Die Rolle von Submetering im Kontext
von Energieeffizienz und Smart Meter
Rollout
Studie im Auftrag der ista Deutschland GmbH
Die Rolle von Submetering im Kontext von
Energieeffizienz und Smart Meter Rollout
Studie im Auftrag der ista Deutschland GmbH
Von:
Jan Grözinger, Carsten Petersdorff, Katja Dinges, Dr. Christian Nabe
Datum: 14. Oktober 2015
Projektnummer: BUIDE15917
© Ecofys 2015 für ista Deutschland GmbH
ECOFYS Germany GmbH | Am Wassermann 36 | 50829 Köln | T +49 (0)221 27070-100 | F +49 (0)221 27070-011 | E [email protected] | I www.ecofys.com
Geschäftsführer C. Petersdorff | Handelsregister Amtsgericht Köln | Handelsregisternr. HRB 28527 | Ust-ID-Nr. DE 187378615
Inhaltsverzeichnis
1
Zusammenfassung
2
Einleitung
11
2.1
Hintergrund
11
2.2
Ziele der Studie
12
3
4
5
6
4
Politischer Rahmen
14
3.1
Europäischer politischer Rahmen
14
3.2
Deutscher politischer Rahmen
14
Unterjährige Verbrauchsinformation
18
4.1
Dena – Modellprojekt „Bewusst heizen, Kosten sparen“
18
4.2
Subannual Billing Information for Heating and Water Costs
20
4.3
Impact of Feedback about energy consumption
21
4.4
Wirtschaftlichkeit von Systemen zur Erfassung und Abrechnung des Wärmeverbrauchs 23
4.5
Schulgebäude im Langzeit-Monitoring
23
4.6
Zusammenfassung und Einschätzung
24
Methodik
26
5.1
Vorgehensweise
26
5.2
Berechnung der Wirtschaftlichkeit
27
5.3
Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation von 2017-2020
29
5.4
Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation bis 2030 – zwei Szenarien
29
5.5
Parameter
31
5.5.1
Allgemeine Parameter
31
5.5.2
Grundgesamtheit, Durchdringungsraten und Bündelung
32
5.6
Gebäudebestand und Endenergieverbräuche
34
Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung und der Einsparszenarien
37
6.1
Wirtschaftlichkeit des Referenzfalls und der Variante
37
6.1.1
Sensitivitätsanalyse
39
6.2
Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation von 2017-2020
42
6.3
Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation bis 2030 – zwei Szenarien
44
6.4
Analyse und politische Einordnung der Ergebnisse
45
7
Ausblick – zukünftige Anwendungsfelder
48
8
Annex
50
8.1
Gebäudesektor-Modell BEAM²
50
8.2
Beispielberechnung (Variante)
53
8.3
Verteilung der Quadratmeter im Gebäudebestand
55
Literaturverzeichnis
56
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1
Zusammenfassung
Hintergrund
Die Bundesregierung hat im Dezember 2014 das Aktionsprogramm Klimaschutz 2020 und den Nationalen Aktionsplan Energieeffizienz (NAPE) beschlossen, um die gesetzten Energie- und Klimaschutzziele für 2020 zu erreichen. Einige politische Maßnahmen, die für die Zielerreichung des Aktionsprogramms Klimaschutz 2020 und des NAPE geplant waren, werden nicht umgesetzt. Vor diesem Hintergrund erscheint es notwendig, über alternative Maßnahmen nachzudenken, die weitere Minderungspotenziale erschließen.
Die hier vorliegende Studie untersucht deshalb, ob unterjährige Verbrauchsinformation (uVI) zum
Wärmeverbrauch in diesem Kontext eine Rolle spielen kann. Der Stromverbrauch ist nicht Gegenstand dieser Betrachtung.
Es ist naheliegend, dass (häufige) Information über den Energieverbrauch in Form von Feedback einen Effekt auf das Verhalten des Endverbrauchers hat. Als eine Möglichkeit, um den Energieverbrauch weiter zu reduzieren, wird daher die unterjährige Verbrauchsinformation diskutiert, d.h. der
Verbraucher soll - zusätzlich zur Heizkostenabrechnung – durch zeitnahe (z.B. monatliche) und transparente Information zu seinem Energieverbrauch in die Lage versetzt werden, sein Verhalten kurzfristig zu ändern. Grundsätzlich ist die unterjährige Information über zwei Wege möglich:
Einerseits kann sie über die vorhandene Infrastruktur für die jährliche Abrechnung nach Heizkostenverordnung (HKVO) (Submetering) erfolgen. Dabei hat sich seit der verpflichtenden Einführung der
individuellen Verbrauchserfassung und –abrechnung in Mehrfamilienhäusern seit Anfang der 1980er
Jahre gezeigt, dass sich alleine durch die jährliche Abrechnung signifikante Wärmemengen einsparen
lassen. Andererseits kann die unterjährige Verbrauchsinformation (in Zukunft) über die Infrastruktur,
die die Smart Meter nutzen werden (Smart Meter Gateways) erfolgen.
Die geplante Einführung von Smart Metern ist im Entwurf eines Gesetzes zur Digitalisierung der Energiewende beschrieben [BMWi, 2015e].
4
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Ziel der Studie
Vor diesem Hintergrund stellen sich folgende Leitfragen, die die vorliegende Studie beantwortet:
1.
Wie hoch ist das Einsparpotenzial durch die unterjährige Verbrauchsinformation und ist es wirtschaftlich erschließbar?
2.
Wie kann das Einsparpotenzial durch unterjährige Verbrauchsinformation in Deutschland möglichst schnell gehoben werden und dadurch sofort einen Beitrag zum NAPE leisten?
3.
Was kann Submetering langfristig zur Energiewende beitragen?
Methodik
Für die Untersuchung der drei Punkte betrachtet die Studie in einem ersten Schritt die Wirtschaftlichkeit der unterjährigen Verbrauchsinformation für verschiedene Referenzgebäude unter Berücksichtigung realer Energieverbrauchsdaten und Kosten für unterjährige Verbrauchsinformation. Für
eine realistische Gewichtung der einzelnen Referenzgebäude werden die Verteilung der Baualtersklassen im Gebäudebestand und der Energiemix berücksichtigt. Künftige Veränderungen im Gebäudebestand (Sanierung, Abriss, Neubau) und im Energiemix fließen mit in die Berechnung ein. Für jedes
der Referenzgebäude wurden die Kosten und die Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation gegenübergestellt.
Die Wirtschaftlichkeit der Referenzgebäude wurde insgesamt für sechs verschiedene Fälle gerechnet:
für einen Referenzfall, eine Variante des Referenzfalls und für vier Sensitivitäten. Dabei werden verschiedene Einsparpotenziale, Energiepreissteigerungen und Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation unterstellt.
Für die Berechnung des Referenzfalls und der Variante wurde eine moderate Energiepreissteigerung
und basierend auf einer Literaturanalyse (vgl. Kapitel 4) eine Einsparung durch unterjährige Verbrauchsinformation in Höhe von 5% unterstellt. Mit unserer Annahme der Einsparung in Höhe von
5 % im Durchschnitt folgen wir dem Gutachten des Instituts für Technische Gebäudeausrüstung
Dresden (vgl. 4.4). Eine neue, länger angelegte Feldstudie der dena verläuft bis jetzt (3 Heizperioden) vielversprechend und deutet auf höhere Einsparungen hin (vgl. Kapitel 4.1). Für die Kosten zur
unterjährigen Verbrauchsinformation wurden zwei verschiedene Kostenszenarien angesetzt. Auf Basis
von monatlichen Kosten in Höhe von 1-2 Euro pro Monat wurden inklusive einer Preissteigerung bis
zum Jahr 2030 durchschnittliche Kosten von 20 bzw. 30 Euro pro Jahr und Wohneinheit (WE) angenommen. Im Sinne eines konservativen Ansatzes (vgl. Tabelle 7) wurden im Referenzfall jährliche
Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation in Höhe von 30 Euro unterstellt (und 20 Euro für
5
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die Variante des Referenzfalls). Die Sensitivitätsanalysen untersuchen die Auswirkung einer geringeren Einsparung durch unterjährige Verbrauchsinformation (es wurden Einsparungen in Höhe von 3 %
unterstellt, vgl. auch Kapitel 4.3 bzw. 4.6) bei verschiedenen Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation und gleichbleibender Energiepreise (0 % Energiepreissteigerung). Einen Überblick
der durchgeführten Berechnungen gibt Tabelle 6.
Für die Berechnung der Wirtschaftlichkeit können prinzipiell verschiedene Methoden Anwendung finden. Für diese Studie wurden die Ergebnisse der Referenzgebäude anhand der Flächenverteilung gewichtet und auf dieser Basis der Gesamtanteil der wirtschaftlichen Fälle berechnet (vgl. Kapitel 5.2).
Im zweiten Schritt wird darauf aufbauend die Durchdringungsrate der funkbasierten Infrastruktur
zur jährlichen Abrechnung berücksichtigt, um die erzielbaren Einsparungen für 2017-2020 zu bestimmen.
Im dritten Schritt werden zwei unterschiedliche Szenarien untersucht, wie unterjährige Verbrauchsinformation im Wärme-/Warmwasserbereich wirtschaftlich und möglichst schnell zu Energieeinsparungen (bis 2030) führen kann:
1.
auf Basis der vorhandenen funkbasierten Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung (Submetering)
unter Berücksichtigung der Durchdringungsrate der funkbasierten Infrastruktur zur jährlichen
Abrechnung.
2.
auf Basis eines Smart Meter Gateways, über die Option zur spartenübergreifenden Bündelung
(bei der über die Smart Meter Gateways auch das Medium Wärme abgerechnet wird) unter Berücksichtigung der Durchdringungsrate der intelligenten Messsysteme (iMSys).
Wir gehen in der Untersuchung von vorhandener Funkinfrastruktur aus, sowohl beim Submetering als
auch beim Smart Metering Szenario. D.h. wir gehen davon aus, dass die Infrastruktur aufgrund vorherrschender Rahmenbedingungen (gesetzliche Vorgaben, bzw. notwendige Infrastruktur) installiert
worden ist oder wird. Insofern setzen wir in unseren Berechnungen keine Kosten für den Austausch
bzw. Ersatz von Messgeräten an, d.h. die Wirtschaftlichkeit der Referenzgebäude ist unabhängig vom
Szenario.
Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung
Für den Referenzfall beträgt der wirtschaftliche Anteil1 für den Verbraucher 87% (vgl. Abbildung 1) .
Bei der Berechnung der Variante des Referenzfalls (d.h. bei unterstellten durchschnittlichen Kosten
1
Für diese Studie wurden die Referenzgebäude anhand der Flächenverteilung gewichtet und auf dieser Basis der Gesamtanteil der wirt-
schaftlichen Fälle berechnet (Kapitel 5.2)
6
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für die unterjährige Verbrauchsinformation in Höhe von 20 statt 30 Euro) steigt der wirtschaftliche
Anteil auf 96%. Die Berechnungen zeigen, dass bei einer Einsparung in Höhe von 5% unabhängig von
den Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation der Anteil der wirtschaftlichen Flächen2 sehr
hoch ist.
Die Sensitivitätsanalysen zeigen, dass bei einer geringeren Einsparung (3 %) die Höhe der Kosten für
die Verbrauchsinformation (20 oder 30 Euro/WE) einen signifikanten Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit hat. Sind bei den niedrigeren Kosten (20 Euro/WE) mehr als drei Viertel wirtschaftlich, so ist im
Fall der höheren Kosten die Maßnahme in keinem Fall wirtschaftlich. Die Sensitivitätsanalyse zeigt
auch, dass der Einfluss des Energiepreises auf den Anteil der Wirtschaftlichkeit nur geringen Einfluss
hat.
Abbildung 1: Anteil der Wirtschaftlichkeit im Referenzfall (5% Einsparung, Kosten für unterjährige Verbrauchsinformation pro Wohneinheit: 30 Euro pro Jahr, moderate Energiepreissteigerung)
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass im Referenzfall (bzw. in der Variante), d.h. bei 5 % unterstellter Einsparung die unterjährige Verbrauchsinformation für einen hohen Anteil wirtschaftlich ist,
unabhängig von den Kosten der Dienstleistung und der Energiepreissteigerung. Bei einer geringeren
Einsparung (3 %) hat die Höhe der Kosten für die Verbrauchsinformation jedoch einen signifikanten
Einfluss auf Wirtschaftlichkeit. Während die Maßnahme bei 20 Euro pro Wohneinheit und Jahr in der
Mehrzahl der Fälle wirtschaftlich ist, ist sie bei 30 Euro fast immer unwirtschaftlich. Allerdings sind die
Kosten, die im Falle einer Unwirtschaftlichkeit auftreten, bei fast allen Referenzgebäuden, die im Bestand häufig vorkommen, mit 0 bis 10 Euro pro Jahr relativ gering (und damit auch das Verlustrisiko
für den Nutzer). Ein volkswirtschaftlicher Beitrag an Energie und CO2 Einsparung bleibt weiterhin bestehen.
Die Energiepreissteigerung hat keinen signifikanten Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit.
2
Vgl. Kapitel 5.2
7
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Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation von 2017-2020
Der NAPE weist prognostizierte Einsparungen bis 2020 aus [BMWi, 2014b]. Um die in der vorliegenden Studie berechneten Einsparungen der Referenzgebäude politisch einzuordnen, wurden diese für
den Zeitraum 2017–2020 berechnet und auf den Gebäudebestand extrapoliert. Dabei wurde marktgetriebene Durchdringungsraten für die funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung unterstellt (vgl. Tabelle 12).
Im Referenzfall belaufen sich die wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen in dem betrachteten Zeitraum auf 77 PJ, wobei der Anteil der wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen an den (technisch erzielbaren) Gesamteinsparungen mit 87 % relativ hoch ist. Die wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen
von CO2 Emissionen liegen bei 5,4 Mt im Referenzfall.
Einen Überblick über die Ergebnisse der verschiedenen Berechnungen gibt folgenden Tabelle.
Tabelle 1: Zusammenfassung der Einsparungen von 2017 – 2020
Berechnung
Referenzfall
Variante des
Referenzfalls
Sensitivität 1
Sensitivität 2
Sensitivität 3
Sensitivität 4
Technische
Wirtschaftliche
Monetäre
Einsparung
Einsparung
Einsparung
Wirtschaftlicher
Anteil
Endener-
CO2 Emissi-
Endenergie
CO2 Emissio-
gie [PJ]
onen [Mt]
[PJ]
nen [Mt]
89
6,2
77
5,4
1.811
87 %
89
6,2
85
5,9
1.959
96 %
53
53
89
53
3,7
3,7
6,2
3,7
43
0
77
40
3,0
0
5,3
2,8
1.035
0
1.788
962
82 %
0%
86 %
75 %
[Mio €]
in % (gewichtet nach m²)
Der NAPE prognostiziert eine Höhe der Einsparung von 290 bis 360 PJ Primärenergieverbrauch (PEV)
(inklusive der nicht mehr aktuellen steuerlichen Förderung von energetischen Sanierungen in Höhe
von 40 PJ). Vor diesem Hintergrund sind die erzielbaren Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation als signifikant einzustufen.
8
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Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation bis 2030 – zwei Szenarien
Im Zusammenhang mit den Klimaschutzzielen und dem NAPE ist relevant, wie viel Endenergie bzw.
CO2 Emissionen eingespart werden können und wie dies am schnellsten realisiert werden kann. Um
Aussagen darüber treffen zu können, wurden zwei Szenarien miteinander verglichen. Dabei wurden
a) die möglichen Endenergieeinsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation unter Berücksichtigung von Submetering (marktgetrieben) und b) durch Berücksichtigung von Smart Metering
(regulatorisch getrieben) untersucht. Die zugrundeliegenden Annahmen sind in Kapitel 5 beschrieben.
Die Ergebnisse pro Szenario sind in Kapitel 6.3 beschrieben.
In 2030 können im Smart Metering Szenario 15 PJ eingespart werden, wobei 3 PJ auf Einfamilienhäuser (EFH) und 12 PJ auf Mehrfamilienhäuser (MFH) entfallen. Vor dem Start des regulatorischen
Smart Meter Rollouts besteht in diesem Szenario nur ein minimales Energieeinsparpotenzial, d.h.,
dass in diesem Szenario nur ein minimaler Beitrag zum NAPE geleistet werden kann. Durch die vorhandene funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung kann im Submetering Szenario sofort
eine Energieeinsparung gehoben werden (20 PJ im Jahr 2017). Im Jahr 2030 können im Submetering
Szenario 31 PJ eingespart werden. Folgende Abbildung verdeutlicht die Verläufe der jeweiligen Szenarien.
Abbildung 2: Erzielbare Endenergieeinsparungen im Smart Metering bzw. im Submetering Szenario
9
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Konservative Vorgehensweise
Bei den Berechnungen und zugrundeliegenden Annahmen wurde stets ein konservativer Ansatz verfolgt, mit dem Ziel realistische und richtungssichere Ergebnisse zu produzieren, die prinzipiell die Einsparungen für unterjährige Verbrauchsinformation im Submetering Szenario nicht überschätzen (vgl.
auch Tabelle 7).
Politische Einordnung der Ergebnisse
Für das Jahr 2017–2020 lassen sich im Referenzfall mit der Maßnahme unterjährige Verbrauchsinformation 77 PJ wirtschaftlich einsparen (bei angenommenen 30 Euro Kosten pro WE und Jahr für die
unterjährige Verbrauchsinformation). Vor dem Hintergrund der prognostizierten Einsparungen des
NAPEs (290 bis 360 PJ (PEV), wovon noch die nicht mehr aktuelle steuerliche Förderung von energetischen Sanierungen in Höhe von 40 PJ abzuziehen wäre) ist die wirtschaftlich, erzielbare Einsparung
durch unterjährige Verbrauchsinformation als signifikant einzustufen. Die wirtschaftlich erzielbaren
Einsparungen bei CO2 Emissionen für den Zeitraum 2017–2020 sind ca. 5,4.
