abbildung 3.5: Widerstands- und Engagementraten aufgeschlüsselt nach Einzelin- dikatoren, sowie die Maximalwerte der Einzelindikatoren zum Ver- gleich. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Abbildung 3.6: Häufigkeiten der Kombination von Engagement und Widerstandsty- pen. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Abbildung 3.7: Durchschnittliche Verzögerungszeit pro Vorhaben pro Typen- Kombination in Jahren. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin 41 3 Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Neben den tabellarischen und grafischen Auswertungen ist zusätzlich eine geografi- sche Ergebnisdarstellung der Widerstand- und Engagement Typisierung innerhalb der untersuchten Landkreisen in Abbildung 3.8 dargestellt. Im Gegensatz zu den tabellarischen Auswertungen ist hier zusätzlich die Bewertung von BBPlG 8 enthal- ten. Diese wurden vorher nicht berücksichtigt, da aufgrund des Zieljahres noch keine Verzögerungen auftreten konnten. Abbildung 3.8: Geographische Darstellung der Ergebnisse der Widerstands- und En- gagementrate im Untersuchungsraum. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) 42 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Einflussfaktoren für die Akzeptanz sind nicht nur bei der konkreten Projektplanung zu suchen, sondern auch auf der übergeordneten Ebene, z.B. bei der Energiegesetzge- bung. So ist ein klares politisches Bekenntnis zur Energiewende und zum Ausbau der Erneuerbaren Energien förderlich für konkrete Projekte vor Ort. Dementsprechend wurden im Rahmen dieses Kapitels neben den technologie- und regionsspezifischen, die übergeordneten sozialen und gesellschaftspolitischen Faktoren betrachtet. 4.1 Die Förderung Erneuerbarer Energien Der Ausbau der erneuerbaren Energien ist eine zentrale Säule der Energiewende. In diesem Zusammenhang wurde ein erfolgreiches Instrument zur Förderung des Ökostroms konzipiert: das Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG, 2014), welches erst- mals im Jahr 2000 in Kraft getreten ist und mit dem ein Dreiklang von Anschluss- , Abnahme- und Mindestvergütungsverpflichtung für Erneuerbare Energien imple- mentiert wurde (Obermann, 2014). Der Ausbau der Erneuerbaren Energien hat da- durch eine rasante Entwicklung genommen. Es wurde durch Novellen in den Jahren 2004, 2009 und 2012 stetig weiterentwickelt. Mit der Novelle von 2014 gab es einen Wandel in der Förderphilosophie. Die Bundesregierung will damit „den Anteil erneu- erbarer Energien ausbauen, den Kostenanstieg bremsen, die Kosten gerechter ver- teilen, Arbeitsplätze und wirtschaftlichen Erfolg sichern“ (Bundesregierung, 2014). Dafür ist vorgesehen, die Vergütungen schrittweise zu senken und den jährlichen Zu- bau zu steuern, indem konkrete Mengen für den Neubau (Gigawatt Leistung) für die einzelnen Energieträger festgelegt werden (atmender Deckel). Zudem ist nach einer Probephase bei Freiflächen-Solaranlagen die Einführung des Ausschreibungsmodells auch für die anderen Energieträger vorgesehen. Dann gibt es keine feste Vergütung mehr, sondern die zu installierende Leistung wird ausgeschrieben und der Preis im Wettbewerb ermittelt. Überschüssiger Strom von neuen Anlagen ab einer installier- ten Leistung von 100 Kilowatt muss verkauft und an der Strombörse, i.d.R. durch Direktvermarktung, gehandelt werden (Dagasan u. a., 2014). KritikerInnen sehen 43 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz hierin eine Abkehr vom weiteren schnellen Ausbau der erneuerbaren Energien. Und gerade kleinere InvestorInnen fürchten, dass sie bei einem Ausschreibungsmodell nicht mit den großen Energieunternehmen konkurrieren können. Sollte das der Fall sein, wäre es das Ende der Bürgerenergie. Die Energiewende ist aber gerade deshalb so erfolgreich, weil es eine „Energiewende von unten“ ist, weil viele kleine Anlege- rInnen und Kommunen davon profitieren und weil sie strukturschwachen Regionen neue Einnahmequellen beschert. Förderung von EE und Akzeptanz für den Stromnetzausbau Die Akzeptanz der Energiewende beeinflusst auch die Akzeptanz von Netzausbau- projekten für die Energiewende. Bei Betrachtung verschiedener Netzausbauvorhaben wird deutlich, dass neue Leitungen eher akzeptiert werden, wenn die Region vom Ausbau der Erneuerbaren Energien profitiert. D.h. die Leitung nimmt den Strom aus der Region auf, wie bspw. an der Westküste in Schleswig-Holstein (DUH, ei- gene Beobachtung). Sie wird abgelehnt, wenn die betroffene Region kaum Vorteile von der Energiewende hat, wie zum Beispiel Nordbayern. Hier wird der Ausbau der Windenergie durch Abstandsregelungen stark eingeschränkt, die Region kann des- halb kaum profitieren und lehnt die Leitung ab, die „fremden Strom“ durchleitet. Die Bayrische Landesregierung hat im November 2014 eine Abstandsregelung von WKA zu Wohnbebauungen beschlossen. Nach der sogenannten 10H Regel muss der Abstand einer WKA zu Wohnhäusern mindestens das zehnfache ihrer Höhe betra- gen, d.h. bei einer modernen Anlage von 200 m Höhe muss ein Abstand von 2 km eingehalten werden. Von Seiten der politischen Opposition sowie von Erneuerbaren- Verbänden gibt es starke Kritik an der Abstandsregelung, nach der nun kaum noch ein Windkraftausbau in Bayern möglich ist. Wie die erneuerbaren Energien über das EEG gefördert werden und wer genau davon profitiert, hat damit indirekten, aber nicht unwesentlichen Einfluss auf die Akzeptanz von neuen Stromleitungen. 4.2 Planung und Zulassung von Netzausbauprojekten Die gesetzlichen Grundlagen für die Planung und Zulassung von Netzausbauvorha- ben sind in den letzten Jahren starken Veränderungen unterzogen worden. Grund war nach Schirmer u. Seiferth (2013) das Bemühen der Gesetzgebung, den Ausbau der Energienetze zu beschleunigen, nachdem mit den bisherigen Verfahren der ge- wünschte und für die Energiewende notwendige Netzausbau nicht realisiert werden konnte. Zur Beschleunigung der Verfahren wurde 2009 zunächst das Gesetz zum 44 4.2 Planung und Zulassung von Netzausbauprojekten Ausbau von Energieleitungen (Energieleitungsausbaugesetz - EnLAG) verabschie- det, das den vordringlichen Bedarf für die wichtigsten Leitungen festlegte, der dann im Verfahren nicht mehr geprüft werden musste. Die erwartete Beschleunigung blieb allerdings aus, so waren laut Monitoring der Bundesnetzagentur nach dem 3. Quartal 2014 erst rund ein Viertel der, laut EnLAG benötigten, Leitungskilometer realisiert (BNetzA, 2014c). Mit dem Netzausbaubeschleunigungsgesetz (NABEG) (und dem daran anknüpfen- den Bundesbedarfsplangesetz - BBPlG) wurde versucht, den mit der Energiewende dringender werdenden Netzausbaubedarf großräumig zu steuern und zu beschleuni- gen (Schirmer u. Seiferth, 2013). Im Jahr 2011 wurden daher die Planungsgrund- lagen mit einem neuen Gesetzespaket aufgestellt. Paragraph 12a bis f des Energie- wirtschaftsgesetzes (EnWG) und das Netzausbaubeschleunigungsgesetz (NABEG) regeln nun die Planungen der Stromübertragungsnetze. Dies hat zur Folge, dass bei den derzeitigen Vorhaben im Hoch- und Höchstspan- nungsbereich (> 110 kV) zwei verschiedene Planungsverfahren zum Einsatz kommen, die im Folgenden näher beschrieben werden. Zum einen das herkömmliche, zwei- stufige Verfahren aus Raumordnungs- und Planfeststellungsverfahren für regionale Leitungen und Stromleitungen nach Energieleitungsausbaugesetz. Zum anderen das neuere Verfahren für sogenannte „Stromautobahnen“ nach NABEG und EnWG. 4.2.1 Stromnetzausbau nach EnLAG Das Gesetz zum Ausbau von Energieleitungen wurde 2009 von Bundestag und Bun- desrat beschlossen und trat am 26. August 2009 in Kraft. Ausgangslage für die Verabschiedung des Gesetzes waren der zügige Ausbau des Anteils der erneuerbaren Energien an der Stromerzeugung, der verstärkte grenzüberschreitende Stromhan- del, neue konventionelle Kraftwerke und der damit dringend erforderliche Bau neuer Höchstspannungsleitungen. Die Leitungen aus dem EnLAG von 2009 unterliegen den dort festgesetzten Rege- lungen und werden nicht nach NABEG geplant. Das EnLAG legt in der aktuellen Fassung von 2013 für 23 (ursprünglich 24, die energiewirtschaftliche Notwendigkeit von Vorhaben Nr. 22 wurde nach einer Prüfung im Rahmen der Erstellung des Netz- entwicklungsplans (NEP) Strom 2012 nicht mehr gesehen) Leitungsbauvorhaben mit einer Gesamtlänge von 1.887 km im Höchstspannungsbereich die energiewirtschaftli- che Notwendigkeit und ihren vordringlichen Bedarf fest. Mit Ende des dritten Quar- tals 2014 waren laut Monitoring der BNetzA erst insgesamt 438 km und damit erst ca. ein Viertel der erforderlichen Leitungskilometer realisiert (BNetzA, 2014c). 45 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Für die Planung von Stromleitungen nach EnLAG gibt es in der Regel zwei Verfah- rensschritte (siehe Abbildung 4.1: 1. DasRaumordnungsverfahren (ROV) zur Festlegung des Trassenkorridors. 2. Das Planfeststellungsverfahren (PFV) zur Festlegung des genauen Tras- senverlaufs sowie der grundstücksscharfen Trassenplanung. Die Durchführung der Raumordnungs- und Planfeststellungsverfahren liegt in der Verantwortung der betroffenen Bundesländer. Grundlage für die im Bedarfsplan (im Anhang des EnLAG) aufgeführten Vorhaben sind die TEN-E-Leitlinien, d.h die Leit- linien der EU für Transeuropäische Energienetze (EU, 2006) und die dena-Netzstudie I (dena, 2005). Eine eigene Bedarfsermittlung durch staatliche Stellen hat nicht statt- gefunden. Zudem regelt das EnLAG den Einsatz von Erdkabeln im Übertragungs- netz. Die Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB) können eine Teilverkabelung auf vier im Gesetz benannten Ausbaustrecken vorsehen, wenn Mindestabstände zu Wohnbe- bauungen (400 Meter innerhalb und 200 Meter außerhalb geschlossener Ortschaften) nicht eingehalten werden können. Die im EnLAG benannten Leitungsbauvorhaben sind im NEP als Startnetz enthalten. Im Raumordnungsverfahren (ROV) beantragt der Netzbetreiber die Erlaubnis für den Bau der geplanten Freileitung bei der zuständigen Landesplanungsbehörde, die verschiedene Trassenkorridore betrachtet und prüft, ob das Vorhaben mit an- deren Interessen der Landesplanung kollidiert. Die Behörde stellt verwaltungsintern fest, ob das Vorhaben raumverträglich ist oder nicht. Diese Feststellung muss zwar im anschließenden Planfeststellungsverfahren berücksichtigt werden, ist aber nicht rechtsverbindlich. Sie kann also nicht beklagt werden. Im Planfeststellungsverfahren (PFV) wird der genaue Trassenverlauf festge- legt und grundstücksscharf geplant. AnwohnerInnen, GrundeigentümerInnen und andere unmittelbar von dem Bau Betroffene können ihre Positionen einbringen. Die zuständige Behörde wägt die Belange ab. Die abschließende Entscheidung (Planfest- stellungsbeschluss) kann gerichtlich überprüft werden. Nach EnLAG können Bür- gerInnen allerdings nur noch vor dem Bundesverwaltungsgericht klagen, d.h. der Instanzenweg wurde von ursprünglich drei auf eine Instanz verkürzt (VwGO, 1960, § 50 Abs. 1 Nr. 6). Aus Akzeptanzsicht lässt sich für das EnLAG-Verfahren folgendes feststellen: Förderlich für die Akzeptanz sind: • Bedarf gesetzlich festgestellt; damit politisches Bekenntnis zum Netzausbau. • Möglichkeit der Erdverkabelung auf einigen Pilotstrecken. 46 4.2 Planung und Zulassung von Netzausbauprojekten Abbildung 4.1: Planungsverfahren für Stromleitungen nach EnLAG. Quelle: Eigene Darstellung DUH Hinderlich für die Akzeptanz sind: • Übertragungsbedarf für die Öffentlichkeit nicht nachgewiesen. • Verwendung von Erdkabeln auf bestimmte Vorhaben beschränkt. • Zu wenig Bürgerbeteiligung im Verfahren. 4.2.2 Stromnetzausbau nach EnWG / NABEG Mit dem Energiegesetzespaket von 2011 wurden neue rechtliche Grundlagen für die Stromnetzplanung auf der Höchstspannungsebene (380 kV) festgesetzt. Ziel war es, den Netzausbau zu beschleunigen und höhere Akzeptanz in den betroffenen Regio- nen zu erreichen. Dafür sollte es eine koordinierte Gesamtplanung geben, die den Anforderungen an das künftige Stromnetz möglichst effizient gerecht wird. Infor- mationsrechte und Beteiligungsmöglichkeiten wurden erweitert. Zentrale Bausteine sind § 12a bis f EnWG und das NABEG (EnWG, 2005; NABWG, 2011). Die Pla- nung prioritärer Netzausbauprojekte, also der großen „Stromautobahnen“, wurde in diesem Zuge von der Länder- auf die Bundesebene verlagert. Dies betrifft nicht nur die übergeordnete Planung, sondern auch die Planfeststellung. Sie wurde mit der Planfeststellungszuweisungsverordnung (PlfZV, 2013) vom 23. Juli 2013 für den überwiegenden Teil der Leitungen an die Bundesnetzagentur übertragen. Die Pla- nung neuer 380-kV-Stromleitungen erfolgt damit zentral und fast vollständig auf Bundesebene. Die Netzbetreiber sind wichtige AkteurInnen, da sie die eigentliche Planung machen, die dann von der BNetzA geprüft und bestätigt wird. 47 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Zunächst wird für ganz Deutschland ein Plan erstellt, wo genau Stromübertragungs- bedarf besteht (von welchem Punkt zu welchem Punkt). Dann wird unter Berück- sichtigung raumordnerischer Belange zwischen zwei Punkten ein Trassenkorridor festgelegt. Innerhalb des Trassenkorridors wird dann der genaue Verlauf der Strom- leitung bestimmt. Die fünf Planungsstufen sind in Abbildung 4.2 dargestellt. Abbildung 4.2: Die fünf Planungsstufen für zentralen Stromtrassen. Quelle: Eigene Darstellung DUH Insgesamt gibt es folgende Verfahrensschritte nach EnWG / NABEG: 1. Szenariorahmen – Prognose des energiewirtschaftlichen Rahmens, auf des- sen Basis das Netz geplant wird (zukünftiger Energiebedarf; Art, Anzahl und Standorte der Kraftwerke etc.) 2. Nationaler Netzentwicklungsplan – Darstellung der Netzbetreiber, wo Übertragungsbedarf besteht, also Leitungen verstärkt oder neu gebaut wer- den müssen 3. Bundesbedarfsplangesetz – Feststellung der energiewirtschaftlichen Not- wendigkeit und des vordringlichen Bedarfs von Netzausbauprojekten durch den Bundestag; fußt auf dem Netzentwicklungsplan der Netzbetreiber 4. Bundesfachplanung - Festlegung der Trassenkorridore (500 – 1000 m breit), in denen die späteren Leitungen verlaufen2 5. Planfeststellung – Festlegung des genauen Trassenverlaufs innerhalb der Trassenkorridore; mündet im Planfeststellungsbeschluss 2 Die erste Antragskonferenz zur Bundesfachplanung für das Vorhaben Nr. 11 des Bundesbedarfs- plangesetzes, eine 30 km lange 380-kV-Leitung von Bertikow in Brandenburg nach Pasewalk in Mecklenburg-Vorpommern, fand am 24.09.2014 in Torgelow statt 48 4.2 Planung und Zulassung von Netzausbauprojekten Der Szenariorahmen, der den weiteren Ausbau der Erneuerbaren Energien sowie die Menge an fossiler Energie und den Energiebedarf für die Zukunft prognosti- ziert, entscheidet darüber, welche Aus- und Umbaunotwendigkeiten im Stromnetz notwendig sind. Er wird von den Netzbetreibern erarbeitet. Die Bundesnetzagentur konsultiert die Öffentlichkeit und genehmigt letztendlich den Szenariorahmen. Auf dessen Grundlage erarbeiten wiederum die Netzbetreiber den Netzentwick- lungsplan (NEP). Die Öffentlichkeit wird einmal durch die Netzbetreiber und dann – nach Überarbeitung – noch einmal durch die Bundesnetzagentur an der Erstellung beteiligt. Der durch die Bundesnetzagentur genehmigte NEP wird der Bundesregierung als Entwurf für ein Bundesbedarfsplangesetz (BBPlG) übergeben und – ggf. mit Änderungen – mindestens alle drei Jahre vom Bundestag beschlossen. Damit wird der energiewirtschaftliche Bedarf für die späteren Leitungen gesetzlich festgelegt und muss im späteren Verfahren nicht noch einmal nachgewiesen werden. Szenariorahmen und Netzentwicklungsplan werden jährlich neu erstellt, um schnell auf Änderungen der Rahmenbedingungen reagieren zu können. Mindestens alle 3 Jahre wird ein Bundesbedarfsplan aufgestellt. Das erste Bundesbedarfsplangesetz wurde 2013 verabschiedet. Auf Antrag des Netzbetreibers beginnt dann – einzeln für jedes Netzausbauvorha- ben – die Bundesfachplanung (BFP). Sie entspricht der Raumordnung im her- kömmlichen Planungsverfahren, allerdings wird der Trassenkorridor für die spätere Leitung hier verbindlich für die anschließende Planfeststellung festgelegt. Dazu werden raumordnerische und andere raumbedeutsame Belange geprüft und Trassen- alternativen einbezogen. In einer Antragskonferenz, bei der neben den betroffenen BürgerInnen auch Vereinigungen und Träger öffentlicher Belange (TÖB) beteiligt werden, wird genau bestimmt, was vor der Festlegung untersucht werden muss. Wenn alle Untersuchungen erfolgt sind, wird die Öffentlichkeit noch einmal beteiligt. Die letztendliche Entscheidung über den Trassenkorridor liegt bei der Bundesnetzagen- tur. Mit der verbindlichen Festlegung des Korridors wird für die Vorhabenträger, die Länder und Gemeinden sowie die betroffenen BürgerInnen schon frühzeitig ein hohes Maß an Planungs- und Rechtssicherheit gewährleistet. Der letzte Schritt ist das Planfeststellungsverfahren (PFV). Auch hier stellt der Netzbetreiber einen Antrag bei der Bundesnetzagentur und stellt eine Vorzugstras- se und Trassenalternativen vor. In einer Antragskonferenz, bei der neben den be- troffenen BürgerInnen wieder auch Vereinigungen und TÖB beteiligt werden, wird wiederum der Untersuchungsrahmen festgelegt. Nach Fertigstellung dieser sehr de- taillierten Untersuchungen wird die Öffentlichkeit noch einmal konsultiert. Wenn alle 49 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Maßgaben erfüllt sind, stellt die Bundesnetzagentur nach Abwägung aller Interessen den Planfeststellungsbeschluss für einen konkreten Leitungsverlauf mit konkreten Maststandorten (bei Freileitungen) etc. aus. Damit hat der Netzbetreiber die Ge- nehmigung, die Leitung zu bauen. Der Planfeststellungsbeschluss ist beklagbar. Nach dem herkömmlichem Planungsverfahren und dem EnLAG-Verfahren gibt es damit nun einen dritten Rechtsrahmen mit erhöhter Komplexität. Betrachtet man das neue Verfahren dahingehend, ob es Akzeptanz fördert oder nicht, lassen sich folgende Erkenntnisse ableiten: Förderlich für die Akzeptanz sind: • Zentrale Bedarfsplanung. • Prüfung und Genehmigung durch Bundesbehörde. • Im gesamten Verfahren Beteiligungsmöglichkeiten für die Öffentlichkeit. • Gesetzliche Feststellung des Bedarfs (Bundesbedarfsplangesetz). • In der Bundesfachplanung ermittelter Trassenkorridor hat Bindungswirkung, daher gibt es frühzeitig Planungs- und Rechtssicherheit. • Bundesfachplanung und Planfeststellung sind in einer Hand, dadurch gibt es ein einheitliches Vorgehen. Hinderlich für die Akzeptanz sind: • Berechnungen der Netzbetreiber sind hochkomplex und nicht alle Daten öf- fentlich einsehbar. • Szenariorahmen bildet energiepolitische Ziele nicht ab. • Sehr komplexes Planungsverfahren. • Verwendung von Erdkabeln ist eingeschränkt. • Verschiedene Planungsverfahren verwirren, Ungleichbehandlung führt zu Ver- ärgerung. • Keine Aussage, in welcher Form auf Stellungnahmen der BürgerInnen reagiert wird. • Bundesfachplanung und Planfeststellung sind in einer Hand, dadurch Konzen- tration der Zuständigkeit bei der Bundesnetzagentur. 50 4.3 Politikempfehlungen aus Plan N und Plan N 2.0 Planungsverfahren und Akzeptanz Die Analyse und der Vergleich der verschiedenen Planungsverfahren und ihrer Wir- kungen vor Ort offenbaren zahlreiche Einflussfaktoren auf die Akzeptanz. Ein wich- tiger Einflussfaktor ist zum Beispiel der Grad der Bürgerbeteiligung im Verfahren. Je mehr die BürgerInnen in die Planungen einbezogen werden, desto höher ist die Akzeptanz. Denn durch Beteiligung wird zum einen eine gemeinsame Wissensbasis geschaffen, die eine sachgerechte Bewertung des Vorhabens ermöglicht. Zum ande- ren ermöglicht sie, Spielräume auszuloten und Planänderungen zu erreichen. Auch andere Faktoren, wie die Möglichkeit der Erdverkabelung oder die zentrale Bedarfs- ermittlung sind wesentlich für die Akzeptanz. 4.2.3 Beschleunigungswirkung der neuen Planungsverfahren Mit der Verabschiedung des EnLAG und später des NABEG sowie der Neuregelung des EnWG hatte die Gesetzgebung eine beschleunigende Wirkung auf die Verfahren beabsichtigt, der Rechtsrahmen für den Ausbau der Höchstspannungsnetze wurde aber gleichzeitig auch sehr viel komplexer (Schirmer u. Seiferth, 2013). Bei den EnLAG-Verfahren konnte wie erwähnt bisher keine Beschleunigung festgestellt wer- den, die meisten Vorhaben sind weit hinter ihrer ursprünglichen Planung zurück. Ob die Planung nach NABEG und § 12a bis f EnWG zu weniger Verzögerungen oder gar zu einer besonders zügigen Umsetzung des Netzum- und –ausbaus führt, kann zum derzeitigen Zeitpunkt noch nicht gesagt werden. Hier müssen die laufenden Verfahren abgewartet werden. Insgesamt sind aber die Einflüsse auf die Planung auch sehr vielfältig und Verzö- gerungen daher aus verschiedensten Gründen immer möglich. Politische Einwände wie zum Beispiel aus Bayern erzeugen derzeit großen Druck auf die Netzentwick- lungsplanung und können diese verzögern. Sie haben auch dazu geführt, dass der Netzbetreiber Amprion 2015 seine Planungen zur Süd-Ost-Passage (Gleichstrom- Korridor D) zunächst zurückgestellt hatte. 4.3 Politikempfehlungen aus Plan N und Plan N 2.0 Im Projekt „Forum Netzintegration Erneuerbare Energien“ (Netzintegration), das 2008 von der Deutschen Umwelthilfe e.V. (DUH) initiiert und vom Bundesministeri- um für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit gefördert wurde, hat ein breiter Kreis von InteressenvertreterInnen in einem gut fünfjährigen, intensiven Dialogpro- zess umfangreiche Handlungsempfehlungen an die Politik zum Um- und Ausbau der Stromnetze erarbeitet. Der Teilnehmerkreis des Forums Netzintegration umfasste 51 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Netzbetreiber, VertreterInnen des Natur- und Umweltschutzes, Schutzgebietsver- waltungen, PlanerInnen, Behörden und Verwaltungen, Kommunen, betroffene Bür- gerInnen sowie VertreterInnen der Branche Erneuerbare Energien. Abbildung 4.3: Plan N (2010), Bilanz Plan N (2012), Plan N 2.0 (2013). Quelle: Eigene Darstellung DUH Im Dezember 2010 wurde „Plan N – Handlungsempfehlungen an die Politik zur zu- künftigen Integration Erneuerbarer Energien in die Stromnetze“ (DUH, 2010) ver- öffentlicht. In einer „Bilanz“ von Plan N im April 2012 (DUH, 2012) hat die DUH Fortschritte, z. B. in der Transparenz der Stromnetzplanung und bei zentralen Kon- flikten, wie z. B. dem Schutz des Wohnumfelds von AnwohnerInnen, evaluiert und bewertet. Schließlich wurde „Plan N 2.0 - Politikempfehlungen zum Um- und Aus- bau der Stromnetze“ (DUH, 2013) im Dezember 2013 vom Forum Netzintegration vorgestellt. Die Empfehlungen hatten stets das Ziel, einen zügigen, sozial und ökolo- gisch verträglichen Netzausbau zu erwirken und sollten damit auch gesellschaftliche Akzeptanz schaffen. Im Folgenden werden die Empfehlungen aus Plan N, der Bilanz des Plan N und aus Plan N 2.0 dargestellt (Abbildung 4.3). 4.3.1 Plan N im Jahr 2010 und die Bilanz 2012 In Plan N forderten 77 unterzeichnende Organisationen, Verbände und Privat- personen die Politik auf, beim Um- oder Ausbau der Stromnetze, unter anderem, mehr Transparenz und eine sehr frühzeitige Einbindung und Beteiligung der Bürge- rInnen bei der Planung. Insgesamt sind 81 Maßnahmen enthalten, u.a. dezentrale, regenerative Stromerzeugung mit Speichern zu fördern, die AnwohnerInnen vor neu- en Freileitungen durch Abstandsregelungen besser zu schützen oder die Umsetzung weitgehender Vogelschutzmaßnahmen. Zudem werden, je nach Spannungsebene, de- taillierte Empfehlungen zur Freileitungs- und Erdkabeltechnologie formuliert. Die formulierten Kernforderungen lauten: 52 4.3 Politikempfehlungen aus Plan N und Plan N 2.0 • EU-weit abgestimmte Grundkonzeption des Netzausbaus (EU-Netzausbauplan auf Grundlage von strategischen Umweltverträglichkeitsprüfungen) ENTSO-E, 3. EU-Binnenmarktpaket. • Transparenz des Verfahrens, frühzeitige Information und Beteiligung in den Regionen sowie Planung der Trassenverläufe u.a. nach nachvollziehbaren öko- logischen Kriterien. In einem informellen Prozess soll vor Verfahrenseröffnung unter Berücksichtigung aller Beteiligten ein informeller Masterplan zur Tras- senfindung erstellt werden. • Regelmäßige Offenlegung von standardisierten Planungsdaten (z. B. Vorgabe durch BNetzA) und von sachverständigen Dritten nachprüfbare Planrechtfer- tigung im Verfahren als Beleg für die energiewirtschaftliche Notwendigkeit von Leitungsbauvorhaben. • Online-Veröffentlichung der Planunterlagen mit Zugriff für alle, ggf. Fachanlei- tung auf Ebene der Landkreise bzw. der Kommunen zur Verfahrensbeschleu- nigung und Transparenzsicherung. • Bei länderübergreifenden Vorhaben Federführung durch Behörde des am meis- ten betroffenen Landes auf Grundlage von einheitlichen Leitlinien, z.B. zu ent- wickelnden Musterplanungsleitlinien zur Vereinheitlichung der ROV und PFV der Länder. • Gebiete, die eine herausragende Bedeutung für den Naturschutz haben, müssen individuell behandelt werden. Sollten sich keine räumlichen Planungsalternati- ven ergeben, sind die Leitungen in diesen Bereichen als Erdkabel auszuführen. Sachlich nicht geboten ist eine Erdverkabelung in naturschutzfachlich sensiblen Ökosystemen, wie Mooren und Feuchtgebieten. • Die Möglichkeiten zur ökologischen Optimierung von Freileitungstrassen sind weitestgehend auszuschöpfen. Dazu bietet das ökologische Schneisenmanage- ment (ÖSM) die notwendigen Planungsleitlinien. • Öffentlichkeitskampagne zur Aufklärung über Notwendigkeiten des Netzaus- baus und neuer Speicher für den Umbau des Energiesystems. Durch das Energiewende-Gesetzespaket von 2011, mit der Novelle des EnWG und der Verabschiedung des NABEG, wurden einige in Plan N geforderte Maßnahmen zur Stromnetzplanung auf der Höchstspannungsebene umgesetzt. Die Bilanz des Plan N vom April 2012 stellt die Fortschritte bei der Transparenz und Bürgerbe- teiligung im Rahmen der Planung heraus und weist gleichzeitig auf noch bestehende Verbesserungsmöglichkeiten hin: 53 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz So werden durch das novellierte EnWG und das NABEG frühzeitige Formen der Bürgerinformation und, im optimalen Fall, der Bürgerbeteiligung bei der bundes- länderübergreifenden Trassenplanung prioritärer Stromtrassen durch die Bundes- netzagentur möglich. Allerdings gelten die neuen Regelungen weder für die bereits 2011 in Planung befindlichen Stromtrassen nach EnLAG, noch für alle anderen nicht priorisierten Höchstspannungstrassen, die teilweise durchaus konfliktträchtig sind. Als weiteres Problem identifiziert die Bilanz des Plan N lange Bearbeitungszeiträu- me bei der Planung durch Personalmangel in den Planungsbehörden. Zudem wird herausgestellt, dass Bürger grundsätzlich in den Entscheidungsprozess zur Trassen- planung einzubeziehen sind. Informelle Verfahren mit neuen Formaten der Bürgerbe- teiligung sind zu erproben und umzusetzen, z.B. durch die Trennung der Moderation eines informellen Bürgerdialogs von der Entscheidung durch die Behörde im forma- len Verfahren, durch leicht zugängliche Veröffentlichung des Diskussionsprozesses und der Planunterlagen. Die Novelle des Energiewirtschaftsgesetzes vom Sommer 2011 schafft eine höhere Transparenz von Planungsdaten. Auf Antrag kann die BNetzA die Überprüfung der Daten, die der Planung des Übertragungsnetzes zugrunde liegen, durch fachkundige Dritte erlauben (EnWG, 2005, § 12f Abs. 2). Auch die öffentliche Konsultation des Szenariorahmens für den Netzentwicklungsplan nach § 12 a Abs. 2 EnWG durch die BNetzA schafft mehr Transparenz der Stromnetzplanung durch den Anstoß einer fachwissenschaftlichen Debatte um die energiewirtschaftlichen Berechnungsgrundla- gen für die zukünftige Netzplanung. 4.3.2 Plan N 2.0 von 2013 Plan N 2.0 vom Dezember 2013 befasst sich wieder schwerpunktmäßig mit dem Über- tragungsnetz, nimmt aber auch Herausforderungen auf Verteilnetzebene und Fragen des Naturschutzes, insbesondere des Vogelschutzes, in den Blick. Ein Kernthema ist die Bürgerbeteiligung im Planungsverfahren: In allen Phasen sollten demnach Höchstspannungsleitungen mit intensiver Beteili- gung betroffener BürgerInnen, Städte, Gemeinden und Kreise geplant werden. Da- bei sind die Planungsstufen „Szenariorahmen“ und „Bundesfachplanung“ besonders wichtig. Der Szenariorahmen muss in einem intensiven gesellschaftlichen Dialog er- arbeitet werden, da hier bereits entscheidende Weichenstellungen für die Aus- und Umbaunotwendigkeiten der Netze erfolgen. Die Bundesfachplanung sollte, schon vor der Antragskonferenz, durch informelle Beteiligung gestärkt werden. Die Politikemp- fehlungen lauten im Einzelnen: 54 4.3 Politikempfehlungen aus Plan N und Plan N 2.0 • Bürgerbeteiligung und -information im formalen Planverfahren: – Auf allen Planungsstufen transparente, nachvollziehbare und frühzeitige Beteiligung und Information der Träger öffentlicher Belange, der Kom- munen, der breiten Öffentlichkeit sowie – soweit möglich – der Grundei- gentümerInnen. – Klare Darstellung der Entscheidungsgrundlagen und Abwägungskriterien. • Bürgerbeteiligung und -information im informellen Verfahren: In- tensivierung der informellen Bürgerbeteiligung im gesamten Planungsprozess und Verzahnung mit dem formalen Planverfahren bei klar kommunizierten Re- geln (z.B. Alternativen-Dialog zum Szenariorahmen, Bürgerbeteiligung bei der Bundesfachplanung). • Feedback-Kultur: Transparente Darstellung, ob und wie Bürgeranliegen und Stellungnahmen in den verschiedenen Planungsstufen ins Verfahren einfließen. • Gestaltungsspielraum: Vollständige und sorgfältige Darstellung der Mög- lichkeiten der Einflussnahme auf die Planung für BürgerInnen und lokale Ak- teurInnen auf allen Stufen des Planungsprozesses. • Zeitintervall Konsultationen: Erstellung und öffentliche Konsultation von Szenariorahmen und Netzentwicklungsplan im 2-Jahres-Rhythmus. • NABEG-Beteiligungsmöglichkeiten auf alle neuen Höchstspannungsvor- haben ausweiten. • Personal: Angemessene personelle und finanzielle Ausstattung bei Planungs-, Genehmigungs-, Umwelt- und Naturschutzbehörden und Netzbetreibern. Bezüglich der fünf Planungsstufen bei der zentralen Stromnetzplanung nach En- WG/NABEG gibt Plan N 2.0 detaillierte weitergehende Empfehlungen für alle Stu- fen, dargestellt in Tabelle 4.1: Tabelle 4.1: Empfehlungen des Plan N 2.0 zu den 5 Stufen der Stromnetzplanung nach EnWG/NABEG. Ist-Stand Bürgerinforma- tion & -dialog Weitergehende Empfehlungen Plan N 2.0 1.Szenariorahmen 1 x jährlich: öffentliche Kon- sultation durch BNetzA Intensiver zivilgesellschaftlicher Dialog zu Sensitivitä- tenprüfung bei Erstellung des Szenariorahmens, um Bürgern Hilfestellung zum Verständnis dieses entschei- denden Planungsschritts zu geben. 55 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Fortsetzung von Tabelle 4.1 Ist-Stand Bürgerinform- tion & -dialog Weitergehende Empfehlungen Plan N 2.0 2.NEP Strom / Umweltbericht 2 x jährlich: öffentliche Kon- sultationen durch a) ÜNB und b) Bundesnetzagentur Transparente Kommunikation der Ergebnisse der Stra- tegischen Umweltprüfung zum Aufzeigen künftiger, po- tenzieller Konfliktschwerpunkte einschließlich sich dar- aus ergebender Maßgaben für die nächste Planungsstu- fe. Verstärkte Nutzung von Visualisierungen (Karten, Diagramme) zur Darstellung von NEP und Umweltbe- richt. 3.BBPlG Festlegung durch das Parla- ment im Bundesbedarfsplan- gesetz Zivilgesellschaftlicher Dialog zu den Auswahlkriterien für die Leitungen für ein stabiles Gesamtsystem, die in das Bundesbedarfsplangesetz einfließen. 4.BFP oder ROV Öffentliche Antragskonferenz, Veröffentlichung der Unterla- gen im Internet, Vorschlags- recht der Länder, auf deren Gebiet die Trassenkorridore voraussichtlich verlaufen wer- den § 7 Abs. 3 NABEG BFP: Antragsunterlagen zur Bundesfachplanung: Allge- mein verständliche Darstellung des Antrags, z. B. durch Kartenmaterial und Zusammenfassung der Antragsun- terlagen. Diese sollten der Öffentlichkeit rechtzeitig vor der Antragskonferenz zur Verfügung gestellt werden. Frühzeitige Information und Beteiligung von Trägern öffentlicher Belange, regionalen Stakeholdern, Verbän- den, Landwirtschaftskammern und Bürgern sowie Ein- bindung in die Diskussion von Korridorvarianten. Antragskonferenz BFP: (Räumliche) Erreichbarkeit der Antragskonferenz für Bürger und Bürgerinnen ermögli- chen (z. B. durch mehrere Veranstaltungsorte oder In- ternetübertragung der Antragskonferenz). Klare Infor- mation über Entscheidungsspielräume. Einräumung von Rederecht für die breite Öffentlichkeit. ROV: Beteiligung der Öffent- lichkeit über TÖB und im Rahmen der Umweltverträg- lichkeitsprüfung nach § 16 Abs. 4 i. V. m. § 9 UVPG ROV: Beteiligungsstandards analog zu NABEG- Verfahren 5. PFV 56 4.4 Politisch-rechtliche Einflussfaktoren Fortsetzung von Tabelle 4.1 Ist-Stand Bürgerinform- tion & -dialog Weitergehende Empfehlungen Plan N 2.0 Einwendungen konkret Betroffener. Rechtsweg: Erstinstanz Bundesverwal- tungsgericht bei BBPlG- und EnLAG-Verfahren. Beteili- gung der (Fach-) Öffentlich- keit über Stellung-nahmen von TÖB Weitreichende Kommunikation zum Verfahren: Ver- ständliche Zusammenfassung der Planfeststellungs- unterlagen. Klare Darstellung der Rechtsgrundlagen und Prinzipien bei der Schutzgüterabwägung und - bewertung. Bürgerbüro bei den Genehmigungsbehör- den. 4.3.3 Akzeptanzfaktoren aus Plan N und Plan N 2.0 Die Empfehlungen aus Plan N und Plan N 2.0 weisen unmittelbar auf Akzeptfak- toren beim Netzausbau hin. In Bezug auf das Planungsverfahren sind die wichtigs- ten: • Frühe Bürgerinformation und -beteiligung im informellen Verfahren. • Möglichkeiten für Beteiligung auch für die breite Öffentlichkeit im formellen Verfahren. • Offenlegung und verständliche Erklärung der Planungsgrundlagen und Abwä- gungskriterien. • Feedbackkultur. • Gleiche Beteiligungsmöglichkeiten in allen Verfahren (EnLAG und NABEG). 4.4 Politisch-rechtliche Einflussfaktoren Wie sich gezeigt hat, gibt es eine nahezu unüberschaubare Vielfalt an Faktoren, die die Akzeptanz des Netzausbaus beeinflussen. Nachfolgende Übersicht zeigt die aus den vorherigen Kapiteln herausgezogenen wichtigsten Einflussfaktoren. Sie werden in zeit- und ortsbezogene sowie projektbezogene Einflussfaktoren unterschieden. Die Unterscheidung folgt den Vorarbeiten zu Akzeptanzfaktoren des Projekts (siehe Ka- pitel 3 und Bunke u. a. (2015)). Sie wurde zur besseren Vergleichbarkeit beibehalten. Die Schlüsselfaktoren werden in der Übersicht hervorgehoben (siehe Tabelle 4.2). 57 4 Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Tabelle 4.2: Einflussfaktoren Um- und Ausbau der Stromnetze; Die Schlüsselfaktoren sind hervorgehoben Zeit- und ortsbezogene Einflussfakto- ren Projektbezogene Einflussfaktoren Konsistente Energiewende-Politik Klare politische Ziele für ein Energiesystem auf Basis Erneuerbarer Energien. Klare politische Maßnahmen, zur Umsetzung des Ziels. Verlässlichkeit des politischen Ziels auch über Wahlperioden hinweg. Gemeinsames, abgestimmtes Vorgehen al- ler Bundesländer. Unterstützung der Energiewende auf allen politischen Ebenen. Szenariorahmen muss energiepolitischen Zielen entsprechen. Unterstützung des Projektes auf allen po- litischen Ebenen durch: Politisches Bekenntnis zum Projekt. Unterstützung der Kommunikation des Projekts. Angemessene Ausstattung der zuständigen Behörden. Transparenz und Beteiligung Gesetzliche Grundlagen für eine um- fassende Bürgerbeteiligung. Gesetzliche Grundlagen für die öf- fentliche Bereitstellung aller Pla- nungsunterlagen, –daten und Berech- nungsmodellen. Frühzeitig Information und Dialog im informellen, vorgelagerten Ver- fahren durch unabhängige Dritte. Beteiligung zumindest soweit, dass Anregungen nachvollziehbar geprüft und alle Spielräume für Planände- rungen genutzt werden. Verständliche Darstellung der Pla- nungsgrundlagen und Abwägungskri- terien. Zugang zu allen Daten und Planungs- grundlagen. Gerechtigkeit/Gleichbehandlung Einheitliches Planungsverfahren (statt En- LAG + NABEG) mit gleichen Planungs- grundsätzen und Beteiligungsrechten sowie Erdkabelregelungen für alle. Überlastung mit Infrastruktur durch ge- setzliche Regelungen verhindern. Regelung für möglichst große Ab- stände zwischen Leitung und Wohn- bebauung. Förderkonzept für Erneuerbare Energien, dass KleinanlegerInnen nicht ausschließt. Erläuterung der verschiedenen Planungs- verfahren (EnLAG, NABEG) . Erläuterung der Notwendigkeit des Lei- tungsprojektes. Finanzielle Beteiligung an der Leitung. Finanzielle Beteiligung an EE- Anlagen. Entschädigung/Ausgleich für Grund- besitzerInnen, PächterInnen und Kommunen. Grenze der Belastung mit Infrastruk- tur nicht überschreiten. 58 4.4 Politisch-rechtliche Einflussfaktoren Fortsetzung von Tabelle 4.2 Zeit- und ortsbezogene Einflussfakto- ren Projektbezogene Einflussfaktoren Bedarfsklärung und Alternativenprüfung 3 Systemalternativen zum Netzausbau müssen nachvollziehbar geprüft und Entscheidungsgrundlagen dargelegt werden. Zentrale Bedarfsplanung unter Beachtung der europäischen Anforderungen. Nachvollziehbare Prüfung techni- scher Alternativen. Nachvollziehbare Prüfung räumli- cher Alternativen. Schutz der Gesundheit Nachvollziehbares Konzept zum Schutz vor elektromagnetischen Feldern (Grenzwerte, Vorsorgewerte, Abstände). Kommunikation des Schutzkonzeptes der Bundesregierung. Messungen der Belastung mit Elektroma- gnetischen Feldern (EMF) vor Ort und Ausschöpfen technischer Möglichkeiten zur Minimierung dieser. So große Abstände von der Wohnbe- bauung wie möglich. Schutz von Landschaft und Natur Minimierung des Netzausbaus. Erdverkabelung ermöglichen. Vogelschutzmarkierungen an Freileitungen regeln. Angemessene Gewichtung der Abwägungs- kriterien bei der Planung. Ausschöpfen der Möglichkeiten der Erdverkabelung Vogelschutzmarkierungen an Freileitungen anbringen. Kommunikation zum Trassenverlauf mit Naturschutz und ortskundigen ExpertInnen. Kommunikation zum Trassenverlauf mit BürgerInnen und Kommunen. Die Einflussfaktoren können die gesellschaftliche Akzeptanz positiv oder negativ beeinflussen. Im vorliegenden Projekt sind vor allem relevant: • Auswirkungen auf die Kosten des Netzausbaus (positiv: Kosten senkend oder negativ: Kosten treibend) und • Auswirkungen auf die Dauer des Planungsprozesses (positiv: beschleunigend oder negativ: verzögernd). 3 Es muss stets klar werden, dass Alternativen geprüft und die beste gewählt wurde. 59 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Im folgenden Kapitel wird die Vorgehensweise zur Nutzung der vorgelagerten quali- tativen Ergebnisse aus Kapitel 2 bis Kapitel 4 beschrieben. Beschrieben werden die aufgebaute Datenbasis und die durchgeführten statistischen Verfahren als Grundlage der anschließend aufgeführten Modellintegration. Ferner erläutert werden in diesem Kapitel konkrete Vorarbeiten der Szenarioentwicklungen in Kapitel 6. 5.1 Aufbau einer Datenbank im Projekt Grundlage zur Übertragung der sozial-ökologischen Schlüsselfaktoren in das Strom- marktmodell ist der Aufbau einer georeferenzierten Datenbank. Durch die Bereitstel- lung von hoch aufgelösten Informationen auf Landkreis- oder Gemeindeebene kön- nen regionale Informationen bei der Szenarienentwicklung und nachfolgend in der Modellierung berücksichtigt werden. Die aufgebaute Datenbank beinhaltet Angaben zum deutschen Stromnetz und Kraftwerkspark, Strukturdaten wie z.B. Landschaft, Siedlungen, Naturschutzgebiete sowie sozial-ökonomische Größen wie z.B. Bevölke- rung, Einkommen, Tourismus und Landnutzung. Daneben sind auch Ergebnisse der qualitativ erhobenen Daten eingetragen. Im Folgenden werden ihr Aufbau und die gesamte Datengrundlage erläutert. Die Datenbank wird mit PostgreSQL verwaltet. PostgreSQL ist nach Oracle, MySQL und Microsoft SQL Server eines der aktuell meistgenutzten relationalen Datenbank- managementsystemen (DBMS) (solid-IT, 2015), dessen Nutzung einige Vorteile hat. Diese Software arbeitet im Vergleich zu freien, und zu proprietären DBMS sehr per- formant (vgl. Obe u. Hsu, 2012, Preface), ist selbst jedoch nicht proprietär. Die freie Nutzung von PostgreSQL ist geschützt durch die PostgreSQL-Lizenz, einer freien Open-Source-Lizenz (PgSQL - GDG, 2015a). Die Datenbank im Projekt wird mit der bei Projektbeginn aktuellsten Version 9.3 des DBMS verwaltet. Daher entspricht die SQL-Implementierung weitestgehend dem derzeit gültigen internationalen Standard der Datenbanksprache SQL (IEC/ISO 9075:2011), festgelegt von der Internationalen Organisation für Normung und der Internationalen Elektrotechnischen Kommission 61 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell (vgl. PgSQL - GDG, 2015b). Der einheitliche SQL-Standard erleichtert u.a. die Kom- munikation zwischen Software-Drittanbietern und dem DBMS (vgl. TERADATA, 2013). Darüber hinaus ermöglicht die Programmierung von PostgreSQL einfache In- stallationen zusätzlicher Erweiterungen. Eine Installation der PostGIS-Erweiterung in PostgreSQL bspw. erlaubt es, räumliche Daten zu speichern und somit geometri- sche Operationen durchzuführen (Obe u. Neufeld, 2015). Die Zusatzfunktion eines geografischen Informationssystems ist für das Projekt von zentraler Bedeutung, so- dass die Nutzung von PostGIS - 2.1 von Projektbeginn erfolgt. Außerdem ist es vorteilhaft, dass in PostgreSQL jede Datenbank-Relation einem bestimmten Sche- ma und das Schema je einer Datenbank zugeordnet wird (Obe u. Hsu, 2012, S. 3, 7). Das im Projekt verwendete PostgreSQL-DBMS arbeitet auf einem Server der Europa-Universität Flensburg. Serverseitig werden derzeit sechs PSQL-Datenbanken verwaltet. Zwar sind die Projektdaten ohne Ausnahme einer dieser Datenbanken zugeordnet, aber der Inhalt dieser Datenbank ist nicht auf ein einzelnes Projekt be- schränkt. Daher werden projektbezogene Schemata semantisch durch ein möglichst kurzes Präfix, das Präfix „vn“, abgegrenzt. 5.1.1 Datengrundlage Regionaldatenbank: Dieses Schema beinhaltet u.a. Daten der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder, die nach Themenbereichen kategorisiert sind und online in einer GENESIS-Datenbank veröffentlicht werden (DESTATIS, 2015b; STAEBL, 2015a). Die Regionaldatenbank enthält u.a. Statistiken zu den Themen Umwelt, Bevölkerung, Flächennutzung, Tourismus und Steuern (STAEBL, 2015a). Dabei lie- gen je nach Statistik unterschiedliche zeitliche Abstände zwischen den Erhebungs- jahren vor, d.h. nicht alle Daten werden jährlich erhoben (STAEBL, 2015b, S. 7). Darüber hinaus ist nicht jede Statistik auf Gemeindeebene verfügbar, d.h. auch die Tiefe regionaler Ebenen sind unterschiedlich (ebd.). In Tabelle 5.1 sind die für das Projekt ausgewählten Statistiken aufgelistet. Die Bearbeitung der einzelnen Da- tensätze konnte nicht gänzlich automatisiert erfolgen, da die Daten, vorliegend im CSV-Format, unterschiedlich organisiert sind. Ziel der Aufbereitung ist eine fehler- freie Vereinheitlichung des Formats vom Amtlichen Gemeindeschlüssel (AGS), der in allen Datentabellen angegeben ist. Der AGS besteht aus acht Kennziffern, wovon je- de eine der Verwaltungsebenen Deutschlands repräsentiert (BVA, ohne Jahresanga- be,a), wodurch die eindeutige Identifizierung eines Verwaltungsgebiets gewährleistet ist. Daher ist der AGS zentral im erläuterten Datenbankkonzept. Auftretende Schwierigkeiten bei der Bearbeitung der Daten können exemplarisch anhand eines Beispiels erläutert werden: Daten zu verschiedenen Kennzahlen der Tourismusbranche stellen die statistischen Ämter u.a. auf Gemeindebene bereit. Bei 62 5.1 Aufbau einer Datenbank im Projekt Tabelle 5.1: Importierte Tabellen der Regionaldatenbank auf Kreis- & Gemeindeebene Tabellenname Verfügbarer Zeitraum Zeitraum importierter Daten Regionalebene Periodizität Einkommen der priv. Haushalte 2000 - 2012 2000 - 2012 KR Jährlich Bundestagswahl 1994 - 2013 2013 KR Wahljahre Bruttoinlandsprodukt 2000 - 2012 2000 - 2012 KR Jährlich Bodenfläche - Nutzung 2013 2013 KR 2013 Lohn- & Einkommens- steuer 1992 - 2010 1992 - 2010 KR 3-Jährlich Bevölkerungsstand 1995 - 2013 2013 KR Jährlich Realsteuervergleich 2013 2013 KR 2013 Tourismus 2012 2012 KR 2012 Bodenfläche - Nutzung 2012 2012 GEM 2012 Bevölkerungsstand 2008 - 2012 2012 GEM Jährlich Tourismus 2012 2012 GEM 2012 Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg auf Basis der Regionaldatenbank Deutschland (STAEBL, 2015a) der Bearbeitung richtet sich der Fokus stets auf die Stellenanzahl des AGS innerhalb der Datenquelle. Um einen einheitlich achtstelligen AGS zu erhalten, müssen die im Datensatz enthaltenen fünfstelligen Schlüssel der Stadtteile Berlins ebenso wie die siebenstelligen Schlüssel rheinland-pfälzischer Verbandsgemeinden entfernt werden. Jene Gemeinden, die zu diesen rheinland-pfälzischen Verbandsgemeinden gehören, haben einen zehnstelligen Schlüssel, da die Verbandsgemeindenummer Bestandteil des AGS ist (Statistisches Landesamt - RP, 2009). Entsprechend muss diese ent- fernt werden. Innerhalb der Menge der achtstelligen AGS sind Samtgemeinden aus Niedersachsen gelistet. Diese tragen statt der Gemeindenummer an 6.-8. Stelle des AGS die Nummer der entsprechenden Samtgemeinde. Dies ist bereits aus den Da- ten ersichtlich. Diese Einträge werden ebenfalls entfernt. Dafür werden die in einer Samtgemeinde zusammengefassten Gemeinden Niedersachsens, die einen elf-stelligen Gemeindeschlüssel aufweisen, um die Nummer der Samtgemeinde gekürzt, sodass alle verbliebenen AGS achtstellig sind. Alle Einträge ohne Informationen werden abschließend ebenfalls aus dem Datensatz gelöscht. BKG: Weiterhin enthält das Datenbankschema Daten des Bundesamtes für Karto- graphie und Geodäsie (BKG). Das BKG erarbeitet umfangreiche geografische Daten- sätze, die vom Dienstleistungszentrum des Bundes für Geoinformation und Geodäsie online bereitgestellt werden (BKG, 2015a). Enthalten ist auch ein Datensatz mit der Bezeichnung „VG250“, welcher die Verwaltungsgebiete Deutschlands auf verschiede- nen regionalen Ebenen abbildet (BKG, 2015c). Dieser wird, unter Zugriff auf ak- 63 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell tuelle Informationen der statistischen Ämter und Landesvermessungsverwaltungen, laufend in der Redaktionsdatenbank des BKG aktualisiert und veröffentlicht (BKG, ohne Jahresangabe). Abbildung 5.1 zeigt die Kreistabelle des BKG-Datensatzes. Die Projektion heißt Universal-Transversal-Mercator (UTM) und nutzt deutschlandwei- te Datenbestände des BKG (BKG, 2009). Die Genauigkeit ist dabei immer von der angegeben UTM-Zone abhängig. Für eine genaue Projektion müssen geografische Daten daher in der angegebenen Zone liegen. Deutschland liegt überwiegend in Zo- ne 32 (Killet, 2010), da jede Zone eine geografische Länge von 6 °hat, liegt der Osten Deutschlands bereits in Zone 33 (ebd.). Auf Datenbankebene ist die Verwendung ei- ner Projektion hilfreich, weil dann zur Speicherung von geografischen Objekten der Geometry-Datentyp verwendet werden kann. Berechnungen mit diesem Datentyp sind sehr performant und es steht, gegenüber Berechnungen mit geografischen Ko- ordinaten, ein größerer Funktionsumfang zur Verfügung (Obe u. Neufeld, 2015, S. 27). Abbildung 5.1: Kreistabelle des BKG - Datensatzes in UTM Zone 32. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Söthe, 2015) In der Projektdatenbank ist der VG250-Datensatz vom 31.12.2013 gespeichert, und es sind mehrere Relationen vorhanden, die jeweils eine regionale Ebene abbilden. Da- bei ist entscheidend, dass diese Tabellen neben den geometrischen Objekten ebenfalls 64 5.1 Aufbau einer Datenbank im Projekt das Attribut Regionalschlüssel oder AGS enthalten. Der Regionalschlüssel enthält bereits die Angaben des amtlichen Gemeindeschlüssels, und wird um die Nummern der Gemeindeverbände erweitert, sodass ein zwölfstelliger Schlüssel entsteht (BVA, ohne Jahresangabe,b). Auch in den Datensätzen des BKG wird der Schlüssel, der die Zuordnung der Daten gewährleistet, bearbeitet. Das Ziel der Bearbeitung besteht darin Duplikate von Regionalschlüsseln zu entfernen und eindeutige Attribute zu er- zeugen. Insbesondere in den Küstenregionen sind Mehrfachvergaben vorhanden. Der Landkreis Dithmarschen, ein zugehöriger Abschnitt der Elbe und die Insel Trischen vor der Meldorfer Bucht haben beispielsweise den gleichen Regionalschlüssel. Ihre entsprechenden geometrischen Objekte werden in ein einziges Objekt überführt und dann einem einzigen Regionalschlüssel zugeordnet. Um Fehler zu vermeiden, werden zuerst nur Duplikate zusammengefasst, deren Geometrien zumindest teilweise eine gemeinsame Grenze haben. BfN: Auf Anfrage stellte das Bundesamt für Naturschutz (BfN) einen Datenträger mit den geografischen Daten der Schutzgebiete Deutschlands zur Verfügung. Ent- halten sind Naturschutzgebiete, die durch einen ausdrücklich besonderen Schutz der Natur und Landschaft gekennzeichnet sind (BNatSchG, 2015, §23). Gemäß der Defi- nition sind „die Erhaltung, Entwicklung und Wiederherstellung von Lebensstätten, Biotopen oder Lebensgemeinschaften [...]“ oder „die Seltenheit, besondere[n] Eigen- art oder hervorragende[n] Schönheit“ des Gebiets, sowie der besondere Schutz „aus wissenschaftlichen, naturgeschichtlichen oder landeskundlichen Gründen“ maßgeb- lich (BNatSchG, 2015, §23). Naturschutzgebiete sind allerdings nur eine Katego- rie von Schutzgebieten, außerdem gibt es Landschaftsschutzgebiete, Nationalparke, Biosphärenreservate, Naturparks, Ramsargebiete sowie die Natura-2000 Gebiete, die komplett auf dem Datenträger eingetragen sind. Natura - 2000: Das Natura-2000 Gebietssystem beinhaltet zwei unterschiedli- che Schutzzonen. Erstens die so genannten SPA-Gebiete (Special Protected Area), mit einem Schutzzweck zur Erhaltung von wildlebenden Vogelarten innerhalb der EU, deren gesetzliche Umsetzung mit der Direktive 2009/147/EC geregelt ist (Dir. 2009/147/EC, 2009). Zweitens, Gebiete von gemeinschaftlichen Interesse (Sites of Communtity Importance) und besondere Schutzgebiete (Special Areas of Conserva- tion) zur Erhaltung natürlicher Lebensräume sowie die FFH-Gebiete (Flora, Fau- na, Habitat). Das Natura-Netzwerk ist maßgeblich geregelt mit der EU-Direktive 92/43/EEC (Dir. 92/43/EEC, 1992). CLC - 2006: Das CORINE-Programm (Coordination of Information on the Envi- ronment) hat die Aufgabe den Zustand der Umwelt in Europa festzustellen und wird von der Europäischen Umweltagentur betreut (Büttner u. a., 2014, S. 3). Im Projekt Corine-Land-Cover werden auf dem Gebiet der Europäischen Union, u.a. auf Grund- 65 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell lage von Satellitenfotos und Orthokorrektur, Umfang und Art der Flächennutzung festgestellt (Büttner u. a., 2014, S. 6). Erstmalig wurde diese Erhebung 1990 durch- geführt und ist im CLC-2000 sowie im CLC-2006 Projekt wiederholt worden (ebd.: S.4). Planungsregionen: Auf Anfrage wurden vom Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) die Planungsregionen der Regionalplanung für Windener- gie, als geografischer Datensatz, zur Verfügung gestellt. Dieser enthält alle Planungs- regionen in Deutschland, vom Stand 2013 (BBSR, 2013). Aus datenschutzrechtlichen Gründen hat das BBSR die geografischen Informationen zu den definierten Eignungs- flächen für Windenergie nicht zur Verfügung gestellt. EEG - Anlagenregister: Das EEG-Anlagenregister enthält die in Deutschland installierten EE Anlagen und wird bereitgestellt vom Projekt „energymap.info“ (vgl. energymap.info, 2015). Erstellt werden die Daten auf Grundlage der veröffent- lichten Anlagendaten von den Netzbetreibern. Diese waren, bis zum Inkrafttreten der EEG-Novelle im August 2014, zur online Bereitstellung der Daten verpflichtet (energymap.info, 2014) (EEG, 2014, §77(4)). Einträge nach August 2014 im EEG- Anlagenregister umfassen ausschließlich Kraftwerke im Versorgungsgebiet des Netz- betreibers TenneT, da dieser auch nach Inkrafttreten der EEG-Novelle Daten zur Verfügung stellt (energymap.info, 2015). In der Projektdatenbank ist das vollständi- ge EEG-Anlagenregister mit Stand November 2014 enthalten. Sofern die Standort- daten als GPS-Koordinaten vorliegen, werden sie in ein PostGIS-Format überführt. Wenn keine GPS-Koordinaten hinterlegt sind, wurde die Georeferenzierung mit den Adressdaten der Anlagen durchgeführt. In beiden Fällen sind die Standortdaten geografisch inkorrekt, da auch die vorhandenen GPS-Koordinaten aus den Ortsmit- telpunkten der Anlagen ermittelt werden (energymap.info, 2015). Netz: Auf Anfrage übermittelte die Bundesnetzagentur (BNetzA) georeferenzier- te Datensätze der BBPlG- und EnLAG-Vorhaben vom Stand 28.08.2014 (BNetzA, 2014d), so dass diese in die Datenbank aufgenommen werden konnten. Den bereitge- stellten Geometrien wurden weitere Informationen wie z.B. die Inbetriebnahmezeit hinzugefügt. Alle Datensätze mit den Linienverläufen der Trassen- und Teilabschnit- te wurden von der BNetzA anhand öffentlicher verfügbarer Dokumente nachvollzo- gen, mit einem Bezugsmaßstab von maximal 1 : 2.500.000. EnLAG-Vorhaben: Der Datensatz umfasst 234 EnLAG-Vorhaben, die in insge- samt 66 Teilabschnitte unterteilt sind, bestehend aus Vorhabenpunkten und geplan- ten Trassenverläufen. Die Vorhabenpunkte repräsentieren entweder Netzanschluss- punkte (Transformatoren) oder Übergabepunkte, an denen die Zuständigkeit für 4 Die ursprünglich 24 EnLAG-Vorhaben sind, aufgrund der Entfernung von Vorhaben Nr. 22, im Rahmen der Bundesbedarfsplan-Gesetzgebung 2013, auf 23 reduziert worden. 66 5.1 Aufbau einer Datenbank im Projekt das Vorhaben oder einen Teilabschnitt auf eine andere Landesbehörde übergeht. Neben den Standortinformationen haben alle Vorhabenpunkte eine eindeutige Geo- ID-Nummer und einen Namen. Attribute eines Linienverlauf-Eintrages umfassen dementsprechend die EnLAG-Nummerierung des Vorhabens, Namen von Vorhaben und Teilabschnitt, eine Geo-ID-Nummer („trassen_id“) sowie die Länge des Teilab- schnitts. Neben diesen Informationen wurden den Linienverläufen der Teilabschnitte weitere hinzugefügt. Dazu gehören Steckbriefe und Meldungen zu den jeweiligen Abschnitten aus dem Monitoringbericht des zweiten Quartals 2014 der BNetzA und dem Bericht zur Auswertung vom Netzzustand und -ausbau der deutschen Übertragungsnetz- betreiber (BNetzA, 2011, 2014b,c). Weiterhin wurden die Befragungen zum Stand der Genehmigungsverfahren der EnLAG-Vorhaben der Deutschen Energieagentur (dena, 2012) sowie relevante technische Daten zur Berechnung von Netzkapazitäten aus dem ersten Entwurf vom Netzentwicklungsplan 2014 (vgl. 50Hertz Transmission GmbH u. a., 2014a) und aus dem 10-Year Network Development Plan 2014 (vgl. ENTSO-E, 2014a) aufgenommen. Der Datensatz aller 66 Teilabschnittsverläufe beinhaltet dementsprechend die Attri- bute Geo-ID, Teilabschnittsname, EnLAG-Nr., Verantwortliches Bundesland, ÜNB des Vorhabens, und die Länge in Metern. Weitere Attribute sind das Datum der ers- ten Inbetriebnahme nach BNetzA-Meldung 2014, das Datum der ersten Inbetrieb- nahme nach BNetzA-Meldung 2014 mit erwarteter Verzögerung bei nicht optimalem Verfahrensverlauf, das Datum der ursprünglich geplanten Inbetriebnahme nach De- na 2012 und BNetzA 2011. Zusätzlich technische Attribute sind Spannungsebene, Übertragungskapazität, Angabe von Gleich- oder Wechselstrombetrieb, Art des Lei- tungsbaus als Trasse oder Erdkabel, Anzahl der Stromkreise und Bündelleiter sowie die Zuweisung zur Modellregion. BBPlG-Vorhaben: Der Datensatz mit den BBPlG-Vorhaben enthält analog zu den EnLAG-Vorhaben Vorhabenpunkte und -linien. Alle 36 BBPlG-Vorhaben sind in insgesamt 60 Teilabschnitte unterteilt. Die Vorhabenlinien sind allerdings keine Verlaufslinien, sondern lediglich direkte Luftlinien von zwei Vorhabenpunkten eines Vorhabens. Den Linien eines BBPlG-Vorhabens bzw. Abschnittes sind, wie bei den EnLAG-Vorhaben bereits beschrieben weitere Attribute aus den gleichen Quellen hinzugefügt. 5.1.2 Entity-Relationship-Modell Abbildung 5.2 zeigt das Entity-Relationship-Modell des VN-Datenbankschemas der Projektdatenbank. Das Modell zeigt allerdings nur einen Ausschnitt der Daten- 67 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell bankstruktur, nicht angezeigte Entitäten sind jedoch ähnlich verknüpft. Bei solchen Entitäten handelt es sich meist um weitere Statistiken, die entweder mit der Kreis- oder Gemeindeentität verknüpft sind. Auf Landesebene sind derzeit keine statisti- schen Daten hinterlegt. Im übertragenen Sinne „erheben“ die Verwaltungsebenen Statistiken. Abbildung 5.2: ER - Modell des VN - Datenbankschemas. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Söthe, 2015) Die Integrität der Daten wird u.a. durch die Verwendung des Regionalschlüssels in den Datenbankrelationen gewährleistet. Indem dieser auf eine eindeutige Kennung in der Kreis- bzw. Gemeindetabelle zugreift, und als so genannter Fremdschlüssel fungiert. Regionalschlüssel und Jahr ergeben zusammen einen Primärschlüssel, in der Länder-, Kreis- bzw. Gemeindetabelle jedoch ist nur der Regionalschlüssel der Primärschlüssel. Hierin besteht eine merkliche Schwäche der Datenbank. Der Da- 68 5.1 Aufbau einer Datenbank im Projekt tensatz des BKG z.B. ist nur für ein einzelnes Jahr angegeben, die statistischen Daten der Regionaldatenbank aber üblicherweise für mehrere Jahre verfügbar. Ver- waltungsgebiete auf Kreis-, und insbesondere auf Gemeindeebene verändern sich laufend (DESTATIS, 2015a). Eine eins zu eins Zuordnung der Regionalschlüssel ist also nur dann möglich, wenn das Erhebungsjahr einer Statistik dem des BKG- Datensatzes entspricht. Da die Daten des BKG jährlich veröffentlicht werden, ist eine solche Verknüpfung theoretisch möglich (vgl. BKG, 2014b, Archiv). Die Kreis- und die Gemeindetabellen sind nicht über einen Regionalschlüssel, sondern räum- liche Beziehungen miteinander verbunden. Zwischen diesen Tabellen besteht also eine Beziehung von „übereinstimmenden Flächen“. Dies ist aufgrund der hohen Da- tenqualität des BKG möglich, da für jeden Kreis geprüft werden konnte, ob dessen geometrische Daten mit denen der zugehörigen Gemeinden übereinstimmen. Auch das EEG-Anlagenregister ist über eine räumliche Beziehung verknüpft, da die Anla- genstandorte i.d.R. innerhalb der Verwaltungsgebiete Deutschlands liegen. Tatsäch- lich befinden sich insgesamt 0,12 % der Anlagen außerhalb der Landesgrenzen, was höchstwahrscheinlich auf fehlerhafte Daten zurückzuführen ist. Im ER-Modell ist das, durch eine gestrichelte Linie zwischen den Entitäten, dargestellt. 5.1.3 Verwendungsmöglichkeiten der Projektdatenbank Durch die Verknüpfung von statistischen Daten der Regionaldatenbank Deutsch- land und den Daten des BKG wird prinzipiell eine geografische Einordnung von Informationen ermöglicht. Die Statistiken sind in den Rohdaten bereits durch den AGS georeferenziert. Sie müssen jedoch noch in ein Format umgewandelt werden, um Zugriff und Nutzung von weiteren Programmen zu vereinfachen. Diese Funktion leistet die Datenbank im Projekt. Alle georeferenzierten Statistiken der PostgreSQL- Datenbank können damit für eine systematische, wissenschaftliche Bearbeitung ver- schiedener Fragestellungen herangezogen werden. Abbildung 5.3 zeigt exemplarisch eine mögliche Darstellung enthaltener Daten der Datenbank, durch die Verknüpfung mit der Kreistabelle des BKG. 5.1.4 Integration qualitativer Untersuchungen Neben den genannten statistischen Datensätzen wurden auch Ergebnisse der quali- tativen Untersuchungen gesellschaftlicher Akzeptanz der Windenergie bereits in die Datenbank aufgenommen. Ihre Einbindung erfolgt mit dem Regionalschlüssel, der zur Georeferenzierung der regionalen Informationen dient. Abbildung 5.4 zeigt die Landkreise und Gemeinden, für die Untersuchungsergebnisse eingetragen wurden. 69 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.3: Verknüpfung statistischer Daten der Regionaldatenbank mit der Kreistabelle des BKG. Quelle: Eigene Darstellung Europa- Universität Flensburg (Söthe, 2015) Abbildung 5.4: Untersuchungsraum zu Windenergie: Qualitativ untersuchte Regio- nen auf Kreis- und Gemeindeebene. Eigene Darstellung Europa- Universität Flensburg, IZT 70 5.2 Statistische Auswertungen Wie 5.4 zeigt, sind für jede Untersuchungsregion verfügbare Informationen hinter- legt, die bereits komprimiert wurden, aber noch keinem einheitlichen Standard bei der Datenqualität entsprechen. Zusätzlich sind Standorte von Bürgerinitiativen ge- gen Windenergie abgebildet, die inhaltlich aber nicht betrachtet wurden. Diese qua- litative Datengrundlage ist als dynamische Datentabelle zu verstehen. Das bedeutet mit der bereitgestellten Grundstruktur (Regionalschlüssel, Formate) soll es ermög- licht werden nach und nach weitere qualitative Ergebnisse lokaler Untersuchungen in die Datenbank aufzunehmen und die bestehenden zu aktualisieren. 5.2 Statistische Auswertungen Auf Grundlage der angelegten statistischen Datenbasis wurden Analysen durchge- führt, mit dem Ziel, Zusammenhänge zwischen quantitativen Daten zu untersuchen, welche auch mit qualitativen lokalen Erhebungen gesellschaftlicher Akzeptanz kom- biniert werden können. Im Bereich Netz wurde ein multiples Regressionsmodell entwickelt. Damit werden bestehende Verzögerungszeiten bisher geplanter Netzausbauvorhaben mit ausge- suchten regionalen Parametern (wie bspw. Einkommen) verbunden. Zudem konnte damit, ausgehend von bestehenden Vorhaben, eine deutschlandweite Prognose ent- wickelt werden. Ergebnis sind berechnete Verzögerungszeiten für ganz Deutschland, übertragen auf ein 400 × 400 Meter Rasterfeld, die zur Bestimmung von Verzöge- rungszeiten zukünftiger Trassen genutzt werden, die in die Modellierung integriert werden können. Im Bereich Windenergie wurden, mit einer Korrelationsanalyse, Abhängigkeiten zwi- schen ausgesuchten statistischen Größen und der Ausbaudichte von Windenergie in MW/km2 auf Landkreisebene durchgeführt. Hierbei war von Interesse, ob zwi- schen dem bisherigen Ausbau und den Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz Zusammenhänge aufgezeigt werden können. Die Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz sind statischen Größen zugeordnet worden und deshalb nur indirekt ent- halten. Beispielsweise wurde der Einflussfaktor Tourismus der statistischen Größe Betten/Kopf zugeordnet. Zusätzlich zu den Korrelationsanalysen wurden Clusterun- gen von ausgesuchten Merkmalen erstellt um so regionale Häufigkeiten sichtbar zu machen. Gemeinsam mit den qualitativen Untersuchungen einzelner Regionen wur- de ein Belastungsgrad für Windenergie entwickelt, der in die Modellierung integriert werden kann. 71 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell 5.2.1 Netz: Regressionsmodell Zur statistischen Berechnung möglicher Verzögerungszeiten zukünftiger Netzausbau- projekte, wurde ein multiples Regressionsmodell entwickelt und verwendet. Es wurde mit Akzeptanzfaktoren gearbeitet, die gesellschaftliche Akzeptanz beeinflussen könn- ten und ihr Zusammenhang zu aktuellen Zeitverzögerungen untersucht. Ein solcher Akzeptanzfaktor besteht aus mindestens einer statistischen Größe oder Variable. Außerdem wurden für die geplanten EnLAG-Vorhaben die bestehenden Verzöge- rungszeiten, bezogen auf ihren geplanten Inbetriebnahmezeitpunkt, erhoben. Ver- zögerte Trassenabschnitte, für die akzeptanzbedingte Meldungen vorlagen, wurden inhaltlich genauer betrachtet. Akzeptanzfaktoren und Verzögerungszeiten pro Tras- senabschnitt wurden dann auf ein 400 × 400 Meter Vektorrastergitter übertragen. Ausgehend davon wurde das multiple Regressionsmodell formuliert. Um das bes- te Modell mit dem höchsten Modellgütewert zu finden, wurde das korrigierte oder adjustierte Bestimmtheitsmaß adjR2 angewendet. Auf Basis der Akzeptanzfaktoren mit den stärksten Wirkungen auf die Zeitverzögerungen wurden Verzögerungszeiten für alle Rasterfelder Deutschlands berechnet. Eine detaillierte Beschreibung der Vor- gehensweise ist in der im Rahmen des Projektes an der Europa-Universität Flensburg entstandenen Masterabeit von Bunke (2015) nachzulesen. 5.2.1.1 Akzeptanzfaktoren Für die statistischen Auswertungen zwischen Akzeptanzfaktoren und Zeitverzöge- rungen der EnLAG-Vorhaben wurden folgende Größen und Variablen ausgewählt. Tabelle 5.2 zeigt alle Faktoren mit einer kurzen Erläuterung, die zur Untersuchung verwendet wurden. Tabelle 5.2: Übersicht der ausgewählten Akzeptanzfaktoren Name Beschreibung Bevölkerungsdichte Anzahl der EinwohnerInnen pro Ge- meindefläche Menge von EE und Windenergie Menge der installierten Leistung der Energieträger pro Gemeinde sowie die installierte Leistung pro Gemeindeflä- che Vorbelastung durch Infrastrukturmaßnahmen Bündelung von Infrastrukturen anhand von Eisenbahnstrecken, Autobahn- und Stromtrassenverläufen 72 5.2 Statistische Auswertungen Fortsetzung von Tabelle 5.2 Name Beschreibung Touristische Faktoren Anzahl der touristischen Betriebe und Betten pro Kreis Flächennutzung Anteil der Flächennutzung pro Ge- meinde von Agrar-, Wald, Siedlungs-, Industrie- und Gewerbeflächen, versie- gelter Flächen Ökonomische Faktoren Bruttoeinkommen pro Person und Bruttoinlandsprodukt pro Kreis Räumliche Nähe zu Siedlungsflächen Abstände und geplante Trassenführung durch Siedlungsgebiete Räumliche Nähe zu Schutzgebieten Abstände und Zerschneidung von Schutzgebieten Insgesamt werden 29 Variablen hinsichtlich ihrer zeitlichen Verzögerungswirkung untersucht. Tabelle 5.3 zeigt alle verwendeten Variablen, sie sind zusätzlich in Raum- widerstands- und sozio-ökologische Kriterien kategorisiert. Datenbasis ist die zuvor beschriebene Projektdatenbank. Tabelle 5.3: Auflistung der Akzeptanzfaktoren zur Bewertung der Vorhaben. Variablenname Bezeichnung und Datenquelle Raumwiderstandskriterien Siedlung und Erholung ort_uf Ortsflächen ≥ 40 ha, DLM-250 sied_clc_uf Wohn- und Mischbauflächen ≥ 25 ha. CLC-2006 ind_gew_uf Industrie- und Gewerbeflächen.≥ 40 ha. DLM-250 indgew_clc_uf Industrie- und Gewerbeflächen ≥ 25 ha. CLC-2006 Biotop- und Gebietsschutz ffh_uf FFH-Gebiete, Stand:09.2013 BfN vglschutz_uf Europäische Vogelschutzgebiete, Stand:09.2013 BfN biospha_uf Biosphärenreservate, Stand:12.2013 BfN nationpark_uf Nationalparks, Stand:01.2014 BfN natschutz_uf Naturschutzgebiete, Stand:01.2013 BfN 73 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Fortsetzung von Tabelle 5.3 Name Bezeichnung und Datenquelle naturpark_uf Nationalparks, Stand:12.2013 BfN wald_uf Wälder ≥ 40 ha, DLM-250 Infrastruktur motorway_uf Autobahn, DLM-250 rail_line_uf Eisenbahntrassenverläufe, DLM-250 power_line_uf Bestandsstromtrassen ≥ 110 kV, DLM-250 Sozio-ökologische Kriterien Erneuerbare und Windenergie wind_mw_gem installierte Windleistung in MW pro Gemeinde wind_mw_km2 installierte Windleistung in MW pro Gemeindefläche km2 eeg_mw_gem installierte EEG-Leistung in MW pro Gemeinde eeg_mw_km2 installierte EEG-Leistung in MW pro Gemeindefläche km2 Bevölkerungsdichte gem_einwo EinwohnerInnen pro Gemeinde einwo_km2 EinwohnerInnen pro Gemeindefläche in km2 Touristische Faktoren tou_accom_gem Anzahl der Tourismusbetriebe je Gemeinde tou_bed_gem Anzahl der Betten von Tourismusbetrieben je Gemeinde tou_bed_einwo Dichte der Betten pro EinwohnerIn je Gemeinde Ökonomische Faktoren dis_income_capita Durchschnittliches Einkommen pro Person je Kreis bip_pp_krs Bruttoinlandsprodukt des Kreises pro Person Nähe zu Schutzgebieten natura_gem Gemeindeflächenanteil von Natura-2000 Schutzgebieten Flächennutzung anteil_Wald Anteil Wald pro Gemeindefläche anteil_Sied Anteil Siedlungsfläche pro Gemeindefläche anteil_ind_gewer Anteil von Industrie- und Gewerbeflächen pro Gemeinde- fläche anteil_Agrar Anteil Landwirtschaftsfläche pro Gemeindefläche ohne Moor- und Heideflächen 74 5.2 Statistische Auswertungen Fortsetzung von Tabelle 5.3 Name Bezeichnung und Datenquelle anteil_versiegelung Anteil der versiegelten Fläche pro Gemeindefläche, Sied- lungsfläche, Industrie- und Gewerbeflächen und Verkehrs- flächen 5.2.1.2 Erhebung Verzögerungszeiten der EnLAG Vorhaben Die verwendeten Verzögerungszeiten der EnLAG-Vorhaben basieren auf den Anga- ben im Monitoringbericht vom zweiten Quartal 2014 und vom dritten Quartal 2011 (BNetzA, 2011, 2014b,c). Zudem sind die Befragungen zum Stand der Genehmi- gungsverfahren der EnLAG-Vorhaben von der dena (2012) herangezogen worden. Nachfolgend werden die wichtigsten Verzögerungsgründe, die Methodik der Date- nerhebung sowie die abgeleiteten Ergebnisse dargestellt und diskutiert. Verzögerungsgründe beim Netzausbau Für die Verzögerungen werden zahlreiche Gründe angegeben, so hat sich in den letzten Jahren bspw. der Planungszeitraum vom Planungsbeginn bis zur Inbetrieb- nahme deutlich verlängert. Anfang der 90er Jahre bspw. dauerte der Trassenausbau „Redwitz–Remptendorf“, mit ca. 50 km Länge, von der Planung bis zur Fertigstel- lung anderthalb Jahre (Schossig, 2005; Frantzen u. Guss, 2012). Im Vergleich dazu beträgt die Dauer beim EnLAG-Vorhaben Nr. 2 „Wehrendorf-Ganderkesee“ seit Be- ginn des ROV im Jahr 2004, bis zur momentan geplanten Inbetriebnahme im Jahr 2017, 13 Jahre (dena, 2012; BNetzA, 2014b). Frantzen u. Guss nennen, neben der ge- sellschaftlichen Akzeptanz, weitere Gründe zeitlicher Verzögerungen, hierzu gehören „Anpassung von Antragsunterlagen an aktuelle Gesetzesänderungen bzw. aktuelle Gerichtsentscheidungen“, „Klage gegen einen Planfeststellungsbeschluss“ aufgrund „formaler Fehler“ und „Verzögerungen bei der Planung über die Grenze zweier Bun- desländer“ (Frantzen u. Guss, 2012, S.20-21). Akzeptanzmeldungen bei EnLAG-Vorhaben Den Monitoringberichten aller EnLAG-Vorhaben sind, bezogen auf alle 66 Teilab- schnitte, insgesamt 14 Formulierungen mit Hinweisen für akzeptanzbedingte Verzö- gerungen zu entnehmen. Dabei wurden folgende Formulierungen als “akzeptanzbe- dingt” interpretiert: • (7) „Akzeptanzprobleme“5 5 Vgl. BNetzA (2011), S.60 EnLAG 9; BNetzA (2014c), S. 8, 10, 12, 13, 26; EnLAG 2, 3, 4, 11 75 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell • (1) „Bürgerinitiativen beauftragten einen Gutachter“6 • (2) „Einwendungen zu bearbeiten“7 • (1) „zusätzliche Varianten geprüft, die von Gemeinden und Bürgerinitiativen vorgeschlagen wurden“8 • (1) „zeitlichen Verzögerungen, da ...neues akzeptanzförderndes Mastdesign ent- wickelt wird“9 • (1) „Probleme bezüglich der Trassenführung im bebauten Bereich“10 • (1) „aufgrund von Bürgeranregungen eine Umtrassierung durchgeführt“11 In Klammern ist jeweils die Anzahl der genannten Formulierungen angegeben. Mel- dungen zukünftig möglicher Probleme, wie zum Beispiel „privatrechtliche Verhand- lungen“ sowie mögliche Verzögerungen aufgrund weiterer „Gutachten“ (vgl. BNetzA, 2014c, S. 21, 24) wurden nicht aufgenommen, da keine Verzögerung aufgetreten oder beziffert ist. Im Rahmen der weiteren empirischen Analyse und Modellbildung wurde den Tras- senabschnitten mit akzeptanzbedingten Meldungen der Wert [1] für die Variable akzeptanz zugewiesen. Alle Teilabschnitte ohne Meldungen erhielten den Wert [0]. Abbildung 5.5 zeigt die Verteilung der so markierten Teilabschnitte innerhalb der aufeinanderfolgenden Planungsphasen12. Es wird deutlich, dass die Mehrheit der EnLAG-Vorhaben im zeitlichen Planungsverlauf relativ weit fortgeschritten ist. Im zweiten Quartal 2014 wurden 15 aller 66 Teilabschnitte realisiert. Ein Großteil der noch nicht realisierten Teilabschnitte befinden sich in der Phase „vor oder im Plan- feststellungsverfahren“. Hier beträgt das Verhältnis der Trassenabschnitte mit und ohne Akzeptanzmeldung ca. 1/3. Das bedeutet bei ca. 30 Prozent aller Teilabschnitte in dieser Planungsphase liegen Hinweise für Verzögerungen aufgrund gesellschaftli- cher Akzeptanz vor. Verzögerungen der EnLAG-Vorhaben Die Berechnungen der Verzögerungszeiten basieren auf den Angaben im Monitoring- bericht (S. 1-2) der BNetzA (2014b), Meldungen aus dem dritten Quartalsbericht der BNetzA (2011) (Stand Ende 2010, S. 55-65) sowie der dena (2012) (Befragung, S. 7-8). 6 BNetzA (2014c), S. 13; EnLAG 4 7 BNetzA (2014c), S. 18; EnLAG 6 8 BNetzA (2014c), S. 19; EnLAG 6 9 BNetzA (2014c), S. 29; EnLAG 13 10 BNetzA (2014c), S. 41; EnLAG 19 11 BNetzA (2014c), S. 31; EnLAG 14 12 Keine Doppelzählung 76 5.2 Statistische Auswertungen Abbildung 5.5: Darstellung der Verteilung der erhobenen akzeptanzbedingten Mel- dungen pro Teilabschnitt aller EnLAG-Vorhaben in den fünf Pla- nungsphasen. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flens- burg (Bunke, 2015), auf Basis der Meldungen des Monitoring Bericht 2. Quartal und 3. Quartal 2011 BNetzA (2014c, 2011) Als Verzögerungszeit wird die Differenz zwischen dem ursprünglich geplanten Inbe- triebnahmejahr eines Vorhabens oder seiner Teilabschnitte und dem aktuell genann- ten Inbetriebnahmejahr bezeichnet. Auf Basis der drei verwendeten Veröffentlichun- gen, Befragung der Dena 2012, Quartalbericht 2011 und Monitoringbericht 2014 der BNetzA, ergeben sich verschiedene Verzögerungsdauern. Wenn dabei negative Be- träge berechnet wurden, oder beschleunigte Ausbauten vorliegen, wurden diese mit einer Verzögerung von Null Jahren gewertet. Abbildung 5.6 zeigt die Häufigkeitsverteilung der berechneten Verzögerungszeiten aller Teilabschnitte für jede der drei Quellen. Dabei unterscheiden sich besonders die Angaben aus dem Jahr 2014 von denen in den Jahren 2011 und 2012. Grund hierfür ist vermutlich die Neubewertung der Messzeitpunkte nach Verabschiedung der EnLAG-, BBPlG- und NABEG-Gesetze nach 2010. Demzufolge wurden vor allem Vorhaben, die bis fünf Jahre verzögert waren „neu gestartet“. Auf Basis der Daten von 2011 wurde bei einem Teilabschnitt eine maximale Verzöge- rungszeit von neun Jahren festgestellt. Insgesamt waren vor den Angaben von 2014 ca. die Hälfte aller 66 Teilabschnitte zeitlich verzögert. Tabelle 5.4 zeigt die neun 77 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.6: Vergleich der gebildeten EnLAG-Verzögerungszeiten pro Teilab- schnitt. Quelle: eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015), basierend auf (dena, 2012; BNetzA, 2011, 2014c) EnLAG-Vorhaben, für deren vierzehn verzögerte Teilabschnitte gleichzeitig akzep- tanzbedingte Meldungen vorliegen, sowie die Spannbreite der Verzögerungen. Tabelle 5.4: Übersicht der akzeptanzbedingten Verzögerungen der EnLAG- Vorhaben mit Teilabschnitten basierend auf der Differenz der BNetzA Angaben von 2014 und 2011 (BNetzA, 2011, 2014c). Vorhaben Name EnLAG Nr. Anzahl der Min. und max. Teilabschnitte Verzögerung Ganderkesee – Wehrendorf 2 2 v. 3 6 a Neuenhagen – Bertikow/Vierraden – Krajnik (PL) 3 1 v. 3 7 a Lauchstädt - Redwitz 4 2 v. 5 7 - 9 a Wahle - Mecklar 6 3 v. 4 2 - 3 a Hamburg/Krümmel – Schwerin 9 1 v. 2 5 a Neuenhagen – Wustermark 11 2 v. 2 8 a Niederrhein / Wesel – Landesgrenze NL 13 1 v. 2 3 a Niederrhein – Utfort – Osterath 14 1 v. 2 0 a Kruckel - Dauersberg 19 1 v. 5 0 a Gesamt: 9 von 23 Vorhaben 14 v. 28 (66) Ø 4.71 a Für neun von 23 Vorhaben, in 14 Teilabschnitten, liegen mit den Verzögerungen auch Akzeptanzmeldungen vor. In dieser Gruppe treten auch die maximalen Verzö- gerungszeiten von neun Jahren auf (zur Basis 2011). Bei den Vorhaben ohne Akzep- 78 5.2 Statistische Auswertungen tanzmeldungen beträgt die Dauer maximal fünf Jahre. Durchschnittlich haben die 14 Teilabschnitte, mit Akzeptanzmeldungen, Verzögerungszeiten von 4,71 Jahren. In der weiteren Analyse werden die als „BNetzA’11“ ermittelten Werte den Tras- senverläufen der EnLAG-Teilabschnitte als Variable delay zugewiesen und bei der Modellbildung als zu beschreibene Variable Y verwendet. Erste Erkenntnisse der EnLAG-Vorhaben Mit den Auswertungen der vorangegangenen zwei Unterkapitel können erste Er- kenntnisse zur Verzögerung der EnLAG-Vorhaben und ihrer Teilabschnitte abgelei- tet werden. Die durchschnittliche Verzögerungszeit aller 66 Teilabschnitte beträgt 2,52 Jahre. Teilabschnitte ohne akzeptanzbedingte Verzögerungsmeldungen haben eine durchschnittliche Verzögerung von 1,92 Jahren, die Teilabschnitte mit Meldung 4,71 Jahre, die Differenz beträgt also 2,79 Jahre. Demzufolge sind, auf Basis der Da- ten bis 2014, die Teilabschnitte mit akzeptanzbedingten Meldungen im Durchschnitt 2,79 Jahre länger verzögert als ohne. Bei der Übertragung der erhobenen Verzögerungszeiten auf das Rastergitter (Erläu- terung des räumlichen Untersuchungsrasters im folgenden Kapitel 5.2.1.3), können Verzerrungen auftreten. Es kann bspw. zu Redundanzen bzw. Mehrfachzuweisung der Werte auf die geschnittenen Rasterfelder kommen. Die Häufigkeit der übertra- genen Werte ist hierbei direkt abhängig von der Länge des Trassenabschnittes. Das bedeutet je länger ein Abschnitt, desto mehr Rasterfelder werden geschnitten und mit den entsprechenden Informationen besetzt. In den insgesamt 5.922 geschnittenen Rasterfelder von den geplanten Verlaufslinien aller EnLAG-Vorhaben wird eine durchschnittliche Verzögerung von 3,12 Jahren be- rechnet. Die durchschnittliche Verzögerung von Abschnitten mit akzeptanzbedingten Meldungen ist 5,02 und ohne Meldung 2,32 Jahre. Damit beträgt Differenz beider Werte 2,70 Jahre und liegt somit 0,09 Jahre unterhalb des tatsächlichen Wertes. Tendenziell erhöht sich, durch die Methodik der Übertragung auf das Rastergitter, die durchschnittliche Gesamtverzögerung um 0,60 Jahre. Bezogen auf Akzeptanz- meldungen wurden 1.754 Felder mit und 4.168 ohne Meldung auf das Rastergitter übertragen. Im Vergleich haben ca. 21 % aller 66 Teilabschnitte eine Akzeptanzmel- dung, bezogen auf die Rasterfelder, sind es 29 %, also ca. 8 % mehr. Die Auswirkun- gen der methodischen Übertragungen der Verzögerungszeiten auf Rasterfelder sind zusätzlich mit Abbildung 5.7 dargestellt. Angezeigt werden die Mittelwerte und die prozentualen Häufigkeiten der Verzögerungszeiten. Das linke Histogramm zeigt die Verteilung bei den 66 EnLAG-Teilabschnitten, das rechte die Verteilung nach der Zuweisung auf 5.922 Rasterfelder. 79 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.7: Gegenüberstellung der tatsächlichen EnLAG Verzögerungen pro Trassenabschnitt und den auf Rasterfelder übertragenen Verzöge- rungszeiten. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flens- burg (Bunke, 2015) Aufgrund dieser entstehenden Verzerrungen werden Trassenverlauf und -länge über Häufigkeit und Verteilung bei der Übertragung im Regressionsmodell indirekt be- rücksichtigt. 5.2.1.3 Räumliches Untersuchungsraster Die erhobenen Daten der Akzeptanzfaktoren werden auf ein Vektorrastergitter über- tragen, welches mit Hilfe des GIS-Programms QGIS 2.6 und dem Plugin „fTools“ erstellt wird (QGIS Development Team, 2015, S. 718). Das Untersuchungsraster besteht aus einzelnen Quadraten mit einem zugewiesenen Maß von 400 × 400 Me- tern. Diese Rasterfeldgröße ist angelehnt an die Abstände zwischen zwei Strom- masten bei heutigen Trassenvorhaben, der Spannungsebene von 380 kV, von 300 m bis 450 m (TenneT TSO GmbH, 2013b, S. 5). Allen Daten liegen geometrische Formen, wie Polygone, Linien und Punkte zugrunde, deren Informationen, mittels GIS-Berechnungen, auf das Untersuchungsraster übertragen werden. 80 5.2 Statistische Auswertungen Zuweisung statistischer Daten der Verwaltungsgebiete Basis der Zuweisung der Daten der statistischen Bundes- und Landesämter sind die Verknüpfungen der Flächenpolygone der Verwaltungsgebiete mit dem Amtlichen Ge- meindeschlüssel (AGS) (siehe Kap. 5.1.1). Die Zuordnung der Verwaltungsgebiete zu den jeweiligen Rasterfeldern wird über den Flächenanteil des Polygons eines Verwal- tungsgebiets zum geschnittenen Rasterfeld realisiert. Schneidet ein Rasterfeld zwei oder mehr Verwaltungsgebietspolygone, gelten im Rasterfeld die Werte des Polygons mit dem größten Flächenanteil. Weil die Verwaltungsgebiete die komplette Fläche von Deutschland abdecken, hat jedes Rasterfeld einen eindeutigen Gemeindeschlüs- sel. Womit nun alle erhobenen Daten auf das Rastergitter übertragbar sind. Verwaltungsgebiete G1 G2 F1 F5 ... F25F21 ... A G1 ∩ F13 > A G 2 ∩ F 13 ⇒ X13 := Y 1 Beispiel: F13 F = Rasterfeld G = Gemeindepolygon A = Fläche Y = Variable von G Abbildung 5.8: Zuweisung der Datenerhebungen auf das Untersuchungsraster: Der geschnittene Flächenanteil des Polygons AG1 ist größer als der von AG2 , sodass die Rasterfeldvariable X13 der Variable Y1 vom Polygon G1 zugewiesen wird. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) Zuweisung linienförmiger Infrastrukturen Die vorliegenden linienförmigen Infrastrukturen sind unterteilt in die Objekte Au- tobahnnetz, bestehendes Stromnetz bis zur 110 kV Spannungsebene, Eisenbahnstre- ckennetz sowie die geplanten Streckenverläufe der EnLAG-Vorhaben. Bis auf die EnLAG-Vorhaben wurden alle Infrastrukturen dem jeweiligen schneidenden Raster- feld binär zugewiesen. Das heißt, wenn eine Linie ein Rasterfeld schneidet, wird der Objektvariable des Rasterfelds der Wert 1 zugewiesen, andernfalls erhält das Feld den Wert 0. Hauptbestandteil zur Analyse und Modellbildung der EnLAG-Vorhaben sind die übermittelten Linienverläufe der geplanten Trassen und Teilabschnitte von der Bundesnetzagentur (siehe Kapitel 5.1.1). Schneidet eine Linie, die aus zwei oder 81 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell mehr Trassenabschnitten zusammengesetzt ist, ein Rasterfeld, gilt der Abschnitt mit den meisten Akzeptanzmeldungen. Liegt die gleiche Anzahl Akzeptanzmeldun- gen vor, wird das Feld nach der höchsten Verzögerungszeit vergeben (siehe Kapitel 5.2.1.2). Sollte diese wiederum gleich sein, gilt die kleinere eindeutige ID der Tras- se. Teilabschnitt 2 N = 2Teilabschnitt 1 N = 6 T2 T1 F = Rasterfeld F1 ... ... F5 F9 T 1,Ak < T 2, Ak ∨ T 1,Vz < T 2,Vk ⇒ F8= T 2 Beispiel: Stromtrassenabschnitt Vz = VerzögerungszeitAk = AkzeptanzmeldungN = Anzahl der Rasterfelder Abbildung 5.9: Die erhobenen EnLAG-, Trassen- und Teilabschnittsdaten werden auf jedes Rasterfeld übertragen, das eine Trassenverlaufslinie schnei- det. Rasterfelder die mehrere Linien schneiden werden nach ihrem Informationsgehalt gewichtet und einmalig vergeben. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) Zuweisung von verschieden ausgewählten Flächen Beispiel: F13, y = ∑ (X n , Av ∩ F13, A) F1 F5 ... F11 ... Polygonflächen y = Rasterfeldvariable des Flächenanteilsn = Anzahl der Polygonobjekte F14 F = Rasterfeldx1 x2x3 A = FlächeAv = Verschmolzene Fläche der Objekte Abbildung 5.10: Die Gesamtfläche der erhobenen Polygonflächen werden nach ihrer Objektart dem jeweiligen geschnittenen Rasterfeld prozentual zu diesem zugewiesen. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensbug (Bunke, 2015) 82 5.2 Statistische Auswertungen Von den erhobenen Polygonflächen der verschiedenen Objekte, wie zum Beispiel Natura 2000-Naturschutzflächen, Siedlungsflächen, Wälder, Vogelschutzgebiete und Häuser wird der prozentuale Anteil der jeweiligen Fläche zum Rasterfeld gebildet und zugewiesen. Hierfür werden alle Flächen innerhalb eines Rasterfeldes summiert. Zuweisung von Punktkoordinaten ausgewählter Objekte Objekte mit Punktkoordinaten sind bspw. Objekte des Datensatzes „Standort von Windkraftanlagen“ sowie einzelne Einträge aus dem EEG-Anlagenregister. Die Ein- träge werden über ihre Punktkoordinaten den Gemeindepolygonen zugewiesen, so dass jeweilige Untersuchungskriterien pro Gemeinde aufsummiert werden, wie z.B. die Summe der installierten Leistung je nach Energieträger (z.B. Windkraft). An- hand der zuvor beschriebenen Zuweisung von Verwaltungsgebieten werden die ge- meindespezifischen Daten dem entsprechenden Rasterfeld zugewiesen. Anschließend wird um die Windkraftanlagenstandorte ein Abstandsradius gelegt und die daraus resultierende Polygonfläche nach ihrem Flächenanteil den Rasterfeldern zugewie- sen. Übersicht des erstellten Rastergitters Das gesamte Rastergitter für die Fläche Deutschlands besteht aus etwas mehr als zwei Millionen Rasterfeldern, der Größe 400×400 Meter. Diesen sind die jeweils ein- zeln erhobenen Akzeptanzfaktoren zugewiesen. Zur Analyse der EnLAG-Vorhaben werden die Werte der geschnittenen Rasterfelder mit den restlichen Rasterfeldwer- ten verglichen. Insgesamt werden bei 23 EnLAG-Vorhaben mit 66 Teilabschnitten (vgl. Kapitel 5.1.1) die Werte von ca. 5.900 Rasterfeldern zur Analyse und Modell- bildung verwendet. Die Daten sind verschiedenen geografischen Ebenen zugeordnet, von den Linienverläufen der 66 Teilabschnitte sind 88 von insgesamt 402 Landkreis- flächen und 567 von insgesamt 11.379 Gemeindeflächen betroffen (deutschlandweit im Jahr 2013). Hierfür liegen die Akzeptanzfaktoren in 5.922 Untersuchungsfeldern zugrunde. Abbildung 5.11 zeigt den Ausschnitt vom Rastergitter des EnLAG-Vorhabens Nr.6 „Wahle-Mecklar“, mit dem Vorhabenpunkt „Wahle“. Mit der Grafik wird die be- schriebene Methodik zur Erhebung der Akzeptanzfaktoren und weiterer auf ein Rasterfeld bezogener Merkmale verdeutlicht. Die dünnen schwarzen Linien sind die Grenzlinien der Gemeindeflächen, die schwarze gestrichelte Linie ist der geplante Trassenverlauf und hellblau hervorgehoben sind die geschnittenen Rasterfelder, die zur Modellbildung verwendet werden. Dunkel- und hellgrau eingezeichnet, sind die Siedlungs- sowie Industrie- und Gewerbeflächen, hellgrün die Flora-Fauna-Habitate und hellgrün gepunktet die Vogelschutzgebiete, aus dem Cornine-Land-Cover 2006 83 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Datensatz. Die dunkelgrünen Rasterfelder repräsentieren Rasterfelder, deren Wald- flächenanteile größer als 1 % sind. Abbildung 5.11: Methodik der Datenzuweisung auf das Rastergitter sowie die Erhe- bung der Daten der EnLAG-Vorhaben zur Modellbildung. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) 5.2.1.4 Modellformulierung Ziel der Modellformulierung ist die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen den erhobenen Akzeptanzfaktoren und den bestehenden Verzögerungszeiten um da- mit Rückschlüsse auf mögliche Verzögerungsrisiken zu ziehen. Zur Modellbildung wird eine Funktion namens lm im multiplen Regressionsmodell zur Abbildung der Verzögerungszeit verwendet. Die Funktionen sind in der eingesetzten Software R unter Ihaka (Version 2.15.3) und Davies u. Ihaka (Version 2.15.3) beschrieben. Die Modellformel 5.1 bildet einen multiplen Zusammenhang zwischen den Teil- abschnitten und Durchschnittswerten X̄n der Rasterfelder. Mit der Anzahl i = (1, . . . , 66) für die Anzahl EnLAG-Teilabschnitte und n für die verschiedenen einge- setzten Variablen. Der Regressionskoeffizient der Gleichung ist β. Die beschreibende Variable „Verzögerung“ in Jahren ist YV rz. 84 5.2 Statistische Auswertungen YV rz = β0 + β1X̄1,i + . . . + βnX̄n,i (5.1) Multiples Regressionsmodell Die Regressionsanalyse wird zur Schätzung funktionaler Beziehungen zwischen zwei oder mehreren metrisch skalierten Merkmalen, die als Modell aufgestellt werden können eingesetzt (von der Lippe, 1993, S. 258). Multiple Regressionsmodelle, zur Regressionsanalyse werden häufig in der empirischen Sozialforschung sowie in der Marktforschung verwendet. Sie werden zur Vorhersage von Wirkungszusammen- hängen, Ursachenanalysen, für Prognosen zur Betrachtung der Ausprägungen der abhängigen Variable eingesetzt (siehe Schwarz, 2015, Multiple Regression). Im Rahmen dieses Projektes wird das Regressionsmodell zur Bestimmung zukünfti- ger Verzögerungszeiten verwendet. Um die Wirkungszusammenhänge zwischen den gebildeten Akzeptanzfaktoren und den ermittelten Verzögerungszeiten mittels Re- gressionsanalyse zu bestimmen, werden alle Variablen mit der genannten Formel 5.2 innerhalb eines ersten Modells in Zusammenhang gebracht. Die Regressionskoeffizi- enten (β) werden hierbei, mit der gegebenen Datengrundlage, geschätzt. yi = β0 + β1x1,i + . . . + βnxn,i (5.2) y = abhängige Variable xn = beschreibende unabhängige Variable i : = Erhebungsebene i = (1, . . . , N) β0 = Konstante βn = Regressionskoeffizienten der unabhängigen Variable xn n = Anzahl der Variablen Bei der Modellanalyse und -bewertung werden alle Variablen ausgeschlossen, bei denen, nach den statistischen Regeln, keine Unabhängigkeit oder Signifikanz zur abhängigen Variable besteht. Wurde, auf Basis der Datengrundlage, ein optimales Modell gefunden, wird die entstandene Schätzfunktion 5.3 auf die Rasterfelder an- gewendet, und ermöglicht so eine Prognose der Verzögerung. ŷi = β0 + β1x1,i + . . . + βnxn,i (5.3) Modellprüfung und -bewertung Zur Prüfung, wie gut die Regressionsfunktion das Modell beschreibt, werden bei der multiplen Regression die zwei Gütemaße Bestimmtheitsmaß R2 und die F-Statistik berechnet. Mit dem Bestimmtheitsmaß R2 (R-squared) wird angezeigt, wie gut die 85 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Regressionsgerade des Modells zu den ermittelten Daten passt. Hierzu werden die Werte des erstellten Modells herangezogen. Es gilt dabei, je näher das Bestimmt- heitsmaß an 1 liegt, desto höher ist die Wahrscheidnlichkeit eines linearen Zusam- menhangs. Zudem bedeutet ein Wert für R2 von bspw. 0,75, dass 75 % der Varianz der erhobenen Daten durch das Modell erklärbar ist (Schwarz, 2015). Für Modelle mit mehreren Variablen wird das korrigierte Bestimmtheitsmaß adjR2 (adjusted R- squared) verwendet, womit die Anzahl der Variablen und somit die Komplexität des Modells berücksichtigt werden. Die Effektskala wurde zur Bewertung sozialwissen- schaftlicher Regressionsmodelle gebildet, die in der Regel schwächere Varianzaufklä- rungen liefern. Cohen (1992) gibt auf Basis der R2 Werte so genannte Effektskalen an, anhand derer Aussagen über die Stärke des Effekts eines Modells gemacht werden können. Die Effektskala wurde zur Bewertung sozialwissenschaftlicher Regressions- modelle gebildet, da diese in der Regel schwächere Varianzaufklärungen liefern. Co- hen unterteilt in die Effektgrößen „Small“ (R2 = 0,0196), „Medium“ (R2 = 0,1300) und „Large“ (R2 = 0,2600), entnommen aus Schwarz (2015). Zur Modellauswahl hier, wird ein Bestimmtheitsmaß von mindestens 0,26 gewählt. Beim zweiten Gütemaß der F-Statistik wird überprüft, ob das Bestimmtheitsmaß zufällig oder aufgrund des Datenzusammenhangs entstanden ist. Die Funktion ano- va() im Programm R gibt diese Werte als Signifikanz Pr(> F) aus. Beträgt der Wert der F-Statistik bspw. 13,791 und eine Signifikanz Pr(> F) von 0,0006708, ist ein sta- tistisch signifikanter Zusammenhang der Variablen im Modell wahrscheinlich (vgl. Schwarz (2015) und Holtmann (2010), S.109). Ein weiterer Indikator ist das Pr(> |z|) Signifikanzniveau der Regressionskoeffizienten, der z-Wert ist die Standardisierung einer Variable. Dieser wird gebildet, indem vom Erwartungswert eine Zufallsvaria- ble subtrahiert wird durch die entsprechende Standardabweichung dividiert wird (Holtmann, 2010, S. 79-81). Modellauswahl Zu Beginn wird mit allen Akzeptanzkriterien das „Modell 0“ gebildet. Das heißt es wird versucht mit allen Variablen X die gebildeten Verzögerungszeiten Y zu beschreiben bzw. zu erklären. Die Akzeptanzfaktoren und Verzögerungszeiten wer- den in Form einer Matrix aufgestellt und in die Regressionsgleichung 5.2 eingesetzt um damit nach Umformung Regressionskoeffizienten zu berechnen. Durch Angabe der erlaubten Variablenanzahl zur Modellbildung, kann nach dem besten Modell- gütewert optimiert werden. Als Modellfindungsmethode wird der „exhaustive“ Al- gorithmus verwendet, ein „effektiver branch-and-bound“ Algorithmus (siehe leaps, von Lumley, 2015, S.1). Mit der Funktion regsubsets() werden „interne“ Model- le aller Variablenkombinationen erstellt (siehe Lumley, 2015, S.5). Das korrigierte 86 5.2 Statistische Auswertungen Bestimmtheitsmaß adjR2 dient als Modellgütewert, bei dem das beste Modell den höchsten Modellgütewert aufweist. Neben dem besten Modell werden weitere Modelle mit abnehmender Modellgüte aus- gegeben, die hinsichtlich der verwendeten Variablen untersucht werden. Ausgewählt werden alle Modelle, deren adjR2 bis zu 5 % unterhalb des besten Modells liegt. So sind aufgrund der Häufigkeit der Variablenverwendung Rückschlüsse einzelner Variablen für die Modellbedeutung möglich. Beispielsweise kann untersucht werden, welche Variablen einfach substituiert und welche immer oder sehr häufig im Kontext aller Variablen in den Modellen verwendet werden. Als Gesamtbedingung zur Aus- wahl für die Anwendung eines Modells wird das korrigierte R Quadrat von adjR2 = 0,26 bestimmt, angelehnt an der Effektstärke „Large“ von Cohen (1992). Für die modellbildenden Variablen wird eine hohe Signifikanz von Pr(> z) bzw. Pr(> |t|) < 0,001 vorausgesetzt. Da die Funktion zur Modellsuche die Signifikanz der einzel- nen Modellvariablen nicht berücksichtigt, wird die Modellfindung schrittweise vor- genommen. Abbildung 5.12 zeigt das schematische Vorgehen der Modellfindung und Auswahl für das multiple Regressionsmodell. Modell 0 X1 Xn Yvrz Modell v Mod v.1 Mod v.m Modellvariablen = n Stelle alle Variablen in einen Zusammenhang Nach adj. R² Bestes Modell Weitere Modell adj. R² > = 95% Mod v.1 adj. R² Analyse der verwendeten Variablen Xn Modellanzahl = m Abbildung 5.12: Schema zur Modellauswahl des optimalen multiplen Regressions- modells. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) Ausgangslage zur Modellfindung und Auswahl ist „Modell 0“, das alle Variablen über die Gleichung 5.2 in einen Zusammenhang setzt. „Modell v“ beschreibt die aus dem „Modell 0“ folgenden Schritte aller Suchabfragen nach dem besten Modell. Mit dem Schritt v=1 folgt das „Modell 1“, bei dem keine Limitierung der Variablen vor- genommen wird. Das „Modell 1“ wird auf die Signifikanz der Variablen überprüft, sind die Bedingungen nicht erfüllt wird die Anzahl der Variablen mit jedem Schritt „v“ verkleinert bis ein optimales Modell gefunden ist. Bei der Auswertung der Varia- blen werden alle Modelle, die im Quartilsbereich von 95 % ihres Gütemaßes liegen, ausgegeben. 87 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Modell 0 wird mit allen 29 Variablen der Akzeptanzfaktoren gebildet. Die Variablen sind untereinander nicht signifikant, das Modell ist deshalb nicht anwendbar. Modell 1 ist das Modell mit dem höchst möglichen Modellgütewert des korrigierten Bestimmtheitsmaß adjR2 von 0,312. Zur Modellformulierung wurden 23 Variablen verwendet, die in sich nicht signifikant sind. Daher wird die Variablenanzahl im nächsten Modell auf 12 begrenzt. Modell 2 besteht aus zehn Variablen und enthält damit zwei weniger als vorgege- ben. Der Modellgütewert von adjR2 beträgt 0,296. Die Variable vglschutz_uf hat einen negativen Regressionskoeffizienten. Theoretisch bedeutet dies die Verringe- rung von Verzögerungszeiten, durch den Trassenbau in Vogelschutzgebieten. Da so etwas aber aufgrund von Planungsleitsätzen für Trassenverläufe ausgeschlossen wer- den kann (die voraussichtlich nicht durch Vogelschutzgebiete verlaufen), wird die Variable vglschutz_uf für die Modellformulierung entnommen. Modell 3 ist das Modell zur Prognose von Verzögerungzeiten. Automatisiert nach dem höchsten Bestimmtheitsmaß, der Suchvorgabe von maximal 12 Variablen und dem Ausschluss der Variablen vglschutz_uf erstellt. Es besteht aus den zehn Va- riablen wind_mw _gem, dis_income_capita, natura_mun_rate, biospha_uf, an- teil_wald, naturpark_uf, bip_pp _krs, power_lines_uf,motorway_uf, tour_beds_gem und der Konstanten. Das Modell hat einen Standardfehler von 2,12 Jahren und weist 5.911 Freiheitsgrade auf, mit den Gütewerten R2 = 0, 295 bzw. adj.R2 = 0, 294, sowie dem F-Test mit einem Wert von 247. Es ergibt sich ein Signifikanzniveau von p-value: < 2.2e-16, womit die aufgestellten Forderungen nach einem R2 ≥ 0, 26, einem Signifikanzniveau des Modells von p − value ≥ 0, 001 erfüllt sind. Die Ver- teilung der Residuen befindet sich im Bereich von Min = −5, 07 , Q,25 = −1, 62, Q,5 = −0, 04, Q,75 = 1, 43 und Max = 10, 63 Jahren. Tabelle 5.5 zeigt die verwendeten Variablen im „Modell 3“ mit Regressionskoeffi- zienten, den Skalenbereichen der Eingabedaten, Standard Fehler, dem t-value und das Signifikanzniveau. Gemäß dem Regressionskoeffizienten im Modell wirken die Bestandstrassen (power_lines_uf ), das Einkommen pro Kopf (dis_income_capita) und das Bruttoinlandsprodukt eines Kreises verzögerungssenkend. Bei den anderen Variablen ist es umgekehrt. Tabelle 5.5: Modellauswertung zur Verzögerungszeitprognose für das ausgewählte „Mo- dell 3“. Aufgeteilt in Variablenname, Regressionskoeffizent, Skalenbereich, Standard Fehler, t-value und Signifikanzniveau Pr(> |t|) für die verwendeten Modellvariablen. Variablen Reg.Koeffizent Skalenbereich Std. Fehler t-value Pr(> |t|) 88 5.2 Statistische Auswertungen Fortsetzung von Tabelle 5.5 Variablen Reg.Koeffizent Skalenbereich Std. Fehler t-value Pr(> |t|) Konstante 9,74E+00 1 3,39E-01 28,73 2,00E-16 wind_mw_gem 2,79E-02 0 – 151 2,14E-03 12,91 2,00E-16 dis_income_capita -1,77E-04 16.220 – 26.120 1,71E-05 -10,22 2,00E-16 natura_mun_rate 1,08E-02 0 – 96 1,83E-03 5,90 3,76E-09 biospha_uf 2,41E-02 0 – 100 2,58E-03 9,33 2,00E-16 anteil_wald 1,14E-02 0 – 85 1,70E-03 6,70 2,24E-11 naturpark_uf 5,01E-03 0 – 100 6,90E-04 7,27 4,06E-13 bip_pp_krs -1,24E-04 16.430 – 78.880 4,29E-06 -28,78 2,00E-16 power_lines_uf -8,78E-01 [ 0, 1 ] 6,24E-02 -14,06 2,00E-16 motorway_uf 6,47E-01 [ 0, 1 ] 9,52E-02 6,79 1,20E-11 tour_beds_gem 5,59E-05 0 – 125.170 4,02E-06 13,89 2,00E-16 Einordnung der verwendeten Modellvariablen Nachfolgend wird geprüft inwieweit die verwendeten Variablen austauschbar sind und nicht verwendete zu ähnlichen Resultaten führen. Hierfür werden alle Modelle, die mit 12 Variablen arbeiten, hinsichtlich ihrer Variablenvariation überprüft. Un- tersucht werden alle generierten Modelle, die bis zu 5 % vom Optimum abweichen. Anhand der Verwendungshäufigkeit der Variablen kann deren Bedeutung für eine hohe Modellgüte abgeschätzt werden. Weiterhin wird untersucht, welche der, im op- timalen Modell angewandten Variablen, häufig auftaucht. Abbildung 5.13 zeigt die Ergebnisse der Auswertung. Mit zwei Balkendiagrammen wird die Verwendungshäufigkeit aller Akzeptanzfakto- ren in Prozent angezeigt. Grau-schraffiert dargestellt sind alle Variablen im optima- len Modell. Insgesamt liegen, innerhalb des 5 % Bereichs der Modellgüteabweichung, 117 Modellvariationen, die mit einem vergleichbarem Resultat zum optimalen Modell führen. Hervorzuheben sind die fünf Variablen BIP pro Kopf und Kreis, Bestandss- tromtrassen ≥ 110 kV, Durchschnittseinkommen pro Kopf und Kreis, Windleistung pro Gemeinde und Biosphärenreservate, die immer verwendet werden. Generell gilt, je höher die Prozentangabe, desto häufiger wurden die Variablen zur Modellbildung verwendet. 89 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.13: Vergleich der Variablen in 117 Modellen mit einer Variation der Modellgüte um bis zu 5 % ggü. dem optimalen Modell. Die Va- riablenanzahl ist auf maximal 12 begrenzt, der Modellgütewert im optimalen Modell beträgt adj R2 = 0, 2935 Quelle: Eigene Dar- stellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015). 5.2.1.5 Verzögerungszeiten pro Rasterfeld Abbildung 5.14 zeigt die Ergebnisse des Regressionsmodells auf einer Deutschland- karte. Alle 23 EnLAG-Vorhaben mit allen Teilabschnitten sind in ihrem geplanten Verlauf als Linien abgebildet. Die Verzögerungszeiten sowie der Status der Akzep- tanzmeldungen werden als Zahl pro Teilabschnitt angezeigt. Weiß-schwarz umrandet sind die Vorhabenpunkte aller Teilabschnitte hervorgehoben. Die berechneten Zeit- prognosen sind in acht Klassen eingeordnet, mit unterschiedlicher farblicher Kenn- zeichnung. Die geringste prognostizierte Zeitverzögerung beim Netzausbau in Deutschland be- trägt etwa minus 3,3 Jahre, der höchste Wert circa 10,4 Jahre. Durchschnittlich wird eine Verzögerung von 4,5 Jahren berechnet. Durch die Betrachtung der Re- gressionskoeffizienten (siehe Tabelle 5.5) und der Gewichtung der Modellvariablen werden regionale Unterschiede sichtbar. Der „t-value“ zeigt die Gewichtung einer Variable im Gesamtmodell an. Dabei gilt je höher der absoluter Betrag, desto mehr beeinflusst diese Variable das Modellergebnis. Im „Modell 3“ hat die Variable BIP pro Kopf und Kreis mit einem „t-value“ von ca. |28| den höchsten Einfluss. Ge- folgt von den Variablen Bestandsstromtrassen ≥ 110 kV, Bettenanzahl der Betriebe pro Gemeinde, Windleistung pro Gemeinde und Durchschnittseinkommen pro Kopf und Kreis mit „t-value“ Werten von (|14| bis |10|) mit mittlerem Einfluss. Neben der Konstante β0 haben somit das Bruttoinlandsprodukt pro Kreis und der Bau in Bestandstrassen den größten Modelleffekt. Die beiden zugehörigen Regressionskoef- 90 5.2 Statistische Auswertungen Vorhabenpunkt EnLAG Teilabschnitte EnLAG keine Meldung akzeptanzbedingte Meldung Verzögerungsprognose < 1 a 1.00 - 2.00 2.00 - 2.5 2.52 - 4.70 4.70 - 5.50 5.50 - 7.00 7.00 - 9.00 > 9.00 Legende a a a a a a a a 0 Abbildung 5.14: Die Ergebniskarte zur Zeitverzögerungsprognose von „Modell 3“ ist für die Prognosewerte kleiner ein Jahr (hellgrau) bis größer neun Jahre (dunkelrot) für alle Rasterfelder Deutschlands dargestellt. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) fizienten sind negativ und verringern den Verzögerungswert. Den insgesamt kleinsten Einfluss hat die Variable zu den Flächenanteilen der Natura-2000 Schutzgebiete pro Gemeindefläche mit einem „t-value“ von ca. |6|. Mit der Entwicklung eines multiplen Regressionsmodells konnten auf Basis bisheriger Verzögerungszeiten der EnLAG-Vorhaben Prognosen für ganz Deutschland erstellt werden. Wie Abbildung 5.14 veranschaulicht, treten vor allem im Osten Deutsch- lands hohe Verzögerungsrisiken auf, während im Süden verhältnismäßig geringe Ver- zögerungen zu erwarten sind. Dieses Ergebnis basiert allerdings auf der heutigen 91 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Datengrundlage. Das bedeutet da z.B. in Bayern keine EnLAG-Vorhaben geplant sind, liegen dort auch keine historischen Verzögerungszeiten vor, so dass weiterhin geringe Verzögerungen prognostiziert werden. Trotz dieser Schwächen ermöglicht diese Methode die Erstellung von Verzögerungsprognosen zukünftiger Vorhaben, in Abhängigkeit vom Trassenverlauf. Da die hier berechneten Zeiten ausschließlich auf statistischen Daten basieren, ist eine Validierung mit qualitativen Untersuchungser- gebnissen, wie sie in 5.4 vollzogen wird, sinnvoll. 5.2.2 Wind Zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen einzelnen ausgewählten statisti- schen Größen im Bereich Windenergie wurden Korrelations- und Clusteranalysen mit den verfügbaren Informationen aus der Datenbank durchgeführt. 5.2.2.1 Korrelationsanalysen Die Korrelationsanalyse gehört zu den multivariaten Analysemethoden, sie bezeich- net ein Verfahren zur Untersuchung der Stärke des Zusammenhangs von zwei quan- titativen Merkmalen. Der Korrelationskoeffizient ist ein Maß zur Darstellung von Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs. Es ergeben sich Werte zwi- schen -1 und 1. Dabei bedeuten Werte im Bereich -1 einen starken negativen, Werte im Bereich +1 einen starken positiven und Werte im Bereich von 0 keinen Zu- sammenhang. Im Rahmen der hier durchgeführten Untersuchung werden die Kor- relationskoeffizienten nach Pearson und nach Spearman berechnet. Der Pearson- Korrelationskoeffizient wird verwendet, wenn die Daten normalverteilt sind und zwischen den zu prüfenden Variablen ein linearer Zusammenhang besteht. Bei der Spearman-Korrelation wird der Zusammenhang nicht direkt aus den Messungen, sondern aus den Rängen der Daten berechnet. Dadurch ist es möglich nicht lineare Zusammenhänge zu erkennen, darüber hinaus ist diese Korrelation nicht auf nor- malverteilte Daten begrenzt. Bei der Untersuchung soll festgestellt werden, ob zwischen der Variable installierte Windleistung pro Quadratkilometer auf Landkreisebene und den Variablen Land- wirtschaftsfläche pro Kreis, Gästeankünfte pro Jahr und Kreis, Mittelwert privates Einkommen pro Person und Kreis sowie Waldfläche pro Kreis jeweils Korrelationen bestehen. Die Ergebnisse der berechneten Korrelationskoeffizienten sind in Abbil- dung 5.15 pro Variable, jeweils in einem Punkt-Streu-Diagramm dargestellt. Den Ergebnissen der Abbildungen zufolge bestehen nur schwach ausgeprägte Zu- sammenhänge. Am deutlichsten sind sie zwischen der installierten Windleistung 92 5.2 Statistische Auswertungen Abbildung 5.15: Punkt-Streu-Diagramme für die Variablen Anteil Landwirtschafts- fläche, Anteil Waldfläche, mittleres Einkommen pro Kopf, jährli- che Gästeankünfte jeweils pro Kreis zur installierten Windleistung pro Kreisfläche. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg und den Flächenvariablen, Landwirtschafts- und Waldfläche. Zur genutzten land- wirtschaftlichen Fläche besteht eine positive Korrelation, d.h. je größer die Land- wirtschaftsfläche, desto höher die installierte Leistung. Zur Waldfläche ist die Kor- relation negativ, d.h. je weniger Waldfläche pro Landkreis, desto mehr installierte Windleistung. Durch die Ergebnisdarstellung in Punkt-Streu-Diagrammen werden, in beiden Fällen, einzelne Ausreißer sichtbar, wie bspw. der Rhein-Hunsrück-Kreis, der trotz relativ hohem Waldflächenanteil einen hohen Anteil installierter Wind- leistung aufweist. Neben den erwarteten Korrelationen zur Flächennutzung ist eine negative Korrelation zum verfügbaren privaten Einkommen pro Person (Mittelwert aus den Daten von 2000 bis 2011) nachweisbar. Demzufolge haben viele Landkrei- 93 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell se mit geringen mittleren Einkommen höhere installierte Leistungen. Im Diagramm sind allerdings einige Ausreißer sichtbar. Zwischen den jährlichen Gästeankünften, als Indikator für den Tourismus, konnte keine Korrelation zur Windleistung festge- stellt werden. Neben diesen Korrelationsanalysen wurde der vorliegende Datensatz verwendet, um die These: “mit zunehmender Windenergiedichte steigt der Wert- verlust von Grundstücken”, statistisch zu untersuchen. Hierzu wurden die Wind- leistung pro Quadratkilometer und die durchschnittlichen Preise für Baulandflächen in Euro pro Quadratmeter pro Jahr betrachtet. Die Abbildung 5.16 zeigt das Er- gebnis deutschlandweit (links) und exemplarisch für den Landkreis Alzey-Worms (rechts). Mit den verwendeten Daten ist kein Zusammenhang ersichtlich. Da weitere Untersuchungen mit bereinigten Datensätzen nicht durchgeführt wurden, liegt kein fundiertes Ergebnis vor. Abbildung 5.16: Darstellung der aggregierten Windenergieleistung und der Bauland- preise über die Zeit in Deutschland (links) und im Landkreis Alzey- Worms. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg 5.2.2.2 Clusteranalysen Eine Clusteranalyse ist ein Verfahren zur Einteilung einer Anzahl von Objekten in homogene Gruppen. Ziel der Einteilung sind möglichst ähnliche Objekte innerhalb einer Gruppe und möglichst unterschiedliche Objekte zwischen den Gruppen. Die Gruppen werden Cluster, Klassen oder Typen genannt. Eines, der am häufigsten verwendeten Verfahren, zur Clusteranalyse ist der k-Means-Algorithmus. Hierbei wird aus einer Menge ähnlicher Objekte eine vorher bekannte Anzahl von Gruppen gebildet. Mit dem Algorithmus wird die Summe der quadrierten Abweichungen von den Mittelpunkten der Cluster minimiert (Varianzminimierung) (Ester u. Sander, 94 5.2 Statistische Auswertungen 2000). Mit der hier durchgeführten k-means-Clusteranalyse sollen vor allem regionale Unterschiede einzelner Variablen im Datensatz sichtbar gemacht werden. Dazu wur- de jeder Datensatz in eine vorgegebene Anzahl von Gruppen geteilt. Mit folgenden Variablen, auf Landkreisebene, wurden Clusteranalysen durchgeführt: 1. Installierte Windenergieleistung absolut, pro Fläche und pro Kopf (MW, MW/km2, MW/Kopf) 2. Installierte Leistung EE absolut, pro Fläche und pro Kopf (MW, MW/km2, MW/Kopf) 3. Entwicklung des Windenergieausbaus pro Jahr (MW/Jahr) 4. Entwicklung der Regionalplanung für Windenergie (Ausgewiesene Windeig- nungsflächen in %) 5. Bevölkerungsdichte (Einwohner/km2) 6. Mittleres Einkommen pro Kopf (Euro/Kopf) 7. Bruttoinlandsprodukt pro Fläche (Euro/km2) 8. Tourismus (Anzahl an Betten, Betten/Kopf) 9. Anteil Landwirtschaftsfläche an Kreisfläche (%) 10. Anteil an Erholungsfläche an Kreisfläche (%) 11. Anteil an Naturschutzfläche an Kreisfläche (%) 12. Anteil an Waldfläche an Kreisfläche (%) Zur Clusterung wurden die drei Gruppen „high“ „mid“ und „low“ vorgegeben. Ab- bildung 5.17 zeigt die Ergebnisse für sechs Datensätze. Mithilfe dieser Clusterungen werden die Unterschiede der Variablen auf Ebene der Landkreise deutschlandweit ersichtlich. Parallel zu diesen Clusteranalysen wurde die zeitliche Entwicklung des Windener- gieausbaus in Gruppen eingeteilt. In diesem Fall wurden allerdings fünf statt nur drei Gruppen vorgegeben. Landkreise ohne Windenergieanlagen gehören zur Gruppe „none“ und Landkreise mit nur einer Windenergieanlage zur Gruppe „once“. Alle anderen gehören zu den Gruppen „early“, „constant“ und „late“. Im Cluster „ear- ly“ sind alle Landkreise enthalten, deren Windenergieausbau überwiegend vor dem Jahr 2006 stattfand und anschließend abnahm. Das Cluster „constant“ enthält die Landkreise mit einem konstanten Ausbau. Alle Landkreise mit Ausbauspitzen nach 2006 sind dem Cluster „late“ zugeordnet. Das Jahr 2006 kann als Trennjahr definiert 95 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.17: Auswahl Clusterergebnisse: Dichte an installierter Windleistung pro Kopf, Bevölkerungsdichte, Anteil Naturschutzgebiete pro Kreisflä- che, Einkommen pro Kopf, Tourismus in Betten pro Kopf, Anteil an Landwirtschaftsfläche pro Kreisfläche. Quelle: Eigene Darstel- lung Europa-Universität Flensburg werden, mit jeweils drei Spitzenjahren vor und nach 2006 (Abbildung 5.18). Aus- bauspitzen gab es deutschlandweit in den Jahren 2001 - 2003, 2006, 2009 und 2012. Eine Ausbauspitze wurde definiert als die zweifache Menge der durchschnittlichen Ausbaurate in einem Landkreis (horizontale Linie in Abbildung 5.18). Abbildung 5.19 stellt exemplarisch die Ergebnisse für je ein Cluster „early“, „constant“ und „late“ in drei verschiedenen Landkreisen dar. Eine weitere Clusteranalyse wurde zum Stand der Regionalplanung der Windenergie gemacht, diese basiert auf einer Auswertung aller ausgewiesenen Windeignungsge- biete vom Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung von 2014, dargestellt 96 5.2 Statistische Auswertungen Abbildung 5.18: Entwicklung des Windenergieausbaus in Deutschland bis 2015: Neu installierte Windleistung in MW pro Jahr. Die horizontale Li- nie zeigt die durchschnittlich installierte Windleistung im betrach- teten Zeitraum. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg early constant late Abbildung 5.19: Windentwicklungen der Cluster early, constant und late am Bei- spiel der Landkreise Stade, Schleswig-Flensburg und Alzey-Worms. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg in Abbildung 5.20 (BBSR, 2013; Einig u. Zaspel-Heisters, 2014). Der Anteil der verbindlichen Flächenausweisungen für die Windenergiebebauung im Verhältnis zur gesamten Fläche eines Landkreises wurde in die vier Gruppen „2 % und mehr“, „0,5 % bis unter 2 %“, „unter 0,5 %“ und „keine Planung“ klassifiziert. 97 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.20: Prozentualer Anteil verbindlicher Flächenausweisung für Wind- energie an der Planungsregionsfläche. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg basierend auf (BBSR, 2013; Einig u. Zaspel-Heisters, 2014) Die statistischen Instrumente Cluster- und Korrelationsanalyse wurden eingesetzt, um regionale Unterschiede und Schwerpunkte ausfindig zu machen. Sie sind ein ge- eignetes Instrument, um gemeinsam mit den qualitativen Untersuchungsergebnissen Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz für die Modellierung zu definieren. 