A model for the environmental assessment of time resolved electricity mixes including trade
| dc.contributor.advisor | Finkbeiner, Matthias | en |
| dc.contributor.author | Finke, Sebastian | en |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin, Fakultät III - Prozesswissenschaften | en |
| dc.contributor.referee | Finkbeiner, Matthias | en |
| dc.contributor.referee | Hesselbach, Jens | en |
| dc.date.accepted | 2014-05-06 | |
| dc.date.accessioned | 2015-11-20T23:32:31Z | |
| dc.date.available | 2014-07-07T12:00:00Z | |
| dc.date.issued | 2014-07-07 | |
| dc.date.submitted | 2014-06-16 | |
| dc.description.abstract | Die Versorgung mit Strom ist für unsere heutige Gesellschaft von elementarer Bedeutung. Sowohl die Bereitstellung als auch der Betrieb nahezu aller technischen Produkte benötigen elektrische Energie. Zusätzlich sind neue Wirtschaftszweige und Technologien zunehmend abhängig von der Stromversorgung. Die wachsende Bedeutung von Elektrizität geht mit einer steigenden Umweltrelevanz von Stromproduktion und Stromverbrauch einher. Mit Hilfe der Ökobilanzierung ist es möglich, diese Umweltrelevanz unter Berücksichtigung aller Aspekte der Stromerzeugung und des Stromverbrauchs zu quantifizieren. Der Strommarkt ist von einer komplexen und ständig fluktuierenden Balance von Angebot und Nachfrage geprägt. Zur Aufrechterhaltung dieses Systems spielt der interregionale und internationale Stromhandel eine große Rolle. Die vielfältigen Strukturen des Stromhandels stellen jedoch in der Ökobilanzierung nicht die einzige erhebliche und bisher ungelöste methodische Schwierigkeit dar: Weitgehend ungeklärt ist auch die Bilanzierung der Doppelfunktion von elektrischen Speichern, die einerseits als Verbraucher und andererseits als Produzenten innerhalb des Strommarktes fungieren. Somit existiert zurzeit keine wissenschaftlich ausreichende Methode der Ökobilanzierung des Stromverbrauchs. Daraus ergab sich die folgende Hauptforschungsfrage dieser Untersuchung: – Wie können die Auswirkungen des Stromverbrauchs auf die Umwelt unter Berücksichtigung der spezifischen Eigenschaften des Strommarktes quantifiziert werden? Zur Beantwortung dieser Frage wurde im Zuge dieser Arbeit das Strommarktbilanzierungsmodell EMM (Electricity Market Model) entwickelt. Dieses Modell ist in der Lage, die Auswirkungen sowohl des Stromhandels als auch der Ein- und Ausspeicherung von Strom auf Umweltbelange stundengenau zu berechnen. Dadurch konnte eine weitere zentrale Forschungsfrage beantwortet werden: – Welche Relevanz haben die Fluktuationen am Strommarkt auf die Umweltbilanz des Stromverbrauchs und wie verändern zukünftige Entwicklungen dieses Ergebnis? Die Relevanz der Fluktuationen wurden für zwölf verschiedene Kraftwerksarten in achtzehn repräsentativen europäischen Ländern für die Jahre 2009, 2020 und 2030 mit Hilfe eines zeitlich hoch aufgelösten Ansatzes untersucht. Die sich daraus ergebenden stündlichen Sachbilanzen wurden mit den in Ökobilanzdatenbanken bisher üblichen, jährlichen Sachbilanzen verglichen. Die Unterschiede zwischen stundengenauen Sachbilanzen und jährlichen Sachbilanzen sind für einige der untersuchten Länder gravierend. Von erheblicher Bedeutung ist die Erkenntnis, dass die Zugrundelegung einer jährlichen Handelsbilanz bei der Berechnung einer Ökobilanz des Stromverbrauchs zu beträchtlichen Fehlkalkulationen führen kann. Die hier ausgeführten Berechnungen belegen, dass die Fehlberechnungen bei der Bestimmung der Treibhausgasemissionen des Stromverbrauchs in der Schweiz bis zu 50% betragen können, wenn statt jährlichen Handelsbilanzdaten, stündliche Handelsbilanzdaten zu Grunde gelegt werden. Als Schlussfolgerung ist festzuhalten, dass die hohe Bedeutung des Stromhandels in hochaufgelöster Weise in die Berechnungen einfließen muss. Eine weitere Funktion des EMM besteht in der Möglichkeit, Transit- und Zertifikatehandel in der Ökobilanz zu berücksichtigen, um die folgende, weiterführende Forschungsfrage zu beantworten: – Welchen Einfluss haben die unterschiedlichen Handelsarten auf die Ergebnisse einer Ökobilanzierung des Stromverbrauchs? Eine