Modell und Datenquellen

In diesem Artikel erläutern wir die Berechnungsmethode für die CO₂-Emissionen der Stromproduktion, die verwendeten Quellen sowie Details zur Climate-Hacks-Prognose.

Inhaltsverzeichnis

• Betrachtete CO₂-Emissionen
• Berechnung der CO₂-Emissionen
• Climate-Hacks-CO₂-Prognose
• Strom-Produktion vs. Verbrauch
• Für Experten: marginale vs. durchschnittliche CO₂-Emissionen
• Die durchschnittlichen CO₂-Emissionen sind das richtige Signal
• Datenquellen und Referenzen

Betrachtete CO₂-Emissionen

Die verschiedenen Stromerzeugungstechnologien wie Windkraftanlagen, Photovoltaik, Kohle- und Gas-Kraftwerke etc. haben unterschiedliche spezifische CO₂-Emissionen. Korrekterweise müsste es CO₂-äquivalente Emissionen heißen, da bei der Verbrennung verschiedene Treibhausgase frei werden, die für die Klimaerwärmung relevant sind und deren Effekt in ein CO₂-Äquivalent umgerechnet wird. Der Einfachheit halber bezeichnen wir die CO₂-äquivalenten Emissionen auf dieser Seite nur als CO₂-Emissionen.

Die CO₂-Emissionen einer Technologie ergeben sich

• aus dem während Verbrennung des Brennstoffes für die Stromproduktion freiwerdenden CO₂
• durch den gesamten Lebenszyklus bedingte Emissionen einer Technologie: Auf- und Abbau des Kraftwerks erfordern Energie und Material

Zudem nutzen Kraftwerke ihren Brennstoff unterschiedlich effizient: moderne Gas-und-Dampfturbinen-Kraftwerke zum Beispiel haben einen Wirkungsgrad von 55-60%, d.h. dass dieser Anteil der thermischen Energie, die bei der Verbrennung des Gases frei wird, in elektrische Energie umgesetzt wird. Es gibt beispielsweise auch Gaskraftwerke ohne Dampfturbine, diese haben dann einen geringeren Wirkungsgrad, es wird weniger elektrische Energie mit derselben Menge Gas erzeugt und somit mehr CO₂ für eine produzierte kWh elektrische Energie freigesetzt.

Berechnung der CO₂-Emissionen

Aus den Daten für die produzierte Strommenge einer Technologie sowie den spezifischen CO₂-Emissionen der Technologien lassen sich die durchschnittlichen CO₂-Emissionen der Stromproduktion zu einem Zeitpunkt bestimmen.

Für die historische Produktion pro Technologie und Region können die von SMARD.de [1] zur Verfügung gestellten Werte verwendet werden:

Für die technologiespezifischen CO₂-Emissionen pro kWh erzeugter Elektrizität verwenden wir (für Deutschland) die folgenden Werte:

Diese Werte stammen aus dem open-source Projekt electricitymaps [2] und werden aus verschiedenen Quellen generiert. Ursprünglich überwiegend aus dem IPCC Report 2014 [3], seit neuerem aus Berechnungen von öffentlich verfügbaren Daten zur Produktion pro Kraftwerk der europäischen Übertragungsnetzbetreiber [4] und den Daten der EU Kommission zum europäischen Emissionshandel (EU-ETS) [5]. Mit Daten zu den erworbenen Zertifikaten pro Kraftwerk sowie der Stromproduktion eines Kraftwerkes lassen sich daraus die spezifischen Emissionen bestimmen.

