---
title: ""

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  html:
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    fig-dpi: 300
    # embed-resources: TRUE # Entwicklung
    # theme: "null" # Entwicklung
    embed-resources: FALSE # Veröffentlichung
    theme: none # Veröffentlichung
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     <link rel="stylesheet" href="https://media.sciencemediacenter.de/static/fonts/circular/web.css">
      <script>document.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){document.querySelectorAll("a").forEach(function(a){a.setAttribute("target","_blank");});});</script>
     <style>
     .kraftwerksstrategie-tip-card{padding:10px 12px;border-radius:10px;background:#fff;border-left:6px solid var(--tip-accent,#313233);box-shadow:0 8px 22px rgba(20,30,42,.18);color:#212529;font-family:"CircularSMCWeb",sans-serif;width:max-content;max-width:380px}
     .kraftwerksstrategie-tip-title{font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:.2px;margin-bottom:4px}
     .kraftwerksstrategie-tip-value{font-size:18px;font-weight:700;line-height:1.15;margin-bottom:6px}
     .kraftwerksstrategie-tip-lines{border-top:1px solid rgba(54,31,37,.12);margin-top:4px;padding-top:6px}
     .kraftwerksstrategie-tip-line{font-size:12px;line-height:1.6}
     .dataTables_wrapper,table.dataTable,table.dataTable th,table.dataTable td{font-family:"CircularSMCWeb",sans-serif}
     .dataTables_wrapper a,table.dataTable a{color:#000}
     </style>
     
mainfont: CircularSMCWeb

execute: 
  echo: FALSE
  output: asis
  warning: FALSE
  error: FALSE
---

```{r}
#| label: pakete_und_daten
#| output: false
library(tidyverse)
library(SMChelpR)
library(scales)
library(DT)
library(plotly)

## wichtige Story-Parameter
storyNo <- 26114
file_name_code <- "ds-windenergieausbau-eeg-2026_standalone.zip"

caption_test <-
  "Quelle: ___, Berechnungen/Darstellung: Science Media Center Germany."
Datumsprefix_files <- TRUE # FALSE, wenn keine regelmäßige Aussendung / keine tagesaktuellen Daten

##############################

imagepath <-
  file.path("reports", storyNo)
dir.create(imagepath, showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)

## workspace directory in RStudio interaktiv
if (rstudioapi::isAvailable()) {
  setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path))
}

if (is.na(file_name_code)) {
  stop("Dateiname der qmd nicht gesetzt")
}
if (!file.exists(file_name_code)) {
  stop("qmd existiert nicht. Dateiname falsch?")
}


file.copy(
  from = file_name_code,
  to = file.path(
    imagepath,
    paste0(
      today()[Datumsprefix_files],
      "_"[Datumsprefix_files],
      file_name_code
    )
  ),
  overwrite = TRUE
)
```


```{r}
#| label: set-graphic-parameters
#| output: false
options(scipen = 999) # set scientific notation to be off
SMC_theme_ggplot()

format_SMC <- function(x, digits = 1) {
  small_space <- '<span style="font-size:50%;"> </span>'
  mapply(
    function(val) {
      if (is.na(val)) {
        return("keine Daten")
      }
      if (val == floor(val)) {
        formatC(
          val,
          format = "f",
          digits = 0,
          big.mark = small_space,
          decimal.mark = ","
        )
      } else {
        formatC(
          val,
          format = "f",
          digits = digits,
          big.mark = small_space,
          decimal.mark = ","
        )
      }
    },
    x,
    USE.NAMES = FALSE
  )
}

formatSMC <- function(
  table,
  columns,
  digits = NULL,
  decimal_mark = ",",
  big_mark = "thin_space",
  na_text = "keine Daten"
) {
  separator <- if (identical(big_mark, "thin_space")) {
    '<span style="font-size:50%;"> </span>'
  } else {
    big_mark
  }
  js_esc <- function(s) gsub("'", "\\\\'", s)
  if (is.null(digits)) {
    digits_js <- "var decimals = (data === Math.floor(data)) ? 0 : 1;"
  } else {
    digits_js <- sprintf("var decimals = %d;", as.integer(digits))
  }
  js_lines <- c(
    "function(data, type, row, meta) {",
    "  if (type !== 'display') return data;",
    sprintf(
      "  if (data === null || data === undefined) return '%s';",
      js_esc(na_text)
    ),
    paste0("  ", digits_js),
    "  var parts = data.toFixed(decimals).replace('.', ',').split(',');",
    sprintf("  var sep = '%s';", gsub("\"", "\\\\\"", separator)),
    sprintf("  var decMark = '%s';", js_esc(decimal_mark)),
    "  parts[0] = parts[0].replace(/\\B(?=(\\d{3})+(?!\\d))/g, sep);",
    "  return parts.join(decMark);",
    "}"
  )
  js_render <- DT::JS(paste(js_lines, collapse = "\n"))
  col_indices <- which(names(table$x$data) %in% columns) - 1
  existing_defs <- if (is.null(table$x$options$columnDefs)) {
    list()
  } else {
    table$x$options$columnDefs
  }
  new_def <- list(list(targets = col_indices, render = js_render))
  table$x$options$columnDefs <- c(existing_defs, new_def)
  table
}

if (exists("caption_")) {
  stop("Caption wurde nicht angepasst")
}
```

```{r}
#| label: load data
#| output: false
# Daten kommen aus committeden Parquet-Snapshots in data/.
# Aktualisierung: Rscript scripts/fetch_data.R (benötigt laufende ds-energiewende-api).
# rprojroot stellt sicher, dass Pfade unabhängig vom aktuellen working
# directory aufgelöst werden (Quarto-CLI / Positron / RStudio liefern unterschiedliche cwd's).
repo_root <- rprojroot::find_root(
  rprojroot::has_file("2026_Windenergieausbau_EEG.qmd")
)
data_dir <- file.path(repo_root, "data")

windkraft_an_land <- arrow::read_parquet(
  file.path(data_dir, "mastr_windkraft_an_land.parquet")
)
windkraft_an_land_extended <- arrow::read_parquet(
  file.path(data_dir, "mastr_windkraft_an_land_extended.parquet")
)
bnetza_ausschreibungsvolumina <- arrow::read_parquet(
  file.path(data_dir, "mastr_bnetza_ausschreibungsvolumina.parquet")
)
sim_realistisches_szenario <- arrow::read_parquet(
  file.path(data_dir, "sim_realistisches_szenario.parquet")
)
sim_realistisches_szenario_params <- jsonlite::read_json(
  file.path(data_dir, "sim_realistisches_szenario_params.json"),
  simplifyVector = TRUE
)
zubau_kumulativ_solar <- arrow::read_parquet(
  file.path(data_dir, "zubau_kumulativ_solar.parquet")
)
flh_long <- arrow::read_parquet(
  file.path(data_dir, "historical_flh.parquet")
)
bsv_szenarien_scan <- arrow::read_parquet(
  file.path(data_dir, "bsv_szenarien_scan.parquet")
) |>
  tibble::as_tibble()

source(file.path(repo_root, "scripts/figures/fig_realisierung_echarts.R"))
source(file.path(repo_root, "scripts/figures/table_ausschreibungen.R"))
source(file.path(
  repo_root,
  "scripts/figures/fig_angepasstes_szenario_echarts.R"
))
source(file.path(
  repo_root,
  "scripts/figures/fig_wind_ausbau_jahresverlauf_echarts.R"
))
source(file.path(
  repo_root,
  "scripts/figures/fig_solar_ausbau_jahresverlauf_echarts.R"
))
source(file.path(
  repo_root,
  "scripts/figures/fig_bruttostromverbrauch_scan_echarts.R"
))
source(file.path(repo_root, "scripts/export_echart.R"))
source(file.path(repo_root, "scripts/figures/fig_volllaststunden_echarts.R"))
```

