En lastfordelingsmodel for tysk elproduktion
Modellen dækker årene 2010 til 2020. Den simulerer produktionen på timebasis ud fra en prioritetsliste. Input udgøres af fire hovedgrupper, nemlig brutto elforbrug, produktion fra vind og solceller, styrbar kapacitet og råvarepriser. Der indgår tidsserier på timebasis for elforbrug, vindkraft og solceller (PV).

Der dannes et residualforbrug ved at trække vind og sol fra forbruget.

Residualforbruget har en temmelig irregulær variation, som glattes ud med den pumpekraft, som måtte være til rådighed.

Den styrbare produktion dækker det resulterende residual forbrug i overensstemmelse med prioritetslisten.

Ekstreme situationer med eloverløb eller mangel på el kan forekomme. Sådanne tilfælde forudsættes klaret med eksport og import. Modellen kan ikke identificere eller analysere nettets flaskehalsproblemer.

Flere datakilder
Der er offentliggjort omfattende analyser af tysk elforsyning som f.eks. BMU 'Leitstudie 2010' (Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit), BMWI 'Energieszenarien 2011' (Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie) og ENTSO-E System Adequacy Forecast 2012-2025. Flere andre studier og datakilder har været brugt.

Det har været et tidskrævende puslespil at gennemgå alle disse kilder for at uddrage et konsistent datasæt til modellen. Kildernes forskelligheder afspejler en øget usikkerhed som følge af omstillingen af den tyske energiforsyning.

Udvalgte hovedresultater
Værktøjet simulerer udvalgte år mellem 2010 og 2020. Ved en simulering skabes en stor mængde data. Nogle karakterisitske data er udvalgt som standard output.

For hvert år anges elprisniveauet med en gennemsnitlig marginalpris. Prisens volatilitet angives med en standardafvigelse.

Øvrige resultater pr. år:

-	Energibalancen inklusive pumpekrafttab
-	Gennemsnitlig kapacitetsfaktor (benyttelsestid( for styrbar produktion
-	Total CO2 emission i millioner tons og i kg pr. forbrugt MWh
-	Specifikation af overløb og elmangel

For hver kategori af styrbar kapacitet er følgende tabeller udvalgt:

-	Årlig produktion
-	Årlig kapacitetsfaktor
-	Installeret effekt
-	Marginal omkostning afhængig af brændselspriser, CO2-priser og andre variable omskostninger
-	Dækningsbidrag
-	Antal timer på systemets marginalpris

Potentiale for videreudvikling
På grund af usikkerheden i data er der god grund til at holde godt øje med udviklingen i Tyskland i de kommende år. Observationerne kan give anledning til justering af data.