5.2.2.3 Belastungsgrad Wie zu erwarten, zeigt sich bei den verschiedenen Einflussfaktoren eine große Band- breite, geprägt von regionalen Unterschieden. Die Bedingungen einer erfolgreichen finanziellen Beteiligung sind beispielsweise in Schleswig-Holstein nicht mit denen in Brandenburg vergleichbar. Trotz solcher Unterschiede sollen für das Simulationsmo- dell Faktoren festgelegt werden, die zur Darstellung der Dimension gesellschaftliche Akzeptanz geeignet sind. Wie die bisherigen Ergebnisse zusammengefasst und in einen einzigen Parameter überführt werden, der direkt in ein Modell einfließen kann, wird nachfolgend beschrieben. Gesellschaftliche Akzeptanz steht i.d.R. im Zusammenhang mit der genutzten Flä- che für Windenergie, genannt werden: Flächengröße, Art der Flächen, wie bspw. Wald, Naturparks sowie dazugehörige naturschutzrechtliche Belange. Ebenfalls, im Zusammenhang mit Flächen, häufig angeführt, sind die Nutzung angrenzender Flä- chen wie bspw. Erholungsflächen für den Tourismus sowie deren Anteile zur verfüg- baren Gesamtfläche. Allgemeiner, aber auch im Zusammenhang mit Fläche, gelten das Landschaftsbild sowie steigender Flächendruck (auch in windstarken Regionen) 98 5.2 Statistische Auswertungen als wichtige Einflussfaktoren. Aufgrund all dieser Faktoren wird die mit Windan- lagen bebaute Fläche als Schlüsselfaktor identifiziert. Allerdings ist sie als absolu- te Größe für einen Vergleich nicht zielführend, sondern erst relativ zur Gesamtflä- che eines Landkreises. Die Definition des Schlüsselfaktors lautet: Anteil bebauter (Wind)Fläche im Verhältnis zur Gesamtfläche eines Landkreises. Der zweite Schlüsselfaktor bildet den starken Zusammenhang zwischen gesellschaft- licher Akzeptanz und der Partizipation der Bevölkerung von der Planung bis zur Umsetzung von Windprojekten ab. Die Ergebnisse der qualitativen Untersuchungen zeigen, dass positive und negative Partizipation bei Planungsprozessen häufig bereits auf Ebene der Regionalplanung auf Zustimmung oder Kritik der Bevölkerung trifft. Partizipation findet in Form formeller und informeller Beteiligung statt. Sie tritt aber auch in Form eingereichter Bedenken beim Planfeststellungsverfahren auf, oder als Aktivität von Bürgerinitiativen bei der Umsetzung bereits genehmigter Wind- parks. Eingeschlossen ist auch der vielfach genannte Nutzen für die Bevölkerung durch finanzielle Beteiligungskonzepte, von Steuereinnahmen auf Gemeindeebene, bis hin zur konkreten Beteiligung der lokalen Bevölkerung an den Projekten. Die Bevölkerung muss eingebunden werden, deshalb wird die Bevölkerungsdichte eines Landkreises als zweiter Schlüsselfaktor bestimmt. Mit den definierten Schlüsselfaktoren konnte die Bandbreite der Einflussfaktoren re- duziert und gleichzeitig eine Definition von gesellschaftlicher Akzeptanz für die Mo- dellierung festgelegt werden. Die wesentliche Schwäche der Schlüsselfaktoren liegt in ihrer Unschärfe, trotzdem hat ihre Auswahl zwei wichtige Vorteile: 1. die Schlüs- selfaktoren sind numerisch und können damit für alle Landkreise berechnet werden, 2. ihre Anzahl ist in einem Modell gut handhabbar. Die Schlüsselfaktoren reprä- sentieren den Belastungsgrad eines Landkreises durch Windenergie, mathematisch umgesetzt durch die Multiplikation beider Faktoren: Belastungsgrad = bebauteWindfläche F lächeLandkreis ·BevölkerungsdichteLandkreis (5.4) Beide Größen, Flächenanteil und Bevölkerungsdichte beeinflussen die Belastung. Bei nur geringer Bevölkerungsdichte steigt die Belastung durch zunehmende Flächenan- teile, bei hoher Bevölkerungsdichte hingegen steigt die Belastung bereits bei gerin- gen Flächenanteilen. Die Belastung ist nicht direkt mit gesellschaftlicher Akzeptanz gleichzusetzen. Denn es gibt z.B. Landkreise in Schleswig Holstein mit hoher Belas- tung und hoher gesellschaftlicher Akzeptanz oder Landkreise in Brandenburg mit geringer Belastung und schwacher gesellschaftlicher Akzeptanz. Der Faktor dient als 99 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Dimension gesellschaftlicher Akzeptanz, die zur Verteilungsregelung von Windener- gieleistung in Modellen herangezogen werden kann, aber gleichzeitig mit qualitativen Ergebnissen betrachtet werden muss. Sein Vorteil liegt darin, dass die Berechnungs- größen flächendeckend vorhanden sind, und sich deshalb für jeden Landkreis die heutige Belastung (Belastungsgrad IST) ermittelt werden kann. Ferner bietet die Berechnungsweise die Möglichkeit eine maximale Belastung pro Landkreis zu ermit- teln, indem als bebaute Windfläche die insgesamt verfügbare Weißfläche eingesetzt wird (Belastungsgrad MAX). IST- und MAX-Wert bilden damit, neben den techni- schen und ökonomischen, weitere Grenzen für jeden einzelnen Landkreis, zwischen denen die zukünftige Bebauung festgelegt werden kann. Zur Bestimmung des IST- und MAX-Belastungsgrads muss zum einen die zur Verfü- gung stehende bebaubare Fläche, sowie das technische Ausbaupotenzial von Wind- energie innerhalb Deutschlands vorliegen (Kapitel 5.5). Nachfolgend kann der Belas- tungsgrad als ein Szenarioparameter in die Modellierung integriert werden (Kapitel 6.2.3). 5.3 Integration in die Modellierung 5.3.1 Szenarienmodul Aktuell werden Szenarien, zur Modellierung von Energiesystemen, meist getrennt mit qualitativen und quantitativen Methoden entwickelt. Häufig basieren die quan- titativen Parameter dabei ausschließlich auf definierten technischen und ökonomi- schen Annahmen, die mit computergestützten Berechnungen generiert werden. Die Bestimmung qualitativer Parameter erfolgt hingegen mithilfe von Stakeholdern in Form von ExpertInnenworkshops oder Fokusgruppen. Ergebnisse sind bspw. narra- tive „Storylines“ oder Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz, die Entwick- lungspfade ergänzen. Eine Verknüpfung beider Methoden findet bisher kaum statt. Eine Integration qualitativer Untersuchungsergebnisse in die Struktur des Strom- marktmodells renpass erfolgt mit einem vorgelagerten „Szenarien-Modul“, vorange- stellt als modulare Erweiterung, und damit unabhängig vom Modellcode. Grundlage der Option: gesellschaftlich verträglicher Ausbau im „Szenario-Modul“ sind die Pa- rameter „Verzögerungszeit“ zur Entwicklung der Netzausbauszenarien und für die Windausbauszenarien „Belastungsgrad“. Da beide Parameter numerisch vorliegen, haben sie auch direkte Effekte in den Modellierungen. Abbildung 5.21 zeigt den geschilderten Ablauf der Integration mit „Szenarien-Modul“ als Input zur Modellie- rung mit renpass. 100 5.3 Integration in die Modellierung Abbildung 5.21: Szenarien-Modul: Vorgelagerte Szenarienentwicklung mit Parame- tern gesellschaftlicher Akzeptanz zur Erstellung von Inputdaten zur Modellierung. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg 5.3.2 Szenarioparameter Verzögerungszeit und Belastungsgrad Mit dem Parameter „Verzögerungszeit“ können zukünftige Trassenverläufe mit un- terschiedlichen Inbetriebnahmezeitpunkten modelliert werden. Hierfür werden ver- fügbare Netzkapazitäten mit entsprechenden Jahresangaben verwendet. Ergebnis ist die Simulation des deutschen Stromsystems unter Berücksichtigung unterschiedlicher Ausbauzeitpunkte der Trassen. Die Vergleiche unterschiedlicher Simulationen er- möglicht eine Untersuchung verzögerungsbedingter Effekte, z.B. die Abschaltungen erneuerbarer Leistung aufgrund von Netzengpässen, durch den verzögerten Netzaus- bau. Eine ausführliche Darstellung der Simulationsergebnisse enthält Kapitel 6. 101 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Um den zukünftigen Ausbau der Windenergie zu modellieren, muss im Szenario der Parameter installierte Leistung für das Zieljahr 2050 angegeben werden. Zusätzlich muss auch eine regionale Verteilung der Anlagen festgelegt werden, die bisher haupt- sächlich von technischen und ökonomischen Kriterien abhängt. Auf Basis sozial- ökologischer Einflüsse wurde ein Belastungsrad definiert, der nun zusätzlich die zu installierende Leistung beeinflusst. Mit den verwendeten Daten werden Ausbausze- narien mit einer regionalen Auflösung auf Kreisebene erstellt. Mit einem Vergleich der simulierten Jahresenergiemengen verschiedener Ausbauszenarien können die Ef- fekte verschiedener Verteilungen betrachtet werden. Eine detaillierte Beschreibung der Simulationsergebnisse erfolgt in Kapitel 6. 5.4 Vorarbeiten für Netzausbauszenarien Zur Entwicklung von Netzausbauszenarien mit Verzögerungsprognosen werden die qualitativen Ergebnisse einzelner Untersuchungsregionen in Form der Widerstands- und Engagementraten mit den berechneten Verzögerungszeiten der Regressionsana- lyse verknüpft. Durch die Kombination von Widerstands- und Engagementraten wurden Zeitverzögerungen basierend auf den Ergebnissen der untersuchten Fallbei- spiele bestimmt. Das entwickelte Verfahren zur Ermittlung einer Engagementra- te (siehe Kapitel 2) kann von den Fallbeispielen auf alle Landkreise Deutschlands übertragen werden. Die Widerstandsrate hingegen kann nur für den Untersuchungs- raum erhoben werden. Zur Erstellung von Verzögerungsprognosen werden allerdings Engagement- und Widerstandsrate benötigt. Deshalb wird der zukünftige Wider- stand mithilfe der Zeitprognosen aus der Regressionsanalyse für alle Landkreise hergeleitet. Dies ist die Basis der Netzausbauszenarien mit Verzögerungszeiten pro Stromtrasse. Die notwendigen Vorarbeiten ihrer Erstellung sind in diesem Kapitel und ihre konkrete Definition in Kapitel 6 beschrieben. 5.4.1 Verknüpfung qualitativer und quantitativer Analysen Für alle Landkreise wurden Engagementraten ermittelt. Daneben liegen die mit dem Regressionsmodell berechneten Verzögerungszeiten (siehe Abschnitt 5.2.1.5) auf Ebene der gebildeten Rasterfelder vor. Um Kombinationen von Widerstand und Engagement pro Kreis zu bilden, müssen die Verzögerungszeiten auf die Ebene der Landkreise aggregiert werden. Die Ergebnisse aus Kapitel 3 auf Basis der Kombi- nation von Widerstand und Engagement der Verzögerung in Jahren zeigt Tabelle 5.6. 102 5.4 Vorarbeiten für Netzausbauszenarien Tabelle 5.6: Verzögerungen nach Kategorie und in Jahren nach der Kombination von Widerstand- und Engagement. Quelle: Eigene Darstellung IZT Widerstand Engagement Verzögerungs- kategorie Verzögerung in Jahren stark mittel high 5-9 a stark low 0-2 a mittel mittel mid 2-5 a stak low 0-2a Um die Plausibilität dieser Ergebnisse zu prüfen, werden die rechnerisch ermittelten Widerstandsraten auf Basis der Werte der Regressionsanalyse mit den qualitativ ermittelten Widerstandsraten in den untersuchten 19 Landkreisen verglichen. Von den 19 Landkreisen wurden drei dem höchsten Widerstandstyp „worst“ zugeordnet, mit Verzögerungszeiten aus dem Regressionsmodell von 3-7 Jahren. Der Widerstand im Großteil der qualitativ untersuchten Landkreise wurde dem Typ „mid-worst“ zu- gewiesen, mit berechneten Verzögerungszeiten von 3-5 Jahren. Nur ein Landkreis wurde dem Widerstandstyp „mid-best“ zugeordnet und hat eine berechnete Verzö- gerungszeit von vier Jahren. Bei der qualitativen Analyse wurde kein Landkreis dem Widerstandstyp „best“ zugewiesen. Dieser Abgleich zeigt, dass die im Regressions- modell berechneten hohen Verzögerungszeiten den starken Widerstandstypen der qualitativen Analyse entsprechen. Die Typisierung ist demnach plausibel, aufgrund der geringen Fallzahl aber nicht valide. Gemäß den gebildeten Widerstandstypen werden Landkreise mit weniger als fünf Jahren Zeitverzögerung dem Typ „mittel“, und alle mit höheren Verzögerungszeiten dem Typ „stark“ zugewiesen. Die Über- tragung dieser Typen unter der Verwendung der berechneten Verzögerungen des Regressionsmodells sind für die Mehrheit aller deutschen Landkreise mittlere Wi- derstände zu erwarten. In 49 Landkreisen allerdings, mehrheitlich im Osten Deutsch- lands, sind starke Widerstände zu erwarten. Hier muss berücksichtigt werden, dass die zugehörigen Verzögerungszeiten auf der aktuellen Datenlage beruhen und da- her mit starken Unsicherheiten verbunden sind. Denn bisher ist ein Großteil aller Vorhaben beim Netzausbau noch nicht vollständig realisiert worden, das bedeutet die tatsächlichen Verzögerungszeiten können noch deutlich höher liegen. Neben den Widerständen fließen die Engagementraten aller Landkreise in die Berechnungen der Verzögerungen für die Netzausbauszenarien ein. Erst daraus werden die Annahmen zur zeitlichen Wirkung pro Landkreis getroffen, die in Tabelle 5.6 als Verzögerung in Jahren eingetragen sind. Unter Berücksichtigung von erwarteten Widerständen und Engagement treten nur in den zwei Landkreisen Dithmarschen und Nordfriesland geringe Verzögerungen von null bis zwei Jahren auf. Grund hierfür ist, parallel zu den hohen Widerständen, das außerordentlich hohe Engagement für den Netzausbau in diesen beiden Landkreisen. 103 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.22: Modifizierte Verzögerungsprognosen pro Landkreis, basierend auf qualitativen Untersuchungen von Einzelregionen unter der Annah- me höchster Öffentlichkeitsbeteiligung vom Format „informell Dia- log“ in allen Landkreisen. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) Den meisten Landkreisen (n = 344) werden mittlere Verzögerungen von zwei bis fünf Jahren zugewiesen, weil bei mittleren Widerständen auch nur mittleres Engagement festgestellt wurde. Da in den 49 Landkreisen mit starken erwarteten Widerständen ebenfalls nur mittleres Engagement vorliegt, ergeben sich die höchsten Verzögerun- gen von fünf bis neun Jahren. Das Ergebnis der so verteilten Verzögerungsannahmen in allen Landkreisen unter Annahme gesteigerter Öffentlichkeitsbeteiligung zeigt Ab- bildung 5.22. Ein Vergleich der damit ermittelten Verzögerungsannahmen zeigt, im Gegensatz zur aktuellen Situation, eine Verringerung der erwarteter Verzögerung auf null bis zwei Jahre in nur drei weiteren Landkreisen. Dies legt die Schlussfol- gerung nahe, dass eine Verringerung von Verzögerungen sowohl eine Steigerung des Engagements als auch den Rückgang erwarteter Widerstände erforderlich macht. 5.4.2 Überprüfung der Verzögerungsannahmen Im Rahmen der bisherigen Analyse liegen zwei verschiedene Verzögerungsannahmen vor: (1) die Verzögerungsannahmen für die 19 Landkreise im Untersuchungsraum erhoben auf Basis von Widerstands- und Engagementrate, und (2) die deutschland- weit ermittelten Verzögerungsannahmen basierend auf den qualitativen Ergebnissen und den Berechnungen des Regressionsmodells. Die Analyse der nach (1) generier- ten Verzögerungsannahmen hat gezeigt, dass die Mehrzahl der tatsächlichen Verzö- 104 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien gerungszeiten in den 19 untersuchten Landkreisen in drei Verzögerungskategorien („low 0-2 Jahre“, „mid 2-5 Jahre“, „high > 5 Jahre“) liegen. Anschließend wurde überprüft, ob mit dem Verfahren nach (2) die tatsächlichen Verzögerungszeiten in den 19 untersuchten Landkreisen wiedergeben und diese übertragbar sind. Beim Vergleich der Verzögerungszeiten in den 19 untersuchten Landkreisen nach (1) und (2) stimmen die zugeordneten Verzögerungskategorien mit den in (2) ermittel- ten Verzögerungszeiten überein. Zusätzlich werden die nach (2) ermittelten Verzö- gerungswerte anhand einer erweiterten Stichprobe verfügbarer, tatsächlicher Verzö- gerungszeiten überprüft. Verwendet werden hierfür die durchschnittlichen EnLAG- Verzögerungen in insgesamt 82 Landkreisen. Das Ergebnis dieses Vergleichs belegt eine hohe Ähnlichkeit zwischen den tatsächlichen Verzögerungszeiten und den abge- leiteten Verzögerungsannahmen der Kategorien „low“, „mid“ und „high„’. Am häu- figsten, in 69 Landkreisen, ist die Kombination mittlerer Widerstand und mittleres Engagement mit Verzögerungszeiten von null bis neun Jahren und einem Durch- schnitt von zwei bis drei Jahren. Das passt zur Spanne der Kategorie „mid“ von zwei bis fünf Jahren. In elf Landkreisen treffen starker Widerstand auf mittleres En- gagement. Dort liegt die gleiche Spannbreite tatsächlicher Verzögerungszeiten von null bis neun Jahren vor, allerdings sind die Mittelwerte von sechs bis sieben Jahren deutlich höher. Diese passen zur Kategorie „high“ mit fünf bis neun Jahren. Mittler- er Widerstand kombiniert mit starken Engagement liegt in zwei Landkreisen ohne tatsächliche Verzögerungen vor, und passen damit zur Kategorie „low“ mit null bis zwei Jahren. Laut diesem Vergleich sind die Verzögerungsannahmen auf Basis des ursprünglichen Untersuchungsraums (n = 19) plausibel. Diese Angaben sind aber nur unsichere Erwartungswerte, da Einzelwerte in den Kategorien deutliche Abwei- chungen aufweisen. 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien Grundlage zur Entwicklung regional hoch aufgelöster Windausbauszenarien ist die Ermittlung des deutschlandweiten technischen Ausbaupotenzials. Um in den Wind- ausbauszenarien gesellschaftliche Akzeptanz als Dimension zu berücksichtigen, wird der maximale Belastungsgrad pro Landkreis berechnet. Zunächst wird eine detail- lierte Weißflächenkartierung durchgeführt, also die verfügbare Fläche für zukünftige Windenergieanlagen ermittelt. Auf Basis festgelegter Abstandskriterien wurden da- von ungeeignete Flächen abgezogen. Das technische Potential wird anschließend mit Hilfe eines entwickelten Ausbaualgorithmus ermittelt, indem Stark- und Schwach- windanlagen auf dieser Fläche platziert werden, bis keine weitere verfügbar ist. Basierend auf der so berechneten maximalen Bebauung aller Flächen, konnte für 105 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell jeden Landkreis der maximale Belastungsgrad bestimmt werden. Eine detaillierte Beschreibung ist in der im Rahmen des Projektes an der Europa-Universität Flens- burg entstandenen Masterarbeit von Söthe (2015) zu entnehmen. Aufbauend darauf werden in Kapitel 6 verschiedene Ausbauszenarien für die Modellierung erstellt. 5.5.1 Kartierung der Weißfläche Die Kartierung der Weißfläche, also jener Fläche, die nach dem Ausschluss ungeeig- neter Flächen, potentielle Standorte für Windkraftanlagen aufzeigt, wird mit Hilfe der PostGIS-Erweiterung in der PostgreSQL - Datenbank durchgeführt. Die Quali- tät des Ergebnisses ist vor allem von der Qualität der Datenbasis abhängig. Für die Berechnungen im Projekt bilden veröffentlichte geprüfte Daten staatlicher Einrich- tungen das Fundament, ergänzt von frei verfügbaren, geografischen OpenStreetMap Daten. 5.5.1.1 Erweiterte Datengrundlage BKG: Das BKG stellt neben den geografischen Daten der Verwaltungsgebiete den online Datensatz „Digitales - Landschaftsmodell“ bereit, der topografische Objek- te innerhalb Deutschlands abbildet (BKG, 2015b). Tatsächlich wird der Datensatz „VG250“ aus den Daten des Digitalen Landschaftsmodells „DLM250“ erzeugt (BKG, ohne Jahresangabe). Hierbei handelt es sich um einen umfassenden Datenbestand, der bspw. Infrastruktur, gewerbliche Anlagen, Siedlungsflächen oder Gewässer in Deutschland enthält (BKG, 2015b). Allerdings unterscheidet sich die Aktualität der Daten, je nach Objektkategorie. Gemäß der Datensatzbeschreibung sind von den ins- gesamt 70 Objektarten 37 auf dem Stand des Jahres 2013, die übrigen entsprechen einem Stand zwischen 2006 und 2012. (BKG, 2014a). OSM - Daten: Der umfangreichste Datensatz zur Weißflächenberechnung ist ein Auszug aus OpenStreetMap. Auf der Internetpräsenz www.geofabrik.de werden diese für verschiedene Regionen angeboten (Geofabrik GmbH, 2015). Der Datensatz kann mit entsprechenden Einstellungen in „osm2pgsql“, dem Programm zum Datenimport in das DBMS, nach bestimmten „Keys“ durchsucht werden. Diesen Schlüsseln wie z.B. landuse, building, highway, railway, waterway, natural, amenity werden in der Datenbank Attribute zugewiesen, wodurch das Data - Handling sehr erleichtert wird. Ihre Auswahl wurde fast gänzlich von Bons übernommen (vgl. Bons, 2014, S. 14), da dadurch Ausschlussflächen definiert werden können. Die Bedeutung der einzelnen Keys ist nahezu selbsterklärend, jedoch zu beachten, dass der highway - Key nicht nur größere, sondern Straßen jeglicher Art kennzeichnet (OSM, 2015a). Weiterhin kann der natural - Key sowohl ein Merkmal der Vegetation in einem Gebiet, bspw. 106 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien Grasflächen, als auch die physikalische Beschaffenheit beschreiben (OSM, 2015b). Da der Key ebenfalls Gewässer markiert, ist er für die Kartierung der Weißfläche hilfreich (OSM, 2015b). Abbildung 5.23: Verwendung ähnlicher Objektkategorien zur Erhöhung der Daten- qualität. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Söthe, 2015) Beurteilung der erweiterten Datengrundlage: Insgesamt konnte eine umfas- sende Datensammlung mit Informationen zu Umwelt, Infrastruktur und bebauten Flächen innerhalb Deutschlands angelegt werden. Die Datenqualität wurde geprüft und konnte durch das Zusammenstellen von geografischen Objekten, zur Abdeckung von Flächen ähnlicher Kennzeichnung, zusätzlich erhöht werden. Abbildung 5.23 zeigt die Kombination von Gebieten „Durchgängig städtischer Prägung“ und Ge- bieten „Nicht durchgängig städtischer Prägung“ aus dem Corine-Land-Cover - Pro- gramm. Weiterhin zeigt die Abbildung die Kombination von „Siedlungsflächen“, aus dem DLM250 vom BKG, und OSM - Daten, mit dem Key-Value Paar landuse = re- sidential zur lückenlosen Generierung der Siedlungsflächen Deutschlands. In Teilbild (3) ist gut zu erkennen wie, insbesondere der OSM-Datensatz, die Zusammenstellung um eine Vielzahl, von bis dahin unberücksichtigten kleinen Flächen, ergänzt. 5.5.1.2 Bestimmung der Weißfläche Zur Bestimmung einer Weißfläche werden alle ungeeigneten Flächen zur Windener- giebebauung von der Landesfläche abgezogen. Zusätzlich werden die Flächen ab- 107 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell gezogen, die aufgrund von Abstandsregeln nicht genutzt werden können. Die im Projekt definierten Abstandskriterien sind an die Studie des Umweltbundesamtes „Potential der Windenergie an Land“ aus dem Jahr 2013 angelehnt (Lütkehus u. a., 2013). Entgegen den Annahmen in der UBA-Studie werden Waldflächen im Projekt VerNetzen nicht als Eignungsflächen angesehen. Tabelle 5.7 zeigt eine Auflistung aller Flächen mit den zugehörigen Mindestabständen, wie sie zur Bestimmung der Weißfläche verwendet wurden. Die, basierend auf diesen Abstandskriterien, erstellte Fläche hat einen Flächeninhalt von 27.244 km2, das entspricht 7,6 % der gesamtdeutschen Fläche. Insgesamt haben die norddeutschen Bundesländer ((BE, BB, HB, HH, MV, NI, ST, SH) mit 58,7 % den höchsten Anteil an der Weißfläche. Der Anteil der südlichen Bundesländer (BW, BY, SL) an der Weißfläche beträgt 18,6 %. 22,8 % der Weißfläche liegt in der Mitte Deutschlands (HE, NW, RP, SN, TH). Tabelle 5.7: Mindestabstände für Ausschlussgebiete Flächen Mindestabstand* Quelle Siedlungsflächen & Einzelhäuser 600 m OSM, DLM250 Industrie - und Gewerbeflächen 250 m OSM, DLM250 Pflegeeinrichtungen 900 m OSM Bundesautobahnen 100 m OSM, DLM250 Bundesstraßen 80 m OSM, DLM250 Landesstraßen 80 m OSM, DLM250 Kreisstraßen 80 m OSM, DLM250 Gemeindestraßen (unvollständig) 80 m DLM250 Bahnverkehr 250 m OSM, DLM250 Flughäfen 5000 m DLM250 Flugplätze 1760 m DLM250 Freileitungen 120 m OSM, DLM250 Nationalparke 200 m BfN Landschaftsschutzgebiete 200 m BfN Vogelschutzgebiete 200 m BfN FFH - Gebiete 200 m BfN Ramsargebiete 0 m BfN Biosphärenreservate 0 m BfN Wald 0 m OSM, DLM250 Stehende Gewässer 5 m OSM, DLM250 Fliessgewässer 5 m OSM, DLM250 Meer 5 m DLM250 *Mindestabstände zu linienförmigen Objekten werden erhöht um die Breite des linienförmigen Objekts. 108 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien Die Methode zur Erstellung der Weißfläche ist flexibel, so dass die Flächen potentiell geeigneter Standorte auch auf Ebene beliebiger Regionen ermittelt werden können. Dabei können die Abstandskriterien frei gewählt und verändert werden. Dieses Ver- fahren kann auch für andere Erzeugungstechnologien angewendet werden. Es besteht darüber hinaus die Möglichkeit den Datensatz auch nach seiner Erstellung anzu- passen. In Anlage 3 der „Richtlinie zum Zwecke der Neuaufstellung, Änderung und Ergänzung Regionaler Raumentwicklungsprogramme in Mecklenburg Vorpommern“ wird beispielsweise eine Mindestgröße von 35 ha für die Festlegung eines Eignungs- gebietes gefordert (VM, 2012). Um in Mecklenburg - Vorpommern Flächen kleiner 35 ha aus dem Datenbestand zu nehmen, genügt eine Anfrage 5.1 an die Datenbank. Diese Flexibilität, die allein der PostGIS - PostgreSQL - Datenbank geschuldet ist, bietet umfangreiche Möglichkeiten für die Szenarienerstellung . Programmcode - Beispiel 5.1: SQL - Query zum Ausschluss von Flächen < 35 ha in Mecklenburg - Vorpommern 1 update vn_wind.geo_pot_area t1 -- rel of whitearea 2 set geom = 3 t2.geom from 4 (select 5 sq.region_key, 6 ST_collect(sq.geom)::geometry(Multipolygon, 25832) geom -- aggregation of Polygons 7 from (select 8 region_key, 9 (st_dump(geom)).geom::geometry(Polygon, 25832) as geom -- splitting up Multipolygons 10 from vn_wind.geo_pot_area 11 where region_key Like ’13%’ -- Mecklenburg - Vorpommern 12 ) as sq 13 where st_area(sq.geom) > 350000 -- restriction 14 group by sq.region_key) t2 15 where t1.region_key = t2.region_key 5.5.2 Technisches Ausbaupotenzial Das theoretisch erreichbare technische Potential umfasst die Windkraftanlagen, die bei der vollständigen Nutzung der geeigneten Flächen in Deutschland betrieben wer- den können. Hierbei gilt es zu berücksichtigen, dass es sich ausschließlich um einen theoretischen Ansatz zur Abschätzung verfügbarer Potentiale handelt. Die Errich- tung einer Windkraftanlage, deren Gesamthöhe 50 m übersteigt, ist gemäß der vier- ten Verordnung zur Durchführung des BundesImmissionsschutzgesetzes (BImSchG) bereits genehmigungsbedürftig (26. BImSchV, 2013, Anhang 1, Nr. 1.6). Unabhän- gig vom Potential, ist jede Projektbewilligung eine Einzelfallentscheidung. Umfasst ein Projekt mindestens drei Windkraftanlagen ist zusätzlich die standortbezogene Vorprüfung des Einzelfalls gemäß Anlage 2 des Gesetzes über die Umweltverträg- 109 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell lichkeitsprüfung durchzuführen, um die Zulässigkeit des Projekts zu gewährleisten (UVPG, 2015, Anlage 1, Nummer 1.6.3, 2). 5.5.2.1 Erweiterte Datengrundlage CoastDat2: Die Europa-Universität Flensburg und die Fachhochschule Flensburg können Wetterdaten des Zentrums für Material- und Küstenforschung in Geest- hacht nutzen, die in der CERA - Datenbank des DKRZ (Deutsches Klimarechen- zentrum) gespeichert sind (DKRZ, ohne Jahresangabe). Enthalten sind u.a. die atmosphärischen Daten des CoastDat2 - Datensatzes (ebd.), die mit dem Klima- modell COSMO - CLM generiert wurden (Geyer, 2014, S. 147). Genutzt werden Windgeschwindigkeits- und Rauhigkeitszeitreihen, gemessen in einer Höhe von zehn Metern. Für die Berechnung von Windgeschwindigkeiten auf Nabenhöhe ist das logarithmische Windprofil maßgeblich. Auf Grundlage der CoastDat2 - Windge- schwindigkeiten werden sehr hohe Werte ermittelt, die mit einem Korrekturfaktor abgemildert werden. Dies entspricht der Herangehensweise, die bereits in der Simu- lationssoftware „renpass“ umgesetzt wurde (vgl. Wiese, 2015, S. 83). Referenzanlagen: Die Windkraftanlagen werden von der Vestas Wind Systems A/S gebaut. Der Anlagenhersteller hatte, gemessen an der Anzahl der betriebenen Anlagen, im Jahr 2014 in Deutschland einen Marktanteil von 26 % (Statista, 2014). Die Vestas „V-126-3.3“ ist eine Schwachwindanlage, die bei einer Nabenhöhe von 137 m der IEC Klasse IIIA zugeordnet wird, d.h. dass die Windkraftanlage auf eine mittlere Jahreswindgeschwindigkeit von 7,5 m/s und eine Turbulenzintensität von 18,0 % ausgelegt ist (Vestas, ohne Jahresangabe, b) (vgl. Bade u. a., 2010, S. 320). Die Nennleistung der Anlage beträgt 3,3 MW (Vestas, ohne Jahresangabe, b). Die Starkwindanlage trägt die Bezeichnung „V-112-3.3“, ist u.a. der IEC Klasse IB mit einer mittleren Jahreswindgeschwindigkeit von 10,0 m/s und IEC Standard IIA mit einer mittleren Jahreswindgeschwindigkeit von 8,5 m/s zugeordnet und hat ebenfalls eine Nennleistung von 3,3 MW (vgl. Bade u. a., 2010, S. 320) (Vestas, ohne Jahres- angabe, a). Die Nabenhöhe der Referenzanlage beträgt 84 m. Die Rotordurchmesser der Schwach- und Starkwindanlage werden mit 126 m bzw. 112 m angegeben (Vestas, ohne Jahresangabe, b,o). 5.5.2.2 Ausbaualgorithmus: Flowchart Anhand des Flowcharts in Abbildung 5.24 können die Strukturen des Programms zur Bildung des technischen Potentials erläutert werden. Ausgangspunkt sind die Einstellungen für die Parameter (- Daten). In dem Parameter (- Modul) können 110 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien vom Benutzer u.a. die Anlagentypen, das der Berechnung zugrundeliegende Wetter- jahr, die erwähnte Wetterkorrektur und der Abstand zwischen mehreren Anlagen angegeben werden. Neben der Stark- bzw. Schwachwindanlage gibt der Benutzer die Höhe der mittleren Jahreswindgeschwindigkeit an, ab der die Starkwindanlage eingesetzt werden soll. Dieser Punkt wird im Programm als „Tipping Point“ be- zeichnet. Der Abstand zwischen mehreren Anlagen ist, unter Vernachlässigung der Haupt- bzw. Nebenwindrichtung, als ein Vielfaches des Rotordurchmessers anzuge- ben (vgl. Lütkehus u. a., 2013, S. 16). Voreingestellt ist die Vier, sodass im Radius vom Vierfachen des Rotordurchmessers, bezogen auf den jeweiligen Anlagentyp, kei- ne andere Anlage aufgestellt werden kann. Dabei kann die Distanz vom Mittelpunkt der Anlagen gemessen werden (Bertelt, 2015). Im Bereich Infrastruktur werden die Mindestabstände ausgehend vom Fundament der Anlage festgelegt (Lütkehus u. a., 2013, S. 19). Diese Annahme kann über den Parameterwert „margin“ abgebildet werden. Die Weißfläche kann dann innerhalb der Programmumgebung um den hier eingetragenen Wert verkleinert werden. Um die CoastDat2-Wetterdaten zu bezie- hen, gibt der Benutzer das gewünschte Wetterjahr an und das Programm schreibt eine entsprechende Anfrage an die Datenbank. Dabei wird direkt auf das CoastDat2- Datenbankschema zugegriffen, sodass diese, bei einer Aktualisierung oder Erweite- rung des Datenbestandes, sofort berücksichtigt wird. Die erwähnte Wetterkorrektur kann über einen Korrekturfaktor und über die Angabe der Höhe des Messpunk- tes erfolgen (vgl. Wiese, 2015, S. 83). Des Weiteren ist der Name jener Relation zu wählen, die die Ergebnisse der Berechnung aufnehmen wird. In den Parametern können drei weitere Einstellungen vorgenommen werden, die den internen Berech- nungsprozess beeinflussen. Alle vorgenommenen Einstellungen werden im Flowchart als Datenobjekt „parameter“ repräsentiert. Die in Abbildung 5.24 blau umrandeten Elemente beschreiben die Nutzung der CoastDat2-Daten im Programmablauf. In der so genannten Subroutine „read coast- Dat2 data“ werden für die Datenpunkte, mit Koordinaten innerhalb Deutschlands, die zugehörigen Jahreswind- und Jahresrauhigkeitszeitreihen abgefragt. Noch in der Subroutine werden die mittleren Jahreswindgeschwindigkeiten für jeden Datenpunkt auf Nabenhöhe der Starkwindanlage über das logarithmische Windprofil berechnet, um unter Berücksichtigung des Tipping Points, die jeweils geeignete Anlage zu er- mitteln. Die Parametereinstellung zur Höhe der CoastDat2 Messung kann das Er- gebnis beeinflussen. Die CoastDat2-Daten werden an eine Schleife übergeben und jeder Datenpunkt einzeln bearbeitet. Die Subroutine „add power yield to cdat“ greift erstens auf die Datenbank zu, um die Leistungskurve für den bevorzugten Anlagen- typ an dem CoastDat2-Datenpunkt abzufragen. Zweitens wird auf Grundlage der Leistungskurve, der Windgeschwindigkeits- und Rauhigkeitszeitreihe der Jahresstro- mertrag gemindert um die Coastdat2-Korrektur berechnet. Um auch zwischen den 111 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.24: Programmablaufdiagramm - Ermittlung des theoretisch - techni- schen Potentials. Quelle: Eigene Darstellung (Söthe, 2015) diskreten Werten näherungsweise die Leistung berechnen zu können, wird linear in- terpoliert. Nach dem Schleifenende ist in den CoastDat2-Daten pro Datenpunkt ein Identifier, die Windgeschwindigkeits- und Rauhigkeitszeitreihe, die mittlere Jahres- windgeschwindigkeit, der Anlagentyp und der erreichbare Stromertrag enthalten. Die geografischen Daten jener Flächen, die als Standort für Windkraftanlagen ge- eignet erscheinen, werden in der Subroutine „read geo data of white area“ in einen geometrischen Datentyp überführt. Dieser ist Bestandteil des sogenannten Shapely- Moduls, das die Funktionalität der PostGIS-Erweiterung in Python abbildet (vgl. Gillies, 2013, Introduction). Dadurch kann die Anzahl der Input-Output Operatio- 112 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien nen im Programmablauf, d.h. Abfragen an die Datenbank, reduziert werden, was die Programmierung insgesamt erleichtert. Nach dem Zugriff auf die Datenbank sind die Flächen in Polygonobjekten in der Programmumgebung gespeichert. In einer Schlei- fe werden daraus alle enthaltenen Polygone nacheinander aufgerufen. Das Program- mende ist dann erreicht, wenn diese Schleife stoppt. In der Subroutine „create sorted 200x200 m grid for poly“ werden mehrere Prozessschritte zusammengefasst. Auf die Fläche des zuletzt aufgerufenen Polygons wird ein Raster aus quadratischen Poly- gonen, den sogenannten Rasterzellen, gelegt. Die Auflösung des Rasters ist in den Parametereinstellungen anzugeben. Die Bezeichnung der Subroutine soll lediglich zu einem besseren Verständnis im Programmablaufplan beitragen. Jeder Zelle des Rasters kann über eine Datenbankabfrage u.a. der Stromertrag des nächstliegenden CoastDat2-Messpunktes zugeordnet werden, wodurch die Zellen entsprechend ih- res Potentials in absteigender Reihenfolge sortiert werden können. Die Indexierung beginnt bei Null. Die orange umrandeten Elemente des Flowcharts beschreiben die Auswahl des ers- ten Standortes einer Anlage auf dem zuletzt aufgerufenen Polygon. Zu Beginn wird die Zelle des Rasters über den Index Null angesprochen, in der eine Anlage den höchsten Stromertrag erzielen könnte. Ein beliebiger Flächenbestandteil der Zelle ist dann zulässig, wenn Standorte auf angrenzenden Polygonen diese Fläche nicht überlagern, aber die Teilfläche Bestandteil des Polygons ist: „area on grid cell not occupied by plants on adjacent polygons & same area part of polygon“. Es ist somit sichergestellt, dass die Teilfläche für die Zuweisung der ersten Anlage geeignet ist. Werden die Bedingungen von keiner Teilfläche der Zelle erfüllt, wird der Index um eins erhöht und die nächste Zelle, d.h. jene Zelle, auf denen die Anlagen des tech- nischen Potenzials den nächsthöheren möglichen Stromertrag erzielen, aufgerufen. Wenn eine Fläche als Standort der ersten Anlage identifiziert werden kann, wird durch die Shapely-Funktion „representative point“ eine XY-Koordinate, die sich in- nerhalb der Teilfläche befindet, an die Übergangsstelle B übergeben. Für den Fall, dass auf keiner Zelle des Rasters eine Fläche gefunden wird, die die Bedingungen erfüllt, erreicht das Programm Übergangsstelle A. Für die Wahl des ersten Standorts auf einem beliebigen Bereich der Weißfläche ist somit zuerst die Wirtschaftlichkeit maßgeblich. Die orange umrandeten Elemente des Flowcharts stellen diesen Zusam- menhang dar. Innerhalb des Programms erfüllen wenige Zeilen Code die detailliert beschriebenen Prozessschritte. 113 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Programmcode - Beispiel 5.2: Auswahl des ersten Anlagenstandorts auf einem Polygon 1 # deciding on the first cell to build on, it should not intersect 2 # with a neighbour (area of plants on adjacent polygons) 3 # pod: part of district 4 try: 5 start = next(x for x in grid if not 6 pod.intersection( 7 x.geom.difference(neighbours)).is_empty) 8 9 point = pod.intersection(start.geom.difference(neighbours)).\ 10 representative_point() 11 12 except StopIteration: 13 continue Die Hauptschleife ab der Übergangsstelle B kann anhand von Abbildung 5.25 erläu- tert werden. Zu Beginn der Schleife wird geprüft, ob die angegebenen XY-Koordinaten auf der Eignungsfläche und nicht im Einzugsbereich von Anlagen angrenzender Ge- biete liegen: „point is on polygon and on unoccupied area“. Ist die Bedingung erfüllt, werden Anlagentyp, Stromertrag und die XY-Koordinaten des Standorts in einem Datenobjekt „plant data“ gespeichert. Darüber hinaus werden XY-Koordinaten auf der Grenze eines Kreises mit einem Radius von vier Rotordurchmessern, dessen Mit- telpunkt der Anlagenstandort ist, in die Liste möglicher Standorte aufgenommen: „add points to boundary“. Der Suchalgorithmus besteht darin, solange Koordina- ten in dieser Liste ungeprüft sind („more points on boundary“), diese nacheinander auszugeben („loc:= next point on boundary") und zu prüfen („point is on polygon and on unoccupied area“). Das heißt, es wird immer auf den Grenzen der Flä- che bestehender Anlagen bzw. minimal darüberhinausgehend nach möglichen, neu- en Standorten gesucht. Können keine weiteren Standorte geprüft werden, wird an Übergangsstelle A übergeben. Die Übergangsstelle fragt, bevor ein neues Polygon aufgerufen wird, ob der gesamte Suchalgorithmus beginnend bei der Wahl des ersten Standortes wiederholt werden soll. Eine Schwäche des Algorithmus besteht darin in Ausnahmefällen ein Polygon nicht vollständig zu besetzten, obwohl Teilflächen des Polygons frei sind. Dies kann immer dann passieren, wenn Anlagenstandorte auf an- grenzenden Polygonen die Fläche so überlagern, dass das Polygon theoretisch geteilt wird. Der Suchalgorithmus prüft, wie o.a., die Grenzen der bestehenden Anlagen- standorte in der ersten Teilfläche, wird die zweite Teilfläche aber nicht als Standort identifizieren, da auf demWeg dorthin Teile des Polygons nicht zu besetzen sind. Das Problem wird fast vollständig gelöst, indem der Suchalgorithmus mehrfach gestartet wird. Der Sachverhalt ist in Abbildung 5.26 dargestellt. 114 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien Abbildung 5.25: Programmablaufdiagramm - Suchalgorithmus. Quelle: Eigene Dar- stellung Europa-Universität Flensburg (Söthe, 2015) Abbildung 5.26: Identifikation von Standorten auf der Weißfläche. Quelle: Eige- ne Darstellung Europa-Universität Flensburg (Söthe, 2015; Christ u. a., 2016a,b) 115 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell 5.5.2.3 Ergebnisse Für das VerNetzen-Projekt werden die folgenden Parameter gewählt. Die Stark- und die Schwachwindanlage sind moderne Windkraftanlagen des Herstellers Vestas, mit der o.a. Vestas-V112 und Vestas-V126. Die Abstände der Anlagen zueinander betra- gen das Vierfache des Rotordurchmessers (vgl. Lütkehus u. a., 2013, S. 16). Aus den CoastDat2-Daten werden die Zeitreihen des Jahres 2011 abgefragt. Die Wetterdaten werden mit dem Korrekturfaktor 0,9 korrigiert, da sich andernfalls eine zu hohe jähr- liche Strommenge für die Onshore-Windkraftanlagen ergibt (vgl. Wiese, 2015, S. 82 ff). Die Auflösung des Rasters ist mit 200×200 m so gewählt, dass die Zuordnung zu CoastDat2-Datenpunkten möglichst genau ist. Die Bedeutung der Grenzpunkte für den Suchalgorithmus ist in Abschnitt 5.5.2.2 beschrieben worden. Die Anzahl der Punkte, die das Programm verwendet, um einen Kreis darzustellen, kann in den Pa- rametereinstellungen verändert werden. In der Beispielrechnung beträgt die Anzahl 1.600, sodass bei einem Radius des Vierfachen des Rotordurchmessers der Schwach- windanlage, ca. alle 2 m auf dem Kreisumfang geprüft wird, ob der Standort verfüg- bar ist. Abschließend wird eine „margin“ von 11,25 m in den Parametereinstellungen angegeben, da der Fundamentdurchmesser der Schwachwindanlage 22,5 m betragen kann (Juwi, 2014). Dadurch beziehen sich die Mindestabstände der Weißfläche auf den Beginn des Fundaments der Anlage. Die Ermittlung des technischen Potentials ergibt ein hohes gesamtdeutsches Leis- tungspotential von 617,91 GW. Im THG95 - Szenario der Leitstudie des Umweltbun- desamtes für Deutschland, welches von einer Reduktion der Treibhausgasemissionen von 95 % bis zum Jahr 2060 ausgeht, wird im Jahr 2060 beispielsweise ein Potential von 71,8 GW installierter Windleistung an Land genutzt (IWES, DLR, IFNE, 2012, S. 92). Das entspräche lediglich 11,6 % des hier ermittelten technischen Gesamtpo- tentials. 5.5.3 Ermittlung des aktuellen und maximalen Belastungsgrads Basierend auf der Definition des Belastungsgrads (siehe Abschnitt 5.2.2.3) anhand der Schlüsselfaktoren „Verhältnis genutzter Fläche durch Windenergie zu Gesamtflä- che“ und „Bevölkerungsdichte“ kann nun basierend auf der berechneten Weißfläche und des technischen Potenzials der Ist-Belastungsgrad sowie der maximale Belas- tungsgrad berechnet werden. Die genutzte Fläche Anutz kann mit Gleichung 5.5 berechnet werden. Die maximal installierbare Windleistung ist die, auf Landkrei- sebene, summierte Anlagennennleistung des technischen Potentials. Die installierte Windleistung ergibt sich aus den Daten des EEG - Anlagenregisters. 116 5.5 Vorarbeiten für Windszenarien Anutz,i = Pi · ai, ∀ i ∈ R (5.5) mit: Anutz km2 Genutzte Weißfläche P MW Installierte Windleistung, z.B Ist, Max oder Szenario a km2/MW Spezifisch genutzte Fläche pro Windkapazität R - Menge der Regionen Der Ist-Belastungsgrad bist ergibt sich aus dem Flächenverhältnis von genutzter Fläche zu der Fläche des Landkreises multipliziert mit der Bevölkerungsdichte. Der Zusammenhang ist in Gleichung 5.6 dargestellt. Die Einheit des Belastungsgrads ist immer Einwohner pro Quadratkilometer, weshalb der Belastungsgrad ein Dich- temaß der betroffenen Bevölkerung darstellt. Der maximale Belastungsgrad bmax eines Landkreises wird in kongruenter Weise berechnet. Die durch Windkraftanla- gen beanspruchte Fläche ist dann allerdings gleich der Weißfläche (siehe Gleichung 5.7). bist,i = Anutz,i Aregion,i · pi, ∀ i ∈ R (5.6) bmax,i = Amax,i Aregion,i · pi, ∀ i ∈ R (5.7) mit: b Einwohner/km2 Belastungsgrad Amax km2 Gesamte Weißfläche Aregion km2 Landkreisfläche p Einwohner/km2 Bevölkerungsdichte In Abbildung 5.27 sind die Ist-Belastungsgrade und die maximalen Belastungsgrade dargestellt als Isolinien, d.h. Linien gleicher Belastung. Die Ist-Belastung basiert auf der Datengrundlage von 2014. Die maximale Belastung basiert auf der Annahme, dass die gesamte zur Verfügung stehende Weißfläche für Windenergie genutzt wird. Dargestellt als Punkte sind die deutschen Landkreise (abzüglich der deutschen Städ- te) anhand ihrer genutzten Fläche für Windenergie zu ihrer gesamten Landesfläche und ihrer Bevölkerungsdichte, also mit ihren Belastungsgraden. Der aktuell höchste Belastungsgrad im Jahr 2014 liegt mit 7,7 Einwohner/km2 im Landkreis Alzey-Worms. In 2014 liegen 75 % der Belastungsgrade zwischen 0,02 und 0,66 Einwohner/km2. Der Median der Ist-Belastung beträgt 0,23 Einwohner/km2, 117 5 Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Abbildung 5.27: Ist Belastungsgrad im Jahr 2014 und maximaler Belastungsgrad, wenn die gesamte Weißfläche für Windenergie genutzt wird. Quel- le: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Christ u. a., 2016a,b) d.h. die gleiche Anzahl an Kreisen besitzt eine Belastung unterhalb und überhalb dieses Wertes. Der Median erhöht sich bei der maximal möglichen Belastung auf den Maximalwert der Ist-Belastung von 7,7 Einwohner/km2. Hier liegen 75 % der Kreise bei einer Belastung zwischen 4,39 und 13,12 Einwohner/km2. Der Maximal- wert wird im Rhein-Erft-Kreis mit 70,55 Einwohner/km2 erreicht. Bei diesem Kreis handelt es sich um einen stadtnahen Kreis bei Köln mit einer verhältnismäßig hohen Bevölkerungsdichte und geringem Flächenpotenzial. Die Spanne zwischen dem Ist-Belastungsgrad und dem maximalen Belastungsgrad bildet die Grundlage für die Erstellung von Ausbauszenarien unter Berücksichtigung der lokalen Belastung durch Windenergie. Die Definition des Belastungsgrads schafft eine Möglichkeit lokale sozial-ökologische Gegebenheiten in der Szenarienentwick- lung und somit in der Modellierung des zukünftigen Energiesystems zu berücksich- tigen. Es wird nochmals ausdrücklich darauf hingewiesen, dass der Belastungsgrad nicht die gesellschaftliche Akzeptanz darstellt, sondern lediglich ein Maß der loka- len Belastung durch Windenergie aufzeigt. Auf Basis des Belastungsgrads werden im Kapitel 6 Windausbauszenarien definiert und in die Modellierung des deutschen Stromsystems bis 2050 integriert. 118 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Gegenstand des folgenden Kapitels ist die Definition von sozial-ökologischen Aus- bauszenarien für den Windenergie- und Netzausbau in Deutschland. Diese sind die Grundlage der anschließenden Simulationsrechnungen mit dem Strommarktmo- dell. Die Auswertung dieser Modellierungen zeigt mögliche Auswirkungen von stär- ker sozial-ökologisch ausgeprägten Ausbauszenarien auf das Energiesystem im Jahr 2050. Für den Ausbau von Windenergie an Land werden zwei Ausbauszenarien für das Jahr 2050 definiert. Das sogenannte „ökonomische Szenario“ basiert ausschließlich auf ökonomischen Ausbaukriterien, das andere Szenario „gleichverteilte Belastung“ berücksichtigt sozial-ökologische Faktoren in Form des in Kapitel 5.2.2.3 definierten Belastungsgrades. Hierin wird der Ausbau von Windenergieanlagen so optimiert, dass im Jahr 2050 in allen deutschen Landkreisen der selbe Belastungsgrad vorliegt. Beim Netzausbau werden für die Simulationsrechnungen mit sozial-ökologischen Fak- toren drei Ausbauszenarien mit verschiedenen Verzögerungszeiten für jede geplante Trasse für jedes Jahr im Zeitraum von 2015 bis 2039 erstellt. Diese Szenarien basie- ren auf den aus 13 Fallbeispielen entwickelten Engagements- und Widerstandsraten, die auf jeden Landkreis Deutschlands übertragen wurden. Das Ergebnis ist der Vergleich zwischen den Ausbauszenarien mit sozial-ökologischen Effekten und den Szenarien ohne diese Effekte. Mit den Simulationsrechnungen wer- den die Auswirkungen auf das deutsche Stromsystem betrachtet. Konkret werden bei den Simulationsrechnungen mit den Netzausbauszenarien die nicht gedeckte Last, die transportierte Strommenge und die konventionelle Stromerzeugung im Gesamtsys- tem für den Zeitraum von 2015 bis 2039 analysiert. Bei den Simulationsrechnungen mit den Windausbauszenarien werden die erzeugte Strommenge und die Abschal- tungen von erneuerbaren Energien im Jahr 2050 untersucht. 119 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell 6.1 Erweiterung von renpass zu renpassG!S Das, an der Europa-Universität Flensburg entwickelte, open source Strommarktmo- dell renpass (Wiese, 2015) wurde zur Simulation mit der georeferenzierten Daten- bank erweitert und heißt nun renpassG!S. Es wurde neu aufgesetzt, um die Vor- teile räumlicher Details zu nutzen. Diese Maßnahme fiel mit der Entwicklung eines institutsübergreifenden Energiesystemmodells, innerhalb eines offenen Frameworks (oemof), zusammen. Nachfolgend werden zunächst Aufbau des Frameworks und der Applikation renpassG!S erläutert. Anschließend werden die entwickelten Szenarien- parameter beschrieben, danach erfolgt die Auswertung der Simulationsergebnisse. 6.1.1 Open Energy System Modeling Framework (oemof) Modelle für die Abbildung und Analyse von Energiesystemen haben häufig keinen öffentlich zugänglichen Quelltext, keine frei verfügbaren Daten und sind schlecht dokumentiert. Diese Intransparenz verlangsamt den wissenschaftlichen Diskurs zur Modellqualität bezogen auf bestimmte Aufgabenstellungen. Zudem werden im Be- reich der Energiesystemanalyse Modelle häufig nur für eine bestimmte Anwendung entworfen und erlauben keine bzw. nur eine aufwendige Anpassung an andere An- forderungen. Das Open Energy Modelling Framework (OEMOF, 2015) adressiert dieses Problem durch die Bereitstellung eines freien, quelloffenen und sauber doku- mentierten Frameworks für die Energiesystemmodellierung. Der transparente An- satz erlaubt einen fundierten wissenschaftlichen Diskurs über die zu Grunde liegen- den Modelle und Daten und verbessert somit die Qualität und Aussagekraft der durchgeführten Analysen. Zudem lässt sein modularer Aufbau die Anpassung an eine Vielzahl von Anwendungszwecken zu. Das Zentrum für nachhaltige Energie- systeme Flensburg (ZNES) entwickelt das Framework gemeinsam mit dem Reiner Lemoine Institut (RLI) in Berlin und der Otto-von-Guericke-Universität (OVGU) Magdeburg. Oemof bietet dabei, in einer Art Baukastensystem, eine Vielzahl von Funktionalitäten, die zur Erstellung von Energiesystemmodellen, in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung genutzt werden können. Hierzu zählt etwa die Simulation der Windenergieeinspeisung einer beliebig wählbaren Region auf Basis von Wetter- daten, die Berechnung des CO2 minimalen Einsatzes von Biomassekraftwerken oder die Simulation der zukünftigen Energieversorgung in Europa. Das Framework besteht aus verschiedenen Paketen, die über geeignete Schnittstellen miteinander kommunizieren können. Ein Paket ist eine Sammlung verschiedener Mo- dule, die eine definierte Aufgabenstellung in verschiedener Weise lösen. Die Verknüp- fung ausgewählter Funktionalitäten durch die Module der einzelnen Pakete wird in 120 6.1 Erweiterung von renpass zu renpassG!S Abbildung 6.1: Konzept des Energiesystemmodellierungsframeworks. Quelle: Europa-Universität Flensburg OEMOF (2015) oemof als Applikation (App) bezeichnet und stellt beispielsweise ein konkretes Ener- giesystemmodell dar. Abbildung 6.1 veranschaulicht das zugrunde liegende Konzept. So wird neben anderen beispielsweise auch „renpassG!S“ als Applikation innerhalb des Frameworks entwickelt. Die Endung „GIS“ ergibt sich durch die Erweiterung des Funktionsumfangs, der die Nutzung eines Geoinformationssystems (GIS) umfasst. Somit können im Rahmen der Modellierung auch räumliche Daten genutzt werden. Allgemein ist durch den modularen Ansatz eine Anwendung für sehr unterschiedli- che Anwendungszwecke möglich. Die kollaborative Entwicklung und Nutzung eines Frameworks für das Forschungsprojekt „VerNetzen“ bietet verschiedene Vorteile: • Synergien Bei der gemeinsamen Entwicklung können Synergien zwischen den beteiligten Instituten genutzt werden. • Kontrolle Fehler werden aufgrund mehrerer Entwickler und Nutzer schneller identifiziert und behoben. • Verbesserung Die auf oemof basierende Applikation profitiert von Weiter- entwicklungen des Frameworks. Die Modellierung von Energiesystemen mit ihrer Vielzahl an benötigten Objekten folgt innerhalb des Frameworks einer klaren, hierfür entwickelten, Methodik. Dabei lassen sich beliebig komplexe Energiesysteme stets auf die gleichen Grundbausteine zurückführen. Diese bilden zusammen wiederum eine universelle Grundstruktur. Ei- ne Entität (Entity) stellt entweder eine Sammelschiene (Bus) oder eine Komponente (Component) dar. Ein Bus steht dabei in Verbindung mit einer oder mehreren Kom- ponenten. Zudem ist er durch einen eindeutigen Bezeichner und Typ (z.B. Elektrizi- 121 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell tät, Gas, Wärme) charakterisiert. Komponenten können Ressourcen aus einem Bus entnehmen oder zu diesem hinzufügen. Alle Entnahmen aus einem Bus stellen dabei die Eingangsgrößen für Komponenten dar. Analog dazu stellen alle Eingangsgrößen eines Busses wiederum die Ausgangsgrößen von Komponenten dar. Eine Komponente steht immer in Verbindung mit einem oder mehreren Bussen. Aufgrund ihrer Eigen- schaften werden Komponenten in verschiedene Untertypen aufgeteilt. Ein Wandler (Transformer) hat einen Eingang und einen Ausgang. Eine Gasturbine z.B. ent- nimmt aus einer Sammelschiene des Typs Gas und speist in eine Sammelschiene des Typs Elektrizität ein. Wandler verfügen zudem über zusätzliche Informationen, die in Übertragungsfunktionen genutzt werden können. Bei einer Gasturbine z.B. kann mit Hilfe des Wirkungsgrades eine Beziehung zwischen dem Ressourcenverbrauch (Eingang) und der bereitgestellten Endenergie (Ausgang) modelliert werden. Eine Senke (Sink) verfügt stets über genau einen Eingang und hat keinen Ausgang. Mit diesen Objekten können einzelne Verbraucher wie bspw. Haushalte dargestellt wer- den. Eine Quelle (Source) verfügt über genau einen Ausgang und hat keinen Eingang. Auf diese Weise können beispielsweise Windenergie- oder Photovoltaikanalagen mo- delliert werden. Objekte des Typs Transport verfügen wiederum wie Transformer über einen Eingang und einen Ausgang. Allerdings haben hier die dazugehörigen Sammelschienen immer denselben Typ (z.B. Elektrizität). Mit Objekten dieses Typs können so bspw. Stromleitungen modelliert werden. Komponenten und Busse lassen sich zu einem Energiesystem verbinden. Die Verbindung der Busse untereinander als sogenannte Knoten (Nodes) erfolgt über Kanten (Edges), welche die Eingänge und Ausgänge der Entitäten darstellen. Ein so erstelltes Modell lässt sich mathematisch als bipartiter Graph interpretieren, da Sammelschienen ausschließlich mit Kompo- nenten verbunden sind und umgekehrt. Die Ein- und Ausgänge der Komponenten stellen dabei die (gerichteten) Kanten des Graphs dar. Die Busse selbst entsprechen den Knoten. Neben der Möglichkeit zur Verwendung von Basiskomponenten, besteht die Mög- lichkeit auf deren Grundlage speziellere Komponenten zu erstellen und diese in- nerhalb der Modellierung einzusetzen. Abbildung 6.2 illustriert den Aufbau eines einfachen Energiesystems auf Basis der zuvor erläuterten Grundstruktur. Das Fra- mework ist in Python programmiert und stellt unter Zuhilfenahme diverser Module für wissenschaftliche Anwendungen (Mathematische Optimierung, Netzwerkanaly- se, Datenanalyse) im Zusammenhang mit einer PostgreSQL/PostGIS Datenbank eine Vielzahl an mächtigen Funktionalitäten bereit. Es handelt sich um eine Zusam- menstellung von Python-Modulen, die in Form von Paketen gruppiert werden. Um das Framework möglichst zugänglich zu gestalten, ist jedes Modul ausführlich do- kumentiert. Dies stellt zudem die Nachvollziehbarkeit der durchgeführten Analysen sicher. 122 6.1 Erweiterung von renpass zu renpassG!S Abbildung 6.2: Modellierung eines einfachen Energiesystems innerhalb des Frame- works. Quelle: Europa-Universität Flensburg OEMOF (2015) 6.1.2 Entwicklung der Applikation renpassG!S RenpassG!S ist die Neuentwicklung der Simulation renpass, die am ZNES Flens- burg vorangetrieben wird. Diese wurde, anders als das Programm renpass (Rene- wable Energy Pathways Simulation System) in der objektorientierten Programmier- sprache python entwickelt. Die Applikation ermöglicht die Abbildung zukünftiger Entwicklungen innerhalb des europäischen Stromversorgungssystems mit hoher re- gionaler und zeitlicher Auflösung. Grundlage hierfür ist die Verknüpfung mit einer Datenbank, mit der die umfangreichen Daten zukünftiger Energieszenarien verwal- tet werden. Die räumliche Auflösung dieser Daten ist bestimmt durch das Mehr- Regionen-Stromsystem. Während Deutschland aus 21 Regionen besteht, werden die Nachbarstaaten Deutschlands und Norwegen in den entwickelten Szenarien über je eine Energieregion abgebildet. Abbildung 6.3 zeigt die innerhalb der Applikation gebildeten Regionen. Die hier genutzte Einteilung des deutschen Stromsystems in 21 Regionen geht zurück auf eine Netzstudie der Deutschen Energie-Agentur Gmbh (dena) aus dem Jahr 2010 (dena, 2010). Die Modellierung erfolgt ausgehend von dem Jahr 2014 bis in das Jahr 2050. Als Grundannahmen werden hierbei stündlich aufgelöste Wetterdaten und ENTSO-E Lastzeitreihen aus dem Jahr 2011 verwendet. Dabei werden die Lastzeitreihen re- gional auf den jeweiligen zukünftigen regionalen Verbrauch skaliert. Ausgehend von einer Gesamtperspektive werden z.B. Kraftwerksleistungen, varia- ble Kosten der Stromerzeugung und interregionale Austauschkapazitäten bestimmt. 123 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Abbildung 6.3: Regionale Auflösung der Applikation renpassG!S. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Diese Annahmen werden in den im Projekt definierten Szenarien mit Beginn im Jahr 2014 fortgeschrieben. Zusätzlich werden sowohl die Primärenergieträger -als auch die CO2-Kosten in zeitlicher Auflösung betrachtet. Möglichkeiten eines Transshipments, also eines Ausgleichs der Strommengen, zwischen den verwendeten Regionen werden mit Nettoübertragungskapazitäten dargestellt. Ziel der Applikation ist die Optimierung von Kraftwerks- und Speichereinsatz zum Auffinden der kostenminimalen Lösung pro Szenariojahr. Deshalb werden die Gas-, Stein- und Braunkohle-, Atom- und Biomassekraftwerke in den Regionen flexibel eingesetzt. Dabei ist nur die Biomasseverfügbarkeit regional beschränkt, andere Pri- märenergieträger sind theoretisch unbegrenzt einsetzbar. Da eine Lastunterdeckung mit extremen Kosten verbunden ist, würde diese Option für ein kostenminimales Ergebnis im Optimierungsprozess zuletzt gewählt. Die stündlichen Einspeisezeitreihen der erneuerbaren Kraftwerke, wie die Laufwasser- und die geothermischen Kraftwerken sowie die Photovoltaik- und Windkraftanlagen sind festzulegende Parameter. Für Windenergie und Photovoltaik werden die mit 124 6.2 Szenarienentwicklung den python - Paketen pvlib und feedinlib berechnet (pvlib python, 2015; feedinlib, 2015). Um die zukünftig steigende Auslastung von Onshore-Windkraftanlagen abzubilden, werden einzelne Spezifikationen im Zeitverlauf angepasst. Zur Berücksichtigung von technischen Entwicklungen werden die Höhe und der Rotordurchmesser der Anlagen bis zum Jahr 2050 erhöht. Die Applikation kann verschiedene Solver, bspw. den glpk - Solver, für das Auffinden der optimalen Lösung nutzen. Alle Ergebnisse werden automatisch, unter Angabe des Szenarionamens und -jahres, auf der Festplatte gespeichert und können anschließend ausgewertet werden. 6.2 Szenarienentwicklung 6.2.1 Definition allgemeiner Szenarioparameter Zur Darstellung der Entwicklung der installierten Leistung verschiedener Technolo- gien in Deutschland und den angrenzenden Ländern, wurden verschiedene Szenarien erstellt. Neben dem konventionellen Kraftwerkspark, werden die Erneuerbaren Ener- gien mit der Unterteilung in onshore- und offshore-Wind, Photovoltaik, Geothermie, Biomasse und Laufwasserkraftwerke abgebildet. Die installierten Kapazitäten der Jahre 2014 bis 2050 beziehen sich auf den Szenarioannahmen im Jahr 2050. Sie werden zeitlich und räumlich in der Modellregion verteilt. Grundannahme für die Höhe des Stromverbrauchs im Jahr 2050 ist der Status Quo im Jahr 2014 (ENTSO-E, 2014b). Hierbei wird davon ausgegangen, dass dieser aufgrund von Ausgleicheffekten zwischen Demand-Side-Management, Elektromobilität und Energieeffizienzmaßnah- men konstant bleibt. Im Folgenden werden die zugrundeliegenden Daten für jede, im Rahmen der Szenariodefintion, verwendete Technologie beschrieben und ihre zeitli- che und räumliche Verteilung erläutert. Die derzeit in Deutschland installierte Gesamtleistung erneuerbare Energien ent- spricht den Angaben im EEG-Anlagenregister, vom Stand November 2014 (ener- gymap.info, 2015). Durch die Verwendung der BnetzA-Kraftwerksliste (BNetzA, 2014e) werden die installierten konventionellen Kraftwerke und die Wasserkraftwerke berücksichtigt. Angaben zur installierten Leistung in den Nachbarländern basieren auf den Eurostat-Daten, vom Stand 2013 (eurostat, 2015). Dort nicht enthalten sind die Angaben für die Länder Schweiz und Norwegen. Die in 2014 installierten Leistungen in der Schweiz basieren daher auf der Schweizer Gesamtenergiestatistik (BFE, 2015) sowie der Statistik der Wasserkraftwerke der Schweiz (BfE, 2015). Die 125 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell installierten Leistungen in Norwegen wurden der Dissertation “Rolle der Norwegi- schen Wasserkraftwerke in zukünftigen Erneuerbaren Energiesystemen” entnommen (Bökenkamp, 2014). 6.2.1.1 Basisszenario Grundlage des im Projekt verwendeten Basisszenarios für Deutschland ist das Sze- nario A aus der Leitstudie des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) und vom Fraunhofer IWES aus dem Jahr 2012 (Nitsch u. a., 2012). Basis für die Pa- rameter der Nachbarländer ist das Szenario A aus der Langzeitstudie „EU Longterm Scenarios 2050“ des Fraunhofer ISI (Pfluger u. a., 2011). Hierin wird der als „hydro“ bezeichnete Ausbau auf Pumpspeicher und nicht auf Laufwasserkraftwerke bezogen. Daher werden die fehlenden Angaben für Laufwasserkraftwerke und darüber hinaus für Biomasse für Norwegen separat festgelegt. Weiterhin wurde in Norwegen kein Wind- und Solarausbau angenommen (Bökenkamp, 2014). In Tabelle 6.1 sind in den Anrainerstaaten Deutschlands alle Annahmen für die installierten EE-Leistungen im Jahr 2050 abgebildet. Tabelle 6.1: Installierte Leistung Erneuerbare Energien der Anrainerstaaten in GW im Jahr 2050 Land Wind onshore Wind offshore PV Bio- masse Geo- thermie Wasser- kraft Pump- speicher GW GW GW GW GW GW GW DK 5,1 2,6 0,571 3,1 0 0,009 0,87 SE 20,3 1,9 0,043 3,2 0 16.395 3,317 PL 43,1 0,6 0,002 4,6 0 0,573 4,517 CZ 12 0 11,4 1 0 1,08 2,453 AT 3,2 0 1,1 1,5 0,001 8,038 4,022 CH 0,4 0 4,4 0 0 4,828 2,108 FR 59,3 12,9 33,8 9,4 0,002 18,198 3,429 LU 0,6 0 1,2 0,1 0 0,034 1,196 BE 4,4 6,7 2,912 2,6 0 0,119 0,317 NL 16,3 10 7,8 3,2 0 0,037 1,342 NO 0,001 0 0 3,4 0 23 24,344 Länderkürzel nach ISO-3166 6.2.1.2 VerNetzen-100 Szenario Das erstellte Vernetzen-100 Szenario, mit dem Ziel einer vollständigen erneuerbaren Energieversorgung baut auf den Angaben im o.g. Basisszenario auf. Da der dor- tige Ausbau keine 100-prozentige Deckung der Stromnachfrage gewährleistet, wer- den die Wind- und PV-Leistungen erhöht. Neben der reinen Leistungserhöhung gilt 126 6.2 Szenarienentwicklung die grundlegende Annahme, dass in einem Energiesystem mit einem hohen Anteil fluktuierender erneuerbarer Energien die Summe der Stromproduktion über der des Strombedarf liegen sollte (Bökenkamp, 2014). In einem stabilem Energiesystem muss ein angemessenes Verhältnis bei 1,3 liegen (Alonso u. a., 2011). Mit der Annahme eines gleichbleibenden Stromverbrauchs und der angenommenen Stromproduktion im Jahr 2050, werden die Leistungsangaben aus dem Szenario A der Leitstudie ent- sprechend erhöht. Das Verhältnis von 1,3 wird erreicht, indem die Kapazitäten von Wind onshore um Faktor 2, von Wind offshore um Faktor 1,5 und die von Pho- tovoltaik um Faktor 2 erhöht werden. Tabelle 6.2 zeigt im Vergleich die Angaben der installierten Leistungen im Basisszenario der Leitstudie und im VerNetzen-100 Szenario für Deutschland im Jahr 2050. Tabelle 6.2: Basisszenario und VerNetzen-100 Szenario: Installierte Leistung erneu- erbarer Energien in Deutschland im Jahr 2050 Erneuerbare Energien Basisszenario VerNetzen-100 Szenario GW GW Wind onshore 50,8 101,6 Wind offshore 32 48 Photovoltaik 67,2 134,4 Biomasse 10,4 10,4 Geothermie 3,0 3,0 Wasserkraft 5,2 5,2 Pumpspeicher 5,8 5,8 Abbildung 6.4: Szenarienvergleich der installierten Leistung EE in 2050 verschiede- ner Studien. Quelle Vergleichstudien: ENTSO-E (2015); Greenpeace (2015); Nitsch (2014); RLI (2013); Henning u. Palzer (2015) 127 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell In Abbildung 6.4 sind die Annahmen installierter Leistungen von Wind on- und offshore, Photovoltaik, Biomasse und Wasserkraft aus fünf 100 % Studien und denen des Vernetzen-100 Szenarios für das Jahr 2050 nebeneinander gestellt. Die für das Vernetzen-100 Szenario angenommene Leistung Wind onshore wird im Vergleich von zwei Szenarien deutlich übertroffen und ist mit drei Szenariowerten vergleichbar. Beim Ausbau der Wind offshore Leistung treffen zwei weitere Studien ähnlich hohe Annahmen wie im Vernetzen-100 Szenario. Auch für den Ausbau PV treffen nur zwei weitere Studien höhere Annahmen. Im Bereich Biomasse sind die geschätzten Ausbauleistungen in allen Studien gering, die Vernetzen-100 Annahmen gehören allerdings zu den geringsten. Die Ausbaupotentiale der Wasserkraft werden in allen Studien gering eingeschätzt. 6.2.1.3 Erneuerbare Energien Je nach Energieträger erfolgt die räumliche und zeitliche Verteilung der installier- ten Leistungen mit unterschiedlichen Methoden, die nachfolgend kurz beschrieben sind. Wind onshore Die Verteilung der installierten Windleistung erfolgt auf Ebene der Landkreise, die Szenarien hierfür werden im anschließenden Kapitel 6.2.3 ausführ- lich beschriebenen. Die Leistung in den Nachbarländern wurde mit einer linearen Interpolation zwischen dem Status quo und der Kapazität in 2050 berechnet. Wind offshore Die installierte offshore-Windkapazität in Deutschland wird zwi- schen drei geographischen Regionen verteilt, zwei in der Nordsee und eine in der Ost- see. Hierbei sind die beiden Regionen der Nordsee anhand ihrer Netzanschlusspunkte in eine in Region Schleswig-Holstein und eine an der Niedersächsischen Küste aufge- teilt (Wiese, 2014). Da diese Regionen keine eindeutige Bezeichnung in der Statistik der europäischen Union (NUTS-ID) haben, wurden sie manuell bestimmt: die süd- liche Nordseeregion mit „DEow19“, die nördliche Nordseeregion mit „DEow20“ und die Ostseeregion mit „DEow21“. Die derzeit installierte Leistung in diesen Regionen ist den Angaben der Windguard 2014 (DWG, 2014) entnommen. Betrachtet wurde die installierte Leistung von Offshore Windenergieanlagen mit und ohne Netzeinspei- sung (Nordsee: mit Netzeinspeisung 998,4 MW, ohne Netzeinspeisung 1180,7 MW; Ostsee: mit Netzeinspeisung 50,8 MW, ohne Netzeinspeisung 122,4 MW). In den Nachbarländern wird derzeitig eine offshore Windleistung von Null angenommen. Die Aufteilung der festgelegten installierten offshore Windleistung auf die drei Re- gionen im Jahr 2050 beträgt 80 % Nordsee und 20 % Ostsee und entspricht dem offs- hore Netzentwicklungsplan 2014 (50Hertz Transmission GmbH u. a., 2014b). Durch die Aufteilung der Nordsee in zwei Regionen ergibt dies eine Verteilung von jeweils 128 6.2 Szenarienentwicklung 40 % und 20 % für die Ostseeregion. Dementsprechend wird die installierte Leistung im Jahr 2050 in diesem Verhältnis auf die Regionen verteilt und wird ab 2014 linear interpoliert. Zusätzlich zum Leistungsausbau wird die Netzkapazität zwischen den Regionen und dem Festland äquivalent erhöht. Im Basisszenario sind im Jahr 2050 in Deutschland insgesamt 32 GW offshore Wind installiert. Photovoltaik, GeothermieDie zu installierende Photovoltaik- und Geothermieleis- tung wird in allen Regionen proportional zur existierenden Leistung über die Jahre verteilt. Demzufolge wird auch zukünftig nur in den Regionen Photovoltaik und Geothermie installiert sein, in denen bereits heute Kapazitäten bestehen. In den Ländern, bei denen die PV-Zielwerte der Langzeitstudie des Fraunhofer ISI bereits unterhalb des Status Quo der Eurostat-Daten liegen, werden die Zielwerte ange- passt worden. Dies betrifft vor allem Länder, für die in der Langzeitstudie keine Ausbauziele angenommen wurden. In den Anrainerstaaten wurde kein Ausbau der Geothermie festgelegt, weil hier keine Angaben aus der Langzeitstudie entnommen werden können und auch weiterhin von geringen Potenzialen ausgegangen werden kann. Biomasse Im Basisszenario sind in Deutschland 10,4 GW Leistung aus Biomasse installiert. Diese wurde für den Zeitraum von 2014 bis 2050 proportional zur instal- lierten Leistung in den Landkreisen Deutschlands verteilt. In den Nachbarländern wurde ausgehend vom derzeitigen Ausbau linear bis zum Zielwert in 2050 interpo- liert. Zudem kann die Menge nutzbarer Biomasse mit einem jährlichen Maximalwert limitiert werden. Die Menge bezieht sich auf die Biomasse, die zur Stromerzeugung verwendet wird. Mit den installierten Leistungen und den vorgegebenen maxima- len Volllaststunden werden die Biomassenmengen zur Stromerzeugung pro Land definiert und begrenzt. Für Deutschland ist für 2050 in der Leitstudie eine Strom- produktion aus Biomasse von 89,3 GWh angegeben, bezogen auf die installierte Leistung von 10,4 GW ergibt sich eine Volllaststundenzahl von 5.710 Stunden. Die nutzbare Menge Biomasse in den VerNetzen Szenarien bezieht sich die auf diese Volllaststundenzahl. Die Wirkungsgrade der Biomasseanlagen werden anhand der eingesetzten Energie- träger (flüssig, gasförmig, fest) und mit der Annahme von 100 % KWK-Anlagen im Jahr 2050 definiert. Bei einer Nutzung von 70 % Biogas und 30 % Biomasse liegt der durchschnittliche Wirkungsgrad bei 38 % im Jahr 2015 und 42 % in 2050 (Energi- net.dk, 2012). Zwischen den Jahren wurde der Wirkungsgrad linear interpoliert. Wasserkraft Zur Ermittlung der derzeit installierten Leistung von Laufwasserkraft- werken in Deutschland wurden die Laufwasserkraftwerke aus der Kraftwerksliste der BNetzA und die EEG-vergüteten Laufwasserkraftwerke im EEG-Anlagenregister pro Kreis erhoben. Zusätzlich wurde die, regional nicht zuordenbare Leistung in der 129 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Kraftwerksliste von 217 MW, der nicht EEG-Anlagen kleiner 10 MW, proportio- nal verteilt. Danach erfolgte die Verteilung der bis 2050 zu installierenden Leistung proportional zum derzeitigen Ausbau. Da es sich hierbei nur um eine geringfügi- ge Leistungssteigerung handelt, die primär auf Effizienzsteigerungen beruht. In den Nachbarländern wurde kein weiterer Ausbau der Laufwasserkraft angenommen, ab- gesehen von Norwegen, mit 4,2 GW geplanter Laufwasserkraftwerke bis zum Jahr 2050 (Bökenkamp, 2014). Zusätzlich dazu wurden die norwegischen Wasserkraftwer- ke ohne Pumpleistung, mit einer Gesamtkapazität von 23 GW, betrachtet. 6.2.1.4 Speicher Die Annahmen zum Ausbau der Speichertechnologien im Jahr 2050 ist größtenteils angelehnt an Cebulla (2015a,b). Dabei wurden getroffene Annahmen mit Hilfe der Studien von Pape u. a. (2014); Energinet.dk (2012); AEE (2012); Fuchs u. a. (2012) verifiziert. Betrachtete Speichertechnologien sind Pumpspeicherkraftwerke (PSW), adiabate Druckluftspeicherkraftwerke (A-CAES), Wasserstoffspeicher auf Basis von Salzkavernen, Lithium-Ionen- sowie Redox-Flow-Batterien. Die Parametrierung der verschiedenen Speichertechnologien erfolgt über die instal- lierte Ein- und Ausspeicherleistung, die damit verbundenenWirkungsgrade, die Spei- cherkapazität sowie die Selbstentladung des Speichers. Im Rahmen der Szenarioer- stellung sind die Ein- und Ausspeicherleistung und die entsprechenden Wirkungs- grade im Betrag gleich. Darüber hinaus wird die Kapazität der jeweiligen Speicher- technologien über einen angenommenen C-Faktor skaliert, der sich an den Angaben in AEE (2012) orientiert. Mit Bezug zur gleichen Quelle kann die Selbstentladung im Rahmen der Berechnungen vernachlässigt werden. Derzeit installierte Leistungen der einzelnen Technologien entsprechen den Werten aus dem Jahr 2014. Bei Wasser- stoffspeichern, Lithium-Ionen- und Redox-Flow-Batterien wird davon ausgegangen, dass derzeit keine nennenswerten Leistungen installiert sind. Bei den Werten von Pumpspeicherkraftwerken hingegen werden die Einträge in der Datenbank des Ener- giesystemsimulationsmodells „renpass“ (Wiese, 2015; Bökenkamp, 2014) genutzt, die eine passende regionale Aufteilung der Anlagen beinhalten. Außerdem wird das der- zeit einzige bestehende Druckluftspeicherkraftwerk, im niedersächsischen Huntorf, zugeordnet. Für die Entwicklung der zukünftigen Ausbaupfade der einzelnen Technologien gilt die Annahme, dass die in Cebulla (2015a) berechneten Ausbaukapazitäten im Jahr 2050 in der entsprechenden Region erreicht werden. Diese decken sich, zumindest in grober Näherung, mit dem berechneten langfristigen Speicherbedarf der einzelnen Länder in Pape u. a. (2014) und gelten daher als plausibel. Insgesamt werden in 130 6.2 Szenarienentwicklung Cebulla (2015a) mehrere Speicheroptionen betrachtet, während in Pape u. a. (2014) nur Batterie- und Wasserstoffspeicher analysiert werden. Allerdings ist die regio- nale Auflösung in Cebulla (2015a) durch aggregierte Regionen geringer. Insgesamt umfasst die regionale Auflösung zehn Regionen, wobei Deutschland mit weiteren 20 Unterregionen detaillierter abgebildet ist. Zudem werden mehrere Länder in weiteren vier Modellregionen zusammengefasst. So beinhaltet die Region „Alpen“ die Länder Schweiz und Österreich, die Region „Norden“ die Länder Finnland, Schweden und Norwegen, die Region „East“ die Länder Polen, Tschechien und Slowakei und die Region „BeNeLux“ die BeNeLux-Staaten. Die Verteilung der Speicherleistung im Jahr 2050 von diesen aggregierten Regionen auf die darin enthaltenen Länder setzt daher einen geeigneten Ansatz voraus. Hierfür gilt, die Installation von Speichertech- nologien erfolgt an Orten mit entsprechend hohen Anteilen erneuerbarer Energien. Die Verteilung erfolgt deshalb über den jeweiligen prozentualen Anteil installierter Wind- und Photovoltaikleistung im Jahr 2050 im Verhältnis zur Gesamtregion. Die Berechnung des Ausbaupfades der jeweiligen Technologie erfolgt anschließend linear ab Jahr 2014. 6.2.1.5 Konventioneller Kraftwerkspark Der Ausbau bzw. Fortbestand der konventionellen Kraftwerke für Deutschland ba- siert auf der Datenbank der aktuellen Kraftwerksliste der Bundesnetzagentur (BNetzA, 2014e). Da diese Liste zum Teil unvollständig bzw. inkonsistent ist, wurden Annah- men getroffen um die Liste zu vervollständigen. In die Simulationen fließen folgende Kraftwerkstypen und Rohstoffe ein: • Gas: Gasturbine (gt), Kombikraftwerk (cc), KWK-Anlage (chp) • Steinkohle: Dampfturbine (st), KWK-Anlage (chp) • Braunkohle: Dampfturbine (st), KWK-Anlage (chp) • Uran: Dampfturbine (st) • Müll: KWK-Anlage (chp) Alle KWK-Anlagen mit einer Kapazität über 300 MW laufen stromgeführt, die rest- lichen wärmegeführt. Ölkraftwerke sind nicht mehr Bestandteil des Kraftwerksparks, da diese größtenteils nur wenige Stunden im Jahr laufen und zukünftig nicht mehr verwendet werden. Alle Kraftwerke aus der BnetzA-Kraftwerksliste mit dem Hauptroh- stoff Abfall sind zusammengefasst als KWK-Müllverbrennungsanlagen. Der konven- tionelle Kraftwerkspark der Anrainerstaaten basiert auf Daten von Eurostat, die 131 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell vom Potsdamer Institut für Klimafolgenforschung aufgearbeitet wurden (Nahmma- cher u. a., 2014). Wirkungsgrade Die Bestimmung der elektrischen Wirkungsgrade der einzelnen Kraftwerkstypen in Deutschland erfolgte anhand der Altersstruktur der Anlagen. Hierfür wurde eigens eine Literaturrecherche durchgeführt. Anschließend konnten allen bestehenden und zukünftigen Kraftwerken, mit Hilfe einer Regressionsglei- chung, altersabhängige Wirkungsgrade zugewiesen werden. Die Datengrundlage an der Regression umfasst folgende Literatur: Schu u. Leithner (2008); BMWI (1999); Wissel u. a. (2010); Spiegel (2000); UBA (2009); Lutsch u. a. (2004a,b); Energinet.dk (2012). Bei Müllverbrennungsanlagen wird keine Regression angewandt, sondern der Wirkungsgrad aller Anlagen auf 26 % gesetzt. Für Atomkraftwerke wird ein Wir- kungsgrad von 36 % angenommen (Wissel u. a., 2010). Eine Zuordnung altersspezi- fischer Wirkungsgrade in den Anrainerstaaten war aufgrund der fehlenden Daten zu den Inbetriebnahmejahren der Kraftwerke nicht möglich. Aus diesem Grund wur- den durchschnittliche Wirkungsgrade verwendet, wobei bei Stein- und Braunkohle- Kraftwerken ein Mittelwert aus neuen und alten Anlagen gebildet wurde (Nahmma- cher u. a., 2014). Zur Modellierung wurden alle Einzelanlagen für alle Jahre von 2014 bis 2050 entspre- chend der installierten Leistung jedes Kraftwerkstyps in Wirkungsgradklassen pro Modellregion aufsummiert. Die Wirkungsgradklassen wurden für jeden Rohstoff- und Kraftwerkstyp in 5 % Schritten erstellt. Tabelle 6.3 zeigt die Aufteilung der Wirkungsgradklassen. Tabelle 6.3: Wirkungsgradklassen konventioneller Kraftwerke Gas (cc) Gas (gt) Gas (chp) Stein- kohle (st) Stein- kohle (chp) Braun- kohle (st) Braun- kohle (chp) Uran (st) Müll (chp) (0.55,0.6](0.3,0.35](0.45,0.5](0.35,0.4](0.3,0.5] (0.3,0.35](0.3,0.35](0.35,0.4](0.25,0.3] (0.35,0.4](0.5,0.55](0.4,0.45](0.35,0.4](0.35,0.4] (0.4,0.45] (0.4,0.45] (0.4,0.45] (0.45,0.5] Quelle: Eigene Berechnungen basieren auf (Schu u. Leithner, 2008; BMWI, 1999; Wissel u. a., 2010; Spiegel, 2000; UBA, 2009; Lutsch u. a., 2004a,b; Energinet.dk, 2012) Technische Nutzungsdauer Zur Entwicklung des konventionellen Kraftwerksparks in Deutschland bis 2050 wurde die technische Nutzungsdauer der Anlagen bestimmt. Tabelle 6.4 bildet die Grundlage der Annahmen für die Lebensdauer je nach Kraft- werkstyp, basierend auf Konstantin (2007). 132 6.2 Szenarienentwicklung Tabelle 6.4: Technische Nutzungsdauer konventioneller Kraftwerke Brennstoff Jahr Gas (cc) 25 Gas (gt) 25 Steinkohle 35 Braunkohle 35 Uran 50 Müll 20 Quelle: Konstantin (2007). Die Kraftwerke mit Abschaltdatum in der BnetzA-Kraftwerksliste werden in dem entsprechenden Jahr abgeschaltet. Alle anderen Kraftwerke werden, entsprechend ihrer technischen Nutzungsdauer in Abhängigkeit vom Inbetriebnahmejahr abge- schaltet. Atomkraftwerke werden bis spätestens 2022 abgeschaltet und Braunkohle- kraftwerke gehen spätestens im Jahr 2030 vom Netz. In den Anrainerstaaten waren Annahmen, zum Rückbau des konventionellen Kraft- werksparks anhand der technischen Nutzungsdauern, aufgrund fehlender Inbetrieb- nahmejahre, nicht möglich. Darum wurde die Basis des deutschen Rückbaus an- genommen, zu der sich die ausländischen Kapazitäten linear verhalten. So wurde anhand des jährlichen prozentualen Rückbaus eine lineare Regression für die Nach- barländer durchgeführt. Hierbei sind die Annahmen zum Atom- und Kohleausstieg nicht übernommen worden. 6.2.1.6 Netzstruktur Die Modellierung der Netzstruktur erfolgt analog zum Kraftwerkspark mit einer hohen Detailtiefe in Deutschland und einer angepassten Auflösung für die weite- ren europäischen Länder. Zum jetzigen Entwicklungsstand der Applikation werden alle Leitungen auf Höchstspannungsebene erfasst. Die Netzentwicklung innerhalb Deutschlands umfasst alle Vorhaben des Gesetzes zum Ausbau von Energieleitun- gen (EnLAG, 2009) und alle Vorhaben aus dem Bundesbedarfsplangesetz (BB- PlG, 2013; BNetzA, 2014d). Die Bestandsdaten des deutschen Stromnetzes stüt- zen sich auf Ergebnisse des Forschungsprojektes SciGRID (2015), das über die openstreetmap-Plattform Daten sammelt, strukturiert und als georeferenzierte Da- tensätze zur Verfügung stellt. Diese wurden zudem um weitere Trassen aus der Netzkarte der ENTSO-E (2014a) erweitert. Hiermit werden bei der Modellierung des Stromnetzes alle aktuell öffentlich zugänglichen Daten berücksichtigt. Im Rahmen der Modellierung werden die verfügbaren Kapazitäten zwischen den Austauschre- 133 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell gionen (dispatch-regions) betrachtet, die auf Basis der Netzstruktur berechnet wer- den. 6.2.1.7 Weitere Parameter Ein Großteil der im Projekt verwendeten CO2 Emissionsfaktoren basiert auf den Angaben des Bundesumweltamtes (UBA, 2005). Ausgenommen sind der Faktor von Müll, der dem IPCC Report von 2006 (IPCC, 2006) entnommen wurde und der Faktor von Biomasse, der auf Annahmen von DEFRA basiert, und den gesamten Produktionszyklus umfasst (defra, 2012). Die Tabelle 6.5 enthält eine Übersicht aller verwendeten CO2 Emissionsfaktoren. Tabelle 6.5: CO2 Emissionsfaktoren Brennstoff Emissionsfaktor tCO2/GJ Gas 0,0559 Steinkohle 0,0934 Braunkohle 0,1051 Öl 0,0733 Uran 0,00 Müll 0,0917 Biomasse 0,002 Quelle: UBA (2005); IPCC (2006); defra (2012). Der Großteil der fixen und variablen Kostenannahmen der Kraftwerke basieren auf Daten von Wissel u. a. (2010). Kosten von Gasturbinen wurden von Nahmmacher u. a. (2014) und Kosten für Müllverbrennungs- und Biogasanlagen wurden von Ener- ginet.dk (2012) entnommen. In Tabelle 6.6 sind die angenommenen O&M Kosten aller Kraftwerke aufgelistet. Die Entwicklung aller Rohstoff- und CO2-Preise im Zeitraum von 2014 bis 2050 basiert auf den Annahmen von mittleren Preissteigerungen (Szenario „mid“). Die Preisentwicklungen von Steinkohle, Gas, Öl und CO2 basieren auf den Annahmen in der Leitstudie. Alle Annahmen für weiterer Brennstoffe, nutzen andere Quellen, die in Tabelle 6.7 für den jeweiligen Brennstoff aufgeführt sind. Tabelle 6.7 zeigt alle Preise mit dem Eurowert des Basisjahrs 2014, die mit der Barwertmethode und den jährlichen Inflationsraten bestimmt wurden. Zur Modellierung wird eine lineare Preisentwicklung zwischen 2014 und 2050 angenommen. 134 6.2 Szenarienentwicklung Tabelle 6.6: O&M Kosten der Kraftwerke Brennstoff Kraftwerkstyp opex_fix opex_var Euro/MW/a Euro/MWh Gas cc 19000 2,0 Gas gt 24000 0,5 Gas chp 19000 2,0 Steinkohle st, chp 35000 4,0 Braunkohle st, chp 39000 4,4 Uran st 55000 0,5 Müll chp 16500 23 Biomasse biomass 29000 3,9 Wind Onshore onshore 50000 0 Wind Offshore offshore 120000 0 Solar solar 29000 3,9 Quelle: Wissel u. a. (2010); Nahmmacher u. a. (2014); Energinet.dk (2012). 6.2.2 Definition Netzausbauszenarien Die Entwicklung der Netzausbauszenarien basiert auf einem Trassenfindungsalgo- rithmus, mit dem Verzögerungszeiten für Trassenabschnitte bestimmt werden. Da- neben kann damit auch der Verlauf zukünftiger Trassen festlegt werden. Szenarien mit exakten Trassenverläufen sind aber vor allem bei detaillierten Simulationen von Stromnetzen notwendig. Grundlage der Simulationen in renpassG!S ist ein so ge- nanntes Transhipment Modell. Da die Berechnungen mit Netzkapazitäten zwischen aggregierten Austauschregionen durchgeführt werden, sind keine exakten Trassen- verläufe notwendig. Deshalb wurden mit dem Trassenfindungsalgorithmus nur die Verzögerungszeiten aller Trassen und nicht ihr Verlauf bestimmt. Insgesamt wurden drei Netzausbauszenarien mit verschiedenen Verzögerungszeiten der Stromtrassen erstellt. Die ermittelten Inbetriebnahmezeitpunkte der Vorhaben wurden, für die Modellrechnungen, anschließend auf die Kapazitäten der Austauschregionen über- tragen. Nachfolgend wird die gesamte Funktionsweise des Trassenfindungsalgorith- mus erläutert, da die entwickelte Methodik in Modellen mit detaillierten Stromin- frastrukturen auch zur Simulation von Netzflüssen genutzt werden kann. 6.2.2.1 Trassenfindung zur Szenarioentwicklung Grundlage des Trassenfindungsalgorithmus sind die ermittelten Verzögerungszeiten und die Flächenanteile der geografischen Objekte je Rasterfeld. Gesetzlich-planerische Bedingungen sowie Annahmen zur gesellschaftlichen Akzeptanz werden durch die Entnahme entsprechender Rasterfelder integriert. Die bisher verwendeten Kriterien 135 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Tabelle 6.7: Rohstoffpreise 2014 und 2050: Szenario „mid“ Brennstoff Szenario Preis 2014 Preis 2050 Quelle Euro/GJ Euro/GJ Gas mid 6,71 11,54 Nitsch u. a. (2012) Steinkohle mid 3,61 6,97 Nitsch u. a. (2012) Braunkohle mid 1,15 1,15 Pfluger u. a. (2011) Müll mid 1,86 1,86 IRENA (2015) Biomasse mid 5,56 7,58 Prognos (2013) Uran mid 1,11 1,11 Pfluger u. a. (2011) Schadstoff Euro/tCO2 Euro/tCO2 CO2 mid 18,43 62,05 Nitsch u. a. (2012) und Bedingungen können jederzeit ergänzt oder aktualisiert und auf das Rastergitter übertragen werden. Das Schema des mehrstufigen Szenarioaufbaus zeigt Abbildung 6.5. Zu Beginn werden aus dem gesamten Rastergitter, zur Abbildung von Deutsch- land, Felder entnommen, die aufgrund von gesetzlich-planerischen Vorgaben für ei- ne Trassenführung ungeeignet sind. Die danach noch verbleibenden Rasterfelder werden dem entwickelten Modul zur Trassenfindung als Graph übergeben. Durch Einstellungen beim Suchumfeld der jeweiligen Vorhaben können die Datenmenge und Trassenführung eingegrenzt werden. Je nach Voreinstellung wird anschließend ein Trassenpfad nach minimaler Verzögerungszeit, oder kürzester Strecke optimiert. Im Rahmen dieses Forschungsprojekts werden Verzögerungszeiten aller geplanten EnLAG- und BBPlG-Vorhaben berechnet. Um darüber hinaus Pfade und Verzöge- rungszeiten zukünftiger noch ungeplanter Vorhaben zu berechnen, müssen zusätzlich Annahmen zu Start- und Endpunkten sowie den technisch relevanten Faktoren ge- troffen werden. Trassenfindung Die Ermittlung der Verzögerungszeit und des Verlaufs einer Trasse erfolgt mit einem in der Software Python entwickelten Programm. Hierfür wurden Funktionalitäten aus den Python-Modulen NetworkX und Psycopg2 genutzt (Aric Hagberg u. a., 2014; Di Gregorio u. Varrazzo, 2015). Dabei ist die Abgrenzung des Suchumfelds eines Vorhabens vergleichbar mit der Grobkorridorfindung des Bundesbedarfplans (vgl. BNetzA, 2014a, S. 4-5). Hierbei wird entlang einer Luftlinie zwischen Start- und Endpunkt ein Buffer als Polygonfläche gebildet. Ist die Länge der Luftlinie kleiner 136 6.2 Szenarienentwicklung Rastergitter mit Verzögerungszeit pro Rasterfeld Akzeptanzbasierte Annahmen Entnahme irrelevanter Rasterfeldern Vorhaben ● Start- und Endpunkt ● Suchumfeld gesetzliche und planerische Bestimmungen Trassenfindung Trassenverlauf des Vorhabens ● Minimale Verzögerung ● Kürzester Weg Abbildung 6.5: Modellübersicht der Szenarioerstellung des Netzausbaus. Quelle: Ei- gene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) oder gleich 15 km, beträgt der Bufferradius 7,5 km, ist sie größer, ist der Bufferradius immer die Hälfte der Luftlinienlänge. Start- und Endpunkt eines Vorhabens Abs ta nd r r Radius des Buffer um die Linie U U Umfang des Buffers Abbildung 6.6: Darstellung und Veranschaulichung der Suchumfeldbestimmung zur Trassenfindung. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) Zur Trassenfindung wird der Dijkstra-Algorithmus verwendet (beschrieben unter: Aric Hagberg u. a., 2014, S. 316). Dieser berechnet aus einem Start- und Endknoten 137 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell alle Pfade eines ungerichteten Graphen. Der Graph ist kantengewichtet und wird aus den Rasterfeldern des Suchumfeldes gebildet. Mit einem PostGIS Befehl werden aus den Rasterfeldern Knoten und Kanten mit den jeweiligen benötigten Parametern gebildet. Ein Knoten ist der Mittelpunkt eines Rasterfeldes, die Kanten haben die Attribute Länge (distance) und den gebildeten Modellprognosewert (value) des Rasterfeldes. Zwischen jedem Knoten (node) eines vorhandenen angrenzenden Rasterfeldes wer- den gewichtete Kanten gebildet. Die Kantenlänge entspricht der direkten Distanz zu den angrenzenden Knotenpunkten. Ihre Gewichtung entspricht dem Prognosewert des zweiten Knotens als value-Parameter, der Verzögerungszeit. Die Abbildung 6.7 zeigt die Bildung eines ungerichteten Graphen zur Trassenfindung, mit den Punk- ten als Knoten und den Verbindungslinien als Kanten mit den Prognosewerten zur Gewichtung. Graue Felder wurden bereits nach den Szenariovoreinstellungen ausge- schlossenen, bspw. aufgrund eines Siedlungsflächenanteils von 100 % . Entlang der schraffierten Felder verläuft der optimale Pfad mit den geringsten aufsummierten Prognosewerten. Nach Szenario Voreinstellung ausgeschlossene Felder Start- und Endpunkt Pfad mit geringster Summe Abbildung 6.7: Darstellung eines Graphen mit Knoten und Kanten nach der Szena- riovoreinstellung für den Trassenfindungs-Algorithmus. Quelle: Ei- gene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) 6.2.2.2 Verzögerungen in den Netzausbauszenarien Mit dem entwickelten Trassenfindungsalgorithmus wurden, die in Kapitel 5.4 entwi- ckelten Verzögerungsprognosen auf Landkreisebene auf die geplanten EnLAG- und BBPlG-Vorhaben übertragen. Hierfür wurden die Verzögerungsprognosen aus der systematischen Analyse gesellschaftlicher Akzeptanz auf Kreisebene auf das in Ka- pitel 5.2.1.3 erläuterte 400× 400 Meter Rastergitter übertragen. Die Verzögerungs- zeiten pro Rasterfeld wurden mit den Eingangsdaten (Start- und Endpunkt, das Su- chumfeld bzw. der Korridor, in dem sich die zukünftige Stromleitung befinden könnte 138 6.2 Szenarienentwicklung und das geplante Inbetriebnahmejahr des Vorhabens) aller geplanten EnLAG- und BBPlG-Vorhaben auf diese übertragen. Damit kann die minimale Verzögerungs- zeit zwischen Start- und Endpunkt einer geplanten Trasse innerhalb eines Korridors bestimmt werden. Auf Basis der ursprünglich geplanten Inbetriebnahmejahre und der prognostizierten Verzögerungszeiten wurden pro Vorhaben neue Inbetriebnah- mezeitpunkte berechnet. Da hierbei keine weiteren gesetzlich-planerischen Bedin- gungen beachtet werden, wurden auch keine zusätzlichen Rasterfelder entnommen. Spezifischere Betrachtung sind vor allem zur Ermittlung des genauen Trassenver- laufs notwendig. Da dieser für die Simulation mit renpassG!S nicht benötigt wird, reicht die Verzögerungszeit pro Trasse als Ergebnis aus. Die Spannbreiten der Verzögerungsannahmen in den drei Kategorien low (0, 1 oder 2 Jahre), mid (2; 3,5 oder 5 Jahre) und high (5, 7 oder 9 Jahre) dienen zur Erstellung von drei Netzausbauszenarien: Zur Generierung werden jeweils die unteren Werte ei- ner Kategorie berücksichtigt. Je nach Verzögerungskategorie pro Landkreis umfasst das Szenario low also Zeitverzögerungen zwischen 0, 2 oder 5 Jahren. Im Szenario mid wurden die mittleren Werte (1; 3,5; 7) verwendet. Die höchsten Verzögerungs- zeiten aller drei Kategorien (2, 5, 9 Jahre) werden im Szenario high verwendet. Die Darstellung der entsprechenden Zeitverzögerungen aller Vorhaben zeigen die nach- folgenden Abbildungen. Abbildung 6.8 zeigt das Szenario low, Abbildung 6.9 das Szenario mid und Abbildung 6.10 das Szenario high. Die einzigen Vorhaben, die in jedem der drei Szenarien, die geringsten Verzögerun- gen von null (im Szenario low) bis zwei Jahren (im Szenario high) aufweisen, sind die BBPlG-Vorhaben 8 und 33, in den Landkreisen Dithmarschen und Nordfriesland. Maximale Verzögerungszeiten entstehen vor allem im Osten Deutschlands (z.B. BB- PlG 11). Die durchschnittlichen Verzögerungszeiten aller Vorhaben variieren je nach Szenario: von zwei (Szenario low) über vier (Szenario mid) bis fünf Jahre (Szenario high). 139 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Abbildung 6.8: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben im Netzszenario low. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) Abbildung 6.9: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben im Netzszenario mid. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) 140 6.2 Szenarienentwicklung Abbildung 6.10: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben im Netzszenario high. Quel- le: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016; Mester u. a., 2016) Um die entwickelten Netzausbauszenarien im Modell nutzen zu können, müssen die Verzögerungszeiten pro Vorhaben auf die Austauschkapazitäten der im Modell renpassG!S genutzten Austauschregionen übertragen werden (siehe Kapitel 6.1.2, Abbildung 6.3). Mit den Szenarien wird bestimmt, ab welchem Inbetriebnahmejahr ein Vorhaben seinen Anteil zur entsprechenden Austauschkapazität beiträgt. Mit den erstellten Szenarien können die Effekte, die durch Verzögerungen von Leitungen entstehen, die zum Stromaustausch zwischen Regionen vorgesehen sind, aufgezeigt werden. Verzögerte Vorhaben, die nur innerhalb einer Austauschregion liegen und deshalb keine Austauschkapazitäten beisteuern, werden in der Modellierung nicht betrachtet. Neben den drei Netzausbauszenarien mit Verzögerungen wurde ein Basisszenario ohne Verzögerungen erstellt, in dem alle Netzkapazitäten zum geplanten Inbetrieb- nahmejahr vorhanden sind. Insgesamt wurden zur Simulation des Energiesystems und zur Interpretation der Effekte von Verzögerungen, aufgrund gesellschaftlicher Akzeptanz, insgesamt folgende vier Netzausbauszenarien verwendet: • vernetzten-base • vernetzen-delay_low • vernetzen-delay_mid 141 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell • vernetzten-delay_high In Abbildung 6.11 sind die vorhandenen Netzkapazitäten zwischen den Austauschre- gionen im Jahr 2050 dargestellt. Zu diesem Zeitpunkt sind alle Vorhaben umgesetzt, im Rahmen der Modellierung wird die letzte verzögerte Trasse im Szenario „high“ im Jahr 2039 in Betrieb genommen. Abbildung 6.11: Übertragungskapazitäten zwischen Austauschregionen im Jahr 2050, nachdem alle geplanten Vorhaben umgesetzt wurden. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg 142 6.2 Szenarienentwicklung 6.2.3 Definition Windszenarien Aufbauend auf dem technischen Ausbaupotenzial zukünftiger Windenergieanlagen und der Definition eines Belastungsgrads als Dimension gesellschaftlicher Akzeptanz auf Ebene der Landkreise, wurden zwei Ausbauszenarien definiert. Hierfür wurde ein Algorithmus entwickelt, mit dem die vorgegebene installierte Gesamtleistung in Deutschland im Jahr 2050 regional über die Zeitspanne von 2014-2050 verteilt wer- den kann. Im VerNetzen-100 Szenario beträgt die Gesamtleistung 101,6 GW Wind- energie onshore. Beim ökonomischen Ausbau werden neben der verfügbaren Fläche zusätzlich ökonomische Rahmenbedingungen gesetzt. Im so genannten gleichverteil- ten Ausbauszenario wird, neben technischen Restriktionen, die Dimension der ge- sellschaftlichen Akzeptanz in Form eines identischen Belastungsgrades pro Landkreis integriert. Im Folgenden wird die Erstellung beider Ausbauszenarien beschrieben und diese im Anschluss verglichen. 6.2.3.1 Ökonomischer Windausbau Mit dem ökonomischen Szenario wird eine Entwicklung des Windenergieausbaus bis zum Jahr 2050 abgebildet, bei der die Wirtschaftlichkeit der potentiellen Standorte das alleinige Ausbaukriterium ist. Demzufolge werden ab dem Jahr 2015 Leistun- gen entsprechend der mittleren Volllaststunden in den Landkreisen zugebaut, hier- bei bereits installierte Leistungen berücksichtigt. Da der regionale Zubau abhängig von den durchschnittlichen Volllaststunden ist, bekommen Landkreise mit höheren durchschnittlichen Volllaststundenzahlen entsprechend höhere jährliche Zubauantei- le. Der Belastungsgrad ist in diesem Szenario ohne Bedeutung. Es kann bis zur maxi- malen Belastung ausgebaut werden, die dann eintritt, wenn das gesamte technische Potential (Weißfläche) in einem Landkreis realisiert wird. Der Zubau ist durch das technisch-ökonomische Potential begrenzt, d.h. insgesamt können nur Windkraftan- lagen mit einer Mindestauslastung von 1.300 äquivalenten Volllaststunden zugebaut werden. Eine vergleichbare Potentialstudie des Fraunhofer IWES im Auftrag des Bundesverbands Windenergie aus dem Jahr 2011 weist einen potentiellen Standort ab einer Mindestauslastung von 1.600 äquivalenten Volllaststunden als geeignet aus (BWE, 2011, S. 13). In einer Potentialstudie des Umweltbundesamtes wird eine Sen- sitivitätsanalyse zur Mindestauslastung von Windenergieanlagen durchgeführt. Es wurde untersucht inwiefern sich vorgegebene Mindestauslastungen von 1.600, 2.200 und 2.800 Volllaststunden auf Potential und Ertrag auswirken (Lütkehus u. a., 2013, S. 38 f). Grund der hier verwendeten, vergleichsweise niedrigen, Mindestauslastungen sind die Ergebnisse aus der Ertragsberechnung in Kapitel 5.5.2. Hierbei ergibt sich, aufgrund der CoastDat2-Daten, eine sehr geringe durchschnittliche Anzahl äquiva- lenter Volllaststunden von 1.574 für die süddeutschen Bundesländer. Demgegenüber 143 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell stehen die Ergebnisse der UBA-Studie mit 2.108 Volllaststunden in jenen Bundeslän- dern (Lütkehus u. a., 2013, S. 36). Auch in der Potentialstudie des Fraunhofer IWES werden 1.948, 1.953 und 1.933 Volllaststunden in Bayern, Baden-Württemberg und dem Saarland erzielt (BWE, 2011, S. 15), sodass in der vorliegenden Arbeit von einer Unterschätzung der Mindestauslastung ausgegangen wird. In Anlehnung an vorgenannte Studien werden 1.300 Volllaststunden, d.h. ~83 % gemessen an der mittleren Volllaststundenanzahl in den südlichen Bundesländern, als Untergrenze der Wirtschaftlichkeit angesehen, da 1.600 Volllaststunden 79 % - 82 % der durch- schnittlichen Auslastung in den genannten Studien repräsentieren. 6.2.3.2 Windausbau nach gleichverteilter Belastung Basierend auf den in Kapitel 5.5.3 erläuterten Gleichungen 6.1 und 6.2 zur Bestim- mung des Belastungsgrades wurde ein gleichverteilter Belastungsgrad entwickelt. Die Herleitung der Gleichung 6.4 ist in 6.3 dargestellt. Anutz,i = Pi · ai, ∀ i ∈ R (6.1) mit: Anutz km2 Genutzte Weißfläche P MW Installierte Windleistung, z.B Ist, Max oder Szenario a km2/MW Spezifisch genutzte Fläche pro Windkapazität R - Menge der Regionen bist,i = Anutz,i Aregion,i · pi, ∀ i ∈ R (6.2) mit: b Einwohner/km2 Belastungsgrad Amax km2 Gesamte Weißfläche Aregion km2 Landkreisfläche p Einwohner/km2 Bevölkerungsdichte bi = Pi · ai Aregion,i · ∀ i ∈ R (6.3) Psum = ∑ Pi, ∀ i ∈ R 144 6.2 Szenarienentwicklung Psum = ∑ bi · Aregion,i ai · pi · ∀ i ∈ R Psum = bi · ∑ Aregion,i ai · pi · ∀ i ∈ R bi = Psum∑ Aregion,i ai·pi , ∀ i ∈ R Mit dem gleichverteilten Belastungsszenario wird eine Entwicklung bis zum Jahr 2050 abgebildet, bei der der Belastungsgrad in den Landkreisen das einzige Aus- baukriterium der Windkraft darstellt. Das bedeutet, das technische Potenzial wurde durch einen vorgegebenen Belastungsgrads bbal begrenzt (Gleichung 6.4). Dieser vor- gegebene Belastungsgrad wird entsprechend der zu installierenden Gesamtleistung so berechnet, dass er in allen Landkreisen gleich groß ist und eine gleichverteilte gesellschaftliche Belastung darstellt. In Landkreisen, in denen dieser vorgegebene Belastungsgrad die maximale Belastung übersteigt, ist der Ausbau auf die verfüg- bare Weißfläche begrenzt (Gleichung 6.5). Im Rahmen dieses Szenarios wurde mit Gleichung 6.6 die heute bereits installierte Windleistung berücksichtigt. bi = bbal = ∑ Pbal,i∑ Aregion,i ai·pi , ∀ i ∈ Rbal (6.4) bi = bmax,i, ∀ i ∈ {R | bbal > bmax,i} (6.5) bi = bist,i, ∀ i ∈ {R | bbal < bist,i} (6.6) mit: bbal Einwohner/km2 Gleichverteilter Belastungsgrad Pbal MW Entsprechende gleichverteilte installierte Windleistung Rbal - Menge der Regionen mit gleichverteiltem Belastungsgrad Zur Berechnung des Gesamtausbaus mit gleichen Belastungsgraden in allen Land- kreisen wurden die bestehenden Leistungen von 2014 einkalkuliert, so dass nur die Differenz zwischen der heute bereits installierten Gesamtleistung und dem vorgege- benen Zielwert von 101,6 GW ausgebaut wurden. Es gibt Landkreise, deren aktueller Belastungsgrad heute bereits oberhalb des berechneten gleichen Belastungsgrades 145 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell liegt. Für diese Landkreise gilt die Annahme, dass sie aufgrund von Erfahrung und Repowering-Projekten auch weiterhin vergleichsweise höhere Anteile tragen. 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Mit der Definition von Netzausbauszenarien mit Zeitverzögerungen und Windaus- bauszenarien mit Belastungsgraden können sozial-ökologische Einflussfaktoren in die Modellierung integriert werden. Sie sind das zentrale Ergebnis im Forschungsprojekt. Sie stellen die Verknüpfung von qualitativer Sozialforschung und quantitativen inge- nieurwissenschaftlichen Analysen dar. Mit diesen Szenarien können die Effekte von unterschiedlichen Zeitverzögerungen beim Netzausbau und hohen Belastungen ein- zelner Landkreise aufgrund ausgewiesener Windflächen und gleichzeitig hoher Bevöl- kerungsdichte bei der Modellierung des erneuerbaren Energiesystems berücksichtigt werden. 6.3.1 Netz Mithilfe einer deutschlandweiten Einschätzung von Engagement und Verzögerungs- zeiten konnten zukünftige Widerstände für alle heute geplanten Vorhaben abgelei- tet werden. Die Bestimmung konkreter Inbetriebnahmezeitpunkte bei verschiedenen zeitlichen Verzögerungen mit dem renpassG!S-Modell basiert auf folgenden Schrit- ten: Erfassung von Widerstands- und Engagementraten in ausgewählten Vorhaben (Fallbeispiele), Ableitung von Verzögerungskategorien auf Landkreisebene, Erfas- sung von Engagementraten in allen Landkreisen, Ermittlung zukünftiger Wider- stände mithilfe der berechneten Zeitverzögerung der Regressionsanalyse, Erstellung von Netzausbauszenarien durch die Kombination der Ergebnisse der Fallbeispiele und der Regressionsanalyse. Widerstand aus Zeitverzögerungen und Engagement Um eineWiderstandsrate, analog der Vorgehensweise in den 13 Fallbeispielen, deutsch- landweit zu bestimmen, liegen nicht genügend Daten vor. Deshalb wurden die ermit- telten Verzögerungszeiten der multiplen Regressionsanalyse als Grundlage weiterer Widerstandsraten genutzt. Diese basieren auf einer Analyse ausgewählter Faktoren mit den tatsächlichen Zeitverzögerungen aller 23 EnLAG-Vorhaben. Abbildung 6.12 zeigt die berechneten Zeitverzögerungen des Regressionsmodells, für alle Rasterfel- der, auf einer Deutschlandkarte, in einer Variation von acht Klassen. Zusätzlich sind alle Vorhaben mit Teilabschnitten und geplanten Linienverlauf sowie ihre Verzöge- rungszeiten und Akzeptanzmeldungen angezeigt. 146 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Vorhabenpunkt EnLAG Teilabschnitte EnLAG keine Meldung akzeptanzbedingte Meldung Verzögerungsprognose < 1 a 1.00 - 2.00 2.00 - 2.5 2.52 - 4.70 4.70 - 5.50 5.50 - 7.00 7.00 - 9.00 > 9.00 Legende a a a a a a a a 0 Abbildung 6.12: Die Ergebniskarte stellt die Zeitverzögerungsprognose für Werte un- ter einem Jahr in hellgrau, bis mehr als neun Jahre in dunkelrot für alle Rasterfelder Deutschlands dar. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg (Bunke, 2015) Die per Regression prognostizierte geringste Zeitverzögerung beim Netzausbau in Deutschland beträgt minus 3,3 Jahre, die höchste circa 10,4 Jahre. Durchschnittlich wird eine Verzögerung von 4,5 Jahren berechnet. Vor allem für den Osten Deutsch- lands werden hohe Verzögerungen berechnet, im Süden hingegen deutlich geringere. Hierbei ist zu berücksichtigen, dass dieses Ergebnis auf der heutigen Datengrundla- ge basiert. Das bedeutet Bundesländer ohne geplante EnLAG-Vorhaben wie Bayern haben keine Verzögerungszeiten und entsprechend niedrige Verzögerungsprognosen. Trotz solcher Schwächen ermöglicht die Methode eine Verteilung von Verzögerungs- prognosen zukünftiger Vorhaben und ihre Integration in den Algorithmus der Tras- senfindung. Eine Erhebung des Engagements in allen deutschen Landkreisen erfolgte wie in den 13 Fallbeispielen. Das Ergebnis des bestehenden Engagements für den Netzausbau in Deutschland zeigt Grafik 6.13. Die Resultate bekräftigen die der Stichprobe. Denn 147 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell die Mehrheit aller Landkreise (n = 393 von 402) werden dem Typ „mittleres En- gagement“ zugeordnet, eine Zusammenfassung der Unterkategorien „mid-best“ und „mid-worst“. Nur in den zwei Landkreisen Dithmarschen und Nordfriesland wird der stärkste Engagementtyp „best“ vergeben. Abbildung 6.13: Ergebniskarte zur Engagementsrate in allen Landkreisen: Kategori- sierung der Landkreise anhand ihres Engagements in „best“, „mid- best“, „mid-worst“ und „worst“. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) Zeitverzögerungen Aus der Kombination von Zeitverzögerungen und Engagement wurde die Stärke des zu erwarteten Widerstandes abgeleitet. Grundlage ist ein Vergleich der berechneten Verzögerungszeiten der Regressionsanalyse mit den ermittelten Widerstandstypen der Fallbeispiele. Das Ergebnis zeigt hohe Widerstände und hohe Zeitverzögerungen treten gemeinsam auf. Trotz der geringen Anzahl von Fallbeispielen bilden diese Ergebnisse die Basis folgender Kategorien: • mittleres Engagement, starker Widerstand: 5-9 Jahre Zeitverzögerung • mittleres Engagement, mittlerer Widerstand: 2-5 Jahre Zeitverzögerung • starkes Engagement, mittlerer Widerstand: 0-2 Jahre Zeitverzögerung • starkes Engagement, starker Widerstand: 0-2 Jahre Zeitverzögerung Demzufolge führt starkes Engagement, unabhängig vom zu erwartenden Widerstand zu einer geringeren Zeitverzögerung. Bei schwächerem Engagement drohen einer 148 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Vielzahl von Landkreisen Zeitverzögerungen von mehr als zwei Jahren, in 49 Land- kreisen besteht die Gefahr starker Widerstände und damit einhergehende Verzöge- rungen von mehr als fünf Jahren. Vor allem in diesen Regionen sollte das Engage- ment verstärkt werden. Bisher sind Dithmarschen und Nordfriesland die einzigen Landkreise, mit herausragenden Aktivitäten auf Kreis- und Landesebene. Die Teil- nahme des Bundeslandes Schleswig-Holstein an der Netzentwicklungsinitiative und die frühe Öffentlichkeitsbeteiligung beim Bau der Westküstentrasse verdeutlichen das starke Engagement und die bisher niedrigen Verzögerungen. Abbildung 6.14: Erhöhte Engagementrate in allen Landkreisen: Kategorisierung der Landkreise anhand ihres Engagements in „best“, „mid-best“, „mid- worst“ und „worst“. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin (Mester, 2016) Aufgrund dieser Ergebnisse liegt es nahe zu überprüfen, wie das Engagement in den Landkreisen von mittel auf stark erhöht werden könnte. Hierfür wird mit Er- höhung des Indikator 5 der Engagementrate „Zeitpunkt und Grad der Beteiligung“ eine umfangreichere Öffentlichkeitsbeteiligung simuliert. Die Grafik 6.14 zeigt das Ergebnis für die gesamte Engagementrate. Diese erhöht sich zwar in allen Landkrei- sen, erreicht die Bewertung „best“ aber nur in drei weiteren Landkreisen Schleswig- Holsteins (Ostholstein, Pinneberg und Steinburg). Netzszenarien Zur Erstellung der drei Netzszenarien low, mid und high wurden die Jahre aus den o.g. Kombinationen, aus Widerstand und Engagement, auf alle EnLAG- und BBPlG-Vorhaben verteilt. Die geringsten Verzögerungen aller möglichen Kombina- tionen, also 0, 2 und 5 Jahre ergeben das Szenario low, die mittleren 1, 3,5 und 7 149 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell mid und die höchsten 2, 5 und 9 Jahre ergeben das Szenario high. Da 20 von 23 EnLAG-Vorhaben der Kombination mittleres Engagement und mittlerer Widerstand entsprechen, betragen die Zeitverzögerungen zwei bis maximal fünf Jahre. Insgesamt sind die Spannbreiten der Verzögerungszeiten aller drei Szenarien optimis- tisch. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Verzögerungsprognosen vor allem auf den tatsächlichen Verzögerungszeiten der EnLAG-Vorhaben basieren, die größten- teils noch nicht abgeschlossen sind. Auch die BBPlG-Vorhaben wurden deshalb auf dieser Datengrundlage prognostiziert. Aus diesem Grund können die Verzögerungs- zeiten deutlich über den bisherigen Zeitspannen der drei Szenarien liegen. Darüber hinaus sind die tatsächlichen Verzögerungen zusätzlich vom Umfang der Maßnah- men abhängig, bei einer Erweiterung können auch realisierte Teilabschnitte bereits in Betrieb genommen werden, während bei Neubaumaßnahmen Akzeptanzproblme in einem Teilabschnitt die Inbetriebnahme in allen anderen Abschnitten gefährden können, auch wenn dort wenig lokale Probleme vorhanden sind. Neben diesen Zuord- nungen von Zeitverzögerungen in allen Landkreisen besteht durch die qualitativen Falluntersuchungen die Möglichkeit den Einfluss konkreter Aktivitäten quantitativ einzuschätzen. 6.3.2 Wind Mit dem definierten Belastungsgrad werden sozial-ökologische Einflussfaktoren ge- sellschaftlicher Akzeptanz in die Windausbauszenarien integriert. Abbildung 6.15 zeigt eine Auswertung der Belastungsgrade aller Landkreise (ohne Städte) anhand der Faktoren Bevölkerungdichte und dem Verhältnis der genutzten Fläche für Win- denergieanlagen zur gesamten Kreisfläche. Die Verteilung der Belastungsgrade wird mithilfe von Isolinien angezeigt. Verschiedene Kombinationen von Flächenanteil und Bevölkerungsdichte ergeben entlang dieser Linien immer denselben Wert des Belas- tungsgrades. Insgesamt enthält die Abbildung drei Grafiken, oben links dargestellt die aktuellen Belastungsgrade aller Landkreise im Jahr 2014. Oben rechts das Ergebnis der Belas- tungsgrade in den Landkreisen im Jahr 2050, im ökonomischen Szenario. Darunter befindet sich das Ergebnis der Belastungsgrade aus dem Szenario „gleichverteilte Belastung“ in dem die im Jahr 2014 bereits installierte Windleistung als weiterhin bestehend berücksichtigt wurde. Im Jahr 2014 liegen die Belastungsgrade zwischen 0,00 - 7,71 Einwohner/km2, ins- gesamt 85 % aller 295 Landkreise haben Werte kleiner 1,00. In den restlichen 45 Landkreisen mit Belastungsgraden über 1,00 sind mit 15 GW ca. 43 % der gesamten 150 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Abbildung 6.15: Belastungsgrade im Jahr 2014 und 2050 für alle deutschen Land- kreise, ausgenommen Städte: Ist-Belastungsgrad, Belastungsgrad 2050 im ökonomischen Szenario und Belastungsgrad 2050 im gleich- verteilten Belastungsszenario. Quelle: Eigene Darstellung Europa- Universität Flensburg (Christ u. a., 2016a). heutigen Windleistung installiert, davon rund 10 GW in 34 Landkreisen in Nie- dersachsen, Nordrhein-Westfalen und Sachsen-Anhalt. Die Verteilung der aktuellen Belastungsgrade zeigt Abbilldung 6.16. Im ökonomischen Szenario sind nicht die Belastungsgrade der Landkreise, sondern ausschließlich wirtschaftliche Kriterien ausbaurelevant. Eine Auswertung der resul- tierenden Belastungsgrade im Jahr 2050 zeigt eine Bandbreite von Werten zwi- schen 0,00-20,48 Einwohner/km2. In diesem Szenario haben 57 % aller Land- kreise (168) Werte größer 1,00, davon 34 Landkreise sehr hohe Werte größer 4,00 Einwohner/km2. Bezogen auf die installierten Gesamtleistung von 100 GW stehen dort ca. 15 %. Maximal werden, in diesem Szenario, 380 MW in einem Landkreis zugebaut. Der Kreis Nordfriesland hat im Jahr 2050 mit 1.681 MW die höchste installierte Leistung. Das entspricht gegenüber dem Jahr 2014 einem Zuwachs von 373,6 MW. Daneben haben Dithmarschen, Uckermark und Prignitz, wie in 2014 die höchsten installierten Leistungen von zusammen 4.172 MW, und vereinen 5.564 MW im Jahr 2050. In 140 Kreisen wurde in diesem Szenario, vor allem im Süden aufgrund schlechterer Windverhältnisse die technisch-ökonomische Potentialgrenze erreicht. 151 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Abbildung 6.16: Ist-Belastungsgrade je Landkreis in Bezug auf Windenergie im Jahr 2014. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Die Belastung im Jahr 2050 anhand des ökonomischen Ausbaus ist in Abbildung 6.17 dargestellt. Das Ziel des Szenarios „gleichverteilte Belastung“ besteht darin allen Landkreisen einen möglichst gleichen Belastungsgrad zuzuweisen und damit die installierbare Windenergieleistung zu begrenzen. Damit ist die Verteilung der Gesamtleistung auch von gesellschaftlichen Kriterien abhängig. Mit diesem Ansatz wird ein vergleichswei- se niedriger Belastungsgrad von ca. 1,25 Einwohner/km2, pro Landkreis berechnet. Dargestellt analog den Abbildungen 6.16 und 6.17 hätten alle Landkreise die glei- che Färbung, abgesehen, von denen, die bereits heute Belastungsgrade oberhalb 1,25 Einwohner/km2 haben. Trotzdem führt dieser zu teilweise erheblichen Zubau- ten von maximal 2.257 MW in einem Landkreis. Dies ist vor allem auf die Kom- bination hoher Flächenanteile und niedriger Bevölkerungsdichten zurückzuführen. Die höchsten installierten Windleistungen pro Landkreis im gleichverteilten Belas- tungsszenario liegen in den Landkreisen Mecklenburgische Seenplatte mit 2.699 MW und in Ludwigslust-Parchim mit 2.627 MW. Da diese mit 5.501 km2 und 4.767 km2 die flächenmäßig größten Landkreise Deutschlands bei gleichzeitig geringer Bevölke- rungsdichte sind werden selbst mit einem vergleichsweise niedrigen Belastungsgrad enorme Zubauraten erreicht. 152 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Abbildung 6.17: Belastungsgrade je Landkreis in Bezug auf Windenergie im Jahr 2050 nach ökonomischer Verteilung unter Berücksichtigung der bereits heute installierten Leistung. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg. Nachfolgend werden wesentliche Unterschiede beider Szenarien auf Ebene der Bun- desländer, Planungsregionen und Landkreise beschrieben. Vergleich auf Ebene der Bundesländer : Ein Vergleich der installierten Leistung in beiden Szenarien im Jahr 2050 auf Ebene der 16 Bundesländer zeigt Abbildung 6.18. Wie die Grafik veranschaulicht, besteht eine sehr deutliche Differenz zwischen Niedersachsen und Bayern. In Bayern und Mecklenburg-Vorpommern kommt es zu erheblichem Mehrausbau, weniger stark ausgebaut werden Nordrhein-Westfalen, Schleswig-Holstein und Rheinland-Pfalz. Dabei wird deutlich, dass dieser Ansatz zu einer Umverteilung der installierten Leistung von den bevölkerungsreichen Bun- desländern im Nordwesten zu bevölkerungsärmeren Bundesländern im Nordosten mit hohen Flächenpotentialen führt. Zusätzlich wird im Süden vor allem in Bayern aufgrund hoher noch ungenutzter Flächenpotentiale stärker bebaut. Der gesamte Mehrausbau in Bayern summiert sich auf rund 10 GW. Demzufolge trägt der An- satz dazu bei, die Kapazitäten im Süden auf mehr Landkreise aufzuteilen. 153 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Abbildung 6.18: Installierte Leistung pro Bundesland 2050: Ökonomisch und gleich- verteilte Belastung. Quelle: Eigene Darstellung EUF Abbildung 6.19: Für Windenergie genutzter Anteil der Landesfläche 2050 auf Bun- deslandebene. Ökonomisch und gleichverteilte Belastung. Quelle: Eigene Darstellung EUF 154 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Durch die deutlich höheren Zubaumengen in Mecklenburg-Vorpommern erhöhte sich der Anteil genutzter Landesfläche für Windenergie von 0,9 % im ökonomischen Sze- nario auf 2,2 % im gleichverteilten Szenario. Auch in allen anderen Bundesländern liegt der für Windenergie genutzte Anteil der Landesfläche in keinem Szenario ober- halb von 2,2 %, wie Abbildung 6.19 veranschaulicht. Abbildung 6.20: Anteil der Weißfläche ohne Naturparkflächen: Genutzte Weißfläche im ökonomischen Szenario und im gleichverteilten Belastungssze- nario im Jahr 2050. Quelle: Eigene Darstellung EUF Im Szenario „gleichverteilte Belastung“ sinkt der Flächenanteil in allen Bundeslän- dern, außer in Brandenburg, Bayern und Mecklenburg-Vorpommern. Dieses Ergebnis zeigt damit eine plausible Bandbreite des Ausbaus, die den aktuellen Zielkorrido- ren auf Ebene der Bundesländer entspricht. Abbildung 6.20 zeigt das Verhältnis der genutzten Weißflächen in beiden Szenarien pro Bundesland. Die Differenz des Weißflächenanteils bis 1,00, also der vollständigen Weißfläche, entspricht dem Flä- chenanteil mit Naturparks. Dieser ist im Saarland mit über 40 % am höchsten und liegt in allen anderen Bundesländern meist unterhalb von 20 %. Das Saarland ist da- mit das einzige Bundesland, in dem die Weißfläche im ökonomischen Szenario ohne die Nutzung von Naturparkflächen nicht für den Ausbau ausreicht. Demzufolge ist in keinem weiteren Bundesland die Bebauung von Naturparkflächen notwendig. Ein zusätzlicher Ausschluss von diesen Flächen, neben den Naturschutz- gebieten und Waldflächen als weiteres ökologisches Kriterium ist deshalb plausibel. 