DE03G7074 V Vcrbundprojekt: Risiken und Chancen des

ETDE-DE-1456

DE03G7074Abschlussbericht:V Vcrbundprojekt:

"Risiken und Chancen des liberalisierten Strommarktes"

Teilprojekt:"Integrierte Entschcidungsunterstutzung durch BoFiT zur Erhaltung der Wettbewerbsfahigkeit der Kraft- Warmc-Kopplung"

Abschlussbericht

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DISCLAIMER

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ABSCHLUSSBERICHT

V I n halts verzeich n is

1 AUFGABENSTELLUNG DES VORHABENS 5

1.1 Die aktuelle Situation auf dem Energiemarkt 51.1.1 Historie 51.1.2 Liberalisierung 61.1.3 Erzeugung und Handel 121.1.4 Betriebsplanung 121.1.5 Kurzfristige Stromgeschafte 141.1.6 Strom als Ware 141.1.7 Marktplatze 181.1.8 Marktteilnehmer 221.1.9 Terminmarkt fur Stromderivate 23

. 1.1.10 Terminborse 23V*

1.2 Die aktuelle Situation der KWK unter diesen Randbedingungen 26

1.3 Voraussetzungen, unter denen das Vorhaben durchgefiihrt wurde 27

1.4 Wissenschaftlicher und technischer Stand, an den angeknupft wurde 271.4.1 Untersuchungen zur Entstehung von Spotpreisen 271.4.2 Prognosemethoden im Oberblick 30

1.5 Zusammenarbeit mit anderen Stellen 36

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EINGEHENDE DARSTELLUNG DER ERZIELTEN ERGEBNISSE 37

2.1 Ergebnisse zum Arbeitsziel "AZ1 : Arbeitsziel 1: BoFiT-Erweiterungen zur Abbildung derOkosteuer, flexibler Vertragsmodelle und okologisch sinnvoller Anlagenkomponenten" 37

2.1.1 Wie sieht BoFiT nach diesem Vorhaben aus ? 372.1.2 Das Losungskonzept fur die Abbildung der Okosteuer in BoFiT 502.1.3 Das Losungskonzept zur Online- Tageseinsatzoptimierung Bedienkonzept 562.1.4 Das Losungskonzept zur Abbildung spezieller KWK-Anlagen 882.1.5 Die Abbildung der KWK- Vergiitung an einem Beispiel 96

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2.2 Ergebnisse zum Arbeitsziel AZ2: "Anforderungsanalyse und BoFiT-Integration im neuenWorkflow der Bewag" 100

2.2.1 Ziele und Nutzen des Einsatzes von BoFiT-MEM beim Stromhandel 1002.2.2 Das Losungskonzept zur Erweiterung der MEM-Stromverkaufs 1032.2.3 Das efit Losungskonzept zur Ermittlung der Vertriebslast als Basis der MEM- Jahresoptimierung

1302.2.4 Ergebnis der Tests der Bewag - Die Abbildung von Wochenenden in MEM 137

2.3 Ergebnisse zum Arbeitsziel MAZ 3: Erarbeitung und Einfuhrung der Marktmodellierung und derRisikobetrachtung in BoFiT1 141

2.3.1 Einflussfaktoren auf den Spotpreis 1412.3.2 Agenten und agenten-basierte Simulation 1442.3.3 Das Modell im Uberblick 156

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3 ERFOLGSKONTROLLBERIGHT 166

3.1 Beitrag zu den forderpolitischen Zielen 166

3.2 Zusammenfassung zum wissenschaftlich-technischen Ergebnis des Vorhabens 1673.2.1 Ausblick 1693.2.2 Obertragung auf andere Markte 170

3.3 Verwertungsplan 171

3.4 Arbeiten, die zu keiner Losung gefiihrt haben 1713.4.1 Arbeitsziel 1 „ BoFiT-Erweiterung zur Abbildung der Okostezer, flexibler Vertragsmodelle und okologisch sinnvoller Anlangenkomponenten 1713.4.2 Arbeitsziel 2: „Anforderungsanalyse und BoFiT-Integration im neuen Workflow der Bewag"1713.4.3 Arbeitsziel 3: „Erarbeitung und Einfuhrung der Marktmodellierung und der Risikobetrachtung in BoFiT 171

3.5 Prasentationsmdglichkeiten fur mogliche Nutzer 1723.5.1 Geplante Veroffentlichungen und Vortrage: 1723.5.2 Veroffentlichungen und Vortrage: 173

3.6 Einhaltung von Kosten-und Zeitplanung 175


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1 Aufgabenstellung des Vorhabens1.1 Die aktuelle Situation auf dem Energiemarkt

1.1.1 HistorieBis April 1998 war die Welt der Energieversorgungsunternehmen (EVU) einfach und klar geordnet. Fur rund 100 Jahre war der Elektrizitatsmarkt gepragt durch die Gebietsmonopole der Energieversorgungsunternehmen. Jedes EVU hatte seinen Platz am Markt und keinerlei Konkurrenz zu befurchten. Auf der nationalen Ebene agierten acht EVU, deren Versorgungsgebiete lediglich durch die kleineren Gebiete der Stadtwerke unterbrochen wurden. Die Abnehmer batten keine Moglichkeit, ihre Lieferanten frei zu wahlen. Wollten sie keinen Strom vom EVU ihres Versorgungsgebietes beziehen, blieb ihnen einzig die Moglichkeit, den Strom selber zu erzeugen und vom zustandigen Versorger nur Reservestrom zu beziehen. Uberschusse konnten zu unattraktiven Preisen in das Netz des Versorgers eingespeist werden. Die Vorteile dieser Monopolstruktur lagen darin, dass die EVU sich einem gesicherten Geschaft mit guten Margen gegenuber sahen. Dadurch wurde der Aufbau einer stabilen und zuverlassigen Stromversorgung ermoglicht. Grunde fur Stromausfalle waren grundsatzlich in einer Transportunterbrechung im Ubertragungs- oder Verteilnetz oder einer Unterbrechung der Erzeugung durch einen Ausfall von Kraftwerken zu sehen.Urn Transportunterbrechungen vorzubeugen, wurde von den EVU ein eng vermaschtes Netz gebaut, welches Stromausfalle in Deutschland zur Ausnahme macht. So treten in Deutschland im Durchschnitt jahrlich Stromausfalle von in Summe sechs Minuten auf. In Italien sind es bereits 10 Stunden pro Jahr und in Kolumbien 10 Stunden pro Monat.Gegen Unterbrechungen in der Erzeugung wappneten sich die Versorger durch eine Reservehaltung Um dies zu erreichen, wurde eine gro&e Menge an Erzeugungskapazitat aufgebaut. So betrug die installierte Leistung Ende 1999 insgesamt knapp 100.000 Megawatt. Die Spitzenlast wurde am 18. November 1999 mit 70.900 MW gemessen. Damit existieren im deutschen Markt Uberkapazitaten von annahrend 30.000 MW; immerhin eine Uberkapazitat, die ausreichen wurde, um den italienischen Strommarkt zu versorgen. Im Rah men der Reservehaltung kooperierten die EVU bereits zu Monopolzeiten.Die Monopolstruktur des Energiemarktes brachte jedoch auch eine Reihe von Nachteilen mit sich. So orientierten sich die EVU in erster Linie an der Technik und der Versorgungssicherheit und nicht an den Wunschen und Bedurfnissen der Abnehmer. Kosten waren in diesem Verkaufermarkt kein Entscheidungskriterium, da diese problemlos an die Kunden weitergegeben werden konnten: Gebaut wurde, was technisch moglich war! Der Preis wurde als Summe aus Kosten und gewunschter Marge kalkuliert.Private Abnehmer wiederum sahen Energiekosten als fixe, nicht beeinflussbare Kosten an und unternahmen daher keine Anstrengungen zur Optimierung ihres Energieverbrauchs bzw. ihrer Energiekosten.Diese "schone Welt" wurde am 19. April 1998 durch die Verabschiedung des neuen Energiewirtschaftsgesetzes kraftig durcheinander gebracht, wie im folgenden erlautert wird,

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AbschlussberichLdoc © ProCom GmbH, Seite 5

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1.1.2 LiberalisierungDie Deregulierung des Energiemarktes hat einen groften Umbruch in diesem Marktsegment zur Folge gehabt. In diesem Abschnitt werden zunachst die grundlegenden Richtlinien, Gesetze und Vereinbarungen erlautert, und aufgezeigt, welche Auswirkungen die jeweils vorgenommenen Regel ungen auf den Strommarkt und hier insbesondere auf den Bereich der Erzeugung und des Handels haben. Im Anschluss werden die konkreten Folgen und Anderungen der Liberalisierung dargestellt und die neue Marktstruktur erklart.

