Es gibt verschiedene Modellierungsansätze zur stundengenauen Abbildung zukünftiger Strompreise. Für die Simulation von Strompreisszenarien bis 2060 nutzt Montel das Fundamentalmodell Power2Sim, dass die Merit-Order stündlich simuliert und daraus die Preise berechnet. Doch wie funktioniert dieses Modell genau, und worin unterscheidet es sich von anderen Ansätzen?
Ein Fundamentalmodell beschreibt die grundlegenden Mechanismen eines Systems. Es wird verwendet, um das Verhalten eines Systems vorherzusagen und wesentliche Faktoren sowie deren Wechselwirkungen abzubilden. Bezogen auf den Strommarkt bedeutet dies eine Abbildung von Angebot und Nachfrage, die durch Marktmechanismen und externe Faktoren beeinflusst werden. Diese Daten werden mathematisch im System abgebildet und stehen anschließend für weitere Berechnungen zur Verfügung.
Modellierung des Fundamentallmodells „Power2Sim“
Das hauseigene Fundamentalmodell „Power2Sim“ ist ein sogenanntes „Merit-Order-Modell“, bei dem der stündliche Strompreis auf Basis der Merit-Order simuliert wird. Dabei wird für jede Stunde eine Nachfrage- und Angebotskurve erstellt, deren Schnittpunkt den Strompreis bestimmt. Dieser Preis wird durch die Grenzkosten des teuersten noch zur Deckung der Nachfrage benötigten Kraftwerks festgelegt.
Die Nachfrage wird durch ein stündliches Lastmodell abgebildet, das Typtagprofile sowie Ferien- und Feiertage berücksichtigt. Dabei wird unterschieden, ob es sich um fixe oder flexible Nachfrage handelt, da dies unterschiedliche Auswirkungen auf den Strompreis hat. Die flexible Nachfrage umfasst insbesondere die Stromnachfrage aus Wärmepumpen, Elektrolyseuren und E-Mobilität.
Bei der Stromerzeugung wird zwischen thermischen Kraftwerken und erneuerbaren Energien unterschieden:
Thermische Kraftwerke
Thermische Kraftwerke werden durch ein internes Kraftwerksverzeichnis abgebildet, das Daten zu Gas-, Kohle- und Kernkraftwerken mit einer Leistung von über 20 MW enthält. Zusätzlich werden spezifische Anfahrtskosten und Must-Run-Anteile berücksichtigt. Rohstoff- und CO2-Preise, die die Grenzkosten beeinflussen, werden als externe Parameter einbezogen. Da Rohstoff- und CO2-Preise einen großen Einfluss auf die Grenzkosten der thermischen Kraftwerke hat werden diese bei der Modellierung als ein weiterer Parameter mit beachtet.
Erneuerbare Energien
Erneuerbare Energien werden durch ein Meteo-Pattern-Muster abgebildet, das historische Einspeisungen auf zukünftige Erzeugung skaliert. Für die Modellierung wird das Wetterjahr 2009 verwendet. Die verwendeten Einspeiseprofile dieser Technologien können durch anlagenspezifische Profile ersetzt werden.
Laufwasserkraftwerke
Die Merit-Order wird für die EU27, UK, Norwegen und die Schweiz ermittelt. Anschließend werden die Grenzkupplungskapazitäten, also die Im- und Exporte von Strom zwischen Ländern, betrachtet. Dieser iterative Prozess gleicht die Preise an, bis entweder die Preise übereinstimmen oder die Grenzkupplungskapazitäten erschöpft sind. Dabei ist zu beachten, dass die Betrachtung der Grenzkupplungskapazitäten auf keiner physikalischen Ebene, also tatsächlichen Stromflüssen, sondern nur auf einer theoretischen Ebene stattfindet. Da Strom immer den Weg des geringsten Widerstandes nimmt, kann es sein, dass in der Theorie 80% der Last einer Verbindung ausgelastet sind, aufgrund der physikalischen Stromflüsse jedoch nur 70%.