::: m-news-single__ce


### Hat die Energiewende neben einem Ausbau- auch ein Ausnutzungsproblem?

- Ende 2030 sollen Erneuerbare 80 Prozent des Bruttostromverbrauchs decken – daran hält Bundesregierung fest, verzichtet aber darauf, einen Bruttostromverbrauch als Basis für dieses Ziel zu definieren 
- SMC Modellierung zeigt: 80-Prozent-Ziel wird nur bei einem sehr geringen Stromverbrauch Ende 2030 erreicht werden können
- Fazit: beschleunigter Ausbau sowie deutlich bessere Nutzung des verfügbaren Stroms aus Erneuerbaren sollten diskutiert werden

Die Bundesregierung muss 2026 das Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) novellieren. Sie plant [große Änderungen](https://www.sciencemediacenter.de/angebote/eeg-entwurf-bekannt-geworden-expertinnen-und-experten-ordnen-ausbauziele-und-solarfoerderung-ein-26021), aber das Ziel bleibt unangetastet: Ende 2030 sollen erneuerbare Energien [80 Prozent](https://stiftung-umweltenergierecht.de/wp-content/uploads/2026/05/Stiftung_Umweltenergierecht_Synopse_EEG_2023-2027_RefE_2026-5-07.pdf#page=2) des Bruttostromverbrauchs decken. Unklar ist dabei aber, wie viel Energie das sein soll: Während im EEG 2023 auch eine Energiemenge als Wert für das 80-Prozent-Ziel vorgegeben ist – 600 Terrawattstunden (TWh) im Jahr – fehlt in der Novelle bisher ein [Wert](https://stiftung-umweltenergierecht.de/wp-content/uploads/2026/05/Stiftung_Umweltenergierecht_Synopse_EEG_2023-2027_RefE_2026-5-07.pdf#page=16) für die Energiemenge. Die Bundesregierung hat aber [zu verstehen](https://www.youtube.com/watch?v=6a3z16YHG-Q&t=4880s) gegeben, dass sie einen deutlich niedrigeren Bruttostromverbrauch erwartet, als dem EEG 2023 mit 750 TWh zugrunde gelegt ist.
 
Das ist aus zwei Gründen interessant: Zum Einen soll das Ziel mit den gleichen installierten Leistungen für Windenergie- und Photovoltaik-Anlagen (115 und 215 Gigawatt (GW)) erreicht werden, die nach dem noch geltenden EEG eigentlich 600 TWh ergeben sollten. Zum Anderen deutet die in der nach Paragraph 74 des EEG vorgeschriebenen Mittelfristprognose der Übertragungsnetzbetreiber darauf hin, dass die Windenergie-Ausbauziele für 2030 
[voraussichtlich um 20 GW verfehlt](https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=8) werden. Wind an Land und Wind auf See würden demnach ihre geplanten Ziele um etwa je 10 GW verfehlen.

Wir gehen daher in diesem Report der Frage nach, in welcher Größenordnung die Stromerzeugung erneuerbarer Energien ausfallen könnte, wenn der realistisch absehbare Energiewende-Ausbauzustand Ende 2030 erreicht ist. Dafür analysieren wir zunächst den Zubau von Windenergie- und PV-Anlagen und modellieren dann die Spannweite der unter diesen Bedingungen auftretenden Stromerzeugung erneuerbarer Energien sowie deren Anteil am Bruttostromverbrauch.

### Zubau von Windenergie- und PV-Anlagen bis Ende 2030

Die Übertragungsnetzbetreiber haben im Trend-Szenario ihrer [Mittelfristprognose von 2025](https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=8) folgende Werte für den Ausbau der erneuerbaren Energien Ende 2030 ermittelt:  

```{r}
#| label: table-mittelfristprognose-trend-szenario
mittelfrist <- read_csv(
  "data/mittelfristprognose_trend_szenario.csv",
  show_col_types = FALSE
)

solar_names <- c(
  "Solare Strahlungsenergie aus Freiflächenanlagen",
  "Solare Strahlungsenergie aus sonstigen Anlagen"
)

bind_rows(
  # mittelfrist |>
  #   filter(energietraeger %in% solar_names) |>
  #   summarise(across(where(is.numeric), sum)) |>
  #   mutate(energietraeger = "Photovoltaik"),
  mittelfrist |>
    filter(energietraeger == "Solare Strahlungsenergie aus sonstigen Anlagen"),
  mittelfrist |>
    filter(energietraeger == "Solare Strahlungsenergie aus Freiflächenanlagen"),
  mittelfrist |>
    filter(!energietraeger %in% c(solar_names, "Summe")) |>
    arrange(desc(`2030`)),
  mittelfrist |> filter(energietraeger == "Summe")
) |>
  select(energietraeger, `2030`) |>
  rename(
    `Energieträger` = energietraeger,
    `Leistung Ende 2030 (MW)` = `2030`
  ) |>
  datatable(
    escape = FALSE,
    rownames = FALSE,
    options = list(
      dom = "t",
      paging = FALSE,
      rowCallback = JS(
        "function(row, data) {
      if (data[0] === 'Summe') {
        $('td', row).css('border-top', '2px solid black');
      }
    }"
      )
    )
  ) |>
  formatSMC(columns = "Leistung Ende 2030 (MW)")
# Bei Tabellen muss <center></center> hinter den Chunk gesetzt werden, damit der Parser sie erkennt
```

<center></center>


```{r}
#| label: mittelfristprognose restliche vs leistungsträger
#| output: false
restliche_in_mw <- 37 + 74 + 10 + 65
gesamt_in_mw <- 352045
anteil_restliche_in_prozent <- restliche_in_mw / gesamt_in_mw * 100
restliche_in_gw <- restliche_in_mw / 1000
```


Die vier größten erneuerbaren Stromquellen sind Photovoltaik, Windenergie, Biomasse und Wasserkraftwerke. Alle anderen haben nur einen sehr geringen Anteil an der installierten Leistung (0,19 von 352 GW). Auffällig ist der niedrige Wert für Wasserkraft im Vergleich zur heute installierten Leistung von knapp [5,9 GW](https://www.energy-charts.info/charts/installed_power/chart.htm?l=de&c=DE). Das liegt daran, dass die Prognose nur die sogenannte „kleine Wasserkraft“ [unter 5 MW](https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=25) erfasst. 
 
