CLEOS Klimasensitivität regionaler Energiesysteme - Ein räumlicher Optimierungsansatz

CLEOS                                                              Dieses Projekt wird aus Mitteln des Klima- und
                                                                   Energiefonds gefördert und im Rahmen des
                                                                   Programms „ACRP“ durchgeführt.

Klimasensitivität regionaler Energiesysteme –
Ein räumlicher Optimierungsansatz

                                                Durchgeführt von

Überblick           über das Projekt CLEOS

Projekt Partner:       Research Studios Austria
                       Wegener Center

Ziel: Räumliche Analyse des Klimawandels und dessen
      Auswirkungen auf ein regionales Energiesystem

4 Hauptabschnitte:
   Downscaling und Fehlerkorrektur Regionaler Klimamodelle
   Energiebedarf (Wärme, Kühlen)
   Potentiale Erneuerbarer Energien
   Energiesystemoptimierung (Wärme & Strom)

Methodik

Modellregionen

                Tamsweg          Wels-Land              Feldbach
Klima             Alpin        Mitteleuropäisch          Illyrisch
Landnutzung   Wald, Grünland        Acker         Kleinräumige Parzellen
Einwohner        21.283            63.004                67.200
Haushalte                                                 

Regionalisierte Klimaszenarien
           Regionale Klimaszenarien bis zum Jahr 2050 mit räumlicher Auflösung von 1 km x 1 km
           Globales Klimamodell (Auflösung: ~100 km)                                                        Verfeinerung (10 km) mit dynamischen Modellen                                             Weitere Verfeinerung (1 km) durch
                                                                                                            auf regionale Klimaszenarien (RCM)                                                        Messdaten und statistische Methoden

                                                                                              Downscaling                                                      Downscaling

Vergleich mit Zeitperiode 1981-2010, basierend auf Modell ETHZ-CLM (Emissionsszenario A1B).
Winter entspricht Dezember, Januar, Februar. Sommer entspricht Juni, Juli, August.                                                              Vergleich mit Zeitperiode 1981-2010, basierend auf Modell ETHZ-CLM (Emissionsszenario A1B). Winter entspricht Dezember, Januar, Februar. Sommer entspricht Juni, Juli, August.

Regionalisierte Klimaszenarien

Vergleich zwischen Klimamodellen und Regionen

Entwicklung des Wärmebedarfs
 Rasterbasierte Berechnung des Wärmebedarfs

 Dadurch Kenntnis über räumliche Verteilung  Wärmebedarfsdichten

 Anschließende Klimakorrektur des Heizwärmebedarfs

Entwicklung des Wärmebedarfs
           Mildere Temperaturen in der Heizperiode führen zu einem sinkenden Heizwärmebedarf.

Vergleich mit Zeitperiode 1981-2010, basierend auf Modell ETHZ-CLM (Emissionsszenario A1B). Heizwärmebedarf bezeichnet Wärmebedarf für Raumheizung.

Entwicklung des Wärmebedarfs
Mildere Temperaturen in der Heizperiode führen zu einem sinkenden Heizwärmebedarf
und damit Wärmebedarf.

Entwicklung des Kühlbedarfs
            Stark ansteigender Kühlbedarf in Gebäuden erwartet.

            Kühlgradtage als geeignetes Maß für spezifischen Bedarf an Raumkühlung.

            Ergebnisse zu Kühlgradtagen :
             starke interregionale Unterschiede
             jedoch auch hohe intraregionale Unterschiede
             verdeutlichen v.a. in Feldbach hohen Kühlbedarf

Kühlgradtage berechnet mit Kühlgrenztemperatur von 18,3°C in den Monaten Mai bis August, basierend auf Tageswerten aus dem Modell SMHI-RCA-HadCM3Q3 (Emissionsszenario A1B).

Entwicklung des Kühlbedarfs
Ergebnisse zu Kühlgradtagen :
 starke interregionale Unterschiede
 jedoch auch hohe intraregionale Unterschiede
 verdeutlichen v.a. in Feldbach hohen Kühlbedarf

Entwicklung des Kühlbedarfs
Weitere Einflussfaktoren auf den Strombedarf für Kühlung sind:
 flächenspezifischer Kühlbedarf in Abhängigkeit der Kühlgradtage
 Anteil der gekühlten Gebäude
 Anteil der gekühlten Flächen in Gebäuden
 Effizienz der Kühlgeräte (Klimaanlagen)

Ergebnisse zum Kühlbedarf
Strombedarf für Kühlen steigt teils stark an.

Ergebnisse sind primär abhängig von:
 Region und den dort auftretenden Kühlgradtagen
 Durchdringung der Gebäude mit Klimaanlagen (Annahmen)

   Strombedarf für Kühlung berechnet unter Annahmen zum spezifischen Kühlbedarf, dem Anteil gekühlter Flächen, Effizienzen der Kühlanlagen und technologischem
   Effizienzfortschritt. Kühlgradtage berechnet basierend auf Tageswerten aus dem Modell SMHI-RCA-HadCM3Q3 (Emissionsszenario A1B).

