Eine kritische Analyse von Strommarktmodellen

Fundamentalmodelle in Strommärkten dienen dazu den Strompreis mittels Wechselwirkung von Angebot und Nachfragen zu erklären. Notwendig dafür sind eine Kraftwerksdatenbank, Szenarien für Inputpreise und Daten zur Stromnachfrage. Mit der Unterstützung von numerischen Optimierungsverfahren, oder noch spezifischer, Optimierung unter Nebenbedingungen, kann der Strompreis in fundamentaler Weise erklärt werden. Das heißt ohne der Notwendigkeit, das Model an aktuelle Marktsituationen zu kalibrieren wie es zum Beispiel in statistischen Preismodellen oder klassischen Modellen aus der Finanzwirtschaft der Fall ist. Fundamentalmodelle werden im großen Ausmaß von Universitäten, Regulierungsbehörden und Consulting-Firmen eingesetzt. Der Grund für deren Einsatz ist die Abschätzung fundamentaler Auswirkungen fundamentaler Marktänderungen. Solche Änderungen können zum Beispiel zusätzliche Elektrizitätserzeugung aus erneuerbaren Energiequellen, fluktuierende Inputpreise oder geänderte Preise für CO2-Emissions-Zertifikate sein. Der große Vorteil von Fundamentalmodellen ist, dass diese Änderungen sehr leicht in das Modell integriert werden können, in dem man die obenerwähnten Inputparameter ändert. Aus diesem Grund wurden Fundamentalmodellierungsansätze zum aktuellen Stand der Technik im Bereich der Energieökonomik. Viele Autoren benützen solche Modellierungsansätze um Policy- Fragen analysieren zu können. Allerdings ist eine kritische Beleuchtung der Stärken und Schwächen von Fundamentalmodellierungsansätzen in der Literatur bisher unterrepräsentiert. Das Ziel dieses Projekts ist es die Grenzen von Fundamentalmodellen zu erforschen. Des Weiteren interessiere ich mich für die Sensitivität solcher Modelle vor allem in Bezug auf das optimale Level an Datenaggregation und die Bestimmung von optimalen Zeithorizonten.

Marktmachtsausübung durch Stromproduzenten begleitet uns seit der Strommarktliberalisierung. Während die Messung und Evaluierung von Marktmacht in geographisch unbeschränkten Märkten weitgehend erforscht ist, gibt es weitaus weniger Kenntnis darüber, wie sich Marktmacht in lokalen Märkten auswirkt. In solchen Märkten kontrollieren Unternehmen Erzeugungseinheiten an unterschiedlichen Orten. In diesem Projekt haben wir eine allgemeine Methodik zur Marktmachtmessung in lokalen Märkten erforscht und angewandt. Das besondere an lokalen Strommärkten ist, dass die Segmentierung in lokale Märkte eine Funktion der Angebotsstrategien der Marktteilnehmer ist. Oder anders gesagt, ob Übertragungsnetze verstopft sind oder nicht hängt unter anderem vom Bietverhalten der strategischen Akteure ab. Wir haben die Nützlichkeit dieser Methodik für die folgenden Fälle evaluiert: (1) die Modellierung des erwarteten gewinnmaximierenden Angebotsverhaltens eines Anbieters, (2) die Quantifizierung der Auswirkungen eines großen Anbieters, der einen Teil seiner Erzeugungskapazität abtreten muss, und (3) die Entwicklung eigener Maße zur Messung von lokaler Marktmacht. Darüber hinaus entwickelten wir auch ein stochastisches Gleichgewichtsmodell zwischen Unternehmen, die miteinander im Wettbewerb stehen. Dieses Model kann dazu verwendet werden alternative Marktgleichgewichte zu bestimmen welche für diverse Policy-Simulationen relevant sein kann. Wir wendeten diese allgemeine Methodik auf den lokalen italienischen Stromgroßhandelsmarkt an und der Beitrag zur Wissenschaft ist die Erweiterung klassischer Maße zur Schätzung des Marktmachtpotenzials von strategischen Unternehmen auf lokale Märkte. Anders als in den Vereinigten Staaten wendet Europa ein zonales Strommarktmodell an, welches viele der physikalischen Aspekte des Stromnetzes, sowie die Betriebseigenschaften konventioneller Kraftwerke, ignoriert. Da das lokale Stromangebot in Echtzeit jedoch gleich der lokalen Stromnachfrage plus etwaige Stromnettoimporte entsprechen muss, könnte der Übertragungsnetzbetreiber gezwungen sein Fahrplanänderungen vorzunehmen, um eine sichere Versorgung in Echtzeit sicherzustellen. Diese Korrekturmechanismen können ausgenutzt werden durch Verkauf von Energie, die in Echtzeit wahrscheinlich nicht benötigt wird, und durch Zurückhaltung von Kapazität, die in Echtzeit wahrscheinlich benötigt wird. Diese "perversen Anreize" haben Anfang/Mitte der 2000er Jahre zu einer Änderung des US-amerikanischen Großhandelsmarktdesigns geführt. Wir zeigen, dass diese Anreize Angebotskurven determinieren und Ineffizienzen generiert. Marktmacht auf lokalen Strommärkten kann den Verbrauchern ernsthaften monetären Schaden zufügen, weshalb so gut wie alle Stromgroßhandelsmärkte in den Vereinigten Staaten über automatische Tools zur Eindämmung von Marktmacht verfügen. Diese Tools sind direkt in das Marktdesign integriert und werden unmittelbar vor dem Clearing automatisch angewandt. Wir analysieren diese Mechanismen und diskutieren die Herausforderungen dieser Tools hinsichtlich der Energiewende.