Modeling the Spatial Diffusion of Agricultural Biogas Plants

 

Projektlaufzeit: 7/2008 - 12/2010
Gefördert durch das E.ON ERC

  Verteilung von Biogasanlagen und installierter elektrischer Leistung in Gemeinden in NRW im Jahr 2028 (Quelle: Sorda et al., 2011)

Die Erzeugung von Energie aus Biomasse (im speziellen Biotreibstoffe und Biogas) ist zu einem wichtigen Thema der politischen Debatte und staatlichen Förderung geworden. Im Vergleich zu anderen erneuerbaren Energiequellen, wie Wind- und Solarenergie, kann Biomasse leicht gelagert werden und ist nicht von unsteten Wetterbedingungen abhängig, welche die Energieerzeugung beeinflussen könnten. Jedoch ist für Biomasse ein niedriger Energiegehalt charakteristisch. Um eine energieeffiziente Wandlung in Energie zu erzielen, muss Biomasse in der Nähe des Ortes der Erzeugung verarbeitet werden.

In diesem Forschungsprojekt untersuchten wir die ökonomische Realisierbarkeit und räumliche Diffusion der Biogastechnologie im Landwirtschaftssektor mit Hilfe eines Agenten-basierten Simulationsmodells (ABM). Das Ziel des Simulationsprozesses war die Berechnung und Abbildung der räumlichen Verbreitung der landwirtschaftlichen Biogastechnologie in ausgewählten Regionen Deutschlands im Zeitraum von 2008 – 2028, indem speziell das Ressourcenpotential, die Einspeisevergütungen und Technologiealternativen einbezogen wurden. Das ABM basiert auf Geografischen Informationssystem (GIS)-Daten auf Gemeindeebene, welche geographische, landwirtschaftliche und ökonomischen Informationen beinhalten. Das räumliche Diffusionsmodell betrachtet drei alternative Kraftwerksgrößen (100 kWel, 500 kWel, 1 MWel), welche Kraft-Wärme-Kopplung (KWK) nutzen. Die Möglichkeit in drei verschiedene Wärmenutzungstechnologien (Mobiler Speicher, Nahwärmenetz und ORC Prozess) zu investieren, wurde zusätzlich in die Modellierung einbezogen. Dies erlaubte uns zu untersuchen, ob eine effizientere Nutzung der Abwärme die Wirtschaftlichkeit verschiedener Biogaskraftwerksgrößen verbessert und zu einer schnelleren Marktdurchdringung führt.

Dabei muss bedacht werden, dass sich die Adoptions- und Diffusionsraten der Biogastechnologie in Deutschland von Bundesland zu Bundesland unterscheiden. Dies führt zu der Hypothese, dass die Ungleichheiten auf unterschiedliche lokale Rahmenbedingungen zurückzuführen sind. Letzteres mag sich auf die vorherrschende landwirtschaftliche Struktur (z.B. Viehzucht vs. Getreideproduktion), die Verfügbarkeit von Substraten, den Grad des Nährstoffgehalts der Ackerflächen, die Existenz von Wärmesenken, sowie Unterschiede in der Akzeptanz und Wahrnehmung von potentiellen Anwendern der Technologie (d.h. die Existenz von lokalen Wissensnetzwerken) beziehen. Darüber hinaus könnten auch lokale Unterschiede bei den Kosten und Erträgen, sowie bei den politischen Rahmenbedingungen, wie Fördersysteme oder Informationskampagnen, einen Einfluss auf die räumliche Verteilung dieser Technologie haben.

Im Rahmen dieses Projektes lag der Fokus der Analyse auf den beiden deutschen Bundesländern Nordrhein-Westfalen (NRW) und Bayern. Zwei Gründe führten zu dieser Auswahl. Erstens stellte sich die Datenverfügbarkeit in einem ausreichenden geographischen Detail für ganz Deutschland als schwierig dar. Zweitens stellen NRW und Bayern zwei sehr unterschiedliche, aber repräsentative Beispiele im Hinblick auf die Anzahl der installierten Anlagen, die durchschnittlich erzeugte Energie und die zugrundeliegende sozio-ökonomische Situation dar.

