Batteriespeicher in Industrie und Gewerbe
Im Zuge der Energiewende kommen auch Batteriespeicher zum Ausgleich der fluktuierenden Energieerzeugung durch erneuerbare Energien vermehrt zum Einsatz. Im Haushaltssektor werden Batteriespeicher zunehmend für die Stromversorgung, vorwiegend in Kombination mit einem Photovoltaik-System, installiert. Doch lohnt sich ihr Einsatz auch im Gewerbe- und Industriesektor? Lassen sich die Stromkosten von Unternehmen durch den Einsatz von Batteriespeichern senken? Und mit welcher Batteriespeichertechnologie kann hierbei am meisten eingespart werden?
Luftaufnahme eines Unternehmens mit Photovoltaikanlage.
Foto: LEW / Sebastian Aschenbrenner
Batteriespeicher kommen immer häufiger in der Stromversorgung zum Einsatz. Insbesondere in Haushalten sind die Installationen in den letzten Jahren stark gestiegen [1]. Damit stellt sich auch für den Gewerbe- und Industriesektor die Frage, ob es sinnvoll ist, in einen Batteriespeicher zu investieren. Anhand von realen Lastprofilen mehrerer Unternehmen und einer Kostenoptimierung mit verschiedenen Batteriespeichertechnologien wurde ermittelt, ob sich die jährlichen Stromkosten mit dem Einsatz eines Batteriespeichers senken lassen. Im Fokus der Untersuchungen stand die Reduktion des Leistungsentgelts. Zusätzlich wurde untersucht, inwieweit eine im Unternehmen vorhandene Photovoltaik (PV)-Anlage die Rentabilität eines Batteriespeichers beeinflusst.
Strombezugskosten in Industrie und Gewerbe
Der Strompreis in Industrie und Gewerbe setzt sich aus den Kosten für Strombeschaffung und Vertrieb, den Netzentgelten und Steuern, Abgaben und Umlagen zusammen. Das Netzentgelt ist abhängig vom Standort des Unternehmens und wird ab einem Jahresverbrauch von 100 000 kWh üblicherweise aufgeteilt in Arbeits- und Leistungsentgelt. Hierfür wird in der Regel eine registrierende Leistungsmessung durchgeführt und der maximale Leistungsbedarf als Mittelwert über eine Messperiode von 15 Minuten ermittelt. Die Höhe des Leistungsentgelts ist zudem abhängig von der Jahresbenutzungsdauer der Netznutzung, die als Indikator für die Gleichmäßigkeit des Strombezugs herangezogen werden kann. Eine Unterteilung erfolgt hier meist in < 2 500 h/a und > 2 500 h/a. So ist der Leistungspreis für eine Jahresbenutzungsdauer > 2 500 h/a um ein Vielfaches höher als bei einer Jahresbenutzungsdauer < 2 500 h/a, der Arbeitspreis jedoch deutlich geringer [2].
Reduzierung von Leistungsentgelt und energiebezogenen Strombezugskosten
Der Einsatz eines Batteriespeichers kann je nach Betriebsstrategie einzelne Bestandteile der Strombezugskosten senken und damit zu einem wirtschaftlichen Betrieb führen. Werden Lastspitzen geglättet und damit das Leistungsentgelt reduziert, spricht man von Peak-Shaving. Hierfür wird die Batterie zu Zeiten niedriger Last geladen und wiederum zu den Zeiten der auftretenden Lastspitzen entladen. Die vom Netz bezogene Jahresmaximalleistung, und damit auch das Leistungsentgelt, können so reduziert werden. Auch die energiebezogenen Strombezugskosten können gesenkt werden. Ist eine energieerzeugende Anlage wie zum Beispiel ein PV-System im Unternehmen vorhanden, so ist es möglich, die Eigenversorgung mit Hilfe eines Batteriespeichers zu erhöhen. Damit muss weniger Energie vom Netz bezogen werden und die energiebezogenen Anteile der Strombezugskosten wie Strombeschaffung und Arbeitsentgelt sinken [2].
Die vorliegende Studie untersucht die Wirtschaftlichkeit eines Batteriespeichers, der für die Kappung von Lastspitzen eingesetzt wird. In einem weiteren Schritt wird das System um eine PV-Anlage erweitert, um die Wirtschaftlichkeit bei Erhöhung des Eigenverbrauchs durch den Batteriespeicher zu bewerten. Alle Untersuchungen erfolgen unter Berücksichtigung verschiedener Batteriespeichertechnologien.
