Wetter, Wasser und Wahrscheinlichkeiten - The Advisory House

E&M 15. September 2005
Wetter,
Wasser
und Wahrscheinlichkeiten
Jeden Tag die gleiche Frage:
Strom erzeugen oder Wasser
horten für noch bessere Preise?
Disponenten von Speicherkraftwerken
haben mit
vielen Unbekannten zu tun.
Drei Faktoren haben die Aufgabe
des Disponenten in den
letzten Jahren komplexer gemacht:
● Die Marktöffnung
● Die steigende Volatilität der
Marktpreise
● Die steigende Volatilität des Wetters.
Die Marktöffnung hat einen Wandel
in der „Zielfunktion“ und den
„Nebenbedingungen“ der Kraftwerkseinsatzoptimierung
(KEO) bewirkt.
Während Kraftwerke früher
mit dem Ziel der Kostenminimierung
bei Deckung der Last im Versorgungsgebiet
betrieben wurden,
bezeichnet „optimaler“ Einsatz heute
die Maximierung von Erträgen
am Markt. Die Lastdeckung wird
weitgehend über ebendiesen sichergestellt
und muss beim Einsatz der
Speicherkraftwerke nur mehr in geringem
Rahmen berücksichtigt werden.
Ähnlich wie der Preis heute, war
früher die zu deckende Last eine für
Szenario-basiert oder ein
stochastischer Ansatz
den Einsatz maßgebliche Unbekannte.
Doch waren mit dem Versorgungsgebiet
viele Erfahrungen
gesammelt worden und die möglichen
Ausschläge des Bedarfs nach
oben oder unten gut bekannt. Im
Unterschied dazu steigt die Volatilität
des Marktpreises von Jahr zu
Jahr an. Ähnlich volatil, wenngleich
in geringerem Maße, ist das Wetter.
Zur Bestimmung des optimalen
Kraftwerkseinsatzes reicht es nicht
mehr, alle Entscheidungen auf dem
mittleren Marktpreis und dem
langjährigen Mittel der Zuflüsse abzustützen.
Der Fortschritt von
Hard- und Software erlaubt es heute,
mögliche zukünftige Entwicklungen
der unsicheren Größen
(Preis, Zuflüsse) in einem akzeptablen
Zeitrahmen zu berücksichtigen.
Dabei werden zwei Klassen von
Methoden angewandt:
● Szenariobasierte Ansätze
● Stochastische Ansätze
Szenariobasierte Ansätze verwenden
fest definierte Szenarien zur Beschreibung
der Zukunft und zeigen
das jeweils optimale Verhalten in
diesen Szenarien auf. Auf dieser Basis
wird eine Entscheidung getroffen,
welche im Mittel über alle Szenarien
das beste Ergebnis liefert.
Dies ist im allgemeinen nicht dieselbe
Entscheidung, welche bei einem
fest definierten „mittleren Szenario“
zum besten Ergebnis führt.
Stochastische Optimierungsmethoden
modellieren die Zukunft mit
Energiepartner Schweiz
V
Zuständen und Übergangswahrscheinlichkeiten
zwischen diesen
Zuständen. Beträgt der Marktpreis
heute etwa 43 Euro/MWh, so werden
zunächst mögliche Preiszustände
für morgen definiert (zum Beispiel
39, 41, 43, 45, 47 Euro/MWh)
und mit Wahrscheinlichkeiten hinterlegt.
Bei definierten Zuständen
und Übergangswahrscheinlichkeiten
kann der optimale Kraftwerkseinsatz
– ausgehend von einer Endbedingung
in der Zukunft, zum Beispiel
leere Speicher Mitte April 2007
– mittels „Dynamic Programming“
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Bild: Axpo
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VI Energiepartner Schweiz
15. September 2005 E&M
Zu wissen, was morgen ist
ermittelt werden. Beide Methoden
haben Vor- und Nachteile; und der
Anwendungsbereich entscheidet
über den jeweiligen Einsatz. Szenariobasierte
Methoden sind sehr anschaulich
und einfach interpretierbar.
Sie haben eine hohe Performance,
liefern Kraftwerkseinsatzplanungen
in stündlicher Granularität
und können sich auf äußerst
realitätsnahe Modellierungen der
Zuflüsse und deren Korrelationen
(zum Beispiel zwischen mehreren
Kraftwerken einer Region) abstützen.
Nachteilig ist aber, dass sie die
Unsicherheiten der Zukunft mit Hilfe
vieler Szenarien zwar erfassen, jedes
einzelne Szenario aber als fest,
das heißt, ohne Unsicherheit behandelt
wird.
Die stochastischen Optimierungsmethoden,
welche rein von der Methodik
her zu bevorzugen wären,
bringen operative Schwierigkeiten
mit sich. Neben der aufwendigen
Bereitstellung der Input-Daten bereitet
insbesondere die Performance
Probleme, da sie – zumindest bei
komplexen Kraftwerken – entweder
inakzeptabel ist oder mit Hilfe von
starken Vereinfachungen und Diskretisierungsfehlern
erkauft werden
muss.
