Modellbasierte Analyse von politischen Maßnahmen und Transformationspfaden für ein nachhaltiges Energiesystem
Projektzeitraum: 01.02.2016 - 31.07.2019
Um die Energiewende europaweit voranzubringen, gibt es eine Vielzahl verschiedener politischer Maßnahmen und Umsetzungsstrategien. Doch welche sind wirklich sinnvoll und haben Aussicht auf den größten Erfolg? Wo können die Mitglieder der Europäischen Union voneinander lernen? Das Projekt REEEM hat das Ziel, einen Überblick über die verschiedenen Energiestrategien zu geben sowie ein umfassendes Verständnis über deren systemweiten Auswirkungen zu schaffen. Schließlich werden die Maßnahmen anhand ihrer Nachhaltigkeit, Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit bewertet und ihre Auswirkungen von der Erzeugung bis zum Verbrauch eingeschätzt.
Zur Umsetzung werden vier Hauptziele adressiert:
- Die Entwicklung eines integrierten Bewertungsrahmens
- Die Definition von möglichen Entwicklungspfaden hin zu einer kohlenstoffarmen Gesellschaft und die Beurteilung deren Auswirkungen
- Das Überbrücken der Lücke zwischen Wissenschaft und Politik durch klare Kommunikation und verständliche Tools
- Durchgängige und umfassende Transparenz im gesamten Prozess
http://reeem.org/
© Foto: Cindy Funk, Creative Commons License CC BY 2.0 (cropped)
Das RLI übernimmt in REEEM folgende Aufgaben:
- Entwicklung eines Datenbankkonzeptes für offene Daten
- Unterstützung beim Aufbau der Datenbank und Verknüpfung der verschiedenen Modelle
- Integration der Daten der Energiesystemmodelle in das Datenbankkonzept
- Einbeziehung von Stakeholdern
- Organisation von Konferenzen für Akteurinnen und Akteure
- Erarbeitung einer Kommunikationsplattform für Akteurinnen und Akteure
- Gewährleistung der Transparenz und Reproduzierbarkeit
Kungliga Tekniska högskolan, Schweden | Projektkoordination
Aalto-Korkeakoulusaatio, Finnland
Aarhus Universitet, Dänemark
Danmarks Tekniske Universitet, Dänemark
Energy Institute Hrvoje Požar, Kroatien
KIC InnoEnergy, Niederlande
Lietuvos energetikos institutas, Litauen
Tökni, Färöer
University College London, Großbritannien
Universität Stuttgart, Deutschland
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 691739.
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