GrundlagenZu den wesentlichen Determinanten des Energiemarktes zahlt ohne Zweifel die Politik, obliegt ihr doch die Moglichkeit, politische und wirtschaftliche Rahmenbedingungen fur den Markt zu erlassen, und so die Marktstruktur wesentlich zu beeinflussen. Fur den in dieser Arbeit betrachteten Fall des deutschen Strommarktes sind die wesentlichen politischen Institutionen mit gesetzgeberischer Kompetenz der Rat der Europaischen Union und der Deutsche Bundestag.

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Energiebinnenmarktrichtlinie Am 19. Februar 1997 trat die Energiebinnenmarktrichtlinie (96/92/EG) der EU mit einer Frist von zwei Jahren zur Umsetzung in nationales Recht in Kraft. Nach den Richtlinien zur Preistransparenz (90/377/EG) vom 29.6.1990 (fur Strom und Erdgas) und zum Transit von elektrischer Energie (90/547/EG) vom 20.10.1990 bedeutete dies den vorlaufig letzten Schritt zur Liberalisierung des Stromsektors in der Europaischen Union. Die Vorgaben der EU stellen Mindestanforderungen dar - etliche der Mitgliedsstaaten gehen welter bzw. haben den Liberalisierungsprozess bereits Anfang der 90er Jahre eingeleitet - und setzen in jenen Bereichen an, die wettbewerblich organisiert werden konnen.Grundsatzlich sind hier die drei Bereiche Erzeugung, Transport/Verteilung und Nachfrage zu unterscheiden.Auf der Nachfrageseite wird sogenannten "zugelassenen Kunden" die Moglichkeit eingeraumt, ihre Stromlieferanten frei zu wahlen. Der Anteil zugelassener Kunden wird in drei Schritten auf mindestens 33 % im Jahre 2003 erhoht. Zur Zeit (2001) sind mindestens 28 % der Stromkunden "zugelassene Kunden".Auf der Erzeugungsseite wird neben den etablierten Energieversorgungsunternehmen weiteren Produzenten, sogenannten unabhangigen Erzeugern, Markteintritt und in der Folge die Belieferung zugelassener Kunden eroffnet. Unabhangige Erzeuger sind beispielsweise Industrieunternehmen mit eigenen Kraftwerken wie die Deutsche Bahn AG oder die Chemieunternehmen BASF und Hdchst.

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Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH, Seite 6

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Mitgliedsstaat ZugelasseneKunden

Marktoffnung in %

Deutschland Alle 100Finnland Alle 100Schweden Alle 100Groftbritannien Alle 100Danemark Groftverbraucher 90Luxemburg Groftverbraucher 45Spanien Groftverbraucher 42Niederlande Groftverbraucher 35Belgien Groftverbraucher 33Portugal Groftverbraucher 33Italien Groftverbraucher 30Frankreich Groftverbraucher 30Irland Groftverbraucher 28Osterreich Groftverbraucher 27Griechenland Groftverbraucher 26

Marktoffnungsgrade in den europaischen Staaten

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Der Bereich Transport und Verteilung wird weiterhin als natiirliches Monopol gesehen, wobei der Bau eigener Netze grundsatzlich gestattet 1st. In der Regel wird dies aber wirtschaftlich nicht sinnvoll sein. Es 1st im Cegenteil zu erwarten, dass in naher Zukunft existierende Netze ausgedunnt werden, um so die Kosteneffizienz zu steigern.Tabelle 1.1 gibt den Marktoffnungsgrad in den Mitgliedsstaaten der Europaischen Union wieder. Deutschland gehdrt zu den Vorreitern bei der Einfiihrung des Wettbewerbs in der EU und hat die EU-Richtlinie fur die Liberalisierung der Strommarkte so schnell wie kein zweites Land umgesetzt. Eine ahnlich weitgehende Liberalisierung gibt es nur noch in Danemark, Finnland, Groftbritannien und Schweden. .Andere Mitgliedslander der EU lassen sich dagegen Zeit. Einige haben sich langere Ubergangsfristen ausbedungen. Manche haben ihre Markte nur soweit geoffnet, wie dies die Richtlinie im verbindlichen Mindestmaft vorschreibt.Gewinner dieser Situation sind die Unternehmen, die welter in geschutzten oder teilgeoffneten Markten arbeiten und dort keine sinkenden Margen kennen, aber auf der Grundlage ihrer Monopolstellung aktiv in den Wettbewerb der voll geoffneten Markte eingreifen.Die unterschiedliche Geschwindigkeit der Marktliberalisierung bietet auslandischen Konkurrenten die Moglichkeit, in den deutschen Strommarkt einzusteigen. Umgekehrt bleibt den deutschen Stromversorgern ein grafter Teil des EU-Marktes wegen der noch bestehenden "Schutzzaune" fur die Stromversorgung in der Mehrzahl der anderen EU-Lander verschlossen.Besonders deutlich wird dies am Beispiel Frankreichs. Wahrend auslandische Unternehmen kaum einen Zugang zum franzdsischen Markt finden, weitet die "Electricit'e de France" (EdF) ihr Geschaft in auslandischen Markten deutlich aus. Dank der weitgehenden Monopolstellung kann die EdF ihre "Kriegskasse" in Frankreich fullen und mit den erwirtschafteten Gewinnen Investitionen in auslandischen Markten tatigen, wie dies z.B. in Deutschland durch den Kauf von25,1 % der Anteile an der Energie Baden-Wurttemberg AG (EnBW) geschehen ist.Auslandische Konkurrenten haben schon seit langerem die Bedeutung des deutschen Strommarktes erkannt. Deutschland ist der groftte und attraktivste Strommarkt in der EU mit rund


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44 Millionen Kunden und einem Stromabsatz von rund 500 TWh pro Jahr. Der Marktanteil in der EU betragtca. 22 Prozent. Bisher haben sich 100 auslandische Unternehmen als Marktteilnehmer am deutschen Strommarkt etabliert. Insgesamt sind rund 900 Unternehmen in alien Wertschopfungsstufen am Strommarkt aktiv.

Energiewirtschaftsgesetz Im Rahmen der Umsetzung der Energiebinnenmarktrichtlinie in deutsches Recht verabschiedete der deutsche Bundestag im April 1998 das neue Energiewirtschaftsgesetz (EnWG). Zweck des Gesetzes "ist eine moglichst sichere, preisgunstige und umweltvertragliche leitungsgebundene Versorgung mit Elektrizitat und Gas im Interesse der Allgemeinheit" sicherzustellen. Das EnWG regelt vor allem das WAS der Liberalisierung. Die wesentlichen Bestimmungen des EnWG sind• der Wegfall der Gebietsmonopole,• die Forderung nach einem Unbundling der Energieversorgungsunternehmen und• die Festlegung des Netzzugangs nach dem Prinzip des verhandelten Netzzugangs.

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Unter Unbundling ist die Aufsplittung der vertikal integrierten EVU in eigenstandige Unternehmen fur die Bereich Erzeugung, Ubertragung/Verteilung und Vertrieb bezogen auf die Sparte "Strom" zu verstehen. Das EnWG fordert hier eine getrennte Rechnungslegung fur die genannten Bereiche.Eine der Besonderheiten der Ware "Strom" ist deren Leitungsgebundenheit. Daher ist eine grundlegende Voraussetzung fur einen wirklichen Wettbewerb, dass alle Handler gleiche Mdglichkeiten haben, ihren Strom in die Ubertragungs- und Verteilnetze einzuspeisen. Urn einen solchen diskriminierungsfreien Zugang zu den Stromnetzen sicherzustellen, hat der deutsche Gesetzgeber daher den Verhandelten Netzzugang (negotiated Third-Party- Access; nTPA) als grundlegendes Prinzip fur den deutschen Strommarkt festgelegt. Das bedeutet, dass die Stromnetze im Eigentum der ehemaligen Monopolunternehmen verbleiben. Diese sind jedoch verpflichtet, jedem Stromhandler zum Zwecke der Durchleitung gegen ein angemessenes Entgelt Zugang zu ihrem Netz zu gewahren. Mit der Entscheidung fur den nTPA als Netzzugangsregime nimmt Deutschland eine Ausnahmestellung im europaischen Markt ein. In den ubrigen Landern der EU haben sich die Gesetzgeber fur einen reglementierten, allgemeinen Netzzugang entschieden, der in der Regel mit der Ubereignung der Netze an einen unabhangigen Netzbetreiber (independent system operator, ISO) verbunden wird.Nach dem Wegfall der geschlossenen Versorgungsgebiete losen sich die Absatzmarkte von ihrer regionalen Bindung und entwickeln sich spezifisch nach den Anforderungen der jeweiligen Kundengruppen. So hat sich bereits im Jahr 1999 der Wettbewerb vor allem bei Kunden mit groBen Abnahmemengen stark ausgedehnt. Einzelkunden mit hohem Stromverbrauch, aber auch Kunden mit vielen Filialen oder Standorten nutzten ihre Marktposition, urn erhebliche Preisnachlasse durchzusetzen. Uberregional tatige Konzerne schrieben den gesamten Strombedarf ihrer Tochterunternehmen im Bundesgebiet oder europaweit gebundelt aus, urn sich nur noch von einem Anbieter versorgen zu lassen. Teilweise konnten diese GroBkunden Strompreissenkungen von 30 bis 50 Prozent bei ihren Lieferanten durchsetzen.

