Akteurs-zentrierte kommunale Klimaschutzstrategien Prof Dr T

18. Leipziger Bauseminar
„„Klimagerechte
g
Stadt !?“
26. November 2009
Akteurs-zentrierte
kommunale Klimaschutzstrategien
Prof Dr.
Prof.
Dr T
T. Bruckner und Dr.
Dr T
T. Wittmann
Vattenfall Europe Professur für Energiemanagement und Nachhaltigkeit
I tit t für
Institut
fü Infrastruktur
I f
t kt und
d Ressourcenmanagement
R
t
Universität Leipzig
CO2-Emissionen
n der Indus
strieländer [Gt C/a]
Klimapolitische Herausforderung
6
5
4
Offizielles Klimaschutzziel der EU:
Maximale Zunahme der globalen
Mitteltemperatur: 2°C
3
2
1
0
0
50
100
150
200
Jahre nach 1995
Quelle: Wissenschaftlicher Beirat der Bundesregierung Globale Umweltveränderungen (1997); Schellnhuber und Bruckner (1998)
Nationale und internationale Klimaschutzinitiativen
► KfW
KfW-CO
CO2-Gebäudesanierungsprogramm
Gebäudesanierungsprogramm
► Energieeinsparverordnung
► Gesetz für die Erhaltung
Erhaltung, die Modernisierung und den Ausbau der
Kraft-Wärme-Kopplung (KWK-Gesetz)
► Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG)
► Europäischer Emissionshandel
(Treibhausgas-Emissionshandelsgesetz)
Source: Passivhaus-Institut
Interagierende Akteure unter
Klimaschutzrestriktionen
Liberalisierung
Klimaschutz
unabhängige
Erzeuger
Energienachfrager
Stadtwerke
externe Konkurrenten (Gas,
(G
Strom)
S
)
Klimaschutzinitiativen
beeinflussen Energieversorger
direkt
- technische Vorschriften
- Fördermaßnahmen (KWK)
- Emissionsabgaben
indirekt
- über
üb d
den M
Markt
kt
(Förderung von Konkurrenten)
- über das
Energieversorgungsnetzwerk
(Maßnahmen zur Senkung der
Energienachfrage)
Beispielhafte Interaktion der Akteure
Wärmebedarf
Wärmenachfrager
Strombedarf
KraftWärmeKopplung
KraftWärmeKopplung
Unabhängige
Erzeuger
Stadtwerke
Klimapolitische Rahmenbedingungen
Stromnachfrager
Agentenbasierte Modellierung
urbaner Energiesysteme
Agenten basierte Hybrid-Modellierung
Agenten-basierte
Hybrid Modellierung
Szenarienbasierte
Beschreibung der
Rahmenbedingungen
Modellbasierte Abbildung
der sozio-ökonomischen
Akteursebene
5 Jahre
Betriebsführung
Betriebsführung
Betriebsführung
In
nvestition
5 Jahre
In
nvestition
5 Jahre
In
nvestition
Modellbasierte Erfassung
der technologischen
Wechselwirkungen
Zeitverlauf
Quelle: T. Wittmann und T. Bruckner: Agenten-basierte Modellierung urbaner Energiesysteme, Wirtschaftsinformatik (2007).
Agenten-basierte Modellierung
deeco-a
Eigenschaften
► Agentenbasiertes techno-ökonomisches Hybridmodell
► Zeitlich und räumlich hoch aufgelöste Modellierung
des Energieversorgungsnetzwerkes mit deeco
(dynamic energy emissions and cost optimization)
► Agentenbasierte Modellierung der
energiewirtschaftlich relevanten Akteure
► Analysen zur Diffusion innovativer Technologien
unter Klimaschutzrestriktionen
Status quo
Optionen
Komb
bination
Aggregation der Infrastrukturdaten
Gebäudetyp
yp
- Baujahr
- Typ
- Heizsystem
Siedlungstyp
- Infrastruktur
- Kosten
- Status quo
- Energieeffizienzmaßnahme
- neue Versorgungstechnik
- Kombinationen
T. Wittmann, R. Morrison, J. Richter, T. Bruckner: A Bounded Rationality Model of Private Energy Investment Decisions,
in: Proc. of the 29th IAEE International Conference: Securing Energy in Insecure Times, Potsdam (2006).