Unter diesen vieren machen Wind- und Solarenergie bei Weitem den Löwenanteil aus. Da bereits klar ist, dass der Ausbau von Offshore-Windanlagen das im [Wind-auf-See-Gesetz](https://www.gesetze-im-internet.de/windseeg/__1.html) vorgegebene Ziel von 30 GW [verfehlen wird](https://www.windguard.de/veroeffentlichungen.html?file=files/cto_layout/img/unternehmen/veroeffentlichungen/2026/Status%20des%20Offshore-Windenergieausbaus_Jahr%202025.pdf#page=4), konzentrieren wir uns im Folgenden auf den Ausbau von Wind an Land und Solarenergie. Für Windenergie an Land schätzen wir die Größenordnung der möglichen Ausbaupfade ein, indem wir auswerten, wie viele Anlagen pro Ausschreibung realisiert werden (Realisierungsquote), und wie schnell das gelingt (Realisierungsdauer). Für Photovoltaik werfen wir einen Blick auf die historische Ausbaugeschwindigkeit der Projekte und vergleichen diese Werte mit den 2025 modellierten Pfaden der Mittelfristprognose.

#### Realisierungsquote der Förderausschreibungen für Windenergie an Land

Wichtigste Grundlage für die Abschätzung des Zubaus von Windenergie-Anlagen sind die Ausschreibungen für die Förderung der Turbinen (mehr zu dem Verfahren finden Sie im [SMC-Datenreport zum Windenergie-Ausbauziel bis 2026](https://www.sciencemediacenter.de/angebote/windenergie-ausbauziele-bis-2026-wahrscheinlich-nicht-zu-erreichen-24114#24114_ausschreibungen_und_realisierungsdauer)). Da die meisten Windprojekte über die Marktprämie gefördert werden, entscheiden die Ausschreibemengen und Zuschläge über die maximal mögliche Menge geförderter Windenergieleistung; die Realisierungsquote zeigt an, wie groß der Anteil der tatsächlich gebauten Windräder ist. 

Bis zum Jahr 2032 sehen das aktuelle EEG sowie die Novelle eine Ausschreibemenge von 10 GW Leistung pro Jahr vor. Gelingt es, in den kommenden drei bis vier Jahren diese Menge vollständig zu vergeben, wäre damit im Prinzip der Rahmen geschaffen, um das Ziel zu erreichen. Um die ersteigerte Förderung tatsächlich zu erhalten, müssen die Projektierer die Parks spätestens 36 Monate nach dem Zuschlag ans Netz gehen lassen. Da das Zuschlagsdatum variabel ist, legen wir für unsere Berechnungen den Startzeitpunkt für diese Frist allerdings auf das Ausschreibungsdatum und setzen die Realisierungsfrist auf 38 Monate, da in der Regel vom Eingang der Ausschreibung bis zum Zuschlag anderthalb bis zwei Monate vergehen.

Die Frage ist nun, wie viele der „bezuschlagten“ Anlagen – so der Fachbegriff – auch tatsächlich gebaut werden. Das zeigt die folgende Auswertung der Zuschläge und der Einträge ins Marktstammdatenregister bei erfolgter Inbetriebnahme:   


```{r}
#| label: plot-realisierung-pro-ausschreibung
#| output: true
# Quelle: ds-shiny-Energiewende, Wind - Ausbau, Fortschritt beim Windkraftausbau
filename <- "realisierung-pro-ausschreibung"

# letzten Realisierungsdauer in Monaten Wert herausgenommen mit
# filter(
#   Realisierungsdauer_Monate < max(Realisierungsdauer_Monate),
#   .by = Ausschreibungsdatum_BNetzA
# ) |>

p_realisierung <- fig_realisierung_echarts(
  windkraft_an_land_extended,
  bnetza_ausschreibungsvolumina,
  realisierungsfrist = 38,
  sort_tooltip = TRUE
)
p_realisierung
```

```{r}
#| label: fig_realisierung_caption
#| output: true
caption_realisierung <- "Quelle: Marktstammdatenregister, BNetzA-Ausschreibungsdaten\nBerechnungen/Darstellung: Science Media Center Germany."

data <- tibble(
  fileformat = c("csv", "csv"),
  filename_suffix = c(
    "Marktstammdaten_Windkraft_an_Land",
    "BNetzA_Ausschreibungsvolumina"
  )
)

images <- tibble(
  fileformat = c("png", "svg"),
  filename_suffix = c("")
)

htmlpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".html"))
pngpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".png"))
svgpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".svg"))
datenpfad_marktstammdaten <- file.path(
  imagepath,
  paste0(filename, "_Marktstammdaten_Windkraft_an_Land.csv")
)
datenpfad_ausschreibungsvolumina <- file.path(
  imagepath,
  paste0(filename, "_BNetzA_Ausschreibungsvolumina.csv")
)

windkraft_an_land_extended |> write_csv(datenpfad_marktstammdaten)
bnetza_ausschreibungsvolumina |> write_csv(datenpfad_ausschreibungsvolumina)

export_echart_png_html_svg(p_realisierung, pngpfad, htmlpfad, svgpfad)

image_helper_light(
  filename = filename,
  filepath = imagepath,
  data = data,
  images = images,
  captions = caption_realisierung
)
```

*Die Grafik zeigt die Realisierungsquote von Ausschreibungen, die vor zwei Jahren ihren Zuschlag erhalten haben. Die Ausschreibungen bis 2023 sind aggregiert und grau gefärbt, weil ihre Realisierungsfrist abgelaufen ist. Die gefärbten Graphen zeigen, welcher Anteil einer bestimmten Ausschreibung in Betrieb genommen ist. Die gestrichelte Linie zeigt den Zeitpunkt an, bis zu dem die Anlagen in Betrieb genommen werden müssen. In Ausnahmefällen können auch nach dieser Frist Anlagen ans Netz gehen. Werden von einer Ausschreibung keine weiteren Anlagen mehr erwartet, endet die Linie auch vor der 38-Monats-Frist.*

Die Auswertung zeigt: Die Realisierungsquote der Ausschreibungen ist leicht gesunken. Wurden noch etwa 96 Prozent der 2020 und 2021 bezuschlagten Projekte auch tatsächlich realisiert, liegt die Quote der Ausschreibungen aus 2023 mit derzeit rund 89 Prozent deutlich darunter. Auch die Realisierungsquoten der darauffolgenden Ausschreibungen steigen bis jetzt deutlich langsamer als zu Beginn des Jahrzehnts. Beschleunigen sich diese in den kommenden Jahren nicht, dürfte die Realisierungsquote eher weiter sinken. Zum Vergleich: Die Übertragungsnetzbetreiber gehen in ihrer Mittelfristprognose von einer Quote von nur [85 Prozent](https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=55) aus. 

#### Möglicher Verlauf des Windenergie-Ausbaus an Land bis Ende 2030

Weil die Menge der Windenergie-Anlagen, die in den kommenden Jahren gebaut werden, über Ausschreibungen und Realisierungsfristen reguliert wird, kann nun im Prinzip aufgrund der oben ermittelten Realisierungsquote abgeschätzt werden, wie viel Windenergie-Leistung in den kommenden Jahren zugebaut wird. Damit die Rechnung stimmt, muss allerdings noch berücksichtigt werden, wie viele alte Windturbinen durch neue ersetzt werden. Wir nehmen dafür aufgrund der Werte der vergangenen drei Jahre 700 Megawatt (MW) pro Jahr an. Der wirkliche Wert kann auch noch deutlich steigen. 

