Die Notwendigkeit einer umfassenden Unsicherheitsanalyse in der Energiepolitik und -planung

Der Übergang zu einem dekarbonisierten Energiesystem, um die Klimaziele zu erreichen, erfordert einen enormen politischen Willen und Milliarden von Dollar an Investitionen in den technologischen Wandel und den Ausbau der Infrastruktur. Diese politischen Maßnahmen und Investitionen zur Dekarbonisierung unseres Energiesystems müssen trotz der vielen Unbekannten, wie sich die Zukunft entwickeln könnte, heute getroffen werden. Was Entscheidungen im Zusammenhang mit der Energiewende von vielen anderen unsicheren politischen Kontexten unterscheidet, ist die Tatsache, dass wir nicht nur nicht wissen, wie die Zukunft aussehen wird, sondern auch keine Informationen über die Wahrscheinlichkeiten der möglichen Ergebnisse haben. Tatsächlich ist sogar die gesamte Bandbreite möglicher Ergebnisse nicht bekannt. Das Konzept der Entscheidungsfindung mit diesem Grad an Ungewissheit über den Umfang zukünftiger Zustände wird als Entscheidungsfindung unter großer Unsicherheit (DMDU) bezeichnet. Politik und Entscheidungsfindung, die auf die Dekarbonisierung des Energiesystems abzielen, stehen vor der Herausforderung der höchsten Stufe von DMDU ("Stufe 5", Abbildung 1). 

DMDU in der Energiewende müssen erkannt und angemessen behandelt werden, um die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher energiepolitischer Maßnahmen und Investitionen zu maximieren, die eine robuste Bandbreite künftiger Ergebnisse aufweisen und mit dem Fortschreiten der Energiewende anpassbar sind. Eine besondere Herausforderung sind die Fakten, die: 

1. Die Ungewissheiten sind irreduzibel. Sie können nicht durch zusätzliche Forschung oder Wissen sinnvoll minimiert werden. 

2. Es gibt eine Vielzahl von Interessengruppen, die oft unterschiedliche Ansichten darüber haben, was das System ausmacht, welche Probleme gelöst werden müssen und welche Prioritäten und Werte in einem Entscheidungskontext gelten sollten. 

3. Investitionsentscheidungen haben in der Regel langfristige Folgen, und falsche Entscheidungen sind besonders kostspielig und beeinträchtigen unsere Fähigkeit, die kurzfristigen Klimaziele zu erreichen. 

4. Die Entscheidungen müssen unter Zeitdruck getroffen werden, da es dringend notwendig ist, die Emissionen zu verringern, um die schlimmsten Auswirkungen des Klimawandels zu vermeiden.  

5. Die Energiewende ist ein Problem, das wir an der Schnittstelle mehrerer komplexer Systeme lösen müssen. Der Verlauf der Energiewende wird durch komplexe Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zwischen wirtschaftlichen, technologischen, politischen und ökologischen Bedingungen bestimmt.  

Die Modellierung von Energiesystemen ist ein wichtiges Instrument, das politischen Entscheidungsträgern Anhaltspunkte für mögliche künftige Pfade liefert, um politische Maßnahmen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Das Problem ist, dass viele Ansätze zur Energiemodellierung die Ungewissheit zu sehr vereinfachen, was zu einem übermäßigen Vertrauen in die Robustheit der politischen Entscheidungen führt, die sie unterstützen. Standardtechniken, wie die Kostenoptimierung, gehen von einem gewissen Grad an erkennbarer Unsicherheit und einem einzigen vereinbarten Maß an "Güte" aus. In diesem Fall werden deterministische Annahmen zu allen Systemparametern getroffen (z. B. zu den Energiekosten, der Nachfrageentwicklung, der Akzeptanz von Elektrofahrzeugen usw.), und es wird davon ausgegangen, dass die Gesamtsystemkosten der vorrangige Wert sind. Dieser Ansatz wird als "Vorhersagen und dann handeln" bezeichnet, bei dem von zukünftigen Bedingungen ausgegangen wird, ideale kurzfristige Entscheidungen projiziert werden und Szenarien verwendet werden, um eine Reihe von Bedingungen zu bewerten (Abbildung 2). Während dies ein nützliches Instrument ist, um Entscheidungen unter einfacheren Unsicherheitsbedingungen zu treffen, versagt dieser Ansatz unter Bedingungen tiefer Unsicherheit.  

