Rechnen mit der Energiewende: Wie sich die Akzeptanz bei erneuerbaren Energien steigern lässt

Die Umsetzung der Energiewende durch die Verwirklichung konkreter Erneuerbarer-Energien (EE)-Projekte stößt immer wieder auf Widerstand oder zumindest Akzeptanzprobleme in der Bevölkerung. Die zunehmende Gründung von regionalen Bürger*inneninitiativen, die sich unter anderem der Mobilisierung gegen die Errichtung von Windenergie- oder Photovoltaik (PV)-Anlagen verschrieben haben, deutet aktuell sogar eine Professionalisierung der Protestbewegung an. Diese Tatsache gibt Anlass zur Sorge, dass das Erreichen der inzwischen verabschiedeten Klimaziele nicht nur durch technische und finanzielle Hürden beim Ausbau der Netze und der Entwicklung von nachhaltigen Technologien gefährdet wird, sondern gesellschaftliche Differenzen und damit einhergehende Blockaden im Hinblick auf das richtige „Wie“ der Energiewende den Wandel nachhaltig bremsen könnten.

Individuell wahrgenommenes Unrechtsempfinden

So fußt die Unzufriedenheit beziehungsweise Skepsis der EE-Gegner*innen empirisch betrachtet oftmals nicht auf Sachargumenten gegen den konkreten Nutzen einer Anlage an einem bestimmten Ort, sondern häufig eher auf einem individuell wahrgenommenen Unrechtsempfinden der Beteiligten, das nicht selten auf allgemeine soziale Schieflagen bei der Energiewende, einseitige Verfahrens- und Planungsprozesse oder als ungerecht empfundene Lasten-Nutzen-Verteilungen zurückgeht [1].

Beteiligung, proaktive Information und Konfliktregelungen ausbauen

Eine einfache Top-Down-Steuerung der Energiewende erscheint vor diesem Hintergrund folglich nicht ratsam. Vielmehr stellt sich die aktive Beteiligung der Bevölkerung an der Entwicklung von konkreten Rahmenbedingungen des Wandels als essenziell heraus. Aus diesem Grund haben sich neben der rein finanziellen Subventionierung von nachhaltigen Energiegewinnungsmethoden inzwischen auch bereits breiter angelegte Maßnahmen, wie Informationskampagnen sowie Transparenz- und Konfliktbewältigungsmechanismen als sinnvolle und überaus wichtige Instrumente eines erfolgreichen Systemwandels etabliert.

Simulation von Energieversorgungs-Szenarien für Bürgerinnen und Bürger

Vor diesem Hintergrund hat das Eberwerk ein „Energiewende-Modell“ entwickelt, das es auf seiner Internetseite allen Interessierten zur Verfügung stellt. Dieses auf Microsoft Excel gestützte Modell ermöglicht Fachleuten, ebenso wie Menschen ohne Fachkenntnisse, eine Simulation von regionalem Stromverbrauch und erneuerbarer Stromerzeugung auf Basis statistisch ermittelter Erzeugungs- und Verbrauchsprofile in stündlicher Zeitauflösung. Auf diese Weise können verschiedene Ausbauszenarien für die Gegenwart und Zukunft durchgespielt und deren jeweilige Auswirkungen auf die Versorgungsautarkie und den erneuerbaren Strommix in der Region selbst analysiert werden.

Lückenfüller zwischen Fachwissen und emotionaler Debatte

Der Vorteil des entwickelten Modells besteht in erster Linie darin, dass es aufgrund seiner Einfachheit für Menschen ohne energiewirtschaftliche Fachkenntnisse verständlich ist, gleichzeitig aber noch fachlich korrekte und nachvollziehbare Ergebnisse liefern kann. Damit schafft das Modell einen Ausgleich zwischen größtmöglicher Inklusivität in der Debatte und einem ebenso hohen Maß an Korrektheit der abzuleitenden Aussagen. Das Modell ist gedacht als „Lückenfüller“ zwischen vorhandenen Systemmodellen wissenschaftlicher Institute einerseits, die aufgrund ihrer Komplexität ein tiefes Fachwissen voraussetzen, und einer teilweise emotional geführten Debatte um den Ausbau erneuerbarer Energien andererseits.

Abbildung verschiedener Ausbauszenarien

Der wichtigste Eingabeparameter des Modells (Bild 1) ist der jährliche Stromverbrauch der betrachteten Region in Kilowattstunden (inklusive einer Ausprägung des Strombedarfs für Elektromobilität und Wärmeerzeugung). Darauf aufbauend können verschiedene Ausbauszenarien abgebildet werden, um den Strombedarf in dieser Region zu decken. Dies erfolgt durch die Eingabe von Stückzahlen in der jeweiligen Anlagenart (Wasserkraft, Biomasse, Photovoltaik (PV)-Freiflächen sowie Dachanlagen). Entsprechende Richtwerte über aktuell bereits vorhandene Anlagen in der jeweiligen Region können beispielsweise dem Marktstammdatenregister [2] entnommen werden.

