Zur Umsetzung der Energiewende ist in den kommenden Jahren ein substantieller Netzausbau notwendig, der jedoch regional unterschiedlich stark ausfallen wird. Nach gegenwärtiger Gesetzeslage werden die folglich sehr unterschiedlich hohen Netzkosten von den Endkunden des jeweiligen Netzgebietes über die Netznutzungsentgelte getragen. Mittels eines detaillierten Modells der Kostenbestandteile der Netzkosten in den einzelnen Regionen wurden unter Berücksichtigung des erwarteten Netzausbaus sowie der demographischen Entwicklung die Netznutzungsentgelte, geschlüsselt nach den Kundengruppen Haushalt und Gewerbe sowie Industrie bis zum Jahr 2023 prognostiziert. Die anschließende Analyse eines bundesweiten Wälzens von Übertragungs- und Verteilungsnetzbestandteilen der Entgelte kommt zu dem Ergebnis, dass in Zukunft neben den ostdeutschen Flächenländern auch die Küstenländer Schleswig-Holstein und Niedersachsen sowie Teile Bayerns von einem bundeseinheitlichen Entgelt profitieren würden. Dabei stellt sich eine asymmetrische Verteilung von Be- und Entlastungen dar. Den zum Teil erheblichen jährlichen Entlastungen von bis zu 130 EUR pro 3-Personenhaushalt stehen in den süd- und westdeutschen Flächenländern vergleichsweise geringe Mehrbelastungen von maximal 30 EUR gegenüber. Gleichzeitig zeigt die Analyse, dass ein alleiniges Wälzen der Übertragungsnetzkosten zum heutigen Stand für Industriekunden in Ostdeutschland zwar merkliche Entlastungen mit sich bringen würde, diese aber zukünftig abnehmen und im Haushaltskundenbereich sehr gering ausfallen. Insgesamt lässt sich aus den Ergebnissen der Analyse schlussfolgern, dass die regionale Ungleichverteilung der Netzkosten tendenziell zunimmt und es Regionen in Deutschland gibt, in denen hohe Netzausbaukosten, eine negative demographische Entwicklung und eine geringe Kaufkraft zusammentreffen und so Privathaushalte sowie Industriebetriebe stark belasten.

In dieser Arbeit wird ein Modell für die Simulation des Verbraucherverhaltens in Haushalten entwickelt. Das Ziel ist die Erstellung von Lastprofilen für den Strom- und Wasserverbrauch. Das Modell wird in einem Programm implementiert. Die Ergebnisse werden anschließend validiert und verschiedene Kenngrößen mit Literaturwerten verglichen. Abschließend wird eine Parameterstudie durchgeführt, um den Einfluss verschiedener Faktoren wie z.B. das Arbeitszeitmodell oder die Feiertagsmodellierung auf Lastprofile zu quantifizieren. Das Modell basiert auf einem Bedürfnismodell aus der Psychologie und ermöglicht den Verzicht auf die Errechnung von Aktivitäts-Wahrscheinlichkeitsverteilungen. / In this thesis a model for the simulation of the behaviour of people in residential households is introduced. The goal is to generate load profiles for residential electricity and water consumption. The model is implemented as a Windows program. The results are validated and various metrics are compared with literature values. A parameter study is performed to quantify the influence of various factors such as the working hours or the influence of holidays on the load profile. The model is based on a desire model from the field of psychology and makes it possible to avoid calculating any probabilty distributions.