Erneuerbare Energiengesetz und Okosteuer Vor der Liberalisierung des Strommarkteshaben deutsche Stadtwerke vor allem aus zwei Grunden Heizkraftwerke (HKW) gebaut: Erstens entsprach dies dem politischen Willen nach einem Ausbau der ressourcenschonenden Fernwarme, und zweitens erlaubte die Auslegung der HKWals flexible Entnahme-


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Kondensationsanlagen, gezielt Leistung und Arbeit aus bestehenden Strombezugsvertragen zu verdrangen und somit zusatzliche Deckungsbeitrage zu erwirtschaften.Entscheidend fur den Bau eines HKW war dementsprechend der Kostenvorteil, den sich die Stadtwerke durch eine Eigenproduktion im Vergleich zu einem Bezug aus bestehenden Versorgungsvertragen versprachen. Infolge der Liberalisierung sind die Gro&handelspreise fur Strom und damit der Kostenvorteil der HWK deutlich gesunken. Die Relevanz der Stromvertrage zur Einsatzoptimierung der Heizkraftwerke wurde durch den Zugang zum neu entstandenen Grofthandelsmarkt aufgehoben. Heute liefert der kurzfristige Handelsplatz fur Elektrizitat das einsatzbestimmende Kriterium fur HKW - den Spotpreis.Die neue Art der Rechnungslegung kompliziert die Situation fur Kraft-Warme-Kopplungsanlagen (KWK-Anlagen) zusatzlich. Insbesondere deutsche Stadtwerke sind als Querverbundunternehmen organisiert, d.h. sie beliefern ihre Kunden mit verschiedenen Energieformen; in der Regel Strom, Gas und Fernwarme. Gerade was die Fernwarme angeht, ergibt sich ein erhebliches Konfliktpotenzial aus der neuen Rechnungslegung, da diese tiber KWK-Anlagen engstens mit der Stromerzeugung gekoppelt 1st. Das Entscheidungsproblem der Querverbundunternehmen bestand vor der Liberalisierung darin, einen kostenoptimalen Produktionsplan fur beide Energieformen zugleich zu bestimmen.Durch die Aufsplittung der Querverbundunternehmen in mehrere rechtliche und wirtschaftliche Einheiten verschieben sich die Bilanzgrenzen (siehe Abbildung 1.1.2) und somit andert sich die Zielfunktion.

Fernwarme-Vertrieb

-Netzbetrieb

Bilanzgrenze vor der Deregulierung

StromCbertragung/Verteilung

Fernwarme -Vertrieb

- Netzbetrieb

Bilanzgrenzen nach der Deregulierung

Abbildung 1.1.2: Bilanzgrenzen vor und nach der Deregulierung


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Die Stromseite konnte in einer isolierten Strommarktorientierung auf die Fernwarme verzichten, was deren Existenz und die Existenz der KWK bedroht. Dies hat in einzelnen Fallen schon zu einer Stillegung von KWK-Anlagen gefuhrt. So wurde 1998 die erste KWK-Anlage von den Duisburger Stadtwerken aus wirtschaftlichen Grunden auRer Betrieb genommen.Das Unbundling fuhrt zu autarken Sichtweisen der Erzeugung, des Stromhandels und des Stromvertriebs. Aus deren Sicht ist die Sicherung der KWK nachrangig. Sie kann im Einzelfall als "stranded investment" abgeschrieben werden. Aus der Sicht des Strommarktes ist KWK-Strom betrieblich unrentabel. So konkurriert der (aus Sicht des Strombereichs) teure KWK-Strom z.B. mit Atomstrom aus Frankreich oder Russland.Die Fernwarmeversorger bendtigen dennoch KWK-Anlagen als Grundlastquellen fur die Versorgung mit Warme. Weiterhin ist die Fernwarme "der maRgebliche Beitraggeber zur CO2- Reduzierung". "Die Kraft-Warme-Kopplung stellt ein Prinzip einer effizienten dezentralen Energiebereitstellung dar, das durch verschiedene Technologien realisiert werden kann. Im Ausbau der Kraft-Warme-Kopplung besteht eine besonders vielversprechende CO2- Minderungsoption."Urn die Turbulenzen, in die KWK-Anlagen aufgrund der Liberalisierung geraten sind, ein wenig zu glatten, hat der Gesetzgeber im April 2000 das sogenannte Kraft-Warme-Kopplungsgesetz (KWK-G) verabschiedet. Dies verpflichtet die Netzbetreiber, KWK-Strom abzunehmen und mit mindestens 9 Pf/kWh zu verguten.Zusatzlich werden KWK-Anlagen durch das Erneuerbare Energiengesetz (EEC) und die Okologische Steuerreform gefordert. So regelt die Okologische Steuerreform den Wegfall der Stromsteuer fur KWK-Strom aus Anlagen mit einer Leistung groRer 2 MW ab 2004, sowie den vollstandigen Wegfall der Mineralolsteuer. Das EEC wiederum schafft zusatzliche Anreize, Biomasse sowie Bio-, Klar-, Deponie- und Grubengas zu verstromen. Dies kann vielfach mit KWK-Anlagen realisiert werden.

Verbandevereinbarung II Bei Erlass des EnWG hat der Gesetzgeber darauf verzichtet, das WIE der Deregulierung vorzugeben bzw. eine Regulierungsbehorde ins Leben zu rufen. Vielmehr wird dieWirtschaft aufgefordert, in einer Selbstregulierung fur die Umsetzung des Gesetzes Sorge zu tragen. Geschieht dies nicht, so sieht das Gesetz die Moglichkeit der Einrichtung einer Regulierungsbehorde vor.Die Elektrizitatswirtschaft hat diese Selbstregulierung durch die Verabschiedung der Verbandevereinbarung errichtet. Am 1. Januar 2000 trat die Verbandevereinbarung II (W II) in Kraft, die die WI aus dem Jahre 1998 abgeldst.

KWK-G Abnahmeverpflichtung von KWK- Strom fur Netzbetreiber bei festgelegter Mindestvergutung von 9 Pf/kWh

Okologische Steuerreform Wegfall der Strom- und Mineralolsteuer fur KWK-Anlagen ab 2 MW Leistung

EEC Abnahmeverpflichtung fur Netzbetreiber fur Strom aus erneuerbaren Energien mit festgelegten Mindestvergutungen

KWK-Forderung im Oberblick

uDie W II enthalt einige Vereinfachungen, die den Netzzugang betreffen und so den Handel wesentlich erleichtern.


Folgen der LiberalisierungDie Liberalisierung des Strommarktes brachte vielfaltige Folgen mit sich, die mit einer ungeheuren Geschwindigkeit uber die EVU hereingebrochen sind. Hatten sich die EVU aufgrund des Fehlens einer Regulierungsbehorde zunachst auf einen langsamen Ubergang vom Monopol zum Wettbewerbsmarkt eingerichtet (man ging von ungefahr 5 Jahren aus), so sahen sie sich plotzlich durch den Eintritt newer in- und auslandischer Marktteilnehmer einem sturmischen Wettbewerb gegenuber. Die Stromwirtschaft wurde von der Geschwindigkeit, mit der die Kunden ihr Recht auf fremde Angebote in die Tat umsetzten, vollig uberrumpelt.

