Stochastische Fundamentalmodellierung von Day-Ahead- und Intraday-Elektrizitätsmärkten

Nobis, Moritz; Schnettler, Armin (Thesis advisor); Weber, Christoph (Thesis advisor)

Aachen (2020) [Doktorarbeit]

Seite(n): 1 Online-Ressource (xii, 154 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Kurzfassung

Die Dekarbonisierung der Energieversorgung führt zu einem stetigen Zuwachs an Erzeugungsleistung aus wetterabhängigen und damit prognosefehlerbehafteten Windenergie- und Photovoltaikanlagen. Damit steigen auch sukzessive die Handelsmengen am Intradaymarkt, der das untertägige Nachhandeln von Prognosefehlern aus erneuerbaren Energien und der elektrischen Last bis wenige Minuten vor physikalischer Erfüllung ermöglicht. Aus der Mengenunsicherheit am Intradaymarkt folgt eine Preisunsicherheit. Dies bedingt eine steigende Relevanz des Intradaymarkts in der Vermarktungsplanung für alle Marktteilnehmer. Die fundamentale Abbildung techno-ökonomischer Kausalzusammenhänge an Strommärkten über Computermodelle ist für die Energiesystemplanung von zentraler Bedeutung, jedoch ist derzeit kein Verfahren in der Lage, Prognoseunsicherheiten und Risikometriken in großskaligen Systemen aufgrund von Komplexitätsbeschränkungen adäquat abzubilden. Damit ist es bisher nicht möglich den Kraftwerksbetrieb für zukünftige Energiesysteme realitätsnah abzubilden. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Verfahren entwickelt, das den Strommarkt fundamental simuliert, indem für den gesamten Kraftwerkspark des europäischen Verbundnetzes blockscharfe Einsatzentscheidungen unter Berücksichtigung aller relevanten technischen- und wirtschaftlichen Randbedingungen getroffen werden. Dabei werden Prognosefehler von Windenergie- und Photovoltaikanlagen sowie der elektrischen Last berücksichtigt und so neben einem Day-Ahead-Markt modellendogen auch ein Intraday-Markt abgebildet. Das aus der Prognoseunsicherheit resultierende Vermarktungsrisiko wird über den Einbezug des Conditional Value at-Risk in die Vermarktungsentscheidung einbezogen. Zudem wird die endogene Marktkopplung am Day-Ahead- und am Intradaymarkt in das Modell integriert. Das Verfahren wird erst durch die Entwicklung einer neuartigen verschachtelten mathematischen Zerlegung anwendbar, die eine erweiterte Benders-Formulierung mit einer Lagrange Relaxation koppelt. Das Verfahren zeigt in einem Backtest realitätsnahe Marktpreise und Kraftwerkseinsatzentscheidungen. Aus der Anwendung auf Szenarien für 2023 und 2035 lassen sich steigende Spotpreise und ein steigender Intraday-Day-Ahead-Spread ableiten. Die Intraday-Marktkopplung, die derzeit sukzessive ausgebaut wird, zeigt einen wohlfahrtsoptimierenden und preisdämpfenden Effekt. Zudem kann auf Grundlage der Szenarien von steigenden Deckungsbeiträgen für Gaskraftwerke ausgegangen werden, die in 2035 teilweise annuitätische Investitionskosten übersteigen wird und damit potentiell Investitionssignale setzt.

Identifikationsnummern

  • REPORT NUMBER: RWTH-2020-10818

Downloads