BENOPT-DE fokussiert innerhalb der BENOPT Familie auf die Modellierung Deutschlands als Ganzes. Es ist ein klassisches Energiesystemoptimierungsmodell, welches entwickelt wurde um den optimalen Einsatz der limitierten Biomasse in Deutschland im Rahmen der Energiewende zu analysieren. Biomasse kann jedoch nicht nur im Energiebereich zur Transformation beitragen, sondern es ist zu erwarten, dass Biomasse zukünftig eine größere Rolle in der stofflichen Nutzung spielen wird. Zusätzliche geht man davon aus, dass Biomasse eine entscheidende Rolle für die Erzeugung negativer Emissionen spielen wird. Daher wurde BENOPT-DE um weitere stoffliche Nutzungssektoren (Chemie, Holzbau, Torfersatzstoffe) und ein umfassendes Portfolio an Negativen Emissionstechnologien erweitert. Abbildung 1 gibt einen Überblick über möglichen Stoff- und Energieflüsse im Modell inkl. der implementierten Bedarfssektoren, Technologien und der biogenen Rohstoff- und Rohwarenebene. Wo technisch möglich, sind auch die fossilen und alternativen erneuerbaren Optionen abgebildet. Negative Emissionstechnologien sind an verschiedenen Stellen entlang der Wertschöpfungskette implementiert. Infrastrukturentwicklungen, wie z.B. Stromnetzausbau, Wärmenetze, Wasserstoff- und Gasnetzumbau werden nicht modelliert. Als Zielfunktion werden die Gesamtkosten des Systems optimiert, bei gleichzeitiger Erfüllung der Klimaziele bzw. der fossilen Dekarbonisierungsziele. Die Bilanzierung der Treibhausgasemissionen im Modell orientiert sich dabei an der offiziellen Berichterstattung Deutschlands. BENOPT ist einen lineares Optimierungsmodell. Es optimiert den Zeitraum von 2020 bis 2050 in einer jährlichen Auflösung. Im Stromsektor wird eine aggregierte stündliche Auflösung betrachtet. Die Aggregation wird mit tsam (time series aggregation modul) vom Forschungszentrum Jülich durchgeführt, um die jährliche Residuallast jeweils in 12 typischen Tagen mit jeweils 24h abzubilden.

Ansprechpartner:

Sektoren:

Der Energiesektor ist im Modell in die drei Teilbereiche Transport, Wärme und Strom aufgeteilt. Der Verkehrssektor unterteilt sich weiter in sechs Teilbereiche: Personenstraßenverkehr, Schwerlastverkehr, Luftverkehr, Schienenverkehr, Binnenschifffahrt und Seeschifffahrt. Der Wärmesektor ist in 19 Teilsektoren unterteilt. Im Stromsektor betrachtet BENOPT-DE ausschließlich Optionen zur Erfüllung der Residuallast. Dies ist dadurch begründet, dass Biomasse zukünftig sehr wahrscheinlich nicht wettbewerbsfähig mit den fluktuierenden Erneuerbaren Energien sein wird und mit den Optionen zur flexiblen Strombereitstellung konkurrieren wird.

Aktuelle Weiterentwicklungen:

In die aktuellste Version von BENOPT-DE wurde der Chemiesektor integriert, was eine besondere Herausforderung darstellte. Zum einen wird auf vielen Konversionsrouten nicht direkt der Rohstoff in das gewünschte Produkt verarbeitet, sondern es gibt einen Zwischenschritt über ein Intermediat. Daher wurde ein Pool für Intermediate (Naphtha, Methanol, Ethanol und Biomethan) im Modell implementiert. In diesen Pool können verschiedenste Erneuerbare Technologien aus verschiedensten Sektoren einspeisen, es können auch Nebenprodukte z.B. Naphtha aus der PtL Kraftstoffproduktion in diesen Pool einspeisen. Genauso können sich auch alle Technologien bei denen es technisch Sinn macht aus dem Pool wieder bedienen und die Intermediate als Rohstoff nutzen. Im Chemiesektor trifft dies auf die meisten Technologien zu. Dieses Vorgehen schafft mehr Freiheiten und Flexibilität die Rohstoffe und Nebenprodukte optimal im Gesamtsystem einzusetzen.
Eine weitere Herausforderung ist, dass eine Konversionstechnologie im Chemiebereich aus einem Rohstoff, speziell einem Intermediat, nicht nur ein Produkt produziert. Es werden in manchen Fällen bis zu fünf Produkte gleichzeitig produziert, z.B. beim Naphtha Cracking. In der Modellierung wurde diese Tatsache berücksichtigt und die verschiedenen Produkte den Bedarfen zugeordnet. Das Ziel im Chemiesektor, welches die Transformation innerhalb der Modellierung treibt, ist entweder komplett auf fossile Rohstoffe bis 2050 zu verzichten oder nur noch einen geringen Anteil von fossilen Rohstoffen im System zu behalten.

