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Ökologische und ökonomische Vergleichsrechnung von Haushaltsgeräten

Der Forschungsbericht untersucht die ökologische und ökonomische Sinnhaftigkeit des Austauschs von Kühl- und Gefriergeräten, Geschirrspülern, Wäschetrocknern und Staubsaugern gegen besonders effiziente Neugeräte. Ziel ist es, Empfehlungen für Verbraucher*innen zu entwickeln, ob sie ihre bestehenden Geräte weiter nutzen oder durch neue, besonders effiziente Modelle ersetzen sollten. Methodisch basiert die Studie auf einer vereinfachten Ökobilanz und einer Lebenszykluskostenrechnung. Insgesamt zeigt die Studie, dass die Entscheidung für oder gegen einen Geräteaustausch von vielen Faktoren abhängt, darunter der spezifische Energieverbrauch der Geräte, die Nutzungsintensität und die Entwicklung der erneuerbaren Energien.

Energieverbrauch privater Haushalte

Die privaten Haushalte benötigten im Jahr 2023 etwa gleich viel Energie wie im Jahr 1990 und damit gut ein Viertel des gesamten Endenergieverbrauchs in Deutschland. Sie verwendeten mehr als zwei Drittel ihres Endenergieverbrauchs, um Räume zu heizen. Endenergieverbrauch der privaten Haushalte Private Haushalte verbrauchten im Jahr 2023 632 Terawattstunden (⁠ TWh ⁠) Energie, das sind 632 Milliarden Kilowattstunden (Mrd. kWh). Dies entsprach einem Anteil von gut einem Viertel am gesamten ⁠ Endenergieverbrauch ⁠. Im Zeitraum von 1990 bis 2023 fiel der Endenergieverbrauch in den Haushalten – ohne Kraftstoffverbrauch, da dieser dem Sektor Verkehr zugeordnet ist – um 3,5 % (siehe Abb. „Entwicklung des Endenergieverbrauchs der privaten Haushalte“). Dabei herrschten in den Jahren 1996, 2001 und 2010 sehr kalte Winter, die zu einem erhöhten Brennstoffverbrauch für Raumwärme führten. So lag der Energieverbrauch im sehr kalten Jahr 2010 etwa 12 % über dem Wert des eher warmen Jahres 1990. Höchster Anteil am Energieverbrauch zum Heizen Die privaten Haushalte benötigen mehr als zwei Drittel ihres Endenergieverbrauchs, um Räume zu heizen (siehe Abb. „Anteile der Anwendungsbereiche am ⁠ Endenergieverbrauch ⁠ der privaten Haushalte 2008 und 2023“). Sie nutzen zurzeit dafür hauptsächlich Erdgas und Mineralöl. An dritter Stelle folgt die Gruppe der erneuerbaren Energien, an vierter die Fernwärme. Zu geringen Anteilen werden auch Strom und Kohle eingesetzt. Mit großem Abstand zur Raumwärme folgen die Energieverbräuche für die Anwendungsbereiche Warmwasser sowie sonstige ⁠ Prozesswärme ⁠ (Kochen, Waschen etc.) bzw. ⁠ Prozesskälte ⁠ (Kühlen, Gefrieren etc.). Mehr Haushalte, größere Wohnflächen – Energieverbrauch pro Wohnfläche sinkt Der Trend zu mehr Haushalten, größeren Wohnflächen und weniger Mitgliedern pro Haushalt (siehe „ Bevölkerungsentwicklung und Struktur privater Haushalte “) führt tendenziell zu einem höheren Verbrauch. Diesem Trend wirken jedoch der immer bessere energetische Standard bei Neubauten und die Sanierung der Altbauten teilweise entgegen. So sank der spezifische ⁠ Endenergieverbrauch ⁠ (Energieverbrauch pro Wohnfläche) für Raumwärme seit 2008 um 20 % (siehe Abb. „Endenergieverbrauch und -intensität für Raumwärme – Private Haushalte (witterungsbereinigt“)). Stromverbrauch mit einem Anteil von rund einem Fünftel Der Energieträger Strom hat einen Anteil von rund einem Fünftel am ⁠ Endenergieverbrauch ⁠ der privaten Haushalte. Hauptanwendungsbereiche sind die ⁠ Prozesswärme ⁠ (Waschen, Kochen etc.) und die ⁠ Prozesskälte ⁠ (Kühlen, Gefrieren etc.), die zusammen rund die Hälfte des Stromverbrauchs ausmachen. Mit jeweiligem Abstand folgen die Anwendungsbereiche Informations- und Kommunikationstechnik, Warmwasser und Beleuchtung (siehe Abb. „Anteile der Anwendungsbereiche am Netto-Stromverbrauch der privaten Haushalte 2008 und 2023“). Direkte Treibhausgas-Emissionen privater Haushalte sinken Der Energieträgermix verschob sich seit 1990 bis heute zugunsten von Brennstoffen mit geringeren Kohlendioxid-Emissionen und erneuerbaren Energien. Das verringerte auch die durch die privaten Haushalte verursachten direkten Kohlendioxid-Emissionen (d.h. ohne Strom und Fernwärme) (siehe Abb. „Direkte Kohlendioxid-Emissionen von Feuerungsanlagen der privaten Haushalte“).

