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FORECAST-Tertiary

Name

Forecasting Energy Consumption Analysis and Simulation Tool - Tertiary

Version des Modells

  • Forecast 2025

Betreibende Organisation

  • Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung

Zweck des Modells

  • Ziel // Simulation des langfristigen Endenergieverbrauchs von Geräten und Prozessen im Gewerbe-, Handel- und Dienstleistungssektor (GHD), ohne den Endenergieverbrauch für Raumheizung, Raumkühlung und Warmwasser. Konkret umfassen Geräte und Prozesse zum einen übliche Haushaltsgeräte wie beispielsweise Wasserkocher, Kaffee- und Spülmaschinen, aber auch Informations- und Kommunikationsgeräte (IKT-Geräte) wie Computer, Drucker und Telefone. Zum anderen sind Beispiele für Prozesswärme und Prozesskühlung gerwerbliche Öfen oder Kühlräume bzw. Kühlhäuser
  • Forschungsfragen
    • Wie wird sich der Endenergieverbrauch für Geräte und Prozesse im Gewerbe-, Handel- und Dienstleistungssektor in Deutschland bis zum Jahr 2050 entwickeln?
    • Wie beeinflussen die politischen Rahmenbedingungen das Investitions- und Energieverbrauchsverhalten?
    • Wie beeinflussen die Energiepreise das Energieverbrauchsverhalten?
  • Art der Szenarien // Fokus auf explorative Szenarien, die darauf abzielen, das zukünftige Investitions- und Energieverbrauchsverhalten des Gewerbe-, Handel- und Dienstleistungssektors zu simulieren. Das Modell kann instrumentenbasierte Szenarien simulieren. Um Zielszenarien zu simulieren, können Benutzer verschiedene sinnvolle Kombinationen politischer Instrumente ausprobieren, bis das Ziel erreicht ist. Es gibt jedoch keine Garantie dafür, dass das Ziel optimal erreicht wird.
  • Primäre Ergebnisse des Modells // Endenergieverbrauch für Geräte und Prozesse (TWh); Kosten (Anschschaffungskosten beim Geräteinkauf und Betriebskosten in Form von Energiekosten in Euro); Emissionen (Scope 1-2, vgl. Greenhouse Gas Protocol); Marktanteile der betrachteten Gerätetypen im Bestand (die Anteile der unterschiedlichen Gerätetypen und deren Effizienzklassen im Bestand sind entscheidender Faktor für den nationalen Endenergieverbrauch der Geräte und Prozesse des GHD-Sektors).

Akteure

  • Illustration von repräsentativen Unternehmen des Gewerbe-, Handels- und Dienstleistungssektors: Diese repräsentativen Unternehmen sind keine realen Unternehmen, sondern repräsentieren Gruppen realer Unternehmen mit ähnlichen strukturellen Eigenschaften innerhalb eines GHD-Subsektors. Die Bildung dieser Agenten erfolgt auf Basis statistisch ermittelter durchschnittlicher beziehungsweise typisierter Merkmale wie Beschäftigtenzahl, Gebäudeflächen, Endanwendungsstruktur und Gerätenutzung, die insbesondere auf Auswertungen der vom Fraunhofer ISI durchgeführten GHD-Befragung beruhen.
  • Forecast-Tertiary ist ein agentenbasiertes Modell, in dem die Agenten „repräsentative Unternehmen“ sind. Zunächst werden diese einem Subsektor nach der EU-Klassifikation der Wirtschaftszweige zugeordnet sowie mit Art und Anzahl ihrer Endanwendungen initialisiert. Entscheidungsprozesse, wie zum Beispiel mit welchem neuen Gerät ein Altgerät nach Ende seiner Lebensdauer ersetzt wird, werden auf Agentenebene modelliert. Die Anzahl der im Modell verwendeten repräsentativen Unternehmen kann grundsätzlich variiert werden. Typischerweise wird etwa 1 % der realen Unternehmen eines Subsektors explizit als Agenten abgebildet. Jeder Agent steht damit rechnerisch für eine größere Anzahl realer Unternehmen mit ähnlichen Eigenschaften; die Aggregation auf Subsektor- und Gesamtsektorebene erfolgt über entsprechende Hochrechnungs- bzw. Gewichtungsfaktoren. Für jeweils einen Subsektor berechnet das Modell den Technologiewandel sowie die Veränderung des Endenergieverbrauchs aus einer Bottom-up-Perspektive und aggregiert diese anschließend zum gesamten Endenergieverbrauch von Geräten und Prozessen des GHD-Sektors in Deutschland.
  • In der Simulation von Kauf- und Energieverbrauchsentscheidungen werden Rentabilitätsberechnungen als zentraler, aber nicht alleiniger Einflussfaktor sowie Logit-Verteilungen und Annahmen über die zukünftige Entwicklung der Energiepreise berücksichtigt.

