sokrates-projekt solarthermische kraftwerkstechnologie für

SOKRATES- AP 3: Geografische Datenbank - Standortklassifizierung

Endbericht März 2004 1

Zukunftsinvestitionsprogramm des Bundesministeriums

für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit

SOKRATES-Projekt

Solarthermische Kraftwerkstechnologie

für den Schutz des Erdklimas

AP 3: Geografische Datenbank AP 3.3: Flächendeckende Standortklassifizierung

Projektbericht

Datum März 2004 Erstellt von: Stefan Kronshage, Franz Trieb, Norbert Geuder, Christoph Schillings

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Stuttgart



1 Einleitung............................................................................................................................................................ 3 2 Überblick über das Planungsinstrument STEPS ................................................................................................. 3

2.1 Ziel und Einsatzgebiet von STEPS ................................................................................................................... 3 2.2 Funktionsweise und Aufbau ............................................................................................................................. 3

3 Erreichter Stand der STEPS-Modelle im Rahmen von SOKRATES ................................................................. 4 3.1 Standortidentifikation und geografische Basisinformationen (Geografiemodul) ............................................. 4

3.1.1 Identifizierung geeigneter Standorte ................................................................................................... 4 3.1.2 Bereitstellung geografischer Informationen........................................................................................ 6

3.2 Technologiemodelle in STEPS (Kraftwerkmodul) ........................................................................................... 7 3.2.1 Implementierung der Technologiemodelle aus AP 2 .......................................................................... 7 3.2.2 Meteorologische Umgebungsparameter.............................................................................................. 8

3.3 Das Kostenmodell in STEPS (Ökonomiemodul)............................................................................................ 13 4 Ergebnisse der Standortklassifizierung für Marokko........................................................................................ 15

4.1 Räumliche Verteilung potenzieller Standorte ................................................................................................. 16 4.2 Räumliche Verteilung des optimalen Kühlungstyps....................................................................................... 19 4.3 Wärmeertrag aus dem Solarfeld und Solaranteil ............................................................................................ 22 4.4 Stromertrag des Kraftwerks ............................................................................................................................ 25 4.5 Gesamtkosten des Kraftwerkprojektes............................................................................................................ 28 4.6 Standortklassifizierung nach den Stromgestehungskosten ............................................................................. 30

4.6.1 Standortklassifizierung ohne Ausschlusskriterien ............................................................................ 30 4.6.2 Standortklassifizierung mit Ausschlusskriterien ............................................................................... 30

5 Weiterer Arbeitsbedarf...................................................................................................................................... 33 6 Literatur............................................................................................................................................................. 34



1 Einleitung Im Rahmen des Arbeitspaketes AP 3 wurde eine flächendeckende Güteklassifizierung potenzieller Standorte für solarthermische Kraftwerke am Beispiel Marokkos durchgeführt. Dazu wurde das Planungsinstrument STEPS um Technologiemodelle aus AP 2 erweitert und diese für Marokko angewendet. Die Ergebnisse dieses Teilarbeitspaketes basieren auf der flächendeckenden Kartierung der Strahlungsressource für das Land Marokko, den Finanzierungsmodellen aus AP 1 sowie den Daten der energiewirtschaftlichen Datenbank aus AP 3.

2 Überblick über das Planungsinstrument STEPS

2.1 Ziel und Einsatzgebiet von STEPS STEPS ist ein Planungswerkzeug zur systematischen und effizienten Identifizierung und Klassifizierung geeigneter Standorte für solarthermische Großkraftwerke. Die Standortbewertung geschieht

• großflächig (d.h. auf einer räumlichen Skala von Ländern bzw. Kontinenten), • flächendeckend, • hochaufgelöst (horizontale Auflösung von 30’’x30’’ geogr. Länge und Breite, was grob 1x1 km2 ent-

spricht). Das Ergebnis einer Analyse für einen geografischen Raum ist einerseits die Ausweisung geeigneter Flächen für die Kraftwerkerrichtung (Standortidentifizierung), andererseits die Bewertung der geeigneten Standorte nach verschie-denen Kriterien (Standortklassifizierung). Mögliche Kriterien für die Klassifizierung sind die an einem Standort verfügbare Solarstrahlungsressource, die daraus zu erwartenden Stromerträge oder die resultierenden Stromgeste-hungskosten.

2.2 Funktionsweise und Aufbau Eine großflächige und flächendeckende Standortanalyse bei einer Standortgröße von etwa einem Kilometerquadrat stellt einen enorm hohen Anspruch dar, dem STEPS mit folgendem Ansatz begegnet: Als Bewertungsgrundlage kommen Datenprodukte aus der satellitengestützten Fernerkundung zum Einsatz. Die Aufbereitung und Verarbei-tung dieser Daten in STEPS geschieht über ein Geographisches Informationssystem (GIS) - auch die Ergebnisse der Standortanalyse liegen als GIS-Format vor. STEPS besteht aus mehreren Modulen, die thematische Teilergebnisse innerhalb des komplexen Berechnungsablau-fes produzieren. Abbildung 2-1 gibt einen Überblick über die zurzeit implementierten Module. Hauptmodul Das Hauptmodul koordiniert den Berechnungsablauf und führt die Berechnungsergebnisse der anderen Module zu übergeordneten Bewertungsgrößen wie den Stromgestehungskosten zusammen. Anschließend sorgt es für die Aus-gabe der Analyseergebnisse. Darüber findet in diesem Modul die übergeordnete Optimierung des Kühlungstyps des Kraftwerkes statt. Unter den implementierten Kühlungstypen wird automatisch derjenige für die Berechnung der Ergebnisgrößen verwendet, der das gewählte Optimierungskriterium am besten erfüllt, beispielsweise zu den ge-ringsten Stromgestehungskosten führt. Geografiemodul Im Geografiemodul findet die Identifizierung potenziell geeigneter Kraftwerkstandorte statt, indem das Modul für jeden Standort eine Reihe von Ausschlusskriterien überprüft. Das Ergebnis ist eine binäre „Ausschlussmaske“ für den betrachteten Raum, die geeignete und ungeeignete Standorte unterscheidet. Darüber hinaus ist das Geografie-modul für die Bereitstellung aller modulübergreifenden raumbezogenen Basisinformationen, wie beispielsweise über die Höhe eines Standortes über dem mittleren Meeresspiegel oder dem Abstand zu vorhandener Infrastruktur (Stromnetz, Straßennetz, Kühlwasser) zuständig. Meteorologiemodul Dieses Modul ist für die Berechnung der voraussichtlich verfügbaren Strahlungsressource zuständig. Es berechnet für jeden Standort Stundenwerte der Direkt-Normal-Strahlung über ein physikalisches Atmosphärenmodell. Dazu verarbeitet es in Streuungs- und Absorptionsmodellen eine Vielzahl standortabhängiger Atmosphärenparameter wie dem Aerosol-, dem Wasserdampf- oder Ozongehalt. Es ist auch für die Ermittlung des einflussreichsten meteorolo-gischen Parameters zuständig, dem zeitlichen Bewölkungsverlauf.



Kraftwerkmodul Das Kraftwerkmodul simuliert ein solarthermisches Kraftwerk der gewählten Konfiguration. Auf der Basis der stündlichen Strahlungswerte des Meteorologiemoduls berechnet es die zu erwartenden Leistungswerte des Kraft-werks wie etwa jährliche Stromerträge. Ökonomiemodul Das Ökonomiemodul ist für sämtliche Kostenberechnungen innerhalb von STEPS zuständig, allen voran Berech-nung der Gesamtkosten des simulierten Kraftwerkprojektes bei einer Anzahl von betrachteten Kostenfaktoren. Es erfasst die relevanten ökonomischen Parameter des Projektes und implementiert für die Erfassung der länderabhän-gigen ökonomischen Randbedingungen die Schnittstelle zu einer energiewirtschaftlichen Länderdatenbank. STEPS wurde für eine Anwendung durch die Modellentwickler innerhalb des DLR konzipiert und besitzt daher keine grafische Benutzeroberfläche.

Geographie Georeferenzierungüber GIS

Identifizierung vonStandorten (Aus-schlusskriterien)

BereitstellunggeographischerInformationen

Meteorologie Räumlich-zeitlicheBerechnung derNormal-Direkt-Strahlung

Einlesen undKonvertierenmeteorologischerDaten

Kraftwerk Berechnung desStromertrages

Festlegung derKraftwerks-konfiguration

Ökonomie Kostenberechnung SchnittstelleLänderdatenbank

Hauptmodul Klassifizierung potentiellerStandorte Zusammenführung derBerechnungsergebnisse dereinzelnen Module Berechnungssteuerung Ergebnisdarstellung

STEPSExpert System for

Solar Thermal Power Stations

Abbildung 2-1 – Modularer Aufbau von STEPS

3 Erreichter Stand der STEPS-Modelle im Rahmen von SOKRATES

3.1 Standortidentifikation und geografische Basisinformationen (Geografie-modul)

3.1.1 Identifizierung geeigneter Standorte Das Modell zur Identifizierung geeigneter Standorte klassifiziert jedes Landflächenpixel als potenziell für ein solar-thermisches Kraftwerkprojekt geeignet oder ungeeignet anhand einer Reihe von Ausschlusskriterien. Für die Stand-ortanalyse in Marokko wurden die Ausschlusskriterien in die Standortidentifikation mit einbezogen, die Tabelle 3-1 zeigt. Die Ausschlussmerkmale sind zusätzlich in zwingende und optionale Ausschlussmerkmale unterteilt. Zwin-gende Ausschlusskriterien machen einen Kraftwerkbau physikalisch praktisch unmöglich und sind daher bewer-tungsunabhängig. Optionale Ausschlusskriterien ergeben sich durch alternative Nutzungsformen, die als vorrangig gegenüber einem solarthermischen Kraftwerkprojekt angesehen werden können und daher bewertungsabhängig sind. In diese Kategorie fallen auch Kriterien, die einen Kraftwerkbau physikalisch nicht ausschließen, bei denen



aber mit deutlichen Mehrkosten für die Standorterschließung gerechnet werden muss. Dazu sind etwa Feuchtgebiete zu zählen. Bei der Standortanalyse im Rahmen von SOKRATES wurden alle optionalen Kriterien als Ausschlusskriterien angesehen. Dies ist insofern sinnvoll, als dass im Fall Marokkos die trotzdem verbleibenden, potenziell geeigneten Flächen immer noch ein letztlich nicht ausschöpfbares Leistungspotenzial haben.