Zum besseren Verständnis der Diskrepanz zwischen "Vorhersagen und dann handeln"-Methoden und dem Bereich der Energiewendepolitik können wir Abbildung 3 betrachten, die eine Darstellung des Bereichs der charakterisierten Unsicherheitsniveaus ist, gepaart mit einem zunehmenden Bereich der Komplexität der Stakeholderwerte auf der y-Achse. Bei den oben beschriebenen traditionellen Energiewende-Modellen handelt es sich in der Regel um Ein-Ziel-Optimierungsmodelle (z. B. Kostenminimierung). Bei fortschrittlicheren Modellen wird eine Optimierung mit mehreren Zielen in Betracht gezogen, bei der versucht wird, zusätzliche Überlegungen wie die Flächennutzung oder kumulative Emissionen auszugleichen. Doch selbst Mehrziel-Optimierungsmodelle können den Wert der Vielfalt bei der Planung der Energiewende nicht erfassen. Darüber hinaus setzen die deterministischen Eingangsannahmen des Modells ein gewisses Maß an Wissen darüber voraus, wie sich Technologien und Wirtschaft entwickeln werden. In Abbildung 3 fallen diese beiden Charakterisierungen dieses analytischen Ansatzes (Berücksichtigung begrenzter Werte und minimaler Unsicherheit) in das rote Rechteck. Im Gegensatz dazu stellt das grüne Rechteck in Abbildung 3 die wahre Natur des Energiewendeproblems dar. Die Dekarbonisierungspolitik ist von Natur aus sehr unsicher und besteht aus umfangreichen und vielfältigen Wertkriterien (d. h. Kosten, Energiebedarf usw.). Doch die analytischen Ansätze, die üblicherweise für politische und Investitionsentscheidungen verwendet werden - dargestellt durch das rote Rechteck - werden der Komplexität dieses Bereichs nicht gerecht. Indem wir uns auf analytische Ansätze verlassen, die den Anforderungen der politischen Fragen im grünen Rechteck nicht gerecht werden, ist unsere Planung zur Dekarbonisierung der Energie anfällig für künftige Bedingungen, anstatt im Laufe der Zeit robust und anpassungsfähig zu sein.

Es gibt quantitative Methoden, die die Arten von Entscheidungen unterstützen, die in das grüne Rechteck fallen. Die Einbeziehung dieser DMDU-Methoden in die Energieanalyse ist von entscheidender Bedeutung, um die Komplexität und inhärente Unwägbarkeit unseres Dekarbonisierungspfads angemessen darzustellen. Der Prozess der DMDU-Analyse ist jedoch oft komplex, spezialisiert und auf eine ausgewählte Gruppe von Experten beschränkt, was dazu führen kann, dass die wichtigen Informationen, die durch eine solche Analyse gewonnen werden, in einem theoretischen Bereich isoliert werden, so dass die politischen Entscheidungsträger im Dunkeln tappen und ein Gefühl des übermäßigen Vertrauens in ihre politischen Positionen entwickeln. Trotz der Fortschritte in der Literatur zu neuen Methoden und Anwendungen von DMDU in diesem Bereich beruhen die meisten politischen Entscheidungen nach wie vor auf deterministischen Modellen, die mit einer begrenzten Anzahl von Szenarien durchgeführt werden. Wir müssen dieses Paradigma der Energieanalyse ändern und uns stattdessen bemühen, transparente, wirkungsvolle und zeitnahe Mittel zu finden, um entscheidungsrelevante, tiefgreifende Unsicherheiten in den politischen Bereich einzubringen. 