Um die Systemkonfiguration mit den niedrigsten Stromkosten zu ermitteln, wird das Modellierungstool Open Energy Modelling Framework (oemof) [3] verwendet. Unter der Annahme, dass ein Unternehmen seinen Strombedarf ausschließlich durch Netzbezug deckt, wird mit einem linearen Optimierungsalgorithmus und einer Simulation über den Zeitraum von einem Jahr überprüft, ob die Stromkosten durch den Einsatz von Batteriespeichern gesenkt werden können. Hierfür werden Lastdaten von fünf Unternehmen aus unterschiedlichen Gewerben verwendet (Bild 1).
Bild 1 Lastgänge aller untersuchten Unternehmen. Es ist jeweils der Tag mit der Jahresmaximallast dargestellt.
Foto: eigene Darstellung
Alle untersuchten Unternehmen haben eine Jahresbenutzungsdauer von > 2 500 h/a und verfügen über Lastdaten mit einem Messintervall von 15 Minuten. Die Unternehmen stellten ihre Daten anonymisiert zur Verfügung. Es liegen somit keine Informationen über den Unternehmenssitz vor. Ferner machten die Unternehmen keine Aussagen darüber, in welcher Spannungsebene sie an das Netz angeschlossen sind. Anhand der maximalen Leistungsaufnahme und des jährlichen Energiebezugs kann jedoch bei allen fünf Unternehmen von der Mittelspannungsebene ausgegangen werden. Eine Auswertung der Leistungsentgelte von zwölf Netzbetreibern in der Mittelspannungsebene ergab eine Bandbreite von 49 bis 135 €/(kW a) bei einer Jahresbenutzungsdauer > 2 500 h/a. Der Mittelwert des Leistungsentgelts der untersuchten Netzbetreiber liegt bei 87 €/(kW a).
Bild 2 Systemkomponenten in zwei Varianten. Bild: eigene Darstellung
Bild 2 zeigt alle in der Optimierung berücksichtigten Systemkomponenten. Variablen des Systems sind, neben Speicherkapazität und Speicherleistung, die Verringerung der Jahresmaximalleistung in Variante 1 und zusätzlich die Erhöhung des selbst verbrauchten Stroms aus einem bereits existierenden PV-System in Variante 2. Ist die Investition in einen Batteriespeicher nicht rentabel, wird kein Batteriespeicher installiert, und die Last der Unternehmen würde weiterhin ausschließlich durch das Netz (oder zusätzlich durch die bereits installierte PV-Anlage) gedeckt werden. Folgende Formel entspricht der Zielfunktion für Variante 2. Die Zielfunktion summiert alle Kosten. Die Kosten des PV-Systems sind statisch und haben keine Auswirkungen auf das Optimierungsergebnis.
mit
spez.: spezifisch
jährl.: jährlich
batt: Batteriespeicher
pv: Photovoltaik-Anlage
cap: bezogen auf die Kapazität
power: bezogen auf die Leistung
KWF: Kapitalwiedergewinnungsfaktor
i: Kalkulationszinssatz
n: Investitionszeitraum
| Technologie | Investitionszeitraum in Jahren | Spezifische Investitionskosten [4 bis 6] | Technische Parameter | |||
| in €/kW (leistungsbezogen) | in €/kWh (kapazitätsbezogen, inklusive Anlagenperipherie) | Zyklenwirkungsgrad in % [4 bis 6] | Entladetiefe in % [6] | C-Rate | ||
| Blei | 10 | 175 | 237 | 76,7 | 37 | 0,5 |
| Li-Ion | 20 | 175 | 707 | 86,7 | 10 | 1 |
| Redox-Flow | 25 | 700 | 625 | 74,2 | 0 | – |
Tabelle 1 Ökonomische und technische Parameter; Kalkulationszinssatz: 7 %, Leistungspreis Netzentgelt: 87 Euro/(kW · a), Strompreis (ohne Anteil Leistungspreis): 15,37 Ct/kWh, Betriebskosten Batteriespeicher: 10 Euro/(kW · a), jährliche Preissteigerungen (Leistungspreis Netzentgelt: 7,3 %, Strompreis (ohne Anteil Leistungspreis): 4 %, Betriebskosten Batteriespeicher: 2 %).
