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FORECAST-Industry

Name

Forecasting Energy Consumption Analysis and Simulation Tool - Industry

Version des Modells

Die aktuelle Version des Modells ist in Revision 13684 (dokumentiert anhand einer Versionskontrolle). Im Zuge des Projektes werden möglicherweise Anpassungen und kleinere Weiterentwicklungen des Modelcodes erfolgen, durch die diese Versionsnummer inkrementell fortschreitet. Die grundlegenden Funktionen sind identisch mit denen der Modellversion, die im Projektionsbericht 2025 verwendet wurde.

Betreibende Organisation

Fraunhofer Institut für System- und Innovationsforschung ISI (Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V.)

Zweck des Modells

FORECAST Industry war in seiner Ursprungsform auf die Berechnung von Energieeffizienzpotentialen in energieintensiven industriellen Prozessen beschränkt. Ziel war es, diese Potentiale möglichst auf Prozessebene (in Abgrenzung zur sektoralen und Branchenebene) anzugeben, und so eine Bottom up-Einschätzung von erreichbaren Effizienzverbesserung anzubieten. Durch Weiterentwicklungen wurden weitere Bereiche der industriellen Energienachfrage ergänzt und bestehende Methoden vertieft. Dadurch repräsentiert FORECAST Industry heute den größten Teil der energieintensiven Industrie auf Prozessebene und weitere (nicht-energieintensive Branchen) abstrahiert. Technologisch abgrenzbare Bereiche (z.B. Dampferzeugung, Industrieöfen, Bereitstellung mechanischer Energie…) werden dabei mit jeweils an die inhaltlichen Zusammenhänge angepassten Methoden modelliert. Im Zuge dieser Entwicklung wurde FORECAST Industry zu einer "Disaggregation der Energiebilanzen" - also der Ergänzung der zugrundegelegten Statistik zur Energienachfrage (im Allgemeinen Eurostat oder AGEB) mit techno-ökonomischen Dimensionen. Auf dieser Basis werden Projektionen möglicher Zukünfte entwickelt.

FORECAST Industry repräsentiert den Industriesektor (Bergbau, Gew. Steine u. Erden, Verarbeit. Gewerbe, entsprechend AGEB-Definition) der betrachteten Organisationseinheit (hier: Deutschland, sonst auch die EU27, deren Mitgliedstaaten sowie ausgewählte weitere). Grundsätzlich ist dabei jeder Zuschnitt möglich - die verfügbaren Daten beschränken die Modellierung in der Praxis auf staatliche Strukturen. Im Rahmen der THG-Projektionen bestehen die wichtigsten Dynamiken der Modellierung in:

  • Effizienzfortschritt von energieintensiven Prozessen in Abhängigkeit von ökonomischen Rahmenbedingungen und Investitionsverhalten von Akteuren
  • Technologie- und Energieträgernutzung zur Deckung der Energienachfrage (darunter Austausch von Bestandsanlagen und Entscheidung unter dem Einfluss unterschiedlicher Preissignale und Verfügbarkeit/Nutzenbewertung von Optionen)
  • Attraktivität CO2-armer Produktionsverfahren und Wirkung darauf gerichteter Politikinstrumente.

FORECAST Industry untersucht vorrangig, welche Technologien und Energieträger unter gegebenen Rahmenbedingungen (darunter z.B. gesamtwirtschaftliche Entwicklung, Energieträgerpreise, CO2-Preise, Nachfrage nach/Produktionsmenge von Grundstoffen, verfügbare Technologien) im Industriesektor aus Sicht eines überwiegend rational handelnden Akteurs (unter Berücksichtigung beobachteter Einschränkungen der Rationalität 1) eingesetzt würden. Die Einflüsse von Politikinstrumenten auf diese Rahmenbedingungen oder die Entscheidungsfindung wird dabei in den THG-Projektionen in den Mittelpunkt gestellt. Anwendungen in anderen Projekten umfassen breit angelegte Szenarioanalysen, um Angebots- und Infrastrukturmodellierungen eine Datenbasis zur Energienachfrage zur Verfügung zu stellen. In diesen stehen oft weniger Politikinstrumente als die Eröffnung eines Lösungsraums (z.B. durch Variation der oben genannten Annahmen wie der Produktionsmenge) im Vordergrund. FORECAST Industry kann keine Aussage zur Sinnhaftigkeit oder Eintrittswahrscheinlichkeit der Szenarioannahmen treffen - etwa zur Entwicklung des CO2-Preises oder der Nachfrage nach Stahl, Beton und anderen Grundstoffen.

Entlang der Szenariotypologie von Börjeson et al. (2006) ist das Modell grundsätzlich in der Lage, alle dort aufgeführten Szenarienarten zu untersuchen. Allerdings ist im Rahmen der THG-Projektionen nicht von einer Vorhersage ("predictive scenarios") auszugehen, da das Projekt lange Zeiträume unter tiefer Unsicherheit umfasst. Die Projektion der ersten Modellierungsjahre sind womöglich unter "Forecast" einzuordnen, und in der Vergangenheit durchgeführte Übungen zu Annahmen von Produktionsmengenentwicklung (siehe z.B. Produktionsmengensensitivitäten im Projektionsbericht 2024) ähneln "was wenn" ("what-if")-Szenarien.