Wettbewerbsdruck Innerhalb weniger Wochen nach der Verabschiedung des EnWG entwickelte sich ein GroBhandelsmarkt fur Elektrizitat zwischen Erzeugern, Einzelhandlern und groBen Industriekunden. Die durchschnittlichen Industrietarife gemaB dem Dow Jones/VIK-Index fielen von April 1998 bis Ende 1999 urn 35 % (vgl. Abbildung 2.22). Der plotzliche Anstieg des Index im Januar 2001 ist auf die zweite Stufe der "Okologischen Steuerreform" zuruckzufuhren.

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Abbildung 1.1.2.1: Entwicklung des DJ/VIK-Indizes

Die Liberalisierung hat in Deutschland einen Verdrangungswettbewerb uber den Preis ausgelost. Das jahrliche Wachstum des Stromverbrauchs von ungefahr einem Prozent kommt im wesentlichen einer Stagnation gleich. Der erhohte Wettbewerbsdruck fuhrt zu einem steigenden Kostendruck bei den etablierten Energieversorgungsunternehmen. Diesem wird durch die Stilllegung von Kraftwerken, sowie einer deutlichen Reduzierung des Personalbestands in der Elektrizitatswirtschaft begegnet. So hat die RWE im Oktober 2000 angekundigt, bis zum Jahre 2004 Kraftwerke mit einer installierten Leistung von 5000 MW stillzulegen. Dies entspricht 15 % der Kraftwerkskapazitaten des Unternehmens. E.ON will ebenfalls 16 % seinerKraftwerkskapazitaten abbauen und dabei u.a. das Kernkraftwerk Stade stilllegen.


Marquis bemerkt in, dass die Zahl der Beschaftigten in der Energiebranche in den letzten'funf Jahren von 190.000 auf 140.000 zuruckgegangen sei und die Investitionen im gleichen Zeitraum um 4 Milliarden DM oder 30 % geschrumpft seien.

Umstrukturierung Der durch den Wettbewerb wachsende Preis- und Kostendruck sowie die Aufgliederung der Markte fuhren zu strukturellen Veranderungen in der Energiewirtschaft und in den einzelnen Unternehmen. Beispielsweise haben sich eine Reihe von Regionalversorgern zu groBeren Unternehmen zusammengeschlossen, die das Marktumfeld beeinflussen. Seit Beginn der Liberalisierung registrierte der VDEWs rund 150 Kooperationsprojekte mit mehr als 650 beteiligten Unternehmen. Im Vordergrund stehen dabei Einkaufskooperationen und die Grundung von gemeinsamen Vertriebs- und Handelsgesellschaften. Die Zahl der Fusionen, mit insgesamt71 beteiligten Unternehmen, betrug 30. Hinzu kommen neue Marktteilnehmer, die vornehmlich als Strommakler auftreten. Diese Unternehmen biindeln Einzelkunden zu einem Einkaufspool und starken damit ihre Verhandlungsposition gegenuber den Stromlieferanten.

Chancen Die Vielfalt an moglichen bilateralen Geschaften mit Verbrauchern, anderen Erzeugungsgesellschaften, industriellen Erzeugern, unabhangigen Erzeugern und der Handel an Stromborsen bieten einer Erzeugungsgesellschaft, die sich aktiv am Stromhandel beteiligt, die Chance, ihren Gewinn durch zusatzliche Skalenertrage zu maximieren. Skalenertrage fallen an, wenn sich die Leistungserzeugung in den Kraftwerken der beteiligten Handelspartner aufgrund der Stromgeschafte dem gesamtwirtschaftlich optimalen Betrieb nahert. Das Optimum konnte hier durch eine gemeinsame Einsatzoptimierung alter Erzeugungsunternehmen erreicht werden. Solche Synergieeffekte werden aufgrund der unterschiedlichen Erzeugungsstrukturen der Handelspartner, sich andernden Primarenergiepreisen und durch den Ausgleich der Stromnachfrage in unterschiedlichen Regionen erzielt. Einer Voruntersuchung von NieSen et al. zufolge sind durch kurzfristigen Stromhandel Skalenertrage in einer Hohe von 1,5 bis 3,5 % der arbeitsabhangigen Erzeugungskosten zu erwarten.

1.1.3 Erzeugung und HandelBetrachtungsgegenstand ist hier der CroBhandel im Elektrizitatsmarkt, wie er nach der Liberalisierung entstanden ist. Dabei orientiert sich die Herleitung des Marktszenarios stark am deutschen Elektrizitatsmarkt. Der Schwerpunkt der folgenden Ausarbeitung liegt auf der Modellierung der Handelsvorgange auf dem Spotmarkt. Der Spotmarkt bezeichnet das Marktsegment, in dem Handelsgeschafte mit kurzfristiger Falligkeit (bis zu einem Monat) und tiblicherweise physischer Erfullung abgeschlossen werden. Auf die Themenbereiche Lastprognose und Tageseinsatzplanung wird nur soweit eingegangen, wie dies fur die Konzeption des Handelsmodells notwendig ist.

1.1.4 BetriebsplanungIn der kurzfristigen Betriebsplanung, der sogenannten Kraftwerkseinsatzplanung, werden die Einschaltzeitpunkte der Kraftwerksblocke festgelegt. Fur das Anfahren groBerer Kraftwerke mit Dampfprozess muss eine Einschaltentscheidung mehrere Stunden vor dem eigentlichen Beginn der Einspeisung von Leistung durch das Kraftwerk getroffen werden. Daher liegt der Planungshorizont fur die Kraftwerkseinsatzplanung tiblicherweise bei 24 Stunden; er kann sich jedoch vor Wochenenden und Feiertagen auf einen groBeren Zeitraum ausdehnen.


ABSCHLUSSBERICHT

Die klassische Aufgabe der Kraftwerkseinsatzplanung ist es, einen kostenminimalen Produktionsplan zu bestimmen, der die erwartete Last und die Anforderungen aus der Reservehaltung erfiillt. Mit steigenden Handelsvolumina im kurzfristigen Bereich wird diese Aufgabe durch zunehmend unsichere Planungsgrundlagen bestimmt. Die Aufgabenstellung der Kraftwerkseinsatzplanung erweitert sich insofern dahingehend, dass sie die kurzfristigen Stromgeschafte einbeziehen muss."Kraftwerkseinsatz und kurzfristiger Stromhandel sind eng miteinander verkniipft, da die kurzfristig abgewickelten Geschafte einerseits die Hohe der in Summe zu erzeugenden Leistung der Kraftwerke und damit andererseits auch die Erzeugungskosten des Systems beeinflussen. Die Erzeugungskosten des Systems wiederum uben einen Einfluss auf die Absatz- und Bezugsmoglichkeiten am Markt aus."

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V Spotmarkt

Ziel-funktion

Spoteinkauf

Erzeugungs-einheiten

Spotverkauf

TarifkundenSondervertrags-kunden

Brennstoffe

Ol, Kohle)

Mittel- und langfristige

Bezugsvertrage

Abbildung 1.1.2.2: Erzeugung und Handel

Den Zusammenhang zwischen Kraftwerkseinsatzplanung, Stromhandel und dem wirtschaftlichen Erfolg des EVU stellt Abbildung 1.1.2.2 schematised dar. Die Kraftwerkseinsatzplanung setzt bei den Erzeugungseinheiten an. In der genannten Abbildung ist der Produktionsprozess eines EVU im Sinne eines Massenwandlers dargestellt, der die Masse Geld (schwarze Pfeile) in die Massen Brennstoff (brauner Pfeil) oder Elektrizitat (magenta Pfeile) umsetzt. Das Geld flie&t in Form von Kosten in Primarenergiestoffe, die durch die Erzeugungseinheiten in Elektrizitat umgewandelt werden. Alternativ kann das EVU direkt Elektrizitat aus mittel- und langfristigen Bezugsvertragen, sowie seit der Liberalisierung uber einen Spoteinkauf beziehen.

Auf der Abnehmerseite flie&t die Leistung an die uber mittel- und langfristige Liefervertrage gebundenen Tarif- und Sondervertragskunden. Die Vertrage mit diesen Kunden sehen in der Regel Fixpreise vor, so dass im Rahmen des kurzfristigen Handels kein Geld mehr gewonnen


ABSCHLUSSBERICHT

warden kann. Uber einen Verkauf am Spotmarkt kann das Energieversorgungsunternehimen wiederum Leistung in Geld wandeln, welches in Form von Erldsen in die Zielfunktion eingeht.Die Verknupfung von Stromhandel auf dem Spotmarkt und den Erzeugungsanlagen bzw. der Kraftwerkseinsatzplanung erhalt man uber den Bilanzknoten, in dem Nachfrage und Angebot saldiert werden.

