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Innovative Analysen zum Strommarkt 2.0 – Vorstellung auf der Plattform Strommarkt

7. Jul 2017

Am 27. Juni 2017 tagte die „Plattform Strommarkt – AG1 Versorgungssicherheit und Marktdesign“ im Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi). Dr. Marco Nicolosi, Geschäftsführer der Connect Energy Economics GmbH, stellte auf Einladung des BMWi einen innovativen Modellansatz vor, mit dem Marktakteure bessere Entscheidungen bei unsicheren Rahmenbedingungen treffen können. Der Fokus der Analysen für das BMWi liegt im Kontext des Strommarktes 2.0 und der Energiewende auf der zunehmenden Wetterabhängigkeit des Stromsystems.

Die Innovation besteht in der sogenannten stochastischen Optimierung, mit der die Komplexität des Strommarktes mit steigenden Anteilen erneuerbarer Energien erfasst und Entscheidungen unter Unsicherheit analysiert werden können. Die auf der Plattform Strommarkt vorgestellten Analysen zu den Anreizen im Strommarkt 2.0 und zum Wert von Flexibilitätsoptionen unterstreichen die Vorteile der neuen Methodik. Ein wesentlicher Vorteil ist, dass mit der stochastischen Optimierung der Realoptionswert der Flexibilitätsoptionen deutlich wird. Dieser Realoptionswert entsteht aufgrund von risikobehafteten Entwicklungen und kann zur Finanzierung von Investitionen beitragen.

Neben den vorgestellten Untersuchungen ermöglicht die innovative stochastische Analyse auch die Berücksichtigung von anderen Unsicherheitsfaktoren, wie z.B. von fluktuierenden Brennstoff- und CO2-Preisen. Im Gegensatz dazu wird in der klassischen Modellierung perfekte Voraussicht unterstellt, die lediglich eine mögliche Entwicklung betrachtet und als sicher annimmt. Die neue stochastische Methode erlaubt somit, Investitions- und Desinvestitionsentscheidungen vor einer großen Bandbreite an möglichen zukünftigen Entwicklungen zur bewerten. Beispielsweise lassen sich robuste Gebotsstrategien bei Auktionen für die EEG-Förderung identifizieren. Mit der stochastischen Modellierung ermöglicht Connect den Marktakteuren, die sich den Herausforderungen der Energiewende stellen, bessere Entscheidungen bei unsicheren Zukunftserwartungen zu treffen.