Wasserkraft, Wind- und Solarenergie für eine 100% erneuerbare Energieversorgung in Süd- und Mittelamerika

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung & Überblick

Diese Studie präsentiert eine wegweisende, stundenaufgelöste Modellierung eines Energiesystems zur Erreichung einer 100% erneuerbaren Energieversorgung (EE) in ganz Süd- und Mittelamerika bis 2030. Die Region, die derzeit aufgrund des hohen Wasserkraftanteils den weltweit kohlenstoffärmsten Strommix aufweist, steht vor erheblichen Herausforderungen durch klimatische Schwankungen, die die Wasserressourcen bedrohen. Die Studie untersucht die technische und wirtschaftliche Machbarkeit des Übergangs zu einem System, das von Wasserkraft, Wind- und Solarenergie (Photovoltaik, PV) dominiert wird und durch Schlüsseltechnologien wie Hochspannungs-Gleichstrom-Übertragung (HGÜ) und Power-to-Gas (PtG) unterstützt wird.

2. Methodik & Szenarien

2.1. Energiemodell und regionale Unterteilung

Die Analyse nutzt ein lineares Optimierungsmodell zur Minimierung der gesamten jährlichen Systemkosten. Das geografische Gebiet ist in 15 miteinander verbundene Teilregionen unterteilt, was die Simulation von Energieaustausch ermöglicht. Das Modell basiert auf einer stündlichen Auflösung für ein Referenzjahr und erfasst die Volatilität der erneuerbaren Quellen.

2.2. Definierte Szenarien

Es wurden vier Hauptszenarien entwickelt, um die Auswirkungen von Infrastruktur und Sektorkopplung zu bewerten:

• Szenario 1 (Region): Begrenztes HGÜ-Netz, hauptsächlich innerhalb großer Teilregionen.
• Szenario 2 (Land): Verbesserte HGÜ-Verbindungen innerhalb von Ländern.
• Szenario 3 (Gebietsweit): Volle HGÜ-Netzintegration über alle 15 Teilregionen hinweg.
• Szenario 4 (Integriert): Baut auf Szenario 3 auf und fügt Stromnachfrage für Meerwasserentsalzung (3,9 Mrd. m³) und die Produktion von synthetischem Erdgas (SNG) via PtG (640 TWh_LHV) hinzu.

2.3. Integration von Meerwasserentsalzung und Power-to-Gas

Das integrierte Szenario ist eine zentrale Innovation, die über die reine Stromversorgung hinausgeht. Es adressiert Wasserknappheit durch Entsalzung und stellt einen CO2-neutralen Brennstoff (SNG) für schwer zu elektrifizierende Industrieprozesse bereit, indem es überschüssigen erneuerbaren Strom nutzt, der sonst abgeregelt würde.

3. Zentrale Ergebnisse & Erkenntnisse

3.1. Energiemix und Kapazität

Der optimale Mix wird von Solar-PV (~50-60 % der Erzeugung) dominiert, gefolgt von Windkraft (~20-30 %) und Wasserkraft (~10-20 %). Die bestehende Wasserkraftkapazität spielt eine entscheidende Rolle, nicht nur in der Erzeugung, sondern vor allem in der Bereitstellung von Flexibilität.

3.2. Kostenanalyse: Gestehungskosten für Strom, Gas und Wasser

Die Zentralisierung des Netzes reduziert die Kosten. Die Gestehungskosten für Strom (LCOE) sinken von 62 €/MWh im dezentralen (Region) Szenario auf 56 €/MWh im vollständig zentralisierten (Gebietsweit) Szenario. Das integrierte Szenario produziert SNG und entsalztes Wasser zu den angegebenen Kosten und demonstriert so das wirtschaftliche Potenzial der Sektorkopplung.

3.3. Die Rolle der Wasserkraft als virtueller Speicher

Eine kritische Erkenntnis ist die Nutzung bestehender Wasserkraftwerke als "virtuelle Batterien". Durch strategische Fahrweise der Wasserkraft in Abstimmung mit der Solar- und Windenergieerzeugung wird der Bedarf an zusätzlichem elektrochemischem Speicher drastisch reduziert. Dies nutzt die bereits getätigten Infrastrukturkosten für erhebliche Netzsicherheitsvorteile.

