IfaS - stoffstrom.org · Internet: Entwicklung strategisches Entscheidungsmodell Markt- und Rohstoffsituation! Projektkooperation ... UBA, DLR-DFD (2009) Ergebnis der Input-Cluster

©2010 Institut für angewandtes Stoffstrommanagement (IfaS) Potenziale erkennen! Prozesse optimieren! Mehrwert schaffen!

Fachhochschule Trier / Umwelt-Campus Birkenfeld

Institut für angewandtes Stoffstrommanagement (IfaS)

Internet: www.stoffstrom.org

Marktgeschehen und Ausbaupotenzial von

Biomasse-Heizkraftwerken in Deutschland

IfaS Ralf Köhler Dipl.-Ing. (FH), M.Sc.

11. Biomasse-Tagung

Umwelt-Campus Birkenfeld,

10.11.2011


Fachhochschule Trier / Umwelt-Campus Birkenfeld

Institut für angewandtes Stoffstrommanagement (IfaS)

Internet: www.stoffstrom.org

Entwicklung strategisches Entscheidungsmodell

Markt- und Rohstoffsituation!

Projektkooperation

Mittelständisches EVU

(Energiespezialist im Bereich der

dezentralen Energieversorgung)

Abteilung Technische Innovation /

Kompetenzzentrum Brennstoffe und

Entsorgung

Marktgeschehen und Ausbaupotenzial von

Biomasse-Heizkraftwerken in Deutschland


Inhalte

I. Ausgangslage und Zielsetzung

II. Hypothesen und Methodik

III. Teil 1 – Input-Szenario (Brennstoffe) Rohholzangebot

Rohholznachfrage

IV. Teil 2 – GIS-basierte Clustermodellierung CORINE Land Cover (CLC2006)

Ermittlung der Input-Cluster – Rohstoffeinzug

Ermittlung der Output-Cluster – Energieabnahme

V. Teil 3 – Output-Szenario (Biomasse-KWK) Ökonomische Analyse

Sensitivitätsanalyse

VI. Teil 4 – Handlungsempfehlung [Entscheidungsmodell]


I. Ausgangslage und Zielsetzung

Ausgangslage

Errichtung von BMHKW auf Basis von NawaRo-Festbrennstoffen

Einsatzmengen zw. 10.000 t und 50.000 t FM; bis 5 MWel

Optimierte Standortauswahl treffen

Unzureichende Marktübersicht über Verfügbarkeit, Angebot, Logistik und Preisgefüge von NawaRo-Festbrennstoffen

Optimiertes Erzeugungskonzept zum Energiebedarf

Was ist die – aus wirtschaftlichen Gesichtspunkten optimale – Anlagendimension (operativer Cashflow, Internal Rate of Return)

Zielsetzung

Entscheidungsmodell für Deutschland zur (methodisch) optimierten Vorgehensweise zur Wahl des/der geeigneten Standort(e)s in Deutschland

Brennstoffseite / Energieabnahmeseite

Handlungsempfehlungen ableitend aus dem Modell


II. Hypothesen

Inputseitig

Stehen in Deutschland genügend NawaRo-Brennstoffe zur Versorgung weiterer BMH[K]W zur Verfügung?

Fokus: (Wald-)Rohholzaufkommen

Wie ist die Verteilung (potenziell energetisch) nutzbarer Rohholzpotenziale in Deutschland?

Was sind die maßgeblichen Inputstoffströme von NawaRo-BMH[K]W (FWL 500 kW – 20 MW) in Deutschland?

Belegungs- und Bezugsdichte von BMH[K]W in Deutschland

Cluster erschlossene und unerschlossene Standorte von BMH[K]W

Outputseitig

Wo sind ausgehend von der Brennstoffverfügbarkeit (Rohholzangebot) / Wärmenutzungsmöglichkeit (Wärmesenken für industrielle/gewerbliche KWK) unerschlossene Standorte von BMH[K]W in Deutschland?

Was sind die unter ökonomischen Gesichtspunkten „rentabelsten“ Output-Cluster (nach Anlagendimension)?


II. Methodik

Teilziel 3

Output-SzenarioÖkonomie BMHKW

Teilziel 2 GIS-basierte Clustermodellierung

Was?

NawaRo-fähige

Festbrennstoffe

Wie?