Im [Datenreport zum Windenergie-Ausbauziel bis 2026](https://www.sciencemediacenter.de/angebote/windenergie-ausbauziele-bis-2026-wahrscheinlich-nicht-zu-erreichen-24114#24114_k%C3%B6nnen_die_ausbauziele_bis_2026_erreicht_werden?_1) haben wir im August 2024 errechnet, dass die installierte Leistung im April 2026 bei rund 73,8 GW liegen müsste. Tatsächlich erreicht wurden im vergangenen Monat nicht ganz 70 GW. Im Szenario von 2024 haben wir nicht berücksichtigt, dass nicht alle bezuschlagten Anlagen auch tatsächlich gebaut werden. Im aktuellen Modell übernehmen wir die Realisierungsquote der Übertragungsnetzbetreiber von 85 Prozent. Außerdem hat sich, wie oben gezeigt, die Geschwindigkeit verändert, in der die Anlagen realisiert werden. 

```{r}
#| label: plot-angepasstes-szenario
#| output: true
# Quelle: ds-marktstammdaten/Datenreporte/2026_Windausbauszenarien — neueres
# Modell (Realisierungsfaktor + BNetzA-Volumina). Rendering als echarts4r-
# Widget statt plotly (siehe exploration/fig_angepasstes_szenario_echarts.R).

angepasstes_szenario_realisierung_85 <- fig_angepasstes_szenario_echarts(
  windkraft_an_land_extended,
  bnetza_ausschreibungsvolumina,
  today_date = Sys.Date(),
  realisierungsfaktor = 0.85,
  # realisierungsfaktor = 1.0,
  ausbauziel_jahre = c(2025, 2027, 2031),
  ausbauziel_wert = c(69, 84, 115),
  fenster_start = as.Date("2023-01-01"),
  fenster_ende = as.Date("2030-12-31"),
  ylim = c(58, 120),
  return_data = TRUE
)

angepasstes_szenario_realisierung_85$figure


wind_an_land_prognose_12_2030_realisierung_85 <- angepasstes_szenario_realisierung_85$data |>
  filter(Monat == "2030-12-01") |>
  summarize(gesamt = sum(c(gebaut, bezuschlagt, zukunft))) |>
  pull(gesamt)
```

```{r}
#| label: fig_angepasstes_szenario_caption
#| output: true
filename <- "angepasstes-szenario"

caption_angepasstes_szenario <- "Quelle: Marktstammdatenregister, BNetzA-Ausschreibungsdaten\nBerechnungen/Darstellung: Science Media Center Germany."

data <- tibble(
  fileformat = c("csv"),
  filename_suffix = c("")
)

images <- tibble(
  fileformat = c("png", "svg"),
  filename_suffix = c("")
)

htmlpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".html"))
pngpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".png"))
svgpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".svg"))
datenpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".csv"))

angepasstes_szenario_realisierung_85$data |> write_csv(datenpfad)

export_echart_png_html_svg(
  angepasstes_szenario_realisierung_85$figure,
  pngpfad,
  htmlpfad,
  svgpfad
)

image_helper_light(
  filename = filename,
  filepath = imagepath,
  data = data,
  images = images,
  captions = caption_angepasstes_szenario
)
```

*Die Grafik zeigt für jeden Monat bis Ende 2030 die Gesamtleistung der Windenergie-Anlagen, die laut Szenario in Betrieb sein werden (Höhe der Säulen). Die Farbgebung zeigt den Anteil der gebauten Anlagen (blau), der bereits bezuschlagten (grün) und der voraussichtlich nach Mai 2026 ausgeschriebenen Leistung (rot).*

Der Windausbau würde nach den oben beschriebenen Projektionen den Zielwert für Ende 2030 mit `r format_SMC(wind_an_land_prognose_12_2030_realisierung_85, digits=0)` GW fast erreichen. Einen vergleichbaren Wert ergibt die Mittelfristprognose der Übertragungsnetzbetreiber, allerdings für ihr oberes Szenario (115,5 GW) und nicht für ihr Trend-Szenario (105,5 GW).

In unserer Grafik fällt auf, dass der Zubau der installierten Leistung in den ersten Monaten dieses Jahres deutlich weniger schnell gestiegen ist, als in den kommenden Monaten laut unserer Prognose zu erwarten wäre. Daher betrachten wir im Folgenden die historische Ausbaugeschwindigkeit der Windenergie-Anlagen.

#### Ausbaugeschwindigkeit der Windenergie-Anlagen
 
```{r}
#| label: ausschreibungen-bnetza
#| output: false
# nur für den internen Gebrauch, um die Werte des nächsten Absatzes gegenzuchecken
bnetza_ausschreibungsvolumina |>
  mutate(Jahr = year(Datum)) |>
  summarize(
    volumen_pro_jahr = sum(Ausschreibungsvolumen),
    .by = Jahr
  ) |>
  glimpse()
```

Unsere Modellierung geht davon aus, dass die Ausbaugeschwindigkeit der Windenergie-Anlagen mit den Ausschreibungen Schritt hält. Noch ist unklar, ob das gelingt: Seit 2023 wurden die ausgeschriebenen Leistungs-Mengen pro Jahr erheblich gesteigert. Lagen sie vorher bei grob 4 bis 5 GW, betragen sie seit 2024 10 GW pro Jahr. Um diese Menge in der gesetzlich vorgesehenen Zeitspanne in Betrieb zu nehmen, muss der Bau von Windturbinen und Stromnetzanschlüssen erheblich beschleunigt werden. So sollte der Ausbau schon mit Abschluss des laufenden Jahres aufgrund der Ausschreibungsergebnisse der vergangenen Jahre auf etwa 10 GW Leistung ansteigen. Das läge deutlich über dem bisherigen Spitzenwert von
[5,3 GW](https://www.windguard.de/veroeffentlichungen.html?file=files/cto_layout/img/unternehmen/veroeffentlichungen/2026/Status%20des%20Windenergieausbaus%20an%20Land_Jahr%202025.pdf#page=3), der 2017 erreicht wurde. Wie sich das Ausbautempo historisch entwickelt hat, zeigt die folgende Grafik: 


```{r}
#| label: plot-wind-ausbau-im-jahresverlauf
#| output: true
# Quelle: Mastr-Wind, kumulativer Zubau pro Jahr seit Jahresbeginn (eine Linie pro Jahr).
filename <- "wind-ausbau-jahresverlauf"

p_wind <- fig_wind_ausbau_jahresverlauf_echarts(
  windkraft_an_land,
  zielmarke_in_gw = 10,
  angezeigte_jahre = c(2017, 2023, 2024, 2025, 2026),
  use_endlabel = TRUE,
  n_years = 16
)
p_wind
```

```{r}
#| label: fig_wind_ausbau_caption
#| output: true
caption_wind_ausbau <- "Quelle: Marktstammdatenregister\nBerechnungen/Darstellung: Science Media Center Germany."

data <- tibble(
  fileformat = c("csv"),
  filename_suffix = c("")
)

images <- tibble(
  fileformat = c("png", "svg"),
  filename_suffix = c("")
)

htmlpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".html"))
pngpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".png"))
svgpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".svg"))
datenpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".csv"))

windkraft_an_land |> write_csv(datenpfad)

export_echart_png_html_svg(p_wind, pngpfad, htmlpfad, svgpfad)

image_helper_light(
  filename = filename,
  filepath = imagepath,
  data = data,
  images = images,
  captions = caption_wind_ausbau
)
```

*Die Grafik zeigt die Inbetriebnahme von Windenergie-Leistung im Jahresverlauf seit 2011. In der Legende können zusätzliche Jahre angewählt werden. Die gestrichelte Linie markiert den Zielpfad der Ausschreibungen seit 2024.*

Der Ausbau von Windenergie-Anlagen hat sich seit Beginn der 2020er-Jahre deutlich beschleunigt. 2025 wurde der Spitzenwert von 2017 fast wieder erreicht. Aber im laufenden Jahr liegt der Ausbau bis Mai in etwa nur auf dem Niveau des Vorjahres. Um das Ziel zu erreichen, müsste eine zeitnahe und deutliche Steigerung eintreten. Verharrte der jährliche Ausbau bei etwa 5 bis 6 GW, würde das Ausbauziel deutlich verfehlt, anders als in der oben gezeigten Prognose. Es würde dann auf dem Niveau des unteren Szenarios der Mittelfristprognose liegen, das gut [99 GW](https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=56) errechnet. 

