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Computermodelle in der Energiewirtschaft

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Unverzichtbare Ratgeber oder sinnlose Zahlenspielerei?

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So wie Computer immer leistungsfähiger und in gewisser Weise intelligenter werden, nimmt auch ihre Unverzichtbarkeit in vielen wirtschaftlichen Prozessen immer weiter zu. Computermodelle nehmen dabei eine besondere Stellung ein. Mit ihnen kann man fast alles simulieren und somit auch prognostizieren, im Zweifelsfall die ganze Welt.

Man denke nur an die immer detaillierteren Klimamodelle. Am Beispiel der Energiewirtschaft lässt sich gut zeigen, wie sehr insbesondere Prognosemodelle mittlerweile integraler und unverzichtbarer Bestandteil der Planung und Durchführung vieler wirtschaftlicher Prozesse geworden sind. Aber auch, was ihre Schwachstellen sind und wohin die Reise noch gehen wird. In loser Folge werden im Rahmen dieses Newsletters – startend mit der heutigen Ausgabe – Modelle beleuchtet, die in der Energiewirtschaft im Einsatz sind, teilweise aber auch große Relevanz für andere Branchen besitzen. Den Anfang machen die umfassendsten und grundlegendsten Vertreter, die langfristigen Fundamentalmodelle des Strommarktes.

Wofür werden langfristige Prognosemodelle überhaupt benötigt? Auf diese Frage gibt es viele Antworten. Die Politik benötigt langfristige Vorhersagen, um verlässliche Rahmenbedingungen zu schaffen. Verbände nutzen Prognosen, um diese Rahmenbedingungen mitgestalten, man könnte auch sagen, beeinflussen zu können. Man denke nur an die kürzlich unter großem medialem Echo vorgestellte BDI-Studie „Klimapfade für Deutschland“, in der der BDI einen industriefreundlichen Weg zum Klimaziel für 2050 skizziert. Dieser Studie liegt unter anderem das Strommarktmodell von Prognos zugrunde.

Der Anwendungszweck, der hier näher beleuchtet werden soll, ist aber ein anderer: die Planung und dazu notwendige Bewertung zukünftiger Erträge in Unternehmen. In den meisten Branchen sind Planungshorizonte von drei bis fünf Jahren üblich. Dieser Zeitraum ist durch Terminmärkte in vielen Bereichen gut abgedeckt. Man braucht sich also keine großen Gedanken über die Preisentwicklung zu machen, man bedient sich quasi der Weisheit der Vielen. Anders in der Energiewirtschaft. Hier sind die Planungszyklen nach wie vor deutlich länger. In der Vergangenheit mit ihren Großkraftwerken waren Planungszeiträume von 30 bis 40 Jahren keine Seltenheit. Aber auch ein moderner Windpark hat eine technische Lebensdauer von 20 Jahren. Sowohl bei Investitionsentscheidungen als auch bei Bewertungen im Rahmen des Jahresabschlusses oder bei Kauf bzw. Verkauf muss der Ertragswert über die verbleibende Lebensdauer bestimmt werden. Dafür ist natürlich die Preisentwicklung entscheidend. Da es aber keinen Terminmarkt für den Stromabsatz in 20 Jahren gibt, kommen als nächstbeste Alternative Prognosemodelle zum Einsatz.

Doch was passiert eigentlich in einem solchen langfristigen Prognosemodell, bis am Ende eine Zeitreihe für den Strompreis herauskommt? Im Grunde genommen lässt sich die Funktionsweise kurz zusammenfassen, die Komplexität kommt hauptsächlich durch die Vielzahl der Inputparameter und die Menge an Daten zustande. Schließlich wird für gewöhnlich das gesamte europäische Verbundnetz in stündlicher Auflösung über einen Zeithorizont von Jahrzehnten modelliert. Im Kern arbeiten die Modelle wie folgt. In einer zweistufigen Optimierung wird im ersten Schritt ermittelt, ob der prognostizierte Strombedarf durch die bestehenden Erzeugungsanlagen und Speicher gedeckt werden kann. Ist dies nicht der Fall (zum Beispiel weil ein Kraftwerk aufgrund seines Alter stillgelegt wurde), baut das Modell die kostengünstigste Erzeugungstechnologie zu. In vielen Fällen wird diese Entscheidung eingeschränkt, sodass zum Beispiel keine Kohlekraftwerke mehr zugebaut werden dürfen. Im zweiten Schritt wird der stündliche Bedarf durch Einsatz der kostenoptimalen Kraftwerke gedeckt. Das teuerste für die momentane Bedarfsdeckung notwendige Kraftwerk definiert dabei den Strompreis. Manche Modelle kennen darüber hinaus auch noch Aufschläge aufgrund einer künstlichen Verknappung der Erzeugungsressourcen. Dies rechtfertigt sich durch die Notwendigkeit für flexible Kraftwerke, ihre langfristigen Grenzkosten in gegebenenfalls sehr wenigen Einsatzstunden erwirtschaften zu müssen. Natürlich sind die Modelle meist deutlich komplexer als hier skizziert, zum Beispiel werden Grenzkuppelstellen berücksichtigt, flexible Verbraucher, technische Restriktionen der Kraftwerke und vieles weitere. Darüber hinaus werden unterschiedliche Szenarien betrachtet, um die Unsicherheit in Bezug auf die gesetzten Annahmen zu berücksichtigen. Der Grundgedanke ist aber schlicht und ergreifend die kostenoptimale Deckung des Stromverbrauchs in jeder Stunde.