Der zur Umsetzung der Energiewende notwendige Netzausbau fällt regional sehr unterschiedlich hoch aus. Durch die bestehende Entgeltsystematik ergeben sich hierbei potentielle Mehrbelastungen für Stromkunden in Regionen mit einem hohen Anteil an Erneuerbaren Energien. Aktuell sind vor allem in den neuen Bundesländern höhere Entgelte zu verzeichnen. Im Rahmen dieses Kurzgutachtens werden mittels eines detaillierten Modells der Netzkosten auf den unterschiedlichen Spannungsebenen nach Landkreisen aufgeschlüsselte Netznutzungsentgelte bis zum Jahr 2024 prognostiziert. Darüber hinaus werden fünf Anpassungsvarianten der bestehenden Entgeltsystematik quantitativ analysiert und diskutiert:  Einheitliches Übertragungsnetzentgelt  Streichung der vermiedenen Netznutzungsentgelte für dargebotsabhängige Erzeuger  Preiskorridore für Endkundenentgelte  Bundeseinheitliche Entgelte für Endkunden  Wälzen der durch Erneuerbare Energien (EE) bedingten Verteilernetzkosten Aus den Analysen ergeben sich vor allem für die Varianten Entgeltkorridore, bundeseinheitliche Entgelte sowie für das Wälzen der EE-bedingten Verteilernetzkosten signifikante Entlastungseffekte für Kunden mit sehr hohen Entgelten bei moderater Mehrbelastung der übrigen Stromkunden. Obwohl die letzte Variante zu einer verursachungsgerechteren Kostenverteilung führen würde, ist deren Umsetzbarkeit äußerst fraglich. Erste Maßnahmen um ein Auseinanderdriften der Entgelte abzuschwächen, die deutlich einfacher umzusetzen sind, wären die Einführung eines einheitlichen Übertragungsnetzentgelts sowie die Streichung vermiedener Netznutzungsentgelte für dargebotsabhängige Erzeuger.

Zur Umsetzung der Energiewende ist in den kommenden Jahren ein substantieller Netzausbau notwendig, der jedoch regional unterschiedlich stark ausfallen wird. Nach gegenwärtiger Gesetzeslage werden die folglich sehr unterschiedlich hohen Netzkosten von den Endkunden des jeweiligen Netzgebietes über die Netznutzungsentgelte getragen. Mittels eines detaillierten Modells der Kostenbestandteile der Netzkosten in den einzelnen Regionen wurden unter Berücksichtigung des erwarteten Netzausbaus sowie der demographischen Entwicklung die Netznutzungsentgelte, geschlüsselt nach den Kundengruppen Haushalt und Gewerbe sowie Industrie bis zum Jahr 2023 prognostiziert. Die anschließende Analyse eines bundesweiten Wälzens von Übertragungs- und Verteilungsnetzbestandteilen der Entgelte kommt zu dem Ergebnis, dass in Zukunft neben den ostdeutschen Flächenländern auch die Küstenländer Schleswig-Holstein und Niedersachsen sowie Teile Bayerns von einem bundeseinheitlichen Entgelt profitieren würden. Dabei stellt sich eine asymmetrische Verteilung von Be- und Entlastungen dar. Den zum Teil erheblichen jährlichen Entlastungen von bis zu 130 EUR pro 3-Personenhaushalt stehen in den süd- und westdeutschen Flächenländern vergleichsweise geringe Mehrbelastungen von maximal 30 EUR gegenüber. Gleichzeitig zeigt die Analyse, dass ein alleiniges Wälzen der Übertragungsnetzkosten zum heutigen Stand für Industriekunden in Ostdeutschland zwar merkliche Entlastungen mit sich bringen würde, diese aber zukünftig abnehmen und im Haushaltskundenbereich sehr gering ausfallen. Insgesamt lässt sich aus den Ergebnissen der Analyse schlussfolgern, dass die regionale Ungleichverteilung der Netzkosten tendenziell zunimmt und es Regionen in Deutschland gibt, in denen hohe Netzausbaukosten, eine negative demographische Entwicklung und eine geringe Kaufkraft zusammentreffen und so Privathaushalte sowie Industriebetriebe stark belasten.