Rohholzpotenzial

nach der BWI II

Brennstoffeinzugs-

radien

Input-

Cluster

Output-

Cluster

Was?Technische System-

auslegung;Rentabilität nach

Anlagendimension

Wie?Cashflow-Analyse,

Vergleich der IKV(Int. Verzinsung) von

Anlagenkonzepten

Teilziel 1

Input-SzenarioBiomasse-Brennstoffe


III. Teil 1 – Input-Szenario Brennstoffangebot

Waldholz

Datengrundlage zur Ermittlung des Rohholzaufkommens

Holzaufkommensmodellierung der Bundeswaldinventur II (Modell WEHAM 2008 - 2012, BMELV)

Setzt sich aus Wachstums-, Nutzungs- und Sortierungsmodell zusammen; Übereinstimmung mit realem Nutzungssatz zu 98%

Quelle:

Mrosek/Kies/Schulte (2006)

Vgl. EEG 2012: X-Holz < 7 cm Ø;

Anhebung Grundvergütung um

30% bis 5 MWel; Senkung bis

0,5 MWel bis zu 60%

Substitutionsprodukt Energieholz

Stammholz / Brennholz

Privathaushalte = wirtschaftlich

und administrativ vergriffen



LP-Holz,

Agrarholz

Exkurs: Alternative „NawaRo-fähige“ Brennstoffe

Landschaftspflegeholz

Primärenergie:

1,75 MWh/t TM (LP-Holz), 1,65 MWh/t TM Grünschnitt

Potenziale: Landschaftspflege: < 2,5 t TM/ha*a, Straßenbegleitgrün: 0,5 – 2 t FM/km*a

Hohe Variation hinsichtlich Aufkommen und Qualitäten

Gesicherte regionalisierbare Aussagen nur anhang konkreter Studien möglich!

Agrarholz

Pappel- und Weiden im Kurzumtrieb (Erntezyklen 3- 5 Jahre)

In Deutschland ca. 2.500 ha realisiert (8 – 15 t TM/ha*a)

Zukünftig: 10-facher Zuwachs an Flächenpotenzialen für Agrarholz in kommender Dekade (NAP BMU 2010 – 2020)

Hohes Potenzial zur Kooperationsbildung zwischen EVU und Erzeugergemeinschaft

Langfristiger Biomassebezug



Einführung (Frank)

Energiepolitischer Rahmen,

z.B. Veröffentlichung Nitsch,

Integriertes Energie- und

Klimaschutzprogramm 2007,

Enquete-Kommission des

Bundestages)

2020:

Biomasseanteil von

8% auf ca. 17%

steigern

2050:

Biomasse stellt ca.

30% der gesamten

EE-Endenergie

u.a. durch

Waldstrategie 2020

(BMELV)

Energie für morgen

(BMELV)

Null-Emissions-

Netzwerke

(kommunal/privat)

Quelle:

Nitsch (2008)



Rohholzbedarf nach der Clusterstudie Forst & Holz (2008)

Bsp.: Energetische Verwendung

Berechnung des Gesamt-Brennstoffinput

Berechnung des NawaRo-Brennstoffinput

1. Schritt: Markt- und Standortanalyse zur Energiewirtschaft

Wärmebetriebene (Nicht-EEG-) Anlagen ab 0,3 MWth

Biomasse-Heizkraftwerke (EEG-) Anlagen ab 0,3 MWel

Primärdatenerhebungen / Bundesnetzagentur / Energymap (DGS e.V.) / usw. Stand: Januar 2011

2. Schritt: Energetische Kenndaten der Biomasseanlagen

3. Schritt: Berechnung des Brennstoffinput (Gesamt und NawaRo-Mix)

4. Schritt: NawaRo-Mix (realer Waldholzfaktor)

Nicht-EEG-Anlagen 70% X-Holz, 4% Industrieholz

EEG-Anlagen 16% X-Holz, 3% Industrieholz

pro BMH[K]W

in Deutschland

Synonym:

Stoffliche

Verwendung der

Holzindustrie

(Rohholzeinzugs-

radien)



18%

16%

14%

4%

2%

3%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

<10 Tt 10-50 Tt 50-100 Tt >100 Tt

Brennstoffmix BMHKW (verändert nach Polley/Kroiher 2007)

Grünschnitt, Rinde Industrierestholz Sägerestholz

Waldrestholz (X) Industrieholz Altholz



Bsp.: Stoffliche Verwendung

Holzwerkstoffindustrie: OSB, MDF

Papier- und Zellstoffindustrie

1. Schritt: Ermittlung spez. Industriestandorte in D.

Verarbeitungsschwerpunkt und Strukturbeschreibung

Rohstoffbedarf entsprechend Verarbeit.kapazitäten

Primärdatenerhebungen / Pöyry Consulting / Internat. Holzhandesbörse IHB

2. Schritt: Ermittlung des Rohstoffmix

wirtsch. Substitut

Energieholz

18%

65%

100%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Spanplatte MDF OSB

Brennstoffmix Holzindustrie (verändert nach Ochs et al. (2007)