Fallstudie am Beispiel Schweiz, für welche sehr genaue Daten zur Verfügung stehen, zeigte, dass eine Nichtberücksichtigung oder grobe Abschätzung des Einflusses des Transithandels zu signifikanten Fehlern bei der Ökobilanzierung des Stromverbrauchs führt. In einer weiteren Fallstudie wurde dargelegt, dass die Berücksichtigung des Zertifikatehandels in Norwegen einen noch größeren Einfluss auf die Ergebnisse der Ökobilanzen hat. Es ist daher unerlässlich, Transit- und Zertifikatehandel -die Verfügbarkeit von genauen Daten vorausgesetzt- bei der Ökobilanzierung des Stromverbrauchs zu berücksichtigen. Zusätzlich zu der durch das EMM ermöglichten Beantwortung der oben genannten Forschungsfragen war es abschließend erforderlich, die folgende Frage zu beantworten: – Wie wirken sich die in dieser Studie erarbeiteten Erkenntnisse auf die Praxis bei der Ökobilanzierung aus? Für die allgemeine Ökobilanzierung ist die Verwendung von jährlichen Datensätzen als Einzige sinnvoll und praktisch. Hiervon ist die Umweltbewertung von Stromspeichertechnologien, bei denen eine zeitlich hoch aufgelöste Analyse erfolgen muss, auszunehmen. Bei der Erstellung von Umweltbilanzen des Stromverbrauchs für Ökobilanzdatenbanken wird durch die Verwendung hochaufgelöster Hintergrunddaten die Präzision deutlich gesteigert. Hierbei ist es von zentraler Bedeutung, den Stromhandel in möglichst hochaufgelöster Weise zu erfassen, da dieser das Ergebnis maßgeblich beeinflussen kann. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass es mit der Entwicklung des EMM möglich ist, die Umweltwirkungen des Stromverbrauchs unter Berücksichtigung der spezifischen Eigenschaften des Strommarktes zu quantifizieren, was bisher in diesem Umfang und dieser Genauigkeit nicht möglich gewesen ist. | de |
| dc.description.abstract | The supply of electricity is of vital importance for today's society. Almost all goods, services and everyday life amenities require electrical energy. Furthermore, new sectors and technologies become increasingly dependent on electricity. The growing importance of electricity increases the environmental relevance of electricity production and consumption. The environmental impact of electricity production and consumption can be quantified by using the Life Cycle Assessment (LCA) approach, which takes all relevant stages of electricity production and consumption into consideration. The electricity market is a complex and ever-fluctuating system with a constant equilibrium between supply and demand. One of the main options to maintain this equilibrium is interregional and international trade. The various forms of electricity trade constitute a difficulty not yet solved when conducting a LCA of electricity consumption. Another problem in LCA is the fact that electricity storage systems can act as consumers as well as producers. Currently, there is no LCA approach available to account for all relevant aspects influencing the environmental impact of electricity consumption. The main research question this study seeks to answer is therefore: – How can the environmental impact of electricity consumption be quantified with regard to the specific characteristics of the electricity market? The answer to this question is a comprehensive LCA model called Electricity Market Model (EMM) that is developed in the study at hand. By means of the EMM, it is possible to compute the influence of various forms of trade on the electricity market, and to quantify the environmental impact of storing-in and storing-out of pump storage plants on an hourly basis. By utilising the EMM, it is possible to answer another central research question: – What is the relevance of the fluctuation of supply and demand for the environmental impact assessment of electricity consumption and how do future developments on the electricity market influence these results? The relevance of the fluctuation of supply and demand is demonstrated for twelve types of power plants in eighteen representative European countries for the years 2009, 2020 and 2030 by deploying a high-resolution approach. The resulting hourly Life Cycle