Electricity grids require the ancillary services frequency control, grid operation, re-establishment of supply and voltage stability for a proper operation. Historically, conventional power plants in the transmission grid were the main source providing these services. An increasing share of decentralized renewable energy in the electricity mix causes decreasing dispatch times for conventional power plants and may consequently lead to a partial replacement of these technologies. Decentralized energy sources are technically capable of providing ancillary services. This work focuses on the provision of reactive power for voltage stability from decentralized sources. The aim is to answer the question of how voltage stability and reactive power management can be achieved in a future electricity system with increasing shares of decentralized renewable energy sources in an economical and efficient way. A methodology that takes reactive power and voltage stability in an electricity system into account is developed. It allows for the evaluation of the economic benefits of different reactive power supply options. A non-linear and a linearized techno-economic grid model are formulated for this purpose. The analysis reveals an increasing importance of reactive power from the distribution grid in future development scenarios, in particular if delays in grid extension are taken into account. The bottom-up assessment indicates a savings potential of up to 40 mio. EUR per year if reactive power sources in the distribution grid provide reactive power in a controlled manner. Although these savings constitute only a small portion of the total cost of the electricity system, reactive power from decentralized energy sources contributes to the change towards a system based on renewable energy sources. A comparison of different reactive power remuneration mechanisms shows that a variety of approaches exist that could replace the inflexible mechanisms of obligatory provision and penalized consumption of reactive power that are mostly in place nowadays.

Electricity grids require the ancillary services frequency control, grid operation, re-establishment of supply and voltage stability for a proper operation. Historically, conventional power plants in the transmission grid were the main source providing these services. An increasing share of decentralized renewable energy in the electricity mix causes decreasing dispatch times for conventional power plants and may consequently lead to a partial replacement of these technologies. Decentralized energy sources are technically capable of providing ancillary services. This work focuses on the provision of reactive power for voltage stability from decentralized sources. The aim is to answer the question of how voltage stability and reactive power management can be achieved in a future electricity system with increasing shares of decentralized renewable energy sources in an economical and efficient way. A methodology that takes reactive power and voltage stability in an electricity system into account is developed. It allows for the evaluation of the economic benefits of different reactive power supply options. A non-linear and a linearized techno-economic grid model are formulated for this purpose. The analysis reveals an increasing importance of reactive power from the distribution grid in future development scenarios, in particular if delays in grid extension are taken into account. The bottom-up assessment indicates a savings potential of up to 40 mio. EUR per year if reactive power sources in the distribution grid provide reactive power in a controlled manner. Although these savings constitute only a small portion of the total cost of the electricity system, reactive power from decentralized energy sources contributes to the change towards a system based on renewable energy sources. A comparison of different reactive power remuneration mechanisms shows that a variety of approaches exist that could replace the inflexible mechanisms of obligatory provision and penalized consumption of reactive power that are mostly in place nowadays.

Die Dissertation liefert einen Beitrag zur Modellierung und optimalen Ansteuerung von vernetzten hybriden Energiesystemen. Die Arbeit beschreibt die Entwicklung einer modellprädiktiven Regelung (MPC) für konkrete Energiesysteme. Dafür wird eine Betrachtung zu berücksichtigender wirtschaftlicher und technischer Rahmenbedingungen vorgenommen, die zur Formulierung notwendiger Nebenbedingungen für die MPC genutzt wird. Für den Umgang mit dem ansteigenden Rechenbedarf der MPC bei steigender Systemzahl wird ein alternativer Ansatz auf Basis eines auktionsbasierten Algorithmus vorgestellt. Die Modellierung der Energiesysteme wird ausgehend von einer bestehenden Laboranlage vorgenommen. Die Erprobung der vorgestellten Ansätze erfolgt in einer Simulationsumgebung, die die Untersuchung verschiedener Szenarien erlaubt. Im Rahmen der Simulationsszenarien mit unterschiedlicher Systemzahl und Zusammensetzung der Energie-systeme wird eine Sensibilitätsanalyse der vorgestellten MPC vorgenommen. Die Interpretation der Ergebnisse erfolgt auf Basis numerischer und empirischer Bewertungskriterien.

