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| Wir beschäftigen uns mit der Frage wie viel konventionelle Kraftwerkskapazität durch darge-botsabhängige erneuerbare Energien bei gleichbleibender Lastdeckungswahrscheinlichkeit eingespart werden können. Der Kapazitätskredit ist ein Indikator für diese Substitutions-beziehung. Unsere Analysen konzentrieren sich auf den Kapazitätskredit von Windenergie und Photovoltaik und damit auf die beiden bedeutendsten dargebotsabhängigen EE-Technologien. Wir entwickeln dafür bestehende Methoden weiter um insbesondere räumliche Durchmisch-ungseffekte im europäischen Binnenmarkt unter Berücksichtigung begrenzter Netzkapazitäten sowie dynamische Anpassungsprozesse konventioneller Kapazitäten erfassen zu können. Die durchgeführten Analysen zeigen wie anhand der weiterentwickelten Methode und auf Basis einer umfangreichen Datengrundlage aus zehn historischen Wetterjahren der Kapazitätskredit der erneuerbaren Energien unter Berücksichtigung der wetterabhängigen stochastischen Eigenschaften der Last und der Einspeisung erneuerbarer Energien und unter Unsicherheit über Kraftwerksausfälle berechnet werden kann sowohl bei engpassfreien als auch bei begrenztem internationalen Austausch und bei einer dynamischen Anpassung der konventionellen Kraft-werksleistung an die EE-Durchdringung. Wir berechnen den Kapazitätskredit für insgesamt 15 Szenarien in denen wir u. a. die EE-Technologien ihre räumliche Verteilung und die europäisch-en Interkonnektorkapazitäten variieren. | |
| We deal with the question of how much conventional power plant capacity can be saved by variable renewable energies while maintaining a constant probability of load coverage. The capacity credit is an indicator of this substitution relationship. Our analyses focus on the capacity credit of wind energy and photovoltaics and thus on the two most significant variablerenewable energy technologies. We are developing existing methods further in order to take into account spatial mixing effects in the European internal market with limited network capacities as well as dynamic adaptation processes of conventional capacities.The analyses carried out show how using the advanced method and a comprehensive data set of ten historical weather years the capacity credit of renewable energies can be calculated taking into account the weather-dependent stochastic characteristics of the load and the feed-in of renewable energies as well as uncertainty about power plant failures also considering a congestion-free network as well as this network with limited exchange capacities and a dynamic adaptation of the conventional power plant capacity to the expansion of RES. We calculate the capacity credit for a total of 15 scenarios in which we vary amongst others the RES technolo-gies their spatial distribution and the European interconnector capacity. |
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