<p>CO₂-Emissionen pro Kilowattstunde Strom 2024 gesunken</p><p>Berechnungen des Umweltbundesamtes (UBA) zeigen, dass die spezifischen Treibhausgas-Emissionsfaktoren im deutschen Strommix im Jahr 2024 weiter gesunken sind. Hauptursachen sind der gestiegene Anteil erneuerbarer Energien, der gesunkene Stromverbrauch infolge der wirtschaftlichen Stagnation und dass mehr Strom importiert als exportiert wurde.</p><p>Pro Kilowattstunde des in Deutschland verbrauchten Stroms wurden im Jahr 2024 bei der Erzeugung durchschnittlich 363 Gramm CO2ausgestoßen. 2023 lag dieser Wert bei 386 und 2022 bei 433 Gramm pro Kilowattstunde. Vor 2021 wirkte sich der verstärkte Einsatz erneuerbarer Energien positiv auf die Emissionsentwicklung der Stromerzeugung aus und trug wesentlich zur Senkung der spezifischen Emissionsfaktoren im Strommix bei. Die wirtschaftliche Erholung nach dem Pandemiejahr 2020 und die witterungsbedingte geringere Windenergieerzeugung führten zu einer vermehrten Nutzung emissionsintensiver Kohle zur Verstromung, wodurch sich die spezifischen Emissionsfaktoren im Jahr 2021 erhöhten. Dieser Effekt beschleunigte sich noch einmal im Jahr 2022 durch den verminderten Einsatz emissionsärmerer Brennstoffe für die Stromproduktion und den dadurch bedingten höheren Anteil von Kohle.</p><p>2023 und fortgesetzt 2024 führte der höhere Anteil erneuerbarer Energien, eine Verminderung des Stromverbrauchs infolge der wirtschaftlichen Stagnation sowie ein Stromimportüberschuss zur Senkung der spezifischen Emissionsfaktoren: Der Stromhandelssaldo wechselte 2023 erstmals seit 2002 vom Exportüberschuss zum Importüberschuss. Es wurden 9,2 Terawattstunden (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=TWh#alphabar">TWh</a>) mehr Strom importiert als exportiert. Dieser Trend setzt sich im Jahr 2024 fort. Der Stromimportüberschuss stieg auf 24,4 TWh. Die durch diesen Stromimportüberschuss erzeugten Emissionen werden nicht der deutschen Stromerzeugung zugerechnet, da sie in anderen berichtspflichtigen Ländern entstehen. Die starke Absenkung des spezifischen Emissionsfaktors im deutschen Strommix ab dem Jahr 2023 ist deshalb nur bedingt ein <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/i?tag=Indikator#alphabar">Indikator</a> für die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/n?tag=Nachhaltigkeit#alphabar">Nachhaltigkeit</a> der Maßnahmen zur Reduzierung der Emissionen des Stromsektors.</p><p>Die Entwicklung des Stromverbrauchs in Deutschland</p><p>Der Stromverbrauch stieg seit dem Jahr 1990 von 479 Terawattstunden (TWh) auf 583 TWh im Jahr 2017. Seit 2018 ist erstmalig eine Verringerung des Stromverbrauchs auf 573 TWh zu verzeichnen. Mit 513 TWh wurde 2020 ein Tiefstand erreicht. Im Jahr 2021 ist ein Anstieg des Stromverbrauchs infolge der wirtschaftlichen Erholung nach dem ersten Pandemiejahr auf 529 TWh zu verzeichnen, um 2022 wiederum auf 516 TWh und 2023 auf 454 TWh zu sinken. Dieser Trend setzt sich 2024 mit einem Stromverbrauch von 439 TWh fort. Der Stromverbrauch bleibt trotz konjunktureller Schwankungen und Einsparungen infolge der Auswirkungen der Pandemie und des russischen Angriffskrieges in der Ukraine auf hohem Niveau.</p><p>Datenquellen</p><p>Die vorliegenden Ergebnisse der Emissionen in Deutschland leiten sich aus der Emissionsberichterstattung des Umweltbundesamtes für Deutschland, Daten der Arbeitsgruppe Erneuerbare Energien-Statistik, Daten der Arbeitsgemeinschaft für Energiebilanzen e.V. auf der Grundlage amtlicher Statistiken und eigenen Berechnungen für die Jahre 1990 bis 2022 ab. Für das Jahr 2023 liegen vorläufige Daten vor. 2024 wurde geschätzt.</p>
Die Windenergie liefert bereits heute einen bedeutenden Beitrag zum Strommix in Deutschland und wird eine der tragenden Säulen des Energiesystems sein. Damit die Energiewende gelingen kann, sind bei allen erneuerbaren Energien weitere Reduktionen der Stromgestehungskosten (LCoE) notwendig. In den vergangenen Jahren haben technologische Entwicklungen in der Anlagenauslegung, der Regelung und der Vorhersage der Windressource bereits zu signifikanten Reduktionen der LCoE geführt. Dabei spielt der Trend zu immer größeren Windenergieanlagen und Windparks, insbesondere auf See, eine wichtige Rolle. Hieraus ergeben sich enorme Herausforderungen für die zukünftigen Entwicklungen im Bereich der Anlagenauslegung, der Betriebsführung und der Netzeinspeisung. Numerische Strömungssimulationen und insbesondere die skalenübergreifende Modellierung und die gekoppelte Betrachtung multiphysikalischer Prozesse sind hier besonders relevant. In diesem Vorhaben werden skalenübergreifende Ansätze im Bereich mesoskaliger und mikroskaliger Simulation für die Standortbewertung, die Berechnung der Windressource und die Anlagenauslegung untersucht und erweitert. Dabei werden einerseits meteorologische, aeroelastische, ozeanografische und Wellenmodelle in einer Simulationsumgebung miteinander gekoppelt und anderseits werden die Modelle durch Machine Learning Methoden ergänzt, um sehr detaillierte und damit rechenaufwändige Simulationen zu beschleunigen und ihre Präzision zu verbessern. Die gekoppelten Methoden werden im Vorhaben zur Entwicklung neuartiger adaptiver Windparkregler eingesetzt und für die verbesserte Beschreibung der Dynamik von Lasten erprobt. Darüber hinaus werden neue Simulationsansätze höherer Ordnung für die Windenergieanwendung erforscht, die eine weitere Rechenzeitoptimierung versprechen. Um die aufwendigen numerischen Untersuchungen in diesem Vorhaben zu ermöglichen, soll ein Hochleistungsrechner der neuesten Generation an der Universität Oldenburg erweitert werden.
