Philip Vogel Stephan Spiecker Christoph Weber Carlo Obersteiner Philip Vogel, Stephan Spiecker, Christoph Weber, Carlo Obersteiner
Investitionsplannung von Kuppelkapazitäten unter Berücksichtigung des Ausbaus von Windenergie in Europa
ÖGOR ‐ IHS Workshop
Mathematische Ökonomie und Optimierung in der Energiewirtschaft
24.09.2009 Wien
Überblick
• Warum Interkonnektoren ausbauen?
• Das Strommarktmodell E2M2s
• Ein europäisches „Supergrid“‐Szenario für den Netzausbau
• Ergebnisse
• Ausblick
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Vorteile der Vernetzung von Strommärkten
• Mehr Handel und physischer Austausch von Elektrizität
• Verringerte Erzeugungskosten von Elektrizität in gekoppelten Ländern
• Absicherung gegen Lastschwankungen und verringerter Reservebedarf
R d k i d di i l K f k k i ä
• Reduktion der notwendigen nationalen Kraftwerkskapazitäten
• intensivierter Wettbewerb auf nationalen Strommärkten
• Ausgleich von volatiler WinderzeugungAusgleich von volatiler Winderzeugung
• Auffangen von extremen Wind‐ und Lastspitzen
Positive Wohlfahrtseffekte durch den Kuppelausbau
Wenn positive Wohlfahrtseffekte größer sind als Investitionskosten des Kuppelausbaus dann sollten Kuppeln verstärkt werden
Kuppelausbaus, dann sollten Kuppeln verstärkt werden
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Congestion
Wohlfahrtsgewinne durch verringerte Betriebskosten
Angebotskurve Angebotskurve original
Congestion
CA Netzausbau CB
g
CB Angebotskurve
CA Unrestringiertes
Gleichgewicht CA= CB
Ursprünglicher Ursprünglicher Wohlfahrtsverlust PA
P* PB
Wohlfahrtsgewinn durch Leitungsaubau Last B DB
Last A DA
Wohlfahrtsgewinne und Windenergie (I)
original Congestion Netzausbau
Angebotskurve A b t k
CA CB
Angebotskurve
CB Angebotskurve
CA Unrestringiertes
Gleichgewicht
Ursprünglicher Wohlfahrtsgewinn Angebotskurve
CB* mit Wind
CA= CB
Zusätzlicher
Wohlfahrtsgewinn durch Wind
Demand B DB
Wohlfahrtsgewinne und Windenergie(II)
• Aufgrund von technischen Restriktionen sind einige Kraftwerkstypen weniger geeignet um auf volatile Winderzeugung zu reagieren
weniger geeignet um auf volatile Winderzeugung zu reagieren – Z.B. Gas‐ und Wasserkraftwerke sind sehr flexibel
– Z.B. Kohle und Nuklearkraftwerke sind relativ unflexibel
• Die nationalen Strommärkte sind unterschiedlich flexibel – Historisch gewachsene Unterschiede im Erzeugungsmix
– Geografische Unterschiede z B durch Verfügbarkeit von Standorten für – Geografische Unterschiede, z.B. durch Verfügbarkeit von Standorten für
Technologien
• Die Koppelung von flexiblen mit unflexiblen Systemen über
I t k kt k I t ti k t d Wi d i d i
Interkonnektoren kann Integrationskosten der Windenergie reduzieren – Vermeidung von hohen Anfahrkosten/ teuren Kraftwerksabschaltungen – Verringerung der Kraftwerksfahrweise unter Teillasteffizienz
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Herausforderungen bei der Bewertung von Interkonnektoren
• Der europäische Strommarkt ist bereits verkoppelt
• Veränderungen an einer Grenze können Änderungen im ganzen System zur Folge haben
Der europäische Strommarkt muss als Ganzes analysiert werden
Der europäische Strommarkt muss als Ganzes analysiert werden
Die Elemente des Systems müssen trotzdem detailiert abgebildet werden
• Resultierende Herausforderungeng – Datenverfügbarkeit
– Technische Unterschiede der Angebotstechnologien Intertemporale Dimension
– Intertemporale Dimension
– Stochastik der volatilen Erzeugung
– Genauigkeit einzelner Systemkomponenten – Rechenleistung für Optimierung
Kompromiss aus Detailierungslevel und Optimierungsrahmen notwendig 7
Unsicherheiten bei der Bewertung
• Ökonomische Rahmenbedingungen – Brennstoffpreise
– Nachfrageentwicklung – KapitalkostenKapitalkosten
• Energiepolitik – CO2 Preise
– Subvention Erneuerbarer – Atomausstieg
• Natürliche Rahmenbedingungen
• Natürliche Rahmenbedingungen – Windaufkommen
– Wasserzufluss
Unsicherheiten können nur über Szenarien aufgefangen werden!
