Modellbezogene Ergebnisunterschiede in Stromsystemmodellen mit Sektorkopplung – Quantifizierung und Treiber (Gils et al. 2022)
Hans Christian Gils, Hedda Gardian, Martin Kittel, Wolf-Peter Schill, Alexander Murmann, Jann Launer, Felix Gaumnitz, Jonas van Ouwerkerk, Jennifer Mikurda und Laura Torralba-Díaz
In diesem Beitrag werden die Ergebnisse eines Multi-Modell-Vergleichs vorgestellt, um Ergebnisabweichungen zu bestimmen, die sich aus Unterschieden in den Energiesystemmodellen ergeben. Wir wenden acht zeitlich und räumlich aufgelöste Modelle auf 16 stilisierte Testfälle an. Diese Testfälle unterscheiden sich in ihrem Anteil an der erneuerbaren Energieversorgung, ihrem Technologieumfang und ihrem Optimierungsumfang.
Wir konzentrieren uns auf Technologien zum Ausgleich der Variabilität der Stromerzeugung, wie z. B. steuerbare Kraftwerke, Energiespeicherung, Stromübertragung und Flexibilität im Zusammenhang mit der Sektorkopplung. Wir verwenden in allen Modellen harmonisierte Eingabedaten, um modellbezogene von datenbezogenen Ergebnisabweichungen zu unterscheiden. Wir stellen fest, dass unser Ansatz es ermöglicht, modellbezogene Ergebnisabweichungen und robuste Effekte auf den Systembetrieb und Investitionsentscheidungen zu isolieren und zu quantifizieren. Darüber hinaus können wir diese Abweichungen auf die identifizierten Modellunterschiede zurückführen.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Trends in der Nutzung individueller Flexibilitätsoptionen über die meisten Modelle hinweg robust sind. Darüber hinaus zeigt unsere Analyse, dass Unterschiede im allgemeinen Modellierungsansatz und der Modellierung spezifischer Technologien zu vergleichsweise geringen Abweichungen führen. Im Gegensatz dazu kann ein heterogener Modellumfang wesentlich größere Abweichungen verursachen. Aufgrund einer Vielzahl von Modellen und Szenarien kann unsere Analyse wichtige Informationen darüber liefern, welche Investitions- und Betriebsentscheidungen robust gegenüber der Modellwahl sind und welche Modellierungsansätze einen außergewöhnlich hohen Einfluss auf die Ergebnisse haben. Unsere Ergebnisse können sowohl Modellierern als auch Entscheidungsträgern helfen, die Ergebnisse ähnlich konzipierter Energiesystemmodelle richtig zu bewerten.