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Jahresbericht 2007 - FGE - RWTH Aachen University

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DISSERTATIONEN<br />

des Deckungsbeitrags der α Prozent schlechtesten<br />

Szenarien.<br />

3 Methodisches Vorgehen und Verfahren<br />

Im Rahmen dieser Arbeit wurden zwei Module zum<br />

Risikomanagement entwickelt. Das erste Modul dient<br />

als nachgeschaltetes Risikomanagement im Anschluss<br />

an die Stromerzeugungs- und Handelsplanung (SEHP)<br />

[4]. Durch diesen zweistufigen Ansatz soll gezeigt<br />

werden, zu welchen Kosten das Risiko reduziert werden<br />

kann. Dabei stehen lediglich Steuerungsinstrumente für<br />

das Risikomanagement zur Verfügung, die die Entscheidungen<br />

des Kraftwerkseinsatzes der Stromerzeugungs-<br />

und Handelsplanung als Vorgabe übernehmen<br />

und nicht revidieren können.<br />

Das zweite Risikomanagement-Modul ist in die Stromerzeugungs-<br />

und Handelsplanung integriert, so dass die<br />

Entscheidungen der Stromerzeugungs- und Handelsplanung<br />

sowie der Risikoabsicherung in einem Schritt<br />

getroffen werden [4]. Dadurch wird es möglich, Synergien<br />

aus dieser gemeinsamen Optimierung zu nutzen,<br />

so dass die Kosten einer Risikoreduktion gesenkt<br />

werden. Außerdem ergeben sich neue Steuerungsinstrumente,<br />

die z. B. durch eine Verschiebung eines<br />

Kraftwerkseinsatzes oder durch Abschluss von Stromlieferverträgen<br />

das Risiko beeinflussen.<br />

Durch das vorgestellte methodische Vorgehen sollen<br />

die Kosten einer Risikoreduktion durch die oben<br />

gezeigten Ansätze untersucht werden. Dafür wurden in<br />

dieser Arbeit Verfahren entwickelt, welche die technischen<br />

und wirtschaftlichen Restriktionen in der Stromerzeugungs-<br />

und Handelsplanung abbilden und das<br />

Risiko sowohl in den Nebenbedingungen als auch in<br />

der Zielfunktion berücksichtigen.<br />

Das nachgeschaltete Risikomanagement muss ein<br />

quadratisches Optimierungsproblem lösen, welches<br />

durch eine Quadratische Programmierung gelöst wird.<br />

Im integrierten Risikomanagement müssen zusätzlich<br />

die technischen Eigenschaften der Kraftwerke abgebildet<br />

werden, wodurch sich ein nicht-lineares Problem<br />

mit Ganzzahligkeitsentscheidungen ergibt. Die Lösung<br />

erfolgt durch einen Zerlegungsansatz im Systembereich,<br />

so dass die systemkoppelnden Nebenbedingungen<br />

für Fahrplanenergie, Reserve und Risiko koordiniert<br />

werden müssen. Die Optimierungsprobleme der<br />

einzelnen Systemkomponenten werden jeweils separat<br />

mit den entsprechend besten Algorithmen gelöst [4].<br />

Diesem iterativen Ansatz wird eine geschlossene<br />

Lösung unter Übernahme der getroffenen Ganzzahligskeitsentscheidungen<br />

nachgeschaltet, wodurch die<br />

Einhaltung der systemkoppelnden Nebenbedingungen<br />

garantiert werden kann.<br />

4 Exemplarische Untersuchungen<br />

Die entwickelten Risikomanagementmethoden werden<br />

anhand zweier Modellsysteme bewertet. System A<br />

repräsentiert ein für den alpinen Raum typisches<br />

hydraulisches Erzeugungssystem und ist an den<br />

österreichischen Kraftwerkspark angelehnt. Die<br />

Erzeugungsleistung dieses Systems entspricht etwa<br />

10 % der in Österreich in Speicher- und Pumpspeicherkraftwerken<br />

installierten Turbinen- und Pumpleistung.<br />

Das Modellsystem D ist an den deutschen Kraftwerkspark<br />

angelehnt und entspricht etwa 5 % der in<br />

Deutschland in thermischen und hydraulischen Kraftwerken<br />

installierten Leistung. Beide Erzeugungsmodelle<br />

repräsentieren damit unterschiedliche mitteleuropäische<br />

Unternehmen.<br />

Die Brennstoffe der Kraftwerke werden über den<br />

Brennstoffmarkt eingekauft, wobei für Steinkohle und<br />

Erdgas von unsicheren Preisen ausgegangen wird. Die<br />

Zuflüsse zu den Speicherbecken des hydraulischen<br />

Systems weisen ebenfalls Unsicherheiten auf.<br />

Der Handel am Markt wird in verschiedenen Stufen<br />

untersucht. In einer ersten Stufe werden die Kraftwerke<br />

gegen einen kurzfristigen Markt mit Unsicherheiten,<br />

z. B. einen Spotmarkt oder eine Hourly Price Forward<br />

Curve, vermarktet. In der zweiten Stufe werden zusätzlich<br />

Future- und Optionsmarkt genutzt, um das Risiko zu<br />

reduzieren. Die dritte Stufe erlaubt ausserdem den<br />

Handel von handelsüblichen Brennstoff- und Wetterderivaten<br />

zur Absicherung der Brennstoffpreis- und<br />

Zuflussunsicherheit.<br />

Die Unsicherheiten des Modells werden durch einen<br />

Szenarienbaum abgebildet, der durch Zusammenfassen<br />

von jeweils 1 000 multivariaten Szenarien sämtlicher<br />

Unsicherheiten auf 50 Szenarien reduziert wurde [5].<br />

Als Planungszeitraum wird das Kalenderjahr <strong>2007</strong><br />

definiert.<br />

Der jeweils effiziente Rand für das hydraulische<br />

Modellsystem A wird mit Hilfe einer Vielzahl an<br />

Einzelrechnungen abgetastet und in Bild 4 gezeigt. Für<br />

die erste Stufe des integrierten Risikomanagements<br />

ergibt sich für den risikoneutralen Anwender ein<br />

Deckungsbeitrag von 109,6 Mio. Euro und ein CVaR 10<br />

von -86,9 Mio. Euro, d. h. ein Deckungsbeitrag von 86,9<br />

Mio. Euro in den schlechtesten Szenarien.<br />

20 IAEW – <strong>FGE</strong> – JAHRESBERICHT <strong>2007</strong>

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