Wie viel kostet die Energiewende?

Die Energiewende schreitet voran, trotz Rückschläge, schwer erreichbarer Ziele und einer geopolitischen Lage, die das Thema in den Hintergrund der öffentlichen Debatte drängt. Regionen und Städte, kleine wie große, arbeiten in ganz Europa daran, die selbst gesetzten Klimaziele zu erreichen: Ob es gelingt, die ehrgeizige Reduzierung der CO₂-Emissionen umzusetzen, hängt nicht unwesentlich von ihnen ab.

Die Herausforderung ist groß. Ebenso herausfordernd wie die Fragen, die die Verwaltungen beantworten müssen: Auf welche Technologien setzen? Welche Sektoren durch gezielte Politiken fördern? Und wie teuer ist der Umstieg auf nachhaltigere Formen der Energieerzeugung und des Energieverbrauchs? Seit Jahren hilft ein von Eurac Research entwickeltes Simulations- und Optimierungsmodell den Regionen dabei, ideale Lösungen für die Dekarbonisierung ihres Gebiets zu finden – um die Klimaziele zu erreichen und dabei weniger auszugeben.

Mit überraschenden Ergebnissen: Um die Emissionen um bis zu achtzig Prozent zu reduzieren, würde das System nur geringfügig mehr kosten als derzeit und zugleich erhebliche Vorteile für die lokale Wirtschaft bringen. „Die Ausgaben für den Import fossiler Brennstoffe – die in Italien und Europa größtenteils nicht vorkommen – werden reduziert. So kann mehr in Kompetenzen, Arbeitskräfte und Lieferketten in den Regionen investiert werden“, erklärt Matteo Prina, Forscher am Institut für Erneuerbare Energie von Eurac Research, der seit über einem Jahrzehnt an den Simulations- und Optimierungsmodellen für Energieszenarien arbeitet. Bisher wurde das Modell in Südtirol und Piemont sowie in den österreichischen Bundesländern Niederösterreich und Salzburg eingesetzt. Die Lombardei und vier weitere europäische Regionen sind als nächstes dran. Pinas Engagement wurde kürzlich mit einer Auszeichnung gewürdigt: Der Wissenschaftler hat in diesem Jahr den Junior Research Award Südtirol gewonnen, der herausragende Leistungen junger Forscherinnen und Forscher zu Beginn ihrer wissenschaftlichen Laufbahn würdigt.

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Denkt man an Batterien für Elektroautos oder an Photovoltaikpaneele, kommen einem wahrscheinlich nicht gleich italienische oder europäische Unternehmen in den Sinn. „Natürlich hat auch bei Anlagen für erneuerbare Energie nicht die gesamte Lieferkette positive Rückwirkungen auf die Region, sondern nur ein Teil davon“, erklärt Matteo Prina, „aber es sind in jedem Fall mehr als bei fossilen Brennstoffen. Denn auch wenn beispielsweise Photovoltaikmodule im Ausland hergestellt werden, bleiben Installation und Wartung in der Region. Dies gilt umso mehr, wenn es um die energetische Sanierung von Gebäuden geht.“

Anhand der Energieszenario-Simulationen für Südtirol im Rahmen des PNRR-iNEST-Projekts stellten die Forschenden Steffi Misconel und Matteo Prina fest, dass eine Reduzierung der CO₂-Emissionen um 55 Prozent bis 2030 die Gesamtausgaben des Energiesystems gegenüber heute um etwa 15 Prozent erhöhen würde. Allerdings würden 36 Prozent der Ausgaben in der Provinz reinvestiert, bisher waren es nur 12 Prozent – und die Klimaziele, die sich das Land mit dem Klimaplan Südtirol gesetzt hat, wären erreicht.