Angewandt werden die genannten
Methoden bei (Pump)-Speicherkraftwerken
und Verträgen mit
kraftwerksähnlichem Optionscharakter
(zum Beispiel Swing-Optionen)
sowie Gasspeichern. Sie dienen
dort der
● Berechnung der Einsatzpreise
(Marktpreise, ab denen produziert
werden sollte)
● Planung der Energie- und Werteflüsse,
Bestimmung der zu hedgenden
Menge
● Quantifizierung von Preis- und
Zuflussrisiken (Earnings-at-Risk)
● Bestimmung von Sensitivitäten
gegenüber Preis- und Zuflussänderungen.
Bei (Pump)-Speicherkraftwerken
können flussabwärts liegende Laufwasserkraftwerke
in die Optimierung
miteinbezogen werden.
Um den neuen, beziehungsweise
gestiegenen Anforderungen der
Kraftwerkseinsatzoptimierung gerecht
zu werden, haben die Autoren
ein Instrument zur Ermittlung des
ertragsoptimalen Einsatzes von
(Pump)-Speicherkraftwerken ent-
wickelt, welches den oben angegebenen
Anwendungsbereich umfasst.
Die softwarebasierte Lösung wurde
in Zusammenarbeit mit großen
Wasserkraftbetreibern konzipiert
und entwickelt. Dabei wurden insbesondere
Ergonomie, Fehlersicherheit,
Performance sowie die
nahtlose Integration in die Prozesse
der Disposition, des Risikomanagements
und des Hedgings berücksichtigt.
Je nach Optimierungsaufgabe
werden sowohl szenariobasierte
als auch stochastische Optimierungsmethoden
angewandt.
Zur Modellierung der Kraftwerke
steht ein komfortabler Topologie-
Editor zur Verfügung, mit dessen
Hilfe Speicher, Turbinen und Pumpen
erfasst werden (siehe Bild).
Speicher werden anhand zeitabhängiger
Maximal- und Minimalspeicherstände
sowie durch Überläufe
Vert et Bleu
Ende 2004 haben die Westschweizer
Energieversorger
SIE SA Renens und die SIG
Genf ihre Tarife umgestellt.
Die Bestandteile des neuen
Produkt-Portfolios: Mehr
Ökostrom und freiwilliger
Ausweis der Netznutzungsentgelte
für alle Kunden. Erfahrungen
von Sabine Löbbe,
Philippe Verburgh und Jean-
Daniel Ayer.*
Neben spezifischen Zielen wollten
beide Unternehmen eine
Preissenkung umsetzen,
Transparenz bezogen auf die Tarifstruktur
erreichen, den Kunden
Wahlmöglichkeiten bei Energie-Produkten
und Tarifen eröffnen und die
Kundenbindung unterstützen. Sind
die Ziele erreicht worden? Was sind
nach einem halben Jahr die Erfahrungen
der beiden Unternehmen
(siehe E&M vom 15.4.2005, Seite 10
„Im Balanceakt zum Erfolg im
Netz“)?
Mit dem Ausweis der Netznutzungsentgelte
und der Preissenkung
haben die beiden Unternehmen bei
ihren Großkunden klar punkten
können. Die Kundenzufriedenheit ist
merklich gestiegen. Bleibt anzumerken,
dass die derzeitige Preishausse
in Europa und das Warten auf klare
Regeln für den Lieferantenwechsel in
der Schweiz sicher auch zur hohen
Loyalität der Kunden beitragen.
Auch Haushalts- und Gewerbekunden
haben den Vorteil günstigerer
Preise und größerer Transparenz erkannt.
Teilweise wurden aber in den
Reaktionen auch Missverständnisse
deutlich (Beispiel: „Warum soll ich
jetzt für die Netznutzung bezahlen,
wenn ich das bisher nicht musste?“),
und bei einigen Rückmeldungen
wurden möglicherweise sowohl die
Sensibilität des Themas Stromversorgung
als auch Misstrauen deutlich:
„Warum soll sich überhaupt etwas
ändern?“
Vor allem Haushaltskunden zeigen
eine hohe Kaufbereitschaft für Ökostrom-Produkte
– die Wahlmöglichkeiten
kommen gut an. 87 Prozent
sind der Auswahlempfehlung der SIE
SA, vom grauen zum Wasserkraft-
Strom zu wechseln, gefolgt.
SIG konnte innerhalb eines halben
Jahres starke Mengenzuwächse bei
den Ökostrom-Produkten erzielen:
Der Absatz von SIG Vitale Vert (regenerativ
erzeugter Strom) stieg um
410 Prozent; SIG Vitale Jaune, der
beschrieben, für Turbinen und
Pumpen können u.a. Revisionspläne,
seestandsabhängige Wirkungsgrade,
variable Betriebskosten sowie
Startup- und Shutdown-Kosten
berücksichtigt werden.