Aus den oben beschriebenen Daten lassen sich dann die durchschnittlichen CO₂-Emissionen berechnen, das sieht zum Beispiel so aus:

Die Climate-Hacks-CO₂-Prognose

Die CO₂-Emissions-Prognose basiert auf einem statistischen Modell. Für unsere CO₂-Emissions-Prognose verwenden wir die Lastprognosen der Übertragungsnetzbetreiber [4] sowie Wetterdaten des DWD [6] aus denen wir eine Wind- und Solarproduktionsvorhersage erstellen. Zudem beinhaltet das Modell eine Vorhersage für die Produktion aus den übrigen Technologien. Für unsere Anwendung ist es wichtiger den relativen Verlauf (die Minima und Maxima) richtig zu erfassen, als die absolute Höhe der CO₂-Emissionen, denn für die größte Einsparung ist es lediglich wichtig, den Verbrauch in den besten Zeitraum zu verschieben, nicht aber die absolute Höhe der Emissionen zu diesem Zeitpunkt.

Mit der Climate-Hacks-Prognose für die nächsten 24h lassen sich derzeit ca. 92% der maximal möglichen Einsparungen zwischen höchstem und niedrigstem 2-Stunden Zeitraum erreichen. Durch weitere Verbesserungen des Modells, möchten wir diesen Wert noch weiter erhöhen. Da sich das Wetter allerdings in einem Zeitraum von 24h noch signifikant verändern kann, bleibt eine gewisse Unsicherheit in der 24h-Prognose.

Strom-Produktion vs. Verbrauch

Grundsätzlich gilt für jedes Land: Produktion + Importe – Exporte = Verbrauch. D.h. für die CO₂-Emissionen des Verbrauchs in Deutschland spielt es grundsätzlich auch eine Rolle welche CO₂-Emissionen der importierte und exportierte Strom verursacht. Derzeit betrachten wir nur die Produktionsseite für die Darstellung der CO₂-Emissionen. Da sowohl Last als auch Wetter stark über Länder hinweg korreliert sind, spielt der Effekt durch Im- und Exporte für die Bestimmung des Zeitraums mit den niedrigsten Emissionen allerdings nur eine untergeordnete Rolle.

Für Experten: marginale vs. durchschnittliche CO₂-Emissionen

Nun ein etwas komplizierteres Thema: wieviel CO₂ wird tatsächlich eingespart, wenn man den Verbrauch von einer Periode A in eine Periode B mit niedrigeren mittleren CO₂-Emissionen verschiebt?

Nehmen wir an, dass mit steigender Residual-Last zunächst die Kraftwerke eingesetzt werden, die einen geringeren CO₂-Ausstoß haben. Dies ist insofern nachvollziehbar, als dass innerhalb einer Technologie zuerst die effizientesten Kraftwerke eingesetzt werden, da diese weniger Brennstoff benötigen und somit günstiger produzieren können. Ein weiterer Preis-Effekt ist, dass diese Kraftwerke auch weniger CO₂ Zertifikate beschaffen müssen, da durch die höhere Effizienz auch weniger CO₂ pro erzeugte kWh Strom ausgestoßen wird.

Da der CO₂-Preis inzwischen einen signifikanten Anteil der kurzfristigen Grenzkosten für die Stromproduktion eines Kraftwerks ausmacht, gilt dies darüber hinaus in der Regel auch über Technologien hinweg. Wir können also in der Regel davon ausgehen, dass in einer Periode mit niedrigerem mittleren CO₂-Ausstoß auch das teuerste und somit ineffizienteste Kraftwerk in der Regel immer noch CO₂-effizienter ist, als das teuerste und ineffizienteste Kraftwerk zu einem Zeitpunkt mit höherem durchschnittlichen CO₂-Ausstoß.

Formal wird durch das Verschieben von Last aus Periode A in Periode B nun das ineffizienteste (das marginale) Kraftwerk in Periode A mit CO₂-Emissionen von beispielsweise 1100 gCO₂/kWh zuerst ausgeschaltet. Dafür muss das ineffizienteste (das marginale) Kraftwerk in Periode B mit beispielsweise 600 gCO₂/kWh mehr Leistung erzeugen. D.h. das durch das Verschieben der Last von Periode A nach Periode B werden 500 gCO₂ pro kWh Strom eingespart oder 45% auf die jeweils marginalen Kraftwerke gerechnet.