In dieser Arbeit wird ein Modell für die Simulation des Verbraucherverhaltens in Haushalten entwickelt. Das Ziel ist die Erstellung von Lastprofilen für den Strom- und Wasserverbrauch. Das Modell wird in einem Programm implementiert. Die Ergebnisse werden anschließend validiert und verschiedene Kenngrößen mit Literaturwerten verglichen. Abschließend wird eine Parameterstudie durchgeführt, um den Einfluss verschiedener Faktoren wie z.B. das Arbeitszeitmodell oder die Feiertagsmodellierung auf Lastprofile zu quantifizieren. Das Modell basiert auf einem Bedürfnismodell aus der Psychologie und ermöglicht den Verzicht auf die Errechnung von Aktivitäts-Wahrscheinlichkeitsverteilungen.:Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ziel der Arbeit 2 Einordnung 3 Wissensstand 3.1 Lastprofile 3.1.1 VDEW-Standard-Lastprofile 3.1.2 Referenzlastprofile von Ein- und Mehrfamilienhäusern für den Einsatz von KWK-Anlagen (VDI 4655) 3.1.3 BDEW-Standardlastprofile Gas 3.1.4 IEA Annex 42 Lastkurven 3.2 Lastprofilgeneratoren 3.2.1 Methoden 3.2.2 Auswahl der Beispiele 3.2.3 Lastprofilgenerator nach Stokes 3.2.4 Lastprofilgenerator nach IEA Annex 42 3.2.5 Lastprofilgenerator nach Jordan 3.2.6 Lastprofilgenerator nach NREL 3.2.7 Lastprofilgenerator nach Walker und Pokoski 3.2.8 Lastprofilgenerator nach Capasso 3.2.9 Lastprofilgenerator nach Widen et al. 3.2.10 Lastprofilgenerator nach Richardson 3.2.11 Lastprofilgenerator nach Metz 3.2.12 Lastprofilgenerator nach Fischer 3.2.13 Zusammenfassung der Lastprofilgeneratoren 3.3 Verhaltenssimulation 3.3.1 Rational Choice Model 3.3.2 Verhaltensmodell nach D. Dörner 3.4 Hausinfrastrukturmodelle 3.4.1 Heizung und Kühlung 3.4.2 Modellierung in TRNSYS 4 Das Modell des bLPG 4.1 Bedürfnismodell 4.2 Modellierung eines einzelnen Haushalts 4.2.1 Desires 4.2.2 Person 4.2.3 Load Types 4.2.4 Devices 4.2.5 Time Profile 4.2.6 Time Limits 4.2.7 Affordances 4.2.8 Berechnungsbeispiel Aktivitätenauswahl 4.2.9 Zusammenfassung der Modellierung eines Haushalts 4.3 Verbesserung der Modellqualität 4.3.1 Locations 4.3.2 Holidays 4.3.3 Geographic Locations 4.3.4 Subaffordances 4.3.5 Temperature Profiles und Date Based Profiles 4.3.6 Vacations 4.3.7 Autonome Geräte 4.4 Houses und Settlements 4.4.1 House Types 4.5 Abstraktion der Geräte 4.6 Abstraktion Haushaltsdefinition 4.7 Elemente für Auswertungen 4.8 Zusammenfassung des Modells des bLPG 5 Implementierung 5.1 Allgemeines 5.2 Historie 5.3 Features 5.4 Struktur 5.5 User Interface 5.6 Database 5.7 CalcController 5.8 Calculation 5.8.1 Aktivitätswahl 5.8.2 Protokollierung 5.8.3 House Infrastructure 5.9 ChartCreator 5.10 SimulationEngine.Exe 5.11 Verwendete Bibliotheken 5.12 Zusammenfassung der Implementierung 6 Modellierung der vordefinierten Haushalte 6.1 Datenbasis und Modellierung 6.2 Vordefininierte Elemente 6.3 Namensschema 6.4 Erfahrungen bei der Erstellung der vordefinierten Haushalte 6.5 Zusammenfassung 7 Validierung 7.1 Einzelner Haushalt 7.1.1 Aktivitäten - Rasterdiagramme 7.1.2 Aktivitäten - Zeit pro Affordanz 7.1.3 Summe des Stromverbrauchs 7.1.4 Verlauf des Lastprofils 7.1.5 Wasserverbrauch 7.1.6 Integration von Photovoltaik 7.1.7 Lichtbedarf 7.1.8 Zusammenfassung CHR03 7.2 Vordefinierte Haushalte 7.2.1 Stromverbrauch 7.2.2 Verhaltensgesteuerter