Das Programm Energy Systems Analysis ( Clean Air Task Force ) leitete eine Podiumsdiskussion auf der Jahrestagung 2023 der Society for Decision Making Under Deep Uncertainty (Gesellschaft für Entscheidungsfindung unter großer Unsicherheit ) in Delft, die sich genau mit diesem Thema befasste: Wie lassen sich akademische Ansätze zur DMDU auf angewandte energiepolitische Entscheidungskontexte übertragen? Das Podium versammelte Experten an der Schnittstelle von technischer Analyse und Politik, um die Herausforderungen und Hindernisse bei der Umsetzung von Unsicherheit in politische Entscheidungen zu diskutieren und zu erörtern, wie diese bewältigt werden können. Die Diskussion befasste sich mit fünf Themen:  

1. Einschränkungen, die eine konsequente Anwendung der Deep Uncertainty Analysis in einem politischen Kontext verhindern.  

2. Entwicklung von benutzerfreundlichen Instrumenten, Leitlinien und Rahmenwerken, die es auch Nichtfachleuten ermöglichen, aussagekräftige Unsicherheitsbewertungen durchzuführen.  

3. Kollaborative Ansätze in der Unsicherheitsanalyse, die verschiedene Interessengruppen wie Forscher, politische Entscheidungsträger, Industrievertreter und lokale Gemeinschaften einbeziehen.  

4. Effektive Kommunikationsstrategien für die Ergebnisse von Unsicherheitsanalysen, die eine klare und prägnante Kommunikation gewährleisten, die für politische Entscheidungsträger, Interessengruppen und die Öffentlichkeit verständlich ist.  

5. Entwicklung von Kapazitäten, um ein breiteres Spektrum von Einzelpersonen und Organisationen in die Lage zu versetzen, tiefgreifende Unsicherheitsanalysen durchzuführen. 

In der Podiumsdiskussion kristallisierten sich drei zentrale Herausforderungen als Hindernisse für die Einbeziehung von DMDU-Analyseansätzen in den Bereich der angewandten Energiepolitik heraus: 

1. Zeitplan - DMDU-Ansätze sind oft rechenintensiv und konnten in der Vergangenheit nicht mit dem Tempo der energiepolitischen Diskussionen und Verhandlungen Schritt halten. 

2. Komplexität - DMDU-Ansätze führen in der Regel zu dynamischen und komplexen Ergebnissen, die viele Szenarien, Vorbehalte und Abwägungen beinhalten. Dies kann für die Interessengruppen viel überwältigender sein als die Einzelpunktvorhersagen deterministischer Modelle, die sich zugänglicher und besser umsetzbar anfühlen können. 

3. Politische Dynamik - Politiker wirken stärker, glaubwürdiger und zuversichtlicher, wenn sie Gewissheit projizieren oder andeuten, als wenn sie die unbekannte Natur und Komplexität eines Problems genau darstellen. 

Das Team der Energiesystemanalyse (ESA) auf CATF hat sich der Unterstützung analytischer Ansätze verschrieben, die unseren politischen Entscheidungsträgern fundierte, objektive und transparente Leitlinien für politische Maßnahmen und Ansätze zur Dekarbonisierung liefern. Als Experten für politische Analysen mit Fachkenntnissen in der DMDU-Theorie ist es unsere Aufgabe, diese Kluft zwischen akademischen Methoden und angewandter Entscheidungsfindung zu überbrücken. Die ESA wird weiterhin mit Akademikern, Praktikern, Befürwortern und politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeiten, um diese verschiedenen Interessengruppen zusammenzubringen, damit sie gemeinsam die Hindernisse und Herausforderungen angehen, die die Anwendung von DMDU-Techniken bei der Planung der Dekarbonisierung des Energiesystems verhindern.