***Annahmen für installierte Windenergie-Leistung Ende 2030***

```{r}
#| label: table-windenergie-szenarien
# Wind an Land:
# - Unteres 99 GW, wie Mittelfrist
# - Mittleres, wie 85% Simulation
# - Oberes, wie 100% Simulation: 95%

angepasstes_szenario_realisierung_95 <- fig_angepasstes_szenario_echarts(
  windkraft_an_land_extended,
  bnetza_ausschreibungsvolumina,
  today_date = Sys.Date(),
  # realisierungsfaktor = 0.85,
  realisierungsfaktor = 0.95,
  ausbauziel_jahre = c(2025, 2027, 2031),
  ausbauziel_wert = c(69, 84, 115),
  fenster_start = as.Date("2023-01-01"),
  fenster_ende = as.Date("2030-12-31"),
  ylim = c(58, 120),
  return_data = TRUE
)

wind_an_land_prognose_12_2030_realisierung_95 <- angepasstes_szenario_realisierung_95$data |>
  filter(Monat == "2030-12-01") |>
  summarize(gesamt = sum(c(gebaut, bezuschlagt, zukunft))) |>
  pull(gesamt)

tibble(
  Szenario = c("Unteres", "Mittleres", "Oberes"),
  `Mittelfristprognose (GW)` = c(
    format_SMC(98.583),
    format_SMC(105.526),
    format_SMC(115.517)
  ), # https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=56
  `SMC (GW)` = c(
    format_SMC(100),
    format_SMC(wind_an_land_prognose_12_2030_realisierung_85),
    format_SMC(wind_an_land_prognose_12_2030_realisierung_95)
  )
) |>
  datatable(
    escape = FALSE,
    rownames = FALSE,
    options = list(dom = "t", paging = FALSE, ordering = FALSE)
  )
# Bei Tabellen muss <center></center> hinter den Chunk gesetzt werden, damit der Parser sie erkennt
```

<center></center>


#### Möglicher Verlauf des Photovoltaik-Ausbaus an Land bis Ende 2030

Die Ergebnisse der Mittelfristprognose deuten darauf hin, dass das im EEG gesetzte Photovoltaik-Ausbauziel von 215 GW knapp erreicht werden kann. Eine Abschätzung dafür ist deutlich komplexer als bei Windenergie: Nur ein Teil des PV-Zubaus wird über Ausschreibungen bestimmt – etwa Freiflächenanlagen oder sehr große Dachanlagen. Diese Daten lassen sich analog zu den Windenergie-Ausschreibungen auswerten.

Der Rest der Solaranlagen kann ohne Ausschreibungen aufgebaut und zur Förderung angemeldet werden. Darunter fallen sehr kleine Dachanlagen von Einfamilienhäusern, meist gekoppelt mit einer Batterie, Anlagen auf Scheunen oder auch die Balkon-PV. Wie sich diese Gruppe entwickelt, lässt sich nur sehr schwer abschätzen: Einerseits wäre die Blockade der Straße von Hormus ein guter Anreiz, in neue, kleine Dachanlagen zu investieren. Andererseits soll gerade für diese die Förderung im neuen EEG 2027 [gestrichen](https://table.media/assets/berlin/260420_referentenentwurf_novelle_eeg_2027.pdf#page=78) werden.

Die Mittelfristprognose der Übertragungsnetzbetreiber teilt den Ausbau der PV-Anlagen zudem in zwei andere Gruppen: Freiflächen- und übrige Solaranlagen. Tiefer in diese Details einzusteigen, würde den Rahmen dieses Reports sprengen. Wichtig ist: Bis Ende 2030 müsste die installierte Leistung von derzeit [122,5 GW](https://www.energy-charts.info/charts/installed_power/chart.htm?l=de&c=DE&legendItems=1x8vu) um circa 92 GW anwachsen. Einschließlich 2030 müssten also pro Jahr im Schnitt etwa 20 GW installiert werden. Laut [Photovoltaik-Strategie](https://www.bundeswirtschaftsministerium.de/Redaktion/DE/Publikationen/Energie/photovoltaik-stategie-2023.pdf?__blob=publicationFile&v=1#page=5) aus dem Jahr 2023 soll ab diesem Jahr der Leistungszubau auf 22 GW pro Jahr gesteigert und stabilisiert werden.

```{r}
#| label: plot-solar-ausbau-im-jahresverlauf
#| output: true
# Quelle: Mastr-Solar (zubau_kumulativ_solar wird in scripts/preprocess_data.R
# aus dem rohen /mastr/einheiten_solar-Dump aggregiert).
filename <- "solar-ausbau-jahresverlauf"

p_solar <- fig_solar_ausbau_jahresverlauf_echarts(
  zubau_kumulativ_solar,
  zielmarke_in_gw = 22,
  angezeigte_jahre = c(2012, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026),
  use_endlabel = TRUE,
  n_years = 16
)
p_solar
```

```{r}
#| label: fig_solar_ausbau_caption
#| output: true
caption_solar_ausbau <- "Quelle: Marktstammdatenregister\nBerechnungen/Darstellung: Science Media Center Germany."

data <- tibble(
  fileformat = c("csv"),
  filename_suffix = c("")
)

images <- tibble(
  fileformat = c("png", "svg"),
  filename_suffix = c("")
)

htmlpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".html"))
pngpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".png"))
svgpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".svg"))
datenpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".csv"))

zubau_kumulativ_solar |> write_csv(datenpfad)

export_echart_png_html_svg(p_solar, pngpfad, htmlpfad, svgpfad)

image_helper_light(
  filename = filename,
  filepath = imagepath,
  data = data,
  images = images,
  captions = caption_solar_ausbau
)
```

*Die Grafik zeigt die Inbetriebnahme von Photovoltaik-Leistung im Jahresverlauf seit 2011. In der Legende können zusätzliche Jahre angewählt werden. Die gestrichelte Linie markiert den Zielpfad laut Photovoltaik-Strategie ab diesem Jahr.*

Der Ausbau der Photovoltaik legte neun Jahre kontinuierlich zu. 2022 wurde der Spitzenwert von 2012 überholt und erreichte in den beiden Jahren 2024 und 2025 jeweils um die 15 GW. Bis jetzt reichen die Neuinstallationen in diesem Jahr allerdings nicht aus, um diese Vorjahreswerte zu erreichen. Ohne eine deutliche Steigerung in der zweiten Jahreshälfte, die sich dann in den kommenden Jahren fortsetzte, würde der Zielwert von 22 GW so deutlich verfehlt. Das Trend-Szenario der Mittelfristprognose könnte sich als zu optimistisch erweisen. Die unteren Szenarien für die [Freiflächen-](https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=66) und [übrigen Solaranlagen](https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=71) kommen zusammen auf einen Wert von fast 200 GW statt den anvisierten 215 GW. Wie realistisch dieser Endwert ist, lässt sich aufgrund der oben skizzierten Unsicherheiten im Segment der kleinen Anlagen derzeit schwer einschätzen. 