Die Windenergie liefert bereits heute einen bedeutenden Beitrag zum Strommix in Deutschland und wird eine der tragenden Säulen des Energiesystems sein. Damit die Energiewende gelingen kann, sind bei allen erneuerbaren Energien weitere Reduktionen der Stromgestehungskosten (LCoE) notwendig. In den vergangenen Jahren haben technologische Entwicklungen in der Anlagenauslegung, der Regelung und der Vorhersage der Windressource bereits zu signifikanten Reduktionen der LCoE geführt. Dabei spielt der Trend zu immer größeren Windenergieanlagen und Windparks, insbesondere auf See, eine wichtige Rolle. Hieraus ergeben sich enorme Herausforderungen für die zukünftigen Entwicklungen im Bereich der Anlagenauslegung, der Betriebsführung und der Netzeinspeisung. Numerische Strömungssimulationen und insbesondere die skalenübergreifende Modellierung und die gekoppelte Betrachtung multiphysikalischer Prozesse sind hier besonders relevant. In diesem Vorhaben werden skalenübergreifende Ansätze im Bereich mesoskaliger und mikroskaliger Simulation für die Standortbewertung, die Berechnung der Windressource und die Anlagenauslegung untersucht und erweitert. Dabei werden einerseits meteorologische, aeroelastische, ozeanografische und Wellenmodelle in einer Simulationsumgebung miteinander gekoppelt und anderseits werden die Modelle durch Machine Learning Methoden ergänzt, um sehr detaillierte und damit rechenaufwändige Simulationen zu beschleunigen und ihre Präzision zu verbessern. Die gekoppelten Methoden werden im Vorhaben zur Entwicklung neuartiger adaptiver Windparkregler eingesetzt und für die verbesserte Beschreibung der Dynamik von Lasten erprobt. Darüber hinaus werden neue Simulationsansätze höherer Ordnung für die Windenergieanwendung erforscht, die eine weitere Rechenzeitoptimierung versprechen. Das Teilvorhaben 'Anwendungsnahe Entwicklungen' verfolgt das Ziel verschiedene neue Ansätze auf ihre Eignung in der Windenergie und insbesondere auch für die Windenergieindustrie zu testen.
Die Windenergie liefert bereits heute einen bedeutenden Beitrag zum Strommix in Deutschland und wird eine der tragenden Säulen des Energiesystems sein. Damit die Energiewende gelingen kann, sind bei allen erneuerbaren Energien weitere Reduktionen der Stromgestehungskosten (LCoE) notwendig. In den vergangenen Jahren haben technologische Entwicklungen in der Anlagenauslegung, der Regelung und der Vorhersage der Windressource bereits zu signifikanten Reduktionen der LCoE geführt. Dabei spielt der Trend zu immer größeren Windenergieanlagen und Windparks, insbesondere auf See, eine wichtige Rolle. Hieraus ergeben sich enorme Herausforderungen für die zukünftigen Entwicklungen im Bereich der Anlagenauslegung, der Betriebsführung und der Netzeinspeisung. Numerische Strömungssimulationen und insbesondere die skalenübergreifende Modellierung und die gekoppelte Betrachtung multiphysikalischer Prozesse sind hier besonders relevant. In diesem Vorhaben werden skalenübergreifende Ansätze im Bereich mesoskaliger und mikroskaliger Simulation für die Standortbewertung, die Berechnung der Windressource und die Anlagenauslegung untersucht und erweitert. Dabei werden einerseits meteorologische, aeroelastische, ozeanografische und Wellenmodelle in einer Simulationsumgebung miteinander gekoppelt und anderseits werden die Modelle durch Machine Learning Methoden ergänzt, um sehr detaillierte und damit rechenaufwändige Simulationen zu beschleunigen und ihre Präzision zu verbessern. Die gekoppelten Methoden werden im Vorhaben zur Entwicklung neuartiger adaptiver Windparkregler eingesetzt und für die verbesserte Beschreibung der Dynamik von Lasten erprobt. Darüber hinaus werden neue Simulationsansätze höherer Ordnung für die Windenergieanwendung erforscht, die eine weitere Rechenzeitoptimierung versprechen. Um die aufwendigen numerischen Untersuchungen in diesem Vorhaben zu ermöglichen, soll ein Hochleistungsrechner der neuesten Generation an der Universität Oldenburg erweitert werden.