Anteil am Stromverbrauch 7.2.3 Zeitverbrauch der Aktivitäten 7.2.4 Eigenverbrauchsquote mit einer Photovoltaik-Anlage 7.2.5 Jahresdauerlinien 7.3 Validierung einer Siedlung 7.3.1 Gleichzeitigkeitsfaktor des Stromverbrauchs 7.3.2 Vergleich einer Siedlung mit dem H0-Profil 7.4 Fazit 8 Anwendungsmöglichkeiten und Ergebnisse 8.1 Integration von Photovoltaik und Batterien 8.2 Parameterstudie 8.2.1 Vergleichskriterien 8.2.2 Einfluss von Brückentagen 8.2.3 Einfluss von Urlaubsreisen 8.2.4 Einfluss des Rentneranteils 8.2.5 Einfluss von Schichtarbeitern 8.2.6 Einfluss von Arbeitslosigkeit 8.2.7 Einfluss der Energieintensitätseinstellung 8.2.8 Einflussgröße Beleuchtung 8.3 Zusammenfassung der Parameterstudie 9 Ausblick 9.1 Verbesserungspotenziale der Implementierung 9.2 Verbesserungspotenziale der Datenbasis 9.3 Zusammenfassung des Ausblicks 10 Zusammenfassung Anhänge Anhang A Website Anhang B LoadProfileGenerator Manual Literaturverzeichnis / In this thesis a model for the simulation of the behaviour of people in residential households is introduced. The goal is to generate load profiles for residential electricity and water consumption. The model is implemented as a Windows program. The results are validated and various metrics are compared with literature values. A parameter study is performed to quantify the influence of various factors such as the working hours or the influence of holidays on the load profile. The model is based on a desire model from the field of psychology and makes it possible to avoid calculating any probabilty distributions.:Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ziel der Arbeit 2 Einordnung 3 Wissensstand 3.1 Lastprofile 3.1.1 VDEW-Standard-Lastprofile 3.1.2 Referenzlastprofile von Ein- und Mehrfamilienhäusern für den Einsatz von KWK-Anlagen (VDI 4655) 3.1.3 BDEW-Standardlastprofile Gas 3.1.4 IEA Annex 42 Lastkurven 3.2 Lastprofilgeneratoren 3.2.1 Methoden 3.2.2 Auswahl der Beispiele 3.2.3 Lastprofilgenerator nach Stokes 3.2.4 Lastprofilgenerator nach IEA Annex 42 3.2.5 Lastprofilgenerator nach Jordan 3.2.6 Lastprofilgenerator nach NREL 3.2.7 Lastprofilgenerator nach Walker und Pokoski 3.2.8 Lastprofilgenerator nach Capasso 3.2.9 Lastprofilgenerator nach Widen et al. 3.2.10 Lastprofilgenerator nach Richardson 3.2.11 Lastprofilgenerator nach Metz 3.2.12 Lastprofilgenerator nach Fischer 3.2.13 Zusammenfassung der Lastprofilgeneratoren 3.3 Verhaltenssimulation 3.3.1 Rational Choice Model 3.3.2 Verhaltensmodell nach D. Dörner 3.4 Hausinfrastrukturmodelle 3.4.1 Heizung und Kühlung 3.4.2 Modellierung in TRNSYS 4 Das Modell des bLPG 4.1 Bedürfnismodell 4.2 Modellierung eines einzelnen Haushalts 4.2.1 Desires 4.2.2 Person 4.2.3 Load Types 4.2.4 Devices 4.2.5 Time Profile 4.2.6 Time Limits 4.2.7 Affordances 4.2.8 Berechnungsbeispiel Aktivitätenauswahl 4.2.9 Zusammenfassung der Modellierung eines Haushalts 4.3 Verbesserung der Modellqualität 4.3.1 Locations 4.3.2 Holidays 4.3.3 Geographic Locations 4.3.4 Subaffordances 4.3.5 Temperature Profiles und Date Based Profiles 4.3.6 Vacations 4.3.7 Autonome Geräte 4.4 Houses und Settlements 4.4.1 House Types 4.5 Abstraktion der Geräte 4.6 Abstraktion Haushaltsdefinition 4.7 Elemente für Auswertungen 4.8 Zusammenfassung des Modells des bLPG 5 