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The Journal of Vietnamese Environment (J. Viet. Env.) plays the role of a scientific platform for researchers and stakeholders working on environmental issues in Vietnam and abroad. The journal is open for all kind of Vietnam-related environmental topics, from climate change and renewable energies to legislative framework and socio-economic aspects.

Durch den Ausbau an Wind- und PV-Anlagen in Deutschland wird der Flexibilitätsbedarf im Stromsystem steigen. Der Flexibilitätsbedarf kann zum einen durch verschiedene Technologien, z.B. Speicher oder Netze, und zum anderen durch die Stromnachfrage bereitgestellt werden. Eine gezielte Steuerung der Stromnachfrage wird als Demand Side Management (DSM) bezeichnet. Der zunehmend wetterabhängigen und fluktuierenden Stromerzeugung in Deutschland steht jedoch eine bis heute weitgehend unelastische Nachfrage gegenüber. In der Literatur sind verschiedene Arbeiten zu finden, die das Potential zur Lastabschaltung und verschiebung in Deutschland untersuchen. Hierbei liegt der Fokus auf absoluten Werten. Saisonale oder tageszeitliche Unterschiede bleiben dabei häufig unberücksichtigt. Die vorliegende Dissertation greift an dieser Stelle an und untersucht das Potential ausgewählter DSM-Anwendungen in stündlicher Auflösung. Die Ergebnisse zeigen, dass das verfügbare Potential starken saisonalen und tageszeitlichen Schwankungen unterliegt. Dementsprechend wird das DSM-Potential überschätzt, wenn nur absolute Werte betrachtet werden. Darüber hinaus zeigt die Autorin, welche Entwicklungen in den nächsten Jahren hinsichtlich der Verfügbarkeit des DSM-Potentials zu erwarten sind. Basierend auf der Potentialermittlung wird in der Dissertation die Rolle von DSM in einem EE-geprägten Stromsystem modellbasiert untersucht. Hierfür wird das lineare Optimierungsmodell ELTRAMOD, das den deutschen und europäischen Strommarkt abbildet, weiterentwickelt. Anhand verschiedener Szenarien wird zum einen der Beitrag von DSM zur Systemintegration von erneuerbaren Energien in Deutschland und zum anderen die Wechselwirkungen mit anderen Flexibilitätsoptionen (z.B. Speicher) untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die DSM-Kategorien Lastabschaltung und verschiebung nur kurzzeitig auftretende Schwankungen der Einspeisung aus erneuerbaren Energien ausgleichen können. Zum Ausgleich großer Überschussmengen aus erneuerbaren Energien sind hingegen Power-to-X-Technologien, z.B. Power-to-Heat, besser geeignet.

Der Ausbau dezentraler Energieanlagen wie fotovoltaischen Anlagen beeinflusst die Netzzustände signifikant. Dabei ist unsicher, wo und in welchem Maße deren Ausbau zukünftig erfolgt. Es ist nun an den Netzbetreibern gleichzeitig die aktuellen Herausforderungen zu meistern und die Netzplanung und -regelung für die Zukunft zu aktualisieren. Eine statistische Methode wird entwickelt, die Verteilnetzplanung unter Einsatz von quasi-stationär modellierten ”Smart Grid”-Lösungen wie Blindleistungsreglern und regelbaren Ortsnetztransformatoren ermöglicht. Durch Stichprobenverfahren werden Unsicherheiten wie Ort, Größe und Leistungsprofile der Energieanlagen in das Netzmodell eingebunden. Diese als probabilistischer Lastfluss bekannte Methode wird durch Gütemaße im Bereich geringer Kombination evaluiert. Beispiele probabilistischer Netzplanung werden an Netztopologien präsentiert. / Development of distributed energy units such as photovoltaic systems affects grid states significantly. It is uncertain, where and to what extent the development of these units is carried out in the future. It is now up to the distribution system operator to cope with todays grid challenges and to update grid planning and control for the future. A statistical method is developed, which incorporates quasi-stationary modeled ”smart grid” solutions such as reactive power controllers and on-load tap-changers. Uncertainties such as location, size and power profiles of energy systems are integrated into the grid model by sampling. This method is known as probabilistic load flow and is evaluated by quality measures at low combinations. Examples on probabilistic grid planning of different grid topologies are presented.