Dokumentation

Räumliche Abdeckung

  • Deutschland

Zeitliche Abdeckung

  • Start: 2019
  • Ende: Typischerweise 2045 oder 2050

Zeitliche Auflösung

  • jährliche Auflösung

Konzeptionelle Gestaltungsprinzipien

  • Wesentliche Konzepte // Die Berechnung des Endenergiebedarfs erfolgt in einem agentenbasierten Rahmen. Die GHD-Subsektoren werden durch eine große Anzahl von Agenten repräsentiert, die nach Subsektoren klassifiziert sind. Wie im Abschnitt Akteure beschrieben repräsentieren Agenten einzelne Unternehmen und werden mit der Adoption von Geräten sowie den Verhaltensparametern (u.a. Betriebsstunden pro Jahr, Energieintensität, etc.) initialisiert. Für jede Endanwendung jedes Unternehmens wird der Agent bei Erreichen der Lebensdauer veranlasst, die Geräte zu ersetzen, indem er eine der auf dem Markt verfügbaren Optionen auswählt, die durch die Ökodesign-Politik des Modells beeinflusst werden können. Die Kostenbewertung der verschiedenen Optionen wird auch durch die Energiekosten beeinflusst. Aufgrund der vom Fraunhofer ISI durchgeführten GHD-Befragung liegen für das Jahr 2019 erhobene Daten zum Endenergiebedarf der jeweiligen GHD-Subsektoren vor. Um die Differenzen zwischen den Modellergebnissen der Subsektoren und den erhobenen Daten auszugleichen wird ein Anpassungsfaktor eingeführt, der mit den Daten aus dem Jahr 2019 kalibriert wird. Infolgedessen kann mit Hilfe dieser Kalibrierung das Modell den Endenergiebedarf des gesamten tertiären Sektors aus einer Bottom-up-Perspektive berechnen.
  • Endogene Variablen // Endenergieverbrauch für Geräte und Prozesse (TWh); Kosten (Geräteeinkauf und Energie in Euro); Emissionen (Scope 1-2 vgl. Greenhouse Gas Protocol); Marktanteile der Endanwendungen (nach Energieeffizienzklassen);
  • Exogene Variablen // Bevölkerungsentwicklung; Strom- und Energiepreise (Verbraucherpreise); Gerätepreise (Kaufkosten); Gerätebestand im Startjahr; politische Rahmenbedingungen (Mindesteffizienzstandards; Förderung; Informationsinstrumente)

Methodischer/mathematischer Ansatz

  • Ansatz //
    • Bestandsmodell: Berechnet den Endenergiebedarf auf der Grundlage des aktuellen Gerätebestands der Agenten sowie ihres spezifischen Verbrauchs;
    • Logistische Funktion: Modelliert die Wahl der Firmenagenten, die aus den verfügbaren Endanwendungen (Geräte und Prozesse) auf dem Markt wählen;
    • Geräte- und Effizienzauswahl: Basiert auf Mindesteffizienzstandards und der Markteinführung neuer Technologien;
    • Energieverbrauchsberechnung: Der Endenergieverbrauch wird aus dem spezifischen Verbrauch der Geräte, multipliziert mit der Betriebsstunde, berechnet;
    • Wirtschaftliche Bewertung: Eine Total Cost of Ownership-Berechnung ermittelt die Kosten unterschiedlicher Geräte und Effizienzklassen unter Berücksichtigung der Investitions-, Betriebs- und Wartungskosten.
  • Einordnung // Bottom-up Simulationsmodell

Open Source

  • Forecast-Tertiary 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

  • Zu den wichtigsten Parametern gehören die Verbreitung verschiedener Endanwendungen in den GHD-Teilsektoren sowie die Aktivitätsintensität der Endanwendungen. Die Aktivitätsintensität beschreibt wie viele Stunden oder mit wie vielen Zyklen eine bestimmte Endanwendung genutzt wird. Diese Parameter werden auf Grundlage der vom Fraunhofer ISI durchgeführten GHD-Befragung geschätzt.

