Durch den steigenden Anteil der Stromerzeugung auf Basis lastferner und dargebotsabhängiger erneuerbarer Energien sind die Leistungsflüsse im europäischen Übertragungsnetz zunehmend weiträumig und schwierig zu prognostizieren. Dies bewirkt eine Verringerung der Übertragungs¬kapazitäten, die für den Handel zwischen Gebotszonen im europäischen Strommarkt verfügbar sind. Eine effiziente Allokation von Übertragungskapazitäten, die zur Maximierung der ökono¬mischen Wohlfahrt unter Gewährleistung der Netzsicherheit führt, soll künftig mithilfe eines last-flussbasierten Kapazitätsmodells in weiten Teilen Europas erfolgen. Dabei spielt die Ausgestal¬tung der Kapazitätsberechnung (Kapazitätsmodell) eine wesentliche Rolle. Aktuelle Diskussionen zur neuen Strombinnenmarkt-Verordnung zeigen die ökonomische und technische Relevanz für eine Vielzahl an Akteure auf.
Zur Beurteilung der zukünftigen Auswirkungen eines Kapazitätsmodells ist eine techno-ökono-mische Bewertung durchzuführen. Diese erfordert eine realitätsnahe Abbildung des Strommark¬tes und des Netzbetriebs, wobei zu berücksichtigen ist, dass zum Zeitpunkt der Kapazitätsbe¬rechnung noch signifikante Unsicherheiten in den Eingangsdaten bestehen.
In dieser Arbeit wurde ein Verfahren zur probabilistischen Bewertung von lastflussbasierten Kapazitätsmodellen entwickelt, das die Quantifizierung möglicher Auswir¬kungen auf den Strommarkt und den Netzbetrieb unter Berücksichtigung von Unsicherheiten er¬möglicht. Das entwickelte Verfahren bildet drei Prozesse über zwei Zeitbereiche ab. Die Kapa¬zitätsberechnung, der Strommarkt sowie die Netzbetriebsplanung werden zunächst im vortäg¬lichen Zeitbereich simuliert. Die Entscheidungsfindung wird dabei über eine gemischt-ganz¬zahlige Optimierung modelliert, als Grundlage dienen die vortäglichen Prognosen der relevanten Eingangsgrößen. Anschließend werden im Rahmen einer Monte-Carlo Simulation die möglichen Prognoseabweichungen gezogen und deren Auswirkungen auf den lntraday-Markt und den Netz¬betrieb im Kurzfristbereich (wenige Stunden vor Erfüllung) mit Hilfe einer linearen Optimierung quantifiziert.
Mithilfe des entwickelten Verfahrens werden exemplarische Bewertungen von Kapazitätsmo-dellen durchgeführt. Im Fokus der Untersuchungen stehen die heute diskutierten Ausgestaltungs¬aspekte hinsichtlich der Wahl der zu betrachtenden Netzelemente und des Mindestwerts der Übertragungskapazitäten. Dabei führen weniger restriktive Kapazitätsmodelle tendenziell zur Er¬höhung der ökonomischen Wohlfahrt, da das Engpassmanagement gezielter und volkswirtschaft¬lich effizienter mithilfe von Redispatch als durch Einschränkung des gebotszonenübergreifenden Handels erfolgen kann. Eine Überdimensionierung ist allerdings aufgrund des erhöhten Aufwands für Redispatch, fehlender Preissignale und verzerrter Wohlfahrtsverteilung nicht wünschenswert. Zudem führen bei weniger restriktiven Kapazitätsmodellen mögliche Prognoseabweichungen zur stärkeren Reduktion der erwarteten Gesamtwohlfahrt und zur potentiellen Gefährdung der Netz¬sicherheit. So wird u.a. gezeigt, dass der regulatorisch geforderte Mindestwert von 70% zu keiner höheren Wohlfahrt als ein Mindestwert von 45% führt.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Durch den steigenden Anteil der Stromerzeugung auf Basis lastferner und dargebotsabhängiger erneuerbarer Energien sind die Leistungsflüsse im europäischen Übertragungsnetz zunehmend weiträumig und schwierig zu prognostizieren. Dies bewirkt eine Verringerung der Übertragungs¬kapazitäten, die für den Handel zwischen Gebotszonen im europäischen Strommarkt verfügbar sind. Eine effiziente Allokation von Übertragungskapazitäten, die zur Maximierung der ökono¬mischen Wohlfahrt unter Gewährleistung der Netzsicherheit führt, soll künftig mithilfe eines last-flussbasierten Kapazitätsmodells in weiten Teilen Europas erfolgen. Dabei spielt die Ausgestal¬tung der Kapazitätsberechnung (Kapazitätsmodell) eine wesentliche Rolle. Aktuelle Diskussionen zur neuen Strombinnenmarkt-Verordnung zeigen die ökonomische und technische Relevanz für eine Vielzahl an Akteure auf.