3.4. Vorteile der Systemintegration

Die Integration von Entsalzung und PtG führt zu einer Reduktion der benötigten Stromerzeugung um 5 % und einer Reduktion der gesamten Systemkosten um 8 %. Dies wird erreicht, indem sonst abgeregelte erneuerbare Energie genutzt wird, was die Gesamtnutzung und Wirtschaftlichkeit des Systems verbessert.

4. Technische Details & Mathematische Formulierung

Der Kern des Modells ist ein Kostenminimierungsproblem. Die Zielfunktion minimiert die gesamten jährlichen Kosten $C_{total}$:

$C_{total} = \sum_{t, r} (C_{cap} \cdot Cap_{r, tech} + C_{op} \cdot Gen_{t, r, tech} + C_{trans} \cdot Trans_{t, r1, r2})$

Unterliegt den Nebenbedingungen für:

• Energiebilanz: $\sum_{tech} Gen_{t,r,tech} + \sum_{r2} Trans_{t, r2, r} = Demand_{t,r} + \sum_{r2} Trans_{t, r, r2} + Storage_{out, t, r} - Storage_{in, t, r}$ für alle Stunden $t$, Regionen $r$.
• Kapazitätsgrenzen: $Gen_{t,r,tech} \leq CF_{t,r,tech} \cdot Cap_{r, tech}$ wobei $CF$ der stündliche Kapazitätsfaktor ist.
• Speicherdynamik: $E_{t+1, r} = E_{t, r} + \eta_{in} \cdot Storage_{in, t, r} - \frac{1}{\eta_{out}} \cdot Storage_{out, t, r}$
• Wasserkraft-Stauseemanagement: Nebenbedingungen, die Wasserzufluss, Speichergrenzen und minimale ökologische Abflüsse modellieren.

Der PtG-Prozess wird mit einem Wirkungsgrad $\eta_{PtG}$ modelliert (z.B. ~58 % für SNG), der den Strominput $E_{in}$ mit dem Gasoutput $G_{out}$ verknüpft: $G_{out} = \eta_{PtG} \cdot E_{in}$.

5. Experimentelle Ergebnisse & Diagrammbeschreibungen

Diagramm 1: Installierte Kapazität nach Szenario
Ein gestapeltes Balkendiagramm würde die GW-Kapazität für Solar-PV, Wind, Wasserkraft und Gasturbinen (für Backup in einigen Szenarien) über die vier Szenarien zeigen. Das "Integrierte" Szenario zeigt aufgrund der zusätzlichen Nachfrage durch PtG die höchste Gesamtkapazität.

Diagramm 2: Stündliches Erzeugungsprofil für eine repräsentative Teilregion (z.B. Südostbrasilien)
Ein Liniendiagramm über eine Woche würde zeigen, wie die Wasserkrafterzeugung die großen täglichen Spitzen der Solar-PV und die variablere Windenergieerzeugung glättet. Der "virtuelle Batterie"-Effekt wird visuell deutlich, wenn die Wasserkrafterzeugung in sonnigen/windigen Perioden nachlässt und nachts oder in ruhigen Perioden hochgefahren wird.

Diagramm 3: Systemkostenaufschlüsselung
Ein Kreisdiagramm für das Integrierte Szenario zeigt den Anteil der gesamten jährlichen Kosten, der auf folgende Komponenten entfällt: Solar-PV CAPEX & OPEX, Wind CAPEX & OPEX, HGÜ-Netz, Power-to-Gas-Anlagen und Entsalzungsanlagen. Dies unterstreicht den kapitalintensiven Charakter des Übergangs.

6. Analytischer Rahmen: Beispiel für Szenarienmodellierung

Fall: Bewertung von Netzerweiterung vs. lokaler Speicherung
Ein Energieversorger in Chile (hohe Solarstrahlung) erwägt, entweder in eine neue HGÜ-Leitung nach Argentinien (komplementäre Wind-/Wasserkraft) zu investieren oder einen großskaligen Batteriepark zu bauen.