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Das Optimierungsmodell E2M2s
• Entwickelt im Rahmen des EU Projektes Greennet
• Erweiterung und Detailierung im SUPWIND‐Projekt
• Dynamisch stochastische lineare Programmierung
• Start‐up Kosten linear approximiertStart up Kosten linear approximiert
• Langzeitmodell des Europäischen Stromsystems
• Modelliert mehrere Jahre
• Peak‐load‐pricing Ansatz
• Endogene Investitionen in Kraftwerkskapazitäten
• DCLF/ PTDF Approximation von Lastflüssen optional/ pp p
• Rekombinierte Entscheidungsbäume werden verwendet
SUPWIND Projekt: Datenbanken und Modelle
European Electricity Market Model
E2M2s Wind and
demand E2M2s
G ti C iti
Internat. Electricity Exchange Generation Capacities;
Seasonal Hydrores. Planning;
Internat. Electricity Exchange data
Scenario Tree Tool
Joint Market Model JMM
y g
y g
Wind & Load & Outage Scen.;
Reserve Demand STT
Electricity Prices;
Cross-border Elec. Exchange Input data
Scheduling Model SM base
O t t
U it C it t Output
data base Unit Commitment;
Reserve Usage
Datenquellen
• Detailierte Datenbank einzelner Kraftwerke in der EU basierend auf Platts und eigenen Recherchen
• Technische Parameter von Einzelkraftwerken aus akademischer Literatur
• Entso E Daten bezüglich Netzkapazitäten
• Entso‐E Daten bezüglich Netzkapazitäten
• Lastdaten von TSOs
• CO22‐/Brennstoffpreisprognosen von Eurostat und IEA/ p p g
• Winddaten von TSOs und Tradewind‐Projekt
• RES‐E Kapazitäten aus Green‐X
• Wasserdaten basierend auf nationalen Statistiken und Markedskraft
E2M2
S: Grundkonzept
Input: - existierende Kraftwerke, Erneuerbare und Speicher - Brennstoff- und CO2-Preise
Wirkungsgrade - Wirkungsgrade
- technische Parameter (Verfügbarkeit, Start-up Kosten) - Netzkapazitäten
L t - Last
- Verfügbarkeit von Erneuerbaren
Methodik: Marktgeschehen entspricht Systemoptimierung Methodik: Marktgeschehen entspricht Systemoptimierung
- perfekter Wettbewerb myopisches Verhalten - myopisches Verhalten
- Nutzung des kostengünstigsten Kraftwerks bzw. Speichers zur Deckung der Last
F li l t h ti h K t i i i bl
- Formulierung als stochastisches Kostenminimierungsproblem - LP-Model mit zahlreichen Zeitschritten und Anbietern
E2M2
S: Zeitauflösung
• Aufgrund von saisonalen Effekten bezüglich der Last und der RES‐E Verfügbarkeit muss ein ganzes Jahr modelliert werden
• Die Modellierung von Jahresspeichern macht ebenfalls eine jährliche Betrachtung notwendig
• Die Unsicherheit des jährlichen Wasserzuflusses wird über Zuflussszenarien berücksichtigt
• Aufgrund der Größe des Problems werden nur 12 Typtage mit jeweils 12 g yp g j Typstunden gerechnet.
• Um untertägige Windschwankungen berücksichtigen zu können werden dominante Windszenarien für diese Stunden entwickelt
Windszenarien für diese Stunden entwickelt
• Die Wasser und Windszenarien werden in der Zielfunktion mit Ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit gewichtet
Modellierung von Reserve‐Bedingungen
Hauptanforderungen
• Erforderliche kurzfristige Reserveg
• Rotierende Reserve (Primär‐ und Sekundärreserve) wird zu jedem Zeitpunkt benötigt
• Erforderliche Gesamtreserve
St h d R (Mi t d St d ) i d ät li h b öti t
• Stehende Reserve (Minuten‐ und Stundenreserve) wird zusätzlich benötigt um längerfristige Abweichungen abzudecken
• Insgesamt muss die Versorgungssicherheit gewährleistet sein, d. h. die verfügbaren
E k i ä ü h di f d li h R bd k
Erzeugungskapazitäten müssen auch die erforderlichen Reserven abdecken Entsprechende Bedingungen in der Systemoptimierung berücksichtigt
Notwendige Reserven für die Versorgungssicherheit ergeben sich durch die Faltung der
• Verteilung der Kraftwerksverfügbarkeit
• Verteilung der Windfluktuation
• Verteilung der Lastschwankungen
• Verteilung der Lastschwankungen
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Warum stochastische Optimierung?