Gebrauchtholz Holzhackschnitzel Sägespäne Industrieholz


0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

Wald

rest

holz

menge in [T

sd.

t T

M/a

]

Potenzial in [Tsd. t TM] Nachfrage in [Tsd. t TM]


Potenzial und Nachfrage an Waldrestholz

Quelle:

Verändert nach BMELV (2011)

Differenzierte

Betrachtung der

Bundesländer

Massenanfall je

nach Ausstattung

Hauptbaumarten

(Nadelholz-,

Laubholzdominiert)

Potenziale in

Deutschland mit 6%

ein leichtes Plus!

Nachfrage

Angebot


-

200

400

600

800

1.000

1.200

Indust

rieholz

menge in [

Tsd

. t T

M/a

]

Potenzial in [Tsd. t TM] Nachfrage in [Tsd. t TM]


Potenzial und Nachfrage an Industrieholz

Quelle:

Verändert nach BMELV (2011)

Einzelne

Bundesländer

positiven Bereich

Potenziale in

Deutschland

mit 41% im

defizitären Bereich

Hohe Gewichtung

Industrieholzimport

Nachfrage

Angebot


18MWel

84MWel

65MWel

135MWel

126MWel 67

MWel 167MWel

289MWel

284MWel

196MWel

9MWel

155MWel

59MWel

0

10

20

30

40

50

60

An

lag

en

be

sta

nd

0,3 - 0,5 MWel 0,5 - 5 MWel > 5 MWel Pel gesamt = 1.664 MWel


NawaRo-

Brennstoff-

nachfrage der

Energiewirtschaft

BMHKW (EEG-Anlagen) 0,62 Mio. t 45% Bedarf der Energiewirtschaft

BMHW (Nicht-EEG-Anlagen) 0,76 Mio. t 55% Bedarf der Energiewirtschaft

Datenbank enthält 839 Einträge Stand Jan. 2011:

227 EEG-Anlagen (BMHKW) 0,7 und 100 MWel

612 Nicht-EEG-Anlagen (BMHW)


IV. Teil 2 – GIS-basierte Clustermodellierung

Anwendung CORINE Land Cover (CLC2006)

Modellierung der Cluster mittels ArcGIS Version 9.1

Von ESRI entwickelte Dateiformate dbf. als Shapefiles

Für jede Informationstiefe Erstellung eines „Layers“

Informationsbelegung der Shapefiles mithilfe von Attributen

Attributdaten von CORINE Land Cover 2006 (Coordinated Information on the European Environment)

Projekt zur einheitlichen Klassifikation der wichtigsten Formen europäischer Landnutzungsformen

im Auftrag des Umweltbundesamtes (UBA), des Deutschen Fernerkundungsdatenzentrums (DFD) sowie des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Generierung der Shapefiles durch Polygone

Laubwald CLC-Code 311

Nadelwald CLC-Code 312

Mischwald CLC-Code 313

Industrie- und Gewerbeflächen CLC-Code 121



Quelle:

Water & Earth Technologies,Inc. (2011)

Spezifisches Wald-Rohholz

Rohstoffsituation!

Industrie- und Gewerbe

Energieabnahme

Infrastruktur

Transportdistanzen

Raumsegmente und

Politische Verwaltungsgrenzen

PLZ-Gebiete, Körperschaften



Ermittlung der Input-Cluster

Ermittlung der Rohstoffeinzugsradien mittels Waldflächen-faktoren (spez. Rohholzaufkommen nach 3-stelligem PLZ-Bereich)

„Annäherungsradius“ Umliegende 3-stellige PLZ-Gebiete

12%

35% 24%

5%

Rohstoffversorgungsradius Anlagenstandort



Ermittlung der Output-Cluster

Vorgabe: Optimaler Standort direkte Wärmeabnahme über Wärmeverteilnetze!

Forderung EEG 2012: Pflicht zur Nutzung von mind. 60% der Abwärme

Vorhandensein von Industrie- und Gewerbeflächen im Zentroid des Clusters, d.h. Verknüpfung des Shapefiles Industrie- und Gewebeflächen mit denen des Input-Szenarios (Brennstoffe)

Idealisierter Fall: Output-Cluster bildet sich aus der direkten Überlappung mit den Input-Clustern!