Anwendung des Rahmens:
1. Knoten definieren: Chile (Knoten A), Argentinien (Knoten B).
2. Eingabedaten: Stündlicher Solar-Kapazitätsfaktor für A, stündlicher Wind-/Wasserkraft-Kapazitätsfaktor für B, Lastprofile, Kapitalkosten für HGÜ-Leitung (€/MW-km) und Batterien (€/kWh).
3. Modellvarianten ausführen:
- Variante 1 (Isoliert): Knoten A muss seine Nachfrage lokal decken, was erhebliche Batteriekapazität zur Abdeckung der Nächte erfordert.
- Variante 2 (Verbunden): Knoten A und B sind mit einer HGÜ-Leitung definierter Kapazität verbunden. Überschüssige Solarenergie von A kann tagsüber nach B gesendet werden; nachts kann Wasserkraft/Wind von B A versorgen.
4. Optimieren & Vergleichen: Das Modell minimiert die Gesamtkosten beider Varianten. Das Ergebnis zeigt typischerweise, dass selbst mit Übertragungskosten Variante 2 aufgrund des reduzierten Bedarfs an teurer Speicherung in A und der besseren Nutzung der bestehenden flexiblen Wasserkraft in B kostengünstiger ist. Dies spiegelt die Kernaussage der Studie zum Wert von Übertragungsnetzen wider.

7. Kritische Analyse & Experteninterpretation

Kernerkenntnis: Diese Studie ist nicht nur eine grüne Fantasie; es ist ein nüchterner Ingenieursplan, der den latenten finanziellen und strategischen Wert aufdeckt, der in Südamerikas bestehender Wasserkraftinfrastruktur schlummert. Der eigentliche Durchbruch besteht darin, Wasserkraftwerke nicht mehr als bloße Erzeuger, sondern als kontinentale, grenzkostenfreie Netzstabilisatoren – eine "virtuelle Batterie" – zu betrachten, die Hunderte Milliarden an neuen Speicherinvestitionen einsparen könnte. Dies verwandelt eine potenzielle Klimaschwachstelle (hydrologische Veränderungen) in einen Eckpfeiler der Resilienz.

Logischer Ablauf: Das Argument ist zwingend linear: 1) Variable Erneuerbare (Solar/Wind) sind jetzt die günstigsten Quellen. 2) Ihre Volatilität ist das Hauptproblem. 3) Südamerika hat eine einzigartige, vorfinanzierte Lösung – seine riesige Wasserkraftflotte – die digital für einen speicherorientierten Betrieb neu optimiert werden kann. 4) Das Hinzufügen von HGÜ-„Verbindungssträngen“ zwischen komplementären Regionen (z.B. windiges Patagonien zu sonnigem Nordostbrasilien) schafft einen geografischen Batterieeffekt und senkt die Kosten weiter. 5) Schließlich adressiert die Nutzung überschüssiger erneuerbarer Elektronen zur Herstellung von Molekülen (Gas) und Wasser benachbarte Milliarden-Dollar-Probleme der Industrie und Knappheit und schafft einen wirtschaftlichen Kreislauf.

Stärken & Schwächen:
Stärken: Die stündliche Modellierung ist state-of-the-art und für glaubwürdige EE-Studien unverzichtbar. Die Sektorkopplung (PtG, Entsalzung) geht über eine akademische Übung hinaus hin zu politischer Relevanz. Die Nutzung bestehender Wasserkraft ist ein Meisterstück pragmatischen Denkens.
Schwächen: Die Eleganz des Modells überdeckt brutale politische und regulatorische Hürden. Der Bau kontinentübergreifender HGÜ-Netze beinhaltet Souveränitätsprobleme ähnlich denen der EU. Der Zeitplan bis 2030 ist für Projektfinanzierung und Genehmigungen dieses Ausmaßes äußerst optimistisch. Es wird auch eine soziale Akzeptanz für neue Mega-Infrastruktur angenommen, die zunehmend umstritten ist. Die Kostenschätzungen, die sich auf 2015 beziehen, müssen dringend nach der Inflation und den Lieferkettenproblemen ab 2022 aktualisiert werden.