Branchenabhängiger Energieverbrauch des verarbeitenden Gewerbes

Alle Wirtschaftsbereiche zusammen verbrauchen fast drei Viertel der in Deutschland benötigten Primärenergie. Der Anteil des verarbeitenden Gewerbes am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche lag 2022 bei rund 46 Prozent. Der Energiebedarf dieses Gewerbes blieb im Zeitraum 2010 bis 2022 etwa konstant, der spezifische Energieverbrauch pro Tonne Stahl, Glas oder Chemikalien ging aber zurück. Der Energiebedarf Deutschlands Der gesamte Primärenergiebedarf Deutschlands betrug im Jahr 2022 nach dem Inländerkonzept rund 11.854 Petajoule (PJ). Dabei wird der Verbrauch inländischer Wirtschaftseinheiten in der übrigen Welt in die Berechnung des Gesamtverbrauchs einbezogen, während der Verbrauch gebietsfremder Einheiten im Inland unberücksichtigt bleibt. Die privaten Haushalte in Deutschland verbrauchten rund 30 % der ⁠ Primärenergie ⁠. Die Wirtschaft mit ihren vielen Produktionsbereichen benötigte die übrigen 70 %. Zu diesen Bereichen zählen das Herstellen von Waren, das Versorgen mit Energie und der Warentransport. All diese Produktionsbereiche verbrauchten im Jahr 2022 zusammen mehr als 8.170 PJ Primärenergie (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch 2022 (Inländerkonzept)“). Zur Begriffsklärung: Mit der Präposition „primär“ betonen Fachleute, dass der “Primär“-Energiebedarf sowohl den realen Energiebedarf bei Energieverbrauchern erfasst als auch die Energieverluste, die bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie entstehen. Und diese Verluste sind hoch: Mehr als ein Drittel aller Primärenergie geht bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie verloren (Statistisches Bundesamt 2006) . Der Energiebedarf des verarbeitenden Gewerbes Die Firmen, die Waren herstellen, werden als „verarbeitendes Gewerbe“ bezeichnet. Sie hatten von allen Produktionsbereichen im Jahr 2022 mit circa 3.768 PJ den größten Primärenergiebedarf. Das ist ein Anteil von rund 46 % am Energieverbrauch aller Produktionsbereiche. Der nächstgrößte Energieverbraucher war die Energieversorgung mit 1.594 PJ (oder 19,5 % Anteil am ⁠ Primärenergieverbrauch ⁠), gefolgt vom Verkehr mit 1.121 PJ (oder 13,7 % Anteil am Primärenergieverbrauch) (siehe Abb. „Anteil wirtschaftlicher Aktivitäten am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche 2022“). Primärenergienutzung des verarbeitenden Gewerbes Die Primärenergienutzung innerhalb des verarbeitenden Gewerbes verteilt sich auf verschiedene Produktionssektoren (siehe Abb. „Anteile der Sektoren am ⁠ Primärenergieverbrauch ⁠ des verarbeitenden Gewerbes 2022“). Ein wichtiger Sektor ist dabei die Chemieindustrie. Sie benötigte im Jahr 2022 mit rund 1.592 PJ von allen Sektoren am meisten ⁠ Primärenergie ⁠ zur Herstellung ihrer Erzeugnisse. Das ist ein Anteil von 42,3 % am Energieverbrauch im ⁠ verarbeitenden Gewerbe ⁠. Weitere wichtige Energienutzer sind die Metallindustrie mit einem Anteil von 14,7 % sowie die Hersteller von Glas, Glaswaren, Keramik, verarbeiteten Steinen und Erden mit 7,3 % am Energieverbrauch im verarbeitenden Gewerbe. Die Energie wird Unternehmen dabei als elektrischer Strom, als Wärme (etwa als Dampf oder Thermoöl) sowie direkt in Form von Brennstoffen (wie Erdgas, Kohle oder ⁠ Biomasse ⁠) zur Verfügung gestellt. Gleichbleibender Primärenergieverbrauch Seit dem Jahr 2010 blieb der ⁠ Primärenergieverbrauch ⁠ in fast allen Produktionssektoren relativ konstant (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“). Gesunkene und gestiegene Primärenergieintensität Die Primärenergieintensität beschreibt, wie viel ⁠ Primärenergie ⁠ bezogen auf die erzielte Bruttowertschöpfung eines Produktionsbereichs oder Wirtschaftszweigs verbraucht wird. Die Entwicklung dieser Energieintensität über mehrere Jahre kann einen Hinweis darauf geben, ob in einem Wirtschaftszweig energieeffizient gearbeitet wird. Die Primärenergieintensität einzelner Wirtschaftszweige entwickelte sich im Zeitraum 2010 bis 2021 unterschiedlich (siehe Abb. „Primärenergieintensität ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“): Die Primärenergieintensität der Gummi- und Kunststoffwarenindustrie sank um 34 %. Die Primärenergieintensität der Industrie, die Glas, Keramik, Steine und Erden verarbeitet, sank bis 2021 um 23 %; die der Nahrungs- und Futtermittelindustrie sank um etwa 24 %. Begrenzte Aussagekraft der Primärenergieintensität Schwankende Preise für Rohstoffe und Produkte sowie andere äußere Wirtschaftsfaktoren oder ggf. auch die Auswirkungen der weltweiten Corona-Pandemie beeinflussen zwar die Bruttowertschöpfung, nicht aber die Energieeffizienz eines Prozesses. Die Primärenergieintensität eignet sich daher nur eingeschränkt, um die Entwicklung der Energieeffizienz in den jeweiligen Herstellungsprozessen zu beschreiben. Dies ist unter anderem deutlich bei den Kokerei- und Mineralölerzeugnissen zu sehen.