Die beiden Kernkomponenten unseres Modells sind das ABM Interface und die GIS-Daten. Ein ABM bezieht sich meist auf eine Gruppe von miteinander verknüpften Akteuren, welche (teilweise) autonome Entscheidungen auf der Grundlage einer limitierten Informationslage treffen müssen. ABM sind nützlich, um kollektives Verhalten von unabhängigen Agenten, die miteinander und mit ihrer Umgebung interagieren, zu untersuchen. Generell sind ABM Softwareprogramme, welche Daten und Verhaltensalgorithmen repräsentativen Akteuren zuordnen. Die Organisation von ABM definiert Rollen, Verhaltenserwartungen und Einflussrelationen unter den verschiedenen Agenten und setzt damit Rahmenbedingungen für deren Interaktion.

Hinsichtlich unserer Ergebnisse ist es den derzeitigen politischen Rahmenbedingungen und Fördersystemen zu verdanken, dass neue Biogasanlagen zunehmend landwirtschaftliche Nebenprodukte und Abfälle nutzen können, trotz ihrer oft räumlich stark zerstreuten Verteilung. Wir konnten ein zusätzliches Kapazitätspotential von 370 MW_el alleine in NRW und Bayern berechnen (siehe Abb.: Installierte elektrische Biogasleistung in NRW im Jahre 2028). Die Einbeziehung der effizienten Nutzung von Abwärme durch KWK-Anlagen konnte das Energiepotential weiter steigern.

Die Stromerzeugung ist charakterisiert durch relativ kleine Anlagen, welche in der Nähe substratreicher Regionen angesiedelt sind. Demzufolge konnte erwartet werden, dass neue Biogasanlagen vor allem in Regionen mit reichlichen landwirtschaftlichen Ressourcen entstehen, wie z.B. im Norden und Nordwesten NRWs und im Südosten und Westen Bayerns.

Eine zentrale Politikempfehlung basierend auf unseren Ergebnissen ist die Beibehaltung des derzeitigen Einspeisevergütungsniveaus, um eine vollständige Nutzung der Biomasseressourcen für die Stromgewinnung mit Biogas-KWK-Anlagen zu gewährleisten. Beispielsweise würde eine 25%ige Verringerung der derzeitigen Fördermittel Anreize zur Investition in Biogasanlagen abbauen. Da sich die Verfügbarkeit der Substrate über die Zeit verringert und Preise ansteigen, bedarf es adäquater Kompensationen, um Investitionen in Biogas weiterhin attraktiv zu gestalten.

Die Einbeziehung von verschiedenen Wärmenutzungstechnologien spielt auch eine wichtige Rolle hinsichtlich der Attraktivität von Investitionen in Biogasanlagen. Eine effiziente Wärmenutzung ist demnach auch eng mit der Steigerung der Einkünfte aus der Einspeisevergütung verknüpft, wobei es letztlich immer noch auf die räumliche Nähe der Wärmesenken zu den Biogasanlagen ankommt.

Projektpublikationen

Sorda G., Sunak Y., Madlener R. (2011). A Spatial MAS Simulation to Evaluate the Promotion of Electricity from Agricultural Biogas Plants in Germandy, FCN Working Paper No. 1/2011, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, January.

Sorda G., Sunak Y., Madlener R. (2013). An Agent-Based Spatial Simulation to Evaluate the Promotion of Electricity from Agricultural Biogas Plants in Germany, Ecological Economics, 89(May): 43-60. [ScienceDirect]

Madlener R., Michelsen C., Sorda G., Sunak Y. (2010). Modeling the Spatial Diffusion of Agricultural Biogas Plants. E.ON Energy Research Center Series, Vol. 2, Issue 1, December (ISSN: 1868-7415). [Download]