Programmiersprache

  • Python

Programmtechnische Gestaltungsprinzipien

  • FORECAST-Tertiary wird in Python implementiert und basiert auf einem allgemeinen Framework für agentenbasierte Modellierung, genannt „Melodie“. Das Framework ist Open Source auf GitHub (https://github.com/ABM4ALL/Melodie).
  • Erstens werden die Teilsektoren in GHD nach dem agentenbasierten Ansatz durch eine große Anzahl von Agenten, d. h. repräsentative Unternehmen, repräsentiert.
  • Zweitens gibt es über den Agenten ein Objekt „Umgebung“, das die Entscheidungsprozesse der Agenten koordiniert.
  • Drittens werden die Eingabedaten über ein Objekt namens „Szenario“ an die Umgebung und die Agenten übermittelt.
  • Schließlich werden alle Komponenten (einschließlich Agenten, Umgebung, Szenario) in einem Container namens „Modell“ gespeichert.

Räumliche Auflösung

Für die Simulation wird die nationale Ebene (NUTS 0) zugrunde gelegt, sodass Deutschland als Einheit ohne weitere regionale Untergliederung betrachtet wird. Die Modellierung basiert auf einer detailierten für Nationalstaaten spezifischen Parametrisierung. Sofern diese Parameter auch für andere Staaten vorliegen, könnte das Modell für diese in analoger Art und Weise verwendet werden.

Sektoren

  • Gewerbe, Handel, Dienstleistungen (GHD)

Software

  • PyCharm

Techniken

FORECAST-Tertiary bildet den Energieverbrauch von Geräten und Prozessen detailliert auf Einzeltechnologieebene ab. Entsprechend der im Abschnitt Zweck des Modells beschriebenen Klassifikation der Geräte und Prozesse werden für die Projektionen ab 2026 die folgenden Endanwendungen betrachtet. Diese Endanwendungen wurden im Rahmen der GHD-Befragung identifiziert. Für jede Endanwendung stehen mehrere Technologieoptionen zur Verfügung, die sich hinsichtlich technischer Ausführung und Energieeffizienz unterscheiden. Je nach Endanwendung werden diese Technologieoptionen zusätzlich in mehrere Energieeffizienzklassen differenziert.

  • Informations- und Kommunikationstechnik (IKT): z. B. Computer, Bildschirme, Laptops, Server, Netzwerktechnik, Drucker, Kopierer, Router
  • Beleuchtung: z. B. LED, Leuchtstofflampen, Halogenlampen und weitere Beleuchtungstechnologien im Innen- und Außenbereich
  • Gewerbliche Kälteanwendungen: z. B. Kühl- und Gefriergeräte, Kühltheken, Kühlräume, Kühlhäuser
  • Küchen- und Verpflegungstechnik: z. B. Kaffeemaschinen, Wasserkocher, gewerbliche Geschirrspüler, Kochgeräte, Warmhaltegeräte
  • Prozesswärme: z. B. Öfen, Kochfelder, Backöfen, Trocknungsanlagen, Sterilisations- oder Erhitzungsanwendungen
  • Sonstige betriebliche Geräte und Prozessanwendungen: z. B. Reinigungsgeräte, Automaten, kleinere Antriebe oder weitere branchenspezifische Geräteanwendungen

Treibhausgasemissionen

Die Quantifizierung von Treibhausgasemissionen kann in FORECAST-Tertiary auf Basis des modellierten Endenergieverbrauchs und exogen vorgegebener Emissionsfaktoren erfolgen. Typischerweise betrifft dies insbesondere Scope-1- und Scope-2-Emissionen, also direkte Emissionen aus dem Einsatz fossiler Energieträger sowie indirekte Emissionen aus der Nutzung von Strom und Fernwärme. Die zugrunde gelegten Emissionsfaktoren werden außerhalb des Modells vorgegeben und können an die jeweiligen Emissionspfade des zugrunde liegenden Projekts angepasst werden.

Unsicherheit

  • Unsicherheiten werden nicht explizit abgebildet, Vertrauensintervalle werden nicht standardmäßig erzeugt. In der Regel werden Unsicherheiten im Rahmen von Sensitivitäten aufgezeigt.