Umsetzbare Erkenntnisse:
1. Für Regulierungsbehörden: Sofortige Reform der Strommarktdesigns, um Flexibilität und Kapazität (nicht nur Energie) finanziell zu belohnen. Wasserkraftbetreiber sollten für "Ausgleichsleistungen" ähnlich wie Batterien bezahlt werden.
2. Für Investoren: Die größte kurzfristige Chance liegt nicht in neuen Solarparks – sondern in der Digitalisierung und den Steuerungssystemen für bestehende Wasserkraft, um deren Netzdienstleistungserlöse zu maximieren.
3. Für Regierungen: Beginnen mit bilateralen "Energiebrücken"-Verträgen (z.B. Chile-Argentinien) als Pilotprojekte. Fokus der F&E auf die Senkung der PtG-Elektrolyseur-Kapitalkosten, da dies der Dreh- und Angelpunkt für das integrierte Szenario ist.
4. Kritischer Pfad: Der wichtigste Erfolgsfaktor ist die Übertragungsinfrastruktur. Ohne sie bleibt die virtuelle Batterie fragmentiert. Eine panamerikanische Netzinitiative, nach dem Vorbild des europäischen TEN-E, muss oberste diplomatische Priorität sein.

8. Zukünftige Anwendungen & Forschungsrichtungen

• Export von grünem Wasserstoff: Die PtG-Komponente des Modells kann erweitert werden, um die großskalige Produktion von grünem Wasserstoff für den Export nach Europa und Asien zu modellieren und Südamerika in eine erneuerbare Energiemacht zu verwandeln.
• Modellierung der Klimaresilienz: Zukünftige Arbeiten müssen detailliertere Klimamodelle integrieren, um das System gegen prognostizierte Veränderungen der Wasserkreisläufe und Windmuster zu testen.
• Integration dezentraler Energieressourcen (DER): Einbeziehung von Dach-Solaranlagen, Speichern hinter dem Zähler und Elektrofahrzeug-Ladung in das Modell, um deren Auswirkungen auf die zentrale Netzplanung zu verstehen.
• Erweiterte Bewertung von Speichern: Detaillierte Analyse des wirtschaftlichen Werts, den die Flexibilität der Wasserkraft bietet, um standardisierte Metriken zur Attraktivitätssteigerung für Modernisierungsinvestitionen zu schaffen.
• Politik- & Marktsimulation: Kopplung des techno-ökonomischen Modells mit agentenbasierten Modellen zur Simulation von Regulierungsrahmen, Investitionsverhalten und grenzüberschreitenden Stromhandelsabkommen.

9. Referenzen

1. Weltbank. (2016). World Development Indicators. BIP-Wachstum (jährlich %).
2. Internationale Energieagentur (IEA). (2014). World Energy Outlook 2014.
3. Internationale Energieagentur (IEA). (2015). Key World Energy Statistics 2015.
4. U.S. Energy Information Administration (EIA). (2015). International Energy Statistics.
5. de Jong, P., et al. (2015). Hydropower, climate change and uncertainty in Brazil. Renewable and Sustainable Energy Reviews.
6. ONS (Brasilianischer nationaler Netzbetreiber). (2015). Wöchentliche Betriebsberichte.
7. EPE (Brasilianische Energie-Forschungsstelle). (2015). Brasilianischer Energiebilanz 2015.
8. Bogdanov, D., & Breyer, C. (2016). North-East Asian Super Grid for 100% renewable energy supply: Optimal mix of energy technologies for electricity, gas and heat supply options. Energy Conversion and Management. (Für methodischen Kontext).
9. Internationale Agentur für Erneuerbare Energien (IRENA). (2020). Global Renewables Outlook: Energy transformation 2050. (Für aktualisierte Kosten- und Potenzialdaten).
10. Jacobson, M.Z., et al. (2015). 100% clean and renewable wind, water, and sunlight (WWS) all-sector energy roadmaps for 139 countries of the world. Joule. (Für vergleichende 100% EE-Studienmethodik).