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

Eigene Berechnungen nach IEA 2006

The Movement for Local and Regional Energy Autonomy Droege 2007

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?

STEM – space type energy model EKP, Universität Liechtenstein 2011

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

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

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

Nationale Plattform Elektromobilität 2011

Reduktionspfade des Verkehrsenergiebedarfs Nach Prognos & Oeko-Institut 2009

Elektrizitätsbedarf des Verkehrs Nach Prognos & Oeko-Institut 2009

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

Canton Basel-City EKP et al 2010

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

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

EKP et al 2010

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

Central europe

BfS, Infras 2007

BfS, ARE 2006

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

Nächster Schritt: Szenarioentwicklung

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