Die lange Frist der Modellierung im Rahmen der THG-Projektionen weist allerdings vielmehr auf den Szenariotyp explorativ oder strategisch ("explorative", "strategic"), insbesondere aufgrund der zugrundeliegenden Fragestellung "was kann passieren, wenn wir auf bestimmte Art handeln?" - also jener nach der Wirkung der Politikinstrumente. Von externen Annahmen maßgeblich definierte ("external") Szenarien sind wie oben beschrieben Teil der von FORECAST Industry bedienten Palette, vor allem in Forschungsprojekten zum Energiesystem mit Fokus auf Angebot und Infrastruktur. Ähnliches gilt für normative ("normative") Szenarien. Bei der Einordnung all dieser Typisierungen ist notwendig zu berücksichtigen, dass Szenariotechnik stets von einer Vielzahl an Szenarien ausgeht. Dies ist die grundlegende Methode, um mit den starken Unsicherheiten der Modellierung umzugehen. Die Verwendung des Modells im Rahmen der THG-Projektionen ist aus verschiedenen Gründen auf ein Szenario (mit ergänzenden Sensitivitäten) ausgerichtet. Dies ist als starke Einschränkung der Anwendbarkeit der Typisierung nach Börjeson et al. (2006) anzusehen. Die primären Ergebnisse von FORECAST Industry sind Endenergienachfrage und Treibhausgasemissionen der Industrie auf jährlicher Basis zwischen dem Startjahr (z.B. 2021) und dem Endjahr (z.B. 2050). Dabei differenziert FORECAST Industry Energieträger, Branchen und Technologiebereiche.

Akteure

FORECAST Industry bildet industrielle Prozesse und Subsektoren/Branchen ab. Diese haben Eigenschaften, die die Entscheidungsfindung beeinflussen, sie beeinflussen sich aber nicht gegenseitig und sind daher nicht als Agenten oder ähnlich zu bezeichnen. Es sind Nutzendengruppen2. Einzelne Personen, Personengruppen oder Organisationen werden darüber hinaus nicht abgebildet. FORECAST Industry bildet Voraussicht von Akteuren optional in der Vorhersage der CO2-Preise bzw. deren Berücksichtigung (und Erwartungen) in Investitionsentscheidungen ab. Informationsverfügbarkeit wird abstrahiert über einen Parameter der Logit-Formulierung (Nutzenbewertung von Optionen) abgebildet (Markthomogenität1). Lerneffekte werden nicht abgebildet (bzw. nur stark abstrahiert und exogen über Kostenreduktion innovativer Technologien).

Dokumentation

Prüfung eines Teilmodells

siehe Rehfeld et al. 2018b

Methodikbeschreibung

Siehe Fleiter et al. 2018

Eine umfassende Validierung des Modells ist nicht verfügbar. Dafür fehlten bislang im Rahmen der Auftragsforschung die notwendigen Ressourcen.

Weitere Literaturverweise

  • Börjeson et al. 2006
  • Kuramochi et al. 2012
  • Fleiter et al. 2018
  • Rehfeldt et al. 2018a
  • Rehfeldt et al. 2018b
  • Vogl et al. 2018
  • Walker et al. 2003

Räumliche Abdeckung

EU27 auf Mitgliedsstaatebene, außerdem ausgewählte weitere Länder (Norwegen, Schweiz, UK).

Zeithorizont

Der Zeithorizont ist variabel. Typischerweise arbeitet FORECAST Industry zwischen dem jeweils aktuellsten verfügbaren Jahr mit Datenverfügbarkeit zum Zweck der Kalibrierung (z.B. 2025) und 2050 (Zieljahr untersuchter Politiken).

Zeitliche Auflösung

FORECAST Industry rechnet jährlich.

Konzeptionelle Gestaltungsprinzipien

Es lassen sich unmittelbar drei fundamentale Annahmen der Modellierung in FORECAST Industry identifizieren. Erstens, "Prozess gleicht Prozess". Dieses Konzept besagt, dass industrielle Prozesse die kleinste betrachtete Einheit sind und damit in allen ihren Anwendungen unverändert. Der Prozess "Stahl walzen" ist damit im gesamten untersuchten Gesamtsystem identisch (in Salzgitter und in Völklingen). Auch Veränderungen im Zeitverlauf, z.B. durch Effizienzverbesserungen, sind für alle Anwendungen des Prozesses gleich. Ausdifferenzierungen zwischen geografischen Einheiten (z.B. Frankreich und Deutschland) entstehen durch den unterschiedlichen Grad, in dem diese Prozesse angewendet werden (ihre Aktivität). So sieht der Stahlsektor in Italien anders aus als der in Deutschland - nicht, weil die Prozesse anders wären, sondern weil in Italien mehr Sekundärstahl, in Deutschland mehr Oxygenstahl hergestellt wird. Zweitens, "Simulation, nicht Optimierung". Dieses Konzept postuliert, dass die Entwicklung der industriellen Endenergienachfrage kein Resultat gesamtmarktlicher und intertemporaler Optimierung, sondern das Resultat von Entscheidungen individueller Akteure ist. Entsprechend werden Entscheidungen als Simulation abgebildet, unter limitierten Informationen mit individuellem Entscheidungskalkül. Eine Ausprägung dieses Konzepts ist die Verwendung der Logit-Formulierung von Discrete-Choice Problemen. Durch diese entstehen Wahlwahrscheinlichkeiten (z.B. von Technologien und Energieträgern) - also ein Spektrum an Entscheidungen mit Mehrheitslösungen und Nischen1. Drittens, "Szenarien beschreiben den Lösungsraum". Dieses Konzept legt fest, dass die tiefe Unsicherheit, unter denen die Modellierung des Energiesystems (bzw. von Teilen davon) stattfindet, quantitative Aussagen über Eintrittswahrscheinlichkeiten verhindern. Ziel der Modellierung ist es daher, mögliche Zukünfte zu beschreiben und durch deren Vielzahl eine Vorstellung vom Lösungsraum zu entwickeln. Operativ heißt das, dass von Versuchen von probabilistischer Modellierung und Berechnung von Wahrscheinlichkeiten Abstand genommen wird. Unsicherheiten werden über sich ergänzende Szenarien oder, falls dies nicht möglich ist, über Sensitivitäten abgebildet.