Nun gibt es eine Reihe von Gründen, warum die Realität komplizierter ist: Eine kurzfristig verschobene Last wird nicht unbedingt den Einsatz des marginalen Kraftwerkes verändern, denn diese wird meist durch Regelenergie oder sehr flexibel verfügbare Kraftwerke wie Gaskraftwerke oder Wasserkraft angepasst. Bei Betrachtung von Im- und Exporten wird die Lage noch komplizierter, da das marginale Kraftwerk im Ausland sein könnte, sekundäre Regelenergie derzeit aber überwiegend in der Regelzone abgerufen wird in der das Defizit oder der Überschuss verursacht werden. Unter anderem aus diesen Gründen sind die marginalen CO₂-Emissionen daher nicht für uns als Signal geeignet und auch viel zu kompliziert und instabil zu berechnen.

Besser und einfacher ist es, sich die durchschnittlichen CO₂-Emissionen anzusehen. Insbesondere der langfristige Effekt, Verbrauch planbar in Perioden mit hoher Solar- und Windproduktion und niedriger Last zu verschieben, wird dafür sorgen, dass die ineffizientesten Kraftwerke weniger oft am Netz sind.

Die durchschnittlichen CO₂-Emissionen sind das richtige Signal

Aus folgenden Gründen ist es zielführend, den Verbrauch in Zeiträume mit niedrigem durchschnittlichen CO₂-Ausstoß zu verschieben, anstatt die marginalen Kraftwerke zu betrachten:

• Bei einer fairen Betrachtungsweise müssen jedem Verbraucher zu einem Zeitpunkt die durchschnittlichen CO₂-Emissionen zugeschrieben werden: Warum sollten demjenigen der seine Last in eine Periode mit niedrigerem mittleren CO₂-Ausstoß verschiebt, die marginalen (höchsten) CO₂-Emissionen zugeschrieben werden? Wer hat zuerst entschieden, Strom zu diesem Zeitpunkt zu nutzen? Da die marginalen CO₂-Emissionen in beiden Perioden A und B höher als die durchschnittlichen Emissionen sind, gleichen sich die Effekte in der Differenz zudem teilweise aus.
• Die mittleren CO₂-Emissionen sind dann gering, wenn wenig Strom verbraucht wird und/oder der Anteil der erneuerbaren Energien an der Produktion hoch ist. Durch das Verschieben von Last in diese Zeiträume wird dem Merit-Order Effekt entgegengewirkt. Dieser verursacht, dass Strom bei hoher Solar- oder Windproduktion und niedriger Last besonders wenig wert ist und die Anlagen daher eine staatliche Förderung benötigen. Durch das Verschieben von Last wird der Strom der Erneuerbaren daher wertvoller und benötigt weniger Förderung.
• In Zukunft wird es immer öfter zu Situationen kommen, in denen wir mehr Strom produzieren als normalerweise zu einem Zeitpunkt benötigt wird. Wenn mehr Verbrauch in diese Regionen verschoben wird, dann werden langfristig weniger Speicher benötigt, um diesen Strom zu speichern und erneuerbare Anlagen müssen weniger oft abgeregelt werden.

Datenquellen und Referenzen

[1] Bundesnetzagentur | SMARD.de
[2] Open source emission factors from the electricitymaps project
[3] Schlömer S., T. Bruckner, L. Fulton, E. Hertwich, A. McKinnon, D. Perczyk, J. Roy, R. Schaeffer, R. Sims, P. Smith, and R. Wiser, 2014: Annex III: Technology-specific cost and performance parameters. In: Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Edenhofer, O., R. Pichs-Madruga, Y. Sokona, E. Farahani, S. Kadner, K. Seyboth, A. Adler, I. Baum, S. Brunner, P.Eickemeier, B. Kriemann, J. Savolainen, S. Schlömer, C. von Stechow, T. Zwickel and J.C. Minx (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA
[4] ENTSO-E Transparenz Plattform: transparency.entsoe.eu
[5] Union Registry of EU Emission Trading System
[6] Deutscher Wetterdienst (DWD): opendata.dwd.de