155 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Neben den Naturparkanteilen verdeutlicht diese Grafik die enormen Flächenpoten- tiale in Deutschland. In beiden Szenarien liegen die genutzten Flächen für eine na- hezu vollständig regenerative Energieversorgung noch erheblich unterhalb des Ge- samtpotentials. Daraus werden die umfassenden Möglichkeiten zur Verteilung der benötigten Windleistung ersichtlich. Die auf Kreisebene auffälligen Unterschiede mancher Landkreise in Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern verlieren sich bei der Betrachtung auf der Ebene der Bundesländer. Insgesamt erzielt dieser Ansatz plausible Umverteilungen zwischen den Bundeslän- dern. Allerdings stellen die präsentierten Szenarien eine Spannbreite dar. Die Ergeb- nisse des Szenarios mit gleichverteilter Belastung kann als sozial-ökologisches Grenz- sszenario angesehen werden und zeigt primär die Unterschiede zum ökonomischen Ausbau auf. Die ermittelten Ausbauzahlen werden demzufolge nicht als Zielwerte interpretiert. Abbildung 6.21: Installierte Leistung an Windenergie in MW pro Planungsregion 2050: Ökonomisches Szenario und gleichverteiltes Belastungsszena- rio Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Vergleich auf Ebene der Planungsregionen : Ein Vergleich der installierten Leis- tungen beider Szenarien auf Ebene der Planungsregionen zeigt Abbildung 6.21. We- 156 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien sentliche Umverteilungen entsprechen den Ergebnissen auf Bundeslandebene. Daher werden, ggü. dem ökonomischen Szenario, im gleichverteilten Belastungsszenario vor allem Planungsregionen in Niedersachsen entlastet. Die im ökonomischen Sze- nario anteilig am meisten genutzten Planungsregionen sind „Wittmund“ mit 5,4 % und „Aurich“ mit 4,1 %. Die größten Flächenanteile für Windenergie im Szena- rio „gleichverteilte Belastung“ liegen mit 3,1 % in der Planungsregion „Lüchow- Dannenberg“ in Schleswig-Holstein und mit 3 % in der Planungsregion „Altmark“ in Sachsen-Anhalt. Auch die Planungsregionen „Westmecklenburg“ in Mecklenburg- Vorpommern, „Prignitz-Overhavel“ in Brandenburg und „Oberpfalz-Nord“ in Bay- ern erreichen mit 2,4 %, 2,7 % und 1,4 % hohe Flächenanteile. Abbildung 6.22: Installierte Windleistung in 2050 für alle deutschen Landkreise in MW mit einer Gesamtleistung von 101,6 GW: Ökonomisches Sze- nario und gleichverteiltes Belastungsszenario: Quelle: Eigene Dar- stellung Europa-Universität Flensburg Vergleich auf Ebene der Landkreise : Abbildung 6.22 zeigt geografisch für beide Szenarien die absolute installierte Windleistung auf Ebene der Landkreise im Jahr 2050 im Vergleich. Zusätzlich ist im Balkendiagramm 6.23 ein Vergleich der instal- lierten Leistungsdifferenz zwischen beiden Szenarien pro Landkreis im Jahr 2050 abgebildet. Negativ dargestellt sind die Kreise mit weniger Windleistung im gleich- 157 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell verteilten Belastungsszenario, die also ggü. dem ökonomischen Ausbau „entlastet“ wurden. Im positiven Bereich liegen die Kreise mit entsprechender Leistungsmehrbe- lastung. Anhand dieser Grafik wird deutlich, dass ein vorgegebener Belastungsgrad in einigen wenigen Landkreisen zu erheblich mehr installierter Leistung führt. Abbildung 6.23: Differenz der installierten Leistung pro Kreis der Windszenarien 2050. Unterschied des gleichverteilten Belastungsszenarios zum öko- nomischen Ausbau. Quelle: Eigene Darstellung EUF Welche Auswirkungen solche Zubauraten auf die Anlagenzahlen haben, verdeutlicht Abbildung 6.24. Hier sind nur die Landkreise abgebildet, in denen eine Umverteilung nach dem Ansatz im gleichverteilten Belastungsszenario im Jahr 2050 zu mindestens 100 Windenergieanlagen mehr führen würde. Dies entspräche bei durchschnittlich 3,3 MW pro Windanlage fünf großen Windparks mit jeweils ca. 20 MW. Am Beispiel der Landkreise in den Bundesländern Mecklenburg-Vorpommern und Bayern werden die Auswirkungen genauer dargestellt. In Abbildung 6.25 ist die Differenz der Anlagenanzahl zwischen gleichverteilter Belastung und ökonomischem Szenario im Jahr 2050 in allen 71 Lankreisen Bayerns (mit den 25 kreisfreien Städ- ten) aufgetragen. Dabei wird deutlich, dass im Szenario „gleichverteilte Belastung“ auch eine Umverteilung innerhalb des Bundeslandes erfolgt. Neben dem Zubau wer- den in 31 Landkreisen weniger Anlagen installiert als im ökonomischen Ansatz. Ver- 158 6.3 Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Abbildung 6.24: Differenz der Anzahl an Windenergieanlagen 2050 pro Kreis: Unter- schied des gleichverteilten Belastungsszenarios zum ökonomischen Ausbau. Auswahl der Kreise mit einer Differenz zwischen den bei- den Szenarien von mindestens 100 Anlagen. Quelle: Eigene Darstel- lung EUF glichen mit dem ökonomischen Szenario werden maximal 200 Anlagen pro Landkreis mehr gebaut. Das entspricht allerdings 10 Windparks in einem Landkreis. Der hohe Gesamtleistungszuwachs im Bundesland ist auf die große Anzahl an Landkreisen, die alle einen kleinen Beitrag leisten, zurückzuführen. Abbildung 6.26 zeigt den Vergleich installierter Anlagen zwischen beiden Szenarien in den Landkreisen Mecklenburg-Vorpommerns. Hier beträgt die Differenz zu den in- stallierten Anlagen im ökonomischen Szenario bis zu 600 Anlagen. Das entspräche 30 Windparks zusätzlich zu den 10 Windparks, die ein ökonomischer Ausbau erforderte. Dies ist durch das Verhältnis von großen Flächen zu geringen Bevölkerungsdichten zu erklären. Der bisherige Ansatz des geringsten gemeinsamen Belastungsgrads aller Landkreise entlastet zwar einige Landkreise, zeigt aber insbesondere beim Zubau pro Landkreis noch zu starke Extremwerte auf. Diese Ergebnisse enormer Umverteilung erfüllen zunächst noch nicht den Anspruch aus Gesamtsystemperspektive zur Erhöhung gesellschaftlicher Akzeptanz beizutra- gen. Gleichwohl ist der erste Schritt und das primäre Projektziel ein Verteilungs- 159 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Abbildung 6.25: Differenz der Anzahl an Windenergieanlagen 2050 pro Kreis im Bundesland Bayern: Unterschied des gleichverteilten Belastungs- szenarios zum ökonomischen Ausbau. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg algorithmus zu entwickeln, der es ermöglicht gesellschaftliche Kriterien zu berück- sichtigen gelungen. Nachfolgend muss der Ansatz weiter entwickelt und optimiert werden. Das bedeutet bspw. Ausbaugrenzen in den Landkreisen mit geringer Bevöl- kerungsdichte und hohen Flächenpotentialen festzulegen und gleichzeitig noch mehr Landkreise mit noch wenig genutzten Flächenpotentialen im Süden Deutschlands zu integrieren. Wenn dies gelingt, können solche hoch aufgelösten Szenarien dazu beitragen regional differenzierte Ausbauziele festzulegen. 6.4 Simulationsergebnisse Basierend auf den entwickelten sozial-ökologischen Wind- und Netzausbauszenarien, wurden an der Europa-Universität Flensburg mit dem Modell renpassG!S Simulatio- nen des Energiesystems von Deutschland und den Anrainerstaaten durchgeführt. Da- bei wurden die Simulationen separat entweder mit einem sozial-ökologischen Wind- oder Netzszenario durchgeführt. Das bedeutet bei Verwendung der Windausbausze- narien gelten beim Netzausbau die Annahmen aus dem Basisszenario ohne Verzöge- 160 6.4 Simulationsergebnisse Abbildung 6.26: Anzahl der installierten Windenergieanlagen pro Kreis in Mecklenburg-Vorpommern 2050: Ökonomisches Szenario und gleichverteiltes Belastungsszenario. Quelle: Eigene Darstellung EUF rungen. Entsprechend wird in den Simulationen mit den Netzverzögerungsszenarien ein ökonomischer Windausbau von insgesamt 58 GW des Basisszenarios angenom- men. Grundsätzlich ist es möglich beide sozial-ökologischen Szenarien miteinander zu kombinieren, dann allerdings sind die Auswirkungen auf das Gesamtsystem nicht direkt auf den veränderten Netz- oder Windausbau zurückzuführen. Bei den Simula- tionen mit den Netzszenarien wird nur für den Zeitraum von 2015 bis 2039 mit Ver- zögerungen gerechnet, da selbst bei den höchstmöglichen Rückständen die letzten, der heute geplanten Trassen, bis 2039 in Betrieb gehen. Für die Windsimulationen hingegen wurde das Jahr 2050 gerechnet, mit den Annahmen des VerNetzen-100 Szenarios und dem entsprechenden Windausbauvolumen von ca. 100 GW. Nach- folgend werden der Kraftwerkseinsatz der Simulationsergebnisse dargestellt und die Ergebnisse anschließend separat für die Bereiche Netzausbau und Windenergie er- läutert. 161 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell 6.4.1 Kraftwerkseinsatz Abbildung 6.27: Kraftwerkseinsatz 2025: Szenario base (keine Verzögerung) und Sze- nario high (hohe Verzögerung). Quelle: Eigene Darstellung EUF Die Abbildungen 6.27, 6.28 und 6.29 zeigen den Kraftwerkseinsatz für die Stromer- zeugung zur Deckung der Stromnachfrage in Deutschland in den Jahren 2025, 2035 und 2050. In den ersten beiden Abbildungen 6.27 und 6.28 sind die Simulationser- gebnisse bei Verwendung zeitverzögerter Netzszenarien für die Jahre 2025 und 2035 denen des Basisszenarios gegenübergestellt. Oben abgebildet der Kraftwerkseinsatz im Basisszenario „base“ ohne Verzögerungen darunter im Szenario „high“ mit den höchsten angenommenen zeitlichen Verzögerungen der geplanten Trassen. Die Si- 162 6.4 Simulationsergebnisse mulationsergebnisse der entwickelten Windausbauszenarien sind für das Jahr 2050 gegenübergestellt. Abbildung 6.28: Kraftwerkseinsatz 2025: Szenario base (keine Verzögerung) und Sze- nario high (hohe Verzögerung). Quelle: Eigene Darstellung EUF Oben abgebildet der Kraftwerkseinsatz im Szenario mit ökonomischem Windausbau „ökonomisch“ und darunter im sozial-ökologischen Szenario „gleiche Belastung“. Die Betrachtung des gesamten Kraftwerkseinsatzes zeigt die Auswirkungen der Simula- tionen auf das Gesamtsystem. Dargestellt in allen Abbildungen 6.27, 6.28 und 6.29 sind Tagesdurchschnittswerte der elektrischen Energieproduktion je Erzeugungstech- nologie in GW. Die konventionellen Stromerzeugungstechnologien sind in „thermal“ 163 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell gebündelt. Zusätzlich zu der konventionellen und erneuerbaren Erzeugung ist die Speicherauspeisung aufgetragen. Abbildung 6.29: Kraftwerkseinsatz 2050: Ökonomisches Szenario (venetzen-100- wind-economic-2050) und gleichverteiltes Belastungsszenario (vernetzen-100-wind-edstr-sq). Quelle: Eigene Darstellung EUF Grundsätzlich wird deutlich, dass zwischen den sozial-ökologischen und den unverän- derten Szenarien, hinsichtlich des gesamten Kraftwerkseinsatzes, kaum Unterschiede bestehen. Deutlich sichtbar ist der Rückgang konventioneller und der Anstieg der erneuerbaren Energieerzeugung im Zeitraum von 2025 bis 2050. Die bisher ange- nommenen Verzögerungen einzelner Stromtrassen oder die regionaler Verteilung der Windenergie nach Kriterien gleicher Belastung fallen nur geringfügig ins Gewicht. Insgesamt führt die Windverteilung bei gleicher Belastung im Jahr 2050 zu einem 164 6.4 Simulationsergebnisse leicht geringeren gesamten Jahresstromertrag als bei einem Ausbau nach rein ökono- mischen Kriterien. Zudem sind in Abbildung 6.29 im ökonomischen Szenario teilweise höhere Windspitzen zu erkennen als im Szenario mit gleicher Belastung. 6.4.2 Netzausbau Zur Analyse von Auswirkungen durch Zeitverzögerungen beim Bau der geplanten Stromtrassen in Deutschland wurden Simulationen mit dem Strommarktmodell ren- passG!S durchgeführt. Hierfür wurde das Stromsystem Deutschland und seine An- rainerstaaten für jedes Jahr von 2015 bis 2039 simuliert. Der Zeitraum orientiert sich an den Annahmen der im Projekt erstellten sozial-ökologischen Netzszenarien. In diesen sind die am längsten verzögerten Trassen im kritischsten Szenario „high“ spätestens 2039 in Betrieb. Dementsprechend bestehen ab dem Jahr 2040 keine Unterschiede mehr zu den Netzausbauszenarien ohne sozial-ökologische Kriterien. Grund hierfür sind die in der Szenarienentwicklung berücksichtigten heutigen geplan- ten EnLAG- und BBPlG-Vorhaben und keine weiteren Trassenplanungen bis zum Jahr 2050. Es gibt insgesamt drei Netzausbauszenarien „vernetzen-grid-delay-low“, „vernetzten-grid-delay-mid“ und „vernetzen-grid-delay-high“ mit Verzögerungszei- ten der geplanten Vorhaben in unterschiedlicher Höhe (vgl. Kapitel 6.2.2.2), die mit dem Basisszenario „vernetzen-grid-base“ ohne Verzögerungen verglichen werden. Bei der Simulation gelten ansonsten die Annahmen des Basisszenarios. Nachfolgend wer- den die Simulationsergebnisse erläutert. Die Unterschiede zwischen den Szenarien werden mit den Parametern „nicht gedeck- te Last“, „Stromtransit“ und „konventionelle Erzeugung“ abgebildet. Dargestellt sind die zeitlichen Verläufe pro Szenario von 2015-2039 für alle Parameter sowie die aggregierten Summen aller Parameter pro Szenario im Vergleich zum Basisszena- rio. Die Abbildung 6.30 zeigt die nicht gedeckte Last in Deutschland in TWh für alle Verzögerungszenarien von 2015 bis 2039. Daraus ist ersichtlich, dass der Stromver- brauch in allen Ausbauszenarien bis zum Jahr 2026 zu jeder Stunde gedeckt werden kann. Ab 2030 steigt die nicht gedeckte Last in allen Szenarien an. Im Szenario „base“ steigt, bei einem Stromverbrauch von 518 TWh pro Jahr, die nicht gedeckte Menge von 0 % auf 13 % im Jahr 2039 an. Eine Erklärung für den starken Anstieg ab dem Jahr 2030 ist der auslaufende konven- tionelle Kraftwerkspark, bspw. sind dann im Basisszenario keine deutschen Braun- kohlekraftwerke mehr in Betrieb. Die bestehenden deutschen Atomkraftwerke sind bereits ab 2022 nicht mehr am Netz. Außerdem liegt der Ausbau erneuerbarer Ener- gien im Basisszenario deutlich unterhalb dem im VerNetzen-100 Szenario. Neben 165 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell dem Ergebnis der deutlich steigenden ungedeckten Last ab dem Jahr 2030 in allen Netzszenarien, sind Unterschiede zu erkennen. Bis zum Jahr 2035 bestehen zwischen allen drei Netzszenarien kaum Unterschiede. Die jährlich nicht gedeckte Last ist in allen drei Szenarien höher als im Basiszenario. Im Jahr 2035 gleicht sich das Szena- rio mit der geringsten Verzögerung an das Szenario „base“ an, ab 2037 passt sich auch das mittlere an, und das höchste ab 2039, wenn alle geplanten Netzkapazitäten vorhanden sind. Abbildung 6.30: Simulationsergebnisse Netzszenarien: Nicht gedeckte Last in Deutschland in TWh für den Simulationszeitraum 2015 bis 2039. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Abbildung 6.31 zeigt die Summe der Differenz der nicht gedeckten Last pro Ver- zögerungsszenario im Zeitraum 2015-2039 gegenüber dem Basisszenario. Im Basiss- zenario beträgt diese Summe 330 TWh, dies entspricht 2.4 % des Gesamtstrom- verbrauchs. Im Ausbauszenario „low“ liegt die Summe mit 338 TWh um 8 TWh höher, im Szenario „mid“ 13 TWh höher und in dem mit den höchsten Zeitverzö- gerungen „high“um 17 TWh darüber. Dies sind verglichen mit dem Basisszenario 0,13 % mehr also 2,53 % vom Gesamtstromverbrauch. Das bedeutet Verzögerungen geplanter Vorhaben, aufgrund mangelnder lokaler Akzeptanz, erhöhen die Heraus- forderung die Stromnachfrage zu jeder Stunde zu decken ohne auf Reservekraftwerke zurückgreifen zu müssen. Da ausschließlich die Netzszenarien variiert wurden, und die Erzeugungsinfrastruktur sonst unverändert bleibt, wird deutlich, dass bereits ei- ne geringe Zeitverzögerung dazu führt, dass mindestens 8 TWh weniger erzeugter Strom zur Nachfragedeckung genutzt werden kann. Bei einer höheren Verzögerung einzelner Stromtrassen steigt die nicht gedeckte Last. Akzeptanzbedingte Verzöge- rungen können somit zu steigenden Kosten im Energiesystem führen, da zur Deckung 166 6.4 Simulationsergebnisse der fehlenden Last entweder mehr Erzeugungs- oder Speicherkapazitäten notwendig sind. Abbildung 6.31: Simulationsergebnisse Netzszenarien: Summe der ggü. dem Basiss- zenario im Szenariozeitraum nicht gedeckte Last in Deutschland in TWh. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Der nächste Parameter, der zwischen den Szenarien verglichen wird, ist die trans- portierte Strommenge in TWh, der so genannte Transit in Deutschland. Abbildung 6.32 zeigt den Transit aller drei Netzszenarien und des Basisszenarios von 2015 bis 2039. Es wird deutlich, dass dieser durch fehlende Netzkapazitäten steigt. Der starke Abfall des Transits zwischen den Jahren 2022 und 2027 ist auf die verschiedenen In- betriebnahmezeitpunkte der Vorhaben je nach Netzszenario zurückzuführen. In allen Varianten steigt der Transit danach wieder an. Im Szenario „high“ steigt der Transit am längsten und höchsten und fällt im Vergleich zum Basisszenario erst fünf Jahre später wieder ab. Der Sachverhalt von höheren Transitmengen aufgrund fehlender Netzkapazitäten, kann mit den dadurch entstehenden Ringflüssen (loop-flows) be- gründet werden. Weil benötigte Kapazitäten fehlen, fließt der erzeugte Strom nicht direkt in die Bedarfsregion, sondern über verfügbare Leitungen, den Weg des ge- ringsten Widerstands. Mit der Länge der Transportstrecke des produzierten Stroms steigen die Netzverluste, zudem erhöhen sich die Engpässe zwischen anderen Aus- tauschregionen. Kommt es zu Engpässen, wird der Strom so lange transportiert, bis keine Kapazitäten mehr vorhanden sind, um die Nachfrage zu decken. Zeitver- zögerungen führen demzufolge zu weiteren Engpässen und erhöhten Netzverlusten. Stehen innerhalb von Regionen aufgrund von Engpässen zu wenig Strom und au- 167 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell ßerdem keine weiteren Kraftwerke zur Verfügung, steigt der Anteil nicht gedeckter Last. Abbildung 6.32: Simulationsergebnisse Netzszenarien: Transit in Deutschland in TWh im Simulationsszeitraum 2015 bis 2039. Quelle: Eigene Dar- stellung Europa-Universität Flensburg In Abbildung 6.33 ist die Differenz des aggregierten Transits zum Basisszenario von 2015-2039 in Deutschland in TWh für alle drei Netzszenarien dargestellt. Im Szenario „low“ ist der Transit um 74 TWh, d.h um 14 % höher als im Basisszenario. Der Transit erhöht sich im Szenario ’mid’ um 24 % und im Szenario „high“ um 46 % gegenüber dem Basisszenario, ohne Verzögerungen beim Trassenbau. Die aufgrund von Zeitverzögerungen beim Netzausbau verursachten Netzverluste und Engpässe erfordern erhöhte Stromerzeugung aus konventionellen Kraftwerken zur lokalen Nachfragedeckung. Abbildung 6.34 zeigt den letzten betrachteten Para- meter, die aus konventionellen Kraftwerken erzeugte Strommenge in Deutschland in TWh. Diese geht im Betrachtungszeitraum deutlich zurück. In allen Szenarien sind zwei Sprünge erkennbar, der erste im Jahr 2022, aufgrund des Atomausstiegs, und der zweite im Jahr 2030, aufgrund des Kohleausstiegs. Der Unterschied zwischen den Netzszenarien ist zwar gering, dennoch ist erkennbar, dass geringe Verzögerungen weniger konventionelle Kraftwerke erfordern. Um den Unterschied der konventionellen Stromerzeugung zwischen den Netzszenari- en deutlich zu machen, ist in Abbildung 6.35 die Differenz der aggregierten Summe zusätzlich konventioneller Erzeugung in Deutschland von 2015-2039 gegenüber dem Basisszenario dargestellt. Gingen alle geplanten EnLAG- und BBPlG-Vorhaben ohne Verzögerung in Betrieb, würden im Zeitraum von 25 Jahren insgesamt 5.158 TWh 168 6.4 Simulationsergebnisse Abbildung 6.33: Simulationsergebnisse Netzszenarien: Differenz des aggregierten Transits zum Basisszenario im Szenariozeitraum in Deutschland in TWh. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Abbildung 6.34: Simulationsergebnisse Netzszenarien: In konventionellen Kraftwer- ken erzeugte Strommenge in Deutschland in TWh. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Strom aus konventionellen Kraftwerken produziert. Das entspricht 40 % des ge- samten Stromverbrauchs. Eine bereits geringe Verzögerung der geplanten Vorhaben führt zu einer Mehrproduktion von 6 TWh, eine mittlere Verzögerung zu 15 TWh 169 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell und eine starker zu 19 TWh. Das bedeutet bei einer starken Verzögerung werden 0,3 % mehr konventionelle Kraftwerke, als im Basisszenario, benötigt. Die Mehrproduktion von Strom aus konventionellen Kraftwerken führt entsprechend zu einem erhöhten Ausstoß an CO2. Insgesamt ergibt die Simulation des Basissze- narios Emissionen von 2.381 Mio. t CO2 über den Zeitraum von 25 Jahren, das entspricht im Durchschnitt rund 95 Mio. t CO2/Jahr. Aufgrund von Verzögerungen steigt die Emissionen im Szenario „low“ um 5 Mio. t CO2, im „mid“ um 11 Mio. t CO2 und im „high“ um 15 Mio. t CO2. Verglichen mit dem Basisszenario sind die Gesamtemissionen im Szenario „high“ um 0,63 % höher. Abbildung 6.35: Simulationsergebnisse Netzszenarien: Differenz der aggregierten Summe der konventionell erzeugten Strommengeder ggü. dem Ba- sisszenario von 2015-2039 in Deutschland in TWh. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg 6.4.3 Windausbau Zur Analyse der Auswirkungen der Windausbauszenarien auf das gesamte Strom- system wurden für das Jahr 2050 Simulationen mit renpassG!S durchgeführt. Als Rahmen wurden die Annahmen aus dem VerNetzen-100 Szenario verwendet. Das Stromsystem wurde jeweils mit dem ökonomischen und dem Szenario gleiche Belas- tung modelliert. Dabei ist der Ausbau auf Kreisebene modelliert und die erzeugte Windstrommenge wird entsprechend auf diesem Level berechnet. Anschließend wer- den die Strommengen auf die Ebene der Austauschregionen (Dispatch-Regionen) 170 6.4 Simulationsergebnisse agreggiert, um den Austausch zu simulieren. In Abbildung 6.36 sind die Differen- zen der installierten Windleistung zwischen beiden Szenarien in GW in jeder der insgesamt 18 Dispatch-Regionen dargestellt. Links beginnen die Regionen, mit we- niger Windleistung im Szenario mit gleicher Belastung, rechts entsprechend sind die Regionen aufgeführt die deutlich mehr installierte Windleistung vorweisen. Weiterhin sind in Abbildung 6.37 Differenzen zwischen den Szenarien verschiedener Strommengen in ausgewählten Dispatch-Regionen dargestellt. Abgebildet sind die Differenzen der Import-, Export-, Transit-, Windstrommengen sowie die gesamte abgeschaltete Strommenge. Abbildung 6.36: Differenzen installierte Windleistung zwischen den Szenarien glei- che Belastung und ökonomisch in GW pro Dispatch-Region. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg Der größte Unterschied ist in der Dispatch-Region DEdr01 zu erkennen. Sie enthält die Daten der Bundesländer Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg (Nord,Mitte) und Sachsen-Anhalt (Nord). Bei einem Ausbau mit gleicher Belastung ist die Wind- stromerzeugung dort 25 TWh höher als beim ökonomischen Ausbau. Dadurch nimmt der Stromexport zu und die Abschaltung steigt um 5 TWh. Allerdings sinkt der Transit, also die Strommenge der Region, die weder dort produziert noch verbraucht wird, sondern nur durchgeleitet wird bei gleicher Belastung. In den Regionen DE- dr03 (Sachsen-Anhalt Süd, Thüringen), DEdr07 (Nordrhein-Westfalen Mitte-Ost), DEdr13 (Schleswig-Holstein) und DEdr14 (Niedersachsen Nord) sinkt die Wind- strommenge bei gleicher Belastung verglichen mit dem ökonomischen Ausbau. Da- neben sinkt auch der Export. Vor allem in DEdr13 wird mit 7 TWh wesentlich we- niger abgeschaltet. In den südlichen Regionen DEdr12 (Baden-Württemberg Süd) und DEdr17 (Bayern Nord) sind die Unterschiede zum ökonomischen Ausbau rela- 171 6 Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Abbildung 6.37: Differenz elektrischer Strommengen des gleichverteilten Belastungs- szenarios zum ökonomischen Szenario für ausgewählte Dispatch- Regionen in TWh im Jahr 2050: Jahressumme von Import, Ex- port, Transit, Windproduktion Onshore und gesamte abgeschal- tete Strommenge. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg tiv gering. Insgesamt wird hier bei gleicher Belastung mehr Windstrom produziert und die Transitmenge geht zurück. In der Offshore-Region DEow20 (Nordsee) beste- hen hinsichtlich der installierten Leistung keine Unterschiede, allerdings bei Export und Abschaltung. Das bedeutet bei gleicher Belastung muss weniger Erzeugung aus Offshore-Windenergie abgeschaltet werden, da diese exportiert werden kann. Insgesamt ist die erzeugte Strommenge aus Windenergie im Jahr 2050, bei gleicher installierter Gesamtleistung von 102 GW, im Szenario bei gleicher Belastung mit 219 Twh um 17 TWh geringer als im ökonomischen Ausbau. Dies liegt vor allem daran, dass der Ausbau primär der Belastung und erst danach wirtschaftlichen Krite- rien folgt. Die Verteilung der Anlagen kann deshalb als Extremwert mit maximalen sozial-ökologischen Kriterien angesehen werden, die zusammen mit dem ökonomi- schen Ausbau die mögliche Spannbreite des Windausbaus bis 2050 aufzeigt. Zur Einschätzung der Auswirkungen eines stärkeren sozial-ökologischen Windaus- baus werden die Kosten der Standortverluste kalkuliert. Gerechnet wird hierfür mit Stromgestehungskosten der Windenergie Onshore im Jahr 2050 zwischen 5 ct/kWh bis 8 ct/kWh (AEE, 2014, Studienvergleich), die mit der Erzeugungsdifferenz von 17 TWh multipliziert zu Mehrkosten zwischen 818Mio.Euro bis 1,3Mrd.Euro füh- ren. Werden diese auf den deutschen Jahresstromverbrauch von 518 TWh (Strom- verbrauch im Jahr 2014 (ENTSO-E, 2014b)) umgelegt, ergeben sich spezifische 172 6.4 Simulationsergebnisse Mehrkosten zwischen 0,16 ct/kWh bis 0,25 ct/kWh. Zum Vergleich, die EEG- Gesamtvergütungsleistung im Jahr 2014 betrug 24Mrd.Euro, davon 5,4Mrd.Euro für Windenergie Onshore. Wird diese auf die Jahresstrommenge umgelegt, betragen die spezifischen Kosten 1,00 ct/kWh (BMWI, 2015). Bei dieser Betrachtung ist zu beachten, dass die so berechneten Mehrkosten Maximalwerten entsprechen, die auf Jahressummen beruhen und keine stündlichen Unterschiede von Angebot und Nach- frage berücksichtigen. Die Kostenspanne von 818 Mio.Euro bis 1,3 Mrd.Euro der Integration sozial-ökologischer Kriterien beim Ausbau ist maximal, die nicht ver- brauchte Strommengen aus Windenergie im ökonomischen Szenario in Form von Abschaltungen noch nicht beinhaltet. In der Simulation bspw. ist die Abschaltung 2050 im ökonomischen Szenario 7 TWh höher als im Szenario mit gleicher Belastung. Bei einem ökonomischen Ausbau müssen insgesamt 35 TWh abgeschaltet werden und im anderen Szenario nur 28 TWh. Grund der Abschaltungen sind zu geringe Netzkapazitäten zur Weiterleitung lokaler Überschüsse zwischen den Regionen. Im verwendeten VerNetzen-100 Szenario wurde zusätzlich zum bestehenden Stromnetz mit den geplanten EnLAG- und BBPlG-Vorhaben ohne Zeitverzögerungen gerech- net. Zur Verringerung von Abschaltungen sind Kapazitäten darüber hinaus erfor- derlich. Die geringe Abschaltung im Szenario mit gleicher Belastung ist vor allem durch einen stärkeren Ausbau im Süden Deutschlands zu erklären. Dadurch kann die Nachfra- ge mit lokaler Stromerzeugung gedeckt werden, wodurch weniger Verteilung und entsprechend weniger Netzkapazitäten notwendig sind. Die nicht gedeckte Last be- trägt im Jahr 2050 in beiden Szenarien ca. 11 % des Jahresstromverbrauchs. Das sind im ökonomischen Windausbau ca. 56 TWh und ist im Szenario bei gleicher Belastung mit 58 TWh etwas höher. Gründe hierfür sind das schnelle Auslaufen der konventionellen Kraftwerke in Deutschland und analog dazu in den Anrainerstaa- ten, methodisch angelehnt an die Sterbelinien für Deutschland. Dadurch beträgt der Anteil an erneuerbarer Stromproduktion im Jahr 2050, nicht nur in Deutschland, sondern auch in den Nachbarländern über 90 %. Des weiteren wurden, wie bereits erwähnt, nur die heute bereits geplanten EnLAG- und BBPlG-Vorhaben berücksich- tigt. Bei der Simulation eines 100 % erneuerbare Stromsystems müssen zukünftig weitere Netzausbaumaßnahmen in den Szenarien berücksichtigt werden. 173 7 Fazit 7.1 Wichtigste Ergebnisse Ziel des Projektes war die methodische Integration sozial-ökologischer Faktoren ge- sellschaftlicher Akzeptanz in ein Strommarktmodell und die Entwicklung von Aus- bauszenarien bis 2050. Die Projektergebnisse zeigen, dass es möglich ist gesellschaft- liche Akzeptanz als Dimension in der Energiesystemmodellierung zu berücksichtigen. Hierfür musste vor allem die Komplexität der zahlreichen sozialen und ökologischen Einflussfaktoren der Akzeptanz reduziert werden. Entscheidend war es, relevante und weniger relevante Einzelheiten zu bestimmen. Dazu wurden die Einflussfaktoren ein- gehend von sozialwissenschaftlicher Seite betrachtet, während die ingenieurwissen- schaftliche Seite parallel die Modellintegration vorbereitete. Die Zusammenführung der Ergebnisse war aber nur aufgrund einer intensiven Zusammenarbeit möglich. Ein daraus resultierendes Projektergebnis ist die georeferenzierte Datenbank mit geografisch darstellbaren Inhalten, die geometrische Operationen ermöglichen. Abbildung 7.1: Aufbau und Nutzung der Projektdatenbank. Quelle: Eigene Darstel- lung Europa-Universität Flensburg In der Datenbank enthalten sind quantitative Daten des Energiebereichs, z.B. Strom- netz und Kraftwerkspark, Strukturdaten wie z.B. Landschaft und Siedlungen sowie sozial-ökonomische Größen wie z.B. Bevölkerung und Tourismus. Daneben sind auch 175 7 Fazit qualitative Projektergebnisse auf Ebene der Landkreise aus den Untersuchungen ge- sellschaftlicher Akzeptanz im Wind- und Netzbereich Bestandteil der Datenbank. Ihre Verwaltung erfolgt mit PostgreSQL, wie in Abbildung 7.1 dargestellt ist. Schwerpunkt der sozialwissenschaftlichen Auswertungen war es, aus den erhobenen Daten Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Wind- und Netzausbau zu definieren, die zur Energiesystemmodellierung herangezogen werden können. Da- mit Schlüsselfaktoren in der Modellierung verwendet werden können, ist vor allem ihre Übertragbarkeit von den Untersuchungsobjekten auf eine größere Gruppe von Objekten ein wichtiges Qualitätsmerkmal. Zusätzlich sollten sie zukünftig relevant sein, da sie in Langfristszenarien einfließen. Im Windbereich erfolgte die Untersuchung gesellschaftlicher Akzeptanz nicht in Ein- zelprojekten, sondern auf übergeordneter Ebene. Insgesamt wurden 12 Bundeslän- der, 27 Planungsregionen, 48 Landkreise und 181 Gemeinden betrachtet (siehe Ab- bildung 7.2). Abbildung 7.2: Untersuchungsraum zu Windenergie: Qualitativ untersuchte Regio- nen auf Kreis- und Gemeindeebene. Eigene Darstellung Europa- Universität Flensburg Identifizierte Einflussfaktoren in den Bundesländern adressieren vor allem Prozessge- rechtigkeit und Nutzen, hierzu gehören z.B. Maßnahmen zur Einbindung, Kommuni- kation und zur finanziellen Beteiligung der Bevölkerung. Die Bandbreite reicht vom Beteiligungsgesetz in Mecklenburg-Vorpommern, bis zu eingerichteten Bürgerforen zur professionellen Konfliktregelung in Hessen. Deutschlandweit ist die Regionalpla- nung in den Bundesländern zwar unterschiedlich, aber nahezu flächendeckend organi- 176 7.1 Wichtigste Ergebnisse siert. In den windstarken Bundesländern Mecklenburg-Vorpommern, Brandenburg, Schleswig-Holstein und Niedersachsen besteht hoher Flächendruck. Gesellschaftlich steigt der Bedarf, bereits während der Regionalplanung, frühzeitig politischen Ein- fluss zu nehmen. Auf Landkreis- und Gemeindeebene sind die Wahrnehmungen von Windanlagen, selbst auf engstem geografischem Raum, oft sehr unterschiedlich. Es gibt z.B. innovative Aktivitäten beim Windenergieausbau in einigen Landkreisen Bayerns, in denen die landespolitische 10H Abstandsregelung nicht zum völligen Baustopp geführt hat. Gleichwohl traten auch gut organisierte Proteste rund um Waldflächen und Naturparks bspw. in mehreren Landkreisen in Rheinland-Pfalz auf. Insgesamt werden vor allem kleine Projekte bei transparenter, frühzeitiger und be- ständiger Beteiligung der lokalen Bevölkerung akzeptiert. Besonders negativ wirken mangelnde Erfolgsbeteiligung und ausbleibende Gewerbesteuereinnahmen. Alle er- hobenen Informationen wurden zusammengefasst in der Projektdatenbank abgelegt, Abbildung 7.3 zeigt einen Auszug daraus. Abbildung 7.3: Auszug aus der Projektdatenbank. Beispielregion Südwestpfalz. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Aus den Untersuchungsergebnissen geht hervor, dass die für Windenergie bean- spruchte Fläche und die Höhe der betroffenen Bevölkerung besonders relevant für die gesellschaftliche Akzeptanz der Windenergie sind. Deshalb wurden der Anteil mit Windenergie bebauter Fläche im Verhältnis zur Gesamtfläche eines betrachte- ten Landkreises und die Bevölkerungsdichte eines Landkreises als Schlüsselfaktoren definiert. Diese Auswahl hat zwei Vorteile: 1. die Schlüsselfaktoren sind numerisch und können damit für alle Landkreise berechnet werden, 2. die Anzahl ist in einem Modell gut handhabbar. Mathematisch umgesetzt durch die Multiplikation beider Faktoren repräsentieren sie die Belastung oder den Belastungsgrad durch Windener- gie in einem Landkreis. Bei nur geringer Bevölkerungsdichte steigt die Belastung 177 7 Fazit durch zunehmende Flächenanteile, bei hoher Bevölkerungsdichte hingegen steigt die Belastung bereits bei geringen Flächenanteilen. Im Netzbereich bildeten Praxiserfahrungen aus Fallbeispielen die Grundlage der Un- tersuchungen. Hier konnte in 13 Teilabschnitten, der EnLAG Vorhaben 1-6 und des BBPlG-Vorhabens 8, die gesellschaftliche Akzeptanz systematisch erhoben werden. Mithilfe eines umfangreichen Indikatorensystems wurde für jeden der 19 betroffe- nen Landkreise eine Widerstands- und eine Engagementrate bestimmt (Abbildung 7.4). Abbildung 7.4: Geographische Darstellung der Ergebnisse der Widerstands- (linke Grafik) und Engagementrate (rechte Grafik) im Untersuchungsraum. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin Ermittelt wurden sechs Landkreise mit hohen Widerständen und mittlerem Enga- gement mit Verzögerungszeiten von ca. sechs Jahren bei der Vorhabenrealisierung. Schon geringer, mit vier Jahren, sind die durchschnittlichen Verzögerungszeiten in den zwölf Landkreisen, die zwar mit vergleichbaren Widerständen, aber höherem Engagement bewertet wurden. Parallel dazu wurden mit einer Regressionsanalyse rein statistische Zusammenhänge zwischen Einflussfaktoren gesellschaftlicher Ak- zeptanz und den realen Verzögerungszeiten aller EnLAG-Vorhaben untersucht. Den stärksten Einfluss haben demnach die Faktoren BIP pro Kopf und die Bestandss- tromtrassen. Ziel der Analyse war eine Prognose von Verzögerungszeiten für alle Landkreise anhand der vorliegenden Daten. Berechnet wurden durchschnittlich 4,5 Jahre. Die konkreten Ergebnisse zeigt Abbildung 7.1. Im Osten ergaben sich deutlich höhere Verzögerungsrisiken als im Süden. Da im Süden bisher allerdings weniger Vorhaben realisiert wurden, flossen auch keine Ver- zögerungszeiten in die Analyse ein. Mit einer Kombination der Ergebnisse aus der Fall- und der Regressionsanalyse wurden Verzögerungszeitspannen festgelegt, die auf alle Landkreise Deutschlands übertragen werden konnten. Neben den realen Verzö- gerungszeiten wurden auch Engagementraten für alle deutschen Landkreise erhoben. 178 7.1 Wichtigste Ergebnisse Abbildung 7.5: Verzögerungsprognosen je Landkreis auf Basis des Regressionsmo- dells. Eigene Darstellung IZT Berlin Für die Mehrheit wird mittleres Engagement prognostiziert. Aus Verzögerungspro- gnosen und Engagementraten werden Widerstandsraten für alle Landkreise abgelei- tet, die zur Erstellung von den drei Netzszenarien low, mid und high für alle EnLAG- und BBPlG-Vorhaben genutzt werden. Die geringste Verzögerungszeitspanne mit 0, 2 und 5 Jahren liegt im Szenario low vor, eine mittlere mit 1, 3,5 und 7 Jahren im Szenario mid und die höchste mit 2, 5 und 9 Jahren im Szenario high, dargestellt in Abbildung 7.6. Mithilfe der breiten qualitativen Untersuchungen wurden die zahlreichen sozial- ökologischen Einflussfaktoren auf jeweils eine Dimension gesellschaftlicher Akzep- tanz in den Netz- und Windausbauszenarien reduziert, die in der Energiesystemmo- dellierung nutzbar sind. Für den Netzausbau ist diese Dimension als Zeitverzögerung gegenüber der ursprünglich geplanten Inbetriebnahme definiert, ermittelt aus Wider- stand und Engagement. Beim Windausbau ist diese der Belastungsgrad, berechnet aus dem Produkt von Flächenanteil und Bevölkerungsdichte. Beide Dimensionen sind natürlich nicht direkt mit gesellschaftlicher Akzeptanz gleichzusetzen, sondern Variablen in Energieszenarien, mit denen Effekte simuliert werden können. Nach ih- rer Definition mussten die Dimensionen in Energieszenarien bestimmt werden, d.h. es musste ein Belastungsgrad pro Landkreis festgelegt und die Verzögerungszeiten der Netzszenarien auf alle Netzausbauvorhaben verteilt werden. Anschließend wurden Energiesystemsimulationen bis zum Zieljahr 2050 durchgeführt. Wind- und Netz- szenarien wurden getrennt analysiert, d.h. variiert wurde immer nur eine Dimension 179 7 Fazit Abbildung 7.6: Verzögerungsannahmen pro Vorhaben im Netzszenario high. Quelle: Eigene Darstellung IZT Berlin pro Szenario, damit die Effekte dem Belastungsgrad oder den Zeitverzögerungen zugeordnet werden konnten. Ergebnisse Windenergie Vor den Simulationsrechnungen zum Windausbau konnten, mit der gegebenen Defi- nition, die heutigen Belastungen durch Windenergie in allen Landkreisen berechnet werden. Sie liegen zwischen 0,00 - 7,71 Einwohner/km2. Es zeigt sich, dass 57 % der installierten Gesamtleistung in 85 % aller Landkreise mit Belastungsgrad kleiner 1,00 Einwohner/km2 stehen. 43 % der Leistung steht in nur 15 % aller Landkreise, mit bis zu sechsmal höheren Belastungsgraden. Abbildung 7.7 zeigt die heutigen Be- lastungsgrade durch Windenergie auf Basis der installierten Windleistung im Jahr 2014. Allerdings zeigen die qualitativen Untersuchungen, dass eine hohe Belastung nicht zwangsläufig schlechte Akzeptanz bedeutet. Genauso wenig sind Landkreise mit niedrigen Belastungen frei von Akzeptanzproblemen. Ein einfacher Kausalzusam- menhang zwischen Belastung und Akzeptanz ist nicht nachweisbar, sondern nur sinnvoll mit den qualitativen Untersuchungsergebnissen zu interpretieren. Um Verteilungseffekte auf die Windenergieleistung im Jahr 2050 zu untersuchen, musste für jeden Landkreis ein zukünftiger Belastungsgrad eingesetzt werden. Die- ser sollte alle Landkreise fair belasten, d.h. verfügbare Flächen aller, und nicht nur 180 7.1 Wichtigste Ergebnisse Abbildung 7.7: Ist-Belastungsgrade je Landkreis in Bezug auf Windenergie im Jahr 2014. Quelle: Eigene Darstellung Europa-Universität Flensburg der windstärksten Landkreise für den Ausbau nutzen. Deshalb wurde ein identi- scher Belastungsgrad berechnet, mit dem die Zielleistung von ca. 100 GW im Jahr 2050 erreicht und gleichzeitig auf viele Landkreise verteilt werden kann. Der ermit- telte Belastungsgrad beträgt 1,25 Einwohner/km2. Dieses Szenario wird mit dem verglichen, das nur nach ökonomischen Kriterien definiert ist. Es zeigt sich, dass dieser Ansatz zu einer Umverteilung von Windleistung primär von Niedersachsen und Nordrhein-Westfalen nach Bayern und Mecklenburg-Vorpommern führt. Trotz des teilweise deutlichen Zubaus blieb der Flächenanteil zur Windenergienutzung in allen Bundesländern bei unter 2 %. Der gewählte Belastungsgrad führt allerdings in zwei Landkreisen Mecklenburg-Vorpommerns zu einem enormen Zubau, was vor allem auf die geringe Bevölkerungsdichte zurückzuführen ist. In Bayern hingegen findet auch eine Umverteilung zwischen den Landkreisen statt. So geht der Zubau in der Hälfe der Landkreise zurück, in den restlichen aber kommt es zu einer er- heblichen Steigerung. Diesen Ergebnissen zufolge, führt selbst ein vergleichsweise niedriger Belastungsgrad in Landkreisen mit geringer Bevölkerungsdichte zu sehr hohen Zubauraten. Diese sind zwar theoretisch möglich, aus heutiger Perspektive gesellschaftlich aber wenig plausibel, denkbar sind Optimierungen per Zubaugren- zen. Prinzipiell gibt es aufgrund der großen potentiellen Flächen für Windenergie in Deutschland, auch bei vollständig erneuerbarer Stromversorgung immer noch enorm viele Möglichkeiten zur Verteilung der Anlagen. Die Herausforderung besteht des- 181 7 Fazit halb darin, plausible regionale Verteilungen zu finden. Hierfür sind die qualitativen Untersuchungsergebnisse eine wichtige Basis. Zukünftig könnten partizipative Ver- fahren auf Simulationsebene die Optimierungen ergänzen, indem z.B. Grenzwerte direkt mit Akteuren der Landkreise festgelegt werden können. Eine deutschlandwei- te Simulation bietet dabei den Vorteil, dass die Auswirkungen von Entscheidungen einer Region direkt in anderen Regionen sichtbar werden. Neben einer einfachen Begrenzung der Flächen durch eine identische Belastung in al- len Landkreisen, wurde zusätzlich untersucht, ob der Ausbau ohne Nutzung von Na- turparkflächen möglich ist. Denn aus den Untersuchungen wurde deutlich, dass die Bebauung von Naturparks immer wieder Grundlage aktiven Widerstandes gegen die Windenergie darstellt. Hier zeigen die Simulationsergebnisse, dass in allen Bundes- ländern (außer dem Saarland), auch nach Abzug der Naturparkflächen noch deutlich mehr Weißfläche als notwendig zur Verfügung steht. Mithilfe der Simulationen wur- de bestätigt, dass die Stromversorgung, also die zeitgleiche Deckung von Angebot und Nachfrage zu jeder Stunde am Tag, in Deutschland bis 2050 mit den definierten Szenarien gewährleistet werden kann. Das bedeutet, auch unter verstärkter Berück- sichtigung der gesellschaftlichen Akzeptanz im Bereich Windenergie, hier bei gleicher Belastung aller Landkreise, und ohne Bebauung weiterer Naturparkflächen ist eine größtenteils erneuerbare Energieversorgung bis 2050 möglich. Insgesamt sind die Unterschiede bei aggregierter Betrachtung von erzeugter Strommenge, Transit und Export im Vergleich zum ökonomischen Szenario gering. Mit der höheren regionalen Auflösung in beiden Szenarien werden die zum Teil deutlichen Unterschiede beim Ausbau in den Landkreisen sichtbar. Entsprechend der höheren Ausbauraten steigen produzierte Strommenge und Export besonders in Mecklenburg-Vorpommern und Bayern. Die Standortverluste aufgrund der Restriktion durch den Belastungsgrad führen verglichen mit dem ökonomischen Szenario mit einer Windstromproduktion von 219 TWh zu einer geringeren Stromproduktion von ca. 17 TWh. Hierfür konn- ten mithilfe von Stromgestehungskosten zwischen 5 - 8 ct/kWh in 2050 spezifische Mehrkosten von 0,16-0,25 ct/kWh (bei einem Stromverbrauch von 518 TWh in 2050) kalkuliert werden. Ergebnisse Netzausbau Aus den Projektergebnissen lässt sich schlussfolgern, dass starkes Engagement, unab- hängig vom zu erwartenden Widerstand, zu einer geringeren Zeitverzögerung führt. Da für die Mehrheit der Landkreise mittleres Engagement ermittelt wurde, können sich je nach Fortentwicklung des Engagements geringe oder hohe Zeitverzögerungen ergeben. Verringert sich das Engagement, drohen in der Mehrheit der Landkreise Zeitverzögerungen von mehr als zwei Jahren. Da in 49 Landkreisen zudem die Ge- fahr starker Widerstände besteht, können leicht Verzögerungen von mehr als fünf 182 7.2 Ausblick Jahren auftreten. Hierbei ist zusätzlich zu bedenken, dass die in den Netzszenarien low, mid und high eingesetzten Zeiten auf heutigen Daten basieren und zukünftig vermutlich höhere Verzögerungen vorkommen werden. Vor allem Erfahrungen aus BBPlG-Vorhaben sind bisher kaum in die Entwicklung der Netzszenarien eingeflos- sen. Da die Mehrheit der Landkreise mittleres Engagement aufweist, lag es nahe zu über- prüfen, ob und wodurch das Engagement gesteigert werden könnte. Hierfür wurde, im Modell, eine umfangreichere Öffentlichkeitsbeteiligung angenommen, wodurch sich die Engagementrate überall erhöhte, allerdings nur in drei Landkreisen soweit, dass sich dadurch niedrigere Verzögerungszeiten ergaben. Dies legt die Vermutung nahe, dass nicht einzelne Maßnahmen sondern Maßnahmenbündel Verzögerungsrisi- ken verringern. In allen drei Netzszenarien waren Simulationen nur bis zum Jahr 2039 notwendig, weil mit dem aktuellen Datensatz bei den höchsten Verzögerungen von neun Jahren im höchsten Verzögerungsszenario die letzte Trasse 2039 in Betrieb ist. Gegenstand der Betrachtung waren die nicht gedeckte Last, der Stromtransit und die konventio- nelle Erzeugung. Bis zum Jahr 2026 bestehen in keinem Szenario Probleme bei der Nachfragedeckung, erst ab 2030 steigt die ungedeckte Last an, vor allem aufgrund des im Szenariorahmen angenommenen Braunkohle- und Atomausstiegs. Insgesamt sind die Unterschiede aller Netzszenarien im Vergleich zum Basisszenario gering. Selbst bei der höchsten Zeitverzögerung können insgesamt bis 2050 nur 2,5 % des Gesamtstrombedarfs nicht gedeckt werden, nur 0,1 Prozentpunkte mehr als im Ba- sisszenario. Am deutlichsten sichtbar sind die Unterschiede bei den Stromtransit- mengen. Hier ist die Menge bei den höchsten Verzögerungen um 46 % höher als im Basisszenario. Im Basisszenario beträgt die von 2015 bis 2039 erzeugte konventionel- le Strommenge 5.158 TWh, im Szenario mit den höchsten Zeitverzögerungen müssen 19 TWh mehr produziert werden. Bereits diese geringe Menge führt in 25 Jahren zu 15 Mio. Tonnen mehr CO2 als im Basisszenario. Die Auswirkungen der Netzszena- rien sind in den berechneten Simulationen zwar vorhanden, aber noch gering. Dies ist auch auf die immer noch sehr optimistischen Annahmen für den Erfolg des Netz- ausbaus in Deutschland zurückzuführen. Demnach treten im Mittel, bis maximal ins Jahr 2039, Verzögerungen von fünf Jahren auf. 7.2 Ausblick Neben den im Projekt untersuchten Schwerpunkten Netzausbau und Wind gibt es weitere zukünftig relevante Technologien, wie Hochspannungsgleichstromleitun- gen (HGÜ-Leitungen), großflächige PV Anlagen (im Ausland auch solarthermische 183 7 Fazit Kraftwerke (CSP)) mit hohem Flächenbedarf. Hinzu kommen zahlreiche Speicher- technologien. Biomasse als flexible erneuerbare Erzeugungstechnologie wird zukünf- tig eine wichtigere Rolle spielen, relevant sind dann vor allem die Substrate Mais und Wildpflanzen. Die entwickelte Methode zur Integration einer sozial-ökologischen Dimension in Form von Verzögerungszeiten pro Landkreis zur Ermittlung von Tras- senverläufen mit niedrigen Verzögerungsrisiken ist übertragbar. Bspw. ist es möglich die Trassenverläufe mit den geringsten möglichen Verzögerungen auf noch nicht ge- plante HGÜ-Vorhaben zu übertragen und diese in die Netzszenarien zu integrieren. Die Verwendung der sozial-ökologischen Dimension Belastungsgrad, wie sie im Pro- jekt in den Szenarien zum Ausbau der Windenergie erfolgte, ist auch auf Solar-, Bio- oder Speichertechnologien übertragbar, da es sich ebenfalls um flächenintensi- ve Technologien handelt. Zusätzlich sollten auch für diese Technologien qualitative Untersuchungen durchgeführt werden, um die berechneten Belastungen gut inter- pretieren zu können. Entscheidend sind plausible Darstellungen von Wechselwir- kungen zwischen den Energieträgern Wind, Sonne, Biomasse und der Infrastruktur. Da die regionale Verteilung Erneuerbarer Leistung und die von Speichertechnologi- en voneinander abhängig sind, beeinflussen Windausbauszenarien bspw. gleichzei- tig den Ausbau zukünftiger Speichertechnologien. Regionen mit hoher Belastung durch Erneuerbare Energien werden dementsprechend zusätzlich durch Speicher be- lastet. Wenn dadurch allerdings weniger Netzausbau notwendig ist, könnten trotz- dem positive Wechselwirkungen zur gesellschaftlichen Akzeptanz möglich sein. Um die Dimension Belastungsgrad in der Szenarienentwicklung des Biomasseausbaus zu verwenden, ist vor allem der Flächenbedarf der eingesetzten Substrate relevant. So könnten beispielsweise maximale Anteile der Gesamtackerfläche für Energiepflanzen festgelegt werden, ggf. auch ein maximaler Anteil speziell für Energiemais, da die- ser in der öffentlichen Wahrnehmung besonders kritisch gesehen wird. Aus diesen und ggf. weiteren Faktoren könnte so ein Belastungsgrad für Biomasse entwickelt werden. Unter Berücksichtigung der sozial-ökologischen Dimensionen bei der Szena- rienentwicklung Erneuerbarer Energien können sich auch neue Notwendigkeiten für den Netzausbau ergeben, da dieser von der regionalen Verteilung der Technologien und Speicher abhängt. Insgesamt wird heute, mit dem Ausbau der Erneuerbaren Energien, bereits ein großer Beitrag zur Reduktion von Kohlendioxid und damit zur Verlangsamung des Klimawandels geleistet. In den letzten Jahren wurden hierbei technologisch und ökonomisch zahlreiche Fortschritte erzielt. Im Technologiebereich, aber vor allem beim Netzausbau wurde in Deutschland zudem eine beispielhafte Partizipationskul- tur etabliert. Erneuerbare Energien kamen aus einer Nische und wurden ökonomisch so erfolgreich, dass heute auch die großen Unternehmen der Energiewirtschaft die Transformation nicht mehr umgehen können. Die dafür erforderlichen langfristigen 184 7.2 Ausblick Strategieentwicklungen basieren auf Modellrechnungen und Simulationen, die in der Politikberatung ein wichtiges Instrument geworden sind. Allerdings zeigen die gesell- schaftlichen Ereignisse, dass Berechnungen allein eine solche Transformation nicht tragen können. Zukünftig sind transdisziplinäre Perspektiven notwendig, die zum einen sozial- und naturwissenschaftliche Erkenntnisse und zum anderen die Erfah- rungen und das Wissen von Praxispartnern aus Gesellschaft, Politik, Bildung und Wirtschaft in die Forschung integrieren. Dementsprechend müssen die beteiligten gesellschaftlichen Akteure Teil des Forschungsprozesses sein. Ihre Problemsichten und ihr Alltags- und Praxiswissen werden mit wissenschaftlichen Problemstellungen und Erkenntnissen zusammengeführt. Mit einer solchen Wissensintegration entsteht das Potential neue wissenschaftliche Erkenntnisse und Fragestellungen und praxis- relevante Handlungs- und Lösungsstrategien zu verbinden, um Aufgaben, wie die einer Transformation des Energiesystems langfristig umzusetzen. Entscheidend bei der Entwicklung des zukünftigen Energiesystems ist nicht, ob die berechneten Werte tatsächlich eintreten, sondern vielmehr ob die beteiligten Akteure soviel gegenseiti- ges Verständnis aufbringen werden, um sich auf eine gemeinsame Strategie einigen zu können. Gesellschaftliche Akzeptanz ist ein Schlüssel für innovative technologische Vorhaben und wirtschaftliche Effizienz. Es geht darum, wieviel vom technisch Mög- lichen, gesellschaftlich umgesetzt wird. Gleichzeitig ist die Bürgerschaft gefordert prinzipielle Widerstände abzubauen und konstruktive Diskussionsräume zu gestal- ten. Jeder Landkreis mit Potentialflächen sollte entscheiden und begründen wieviel Windenergie machbar ist, wenn gleichzeitig die Auswirkungen der eigenen Entschei- dung auf andere Regionen sichtbar werden. Für solche partizipativen Modellierungs- ansätze hat das VerNetzen Projekt erfolgreiche Ansätze formulieren können, deren Weiterentwicklung spannend und notwendig ist. 185 8 Handlungsempfehlungen Die technisch-ökonomische Umsetzung der Energiewende ist möglich, wie zahlrei- che bestehende Energiesystemmodellierungen zeigen. Doch bisher werden qualitati- ve Einflüsse, wie z.B. sozial-ökologische Faktoren der gesellschaftlichen Akzeptanz wenig in solchen Modellen berücksichtigt. Das Ziel des Projekts VerNetzen bestand deshalb darin beide Perspektiven bei der Szenarioentwicklung des deutschen Energie- systems einzunehmen, da eine erfolgreiche Transformation zunehmend von qualitati- ven Faktoren abhängig ist. Methodisch ist die Integration qualitativer Faktoren eine Herausforderung, die transdisziplinäre Ansätze erfordert. Im Projekt ist es gelun- gen, Dimensionen gesellschaftlicher Akzeptanz direkt in ein Energiesystemmodell zu integrieren. Im Rahmen des Projektverlaufes wurden durchgehend Akteure mittels Fokusgruppen, Interviews und Methodenworkshops eingebunden, um partizipativ Lösungsansätze zu entwickeln. Die Teilergebnisse und Endergebnisse wurden in zwei wissenschaftlichen Beiräten, auf einer wissenschaftlichen Konferenz und im Rahmen einer Abschlussveranstaltung präsentiert. Aus den gewonnenen Erkenntnissen wer- den nachfolgend die wesentlichen Handlungsempfehlungen zur Weiternutzung und Fortentwicklung des Ansatzes präsentiert. Verknüpfung von sozial- und ingenieurwissenschaftlicher Forschung und Praxispartnern: Die Integration qualitativer Faktoren erfordert eine Verknüpfung sozial- und ingenieurwissenschaftlicher Forschung. Um eine gemeinsame Verwendung von Forschungsergebnissen zu gewährleisten, ist eine konstruktive Zusammenarbeit notwendig. Dies erfordert von Anfang an eine intensive inhaltliche Kommunikation. Transdisziplinäre Forschungsprojekte sind eine geeignete Plattform, um einen sol- chen Austausch zu organisieren und so die zahlreichen vorliegenden Einzelergebnisse nutzbar zu machen und weiterzuentwickeln. Gleichzeitig ist die frühzeitige Einbin- dung von Praxispartnern wichtig, um die wissenschaftlich erarbeiteten Ergebnisse regelmäßig mit Akteuren aus der Planung, dem Umwelt- und Naturschutz sowie der Zivilgesellschaft zu reflektieren und zu validieren. Entwicklung eines Datenkonzeptes: Erstes Ergebnis einer Zusammenarbeit, sollte ein gemeinsames Verständnis der jeweils vorliegenden Daten und Materialien sowie ihrer Interpretation und Anwendung sein. Gemeint sind damit Ablageformate, Umfang und Aussagekraft der Daten sowie ein Verwaltungskonzept (z.B. in Form einer Datenbank). Auch hier sollte besonderes Augenmerk auf die Einbeziehung der 187 8 Handlungsempfehlungen Praxispartner gelegt werden, die häufig einen nicht wissenschaftlichen Blick auf die Dinge haben. Erkenntnisse aus der Praxis müssen daher meist erst „übersetzt“ wer- den, sind aber wertvolle Daten, die sonst nicht leicht auffindbar sind. Entwicklung eines Ablage- und Verwendungskonzeptes qualitativer Da- ten: Um qualitative Ergebnisse in einer Modellierung verwenden zu können, sollte geprüft werden, inwieweit diese in einheitliche Datenformate überführt werden kön- nen. Dabei soll die Komplexität verringert werden, indem z.B. mit einer Verschlag- wortung Sachverhalte in Kategorien eingeordnet werden. Gleichzeitig sollen so wenig Informationen wie möglich verloren gehen. Daneben empfiehlt sich auch eine Prü- fung, inwiefern vorliegende qualitative Ergebnisse bereits quantifiziert sind. Bspw. kann der Widerstand gegen Windkraft in einzelnen Kommunen mit einer einfachen ja/nein Antwort abgebildet werden. Danach kann geprüft werden, inwiefern weitere Spezifizierungen, wie bspw. Art des Widerstands, nutzbar sind. Ziel sind also so- viele Kategorien wie nötig und so wenig wie möglich. Neben einheitlichen Formaten muss das Datenkonzept erlauben, alle Spezifizierungen abrufen und einsehen zu kön- nen. Nur dann können Modellergebnisse entsprechend auch qualitativ interpretiert werden. Bereitstellung hoch aufgelöster quantitativer Datensätze: Eine möglichst hohe regionale Auflösung der quantitativen Daten gewährleistet einen möglichst ho- hen Nutzungsgrad der qualitativen Daten. Nur so kann z.B. die Höhe der instal- lierten Windleistung innerhalb eines Bundeslandes mit regionalen Problem- oder Vorzeigezonen in Zusammenhang gebracht werden. Hohe Transparenz hinsichtlich Grenzen der Modellrechnungen gewähr- leisten: Obwohl das Ziel darin besteht Dimensionen gesellschaftlicher Akzeptanz in die Modellrechnungen zu integrieren, bestehen methodische Grenzen. Nur aufgrund der enormen Komplexitätsreduktion können überhaupt Entwicklungskorridore mit dem Modell unter Hinzunahme gesellschaftlicher Akzeptanz betrachtet werden. Die- se sind allerdings nicht mit der Realität gleichzusetzen. So kann bspw. eine rechne- risch vergleichbare Belastung durch Windkraft in verschiedenen Landkreisen völlig unterschiedliche Reaktionen hervorrufen. Menschliches Verhalten ist nicht model- lierbar und die Ergebnisse der Modellrechnungen erfordern deshalb immer Interpre- tationen von sozial- und ingenieurwissenschaftlicher Seite und Praxispartnern. Vorteile integrierter Modelle nutzen: Neben allen Schwierigkeiten, begonnen bei der Datenerhebung, —ablage und -verwaltung bis hin zur Interpretation der Er- gebnisse haben integrierte Modelle den entscheidenden Vorteil, die Details der Wirk- lichkeit präziser zu erfassen. Auch wenn die errechneten Korridore der Windleistung und der Verfügbarkeit der Netzkapazitäten breit sind, werden zuvor nicht erfasste Effekte sichtbar. Erkennbar sind beispielsweise Einflüsse von einzelnen Landkreisen 188 beim Ausbau der Windenergie, so dass gezielte Konzepte für Regionen ausgearbeitet werden können. Zudem könnten mit solchen Modellen Ausbauziele auf der Ebene von Landkreisen definiert werden. Innovationspotential integrierter Modelle ausbauen: Neben der Darstellung von Entwicklungsoptionen für die Politikberatung, machen solche integrierten Mo- delle ein ganzheitliches Systemverständnis transportierbar. Auswirkungen gesell- schaftlicher und technischer Effekte könnten direkt simuliert werden. Bspw. könn- ten die, von ingenieurwissenschaftlicher Seite aufgrund technisch-ökonomischer Vor- teile empfohlenen Ausbauziele direkt mit Schwierigkeiten gesellschaftlicher Akzep- tanz verbunden werden. Gleichermaßen könnten sozialwissenschaftliche Falluntersu- chungen hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf das gesamte Energiesystem untersucht werden. Solche Modelle können demzufolge ein transdisziplinäres Arbeitsinstrument werden, um eine ganzheitliche Perspektive auf die Energiewende auszubauen. Dane- ben bieten sie zusätzlich das Potential als Partizipationsinstrument in Kommunen und Landkreisen eingesetzt zu werden. Sie können z.B. lokale Besonderheiten mit Auswirkungen auf das Energiesystem verbinden, wodurch z.B. Ausbauziele wesent- lich konkreter mit den Betroffenen diskutiert werden könnten. Erkenntnisse für die Energiewende Zur Anwendung und Prüfung des methodischen Ansatzes wurden im Projekt einige Simulationen durchgeführt. Aus den beobachteten Effekten können folgende Aussa- gen zum Windausbau abgeleitet werden: • Die Verteilung der Windenergieleistung nach Kriterien gesellschaftlicher Ak- zeptanz führt zu keiner wesentlichen Effizienzverschlechterung bei der Stromer- zeugung. Das bedeutet die ökonomischen Vorteile überwiegen nicht die von gesellschaftlicher Akzeptanz. Es ist daher nicht notwendig einzelne Landkrei- se, aufgrund von hoher Wirtschaftlichkeit, überproportional zu erträglichen Belastungen zu bebauen. • In einem Windausbauszenario mit einer gleichen Belastung aller Landkreise entsteht in den Landkreisen Mecklenburg-Vorpommerns ein erheblicher Leis- tungszubau. Allerdings erfordert das Ziel einer nahezu vollständigen erneuer- baren Stromversorgung in keinem Bundesland Flächenanteile zum Ausbau der Windenergie von mehr als zwei Prozent der Landesfläche. • Der Ausbaus der Windenergie zur vollständigen erneuerbaren Stromversorgung erfordert in keinem Landkreis die Bebauung von Naturparks oder Waldflächen. 189 8 Handlungsempfehlungen • Trotz des Ansatzes der gleichen Belastung ist es fraglich, ob in einigen Land- kreisen die entsprechende Leistung installiert werden kann. Es ist demzufol- ge denkbar, trotz des enormen technischen Potentials, dass die erforderliche Zielgröße für eine vollständig erneuerbare Stromversorgung in Deutschland, aufgrund von gesellschaftlicher Akzeptanz, nicht erreicht werden kann. Aus den beobachteten Effekten können folgende Aussagen zum Netzausbau abgelei- tet werden: • Unabhängig vom erwarteten Widerstand verringert starkes Engagement in den Landkreisen die Verzögerungsrisiken beim Netzausbau. • Aktuell liegt in der Mehrheit aller deutschen Landkreise mittleres Engagement für den Netzausbau vor. Demzufolge ist die Höhe der Verzögerungszeiten auch davon abhängig wie sich das Engagement zukünftig entwickeln wird. • Verschlechtert sich das heute mittlere Engagement in den Landkreisen, können leicht Verzögerungen von mehr als fünf Jahren auftreten. • In die Analysen flossen mehrheitlich Informationen aus den EnLAG-Vorhaben ein. Bei den BBPlG-Vorhaben bestehen vor allem aufgrund ihrer Ausmaße erhebliche Verzögerungsrisiken, die hier noch nicht in die Analysen integriert sind. • Die Ergebnisse der Simulationsrechnungen zeigen, dass mit steigenden Ver- zögerungszeiten vor allem die Stromtransitmengen und die Abschaltung von erneuerbaren Energien zunehmen. • Die Ergebnisse der Simulationsrechnungen zeigen bei steigenden Verzögerungs- zeiten einen verstärkten Einsatz fossiler Kraftwerke, was zu steigenden CO2- Emissionen führt. 190 Literaturverzeichnis [26. BImSchV 2013] 26. BImSchV: Verordnung über elektromagnetische Felder - 26. BImSchV. Bundestag, 2013. – 6 S. http://www.gesetze-im-internet.de/ bimschv_26/BJNR196600996.html. – Neugefasst durch Bek. v. 14.8.2013 I 3266; [50Hertz Transmission GmbH u. a. 2014a] 50Hertz Transmission GmbH ; Am- prion GmbH ; TenneT TSO GmbH ; TransnetBW GmbH: Netzentwick- lungsplan 2014, erster Entwurf. 2014 http://www.netzentwicklungsplan.de/ netzentwicklungsplan-2014-erster-entwurf. – Entnommen des Anhang: Pro- jektsteckbriefe Startnetz und Projektsteckbriefe Zubaunetz. Stand: 16. April 2014. [50Hertz Transmission GmbH u. a. 2014b] 50Hertz Transmission GmbH ; Amprion GmbH ; TenneT TSO GmbH ; TransnetBW GmbH: Offshore-Netzentwicklungsplan. Zweiter Entwurf der Übertragungsnetzbetrei- ber. 2014 http://www.netzentwicklungsplan.de/_NEP_file_transfer/ONEP_ 2014_2_Entwurf_Teil1.pdf [acatech 2015] acatech: Mit Energieszenarien gut beraten. Anforderungen an wis- senschaftliche Politikberatung. acatech - Deutsche Akademie der Technikwissen- schaften, 2015 https://www.leopoldina.org/uploads/tx_leopublication/ 2015_12_Stellungnahme_Energieszenarien.pdf [AEE 2012] AEE: Strom speichern. Agentur für Erneuerbare Energien, 2012 http://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/160.57_Renews_ Spezial_Strom_speichern_mar13_online.pdf [AEE 2014] AEE: Studienvergleich: Stromgestehungskosten verschie- dener Erzeugungstechnologien. Agentur für Erneuerbare Energien, 2014 http://www.forschungsradar.de/fileadmin/content/bilder/ Vergleichsgrafiken/Stromgestehungskosten_okt2014/AEE_Dossier_ Studienvergleich_Stromgestehungskosten_sep14.pdf [Alonso u. a. 2011] Alonso, Oscar ; Galbete, Santiago ; Sotés, Miriam: Sizing and Management of Energy Storage for a 100% Renewable Supply in Large Electric Systems. In: Carbone, Rosario (Hrsg.): Energy Storage in the emerging era of smart grids. InTech, Croatia, 2011, Kapitel 15, S. 321–348 191 http://www.gesetze-im-internet.de/bimschv_26/BJNR196600996.html http://www.gesetze-im-internet.de/bimschv_26/BJNR196600996.html http://www.netzentwicklungsplan.de/netzentwicklungsplan-2014-erster-entwurf http://www.netzentwicklungsplan.de/netzentwicklungsplan-2014-erster-entwurf http://www.netzentwicklungsplan.de/_NEP_file_transfer/ONEP_2014_2_Entwurf_Teil1.pdf http://www.netzentwicklungsplan.de/_NEP_file_transfer/ONEP_2014_2_Entwurf_Teil1.pdf https://www.leopoldina.org/uploads/tx_leopublication/2015_12_Stellungnahme_Energieszenarien.pdf https://www.leopoldina.org/uploads/tx_leopublication/2015_12_Stellungnahme_Energieszenarien.pdf http://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/160.57_Renews_Spezial_Strom_speichern_mar13_online.pdf http://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/160.57_Renews_Spezial_Strom_speichern_mar13_online.pdf http://www.forschungsradar.de/fileadmin/content/bilder/Vergleichsgrafiken/Stromgestehungskosten_okt2014/AEE_Dossier_Studienvergleich_Stromgestehungskosten_sep14.pdf http://www.forschungsradar.de/fileadmin/content/bilder/Vergleichsgrafiken/Stromgestehungskosten_okt2014/AEE_Dossier_Studienvergleich_Stromgestehungskosten_sep14.pdf http://www.forschungsradar.de/fileadmin/content/bilder/Vergleichsgrafiken/Stromgestehungskosten_okt2014/AEE_Dossier_Studienvergleich_Stromgestehungskosten_sep14.pdf Literaturverzeichnis [Aric Hagberg u. a. 2014] Aric Hagberg ; Dan Schult ; Pieter Swart: Doku- mentation: NetworkX Reference - Release 1.9.1. 2014 http://networkx.github. io/documentation/networkx-1.9.1/_downloads/networkx_reference.pdf [Arndt u. a. 2014] Arndt, Melanie ; Formowitz, Beate ; Gampe, Daniel ; Günzel, Julia ; Hiendlmeier, Sabine ; Kilburg, Sebastian ; Kopfinger, Maria ; Krapf, Gilbert ; Leuchtweis, Christian ; Müller, Thiemo ; Materne, Franziska ; Pil- lichshammer, Carolin ; Pour-Sartip, Keywan ; Schröter, Christian ; Schul- te, Ursula ; Wagner, Robert ; Zettinig, Christoph: Akzeptanz für Erneuerbare Energien – Ein Leitfaden. C.A.R.M.E.N. e.V., 2014 https://www.carmen-ev. de/files/Sonne_Wind_und_Co/Akzeptanz/Akzeptanzbroschuere.pdf [Bade u. a. 2010] Bade, P. ; Conrad, W. ; Gasch, R. ; Heilmann, C. ; Kaiser, K. ; Robert Gasch, Jochen T. (Hrsg.): Windkraftanlagen - Grundlagen, Entwurf, Planung und Betrieb. Vieweg + Teubner, 2010 [BBPlG 2013] BBPlG: Gesetz über den Bundesbedarfsplan. Bundestag, 2013 http: //www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/bbplg/gesamt.pdf [BBSR 2013] BBSR: GeoBasis-DE/ BKG 2013, Generalisierung durch BBSR. Bun- desinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, 2013. – Email vom 15.02.2016 [Becker u. a. 2014] Becker, Sören ; Bues, Andrea ; Naumann, Mathhias: Die Analyse lokaler energiepolitischer Konflikte und das Entstehen neuer Organi- sationsformen: Theoretische Zugänge und aktuelle Herausforsderungen. Ener- LOG: Lösung von lokalen energiepolitischen Konflikten und Verwirklichung von Gemeinwohlzielen durch neue Organisationsformen im Energiebereich, 2014 (EnerLOG Working Paper). https://www.zab-energie.de/de/system/files/ media-downloads/EnerLOG%20Working%20Paper%201-7941.pdf [Bertelt 2015] Bertelt, Philipp: Gespräch vom 21. November 2015. Projektent- wicklung - GP Joule, 2015 [BFE 2015] BFE: Schweizerische Gesamtenergiestatistik 2014. Bundesamt für Energie, 2015 http://www.bfe.admin.ch/themen/00526/00541/00542/00631/ index.html?lang=de&dossier_id=00763 [BfE 2015] BfE: Statistik der Wasserkraftanlagen der Schweiz. Bundesamt für Ener- gie, 2015 http://www.bfe.admin.ch/themen/00490/00491/index.html?lang= de&dossier_id=01049 [BKG 2009] BKG: ATKIS Basis-DLM in UTM Abbildungen. http: //www.bkg.bund.de/nn_184086/DE/Aktu/01Meldungen/M2009/090107ATKIS_ 20in_20UTM.html. Version: 2009, Abruf: 2. November 2015 192 http://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9.1/_downloads/networkx_reference.pdf http://networkx.github.io/documentation/networkx-1.9.1/_downloads/networkx_reference.pdf https://www.carmen-ev.de/files/Sonne_Wind_und_Co/Akzeptanz/Akzeptanzbroschuere.pdf https://www.carmen-ev.de/files/Sonne_Wind_und_Co/Akzeptanz/Akzeptanzbroschuere.pdf http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/bbplg/gesamt.pdf http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/bbplg/gesamt.pdf https://www.zab-energie.de/de/system/files/media-downloads/EnerLOG%20Working%20Paper%201-7941.pdf https://www.zab-energie.de/de/system/files/media-downloads/EnerLOG%20Working%20Paper%201-7941.pdf http://www.bfe.admin.ch/themen/00526/00541/00542/00631/index.html?lang=de&dossier_id=00763 http://www.bfe.admin.ch/themen/00526/00541/00542/00631/index.html?lang=de&dossier_id=00763 http://www.bfe.admin.ch/themen/00490/00491/index.html?lang=de&dossier_id=01049 http://www.bfe.admin.ch/themen/00490/00491/index.html?lang=de&dossier_id=01049 http://www.bkg.bund.de/nn_184086/DE/Aktu/01Meldungen/M2009/090107ATKIS_20in_20UTM.html http://www.bkg.bund.de/nn_184086/DE/Aktu/01Meldungen/M2009/090107ATKIS_20in_20UTM.html http://www.bkg.bund.de/nn_184086/DE/Aktu/01Meldungen/M2009/090107ATKIS_20in_20UTM.html Literaturverzeichnis [BKG 2014a] BKG: aktualität.txt - Datei ist Bestandteil des DLM250 - Datensatzes. http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr= deu&gdz_akt_zeile=5&gdz_anz_zeile=1&gdz_unt_zeile=1&gdz_user_id=0. Version: 2014 [BKG 2014b] BKG: Verwaltungsgebiete 1:250000 - Stand 31.12.2014. http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr= deu&gdz_akt_zeile=5&gdz_anz_zeile=1&gdz_unt_zeile=13&gdz_user_id=0. Version: 2014, Abruf: 5. Dezember 2015 [BKG 2015a] BKG: Das Dienstleistungszentrum. http://www.geodatenzentrum. de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_user_id=0&gdz_akt_ zeile=7&gdz_anz_zeile=1. Version: 2015, Abruf: 26. Oktober 2015 [BKG 2015b] BKG: Digitales Landschaftsmodell 1:250000. http: //sg.geodatenzentrum.de/web_download/dlm/dlm250-aaa/dlm250-aaa.pdf. Version: 2015, Abruf: 1. November 2015 [BKG 2015c] BKG: Verwaltungsgebiete 1 : 250000 - VG250 und VG250- EW. http://sg.geodatenzentrum.de/web_download/vg/vg250_3112/vg250_ 3112.pdf. Version: 2015, Abruf: 26. Oktober 2015 [BKG ohne Jahresangabe] BKG: Verwaltungsgebiete. http://www.bkg.bund.de/ nn_147352/DE/Bundesamt/Geoinformation/Geoinformation-Produktion/ Verwaltungsgrenzen/Verwaltungsgrenzen__node.html__nnn=true. Version: ohne Jahresangabe, Abruf: 28. Oktober 2015 [BMWI 1999] BMWI: Kohlekraftwerke der Zukunft: sauber und wirtschaft- lich. Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, 1999 http://www. herzo-agenda21.de/_PDF/kohlekraftwerke.pdf [BMWI 2015] BMWI: EEG in Zahlen: Vergütungen, Differenzkosten und EEG- Umlage 2000 bis 2016. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 2015 https://www.erneuerbare-energien.de/EE/Redaktion/DE/Downloads/ eeg-in-zahlen-pdf.pdf?__blob=publicationFile&v=6 [BNatSchG 2015] BNatSchG: Bundesnaturschutzgesetz. http://dejure.org/ gesetze/BNatSchG/. Version: 2015, Abruf: 5. November 2015 [BNetzA 2011] BNetzA: Bericht gemäß § 63 Abs. 4 a EnWG zur Auswertung der Netzzustands- und Netzausbauberichte der deut- schen Elektrizitätsübertragungsnetzbetreiber. Bonn : Bundesnetzagen- tur, 2011 http://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Downloads/ DE/Allgemeines/Bundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/2011/ 193 http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_akt_zeile=5&gdz_anz_zeile=1&gdz_unt_zeile=1&gdz_user_id=0 http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_akt_zeile=5&gdz_anz_zeile=1&gdz_unt_zeile=1&gdz_user_id=0 http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_akt_zeile=5&gdz_anz_zeile=1&gdz_unt_zeile=13&gdz_user_id=0 http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_akt_zeile=5&gdz_anz_zeile=1&gdz_unt_zeile=13&gdz_user_id=0 http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_user_id=0&gdz_akt_zeile=7&gdz_anz_zeile=1 http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_user_id=0&gdz_akt_zeile=7&gdz_anz_zeile=1 http://www.geodatenzentrum.de/geodaten/gdz_rahmen.gdz_div?gdz_spr=deu&gdz_user_id=0&gdz_akt_zeile=7&gdz_anz_zeile=1 http://sg.geodatenzentrum.de/web_download/dlm/dlm250-aaa/dlm250-aaa.pdf http://sg.geodatenzentrum.de/web_download/dlm/dlm250-aaa/dlm250-aaa.pdf http://sg.geodatenzentrum.de/web_download/vg/vg250_3112/vg250_3112.pdf http://sg.geodatenzentrum.de/web_download/vg/vg250_3112/vg250_3112.pdf http://www.bkg.bund.de/nn_147352/DE/Bundesamt/Geoinformation/Geoinformation-Produktion/Verwaltungsgrenzen/Verwaltungsgrenzen__node.html__nnn=true http://www.bkg.bund.de/nn_147352/DE/Bundesamt/Geoinformation/Geoinformation-Produktion/Verwaltungsgrenzen/Verwaltungsgrenzen__node.html__nnn=true http://www.bkg.bund.de/nn_147352/DE/Bundesamt/Geoinformation/Geoinformation-Produktion/Verwaltungsgrenzen/Verwaltungsgrenzen__node.html__nnn=true http://www.herzo-agenda21.de/_PDF/kohlekraftwerke.pdf http://www.herzo-agenda21.de/_PDF/kohlekraftwerke.pdf https://www.erneuerbare-energien.de/EE/Redaktion/DE/Downloads/eeg-in-zahlen-pdf.pdf?__blob=publicationFile&v=6 https://www.erneuerbare-energien.de/EE/Redaktion/DE/Downloads/eeg-in-zahlen-pdf.pdf?__blob=publicationFile&v=6 http://dejure.org/gesetze/BNatSchG/ http://dejure.org/gesetze/BNatSchG/ http://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Downloads/DE/Allgemeines/Bundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/2011/20110314BerichtNetzzustandNetzausbaupdf.pdf?__blob=publicationFile&v=2 http://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Downloads/DE/Allgemeines/Bundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/2011/20110314BerichtNetzzustandNetzausbaupdf.pdf?__blob=publicationFile&v=2 http://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Downloads/DE/Allgemeines/Bundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/2011/20110314BerichtNetzzustandNetzausbaupdf.pdf?__blob=publicationFile&v=2 Literaturverzeichnis 20110314BerichtNetzzustandNetzausbaupdf.pdf?__blob=publicationFile& v=2. – S. 60 EnLAG 9 Probleme mit verzögernder Wirkung [BNetzA 2014a] BNetzA: Broschuere Netzausbau Bundesfachplanung. Bun- desnetzagentur, 2014 http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/ 2014/BundesfachplanungBroschuere.pdf [BNetzA 2014b] BNetzA: EnLAG-Balkendiagramm -Bauliche Fertigstellung der EnLAG-Vorhaben. Bundesnetzagentur, 2014 http://www.netzausbau.de/ SharedDocs/Downloads/DE/Vorhaben/EnLAG/EnLAG-Balkendiagramm.pdf?__ blob=publicationFile [BNetzA 2014c] BNetzA: EnLAG-Monitoring: Stand des Ausbaus nach dem Ener- gieleitungsausbaugesetz (EnLAG) zum zweiten Quartal 2014. Bundesnetzagen- tur, 2014 http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Vorhaben/ EnLAG/EnLAG-Gesamtuebersicht.pdf [BNetzA 2014d] BNetzA: Georeferenzierte Datensätze der Vorhaben zum Netzaus- bau EnLAG und BBPlG. Bundesnetzagentur, 2014. – Erhalt per E-Mail, nach Anfrage [BNetzA 2014e] BNetzA: Kraftwerksliste der Bundesnetzagen- tur - Stand: 29.10.2014. http://www.bundesnetzagentur.de/DE/ Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/ Versorgungssicherheit/Erzeugungskapazitaeten/Kraftwerksliste/ kraftwerksliste-node.html. Version: 2014 [BNetzA 2015] BNetzA: EnLAG-Monitoring: Stand des Ausbaus nach dem Ener- gieleitungsausbaugesetz (EnLAG) zum zweiten Quartal 2015. Bundesnetzagentur, 2015 http://www.netzausbau.de/leitungsvorhaben/de.html [Bons 2014] Bons, Marian: Verstärkte Nutzung Windenergie in Süddeutschland und resultierender Übertragungsbedarf, Diplomarbeit, 2014 [Bundesregierung 2014] Bundesregierung: EEG-Novelle in Kraft. Mitteilung der Bundesregierung. http://www.bundesregierung.de/Content/DE/Artikel/ 2014/06/2014-06-27-eeg-im-bundestag-beschlossen.html. Version: 2014 [Bunke 2015] Bunke, Wolf-Dieter: Entwicklung einer Methodik zur Erstellung von Netzausbauszenarien in Abhängigkeit von Akzeptanzannahmen. Flensburg, Europa-Universität Flensburg, Abschlussarbeit im Rahmen des Projekts VerNet- zen: Sozial-ökologische, technische und ökonomische Modellierung von Entwick- lungspfaden der Energiewende; Masterthesis im Masterstudiengang Energy and Environmental Management, 2015 194 http://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Downloads/DE/Allgemeines/Bundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/2011/20110314BerichtNetzzustandNetzausbaupdf.pdf?__blob=publicationFile&v=2 http://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Downloads/DE/Allgemeines/Bundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/2011/20110314BerichtNetzzustandNetzausbaupdf.pdf?__blob=publicationFile&v=2 http://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Downloads/DE/Allgemeines/Bundesnetzagentur/Publikationen/Berichte/2011/20110314BerichtNetzzustandNetzausbaupdf.pdf?__blob=publicationFile&v=2 http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/2014/BundesfachplanungBroschuere.pdf http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/2014/BundesfachplanungBroschuere.pdf http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Vorhaben/EnLAG/EnLAG-Balkendiagramm.pdf?__blob=publicationFile http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Vorhaben/EnLAG/EnLAG-Balkendiagramm.pdf?__blob=publicationFile http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Vorhaben/EnLAG/EnLAG-Balkendiagramm.pdf?__blob=publicationFile http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Vorhaben/EnLAG/EnLAG-Gesamtuebersicht.pdf http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Vorhaben/EnLAG/EnLAG-Gesamtuebersicht.pdf http://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/Versorgungssicherheit/Erzeugungskapazitaeten/Kraftwerksliste/kraftwerksliste-node.html http://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/Versorgungssicherheit/Erzeugungskapazitaeten/Kraftwerksliste/kraftwerksliste-node.html http://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/Versorgungssicherheit/Erzeugungskapazitaeten/Kraftwerksliste/kraftwerksliste-node.html http://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/Versorgungssicherheit/Erzeugungskapazitaeten/Kraftwerksliste/kraftwerksliste-node.html http://www.netzausbau.de/leitungsvorhaben/de.html http://www.bundesregierung.de/Content/DE/Artikel/2014/06/2014-06-27-eeg-im-bundestag-beschlossen.html http://www.bundesregierung.de/Content/DE/Artikel/2014/06/2014-06-27-eeg-im-bundestag-beschlossen.html Literaturverzeichnis [Bunke u. a. 2015] Bunke, Wolf-Dieter ; Christ, Marion ; Degel, Mela- nie: VerNetzen: Sozial-ökologische und technisch-ökonomische Modellierung von Entwicklungspfaden der Energiewende. In: Tagungsband: Bundesnetzagentur Wissenschaftsdialog 2014. Technologie, Landschaft und Kommunikation, Wirt- schaft (2015), 107-125. http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/ DE/Publikationen/Tagungsband_14.pdf?__blob=publicationFile [BVA ohne Jahresangabe,a] BVA: Glossar: Amtlicher Gemeindeschlüssel. Version: ohne Jahresangabe,. http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/ Abteilungen/Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/ _function/glossar.html?lv3=4483122&lv2=4482970, Abruf: 28. Oktober 2015 [BVA ohne Jahresangabe,b] BVA: Glossar: Regionalschlüssel. Version: ohne Jah- resangabe,. http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/Abteilungen/ Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/_function/ glossar.html?lv2=4483198&lv3=4483144, Abruf: 28. Oktober 2015 [BWE 2011] BWE: Potential der Windenergie an Land. Bundesverband Windener- gie, 2011 https://www.wind-energie.de/sites/default/files/download/ publication/studie-zum-potenzial-der-windenergienutzung-land/bwe_ potenzialstudie_kurzfassung_2012-03.pdf [Bökenkamp 2014] Bökenkamp, Gesine: The Role of Norwegian Hy- dro Storage in Future Renewable Electricity Supply Systems in Germa- ny: Analysis with a Simulation Model, Europa-Universität Flensburg, Diss., 2014. http://www.zhb-flensburg.de/dissert/boekenkamp/Gesine_B%C3% B6kenkamp_Dissertation/dissertation%20boekenkamp.pdf [Büttner u. a. 2014] Büttner, G. ; Kosztra, B. ; G., Maucha ; Pataki, R.: Im- plementation and achievements of CLC2006. Version: 2014. http://www.eea. europa.eu/data-and-maps/data/clc-2006-vector-data-version-3/, Abruf: 2. November 2015 [Cebulla 2015a] Cebulla, Felix: Stromspeicherbedarf in europäischen Langfrist- szenarien. Eine Analyse des Einflusses unterschiedlicher energiewirtschaftlicher Rahmenbedingungen. In: Manuskriptvorlage VDI Wissensforum, 2015 [Cebulla 2015b] Cebulla, Felix: Szenarien für den europaweiten Ausbau von Spei- chertechnologien. 2015. – Mail von Felix Cebulla vom 05.12.2015 [Christ u. a. 2016a] Christ, Marion ; Soethe, Martin ; Degel, Melanie: Wind- ausbauszenarien unter Berücksichtigung gesellschaftlicher und ökologischer Rah- menbedingungen für die Simulation des deutschen Energiesystems bis 2050. In: Tagungsband: EnInnov2016. 14. Symposium Energieinnovation. Energie für unser 195 http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Publikationen/Tagungsband_14.pdf?__blob=publicationFile http://www.netzausbau.de/SharedDocs/Downloads/DE/Publikationen/Tagungsband_14.pdf?__blob=publicationFile http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/Abteilungen/Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/_function/glossar.html?lv3=4483122&lv2=4482970 http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/Abteilungen/Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/_function/glossar.html?lv3=4483122&lv2=4482970 http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/Abteilungen/Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/_function/glossar.html?lv3=4483122&lv2=4482970 http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/Abteilungen/Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/_function/glossar.html?lv2=4483198&lv3=4483144 http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/Abteilungen/Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/_function/glossar.html?lv2=4483198&lv3=4483144 http://www.bva.bund.de/DE/Organisation/Abteilungen/Abteilung_BIT/Leistungen/IT_Produkte/DVDV/Glossar/_function/glossar.html?lv2=4483198&lv3=4483144 https://www.wind-energie.de/sites/default/files/download/publication/studie-zum-potenzial-der-windenergienutzung-land/bwe_potenzialstudie_kurzfassung_2012-03.pdf https://www.wind-energie.de/sites/default/files/download/publication/studie-zum-potenzial-der-windenergienutzung-land/bwe_potenzialstudie_kurzfassung_2012-03.pdf https://www.wind-energie.de/sites/default/files/download/publication/studie-zum-potenzial-der-windenergienutzung-land/bwe_potenzialstudie_kurzfassung_2012-03.pdf http://www.zhb-flensburg.de/dissert/boekenkamp/Gesine_B%C3%B6kenkamp_Dissertation/dissertation%20boekenkamp.pdf http://www.zhb-flensburg.de/dissert/boekenkamp/Gesine_B%C3%B6kenkamp_Dissertation/dissertation%20boekenkamp.pdf http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/clc-2006-vector-data-version-3/ http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/clc-2006-vector-data-version-3/ Literaturverzeichnis Europa (2016), Nr. 110-111. http://www.tugraz.at/fileadmin/user_upload/ Events/Eninnov2016/files/lf/Session_B2/LF_Christ_WIND.pdf [Christ u. a. 2016b] Christ, Marion ; Soethe, Martin ; Degel, Melanie ; Wingen- bach, Clemens: Wind energy scenarios for the simulation of the German power system until 2050: The effect of social and ecological factors. In: Wohlgemuth, Volker (Hrsg.) ; Fuchs-Kittowski, Frank (Hrsg.) ; Wittmann, Jochen (Hrsg.): Advances and New Trends in Environmental Informatics. Stability, Continuity, Innovation. Springer, 2016, Kapitel IV, S. 167–180 [Cohen 1992] Cohen, Jacob: A Power Primer. In: Psychological Bulletin 112(1) (1992), S. 155–159 [Crilly 2012] Crilly, Tony ; Blackburn, Simon (Hrsg.): Die großen Fragen - Mathematik. Springer Spektrum, 2012 [Dagasan u. a. 2014] Dagasan, Pia ; Trockel, Simon ; Schulz, Sascha ; Ener- gieAgentur.NRW: Das neue EEG 2014 Aktuelle Änderungen für Wind-, Solar- und Biomasseanlagen. In: EA-paper 2 (2014). http://www.energieagentur. nrw/eanrw/ea/eapaper [Davies u. Ihaka Version 2.15.3] Davies, Simon ; Ihaka, Ross: R Documentation: Fitting Generalized Linear Models. Website. https://stat.ethz.ch/R-manual/ R-devel/library/stats/html/glm.html. Version:Version 2.15.3 [defra 2012] defra: 2012 Guidelines to Defra / DECC’s GHG Con- version Factors for Company Reporting. Produced by AEA for the Department of Energy and Climate Change (DECC) and the De- partment for Environment, Food and Rural Affairs (Defra), 2012 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_ data/file/69554/pb13773-ghg-conversion-factors-2012.pdf [dena 2005] dena: Energiewirtschaftliche Planung für die Netzintegration von Windenergie in Deutschland an Land und Offshore bis zum Jahr 2020. Deutsche Energie-Agentur GmbH, 2005 http://www.dena.de/publikationen/ energiesysteme/dena-netzstudie-i.html [dena 2010] dena: dena-Netzstudie II. Integration erneuerbarer Energien in die deutsche Stromversorgung im Zeitraum 2015 – 2020 mit Ausblick 2025. Deutsche Energie-Agentur GmbH, 2010 http://www.ewi.uni-koeln.de/fileadmin/ user_upload/Publikationen/Studien/Politik_und_Gesellschaft/2010/ EWI_2010-11-24_Dena2-Studie.pdf [dena 2012] dena: Stand der Genehmigungsverfahren der Netzausbauprojek- te nach EnLAG. Deutsche Energie-Agentur, 2012 http://www.dena.de/ 196 http://www.tugraz.at/fileadmin/user_upload/Events/Eninnov2016/files/lf/Session_B2/LF_Christ_WIND.pdf http://www.tugraz.at/fileadmin/user_upload/Events/Eninnov2016/files/lf/Session_B2/LF_Christ_WIND.pdf http://www.energieagentur.nrw/eanrw/ea/eapaper http://www.energieagentur.nrw/eanrw/ea/eapaper https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/glm.html https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/glm.html https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/69554/pb13773-ghg-conversion-factors-2012.pdf https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/69554/pb13773-ghg-conversion-factors-2012.pdf http://www.dena.de/publikationen/energiesysteme/dena-netzstudie-i.html http://www.dena.de/publikationen/energiesysteme/dena-netzstudie-i.html http://www.ewi.uni-koeln.de/fileadmin/user_upload/Publikationen/Studien/Politik_und_Gesellschaft/2010/EWI_2010-11-24_Dena2-Studie.pdf http://www.ewi.uni-koeln.de/fileadmin/user_upload/Publikationen/Studien/Politik_und_Gesellschaft/2010/EWI_2010-11-24_Dena2-Studie.pdf http://www.ewi.uni-koeln.de/fileadmin/user_upload/Publikationen/Studien/Politik_und_Gesellschaft/2010/EWI_2010-11-24_Dena2-Studie.pdf http://www.dena.de/fileadmin/user_upload/Projekte/Energiedienstleistungen/Dokumente/Stand_EnLAG-Trassen.pdf http://www.dena.de/fileadmin/user_upload/Projekte/Energiedienstleistungen/Dokumente/Stand_EnLAG-Trassen.pdf Literaturverzeichnis fileadmin/user_upload/Projekte/Energiedienstleistungen/Dokumente/ Stand_EnLAG-Trassen.pdf [DESTATIS 2015a] DESTATIS: Geimeindeverzeichnis - Infor- mationssystem. Version: 2015. https://www.destatis.de/DE/ ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Gemeindeverzeichnis/ NamensGrenzAenderung/NamensGrenzAenderung.html, Abruf: 28. Oktober 2015 [DESTATIS 2015b] DESTATIS: Regionaldatenbank Deutschland. Version: 2015. https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/ Regionaldatenbank/Regionaldatenbank.html, Abruf: 26. Oktober 2015 [Di Gregorio u. Varrazzo 2015] Di Gregorio, Federico ; Varrazzo, Daniele: Psy- copg – PostgreSQL database adapter for Python — Psycopg 2.6 documentation. Website. http://initd.org/psycopg/docs/. Version: 2015 [Diekmann u. a. 2014a] Diekmann, Dr. J. ; Schill, Dr. Wolf-Peter ; Vogel- Sperl, Dr. A. ; Püttner, Andreas ; Schmidt, Janine ; Kirrmann, Sven: Vergleich der Bundesländer: Analyse der Erfolgsfaktoren für den Ausbau der Erneuerbaren Energien 2014. Indikatoren und Ranking. Deutsches Insti- tut für Wirtschaftsforschung (DIW Berlin), Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW), Agentur für Erneuerbare Energien e.V. (AEE), 2014 https://www.unendlich-viel-energie.de/media/ file/362.AEE_DIW_ZSW_Bundeslaendervergleich_Online.pdf [Diekmann u. a. 2014b] Diekmann, Jochen ; Schill, Wolf-Peter ; Vogel- Sperl, Antje ; Püttner, Andreas ; Schmidt, Jasmin ; Kirrmann, Sven: Vergleich der Bundesländer: Analyse der Erfolgsfaktoren für den Ausbau der Erneuerbaren Energien 2014: Indikatoren und Ranking: Endbericht. Ber- lin und Stuttgart : DIW Berlin, ZSW, Agentur für Erneuerbare Energi- en, 2014 http://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/362.AEE_DIW_ ZSW_Bundeslaendervergleich_Online.pdf [Dir. 2009/147/EC 2009] Dir. 2009/147/EC: DIRECTIVE 2009/147/EC OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 30 November 2009 on the conservation of wild birds (codified version). In: Official Journal of the European Union L 20/7 (2009) [Dir. 92/43/EEC 1992] Dir. 92/43/EEC: COUNCIL DIRECTIVE 92/43/EEC of 21 May 1992 on the conservation of natural habitats and of wild fauna and flora. In: Official Journal of the European Union L 206 (1992) 197 http://www.dena.de/fileadmin/user_upload/Projekte/Energiedienstleistungen/Dokumente/Stand_EnLAG-Trassen.pdf http://www.dena.de/fileadmin/user_upload/Projekte/Energiedienstleistungen/Dokumente/Stand_EnLAG-Trassen.pdf http://www.dena.de/fileadmin/user_upload/Projekte/Energiedienstleistungen/Dokumente/Stand_EnLAG-Trassen.pdf https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Gemeindeverzeichnis/NamensGrenzAenderung/NamensGrenzAenderung.html https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Gemeindeverzeichnis/NamensGrenzAenderung/NamensGrenzAenderung.html https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Gemeindeverzeichnis/NamensGrenzAenderung/NamensGrenzAenderung.html https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Regionaldatenbank/Regionaldatenbank.html https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Regionaldatenbank/Regionaldatenbank.html http://initd.org/psycopg/docs/ https://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/362.AEE_DIW_ZSW_Bundeslaendervergleich_Online.pdf https://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/362.AEE_DIW_ZSW_Bundeslaendervergleich_Online.pdf http://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/362.AEE_DIW_ZSW_Bundeslaendervergleich_Online.pdf http://www.unendlich-viel-energie.de/media/file/362.AEE_DIW_ZSW_Bundeslaendervergleich_Online.pdf Literaturverzeichnis [DKRZ ohne Jahresangabe] DKRZ: CERA project information for coastDat2. Version: ohne Jahresangabe. http://cera-www.dkrz.de/WDCC/ui/Project. jsp?proj=coastDat-2, Abruf: 10. Dezember 2015 [DUH 2010] DUH: Plan N - Handlungsempfehlungen an die Politik zur künfti- gen Integration Erneuerbarer Energien in die Stromnetze. Detusche Umwelthil- fe e.V., 2010 http://www.duh.de/uploads/tx_duhdownloads/PLAN_N_final_ 04012011.pdfVersion:November2010 [DUH 2012] DUH: Bilanz Plan N - Handlungsempfehlungen an die Politik. Deut- sche Umwelthilfe e.V., 2012 http://www.forum-netzintegration.de/uploads/ media/Bilanz_Plan_N_2012_04.pdfVersion:April2012 [DUH 2013] DUH: Plan N 2.0 – Politikempfehlungen zum Um- und Ausbau der Stromnetze. Deutsche Umwelthilfe e.V., 2013 http://www.duh.de/uploads/tx_ duhdownloads/PLAN_N_2-0_Gesamtansicht.pdfVersion:Dezember2013 [DWG 2014] DWG: Status des Offshore-Windenergieausbaus in Deutsch- land. Deutsche WindGuard, 2014 http://www.windguard.de/ _Resources/Persistent/a4e37a28558079469e6ff8be0e655caa0164308c/ Factsheet-Status-Offshore-Windenergieausbau-Jahr-2014-V2.pdf [EEG 2014] EEG: Gesetz für den Ausbau erneuerba- rer Energien. http://www.bmwi.de/BMWi/Redaktion/PDF/G/ gesetz-fuer-den-ausbau-erneuerbarer-energien,property=pdf,bereich= bmwi2012,sprache=de,rwb=true.pdf. Version: 2014 [Einig u. Zaspel-Heisters 2014] Einig, Klaus ; Zaspel-Heisters, Dr. B.: Win- denergieanlagen und Raumordnungsgebiete. Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) im Bundesamt für Bauwesen und Raumord- nung (BBR), 2014 http://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/Veroeffentlichungen/ AnalysenKompakt/2014/DL_01_2014.pdf?__blob=publicationFile&v=3 [Energinet.dk 2012] Energinet.dk: Generation of Electricity and Dis- trict Heating, Energy Storage and Energy Carrier Generation and Con- version. Technology data for energy plants. Energinet.dk, Energi Sty- relsen, 2012 https://www.energinet.dk/SiteCollectionDocuments/Danske% 20dokumenter/Forskning/Technology_data_for_energy_plants.pdf [energymap.info 2014] energymap.info: Gesetzliche Grundlagen und ihre Ge- schichte. http://www.energymap.info/gesetze.html. Version: 2014, Abruf: 28. Oktober 2015 198 http://cera-www.dkrz.de/WDCC/ui/Project.jsp?proj=coastDat-2 http://cera-www.dkrz.de/WDCC/ui/Project.jsp?proj=coastDat-2 http://www.duh.de/uploads/tx_duhdownloads/PLAN_N_final_04012011.pdf Version: November 2010 http://www.duh.de/uploads/tx_duhdownloads/PLAN_N_final_04012011.pdf Version: November 2010 http://www.forum-netzintegration.de/uploads/media/Bilanz_Plan_N_2012_04.pdf Version: April 2012 http://www.forum-netzintegration.de/uploads/media/Bilanz_Plan_N_2012_04.pdf Version: April 2012 http://www.duh.de/uploads/tx_duhdownloads/PLAN_N_2-0_Gesamtansicht.pdf Version: Dezember 2013 http://www.duh.de/uploads/tx_duhdownloads/PLAN_N_2-0_Gesamtansicht.pdf Version: Dezember 2013 http://www.windguard.de/_Resources/Persistent/a4e37a28558079469e6ff8be0e655caa0164308c/Factsheet-Status-Offshore-Windenergieausbau-Jahr-2014-V2.pdf http://www.windguard.de/_Resources/Persistent/a4e37a28558079469e6ff8be0e655caa0164308c/Factsheet-Status-Offshore-Windenergieausbau-Jahr-2014-V2.pdf http://www.windguard.de/_Resources/Persistent/a4e37a28558079469e6ff8be0e655caa0164308c/Factsheet-Status-Offshore-Windenergieausbau-Jahr-2014-V2.pdf http://www.bmwi.de/BMWi/Redaktion/PDF/G/gesetz-fuer-den-ausbau-erneuerbarer-energien,property=pdf,bereich=bmwi2012,sprache=de,rwb=true.pdf http://www.bmwi.de/BMWi/Redaktion/PDF/G/gesetz-fuer-den-ausbau-erneuerbarer-energien,property=pdf,bereich=bmwi2012,sprache=de,rwb=true.pdf http://www.bmwi.de/BMWi/Redaktion/PDF/G/gesetz-fuer-den-ausbau-erneuerbarer-energien,property=pdf,bereich=bmwi2012,sprache=de,rwb=true.pdf http://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/Veroeffentlichungen/AnalysenKompakt/2014/DL_01_2014.pdf?__blob=publicationFile&v=3 http://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/Veroeffentlichungen/AnalysenKompakt/2014/DL_01_2014.pdf?__blob=publicationFile&v=3 https://www.energinet.dk/SiteCollectionDocuments/Danske%20dokumenter/Forskning/Technology_data_for_energy_plants.pdf https://www.energinet.dk/SiteCollectionDocuments/Danske%20dokumenter/Forskning/Technology_data_for_energy_plants.pdf http://www.energymap.info/gesetze.html Literaturverzeichnis [energymap.info 2015] energymap.info: Die Daten der Energymap zum Down- load. http://www.energymap.info/download.html. Version: 2015, Abruf: 28. Oktober 2015 [EnLAG 2009] EnLAG ; Bundestag (Hrsg.): Gesetz zum Ausbau von Ener- gieleitungen. 2009 http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/enlag/ gesamt.pdf [ENTSO-E 2014a] ENTSO-E ; European Network of Transmission System Operators for Electricity (Hrsg.): 10-Year Network Development Plan 2014. 2014 https://www.entsoe.eu/Documents/TYNDP%20documents/TYNDP% 202014/141031%20TYNDP%202014.pdf [ENTSO-E 2014b] ENTSO-E: Production, Consumption, Exchange Package. https://www.entsoe.eu/db-query/country-packages/ production-consumption-exchange-package. Version: 2014 [ENTSO-E 2015] ENTSO-E: E-HIGHWAY 2050 - Modular Development Plan of the Pan-European Transmission System 2050. http://www.e-highway2050.eu/ results/. Version: 2015 [EnWG 2005] EnWG: Gesetz über die Elektrizitäts- und Gasver- sorgung(Energiewirtschaftsgesetz). Bundestag, 2005 https://www. gesetze-im-internet.de/bundesrecht/enwg_2005/gesamt.pdf [Ester u. Sander 2000] Ester, Martin ; Sander, Jörg: Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen. Springer, 2000 [EU 2006] EU: Entscheidung Nr. 1364/2006/EG des europäischen Parlaments und des Rates vom 6. September 2006 zur Festlegung von Leitlinien für die transeuro- päischen Energienetze und zur Aufhebung der Entscheidung 96/391/EG und der Entscheidung Nr. 1229/2003/EG. Europäische Union, 2006 http://ec.europa. eu/energy/infrastructure/tent_e/ten_e_de.htm [eurostat 2015] eurostat: Infrastructure - electricity - annual data: nrg_113a. http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do. Version: 2015 [von Falkenstein 2006] Falkenstein, Eva von: Bürgerproteste gegen Windener- gieanlagen. Akteursanalyse ausgewählter Bürgerinitiativen in Bayern und Baden- Württemberg, Lehrstuhl für Forstpolitik und Forstgeschichte – Technische Univer- sität München, Diplomarbeit, 2006. https://www.wup.wi.tum.de/fileadmin/ w00beh/www/Files/Dipl_Buergerproteste_gegen_Windenergieanlagen.pdf [feedinlib 2015] feedinlib: Welcome to oemof’s feedinlib documentation! http: //feedinlib.readthedocs.io/en/v0.0.7/. Version: 2015 199 http://www.energymap.info/download.html http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/enlag/gesamt.pdf http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/enlag/gesamt.pdf https://www.entsoe.eu/Documents/TYNDP%20documents/TYNDP%202014/141031%20TYNDP%202014.pdf https://www.entsoe.eu/Documents/TYNDP%20documents/TYNDP%202014/141031%20TYNDP%202014.pdf https://www.entsoe.eu/db-query/country-packages/production-consumption-exchange-package https://www.entsoe.eu/db-query/country-packages/production-consumption-exchange-package http://www.e-highway2050.eu/results/ http://www.e-highway2050.eu/results/ https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/enwg_2005/gesamt.pdf https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/enwg_2005/gesamt.pdf http://ec.europa.eu/energy/infrastructure/tent_e/ten_e_de.htm http://ec.europa.eu/energy/infrastructure/tent_e/ten_e_de.htm http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do https://www.wup.wi.tum.de/fileadmin/w00beh/www/Files/Dipl_Buergerproteste_gegen_Windenergieanlagen.pdf https://www.wup.wi.tum.de/fileadmin/w00beh/www/Files/Dipl_Buergerproteste_gegen_Windenergieanlagen.pdf http://feedinlib.readthedocs.io/en/v0.0.7/ http://feedinlib.readthedocs.io/en/v0.0.7/ Literaturverzeichnis [Frantzen u. Guss 2012] Frantzen, Jörg ; Guss, Hermann ; Bun- desanstalt für Straßenwesen (BASt) (Hrsg.): Elektrische Stra- ße. http://www.bast.de/DE/FB-S/Publikationen/Download-Publikationen/ Downloads/s-elroad.pdf?__blob=publicationFile. Version: 2012 [Fuchs u. a. 2012] Fuchs, Georg ; Lunz, Benedikt ; Leuthold, Matthias ; Sauer, Dirk U.: Technology Overview on Electricity Storage. Overview on the potential and on the deployment perspectives of electricity storage technologies. Institut für Stromreichtertechnik und Elektrische Antriebe RWTH Aachen, 2012 [Geofabrik GmbH 2015] Geofabrik GmbH: OpenStreetMap Data Extracts. http: //download.geofabrik.de/. Version: 2015, Abruf: 2. November 2015 [Geyer 2014] Geyer, B.: High-resolution atmospheric reconstruction for Europe 1948 - 2012: coastDat2. In: Earth System Science Data 6 (2014), 147 - 164. Online-Ressource [Gillies 2013] Gillies, Sean: The Shapely User Manual. http://toblerity.org/ shapely/manual.html. Version: 2013, Abruf: 17. November 2015 [Greenpeace 2015] Greenpeace: Klimaschutz: Der Plan Energiekonzept für Deutschland. 2015 https://www.greenpeace.de/sites/www.greenpeace.de/ files/publications/klimaschutz-der-plan-greenpeace-20151117.pdf [Hall u. a. 2013] Hall, N. ; Ashworth, P. ; Devine-Wright, P.: Societal acceptan- ce of wind farms: Analysis of four common themes across Australian case studies. In: Energy Policy (2013). http://dx.doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j. enpol.2013.03.009. – DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2013.03.009 [Henning u. Palzer 2015] Henning, Hans-Martin ; Palzer, Andreas: WAS KOSTET DIE ENERGIEWENDE? Wege zur Transformation des deutschen Energiesystems bis 2050. Fraunhofer ISE, 2015 https://www.ise.fraunhofer. de/de/veroeffentlichungen/veroeffentlichungen-pdf-dateien/ studien-und-konzeptpapiere/studie-was-kostet-die-energiewende.pdf [Holtmann 2010] Holtmann, Dieter: Grundlegende multivariate Modelle der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. 3., veränderte Auflage. Universi- tätsverlag Potsdam, 2010 http://www.uni-potsdam.de/soziologie-methoden/ dokumente/holtmann/multivariate.pdf. – ISBN 978–3–86956–084–7 [Huber u. Horbaty 2013] Huber, Stefanie ; Horbaty, Robert: Social acceptan- ce of wind energy projects. iea wind, 2013 http://www.socialacceptance.ch/ images/RP_14_Social_Acceptance_FINAL.pdf 200 http://www.bast.de/DE/FB-S/Publikationen/Download-Publikationen/Downloads/s-elroad.pdf?__blob=publicationFile http://www.bast.de/DE/FB-S/Publikationen/Download-Publikationen/Downloads/s-elroad.pdf?__blob=publicationFile http://download.geofabrik.de/ http://download.geofabrik.de/ Online - Ressource http://toblerity.org/shapely/manual.html http://toblerity.org/shapely/manual.html https://www.greenpeace.de/sites/www.greenpeace.de/files/publications/klimaschutz-der-plan-greenpeace-20151117.pdf https://www.greenpeace.de/sites/www.greenpeace.de/files/publications/klimaschutz-der-plan-greenpeace-20151117.pdf http://dx.doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2013.03.009 http://dx.doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2013.03.009 https://www.ise.fraunhofer.de/de/veroeffentlichungen/veroeffentlichungen-pdf-dateien/studien-und-konzeptpapiere/studie-was-kostet-die-energiewende.pdf https://www.ise.fraunhofer.de/de/veroeffentlichungen/veroeffentlichungen-pdf-dateien/studien-und-konzeptpapiere/studie-was-kostet-die-energiewende.pdf https://www.ise.fraunhofer.de/de/veroeffentlichungen/veroeffentlichungen-pdf-dateien/studien-und-konzeptpapiere/studie-was-kostet-die-energiewende.pdf http://www.uni-potsdam.de/soziologie-methoden/dokumente/holtmann/multivariate.pdf http://www.uni-potsdam.de/soziologie-methoden/dokumente/holtmann/multivariate.pdf http://www.socialacceptance.ch/images/RP_14_Social_Acceptance_FINAL.pdf http://www.socialacceptance.ch/images/RP_14_Social_Acceptance_FINAL.pdf Literaturverzeichnis [Hübner u. Hahn 2013] Hübner, PD Dr. G. ; Hahn, Dipl.-Psych. C.: Akzeptanz des Stromnetzausbaus in Schleswig-Holstein. Abschlussbericht zum Forschungsprojekt. Institut für Psychologie, AG Gesundheits- und Umweltpsychologie Martin-Luther- Universität Halle–Wittenberg, 2013 http://www.buergerdialog-stromnetz. de/sites/default/files/mediathek/hubner_hahn_bericht_2013.pdf [Hübner u. Löffler 2013] Hübner, Prof. Dr. G. ; Löffler, Elisabeth: Wirkungen von Windkraftanlagen auf Anwohner in der Schweiz: Einflussfaktoren und Empfehlun- gen. Universität St. Gallen, 2013 http://www.news.admin.ch/NSBSubscriber/ message/attachments/32453.pdf [Ihaka Version 2.15.3] Ihaka, Ross: R Documentation: lm() Fitting Linear Models. Website. https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/ lm.html. Version:Version 2.15.3 [IPCC 2006] IPCC: IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Intergovernmental Panel on Climate Change, 2006 [IRENA 2015] IRENA: Renewable Energy Prospects: Germany. International Renewable Energy Agency, 2015 http://www.irena.org/DocumentDownloads/ Publications/IRENA_REmap_Germany_report_2015.pdf [IWES, DLR, IFNE 2012] IWES, DLR, IFNE: Langfristszenarien und Strategien für den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Berücksichtigung der Entwicklung in Europa und global - Datenanhang II zu Schlussbericht. DLR, IWES, IFNE, BMU, 2012 [IWR 2013] IWR: Stromnetz-Ausbau: Warum es bei der Bürgeranleihe hakt. http: //www.iwr.de/news.php?id=25152. Version: 2013 [IZT 2015] IZT: Protokoll Fokusgruppe Wind. Institut für Zukunftsforschung und Technologiebewertung, 2015 [Juwi 2014] Juwi: Standort: Ebschied. Version: 2014. http://offenlage. rheinhunsrueck.de/Ebschied/Punkt%2019%20-%20Kipph%C3%B6he%20und% 20Abst%C3%A4nde%20zur%20Stra%C3%9Fe/19.1_Kipph%C3%B6henberechnung_ ing.pdf, Abruf: 24. November 2015 [Killet 2010] Killet: Darstellungsformen von UTM-Koordinaten - Wie gehe ich damit um? - veröffentlicht in VDVmagazin, Verband Deutscher Vermessungsin- genieure, Heft 8/2009. Version: 2010. https://www.killetsoft.de/t_0901_d. htm, Abruf: 10. Dezember 2015 [Konstantin 2007] Konstantin, P. ; VDI (Hrsg.): Praxis Energiewirtschaft - Ener- gieumwandlung, -transport und -beschaffung im liberalisierten Markt. Bd. 2. Sprin- ger, 2007 201 http://www.buergerdialog-stromnetz.de/sites/default/files/mediathek/hubner_hahn_bericht_2013.pdf http://www.buergerdialog-stromnetz.de/sites/default/files/mediathek/hubner_hahn_bericht_2013.pdf http://www.news.admin.ch/NSBSubscriber/message/attachments/32453.pdf http://www.news.admin.ch/NSBSubscriber/message/attachments/32453.pdf https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/lm.html https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/lm.html http://www.irena.org/DocumentDownloads/Publications/IRENA_REmap_Germany_report_2015.pdf http://www.irena.org/DocumentDownloads/Publications/IRENA_REmap_Germany_report_2015.pdf http://www.iwr.de/news.php?id=25152 http://www.iwr.de/news.php?id=25152 http://offenlage.rheinhunsrueck.de/Ebschied/Punkt%2019%20-%20Kipph%C3%B6he%20und%20Abst%C3%A4nde%20zur%20Stra%C3%9Fe/19.1_Kipph%C3%B6henberechnung_ing.pdf http://offenlage.rheinhunsrueck.de/Ebschied/Punkt%2019%20-%20Kipph%C3%B6he%20und%20Abst%C3%A4nde%20zur%20Stra%C3%9Fe/19.1_Kipph%C3%B6henberechnung_ing.pdf http://offenlage.rheinhunsrueck.de/Ebschied/Punkt%2019%20-%20Kipph%C3%B6he%20und%20Abst%C3%A4nde%20zur%20Stra%C3%9Fe/19.1_Kipph%C3%B6henberechnung_ing.pdf http://offenlage.rheinhunsrueck.de/Ebschied/Punkt%2019%20-%20Kipph%C3%B6he%20und%20Abst%C3%A4nde%20zur%20Stra%C3%9Fe/19.1_Kipph%C3%B6henberechnung_ing.pdf https://www.killetsoft.de/t_0901_d.htm https://www.killetsoft.de/t_0901_d.htm Literaturverzeichnis [Kurreck u. a. 2009] Kurreck, Daniel ; Selter, Andy ; Schraml, Ulrich: Ver- lauf eines Windkraftkonfliktes. Die Bewertung lokaler Windkraftanlagen durch die Bürger und Bürgerinnen von Freiburg im Breisgau in den fünf Jahren seit de- ren Bau. Institut für Forst- und Umweltpolitik (ifp), 2009 https://www.ifp. uni-freiburg.de/publikationen-1/arbeitsberichte/arb.bericht-3-09 [von der Lippe 1993] Lippe, Peter von d.: Deskriptive Statistik. Gustav Fischer Verlag, 1993 http://www.von-der-lippe.org/dokumente/buch/buch08.pdf. – ISBN 3–437–40268–4 [Lumley 2015] Lumley, Thomas: Package ’leaps’ - Regression subset selecti- on. Website. http://cran.r-project.org/web/packages/leaps/leaps.pdf. Version: 2015. – Documentation. Stand: 20. Feb. 2015 [Lutsch u. a. 2004a] Lutsch, W. ; Neuffer, H. ; Witterhold, F.-G.: Strate- gien und Technologien einer pluralistischen Fern- und Nahwärmeversorgung in einem liberalisierten Energiemarkt unter besonderer Berücksichtigung der Kraft- Wärme-Kopplung und Regenerativer Energien. Band 2. Technikentwicklung und -bewertung. Arbeitsgemeinschaft für Wärem und Heizkraftwirtschaft e.V., Fran- furt/M. (AGFW), 2004 http://www.isi.fraunhofer.de/isi-wAssets/docs/ x/de/publikationen/waerme/PW-Band-2-311120.pdf [Lutsch u. a. 2004b] Lutsch, W. ; Neuffer, H. ; Witterhold, F.-G.: Stra- tegien und Technologien einer pluralistischen Fern- und Nahwärmeversorgung in einem liberalisierten Energiemarkt unter besonderer Berücksichtigung der Kraft-Wärme-Kopplung und Regenerativer Energien. Band 3. Zukunft der KWK und der Fernwärme Modellgestützte Hochrechnungen Vergleichende Betrachtun- gen Zukünftige Anforderungen. Arbeitsgemeinschaft für Wärem und Heizkraft- wirtschaft e.V., Franfurt/M. (AGFW), 2004 http://www.isi.fraunhofer.de/ isi-wAssets/docs/x/de/publikationen/waerme/PW-Band-3-311120.pdf [Lütkehus u. a. 2013] Lütkehus, Insa ; Salecker, Hanno ; Adlunger, Kirs- ten: Potential der Windenergie an Land - Studie zur Ermittlung des bun- desweiten Flächen- und Leistungspotenzials der Windenergienutzung an Land. Umweltbundesamt, 2013 https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/ files/medien/378/publikationen/potenzial_der_windenergie.pdf [Mester 2016] Mester, Karoline: Entwicklung einer Methodik zur Integration gesell- schaftlicher Akzeptanz in die Strommarkt-Modellierung am Beispiel ausgewählter Netzausbauvorhaben in Deutschland, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Diplomarbeit, 2016 [Mester u. a. 2016] Mester, Karoline A. ; Christ, Marion ; Degel, Melanie ; Bun- ke, Wolf-Dieter: Integrating social acceptance of electricity grid expansion into 202 https://www.ifp.uni-freiburg.de/publikationen-1/arbeitsberichte/arb.bericht-3-09 https://www.ifp.uni-freiburg.de/publikationen-1/arbeitsberichte/arb.bericht-3-09 http://www.von-der-lippe.org/dokumente/buch/buch08.pdf http://cran.r-project.org/web/packages/leaps/leaps.pdf http://www.isi.fraunhofer.de/isi-wAssets/docs/x/de/publikationen/waerme/PW-Band-2-311120.pdf http://www.isi.fraunhofer.de/isi-wAssets/docs/x/de/publikationen/waerme/PW-Band-2-311120.pdf http://www.isi.fraunhofer.de/isi-wAssets/docs/x/de/publikationen/waerme/PW-Band-3-311120.pdf http://www.isi.fraunhofer.de/isi-wAssets/docs/x/de/publikationen/waerme/PW-Band-3-311120.pdf https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/378/publikationen/potenzial_der_windenergie.pdf https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/378/publikationen/potenzial_der_windenergie.pdf Literaturverzeichnis 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. Springer, 2016, Kapitel III, S. 115–129 [Musall u. Kuik 2011] Musall, Fabian D. ; Kuik, Onno: Local acceptance of renewable energy—A case study from southeast Germany. In: Energy Policy (2011). http://dx.doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2011.03. 017. – DOI http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2011.03.017 [NABWG 2011] NABWG: Netzausbaubeschleunigungsgesetz Übertragungsnetz. Bundestag, 2011 https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/nabeg/ gesamt.pdf [Nahmmacher u. a. 2014] Nahmmacher, Paul ; Schmid, Eva ; Knopf, Brigitte: Documentation of LIMES-EU - A long-term electricity system model for Europe. Potsdam Insitute for Climate Impact Research, 2014 https://www.pik-potsdam. de/members/paulnah/limes-eu-documentation-2014.pdf [Netzintegration ] Netzintegration, Forum: Vortragsarchiv. http://www. forum-netzintegration.de/87/ [Neukirch 2014] Neukirch, Mario: Konflikte um den Ausbau der Stromnetze: Status und Entwicklung heterogener Protestkonstellationen. SOI Discussion Pa- per, 2014 http://www.uni-stuttgart.de/soz/oi/publikationen/soi_2014_ 1_Neukirch_Konflikte_um_den_Ausbau_der_Stromnetze.pdf [Nitsch 2014] Nitsch, Dr. J.: Szenarien der deutschen Energieversor- gung vor dem Hintergrund der Vereinbarungen der Großen Koaliti- on. Kurzexpertise für den Bundesverband Erneuerbare Energien e.V., 2014 http://www.bee-ev.de/_downloads/publikationen/studien/2014/ 20140205_BEE-Szenarien_GROKO_Nitsch.pdf [Nitsch u. a. 2012] Nitsch, Joachim ; Pregger, Thomas ; Naegler, Tobias ; Heide, Dominik ; Tena, Diego L. ; Trieb, Franz ; Scholz, Yvonne ; Nien- haus, Kristina ; Gerhardt, Norman ; Sterner, Michael ; Trost, Tobias ; Oehsen, Amany von ; Schwinn, Rainer ; Pape, Carsten ; Hahn, Henning ; Wickert, Manuel ; Wenzel, Bernd: Langfristszenarien und Strategien für den Ausbau der erneuerbaren Energien in Deutschland bei Berücksichtigung der Entwicklung in Europa und global. Deutsches Zentrum für Luft- und Raum- fahrt (DLR), Stuttgart, Institut für Technische Thermodynamik, Abt. System- analyse und Technikbewertung, Fraunhofer Institut für Windenergie und Ener- giesystemtechnik (IWES), Kassel Ingenieurbüro für neue Energien (IFNE), Tel- 203 http://dx.doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2011.03.017 http://dx.doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2011.03.017 https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/nabeg/gesamt.pdf https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/nabeg/gesamt.pdf https://www.pik-potsdam.de/members/paulnah/limes-eu-documentation-2014.pdf https://www.pik-potsdam.de/members/paulnah/limes-eu-documentation-2014.pdf http://www.forum-netzintegration.de/87/ http://www.forum-netzintegration.de/87/ http://www.uni-stuttgart.de/soz/oi/publikationen/soi_2014_1_Neukirch_Konflikte_um_den_Ausbau_der_Stromnetze.pdf http://www.uni-stuttgart.de/soz/oi/publikationen/soi_2014_1_Neukirch_Konflikte_um_den_Ausbau_der_Stromnetze.pdf http://www.bee-ev.de/_downloads/publikationen/studien/2014/20140205_BEE-Szenarien_GROKO_Nitsch.pdf http://www.bee-ev.de/_downloads/publikationen/studien/2014/20140205_BEE-Szenarien_GROKO_Nitsch.pdf Literaturverzeichnis tow, 2012 http://www.dlr.de/dlr/Portaldata/1/Resources/bilder/portal/ portal_2012_1/leitstudie2011_bf.pdf [Obe u. Neufeld 2015] Obe, R. ; Neufeld, K.: PostgGIS 2.1.9dev Manual. Version: 2015. http://postgis.net/stuff/postgis-2.1.pdf, Abruf: 21. Ok- tober 2015 [Obe u. Hsu 2012] Obe, Regina ; Hsu, Leo ; Blachette, Meghan (Hrsg.): Post- greSQL - Up and Running. O’Reilly Media, 2012 [Obermann 2014] Obermann, Ruth: Akzeptanz für Energieinfrastrukturprojekte am Beispiel Netzausbau, International School of Management Dortmund, Diplomar- beit, 2014 [OEMOF 2015] OEMOF: Open Energy Modelling Framework. https://github. com/oemof. Version: 2015 [OSM 2015a] OSM: Key:highway. Version: 2015. http://wiki.openstreetmap. org/wiki/Key:highway, Abruf: 2. November 2015 [OSM 2015b] OSM: Natural. Version: 2015. http://wiki.openstreetmap.org/ wiki/Natural, Abruf: 5. November 2015 [Pape u. a. 2014] Pape, Dr. C. ; Gerhardt, Norman ; Härtel, Philipp ; Scholz, Angela ; Schwinn, Rainer ; Drees, Tim ; Maaz, Andreas ; Sprey, Jens ; Breu- er, Dr. C. ; Moser, Prof. Dr. A. ; Sailer, Frank ; Reuter, Simon ; Müller, Thorsten: ROADMAP SPEICHER. Bestimmung des Speicherbedarfs in Deutsch- land im europäischen Kontext und Ableitung von technisch-ökonomischen sowie rechtlichen Handlungsempfehlungen für die Speicherförderung. Fraunhofer IWES, 2014 [Petermann u. Scherz 2005] Petermann, Thomas ; Scherz, Constanze: TA und (Technik-)Akzeptanz(-forschung). In: Technikfolgenabschätzung - Theorie und Praxis (2005), Nr. 3, 14. Jahrgang, S. 45–53 [Pfluger u. a. 2011] Pfluger, Benjamin ; Sensfuß, Frank ; Schubert, Gerda ; Leisentritt, Johannes: Tangible ways towards climate protection in the Euro- pean Union (EU Long-term scenarios 2050). Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research ISI, 2011 http://www.isi.fraunhofer.de/isi-de/x/ projekte/314587_bmu-langfristszenarien.php [PgSQL - GDG 2015a] PgSQL - GDG: PostgreSQL - License. http://www. postgresql.org/about/licence/. Version: 2015, Abruf: 21 Oktober 2015. – PostgreSQL - Global Development Group; 204 http://www.dlr.de/dlr/Portaldata/1/Resources/bilder/portal/portal_2012_1/leitstudie2011_bf.pdf http://www.dlr.de/dlr/Portaldata/1/Resources/bilder/portal/portal_2012_1/leitstudie2011_bf.pdf http://postgis.net/stuff/postgis-2.1.pdf https://github.com/oemof https://github.com/oemof http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:highway http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:highway http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Natural http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Natural http://www.isi.fraunhofer.de/isi-de/x/projekte/314587_bmu-langfristszenarien.php http://www.isi.fraunhofer.de/isi-de/x/projekte/314587_bmu-langfristszenarien.php http://www.postgresql.org/about/licence/ http://www.postgresql.org/about/licence/ Literaturverzeichnis [PgSQL - GDG 2015b] PgSQL - GDG: PostgreSQL 9.3 Documentation. http:// www.postgresql.org/docs/9.3/static/features.html. Version: 2015, Abruf: 21. Oktober 2015 [PlfZV 2013] PlfZV: Verordnung über die Zuweisung der Planfeststellung für län- derübergreifende und grenzüberschreitende Höchstspannungsleitungen auf die Bun- desnetzagentur (Planfeststellungszuweisungverordnung). Bundestag, 2013 https: //www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/plfzv/gesamt.pdf [Prognos 2013] Prognos: Entwicklung von Stromproduktionskosten. Die Rolle von Freiflächen-Solarkraftwerken in der Energiewende. Prognos, 2013 http://www.prognos.com/uploads/tx_atwpubdb/131010_Prognos_ Belectric_Studie_Freiflaechen_Solarkraftwerke_02.pdf [pvlib python 2015] python pvlib: Welcome to pvlib-python’s documentation! http: //pvlib-python.readthedocs.io/en/v0.2.2/. Version: 2015 [QGIS Development Team 2015] QGIS Development Team: QGIS User Guide - Release 2.6. 