Aggregation der sozio-ökonomischen Daten
lokale Verortung
Quelle: www.sociovision.de; www.microm.de
► Identifikation repräsentativer Akteure durch Clusterbildung basierend auf
Ergebnissen der Lebensstilforschung (soziale Milieus)
► Lebensstilabhängige Modellierung der repräsentativen Akteure
(unter Berücksichtigung begrenzter Rationalität)
T. Wittmann, R. Morrison, J. Richter, T. Bruckner: A Bounded Rationality Model of Private Energy Investment Decisions,
in: Proc. of the 29th IAEE International Conference: Securing Energy in Insecure Times, Potsdam (2006).
Begrenzt rationale Akteure
T. Wittmann, R. Morrison, J. Richter, T. Bruckner: A Bounded Rationality Model of Private Energy Investment Decisions,
in: Proc. of the 29th IAEE International Conference: Securing Energy in Insecure Times, Potsdam (2006).
SINUS Milieus
T. Wittmann, R. Morrison, J. Richter, T. Bruckner: A Bounded Rationality Model of Private Energy Investment Decisions,
in: Proc. of the 29th IAEE International Conference: Securing Energy in Insecure Times, Potsdam (2006).
Technologiefundierte, agentenbasierte
Energiewirtschaftsmodelle
Modellierung der Interaktion
Proof of Concept: Diffusionskurven
40
35
Marktanteil in %
30
25
20
konventioneller Ölkessel
konventioneller Gaskessel
Gasbrennwertkessel ((GBK))
GBK + Solarthermie (WW)
GBK + Solarthermie (WW+H)
Gas Mikro - KWK
N h ä
Nahwärme
Pelletkessel
15
10
5
0
2005
2010
2015
2020
Zeit in Jahren
2025
2030
Quelle: T. Wittmann und T. Bruckner: Agenten-basierte Modellierung urbaner Energiesysteme, Wirtschaftsinformatik (2007).
Proof of Concept: Diffusionskurven
40
35
Marktanteil in %
30
Technologieführer
Etablierter Agent
25
Wohnungsbaugesellschaft
20
konventioneller Ölkessel
konventioneller Gaskessel
Gasbrennwertkessel ((GBK))
GBK + Solarthermie (WW)
GBK + Solarthermie (WW+H)
Gas Mikro - KWK
N h ä
Nahwärme
Pelletkessel
15
10
5
0
2005
2010
2015
2020
Zeit in Jahren
2025
2030
Quelle: T. Wittmann und T. Bruckner: Agenten-basierte Modellierung urbaner Energiesysteme, Wirtschaftsinformatik (2007).
BMBF-Wettbewerb „Energieeffiziente
Energieeffiziente Stadt
Stadt“
Wege in die energieeffiziente urbane Moderne –
Entwicklung eines akteursorientierten kommunalen
Energiemanagementsystems für die Stadt Delitzsch
Kooperationspartner:
►
Stadt Delitzsch
►
Technische Werke Delitzsch GmbH
►
Forschungsstelle Kommunale Energiewirtschaft,
Energiewirtschaft
Institut für Infrastruktur und Ressourcenmanagement, Universität Leipzig
►
Vattenfall Europe Professur für Energiemanagement und Nachhaltigkeit,
I tit t für
Institut
fü Infrastruktur
I f t kt und
d Ressourcenmanagement,
R
t Universität
U i
ität Leipzig
L i i
►
Leipziger Institut für Energie GmbH
BMBF-Wettbewerb „Energieeffiziente
Energieeffiziente Stadt
Stadt“
Kontakt
Energiemanagement
und Nachhaltigkeit
Prof. Dr. Thomas Bruckner
Vattenfall Europe Professur für
E
Energiemanagement
i
t und
dN
Nachhaltigkeit
hh lti k it
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
p g
Universität Leipzig
Grimmaische Str. 12
D-04109 Leipzig
Tel. 0341/97 33516
bruckner@wifa uni-leipzig de
[email protected]
http://www.uni-leipzig.de/energiemanagement/
Quelle: Siemens AG
Ausgewählte Literatur
Bruckner, T, H-M Groscurth, R Kümmel: Competition and Synergy between Energy
Technologies in Municipal Energy Systems, Energy — The International Journal 22,
1005–1014 (1997).
Bruckner, T, R Morrison, C Handley, M Patterson: High-Resolution Modeling of EnergyServices Supply Systems using deeco: Overview and Application to Policy
Development, Annals of Operations Research 121, 151–180 (2003).
Bruckner, T, R Morrison, T Wittmann: Public Policy Modeling of Distributed Energy
g
Strategies,
g , Attributes,, and Challenges,
g , Ecological
g
Economics 54,, 328Technologies:
345 (2005).
