Wie schätzt man die Lernrate für den Bau von Fusionskraftwerken ein?

Retrospektive Ermittlung einer Lernrate

Bevor wir uns einer möglichen ➚  „Lernrate“ bei Fusionskraftwerken zuwenden, schauen wir uns vielleicht ein Beispiel aus Wikipedia an:

In obiger Abbildung wurde retrospektiv der Preis von PV-Modulen je Watt gegenüber der installierten Leistung (MW) dargestellt. In einer doppeltlogarithmischen Darstellung kann man diesen Verlauf mit einer Geraden annähern. Je steiler die Gerade ist, desto höher ist Lernrate. Die Gründe für das Sinken der spezifischen Kosten sind vielfältig z. B.: Lernen durch Wiederholung; Effizienzsteigerung durch Standardisierung; Effizienzsteigerung durch Automatisierung; Reduktion der Fixkosten. D. h. durch die Massenfertigung fallen die spezifischen Kosten für PV-Module.

Schätzung einer Lernrate für die noch nicht existierende Technologie „Kernfusion“

Für Fusionsreaktoren kann man solche Lernraten nur schätzen und in einer Reviewarbeit wurden Werte von 8 bis 20 % zusammengestellt (1).

Da belastbare Parameter-Schätzungen für Wirtschaftlichkeitsprognosen aufgrund des geringen TRLTechnology Readiness Level – Technologie-Reifegrad-Levels für die Kernfusion global nicht existieren können, hat das Team aus der ETH Zürich 2026 (1) eine Expertenbefragung zur Parametrisierung durchgeführt. Es wurden 28 Interviews mit Fachleuten aus einer interdisziplinären Mischung aus dem privaten und aus dem öffentlichen Bereich geführt. Ziel war es, die Modellparameter zu „kalibrieren“, indem die befragten Fachleute ihre Einschätzungen jeweils auf die Erfahrungswerte bei Kernkraftwerken normieren mussten. Die Fachleute sollten dabei folgende technologische Rahmenbedingungen vergleichen:

• Anpassungsbedarf
• Größe der Einheit
• Komplexität des Designs

Im Ergebnis stellten die Autoren fest, dass die ➚ Lernrate in der Größenordnung von 2 % anzusiedeln ist und dass diese Lernrate der bei Kernkraftwerken ähnelt.

Ein weiteres Resultat war, dass es gravierende Unterschiede bei der Schätzung der notwendigen Investitionskosten gab. Im Mittel schätzten die Fachleute aus dem privaten Sektor die Investitionskosten auf 7,000 USD/kW und Fachleute aus dem öffentlichen Bereich auf 26,000 USD/kW.

Die Autoren warnen, dass ungenaue Kostenprognosen sowohl politische Fehlentscheidungen auslösen als auch Kapitalanleger dazu bringen können, auf Basis falscher Erwartungen in riskante Projekte zu investieren.

Weiterführende Beiträge

• Was bedeuten „Lernrate“ und „Skalierungsfaktor“ in Bezug auf SMRs?
• Welche Aussagen gibt es zur Wirtschaftlichkeit eines Kernfusionskraftwerks?
• Könnten SMR’s wirtschaftlich sein?
• ­Wie hoch sind derzeit die Stromgestehungskosten in Deutschland?

Literatur

1. Tang, L., Noll, B., Panda, A. u.a.: "Fusion power experience rates are overestimated" Nat Energy (23.03.2026).
   ➚ Quelle im Internet zuletzt abgerufen am 25.03.2026

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