Implementierung 5.1 Allgemeines 5.2 Historie 5.3 Features 5.4 Struktur 5.5 User Interface 5.6 Database 5.7 CalcController 5.8 Calculation 5.8.1 Aktivitätswahl 5.8.2 Protokollierung 5.8.3 House Infrastructure 5.9 ChartCreator 5.10 SimulationEngine.Exe 5.11 Verwendete Bibliotheken 5.12 Zusammenfassung der Implementierung 6 Modellierung der vordefinierten Haushalte 6.1 Datenbasis und Modellierung 6.2 Vordefininierte Elemente 6.3 Namensschema 6.4 Erfahrungen bei der Erstellung der vordefinierten Haushalte 6.5 Zusammenfassung 7 Validierung 7.1 Einzelner Haushalt 7.1.1 Aktivitäten - Rasterdiagramme 7.1.2 Aktivitäten - Zeit pro Affordanz 7.1.3 Summe des Stromverbrauchs 7.1.4 Verlauf des Lastprofils 7.1.5 Wasserverbrauch 7.1.6 Integration von Photovoltaik 7.1.7 Lichtbedarf 7.1.8 Zusammenfassung CHR03 7.2 Vordefinierte Haushalte 7.2.1 Stromverbrauch 7.2.2 Verhaltensgesteuerter Anteil am Stromverbrauch 7.2.3 Zeitverbrauch der Aktivitäten 7.2.4 Eigenverbrauchsquote mit einer Photovoltaik-Anlage 7.2.5 Jahresdauerlinien 7.3 Validierung einer Siedlung 7.3.1 Gleichzeitigkeitsfaktor des Stromverbrauchs 7.3.2 Vergleich einer Siedlung mit dem H0-Profil 7.4 Fazit 8 Anwendungsmöglichkeiten und Ergebnisse 8.1 Integration von Photovoltaik und Batterien 8.2 Parameterstudie 8.2.1 Vergleichskriterien 8.2.2 Einfluss von Brückentagen 8.2.3 Einfluss von Urlaubsreisen 8.2.4 Einfluss des Rentneranteils 8.2.5 Einfluss von Schichtarbeitern 8.2.6 Einfluss von Arbeitslosigkeit 8.2.7 Einfluss der Energieintensitätseinstellung 8.2.8 Einflussgröße Beleuchtung 8.3 Zusammenfassung der Parameterstudie 9 Ausblick 9.1 Verbesserungspotenziale der Implementierung 9.2 Verbesserungspotenziale der Datenbasis 9.3 Zusammenfassung des Ausblicks 10 Zusammenfassung Anhänge Anhang A Website Anhang B LoadProfileGenerator Manual Literaturverzeichnis

Zur Umsetzung der Energiewende ist in den kommenden Jahren ein substantieller Netzausbau notwendig, der jedoch regional unterschiedlich stark ausfallen wird. Nach gegenwärtiger Gesetzeslage werden die folglich sehr unterschiedlich hohen Netzkosten von den Endkunden des jeweiligen Netzgebietes über die Netznutzungsentgelte getragen. Mittels eines detaillierten Modells der Kostenbestandteile der Netzkosten in den einzelnen Regionen wurden unter Berücksichtigung des erwarteten Netzausbaus sowie der demographischen Entwicklung die Netznutzungsentgelte, geschlüsselt nach den Kundengruppen Haushalt und Gewerbe sowie Industrie bis zum Jahr 2023 prognostiziert. Die anschließende Analyse eines bundesweiten Wälzens von Übertragungs- und Verteilungsnetzbestandteilen der Entgelte kommt zu dem Ergebnis, dass in Zukunft neben den ostdeutschen Flächenländern auch die Küstenländer Schleswig-Holstein und Niedersachsen sowie Teile Bayerns von einem bundeseinheitlichen Entgelt profitieren würden. Dabei stellt sich eine asymmetrische Verteilung von Be- und Entlastungen dar. Den zum Teil erheblichen jährlichen Entlastungen von bis zu 130 EUR pro 3-Personenhaushalt stehen in den süd- und westdeutschen Flächenländern vergleichsweise geringe Mehrbelastungen von maximal 30 EUR gegenüber. Gleichzeitig zeigt die Analyse, dass ein alleiniges Wälzen der Übertragungsnetzkosten zum heutigen Stand für Industriekunden in Ostdeutschland zwar merkliche