FORECAST Industry bildet schwerpunktmäßig Entscheidungen über Technologie- und Energieträgerwechsel ab (vergleiche oben). Dazu dienen Nutzenbewertungen, die auf Basis techno-ökonomischer Bedingungen erfolgen. Politikinstrumente beeinflussen diese Bewertungen auf vielfältige Weise, z.B. durch Veränderung der Preisstruktur durch neue Preiskomponenten oder Subventionen, durch ordnungsrechtliche Vorgaben, die Optionen ausschließen oder mandatieren, sowie durch Beeinflussung von die Dynamik von Entwicklungen beschreibenden Parameter wie der Austauschgeschwindigkeit von Bestandsanlagen oder der Risikobereitschaft von Akteuren. Basierend auf im Projekt durchgeführte Vorarbeiten (Rahmendatendefinition) sind Annahmen zur Produktionsmenge/ wirtschaftlicher Aktivität ein exogener Input.

Wechselwirkungen von Politikinstrumenten entstehen endogen dann, wenn diese die gleichen Technologiebereiche bzw. Entscheidungssphären betreffen. So ergänzt ein CO2-Preis direkte Subventionierung CO2-armer Technologien durch zusätzlich verbesserte Wirtschaftlichkeit im Wettbewerb gegen CO2-intensivere Optionen und Instrumente, die einen schnelleren Austausch bestehender Anlagen fördern (z.B. Information/Netzwerke, Planungssicherheit) verstärken die transformative Wirkung, da so im selben Zeitraum mehr Investitionsentscheidungen getroffen werden (die häufiger zugunsten von Dekarbonisierungstechnologien ausfallen).

Methodischer/mathematischer Ansatz

FORECAST Industry ist ein bottom-up Simulationsmodell. Es verwendet in mehreren Modulen den Ansatz der total cost of ownership und setzt auf dieses Zahlengerüst eine Logit-Formulierung des Discrete Choice Problems.

Open Source

FORECAST Industry ist nicht Open Source. Gegen eine Veröffentlichung spricht vor allem der hohe Aufwand, um den Code zugänglich und lesbar für Außenstehende zu machen. Da es sich um eine Eigenentwicklung handelt, sind Kenntnisse der Programmiersprache nicht hinreichend, um die Modellierung zu verstehen. Insofern würde eine Veröffentlichung aktuell keinen Mehrwert für Transparenz bieten.

Parameter

Techno-ökonomische Parameter basieren auf Literaturangaben (Vogl et al. 2018, Kuramochi et al. 2012). Weitere Parameter werden aus Statistiken (AGEB Energiebilanz, Inventarbericht) entnommen und zum Teil selbst erzeugt. Die wichtigsten Parameter umfassen unter anderem Energiebilanzdaten und Produktionsmengen im Startjahr sowie Energie und CO2-Preise über den Betrachtungszeitraum. Neben diesen grundlegenden Parametern die vor allem technischer bzw. statistischer Natur sind, kommen die Daten aus der Instrumentengestaltung. Hier werden bereitgestellte Fördermittel der Instrumente genutzt, um Kostendifferenzen für geförderte Technologien auszugleichen. Für die Verteilung sind die Aufteilung der Fördermittel auf CAPEX und OPEX Förderung, die Fördereffizienz sowie der Einsatz nach Technologie/Branche von Relevanz. Andere Instrumente, die auf in den Rahmendaten enthaltenden Preise abzielen (z.B. Reduzierung Netzentgelte), werden für die geförderten Technologien direkt über die Rahmendaten (z.B. Strompreis) berücksichtigt.

Programmiersprache

Visual Basic .NET, mit aufgesetzter Modelliersprache in Eigenentwicklung.