OutputInput

VerfügbareNawaRo-Brennstoffe

Verfügbare Industrie-undGewerbeflächeCLUSTER

Arbeitswerte Wärme

[MWh/a]Rohholz [t TM]



Quelle:

Verändert nach

UBA, DLR-DFD (2009)

Ergebnis der Input-

Cluster (CLC2006)


Quelle:

Verändert nach

UBA, DLR-DFD (2009)


Ergebnis der Input-

Cluster (Grundkarten

Bundesländer)


y = 0,7372x + 6,6921

0

10

20

30

40

50

60

70

0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00

Bre

nn

sto

ffe

inzu

gsra

diu

s (

line

ar)

in [km

]

Feuerungswärmeleistung in [MW]


Verhältnis von (linearen) Brennstoffeinzugsradien

zur Feuerungswärmeleistung


Quelle:

Verändert nach

UBA, DLR-DFD (2009)


Ergebnis der Output-

Cluster (CLC2006)

22 Cluster = Basis für

Wirtschaftlichkeits-

betrachtung


V. Teil 3 – Output-Szenario (Biomasse-KWK)

Technische Systemauslegung der Biomasse-KWK-Anlagen (Steuerungsgrößen zur Wirtschaftlichkeit)

Wirtschaftlichkeitsbetrachtung = Voraussetzung zur Ermittlung der optimalen Anlagendimensionen innerhalb der Output-Cluster

Realisierung von „neuen“, „dimensionsvariablen“ Biomasse-Heizkraftwerken in Deutschland

Stellvertretend für 22 Real-Cluster = 5 Output-Cluster

Output-Cluster FWL

Pel

Dampfturbine

Pth

Kessel

Jahresarbeit el. (Einspeisung)

Jahresarbeit th. (Wärmeabgabe)

- [MW] [MW] [MW] [MWh/a] [MWh/a]

Cluster 1 (Min. ) 2,4 0,3 1,4 1.699 5.732

Cluster 2 3,2 0,4 1,9 2.316 7.518

Cluster 3 (Med. ) 5,2 0,8 2,9 3.971 11.713

Cluster 4 7,8 1,2 4,1 6.361 16.587

Cluster 5 (Max. ) 12,7 2,2 6,0 11.599 23.990



Ökonomische Analyse – Ergebnisse

Relation der IKV zur Anlagendimension

Cluster 1

Cluster 2

Cluster 3

Cluster 4 Cluster 5

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

20,0%

0 MW 2 MW 4 MW 6 MW 8 MW 10 MW 12 MW 14 MW

IKV

(In

tern

e V

erz

insu

ng n

ach k

um

ulie

rtem

C

ash

flow

)

Anlagendimension in FWL



-8,0% -6,0% -4,0% -2,0% 0,0% 2,0% 4,0% 6,0% 8,0%

Veränderung der IKV in [%]

Brennstoffkosten +- 5 €/t TM

Vollbenutzungsstunden +- 500 h

Wärmepreis +- 2 €Cent/kWh

Sensitivitätsanalyse

Vollbenutzungsstunden (h), Wärmepreis (€Cent/kWh), Brennstoffpreis (€/t TM), [Verschuldungsgrad (%)] …

– % + %



Ökonomische Bewertung

Durchschnittliche Renditeerwartungen nach Branche,

Zielmarkt und Output-Cluster

0,0 % 2,0 % 4,0 % 6,0 % 8,0 % 10,0 % 12,0 % 14,0 % 16,0 % 18,0 % 20,0 %

Allgemeine Investitionsprojekte hohes Risiko (Eigene Einschätzung 2010)

Energiewirtschaft Deutschland Bioenergie BMHKW (Anonymos 2010)

Energiewirtschaft Kanada (Damodaran 2011)

Umwelttechnologie USA (Damodaran 2010)

Elektr. Energiewirtschaft USA (Damodaran 2010)

Max.-Szenario (Bioenergie) Cluster 5

Med.-Szenario (Bioenergie) Cluster 3

Min.-Szenario (Bioenergie) Cluster 1

IKV ähnlicher Investitionsgütervieler privater/kommunaler

EVU (ab 15%)



Ökonomische Bewertung

Verhältnis IKV nach Anlagendimension in FWL

unter Bewertungsaspekten

Cluster 1

Cluster 2

Cluster 3

Cluster 4 Cluster 5

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

20,0%

0 MW 2 MW 4 MW 6 MW 8 MW 10 MW 12 MW 14 MW

IKV

(In

tern

e V

erz

insu

ng n

ach k

um

ulie

rtem

C

ash

flow

)

Anlagendimension in FWL

IKV 15%

erzielbar

IKV 15%

nicht erzielbar

C-5 beinhaltet

stellvertretend

18 Realcluster


VI. Teil 4 Handlungsempfehlung

[Entscheidungsmodell]