1.1.5 Kurzfristige StromgeschafteDer Handel von Energietragern auf Spot- und Terminmarkten ist nichts Neues. Gas, Ol und Kohle werden schon seit geraumer Zeit weltweit an verschiedenen Borsenplatzen und auf Over-the- Counter-Markten (OTC-Markten) gehandelt. Fiir Ol haben sich die International Petroleum Exchange (IRE) in London, die NYMEX (New York Mercantile Exchange) in New York, und die SICOM (Singapore Commodity Exchange) etabliert.Ein wesentlicher Unterschied bei den Giitern Gas, Ol und Strom ist die Frage nach der Qualitat. Bei einem Handelsgeschaft fur Gas oder Ol wird im Rahmen des Geschafts immer die Qualitat und der Lieferort der Ware festgelegt. Dies ist bei Strom nicht der Fall, da Strom im wesentlichen als homogenes Gut betrachtet werden kann.Auch der Handel mit leitungsgebundenen Gutern ist nicht neu, handelt es sich doch bei Gas eindeutig und bei Ol (auch wenn Teilstucke dieser Leitung die Form von Schiffen oder LKW einnehmen) im weitesten auch urn solche Cuter. Dennoch erhalt der Handel mit der Ware "Strom" eine spezielle Bedeutung durch die Besonderheiten des Stroms.

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1.1.6 Strom als WareFliichtigkeit Bisher existieren keine Speicher, die eine effiziente Speicherung von Strom ermoglichen. Strom ist nur indirekt durch Vorhaltung geeigneter Primarenergietrager (Kohle, Erdgas, Ol, etc.) oder durch Speicherung von Wasser in Pumpspeicherkraftwerken lagerbar. Aufgrund der Fliichtigkeit von Strom miissen Einspeisungen in das elektrische Netz und Entnahmen aus demselben zu jedem Zeitpunkt im Gleichgewicht sein, da es andernfalls zu Ausfallen und Unterbrechungen der Stromversorgung kommt. Um die Versorgungssicherheit zu gewahrleisten, halten die Erzeuger dementsprechend Reservekapazitaten vor. Diese liegen typischerweise zwischen 12 % und 30 % der Gesamtkapazitat.

Leitungsgebundenheit Die Leitungsgebundenheit wirkt sich insbesondere bei den Netzverlusten und der begrenzten Netzkapazitat aus. Daher muss bei alien Handelsgeschaften stets die Durchleitungskapazitat beachtet und mogliche Kapazitatsengpasse beriicksichtigt werden. Aufgrund des natiirlichen Monopols im Bereich Transport und Verteilung muss die Durchleitung durch fremde Netze finanziert werden. Hier fallen Netznutzungsentgelte an, die an den jeweiligen Netzbetreiber zu entrichten sind. Die Aufgabe der Netzbetreiber besteht darin, Netzengpasse zu vermeiden. Zur Erfullung dieser Aufgabe miissen sie jeweils fiber das Handelsgeschehen informiert sein. Sie benotigen weiterhin ein Model I des Ubertragungsnetzes und einen Algorithmus zur Losung eines Netzengpasses. Aufgrund der Leitungsgebundenheit von Strom ist und bleibt der Zugang zu den Ubertragungs- und Verteilungsnetzen fremder Netzbetreiber und Konkurrenten eine unabdingbare Voraussetzung fiir eine wirkliche Liberalisierung des Strommarktes.Hier hat die Industrie mit der Verabschiedung der Verbandevereinbarung II einen wichtigen Schritt getan. Zunachst verzichtete man bei der Bestimmung der Netznutzungsentgelte auf eine entfernungsabhangige Komponente, um so die Bestimmung der Kosten fiir eine Durchleitung deutlich zu vereinfachen und transparenter zu gestalten. In Bezug auf das Obertragungsnetz


ABSCHLUSSBERICHT

wurde Deutschland in zwei Handelszonen, die "Handelszone Sud" und die "Handelszone Nord" eingeteilt. Fur die Obertragung von Leistung zwischen den beiden Handelszonen erhob man ein Entgelt, die sogenannte "T-Komponente". Im Juli 2000 haben sich die Unternehmen der Elektrizitatswirtschaft auf den Verzicht der T-Komponente geeinigt. Somit wird Deutschland heute als eine "Kupferplatte" gesehen. Aus Sicht der Industrie liegt ein perfektes Leitungsnetz vor, welches in der Lage ist, beliebige Mengen an Strom zu ubertragen. In die gleiche Richtung zielen Veroffentlichungen aus der Industrie. So schreibt Gebhart z.B. :

Die hasten im Hochspannungsnetz sind vom Marktgeschehen weitgehend unabhangig. Sie kbnnen vom Netzbetreiber relativ genau auf Basis von Vergangenheitsdaten und Wettervorhersagen prognostiziert werden.

Ein Eintritt von Netzengpassen wird von der Industrie in naher Zukunft nicht erwartet. In Bezug auf die Handelsaktivitaten bestatigt sich diese Erwartung durch einen Blick auf die Market Clearing Prices (MCP), die an der Leipziger Strombbrse Leipzig Power Exchange (LPX) notiert wurden. Gemaft den Regeln der LPX werden bei einem Netzengpass unterschiedliche Preise fur die verschiedenen Gebotsgebiete der LPX festgestellt. Die Gebotsgebiete korrespondieren mit den Regelzonenz der Ubertragungsnetzbetreiber. Die Preise werden so angepasst, dass die Ubertragungskapazitat bis zur Kapazitatsgrenze ausgenutzt wird. Durch eine Preiserhohung im Gebotsgebiet mit hoher Nachfrage wird die Nachfrage gesenkt, und die Anbieter erhalten einen Anreiz zur Bereitstellung einer hoheren Leistung. Im Gebotsgebiet mit Angebotsuberschuss wird durch eine Preissenkung Analoges erreicht. Seit Handelsaufnahme an der LPX im Juni 2000 ist kein solcher Fall eingetreten, und somit sind keine Netzengpasse zu verzeichnen.Dies mag darin begrundet sein, dass die Handelsvolumina noch zu gering sind oder aber die Netzkapazitat tatsachlich ausreichend ist.Dam it stellt sich grundsatzlich die Frage, ob die Abbildung des Obertragungsnetzes in einer Handelssimulation notwendig ist

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Nachfrage Weitere Besonderheiten liegen in den Nachfrageschwankungen. Diese treten zyklisch in Abhangigkeit von Wochentag, Jahres- und Tageszeit auf, sowie unregelmaSig in Abhangigkeit von der Wetterlage. Die Nachfrage an sich ist preisunelastisch, d.h. kurzfristige Erhohungen der Preise fuhren kurz- und mittelfristig nicht zu einem Ruckgang der Nachfrage.Die Nachfrage nach elektrischer Energie ist ein unsicherer Faktor, der im kurzfristigen Bereich nicht oder nur wenig beeinflusst werden kann. Die elektrische Last eines Energieversorgungsunternehmens zeichnet sich durch verschiedene Merkmale aus: Erstens durch ein ausgepragtes zyklisches Verhalten in Abhangigkeit von der Tageszeit, dem Wochentag und der Jahreszeit; zweitens durch eine Abhangigkeit von der regionalen Wetterlage und drittens durch eine Abhangigkeit von der Kundenstruktur des EVU und den zugrundeliegenden Kundenprofilen. Das zyklische Verhalten erklart sich aus dem unterschiedlichen Profit des Verbrauchs an elektrischer Energie zu Tages- und Nachtstunden bzw. an Werktagen und Wochenenden/Feiertagen. Der Tag-Nacht-Zyklus resultiert beispielsweise aus der wechselnden Nachfrage der industriellen Abnehmer. Der jahreszeitliche Bedarf ist unter anderem von der Helligkeit (Einschaltzeitpunkte fur elektrisches Licht) und der Temperatur (z.B. durch Aufladung von Nachtspeicherofen) abhangig. Analog leitet sich die Abhangigkeit von der regionalen Wetterlage her.Die Kunden eines EVU konnen in verschiedene Verbrauchergruppen eingeteilt werden, welchen wiederum ein typisches Lastprofil zugeordnet werden kann. So wurden im Rahmen der


ABSCHLUSSBERICHT

Vereinbarungen der W II Lastprofile fur gangige Kundengruppen, wie z.B. Backereien, Handwerksbetriebe oder Privathaushalte entwickelt (sog. synthetische Lastprofile). Die erwartete Last des EVU leitet sich aus der Aggregation der Kundenprofile und der Addition des erwarteten Verbrauchs von Sondervertragskunden mit Zahlerfernausleseeinrichtungen her.Die genannten Eigenschaften des Stroms haben erhebliche Auswirkungen auf den physischen Handel mit Strom im kurzfristigen Bereich. Zusatzlich erschwerend kommen die Restriktionen der Erzeugungsanlagen hinzu. Gerade wegen dieser Schwierigkeiten sind fur einen wirklichen Wettbewerb im Strommarkt funktionierende Markplatze von entscheidender Bedeutung.