Programmtechnische Gestaltungsprinzipien

FORECAST Industry ist in Modulen organisiert. Diese Module umfassen inhaltlich abgrenzbare Bereiche der Modellierung. Kurz zusammengefasst sind dies vor allem (nicht vollständige Liste):

  • Modification (Vorbereitung und Formatierung von Eingangsdaten)
  • Industry (Kernberechnung der Bottom-up Energienachfrage und der an industriellen Prozessen orientierten Effizienzpotentiale)
  • Querschnittstechnologien (Effizienzpotentiale von Motoren, Pumpen, Druckluft usw.)
  • Prozesswärme Dampf (Bestandsmodell von Dampferzeugung, Technologiewechsel)
  • Prozesswärme Industrieöfen (Energieträgerwechsel im Hochtemperaturbereich)
  • Energiebilanzkalibrierung (Erfassung und Fortschreibung der Differenz der Ergebnisse zur statistischen Grundlage)1
  • Rohstoffe (stoffliche Nutzung von Energieträgern in der Chemie)
  • CCS (Diffusion von CO2-Abscheidung)
  • Kosten (Erfassung von CAPEX und OPEX der vorherigen Modellentscheidungen)
  • Ergebnisse (Formatierung und Zusammenführung der Ergebnisse)

Die Modellierung erfolgt seriell; die Module werden nacheinander durchlaufen und liefern entlang der Kette jeweils die Inputdaten des nachfolgenden Moduls. Schnittstellen mit anderen Modellen sind grundsätzlich an allen Punkten des Ablaufs möglich (das potentielle Auslesen von Zwischenergebnissen jeder Berechnung ist integriert). In der Praxis werden vor allem Endergebnisse übergeben. Es bestehen mehrere Ebenen der Fehlerprüfung. Neben der Entwicklungsumgebung inhärenten Syntaxprüfung (bei der Kompilierung) wird im Modellauf auf Fehler (Ergebnisse sind formal falsch) und Warnungen (Ergebnisse sind unerwartet, aber grundsätzlich zulässig) geprüft. Zusätzlich sind an wichtigen Stellen inhaltliche Plausibilitätsprüfungen angelegt. So wird zum Beispiel ein Hinweis ausgegeben, wenn Produktionsmenge oder Energienachfrage in einem Prozess in einem Jahr um einen gewissen Betrag sinkt, oder der rohstoffliche Bedarf nicht unmittelbar zur hinterlegten Aktivität chemischer Produkte passt.

Räumliche Auflösung

FORECAST Industry arbeitet auf NUTS0-Ebene (Staat). Eine der Industriemodellierung nachgelieferte Regionalisierung arbeitet bis auf NUTS3 (diese wird für die THG-Projektionen aber nicht genutzt).

Sektoren

FORECAST Industry bzw. die dem Modell nachgelagerte Formatierung der Ergebnisse basiert auf den Klassifikationen des Inventarberichts/ der CRT-Tabellen (kompatibel mit Bundes-Klimaschutzgesetz). Darüber hinaus wird der Industriesektor aus Energiesicht kompatibel mit den Energiebilanzen von AGEB und Eurostat abgebildet.

Software

FORECAST Industry ist in Microsoft Visual Studio 2017 (Visual Basic .NET Framework) programmiert, setzt auf diese Basis der Programmiersprache aber eine Eigenentwicklung der Modelliersprache, die auf der Manipulation von Tabellen (SQLite) mit vergleichsweise einfachen mathematischen Operationen beruht. Zur Versionskontrolle wird TortoiseSVN eingesetzt.

Techniken

FORECAST Industry bildet mehrere Technologiegruppen ab (siehe Modulliste oben). Technologien umfassen Effizienztechniken für etwa 80 industrielle Prozesse und Querschnittstechnologien (Pumpen, Motoren, Druckluft…). Außerdem Dampferzeugungsanlagen (Kessel, KWK, mit Untergruppen je Energieträger, Wärmepumpen) und eine abstrahierte Darstellung von Industrieöfen über ihre Energieträgernutzung. Hinzu kommen weitere Bereiche wie CCS und stoffliche Nutzung von Energieträgern.

Teile der Daten sind in ​Rehfeldt et al.​ 2018a, ​Rehfeldt et al.​ 2018b​ und in ​Fleiter et al. 2018 dargestellt. Es existiert keine vollständige, öffentlich zugängliche Datenbank aller Modelldaten.

Treibhausgasemissionen

Kern der Betrachtung sind CO2 Emissionen aus energiebedingten und prozessbedingten Quellen der Industrie. Ergänzend kommen prozessbedingte N2O, CH4 Emissionen hinzu. F-Gase sind nicht Teil der FORECAST - Industry Modellierung und werden nachgelagert im Rahmen der Ergebniskalibrierung auf das Treibhausgasinventar aufgeschlagen. Dies geschieht in Kooperation mit anderen Modellen des Konsortiums (siehe ProFi). Darin sind insbesondere die Berücksichtigung von Inventarposten der Produktverwendung enthalten1.

Unsicherheit

Siehe hierzu auch vorangehende Ausführungen zu Szenarien und Walker et al. 2003.

