Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5502
Main Title: Strategies for a future European power system with high shares of renewable energy
Subtitle: a model-based analysis focusing on uncertainty
Translated Title: Strategien für ein zukünftiges europäisches Stromsystem mit hohen Anteilen erneuerbarer Energien
Translated Subtitle: eine modellbasierte Analyse mit Fokus auf Unsicherheit
Author(s): Nahmmacher, Paul
Advisor(s): Edenhofer, Ottmar
Referee(s): Edenhofer, Ottmar
Bruckner, Thomas
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: The European electricity system is currently facing a major transformation, with renewable energy (RE) technologies being expected to constitute an important part of the future generation mix. In light of the recent debate on the European Union’s (EU) energy and climate policy until 2030, this thesis contributes both to the academic and public discourse about RE targets and infrastructure needs, and to the methodological advancement of power system models. In particular, I focus on two major aspects: (i) the efficient representation of the RE’s temporal variability in large-scale power system models, and (ii) the explicit consideration of uncertainty in analyzing investment strategies for the future European power system. In the first part of this thesis, I present the long-term investment model for the European electricity system LIMES-EU. The model constitutes the methodological basis of the thesis; it facilitates the analysis of technically feasible and economically viable investment pathways for individual countries and for Europe on aggregate. LIMES-EU simultaneously optimizes investment and dispatch decisions for generation, storage and transmission technologies in an intertemporal way from 2010 to 2050. Despite the model’s long-term focus until 2050, it effectively accounts for the short-term variability of electricity demand and infeed from wind and solar power plants. The fluctuations are reflected by modeling the operation of technologies for a set of representative days. These days are selected with a novel and computational efficient approach that is suitable for input data with a large number of different fluctuating time series (i.e. multiple different RE technologies and/or regions). With the approach that has been developed for this thesis it is possible to reflect the characteristic fluctuations of the input data already with a small number of model days. To enable its applicability for other models, it is based on an established clustering algorithm and transparently documented. The second part of the thesis provides an in-depth analysis of cost-efficient future investment strategies for the European power system in order to reach the EU’s long-term decarbonization targets until 2050. The analysis includes an explicit consideration of uncertainty and comprises both aggregate European and national results. Thereby, the work adds important aspects to the European Commission’s official impact assessment on the 2030 policy framework as this impact assessment completely disregards the existence of uncertainties and provides only few results on national level. A major focus of the analysis is on the cost-efficient RE expansion until 2030. Their optimal share in the 2030 generation mix varies considerably across the studied scenarios that account for various uncertainties about future techno-economic developments, for example with regard to fuel prices and investment costs. The national results show a strong difference in optimal RE deployment across countries, which is caused by the unequal distribution of RE sources. A cost-optimal RE expansion would result in large international transmission needs and would make some countries importing a large share of their electricity demand from foreign power plants. In addition to determining cost-efficient investment pathways for different future scenarios, the thesis provides an analysis of investment strategies that help to increase the robustness of the power system, i.e. result in a system that performs reasonably well for a large variety of possible futures. The performance of different systems under short-term shocks is tested in a total of more than 40,000 model runs. The analysis shows, that despite the benefits of a further integration of the European electricity system, strategies promoting the capability of countries to produce at least 95% of their electricity demand domestically significantly help to increase the robustness of the European power system.