Des Weiteren wurde die Systemgrenze in BENOPT-DE um den Holzbausektor erweitert. Die Forschungsfrage in Bezug auf diese Erweiterung zielt darauf ab zu untersuchen welchen kosten-optimalen Beitrag der Holzbausektor zur Erreichung der Klimaziele bis 2050 beisteuern kann. Im Bausektor dominiert aktuell die Massivbauweise (Stahl, Beton, Ziegel, etc). Eine Alternative ist die Holzbauweise, welche jedoch abhängig vom Gebäudetyp aktuell nur zu geringen Anteilen eingesetzt wird. Im Rahmen der Modellierung spielen eine Fülle von Faktoren eine Entscheidung für den kosten-optimalen Einsatz von Holz zur Erreichung der Klimaziele. Qualitativ lassen sich jedoch folgende Vorteile in Bezug auf die Nutzung von Holz im Holzbau oder der energetischen Nutzung be-schreiben:

• Mit Holz können schwer zu elektrifizierende Bereiche günstiger transformiert werden als mit PtX Alternativen (Energie + Chemie).
• Holzbau und Massivbau sind ungefähr gleich teuer.
• Zur Erzeugung negativer Emissionen im Energiebereich/ Chemie sind zusätzliche Kosten nötig (BECCS).
• Die Erzeugung negativer Emissionen im Holzbau (Holzspeicher) ist ohne zusätzliche Kosten möglich.

Der Mehrwert der Holzbauweise für den Klimaschutzbeitrag kann zukünftig folglich der Holzspeicher sei. Laut dem aktuellem deutschen Klimaschutzgesetzt dürfen negative Emissionen aus technischen Senken als auch aus dem LULUCF Sektor (inkl. Holzbau) ab 2041 auf die Klimaziele angerechnet werden. Diese Regelung wurde in das Modell implementiert. 
Die Holznutzung im Holzbau wurde über drei Ebenen in BENOPT-DE implementiert, siehe Abbildung 2. Zunächst wurde die bestehende Rohstoffebene um die Sortimente Nadelrundholz und Laubrundholz erweitert. Auf der Rohwarenebene wurden die Holzhalbwaren und die Holzwerkstoffe ergänzt. Äquivalente Sortimente auf der energetischen Seite dieser Ebene sind z.B. das Scheitholz oder Holzhackschnitzel. Die finale Ebene bilden dann die Fertigwaren, welche im Holzbau verbleiben und auch den Kohlenstoffspeicher quantifizieren. Es wurde die Annahme getroffen, dass das Verhältnis der einzelnen Fertigwaren zueinander immer gleichbleibt, die absolute Gesamtmenge kann jedoch im Verlauf der Jahre mehr oder weniger werden. Bei den Halbwaren und Rohstoffen sind im Rahmen der technischen Möglichkeiten Veränderungen der Nutzungsverhältnisse möglich. Der kostenoptimale, zukünftige Einsatz von Holz zur Bedarfserfüllung oder zur Bereitstellung negativer Emissionen wird Modell endogen bestimmt und stellt damit ein Modellergebnis dar.

Die Optionen zur Erzeugung biogener negativer Emissionen (BioCCS) wurden in BENOPT-DE als Add-on zu existierenden Technologien implementiert. Dadurch können einzelne BioCCS Modellkonzepte auf eine breitere Technologieauswahl angewendet werden und es kann identifiziert werden, in welchen Sektoren eine CO2 Abscheidung am systemdienlichsten ist. Negative Emissionen werden benötigt, um zukünftig unvermeidbare Emissionen aus der Landwirtschaft, der Abfallwirtschaft und aus Industrieprozessen zu kompensieren. Diese jährlich anfallenden Mengen werden dem Modell extern vorgegeben und nicht modellendogen bestimmt. Neben den BioCCS Optionen existiert im Modell die Option negative Emissionen über den Holzspeicher im Holzbausektor zu generieren oder Zertifikate im Umfang von maximal 30 Mt CO2/a über innereuropäischen Handel zu einem Preis von mindestens 250 €/tCO2 zu erwerben. DACCS steht im Modell aktuell nicht zur Verfügung. Fossiles CO2 kann an Erdgastechnologien in nicht-ETS Sektoren abgeschieden werden. Damit können jedoch keine negativen Emissionen erreicht werden, im Gegenteil verbleiben bei diesen Optionen weiterhin Restemissionen bestehen, welche z.B. über BioCCS Optionen kompensiert werden müssen.