Entlang der Szenariomethode wird Unsicherheit im Modell nicht quantifiziert. Sie wird methodisch über die Szenariodefinition und die Rechnung mehrerer Szenarien adressiert. Dies betrifft im Idealfall nicht nur Bandbreiten von Rahmendaten sondern auch technologischer Annahmen. In den THG-Projektionen werden ausgewählte Unsicherheiten der verwendeten Daten über Sensitivitäten adressiert. Da nur ein Szenario beauftragt ist, werden Unsicherheiten des realen Systems und der Methode nicht adressiert. In anderen Sektoren werden Zweitmodellierungen eingesetzt (z.B. Verkehr), um die Hauptmodellergebnisse vergleichbar zu machen. Dieses Vorgehen wäre auch im Industriesektor grundsätzlich möglich und empfehlenswert ist in den Projektionen aber nicht beauftragt. Für die Interpretation ergibt sich daraus, dass bei auffälligen oder nicht unmittelbar einsichtigen Ergebnissen die Fähigkeiten des Modells zur Plausibilisierung genutzt werden müssen. Dazu gehört eine vergleichsweise große Detailtiefe, die es ermöglicht, Endergebnisse auf Zwischenergebnisse, und diese auf Inputdaten zurückzuführen. Also in etwa: Fernwärmeanteil sinkt 2035 sehr schnell? Ja, das findet vor allem im Chemiesektor statt, weil dort ab 2035 Subventionen für direkte Elektrifizierung und Wasserstoffkessel angenommen sind. Diese verschieben die wirtschaftliche Bewertung sehr stark.

Dabei geht es vor allem um Plausibilisierung, nicht um Wahrheitsbeweise.

Visualisierung des Modells und dessen Funktionsweisen

Wesentliche endogene und exogene Strukturen/Variablen

Wesentliche exogene Vorgaben sind Energiepreise (inkl. CO2 Bepreisung), Produktionsmengen und Energiebilanzen im Ausgangsjahr. Endogene Variablen sind je Modul vielfältig. Von besonderer Bedeutung sind hier Energiebilanzen je Prozess/Branche und damit einhergehende Emissionen.

Wesentliche Konzepte und Annahmen

Das Konzept von FORECAST Industry ist ein Bottom-up Aufbau des Industriesektors hinsichtlich der Energienachfrage und Emissionen. Genauer beschrieben wird dies im Abschnitt Zweck des Modells.

Zielsystem

FOPECAST Industry bildet die Industrie ab. Hierbei liegt der Fokus auf relevanten Teilen der energieintensiven Industrie, diese werden auf Prozessbasis abgebildet. Andere Teile des Industriesektors (entsprechend AGEB bzw. Eurostat Abgrenzung) werden in aggregierter Form fortgeschrieben und mittels Logit-Entscheidung transformiert.

Literaturverzeichnis

  • Fleiter, T.; Rehfeldt, M.; Herbst, A.; Elsland, R.; Klingler, A.-L.; Manz, P.; Eidelloth, S. (2018): A methodology for bottom-up modelling of energy transitions in the industry sector: The FORECAST model. In: Energy Strategy Reviews 22, S. 237–254. DOI: https://doi.org/10.1016/j.esr.2018.09.005.
  • Kuramochi, T.; Ramírez, A.; Turkenburg, W.; Faaij, A. (2012) Comparative assessment of CO2 capture technologies for carbon-intensive industrial processes, Progress in Energy and Combustion Science, Volume 38, Issue 1, Pages 87-112, ISSN 0360-1285, https://doi.org/10.1016/j.pecs.2011.05.001.
  • Rehfeldt, M.; Fleiter, T.; Toro, F. (2018a): A bottom-up estimation of the heating and cooling demand in European industry. In: Energy Efficiency 11 (5), S. 1057–1082. DOI: https://doi.org/10.1007/s12053-017-9571-y.
  • Rehfeldt, M.; Fleiter, T.; Worrell, E. (2018b): Inter-fuel substitution in European industry: A random utility approach on industrial heat demand. In: Journal of Cleaner Production 187, S. 98–110. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.03.179
  • Vogl, V.; Åhman, M.; Nilsson, l. (2018) Assessment of hydrogen direct reduction for fossil-free steelmaking, Journal of Cleaner Production, Volume 203, Pages 736-745, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.279.
  • Walker, W. E., Harremoës, P., Rotmans, J., van der Sluijs, J. P., van Asselt, M. B. A., Janssen, P., & Krayer von Krauss, M. P. (2003). Defining Uncertainty: A Conceptual Basis for Uncertainty Management in Model-Based Decision Support. Integrated Assessment, 4(1), 5–17. https://doi.org/10.1076/iaij.4.1.5.16466

Modellierungsprozess

Datenflüsse im Kontext des Modellierungsprozesses von FORECAST-Industry

Dieser Graph zeigt woher (und wieviele) Datensätze direkt oder indirekt in FORECAST-Industry fließen. Er zeigt auch, welche Datensätze durch FORECAST-Industry augegeben werden.