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Laut der Bundesregierung soll bis 2050 der Anteil umweltschädlicher Treibhausgase um bis zu 95 % verringert werden (BMWi 2010). Dies kann nur gelingen, wenn auf der einen Seite der Energieverbrauch reduziert wird, z. B. durch Verbesserung der Energieeffizienz technischer Anlagen und die energetische Gebäudesanierung, und auf der anderen Seite der Beitrag regenerativer Energien am Energieverbrauch gesteigert wird. Zur Umsetzung und Bewältigung der damit einhergehenden Herausforderungen kommt den Städten und Gemeinden eine Schlüsselrolle zu. Findet in diesen doch der Großteil des Energieverbrauchs und des umweltschädlichen anthropogenen Ausstoßes von Treibhausgasen statt (Pichler, P.-P. et al. 2017). Vielerorts wurden diesbezüglich erste Weichen gestellt und Maßnahmen zur Reduzierung des Energieverbrauchs aber auch zur Integration regenerativer Energien eingeleitet (Aretz, A. et al. 2009). So entstanden u. a. im Rahmen der Nationalen Klimaschutzinitiative (BMU) in den letzten Jahren eine Vielzahl an Energiekonzepten für Gemeinden und Quartiere, allen voran für die Metropolen und Großstädte. Doch neben den Großstädten und den Metropolen kommt gerade den Klein- und Mittelstädten aufgrund ihrer Anzahl und Verankerung in der Fläche eine zentrale Bedeutung bei der Umsetzung der Energiewende in der Breite zu. Aufgrund der vielfältigen Herausforderungen, denen sich Klein- und Mittelstädte gegenübersehen (z. B. Demografischer Wandel, Bevölkerungsabwanderung, Daseinsvorsorge, Klimaanpassung, Energiewende, usw.), bedürfen diese zukünftig einer steigenden Unterstützung bei der Transformation hin zu einer nachhaltigen Energieversorgung. Voraussetzung hierfür ist neben finanziellen und personellen Ressourcen insbesondere auch die Bereitstellung von Informationen, die für eine Entwicklung von Maßnahmen hin zur Transformation notwendig sind, von besonderer Bedeutung. Während für Großstädte und Metropolen bereits eine Vielzahl an Daten und Informationen existieren und immer neue hinzukommen, fehlt es in Klein- und Mittelstädten bzw. in der Fläche an relevanten Informations- und Datenquellen für die Erarbeitung von Energiekonzepten. Infolgedessen werden bei der Erstellung von Konzepten für Kleinund Mittelstädte, insbesondere ländlich geprägten Regionen, häufig regionale oder auch nationale Datenquellen und Durchschnittswerte herangezogen. Die hierbei verwendeten Verfahren und Softwarelösungen liefern eine breite Spanne unterschiedlicher Ergebnisse, wodurch ein Vergleich zwischen Konzepten und Ergebnissen aber auch zwischen den Gemeinden nur bedingt möglich ist. Trotz des fluktuierenden Charakters der Mehrheit der regenerativen Energieformen werden in den Konzepten nur vereinzelt die zeitlichen Verläufe von Energienachfrage und Energieangebot berücksichtigt. Hierbei beeinflussen gerade diese das Potenzial einer Gemeinde große Teile der Energienachfrage mit regenerativen Energien zu versorgen und damit unabhängiger von Energieimporten zu werden. Im Rahmen der Arbeit wurde dahingehend ein Verfahren erarbeitet, mit dessen Hilfe das regenerative Energiepotenzial für die Energieversorgung der Wohnbebauung ermittelt werden kann. Exemplarisch wurden hierfür die Solarenergie und die in organischen Restund Abfallstoffen gespeicherte Energie ausgewählt. Dem Angebot solarer und in Biomasse gespeicherter Energie (Kapitel 5) wird der Energiebedarf der Privaten Haushalte für Strom, Warmwasser und Raumwärme gegenübergestellt (Kapitel 4). Gegenüber derzeit gängigen Untersuchungen auf kommunaler Ebene werden hierbei insbesondere die zeitlichen Unterschiede in der Energienachfrage und dem regenerativen Energieangebot durch Last- und Bereitstellungsprofile berücksichtigt. Grundlage der Berechnungen von Energiebedarf und regenerativem Energieangebot bildet das Siedlungsmodell (Kapitel 3), welches den Wohngebäudebestand und die damit verbundene Flächennutzung u. a. aufBasis von amtlichen Statistiken und frei zugänglichen Daten beschreibt. Anhand eines Fallbeispiels wird der Ansatz demonstriert (Kapitel 6) und