Ergebnisse der durchgeführten Fallstudien

Für eine erstmalige Anwendung der Methodik dienten vier Fallstudien zu Stoffströmen aus Bioenergie-Regionen für eine umfassende Prüfung der Funktionsweise und Anwendbarkeit von Methodik und Re-chenmodell. Als Fallstudien konnten Betreiber von je zwei Biogasanlagen und Heizkraftwerken gewon-nen werden (siehe Tabelle 6). Diese stellten die Informatiogewon-nen aller vier Ebegewon-nen ihrer Stoffströme für die Begleitforschung zur Verfügung. Aufgrund des Schutzes von Betriebsdaten erfolgt die Diskussion der Ergebnisse anonym und ohne Angabe eines Anlagenstandortes. In die Durchführung der Fallstudien waren jeweils ausschließlich Firmenmitarbeiter der Bioenergieanlagen involviert.

Biogasanlage 1 ist durch einen Anteil von Mais als energetischen Inputstoff in Höhe von ca. 83 % ge-kennzeichnet, setzt aber darüber hinaus ebenfalls Zwischenfrüchte und tierische Exkremente ein. Bio-gasanlage 2 setzt nur Gülle und ausgesondertes Getreidekorn ein, wobei letzteres 35 % des Energie-einsatzes ausmacht. Die Energiewandlung geschieht an beiden Biogasanlagen per Blockheizkraftwerk mit Kraft-Wärme-Kopplung. Die untersuchten Heizkraftwerke nutzen jeweils ausschließlich Waldrestholz in Form von Hackschnitzeln. Heizkraftwerk 1 setzt eine ORC-Einheit zur Stromgewinnung ein. Das we-sentlich größere Kraftwerk 2 ist stattdessen mit einer Dampfturbine ausgestattet.

Tabelle 6: Charakteristika der vier Fallstudien zur Effizienz von Stoffströmen.

Fallstudie Installierte Leistung Einsatzstoffe

BGA 1 0,700 MWel Maissilage, Hähnchenmist, Rindermist, Grünroggen, Zuckerrüben BGA 2 0,265 MWel Getreidekorn, Rindergülle, Schweinegülle

HKW 1 0,295 MWel + 1,675 MWth Holzhackschnitzel (Waldrestholz) HKW 2 5,360 MWel + 18,3 MWth Holzhackschnitzel (Waldrestholz)

Die Datenerhebung erfolgte mit einem gesonderten Erhebungsbogen, auf dem getrennt nach den Ebe-nen des Stoffstroms alle benötigten Werte einzutragen waren. Als Bezugsjahr diente das Jahr 2014.

Diese Daten wurden anschließend in das Excel-basierte Modell übertragen, in dem dann die Berech-nung der Ergebnisse stattfand (siehe hierzu Anhang A 9). Für jede Fallstudie wurde dabei einheitlich die in Kapitel 4.1.2 erläuterte Methodik angewendet. Durch die ebenfalls einheitlich zugrunde gelegten Zielwerte sind damit alle vier Fallstudien miteinander vergleichbar. Dem Anhang A 8 sind die einzelnen Ergebnisse für die Fallstudien zu entnehmen. Die folgenden Grafiken veranschaulichen diese Ergebnis-se.

Abbildung 42: Ergebnisdiagramm der 12 Indikatoren zur Effizienz von Stoffströmen zweier Heizkraftwerke im Jahr 2014 im Vergleich. Eigene Darstellung

Abbildung 42 macht die unterschiedlichen Effizienzwerte für die beiden Stoffströme der analysierten Heizkraftwerke deutlich. Beide HKW weisen eine durchgängig sehr hohe Effizienz bei den Indikatoren im Bereich Ökologie auf. Dies ist der Tatsache geschuldet, dass durch den Einsatz von Waldrestholz kein Rohstoffanbau explizit für die Kraftwerke nötig ist. In der Folge erreichen die Indikatoren „Flächen-bedarf“, „extensive Bewirtschaftung“ und „Kaskadennutzung“ 100 %. Die THG-Emissionen sind sehr niedrig und setzen sich nur aus Emissionen des Zusatzenergieaufwandes sowie des Kraftwerksbetriebs zusammen.

Sowohl im Bereich Ökonomie als auch im Bereich Soziales werden hingegen starke Unterschiede zwi-schen den beiden Fallstudien deutlich. Während HKW 2 vor allem bei der Auslastung, den Kosten und der Energieintensität eine sehr hohe Effizienz erreicht, punktet HKW 1 mit besseren Werten bei allen Indikatoren im sozialen Bereich. Dies kommt durch den verschiedenen Anlagencharakter zustande.