2015 http://docs.qgis.org/2.6/pdf/de/QGIS-2. 6-UserGuide-de.pdf [Rau u. a. 2011] Rau, Irina ; Schweizer-Ries, Petra ; Zoellner, Jan: Aktivi- tät und Teilhabe - Akzeptanz Erneuerbarer Energien durch Beteiligung steigern: Projektabschlussbericht. 2011 [RLI 2013] RLI: Vergleich und Optimierung von zentral und dezen- tral orientierten Ausbaupfaden zu einer Stromversorgung aus Erneuer- baren Energien in Deutschland. Reiner Lemoine Institut gGmbH, 2013 http://www.bvmw.de/fileadmin/download/Downloads_allg._Dokumente/ politik/Studie_zur_dezentralen_Energiewende.pdf.pdf [Schirmer u. Seiferth 2013] Schirmer, Benjamin ; Seiferth, Conrad: Energiewen- de und die Zulassung von Netzausbauprojekten. In: Zeitschrift für Umweltrecht (ZUR) 10 (2013) [Schmid u. Zimmer 2012] Schmid, Sabrina I. ; Zimmer, Dr. R.: Akzeptanz von Windkraftanlagen in Baden-Württemberg. Unabhängiges Institut für Umweltfra- gen (UfU), 2012 http://www.lee-nrw.de/wp-content/uploads/2015/10/UfU_ Paper_1-13_Akzeptanz_von_Windkraftanlagen_in_Baden_Wuerttemberg.pdf [Schossig 2005] Schossig, Walter: 10 Jahre elektrische Wiedervereinigung Deutsch- lands. In: ew (2005), Nr. 80–8. http://www.walter-schossig.de/Deutsch/ Literatur/Aufsatze/SD_PDF_6090.pdf. – Sonderdruck PDF 6090 Jg.104 (2005), Heft 21-22, S. 80-83 205 http://www.postgresql.org/docs/9.3/static/features.html http://www.postgresql.org/docs/9.3/static/features.html https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/plfzv/gesamt.pdf https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/plfzv/gesamt.pdf http://www.prognos.com/uploads/tx_atwpubdb/131010_Prognos_Belectric_Studie_Freiflaechen_Solarkraftwerke_02.pdf http://www.prognos.com/uploads/tx_atwpubdb/131010_Prognos_Belectric_Studie_Freiflaechen_Solarkraftwerke_02.pdf http://pvlib-python.readthedocs.io/en/v0.2.2/ http://pvlib-python.readthedocs.io/en/v0.2.2/ http://docs.qgis.org/2.6/pdf/de/QGIS-2.6-UserGuide-de.pdf http://docs.qgis.org/2.6/pdf/de/QGIS-2.6-UserGuide-de.pdf http://www.bvmw.de/fileadmin/download/Downloads_allg._Dokumente/politik/Studie_zur_dezentralen_Energiewende.pdf.pdf http://www.bvmw.de/fileadmin/download/Downloads_allg._Dokumente/politik/Studie_zur_dezentralen_Energiewende.pdf.pdf http://www.lee-nrw.de/wp-content/uploads/2015/10/UfU_Paper_1-13_Akzeptanz_von_Windkraftanlagen_in_Baden_Wuerttemberg.pdf http://www.lee-nrw.de/wp-content/uploads/2015/10/UfU_Paper_1-13_Akzeptanz_von_Windkraftanlagen_in_Baden_Wuerttemberg.pdf http://www.walter-schossig.de/Deutsch/Literatur/Aufsatze/SD_PDF_6090.pdf http://www.walter-schossig.de/Deutsch/Literatur/Aufsatze/SD_PDF_6090.pdf Literaturverzeichnis [Schu u. Leithner 2008] Schu, Reinhard ; Leithner, Reinhard: Mehrstu- fige Dampfüberhitzung Effizienzsteigerung von EBS-, Biomasse- und Solar- thermiekraftwerken. EcoEnergy. Gesellschaft für Enregie-und Umwelttechnik mbH, 2008 http://www.ecoenergy.de/go_public/freigegeben/Mehrstufige% 20Dampfueberhitzung_R.%20Schu_Sep.%202008.pdf [Schwarz 2015] Schwarz, Jürg: Multiple Regression - Fachstelle empirische Metho- den der Hochschule Luzern. Website. http://www.empirical-methods.hslu. ch/h-multiple-regression.htm. Version: 2015 [Schweizer-Ries u. a. 2010] Schweizer-Ries ; Rau, Irina ; Zoellner, Jan: Umweltpsychologische Untersuchung der Akzeptanz von Maßnahmen zur Netzintegration Erneuerbarer Energien in der region Wahle - Meck- lar (Niedersachsen und Hessen). Forschungsgruppe Umweltpsychologie, 2010 http://www.fg-umwelt.de/assets/files/Akzeptanz%20Netzausbau/ Abschlussbericht_Akzeptanz_Netzausbau_Juni2010.pdf [Schweizer-Ries 2009] Schweizer-Ries, Petra: Umweltpsychologische Unter- suchung von Windkraftanlagen entlang von Autobahnen und Bundesstraßen: Akzeptanzanalyse bei Autofahrern. Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (OvGU), 2009 http://www.uckermark-barnim.de/images/projekte/weitere_ projekte/wind_infrastruktur/wind_infrastr_psych.pdf [Schweizer-Ries 2008] Schweizer-Ries, Prof. Dr. P.: Akzeptanz Erneuerbarer Energien und sozialwissenschaftliche Fragen. Otto-von-Guericke-Universität Mag- deburg (OvGU), 2008 http://edok01.tib.uni-hannover.de/edoks/e01fb09/ 612638286.pdf [Schäfer u. Keppler 2013] Schäfer, Martina ; Keppler, Dorothee: Modelle der technikorientierten Akzeptanzforschung: Überblick und Reflexion am Bei- spiel eines Forschungsprojektes zur Implementierung innovativer technischer Energieeffizienz-Maßnahmen. 2013 https://www.tu-berlin.de/fileadmin/ f27/PDFs/Discussion_Papers/Akzeptanzpaper__end.pdf [SciGRID 2015] SciGRID: Open Source Reference Model of European Transmission Networks for Scientific Analysis. http://www.scigrid.de/. Version: 2015 [solid-IT 2015] solid-IT: DB-Engines Ranking. Version: 2015. http:// db-engines.com/en/ranking, Abruf: 12. Oktober 2015 [Spiegel 2000] Spiegel, Michael S.: Einsatz deterministischer Optimierungsverfah- ren bei der Vorauslegung hochbelasteter Turbomaschinen. Herbert Utz Verlag, Wissenschaft, 2000 206 http://www.ecoenergy.de/go_public/freigegeben/Mehrstufige%20Dampfueberhitzung_R.%20Schu_Sep.%202008.pdf http://www.ecoenergy.de/go_public/freigegeben/Mehrstufige%20Dampfueberhitzung_R.%20Schu_Sep.%202008.pdf http://www.empirical-methods.hslu.ch/h-multiple-regression.htm http://www.empirical-methods.hslu.ch/h-multiple-regression.htm http://www.fg-umwelt.de/assets/files/Akzeptanz%20Netzausbau/Abschlussbericht_Akzeptanz_Netzausbau_Juni2010.pdf http://www.fg-umwelt.de/assets/files/Akzeptanz%20Netzausbau/Abschlussbericht_Akzeptanz_Netzausbau_Juni2010.pdf http://www.uckermark-barnim.de/images/projekte/weitere_projekte/wind_infrastruktur/wind_infrastr_psych.pdf http://www.uckermark-barnim.de/images/projekte/weitere_projekte/wind_infrastruktur/wind_infrastr_psych.pdf http://edok01.tib.uni-hannover.de/edoks/e01fb09/612638286.pdf http://edok01.tib.uni-hannover.de/edoks/e01fb09/612638286.pdf https://www.tu-berlin.de/fileadmin/f27/PDFs/Discussion_Papers/Akzeptanzpaper__end.pdf https://www.tu-berlin.de/fileadmin/f27/PDFs/Discussion_Papers/Akzeptanzpaper__end.pdf http://www.scigrid.de/ http://db-engines.com/en/ranking http://db-engines.com/en/ranking Literaturverzeichnis [STAEBL 2015a] STAEBL: Regionaldatenbank Deutschland. Version: 2015. https://www.regionalstatistik.de/genesis/online/logon, Abruf: 26. Ok- tober 2015. – Online - Ressource [STAEBL 2015b] STAEBL: Regionalstatistischer Datenkatalog des Bundes und der Länder. Version: 2015. http://www.statistik-portal.de/Statistik-Portal/ regio-stat-katalog.pdf, Abruf: 21. Oktober 2015. – Online - Ressource [Statista 2014] Statista: Marktanteile der Windenergieanlagen in Deutschland nach Anzahl der betriebenen Anlagen im Jahr 2014. Version: 2014. http://de. statista.com/statistik/daten/studie/249114/umfrage/, Abruf: 16. Novem- ber 2015. – Online - Ressource [Statistisches Landesamt - RP 2009] Statistisches Landesamt - RP: Verzeichnis- se und Adressarien. Version: 2009. http://www.statistik.rlp.de/fileadmin/ dokumente/berichte/A5014_200901_ur_G.pdf, Abruf: 26. Oktober 2015. – On- line - Ressource [Söthe 2015] Söthe, Martin: Windausbauszenarien 2050 - unter Berücksichtigung von ökologischen und sozio-ökonomischen Schlüsselfaktoren, Europa-Universität Flensburg, Diplomarbeit, 2015 [TenneT TSO GmbH 2013a] TenneT TSO GmbH: Bürgeranleihe Westküsten- leitung. http://www.tennet.eu/de/netz-und-projekte/onshore-projekte/ westkuestenleitung/buergerleitung.htmlAbruf:23.Januar2015. Version: 2013 [TenneT TSO GmbH 2013b] TenneT TSO GmbH: Technologie und Umsetzung - Die 380-kV-Leitung Altenfeld - Redwitz. 2013 http: //www.tennet.eu/de/fileadmin/downloads/Netz-Projekte/Onshore/ Technologie_und_Umsetzung_Altenfeld-Redwitz.pdf [TERADATA 2013] TERADATA: Advantages of Having an SQL Stan- dard. Version: 2013. http://www.info.teradata.com/HTMLPubs/DB_TTU_13_ 10/index.html#page/SQL_Reference/B035_1141_109A/appd.11.3.html, Ab- ruf: 21. Oktober 2015. – Online - Ressource [UBA 2005] UBA: Treibhausgas-Emissionen. Umweltbundesamt, 2005 https:// www.umweltbundesamt.de/themen/klima-energie/treibhausgas-emissionen [UBA 2009] UBA: Klimaschutz und Versorgungssicherheit Entwicklung einer nach- haltigen Stromversorgung. Umweltbundesamt, 2009 http://www.hameln.de/ _mediafiles/1487-klimaschutz-broschuere-versorgungssicherheit.pdf [UVPG 2015] UVPG: Gesetz über die Umweltverträglichkeitsprüfung. 2015 www. gesetze-im-internet.de/bundesrecht/uvpg/gesamt.pdf 207 https://www.regionalstatistik.de/genesis/online/logon http://www.statistik-portal.de/Statistik-Portal/regio-stat-katalog.pdf http://www.statistik-portal.de/Statistik-Portal/regio-stat-katalog.pdf http://de.statista.com/statistik/daten/studie/249114/umfrage/ http://de.statista.com/statistik/daten/studie/249114/umfrage/ http://www.statistik.rlp.de/fileadmin/dokumente/berichte/A5014_200901_ur_G.pdf http://www.statistik.rlp.de/fileadmin/dokumente/berichte/A5014_200901_ur_G.pdf http://www.tennet.eu/de/netz-und-projekte/onshore-projekte/westkuestenleitung/buergerleitung.html Abruf: 23. Januar 2015 http://www.tennet.eu/de/netz-und-projekte/onshore-projekte/westkuestenleitung/buergerleitung.html Abruf: 23. Januar 2015 http://www.tennet.eu/de/fileadmin/downloads/Netz-Projekte/Onshore/Technologie_und_Umsetzung_Altenfeld-Redwitz.pdf http://www.tennet.eu/de/fileadmin/downloads/Netz-Projekte/Onshore/Technologie_und_Umsetzung_Altenfeld-Redwitz.pdf http://www.tennet.eu/de/fileadmin/downloads/Netz-Projekte/Onshore/Technologie_und_Umsetzung_Altenfeld-Redwitz.pdf http://www.info.teradata.com/HTMLPubs/DB_TTU_13_10/index.html#page/SQL_Reference/B035_1141_109A/appd.11.3.html http://www.info.teradata.com/HTMLPubs/DB_TTU_13_10/index.html#page/SQL_Reference/B035_1141_109A/appd.11.3.html https://www.umweltbundesamt.de/themen/klima-energie/treibhausgas-emissionen https://www.umweltbundesamt.de/themen/klima-energie/treibhausgas-emissionen http://www.hameln.de/_mediafiles/1487-klimaschutz-broschuere-versorgungssicherheit.pdf http://www.hameln.de/_mediafiles/1487-klimaschutz-broschuere-versorgungssicherheit.pdf www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/uvpg/gesamt.pdf www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/uvpg/gesamt.pdf Literaturverzeichnis [Vestas ohne Jahresangabe, a] Vestas: V112-3.3/3.45 at a Glance. Version: ohne Jahresangabe, . http://web.archive.org/web/20150906185246/http:// www.vestas.com/en/products_and_services/turbines/v112-3_3_mw, Abruf: 5. Oktober 2015. – Online - Ressource [Vestas ohne Jahresangabe, b] Vestas: V126 - 3.3 at a Glance. Version: ohne Jahresangabe, . http://web.archive.org/web/20150403070502/http:// www.vestas.com/en/products_and_services/turbines/v126-3_3_mw, Abruf: 5. Oktober 2015. – Online - Ressource [VM 2012] VM: Hinweise zur Festlegung von Eignungsgebieten für Windenergie- anlagen - Anlage 3 der Richtlinie zum Zwecke der Neuaufstellung, Änderung und Ergänzung Regionaler Raumentwicklungsprogramme in Mecklenburg - Vor- pommern. Ministerium für Energie, Infrastruktur und Landesentwicklung, 2012 http://service.mvnet.de/_php/download.php?datei_id=56723 [VwGO 1960] VwGO: Verwaltungsgerichtsordnung. Bundstag, 1960 https://www. gesetze-im-internet.de/bundesrecht/vwgo/gesamt.pdf [Walter 2012] Walter, Götz: Sozialpsychologische Akzeptanz von Windkraftprojek- ten an potentiellen Standorten - Eine quasiexperimentelle Untersuchung. Univer- sität Zürich, 2012 http://www.bfe.admin.ch/forschungwindenergie/02512/ 02746/index.html?lang=de&dossier_id=05770 [Walter u. a. 2011] Walter, Götz ; Krauter, Sven ; Schwenzer, Andreas: Er- folgsfaktoren für die Akzeptanz von Erneuerbare-Energie-Anlagen. In: Energie- wirtschaftliche Tagesfragen 61 (2011), Nr. 3 [Weimer-Jehle u. a. 2013] Weimer-Jehle, W. ; Prehofer, S. ; Vögele, St.: Kon- textszenarien. Ein Konzept zur Behandlung von Kontextunsicherheit und Kon- textkomplexität bei der Entwicklung von Energieszenarien. In: KIT - Technik- folgenabschätzung (2013). http://www.tatup-journal.de/tatup132_weua13a. php [Wiese 2014] Wiese, Frauke: renpass Renewable Energy Pathways Simulation Sys- tem - Manual -, 2014. renpass.eu [Wiese 2015] Wiese, Frauke: renpass - Renewable Energy Pathways Simulation System - Open Source as an approach to meet challenges in energy modeling, Universität Flensburg, Diss., 2015. http://www.reiner-lemoine-stiftung.de/ pdf/dissertationen/Dissertation_Frauke_Wiese.pdf [Wissel u. a. 2010] Wissel, S. ; Fahl, U. ; Blesl, M. ; Voß, A.: Erzeugungs- kosten zur Bereitstellung elektrischer Energie von Kraftwerksoptionen in 2015. 208 http://web.archive.org/web/20150906185246/http://www.vestas.com/en/products_and_services/turbines/v112-3_3_mw http://web.archive.org/web/20150906185246/http://www.vestas.com/en/products_and_services/turbines/v112-3_3_mw http://web.archive.org/web/20150403070502/http://www.vestas.com/en/products_and_services/turbines/v126-3_3_mw http://web.archive.org/web/20150403070502/http://www.vestas.com/en/products_and_services/turbines/v126-3_3_mw http://service.mvnet.de/_php/download.php?datei_id=56723 https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/vwgo/gesamt.pdf https://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/vwgo/gesamt.pdf http://www.bfe.admin.ch/forschungwindenergie/02512/02746/index.html?lang=de&dossier_id=05770 http://www.bfe.admin.ch/forschungwindenergie/02512/02746/index.html?lang=de&dossier_id=05770 http://www.tatup-journal.de/tatup132_weua13a.php http://www.tatup-journal.de/tatup132_weua13a.php renpass.eu http://www.reiner-lemoine-stiftung.de/pdf/dissertationen/Dissertation_Frauke_Wiese.pdf http://www.reiner-lemoine-stiftung.de/pdf/dissertationen/Dissertation_Frauke_Wiese.pdf Literaturverzeichnis Universität Stuttgart. Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energie- anwendung (IER), 2010 http://www.ier.uni-stuttgart.de/publikationen/ arbeitsberichte/downloads/Arbeitsbericht_08.pdf [Wunderlich 2012] Wunderlich, Clemens ; AEE (Hrsg.): Renews Spezial: Akzeptanz und Bürgerbeteiligung für Erneuerbare Energien: Erkenntnisse aus der Akzeptanz- und Partizipationsforschung. Agentur für Erneuerbare Energi- en, 2012 http://www.kommunal-erneuerbar.de/fileadmin/content/PDF/60_ Renews_Spezial_Akzeptanz_und_Buergerbeteiligung_nov12.pdf [Wüstenhagen u. a. 2007] Wüstenhagen, Rolf ; Wolsink, Maarten ; Bürer, Ma- ry J.: Social acceptance of renewable energy innovation: An introduction to the concept. In: Energy Policy 35 (2007), S. 2683–2691. http://dx.doi.org/doi: 10.1016/j.enpol.2006.12.001. – DOI doi:10.1016/j.enpol.2006.12.001 209 http://www.ier.uni-stuttgart.de/publikationen/arbeitsberichte/downloads/Arbeitsbericht_08.pdf http://www.ier.uni-stuttgart.de/publikationen/arbeitsberichte/downloads/Arbeitsbericht_08.pdf http://www.kommunal-erneuerbar.de/fileadmin/content/PDF/60_Renews_Spezial_Akzeptanz_und_Buergerbeteiligung_nov12.pdf http://www.kommunal-erneuerbar.de/fileadmin/content/PDF/60_Renews_Spezial_Akzeptanz_und_Buergerbeteiligung_nov12.pdf http://dx.doi.org/doi:10.1016/j.enpol.2006.12.001 http://dx.doi.org/doi:10.1016/j.enpol.2006.12.001 Zusammenfassung Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Einführung Ziel des Projektes Aufbau des Projektes Mathematische Modelle Gesellschaftliche Akzeptanz Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz von Windenergie Methodik Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz Schlüsselfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz Ergebnisse der Umfeldrecherche Ebene der Bundesländer Ebene der Planungsregionen Ebene der Landkreise Ebene der Gemeinden Ergebnisse Akteursanalyse Fokusgruppe ExpertInneninterviews Thesenauswertung Methoden-Workshop Einflussfaktoren gesellschaftlicher Akzeptanz beim Netzausbau Methodik Übergeordnete Erkenntnisse aus der Praxis Erkenntnisse aus zwei Fallbeispielen Fallbeispiel 1: Westküstenleitung Schleswig-Holstein Fallbeispiel 2: Leitung Wahle-Mecklar, Niedersachsen/Hessen Schlussfolgerungen aus Fallbeispielen und Studien Fokusgruppe Systematische Erhebung gesellschaftlicher Akzeptanz Indikatoren Widerstandsrate Indikatoren Engagementrate Ergebnisse der Bewertungen in den ausgewählten Landkreisen Analyse politisch-rechtlicher Rahmenbedingungen gesellschaftlicher Akzeptanz Die Förderung Erneuerbarer Energien Planung und Zulassung von Netzausbauprojekten Stromnetzausbau nach EnLAG Stromnetzausbau nach EnWG / NABEG Beschleunigungswirkung der neuen Planungsverfahren Politikempfehlungen aus Plan N und Plan N 2.0 Plan N im Jahr 2010 und die Bilanz 2012 Plan N 2.0 von 2013 Akzeptanzfaktoren aus Plan N und Plan N 2.0 Politisch-rechtliche Einflussfaktoren Auswertung und Integration sozial-ökologischer Schlüsselfaktoren in das Strommarktmodell Aufbau einer Datenbank im Projekt Datengrundlage Entity-Relationship-Modell Verwendungsmöglichkeiten der Projektdatenbank Integration qualitativer Untersuchungen Statistische Auswertungen Netz: Regressionsmodell Akzeptanzfaktoren Erhebung Verzögerungszeiten der EnLAG Vorhaben Räumliches Untersuchungsraster Modellformulierung Verzögerungszeiten pro Rasterfeld Wind Korrelationsanalysen Clusteranalysen Belastungsgrad Integration in die Modellierung Szenarienmodul Szenarioparameter Verzögerungszeit und Belastungsgrad Vorarbeiten für Netzausbauszenarien Verknüpfung qualitativer und quantitativer Analysen Überprüfung der Verzögerungsannahmen Vorarbeiten für Windszenarien Kartierung der Weißfläche Erweiterte Datengrundlage Bestimmung der Weißfläche Technisches Ausbaupotenzial Erweiterte Datengrundlage Ausbaualgorithmus: Flowchart Ergebnisse Ermittlung des aktuellen und maximalen Belastungsgrads Definition und Simulation von Zukunftsszenarien im Strommarktmodell Erweiterung von renpass zu renpassG!S Open Energy System Modeling Framework (oemof) Entwicklung der Applikation renpassG!S Szenarienentwicklung Definition allgemeiner Szenarioparameter Basisszenario VerNetzen-100 Szenario Erneuerbare Energien Speicher Konventioneller Kraftwerkspark Netzstruktur Weitere Parameter Definition Netzausbauszenarien Trassenfindung zur Szenarioentwicklung Verzögerungen in den Netzausbauszenarien Definition Windszenarien Ökonomischer Windausbau Windausbau nach gleichverteilter Belastung Sozial-ökologische Effekte der Szenarien Netz Wind Simulationsergebnisse Kraftwerkseinsatz Netzausbau Windausbau Fazit Wichtigste Ergebnisse Ausblick Handlungsempfehlungen Literaturverzeichnis

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• Completed Projects

neben humanitären und moralischen Gründen auch ökonomischen Gründe dafür sprechen, so schnell wie möglich eine entschiedene Klimaschutzstrategie umzusetzen, um extremen ökonomischen Schaden abzuwenden und [...] einer der koordinierenden Leitautoren (Richard Tol) seit Jahren dafür bekannt ist, dass er versucht, die Schadenskosten des Klimawandels klein zu rechnen. Ihm wurde bei seinen eigenen Arbeiten schwerwiegende [...] einbezieht (vgl. hierzu Nestle 2010, S.140ff). Sollte man sich dafür entscheiden, die Todesfolgen von Missernten in die Bepreisung von Klimaschäden mit einzubeziehen, steht man vor der nächsten

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• Completed Projects

wir in einem zweiten Schritt Durchschnittszinssätze abgeleitet. Dafür haben wir für jeden Tag des Untersuchungszeitraumes ein Set aus insgesamt 60 Zinsstrukturkurven ge- bildet, beginnend mit dem

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Periode konstant. Signifi- kante Strukturbrüche sind ein Indiz dafür, dass zeitlich frühere Werte nicht in der Datenmenge enthalten sein sollten und keine ausreichende Prognosefähigkeit besitzen. Wenger

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• Discussion Papers

- zogene Studien publiziert und rezipiert. Der wichtigste Grund dafür ist, dass zunehmend Nachbarschaftseffekte gefunden werden, die oft erhebliche Wirkungen zeigen.4 Beispiels- weise kann die individuelle [...] die Frauen, die Zahl der Heiraten sank, die der Geburten auch, dafür stieg der Anteil unehelicher Geburten.23 Für Ostdeutschland ist das nicht 1:1 zu übertragen. Aber auch hier waren geschlechtsspezi

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• Discussion Papers

DLSK-SH_Forschungsbeitraege5_20180126 Forschungsergebnisse 5 ZENTRUM FÜR NACHHALTIGE ENERGIESYSTEME (ZNES) April 2017 DRUCKLUFTSPEICHERKRAFTWERK SCHLESWIG-HOLSTEIN Untersuchung zur Eignung Schleswig-Holsteins als Modellstandort für die Energiewende Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein - Untersuchung zur Eignung Schleswig-Holsteins als Modellstandort für die Energiewende Autoren: Cynthia Boysen Heike Grotlüschen (GEO mbH, Langenhorn) Hauke Großer (GEO mbH, Langenhorn) Cord Kaldemeyer Ilja Tuschy Zentrum für nachhaltige Energiesysteme Hochschule / Europa-Universität Flensburg Kanzleistraße 91-93 24943 Flensburg Internet: www.znes-flensburg.de In Kooperation mit Gefördert durch die: Flensburg, April 2017 Forschungsergebnisse 5 ISSN: 2196-7164 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 3/190 Zusammenfassung Druckluftspeicherkraftwerke sind eine von mehreren Möglichkeiten, die Integration erneuerbarer Energien in die elektrische Energieversorgung zu verbessern. Für eine Region wie Schleswig-Holstein ist diese Aufgabe von besonderer Dringlichkeit, weil eine ineffiziente Ausnutzung der lokalen erneuer- baren Ressourcen die mögliche Wertschöpfung im Land einschränkt und die hierzulande mit hohem politischem Nachdruck verfolgte Energiewende behindert. Inwiefern ein Druckluftspeicherkraftwerk jedoch praktisch in Schleswig-Holstein realisierbar ist, hängt von verschiedenen geographischen, tech- nischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen ab. Das Ziel des durch das HWT-Programm der EKSH geförderten Projektes DLSK-SH ist es, die Perspektiven eines Druckluftspeicherkraftwerkes in Schleswig-Holstein umfassend zu evaluieren. In Kooperation mit der GEO mbH werden dazu die Aspekte der Standorteignung, der Technologiebewertung und der Wirt- schaftlichkeit untersucht. Methodisch erfolgt dies aus Sicht potentieller Akteure sowie unter Berück- sichtigung größtmöglicher Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Schleswig-Holstein weist in Anlehnung an geologische Salzformationen 14 untersuchungswürdige Standorte auf. Nach deren multikriterieller, qualitativer Bewertung ergeben sich die vier Standorte Belmhusen-Kuden-Süderhastedt, Marne-Heide-Süderstapel, Oldenswort Nord und Osterby mit bester Eignung zur Druckluftspeicherung. Die weitere Standortplanung identifiziert die wichtigsten Planungs- schritte, Fristen und Meilensteine bezüglich bergbaurechtlicher Aspekte, Netzanschlussverfahren so- wie Kavernenherstellung und fasst diese in logischer Abfolge mitsamt Interdependenzen in einem für Schleswig-Holstein gültigen Fahrplan zusammen. Aus einer Vielzahl möglicher technischer Konzeptionen zur Druckluftspeicherung erweisen sich die bei- den diabaten Konzepte mit Rekuperator bzw. thermischem Speicher als aussichtsreichste Konfigurati- onen. Deren Bewertung auf Basis des simulierten optimalen Kraftwerkseinsatzes am Spot- und tertiä- ren Regelleistungsmarkt zeigt für die Jahre 2012 – 2014 eine betriebswirtschaftliche Machbarkeit auf. Entscheidend ist diesbezüglich die Ausrichtung des Einsatzes am Regelleistungsmarkt mit einem nach- rangigen Betrieb am Spotmarkt. Die wirtschaftlich optimierten Konzeptdimensionierungen weisen darauf hin, dass die praktische Ent- scheidung für ein technisches Konzept am Anwendungsfall ausgerichtet werden sollte. Werden eher kurzzeitige Speicherlösungen (1 h) benötigt, rentiert sich die Einbindung eines thermischen Speichers im diabaten Speicherkonzept. Das diabate Konzept mit Rekuperator profitiert hingegen bei mittleren Speicherkapazitäten von 9 – 13 h. Gemeinsam ist ihnen im optimierten Fall eine doppelt so hohe Ein- speicherleistung im Verhältnis zur Ausspeicherleistung. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 4/190 Die zukünftige Perspektive von Druckluftspeicherkraftwerken in Schleswig-Holstein ist stark abhängig von den strukturellen Veränderungen innerhalb des Energiesystems. Repräsentative Szenarien für die Jahre 2025 und 2035 zeigen durchschnittlich steigende Preise und Spreads am Spotmarkt, wohingegen Einsatzpotentiale am tertiären Regelleistungsmarkt schwinden. Unter diesen Voraussetzungen führt der Betrieb der simulierten Druckluftspeicherkraftwerke zu jährlichen Verlusten. Ohne Vergütung zu- sätzlicher Systemdienstleistungen, wie z.B. der Regelleistungsbereitstellung, ist also aus Sicht eines Betreibers kein wirtschaftlicher Betrieb zu erwarten. Nichtsdestotrotz zeigt sich, dass Druckluftspei- cherkraftwerke für die Integration erneuerbarer Energien förderlich sind. Zusammenfassend können sowohl bezüglich der Standorteignung Schleswig-Holsteins als auch der technischen Umsetzbarkeit hohe Potentiale für Druckluftspeicherkraftwerke aufgezeigt werden. Die aktuellen Entwicklungen innerhalb des Energiesystems zeigen jedoch, dass die betriebswirtschaftliche Machbarkeit perspektivisch eine Herausforderung darstellt. Inwiefern die positive Wirkung auf die In- tegration erneuerbarer Energien zukünftig gefördert beziehungsweise diese Dienstleistung an Märk- ten honoriert wird, ist ausschlaggebend für die Technologieperspektive von Druckluftspeicherkraft- werken in Schleswig-Holstein. Nachfolgende Studien sollten daher untersuchen, welche Mechanismen die Divergenz zwischen ökonomischer und ökologischer Bewertung aufheben können. Dazu gehören Ansätze wie Speicherboni oder die Förderung der Kapazitätsvorhaltung am Regelenergiemarkt. Weil davon auszugehen ist, dass sich andere Speichertechnologien im gleichen Spannungsfeld bewegen, ist auch die Positionierung der Druckluftspeicherkraftwerke im Vergleich zu anderen Flexibilitäts- und Be- sicherungsoptionen zu untersuchen. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 5/190 Inhalt Zusammenfassung................................................................................................................................... 3 Inhalt ....................................................................................................................................................... 5 1 Einleitung ........................................................................................................................................ 7 2 Methodik ........................................................................................................................................ 8 2.1 Zielsetzung ............................................................................................................................. 8 2.2 Vorgehen................................................................................................................................ 8 2.3 Berichtsstruktur ................................................................................................................... 13 3 Standort ........................................................................................................................................ 14 3.1 Potentielle Standorte ........................................................................................................... 14 3.2 Methodik .............................................................................................................................. 15 3.3 Bewertungsgrundlage und Rahmenbedingungen ............................................................... 17 3.4 Ergebnisse ............................................................................................................................ 26 4 Technologisches Spektrum ........................................................................................................... 33 4.1 Betrachtete Konzepte und Klassifizierung ........................................................................... 33 4.2 Methodik zur Konzeptvorauswahl ....................................................................................... 37 4.3 Ergebnisse der Konzeptvorauswahl ..................................................................................... 40 5 Betriebsmodell für Druckluftspeicherkraftwerke......................................................................... 44 5.1 Methodik .............................................................................................................................. 44 5.2 Modellierung........................................................................................................................ 45 5.3 Modellvalidierung ................................................................................................................ 53 6 Abbildung des Versorgungssystems ............................................................................................. 55 6.1 Methodik .............................................................................................................................. 55 6.2 Modellierung mit renpassG!S .............................................................................................. 57 6.3 Datengrundlage ................................................................................................................... 60 6.4 Modellvalidierung ................................................................................................................ 65 6.5 Resultierende Rahmendaten ............................................................................................... 68 7 Simulationsbasierte Technologiebewertung ................................................................................ 71 7.1 Methodik .............................................................................................................................. 71 7.2 Konzeptvergleich ................................................................................................................. 75 7.3 Kraftwerksdimensionierung................................................................................................. 80 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 6/190 7.4 Bedeutung der Märkte ........................................................................................................ 84 7.5 Entwicklung des Energiesystems ......................................................................................... 85 7.6 Systemischer Nutzen ........................................................................................................... 88 8 Diskussion der Ergebnisse ............................................................................................................ 91 8.1 Schlussfolgerungen .............................................................................................................. 91 8.2 Methodische Kritik ............................................................................................................... 95 8.3 Ausblick ................................................................................................................................ 96 Literaturverzeichnis ............................................................................................................................... 97 Abbildungsverzeichnis ......................................................................................................................... 106 Tabellenverzeichnis ............................................................................................................................. 109 Abkürzungsverzeichnis ........................................................................................................................ 110 Anhang ................................................................................................................................................ 113 A. Übersicht und Bewertung potentieller Standorte ............................................................. 113 B. Zeitplan der Standortplanung ............................................................................................ 115 C. Grundlagen zur Konzeptvorauswahl .................................................................................. 119 D. Thermodynamische und kraftwerkstechnische Grundlagen ............................................. 130 E. Beispielhafte Darstellung der Kraftwerkscharakteristiken ................................................ 134 F. Technische und wirtschaftliche Parametrierung der Kraftwerkskonzepte ....................... 138 H. Detaillierte Simulationsergebnisse für D_Rek und D_TES 2014, 2025 und 2035 .............. 146 I. Mathematische Beschreibung des Betriebsmodells ......................................................... 155 J. Modellierung des Versorgungssystems mit renpassG!S ................................................... 167 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 7/190 1 Einleitung Druckluftspeicherkraftwerke (DLSK) gehören zu den Technologien, die mit großer Kapazität und Leis- tung und durchaus auch über längere Zeiträume Energie speichern können. Ihre mögliche Rolle in Sys- temen zur elektrischen Energieversorgung ähnelt der von Pumpspeicherkraftwerken. Abbildung 1: Aufbau eines Druckluftspeicherkraftwerks Das Grundprinzip der Druckluftspeicherkraftwerke ist es, in Zeiten eines möglichen Überangebots Energie zu speichern, indem Luft aus der Umgebung angesaugt, verdichtet und in Kavernen oder an- dere Druckbehälter verpresst wird. Dieser Vorgang ist in Abbildung 1 auf der linken Seite dargestellt. Zum Entladen des Speichers wird die Druckluft aus der Kaverne in Turbinen entspannt, um bedarfsge- recht elektrische Energie bereitzustellen. Diese Betriebsweise findet sich im Bild rechts. Welchen konkreten Beitrag Druckluftspeicherkraftwerke so zur Netzintegration erneuerbarer Ener- gien in Zukunft leisten können, hängt allerdings davon ab, welche von verschiedenen denkbaren Kon- zepten sich nicht nur als technisch machbar, sondern dazu noch als unter den konkreten Randbedin- gungen wirtschaftlich tragbar erweisen. Gefördert durch das HWT-Programm der EKSH hat das ZNES in Kooperation mit der GEO mbH vor diesem Hintergrund eine Studie zur Eignung Schleswig-Holsteins als Standort für ein Druckluftspeicher- kraftwerk durchgeführt. Im Rahmen des Projekts DLSK-SH wurden die Aspekte Standortverfügbarkeit, Technik und Wirtschaftlichkeit untersucht. GEO bearbeitete dabei das erste der genannten Arbeitsfel- der, während im ZNES die beiden letztgenannten Bereiche behandelt wurden. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 8/190 2 Methodik 2.1 Zielsetzung Das Ziel des vorliegenden Projektes ist es, die Perspektiven eines DLSK in Schleswig-Holstein umfas- send zu evaluieren. Insbesondere soll festgestellt werden, welcher technische Ansatz am ehesten für diese Netzregion in Betracht kommt und ob ein aus Sicht eines potenziellen Betreibers wirtschaftlich attraktiver Betrieb zu erwarten ist. Grundsätzlich wird die Bewertung dabei aus Sicht potenzieller Akteure und nicht etwa nach volkswirt- schaftlichen Gesichtspunkten vorgenommen. Dieser Ansatz folgt dem Gedanken, dass ein konkretes Projekt nur dann realisiert wird, wenn es für einen Geldgeber einen wirtschaftlichen Nutzen verspricht. Nur ein tatsächlich realisierbares Projekt kann den gewünschten Beitrag zur Netzintegration der Elekt- rizitätserzeugung aus erneuerbaren Energien leisten. Darüber hinaus soll die Bewertung des Einzelprojektes auch hinsichtlich der unterstellten Randbedin- gungen größtmögliche Transparenz und Nachvollziehbarkeit aufweisen. Hier liegt insbesondere ein Unterschied zu Arbeiten von Versorgern und Netzbetreibern vor, die aus nachvollziehbaren Gründen keinen Einblick in ihre interne Modellierung von Erzeugung und Netzinfrastruktur geben möchten [1] [2]. Mit dem für das Projekt gewählten Ansatz ist das Vorgehen nicht nur bestmöglich auf die Bewer- tung anderer Standorte und Technologien übertragbar, sondern es wird außerdem anderen Arbeits- gruppen auch der Vergleich mit eigenen Arbeiten erleichtert. Die belastbare Bewertung der Perspektiven eines DLSK in Schleswig-Holstein erfolgt also aus methodi- scher Sicht über die Evaluation der Wirtschaftlichkeit unter besonderer Berücksichtigung der Struktu- ren des Energiesystems sowie der technischen Machbarkeit. Zusätzlich sollen im Sinne des Untersu- chungsziels aber auch andere mögliche Hindernisse einer Projektrealisierung identifiziert werden, wozu eine beispielhafte Standortgrobplanung durchgeführt wird. Der Beitrag eines solchen Kraftwerks zur verbesserten Nutzung erneuerbarer Energien ergibt sich aus den technischen Betriebsdaten einer wirtschaftlich attraktiven und praktisch umsetzbaren Option. 2.2 Vorgehen Mit Blick auf die skizzierten Ziele des Projektes erfolgt die Bewertung der Perspektiven für ein DLSK in Schleswig-Holstein mittels einer multidimensionalen Machbarkeitsuntersuchung. Die Bewertungsdi- mensionen Standort, Technologie und Wirtschaftlichkeit werden in entsprechenden Arbeitsschritten Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 9/190 analysiert und schließlich, wie in Abbildung 2 dargestellt, zu einer umfassenden Bewertung zusammen- geführt. Abbildung 2: Dimensionen der Bewertung im Projekt DLSK-SH Das methodische Vorgehen zur Bewertung der Attraktivität eines Druckluftspeicherkraftwerks in Schleswig-Holstein orientiert sich dabei an den folgenden Leitfragen: 1. Welche Standorte in Schleswig-Holstein eignen sich für Druckluftspeicherkraftwerke? 2. Welche Schritte sind zur Erschließung dieser Standorte notwendig? 3. Wie lang sind die zur Erschließung einzuplanenden Zeiträume? 4. Welche Druckluftspeichertechnologien kommen für eine Realisierung in Betracht? 5. Welches technische Konzept hat für Betreiber derzeit die größte Attraktivität? 6. Wie groß sollten installierte Leistungen und Speicherkapazitäten von Einzelanlagen sein? 7. Führt ein betriebswirtschaftlich orientierter Betrieb zum gewünschten Systemeffekt? 8. Welche Märkte sind für einen wirtschaftlichen Betrieb von Bedeutung? 9. Wie verändert sich die Bewertung durch einen steigenden Anteil erneuerbarer Energien? 10. Wie beeinflusst eine sich entwickelnde Netzstruktur den Speichereinsatz? 11. Wie robust ist die Bewertung hinsichtlich der Unsicherheit zukünftiger Szenarien? Die Fragen lassen sich dabei, wie oben geschehen, nach Ihrem Bezug auf die Standortsuche, die Tech- nologie und das umgebende Energieversorgungssystem gruppieren. In jedem dieser Bereiche können konkrete Arbeitsschritte zur Beantwortung der jeweiligen Fragen definiert werden. Eignung & Auswahl Grob- planung Standort Standort- verfügbarkeit Analyse & Auswahl Abbildung & Dimensionierung Technologie Technische Auslegung Berechnung von Einsatz & Ertrag Szenarien & Robustheit Wirtschaftlichkeit Wirtschaftliche Attraktivität Machbarkeit, Perspektive & Beitrag zur Netzintegration Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 10/190 Arbeitsschritte mit Bezug zur Standortsuche In einem ersten Arbeitsschritt sind mögliche Standorte für ein DLSK in Schleswig-Holstein zu identifi- zieren, wobei auf die Anbindung an das elektrische Netz ebenso zu achten ist wie auf die geologischen und geografischen Voraussetzungen, die für die Erschließung einer Kaverne notwendig sind. Unter den geeigneten Standorten ist eine Rangordnung festzulegen und zu begründen. Somit werden potentielle Optionen ermittelt, die als Modellstandorte für weitere Untersuchungen verwendet werden können. Die Festlegung auf nur einen konkreten DLSK-Standort kann im Rahmen dieses Projektes nicht erfol- gen, da die hierfür erforderlichen Untergrunduntersuchungen das zur Verfügung stehende Zeit- und finanzielle Budget um ein Vielfaches übersteigen würden. Es kann aber so eine Vorauswahl getroffen werden, welche Standorte in Schleswig-Holstein sich für ein Druckluftspeicherkraftwerk am ehesten anbieten würden. Danach ist mit Blick auf die potentiellen DLSK-Standorte in Schleswig-Holstein eine grobe Standortpla- nung durchzuführen. Dabei steht der Nachweis der generellen Machbarkeit im Vordergrund, während die zu einer Detailplanung gehörigen Aufgaben nur allgemein beschrieben werden sollen. Das gene- relle Vorgehen bei einer tatsächlichen Standortplanung ist zu skizzieren und erkennbare Herausforde- rungen zu identifizieren. Erscheinen darunter einzelne technische oder sonstige Punkte kritisch, sind diese im Sinne der generellen Machbarkeit zu bewerten. Die Grobplanung beinhaltet die allgemeine Prüfung und Ermittlung des planungsrechtlichen und ggf. des finanziellen Aufwands, der für die Entwicklung eines DLSK zu erwarten ist sowie die anschließende Übertragung dieses allgemeinen Ergebnisses –soweit möglich- auf die zuvor ermittelten potentiellen DLSK-Standorte. Als Ergebnis liegt dann ein Ablaufplan vor, aus dem sowohl die Planungsschritte als auch die zu erwartenden Zeitspannen hervorgehen. Technologiebezogene Arbeitsschritte Um die Frage zu klären, welche Technologiekonzepte im Grundsatz für ein Druckluftspeicherkraftwerk in Schleswig-Holstein in Betracht kommen, sollen zunächst in einer Vorauswahl von den vielen techni- schen Ansätzen für DLSK die aussichtsreichsten identifiziert werden. Die erste Bewertung der Konzepte erfolgt dabei qualitativ anhand verschiedener relevanter Kriterien, wie beispielsweise dem Wirkungs- grad und der technischen Machbarkeit. Somit ist das Ergebnis dieses Arbeitsschrittes die begründete Reduktion der verschiedenen Konzepte auf die im Rahmen des Projektes vertieft zu betrachtenden Varianten. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 11/190 Zur Identifikation des aus derzeit aus Betreibersicht attraktivsten Konzepts sind die zuvor identifizier- ten Technologien hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit vergleichend zu bewerten. Die betriebswirt- schaftliche Bewertung erfordert die Ermittlung eines Betriebsergebnisses, das auf einer Einsatzpla- nung eines DLSK im Energiesystem basiert. Der Kraftwerksfahrplan resultiert dabei aus einer Simula- tion des Kraftwerkseinsatzes auf Basis von Kraftwerkscharakteristiken und Marktpreiszeitreihen der Elektrizitätsversorgung. Abbildung 3 verdeutlicht diesen Zusammenhang mit den jeweiligen Informa- tionsflüssen. Der dargestellte Ablauf wird in einem Einsatzmodell für Druckluftspeicherkraftwerke um- gesetzt. Abbildung 3: Modellübersicht zur Einsatzplanung eines DLSK Die ausgewählten Kraftwerkskonzepte sind demnach zum Zweck der detaillierten Berechnung genauer abzubilden. Auf dieser Basis werden Kraftwerkscharakteristiken bereitgestellt, die zur Simulation des Kraftwerkseinsatzes im Versorgungssystem verwendet werden können. Die Gestalt der Kraftwerkscha- rakteristiken muss dabei einerseits ausreichend einfach sein, um die Simulation nicht unangemessen zu verkomplizieren. Dazu ist im besten Fall die allgemeine Form der Charakteristik für alle technischen Speicherkraftwerkskonzepte gleich. Andererseits muss die Unterschiedlichkeit verschiedener Kon- zepte abgebildet werden können. Auf Basis einer geeigneten Parametrisierung wird dann das Betriebs- verhalten der zuvor ausgewählten Konzepte durch die dazugehörigen Kraftwerkscharakteristiken re- präsentiert. Mit Hilfe dieser Kraftwerkscharakteristiken prognostiziert die Simulation der Konzepte im Energiesys- temmodell die jeweiligen Einsatzzeiten als auch damit einhergehende Erlös- und Kostenstrukturen. Im Ergebnis kann so eine betriebswirtschaftliche Bewertung mit dem Ziel der Auswahl des attraktivsten Konzeptes erfolgen. Weiter soll für das zuvor identifizierte attraktivste Kraftwerkskonzept eine Variation der technischen Dimensionierung mit Blick auf einen möglichst wirtschaftlichen Betrieb erfolgen. Eine Optimierung des Konzepts im wissenschaftlich strengen Sinne ist mit Blick auf den Zeit- und Kostenrahmen des Projekts nicht möglich. Wohl aber kann eine strukturierte Variantenprüfung zur Identifikation einer günstigen Konfiguration führen. So können für die bevorzugte Kraftwerkskonfiguration nicht nur das generelle Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 12/190 Schaltungskonzept und die praxisgerechte Parametrisierung der Komponenten, sondern auch Leis- tungsklassen und Speicherkapazitäten ermittelt werden. Durch Kombination der Betriebsdaten des Druckluftspeicherkraftwerks mit den Einsatzdaten der übri- gen Erzeugungsanlagen im Versorgungssystem ist es schließlich auch möglich, eine Aussage über die Systemdienlichkeit des Anlagenbetriebs zu treffen. Arbeitsschritte mit Bezug zur Entwicklung des Versorgungssystems Das oben in seinen Grundzügen beschriebene DLSK-Einsatzmodellsoll es erlauben, den Betrieb ver- schiedener Kraftwerkskonzepte an unterschiedlichen Märkten zu optimieren. Um die Bedeutung von Spot- und Regelenergiemarkt für den wirtschaftlichen Betrieb von Druckluftspeicherkraftwerken zu untersuchen, können zunächst historische Marktdaten verwendet werden. Sie liefern die für das Ein- satzmodell nötigen Preiszeitreihen unterschiedlicher Märkte. Zur Fortschreibung des Versorgungssystems ist es dann notwendig, dieses ebenfalls modellhaft abzu- bilden. Die Simulation des Versorgungssystems wird mit dem am Zentrum für nachhaltige Systeme unter Einsatz von Open-Source-Software entwickelten Simulationsmodell renpassG!S durchgeführt, welches das zuvor genutzte Simulationsmodell renpass (Renewable Energy Pathways Simulation Sys- tem) ersetzt. Mit Hilfe dieses Modells können stündlich aufgelöste Daten zum Einsatz und Status un- terschiedlicher Erzeuger im betrachteten Energieversorgungssystem, zu Im- und Exporten zwischen einzelnen Netzregionen sowie daraus resultierende Großhandelspreise gewonnen werden. Die Schnittstelle zwischen dem DLSK-Einsatzmodell und dem Simulationsmodell des Versorgungssystems wird durch die Preiszeitreihen gebildet. Das erlaubt die an die jeweilige Einsatzzeit gekoppelte Weiter- führung der skizzierten Daten und ermöglicht somit die Bewertung der Wirtschaftlichkeit einer kon- kreten Kraftwerksanlage im Energieversorgungssystem. Mit Hilfe von renpassG!S soll die Systemfunktion eines Druckluftspeicherkraftwerks für die Energiever- sorgung in Schleswig-Holstein dann in verschiedenen Erzeugungsstrukturen beleuchtet werden. Dazu wird der Betrieb in mehreren Szenarien, die jeweils einen unterschiedlichen Anteil erneuerbarer Ener- gien an der Stromerzeugung abbilden, analysiert. So lässt sich die Frage beantworten, welchen Einfluss ein steigender Anteil erneuerbarer Energien im Versorgungssystem auf die Bewertung von Druckluft- speicherkraftwerken hat. Um die Bedeutung von Veränderungen der Netzstruktur für den Betrieb von Druckluftspeicherkraft- werken zu untersuchen, werden weiter auch Varianten des Netzausbaus in entsprechenden Simulati- Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 13/190 onen berücksichtigt. Die Erhöhung der Im- und Exportkapazitäten zwischen den verschiedenen Netz- regionen schließt beispielsweise auch die Möglichkeit des Zugriffs auf Pumpspeicherkraftwerke in an- deren Netzregionen mit ein. Ebenso wie die Szenarien mit veränderter Erzeugungsstruktur werden die Varianten bei veränderter Netzstruktur um weitere Variationen der energiewirtschaftlichen Rahmenbedingungen ergänzt und als Grundlage der Bewertung der Robustheit des wirtschaftlichen Ergebnisses verwendet. Mit Blick auf den Untersuchungsumfang kann die Beleuchtung solcher Szenarien nicht für alle Kraftwerkskonzepte erfolgen. Daher wird hierfür nur das wirtschaftlich aussichtsreichste Konzept herangezogen. 2.3 Berichtsstruktur Die techno-ökonomische Technologiebewertung basiert demnach auf der Anwendung des im Rahmen des Projekts entwickelten Einsatzmodells. In diesem fließen technische Eigenschaften der untersuch- ten Druckluftspeicherkraftwerke mit den wirtschaftlichen Randbedingungen des umgebenden Versor- gungssystems zusammen. Die standortbezogenen Untersuchungen können aber ebenso wie die erste Einschränkung des technologischen Untersuchungsrahmens unabhängig davon vorgenommen wer- den. Daher werden im vorliegenden Bericht zunächst im Kapitel 3 die Fragen zur Standortidentifikation und -erschließung behandelt und anschließend im Kapitel 4 das technologische Spektrum des Untersu- chung auf die Konzepte eingegrenzt, die für Betreiber von näherem Interesse sind. Weil nach diesem Arbeitsschritt das zentrale Einsatzmodell benötigt wird, werden in den Kapiteln 5 und 6 die Modellan- sätze für den Anlagenbetrieb und das umgebende Versorgungssystem dargelegt. In allen zuvor ge- nannten Kapiteln wird anfänglich die jeweilige Methodik weiter ausdifferenziert. Im Kapitel 7 folgt dann die integrierte techno-ökonomische Analyse im zuvor aufgespannten Untersu- chungsfeld. Deren Ergebnisse werden schließlich in Kapitel 8 mit den übrigen Erkenntnissen in einer abschließenden Diskussion zur integrierten multidimensionalen Bewertung der Chancen für ein Druck- luftspeicherkraftwerk in Schleswig-Holstein zusammengefasst. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 14/190 3 Standort Folgend werden zunächst die untersuchungswürdigen potentiellen DLSK-Standorte innerhalb Schles- wig-Holsteins skizziert. Der anschließende Abschnitt umfasst das methodische Vorgehen zur multikri- teriellen Standortbewertung, auf dessen Grundlage die Standortauswahl durchgeführt wird. Darauf- folgend wird die Methodik zur Standortgrobplanung skizziert. 3.1 Potentielle Standorte Grundsätzliche Voraussetzung für die Errichtung eines Druckluftspeicherkraftwerks ist die Möglichkeit, im geologischen Untergrund des Standorts eine Kaverne herzustellen, in der die zu- und abzuführende Druckluft gespeichert wird. Die hierfür erforderlichen Salzformationen sind in Schleswig-Holstein weit verbreitet. Der Geologische Dienst des Landesamts für Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume des Landes Schleswig-Holstein (LLUR) hat in einer Karte die untersuchungswürdigen Horizonte zur An- lage von Salzkavernen zur Speicherung von Druckluft veröffentlicht [3]. Diese Potentialkarte (Anhang A) basiert nicht auf konkreten Untergrunduntersuchungen, sondern auf den dem Amt vorliegenden allgemeinen Karten und Erkenntnissen zu den Salzformationen im Untergrund Schleswig-Holsteins. Die aus der Potentialkarte [3] untersuchungswürdigen Horizonte wurden in 14 Standorte aufgeteilt und sind in Tabelle 1 aufgeführt. Die Nummerierungen sind in der Karte im Anhang A wiederzufinden. Bei den Standorten handelt es sich nicht immer um einzelne Gemeinden oder Städte, sondern teilweise auch um ein Gebiet, welches sich entlang mehrerer Gemeinden erstreckt. Dies ist dem Umstand ge- schuldet, dass sich die untersuchungswürdigen Horizonte ebenfalls über diese Distanzen erstrecken, da die relevanten Salzformationen in der Regel als Salzstock oder –mauer meist in Nord-Süd Ausrich- tung im Untergrund liegen. Nur vereinzelt werden potentiell geeignete Kavernenstandorte an lokal begrenzten Orten vermutet, weil die Salzformationen dort eine alleinstehende Erhebung im Salz er- warten lassen. Die Größen der untersuchungswürdigen Horizonte unterscheiden sich teilweise deutlich voneinander. Ob eine Salzformation als untersuchungswürdig gilt, wurde vom LLUR lediglich anhand von bekannten Tiefenlagen der Salzstockdächer und den geschätzten Abmaßen festgelegt. Dabei gelten Salzstöcke bis zu einer Tiefenlage des Salzstockdachs von 800 m u. NHN als geeignet. Hinzu kommt, dass die teilweise komplex geformten Salzformationen im Flankenbereich Überhänge besitzen, sodass sich im Quer- schnitt der Formation ein pilzartiges Dach ergibt. Da sich diese Überhänge nicht für eine Aussolung zwecks Kavernenbaus eignen, wurden von den grundsätzlich breiten Salzformationen an den Standor- ten teilweise Pufferbereiche zum Rand des jeweiligen Salzstocks berücksichtigt, wenn keine näheren Erkenntnisse über den weiteren Verlauf der Formation unterhalb des Salzstockdachs vorlagen. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 15/190 Tabelle 1: Übersicht der bewerteten Salzformationen Nr. Salzformation 1 Belmhusen-Kuden-Süderhastedt 2 Bramstedt 3 Elmshorn 4 Föhrden-Hamdorf-Oldenbüttel Süd 5 Lägerdorf-Krempe 6 Marne-Heide-Süderstapel 7 Oldenswort Nord 8 Osterby 9 Quickborn 10 Schwedeneck 11 Segeberg-Sülfeld 12 Sievershütten 13 Sterup 14 Westensee-Eisendorf-Gnutz-Meezen-Peissen 3.2 Methodik Standortbewertung Die Standortauswahl basiert auf einer multikriteriellen Bewertung. Für die Festlegung der Kriterien wurden die maßgeblichen Einflussfaktoren identifiziert, die für die Erschließung und den Betrieb der Kaverne und des Kraftwerks von Bedeutung sind. Anhand von 7 Bewertungskriterien werden Abschät- zungen getroffen, in welchem Maße die vom LLUR vorgeschlagenen untersuchungswürdigen Hori- zonte als Druckluftspeicherkraftwerke geeignet sind. Hierzu wird versucht, für die jeweiligen Standorte je Kriterium mehrere Fragen zu beantworten, die zum einen den geologischen Untergrund (Salzstruk- tur, Nutzungsrechte) und zum anderen den überirdischen Standort und die erforderliche Infrastruktur (z.B. Netzanschluss, Abtransport Sole) betreffen. In Tabelle 2 sind die verschiedenen Bewertungskrite- rien aufgelistet. Jedem Kriterium wurde eine Gewichtung zwischen 1 und 3 in Schritten von 0,5 zugeteilt, da einige Kriterien von größerer Bedeutung sind als andere. Die Möglichkeiten zum Abtransport der Sole sind etwa von höherer Bedeutung, als die „weichen“ Standortfaktoren, die unter den weiteren Standort- faktoren zusammengefasst sind. Neben der unterschiedlichen Bedeutung der Kriterien ist außerdem die Verfügbarkeit von Daten oder Angaben zur Beantwortung der Fragen von unterschiedlicher Quali- tät. Solche Kriterien (z.B. Anbindung an das Gasnetz) werden daher mit einem geringeren Faktor ge- wichtet. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 16/190 Jedem Standort wurden im Laufe der Untersuchungen je Kriterium zwischen 0 und 10 Punkte zugeteilt. Die Gesamtpunktzahl für einen Standort ergibt sich aus der Summe der Multiplikation von Kriterien- gewichtung und der jeweiligen Punktezahl. Die maximal erreichbare Punktzahl je Standort beläuft sich auf 130 Punkte. Die Gewichtung sowie die Bewertungsgrundlage der einzelnen Kriterien werden in Anschnitt 3.3.1 näher erläutert. Zur Bewertung der Kriterien wurden im Wesentlichen öffentlich zu- gängliche Dokumente und Karten herangezogen und auf deren Basis eine stichpunktartige Beschrei- bung in die Matrix aufgenommen. Nach diesem Vorgehen ergibt sich eine Rangfolge der Standorte bezüglich ihrer Eignung für ein DLSK nach relevanten Kriterien. Tabelle 2: Übersicht der Bewertungskriterien Kriterium Fragestellung Gewichtung Salzstruktur Wie geeignet ist die Salzformation hinsichtlich Abmaßen, Ausbreitung, Lage? 2,0 Nutzungsrechte Salzstock Gibt es im Bereich der Salzformationen bereits verge- bene Altverträge, Bergwerkseigentum, Bewilligungen o- der Erlaubnisse? 1,5 Netzanbindung Wie ist die Situation des öffentlichen Strom-HS- und ÜN- Netzes vor Ort? Ist Speicherbedarf erkennbar? 2,0 Erzeugungsanlagen Strom Welche (regenerativen) Erzeugungsanlagen gibt es in (unmittelbarer) Umgebung oder sind zu erwarten? 2,5 Anbindung Gasnetz Wie ist die Situation des öffentlichen Gasnetzes vor Ort? (Anschlussmöglichkeiten etwaiges Gaskraftwerk) 1,0 Abtransport Sole Welche Entsorgungsmöglichkeiten gibt es für die Sole während der Erschließungsphase? 3,0 Weitere Standortfaktoren Wodurch ist der Untersuchungsraum geprägt? Gibt es unvereinbare Flächennutzungen? 1,0 Standortgrobplanung Die Standortgrobplanung umfasst eine strukturierte Aufstellung der einzelnen Planungsschritte mitsamt planungsrechtlich relevanter Grundlagen und möglichen Herausforderungen innerhalb des Prozesses. Für die Ermittlung der rechtlichen Rahmenbedingungen konnte teilweise auf vergangene Tätigkeiten von GEO im Bereich der bergbaurechtlichen Antragsstellung sowie der Netzanschlussverfahren zurückgegriffen werden. Da diese Themenfelder einer kontinuierlichen, juristischen und organisatorischen Überarbeitung unterliegen, ging es auch darum, etwaige rechtliche Novellierungen zu identifizieren und mit zu berücksichtigen. Bezüglich der Verfahrensbeschreibung für die Kavernenherstellung standen ebenfalls Unterlagen aus vorangegangenen Tätigkeiten zu diesem Themenkomplex zur Verfügung. Zum Teil stammen diese aus einer projektbezogenen Zusammenarbeit mit dem Kavernenbauunternehmen KBB Underground Technologies GmbH sowie aus weiteren Informationen von KBB, die entweder im Internet frei verfügbar angeboten werden oder sich aus einem Gespräch mit einem KBB Mitarbeiter ergaben. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 17/190 Auf Basis der zu berücksichtigenden Rechtsvorschriften und Richtlinien gelten für einzelne Arbeits- schritte Anforderungen und Bestimmungen, die sich zum einen auf die Qualität der zu erreichenden Ergebnisse und zum anderen auf den zeitlichen Ablauf der Verfahren beziehen. Die sich so ergebenden Fristen und Meilensteine werden zunächst für jeden Bereich im Einzelnen aber auch im Zusammen- hang mit den anderen Bereichen dargestellt. Da es bezüglich der zeitlichen Abfolge zu Interdependen- zen zwischen den Bereichen kommt, ergibt sich somit ein grober Zeitplan für das Verfahren, welches an die Festlegung auf einen Kraftwerkstyp und einen Standort anknüpft und bis zur Herstellung und Inbetriebnahme des Kavernenspeichers dauert. Der Bezug zu den zuvor identifizierten potentiellen Standorten wird dort hergestellt, wo die jeweiligen Standorte besondere Merkmale mit Blick auf das Antrags- und Herstellungsverfahren besitzen. So kann auf bestehende Vorteile oder Nachteile bestimmter Standorte für eine etwaige, folgende Realisierung eines DLSK im Rahmen dieses Projektes bereits hingewiesen werden. Im Abschnitt 3.3.2 werden die wichtigsten Rahmenbedingungen zu den bergbaurechtlichen Voraus- setzungen, dem Netzanschlussverfahren und der Herstellung der Kaverne erläutert. 3.3 Bewertungsgrundlage und Rahmenbedingungen Standortbewertung Salzstruktur Zur Bewertung der Beschaffenheit und Eignung der Salzstruktur wurde im Wesentlichen auf die Poten- tialkarte des Landesamts für Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig-Holstein (LLUR) [3] zurückgegriffen. Nur vereinzelt lagen weitere Erkenntnisse über die geologische Beschaffenheit des Untergrunds vor. Für den Standort Belmhusen etwa liegen Erkundungsbohrungen aus den Jahren 1938 und 1973 vor, die eine grundsätzliche Eignung des Salzstocks stützen. Da genauere Informationen zu den Salzstöcken aufwendigen Bohrungen und Untersuchungen bedürfen, wurden zur Bewertung der Salzstruktur hauptsächlich die Ausdehnungen der untersuchungswürdigen Horizonte betrachtet. Je größer die Salzstruktur ist, so die Annahme, desto wahrscheinlicher ist es, im Untersuchungsbereich eine Stelle zu finden, die sich zur Kavernenherstellung eignet. Je kleiner die Formation, desto eher kann sich der Standort nach nur einer geologischen Untersuchung mit negativen Ergebnissen als ungeeignet herausstellen. Da die Datenverfügbarkeit für die Bewertung der Salzstruktur begrenzt ist, das Kriterium jedoch als wesentlich einzustufen ist, wird eine mittlere Gewichtung von 2,0 angesetzt. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 18/190 Nutzungsrechte Salzstock Der Kavernenbau im geologischen Untergrund unterliegt dem Bergbaurecht. Etwaige Konzessionen oder Genehmigungen für Arbeiten oder Untersuchungen werden in diesem Zusammenhang vom Lan- desamt für Bergbau, Energie und Geologie in Clausthal-Zellerfeld (LBEG) vergeben. Dabei wird unter- schieden zwischen Erlaubnissen, Bewilligungen und Bergwerkseigentum. Während eine Erlaubnis zur Aufsuchung von Bodenschätzen noch nicht zur tatsächlichen Aufsuchung oder gar zur Gewinnung be- rechtigt, gilt eine Bewilligung als Genehmigung für eine konkrete Handlung zum Abbau von Boden- schätzen. Alternativ zur Bewilligung berechtigt auch ein Bergwerkseigentum zur Gewinnung und zum Abbau mit dem Unterschied, dass dieses Recht sogar an einen Dritten verliehen werden kann. In Schleswig-Holstein gibt es mehrere, großflächig Bereiche, für die entweder Erlaubnisse oder Bewil- ligungen erteilt wurden. In den meisten Fällen handelt es sich dabei um Erlaubnisse zur Gewinnung von Kohlenwasserstoffen (Erdöl oder Erdgas), die insbesondere mit Blick auf mögliches Fracking erteilt wurden. Grundsätzlich ist davon auszugehen, dass die Gewinnung von Erdöl oder Erdgas nicht in denselben Bereichen erfolgt wie die Herstellung von Salzkavernen. Aus diesem Grund widersprechen bestehende Erlaubnisse oder Bewilligungen im Untersuchungsraum einem potentiellen DLSK zunächst nicht. Aller- dings ist davon auszugehen, dass einer Genehmigung für (Probe-) Bohrungen an den Standorten zu- nächst eine rechtliche Einigung bzw. Auseinandersetzung mit den Inhabern der Erlaubnisse und Bewil- ligungen vorangehen muss. An den Standorten Belmhusen und Segeberg gibt es ein vergebenes Bergwerkseigentum für Steinsalze. An diesen Standorten kann es ggf. sogar zu einer Kooperation mit den Rechteinhabern kommen, so- lange auf deren Seite ein Interesse an der Verwertung der Salzsole besteht, die beim Aussolen der Kaverne entsteht. Wegen der unklaren Rechtslage durch erteilte Erlaubnisse und Bewilligungen, die größtenteils einem Kavernenbau grundsätzlich jedoch nicht entgegenstehen, wird dieses Kriterium mit einem Faktor von 1,5 gewichtet. Netzanbindung Wesentliches Ziel eines Druckluftspeicherkraftwerks soll es sein, bei zunehmendem Anteil von erneu- erbaren Energien an der bundesweiten Stromproduktion das zwangsläufig ebenfalls zunehmend fluk- tuierende Energieangebot durch flexible Regelleistung zu verstetigen und somit einen Beitrag zur si- cheren und stabilen Stromversorgung zu leisten. Dabei ist zu berücksichtigen, dass ein Ausgleich von Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 19/190 Erzeugung und Nachfrage nicht nur lokal oder regional zu erfolgen hat, sondern auch über größere Distanzen des Übertragungsnetzes hinaus. Bei der Bewertung der Netzanbindung des DLSK werden deshalb die derzeitigen und zukünftig zu er- wartenden Strukturen und Auslastungen des Hoch- und Höchstspannungsnetzes in Schleswig-Holstein betrachtet. Gute Bedingungen liegen dann am betrachteten Standort vor, wenn die Anbindung an die beiden Netzebenen in kurzen Distanzen realisierbar erscheint. Gerade eine Anbindung an Übertra- gungsnetze verspricht die Option, Regelenergie auf großen Distanzen und vor allem auch in größerem Leistungsumfang anbieten zu können. Da es sich bei einem DLSK nicht nur um ein reines Erzeugungskraftwerk handelt, sondern der wesent- liche Zweck darin besteht, auch negative Flexibilität anbieten und somit überschüssige Energie aus dem Netz abnehmen zu können, wurde es den Standorten positiv angerechnet, wenn im umgebenden Übertragungsnetz einen erkennbaren Bedarf an flexibler Bezugsleistung gibt. Die derzeitige Netzsitu- ation zeigt insbesondere im Bereich der Westküste einen erheblichen Engpass auf, da die dort instal- lierte hohe Erzeugungsleistung bei gleichzeitig geringem Bedarf in diesem Gebiet bereits heute teil- weise nicht über die bestehende Netzinfrastruktur abgeführt werden kann. Zur Feststellung, in wel- chen Bereichen mit Engpässen in den nächsten Jahren zu rechnen ist, wurden Angaben des hiesigen Netzbetreibers Schleswig-Holstein Netz AG herangezogen [4]. Die Netzanbindung ist an fast allen Standorten gegeben. Verlässliche Abschätzungen über den Re- gelenergiebedarf an einzelnen Netzknotenpunkten können höchstens für die nächsten 7 Jahre getrof- fen werden. Auf Grund dieser Datenunsicherheit wird dem dennoch wichtigen Kriterium ein Faktor von 2 zugewiesen. Erzeugungsanlagen Strom Wie zuvor erwähnt ist der Einsatz eines regelbaren Speicherkraftwerks insbesondere dort sinnvoll, wo eine hohe, schwankende Einspeisung durch erneuerbare Energien besteht. Vor diesem Hintergrund bieten Standorte mit einer hohen Anschlussleistung von erneuerbaren Energien, ähnlich wie beim Netz, einen Vorteil gegenüber Standorten mit wenig bis gar keiner fluktuierenden Einspeiseleistung. Sowohl das DLSK als auch die EE-Anlagen können durch Kombination miteinander somit ggf. auf hö- here Betriebsstunden kommen, als ohne die Möglichkeit der Leistungsregelung durch das DLSK. Zur Bewertung des EE-Potentials wurden sowohl bestehende Windenergieanlagen als auch potentielle neue Standorte anhand der Regionalpläne und der dort ausgewiesenen Eignungsräume für Windener- gieanlagen herangezogen. Als Grundlage galten in diesem Zusammenhang die Regionalpläne nach der Teilfortschreibung Wind aus dem Dezember 2012. Das nach der Bewertung erlassene Urteil des OLG Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 20/190 Schleswig (1 KN 6/13 vom 20.01.2015), welches diese Regionalpläne für ungültig erklärt, hat keinen Eingang in die Bewertung gefunden. Mit Blick auf das Ziel des Projektes, die Möglichkeiten eines DLSK gerade in Kombination mit dem Aus- bau erneuerbarer Energien zu betrachten, wird dieses Kriterium mit einem Faktor von 2,5 angesetzt. Anbindung Gasnetz Je nach Wahl der DLSK-Technologie kann es sinnvoll oder erforderlich sein, eine Zufeuerung durch Erdgas in das Kraftwerk zu integrieren. Zu diesem Zweck ist eine gute Anbindung an das Erdgas-Vertei- lungs- oder Übertragungsnetz erforderlich. Da zu dem öffentlichen Gasnetz kaum verlässliche Daten verfügbar waren und mit Ausnahme der Standorte Marne-Heide-Süderstapel und Belmhusen-Kuden-Süderhastedt auch keine wesentlichen Gas-Kraftwerke oder Anlagen bekannt waren, wurde dieses Kriterium mit dem kleinsten Faktor 1 ge- wichtet. Abtransport Sole Der Abtransport der Sole stellt das wesentliche Kriterium für die Erschließungsphase der Kaverne dar. Bei der Herstellung der Kaverne mit einem Volumen zwischen 200.000 m² und 800.000 m² kann der Prozess der Aussolung bis zu 2-3 Jahre dauern. In der Regel wird die durch Ausspülung mit Frischwasser gewonnene Sole über Pipelines in das Meer gespült. Alternativ kann der Abtransport auch zu anderen Standorten (z.B. Chemieindustrie) erfolgen, wenn dort ein entsprechender Bedarf besteht. Der Zeit- aufwand für den Bau einer Pipeline beträgt ungefähr ein Jahr, wobei die privatrechtliche Sicherung der Trassenführung ein wesentlicher Aspekt ist. Aus technischen und wirtschaftlichen Gründen ist eine Solung mittels Pipelines bis zu einer Entfernung von 50 km zwischen Kaverne und Meer bzw. Entsor- gungsstelle sinnvoll [5]. In Schleswig-Holstein kommt bei der Entsorgung der Sole erschwerend hinzu, dass an der Westküste die Einleitung von Sole in die Nordsee nur außerhalb des Nationalpark Wattenmeers erfolgen darf. Die zu überbrückenden Abstände von den untersuchten Standorten verlängern sich somit zusätzlich. Die Entfernungen zur Nord- oder Ostsee wurden beim Kriterium Abtransport Sole als wesentliche Punkte bewertet, da konkret Informationen über alternative Verwendungsmöglichkeiten in der Industrie nicht vorliegen und im wesentlichen Teil von Schleswig-Holstein ohnehin nicht zu erwarten sind. Aufgrund der hohen Bedeutung der Abtransportmöglichkeiten wurde dieses Kriterium mit dem maxi- malen Faktor von 3 gewichtet. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 21/190 Weitere Standortfaktoren Unter diesem Kriterium wurden hauptsächlich sogenannte weiche Faktoren berücksichtigt. Diese be- treffen strukturelle Merkmale des Standorts, wie etwa Vorbelastung der Landschaft durch Industrie, Siedlungsentwicklung, Landwirtschaft, Naturschutzgebiete o.ä. Diese Punkte stellen für sich keine Aus- schlusskriterien für die Errichtung eines Kraftwerks dar, können in einigen Fällen jedoch die Ansiedlung einer solchen industriellen Anlage erschweren oder erleichtern. Aufgrund der nebensächlichen Bedeutung dieser Faktoren wird das Kriterium mit 1 gewichtet. Standortgrobplanung Bergbauliche Voraussetzungen • Hintergrund Bei der Herstellung von unterirdischen Salzkavernen ist das Bundesberggesetz (BBergG) anzuwenden. Das Bergrecht unterscheidet zwischen grundeigenen und bergfreien Bodenschätzen. Während grund- eigene Bodenschätze im Eigentum des jeweiligen Grundeigentümers stehen, erstreckt sich das Eigen- tum eines Grundeigentümers nicht auf die unterhalb seines Grundstücks befindlichen bergfreien Bo- denschätze. Im Rahmen der Kavernenherstellung erfolgt durch das Aussolen die Gewinnung von Salzen bzw. Sole, die gemäß § 3 Abs. 3 BBergG zu den bergfreien Bodenschätzen gezählt werden. Das Aufsuchen bzw. die Gewinnung von bergfreien Bodenschätzen erfordert deshalb einen Antrag auf Erteilung einer Erlaubnis bzw. Bewilligung bei der zuständigen Behörde. Mit einer Erlaubnis nach § 7 BBergG ist ausschließlich das Aufsuchen zulässig, also Erkundungsarbeiten, bei denen festfestge- stellt werden soll, ob in einem bestimmten unterirdischen Bereich die erwartete Gewinnung eines be- stimmten Bodenschatzes möglich ist. Hingegen wird mit einer Bewilligung nach § 8 BBergG auch das Recht gewährt, die bestimmten Bodenschätze zu gewinnen und das Eigentum daran zu erwerben. Eine Erlaubnis führt für den Antragssteller nicht automatisch zu einer zeitlich unbegrenzten Sicherung seiner bergbaulichen Interessen. Vielmehr ist die Genehmigung der Bergbehörde mit diversen Bedin- gungen verknüpft; insbesondere enthält sie Anforderungen an den zeitlichen Umfang der genehmig- ten Arbeiten und legt Fristen fest, innerhalb derer bestimmte Verfahrensschritte durchgeführt werden müssen. Durch diese Auflagen wird sichergestellt, dass den Anträgen die erforderliche Ernsthaftigkeit und Verbindlichkeit zu Grunde liegt und die Bergbauberechtigung nicht zu einer reinen Blockierung der bergfreien Bodenschätze gegenüber Dritten führt. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 22/190 Wer bereits Inhaber einer Bewilligung für ein bestimmtes Feld und die Bodenschätze ist, hat die Mög- lichkeit, die Verleihung von Bergwerkseigentum an diesem Feld zu beantragen. Das Bergwerkseigen- tum umfasst dieselben Rechte wie eine Bewilligung. Durch die Verleihung des Eigentums wird dem Feld allerdings ein rechtlicher Status vergleichbar dem eines Grundstücks zugeteilt. So ist zum Beispiel auch eine Veräußerung des Eigentums nach § 23 BBergG möglich. Die Erlaubnis bzw. Bewilligung allein berechtigt noch nicht zur Errichtung und Führung eines Aufsu- chungs- bzw. Gewinnungsbetriebs. Die zum Betrieb gehörenden Tätigkeiten und Einrichtungen sind gesondert von der zuständigen Behörde in Form eines Betriebsplans zu genehmigen. Die entsprechen- den Unterlagen und Dokumentation sind vom Antragsteller vorzulegen. • Antrag Die für Schleswig-Holstein zuständige Bergbehörde ist das Landesamt für Bergbau, Energie und Geo- logie (LBEG) in Hannover. Die dem niedersächsischen Wirtschaftsministerium nachgeordnete Fachbe- hörde bescheidet über die Anträge auf Erlaubnis bzw. Bewilligung nach den Richtlinien, die vom Wirt- schaftsministerium Niedersachsen im Runderlass zur „Erteilung von Erlaubnissen und Bewilligungen nach dem Bundesberggesetz“ aufgestellt und veröffentlicht wurden und u.a. eine Konkretisierung der §§ 11, 12 BBergG darstellt. Die im Runderlass und seinen Anlagen enthaltenen Vorgaben und Fristset- zungen knüpfen an die zuvor genannte Zielsetzung an, nur verbindliche und realisierbare Vorhaben zu genehmigen. Die Anlage 1 zum o.g. Runderlass legt (in Verbindung mit § 11 BBergG) die Bedingungen für den Antrag auf Erteilung einer Erlaubnis fest, in Anlage 2 werden (in Verbindung mit § 12 BBergG) die Anforderun- gen für Anträge auf Erteilung einer Bewilligung definiert. Wesentlicher Bestandteil bei Anträgen nach Anlage 1 und Anlage 2 ist die Aufstellung eines Arbeitsprogramms. Das Arbeitsprogramm ist ein ent- scheidendes Kriterium bei der Abwägung der Genehmigungsbehörde und muss daher schlüssig und detailliert ausgearbeitet sein. Aus ihm geht hervor, welche Arbeitsschritte in welchem Umfang und zu welchem Zweck durchzuführen sind, und es stellt dar, dass die Arbeiten mit Blick auf die Größe des beantragten Felds in einem angemessenen Zeitraum bzw. bei Bewilligungen im gesamten Feld durch- geführt werden können. Eine Erlaubnis für Aufsuchungsarbeiten wird für einen befristeten Zeitraum von höchstens 5 Jahren erteilt. Die Gültigkeitsdauer von Bewilligungen für die Gewinnung von Boden- schätzen ist vom Umfang und Aufwand der Gewinnung abhängig und kann 50 Jahre und ggf. mehr betragen. Da bei Aufsuchungsarbeiten vor der Durchführung noch Unsicherheiten bestehen, ob die zu gewin- nenden Bodenschätze überhaupt vorhanden bzw. förderbar sind, hat sich der Antragsteller dazu zu Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 23/190 verpflichten, der Genehmigungsbehörde nach Abschluss der Arbeiten die Ergebnisse der Arbeiten vor- zulegen. Bei Anträgen auf Bewilligung ist der Nachweis, dass die Bodenschätze tatsächlich im bean- tragten Feld vorhanden sowie nach Lage und Beschaffenheit gewinnbar sind, hingegen bereits im Vor- feld zu erbringen. Die tatsächliche Fundstelle der Bodenschätze ist der Genehmigungsbehörde unter Angabe ihrer Lage und Tiefe wiederum nach Abschluss der Arbeiten mitzuteilen. Neben den genannten zu erbringenden Nachweisen über die Eignung des beantragten Feldes für die vorgesehene bergbauliche Nutzung ist die fachliche und finanzielle Präqualifikation des Antragsstellers sowohl bei Anträgen auf Erlaubnis als auch bei denen auf Bewilligung vorab durch entsprechende Nachweise zu belegen. Die fachliche Eignung bzw. die technische Leistungsfähigkeit des Antragsstellers ist etwa durch Dokumentation bereits erfolgter bergbaulicher Tätigkeiten in den vergangenen 5 Jah- ren, durch Auflistung der zur Verfügung stehenden Geräte und technischen Ausrüstung und/oder durch schlüssige Beschreibung der geplanten Maßnahmen nachzuweisen. Für den Nachweis der finan- ziellen Präqualifikation sind die zur Verfügung stehenden finanziellen Mittel, Kredite oder Zuschüsse beispielsweise durch Bankauskünfte, Kreditzusagen, Förderbescheide oder ähnliches glaubhaft darzu- legen. Nach Erteilung der Erlaubnis oder der Bewilligung hat der Antragsteller der Genehmigungsbehörde einen Betriebsplan vorzulegen, in dem die vorgesehenen Arbeiten und Einsätze von Geräten und Tech- nik (kurz: der vorgesehene Betrieb) im Detail dargestellt werden. Die Genehmigungsbehörde wird so in die Lage versetzt die Auswirkungen des Betriebes abzuschätzen und auf dieser Grundlage zum Bei- spiel die Anforderungen an eine etwaige erforderliche Umweltverträglichkeitsprüfung des Vorhabens festzulegen. Der Betriebsplan ist gemäß § 55 BBergG zu genehmigen, solange keine negativen Auswir- kungen durch den Betrieb zu erwarten sind. Dabei kommt auch die konzentrierende Wirkung der berg- rechtlichen Genehmigung zum Tragen, bei der in einer Genehmigung auch sämtliche anderen geneh- migungsrelevanten Belange, wie etwa der Immissionsschutz, mitberücksichtigt werden. Netzanschlussverfahren Für den Netzanschluss eines Kraftwerks mit einer Leistung von mehr als 100 MW und einer Spannungs- ebene von mindestens 110 kV, bildet die Kraftwerks-Netzanschlussverordnung (KraftNAV) den gesetz- lichen Rahmen für das Anschlussverfahren. Sie beinhaltet verbindliche Fristen und Vorgaben für das Verfahren bis zum Abschluss eines Netzanschlussvertrags und regelt die Verantwortlichkeiten zwi- schen Netzbetreiber und Antragssteller. Wesentliche Schritte und Fristen des Netzanschlussverfahrens sind: Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 24/190 • Antrag Die Netzbetreiber der 110 kV Hochspannungsnetze haben auf ihrer jeweiligen Internetseite gem. § 3 Abs. 1 KraftNAV unter anderem sämtliche Angaben zu veröffentlichen, die vom Antragssteller bei ei- nem Netzanschlussantrag einzureichen sind und die für die erforderlichen Prüfungen des potentiellen Anschlusspunktes benötigt werden. Beispielhaft für das 110-kV-Hochspannungsnetz in Schleswig-Hol- stein ist unter [6] die entsprechende Veröffentlichung der Schleswig-Holstein Netz AG zu finden. Nach Eingang eines die genannten Kriterien erfüllenden Anschlussbegehrens hat der zuständige Netz- betreiber innerhalb von 2 Wochen Auskunft über die zur Beantwortung des Antrags und zur Ermittlung eines geeigneten Netzanschlusspunktes erforderlichen Prüfungen sowie die hierfür anfallenden Kos- ten mitzuteilen. Sobald der Antragsteller 25% dieser Kosten als Anzahlung geleistet hat, ist die Prüfung durchzuführen. Der Netzbetreiber hat dann innerhalb von 3 Monaten das Ergebnis der Prüfung mitzu- teilen. • Anschlusszusage und Netzanschlussvertrag Zusammen mit der Übermittlung des Ergebnisses der Antragsprüfung wird dem Antragssteller eine Anschlusszusage erteilt. Diese Zusage gilt als verbindliche Reservierung der Netzanschlussleistung an einem bestimmten Netzanschlusspunkt und wird wirksam, sobald der Antragssteller innerhalb eines Monats die restlichen Kosten der erfolgten Prüfung sowie eine Reservierungsgebühr von 1.000€ je Megawatt Anschlussleistung gezahlt hat. Sowohl Netzbetreiber als auch Antragssteller sind dazu verpflichtet, anschließend zwecks einer zügi- gen Vorbereitung eines Netzanschlussvertrags zusammenzuarbeiten. Der Netzanschlussvertrag regelt (gemäß 4 Abs. 4 KraftNAV) die wesentlichen eigentumsrechtlichen und technischen Details der Her- stellung des Kraftwerks und des Anschlusses sowie dessen Betriebs. Die jeweiligen Zuständigkeiten für einzelne Komponenten der gesamten Anlage werden dem Kraftwerksbetreiber und Netzbetreiber zu- gewiesen sowie technische Anforderungen an den Anlagenbetrieb fixiert. Somit soll ein reibungsloser und sicherer Betrieb des Kraftwerks und des Hochspannungsnetzes gesichert werden. Neben der gesetzlichen Verpflichtung zum Abschluss eines Netzanschlussvertrags sieht die KraftNAV die Aufstellung eines Realisierungsfahrplans vor, in dem Netzbetreiber und Antragssteller die einzel- nen Schritte zur Verwirklichung des Kraftwerks und des Netzanschlusses vereinbaren. Der Realisie- rungsfahrplan enthält Fristen z.B. für den Erwerb dinglicher oder Eigentumsrechte, einzuholende Ge- nehmigungen, Beginn der Baumaßnahmen usw. Für den Fall der Nichteinhaltung der vereinbarten Fris- ten hat der Fahrplan angemessene Folgen vorzusehen. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 25/190 Herstellung der Kaverne Die Herstellung der Kaverne nimmt im gesamten Planungs- und Realisierungsprozess den Großteil der Zeit in Anspruch. Bereits die geologischen Voruntersuchungen vor Beginn des eigentlichen Herstel- lungsprozesses der Kaverne können bis zu 5 Jahre andauern. • Voruntersuchung/Aufsuchung In der zunächst theoretischen Voruntersuchung gilt es, anhand von vorliegenden Untergrundinforma- tionen eine Abschätzung zur gebirgsmechanischen Eignung des gewählten Standorts vorzunehmen. Grundlage hierfür bilden zum Beispiel geologische Kartierungen mit Auskünften über die unterschied- lichen vorhandenen Schichten oder im Idealfall sogar Ergebnisse bereits durchgeführter Probebohrun- gen im Planungsgebiet. Ergibt die theoretische Voruntersuchung eine grundsätzliche Machbarkeit, folgt im nächsten Schritt eine Erkundungsbohrung („slim-hole“) im Untersuchungshorizont zur Gewinnung von Bohrkernen. Mithilfe der Bohrkerne können aussagekräftige Informationen über den genauen geologischen Aufbau gesammelt sowie gebirgsmechanische Tests durchgeführt werden. Die bei den Tests ermittelte Dichte sowie das Festigkeits- und Verformungsverhalten des Salzes werden benötigt, um die dauerhafte Sta- bilität der späteren Kaverne und ihr thermodynamisches Verhalten berechnen zu können. An die Erkundungsbohrung schließen sich die gebirgsmechanischen Tests an, deren Ergebnisse in der Regel in einem Gutachten zusammengefasst werden. Unter Einbeziehung sämtlicher Voruntersuchun- gen und Erkenntnisse entsteht so eine Form Machbarkeitsstudie, die auch als Ergebnis der gesamten Aufsuchungsarbeiten zählt. • Planung und Herstellung der Kaverne Bevor es zur tatsächlichen Herstellung der Kaverne und des Kraftwerks kommt, bedarf es einer Ausle- gung der geplanten Anlage. Hierbei sind die gegenseitigen Abhängigkeiten verschiedener Komponen- ten zu berücksichtigen. So hängen etwa Kavernengröße und Kraftwerksdimensionierung unmittelbar zusammen und können sich jeweils maßgeblich auf die Wirtschaftlichkeit des Gesamtprojektes aus- wirken. Die gebirgsmechanische Auslegung der Kavernen sollte daher in unmittelbarer Abstimmung mit der Kraftwerksplanung durchgeführt werden oder sogar für verschiedene Varianten erfolgen, um auf unterschiedliche Kraftwerkskonstellationen flexibler reagieren zu können. Grundlage für die Auslegung der Kavernenspeicher bildet in der Regel ein geologisches Modell. In die- ses fließen sämtliche Basisdaten ein, die etwa bereits vorgelegen haben oder durch die Voruntersu- Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 26/190 chung und Probebohrung inkl. Auswertung zur Verfügung stehen. Das Modell ermöglicht es, unter- schiedliche Betriebszustände abzubilden sowie das statische und dynamische Verhalten der geologi- schen Strukturen während der Herstellung und während des Betriebes zu simulieren. Für die Simulation sind sämtliche Parameter der Kaverne festzulegen, die das gebirgsmechanische Ver- halten beeinflussen können. Dazu gehören sowohl die grundsätzliche Frage, ob Einzel- oder Mehrfach- kavernen gewollt bzw. benötigt werden, als auch spezifischere Angaben zur Teufenlage und Volumen der Kaverne oder zu erwartenden Betriebsdrücke sowie Lade- und Endladezyklen. Gerade die beiden zuletzt genannten Parameter hängen, wie bereits erwähnt, auch von der Dimensionierung und Ausle- gung des Kraftwerks ab, wodurch eine enge Verknüpfung von mechanischer Speicherauslegung, ther- modynamischer Dimensionierung und Kraftwerksauslegung sinnvoll ist. Ist ein solch iterativer Prozess nicht möglich, bietet die parallele Entwicklung unterschiedlicher Kavernenalternativen gegebenenfalls ausreichend Flexibilität. Neben der Kavernendimensionierung ist die detaillierte Planung des technischen Herstellungsprozes- ses ein weiterer wichtiger Meilenstein im Planungsprozess. Dabei ist zum einen die Bohrtechnik ent- sprechend der Gegebenheiten vor Ort auszulegen, um bereits im Herstellungsprozess Ungenauigkei- ten und Fehler zu vermeiden, die im späteren Betrieb zu Effizienzverlusten führen können. Darüber hinaus ist die genaue Planung des Solungsprozesses vorzunehmen. Das betrifft sowohl die geologi- schen und gebirgsmechanischen Parameter der Aussolung als auch den überirdischen Solbetrieb. Die- ser kann je nach Kavernengröße bis zu 3 Jahre dauern, weshalb eine genaue Planung hinsichtlich Frisch- wasserversorgung, Soleverbringung (Pipelines) und deren Automatisierung bzw. Personalbedarf not- wendig ist. Sämtliche Planungen zur Kavernenherstellung, Soleentsorgung und Kavernenbetrieb sind in einem Be- triebsplan darzustellen und zu dokumentieren. Sobald eine Genehmigung des Betriebsplans von der zuständigen Behörde ausgestellt wird, kann die eigentliche Herstellung der Kaverne und des Kraft- werks erfolgen. 3.4 Ergebnisse In Anlehnung an die dargestellte Methodik werden die Ergebnisse separat für die Bereiche der Stand- ortauswahl und der Standortgrobplanung beschrieben. Der Bezug der planungstechnischen Abläufe auf die ausgewählten potentiellen Standorte ergänzt die standortbezogene Untersuchung der Mach- barkeit eines DLSK in Schleswig-Holstein. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 27/190 Standortbewertung Die Ergebnisse der multikriteriellen Standortbewertung sind in Tabelle 3 dargestellt. Die detaillierten Bewertungsergebnisse finden sich im Anhang. Die Gesamtergebnisse zeigen eine Spannweite der je Standort erreichten Punktzahl von 38 % bis 79 % der maximal erreichbaren Punkte. Es zeigt sich, dass insbesondere solche Standorte, die eine weite Distanz für die Entsolung aufweisen, aufgrund der ho- hen Gewichtung nur auf eine geringe Gesamtpunktzahl kommen. Die nach dieser Bewertungsgrund- lage am besten geeigneten Standorte liegen verhältnismäßig dicht an der Nord- oder Ostseeküste und weisen auch eine große Verbreitung von Windenergieanlagen vor Ort vor. Für weitere Untersuchungen ist mindestens für die Standorte 1, 6, 7 und 8 eine nähere Untersuchung in Betracht zu ziehen. Diese Standorte haben in den wesentlichen Kriterien eine gute Bewertung er- halten. Der Standort Lägerdorf-Krempe (5) hat gerade in Bezug auf Netzanbindung und Zugang zu Er- neuerbaren Energien ebenfalls eine gute Bewertung, auch die Größe des Salzstocks kann mehrere Un- tersuchungen ermöglichen. Aufgrund der weiten Entfernung zum Meer (außerhalb des Nationalparks) ist der wirtschaftlich Abtransport der Sole allerdings nicht ohne weiteres sichergestellt. Die Berücksich- tigung dieses Standorts kann aber insbesondere dann Sinn machen, wenn Möglichkeiten für einen al- ternativen Abtransport, etwa über die Elbe, bestehen. Tabelle 3: Ergebnis der Standortbewertung Salzformation Nr. Punkte Prozent Belmhusen-Kuden-Süderhastedt 1 103,0 79% Marne-Heide-Süderstapel 6 102,0 78% Oldenswort Nord 7 91,5 70% Osterby 8 87,5 67% Lägerdorf-Krempe 5 82,0 63% Sterup 13 80,0 62% Westensee-Eisendorf-Gnutz-Meezen-Peissen 14 73,0 56% Föhrden-Hamdorf-Oldenbüttel Süd 4 71,5 55% Segeberg-Sülfeld 11 67,0 52% Schwedeneck 10 64,0 49% Elmshorn 3 62,0 48% Bramstedt 2 55,0 42% Sievershütten 12 52,0 40% Quickborn 9 49,5 38% Standortgrobplanung Aus der Standortgrobplanung resultiert ein Zeitplan (Anhang B), der die Planungs- und Genehmigungs- schritte sowie die einzuplanenden Fristen umfasst. Weitere Bestandteile des Planungs- und Realisie- rungsprozesses für ein DLSK, wie etwa die technische Auslegung des Kraftwerks oder baurechtliche Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 28/190 Aspekte, die den Kraftwerksbau betreffen, sind in diesem Plan nicht dargestellt. Es wird davon ausge- gangen, dass die technische Kraftwerksplanung, wie im Abschnitt 7 beschrieben, parallel und inhaltlich abgestimmt zur Kavernendimensionierung erfolgt und somit keine gesonderten Meilensteine erfor- derlich sind. Baurechtliche Aspekte werden, sofern sie nicht von der konzentrierenden Wirkung der bergbaurechtlichen Genehmigung bereits berücksichtigt werden, ebenfalls als parallel zum Verfahren nach BBergG abgehandelt angesehen. • Vorarbeiten (Aufsuchung) Ausgangspunkt des Zeitplans ist die Festlegung eines Standortes für das DLSK. Der Rangliste aus der Standortwahl folgend kann ebenfalls die Wahl auf mehrere potentielle Standorte fallen. Entsprechend müssten die im Zeitplan dargestellten Schritte bis zur endgültigen Entscheidung (etwa nach Vorliegen erster Erkundungsergebnisse) dann für alle Standorte parallel durchgeführt werden. Weitere Vorar- beiten, die vor Beginn der eigentlichen Entwicklung des Standorts abzuschließen sind, betreffen zum einen die nutzungsrechtliche Sicherung der überirdischen Flächen und zum anderen die Kooperation mit geo- und gebirgstechnischen Fachfirmen. Erst nach erfolgter Flächensicherung ist es sinnvoll, berg- baurechtliche Anträge in Angriff zu nehmen, da ansonsten etwaige, hierauf erteilte Genehmigungen nicht zu nutzen sind, wenn es keine Einigkeit mit den betroffenen Landeigentümern gibt. Es ist zu empfehlen, verbindliche, schriftliche Nutzungs- bzw. Gestattungsverträge abzuschließen (ggf. mit verpflichtender grundbuchlicher Sicherung durch beschränkt persönliche Dienstbarkeiten), in de- nen sämtliche Zugriffsrechte und etwaige Entschädigungszahlungen oder Schadenersatzansprüche ge- regelt werden. Diese Verträge dienen sowohl dem Nachweis der erforderlichen Ernsthaftigkeit für ein bergbaurechtliches Antragsverfahren als auch der Absicherung für eine etwaige Finanzierung durch Kreditmittel. Je nachdem, wer die Position des Antragsstellers bzw. Projektentwicklers einnimmt, sind gegebenen- falls weitere Projektpartner zu akquirieren, um die nötige Fachkompetenz in der Genehmigungs- und Ausführungsplanung sowie der späteren Umsetzung belegen und nutzen zu können. • Antrag auf Erteilung einer Erlaubnis und Genehmigungsverfahren Nach Abschluss der Vorarbeiten für das Aufsuchen von bergfreien Bodenschätzen kann der Antrag auf Erteilung einer Erlaubnis mit der erforderlichen Sicherheit vorbereitet und gestellt werden. In wie weit die Ausarbeitung des Antrags bereits parallel zu den Vorarbeiten durchgeführt werden, hängt von de- ren Verlauf ab. Zeichnen sich bereits früh Lösungen bei der Projektpartnersuche und der Flächensiche- rung ab, ist die Chance auf Realisierbarkeit von Aufsuchungsarbeiten gegeben, sodass die Unterlagen für das Antragsverfahren auch schon früher vorbereitet werden können. Die tatsächliche Einreichung Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 29/190 eines Antrags ist jedoch erst dann zu empfehlen, wenn verbindliche Verträge (insbesondere für die Flächensicherung) abgeschlossen wurden. Das anschließende Genehmigungsverfahren dauert bis zu zwölf in etwa Monate. • Voruntersuchung Kaverne (Aufsuchung) Die Erlaubnis für Aufsuchung bodenfreier Bodenschätze ist bis zu 5 Jahren gültig. Erst mit Erteilung der Genehmigung kann ein berechtigtes Interesse an geologischen Daten für ein bestimmtes Feld belegt werden. Gegebenenfalls ist die Sichtung und Auswertung solcher Bestandsdaten deshalb erst nach Genehmigungserteilung möglich, solange der Antragssteller oder seine Projektpartner die Daten über Behörden oder ggf. andere Stellen beschaffen muss und nicht bereits zuvor Zugang zu entsprechenden Unterlagen hatte. Nach Auswertung der Daten ist der Betriebsplan für den Aufsuchungsbetrieb aufzustellen, in dem sämtliche Arbeitsschritte unter technischen und genehmigungsrechtlichen Aspekten (z.B. Umwelt- und Immissionsschutz) beschrieben werden. Für die Genehmigung dieses Betriebsplans wird im Zeit- plan eine Dauer von 12 Monaten angesetzt, die je nach Ansprüchen an das Genehmigungsverfahren (z.B. UVP-Pflicht) auch variieren kann. Da für die anschließende Erkundungsbohrung im sogenannten Slim-Hole-Verfahren eine entspre- chende Fachfirma zu beauftragen ist, sollte ggf. bereits vor Erteilung der Betriebsplangenehmigung eine Ausschreibung der Bohrarbeiten erfolgen bzw. vorbereitet werden. So können etwaige starke Auslastungen der Firmen rechtzeitig erkannt und berücksichtigt werden. Der Zeitplan sieht für die Er- kundungsbohrung einen Zeitraum von einem halben Jahr vor, inklusive Einrichtung und Abrüstung des Aufsuchungsbetriebes. Die Dauer der anschließenden gebirgsmechanischen Tests auf Basis der gewon- nenen Bohrkerne sowie die Zeit für die Dokumentation der Aufsuchungsarbeiten ist mit 2 Jahren so gewählt, dass ein gewisser Zeitpuffer vorhanden ist, sollten sich die vorangegangenen Schritte verzö- gern. Die Ergebnisse der Aufsuchungsarbeiten sind ausschlaggebend für alle weiteren Schritte zur Errichtung der Speicherkavernen und des Kraftwerks. Sollten die gebirgsmechanischen Tests keine geeigneten Untergrundvoraussetzungen belegen, ist das gesamte Verfahren erneut zu durchlaufen und, wenn ge- wollt, auf einen anderen Standort auszulegen. • Vorarbeiten (Gewinnung) Nach Vorliegen der Ergebnisse gebirgsmechanischer Tests sind die Aussichten auf eine technische Re- alisierbarkeit der Kavernen und damit des DLSK gegeben. Parallel zur Ausarbeitung des Antrags auf Erteilung einer Bewilligung ist deshalb die Flächenakquise für alle weiteren Schritte anzugehen. Sofern Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 30/190 die erste Flächensicherung für die Aufsuchungsarbeiten einen etwaigen dauerhaften Speicherkraft- werksbetrieb noch nicht mit vorgesehen hat, ist dieser nun im Vorfeld nutzungs- bzw. eigentumsrecht- lich zu sichern. Da bei einem Kraftwerksbetrieb die Flächennutzung durchaus großräumiger zu betrach- ten ist als bei Aufsuchungsarbeiten und sich über einen deutlich längeren Zeithorizont (mehrere Jahr- zehnte) hinzieht, ergibt es durchaus Sinn, statt nur Nutzungsrechte auch das Eigentum an den benö- tigten Flächen zu erhalten. Da neben dem Kraftwerk- auch der Gewinnungsbetrieb nutzungsrechtlich abgesichert werden muss, sind für die benötigte Infrastruktur entsprechende Verträge mit Grundstückseigentümern abzuschlie- ßen. Dies betrifft vor allem das Erfordernis, für den durchaus mehrjährigen Aussolungsprozess der Ka- vernen den Abtransport der Sole sicherzustellen. Da dieser unter Umständen je nach Standort bis zu 50 km über Pipelines erfolgt (siehe Standortwahl), ist ein entsprechender Zeitaufwand bei der Flächen- sicherung vorzusehen. Erst nach Abschluss von verbindlichen Verträgen kann die soltechnische Ausle- gung als Bestandteil der Auslegung & Planung der Kaverne erfolgen. • Antrag auf Erteilung einer Bewilligung und Genehmigungsverfahren Die Vorbereitungen des Antrags auf Erteilung einer Bewilligung knüpfen direkt an die Ergebnisse der gebirgsmechanischen Tests an. Auf Basis der gewonnenen Daten wird ein digitales geologisches Mo- dell erstellt, mithilfe dessen die gebirgsmechanische Vorauslegung und Festlegung der einzelnen Pa- rameter, wie Volumen, Form, Drücke usw., erfolgt. Da diese Schritte in enger Abstimmung mit der Kraftwerksdimensionierung erfolgen müssen, sind nach Abschluss dieses Arbeitsschrittes sämtliche Voraussetzungen erfüllt, um mit der Planung der Kavernenherstellung sowie dem Antragsverfahren für den Netzanschluss fortzufahren. Sobald die soltechnische Auslegung der Kaverne, die vom Abschluss entsprechender Nutzungsverträge abhängige Planung und Auslegung der Soleentsorgung sowie die Dimensionierung der Bohr- und Er- schließungstechnik erfolgt sind, wird wiederum ein Betriebsplan erstellt, in dem sämtliche betriebliche Maßnahmen, die im Rahmen der Kraftwerks- und Kavernenherstellung sowie während deren Betrieb durchgeführt werden, im Detail beschrieben werden. Der Betriebsplan ist bei der Genehmigungsbe- hörde einzureichen und wird von dieser zwecks Beteiligung an weitere Behörden, Verbände oder sons- tige Träger öffentlicher Belange weitergeleitet. Je nach Untersuchungsumfang (UVP-Pflicht) ist bis zur Genehmigung mit einer Dauer von etwa einem Jahr zu rechnen. Nach Genehmigungserteilung für den Betriebsplan des Kavernen- und Kraftwerksbetriebs beginnen die Herstellungsarbeiten der Kaverne und des Kraftwerks. Da bereits der Aussolungsprozess bis zu 3 Jahren dauern kann, wird eine gesamte Bauzeit von 5 Jahren angenommen. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 31/190 • Antragsverfahren Netzanschluss Für den Antrag auf Netzanschluss nach KraftNAV bedarf es detailreicher technischer Parameter, die für die Prüfungen des Netzbetreibers benötigt werden. Da diese Parameter unter Umständen erst nach Abstimmung der Kraftwerks- und der gebirgsmechanischen Auslegung endgültig benannt werden kön- nen (z.B. das netztechnische Verhalten im Be- bzw. Entladebetrieb), ist eine verbindliche Netzan- schlusszusage ggf. erst zu einem recht fortgeschrittenen Stadium möglich. Damit die Realisierung und der Aufwand für die Netzanbindung des Kraftwerks dennoch rechtzeitig abgeschätzt werden können, ist es empfehlenswert, deutlich früher bereits Gespräche mit dem Netz- betreiber zu führen und ihn über die Planungen des Kraftwerks kontinuierlich zu informieren. So kann eine verlässliche Kooperationsgrundlage geschaffen werden und das eigentliche Antragsverfahren ggf. etwas vereinfachen bzw. den Abstimmungsprozess verkürzen. Standortspezifischer Bezug zur Standortauswahl Die in Tabelle 3 bewerteten potentiellen Standorte bieten mit Blick auf die Entwicklung eines DLSK- Kraftwerks unterschiedliche Voraussetzungen. Im Einzelnen sind diese Aspekte der Bewertungstabelle in Anhang A zu entnehmen. An dieser Stelle sollen lediglich einige Besonderheiten hervorgehoben werden, die es bei der Standortentwicklung nach zuvor genanntem Prozess zu berücksichtigen gilt. Durch die Bewertung lassen sich die Untersuchungsgebiete auf eine Vorauswahl von 3 bis 5 guten Standorten beschränken, auf die hier näher eingegangen wird. An den Standorten Belmhusen-Kuden-Süderhastedt und Marne-Heide-Süderstapel sind bereits di- verse Untergrunderkundungen in der Vergangenheit durchgeführt worden. So liegen für das Gebiet Belmhusen Bohrergebnisse bei der RWE Dea AG vor, mit Hilfe derer der Arbeitsschritt Aufsuchung unter Umständen verkürzt bzw. im Aufwand reduziert werden könnte. Auch ist es möglich, dass an- hand der Ergebnisse bereits vorab Schlüsse gezogen werden können, die für die weitere Auslegung und Dimensionierung des Standorts hilfreich sind. Eine frühzeitige Kontaktaufnahme mit den Inhabern der Untersuchungsergebnisse ist daher empfehlenswert, um diesbezüglich Projektpartner, mindes- tens jedoch aussagekräftige Unterlagen, zu akquirieren. In der Salzformation Marne-Heide-Süderstapel hat es in der Vergangenheit neben Erkundungsbohrun- gen sogar bereits erste Kavernenbohrungen gegeben. Die Kavernen wurden im Zusammenhang mit dem Erdölraffineriebetrieb Hemmingstedt im Bereich Heide erschlossen und belegen die grundsätzli- che Eignung des Salzstocks für derartige Vorhaben. Um weitere Analysen durchführen zu können, ist es in diesem Fall ebenfalls ratsam, bereits im Rahmen der Vorarbeiten einen Kontakt zu den jeweiligen Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 32/190 Rechte- und Ergebnisinhabern herzustellen und Daten zu akquirieren. Auch eine Kooperation mit den Stadtwerken Heide, Rechteinhaberin einer Bewilligung zur Gewinnung von Sole, ist denkbar. Mit Blick auf das Genehmigungsverfahren, insbesondere die Betriebsplangenehmigungen, sind an mehreren Standorten die erhöhten Anforderungen an den Naturschutz zu berücksichtigen. So befin- den sich etwa an den Standorten Marne-Heide-Süderstapel, Oldenswort Nord und Lägerdorf-Krempe Naturschutzgebiete in der Umgebung potentieller DLSK-Standorte. Dies spielt insbesondere dann eine Rolle, wenn durch diese Gebiete ein etwaiger temporärer Pipelinebetrieb für den Abtransport der Sole zu führen ist. Der Immissionsschutz ist im Genehmigungsverfahren nach BBergG mit inbegriffen, was dazu führen kann, dass sich die Laufzeiten der Verfahren durch erhöhte Anforderungen verlängern. Äquivalent gilt dies auch bei der Tangierung von Wasserschutzgebieten, die sich zum Beispiel an den Standorten Marne-Heide-Süderstapel und Lägerdorf-Krempe befinden. Von den nach Tabelle 3 fünf besten potentiellen Standorten liegen vier Untersuchungsgebiete im west- lichen Schleswig-Holstein, sodass die Soleentsorgung durch Einleitung in die Nordsee erfolgen würde. Da hierbei jedoch durch die Querung des Wattenmeers ebenfalls erhöhte naturschutz- bzw. immissi- onsschutzfachliche Bestimmungen zu berücksichtigen wären, sollten etwaige Alternativen ebenfalls betrachtet werden. An den Standorten Belmhusen-Kuden-Süderhastedt und Marne-Heide-Südersta- pel kann zum Beispiel die räumliche Nähe zum Industriestandort Brunsbüttel Kooperationen ermögli- chen, bei denen eine Soleeinleitung in Gewässer vermieden werden kann. Eine frühzeitige Kontaktauf- nahme mit möglichen Abnehmern von Sole ist daher ausdrücklich zu empfehlen. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 33/190 4 Technologisches Spektrum Das Prinzip der Druckluftspeicherung umfasst die Kompression von Luft zur Speicherung elektrischer Energie, die Vorhaltung dieser komprimierten Luft im Speicher sowie die Expansion der Luft zur Rück- gewinnung der elektrischen Energie. Grundsätzlich kann dieser Prozess durch eine Vielzahl verschie- dener Kraftwerkskonzeptionen erreicht werden, die sich jedoch hinsichtlich ihrer Eignung für ein Druckluftspeicherkraftwerk in Schleswig-Holstein unterscheiden. 4.1 Betrachtete Konzepte und Klassifizierung Abbildung 4 zeigt die im Rahmen der Arbeiten vorgenommene Klassifizierung der zur Bewertung aus- gewählten Konzeptionen. Die Einteilung der Konzepte erfolgt zunächst nach Art der Arbeitsmedien in ausschließlich luftbetriebene sowie hydropneumatische Systeme. Des Weiteren bestehen unter- schiedliche Ansätze im angestrebten Prozessverlauf. Dabei werden so genannte adiabate Konzepte, bei denen möglichst keine Wärme an die Umgebung übertragen wird, von so genannten diabaten un- terschieden, bei denen eine forcierte Wärmeabgabe und eine Zufuhr thermischer Energie auf hohem Temperaturniveau vorhanden sind. Unter einem quasi-isothermen Prozessverlauf wird demgegenüber hier verstanden, dass Wärmeübertragung an die und von der Umgebung nur auf gleichbleibendem Temperaturniveau nahe der Umgebungstemperatur erfolgt. Neben den verbreiteten, mit Umgebungs- luft arbeitenden Systemen sind geschlossene Systeme denkbar, in denen Luft in einem geschlossenen Abbildung 4: Klassifizierung der Druckluftspeicherkonzepte Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 34/190 Behälter unter bestimmtem Vordruck komprimiert wird [7]. Eine letzte Untergliederung wird nach Ein- beziehung eines thermischen Speichers (TES) vorgenommen. In diese Systematik lassen sich, wie in der Abbildung 4 zu sehen, auch die im Folgenden näher beschrie- benen Prozesskonzepte A1a bis HP2 einordnen. An dieser Stelle wird zunächst der Aufbau der ver- schiedenen Schaltungen beschrieben. Eine ausführlichere Darstellung aller Konzepte befindet sich mit den vorläufigen Berechnungsdaten im Anhang C. Die adiabaten DLSK wurden in der Technologievorauswahl in drei Varianten untersucht. Die entspre- chenden Schaltbilder sind in Abbildung 5 dargestellt. Das Konzept A1a beschreibt dabei ein klassisches adiabates Druckluftspeicherkraftwerk mit einem thermischen Speicher (TES) und einer geringfügigen Zwischenkühlung nach der ersten Verdichtung, die den Zweck erfüllt, Temperaturbelastungen bei ho- hen Kavernendrücken zu verringern. Demgegenüber steht der konzeptionelle Ansatz, auch die im ers- ten Verdichtungsschritt entstehende Abwärme in einem zweiten TES zu speichern und dem Prozess vor der zweiten Expansionsstufe wieder zuzuführen. Dieses so genannte Multistage-TES Konzept wird hier als A1b bezeichnet. Als weiteres adiabates DLSK wurde eine Variante ohne TES (Konzept A2) un- tersucht. Besonderes Augenmerk ist hier auf die Temperaturbelastungsgrenzen der Kaverne zu richten [7] [8]. Konzept A1a Konzept A1b Konzept A2 Abbildung 5: Schaltbilder der adiabaten Konzepte Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 35/190 Abbildung 6: Schaltbilder der diabaten DLSK Eine Vielzahl an Variationsmöglichkeiten bietet das diabate DLSK (siehe Abbildung 6). Das Konzept D1a vereint den Ansatz der Wärmespeicherung im TES mit einer zusätzlichen Wärmezufuhr durch erdgas- befeuerte Brennkammern. Als zusätzliche Komponente kann der Dampfteil eines GuD-Kraftwerkes die hohen Temperaturen des Abgases nach der Expansion nutzen und somit zusätzliche elektrische Ener- gie erzeugen (Konzept D1b). Das 1978 gebaute Kraftwerk Huntorf ist ein Beispiel des klassischen dia- baten Konzeptes D2a, welches auf einen thermischen Speicher verzichtet. Um verschiedene Kraft- werkskomponenten ergänzt, leiten sich daraus weitere Konzepte ab. Ein Rekuperator, welcher die Wärme des Abgases zur Erwärmung der Luft nach Kavernenaustritt nutzt, wurde praktisch im Kraft- werk McIntosh realisiert (Konzept D2b). Außerdem ist der Anschluss eines Gasturbinenkraftwerkes Konzept D1a Konzept D1b Konzept D2a Konzept D2b Konzept D2c Konzept D2d Konzept D2e Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 36/190 (Konzept D2c), eines Dampfteils (Konzept D2d) oder einer Kombination der beiden letzteren möglich (Konzept D2e) [9] [7] [10]. Weitere kombinatorische Möglichkeiten der diabaten und adiabaten Druckluftspeicherung bezüglich einer Implementierung der zusätzlichen Komponenten Rekuperator, thermischer Speicher, Gasturbi- nenanlage sowie Dampfteil wurden geprüft und ausgeschlossen. Die thermodynamische Sinnhaftigkeit ist bei den wärmetechnischen Zusätzen aufgrund der ähnlichen Temperaturniveaus nicht gegeben. Beispielsweise kann bei Systemen ohne TES ein Rekuperator nicht mit einem Dampfteil kombiniert werden, weil beide um die nach der Expansion der Druckluft verbleibende Abwärme konkurrieren. Sobald dagegen ein TES vor der ersten Expansion eingesetzt wird, verliert ein Rekuperator dadurch an Attraktivität, dass der TES die Nutzung der Abgasenergie durch den Rekuperator erheblich einschränkt. Aus gleichem Grund bietet sich auch die Kombination von TES und Gasturbine nicht an. Zusätzlich zu den dargestellten Konzepten sind Varianten mit Anschluss an das Fernwärmenetz sowie an industrielle Betriebe möglich. Durch einen Fernwärmeanschluss kann die während der Verdichtung sonst an die Umgebung abgegebene Wärme stattdessen als Fernwärme effizient genutzt werden. Ebenso besteht die Möglichkeit, Industrieabwärme auf hohem Temperaturniveau innerhalb des Ex- pansionsprozesses zuzuführen und somit Brennstoff einzusparen. Aufgrund der Tatsache, dass in die- sen Fällen eine Nähe zu größeren Zentren sowie zu Hochtemperaturindustrien vorausgesetzt ist und diese im landwirtschaftlich geprägten Bundesland Schleswig-Holstein zumeist nicht vorhanden ist, werden beide Varianten in der Auswahl ausgeschlossen. Gleiches gilt für ein isobares Konzept, welches durch einen hohen Volllastanteil Effizienzvorteile bedeutet, aber auf ein oberirdisches Solependelbe- cken angewiesen ist. Auch diese Voraussetzung ist in Schleswig-Holstein nicht erfüllt. Bisher weniger erforscht im Zusammenhang mit der Energiespeicherung auf Netzebene sind die hydropneumatischen Systeme, die zur Verdichtung der Luft oder eines Gases eine Flüssigkeit, zumeist Öl, nutzen. Mögliche technische Auslegungen sind in Abbildung 7 dargestellt. Angestrebt wird hierbei ein nahezu isothermer Prozessverlauf, der durch kontinuierliche Wärmeübertragung zwischen dem Fluid und der Umgebung erreicht werden soll. Praktisch werden jedoch polytrope Prozessverläufe erreicht, welche sich aus adiabaten und isothermen Kombinationen ergeben [11]. Konzeptionell wird dies in geschlossenen Systemen (Konzept HP1) realisiert, in denen Luft mit hohem Überdruck durch das Pumpen eines Ölstromes in den Behälter komprimiert wird. Offene Systeme (Konzept HP2) hingegen nutzen Umgebungsluft, um sie nach dem so genannten „Liquid-Piston“- Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 37/190 Konzept HP1 Konzept HP2 Prinzip zu verdichten [11], und benötigen somit ein wesentlich geringeres Ölvolumen. In der weiteren Bewertung wurde zunächst das geschlossene System näher betrachtet, da es aufgrund höherer Aus- gangsdrücke und eines dem isothermen Verlauf näheren Prozess bei ansonsten weniger aufwendigem kraftwerkstechnischen Aufbau wesentliche Vorteile gegenüber dem offenen Konzept aufweist. Eine Relevanz könnte das Konzept HP2 erlangen, wenn hohe Ölvolumenströme wegen externer Faktoren vermieden werden müssen. 4.2 Methodik zur Konzeptvorauswahl Die Auswahl der aussichtsreichsten technischen Konzepte zur Druckluftspeicherung erfordert im ers- ten Schritt wie auch bei der Standortauswahl die Anwendung einer multikriteriellen Bewertungsme- thodik. Dazu erfolgt die Aufstellung von entscheidungsrelevanten Bewertungskriterien eines DLSK-Konzeptes hinsichtlich der Standorterfordernisse, der technologischen Erfordernisse und Charakteristika sowie der Effizienz (siehe Tabelle 4). Die DLSK Konzepte können bezüglich der jeweiligen Kriterien mit Werten zwischen 0 – 10 evaluiert werden. Mithilfe eines Gewichtungsschemas und unter Berücksichtigung übergeordneter Metakriterien führt die Bewertung zur Auswahl der aussichtsreichsten Druckluftspei- cherkonzepte. Details zur Bepunktung der jeweiligen Kriterien befinden sich im Anhang C. In den fol- genden Absätzen werden die Grundsätze bei der Vergabe der Punkte erläutert. Abbildung 7: Schaltbilder der hydropneumatischen Konzepte Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 38/190 Tabelle 4: Kriterien zur DLSK-Konzeptbewertung Standorterfordernisse Geologische Erfordernisse Solependelbecken Erforderlichkeit einer Kaverne Energiedichte der Kaverne Infrastrukturelle Erfordernisse Erdgasanschluss Fernwärmeanschluss Industrieabwärmeanschluss Technologische Erfordernisse Allg. Machbarkeit Komponentenverfügbarkeit Systementwicklungsstatus Anlaufzeit Betrieb als Kraftwerk Brennstoffeinsatz Kapazitätsbegrenzung Kosten Effizienz Effizienz nach Restwertmethode Exergetische Effizienz Standorterfordernisse Die dargestellten Konzepte zur Druckluftspeicherung bedürfen unterschiedlicher Voraussetzungen hinsichtlich des Standortes. Je mehr Anforderungen von einem Konzept an den Standort gestellt wer- den, desto höher gestaltet sich der Realisierungsaufwand und desto geringer wird die allgemeine Eig- nung eingestuft. Die standorttechnischen Voraussetzungen betreffen dabei insbesondere geologische und infrastrukturelle Erfordernisse. Die geologischen Erfordernisse werden mittels dreier Kriterien bewertet, die für die Konzepte jeweils auf die notwendige Beschaffenheit des Untergrundes abzielen. Für die angestrebten Leistungsklassen kann eine isobare Prozessführung beispielsweise nur mithilfe eines Solependelbeckens realisiert wer- den. Auch die generelle Erforderlichkeit einer Kaverne als Massenspeicher sowie die Energiedichte als Indiz für das benötigte Speichervolumen werden für alle Konzepte separat bewertet. Infrastrukturelle Anforderungen ergeben sich aus zum Teil benötigten Erdgasanschlüssen für diabate DLSK Konzepte oder bei Nutzung von industrieller Abwärme im Ausspeicherprozess. Die Nutzung der abgeführten Wärme während der Verdichtung erfordert einen Anschluss an die Verbraucher z.B. über das Fernwärmenetz. Technologische Erfordernisse In der Kategorie der technologischen Erfordernisse zählt zum einen die allgemeine Machbarkeit der Prozessführung, die aufgrund thermodynamischer und kraftwerkstechnischer Aspekte zumindest für Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 39/190 einige Konzepte als eingeschränkt eingestuft werden kann. Ebenso wichtig für die praktische Realisier- barkeit sind die Komponentenverfügbarkeit sowie der Systementwicklungsstatus. Unterschiede treten hier beispielsweise bei bereits umgesetzten Konzepten, umfassend erforschten Ansätzen und Konzep- ten in der Grundlagenforschung auf. Je höher der Entwicklungsstand des spezifischen Konzeptes in diesen Bereichen ist, desto interessanter ist die Technologie für die folgenden Untersuchungen. Als weiteres Kriterium dient die Anlaufzeit des DLSK, die die Betriebsflexibilität beeinflusst und ent- scheidend auch den Betrieb am Regelleistungsmarkt ermöglicht. Einige Konzepte können zudem the- oretisch auch als Kraftwerk betrieben werden, was wiederum eine gesteigerte Betriebsflexibilität be- deutet. Als weiterhin positiv bewertet wird ein geringer spezifischer Brennstoffverbrauch sowie ein weiter realisierbarer Leistungsbereich. Die Investitionskosten sind ein erstes Indiz für die Wirtschaft- lichkeit der einzelnen Konzepte. Betriebskosten werden dabei bezüglich der Vorauswahl vernachläs- sigt, da davon ausgegangen wird, dass Brennstoffkosten den größten Anteil ausmachen und diese be- reits indirekt im spezifischen Verbrauch eingeflossen sind. Effizienz Die Effizienz kann für Kraftwerksprozesse generell nach verschiedenen Wirkungsgradansätzen bewer- tet werden. Für die Technologievorauswahl wird die Effizienzbewertung bei Volllast und maximalem Druck im Massenspeicher durchgeführt. Daher werden Ansätze mit Bezug auf Wärmeströme und Leis- tungen angewendet. Im Zuge der dargestellten Arbeiten wird zum einen die Speicherbewertung nach der Exergiemethode, welche den qualitativen Unterschied zwischen Wärmeströmen und Leistungen erfasst, nach der fol- genden Formel gewählt. _ Zum anderen wird ein energetischer Restwertansatz herangezogen. Dieser geht davon aus, dass die zugeführte Brennstoffenergie auch in einem anderen Referenzkraftwerk mit einem Referenzwirkungs- grad nutzbar gewesen wäre. Daher wird die Ausspeicherleistung um die Leistung aus dem Referenz- kraftwerk reduziert [9]. _ ∙ _ Die oben definierten Effizienzkennzahlen werden aus einer ersten thermodynamischen Berechnung abgeleitet. Im Rahmen dieses Arbeitsschrittes wird zunächst das stationäre Betriebsverhalten der Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 40/190 Kraftwerkskonzepte bei Volllast und maximalem Betriebsdruck untersucht. Als Arbeitsmedium wird trockene Luft als ideale Mischung realer Gase verwendet. Verdichter und Turbinen werden mithilfe isentroper Wirkungsgrade innerhalb der technisch möglichen Temperaturgrenzen und typischen Druckstufungen analysiert. Die Brennkammern werden zunächst durch eine externe Wärmezufuhr er- setzt. Betriebsgrenzen der Kaverne bezüglich Maximaltemperatur und –druck sowie Druckverluste in sonstigen Einbauten werden berücksichtigt. Die detaillierte Beschreibung der zu Grunde gelegten ther- modynamischen und kraftwerkstechnischen Gesetzmäßigkeiten befindet sich darüber hinaus im An- hang D. 4.3 Ergebnisse der Konzeptvorauswahl Die beschriebenen Konzepte zur Druckluftspeicherung wurden hinsichtlich der zuvor skizzierten Krite- rien zu den Kategorien Standort, der Technologie und der Effizienz beurteilt. Tabelle 5 fasst die Bewer- tung bezüglich der Standorterfordernisse, die sich in geologische und infrastrukturelle Anforderungen unterscheiden, zusammen. Diesbezüglich weisen die Speicher keine wesentlichen Differenzen zuei- nander auf. Die Konzepte A1b und HP1a sind vor allem aufgrund des nicht zwingend erforderlichen Erdgasanschlusses führend. Tabelle 5: Konzeptbewertung bezüglich der Standorterfordernisse Geologische Erfordernisse Infrastrukturelle Erfordernisse Anschluss an: Solependel- becken Kaverne Erdgas Fernwärme Industrie- abwärme Erforderlich- keit Energie- dichte 10 % 25 % 25 % 20 % 10 % 10 % 100 % A1a 10 0 5 7 10 10 5,65 A1b 10 0 6 7 10 10 5,90 A2 10 0 0 7 10 10 4,40 D1a 10 0 6 0 10 10 4,50 D1b 10 0 10 0 10 10 5,50 D2a 10 0 6 0 10 10 4,50 D2b 10 0 10 0 10 10 5,50 D2c 10 0 6 0 10 10 4,50 D2d 10 0 10 0 10 10 5,50 D2e 10 0 10 0 10 10 5,50 HP1a 10 2 1 10 10 10 5,75 HP1b 10 2 0 10 10 10 5,50 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 41/190 Ein deutlich abweichendes Bild ergibt sich bei der Bewertung der Kategorie Technologie (Tabelle 6), die insbesondere die heutige Machbarkeit der Konzepte sowie deren grobe Charakteristika analysiert. Offensichtlich zeigen hier insbesondere die schon realisierten Kraftwerkskonzepte (Huntorf, McIntosh) hohe Bewertungen. Vor allem der thermische Speicher, welcher für die Industrie noch einen großen Forschungsaufwand bedeutet und den alleinigen Kraftwerksbetrieb im adiabaten System ausschließt, hat, wie in Tabelle 6 zu sehen ist, einen negativen Einfluss auf die betreffenden Konzepte. Tabelle 6: Konzeptbewertung bezüglich der Technologiekriterien Allg. Mach- barkeit Komp.