Ein wichtiger Bestandteil des Strommarktes ist deshalb das Flow-Based Market Coupling (FBMC), welches die Übertragungskapazität anhand eines Algorithmus berechnet, der alle für den Handel relevanten Leitungen und Stromflüsse miteinbezieht. Damit können die Grenzkuppelkapazitäten genauer bestimmt und ausgelastet werden. Dieses Feature wird zukünftig auch in Power2Sim enthalten sein.
Ergebnisse und Anwendungsmöglichkeiten von „Power2Sim“
Ergebnisse des Modells sind neben den Strompreisen bis 2060 auch die Residuallast – also die Nachfrage abzüglich der fluktuierenden erneuerbaren Energien - die Im- und Exporte zwischen den einzelnen Ländern, die Merit-Order und der Kraftwerkseinsatz, sowie die emittierten Emissionen.
Hauptanwendung finden diese Daten in der Strategiebewertung, Investitionsplanung, Kosten- und Erlösplanung, aber auch in der Kraftwerkseinsatzplanung und -optimierung, im Trading als Kurzfristprognosen und in der Analyse der Einflüsse erneuerbarer Energien.
Montel verwendet das Fundamentalmodell, um Strompreisszenarien bis 2060 zu erstellen. Dabei gibt es zwei Ansätze zur Sammlung relevanter Inputdaten:
Bei einem prognosebasierten Ansatz werden historische Daten verwendet und in die Zukunft projiziert. Zukünftige Ereignisse werden damit aus vergangenen Daten errechnet. Da verschiedene Entwicklungen denkbar sind, wird jede dieser Entwicklungen mit einer Wahrscheinlichkeit kombiniert, um ein Ergebnis zu erreichen.
Dem gegenüber steht der szenarienbasierte Ansatz. Bei diesem Ansatz wird die Zukunft durch ein konsistentes Netz an Annahmen, über die Entwicklung der einzelnen Einflussfaktoren in der Zukunft, dargestellt. Es werden sich hier also glaubwürdige Szenarienwelten überlegt welche potenziellen zukünftigen Entwicklungen des Energiemarktes berücksichtigen und welche nicht von historischen Daten abhängig sind. Dadurch können u.a. auch politische und geopolitische Veränderungen antizipiert werden.
Der Vorteil von Szenarien liegt darin, die Zukunft durch einen Zielzustand und alle Entscheidungen, die dorthin führen, konsistent abzubilden. Dadurch können die Auswirkungen von Veränderungen klar nachvollzogen werden.
Unterschiede zum PFC-Modell
Ein alternativer Ansatz zum Fundamentalmodell ist der ökonometrische wie er bei „Price-Forward-Curves“ (PFC) angewendet werden kann. Diese berechnen stündliche Strompreise aus historischen Preisen und zukünftigen Terminmarktpreisen für das Frontjahr. Er basiert auf statistischen Analysen den Ausbau erneuerbarer Energien einbeziehen. Der Unterschied besteht darin, dass bei der PFC historische Preise betrachtet und mit Terminmarktpreisen kombiniert werden. Je geringer der Fokus auf historischen Preisen ist und externe Einflüsse einbezogen werden, desto näher kommt die PFC einem Fundamentalmodell.
Vor- und Nachteile zwischen Price-Forward-Curve und Fundamentalmodellen
Das PFC-Modell bietet eine schnellere und einfachere Methode zur Prognose der Strompreise für die nächsten 1-10 Jahre. Saisonale Effekte und Einspeisemuster werden antizipiert und auf die Zukunft projiziert. Im Gegensatz zum Fundamentalmodell betrachtet die PFC die Kurz- und Mittelfirst. Für langfristige Strompreissimulationen (> 10 Jahre) mit einem konsistenten Datensatz sind Fundamentalmodelle wie „Power2Sim“ eine gute Alternative, da sie den Strommarkt eigenständig simulieren.