Ein Vergleich der beiden Szenarien (Submetering und Smart Metering) zeigt, dass durch unterjährige
Verbrauchsinformation schnelle und umfangreiche Einsparungen möglich sind. Eine Koppelung der
unterjährigen Information an den geplanten Smart Meter Rollout, der ab 2020 (bei einem Energieverbrauch größer 6.000 kWh pro Jahr) beginnt, kann nur einen geringen Beitrag zum NAPE leisten. Submetering kann durch die vorhandene Infrastruktur kurzfristig sowie mittel- und langfristig einen signifikanten Beitrag leisten das Potenzial durch unterjährige Verbrauchsinformation zu heben. Kurzfristig
kann Submetering dazu beitragen, die Lücke im NAPE zu verkleinern bzw. zu schließen.
Möchte man die dargestellten Einsparpotenziale der unterjährigen Verbrauchsinformation erschließen,
bieten sich generell als politische Maßnahmen Ordnungsrecht, Förderung oder informative Maßnahmen an.
10
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2
Einleitung
2.1 Hintergrund
Um die gesetzten Energie- und Klimaschutzziele für 2020 zu erreichen, hat die Bundesregierung im
Dezember 2014 das Aktionsprogramm Klimaschutz 2020 und den Nationalen Aktionsplan Energieeffizienz (NAPE) beschlossen, wobei der NAPE auch zentraler Bestandteil des Aktionsprogramm Klimaschutz ist.
Einige politische Maßnahmen, die für die Zielerreichung des Aktionsprogramms Klimaschutz 2020 und
des NAPE geplant waren, werden jedoch nicht umgesetzt, so dass alternative Maßnahmen diskutiert
bzw. umgesetzt werden:
1.
wichtige geplante Einsparungen im Stromsektor sind weggefallen. Statt einem Klimabeitrag (geplante Einsparung bis 2020 von 22 Mt CO2 Äqv) ist eine Stilllegung plus Reserve für Braunkohlekraftwerke (11 Mt CO2 Äqv), eine Aufstockung der KWK Förderung von 0,5 auf 1,5 Mrd. Euro
(4,0 Mt CO2 Äqv), zusätzliche Maßnahmen im Bereich Energieeffizienz (5,5 Mt CO2 Äqv) und eine
Minderung der Braunkohlewirtschaft (1,5 Mt CO2 Äqv) geplant [BMWi, 2015d] [BMWi, 2015g].
2.
anstelle der beschlossenen steuerlichen Förderungen von energetischen Gebäudesanierungen
(40 PJ resp. 2,1 Mt CO2 Äqv) soll das neue Anreizprogramm Energieeffizienz die Energieeffizienz
steigern. Das Fördervolumen beträgt 165 Mio. Euro. Gefördert werden Investitionszuschüsse für
Brennstoffzellen-Heizung, mehr Förderung von effizienter Heizungstechnik, Sonderförderung von
Maßnahmenkombinationen für Energieeffizienz- UND Wohnwertsteigerung. Begleitet werden die
Maßnahmen durch umfassende Qualitäts-, Beratungs- und Bildungsoffensiven [BMWi, 2015f].
Die Wirkungen der geplanten Maßnahmen werden nicht genannt.
Im Kontext dieser Diskussion erscheint es notwendig, über alternative Maßnahmen nachzudenken,
die weitere Minderungspotenziale erschließen. Die hier vorliegende Studie untersucht deshalb, ob unterjährige Verbrauchsinformation zum Wärmeverbrauch in diesem Kontext eine Rolle spielen kann.
Diese wird häufig im Zusammenhang mit Nutzerverhalten gesehen. Die unterjährige Verbrauchsinformation als zeitnahe und transparente Information zum Energieverbrauch, soll dem Verbraucher die
Möglichkeit geben, seinen Energieverbrauch zu reduzieren. Grundsätzlich ist die unterjährige Verbrauchsinformation über zwei Wege möglich:
1.
Einerseits kann die unterjährige Verbrauchsinformation über die vorhandene Infrastruktur für die
jährliche Abrechnung (Submetering) erfolgen. Dabei hat sich seit der verpflichtenden Einführung
der individuellen Verbrauchserfassung und –abrechnung in Mehrfamilienhäusern seit Anfang der
1980er Jahre gezeigt, dass sich alleine durch die Abrechnung jährlich signifikante Wärmemengen
einsparen lassen.
11
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2.
Andererseits kann die unterjährige Verbrauchsinformation im Wärmebereich auch über eine
spartenübergreifende Bündelung (bei der über die Smart Meter Gateways auch das Medium
Wärme abgerechnet wird) an Smart Meter erfolgen. Die geplante Einführung von Smart Metern
ist im Entwurf eines Gesetzes zur Digitalisierung der Energiewende beschrieben. Es schafft eine
Messsystemverordnung, eine Datenkommunikationsverordnung und eine „Rollout“-Verordnung.
Die Rollout-Verordnung regelt alle Fragen des Rollouts (wer ist wann zum Einbau verpflichtet?)
und der Finanzierung. Die Messstellentechnik wird zeitlich gestaffelt kommen. Für Messstellen
mit einem Stromverbrauch von mehr als 10.000 kWh pro Jahr soll die Einführung ab 2017 beginnen, für Anlagen mit einem Verbrauch von 6.000 bis 10.000 kWh pro Jahr ab 2021. Für die technische Umrüstung sind Zeiträume von 8 bis 16 Jahren angesetzt. Für Kleinverbraucher und
Haushaltkunden mit Jahresverbräuchen unter 6.000 kWh ist eine "optionale Ausstattung" mit intelligenter Messtechnik ab 2020 vorgesehen [BMWi, 2015e].
Im Rahmen dieser Entwicklungen stellt sich die Frage, ob - und wenn ja, auf welche Weise - eine unterjährige Verbrauchsinformation im Wärme-/Warmwasserbereich wirtschaftlich und möglichst schnell
umgesetzt werden kann. Dazu wurden zwei Szenarien im Wärmebereich gerechnet:
1.
Szenario 1: auf Basis der vorhandenen fernauslesbaren Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung
(Submetering) unter Berücksichtigung der Durchdringungsrate der funkbasierten Infrastruktur
zur jährlichen Abrechnung.
2.
Szenario 2: auf Basis eines Smart Meter Gateways, über die spartenübergreifende Option zur
Bündelung (bei der über die Smart Meter Gateways auch das Medium Wärme abgerechnet wird)
unter Berücksichtigung der Durchdringungsrate der intelligenten Messsysteme (iMSys).
Bei den Berechnungen und zugrundeliegenden Annahmen wurde stets ein konservativer Ansatz verfolgt, mit dem Ziel realistische und richtungssichere Ergebnisse zu produzieren, die die Einsparungen
für unterjährige Verbrauchsinformation im Submetering Szenario nicht überschätzen.
2.2 Ziele der Studie
In diesem Kontext lassen sich die Leitfragen der Studie ableiten:
1.
Wie hoch ist das Einsparpotenzial durch die unterjährige Verbrauchsinformation und ist es wirtschaftlich erschließbar?
2.
Wie kann das Einsparpotenzial durch unterjährige Verbrauchsinformation möglichst schnell gehoben werden und dadurch sofort einen Beitrag zum NAPE leisten?
3.
Was kann Submetering langfristig zur Energiewende beitragen?
Die Studie führt eine Wirtschaftlichkeitsberechnung für unterschiedliche Jahre durch und berechnet
die erzielbaren monetären, energetischen und CO2-Einsparungen für beide Szenarien. Darüber hinaus
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ordnet sie politisch ein, welche Maßnahme im Rahmen des NAPE bzw. Klimaschutzprogramms der
Bundesregierung zielführender ist.
Im Weiteren gibt die Studie einen Ausblick, welche Möglichkeiten neben den direkten Energieeinspareffekten durch unterjährige Verbrauchsinformation und Submetering im Zusammenhang mit SMART
HOME bestehen. Sie zeigt zukünftige Anwendungsfelder auf, die bei einer Umsetzung der unterjährigen Verbrauchsinformation auf Basis der vorhandenen Submetering-Struktur kurzfristig, ggf. aber
auch mittelfristig bis langfristig erschlossen werden können.
Die Studie wurde im Auftrag der ista Deutschland GmbH verfasst.
13
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3
Politischer Rahmen
3.1 Europäischer politischer Rahmen
Die Europäische Union (EU) hat sich zum Schutz des Klimas mit dem „20-20-20 Beschluss“ Ziele zur
Minderung der Treibhausgasemissionen, zum Ausbau der erneuerbaren Energien und zur Minderung
des Energieverbrauchs gesetzt. Bis 2020 sollen demnach die Treibhausgasemissionen um 20 % gegenüber 1990 reduziert werden, der Anteil von Erneuerbaren Energien soll auf mindestens 20 % steigen und durch Effizienzverbesserungen sollen mindestens 20 % des für 2020 prognostizierten Energieverbrauchs eingespart werden.
Weiterhin haben sich die Mitgliedstaaten im neuen EU/ Energie/ und Klimarahmen bis 2030 darauf
verständigt, die EU internen Treibhausgase um mindestens 40 Prozent bis 2030 gegenüber 1990 zu
mindern, den Anteil Erneuerbarer Energien am Energieverbrauch in der EU bis 2030 auf mindestens
27 Prozent zu steigern sowie mindestens eine Verbesserung der Energieeffizienz bis 2030 auf EUEbene um mindestens 27 Prozent zu erreichen.
Mit der EU-Energieeffizienzrichtlinie von Oktober 2012 (RL 2012/27/EU; EED) wurde ein Rechtsrahmen für Energieeffizienz geschaffen. Die Energieeffizienzrichtlinie (EED) hat die effizientere Nutzung
von Energie in der gesamten Energiekette zur Erreichung des EU-Energieeinsparziels von 20 % für
2020 zum Ziel. Schlüsselmaßnahmen und –politiken sind die Festlegung nationaler Energieeffizienzziele für 2020, eine Endenergieeinsparung von 1,5 % pro Jahr durch Verpflichtungssystem oder alternative Maßnahmen, Sanierungspläne für den Gebäudebestand, Nationale Anreize für SMEs, Durchführung von Energieaudits (verpflichtend für große Firmen) und die Befähigung von Energieverbrauchern, den Verbrauch besser zu verwalten (Daten/Messung). Im Zusammenhang mit Submetering ist
Artikel 10 relevant: Unabhängig davon, ob intelligente Zähler eingebaut werden oder nicht, müssen
die Mitgliedsstaaten sicherstellen, dass Endkunden die Möglichkeit bekommen, Abrechnungsinfor-
mationen und Abrechnungen in elektronischer Form zu erhalten und auf Anfrage eine klare und
verständliche Erläuterung zu erhalten, die das Zustandekommen der Abrechnung erläutert, insbesondere dann, wenn nicht auf den tatsächlichen Verbrauch bezogen abgerechnet wird (vgl.
Artikel 10 der EED).
3.2 Deutscher politischer Rahmen
Die Bundesregierung hat sich entsprechend Klimaschutzziele gesetzt. Die Emissionen sollen um mindestens 40 Prozent bis 2020 und 80 bis 95 Prozent bis 2050 gegenüber 1990 verringert werden. Das
soll vor allem durch den Ausbau erneuerbarer Energien und eine Steigerung der Energieeffizienz erreicht werden. Insgesamt sollen die erneuerbaren Energien 40 bis 45 Prozent der Stromerzeugung im
Jahr 2025 übernehmen, und 55 bis 60 Prozent im Jahr 2035. Die Reform des Erneuerbaren-Energien-
14
BUIDE15917
Gesetzes 2014 setzt diese Ziele um. Der Primärenergieverbrauch (PEV) soll um 20 % bis 2020 und
um 50 % bis 2050 vermindert, der Stromverbrauch um 10 bzw. 25 % im gleichen Zeitraum (jeweils
gegenüber 2008) reduziert sowie die damit einhergehende Endenergieproduktivität um durchschnittlich 2,1 % pro Jahr gesteigert werden. Darüber hinaus gibt es sektorale Ziele für Gebäude und Verkehr.
Mit den bis Sommer 2014 umgesetzten Maßnahmen, u.a. im Energiekonzept und im Rahmen des Integrierten Energie/ und Klimaprogramms der Bundesregierung, wird Deutschland seine THG Emissionen bis 2020 voraussichtlich nur um etwa 33 bis 34 Prozent reduzieren können. Darüber hinaus haben unterschiedliche Szenarienberechnungen eine Lücke von 9,9 % bis 12,8 % zum PEV Ziel 2020
berechnet (NAPE, S. 10). Daher hat die Bundesregierung im Dezember 2014 das Aktionsprogramm
Klimaschutz 2020 und den Nationalen Aktionsplan Energieeffizienz beschlossen, um mit neuen weiteren Maßnahmen die gesetzten Ziele bis 2020 zu erreichen.
Aktionsprogramm Klimaschutz 2020
Das Aktionsprogramm Klimaschutz 2020 enthält Maßnahmen, die bis 2020 umgesetzt werden sollen,
um das deutsche Ziel zu erreichen, die Treibhausgasemissionen um mindestens 40 Prozent gegenüber 1990 zu reduzieren. Laut Aktionsplan gehen aktuelle Projektionen davon aus, dass durch die
bisher beschlossenen und umgesetzten Maßnahmen bis 2020 eine Minderung der Treibhausgase um
etwa 33 bis 34 Prozent (mit einer Unsicherheit von +/- 1 Prozent) erreicht werden kann. Daraus
ergibt sich eine potentielle Klimaschutzlücke von 5 bis 8 Prozent. Die Gesamtreduktion der Emissionen der Schlüsselmaßnahmen beträgt bis zu 62 bis 78 Millionen Tonnen CO2 bis zum Jahr 2020.
Tabelle 2: Übersicht der Einsparungen der Schlüsselmaßnahmen
Beitrag zur Reduktion von
Politische Schlüsselmaßnahmen
Treibhausgasen (Millionen t
CO2 Äqv)
Nationaler Aktionsplan Energieeffizienz (NAPE)
Ca. 25 – 30 Mio. t
Strategie zu klimafreundlichen Gebäuden und Wohnungen
Ca. 5,7 – 10 Mio. t
Maßnahmen im Transportsektor
Ca. 7 – 10 Mio. t
Nicht-Energie zugehörige Emissionen in
- Industrie, Gewerbe/Handel/Dienstleistungen, Abfallentsorgung
- Landwirtschaft
3 – 7,7 Mio. t
3,6 Mio. t
Reform des Emissionshandels
Abhängig von der EU
Weitere Maßnahmen insbes. Stromsektor
22 Mio. t
Quelle: [BMWi, 2014b] [BMWi, 2015d]
Allerdings ist im Stromsektor der geplante Klimabeitrag weggefallen (geplante Einsparung bis 2020
von 22 Mt CO2 Äqv), stattdessen ist eine Stilllegung plus Reserve für Braunkohlekraftwerke (11 Mt
CO2 Äqv), eine Aufstockung die KWK Förderung von 0,5 auf 1,5 Mrd. Euro (4,0 Mt CO 2 Äqv), zusätzliche Maßnahmen im Bereich Energieeffizienz (5,5 Mt CO2 Äqv) und eine Minderung der Braunkohlewirtschaft (1,5 Mt CO2 Äqv) geplant [BMWi, 2015d] [BMWi, 2015g].
15
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Nationaler Aktionsplan Energieeffizienz
Eine zentrale politische Maßnahme des Aktionsprograms ist der Nationale Aktionsplan Energieeffizienz
(NAPE), der ca. 25-30 Mt CO2 Äqv (einschließlich Gebäude-Energieeffizienz) zur Zielerreichung beitragen soll. Zusätzlich soll er sicherstellen, dass die Energieeffizienzziele eingehalten werden können.
Die Höhe der prognostizierten energetischen Einsparungen ist in folgender Tabelle zusammengefasst.
Tabelle 3: Sofortmaßnahmen & prognostizierte Einsparung im NAPE
Prognostizierte
Einsparung bis
2020
PEV in PJ
Maßnahme
Qualitätssicherung & Optimierung der bestehenden Energieberatung
4,0 PJ
Steuerliche Förderung von energetischen Sanierungen
40,0 PJ
Weiterentwicklung des CO2-Gebäudesanierungsprogramms
12,5 PJ
Förderung Contracting (einschließlich Ausfallbürgschaften)
5,5 – 10,0 PJ
Nationales Effizienzlabel für Heizungsaltanlagen
10,0 PJ
72,0-76,5 PJ
Nationale Top-Runner-Strategie
85,0 PJ
Einführung eines wettbewerblichen Ausschreibungsmodells Pilotprogramm „Einsparzähler“
26,0-51,5 PJ
111,0-136,5 PJ
Weiterentwicklung der KfW-Energieeffizienzprogramme
29,5 PJ
Initiative Energieeffizienznetzwerke
74,5 PJ
Energieauditpflicht für Nicht-KMU
50,5 PJ
154,5 PJ
Weitere Sofortmaßnahmen des NAPE & Maßnahmen ab 2012
43,0 PJ
Effekte der weiterführenden Arbeitsprozesse
40,0 PJ
40,0-83,0 PJ
Quelle: [BMWi, 2014b]
In der Zwischenzeit ist die steuerliche Förderung von energetischen Gebäudesanierungen (40 PJ resp.
2,1 Mt CO2 Äqv) nicht beschlossen worden. Die entstehende Lücke soll das neue Anreizprogramm
Energieeffizienz schließen. Das Fördervolumen beträgt 165 Mio. Euro. Gefördert werden Investitionszuschüsse für Brennstoffzellen-Heizung, mehr Förderung von effizienter Heizungstechnik, Sonderförderung von Maßnahmenkombinationen für Energieeffizienz- UND Wohnwertsteigerung. Begleitet werden die Maßnahmen durch umfassende Qualitäts-, Beratungs- und Bildungsoffensiven [BMWi, 2015f].
Die Wirkungen der geplanten Maßnahmen werden nicht genannt. Es kann vermutet werden, dass die
alternativen Maßnahmen die Lücke nicht schließen können.
16
BUIDE15917
Entwurf eines Gesetzes zur Digitalisierung der Energiewende Eckpunktepapier
Im Zusammenhang der Studie ist die geplante Einführung von Smart Metern, die im Entwurf eines
Gesetzes zur Digitalisierung der Energiewende [BMWi, 2015e] beschrieben ist, auch relevant.
