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Jahresbericht 2007 - FGE - RWTH Aachen University

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STUDIENBEISPIELE

STUDIENBEISPIELE zusätzlich eine Portfoliofunktion [3], d. h. Beschaffungskosten und Risiko in Abhängigkeit der Zwangsmenge am Terminmarkt, ermittelt, die damit die Eigenschaften der zu realisierenden Portfolios darstellt. Aus der Kostenverteilungsfunktion können Kenngrößen wie most-likely-case (am wahrscheinlichsten zu erwartende Beschaffungskosten), worst-case (Kosten im 10 %-Quantil der ungünstigsten Fälle) und best-case (Kosten im 10 %-Quantil der günstigsten Fälle) extrahiert werden. Aus der Streuung der Verteilungsfunktion bzw. der Differenz most-likely-case zu worst-case kann das Risiko für einen Kunden quantifiziert werden, woraus der Risikoaufschlag für die Angebotserstellung abgeleitet werden kann. 4 Exemplarische Ergebnisse Zur Veranschaulichung werden für einen exemplarischen Kunden die Beschaffungskosten für einen Planungszeitraum von einem Jahr mit dem zuvor beschriebenen Verfahren bestimmt. Als Eingangsdaten dienen die Preise der Terminprodukte an der EEX. Die Unsicherheit der Kundenlast wird anhand von sieben historischen Realisationen abgebildet. Die Kostenbestimmung wird mittels der Strategie Kostenminimierung durchgeführt. Dabei wird die Zwangsmenge von 0 % bis 100 % in 10 %-Schritten variiert. Zum Vergleich wird eine Mengenminimierung durchgeführt. In Bild 3 ist die Portfoliofunktion der Beschaffungskosten dargestellt, d. h. die Kosten im worst-case über den zu erwartenden Kosten (most-likely-case). Das Risiko bei der Beschaffung kann durch eine Erhöhung der Zwangsmenge, d. h. Vorgabe eines prozentualen Handelsvolumens am Terminmarkt reduziert werden, da so die Kosten im worst-case sinken. Dafür steigt der Erwartungswert (most-likely-case) der Beschaffungskosten an. Aus diesem Zusammenhang kann das zu erwartende Risiko und die zu erwartenden Beschaffungskosten einer risikobehafteten Beschaffung eingegrenzt werden. Bild 4 zeigt die jeweiligen Beschaffungskosten bei Vorgabe unterschiedlicher Zwangsmengen für den Terminmarkthandel. Hier sind die Kosten für den best-, worst- und most-likely-case dargestellt. Es ist zu erkennen, dass für eine hohe Zwangsmenge die Kosten im worstcase geringer werden (Risiko wird minimiert), gleichzeitig jedoch die Beschaffungskosten im best-case und im most-likely-case ansteigen (Chance wird verringert). Kosten worstcase Zwangsmenge 0 % Mengenminimierung Zwangsmenge 100 % Kosten most-likely-case Bild 3: Portfoliofunktion der Beschaffungskosten Somit kann mit dem Verfahren die Bandbreite der zu erwartenden Beschaffungskosten bei den jeweils vorgegebenen Zwangsmengen ermittelt werden. Spezifische most-likely-case Kosten worst-case best-case 0 20 40 60 % 100 Zwangsmenge Bild 4: Entwicklung der Beschaffungskosten als Funktion der risikobehafteten Beschaffungsmengen Das Verfahren bietet zudem die Möglichkeit, Aussagen über die Verteilung der Beschaffungskosten in den einzelnen Szenarien zu treffen. Dabei werden sämtliche Beschaffungskosten für jede mögliche Szenarienkombination und für jede vorgegebene Zwangsmenge ermittelt. Die Ergebnisse sind in Bild 5 als Verteilungsdichtefunktion exemplarisch für den zwangsweisen Einkauf von 0 %, 50 % und 100 % der gesamten Energiemenge am Terminmarkt dargestellt. Bei niedrigen Zwangsmengen ergibt sich eine breite Verteilungsdichtefunktion der Beschaffungskosten. Bei großen Zwangsmengen ist das Maximum sehr deutlich ausgeprägt. Die Streuung der Beschaffungskosten ist geringer, jedoch tritt das Maximum der Verteilungsdichtefunktion bei höheren Kosten auf als bei niedrigen Zwangsmengen. Durch Erhöhung der Zwangsmenge werden Kosten in ungünstigen Szenarien reduziert (siehe Markierung in Bild 5). Aus dieser Darstellung ist zudem erkennbar, dass auch bei einer Zwangsmenge von 100 % das Risiko nicht vollständig vermieden, sondern lediglich minimiert wird und ein Restrisiko grundsätzlich immer verbleibt. Dieses Restrisiko ergibt sich aufgrund unsicherer Spot- 106 IAEW – FGE – JAHRESBERICHT 2007

