Effektiver Klimaschutz mit digitalen Technologien

Effektiver Klimaschutz mit digitalen Technologien

Seit einem halben Jahr vergeht kaum eine Woche ohne eine neue Studie zur CO2-Bepreisung. Während die Notwendigkeit eines Preises für das Ausstoßen von Kohlendioxid mittlerweile konsensfähig ist, wird die Art der Erhebung lebhaft diskutiert. Soll diese über eine deutsche Steuer auf den Verbrauch von Brenn- und Treibstoffen erfolgen? 

Eine solche Verteuerung würde dann idealerweise zur Vermeidung von CO2-Emissionen anreizen. Oder ist eine Ausweitung des europäischen Emissionsrechtehandels auf die Bereiche Verkehr und Gebäude vorzuziehen? Haushalten würde dabei eine jährlich abnehmende Zahl von Emissionszertifikaten zugeteilt. Bei Mehrverbrauch müssten die Haushalte Zertifikate zukaufen, bei niedrigerem Verbrauch könnten diese weiterverkauft werden. Der hierdurch entstehende Marktpreis würde Verbraucher motivieren CO2-Emissionen zu vermeiden.

Blockchain-Technologie für die CO2-Bepreisung

Im politischen Streit über das beste Konzept zur Bepreisung von CO2 hat bislang die Nutzung digitaler Innovationen wie Maschinelles Lernen oder Blockchain keine Rolle gespielt. Dies ist bedauerlich, da ihr Einsatz erheblichen Einfluss auf die Kosten und die Wirksamkeit einer Umsetzung hat. Eine Studie der deutschen Energieagentur (dena) hat jüngst den wirtschaftlichen Nutzen und die technische Machbarkeit Blockchain-basierter Stromherkunftsnachweise analysiert und positiv bewertet. Von diesen gerätescharfen Herkunftsnachweisen ist es nur ein kleiner digitaler Schritt zu gerätescharfen CO2-Emissionsnachweisen. Sie ermöglichen einen sichereren, effizienten, sowie beliebig kleinteiligen Handel von CO2-Zertifikaten. Mit der Blockchain-Technologie rückt damit erstmals eine detaillierte Abrechnung und Steuerbarkeit von CO2-Emissionen in greifbare Nähe. So können Unternehmer erkennen, welche Emissionsauswirkungen die eigenen Produktionsanlagen verursachen und inwieweit zum Beispiel eigene Photovoltaik-Dachanlagen oder elektrische Speicher diese Kosten reduzieren können.

„Aktuell droht eine vorschnelle Festlegung auf ein Konzept zur CO2-Bepreisung ohne Berücksichtigung des Potentials digitaler Technologien.“

Gleiches gilt für die Abwicklung einer CO2-Steuer. Im Gegensatz zu einer pauschalen Besteuerung der Energieträger ist der Effekt der Emissionen durch die gerätescharfe Abrechnung jederzeit nachvollziehbar. Es bestünde zudem die Möglichkeit Investitionen in moderne Heizungen zusätzlich anzureizen, indem diese unmittelbar mit CO2-Zertifikaten ausgestattet werden. Neue politische Freiheitsgrade ergeben sich dank der Blockchain-Technologie auch für die soziale Staffelung einer CO2-Steuer. In Verbindung mit der Steueridentifikationsnummer wird eine CO2-Besteuerung möglich, welche sich an der Progression der Einkommenssteuer orientiert. Haushalte mit geringerem Einkommen und wenigen Alternativen in effizientes Heizen und Dämmen zu investieren hätten eine geringere Last zu tragen. Die CO2-Steuer würde sich an der individuellen Leistungsfähigkeit hinsichtlich des Potentials zur CO2-Einsparung orientieren. Es gilt nun umfassend zu erproben, welche Effizienzgewinne durch die Blockchain-Technologie zu erreichen sind, und inwieweit eine höhere Auflösung bei der Verbrauchserfassung die Wirksamkeit des Lenkungseffekts erhöht. Aktuell droht eine vorschnelle Festlegung auf ein Konzept zur CO2-Bepreisung ohne Berücksichtigung des Potentials digitaler Technologien.

Maschinelles Lernen für die Steuerung von Energienetzen

Neben der CO2-Bepreisung sind auch Stromverteilnetze ein relevantes Handlungsfeld für den Klimaschutz. So können Energienetze durch Verfahren des Maschinellen Lernens optimiert und damit die Integration Erneuerbarer Energien erheblich vereinfacht werden. Lernmodelle werden heute mit großen, heterogenen Datensätzen trainiert und erfolgreich für die Spracherkennung, im autonomen Fahren oder für die Krebsfrüherkennung eingesetzt. Ähnlich heterogene Daten, wie beispielsweise Ladeinformationen von Elektrofahrzeugen oder Lastdaten einer Wärmepumpe, versprechen die zunehmenden Abweichungen zwischen Ein- und Ausspeisungen in Stromnetzen zu reduzieren. Hierdurch können der kostspielige Einsatz von Reserveleistung minimiert und CO2-Emissionen eingespart werden. Erzeugungs- und Verbrauchsdaten können heute aber nur pauschal von den Besitzern freigegeben werden, da noch keine technischen Verfahren für die Freigabe und das sichere Teilen von einzelnen Datensätzen etabliert sind. Entsprechend stehen kaum Daten für die Optimierung von Verteilnetzen zur Verfügung.