AUSSCHLUSSMERKMAL zwingend optional

Geländesteigung

> 2,1% (entspricht fehlerbereinigt > 5%) X

Landbedeckung

Meer X

Inlandsgewässer X

Wald 0

Sumpfige Feuchtgebiete X

Ackerbau 0

Reisanbau 0

Hydrografie

ständiges Überschwemmungsgebiet X

Inlandsgewässer, nicht dauerhaft 0

zeitweiliges Überschwemmungsgebiet 0

Geomorphologie

Sand- und Wanderdünen X

Sicherheitszone für Sand- u. Wanderdünen 0

Salzflächen 0

Menschliche Nutzung oder Ausweisung

Siedlung 0

Schutzgebiet / Sperrgebiet 0

Förderfläche (Öl, Gas) 0

Mine, Steinbruch 0

Entsalzungsanlage 0

Flughafen, Flugplatz (mit Erweiterungsflächen) 0

Tabelle 3-1 – Zwingende und optionalen Ausschlussmerkmale

3.1.2 Bereitstellung geografischer Informationen Mit Beendigung der SOKRATES-Entwicklungsphase stellt das Geografiemodul den übrigen Modulen die geografi-schen Daten, die in Tabelle 3-2 aufgelistet sind, bereit. Die „Höhendifferenz zum Kühlwasser“ bezeichnet dabei den Unterschied zwischen der geografischen Höhe der Kühlwasserquelle eines Kraftwerks und der Höhe des Standortes. Dieser Parameter ist sehr relevant für die Be-stimmung des Eigenbedarfs eines Kraftwerks mit Frischwasserkühlung und weniger stark auch für die Verdamp-fungskühlung. Der Eigenbedarf ergibt sich aus der benötigten Pumpleistung für das Kühlwasser. Der physikalische Abstand zum Kühlwasser ist hier die Länge der benötigten Kühlwasserpipeline auf einer kosten-optimierten Trasse. Diese Größe wird für die Berechnung der Reibungsverluste beim Pumpen des Kühlwassers im Kraftwerkmodul benötigt. Demgegenüber bezeichnet der Kostenabstand die Anzahl von Kilometern, die multipliziert mit einem Kostensatz für den Bau der Infrastruktur die gesamten zu erwartenden Baukosten für den Infrastrukturanschluss ergeben. Er wird daher in Kilometeräquivalenten angegeben. Der Kostenabstand entspricht nicht notwendigerweise der physika-



lischen Länger der Pipeline, Straße oder Kabeltrasse von einem Standort bis zum bestehenden Anschlusspunkt der jeweiligen Infrastruktur. Verdoppeln sich etwa die Baukosten für einen Straßenabschnitt durch sumpfigen Unter-grund oder verlängert sich die Wegstrecke durch ein Kartenpixel dadurch, dass das Pixel an einem geneigten Hang liegt, so verdoppelt bzw. erhöht sich dadurch die Anzahl der Kilometeräquivalente für diesen Abschnitt entspre-chend – bei gleich bleibender physikalischer Trasse der Länge. Der Kostenabstande zur Infrastruktur in Kilometer-äquivalenten wird vom Geografiemodul an das Ökonomiemodul weitergegeben. Im Ökonomiemodul wird der Kos-tenabstand dann mit einem Baukostensatz in kEuro/km-Äquivalent multipliziert, der je nach Infrastrukturtyp (z. B. große Kühlwasserpipeline, kleine Kühlwasserpipeline, Straße etc.) variiert. Im Rahmen von SOKRATES wurden durchgängig verbesserte Datensätze für die oben genannten Abstände zur bestehenden Infrastruktur bzw. dem Kühlwasser erstellt. Während die vorher verwendeten Daten lediglich den sphärischen Abstand auf einem idealen Ellipsoiden verwendeten, wurden in den neuen Abstandskarten Wegverlän-gerungen und Kostensteigerungen durch Gebirge, Gewässer und widrige Bodenbeschaffenheiten wie Feuchtgebiete berücksichtigt. Dabei kamen fortschrittliche GIS-Analysewerkzeuge zum Einsatz, die jeweils kostenoptimale Tras-sen auf der Grundlage isotroper und anisotroper Kostenfunktionen berücksichtigten. Gegenwärtig verwenden die Datensätze für die Abstände zu einer Kühlwasserquelle lediglich das Meer als Kühl-wasserquelle. Hier sollten in Zukunft auch größere Inlandsgewässer und möglicherweise Grundwasserreservoire mit als Kühlwasserquelle herangezogen werden (s. Kapitel 5 – Weiterer Arbeitsbedarf).

Größe Einheit Verwendeter Datensatz

Geländehöhe über dem mittl. Meeresspiegel

m ü. N.N. digitales Höhenmodell GLOBE (GLOBE 1999)

Höhendifferenz zum Kühlwasser m digitales Höhenmodell GLOBE (GLOBE 1999)

Physikalischer Abstand zum Kühlwasser

km berechnet aus Daten der DCW (PH.D. 1998)

Kostenabstand zum Kühlwasser km-Äquivalente berechnet aus Daten der DCW (PH.D. 1998)

Kostenabstand zum Straßennetz km-Äquivalente berechnet aus Daten der DCW (PH.D. 1998)

Kostenabstand zum Stromnetz km-Äquivalente berechnet aus Daten der DCW (PH.D. 1998)

Tabelle 3-2 – Informationen aus dem Geografiemodul

3.2 Technologiemodelle in STEPS (Kraftwerkmodul)

3.2.1 Implementierung der Technologiemodelle aus AP 2 Die Technologiemodelle, die als Ergebnis aus Arbeitspaket 2 in Excel-Form vorliegen, wurden in C++ Code trans-formiert und in die STEPS-Simulationsumgebung integriert. Während die Excel-Modelle den Betriebszustand des Kraftwerks zu genau einem Zeitpunkt bestimmen, ermöglicht die STEPS-Version der Technologiemodelle die flä-chendeckende Betriebssimulation über ganze Jahreszeitreihen in einer stündlichen Auflösung. Somit können Jah-reserträge von Strom und Wärme sowie weitere Größen wie der jährliche Solaranteil im Hybridbetrieb für jeden Standort berechnet werden. Mit Durchführung dieses Arbeitspaketes ist STEPS nunmehr in der Lage, verschiedene technologische Konfigurati-onen zu simulieren. Dazu gehört u. a.

• unterschiedliche Solarfelder (Parabolrinne, Fresnel) • unterschiedliche Kollektor- und Wärmeträgertechnologien (LS-2 Öl, LS-3 Öl, Direct Steam Generation

DSG) • unterschiedliche Betriebsformen (rein solar, hybrid mit fossiler Zufeuerung) • unterschiedliche Brennstoffe im Hybridbetrieb (Kohle, Öl – Fuel No. 2, Erdgas) • unterschiedliche Kühlungstypen (Frischwasserkühlung, Verdampfungskühlung, Trockenkühlung)



3.2.2 Meteorologische Umgebungsparameter Eine der wesentlichen Veränderungen der STEPS-Berechnung gegenüber den Excel-Modelle aus AP 2 bestand darin, die meteorologischen Umgebungsparameter Lufttemperatur, Kühlwassertemperatur, Luftdruck, Luftfeuchte und Windgeschwindigkeit nun jeweils als räumlich und zeitlich aufgelösten Datensatz bereit zu stellen, einzulesen und zu verarbeiten. Dies wurde so organisiert, dass das meteorologische STEPS-Modul, in dem bisher ausschließ-lich die Strahlungsberechnung stattfindet, auch diese Umgebungsparameter einliest und als Zeitreihe an das Tech-nologiemodul übergibt. Für alle Umgebungsparameter bis auf die Windgeschwindigkeit waren dabei keine Veränderung der Excel-Modelle notwendig. Da jedoch keine flächenhaften Windgeschwindigkeitsdaten in einer hinreichend hohen zeitlichen Auflö-sung (mindestens Stundenwerte) verfügbar sind, war eine Anpassung des Teilmodell zur Berechnung der Ertrags-minderung erforderlich (s. u.). Verwendete Daten Die verwendeten Atmosphärendaten stammen aus der National Centers for Environmental Prediction (USA) / Nati-onal Center for Atmospheric Research (NCEP-NCAR) - Reanalyse des Climate Diagnostics Center (CDC), Boul-der, Colorado, USA. Diese Daten liegen für jeden Tag seit 1948 in einer räumlichen Auflösung von 2.5°lon x 2.5°lat vor. Für die Verwendung in STEPS wurden alle Daten mittels Interpolation auf eine räumliche Auflösung von 1°lon x 1°lat transformiert. Abbildung 3-1 zeigt als Beispiel für die Atmosphärendaten die globale Verteilung der relativen Feuchte vom 1.7.2003. Eine detaillierte Beschreibung zu den Datensätzen und über die NCEP-Reanalyse ist in KALNAY ET AL. 1996 zu finden. (Verweis auf Datenquelle: ftp://ftp.cdc.noaa.gov/pub/Datasets/ncep.reanalysis.dailyavgs/surface/ ).

Abbildung 3-1 – Beispiel für die Atmosphärendaten: Globale Verteilung der relativen Feuchte für den 1.7.2003.