mittels Sensitivitätsstudien der Einfluss sowie Wirkungszusammenhänge ausgewählter Parameter näher beleuchtet. Abschließend werden im Kapitel 7 die Ergebnisse ausgewertet, interpretiert sowie ein Fazit gezogen. Aus den gewonnenen Erkenntnissen zeigt sich, dass Berechnungen zum regenerativen Energiepotenzial auf Jahresbasis nur eine vergleichsweise geringe Aussagekraft bezüglich des Beitrags zur Energieversorgung zulassen. Demgegenüber weisen Modellierungen auf stündlicher Basis darauf hin, in welchen Zeiträumen, die hier betrachteten, regenerativen Energiequellen (Solarenergie, organische Rest- und Abfallstoffe) einen Beitrag zur Energieversorgung leisten können. Weiterhin zeigt sich, dass das bilanzierte regenerative Energiepotenzial für ein Jahr etwa um den Faktor 3 über dem modellierten Potenzial auf stündlicher Basis liegt.:Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Kurzfassung Abstract 1 Einleitung 1.1 Forschungsfrage und Zielstellung 1.2 Forschungskonzept und Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen und Definitionen 2.1 100 %-Erneuerbare Eigenversorgung 2.2 Nutzenergie, Endenergie, Verbrauch und Bedarf 2.2.1 Nutz- und Endenergie 2.2.2 Energieverbrauch und Energiebedarf 2.3 Lastgang der Energienachfrage und Volatilität regenerativer Energien 2.4 Wirkungszusammenhänge zwischen Siedlungsstruktur und Energie 2.4.1 Struktur und Morphologie von Siedlungen 2.4.2 Siedlungsstrukturen im Kontext von Energieverbrauch und Energieeffizienz 2.4.3 Siedlungsstrukturen und Energiebereitstellung 3 Das Siedlungsmodell 3.1 Der Strukturtypenansatz 3.1.1 Die Strukturtypen 3.1.2 Merkmale und Merkmalsausprägungen der Strukturtypen 3.1.3 Herleitung der Strukturtypen 3.2 Gebäudevertreter 3.2.1 Systematik der Gebäudevertreter 3.2.2 Merkmale und Merkmalsausprägungen der Gebäudevertreter 3.2.3 Herleitung der Gebäudevertreter 4 Energiebedarfsmodell 4.1 Heizwärmebedarf privater Haushalte 4.1.1 Verfahren zur Berechnung des Heizwärmebedarfs auf städtischer bzw. teilstädtischer Ebene 4.1.2 Energiekennwerte 4.1.3 Modelle zur Modellierung von Heizlastprofilen 4.1.4 Berechnung des Heizwärmebedarfs und Modellierung der Wärmelast im Modell 4.2 Energieaufwand für die Bereitstellung von Warmwasser in privaten Haushalten 4.2.1 Einflussfaktoren des häuslichen Warmwasserkonsums und dem damit verbundenen Energieverbrauch 4.2.2 Methode zur Berechnung des Energiebedarfs für Warmwasser 4.2.3 Lastprofil des Warmwasserbedarfs 4.2.4 Berechnung und Modellierung des Warmwasserbedarfs im Modell 4.3 Stromverbrauch privater Haushalte 4.3.1 Einflussfaktoren 4.3.2 Methoden zur Ermittlung des Strombedarfs privater Haushalte 4.3.3 Ansätze und Konzepte zur Modellierung von Lastprofilen privater Haushalte 4.3.4 Berechnung und Modellierung des Stromverbrauchs privater Haushalte im Modell 5 Potenziale regenerativer Energien und Energiespeicher 5.1 Aktive Nutzung direkter solarer Strahlungsenergie 5.1.1 Berechnung der solaren Strahlungsenergie 5.1.2 Energetische Nutzung direkter Solarstrahlung mittels Photovoltaik 5.1.3 Energetische Wärmenutzung direkter Solarstrahlung 5.1.4 Flächen für eine aktive solare Strom- und Wärmebereitstellung 5.1.5 Berechnung des PV- und Solarthermiepotenzial im Modell 5.2 Energetische Nutzung organischer Abfälle aus dem Siedlungsbereich 5.2.1 Aufkommen organischer Siedlungsabfälle privater Haushalte 5.2.2 Berechnung des Aufkommens organischer Siedlungsabfälle im Modell 5.2.3 Energiebereitstellung aus organischen Siedlungsabfällen privater Haushalte 5.2.4 Berechnung des energetischen Potenzials im Modell 5.3 Energiespeicher 5.3.1 Stromspeicher 5.3.2 Wärmespeicher 5.3.3 Integration der Speicher im Modell 6 Anwendung des Verfahrens an einem Fallbeispiel 6.1 Das Fallbeispiel 6.1.1 Bestand und Struktur der Wohngebäude 6.1.2 Einwohner- und Haushaltsdaten 6.1.3 Eingangsdaten und Annahmen zu den Strukturtypen 6.1.4 Eingangsdaten regenerativer Energien 6.1.5 Ergebnisse des Siedlungsmodells 6.2 Energiebedarf im Fallbeispiel 6.2.1 Gesamtbilanz 6.2.2 Warmwasserbedarf 6.2.3 Strombedarf 6.2.4 Heizenergie 6.3 Potenzial regenerativer Energien im