Etwas fortgeschrittene Benutzerinnen und Benutzer können auch durch die Anpassung bestimmter Grundannahmen des Modells, wie der Nennleistung oder Vollbenutzungsstunden der EE-Anlagen, die Genauigkeit in Abhängigkeit vom jeweils gefragten Szenario weiter verfeinern. So basieren die aktuellen Anlagengrößen und -erträge des Modells teilweise auf der Unterstellung eines gewissen technologischen Fortschritts, der eine Zunahme der Erträge in den nächsten Jahren bewirken wird.

Berechnung der Autarkie einer Region

Das Modell wertet auf Basis dieser Eingaben für einen vorgegebenen Zeitraum (Jahr, Monat, Woche oder Tag) aus, wie viel Strom verbraucht wird, und wie viel aus den vorgegebenen EE-Anlagen gewonnen werden kann. Neben Angaben in Kilowattstunden, die Fachfremden oftmals schwer vermittelbar sind, ist der Schwerpunkt der Auswertung die Berechnung einer Autarkie und der Anteil erneuerbarer Stromerzeugung jeweils in Prozent.

Die Kennzahl-Autarkie, im Sinne einer „Leistungs-Autarkie“ (Unabhängigkeit von Stromimporten zu jedem Zeitpunkt), gibt an, zu wie viel Prozent der Strombedarf mit Quellen aus der betrachteten Region im gewählten Betrachtungszeitraum gedeckt werden kann. Bei Autarkie-Werten unter 100 % wird Strombedarf über Stromimporte von außerhalb der betrachteten Region gedeckt.

Der EE-Anteil hingegen, gemessen als Verhältnis erneuerbarer Stromerzeugung zum Stromverbrauch in der Region, gibt die Höhe der bilanziellen Unabhängigkeit im Betrachtungszeitraum an. Insbesondere die Auswertung von Monaten oder Wochen zeigt eindrucksvoll die Charakteristik des gewählten Energiemixes und verdeutlicht den Unterschied zwischen der Leistungs-Autarkie und einem EE-Anteil (Tabelle).

Exemplarischer Fall: Landkreis Ebersberg

Im Jahr 2017 wurde von der Energieagentur Ebersberg-München für den Landkreis Ebersberg ein „Meilensteinplan zur Energiewende“ erstellt, der bis 2030 einen schrittweisen Umstieg von fossilen Energiequellen zu erneuerbaren Energien vorsieht. Danach sollten der Stromverbrauch im Landkreis bis 2030 auf 410 Mio. kWh sinken, die Gewinnung von Wärme aus Strom (durch Wärmepumpen) auf 167 Mio. kWh steigen, sowie der Anteil zugelassener Elektrofahrzeuge auf rund 38 000 Stück ansteigen.

Der Meilensteinplan sieht zur Erhöhung des Anteils erneuerbarer Energiezeugung auf 100 % im Landkreis zum Beispiel 15 Kleinwasserkraftwerke (mit einer unterstellten durchschnittlichen Leistung von 0,04 MW und jährlich 6 000 Vollbenutzungsstunden (VBh)), 55 Biogasanlagen (0,25 MW und 7 800 VBh), 33 Windkraftanlagen (4 MW und 1 350 VBh), 126 PV-Freiflächenanlagen (0,75 MW und 1 000 VBh) und 17 000 PV-Dachanlagen (0,02 MW und 935 VBh) vor. Eine bilanzielle Unabhängigkeit des Landkreises wäre mit diesem Szenario bereits erreicht, die oben dargestellte Leistungsautarkie läge jedoch nach wie vor bei nur etwa 62 % da aufgrund fehlender Speicherkapazitäten der Energiebedarf insbesondere in den Wintermonaten nicht ohne Stromimporte aus anderen Regionen gedeckt werden könnte (Bild 2).

Verschiedene EE-Szenarien durchspielen

Die im Landkreis geführte Diskussion, wie sich zum Beispiel die Reduktion von geplanten 33 Windkraftanlagen (auf beispielsweise 16 Stück) auswirkt und dafür im Gegenzug vermehrt auf Biogasanlagen (61 Stück), PV-Freiflächen- (160 Stück) und PV-Dachflächenanlagen (20 000 Stk) zu setzen, kann mit dem Modell sehr einfach bewertet werden: Bei unveränderter bilanzieller Unabhängigkeit im Landkreis läge der Autarkiegrad demnach bei durchschnittlichen 55 %, das heißt die Abhängigkeit von Stromexporten aus anderen Regionen wäre in diesem Szenario messbar höher.

Unterstellt man nun noch einen zusätzlichen Ausbau der Heimspeicher auf 10 000 Stück könnte man den Autarkiegrad zumindest auf durchschnittlich 59 %/a erhöhen, läge aber dennoch unter dem Autarkiewert (62 %) im ersten Szenario des Meilensteinplans zur Energiewende.

Damit liefert das Modell Antworten auf wichtige gesellschaftliche und energiepolitische Fragen, wie:

• Wieviel erneuerbare Stromerzeugung brauchen wir, um unseren regionalen Strombedarf zu decken?
• Welchen Beitrag können die Windenergie oder auch der Bau von Biogasanlagen zu unseren Energiewendezielen in der Region liefern?
• Können wir in der Region auf Windenergie verzichten und dafür mehr PV-Anlagen bauen?