Aus diesem Grundgedanken folgt auch eine Schwachstelle dieser Modelle. Es werden zwar stundengenaue Strompreiskurven, wie sie für die Bewertung eines flexiblen Kraftwerks erforderlich sind, generiert. Diese sind aber nicht mit realen Preiskurven am Spotmarkt vergleichbar, trotzdem werden sie noch häufig für Bewertungen herangezogen. Wenn man sich die Logik des Modells vor Augen führt, wird offensichtlich, worin sich die prognostizierten Preiskurven von den realen unterscheiden. Es gibt im Modell weder unvorhergesehene Ereignisse noch suboptimale oder irrationale Handlungsweisen. Dadurch ist die Volatilität in den modellierten Preiskurven deutlich geringer als im wirklichen Leben. Für ein Kernkraftwerk, das ohne große Leistungsanpassungen durchgehend Strom produziert, ist die Volatilität nicht so entscheidend. Für eine hochflexible Gasturbine allerdings, die nur wenige Einsatzstunden hat und deren Vermarktungsergebnis maßgeblich von ihrer Flexibilität beeinflusst wird, ist eine möglichst genaue Kenntnis der Volatilität entscheidend. Für die Bewertung einer solchen Gasturbine und auch für die meisten anderen modernen Erzeugungsanlagen und Speicher sollte man daher keine fundamental modellierten Preiskurven heranziehen. Die unterschätzte Volatilität kann Bewertungen signifikant nach unten verfälschen.

Wie also dann vorgehen? Für grobe Abschätzungen reicht oftmals eine lineare Extrapolation von Terminmarktdaten. Betrachtet man die Bandbreite der Szenarien eines Fundamentalmodells, so sieht man oft schon nach zehn Jahren einen Unterschied zwischen hohem und niedrigem Strompreis von über 100 Prozent. Die Extrapolation des Terminmarktpreises liegt fast immer innerhalb dieses Korridors. Für genauere Bewertungen empfiehlt sich die Kombination eines fundamental modellierten Jahresdurchschnittspreises mit einer aufgeprägten Volatilität, die sich aus historischen Daten ableitet. Dies vernachlässigt zwar die zunehmende Flexibilität der Stromverbraucher und auch andere potenzielle Entwicklungen mit Einfluss auf die Volatilität. Aber die Ergebnisse sind trotzdem deutlich realistischer als eine Bewertung mit stündlichen Strompreiskurven eines Fundamentalmodells.

Wenn fundamental modellierte Strompreispfade für Bewertungszwecke unzureichend sind, haben Fundamentalmodelle dann überhaupt noch einen Daseinszweck? Diese Frage lässt sich klar positiv beantworten. Wie schon zu Beginn skizziert, besteht ihr Verwendungszweck ja nicht ausschließlich in der Generierung von langfristigen Strompreispfaden, sondern ist viel umfassender. Schließlich wird das gesamte System aus Erzeugungsanlagen, Speichern und Verbrauchern in die Zukunft fortgeschrieben. Somit besteht ihr großer Mehrwert darin, die Zukunft ein Stück weit greifbarer zu machen und Entscheidungen, die heute getroffen werden auf ihre zukünftigen Auswirkungen zu untersuchen. Natürlich sind langfristige Modelle mit großer Unsicherheit behaftet und auch zukünftige noch leistungsstärkere Computer werden daran nichts ändern. Aber wenn man heute schon wüsste, wie die Welt in 50 Jahren aussieht, wäre das Leben ja auch ziemlich langweilig. 

Quelle: KPMG Corporate Treasury News, Ausgabe 76, Februar 2018
Autor: Joachim Hermann, Manager, Finance Advisory, joachimhermann@kpmg.com

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