Das Gesetz ersetzt das angekündigte Verordnungspaket zum Smart Meter Rollout. Es enthält auch
die bereits als Entwurf veröffentlichte Messsystemverordnung (§§ 19-28). Es definiert den angestrebten Ausstattungsgrad der Zählpunkte mit modernen Stromzählern (MZ, elektronische Zähler ohne
Fernkommunikation, vormalige Bezeichnung „intelligente Zähler“) und intelligenten Messsystemen
(iMSys, mit Fernkommunikation), sowie die anerkannten Kostengrenzen, die abhängig vom Stromverbrauch sind (§31). Es regelt die Zuständigkeit für moderne Stromzähler und intelligente Messsysteme, insbesondere Möglichkeiten der Ausschreibungen des Messbetriebs (§ 41) und es regelt die
Rechte von Anschlussnehmern (z.B. Vermietern) und Anschlussnutzern (z.B. Mietern) sowie Erzeugern, die Ausstattung mit intelligenten Messsystemen zu verlangen oder zu beauftragen und mit Wärmeablesung zu bündeln (§§ 6, 39 - 40).
Intelligente Messsysteme sind für Jahresverbräuche von weniger als 6000 kWh optional einbaubar,
allerdings unter Beachtung von engen Kostenobergrenzen. Die vorgesehenen Einbauzeiträume im
Gesetzentwurf sind gegenüber dem Eckpunktepapier leicht angepasst worden (siehe Tabelle 4). Es
gibt allerdings keine wesentlichen Verschiebungen.
Tabelle 4: Verbrauchsgrenzen und Kostenobergrenzen gem. § 31, ohne –EEG/KWK
Jahresverbrauch
[kWh]
Kostenobergrenze [€/a]
0 – 2.000
2.000 – 3000
3.000 – 4.000
4.000 – 6.000
6.000 – 10.000
10.000 – 20.000
20.000 – 50.000
50.000 – 100.000
> 100.000*
Unterbrechbare Verbrauchseinrichtungen
lt. § 14a EnWG (z.B.
Wärmepumpen)
23
30
40
60
100
130
170
200
nicht festgelegt
100
Ausrollzeitraum lt. Arbeitsentwurf des Gesetze
Ausrollzeitraum lt. Eckpunktepapier des BMWi
ab 2020 (optional)
entfällt
2020
2017
2017
2017
2017
–
–
–
–
–
2028
2025
2025
2025
2032
2021 – 2028
2019 – 2026
2017 - 2032
2017 - 2032
2017 – 2024
* ab einem Jahresverbrauch von 100.000 kWh wird heute die registrierende Leistungsmessung eingesetzt
17
BUIDE15917
4 Unterjährige Verbrauchsinformation
Es ist naheliegend, dass (bessere) Information über den Energieverbrauch in Form von Feedback einen Effekt auf das Verhalten des Endverbrauchers hat. Als eine Möglichkeit den Energieverbrauch
weiter zu reduzieren, wird daher die unterjährige Verbrauchsinformation diskutiert, d.h. der Verbraucher soll - zusätzlich zur jährlichen Abrechnung – durch zeitnahe (z.B. monatliche) und transparente
Information zu seinem Energieverbrauch in die Lage versetzt werden, sein Verhalten kurzfristig zu
ändern. Um die Effekte einer verbesserten Information zu quantifizieren, sind verschiedene Studien
durchgeführt worden. Allerdings kommen diese zu unterschiedlichen Ergebnissen, da sie oft auf Feldstudien beruhen, in denen verschiedene Informationsstrategien angewandt werden, wie z.B. Bereitstellung von Verbrauchsinformationen mit unterschiedlicher Detailtiefe, wie z.B. Echtzeitkonsum,
Zeitpunkt der Nutzung, Vergleiche, Benchmarks. Bezogen auf die Abrechnung und Informationen zur
Abrechnung werden verschiede Aspekte untersucht, wie z.B. Informationen zu aktuellen Energiepreisen [Ea Energy Analyses, 2015].
Vorliegende Studie geht daher im Folgenden auf aktuelle Literatur und Studien ein und fasst deren
Ziele, Methodik und Ergebnisse kurz zusammen.
4.1 Dena – Modellprojekt „Bewusst heizen, Kosten sparen“
Die dena-Studie „Bewusst heizen, Kosten sparen“ ist eine Feldstudie und wird von der Deutschen
Energie-Agentur dena gemeinsam mit der ista Deutschland GmbH, dem Deutschen Mieterbund e. V.
und dem Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit (BMUB) im Zeitraum von 2013 bis 2016 umgesetzt [Deutsche Energie-Agentur (dena), 2015].3
Zielsetzung der Studie ist es, das Energieeinsparpotenzial im Wärmebereich zu evaluieren, welches
durch eine monatliche und transparente Verbrauchsabrechnung bzw. –information gehoben werden
kann. Weiterhin will die Studie mögliche Optimierungspotenziale bei der Nutzung des dafür verwendeten Energiedatenmanagements identifizieren.
Methode
Die Ergebnisse der Studie basieren derzeit auf analysierten und ausgewerteten Daten der Jahre
2012/2013, 2013/2014 und 2014/2015 (Heizperioden 0 bis 2). Die Liegenschaften von drei Wohnungsbaugesellschaften in Berlin, München und Essen stammen nach Angaben der dena aus der Zeit
zwischen 1905 und 2009. Die Gebäude sind ausschließlich Mehrfamilienhäuser. Die Mieter der verschiedenen Modellregionen werden in vier unterschiedliche Gruppen eingeteilt: „Teilnehmer TN“ und
3
Als weitere Partner beteiligen sich als Wohnungsbaugesellschaften die Allbau AG in Essen, die GWG Gruppe in München sowie der Vaterlän-
dische Bauverein e. G. in Berlin am Projekt.
18
BUIDE15917
„Wirkungstester WT“ (zusammen 190 Miethaushalte) sowie „Indirekt Beeinflusste IB“ und die „Kontrollgruppe KG“.
Die Unterscheidung der Gruppen zeichnet sich durch den Informationsgrad aus, siehe folgende Tabelle:
Tabelle 5: Übersicht zu Mietergruppen im Modellvorhaben
Bezeichnung
Kürzel
Teilnehmer
TN
Wirkungstester
WT
Indirekt Beeinflusste
Kontrollgruppe
IB
KG
Informationsgrad
Aktive Teilnahme, Informationsbroschüre, Teilweise Energieberatung, monatliche Verbrauchsinformation
Teilnahme aufgrund Sonderzahlung, Informationsbroschüre, monatliche Verbrauchsinformation
Keine Studienteilnahme, Austausch mit anderen Mietern, Verbrauchsinformationen über jährliche Abrechnung
Vergleichbare Liegenschaften aus ganz Deutschland, Verbrauchsinformationen über jährliche Abrechnung
Anzahl
139
51
488
7.955
Zusammenfassung der Ergebnisse
Insgesamt erreichte die Teilnehmergruppe „TN“ eine Einsparung von 16 % in der 2. Heizperiode
2013/2014, verglichen mit der Heizperiode 0 von 2012/2013. Die Gruppe der Wirkungstester „WT“
und der Indirekt Beeinflussten „IB“ sparten rund 18 % bzw. 11 % ein. Gleichzeitig erhöhte sich der
Verbrauch der Kontrollgruppe um 1%.
Die Studie weist eine durchschnittliche Einsparung in Höhe von 12 % aus (Veränderung des Verbrauchs in Heizperiode 2 gegenüber Verbrauch in Heizperiode 0, d.h. Heizperiode 2014/2015 gegenüber 2012/2013). Eine erste Auswertung im Vorjahr (Heizperiode 1, d.h. Heizperiode 2013/2014)
wies eine Einsparung in Höhe von 9 % aus.
Zusammenfassend kommt die Feldstudie zu dem Ergebnis, dass eine regelmäßige Information über
dem Wärmeverbrauch zu einer nachhaltigen Senkung der Endenergie zum Heizen führt.
19
BUIDE15917
Abbildung 3: Reduktion des Heizungsverbrauchs [Deutsche Energie-Agentur, 2014]
4.2 Subannual Billing Information for Heating and Water Costs
Die Meta-Studie des Institute For Future Energy Consumer Needs (FCN) an der RTWH Aachen
[Madlener et al., 2014] wurde im Auftrag der Arbeitsgemeinschaft Heiz- und Wasserkostenverteilung
e.V durchgeführt. Sie untersucht die Effektivität und das Design verschiedener Feedbackarten mit
dem Ziel, zu analysieren, welche Arten von Feedback und welche Frequenz des Feedbacks eine Verhaltensänderung herbeiführen. Die analysierten Studien wurden in europäischen Ländern (Niederlande, Deutschland, Finnland, Skandinavien) und in den USA durchgeführt.
Methode
Es wurden 72 internationale Untersuchungen betrachtet, die z.T. über mehrere Jahre gingen. Je nach
untersuchter Studie wurden der Energieverbrauch für Warmwasser, Raumwärme- und/oder Strom
untersucht. Die Metastudie unterscheidet nach folgenden Feedbackarten: von technisch einfachen Arten (wie z.B. Papierform, E-Mail oder Websites) über Smartphone-Apps zu technisch komplexeren
Unterschieden (z.B. In-home displays).
Zusammenfassung der Ergebnisse
Die Meta-Studie kommt zu dem Schluss, dass durch unterjährige Verbrauchsinformation Einsparungen in der Spanne von 7 bis 12 % des Grundverbrauchs beim jährlichen Heiz- und Warmwasserverbrauch erzielt werden können. Zwar gab es auch Studien, in denen kein Langzeiteffekt oder ein nachlassender Effekt bei Einsparungen beobachtet werden konnte (z.B. nach Demontage der Displays oder bei nachlassender Nutzung dieser), generell konnte jedoch eine dauerhafte Veränderung des Nut-
20
BUIDE15917
zerverhaltens beobachtet werden. Dabei spielen laut Studie der Energieträger und die Informationsform selbst eine untergeordnete Rolle. Vielmehr scheint die Verständlichkeit und Klarheit sowie eine
ausreichende Häufigkeit entscheidend für die Einspareffekte zu sein.
Die Übertragbarkeit auf uneinheitliche Nutzergruppen wurde ebenfalls untersucht. Es konnte bei den
meisten Studien ein hohes Maß an Heterogenität aufgrund verschiedenster Charakteristika wie Haushaltsgröße oder Studienbedingungen festgestellt werden, wobei nicht alle Einflussfaktoren identifiziert
werden konnten. Sozio-ökonomisch betrachtet konnte bei Verbrauchern, die nur einen geringen Teil
ihres Haushaltseinkommens für Energie aufwenden geringere Anreize für Einsparungen beobachtet
werden. Das herausfallen von Studienteilnehmern, insbesondere bei den untersuchten Langzeitstudien, kann dazu führen, dass beobachtete Einsparungen überschätzt werden. Als Barrieren für die Effektivität des Feedbacks werden ein Überfluss an Information, fehlende konkrete Verhaltenstipps, Investitionskosten, technischer Aufwand, individuelle Charakteristika und soziale Struktur festgestellt
[Madlener et al., 2014].
4.3 Impact of Feedback about energy consumption
Die dänische Energieagentur hat eine Metastudie veröffentlicht, die die Ergebnisse von Studien über
unterschiedlich lange Zeiträume (einem Monat bis hin zu drei Jahren) aus den Jahren 1979 bis 2015
und aus 14 verschiedenen Ländern bezüglich der Verbraucherinformationen und den Energieeinsparpotenzialen vergleicht. Die Studie bewertet die unterschiedlichen Quellen und weist ein durchschnittliches Einsparpotenzial für Strom und für Raumwärme (getrennt nach Strom und Wärme) aus. Dabei
differenziert die Studie auch nach verschiedenen Feedbackarten.
Methode
Die Metastudie untersucht insgesamt 39 Quellen, wovon 24 Feldstudien und 15 Berichte und andere
Studien sind. Die dänische Studie differenziert alle Quellen dabei nach den drei Endenergiekategorien
Strom, Strom für Heizen und Wärme durch Gas-/ Fernwärme. Im weiteren Analyseprozess werden
die einzelnen Studien anhand verschiedener Indikatoren wie Stichprobenumfang, Berücksichtigung
einer Kontrollgruppe, die einen Vorher-Nachher-Vergleich ermöglicht, Dauer der Studie sowie Teilnehmeranmeldung, Auswahl der Kontrollgruppe und nach Art des Feedbacks anhand eines Punktesystems bewertet und deren Ergebnisse dementsprechend gewichtet.
Zusammenfassung der Ergebnisse
Die Metastudie kommt unter Berücksichtigung der verschiedenen Feedbackarten und der unterschiedlich detaillierteren Verbraucherinformationen auf eine durchschnittliche Einsparung von 2 % für
Strom und 3 % für Wärme jährlich.
21
BUIDE15917
Abbildung 4: Resultate der analysierten Studien [Ea Energy Analyses, 2015]
Wird die Verbrauchsinformation dem Verbraucher lediglich durch eine häufige Abrechnung (mindestens vierteljährlich) mitgeteilt, ist die Einsparung geringer (1-2 %). Wird dem Verbraucher ein detaillierter aufbereitetes Feedback (disaggregiert nach Kosten, Zeit und Last) zur Verfügung gestellt, so
führt dies zu höheren Einsparungen (3 %), insbesondere für Heizzwecke.
Die Studie berücksichtigt Ergebnisse aus zahlreichen Länder und aus verschiedenen Jahren und verschieden langen Zeiträumen. Aufgrund der unterschiedlichen Rahmenbedingungen (z.B. gesetzlicher
Rahmen in den Ländern, Energiepreise, etc.) können die Ergebnisse eine Richtung aufzeigen, aber
nicht ohne genauere Analyse der spezifischen Gegebenheit eins zu eins übertragen werden. Die dänische Studie weist in ihrer Zusammenfassung darauf hin, dass die Qualität der Studien unterschiedlich
ist und die Ergebnisse einen Grad an Unsicherheit aufweisen.
Prinzipiell werden die Einsparungen in Prozent angegeben. Die absoluten Einsparungen, bzw. die Gebäudetypen, bei denen die Einsparungen erzielt worden sind, bleiben unklar. [Felsmann and Schmidt,
2013] beschreiben in ihrer Studie das Phänomen, wonach die absoluten Einsparungen an Endenergie
mit verbesserter Gebäudehülle sinken, die relativen Einsparungen jedoch ansteigen. Die in der dänischen Studie ausgewiesenen Einsparungen sind ohne Kenntnis der zugrunde liegenden Zusammensetzung der Gebäudestruktur (Altersstruktur) nur bedingt übertragbar. Je nach Datengrundlage würden die auf den realen Gebäudebestand extrapolierten Einsparungen geringer oder höher ausfallen.
22
BUIDE15917
4.4 Wirtschaftlichkeit von Systemen zur Erfassung und Abrechnung des
Wärmeverbrauchs
Das Institut für Technische Gebäudeausrüstung Dresden (ITG) hat ein Gutachten zur Wirtschaftlichkeit der unterjährigen Verbrauchsinformation [ITG Institut für Technische Gebäudeausrüstung Dresden, 2014] im Zeitraum vom April 2013 bis zum Januar 2014 durchgeführt.
Methode
Die Studie untersucht verschiedene Modellgebäude und Wärmedämmstandards, damit ein möglicher
Einfluss von Gebäudegröße und/oder Wärmeschutzniveau auf die Wirtschaftlichkeit erkennbar wird.
Es werden drei verschiedene Gebäude betrachtet, die den Gültigkeitsbereich der Heizkostenverordnung abdecken sollen. Basierend auf dem Wärmeschutzstandard für Neubauten nach EnEV 2009 werden verschiedene Wärmeschutzniveaus bis hin zur WSchVO78 berücksichtigt. Das ITG Gutachten legt
ein Einsparpotenzial von 5 % für die Berechnungen zur Wirtschaftlichkeit am gesamten Endenergieverbrauch (Wärme für Heizung und Warmwasser) zu Grunde. In drei Szenarien werden für die Mehrkosten der Dienstleistungen der webbasierten Verbrauchsanalyse mittlere Kosten von 15 €/a, 30 €/a
und 60 €/a angesetzt und fließen so in die wirtschaftlichen Berechnungen ein.
Zusammenfassung der Ergebnisse
Die Studie sagt in Bezug auf die webbasierte unterjährige Verbrauchsanalyse beim Einsatz von elektronischen Heizkostenverteilern oder Wärmemengenzählern in Mehrfamilienhäusern mit mittlerer
Wohnungsgröße aus, dass unter Berücksichtigung von aktuellen Randbedingungen eine Wirtschaftlichkeit nicht allgemeingültig gegeben ist. Des Weiteren besagt das Gutachten, dass eine jährliche
Abrechnung bzw. Abrechnungsinformation des Energieverbrauchs an Wärme und Warmwasser mittelfristig für Wohngebäude als schwer realisierbar gilt, da unter anderem auch ein erhöhter Kommunikationsaufwand notwendig sei, der zu Problemen im Abrechnungsprozess mit dem Verbraucher führt.
Die Studie gewichtet die Ergebnisse der untersuchten Baualtersklassen nicht nach dem realen Gebäudebestand in Deutschland.
4.5 Schulgebäude im Langzeit-Monitoring
Die Studie des BINE-Informationsdienstes „Schulgebäude im Langzeit-Monitoring“ analysiert den dynamischen Betrieb bzw. Primärenergieverbrauch des Gesamtsystems einer Schule, welcher durch ein
mehrjähriges Monitoring-Projekt begleitet und optimiert wird. In den ersten drei Jahren wurde ein
kontinuierliches wissenschaftliches Intensiv-Monitoring betrieben.
Die folgende Abbildung zeigt, dass eine 30 %-ige Primärenergieeinsparung durch Monitoring und anschließende Parameteroptimierung möglich ist. Jedoch zeigt sie auch, dass der Verbrauch nach Aussetzen des Intensivmonitorings wieder ansteigt. Während des Intensivmonitorings konnte v.a. der
23
BUIDE15917
hohe Anteil am Stromverbrauch durch die raumlufttechnischen Anlagen gesenkt werden. Um letztendlich dieses energieeffiziente Niveau langfristig ohne wissenschaftliche Begleitung zu erhalten,
wurde ein Langzeit-Monitoring eingeführt.
