Bissendorf, November 2013 - Advanced Mining Solutions

TECHNOLOGIETRANSFER
Anhand der Resultate werden die wichtigsten
Einflussfaktoren (Parametern) bestimmt, denen
die bei möglichen Entscheidungsfindungen
vonBedeutung sind.
Die Berechnung erfolgt, indem
für jeden unsicheren Parameter ein
Zufallswert, entsprechend der jeweiligen
Wahrscheinlichkeitsverteilung generiert und mit
diesem die Ergebniswerte berechnet werden.
Durch eine vielfache Wiederholungwird
daraus die wahrscheinliche Verteilung der
Ergebniswerte des Modells ermittelt. Die
Qualität der Berechnungen ist abhängig von der Anzahl der
Wiederholungen in der Simulation. Üblicherweise reichen
1000 Wiederholungen aus für belastbare Ergebnisse aus
(M. Beerman, J. Wolfbauer, 2005).
Für die Simulation wurde das Programm Crystal Ball der
Firma Oracle verwendet und mit 20´000 Wiederholungen
ausgeführt.
Datengrundlage
Die Brennstoffkosten basieren auf Prognosen der EIA
(Energy Information Administration, 2009) für die Jahre
2010 bis 2030. Diese Prognose zeigt für Braunkohle einen
Preisanstieg von 1.00€/GJ im Jahre 2010 auf 1.295€/GJ im
Jahre 2030, also rund 30%. Für Gas wird ein Preisanstieg
von 4.0€/GJ im Jahre 2010 auf 7.4€/GJ im Jahre 2030
prognostiziert, also rund 85%.
Unsicherheiten der Einflussgrößen
Die Unsicherheiten der verschiedenen Parameter wurden
auf der Basis plausibler Annahmen (Plausibilitätsprüfung)
mit entsprechenden Verteilungsfunktionen beschrieben.
Für die Beschreibung der Unsicherheiten wurden folgende
Verteilungen angewendet:
• Dreiecksverteilung (definiert durch Minimum Maximum
und wahrscheinlichsten Wert).
• Normalverteilung (der Mittelwert ist zugleich
wahrscheinlichster Wert und die Verteilung ist symmetrisch
um den Mittelwert).
• Lognormalverteilung (die Verteilung der Werte ist
asymmetrisch, gegen unten bei 0 beschränkt und gegen
oben unbeschränkt).
Für einige wichtige Parameter wird im Folgenden die
Verteilung dargestellt. Für die Auslastung wurde eine
Normalverteilung gewählt (Abbildung 1), wobei das
Maximum bei einer 80%-igen Auslastung festgelegt wurde.
Dieser Wert wurde gleich 100% gesetzt. Zudem wurde die
Verteilung auf die Auslastung 60% bis 100% beschränkt,
dies entspricht in der nebenstehenden Darstellung 75% bis
125%, (Abbildung 1).
Für die Betriebskosten als Anteil der Investitionskosten
wurde ebenfalls eine Normalverteilung gewählt, welche
auf den Bereich 2% bzw. 4% beschränkt wurde.
Bei den Brennstoffkosten wurden für jedes Jahr die
Unsicherheiten mit einer Lognormal-Verteilung (Abbildung
2) auf der Basis der Prognose der EIA modelliert, wobei
auch berücksichtigt wurde, dass die Unsicherheiten im
Laufe der Zeit zunehmen.
Die spezifischen Investitionskosten pro MWel. wurden
mit einer begrenzten Normalverteilung (Abbildung 3)
modelliert.
Die Modellierung des Wirkungsgrades erfolgte ebenfalls
mit einer begrenzten Normalverteilung (Abbildung 4). Die
Begrenzung nach unten basiert auf der Tatsache, dass
bei neuen Projekten der aktuellste Stand der Technik
berücksichtigt wird und dass es nicht sinnvoll ist, in Anlagen
mit einem schlechteren Wirkungsgrad zu investieren.
Zusammengefasst wurde die Verteilung von über 50
Parametern modelliert und in den Ergebnisse integriert
bzw. bei der Ergebnisdarstellung berücksichtigt.
Ergebnisse
Abb. 1:
Normalverteilung Auslastung
Die folgenden Resultate ergeben sich auf der Basis der
getroffenen Annahmen. Obwohl sich diese auf die neusten
Daten stützen, sind sie mit Unsicherheiten behaftet. In
Ausgabe 04 | 2013
www.advanced-mining.com
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