Hintergrund

Die Europäische Union hat sich beim Ausbau von erneuerbaren Energien ambitionierte Ziele gesteckt. Österreich zieht hier mit und will den österreichische Gesamtstrombedarf in wenigen Jahren über erneuerbaren Energiequellen abdecken. Dafür soll unter anderem die Energiegewinnung aus Wasserkraft von 42 TWh (Stand 2020) auf 47 TWh (Ziel 2030) noch weiter gesteigert werden. Diese Ausbaupläne sehen sich allerdings mit einigen Herausforderungen konfrontiert. Extremwetterereignisse, Dürre und Hochwasser treten aufgrund des Klimawandels häufiger auf und erschweren die Energiegewinnung aus Wasserkraft.  Veränderte Niederschlagsmuster, geringere Schneebestände und die Gletscherschmelze schaffen zusätzliche Probleme.

Projektinhalt und Ziel

Im Projekt KliWaSim untersuchen wir, auf welche Veränderungen sich Kleinwasserwerke (KWK) in Österreich aufgrund des Klimawandels einstellen werden müssen. Wir führen  Simulationen durch und verwenden datengestützte Ansätze (z.B., Machine Learning), um die Folgen dieser Veränderungen vorwegzunehmen und eine bessere Planungssicherheit zu ermöglichen. Das Hauptaugenmerk der Untersuchungen liegt auf Prognosen der Wassermengen in Werkskanälen und der Energiegewinnung der KWK unter Berücksichtigung von Niederschlagsmustern, der Bevölkerungsentwicklung, rechtlicher Aspekte und wasserbaulichen Maßnahmen. Die gewonnenen Erkenntnisse werden maßgeblich zur Optimierung und Weiterentwicklung der KWK-Anlagen beitragen und so eine nachhaltige und effiziente Energiegewinnung sicherstellen.

Hauptziel von KliWaSim ist es, ein Planungstool für Kleinwasserkraftwerke zu entwickeln, das die erwartbaren Folgen des Klimawandels integriert. Damit können die Investitionen für gezielte Verbesserungen bei aktiven KWK, aber auch die Kosten für Revitalisierungen oder für Neuerrichtungen abgeschätzt werden.

Methodik

Über lokale Datenquellen wie Sensoren an Kleinwasserkraftwerken (KWK) erfassen wir Informationen zu Wasserstand, Durchfluss und Wassertemperatur. Diese Daten nutzen wir, um verschiedene klimabedingte Szenarien zu simulieren. Die Auswirkungen des Klimawandels auf die Wassermengen und die daraus resultierenden Einbußen in der Energiegewinnung prognostizieren wir mithilfe hydrologischer Modelle und Machine-Learning-Methoden. Außerdem nehmen wir Faktoren wie Niederschlagsmuster, Lufttemperaturen und Wassermengenprognosen in den Werkskanälen in den Blick. So entsteht ein umfassendes Bild, das Auskunft darüber gibt, wie einzelne Einflussgrößen zusammenspielen und wo sich Verbesserungen erzielen lassen. Mit den gewonnenen Erkenntnisse bauen wir ein Planungstool, das für die Wirtschaftlichkeitsbewertung von KWK-Projekten zur Verfügung steht.

Ergebnis

Die Analyseverfahren, um die Auswirkungen des Klimawandels abzuschätzen, haben sich enorm verbessert. Hauptgründe dafür sind genauere regionale Klimamodelle (RCM) und der Einsatz datengetriebener Methoden wie Machine Learning. Globale Klimaszenarien lassen sich damit kleinräumiger anwenden und auf lokale Bedingungen herunterbrechen. In dem Projekt KliWaSim nutzen wir diese neuen Möglichkeiten und entwickeln ein Planungstool, um die Energieerträge von Kleinwasserkraftwerken (KWK) vorherzusagen. Es berücksichtigt die Folgewirkungen des Klimawandels und ist speziell auf die Bedürfnisse von KWK zugeschnitten.