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Erzeugung und Handel im YVettbewerbsmarktNach der Offnung der Strommarkte haben sich die Moglichkeiten des Strombezugs erheblich erweitert. Deshalb wird es fur die Energieversorgungsunternehmen kunftig noch mehr darauf ankommen, Eigenerzeugung und Strombezug in einer wirtschaftlichen Beschaffungsstrategie aufeinander abzustimmen. Der eigene Kraftwerkspark steht zunehmend im Wettbewerb mit in- und auslandischen Strom prod uzenten. Nicht wettbewerbsfahige Kraftwerksanlagen werden teilweise oder vollstandig stillgelegt.Der Marktpreis bestimmt somit den Grad, mit dem eigene Ressourcen durch den Energiehandel substituiert werden. Der liberalisierte Strommarkt begrundet einen neuen Freiheitsgrad bei der Einsatzentscheidung der Bezugsressourcen.Von daher 1st es notwendig, die Handelsentscheidungen der Stromhandler in einen groBeren Regelkreis einzubetten, der auch die Kraftwerkseinsatzplanu ng umfasst. Urn fundierte Entscheidungen treffen zu kdnnen, sind die Stromhandler auf eine Reihe von Informationen angewiesen, welche teilweise am Markt zur Verfugung stehen und teilweise im jeweiligen EVU geschaffen werden mussen. In Abbildung 2.4 wird der Regelkreis aus Informationsbeschaffung, Erzeugung und Handel aufgezeigt.Zunachst sind die notigen Eingangsinformationen zu beschaffen bzw. zu erzeugen. Hierzu gehoren insbesondere eine Last- und eine Preisprognose, 24 Kurzfristige Stromgeschafte sowie Informationen, die den Marktzustand beschreiben. Letzteres kdnnen beispielsweise Informationen iiber Kraftwerksausfalle oder Revisionen sein. Diese Informationen gehen sowohl in die Tageseinsatzplanung als auch in den Stromhandel ein.Die Kraftwerksei nsatzplan u ng hat, zum Ziel, einen kostenoptimalen Produktionsplan zu bestimmen. Infolge der Liberalisierung ergibt sich als gemeinsame Aufgabe von Kraftwerkseinsatzplanung und kurzfristigem Stromhandel die Bestimmung eines gewinnmaximalen Produktionsplans unter Nutzung alter Moglichkeiten, die der eigene Erzeugungspark, Strom- Bezugsvertrage mit Vorlieferanten und der Spotmarkt bieten. Durch die Einbeziehung der erwarteten Erldse aus dem Stromhandel in die Tageseinsatzplanung gelangt man so von einem Kostenminimierungsproblem zu einem Gewinnmaximierungsproblem.Urn diese Aufgabenstellung zu unterstutzen, verfugen marktgangige Softwaresysteme fur die Kraftwerkseinsatzplanung iiber Moglichkeiten, Strommarktprodukte abzubilden und diese in das Gesamtmodell aus Erzeugungs- und Absatzeinheiten einzubeziehen. So unterstutzt die Kraftwerkseinsatzplanung den Stromhandel durch Bereitstellung eines Produktionsplans. Auf der Basis einer Preisprognose und einer Lastprognose kann die Kraftwerksei nsatzplan ung die Freileistung bestimmen, d.h. jene Leistung, welche beim erwarteten Preis noch gewinnbringend am Markt verkauft werden kann. Durch eine Variation der eingegebenen Preise lasst sich zusatzlich das Handelspotenzial iiber ein groBeres Preisintervall bestimmen.Die errechnete Freileistung gibt wiederum dem Stromhandel einen Rahmen fur die kurzfristigen Handelsaktivitaten vor. Aus dem Produktionsplan kann der Stromhandel die Einheitskosten

AbschlussberichLdoc © ProCom GmbH, Seite 16

ableiten. Die Aufgabe des Stromhandlers ist es, durch Geschafte an der Borse oder im OTC- Handel die errechnete Freileistung zu verkaufen oder ggf. Leistung einzukaufen, wenn dadurch die Einheitskosten gesenkt werden konnen. Die Bilanz aus Kaufen und Verkaufen am Markt ergibt eine Ober- oder Unterdeckung der prognostizierten Last. Der Differenzbetrag, die Nettolast, ist letztlich der Anteil der Bruttolast, der aus eigenen Erzeugungsanlagen gedeckt werden muss.

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1 r r

Kosten des /Krafhverksp arks /

Lastprognostizieren

Preisprognostizieren

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LangfristigeBezugsvertrage 7Z Lastprognose

(Bruttolast)

Kosten Frimar- energiestoffe 7

Tageselnsatz-planung

Produktions-plan,

Freileistung

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7/ Preis-prognose

Borsenhandel

7

OTC-Handel

BSrsen-geschaft

OTC-Vertrfige

Ubcr-Z Unterdeckung

(Nettolast)Kurzi ristiger Stromhandel

Abbildung 1.1.6: Regelkreis aus Informationsbeschaffung, Erzeugung und Handel

Wahrend Last- und Preisprognose taglich ein Mai erstellt werden, muss der Datenaustausch zwischen Kraftwerkseinsatzplanung und Stromhandel kontinuierlich stattfinden. So werden Einsatzplanung und Stromhandel zeitnah fiber jede relevante Anderung, wie z. B.

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ABSCHLUSSBERICHT

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Kraftwerksausfalle oder neu abgeschlossene Vertrage informiert und verfugen so uber eine aktuelle Planungsgrundlage. Dies 1st die einfachste Art und Weise, um mit der zunehmenden systemimmanenten Unsicherheit zurechtzukommen.Aus den Ausfuhrungen zu Betriebsplanung und Stromhandel lassen sich sofort verschiedene Teilbereiche der Domane "Strommarkt" ableiten, die in die Simulation Eingang finden miissen. Es sind dies die Prozesse "Last prognostizieren", "Preis prognostizieren", Tageseinsatzplanung sowie Borsen- und OTC-Handel.Eine softwaretechnische Umsetzung des hier entwickelten Konzepts in ein ausfuhrbares Simulationssystem erfordert daher die Existenz oder Entwicklung geeigneter Modelle fur jeden genannten Teilbereich. Zu den Themenkomplexen Lastprognose und Tageseinsatzplanung finden sich in der Literatur eine Vielzahl von Modellen und Methoden, so dass im Rahmen der Umsetzung des Konzeptes lediglich eine Auswahlentscheidung getroffen werden muss.Die Themenkomplexe "Preisprognose", "Borsenhandel" und "OTC-Handel" sind hingegen sehr jung und entsprechend wenig erforscht. Sie werden in dieser Arbeit genauer beleuchtet.Da der Stromhandel in Deutschland an zwei verschiedenen Marktplatzen stattfindet, werden im folgenden Abschnitt die Unterschiede zwischen diesen Marktplatzen aufgezeigt und die Handelsprotokolle erlautert.

1.1.7 MarktplatzeDer Handel von Waren findet auf zwei verschiedenen Marktplatzen statt: an Borsen und im bilateralen Handel, dem sogenannten Over-the-Counter-Markt (OTC-Markt). Die Marktplatze bieten den Handlern jewel Is unterschiedliche Vorteile und existieren vielfach nebeneinander.