- verfüg- barkeit Systement- wicklungs- status Anlauf- zeit Betrieb als Kraftwerk Brenn- stoff- einsatz Kapazitäts- begrenzung Kosten 20 % 20 % 20 % 5 % 10 % 10 % 5 % 10 % 100 % A1a 6 5 6 3 0 10 8 4 5,35 A1b 6 5 5 3 0 10 8 4 5,15 A2 3 2 2 3 0 10 6 6 3,45 D1a 6 5 4 3 0 9 6 5 4,85 D1b 6 5 4 3 0 4 6 6 4,45 D2a 10 10 10 3 10 7 6 7 8,85 D2b 10 10 10 3 10 3 6 8 8,55 D2c 10 10 2 3 10 1 6 7 6,65 D2d 10 7 4 3 10 1 6 7 6,45 D2e 10 7 0 3 10 0 6 7 5,55 HP1a 10 10 6 6 0 10 10 0 7,00 HP1b 10 10 6 6 0 10 10 0 7,00 Die Effizienzkriterien umfassen Wirkungsgrade nach der energetischen Restwertmethode mit ange- nommenen Referenzwirkungsgraden von typischen Spitzenlastkraftwerken. Grundsätzlich kann in die- sem Zusammenhang angemerkt werden, dass sich die Speicherkonzepte in Bezug auf ihren Spitzenlast- bzw. Schattenkraftwerksanteil unterscheiden. Wegen des wachsenden Gewichts der zugeführten Brennstoffenergie im Verhältnis zur eingespeicherten Energie rücken additive Komponenten wie bei- spielweise die Gasturbinenanlage sowie der Dampfteil Konzepte deutlich weiter in Richtung eines Spit- zenlast- oder Schattenkraftwerkes. Bei zusätzlicher Berücksichtigung des exergetischen Wirkungsgra- des weisen die adiabaten Konzepte mit thermischem Speicher deutliche Effizienzvorteile gegenüber den übrigen Konzepten auf. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 42/190 Tabelle 7: Konzeptbewertung bezüglich der Effizienzkriterien Wirkungsgrad nach energetischer Restwertmethode ηref = Exergetischer Wir- kungsgrad 0,4 0,5 0,6 10 % 40 % 10 % 40% 100 % A1a 8 8 8 9 8,40 A1b 9 9 9 10 9,40 A2 6 6 6 9 7,20 D1a 8 8 7 8 7,90 D1b 10 9 6 4 6,80 D2a 4 2 1 3 2,50 D2b 8 3 0 3 3,20 D2c 8 2 0 3 2,80 D2d 9 4 0 4 4,10 D2e 10 4 0 0 2,60 HP1a 8 8 8 8 8,00 HP1b 4 4 4 4 4,00 Zusammenfassend resultiert eine Rangfolge der Systeme, welche in Tabelle 8 dargestellt ist. Bei An- nahme eines realisierbaren isothermen Prozessverlaufes weist das geschlossene hydropneumatische DLSK die höchsten Bewertungen auf. Im Zuge der Konzeptauswahl stellt jedoch die Prozessrealisier- barkeit ein übergeordnetes Metakriterium dar. Prinzipiell ist der isotherme Verlauf des Konzeptes HP1a zu dem jetzigen Zeitpunkt nicht praktisch realisierbar und bringt lediglich das Potential des Sys- tems zum Vorschein. Es wird auch aufgrund des deutlich weiter abgeschlagenen Ranges des polytro- pen Prozesses von der weiteren Betrachtung ausgeschlossen. Tabelle 8: Rangfolge der Konzepte zur Druckluftspeicherung Standort Technologie Effizienz 20 % 40% 40 % 100 % 1 HP1a 5,75 7,00 8,00 7,15 2 A1b 5,90 5,15 9,40 7,00 3 A1a 5,65 5,35 8,40 6,63 4 D1a 4,50 4,85 7,90 6,00 5 D2b 5,50 8,55 3,20 5,80 6 D1b 5,50 4,45 6,80 5,60 7 HP1b 5,50 7,00 4,00 5,50 8 D2a 4,50 8,85 2,50 5,44 9 D2d 5,50 6,45 4,10 5,32 10 A2 4,40 3,45 7,20 5,14 11 D2c 4,50 6,65 2,80 4,68 12 D2e 5,50 5,55 2,60 4,36 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 43/190 Auf den folgenden Rängen sind das adiabate DLSK mit mehreren thermischen Speichern sowie jenes mit einem thermischen Speicher vertreten. Die konstruktive Nähe beider Konzepte erlaubt eine Re- duktion auf das Konzept A1a für die weitere Analyse und Simulation im Energieversorgungssystem. Ebenso werden das diabate DLSK mit thermischem Speicher D1a wie auch das diabate Konzept mit Rekuperator D2b in das folgende Arbeitspaket übernommen. Aufgrund des deutlich in Richtung eines konventionellen Schattenkraftwerks divergierenden Konzeptes D1b, welches neben dem thermischen Speicher einen Dampfteil enthält, wurde entschieden, dieses als ein viertes Konzept im Detail zu un- tersuchen. Alle genannten Konzepte genügen dem Metakriterium der Prozessrealisierbarkeit. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 44/190 5 Betriebsmodell für Druckluftspeicherkraftwerke Im folgenden Kapitel werden die einzelnen Schritte der Modellentwicklung für die Betriebsoptimie- rung von Druckluftspeicherkraftwerken beschrieben. Dafür werden in der Vorplanung der Modellent- wicklung zunächst die Ziele und zu erfüllenden Anforderungen definiert. Darauf aufbauend wird im nächsten Schritt ausführlich auf die Modellierung eingegangen. Die entwickelten Modelle werden an- schließend durch eine geeignete Softwarelösung implementiert und auf Plausibilität überprüft. 5.1 Methodik In einem Energiesystem mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energien stellt sich zunehmend die Frage, wie dieses System auf technischer und ökonomischer Ebene optimiert werden kann. So ist in- nerhalb der letzten 20 Jahre die Anzahl wissenschaftlicher Artikel, in denen Optimierungsalgorithmen auf das Themenfeld der erneuerbaren Energien angewandt wurden, überproportional gestiegen [12]. Dabei hängt die Auswahl des eingesetzten Verfahrens stark vom Einzelfall ab. Dennoch haben sich in verschiedenen Bereichen mit ähnlichen Fragestellungen gewisse Standardverfahren etabliert. Für die Betriebsoptimierung oder auch Einsatzplanung (auf Englisch Unit Commitment (UC)) von Kraft- werken und Speichern am Markt existieren diverse Verfahren. Ein breiter Überblick über die verschie- denen Methoden wird in [13] gegeben, während [14] verschiedene Verfahren mit dem Fokus auf der kurzfristigen Betriebsoptimierung untersucht. Neben der Anwendung regelbasierter Verfahren (Heu- ristiken) und dynamischer Programmierung, wie sie beispielsweise in [15] verwendet werden, kommt in der Betriebsoptimierung häufig die lineare, gemischt-ganzzahlige und nichtlineare Programmierung zum Einsatz [16] [17]. Dabei ist der Aufwand zur Lösung eines gemischt-ganzzahligen Problems höher als bei einem rein line- aren Problem. Kommen zusätzlich noch Nichtlinearitäten hinzu, erhöht sich dieser nochmals [18]. Häu- fig können nichtlineare Probleme jedoch durch spezielle Ansätze oder vereinfachende Annahmen li- near hinreichend genau abgebildet werden [19]. Aufgrund der häufigen Anwendung im Bereich der Kraftwerkseinsatzplanung und der guten Verfügbarkeit von übertragbarer Fachliteratur [20] [21] soll im Rahmen dieses Projekts für die Betriebsoptimierung das Verfahren der gemischt-ganzzahligen line- aren Programmierung verwendet werden. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 45/190 5.2 Modellierung Prozess der Modellentwicklung Die Modellentwicklung soll innerhalb einer klar strukturierten, inkrementellen Vorgehensweise erfol- gen. Daher wird der Entwicklungsprozess in drei aufeinander aufbauende Schritte aufgeteilt. Im ersten Schritt werden die Ziele und Anforderungen für die Modellentwicklung definiert. Anschließend wird das Modell abstrakt in mathematischer Form dargelegt und abschließend praktisch implementiert so- wie auf Plausibilität getestet. Die Trennung der Schritte ermöglicht es die allgemeingültige mathematische Beschreibung des Mo- dells auf Basis der zuvor definierten Ziele und Anforderungen, unabhängig von der späteren Imple- mentierung, vorzunehmen und zu beschreiben. So könnte das formulierte Modell beispielsweise von Außenstehenden unabhängig unter Zuhilfenahme einer anderen Modellierungsumgebung implemen- tiert werden. Die gewählte Vorgehensweise unterstützt somit eine gute wissenschaftliche Praxis im Bereich des Scientific Computing [22]. Zielsetzung und Anforderungen Das Modell soll es erlauben verschiedene Druckluftspeicherkonzepte in ihrem Betriebsverhalten am Spot- und Regelleistungsmarkt abzubilden. Dabei soll das Betriebsergebnis durch die Zwischenspeiche- rung und anschließende Vermarktung von Strom sowie durch die Bereitstellung von Regelleistung ma- ximiert werden. Als konkrete Betriebsszenarien sollen die Vermarktung der Leistung am Day-Ahead Spotmarkt sowie die Teilnahme am Markt für positive und negative Minutenreserve abgebildet wer- den. Der Terminmarkt wird hingegen vernachlässigt, da dieser größtenteils von den erwarteten Preis- entwicklungen des Spotmarktes abhängt und somit von keinem monetären Zusatznutzen auszugehen ist [23]. Die Teilnahme an den verschiedenen Märkten soll zudem sowohl einzeln als auch parallel möglich sein. Als Eingangsdaten des Modells werden die Parameter eines konkreten Kraftwerks und Preiszeitreihen für die verschiedenen Märkte verwendet. Die Kraftwerksparameter können dabei aus thermodynami- schen Berechnungen oder einschlägiger Fachliteratur stammen, während die Preiszeitreihen entweder durch historischen Quellen, Prognosen oder übergeordneten Energiesystemsimulationsmodelle vor- gegeben werden. Zudem müssen anfallende Brennstoffkosten der Wärmezufuhr und etwaige Zusatz- kosten für den Bezug von Strom berücksichtigt werden. Als Ausgangsdaten sollen Zeitreihen für einen Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 46/190 kostenoptimalen Fahrplan des Kraftwerks an verschiedenen Märken generiert werden. Abbildung 8 zeigt eine Skizzierung des Modells nach dem Prinzip der Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe (EVA- Prinzip). Für die Optimierung an den Märkten soll zunächst von einer perfekten Voraussicht (perfect foresight) auf die zukünftigen Preise ausgegangen werden. Somit werden zeitliche Unterschiede zwischen den Handelszeitpunkten, wie beispielsweise der Gebotsabgabe am Minutenreservemarkt um 10 Uhr und der Day-Ahead-Auktion um 12 Uhr, nicht berücksichtigt. Auch Handelsstrategien, wie etwa Gebots- strategien am Regelleistungsmarkt, werden vorerst nicht betrachtet. Neben der grundsätzlichen Erfüllung der Zielsetzung werden noch weitere Anforderungen an das Mo- dell gestellt. Diese betreffen die Umsetzung des Modells im Hinblick auf die konkrete Modellierung und die Wiederverwendbarkeit. Daher werden sie im folgenden Abschnitt getrennt von der eigentli- chen Zielsetzung erläutert. Die Modellierung soll so generisch erfolgen, dass verschiedene Konzepte dargestellt werden können. Dies bedeutet, dass die Modellierung nicht bis auf die Komponentenebene erfolgt, sondern die einzel- nen Teile des Kraftwerks als eine Schaltung verschiedener Komponenten betrachtet werden. Zusätzlich soll das Modell ausgehend von dieser Abbildungsart einfach erweiterbar sein. So sollen ohne tiefgrei- fende Anpassungen auch andere Energiespeicherkonzepte integriert werden können. Die mathematische Beschreibung und Erstellung des Modells soll dabei strikt vom nachgelagerten Lö- sen des Problems getrennt werden. Dies stellt sicher, dass das Problem im ersten Schritt unabhängig von der verwendeten Software formuliert wird. Weiterhin soll die Trennung der Modellerstellung vom Abbildung 8: Skizzierung des Modells zur Betriebsoptimierung eines Druckluftspeicherkraftwerks Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 47/190 späteren Lösen die Anwendung verschiedener Solver erlauben. Dadurch soll beispielsweise beim Auf- treten etwaiger Nichtlinearitäten die Verwendung eines Solvers für quadratische Probleme möglich sein. Flexibilität hinsichtlich unterschiedlicher Zeitauflösungen stellt eine wesentliche Anforderung an das Modell dar. Diese ergibt sich unter anderem daraus, dass diverse an den entsprechenden Märkten handelbare Produkte dargestellt werden müssen. So erfolgt beispielsweise die Leistungsvorhaltung am deutschen Markt für Minutenreserve in vierstündigen Intervallen, während die Abrufe innerhalb eines Viertelstundenrasters erfolgen. In anderen Ländern gelten am Regelleistungsmarkt hingegen andere Verbindlichkeiten für die gehandelten Produkte. Weiterhin bietet auch der Spotmarkt die Möglichkeit mit verschiedenen Produkten zu handeln. Auch wenn ein Speicherkraftwerk in erster Linie auf kurze Produkte zu Spitzenlastzeiten abzielen wird, sollte die Möglichkeit vorbehalten werden auch andere Produkte zu platzieren. Die im Rahmen der Modellierung zu erfassenden Kosten und Erlöse sollen sich lediglich auf den Betrieb des Kraftwerks beziehen. Hier fallen sowohl Kosten für die zugeführte Wärme, als auch für den am Spotmarkt bezogenen Strom an. Weiterhin sind für den aus dem Netz bezogenen Strom, auch im Falle der Lieferung negativer Regelleistung, Letztverbraucherabgaben zu entrichten. Den Kosten gegenüber stehen die Erlöse für den am Spotmarkt verkauften Strom und der Vorhaltung sowie Erbringung von Minutenreserve. Neben der Möglichkeit einer manuellen Parametrierung soll die Übergabe der benötigten Eingangs- zeitreihen an das Modell sowie das Speichern der Optimierungsergebnisse über eine Datenschnitt- stelle erfolgen. Diese soll Flexibilität hinsichtlich der verwendeten Datenformate bieten. So könnte es beispielsweise für ein Projekt von Vorteil sein, die Eingangsdaten im CSV-Format bereitzustellen, wäh- rend in einem anderen Projekt eine relationale Datenbank präferiert wird. Beide Fälle sollen im Rah- men der Modellerstellung beachtet werden, was voraussetzt, dass das Modell und die Daten strikt voneinander getrennt werden. Über diese Datenschnittstelle soll gleichermaßen der Datenaustausch mit übergeordneten Energiesystemmodellen möglich sein. So wäre es beispielsweise möglich die für zukünftige Szenarien eines Energiesystems berechneten Preiszeitreihen als Eingangsparameter des Modells zu verwenden. Die einfache Benutzbarkeit und Zugänglichkeit des Modells stellt eine weitere wesentliche Anforde- rung dar. Demnach sollen auch Benutzer ohne tiefgehende Modellierungs- und Programmierkennt- nisse das Modell nach kurzer Einarbeitungszeit benutzen und mit den Ergebnissen weiterarbeiten kön- nen. Zudem soll der Quelltext für etwaige Änderungen oder Erweiterungen zugänglich gestaltet sein. Daher wird als zu verwendende Sprache für die Programmierung sowie ausführliche Kommentierung und Dokumentation Englisch festgelegt. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 48/190 Weiterhin soll die Implementierung des Modells durch frei verfügbare und nutzbare Software erfolgen. Dies schließt wiederum nicht aus, dass für Teilkomponenten des Modells auf kommerzielle Produkte zurückgegriffen wird. Trotzdem sollte für die Grundfunktionalität stets eine freie Variante zur Verfü- gung stehen. So wird sichergestellt, dass das Modell auch in anderen Projekten am Zentrum für nach- haltige Energiesysteme (ZNES) oder externen Projekten ohne entsprechende Lizenzmodelle genutzt und angepasst werden kann. Allgemeiner Modellaufbau Aus den im vorigen Abschnitt definierten Anforderungen ergibt sich der logische Aufbau für die Ge- samtstruktur des Modells zur Betriebsoptimierung eines Druckluftspeicherkraftwerks. Diese setzt sich aus Einzelkomponenten des Modells sowie den zwischen diesen notwendigen Datenflüssen zusam- men. Abbildung 9 zeigt die aus den Modellanforderungen resultierende Gesamtstruktur. Es wird deutlich, dass der Optimierungsteil aus vier Einzelschritten besteht. Zunächst werden die Ein- gangsdaten aus der manuellen Parametrierung und den über die Datenschnittstelle geladenen Zeit- rehen aggregiert. Diese werden dann an das Modell übergeben, das wiederum aus der mathemati- schen Beschreibung hervorgeht. Das mit den Daten parametrierte, mathematische Modell wird an- Abbildung 9: Gesamtstruktur des Modells mit den Einzelkomponenten und Datenflüssen Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 49/190 schließend zum Lösen an den Solver übergeben. Im letzten Schritt erstellt der Solver die Ausgangsda- ten bzw. Optimierungsergebnisse. Diese können dann über die Datenschnittstelle gespeichert werden. Weiterhin können über die Datenschnittstelle Marktpreise aus übergeordneten Energiesystemmodel- len importiert oder Daten für nachgelagerte Berechnungen, wie etwa die Bestimmung von wirtschaft- lichen Betriebsergebnissen, exportiert werden. Abstraktes Modell der Technologie Der vereinfachte Speicherzyklus eines Druckluftspeicherkraftwerks besteht für alle Konzepte aus dem Kompressionsvorgang, dem Expansionsvorgang sowie der mechanischen Massenspeicherung und op- tional der thermischen Speicherung. Unter der Prämisse, dass der Fokus des Modells auf einer Be- triebsoptimierung liegt und lediglich die wesentlichen physikalischen Restriktionen der Kraftwerkskon- zepte abgebildet werden müssen, basiert die weitere Modellierung auf der Aufteilung des Speicherzyk- lus in diese Elemente. Im nächsten Schritt wird die benötigte Abbildungstiefe des Modells definiert. Hier ist eine Abbildung des Kraftwerks über Energiebilanzen und Massenströme wie bei anderen thermische Kraftwerken [19] zwar generell möglich, aber entsprechend aufwändig. Vor allem ist diese aber ungünstig im Hinblick auf die Anwendung des Modells auf andere Speicher. Stattdessen werden die einzelnen Teile des Kraft- werks abstrahiert und damit eine einheitliche Basis für die mathematische Modellierung geschaffen. Das abstrakte Kraftwerksmodell ist Abbildung 10 dargestellt. Der abstrahierte Prozess beschreibt zunächst den Bezug elektrischer Leistung zum Antrieb des Kom- pressionsteils aus dem Netz. Dieser teilt sich zum einen in den aus dem Kompressionsteil abge- führten Verlust- _!"# sowie einen für den thermischen Speicher nutzbaren Wärmestrom #$_ und zum anderen in einen in einen abstrahierten Einspeicherexergiestrom für den Massenspeicher %$_ auf. Aus dem Speicherteil kann wiederum der abstrahierte Ausspeicherexergiestrom %$_!"# entnommen werden. Dieser geht zusammen mit dem zugeführten Wärmestrom _ bzw. im Falle eines thermischen Speicheranteils mit dem Wärmestrom #$_!"# aus dem thermischen Speicher, in Abbildung 10: Abstraktes Kraftwerksmodell als Grundlage der mathematischen Beschreibung Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 50/190 den Expansionsteil ein, aus dem wiederum ein Verlustwärmestrom _!"# abgeführt wird. Als wei- tere Ausgangsgröße des Expansionsteils kann wiederum die elektrische Leistung des Generators in das Netz eingespeist werden. Die Zusammenhänge der einzelnen Größen untereinander werden detailliert innerhalb des nächsten Abschnitts erläutert. Mathematische Modellierung Nach der Abstraktion der einzelnen Teile des Kraftwerks wurde ein mathematisches Modell für die Betriebsoptimierung an den verschiedenen Märkten entwickelt. Hierfür müssen sowohl das Kraftwerk als auch die Märkte beschrieben werden. Dafür werden alle mit Kosten behafteten Größen in die Ziel- funktion aufgenommen. Die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Größen können in entspre- chenden Nebenbedingungen (auf Englisch „Constraints“) formuliert werden. Zur besseren Übersicht wird nachfolgend nur eine Auswahl aller im Modell verwendeten Formulierungen erarbeitet. Diese werden ausführlich erläutert und zeigen exemplarisch das Vorgehen im Rahmen der Modellierung. In der Regel ist das Ziel einer Betriebsoptimierung eine Minimierung der betriebsgebundenen Kraft- werkskosten. Enthält die zu minimierende Zielfunktion zusätzliche Erlösterme, entspricht dies einer Maximierung des zu erzielenden Kraftwerksdeckungsbeitrags an den entsprechenden Märkten. Als Kosten gehen die Brennstoffkosten und Kosten für bezogenen Strom mitsamt der zu entrichtenden Letztverbraucherabgaben ein. Diesen gegenüber stehen Erlöse durch vorgehaltene Leistung und er- brachte Arbeit am Markt für negative und positive Minutenreserve sowie Erlöse am Spotmarkt. An dieser Stelle ist hervorzuheben, dass alle verwendeten Kostenterme energiespezifische Kosten darstel- len. Dies bedeutet, dass beispielsweise auch die für eine Zeitscheibe von vier Stunden gezahlten Leis- tungspreise am Minutenreservemarkt entsprechend umgerechnet werden. Im Folgenden ist die Ziel- funktion des Modells mit ihren einzelnen Termen beschrieben. Weiterhin müssen durch das Modell alle marktbedingten und physikalischen Restriktionen abgebildet werden. So wird beispielsweise die physikalisch verfügbare Leistung der Kompression bzw. Expansion Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 51/190 über entsprechende Gleichungen beschrieben. Die Aufteilung der Leistungen für den Kompressionsteil wird beispielsweise durch die folgende Gleichung beschrieben. Dies stellt sicher, dass die Summe der an den verschiedenen Märkten platzierten Leistung nicht die insgesamt physikalisch verfügbare Leistung überschreitet. Detaillierte thermodynamische Zusammenhänge können in der Regel nur in komplexen, nichtlinearen Modellen abgebildet werden. Um entsprechende Zusammenhänge trotzdem innerhalb eines linearen, gemischt-ganzzahligen Modells abzubilden, ist in verschiedenen Teil des Modells eine Reduktion der Komplexität erforderlich. In der folgenden Gleichung wird exemplarisch die Linearisierung der maximal verfügbaren Kompressionsleistung in Abhängigkeit des Druckluftspeichers beschrieben. Die maximal verfügbare Leistung wird mit einer linearen Funktion durch Verwendung eines konzept- spezifischen Multiplikators und einer entsprechenden minimalen Leistung bei Volllast approximiert, die den Fall eines nominal leeren Massenspeichers berücksichtigt. Die folgende Abbildung veranschaulicht exemplarisch den Einfluss der entsprechenden Linearisierung auf die Abbildungsgenauigkeit. In den meisten Fällen sind die berechneten Abweichungen zwischen exakter Simulation und linearisierter Funktion vernachlässigbar gering. Neben der Abbildung verschiedener Kostentypen können innerhalb des Modells verschiedene Druck- luftspeicherkonzepte spezifisch parametriert werden. Dies erlaubt beispielsweise die Definition von individuellen Lastbereichen für die verschiedenen Teile des Kraftwerks sowie die konzeptspezifische Abbildung 11: Exemplarische Linearisierung einer Kraftwerkscharakteristik Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 52/190 Aufteilung der auftretenden Wärme- und Exergieströme. Für jedes der untersuchten Konzepte wir ein Satz der folgenden Relationen abgebildet: Kompressionsteil • Kompressionsleistung-Füllstand-Charakteristik • Wärmeabfuhr-Kompressionsleistung-Charakteristik • Einspeicherexergiestrom-Kompressionsleistung-Charakteristik Expansionsteil • Expansionsleistung-Füllstand-Charakteristik • Wärmezufuhr-Expansionsleistung-Charakteristik • Ausspeicherexergiestrom-Expansionsleistung-Charakteristik Dabei entspricht der Füllstand dem Kavernendruck. Eine vollständige Beschreibung des Modells mitsamt aller Gleichungen kann dem Anhang I entnom- men werden. Zudem zeigt ein beispielhafter Satz von Kraftwerkscharakteristiken im Anhang E die grundsätzliche Darstellung des physikalischen Betriebsverhaltens. Implementierung Nach der Festlegung des Modellaufbaus und der mathematischen Modellierung wird eine geeignete Sprache für die Implementierung und Modellierung gewählt. Hier fällt die Wahl auf Python. Dies be- gründet sich in der Verfügbarkeit umfassender Bibliotheken für die Optimierung und Datenanalyse, der geforderten Flexibilität des Moduls hinsichtlich der Erweiterungsfähigkeit und des offenen Lizenz- modells. Für die mathematische Beschreibung des Optimierungsproblems wird das Paket Pyomo (Py- thon Optimization Modeling Objects) [24] verwendet. Pyomo ist ein in Python geschriebenes Open Source Softwarepaket für die Formulierung und Analyse von verschiedensten Optimierungsproblemen und wird unter einer freien Lizenz veröffentlicht. So können unter anderem lineare, quadratische, nichtlineare und gemischt ganzzahlige lineare Probleme algebraisch beschrieben und anschließend un- ter Verwendung verschiedener Standardsolver gelöst werden. Die Anwendung des Solvers ist dabei unabhängig von der jeweiligen Problemformulierung. Daher kann beispielsweise bei sehr großen Prob- lemen mit hoher Laufzeit auf einen schnelleren Solver zurückgegriffen werden ohne die gesamte Code- basis verändern zu müssen. Die Lösung des Optimierungsproblems erfolgt sowohl mit dem kommerziellen Solver gurobi [25] als auch mit der freien Alternative gpsol aus dem GNU Linear Programming Kit (GLPK) [26]. Beide bieten Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 53/190 verschiedene Konfigurationsmöglichkeiten, sind verhältnismäßig einfach zu installieren und können direkt aus Pyomo adressiert werden. Neben der Realisierung einer freien Variante des Modells erlaubt die Verwendung von zwei Solvern eine bessere Einschätzung des Rechenaufwandes zur Lösung des Problems. So können Laufzeiten miteinander verglichen und daraus Schlüsse für die Verbesserung der Modellformulierung gezogen werden. Um die in den möglichen Betriebsszenarien ermittelten Märkte hinreichend abbilden zu können, müs- sen umfangreiche Preiszeitreihen für den Spot- und Regelleistungsmarkt berechnet und gespeichert werden. Für die Aufbereitung der Daten wird das Python-Paket pandas (Python Data Analysis Library) [27] verwendet. Dies stellt einfach zu nutzende Datenstrukturen und Werkzeuge bereit, um die Roh- daten in ein einheitliches Format zu überführen, und ist dabei umfassend dokumentiert. Das auf dieses Weise implementierte Einsatzmodell findet sich auf dem beiliegenden Datenträger und ist online verfügbar [28]. 5.3 Modellvalidierung Die Plausibilitätsprüfung des Modells erfolgt durch die Generierung von Zufallspreiszeitreihen. So wer- den in jedem Optimierungslauf für die einzelnen Kostenpositionen des Kraftwerks Zufallszahlen inner- halb der üblichen Bandbreite generiert. Weiterhin werden als Restriktionen exemplarische Leistungen für den Kompressions-, Expansions- und Speicherteil angenommen. Die Optimierungsergebnisse wer- den dann anschließend in einem Plot visualisiert und kontrolliert. Zusätzlich überprüft eine dafür ent- wickelte Funktion die die Gültigkeit der Ergebnisse. Dies ist vor allem dann vorteilhaft, wenn der Opti- mierungshorizont nicht mehr visuell darstellbar ist oder die Ergebnisse ohne visuelle Ausgabe gespei- chert werden sollen. Die Plausibilität des Modells konnte in zahlreichen Testläufen sichergestellt werden. Die Ergebnisse entsprechen dabei durchgehend dem erwarteten Verhalten des Kraftwerks. So erfolgt die Einspeiche- rung von Strom in Zeiten niedriger Strompreise, während die Rückverstromung stattfindet, wenn der Stromverkaufspreis möglichst weit über den Kosten liegt. Weiterhin wird bei einem Abruf von Regel- leistung in der jeweiligen Zeitscheibe die Leistung vorgehalten und der Abruf erbracht. Zudem werden die für die Komponenten definierten Restriktionen in jedem Zeitschritt eingehalten. So bewegen sich die Leistungen des Kompressions-, Expansions- und Speicherteils in jedem Zeitschritt innerhalb des zulässigen Wertebereichs. Ein exemplarischer, kostenoptimaler Fahrplan ist in Abbildung 12 zu sehen. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 54/190 Die grundsätzliche Funktionsfähigkeit des entwickelten Modells zur Betriebsoptimierung eines Druck- luftspeicherkraftwerks wurde somit nachgewiesen. Abbildung 12: Exemplarischer kostenoptimaler Fahrplan als Ergebnis des Betriebsoptimierungsmodells Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 55/190 6 Abbildung des Versorgungssystems Im folgenden Kapitel werden die Abbildung des Versorgungssystems und die Modellierung seiner Ent- wicklung innerhalb zukünftiger Szenarien beschrieben. Dafür wird zunächst die allgemeine Methodik dargelegt. Anschließend wird auf die konkrete Modellierung eingegangen und die Datenbasis darge- legt. Abschließend erfolgt nach einer umfangreichen Modellvalidierung die Darstellung der ermittelten Day-Ahead-Marktpreiszeitzeihen, die gleichzeitig die Eingangsdaten für das in Kapitel 5 beschriebene Betriebsmodell darstellen. 6.1 Methodik Aktuelle Marktteilnahme von Speicherkraftwerken Um die aktuelle Marktteilnahme von Speicherkraftwerken abzubilden, werden historische Zeitpreis- reihen der jüngeren Vergangenheit verwendet. Hierbei sind sowohl die Marktteilnahme am Spot- als auch am Regelleistungsmarkt zu berücksichtigen. Dadurch wird einerseits eine aktuelle und realitäts- nahe Abbildung des das Druckluftspeicherkraftwerk umgebenden Versorgungssystems gewährleistet. Darüber hinaus kann so andererseits auch grundsätzlich der Einfluss von stochastisch auftretenden Nichtverfügbarkeiten von Einzelanlagen oder anderer Unvorhersehbarkeiten auf die Preisbildung be- rücksichtigt werden, der sich für die zukünftige Entwicklung schwer vorhersagen und daher schlecht abbilden lässt. Schließlich gewährleistet die Verwendung konsistenter Spot- und Regelmarktdaten auch die gegenseitigen Wechselwirkungen dieser Märkte untereinander. Die historischen Marktdaten werden außerdem auch benutzt, um Unterschiede zwischen realen Marktdaten und solchen Zeitpreisreihen zu diskutieren, die zukünftige Entwicklungen des Versor- gungssystems abbilden sollen. Darauf wird im Zusammenhang mit der Validierung des für die Abbil- dung zukünftiger Versorgungssysteme verwendeten Energiesystemmodells im betreffenden Abschnitt noch genauer eingegangen. Entwicklung des Versorgungssystems Um Zeitpreisreihen zu generieren, die eine Weiterentwicklung des Versorgungssystems abbilden, wird ein numerisches Marktmodell verwendet. Für die Marktintegration erneuerbarer Energien ist insbe- sondere der Day-Ahead-Markt von großer Bedeutung, da die Vermarktung hier kurzfristig auf Basis entsprechender Vortagsprognosen für deren wetterabhängige volatile Einspeisung erfolgt. Mit einem Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 56/190 zunehmenden Anteil erneuerbarer Energien ist somit auch von einer stärkeren Relevanz des Spotmark- tes auszugehen. Daher gewinnt dessen Modellierung für die Bewertung zukünftiger Entwicklungen des Energiesystems zunehmend an Bedeutung. Dies gilt insbesondere für die wirtschaftliche Bewertung von Großspeichertechnologien, wie beispielsweise von Druckluftspeicherkraftwerken, die ihre Erlöse aus dem kurzfristigen Kauf und Verkauf von Strom erzielen. Für die Fortschreibung des Versorgungs- systems werden daher Preiszeitreihen für den Spotmarkt generiert. Ursprünglich sollte dazu das am Zentrum für nachhaltige Systeme mit Open-Source-Software entwi- ckelte Simulationsmodell renpass (Renewable Energy Pathways Simulation System) verwendet wer- den. Mit Hilfe dieses Modells können zeitlich hochaufgelöste Daten zum Einsatz und Status unter- schiedlicher Erzeuger im betrachteten Energieversorgungssystem sowie über den Im- und Export zwi- schen einzelnen Netzregionen und resultierende Preise gewonnen werden. Diese Daten sind für die Bewertung der Wirtschaftlichkeit einer konkreten Kraftwerksanlage unverzichtbar. Mittlerweile wurde jedoch das Nachfolgemodell des ursprünglichen Modells „renpass“ innerhalb des ebenfalls neu entwi- ckelten Open Energy Modelling Frameworks (oemof) „renpassG!S“ entwickelt. Die Endung „G!S“ ergibt sich durch die Erweiterung des Funktionsumfangs, der neuerdings auch die Nutzung eines Geoinfor- mationssystems (GIS) umfasst. Dieses neuere und umfangreichere Modell wird nun auch im Projekt DLSK-SH für Berechnungen von Zeitpreisreihen zukünftiger Versorgungssysteme benutzt. Zur gesonderten Berücksichtigung der in Verbindung mit der Modellierung von Energieversorgungs- systemen auftretenden Unsicherheiten sollen neben zwei Basisszenarien für die Modelljahre 2025 und 2035 die Einflüsse zentraler fundamentaler Größen auf die Preisbildung untersucht werden. Auf Basis der so generierten Preispfade kann im weiteren Verlauf der Arbeit eine integrierte Bewertung der Druckluftspeichertechnologie hinsichtlich verschiedener Entwicklungspfade des Energieversorgungs- systems erfolgen. Der Einfluss der folgenden Eingangsgrößen auf den Kraftwerkseinsatz und die Preisbildung soll im Rah- men der Arbeit überprüft werden: • Preise für Emissionszertifikate (Szenario „co2“) • Höhe der Stromnachfrage (Szenario „demand“) • Installierte Leistung an Windkraft & Photovoltaik (Szenario „ee“) • Preise für Brennstoffe (Szenario „fuel“) • Kapazität des deutsch-norwegischen Seekabels (Szenario „nordlink“) Dafür wird, ausgehend vom jeweiligen Szenario, die jeweilige Größe um 25 % verringert bzw. erhöht und anschließend der Einfluss durch die Berechnung eines entsprechenden Szenarios quantifiziert. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 57/190 Dies ermöglicht die Prüfung des Einflusses einer großen Bandbreite verschiedener möglicher Entwick- lungspfade des Energieversorgungssystems auf den wirtschaftlichen Betrieb von Druckluftspeicher- kraftwerken. Zur Wahrung der Flexibilität bezüglich des Einsatzes verschiedener Energiemarktmodelle wurde die Schnittstelle zum entwickelten Modell zur Betriebsoptimierung durch die Verwendung von Preiszeit- reihen bewusst offen und universell nutzbar gestaltet. Diese werden vom übergeordneten Modell in geeigneten Szenarien generiert und können automatisiert an das Modell der Betriebsoptimierung übergeben werden. 6.2 Modellierung mit renpassG!S Modelle für die Abbildung und Analyse von Energiesystemen haben häufig keinen öffentlich zugängli- chen Quelltext, keine frei nutzbaren Daten und sind schlecht dokumentiert. Diese Intransparenz ver- langsamt den wissenschaftlichen Diskurs hinsichtlich der Modellqualität im Hinblick auf bestimmte Aufgabenstellungen. Zudem werden im Bereich der Energiesystemanalyse Modelle häufig nur für eine bestimmte Anwendung entworfen und erlauben keine bzw. nur eine aufwendige Anpassung an andere Anforderungen. Um dem entgegen zu treten, wird im Rahmen des Projekts das Marktmodell renpassG!S verwendet. Dieses integriert in Teilbereichen vorhandene Ansätze des Vorgängermodells „renpass“ [29] und wurde mittlerweile unter einer offenen und freien Lizenz veröffentlicht [30]. Bei renpassG!S handelt es sich um ein Fundamentalmodell auf Basis des Frameworks oemof. Im Anhang J finden sich eine ausführlichere Darstellung des zugrunde liegenden Frameworks, eine Diskussion zur Verwendung von Fundamentalmodellen in der Marktmodellierung sowie eine kritische Reflektion der mit deren Anwen- dung verbundenen Unsicherheiten. Das Modell berechnet, regional und temporal aufgelöst, den kostenoptimalen Einsatz der Kraftwerke in der gemeinsamen Marktregion Deutschland/Österreich/Luxemburg sowie den deutschen Anrainer- staaten unter Berücksichtigung technischer und ökonomischer Nebenbedingungen in stündlicher Auf- lösung. Dabei wird der Kraftwerkseinsatz durch Minimierung aller Variablen, d. h. mit dem Kraftwerks- betrieb verbundenen Erzeugungskosten, optimiert. Abbildung 13 zeigt die geographische Auflösung des Modells. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 58/190 Abbildung 13: Modellierte Marktregionen auf Basis von [31] Als Eingangsdaten gehen stündlich aufgelöste Lastdaten, thermische Kraftwerke mit technischen und ökonomischen Parametern, stündlich aufgelöste Einspeisezeitreihen erneuerbarer Energien, sowie die nutzbaren Austauschkapazitäten in die Optimierung ein. Politische Rahmenbedingungen könnten, ne- ben der Annahme szenariospezifischer Kosten bzw. technischer Parameter, durch die Implementie- rung geeigneter Nebenbedingungen (Constraints) implementiert werden. So wäre es beispielsweise auch möglich die CO2-Emissionen des Kraftwerksparks auf einen exogen vorgegebenen Maximalwert zu beschränken. Nach Ablauf der Optimierung liefert das Modell als Ausgangsdaten den regional auf- gelösten, stündlichen Einsatz der verschiedenen Kraftwerke, den physikalischen Austausch zwischen einzelnen Energieregionen, die Grenzerzeugungskosten, die als Day-Ahead-Marktpreise interpretiert werden, sowie weitere Parameter des berechneten Energiesystems. Abbildung 14 veranschaulicht die Funktionsweise und den Gesamtumfang des Modells. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 59/190 Abbildung 14: Funktionsweise des Modells zur Berechnung von Spotmarktpreisen Auf die Definition als gemischt-ganzzahliges lineares Optimierungsproblem, wie sie für die ausführliche Berücksichtigung von beispielsweise Mindeststillstands-bzw. Laufzeiten nötig wäre, wird im Rahmen der Modellierung von möglichen zukünftigen Marktpreisen bewusst verzichtet, da viele der Funda- mentalfaktoren entweder schwierig prognostizierbar oder mit großen Unsicherheiten belegt sind. Eine Berücksichtigung des Wärmemarktes wird im Rahmen der Modellierung ebenfalls nicht vorgenom- men, da die Entwicklung geeigneter Annahmen den Rahmen dieses Projektes sprengen würde und der Mehrwert hinsichtlich der generierten Preise fraglich ist. Die rein lineare Formulierung lässt eine direkte Interpretation der Preise zu. So können in rein linearen Optimierungsmodellen die dualen Variablen der elektrischen Lastdeckungsgleichung als sich einstel- lende Grenzpreise am Markt interpretiert werden [32] [33]. Für eine ≥ Ungleichung in einem Minimie- rungsproblem (Maximierungsproblem) gilt, dass ein positiver dualer Wert einen Zuwachs der Zielfunk- tion (also eine Verschlechterung) bei jeder Einheitserhöhung des Wertes der rechten Seite der Neben- bedingung verursacht [21]. Da die Lastdeckungsgleichung im Modell intern durch zwei äquivalente Un- gleichungen („≥“ und „≤“ entspricht =“) repräsentiert ist, entspricht dieser Wert der nächsten Einheit Strom, die für einen bestimmten Preis produziert wird und damit dem Grenzpreis am Markt. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 60/190 Die Modellierung zielt ab, die wesentlichen Zusammenhänge zwischen den fundamentalen Preistrei- bern adäquat zu modellieren und deren Einfluss im Rahmen geeigneter Sensitivitätsanalysen abzubil- den. Die daraus generierten Ergebnisse ermöglichen eine Analyse der wesentlichen systemischen Zu- sammenhänge in zukünftigen Energieversorgungssystemen und deren Quantifizierung im Hinblick auf den Einfluss auf die Marktpreisbildung. Die Definition als rein lineares Programm ermöglicht zudem eine vertretbare Laufzeit. Durch die lineare Formulierung des Problems ist es weiterhin möglich, die regionale Auflösung auf Deutschland mitsamt angrenzender Nachbarländer zu erweitern. Dies ermög- licht die Betrachtung von Entwicklungspfaden innerhalb des gesamten europäischen Energiesystems. Folglich können durch die Verwendung dieses Ansatzes auch komplexe, länderübergreifende techni- sche und wirtschaftliche Wechselwirkungen analysiert werden. 6.3 Datengrundlage Historische Marktdaten Für die Untersuchungen im Rahmen dieser Arbeit wird auf historische Daten der EEX und des Regel- leistungsmarktes aus den Jahren 2012 bis 2014 zurückgegriffen, da in diesen Jahren eine starke Zu- nahme des Anteils erneuerbarer Energien an der Stromerzeugung, mit einem entsprechenden Einfluss auf den Markt, zu verzeichnen war [34]. Die Börsendaten stammen von der Transparenzplattform der EEX [35], während die Daten des Regelleistungsmarktes für den gesamten Netzregelverbund von der gemeinsamen Internetplattform der deutschen Übertragungsnetzbetreiber zur Ausschreibung von Re- gelleistung [36] bezogen wurden. Die Aufbereitung und Speicherung der Daten erfolgt automatisiert über entsprechende Skripte. Diese lesen die EEX- bzw. Minutenreserve-Daten aus den vorliegenden Excel- bzw. CSV-Dateien aus, bereiten diese auf und importieren sie anschließend in die Datenbank. Alle weiteren Berechnungen auf Basis des mit etwa 4,5 Millionen Auktionsgeboten relativ umfangreichen Datensatzes wurden datenbank- seitig durch den Einsatz von SQL (Structured Query Language) realisiert. Für die stündlichen Preise des Day-Ahead-Marktes mussten keine zusätzlichen Berechnungen vorgenommen werden. Die Leistungs- und Arbeitspreise für Minutenreserve wurden hingegen nach dem Import aus den zugrundeliegenden Auktionsdaten ermittelt. So wurde über Datenbankabfragen für alle Zeitscheiben positiver und nega- tiver MRL der jeweilige Grenzpreis, Median, Mittelwert und Minimalpreis für die zur Verfügung ge- stellte Leistung (Leistungspreis) und Arbeit (Arbeitspreis) berechnet. Die Abbildung 15 zeigt schema- tisch die Ermittlung der Preise. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 61/190 Die statistischen Lageparameter für die Leistungspreise gehen aus den veröffentlichten Auktionsdaten hervor, während für die Arbeitspreise die Abrufhöhe in der jeweiligen Zeitscheibe berücksichtigt wer- den muss, da der Arbeitspreis nur für die physische Lieferung von Strom gezahlt wird. Die Parameter des jeweiligen Abrufs wurden aus allen Angeboten bis zum Grenzangebot (letztes abgerufenes Ange- bot) berechnet. Die für eine gesamte Zeitscheibe von vier Stunden ermittelten Leistungspreise werden zudem in stündliche Preise umgerechnet. Anschließend werden die berechneten Daten in einer ge- meinsamen Tabelle gespeichert. Alle Berechnungen sind in detailliert in kommentierter Form [37] zu entnehmen. Im Anschluss wird das allgemeine Vorgehen bei der Preisberechnung durch einen Vergleich mit den auf der gemeinsamen Internetplattform der Übertragungsnetzbetreiber veröffentlichten mittleren Leistungspreisen und Grenzleistungspreisen validiert. Dabei konnte festgestellt werden, dass die be- rechneten und veröffentlichten Grenzleistungspreise identisch sind, während die ermittelten mittleren Abbildung 15: Exemplarische Ermittlung der Grenzarbeitspreise innerhalb einer Zeitscheibe Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 62/190 Leistungspreise leichte Abweichungen aufweisen. Diese sind im Wesentlichen auf zwei mögliche Feh- lerquellen zurückzuführen. Zum einen tritt durch die in einer Genauigkeit von drei Nachkommastellen vorliegende, anonymisierte Angebotsliste mit jeweils über 200 Preis-Mengen-Kombinationen pro Pro- dukt und Tag eine gewisse Fehlerfortpflanzung auf. Zum anderen tritt eine Ungenauigkeit bei der Be- rücksichtigung des Grenzangebots auf, da dieses in der Realität auch eingekürzt bezuschlagt werden kann [38], was aus den vorliegenden Rohdaten aber nicht zu entnehmen ist. Trotz der leichten Abwei- chungen stellen die ermittelten Preise ein ausreichend genaues Ergebnis auf Basis der verfügbaren Datengrundlage dar. Da die Arbeitspreise, erweitert um die Berücksichtigung der Abrufhöhe, auf die gleiche Weise ermittelt wurden, sind diese ebenfalls als repräsentativ einzustufen. Entwicklung des Versorgungssystems Im Rahmen der Modellierung wurden die installierten Kraftwerkskapazitäten für Deutschland und alle netztechnisch verbundenen Anrainerstaaten aus dem Szenario B („Best estimate“) der Versorgungssi- cherheitsprognose für die Jahre 2014 und 2025 verwendet. Dieses Szenario stellt zugleich die Basis für die Modellierung des deutschen Netzentwicklungsplans (NEP) durch die Bundesnetzagentur dar [39]. Für das Jahr 2035 wurden hingegen die Erzeugungskapazitäten des Szenarios „Vision 3: Green Transi- tion“ aus dem 10-Jahres-Netzentwicklungsplans herangezogen. Wie bereits zuvor beschrieben stellt dieses einen möglichen Entwicklungspfad des europäischen Energiesystems dar, der unter anderem durch hohe CO2-Preise und niedrige Primärenergiepreise geprägt ist, dabei aber von einer progressiven Durchdringung des Energiesektors durch erneuerbare Energien bis ins Jahr 2030 ausgeht. Die Verwen- dung der für das Jahr 2030 progressiven Annahmen für das Szenariojahr 2035 kann somit als ein in der Tendenz moderateres Szenario im Hinblick auf die Integration erneuerbarer Energien interpretiert werden. Eine Ausführliche Diskussion zur Wahl des Szenariorahmens findet sich im Anhang J. Tabelle 9 zeigt die in Deutschland installierten Kapazitäten innerhalb der Basisszenarien. Es wird deut- lich, dass der Anteil fossiler Energieträger zukünftig abnimmt und die durch die Bundesregierung be- schlossene Abschaltung der Kernkraft im Jahr 2022 innerhalb der Szenarien erwartungsgemäß berück- sichtigt wird. Zudem wird die Flexibilität, die für den Ausgleich eines steigenden Anteils erneuerbarer Energien benötigt wird, durch die Installation von Gas-, Biomasse-, Speicherwasser-, Laufwasser und Pumpspeicherkraftwerken bereitgestellt. Dies ist trotz installierter Überkapazitäten an erneuerbaren Energieträgern zur Gewährleistung der Versorgungssicherheit notwendig, da diese durch ihren darge- botsabhängigen, volatilen Charakter unter Umständen - beispielsweise bei langer Windflaute – zeit- weise nicht zur Verfügung stehen. Alle installierten Kapazitäten können dem der Arbeit beigefügten Datenträger entnommen werden und entsprechen den öffentlich zugänglichen Szenariodaten [31]. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 63/190 Tabelle 9: Innerhalb der Basisszenarien installierte Kapazitäten innerhalb Deutschlands Installierte Kapazität in GW Technologie 2014 2025 2035 Kernkraft 12,97 0 0 Braunkohle 21,24 15,43 13,17 Steinkohle 30 24,94 22,63 Gas 28,46 27,23 41,26 Öl 3,45 1,65 1,2 Sonstige Brennstoffe 0 0 0 Biomasse 5,88 8,7 11,1 Windkraft 36,61 67,7 85 Photovoltaik 38,07 56 68,8 Lauf-/Speicherwasser 4,4 4,7 5,1 Pumpspeicher 6,35 10,71 10,55 Die Abbildung zukünftiger länderübergreifender Austauschkapazitäten (NTCs) für die Jahre 2025 und 2035 erfolgt durch die Verwendung der NTC-Matrix der ENTSO-E für das Jahr 2030, da diese die einzige geschlossene Informationsquelle zur zukünftigen Entwicklung der länderübergreifenden Übertra- gungskapazitäten darstellt. Innerhalb der NTC-Matrix werden sowohl mittelfristige als auch langfristige Bauvorhaben innerhalb Europas auf Übertragungsnetz- und Hochspannungsebene berücksichtigt [31]. Abbildung 72 im Anhang J zeigt einen Ausschnitt der mittelfristig geplanten Bauvorhaben innerhalb des europäischen Stromnetzes, deren Fertigstellung vor 2019 terminiert ist. Daraus wird deutlich, dass sowohl die geplante direkte Verbindung des deutschen und norwegischen Stromnetzes durch eine bidirektionale Hochspannungs -Gleichstrom-Übertragung bis ins Jahr 2017 („Nordlink-Kabel“), als auch länderübergreifende Erweiterungen des Übertragungsnetzes berücksichtigt werden. Für die Abbildung von nicht innerhalb der TYNDP-Szenarien aufgeführten bzw. sensiblen Parametern wurden weitere Literaturquellen und eigene Annahmen herangezogen. So werden beispielsweise zu- künftige Brennstoff- und CO2-Preise sowie variable und fixe Kraftwerkskosten auf Basis von Literatur- werten angenommen. Hierbei sei zu erwähnen, dass alle technologiespezifischen Parameter als zeit- lich und geographisch konstant angenommen werden, also zukünftig mit konstanten Wirkungsgraden, Emissionsfaktoren, spezifischen Kosten und Verfügbarkeiten gerechnet wird. Standortabhängige Kos- ten, wie beispielsweise Transportkosten für Braun- oder Steinkohle, werden somit nicht erfasst. Ta- belle 10 zeigt die im Rahmen der Modellierung verwendeten technologiespezifischen Parameter. Mit Blick auf die Problemgröße und die damit verbundene Rechenzeit wurden Vereinfachungen be- züglich der Modellierungstiefe vorgenommen. Für die Anrainerstaaten wurde jeweils nur ein Block pro Energieträger (z. B. Braunkohle) mit konstantem Wirkungsgrad angenommen, der durch das arithme- tische Mittel der ENTSO-E Wirkungradspannbreite pro Energieträger vorgegeben ist. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 64/190 Tabelle 10: Technologiespezifische Parameter innerhalb der Basisszenarien Technologie Wirkungsgrade in % Emissionsfaktor in tCO2/GJ Fixe Kosten in €/MW Variable Kosten * in €/MWh Verfügbarkeit in % Kernkraft 30 - 35 0,03168 55.000 0,5 85 Braunkohle 30 - 46 0,37836 39.000 4,4 85 Steinkohle 30 - 46 0,33624 35.000 4 85 Gas 25 - 60 0,20124 19.000 2 85 Öl 25 - 43 0,26388 6.000 1,5 85 Sonstige Brennstoffe 26 0,33012 16.500 23 85 Biomasse 38 0,0072 29.000 3,9 85 Lauf-/Speicherwasser 100 - - - 65 Pumpspeicher 90 / 90 - - - 85 * Sonstige variable Kosten ohne Kosten für Brennstoffe und CO2-Zertifikate Bei der Modellierung der deutschen Kraftwerke wurde hingegen die pro Energieträger installierte Leis- tung - bis auf Biomassekraftwerke, die aufgrund der EEG-Vergütung gesondert behandelt werden - auf fünf gleich große Blöcke verteilt, deren Wirkungsgrade aus der gleichverteilten Wirkungsgradspann- breite (s. o.) ermittelt wurden. Dies stellt einen Kompromiss zwischen vertretbarer Rechenzeit und Abbildungsgenauigkeit dar und erlaubt eine feinere Abstufung der sich ausbildenden Marktpreise. Die Entwicklung zukünftiger Preispfade für Brennstoffe und Emissionszertifikate erfolgt, aufgrund des großen Einflusses auf die Ausbildung von Marktpreisen, auf Basis umfangreicher Literaturrecherchen. Die für das mittel- bzw. langfristige Szenario verwendeten Preise stellen im Vergleich mit den Progno- sen anderer Studien insgesamt eine durchschnittliche prognostizierte Ausprägung dar und können Ta- belle 11 entnommen werden. Weiterhin wird im Rahmen dieser Arbeit sowohl der Einfluss der Brenn- stoffpreise als auch der Einfluss der Zertifikatspreise getrennt innerhalb einer durchgeführten Sensiti- vitätsanalyse quantifiziert, um etwaige Veränderungen zukünftiger Rahmenbedingungen zu erfassen. Tabelle 11: Brennstoff und Zertifikatspreise innerhalb der Basisszenarien Brennstoffpreis in €/GJ CO2-Preis in €/t Technologie 2014 2025 2035 2014 2025 2035 Kernkraft 1,11 1,11 1,11 5,91 21 31 Braunkohle 1,15 0,42 0,42 Steinkohle 2,49 2,85 2,88 Gas 8,09 8,86 9,36 Öl 10,54 14,89 16,44 Sonstige Brennstoffe 1,86 1,86 1,86 Biomasse 5,56 7,58 7,58 Zudem werden Annahmen über die Dimensionierung von Speichern getroffen. So wird davon ausge- gangen, dass die Kapazität von Pumpspeicherkraftwerken immer dem Zehnfachen der installierten Pumpleistung entspricht. Dies stellt eine vereinfachende Annahme dar, da die genaue Ermittlung aller installierten Kapazitäten aufgrund der bereits beschriebenen Probleme sehr aufwändig, wenn nicht Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 65/190 gar aufgrund der schlechten Datenlage in anderen Ländern unmöglich wäre. Weiterhin werden Wet- terdaten zur Berechnung der zukünftigen Einspeisung durch Windenergie- und Photovoltaikanlagen integriert [40], deren Eignung für die Modellierung bereits in entsprechenden Studien geprüft wurde [41] [42]. Alle weiteren im Rahmen der Modellierung getroffenen Annahmen sind, unter Angabe der verwendeten Literaturquellen, ausführlich in der dem Modell beiliegenden Dokumentation unter [43] beschrieben. 6.4 Modellvalidierung Die Validierung des Modells erfolgt durch eine Parametrierung auf Basis historischer Daten und dem anschließenden Vergleich der Modellergebnisse mit dem tatsächlichen Einsatz bzw. den historischen Marktpreisen. Da der Fokus auf dem sich in Deutschland einstellenden Einsatz bzw. den resultierenden Day-Ahead-Preisen in der gemeinsamen Marktregion Deutschland-Österreich-Luxemburg liegt, wer- den an dieser Stelle nur die darauf bezogenen Ergebnisse analysiert. Kraftwerkseinsatz Die grundlegende Funktionsweise des Modells wurde durch die Visualisierung des Anlageneinsatzes zur Deckung der anliegenden Netzlast analysiert. Dafür wurden die einzelnen Kraftwerksblöcke in der gemeinsamen Marktregion nach Energieträgern aggregiert und zur Deckung der anliegenden Nach- frage gestapelt. Die daraus resultierende Gesamtleistung kann somit als Elektrizitätsnachfrage im je- weiligen Zeitpunkt abzüglich der Einspeicherleistung von Pumpspeicherkraftwerken interpretiert wer- den. Abbildung 16 zeigt den Kraftwerkseinsatz in der gemeinsamen Marktregion DE/AT/LU im Januar 2014. Es wird deutlich, dass der Einsatz thermischer Kraftwerke nach den jeweiligen Grenzkosten erfolgt, d. h. die einzelnen Technologien zu jedem Zeitpunkt sukzessive nach ihren jeweiligen Grenzkosten ein- gesetzt werden. Da Laufwasserkraftwerke als Must-Run-Kapazitäten modelliert wurden, erfolgt deren Einsatz zusammen mit der aus Windkraft und Photovoltaik generierten Leistung zuerst. Zudem wurden für das Jahr 2014 die Biomassekraftwerke in Deutschland, neben anderen erneuerbaren Energien, in- nerhalb des Must-Run-Sockels modelliert, da die Anlagen bis 2014 hauptsächlich innerhalb der EEG- bzw. KWK-G-Vergütung betrieben wurden. Innerhalb der Zukunftsszenarien werden diese jedoch fle- xibel als Spitzenlastkraftwerke betrieben. Wie bereits zuvor erläutert, wird die gewählte Art der Mo- dellierung erneuerbarer Energien durch entsprechende marginale Grenzkosten bzw. die Vergütung der Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 66/190 Anlagen nach dem Erneuerbare-Energien-Gesetz begründet. Der Einsatz thermischer Kraftwerke er- folgt erst im Anschluss, wobei teure Spitzenlastkraftwerke, wie beispielsweise Gaskraftwerke, nur in Situationen mit besonders hoher Netzlast zum Einsatz kommen. Ebenfalls deutlich zu erkennen ist der Einsatz von flexiblen Pumpspeicherkraftwerken in Zeiten hoher Nachfrage sowie der permanente Im- port von Strom aus günstigen Nachbarländern. Hinsichtlich des Kraftwerkseinsatzes zeigt sich also ein plausibles Verhalten des Energiesystemmodells. Weitere Analysen zum Kraftwerkseinsatz, unter anderem auf Basis von Jahresdauerlinien der einzel- nen Kraftwerkstypen, sind Anhang J zu entnehmen. Preisbildung Die Preisbildung innerhalb des Modells wurde anhand geeigneter historischer Daten verifiziert. Hierfür wurden die Preise des EEX Day-Ahead-Spotmarktes herangezogen und mit den Schattenpreisen (duale Variablen) der Lastdeckungsgleichung der gemeinsamen Marktregion DE/AT/LU im linearen Programm verglichen. Für eine Analyse der Abweichungen wurden die geordneten Dauerlinien der Real- und Mo- dellpreise herangezogen. Diese geben Auskunft über die Häufigkeit der jeweiligen Preisausprägungen und die Güte der Korrelation im jeweiligen Segment. Abbildung 17 zeigt einen Vergleich der realen und modellierten geordneten Dauerlinien für das Jahr 2014. Abbildung 16: Modellierter Kraftwerkseinsatz in der gemeinsamen Marktregion DE/AT/LU im Januar 2014 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 67/190 Abbildung 17: Geordnete Jahresdauerlinien der Real- und Modellpreise für das Jahr 2014 Es ist deutlich zu erkennen, dass die fundamentale Modellierung im mittleren Preisbereich zwischen ca. 25 €/MWh und 35 €/MWh, der in mehr als 3.500 Stunden der 8.760 Stunden eines Jahres auftritt, eine gute bis sehr gute Abbildung der Preise erzielt. Lediglich in den oberen bzw. unteren Preisseg- menten wird unter bzw. überschätzt. Außerdem treten im Modell keine negativen Preise auf, die sich in den Realdaten beispielsweise in Mittagsstunden mit hoher solarer Einstrahlung, allerdings in sehr geringem Ausmaß, finden. Weitere Analysen zum Vergleich von Modell- und Realpreisen sind Anhang J zu entnehmen. Dort ist zu erkennen, dass durchaus merkliche Abweichungen zwischen diesen Größen auftreten können. Es zeigt sich, dass die Abweichungen im mittleren Preisbereich gering ausfallen, während die Preise in Zeiten hoher bzw. geringer Residuallast tendenziell unter bzw. überschätzt werden. Da entsprechende „Preis- spreads“ jedoch - durch den durch die Zwischenspeicherung erzielbaren Deckungsbeitrag - für den wirtschaftlichen Betrieb von Speichertechnologien maßgeblich sind, werden diese im Rahmen einer nachgelagerten Sensitivitätsanalyse näher betrachtet. Daher kann auch darauf verzichtet werden, in die Modellierung mit dem Ziel einzugreifen, die Abweichung des Modells von den Realdaten zu verrin- gern. Dies wäre zwar für das Jahr 2014 möglich, würde jedoch für die Berechnung zukünftiger Markt- preise nicht zwangsläufig zu besseren Prognosen führen. Eine Eignung des entwickelten Fundamentalmodells zur Abbildung des zukünftigen Kraftwerkseinsatz- es und daraus resultierender Marktpreise konnte somit nachgewiesen werden. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 68/190 6.5 Resultierende Rahmendaten Historische Marktdaten Nach der in Abschnitt 6.3.1 beschriebenen Datenaufbereitung und -validierung erfolgt eine grobe sta- tistische Analyse der Zeitreihen. So wird auf jährlicher Basis der Median, das untere und obere Quartil, der arithmetische Mittelwert und der Minimal- bzw. Maximalwert berechnet. Bei den Minutenreser- vepreisen wird hierfür auf den berechneten Preismedian zurückgegriffen, da davon ausgegangen wird, dass dieser weniger durch Bieterstrategien bei den Auktionen beeinflusst ist als der jeweilige Mittel- wert. Die Abbildung 18 zeigt die grobe statistische Analyse der Zeitreihen, die gleichzeitig die Eingangs- daten der Modellierung darstellen in Form von Boxplots. Ein Boxplot fasst verschiedene statistische Streuungs- und Lagemaße in einer kompakten Darstellung zusammen. Die Box entspricht dem Bereich, in dem die mittleren 50 % der Daten liegen und wird durch das obere und das untere Quartil begrenzt. Die Länge der Box entspricht dem Interquartilsabstand, welcher ein Maß für die Streuung der Daten darstellt. Der Median wird als durchgehender Strich in der Box eingezeichnet und teilt die Beobachtungswerte in zwei Hälften, in denen jeweils 50 % der Daten liegen. Die Lage des Medians innerhalb der Box gibt zudem einen Eindruck über die Schiefe der den Daten zugrundeliegenden Verteilung. Die der Antennen (Whisker) sind auf Höhe des 1,5-Fachen des Interquartilsabstands angeordnet. Darüber hinaus werden Ausreißer, die außerhalb der Whisker lie- gen, angezeigt. Abbildung 18: Statistische Analyse der Zeitreihen 2012 - 2014 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 69/190 Es wird deutlich, dass die EEX Day-Ahead-Preise eine ähnliche Charakteristik aufweisen. So zeigen die Zeitreihen eine verhältnismäßig starke Streuung in positiver und negativer Richtung, bei insgesamt fal- lender Tendenz des Medians und Mittelwerts. Die Leistungspreise für Minutenreserve weisen eine wesentlich stärkere Streuung in positiver Richtung auf, wobei die Preise für negative MRL im Durch- schnitt höher als für positive MRL ausfallen. Zudem waren sowohl die Preise für positive, als auch für negative Leistungsvorhaltung im Jahr 2013 höher als in den Jahren 2012 und 2014. Verglichen mit den Spotmarktpreisen erweisen sich die Preise für Leistungsvorhaltung als verhältnismäßig gering. Demge- genüber steht die Tatsache, dass deren Zahlung nicht zwangsläufig eine physische Stromlieferung und damit verbundene Betriebskosten voraussetzt. Eine genauere Betrachtung der Arbeitspreise zeigt, dass starke Ausreißer sowohl in positiver Richtung und im Falle negativer MRL im Jahr 2014 auch in negativer Richtung auftreten. Während die Preise für positive MRL mit leicht fallender Tendenz durch- schnittlich im einstelligen Preisbereich lagen, tendieren die Preise für negative MRL im Mittel gegen Null. Dieser Preisunterschied spiegelt auch die in der Regel für die Erbringung positiver MRL anfallen- den Betriebskosten wider. Entwicklung des Versorgungssystems und Erweiterung des Szenariorahmens Für die Entwicklung des Versorgungssystems innerhalb der unter 6.3.2 beschriebenen Szenarien und die unter 0 beschriebene Behandlung von Unsicherheiten können abschließend der berechnete Kraft- werkseinsatz und die sich daraus ergebenden Marktpreise ermittelt werden. Letztere stellen die Ein- gangsdaten des unter 5 beschriebenen Modells für die Betriebsoptimierung dar. Daher werden diese im Folgenden hinsichtlich ihrer statistischen Lageparameter unter Zuhilfenahme von Boxplots analy- siert. Abbildung 19 zeigt einen Boxplot mit den Preisen, die aus einer Veränderung der Rahmenbedingungen hervorgehen. Der entsprechende Kraftwerkseinsatz wurde ebenfalls ermittelt und kann dem Anhang entnommen werden. Bei näherer Betrachtung der Ergebnisse wird deutlich, dass vor allem eine Erhöhung der Nachfrage und der variablen Kosten zu deutlich höheren Preisen und einer Verringerung des Preisspreads und vice versa zu einem gegenteiligen Effekt führt. Eine Variation der installierten Wind- bzw. Photovolta- ikleistung oder der Übertragungskapazität zu norwegischen Wasserkraftwerken wirkt sich ebenfalls auf den Preis aus, während der Spread weniger beeinflusst wird. So führt eine Steigerung bzw. Verrin- gerung des Anteils erneuerbarer Energien in beiden Fällen zu in Summe niedrigen bzw. höheren Strom- preisen. Der Effekt der variierten Übertragungsleistung nach Norwegen fällt durch die, verglichen mit der installierten Kraftwerksleistung, verhältnismäßig niedrige Leistung erwartungsgemäß gering aus. Dennoch zeigt eine Verschiebung des Medians, dass sich in Tendenz niedrigere Preise ausbilden. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 70/190 Abbildung 19: Auswirkungen veränderter Rahmenbedingungen des Energieversorgungssystems auf die Preis- bildung Durch die umfassende Betrachtung der Auswirkungen veränderter Rahmenbedingungen des Energie- versorgungssystems konnten zudem einige der zuvor beschriebenen Abbildungsungenauigkeiten be- rücksichtigt werden. So hat beispielsweise ein Vergleich der wöchentlichen Preise (und damit des wö- chentlichen Spreads) des Basisszenarios NEP-2035 mit dem Szenario „NEP-2035-ee+25“ gezeigt, dass deutlich höhere Schwankungen auftreten. Somit konnte zumindest das Problem von im Rahmen der Modellierung unterschätzter zukünftiger Preisspitzen ausreichend adressiert werden. Die entspre- chende Analyse kann dem Anhang entnommen werden. Zur Einordnung der berechneten zukünftigen Marktpreise wurde ein Studienvergleich herangezogen, in dem die im Jahresmittel prognostizierten Großhandelspreise verschiedener Studien miteinander verglichen wurden [44].Eine entsprechende Abbildung, die kurz-, mittel- und langfristig prognostizier- ten Großhandelspreise für Strom verschiedener Studien zeigt, findet sich im Anhang J. Es wird deutlich, dass sämtliche durch das Modell berechneten Marktpreise innerhalb der Prognosen anderer Studien liegen. Damit sind sie insgesamt als valide einzustufen und eignen sich zur Abbildung möglicher zu- künftiger Entwicklungspfade des Energiesystems. Folglich können sie als Eingangsparameter des Mo- dells zur Betriebsoptimierung verwendet werden und erlauben eine integrierte, investorzentrierte Speicherbewertung innerhalb zukünftiger Energieversorgungssysteme. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 71/190 7 Simulationsbasierte Technologiebewertung Als Ergebnis der multikriteriellen Technologiebewertung in Kapitel 4 werden für die folgenden Simula- tionen grundsätzlich vier Druckluftspeicherkonzepte in Betracht gezogen: − Adiabates DLSK mit thermischem Speicher: A_TES − Diabates DLSK mit thermischem Speicher: D_TES − Diabates DLSK mit Rekuperator: D_Rek − Diabates DLSK mit thermischem Speicher und Dampfteil: D_TES_Dampf Die Attraktivität dieser realisierungsrelevanten Druckluftspeicherkraftwerke wird mithilfe der an- schließenden Methodik (7.1) in den darauffolgenden Unterkapiteln bewertet. 7.1 Methodik Übergeordnet wird die Evaluation des Potentials von Druckluftspeicherkraftwerken in Schleswig-Hol- stein auf Basis betriebswirtschaftlicher Auswertungen vorgenommen. Hierfür werden die klassischen Investitionsrechenmethoden des Kapitalwertes Ko und des internen Zinssatzes i genutzt. Der Kapital- wert K0 berechnet sich nach folgender Formel [45]: &' (' ) # *# +1 -.# #/0 Der interne Zinssatz i ist dahingegen die Verzinsung, bei welcher der Kapitalwert einer Investition zu 0 wird. Mithilfe dieser Investitionsrechenmethoden können die in Kapitel 2 formulierten Forschungsfra- gen 5 – 11 adressiert werden. Die Anwendung dieser Methoden erfordert jedoch zunächst die Simulation der unterschiedlichen technischen DLSK-Konzepte im Energieversorgungssystem. Im ersten Schritt werden daher Kraftwerk- scharakteristiken für spezifische Auslegungsfälle in Anlehnung an die jeweiligen Fragestellungen er- zeugt. Diese werden folgend an das Einsatzmodell übergeben, welches die Einsatzzeitreihen der Ein- und Ausspeicherung im jeweiligen Marktumfeld generiert. Die resultierenden jährlichen Volllaststun- den bzw. Jahresdauerlinien für Kompression und Expansion geben bereits einen ersten Eindruck zum Potential der DLSK. Dazu ist anzumerken, dass die Summe der Volllaststunden theoretisch größer als 8.760 sein kann, da Kompressions- und Expansionsteil simultan betrieben werden können. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 72/190 Zusätzliche Informationen zur Charakterisierung der technologischen Unterschiede der Druckluftspei- cher können über eine technische Bewertung gewonnen werden. Diese orientiert sich an der Natur des spezifischen DLSK als Kombination von Speicher- und Spitzenlastkraftwerk. Die Gewichtung dieser beiden Anteile wird durch die Kraftwerksindikatoren dargestellt. Der Speicheraufwand γ beschreibt den Anteil der eingespeicherten Energie zur ausgespeicherten Energie. Dagegen impliziert der Wär- meaufwand δ den Anteil der externen Wärmezufuhr zur ausgespeicherten Energie. Das Verhältnis die- ser beiden Indikatoren beschreibt demzufolge die Relation der Energiezufuhr aus dem Speicher und der externen Zufeuerung und wird als Speicherkoeffizient ε definiert [9]. 1 2 2 3 _ 2 4 2 _ Schließlich erfolgt die technische Bewertung der Kraftwerkskonzepte durch die Berechnung der Zyk- lenwirkungsgrade als Verhältnis von Output zu Input durchführt. Die Energieeffizienz η bezieht sich in diesem Zusammenhang auf den energetischen Wert der Ströme. Da dieser Indikator jedoch die unter- schiedliche Qualität der Ströme unberücksichtigt lässt, wird zusätzlich die Exergieeffizienz ζ hinzugezo- gen. 2 2 _ _ Die definierten Wirkungsgrade bewerten das DLSK insgesamt und vernachlässigen dabei die kombi- nierte Natur dieser Kraftwerke. Mit dem Ziel der Bewertung des Speicheranteils ist die Definition eines weiteren Speicherwirkungsgrades notwendig. Der sogenannte Wirkungsgrad nach der energetischen Restwertmethode ηCAES_ref nimmt an, dass die externe Energiezufuhr auch zur Energiebereitstellung in einem Referenzkraftwerk mit einem bestimmten Referenzwirkungsgrad genutzt hätte werden kön- nen. Aus diesem Grund wird die Energieabgabe des Speichers um die potentiell im Referenzkraftwerk erzeugte Energie reduziert [9]. 2 _ ∙ _ 2 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 73/190 Konzeptvergleich Die Bewertung der vier DLSK-Konzepte erfolgt anhand der jeweiligen technischen Kennzahlen, des Be- triebsverhaltens, der Einnahmen und der Betriebswirtschaftlichkeit für die Jahre 2012 bis 2014. Das attraktivste DLSK-Konzepte wird entsprechend dem letztgenannten Kriterium ausgewählt. Im Zuge dessen ist sicherzustellen, dass eine direkte Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Varianten gewähr- leistet ist. Dies wird durch eine analoge technische Auslegung erfüllt (siehe Anhang F). Die Ein- und Ausspeichernennleistungen werden auf je 100 MW sowie der Ausspeicherzeitraum auf 8 h festgelegt. Zusätzlich wird eine Anpassung einzelner Parameter an das spezifische Konzept vorge- nommen, um den Einsatzwecken der verschiedenen Konzepten Rechnung zu tragen. In diesem Zusam- menhang wird das Druckspiel des A_TES beispielsweise mit 25 bis 50 bar festgelegt. Im Zuge der be- triebswirtschaftlichen Bewertung wird von einem Betriebszeitraum von 30 Jahren ausgegangen, für die jeweils auf Basis der Bewertungsjahre äquivalente Gewinne angenommen werden. Kraftwerksdimensionierung Mit dem Ziel der Bewertung des betriebswirtschaftlichen Potentials von DLSK in Schleswig-Holstein ist neben der Auswahl des aussichtsreichsten Schaltungskonzeptes der Einfluss der entsprechenden Di- mensionierung des Kraftwerks zu analysieren. Zum diesem Zweck sind folgende Parameter in der Va- riantenprüfung vorgesehen: • Leistungsklassen • Leistungsverhältnisse Einspeicherung / Ausspeicherung • Speicherkapazität • Kavernendruck • Zufeuerungstemperatur DLSK können in unterschiedlichsten Leistungsklassen von 1 MW bis hin zu 10.000 MW umgesetzt wer- den [7]. Typischerweise werden allerdings Kraftwerke mit bis zu einigen hundert MW betrieben bzw. erforscht. Daher wird der Einfluss der Leistungsklasse des DLSK in diesem Bereich geprüft. Zudem sind aufgrund der technischen Konstruktion gleiche Einspeicher- und Ausspeicherleistungen nicht erforder- lich, sodass hier unterschiedliche Leistungsverhältnisse zu beleuchten sind. Ein weiterhin wichtiger Pa- rameter in der Variationsrechnung ist die Speicherkapazität, die direkten Einfluss auf das Kavernenvo- lumen nimmt. Wie in den bisherigen Arbeiten wird die Speicherkapazität in Relation zum Ausspeicher- zeitraum angegeben. Dabei sind nach [7] Zeiträume von 1 – 100 Stunden denkbar, wobei der prakti- Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 74/190 sche Fokus bei 2 – 24 h liegt. Zudem beeinflusst auch das Druckspiel in Form des minimalen und maxi- malen Druckes in der Kaverne dessen Volumen. In Abhängigkeit der geologischen Gegebenheiten und der technischen Konstruktion sind Drücke zwischen 20 und 200 bar ( [46] [47]) realisierbar. Schließlich wird die Wirkung der Zufeuerungstemperatur während der Expansion untersucht. Somit wird insbe- sondere für das Konzept D_TES das Gewicht von Speicher- und Spitzenlastanteil variiert. Die Dimensionierung wird zunächst für das Jahr 2014 überprüft. Die Bezeichnungen der einzelnen Di- mensionierungen orientieren sich folgend an der Einspeicherleistung, der Ausspeicherleistung sowie des Ausspeicherzeitraumes. Beispielhaft bezeichnet D_Rek 100/100/8 ein diabates DLSK-Konzept mit Rekuperator mit einer Einspeicherleistung von 100 MW, einer Ausspeicherleistung von 100 MW sowie einen Ausspeicherzeitraum in Nennlast von 8 Stunden. Bedeutung der Märkte Wie bereits zuvor skizziert können DLSK an verschiedenen Märkten agieren. Als technisch realisierbar wird in diesem Projekt der Einsatz am Spot- und tertiären Regelleistungsmarkt gesehen. Daher ist zu klären, welche wirtschaftliche Bedeutung den jeweiligen Märkten zukommt, um einen optimalen Ein- satz zu generieren. Entwicklung des Energiesystems Der hohe Investitions- und Realisierungsaufwand für DLSK sind grundsätzlich durch einen langen Be- triebszeitraum zu rechtfertigen. Typischerweise werden Nutzungsdauern von über 30 Jahren vorgese- hen. Aus diesem Grund ist speziell zu prüfen, inwiefern sich zukünftige Entwicklungen im Energiesys- tem auf den wirtschaftlichen Betrieb auswirken. Die im vorherigen Kapitel dargestellten Szenarien bil- den diesbezüglich mögliche zukünftige Tendenzen beispielhaft für die Jahre 2025 und 2035 ab. Beide Szenarien sind durch einen hohen Anteil erneuerbarer Energien sowie eine veränderte Netzstruktur mit einer Austauschkapazität nach Norwegen gekennzeichnet. Der durchschnittliche Spotmarktpreis steigt von etwa 32 €/MWh auf 48 €/MWh im Szenario 2025 bzw. 63 €/MWh im Szenario 2035. Der durchschnittliche Spread repräsentiert durch das obere und untere Quartil bleibt im Vergleich zu 2014 annähernd konstant (siehe auch Abbildung 19). Es wird angenommen, dass das Einsatzpotential am Regelleistungsmarkt zukünftig nicht mehr gegeben ist. Um die Robustheit dieser Aussage für die zukünftige Entwicklung zu prüfen und außerdem wichtige Einflussfaktoren herauszustellen, werden weitere Szenarien für das Jahr 2035 in die Simulationen ein- Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 75/190 bezogen. In diesen werden insbesondere die mit hohen Unsicherheiten behafteten Größen des Ener- gieversorgungssystems im Vergleich zu den Basisannahmen des Jahres 2035 verändert und geprüft (siehe Kapitel 6.5). Systemischer Nutzen Neben der betriebswirtschaftlichen Bewertung eines DLSK geben die Simulationsergebnisse bereits einen ersten Hinweis auf die Systemdienlichkeit derartiger Kraftwerke. Speziell in Schleswig-Holstein ist die weitere Integration der erneuerbaren Energien, insbesondere der Windenergie, von hoher Be- deutung. Speicher unterstützen dies indem sie bei einer Überschussproduktion möglicherweise Ab- schaltarbeit verhindern. Eine Analyse der Ein- und Ausspeicherzeiträume im Vergleich mit den jeweils abgerufenen Kraftwerkskapazitäten zeigt, ob DLSK in diesem Zusammenhang fördernd im Energiesys- tem agieren können. 7.2 Konzeptvergleich Technische Kennzahlen Tabelle 12 zeigt die Kraftwerksindikatoren und Wirkungsgrade für die vier ausgewählten Konzepte. Durch einen Wärmeaufwand von null und einen Speicherkoeffizienten, welcher gegen unendlich strebt, wird deutlich, dass A_TES eine reine Speichertechnologie bezeichnet. Einen vergleichsweise hohen Speicheranteil weist auch das D_TES auf. Gewichtige Spitzenlastanteile repräsentieren dagegen die beiden übrigen diabaten Konzepte D_Rek und D_TES_Dampf. Somit ist innerhalb der vorliegenden Konzeptauswahl eine technologische Breite gegeben, die sich durch signifikante Unterschiede in der Gewichtung von Speicher- und Spitzenlastanteil ergeben. Tabelle 12: Kraftwerksindikatoren und Wirkungsgrade für ausgewählte Konzepte D_Rek A_TES D_TES D_TES_Dampf Speicheraufwand 0,578 1,385 1,306 0,639 Wärmeaufwand 1,098 0,000 0,184 1,037 Speicherkoeffizient 0,527 ∞ 7,098 0,616 Energetischer Wirkungs- grad 0,60 0,72 0,67 0,60 Exergetischer Wirkungs- grad 0,59 0,72 0,67 0,59 Restwertansatz (ηref = 0,4) 0,97 0,72 0,71 0,92 Restwertansatz (ηref = 0,6) 0,59 0,72 0,68 0,59 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 76/190 Ein Vergleich der Wirkungsgrade verdeutlicht, dass das A_TES nach energetischen und exergetischen Maßstäben die höchste Effizienz mit 72 % erreicht. Das D_TES folgt mit 67 %. Ein differenzierteres Bild ergibt sich bei Betrachtung der Referenzwirkungsgrade, welche eine alternative Brennstoffnutzung in einem Referenzkraftwerk miteinbeziehen. Eine hohe Sensitivität weist diesbezüglich das D_Rek auf- grund des vergleichsweise hohen spezifischen Brennstoffeinsatzes auf. Zusammengefasst offenbart jedoch das A_TES die besten technischen Voraussetzungen resp. Effizienz. Betriebsverhalten Die Simulation der vier DLSK-Konzepte resultiert in betriebswirtschaftlich optimierten Einsatzzeitrei- hen für die Jahre 2012 bis 2014. Die daraus kalkulierbaren Volllaststunden sind für die jeweiligen Kon- zepte und Jahre in Abbildung 20 dargestellt. Hier wird außerdem weiterhin differenziert nach den Voll- laststunden der Kompression und Expansion am Spot- und Regelleistungsmarkt. Somit können mithilfe dieser Abbildung Aussagen zur Entwicklung des Kraftwerkseinsatzes über den betrachteten Zeitraum, zum direkten Konzeptvergleich und zum differenzierten Einsatz an verschiedenen Märkten getroffen werden. Insgesamt wird deutlich, dass die Anzahl der Volllaststunden für alle Konzepte zwischen 2012 und 2014 bedeutend sinkt. Offenbar nimmt das sich verändernde Marktumfeld während dieser kurzen Zeit- spanne von drei Jahren bereits einen starken Einfluss auf den Kraftwerkseinsatz. Abbildung 20: Volllaststunden der DLSK-Konzepte 2012 - 2014 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 3 500 4 000 4 500 2012 2013 2014 2012 2013 2014 2012 2013 2014 2012 2013 2014 D_Rek A_TES D_TES D_TES_Dampf V o lll as ts tu n d en Expansion Spot Kompression Spot Expansion TR Kompression TR Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 77/190 Ein Vergleich der Kraftwerkseinsätze zwischen den einzelnen Konzepten zeigt zudem, dass die meisten Volllaststunden von den Konzepten A_TES und D_TES erreicht werden. Diese Konzepte, die einen ho- hen Speicheranteil ausdrücken, weisen ähnliche Mengen und Zusammensetzungen der Volllaststun- den auf. So erreichen A_TES und D_TES im Jahr 2012 etwa 4.000 bzw. 3.600 Volllaststunden, wohin- gegen die Konzepte mit einem hohen Brennstoffbedarf bei 2.700 – 2.900 Stunden liegen. Deutliche Rückgange der Volllaststunden können für das Jahr 2013 nur für die Konzepte mit hoher Spitzenlast verzeichnet werden. Dies wird bedingt durch den gesunkenen Spotmarktpreis bei etwa konstanten Ausgaben für Brennstoffe und Emissionszertifikate. Die negative Marktpreisentwicklung führt im Jahr 2014 jedoch für alle Konzepte zu einer drastischen Abnahme von etwa 800 bis 900 Volllaststunden. Nichtsdestotrotz weist A_TES nun mehr als doppelt so viele Volllaststunden wie D_Rek auf. Zusätzlich zeigt sich, dass die vier Konzepte in den jeweiligen Jahren trotz der technologischen Unter- schiede nahezu identisch in Bezug auf die Volllaststunden am Regelleistungsmarkt agieren. Dies indi- ziert, dass die Kraftwerke ihren Betrieb an den Chancen des Regelleistungsmarktes ausrichten. Um den technologischen Restriktionen gerecht zu werden, wird unterstützend am Spotmarkt agiert, wobei die Speicherkonzepte auch weitere Chancen an diesem nutzen. Im Anhang H befinden sich ergänzend die Jahresdauerlinien für die vier simulierten DLSK-Konzepte im Jahr 2014. Deren Analyse gibt einen Anhaltspunkt über das grundsätzliche Betriebsverhalten. Hier wird deutlich, dass die marktbedingte Teillast, d.h. die Leistungsreduktion in Folge der Marktanpassung, eine untergeordnete Rolle spielt. Somit ist die Rangfolge, die sich aus den Volllaststunden ergibt, auch auf die gesamten Betriebsstunden übertragbar. Dabei sind die Werte lediglich geringfügig höher. Vor- greifend ist dieser Zusammenhang insbesondere für die technische Konstruktion der Kraftwerke rele- vant. Die Jahresdauerlinien zeigen, dass eine Teillastfähigkeit des Kompressionsteils von maximal 20 % und des Expansionsteils von ca. 50 % für den wirtschaftlichen Betrieb optimal sind. Die Speicherzyklen (siehe Anhang H) erstrecken sich im Jahr 2014 von einem Tag bis hin zu vier Wo- chen. Dabei ist anzumerken, dass der Betrieb stark schwankt. Einspeicher- und Ausspeichervorgänge wechseln sich häufig ab und führen meistens nicht zur vollständigen Befüllung bzw. Leerung der Ka- verne. Es besteht außerdem ein Unterschied zwischen den Konzepten mit hohem Speicheranteil und denjenigen mit hohem Spitzenlastanteil. Die ersteren zeigen einen deutlich volatileren Betrieb und damit auch vergleichsweise kürzere Speicherzyklen. Zudem treten kürzere Speicherzyklen von einigen Tagen deutlich häufiger im Winterhalbjahr auf, in welchem die Strompreise durchschnittlich höher und volatiler sind. Im Sommerhalbjahr präsentieren insbesondere die Konzepte mit hohem Spitzenlastan- teil einen geringeren Betrieb und deutlich längere Speicherzyklen von mehr als einer Woche. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 78/190 Einnahmen In eindeutigem Zusammenhang mit den Volllaststunden stehen die erwirtschafteten Einnahmen für die historischen Jahre 2012 – 2014. Die durchschnittlichen Spotmarkt- bzw. Minutenreservepreise sind ergänzend für betrachteten Zeitraum in Abbildung 18 dargestellt. Hier zeigt sich ebenso die abneh- mende Tendenz (Abbildung 21). Interessanterweise liegen die Einnahmen für die Jahre 2012 und 2013 für alle Konzepte trotz der deutlich divergierenden Volllaststunden auf etwa gleichem Niveau. In 2012 erzielt D_TES_Dampf mit 19,6 Mio. € die höchsten Einnahmen. Die niedrigsten Einnahmen mit 18,4 Mio. werden durch A_TES erreicht. Unter Berücksichtigung der Struktur der Volllaststunden, die konzeptübergreifend bezüglich des Regelleistungsmarktes gleichverteilt sind, deutet dies darauf hin, dass der Betrieb an diesem entscheidend für die Einnahmensituation der DLSK-Konzepte ist. Im Jahr 2013 sind die trotz des gesunkenen Spotmarktpreises etwa konstanten Einnahmen auf den gestiegenen Leistungspreis zurückzuführen. Für 2014 bedingen dagegen insgesamt sinkende Preise am Spot- und Regelleistungsmarkt wesentlich geringere Einkünfte. Zu diesem Zeitpunkt kann das A_TES mit 12 Mio. € die höchsten Einnahmen erzielen. Betriebswirtschaftlichkeit Entscheidend für den wirtschaftlichen Betrieb sind zudem die Investitions- und Betriebskosten. Eine Übersicht der angenommenen Beträge sowie deren Diskussion kann im Anhang eingesehen werden. Abbildung 22 zeigt diesen entsprechend die internen Zinssätze als Maß des betriebswirtschaftlichen Potentials der Kraftwerke. Auch bezüglich der Wirtschaftlichkeit wird nach einem stabilen Niveau in 0 5 10 15 20 25 D_Rek A_TES D_TES D_TES_Dampf Ei n n ah m en in M io . € 2012 2013 2014 Abbildung 21: Einnahmen der DLSK-Konzepte 2012 - 2014 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 79/190 den Jahren 2012 und 2013 ein deutlicher Abfall in 2014 ersichtlich, der sich sogar in einer Halbierung der Werte ausdrückt. Daher ist anzumerken, dass die Kraftwerke sehr sensibel gegenüber Preis- schwankungen generell und insbesondere dieser am Regelleistungsmarkt reagieren. Im Gegensatz zur Einnahmensituation ist hier anhand des internen Zinssatzes eine eindeutige Konzept- rangfolge auszumachen. Während des gesamten Zeitraumes biete das D_Rek die höchsten internen Zinssätze mit etwa 13 % in 2012 und 7 % in 2014. Trotz des Brennstoffeinsatzes und den damit verbun- denen vergleichsweise höheren Betriebskosten führt somit ein Konzept mit signifikantem Spit- zenlastanteil. Ausschlaggebend sind hier die relativ niedrigen Investitionskosten aufgrund der markt- reifen und technologisch weniger aufwendigeren Komponenten. Schlussfolgernd stellt sich D_Rek als das wirtschaftlich attraktivste DLSK-Konzept für einen Betreiber heraus. Dabei ist anzumerken, dass sich dieses Kraftwerk bezüglich der technischen Effizienz lediglich auf Platz 3 befindet. Die Marktsituation 2012 – 2014 führt demnach zu einer Diskrepanz zwischen der Bewertung von Effizienz und Wirtschaftlichkeit. Auf Rang zwei der Investitionsbewertung folgt mit einem internen Zinssatz von 6 % D_TES, ein DLSK- Konzept mit hohem Speicheranteil. In diesem Falle jedoch sind auch die Wirkungsgrade vergleichs- weise positiv. Zudem birgt das Konzept gravierende Freiheiten bezüglich der Dimensionierung, die den Speicher- und Spitzenlastanteil betreffen. Somit bietet eine Variationsrechnung der D_TES-Dimensio- nierung eine interessante Grundlage für die weitere Analyse des Einflusses der Gewichtung der Kraft- werksanteile. Daher wird D_TES als Konzept mit der hier etwas geringeren betriebswirtschaftlichen Attraktivität für weitere Untersuchungen herangezogen. 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% D_Rek A_TES D_TES D_TES_Dampf In te rn er Z in ss at z 2012 2013 2014 Abbildung 22: Interner Zinssatz der DLSK-Konzepte 2012 - 2014 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 80/190 7.3 Kraftwerksdimensionierung D_Rek Ein Auszug aus den Ergebnissen der Investitionsbewertung auf Basis der Simulation verschiedener Di- mensionierungen des Konzeptes D_Rek ist in Tabelle 13 ersichtlich. Es werden zunächst die Ein- und Ausspeicherleistungen sowie Ausspeicherzeiträume variiert, wobei Zufeuerungstemperaturen und Druckspiel zunächst aus Anhang F übernommen werden. Insgesamt erweist sich der interne Zinssatz für alle betrachteten Varianten als positiv. Ein Vergleich der Varianten 10/10/8, 100/100/8 und 400/400/8 zeigt, dass mittlere Leistungsklassen von etwa 100 MW eine geringfügig höhere Wirtschaftlichkeit erreichen. Der Unterschied erweist sich jedoch als wenig signifikant. Des Weiteren zeigt die Gegenüberstellung der Varianten 100/100/8, 50/100/8 und 200/100/8, dass Verhältnisse von Verdichter- zu Turbinenleistung von größer eins zu einem deutlichen wirtschaftlichen Vorteil führen. Die Simulation der Variationen mit unterschiedlichen Speicherkapazi- täten von 1 h, 8 h und 24 h ergibt außerdem, dass sich das Optimum im mittleren Kapazitätsbereich befindet. Tabelle 13: Wirtschaftlicher Ergebnisse für D_Rek mit Variation der Leistungsklassen, des Leistungsverhält- nisses und der Speicherkapazität im Jahr 2014 Einspeicher- leistung in MW Ausspeicher- leistung in MW Speicher- kapazität in h Investitions- kosten in T€ Einnahmen in T€ Ausgaben in T€ Gewinn in T€ Interner Zinssatz 10 10 8 7.754 1.032 503 528 7,34% 50 100 8 58.786 7.537 4.046 3.491 6,14% 100 100 1 71.990 7.934 3.565 4.368 6,32% 100 100 8 77.536 10.322 5.035 5.287 7,35% 100 100 24 90.172 11.499 6.000 5.499 6,36% 200 100 8 115.027 14.994 6.720 8.274 7,84% 400 400 8 310.145 41.203 20.076 21.127 7,34% Auf Basis der analysierten Zusammenhänge in Tabelle 13 wurden weitere Varianten ausgewählt, be- rechnet und überprüft (siehe Anhang H). Aus dieser strukturierten Variantenanalyse können zwei ver- gleichsweise vorteilhafte Dimensionierungen mit einem internen Zinssatz von 7,96 % ausgemacht wer- den. Diese in Tabelle 14 aufgeführten Dimensionierungen unterscheiden sich deutlich in ihren Leis- tungsklassen und können daher für verschiedene Anwendungsfälle genutzt werden. Auch die Spei- cherkapazitäten zeigen mit 9 h für das kleinere DLSK und 13 h für das leistungsstärkere Konzept Un- Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 81/190 terschiede auf. Nichtsdestotrotz können sie dem Segment der mittleren Speicherkapazitäten zugeord- net werden. Dagegen zeigen beide Dimensionierungen, dass ein Leistungsverhältnis von Einspeiche- rung zu Ausspeicherung von ca. 2 vorzusehen ist. Tabelle 14: Wirtschaftlich optimale Dimensionierungen hinsichtlich Leistungsklasse, Leistungsverhältnis und Speicherkapazität von D_Rek im Jahr 2014 Einspeicher- leistung in MW Ausspeicher- leistung in MW Speicher- kapazität in h Investitions- kosten in T€ Einnahmen in T€ Ausgaben in T€ Gewinn in T€ Interner Zinssatz 10 5 9 5.751 761 342 419 7,96% 100 40 13 55.099 7.219 3.204 4.015 7,96% Zusätzlich zu den bisher analysierten Parametern der Leistungsklassen, dem Leistungsverhältnis und der Speicherkapazität zeigt Tabelle 15 die wirtschaftlichen Ergebnisse bei der Variation der Zufeue- rungstemperatur und des Druckspiels für ein D_Rek Konzept mit jeweils 100 MW Ein- und Ausspei- cherleistung sowie 8 h Speicherkapazität. Für das Jahr 2014 wird deutlich, dass eine Reduktion der Zufeuerungstemperatur zu einer Verschlechterung des internen Zinssatzes führt. Aus diesem Grund wird festgehalten, dass das wirtschaftliche Optimum für das Jahr 2014 die komponententechnisch ma- ximal mögliche Zufeuerungstemperatur bedarf. Diese ist in den zuvor erläuterten Varianten implemen- tiert. Tabelle 15: Wirtschaftliche Ergebnisse für D_Rek (100/100/8) mit Variation der Zufeuerungstemperatur und dem Druckspiel im Jahr 2014 Variante Investitions- kosten in T€ Einnahmen in T€ Ausgaben in T€ Gewinn in T€ Interner Zinssatz Zufeuerungstemperatur – 200 K 77.437 10.274 4.841 5.433 7,61% Zufeuerungstemperatur - 400 K 77.380 9.828 4.410 5.418 7,59% Druckspiel 42 – 82 bar 75.376 9.772 4.733 5.040 7,17% Druckspiel 25 -50 bar 79.461 9.491 4.687 4.804 6,29% Druckspiel 80 – 120 bar 75.132 10.832 5.100 5.733 8,40% Außerdem zeigt sich, dass eine Erhöhung des maximalen Kavernendruckes auf 82 bar bei konstantem Minimaldruck von 42 bar die Wirtschaftlichkeit erhöht. Eine nochmalige Erhöhung der Wirtschaftlich- keit wird erreicht, wenn die Differenz zwischen Minimal- und Maximaldruck zwar gleich gehalten, das Niveau jedoch auf 80 bis 120 bar gehoben wird. Im Gegensatz dazu sinkt der interne Zinssatz bei einer geringeren Differenz auf niedrigem Niveau von 25 bis 50 bar. Der beschriebene Zusammenhang kann eindeutig auf das nötige Kavernenvolumen sowie dessen Kosten zurückgeführt werden. Je größer die Differenz zwischen Minimal- und Maximaldruck sowie je höher das absolute Niveau dieser Größen ist, desto höher gestaltet sich die Speicherdichte. Folglich verringert sich das benötigte Kavernenvolumen Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 82/190 bei konstant gehaltener Speicherkapazität. Da die Investitionskosten als Kosten pro m³ angenommen wurden und aufgrund von hohen verbundenen Unsicherheiten keine Anpassung an das Druckniveau erfolgt, bedeuten grundsätzlich höhere Speicherdichten einen positiven Einfluss auf die Wirtschaftlich- keit. Für die Praxis ist dieser Punkt projektspezifisch zu prüfen. Alles in allem können für das Jahr 2014 mit Berücksichtigung der tertiären Regelleistung zwei optimale Dimensionierungen mit einer internen Verzinsung von ca. 8 % gefunden werden. Sie repräsentieren zwei verschiedene Leistungsklassen und unterscheiden sich dadurch im Anwendungsgebiet. Gemein- sam sind ihnen jedoch die deutlich höheren Einspeicherleistungen im Verhältnis zur Ausspeicherleis- tung (Verhältnis ca. 2:1) sowie die Speicherkapazitäten im mittleren Bereich von 8 h bzw. 13 h. D_TES Das DLSK-Konzept D_TES, welches im Rahmen der ersten simulationsbasierten Konzeptanalyse zusätz- lich zur weiteren Bearbeitung ausgewählt wurde, zeigt für die Jahre 2012 bis 2014 eine etwas geringe betriebswirtschaftliche Eignung als das Konzept D_Rek. Die Bewertung verschiedener Parametrierun- gen dieses Konzeptes weisen jedoch zum Teil auf größere wirtschaftliche Potentiale hin. In Tabelle 16 sind exemplarisch D_TES-Dimensionierungen aufgeführt, die sich hinsichtlich Leistungs- klassen, Leistungsverhältnissen und Speicherkapazitäten unterscheiden. Bezüglich der Leistungsklas- sen sind nahezu keine Differenzen des internen Zinssatzes zu erkennen (10/10/8, 100/100/8, 400/400/8). Jedoch zeigt sich ebenso wie bei D_Rek, dass Verhältnisse von Einspeicher- zu Ausspei- cherleistung von größer eins deutlich wirtschaftliche Vorteile bringen. Im Kontrast zur optimalen Di- mensionierung von D_Rek erweisen sich dabei geringe Speicherkapazitäten von 1 h als positiv. Tabelle 16: Wirtschaftlicher Ergebnisse für D_TES mit Variation der Leistungsklassen, des Leistungsverhältnis- ses und der Speicherkapazität im Jahr 2014 Einspeicher- leistung in MW Ausspeicher- leistung in MW Speicher- kapazität in h Investitions- kosten in T€ Einnahmen in T€ Ausgaben in T€ Gewinn in T€ Interner Zinssatz 10 10 8 10.569 1.175 529 646 6,14% 50 100 8 89.210 8.240 4.108 4.132 4,17% 100 100 1 72.845 8.512 2.669 5.843 8,89% 100 100 8 108.356 11.805 5.374 6.431 6,13% 100 100 24 189.309 13.214 7.222 5.992 1,54% 200 100 8 147.482 17.202 6.575 10.626 7,85% 400 400 8 432.729 47.201 21.471 25.730 6,15% Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 83/190 In diesem Bereich übertrifft die Dimensionierung D_TES 100/100/1 mit einem internen Zinssatz von 8,9 % die Wirtschaftlichkeit des zuvor als aussichtsreichstes Konzept identifizierte D_Rek. Folglich er- fordert der Vergleich verschiedener DLSK-Konzepte wie in AP-2.2 auch das Einbeziehen verschiedener Parametrierungen zur Festlegung einer wirtschaftlichen Rangfolge. Je nach Anwendungsfall kann die Wahl des wirtschaftlich attraktivsten Konzepts abweichen. Im Rahmen der Projektarbeiten wurden deswegen zusätzlich abweichende Parametrierungen für die Konzepte A_TES und D_TES_Dampf über- prüft. Jegliche Dimensionierungen führen dabei zu einem wirtschaftlichen Nachteil im Vergleich zu D_Rek und D_TES, womit die vorherige Konzeptauswahl bestätigt wird. Die Besonderheit des D_TES ist die Möglichkeit durch verschiedene Parametrierungen den Speicher- und Spitzenlastanteil zu variieren und somit den Einfluss dessen zu analysieren. Als Ansatzpunkt dient die Dimensionierung des TES, welcher den benötigten Brennstoff in der Zufeuerung substituiert. Bis- herige Dimensionierungen beziehen sich grundsätzlich auf die in Tabelle 12 dargestellte Gewichtung mit einem hohen Speicheranteil. Für weitere Simulationen wird Zwischenkühlungstemperatur wäh- rend der Kompression von 527 °C auf 227 °C reduziert und die TES-Kapazität somit auf ein Drittel mi- nimiert. Damit steigen der Bedarf der Zufeuerung und somit der Spitzenlastanteil signifikant an (Spei- cheraufwand: 0,99; Wärmeaufwand: 0,76; Speicherkoeffizient: 1,31). Die Abbildung 23 stellt die Varianten mit einer Ein- und Ausspeicherleistung von 100 MW und verschie- denen Speicherkapazitäten für die beiden geschilderten TES-Dimensionierungen gegenüber. Es wird deutlich, dass sich je nach Kavernendimensionierung (Bezug Ausspeicherzeitraum) die optimale TES- 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 100/100/1 100/100/8 100/100/24 In te rn er Z in ss at z Basis TESmin Abbildung 23: Einfluss der Gewichtung von Speicher- und Spitzenlastanteil auf die Wirtschaftlichkeit in 2014 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 84/190 Dimensionierung unterscheidet. Bei geringen Speicherkapazitäten der Kaverne agiert die Dimensionie- rung mit größerem TES vorteilhafter am Markt. Das heißt für die kurzfristige Speicherung sind hohe Speicheranteile zu bedenken. Bei mittleren bis hohen Kapazitäten erscheint es sinnvoll die Größe des TES in Relation dazu geringer zu gestalten und somit den Spitzenlastanteil zu erhöhen. Zusammenfassend ergeben sich für D_TES optimale Dimensionierungen nahezu unabhängig von der Leistungsklasse mit einem Leistungsverhältnis von 2 sowie einem geringen Ausspeicherzeitraum von 1 h. In diesen Fällen erreicht der interne Zinssatz das Maximum mit 9,4 %, womit die Verzinsung des optimal dimensionierten D_Rek um 1,4 % überschritten wird. Die Wahl des Konzeptes ist also dem Anwendungsfall anzupassen. Dies gilt genauso für die Dimensionierung des thermischen Speichers für das Konzept D_TES. 7.4 Bedeutung der Märkte In Abschnitt 7.2 konnte bereits festgestellt werden, dass die simulierten vier DLSK-Konzepte bezüglich ihrer Volllaststunden trotz gravierender technologischer Differenzierungen nahezu identisch am posi- tiven wie auch negativen Regelleistungsmarkt agieren. Deutliche Unterschied werden jedoch beim Kraftwerkseinsatz am Spotmarkt beobachtet (siehe Abbildung 20). Dieses Verhalten signalisiert, dass die im Optimierungsmodell simulierten DLSK ihren Betrieb primär am Regelleistungsmarkt ausrichten. In der Konsequenz wird dem Regelleistungsmarkt ein höheres wirtschaftliches Potential als dem Spot- markt zugeschrieben. Der Betrieb am Spotmarkt unterstützt den optimierten Einsatz am Regelleis- tungsmarkt, wobei zusätzliche Ertragspotentiale genutzt werden. Weiterhin wird die Bedeutung des Regelleistungsmarktes auch an der Entwicklung der Einnahmen während der Jahre 2012 bis 2014 deutlich. Aus Abbildung 21 kann eine insgesamt sinkende Tendenz der Einnahmen während dieses Zeitraumes abgeleitet werden. Dabei zeigt sich ein geringfügiger Rück- gang der Einnahmen zwischen 2012 und 2013 bei jedoch stärker abnehmenden Volllaststunden. Dieser vergleichsweise überproportionale Rückgang der Volllaststunden zusammen mit den gesunkenen Spotmarktpreisen werden jedoch durch die gestiegenen Arbeitspreise am Regelleistungsmarkt kom- pensiert, sodass die Einnahmen insgesamt fast konstant bleiben. Im Jahr 2014 sinken dann neben den Spotmarktpreisen auch die Arbeitspreise des tertiären Regelleistungsmarktes. Dies führt zu einem starken Einnahmeneinbruch für die DLSK-Konzepte. Insgesamt zeichnet sich also auch hier ab, dass dem Regelleistungsmarkt eine hohe wirtschaftliche Bedeutung zukommt. Weitaus eindeutiger wird die Relevanz des tertiären Regelleistungsmarktes im direkten Vergleich der Kraftwerkssimulationen mit Anbindung an beide Märkte bzw. nur an den Spotmarkt. Abbildung 24 zeigt die resultierenden Einnahmen sowie die Kapitalwerte im Jahr 2014 vergleichend für ein D_Rek Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 85/190 100/100/8. Ohne Einsatz am tertiären Regelleistungsmarkt nimmt das DLSK lediglich ein Drittel der realisierbaren Einnahmen an beiden Märkten ein. Dies wirkt sich bezüglich der Wirtschaftlichkeit dras- tisch aus: Der Kapitalwert, der in diesem Beispiel eine betriebswirtschaftliche Machbarkeit unter Be- rücksichtigung beider Märkte zeigt, fällt in den deutlich negativen Bereich bei ausschließlichem Handel am Spotmarkt. Dieser Sachverhalt ist auch bei jeglichen geprüften DLSK-Konzepte bzw. Dimensionie- rungen erkennbar Folglich wird festgehalten, dass die wirtschaftliche Darstellbarkeit eines DLSK unter historischen Preisen nur durch den Regelleistungsmarkt gegeben ist. Für die zukünftige Entwicklung wird erwartet, dass der Regelleistungsmarkt keine Einsatzpotentiale für DLSK bietet. Für diesen Fall bedarf es einer anderweitigen monetären Honorierung des systemischen und netzdienlichen Nutzens, falls die Integration von DLSK im Energiesystem angestrebt wird. 7.5 Entwicklung des Energiesystems Szenarien für 2025 und 2035 Abbildung 25 zeigt beispielhaft die Simulationsergebnisse eines D_Rek 100/100/8 nochmals für das Jahr 2014 mit und ohne Berücksichtigung des Regelleistungsmarktes sowie für die Szenarien 2025 und 2035. Die deutliche Divergenz der Wirtschaftlichkeit im Jahr 2014 bei Einsatz an einem bzw. an zwei Märkten wurde bereits im vorherigen Abschnitt dargelegt. Ohne Handlungsspielraum am tertiären Re- gelleistungsmarkt fällt der Kapitalwert in einen deutlich negativen Bereich von etwa - 95 Mio. €. Für die angenommene zukünftige Entwicklung verringert sich der Kapitalwert erneut. In beiden Szenario- jahren werden Werte von etwa – 102 Mio. € gleichermaßen erreicht. Die skizzierte Entwicklung ist ebenso für andere Dimensionierungen als auch für das Konzept D_TES feststellbar (siehe Anhang H). - 2 4 6 8 10 12 mit TR ohne TR Ei n n ah m en in M io . € -120 -80 -40 0 40 mit TR ohne TR K ap it al w er t in M io . € Abbildung 24: Vergleich der Einnahmen und des Kapitalwerts mit und ohne Einsatz am tertiären Regelleis- tungsmarkt (TR) für D_Rek 100/100/h im Jahr 2014 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 86/190 Hieraus kann gefolgert werden, dass die veränderte Netzstruktur sowie der gestiegene Anteil erneu- erbarer Energien im Energiesystem für die dargestellten Szenarien keine erhöhten wirtschaftlichen Po- tentiale für DLSK bedingen. Die u.a. daraus resultierenden durchschnittlich steigenden Spotmarkt- preise beeinflussen die Wirtschaftlichkeit des Kraftwerkes in der Tendenz negativ. Im Vergleich wird weiterhin deutlich, dass die Anbindung an den Regelleistungsmarkt einen weitaus größeren Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit nimmt als die grundsätzlich veränderte Struktur des Energieversorgungssys- tems. Zusammenfassend kann zwar historisch eine wirtschaftliche Darstellbarkeit eines DLSK unter Berück- sichtigung des Regelleistungsmarktes festgestellt werden, jedoch erweist sich die Perspektive zukünf- tig als problematisch. Dies resultiert insbesondere aus fehlenden Einnahmequellen an der Minutenre- serve, welche die systemischen Dienstleistungen des Kraftwerkes honoriert. Die alleinigen strukturel- len Veränderungen im zukünftigen Energiesystem führen zu keinem Business Case für Kraftwerksbe- treiber. Erweiterter Szenariorahmen Die Abweichungen der Kapitalwerte aus den Simulationen mit veränderten Rahmenbedingungen im Vergleich zum Basisszenario 2035 sind der Abbildung 26 zu entnehmen. Insgesamt wird deutlich, dass die untersuchten Größen das Ergebnis nur geringfügig um knapp 2 % gegenüber dem Basisszenario 2035 (Kapitalwert – 102 Mio. €) verändern. Somit verhält sich die Wirtschaftlichkeit des simulierten DLSK relativ robust gegenüber veränderten Rahmenbedingungen im Energiesystem. Zudem wird kein Umstand nachgewiesen, in welchem das Kraftwerk rentabel betrieben werden kann. -120 -100 -80 -60 -40 -20 - 20 40 2014 mit TR 2014 ohne TR nep-2025 nep-2035 K ap it al w er t in M io . € Abbildung 25: Vergleich der Kapitalwerte 2014 mit den Szenarien 2025 und 2035 für D_Rek 100/100/8 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 87/190 Wie erwartet jedoch verbessert sich die Wirtschaftlichkeit des Kraftwerks bei sinkenden Brennstoff- kosten und Emissionskosten. Nichtsdestotrotz bleiben Gewinne und Kapitalwert deutlich negativ. Ei- nen positiven Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit präsentieren weiterhin das Szenario mit einem um 25 % gesteigerten Anteil erneuerbarer Energien als auch das Szenario mit einer um 25 % gesenkten Marktnachfrage. Mit Bezug auf die unterstellten Spotmarktpreise der jeweiligen Jahre zeigt sich, dass die positiv beeinflussenden Szenarien tendenziell einen niedrigeren durchschnittlichen Spotmarktpreis sowie einen größeren Spread aufweisen. Die Veränderung der Import- und Exportkapazitäten nach Norwegen hat dagegen einen vernachlässigbar geringen negativen Einfluss auf den Kapitalwert. Neben den Unsicherheiten, die aus den Rahmenbedingungen des Energiesystems resultieren, beste- hen aufgrund geringer Erfahrungswerte zusätzlich Risiken in den angenommenen Investitions- und Be- triebskosten. Auf Basis verschiedener Literaturquellen werden jeweils minimale und maximale Gren- zen erarbeitet und analysiert (siehe Anhang F). In der Abbildung 27 ist zu erkennen, dass die Investiti- onskosten einen hohen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit nehmen. Dennoch kann eine Verbesserung des Kapitalwertes von ca. 40 % durch geringere Investitionskosten die Wirtschaftlichkeit nicht in einen positiven Bereich wenden. Die Betriebskosten beeinflussen das Ergebnis im Vergleich dazu im gerin- gerem Maß, wobei ein höherer Einfluss als bei den systemischen Rahmenbedingungen vorliegt. Es kann somit abschließend festgehalten werden, dass die systemischen Rahmenbedingungen lediglich einen geringen Einfluss auf die Betriebswirtschaftlichkeit eines DLSK nehmen. Hervorzuheben ist der -1.5% -1.0% -0.5% 0.0% 0.5% 1.0% 1.5% 2.0% fu e l- 2 5 fu e l+ 2 5 ee -2 5 ee +2 5 d e m an d -2 5 d e m an d + 2 5 co 2 -2 5 co 2 + 2 5 n o rd lin k- 2 5 n o rd lin k+ 2 5 Abbildung 26: Abweichungen des Kapitalwertes zum Szenario 2035 durch veränderte Rahmenbedingungen im Energieversorgungssystem für D_Rek 100/100/8 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 88/190 Einfluss der Investitionskosten, welche daher für die Praxis einer eindringlichen Prüfung unterliegen sollten. Ohne eine Honorierung des systemischen Nutzens in Form des Einsatzes am Regelleistungs- marktes oder einer Speicherförderung ist insgesamt die Perspektive von DLSK als betriebswirtschaft- lich problematisch zu bewerten. 7.6 Systemischer Nutzen Neben der betriebswirtschaftlichen Bewertung eines DLSK geben die Simulationsergebnisse bereits einen ersten Hinweis auf die Systemdienlichkeit derartiger Kraftwerke. Speziell in Schleswig-Holstein ist die weitere Integration der erneuerbaren Energien, insbesondere der Windenergie, von hoher Be- deutung. Speicher unterstützen dies indem sie bei einer Überschussproduktion möglicherweise Ab- schaltarbeit verhindern. Eine Analyse der Ein- und Ausspeicherzeiträume im Vergleich mit den jeweils abgerufenen Kraftwerkskapazitäten zeigt, dass DLSK in diesem Zusammenhang fördernd im Energie- system agieren können. -60% -50% -40% -30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% m in . I n ve st m ax . I n ve st m in . B e tr ie b m ax . B et ri eb Abbildung 27: Abweichungen des Kapitalwertes zum Szenario 2035 durch Annahme minimaler/maximaler Investitions- und Betriebskosten für D_Rek 100/100/8 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 89/190 Abbildung 28 präsentiert für D_TES im Jahr 2025 beispielhaft, dass das Kraftwerk tendenziell in Zeiten mit einem hohen Anteil von Wind- und Solarenergie an den abgerufenen Kapazitäten Energie einspei- chert. In diesen Zeiten treten bereits heute häufig Abregelungen durch das Einspeisemanagement sei- tens der Netzbetreiber auf. Im Gegensatz dazu erfolgen Ausspeicherprozesse eher bei niedrigem Anteil erneuerbarer Wind- und Solarleistung. Zur Hervorhebung dieses Zusammenhangs ist in Abbildung 29 nochmals die charakteristische Zusammensetzung der Stromerzeugung während Ein- und Ausspei- cherprozessen dargestellt. Während des Ladevorgangs liegt der Anteil der erneuerbaren Energien bei etwa 84 % im Jahr 2025. Dagegen erfolgt die Strombereitstellung eher in Zeiten mit geringem Angebot der fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen. Im Jahr 2025 liegt der Anteil hier bei etwa 50 % (bei Ladung der Pumpspeicher mit erneuerbaren Energien). Importe 4.87% Steinkohle 2.25% Braunkohle 9.01% Biomasse 10.38% Wasserkraft 21.58%Solar 18.09% Wind 33.81% Einspeicherung Importe 11.90% Gas 4.10% Steinkohle 18.73% Braunkohle 15.25% Biomasse 9.15% Wasserkraft 18.16% Solar 3.18% Pump- speicher 7.45% Wind 12.09% Ausspeicherung Abbildung 29: Durchschnittliche Zusammensetzung der Stromerzeugung im Jahr 2025 während der Ein- und Ausspeicherung Abbildung 28: Einspeicher- und Ausspeicherleistung im Verhältnis zum Anteil von Wind- und Solarenergie an der gesamten abgerufenen Leistung im Jahr 2025 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 90/190 Noch stärker erweist sich dieser Zusammenhang in den Simulationsergebnissen für das Jahr 2035 (Ab- bildung 30 -Abbildung 31) aufgrund der weiterhin gestiegenen installierten Kapazitäten an erneuerba- ren Energien. Die durchschnittliche Zusammensetzung der Stromerzeugung während der Einspeiche- rung verfügt über einen Anteil von 95 % der regenerativen Energien. Während der Ausspeicherung dagegen bleibt dieser wie auch schon im Jahr 2025 bei etwa 50 %. Damit kann ein eindeutiger Zusam- menhang zwischen den Speicherprozessen und dem jeweiligen Strommix nachgewiesen werden. Der Anteil der erneuerbaren Energien im Energiesystem führt zu einem eindeutigen Preissignal, wel- ches wiederum ausschlaggebend für das Verhalten eines DLSK ist. Schlussfolgernd unterstützt der Be- trieb eines Speichers im Energiesystem die Integration erneuerbarer Energien bereits marktgeführt ohne direkte konzeptionelle Anbindung. Zudem ersetzt ein DLSK ansonsten notwendige reine Spitzen- lastkraftwerke in Zeiten geringer Anteile erneuerbarer Energien und reduziert somit die CO2-Emissio- nen des Gesamtsystems. Abbildung 30: Einspeicher- und Ausspeicherleistung im Verhältnis zum Anteil von Wind- und Solarenergie an der gesamten abgerufenen Leistung im Jahr 2035 Abbildung 31: Durchschnittliche Zusammensetzung der Stromerzeugung im Jahr 2035 während der Ein- und Ausspeicherung Importe 1.41% Steinkohle 0.28% Braunkohle 3.57% Biomasse 10.41% Wasserkraft 14.25% Solar 25.97% Wind 44.11% Einspeicherung Importe 11.98% Gas 6.01% Steinkohle 19.71% Braunkohle 12.12% Biomasse 11.90% Wasserkraft 13.48% Solar 4.48% Pumpspeicher 6.81% Wind 13.50% Ausspeicherung Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 91/190 8 Diskussion der Ergebnisse 8.1 Schlussfolgerungen Im folgenden Abschnitt werden die Untersuchungsergebnisse zusammengefasst und spezifisch auf die in Abschnitt 2.2 formulierten Leitfragen zur Bewertung der Attraktivität eines Druckluftspeicherkraft- werkes in Schleswig-Holstein bezogen. Somit kann schließlich übergeordnet die Technologieperspek- tive skizziert werden. Leitfrage 1: Welche Standorte in Schleswig-Holstein eignen sich für Druckluftspeicherkraftwerke? Schleswig-Holstein weist generell potentielle Standorte zur Errichtung und Betrieb eines DLSK auf. In Anlehnung an geologische Salzformationen existieren 14 Standorte, die als untersuchungswürdig ein- zustufen sind. Eine qualitative Bewertung dieser Gebiete mittels der Kriterien Salzstruktur, Nutzungs- rechte, Netzanbindung, Stromerzeugungsanlagen, Anbindung an das Gasnetz, Abtransport der Sole und weitere Standortfaktoren führt jedoch zu einer Rangfolge in ihrer Eignung. Dabei wird als wichtiger Faktor die Entfernung zur Nord- und Ostsee, die zur Entsorgung der Sole eine bedeutende Rolle spielt, identifiziert. Das höchste Potential weisen die vier Standorte Belmhusen-Kuden-Süderhastedt, Marne- Heide-Süderstapel, Oldenswort Nord und Osterby auf. Daraus ist ersichtlich, dass Schleswig-Holstein auch bei Prüfung weiterer realisierungsrelevanter Kriterien ein großes Potential für ein DLSK aufweist. Leitfrage 2: Welche Schritte sind zur Erschließung dieser Standorte notwendig? Die wichtigsten planungstechnischen Schritte werden in der Standortgrobplanung identifiziert. Das diesbezüglich gewählte Vorgehen verfolgt einen universell gültigen Ansatz, welcher auf verschiedene spezifische Standorte anwendbar ist. Grundsätzlich sind die Bereiche der bergbaurechtlichen Frage- stellungen und Belange, des Netzanschlussverfahrens und die Verfahrensschritte zur Kavernenherstel- lung notwendigerweise für den Planungs- und Genehmigungsprozess zu bedenken. Zusätzlich sind In- terdependenzen mit der technischen Kraftwerksplanung ersichtlich und weitere baurechtliche As- pekte zu erfassen. Der erarbeitete Fahrplan zur Standortgrobplanung dient dazu, die Eignung der po- tentiellen Standorte nochmals einzugrenzen und eventuell relevante planungs- und genehmigungs- technische Faktoren miteinzubeziehen und somit den Planungsprozess zu vereinfachen. Leitfrage 3: Wie lang sind die zur Erschließung einzuplanenden Zeiträume? Aus einer Einzelbetrachtung der Bereiche bergbaurechtlicher Anträge und Fragestellungen, Netzan- schlussverfahren und Verfahrensschritte bei der Kavernenherstellung ergibt sich ein Fahrplan, der den Planungs- und Genehmigungsprozess in logischer Abfolge zusammenfasst. Die Realisierung eines DLSK Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 92/190 umfasst laut diesem einen theoretischen Zeitraum von 8 Jahren zwischen Vorarbeiten zur Standort- wahl bis hin zum Beginn der Kavernenherstellung und des Kraftwerksbaus, welcher wiederum mit 5 Jahren angenähert wird. Innerhalb des ersteren Abschnittes sind dem Fahrplan die benötigten Zeit- räume für einzelne Prozessschritte, Fristen und Meilensteine zu entnehmen. Leitfrage 4: Welche Druckluftspeicherkraftwerke kommen für eine Realisierung in Betracht? Grundsätzlich können DLSK in verschiedenen technischen Konzepten dargestellt werden. Diese unter- scheiden sich vornehmlich in ihrer Komplexität und ihrer Gewichtung von Speicher- und Spitzenlastan- teil. Nach einer ersten qualitativen, multikriteriellen Bewertung erweisen sich vier Konzepte als beson- ders realisierungsrelevant: 1. Adiabates DLSK mit TES (A_TES) 2. Diabates DLSK mit TES (D_TES) 3. Diabates DLSK mit Rekuperator (D_Rek) 4. Diabates DLSK mit TES und Dampfkreislauf (D_TES_Dampf) Leitfrage 5: Welches technische Konzept hat für den Betreiber derzeit die größte Attraktivität? Im Rahmen der Simulation des Kraftwerksbetriebes im Spot- und tertiären Regelleistungsmarkt für die Jahre 2012 bis 2014 zeigt sich, dass die ausgewählten Konzepte mit einem optimierten Einsatz aus betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten darstellbar sind. Insgesamt werden jährlich signifikant sin- kende Einnahmen für die vier betrachteten Konzepte nachgewiesen, wobei das Niveau konzeptüber- greifend gleich ist. In der Folge sind die Investitionskosten ausschlaggebend für die betriebswirtschaft- liche Vorteilhaftigkeit im Konzeptvergleich. Als besonders aussichtsreich in diesem Zusammenhang werden das D_Rek sowie das D_TES identifiziert. Das Erstere ist gekennzeichnet durch einen hohen Spitzenlastanteil, das Letztere durch eine flexibel gestaltbare Gewichtung von Speicher und Spitzen- last. Das reine Speicherkonzept des adiabaten DLSK setzt sich in der betriebswirtschaftlichen Bewer- tung vor allem aufgrund hoher Investitionskosten nicht durch. Leitfrage 6: Wie groß sollten installierte Leistungen und Speicherkapazitäten von Einzelanlagen sein? Die attraktivsten Konzepte D_Rek und D_TES weisen je nach Dimensionierung unterschiedliche be- triebswirtschaftliche Potentiale auf. Dabei zeigt sich, dass Verhältnisse von Einspeicher- zu Ausspei- cherleistung von etwa 2 im aktuellen Marktumfeld beste Ergebnisse erwirtschaften. Bezüglich des Kon- zeptes D_Rek stellen sich optimale Dimensionierungen im Bereich kleiner (10 MW) und mittlerer Leis- tungsklassen (100 MW) heraus, die verschiedenen Anwendungsbereichen zuzuordnen sind. Darüber hinaus sind mittlere Speicherkapazitäten von 9 – 13 h Ausspeicherdauer (Volllast) vorzusehen. Insge- samt erreicht das D_Rek mit einer optimierten Dimensionierung eine interne Verzinsung von 8 % für Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 93/190 das Jahr 2014. Das Konzept D_TES kann diesen Wert speziell für Speicheranwendungen, in denen eine geringe Speicherkapazität von etwa 1 h unabhängig von der Leistungsklasse, mit 9 % übertreffen. Kon- sequenterweise muss die praktische Auswahl des jeweils aussichtsreicheren der beiden technischen Konzepte am konkreten Anwendungsfall ausgerichtet werden. Leitfrage 7: Führt ein betriebswirtschaftlich orientierter Betrieb zum gewünschten Systemeffekt? Speziell für den Standort Schleswig-Holstein ist die Netzintegration der Elektrizitätserzeugung aus er- neuerbaren Energien von hoher Bedeutung. Speicher können in diesem Sinne systemdienlich agieren, indem sie Strom in Zeiten hoher Produktion aus erneuerbaren Energien dem Netz entziehen und spei- chern bis die Nachfrage das Angebot übersteigt. Dieser fördernde Systemeffekt kann bei dem betriebs- wirtschaftlich optimierten Betrieb eines DLSK qualitativ beobachtet werden. Der durchschnittliche Strommix während eines Einspeicherprozesses weist einen überdurchschnittlich hohen Anteil erneu- erbaren Energien auf, et vice versa. Daraus wird gefolgert, dass durch den Betrieb des Speichers die erneuerbaren Energien z.B. durch vermiedene Abregelungen vermehrt in das Energiesystem integriert werden. Leitfrage 8: Welche Märkte sind für einen wirtschaftlichen Betrieb von Bedeutung? Bereits anhand der DLSK-Simulationen mit Bezug auf die historische Preiszeitreihen 2012 – 2014 kann eine differenzierte Bedeutung des Spot- und tertiären Regelleistungsmarktes erwiesen werden. Kon- zeptübergreifend richten DLSK ihren Betrieb primär am Regelleistungsmarkt und unterstützen diesen durch Einsätze am Spotmarkt. Preisentwicklungen am Regelleistungsmarkt haben daher einen ver- gleichsweise hohen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit. Ohne Berücksichtigung dieses Marktes kann für kein DLSK-Konzept bzw. keine Dimensionierung eine betriebswirtschaftliche Darstellbarkeit allein am Spotmarkt nachgewiesen werden. Die fehlende Honorierung des systemdienlichen Effektes des DLSK durch den Spotmarkt wird auch in beispielhaften Zukunftsszenarien deutlich. Die Technologieperspek- tive hängt also zwangsläufig von einem zusätzlichen Markt oder Mechanismus ab, welcher die system- dienliche Wirkung von Speichern belohnt. Leitfrage 9 + 10: Wie verändert sich die Bewertung durch einen steigenden Anteil erneuerbarer Ener- gien? Wie beeinflusst eine sich entwickelnde Netzstruktur den Speichereinsatz? Mit dem Ziel das zukünftige Potential der Technologien im veränderten Energiesystem darzustellen, wird der Betrieb von DLSK in Szenarien untersucht, die die systemischen Veränderungen im Bereich der Erzeuger- und Netzinfrastruktur in Form von Einsatz- und Marktpreiszeitreihen repräsentativ für die Jahre 2025 und 2035 ausdrücken. Dabei wird das Einsatzpotential am tertiären Regelleistungs- markt zukünftig als sehr gering eingestuft, sodass dieser für die Einsatzplanung nicht berücksichtigt Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 94/190 wird. In der Konsequenz wächst die Bedeutung des Spotmarktes für den Einsatz von DLSK. Insgesamt skizzieren die Szenarien ein steigendes durchschnittliches Preisniveau bei einem in der Tendenz eben- falls steigendem Spread am Spotmarkt. Die Simulationen von D_Rek und D_TES ergeben unter Berück- sichtigung dieser Szenarien im Vergleich zu den Jahren 2012 – 2014 deutlich abweichende wirtschaft- liche Ergebnisse. Historisch durchaus darstellbar, erweist sich die Investition in DLSK in der Zukunft als unwirtschaftlich. Insbesondere der Wegfall des tertiären Regelleistungsmarktes führt zu jährlichen be- trieblichen Verlusten für alle geprüften Dimensionierungen. Der erhöhte Anteil erneuerbarer Energien bzw. die veränderte Netzstruktur beeinflussen die Betriebsergebnisse lediglich in einem geringen po- sitiven Maß. Alles in allem ist die zukünftige Technologieperspektive als problematisch zu erachten. Leitfrage 11: Wie robust ist die Bewertung hinsichtlich der Unsicherheiten zukünftiger Szenarien? Die zukünftige Entwicklung des Energiesystems kann lediglich mit hohen Unsicherheiten angenähert werden. Aus diesem Grund ist es von besonderem Interesse, die einflussreichsten Faktoren für die Technologieperspektive eines DLSK zu identifizieren. Die Veränderung der Betriebswirtschaftlichkeit durch unterschiedliche Randbedingungen im Energiesystem sowie abweichende Kostenstrukturen im- plizieren die Robustheit der vorliegenden Bewertung. Die Sensitivitätsanalyse der Randbedingungen im Energiesystem zeigt, dass steigende Spotmarktpreise vor allem durch einen Anstieg der Stromnach- frage und Brennstoffpreise verursacht werden. Sinkende Preise prägen sich hingegen durch einen zu- nehmenden Anteil an erneuerbaren Energien aus. Zudem hat die Anbindung an die norwegischen Was- serkraftwerke einen preismildernden Effekt bestätigt. Grundsätzlich bedingen systemische Randbe- dingungen, die zu einem niedrigen Preisniveau bei hohem Spread führen, eine verbesserte wirtschaft- liche Situation. Dennoch können keine bedeutenden Veränderungen der Einkommenssituation festge- stellt werden. Die Sensitivitätsanalyse unterstreicht daher nochmals die wirtschaftlich problematische Situation für DLSK aufgrund jährlicher Betriebsverluste. Übergeordnet erweist sich die Technologieperspektive aus standorttechnischer Sicht für Schleswig- Holstein als durchaus positiv. Es existieren potentielle Standorte, die mittels identifizierter Planungs- und Genehmigungsschritte erschlossen werden können. Dabei unterstützt der entwickelte Fahrplan zur Standortgrobplanung. Auch aus technischer Sicht ist die Machbarkeit von DLSK geben. Problema- tisch hingegen erweist sich die wirtschaftliche Perspektive. Aktuelle Rahmenbedingungen implizieren zwar einen rentablen Betrieb, zukünftige Entwicklungen können jedoch insbesondere durch fehlende Vergütung der systemdienlichen Wirkung zu einer wirtschaftlich problematischen Situation führen. Vor dem Hintergrund der langfristigen Planungshorizonte zur Errichtung eines DLSK ist die wirtschaft- liche Unsicherheit durch zukünftige Entwicklungen ein hohes Risiko für einen potentiellen Betreiber. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 95/190 Die Untersuchungen zeigen insgesamt, dass die zukünftigen Veränderungen im Energiesystem für DLSK eine große wirtschaftliche Herausforderung darstellen. Unter den angenommenen Bedingungen ist ein rentabler Betrieb nicht möglich. Daher ist eine Anpassung der optimierten Kraftwerksdimensi- onierungen an zukünftige Bedingungen momentan nicht zielführend. Nichtsdestotrotz erscheint der Speicherbetrieb für die Integration erneuerbarer Energien systemisch förderlich. 8.2 Methodische Kritik Grundsätzlich zeigen die ausführlich dargestellten Arbeitsergebnisse, dass die Ziele des Projektes „Druckluftspeicherkraftwerke in Schleswig-Holstein (DLSK-SH)“ umfassend erfüllt wurden. Die Evalu- ierung der Potentiale von DLSK in Schleswig-Holstein erfolgte sowohl bezüglich potentieller Standorte, der technischen Machbarkeit als auch bezüglich des Einsatzes im Energiesystem. Die Standortbewertung basiert auf einer qualitativen Evaluation von relevanten Kriterien. Die im Zuge dessen benötigten Daten sind jedoch zum Teil unzureichend verfügbar und mit Unsicherheiten behaf- tet. Dieser Sachverhalt wird in der Auswertung durch die Anpassung der Kriteriengewichtung berück- sichtigt. Nichtsdestotrotz sind im Rahmen spezifischer Standortbewertungen genauere Analysen zur Bewertung heranzuziehen, die größtenteils mit einem hohen finanziellen Aufwand verbunden sind. Die dargestellte Rangfolge dient somit als Grundlage für eine Einschätzung der generellen Machbarkeit sowie als Entscheidungshilfe für einen Standort in Schleswig-Holstein. Eine ähnliche Gültigkeit besteht für den Fahrplan zur Standortgrobplanung, welcher die wichtigsten Planungsschritte identifiziert und methodisch universell beschreibt. Aufgrund dessen ist zudem eine partielle Übertragbarkeit auf Stand- orte im gesamten Gebiet Deutschlands zu vermuten. Die technische Machbarkeit von DLSK ist durch umfangreiche Literaturrecherchen, durch Anlegung qualitativer Kriterien und durch thermodynamische Prozesssimulationen geprüft. Gemäß der Zielsetzung des Projektes sind praktische Untersuchungen unterblieben. Insgesamt zeigen die bisher operierenden DLSK, dass eine grundsätzliche Machbarkeit gegeben ist. Hinsichtlich komplexerer Kon- zepte, die beispielsweise TES oder Dampfkreisläufe beinhalten, ist jedoch zu prüfen inwieweit markt- reife Komponenten verfügbar, anzupassen und weiterzuentwickeln sind. Das wirtschaftliche Potential der DLSK wird auf Basis von Simulationen im Energiesystem überprüft. Die an das Modell zu übergebende Beschreibung des Betriebsverhalten der einzelnen Technologien erfolgt vereinfacht in linearen Zusammenhängen. Die Überprüfung dieses Vorgehens ergibt jedoch, dass die dadurch entstehenden Abweichungen in der Simulation einen unbedeutenden Einfluss haben. Des Weiteren wird mit diesem Vorgehen verhindert, dass die Gültigkeit nur für spezifische Komponen- tendesigns nachgewiesen wird. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 96/190 Dagegen ist die Modellierung zukünftiger Energieversorgungssysteme grundsätzlich mit hohen Unsi- cherheiten verbunden, da die Komplexität großer, länderübergreifender Systeme stets eine Reduktion der Problemstellung auf die wichtigsten Fundamentalfaktoren erfordert und zukünftige Entwicklungen der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen nicht genau prognostizierbar sind. Somit stellen die in Form von Szenarien angenommenen zukünftigen Entwicklungspfade eine strukturelle Unsicherheit dar und sollten vielmehr als Indiz interpretiert werden, wie sich die jeweilige energiewirtschaftliche Entwick- lung auf den Speicherbetrieb auswirken würde. 8.3 Ausblick Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung zeigen die standortbezogenen, technischen und wirt- schaftlichen Potentiale von DLSK auf. Aufgrund der jährlichen Betriebsverluste unter Berücksichtigung der Zukunftsszenarien stellt die betriebswirtschaftliche Machbarkeit für DLSK perspektivisch gesehen eine Herausforderung dar. Aus den Analysen wird deutlich, dass insbesondere die Konzepte mit hohem Speicheranteil finanzielle Probleme bedingen. Es wird vermutet, dass anderweitige Energiespeicher durch die zukünftige Entwicklung vor den gleichen Herausforderungen stehen wie DLSK. Daher steht im Zentrum weiterer Untersuchungen die Frage, inwiefern die positive Wirkung auf die Integration erneuerbarer Energien bzw. die Systemdienlichkeit eines Energiespeichers durch politische Maßnahmen und Anpassung der Randbedingungen gefördert werden sollte. Ist der Betrieb aus Sys- temsicht sinnvoll, ist zu klären, welche Rahmenbedingungen einen wirtschaftlichen Betrieb aus Sicht der Akteure erlauben. Eine Förderung des Einsatzes am Regelleistungsmarktes bzw. auch ein Spei- cherbonus sind Beispiele für derartige Maßnahmen, welche die Integration von Speichern unterstüt- zen können. Weil davon auszugehen ist, dass sich andere Speichertechnologien im gleichen Span- nungsfeld bewegen, ist auch auf die Positionierung von DLSK im Vergleich zu diesen und anderen Fle- xibilitäts- und Besicherungsoptionen zu untersuchen. Insbesondere für den norddeutschen Raum ist es von übergeordnetem Wert die Netzdienlichkeit eines möglichen DLSK zu bewerten. Im Zuge dessen ist die ausführliche Abbildung der Netzinfrastruktur als lineares DC-Modell zu implementieren. Unter dieser Voraussetzung sind zudem Analysen zu alternati- ven zukünftigen Betriebsszenarien, wie beispielsweise der Nutzung als netzentlastender Pufferspei- cher, möglich. Im Falle eines positiven Beitrages sowie der betriebswirtschaftlichen Darstellbarkeit kann in den nächs- ten Schritten der Fahrplan zur Standortplanung in die Praxis umgesetzt werden. Dabei sind spezifische geologische Voraussetzungen für die jeweiligen Standorte sind zu prüfen. Außerdem kann möglicher- weise auch die Übertragbarkeit auf deutschlandweite Bereiche relevant sein. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 97/190 Literaturverzeichnis [1] C. Doetsch, A. Kanngießer, D. Wolf, S. Schinz, M. Sperling, H. Frey und A. Kaptue Kamga, „Netzintegrierte Stromspeicher zur Integration fluktuierender Energie - Technologische Anforderungen, ökonomischer Nutzen, reale Einsatzszenarien,“ Fraunhofer UMSICHT, Oberhausen, 2011. [2] P. Moser, R. Marquardt, S. Freund, M. Klafki und P. Pijanovic, „Adiabate Druckluftspeicher für die Elekrizitätsversorgung - Der nächste Schritt: ADELE-ING,“ in Kraftwerkstechnik - Sichere und nachhaltige Energieversorgung - Band 4, Neuruppin, TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2012, pp. 803 - 814. [3] LLUR, „Untersuchungswürdige Horizonte zur Anlage von Salzkavernen zur Speicherung von Druckluft,“ 2014. [Online]. Available: http://www.umweltdaten.landsh.de/atlas/script/index.php. [Zugriff am 2015 Januar 19]. [4] Schleswig-Holstein Netz AG, [Online]. Available: https://www.sh-netz.com/cps/rde/xchg/sh- netz/hs.xsl/136.htm. [5] P. L. Horvath, Interviewee, Dipl.-Geol.. [Interview]. 25 September 2014. [6] E.ON Netz, „Kraftwerks-Netzanschlussverfahren - Unterlagenliste,“ 30 04 2008. [Online]. Available: https://www.sh-netz.com/cps/rde/xbcr/sh-netz/Unterlagenliste_f_KW- Anschlussprfg_nach_KraftNAV.pdf. [Zugriff am 20 10 2016]. [7] D. Wolf, „Methods for Design and Application of Adiabatic Compressed Air Energy Storage Based on Dynamic Modeling,“ Verlag Karl Maria Laufen, Bochum, 2010. [8] N. Hartmann, O. Vöhringer, C. Kruck und L. Eltrop, „Simulation and analysis of different adiabatic Compressed Air Energy Storage plant configurations,“ Applied Energy, pp. 541-548, 2012. [9] I. Tuschy, „Druckluftspeicherkraftwerke als Option zur Netzintegration erneuerbarer Energiequellen: Ein Vergleich der Konzepte,“ in 40. Kraftwerkstechnisches Kolloquium, Dresden, 2008. [10] C. Schlitzberger, R. Leithner und L. Nielsen, „Isobares GuD - Druckluftspeicherkraftwerk mit Wärmespeicher,“ in 40. Kraftwerkstechnisches Kolloquium 2008, Dresden, 2008. [11] S. Lemofouet-Gatsi, „Investigation and Optimisation of Hybrid Electricity Storage Systems based on Compressed Air and Supercapacitors,“ École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Lausanne, 2006. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 98/190 [12] R. Baños, F. Manzano-Agugliaro, F. Montoya, C. Gil, A. Alcayde und J. Gómez, „Optimization methods applied to renewable and sustainable energy: A review,“ Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2001. [13] G. Sheble und G. Fahd, „Unit Commitment Literature Synopsis,“ IEEE Transactions on Power Systems, 1994. [14] F. Salgado und P. Pedrero, „Short-term operation planning on cogeneration systems: A survey,“ Electric Power Systems Research, 2008. [15] H. Lund, G. Salgi, B. Elmegaard und A. N. Andersen, „Optimal operation strategies of compressed air energy storage (CAES) on electricity spot markets with fluctuating prices,“ Applied Thermal Engineering, 2009. [16] J. Kallrath, Gemischt-ganzzahlige Optimierung: Modellierung in der Praxis (2. Auflage), Springer- Verlag, 2014. [17] M. Steck, „Entwicklung und Bewertung von Algorithmen zur Einsatzplanerstellung virtueller Kraftwerke (Dissertation),“ Technische Universität München, 2012. [18] T. Ommen, W. Brix Markussen und B. Elmegaard, „Comparison of linear, mixed integer and non- linear programming methods in energy system dispatch modelling,“ Energy, 2014. [19] P. Havel und T. Šimovič, „Optimal planning of cogeneration production with provision of ancillary services,“ Electric Power Systems Research, 2013. [20] L. Suhl und T. Mellouli, Optimierungssysteme: Modelle, Verfahren, Software, Anwendungen, Springer-Verlag, 2009. [21] J. Kallrath, Gemischt-ganzzahlige Optimierung: Modellierung in der Praxis, Berlin: Springer- Verlag, 2013. [22] G. Wilson, D. Aruliah, C. Brown, N. Chue Hong, M. Davis und R. Guy, „Best Practices for Scientific Computing,“ PLoS Biology, 2014. [23] E. Thorin, H. Brand und C. Weber, „Long-term optimization of cogeneration systems in a competitive market environment,“ Applied Energy, 2005. [24] W. E. Hart, C. Laird, J.-P. Watson und D. L. Woodruff, Pyomo - Optimization Modeling in Python, Springer-Verlag, 2012. [25] „Gurobi Optimization: Der State-of-the-Art Löser für mathematische Programme.,“ [Online]. Available: http://www.gurobi.com. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 99/190 [26] „Free Software Foundation (FSF): GLPK (GNU Linear Programming Kit),“ [Online]. Available: http://www.gnu.org/software/glpk. [27] „pandas: Python Data Analysis Library,“ [Online]. Available: http://pandas.pydata.org. [28] C. Kaldemeyer und C. Boysen, „A Python Unit Commitment Model for Different Concepts of CAES Power Plants,“ [Online]. Available: https://osf.io/vkrh6/. [29] F. Wiese, „renpass (Renewable Energy Pathways Simulation System),“ 2016. [Online]. Available: http://renpass.eu/. [30] C. Kaldemeyer, M. Söthe, S. Hilpert und C. & Wingenbach, „renpassG!S - A Free and Open Python Tool for Simulating Energy Supply Systems. Retrieved from osf.io/kp4mh,“ Open Science Framework, 2016. [31] ENTSOE-E, „European Network of Transmission System Operators (ENTSO-E). Ten-Year Network Development Plan 2014,“ 2016. [Online]. Available: https://www.entsoe.eu/major- projects/ten-year-network-development-plan/tyndp-2014/Pages/default.aspx. [32] P. R. Gribik, W. W. Hogan und S. L. Pope, „Market-Clearing Electricity Prices and Energy Uplift,“ Fifth Conference on "The Economics of Energy Markets", 2007. [33] R. Loulou, G. Goldstein und K. Noble, „Documentation for the MARKAL Family of Models,“ 2004. [Online]. Available: http://iea-etsap.org/MrklDoc-I_StdMARKAL.pdf. [34] C. Kaldemeyer, C. Boysen und I. Tuschy, „Compressed Air Energy Storage in the German Energy System – Status Quo & Perspectives. In: Energy Procedia. http://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2016.10.120,“ Elsevier, 2016. [35] E. T. Platform, 2016. [Online]. Available: https://www.eex.com/de/about/eex/transparency-in- energy-markets. [36] „Internetplattform zur Vergabe von Regelleistung,“ 2016. [Online]. Available: https://www.regelleistung.net/ext/. [37] C. Kaldemeyer, „Betriebsoptimierung von Druckluftspeicherkraftwerken am Spot- und Regelleistungsmarkt (Masterthesis),“ Europa-Universität Flensburg, 2015. [38] Regelleistung.net, „Internetplattform zur Vergabe von Regelleistung,“ 2016. [Online]. Available: https://www.regelleistung.net/ext/. [39] Bundesnetzagentur (BNetzA), „Netzentwicklungsplan Strom 2025, Version 2015,“ 2016. [Online]. Available: http://www.netzentwicklungsplan.de/_NEP_file_transfer/NEP_2025_1_Entwurf_Teil1.pdf. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 100/190 [40] Renewables.ninja, „About,“ 2016. [Online]. Available: https://beta.renewables.ninja/about. [41] I. Staffell und S. Pfenninger, „Using Bias-Corrected Reanalysis to Simulate Current and Future Wind Power Output (in review),“ Energy, 2016. [42] S. Pfenninger und I. Staffell, „Long-term patterns of European PV output using 30 years of validated hourly reanalysis and satellite data (in review),“ Energy, 2016. [43] M. Christ, W.-D. Bunke, M. Söthe und C. Kaldemeyer, „(Fl)ensburg (En)ergy (S)cenarios - NEP Scenarios for 2014/2025/2035,“ [Online]. Available: https://osf.io/rz7fq/. [44] Agentur für erneuerbare Energien, „Entwicklung der Stromgroßhandels- und der CO2- Zertifikatspreise,“ 17 12 2013. [Online]. Available: http://www.forschungsradar.de/metaanalysen/einzelansicht/news/entwicklung-der- stromgrosshandels-und-der-co2-zertifikatspreise-1.html. [Zugriff am 20 10 2016]. [45] G. Wöhe, Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, München: Vahlen, 2010. [46] M. Sterner und I. Stadler, Energiespeicher - Bedarf, Technologien, Integration, Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2014. [47] Evonik, „Druckluftspeicher zur Energiespeicherung in stillgelegten Salzbergwerken und Stabilisierung der Grubenhohlräume,“ Evonik, Saarbrücken, 2009. [48] B. Stöver, C. Bergins, A. Alekseev und C. Stiller, „Flüssigenergiespeicher (LAES): ein flexibles System für großtechnische Anwendungen,“ in Kraftwerkstechnik 2014, 2014. [49] I. Cyphelly, P. Brückmann, W. Menhardt und A. Reller, „Einsatz von Druckluftspeichersystemen,“ Bundesamt für Energie, Les Brenets, 2004. [50] P. Konstantin, Praxis Energiewirtschaft - Energieumwandlung, -transport und -beschaffung im liberalisierten Markt, Springer, VDI, 2007. [51] B. Zakeri und S. Syri, „Electrical energy storage systems: A comparative life cycle cost analysis,“ Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015. [52] F.-E. Jordt, J. Jürgensen und J. M. Thomsen, „Untersuchung zum Einsatz eines Druckluftspeicherkraftwerkes für die Region Schleswig-Holstein,“ Flensburg, 2014. [53] E. W. Lemmon, R. T. Jacobsen, S. G. Penoncello und D. G. Friend, „Thermodynamic Properties of Air and Mixtures of Nitrogen, Argon, and Oxygen From 60 to 2000 K at Pressures to 2000 MPa,“ Journal of Physical and Chemical Reference Data, Nr. 29, pp. 331-385, jan 2000. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 101/190 [54] H.-J. Kretzschmar, I. Stoecker, I. Jaehne, K. Knobloch, M. Kunick, T. Hellriegel, L. Kleemann und D. Seibt, Property Library for Humid Air Calculated as Ideal Mixture of Real Fluids - FluidEXL Graphics with LibHuAir for Excel, Zittau/Görlitz: Zittau/Görlitz University of Applied Sciences, Department of Technical Thermodynamic. [55] A. Stodola, Dampf- und Gasturbinen, Berlin: Springer Verlag, 1922. [56] W. Bohl, Strömungsmaschinen 1 - Aufbau und Wirkungsweise, 6. Hrsg., Würzburg: Vogel (Vogel- Fachbuch) (Kamprath-Reihe), 1994. [57] D. W. Boyd, O. E. Buckley und C. E. Clark Jr., „Assessment of Market Potential of Compressed Air Energy Storage Systems,“ Journal of Energy, pp. 549-556, Nov.-Dec. 1983. [58] Evonik New Energies GmbH, „Druckluftspeicher zur Energiespeicherung in stillgelegten Salzbergwerken und Stabilisierung der Grubenhohlräume,“ Evonik Industries, Saarbrücken, 2009. [59] K. Burges, M. Döring, C. Nabe, P. Härtel, M. Jentsch und C. Pape, „Untersuchung Energiespeicher in Schleswig-Hosltein Kurzfassung,“ Ecofys, Berlin, 2014. [60] R. Madlener und J. Latz, „Centralized and Decentralized Compressed Air Energy Storage for Enhanced Grid Integration of Wind Power,“ E.ON Energy Research Center; RWTH Aachen, Aachen, 2010. [61] H. Lund und G. Salgi, „The role of compressed air energy storage (CAES) in future sustainable energy systems,“ Energy Conversion and Management, pp. 1172-1179, March 2009. [62] D. J. Swider, „Compressed Air Energy Storage in an Electricity System With Significant Wind Power Generation,“ IEEE Transactions on Energy Conversion, pp. 95-102, March 2007. [63] Energinet.dk und E. Styrelsen, „Technology Data for Energy Plants,“ Energinet.dk; Energi Styrelsen, 2012. [64] EPRI, „EPRI-DOE Handbook of Energy Storage for Transmission & Distribution Applications,“ EPRI; U.S. Department of Energy, Palo Alto; Washington, 2003. [65] S. M. Schoenung, „Characteristics and Technologies for Long- vs. Short-Term Energy Storage,“ Sandia National Laboratories, Albuquerque, 2001. [66] J. B. Greenblatt, S. Succar, D. C. Denkenberger, R. H. Williams und R. H. Socolow, „Baseload wind energy: modeling the competition between gas turbines and compressed air energy storage for supplemental generation,“ Energy Policy, pp. 1474-1492, June 2007. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 102/190 [67] R. B. Schainker und Abhi Rao, „Compressed Air Energy Storage Scoping Study for California,“ California Energy Comission, PIER Energy-Related Environmental Research Program, Palo Alto, 2008. [68] G. Schaumann und K. W. Schmitz, Kraft-Wärme-Kopplung, Berlin, Heidelberg: Springer Verlag, 2010. [69] „Open Energy Modelling Framework - A modular open source framework to model energy supply systems,“ 2016. [Online]. Available: http://github.com/oemof. [70] S. Pfenninger, A. Hawkes und J. Keirstead, „Energy systems modeling for twenty-first century energy challenges,“ Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014. [71] R. Weron, „Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future,“ International Journal of Forecasting, 2014. [72] C. Batlle und J. Barquin, „A strategic production costing model for electricity market price analysis,“ IEEE Transactions on Power Systems, 2005. [73] M. Ventosa, Ã. Baillo, A. Ramos und M. Rivier, „Electricity market modeling trends,“ Energy Policy, 2005. [74] N. Bowden und J. E. Payne, „Short term forecasting of electricity prices for MISO hubs: Evidence from ARIMA-EGARCH models,“ Energy Economics, 2008. [75] J. C. Cuaresma, J. Hlouskova, S. Kossmeier und M. Obersteiner, „Forecasting electricity spot- prices using linear univariate time-series models,“ Applied Energy, 2004. [76] A. Cruz, A. Muñoz, J. L. Zamora und R. Espínola, „The effect of wind generation and weekday on Spanish electricity spot price forecasting,“ Electric Power Systems Research, 2011. [77] D. R. a. H. M. R. Biggar, The Economics of Electricity Markets, John Wiley & Son, 2014. [78] S. Borenstein, J. Bushnell und F. Wolak, „Measuring Market Inefficiencies in California's Restructured Wholesale Electricity Market,“ American Economic Review, 2002. [79] P. Joskow und E. Kahn, „A Quantitative Analysis of Pricing Behavior In California’s Wholesale Electricity Market During Summer 2000,“ Power Engineering Society Summer Meeting, 2000. [80] C. Pape, S. Hagemann und C. Weber, „Are fundamentals enough? Explaining price variations in the German day-ahead and intraday power market,“ Energy Economics, 2016. [81] A. Eydeland und K. Wolyniec, Energy and power risk management: New developments in modeling, pricing, and hedging, John Wiley & Sons, 2003. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 103/190 [82] M. R. Lyle und R. J. Elliot, „A ‘simple’ hybrid model for power derivatives,“ Energy Economics, 2009. [83] V. Gonzalez, J. Contreras und D. W. Bunn, „Forecasting power prices using a hybrid fundamental-econometric model,“ IEEE Transactions on Power Systems, 2012. [84] N. V. a. B. D. W. Karakatsani´, „Forecasting electricity prices: The impact of fundamentals and time-varying coefficients,“ International Journal of Forecasting, 2008. [85] I. Vehviläinen und T. Pyykkönen, „Stochastic factor model for electricity spot price—the case of the Nordic market,“ Energy Economics, 2005. [86] I. Ellersdorfer, M. Hundt, N. Sun und A. Voß, „Preisbildungsanalyse des deutschen Elektrizitätsmarktes,“ Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER), Stuttgart, 2008. [87] C. Von Hirschhausen, H. Weigt und G. Zachmann, „Preisbildung und Marktmacht auf den Elektrizitätsmärkten in Deutschland: grundlegende Mechanismen und empirische Evidenz,“ Lehrstuhl für Energiewirtschaft und Public Sector Management, Technische Universität Berlin, Berlin, 2007. [88] C. Graf und D. Wozabal, „Measuring competitiveness of the EPEX spot market for electricity,“ Energy Policy, 2013. [89] C. Elberg und S. Hagspiel, „Spatial dependencies of wind power and interrelations with spot price dynamics,“ European Journal of Operational Research, 2015. [90] L. Ehrlich, J. Klamka und A. Wolf, „The potential of decentralized Power-to-Heat as a flexibility option for the German electricity grid: a microeconomic perspective,“ Hamburg Institute of International Economics (HWWI). ForschungsKollegSiegen (FoKoS), 2015. [91] D. J. Swider, I. Ellersdorfer, M. Hundt und A. Voß, „Anmerkungen zu empirischen Analysen der Preisbildung am deutschen Spotmarkt für Elektrizität,“ Universität Stuttgart. Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER), Stuttgart, 2008. [92] M. H. E. Steck, „Entwicklung und Bewertung von Algorithmen zur Einsatzplanerstellung virtueller Kraftwerke. (Dissertation),“ Technische Universität München, 2012. [93] O. Richard, P. Sotkiewicz, B. Hobbs, M. Rothkopf und W. Stewart, „Efficient market-clearing prices in markets with nonconvexities,“ European Journal of Operational Research, 2004. [94] M. Bjørndal und K. Jö̈rnsten, „Equilibrium prices supported by dual price functions in markets with non-convexities,“ European Journal of Operational Research, 2008. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 104/190 [95] Bundesnetzagentur, „Kraftwerksliste,“ 10 05 2016. [Online]. Available: http://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete /ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/ Versorgungssicherheit/ Erzeugungskapazitaeten/Kraftwerksliste/kraftwerksliste-node.html. [Zugriff am 20 10 2016]. [96] Umweltbundesamt, „Datenbank - Kraftwerke in Deutschland,“ 25 08 2016. [Online]. Available: http://www.umweltbundesamt.de/dokument/ datenbank-kraftwerke-in-deutschland. [Zugriff am 20 10 2016]. [97] Open Power System Data, „A free and open data platform for power system modelling,“ 2016. [Online]. Available: http://open-power-system-data.org/. [98] VGB Power Tch, „Verfügbarkeit von Wärmekraftwerken 2003-2012,“ Essen, 2013. [99] „OpenMod Initiative. Promoting open energy modelling in Europe,“ 2016. [Online]. Available: http://www.openmod-initiative.org/. [100] T. Gobmaier, W. Mauch, M. Beer, S. von Roon, T. Schmid, T. Mezger, J. Habermann und S. Hohlenburger, „Simulationsgestützte Prognose des elektrischen Lastverhaltens,“ Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V., München, 2012. [101] 50hertz; Amprion; Tennet; Transnet BW, „Bericht der deutschen Übertragungsnetzbetreiber zur Leistungsbilanz 2015 nach EnWG § 12 Abs. 4 und 5,“ 30 09 2015. [Online]. Available: http://www.amprion.net/sites/default/files /Leistungsbilanbericht%202015.pdf. [Zugriff am 20 10 2016]. [102] M. Robinius, F. t. Stein, S. Schiebahn und D. Stolten, „Lastmodellierung und -visualisierung mittels Geoinformationssystemen,“ 13. Symposium Energieinnovation, Graz., 2014. [103] M. Schumacher und L. Hirth, „How much Electricity do we Consume? A Guide to German and European Electricity Consumption and Generation Data (Working Paper),“ Climate Change and Sustainable Development, 2015. [104] EnBW-Transportnetze, „Allgemeines Modell zur Berechnung der Gesamtübertragungskapazität und der Sicherheitsmarge der ENBW Transportnetze AG,“ 2015. [105] C. Brancucci Martínez-Anido, „Electricity Without Borders. The need for cross-border transmission investment in Europe (Dissertation),“ Technische Universität Delft, 2013. [106] N. Koch, S. Fuss, Grosjean, Godefroy und O. Edenhofer, „Causes of the EU ETS price drop: Recession, CDM, renewable policies or a bit of everything?—New evidence,“ Energy Policy, 2014. [107] BMWi, „Zahlen und Fakten,“ 2016. [Online]. Available: http://www.bmwi.de/DE/Themen/Energie/Strommarkt-der-Zukunft/zahlen-fakten.html. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 105/190 [108] L. Perridon, M. Steiner und A. W. Rathgeber, Finanzwirtschaft der Unternehmung, München: Vahlen, 2014. [109] N. Bowden und J. E. Payne, „Short term forecasting of electricity prices for \{MISO\} hubs: Evidence from ARIMA-EGARCH models,“ Energy Economics, 2008. [110] N. V. Karakatsani und D. W. Bunn, „Forecasting electricity prices: The impact of fundamentals and time-varying coefficients,“ International Journal of Forecasting, 2008. [111] D. R. Biggar und M. R. Hesamzadeh, The Economics of Electricity Markets, John Wiley & Son, 2014. [112] M. Bjørndal und K. Jö̈rnsten, „Equilibrium prices supported by dual price functions in markets with non-convexities,“ European Journal of Operational Research, 2008. [113] E. Thorin, H. Brand und C. Weber, „Long-term optimization of cogeneration systems in a competitive market environment,“ Applied Energy, Bd. 81, pp. 152-169, 2005. [114] Gurobi optimization, „Gurobi optimization,“ [Online]. Available: http://www.gurobi.com. [Zugriff am 2016]. [115] GLPK, „GLPK,“ [Online]. Available: http://www.gnu.org/software/glpk/. [Zugriff am 2016]. [116] Pandas, „Pandas,“ [Online]. Available: http://pandas.pydata.org. [117] Pyomo, „Pyomo,“ [Online]. Available: http://www.pyomo.org. [Zugriff am 2016]. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 106/190 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Aufbau eines Druckluftspeicherkraftwerks ....................................................................... 7 Abbildung 2: Dimensionen der Bewertung im Projekt DLSK-SH ............................................................. 9 Abbildung 3: Modellübersicht zur Einsatzplanung eines DLSK ............................................................. 11 Abbildung 4: Klassifizierung der Druckluftspeicherkonzepte ............................................................... 33 Abbildung 5: Schaltbilder der adiabaten Konzepte............................................................................... 34 Abbildung 6: Schaltbilder der diabaten DLSK ........................................................................................ 35 Abbildung 7: Schaltbilder der hydropneumatischen Konzepte ............................................................ 37 Abbildung 8: Skizzierung des Modells zur Betriebsoptimierung eines Druckluftspeicherkraftwerks .. 46 Abbildung 9: Gesamtstruktur des Modells mit den Einzelkomponenten und Datenflüssen ............... 48 Abbildung 10: Abstraktes Kraftwerksmodell als Grundlage der mathematischen Beschreibung ........ 49 Abbildung 11: Exemplarische Linearisierung einer Kraftwerkscharakteristik....................................... 51 Abbildung 12: Exemplarischer kostenoptimaler Fahrplan als Ergebnis des Betriebsoptimierungsmodells ........................................................................................................................................ 54 Abbildung 13: Modellierte Marktregionen auf Basis von [31] .............................................................. 58 Abbildung 14 Funktionsweise des Modells zur Berechnung von Spotmarktpreisen ............................ 59 Abbildung 15: Exemplarische Ermittlung der Grenzarbeitspreise innerhalb einer Zeitscheibe ........... 61 Abbildung 16: Modellierter Kraftwerkseinsatz in der gemeinsamen Marktregion DE/AT/LU im Januar 2014 ............................................................................................................................... 66 Abbildung 17: Geordnete Jahresdauerlinien der Real- und Modellpreise für das Jahr 2014 ............... 67 Abbildung 18: Statistische Analyse der Zeitreihen 2012 - 2014 ........................................................... 68 Abbildung 19: Auswirkungen veränderter Rahmenbedingungen des Energieversorgungssystems auf die Preisbildung .............................................................................................................. 70 Abbildung 20: Volllaststunden der DLSK-Konzepte 2012 - 2014 .......................................................... 76 Abbildung 21: Einnahmen der DLSK-Konzepte 2012 - 2014 ................................................................. 78 Abbildung 22: Interner Zinssatz der DLSK-Konzepte 2012 - 2014 ........................................................ 79 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 107/190 Abbildung 23: Einfluss der Gewichtung von Speicher- und Spitzenlastanteil auf die Wirtschaftlichkeit ........................................................................................................................................ 83 Abbildung 24: Vergleich der Einnahmen und des Kapitalwerts mit und ohne Einsatz am tertiären Regelleistungsmarkt (TR) für D_Rek 100/100/h im Jahr 2014 ....................................... 85 Abbildung 25: Vergleich der Kapitalwerte 2014 mit den Szenarien 2025 und 2035 für D_Rek 100/100/8 ........................................................................................................................................ 86 Abbildung 26: Abweichungen des Kapitalwertes zum Szenario 2035 durch veränderte Rahmenbedingungen im Energieversorgungssystem für D_Rek 100/100/8 ................. 87 Abbildung 27: Abweichungen des Kapitalwertes zum Szenario 2035 durch Annahme minimaler/maximaler Investitions- und Betriebskosten für D_Rek 100/100/8 ............ 88 Abbildung 28: Einspeicher- und Ausspeicherleistung im Verhältnis zum Anteil von Wind- und Solarenergie an der gesamten abgerufenen Leistung im Jahr 2025 ............................. 89 Abbildung 29: Durchschnittliche Zusammensetzung der Stromerzeugung im Jahr 2025 während der Ein- und Ausspeicherung ................................................................................................ 89 Abbildung 30: Einspeicher- und Ausspeicherleistung im Verhältnis zum Anteil von Wind- und Solarenergie an der gesamten abgerufenen Leistung im Jahr 2035 ............................. 90 Abbildung 31: Durchschnittliche Zusammensetzung der Stromerzeugung im Jahr 2035 während der Ein- und Ausspeicherung ................................................................................................ 90 Abbildung 32: Potentialkarte zur Druckluftspeicherung in Schleswig-Holstein ................................. 113 Abbildung 33: Schaltbild Adiabates DLSK mit thermischem Speicher A1a ......................................... 121 Abbildung 34: Schaltbild Adiabates DLSK mit mehreren thermischen Speichern A1b ....................... 122 Abbildung 35: Schaltbild Adiabates DLSK ohne thermischen Speicher A2 ......................................... 122 Abbildung 36: Schaltbild Diabates DLSK mit thermischem Speicher D1a ........................................... 123 Abbildung 37: Schaltbild Diabates DLSK mit thermischem Speicher und Dampfteil D1b .................. 123 Abbildung 38: Schaltbild Diabates DLSK D2a ...................................................................................... 124 Abbildung 39: Schaltbild Diabates DLSK mit Rekuperator D2b ........................................................... 124 Abbildung 40: Schaltbild Diabates DLSK mit Gasturbinenanlage D2c ................................................. 125 Abbildung 41: Schaltbild Diabates DLSK mit Dampfteil D2d ............................................................... 125 Abbildung 42: Schaltbild Diabates DLSK mit Gasturbinenanlage und Dampfteil D2e ........................ 126 Abbildung 43: Schaltbild Hydropneumatisches DLSK isotherm HP1a................................................. 126 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 108/190 Abbildung 44: Schaltbild Hydropneumatisches DLSK adiabat + isochor HP1b ................................... 126 Abbildung 45: Modell des thermischen Speichers .............................................................................. 131 Abbildung 46: Lastfälle eines Druckluftspeicherkraftwerkes .............................................................. 133 Abbildung 47: Kompressionsleistung-Füllstand-Charakteristik für D_TES .......................................... 135 Abbildung 48: Wärmeabfuhr-Kompressionsleistung-Charakteristik für D_TES .................................. 135 Abbildung 49: Einspeicherexergiestrom-Kompressionsleistung-Charakteristik für D_TES ................ 136 Abbildung 50: Expansionsleistung-Füllstand-Charakteristik für D_TES .............................................. 136 Abbildung 51: Wärmezufuhr-Expansionsleistung-Charakteristik für D_TES ...................................... 137 Abbildung 52: Ausspeicherexergiestrom-Expansionsleistung-Charakteristik für D_TES .................... 137 Abbildung 53: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für D_Rek 2014 .......................................... 140 Abbildung 54: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für D_Rek 2014 ......................................... 140 Abbildung 55: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für A_TES 2014 ........................................... 141 Abbildung 56: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für A_TES 2014 .......................................... 141 Abbildung 57: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für D_TES 2014 .......................................... 142 Abbildung 58: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für D_TES 2014 ......................................... 142 Abbildung 59: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für D_TES_Dampf 2014 .............................. 143 Abbildung 60: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für D_TES_Dampf 2014 ............................. 143 Abbildung 61: Exergetischer Kavernenfüllstand für D_Rek im Jahr 2014 ........................................... 144 Abbildung 62: Exergetischer Kavernenfüllstand für A_TES im Jahr 2014 ........................................... 144 Abbildung 63: Exergetischer Kavernenfüllstand für D_TES im Jahr 2014 ........................................... 145 Abbildung 64: Exergetischer Kavernenfüllstand für D_TES_Dampf im Jahr 2014 .............................. 145 Abbildung 65: Konzept des Energiesystemmodellierungsframeworks............................................... 168 Abbildung 66 Modellierung eines einfachen Energiesystems innerhalb des Frameworks ................ 169 Abbildung 67: Politische und ökonomische Entwicklungspfade innerhalb der ENTSO-E Szenarien .. 180 Abbildung 68: Geordnete Jahresdauerlinien einzelner Technologien in der gemeinsamen Marktregion DE/AT/LU für das Modelljahr 2014 .............................................................................. 182 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 109/190 Abbildung 69: Modellierte Stromerzeugung für die gemeinsame Marktregion DE/AT/LU und reale Stromerzeugung der einzelnen Länder im Jahr 2014 .................................................. 183 Abbildung 70: Streudiagramm der Real- und Modellpreise für das Jahr 2014 mit Regressionspolynom dritter Ordnung ............................................................................................................ 185 Abbildung 71: Real- und Modellpreise im März 2014......................................................................... 186 Abbildung 72: Ausschnitt der berücksichtigten mittelfristigen ( 2 0 a) K le in er e D LS K k ö n n e n a u ch in B eh äl te rn r ea lis ie rt w er d e n . H ie r lie gt d er F o ku s au f G ro ß an w en d u n ge n b ) K ei n e K av e rn e b en ö ti gt , a b er e in B eh äl te r m it h o h er D ru ck fe st ig ke it c) G as an sc h lu ss o d er B re n n st o ff vo rr at sb eh äl te r w ir d z u m D u rc h fa h re n s ch w ie ri ge r B et ri eb sz u st än d e b en ö ti gt B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 28 /1 90 A llg . M a ch b a rk e it K o m p o n e n te n ve r- fü gb a rk e it Sy st e m e n tw ic k- lu n gs st a tu s A n la u fz e it a B e tr ie b a ls K ra ft - w e rk b B re n n st o ff - e in sa tz K a p a zi tä ts b e gr e n - zu n g a K o st e n c 2 0 % 2 0 % 2 0 % 5 % 1 0 % 1 0 % 5 % 1 0 % 1 0 0 % A 1 a 6 5 6 3 0 1 0 8 4 5 ,3 5 A 1 b 6 5 5 3 0 1 0 8 4 5 ,1 5 A 2 3 2 2 3 0 1 0 6 6 3 ,4 5 D 1 a 6 5 4 3 0 9 6 5 4 ,8 5 D 1 b 6 5 4 3 0 4 6 6 4 ,4 5 D 2 a 1 0 1 0 1 0 3 1 0 7 6 7 8 ,8 5 D 2 b 1 0 1 0 1 0 3 1 0 3 6 8 8 ,5 5 D 2 c 1 0 1 0 2 3 1 0 1 6 7 6 ,6 5 D 2 d 1 0 7 4 3 1 0 1 6 7 6 ,4 5 D 2 e 1 0 7 0 3 1 0 0 6 7 5 ,5 5 H P 1 a 1 0 1 0 6 6 0 1 0 1 0 0 7 ,0 0 H P 1 b 1 0 1 0 6 6 0 1 0 1 0 0 7 ,0 0 0 := N ic h t m ac h b ar 0 := K o m p o n en te n n ic h t ve rf ü gb ar 0 : = K ei n e ak ti ve F o r- sc h u n g 0 := > 1 5 m 0 := N ic h t m ö gl ic h 0 := > 4 ,5 1 0 := 5 k W - 1 G W 0 := > 1 .0 0 0 3 := 5 m - 1 5 m 1 0 := M ö gl ic h 1 := 4 ,0 - 4 ,5 8 := 1 M W - 1 G W 1 := 9 0 0 - 1 .0 0 0 3 := E in ge sc h rä n kt 5 := K o m p o n en te n m it Fo rs ch u n gs au f- w an d v er fü gb ar 2 : = G ru n d la ge n -f o r- sc h u n g 6 := 3 0 s – 5 s 2 := 3 ,5 - 4 ,0 6 := 5 M W - 1 G W 2 := 8 0 0 - 9 0 0 6 := Th eo re ti sc h ge ge b en 1 0 := < 3 0 s 3 := 3 ,0 - 3 ,5 3 := 7 0 0 - 8 0 0 5 := U m fa ss en d er e Fo rs ch u n g 4 := 2 ,5 - 3 ,0 4 := 6 0 0 - 7 0 0 1 0 := G eg eb e n 1 0 : = K o m p o n en te n ve rf ü gb ar 5 := 2 ,0 - 2 ,5 5 := 5 0 0 - 6 0 0 7 := D em o n st ra ti o n s- an la ge r ea lis ie rt 6 := 1 ,5 - 2 ,0 6 := 4 0 0 - 5 0 0 7 := 1 ,0 - 1 ,5 7 := 3 0 0 - 4 0 0 1 0 := B er ei ts re al i- si er t 8 := 0 ,5 - 1 ,0 8 := 2 0 0 - 3 0 0 9 := 0 - 0 ,5 9 := 1 0 0 - 2 0 0 1 0 := 0 1 0 := < 1 0 0 a) Q u el le : [ 7 ] b ) Q u e lle : [ 4 8 ] c) D ie In ve st it io n sk o st en s in d b ez o ge n a u f d en g e sa m te n e le kt ri sc h en O u tp u t. B et ri e b sk o st en w u rd en v er n ac h lä ss ig t, d a an ge n o m m en w ir d , d as s B re n n st o ff ko st en d en g rö ß te n A n te il ve ru rs a- ch en u n d d er B re n n st o ff m as se n st ro m a ls s ep ar at er F ak to r b er ü ck si ch ti gt is t. K o st en b er ec h n u n g u m fa ss t K ra ft w er ks ko m p o n en te n . K av er n e is t n ic h t m it ei n b ez o ge n , d a d ie G rö ß en d if fe re n ze n im F ak to r En er gi ed ic h te m it e in b e zo ge n w er d en . Q u e lle n : [ 4 9 ] [7 ] [5 0 ] [5 1 ] [5 2 ] B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 29 /1 90 W ir ku n gs gr a d n a ch e n e rg e ti sc h e r R e st w e rt m e th o d e ; η r e f = E xe rg e ti sc h e r W ir ku n gs gr a d 0 ,4 0 ,5 0 ,6 1 0 % 4 0 % 1 0 % 4 0 % 1 0 0 % A 1 a 8 8 8 9 8 ,4 0 A 1 b 9 9 9 1 0 9 ,4 0 A 2 6 6 6 9 7 ,2 0 D 1 a 8 8 7 8 7 ,9 0 D 1 b 1 0 9 6 4 6 ,8 0 D 2 a 4 2 1 3 2 ,5 0 D 2 b 8 3 0 3 3 ,2 0 D 2 c 8 2 0 3 2 ,8 0 D 2 d 9 4 0 4 4 ,1 0 D 2 e 1 0 4 0 0 2 ,6 0 H P 1 a 8 8 8 8 8 ,0 0 H P 1 b 4 4 4 4 4 ,0 0 0 := < 0 ,3 0 := < 0 ,3 0 := < 0 ,3 0 := < 0 ,3 1 := 0 ,3 - 0 ,4 1 := 0 ,3 - 0 ,4 1 := 0 ,3 - 0 ,4 1 := 0 ,3 - 0 ,4 2 := 0 ,4 - 0 ,5 2 := 0 ,4 - 0 ,5 2 := 0 ,4 - 0 ,5 2 := 0 ,4 - 0 ,5 3 := 0 ,5 - 0 ,5 5 3 := 0 ,5 - 0 ,5 5 3 := 0 ,5 - 0 ,5 5 3 := 0 ,5 - 0 ,5 5 4 := 0 ,5 5 - 0 ,6 4 := 0 ,5 5 - 0 ,6 4 := 0 ,5 5 - 0 ,6 4 := 0 ,5 5 - 0 ,6 5 := 0 ,6 - 0 ,6 5 5 := 0 ,6 - 0 ,6 5 5 := 0 ,6 - 0 ,6 5 5 := 0 ,6 - 0 ,6 5 6 := 0 ,6 5 - 0 ,7 6 := 0 ,6 5 - 0 ,7 6 := 0 ,6 5 - 0 ,7 6 := 0 ,6 5 - 0 ,7 7 := 0 ,7 - 0 ,7 5 7 := 0 ,7 - 0 ,7 5 7 := 0 ,7 - 0 ,7 5 7 := 0 ,7 - 0 ,7 5 8 := 0 ,7 5 - 0 ,8 8 := 0 ,7 5 - 0 ,8 8 := 0 ,7 5 - 0 ,8 8 := 0 ,7 5 - 0 ,8 9 := 0 ,8 - 0 ,9 9 := 0 ,8 - 0 ,9 9 := 0 ,8 - 0 ,9 9 := 0 ,8 - 0 ,9 1 0 := > 0 ,9 1 0 := > 0 ,9 1 0 := > 0 ,9 1 0 := > 0 ,9 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 130/190 D. Thermodynamische und kraftwerkstechnische Grundlagen Folgend werden grundlegende Annahmen und angewandte Gesetzmäßigkeiten der technischen Mo- dellierung des Arbeitsmediums und der Kraftwerkskomponenten vorgestellt. • Arbeitsmedium Die technischen Berechnungen basieren auf der Annahme von trockener Luft als Arbeitsmedium. Tro- ckene Luft wird referenziert als ideale Mischung realer Gase. Die thermodynamischen Eigenschaften werden nach den Gleichungen von [53] gewonnen, welche in der hier verwendeten Software FluidEXL der Hochschule Zittau in der Datenbank LibHuAir (Property Software for Humid Air Calculated as Ideal Mixture of Real Fluids) [54] angewandt werden. • Verdichtungsteil Die Einspeicherung wird durch drei Verdichterstufen mit gleichem Druckverhältnis in Nennlast und jeweiliger Zwischenkühlung realisiert. Das Teillastverhalten von Verdichtern wird in der Praxis durch spezifische Verdichterkennfelder (Compressor Maps, kurz CM) beschrieben. Zumeist stellen diese Kennfelder dimensionslose Zusammenhänge zwischen Druckverhältnissen, Durchsatzvolumenströ- men, Drehzahlen und Maschinenwirkungsgraden für einen bestimmten Verdichtertyp dar. Grundsätz- lich besteht also eine eindeutige Abhängigkeit des Prozessverhaltens von der gewählten Komponen- tenauslegung (z.B. axiale Bauweise, radiale Bauweise, Verwendung von variablen Eintrittsleitschau- feln, anderweitige Regelungsmechanismen) und dem frei wählbarem Nennarbeitspunkt. Die Kompo- nentenauslegung sowie der Nennbetriebspunkt werden in der Praxis an die Erfordernisse der füll- stand- und marktbedingten Teillast optimal angepasst und durch Regelungen ergänzt. Eine genaue Auslegung kann aufgrund konstruktionstechnischer Unsicherheiten hier nicht erfolgen und ist nicht Ziel dieser Untersuchung. Ein spezifisch hinterlegtes Verdichterkennfeld birgt somit Be- rechnungsunsicherheiten. Zusätzlich erhöhen hinterlegte Verdichterkennfelder die Komplexität der Berechnungen enorm. Aus diesen Gründen wird davon ausgegangen, dass das füllstandbedingte Teil- lastverhalten der Verdichter mit konstanten Wirkungsgraden und Massenströmen angenähert werden kann. Die Anpassung der Leistung an den Markt erfolgt durch eine perfekte Massenstromvariabilität als Folge einer nicht näher erläuterten technischen Konstruktion. Die Auswirkungen dieser Annahme werden als unwesentlich eingestuft und können im Anhang eingesehen werden. Des Weiteren werden aufgrund der mit der Last variierenden Temperaturverläufe während der Ver- dichtung die Zwischenkühltemperaturen gegebenenfalls angepasst, um temperaturbedingte Betriebs- grenzen einzuhalten und konstante Eingangstemperaturen in den thermischen Speicher zu gewähr- leisten. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 131/190 • Expansionsteil Die Ausspeicherung wird durch zwei Turbinenstufen mit gleichem Druckverhältnis und jeweils vorge- schalteter Wärmezufuhr dargestellt. Die füllstandbedingte Teillast der Expansion ist gekennzeichnet durch variierende Drücke am Turbineneintritt. Das Kegelgesetz nach Stodola [55] schätzt diesbezüglich die Veränderung des Massenstromes in Abhängigkeit des Ein- und Austrittszustandes des Gases ab und wird daher in der technischen Berechnung der Expansion angewandt [56]. Die marktbedingte Teillast kann lediglich durch konstruktive Maßnahmen erfüllt werden. Zu diesem Zweck existieren verschiedene technische Möglichkeiten, von welchen die Mengenregelung mittels Düsengruppe in der vorliegenden Modellierung aufgrund der geringsten Verluste ausgewählt wird. Prinzipiell schwankt der Wirkungsgrad einer Turbine geringfügiger als derjenige eines Verdichters (siehe z.B. [7]). Da im letzteren Fall nachgewiesen wurde, dass Wirkungsgradschwankungen einen un- wesentlichen Einfluss auf das Prozessverhalten ausüben, wird auch der Expansionsteil mit konstantem Wirkungsgrad modelliert. Dies führt zu einer somit konsistenten Vorgehensweise. Die Brennkammer der diabaten DLSK wird bislang als externe Wärmezufuhr abgebildet. Austrittstem- peraturen in Teillastbereichen werden gegebenenfalls angepasst, um technische Betriebsgrenzen ein- zuhalten und in wichtigen Prozesspunkten konstante Temperaturen einzustellen. • Thermischer Speicher Der thermische Speicher (TES) speichert die während der Verdichtung anfallende thermische Energie ein und gibt diese bei der Ausspeicherung wieder an die Luft ab. Auch in diesem Falle wird von einer genauen konstruktiven Auslegung abgesehen, weswegen eine nach Abbildung 45 skizzierte Darstel- lungsform gewählt wird. Es werden jeweils die Temperaturen nach der Verdichtung T1 und nach Ka- vernenaustritt T3 vorgegeben sowie die Grädigkeit zwischen T1 und T4, der Temperatur nach dem TES im Expansionsteil, festgelegt. Die Temperatur T2 wird durch eine Bilanz der spezifischen Wärmeströme im Nennbetrieb definiert. Folglich ergeben sich geringfügige Änderungen der spezifischen Ein- und Abbildung 45: Modell des thermischen Speichers Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 132/190 Ausspeicherwärmeströme nur aufgrund von füllstandbedingten Druckänderungen. Zusätzlich wird vor Kaverneneintritt die verdichtete Luft nochmals gekühlt, um Instabilitäten des thermischen Speicher- prozesses zu verhindern. • Druckluftspeicher Der Druckluftspeicher ist ein Massenspeicher, der in diesem Projekt als Salzkaverne vorgesehen ist. Eine perfekte Dichtheit verhindert dabei Druckverluste. Des Weiteren tritt das Arbeitsmedium mit der Temperatur der geologischen Formation ein, wodurch die Kavernentemperatur als homogen ange- nommen wird [7]. Aus Stabilitätsgründen müssen bestimmte Druck- und Temperaturgrenzen einge- halten werden. • Weitere Komponenten Weitere Komponenten kennzeichnen die unterschiedlichen DLSK-Konzepte. Ein Rekuperator wird als Gegenstrom-Wärmeübertrager mit konstanter Übertragungsfähigkeit beschrieben. Die zur Nutzung des heißen Gasturbinenabgases angeschlossene Dampfkraftanlage ist als einfacher Kreislauf mit Fest- druckregelung umgesetzt. Lastfälle Die bisherigen technischen Berechnungen, die im Rahmen des AP 2.1 durchgeführt wurden, zeigen das thermodynamische Prozessverhalten der DLSK-Konzepte im Nennbetriebspunkt bei maximalem Ka- vernendruck. Praktisch ist diese Betrachtungsweise unzureichend sobald detailliertere Aussagen über ein Kraftwerksverhalten getroffen werden sollen. Die Basiskomponenten eines Druckluftspeicherkraftwerkes weisen eine hohe prinzipielle Nähe zu de- nen einer Gasturbinenanlage auf, jedoch unterscheiden sie sich hinsichtlich ihrer konstruktiven Kopp- lung. Räumlich getrennte Kompressions- und Expansionsteile können zeitlich unabhängig voneinander betrieben werden, wodurch sich abweichende und für die Energiespeicherung charakteristische Last- fälle ergeben. Diese Lastfälle sind gesondert für Kompression und Expansion zu analysieren. Neben dem Nennbetrieb bei festem, maximalem Kavernendruck sind Ladungs- bzw. Entladungsvor- gänge zu unterscheiden. Während der Ladung des Druckluftspeichers arbeitet der Verdichterstrang gegen mit dem Füllstand steigende Enddrücke (Kavernendrücke), wohingegen die Entladung des Spei- chers sinkende Eingangsdrücke für den Expansionsteil bedeutet. Diese Lastfälle werden im Folgenden als füllstandabhängige Teillast behandelt und spiegeln die im jeweiligen Betriebspunkt maximal reali- sierbare Leistung wider. Des Weiteren ergeben sich aus Sicht des Versorgungssystems optimale Be- triebspunkte, die unterhalb der maximal realisierbaren Leistung liegen. Um diese Marktchancen zu Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 133/190 nutzen, wird mittels konstruktiver Maßnahmen eine schwankende, marktabhängige Teillast für jeden Betriebspunkt realisiert. Abbildung 46 verdeutlicht die beschriebenen Lastfälle graphisch. Abbildung 46: Lastfälle eines Druckluftspeicherkraftwerkes Das Teillastbetriebsverhalten kann konstruktiv durch eine Drosselung in Kompression sowie Expansion an das Nennlastverhalten angeglichen werden. Aufgrund der dabei entstehenden hohen Drosselver- luste wird dieses Prinzip hier nicht verfolgt. Weitere Lastfälle werden in der vorliegenden Untersu- chung nicht berücksichtigt. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 134/190 E. Beispielhafte Darstellung der Kraftwerkscharakteristiken Die Kraftwerkscharakteristiken werden für DLSK mit einer Einspeichernennleistung von 100 MW, einer Ausspeichernennleistung von 100 MW und einem Ausspeicherzeitraum von 8 Stunden. Die Dimensio- nierung des TES lehnt sich an die Kavernenkapazität an. Der Kavernendruck variiert zwischen 42 bar und 72 bar. Die Abbildung 47 -Abbildung 52 zeigen die Charakteristiken für ein D_TES. Orange Punkte und Linien stellen füllstandbedingte Lastabhängigkeiten dar, wohingegen blaue Markierungen auf die marktbe- dingte Teillast hinweisen. Es wird deutlich (Abbildung 47), dass die maximale Verdichterleistung in ei- ner linearen Abhängigkeit vom Kavernenfüllstand genügend genau beschrieben werden kann. Je nach Marktnachfrage und Komponentendesign sind vertikale Abweichungen zu geringeren Leistungen mög- lich. Die Wärme, die während und nach der Verdichtung zur Einhaltung der Temperaturgrenzen abgeführt werden muss, wird im konstanten Verhältnis an die Umgebung (0,48) und den TES (0,52) abgegeben. Wie in Abbildung 48 ersichtlich, ist die Wärmeabfuhr linear von der Kompressionsleistung abhängig. Die Besonderheit hierbei ist jedoch, dass die marktbedingten Teillasten als Funktion eindeutig zu tren- nen sind und dem jeweiligen Füllstand zugeordnet werden müssen. Im verwendeten DLSK-Modell ist dieser Zusammenhang nicht explizit abgebildet. Dies führt in den folgenden Berechnungen zu Über- schätzungen des Wärmestromes, der bei der Kompression abgeführt werden muss. Folge dieses Vor- gehens ist eine unklare Aussagefähigkeit über die benötigte Kapazität des TES. Die TES-Kapazität wird daher auf Basis von Volllastberechnungen definiert. In Abhängigkeit der Kompressionsleistung wird ein Exergiestrom in die Kaverne eingeführt. Anhand der Abbildung 49 wird deutlich, dass das Teillastver- halten in einer linearen Funktion mit Schnittpunkt im Ursprung angenähert werden kann. Ähnliche Zusammenhänge gelten für den Ausspeicherungsvorgang und können in den Abbildung 50 - Abbildung 52eingesehen werden. Daher werden diese nachfolgend nicht genauer erläutert. Die Wär- mezufuhr während der Expansion wird zu 82,5 % durch den TES und zu 17,5% durch Brennstoff ge- deckt. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 135/190 Abbildung 47: Kompressionsleistung-Füllstand-Charakteristik für D_TES Abbildung 48: Wärmeabfuhr-Kompressionsleistung-Charakteristik für D_TES y = 0.0363534432x + 87.8542516832 R² = 0.9997791137 0 20 40 60 80 100 120 0 50 100 150 200 250 300 350 K o m p re ss io n sl e is tu n g in M W Füllstand in MWh y = 1,2093x y = 1.3719x y = 0.11186x + 109.68643 R² = 0.99247 50 60 70 80 90 100 110 120 130 50 60 70 80 90 100 110 W ä rm e a b fu h r in M W Kompressionsleistung in MW 72 bar 70 bar 65 bar 60 bar 55 bar 50 bar 45 bar 42 bar Max. Leistung Linear (72 bar) Linear (42 bar) Linear (Max. Leistung) Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 136/190 Abbildung 49: Einspeicherexergiestrom-Kompressionsleistung-Charakteristik für D_TES Abbildung 50: Expansionsleistung-Füllstand-Charakteristik für D_TES y = 0.45152x R² = 0.99835 25 30 35 40 45 50 50 60 70 80 90 100 110 Ei n sp e ic h e re xe rg ie st ro m in M W Kompressionsleistung in MW 72 bar 70 bar 65 bar 60 bar 55 bar 50 bar 45 bar 42 bar Max. Leistung Linear (Max. Leistung) y = 0.1308733659x + 53.9086976822 R² = 0.9999984312 0 20 40 60 80 100 120 0 100 200 300 400 Ex p a n si o n sl e is tu n g in M W Füllstand in MWh Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 137/190 Abbildung 51: Wärmezufuhr-Expansionsleistung-Charakteristik für D_TES Abbildung 52: Ausspeicherexergiestrom-Expansionsleistung-Charakteristik für D_TES y = 0.93235x + 8.94104 R² = 0.99998 0 20 40 60 80 100 120 0 20 40 60 80 100 120 W ä rm e zu fu h r in M W Expansionsleistung in MW 72 bar 70 bar 65 bar 60 bar 55 bar 50 bar 45 bar 42 bar Max. Leistung Linear (Max. Leistung) y = 0.63944x - 3.52768 R² = 0.99995 0 10 20 30 40 50 60 70 0 20 40 60 80 100 120 A u ss p e ic h e re xe rg ie st ro m in M W Expansionsleistung in MW 72 bar 70 bar 65 bar 60 bar 55 bar 50 bar 45 bar 42 bar Max. Leistung Linear (Max. Leistung) Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 138/190 F. Technische und wirtschaftliche Parametrierung der Kraftwerkskonzepte Tabelle 22: Technische Parametrierung der vier ausgewählten DLSK-Konzepte Parameter Einheit Wert Allgemeines Umgebungsdruck bar 1,0135 Umgebungstemperatur K 288,15 Kompression Nennleistung MW 100 Isentroper Wirkungsgrad % 85 Maximaltemperatur K 800 Expansion Nennleistung MW 100 Isentroper Wirkungsgrad Regelstufe % 70 Isentroper Wirkungsgrad HD- & ND-Stufen % 92,5 Maximaltemperatur HD-Stufe K 873,15 Maximaltemperatur ND-Stufe K 1473,15 Druckverhältnis Regelstufe 0,8 Speicher Druckspiel bar diabat: 42 – 72; adiabat: 25 – 50 Ausspeicherdauer ohne marktbedingte Leistungsreduktion h 8 Druckverlust vernachlässigt TES Kapazität angelehnt an Kavernenkapazität TES Grädigkeit K 20 Dampfkreislauf Maximale Dampftemperatur K 900 Dampfdruck Nennlast bar 80 Kesseldruckverlust % 16,7 Wirkungsgrad Dampfturbine % 85 Wirkungsgrad Speisewasserpumpe % 75 Kondensatordruck bar 0,1 Andere Komponenten Wirkungsgrad der elektrischen Maschinen % 98 Druckverlust Kühlung, Brennkammer, Wärmetauscher % 3 Investitions- und Betriebskosten Die Investitions- und Betriebskosten, die als Grundlage für die ersten beispielhaften Simulationen der vier DLSK-Konzepte verwendet werden, sind in Tabelle 23 dargestellt. Die Datenlage erweist sich dabei aus vielerlei Gründen als schwierig. Zum einen bestehen grundlegende Uneinigkeiten der Literatur zur Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 139/190 Zusammensetzung und Angabe der Investitions- und Betriebskosten. Einige Autoren weisen die Kosten jeweils separat nach Komponenten und bezogen auf deren Leistungen aus. Andere stellen lediglich die Kosten für das gesamte DLSK dar, wobei nicht eindeutig definiert ist, auf welche Leistung sich bezogen wird. Weitere Quellen beziehen sich auf Komponentengruppen. Aus diesem Vorgehen resultieren gra- vierende Unterschiede in der Höhe der Summen für Investition und Betrieb. Zusätzlich erschwert wird die Diskussion durch die Vermutung stark projektspezifischer Kosten und fehlender Erfahrungswerte insbesondere bei modifizierten, aber praxisüblichen Turbinenanlagen. Um dem Untersuchungsziel der Bewertung unterschiedlicher DLSK-Konzepte gerecht zu werden, wird hier eine Kostenstruktur nach der Aufschlüsselung der Tabelle 23 unterstellt. Die Daten ergeben sich aus einer umfassenden Literaturrecherche mit anschließender Analyse und Gruppierung der einzelnen Faktoren [7] [50] [51] [52] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68]. Um die Schwan- kungsbreite abzuschätzen, sind neben den mittleren Kosten untere und obere Grenzen festgelegt. So- mit wird eine erste Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Tabelle 23: Angenommene Kostenstruktur für die DLSK-Komponenten Parameter Einheit Bezug Wert Investitionskosten Min Med Max Verdichter €/kW Verdichterleistung 150 250 350 Turbine €/kW Turbinenleistung 125 200 275 Kaverne €/m³ Kavernenvolumen 40 60 80 Rekuperator €/kW Rekuperatorleistung 20 40 60 TES €/kWh TES-Kapazität 20 35 50 Dampfkreislauf Abhitzekessel €/kW Abhitzekesselleistung 200 400 600 Dampfkreislauf Turbinenanlage €/kW Dampfturbinenleistung 460 530 600 BOP % Investitionskosten s.o. 40 50 60 Betriebskosten Personalkosten %/a Kosten Turbine & Verdichter 0,75 1,00 1,25 Versicherungskosten %/a von Gesamtkosten ohne BOP 0,60 0,85 1,10 Wartung & Instandhaltung fix %/a von Gesamtkosten ohne BOP 0,75 1,00 1,25 Wartung & Instandhaltung var. €/kWh Expansionsarbeit 0,0020 0,0035 0,0050 €/kWh Expansionsarbeit (mit Dampfteil) 0,0015 0,0030 0,0045 Sonstiges Nutzungsdauer a 30 Kalkulationszinssatz % 5 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 140/190 G. Jahresdauerlinien und Speicherzyklen der vier DLSK-Konzepte 2014 Abbildung 53: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für D_Rek 2014 Abbildung 54: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für D_Rek 2014 0 20 40 60 80 100 120 K o m p re ss io n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung 0 20 40 60 80 100 120 Ex p an si o n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 141/190 Abbildung 55: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für A_TES 2014 Abbildung 56: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für A_TES 2014 0 20 40 60 80 100 120 K o m p re ss io n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung 0 20 40 60 80 100 120 Ex p an si o n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 142/190 Abbildung 57: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für D_TES 2014 Abbildung 58: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für D_TES 2014 0 20 40 60 80 100 120 K o m p re ss io n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung 0 20 40 60 80 100 120 Ex p an si o n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 143/190 Abbildung 59: Jahresdauerlinie der Einspeicherleistung für D_TES_Dampf 2014 Abbildung 60: Jahresdauerlinie der Ausspeicherleistung für D_TES_Dampf 2014 0 20 40 60 80 100 120 K o m p re ss io n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung 0 20 40 60 80 100 120 Ex p an si o n sl ei st u n g in M W Zeitschritte in 0,25 h Max. Leistung Reale Leistung B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 44 /1 90 A b b ild u n g 6 1 : E xe rg e ti sc h e r K a ve rn e n fü lls ta n d f ü r D _ R e k im J a h r 2 0 1 4 A b b ild u n g 6 2 : E xe rg e ti sc h e r K a ve rn e n fü lls ta n d f ü r A _ T E S im J a h r 2 0 1 4 0 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 0 2 6 8 8 5 3 7 6 8 0 6 4 1 0 7 5 2 1 3 4 4 0 1 6 1 2 8 1 8 8 1 6 2 1 5 0 4 2 4 1 9 2 2 6 8 8 0 2 9 5 6 8 3 2 2 5 6 3 4 9 4 4 Exergetischer Füllstand in MWh Ze it in 0 ,2 5 h 0 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0 3 5 0 4 0 0 0 2 6 8 8 5 3 7 6 8 0 6 4 1 0 7 5 2 1 3 4 4 0 1 6 1 2 8 1 8 8 1 6 2 1 5 0 4 2 4 1 9 2 2 6 8 8 0 2 9 5 6 8 3 2 2 5 6 3 4 9 4 4 Exegetischer Füllstand in MWh Ze it in 0 ,2 5 h B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 45 /1 90 A b b ild u n g 6 3 : E xe rg e ti sc h e r K a ve rn e n fü lls ta n d f ü r D _ T E S im J a h r 2 0 1 4 A b b ild u n g 6 4 : E xe rg e ti sc h e r K a ve rn e n fü lls ta n d f ü r D _ T E S_ D a m p f im J a h r 2 0 1 4 0 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0 3 5 0 4 0 0 0 2 6 8 8 5 3 7 6 8 0 6 4 1 0 7 5 2 1 3 4 4 0 1 6 1 2 8 1 8 8 1 6 2 1 5 0 4 2 4 1 9 2 2 6 8 8 0 2 9 5 6 8 3 2 2 5 6 3 4 9 4 4 Exergetischer Füllstand in MWh Ze it in 0 ,2 5 h 0 2 5 5 0 7 5 1 0 0 1 2 5 1 5 0 1 7 5 2 0 0 0 2 6 8 8 5 3 7 6 8 0 6 4 1 0 7 5 2 1 3 4 4 0 1 6 1 2 8 1 8 8 1 6 2 1 5 0 4 2 4 1 9 2 2 6 8 8 0 2 9 5 6 8 3 2 2 5 6 3 4 9 4 4 Exergetischer Füllstand in MWh Ze it in 0 ,2 5 h B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 46 /1 90 H . D e ta ill ie rt e S im u la ti o n se rg e b n is se f ü r D _R e k u n d D _T ES 2 0 1 4 , 2 0 2 5 u n d 2 0 3 5 T a b e lle 2 4 : Si m u la ti o n se rg e b n is se f ü r D _ R e k 2 0 1 4 In ve st it io n s- ko st e n in T € V o lll a st st u n d e n in h Ei n n a h m e n in T € A u sg a b e n in T € G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € In te rn e r Zi n ss a tz Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g h Ei n sp ei ch er u n g Zu fe u er u n g O & M 1 /1 /1 7 2 0 3 0 2 5 2 3 7 9 3 1 7 1 5 4 4 1 2 5 6 ,3 1 % 1 /1 0 /8 4 .3 7 9 2 .3 6 8 4 0 8 4 5 8 5 0 1 3 6 9 1 1 8 2 - 8 5 4 3 ,3 8 % 2 /1 0 /8 4 .7 5 4 1 .4 9 0 5 1 4 5 5 4 5 3 1 7 1 1 0 2 2 2 9 - 3 2 8 4 ,4 5 % 5 /1 0 /8 5 .8 7 9 7 7 9 6 7 2 7 5 5 5 2 2 2 4 1 2 9 3 5 0 9 0 4 6 ,1 6 % 7 /1 0 /8 6 .6 2 9 6 1 8 7 4 8 8 6 7 4 9 2 4 9 1 4 5 4 2 4 1 .5 7 9 6 ,7 7 % 1 0 /1 /8 4 .1 5 0 9 9 1 .7 1 6 3 9 1 3 5 7 8 4 2 4 6 6 1 6 6 ,1 3 % 1 0 /2 /8 4 .5 5 1 1 7 7 1 .5 3 2 5 0 7 6 1 0 2 9 6 3 0 3 1 .3 1 6 7 ,1 3 % 1 0 /4 /8 5 .3 5 1 2 8 9 1 .2 5 0 6 8 1 1 5 1 6 7 1 1 7 3 8 3 2 .0 6 9 7 ,8 0 % 1 0 /5 /7 5 .7 1 1 3 2 2 1 .1 1 2 7 3 7 1 9 1 8 5 1 2 5 4 0 7 2 .1 7 5 7 ,7 6 % 1 0 /5 /8 5 .7 5 1 3 3 5 1 .1 5 7 7 5 2 2 0 1 9 3 1 2 6 4 1 3 2 .2 4 5 7 ,8 2 % 1 0 /5 /9 5 .7 5 1 3 4 0 1 .1 7 7 7 6 1 2 0 1 9 6 1 2 7 4 1 9 2 .3 6 4 7 ,9 6 % 1 0 /5 /1 0 5 .8 3 0 3 4 6 1 .1 9 4 7 6 9 2 0 1 9 9 1 2 8 4 2 2 2 .3 4 6 7 ,9 0 % 1 0 /6 /8 6 .1 5 1 3 7 0 1 .0 6 6 8 1 3 2 4 2 1 3 1 3 5 4 4 1 2 .3 8 5 7 ,8 0 % 1 0 /7 /8 6 .5 5 2 3 9 7 9 7 9 8 6 5 2 9 2 2 8 1 4 4 4 6 4 2 .4 3 7 7 ,7 0 % 1 0 /9 /8 7 .3 5 2 4 6 8 8 9 8 9 8 0 3 9 2 6 9 1 6 2 5 0 9 2 .5 0 7 7 ,4 9 % 1 0 /1 1 /8 8 .1 5 3 5 2 7 8 2 7 1 .0 8 1 5 1 3 0 3 1 7 9 5 4 7 2 .4 4 5 7 ,2 0 % 1 0 /1 0 /1 7 .1 9 6 2 9 8 5 1 7 7 8 5 2 7 1 7 2 1 5 2 4 3 4 1 .2 0 3 6 ,2 6 % 1 0 /1 0 /4 7 .4 3 6 4 2 7 7 3 9 9 4 8 3 8 2 4 6 1 6 3 5 0 2 2 .2 8 6 7 ,2 6 % 1 0 /1 0 /8 7 .7 5 4 4 9 9 8 6 1 1 .0 3 2 4 5 2 8 7 1 7 1 5 2 8 2 .4 7 9 7 ,3 4 % B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 47 /1 90 In ve st it io n s- ko st e n in T € V o lll a st st u n d e n in h Ei n n a h m e n in T € A u sg a b e n in T € G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € In te rn e r Zi n ss a tz Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g Ei n sp ei ch er u n g Zu fe u er u n g O & M 1 0 /1 0 /1 2 8 .0 6 9 5 3 7 9 2 6 1 .0 7 4 5 0 3 0 8 1 7 7 5 3 9 2 .3 6 9 7 ,1 6 % 1 0 /1 0 /2 4 9 .0 1 8 6 1 6 1 .0 5 3 1 .1 4 7 5 4 3 5 0 1 9 3 5 5 0 1 .6 3 1 6 ,3 6 % 5 0 /2 5 /1 0 2 9 .1 5 1 3 4 6 1 .1 9 4 3 .8 4 4 9 9 9 9 5 6 3 9 2 .1 1 1 1 1 .7 3 2 7 ,9 0 % 5 0 /1 0 0 /8 5 8 .7 8 6 7 7 8 6 7 2 7 .5 3 7 5 2 3 2 .2 3 8 1 .2 8 5 3 .4 9 1 8 .8 0 8 6 ,1 4 % 1 0 0 /5 0 /4 5 5 .9 3 4 2 7 7 9 6 1 6 .8 0 6 1 7 0 1 .6 0 2 1 .2 0 8 3 .8 2 6 1 8 .1 4 8 7 ,3 7 % 1 0 0 /5 0 /8 5 7 .5 1 8 3 3 1 1 .1 4 4 7 .4 9 3 1 9 6 1 .9 0 5 1 .2 6 0 4 .1 3 3 2 2 .5 1 6 7 ,8 3 % 1 0 0 /5 0 /9 5 7 .9 1 4 3 4 0 1 .1 7 7 7 .6 1 4 1 9 8 1 .9 6 0 1 .2 7 0 4 .1 8 6 2 3 .1 3 8 7 ,8 8 % 1 0 0 /5 0 /1 0 5 8 .3 0 1 3 4 5 1 .1 9 2 7 .6 8 3 1 9 8 1 .9 8 5 1 .2 7 8 4 .2 2 2 2 3 .4 5 7 7 ,9 0 % 1 0 0 /5 0 /1 1 5 8 .6 9 7 3 5 0 1 .2 0 9 7 .7 4 2 2 0 2 2 .0 1 4 1 .2 8 6 4 .2 4 0 2 3 .4 0 5 7 ,8 8 % 1 0 0 /5 0 /1 2 5 9 .0 9 3 3 6 3 1 .2 5 4 7 .8 7 6 2 0 5 2 .0 8 8 1 .2 9 8 4 .2 8 4 2 3 .8 6 4 7 ,9 1 % 1 0 0 /4 0 /1 3 5 5 .0 9 9 3 2 2 1 .3 8 7 7 .2 1 9 1 5 3 1 .8 4 7 1 .2 0 4 4 .0 1 5 2 2 .6 4 3 7 ,9 6 % 1 0 0 /5 0 /1 3 5 9 .4 8 9 3 7 0 1 .2 7 3 7 .9 5 5 2 0 7 2 .1 1 9 1 .3 0 6 4 .3 2 4 2 4 .2 3 3 7 ,9 4 % 1 0 0 /6 0 /1 3 6 3 .8 9 8 4 1 3 1 .1 8 6 8 .6 2 2 2 6 1 2 .3 7 0 1 .4 0 7 4 .5 8 4 2 4 .8 5 4 7 ,8 1 % 1 0 0 /5 0 /1 4 5 9 .8 8 5 3 6 9 1 .2 7 0 7 .9 5 7 2 0 4 2 .1 1 3 1 .3 1 1 4 .3 2 9 2 3 .9 4 3 7 ,8 9 % 1 0 0 /1 0 0 /1 7 1 .9 9 0 3 0 3 5 2 9 7 .9 3 4 2 7 6 1 .7 6 6 1 .5 2 3 4 .3 6 8 1 2 .5 9 3 6 ,3 2 % 1 0 0 /1 0 0 /8 7 7 .5 3 6 4 9 9 8 6 2 1 0 .3 2 2 4 5 6 2 .8 7 1 1 .7 0 8 5 .2 8 7 2 4 .8 3 0 7 ,3 5 % 1 0 0 /1 0 0 /2 4 9 0 .1 7 2 6 1 5 1 .0 6 0 1 1 .4 9 9 5 3 5 3 .5 3 2 1 .9 3 3 5 .4 9 9 1 6 .3 0 0 6 ,3 6 % 2 0 0 /1 0 0 /8 1 1 5 .0 2 7 3 3 1 1 .1 4 4 1 4 .9 9 4 3 9 1 3 .8 1 0 2 .5 1 9 8 .2 7 4 4 5 .1 8 1 7 ,8 4 % 2 0 0 /1 0 0 /9 1 1 5 .8 1 9 3 4 0 1 .1 7 7 1 5 .2 2 6 3 9 6 3 .9 2 1 2 .5 4 0 8 .3 7 0 4 6 .2 4 2 7 ,8 8 % 4 0 0 /2 0 0 /9 2 3 1 .6 0 3 3 4 0 1 .1 7 6 3 0 .4 3 8 7 9 1 7 .8 3 3 5 .0 7 9 1 6 .7 3 5 9 2 .4 3 5 7 ,8 8 % 4 0 0 /4 0 0 /8 3 1 0 .1 4 5 4 9 7 8 5 9 4 1 .2 0 3 1 .8 0 3 1 1 .4 4 5 6 .8 2 8 2 1 .1 2 7 9 8 .9 4 6 7 ,3 4 % B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 48 /1 90 In ve st it io n s- ko st e n in T € V o lll a st st u n d e n in h Ei n n a h m e n in T € A u sg a b e n in T € G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € In te rn e r Zi n ss a tz Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g Ei n sp ei ch er u n g Zu fe u er u n g O & M 8 0 0 /4 0 0 /9 4 6 3 .2 9 5 3 4 1 1 .1 7 8 6 0 .9 2 5 1 .5 8 3 1 5 .6 9 6 1 0 .1 6 3 3 3 .4 8 3 1 8 5 .0 3 5 7 ,8 8 % 8 0 0 /4 0 0 /1 2 4 7 2 .8 3 5 3 6 4 1 .2 5 6 6 3 .0 2 8 1 .6 3 9 1 6 .7 3 1 1 0 .3 9 0 3 4 .2 6 8 1 9 0 .6 8 9 7 ,9 1 % 8 0 0 /4 0 0 /1 4 4 7 9 .1 3 5 3 7 6 1 .2 9 4 6 4 .1 4 5 1 .6 3 1 1 7 .2 2 5 1 0 .5 2 1 3 4 .7 6 8 1 9 4 .0 8 0 7 ,9 2 % V ar ia n te n m it D R ek 1 0 0 /1 0 0 /8 D ru ck sp ie l 2 5 -5 0 b b ar 7 9 .4 6 1 4 5 1 7 8 0 9 .4 9 1 3 8 7 2 .5 9 7 1 .7 0 3 4 .8 0 4 1 3 .5 5 5 6 ,2 9 % D ru ck sp ie l 4 2 -8 2 b ar 7 5 .3 7 6 4 6 9 8 0 2 9 .7 7 2 4 0 3 2 .6 7 0 1 .6 6 0 5 .0 4 0 2 2 .2 1 1 7 ,1 7 % D ru ck sp ie l 8 0 -1 2 0 b ar 7 5 .1 3 2 5 2 8 8 8 0 1 0 .8 3 2 4 8 0 2 .9 3 6 1 .6 8 4 5 .7 3 3 3 5 .8 7 0 8 ,4 0 % Zu fe u er u n gs - te m p . - 2 0 0 7 7 .4 3 7 4 9 5 8 0 9 1 0 .2 7 4 4 2 6 2 .7 2 7 1 .6 8 8 5 .4 3 3 2 7 .7 5 4 7 ,6 1 % Zu fe u er u n gs - te m p . - 4 0 0 7 7 .3 8 0 4 7 5 7 0 6 9 .8 2 8 3 5 7 2 .4 0 2 1 .6 5 1 5 .4 1 8 2 7 .5 2 9 7 ,5 9 % Zu fe u er u n gs - te m p . m in . 7 9 .4 1 4 4 1 6 4 0 8 8 .3 8 2 1 1 0 1 .5 0 0 1 .5 7 2 5 .2 0 0 2 1 .2 6 5 6 ,9 8 % B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 49 /1 90 T a b e lle 2 5 : Si m u la ti o n se rg e b n is se f ü r D _ R e k in d e n S ze n a ri e n 2 0 2 5 u n d 2 0 3 5 2 0 2 5 2 0 3 5 V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g 1 /1 /1 2 3 4 0 - 1 3 - 9 75 1 0 1 7 -1 3 - 9 76 1 /1 0 /8 8 2 3 1 4 2 - 6 7 - 5 .6 8 5 3 95 6 8 -7 2 - 5 .7 6 6 2 /1 0 /8 4 7 2 1 6 3 - 7 3 - 6 .1 7 6 2 25 7 8 -7 7 - 6 .2 4 7 5 /1 0 /8 2 2 1 1 9 1 - 9 4 - 7 .6 8 9 1 16 1 00 -9 6 - 7 .7 4 0 7 /1 0 /8 1 7 0 2 0 5 -1 07 - 8 .7 0 6 9 4 1 13 - 1 10 - 8 .7 5 3 1 0 /1 /8 1 4 2 4 7 - 7 7 - 5 .6 4 0 7 1 29 -7 7 - 5 .6 4 4 1 0 /2 /8 2 9 2 4 8 - 8 3 - 6 .1 5 0 1 5 1 29 -8 3 - 6 .1 5 7 1 0 /4 /8 5 7 2 4 5 - 9 4 - 7 .1 7 1 3 0 1 29 -9 5 - 7 .1 8 6 1 0 /5 /7 6 2 2 1 4 -1 00 - 7 .6 4 4 3 3 1 13 - 1 01 - 7 .6 6 4 1 0 /5 /8 7 0 2 4 1 -1 00 - 7 .6 8 1 3 7 1 29 - 1 01 - 7 .7 0 0 1 0 /5 /9 7 7 2 6 6 - 9 9 - 7 .7 1 7 4 1 1 43 - 1 01 - 7 .7 3 9 1 0 /5 /1 0 8 4 2 9 2 - 9 9 - 7 .7 5 3 4 6 1 60 - 1 00 - 7 .7 7 5 1 0 /6 /8 8 2 7 1 1 - 7 8 - 6 .0 5 4 4 5 1 28 - 1 07 - 8 .2 1 6 1 0 /7 /8 9 4 2 3 3 -1 11 - 8 .7 0 2 5 1 1 27 - 1 13 - 8 .7 3 3 1 0 /9 /8 1 1 8 2 2 6 -1 23 - 9 .7 2 6 6 5 1 25 - 1 25 - 9 .7 6 6 1 0 /1 1 /8 1 3 8 2 1 7 -1 34 - 1 0 .7 49 7 8 1 22 - 1 37 -1 0 .8 0 1 1 0 /1 0 /1 2 3 3 9 -1 32 - 9 .7 5 1 9 1 6 - 1 32 - 9 .7 5 8 1 0 /1 0 /4 7 6 1 3 2 -1 30 - 9 .9 5 1 3 8 6 5 - 1 31 - 9 .9 7 9 1 0 /1 0 /8 1 2 8 2 2 0 -1 28 - 1 0 .2 38 7 1 1 23 - 1 31 -1 0 .2 8 5 1 0 /1 0 /1 2 1 7 1 2 9 6 -1 27 - 1 0 .5 35 9 6 1 66 - 1 30 -1 0 .5 9 4 1 0 /1 0 /2 4 2 7 5 4 7 1 -1 27 - 1 1 .4 80 1 51 2 58 - 1 34 -1 1 .6 0 4 B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 50 /1 90 2 0 2 5 2 0 3 5 V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g 5 0 /2 5 /1 0 8 4 2 9 1 -4 97 -3 8 .7 6 5 4 6 1 60 -5 02 -3 8 .8 7 6 5 0 /1 0 0 /8 2 2 4 1 9 3 -9 35 -7 6 .8 9 1 1 16 1 00 -9 61 -7 7 .4 0 1 1 0 0 /5 0 /4 3 9 1 3 6 -1 .0 05 -7 5 .3 9 3 1 9 6 5 -1 .0 12 -7 5 .5 3 3 1 0 0 /5 0 /8 7 0 2 4 2 -9 96 -7 6 .8 1 3 3 7 1 29 -1 .0 07 -7 7 .0 1 2 1 0 0 /5 0 /9 7 7 2 6 6 -9 94 -7 7 .1 6 8 4 1 1 43 -1 .0 06 -7 7 .3 8 7 1 0 0 /5 0 /1 0 8 4 2 9 2 -9 93 -7 7 .5 3 1 4 6 1 60 -1 .0 05 -7 7 .7 5 3 1 0 0 /5 0 /1 1 9 1 3 1 6 -9 92 -7 7 .9 0 2 5 1 1 75 -1 .0 04 -7 8 .1 3 5 1 0 0 /5 0 /1 2 9 7 3 3 6 -9 90 -7 8 .2 6 6 5 5 1 89 -1 .0 03 -7 8 .5 1 8 1 0 0 /4 0 /1 3 8 6 3 6 8 -9 33 -7 3 .1 7 0 4 8 2 07 -9 43 -7 3 .3 6 4 1 0 0 /5 0 /1 3 1 0 4 3 5 8 -9 89 -7 8 .6 4 8 5 9 2 04 -1 .0 03 -7 8 .9 0 8 1 0 0 /6 0 /1 3 1 2 1 3 4 7 -1 .0 45 -8 4 .1 3 4 7 0 2 00 -1 .0 62 -8 4 .4 6 7 1 0 0 /5 0 /1 4 1 1 0 3 7 7 -9 89 -7 9 .0 2 8 6 3 2 17 -1 .0 02 -7 9 .2 9 4 1 0 0 /1 0 0 /1 2 4 4 3 -1 .3 19 -9 7 .5 3 3 1 0 1 7 -1 .3 23 -9 7 .6 0 6 1 0 0 /1 0 0 /8 1 2 7 2 2 0 -1 .2 83 -1 02 .3 76 7 1 1 23 -1 .3 07 -1 02 .8 45 1 0 0 /1 0 0 /2 4 2 8 4 4 8 9 -1 .2 70 -1 14 .7 69 1 51 2 60 -1 .3 32 -1 15 .9 57 2 0 0 /1 0 0 /8 7 0 2 4 1 -1 .9 93 -1 53 .6 16 3 7 1 29 -2 .0 14 -1 54 .0 15 2 0 0 /1 0 0 /9 7 7 2 6 6 -1 .9 89 -1 54 .3 28 4 1 1 43 -2 .0 11 -1 54 .7 65 4 0 0 /2 0 0 /9 7 6 2 6 3 -3 .9 80 -3 08 .6 58 4 1 1 43 -4 .0 23 -3 09 .4 93 4 0 0 /4 0 0 /8 1 2 7 2 2 0 -5 .1 31 -4 09 .5 03 7 1 1 23 -5 .2 28 -4 11 .3 82 8 0 0 /4 0 0 /9 7 7 2 6 6 -7 .9 55 -6 17 .3 27 4 1 1 43 -8 .0 45 -6 19 .0 80 8 0 0 /4 0 0 /1 2 9 8 3 3 7 -7 .9 21 -6 26 .2 14 5 5 1 90 -8 .0 25 -6 28 .2 28 8 0 0 /4 0 0 /1 4 1 1 0 3 7 7 -7 .9 06 -6 32 .2 15 6 3 2 17 -8 .0 18 -6 34 .3 91 B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 51 /1 90 2 0 2 5 2 0 3 5 V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g Ei n sp ei ch er u n g A u ss p e ic h er u n g V ar ia n te n m it D R ek 1 0 0 /1 0 0 /8 D ru ck sp ie l 2 5 -5 0 b b ar 1 1 6 2 0 0 -1 .3 19 -1 04 .9 96 6 4 1 10 -1 .3 41 -1 05 .4 21 D ru ck sp ie l 4 2 -8 2 b ar 1 1 5 1 9 7 -1 .2 63 -9 9 .8 3 0 6 7 1 14 -1 .2 88 -1 00 .3 07 D ru ck sp ie l 8 0 -1 2 0 b ar 1 2 6 2 1 0 -1 .2 50 -9 9 .3 3 6 7 5 1 25 -1 .2 75 -9 9 .8 1 9 Zu fe u er u n gs te m p . -2 0 0 1 1 0 1 8 0 -1 .2 93 -1 02 .4 67 5 8 9 4 -1 .3 08 -1 02 .7 55 Zu fe u er u n gs te m p . -4 0 0 1 0 0 1 4 8 -1 .3 16 -1 02 .8 58 5 5 8 2 -1 .3 20 -1 02 .9 34 Zu fe u er u n gs te m p . m in . 4 7 4 6 -1 .3 90 -1 06 .3 22 4 4 4 3 -1 .3 92 -1 06 .3 65 B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 52 /1 90 T a b e lle 2 6 : Si m u la ti o n se rg e b n is se f ü r D _ T ES in 2 0 1 4 In ve st it io n s- ko st e n in T € V o lll a st st u n d e n in h Ei n n a h m e n in T € A u sg a b e n in T € G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € In te rn e r Zi n ss a tz Ei n sp e ic h e ru n g A u ss p e ic h e ru n g Ei n sp e ic h e ru n g Zu fe u e ru n g O & M 1 0/ 5/ 1 5 .5 03 4 37 6 61 6 39 4 1 1 9 1 14 4 65 3 .4 9 9 9 ,4 2 % 1 0/ 10 /1 7 .2 34 6 33 4 81 8 45 8 5 2 8 1 51 5 80 7 16 5 ,5 6 % 1 0/ 10 /4 8 .6 74 1 .1 75 8 94 1 .0 6 0 1 94 5 1 1 83 6 32 1 .5 6 1 6 ,1 5 % 1 0/ 10 /8 1 0 .5 69 1 .4 77 1 .1 24 1 .1 7 5 2 53 6 1 2 15 6 46 1 .6 2 5 6 ,1 4 % 1 0/ 10 /1 2 1 2 .4 58 1 .5 83 1 .2 05 1 .2 1 9 2 68 6 8 2 41 6 43 1 .3 5 5 5 ,9 1 % 1 0/ 10 /2 4 1 8 .1 34 1 .8 63 1 .4 19 1 .3 2 9 3 24 7 9 3 18 6 07 3 5 5 ,0 2 % 5 0/ 10 0/ 8 8 9 .2 10 2 .0 76 7 90 8 .2 4 0 1 .9 7 4 4 32 1 .7 0 2 4 .1 3 2 -9 .1 95 4 ,1 7 % 1 00 /5 0/ 1 5 5 .0 25 4 35 6 59 6 .3 7 3 4 07 1 90 1 .1 4 4 4 .6 3 1 3 4 .6 47 9 ,3 8 % 1 00 /5 0/ 4 6 2 .1 16 7 40 1 .1 25 7 .7 4 3 9 30 3 18 1 .3 1 3 5 .1 8 2 9 .9 4 1 5 ,8 9 % 1 00 /5 0/ 8 7 1 .5 76 9 50 1 .4 46 8 .5 5 5 1 .3 3 2 4 06 1 .4 8 6 5 .3 3 2 1 1 .8 16 6 ,0 3 % 1 00 /1 00 /1 7 2 .8 45 6 47 4 90 8 .5 1 2 8 73 2 76 1 .5 2 0 5 .8 4 3 4 0 .3 00 8 ,8 9 % 1 00 /1 00 /8 1 08 .3 5 6 1 .4 93 1 .1 36 1 1 .8 05 2 .5 6 9 6 20 2 .1 8 4 6 .4 3 1 1 6 .1 66 6 ,1 3 % 1 00 /1 00 /2 4 1 89 .3 0 9 1 .8 47 1 .4 06 1 3 .2 14 3 .1 8 2 7 63 3 .2 7 7 5 .9 9 2 - 7 3 .2 85 1 ,5 4 % 2 00 /1 00 /1 1 10 .0 4 8 4 38 6 63 1 2 .7 70 8 23 3 72 2 .2 8 9 9 .2 8 7 6 9 .7 70 9 ,4 1 % 2 00 /1 00 /2 1 14 .7 7 2 4 38 6 63 1 3 .9 57 1 .1 7 6 4 80 2 .4 1 0 9 .8 9 1 6 9 .7 70 9 ,4 1 % 2 00 /1 00 /8 1 47 .4 8 2 9 66 1 .4 70 1 7 .2 02 2 .7 4 1 8 01 3 .0 3 3 1 0 .6 26 5 8 .2 77 7 ,8 5 % 2 00 /2 00 /1 1 45 .0 9 3 6 18 4 68 1 6 .8 08 1 .6 1 7 5 30 3 .0 1 7 1 1 .6 45 8 0 .3 82 8 ,9 0 % 2 00 /2 00 /8 2 11 .3 1 4 1 .4 79 1 .1 26 2 3 .5 13 5 .0 6 5 1 .2 2 9 4 .2 9 4 1 2 .9 24 3 8 .9 43 6 ,3 9 % 2 00 /4 00 /8 3 47 .3 1 6 2 .0 71 7 88 3 2 .9 24 7 .8 7 1 1 .7 2 5 6 .6 8 7 1 6 .6 41 - 2 5 .1 00 4 ,4 2 % B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 53 /1 90 In ve st it io n s- ko st e n in T € V o lll a st st u n d e n in h Ei n n a h m e n in T € A u sg a b e n in T € G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € In te rn e r Zi n ss a tz Ei n sp e ic h e ru n g A u ss p e ic h e ru n g Ei n sp e ic h e ru n g Zu fe u e ru n g O & M 4 00 /2 00 /1 2 20 .0 9 6 4 42 6 69 2 5 .6 31 1 .6 7 3 7 54 4 .5 8 3 1 8 .6 22 1 40 .4 8 1 9 ,4 4 % 4 00 /2 00 /8 2 86 .3 0 4 9 57 1 .4 57 3 4 .3 06 5 .4 0 7 1 .5 8 8 5 .9 5 1 2 1 .3 60 1 27 .2 9 8 8 ,1 8 % 4 00 /2 00 /2 4 4 37 .6 6 7 1 .2 34 1 .8 86 3 8 .3 77 6 .8 6 9 2 .0 4 7 8 .1 1 8 2 1 .3 42 - 2 4 .4 16 4 ,5 5 % 4 00 /4 00 /1 2 90 .1 8 5 6 48 4 90 3 4 .0 44 3 .4 8 2 1 .1 0 8 6 .0 6 5 2 3 .3 88 1 62 .6 7 7 8 ,9 4 % 4 00 /4 00 /8 4 32 .7 2 9 1 .4 93 1 .1 36 4 7 .2 01 1 0 .2 63 2 .4 8 0 8 .7 2 7 2 5 .7 30 6 5 .4 78 6 ,1 5 % 4 00 /4 00 /2 4 7 25 .3 5 3 1 .8 72 1 .4 31 5 3 .2 41 1 2 .9 87 3 .1 0 6 1 2 .7 49 2 4 .3 99 - 2 52 .9 2 0 1 ,9 3 % 8 00 /4 00 /1 4 40 .1 9 1 4 34 6 57 5 1 .0 33 3 .2 5 4 1 .5 1 8 9 .1 4 9 3 7 .1 12 2 78 .4 1 6 9 ,4 0 % 8 00 /4 00 /8 5 72 .6 0 9 9 57 1 .4 57 6 8 .6 11 1 0 .8 13 3 .1 7 6 1 1 .9 01 4 2 .7 20 2 54 .5 8 8 8 ,1 8 % 1 00 /1 00 /8 / 2 5 -5 0 1 09 .2 9 6 1 .4 81 1 .1 98 1 1 .6 88 2 .6 5 2 7 38 2 .2 1 7 6 .0 8 1 8 .4 5 3 5 ,6 0 % 1 00 /1 00 /8 / +2 00 1 03 .3 8 5 1 .1 17 9 37 1 0 .9 52 1 .6 4 4 1 .2 2 4 2 .0 5 3 6 .0 3 1 1 3 .3 90 5 ,9 9 % 1 00 /1 00 /1 TE Sm in 7 0 .1 53 4 80 4 79 8 .4 6 4 4 75 1 .1 3 5 1 .4 8 3 5 .3 7 1 3 3 .8 51 8 ,4 3 % 1 00 /1 00 /8 TE Sm in 1 9 3 .4 96 9 31 8 21 1 0 .5 19 1 .1 4 0 1 .4 2 9 1 .8 9 1 6 .0 5 9 2 3 .8 34 6 ,8 9 % 1 00 /1 00 /8 TE Sm in 2 8 7 .5 52 7 47 7 52 1 0 .2 48 7 99 1 .7 4 6 1 .7 9 3 5 .9 1 1 2 6 .8 94 7 ,2 6 % 1 00 /1 00 /2 4 TE Sm in 1 27 .3 2 8 1 .0 17 1 .0 24 1 1 .6 24 1 .1 1 2 2 .3 6 0 2 .3 7 9 5 .7 7 3 - 1 5 .5 45 4 ,0 1 % B er ic h tr ei h e. N r. A u to re n D at u m Fo rs ch u n gs e rg e b n is se 5 B o ys e n .; G ro tl ü sc h e n .; G ro ß e r. ; K a ld e m e ye r; T u sc h y 2 6 .0 1 .2 0 1 8 Ti te l D ru ck lu ft sp e ic h e rk ra ft w e rk S ch le sw ig -H o ls te in Se it e 1 54 /1 90 T a b e lle 2 7 : Si m u la ti o n se rg e b n is se f ü r D _ T ES in d e n S ze n a ri e n 2 0 2 5 u n d 2 0 3 5 2 0 2 5 2 0 3 5 V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € V o lll a st st u n d e n in h G e w in n in T € K a p it a lw e rt in T € Ei n sp e ic h e ru n g A u ss p e ic h e ru n g Ei n sp e ic h e ru n g A u ss p e ic h e ru n g 1 0/ 10 /8 3 53 2 69 -1 40 -1 3 .2 8 6 1 43 1 08 -1 51 -1 3 .4 8 5 5 0/ 10 0/ 8 5 75 2 19 -1 .1 33 -1 11 .1 47 2 49 9 5 -1 .2 10 -1 10 .3 74 1 00 /1 00 /1 6 5 4 9 -1 .2 82 -9 7 .6 7 4 2 8 2 1 -1 .2 99 -9 7 .6 9 3 1 00 /1 00 /8 3 51 2 67 -1 .4 36 -1 36 .1 58 1 42 1 08 -1 .5 06 -1 34 .8 12 1 00 /1 00 /2 4 7 71 5 87 -1 .9 60 -2 19 .2 87 3 28 2 49 -2 .2 15 -2 24 .2 18 2 00 /1 00 /8 2 05 3 13 -2 .1 01 -1 88 .1 66 9 5 1 44 -2 .1 53 -1 84 .8 73 4 00 /4 00 /8 3 48 2 65 -5 .6 07 -5 31 .2 03 1 40 1 06 -6 .0 23 -5 39 .2 55 1 00 /1 00 /8 / 2 5 -5 0 b ar 3 48 2 81 -1 .4 09 -1 34 .3 47 1 36 1 10 -1 .5 20 -1 36 .4 94 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 155/190 I. Mathematische Beschreibung des Betriebsmodells Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 156/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 157/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 158/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 159/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 160/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 161/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 162/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 163/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 164/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 165/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 166/190 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 167/190 J. Modellierung des Versorgungssystems mit renpassG!S Open Energy Modelling Framework Das Marktmodells renpassG!S wurde innerhalb eines offenen Frameworks für die Energiesystemmo- dellierung entworfen, das im Folgenden beschrieben wird. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) [69] adressiert das Problem mangelnder Transparenz von Energiesystemmodellen durch die Bereitstellung eines freien, quelloffenen und sauber dokumentierten Frameworks für die Energiesys- temmodellierung. Dieser Ansatz erlaubt einen fundierten wissenschaftlichen Diskurs über die zu Grunde liegenden Modelle und Daten und verbessert somit die Qualität und Aussagekraft der durch- geführten Analysen. Zudem lässt ein modularer Aufbau des Frameworks die Anpassung an eine Viel- zahl von Anwendungszwecken zu. Das Zentrum für nachhaltige Energiesysteme (ZNES) entwickelt das Framework gemeinsam mit dem Reiner Lemoine Institut (RLI) in Berlin und der Otto-von-Guericke-Universität (OVGU) Magdeburg. oemof bietet dabei in einer Art Baukastensystem eine Vielzahl von Funktionalitäten, die zur Erstellung von Energiesystemmodellen in hoher zeitlicher in räumlicher Auflösung genutzt werden können. Hierzu zählt etwa die Simulation der Windenergieeinspeisung einer Region auf Basis von Wetterdaten, die Berechnung des CO2 minimalen Einsatzes von Biomassekraftwerken oder die Simulation der zu- künftigen Energieversorgung in Europa. Das Framework besteht aus verschiedenen Paketen, die über geeignete Schnittstellen miteinander kommunizieren können. Ein Paket stellt wiederum eine Sammlung aus verschiedenen Modulen dar, die eine definierte Aufgabenstellung auf verschiedene Art und Weise lösen. Eine Verknüpfung ausge- wählter Funktionalitäten durch die Module der einzelnen Pakete wird in oemof als Applikation (App) bezeichnet und stellt beispielsweise ein konkretes Energiesystemmodell dar. Die folgende Abbildung 65 veranschaulicht das zugrundeliegende Konzept. So wird neben anderen Applikationen beispiels- weise auch „renpassG!S“ als Applikation innerhalb des Frameworks entwickelt. Allgemein ist durch den modularen Ansatz des Frameworks eine Anwendung auf sehr unterschiedliche Anwendungszwe- cke möglich. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 168/190 Die kollaborative Entwicklung und Nutzung eines Frameworks bietet verschiedene Vorteile: − Synergien: Bei der gemeinsamen Entwicklung können Synergien zwischen den beteiligten In- stituten genutzt werden. − Kontrolle: Fehler werden aufgrund mehrerer Entwickler und Nutzer schneller identifiziert und behoben. − Verbesserung: Die auf oemof basierende Applikation profitiert von Weiterentwicklungen des Frameworks. Die Modellierung von Energiesystemen mit ihrer Vielzahl an benötigten Objekten folgt innerhalb des Frameworks einer klaren, hierfür entwickelten Methodik. Dabei lassen sich beliebig komplexe Energie- systeme stets auf die gleichen Grundbausteine zurückführen. Diese bilden wiederum zusammen eine universelle Grundstruktur. Ein Knoten (Node) stellt entweder eine Sammelschiene (Bus) oder eine Komponente (Component) dar. Ein Bus steht dabei in Verbindung mit einer oder mehreren Komponenten. Zudem ist er durch einen eindeutigen Bezeichner und Typ (z.B. Elektrizität, Gas, Wärme) charakterisiert. Komponenten können Ressourcen aus einem Bus entnehmen oder zu diesem hinzufügen. Alle Entnahmen aus einem Bus stellen dabei die Eingangsgrößen für Komponenten dar. Analog dazu stellen alle Eingangsgrößen eines Busses wiederum die Ausgangsgrößen von Komponenten dar. Eine Komponente steht immer in Verbindung mit einem oder mehreren Bussen. Aufgrund ihrer Eigen- schaften werden Komponenten in verschiedene Untertypen aufgeteilt. Ein Wandler (Transformer) hat Abbildung 65: Konzept des Energiesystemmodellierungsframeworks Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 169/190 einen Eingang und einen Ausgang. Eine Gasturbine entnimmt z.B. aus einer Sammelschiene des Typs Gas und speist in eine Sammelschiene des Typs Elektrizität ein. Wandler verfügen zudem über zusätz- liche Informationen, die in Übertragungsfunktionen genutzt werden können. Bei einer Gasturbine kann z.B. mit Hilfe des Wirkungsgrades eine Beziehung zwischen dem Ressourcenverbrauch (Eingang) und der bereitgestellten Sekundärenergie (Ausgang) modelliert werden. Eine Senke (Sink) verfügt stets über genau einen Eingang und hat keinen Ausgang. Mit diesen Objekten können einzelne Verbraucher wie z. B. Haushalte dargestellt werden. Eine Quelle (Source) verfügen über genau einen Ausgang und haben keinen Eingang. Auf diese Weise können beispielsweise Windenergie- oder Photovoltaika- nalagen modelliert werden. Objekte des Typs Transport verfügen wiederum wie Transformer über ei- nen Eingang und einen Ausgang. Allerdings haben hier die dazugehörigen Sammelschienen immer den- selben Typ (z.B. Elektrizität). Mit Objekten des Typs Transport können so beispielsweise Stromleitun- gen modelliert werden. Abbildung 66 illustriert den Aufbau eines einfachen Energiesystems auf Basis der zuvor erläuterten Grundstruktur. Abbildung 66 Modellierung eines einfachen Energiesystems innerhalb des Frameworks Komponenten und Busse lassen sich zu einem Energiesystem verbinden. Die Verbindung der Knoten erfolgt über Kanten (Edges), welche die Eingänge und Ausgänge der Knoten darstellen. Die Ein- und Ausgänge der Komponenten stellen dabei die (gerichteten) Kanten des Graphs dar. Die Busse selbst entsprechen den Knoten des Graphs. Entsprechende Ein- bzw. Ausgangsgrößen von Bussen bzw. Kom- ponenten stellen den Fluss (Flow) einer Kante dar. Ein so erstelltes Modell lässt sich mathematisch als bipartiter Graph interpretieren, da Sammelschienen ausschließlich mit Komponenten verbunden sind Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 170/190 und umgekehrt. Neben der Möglichkeit der Verwendung von Basiskomponenten besteht die Möglich- keit auf deren Basis speziellere Komponenten zu erstellen und diese innerhalb der Modellierung zu verwenden. Das Framework ist in Python programmiert und stellt unter Zuhilfenahme diverser Module für wissen- schaftliche Anwendungen (Mathematische Optimierung, Netzwerkanalyse, Datenanalyse) im Zusam- menhang mit einer PostgresQL/PostGIS Datenbank eine Vielzahl an mächtigen Funktionalitäten bereit. Es handelt sich dabei um eine Zusammenstellung von Python-Modulen, die in Form von Paketen grup- piert werden. Durch das Ziel, das Framework möglichst zugänglich zu gestalten, ist jedes Modul aus- führlich dokumentiert. Dies stellt zudem die Nachvollziehbarkeit der durchgeführten Analysen sicher. Verwendung von Fundamentalmodellen Zur Entscheidungsunterstützung von Energieversorgern, -verbrauchern und -händlern wurde in der Vergangenheit eine Vielzahl an Modellen und Ansätzen, unter anderem zur Modellierung bzw. Prog- nose von Preisen an diversen Strommärkten, entwickelt. Ein detaillierter Überblick über den derzeiti- gen Stand der Wissenschaft im Bereich der Energiesystemmodellierung sowie zukünftige Trends und Herausforderungen wird hierbei in [70] gegeben. Laut [71] bilden im Bereich der Modellierung der für die Einbindung von erneuerbaren Energien be- sonders wichtigen Spotmarktpreisen die Fundamentalmodelle eine bedeutende Kategorie. Überdies bestehen weitere Modellkategorien zur Modellierung von Strompreisen, die sich in spieltheoretische Ansätze [72] [73], technische Analyse- und Expertensysteme, ökonometrische-stochastische Modelle [74] [75] sowie künstliche-Intelligenz-Modelle [76] untergliedern lassen. Zudem existiert eine Vielzahl an hybriden Modellen, die verschiedene Modelle aus den obengenannten Kategorien miteinander kombiniert, um so zu qualitativ höherwertigen Ergebnissen zu gelangen. Für weitere Informationen wird an dieser Stelle auf eine umfassende Studie [71] verwiesen, die verschiedene Modelltypen kate- gorisiert und analysiert. In Fundamentalmodellen werden die physischen und ökonomischen Zusammenhänge in der Stromer- zeugung und im Handel mit Strom abgebildet, um daraus resultierende Marktpreise zu ermitteln. Da- für werden die wesentlichen Zusammenhänge zwischen fundamentalen Einflussgrößen wie beispiels- weise Wetter- und Lastdaten innerhalb eines Modells formuliert und anschließend die Eingangspara- meter des Modells unabhängig voneinander erhoben, bestimmt bzw. prognostiziert. Die Verwendung von Fundamentalmodellen basiert auf der Annahme der klassischen ökonomischen Theorie, nach wel- cher sich Preise in Märkten mit intensivem Wettbewerb als Ergebnis des Gleichgewichts von Angebot und Nachfrage einstellen [77]. Im Day-Ahead-Markt entspricht dieser Preis im theoretischen Idealfall eines perfekten Wettbewerbs den Grenzkosten des letzten Kraftwerks, das gebraucht wird, um die Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 171/190 entsprechende Stromnachfrage zu decken [78] [79]. Dieser Preis wird im Modell abgebildet und als entsprechender Marktpreis bzw. dessen Näherung interpretiert. Allgemein unterscheiden sich Fundamentalmodelle hinsichtlich des gewählten Ansatzes und Progno- sehorizontes bzw. -ziels [80]. Neben Ansätzen aus dem Bereich der Zeitreihenanalyse und Ökonomet- rie, wie beispielsweise in [81] bzw. [82] zur Preisfindung von Derivaten wurden in der Vergangenheit bereits Methoden zur Modellierung von Spotmarkpreisen in verschiedenen Marktregionen ange- wandt. So wurden etwa in [83] [84] sowie [85] Spotmarkpreise für den britischen bzw. skandinavischen Markt modelliert. Weiterhin wurden in [86] [87] [88] sowie [78] Optimierungsmethoden unter Berück- sichtigung intertemporaler Restriktionen zur Modellierung von Spotmarktpreisen für den deutschen bzw. kalifornischen Markt verwendet. Die Stärke von Fundamentalmodellen zur Modellierung von Strompreisen liegt in der Fähigkeit auftre- tende Nichtlinearitäten in der Angebotskurve des Kraftwerksparks (Merit-Order) abzubilden sowie in der Fähigkeit zeitabhängige Größen, wie etwa Brennstoff- und CO2-Preise oder die Einspeisung erneu- erbarer Energien, konsistent zu berücksichtigen [80]. Zudem sind Fundamentalmodelle flexibel im Hin- blick auf die Integration bzw. die Veränderung von Fundamentaltreibern wie beispielsweise verschie- dener Windeinspeisezeitreihen oder einer veränderten Kostenstruktur. So können geeignete Szenari- orechnungen Einblicke in zukünftige Entwicklungen des Energiesystems und -marktes gewähren. Die Modellierung von Preiseinflüssen neben oben genannten Grenzkosten des jeweils letzten Kraft- werks gestaltet sich innerhalb von Fundamentalmodellen als schwierig. So können Einflussgrößen wie etwa (vermiedene) Startkosten für Kraftwerke, verschiedene Marktsituationen oder das Bieterverhal- ten im Energiehandel beispielsweise besser durch den Einsatz von Regressionsmodellen erfasst wer- den [80]. Dennoch existieren Möglichkeiten die oben genannten Einflussgrößen -zumindest teilweise- innerhalb von Fundamentalmodellen zu berücksichtigen [86]. Für die im Rahmen dieses Projektes durchgeführte Technologiebewertung unter Berücksichtigung von Entwicklungspfaden des zukünftigen Energieversorgungssystems wurde nach der Evaluation verschie- dener Ansätze bewusst ein Fundamentalmodell zur Modellierung möglicher zukünftiger Marktpreise gewählt. Dies ermöglicht die monolithische und modellendogene Berechnung von Preisen unter Be- rücksichtigung verschiedenster Fundamentalfaktoren innerhalb einer Modelllogik und eines geschlos- senen Szenariorahmens. Gleichermaßen kann der Einsatz- von Kraftwerken oder die Auslastung der vorhandenen Netzinfrastruktur stets auf die verwendeten Eingangsparameter des jeweiligen Szenarios zurückgeführt werden. Ein solcher Ansatz lässt die konsistente Bewertung verschiedener Ergebnisse im Rahmen der Model- lierung zu, was im Falle ökonometrisch-stochastischer Modelle, wie sie beispielsweise in [89] oder [90] Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 172/190 zur Anwendung kommen, nicht möglich wäre. Entsprechende Ansätze wurden zwar im Rahmen des Projektes geprüft und zeigen für kurzfristige Prognosen akzeptable Ergebnisse, stellen aber bei größe- ren Prognosehorizonten von mehreren Jahren ein „Blackbox-Modell“ dar, da sie keine Rückschlüsse auf den Preisbildungsprozess zulassen. Zudem ist durch die Verwendung eines Fundamentalmodells die Betrachtung von Entwicklungspfaden innerhalb des gesamten europäischen Energiesystems mög- lich. Folglich können durch die Verwendung dieses Ansatzes auch komplexe, länderübergreifende technische und wirtschaftliche Wechselwirkungen analysiert werden. Behandlung von Unsicherheiten Wie bereits in [86] und [80] erläutert, stellt die adäquate Abbildung des Preisbildungsprozesses in Elektrizitätsmarktmodellen die entscheidende methodische Herausforderung dar. Für die Berechnung der sich unter den Bedingungen eines funktionierenden Wettbewerbs einstellenden Marktergebnisse innerhalb eines optimierenden Fundamentalmodells müssen somit alle wesentlichen für die Preisbil- dung verantwortlichen technischen, strukturellen und ökonomischen Einflüsse erfasst werden. Eine sachgerechte Modellierung des Kraftwerkseinsatzes sowie Abbildung der Angebotserstellung seitens der Kraftwerksbetreiber ist daher unabdingbar. Zudem bestehen Herausforderungen im Bereich der Parametrierung, die einerseits auf eine in Teilbe- reichen mangelhafte Datenverfügbarkeit und andererseits -im Falle prognostizierter Daten- auf eine Unsicherheitsbehaftung der verwendeten Größen zurückzuführen ist. Daher werden die wichtigsten Herausforderungen im Anhang zusammengefasst. Für eine ausführliche Diskussion wird an dieser Stelle zudem auf [86] und [91] verwiesen. Die Berücksichtigung von intertemporalen Restriktionen wie Anfahrvorgängen, Mindeststillstands- und Mindestbetriebszeiten sowie der kraftwerksspezifischen Leistungsänderungsgeschwindigkeiten und Mindestleistungsbedingungen hat Auswirkungen auf die Modellierung des Preisbildungsprozes- ses. Zudem beeinflusst die Abbildung von Pumpspeicherkraftwerken den Prozess ebenfalls in hohem Maße. In Fundamentalmodellen auf Basis der Methode der gemischt-ganzzahligen linearen Program- mierung können solche dynamischen Restriktionen mit Hilfe von Binärvariablen berücksichtigt wer- den. Diese haben allerdings erheblichen Einfluss auf den Rechenaufwand des Modells [21] und sollten somit nur bei einem entsprechenden Bedarf an Genauigkeit verwendet werden. Der Teillastbetrieb von Kraftwerken, also eine Leistungsabsenkung der Kraftwerke unter die Nennleis- tung, ist in der Regel mit Wirkungsgradeinbußen verbunden. Sollen diese Wirkungsgradänderungen durch Teillastbetrieb berücksichtigt werden, kann in linearen Optimierungsmodellen der Zusammen- Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 173/190 hang von spezifischem Brennstoffverbrauch und Änderung der elektrischen Leistung zwischen Mini- mal- und Maximalleistung vorgenommen werden. Entsprechende Ansätze wurden beispielsweise in [92] aufgezeigt. Die Abbildung der spezifischen Betriebsweise von Kraft-Wärme-Kopplungs-Anlagen stellt eine weitere Herausforderung im Rahmen der Modellierung dar. So unterscheiden sich etwa Gegendruckturbinen- und Entnahmekondensationsanlagen hinsichtlich ihrer Betriebsfelder und können im Rahmen der Mo- dellierung getrennt abgebildet werden. Zudem gestaltet sich die systemische Einbindung von KWK- Anlagen zum Teil sehr unterschiedlich, was großen Einfluss auf die vorhandene Flexibilität und das Verhalten am Elektrizitätsmarkt haben kann. So macht es beispielsweise einen großen Unterschied, ob eine Anlage eng an ein Fernwärmenetz gekoppelt ist, dessen Wärmelast stets gedeckt werden muss, oder dezentral an einem Wärmespeicher betrieben wird. Durch die zum Teil sehr individuellen Fälle des Anlagenbetriebs gestaltet sich deren adäquate Berücksichtigung als schwierig. Der Markt für Regelleistung stellt die Versorgungssicherheit bei unvorhersehbaren Lastschwankungen oder unerwarteten Ausfällen von Kraftwerken sicher. Kraftwerke, die parallel zum Spotmarkt am Markt für Regelleistung agieren, können nicht mehr ihre gesamte Leistung am Markt platzieren, da diese für eventuelle Abrufe bereitgehalten werden muss. Soll dieser Umstand im Rahmen der Model- lierung berücksichtigt werden, bieten sich verschiedene Möglichkeiten. So kann wie in [86] beispiels- weise die Leistungsvorhaltung modellendogen optimiert werden und auf sich im Betrieb befindliche (drehende) Kraftwerke und stehende Kraftwerke aufgeteilt werden. Eine weitere einfache Möglichkeit stellt die Berücksichtigung im Rahmen der durchschnittlichen Nichtverfügbarkeiten von Kraftwerken dar. Die blockscharfe Abbildung des Kraftwerksparks ist, allein in Deutschland, durch den daraus resultie- renden Rechenaufwand nahezu unmöglich [86]. Hier stellt die Bildung von Kraftwerksklassen in Ab- hängigkeit von der mathematischen Problemgröße bzw. des vertretbaren Rechenaufwandes eine Möglichkeit dar, dieser Herausforderung zu begegnen. Im Falle einer starken brennstoff- und/oder technologiebezogenen Aggregation von Kraftwerksblöcken, lassen sich laut [86] jedoch die einzelnen kostenseitigen Abstufungen in der Kraftwerkseinsatzreihenfolge, die sich auf den Preisbildungsprozess auswirken, unter Umständen nicht adäquat erfassen. Die Abbildung kühlwasserbedingter Einflüsse auf die realisierbare Leistung einzelner Kraftwerke und den jeweiligen Wirkungsgrad stellt im Rahmen linearer Optimierungsansätze eine methodische Her- ausforderung dar, der nur begrenzt begegnet werden kann. So sind die thermodynamischen Zusam- menhänge zwischen den technischen Betriebsbedingungen und der Kühlwassertemperatur des Flus- ses am Kraftwerksstandort bzw. Möglichkeiten der Entnahme standortabhängig und sehr individuell. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 174/190 Eine adäquate Berücksichtigung würde eine entsprechend gute Datenlage voraussetzen und wäre äu- ßerst arbeitsintensiv. Zudem stellt sich in diesem Fall die Frage, ob der erzielte Effekt den benötigten Aufwand rechtfertigt. Der unternehmensindividuelle Kraftwerkseinsatz ist im Rahmen eines Fundamentalmodells nur be- dingt abzubilden. So können beispielsweise durch jeweilige Lastdeckungsbedingungen von Energiever- sorgungsunternehmen mehrere Kraftwerke in Teillast arbeiten, während die gleiche Leistung im Mo- dell durch ein auf Nennleistung arbeitendes Kraftwerk erbracht würde. In diesem Fall würden demnach mehrere Kraftwerke mit höheren variablen Erzeugungskosten am Markt agieren und so eine Abwei- chung zum tatsächlichen Kraftwerkseinsatz bzw. sich ergebenden Grenzpreis induzieren. Die Angebotserstellung von Unternehmen kann durch deren individuelle Ausgestaltung ebenfalls nicht adäquat abgebildet und nur abstrahiert wiedergegeben werden. So ist die Einpreisung und Verteilung von Anfahrkosten durch Elektrizitätshändler auf das am Markt gehandelte Kraftwerksportfolio durch eine entsprechende Nichtverfügbarkeit von Daten nicht zu gewährleisten. Gleichermaßen sind Kop- pelprozesse, wie sie beispielsweise in wärmegeführten KWK-Anlagen auftreten, nur schwierig zu be- werten, da der produzierte Strom als Nebenprodukt der Wärmeerzeugung zu geringen variablen Er- zeugungskosten ins Elektrizitätsnetz eingespeist wird. Wie bereits weiter oben erläutert, ist eine ent- sprechende Abbildung durch die teils individuelle Einbindung der Anlagen nicht angemessen abzubil- den. Andere verhaltensbezogenen Bedingungen, die ebenfalls Einfluss auf die Preisbildung an Großhandels- märkten haben, können nicht oder nur eingeschränkt in optimierenden Fundamentalmodellen erfasst werden. Diese umfassen etwaige Risikoprämien zur Absicherung gegen Schwankungen von Brennstoff- preisen, die Erwartungsbildung von Unternehmen im Hinblick auf bestimmte Preisentwicklungen auf- grund begrenzter Marktinformationen und beschränkter Rationalität, sowie die Bewertung von Op- portunitätskosten durch Möglichkeiten der Elektrizitätsvermarktung auf alternativen Märkten neben dem Spotmarkt. Die Erfassung von Knappheitspreisen innerhalb von linearen Optimierungsmodellen ist unter anderem durch die Annahme einer preisunelastischen Nachfrage problematisch. In Marktsituationen mit sehr hoher Nachfrage und stark begrenztem physischen Angebot kann unter Umständen kein Marktgleich- gewicht erreicht werden, was zur Ausbildung sogenannter Knappheitspreise führt. Bedingt durch den Preisbildungsmechanismus am Großhandelsmarkt bildet sich in diesen Situationen der Elektrizitäts- preis nicht auf der Basis der Grenzkosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks, sondern durch die Zahlungsbereitschaft der Nachfrage aus [86]. Zudem könnte sich die Nachfrage durch große Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 175/190 Stromverbraucher zukünftig zunehmend an der Entwicklung des Börsenstrompreises ausrichten. Bei- den Umständen kann in Fundamentalmodellen nur mit geeigneten Annahmen begegnet werden, die den realen Fall aber aufgrund der zugrundeliegenden Modellcharakteristik nicht adäquat abbilden. In gemischt-ganzzahligen linearen Optimierungsmodellen können die dualen Variablen (Schatten- preise) der Lastdeckungsgleichung aufgrund der inhärenten Nicht-Stetigkeit der Binärvariablen nicht mehr als Grenzkosten des Energiesystems interpretiert werden. Dieser Umstand wurde in bestehen- den Analysen oftmals vernachlässigt, ist jedoch für eine saubere Interpretation der berechneten Preise unabdingbar. Für eine ausführliche Diskussion zur Interpretation von Preisen innerhalb von Optimie- rungsproblemen auf Basis mathematischer Analysen sei an dieser Stelle auf [93] und [94] verwiesen. Neben den aufgezeigten Herausforderungen im Bereich der Modellierung bestehen im Bereich der Modellparametrierung Schwierigkeiten hinsichtlich der Berücksichtigung aller für die Preisbildung am Elektrizitätsmarkt notwendigen Informationen. Ursächlich hierfür sind öffentliche Informationsdefizite aufgrund bestehender Betriebsgeheimnisse, die Nicht-Veröffentlichung spezifischer systemtechni- scher Betriebszustände, die jeweilige Veröffentlichungspraxis der verwendbaren Informationsquellen und im Rahmen der Modellierung zukünftiger Preise vor allem die Nichtverfügbarkeit von zukünftigen Marktinformationen. Entsprechenden Unsicherheiten in Bezug auf die zugänglichen Informationen kann beispielsweise mit Sensitivitätsanalysen oder anderen geeigneten Verfahren begegnet werden. Brennstoffpreise, Brennstofftransportkosten und sonstige variable Betriebskosten können je nach An- wendungszweck des Modells aus entsprechenden Statistiken oder Hochrechnungen bzw. Prognosen entnommen werden. Während für historische Rechnungen auf eine gute Datenbasis zurückgegriffen werden kann, werden Preise für zukünftige Szenarien üblicherweise durch die Sichtung und den Ver- gleich entsprechender Studien ermittelt. Dabei ergibt sich das oben genannte Problem der Unsicher- heitsbehaftung durch die jeweils getroffenen Annahmen zur Entwicklung der zukünftigen Märkte, da diese wiederum stark abhängig von politischen Entscheidungsprozessen sind. Die Frage, ob beispiels- weise im Jahr 2025 fossile Energieträger aufgrund verstärkter Klimaschutzanstrengungen zukünftig mit hohen Steuern belegt werden, ist derzeit nicht zu beantworten. Weiterhin ist eine adäquate Quantifi- zierung der standortabhängigen Brennstofftransportkosten, wie sie beispielsweise für Steinkohlen, Erdgas und Heizöl anfallen, aufgrund der oben genannten Informationsdefizite nicht möglich. Entspre- chende Annahmen müssen daher entweder selbst getroffen oder aus bestehender Literatur ermittelt werden. Gleichermaßen verhält es sich mit sonstigen variablen Betriebskosten, die beispielsweise für Hilfs- und Betriebsstoffe sowie Personal für den Betrieb der jeweiligen Kraftwerksblöcke anfallen. Die Wirkungsgrade für Kraftwerke hängen von der jeweiligen Auslegung, dem Jahr der Inbetriebnahme bzw. des Retrofits und dem Turbinentyp ab. Zudem variieren diese innerhalb des dynamischen Be- triebs und sind abhängig von individuellen externen Größen wie etwa Kühlwasserbedingungen oder Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 176/190 Außentemperaturen. Eine umfassende Datenbank für den deutschen Kraftwerkspark mit Kraftwerken oberhalb einer elektrischen Netto-Nennleistung von 10 MW wird von der Bundesnetzagentur [95] be- reitgestellt, enthält aber keine Wirkungsgrade. Weiterhin veröffentlicht das Umweltbundesamt -eben- falls ohne Wirkungsgrade - eine Liste der deutschen Kraftwerke, die neben der elektrischen Nennleis- tung auch die thermische Leistung enthält [96]. Durch die teilweise lückenhafte und teilweise redun- dante Struktur beider Listen, gab es in jüngster Vergangenheit verschiedene Initiativen mit dem Ziel beide Listen miteinander zu verbinden und zudem durch Anwendung geeigneter Methoden den Wir- kungsgrad einzelner Kraftwerke zu bestimmen [97]. Zum derzeitigen Zeitpunkt wurden die entspre- chenden Ergebnisse jedoch noch nicht veröffentlicht. Bei den Verfügbarkeiten von Kraftwerken wird zwischen geplanten und ungeplanten Verfügbarkeiten unterschieden. Während ungeplante Verfügbarkeiten, die beispielsweise durch unerwartete Kraft- werksausfälle oder andere technische Defekte auftreten können, grundsätzlich nicht prognostizierbar sind, werden geplante Nichtverfügbarkeiten von Kraftwerken, die beispielsweise bei planmäßigen Wartungen auftreten, seit einigen Jahren auf der Transparenzplattform der EEX zur Verfügung gestellt. Zudem existieren verschiedene überschlägige Literaturannahmen und Analysen auf Basis empirischer Daten [98]. Das Auftreten von ungeplanten Nichtverfügbarkeiten kann jedoch im Rahmen der Model- lierung zukünftiger Preise nicht hinreichend berücksichtigt werden. Kraftwerksin- und Außerbetrieb- nahmen können hingegen den oben genannten Kraftwerkslisten entnommen werden. Historische und aktuelle installierte Kraftwerkskapazitäten werden in verschiedenen Statistiken in ver- schiedener Auflösung bzw. Aggregationsform veröffentlicht. Allerdings unterscheiden sich die Quellen grundsätzlich bezüglich der Güte und Aktualität und weichen in Teilen voneinander ab. So unterschei- den sich beispielsweise selbst die öffentlich zugänglichen Datensätze des Verbunds der deutschen Übertragungsnetzbetreiber (ENTSO-E) zu installierten Kraftwerkskapazitäten für die Vergangenheit untereinander. Selbst eine entsprechende Aufbereitung bzw. Anpassung der Datensätze in entspre- chenden Initiativen [97] konnte dieses Problem nicht vollständig lösen. Ein konsistenter und umfas- send auf Validität geprüfter Datensatz für die historischen und geplanten installierten Kapazitäten in- nerhalb des europäischen Verbundsystems ist somit derzeit nicht verfügbar. Als länderübergreifender, konsistenter Datensatz existiert lediglich der Szenariorahmen des Ten-Year Network Development Plans der ENTSO-E, der in Szenariorechnungen verschiedene Möglichkeiten der Integration von bis zu 60 % erneuerbaren Energien in das europäische Verbundsystem, unter Berücksichtigung der Kosten- effizienz und Versorgungssicherheit, aufzeigt [97]. Dieser ist jedoch nur als Vorschlag seitens des Ver- bunds der Übertragungsnetzbetreiber zu sehen und mit eigenen Annahmen behaftet. Aufgrund des mangelnden Angebotes an konsistenten und zugänglichen Datensätzen existieren im Bereich der Mo- dellierung von Energieversorgungssystemen auch vermehrt Bestrebungen eine gemeinsame, transpa- rente Datenbasis zu schaffen [99]. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 177/190 Die Modellierung der Einspeisung regenerativer Energien stellt eine Herausforderung auf verschiede- nen Ebenen dar. Da die Handelsentscheidung an der EEX auf Grundlage von Wind- bzw. Solarenergie- prognosen getroffen wird, können diese Daten für die gemeinsame Marktregion Deutschland-Öster- reich-Luxemburg für historische Rechnungen von der EEX-Transparenzplattform bezogen werden. Die Verwendung entsprechend konsistenter Daten für die weiteren Länder des europäischen Verbundsys- tems gestaltet sich hingegen als problematisch, da hier ebenfalls auf Prognosedaten zurückgegriffen werden müsste. Weitaus schwieriger gestaltet sich die Modellierung der Einspeisung von Wind- und Solarenergie in zukünftigen Szenarien, da neben der dargebotsabhängigen volatilen Verfügbarkeit ki- netischer bzw. thermischer Energie, gleichermaßen der Ausbau des erneuerbaren Kraftwerksparks be- rücksichtigt werden muss. In jüngster Zeit wurden hier, zumindest auf nationaler Ebene, entspre- chende frei verfügbare Datensätze veröffentlicht und wissenschaftlich diskutiert [41] [42]. Die histori- sche Einspeisung der Lauf- und Speicherwasserkraftwerke wird von verschiedenen Dienstleistern, meist berechnet auf der Basis hydrologischer Zustände, angeboten [86]. Die Problematik gestaltet sich durch den volatilen Charakter des Wetters jedoch ähnlich wie bei den zuvor erläuterten Wind- und Solardaten. Zudem erhöht die nutzbare Flexibilität von Speicherkraftwerken im Hinblick auf gegebene Preissignale die Komplexität einer adäquaten Modellierung. Dennoch gibt es -zumindest für Modelle auf Basis historischer Daten- vermehrt Anstrengungen diese Komplexität im Rahmen der Modellierung zu berücksichtigen. Die möglichst konsistente Gegenüberstellung von Elektrizitätserzeugung und -nachfrage erfordert eine adäquate Abbildung der Last. Öffentlich zugängliche Lastdaten unterscheiden sich durch ihre zeitliche und örtliche Auflösung. Allgemein kann zwischen unterschiedlichen Lasttypen wie der Regelzonenlast, der vertikalen Netzlast oder dem Verbrauch unterschieden werden. Daten zur Elektrizitätsnachfrage im synchronisierten ENTSO-E (vormals UCTE) Netz werden seit 2006 in stündlicher Auflösung veröf- fentlicht. Die Last des ENTSO-E-Datensatzes wird in Form der aggregierten Regelzonenlast durch die vier ÜNB durch den Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft übertragen [100] und wird so- mit durch die Lastgüte der Regelzonenlast der ÜNB definiert. Die Regelzonenlast ist wiederum definiert als „[...] Leistung aller an das Versorgungsnetz (Übertragungsnetz und Verteilnetz) angeschlossenen Kunden als auch die in den Versorgungsnetzen entstehenden Verluste. Nicht enthalten sind der elekt- rische Eigenbedarf konventioneller Kraftwerke sowie die Pumpleistung der Pumpspeicherkraftwerke. [...]