HKW 2 ist eine Großanlage, die durch den Skaleneffekt sowie den Fokus auf den Grundlastbetrieb eine hohe Auslastung und niedrigen Kosten je kWh erreicht. Der Anteil von Kapital- und Betriebskosten sind hier sehr gering, weswegen diese Anlage auch eine niedrigere Kostenstabilität gegenüber Preisschwan-kungen auf Seiten des Rohstoffeinkaufs oder der Zusatzenergie aufweist. Während HKW 2 einen Groß-teil der Rohstoffe überregional bezieht, ist HKW 1 hingegen sehr regional orientiert. Gleichzeitig ist je erzeugter kWh bei HKW 1 auch deutlich mehr Personal pro erzeugter kWh beschäftigt. Bei diesem Stoffstrom partizipiert außerdem die Bevölkerung sehr umfassend an Entscheidungen zum Betrieb der Anlage, weswegen sie den Zielwert zum Partizipationsniveau übererfüllt. Der geringeren Anlagengröße geschuldet, und aufgrund der geringeren Anzahl an Transportfahrten erreicht HKW 1 außerdem einen besseren Wert bei der potenziellen Störung.

0%

Abbildung 43: Ergebnisdiagramm der 12 Indikatoren zur Effizienz von Stoffströmen zweier Biogasanlagen im Jahr 2014 im Vergleich. Eigene Darstellung

Abbildung 43 zeigt die Effizienzwerte für die Stoffströme der beiden analysierten Biogasanlagen. Durch die unterschiedliche Anlagengrößen sowie die andersartigen Anlagenkonzepte weisen beide Stoffströ-me gänzlich andere Werte in allen drei Bereichen der Effizienzbewertung auf. Nur die Anlagenauslas-tung ist bei beiden Anlagen auf einem gleich hohen Niveau.

Die Stärken des Stoffstroms von BGA 1 liegen klar im sozialen Bereich. Alle Indikatoren erreichen hier einen Wert um 75 % oder höher. Dieser Stoffstrom ist sowohl regional ausgerichtet, hat eine hohe Be-schäftigung zur Folge und bezieht die Bevölkerung in einem angemessenen Umfang ein. Allein die Effi-zienz der potenziellen Störung liegt niedriger als die des zweiten Biogasstoffstroms. BGA 2 erreicht hierbei den Zielwert, da diese als kleine Gülleanlage gut in die Landschaft integriert ist und kaum Transporte verursacht. Dies hat jedoch auch zur Folge, dass bei diesem Stoffstrom die Bevölkerung kaum eine Rolle spielt und nahezu keine Beschäftigungseffekte entstehen.

Der Stoffstrom von BGA 2 kann stattdessen im Bereich Ökologie stark punkten. Weil diese Anlage aus-schließlich tierische Exkremente sowie Rückstände der Nahrungsmittelproduktion im Sinne einer Kas-kadennutzung einsetzt, ist kein Energiepflanzenanbau nötig. Dementsprechend werden bei den „Indi-katoren Flächenbedarf“, „extensive Bewirtschaftung“ und „Kaskadennutzung“ die Zielwerte zu 100 % erreicht. Der niedrige Anteil von Reststoffen im Stoffstrom von BGA 1 sowie die Tatsache, dass die An-baubiomasse konventionell bereitgestellt wird, führen im Gegensatz dazu zu sehr niedrigen Effizienz-werten.

Auch bezüglich der Effizienz des Indikators „THG-Emissionen“ reichen die beiden Biogas-Fallstudien weit auseinander. Beide Anlagen weisen einerseits ein offenes Gärrestlager auf, was die THG-Bilanz stark beeinflusst. Während jedoch der Rohstoffanbau auf Ebene I für BGA 1 eine zusätzliche

onsquelle darstellt, können für BGA 2 umfangreiche Gutschriften aufgrund der Gülleverwertung ange-rechnet werden. Darüber hinaus kann die komplette Wärme der Gülleanlage abgesetzt werden, sodass dies zusätzlich die spezifischen Emissionen minimiert. Zur Kostenzusammensetzung konnte bei der Fallstudie von BGA 2 keine Auskunft erfolgen, weswegen im Bereich Ökonomie kein Vergleich möglich ist.

Abbildung 44: Ergebnisse der Effizienz von Stoffströmen als low-level Aggregation für die Bereiche Ökonomie, Ökologie und Soziales. Eigene Darstellung.