Borse OTC-MarktZentralisierter Marktplatz Bilaterale VerhandlungenReguliert Nicht reguliertstandardisierte Instrumente auf Bediirfnisse der Handler zugeschnittene

VertrageHohe Liquitditat Liquiditat ungewissgroBe Anzahl von Marktteilnehmern Anzahl erreichbarer Marktteilnehmer kleingeringe Transaktionskosten hohe Transaktionskostenkein Ausfallrisiko durch Clearingstelle Ausfallrisiko gegebenAnonym itat gewahrleistet keine Anonym itatOTC-Markt und Borsenhandel: Vor- und Nachteile

Die Vorteile einer Borse liegen in der Zentralisierungsfunktion des Handelsgeschehens an einem Ort. Der Borsenplatz verfugt in der Regel uber eine hohe Liquiditat und eine groBe Anzahl von Teilnehmern. Der Preisfindungsprozess ist transparent, und die Borsenpreise sind fur jeden Marktteilnehmer zuganglich. Die Transaktionskosten fur die Handler sind gering, und mit der Borse steht ein solventer Clearingpartner bereit. Zuletzt gewahrt die Borse ihren Handlern Anonym itat.Im OTC-Handel miissen die Handler auf diese Vorteile verzichten. Jedoch ist der bilaterale Handel im Gegensatz zum Borsenhandel weniger reguliert, und die Handler konnen hier auf ihre Bediirfnisse zugeschnittene Vertrage handeln.Unabhangig vom gewahlten Marktplatz teilen sich Warenmarkte in Spotmarkt und Terminmarkt auf, wobei die Erfullungsart des Handelsgeschafts auf diesen Markten nach physischer und finanzieller Erfiillung unterschieden wird.


ABSCHLUSSBERICHT

Von den sich ergebenden acht Segmenten sind in der Realitat nur sechs Marktformen anzutreffen, da ein finanzieller Spotmarkt weder in Form einer Borse noch als OTC-Markt existiert. Der finanzielle Handel dient zur Risikoabsicherung, jedoch sind kurzfristige Risiken im Zeitraum von 24 Stunden kaum mehr abzusichern. Es werden sich keine Handelspartner mit gegensatzlichen Erwartungen finden.

Im deutschen Strommarkt sind beide Marktplatze - Borse und OTC- Markt - anzutreffen, und es ist zu erwarten, dass sich sowohl Stromborsen als auch der bilaterale Handel weiterhin etablieren konnen. Eine vollstandige Verschiebung der Handelsaktivitaten auf das eine oder andere Marktsegment ist nicht zu erwarten.Im europaischen Raum haben sich mehrere Stromborsen etabliert, zwei davon in Deutschland. Als erste deutsche Strom borse nahm die Leipzig Power Exchange im Juni 2000 den Handel am Spotmarkt auf. Die European Energy Exchange (EEX), Frankfurt, eroffnete kurze Zeit spater - im August 2000 - einen Spotmarkt fiir Strom. Inzwischen existiert auch ein Terminmarkt fur Stromderivate an der EEX. Die LPX plant die Eroffnung eines Terminmarktes im Sommer 2001.

Die Borsen ubernehmen eine wichtige Aufgabe im Handel, indem sie zu einer grdBeren Markttransparenz beitragen. Die Handelskonzepte der beiden deutschen Stromborsen werden in den folgenden Ausfuhrungen zur Funktionsweise von Spot- und Terminmarkten fur Strom vorgestellt. Sie verfolgen jeweils unterschiedliche Handelskonzepte im Spot- und Terminmarkt. Hier wird die Zukunft zeigen, welches Konzept fur den Strom markt geeigneter ist, d.h. langfristig im Wettbewerb bestehen wird.

Stromborsen"Die wichtigste Rolle des LPX Spotmarktes besteht darin, den Handel in kurzfristigen, standardisierten Stromprodukten zu ermoglichen. Dam it sollen die Marktteilnehmer die Moglichkeit haben, kurzfristig ein Gleichgewicht ihrer Abnahme- und Bezugsverpflichtungen herzustellen. Ferner besteht die Aufgabe von LPX darin, den Austausch von Marktinformationen zu fordern sowie den Wettbewerb und die Liquidity des Strommarktes zu untersttitzen."Mit folgenden Risiken sehen sich die Handelsteilnehmer im Spotmarkt konfrontiert:

• Die hohe Volatility der Strompreise fuhrt zu einem groRen Marktpreisrisiko. Unter Umstanden erwirtschaften die Handler Verluste im Spotmarkt.

• Da die Nachfrage ex-ante unbekannt ist, sieht sich ein Anbieter einem Absatzrisiko gegenuber, d.h. er kann im Vorfeld keine Angaben dazu machen, ob er die von ihm vorgesehene Menge am Markt verkaufen kann. Umgekehrt besteht fur einen Nachfrager ein Eindeckungsrisiko, da er nicht sicher sein kann, seine gesamte Nachfrage im Spotmarkt decken zu konnen.

• Aufgrund der Leitungsgebundenheit von Strom besteht daruber hinaus ein Marktzugangsrisiko bzw. ein Mengenrisiko. Zum einen beschrankt die Kapazitat des 0bertragungsnetzes die maximal absetzbare Menge, wobei die Kapazitat selber variabel ist, z.B. aufgrund von Wartungsarbeiten. Zum anderen ist ex-ante nicht sicher, dass die Kapazitatsgrenzen nicht durch die Summe alter Angebote und Nachfragen uberschritten werden und es nicht zu einem Netzengpass kommt. Im Falle eines Netzengpasses bleibt dem Handler der Marktzugang verwehrt.

-VDie Spotmarkte an den deutschen Stromborsen haben sich als Day-Ahead-Markt etabliert. Das heiBt, der Handel wird einen Tag vor dem Tag der vertraglichen Lieferung ausgefuhrt. Dieses


ABSCHLUSSBER1CHT

Marktkonzept ist eine direkte Folge aus den Anforderungen, die die Ware Strom an den Handel stellt. Aufgrund der Fliichtigkeit und den langen Zugriffszeiten auf die unterschiedlichen Kraftwerke muss der Handel so fruhzeitig beendet sein, dass eine Einbeziehung der Handelsergebnisse in die Kraftwerkseinsatzplanung fur den nachsten Tag moglich ist.An beiden Borsenplatzen werden sowohl einzelne Stunden als auch Blocke gehandelt.

Stundengebote An der IPX kann jeder Handler fur die 24 Stunden des folgenden Tages bzw. vor Wochenenden und Feiertagen fur alle Stunden bis einschlieRlich des nachsten Handelstages ein Stundengebot abgeben. Hierbei ist sowohl die Abgabe preisabhangiger als auch preisunabhangiger Gebote zulassig. Durch die Abgabe eines preisunabhangigen Gebots erhalt der Teilnehmer eine hohe Mengensicherheit, da er die gebotene Menge stets zu Marktpreisen handelt. Die preisabhangigen Gebote erlauben es dem Handler, eine optimale Kombination des Einsatzes eigener Kapazitaten bzw. langfristiger Bezugsvertrage und des Strommarktes als Absatz- und Bezugsressource anzustreben. Typischerweise ist ein Gebot dadurch gekennzeichnet, dass hohe Mengen bei niedrigen Preisen nachgefragt und hohe Mengen bei hohen Preisen angeboten werden.Ein preisabhangiges Gebot wird durch die Angabe von bis zu 64 Preis- Menge-Tupeln erzeugt, welche Sprungstellen in der Angebots- oder Nachfragekurve darstellen. Zwischen den Sprungstellen wird linear interpoliert. Gehandelt werden Stundenkontrakte fur Strom ab 1 MWh in 0,1 MWh-Schritten.An der EEX geben die Handler Orders fur einzelne Stunden ab. Hierbei wird je Stunde eine Ordermenge angegeben. Wunscht der Handler eine hohe Mengensicherheit, so gibt er die Order als Market-Order, d.h. ohne Angabe eines Preislimits ein, andernfalls als Limit-Order.