***Annahmen für installierte Photovoltaik-Leistung Ende 2030***
```{r}
#| label: table-photovoltaik-szenarien
# PV:
# - Unteres: ~10 GW fortschreiben, danach sieht es für 2026 in etwa aus: +50: 172.5 --> 175
# - Mittleres: realistischer Zwischenweg, 195
# - Oberes: Ziel wird gemäß Zielpfad erreicht: 215

tibble(
  Szenario = c("Unteres", "Mittleres", "Oberes"),
  `Mittelfristprognose (GW)` = c(
    format_SMC(75.237 + 124.721),
    format_SMC(80.024 + 134.793),
    format_SMC(84.810 + 144.865)
  ), # https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=63
  # https://www.netztransparenz.de/xspproxy/api/staticfiles/ntp-relaunch/dokumente/erneuerbare%20energien%20und%20umlagen/eeg/eeg%20finanzierung/mittelfristprognose/2026-2030/20251015_endbericht%20ie%20leipzig.pdf#page=68
  `SMC (GW)` = c(
    format_SMC(175),
    format_SMC(195),
    format_SMC(215)
  )
) |>
  datatable(
    escape = FALSE,
    rownames = FALSE,
    options = list(dom = "t", paging = FALSE, ordering = FALSE)
  )
# Bei Tabellen muss <center></center> hinter den Chunk gesetzt werden, damit der Parser sie erkennt
```

<center></center>

### Erzeugung erneuerbarer Energie mit Ausbauzustand Ende 2030

Auf der vorgestellten Basis modellieren wir nun drei Szenarien. Dabei legen wir für das untere, mittlere und obere Szenario jeweils die unteren, mittleren und oberen Werte für die mögliche Installation von Windenergie an Land und PV-Anlagen an und berechnen die Stromerzeugung aller Erneuerbaren – inklusive Wind auf See, Biomasse, Wasserkraft sowie der übrigen, kleinen Quellen. Erzeugen diese in diesen drei Szenarien in einer modellierten Stunde mehr Strom, als verbraucht werden kann, dann verfällt die überschüssige Energie – die Anlagen werden quasi abgeregelt (wir betrachten im vereinfachten Modell keine Exporte, siehe Limitationen). 

Am Beispiel des mittleren Ausbaus betrachten wir zusätzlich, wie hoch der Anteil der Erneuerbaren läge, wenn es keinen Überschuss gäbe und damit jede Kilowattstunde im Inland genutzt werden könnte. Das ermöglichten zum Beispiel Energiespeicher wie Batterien, Wärme- oder Pumpspeicher oder eine flexible Anhebung der Stromnachfrage zum Beispiel durch die Produktion von Wasserstoff.

Da es keine Größenordnung für den Bruttostromverbrauch im EEG 2027 gibt, anhand derer geprüft werden könnte, ob das 80-Prozent-Ziel erreicht wurde, zeigt das Modell, welchen Anteil erneuerbarer Strom am Bruttostromverbrauch zwischen 550 und 750 TWh erreichen würde. 

```{r}
#| label: plot-bruttostromverbrauch-scan
#| output: true
#| fig-height: 8
# Quelle: exploration/parameter_scans/bruttostromverbrauch_szenarien_scan.R
# (avg-year-Simulation, drei Ausbau-Szenarien × BSV 550–750 TWh; Min/Max
# über die Wetterjahre als Errorbar).
p_bsv <- fig_bruttostromverbrauch_scan_echarts(
  bsv_szenarien_scan,
  denominator = "brutto"
)
p_bsv
```

```{r}
#| label: fig_bsv_scan_caption
#| output: true
filename <- "bruttostromverbrauch-scan"

caption_bsv_scan <- "Quelle: Energy-Charts.info, SMC-Simulation\nBerechnungen/Darstellung: Science Media Center Germany."

data <- tibble(
  fileformat = c("csv"),
  filename_suffix = c("")
)

images <- tibble(
  fileformat = c("png", "svg"),
  filename_suffix = c("")
)

htmlpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".html"))
pngpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".png"))
svgpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".svg"))
datenpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".csv"))

bsv_szenarien_scan |> write_csv(datenpfad)

export_echart_png_html_svg(p_bsv, pngpfad, htmlpfad, svgpfad)

image_helper_light(
  filename = filename,
  filepath = imagepath,
  data = data,
  images = images,
  captions = caption_bsv_scan
)
```

*Die Grafik zeigt den Anteil erneuerbarer Energien zwischen einem Bruttostromverbrauch von 550 TWh bis 750 TWh. Gezeigt werden (etwas versetzt) drei Szenarien. Alle 25 TWh sind die Werte für das Durchschnitts-Wetterjahr sowie die Spannweite zwischen dem besten und dem schlechtesten Wetterjahr dargestellt. Für das mittlere Szenario wird in gestrichelter Linie der Anteil Erneuerbare inklusive nicht verwendeter Überschüsse dargestellt. Der Anteil erneuerbarer Energien aus dem Jahr 2025 ist zur Referenz als Punkt aufgetragen.*

### Fazit: 

Die Szenarien zeigen: Ob das 80-Prozent-Ziel erreicht werden kann, hängt nicht nur vom Ausbau der Windenergie- und PV-Anlagen ab. Auch die flexible Anpassung des Stromverbrauchs an das Energieangebot der Erneuerbaren spielt eine wichtige Rolle – gerade, wenn diese viel Strom erzeugen. Mit den gewählten Einstellungen für Energiespeicher und Flexibilitäten würde das 80-Prozent-Ziel lediglich bei einem geringen Bruttostromverbrauch von 550 TWh knapp erreicht, und auch dann nur im besten Wetterjahr für Erneuerbare. Gelingt es dagegen, etwa die Hälfte der im Modell verfallenden Energie zu nutzen, dann würde das 80-Prozent-Ziel deutlich übertroffen.

Allerdings zeigt der Verlauf des Anteils der Erneuerbaren mit steigendem Bruttostromverbrauch auch: Um bei einem Bruttostromverbrauch von etwa 609 TWh – der in der Mittelfristprognose angenommen wird – das 80-Prozent-Ziel zu erreichen, müsste ein deutlich höherer Anteil des Energieangebots genutzt werden. Das 80-Prozent-Ziel des EEG 2023 ließe sich dagegen in unseren Szenarien gar nicht erreichen, selbst im oberen Szenario.  

Daraus ergeben sich aus unserer Sicht zwei Fragen: Wie kann der Bund die Ausnutzung des Energieangebots anreizen – und welche Folgen hat die offenbar weit hinter den Erwartungen zurückgebliebene Stromerzeugung durch Windenergie- und PV-Anlagen für die Planung der Energiewende nach 2030? 