Fallbeispiel 6.3.1 Biomasse 6.3.2 Solarenergie (Photovoltaik) 6.3.3 Solarenergie (Solarthermie) 6.4 Bilanzierung der stündlichen Last und der Energiebereitstellung 6.4.1 Winter 6.4.2 Übergang 6.4.3 Sommer 6.5 Sensitivitätsanalysen 6.5.1 Extremer Winter und extremer Sommer 6.5.2 Bauliche Dichte 6.5.3 Thermische Verbesserung von Wohngebäuden 6.5.4 Speicherdimension 6.5.5 Zusammenfassung der Sensitivitätsanalysen 7 Auswertung und Interpretation 7.1 Beitrag regenerativer Energien zur Energieversorgung 7.2 Das Verfahren – Umsetzung, Grenzen und Übertragbarkeit 7.3 Zukünftige Aufgaben und weitere Forschungsfelder 8 Literatur 9 Anhang 9.1 Anhang Kapitel „Lastprofile privater Haushalte“ 9.2 Anhang Kapitel 7. - „Datengrundlage Fallbeispiel“

Die kumulative Dissertationsschrift besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil beleuchtet die Auswirkungen von erhöhten Mengen stromerzeugender erneuerbarer Energien auf den deutschen Strommarkt. In drei Papieren werden die Effekte von erneuerbaren Energien auf die Handelsbilanz, die Emissionsreduktionen und die Preisunsicherheit im Intraday-Markt in Deutschland mit Hilfe von Regressionsanalysen quantifiziert. Der zweite Teil adressiert die Kapazitätsberechnungen für internationalen Stromhandel im Rahmen von Flow-based Market Coupling. Diese Methodik löst sukzessive die bilateralen Handelskapazitäten ab und basiert ihre Kapazitätsbestimmung auf Netzberechnungen und einer Quantifizierung, wie sich Handel auf einzelne kritische Netzwerkelemente auswirkt. Dies ermöglicht im Durchschnitt höhere Handelskapazitäten, was zur Erreichung der deutschen und europäischen Ziele – hohe Versorgungssicherheit, bezahlbare Strompreise, bessere Integration von erneuerbaren Energien und schließlich die Dekarbonisierung der Stromsysteme – einen sehr wichtigen Beitrag leistet. In fünf Papieren werden einerseits statistische Ansätze für wichtige Prognoseparameter im Flow-based Market Coupling entwickelt, insbesondere Generation Shift Keys und die Prognose von konventionellem Kraftwerkseinsatz. Andererseits werden Optimierungsmodelle entwickelt, die den Prozess von Flow-based Market Coupling – Engpassprognose und Marktkopplung – komplett abbilden. Diese Schritte werden durch Engpassmanagement-Berechnungen ergänzt, um aktuelle Fragestellungen zu beantworten, wie z.B. die Wohlfahrtseffekte von Mindesthandelskapazitäten.:Summary Acknowledgments List of Figures Nomenclature and short definitions A Introductory background, research questions and conjunction of research articles A.1 Energy political goals and challenges of the European Union A.2 Fundamentals of electricity price formation, market coupling and congestion management A.2.1 The merit order: Formation of electricity prices in a country A.2.2 Market coupling: Enabling cross-border trade of electricity A.2.3 Congestion management: Averting the violation of physical grid constraints A.2.4 Trading capacities: Limiting cross-border exchange of electricity as a form of preventative congestion management A.2.5 Flow-based market coupling: Combining trading capacities, market coupling and congestion management A.3 Addressing the research questions A.3.1 Overview of articles as part of this cumulative dissertation A.3.2 Brief overview of used methods to address the research questions A.3.3 Relation and coherence of articles A.3.4 Main findings of articles A.3.5 Concluding remarks and further research References B Published and submitted articles B.1 Parsing the Effects of Wind and Solar Generation on the German Electricity Trade Surplus B.2 What caused 2019’s drop in German carbon emissions: Sustainable transition or short-term market developments? B.3 The effect of corrective short-term updates for wind energy forecasts on intraday electricity prices B.4 The impact of different strategies for generation shift keys (GSKs) on the flow-based market coupling domain: A model-based analysis of Central Western Europe B.5 Zone-wide prediction of generating unit-specific power outputs for electric grid congestion forecasts B.6 An Improved Statistical Approach to Generation Shift Keys: Lessons Learned from an Analysis of the Austrian Control Zone B.7 Do minimum trading capacities for the cross-zonal exchange of electricity lead to welfare losses? B.8 Toward a fundamental understanding flow-based market coupling for crossborder electricity trading