Abbildung 5: Entwicklung des Stromverbrauchs einer Schule [BINE Informationsdienst, 2015]
4.6 Zusammenfassung und Einschätzung
Es gibt Feldversuche, die vielsprechend sind und ein hohes Einsparpotenzial ausweisen (z.B. 9 % bis
12 %, vgl. Kapitel 4.1). Das Gutachten des ITG geht für seine Analyse von einer Einsparung in Höhe
von 5 % für Deutschland aus, gewichtet jedoch die Ergebnisse der verschiedenen Referenzgebäude
nicht (Kapitel 4.4). Die beiden Metastudien (dänische Studie und Aachener Studie) weisen ein Einsparpotential von 3 % bzw. 7-12 % aus. Sie berücksichtigen eine Vielzahl an Studien mit unterschiedlichen Randbedingungen, was sie nur bedingt übertragbar macht (Kapitel 4.2 und 4.3).
Ein Vergleich der dänischen Studie mit der Aachener Studie zeigt, dass sich ungefähr 50 % der in die
Literaturanalyse einbezogenen Studien decken. Die Studie der dänischen Energieagentur weist
grundsätzlich eine transparentere Vorgehensweise sowie Auswertung der Ergebnisse auf. So findet
sich in der dänischen Studie eine genaue nummerische Darstellung der analysierten Studien, differenziert nach Endenergieträger (Stromverbrauch, Stromverbrauch einschließlich elektrisches Heizen
und Wärmeverbrauch) mit Berücksichtigung der Feedback-Arten.
Die dänische Studie kommt zum Ergebnis, dass je nach Feedbackart (direkt und indirekt) der Verbrauchsinformation unterschiedliche Einspareffekte auftreten. Die Aachener Studie dagegen kommt
24
BUIDE15917
zu der Schlussfolgerung, dass die Arten des Feedbacks sowie der Endenergieträger von geringerer
Bedeutung sind, jedoch vielmehr die Verständlichkeit und ausreichende Häufigkeit des Feedbacks
entscheidend für die Höhe des Einspareffektes.
Die abschließende Ermittlung des Einsparpotenzials in Prozent erfolgt bei der dänischen Studie unter
Gewichtung der Qualität einer Studie, aus der Aachener Studie geht nicht hervor, ob und wie die in
den untersuchten Studien ermittelten Einsparungen gewichtet wurden. Bei beiden Studien bleiben die
absoluten Einsparungen und die Gebäudetypen, bei denen die Einsparungen erzielt worden sind, unklar.
Aufbauend auf der Literaturanalyse haben wir uns dem ITG Gutachten angeschlossen und rechnen
mit 5% Einsparung im Referenzfall. Im Licht der vielversprechenden Ergebnisse des dena Feldtestes
kann dies im Sinne der konservativen Vorgehensweise als vergleichsweise niedriger Wert angesehen
werden. Zusätzlich wurde für die Sensitivitätsanalyse eine Einsparung von 3 % unterstellt, basierend
auf der neuerlich veröffentlichten dänischen Meta Studie [Ea Energy Analyses, 2015], wobei zu hinterfragen ist, ob deren Ergebnisse aufgrund unterschiedlicher Rahmenbedingungen direkt übertragbar
sind.
25
BUIDE15917
5 Methodik
Ein Ziel der Studie ist die Untersuchung der Wirtschaftlichkeit, die Bestimmung des Einsparpotenzials
und die politische Einordnung der Ergebnisse. Dazu untersucht die Studie in diesem Kapitel
1.
die Wirtschaftlichkeit für energetische Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation
unter Berücksichtigung des tatsächlichen Gebäudebestandes in 2015 (Mehrfamilienhäuser)
(siehe Kapitel 5.6) und dessen zukünftige Veränderungen für die Jahre 2017, 2020, 2025, 2028
und 20304. Die Vorgehensweise ist in Kapitel 5.1 und 5.2 beschrieben.
2.
die erzielbaren Einsparungen im deutschen Gebäudebestand (Mehrfamilienhäuser) für 20172020 im politischen Kontext (insbesondere NAPE). Die Vorgehensweise ist in Kapitel 5.3 beschrieben.
3.
vor dem Hintergrund der Klimaschutzziele das Energie und CO2 Einsparpotenzial in 2030 für zwei
verschiedene Szenarien und wie schnell dieses Potenzial gehoben werden kann. Die Vorgehensweise ist in Kapitel 5.4 beschrieben.
5.1 Vorgehensweise
Für die Untersuchung der drei Punkte betrachtet die Studie in einem ersten Schritt die Wirtschaftlichkeit verschiedener Referenzgebäude. Dabei werden der aktuelle Gebäudebestand und seine Entwicklung, d.h. Neubau, Sanierung (Verbesserung der Gebäudehülle, Austausch von Heizungssystemen) sowie reale Energieverbrauchsdaten und Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation berücksichtigt. In einem zweiten Schritt wird darauf aufbauend die Durchdringungsrate der vorhandenen funkbasierten Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung berücksichtigt, um die erzielbaren Einsparungen für den Zeitraum 2017-2020 zu bestimmen und in einem dritten Schritt werden zwei unterschiedliche Szenarien untersucht, wie unterjährige Verbrauchsinformation im Wärme-/Warmwasserbereich wirtschaftlich und möglichst schnell zu Energieeinsparungen führen kann.
Wir gehen in der Untersuchung von vorhandener Funkinformationsstruktur aus (sowohl beim Submetering als auch beim Smart Metering). D.h. wir gehen davon aus, dass die Infrastruktur aufgrund vorherrschender Rahmenbedingungen (gesetzliche Vorgaben, bzw. notwendige Infrastruktur) installiert
worden ist oder wird. Insofern setzen wir in unseren Berechnungen keine Kosten für den Austausch
bzw. Ersatz von Messgeräten angesetzt, d.h. die Wirtschaftlichkeit der Referenzgebäude ist unabhängig vom Szenario.
4
Die Zeitpunkte sind so ausgewählt worden, um a) zu untersuchen, wie schnell das Potenzial erschlossen werden kann (Startjahr 2015 – bis
2017, b) die Einsparungen in den Kontext des NAPEs zu setzen (2020), c) Einsparungen durch Sub – und durch Smart Metering während
(2025) und nach dem Roll-out von Smart Metering (2028) vergleichen zu können und d) zu untersuchen, wie sich die Einsparungen nach
dem Smart meter Roll out weiterentwickeln.
26
BUIDE15917
5.2 Berechnung der Wirtschaftlichkeit
Die Berechnungen zur Wirtschaftlichkeit wurde für verschiedene Referenzgebäude durchgeführt. Dabei werden insgesamt sieben verschiedene Baualtersklassen für jeweils vier Energieträger untersucht.
Die berücksichtigten Baualtersklassen sind Neubau, Saniertes Gebäude, EnEV 2009, EnEV 2002,
WSchVO 1995, WSchVO 1978, Altbau vor 1978. Die Energieträger sind Erdgas, Öl, Fernwärme und
Strom. Für eine realistische Gewichtung der einzelnen Fälle werden die Verteilung der Baualtersklassen im Gebäudebestand und der Energiemix berücksichtigt. Künftige Veränderungen im Gebäudebestand (Sanierung, Abriss, Neubau) und im Energiemix fließen mit in die Berechnung ein.
Die Entwicklung des Gebäudebestandes und des Heizungsmixes richtet sich nach dem Referenzszenario des BEAM² Modells (Integrated Assessment Modelling for Building Stocks) von Bettgenhäuser
[Bettgenhäuser, 2013].5
Die Energieverbräuche sind Realverbräuche (gemessene Daten) aus dem Jahr 2014, die von ista zur
Verfügung gestellt wurden [ista 7/9/2015]. Insgesamt wurden etwa 70.000 Daten ausgewertet. Es
wurden nur Daten verwendet, die Informationen zur Baualtersklasse der Gebäude hatten. Die Daten
wurden witterungsbereinigt und plausibilisiert, d.h. Ausreißer wurden nicht berücksichtigt, und dann
einem der verschiedenen Referenzgebäude zugeteilt, je nach Baualter, Sanierungsstand und Energieträger. Der durchschnittliche Verbrauch für Raumwärme und Warmwasser, die durchschnittliche
Größe des Gebäudes und auch der Wohneinheit ergibt sich aus dem Durchschnitt aller Gebäude für
ein Referenzgebäude. Eine Übersicht findet sich in Kapitel 5.6.
Für jedes der Referenzgebäude wurden die Kosten und die Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation berechnet. Dabei wurde die jeweilige Endenergie für Raumwärme und Warmwasser, Energiekosten und Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation den Einsparungen durch
die unterjährige Verbrauchsinformation gegenübergestellt.
Die Wirtschaftlichkeit der Referenzgebäude wurde insgesamt für sechs verschiedene Fälle gerechnet:
ein Referenzfall und eine Variante des Referenzfalls und vier Sensitivitätsanalysen. Dabei werden verschiedene Einsparpotenziale und Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation sowie Energiepreissteigerungen unterstellt.
Für die Berechnung des Referenzfalls und der Variante des Referenzfalls wurde eine moderate
Energiepreissteigerung und basierend auf der Literaturanalyse (vgl. Kapitel 4 bzw. auch 4.6) eine
Einsparung durch unterjährige Verbrauchsinformation in Höhe von 5% unterstellt. Mit unserer Annahme der Einsparung in Höhe von 5 % im Durchschnitt folgen wir dem Gutachten des Instituts für
Technische Gebäudeausrüstung Dresden (vgl. 4.4). Eine neue, länger angelegte Feldstudie der dena
ist bis jetzt (3 Heizperioden) vielversprechend und deutet auf höhere Einsparungen hin (vgl. Kapitel
4.1).
5 Eine ausführlichere Beschreibung des Modells findet sich im Anhang, eine detaillierte Beschreibung in der Dissertation von Bettgenhäuser.
27
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Für die Kosten zur unterjährigen Verbrauchsinformation wurden zwei verschiedene Kostenszenarien
angesetzt. Auf Basis von monatlichen Kosten in Höhe von 1-2 Euro pro Monat wurde inklusive einer
Preissteigerung bis zum Jahr 2030 mit durchschnittlichen Kosten von 20 bzw. 30 Euro pro Jahr und
Wohneinheit (WE) angenommen. Im Sinne eines konservativen Ansatzes (vgl. Tabelle 7) wurden im
Referenzfall jährliche Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation in Höhe von 30 Euro unterstellt (und für die Variante des Referenzfalls 20 Euro).
Die Sensitivitätsanalysen untersuchen die Auswirkung einer geringeren Einsparung durch unterjährige
Verbrauchsinformation (es wurden Einsparungen in Höhe von 3 % unterstellt, vgl. auch Kapitel 4.3
bzw. 4.6) bei verschiedenen Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation und gleichbleibender
Energiepreise (0 % Energiepreissteigerung). Einen Überblick der durchgeführten Berechnungen gibt
Tabelle 6:
Tabelle 6: Übersicht der durchgeführten Berechnungen
Berechnung
Inputparameter
Einsparung durch
unterjährige
Verbrauchsinformation
Kosten für unterjährige
Energiepreis-
Verbrauchsinformation
steigerungsszenario
%
EUR pro WE pro Jahr
Referenzfall
5
30
moderat
Variante des Referenzfalls
5
20
moderat
Sensitivität 1
3
20
moderat
Sensitivität 2
3
30
moderat
Sensitivität 3
5
30
Keine Steigerung
Sensitivität 4
3
20
Keine Steigerung
Aufbauend darauf wird im nächsten Schritt die Wirtschaftlichkeit berechnet, wobei prinzipiell verschiedene Methoden Anwendung finden können. Für diese Studie wurden die Referenzgebäude anhand der Flächenverteilung gewichtet und auf dieser Basis der Gesamtanteil der wirtschaftlichen Fälle
berechnet. D.h. je Gebäudekategorie wurde die durchschnittliche Wohnungsgröße angenommen und
für dieses Referenzgebäude bewertet, ob eine unterjährige Verbrauchsinformation wirtschaftlich ist
oder nicht. Im Falle einer wirtschaftlichen Referenzgebäudebetrachtung ist dann die gesamte Fläche
der Gebäudekategorie als wirtschaftlich bewertet worden6.
Der tatsächliche Anteil der wirtschaftlichen Fälle kann davon abweichen, je nach der Verteilung der tatsächlichen Wohnungsgrößen in einer
Kategorie. Daher hat Ecofys weitere interne Berechnungen durchgeführt, um einen systematischen Fehler auszuschließen, mit dem Ergebnis
dass die Methode zu richtungssicheren Ergebnissen führt. Auf der einen Seite führt diese Methode dazu, dass der Anteil der Wirtschaftlichkeit zu klein abschätzt wird, da der Verbrauch von großen Wohnungen mit hohen Verbräuchen am Anteil der Energieeinsparung als zu gering
eingeht. Auf der anderen Seite werden unwirtschaftliche Fälle (eher kleine Wohnungen) unterschätzt werden. So bedeutet z.B. ein Anteil von
0 % Wirtschaftlichkeit in der Realität nicht, dass es keine Fälle geben wird, die wirtschaftlich sind. Auch in diesem Fall ist mit wirtschaftlichen
Einsparungen zu rechnen, wenn auch mit eher geringen.
Die Berechnung der wirtschaftlichen erzielbaren Einsparungen erfolgt über die Multiplikation des wirtschaftlichen Anteils mit den technisch
erzielbaren Einsparungen.
Um die Ergebnisse für einzelne Gebäudekategorien zu verifizieren, haben wir die Wirtschaftlichkeit für die entsprechenden Datensätze der
ista-Datenbank einzeln betrachtet und dann die Energieeinsparungen für Wohneinheiten, in denen die Maßnahme wirtschaftlich ist, ins Verhältnis zu allen Energieeinsparungen gesetzt.
6
28
BUIDE15917
Der wirtschaftlich ausgewiesene Anteil bezieht sich auf die Gebäude, die potentiell für Submetering in
Betracht kommen, d.h. Gebäude, die mit Erdgas, Fernwärme, Öl oder Wärmepumpen, nicht aber
über Nachtspeicherheizungen, Pellet oder andere Heizungssysteme beheizt werden.
5.3 Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation von 20172020
Für die Einordnung der erzielbaren Einsparungen in den politischen Kontext werden die monetären
und sowohl die technischen als auch die wirtschaftlichen Energie- und CO2-Einsparungen für Mehrfamilienhäuser in den Jahren 2017-2020 bestimmt. Dazu werden die Ergebnisse der erzielbaren Einsparungen der Referenzgebäude unter Berücksichtigung des zukünftigen Gebäudebestandes (Mehrfamilienhäuser) und Energiemixes (vgl. Kapitel 5.6) und der Durchdringung der funkbasierten Infrastruktur
zur jährlichen Abrechnung auf den deutschen Gebäudebestand (Mehrfamilienhäuser) extrapoliert. Für
die Berechnung der wirtschaftlichen Einsparungen werden die Einsparungen der Referenzgebäude
aufsummiert, bei denen die unterjährige Verbrauchsinformation eine wirtschaftliche Maßnahme ist.
Die Durchdringung der funkbasierten Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung ist marktgetrieben.
Messtechnologie, die an keine funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung angebunden ist,
wird nicht berücksichtigt. Die angegebenen Durchdringungsraten basieren auf Prognosen der ista
GmbH (auf Basis von Brancheninformationen) (detaillierte Angaben siehe Tabelle 11, Kapitel 5.5.2).
5.4 Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation bis 2030 –
zwei Szenarien
Vor dem Hintergrund, dass der Nationale Aktionsplan Energieeffizienz (NAPE) die Einsparungslücke
vermutlich nicht komplett schließen kann, sind kurzfristig vor allem möglichst schnell erzielbare Energie und CO2-Einsparungen für Deutschland relevant.
Mittelfristig sind vor dem Hintergrund der Klimaschutzziele die Höhe der erzielbaren energetischen
und CO2-Einsparungen für Deutschland bis 2030 interessant. Um Aussagen darüber treffen zu können, wurden zwei Szenarien miteinander verglichen. Für die Szenarien wurden für die Berechnung
der Energie- und der CO2 Emissionseinsparungen der gegenwärtige und zukünftige Gebäudebestand,
Energiemix (wie unter Kapitel 5.2 beschrieben) und die Durchdringungsraten der jeweiligen Technologien (funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung bzw. Smart Meter) berücksichtigt (siehe
Tabelle 11, Tabelle 12 und Tabelle 13). In einem weiteren Schritt werden die erzielbaren Einsparungen der Referenzgebäude unter Berücksichtigung des zukünftigen Gebäudebestandes und Energiemixes (vgl. Kapitel 5.6) auf den deutschen Gebäudebestand extrapoliert.
Szenario 1 (Submetering Szenario) baut auf Basis der vorhandenen Funkinfrastruktur zur jährlichen
Abrechnung (Submetering) auf. Es wurden dazu die erzielbaren Endenergie- und CO2-Einsparungen
29
BUIDE15917
durch unterjährige Verbrauchsinformation unter Berücksichtigung der bestehenden und zukünftigen
funkbasierten Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung für die Energieträger Erdgas, Öl, Fernwärme
und Strom (nur Wärmepumpen) für Mehrfamilienhäuser untersucht. Die Durchdringung der funkbasierten Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung ist marktgetrieben. Messtechnologie, die an keine
funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung angebunden ist, wird nicht berücksichtigt.