Die low-level Aggregation macht auf einen Blick ersichtlich, in welchen Bereichen die untersuchten Stoffströme ihre Stärken haben (siehe Abbildung 44). Dabei sind bei den Fallstudien keine markanten Unterschiede zwischen den beiden Technologiepfaden auszumachen. Sowohl Stoffströme von Heiz-kraftwerken als auch von Biogasanlagen können eine sehr hohe Effizienz in allen drei Bereichen errei-chen. Es hat sich gezeigt, dass eine hohe ökonomische Effizienz dabei weder eine hohe soziale Effizienz noch ökologische Effizienz ausschließt. Allerdings weisen die beiden Fallstudien mit der höchsten Effizi-enz im Bereich Ökonomie auch die niedrigste EffiziEffizi-enz im Bereich Soziales auf. Hierbei ist sowohl eine Biogasanlage als auch ein Heizkraftwerk vertreten.

Aggregiert man alle 12 Indikatoren der drei Bereiche, erhält man die Stoffstromeffizienz als eine zu-sammenfassende Zahl. Hierbei erreicht der Stoffstrom von HKW 1 mit insgesamt 82 % den höchsten Wert (siehe Abbildung 45). Das bedeutet, dieser Stoffstrom erreicht im Mittel die gesetzten Zielwerte zu 82 %. Mit 53 % erzielt der Stoffstrom von BGA 2 zwar den niedrigsten Wert im Vergleich, aber auch hier sind einzelne besonders effiziente Indikatoren auszumachen, wie die bisherige Analyse gezeigt hat.

Abbildung 45: Endergebnisse der Effizienz von Stoffströmen als high-level Aggregation. Eigene Darstellung.

70%

Im Anschluss an die Berechnung der Stoffstromeffizienz erfolgte eine erste Evaluation der Methodik durch die Anlagenbetreiber. Hierbei antworteten zwei zentrale Ansprechpartner von Stoffströmen auf Fragen der Begleitforschung zum Datenaufwand, der Anwenderfreundlichkeit sowie zur Aussagekraft der Ergebnisse. Die übrigen Akteure standen hierfür nicht zur Verfügung.

Bei der Evaluation hat sich herausgestellt, dass ein Großteil der benötigten Kennwerte den Betreibern als „Betriebsdaten“ bereits vorliegen. Im Einzelfall kam es jedoch auch vor, dass einem Befragten bis zu 30 % der Daten nicht vorlag. Daher ist es entscheidend, die Personen auf den einzelnen Ebenen des Stoffstroms anzusprechen, welche einen entsprechenden Zugang zu den benötigten Werten besitzen.

Ein befragter Akteur sieht hierbei die Aufgabe beim Anlagenbetreiber, die benötigten Daten entlang des gesamten Stoffstroms zuzuarbeiten. Als Zeitaufwand für die Fallstudie wurde zwei Stunden angegeben.

Im Verlauf der Bearbeitung, wie auch bei der Evaluation kristallisierten sich einzelne Kennwerte als kritisch heraus bzw. wollten von den Befragten nicht preisgegeben werden. Dies betraf in erster Linie den Zusatzenergieaufwand sowie die Kostenzusammensetzung der Bioenergieanlagen. Bei einer öf-fentlichen Diskussion konkreter Bioenergieanlagen könnte die Preisgabe dieser Werte die Teilnahme-bereitschaft der Akteure des Stoffstroms mindern.

Der Datenerhebungsaufwand wird - in Anbetracht der erhofften Resultate (Versachlichung, sachliche Diskussion) – insgesamt als angemessen bewertet. Die befragten Akteure sind außerdem der Meinung, dass die Ergebnisse in der Praxis für eine Versachlichung und sachliche Diskussion über die Stoffströ-me der Bioenergie genutzt werden können. Die Form der Ergebnisdarstellung wird als Diskussions-grundlage als ebenfalls geeignet empfunden. Ein Anlagenbetreiber gab außerdem an, dass die Ergeb-nisse der Effizienzbewertung auch zu Optimierungen motivieren könnten.

In allen vier Fallstudien kam ein Fragebogen zur Datenerhebung zum Einsatz, welcher ausschließlich die Felder zur Dateneingabe enthält. Das EXCEL-Modell fand für keine der Fallstudien zur Datenerhe-bung Anwendung. Die Komplexität der Methodik sowie die zahlreichen Eingabe- und Berechnungsfelder mit Hinweisen und Literaturwerten sei für die Datenlieferanten zu unübersichtlich und der Aufwand einer Einarbeitung zu hoch.