(Quelle: CDC-NOAA, 2004)

Anpassung des Windminderungsmodells Die SOKRATES-Excel-Technologiedatenbank berücksichtigt die Minderung der Kraftwerkleistung durch den Einfluss des Windes. Bei Parabolrinnensolarfeldern besteht der Einfluss vor allem in einer schlechteren Fokussie-rung der Strahlung auf den Absorber durch eine Deformierung der Parabolrinne. Dieser Effekt tritt bei Windge-



schwindigkeiten zwischen etwa 15 km/h und 45 km/h auf (ca. 4 m/s bis 12,5 m/s). In diesem Bereich ergibt sich eine Leistungsminderung des Solarfeldes. Bei hohen Windgeschwindigkeiten ab ca. 45 km/h (12,5 m/s) müssen die Parabolrinnen in eine Schutzstellung gefahren werden, um einen Spiegelbruch durch die Windlast zu vermeiden (s. Abbildung 3-2), so dass das Solarfeld keine Leistung mehr bringt. Dieses „Einpunktmodell“, das einen diskreten Zeitpunkt beschreibt, kann in STEPS nicht unmittelbar verwendet werden. Der Grund liegt darin, dass keine flächenhaften Daten für die Windgeschwindigkeit verfügbar sind, die eine hinreichend hohe zeitliche Auflösung für ein solches Einpunktmodell haben. Denn je gröber die zeitliche Auf-lösung der Windgeschwindigkeit ist, desto mehr werden hohe Windgeschwindigkeiten in dem Modell nicht erfasst, die in der Realität einen merklichen Einfluss auf die Solarfeldleistung hätten. Beispiel sind Böen bei einer bereits hohen mittleren Windgeschwindigkeit, die real zu einer Abschaltung des Solarfeldes führen würden, in einem Da-tensatz mit Tagesmitteln der Windgeschwindigkeit aber gar nicht ausgewiesen werden. Liegt beispielsweise die tagesmittlere Windgeschwindigkeit bei 40 km/h, so würde real eine Abschaltung des Kraftwerks stattfinden, da Böen je nach Gelände deutlich über dem Tagesmittel liegen können. Dieser sog. Böenfaktor, also das Verhältnis der maximalen Windgeschwindigkeit über den Mittelungszeitraum zum Mittelwert, ist umso kleiner, je kleiner der Mittelungszeitraum der Windgeschwindigkeit ist. Bereits bei einem Mittelungszeitraum von 10 Minuten betragen typische Böenfaktoren 1,1 bis 1,9 (KLEEMANN, MELIß 1993, S. 252). In dem Windmodell in Abbildung 3-2 würde bei einem Tagesmittel von 40 km/h aber keine Abschaltung, sondern lediglich eine Leistungsminderung von rund 20 Prozent berechnet werden. Bei der Verwendung dieses Einpunktmodells mit einem zeitlich gröber aufgelösten Winddatensatz fände also eine systematische Unterschätzung der Windminderung statt.

y = -0.0083x + 1.125

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0 20 40 60 80

Windgeschwindigkeit km/h

Win

dmin

deru

ngsf

akto

r

Abbildung 3-2 – Windminderungsmodell der Excel-Technologiedatenbank (Parabolrinne)

Dementsprechend wurde für die Verwendung in STEPS ein angepasstes Modell für die Windminderung bei Para-bolrinnenkraftwerken eingeführt. Um eine realistische Windminderung für eine möglichst große Bandbreite von Standorten mit unterschiedlichen mittleren Windgeschwindigkeiten zu bekommen, wird das Excel-Modell verfei-nert: Der Bereich linearer Leistungsminderung (im Excel-Modell zwischen 15 km/h und 45 km/h) wird in zwei Teilbereich mit unterschiedlicher Steigung unterteilt (die Steigung beträgt in dem Excel-Modell in Abbildung 3-2 0,83 Prozentpunkte Leistungsminderung pro km/h). Das resultierende Modell zeigt Abbildung 3-3. Es ist entspre-chend den in STEPS verwendeten Einheiten auf Windgeschwindigkeiten in m/s ausgelegt. Für Tagesmittelwerte der Windgeschwindigkeit von 0 - 3 m/s (ca. 0 - 10 km/h) wird keine Windminderung ange-setzt. Für Geschwindigkeitsmittelwerte von 3 - 6 m/s (ca. 10 - 21,5 km/h) wird eine Windminderung von einem Prozentpunkt pro m/s angenommen. Dies ist der Bereich durchschnittlicher Windgeschwindigkeiten in Marokko. Für den Bereich erhöhter Windgeschwindigkeiten, der von 6 - 9 m/s (ca. 21,5 - 32,5 km/h) Tagesmittel angesetzt wird, nimmt das Modell eine Windminderung von zwei Prozentpunkten pro m/s an. Für Tagesmittel der Windge-



schwindigkeit von mehr als 9 m/s (32,5 km/h) wird angenommen, dass die Parabolrinnen aus dem Wind gefahren werden, dass also der Wert von 45 km/h an solchen Tagen mehrmals überschritten wird. Das bedeutet, dass ein Böenfaktor von mindestens 1,4 für die Tagesmittelwerte zu Grunde gelegt wird. Mit diesem Windmodell für Parabolrinnenkraftwerke werden in Marokko mittlere Windminderungsfaktoren über ein Jahr von ca. 97,5 Prozent (4 Tage Abschaltung im Jahr) an windschwachen Standorten im Landesinneren bis hin zu 82,2 Prozent (58 Tage Abschaltung im Jahr) an extrem windreichen Standorten an der mittleren Atlantikküste Marokkos.

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

0 20 40 60 80


Win

dmin

deru

ngsf

akto

r

Abbildung 3-3 – angepasstes Windminderungsmodell in STEPS (Parabolrinne)

Bei Fresnel-Solarfeldern hat der Wind einen sehr viel kleineren Einfluss auf die Solarfeldleistung: Einerseits bie-ten die viel kleineren und nahezu in einer ebenen Fläche angeordneten Spiegelfacetten viel weniger Angriffsfläche. Zum anderen gleicht der Sekundärkonzentrator die noch verbleibenden Defokussierungen größtenteils als. Daher wurde für das Fresnel-Solarfeld in STEPS folgendes Windmodell gewählt: Das Modell geht davon aus, dass eine Minderung der Solarfeldleistung erst für Tagesmittelwerte der Windge-schwindigkeit ab 6 m/s eintritt. Mit jeder weiteren Zunahme der mittleren Windgeschwindigkeit um 1 m/s sinkt die Leistung um 1 Prozent. Eine Abschaltung des Solarfeldes ist in diesem Modell gar nicht mehr vorgesehen. Auf diese Weise ergeben sich für Marokko über das Jahr gemittelt in windarmen Zonen Windminderungsfaktoren von 99,8 Prozent. Aber auch in der windstärksten Zone Marokkos beträgt dieser Faktor lediglich 98,9 Prozent.

y = 1 - 0,01(x/3,6 - 3)

y = 0,97 - 0,02(x/3,6 – 6)



0.00

0.20

0.40

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1.00

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0 20 40 60 80


Win

dmin

deru

ngsf

akto

r

Abbildung 3-4 – angepasstes Windminderungsmodell in STEPS (Fresnel)

Datengüte und Sensitivitätsanalyse Um eine erste Aussage zu bekommen, ob die Güte der verwendeten Daten zunächst ausreicht, wurde eine Sensitivi-tätsanalyse des Technologiemodells im Hinblick auf die Umgebungsparameter durchgeführt. Der Parameter Wind-geschwindigkeit wurde dabei zunächst ausgeklammert. Er wird unten separat diskutiert. Die Sensitivitätsanalyse ergab, dass abgesehen vom Wind die Lufttemperatur der einflussreichste der Umgebungs-parameter auf die Nettoleistung des Kraftwerkes ist. Dies gilt für alle drei implementierten Kühlungstypen (Frisch-wasserkühlung, Verdampfungskühlung, Trockenkühlung). Den zweitgrößten Einfluss hat der Luftdruck, der jedoch ausschließlich bei der Verdampfungskühlung wirksam wird. Dritteinflussreichste Größe ist die Kühlwassertempera-tur, die allerdings nur bei der Frischwasserkühlung relevant ist. Gegenüber allen anderen Umgebungsparametern ist die Nettoleistung kaum oder gar nicht sensitiv (im betrachteten Variationsbereich der Parameter). Auf diese Größen, Lufttemperatur, Luftdruck und Kühlwassertemperatur, ist also verstärkt Wert auf eine ausreichende Datenqualität zu legen. Einen Überblick über die Höhe des Einflusses gibt Tabelle 3-3. Gegenwärtig konnten die Daten für die Lufttemperatur als Tagesmittelwerte (d.h. über 24 h gemittelt) in STEPS integriert werden. Diese zeitliche Auflösung ist jedoch unzureichend: Die Mittelung über Tages- und Nachttempera-turen führt dazu, dass insbesondere in Wüstengebieten eine deutliche Unterschätzung der Lufttemperatur während des solaren Kraftwerkbetriebes stattfindet. Daher fällt bei der Trockenkühlung und der Verdampfungskühlung die Kraftwerkleistung im rein solaren Betrieb zu günstig aus. Dies macht sich insbesondere in Wüstengebieten mit ihren hohen Temperaturschwankungen zwischen Tag und Nacht bemerkbar. Solche Gebiete werden durch diesen Effekt gegenüber küstennahen Gebieten bevorteilt. Bei der weniger sensitiven Frischwasserkühlung ist demgegen-über der Fehler durch die zu niedrige Lufttemperatur und damit die Bevorzugung der Wüstengebiete verhältnismä-ßig gering. Für einen Übergang zu höher aufgelösten Daten (Stundenwerte oder 6-Stundenwerte) ist eine völlige Umorganisati-on des Datenflusses zwischen Meteorologiemodul und Technologiemodul in STEPS erforderlich. Dieser Schritt wurde im Rahmen der Erstimplementation der Technologiemodelle daher nicht vollzogen.