Mit h d Wi d b ü Fl ibilität f d
• Mit zunehmendem Windausbau müssen Flexibilitätsanforderungen an Strommärkte stärker berücksichtigt werden
• Deterministische Modelle können dies nicht ausreichend leisten
• Da Interkonnektoren helfen können Wind zu integrieren, indem Flexibilität kostengünstiger bereitgestellt werden kann, ist eine adäquate Modellierung von stochastischen Elementen notwendigg
• Aufgrund der Größe des betrachteten Problems kann dies nur in
vereinfachter Form erfolgen – rekombinierender Entscheidungsbaum
E2M2
S: RES‐E Verfügbarkeit – stochastische Szenarien
1. Wind Verfügbarkeit
• Windgeschwindkeitsdaten von unterschiedlichen Messungspunkten per Land, g g p p , stündliche Zeitreihen für 3 Jahre verfügbar
• Typische Kennlinien für Windturbienen
• Kalibrierung auf jährliche Gesamterzeugung
5 Szenarien pro Zeitschritt, von ffast keinem bis hin zu vollständig ausgelastetem Wind
• Übergangswahrscheinlichkeiten aus historischen Daten abgeleitet:
z.B. Wie oft kommt nach sehr viel Wind sehr wenig Wind?
2. Wasser Verfügbarkeit
• Hier sind die Langzeitschwankungen von Belang
• Der jährliche Wasserzufluss kann sich um bis zu 20% unterscheiden
• Fälle mit wenig Zufluss sind besonders kritisch
• Kraftwerkskapazitäten müssen auch bei geringen Zuflüssen ausreichen zur Lastdeckung
2 Wasserszenarien implementiert
E2M2 : RES‐E Verfügbarkeit – stochastische Szenarien
. . . .
Viel Wind
. . . .
Durchschnittlicher .
. . .
. . .
. . .
. . . s s‘ . . .
Durchschnittlicher
Zufluss .
.
. . .
. . . .
. . . .
Wenig Wind
Viel Wind . . .
. . .
. . . . . .
Niedriger
. .
. . .
. . .
. . .
. . . s s‘ . . .
Niedriger
Zufluss .
day 1,
hour 1 day 1,
hour 3 day 1,
hour 2
day d, hour h
day d, hour h+1
. . . .
Wenig Wind
E2M2s Ergebnisse
• fundamentale Preise für Elektrizitätserzeugung
– Schattenpreis der Nachfragerestriktion
• Optimaler Austausch von Elektrizität
• Optimaler Dispatch der Erzeugungstechnologien
• Optimaler Dispatch der Erzeugungstechnologien
• Optimale Investitionen
• Gesamte Systemkosteny Bezug zu Interkonnektoren:
• Modellauf mit und ohne zusätzliche Interkonnektoren
• Differenz der Systemkosten ergibt Wohlfahrtsgewinne
• Wohlfahrtsgewinne können auf Produzenten Konsumenten und TSOs
• Wohlfahrtsgewinne können auf Produzenten, Konsumenten und TSOs
aufgeteilt werden 18
Das Supergrid
• In Europa wird in großem Umfang Windenergie ausgebaut
• Insbesondere in der Nordsee sollen zahlreiche offshore Windfarmen installiert werden
installiert werden
• Viele Politiker, Marktakteure & Wissenschaftler fordern deshalb einen , starken Netzausbau zwischen den nordeuropäischen Ländern
Di N b ll ök i h Si h f l di
• Dieser Netzausbau sollte aus ökonomischer Sicht nur erfolgen, wenn die Wohlfahrtsgewinne die Netzausbaukosten übersteigen
• Im folgenden sollen mittels E2M2s die Wohlfahrtsgewinne eines Supergrid‐
Szenarios berechnet werden 19
Line increase of 500 MW New 1000 MW Line
Szenarioparameter ‐ Brennstoffkosten
60
40 50
30
Kohle Braunkohle Gas 20
Öl
0 10
21
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030
Szenarioparameter – Windausbau von 2005‐2030
30000
20000 25000
15000
5000 10000
0 5000
DE ES FR UK IT DK PT EL FI NL SE IE BERO PL NOHRBG AT CZ SK CHHU SI LU BA