Cluster-ID Standort PLZ-Gebiet BundeslandIKV

Referenz 1

Stadt/Gemeinde [3-stellig] Hauptcluster [15%]

Cluster 1 Merzig 54, 66 Saarland Nein

Cluster 2 Eberfing 82, 83, 86 Bayern Ja

Cluster 3 Herbertsfelden 84, 94 Bayern Ja

Cluster 4 Schernfeld 91, 85, 86 Bayern Ja

Cluster 5 Schwarzach 92, 93 Bayern Ja

Cluster 6 Altglofsheim 93, 94, 84 Bayern Ja

Cluster 7 Weidenberg 95, 91, 92, 96 Bayern Ja

Cluster 8 Prosselsheim 97, 96, 63, 37, 91, 74, 90 Bayern Ja

Cluster 9 Burg/Spreewald 15, 03, 01 Brandenburg Ja

Cluster 10 Prenzlau 16, 17 Brandenburg Ja

Cluster 11 Wittenberge 16, 19, 29, 39 Brandenburg Ja

Cluster 12 Oldenburg 26, 27, 28, 49 Niedersachsen Ja

Cluster 13 Hameln 30, 31, 32, 37 Niedersachsen Ja

Cluster 14 Brakel 33, 32, 34, 37 Nordrhein-Westfalen Ja

Cluster 15 Velbke 29, 39, 38, 31 Niedersachsen Ja

Cluster 16 Halberstadt 39, 38, 06 Sachsen-Anhalt Ja

Cluster 17 Neuenkirchen 48 Nordrhein-Westfalen Nein

Cluster 18 Konz 54, 66 Rheinland-Pfalz Ja

Cluster 19 Lasel 54, 53 Rheinland-Pfalz Ja

Cluster 20 Staudernheim 67, 55 Rheinland-Pfalz Nein

Cluster 21 Katzwinkel (Sieg) 51, 57, 53, 65, 56, 58, 35, 65 Rheinland-Pfalz Ja

Cluster 22 Meinerzhagen 51, 57, 53, 58, 42, 59 Nordrhein-Westfalen Ja

erzielbar?



Cluster 18: „Konz“

Landkreis Trier-Saarburg (Rheinland-Pfalz)

PLZ-Gebiet: 54

Clusterradius: 20 km

Durchschnittlicher Waldflächenfaktor: 29%, bereinigt 17% (reale Nutzung)

„Freies“ Rohholzpotenzial aus der Forstwirtschaft:

~ 2.900 t TM

Geschnittene PLZ-Flächen: 102.600 ha

Reine 3-stellige PLZ-Fläche: 66.500 ha

Anteilige Industrieflächen: 960 ha

Bedarf (nur) Raumwärme bei 540 kWh/m²*a

ca. 4,8 Mio. MWh/a

Absolute Brennstoffverfügbarkeit von 15.500 t TM/a, ergibt eine PFWL von ca. 7,8 MW (angenommene ƞel, ƞth)


Eine Interpretation des Modells liefert

folgende Schlussfolgerung:

„Unter den wirtschaftlichen

Rahmenbedingungen einer 20-jährigen

erzielbaren Mindest-IKV, können 19 von 22

Realisierungs-Clustern umgesetzt werden.

Lediglich C-1, C-17 und C-20 fallen aufgrund

ihrer geringen Rentabilität aus der

Realisierungsempfehlung heraus.“

VI. Teil 4 Handlungsempfehlung



VI. Teil 4 Handlungsempfehlungen


C-1

C-18

C-19

C-22

C-21

C-8

C-17

C-12

C-13

C-14

C-15

C-16

C-11

C-10

C-9

C-7

C-5

C-6

C-3

C-4

C-2

C-20

Quelle:

Verändert nach

UBA, DLR-DFD (2009)

Marktgeschehen berücksichtigt

Aktuelle Potenzialseite berücksichtigt

Ausbaupotenzial relativ berücksichtigt

Wirtschaftliche Output-Cluster realisierungsfähig

Zielmarkte IRR im Ergebnis erzielbar


Fragen und Diskussion

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

Ansprechpartner Bioenergie / Ressourcenwirtschaft

Herr Ralf Köhler Dipl.-Forst-Ing. (FH), M.Sc.

Telefon: +49 (0)6782/17-1569

E-Mail: [email protected]

Online-Präsenz IfaS: http://www.stoffstrom.org http://www.biomasse-tagung.umwelt-campus.de http://null-emissions-netzwerk.de http://www.landnutzungsstrategie.de

Geschäftsführender Direktor

Herr Prof. Dr. Peter Heck

Telefon: +49 (0)6782/17-1221

E-Mail: [email protected]

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