Wittmann, T, T Bruckner: Agenten-basierte Modellierung urbaner Energiesysteme,
Wirtschaftsinformatik 5/2007, 352-360 (2007).
Wittmann, T, R Morrison, J Richter, T Bruckner: A Bounded Rationality Model of Private
Energy Investment Decisions, in: Proc. of the 29th IAEE International Conference:
Securing Energy in Insecure Times, Potsdam (2006).
Wittmann, T: Agent-based Models of Energy Investment Decisions. Physica-Verlag
Heidelberg (2007).
Wittmann, T, T Bruckner: Agent-based Modeling of Urban Energy Supply Systems Facing
Climate Protection Constraints
Constraints, Proc.
Proc of the 5th World Bank Urban Research
Symposium, “Cities and Climate Change”, Marseille (2009).
Aggregation of infrastructure data
C 34
Import_ H _ 1
C1
C6
C9
Demand_ H _ 1
B 8
conventional
C3
B 9
C5
C15
BA
Boiler_ Oil _1
C19
room + water
Import _Oil _1
C4
B1
C11
Cogen _ Gas_1
conventional
C8
C7
C 10
B 2
Import_ Gas _1
C 13
Boiler_ Gas_ 2
C 12
condensing
Demand_ H _ 2
C 22
room
C16
Boiler_ Gas_ 1
conventional
Import _ Pellet_ 1
C20
C14
B 3
C 21
C17
C 23
C24
Boiler _ Pellet _ 1
conventional
C 25
Storage _ H_ 2
C 26
large
C 27
B 6
large
B 4
Boiler _ Pellet _ 2
Solar _H _2
C28
B2
Storage _ H_ 1
C 31
small
C 32
B 7
small
C 30
B 5
C 29
Solar _H _1
B2
peak
Boiler_ Gas_ 3
peak
C33
C 18
Demand_ H _ 3
water
Decision Rules
Analysis
y
Tools
Search Rules
find all
find common
-
peer group
location
past decisions
topical
find by aspects
-
as constraints or aspiration level
with reference to the status quo
quo, peer group
find next
-
defined order over alternatives
deviation from status quo
Cost
- investment cost
- payback-period
- net present value
Environmental Impact
- qualitative ranking (1-5)
- final energy
- CO2-emissions
Comfort
- qualitative ranking (1-5)
Social Milieus
•
•
•
Technology Leader
– successful in life
– professional career after she finished university
– high quality and leading products
Traditionalist
– wants to provide for family security
– older employee
– good quality at low price
E t bli h d
Established
– high personal reputation
– a good job with a good income
– comfortable products
Parameters from Social Milieus
traditional
technology
gy leader
established
goals (ordered)
cost comfort
cost,
environment cost,
environment,
cost comfort
comfort cost
comfort,
cost, environment
search domain
status_quo
topical
peer_group
b d t
budget
li it d
limited
considerable
id bl
some
debt
no
yes
yes
comfort (1-5)
≥3
≥3
≥4
legislation
legislation
medium, high
medium
constraint
environment
rationality types
–
low, medium
Rationality Types
L
Low
rationality
ti
lit
– has problems with decision making
– search focus on past decision
– has problems processing information
Medium rationality
– has decision making experiences
– search by consulting their friends
– can estimate the future consequences of their decisions
High rationality
– knows how to make decisions
– search byy consulting
g friends,, experts,
p
, and media
– can process information accurately
Parameters from Rationality Types
low rationality
high rationality
find_next
find_common
find_all
cost
investment
payback
npv
environment
qualitative
consumer_energy
cotwo
comfort
qualitative
qualitative
qualitative
SAT
LEX
LEX
search rule
analysis
tool
medium rationality
decision strategy
Parameters of Actors
Optimale Integration innovativer
klimaschonender Energietechnologien
Effiziente Technologien:
Gas- und Dampfkraftwerke
(GuD-Anlagen)
Blockheizkraftwerke
Brennstoffzellen
Wärmepumpen
Erneuerbare Energien:
Windkraftanlagen
Photovoltaikanlagen
Biomasse-Heizkraftwerke
Geothermie
Thermische Solarkollektoren
Energiespeicher:
Saisonale Wärmespeicher
D kl ft
Druckluftspeicher
i h
Der kombinierte Einsatz verschiedener Verfahren zur Emissionsminderung
kann zu Synergie
Synergie- und Konkurrenzeffekten führen.
führen
Î Die Abschätzung der erreichbaren Emissionsminderung erfordert eine
detaillierte Analyse des Zusammenwirkens der beteiligten Technologien.