und Ausgleichsenergiemarktpreise und der Lastcharakteristik. Die einzelnen Preiskomponenten Basispreis, Strukturierungs- und Risikozuschlag (siehe 2.1) sind in Bild 6 aufgeschlüsselt. Dabei errechnet sich der Strukturierungszuschlag als Differenz des vom Verfahren ermittelten Erwartungswerts der Beschaffungskosten und des Basispreises, der durch die Beschaffung am Terminmarkt bestimmt wird. Der Erwartungswert der Beschaffungskosten spiegelt somit die Summe der Handelsmengen am Termin-, Spot- und Ausgleichsmarkt ohne Betrachtung von Risiken wider. Verteilungs- Zwangsmenge 50 % dichte Zwangsmenge 0 % Zwangsmenge 100 % schlechteste Szenarien Kosten Bild 5: Verteilungsdichtefunktion der Beschaffungskosten für unterschiedliche Zwangsmengen Das Risiko ergibt sich zum einen aus der Abweichung der tatsächlichen Kundenlast vom prognostizierten Lastprofil und zum anderen durch Preisrisiken, die durch einen Risikozuschlag erfasst werden. Durch die Simulation einer Vielzahl an Last- und Preisszenarien kann mit Hilfe des entwickelten Verfahrens der Risikozuschlag bestimmt werden. Zusammengefasst zeigen die Ergebnisse, dass neben einer Bestimmung der Beschaffungskosten eine Quantifizierung des Risikos bzw. der Chance bei stochastischer Betrachtung von Last und Preisen möglich ist. Spezifische Kosten worst-case most-likely case best-case Risikozuschlag Strukturierungszuschlag Basispreis Bild 6: Quantifizierung von Strukturierungs- und Risikozuschlag 5 Zusammenfassung und Ausblick STUDIENBEISPIELE Im liberalisierten Strommarkt erfordert eine faire Angebotserstellung für Großkunden eine individuelle Ermittlung der Beschaffungskosten. Dabei ist der Basispreis zuzüglich von Strukturierungs- und Risikozuschlägen zu Grunde zu legen. Am Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft wurde deshalb in Zusammenarbeit mit KELAG ein Verfahren entwickelt, das eine stochastische Preiskalkulation für Stromkunden ermöglicht und Handelsentscheidungen an den Märkten für elektrische Energie durch Verwendung unterschiedlicher Strategien ermittelt. Durch Berücksichtigung einer Vielzahl an Last- und Preisszenarien ist eine Quantifizierung der Beschaffungskosten unter Risikogesichtspunkten möglich. Eine mögliche Anwendung des Verfahrens ist die Untersuchung von Portfolioeffekten durch die Nutzung von Synergien bei einer Strombeschaffung für die Gesamtheit von unterschiedlich strukturierten Kundenprofilen [2]. 6 Literatur [1] Hartmann, T.; Blaesig, B.; Padberg, U.; Egger, H.; Schwaninger, T. Vertriebsportfoliomanagment Jahresbericht 2006, ABEV Bd. 109, Klinkenberg Verlag, Aachen 2006 [2] Schwaninger, T. Zur Berücksichtigung des Portfolioeffektes bei der Preisgestaltung für Großkunden in der Elektrizitätswirtschaft Dissertation TU Graz 2006 [3] Blaesig, B. Methoden des Risikomanagements in der Stromerzeugungs- und Handelsplanung Dissertation RWTH Aachen 2007 IAEW – FGE – JAHRESBERICHT 2007 107

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