Szenario 2 (Smart Metering Szenario) baut auf Basis eines Smart Meter Gateways, über die spartenübergreifende Option zur Bündelung (bei der über die Smart Meter Gateways auch das Medium
Wärme abgerechnet wird) auf. Es wurden die erzielbare Einsparung unter Berücksichtigung des beschlossenen Smart Meter Rollouts [BMWi, 2015a] bestimmt. D.h. es wurden zusätzlich zu den im
Submetering Szenario untersuchten Referenzgebäuden auch Einsparmöglichkeiten von Mehrfamilienhäusern mit Nachtspeicherheizungen (Strom) und Einfamilienhäusern, die unter die Smart-Meter-Regelung fallen (d.h. Energieverbrauch größer 6000 kWh pro Jahr) berücksichtigt. Die Durchdringung
der Smart Meter ist regulatorisch getrieben, d.h. die Durchdringungsraten sind angenommen, wie im
Smart Meter Rollout vorgesehen (siehe Tabelle 13). Darüber hinaus wird die Option zur Bündelung
berücksichtigt, wobei wir unsere Annahme als optimistisch einschätzen. Prinzipiell können einer Bündelung technische Hindernisse bzw. Zusatzkosten im Wege stehen.
Bei den Berechnungen und zugrundeliegenden Annahmen wurde stets ein konservativer Ansatz verfolgt, mit dem Ziel realistische und richtungssichere Ergebnisse zu produzieren, die prinzipiell die Einsparungen für unterjährige Verbrauchsinformation im Submetering Szenario nicht überschätzen. Die
folgende Tabelle gibt einen Überblick:
Tabelle 7: Übersicht – konservatives Vorgehen
Parameter
Konservatives Vorgehen
Aufbauend auf der Literaturanalyse unterstellen wir 5 % erzielbare Einsparung
durch unterjährige Verbrauchsinformation. Damit folgen wir dem Gutachten des
ITG. Vor dem Hintergrund vielversprechender Ergebnisse des Dena Feldtestes
Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation
kann dies als vergleichsweise niedriger Wert angesehen werden und ist somit im
Sinne der konservativen Vorgehensweise.
Für die Sensitivitätsanalyse wurde eine Einsparung von 3 % unterstellt, basierend
auf einer neuerlich veröffentlichten Meta Studie aus Dänemark [Ea Energy Analyses, 2015]. Dabei ist zu hinterfragen ist, ob deren Ergebnisse aufgrund unterschiedlicher Rahmenbedingungen direkt übertragbar sind.
Kosten für unterjährige
Verbrauchsinformation
Energiepreissteigerung
Bündelung
Für die Kosten haben wir die Unter- und die Obergrenze berücksichtigt.
Als Untergrenze wurde eine Energiepreissteigerung von 0% berücksichtigt.
Die Bündelung wird als Option angeboten und ist nicht verpflichtend. Wir haben
unterstellt, dass in zwei Drittel der Fälle eine Bündelung stattfindet. Dies sehen
30
BUIDE15917
Parameter
Konservatives Vorgehen
wir als eine optimistische Annahme an, da technische Hindernisse, bzw. Zusatzkosten einer Bündelung im Wege stehen und den Anteil der Bündelungen verringern könnten.
5.5 Parameter
Die verwendeten Parameter und Annahmen werden im Folgenden detailliert beschrieben.
5.5.1 Allgemeine Parameter
Für die Berechnungen der erzielbaren monetären, energetischen und CO2-Einsparungen werden die
folgenden Parameter verwendet:
1.
Für die Höhe der Einsparungen werden 5 % unterstellt, basierend auf der Studie des ITG (vgl.
Kapitel 4.4). Eine aktuelle Feldstudie der dena kommt zu deutlich höheren Einsparungen in Höhe
von durchschnittlich 12 %, eine etwas ältere Studie kommt auf Einsparungen in Höhe von 7 – 12
% (vgl. Kapitel 4.1 und 4.2). Für die Berechnung der Sensitivität werden 3 % erzielbare Einsparung unterstellt, das Ergebnis einer aktuellen dänischen Metastudie (vgl. Kapitel 4.2).
2.
Für die Kosten zur unterjährigen Verbrauchsinformation werden zwei verschiedene Kostenszenarien angesetzt. Es werden 1-2 Euro pro Monat unterstellt. Inklusive einer Preissteigerung bis
zum Jahr 2030 werden mit durchschnittlichen Kosten von a) 20 und b) 30 Euro pro Jahr und
Wohneinheit angesetzt.
3.
Kosten für Infrastruktur, d.h. für funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung oder für
Smart Meter Gateway werden ausgeklammert. Es wird von einem Ohnehin Austausch ausgegangen (vgl. auch Kapitel 5.4).
4.
Für Energiepreise wird auf die Daten des BMWi und des DEPV zurückgegriffen [BMWi, 2015c];
[DEPV - Deutscher Energieholz- und Pellet-Verband].
5.
Für die Energiepreissteigerungen wird ein moderates Energiepreissteigerungsszenario verwendet
und als Sensitivität ein Szenario ohne Preissteigerung gerechnet.
6.
Für die Emissionsfaktoren wird auf die Daten von Gemis und BMWi zurückgegriffen.
Die folgenden Tabellen geben einen Überblick der zugrundeliegenden Daten:
Tabelle 8: Energiepreise
Endenergieträ-
2015
2017
2020
2025
2028
2030
Öl
0,0769
0,079
0,083
0,089
0,093
0,096
Gas
0,0714
0,073
0,076
0,080
0,083
0,085
FW
0,0707
0,072
0,075
0,080
0,083
0,085
Strom
0,2937
0,294
0,295
0,297
0,298
0,298
ger [€/kWh]
Quelle: [BMWi, 2015c];[DEPV - Deutscher Energieholz- und Pellet-Verband]
31
BUIDE15917
Tabelle 9: Energiepreissteigerung
Endenergieträger
2017
2020
2025
Öl
1,5%
Gas
1,2%
FW
1,2%
Strom
0,1%
2028
2030
Quelle: In Anlehnung an Prognos et al., gem. BMWi-Vorhaben zur wissenschaftlichen Begleitung der Erarbeitung der Energieeffizienzstrategie Gebäude: Aufbauend auf „Entwicklung der Energiemärkte – Energiereferenzprognose“ [BMWi, 2014a] unter Berücksichtigung der aktuellen Entwicklungen am Rohölmarkt. Anmerkung: Die jährlichen Steigerungen der Prognos-Daten sind sehr
variabel und wurden auch zur besseren Übersicht linearisiert.
Tabelle 10: CO Emissionsfaktoren
Emissionsfaktoren
[g/kWh]
2011
2020
Gas
227
Öl
316
2025
2030
Strom
579
514
508
481
Fernwärme
260
218
195
172
Quelle: [GEMIS, 2015]; [BMWi, 2014a]
Spezifische Parameter werden im folgenden Kapitel beschrieben.
5.5.2 Grundgesamtheit, Durchdringungsraten und Bündelung
Es sei darauf hingewiesen, dass die zugrundeliegende Grundgesamtheit der beiden Szenarien nicht
deckungsgleich ist: Im Submetering Szenario entspricht die Grundgesamtheit allen WE mit vorhandener Submetering Infrastruktur, d.h. alle WE in Mehrfamilienhäusern. Im Gegensatz dazu beziehen
sich im Smart Metering Szenario die angegebenen Durchdringungsraten auf solche Gebäude, die direkt unter die Regelung des Smart Meter Rollouts fallen, bzw. zusätzlich auf solche solchen Fällen die
Option zur spartenübergreifenden Bündelung wahrnehmen (indirekt von der Regelung betroffen). Damit ist die Grundgesamtheit im Smart Metering Szenario kleiner als die Hälfte im Vergleich zum Submetering Szenario. Dies wird im Folgenden detaillierter erläutert.
Durchdringungsrate funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung
Auf Basis von Brancheninformationen erstellt ista Prognosen zur Marktdurchdringung (Tabelle 11).
Die Verteilung der Raten auf die jeweilige Baualtersklasse erfolgt durch die Einschätzung von Ecofys
(Tabelle 12). Prinzipiell wurde angenommen, dass ältere Gebäude geringere Durchdringungsraten
aufweisen, als neuere. Bezüglich des Energieträgers Strom werden nur Mehrfamilienhäuser mit Wärmepumpe betrachtet (nicht aber solche mit Nachtspeicherheizungen).
32
BUIDE15917
Tabelle 11: Durchdringungsrate funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung
2015
2017
2020
2025
2030
50%
57%
70%
89%
95%
Quelle: Prognosen der ista GmbH auf Basis von Brancheninformationen
Tabelle 12: Durchdringungsrate funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung aufgeteilt nach Baualtersklasse
WSchVO
WSchVO
Altbau
1995
1978
vor 1978
50%
48%
48%
48%
83%
58%
55%
55%
55%
95%
85%
65%
65%
65%
65%
95%
90%
80%
85%
85%
85%
100%
95%
93%
90%
90%
90%
90%
100%
95%
95%
95%
93%
93%
93%
Jahr
Neubau
Saniert
EnEV 2009
EnEV 2002
2015
98%
95%
80%
2017
98%
95%
2020
100%
2025
100%
2028
2030
Quelle: Die Verteilung der Durchdringungsraten (vgl. Tabelle 11) auf die jeweilige Baualtersklasse erfolgt durch die
Einschätzung von Ecofys
Durchdringungsrate Smart Meter
Der Rollout sieht vor, dass Messstellen mit einem Stromverbrauch von mehr als 6.000 bis 10.000
kWh pro Jahr ab 2020 mit Smart Metern ausgerüstet werden sollen. Untenstehende Tabelle illustriert
die angenommene Entwicklung (12.5 % pro Jahr). Alle Nutzeinheiten (Messstellen) mit einem jährlichen Verbrauch über 6.000 kWh müssen ab 2020 verpflichtend einen Smart Meter einbauen. Wir gehen davon aus, dass insbesondere Gebäude mit Mischnutzung, Gebäude mit einer Wärmepumpe und
Gebäude mit elektrischer Warmwassererzeugung (z.B. Durchlauferhitzer) unter diese Regelung fallen
werden. Bezogen auf den gesamten Gebäudebestand ist dies nur ein Anteil (der unter die oben genannte Regelung fällt) und nicht der komplette Gebäudebestand. Insofern bedeuten in der folgenden
Tabelle 100 %, dass alle von der Regelung betroffenen Haushalte einen Smart Meter haben werden.
Messstellen mit einem Verbrauch größer 10.000 kWh müssen ab 2017 mit einem intelligenten Messsystem (iMSys) ausgerüstet werden. In unserem Modell wurden diese Fälle nicht mitbetrachtet, da es
einen kleinen Anteil der Gebäude ausmacht, die unter diese Regelung fallen würden (z.B. Mehrfamilienhaus mit Mischnutzung, wie z.B. Supermarkt, der über 10.000 kWh pro Jahr verbraucht). Dieser
Effekt hat einen vernachlässigbaren Einfluss auf die erzielbaren Einsparungen. Prinzipiell gäbe minimale Einsparungen schon zwischen 2017-2020, die im jetzigen Szenario vernachlässigt sind. Die Gesamtaussage verändert sich dadurch nicht.
Tabelle 13: Durchdringungsrate Smart Meter
2015
2017
2020
2025
2028
2030
0%
0%
13%
75%
100%
100%
Quelle: [BMWi, 2015a]
33
BUIDE15917
Die Anzahl der Mehrfamilienhäuser mit mehr als einer Wohneinheit beträgt ca. 6,2 Millionen, davon
haben ca. 3,8 Millionen der Gebäude eine Mischnutzung [DESTATIS, 2014]. Die durchschnittliche
Nutzfläche der Gebäude mit Mischnutzung beträgt 730 m² (abgeleitet aus [BMWi, 2015b]).
Im Sinne des konservativen Ansatzes, haben wir für Mehrfamilienhäuser

angenommen, dass 75 % aller Mehrfamilienhäuser mit Mischnutzung (also mit mindestens einer
Gewerbeeinheit) mehr als 6.000 kWh pro Jahr verbrauchen. Diese Annahme gründet auf gebäudetypologischen Daten und Daten zu von Gewerbe, Handel und Dienstleistung (GHD) genutzten
Wohn- und Nichtwohngebäuden des BMWi [BMWi, 2015b].

Einzelfälle mitberücksichtigt, d.h. wir haben angenommen, dass
-
in allen Mehrfamilienhäusern, die mit einer Wärmepumpe ausgestattet sind, der Stromverbrauch von 6.000 kWh pro Jahr überschreiten wird.
-
in rund 20 % der Fälle, in denen Warmwasser über einen elektrischen Durchlauferhitzer
erzeugt wird, die Grenze von 6.000 kWh pro Jahr überschritten wird.

angenommen, dass in rund zwei Drittel aller oben genannten Fälle eine Bündelung stattfindet.
Für Einfamilienhäuser, haben wir angenommen,

dass, sobald eine Wärmepumpe zur Erzeugung von Raumwärme benutzt wird, diese in rund der
Hälfte der Fälle mit einem Extrazähler betrieben wird.

in diesem Fall wird der Einbau eines Smart Meters in 100 % der Fälle erfolgen,

im anderen Fall, d.h. die Wärmepumpe läuft mit dem Haushaltsstrom über einen Zähler,
gehen wir davon aus, dass in dreiviertel der Fälle der Verbrauch über 6.000 kWh liegt und
ein Smart Meter eingebaut werden muss.

dass in rund 7 % der Fälle, in denen Warmwasser über einen elektrischen Durchlauferhitzer erzeugt wird, die Grenze von 6.000 kWh pro Jahr überschritten wird.
5.6 Gebäudebestand und Endenergieverbräuche
Die Studie rechnet mit insgesamt verschiedenen Referenzgebäuden (sieben verschiedene Baualtersklassen kombiniert mit jeweils vier Energieträgern).
Tabelle 14 bisTabelle 16 geben einen Überblick über die relative Verteilung der jeweiligen Referenzgebäude im Gesamtbestand. Weiterhin geben sie einen Überblick über die durchschnittliche Anzahl
der Wohneinheiten, die durchschnittliche Nutzfläche und die durchschnittlichen Endenergieverbräuche
für Raumwärme und Warmwasser. Die durchschnittlichen Endenergieverbräuche, die durchschnittlichen Wohneinheiten pro Gebäude und die durchschnittlichen Wohnflächen basieren auf den Messdaten von ista [ista 7/9/2015]. Die Abbildung des momentanen und zukünftigen Gebäudebestandes
(Verteilung der Quadratmeter und der Heizungssysteme über die Referenzgebäude) erfolgt über das
BEAM² Modell [Bettgenhäuser, 2010]. Für den Energieträger Strom werden Abschätzungen durchgeführt. Der Anteil von Wärmepumpen im Gebäudebestand insbesondere bei Mehrfamilienhäusern ist
gering, wird in Zukunft aber steigen, gleichzeitig wird der Anteil der Nachtspeicherheizungen fallen.
Momentan beträgt der Anteil der Raumwärme in MFH, die mit Strom erzeugt wird ca. 6 %, wobei wir
34
BUIDE15917
davon ausgegangen sind, dass davon ca. 20 % der mit Strom erzeugten Raumwärme auf Wärmepumpen entfallen.
Tabelle 14: Endenergieverbräuche und Anteil am Gebäudebestand nach Baualtersklassen und Energieträger (Öl)
Öl
Saniert
Neubau
(ab
2016)
Verteilung im Stock in
% Gesamt-
2015
fläche
0,3 %
0,0 %
EnEV
EnEV
WSchVO
WSchVO
Altbau
2009
2002
1995
1978
vor 1978
1,1 %
1,1 %
1,1 %
5,5 %
14,7 %
Durchschnittliche
Wohneinheiten (WE)
WE
10
8
5
6
6
8
10
m²
90
70
90
80
76
74
68
kWh/m²a
33
78
54
78
94
118
132
kWh/m²a
25
25
31
26
25
24
20
kWh/m²a
58
103
85
104
119
141
152
pro Gebäude
Durchschnittliche Nutzfläche/ WE
spez. Endenergie für
Raumwärme
spez. Endenergie
Warmwasser
spez. Endenergie gesamt
Tabelle 15: Endenergieverbräuche und Anteil am Gebäudebestand nach Baualtersklassen und Energieträger (Erdgas)
Erdgas
Saniert
Neubau
(ab
2016)
Verteilung im Stock in
% Gesamt-
2015
fläche
0,8 %
0,0 %
EnEV
EnEV
WSchVO
WSchVO
Altbau
2009
2002
1995
1978
vor 1978
2,5 %
2,5 %
2,5 %
12,5 %
33,2 %
Durchschnittliche
Wohneinheiten (WE)
WE
10
12
15
11
11
12
12
m²
90
65
79
81
71
70
66
kWh/m²a
43
78
65
78
105
128
136
kWh/m²a
25
25
23
28
26
26
24
kWh/m²a
68
103
89
106
130
154
160
pro Gebäude
Durchschnittliche Nutzfläche/ WE
spez. Endenergie für
Raumwärme
spez. Endenergie
Warmwasser
spez. Endenergie gesamt
35
BUIDE15917
Tabelle 16: Endenergieverbräuche und Anteil am Gebäudebestand nach Baualtersklassen und Energieträger (Fernwärme)
Fernwärme
Saniert
Neubau
(ab
2016)
Verteilung im Stock in
% Gesamt-
2015
fläche
0,2 %
0,0 %
EnEV
EnEV
WSchVO
WSchVO
Altbau
2009
2002
1995
1978
vor 1978
0,5 %
0,5 %
0,5 %
2,5 %
6,6 %
Durchschnittliche
Wohneinheiten (WE)
WE
10
33
28
25
24
35
29
m²
90
58
79
74
69
61
61
kWh/m²a
37
61
60
61
78
119
119
kWh/m²a
25
25
33
31
25
24
19
kWh/m²a
62
86
93
92
103
143
138
pro Gebäude
Durchschnittliche Nutzfläche/ WE
spez. Endenergie für
Raumwärme
spez. Endenergie
Warmwasser
spez. Endenergie gesamt
36
BUIDE15917
6 Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung
und der Einsparszenarien
6.1 Wirtschaftlichkeit des Referenzfalls und der Variante
Für die Berechnung der Wirtschaftlichkeit wird eine erzielbare Einsparung von 5 % unterstellt, wobei
im Referenzfall 30 Euro und in der Variante 20 Euro Kosten für die Dienstleistung der unterjährigen
Verbrauchsinformation pro Wohneinheit und Jahr angenommen wird (siehe Tabelle 17, vgl. auch Kapitel 5.2).