Water Value und
Excel Interface
Preisszenarien werden entweder
vom Anwender spezifiziert oder anhand
von vordefinierten Preisprozessen
erzeugt. Zuflussszenarien basieren
auf historischen Zuflussdaten.
Sind die Kraftwerke sowie die
Preis- und Zuflussszenarien modelliert,
so wird über einen langen Zeithorizont
(1 bis 2 Jahre) optimiert
und der im Mittel über die Szenarien
ertragsoptimale Einsatz der Speicherkraftwerke
bestimmt. Dieser
Regio-Strom (Wasserkraft/Müllverbrennung)
legte um 3 Prozent zu
und SIG Initial, auf Gasbasis produzierter
Strom, erreichte Zuwächse
von ebenfalls 3 Prozent. Diese Steigerungen
gingen zu Lasten des aus
Wasserkraft produzierten Stroms: 88
Prozent der Genfer beziehen heute
den Wasserkraftstrom Vitale Bleu.
Mit der Tarifumstellung (verbunden
mit einer Preissenkung) hat SIG den
Kunden das jeweils höherwertige
Ökostrom-Produkt empfohlen. Dadurch
sind 12 000 Kunden (5 %) zu
einem hochwertigeren Produkt gewechselt
Eine weitere Erfahrung: Die Markteinführung
von zertifiziertem
Transparenz in der Rechnung
gefällt den Kunden
Strom im Versorgungsgebiet von
SIE SA hat bei einigen wenigen Kunden
auch die Frage aufgeworfen, ob
das nicht nur ein Marketing-Trick
ist.
Eine Reihe von internen Effekten,
die man eher einem konsequenten
Change Management zuschreiben
würde, wurden bei diesen Tarifumstellungen
sozusagen im Vorbeigehen
erreicht: Die Überarbeitung der
Kosten und Margen sind
transparenter geworden
Tarifstrukturen war für beide Unternehmen,
ihre Mitarbeiter (in den
kundennahen Bereichen bei SIG und
im Gesamtunternehmen bei der kleineren
SIE SA), ihren Verwaltungsrat
und andere Gremien ein Beitrag zur
Kompetenzentwicklung und zum
Change Management.
Zur Kompetenzentwicklung: Beide
Unternehmen kennen mittlerweile
durch den Ausweis der Netznutzungsentgelte
ihre eigenen Kosten
spiegelt sich im Einsatzpreis (Water
Value) der Speicher wider. Der Einsatzpreis
ist wiederum Input für die
hochperformante Kurzfristoptimierung,
welche schließlich die Fahrpläne
generiert. Ein umfassendes
Excel-Interface stellt die einfache
Weiterverarbeitung der Ergebnisse
sicher.
Entwickelt wurde das Instrument
in der High-Level Programmiersprache
Matlab unter Einbindung
von kommerziellen High Performance
Solvern. Es kann auf jedem
heute handelsüblichen PC eingesetzt
werden.
Dr. Dirk Mulzer, The Advisory
House AG, Zürich, Sprecher der Geschäftsleitung;
Günter Kneisl, The Advisory House
AG, Zürich, zuständig für Risikomanagement
und Optimierung.
und Margen deutlich besser als ihre
Wettbewerber. Sie haben sich bisher
wenig bekannte, energiewirtschaftliche
und marketingseitige Erkenntnisse
auf Basis neuer Controlling-Instrumente
erschlossen. Und sie haben
hautnah erlebt, wie ihre Kunden
auf ihre neuen Angebote reagieren:
Geringes Interesse am Thema Strom,
Unkenntnis, Missverständnisse und
auch Ängste der Kunden wurden erlebbar.
Von diesem „learning by
doing“ werden die Unternehmen
nachhaltig profitieren.
Zum Change Management: Die gemeinsame
Erarbeitung einer (für
Schweizer Verhältnisse) solch innovativen
Tarifstruktur nährt natürlich
anfangs die Argumente der Skeptiker:
Warum müssen wir „vorpreschen“,
was bringt uns diese Zusatzarbeit?
Im Laufe der Einführung der
neuen Tarife wurden die Vorteile
sichtbar: Die weitgehend positiven
Reaktionen der Kunden, sowie die
größere Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit
der Tarife für Kunden
und für Mitarbeiter überzeugen.
Schließlich überwiegt die fundamentale
Schlussfolgerung: Das sind „unsere“
Tarife, wir haben sie gemacht –
verursachungsgerecht und den Kosten
entsprechend. Wir können sie
dem Kunden auch erklären getreu
dem alten Motto aus der Handelsbetriebslehre:
Jeder kauft lieber ein, als
dass er verkauft. Schließlich ist die
erfolgreiche Durchführung eines
solch komplexen Projektes eine wesentliche
Erfahrung, auf der im weiteren
Liberalisierungsprozess noch
aufgebaut werden kann.
* Jean-Daniel Ayer ist Vorstand der
SIE SA, Renens; Philippe Verburgh
ist Mitglied der Geschäftsleitung bei
SIG Genf; Dr. Sabine Löbbe, Löbbe
Consulting, ist selbständige Unternehmensberaterin
in Lörrach.