“ [101] und wird durch die Übertragungsnetzbetreiber rechnerisch mithilfe einer Leistungsbilanz ermittelt. Dabei ist die Vorgehensweise bei der Berechnung durch die ÜNB individuell [102]. Die verti- kale Netzlast ist hingegen als „[...] vorzeichenrichtige Summe aller Übergaben aus dem Übertragungs- netz über direkt angeschlossene Transformatoren und Leitungen zu Verteilungsnetzen und Endver- brauchern“ [101] definiert und wird messtechnisch ermittelt. Demnach sind bei hoher Stromeinspei- sung innerhalb von Verteilnetzen auch negative Lasten möglich, so dass die vertikale Netzlast dadurch stark beeinflusst wird. Daher ist die alleinige Modellierung zukünftiger Lastentwicklungen auf Basis der Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 178/190 vertikalen Netzlast, ohne Berücksichtigung der Verteilnetze, derzeit nicht zielführend [100]. Eine exakte Bestimmung des tatsächlichen Endverbrauchs an Elektrizität für die Verwendung im Rahmen der Modellierung ist folglich nicht möglich, so dass diese Größe immer mit Unsicherheiten behaftet ist. Für weiterführende Analysen hinsichtlich der Güte von Lastdaten bzw. verschiedenen Ansätzen zur Erstellung geeigneter Lastdaten sei an dieser Stelle auf [103] bzw. [102] verwiesen. Die Modellierung von Außenhandelssalden beeinflusst die Marktpreisbildung maßgeblich, da etwaige Energieflüsse aus bzw. in Nachbarregionen in der Regel abweichende Grenzkosten aufweisen. Für die Modellierung von Marktpreisen sind nicht die tatsächlichen (physikalischen) Energiemengen, die über die Bilanzgrenzen ausgetauscht werden, relevant, sondern die finalen Fahrpläne für den Außenhandel [86]. Die Übertragungsnetzbetreiber der ENTSO-E sind zur Gewährleistung der Versorgungssicherheit angehalten ihre Grenzübertragungskapazitäten zu anderen Netzregionen zu ermitteln und zu veröf- fentlichen. Dabei sind die Net Transfer Capacities (NTCs) definiert als die maximale gemeldete Austau- schleistung zwischen zwei Netzregionen unter Berücksichtigung des gemeinsamen Netzwerk-Codes und etwaiger zukünftiger Unsicherheiten [104]. Die NTCs der europäischen Länder wurden von der ENTSO-E für das Jahr 2010 in Form einer NTC-Matrix veröffentlicht, die unter anderem in [105] ver- wendet und diskutiert wurde. Eine aktualisierte Version liegt derzeit noch nicht vor, so dass aktuelle Austauschkapazitäten, durch den veralteten Datensatz, im Rahmen der Modellierung nicht hinrei- chend abgebildet werden können. Für zukünftige Austauschkapazitäten existieren lediglich Werte aus der Szenariodefinition von ENTSO-E-Rechnungen für das Jahr 2030. Auf diese kann im Rahmen der Modellierung zurückgegriffen werden. Die Vorhaltung von Reserveleistung innerhalb der deutschen Marktregion wird seitens der Übertra- gungsnetzbetreiber auf einer gemeinsamen Internetplattform veröffentlicht [38]. Aus dieser Leistung, die sich wiederum in Primär-, Sekundär- und Tertiärregelleistung aufteilt, kann jedoch nicht ohne ge- eignete Annahmen auf deren Verteilung auf einzelne Kraftwerksblöcke oder Energieträger geschlossen werden. Das Treffen geeigneter Annahmen über die zukünftige Vorhaltung von Regelleistung, gestal- tet sich als weitaus schwieriger. Während derzeit noch ein Großteil der Regelleistung durch thermische Kraftwerke und Pumpspeicherkraftwerke erbracht wird, könnte sich der Markt durch ebenfalls geeig- nete Technologien wie beispielsweise Windkraftanlagen oder intelligente Verbraucher grundlegend ändern. Zudem müsste der zunehmende Ausbau des europäischen Verbundnetzes berücksichtigt wer- den, da etwaige Ausgleichseffekte durch die geographische Verteilung (erneuerbarer) Kraftwerke ebenfalls Einfluss auf die Dimensionierung der Reserveleistung haben könnte. Eine exakte Abbildung des Regelleistungsmarktes ist daher im Rahmen der Modellierung nicht möglich. Mit der Einführung des europäischen Handelsrahmens für Emissionsrechte (EU ETS) und deren Handel an der Leipziger Strombörse wurde ein Marktpreis für eine Tonne Kohlenstoffdioxid geschaffen. Da die thermische Umwandlung fossiler Primärenergieträger innerhalb von Kraftwerksprozessen stets mit Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 179/190 Emissionen einhergeht, müssen für den Betrieb der Kraftwerke entsprechende Emissionszertifikate vorgehalten werden. Während für historische Rechnungen auf die Handelspreise für European Emis- sion Allowances (EUA) der EEX zurückgegriffen werden kann, können für zukünftige Entwicklungen der Zertifikatspreise nur geeignete Annahmen getroffen bzw. Prognosen verwendet werden. Letztere sind jedoch stets mit großen Unsicherheiten behaftet, da sie, vor allem durch politische Prozesse, multifa- ktoriell beeinflusst werden. So konnte beispielsweise der Preisverfall für Zertifikate von fast 30€/tCO2 im Jahr 2008 auf weniger als 5€/tCO2 im Jahr 2013 und die damit verbundene „Renaissance“ emissi- onsintensiver thermischer Kraftwerke selbst ex-post nicht hinreichend erklärt werden [106]. Demnach können zukünftige Zertifikatspreise im Rahmen der Modellierung nicht hinreichend genau abgebildet werden. Auswahl und Einordnung des Szenariorahmens Zusätzlich zu den Herausforderungen im Bereich der Modellierung und Parametrierung im Hinblick auf die Marktpreismodellierung besteht für die Abbildung des zukünftigen, länderübergreifenden Kraft- werkseinsatzes die Herausforderung der Verwendung eines konsistenten Szenariorahmens. Für die Fortschreibung bzw. zukünftige Entwicklung des Kraftwerksparks einzelner Länder müssten dafür um- fangreiche Literaturrecherchen durchgeführt werden, um die - ihrerseits wiederum teilweise politisch unbeständigen- nationalen Ausbaupläne zu erfassen und abzubilden. Zudem bestehen starke Wech- selwirkungen zwischen der strukturellen Entwicklung der installierten Kapazitäten einzelner Länder und den Austauschkapazitäten zwischen den einzelnen nationalen Energiesystemen. Demnach kann die Entwicklung möglicher nationaler Ausbauszenarien nur unter Einbezug der Entwicklung der zukünf- tigen Netzinfrastruktur erfolgen. Im Folgenden wird daher zunächst die Auswahl eines geeigneten Sze- nariorahmens begründet. Anschließend werden die wesentlichen Annahmen beschrieben und disku- tiert. Die integrierte, techno-ökonomische Bewertung einzelner Technologien in zukünftigen Energieversor- gungssystemen setzt die Bildung geeigneter, realistischer Annahmen für deren Entwicklung voraus. Während Fragestellungen, wie beispielsweise die kostenoptimale Integration von Speichertechnolo- gien für 100 % erneuerbaren Energiesysteme im Jahr 2050, „auf der grünen Wiese“ untersucht werden können, stellt sich innerhalb dieses Projektes vielmehr die Frage, welche möglichen konsistenten Ent- wicklungen einzelne europäische Energieversorgungssysteme in naher und ferner Zukunft nehmen und welchen Einfluss dies auf die Marktpreisbildung in Deutschland hat. Daher wurden im Rahmen der Szenarienbildung weitestgehend der länderübergreifende 10-Jahres-Netzentwicklungsplan des ENTSO-E aus dem Jahr 2014 sowie die daraus abgeleiteten Szenarien der einheitlichen Versorgungssi- cherheitsprognose (Scenario Outlook (SO) & Adequacy Forecast (AF)) verwendet [31]. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 180/190 Der 10-Jahres-Netzentwicklungsplan (Ten-year network development plan, TYNDP) des ENTSO-E zeigt in zweijährigen Abständen, unter Berücksichtigung geplanter Investitionsvorhaben im Energiesektor, auf, welcher Weg zur Integration von bis zu 60 % erneuerbaren Energien im Jahr 2030 zu akzeptablen Kosten unter Berücksichtigung der Versorgungssicherheit seitens der europäischen Übertragungsnetz- betreiber vorgeschlagen wird [31]. Ein Plan besteht jeweils aus mehreren Dokumenten und wird über zwei Jahre in Abstimmung mit verschiedenen Institutionen und den relevanten Akteuren entwickelt. Zudem kann die Öffentlichkeit vor der Finalisierung der jeweiligen Version, innerhalb eines definierten Zeitfensters ca. zwei Monaten, ihre Vorschläge in den Plan mit einbringen. Der gesamte Datensatz besteht aus dem Gesamtbericht einschließlich der Kommentare des Review-Prozesses, einzelnen regi- onalen Investmentplänen, Szenarien der Versorgungssicherheitsprognose (SO & AF) für das Jahr 2014 und 2025 sowie aufgezeigten möglichen Entwicklungspfaden (Visionen) des europäischen Energiesys- tems bis in das Jahr 2030. Das Jahr 2030 stellt hierbei ein Brückenjahr zwischen den vereinbarten EU- Zielen im Energiebereich für die Jahre 2020 und 2050 dar, das in Abhängigkeit politischer, ökonomi- scher und technischer Entwicklungen verschiedene Ausprägungen annehmen kann. Abbildung 67 stellt politische und ökonomische Entwicklungspfade innerhalb der ENTSO-E Szenarien dar. Es wird deutlich, dass im dritten Szenario von guten Investitionsbedingungen im Energiesektor und verstärkten nationalen Anstrengungen zur Dekarbonisierung ausgegangen wird, um die EU-Ziele für das Jahr 2050 planmäßig zu erreichen. Auf technischer Seite wird eine steigende Elektrizitätsnachfrage, eine Vernetzung des Strom- und Verkehrssektors durch E-Mobilität, eine moderate Ausprägung von Abbildung 67: Politische und ökonomische Entwicklungspfade innerhalb der ENTSO-E Szenarien (ENTSO-E, 2014) Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 181/190 Demand-Side-Management und Smart-Grids sowie keine Durchsetzung der CCS-Technologie (CO2-Ab- scheidung- und Speicherung) angenommen. Die Verwendung der TYNDP-Szenarien geht mit Vor- und Nachteilen einher. Die Vorteile liegen in einer transparenten, länderübergreifenden, dokumentierten Modellparametrierung unter Einbezug aus- führlicher Analysen hinsichtlich der politischen, ökonomischen und technischen Entwicklungen in na- her (2025) und ferner (2035) Zukunft. Zudem werden die derzeitigen EU-Ziele für die Konversion des Energiesektors im Rahmen der Modellierung berücksichtigt. Weiterhin kann durch das Vorliegen von historischen Daten für das Jahr 2014 eine Modellvalidierung gegen historische Spotmarktpreise und Einsatzzeiten erfolgen. Als Nachteil kann die Behaftung der Szenarien durch getroffene Annahmen ge- nannt werden. Diese stellen jedoch ein grundsätzliches Problem bei der Szenariodefinition dar. Zudem orientiert sich die Technologieentwicklung innerhalb der Szenarien an derzeitigen Strukturen. So wird ein Großteil der Kraftwerksleistung innerhalb der Energieszenarien auch zukünftig noch von fossilen Kraftwerken gestellt und Flexibilität durch Speicherwasser- und Pumpspeicherkraftwerke erbracht. Andere Speichertechnologien wie etwa Druckluftspeicherkraftwerke, Redox-Flow-Batterien oder de- zentrale, intelligent verwaltete Batteriespeichertechnologien werden hingegen nicht berücksichtigt. Abgleich von Modell- und Realdaten Eine nähere Analyse des Kraftwerkseinsatzes hinsichtlich der realisierten Leistungsbereiche einzelner Technologien wurde auf Basis von hierfür erstellten geordneten Jahresdauerlinien durchgeführt. Diese geben die absteigend geordnete realisierte Leistung einzelner Technologien wieder und erlauben so- mit eine Aussage über die Dauer der Auslastung einer bestimmten Technologie in einem bestimmten Leistungsbereich. Abbildung 68: Geordnete Jahresdauerlinien einzelner Technologien in der gemein- samen Marktregion DE/AT/LU für das Modelljahr 2014 zeigt die geordneten Jahresdauerlinien für das Modelljahr 2014. Es zeigt sich, dass die in Bezug auf die Grenzkosten günstigen Technologien einer dauerhaft hohen Auslastung unterliegen. So zeigt sich etwa bei der Kernenergie, dass stets ein Grundlastanteil von ca. 8 GW mobilisiert wird und die Leistung zu keinem Zeitpunkt des Jahres unter diesen Wert fällt. Zudem ist die realisierte Leistung nahezu konstant, d. h. die entsprechenden Kraftwerke fahren bis auf wenige Stunden des Jahres permanent auf Nennleistung. Analog wird die verfügbare Leistung der Braunkoh- lekraftwerke in über ca. 7.000 Stunden des Jahres, bis auf wenige Stunden in Teillast zu Zeiten geringer Stromnachfrage bzw. hoher erneuerbarer Einspeisung, abgerufen. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 182/190 Bei näherer Betrachtung von Steinkohle- und Gaskraftwerken ergibt sich hingegen ein anderes Bild. So weist die durch Steinkohle realisierte Leistung ein deutliches Treppenprofil auf, das die unterschiedli- che Mobilisierung der zuvor beschriebenen Leistungsblöcke pro Energieträger wiedergibt. Die deutli- che Ausprägung dieser Stufung legt die Vermutung nahe, dass die Steinkohle im Modell häufig den Marktpreis setzt. Im Vergleich mit den selten eingesetzten Leistungsblöcken entsprechender Gaskraft- werke wird deutlich, dass die Steinkohle im Modell die Rolle von Gaskraftwerken als Spitzenlasttech- nologie übernimmt. Diese Aussage deckt sich mit der, trotz sinkender Ressourcenpreise, abnehmen- den Auslastung von Gaskraftwerken in den vergangenen Jahren, welche vor allem auf die zunehmende Durchdringung des Marktes durch erneuerbare Energien zurückzuführen ist. Überdies zeigt sich, dass Kraftwerke mit höheren Grenzkosten als Gaskraftwerke im Rahmen der Modellierung nicht zum Ein- satz kommen. Dieser Umstand ist auf die vereinfachte, lediglich grenzkostenbasierte Modellierung zu- rückzuführen. So werden beispielsweise Must-Run-Restriktionen für wärmegeführte KWK-Anlagen o- der realisierbare Gradienten einzelner Kraftwerke nicht näher beachtet. Dies stellt somit eine Unge- nauigkeit im Rahmen der Modellierung dar, die zwar im Rahmen der durchgeführten Sensitivitätsana- lyse mitbetrachtet wird, aber dennoch bei der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigt werden muss. Abbildung 68: Geordnete Jahresdauerlinien einzelner Technologien in der gemeinsamen Marktregion DE/AT/LU für das Modelljahr 2014 Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 183/190 Weiterhin zeigt sich bei näherer Betrachtung der erneuerbaren Energien, dass die Auslastung, bei- spielsweise für die realisierte Windkraft- oder Photovoltaikleistung, erwartungsgemäß in kleinen Ab- stufungen ausprägt. Zudem wird deutlich, dass Pumpspeicherkraftwerke einen höheren Beitrag zur Deckung der Netzlast als Gaskraftwerke leisten. Überdies ist zu erkennen, dass die aggregierten Im- port- und Exportkapazitäten einer hohen Auslastung unterliegen und in Summe mehr Strom importiert als exportiert wird. Dieser Umstand wird in weiteren Analysen näher betrachtet. Abschließend wurde zur Einordnung der produzierten Ergebnisse die jährliche Energieproduktion ein- zelner Technologien mit statistischen Daten des ENTSO-E verglichen. Hierbei sei auf Probleme hinsicht- lich verfügbarer und vor allem vergleichbarer Daten verwiesen, da oftmals selbst Datensätze aus der gleichen Datenquelle durch die Art der statistischen Erhebung deutliche Unterschiede aufweisen. So hat beispielsweise ein Vergleich von Daten zur Stromerzeugung durch verschiedene Energieträger in Deutschland des Verbundes der europäischen Übertragungsnetzbetreiber mit veröffentlichten Daten des deutschen Ministeriums für Wirtschaft und Energie [107] erhebliche Abweichungen aufgezeigt. Demnach ist die Vergleichbarkeit von Modell- und Realdaten nur begrenzt aussagekräftig. Dennoch ist ein Vergleich im Rahmen einer ausführlichen Modellvalidierung unabdingbar. Abbildung 69 zeigt die durch das Modell berechnete und die tatsächliche Stromerzeugung für das Jahr 2014. Dabei werden der modellierten gemeinsamen Marktregion DE/AT/LU die einzelnen Länder gegenübergestellt und somit zusätzlich ein Überblick über die jeweiligen Verhältnisse der einzelnen Länder geschaffen. Abbildung 69: Modellierte Stromerzeugung für die gemeinsame Marktregion DE/AT/LU und reale Stromer- zeugung der einzelnen Länder im Jahr 2014 (ENTSO-E, 2016) Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 184/190 Es wird deutlich, dass der Einsatz der thermischen Kraftwerke größtenteils realitätsnah abgebildet wird. So wird beispielsweise die Stromerzeugung durch Kernenergie, Braunkohle, Biomasse, Wind und Solarenergie relativ genau getroffen. Die Erzeugung aus Lauf- und Speicherwasserkraftwerken wird hingegen im Modell überschätzt. Dies kann auf verschiedene Ursachen zurückgehen, deren einzelner Einfluss jedoch nicht genau quantifiziert werden kann. Zum einen ergibt ein Vergleich der tatsächlichen historischen Produktionswerte von 2012 bis 2014 untereinander, allein für Deutschland, eine Abwei- chung von bis zu 17 % [107]. Zum anderen wird die Leistung aus Lauf- und Speicherwasserkraftwerken als konstant angenommen und somit nicht der individuelle, jährlich schwankende Abfluss einzelner Flüsse berücksichtigt. Überdies stellt die durch entsprechende Literaturwerte [98] ebenfalls als kon- stant angenommene Verfügbarkeit eine starke Vereinfachung dar. Da entsprechende Literaturwerte ihrerseits durch entsprechende Studien bzw. Erhebungen ermittelt wurden, wird an dieser Stelle je- doch an den Annahmen festgehalten, anstatt die für 2014 passende durchschnittliche Kraftwerksver- fügbarkeit, beispielsweise auf Basis der veröffentlichten realen Stromproduktion, zu ermitteln. Zudem zeigt sich die bereits erläuterte Ungenauigkeit im Einsatz von Gaskraftwerken und Kraftwerken höherer Grenzkosten. So kommen Gaskraftwerke und teurere fossile Kraftwerke im Rahmen der Mo- dellierung nur begrenzt bzw. überhaupt nicht zum Einsatz. Dieser Umstand wird zudem von der Über- schätzung der Produktion aus Lauf- und Speicherkraftwerken im Modell unterstützt. Die Modellierung eines überschätzten Leistungsbandes aus Wasserkraft induziert eine Senkung der zu deckenden Resi- duallast und folglich eine „Verflachung“ der Merit-Order in der jeweiligen Stunde. Demnach kommt möglicherweise ein ölbefeuertes Spitzenlastkraftwerk nicht mehr zum Einsatz, da die Nachfrage be- reits durch Wasserkraftwerke gedeckt wurde. Insgesamt konnte somit die Abbildung der wesentlichen technischen und ökonomischen Zusammen- hänge und des daraus resultierenden Kraftwerkseinsatzes trotz einiger, teilweise unvermeidbarer Un- genauigkeiten im Bereich der Modellierung und Datenerhebung, nachgewiesen werden. Zur Validierung der Preisbildung wurde im ersten Schritt die Korrelation der Modell- und Realpreise überprüft, die einen Korrelationskoeffizienten (nach Pearson) von 0.768 aufweist. Abbildung 70 zeigt die Streuung der Realpreise über den modellierten Preisen und ein Regressionspolynom dritter Ord- nung. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 185/190 Es ist zu erkennen, dass sich innerhalb des Fundamentalmodells keine negativen Preise, welche in der Realität beispielsweise in den Mittagsstunden in Zeiten hoher solarer Einstrahlung auftreten, ausbil- den. Für die Deckung einer negativen Residuallast, die immer dann auftritt, wenn die Einspeisung er- neuerbarer Energien die Stromnachfrage übersteigt, wird im Rahmen der Modellierung eine Variable definiert, welche die überschüssige Energie zu einem Preis von Null aufnimmt, sofern diese nicht in entsprechende Austauschkapazitäten in Nachbarregionen übertragen werden kann. Grundsätzlich be- stünde hier die Möglichkeit einer negativen Einpreisung, um negative Strompreise abzubilden. Die Höhe der Einpreisung wäre jedoch mit entsprechenden Annahmen behaftet, da, wie bereits im Ab- schnitt „Herausforderungen“ beschrieben, in Abhängigkeit der jeweiligen Marktsituation zeitweise un- terschiedlich hohe negative Deckungsbeiträge verschiedener Kraftwerke akzeptiert werden. Entspre- chende Annahmen für zukünftige Marktsituationen zu treffen bedarf zudem tieferer Analysen. Zudem bilden sich, wie der Abbildung entnommen werden kann, negative Strompreise, zumindest im Jahr 2014, relativ selten aus. Demnach wurde auf die Berücksichtigung negativer Preise verzichtet. Bei näherer Betrachtung der positiven Preise stellt sich heraus, dass diese im unteren Preissegment der Modellpreise (bis etwa 30 €/MWh) den Realpreis tendenziell übertreffen, während im darüber liegenden Segment eine relativ gute Näherung erzielt wird. Zudem ist ersichtlich, dass der Großteil der beobachteten Preise sich im Segment zwischen ca. 20 €/MWh und 40 €/MWh ausbildet. Preisspitzen Abbildung 70: Streudiagramm der Real- und Modellpreise für das Jahr 2014 mit Regressionspolynom dritter Ordnung Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 186/190 sind zwar häufiger als negative Preise zu beobachten, prägen sich jedoch mit zunehmendem Preis im- mer seltener aus. Die bereits im Streudiagramm beobachtete Ausbildung von Preisen in den verschiedenen Segmenten wurde zudem im zeitlichen Verlauf betrachtet. Hierbei bestätigten sich die bereits zuvor diskutierten Implikationen im Rahmen der Modellbildung. Abbildung 71 zeigt den Verlauf der realen und model- lierten Preise einer beispielhaften Woche im Juni 2014. Abbildung 71: Real- und Modellpreise im März 2014 Der Verlauf zeigt die Unterschätzung der Realpreise im Falle hoher und deren Überschätzung im Falle einer niedrigen Residuallast. Zudem prägen sich deutliche „Tableaus“, also über Stunden konstante Preise, um die lokalen Maxima und Minima aus. Diese sind in ihrer Höhe und Dauer durch die - zur Verringerung des Rechenaufwandes - im Rahmen der Fundamentalmodellierung verhältnismäßig groß gewählte Abstufung der Leistungsblöcke pro Energieträger zurückzuführen. So kann sich beispiels- weise ein Tableau über eine Dauer von 5 Stunden ausbilden, wenn die Residuallast innerhalb dieser Zeitspanne den Leistungsbereich (beispielsweise 10 GW) nicht verlässt, obwohl sich in der Realität durch die reale, blockscharfe Kraftwerksauflösung eine feine Abstufung entwickeln würde. Dennoch zeigt sich, dass auftretende Schwankungen durch das Modell abgebildet werden und die Preise im Mittel sehr gut korrelieren. Berichtreihe. Nr. Autoren Datum Forschungsergebnisse 5 Boysen.; Grotlüschen.; Großer.; Kaldemeyer; Tuschy 26.01.2018 Titel Druckluftspeicherkraftwerk Schleswig-Holstein Seite 187/190 Ergänzende Abbildungen Abbildung 72: Ausschnitt der berücksichtigten mittelfristigen (

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Abschlussbericht Entwicklung eines Open Source Energie-Modells für Schleswig-Holstein (openMod.sh) Clemens Wingenbach, Simon Hilpert, Stephan Günther 30.06.2017 Gefördert durch: In Kooperation mit: Abschlussbericht: „openMod.sh: Entwicklung eines Open Source Energie-Modells für Schleswig- Holstein“ gefördert durch: • Gesellschaft für Energie und Klimaschutz Schleswig-Holstein GmbH (EKSH), Kiel • ARGE Netz GmbH & Co. KG, Breklum • Arbeitsgemeinschaft der Industrie- und Handelskammern zu Flensburg, zu Kiel und zu Lübeck 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: https://www.uni-flensburg.de/eum Forschungsergebnisse Ausgabe 7 ISSN: 2196-7164 (Online Version) Flensburg, Juni 2017 Lizenz: Für jeden Inhalt und jede Grafik gilt – soweit nicht anders gekennzeichnet die: Creative Commons - Namensnennung 3.0 de Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 3 2. Konzept 4 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.1. Das core Paket . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.2. Die solph Bibliothek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2. Datenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.1. Die Nutzerverwaltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.2. Knoten, Kanten und Szenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.3. Geometrieinformationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2.4. Tags und Sequenzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2.5. Errechnete Resultate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3. Application Programming Interface (API) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.4. Graphical User Interface (GUI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3. Anwendung von openMod.sh 19 3.1. Beschreibung des Modells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2. Beschreibung der Case Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.2.1. Modell-Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2.2. Webbasierte graphische Benutzeroberäche . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.2.3. Herausforderung: CO2-neutrale Wärmeversorgung . . . . . . . . . . . . . . 25 4. Ausblick 27 5. Zusammenfassung 28 Literaturverzeichnis 29 Anhang A. mcbeth Modell 30 A.1. Liste der Parameter für mcbeth-Objekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 A.2. Screenshots der graphischen Benutzeroberäche . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 B. Veröentlichungen 35 B.1. Addressing energy system modelling challenges: The contribution of the Open Energy Modelling Framework (oemof) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 B.2. AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 62 2 1. Einleitung Das Voranschreiten der Energiewende führt dazu, dass Stromerzeugungsanlagen anstatt unmittel- bar in Nähe der Verbraucherzentren, vermehrt an Orten mit den besten Standortbedingungen für die jeweiligen Anlagen vorzunden sind. Darüber hinaus fallen mit zunehmender Einspeisung dar- gebotsabhängiger erneuerbarer Energie Verbrauch und Erzeugung zeitlich auseinander, wodurch neue Anforderungen an das System gestellt werden. Aufgrund der besonderen geograschen Lage und regionalen Strukturen wurden schon 2011 in Schleswig-Holstein rechnerisch ca. 72 % des Strom- verbrauchs aus erneuerbaren Energien gedeckt (in 2012 ca. 89 %).1 Daher lassen sich Analysen im Hinblick auf zukünftige Energiesysteme mit einem sehr hohen Anteil Erneuerbarer Energien, bei dem Verbrauch und Erzeugung aufeinander abgestimmt werden müssen, bereits heute am Beispiel Schleswig-Holsteins durchführen. Schleswig-Holstein kann damit schon heute als Blaupause für künftige regenerative Energiesys- teme fungieren. Um das Fortschreiten der Energiewende zu begleiten und insbesondere auf den Wärmesektor zu übertragen, ist ein Energie-Modell notwendig, das die komplexen Interdependen- zen zwischen den einzelnen Sektoren abbilden kann. Zusätzlich bietet es sich an, das Modell mit seinen Datenbanken frei zugänglich zu gestalten, um Wissenschaftler, politischen Entscheidern, Unternehmern und Bürgern gleichermaÿen die Nutzung und Weiterentwicklung zu ermöglichen. Aufgrund der gestiegenen Transparenz in den letzten Jahren sind frei zugängliche Daten bereits mehrfach vorhanden. Das Zentrum für nachhaltige Energiesysteme (ZNES) Flensburg entwickelte ein solches Modell im Rahmen des Forschungsprojekts Open Source Energie-Modell Schleswig-Holstein (openMod.sh). Das Projekt wurde nanziell von der Gesellschaft für Energie und Klimaschutz Schleswig-Holstein (EKSH) im Rahmen des Programms HWT Energie und Klimaschutz von September 2014 bis März 2017 gefördert. Zusätzlich sind auch die beiden Kooperationspartner Arge Netz und IHK Schleswig-Holstein nanziell an dem Projekt beteiligt gewesen. Dieser Endbericht gibt eine Zusammenfassung über die Projektergebnisse, die im Kontext der während des Projektes entstandenen Veröentlichungen 23 stehen. Die Veröentlichungen benden sich im Anhang B. Kapitel 2 erklärt das grundsätzliche Konzept, das für die Modellierung des schleswig-holsteinischen Energiesystems entwickelt wurde. Bei der Konzeptentwicklung standen die vielseitigen Anwendungsmöglichkeiten im Vordergrund. Kapitel 3 stellt eine konkrete Anwendung des in Kapitel 2 erläuterten Konzeptes im Rahmen einer Case Study vor. Kapitel 4 gibt Auskunft über die aus dem Projekt resultierenden weiteren Verwendung des Toolkits und seiner geplanten Weiterentwicklung. Die beschriebenen Konzepte und Implementierungen bauen ausschlieÿlich auf frei verfügbarer Software und Daten auf (Open Source / Open Data). openMod.sh selbst wurde ebenfalls mit einer Copyleft-Lizenz veröentlicht.4 1Statistikamt Nord 2Simon Hilpert, Stephan Günther, Cord Kaldemeyer, Uwe Krien, Guido Plessmann, Frauke Wiese, and Clemens Wingenbach. Addressing Energy System Modelling Challenges: The Contribution of the Open Energy Modelling Framework (oemof). Preprints, 2017. doi: 10.20944/preprints201702.0055.v1 3Ulf Philipp Müller, Ilka Cussmann, Clemens Wingenbach, and Jochen Wendiggensen. AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid. In Volker Wohlgemuth, Frank Fuchs-Kittowski, and Jochen Wittmann, editors, Advances and New Trends in Environmental Informatics: Stability, Continuity, Innovation, pages 181 193. Springer International Publishing Switzerland, 2017. doi: 10.1007/978-3-319-44711-7_15 4https://github.com/znes/openmod.sh 3 https://github.com/znes/openmod.sh 2. Konzept Im Zuge des Projektes openMod.sh wurde eine Open Source Software (OSS) zur Energiesystem- modellierung entwickelt, die konzeptionell vier Verantwortlichkeiten unterscheidet. Bei diesen vier Verantwortlichkeiten handelt es sich um: 1. die Modellierung eines Energiesystems als Computerprogramm und die Nutzung dieses Pro- gramms zur Berechnung der Ergebnisse des Energiesystemmodells, 2. die Speicherung der Szenario- und anderer Ein- und Ausgangsdaten des Energiesystemmo- dells, 3. Schnittstellen zum Erstellen zu speichernder bzw. zum Modizieren bereits vorhandener Szenario- bzw. anderer Ein- und Ausgangsdaten sowie 4. eine benutzerfreundliche graphische Oberäche zur Bedienung der Software. Um diese vier Verantwortlichkeiten zu bedienen wurden mehrere verschiedene Softwarepakete geschrieben bzw. genutzt. Die tatsächliche Modellierung des Energiesystems sowie die Berechnung relevanter Ergebnisse geschieht mit Hilfe des Open Energy Modelling Frameworks (oemof ). Hierbei handelt es sich um ein Python Paket, das es ermöglicht beliebige Energiesysteme als Netzwerk zu modellieren. Über das in oemof enthaltene Paket solph lässt sich anschlieÿend aus besagtem Netzwerk ein lineares Op- timierungsproblem erstellen und an verschiedene Solver weiterreichen. Funktionalitäten, die über diesen Kernbereich hinausgehen werden von weiteren Paketen implementiert, die eng mit oemof verzahnt sind. Da ein Groÿteil von oemof im Zuge des Projektes openMod.sh implementiert wurde, werden oemof und solph sowie deren Arbeitsweise und die ihnen zugrundeliegenden Konzepte in der nächsten Sektion näher erläutert. Eine detailliertere Beschreibung ndet sich in der im Rahmen des Projektes entstandenen Veröentlichung1, die auch im Anhang B.1 zu nden ist. Zur Speicherung der Szenario- sowie weiterer Ein- und Ausgangsdaten dient eine PostgreSQL Datenbank2. Die Struktur dieser Datenbank ist ebenfalls ein wichtiges Resultat des Projektes und wird daher in der übernächsten Sektion im Detail dokumentiert. Um externe Daten in die erstellte Datenbank einzuspeisen, aus den in der Datenbank gespei- cherten Daten ein Modell via oemof zu erstellen und die Resultate des Modells zu speichern sind Schnittstellen nötig, die die Kommunikation zwischen oemof und der Datenbank sowie zwischen ex- ternen Programmen und der Datenbank auf standardisierte und dokumentierte Weise ermöglichen. Diese Schnittstellen werden über eine Webapplikation realisiert. Das Backend dieser Webapplika- tion stellt mehrere Application Programming Interfaces (APIs) zur Verfügung, über die sowohl das Frontend der Webapplikation, als auch oemof mit der Datenbank kommunizieren können. Das Frontend nutzt hierbei eine Representational State Transfer (REST)3 basierte API um über das Hypertext Transfer Protokoll (HTTP)4 mit dem Backend zu kommunizieren, während oemof direkt eine Python API ansprechen kann. Auf beide APIs wird in der vorletzten Sektion dieses Kapitels nähergehend eingegangen. 1Simon Hilpert, Stephan Günther, Cord Kaldemeyer, Uwe Krien, Guido Plessmann, Frauke Wiese, and Clemens Wingenbach. Addressing Energy System Modelling Challenges: The Contribution of the Open Energy Modelling Framework (oemof). Preprints, 2017. doi: 10.20944/preprints201702.0055.v1 2https://www.postgresql.org/ 3Roy T Fielding and Richard N Taylor. Architectural Styles and the Design of Network-Based Software Architec- tures. University of California, Irvine Doctoral dissertation, 2000 4Mike Belshe, Martin Thomson, and Roberto Peon. Hypertext Transfer Protocol Version 2 (http/2). 2015 4 https://www.postgresql.org/ 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) Das Frontend der oben erwähnten Webapplikation stellt die vierte Verantwortlichkeit zur Ver- fügung. Dies geschieht durch die Implementierung einer HTML basierten graphischen Benutzero- beräche (Graphical User Interface, GUI) die es dem Benutzer ermöglicht Szenarien zu erstellen, Berechnungen zu starten und Resultate zu visualisieren. Eine genauere Beschreibung des Auf- baus und der Funktionalität des Frontends ndet sich in der Sektion die das vorliegende Kapitel abschlieÿt. 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) Das Python Paket oemof 5 wird als quelloenes6 Framework zur Modellierung allgemeiner Ener- giesysteme entwickelt. Es handelt sich um ein Framework, da es den Nutzer*innen ein Gerüst von Klassen, im Sinne der objektorientierten Programmierung7, zur Verfügung stellt, mit deren Hilfe sich ein beliebiges Energiesystem modellieren lässt. Dabei ist oemof so entworfen, dass ein Energiesystem als bipartiter gerichteter Graph8 modelliert werden muss, dessen Kanten Flüsse zwi- schen den Knoten repräsentieren. Die Flüsse werden normalerweise als Energieüsse aufgefasst, sie können aber auch z.B. für andere Güter wie CO2 oder Brennstoe stehen. Über diese Formulierung fällt es leicht unterschiedliche Energiesektoren inklusive ihrer Abhängigkeiten zu modellieren. Die Knoten des Graphen lassen sich in zwei Typen einteilen. Der erste Typ sind sogenannte Busse, die Sammelschienen modellieren, an denen Erzeuger und Verbraucher angeschlossen sind. Der zweite Typ sind Komponenten, die alle Erzeuger oder Verbraucher modellieren, die nicht dem Typus einer Sammelschiene zuzuordnen sind. Wie bereits erwähnt handelt es sich bei dem Graphen mit dessen Hilfe ein Energiesystem modelliert wird um einen bipartiten Graphen, da Kanten nur zwischen Knoten unterschiedlichen Typs existieren dürfen. Hierdurch lässt sich vermeiden, dass zwischen zwei Knoten mehr als eine Kante gleicher Richtung existieren muss, was das Einführen des komplexen Konzepts der Hypergraphen zur Folge hätte. Durch die bipartite Struktur lassen sich parallele Kanten über das Einfügen dedizierter Sammelschienen vermeiden. oemof selbst besteht aus verschiedenen Modulen, wobei für openMod.sh vor allem die core Mo- dule oemof.network und oemof.groupings sowie das Paket solph von Relevanz sind. Hierbei stellen die core Module die grundsätzliche Klassenhierarchie zum Aufbau eines ein Energiesystem modellierenden Graphen zur Verfügung. Aufbauend auf dieser Hierarchie stellt solph spezialisierte Klassen sowie weitere Funktionen zur Verfügung, mit deren Hilfe sich aus dem Graphen ein linea- res Optimierungsproblem erstellen und an einen Solver übergeben lässt. Beide Pakete werden im Folgenden näher erläutert. Einen detaillierteren Einblick in oemof gibt die Dokumentation9 des Pakets. 2.1.1. Das core Paket Wie bereits erwähnt werden für openMod.sh vor allem die Pakete core und solph verwendet. Ers- teres stellt das Grundgerüst auf dem oemof -Modelle aufbauen zur Verfügung. Das Konzept hinter diesem Grundgerüst und die Funktionalität die davon Bereitgestellt wird, wird im Folgenden er- läutert. Das von den core-Klassen bereit gestellte Grundgerüst ist bewusst sehr abstrakt gehalten und stellt daher nur Funktionalitäten bereit, die in jedem oemof -Graphen benötigt werden. Die im core vorgehaltenen Klassen sind somit als Basisklassen zu verstehen, die bei Bedarf von spezi- scheren Modulen durch Vererbung erweitert werden sollten, um ihnen spezielle Funktionalitäten hinzuzufügen. Dies geschieht zum Beispiel im Paket solph, welches die core-Klassen durch ener- giessystemspezische Berechnungsvorschriften und Gleichungen erweitert, die zur Erstellung eines 5https://pypi.python.org/pypi/oemof 6https://github.com/oemof/oemof 7https://www.iso.org/standard/63598.html 8Reinhard Diestel. Graph Theory. Springer-Verlag, 2017 9https://oemof.readthedocs.io 5 https://pypi.python.org/pypi/oemof https://github.com/oemof/oemof https://www.iso.org/standard/63598.html https://oemof.readthedocs.io 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) linearen Optimierungsmodells genutzt werden. Die core-Funktionalitäten nden sich zur Zeit in den Modulen oemof.network sowie oemof.groupings. Letzteres hat hierbei eine unterstützende Funktion auf die später näher ein- gegangen wird. Zunächst werden im Folgenden die von oemof.network zur Verfügung gestellten Klassen und Operationen erläutert. Das Modul oemof.network Das Modul oemof.network stellt alle Klassen bereit, aus denen sich ein oemof -Graph erstellen lässt. Da ein oemof -Graph wie jeder Graph im Sinne der Graphentheorie aus Knoten und Kanten besteht, stellt oemof für die Knoten die Klasse Node bereit. Da diese Klasse bis auf ihre Zugehörig- keit zu einem Graphen keinen weiteren Voraussetzungen genügen muss, stellt sie lediglich folgende Funktionalitäten zur Verfügung: • Die Möglichkeit zur Denition von Kanten die mit einem bestimmten Knoten verbunden sind. Dies geschieht durch das Hinzufügen von Eingangs- beziehungsweise Ausgangsknoten, also durch die Denition bestimmter anderer Knoten als inputs beziehungsweise outputs des vorliegenden Knotens. • Die Möglichkeit auf die Flüsse, also die flows, die mit einem bestimmten Knoten verbunden sind zuzugreifen. • Jedem Knoten lässt sich zur besseren Aundbarkeit im Graphen und zur besseren Darstell- barkeit in verschiedenen Programmen ein label zuweisen. Diese Operationen sichern neben ihren primären Funktionalitäten auch bestimmte Invarianten ab, die in jedem oemof -Graphen gelten müssen. So wird bei Denition eines Knotens No als Aus- gang für den Knoten Ni der Knoten Ni gleichzeitig als Eingang für den Knoten No deniert. Dieses Verhalten nimmt dem Nutzer zum einen Arbeit ab und sichert zum anderen zu, das Ein- und Ausgangsknoten immer symmetrisch zueinander stehen. Wie bereits erwähnt handelt es sich bei einem oemof -Graphen immer um einen bipartiten Gra- phen, was bedeutet, dass es zwei Typen von Knoten gibt, von denen ein Typ immer nur mit Knoten des anderen Typs verbunden sein darf. Diese Bipartitheit wird ebenfalls durch die Operationen zur Kantendenition abgesichert, da diese bei Denition von Ein- und Ausgangsknoten jeweils eine Typüberprüfung durchführen. Bei den beiden Knotentypen eines oemof -Graphen handelt es sich um Busse, die zur Modellie- rung von Sammelschienen dienen, sowie um andere Komponenten, die mit der Klasse Component modelliert werden. Während eine Sammelschiene eine Verbindung modelliert die von mehreren Komponenten genutzt wird und damit immer sowohl Ein- als auch Ausgangsknoten benötigt, las- sen sich Komponenten danach einteilen, ob sie nur Ein-, nur Aus-, oder sowohl Ein-, als auch Ausgänge besitzen. Im ersten Fall wird die Komponente mit der Klasse Sink, im zweiten via Source und im letzten Fall über die Klasse Transformer modelliert. Diese Klassen stellen in den Operationen die zur Denition von Ein- und Ausgängen genutzt werden jeweils sicher, das ihre spezischen Invarianten nicht verletzt werden. Ein Beispiel wie die von oemof.network zur Verfügung gestellten, allgemein gehaltenen Klassen durch Vererbung erweitert werden, ist durch das später näher erläuterte Packet solph gegeben, dass den Typen eines Knoten nutzt, um beim Generieren spezielle Bedingungen zum linearen Optimie- rungsmodell hinzuzufügen. So werden zum Beispiel für Sammelschienen Bilanzierungsgleichungen und für Transformer Wirkungsgradgleichungen zum Optimierungsmodell hinzugefügt, während für Sources Ungleichungen hinzugefügt werden, die die Summe der ausgehenden Flüsse auf den maximal von der Source produzierbaren Wert begrenzen. Um ein Optimierungsmodell aus diesen und weiteren Gleichungen zu erstellen nutzt solph eben- falls das Modul oemof.groupings, auf welches im Folgenden näher eingegangen wird. 6 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) Das Modul oemof.groupings Dieses Modul unterstützt die Arbeit mit einem oemof -Graphen indem es die Möglichkeit bietet Knoten und Kanten des Graphen zu gruppieren, also zu verschiedenen Gruppen zusammenzufas- sen. Hierzu werden Unterklassen der Klasse Grouping zur Verfügung gestellt, die es ermöglichen verschiedenste Kriterien auf die Knoten und Kanten des Graphen anzuwenden und das jeweilige Objekt abhängig vom Resultat des angewendeten Kriteriums zu bestimmten Gruppen hinzuzufü- gen. Dabei können einem oemof -Graphen verschiedene Groupings übergeben werden. Diese werden dann bei Erstellung eines Knotens oder Flusses angewendet um dieses Objekt der passenden Grup- pe zuzuordnen. Diese Funktionalität wird zum Beispiel von solph genutzt um Objekte unterschiedlichen Typs, für die ähnliche oder gleiche Bedingungen erstellt werden müssen, zu einer Gruppe zusammenzu- fassen und die notwendigen Bedingungen anschlieÿend an einer zentralen Stelle für die gesamte Gruppe zu erstellen. Nachdem das Paket solph bereits mehrfach als Beispiel für ein auf core aufbauendes Paket genannt wurde, wird die Implementierung im Folgenden im Detail erläutert. 2.1.2. Die solph Bibliothek Im Folgenden wird die Bibliothek solph beschrieben, die im Rahmen des Projektes entwickelt wurde. Nach einer allgemeinen Beschreibung von solph wird das mathematische Modell mit sei- nen Bestandteilen (Gleichungen, Zielfunktion, etc.) beschrieben. Am Ende des Kapitels folgt die Beschreibung der softwareseitigen Implementierung der Bibliothek. Allgemeine Beschreibung Die Bibliothek ist in das oben beschriebene Framework eingebettet. Sie ermöglicht zeitlich und räumlich aufgelöste Simulation und Optimierung von Energiesystemen. Die Modellierung erfolgt über die Erstellung eines Netzwerks von Komponenten nach der oben beschriebenen Graphen- struktur. Zur Abbildung der Elemente eines Energiesystems werden von der Bibliothek verschie- dene Komponenten bereitgestellt die z.B. Kraftwerke oder Verbraucher repräsentieren können. Das Verhalten einzelner Komponenten (Übertragungsfunktion) und deren zusammenwirken wird über mathematische Gleichungen deniert, die den verschiedenen Klassen zugeordnet werden. Das zugrundeliegende mathematische Verfahren ist dabei die Lineare Programmierung (s. Abschnitt 2.1.2). In solph werden keine energiespezischen Komponenten vorgehalten, sondern auf der core- Struktur aufbauende abstrakte Klassen. Tabelle 2.1 gibt eine Übersicht über die vorhandenen Elemente der Bibliothek. Je nach Wahl der Systemgrenze und Modellanforderung kann ein Kraft- werk damit Beispielsweise sowohl als Source als auch als LinearTransformer modelliert werden. Tabelle 2.1.: Übersicht der implementierten solph Komponenten. Komponente Eingänge Ausgänge ParameterBeispiel Sink 1 0 0 Verbrauch Source 0 1 0 Windkraftanlage Bus n m 0 Wärmebilanz Storage 1 1 9 Batterie LinearTransformer 1 n 1 Kondensationskraftwerk VariableFraction- Transformer 1 2 2 KWK Kraftwerk Die Parametrisierung der Komponenten erfolgt einerseits über die jeweiligen Ein- und Ausgänge der Komponenten. Dies geschieht aufgrund der allgemeinen Grundstruktur komponentenübergrei- fend auf die selbe Weise. Andererseits lassen sich je nach Komponente weitere komponentenspezi- 7 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) sche Parameter angeben. Zu komponenten-spezischen Parametern zählen z.B. bei Transformern der Umwandlungswirkungsgrad und bei Speichern die Ein- sowie Ausspeicherungverluste sowie stehende Verluste. Typ-übergreifende mögliche Parameter sind in Tabelle 2.2 für die Ein- und Ausgänge der Kompo- nenten aufgelistet. Die Spezikation der Parameter ist dabei optional. Falls keine Angaben gemacht werden, werden Default-Werte im Modell verwendet. Um die maximale Flexibilität im Hinblick auf die Modellierung zu ermöglichen, kann ein groÿer Teil der Parameter als zeitabhängig angegeben werden. Auÿerdem sind die meisten Werte normiert anzugeben. Dies erhöht ebenfalls die Flexi- bilität und ermöglicht zusätzlich die kombinierte Betriebs- und Investitionsoptimierung10. Eine vollständige Beschreibung der Parameter ndet sich in der Online-Dokumentation der Bibliothek 11. Tabelle 2.2.: Mögliche Parameter für Ein- und Ausgänge von solph Komponenten. Parameter Default T Beschreibung nominal_value + inf N Absoluter nominaler Wert des Aus/Eingangs, z.B. nomi- naler Kraftwerks Input (Brennstoeistung) und Output (elektrische Leistung) min 0 J Normierter minimaler Wert des Aus/Eingangs bezogen auf nominal_value max 1 J Normierter maximaler Wert (analog zu min) actual_value NA J Normierter Wert des Aus/Eingangs bezogen auf nominal_value. positive_gradient + inf J Normierte maximale Änderung des Aus/Eingangs bei Er- höhung zwischen zwei konsekutiven Zeitschritten. negative_gradient + inf J Normierte maximale Änderung des Aus/Eingangs bei Ab- sekung zwischen zwei konsekutiven Zeitschritten. summed_max + inf N Normierte maximale Summe eines Aus/Eingangs über den gesamten Zeithorizont (z.B zur Modellierung von max. Voll- laststunden). summed_min + inf N Normierte minimale Summe eines Aus/Eingangs über den gesamten Zeithorizont. variable_costs 0 J Variable Kosten bezogen auf eine Einheit des Aus/Eingangs (z.B. Euro/MWh). fixed_costs 0 N Fixe Kosten bezogen auf den nominal_value (z.B. 1000 Euro/MW) fixed False N Angabe, ob der Wert eines Ausgangs vor dem Optimie- rungsproblem xiert wird (exogen) oder innerhalb der Pro- blems bestimmt wird (endogen) T= Zeitschrittabhängig, J=Ja, N=Nein Mathematische Modellbeschreibung Innerhalb der Bibliothek wird aus den verknüpften und parametrisierten Komponenten ein Op- timierungsmodell erstellt. Die zugrundeliegenden Gleichungen werden nachfolgend beschrieben. Dabei lassen sich Zielfunktion und Nebenbedingungen unterscheiden. Weiterhin können die Neben- bedingungen in Gleichungen, die Ein- und Ausgänge von Komponenten in Beziehung zueinander setzen (Übertragungsfunktion) und in Gleichungen, die auf einem Ein- oder Ausgang operieren, aufgeteilt werden. 10Von der Beschreibung der Parameter und Gleichungen der Investitionsoptimierung wird in diesem Bericht ab- gesehen, da diese auÿerhalb des Projekts entwickelt wurden. Trotzdem stehen diese Funktionen grundsätzlich innerhalb von oemof zur Verfügung. 11https://oemof.readthedocs.io/en/stable/api/oemof.solph.html 8 https://oemof.readthedocs.io/en/stable/api/oemof.solph.html 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) Die beschriebenen mathematischen Gleichungen sind in Python mit Hilfe des Pakets pyomo12, dass die Erstellung von mathematischen Problemen innerhalb von Python ermöglicht, implemen- tiert. Tabelle 2.3.: Beschreibung von Variablen, Mengen (Sets) und Parametern der solph Bibliothek. Variable Beschreibung f(p,s),t Fluss auf der Kante von Vorgänger p zu Nachfolger s in Zeit- schritt t fgrad,up(p,s),t Gradient von zwei aufeinanderfolgenden Zeitschritten bei Erhö- hung fgrad,down (p,s),t Gradient von zwei aufeinanderfolgenden Zeitschritten bei Absen- kung ln,t Speicherfüllstand der Komponente n zum Zeitschritt t Menge / Set B Menge aller Busse F Menge aller Flüsse (Flow) Pn Menge aller Vorgägner (Predecessor) des Knotens (Node) n Sn Menge aller Nachfolger (Successor) des Knotens (Node) n T Menge der Zeitschritte CLT Menge aller Transformer mit linearer Übertragungsfunktion (Li- nearTransformer) CV FT Menge aller Transformer mit variablem Verhältnis von Ausgängen (VariableFractionTransformer) CSTO Menge aller Speicher (Storage) CSI Menge aller Senken (Sink) CSO Menge aller Quellen (Source) Parameter τt Dimensionslose Kennzahl für die Länge des Zeitschrittes t η(p,s),t Umwandlungs-Wirkungsgrad der Komponente von Vorgänger p zu Nachfolger s in Zeitschritt t β(s1,s2),t Dimensionslose Kennzahl zum Bezug zwischen den beiden ausge- henden Flüssen (entspricht technisch der Stromverlustkennzier) fav(p,s),t Tatsächlicher normierter Wert des Flusses von p nach s fnom(p,s) Nominaler Fluss von p nach s f summed_min (p,s) Minimale normierte Summe des Flusses von p nach s für den ge- samten Zeithorizont bezogen auf den nominalen Fluss. f summed_max (p,s) Analog zur minimalen Summe (s.o.) lmax n , lmin n Maximaler/Minimaler Speicherfüllstand des Speichers n Zielfunktion Im einfachsten Fall eines Dispatch-Models wird die Summe aller variablen Kosten cvar für den gesamten Zeithorizont T minimiert (s. Gleichung 2.1). min: ∑ t∈T ∑ (p,s)∈F cvar(p,s),t · f(p,s),t · τt (2.1) Busse (Sammelschienen) müssen in jedem Zeitschritt des Problems bilanziert sein, d.h. die Sum- me aller eingehenden Flüsse der Vorgänger muss der Summe aller ausgehenden Flüssen zu den 12Willian Hart, Carl Laird, Jean-Paul Watson, and David L. Woodru. Pyomo - Optimization Modeling in Python. Springer, 2012 9 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) Nachfolgern entsprechen. Dabei wird je nach Zeitschrittlänge die Summe mit der Kennzahl τt gewichtet. Die mathematische Beziehung für Busse ist in Gleichung 2.2 dargestellt: ∑ p∈Pn f(p,n),t · τt = ∑ s∈Sn f(n,s),t · τt, ∀n ∈ B, ∀t ∈ T (2.2) Sinks und Sources verfügen über keine Übertragungsfunktion. Ihr Verhalten wird in dem Mo- dell alleine über die Gleichungen die sich auf Ein- und Ausgänge beziehen modelliert (s. unten Nebenbedingungen für Ein- und Ausgänge). Transformer In der Bibliothek sind zwei unterschiedliche Transformer Typen implementiert. Dies sind der LinearTransformer (1 Eingang, beliebig viele Ausgänge) und der VariableFractionTrans- former (1 Eingang, 2 Ausgänge). Die mathematische Beschreibung von LinearTransformer Objekten ist in Gleichung 2.3 ange- geben. Dabei ist der Parameter η(n,s),t das Verhältnis des Outputs der Komponente zu ihrem Input. Diese Gleichung gilt für alle LinearTransformer Objekte. Damit lassen sich sowohl Kon- densationskraftwerke als auch KWK Anlagen mit einem xen Strom-Wärme-Verhältnis abbilden. Zusätzlich können Übertragungsleitungen vereinfacht mit diesen Komponenten modelliert werden (Transshipment Ansatz). f(n,s),t = f(p,n),t · η(n,s),t, ∀t ∈ T, ∀n ∈ CLT ,∀s ∈ Sn (2.3) KWK-Anlagen mit einem variablen Strom-Wärme-Verhältnis können ebenfalls mit solph mo- delliert werden. Die mathematische Beschreibung für den VariableFractionTransformer ist in den Gleichungen 2.4 und 2.5 beschrieben. 10 2.1. Das Open Energy Modelling Framework (oemof) f(p,n),t = f(n,s1),t + f(n,s2),t · βs1,s2,t η(n,s1),t , ∀t ∈ T, ∀n ∈ CV FT (2.4) f(n,s1),t ≥ f(n,s2),t · η(n,s1),t η(n,s2),t , ∀t ∈ T, ∀n ∈ CV FT (2.5) Speicher Bei der Modellierung von Speichern werden sowohl Verluste je Zeitschritt als auch Ver- luste beim Ein- und Ausspeichern berücksichtigt (s. Gleichung 2.6). Vereinfacht lassen sich mit dieser Speicherbilanz sowohl thermische als auch elektrische Speicher in der Energiesystemmodel- lierung abbilden. ln,t = ln,t−1 − ln,t−1 · (1− η(n,n),t) · τt − f(n,s),t η(n,s),t · τt + f(p,n),t · η(p,n),t · τt, ∀t ∈ T, ∀n ∈ CSTO (2.6) lmin n,t ≤ ln,t ≤ lmax n,t , ∀t ∈ T, ∀n ∈ CSTO (2.7) Nebenbdingungen für Ein- und Ausgänge können für eine individuelle Modellierung verwendet werden. Hierzu zählen die Begrenzung der Summe eines Flusses über den gesamten Zeithorizont durch eine untere (Gleichung 2.8) und eine obere (Gleichung 2.9) Grenze. Über die Beziehung des nominalen Flusses fnomp,s zum Parameter fsummed,max p,s lassen sich somit z.B. maximale Volllast- stunden modellieren. ∑ t f(p,s),t · τt ≥ fsummed,min (p,s) · fnom(p,s) , ∀(p, s) ∈ FSmin . (2.8)∑ t f(p,s),t · τt ≤ fsummed,max (p,s) · fnom(p,s) , ∀(p, s) ∈ FSmax (2.9) Weiterhin lassen sich Gradienten mit den Gleichungen 2.11 und 2.10 abbilden. 11 2.2. Datenbank f(p,s),t−1 − f(p,s),t ≥ fgrad,down (p,s),t , ∀(p, s) ∈ FG− ,∀t ∈ T (2.10) f(p,s),t − f(p,s),t−1 ≥ fgrad,up(p,s),t , ∀(p, s) ∈ FG+ ,∀t ∈ T (2.11) Für exogene Parameter des Modells (z.B. Windeinspeisung einer Anlage) wird Gleichung 2.12 verwendet: f(p,s),t = fav(p,s),t · f nom (p,s) , ∀t ∈ T, ∀(p, s) ∈ Ffixed (2.12) Dabei wird der Fluss f(p,s),t durch die Multiplikation des nominalen Flusses mit dem vorher festgelegten Wert (actual_value) fav(p,s),t des Flusses festgelegt. 2.2. Datenbank Während seiner regulären Operation muss openMod.sh verschiedene Daten persistieren. Dies ge- schieht in einer PostgreSQL Datenbank, deren Struktur für openMod.sh entworfen, dabei allerdings möglichst allgemein gehalten wurde, um eine mögliche Nutzung für weitere Projekte zu ermögli- chen. Die Struktur der Datenbank wird im Folgenden dokumentiert, indem die jeweiligen Tabellen, der Zusammenhang zwischen Ihnen, sowie ihre Funktion erläutert werden. Hierbei gilt allgemein, dass eine Zeile einer Datenbanktabelle jeweils die Daten eines Objektes repräsentiert. Darüber hinaus ist allen Tabellen gemein, dass sie synthetische Primärschlüssel, engl. Surrogate Primary Keys13, verwenden. Diese benden sich in allen Tabellen in der Spalte id und haben den Vorteil, die Identität der Zeile einer Datenbanktabelle, und damit eines Objektes, von den Spalten der Tabelle, und damit von den Attributen des Objektes, zu entkoppeln. Dies hat zur Folge, dass sich das Datenmodell wesentlich leichter an neue Anforderungen anpassen lässt. 2.2.1. Die Nutzerverwaltung Da openMod.sh für verschiedene Benutzer entworfen wurde, wird innerhalb von openMod.sh auch eine Nutzerverwaltung implementiert. Hierzu werden für jeden Nutzer bestimmte Daten in der Datenbank gespeichert. Dies geschieht in der Datenbanktabelle User, deren Struktur in Tabelle 2.4 dokumentiert ist. Tabelle 2.4.: Einen Nutzer identizierende Daten. Spaltenname Beschreibung id Primärschlüssel der den Nutzer eindeutig identiziert name Name den er Nutzer zum Einloggen nutzt password_hash Kryptograscher Hash des Nutzerpassworts, mit dem sich der Nutzer authentiziert is_active Schalter, der Angibt ob dem Nutzer der Zugri auf das System zur Zeit erlaubt ist Die Nutzerverwaltung ist bewusst so entworfen, dass nur die minimal notwendigen Informatio- nen zur Authentizierung eines Nutzers, bestehend aus Name und Passwort, gespeichert werden. Die Identizierung des Nutzers durch einen anderen Schlüssel als seinen Namen ermöglicht die spätere Änderung eines Nutzernamens ohne Eingrie in weitere Daten notwendig zu machen. Die Speicherung eines kryptograschen Hashes des Passworts sichert ab, dass ein Angreifer auch bei Zugri auf die Datenbank nicht ohne weiteres die Möglichkeit erhält, sich als ein bestimmter Nutzer 13Patrick AV Hall, John Owlett, and Stephen Todd. Relations and Entities. In IFIP Working Conference on Modelling in Data Base Management Systems, pages 201220, 1976 12 2.2. Datenbank auszugeben. Der Schalter is_active ermöglicht es, Nutzern temporär den Zugang zur Datenbank zu verwehren, ohne ein Löschen der Nutzerdaten notwendig zu machen. 2.2.2. Knoten, Kanten und Szenarien Real existierende, physische Objekte, wie Leitungen, Umspannwerke, aber auch Regionen, werden in der Datenbanktabelle Element gespeichert. Diese physischen Objekte werden durch Knoten und Kanten eines oemof -Graphen modelliert. Gleichzeitig werden allerdings auch Szenarien in dieser Tabelle gespeichert, da Szenarien als Elemente aufgefasst werden, die andere Elemente enthalten können. Auf diese Weise ist es möglich groÿe Szenarien als Zusammenfassung kleiner Szenarien zu sehen, zum Beispiel um ein Szenario für eine gröÿere Region aus Szenarien für Teilregionen zusam- menzustellen. Ein Szenario wird hierbei durch einen oemof -Graphen als Gesamtheit modelliert. Die Struktur eines Elements ist in Tabelle 2.5 angegeben. Tabelle 2.5.: Für ein einzelnes Element gespeicherte Daten Spaltenname Beschreibung id Primärschlüssel, der das Element eindeutig identiziert name Sprechender/Verständliche Bezeichnung des Elements type Typ des Elements; Deniert, ob es sich um ein Szenario oder ob um ein Elements eines Energiesystems handelt und im zweiten Fall um welche Art von Element uid Primärschlüssel des Nutzers, der das Element angelegt hat geom_id Primärschlüssel zu Geometrieinformationen des Elements tags Liste der Tags die diesem Element zugeordnet sind (s. Tabelle 2.7) sequences Liste der Sequenzen, die diesem Element zugeordnet sind (s. Tabelle 2.7) children Liste der diesem Element untergeordneten Elemente parents Liste der diesem Element übergeordneten Elemente predecessors Liste der Nachfolger dieses Elements successors Liste der diesem Element vorangehenden Elemente Dabei sei besonders darauf hingewiesen, dass es sich bei den letzten sechs Zeilen um Attribute handelt, die komplexerer Natur sind. Da einem Element mehrere Tags zugeordnet sein können und ein Element auch mehrere Nachfolger besitzen kann, sind diese Mehrfachbeziehung über sekun- däre Tabellen, sogenannte Assoziationstabellen, verwirklicht. Dies sind Hilfstabellen, die lediglich zwei Spalten besitzen, welche jeweils zwei Zeilen verschiedener Tabellen miteinander assoziieren. Im Falle der tags/sequences Beziehungen werden jeweils Zeilen der Elemente Tabelle zu Zeilen der Tags beziehungsweise Sequences Tabellen 2.7 in Beziehung gesetzt. Die anderen vier Beziehungen assoziieren verschiedene Zeilen innerhalb der Elemente Tabelle miteinander. Diese Beziehungen innerhalb der Elemente Tabelle, sowie zwischen ihr und den Tabellen für Tags, Sequences und Geometrieinformationen, sind in Abbildung 2.1 graphisch in Form eines Entity-Relationship Mo- dells14 dargestellt. 14Peter Pin-Shan Chen. The Entity-relationship Model - Toward a Unied View of Data. ACM Trans. Database Syst., 1(1):936, March 1976. ISSN 0362-5915. doi: 10.1145/320434.320440 13 2.2. Datenbank Abbildung 2.1.: Entity-Relationship Modell zur Datenbank. 2.2.3. Geometrieinformationen Einem Element können Geometrieinformationen zugeordnet werden. Dies ermöglicht die einfache Darstellung eines Szenarios oder der Bestandteile eines Energiesystemmodells auf einer Karte. Geometrieinformationen werden gemäÿ Tabelle 2.6 in der Datenbanktabelle Geom gespeichert. Tabelle 2.6.: Format in dem die Geometrieinformationen in der Datenbank abgelegt werden Spaltenname Beschreibung id Primärschlüssel, der die Geometrieinformationen eindeutig identiziert type Art der Geometrieinformationen, z.B. Region oder Point, etc. geom Geometrieinformationen als GIS Datum elements Liste der Elemente, denen diese Geometrieinformationen zugeordnet sind 2.2.4. Tags und Sequenzen Jedem Element können beliebige Zusatzinformationen in Form von Schlüssel/Wert Paaren zugeord- net werden. Diese Informationen werden in den Datenbanktabellen Tags sowie Sequences abgelegt, deren Struktur in den Tabellen 2.7 aufgeschlüsselt ist. Hierbei sei besonders darauf hingewiesen, dass beide Tabellen bis auf die Denition der value Spalte eine identische Struktur haben. Besagte Spalte hält für Tags lediglich einen einzelnen Wert vor, während sie für Sequences mehrere werde in Form einer Liste enthält. 14 2.3. Application Programming Interface (API) Tabelle 2.7.: Struktur der Tag und Sequence Tabellen Spaltenname Beschreibung id Primärschlüssel der das Schlüssel/Wert Paar eindeutig identiziert key Schlüssel unter dem der gespeicherte Wert abgerufen werden kann value Wert der unter dem Schlüssel gespeichert wird elements Liste der Elemente denen dieses Schlüssel/Wert Paar zugeordnet ist Spaltenname Beschreibung id Primärschlüssel der das Schlüssel/Werte Paar eindeutig identiziert key Schlüssel unter dem die gespeicherten Werte abgerufen werden können value Liste von Werten, die unter diesem Schlüssel gespeichert sind elements Liste der Elemente denen dieses Schlüssel/Werte Paar zugeordnet ist 2.2.5. Errechnete Resultate Resultate die von einem Modell für ein spezisches Szenario errechnet werden, werden in der Datenbanktabelle ResultSequences abgelegt. Diese Tabelle ist insofern speziell, als das hier eine Liste von Werten einer eindeutigen Kombination aus einem Szenario und zwei Elementen, die den Ein- und Ausgang eines Flusses repräsentieren, zugeordnet wird. Dies geschieht mit der in Tabelle 2.8 angegebenen Struktur. Tabelle 2.8.: Struktur, über die Resultate in der Datenbank gespeichert werden Spaltenname Beschreibung id Primärschlüssel der das vorliegende Resultat eindeutig identiziert scenrio_id Schlüssel, der das Szenario, für das das vorliegende Resultat berechnet wurde, eindeutig identiziert predecessor_id Schlüssel, der den Eingangsknoten des berechneten Flusses eindeutig identiziert successor_id Schlüssel, der den Ausgangsknoten des berechneten Flusses eindeutig identiziert type Art des Flusses value Liste von Werten, die für den Fluss jeweils als aufeinanderfolgend berechnet wurden 2.3. Application Programming Interface (API) Wie bereits in der Einführung des vorliegenden Kapitels erwähnt, stellt openMod.sh die vorhan- denen Szenariodaten und Resultate über verschiedene Dokumentierte APIs zur Verfügung. Unter einer API versteht man in diesem Kontext eine Schnittstelle, über die andere Programme, engl. Applications, mit openMod.sh kommunizieren beziehungsweise auf von openMod.sh berechnete und/oder gespeicherte Daten zugreifen können. Dabei stellt openMod.sh zwei Arten von APIs zur Verfügung. Die erste ist eine Python basierte API für den Datenbankzugri, dass heiÿt eine API die es anderen Python Programmen ermöglicht über vordenierte Datenstrukturen auf die von openmod.sh genutzte Datenbank zuzugreifen. Dies geschieht unter Zuhilfenahme des Pakets 15 2.3. Application Programming Interface (API) SQLAlchemy15. Dieses Paket wird von openMod.sh genutzt um eine Klassenstruktur zu denieren, die die genutzte Datenbankstruktur widerspiegelt. Diese Klassenstruktur ist auf zweifache Weise nützlich. Zum einen lassen sich die Klassendenitionen von anderen Python Programmen importie- ren und zum direkten Abfragen und einspeisen von Daten aus, beziehungsweise in die Datenbank nutzen. Zum anderen dient die Dokumentation der Klassen sowohl als API Dokumentation, als auch als Dokumentation der Datenbankstruktur, die openMod.sh zu Grunde liegt. Da diese Doku- mentation somit Bestandteil des openMod.sh Quellcodes ist, wird im weiteren nicht detaillierter auf sie eingegangen. Als weitere API Variante stellt openMod.sh eine REST basierte HTTP Schnittstelle zur Ver- fügung. Dies bedeutet, dass openMod.sh sogenannte Endpunkte bereitstellt, die jeweils über eine eigene URL erreichbar sind. Ein HTTP Request welches an eine dieser URLs gesendet wird löst dabei eine endpunktspezische Antwort, engl. Response, aus. So gibt es zum Beispiel Endpunkte, die serverseitig die Erstellung und Berechnung eines Modells anstoÿen und als Response Informa- tionen über diese Berechnung, wie zum Beispiel den Status sowie die URL unter der die Ergebnisse nach Fertigstellung der Berechnung vorliegen, liefern. Als weiteres Beispiel gibt es Endpunkte über die sich die in der Datenbank vorliegenden Daten abfragen und verändern lassen. Die konkrete Ausgestaltung dieser REST API ist im Folgenden detailliert erläutert. Die kom- plette REST basierte API ist im zur Verfügung stehenden Quellcode implementiert. Aus diesem Grunde soll an dieser Stelle nur die API für einen Read-only Zugri erläutert werden. Wie in Kapitel 2.1 erläutert, handelt es sich bei jedem oemof -Modell um einen Graphen. Dieser wird mit Hilfe des in Kapitel 2.2 dokumentierten Datenmodells gespeichert. In diesem Datenmodell sind für jedes Element Nachbarschaftsbeziehungen als child/parent- bzw. predecessor/successor-Attribut verfügbar. Diese Eigenschaften werden ebenfalls in der API genutzt. Die API wird mit einem HTTP GET request an http://host:port/API/element?id=X angesprochen wobei X z.B. den Unique Identier eines Szenarios darstellt. Als Rückgabe erhält man eine JSON-Datei in der neben verschiedenen Argumenten der API die entsprechenden Daten zum Szenario enthalten sind. Wie man in Listing 2.1 sieht ist der Hub, die Windenergieanlage und der Verbrauch jeweils als children-Element im Szenario Element enthalten. Listing 2.1: Response auf HTTP GET request an element-API. { "api_parameters ": { "api_version ": "0.1", "api_type ": "element", "query ": { "geom": "false", "tags": "true", "sequences ": "false", "children ": "true", "parents ": "false", "predecessors ": "true", "successors ": "true", "expand ": "children", } }, "type": "scenario", "name": "test_scenario", "children ": [ { "name": "wind", "type": "volatile_generator", "tags": { "fuel_type ": "wind", "installed_power ": "251" 15https://www.sqlalchemy.org/ 16 https://www.sqlalchemy.org/ 2.4. Graphical User Interface (GUI) }, "predecessors ": [], "successors ": ["hub"] }, { "name": "demand", "type": "demand", "tags": { "amount ": "100000" }, "predecessors ": ["hub"], "successors ": [] }, { "name": "hub", "type": "hub", "tags": { "sector ": "electricity" }, "predecessors ": ["wind"], "successors ": [" demand "] }, ], "tags": { "description ": "Minimal example scenario for testing purposes" } } Bei Nutzung des HTTP GET requests können zusätzliche Query Argumente übermittelt werden. So führt z.B. die Anfrage: http://host:port/API/element?id=X&geom=true zur zusätzlichen Ausgabe der zugehörigen Geo-Daten. Die vollständige der Dokumentation zur API ist im Quellcode16 enthalten. 2.4. Graphical User Interface (GUI) Um dem Nutzer eine komfortable Bedienung zu ermöglichen stellt openMod.sh eine graphische Oberäche (Graphical User Interface, GUI) zur Verfügung. Diese GUI ist HTML basiert. Das be- deutet, dass der Nutzer einen beliebigen Browser verwenden kann, um sich mit einer laufenden openMod.sh Instanz zu verbinden. Dabei ist es unerheblich, ob diese Instanz auf dem selben Rech- ner, auf dem auch der Browser gestartet wurde, oder ob sie auf einem beliebigen anderen, via Netzwerk erreichbaren Rechner läuft. Verbindet sich der Browser direkt mit der openMod.sh Instanz, so sendet diese eine HTML Seite zurück, die vom Browser dargestellt wird und als Frontend zu openMod.sh agiert. Die openMod.sh Instanz fungiert hier also als Backend. Dies bedeutet, dass sich auf der vom Backend gesende- ten HTML Seite verschiedene Bedienelemente benden, die bei Verwendung jeweils ein HTTP Request, das Daten abruft oder verändert, an das Backend senden oder eine neue HTML Seite anfordert, die andere Funktionalitäten bereitstellt, als die zur Zeit dargestellte. Da openMod.sh als Mehrbenutzersystem entworfen ist, ndet sich zum Beispiel auf der Seite die zurückgeliefert wird, wenn der Browser sich ohne weitere Informationen mit dem Backend verbindet, ein Dialog der dem Nutzer das Einloggen ermöglicht. Sobald dies erfolgt ist, wird dem Nutzer eine weitere HTML Seite angezeigt, die ihm die Funktionalitäten präsentiert, die mit seinen speziellen Berechtigungen ausführbar sind. Der Entwurf von openMod.sh als Webapplikation, also als Applikation, deren Bedienung über HTML Seiten erfolgt, hat zur Folge, dass zum Transfer der GUI-Elemente das HTTP Protokoll verwendet wird, welches auch genutzt wird, um die in der vorherigen Sektion erläuterten REST 16https://github.com/znes/openmod.sh 17 https://github.com/znes/openmod.sh 2.4. Graphical User Interface (GUI) Abbildung 2.2.: Mockup zur Struktur der graphischen Benutzeroberäche (Graphical User Inter- face, GUI). basierten API zu verwenden. Diese Verwendung des selben Kanals sowohl zum Senden der Be- dienelemente an den Nutzer, als auch zur Steuerung des Backends, hat mehrere Vorteile. Zum einen sind auf diese Weise die von der GUI bereitgestellten Funktionalitäten immer auch jedem anderen Programm, das die REST basierte API verwendet zugänglich. Gleichzeitig sind durch die Kopplung der GUI und der API über das HTTP Protokoll etwaige Fehler, wie etwa API Aufrufe, die von der GUI falsch implementiert werden, oder die möglicherweise durch die GUI nicht erreich- bar sind, einfach aund- und behebbar. Des Weiteren ist es möglich, allgemeine Bedienelemente zu entwerfen, die bei Verwendung parametrisierte HTTP Requests senden, so dass mehrere Ver- schiedene API Aufrufe angesprochen werden können. Dadurch ist es möglich Teile des Frontends so zu Entwerfen, dass bei einer Erweiterung der von der API zur Verfügung gestellten Funktionalität keine Anpassung des Frontends notwendig ist. Der interaktive Zugang zu Energiesystem- und Szenario-Daten auf Basis der GUI, basiert auf JavaScript-Objekten17. Diese werden durch eine Anfrage an die in Kapitel 2.3 dargestellten API er- stellt und besitzen die gleiche graphenbasierte Struktur die der API zugrunde liegt. Ein JavaScript Objekt kann ebenfalls in der GUI neu erstellt werden ohne auf schon vorhandene Daten aufbau- en zu müssen. Eine Manipulation der Objekte kann durch verschiedene Bedienelemente erfolgen, z.B. durch textuelle Eingabe oder interaktiven Schieberegler. Dabei ist es möglich die Art und Anzahl der veränderbaren Parameter einzuschränken. Zusätzlich können Ober- und Untergrenzen für spezische Parameter berücksichtigt werden. Für ein abspeichern eines veränderten oder neuen Datensatzes wird ebenfalls die REST basierte API genutzt. Die GUI ermöglicht ebenfalls das Starten eines Simulations- oder Optimierungslaufs und die graphische Analyse von Input- und Ergebnisdaten. Dazu werden verschiedene frei verfügbare Ja- vaScript Bibliotheken wie plotly.js18 und leaet.js19 verwendet. Inputdaten für Szenarien können über einen Benutzerdialog von der Festplatte des Clientsystems importiert werden. Ebenfalls können sowohl Input- als auch Ergebnisdaten exportiert und erstellte Graphiken heruntergeladen werden. 17https://developer.mozilla.org/de/docs/Web/JavaScript/Guide/Mit_Objekten_arbeiten 18https://plot.ly/javascript/ 19http://leafletjs.com/ 18 https://developer.mozilla.org/de/docs/Web/JavaScript/Guide/Mit_Objekten_arbeiten https://plot.ly/javascript/ http://leafletjs.com/ 3. Anwendung von openMod.sh Die entwickelte Software wurde im Rahmen der Entwicklung des Klimaschutzkonzepts für die Stadt Kiel1 angewendet. Zu diesem Zweck wurde auf Basis des entwickelten oemof Konzepts und der implementierten oemof-solph Bibliothek die Applikation mcbeth (municipal CO2 balance for electricity, transport and heat) entwickelt. 3.1. Beschreibung des Modells Das im Rahmen des Projektes entwickelte Toolkit (oemof, oemof-solph, etc.) ist konzipiert um ver- schiedene Modelle zu entwickeln (sog. Applikationen). Diese können damit als ein energiekontext- bezogenes Interface für die exible und generische solph Bibliothek verstanden werden. Zur Model- lierung von Energiesystemen stehen in mcbeth verschiedene Objekte zur Verfügung. Eine Übersicht über diese Objekte ist in Tabelle 3.1 gegeben. Zielfunktion des Problems ist die Minimierung aller variablen Betriebs-Kosten. Obwohl in dem unten Beschriebenen Anwendungsfall eine volkswirt- schaftliche kostenminimale Optimierung vorgenommen wurde, lässt sich mit dem Modell grund- sätzlich auch eine betriebswirtschaftliche Optimierung durchführen. Tabelle 3.1.: Komponenten Name Basis Beispiel Demand Sink Stromverbraucher Commodity Sink Gasentnahmestelle Volatile Generator Source Wind, PV Flexible Generator Transformer Kraftwerk, Elektroden-Kessel Combined Flexible Generator Transformer Gegendruck-Anlage. BHKW Extraction Turbine Transformer Entnahme-Kondensation-Anlage Transmission Transformer Wärmenetz, Stromleitung Storage Storage Heiÿwasserspeicher, Batterie Hub Bus Strom-, Wärme-, Gas-Bilanz Sink Überschuss Source Unterdeckung Die Übersicht zeigt, dass sich die Komponenten des Energiessystems wie z.B. Verbraucher (De- mand) oder Speicher (Storage) auf die generischen solph-Objekte zurückführen lassen. Für eine kon- kretes Modell müssen diese Komponenten wiederum verknüpft werden. Dabei werden reale Objekte des Energiesystems je nach Fragestellung abstrahiert. Ein Haushalt mit Photovoltaikanlage kann daher mit den selben zwei Objekt-Typen modelliert werden wie das Bundesland Schleswig-Holstein mit seinem Gesamtstromverbrauch und der gesamten installierten Leistung von Photovoltaikanla- gen. Im letzten Fall ndet allerdings durch die aggregierte Betrachtung eine höhere Abstraktion statt. Bei der Modellierung muss beachtet werden, dass der Abstraktionsgrad nicht zu hoch bzw. der Fragestellung angemessen, gewählt wird. Eine Besonderheit im Fall des mcbeth-Modells ist dabei die interne Bilanzierung von CO2 Flüs- sen. Zur Veranschaulichung stellt Abbildung 3.1 beispielhaft ein gekoppeltes Strom-Wärme-Gas Energiesystem dar, wie es mit der Applikation mcbeth modelliert und berechnet werden kann. Da die Applikation auf solph basiert, ist die Graphenstruktur wiedererkennbar. In der Abbildung wird deutlich, dass aufgrund des generischen zu Grunde liegenden Konzepts auch die Emissionen 1https://www.kiel.de/de/umwelt_verkehr/klimaschutz/masterplan100prozentklimaschutz 19 https://www.kiel.de/de/umwelt_verkehr/klimaschutz/masterplan100prozentklimaschut z 3.2. Beschreibung der Case Study über einfache Objekt-Verknüpfungen (zwischen BHKW und CO2) in das Modell integriert werden können. Abbildung 3.1.: Schematische Darstellung eines Energiesystems der mcbeth-Applikation. Die generischen Komponenten sind nun allerdings durch energiespezische Komponenten ersetzt. Die Parametrisierung kann daher auch über bekannte energiespezische Kennzahlen erfolgen. Da- mit können z.B. minimale oder maximale Volllaststunden, installierte Leistungen sowie Lastpro- le vorgegeben werden. Durch diese anwendungsbezogene Einschränkung der Flexibilität wird die Komplexität der solph Bibliothek für den Nutzer reduziert. Tabelle 3.2 stellt die Parameter für eine ausgewählte Komponenten beispielhaft dar. Es ist zu beachten, dass hier nur die komponentenspezischen Parameter der Tags und Sequences aufgeführt sind und Tabelle 3.2.: Tags und Sequences der mcbeth-Objekte Bezeichnung Key Beschreibung Volatile Generator (Basis:Source) Tags Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Komponente bezogen auf den Output Variable Kosten variable_cost Kosten assoziiert mit einer produzier- ten Einheit (Grenzkosten) Sequences Prol generator_profile Zeitabhängiges, normiertes Produkti- onsprole des Objekt-Outputs Wie zu erkennen ist, kann zum Beispiel eine Windkraftanlage als Volatile Generator durch ein normiertes Lastprol und die installierte Leistung abgebildet werden. Für andere Komponenten wie eine Entnahme-Kondensations-Anlage können mehrere Angaben durch die Nutzerin nötig sein. Eine vollständige Tabelle aller vorhandenen Komponenten ist im Anhang A zu nden. 3.2. Beschreibung der Case Study Die folgende Beschreibung befasst sich mit dem Workshop CO2-neutrale Energieversorgung zur Erstellung des Masterplan 100% Klimaschutz für die Landeshauptstadt Kiel. Hauptziel des Kli- 20 3.2. Beschreibung der Case Study maschutzprojekts ist die Reduktion der Treibhausgasemissionen um 95 % im Vergleich zum Re- ferenzjahr 1990. Um mögliche Pfade für eine CO2-neutral Energieversorgung zu entwickeln, wur- de der Workshop mit Stakeholdern aus der Stadt Kiel und Expert*innen im Bereich der Ener- gieversorgung durchgeführt. Die Wechselwirkungen eines auf volatiler Produktion basierenden, strom-wärme-gekoppelten Systems wurden modellgestützt mit der oben beschriebenen mcbeth- Applikation analysiert2. 3.2.1. Modell-Setup Da Kiel als Stadt selbst über geringes Windkraftanlagen Potential verfügt, wurden in dem Modell die angrenzenden Kreise Plön und Rendsburg-Eckernförde berücksichtigt. Damit kann Strom aus dem Umland sowohl für die Stromversorgung von Kiel als auch für die Wärmeversorgung basierend auf Power-to-Heat eingesetzt werden. Allerdings wird im erstellten Modell ebenfalls gefordert, dass der Strombedarf in den angrenzenden Regionen in jeder Stunde gedeckt sein muss. Das bedeu- tet, dass ein Verbrauch dieser Mengen in Kiel nur stattndet, wenn Überkapazitäten bestehen. Zusätzlich wurde der Stromverbrauch in der kreisfreien Stadt Neumünster anteilig einbezogen, da Neumünster ebenfalls eine Stromsenke im regionalen Umfeld darstellt. Berücksichtigt wurden sowohl der Stromverbrauch durch eine Elektrizierung des Transport- Sektors als auch der Stromverbrauch, der durch einen möglichen Ausbau der Infrastruktur für einen Schis-Anschluss im Hafen entstehen kann. Bei der Wärme wurde nur leitungsgebundene Wärmesysteme modelliert. Dabei lag ein Fokus auf der Rolle des geplanten Gasmotorenkraftwerks in der Wärmeversorgung. Die Szenarien für die verschiedenen Stützjahre 2020, 2030 und 2050 wurden von SCS-Hohmeyer und Partner entwickelt. 3.2.2. Webbasierte graphische Benutzeroberäche Für die Durchführung des Workshops und die anschlieÿende Weiternutzung wurde auf Basis der in Kapitel 2.4 vorgestellten Struktur eine GUI entwickelt. Diese GUI bietet die Möglichkeit Szenarien zu importieren und auf Basis dieser Szenarien Berechnungen durchzuführen. Dabei lassen sich über die GUI die Input Parameter eines Szenarios sowohl festlegen, als auch auf verschiedene Arten graphisch darstellen. Nach Durchführung einer Rechnung werden die errechneten Resultate in der Datenbank gespeichert und lassen sich, ebenso wie die Eingabeparameter, zur besseren Analyse auf verschiedene Weisen graphisch aufbereitet darstellen. Um die Möglichkeiten der GUI zu zu veranschaulichen enthält das vorliegende Kapitel mehrere Screenshots, die im Folgenden näher erläutert werden. Verwaltung der Szenarien Wie erwähnt lassen sich mit Hilfe der GUI Berechnungen auf Basis gespeicherter Szenarien durch- führen. Hierzu ist die Möglichkeit notwendig, ein Szenario für die Durchführung einer Rechnung auszuwählen, sowie neue Szenarien erstellen. Gleichzeitig sollten Szenarien, die nicht mehr benötigt werden gelöscht werden können. Der in Abbildung 3.2 dargestellte Screenshot zeigt, wie eine solche Verwaltung der Szenarien in der GUI ermöglicht wird. Bei diesem Screenshot handelt es sich um einen Überblick über alle gespeicherten Szenarien. Sollten auf Basis eines Szenarios bereits Ergebnisse berechnet worden sein, so lassen sich diese über den passenden Download Button herunterladen. Ein anderer Download Button ermöglicht das herunterladen der Grunddaten des Szenarios. Dies resultiert in einer JSON Datei die die Graphenstruktur des Modells speichert, auf dem das Szenario basiert. JSON Dateien, die dieser Struktur folgen, lassen sich auch nutzen, um neue Szenarien zu erstellen. Dies geschieht über die Import Schaltäche die sich im oberen Teil der GUI zwischen den Schaltächen Scenario Overview und Jobs bendet. Über den Delete Button lässt sich ein Szenario löschen. Zu guter letzt ermöglicht der Edit Button ein Manipulieren der Eingabeparameter eines Szenarios und das Durchführen einer Berechnung auf Basis des Szenarios mit den gewählten Parametern. Dabei führt 2Im Anhang ndet sich eine Darstellung des Kiel-Szenarien mit allen Komponenten in Grak A.4 21 3.2. Beschreibung der Case Study Abbildung 3.2.: Screenshot mit Übersicht über vorhandene Szenarien der Edit Button die Nutzerin zu einem Teil der GUI, der in Abbildung 3.3 dargestellt ist auf den im Folgenden detailliert eingegangen wird. Verändern von Eingabedaten Die Manipulation der Eingabedaten eines Szenarios erfolgt über Schieberegler. Diese sind auf der linken Seite von Screenshot 3.3 abgebildet. Für den Nutzer nicht sichtbar kann eine Kongurations- Datei hinterlegt werden, um aus allen vorhandenen Komponenten eine Liste an Schiebereglern zu erstellen. Dies ist insbesondere für komplexe Modelle und Wokrshopanwendungen relevant. Hier kann dann durch die Abstimmung zwischen erfahrenen Modellierer*innen und Modellanwen- der*innen entschieden werden, welche Eingabedaten von gröÿter Bedeutung und damit zu variie- ren sind. Durch die Kongurationsdatei, bietet das Tool eine halbautomatisierte Veränderung der Schieberegeler der Benutzeroberäche, die damit in Grenzen einfach und exibel anpassbar ist. Im Abgebildeten Fall stehen diese für die installierten Leistungen von verschiedenen Energie- trägern in den jeweiligen Regionen und den Anteil an Biomethan an der gesamten Gasnutzung in Kiel. Nach Festlegung der Parameter lassen sich diese mit Hilfe des Save changes Buttons Spei- chern. Hierdurch werden etwaige vorher für dieses Szenario gewählte Parameter überschrieben. Ist dies nicht gewollt lässt sich mit Hilfe des Save as new scenario Buttons auch ein neues Szena- rio speichern. Dieses verwendet das selbe Modell, allerdings mit den neuen Parametern Der Run Simulation Button startet eine Simulation auf Basis des gewählten Szenarios und der gesetzten Parameter. Die Laufzeit einer Simulation hängt dabei von der Gröÿe und Komplexität des Pro- blems ab und kann zwischen wenigen Sekunden und mehreren Stunden dauern. Die Applikation ist so aufgebaut, dass mehrere Simulationen parallel gestartet werden können. Die Nutzerin hat dann auch die Möglichkeit sich einen Überblick über die aktuell laufenden Simulationen zu verschaen (s. Anhang Screenshot A.1). Wie bereits erwähnt kann sich der Nutzer die gewählten Eingabeparameter und die berechneten Ergebnisse verschiedenartig visualisieren lassen. So besteht neben der Darstellung als Zeitreihe 22 3.2. Beschreibung der Case Study Abbildung 3.3.: GUI zum Verändern der Eingabeparemeter mit chronologischer Darstellung der gewählten Werte. wie in Abbildung 3.3 auch die Möglichkeit der Darstellung als Heatmap, wie in Abbildung A.2 im Anhang verdeutlicht. Durch diese Darstellungsweise können Auswirkungen der Veränderung von Eingabewerten bei Szenarien direkt einordnen. Dies ist u.a. durch die Darstellung der Residuallast möglich. Hierzu ndet sich ebenfalls ein Screenshot im Anhang (Screenshot A.3). Ergebnisanalyse Analog zu den Eingabeparametern lassen sich auch die Ergebnisse mit Hilfe verschiedener Visua- lisierungen analysieren. So zeigt Abbildung 3.4 den Wärmeverbrauch und die Wärmeerzeugung in Kiel als übereinanderliegende, chronologische Kennlinien. Durch die Verwendung der JavaScript Plotly Bibliothek sind die Graken interaktiv. Damit kann die Nutzerin in beliebiger Auösung in den Plot hinein zoomen. Dies ist ein besonderer Vorteil der Oberäche im Vergleich zu statischen Graken wie sie üblicherweise verwendet werden. Ist ein Szenario mit geographischen Informationen angereichert, so lassen sich dessen Parameter und Ergebnisse auch auf einer Karte visualisieren. Dies ist beispielhaft für die Ergebnisse in Abbil- dung 3.5 gezeigt. Hier kann z.B. die Austauschenergiemenge zwischen unterschiedlichen Regionen visualisiert werden. Diese unterschiedlichen Visualisierungsarten lassen sich jeweils über das Reiter des Menüs neben den Schiebereglern auswählen. Die Oberäche bietet auch die Möglichkeit den Graphen, der das Modell, welches einem Szenario zu Grunde liegt, zu exportieren. Ein Beispiel für einen solchen Export ndet sich in Abbildung A.4 im Anhang, welche den Graphen zeigt, der dem Modell des Status Quo Szenarios für Kiel im Jahr 2014 zugrunde liegt. 23 3.2. Beschreibung der Case Study Abbildung 3.4.: Screenshot mit Wärmeerzeugung und -verbrauch in Kiel. Abbildung 3.5.: Stromimport und -export zwischen verschiedenen Regionen. 24 3.2. Beschreibung der Case Study 3.2.3. Herausforderung: CO2-neutrale Wärmeversorgung In diesem Abschnitt werden beispielhaft Ergebnisse der betrachteten Untersuchungsfragen darge- stellt. Eine vollständige Beschreibung des Workshops sowie der Szenarien und Ergebnisse ndet sich in der Abschlussdokumentation des Workshops3. Insbesondere wird hier auf den analysierten Ein- uss verschiedener Betriebsweisen der Anlagen im Fernwärmenetz Kiel eingegangen. Eine Heraus- forderung stellt das in Kiel geplante Gasmotorenkraftwerk (GMK) dar, dass das kohle-betriebene Gemeinschaftskraftwerk (GKK) ersetzen soll. Grak 3.6 stellt die Produktion der leitungsgebun- denen Wärme für verschiedene Stützjahre dar. Sie bauen auf mögliche von SCS-Hohmeyer und Partner entwickelte Szenarien dar, die ohne Klimaschutzkonzept eintreten können. Es ist zu er- kennen, dass die Wärme im Status Quo derzeit hauptsächlich durch das GKK, das Heizkraftwerk (HKW) sowie die Müllverbrennungsanlage (MVK) bereitgestellt wird. Abbildung 3.6.: Darstellung der leitungsgebundenen Wärmeerzeugung in verschiedenen Stützjah- ren. Quelle: Mit dem von den Stadtwerken geplanten Betrieb von 4000 Volllaststunden des GMK ndet eine Substitution des GKK statt. Aufgrund der durch diesen Betrieb verursachten Emissionen kann damit allerdings trotz Rückgang des Wärmebedarfs nicht die angestrebte Reduktion der Treibh- ausgasemissionen erreicht werden. Im Rahmen des Workshops wurden daher alternative Konzepte modelliert. Dazu zählen unter anderem die Variation der Wärmespeichergröÿe, der installierten Leistung von Power-to-Heat- Anlagen, der Anteil an Bio-Methan sowie die Vollaststunden für das GMK. Für die verschiedenen Varianten wurden Auswirkungen auf die Emissionen, aber auch den Flächenbedarf der Erneuerba- ren Energien (Biomasse, Bio-Methan) ermittelt, um eine Einschätzung der ganzheitlichen Nach- haltigkeit von unterschiedlichen Szenarien bewerten zu können. Ein Ergebnis hiervon ist in Abbildung 3.7 dargestellt. In diesem Fall sind die Vollaststunden des GMK auf 1000 h begrenzt. Es ist zu erkennen, dass das der Brennsto des HKW durch Biomas- se ersetzt wurde und auch Power-to-Heat einen Teil der Wärme decken kann. Allerdings entsteht hierdurch eine Unterdeckung im Wärmebereich. Für die Einhaltung der angestrebten Klimaschutz- Ziele sind daher weitere Maÿnahmen notwendig. Grundsätzlich besteht die Möglichkeit das GMK mit Bio-Gas statt Erdgas zu betreiben. Aufgrund der groÿen Mengen, stellt dies allerdings keine 3SCS-Hohmeyer und Partner. Dokumentation des Workshops CO2-neutrale Energieversorgung, 2017 25 3.2. Beschreibung der Case Study ökologisch nachhaltige alternative dar. Abbildung 3.7.: Darstellung der leitungsgebundenen Wärmeerzeugung mit dem Betrieb von 1000h des GMK im Jahr 2050. Quelle: Im Nachgang des Workshops wurde das Tool weiter verwendet, um auf Basis der Workshop- Erkenntnisse realisierbare Klimaschutzszenarien zu entwickeln. 26 4. Ausblick Das in Kapitel 2 dargestellte Konzept und die in Kapitel 3 erläuterte Applikation werden auch nach dem Ende des geförderten Projektes openMod.sh weiterverwendet. Das Konzept (oemof-solph, oemof-core) ist wie oben beschrieben im Open Energy Modelling Framework integriert. Damit stellt es eine wichtige Basis für verschiedene laufende Projekte an der Hochschule und Universität Flensburg sowie des Reiner Lemoine Instituts dar. Dies dient der verstärkten Zusammenarbeit der Flensburger Hochschulen im Zentrum für nachhaltige Energiesystem (ZNES) im Bereich der Energiesystemanalyse und Modellierung. Die Software dient darüber hinaus als wichtiger Anker für interdisziplinäre und kollaborative Forschungsaktivitäten der schleswig-holsteinischen Hochschulen über die Landesgrenzen hinweg. Dies wird auch durch eine wachsende Anwenderbasis aus unter- schiedlichen Bereichen der Energiesystemanalyse untermauert. Bei dem oemof-Anwendertreen im Mai 2017 nahmen 30 internationale Wissenschaftler*innen Teil.1 Die konkrete Applikation wird in laufenden Projekten der Europa-Universität Flensburg ange- wendet und weiterentwickelt. Das von INTERREG geförderte Projekt carpeDIEM2 hat das Ziel Konzepte zur ezienten Nutzung lokal produzierter Energie in sub-autarken Mikronetzen im Hin- blick auf ihre Systemdienlichkeit zu bewerten. In dem vom BMBF geförderten Projekt ANGUS II3 werden unterirdischer Speichertechnologien in Schleswig-Holstein modelliert. Hierbei wird sich die Modellierung des Energiesystems ebenfalls auf das oben erläuterte Toolkit stützen. Ergänzend hierzu fanden schon Vorarbeiten für eine konkrete Applikation zur Lastussberechnung statt. Diese sind in Form einer Veröentlichung4 im Anhang B.2 dokumentiert. Neben der rein wissenschaftlichen Verwertung ndet auch eine wirtschaftliche Verwendung der Software statt. Der Quellcode wird in Zukunft von der neu gegründeten Firma energiekollektiv weiterentwickelt.5 Das energiekollektiv UG (haftungsbeschränkt) hat sich im Juli 2017 gegründet um u.a. Beratungen und Dienstleistungen auf der Basis des entwickelten Toolkits anzubieten. Dazu zählen z.B. modellgestützte Analysen für Klimaschutz-Konzepte, die Durchführung von Workshops (Stakeholder-Empowerment) im Energie- und Umweltbereich sowie die Erstellung von wissen- schaftlichen Gutachten. Folgende Forschungsfrage können nun u.a. auf der Basis des Toolkits untersucht werden: • Welche Kombination von Anlagen eignet sich zum wirtschaftlichen Betrieb eines virtuellen Kraftwerks? • Welchen Mehrwert bringt die stärkere Integration der Energieträger Strom, Wärme, Gas? • Welche Inezienzen existieren im schleswig-holsteinischen Energiesystem? • Wie und in welchem Ausmaÿ lassen sich Erzeugung und Verbrauch in einem Energiesystem mit hohem Anteil uktuierender Erzeugung durch z.B. dispatch-fähige Lasten oder einen exiblen KWK-Betrieb zusammenbringen? • Wie können regionale Energiemärkte gestaltet werden? • Wo entstehen Key-Bottlenecks im Stromnetz? 1https://oemof.org/2017/05/18/first-oemof-user-meeting-was-held-in-may-2017/ 2http://www.project-carpediem.eu/ 3http://angusplus.de/de 4Ulf Philipp Müller, Ilka Cussmann, Clemens Wingenbach, and Jochen Wendiggensen. AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid. In Volker Wohlgemuth, Frank Fuchs-Kittowski, and Jochen Wittmann, editors, Advances and New Trends in Environmental Informatics: Stability, Continuity, Innovation, pages 181 193. Springer International Publishing Switzerland, 2017. doi: 10.1007/978-3-319-44711-7_15 5https://github.com/energiekollektiv 27 https://oemof.org/2017/05/18/first-oemof-user-meeting-was-held-in-may-2017/ http://www.project-carpediem.eu/ http://angusplus.de/de https://github.com/energiekollektiv 5. Zusammenfassung Die zunehmende Durchdringung des Energiesystems mit überwiegend volatilen Erzeugungseinhei- ten führt zu einem weitreichenden techno-ökonomischen sowie sozialen Transformationsprozess. Durch seine besondere Standortsituation stellt Schleswig-Holstein schon heute ein System dar, das exemplarisch für zukünftige Energiesysteme mit Anteilen von 100% Erneuerbaren Energien gelten kann. Bei der Analyse solcher, zunehmend komplexer werdenden Energiesysteme kommt modellge- stützten Analysen eine zentrale Rolle zu. Neben der rein technischen Modellierung nehmen dabei in jüngeren Jahren Open Science Ansätze zur Reproduzierbarkeit von wissenschaftlichen Ergeb- nissen an Bedeutung zu. Daher müssen Modelle den vielseitigen Fragestellungen im Bereich der Energiesystemanalyse gerecht werden und gleichzeitig hohen wissenschaftlichen Standards im Sin- ne von Open Science genügen. Ziel des Projektes war es daher ein quelloenes und exibles Tool zur Modellierung gekoppelter Energiesysteme im Kontext des schleswig-holsteinischen Systems zu entwickeln. Um das Ziel unter den skizzierten Anforderungen zu erreichen wurde zuerst ein Toolkit beste- hend aus generischem Grundkonzept, Optimierungsbibliothek und Datenbankkonzept entwickelt. Das Grundkonzept dient der allgemeinen Beschreibung von sektorgekoppelten Energiesystemen. Die Grundlage bildet dabei ein graphentheoretischer Ansatz, der eine generische Basis für unter- schiedliche Simulations- und Optimierungs-Modelle bietet. Dieses Konzept wurde im Rahmen des Open Energy Modelling Frameworks (oemof) implementiert. Abgeleitet von dieser Grundidee wur- de innerhalb des Frameworks die Optimierungsbibliothek oemof-solph entwickelt, die eine einfache Erstellung Linearer Programme ermöglicht. Zusätzlich dazu wurde ein passendes Datenbankkon- zept inklusive eines Application Programming Interfaces (API) und einer graphischen Benutze- roberäche (GUI) entworfen und implementiert. Diese beiden Schnittstelle leiten den modularen Ansatz bis auf die Letztanwenderebene weiter. Aufbauend auf dem beschriebenen Toolkit wurde im zweiten Teil des Projekts die spezische Modellinstanz mcbeth (Municipal CO2 Balance for Electricity, Transport and Heat) erstellt. Diese Application stellt eine Case Study als Proof of Concept dar. Sie wurde im Rahmen eines partizipa- tiven Szenarienworkshops für die Entwicklung des Klimaschutzkonzeptes der Stadt Kiel eingesetzt. Die Case Study zeigt, dass sich aufbauend auf dem Konzept und des implementierten Toolkits leicht spezische Modelle für einen konkreten Anwendungszweck erstellen lassen. Durch den mo- dularen Aufbau im Allgemeinen und speziell durch das Datenbankkonzept in Verbindung mit der API können dafür verwendete Daten und Ergebnisse ebenfalls in anderen Modellen genutzt wer- den. Die graphische Benutzeroberäche ermöglicht einen Zugang zu den Modellen auch auÿerhalb der Gruppe von professionellen Modellentwicklern und -anwendern. 28 Literaturverzeichnis Simon Hilpert, Stephan Günther, Cord Kaldemeyer, Uwe Krien, Guido Plessmann, Frauke Wiese, and ClemensWingenbach. Addressing Energy SystemModelling Challenges: The Contribution of the Open Energy Modelling Framework (oemof). Preprints, 2017. doi: 10.20944/preprints201702. 0055.v1. Ulf Philipp Müller, Ilka Cussmann, Clemens Wingenbach, and Jochen Wendiggensen. AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid. In Volker Wohlgemuth, Frank Fuchs-Kittowski, and Jochen Wittmann, editors, Advances and New Trends in Environ- mental Informatics: Stability, Continuity, Innovation, pages 181 193. Springer International Publishing Switzerland, 2017. doi: 10.1007/978-3-319-44711-7_15. Roy T Fielding and Richard N Taylor. Architectural Styles and the Design of Network-Based Software Architectures. University of California, Irvine Doctoral dissertation, 2000. Mike Belshe, Martin Thomson, and Roberto Peon. Hypertext Transfer Protocol Version 2 (http/2). 2015. Reinhard Diestel. Graph Theory. Springer-Verlag, 2017. Willian Hart, Carl Laird, Jean-Paul Watson, and David L. Woodru. Pyomo - Optimization Modeling in Python. Springer, 2012. Patrick AV Hall, John Owlett, and Stephen Todd. Relations and Entities. In IFIP Working Conference on Modelling in Data Base Management Systems, pages 201220, 1976. Peter Pin-Shan Chen. The Entity-relationship Model - Toward a Unied View of Data. ACM Trans. Database Syst., 1(1):936, March 1976. ISSN 0362-5915. doi: 10.1145/320434.320440. SCS-Hohmeyer und Partner. Dokumentation des Workshops CO2-neutrale Energieversorgung, 2017. 29 A. mcbeth Modell A.1. Liste der Parameter für mcbeth-Objekte Tabelle A.1.: Tags und Sequences der mcbeth-Objekte Bezeichnung Key Beschreibung Commodity (Source) Tags Typ commodity_type Typ des Gutes (z.B. Gas, Kohle etc.) Emissionsfaktor emission_factor spezische Emissionen bezogen auf eine genutze Einheit des Guts Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Komponente bezogen auf den Output Max. Menge max_amount Max. Produktionsmenge für den gesam- ten Betrachttungszeitrum Min. Menge min_amount Min. Produktionsmenge für den gesam- ten Betrachttungszeitrum Variable Kosten variable_cost Kosten assoziert mit einer genutzen Einheit des Guts (Grenzkosten) Volatile Generator (Source) Tags Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Komponente bezogen auf den Output Max. Menge max_amount Max. Produktionsmenge für den gesam- ten Betrachttungszeitrum Variable Kosten variable_cost Kosten assoziert mit einer genutzen Einheit des Guts (Grenzkosten) Sequences Prol generator_profile Zeitabhängiges, nomiertes Produkti- onsprole des Objekt-Outputs Demand (Sink) Tags Menge amount Summierte Bedarf des Objekts Variable Kosten variable_cost Kosten assoziert mit einer genutzen Einheit des Guts (Grenzkosten) Sequences Prol load_profile Zeitabhängiges, nomiertes Lastprol des Objekt-Inputs Flexible Generator (LinearTransformer) Tags Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Komponente bezogen auf den Output Wirkungsgrad efficiency Wirkungsgrad des Objekts Max. Vollaststunden max_fullloadhours Maximale Vollaststunden für den Be- trachtungszeitraum Fortsetzung nächste Seite 30 A.1. Liste der Parameter für mcbeth-Objekte Tabelle A.1 Fortsetzung von Tags und Sequences der mcbeth-Objekte Bezeichnung Key Beschreibung Min. Vollaststunden min_fullloadhours Minimale Vollaststunden für den Be- trachtungszeitraum Variable Kosten variable_cost Kosten assoziert mit einer produzierten elektrischen Einheit (Grenzkosten) Combined Flexible Generator (LinearTransformer) Tags Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Komponente bezogen auf den Output Elektrischer Wirkungsgrad electrical_efficiency Wirkungsgrad des Objekts zum Hub vom Type electricity Thermischer Wirkungsgrad thermal_efficiency Wirkungsgrad des Objekts zum Hub vom Type heat Max. Vollaststunden max_fullloadhours Maximale Vollaststunden für den Be- trachtungszeitraum Min. Vollaststunden min_fullloadhours Minimale Vollaststunden für den Be- trachtungszeitraum Variable Kosten variable_cost Kosten assoziert mit einer produzierten elektrischen Einheit (Grenzkosten) ExtractionTurbine (VariableFractionTransformer) Tags Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Komponente bezogen auf den Output Elektrischer Wirkungsgrad electrical_efficiency Wirkungsgrad des Objekts zum Hub vom Type electricity Thermischer Wirkungsgrad thermal_efficiency Wirkungsgrad des Objekts zum Hub vom Type heat Kondensations Wirkungsgrad condensing_efficiency Wirkungsgrad des Objekts im Konden- sationsmodus Max. Vollaststunden max_fullloadhours Maximale Vollaststunden für den Be- trachtungszeitraum Min. Vollaststunden min_fullloadhours Minimale Vollaststunden für den Be- trachtungszeitraum Variable Kosten variable_cost Kosten assoziert mit einer produzierten elektrischen Einheit (Grenzkosten) Transmission (LinearTransformer) Tags Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Leitung bezo- gen auf den Output Wirkungsgrad efficiency Wirkungsgrad der Leitung Storage (Storage) Tags Installierte Leistung installed_power Installierte Leistung der Komponente bezogen auf den Output Installierte Kapazität installed_energy Installierte Kapazität des Speichers Variable Kosten variable_cost Kosten assoziert mit Ein- und Ausspei- cherung Hub (Bus) Fortsetzung nächste Seite 31 A.2. Screenshots der graphischen Benutzeroberäche Tabelle A.1 Fortsetzung von Tags und Sequences der mcbeth-Objekte Bezeichnung Key Beschreibung Tags Sektor sector Sektor des Hubs (Strom, Wärme, Gas, etc.) A.2. Screenshots der graphischen Benutzeroberäche Abbildung A.1.: Übersicht über laufende Simulationen. 32 A.2. Screenshots der graphischen Benutzeroberäche Abbildung A.2.: Input-Daten Visualisierung: Stromerzeugung aus Photovoltaik in Kiel als Heatmap. Abbildung A.3.: Input-Daten Visualisierung: Screenshot mit Residuallast in Plön als geeordnete Dauerlinie. 33 A.2. Screenshots der graphischen Benutzeroberäche k ie l_ w as te k ie l_ w as te _ ch p k ie l_ b io m as s k ie l_ h ea t k ie l_ d em an d _ h ea t n m s_ el ec tr ic it y k ie l_ n m s_ ad d n m s_ d em an d _ el ec tr ic it y g lo b al _ g as k ie l_ g as _ ch p g as _ h ea tp la n t g lo b al _ co 2 co 2 _ si n k B R D _ el ec tr ic it y B R D _ im p o rt p lo e_ el ec tr ic it y k ie l_ p lo e_ ad d p lo e_ d em an d _ el ec tr ic it y g lo b al _ co al k ie l_ co al _ ch p k ie l_ el ec tr ic it y B R D _ ex p o rt k ie l_ n m s k ie l_ rd ec k k ie l_ p lo e k ie l_ d em an d _ el ec tr ic it y rd ec k _ b io m as s rd ec k _ b io m as s_ p la n t p lo e_ b io m as s p lo e_ b io m as s_ p la n t rd ec k _ el ec tr ic it y rd ec k _ d em an d _ el ec tr ic it y k ie l_ rd ec k _ ad d b io m as s_ co m m o d it y _ rd ec k B R D _ co m m o d it y b io m as s_ co m m o d it y _ k ie l co al _ co m m o d it y w as te _ co m m o d it y b io m as s_ co m m o d it y _ p lo e g as _ co m m o d it y k ie l_ h ea t_ sl ac k _ so u rc e p lo e_ so la r p lo e_ w at er k ie l_ w at er p lo e_ w in d k ie l_ so la r p lo e_ so la r_ ru ra l rd ec k _ so la r_ ru ra l rd ec k _ w at er rd ec k _ w in d rd ec k _ so la r k ie l_ w in d A bb ild un g A .4 .: G ra ph en -D ar st el lu ng de s M od el ls fü r da s K ie l St at us Q uo Sz en ar io 20 14 34 B. Veröentlichungen B.1. Addressing energy system modelling challenges: The contribution of the Open Energy Modelling Framework (oemof) 35 Addressing energy system modelling challenges: The contribution of the Open Energy Modelling Framework (oemof) Simon Hilpert1*, Stephan Günther1Y, Cord Kaldemeyer2Y, Uwe Krien3Y, Guido Pleßmann3Y, Frauke Wiese4Y, Clemens Wingenbach1Y 1 Department of Energy and Environmental Management, Europa-Universität Flensburg, Flensburg, Germany 2 Department of Energy and Biotechnology, University of Applied Sciences Flensburg, Flensburg, Germany 3 Reiner Lemoine Institut gGmbH, Berlin, Germany 4 Department of Management Engineering, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark * Corresponding author: E-mail: simon.hilpert@uni-flensburg.de (SH) YThese authors contributed equally to this work. Abstract The process of modelling energy systems is accompanied by challenges inherently connected with mathematical modelling. However, due to modern realities in the 21st century, existing challenges are gaining in magnitude and are supplemented with new ones. Modellers are confronted with a rising complexity of energy systems and high uncertainties on different levels. In addition, interdisciplinary modelling is necessary for getting insight in mechanisms of an integrated world. At the same time models need to meet scientific standards as public acceptance becomes increasingly important. In this intricate environment model application as well as result communication and interpretation is also getting more difficult. In this paper we present the open energy modelling framework (oemof) as a novel approach for energy system modelling and derive its contribution to existing challenges. Therefore, based on literature review, we outline challenges for energy system modelling as well as existing and emerging approaches. Based on a description of the philosophy and elementary structural elements of oemof, a qualitative analysis of the framework with regard to the challenges is undertaken. Inherent features of oemof such as the open source, open data, non-proprietary and collaborative modelling approach are preconditions to meet modern realities of energy modelling. Additionally, a generic basis with an object-oriented implementation allows to tackle challenges related to complexity of highly integrated future energy systems and sets the foundation to address uncertainty in the future. Experiences from the collaborative modelling approach can enrich interdisciplinary modelling activities. Our analysis concludes that there are remaining challenges that can neither be tackled by a model nor a modelling framework. Among these are problems connected to result communication and interpretation. 1 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 Introduction Modelling of energy systems has a long tradition since linear programming was first used for capacity expansion planning of generators in regulated markets in the 1950s [1]. After the oil crisis in 1970s, due to environmental concerns, the focus moved from capacity planning towards sustainable energy supply [2]. In recent years, global warming concerns have stipulated an energy system transformation process in many countries. This process has led to an ongoing shift from mainly large scale, centralized and dispatchable generators to smaller and more distributed plants with mainly intermittent supply characteristics. As a result, energy systems face an increasing demand for flexibility and stronger cross-sectoral integration between the energy sectors electricity, heat and transport [3]. Besides this, modern realities are characterised by fast changing environments and various events with disruptive character. Examples are the nuclear phase-out in Germany, the liberalization of markets, an increasing importance of public acceptance and fast developing, vastly expanding information technology. Such conditions with implications for the overall economy require an evolution of models to give guidance in a diverse set of questions. Amongst others, this includes grid control and planning, dispatch and unit commitment, expansion planning, energy market design and environmental analysis of highly integrated energy systems. Like other research disciplines that apply mathematical models, energy system modelling faces challenges that are associated with deriving findings from a mathematical representation of the real world. Additionally, energy systems research has to deal with domain-specific challenges that arise from or aggravate with modern realities [3]. The demand for a cross-sectoral and more integrated analysis of energy systems increases complexity in energy system modelling. For example, models need to cover a high temporal and spatial resolution of distributed energy systems with renewable energies while simultaneously looking at long time horizons and large geographical areas [3]. Different types of uncertainty may also affect results obtained from energy system models [4–6]. Furthermore, energy is a driver of economic growth [7] and interacts with essential goods like water and food [8]. Consequently, energy research is closely linked to other research disciplines. In the light of resource scarcity and environmental concerns, interdisciplinary research consequently becomes increasingly important [9]. At the same time, there exists a serious social responsibility for modellers as model results are widely used to support policy decisions [10]. Therefore, adhering to scientific standards in energy system modelling is an important matter for model development and application. As a consequence, the issue of transparency is a recurring point in literature [11–13] and emerging initiatives in the energy modelling community (e.g. the open energy modelling initiative [14]) advocate scientific principles in energy systems research. Linked to the policy relevance of model based research, the modeller decision-maker interface is another challenge [10,15,16]. Several approaches for handling some of these challenge exist. Those range from addressing uncertainty [5], integrated modelling [17], model-linking [18–20] to transparent modelling [11,21]. With the development of the Open Energy Modelling Framework (oemof) we go one step further. This framework provides a generic core structure that facilitates the development towards a wide-ranging energy system modelling suite. It follows a strict non-proprietary software and open source philosophy and has been developed collaboratively. The objective of this paper is twofold: (1) we present oemof as a novel approach of collaboratively modelling energy systems, and (2) analyse how and to what extend oemof contributes to address current energy system modelling challenges. Based on a literature review we delineate a classification of current challenges in energy system modelling. Subsequently, we describe the philosophy, concept and the implementation of the newly developed framework. To illustrate its scope, we then describe the process of building an application and present existing application examples. Based on these two sections, the contribution of oemof to address current energy system modelling challenges is assessed in the form of a qualitative analysis. The remaining challenges and associated problems in the energy modelling field will be discussed ahead of drawing final conclusions. 2 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 Challenges in energy system modelling It has already been mentioned by other authors that the field of energy system modelling and its models may seem opaque to outsiders [22, 23]. One reason for this may be the broad definition of the term energy system model. Depending on the research question, energy system models may range from detailed, highly technical models of small sub-systems to large pure economic models covering whole economies. Typical criteria for categorizing models are top-down (macro-economic relationship of components) vs. bottom-up approaches (technology specific), simulation vs. optimization of the system being studied and partial equilibrium (e.g. considering only the power sector) vs. equilibrium models (considering the whole economy) [24]. For a comprehensive description of the model landscape as well as of model topologies we refer to existing reviews [3, 23, 25, 26]. We will restrict our analysis to the general challenges in the field of energy system modelling. These challenges relate to steps in the modelling process as described by [6], ranging from the development of a mental model of an energy system to the application of the model including the communication of results. Coming up with a classification scheme for energy modelling challenges can be compared to proposing a scheme for energy model classification with respect to the generality of the categories. In the case of energy system models, various options of classifying models exist, though there are ‘few models – if any – that fit into one distinct category’ [27, p.7]. This is similarly true for categorization of energy system modelling challenges. For our analysis we propose the five major challenge categories complexity, uncertainty, interdisciplinary modelling, scientific standards, and model utilization, which are characterized by different relevant aspects and shown in Table 1. Generally, the relevance of a challenge for specific models may vary as it is determined by the focus of the underlying research question. A detailed description of the challenges will be given in the following sections. Table 1. Challenges of energy system modelling. Challenge Aspects Literature Complexity sector coupling, temporal or regional resolution, input data, result processing [3, 24,26] Uncertainty epistemic, aleatory, linguistic, decision, planning [5, 6, 28] Interdisciplinary Modelling inclusion of human dimension, energy-water-food nexus [9, 12,29] Scientific Standards transparency, repeatability, reproducibility, scrutiny, scien- tific progress [13,16,30–32] Model Utilization usability, applicability, re-useability, result communication [10,16,33,34] Complexity As mentioned above, the main driver for a rising complexity is the transformation of energy systems in combination with the liberalization of markets as described in the introduction. Diversification, distributed production and stronger integration of energy sectors with versatile interdependencies is a growing challenge for the energy modelling community. Considering the power-heat-transport nexus, integrated models play a decisive role today in providing insight on different flexibility options [35], using excess electricity in an economic way [36] and for meeting climate targets [37]. While a high spatial and temporal resolution is required to consider varying weather influence and cover different flexibility options, spatial and temporal coverage is also necessary for long-term development of an increasingly interconnected power system. For instance, Després et al. [24] conclude that long-term energy models would benefit from an improved representation of variable renewable energies in the power sector. The growing requirement of flexibility in particular on the demand side (e.g. storages or 3 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 demand side management) additionally increases modelling complexity in systems with high penetration of renewable energies. Although computing resources have been improved significantly in recent years, decisions between model complexity and runtime need to be taken with regard to optimization algorithms. Attempts in tackling complexity have been made by applying models in a consecutive or interactive manner. For instance, Deane et al. [18,19] soft-link an energy system model with a dedicated power system model. Similarly, Trepper et al. [20] present an integrated approach to assess potential benefits of market splitting in Germany by connecting a European dispatch model to a detailed unit commitment scheduling model. With the liberalization of markets, heterogeneous participants with different objectives and new business-cases are difficult to model with classical optimization models that traditionally have been applied in oligopolistic markets. Here, agent-based models have been proposed as a useful tool to test market design [38]. In general, agent-based modelling is applicable to complex systems across different domains and disciplines [39]. With the objective to represent and cover market behaviour, agent-based models like EMACS (Electricity Market Complex Adaptive System) [40] are applied to electricity markets. In this context, such models can for example be applied to assess cross-border effects of CO2-policies [41] or the complex interactions of the huge variety of actors caused by policy measures to integrate renewable energies into the market [42]. Although agent-based models can be applied as a classical economic approach capturing the complexity of market actor interactions, it is increasingly utilized to also capture the human dimension which is referred to in the context of interdisciplinary modelling (see section Interdisciplinary modelling). The increasing complexity of models is accompanied by a rising amount and complexity of input and result data. Data are crucial because absence of necessary data may hamper the development of new modelling techniques, as Krysiak and Weigt [43] argue in the case of demand side management modelling. Keirstead et al. [26] state that data availability is one challenge for (urban) energy system modelling. Acquiring or generating input data is not a trivial task as it requires versatile software skills (e.g. GIS, databases, reverse engineering) and may be linked to other sophisticated research areas (e.g. meteorology in the case of power production from wind turbines). Therefore, data processing to generate model input data can be one of the most time consuming tasks in the whole modelling process. Regarding the output, models usually produce large amounts of data that have to be analysed. Therefore, result processing itself may be difficult and time-consuming. This affects for example the visualization of multi-dimensional data (temporal, regional, unit-wise) in an appropriate way. The complexity challenge is linked to the challenges of model utilization. There exists a trade-off between modelling complex interactions with the required level of detail and keeping the model clear and comprehensible. Uncertainty Uncertainty has been identified as a challenge for energy system modelling decades ago [44]. Craig et al. [4] state that uncertainities in long-range energy forecasts are systematically underestimated. Uncertainty in terms of energy system modelling can be classified into a number of types. Generally, literature has different scopes, approaches, and scientific backgrounds to classify uncertainty which results in different classification schemes [3,5,6]. Mirakyan and Guio miss a ‘common agreement on typology of uncertainty’ [6]. They propose a new framework that has a broader scope and a more detailed classification compared to uncertainties described by Pfenninger et al. [3] and Hunter et al. [5]. This framework for categorization of uncertainty incorporates energy system modelling, decision making and subsequent planning processes: (1) linguistic uncertainty, (2) knowledge or epistemic uncertainty, (3) variability or aleatory uncertainty, (4) decision uncertainty, (5) planning procedural uncertainty and (6) level of uncertainty. Even though not very often discussed in the context of energy modelling, linguistic uncertainty (1) affects energy system planning and decision making based on model results. Linguistic uncertainty arises from natural language being vague, ambiguous, and because meaning of words may change over time [45]. An illustrative example is the ambiguous usage of the term model. 