Tabelle 17: Übersicht der unterstellten Einsparungen und Kosten
Berechnung
Inputparameter
Einsparung durch unterjäh-
Kosten für unterjährige
Energiepreis-
rige Verbrauchsinformation
Verbrauchsinformation
steigerungsszenario
%
EUR pro WE pro Jahr
Referenzfall
5
30
moderat
Variante des Referenzfalls
5
20
moderat
Unter den beschriebenen Annahmen beträgt für den Referenzfall der wirtschaftliche Anteil7 für den
Verbraucher 87% (vgl. Abbildung 6, vgl. Tabelle 18). Bei der Berechnung der Variante des Referenzfalls, steigt der wirtschaftliche Anteil auf 96%. Mit Ausnahme der Referenzgebäude, in denen die
Raumwärme mit einer Wärmepumpe bereitgestellt wird, sind in der Variante des Referenzfalls die
Einsparungen fast immer wirtschaftlich zu erzielen (vgl. Tabelle 19). Die Berechnungen zeigen, dass
bei einer Einsparung in Höhe von 5% unabhängig von den Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation der Anteil der wirtschaftlichen Flächen8 sehr hoch ist.
Wie in Kapitel 5.2 (siehe Fußnote 6) beschrieben, kann der tatsächliche Anteil der wirtschaftlichen
Fälle abweichen, je nach der Verteilung der tatsächlichen Wohnungsgrößen in einer Kategorie. Bei einem berechneten wirtschaftlichen Anteil von 100 % bzw. 0 % sind die tatsächlichen wirtschaftlichen
Anteile jeweils kleiner, bzw. größer.
Um die Ergebnisse für einzelne Gebäudekategorien zu verifizieren und sicherzustellen, dass die Methode zu richtungssicheren Ergebnissen führt, haben wir die Wirtschaftlichkeit für die entsprechenden
Datensätze der ista-Datenbank einzeln betrachtet und dann die Energieeinsparungen für Wohneinheiten, in denen die Maßnahme wirtschaftlich ist, ins Verhältnis zu allen Energieeinsparungen gesetzt.
7
Für diese Studie wurden die Referenzgebäude anhand der Flächenverteilung gewichtet und auf dieser Basis der Gesamtanteil der wirt-
schaftlichen Fälle berechnet (Kapitel 5.2)
8
Vgl. Kapitel 5.2
37
BUIDE15917
Unter Berücksichtigung des oben beschriebenen Effektes beträgt der wirtschaftliche Anteil für den Referenzfall 76 % (statt 87 %). Im Fall von Strom als Energieträger (für Wärmepumpen) sind die Einsparungen nicht wirtschaftlich zu erzielen. Der Anteil von Wärmepumpen im Heizungsmix ist gering.
Beim direkten Vergleich des Referenzfalls mit seiner Variante zeigt sich, dass, bei gleicher Höhe der
Einsparungen, jedoch mit höheren Kosten für die Verbrauchsinformation (30 Euro/ WE pro Jahr im
Referenzfall gegenüber 20 Euro/ WE in der Variante), sich die Anzahl der wirtschaftlichen Fälle verringert, insbesondere bei neuen Gebäuden (vgl. Tabelle 18, Tabelle 19). Allerdings ist auch bei höheren
Kosten, wie im Referenzfall unterstellt, der wirtschaftliche Anteil immer noch in über dreiviertel der
Fälle wirtschaftlich (vgl. Abbildung 6).
Abbildung 6: Anteil der Wirtschaftlichkeit im Referenzfall (5% Einsparung, Kosten für unterjährige Verbrauchsinformation pro Wohneinheit: 30 Euro pro Jahr, moderate Energiepreissteigerung)
Es wird deutlich, dass bei erzielbaren Einsparungen in einer Höhe von 5 % die Mehrzahl der Fälle unabhängig von den betrachteten Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation wirtschaftlich ist.
Tabelle 18 macht deutlich, dass momentan über 70% des gesamten Gebäudebestandes in einigen
wenigen Referenzgebäuden (Anteil größer 5 %, hauptsächlich ältere Gebäude, Raumwärme über Gas
und Öl) konzentriert ist. Der Anteil wird in Zukunft sinken. Für eine übersichtliche Darstellung wurde
die Verteilung der Referenzgebäude nur für das Jahr 2015 dargestellt und nur für die Energieträger
Öl, Gas und Fernwärme. Eine detaillierte Darstellung (weitere Energieträger und zukünftige Jahre)
kann dem Annex entnommen werden (vgl. Kapitel 8.2).
38
BUIDE15917
Tabelle 18: Referenzfall: Übersicht der Wirtschaftlichkeit nach Baualtersklasse und Energieträger in EUR/ Jahr/ WE
(für 5%, 30 Euro, moderate Energiepreissteigerung) *
Öl
Neu
San
09
02
Erdgas
95
78
<78
Neu
San
09
02
95
Fernwärme
78
<78
Neu San
09
02
95
78
<78
Quadratmeterverteilung im
Stock (%)
in 2015
0,3%
2015
-10
-2
-1
2
5
10
10
-6
-4
-3
3
6
11
11
-9
-11
-2
-4
-3
4
2
2017
-9
-1
0
3
6
11
11
-6
-3
-2
4
7
13
12
-8
-10
-1
-3
-2
5
3
2020
-8
-0
2
5
8
13
13
-5
-2
-1
6
8
15
14
-7
-9
1
-2
-1
6
5
2025
-7
2
4
7
10
17
16
-3
-0
1
8
11
18
17
-5
-8
3
0
2
9
7
2028
-6
4
6
9
12
19
18
-1
1
3
10
13
20
20
-4
-7
4
2
3
11
9
2030
-5
5
7
10
14
20
20
-0
2
4
11
15
22
21
-3
-6
5
3
4
12
10
1,1% 1,1% 1,1% 5,5% 14,7% 0,8%
2,5% 2,5% 2,5% 12,5% 33,2% 0,2%
0,5% 0,5% 0,5% 2,5% 6,6%
* Beträgt die Verteilung der Quadratmeter im Gebäudebestand mehr als 5%, sind die Zellen hervorgehoben, d.h. dunkles grün
oder rot, schwarze Schrift in fett).
Tabelle 19: Variante des Referenzfalls: Übersicht der Wirtschaftlichkeit nach Baualtersklasse und Energieträger in
EUR/ Jahr/ WE (für 5%, 20 Euro, moderate Energiepreissteigerung)
Öl
Erdgas
Fernwärme
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu San
09
02
95
78
<78
2015
0
8
9
12
15
20
20
4
6
7
13
16
21
21
1
-1
8
6
7
14
12
2017
1
9
10
13
16
21
21
4
7
8
14
17
23
22
2
0
9
7
8
15
13
2020
2
10
12
15
18
23
23
5
8
9
16
18
25
2025
3
12
14
17
20
27
26
7
10
11
18
21
28
24
3
1
11
8
9
16
15
27
5
2
13
10
12
19
17
2028
4
14
16
19
22
29
28
9
11
13
20
23
30
30
6
3
14
12
13
21
19
2030
5
15
17
20
24
30
30
10
12
14
21
25
32
31
7
4
15
13
14
22
20
6.1.1 Sensitivitätsanalyse
Höhe der Einsparung (Sensitivität 1 und 2)
Für die Berechnungen der Sensitivitäten wurden aktuelle Erkenntnisse einer dänischen Metastudie
berücksichtigt (vgl. Kapitel 4.2), d.h. es wurden Einsparungen in Höhe von 3 % unterstellt. Für die
Höhe der Kosten für unterjährige Verbrauchsinformation wurde 20 bzw. 30 Euro pro Wohneinheit und
Jahr und eine moderate Energiepreissteigerung unterstellt (vgl. auch Kapitel 5.2), siehe folgende Tabelle:
39
BUIDE15917
Tabelle 20: Übersicht der unterstellten Einsparungen und Kosten
Berechnung
Inputparameter
Einsparung durch unterjäh-
Kosten für unterjährige
Energiepreissteigerungs-
rige Verbrauchsinformation
Verbrauchsinformation
szenario
%
EUR pro WE pro Jahr
Sensitivität 1
3
20
moderat
Sensitivität 2
3
30
moderat
Im Falle einer geringeren Einsparung (3 %) haben die unterstellten Kosten für die Verbrauchsinformation einen signifikanten Einfluss auf Wirtschaftlichkeit.
Sensitivität 1: Bei 20 Euro (pro Jahr pro WE) Kosten für unterjährige Verbrauchsinformation ist die
Wirtschaftlichkeit für die Mehrheit der Referenzgebäude (mit Energieträger Erdgas und Öl) gegeben,
jedoch nicht für den Energieträger Strom und Fernwärme (Tabelle 21). Der wirtschaftliche Anteil, bezogen auf den gesamten Bestand, beträgt 82 %.
Sensitivität 2: Geht man bei gleicher Höhe der Einsparungen (3 %) von höheren Kosten für die Verbrauchsinformation aus (30 Euro pro Jahr pro WE), so wird deutlich, dass sich gegenüber Sensitivitätsanalyse 1, die Anzahl der wirtschaftlichen Fälle deutlich verringert. Die Einsparung wäre für (fast)
alle betrachteten Referenzgebäude unwirtschaftlich (Tabelle 22). Der wirtschaftliche Anteil beträgt
nahezu 0 %.
Diese Sensitivitätsanalyse zeigt, dass bei 3% Einsparung, die Kosten für die unterjährige Verbrauchsinformation signifikanten Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit haben. Die Empfindlichkeit, mit
der die Sensitivitätsanalyse auf die Variation der Parameter reagiert, ist auf die Eigenschaft der unterjährigen Verbrauchsinformation als gering investive Maßnahme zurückzuführen.
Es wird deutlich, dass bei 3 % Einsparung und Kosten in Höhe von 30 Euro pro WE pro Jahr die Wirtschaftlichkeit kippt. Allerdings sind die Kosten, die im Falle einer Unwirtschaftlichkeit auftreten, bei
fast allen Referenzgebäuden, die im Bestand häufig vorkommen (dunkelrot bzw. dunkelgrün und
Schrift in bold), mit 0 bis 10 Euro pro Jahr relativ gering (und damit auch das Verlustrisiko für den
Nutzer). Ein volkswirtschaftlicher Beitrag an Energie und CO2 Einsparung bleibt weiterhin bestehen.
40
BUIDE15917
Tabelle 21: Übersicht der Wirtschaftlichkeit nach Baualtersklasse und Energieträger in EUR/ Jahr/ WE (für 3%, 20
Euro, moderate Energiepreissteigerung)
Öl
Erdgas
Fernwärme
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu San
09
02
95
78
<78
2015
-8
-3
-2
-1
1
4
4
-6
-5
-4
-0
1
5
5
-7
-8
-3
-4
-4
0
-1
2017
-8
-3
-2
-0
2
5
5
-5
-4
-3
0
2
6
5
-7
-8
-2
-4
-3
1
-0
2020
-7
-2
-1
1
3
6
6
-5
-3
-3
1
3
7
2025
-6
-1
1
2
4
8
8
-4
-2
-1
3
5
9
6
-6
-8
-2
-3
-2
2
1
8
-5
-7
-0
-2
-1
3
2
2028
-5
0
1
3
5
9
9
-3
-1
-0
4
6
10
10
-4
-6
1
-1
-0
4
3
2030
-5
1
2
4
6
10
10
-2
-1
0
5
7
11
11
-4
-6
1
-0
0
5
4
Tabelle 22: Übersicht der Wirtschaftlichkeit nach Baualtersklasse und Energieträger in EUR/ Jahr/ WE (für 3%, 30
Euro, moderate Energiepreissteigerung)
Öl
Erdgas
Fernwärme
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu San
09
02
95
78
<78
2015
-18
-13
-12
-11
-9
-6
-6
-16 -15
-14
-10
-9
-5
-5
-17 -18 -13
-14
-14
-10
-11
2017
-18
-13
-12
-10
-8
-5
-5
-15 -14
-13
-10
-8
-4
-5
-17 -18 -12
-14
-13
-9
-10
2020
-17
-12
-11
-9
-7
-4
-4
-15 -13
-13
-9
-7
-3
-4
-16 -18 -12
-13
-12
-8
-9
2025
-16
-11
-9
-8
-6
-2
-2
-14 -12
-11
-7
-5
-1
-2
-15 -17 -10
-12
-11
-7
-8
2028
-15
-10
-9
-7
-5
-1
-1
-13 -11
-10
-6
-4
0
-0
-14 -16
-9
-11
-10
-6
-7
2030
-15
-9
-8
-6
-4
0
-0
-12 -11
-10
-5
-3
1
1
-14 -16
-9
-10
-10
-5
-6
Energiepreissteigerung (Sensitivität 3 und 4)
Im letzten Schritt wurde der Einfluss des Energiepreises auf die Wirtschaftlichkeit untersucht. Diese
Sensitivitätsanalyse wurde für zwei Fälle durchgeführt: Sensitivität 3 unterstellt eine Einsparung in
Höhe von 5 % und Kosten für die Verbrauchsinformation in Höhe von 30 Euro pro Jahr pro WE. Sensitivität 4 unterstellt eine Einsparung in Höhe von 3 % und Kosten für die Verbrauchsinformation in
Höhe von 20 Euro pro Jahr pro WE, siehe folgende Tabelle:
Tabelle 23: Übersicht der unterstellten Einsparungen und Kosten
Berechnung
Inputparameter
Einsparung durch unterjäh-
Kosten für unterjährige
Energiepreissteigerungs-
rige Verbrauchsinformation
Verbrauchsinformation
szenario
%
EUR pro WE pro Jahr
Sensitivität 3
5
30
Keine Steigerung
Sensitivität 4
3
20
Keine Steigerung
Sensitivitätsanalyse 3 (identisch mit dem Referenzfall, aber ohne Energiepreissteigerung), zeigt dass
sich der wirtschaftliche Anteil von 87 % auf 86 % nur geringfügig verringert (Tabelle 24).
41
BUIDE15917
Sensitivitätsanalyse 4 (identisch mit Sensitivität 1, aber ohne Energiepreissteigerung) zeigt, dass sich der wirtschaftliche Anteil von 82 % auf 75 % nur geringfügig verringert (
Tabelle 25).
Die Sensitivitätsanalysen 3 und 4 zeigen insgesamt, dass die unterstellte Energiepreissteigerung einen relativ geringen Einfluss auf den Anteil der Wirtschaftlichkeit hat.
Tabelle 24: Übersicht der Wirtschaftlichkeit nach Baualtersklasse und Energieträger in EUR/Jahr/WE (für 5%, 30
Euro, keine Steigerung)
Öl
Erdgas
Fernwärme
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu
San
09
02
95
78
<78
09
02
95
78
<78
2015
-10
-2
-1
2
5
10
10
-6
-4
-3
3
6
11
11
Neu San
-9
-11
-2
-4
-3
4
2
2017
-10
-2
-1
2
5
10
10
-6
-4
-3
3
6
11
11
-9
-11
-2
-4
-3
4
2
2020
-10
-2
-1
2
5
10
10
-6
-4
-3
3
6
11
11
-9
-11
-2
-4
-3
4
2
2025
-10
-2
-1
2
5
10
10
-6
-4
-3
3
6
11
11
-9
-11
-2
-4
-3
4
2
2028
-10
-2
-1
2
5
10
10
-6
-4
-3
3
6
11
11
-9
-11
-2
-4
-3
4
2
2030
-10
-2
-1
2
5
10
10
-6
-4
-3
3
6
11
11
-9
-11
-2
-4
-3
4
2
Tabelle 25: Übersicht der Wirtschaftlichkeit nach Baualtersklasse und Energieträger in EUR/Jahr/WE (für 3%, 20
Euro, keine Steigerung)
Öl
Erdgas
Fernwärme
Neu
San
09
02
95
78
<78
Neu
San
09
02
95
78
<78
09
02
95
78
<78
2015
-8
-3
-2
-1
1
4
4
-6
-5
-4
-0
1
5
5
Neu San
-7
-8
-3
-4
-4
0
-1
2017
-8
-3
-2
-1
1
4
4
-6
-5
-4
-0
1
5
5
-7
-8
-3
-4
-4
0
-1
2020
-8
-3
-2
-1
1
4
4
-6
-5
-4
-0
1
5
5
-7
-8
-3
-4
-4
0
-1
2025
-8
-3
-2
-1
1
4
4
-6
-5
-4
-0
1
5
5
-7
-8
-3
-4
-4
0
-1
2028
-8
-3
-2
-1
1
4
4
-6
-5
-4
-0
1
5
5
-7
-8
-3
-4
-4
0
-1
2030
-8
-3
-2
-1
1
4
4
-6
-5
-4
-0
1
5
5
-7
-8
-3
-4
-4
0
-1
6.2 Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation von 20172020
Der NAPE weist prognostizierte Einsparungen bis 2020 aus [BMWi, 2014b]. Um die in der vorliegenden Studie berechneten Einsparungen der Referenzgebäude politisch einzuordnen, wurden diese für
den Zeitraum 2017–2020 berechnet und auf den Gebäudebestand extrapoliert. Dabei wurde marktgetriebene Durchdringungsraten für die funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung unterstellt (vgl. Tabelle 12).
Es wurden technische und wirtschaftliche9 Einsparungen berechnet (Tabelle 26). Unter den technischen Einsparungen werden alle erzielbaren Einsparungen aufsummiert, unter den wirtschaftlichen
Einsparungen werden die Einsparungen im Falle einer wirtschaftlichen Referenzgebäudebetrachtung
9
Vgl. Kapitel 5.2
42
BUIDE15917
aufsummiert. Die tatsächlichen wirtschaftlichen Einsparungen können davon abweichen (vgl. 5.2, vgl.
Fußnote 6).
Im Referenzfall belaufen sich die wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen in dem betrachteten Zeitraum auf 77PJ, wobei der Anteil der wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen an den (technisch erzielbaren) Gesamteinsparungen mit 87 % relativ hoch ist. In der Variante des Referenzfalls, steigen die
wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen auf 85 PJ (bei einem wirtschaftlichen Anteil von 96%). Die
Berechnungen zeigen, dass bei einer Einsparung in Höhe von 5% unabhängig von den Kosten für die
unterjährige Verbrauchsinformation der Anteil der wirtschaftlichen Flächen10 sehr hoch ist (vgl. Tabelle 26).