Diese Dissertation untersucht Fragen, die sich mit dem Einfluss der Übertragungskapazitäten und der Erzeugung erneuerbarer Energien auf dem Strommarkt befassen. Die Arbeit besteht aus drei eigenständigen Aufsätze, die für die politische Debatte einen Beitrag leisten. Das erste Kapitel konzentriert sich auf ein Netzwerk mit strategischen Unternehmen, die die Stromflüsse zu ihrem Vorteil manipulieren können. Dieses Kapitel gehört zur Forschungsliteratur, die Strommärkte als Gleichgewichtsprobleme mit Gleichgewichtseinschränkungen darstellt. In diesem Rahmen vergleiche ich mehrere Strategien zur Stärkung des Wettbewerbs und zeige, dass der Netzausbau zwar den Wettbewerb ankurbeln kann, mit Umstrukturierungen aber größere Verbesserungen des Verbraucherüberschusses und des Wohlstands erzielt werden können. Das zweite Kapitel basiert auf einem ähnlichen Modell mit einem einfachen Zwei-Knoten-Netzwerk. Dieser Ansatz zeigt mögliche nachteilige Auswirkungen (höhere Preise, geringerer Gesamtverbrauch, geringerer Konsumentenrente) einer höheren Einspeisung erneuerbarer Energie in einem Netz, in dem eine Region mit hohem erneuerbaren Potenzial von einer Region mit hoher Last durch eine begrenzte Übertragungskapazität getrennt ist. Die Annahme ist, dass es in jeder Region einen strategischen Akteur gibt, der seine Marktmacht ausübt. Das dritte Kapitel befasst sich mit der Substitution zwischen Übertragungs- und Speicherkapazitäten - beides Instrumente zur Integration von erneuerbarer Energien. Eine Analyse mit einfachen Speicherheuristik zeigt den relativ bescheidenen Effekt des zeitlichen Ausgleichs. Im Gegensatz dazu birgt die Erweiterung des Übertragungsnetzes ein erhebliches Steigerungspotenzial für die Nutzung erneuerbarer Energiequellen, die Verringerung der Kürzungsraten und die Reduzierung der minimalen konventionellen Stromerzeugung. / This thesis investigates several questions related to the influence of transmission capacities and generation of renewable energy on the outcomes in the wholesale electricity markets. The thesis consists of three self-contained essays that contribute to the policy debate. The analysis of the first essay focuses on a network with strategic firms that can manipulate power flows to their advantage. Methodologically, this chapter belongs to the research literature that represents electricity markets as equilibrium problems with equilibrium constraints. In this framework I compare several policies of enhancing competition and demonstrate that although network expansion can stimulate competition, larger improvements in consumer surplus and welfare can be achieved with restructuring. The second essay is based on a similar model, but in a stylized two node network. This approach demonstrates potential adverse effects (higher prices, lower total consumption, lower consumer surplus) from higher renewable infeed in a network where a region with high renewable potential is separated from a region with high load by a limited transmission capacity. I adopt a worst-case assumption that in each region there is a strategic player exercising its market power. The third essay studies the substitution between transmission and storage expansion - two instruments for the integration of expanding renewable energy. Using a myopic storage heuristic I demonstrate the relatively modest effect of temporal balancing of renewable power. In contrast, transmission expansion has a significant potential in increasing renewable penetration, mitigating curtailment rates, and reducing the minimum conventional generation power at any hour. If Europe is to pursue the high targets of renewable power in electricity consumption, the only way to avoid the expansion of cross border lines is extremely high installed renewable capacities and energy capacities of storage.