flowchart LR
classDef default text-decoration:none
data_rahmendaten_co2_transportkosten(["Rahmendaten - CO2 Transportkosten"])
click data_rahmendaten_co2_transportkosten href "/Datensatz/data_rahmendaten_co2_transportkosten/"
input(("Eingangsdaten"))
data_instrumentenwirkung(["Treibhausgasminderungswirkung der Instrumente der Treibhausgas-Projektion 2026 für Deutschland (Datentabelle)"])
click data_instrumentenwirkung href "/Datensatz/data_instrumentenwirkung/"
data_endverbrauchspreistabelle(["Endverbrauchspreise der Energieträger für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
click data_endverbrauchspreistabelle href "/Datensatz/data_endverbrauchspreistabelle/"
capri__forecast_industry(["1"])
click capri__forecast_industry href "/Modellierungsprozess/capri__forecast_industry/"
enusem["ENUSEM"]
click enusem href "/Modell/enusem/"
data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2(["Rahmendaten - Preis im nationalen Emissionshandel / EU ETS 2"])
click data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2 href "/Datensatz/data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2/"
view__forecast_industry(["3"])
click view__forecast_industry href "/Modellierungsprozess/view__forecast_industry/"
data_rahmendaten_bruttowertschoepfung(["Rahmendaten - Bruttowertschöpfung"])
click data_rahmendaten_bruttowertschoepfung href "/Datensatz/data_rahmendaten_bruttowertschoepfung/"
forecast_industry__profi(["2"])
click forecast_industry__profi href "/Modellierungsprozess/forecast_industry__profi/"
forecast_industry__enusem(["2"])
click forecast_industry__enusem href "/Modellierungsprozess/forecast_industry__enusem/"
data_rahmendaten_erwerbstaetige(["Rahmendaten - Erwerbstätige"])
click data_rahmendaten_erwerbstaetige href "/Datensatz/data_rahmendaten_erwerbstaetige/"
temps["TEMPS"]
click temps href "/Modell/temps/"
temps__forecast_industry(["1"])
click temps__forecast_industry href "/Modellierungsprozess/temps__forecast_industry/"
profi["ProFi"]
click profi href "/Modell/profi/"
data_rahmendaten_preis_eu_emissionshandel_eu_ets_1(["Rahmendaten - Preis im EU Emissionshandel / EU ETS 1"])
click data_rahmendaten_preis_eu_emissionshandel_eu_ets_1 href "/Datensatz/data_rahmendaten_preis_eu_emissionshandel_eu_ets_1/"
data_parametrisierungstabelle(["Instrumentenausgestaltung für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
click data_parametrisierungstabelle href "/Datensatz/data_parametrisierungstabelle/"
data_datentabelle(["Datentabelle für die Treibhausgas-Projektionen 2026 für Deutschland"])
click data_datentabelle href "/Datensatz/data_datentabelle/"
forecast_industry__output(["21"])
click forecast_industry__output href "/Modellierungsprozess/forecast_industry__output/"
forecast_industry["FORECAST-Industry"]
click forecast_industry href "/Modell/forecast_industry/"
style forecast_industry fill:#9d579a,stroke:#9d579a;
output(("Ergebnisdaten"))
capri["CAPRI"]
click capri href "/Modell/capri/"
data_rahmendaten_co2_speicherkosten_ccs(["Rahmendaten - CO2 Speicherkosten (CCS)"])
click data_rahmendaten_co2_speicherkosten_ccs href "/Datensatz/data_rahmendaten_co2_speicherkosten_ccs/"
powerflex["PowerFlex"]
click powerflex href "/Modell/powerflex/"
input__forecast_industry(["60"])
click input__forecast_industry href "/Modellierungsprozess/input__forecast_industry/"
forecast_industry__powerflex(["9"])
click forecast_industry__powerflex href "/Modellierungsprozess/forecast_industry__powerflex/"
view["VIEW-LEO"]
click view href "/Modell/view/"
data_rahmendaten_produktionswert(["Rahmendaten - Produktionswert"])
click data_rahmendaten_produktionswert href "/Datensatz/data_rahmendaten_produktionswert/"
forecast_industry --> forecast_industry__profi
input__forecast_industry --> forecast_industry
data_rahmendaten_bruttowertschoepfung --> forecast_industry
forecast_industry --> forecast_industry__enusem
view --> view__forecast_industry
data_rahmendaten_co2_transportkosten --> forecast_industry
forecast_industry__profi --> profi
data_rahmendaten_erwerbstaetige --> forecast_industry
forecast_industry__output --> output
forecast_industry --> forecast_industry__powerflex
data_rahmendaten_co2_speicherkosten_ccs --> forecast_industry
forecast_industry --> data_datentabelle
view__forecast_industry --> forecast_industry
forecast_industry --> forecast_industry__output
input --> input__forecast_industry
capri__forecast_industry --> forecast_industry
temps --> temps__forecast_industry
data_rahmendaten_preis_eu_emissionshandel_eu_ets_1 --> forecast_industry
forecast_industry --> data_instrumentenwirkung
data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2 --> forecast_industry
capri --> capri__forecast_industry
data_rahmendaten_produktionswert --> forecast_industry
temps__forecast_industry --> forecast_industry
data_parametrisierungstabelle --> forecast_industry
data_endverbrauchspreistabelle --> forecast_industry
forecast_industry__powerflex --> powerflex
forecast_industry__enusem --> enusem

Direkte Datenflüsse zu FORECAST-Industry

Dieser Graph zeigt an, welche Datensätze direkt in FORECAST-Industry fließen oder durch FORECAST-Industry ausgegeben werden.