Die Sensitivitätsanalyse zeigt, dass bei einer unterstellten Einsparung von 3 % sich die wirtschaftlich
erzielbaren Einsparungen auf 43 PJ (bei 20 Euro Kosten) bzw. auf 0 PJ (bei 30 Euro Kosten) reduzieren, wobei der Anteil der wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen an den (technisch erzielbaren) Gesamteinsparungen 82 % bzw. 0 % beträgt (Sensitivität 1 bzw. 2).
Bei einer angenommenen Energiepreissteigerung von null Prozent belaufen sich die wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen auf 77 bzw. 40 PJ, wobei der Anteil der wirtschaftlich erzielbaren Einsparungen an den (technisch erzielbaren) Gesamteinsparungen 86 % bzw. 75 % beträgt (Sensitivität 3 bzw.
4) (vgl. Tabelle 26).
Einen Überblick über die Berechnungsergebnisse gibt folgende Tabelle:
Tabelle 26: Zusammenfassung der Einsparungen von 2017 – 2020
Berechnung*
Technische
Wirtschaftliche
Monetäre
Einsparung
Einsparung
Einsparung
Endener-
CO2 Emissi-
Endenergie
CO2 Emissio-
gie [PJ]
onen [Mt]
[PJ]
nen [Mt]
cher
Anteil
in % (gewichtet nach m²)
Referenzfall
89
6,2
77
5,4
1.811
87 %
Variante 1
89
6,2
85
5,9
1.959
96 %
53
53
89
53
3,7
3,7
6,2
3,7
43
0
77
40
3,0
0
5,3
2,8
1.035
0
1.788
962
Sensitivität
Sensitivität
Sensitivität
Sensitivität
1
2
3
4
* zugrundeliegende Parameter vgl. Tabelle 6
10
[Mio €]
Wirtschaftli-
Vgl. Kapitel 5.2
43
BUIDE15917
82
0
86
75
%
%
%
%
Der NAPE prognostiziert eine Höhe der Einsparung von 290 bis 360 PJ Primärenergieverbrauch (PEV)
(inklusive der nicht mehr aktuellen steuerlichen Förderung von energetischen Sanierungen in Höhe
von 40 PJ). Vor diesem Hintergrund sind die erzielbaren Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation als signifikant einzustufen.
6.3 Einsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation bis 2030 –
zwei Szenarien
Im Zusammenhang mit den Klimaschutzzielen und dem NAPE ist relevant, wie viel Energie und CO2
Emissionen eingespart werden können und wie dies am schnellsten realisiert werden kann. Um Aussagen darüber treffen zu können, wurden zwei Szenarien miteinander verglichen. Zum einen wurden
die möglichen Endenergieeinsparungen durch unterjährige Verbrauchsinformation unter Berücksichtigung von Submetering (marktgetrieben) und zum anderen durch Berücksichtigung von Smart Metering (regulatorisch getrieben) untersucht. Dabei wurden zum einen die Szenarien separat betrachtet
und zum anderen wurde eine Kombination der Szenarien analysiert, d.h. es wurde untersucht, wie
sich beide Szenarien ergänzen und wo eine Überlappung der Einsparungen auftreten kann. Für die
Berechnungen wurde eine Einsparung durch unterjährige Verbraucherinformation von 5 % unterstellt
(Referenzfall).
Die zugrundeliegenden Annahmen sind in Kapitel 5.4 beschrieben.
In 2030 können im Smart Metering Szenario 15 PJ eingespart werden, wobei 3 PJ auf Einfamilienhäuser (EFH) und 12 PJ auf Mehrfamilienhäuser (MFH) entfallen. Vor dem Start des regulatorischen
Smart Meter Rollouts besteht in diesem Szenario kein Energieeinsparpotenzial, d.h. unter diesem
Szenario kann kein Beitrag zum NAPE geleitest werden. Durch die vorhandene funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung kann im Submetering Szenario sofort eine Energieeinsparung gehoben werden (20 PJ im Jahr 2017). Im Jahr 2030 können im Submetering Szenario 31 PJ eingespart
werden. Folgende Abbildung verdeutlicht die Verläufe der jeweiligen Szenarien.
44
BUIDE15917
Abbildung 7: Erzielbare Endenergieeinsparungen im Smart Metering bzw. im Submetering Szenario
Kombiniert man beide Szenarien, so treten Überschneidungen bei den Einsparungen auf, die in MFH
gehoben werden können. Bei Einsparungen, die in EFH erzielt werden können, treten dahingegen
keine Überschneidungen auf, da diese nur im Smart Metering Szenario gehoben werden können. Unterstellt man die Durchdringungsraten den jeweiligen Technologien (vgl. Kapitel 5.5), so führt dies im
Jahr 2030 zu Einsparungen durch Smart Metering von 3 PJ in EFH und 12 PJ in MFH. Das zusätzliche
Einsparpotenzial durch Submetering beträgt in 2030 19 PJ. Im Jahre 2030 können somit insgesamt
34 PJ durch unterjährige Verbrauchsinformation eingespart werden. In 2020, dem Startjahr des verpflichtenden Einbaus von Smart Metern für Haushalte mit einem Energieverbrauch größer als 6.000
kWh, beträgt das Energieeinsparpotenzial 24 PJ. Folgende Abbildung verdeutlicht dies:
45
BUIDE15917
Abbildung 8: Kumulierte erzielbare Endenergieeinsparungen beider Szenarien
6.4 Analyse und politische Einordnung der Ergebnisse
Wirtschaftlichkeit der Maßnahmen bei unterschiedlichen prozentualen Einsparungen
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass im Referenzfall (bzw. in der Variante), d.h. bei 5 % unterstellter Einsparung die unterjährige Verbrauchsinformation für einen hohen Anteil wirtschaftlich ist
(87 % bzw. 96 %), unabhängig von den Kosten der Dienstleistung (30 bzw. 20 Euro pro WE und
Jahr) und der Energiepreissteigerung. Die Sensitivitätsanalyse ergab, dass bei einer geringeren Einsparung (3 %) die Höhe der Kosten für die Verbrauchsinformation (20 oder 30 Euro pro WE und Jahr)
einen signifikanten Einfluss auf Wirtschaftlichkeit haben und diese bei den höheren Kosten in den
meisten Fällen kippt (wenngleich die absoluten Kosten die dann beim Großteil der Gebäude auftreten
zwischen 0 – 10 Euro liegen). Die Sensitivitätsanalyse des Energiepreissteigerung ergab keinen signifikanten Einfluss auf den wirtschaftlichen Anteil.
Einordnung der Ergebnisse in den politischen Kontext (insbesondere NAPE)
Im Referenzfall lassen sich für den Zeitraum 2017–2020 mit der Maßnahme unterjährige Verbrauchsinformation 77 PJ wirtschaftlich einsparen. Vor dem Hintergrund der prognostizierten Einsparungen des NAPEs (290 bis 360 PJ (PEV), wovon noch die nicht mehr aktuelle steuerliche Förderung
von energetischen Sanierungen in Höhe von 40 PJ abzuziehen wäre) ist die wirtschaftlich erzielbare
Einsparung durch unterjährige Verbrauchsinformation als signifikant einzustufen. Die wirtschaftlich
erzielbaren Einsparungen bei CO2 Emissionen für den Zeitraum 2017–2020 sind im Referenzfall ca.
5,4 Mt CO2.
46
BUIDE15917
Größe des Einsparpotenzials und wie schnell kann es gehoben werden?
Ein Vergleich der beiden Szenarien (Submetering und Smart Metering) zeigt, dass durch unterjährige
Verbrauchsinformation schnelle und umfangreiche Einsparungen möglich sind. Eine Koppelung der
unterjährigen Verbrauchsinformation an den geplanten Smart Meter Rollout, der ab 2020 (bei einem
Energieverbrauch größer 6.000 kWh pro Jahr) beginnt, kann nur einen geringen Beitrag zum NAPE
leisten. Submetering kann durch die vorhandene Infrastruktur kurzfristig sowie mittel- und langfristig
einen signifikanten Beitrag leisten das Potenzial durch unterjährige Verbrauchsinformation zu heben.
Kurzfristig kann Submetering dazu beitragen, die Lücke im NAPE zu verkleinern bzw. zu schließen.
In beiden Szenarien treten Überschneidungen bei den Einsparungen auf, die in MFH gehoben werden
können (12 PJ in 2030, die im Submetering oder im Smart Metering Szenario gehoben werden können). Im Smart Metering Szenario kann Einsparpotenzial bei EFH gehoben werden, das nicht durch
Submetering adressiert wird (3 PJ in 2030). Auf der anderen Seite können im Submetering Szenario
erhebliche Einsparungen gehoben werden, welche im Smart Metering Szenario nicht adressiert werden (19 PJ in 2030). Durch beide Maßnahmen könnten im Jahr 2030 somit 34 PJ an Einsparungen gehoben werden (bei einer unterstellten Einsparung durch unterjährige Verbrauchsinformation in Höhe
von 5 %). Unter Berücksichtigung der Lücke, die der NAPE aufweist, sind die Ergebnisse interessant,
da die unterjährige Verbrauchsinformation gekoppelt an Submetering auf der vorhandenen und zukünftigen Funkinfrastruktur aufbaut und somit einen höheren und schnelleren Einspareffekt hat als
eine Koppelung an den Smart Meter Rollout, d.h. Einsparpotenziale können ab sofort gehoben werden.
Politische Instrumente zur Erschließung des Einsparpotenzials der unterjährigen Verbrauchsinformation
Möchte man die dargestellten Einsparpotenziale der unterjährigen Verbrauchsinformation erschließen,
bieten sich generell als politische Maßnahmen Ordnungsrecht, Förderung oder informative Maßnahmen an:
1.
Förderung: Bei Förderprogrammen stellen sich als wesentliche Fragen, wer Adressat der Fördermittel sein sollte, ob eine Förderung wirklich die Umsetzung der Maßnahmen herbeiführen
würde und ob sie an bestehende Programme gekoppelt werden kann. Eine Koppelung z.B. an
das KfW Effizienzprogramm, um Messtechnik zu fördern, erachten wir als wenig sinnvoll, da die
Dienstleistung der unterjährigen Verbrauchsinformation zu fördern wäre und nicht die Messtechnik. Eine Förderung über den Endkunden sehen wir als ebenfalls kritisch an, da diese kleinteilig
und damit organisatorisch schwer umzusetzen wäre und zusätzlich der Anreiz beim Verbraucher
aufgrund der geringen Einsparungen als gering eingestuft wird. Gegebenenfalls wäre es möglich,
die unterjährige Verbrauchsinformation bei Ausschreibungsmodellen für Energieeffizienzdienstleistungen anzuerkennen. Allerdings sind bis jetzt Ausschreibungsmodelle als Pilotphase für den
Stromsektor angedacht.
2.
Information: Alternativ werden häufig öffentliche Webportale bereitgestellt, um für den Endkunden kostenlose Informationen bereitzustellen. Im Falle der unterjährigen Verbrauchsinformation stellt sich dies als schwierig heraus, da die Daten von den entsprechenden Dienstleistern bereitgestellt werden müssten, bevor sie sinnvoll benutzt werden können. Eine direkte finanzielle
47
BUIDE15917
Unterstützung der Dienstleister, um die Informationen den Endkunden kostenlos zur Verfügung
zu stellen, erscheint schon allein aus Wettbewerbsgründen als politisch nicht umsetzbar.
3.
Informationskampagnen, damit die Dienstleistung genutzt wird, könnten an die verschiedenen Zielgruppen, d.h. an die Mieter bzw. Verwaltungen oder die Eigentümer bzw. die Eigentümergemeinschaften gerichtet werden. Beides wäre unseres Erachtens nach eher schwierig und
die Wirkung zweifelhaft. Hausverwaltungen haben meist wenig Interesse daran ihren Mietern zusätzliche Kosten für Dienstleistungen aufzuerlegen, wenn diese nicht vom Endkunden eingefordert werden. Daher müssten Mieter eines Gebäudes und Eigentümergemeinschaften gemeinsam
eine solche Dienstleistung wünschen, was bei den üblichen Entscheidungsprozessen als hohe
Barriere zu bewerten ist.
4.
Ordnungsrecht: Der Weg über einen regulativen Eingriff über die Heizkostenverordnung verspricht das größte Potenzial und scheint am wirkungsvollsten, insbesondere wenn das Gebot der
Wirtschaftlichkeit beachtet wird.
48
BUIDE15917
7
Ausblick – zukünftige Anwendungsfelder
Die hier vorliegende Studie hat gezeigt, dass bestehende Funkinfrastruktur zur Abrechnung der Heizkosten (Submetering) zur schnellen Hebung von Energieeinsparpotenzialen beitragen kann, indem es
auf bestehende Technologien zurückgreift:
Das Anwendungsfeld Information birgt zukünftiges Potenzial zur Einsparung von Energie. Primär kann
die Sammlung der Daten von Energieverbräuchen im Sinne für individuelle Informationen zu Verbräuchen von Heizwärme oder Warmwasser genutzt werden. Vermieter (Verwalter), Mieter und Eigentümer können so detaillierte zeitnahe Verbrauchsdaten erhalten. Die Visualisierung der Verbräuche
schafft eine Verbrauchstransparenz für den Nutzer, indem ihm aufgezeigt wird, wie viel Energie er
aktuell verbraucht und auf Grundlage bereits vorhandener Energieverbräuche Vergleiche ziehen kann.
So erhält er eine Möglichkeit der (Selbst-)Einschätzung über sein Nutzerverhalten. Mit dieser Information kann eine breite Masse erreicht werden.
Momentan wird die zur Verfügung stehende Information nicht in der breiten Masse genutzt. Aktuell
wird dem Nutzer einmal im Jahr Information zur Verfügung gestellt und oft zeitlich stark verzögert.
Dabei ist die funkbasierte Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung im Markt etabliert und die Durchdringungsrate steigt (marktgetrieben) an.
Darüber hinaus bieten die vorhandenen Daten einen Mehrwert, der momentan nicht voll ausgereizt
wird. Die Information an sich und deren Aufbereitung ist nur der erste Schritt, der weitere Anwendungsfelder ermöglicht, die den Zielen der Energiewende dienlich sein können. Prinzipiell ist das Erfassen der Verbrauchsdaten die Basis aller sich weiter ergebenden Anwendungsbereiche des Submeterings. Der folgende Abschnitt der Studie gibt einen Überblick über zukünftige Anwendungsfelder
über Energieeffizienz und Smarte Lösungen.
Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Beratung. Nutzer können zielgerichtete, niederschwellige (Energie-)Beratung erfahren, die eine große Breite der Nutzer erreicht, wie die direkte Beratung via Kundeninformationsberatungsstelle, es sind z.B. Hotlines, die Hilfe und Serviceleistungen anbieten, vorstellbar. Die individuelle Beratung kann beim Verständnis des eigenen Verbrauchsprofils (z.B. Warum
ist mein Energieverbrauch zu hoch und wie kann ich mein Verhalten ändern?) unterstützen, aufklären
und beraten. Auf Basis einer spezifischen Analyse und Auswertung der Verbrauchsprofile können zugeschnittene Beratungstipps gegeben werden, die einfach umzusetzen sind. So können durch Auswertung bereits vorhandener Daten Vergleiche gezogen und signifikante Unterschiede identifiziert
werden. Beratungen könnten teilweise automatisiert werden, um den Nutzer auf wiederholtes Energieverschwenden hinzuweisen. In diesem Anwendungsfeld ist die Nutzerberatung der primäre Zweck.
Darüber hinaus können die Daten auch in einem weiteren Anwendungsfeld der Überwachung bzw. der
Wartung und Optimierung genutzt werden. Permanente Erfassung der Verbrauchsdaten kann eine
49
BUIDE15917
„Überwachung“ z.B. des Heizsystems ermöglichen. Vor- und Rücklauftemperaturen lassen z.B. Rückschlüsse auf den Betriebszustand der Anlage und des gesamten Heizungssystems (Rohrnetz, Heizkörper, etc.) zu. Es kann überprüft werden, ob die Anlage im optimalen Zustand betrieben wird. Benachrichtigungen an die Nutzer können automatisch erfolgen. Dabei geht die Diagnose über einzelne Teile
der Anlagentechnik hinaus, da das Gesamtsystem beurteilt werden kann: Durch die Informationen
zum Wärmeverbrauch in den Wohnungen und der Rückkopplung mit allen Verbrauchern und Anlagenteilen kann eine Systemoptimierung erfolgen.
Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Steuerung. Durch unterjährige Verbrauchsinformation kann der
Nutzer selbst nach seinen persönlichen und individuellen Umständen sein Energiemanagement in der
Wohnung steuern, mit der Anwendung von Apps (Programmen), die ihm als eine Art Energie-Assistent dienen. Gleichzeitig kann aber auch hier durch die Information zu den Verbräuchen und Nutzungsprofilen in allen Wohnungen eines Mehrfamilienhauses die Steuerung des Gesamtsystems verbessert werden.
Ein anderes Anwendungsfeld ist die Bereitstellung von Daten zur Flexibilisierung unseres Stromsystems. Die vorhandenen Daten erweitern die Steuerungsmöglichkeiten im Sinne der Flexibilisierung.
Durch Einverständnis des Kunden können Heizsysteme (z.B. Wärmepumpe) ferngesteuert werden.
Auf der einen Seite dienen bereits permanent erfasste Daten der Verbräuche, Verbrauchsprofile oder
Temperatursensoren in Pufferspeichern als Grundlage für die sinnvolle Nutzung der Wohnungen und
Warmwasserspeicher als thermische Speicher. Ein intelligentes Verbrauchs- und Lastmanagement
kann unter anderem die Heizsysteme steuern und würde systemdienlich dann Strom nutzen, wenn
hohe Anteile erneuerbarer Energien zur Verfügung stehen oder eben die Verbraucher vom Netz nehmen, wenn erneuerbare Energien knapp sind. Für den Kunden hätte das zukünftig den Vorteil, dass
z.B. bei dem Erwerb von kostengünstigem Strom Wärme produziert, diese gespeichert und dem Nutzer später bereitgestellt werden. Dies trägt zu einem wirtschaftlicheren Betrieb des Heizsystems bei.