„Wo auch immer wir unser Simulationsmodell angewendet haben, ist die Schlussfolgerung ähnlich“, sagt Prina. „Die CO₂-Emissionen könnten um bis zu 80 Prozent reduziert werden, wobei die Kosten nur geringfügig über den heutigen liegen würden. Und die lokale Wirtschaft würde profitieren.“ Das Grundrezept ist – mit lokalen Anpassungen – überall ähnlich: Erneuerbare Energieträger müssen aufgebaut und Sektoren wie Verkehr und Wärmeversorgung so weit wie möglich elektrifiziert werden. Extrem kostspielig sind hingegen die letzten Schritte – jene, die die Emissionen bis zu 100 Prozent reduzieren und damit eine emissionsfreie Gesellschaft schaffen würden. „Man müsste andere Energieträger, wie Wasserstoff, produzieren. Und Sektoren elektrifizieren, in denen der Dekarbonisierungsprozess besonders schwierig ist, wie die Stahl-, Zement- und Papierindustrie sowie der Wasser- und Luftverkehr. Im Fachjargon werden sie „Hard-to-abate“-Sektoren genannt“, erklärt der Forscher.

Diese Überlegungen und die Zusammenarbeit mit den Regionen beruhen auf einem soliden mathematischen Modell, mit dem sich sehr detaillierte zukünftige Energieszenarien simulieren und mit der aktuellen Situation vergleichen lassen – in stündlicher Auflösung für ein ganzes Jahr. Aus den Tausenden möglichen Szenarien ermittelt das Modell dann die ideale Lösung, mit der sich die Emissionen am kostengünstigsten senken lassen (siehe Box).

Auch die Region Piemont hat das Modell verwendet. Die Zusammenarbeit zwischen der für die Energiewende zuständigen regionalen Behörde, und dem Forschungsteam unter der Leitung von Valentina D'Alonzo, die sich am Institut für Erneuerbare Energie von Eurac Research mit städtischen und regionalen Energiesystemen befasst, hat sich als äußerst fruchtbar erwiesen. „Wir haben von Anfang an mit dem technischen Amt der Region zusammengearbeitet, gemeinsam Daten gesammelt und Annahmen diskutiert. Konkret haben wir uns mit Fragen beschäftigt wie: Wie viele Hektar können für Anlagen zur erneuerbaren Energiegewinnung bereitgestellt werden? Welche Verbreitung von Elektrofahrzeugen ist zu erwarten? Wie viel Prozent der Gebäude werden in den nächsten zehn Jahren realistischerweise saniert? Und so weiter.“ Matteo Prina berichtet, wie die Region durch diesen Prozess Energieszenarien entwickeln konnte, die sich durch politische Maßnahmen auch tatsächlich umsetzen lassen. „Und im Gegenzug haben wir einiges über die Anforderungen, die Verwaltungen an unser Instrument stellen, dazu gelernt.“

Völlig anders, als Simulationen von Energieszenarien für Verwaltungen oft verstanden werden: Die Wissenschaft entwirft ein mathematisches Modell, findet die technisch-wirtschaftlich optimale Lösung und liefert sie den politischen Entscheidungsträgern. „Bei so einem Vorgehen besteht das Risiko, dass das Szenario nicht wirklich umgesetzt oder ernsthaft berücksichtigt wird, weil nicht transparent ist, wie das Modell funktioniert. Und die vorgeschlagenen Szenarien die Möglichkeiten des Gebiets oft gar nicht realistisch widerspiegeln“, meint der Forscher.

technical documentation

Ein mathematisches Modell simuliert Energieszenarien

Das für die Simulationen verwendete Modell wurde – ausgehend von EnergyPLAN, einer Software der Universität Aalborg – von Eurac Research entwickelt und Jahr für Jahr verbessert. Das Modell bildet zunächst den Status quo ab: den stündlichen Verlauf der Produktion und des Verbrauchs von Strom und Wärme und den Verkehr über ein ganzes Jahr hinweg, Stunde für Stunde. Das Modell umfasst somit den Strombedarf der einzelnen Verbraucher, aber auch den der nach Sektoren unterteilten Industriezweige, die Anforderungen an die Mobilität sowie den Heizungs- und Kühlungsbedarf. Außerdem werden die Energiequellen berücksichtigt, die diesen Bedarf Stunde für Stunde decken. Ausgehend vom Abbild der aktuellen Situation werden Energieszenarien für ein bestimmtes Jahr in der Zukunft erstellt: beispielsweise 2030 oder 2050, die Jahre, auf die sich die nächsten Klimaziele richten. Für die Energieszenarien werden etwa zwanzig Entscheidungsvariablen in gewählten Intervallen geändert: Diese Annahmen für die Zukunft sind mit den Verwaltungen, die das Modell verwenden, zu vereinbaren. Die Variablen betreffen die Arten der Energieerzeugung: neue Photovoltaik-, Windkraft-, Biogas-, und Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen, thermische Kraftwerke mit fossilen Brennstoffen und so weiter. Weitere Variablen beziehen sich auf den Strom- und Wärmeverbrauch, aber auch auf Speicherung, Verluste beim Energietransport und die Möglichkeiten, andere Energieträger, wie Wasserstoff, zu erzeugen. Aus den auf diese Weise erzeugten Tausenden plausiblen Zukunftsszenarien wählt das Modell schließlich die „optimale Lösung“ aus – jene, die sowohl die Emissionsreduzierung maximiert als auch die Kosten des Energiesystems minimiert.