### Anmerkungen und Limitationen

#### Grundlage

**Windausbau-Projektionen**: Für die Projektionen des Ausbaus der Windkraft an Land wurde für Anlagen, die bereits im Betrieb sind, die Zeitspanne zwischen Ausschreibungsdatum und Inbetriebnahme ermittelt. So ergibt sich eine historische Verteilung der Realisierungsdauern (siehe [Das Wind-Ausbauziel für 2024](https://www.sciencemediacenter.de/angebote/23118)). Diese Verteilung wird genutzt, um die Realisierungsdauern sowohl von bereits bezuschlagten Anlagen als auch von zukünftigen Ausschreibungen zu modellieren. Im Unterschied zu früheren Modellierungen wird in diesem Report eine Realisierungsquote angenommen, die nicht 100 Prozent entspricht. Verändern sich die Realisierungsquoten, die Realisierungsdauer oder die Menge der zurückgebauten Anlagen, verändert sich auch die Projektion der installierten Leistung.

**Energie-Modellierung**: Mithilfe der Stromerzeugung der zurückliegenden Jahre seit 2015 lässt sich abschätzen, welchen Anteil Wind- und Solarstrom unter vorher definierten Bedingungen erreicht hätten. Wir gehen also in unserer Simulation von einer Wiederholung der beobachteten Wetterbedingungen aus und bewerten die Auswirkungen des Ausbaus aller erneuerbarer Energien auf deren Stromerzeugung. 

In der Wissenschaft werden Szenarien über zukünftige Stromerzeugungen mithilfe von aufwendigen Wetter- und Stromerzeugungsmodellen berechnet. Unsere Absicht ist es, eine fundierte Einschätzung über den Anteil erneuerbarer Energien am Bruttostromverbrauch, insbesondere mit Blick auf den Ausbau von Windenergie- und PV-Anlagen zu entwickeln und daraus Argumente für die Diskussion über die Ausgestaltung eines erneuerbaren Energiesystems abzuleiten. Dafür reicht es aus, ein Szenario auf Basis der historischen Stromerzeugungsdaten auf dem Wege eines Dreisatzes zu berechnen: Die historische Stromerzeugung pro installierter Leistung in Gigawatt wird mit der für die Zukunft angestrebten installierten Leistung multipliziert. 

Allerdings sind in den Erzeugungsdaten für Windräder und Photovoltaik historisch Abregelungen enthalten, zum Beispiel wegen Netzengpässen oder auch Naturschutzauflagen. Für die zukünftige Stromerzeugung könnten diese Abregelungen durch den fortgeschrittenen Netzausbau oder eine flexiblere Nachfrage anders ausfallen. Daher wird für die Modellierung der Erneuerbaren anstelle der historischen Stromerzeugung das historische [Netzeinspeisepotenzial](https://www.youtube.com/watch?v=L6zaErf3cI0) gewählt. Bei Photovoltaik wird zusätzlich der Eigenverbrauch ([~20 TWh in 2025](https://energy-charts.info/charts/energy_pie/chart.htm?l=de&c=DE&source=total&interval=year&legendItems=7w3wc&year=2025)), der über Heimspeicher und Direktverbrauch nicht im öffentlichen Netz erscheint, zum Netzeinspeisepotenzial addiert.

Mit diesem Netzeinspeisepotenzial lässt sich für die zurückliegenden Jahre somit eine Auslastung von Windenergie- und PV-Anlagen berechnen und pro Jahr als Volllaststundenzahl zusammenfassen. Eine Prognose für zukünftige Auslastungsstunden würde den Umfang dieses Reports allerdings sprengen, daher übernehmen wir die Werte aus der Mittelfristprognose der Übertragungsnetzbetreiber. Pro Szenario wird die mittlere Volllaststundenzahl für Windenergie an Land und auf See sowie Photovoltaik über die Betrachtungsjahre 2015 bis 2025 auf diese Werte skaliert. Die historischen Volllaststunden verschieben sich entsprechend, die Variation durch Wetterschwankungen der historischen Jahre bleibt in den Szenarien also enthalten.

Zur besseren Einordnung der genutzten Werte haben wir aus den realen Erzeugungsdaten und dem Netzeinspeisepotenzial die historischen Volllaststunden ausgerechnet und mit der Mittelfristprognose (MFP) sowie unserer Modellierung gegenübergestellt.

```{r}
#| label: fig-vollbenutzungsstunden
p_flh <- fig_volllaststunden_echarts(flh_long)
p_flh
```

```{r}
#| label: fig_vollbenutzungsstunden_caption
#| output: true
filename <- "volllaststunden"

caption_volllaststunden <- "Quelle: Energy-Charts.info\nBerechnungen/Darstellung: Science Media Center Germany."

data <- tibble(
  fileformat = c("csv"),
  filename_suffix = c("")
)

images <- tibble(
  fileformat = c("png", "svg"),
  filename_suffix = c("")
)

htmlpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".html"))
pngpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".png"))
svgpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".svg"))
datenpfad <- file.path(imagepath, paste0(filename, ".csv"))

flh_long |> write_csv(datenpfad)

export_echart_png_html_svg(p_flh, pngpfad, htmlpfad, svgpfad)

image_helper_light(
  filename = filename,
  filepath = imagepath,
  data = data,
  images = images,
  captions = caption_volllaststunden
)
```


Auffällig ist der Volllaststundenwert für Windenergie an Land: Er erscheint mit Blick auf die historische Entwicklung optimistisch zu sein.

**Energiespeicher**: Alle Arten von Speichern – Pumpspeicher, Batteriespeicher – werden vereinfacht in einem Pool von Speichern gleichbehandelt: Kapazitäten und Leistungen werden aufsummiert. Für diesen Report haben wir den Stand April 2026 eingefroren, da eine Ausbauprognose ungewiss ist: Batteriespeicher wurden mit einer [Kapazität von 27,6 GWh und einer Lade- und Entladeleistung von 18,1 GW](https://battery-charts.de/de/home-de/) berücksichtigt, Pumpspeicher mit einer [Kapazität von 60 GWh](https://energy-charts.info/energy-charts_talks/Energy-Charts_Talks_51_Pumpspeicher.pdf) und einer Lade- und Entladeleistung von [9,7 GW](https://www.energy-charts.info/charts/installed_power/chart.htm?l=de&c=DE&legendItems=1xcvt&expansion=p_inst_storage).

In der Realität können Speicher unterschiedlich genutzt werden. Im Einsatz werden Speicher so modelliert, dass sie Überschüsse aufnehmen, wenn diese nicht verbraucht werden können, und diese Überschüsse sofort freisetzen, wenn die Stromerzeugung durch Erneuerbare nicht vollständig gedeckt werden kann. Es sind auch andere Speicherfahrweisen denkbar, die eventuell sogar einen höheren Anteil der Erneuerbaren am Bruttostromverbrauch ermöglichen, das ist jedoch nicht Teil dieses Reports. 

