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Energieautonomie und Elektromobilität im GIS Dipl.-Ing. Hans-Martin Neumann Prof. Dr. Dieter Genske Prof. Peter Droege Universität Liechtenstein.

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1 Energieautonomie und Elektromobilität im GIS Dipl.-Ing. Hans-Martin Neumann Prof. Dr. Dieter Genske Prof. Peter Droege Universität Liechtenstein

2 Eigene Berechnungen nach IEA 2006

3 The Movement for Local and Regional Energy Autonomy 2005Droege 2007

4 Research Questions Many regional and local communities in Europe aim at energy autonomy (Scheer 2005). They try to cover their energy demand for electricity, heating and cooling to 100% by renewable energies from local and regional sources. +Is this approach also useful and viable for transport? +How can a region`s potential for the generation of renewable transport energy be assessed?

5 STEM – space type energy model EKP, Universität Liechtenstein 2011

6 Modellstruktur Abgedeckte Energieparteien Gesamtenergiebedarf STEM Privathaushalte Gewerbe, Handel, Dienstleistungen Verkehr Industrie Genske 2009

7 Abgedeckte Energieparteien Gesamtenergiebedarf STEM Privathaushalte Gewerbe, Handel, Dienstleistungen Verkehr Industrie Modellstruktur Genske 2009

8 Verkehrsszenarien für Liechtenstein ReferenzszenarioInnovationsszenario VerkehrsleistungPersonenverkehrsleistung bleibt stabil. Zunahme der Güterverkehrsleistung 80% bis 2050 Leichte Abnahme der Personenverkehrsleistung Beim Güterverkehr geringere Zunahme des Güterverkehrs und größerer Anteil der Schiene als im Referenzszenario Fahrzeugflotte23% Hybridfahrzeuge und 13% Elektrofahrzeuge in 2050 Zunahme der Energieeffizienz um 50% bis 2050 LKW werden nach wie vor mit Diesel angetrieben Reine Benzinfahrzeuge werden 2030 und 2050 ausser Betrieb genommen. 65% Hybridfahrzeuge und 20% Elektrofahrzeuge im Personenverkehr Nach Prognos & Oeko-Institut 2009

9 Nationale Plattform Elektromobilität 2011

10 Reduktionspfade des Verkehrsenergiebedarfs Nach Prognos & Oeko-Institut 2009

11 Elektrizitätsbedarf des Verkehrs Nach Prognos & Oeko-Institut 2009

12 ElektrizitätTreibstoffTotal GWh% % % Referenzszenario ,8% ,2% % ,6% ,4% % Innovationsszenario ,8% ,2% % ,2% ,8% % Verkehrsszenarien für Liechtenstein

13 Canton Basel-City EKP et al 2010

14 Transport Scenarios for Basel Reference ScenarioInnovation Scenario Transport performancePkm travelled by car increase by 16% Pkm travelled by public transport increase by 35% Vkm travelled decrease by 9% Pkm travelled by public transport increase by 61% Car fleet10 % electric vehicles in 2050 Efficiency gains 77% electric vehicles in 2050 Efficiency gains Prognos & Oeko-Institut 2009

15 Transport Scenarios for Basel Final. Energy Demand total Final Energy Demand Transport Domestic renewable electricity generation Status 2010 per capita kWh/a5.989 kWh/a Reference Scenario 2050 per capita kWh/a4.982 kWh/a Innovation Scenario 2050 per capita kWh/a4.043 kWh/a

16 EKP et al 2010

17 Transport Scenarios for Basel Final. Energy Demand total Final Energy Demand Transport Domestic renewable electricity generation Status 2010 total GWh/a1.150 GWh/a265 GWh/a Reference Scenario 2050 total5.560 GWh/a957 GWh/a339 GWh/a Innovation Scenario 2050 total3.914 GWh/a776 GWh/a568 GWh/a

18

19 Central europe

20

21 BfS, Infras 2007

22 BfS, ARE 2006

23 IBH | PPT_Templates | | Seite 23 Grundstruktur des Modells, in Anlehnung an SIA-Effizienzpfad Energie (Planungsbüro Jud + Partner 2006, verändert) Mobiltool HBEFA (Prognos 2011) Verkehrsverhalten in Liechtenstein (Isopublic, 2007) Gütertransport- statistik FL 2009 Durchgangsverkehr: Liechtensteinisches Gesamtverkehrsmodell

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26

27

28 Nächster Schritt: Szenarioentwicklung

29 Vielen Dank!


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