Ökologische und ökonomische Vergleichsrechnung von Haushaltsgeräten

Der Forschungsbericht untersucht die ökologische und ökonomische Sinnhaftigkeit des Austauschs von Kühl- und Gefriergeräten, Geschirrspülern, Wäschetrocknern und Staubsaugern gegen besonders effiziente Neugeräte. Ziel ist es, Empfehlungen für Verbraucher*innen zu entwickeln, ob sie ihre bestehenden Geräte weiter nutzen oder durch neue, besonders effiziente Modelle ersetzen sollten. Methodisch basiert die Studie auf einer vereinfachten Ökobilanz und einer Lebenszykluskostenrechnung. Insgesamt zeigt die Studie, dass die Entscheidung für oder gegen einen Geräteaustausch von vielen Faktoren abhängt, darunter der spezifische Energieverbrauch der Geräte, die Nutzungsintensität und die Entwicklung der erneuerbaren Energien. Veröffentlicht in Texte | 46/2025.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Sensortechnologie und Datenakquise

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch. Zusätzlich wird die Herstellung der Ballen, zu denen die Recyclate zur Volumenreduktion für die Transportwege gepresst werden, optimiert. Hierzu werden Erkenntnisse aus rein betrieblichen sowie durch das BMWi geförderten Vorhaben genutzt.

Optimierung der Membranfiltrationstechnik am Beispiel der Kläranlage Leipzig-Markranstädt

Ziel der Untersuchungen ist die Feststellung möglicher Optimierungsmöglichkeiten des Betriebes der Membranfiltrationsanlage der Kläranlage Leipzig-Markranstädt. Grundlage hierfür bildet eine Bilanzierung der Membrananlage. Diese umfasst Massebilanzen für die CSB-, Stickstoff- und Phosphorfrachten. Aufbauend auf den ermittelten Massebilanzen werden detaillierte Lösungsvorschläge wie z.B. die Variation der Rezirkulation einer eingehenden Prüfung unterzogen. Zur Quantifizierung möglicher Einsparpotenziale werden die Parameter des spezifischen Energieverbrauchs für die Gesamtanlage, für die biologische Stufe und für den Cross-Flow ermittelt.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Entwicklung und Umsetzung des Gesamtprozesses

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Architektur und Methoden für die hybride wissensbasierte und datengetriebene Energieeffizienzoptimierung in Abfall- und Recyclingprozessen

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien oder gelbe Tonne aus Haushalten) zu Wertstoffen mit Hilfe der Programmierung über die neu installierten und ausgewerteten Materialerkennungsdaten energieintensive Aggregate optimiert und die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und Outputqualitäten erhöht werden. Für diese Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses hybride wissens- und datenbasierte Modell wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) verifiziert und in der Testphase vervollständigt und verbessert. Die Energieeffizienzsteigerung erfolgt dabei über eine sich an die ständig wechselnden In- oder Outputparameter anpassende Prozesssteuerung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Aggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht und der spezifische Energieverbrauch gesenkt.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilprojekt: Datengetriebene Modellierung von Aggregaten und Optimierung der Betriebsparameter

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien oder gelbe Tonne aus Haushalten) zu Wertstoffen mit Hilfe der Programmierung über die neu installierten und ausgewerteten Materialerkennungsdaten energieintensive Aggregate optimiert und die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und Outputqualitäten erhöht werden. Für diese Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses hybride wissens- und datenbasierte Modell wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) verifiziert und in der Testphase vervollständigt und verbessert. Die Energieeffizienzsteigerung erfolgt dabei über eine sich an die ständig wechselnden In- oder Outputparameter anpassende Prozesssteuerung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Aggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht und der spezifische Energieverbrauch gesenkt.

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