Quelle: Bruckner et al., Energy — The International Journal (1997); Bruckner et al., Ecological Economics (2005)
Optimierung dezentraler und kommunaler
Energiesysteme
deeco – dynamic energy, emissions, and cost optimization
Eigenschaften
► Objektorientiertes Energiesystemoptimierungsmodell
► O
Optimierung
ti i
des
d Entwurfs
E t
f und
d des
d Betriebs
B ti b
dezentraler, kommunaler und regionaler Energiesysteme
g von Energieversorgern
g
g
bei Investitions- und
► Unterstützung
Betriebsführungsentscheidungen
► Integrierte Analyse von Klimaschutzstrategien unter Berücksichtigung
von Synergie- und Konkurrenzeffekten zwischen Techniken der
rationellen Energieverwendung und Nutzung erneuerbarer Energien
Quelle: Bruckner et al., Energy — The International Journal (1997).
Programmtechnische Eigenschaften
► Flexible, objektorientierte und graphentheoretische Abbildung der
Energieversorgungsnetzwerke (Codeumfang: 20 000 Zeilen C++)
► Substitution einer modelltechnisch aufwendigen Modellierung der
systemweiten Mess-, Steuer- und Regelungstechnik durch
eigenständiges Auffinden des zeitlich variablen optimalen
Betriebspunktes
p
im Rahmen der eingesetzten
g
Einsatzoptimierung
p
g
► Berücksichtigung von zeitlich veränderlichen Umweltbedingungen
(Witterung, Preise) und zeitlich variablen intensiven Größen
(Vor- und Rücklauftemperaturen)
► Zielfunktionen: CO2, CO2-equiv, SO2, NOx, Staub,
Primärenergieeinsatz betriebswirtschaftliche Kosten
Primärenergieeinsatz,
► Optimierungszeitraum: 1 repräsentatives Jahr
► Zeitliche Auflösung: ¼-Stundenwerte
Quelle: Bruckner et al., Annals of Operations Research (2003).
Prozessmodule
► Konventionelle Kraftwerke und Heizwerke
► Gegendruck- und Entnahme-Kondensations-Kraftwerke,
Blockheizkraftwerke, Kleinheizkraftwerke
► Brennstoffzellen
► Wärmeübertragernetzwerke zur Nutzung industrieller Abwärme
► Gas- oder elektromotorisch betriebene Kompressionswärmepumpen,
Absorptionswärmepumpen
► Solarthermische
S l th
i h K
Kollektoranlagen
ll kt
l
► Photovoltaik, Windkraftanlagen, solarthermische Kraftwerke
► T
Temperaturgeschichtete
t
hi ht t S
Speicher
i h fü
für S
Solarenergie,
l
i iindustrielle
d t i ll Ab
Abwärme
ä
und Wärme aus Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen (kurzfristig und saisonal)
► Speicher für elektrische Energie
Konte
x tabhängige Wirkungsgrade
Rücklauftemperaturabhängigkeit des
Brennstoffzellenwirkungsgrades
TF,Ex
TR,Ex
RE
Wärme [kW]]
Weitere Beispiele für
kontextabhängige
Wirkungsgrade:
►Brennwertkessel
►Wärmepumpen
►Blockheizkraftwerke
►Gegendruckturbinen
Elektrische Energie [kW]
►Solarkollektor
Quelle: Bruckner et al., Proc. of the International EURO Conference on Operation Research Models and Methods in the Energy Sector (2006).
Graphentheoretische Netzwerkabbildung
Quelle: Bruckner et al., Proc. of the International EURO Conference on Operation Research Models and Methods in the Energy Sector (2006).
Energ
gienachfrrage [MW
Wh/h]
Zeitlich hochaufgelöste Energienachfrage
Wärmebedarf (Fernwärme)
Nachfrage nach
elektrischer Energie
Tag
Quelle: Bruckner et al., Energy — The International Journal (1997).
Integrierte Energiesysteme
Kos
stensteig
gerung [%]
SK + BZ + BR
SK + BZ
SK (Solarkollektor)
SK + BZ + BR +
WT (Windkraftanlagen)
20, 40, 80 x 1.5 MW
BZ (Brennstoffzelle)
BZ + BR + WT
BZ + BR (50% Wärme-Bedarfsreduktion)
Wärme Bedarfsreduktion)
Emissionsreduktion [%]
Quelle: Bruckner et al., Proc. of the International EURO Conference on Operation Research Models and Methods in the Energy Sector (2006).