Kühlungstyp Umgebungs-parameter

Frischwasser Verdampfung Trocken

Rein solar Lufttemperatur 1,2 % - 5,1 % - 6,8 %

y = 1 - 0,01(x/3,6 - 6)



Luftdruck 0 % 1,8 % 0 % Wassertemp. 0,6 % 0 % 0 % Luftfeuchte 0 % 0,1 % 0 %

hybrid Lufttemperatur 0,6 % - 7,1 % - 6,5 % Luftdruck 0 % 4,3 % 0 % Wassertemp. 3,9 % 0 % 0 % Luftfeuchte 0 % 0,2 % 0 %

Tabelle 3-3 – Relative Sensitivität der Nettoleistung des Kraftwerks gegenüber den meteorologischen Umgebungsparametern (zu lesen: Zahlenwert gibt Änderung der Nettoleistung in Prozent bei 100-prozentiger Änderung des Umgebungsparameters ggü. einem Referenzwert an)

Der Fehler, der sich durch die derzeit zu niedrige zeitliche Auflösung der Lufttemperaturdaten ergibt, wird bei der Klassifizierung von Standorten gemildert: Der Einfluss der Lufttemperatur auf die Kraftwerkleistung bei Ver-dampfungs- und Trockenkühlung ist ähnlich groß (betragsmäßige Abweichung von weniger als zwei Prozentpunk-ten bei der relativen Sensitivität, s. Tabelle 3-3). Eine Abweichung in der Lufttemperatur ändert daher an der Diffe-renz der Kraftwerkerträge zwischen den beiden Kühlungstypen verhältnismäßig weniger. Daher ist auch die Zuord-nung der Kühlungstypen zu den Standorten und damit die Klassifizierung der Standorte weniger stark von der gro-ben Auflösung der Daten betroffen als der Absolutwert der jeweiligen Stromerträge. Bei einer besseren Auflösung der Lufttemperatur fände eine Verschiebung der räumlichen Grenze zwischen Verdampfungs- und Trockenkühlung zu Gunsten der Verdampfungskühlung, also ins Landesinnere statt. Diese Minderung des Fehlers bei einem relativen Vergleich der Standorte tritt jedoch nur zwischen Verdampfungs- und Trockenkühlung ein. Für die Frischwasserkühlung gilt sie nicht, da bei der Frischwasserkühlung der Einfluss der Lufttemperatur deutlich geringer ist als bei den anderen zwei Kühlungstypen (s. Tabelle 3-3). Die Frischwasser-kühlung schneidet im Vergleich daher zu schlecht ab. Dies ist unter anderem ein Grund dafür, dass die Frischwas-serkühlung selbst in unmittelbarer Küstennähe nur selten als optimaler Kühlungstyp identifiziert wird. Eine höhere zeitliche Auflösung der Lufttemperaturdaten wird daher die Zone mit der Frischwasserkühlung als optimaler Küh-lung ins Landesinnere hin ausdehnen. Alle Ergebnisse der STEPS-Berechnungen sind vorbehaltlich dieses Effektes durch die grobe zeitliche Auflösung der Lufttemperatur zu sehen! Auch der Luftdruck ist gegenwärtig in Form von Tagesmittelwerten in STEPS integriert. Da aber nur eine sehr geringe Korrelation zwischen Tag- und Nachtrhythmus und dem Luftdruck vorliegt, sind die Tagesmittelwerte von der zeitlichen Auflösung her auch langfristig zufrieden stellend. Die Kühlwassertemperatur ist zeitlich in Monatsmittelwerte aufgelöst. Wegen der geringen Schwankung der verwendeten Meerwassertemperatur über das Jahr und der vom Absolutbetrag her geringen Sensitivität der Netto-leistung gegenüber diesem Parameter, ist die Auflösung in Monatswerte auch langfristig vollkommen ausreichend. Die relative Luftfeuchte hat lediglich bei der Verdampfungskühlung einen Einfluss auf die Kraftwerkleistung. Dieser liegt jedoch im Promillebereich und ist daher nahezu irrelevant. Wie im Abschnitt „Anpassung des Windminderungsmodells“ gezeigt wurde, kann der Umgebungsparameter Windgeschwindigkeit einen erheblichen Einfluss auf die Nettoleistung eines rein solar betriebenen Kraftwerks bzw. den Solaranteil eines hybrid betriebenen Kraftwerks haben. Die Minderung der Solarfeldleistung bei Parabol-rinnenfeldern beträgt bei den hier verwendeten Modellen in Marokko bis zu 18 Prozent. Dementsprechend sollte der Datensatz der Windgeschwindigkeit eine möglichst hohe Genauigkeit aufweisen. Tagesmittel der Windgeschwindigkeit sollten allenfalls ein Mindeststandard sein, der bei Verfügbarkeit zeitlich höher aufgelöster Windgeschwindigkeitsdaten schrittweise verbessert werden sollte. Denn je kleiner der Mitte-lungszeitraum der Windgeschwindigkeit ist, desto besser ist der Böenfaktor und damit die Parameter der Gleichun-gen des Windminderungsmodells abzuschätzen. Darin ist ein Nachteil des in STEPS verwendeten Windminde-rungsmodells zu sehen: Mit höher aufgelösten Daten ist sind die Parameter des Windmodells neu zu bestimmen. Bei den hier verwendeten Parameterwerten der Windmodelle handelt es sich lediglich um Schätzungen realistischer Werte. Zusätzlich ist bei Tagesmittelwerten der Windgeschwindigkeit zu berücksichtigen, welcher systematische Fehler durch eine Korrelation von Direkt-Normal-Strahlung und Windgeschwindigkeit entsteht. Insofern ist eine zeitliche Auflösung von mindestens 6-Stunden-Werten empfehlenswert.



Bezüglich der räumlichen Auflösung der meteorologischen Umgebungsparameter ist festzustellen: Die räumlich Auflösung von 2,5° geogr. Länge und Breite ist insbesondere für die sensitiven Parameter noch verbesserungsbe-dürftig. Dies gilt in besonderem Maße für die Parameter, die kleinräumig variieren, wie z. B. der Windgeschwin-digkeit. Die Interpolation der Daten auf ein Gitter mit einer Kantenlänge von 1° ist im Nachhinein als ebenfalls zu grob anzusehen. Dies zeigt sich darin, dass sich die Gitterstruktur deutlich in den Ergebniskarten (siehe z. B. Abbildung 4-10) abzeichnet. Auch hier stellt sich jedoch in besonderer Weise das Problem des enormen Anstiegs der Datenmenge, die bei einer höheren räumlichen Auflösung zu handhaben ist.

3.3 Das Kostenmodell in STEPS (Ökonomiemodul) Im Rahmen von SOKRATES wurde das bestehende Modell zur Kostenerfassung in STEPS in einem umfangreichen Modellvergleich auf Konsistenz mit dem Kostenmodell in greenius geprüft. Um eine möglichst gute Vergleichbarkeit der Kostenberechnungsansätze im Rahmen von SOKRATES zu erreichen – dies sollte zumindest für das Projektfinanzierungsmodell aus AP1, das Kostenmodell in greenius und das STEPS-Kostenmodell gelten – wurde die Standortanalyse für Marokko (s. Kapitel 4) mit einem vereinfachten Kostenbe-rechnungsverfahren durchgeführt. Gegenüber einer detaillierten Kostenberechnung mit STEPS wurden nicht be-rücksichtigt:

• Kosten aus Steuerzahlungen und Zöllen • Zinskosten für endfällige Kurzfristkredite während der Bauzeit des Kraftwerks • Kosten für Maßnahmen zur Minderung politischer Risiken von Investoren (Ausfuhrgewährleistungen) • Kosten aus Konzessionsgebühren.

Mit diesen Beschränkungen lässt sich für alle drei Kostenmodelle (STEPS, greenius, LEC-Modell aus AP1) eine Art gemeinsames Kernmodell angeben, dessen Parameter einheitliche Vergleichsgrößen für alle drei Modell darstel-len. Die wichtigsten Vergleichsgrößen sind dabei die spezifischen Kosten für nichkonventionelle Komponenten wie das Solarfeld in Euro/(m2 Aperturfläche) und konventionelle Komponenten wie den Kraftwerkblock in Euro/kWhe. Eine Auswahl der Werte, die für die Standortklassifizierung für Marokko mit STEPS herangezogen wurden, zeigt Tabelle 3-4. Die Schnittstelle zwischen dem Kostenmodell in STEPS und diesem Excel-LEC-Modell besteht dabei vor allem in den spezifischen Kostengrößen für die konventionellen und nichtkonventionellen Kraftwerkkomponen-ten (letzte zwei Zeilen in Tabelle 3-4). Bei den hier verwendeten Werten für die spezifischen Kosten ist jedoch unbedingt zu beachten, dass in diese Kos-tengrößen ausschließlich die reinen Beschaffungskosten für die jeweiligen Kraftwerkkomponenten eingehen. Ledig-lich ein dreiprozentiger Anteil für Fracht und Transport ist darin enthalten. Engineering, Projektentwicklung und –management, Inbetriebnahme, Versicherung, Zinsen und Unwägbarkeiten sind in den spezifischen Kosten, wie sie Tabelle 3-4 angibt, nicht enthalten. Daher liegen die hier verwendeten spezifischen Kosten deutlich unter den im Technologievergleich in AP 2 angegebenen. Darüber hinaus werden die Parabolrinnentechnologie und die Fresnel-Technologie in unterschiedlichen Entwick-lungsstadien betrachtet: Während sich die Angaben für die Parabolrinne tendenziell auf eines der nächsten zu bau-enden Kraftwerke beziehen, werden für die Fresnel-Technologie hier Schätzungen für einen größtenteils ausentwi-ckelten Zustand angegeben. Ein direkter Vergleich der Parabolrinne als „proven technology“ mit dem Fresnel-Kollektor, für den noch keine Erfahrungswerte vorliegen, sollte hier unbedingt vermieden werden.



Type SEGS Fresnel Rated Power MWe 200 200 Collector Area m² 1108000 1657000 Cooling Type Wet Wet Fuel Type Solar Only Solar Only Personnel during Operation Non-Conventional Components 23 23 Conventional Components 41 41

Investment Costs Site and Infrastructure Total Site and Infrastructure kEuro 5203 3867Solar Field kEuro 182197 139873Solar Field Licence kEuro 13987Heat Transfer System kEuro 13919 0Total Non-conv. Components kEuro 196115 139873Power Block kEuro 54575 54575Balance of Plant kEuro 28399 28399Total Conv. Components kEuro 82973 82973

Total Component Costs kEuro 279089 222846

Direct Investment kEuro 284292 240701Services kEuro 22327 17828Total EPC Investment kEuro 306619 258529Other Costs during Construction kEuro 33491 26742

Total Project Investment kEuro 340110 285270

Costs during Operation

Operation and Maintanance kEuro 113636 100456Other Costs during Operation kEuro 227957 188692Insurance during Operation kEuro 62285 49733Equity Interest during Operation kEuro 129887 108944Loan Interest during Operation kEuro 35786 30016

Total Costs during Operation kEuro 341593 289149 Investment - Additional Values

Specific Costs Total Specific Project Investment Euro/kWe 1701 1426Specific Non-conv. Components Euro/m2 177 84Specific Conventional Components Euro/kWe 415 415

Tabelle 3-4 – Kostengrößen bei der Standortklassifizierung für ausgewählte technische Konfigurationen.