Visualisierung des Modells und dessen Funktionsweisen

Literaturverzeichnis

Modellierungsprozess

Datenflüsse im Kontext des Modellierungsprozesses von FORECAST-Tertiary

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

flowchart LR
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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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data_endverbrauchspreistabelle(["Endverbrauchspreise der Energieträger für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
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powerflex["PowerFlex"]
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style forecast_tertiary fill:#9d579a,stroke:#9d579a;
view["VIEW-LEO"]
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lawienmod["LaWiEnMod"]
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data_rahmendaten_gesamtbevoelkerung(["Rahmendaten - Gesamtbevölkerung"])
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data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2(["Rahmendaten - Preis im nationalen Emissionshandel / EU ETS 2"])
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data_datentabelle(["Datentabelle für die Treibhausgas-Projektionen 2026 für Deutschland"])
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data_instrumentenwirkung(["Treibhausgasminderungswirkung der Instrumente der Treibhausgas-Projektion 2026 für Deutschland (Datentabelle)"])
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data_rahmendaten_bruttoinlandsprodukt(["Rahmendaten - Bruttoinlandsprodukt"])
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data_rahmendaten_preisindex_bruttoinlandsprodukt_deflator(["Rahmendaten - Preisindex Bruttoinlandsprodukt (Deflator)"])
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data_parametrisierungstabelle(["Instrumentenausgestaltung für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
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forecast_tertiary__output(["12"])
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forecast_tertiary --> data_datentabelle
forecast_tertiary --> forecast_tertiary__powerflex
forecast_tertiary --> forecast_tertiary__enusem
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forecast_tertiary --> forecast_tertiary__output
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forecast_tertiary__powerflex --> powerflex

Direkte Datenflüsse zu FORECAST-Tertiary

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

flowchart LR
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data_rahmendaten_preis_eu_emissionshandel_eu_ets_1(["Rahmendaten - Preis im EU Emissionshandel / EU ETS 1"])
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interface_1a4a_ghd_nur_historisch(["Interface GHD zwischen ENUSEM, Invert/EE-Lab und FORECAST-Tertiary: nur historisch"])
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data_rahmendaten_erwerbstaetige(["Rahmendaten - Erwerbstätige"])
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data_endverbrauchspreistabelle(["Endverbrauchspreise der Energieträger für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
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forecast_tertiary["FORECAST-Tertiary"]
click forecast_tertiary href "/Modell/forecast_tertiary/"
style forecast_tertiary fill:#9d579a,stroke:#9d579a;
data_rahmendaten_gesamtbevoelkerung(["Rahmendaten - Gesamtbevölkerung"])
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data_rahmendaten_preis_im_nationalen_emissionshandel_eu_ets_2(["Rahmendaten - Preis im nationalen Emissionshandel / EU ETS 2"])
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interface_1a4a_ghd_prozesse(["Interface GHD-Prozesse zwischen ENUSEM und FORECAST-Tertiary: historisch und Projektion"])
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forecast_tertiary_projizierte_energieverbraeuche(["projizierte Energieverbräuche"])
click forecast_tertiary_projizierte_energieverbraeuche href "/Datensatz/forecast_tertiary_projizierte_energieverbraeuche/"
interface_1a2g_sverkehrbau_nur_historisch(["Interface Bauwirtschaft zwischen ENUSEM und FORECAST-Tertiary: nur historisch"])
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data_datentabelle(["Datentabelle für die Treibhausgas-Projektionen 2026 für Deutschland"])
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data_instrumentenwirkung(["Treibhausgasminderungswirkung der Instrumente der Treibhausgas-Projektion 2026 für Deutschland (Datentabelle)"])
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data_rahmendaten_preisindex_bruttoinlandsprodukt_deflator(["Rahmendaten - Preisindex Bruttoinlandsprodukt (Deflator)"])
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data_rahmendaten_bruttoinlandsprodukt(["Rahmendaten - Bruttoinlandsprodukt"])
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interface_1a2g_sverkehrbau(["Interface Bauwirtschaft zwischen ENUSEM und FORECAST-Tertiary: historisch und Projektion"])
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data_parametrisierungstabelle(["Instrumentenausgestaltung für die Treibhausgas-Projektionen 2026 (Datentabelle)"])
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forecast_tertiary_geraetepreise(["Gerätepreise"])
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