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Lightning safety guidelines
(2010)
Die Energiewirtschaft befindet sich in einem starken Wandel, der v. a. durch die Energiewende und Digitalisierung Druck auf sämtliche Marktteilnehmer ausübt. Das klassische Geschäftsmodell des Energieversorgungsunternehmens verändert sich dabei grundlegend. Der kontinuierlich ansteigende Einsatz dezentraler und volatiler Erzeugungsanlagen macht die Identifikation von Flexibilitätspotenzialen notwendig, um weiterhin eine hohe Versorgungssicherheit zu gewährleisten. Dieser Schritt ist nur mit einem hohen Digitalisierungsgrad möglich. Eine funktionale Plattform mit Microservices, die zu Geschäftsprozessen verbunden werden können, wird als Möglichkeit zur Aktivierung der Flexibilität und Digitalisierung der Energieversorgungsunternehmen im Folgenden vorgestellt.
Risiken des Handels
(2012)
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.
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.
Aufbau von Handelseinheiten
(2012)
Using optimization to design a renewable energy system has become a computationally demanding task as the high temporal fluctuations of demand and supply arise within the considered time series. The aggregation of typical operation periods has become a popular method to reduce effort. These operation periods are modelled independently and cannot interact in most cases. Consequently, seasonal storage is not reproducible. This inability can lead to a significant error, especially for energy systems with a high share of fluctuating renewable energy. The previous paper, “Time series aggregation for energy system design: Modeling seasonal storage”, has developed a seasonal storage model to address this issue. Simultaneously, the paper “Optimal design of multi-energy systems with seasonal storage” has developed a different approach. This paper aims to review these models and extend the first model. The extension is a mathematical reformulation to decrease the number of variables and constraints. Furthermore, it aims to reduce the calculation time while achieving the same results.
Previous studies optimized the dimensions of coaxial heat exchangers using constant mass fow rates as a boundary condition. They show a thermal optimal circular ring width of nearly zero. Hydraulically optimal is an inner to outer pipe radius ratio of 0.65 for turbulent and 0.68 for laminar fow types. In contrast, in this study, fow conditions in the circular ring are kept constant (a set of fxed Reynolds numbers) during optimization. This approach ensures fxed fow conditions and prevents inappropriately high or low mass fow rates. The optimization is carried out for three objectives: Maximum energy gain, minimum hydraulic efort and eventually optimum net-exergy balance. The optimization changes the inner pipe radius and mass fow rate but not the Reynolds number of the circular ring. The thermal calculations base on Hellström’s borehole resistance and the hydraulic optimization on individually calculated linear loss of head coefcients. Increasing the inner pipe radius results in decreased hydraulic losses in the inner pipe but increased losses in the circular ring. The net-exergy diference is a key performance indicator and combines thermal and hydraulic calculations. It is the difference between thermal exergy fux and hydraulic efort. The Reynolds number in the circular ring is instead of the mass fow rate constant during all optimizations. The result from a thermal perspective is an optimal width of the circular ring of nearly zero. The hydraulically optimal inner pipe radius is 54% of the outer pipe radius for laminar fow and 60% for turbulent fow scenarios. Net-exergetic optimization shows a predominant infuence of hydraulic losses, especially for small temperature gains. The exact result depends on the earth’s thermal properties and the fow type. Conclusively, coaxial geothermal probes’ design should focus on the hydraulic optimum and take the thermal optimum as a secondary criterion due to the dominating hydraulics.