In Tabelle 1 sind die technischen und ökonomischen Eingangsparameter der Simulationsrechnungen dargestellt. Sämtliche Kosten werden gleichförmig auf die einzelnen Jahre verteilt, um die Wirtschaftlichkeit einer Investition in einen Batteriespeicher über den Zeitraum eines Jahres betrachten zu können. Der Kalkulationszinssatz wird mit 7 % angesetzt. Der angenommene Leistungspreis des Netzentgelts entspricht dem Mittelwert der untersuchten Netzbetreiber von 87 €/(kW a). Die restlichen Strombezugskosten (ohne Anteil Leistungspreis) sind mit 15,37 Ct/kWh angenommen. Die Betriebskosten des Batteriespeichers gehen mit 10 €/(kW a) und einer jährlichen Preissteigerung von 2 % in die Berechnungen ein. Außerdem sind Preissteigerungen für den Leistungspreis der Netzentgelte (7,3 %/a) und für die restlichen Strombezugskosten (4 %/a) berücksichtigt.
Rentiert sich ein Batteriespeicher zur Kappung der Jahresmaximalleistung?
Tabelle 2 zeigt die Optimierungsergebnisse für den Einsatz eines Batteriespeichers zur Kappung der Jahresmaximalleistung des Fertigungsbetriebs bei Verwendung der Speichertechnologien Blei, Lithium-Ionen (Li-Ion) und Redox-Flow.
| Technologie | Speicherkapazität in kWh | Speicherleistung in kW | Reduktion der Stromkosten-Annuität * in % | Kapitalwert in € | Amortisationsdauer in Jahren | Absenkung der Jahresmaximalleistung in % |
| Blei | 406 | 203 | – 0,05 | 3 710 | 9,7 | – 12,0 |
| Li-Ion | 275 | 275 | – 1,25 | 178 510 | 11,9 | – 16,3 |
| Redox-Flow | 119 | 211 | – 1,19 | 201 630 | 13,4 | – 12,5 |
| * gegenüber reinem Netzbezug | ||||||
Tabelle 2 Optimierung auf minimale Stromkosten ohne Photovoltaik-System, Fertigungsbetrieb.
Die Investition ist in allen drei Fällen rentabel: Die Annuität der Stromkosten sinkt leicht gegenüber der des reinen Netzbezugs. Bild 3 veranschaulicht den Einsatz des Batteriespeichers anhand des Lastgangs der Woche, in der die Jahresmaximallast auftritt. Der Batteriespeicher kommt an vier der sieben Tage zum Einsatz, wobei er an zwei Tagen nur geringfügig Leistung bereitstellen muss. Die Jahresmaximalleistung sinkt von auf 1 690 auf 1 415 kW.
Bild 3 Wochenlastgang Fertigungsbetrieb ohne PV-System, Optimierungsergebnis.
Foto: eigene Darstellung
Die Ergebnisse zeigen, dass generell nur geringe Einsparungen an jährlichen Stromkosten im Verhältnis zu den gesamten jährlichen Stromkosten gegenüber einer Systemkonfiguration ohne Batteriespeicher möglich sind. Mit der Li-Ion-Technologie werden dabei die höchsten Einsparungen erzielt. Der Einsatz des Blei-Speichers führt zu den geringsten Einsparungen, und die Investition amortisiert sich erst kurz vor Ende der Nutzungsdauer. Der Redox-Flow-Speicher weist den höchsten Kapitalwert auf. Bedingt durch die längere Nutzungsdauer haben die angenommenen Preissteigerungen jedoch einen größeren Effekt und die tatsächliche Einsparung pro Jahr ist geringer als bei Nutzung des Li-Ion-Speichers. Zudem hat der Redox-Flow-Speicher eine deutlich geringere Leistung und eine höhere Amortisationsdauer als der Li-Ion-Speicher. Aus Sicht eines Unternehmens könnte es günstiger sein, eine höhere Leistung zu installieren, um Leistungsreserven für mögliche Änderungen im Lastverlauf vorzuhalten.
| Variante | Speicherkapazität in kWh | Speicherleistung in kW | Reduktion der Stromkosten-Annuität * in % | Kapitalwert in € | Amortisationsdauer in Jahren | Absenkung der Jahresmaximalleistung in % |
| Hochschule | 178 | 178 | – 0,61 | 117 530 | 11,7 | – 8,2 |
| Hospital | 50 | 43 | – 0,28 | 23 400 | 13,2 | – 6,0 |
| Kühlhaus | 113 | 113 | – 0,23 | 74 950 | 11,7 | – 4,6 |
| Spedition | 23 | 23 | – 0,83 | 15 070 | 11,8 | – 13,4 |
| * gegenüber reinem Netzbezug | ||||||
Tabelle 3 Investition in einen Lithium- Ionen-Speicher, Optimierung auf minimale Stromkosten ohne Photovoltaik-System.