Auf der anderen Seite können die vorhandenen Datensätze (unter Berücksichtigung von Datenschutzanforderungen) ein zielgerichtetes Monitoring durchgeführt werden, das auf politischer Ebene
Schwerpunkte festlegen kann. So können Gebäudestrukturen analysiert werden und Rückschlüsse auf
einen Sanierungsbedarf getroffen werden. Z.B. können besonders geeignete Gebäudekategorien oder
Regionen für Förderprogramme identifiziert werden, die die höchsten Einsparpotenziale aufweisen.
Auch kann die Effektivität von Maßnahmen und politischen Programmen auf der Basis von realen Verbrauchsdaten untersucht werden (wie zum Beispiel eine ex-post Evaluierung der KfW Sanierungsprogramme).
50
BUIDE15917
8
Annex
8.1 Gebäudesektor-Modell BEAM²
Zur Abbildung des Wärmemarkts und Analyse der Versorgung von sowohl privaten Haushalten mit
Raumwärme und Warmwasser als auch Gebäude des GHD-Sektors mit Raumwärme, Warmwasser
und Klimakälte im Jahr 2050 wird das von Ecofys entwickelte Built-Environment-Analysis-Model
(BEAM2) verwendet, welches im Folgenden näher erläutert wird.
Das BEAM2 Modell
Prognosen zur Entwicklung des Gebäudesektors (Nutzflächen, Energieverbrauch, Energiekosten, CO2Emissionen etc.) können mit Hilfe von Modellen analysiert werden. Speziell für diese Aufgaben hat die
Ecofys Germany GmbH ein integriertes Analysemodell für den Gebäudebestand entwickelt, das BuiltEnvironment-Analysis-Model (BEAM²). Dieses Bottom-up Modell berechnet, basierend auf einer Vielzahl definierter Referenzgebäude, neben Energiebedarfen für Heizwärme, Warmwasser, Klimatisierung und Hilfsenergie (Heizungspumpen und -steuerung, Lüftungsanlagen, Strom für Klimaanlagen
im Nichtwohngebäuden) die damit verbundenen CO2-Emissionen sowie Energie- und Kapitalkosten.
Diese werden für verschiedene Gebäudetypen, Baualtersklassen, Energiestandards und Energieträger
in Zeitreihen (z.B. bis 2020, 2030 oder 2050) berechnet. Unter Angabe von Neubau-, Abriss- und Sanierungsraten können beliebige Szenarien modelliert werden, in denen die Effekte einzelner Maßnahmen oder gesamter Maßnahmenbündel quantifiziert werden können, siehe hierzu auch Abbildung 9.
Auf diese Weise lassen sich die Folgen politischer und technischer Maßnahmen zur Energieeinsparung
in Ihren Auswirkungen auf den Gebäudebestand darstellen.
Entwickelt für Fragestellungen rund um die EU-Richtlinie „Energieeffizienz von Gebäuden“ (EPBD) hat
sich das Modell bereits bei weiteren Analysen zur Größe von Marktsegmenten und -potentialen bewährt. So wurde es z.B. für das „Klimaschutzkonzept für den Hamburger Gebäudebestand (Wärmekonzept)“ oder das „Impact assessment of a revised Energy Performance of Buildings Directive“ der
Europäischen Kommission sowie zur Berechnung eines Referenzszenarios für den deutschen Gebäudesektor im Auftrag des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung genutzt, und zur Modellierung einer 100%-EE Wärmeversorgung im BMU-Projekt „100% Erneuerbare Wärme – Auf dem
Weg zum Niedrigstenergiehaus im Gebäudebestand “.
Seit Sommer 2010 steht eine Weiterentwicklung des BEAM² Modells zur Verfügung, das gegenüber
dem Vorgängermodell noch flexibler ist bzgl. der Gestaltung von Szenarien.
51
BUIDE15917
Abbildung 9: Funktion der Bottom-up Modellierung mit dem BEAM² Modell
Software
Die Anwendung ist in einer professionellen Software auf Basis einer Oracle Datenbank-Applikation realisiert. Dies erleichtert das Kopieren und Modifizieren von vorhandenen Datensätzen und Szenarien
und sorgt für eine klare Trennung zwischen Datengrundlage und Rechenkern.
Status-quo
Zunächst wird der Gebäudebestand im Modell abgebildet. Hierzu werden Referenzgebäude (Wohnund Nichtwohngebäude) in Bezug auf ihre Geometrie definiert. Der Bestand wird diesen Referenzgebäuden zugeordnet und es werden darüber hinaus verschiedene Baualtersklassen, Qualitäten der Gebäudehülle (U-Werte der Bauteile) und Anlagentechnikvarianten pro Referenzgebäude definiert (z.B.
bereits teilsaniertes Einfamilienhaus mit Baujahr zwischen 1949 und 1978 mit Öl-Niedertem-peraturkessel). Hier können alle Parameter an die spezifische Situation angepasst werden, inklusive der Gebäudestruktur und Siedlungstypologie. Durch die Zuordnung wird gleichzeitig die Verteilung der Gebäude festgelegt. Pro Referenzgebäude können darüber hinaus Hilfsenergiebedarfe definiert werden
(z.B. für Beleuchtung und Hilfsenergie). Die Angabe von top-down Daten aus der Energiebilanz dient
der Kalibrierung des Modells für den Startpunkt.
Definition der Szenarien
Es werden Sanierungs-, Abriss- und Neubauprogramme definiert, die zunächst Einfluss auf die zukünftigen Verteilungen der Gebäudeflächen nach Sanierungsstandards und Anlagentechnik haben.
Für ein Szenario werden weiterhin Wetterdaten (Temperatur und Strahlung) hinterlegt.
Sanierungsprogramme
Für die Sanierungsprogramme können Prioritäten in Bezug auf die zu sanierende Altersgruppe und
Anlagentechnik vergeben werden. Die Zielstandards für die Sanierung können frei definiert werden,
gemäß den angestrebten U-Werten für die Gebäudehülle nach der Sanierung, Art der Anlagentechnik
52
BUIDE15917
etc. Weiterhin besteht die Möglichkeit, Zielverteilungen der Anlagentechnik anzugeben (beispielsweise 50% GuD-Kraftwerke in Siedlungszentren und 50% Wärmepumpen in Nicht-Siedlungszentren).
An dieser Stelle können auch andere Technologien, wie Kompressionskälteanlagen aber auch Lüftungsanlagen etc. in die Anlagentechnik mit einbezogen werden.
Der zeitlich gesteuerte Einsatz der Technologien wird im Rahmen dieses Forschungsprojektes vom
Fraunhofer Strommarktmodell optimiert, und geht als Input in die Gesamtbilanzierung des Gebäudesektors ein.
Neubauprogramme
Für Neubauprogramme können ähnlich wie für Sanierungsprogramme genaue Zielvorgaben und -verteilungen definiert werden, um so eine realistische Abbildung des Gebäudebestandes und somit des
Wärmemarktes im Jahr 2050 zu erhalten.
Abrissprogramme
Der Abriss findet in den definierten Klassen anhand einer Prioritätenliste in Bezug auf Anlagentechnik
pro Baualtersklasse und Referenzgebäude statt.
Ergebnisberechnung
Auf Basis der eingegebenen Daten können dann Szenarien berechnet werden. Zunächst werden die
zukünftigen Flächenverteilungen basierend auf den Eingangsdaten und den definierten Programmen
berechnet. Hieran schließt sich die Berechnung der Heizwärme- und Kühlenergiebedarfe nach DINEN-ISO 13790 pro Sanierungsstandard an, die unter Hinzunahme der Systemtechnik dann in die Berechnung der Endenergiebedarfe für Heizwärme und Kühlung mündet. Hierzu werden noch die Endenergiebedarfe für die Warmwasserbereitung und Hilfsenergie addiert, um darauf aufbauend mittels
Emissionsfaktoren und Primärenergiefaktoren die CO2-Emissionen und Primärenergiebedarfe zu berechnen.
Neben den energetischen Berechnungen werden unter Annahme von Energiepreisen die jährlichen
Energiekosten basierend auf den Endenergiebedarfen berechnet.
Die Ausgaben des Modells ermöglichen mit geringem Mehraufwand die Erstellung von beliebig vielen
und spezifischen Stromlastprofilen, die in das Strommarktmodell eingebunden werden.
Flexibilität
Grundsätzlich können alle Parameter dynamisch verändert werden, die Anzahl der Einträge (beispielsweise Referenzgebäude, Heizungssysteme, Energieträger) ist nicht begrenzt und kann somit der
Datenlage angepasst werden. Hier können vor allem schon vorhandene Teilsanierungen zu Beginn
berücksichtigt werden. Alle zeitabhängigen Eingaben (z.B. Energiepreise, CO2-Emissionsfaktoren, Primärenergiefaktoren etc.) können als Werte pro Jahr oder als Funktion hinterlegt werden. Die Sanierungs-, Abriss- und Neubauprogramme sind in der Anzahl nicht beschränkt und können zeitlich beliebig definiert werden. Somit lässt sich eine zeitliche und qualitative Differenzierung der Maßnahmenwirkungen abbilden.
53
BUIDE15917
An dieser Stelle sei noch einmal darauf hingewiesen, dass eine Szenarien-Rechnung – insbesondere
über einen sehr langen Zeitraum bis 2050 – sinnvoll nur mit Hilfe eines integrierten Modells durchgeführt werden kann. Von einer Abschätzung der Effekte anhand vereinfachter Methoden ist abzuraten,
da eine Vielzahl von überlagernden Effekten auftritt, die nur in einem integrierten Modellansatz abgeschätzt werden können.
8.2 Beispielberechnung (Variante)
Tabelle 27: Berechnungsbeispiel anhand Energieträger Gas
Einheit
Neubau
Saniert
EnEV
EnEV
WSchVO
WSchVO
Altbau
2009
2002
1995
1978
vor 1978
Geometrie
Durchschnittliche Nutzfläche/ WE
Durchschnittliche Anzahl
Wohneinheiten
m²
90
65
79
81
71
70
66
WE
10
12
15
11
11
12
12
spez. Raumwärme
kWh/m²
43
105
128
136
spez. Warmwasser
kWh/m²
25
25
23
28
26
26
24
spez. Gesamt
kWh/m²
68
103
89
106
130
154
160
Energieverbräuche (gemessen)
78
65
78
Kosten pro Jahr
Kosten Energieverbrauch
Euro/ m²
5
7
6
8
9
11
11
Kosten Energieverbrauch
Euro/ WE
438
478
501
614
663
769
760
Kosten UVI
Euro/ WE
20
20
20
20
20
20
20
in %
in kWh/
m²
5%
5%
5%
5%
5%
5,3
6,5
7,7
8,0
3,4
Einsparung Endenergie
5%
5%
5,1
4,4
2017
Eur/m²
Kosteneinsparung pro Quadratmeter
0,0
0,1
0,1
0,2
0,2
0,3
0,3
2020
Eur/m²
0,1
0,1
0,1
0,2
0,3
0,4
0,4
2025
Eur/m²
0,1
0,2
0,1
0,2
0,3
0,4
0,4
2028
Eur/m²
0,1
0,2
0,2
0,2
0,3
0,4
0,4
2030
Eur/m²
0,1
0,2
0,2
0,3
0,3
0,5
0,5
2017
Eur/ WE
4
14
17
23
22
2020
Eur/ WE
5
8
9
16
18
25
24
2025
Eur/ WE
7
10
11
18
21
28
27
2028
Eur/ WE
9
11
13
20
23
30
30
2030
Eur/ WE
10
12
14
21
25
32
31
2015
in %
1%
Gebäudebestand (Verteilung)
0%
2%
2%
2%
13%
33%
2017
in %
1%
1%
2%
2%
2%
12%
32%
2020
in %
2%
2%
2%
2%
2%
13%
31%
2025
in %
3%
4%
2%
2%
2%
12%
28%
2028
in %
4%
5%
2%
2%
2%
12%
26%
2030
in %
5%
6%
2%
2%
2%
12%
24%
Kosteneinsparung
7
8
54
BUIDE15917
Gebäude mit funkbasierter Infrastruktur zur jährlichen Abrechnung in Mio m2
2015
in Mio m²
12
0
31
19
18
94
249
2017
in Mio m²
20
12
32
22
21
107
276
2020
in Mio m²
35
31
34
26
26
134
327
2025
in Mio m²
58
64
37
33
35
177
398
2028
in Mio m²
69
82
37
36
36
182
385
2030
in Mio m²
76
93
37
37
36
183
370
Tabelle 28: Berechnungsbeispiel anhand Energieträger Gas - Fortsetzung
Einheit
Neubau
Saniert
EnEV
EnEV
WSchVO
WSchVO
Altbau
2009
2002
1995
1978
vor 1978
Energieeinsparung
61
141
2017
in GWh
69
117
138
823
2.212
2020
in GWh
119
160
153
139
171
1.026
2.625
2025
in GWh
197
326
164
174
227
1.362
3.189
2028
in GWh
236
418
164
190
234
1.399
3.084
2030
in GWh
260
479
164
196
235
1.405
2.962
2017
Kilotonne
16
27
31
187
502
2020
Kilotonne
27
36
35
32
39
233
596
2025
Kilotonne
45
74
37
40
52
309
724
2028
Kilotonne
54
95
37
43
53
318
700
2030
Kilotonne
59
109
37
44
53
319
672
CO2-Einsparung
14
32
Monetäre Einsparung
2017
2020
2025
2028
2030
in Mio
Euro
in Mio
Euro
in Mio
Euro
in Mio
Euro
in Mio
Euro
5
5
11
9
10
62
167
10
13
13
11
14
84
215
19
31
15
16
21
128
300
24
43
17
19
24
143
315
28
52
18
21
25
152
320
55
BUIDE15917
8.3 Verteilung der Quadratmeter im Gebäudebestand
Tabelle 29: Verteilung der Quadratmeter
Einheit
Neubau
Saniert
EnEV
EnEV
WSchVO
WSchVO
Altbau
2009
2002
1995
1978
vor 1978
Öl
2015
2017
2020
2025
2028
2030
%
%
%
%
%
%
0,3%
0,0%
1,1%
1,1%
1,1%
5,5%
14,7%
0,5%
0,0%
1,0%
1,0%
1,0%
5,2%
13,6%
0,8%
0,0%
0,9%
0,9%
0,9%
4,6%
12,1%
1,1%
0,0%
0,8%
0,8%
0,8%
3,8%
9,9%
1,2%
0,0%
0,7%
0,7%
0,7%
3,5%
9,0%
1,3%
0,0%
0,7%
0,7%
0,7%
3,4%
8,5%
2015
2017
2020
2025
2028
2030
%
%
%
%
%
%
0,8%
Erdgas
0,0%
2,5%
2,5%
2,5%
12,5%
33,2%
1,3%
0,8%
2,5%
2,5%
2,5%
12,5%
32,2%
2,1%
2,0%
2,5%
2,5%
2,5%
12,5%
30,7%
3,5%
4,0%
2,5%
2,5%
2,5%
12,5%
28,0%
4,2%
5,2%
2,4%
2,4%
2,4%
12,2%
25,9%
4,7%
6,0%
2,4%
2,4%
2,4%
12,1%
24,4%
Fernwärme
2015
2017
2020
2025
2028
2030
%
%
%
%
%
%
0,2%
0,0%
0,5%
0,5%
0,5%
2,5%
6,6%
0,3%
0,1%
0,5%
0,5%
0,5%
2,5%
6,4%
0,4%
0,3%
0,5%
0,5%
0,5%
2,4%
6,1%
0,7%
0,5%
0,5%
0,5%
0,5%
2,4%
5,7%
0,8%
0,7%
0,5%
0,5%
0,5%
2,4%
5,5%
0,9%
0,8%
0,5%
0,5%
0,5%
2,4%
5,4%
Strom (WP)
2015
2017
2020
2025
2028
2030
%
%
%
%
%
%
0,0%
0,0%
0,1%
0,1%
0,1%
0,3%
0,8%
0,1%
0,2%
0,1%
0,1%
0,1%
0,6%
1,3%
0,2%
0,6%
0,2%
0,2%
0,2%
1,0%
1,9%
0,4%
1,5%
0,3%
0,3%
0,3%
1,5%
2,4%
0,7%
2,5%
0,4%
0,4%
0,4%
2,1%
2,9%
1,0%
3,4%
0,5%
0,5%
0,5%
2,6%
3,3%
Andere
2015
2017
2020
2025
2028
2030
%
%
%
%
%
%
0,1%
0,0%
0,0%
0,0%
0,7%
1,2%
3,2%
0,1%
0,2%
0,0%
0,0%
0,7%
1,3%
3,1%
0,2%
0,5%
0,0%
0,0%
0,8%
1,3%
2,9%
0,4%
1,0%
0,0%
0,0%
0,8%
1,3%
2,5%
0,5%
1,3%
0,0%
0,0%
0,8%
1,4%
2,2%
0,6%
1,5%
0,0%
0,0%
0,8%
1,4%
2,1%
Strom (direkt)
2015
2017
2020
2025
2028
2030
%
%
%
%
%
%
0,1%
0,0%
0,2%
0,2%
0,2%
1,2%
3,1%
0,1%
0,3%
0,2%
0,2%
0,2%
1,1%
2,6%
0,2%
0,7%
0,2%
0,2%
0,2%
1,0%
2,1%
0,3%
1,0%
0,2%
0,2%
0,2%
0,9%
1,5%
0,2%
0,8%
0,1%
0,1%
0,1%
0,7%
0,9%
0,1%
0,4%
0,1%
0,1%
0,1%
0,3%
0,4%
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Literaturverzeichnis
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http://www.bmwi.de/DE/Themen/Energie/Energieeffizienz/nape,did=671852.html, accessed
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http://www.bmwi.de/DE/Presse/pressemitteilungen,did=703790.html.
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http://www.bmwi.de/DE/Presse/pressemitteilungen,did=718136.html.
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