4 Ergebnisse der Standortklassifizierung für Marokko Am Beispiel des Königreichs Marokko wurde eine Standortklassifizierung für solarthermische Kraftwerkprojekte mit dem in SOKRATES erweiterten Planungsinstrument STEPS durchgeführt. Die Ergebnisse liegen als digitale und georeferenzierte Rasterkarten vor, die durch ein geografisches Informationssystem (GIS) auswertbar und dar-stellbar sind. Sie basieren auf der flächenhaften Berechnung der Strahlungsressource, wie sie in AP 3-2 beschrieben ist. Ausgewählte Ergebnisse der Standortklassifizierung sind hier exemplarisch für die technischen Konfigurationen

I. Parabolrinnensolarfeld, LS3-Kollektorsystem, rein solarer Betrieb, mit ökonomischer Kühlungsoptimierung II. Fresnel-Solarfeld mit Direktverdampfung (DSG), rein solarer Betrieb, mit ökonomischer Kühlungsoptimie-

rung III. Parabolrinnensolarfeld, Direktverdampfung (DSG), Hybridbetrieb, Dampfturbine, Brennstoff Kohle, mit e-

nergetischer Kühlungsoptimierung dargestellt und diskutiert. Für die Vergleichbarkeit wurde das Jahr 2001 als Referenzjahr für die Berechnung aus-gewählt. Das technologische Modell in STEPS berücksichtigt drei unterschiedliche Kühlungstypen, unter denen je nach Auswahlkriterium der jeweils optimale gewählt wird. Dies sind eine Frischwasserkühlung, eine Verdampfungsküh-lung und eine Trockenkühlung. Jede der drei obigen Kraftwerkkonfigurationen I.-III. ist auf eine Nennleistung von 200 MW elektrische Leistung ausgelegt. Da die betrachteten Kühlungstypen unterschiedliche Wirkungsgrade des konventionellen Kraftwerkteils nach sich ziehen, müssen die Solarfelder je nach Kühlungstyp unterschiedlich groß gewählt werden, um die gleiche Nennleistung für jeden Kühlungstyp zu erreichen. Die hier eingesetzten Solarfeldgrößen zeigt Tabelle 4-1.

Solarfeldaperturfläche in Mio. m2 bei 200 MWe

Kühlungstyp

Frischwasser Verdampfung Trocken

Parabolrinne, rein solar 1,050 1,108 1,165 Fresnel, rein solar 1,585 1,657 1,750 Parabolrinne, hybrid 0,806 0,842 0,883

Tabelle 4-1 – verwendete Solarfeldgrößen, Aperturfläche in Mio. m2

Anmerkung: Alle Ergebniskarten, die unmittelbar oder über die Optimierung des Kühlungstyps mittelbar von Kos-tenberechnungen für den Infrastrukturanschluss abhängen, zeigen scheinbare Artefakte (kleinräumige „Flecken“ mit deutlich abweichenden Eigenschaften gegenüber der unmittelbaren Umgebung). Dabei handelt es sich um Quasi-Ausschlussgebiete, die über eine extrem hohe Kostenzuweisung für Straßen-, Pipeline- und Stromnetzbau für solche Baumaßnahmen ausgeschlossen werden sollen (z. B. Schutzgebiete). Wird eine Ausschlussmaske in einer Ergeb-niskarte einbezogen, fallen diese artifiziellen Flächen durch die Ausschlussmaske hinaus. Eine Orientierungshilfe bei der Beschreibung der Ergebniskarten bietet die topografische Karte von Marokko in Abbildung 4-1.



4.1 Räumliche Verteilung potenzieller Standorte Die Anwendung der Ausschlusskriterien, wie sie in Tabelle 3-1 aufgeführt sind, ergibt im konkreten Anwendungs-fall eine „Ausschlussmaske“ der potenziell geeigneten und ungeeigneten Standorte in einem Land. Abbildung 4-2 zeigt das Ergebnis der Identifizierung geeigneter Standorte für Marokko: Knapp zwei Fünftel (38,0 %) aller bewerteten Standorte Marokkos sind für die Errichtung von Parabolrinnenkraft-werken geeignet. Gut drei Fünftel (62,0 %) sind durch Ausschlussmerkmale als ungeeignet einzustufen. Bewertet wurden 560.116 potentielle Standorte. Die wesentlichen Ausschlussflächen verlaufen entlang der Gebirgsrücken des Atlas - gut zu erkennen sind die ein-zelnen Gebirgszüge (Hoher Atlas in Südwest-Nordost-Richtung, Anti-Atlas im Süden, Rif-Gebirge im Norden). Die Meseta-Ebene (Nordwest-Küste) weist die größten zusammenhängenden geeigneten Standortflächen auf. Insbeson-dere der Küstenabschnitt von Casablanca im Norden bis nach Safi im Süden ist lediglich von kleinräumigen Aus-schlussflächen durchschnitten. Ähnlich weiträumige geeignete Flächen zeigt das ‚Hochland der Schotts‘ im Nordos-ten und das Grenzgebiet zur Westsahara. Auffällig ist der weitgehend von Ausschlussmerkmalen unberührte Keil, der sich südlich von Agadir von der Westküste her zwischen Hohen Atlas und Anti-Atlas schiebt. Die räumliche Verteilung der verschiedenen Ausschlussmerkmale zeigt Abbildung 4-3. Danach ist eine zu hohe Geländesteigung der häufigste Grund für einen Standortausschluss, was angesichts der Orografie Marokkos zu erwarten war. Zu den ungeeigneten Landbedeckungsformen gehören die landwirtschaftlich genutzten Flächen im Norden Marokkos sowie Wälder im Hohen Atlas. Als hydrografisches Ausschlussmerkmal gut zu erkennen sind die Überschwemmungsflächen der zahlreichen Nebenarme und Zuflüsse des Qued Drâa, dem mit 1200 Kilometern längsten Fluss Marokkos. Im äußersten Südwesten des Landes ist der Beginn eines Dünenfeldes zu erkennen (geo-morphologisches Merkmal), das sich entlang der Küste in die Westsahara ausdehnt. Industrie und Infrastruktur

Abbildung 4-1 – Topografische Karte Marokko (UNIVERSITY OF TEXAS AT AUSTIN 2001)



sowie das ‚Bokkoays‘-Schutzgebiet im Norden Marokkos haben nur unbedeutende Anteile an den Ausschlussflä-chen. Die genauen Anteile der Ausschlussmerkmale aus Abbildung 4-3 an der Gesamtzahl der ungeeigneten Standorte gibt Tabelle 4-2 an. Einen unerwarteten Effekt im Zusammenhang mit der Unterscheidung zwischen zwingenden und optionalen Aus-schlusskriterien zeigen Abbildung 4-4 und Abbildung 4-5. Obwohl die Anzahl der zwingenden Ausschlussmerkma-le (6) deutlich geringer ist als die der optionalen Ausschlussmerkmale (13), sind auf erstere 93,8 Prozent der Stand-ortausschlüsse zurückzuführen. Bezogen auf die gesamte Anzahl der Standorte in Marokko sind dies 58,2 Prozent gegenüber 3,8 Prozent für optionale Ausschlussmerkmale. De facto ist die Wahlmöglichkeit durch die optionalen Ausschlussmerkmale in Marokko also gering.

Ausschlussmerkmal Anteil Anzahl Standorte

Industrielle, infrastrukturelle oder militärische Nut-zung

0,8 % 2900

Hydrografische Ausschlussmerkmale 2,5 % 8783

Schutzgebiet 0,2 % 819

Landbedeckung 13,6 % 47316

Geomorphologische Ausschlussmerkmale 0,4 % 1473

Geländesteigung (> 2,1 %) 82,5 % 286280

Tabelle 4-2 – Anteile der Ausschlussmerkmale in Abbildung 4-3 an der Gesamtzahl der auszu-schließenden Standorte.

Abbildung 4-2 – Geeignete Standorte für Parabolrinnenkraftwerke in Marokko



Abbildung 4-3 – Räumliche Verteilung der verschiedenen Ausschlussmerkmale

Abbildung 4-4 – Standortidentifizierung nach zwingenden Ausschlussmerkmalen



Abbildung 4-5 – Standortidentifizierung nach optionalen Aus-

schlussmerkmalen

4.2 Räumliche Verteilung des optimalen Kühlungstyps In welchen Bereichen Marokkos welcher Kühlungstyp optimal im Sinne des jeweiligen Optimierungskriteriums der Konfigurati-onen I. bis III. ist, zeigen Abbildung 4-7 bis Abbildung 4-9). Dabei unterscheidet sich die Optimierung nach dem Kriterium möglichst günstiger Stromgestehungskosten in der räumlichen Verteilung (Konfiguration I. und II., s. Abbildung 4-7 und Abbildung 4-8) deutlich von einer Optimierung nach dem Krite-rium möglichst hoher Energieerträge (Konfiguration III., s. Abbildung 4-9). Die Wahl des Kühlungstyps mit möglichst niedrigen Stromge-stehungskosten führt zu einer Bevorzugung der Verdampfungs-kühlung in einem breiten Streifen parallel zur Küstenlinie und einer ausschließlichen Verwendung der Trockenkühlung im Lan-desinneren. Die Frischwasserkühlung bringt nur an sehr wenigen, unmittelbar an der Küste gelegenen Standorten die günstigsten Stromgestehungskosten (s. Abbildung 4-6). Dies erklärt sich dadurch, dass bei Standorten, die merklich höher als auf Meeres-niveau liegen, der Eigenbedarf des Kraftwerks für die Pumpleis-tung am Frischwasser deutliche Energieverluste gegenüber den Kühlungen mit geringerem oder keinem Pumpbedarf bringt. Zu-sätzlich fallen mit steigendem Küstenabstand die Kosten für die großen Frischwasserpipelines stark an. Zwar treten beide Effekte,

steigende Pumpleistung mit steigender Standorthöhe und steigende Pipelinekosten mit steigendem Küstenabstand,

Abbildung 4-6 – Vergrößerter Ausschnitt aus Abbildung 4-7



auch für die Verdampfungskühlung auf. Allerdings kompensiert der daraus resultierende Anstieg der Stromgeste-hungskosten den besseren Wirkungsgrad der Verdampfungskühlung erst weit im Landesinneren. Dort findet dann der Übergang zur Trockenkühlung statt. Bei diesem Ergebnis ist allerdings die deutliche systematische Schlechterstellung der Frischwasserkühlung und die weniger starke Schlechterstellung der Verdampfungskühlung gegenüber der Trockenkühlung zu bedenken, die sich auch dem Datensatz der Lufttemperatur ergibt. Dieser Effekt wurde bereits in Kapitel 3.2.2 beschrieben. Wird das Kriterium möglichst hoher Stromerträge für die Wahl des Kühlungstyps herangezogen, wie es exempla-risch bei der Konfiguration III. im Hybridbetrieb durchgeführt wurde, ergibt sich eine deutlich andere Verteilung der bevorzugten Kühlung: Im Norden Marokkos führt die Trockenkühlung zu den höchsten Stromerträgen, im Sü-den die Verdampfungskühlung. Die Trennlinie verläuft entlang der Höhenzüge des Atlas-Gebirges, wobei in Hö-henlagen die Trockenkühlung bevorzugt wird. Dieser Effekt erklärt sich aus den steigenden Parasitics (Eigenbedarf des Kraftwerks) für die Versorgungspumpen der Verdampfungskühlung. Die generelle Verteilung der Kühlungsty-pen – Trockenkühlung im Norden, Verdampfungskühlung im Süden, wird hingegen maßgeblich durch die meteoro-logischen Umgebungsparameter Lufttemperatur und Luftdruck bestimmt.