Die Torfersatzstoffe spielen mengenmäßig im Vergleich zu den Bedarfen in den anderen Sektoren eine untergeordnete Rolle, jedoch ist dies der einzige Sektor in dem es keine Alternativen zu den biogenen Rohstoffen gibt, um die zukünftigen Bedarfe zu erfüllen. In BENOPT-DE stehen insegsamt 9 Torfersatzstoffe in Konkurrenz zueinander, um die Bedarfe zu erfüllen und die Transformation zu einem torffreien Gartenbausektor zu gestalten. Ausschlaggebend für den Wettbewerb sind die Effizienzen der Konversionsverfahren, die Marktpreise, die möglichen Mischungsverhältnisse der Optionen und die Verfügbarkeit der Rohstoffe.

Alexander Cyfka (2025), Modellierung und Analyse der Optionen Agroforst und Agri-Pv im Energiesystemmodell BENOPT. 

Daten und Expertisen externer Institute:

Deutsches Biomasseforschungszentrum (DBFZ): Technische und ökonomische Daten aus verschiedenen Quellen, z.B. der BET.db Datenbank: https://zenodo.org/records/7586039#.Y-y6W4SZNaQ

Deutsches Biomasseforschungszentrum (DBFZ): Biomassepotenziale von Test- und Abfallstoffen, u.a. aus der DBFZ Ressourcendatenbank.

Thünen-Institut: Daten der Rundholzpotenziale basierned auf der GPFM-Modellierung (Global Forest Product Model), Bepaso Szenarien.

Öko-Institut e.V.: Wärmebedarfsdarfsdaten im Gebäudebereich bis 2050 aus dem B-Star Modell (Großbaustelle Gebäudesektor, Minimum Energy Performance Standards for Non-Residential Buildings) 

Forschungszentrum Jülich: Nutzung von tsam - Time Series Aggregation Module zur Aggregation hoch aufgelöster zeitlicher Datensätze.

Biobasierte CO2-Entnahmeverfahren: BioNET Factsheets

Publikationen (Review):

Cyfka, A., Jordan, M., Vollmers, J., Thrän, D. (2026): The future role of agroforestry and Agri-PV in the German energy system - An analysis with the BENOPTex model. Energy Conv. Manag.-X 10.1016/j.ecmx.2026.101614

Jordan, M., Meisel, K., Dotzauer, M., Schindler, H., Schröder, J., Cyffka, K.-F., Dögnitz, N., Naumann, K., Schmid, C., Lenz, V., Daniel-Gromke, J., Costa de Paiva, G., Esmaeili Aliabadi, D., Szarka, N., Thrän, D. (2024): Do current energy policies in Germany promote the use of biomass in areas where it is particularly beneficial to the system? Analysing short- and long-term energy scenarios. Energy Sustain. Soc. 14 , art. 32 10.1186/s13705-024-00464-1

Jordan, M., Meisel, K., Dotzauer, M., Schröder, J., Cyffka, K.-F., Dögnitz, N., Schmid, C., Lenz, V., Naumann, K., Daniel-Gromke, J., Costa de Paiva, G., Schindler, H., Esmaeili Aliabadi, D., Szarka, N., Thrän, D. (2023): The controversial role of energy crops in the future German energy system: The trade offs of a phase-out and allocation priorities of the remaining biomass residues. Energy Reports, 10, 3848 - 3858: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.10.055

Mutlu, Ö., Jordan, M., Zeng, T., & Lenz, V. (2022). Competitive Options for Bio‐Syngas in High‐Temperature Heat Demand Sectors: Projections until 2050. Chemical Engineering & Technology: https://doi.org/10.1002/ceat.202200217

Jordan, M., Hopfe, C., Millinger, M., Rode, J., Thrän, D., (2021) Incorporating consumer choice into an optimization model for the German heat sector: Effects on projected bioenergy use. J. Clean Prod. 295, art. 126319:  http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126319

Jordan, M., Millinger, M., Thrän, D., (2020): Robust bioenergy technologies for the German heat transition: A novel approach combining optimization modeling with Sobol’ sensitivity analysis. Appl. Energy 262 , art. 114534: http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.114534

Jordan, M., Lenz, V., Millinger, M., Oehmichen, K., Thrän, D., (2019): Future competitive bioenergy technologies in the German heat sector: Findings from an economic optimization approach. Energy 189 , art. 116194: https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.116194