Entlastungen mit sich bringen würde, diese aber zukünftig abnehmen und im Haushaltskundenbereich sehr gering ausfallen. Insgesamt lässt sich aus den Ergebnissen der Analyse schlussfolgern, dass die regionale Ungleichverteilung der Netzkosten tendenziell zunimmt und es Regionen in Deutschland gibt, in denen hohe Netzausbaukosten, eine negative demographische Entwicklung und eine geringe Kaufkraft zusammentreffen und so Privathaushalte sowie Industriebetriebe stark belasten.:1 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 2 Gegenstand und Ziel der Analyse 3 Rahmenbedingungen der Bestimmung der Netznutzungsentgelte 4 Kostenmodell des Übertragungsnetzes 5 Kostenmodell der Verteilungsnetze 6 Auswirkungen des demographischen Wandels auf Stromverbrauch und Netzentgelte 7 Abschätzung der Netznutzungsentgelte und ihrer Zusammensetzung 8 Skizze eines Netzkostenstrukturausgleichs 9 Quellen 10 Anhang

Zur Umsetzung der Energiewende ist in den kommenden Jahren ein substantieller Netzausbau notwendig, der jedoch regional unterschiedlich stark ausfallen wird. Nach gegenwärtiger Gesetzeslage werden die folglich sehr unterschiedlich hohen Netzkosten von den Endkunden des jeweiligen Netzgebietes über die Netznutzungsentgelte getragen. Mittels eines detaillierten Modells der Kostenbestandteile der Netzkosten in den einzelnen Regionen wurden unter Berücksichtigung des erwarteten Netzausbaus sowie der demographischen Entwicklung die Netznutzungsentgelte, geschlüsselt nach den Kundengruppen Haushalt und Gewerbe sowie Industrie bis zum Jahr 2023 prognostiziert. Die anschließende Analyse eines bundesweiten Wälzens von Übertragungs- und Verteilungsnetzbestandteilen der Entgelte kommt zu dem Ergebnis, dass in Zukunft neben den ostdeutschen Flächenländern auch die Küstenländer Schleswig-Holstein und Niedersachsen sowie Teile Bayerns von einem bundeseinheitlichen Entgelt profitieren würden. Dabei stellt sich eine asymmetrische Verteilung von Be- und Entlastungen dar. Den zum Teil erheblichen jährlichen Entlastungen von bis zu 130 EUR pro 3-Personenhaushalt stehen in den süd- und westdeutschen Flächenländern vergleichsweise geringe Mehrbelastungen von maximal 30 EUR gegenüber. Gleichzeitig zeigt die Analyse, dass ein alleiniges Wälzen der Übertragungsnetzkosten zum heutigen Stand für Industriekunden in Ostdeutschland zwar merkliche Entlastungen mit sich bringen würde, diese aber zukünftig abnehmen und im Haushaltskundenbereich sehr gering ausfallen. Insgesamt lässt sich aus den Ergebnissen der Analyse schlussfolgern, dass die regionale Ungleichverteilung der Netzkosten tendenziell zunimmt und es Regionen in Deutschland gibt, in denen hohe Netzausbaukosten, eine negative demographische Entwicklung und eine geringe Kaufkraft zusammentreffen und so Privathaushalte sowie Industriebetriebe stark belasten.:1 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 2 Gegenstand und Ziel der Analyse 3 Rahmenbedingungen der Bestimmung der Netznutzungsentgelte 4 Kostenmodell des Übertragungsnetzes 5 Kostenmodell der Verteilungsnetze 6 Auswirkungen des demographischen Wandels auf Stromverbrauch und Netzentgelte 7 Abschätzung der Netznutzungsentgelte und ihrer Zusammensetzung 8 Skizze eines Netzkostenstrukturausgleichs 9 Quellen 10 Anhang