Abbildung 4-7 – Verteilung des ökonomisch optimalen Kühlungstyps, Parabolrinne LS3

Abbildung 4-8 – Verteilung des ökonomisch optimalen Kühlungstyps, Fresnel



Abbildung 4-9 – Verteilung des energetisch optimalen Kühlungstyps beim hybriden Kraftwerkbetrieb

An dieser Stelle wie auch im Folgenden ist zu beobachten: Im Hybridbetrieb sinkt die Bedeutung der verfügbaren Solarstrahlung als ansonsten der entscheidende Parameter für die Kraftwerkleistung. Dementsprechend treten die meteorologischen Umgebungsparameter als bestimmende Größen für die räumliche Verteilungsstruktur der ver-schiedenen Leistungswerte des Kraftwerks hervor. Wiederum spielt die Frischwasserkühlung keine nennenswerte Rolle. Grund dafür sind wiederum die mit der Standorthöhe und -entfernung zur Küste stark ansteigenden Parasitics.

4.3 Wärmeertrag aus dem Solarfeld und Solaranteil

Abbildung 4-10 bis Abbildung 4-12 zeigen den zu erwartenden Wärmeenergieertrag aus dem jeweiligen Solarfeld-typ (I. LS3 Parabolrinne rein solar, II. DSG Fresnel-Feld, III. DSG Parabolrinne hybrid). Als auffälligstes Merkmal zeichnet sich die Struktur der Normal-Direkt-Strahlung (s. AP 3-2) in den Karten des thermischen Energieertrags ab. Im Fall des Parabolrinnenfeldes (s. Abbildung 4-10 und Abbildung 4-12) ist darüber hinaus der Einfluss des Parameters Windgeschwindigkeit klar zu erkennen. Die Struktur dieses Datensatzes mit seinen 1°x1°-Kacheln findet sich deutlich in den zwei Wärmeer-tragskarten mit Parabolrinne wieder. Beim Wärmeertrag des Fresnel-Solarfeldes (s. Abbildung 4-11) ist hingegen kein Einfluss der meteorologischen Umgebungsparameter zu sehen. Dies ist verständlich, da alle Umgebungspara-meter außer dem Wind erst durch den Kühlungstyp Einfluss auf die Kraftwerkleistung nehmen. Sowohl in der Wärmeertragskarte zum Parabolrinnenfeld alsauch zum Fresnel-Feld zeichnet sich z. T. deutlich der Einfluss des optimalen Kühlungstyps ab (s. Abbildung 4-7 und Abbildung 4-8). Die Erklärung liegt in der unter-schiedlichen Solarfeldgröße bei den verschiedenen Kühlungstypen: Bei einer Trockenkühlung ist wegen des gerin-geren Wirkungsgrades im konventionellen Dampfkraftwerkprozess ein höherer Wärmeertrag und damit ein größe-res Solarfeld notwendig als bei der Verdampfungskühlung, um die gleiche Nennleistung des Kraftwerks zu errei-chen. Dies bestätigt Abbildung 4-11: An der Überganskante zwischen Verdampfungs- und Trockenkühlung findet in Richtung Landesinnere ein sprunghafter Anstieg des Wärmeertrages statt. Im Landesinneren wird eine Trocken-kühlung angenommen. Auch im Hybridbetrieb zeigt die Wärmeertragskarte einen sprunghaften Anstieg von der Verdampfungskühlung zur Trockenkühlung. Die Sprunghöhe fällt mit Unterschieden von bis zu 65 GWh/a aber nicht so hoch aus wie z. B. bei den Fresnel-Wärmeertragskarten mit bis zu knapp 80 GWh/a. Darüber hinaus ist die



Form der Trennlinie zwischen den Kühlungstypen im Hybridfall weniger klar strukturiert als im Fresnel-Fall (s. Abbildung 4-12 und Abbildung 4-9). Dadurch ist der Einfluss der Kühlungstypoptimierung auf die Wärmeertrags-karten im Hybridfall insgesamt weniger prägnant als z. B. bei den Fresnel-Karten. Dass die absolute Höhe des thermischen Energieertrags im Fall des Parabolrinnenkraftwerks mit 920 bis 1.740 GWh/a höher liegt als im hier betrachteten Fall des Fresnel-Kraftwerks mit 810 bis 1.520 GWh/a, ist durch die unterschiedliche Ausgangstemperatur des Dampfes nach dem Solarfeld(wärmetauscher) zu begründen. Sie liegt in den hier gerechneten Konfigurationen im Fall der Parabolrinne bei ca. 390° C, im Fall des Fresnel-Kollektors mit Direktverdampfung bei 420° C. Dementsprechend wird die thermische Energie des Solarfeldes im zweiten Fall besser verwertet und kann daher bei gleicher Nennleistung niedriger ausfallen. Der thermische Energieertrag im Fall des hybrid betriebenen Parabolrinnenkraftwerks fällt mit 770 bis 1.440 GWh/a wiederum geringer aus als im Fall des rein solar betriebenen Fresnel-Kraftwerks. Der Grund ist wieder in der Betriebstemperatur zu suchen: Sie be-trägt durch die fossile Überhitzung bzw. Zufeuerung 510°C, was zu einer besseren Verwertung der thermischen Energie aus dem Solarfeld führt. Das ISCCS-Konzept, also der Fall der Nutzung der Solarfeldwärme in der Dampfturbine eines kombinierten Gas- und Dampfkraftwerkes (GuD), wird in dieser Studie ebenfalls über die Wärmeertragskarten aus dem Solarfeld er-fasst. Eine solche Betrachtung ist deshalb sinnvoll, weil sie unabhängig davon ist, auf welchen Solaranteil das ISCCS-Kraftwerk ausgelegt ist, wie groß also das Solarfeld des ISCCS ausgelegt ist. Denn fortgeschrittenere Be-wertungsgrößen wie die Stromgestehungskosten oder der Gesamtenergieertrag sind bei einem ISCCS-Konzept quasi frei über den Solaranteil des Kraftwerks regelbar und damit hier wenig aussagekräftig. Die Karten des thermi-schen Wärmeertrags sind hingegen linear mit der Solarfeldgröße skalierbar. Für eine vorgegebene Solarfeldgröße bei einem ISCCS kann also der thermische Beitrag des Solarfeldes unmittelbar aus einer Wärmeertragskarte - am besten ohne Kühlungstypoptimierung – ausgerechnet und in das ISCCS-Konzept integriert werden. Aus diesem Grund wird hier das ISCCS-Konzept durch die Angabe der Wärmeertragskarten erfasst. Abbildung 4-13 zeigt den Solaranteil in der Konfiguration III, also bei einem hybrid betriebenen Parabolrin-nenkraftwerk. Der Solaranteil ist hier definiert als das Verhältnis der solar erzeugten Wärme über ein Jahr zu der gesamten, also solar und durch Kohlezufeuerung erzeugten Wärme über ein Jahr:

aFossilaSolar

aSolar

QQQ

s,,

,

+=



Abbildung 4-10 – Thermischer Energieertrag aus dem Solarfeld in GWh/a, Parabolrinne LS3

Abbildung 4-11 – Thermischer Energieertrag aus dem Solarfeld in GWh/a, Fresnel

Abbildung 4-12 - Thermischer Energieertrag aus dem Solarfeld in GWh/a, Hybridbetrieb DSG



Abbildung 4-13 – Solaranteil im Hybridbetrieb in Prozent

mit s mittlerer Solaranteil (im Jahr a)

aSolarQ , Wärme aus dem Solarfeld über ein Jahr a

aFossilQ , Wärme aus fossiler Zufeuerung über ein Jahr a

Anhand der Karte des Solaranteils im Jahr 2001 für Marokko zeigt sich deutlich, dass der Solaranteil maßgeblich durch die verfügbare Normal-Direkt-Strahlung an einem Standort bestimmt ist. Der Solaranteil bewegt sich in Ma-rokko zwischen 15,4 Prozent bei Gibraltar und 27,5 Prozent im Südosten Marokkos. Auch zeichnet sich klar die Struktur des Parameters Windgeschwindigkeit im Solaranteil ab, was zeigt, dass ein Parabolrinnenfeld angenom-men wurde.