Tabelle 3 zeigt eine Zusammenfassung der Ergebnisse des Einsatzes der Li-Ion-Technologie für alle weiteren untersuchten Unternehmen (Hochschule, Hospital, Kühlhaus, Spedition). Die Investition in einen Li-Ion-Speicher ist bei allen untersuchten Unternehmen rentabel. Die Gewinn-Annuität der Investition in einen Batteriespeicher ist jedoch für alle Unternehmen, gemessen an den gesamten annuitätischen Stromkosten, sehr niedrig. Der prozentuale Anteil ist in keinem Unternehmen größer als 1 %.
Rentabilität eines mit einem PV-System gekoppelten Batteriespeichers
PV-Anlagen in Unternehmen mit einem hohen Jahresenergieverbrauch erreichen oft bereits ohne Batteriespeicher einen hohen Eigenverbrauch, da die vom PV-System erzeugte Energie meist vollständig direkt verbraucht wird. Im hier betrachteten Fall des Fertigungsbetriebs liegt der Eigenverbrauch bei 92,1 %. Inwieweit können Batteriespeicher den Eigenverbrauch noch erhöhen? Und bietet eine solche Erhöhung eine wirtschaftliche Grundlage für eine Speicherinstallation?
Bild 4 Wochenlastgang Fertigungsbetrieb mit PV-System, Optimierungsergebnis.
Foto: eigene Darstellung
Bild 4 zeigt den Wochenlastgang des Fertigungsbetriebs noch einmal, diesmal jedoch mit einer bestehenden PV-Anlage von 350 kW (peak). Das Verhalten und die Auslastung des Batteriespeichers entsprechen in etwa dem Fall ohne PV-System (Bild 3). Der Batteriespeicher wird jedoch zusätzlich genutzt, um einen Teil der überschüssig erzeugten PV-Energie aufzunehmen. Die vom Netz bezogene Jahresmaximalleistung verändert sich nicht. Auch die Kapazität und Leistung des für den Betrieb mit PV-Anlage optimierten Batteriespeichers entspricht exakt den Werten aus der Simulation ohne PV-System (Tabelle 4).
| Variante | Speicherkapazität in kWh | Speicherleistung in kW | Reduktion der Stromkosten-Annuität * in % | Kapitalwert in € | Amortisationsdauer in Jahren | Absenkung der Jahresmaximalleistung in % |
| Fertigungsbetrieb | 275 | 275 | – 1,25 | 178 510 | 11,9 | – 16,3 |
| Fertigungsbetrieb mit PV ** | 275 | 275 | – 1,41 | 199 330 | 11,2 | – 16,3 |
| Spedition | 23 | 23 | – 0,83 | 15 070 | 11,8 | – 13,4 |
| Spedition mit PV *** | 15 | 13 | – 0,51 | 9 040 | 11,9 | – 12,7 |
| * gegenüber reinem Netzbezug
** Leistung PV = 350 kW (peak) *** Leistung PV = 150 kW (peak) |
||||||
Tabelle 4 Investition in einen Lithium-Ionen-Speicher mit bestehendem Photovoltaik-System.
Das wirtschaftliche Potenzial, die Stromkosten durch den Einsatz eines Batteriespeichers zu senken, ist daher in den Fällen mit und ohne PV-Anlage gleich groß. Dies hängt in diesem Fall damit zusammen, dass die maximale Leistung um 8:00 Uhr morgens im Februar bezogen wird und zu diesem Zeitpunkt noch keine PV-Leistung zur Verfügung steht, die die Last wenigstens zu einem Teil decken könnte. Der Eigenverbrauch erhöht sich auf 95,6 %. Die Einsparung von Strombezugskosten durch die Erhöhung der Nutzung von PV-Strom bietet jedoch kein wirtschaftliches Potenzial, einen größeren Speicher zu installieren.