Qualitative Unterschiede konkreter Ausbaumaßnahmen

Weiterhin können basierend auf den Modellergebnissen auch wichtige Schlussfolgerungen über qualitative Unterschiede konkreter Ausbaumaßnahmen der Energiewende gezogen werden. Zum Beispiel deutet ein Energiemix mit vielen PV- statt Windkraft-Anlagen durch die Auswertung der auftretenden Leistungsspitzen auf die Notwendigkeit eines noch höheren Netzausbaus hin. Dies, um in Zeiten schwankender Energiegewinnung Strom aus anderen Regionen importieren zu können und Überschüsse im Sommer gegebenenfalls auch in andere Regionen zu exportieren.

So zeigt der Autarkiegrad in den obigen Beispielrechnungen, dass man nach dem Meilensteinplan (selbst bei einer unterstellten zusätzlichen Speicherkapazität von 10 000 Heimspeichern) nach wie vor auf den Handel mit Strom aus anderen Regionen angewiesen wäre.

Wie sinnvoll ist 100-prozentige Autarkie?

Ob man eine 100-prozentige Autarkie überhaupt sinnvoll umsetzen kann, hängt von regionalen Umständen ab und sollte gegebenenfalls auch expliziter Gegenstand der gewünschten gesellschaftlichen Diskussion sein. Denn unter gewissen Umständen kann ein Import von Strom aus anderen Regionen sinnvoll sein, da auf diese Weise Energie dort gewonnen wird, wo sie gerade am effizientesten produziert werden kann. Die Vorteile einer regionalen Energiegewinnung (mit ausreichender Speicherkapazität) liegen demgegenüber in einem hohen Maß an Unabhängigkeit von anderen Regionen sowie den geringeren Anforderungen an erforderliche Stromtrassen oder Transportleitungen.

Möglichkeiten und Grenzen des Modells

Selbstredend unterliegt das dargestellte Modell auch gewissen Grenzen und hat keinen Anspruch auf absolute Genauigkeit. So beruhen die Annahmen in Bezug auf die Werte künftiger Einspeiseprofile bei Wind und Sonne zum Beispiel auf Datenreihen des Öko-Instituts der ForWind GmbH [3], die aus statistischem Verhalten der Vergangenheit abgeleitet worden sind.

Letztlich variieren auch Einspeise- oder Energieerzeugungsprofile aufgrund geografischer Unterschiede (Höhe, Sonnenstand), aber nicht nur innerhalb Deutschlands, sondern zu einem gewissen Grad auch bereits innerhalb Bayerns. Auf diese Weise unterschätzt das Modell tendenziell die Volatilität der Lasten im Netz und suggeriert damit eine leicht erhöhte Nutzbarkeit der Energie.

Auch das Erzeugungsprofil der PV-Anlagen beruht eher auf einer unterstellten Südausrichtung der Module als auf einer inzwischen immer häufiger anzutreffenden Bebauung der Ost- und West-Dächer. Dies führt zu einer geringfügigen Verzerrung der Einspeiseprofile im zeitlichen Verlauf.

Akzeptanzgewinn durch größtmögliche Beteiligung

Für den grundsätzlichen Zweck, dem interessierten Menschen einen Überblick über energiewirtschaftliche Möglichkeiten in seiner Region zu verschaffen, ist das Modell jedoch hinreichend genau. Es ersetzt keine professionelle und detaillierte Bewertung geplanter EE-Projekte, sondern verfolgt lediglich das Ziel, die Energiewende insgesamt transparenter zu machen, die räumliche Koordinierung der Regionalplanung zu stärken und vor allem auch lokale Interessenlagen in eine übergreifende Regionalplanung zu integrieren. Indem Planungen und Projekte frühzeitig mit der Bevölkerung diskutiert werden und dabei auch Alternativen, etwa zwischen Wind, Solar & Biomasse bewertet werden können, soll eine verbesserte Beteiligungskultur entstehen, die letztlich zu allgemeinen Akzeptanzgewinnen bei der Verwirklichung entsprechender Projekte führen soll.

Literatur

1. Reusswig, F. et al.: Energiekonflikte. Akzeptanzkriterien und Gerechtigkeitsvorstellungen in der Energiewende. Kernergebnisse und Handlungsempfehlungen eines interdisziplinären Forschungsprojekts. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30920.72968, 2016.
2. Bundesnetzagentur: Marktstammdatenregister. Erweiterte Einheitenübersicht. https://www.marktstammdatenregister.de/MaStR/Einheit/Einheiten/OeffentlicheEinheitenuebersicht (zuletzt abgerufen am 12.7.2021).
3. Öko-Institut e. V.: Daten zur Einspeisung erneuerbarer Energien (2016). https://www.oeko.de/aktuelles/2016/daten-zur-einspeisung-erneuerbarer-energien (zuletzt abgerufen am 12.7.2021).