4.4 Stromertrag des Kraftwerks Der Jahresstromertrag, den die Kraftwerksimulation für das Jahr 2001 für Marokko errechnet hat, zeigen Abbildung 4-14 bis Abbildung 4-16. Der Jahresstromertrag beim Parabolrinnenkraftwerk im rein solaren Betrieb ohne Speicher liegt zwischen 300 und 550 GWh/a (s. Abbildung 4-14). Dies entspricht einer Auslastung von 1.500 bis zu Spitzenwerten von 2.750 Volllaststunden im Jahr. Die räumliche Verteilung der Höhe des Stromertrages überträgt sich dabei nahezu unver-ändert vom thermischen Energieertrag des Solarfeldes. Die verhältnismäßig z. T. sehr hohen Werte für die jährlichen Volllaststunden erklären sich dadurch, dass in STEPS gegenwärtig noch keine standortabhängige Auslegung des Kraftwerks stattfindet. Die Parameterwerte im Ausle-gungsfall sind im Fall der meteorologischen Umgebungsparameter zeitlich und vor allem räumlich gemittelte Werte für ein ganzes Land. Der Jahresmittelwert der meteorologischen Parameter kann innerhalb eines Landes jedoch deutlich variieren. Sind an einem Standort die Umgebungsbedingungen günstiger als im Auslegungsfall, wird im Betrieb ein deutlicher Mehrertrag gegenüber dem Auslegungsfall erzielt, oder anders gesprochen, die Kraftwerk-komponenten sind zu groß für eine Nennleistung von 200 MWe gewählt. Dies führt zu im Verhältnis sehr hoch erscheinenden Spitzenwerten der Volllaststunden über die gesamte Landesfläche von Marokko. Die Anzahl der Volllaststunden ist hier also eher als kalkulatorische Vergleichsgröße für die Standorte zu sehen.



Beim der Konfiguration mit Fresnel-Kollektor fällt der solare Jahresstromertrag mit 280 bis 500 GWH/a trotz der gleichen Nennleistung von 200 MWe niedriger aus als bei der Konfiguration mit Parabolrinne (s. Abbildung 4-15). Sie ist erklärt aus den Verlusten, die durch die Begrenzen der thermischen Leistung aus dem Solarfeld ergeben. Diese Begrenzung ist durch die Auslegungsleistung der Turbine bestimmt und macht sich zu Tageszeiten bemerk-bar, in denen das Solarfeld seine höchsten thermischen Leistungen erbringt. In diesen Stunden kann nicht die ge-samte Wärmeenergie des Solarfeldes im Dampfprozess genutzt werden und wird daher verschenkt. Wie viel Ener-gie verschenkt wird, hängt vom Verlauf der Kurve der Solarfeldleistung bei unbewölktem Himmel ab. Der Verlauf der Kurve ist wiederum durch die Kollektorgeometrie bestimmt. Die Form einer nach unten geöffneten Parabel beim Fresnel-Kollektor mit den hohen Spitzenleistungen in der Mittagszeit führt zu höheren Spitzenverlusten als bei der nachgeführten Parabolrinne, die einen flacheren Verlauf in den Mittagsstunden aufweist. Dies resultiert in ei-nem über das Jahr geringeren Jahresstromertrag beim Fresnel-Kollektor gegenüber der Parabolrinne. Mit dem Fresnel-Kollektor werden im rein solaren Betrieb zwischen 1.400 und 2.500 Volllaststunden des Kraft-werks erreicht. Im Hybridbetrieb ist das Kraftwerk in dieser Beispielrechnung mit 1.740 bis 8.700 Volllaststunden ausgelastet. Auch hier zeigen sich die Auswirkungen der standortunabhängigen Kraftwerkauslegung: Die 8.700 Volllaststunden werden für Spitzenstandorte rein rechnerisch erreicht, obwohl in STEPS eine Obergrenze der Verfügbarkeit des Kraftwerks von 8.160 Stunden (25 Tage Ausfallzeit oder 93 % Verfügbarkeit) eingebaut ist. Die Jahreserträge liegen hier zwischen 1.560 bis 1.740 GHW/a (s. Abbildung 4-16). In der Verteilung des Energie-ertrags für Marokko ist deutlich zu erkennen, dass der Stromertrag maßgeblich von den meteorologischen Umge-bungsparametern bestimmt wird, sobald die Solarstrahlung als Haupteinflussfaktor im rein solaren Betrieb in den Hintergrund rückt. Im Norden des Landes, in dem die Trockenkühlung optimale Energieerträge liefert (s. Abbildung 4-9) hat die Lufttemperatur den größten Einfluss auf die Stromerträge. Im Süden hingegen dominieren Lufttemperatur, Luftdruck und Geländerhöhe die räumliche Verteilungsstruktur. Interessant ist, dass sich dadurch für solarthermische Kraftwerke im Hybridbetrieb andere Empfehlungen bezüglich der Gebiete mit den besten Stro-merträgen ableiten. Hier erweist sich der Nordosten Marokkos als eindeutig favorisiertes Gebiet. Insofern sind bei der Standortbewertung für Hybridkraftwerke auch andere Schwerpunkte bei den zu untersuchenden Standortkrite-rien zu Gunsten der meteorologischen Umgebungsparameter. Allerdings ist zu beachten, dass die Standorte mit hohen Erträgen im Hybridbetrieb nicht automatisch einen hohen Solaranteil haben müssen. Allerdings liegen die Solaranteile im Nordosten Marokkos immerhin im zweitbesten Viertel der in Marokko vorzufindenden Solaranteile.

Abbildung 4-14 – Jahresstromertrag in GWH/a im Jahr 2001, Parabolrinne LS3



Abbildung 4-15 – Jahresstromertrag in GWh/a im Jahr 2001, Fresnel

Abbildung 4-16 – Jahresstromertag in GWh/a im Jahr 2001, DSG Hybrid



4.5 Gesamtkosten des Kraftwerkprojektes Um eine Standortbewertung über die Stromgestehungskosten zu ermöglichen, muss eine Kostenabschätzung für Kraftwerkprojekte mit den betrachteten technischen Konfigurationen vorgenommen werden. Die Ergebnisse dieser Kostenschätzung für ein Parabolrinnenkraftwerk (Konfiguration I.) und ein Kraftwerk mit Fresnel-Solarfeld (Konfiguration II.) zeigen Abbildung 4-17 und Abbildung 4-18. Das Parabolrinnenkraftwerk im Hybridbetrieb (Konfiguration III.) wird hier nicht mehr betrachtet, da der Kühlungstyp dort nicht über ein Kosten-kriterium optimiert wird, sondern über den Energieertrag. Deutlich zu erkennen ist die Kostensteigerung im Bereich der Verdampfungskühlung mit steigendem Küstenab-stand. Sie ist durch die steigenden Baukosten für die Kühlwasserpipelines zu erklären. Zweitens sieht man die Fein-struktur des bestehenden Straßen- und Stromnetzes über die Baukosten für den Anschluss an diese Infrastruktur-elemente. Drittens ist der Einfluss der Bereiche eines erhöhten Risikos für Schäden durch Naturgefahren auf die Kosten zu erkennen. Dieser Einfluss findet mittelbar über höhere Versicherungskosten statt. So führt beispielsweise ein Bereich mit hohem Erdbebenrisiko im Norden Marokkos zu einer deutlichen Kostenerhöhung. Die Trennlinie zwischen zwei Bereichen mit unterschiedlichem Hagelrisiko, die vom Südwesten Richtung Nordosten des Landes verläuft, grenzt damit auch Bereiche mit unterschiedlichem Kostenniveau ab. Es soll hier ausdrücklich betont werden, dass kein direkter Vergleich der errechneten Kosten für die Konfiguration I. mit Parabolrinne und die Konfiguration II. mit Fresnel-Kollektorfeld vorgenommen werden darf. Die Kostenab-schätzung findet für Technologien in unterschiedlichen Entwicklungsstadien statt (s. Kapitel 3.3). So sind die Kos-tenabschätzungen für die Fresnel-Technologie bisher lediglich Projektionen, für die so gut wie keine direkten Erfah-rungswerte vorliegen. Dagegen erlaubt jede der Karten eine Aussage über die räumliche Verteilung des Kostenniveaus: Die Grundaussage ist, dass die geringsten Projektkosten in Form des Barwertes an der Küste erreicht werden. Darin unterscheiden sich Kraftwerke mit Parabolrinnen- und Fresnel-Kollektorfeld nicht. Jedoch ist diese Aussage für eine umfassende Be-wertung der Stanortgüte noch nicht geeignet, da sie noch keine Aussage über die Höhe der Stromerträge macht. Dies führt direkt zu dem Bewertungskriterium der Stromgestehungskosten.



Abbildung 4-17 – Barwert aller berücksichtigten Kosten in Mio. Eur, Parabolrinne LS3

Abbildung 4-18 – Barwert aller berücksichtigten Kosten in Mio. Eur, Fresnel DSG



4.6 Standortklassifizierung nach den Stromgestehungskosten

4.6.1 Standortklassifizierung ohne Ausschlusskriterien Die Stromgestehungskosten sind das fortschrittlichste Bewertungskriterium für die Güte von potenziellen Standor-ten, das in STEPS integriert ist: Die Stromgestehungskosten beziehen sowohl die Berechnung des Stromertrags als auch die Abschätzung der Kosten eines Kraftwerkprojektes mit ein. Das Ranking der Standorte wird hier über Güteklassen vorgenommen, da die Angabe einer absoluten Höhe der Stromgestehungskosten sehr leicht zu Fehlinterpretationen herangezogen werden kann: STEPS, und vor allem die Kostenabschätzung in STEPS, ist nicht auf eine möglichst exakte Angabe real zu erwartender Stromgestehungskos-ten ausgelegt, sondern auf die möglichst gute Erfassung der räumlichen Unterschiede in den jeweiligen Bewer-tungskriterien. So rechnet Beispielsweise die Investitionsbewertung in STEPS mit realen statt mit nominalen Beträ-gen, was bei einer annuitätischen Umlegung des Kostenbarwertes zu anderen Werten für die Stromgestehungskos-ten als bei Verwendung eines nominalen Zinssatzes führt. Da solche Informationen in einer Karte mit Absolutwer-ten der Stromgestehungskosten nicht in Kürze zu transportieren sind, wird hier die Angabe von Güteklassen bevor-zugt. Die Ergebnisse der Standortklassifikation der erweiterten STEPS-Modelle nach den Stromgestehungskosten zeigt Abbildung 4-19 am Beispiel eines rein solar betriebenen Parabolrinnenkraftwerkes. Danach liegen die Gebiete mit den günstigsten Standorten in Marokko zwischen dem 29. und 32. Breitengrad östlich und westlich der Züge des Atlas-Gebirges. Die Gebiete höchster Güte östlich des Atlas sind eingebettet in einem Breiten Gürtel guter Standor-te, der sich entlang der gesamten Ostgrenze Marokkos bis zum 31. Breitengrad erstreckt. Dabei handelt es sich um die nordwestlichen Ausläufer der Sahara, in denen bereits ein Wüstenklima vorherrscht. Westlich des Atlasgebirges sticht das nahezu kreisrunde Gebiet zwischen Agadir und der Küstenstadt Essaouira mit seinen hervorragenden Standorten heraus. Zusätzlich interessant ist hier die Nähe zur Küste. Allerdings ist in diesem Gebiet zu erwarten, dass durch Standortausschlusskriterien noch wesentliche Flächen für eine solarthermische Nutzung wegfallen (s. 4.6.2). Wiederum ist die räumliche Verteilung der Standortgüte maßgeblich durch die Normal-Direkt-Strahlung und den Faktor Wind geprägt. Dementsprechend entfallen die Regionen mit im Vergleich schlechten Standorten auf die Mittelmeerküste Marokkos, die Region südlich von Gibraltar (Jebala), die windreiche Region um Casablanca und Al Jadida, die Gebirgszüge des Hohen Atlas und die Region entlang der Atlantikküste im südlichsten Viertel Ma-rokkos.