Das **Lastprofil** entspricht dem historischen Lastprofil; das Modell hebt es für Szenarien um einen Faktor, je nach Ziel-Bruttostromverbrauch pro Jahr (siehe Stromverbrauchsbasis) an. Das ist vereinfacht. Für die Realität müsste man diskutieren, inwieweit mehr Wärmepumpen im Winter zu einem höheren Verbrauch führen, aber auch, wie der Klimawandel den Strombedarf für Wärme im Winter senken, für Klimatisierung im Sommer aber steigen lassen könnte.

Vergleiche gegebenenfalls auch mit unserem Datenreport [Kraftwerksstrategie: Braucht Deutschland die geplanten Kapazitäten wirklich?](https://www.sciencemediacenter.de/angebote/kraftwerksstrategie-braucht-deutschland-die-geplanten-kapazitaeten-wirklich-26092).



#### Limitationen 

**Stromverbrauchsbasis**: Das 80-Prozent-Ziel für erneuerbare Energien bezieht sich auf den [Bruttostromverbrauch](https://ag-energiebilanzen.de/wp-content/uploads/AGEB_Jahresbericht2024_20250801_dt.pdf#page=37). Das Modell berechnet den Anteil der erneuerbaren Energien in Bezug auf den [gesamten Nettostromverbrauch](https://www.sciencemediacenter.de/angebote/kraftwerksstrategie-braucht-deutschland-die-geplanten-kapazitaeten-wirklich-26092#26092_anhang:_annahmen_und_berechnungen_der_simulation). Wir haben daher die Ergebnisse umgerechnet und auf den Bruttostromverbrauch bezogen. Bei der Nettostromberechnung würde der Anteil der erneuerbaren Energien 4 bis 5 Prozentpunkte höher liegen. 

**Zeitliche Basis**: Die Werte für die Modellierung entsprechen dem angenommenen Ausbauzustand Ende 2030. Das Modell berechnet mit diesen Werten ohne weiteren Zubau die Szenarien für ein Jahr. Das Ergebnis zeigt daher nur die Größenordnungen der Energiemengen, die mit einem unveränderten Ausbauzustand 31.12.2030 erzielt würden. Es ist keine Prognose für die tatsächliche Stromerzeugung von 2030 oder 2031.

**Import und Export** von Strom wird nicht berücksichtigt, Deutschland wird als Insel betrachtet. Das entspricht auch der Basis, auf der im EEG 2023 das 80-Prozent-Ziel [erreicht werden](https://dserver.bundestag.de/btd/20/016/2001630.pdf#page=172) sollte. In der Realität können Importe wichtig sein und relevante Größenordnungen erreichen. Es ist zudem theoretisch möglich, dass Projektierer aus dem Ausland auch bei deutschen Förderausschreibungen mitbieten.  

**Back-up**: In diesem Report nehmen wir mit Blick auf eine optimistische Nutzung der Erneuerbaren vereinfachend an, dass auch Kohlekraftwerke komplett heruntergefahren werden können – oder der Kohleausstieg vollzogen ist. Die Stromerzeugung wird also ohne [Kohlesockel](https://www.sciencemediacenter.de/angebote/kraftwerksstrategie-braucht-deutschland-die-geplanten-kapazitaeten-wirklich-26092#26092_anhang:_annahmen_und_berechnungen_der_simulation) berechnet. Dadurch kann der Nutzungsgrad der Erneuerbaren zu optimistisch ausfallen.   

**Förderstoppfolgen**: Der Entwurf für das EEG 2027 definiert alle Anlagen mit einer Leistung kleiner 25 Kilowatt als [Nulleinspeiseanlagen](https://table.media/assets/berlin/260420_referentenentwurf_novelle_eeg_2027.pdf#page=78). Die Erwartung ist, dass der Strom aus diesen Anlagen – zum Beispiel Photovoltaik, kleine Wasserkraft, kleine Windkraft, kleine Blockheizkraftwerke – mithilfe von Speichern zu einem sehr hohen Anteil im Eigenverbrauch genutzt und nicht mehr ins Stromnetz eingespeist wird. Wie sich dieser Ansatz im Bruttostromverbrauch niederschlagen wird, ist derzeit für uns noch nicht absehbar. 


**Energiespeicher** weisen in unserer Simulation keine Verluste auf, weil sie für die Bilanz hier nicht so relevant sind.
Elektroautobatterien, die möglicherweise genutzt werden, um mit PV-Überschüssen Haushalte oder Netzen zu versorgen – Vehicle-to-Grid – haben wir nicht berücksichtigt. Einerseits liegen dafür noch keine Daten vor, andererseits ist noch nicht klar, wie sich das Konzept der Nulleinspeiseanlagen auf dieses Geschäftsmodell auswirken könnte. Bei der Kapazität und Leistung von Batteriespeichern ist realistisch ein Zuwachs zu erwarten. Dieser kann dazu beitragen, einen größeren Anteil der erneuerbaren Stromerzeugung zu nutzen.

#### Datengrundlage und Code

Den Code für diesen Datenreport stellen wir [hier]( `r file.path(imagepath, paste0(today()[Datumsprefix_files], "_"[Datumsprefix_files], file_name_code))` ){target="_blank"} zur Verfügung. Neben Standard R-Paketen wird ein eigenes Paket verwendet, das [hier](https://github.com/sciencemediacenter/SMChelpR){target="_blank"} bereitgestellt wird.

Das Modell zur Berechnung des zu erwartenden Windkraftausbaus basiert auf einer Auswertung des [Marktstammdatenregisters](https://www.marktstammdatenregister.de/MaStR) (MStR) und den [Ausschreibungsergebnissen der Bundesnetzagentur](https://www.bundesnetzagentur.de/DE/Fachthemen/ElektrizitaetundGas/Ausschreibungen/Wind_Onshore/BeendeteAusschreibungen/start.html). Das Marktstammdatenregister ist eine von der Bundesnetzagentur geführte Datenbank zur Erfassung und Verwaltung von Informationen über alle Akteure und Anlagen im deutschen Strom- und Gasmarkt. Die Einträge erfolgen dabei von den Akteuren und Anlagenbetreibern in Eigenverantwortung selbst. Da den Akteuren Fristen zum Eintragen gewährt werden, kann die Zahl der genehmigten oder in Betrieb gegangenen Windenergie-Anlagen im MStR geringfügig von der Wirklichkeit abweichen. Die Ausschreibungsergebnisse sind auf der Seite der Bundesnetzagentur als .csv verfügbar. Für die Berechnungen haben wir versucht, Duplikate im Marktstammdatenregister zu bereinigen. 


### Ihre Ansprechpersonen in Redaktion und SMC Lab

Wenn Sie Fragen zu diesen Daten haben oder weitere Auswertungen erhalten wollen, kann das SMC Lab Auswertungen erzeugen.


*Redaktion*\
Sönke Gäthke, Redakteur für Energie und Mobilität\
[redaktion\@sciencemediacenter.de](mailto:redaktion@sciencemediacenter.de){.email}

*Datenauswertung*\
Simon Essink\
Lars Koppers\
[lab\@sciencemediacenter.de](mailto:lab@sciencemediacenter.de){.email}


Telefon: +49 221 8888 25-0\
E-Mail Inhalt: [redaktion\@sciencemediacenter.de](mailto:redaktion@sciencemediacenter.de){.email}\
E-Mail Datenauswertung: [lab\@sciencemediacenter.de](mailto:lab@sciencemediacenter.de){.email}
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