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Szenarioparameter
• CO2 Preise 2008 25 € /t CO2 linearer Anstieg bis 2015 auf 60 €/t CO2
• Geforderter Zinssatz Investitionen 10,2% real
• Moderater Ausbau Erneuerbarer Energieträger (berechnet mittels Green-X)
• Neue Leitungen würden 2020 in Betreib genommen werden
• Berechnungen in 5 Jahresschritten; dazwischen konstante Kostenänderungen angenommen, nach 2030 ewige Rente
• Alle Kostenersparnisse werden auf 2020 abdiskontiert 23
Ergebnisse
• Die gesamten Einsparungen an Systemkosten belaufen sich auf 3,1 Mrd € bezogen auf das Jahr 2020
• Einige Länder in Europa müssen eine reduzierte Wohlfahrt
• Einige Länder in Europa müssen eine reduzierte Wohlfahrt hinnehmen, während andere hinzugewinnen.
• Die Wohlfahrtsgewinne lassen sich auch auf die relevanten Stakeholder im Strommarkt aufteilen
– KonsumentenKonsumenten – Produzenten – Netzbetreiber
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Diskontierte nationale Wohlfahrtsgewinne in 2020
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Zeitliche Verteilung der Wohlfahrtsänderung – Beispiel Deutschland
Deutschland
26
Konsumenten
CB CC2CC1CC0
CA
CA= CB Loss consumer rent 2
Loss consumer rent 1
PA0
Gain consumer rent 1 Gain consumer rent 2 P*
PA0
PB2 PPA1A2
PB1 PB0 DB
DA
FBA
Ausweitung von Übertragungskapazitäten – Auswirkungen für Produzenten
CB CC2CC1CC0
CA
CA= CB Loss producer rent 2 Loss producer rent 1
PA0
Gain producer rent 1 Gain producer rent 2 P*
PA0
PB2 PPA1A2
PB1 PB0 DB
DA
FBA
Aufteilung der Wohlfahrtsgewinne
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Grobe Kostenschätzung des Ausbaus
• Annahmen
– Investitionskosten 3 Mio. €/km – Durchschnittliche Länge 100km – Insgesamt 18 Leitungen notwendigg g g
• Gesamtkosten: 5,4 Mrd €
In diesem Szenario würde sich das geplante Supergrid aus ökonomischer Perspektive nicht lohnenp
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Implikationen der Ergebnisse
• Kosten‐Nutzen Analyse sollte dem Ausbau des Stromnetzes zugrunde liegen
• Das Timing der Investitionen hat Einfluss auf die Höhe der Wohlfahrtsgewinne
Wohlfahrtsgewinne
• Signifikante Verteilungseffekte sind gegebeng g g g
– Politische Restriktionen wahrscheinlich
– TSOs müssten für Reduktion der congestion rent kompensiert werden
• Ein Szenario ist nicht ausreichend um Vorteilhaftigkeit des Netzausbaus zu analysieren
• Es sollte auf die Leitungen fokussiert werden, welche die höchstenEs sollte auf die Leitungen fokussiert werden, welche die höchsten Wohlfahrtsgewinne ermöglichen
– Schattenpreise der Kuppeln als ökonomisches Ranking 31
Ausblick
• Nur ein gesamteuropäisches Marktmodell ist geeignet um den Ausbau von Interkonnektoren mittels Kosten‐Nutzen‐Analyse zu bewerten
• Es sollten mehrere Szenarien gerechnet werden, um zukünftigen Unsicherheiten begegnen zu können
Unsicherheiten begegnen zu können
• Als Kernparameter für den Ausbau gelten
– CO2- und Brennstoffpreise
– Veränderungen im Kraftwerkspark – Lastzuwachs
– Wasserzuflüsse – Ausbau von RES-E
• Ein stochastischer Ansatz hilft, die zunehmende Volatilität im Strommarkt berücksichtigen zu könneng
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