Das europäische Stromsystem befindet sich zurzeit in einer Transformation; es wird erwartet, dass Technologien auf Basis erneuerbarer Energien (EE) einen bedeutenden Anteil am zukünftigen Stromerzeugungsmix ausmachen werden. Vor dem Hintergrund der jüngsten Debatte über die Energie- und Klimapolitik der Europäischen Union (EU) bis 2030, trägt diese Arbeit sowohl zum akademischen und öffentlichen Diskurs über EE-Ziele und Infrastrukturbedarf als auch zur methodischen Weiterentwicklung von Stromsystemmodellen bei. Der Schwerpunkt liegt insbesondere auf zwei Aspekten: (i) der effizienten Abbildung der zeitlichen Variabilität von EE in großskaligen Stromsystemmodellen und (ii) der expliziten Berücksichtigung von Unsicherheit in der Analyse von Investitionsstrategien für das zukünftige europäische Stromsystem. Im ersten Teil der Arbeit stelle ich das langfristige Investitionsmodell für das europäische Stromsystem LIMES-EU vor. Das Modell bildet die methodische Basis der Arbeit; es ermöglicht die Analyse von technisch machbaren und wirtschaftlich sinnvollen Investitionspfaden für einzelne Länder und Gesamteuropa. LIMES-EU optimiert gleichzeitig Investitions- und Einsatzentscheidungen für Erzeugungs-, Speicher- und Übertragungstechnologien in einem intertemporalen Ansatz von 2010 bis 2050. Trotz des langfristigen Fokus bis 2050 berücksichtigt das Modell auf wirksame Weise die kurzfristige Variabilität der Stromnachfrage und der Produktion aus Wind- und Solarkraftwerken. Die Schwankungen werden durch die Modellierung des Technologieeinsatzes für eine Reihe repräsentativer Tage widergespiegelt. Die Auswahl dieser Tage basiert auf einem neuen und recheneffizienten Ansatz, der für Eingangsdaten mit einer hohen Anzahl an schwankenden Zeitreihen geeignet ist (also mehreren verschiedenen EE-Technologien und/oder Regionen). Mit dem Ansatz, der für diese Arbeit entwickelt wurde, ist es möglich die charakteristischen Schwankungen der Eingangsdaten bereits mit einer kleinen Anzahl von Modelltagen widerzuspiegeln. Um die Anwendbarkeit des Ansatzes für andere Modelle zu ermöglichen, basiert dieser auf einem etablierten Clusteralgorithmus und ist transparent dokumentiert. Der zweite Teil der Arbeit bietet eine eingehende Analyse von kosteneffizienten zukünftigen Investitionsstrategien für das europäische Stromsystem zur Erreichung der langfristigen EU-Dekarbonisierungsziele bis 2050. Die Analyse beinhaltet eine explizite Berücksichtigung von Unsicherheit und umfasst sowohl gesamteuropäische als auch nationale Ergebnisse. Damit ergänzt die Arbeit die offizielle Folgenabschätzung der Europäischen Kommission zur Rahmenpolitik bis 2030 um wichtige Aspekte, da diese Folgenabschätzung die Existenz von Unsicherheiten völlig unbeachtet lässt und nur wenige Ergebnisse auf nationaler Ebene bietet. Ein wesentlicher Schwerpunkt der Analyse liegt auf dem kosteneffizienten EE-Ausbau bis 2030. Deren optimaler Anteil am Stromerzeugungsmix von 2030 variiert beträchtlich zwischen den untersuchten Szenarien, welche verschiedene Unsicherheiten über zukünftige technisch-wirtschaftliche Entwicklungen, etwa in Bezug auf Brennstoffpreise und Investitionskosten, berücksichtigen. Aufgrund der ungleichen Verteilung von erneuerbaren Energieträgern zeigen die nationalen Ergebnisse starke Unterschiede in der optimalen EE-Nutzung zwischen den Ländern. Ein kostenoptimaler EE-Ausbau würde einen großen Bedarf an internationalen Übertragungskapazitäten zur Folge haben und dazu führen, dass einige Länder einen großen Anteil ihres Strombedarfs von ausländischen Kraftwerken importieren. Neben der Bestimmung von kosteneffizienten Investitionspfaden für verschiedene zukünftige Szenarien bietet die Arbeit eine Analyse von Investitionsstrategien zur Steigerung der Robustheit des Stromsystems, die also dazu führen, dass das System für eine große Bandbreite möglicher Zukünfte angemessen funktioniert. Die Leistung von verschiedenen Systemen unter kurzfristigen Schocks wird in mehr als 40.000 Modellläufen getestet. Die Analyse zeigt, dass trotz der Vorzüge einer weiteren Integration des europäischen Stromsystems Strategien, die dazu führen, dass Länder in der Lage sind mindestens 95% ihres Strombedarfs im Inland zu produzieren, deutlich dabei helfen die Robustheit des europäischen Stromsystems zu steigern.
URI: http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/5909
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5502
Exam Date: 22-Jul-2016
Issue Date: 2016
Date Available: 26-Sep-2016
DDC Class: DDC::600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften
Subject(s): European power system
scenario analysis
renewable energy sources
power system modeling
Europäisches Stromsystem
Szenarioanalyse
erneuerbare Energieträger
Stromsystemmodellierung
Sponsor/Funder: EC/FP7/308481/EU/Economic Instruments to Achieve Climate Targets in Europe (ENTRACTE)
Usage rights: Terms of German Copyright Law
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