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>