flowchart LR
classDef default text-decoration:none
forecast_result_regionaler_nutzenergiebeddarf(["Regionaler Nutzenergiebedarf je Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
click forecast_result_regionaler_nutzenergiebeddarf href "/Datensatz/forecast_result_regionaler_nutzenergiebeddarf/"
forecast_waerme_group(["FORECAST-Industry: Wärme"])
click forecast_waerme_group href "/Datensatz/forecast_waerme_group/"
forecast_biomasse_kosten_kurve_potenzial(["Potenzialkostenkurve für Biomasse"])
click forecast_biomasse_kosten_kurve_potenzial href "/Datensatz/forecast_biomasse_kosten_kurve_potenzial/"
forecast_result_nutzenergiebeddarf(["Nutzenergiebedarf je Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
click forecast_result_nutzenergiebeddarf href "/Datensatz/forecast_result_nutzenergiebeddarf/"
forecast_sanitaer_warmwasser(["Energie für Warmwasser im Gebäudesektor"])
click forecast_sanitaer_warmwasser href "/Datensatz/forecast_sanitaer_warmwasser/"
forecast_feedstock_group(["FORECAST-Industry: Feedstock"])
click forecast_feedstock_group href "/Datensatz/forecast_feedstock_group/"
forecast_europaeischer_heizindex(["Europäischer Heizindex"])
click forecast_europaeischer_heizindex href "/Datensatz/forecast_europaeischer_heizindex/"
forecast_dampfverteilungs_effizienz(["Diffusion von effizienterer Dampfverteilung"])
click forecast_dampfverteilungs_effizienz href "/Datensatz/forecast_dampfverteilungs_effizienz/"
forecast_flaeche_pro_mitarbeitenden(["Fläche pro Mitarbeitenden"])
click forecast_flaeche_pro_mitarbeitenden href "/Datensatz/forecast_flaeche_pro_mitarbeitenden/"
forecast_prozesse_group(["FORECAST-Industry: Prozesse"])
click forecast_prozesse_group href "/Datensatz/forecast_prozesse_group/"
forecast_prozesswaerme_group(["FORECAST-Industry: Prozesswärme"])
click forecast_prozesswaerme_group href "/Datensatz/forecast_prozesswaerme_group/"
forecast_produktionsmengen_group(["FORECAST-Industry: Produktionsmengen"])
click forecast_produktionsmengen_group href "/Datensatz/forecast_produktionsmengen_group/"
forecast_result_sektor_endenergiebedarf(["Endenergiebedarf je Kategorie und Sektor über den Betrachtungszeitraum"])
click forecast_result_sektor_endenergiebedarf href "/Datensatz/forecast_result_sektor_endenergiebedarf/"
forecast_gebaeude_group(["FORECAST-Industry: Gebäude"])
click forecast_gebaeude_group href "/Datensatz/forecast_gebaeude_group/"
forecast_beschaeftigtendichte_kalibrierung(["Kalibrierung der Beschäftigten pro Quadratmeter"])
click forecast_beschaeftigtendichte_kalibrierung href "/Datensatz/forecast_beschaeftigtendichte_kalibrierung/"
forecast_zuschuss_res(["Zuschuss zur Erzeugung Erneuerbarer Energien"])
click forecast_zuschuss_res href "/Datensatz/forecast_zuschuss_res/"
data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2(["Rahmendaten - Preis im nationalen Emissionshandel / EU ETS 2"])
click data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2 href "/Datensatz/data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2/"
forecast_result_regionaler_endenergiebeddarf(["Regionaler Endenergiebedarf je Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
click forecast_result_regionaler_endenergiebeddarf href "/Datensatz/forecast_result_regionaler_endenergiebeddarf/"
enusem_ageb_energiebilanz(["AGEB Energiebilanz"])
click enusem_ageb_energiebilanz href "/Datensatz/enusem_ageb_energiebilanz/"
forecast_diffusionsparameter_pro_land(["Parameter zur Diffusion neuer Technologien"])
click forecast_diffusionsparameter_pro_land href "/Datensatz/forecast_diffusionsparameter_pro_land/"
forecast_prozess_wirkungsgrade(["Wirkungsgrade der Prozesse"])
click forecast_prozess_wirkungsgrade href "/Datensatz/forecast_prozess_wirkungsgrade/"
data_parametrisierungstabelle(["Instrumentenausgestaltung für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
click data_parametrisierungstabelle href "/Datensatz/data_parametrisierungstabelle/"
forecast_emissionsfaktor_group(["FORECAST-Industry: Emissionsfaktor"])
click forecast_emissionsfaktor_group href "/Datensatz/forecast_emissionsfaktor_group/"
forecast_ccs_group(["FORECAST-Industry: CCS"])
click forecast_ccs_group href "/Datensatz/forecast_ccs_group/"
forecast_pt_g_anteile_annahmen(["Annahmen für das SubModule Power to Gas"])
click forecast_pt_g_anteile_annahmen href "/Datensatz/forecast_pt_g_anteile_annahmen/"
forecast_result_emissionen(["Emissionen CO2eq je Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
click forecast_result_emissionen href "/Datensatz/forecast_result_emissionen/"
forecast_strompreisreduktion_eeg(["Befreigung von der EEG Umlage (veraltet)"])
click forecast_strompreisreduktion_eeg href "/Datensatz/forecast_strompreisreduktion_eeg/"
forecast_beschaeftigung(["Beschäftige je Sektor"])
click forecast_beschaeftigung href "/Datensatz/forecast_beschaeftigung/"
forecast_brennstoffwechsel_group(["FORECAST-Industry: Brennstoffwechsel"])
click forecast_brennstoffwechsel_group href "/Datensatz/forecast_brennstoffwechsel_group/"
forecast_dampferzeugungs_wirkungsgrad(["Wirkungsgrad der Dampferzeugung"])
click forecast_dampferzeugungs_wirkungsgrad href "/Datensatz/forecast_dampferzeugungs_wirkungsgrad/"
forecast_statistik_group(["FORECAST-Industry: Statistik"])
click forecast_statistik_group href "/Datensatz/forecast_statistik_group/"
forecast_produktionsmenge_annahmen_zukunft(["Zukunftsentwicklung der Produktionsmengen"])
click forecast_produktionsmenge_annahmen_zukunft href "/Datensatz/forecast_produktionsmenge_annahmen_zukunft/"