Weitere Informationen: Machine learning as a surrogate model for EnergyPLAN: Speeding up energy system optimization at the country level

Optimisation method to obtain marginal abatement cost-curve through EnergyPLAN software

Vor etwas mehr als zehn Jahren, als Matteo Prina begann, sich mit diesem Thema zu beschäftigen, ging es in seiner Arbeit vor allem um die Genauigkeit der Modelle: also wie nah eine Simulation an der Realität ist. Mittlerweile sind die Modelle extrem genau, nun muss stattdessen an zwei anderen Aspekten gearbeitet werden: der Robustheit des mathematischen Modells und seiner Verständlichkeit. „Wir werfen mit diesen Modellen unseren Blick in die Zukunft. Und wir wissen – das haben die letzten Jahre noch einmal verdeutlicht – wie schwierig es ist, Vorhersagen zu treffen: Das geopolitische Umfeld kann sich ändern und nur wenige Menschen hätten beispielsweise eine Pandemie im Jahr 2020 erwartet. Deshalb muss das Modell robust gegenüber den zahlreichen externen Faktoren sein, die den Lauf der Dinge beeinflussen können: Es muss die Ungewissheit der Welt einbeziehen, um uns Ergebnisse zu liefern, die auch in stetig wandelnden Kontexten bestmöglich nutzbar sind“, erklärt Matteo Prina.

Verständlich muss ein Modell sein, weil es grundlegend ist, dass die Ergebnisse der Modellierung nicht auf irgendeinem Computer bleiben, sondern – in den Händen der politischen Entscheidungsträger – zu Maßnahmen führen, um die Energiewende umzusetzen.

Matteo Prina beschreibt den ehrgeizigen nächsten Schritt der Simulationen von Energieszenarien. Er geht über den rein technischen Aspekt hinaus: ein Modell, in dem die Annahmen von der Gemeinschaft bereits im Vorfeld durch partizipative Verfahren diskutiert und nachvollzogen werden. Ein Modell, das außerdem Simulationen auf regionaler Ebene mit jenen einzelner Städte integriert. Dieses Konzept steht im Mittelpunkt des gerade gestarteten Life+ Projekts PLANtoACT, an dem sich in den nächsten fünf Jahren die Lombardei, das Bayerische Oberland, die Metropolregion Porto, der Kreis Alba in Rumänien und die französische Region Auvergne-Rhône-Alpes beteiligen.

Gewinner des Junior Research Awards 2025

Matteo Prina leitet die Forschungsgruppe für die Modellierung von Energiesystemen und Elektromobilität des Instituts für Erneuerbare Energie von Eurac Research. Nach seiner Promotion am Politecnico di Milano kam er 2014 zu Eurac Research, wo er den Forschungsbereich seither durch die Integration von künstlicher Intelligenz, Optimierungsalgorithmen und partizipativen Methoden weiterentwickelt.

Er arbeitet daran, die Robustheit und Verständlichkeit von Szenarien für die Energiewende zu verbessern, um schnellere und transparentere Entscheidungsprozesse zu ermöglichen, die auch die Ungewissheit der Zukunft berücksichtigen. Er unterstützt Verwaltungen dabei, Strategien für den Übergang zu sauberer Energie auszuarbeiten und umzusetzen, wobei ein starker Schwerpunkt auf der Kopplung des Verkehrssektors mit dem gesamten Energiesystem liegt.

Nachdem er im Jahr 2021 den zweiten Platz beim Euregio-JungforscherInnenpreis belegte, hat Matteo Prina in diesem Jahr den Junior Research Award Südtirol gewonnen. Herzlichen Glückwunsch!