Hoe transparant rapporteren de energietransitie versnelt

Energietransitie studies vragen om transparantie

Vóór 2050 moet Nederland klimaatneutraal zijn. Daarvoor zal ons energiesysteem drastisch moeten veranderen. Hoe we dat kunnen realiseren wordt doorgaans aangetoond via studies waarin (delen van) het toekomstige energiesysteem worden gesimuleerd. Het is dan aan de politiek om die studies te interpreteren en daar beleidskeuzes op te baseren. Om die vertaalslag zo goed en betrouwbaar mogelijk te maken is het belangrijk dat studies transparant zijn: transparantie creëert een opening voor debat, laat zien waar onzekerheden zich manifesteren en toont of een studie nog relevant is in het perspectief van huidige ontwikkelingen. Helaas blijkt dat veel systeemstudies niet zo transparant zijn opgesteld dat ze uitnodigen tot opbouwend debat over aangenomen waardes of methodes. Om dat te analyseren is het belangrijk om eerste scherp te hebben wat een studie transparant maakt.

Als iemand een transparante studie leest, zou hij of zij de studie over moeten kunnen doen met dezelfde resultaten. Daarvoor moet je weten:

1. wat voor bouwstenen in de studie worden gebruikt (bijvoorbeeld weerprofielen, technologieën of geïmporteerde waterstof);
2. welke waardes er aan die parameters zijn verbonden (efficiënties, kosten, levensduur, capaciteitsfactoren, etc.);
3. hoe de bouwstenen worden samengevoegd om een systeem te simuleren;

a. welke berekeningen zijn uitgevoerd;
b. binnen welke kaders (bijvoorbeeld geografische afbakeningen);
c. onder welke voorwaarden (bijvoorbeeld dat electrolysers alleen worden aangezet als het aanbod groter is dan de vraag);
d. met welke beperkingen en doelstellingen (voor optimalisaties);

Om vervolgens de discussie te faciliteren is het belangrijk om de gemaakte keuzes te onderbouwen (met bronnen en argumenten) en onzekerheden aan te geven. Tot slot is het belangrijk om een gevoeligheidsanalyse uit te voeren op de onzekerheden van de studie, om te laten zien wat de gevolgen zijn van de onzekerheden.

Gebrek aan transparantie – twee voorbeelden

Voor een eerste voorbeeld wil ik laten zien dat transparant rapporteren de levensduur van een studie kan verlengen. Onderdeel van een discussie rondom een studie is of de gemaakte aannames een goede weerspiegeling zijn van het huidige of toekomstige energielandschap. Zo wordt in het EU Reference scenario 2020¹ (uit juli 2021) een CO2-prijs van 30 €/ton gehanteerd voor 2030². Met 2022 prijzen, die in februari zelfs even over de 90 €/ tonCO2 gingen, lijkt het rapport nu al achterhaald te zijn. Door gebrek aan gevoeligheidsanalyse is het voor een lezer bijzonder moeilijk in te schatten wat de gevolgen van deze ontwikkeling zijn voor het gesimuleerde scenario – en dus wat voor conclusies er nu nog uit het rapport getrokken kunnen worden.

Als tweede voorbeeld wil ik verwijzen naar de integrale infrastructuurverkenning 2030-2050 (II3050), een studie die in kamerbrieven wordt aangehaald als studie die zou kunnen dienen als leidraad voor de kostenoptimale energiemix voor Nederland in 2050³. De studie rekent door wat de maatschappelijke systeemkosten zijn van vier energiescenario’s, verschillend in de geografische schaal van systeemintegratie. Een groot deel van de studie is doorgerekend met het Energy Transition Model (ETM)⁴, dat als voornaamste bron dient voor de waardes van de gebruikte parameters en de toegepaste berekeningen voor de energiebalans⁵. Door zo te rapporteren blijft de onderbouwing van aannames achterwege (ondanks de mogelijkheid om in ETM de waardes van de meeste parameters aan te passen), en worden gewenst of ongewenst de methodologische aannames van het ETM overgenomen. Ook wordt de traceerbaarheid van gebruikte parameters en waardes drastisch verlaagd: er is geen lijst waar alle aannames staan aangeduid, dus voor elke aanname zal een lezer opnieuw zélf het ETM in moeten duiken. Tot slot is het ETM een model waarin waardes en rekenmethodes worden aangepast met nieuwe inzichten. Dat is op zich een positieve ontwikkeling, maar maakt het onzeker of dezelfde waardes als in de studie worden gebruikt in de huidige versie van het ETM.

Neem de kosten van een electrolyser in II3050, waar in ieder scenario wordt gerekend met eenmalige investeringskosten van 610.000 €/MW + 12.600 €/MW/jaar, zonder uit te leggen waar die kosten op zijn gebaseerd. De jaarlijkse afschrijf- en operationele kosten per MW electrolyser zijn daarmee ruim 3,5x hoger in de European Hydrogen Backbone (EHB) studie⁶ uit 2021. Als je de gebruikte kosten van EHB gebruikt voor de scenario’s in II3050 die het meest en minst op nationale waterstof divergeren de scenario’s flink in hun jaarlijkse totale systeemkosten: waar in het nationale scenario van II3050 51,000 MW staat opgesteld, is dat in het in het internationale scenario maar 16,000 MW. Met de waardes van EHB worden de jaarlijkse systeemkosten in het Europese scenario €1,74 miljard per jaar goedkoper op jaarlijkse totale systeemkosten van €44 miljard, en in het internationale scenario €0,54 miljard euro per jaar goedkoper⁷ op jaarlijkse totale systeemkosten van €50,5 miljard⁸.

Dergelijke getallen kunnen flinke gevolgen hebben op de uitkomsten van de studie, en daarmee op mogelijk (investerings)beleid waar de uitkomsten op kunnen sturen – en dit gaat nog maar om één technologie. Op zich is een hoge inschatting van electrolyser kosten in 2050 niet fout (al is een factor 3.5 verschil zeker een discussie waard). Echter, door enkel naar het ETM te verwijzen beargumenteert de studie niet waarom dergelijke hoge kosten zijn aangenomen en zal bijna geen lezer doorhebben dat er kritische aannames zijn gemaakt. Door gebrek aan gevoeligheidsanalyse komen de grote investeringsverschillen ook niet aan het licht.

Transparant rapporteren verbetert het hele energiesysteem

Zoals de voorbeelden hierboven tonen, kan niet-transparant rapporteren om ogenschijnlijk kleine zaken gaan, die mogelijk grote implicaties hebben. Als het onzeker is of een studie nog relevant is, kun je voor beleidsdoeleinden enkel uitgaan van het slechtste geval – dus wordt een studie onbruikbaar. Als gebruikte waardes niet of nauwelijks worden gerapporteerd, bestaat daarnaast het gevaar dat onopgemerkt ongewenste waardes worden gebruikt in de berekeningen. Het is namelijk veel moeilijker om de fout van een niet-gerapporteerde aanname op te merken  dan van een goed gerapporteerde aanname. In Nederland wordt veel gewicht gegeven aan studies van kaliber en de studies worden vaak ook weer gebruikt als uitgangspunt voor volgende studies. Zo kunnen impliciete aannames gemeengoed worden.

Goed en transparant rapporteren houdt dus studies langer relevant, de resultaten robuuster en geeft zo meer zekerheid aan beleid dat voortvloeit uit studies. Zo kan transparant rapporteren daadwerkelijk de energietransitie versnellen.