data_rahmendaten_co2_speicherkosten_ccs(["Rahmendaten - CO2 Speicherkosten (CCS)"])
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forecast_querschnittstechnologien_group(["FORECAST-Industry: Querschnittstechnologien"])
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forecast_result_endenergiebedarf(["Endenergiebedarf je Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
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forecast_heiztechnik_group(["FORECAST-Industry: Heiztechnik"])
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forecast_result_rahmendaten(["Anzahl Beschäftigte/Wertschöpfung/Produktion/Gebäudeflächen je Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
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interface_1a2_industrie_nur_historisch(["Interface Industrie Energie zwischen ENUSEM und FORECAST-Industry: nur historisch"])
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forecast_beschaeftigung_anteile(["Quadratmeter Gebäudefläche je Beschäftigten"])
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forecast_innovative_prozesse_group(["FORECAST-Industry: Innovative Prozesse"])
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forecast_kaufkraftparitaet_laender(["Kaufkraftparität der Länder im Verhältniss zu Deutschland"])
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interface_1a2_industrie(["Interface Industrie Energie zwischen ENUSEM und FORECAST-Industry: historisch und Projektion"])
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forecast_result_sektor_emissionen(["Emissionen CO2eq je Sektor und Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
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forecast_sanierung_group(["FORECAST-Industry: Sanierung"])
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interface_2_ippu_ohne_f_gase(["Interface Indstrieprozesse zwischen ENUSEM und FORECAST-Industry: historisch und Projektion"])
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data_rahmendaten_co2_transportkosten(["Rahmendaten - CO2 Transportkosten"])
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forecast_result_indikatoren(["Effizinzen und Energieintensität je Kategorie über den Betrachtungszeitraum"])
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forecast_eeg_group(["FORECAST-Industry: EEG"])
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forecast_raumkuehlung_energietraeger(["Energieträger zur Kühlung von Räumen"])
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forecast_temperaturniveau_group(["FORECAST-Industry: Temperaturniveau"])
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forecast_parameter(["Parameter zur Gewichtung von Austausch und Verbesserung der Bestandstechniken"])
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forecast_nutzenergie_laenderfaktor(["Anteil der Nutzenergie im Bereich der Gebäudebeheizung"])
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data_instrumentenwirkung(["Treibhausgasminderungswirkung der Instrumente der Treibhausgas-Projektion 2026 für Deutschland (Datentabelle)"])
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forecast_wertschoepfung(["Jährliche Wertschöpfung je Sektor"])
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data_endverbrauchspreistabelle(["Endverbrauchspreise der Energieträger für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
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forecast_kwk_group(["FORECAST-Industry: KWK"])
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data_rahmendaten_bruttowertschoepfung(["Rahmendaten - Bruttowertschöpfung"])
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forecast_kapazitaets_ausnutzung(["Ausnutzung der Produktionskapazität pro Land"])
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data_rahmendaten_erwerbstaetige(["Rahmendaten - Erwerbstätige"])
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data_rahmendaten_preis_eu_emissionshandel_eu_ets_1(["Rahmendaten - Preis im EU Emissionshandel / EU ETS 1"])
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forecast_zuordung_verbrauchsklassen_group(["FORECAST-Industry: Zuordung Verbrauchsklassen"])
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forecast_kostenparameter_heiztechnik_kwk(["Eigenschaften und Parameter von KWK"])
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profi_input_aluminiumproduktion(["Aluminiumproduktion"])
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forecast_biomasse_kosten_kurve(["Potenzialkostenkurve für Biomasse"])
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capri_mineralduengereinsatz_landwirtschaft_zukunft(["Mineraldüngereinsatz Zukunft"])
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forecast_crf_daten_table1_a_a_s2_table2_i_a_hs1_table2_i_a_hs2(["CRF-Daten (Table1.A(a)s2, Table2(I).A-Hs1, Table2(I).A-Hs2)"])
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forecast_energie_group(["FORECAST-Industry: Energie"])
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forecast_result_regionaler_sektor_endenergiebeddarf(["Regionaler Endenergiebedarf je Kategorie und Sektor über den Betrachtungszeitraum"])
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  1. F-Gase entstehen nicht in der Industrie, werden ihr aber zugerechnet. ↩↩↩↩↩

  2. Nutzendengruppen beschreiben eine aggregierte Form der involvierten Entscheider, somit handeln zusammenhängende Gruppen (z.B. Branchen) einheitlich, aber nicht zwingend gleichzeitig. ↩