Inventory (LCI) datasets are compared to existing annual approaches that can be found in current LCA databases. The differences between annual and hourly LCI datasets are significant for some countries. The most striking fact is that an annual trade balance can lead to a severe miscalculation of electricity consumption emissions. E.g. for greenhouse gas (GHG) emissions in Switzerland the error can be up to 50% if the trade balance is analysed on an annual basis instead of an hourly basis. Hence, it can be concluded that trade is of such significant relevance that it must be considered on a high-resolution basis. An additional feature of the EMM is the possibility of implementing transit trade and certificate trade addressing the following research question: – What is the relevance of various types of trade on the environmental assessment of electricity consumption? A case study on the relevance of transit trade, where data was available for Switzerland, showed that the results gained from a correct allocation of emissions from electricity consumption differ significantly from those formed by current methodological approaches that neglect or use rough assumptions for transit trade. Another case study for the certificate trade of Norway shows an even higher impact. Therefore, it is crucial to consider transit trade and certificate trade for LCI data sets of electricity consumption in order to avoid an underestimation of emissions associated with electricity consumption providing that reliable data is available. The capability of the EMM to answer the previously mentioned research questions leads to the concluding question that the study at hand wants to answer: – What are the consequences of the findings of this study for the different stakeholders involved in the environmental impact assessment of electricity consumption? For a LCA practitioner the use of annual LCI data sets of electricity consumption is the only practicable option unless electricity storage systems are assessed. For the creation of an annual LCI data set of electricity consumption, however, high-resolution background data generally increases precision. The use of high-resolution trade data can reduce calculation errors significantly where no hourly production data is available. As a result of this study, it can be stated that, with the development of the EMM, it is now possible to provide a distinct and comprehensive method for assessing the environmental impact of electricity consumption with regard to the specific research questions that could not be satisfactorily answered in the past. | en |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:kobv:83-opus4-53467 | |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4384 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4087 | |
| dc.language | English | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | en |
| dc.subject.ddc | 500 Naturwissenschaften und Mathematik | en |
| dc.subject.other | Hochaufgelöst | de |
| dc.subject.other | Lebenszyklusanalyse | de |
| dc.subject.other | Strom-Mix | de |
| dc.subject.other | Stromhandel | de |
| dc.subject.other | Umweltbewertung | de |
| dc.subject.other | Electricity mix | en |
| dc.subject.other | Electricity trade | en |
| dc.subject.other | Environmental assessment | en |
| dc.subject.other | Life Cycle Assessment (LCA) | en |
| dc.subject.other | Time resolved | en |
| dc.title | A model for the environmental assessment of time resolved electricity mixes including trade | en |
| dc.title.translated | Modell zur Umweltanalyse hochaufgelöster Strom-Mixe unter der Berücksichtigung des Handels | de |
| dc.type | Doctoral Thesis | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| tub.accessrights.dnb | free | * |
| tub.affiliation | Fak. 3 Prozesswissenschaften::Inst. Technischen Umweltschutz | de |
| tub.affiliation.faculty | Fak. 3 Prozesswissenschaften | de |
| tub.affiliation.institute | Inst. Technischen Umweltschutz | de |
| tub.identifier.opus4 | 5346 | |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |
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