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Speicheroptimierung
(2011)
In dieser Lektion wurden beginnend mit der Darstellung des fundamentalen Wandels
des Gasmarktes die daraus folgenden Implikationen für die Einsatzweise von
Gasspeichern abgeleitet. Anschließend wurden zwei Bewertungs- und Steuerungsverfahren für einen Gasspeicher an den beiden Marktstufen Termin- und Spotmarkt methodisch vorgestellt und anhand von Beispielrechnungen illustriert.
Das Verfahren zur Bewertung und Steuerung im Terminmarkt stellt ein sehr
robustes und methodisch einfaches Verfahren dar. Hierbei wird die Saisonalität
der Forwardkurve bzw. deren Veränderungen arbitragefrei mithilfe des Speichers
ausgenutzt. Dieses Verfahren kann nicht den gesamten Zeitwert des Speichers
ausweisen. Es zieht in jedem Zeitpunkt nur die aktuellen Informationen der Forwardkurve zur Entscheidung heran. Es bildet aber keine bedingte Erwartung über
zukünftige Erträge und deren Beeinflussung durch die aktuelle Speicherfahrweise,
um hieraus eine optimale Entscheidung zu formulieren.
Bei der Bewertung gegenüber dem Spotmarkt mithilfe der Least-Squares-Monte-
Carlo-Simulation wird in einer stochastischen Optimierung dagegen der volle Zeitwert des Speichers und damit der gesamte Zusatznutzen der Flexibilität ermittelt. Hierdurch leiten sich auch wesentlich andere Hedging-Empfehlungen als im ersten Verfahren ab, um diesen zu sichern. Der Einsatz der beiden Verfahren im Alltag zur Bewirtschaftung des Speichers hängt insbesondere vom Know-how, den Speicherparametern und der Risikobereitschaft des Handels ab. Beide Strategien liefern hierzu Hedging-Empfehlungen ab, mit welchem der zugrunde liegende Wert gesichert werden kann. Risikoaverse Händler, die einen Großteil des inneren Wertes sichern wollen, könnten im Terminmarkt einen Großteil des Speichers mithilfe des „Intrinsic Rolling“-Verfahrens bewirtschaften. Sie würden hierdurch den saisonalen Spread in der Forwardkurve rollierend sichern. Gleichzeitig kann ein kleinerer Anteil mithilfe der stochastischen Optimierung und den damit verbundenen Ausübungsgrenzen gegenüber dem Spotmarkt bewirtschaftet werden.
In einem liquiden vollständigen Markt wird eine Steuerung des Speichers allein
gegenüber den vorhandenen Marktstufen vorgenommen und der Wert für alle
Marktteilnehmer objektiv messbar. Für den Fall, dass der Markt illiquide ist und
hierdurch z. B. eine Kundenlast nicht allein am Termin- und Spotmarkt jederzeit
gedeckt werden kann, erscheint es notwendig, den Speicher im Kontext einer Portfoliooptimierung zu bewerten. Dies wird in der nächsten Lektion vorgenommen.
Hierbei ist aber zu beachten, dass der Speicher dadurch eine individualisierte Wertkomponente erhält, die von der konkreten Ausgestaltung des jeweiligen Portfolios abhängt.
Risiken des Handels
(2009)
Aufbau von Handelseinheiten
(2012)
Risiken des Handels
(2012)
In diesem Artikel werden zunächst einleitend der Gasmarkt Deutschland und der sich daraus ergebende Speicherbedarf skizziert. Folgend wird auf verschiedene Speichernutzen aus betriebswirtschaftlicher Perspektive eingegangen und die in diesem Artikel vorgestellten Bewertungsverfahren einleitend beschrieben. In diesem Artikel werden stochastische Optimierungsmethoden aufgegriffen, die sowohl eine Bewertung der Speicher gegenüber einem Spotpreis, als auch gegenüber einer gesamten Forwardcurve ermöglichen. Hierzu werden zunächst Modelle zur Beschreibung der Marktpreise vorgestellt und anhand empirischer Daten kalibriert. Dann wird eine beispielhafte Speicherscheibe zunächst auf Basis der LeastSquareMonteCarloTechnik gegenüber dem stochastischen mehrfaktoriellen Spotpreismodell bewertet. Hieran schließt sich die Vorstellung der Bewertung sowie des Hedgings gegenüber der Forwardcurve an. Abschließend erfolgt eine vergleichende Gegenüberstellung beider Verfahren.
Simulating the electromagnetic‐thermal treatment of thin aluminium layers for adhesion improvement
(2015)
A composite layer material used in packaging industry is made from joining layers of different materials using an adhesive. An important processing step in the production of aluminium-containing composites is the surface treatment and consequent coating of adhesive material on the aluminium surface. To increase adhesion strength between aluminium layer and the adhesive material, the foil is heat treated. For efficient heating, induction heating was considered as state-of-the-art treatment process. Due to the complexity of the heating process and the unpredictable nature of the heating source, the control of the process is not yet optimised. In this work, a finite element analysis of the process was established and various process parameters were studied. The process was simplified and modelled in 3D. The numerical model contains an air domain, an aluminium layer and a copper coil fitted with a magnetic field concentrating material. The effect of changing the speed of the aluminium foil (or rolling speed) was studied with the change of the coil current. Statistical analysis was used for generating a general control equation of coil current with changing rolling speed.