Tabelle 4 zeigt ergänzend die Ergebnisse der Optimierung des Lastgangs einer Spedition. Im Gegensatz zum Fertigungsbetrieb kann die maximale Netzbezugsleistung teilweise durch die PV-Leistung gedeckt werden. Durch die Reduktion des maximalen Leistungsbezugs vom Netz sinkt auch das wirtschaftliche Potenzial, das Leistungsentgelt mittels Peak-Shaving durch den Einsatz eines Batteriespeichers zu reduzieren. Im Vergleich zur Optimierung ohne PV-Anlage (vgl. Tabelle 3) wird die wirtschaftlich sinnvolle Batteriespeicherleistung um fast die Hälfte reduziert. Dadurch sinkt auch die Gewinn-Annuität der Investition. Die Absenkung der Jahresmaximalleistung im Vergleich zu einer Systemkonfiguration mit Speicher und ohne PV bleibt in etwa gleich.
Bei einer Auslastung des Batteriespeichers, wie in Bild 3 und Bild 4 dargestellt, werden weniger als 200 Vollzyklen im Jahr erreicht. Der Batteriespeicher erreicht somit nicht das Ende seiner Zyklenlebensdauer innerhalb des prognostizierten Investitionszeitraums von 20 Jahren und bietet somit das Potenzial, parallel mit einem zweiten Geschäftsmodell genutzt zu werden, zum Beispiel als Quartierspeicher im Zusammenschluss mit anderen Unternehmen oder für die Bereitstellung von Regelleistung. Hierdurch könnte vorhandene Speicherkapazität für andere wesentliche Funktionen im Energiesystem bereitgestellt werden, die dadurch nicht an anderer Stelle zusätzlich installiert werden muss. Zudem könnte sich die Rentabilität für das Unternehmen erhöhen.
Abschließend wird der Einfluss der Eingangsparameter auf die gesamte Rentabilität der Investition am Beispiel des Fertigungsbetriebs und der Li-Ion-Technologie untersucht. Bild 5 zeigt die Amortisationsdauer in Abhängigkeit verschiedener Eingangsparameter.
Bild 5 Amortisationsdauer in Abhängigkeit verschiedener Eingangsparameter, Li-Ion-Speicher, Fertigungsbetrieb.
Foto: eigene Darstellung
In dieser Sensitivitätsanalyse wird deutlich, wie groß der Einfluss des Netz-Leistungspreises auf die Rentabilität der Investition ist. Fällt dieser um 25 % höher aus als prognostiziert, verkürzt sich die Amortisationsdauer um 2,4 Jahre. Dies entspräche einer Abnahme von 20 % gegenüber der ursprünglichen Amortisationsdauer von 11,9 Jahren. Falls die kapazitätsbezogenen Investitionskosten um 25 % sinken, reduziert sich die Amortisationszeit des Li-Ion-Speichers um 2,2 Jahre auf 9,6 Jahre. Der Einfluss der leistungsbezogenen Investitionskosten und der des Kalkulationszinssatzes fallen deutlich geringer aus. Der Einsatz eines Batteriespeichers ist somit nicht nur von den Charakteristika des Stromverbrauchs eines Unternehmens abhängig, sondern vor allem von der Region, in der das Unternehmen ansässig ist, und der Spannungsebene, an der das Unternehmen ans öffentliche Netz angebunden ist. Insbesondere in Gebieten mit starkem Ausbau erneuerbarer Energien, der häufig zu Netzausbau und damit hohen Netzentgelten führt, kann es folglich zu einer erhöhten Rentabilität von Batteriespeichern kommen.
Fazit
Ein Batteriespeicher kann in allen untersuchten Unternehmen zur Kappung der Netzbezugsleistung mit und ohne PV-Anlage mit allen untersuchten Technologien (Blei, Li-Ion, Redox-Flow) wirtschaftlich eingesetzt werden. Die Rentabilität der Investition in einen Batteriespeicher ist gemessen an den jährlichen Stromkosten jedoch sehr gering und liegt in allen untersuchten Fällen unter 1,5 %. Die Amortisationszeiten sind in allen untersuchten Fällen größer als zehn Jahre oder entsprechen im Fall der Bleitechnologie nahezu dem Investitionszeitraum von zehn Jahren. Ist eine PV-Anlage im Unternehmen vorhanden, so lässt sich der Eigenverbrauch durch einen Batteriespeicher nur geringfügig erhöhen, da er durch den meist hohen Strombedarf in einem Unternehmen im Vergleich zum solaren Ertrag ohnehin schon sehr hoch ist. Ein wirtschaftliches Potenzial, einen Batteriespeicher durch eine Eigenverbrauchssteigerung zu refinanzieren, ist praktisch nicht vorhanden. Teilweise sinkt in den untersuchten Fällen sogar die Möglichkeit, einen Batteriespeicher wirtschaftlich einzusetzen, da je nach Lastverlauf und Strahlungsbedingungen eigenerzeugter PV-Strom zu Zeiten des höchsten Leistungsbezugs eingesetzt wird. Den größten Einfluss auf die Rentabilität eines Batteriespeichers hat die Höhe des Netz-Leistungspreises, so dass der Anreiz für Unternehmen in einen Batteriespeicher zu investieren mit steigenden Netz-Leistungspreisen wachsen könnte. Auch bietet sich durch die geringe Auslastung eines Batteriespeichers bei reiner Netzbezugskappung eine Parallelnutzung verschiedener Geschäftsmodelle an.