Zur Beurteilung der zukünftigen Auswirkungen eines Kapazitätsmodells ist eine techno-ökono-mische Bewertung durchzuführen. Diese erfordert eine realitätsnahe Abbildung des Strommark¬tes und des Netzbetriebs, wobei zu berücksichtigen ist, dass zum Zeitpunkt der Kapazitätsbe¬rechnung noch signifikante Unsicherheiten in den Eingangsdaten bestehen.
In dieser Arbeit wurde ein Verfahren zur probabilistischen Bewertung von lastflussbasierten Kapazitätsmodellen entwickelt, das die Quantifizierung möglicher Auswir¬kungen auf den Strommarkt und den Netzbetrieb unter Berücksichtigung von Unsicherheiten er¬möglicht. Das entwickelte Verfahren bildet drei Prozesse über zwei Zeitbereiche ab. Die Kapa¬zitätsberechnung, der Strommarkt sowie die Netzbetriebsplanung werden zunächst im vortäg¬lichen Zeitbereich simuliert. Die Entscheidungsfindung wird dabei über eine gemischt-ganz¬zahlige Optimierung modelliert, als Grundlage dienen die vortäglichen Prognosen der relevanten Eingangsgrößen. Anschließend werden im Rahmen einer Monte-Carlo Simulation die möglichen Prognoseabweichungen gezogen und deren Auswirkungen auf den lntraday-Markt und den Netz¬betrieb im Kurzfristbereich (wenige Stunden vor Erfüllung) mit Hilfe einer linearen Optimierung quantifiziert.
Mithilfe des entwickelten Verfahrens werden exemplarische Bewertungen von Kapazitätsmo-dellen durchgeführt. Im Fokus der Untersuchungen stehen die heute diskutierten Ausgestaltungs¬aspekte hinsichtlich der Wahl der zu betrachtenden Netzelemente und des Mindestwerts der Übertragungskapazitäten. Dabei führen weniger restriktive Kapazitätsmodelle tendenziell zur Er¬höhung der ökonomischen Wohlfahrt, da das Engpassmanagement gezielter und volkswirtschaft¬lich effizienter mithilfe von Redispatch als durch Einschränkung des gebotszonenübergreifenden Handels erfolgen kann. Eine Überdimensionierung ist allerdings aufgrund des erhöhten Aufwands für Redispatch, fehlender Preissignale und verzerrter Wohlfahrtsverteilung nicht wünschenswert. Zudem führen bei weniger restriktiven Kapazitätsmodellen mögliche Prognoseabweichungen zur stärkeren Reduktion der erwarteten Gesamtwohlfahrt und zur potentiellen Gefährdung der Netz¬sicherheit. So wird u.a. gezeigt, dass der regulatorisch geforderte Mindestwert von 70% zu keiner höheren Wohlfahrt als ein Mindestwert von 45% führt.
Aktualisiert: 2020-10-24
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