4 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 Knowledge or epistemic uncertainty (2) covers various aspects of uncertainty related to context or framing, data, structure of a model, technical and accumulated uncertainty that includes all other. Various examples for this type of uncertainty exist in literature as this category covers a wide range. Assumed learning rates and consequently future costs, (e.g. for renewable energy technologies) are decisive parameter for energy system models [46] as those often aim for minimal total system costs. If not carefully chosen, biased results may lead to incorrect policy recommendations if they do not reflect the sensitivity of this assumption [47]. Methodology and key pitfalls of assessing future costs of energy technologies based on learning rates is an important topic among the research community [48–50] that illustrates the importance of dealing with uncertainty related to input data. Uncertainty arising from structure of a model is the second major subcategory and lies in the nature of models. Due to the complexity of the real world, a model is always a simplified representation of real systems. Linearised description of energy systems is one prominent example of necessary simplification applied in models that may have strong impact on results [51]. Structural uncertainty has special importance for long-term planning models as they may cannot be fully validated [52]. Although tackling structural uncertainty is tricky, one attempt is made by DeCarolis et al. [53], who explore the near-optimal decision space with the technique modelling to generate alternatives (MGA) [28]. Variability or aleatory uncertainty (3) refers to ‘inherent variability manifested in natural and human systems’ [6]. It can also be referred to as random or stochastic. Variability can be addressed with established mathematical methodologies. For example, the open source model TEMOA applies stochastic programming [5] to deal with variability uncertainty. For deterministic models other options are scenario and sensitivity analysis or Monte Carlo simulations. Decision uncertainty (4) stems from decision makers with a different understanding and judgement of objectives and appropriate solutions and strategies [6]. For example risk perception or the way of representing model results to decision makers may affect their decision [45]. Availability of resources in terms of information and time to process it affects decision making as well [6]. According to Wardekker et al. [54], uncertainty perception varies depending on how information is provided. This relates Planning procedural uncertainty to the aforementioned decision uncertainty. Additionally to the presented types of uncertainty, the level of uncertainty (6) has to be considered [6]. It describes the environment in which a decision is made. Four levels for distinction are proposed: deterministic, risk laden, uncertain and ignorant environments [6]. Interdisciplinary modelling The development of energy system models is typically undertaken from an engineering or economic perspective. Though, Jefferson [55] argues that emphasizing on equations and economic theories is hindering to focus on complicated factors and their future implications. Furthermore, Wiese [12] states that twenty-first century challenges need to include other perspectives than least-cost optimization. As stated above, differences are inevitable between ideal results of optimization models with one single rational decision maker and real world developments with a multitude of heterogeneous actors [56]. In addition to an increased complexity, this is also a challenge from an interdisciplinary view because modellers need to integrate perspectives that are not captured by standard economic or engineering approaches. However, if energy research is not undertaken in an interdiciplinary way, researchers ‘are not likely to grasp the problems, and thus the solutions to this challenging (energy) research space’ [9, p.247]. Social and behavioural factors are import to assess the adoption of renewable technologies [57, 58] or the representation of consumer’s real behaviour in classical energy models [59]. For example, social acceptance has a relevant impact on grid and wind power expansion [60, 61]. Thus, attempts exist to capture the human dimension in energy system modelling by applying social science methods. But considering the strong interconnectedness of energy systems and society, social sciences are rather under-represented in contemporary energy research [62]. 5 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 Another requirement in interdisciplinary modelling results from the strong interdependencies between the energy, water and food sector. Granit et al. [29] argue that increased understanding of the water-energy-food nexus is necessary to achieve sustainable development goals. They present first attempts for integrated tools and state that further cooperation between the modelling disciplines is required. To comprehend the dimension of challenges in interdisciplinary energy modelling, one has to consider that finding a coherent terminology and taxonomy within one field is already complex. This is referred to as linguistic uncertainty in the section Uncertainty. Between different disciplines, a lack of understanding due to different terms impedes a common understanding of energy systems. Scientific standards Complying with scientific standards includes transparency, repeatability, reproducibility and scrutiny. These principles ensure that science moves forward and can perform course corrections through independent verifications [63]. Beyond that, these are also fundamental for the societal process, which depends on return of knowledge that has been publicly funded. Repeatability or the sometimes used equivalent term replicability describes the ability to repeat an experiment and come to the same results. In contrast, reproducibility means that results can be repeated by a different researcher in a different computer environment [64]. Although definitions exists, these two terms are not always utilized with this clear distinction in literature. Transparency of methods, code and data lays the foundation for the other three principles, as it is a precondition for building up on existing scientific work. However, Ince et al. [32] state that for computational science transparency at all stages constitutes a basic condition for reproducibility. Even if this is fulfilled, reproducibility remains a challenging task due to hardware, software and natural language uncertainty. The aspect of constantly changing model versions in energy system models and the lack of precisely describing these when presenting results adds another dimension to the challenge of reproducibility [22]. As Pfenninger et al. [65] argue, full – meaning effective – transparency of energy system models is still hampered by different barriers. Specifically, the lack of open licenses on the original sources of data is an obstacle for making model data publicly available. Moreover, a sparse or lacking documentation of data makes it inconvenient for others to use these data. To facilitate repeatable analysis, DeCarolis et al. [13] recommend five steps of best practices in energy economic optimization model development. These steps, we argue, can and should be extended to every energy system model: (1) Make source code publicly accessible, (2) Make model data publicly accessible, (3) Make transparency a design goal, (4) Develop test systems for verification exercises, (5) Work towards interoperability among models. In fact, with today’s information technology it has never been easier to comply with these recommendations. And indeed, source code of different models has been made publicly accessible in recent years (Balmorel [21], OSeMOSYS [11], TEMOA [5], calliope [66], PyPSA [67]). On the website of the open energy modelling initiative, up to now 25 open energy models are registered [14]. Contrary to increasing model transparency, publishing solely aggregated results of energy system models is still a common procedure. For instance, a list of models used in the UK shows that input data and code of the majority of models are not open [23]. As almost any result can be generated by modifying decisive input data, variables or code, the common practice makes repeatable results impossible. Attempts exist to overcome these problems. Regarding data, the Dataverse project is one example of technical support in linking associated data with the published article [68]. While point three on the list (transparency as a design principle) has already been discussed above as the foundation, the fourth point (verification exercises) refers to scrutiny. The importance of scrutiny for energy system modelling is discussed in the following in a technical sense but also on the societal level. Point five rather relates to applicability and re-usability which is discussed related to model utilization. On the technical level, scrutiny refers to identifying inconsistencies or faults (so called bugs). Every computer model is prone to bugs, whereas the probability of theses errors increases along with the complexity and size of the model. Detecting bugs is particularly vital in energy system modelling, as small errors may have great impact on the results. Johnson [69] highlights that peer-reviewed open source software has significant 6 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 advantages related to bug findings. Besides this, Ndenga et al. [70] point out that the size of a community, i.e. users and developers, is one metric for bug reports. On a societal level, scrutiny refers to the detection of bias in model code and data. The possibility to scrutinize model results is essential for credibility [16] and the development of public trust in the modelling results, particularly as participation in the design of energy pathways becomes increasingly important [31]. Being widely utilized for policy advice, the trade-off between being policy-relevant without being policy- prescriptive is of vital importance for model-based research [30]. Though, Mai et al. [16, p.9] conclude that, accidentally or purposefully, all models incorporate bias. Going one step further, Biewald et al. [71] argue that value-laden and ethical issues cannot and should not be avoided in model-based studies, but assumptions based on ethical opinions should be communicated transparently which can increase policy relevance of these studies. Similarly Edenhofer and Kowarsch [72] state that value-neutral scientific recommendations for public policy means are not possible. As model based research has to deal with normative-ethical aspects, they suggests a new culture in academia that defines the role of modellers as cartographers of solution spaces. Detecting value-laden assumptions is even more difficult than detecting bugs, as software tests fail at this. Hence, again transparency of source code and data is pivotal for energy model usage in policy advice and essential for complying with quality standards [15]. Although all discussed points also refer to all computational heavy sciences, Pfenninger et al. [65] argue, that energy policy research is lacking behind other fields in terms of complying with scientific standards. Model utilization The issue of model utilization is linked to growing model complexity. In the modelling process, three main groups of persons are involved: (1) developers (2) users and (3) decision makers. It is noteworthy that in some cases these groups may not be completely distinct, as developers and users might be identical. In terms of model utilization we identify two main aspects. Firstly, the challenge of usability that is associated with the model user - decision maker interface. Secondly, the challenge of applicability that can be understood as a problem of ‘ease of use’ at the developer-user or ‘ease of adaptation’ at the developer-developer interface. As models only produce useful information if the recipients understand the causal relations, there remains a trade-off between the level of complexity and the general usability. Bale argues that ‘[m]odellers need to engage with their beneficiaries from the outset so that models are properly scoped and fit for purpose.’ [34, p.157]. Most notably this is important as models are made for obtaining insight not for generating numbers [73]. The challenge of finding a common language between developers, users and recipients of their results exists almost as long as the models themselves. In 1976, the Energy Modelling Forum was formed to ‘foster better communication between the builders and users of energy models in energy planning and policy making’ [33, p. 449]. Energy research is generally application-oriented but stands out among other policy fields with externalities. Due to its vertical and horizontal complexity, entailed costs and strong path dependency, energy models are indispensable for policy support [74]. However, the decision maker’s idea of useful information may significantly disagree with those of the users’ point of view [16, p.9]. This is a crucial point, as ‘[a] model is not fit for purpose if it is developed without sufficient critique of the motives for producing the model.’ [34, p.155]. Therefore, the communication of results is a crucial aspect of the modelling process. In particular, valuable information may not only be lost at the user-decision maker interface. To tackle this problem in operations research, the concept of model assessors, analysing and evaluating models for decision makers has come up long time ago [75]. Additionally, Strachan et al. [10] propose further improvements like platform-based expert user groups for coordination and interdisciplinary external stakeholder review for energy system models. Between developers and users, an easier and better understanding of model mechanisms than at the developer-decision maker interface could be assumed. Unfortunately this seems not always to be the case. One example for differences in understanding models and results is the discussion about results from the NEMS model (see [76] and [77] for details). The usefulness of a model rises if it can be applied to a diverse set of problems and by different researchers. Ideally, the expense of a developer for building up on an 7 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 existing model should be lower than the expense for building a new one. In the context of energy system modelling it has been argued that ‘[s]ociety as a whole saves time and money if researchers avoid unnecessary duplication’ [65, p.212]. Considering the rising amount of open energy models for similar purposes [14], it yet seems that developers tend to rather develop a new model instead of using existing ones. A reason for this may be the rising complexity and different software skills required to adapt models. Consequently, being open does not seem to be sufficient in terms of usability, even if a deep modelling understanding exists. The problem of applicability is also connected to scientific standards as it is vital for the repeatability and more importantly to the reproducibility of results. The framework concept Philosophy and delimitation The framework was conceived as a community project to take advantage of similar modelling activities. Due to the different research backgrounds of the collaborators, the framework was not designed for the scope of one particular application. Instead, the idea was to create a framework that can be used to build a variety of energy system models by simplifying recurring processes in the field of energy system modelling. Thus, users still need to have a general understanding of the problem and its associated model. Hence, oemof’s target group are energy system model developers. Existing open source frameworks like calliope presented by Pfenninger et al. [66] and the toolbox OseMOSYS presented by Howells et al. [11], are designed to build specific models of one model family or type by the use of predefined sets of equations (e.g. bottom up linear optimization based models). The URBS model generator written in GAMS is a similar example [36]. Our work tries to encompass these valuable approaches while going one step beyond to facilitate the modelling of complex energy systems. It provides a rich set of tools that can be understood as encapsulated sub-frameworks allowing one to model today’s and tomorrow’s energy systems. This includes optimization libraries as well as tools to simulate feed-in from renewable energy sources or local heat demand for a specific region. Furthermore, the framework needs to be embedded in a surrounding infrastructure for pre- and post-processing of data to support complete workflows. This requires well defined interfaces between existing tools and a common foundation. In the case of oemof, the fact that its developers come from different modelling backgrounds and have differing objectives resulted in a generic foundation for the framework. Therefore, oemof is neither focused on a specific analytic or mathematical approach nor restricted to a certain spatial or temporal resolution. Moreover, the description of the energy system is separated from the actual calculations done on the system (e.g. linear optimization) because this mathematical approach is just one way of simulating the system. Essentially, energy systems ranging from distributed or urban ones to energy systems on a national scale may be modelled, making the framework a multi-purpose modelling environment. Community Oemof was created as a community project and is still being developed as one. Working groups from different institutions aimed to develop a modelling environment that satisfies their different scientific scopes. In order to consolidate their internal models into a common one that is used jointly by the different working groups, development and communication processes have to be established to facilitate collaboration. These processes will in turn enable a seamless integration of new community members into the development process, thus helping to expand the community. Furthermore, the oemof community tries to get users, who are not developers, involved as early as possible. To satisfy the requirements of the different groups and projects, the framework has to be flexible and adaptable. Furthermore, the produced code has to be well documented in order to be accessible and easily 8 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 modifiable for different contributors of various institutions. To enable the communication between all developers and users, a collaborative platform is used that is still under active development. Concept The main feature of the framework is that of separating the issue of describing an energy system’s topology from calculating the information about the system one is interested in. To achieve this, we developed a generic concept which constitutes the foundation of all oemof libraries. In this generic concept an energy system is represented as a network consisting of nodes which are connected via flows. Nodes are subdivided into buses and components. When representing an energy system, we impose the additional constraint, that buses are solely connected to components and vice versa. Components are meant to represent actual producers and consumers of the energy system, while buses are meant to represent how these components are tied together. Flows are used to represent the inputs and outputs of a component. An energy system that is represented in such a way can be approached mathematically using concepts from graph theory by looking at it as a bipartite graph, where nodes are partitioned into buses and components while flows act as the directed edges of the graph. The framework provides basic components which can be used directly while also facilitating the development of more specific components built upon the basic ones. A detailed description of the core concept with its theoretical foundation has been published by Wingenbach et al. [78]. An example of how to describe an arbitrary energy system using this network structure is shown schematically in Fig 1. Fig 1. Schematic illustration of an energy system represented as an oemof network. Based on the flows present on each component, they can be divided into three main subtypes representing different physical objects: (1) Transformers have inflows and outflows. For example a gas turbine consumes gas from a gas bus and feeds electrical energy into an electricity bus. The relation between inflow and outflow can be specified in the form of parameters, for example by specifying the transfer function or an efficiency factor. In the case of a gas turbine, the efficiency factor would be the simplest way of relating the resource consumption to the provided energy. (2) Sinks only have inflows but no outflows. Sinks can represent consumers of which households would be an example. (3) Sources have outflows but no inflows. For example, wind energy or photovoltaic plants can be modelled as sources. 9 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 A similar, purely mathematical formulation of multi-commodity network flow models for dynamic energy management has been illustrated in 2012 by Zeng and Manfren [79]. Furthermore, related structures of energy systems can also be found in different energy models [11, 80, 81]. These publications demonstrate that using a graph is an intuitive way of representing an energy system. Being an openly available, uniform, sector-independent framework that provides a consistent object-oriented implementation of the generic network structure makes oemof a valuable contribution to the energy modelling and especially the energy framework family. Implementation The framework and its underlying concept is implemented using an object-oriented approach in the high-level programming language Python. It consists of different libraries that can be grouped according to their mutual compatibility, resulting in the layer structure shown in Fig 2. Fig 2. Libraries located on different oemof layers. Four main layers can be used to categorize the libraries: (1) At the core layer the generic graph structure is implemented. At this layer the basic application programming interface (API) is defined. Additionally, the description of an energy system as well as the format of input and output data for core-objects is defined. (2) The namespace layer contains associated libraries that are based on the core APIs and inherit from core-objects. These could be libraries for cost or power-flow optimization or other purposes. (3) The so-called oemof layer contains libraries associated with oemof which can be used independently but also provide means to integrate with oemof, in case one want use both. (4) Finally, the outermost linked packages layer includes open source projects known to be used by or to use libraries from the layers below. These open source projects complete the toolbox for energy modelling. With this layer we take advantage of synergies with energy related open source projects that link to or are linked to the framework. 10 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 The network concept has been implemented at the core layer in form of a class hierarchy which is sketched in Fig 3. The root elements of this class hierarchy are Node, Flow and EnergySystem. Node is the abstract base class for Bus and Component, which are used to represent nodes in the bipartite graph representing the energy system. Furthermore, components are subdivided into Source, Sink and Transformer classes depending on how they are connected to Bus objects. Objects of the class Flow represent the directed edge between two nodes, i.e. the connection between a Bus and a Component object. Moreover, the class EnergySystem serves as a container and holds additional information, like time index information or groups of nodes according to user provided criteria. Fig 3. UML diagram of oemof core classes. All basic energy system components such as energy demands, (renewable) energy sources and transformers between different energy buses can be modelled by means of these basic classes. Additional components that introduce new features can be added via inheritance. If sub-classing is not suitable, new classes can be created and used together with the core classes. As an example, the solph library introduces a storage class with different individual parameters. The initially outlined main framework feature of a separating the description of the energy system from its simulation is reflected by the introduction of the Flow class which is separate from the Node class hierarchy. Objects of this class hold information about the flow between two nodes such as maximum available transfer capacities of power line flows or whether the amount of a certain flow is fixed and if so, its value. As an example for the provided generic flexibility, objects of this class are used in the solph library to build inter-temporal constraints for different kind of energy system optimization problems such as combined heat and power modelling or unit commitment. A representation closer to real-world energy systems can be created by the EnergySystem class. The class serves as a container of the above mentioned elements and provides the possibility to add extra information such as grouping structures or optimization parameters. Additionally, it provides interfaces to save results and to save and restore entire energy systems including these results computed from them. This allows for an intuitive handling of energy systems by treating them as an own entity. Overall, an implementation within the high level programming language Python has the advantage of a rich set of external libraries usable for scientific computing. Oemof itself makes heavy use of external modules for optimization problem and data handling. Additional packages for data pre- and post-processing or visualization can be included easily. The structure empowers the user to decide the extend to which internal 11 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 or external packages should be used in his applications. Documentation, collaboration and testing ‘A critical part of any piece of software is the documentation’ [82, Section IV.A]. This is of particular importance for open source projects with many users and a changing developer base. With the objective of a profound documentation in all stages and formulation of general nomenclature, we follow a documentation approach on four different levels similar to Howells et al. [11]: (1) Comments inside the code are used to explain non-intuitive lines of code to new developers and interested users at the lowest level. (2) Docstrings located inside the source code describe the API, i.e. how to use the various classes, methods, and functions. (3) Higher level descriptions provide the user with additional information about the possible interactions between different libraries or application-specific usage information. These manuals are located inside the repository and are therefore shipped with the source code. (4) Examples provide an additional source of documentation that is particularly useful to new users. Keeping such detailed documentation consistent and up to date across releases comes at the expense of a high maintenance effort. Nevertheless, it enables a high degree of transparency which is of special importance if external users want to understand the internal logic of a model in order to reproduce scientific results. As oemof is an open source community project, a common platform for collaboration is needed. Similar to Greenhall and Christie [82] as well as other open source energy modelling projects, oemof uses GitHub for collaboration, code hosting and bug-tracking which allows for an easy copying and forking of the project. GitHub is based on the version control system git and code can be developed in parallel on different branches. In order to ensure an effective branching strategy and release management, a well established git workflow model [83] is set as standard for all developers. Contributions to the code base are managed in form of pull requests which allow for an openly discussed review process of potential changes. Moreover, code changes are checked for conflicts before being merged back into the development branch by the respective developer in charge of the affected library. Continuous tasks such as bug-fixes, suggestions for improvements and user support are handled via issues and different tags as in most other software projects hosted on GitHub. In order to test oemof’s functionality in case of changes to multiple parts of the code base, unit tests are applied. During the testing process, all integrated application examples are run and the created results are checked against stored historical results. Only if all examples run without errors a pull request is merged back into the development branch. This procedure ensures the functionality even if major changes to the code base are applied from one release version to another. Applications The framework is not designed to constitute a standalone executable. Instead, the oemof libraries are meant to be used in combination with input data, parameters and possibly other Python libraries to build applications that produce concrete results. Applications may depict a specific energy system or provide an abstraction layer to a customisable modelling software (sub-framework). Application development Generally, applications can be developed highly individually by the use of one or more framework libraries depending on the scope and purpose. Fig 4 illustrates the typical process of building an application. This 12 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 time, the libraries are grouped according to their domain when viewed from a potential user’s perspective and not according to their layer in the cosmos like in Fig 2. Fig 4. Building an application based on libraries of the oemof cosmos and external libraries (dark grey). Applications can be built in a flexible way by combining oemof libraries with external Python libraries. When developing applications, specific components can be substituted easily according to the functionality needed, which allows individual application development and provides a high degree of freedom for the developer. This is particularly relevant in working environments such as scientific work groups working spatially distributed and requiring adjustments for specific research questions. Within a modelling process, libraries of the framework are combined to model the desired system with its behaviour in an application. Due to the flexibility mentioned above, modelling processes can take various forms ranging from a few plain steps in a standalone Python file to complex procedures contained in one or spread over more Python packages based on oemof). However, regarding the modelling workflow, all applications have some major steps in common and throughout include all required data pre- and post-processing. To illustrate the modelling process, Fig 5 shows the schematic workflow of a simple application. First Fig 5. Common steps in the oemof application development workflow. of all, an empty energy system object is created. This object acts as a container for the nodes and carries information such as the time resolution. Additionally, methods to handle nodes are provided. The next step is the instantiation of nodes and flows of the modelled energy system which are added to the existing energy system instance (population of energy system). Node and flow objects can be created step by step in the 13 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 python programming language whereas large energy models can use their own functions to deal between data and parameter input and the creation of the nodes. One option provided by oemof is the usage of a specially formatted CSV-file in order to define an energy system including its parameters. Subsequently, the results of the energy system can be computed by simulating or optimizing the system. For example an optimization problem based on the network structure is created and solved with the oemof-solph library. This optimization library provides (mixed integer) linear programming methods to optimize energy systems regarding different metrics such as costs or emissions. For the simulation/optimization, objects created from namespace-layer classes may be used as well as core-layer objects. Though, solph-nodes might not be compatible with nodes from another namespace library. Nevertheless, all objects will be compatible with the functionalities of the core-layer. Finally, results can be processed with the output library of oemof. The oemof-outputlib makes it easy to get different views of the results and plots based on a uniform output data format. Despite all differences, oemof applications share a similar structure, as the steps mentioned above are always present. Therefore, it is easier for developers to comprehend oemof based models than completely different, arbitrary other models. Existing applications The framework already includes a couple of lean exemplary applications demonstrating the basic use cases. These have served as a foundation for more comprehensive applications applied in different research projects [84–88]. In addition, oemof is also used actively in teaching by some institutions. In the following, three applications using oemof for different models are described. The renewable energy pathways simulation system (renpassG!S ) [89] is a bottom-up fundamental Western European electricity market model which is currently developed at the Center for Sustainable Energy Systems (ZNES) Flensburg. It models future scenarios of the power plant dispatch and price formation in Germany and its interconnected neighbouring countries. It is based on operational and marginal costs and assumes an inelastic electricity demand. Currently, a similar spin-off model is adapted to the requirements of the Middle East and North Africa (MENA) region to model possible pathways for the future electricity generation based on a high share of renewable energy sources. Due to oemof’s modular structure, it requires minimal effort to change the geographical scope and the focus of the research question. The Heating System Optimization Tool (HESYSOPT ) [90] provides a free, open source tool to simulate district heating systems. It extends functionalities of oemof’s namespace layer and its solph library to build a mixed integer linear programming tool for district heating simulation. Classes located in oemof-network are sub-classed in order to increase the granularity at which physical objects can be represented. This is an example of how the object-oriented implementation allows for application specific customization by extending existing functionality via sub-classing. As a third example, reegishp [91] models heat and power systems on a local scale with the objective to evaluate district heating and combined heat and power in energy systems based on renewable resources from an environmental and economic perspective. The local system is connected in terms of electricity to a national model based on the idea of the model renpass [12] which is extended to include the heating sector. Local district heating conduits, power plants and storage elements use libraries of the three innermost oemof layers. Feed-in series are automatically created using oemof’s feedinlib, open data sets and GIS methods. These applications illustrate the flexibility of oemof and the extent of the potential user group not only content- and resolution-wise, but also concerning the level of involvement. On one hand it is possible to build a full-scale energy system model adapted to the user’s needs by just employing existing functionalities. On the other hand, advanced users which also have development capabilities can add libraries with e.g different optimization algorithms or system components. 14 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 Addressed challenges Based on the outlined energy system modelling challenges, the contribution of the presented framework to address those is derived in the following. The contribution of the Open Energy Modelling Framework can be attributed to its three major characteristics which lie in (1) the free and open source software philosophy, (2) the collaborative development and (3) the structural properties (modular framework, object oriented implementation, generic energy system representation, data model). Each of the outlined challenges (i) complexity, (ii) uncertainty, (iii) interdisciplinary modelling, (iv) scientific standards and (v) model utilization is addressed by one or more of the three mentioned characteristics. Challenges related to complexity are particularly tackled by oemof’s structural properties. Challenges associated with scientific standards, model utilization and difficulties of interdisciplinary modelling are primarily addressed by the free and open philosophy and collaborative development. In contrast, uncertainty can not be addressed sufficiently at present. Although the benefits of these characteristics regarding each specific challenge are difficult to determine; Table 2 attempts to highlight the single peculiarities. The contributions of the specific framework characteristics to the single challenges are discussed below. Table 2. Contribution of oemof to energy system modelling challenges (the symbols +/o/- represent strong/partial/no addressing). Challenge Contribution Characteristic Arguments Complexity + (3) generic foundation for integrated & flex- ible modelling, easy model linking, var- ious libraries including input & result data processing Uncertainty - (2) minor contribution to linguistic & struc- tural uncertainty, variability uncertainty not at all addressed Interdisciplinary Modelling o (2), (3) common understanding of system com- ponents, generic foundation extendible to other research fields Scientific Standards + (1), (2) free software, open source and open data, extensive documentation, repro- ducibility Model Utilization o (1), (2) extensive documentation, similar struc- ture of oemof application facilitates ap- plicability, no attribution to result com- munication Characteristics: (1) Free & open philosophy, (2) Collaborative development, (3) Structural properties Complexity Due to its structural properties, oemof makes it possible to create flexible energy system models which can be easily adapted and connected. For example, modelling strongly integrated energy systems is straightforward in the abovementioned network structure. Energy systems can even be developed separately by different persons and be connected afterwards. If, for instance, a specific sub-system should only appear in certain calculations, it can be connected and disconnected flexibly to the energy system graph with all its components 15 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 depending on the requirements. Additionally, the generic classes can be used to easily integrate other models within oemof. This has for instance been tested with the PyPSA model [67]. Applications built on oemof have shown the integration of electricity, heat and mobility as well as energy market simulation models [86] and power-flow simulations [85]. By sharing essential structural properties, hard- and soft-linking of oemof-based applications can be performed even with different modelling approaches or regional and temporal resolutions. As Trutnevyte et al. [92] argue this can be key for energy system analysis. Furthermore, applications build on oemof’s generic structure may be extended by other developers. As explained before and illustrated by different application examples, the object-oriented approach generally provides a flexible interface for extensions. Based on the underlying concept, incorporating new modelling methodologies will be possible in the future (e.g agent-based models based on core components). Moreover, the framework provides a complete toolkit for modelling highly integrated, renewable energy based systems. Thus, not only optimization models can be build, but also input data such as feed-in or demand time series may be generated on the basis of oemof functionalities. Especially the feed-in libraries allow for a high spatial and temporal resolution. Overall, the underlying generic basis in combination with a flexible programming language facilitates the modelling process for complex and changing systems. Uncertainty With its concept, oemof may already contribute to a process of addressing linguistic uncertainty. Identifying common elements in energy system modelling can help in determining coherent terminologies. Here, experiences from collaborative modelling can be a key for the necessary interface definitions of different existing models. Hence, at least ambiguity is tackled as developers have to agree on specific terms during the development process. Multiple perspectives of developers with different backgrounds in the process of collaborative model development decrease the risk to overlook or omit decisive features of energy systems. Hence, with this property, epistemic uncertainty related to model structure uncertainty is partly addressed by oemof as well. At the moment the framework does not provide any functionalities tackling problems of variability uncertainty. Nevertheless, above mentioned techniques to tackle uncertainty such as stochastic programming could be added with reasonable effort since they are already integrated in the underlying Python optimization packages. Furthermore, methods to explore a large space of parameter variations (i.e. scenario or sensitivity analysis) could be easily built on top of an oemof based model. Interdisciplinary modelling The provided framework does not directly address the issue of taking down disciplinary walls between energy system modelling and other research disciplines. Even though oemof is not restricted to a specific mathematical approach, capturing the human dimension is not at the core focus of the framework. Nevertheless, oemof’s core package may serve as a base for implementing other methods (e.g. agent-based models). Therefore, the concept of oemof allows to integrate modelling techniques that suit interdisciplinary modelling. We think, another important contribution can be derived from the collaborative development. This kind of development is not well established in energy system modelling. In the case of oemof, it triggered the process of finding common definitions and understanding of energy research related problems. As a consequence, two important points in terms of interdisciplinary modelling are contributed by oemof: (1) experiences from the collaborative development process can be translated to interdisciplinary model development, (2) the resulting generic basis allows for an easy coupling of energy system model components with new model components of other research areas (e.g. components in water resource modelling). 16 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 Scientific standards With a strict free software, open source and open data philosophy, oemof satisfies a basic condition in terms of transparency and allows for repeatability, reproducibility and scrutiny. However, publishing undocumented source code of complex models still represents serious obstacles for others. Therefore, the four level documen- tation, code-review, and version-control of oemof are important elements for effective transparency. Moreover, oemof provides functionalities to increase transparency on application level. With a standardized input/output data format, simultaneous publishing of model source code and the corresponding documentation (including data) is possible. As explained, for this a human readable, spreadsheet based and thus cross-platform data structure provides a simple user interface and lowers the entry barrier for new users significantly. Supported by a clear version-control workflow, this allows for the release of monolithic model versions including all data and documentation. Thus, scientific model results are not only transparent but also easily reproducible. Additionally, this principle allows a stand-alone run of applications without the need of supplementary software infrastructure (e.g. databases). Hence, applications can also be archived and exchanged easily. From the beginning of the project, the collaborative framework development with different backgrounds of its developers required a high quality documentation. As a result, transparency is improved for new developers and external users through the mentioned four level documentation. The collaborative framework development of oemof increases the probability of finding bugs. In addition, controversial approaches can be discussed and the results can directly lead to improved code. With these properties, oemof fulfils all six best practice recommendations for repeatable analysis worked out by DeCarolis et al. [13]. Model utilization Policy measures and planning processes based on the results of energy system models cannot be affected directly by the modeller. The open source and – depending on the specific application – open data approach enables decision makers and planners to obtain deeper understanding of model results considering details of model inputs. This may enhance communication between modellers, decision makers and other stakehold- ers. Furthermore, the before-mentioned common terminology enables the different groups to communicate effectively. Beyond challenges outlined above, oemof supports the energy system modelling community by providing a basis for model development that is highly reusable and adaptable. This could save other resources (e.g. time) in terms of parallel work especially when it comes to long-term projects with a high extent of interfaces between groups and work packages. Therefore, oemof is in line with the argumentation of increased productivity through collaborative burden sharing [65, p.212]. Also, the applicability of oemof models is improved by the underlying structure. Once this structure has been internalized by users and model developers, the model development and usage is straightforward. Through the modular and layer based design – where each layer has a certain degree of interdependency from the remaining part of the framework – new users can create applications based on the desired module without knowledge of the complete framework. Moreover, the overall concept is consistent and the graph-based structure is in line within the code, data and documentation. Thus, even complex cross-sectoral models or applications developed with another scientific scope can be understood quickly. Generally, a well-defined modelling workflow makes things more transparent. Open challenges and remaining problems As described in the previous section and summarized in Table 2 the challenges of scientific standards and complexity are addressed by the presented framework. Subsequently, the open challenges (uncertainty, interdisciplinary modelling, model utilization) and associated remaining problems are discussed. The remaining problems can only partly be addressed by a modelling approach itself. We think some of them are rather located on a meta-level. 17 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 Most types of uncertainty are not tackled by oemof. Thus, future effort should be put in incorporating existing approaches for tackling variability uncertainty. However, existing solutions like sensitivity analysis or stochastic programming counteract complexity, as these measures are computationally expensive. But also by applying existing approaches and under the reasonable assumption of increasing computational resources, modern realities aggravate the problems related to uncertainty. Missing regulatory certainty in combination with disruptive events can hardly be tackled by existing technical methodologies. Hence, policy makers need to be aware that reliable policies and regulatory schemes are crucial for the degree of reliable advice energy modelling can provide as for policy making. Another open issue exists in terms of structural model uncertainties that are also closely linked to the challenge of complexity. Instead of handling these uncertainties as practical constraints they have to be analysed extensively (e.g. influence of temporal and regional resolution on results). This is important as growing complexity of the modelled systems will necessitate reducing model complexity. In turn, structural uncertainties of these simplified models will increase. Connected to this issue are open questions that directly link to model utilization (e.g. ‘Is a model with unquantified structural uncertainties fit for a specific purpose?’). As delineated in section Addressed challenges, oemof lays important foundations for interdisciplinary modelling. Nevertheless, this has not been carried out on the basis of oemof applications so far. Developing common understanding of transdisciplinary problems is a non-trivial task but a basis for interdisciplinary modelling. Here, collaborative development may play an important role in acquiring necessary skills. Besides this, barriers for integrating social sciences in energy system modelling can partly be found in the organizational structure of scientific education and work. Real interdisciplinary work by scientists is still often discriminated against when being evaluated by scientist with deep disciplinary backgrounds. Regarding model utilization, oemof contributes to model application and re-usability. However, the problem of result communication remains, which can only be addressed on a meta-level. The problem of how results are communicated is a recurring point in literature. Communication of energy system modelling results fails when recipients only see concrete numbers (e.g. total energy system cost) as an outcome. Though, models should firstly be seen as a tool for understanding mechanisms and getting insights [72, 73]. This simple idea seems to be ignored on a regular basis but this problem can not be tackled by a model or framework itself. Extended usage of pre-prints and discussions about results and methodologies within the community before the actual publishing process can be one step into the right direction. Proposals to reinvent the modeller-policy decision maker interface made by Strachan et al. [10] also seems promising for overcoming this problem. Conclusion Computer based modelling is a valuable method for understanding complex energy systems and thus inevitable to support decision making. Associated with the modelling process are challenges that are caused by the nature of complex systems and are enforced by the transformation of the energy system. While some challenges exist since the beginning of energy system modelling, others are gaining in magnitude due to modern realities. We categorize the diverse challenges by complexity, uncertainty, interdisciplinary modelling, scientific standards, and model utilization. As argued extensively, oemof contributes to address these challenges based on its characteristics. Being developed in an academic context, challenges related to scientific standards are addressed thoroughly with the free software and open source philosophy. This is also indicated as oemof complies with the best practice recommendations of DeCarolis et al. [13]. Moreover, oemof’s structural properties tackle important issues related to complexity. With the generic basis, the modular framework and the object oriented implementation, modelling of integrated renewable energy systems, easy model linking as well as input and result processing is facilitated. Regarding challenges in terms of model utilization, oemof’s philosophy constitutes an important precondition for tackling those. Effective transparency at all stages is crucial for result-communication as well as for application and re-usability of models. Moreover, oemof’s characteristics, lay important foundations for addressing challenges associated with interdisciplinary modelling. First, the generic basis allows for modelling components originated in other research areas. Second, experiences 18 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 from the collaborative development can be translated to interdisciplinary model development. At present, most types of uncertainty, remain as open challenges. Future effort should therefore be put into tackling variability uncertainty by integrating existing methodologies, such as stochastic programming. Additionally, we recommend to analyse structural uncertainties of energy system models. Finally, its noteworthy that some approaches with respect to specific challenges may counteract each other. Consequently, challenges cannot be overcome by one single model or framework approach. Instead, a process of applying and analysing different approaches, accompanied by a discussion within the scientific community is necessary to tackle the challenges. This process is particularly relevant as we identify challenges that are recurring problems and can not be tackled solely by technical modelling approaches. Among these are problems of result-communication and interdisciplinary modelling. We argue that these must be primarily addressed through changes in communication, habits and organizational structures. Especially, the fundamental questions if models are fit for purpose and what model results may reveal – or may not reveal – seems to be disregarded way too often. Here again, collaborative modelling can be a valuable method supporting the process. Acknowledgements The group of authors of this paper is not identical with the oemof developer group. Since oemof is a collaborative project all developers can be found on the contributors page of each repository at github. The project was initially created by the following institutions: Europa-Universität Flensburg (EUF) Flensburg University of Applied Sciences (HFL) Otto von Guericke University Magdeburg (OVGU) Reiner Lemoine Institut Berlin (RLI) 19 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 References 1. Kagiannas AG, Askounis DT, Psarras J. Power generation planning: a survey from monopoly to competition. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2004;26(6):413–421. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2003.11.003. 2. Wei YM, Wu G, Fan Y, Liu LC. Progress in energy complex system modelling and analysis. International Journal of Global Energy Issues. 2006;25(1/2):109–128. doi:http://dx.doi.org/10.1504/IJGEI.2006.008387. 3. Pfenninger S, Hawkes A, Keirstead J. Energy systems modeling for twenty-first cen- tury energy challenges. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2014;33:74–86. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2014.02.003. 4. Craig PP, Gadgil A, Koomey JG. What can history teach us? A Retrospective Examination of Long-Term Energy Forecasts for the United States. Annual Review of Energy and the Environment. 2002;27:83–118. doi:http://dx.doi.org/10.1146/annurev.energy.27.122001.083425. 5. Hunter K, Sreepathi S, DeCarolis JF. Modeling for insight using Tools for En- ergy Model Optimization and Analysis (Temoa). Energy Economics. 2013;40:339–349. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2013.07.014. 6. Mirakyan A, Guio RD. Modelling and uncertainties in integrated energy planning. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2015;46:62–69. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2015.02.028. 7. Warr BS, Ayres RU. Evidence of causality between the quantity and quality of energy consumption and economic growth. Energy. 2010;35(4):1688–1693. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2009.12.017. 8. Chang Y, Li G, Yao Y, Zhang L, Yu C. Quantifying the Water-Energy-Food Nexus: Current Status and Trends. Energies. 2016;9(2):65. doi:http://dx.doi.org/10.3390/en9020065. 9. Schuitema G, Sintov ND. Should we quit our jobs? Challenges, barriers and recommendations for interdisciplinary energy research. Energy Policy. 2017;101:246–250. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2016.11.043. 10. Strachan N, Fais B, Daly H. Reinventing the energy modelling–policy interface. Nature Energy. 2016;1(16012). doi:http://dx.doi.org/10.1038/nenergy.2016.12. 11. Howells M, Rogner H, Strachan N, Heaps C, Huntington H, Kypreos S, et al. OSeMOSYS: The Open Source Energy Modeling System: An introduction to its ethos, structure and development. Energy Policy. 2011;39(10):5850–5870. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2011.06.033. 12. Wiese F. renpass - Renewable Energy Pathways Simulation System - Open Source as an approach to meet challenges in energy modeling [PhD-Thesis]. Europa Universität Flensburg; 2015. 13. DeCarolis JF, Hunter K, Sreepathi S. The case for repeatable analysis with energy economy optimization models. Energy Economics. 2012;34(6):1845–1853. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2012.07.004. 14. Opemod Initiative. open energy modelling initiative: Open Models; 2016. Available online: http: //wiki.openmod-initiative.org/wiki/Open_Models (accessed: 24 June 2016). 15. Dieckhoff C, Eberspächer A. Consulting with energy scenarios - Requirements for scientific policy ad- vice; 2016. Available online: http://www.akademienunion.de/fileadmin/redaktion/user_upload/ Publikationen/Stellungnahmen/Stellungnahme_Energy_scenarios.pdf (accessed 24 June 2016). 20 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 16. Mai T, Logan J, Blair N, Sullivan P, Bazilian M. RE-ASSUME. A Decision Maker’s Guide to Evaluat- ing Energy Scenarios, Modeling, and Assumptions; 2013. Available online: http://iea-retd.org/ wp-content/uploads/2013/07/RE-ASSUME_IEA-RETD_2013.pdf (accessed: 24 June 2016). 17. Bazilian M, Rogner H, Howells M, Hermann S, Arent D, Gielen D, et al. Considering the energy, water and food nexus: Towards an integrated modelling approach. Energy Policy. 2011;39(12):7896–7906. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2011.09.039. 18. Deane JP, Chiodi A, Gargiulo M, Gallachóir BPO. Soft-linking of a power systems model to an energy systems model. Energy. 2012;42(1):303–312. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2012.03.052. 19. Deane JP, Gracceva F, Chiodi A, Gargiulo M, Gallachóir BPO. Assessing power system security. A framework and a multi model approach. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2015;73:283 – 297. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2015.04.020. 20. Trepper K, Bucksteeg M, Weber C. An integrated approach to model redispatch and assessment of potential benefits from market splitting in Germany. EWL Working paper Series. 2013;(Working paper no. 19). 21. Ravn HF. The Balmorel Model: Theoretical Backround; 2001. Available online: http://balmorel. com/images/downloads/The-Balmorel-Model-Theoretical-Background.pdf (accessed: 17 January 2017). 22. Dodds PE, Keppo I, Strachan N. Characterising the Evolution of Energy System Mod- els Using Model Archaeology. Environmental Modeling and Assessment. 2014;20(2):83–102. doi:http://dx.doi.org/10.1007/s10666-014-9417-3. 23. Hall LMH, Buckley AR. A review of energy systems models in the UK: Prevalent usage and categorisation. Applied Energy. 2016;169:607–628. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.02.044. 24. Després J, Hadjsaid N, Criqui P, Noirot I. Modelling the impacts of variable renewable sources on the power sector: Reconsidering the typology of energy modelling tools. Energy. 2015;80:486–495. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2014.12.005. 25. Connolly D, Lund H, Mathiesen BV, Leahy M. A review of computer tools for analysing the in- tegration of renewable energy into various energy systems. Applied Energy. 2009;87(4):1059–1082. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.09.026. 26. Keirstead J, Jennings M, Sivakumar A. A review of urban energy system models: Approaches, challenges and opportunities. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2012;16(6):3847–3866. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2012.02.047. 27. van Beeck N. Classification of energy models. Tilburg University; 1999. FEW-777. 28. DeCarolis JF. Using modeling to generate alternatives (MGA) to expand our thinking on energy futures. Energy Economics. 2011;33(2):145–152. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2010.05.002. 29. Granit J, Fodge M, Hoff H, Jocyce J, Karlberg L, Kuylenstierna J, et al. Unpacking the Water-Energy- Food Nexus: Tools for Assessment and Cooperation Along a Continuum. In: Jägerskog A, Clausen TJ, Lexén K, Holmgren T, editors. Cooperation for a Water Wise World - Partnerships for Sustainable Development. vol. Report Nr. 32; 2013.Available from: http://www.siwi.org/wp-content/uploads/ 2015/09/2013_WWW_Report_web.pdf. 30. Dieckhoff C. Modellierte Zukunft. Energieszenarien in der wissenschaftlichen Politikberatung. No. ISBN 978-3-8376-3097-8 in Science Studies. Bielefeld: transcript Verlag; 2015. 21 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 31. Wiese F, Bökenkamp G, Wingenbach C, Hohmeyer O. An open source energy system simulation model as an instrument for public participation in the development of strategies for a sustainable future. WIREs Energy Environ. 2014;3(5):490–504. doi:https://dx.doi.org/10.1002/wene.109. 32. Ince DC, Hatton L, Graham-Cumming J. The case for open computer programs. Nature. 2012;482:485–488. doi:https://dx.doi.org/10.1038/nature10836. 33. Huntington HG, Weyant JP, Sweeney JL. Modeling for insights, not numbers: the experiences of the energy modeling forum. Omega. 1982;10(5):449–462. doi:http://dx.doi.org/10.1016/0305-0483(82)90002- 0. 34. Bale CSE, Varga L, Foxon TJ. Energy and complexity: New ways forward. Applied Energy. 2015;138:150– 159. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.10.057. 35. Connolly D, Lund H, Mathiesen BV, Werner S, Möller B, Persson U, et al. Heat Roadmap Europe: Combining district heating with heat savings to decarbonise the EU energy system. Energy Policy. 2014;65:475–489. doi:https://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2013.10.035. 36. Schaber K. Integration of Variable Renewable Energies in the European power system: a model-based analysis of transmission grid extensions and energy sector coupling [PhD-Thesis]. Technical University Munich, Institute for Energy Economy and Application Technology; 2013. 37. Quaschning V. Sektorkupplung durch die Energiewende (Sector coupling by the energy transi- tion); 2016. Study. Berlin University of Applied Sciences (HTW). Available online: http://www. volker-quaschning.de/publis/studien/sektorkopplung/Sektorkopplungsstudie.pdf (accessed on 01 July 2016). 38. Sensfuss F. Assessment of the impact ofrenewable electricity generation on the German electricity sector. An agent-based simulation approach [PhD-Thesis]. University of Karlsruhe; 2007. 39. Wilensky U, Rand W. An Introduction to Agent-Based Modeling: modeling natural, social, and engineered complex systems with NetLogo. MIT Press; 2015. 40. Conzelmann G. Electricity Market Complex Adaptive System (EMACS) - Model Introduction; 2008. Published online by CEEESA, Argonne National Laboratory: http://ceeesa.es.anl.gov/pubs/ 61084.pdf (accessed: 22 December 2016). 41. Richstein JC, Chappin EJ, de Vries LJ. Cross-border electricity market effects due to price caps in an emission trading system: An agent-based approach. Energy Policy. 2014;71:139–158. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2014.03.037. 42. Reeg M, Hauser W, Wassermann S, Kast T, Klann U, Nienhaus K, et al. AMIRIS: An Agent-Based Simulation Model for the Analysis of Different Support Schemes and Their Effects on Actors Involved in the Integration of Renewable Energies into Energy Markets. In: 23rd International Workshop on Database and Expert System Applications; 2012. p. 339–344. 43. Krysiak FC, Weigt H. The Demand Side in Economic Models of Energy Markets: The Challenge of Rep- resenting Consumer Behavior. Frontiers in Energy Research. 2015;3:24. doi:10.3389/fenrg.2015.00024. 44. Hoffman KC, Wood DO. Energy system modeling and forecasting. Annual review of energy. 1976;1(1):423–453. 45. II JCA, Maier HR, Ravalico JK, Strudley MW. Future research challenges for incorporation of uncertainty in environmental and ecological decision-making. Ecological Modelling. 2008;219(3–4):383– 399. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2008.07.015. 22 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 46. Nijs W, Politis S, Castello PR, Sgobbi A, Thiel C, Zappon F, et al.. Supporting the deployment of selected low-carbon technologies in Europe. Implications of techno-economic assumptions. An energy system perspective with the JRC-EU-TIMES model; 2015. Publication Office of the European Union. EUR 27608 EN. Available online: http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/ JRC99082 (accessed on 07 June 2016). 47. Yeh S, Rubin ES. A review of uncertainties in technology experience curves. Energy Economics. 2012;34(3):762–771. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2011.11.006. 48. Nemet GF. Beyond the learning curve: factors influencing cost reductions in photovoltaics. Energy policy. 2006;34(17):3218–3232. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2005.06.020. 49. McDonald A, Schrattenholzer L. Learning rates for energy technologies. Energy policy. 2001;29(4):255– 261. doi:http://dx.doi.org/10.1016/S0301-4215(00)00122-1. 50. Söderholm P, Sundqvist T. Empirical challenges in the use of learning curves for assessing the economic prospects of renewable energy technologies. Renewable energy. 2007;32(15):2559–2578. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2006.12.007. 51. Ommen T, Markussen WB, Elmegaard B. Comparison of linear, mixed integer and non- linear programming methods in energy system dispatch modelling. Energy. 2014;74:109–118. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2014.04.023. 52. Hodges JS, Dewar JA. Is your model talking? A Framework for Model Validation; 1992. Report. Available online: http://www.rand.org/pubs/reports/R4114.html (accessed on February 1 2017). 53. DeCarolis JF, Babaee S, Li B, Kanungo S. Modelling to generate alternatives with an energy system optimization model. Environmental Modelling & Software. 2016;79:300–310. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2015.11.019. 54. Wardekker JA, van der Sluijs JP, Janssen PHM, Kloprogge P, Petersen AC. Uncertainty communication in environmental assessments: views from the Dutch science-policy interface. Environmental Science & Policy. 2008;11(7):627–641. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.envsci.2008.05.005. 55. Jefferson M. Closing the gap between energy research and modelling, the social sciences, and modern real- ities. Energy Research & Social Science. 2014;4:42–52. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.erss.2014.08.006. 56. Wittmann T. Agent-Based Models of Energy Investment Decisions. Sustainability and Innova- tion. Heidelberg: Physica-Verlag HD; 2008. Available from: http://link.springer.com/10.1007/ 978-3-7908-2004-1. 57. Robinson SA, Rai V. Determinants of spatio-temporal patterns of energy technol- ogy adoption: An agent-based modeling approach. Applied Energy. 2015;151:273–284. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.04.071. 58. Rai V, Robinson SA. Agent-based modeling of energy technology adoption: Empirical integration of social, behavioral, economic, and environmental factors. Environmental Modelling & Software. 2015;70:163–177. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2015.04.014. 59. Fragnière E, Kanala R, Moresino F, Reveiu A, Smeureanu I. Coupling techno-economic energy models with behavioral approaches. Operational Research. 2016; p. 1–15. doi:10.1007/s12351-016-0246-9. 60. Mester KA, Christ M, Degel M, Bunke WD. Integrating social acceptance of electricity grid expansion into energy system modeling: A methodological approach for Germany. In: Conference EnviroInfo 2016. Energy System Modelling – barriers, challenges and good practice in open source approaches. Springer; 2016. p. 115–129. 23 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 61. Christ M, Soethe M, Degel M, Wingenbach C. Wind Energy Scenarios for the Simulation of the German Power System Until 2050: The Effect of Social and Ecological Factors. In: Wohlgemuth V, Fuchs-Kittowski F, Wittmann J, editors. Advances and New Trends in Environmental Informatics. Cham: Springer International Publishing; 2017. p. 167–180. Available from: http://link.springer. com/10.1007/978-3-319-44711-7_14. 62. Sovacool BK. What are we doing here? Analyzing fifteen years of energy scholarship and proposing a social science research agenda. Energy Research & Social Science. 2014;1:1–29. doi:doi:10.1016/j.erss.2014.02.003. 63. McNutt M. Journals unite for reproducibility. Science. 2014;346(6210):679–679. doi:https://doi.org/10.1126/science.aaa1724. 64. Fehr J, Heiland J, Himpe C, Saak J. Best practices for replicability, reproducibility and reusabil- ity of computer-based experiments exemplified by model reduction software. AIMS Mathematics. 2016;1(3):261–281. doi:http://dx.doi.org/10.3934/Math.2016.3.261. 65. Pfenninger S, DeCarolis J, Hirth L, Quoilin S, Staffell I. The importance of open data and software: Is energy research lagging behind? Energy Policy. 2017;101:211 – 215. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2016.11.046. 66. Pfenninger S, Keirstead J. Renewables, nuclear, or fossil fuels? Scenarios for Great Britain’s power system considering costs, emissions and energy security. Applied Energy. 2015;152:83–93. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.04.102. 67. Brown T, Hörsch J, Schlachtberger D. PyPSA: Python for Power System Analysis Version 0.6.1; 2016. Available from: http://pypsa.org. 68. Altman M, Castro E, Crosas M, Durbin P, Garnett A, Whitney J. Open Journal Systems and Dataverse Integration– Helping Journals to Upgrade Data Publication for Reusable Research. Code4Lib Journal. 2015;(30). 69. Johnson JP. Collaboration, peer review and open source software. Information Economics and Policy. 2006;18(4):477–497. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.infoecopol.2006.07.001. 70. Ndenga MK, Jean M, Ganchev I, Franklin W. Assessing Quality of Open Source Software Based on Community Metrics. International Journal of Software Engineering and its Applications. 2015;9(12):337– 348. doi:http://dx.doi.org/10.14257/ijseia.2015.9.12.30. 71. Biewald A, Kowarsch M, Lotze-Campen H, Gerten D. Ethical aspects in the eco- nomic modeling of water policy options. Global Environmental Change. 2015;30:80–91. doi:https://dx.doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2014.11.001. 72. Edenhofer O, Kowarsch M. Cartography of pathways: A new model for environmental policy assessments. Envirionmental Science and Policy. 2015;51:56–64. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.envsci.2015.03.017. 73. Hamming RW. Numerical methods for scientists and engineers. Dover Books on Mathematics. New York: Dover Publications Inc.; 1973. 74. Goldthau A, Sovacool BK. The uniqueness of the energy security, justice, and governance problem. Energy Policy. 2011;41:232–240. doi:https://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2011.10.042. 75. Landry M, Malouin JL, Oral M. Model validation in operations research. European Journal of Operational Research. 1983;14(3):207–220. doi:http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(83)90257-6. 24 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 76. Gilbert AQ, Sovacool BK. Looking the wrong way: Bias, renewable electricity, and energy modelling in the United States. Energy. 2016;94:533–541. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2015.10.135. 77. Daniels D, Namovicz C. On Inaccuracies in a Published Journal Article; 2016. Available online: https:// www.eia.gov/workingpapers/pdf/White%20Paper%20-%2020160421.pdf (accessed February 2 2017). 78. Wingenbach C, Hilpert S, Günther S. The core concept of the Open Energy Modelling Framework (oemof). In: Environmental Informatics – Current trends and future perspectives based on 30 years of history; 2016. 79. Zeng D, Manfren M. Multi-commodity network flow models for dynamic en- ergy management – Mathematical formulation. Energy Procedia. 2012;14:1380–1385. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2011.12.1105. 80. Loulou R, Goldstein G, Noble K. Documentation for the MARKAL Family of Models. Energy Technology Systems Analysis Programme (ETSAP); 2004. 81. Richter J. DIMENSION - A Dispatch and Investment Model for European Electricity Markets; 2011. Available online: http://www.ewi.uni-koeln.de/fileadmin/user_upload/Publikationen/ Working_Paper/EWI_WP_11-03_DIMENSION.pdf (accessed February 2 2017). 82. Greenhall A, Christie R. Minpower: A power systems optimization toolkit. 2012; p. 1–6. doi:10.1109/PESGM.2012.6344667. 83. A successful Git branching model; 2010. Available online: http://nvie.com/posts/ a-successful-git-branching-model (accessed on 31 October 2016). 84. Möller C, Kuhnke K, Reckzugel M, Pfisterer HJ, Rosenberger S. Energy storage potential in the Northern German region Osnabrück-Steinfurt. IEEE; 2016. p. 1–7. Available from: http://ieeexplore. ieee.org/document/7569497/. 85. Müller UP, Cussmann I, Wingenbach C, Wendiggensen J. In: Wohlgemuth V, Fuchs-Kittowski F, Wittmann J, editors. AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid. Cham: Springer International Publishing; 2017. p. 181–193. Available from: http://dx.doi.org/10. 1007/978-3-319-44711-7_15. 86. Degel M, Christ M, Grünert J, Becker L, Wingenbach C, Soethe M, et al. VerNetzen: Sozial-ökologische und technisch-ökonomische Modellierung von Entwicklungspfaden der Energiewende. Projektab- schlussbericht. IZT Berlin, Europa-Uniersität Flensburg, Deutsche Umwelthilfe e.V.; 2016. Available from: http://www.uni-flensburg.de/fileadmin/content/abteilungen/industrial/dokumente/ downloads/veroeffentlichungen/forschungsergebnisse/vernetzen-2016-endbericht-online. pdf. 87. Wingenbach C, Hilpert S, Günther S. openMod.SH - Ein regionales Strom-Wärme-Modell für Schleswig- Holstein basierend auf open source und open data. In: 14. Symposium Energieinnovation. Technische Universität Graz; 2016. 88. Kaldemeyer C, Boysen C, Tuschy I. Compressed Air Energy Storage in the German Energy System – Status Quo and Perspectives. Energy Procedia. 2016;99:298 – 313. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2016.10.120. 89. renpassG!S (Renewable ENergy PAthway Simulation System capable of working with GIS data); 2016. Available online: https://github.com/znes/renpass_gis (accessed on 31 October 2016). 25 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 90. Hilpert S. HESYSOPT - An open source tool to support district heating system flexibilisation. In: Wohlgemuth V, Fuchs-Kittowski F, Wittmann J, editors. Environmental Informatics – Current trends and future perspectives based on 30 years of history. Shaker; 2016. p. 361–366. 91. reegis - An oemof application to model local heat and power systems; 2016. Available online: https: //github.com/rl-institut/reegis_hp (accessed on 31 October 2016). 92. Trutnevyte E, Barton J, Áine O’Grady, Ogunkunle D, Pudjianto D, Robertson E. Linking a storyline with multiple models: A cross-scale study of the UK power system transition. Technological Forecasting and Social Change. 2014;89:26 – 42. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2014.08.018. ©2017 by the authors; licensee Preprints, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 26 Preprints (www.preprints.org) | NOT PEER-REVIEWED | Posted: 15 February 2017 doi:10.20944/preprints201702.0055.v1 B.2. AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid B.2. AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 62 AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid Ulf Philipp Müller, Ilka Cussmann, Clemens Wingenbach and Jochen Wendiggensen Abstract The development of transparent and reproducible electricity grid mod- els poses a scientific challenge, mainly due to a lack of data transparency in grid economy. This paper presents a modelling method based on Open Data and Open Source. It is focused on a model of the high voltage grid of the German federal state Schleswig-Holstein. The developed model enables to perform static AC power flow simulations. Topological OpenStreetMap information is combined with literature- based assumptions of typical line data. Generation capacities were assigned to the grid buses using freely available registers. The demand was allocated to these buses using the correlating distribution of population. The output of the AC power flow simulations respectively bus voltages and line currents for different worst-case sce- narios are presented, analysed and discussed. The results show the potential of sci- entific electricity grid modelling using Open Data and Open Source. Realistic grid congestion within the high voltage grid of Schleswig-Holstein was identified, pro- viding a basis for further discussion. For a comprehensive validation of the simulated results relevant data need to be opened for the public. Keywords Electricity grid modelling ⋅ Electricity grid transparency ⋅Open Data ⋅ Open Source U.P. Müller (✉) ⋅ I. Cussmann ⋅ J. Wendiggensen Centre for Sustainable Energy Systems, Flensburg University of Applied Sciences, Kanzleistr. 91-93, 24943 Flensburg, Germany e-mail: ulf.p.mueller@fh-flensburg.de I. Cussmann e-mail: ilka.cussmann@fh-flensburg.de J. Wendiggensen e-mail: jochen.wendiggensen@fh-flensburg.de C. Wingenbach Centre for Sustainable Energy Systems, Europa-Universität Flensburg, Auf dem Campus 1, 24943 Flensburg, Germany e-mail: clemens.wingenbach@uni-flensburg.de © Springer International Publishing Switzerland 2017 V. Wohlgemuth et al. (eds.), Advances and New Trends in Environmental Informatics, Progress in IS, DOI 10.1007/978-3-319-44711-7_15 181 182 U.P. Müller et al. 1 Introduction The transformation of the German electricity system toward higher shares of renew- able energy (RE) production has been influencing the electricity grid immensely. By the end of 2015 an installed power of RE sources of 94 GW had been realized (Bundesnetzagentur 2015). Therefore the installed power already exceeds the Ger- man peak load (ca. 83 GW) (Graichen et al. 2016). The majority (90 %) of the RE capacity is installed in the distribution grid (Büchner et al. 2014). This development implies a shift from unidirectional to bidirectional power flows leading to congestion and critical voltage variations. Specifically the 110 kV grid, which was historically intended for electricity distribution, is increasingly used as a transmission grid (van Leeuwen et al. 2014). The comparably high shares of RE of Germany’s most north- ern federal state Schleswig-Holstein (see Sect. 2.2), mainly attributable to excellent wind energy resources, leads to the fact that this state is now facing serious con- gestion problems in the 110 kV grid. In 2014 already 8 % (1 TWh) of the total RE production had to be switched off due to congestion management (Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig-Holstein 2015). This leads to high economic costs as the deficits in RE production need to be compensated according to the Renewable Energy Sources Act (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie 2014). At the same time other power plants need to absorb these losses in production which can increase external costs. It is widely consented to eradicate the necessity of such congestion manage- ment measures. In this context grid operators have to optimize, reinforce and expand their grids (50Hertz Transmission et al. 2012b; 2014b). Grid expansion measures, especially the construction of overhead lines, have been confronted by problems of public acceptance. At the same time information about models and data with respect to grid planning is highly restricted and proprietary. This inhibits the repro- ducibility of simulations and therefore hampers the study of necessary grid expan- sion measures. This consequently weakens public acceptance (Ciupuliga and Cup- pen 2013; Roland Berger, Strategy Consultants 2015; Wiese 2015; Wiese et al. 2014). Recently much research has been undertaken to address this problem, includ- ing a large number of research projects such as open_eGo (Flensburg University of Applied Sciences et al. 2015–2018), Vernetzen (Europa-Universität Flensburg 2013–2016), SciGRID (NEXT ENERGY—EWE Research Centre for Energy Tech- nology 2014–2017), osmTGmod (osmTGmod 2016), GridKit (GridKit 2016), open- Mod.sh (Europa-Universität Flensburg 2014–2016), OPSD (Europa-Universität Flensburg et al. 2015–2017), GENESYS (RWTH Aachen 2012–2016) and oemof (oemof 2016). In this work a methodology is presented to model power grids based on Open Data and Open Source software. The oemof.powerflow app and complex data processing methods were developed (Sect. 2). Within this section it is focused on the descrip- tion of the Open Data model. The presented methodology and the following results (Sect. 3) demonstrate that it is possible to simulate realistic power flows in German high voltage (HV) grids in a totally reproducible and transparent approach. Partic- AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 183 ularly the status quo grid congestions and voltage variations of the 110 kV grid of Schleswig-Holstein are simulated and analysed at high geographic resolution for sta- tic worst-case scenarios. Finally recently realised and planned measures of grid opti- mization, reinforcement and expansion are compared to the simulated results of the current situation. 2 Methodology 2.1 The Oemof.powerflow App The presented results were achieved by developing and applying the Open Source power flow simulation software oemof.powerflow (oemof.powerflow 2016), which is an application within the Open Energy Modelling Framework (oemof ) (oemof 2016) and uses functionalities from the python package PYPOWER (Pypower 2015). oemof applies a generic concept based on a bipartite directed graph to describe energy sys- tems. This graph can then be used for different modelling approaches (e.g. unit- commitment, power flow). Currently oemof.powerflow is extended to be able to use functionalities from the more up- to-date PyPSA-package (Python for Power System Analysis) (PyPSA 2016). The results of the power flow simulations focus on two parameters: the capacity usage rates of the power lines s and the slow voltage variations at the grid buses u. These parameters are defined in Eqs. 1 and 2. The active power P and reactive power Q are simulated variables which display the absolute usage of the power lines. rate_a reflects the nominal long-term apparent power rating of the power lines. Con- sequently s is a relative measure for the capacity usage of each power line l in the set of all power lines L (Eq. 1). s may not exceed a usage rate of 50 % concerning the worst-case (one power line consisting of 2 parallel circuits) in order to satisfy the (n-1) criterion. In the best-case power lines can be operated up to s = 100%. sl = √ P2 l + Q2 l rate_al , ∀ l ∈ L (1) U is simulated and represents an absolute measure for the voltage at each bus. The base_kv reflects the nominal voltage of the grid (here: base_kv = 110 kV). The relative value of u is used in order to determine the slow voltage variation at each corresponding bus b in the set of all buses B (Eq. 2). u should stay within the dis- played boundaries with respect to the relevant grid code (Verband der Netzbetreiber 2004). 184 U.P. Müller et al. ub = Ub base_kv ,∀ b ∈ B (2) s.t. 0.9 ≤ ub ≤ 1.12 ,∀ b ∈ B 2.2 Approach for the HV Grid Model of Schleswig-Holstein In order to simulate AC power flows a complex set of grid data is needed. In the presented model the data format refers to the conventions of PYPOWER (Pypower 2015) and MATPOWER (Zimmermann and Murillo-Sanchez 2015), which are simi- lar to the IEEE Common Data Format (IEEE Working Group on a Common Format for Exchange of Solved Load Flow Data 1973). Accordingly information about the buses, branches and the demand and generation at the buses have to be obtained. Due to the lack of available data the developed model relies on OpenStreetMap (OSM) (OpenStreetMap Foundation 2015a, b), literature-based assumptions, power plant registers and statistics. The topology of the grid (buses and branches) is derived from OSM data. Within the scope of this paper the deriving method of the OSM data towards a calculable topology consists of a heuristic approach using the branch information as OSM ways. Similar procedures have been automatized by SciGRID (Medjroubi and Matke 2015; NEXT ENERGY—EWE Research Centre for Energy Technology 2014–2017) and osmTGmod (osmTGmod 2016, Scharf 2015). In con- trast to SciGRID, which focuses on a deterministic approach, the developed heuristic approach is comparable with the one in (Scharf 2015) considering the way elements within the OSM’s conceptual data model (Ramm and Topf 2010). Due to the lack of existing routing algorithm, which are standard for transport purposes, approaches like the ones mentioned have been recently developed. The methodology of the model is described in detail within the following three subsections Grid, Generation and Demand. Grid The modelled topology of the 110 kV grid of Schleswig-Holstein is shown in Fig. 1. The 110 kV substations which were modelled as PQ buses are derived from OSM by employing the power value substation. These buses receive generation and demand characteristics. In order to filter only the 110 kV equipment the OSM key voltage was used. The key frequency enables to exclude the one-phase railway circuits (16.7 Hz instead of 50 Hz). In special cases also the key cables helped to determine railway specific circuits (divisible by 2 instead of 3). Transformers which connect the 110 kV grid to the lower and higher voltage lev- els were not included. The lower voltage grids including the entire demand and gen- eration are abstracted directly and without losses to the 110 kV grid nodes. The inter- connections to the 220 and 380 kV grids were modelled as ideal slack buses (voltage is set as input value, u = 1) (Milano 2010). This implies a perfect performance of the overlaying grid. The connecting substations were identified by analysing the OSM key voltage of the incoming power lines. The identified substations were matched AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 185 Fig. 1 Model of the 110 kV grid in Schleswig-Holstein based on OpenStreetMap (OpenStreetMap Foundation 2015a) with the interconnecting substations on the ENTSO-E map (ENTSO-E Grid Map 2014) resulting in 14 slack buses in total. Their locations are visualised in Fig. 1. The joints represent most commonly T-intersections between three different power lines. Since in OSM the power circuits are ambiguously defined (OpenStreetMap Foundation 2015b) it was assumed that all particular circuits meet in the modelled joints. Therefore the joints are inherent to the model and do not explicitly exist as mapped nodes in OSM. This depicts a necessary simplifying abstraction due to the specific OSM mapping convention (apart from the general lack of official informa- tion). It is expected that for simulations on the normal operating mode (n-0 case) this simplification is less relevant than in the context of n-1 contingency criterion testing (which is excluded within this work). The power lines were modelled with all necessary parameters combining OSM information with typical parameters from literature. The typical parameters were derived from (Hofmann and Oswald 2010) and (Agricola et al. 2012) representing 186 U.P. Müller et al. the most common 110 kV overhead line type (Al/St 265/35). Underground cables were not modelled due to lack of publicly available information. The length-specific typical parameters of resistance, reactance and capacitance or susceptance were mul- tiplied by the particular line length (derived from osm) in order to obtain absolute impedance values for each power line. The OSM keys wires and cables are inte- grated into this calculation in order to reach more realistic values (Medjroubi and Matke 2015). The total thermal limit currents of the lines being length-independent also differ due to the number of wires and cables mapped in OSM. The Voronoi cells (see Fig. 1) are the result of a nearest neighbour algorithm assuming that every facility in the underlying medium voltage grid is connected to the nearest 110 kV substation. As a result each cell represents one region in which all generation and demand (base_kV ≤ 110 kV) is aggregated to its substation. Gener- ally in more populated areas (cities and the suburban area of Hamburg) the cells are smaller due to higher load density. Additionally the nominal voltage of a grid corre- lates with its size. The existing medium voltage grids in Schleswig-Holstein range from 10 kV up to 60 kV. This explains for example the large size of the Voronoi cell of the substation Niebüll ( 1 in Fig. 1) which includes e.g. the island Sylt via a 60 kV grid. Generation To gain comprehensive information about the generation facilities within the consid- ered area different official registers were used. The power plant register published by the German federal network agency contains data on power plants with an installed capacity of more than 10 MW and additionally clustered information on RE plants with an installed capacity of less than 10 MW (Bundesnetzagentur 2015). This reg- ister does not include any georeferencing. Therefore power plants with an installed capacity of over 10 MW were georeferenced manually. As the generalistic power plant register does not provide sufficient and detailed information on RE plants the renewable power plant register was used as an addition (Deutsche Gesellschaft für Sonnenenergie e. V. 2014). The listed RE power plants are georeferenced by their postal code. A higher spatial resolution is not essential for a power flow simulation in the 110 kV grid which focuses mainly on the macrostructure of the electricity grid. As a further approach to achieve a comprehensive knowledge about relevant generation facilities a list of combined heat and power (CHP) plants by the Federal Office for Economic Affairs and Export Control was used to identify power plants which were not listed in the registers mentioned above (Federal Office for Economic Affairs and Export Control 2014). The applied power plant registers were retrieved in 2014 and resulted in an overall installed capacity of 5960 MW for power plants with a nominal voltage of 110 kV or less. 84 % of the installed capacity are accounted for volatile energy sources such as wind and photovoltaics. In a next step the power plants were allocated to the centre of the closest 110 kV-substation using a nearest neighbour algorithm. The results are visualised in Fig. 2a. The regions in which power plants are allocated to a specific substations are displayed as Voronoi cells with a specific colour accord- ing to the annual electricity consumption within this area. Hot spots with a high AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 187 Fig. 2 Distribution and allocation of installed generation capacity in 2014 (a) and electricity demand in 2010 (b) to the closest 110 kV substation illustrated as Voronoi cells installed capacity are located at the west coast and in the east near Göhl ( 5 in Fig. 1), mainly due to a high installed capacity of wind and photovoltaic power plants in these regions. Demand The lack of information on the spatial and temporal distribution of electricity demand is a major problem when collecting realistic data for power flow simulations. The statistical office of Schleswig-Holstein publishes an energy balance which provides data on the annual electricity demand. For 2010 the energy balance reports a total electricity consumption of 11.6 TWh (Statistisches Amt für Hamburg und Schleswig-Holstein 2012). As the spatial distribution of electricity consumption is essential to perform a power flow calculation the total consumption was allocated to the 110 kV substation according to the local population. Data on the population per municipality is provided by the Federal Bureau of Statistics (Statistische Ämter des Bundes und der Länder 2012). The calculated electricity consumption per munici- pality was allocated to the nearest 110 kV substation and visualised in Fig. 2. The figure depicts a concentration of demand in the southern part of Schleswig-Holstein and around regional centres like Kiel ( 4 in Fig. 1), Neumünster 6 or Flensburg 2 . Large Voronoi cells such as Niebüll 1 show a high demand due to their areal extent. Sparsely populated regions with a low electricity consumption are located at the west coast and in the most eastern part of Schleswig-Holstein. Both regions show a high installed capacity of RE at the same time. The data bases for demand and genera- tion are lacking consistency due to different observed time periods. As there are no information on the electricity demand in 2014 available, a constant electricity con- sumption between 2010 and 2014 is assumed. This refers to equivalent assumptions in recognized surveys on the German distribution and transmission grid (50Hertz Transmission et al. 2014b, Agricola et al. 2012). 188 U.P. Müller et al. Table 1 Simultaneity factors for the generation with respect to the worst-case scenarios (based on Agricola et al. 2012) Wind Solar Biomass/CHP/run-of-river High demand 0 0 0 High feed-in 1 0.85 0.8 2.3 Definition of Static Worst-Case Scenarios The static grid reliability can be assessed by simulating worst-case scenarios. This method is widely used in science and industry in order to identify possible violations on s and u (see Sect. 2.1) (Agricola et al. 2012; Büchner et al. 2014; Mahmud et al. 2014; Probst et al. 2013). Two extreme situations have to be defined to cover the range of possible worst cases within normal operating mode. The high demand scenario represents the highest possible stress situation con- cerning low u values at the buses as well as high s values of the power lines. It is characterized by the highest annual demand and simultaneously no feed-in within the 110 kV grid and lower. The other worst case refers to a high feed-in scenario representing the highest possible stress situation concerning high u values and critical s values. Here the maximal simultaneous feed-in and minimal demand is assumed. The simultaneity of generation and demand is a statistical measure which differs depending on the characteristics of the grid. In this case the simultaneity factors for the generation are chosen for the German HV grid due to (Agricola et al. 2012) and (Patzack et al. 2016) and can be observed in Table 1. The simultaneity factors for the demand was derived from the ENTSO-E demand time series for Germany of the year 2011 (ENTSO-E 2015). The maximal and minimal value were factorized by the total yearly consumption. Consequently the minimal factorized value belongs to the high feed-in scenario whereas the maximal factor represents the simultaneity for the high demand scenario. 3 Results The generated results of the static worst case scenarios as they are described in Sect. 2.3 were evaluated based on the criteria discussed in Sect. 2.1. The results of the high demand scenario show a unproblematic grid situation without any bottle- necks or violations of tolerable voltage variations in the 110 kV grid. The load case characterizes a situation which matches the existing structures of the electricity grid in Schleswig-Holstein. In contrast the feed-in case reveals multiple bottlenecks in the 110 kV grid. These results are visualised in Fig. 3a, which depicts various power lines with a capacity usage rate of over 50 %. These tense grid situations occur mainly between regions with a high installed electrical capacity and their closest slack buses where electricity can be transported to the overlayed grid level. This can be observed AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 189 (a) (b) Capacity usage rate < 50 % 50 - 100 % > 100 % Slow voltage variation > 112 % 90 - 112 % < 90 % Slack bus Fig. 3 Results of high feed-in case (a) and high feed-in case with additional slack buses (b) at the westcoast as well as in Ostholstein ( 5 in Fig. 1), where regions with a high share of RE are not directly connected to the 380 kV grid. The highest capacity usage rate of 294 % arises in Dithmarschen 7 . Similarly the west-east connector between Niebüll 1 and Flensburg 2 was highly overloaded (s = 235%). These high capac- ity usage rates are theoretical values which in reality are mitigated by congestion management such as temporary reduction of RE feed-in. Concerning the slow voltage variations at the buses, no problems were detected. The substation Göhl in Ostholstein 5 shows the highest simulated voltage level of 105 % which displays a tolerable voltage variation according to (Verband der Netz- betreiber 2004). 4 Discussion The lack of reference data and models disables a holistic validation of the results. Nevertheless the results were compared with realised and planned grid optimiza- tion, reinforcement and expansion actions. The grid operator of the 110 kV grid in Schleswig-Holstein has realized a number of such measures. Three prominent ones are the overhead line monitoring, capacity usage monitoring and the construction of a 110 kV overhead line from Breklum ( 3 in Fig. 1) to Flensburg 2 (Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig-Holstein 2015). The lastly mentioned overhead line was put into operation in 2011 (Minis- terium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig- Holstein 2015). Our model displays high usage rates on this particular line (see Fig. 3a), which most likely confirms its relevance and hints towards adequate mod- elling. 190 U.P. Müller et al. Within the overhead line monitoring, lines are utilised depending on the sur- rounding weather conditions (E.ON Netz 2007; Goldschmidt 2014; Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig-Holstein 2015). It was first put into operation on the 110 kV overhead line from Niebüll 1 to Flensburg 2 . On the same line as well as on the 110 kV overhead line from Breklum 3 to Flensburg 2 , the capacity usage monitoring is operating since 2012. Here the (n-1) criterion is subjected to the controllable RE production (Goldschmidt 2014; Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig-Holstein 2015). Both measures enable each up to 50 % additional line capacity (E.ON Netz 2007; Goldschmidt 2014; Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig-Holstein 2015). The results (see Sect. 3) explain and can legitimate these measures. Additionally measures on the extra-HV level can lower the stress of the HV grid. This is shown in Fig. 3b. Within the grid development planning of the transmission grid operators two important activities have been commissioned (50Hertz Transmis- sion et al. 2012a, 2013, 2014a, TenneT TSO 2014, 2015a, b). In Fig. 3b four addi- tional slack buses at the west coast model a 380 kV overlay line which is currently under construction. The simulation shows that this leads to a massive relief on all of the west-east 110 kV interconnectors. The simulated results appear to be in line with the grid planning of the grid operators. The second mentioned activity refers to the planned east coast 380 kV-overlay in the region of Ostholstein which is modelled as an extra slack bus in Göhl 5 (TenneT TSO 2015a). This results into a relief of the 110 kV interconnectors towards Kiel 4 and Lübeck 8 (see Fig. 3b). Nevertheless in some hours of the year a few lines will be still congested if no additional measures are realised. Further model validation remains to be researched on. For instance in OSM under- ground cables are seldomly mapped. This is especially a problem in urban areas. The influence in the rather rural state of Schleswig-Holstein is considered to be small. The results show that the Voronoi method displays a straightforward and adequate method for the assignment of generation and demand to the HV grid buses. Alter- natively restrictive data of grid operators would be needed or other more complex methods are to be developed by e.g. studying the correlation of municipality shapes with the structure of electrical grids. Additionally the influence of assumptions on the input parameters has to be kept in mind. Eminently the influence of statistically assumed simultaneity factors is significant (Patzack et al. 2016) and demands fur- ther sensitivity analysis. Load profile simulations throughout one or more years can improve this matter substantially. 5 Conclusion A general approach to use exclusively Open Source and Open Data in order to model real electrical grids was developed, particularly adjusted and implemented concern- ing the HV grid of the German federal state Schleswig-Holstein. The AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 191 oemof.powerflow app was designed and linked to the developed grid data model enabling the performance of AC load flow simulations. The results reflect recent congestion problems of power lines within the 110 kV grid of Schleswig-Holstein. Especially the power lines connecting the wind power penetrated west coast areas with the 380 kV transformer stations at the central axis are affected. Furthermore the simulations manifest that the congestion problems can be mostly overcome by the measures realised and planned by the transmission grid operators. These results demonstrate the feasibility of transparent and reproducible AC grid modelling as well as the necessity of grid expansion measures or alternative flexibility measures. Further research will focus on holistic approaches integrating the developed power flow simulation methods into economic optimization methods including flex- ibility options such as redispatch and storage solutions. Currently the data model is extended to the entire German grid including all voltage levels. The application of the developed approach on grids in other countries is principally possible but strongly depends on data availability. Facilitating further validation and improvement of the results’ accuracy a broad, consistent and publicly available data base is highly eligible. References Pypower 5.0.1 (2015). https://github.com/rwl/PYPOWER GridKit is an power grid extraction toolkit (2016). https://github.com/bdw/GridKit oemof-Open Energy Modelling Framework—A modular open source framework to model energy supply systems (2016). https://github.com/oemof osmTGmod (2016). Open source German transmission grid model based on OpenStreetMap. https://github.com/wupperinst/osmTGmod Powerflow simulations based on oemof (2016). https://github.com/openego/oemof.powerflow PyPSA (2016). Python for Power System Analysis. https://github.com/FRESNA/PyPSA 50Hertz Transmission, Amprion, TenneT TSO, Transnet BW (2012a). Anhang— Netzentwicklungsplan Strom 2012—2. berarbeiteter Entwurf der bertragungsnetzbetreiber. Technical Report, 50Hertz Transmission and Amprion and TenneT TSO and Transnet BW 50Hertz Transmission, Amprion, TenneT TSO, Transnet BW (2012b) Netzentwicklungs- plan Strom 2012—2. berarbeiteter Entwurf der bertragungsnetzbetreiber. http://www. netzentwicklungsplan.de/content/netzentwicklungsplan-2012-2-entwurf 50Hertz Transmission, Amprion, TenneT TSO, Transnet BW (2013). Anhang— Netzentwicklungsplan Strom 2013—2. Entwurf der Übertragungsnetzbetreiber. Technical Report, 50Hertz Transmission and Amprion and TenneT TSO and Transnet BW 50Hertz Transmission, Amprion, TenneT TSO, Transnet BW (2014a) Anhang— Netzentwicklungsplan Strom 2014—2. Entwurf der bertragungsnetzbetreiber. Technical Report, 50Hertz Transmission and Amprion and TenneT TSO and Transnet BW 50Hertz Transmission, Amprion, TenneT TSO, Transnet BW (2014b) Netzentwicklungsplan Strom 2014: Zweiter Entwurf der Übertragungsnetzbetreiber. http://www.netzentwicklungsplan.de/_ NEP_file_transfer/NEP_2014_1_Entwurf_Teil1.pdf Agricola, A.C., Höflich, B., Richard, P., Völker, J., Rehtanz, C., Greve, M., Gwisdorf, B., Kays, J., Noll, T., Schwippe, J., Seack, A., Teuwsen, J., Brunekreeft, G., Meyer, R., & Liebert, V. (2012). Ausbau- und Innovationsbedarf der Stromverteilnetze in Deutschland bis 192 U.P. Müller et al. 2030 (kurz: dena-Verteilnetzstudie): Endbericht. http://www.dena.de/fileadmin/user_upload/ Projekte/Energiesysteme/Dokumente/denaVNS_Abschlussbericht.pdf Büchner, J., Katzfey, J., Floercken, O.D., Moser, A., Schuster, H., Dierkes, S., van Leeuwen, T., Verheggen, L., Uslar, M., & van Amelsvoort, M. Verteilernetzstudie für Deutschland (Verteilernetzstudie): Forschungsprojekt Nr. 44/12: Abschlussbereicht. http://www.bmwi. de/BMWi/Redaktion/PDF/Publikationen/Studien/verteilernetzstudie,property=pdf,bereich= bmwi2012,sprache=de,rwb=true.pdf Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: Gesetz für den Ausbau erneuerbarer Energien (Erneuerbare-Energien-Gesetz - EEG 2014): EEG 2014 (21.07.2014). http://www.gesetze-im- internet.de/bundesrecht/eeg_2014/gesamt.pdf Bundesnetzagentur (2015). List of power plants. http://www.bundesnetzagentur.de/cln_1911/ DE/Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/Versorgungssicherheit/ Erzeugungskapazitaeten/Kraftwerksliste/kraftwerksliste-node.html Ciupuliga, A., & Cuppen, E. (2013). The role of dialogue in fostering acceptance of transmission lines: the case of a France–Spain interconnection project. Energy Policy Deutsche Gesellschaft für Sonnenenergie e.V. (2014). Die EEG-Anlagen der Region “Bundesre- publik Deutschland”. http://www.energymap.info/energieregionen/DE/105.html ENTSO-E (2014). ENTSO-E Grid Map 2014. https://www.entsoe.eu/Documents/Publications/ maps/2014_Map_ENTSO-E-4.000.000.zip ENTSO-E (2015). Consumption data. https://www.entsoe.eu/data/data-portal/consumption/Pages/ default.aspx E.ON Netz (2007). Freileitungs-Monitoring. http://apps.eon.com/documents/ene_flyer-freil- monito_0907_ger.pdf Europa-Universität Flensburg: VerNetzen (2013–2016) Sozial-ökologische, technische und ökonomische Modellierung von Entwicklungspfaden der Energiewende. https://www.uni- flensburg.de/eum/forschung/laufende-projekte/vernetzen/ Europa-Universität Flensburg (2014–2016). Open Source Energie-Modell Schleswig-Holstein (openMod.sh). https://www.uni-flensburg.de/eum/forschung/laufende-projekte/openmodsh/ Europa-Universitüt Flensburg, DIW Berlin, Technical University of Berlin, and Neon Neue Energieökonomik (2015–2017). OPSD: Open Power System Data; A free and open data plat- form for power system modelling. http://open-power-system-data.org/ Federal Office for Economic Affairs and Export Control (2014). Beim BAFA nach dem Kraft- Wärme-Kopplungsgesetz zugelassenen KWK-Anlagen Flensburg University of Applied Sciences, Europa-Universität Flensburg, NEXT ENERGY—EWE Research Centre for Energy Technology, Carl-von-Ossietzky Universität Magdeburg, Reiner Lemoine Institut (2015–2018). open_eGo: open electricity Grid optimization: Development of a holistic grid planning tool as an integral part of an open energy modelling platform aiming at the determination of an optimal grid and storage expansion in Germany. https://www.uni-flensburg. de/eum/forschung/laufende-projekte/open-ego/ Goldschmidt, T. (2014). Schleswig-Holstein neu denken—Wärme und Wind in Schleswig- Holstein. In: Fachtagung BUND Klimaschutz in der Metropole Graichen, P., Kleiner, M., & Podewils, C. (2016). Die Energiewende im Stromsektor: Stand der Dinge 2015. Technocal Report, Agora Energiewende Hofmann, L., & Oswald, B. (2010). Gutachten zum Vergleich Erdkabel—Freileitung im 110-kV- Hochspannungsbereich. Technical Report, Leibniz Universität Hannover van Leeuwen, T., Dierkes, S., Verheggen, L., Schuster, H., Köhne, F., & Moser, A. (2014). Ermit- tlung von Transitflüssen im Hochspannungsnetz durch mehrere Verknüpfungspunkte mit dem Übertragungsnetz. In: 13. Symposium Energieinnovation, 12.-14.2.2014, Graz/Austria Mahmud, M., Hossain, M., & Pota, H. (2014). Voltage variation on distribution networks with distributed generation: worst case scenario. IEEE Systems Journal, 8(4), 1096–1103. Medjroubi, W., & Matke, C. (2015). SciGRID Open Source Transmission Network Model - USER GUIDE V 0.2. Technical Report, NEXT ENERGY EWE-Forschungszentrum für Energietech- nologie e. V. http://www.scigrid.de/releases_archive/SciGRID_Userguide_V0.2.pdf AC Power Flow Simulations within an Open Data Model of a High Voltage Grid 193 Milano, D. F. (2010). Power System Modelling and Scripting. London Limited: Springer-Verlag. Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, Umwelt und ländliche Räume Schleswig-Holstein (2015). Abregelung von Strom aus Erneuerbaren Energien und daraus resultierende Entschädi- gungsansprüche in den Jahren 2010 bis 2014. Technical Report NEXT ENERGY—EWE Research Centre for Energy Technology: SciGRID (2014–2017). Open Source Reference Model of European Transmission Networks for Scientific Analysis. http:// www.scigrid.de/ OpenStreetMap Foundation (2015a). OpenStreetMap. www.openstreetmap.org OpenStreetMap Foundation (2015b) OpenStreetMap Wiki. https://wiki.openstreetmap.org Patzack, S., Erle, N., Vennegeerts, H., & Moser, A. (2016). Einfluss von auslegungsrelevan- ten Netznutzungsfällen auf die Netzdimensionierung. In: 14. Symposium Energieinnovation in Graz/Austria Probst, A., Tenbohlen, S., Seel, M., & Braun, M. (2013). Probabilistic grid planning with consid- erartion of dispersed generationand electric vehicles. In: CIRED 2013, Stockholm Ramm, F., & Topf, J. (2010). OpenStreetMap: Die freie Weltkarte nutzen und mitgestalten. Lehmanns Media Roland Berger, Strategy Consultants (2015). Study regarding grid infrastructure development: European strategy for raising public acceptance. Technical Report RWTH Aachen (2012–2016). GENESYS-Genetic Optimization of a European Energy Supply Sys- tem. http://www.genesys.rwth-aachen.de/ Scharf, M. (2015). Entwicklung eines Modells des deutschen Übertragungsnetzes auf Basis der offenen Geodatenbank OpenStreetMap. Bachelor-thesis: University of Applied Sciences Flens- burg. Statistische Ämter des Bundes und der Länder (2012). Gemeindeverzeichnis Gebietsstand: 31.12.2011 (Jahr). https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/ Gemeindeverzeichnis/Administrativ/Archiv/Administrativ.html Statistisches Amt für Hamburg und Schleswig-Holstein (2012). Energiebilanz Schleswig-Holstein 2010. https://www.statistik-nord.de/fileadmin/Dokumente/Sonderver TenneT TSO (2014). Planungsbericht Westküstenleitung—TenneT im Dialog. Technical Report TenneT TSO (2015a) Ostküstenleitung 380-kV-Netzausbau Kreis Segeberg—Raum Lübeck— Raum Göhl—Siems. http://www.tennet.eu/de/fileadmin/downloads/Netz-Projekte/Onshore/ Ostkuestenleitung/Broschuere-Ostkuestenleitung_V12-November_2015_final.pdf TenneT TSO (2015b). Brunsbüttel bis Süderdonn—Baustart der 380-kV-Westküstenleitung. http:// www.tennet.eu/de/fileadmin/downloads/Netz-Projekte/Onshore/WiCo/Westkuestenleitung_ Baufactsheet.pdf Verband der Netzbetreiber—VDN—e.V. beim VDEW (2004). EEG-Erzeugungsanlagen am Hoch- und Höchstspannungsnetz. https://www.vde.com/de/fnn/dokumente/documents/rl_eeg_ hh_vdn2004-08.pdf Wiese, F. (2015). Renpass—renewable energy pathways simulation system: Open source as an approach to meet challenges in energy modeling. Dissertation, Europa-Universität Flensburg Wiese, F., Bökenkamp, G., Wingenbach, C., & Hohmeyer, O. (2014). An open source energy system simulation model as an instrument for public participation in the development of strategies for a sustainable future. Wiley Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment, 3(5), 490–504. Working Group on a Common Format for Exchange of Solved Load Flow Data (1973). Common Format For Exchange of Solved Load Flow Data. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems Zimmermann, R., & Murillo-Sanchez, C. (2015). MATPOWER 5.1, User’s Manual. Technical Report, Power Systems Engineering Research Center. http://www.pserc.cornell.edu//matpower/ manual.pdf

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