4.6.2 Standortklassifizierung mit Ausschlusskriterien Die bisher gezeigten Ergebniskarten für Marokko lassen eine Bewertung von Standorten anhand der verschiedenen, gezeigten Gütekriterien (Solaranteil, Stromertrag etc.) zu. Sie geben allerdings keinen Hinweis darauf, ob die als gut bewerteten Standorte auch geeignet für die Nutzung durch solarthermische Großkraftwerke sind. Besonders deut-lich wird die Notwendigkeit der Betrachtung der Standorteignung, wenn man bedenkt, dass im Hochgebirge oft besonders gute Strahlungsverhältnisse vorherrschen. Dort sind allerdings abgesehen von Hochebenen oft kaum bebaubare Flächen anzutreffen. Daher sollten die Standortgütekarten immer mit der Ausschlussmaske, die in Kapi-tel 4.1 beschrieben wird, überlagert werden.



Abbildung 4-19 – Klassifizierung von Standorten nach den Stromgestehungskosten, Parabolrinne LS3

Abbildung 4-20 – Klassifizierung von Standorten nach den Stromgestehungskosten mit Standortausschluss, Para-bolrinne LS3



Abbildung 4-20 zeigt am Beispiel der Kraftwerkkonfiguration I., welche Flächen in der Standortklassifizierung nach den Stromgestehungskosten übrig bleiben, wenn alle potenziell ungeeigneten Standorte aus der Karte elimi-niert werden. Nahezu vollständig ungeeignet für den Bau solarthermischer Kraftwerke ist das Gebiet sehr guter Standorte, das an der mittleren Atlantikküste nördlich von Agadir liegt. Wie Abbildung 4-3 zeigt, ist dafür u.a. die zu hohe Geländesteigung maßgeblich verantwortlich. Allerdings gibt es immer noch einzelne Standorte, die für Kraftwerkprojekte geeignet sein können. Denn zum einen identifiziert STEPS direkt noch einzelne geeignete Standorte. Zum zweiten ist die Standortidentifizierung als erste Grobeinteilung in geeignete und ungeeignete Stand-

orte angelegt. Sollte erweitertes Bauinteresse in einem bestimmten Gebiet bestehen, das STEPS als größtenteils ungeeignet identifiziert, sollte immer eine detailliertere Prüfung vor Ort vorgenommen werden. Für das Gebiet hoher Standortgüte nördlich von Agadir gilt jedoch die Aussage, dass hier vermutlich keine zusammenhängenden Kraftwerkparks sehr großen Ausmaßes gebaut werden können. Einzige Ausnahme stellt die verbleibende, zu-sammenhängende Fläche dieses Gebietes in unmittelbarer Küstennähe statt. Diese Flächen sind besonders dann interessant, wenn an Kraftwerkkonzepte mit kombinierter Meerwasserentsalzung gedacht wird. Große Flächen potenziell geeigneter Standorte mit sehr hoher Güte bleiben hingegen im beschrieben Streifen entlang der mittleren Ostgrenze Marokkos bestehen. Hier sind also die Gebiete mit dem größten konkreten Ausbau-potenzial für rein solar betriebene Parabolrinnenkraftwer-ke zu finden. Allerdings sind diese Standorte nicht für die

kombinierte Meerwasserentsalzung geeignet. Auch eine Nutzung von Solarkraftwerken als Grundlastkraftwerke über fossile Zufeuerung scheint in diesen Gebieten auf Grund des Wüstenklimas zumindest nicht optimal (s. Abbildung 4-16). Allerdings eröffnet der Einsatz von

thermischen Speichern hier ein enormes Potenzial.

Abbildung 4-21 – vergrößerter Ausschnitt aus Abbildung 4-20



5 Weiterer Arbeitsbedarf Weiterer Arbeitsbedarf besteht vor allem im Bereich der hier verwendeten Datensätze, allen voran der einflussrei-chen meteorologischen Umgebungsparameter. Hier ist sowohl eine höhere zeitliche als auch räumliche Auflösung anzustreben. Dies gilt insbesondere für die Windgeschwindigkeit, die Lufttemperatur, die Kühlwassertemperatur und den Luftdruck (s. Kapitel 3.2.2). Allerdings ist fraglich, ob großräumige Datensätze mit höherer zeitlicher und räumlicher Auflösung überhaupt verfügbar sind. Hier ist vermutlich ein größerer Aufwand dahingehend zu treiben, die besten, für das betrachtete Untersuchungsgebiet verfügbaren Datensätze zu erhalten. Gegenwärtig wird lediglich das Meer als Kühlwasserquelle herangezogen. Hier sollte mittelfristig ein Datensatz für den Kühlwasserabstand erstellt werden, der auch größere Inlandsgewässer und möglicherweise Grundwasserquellen mit einbezieht. Einen solchen Datensatz zu erstellen ist allerdings mit erheblichem Aufwand verbunden, da die jeweiligen Gewässerkapazitäten für die Nutzung abgeschätzt werden müssen. Dieses eigenständige Arbeitspaket wurde im Rahmen von SOKRATES noch nicht umgesetzt. Im Bereich der erstellten Modelle besteht weiterer Arbeitsbedarf vor allem im Modell der Windminderung (s. Kapi-tel 3.2.2. Dieses ist im Übrigen das einzige STEPS-spezifische Modell, das extra für die flächendeckende Standort-analyse entwickelt werden musste. Die Diskussion der übergreifenden Modelle findet in den jeweiligen Arbeitspa-keten statt.) Die Weiterentwicklung des Windminderungsmodells sollte in einem eigenen, weiteren Arbeitsschritt vollzogen werden. Im Rahmen von SOKRATES konnte ein solcher Schritt wegen der Komplexität der Korrelatio-nen und Unübersichtlichkeit der Datenbestände zur Validierung eines detaillierten Windminderungsmodells nicht getrieben werden. Nichtsdestotrotz sollte dieser Schritt vollzogen werden, da die Windminderung für Parabolrin-nenkraftwerke von großer Bedeutung ist. Weiterhin sollte STEPS mittel- bis längerfristig die Auslegung des Kraftwerks standortabhängig vornehmen (s. Kapitel 4.4). Dies erfordert eine Anpassung des Berechnungsablaufes in STEPS, da für die Auslegung standortab-hängige Jahresmittelwerte der meteorologischen Umgebungsdaten zur Verfügung stehen müssen, die im bisherigen Berechnungsablauf nicht verfügbar sind. Vor diesem Hintergrund sollten die hier gezeigten Ergebnisse der Standortklassifizierung für Marokko noch nicht zu einer konkreten politischen oder wirtschaftlichen Handlungsempfehlung verwendet werden. Sie sollen hier ex-emplarisch den in SOKRATES erreichten Stand der Entwicklung von STEPS aufzeigen, bei dem eine wesentliche Weiterentwicklung der Modelle stattgefunden hat. Diese müssen bei der konkreten Anwendung zur Beratung je-doch weitergehend konsolidiert werden. Vor allem aber sind für eine belastbare Handlungsempfehlung am konkre-ten Fall auch belastbarere Datensätze im Kraftwerkmodul herangezogen werden. Diese zu recherchieren, prozessie-ren und auf die Datenqualität zu untersuchen, ist jedoch ein eigenständiges Arbeitspaket. Die Ergebnisse der Standortklassifikation sind noch ins Internet zu stellen.



6 Literatur /GLOBE 1999/ (von Autoren vorgegebenes Quellenangabenformat): GLOBE Task Team and others (Hastings, David A., Paula K. Dunbar, Gerald M. Elphingstone, Mark Bootz, Hiroshi Murakami, Hiroshi Maruyama, Hiroshi Masaharu, Peter Holland, John Payne, Nevin A. Bryant, Thomas L. Logan, J.-P. Muller, Gunter Schreier, and John S. MacDonald), eds., 1999. The Global Land One-kilometer Base Elevation (GLOBE) Digital Elevation Model, Version 1.0. National Oceanic and Atmospheric Administration, National Geophysical Data Center, 325 Broadway, Boulder, Colorado 80303, U.S.A. Digital data base on the World Wide Web (URL: http://www.ngdc.noaa.gov/seg/topo/globe.shtml) and CD-ROMs. /Kalnay et al. 1996/ Kalnay, E., Kanamitsu, M., Kistler, R., Collins, W., Deaven, D., Gandin, L., Iredell, M., Saha, S., White, G., Woollen, J., Zhu, Y., Chelliah, M., Ebisuzaki, W., Higgins, W., Janowiak, J., Mo, K.C., Ropelewski, C., Wang, J., Leetmaa, A., Reynolds, R., Jenne, R., and Joseph, D., (1996), The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project. Bulletin of the American Meteorological Society, 77:437-471 /Kleemann, Meliß 1993/ ‚Regenerative Energiequellen‘, 2. völlig neubearbeitete Auflage, Springer, Berlin, Heidel-berg, 1993 /Ph.D. Associates Inc. 1998/ 'DCW in ASCII‘, CD-ROM, Version 3.0, 2375 Steeles Ave. W., Toronto, On-tario,1998 /University of Texas at Austin 2001/ 'Morocco Maps‘, Perry-Castaneda Library Map Collection, URL: http://www.lib.utexas.edu/maps/africa/morocco.gif , Stand: 9.5.2001

sokrates-projekt solarthermische kraftwerkstechnologie für

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