caroline.moeller@rl-institut.de
Danksagung
Die Autoren danken dem Niedersächsischen Ministerium für Wissenschaft und Kultur für die Finanzierung dieser Arbeit. Wir danken außerdem den Unternehmen für die Bereitstellung ihrer Lastprofile. Weiterer Dank geht an Steffen Wehkamp für hilfreiche Kommentare und Diskussionen.
Literatur
[1] Kairies, K.-Ph.; Haberschusz, D.; Magnor, D.; Sauer, D. U.: Aktuelle Ergebnisse der wissenschaftlichen Begleitforschung zum KfW-Förderprogramm „Erneuerbare Energien – Speicher“. In: Schulz D. (eds): Nachhaltige Energieversorgung und Integration von Speichern, Wiesbaden: Springer Vieweg, 2015, DOI: 10.1007/978-3-658- 10958-5_30.
[2] Vogt, Th.; Kempen, St.; Böcker, J.: Die Rolle von Batteriespeichern in KMU-Microgrids. In: BWK Das Energie-Fachmagazin 66 (2014), Nr. 12, S. 52-57.
[3] oemof Developer Group: Open Energy Modelling Framework (oemof) – A modular open source framework to model energy supply systems, 2017. Version v0.1.4 [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.438676.
[4] Ausfelder, F.; Beilmann, Ch.; Bertau, M. et al.: Energiespeicherung als Element einer sicheren Energieversorgung. In: Chemie Ingenieur Technik 87 (2015), No. 1-2, pp. 17-89, DOI: 10.1002/cite.201400183.
[5] Kondziella, H.; Brod, K.; Bruckner, Th. et al.: Stromspeicher für die „Energiewende“ – eine akteursbasierte Analyse der zusätzlichen Speicherkosten. In: Zeitschrift für Energiewirtschaft 37 (2013), S. 249-260, DOI 10.1007/s12398-013-0115-7.
[6] Sauer, D. U.; Lunz, B.; Magnor, D.: Marktanreizprogramm für dezentrale Speicher insbesondere für PV-Strom, 2013. Kurzgutachten im Auftrag des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU), https://www.erneuerbareenergien.de/EE/Redaktion/DE/Downloads/Gutachten/kurzgutachten_ marktanreizprogramm_bf.pdf?__blob=publication File&v=2.
Dipl.-Ing. (FH) Caroline Möller, Jahrgang 1983, Studium Umwelttechnik/Regenerative Energien an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin. Seit 2011 Wissenschaftliche Mitarbeiterin beim Reiner Lemoine Institut gGmbH. Doktorandin im Projekt „EOS – Energiespeicherlösungen in der Region Osnabrück-Steinfurt“ der Hochschule Osnabrück.
M.Sc. Andreas Pfeif, Jahrgang 1986, Studium Regenerative Energien an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin. Seit 2016 Projektentwickler im Bereich Innovative Energielösungen bei der Stadtwerke Ludwigsburg-Kornwestheim GmbH.
Prof. Dr.-Ing. Martin Faulstich, Jahrgang 1957. Seit 2013 Inhaber des Lehrstuhls für Umwelt- und Energietechnik, Technische Universität Clausthal, Goslar. Bis 2016 langjähriger Vorsitzender des Sachverständigenrats für Umweltfragen der Bundesregierung.
Prof. Dr.-Ing. Sandra Rosenberger, Jahrgang 1971, seit 2008 Professorin für Verfahrenstechnik und Nachhaltige Energiesysteme an der Hochschule Osnabrück.