„Mit der Blockchain-Technologie rückt damit erstmals eine detaillierte Abrechnung und Steuerbarkeit von CO2-Emissionen in greifbare Nähe. So können Unternehmer erkennen, welche Emissionsauswirkungen die eigenen Produktionsanlagen verursachen und inwieweit zum Beispiel eigene Photovoltaik-Dachanlagen diese Kosten reduzieren können.“

Dies wirkt sich unmittelbar auf die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen aus. Experten für Maschinelles Lernen trainieren zwar erfolgreich Modelle und veröffentlichen ihre Ergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften, allerdings werden die verwendeten Datensätze selbst nicht publiziert und die Weiterentwicklung der Modelle dadurch erheblich gebremst. Blockchain-basierte Herkunftsnachweise können auch in diesem Fall einen wesentlichen Beitrag leisten. Die bereits erwähnte Studie der deutschen Energieagentur hat untersucht, wie Datenerfassung beweisbar und das Datenteilen zwischen Anbietern und Nutzern auch für einzelne Transaktionen in Echtzeit sicher und wirtschaftlich wird. In einem anderen Szenario kann auch die unmittelbare Verwendung von Daten in einer Blockchain-basierten Anwendung vom Datenanbieter kontrolliert werden. Auf diese Weise können freigegebene Daten in Lernmodelle eingehen, der Nutzer erhält aber nur das Ergebnis der Analyse und die Inputdaten selbst sind nicht kopierbar. Hierdurch kann ein Stromnetzbetreiber, beispielsweise im Falle eines Ungleichgewichts von Stromangebot und -nachfrage, Daten in Echtzeit von tausenden Elektrofahrzeugen, Handybesitzern und Wärmepumpen anfragen und für diesen Einzelfall Zugriff erhalten.

Digitale Strommärkte für eine Energie-Echtzeitwirtschaft

Maschinelles Lernen wie auch Blockchain versprechen nicht nur die CO2-Bepreisung und die Steuerung der Stromnetze zu verbessern. Sie ermöglichen auch Kleinstakteuren wie beispielsweise stationären Stromspeichern und Elektrofahrzeugen einen unmittelbaren Marktzugang. Genau dies ist heute weder technisch noch rechtlich umgesetzt. Ein kleiner industrieller Stromspeicher kann beispielsweise nicht kurzfristig zwischen Eigenverbrauch, netzstützenden Maßnahmen oder der Teilnahme am Großhandel wechseln. Genau eine solche Strommarktteilnahme wird jedoch in einem Stromsystem mit einem stark wetterabhängigen Stromangebot unentbehrlich. Es gilt, je mehr Marktteilnehmer und je häufiger die Interaktionen, desto kostengünstiger, wirkungsvoller und klimaschonender ist das Energiesystem. Hinsichtlich der Digitalisierung der Strommärkte ist Tempo gefragt. Bis 2030 werden 40 Prozent der Anlagen aus der Förderung des Erneuerbare- Energien- Gesetzes (EEG) ausscheiden. Heute speisen diese ihren Strom gegen eine fixe Vergütung in die Stromnetze ein. Nach dem Ende der Förderung entsteht ein starker wirtschaftlicher Anreiz zum Eigenverbrauch oder zur Stilllegung der Anlagen aufgrund von Instandhaltungskosten sowie sinkenden Vermarktungserlösen. Beides führt unweigerlich dazu, dass den Märkten Strommengen und somit wichtige Liquidität entzogen wird. Angesichts des wachsenden Strombedarfs aufgrund der politisch angestrebten Elektrifizierung des Wärme- und Transportbereichs ist dies wenig zielführend. Um dem zu begegnen, können unter anderem vollgeladene Heimspeicher bei entsprechender Marktintegration Strom in die Netze einspeisen und dadurch verhindern, dass zusätzliche Kraftwerke zur Deckung des Strombedarfs vorgehalten werden müssen. Dies vermeidet Kosten für das Gesamtsystem und senkt den CO2-Ausstoß.

Neue Förderformate für den digitalen Klimaschutz

Digitale Strommärkte mit Millionen von Teilnehmern, eine Koordination von Stromnetzen mittels Echtzeitdaten sowie eine differenzierte CO2-Bepreisung mögen anspruchsvolle Ziele mit vielen offenen Fragen sein. Aufgrund der Brisanz der CO2-Bepreisung und der hohen Kosten von Eingriffen in die Steuerung der Stromnetze bleibt jedoch keine Zeit für langjährige Forschungsprojekte. Wir sollten nun konsequent, mehrstufig und rasch potentielle Wege erproben. Notwendig sind neue angewandte Förderformate mit einer schnellen Antragsphase, kurzen Laufzeiten und der raschen Rückführung von Resultaten in die nächste Stufe. Diese agilen Reallabore würden konsequent Lernerfolge sicherstellen und könnten miteinander konkurrieren. Sie würden flexibel auf neue Technologienentwicklungen reagieren und großvolumige Fördervorhaben wirkungsvoll ergänzen. Das alles kostet (zusätzliches) Steuergeld. Digitale Technologien versprechen aber CO2-Emissionen wirkungsvoll zu senken und weit höhere gesamtwirtschaftliche Folgekosten zu vermeiden. Forscher und Unternehmer mit Ideen und Know-how stehen bereit. Notwendig sind nun mutige politische Entscheidungen.

 1 Das INEWI ist Hauptgutachter gewesen für die deutsche Energieagentur (dena) bei der Studie Blockchain in der integrierten Energiewende.

Prof. Dr. Jens Strüker ist Süwag Stiftungsprofessor an der
Hochschule Fresenius und Direktor des Instituts für Energiewirtschaft
(INEWI). Er unterrichtet Digitales Energiemanagement
am Fachbereich onlineplus und ist erreichbar unter
jens.strueker@hs-fresenius.de

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