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4.2.2 Auswirkungen auf den Intradaymarkt

Auf den Intradaymarkt hat die Stromerzeugung aus EE hauptsächlich wegen des Ausgleichs von Prognosedifferenzen Einfluss. Wie auf dem Spotmarkt kann man diesen Einfluss sowohl hinsichtlich des Handelsvolumens, als auch hinsichtlich der Preise erkennen. In Abb. 4.7 ist der Zusammenhang zwischen dem tagesmittleren Handelsvolumen am Intradaymarkt und der tagesmittleren Windstromerzeugung für den Zeitraum von Juli 2010 bis Juni 2011 dargestellt. Es ist deutlich sichtbar, dass mit steigender Windstromerzeugung das Handelsvolumen zunimmt. Dies liegt daran, dass die Wahrscheinlichkeit für einen großen Prognosefehler und für entsprechend große Ausgleichsgeschäfte mit der Höhe der Einspeisung steigt. Der Korrelationskoeffizient zwischen beiden Größen beträgt 0,626 und ist damit etwas geringer als beim Spotmarkt.

Abb. 4.7 Zusammenhang zwischen Windstromerzeugung und Intraday Handelsvolumen (eigene Darstellung mit Daten der TransnetBW GmbH)

Wie auf dem Spotmarkt ist auch auf dem Intradaymarkt der Einfluss der Windstromerzeugung auf den Preis nur schwach ausgeprägt. Deutlicher sichtbar ist hingegen der Zusammenhang zwischen den zum Ausgleich von Prognosedifferenzen gehandelten Mengen und dem Intradaymarktpreis. Hierzu eignet sich eine Betrachtung des Preisspreads zwischen dem Spotmarkt- und Intradaymarktpreis. In Abb. 4.8 sind hierzu die Handelsmengen der TransnetBW zum Ausgleich von Prognosedifferenzen beim Handel mit Windstrom und der Preisspread zwischen Spotmarktpreis und dem mittleren Preis auf dem Intradaymarkt auf Stundenbasis am Beispiel des 5. März 2011 dargestellt. In der Abbildung ist deutlich erkennbar, dass bei einem Kauf von Strom am Intradaymarkt durchschnittlich ein Preis bezahlt wurde, der über dem Spotmarktpreis liegt. Mit zunehmender Kaufmenge ist ein Anstieg des Preisspreads zu beobachten.

Bei der Betrachtung der Handelsmengen zum Ausgleich von Prognosedifferenzen und dem Preisspread kann man einen linearen Zusammenhang zwischen beiden Größen erkennen. Abbildung 4.9 zeigt diesen Zusammenhang für den Zeitraum vom Mai 2010 bis April 2011[1] anhand von Daten der TransnetBW. Der ausgewertete Datensatz enthält für den genannten Zeitraum für jede Stunde, in der Transaktionen zum Ausgleich von Prognosedifferenzen von Windstrom durchge-

Abb. 4.8 Einfluss von Handelstätigkeiten auf den Preis im Intradaymarkt am 05.03.2011 (eigene Darstellung nach Graeber und Kleine 2013, Abb. 7)

Abb. 4.9 Zusammenhang zwischen Prognosedifferenz und Preisspread (eigene Darstellung nach Graeber und Kleine 2013, Abb. 8)

führt wurden, jeweils die Summe der Käufe und Verkäufe und den dazugehörigen mittleren Preis. Bei einer linearen Regression mit einer Steigung von 0,049 ergibt sich ein Bestimmtheitsmaß von 0,338 was einem Korrelationskoeffizient von 0,581 entspricht.

Wie der Einfluss des Stroms aus EE auf den Spotmarktpreis so lässt sich auch der dargestellte Zusammenhang durch den Merit-Order-Effekt erklären. Verringert sich die Intradayprognose gegenüber der Vortagesprognose, führt dies zu einer Verschiebung der Merit-Order-Kurve nach links, im umgekehrten Fall nach rechts. Da die Merit-Order-Kurve auf dem Intradaymarkt meist steiler ist, als auf dem Spotmarkt ist der Merit-Order-Effekt auf dem Intradaymarkt jedoch stärker ausgeprägt. Auch der Handelszeitpunkt kann sich auf die Stärke des Merit-OrderEffekts auswirken, da sich die Steigung der Merit-Order-Kurve mit abnehmendem Horizont bis zum Erzeugungszeitpunkt vergrößert.

4.2.3 Auswirkungen auf die Ausgleichsenergiepreise

Wie im Intradaymarkt ist auch beim Bedarf an Ausgleichsenergie ein Einfluss von Prognosedifferenzen erkennbar. Für die Differenz zwischen dem letzten Vermarktungsstand nach dem Intradayhandel und der tatsächlichen Erzeugung von Strom aus EE wird zwangsweise Ausgleichsenergie eingesetzt. Da der Ausgleich von Prognosedifferenzen für den Bedarf an Ausgleichsenergie allerdings nur ein Faktor von vielen ist, sind die Auswirkungen schlecht erkennbar. Bei Betrachtung von tagesmittlerer Windstromerzeugung und dem tagesmittleren Ausgleichsenergiebedarf ergibt sich nur ein Zusammenhang mit einem Korrelationskoeffizient von 0,214. Allerdings kann man in der linken Grafik in Abb. 4.10 erkennen, dass ein sehr niedriges Regelenergievolumen nur bei sehr niedriger Windenergieerzeugung vorkommt.

Auch der Einfluss der Prognosedifferenzen auf die Preise der Ausgleichsenergie ist nur schwer sichtbar. Die preisabhängige Einsatzreihenfolge der Regelenergiekraftwerke ist grundsätzlich vergleichbar mit der Merit-Order-Kurve im Spot- und Intradaymarkt. Wie in der rechten Grafik in Abb. 4.10 dargestellt, ist allerdings kein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Bedarf an Ausgleichsenergie zum Ausgleich von Prognosedifferenzen und dem Spread zwischen Spotmarktpreis und Ausgleichsenergiepreis erkennbar. Für den Zeitraum vom Mai 2010 bis April 2011 ergibt die Auswertung der Daten der TransnetBW bei einer linearen Regression mit einer Steigung von 0,162 nur einen Korrelationskoeffizient von 0,195. Die Steigung der Regressionsgeraden ist damit allerdings gut dreimal so hoch wie die im Intradaymarkt. Dies kann mit einem im Vergleich zur Merit-Order-Kurve im Intradaymarkt stärkeren Anstieg der Preise in der Einsatzreihenfolge der Regelenergiekraftwerke erklärt werden.

Abb. 4.10 Zusammenhang zwischen Windstromerzeugung und gesamtem Ausgleichsenergiebedarf sowie Zusammenhang zwischen Ausgleichsenergiebedarf und Preis (eigene Darstellung mit Daten der TransnetBW GmbH)

  • [1] Der zu den bisherigen Betrachtungen abweichende Zeitraum resultiert aus einem Strukturbruch in den Daten im Mai 2011, da ab diesem Zeitpunkt bei der TransnetBW auch Fehler der Photovoltaikleistungsprognose mit am Intradaymarkt ausgeglichen wurden. Eine Trennung der Handelsgeschäfte hinsichtlich des Energieträgers ist dabei nicht ohne weiteres möglich
 
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