Szenarien auf regionaler Ebene
         mit ORES
        Optimierungen des Energiesystems unter Berücksichtigung von Nutzungskonkurrenzen

        Ergebnisse zur Wärmeerzeugung                                                                                                                   Ergebnisse zur Stromdeckung
         stark abhängig von regionalen Gegebenheiten                                                                                                    Anstieg des Bedarfs durch Kühlung
         sinkende Erzeugung                                                                                                                              Starke Spitzenlasten im Sommer
         nur relativ geringe Effekte des Klimawandels                                                                                                   Hohe PV-Nutzung
          auf Wärmemix
                                                                                                                                                          Regionen als Netto-Exporteur

Ergebnisse aus Szenario unter Berücksichtigung von Sanierung und Klimawandel, Region Feldbach. Klimamodell SMHI-RCA-HadCM3Q3 (Emissionsszenario A1B).

Szenarien auf regionaler Ebene
mit ORES
Optimierungen des Energiesystems unter Berücksichtigung von Nutzungskonkurrenzen

Ergebnisse zur Wärmeerzeugung                    Ergebnisse zur Stromdeckung
 stark abhängig von regionalen Gegebenheiten     Anstieg des Bedarfs durch Kühlung
 sinkende Erzeugung                               Starke Spitzenlasten im Sommer
 nur relativ geringe Effekte des Klimawandels    Hohe PV-Nutzung
  auf Wärmemix
                                                   Regionen als Netto-Exporteur

Sonstige Ergebnisse:

Räumliche Optimierungen
mit RESRO
Snap-Shot Optimierungen des Energiesystems

Wärmebereich: hohe räumliche Auflösung                                    Kopplung   Strombereich:                                            hohe                         zeitliche                                 Auflösung
(250m Raster)                                                                        (2 Stunden)
• Modellendogener Nahwärmeausbau                                                     • Verdeutlichung der Spitzenlastdeckung
• Räumliche Verfügbarkeit Erneuerbarer                                               • Stromimport / -export
       Ausschnitt aus räumlich disaggregierter Wärmeerzeugung                         Strombilanz in 2-stündiger Auflösung
inkl. Fernwärmeflüssen im 250 m Raster, Beispiel Feldbach 2021-2030                   Beispiel Feldbach 2021-2030

              Öl             Scheitholz      Pellets       Wärmepumpe

              Gas            Hackschnitzel   Fernwärme     Solarthermie

                                                                                       Gezeigte Ergebnisse aus Szenario mit Sanierung und Klimawandel, Zeitperiode 2021-2030, Region Feldbach. Klimamodell SMHI-RCA-HadCM3Q3 (Emissionsszenario A1B).

Räumliche Optimierungen
mit RESRO
Snap-Shot Optimierungen des Energiesystems

Beobachtung bei Biomasse bzw. Nahwärme:
• Optimale Biomasse-Allokation (Kleinanlagen/ HW/ KWK)
  abhängig von verfügbarem Potential und Wärmebedarf

Teils interessanter Effekt bei Nahwärme erkennbar:
• Bedarfsdeckung (Nutzenergie) bleibt relativ konstant
• Nahwärmeeinspeisung ins Netz nimmt zu
    Leitungsverluste            Netzausdehnung 

Zusammenfassung
 Rückgang des Wärmebedarfs durch Klimawandel ist nicht zu vernachlässigen.
  Dennoch haben andere Aspekte größere Auswirkungen auf die zukünftige Wärmeversorgung.
Weitere Tendenzen im Wärmebereich:
 Fossiler Anteil am Wärmemix sinkt. Alternativen: Biomasse, Wärmepumpe
 Wärmebedarfsdichte sinkt  Berücksichtigung bei Planung von Nahwärmenetzen
  Sinkende Wirtschaftlichkeit, es folgt jedoch nicht zwingend ein Rückgang der Nahwärme.

 Solarpotentiale kaum beeinflusst durch Klimawandel (Globalstrahlung nahezu konstant)
 Umgebungswärme-Potentiale eher beeinflusst von Anzahl der Niedertemperatur-Gebäude

 Im Süden starker Anstieg des Strombedarfs durch Kühlung im Sommer zu erwarten
      •   Hohe Spitzenlasten untertags  Passive Kühlmaßnahmen zur Vermeidung
      •   PV Einsatz sehr geeignet für Kühllastdeckung (durch hohe zeitliche Übereinstimmung)

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!                                      Dieses Projekt wird aus Mitteln des Klima- und
                                                                         Energiefonds gefördert und im Rahmen des
                                                                         Programms „ACRP“ durchgeführt.

Kontakt
Dipl.-Ing. Stephan Hausl
Research Studios Austria Forschungsgesellschaft mbH
Research Studio iSPACE
Schillerstraße 25, A-5020 Salzburg

E-Mail:
markus.biberacher@researchstudio.at
stephan.hausl@researchstudio.at                       Durchgeführt von

Web: http://ispace.researchstudio.at