Blocke Der Handel von Blockkontrakten ist fur die Handler ein wichtiges Instrument, um die aus den zeitlich koppelnden Nebenbedingungen der Kraftwerke resultierenden Risiken zu vermindern. In einem Block werden mehrere zusammenhangende Stunden gehandelt.Ein Handler an der LPX gibt bei Abgabe eines Blockgebots das gebotene Volumen und den gebotenen Preis ein. Ein Blockgebot kommt dann zum Zug, wenn das Volumen in jeder Stunde des Blocks abgerufen wird und der Durchschnittspreis iiber die Stundenpreise des Blocks bei einem Verkaufgebot iiber bzw. bei einem Kaufgebot unter dem gebotenen Preis liegt. Die LPX hat 10 Blocke von zusammenhangenden Stunden definiert. Die Blocke werden bei der Preisfeststellung in den Auktionsprozess integriert, indem ein Blockgebot in eine entsprechende Anzahl preisunabhangiger Stundengebote umgewandelt wird.An der EEX werden Blocke wie einzelne Stunden gehandelt. Wahrend die Handelseinheit beim Stundenhandel 1 MWh ist, betragt sie bei den Blocken Baseload und Peakload 24 MWh bzw. 12 MWh. Bei Order eines Baseloadkontraktes verpflichtet sich der Kaufer also zur Abnahme einer Leistung von 1 MW je Stunde iiber einen Zeitraum von 24 Stunden, bei Abschluss eines Peakloadkontraktes zum Bezug einer Leistung von 1 MW iiber einen Zeitraum von 12 Stunden.


LPX EEXGebote Gebote Gebot in Form von 64

Preis-Menge-T upelnStundenhandel preisabhangige Gebote

preisunabhangige GeboteLimit-OrderMarkt-Order

Bldcke 4 Standardblocke(Baseload, Peakload, Off Peak I,Off Peakvll)6 "LPX-Specials"

Baseload (0-24 Uhr)Peakload (8-20 Uhr)

Preisfindung Taglich eine Auktion um 12 Uhr Eroffnungsauktion (8 Uhr) Fortlaufender Handel Schlussauktion (12 Uhr)

Spotmarktkonzepte von LPX und EEX

Preisfindung Die Preisfeststellung erfolgt an der LPX im Rahmen einer zweiseitigen Auktion einmal je Handelstag. Die Handelsteilnehmer mussen ihre Gebote bis 12 Uhr abgeben. AnschlieBend ermittelt die Borse auf der Basis der abgegebenen Stunden- und Blockgebote den marktbereinigenden Preis (Market-Clearing-Price, MCP) fur jede Stunde des folgenden Liefertages und teilt den Teilnehmern ihre Handelsresultate mit.An der EEX beginnt der Handel um 8:00 Uhr mit einer Eroffnungsauktion, an die sich ein fortlaufender Handelv anschlieBt. Am Ende eines Handelstages findet eine Schlussauktion zur Marktbereinigung statt.

Vergleich der Konzepte Auf den ersten Blick scheint das Konzept der LPX hohere Anforderungen an den Handler zu stellen. Er ist aufgefordert, fur jede Stunde des folgenden Tages bzw. an Wochenenden der folgenden drei Tage ein Gebot abzugeben. Nutzt er die voile Flexibilitat preisabhangiger Gebote aus, so muss er fur einen Handelstag 24 * 64 = 1.536 bzw. vor Wochenende 24 * 64 * 3 = 4.608 Preis-Menge-Tupel bestimmen. Weiterhin ist der Handel an der LPX weniger transparent. Der Handler erhalt lediglich ein Mai am Tag ein Feedback uber den Preis, und zwar nach Ende der Auktion.An der EEX hingegen erhalt der Handler durch den fortlaufenden Handel Preisinformationen in Echtzeit. Er kann daher sein Verhalten genauer auf die aktuellen Gegebenheiten an der Stromborse anpassen. Andererseits stellt der Handel an der EEX ebenfalls hohe Anforderungen an den Handler. So muss ein Handler vor Wochenenden oder Feiertagen (24 + 2) * 3 = 78 Produkte parallel im Auge behalten und fur diese im 10-Minuten-Rhythmus Gebote abgeben.

OTC-MarktIm OTC-Markt verhandeln die Stromhandler direkt mit der jewel Is anderen Partei. Die Vertrage unterliegen keiner Standardising und konnen an die Bedurfnisse der verhandelnden Parteien angepasst werden. Der direkte Handel macht den (bei weitem) groBten Anteil am taglichen Stromhandel aus.Ein Teil des OTC-Handels wird zusatzlich uber Vermittler, sogenannte Broker, abgewickelt. Die Einschaltung eines Brokers senkt die Zahl der Kommunikationsverbindungen und die Transaktionskosten. Zusatzlich eroffnet sie die Moglichkeit, den Broker als Informationsquelle einzusetzen, da der Broker aufgrund der groBen Zahl von Kontakten im Markt haufig uber bessere Informationen als ein einzelner Handler verfugt.


ABSCHLUSSBERICHT

OTC-Geschafte bergen insbesondere zwei Risiken, das Ausfallrisiko und das Zahlungsrisiko. LTnter dem Ausfallrisiko ist das Risiko zu verstehen, dass ein Vertragspartner seiner vertraglichen Lieferverpflichtung nicht nachkommen kann und sich der andere Vertragspartner zu Marktpreisen neu eindecken muss. Das Zahlungsrisiko besteht in einer Zahlungsunfahigkeit des Vertragspartners nach erfolgter Lieferung.

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1.1.8 MarktteilnehmerZur Eingrenzung des zu simulierenden Systems ist es wichtig, sich Gedanken daruber zu machen, welche Unternehmen am Stromhandel in Deutschland beteiligt sind und welche Ziele diese durch ihre Teilnahme verfolgen.Die Teilnehmer am Stromhandel lassen sich zum einen anhand ihrer Position in der Wertschopfungskette und zum anderen anhand ihres Auftritts am Strommarkt klassifizieren.Die Wertschopfungskette wird aus Erzeugern, Ubertragungsnetzbetreibern, Verteilnetzbetreibern und dem Vertrieb der EVU, sowie den Kunden gebildet. Mit der Liberalisierung haben sich die EVU derail organ isiert, dass das ehemals integrierte Unternehmen in mehrere Gesellschaften, ublicherweise eine Gesellschaft fur Erzeugung, eine fur Handel, eine fur Vertrieb und eine fur die Netzfuhrung zerlegt wurde. Haufig wird die Geschaftstatigkeit dabei in der Handelsgesellschaft zentralisiert, die beispielsweise die Kraftwerke von der Erzeugungsgesellschaft least und frei daruber verfugen kann. Die Vertriebsgesellschaft schlieRt wiederum einen langfristigen Bezugsvertrag mit der Handelsgesellschaft und stellt dieser ihre Lastprognosen zur Verfugung.Am Strom markt selber tritt somit nur noch die Handelsgesellschaft als Kaufer und Verkaufer auf. Sie kann aus der Sicht des Strommarktes als integriertes Energieversorgungsuntemehmen mit eigenen Erzeugungskapazitaten und eigenem Bedarf betrachtet werden.Des weiteren treten am Strom markt Handelsgesellschaften ohne eigene Erzeugungskapazitaten (Kraftwerke bzw. Heizkraftwerke) und industrielle GroRabnehmer auf. Diese GroRabnehmer verfugen teilweise fiber eigene Kraftwerkeia. Um nicht dem vollen Preisrisiko am Strom markt ausgesetzt zu sein, werden diese Marktteilnehmer ublicherweise fiber langfristige offene Bezugsvertrageu verfugen, deren Einsatz sie bei gunstigen Konditionen durch einen Bezug am Spotmarkt substituieren wollen.Kleinere Anbieter und Abnehmer werden an den Borsen durch einen Broker vertreten, der zunachst Nachfrage und Angebot bundelt und dann als ein Anbieter an der Stromborse auftritt. Wirkliche Handler in dem Sinne, dass sie eine offene Position!s eingehen und durch Spekulationsgeschafte Gewinne erzielen, gibt es bisher im Strommarkt nicht. Korrekterweise musste man die am Handel beteiligten Parteien als "Beschaffungsoptimierer" bezeichnen.Im OTC-Handel nimmt der Makler eine ahnliche Funktion wie der Broker im Borsenhandel ein. Er vermittelt Angebot und Nachfrage und erhalt dafur eine Provision.Die Handelstatigkeit am Spotmarkt ist derzeit von dem Ziel der Kostenoptimierung durch Restmengenhandel gepragt. Die Handelsteilnehmer zielen darauf, durch den kurzfristigen Handel ihre Produktionskosten zu optimieren. Hierzu nutzen sie den Spotmarkt als Bezugsressource und Absatzweg. Die Ausweitung des eigenen Marktanteils findet eher im OTC-Markt start. Spekulationsgeschafte sind aufgrund der physischen Erfullung und der Fluchtigkeit der gehandelten Ware undenkbar. Insofern ist im Terminmarkt die Risikominimierung durch Hedging das vorherrschende Ziel. Arbitragegeschafte sind zur Zeit nicht denkbar, da aufgrund der unterschiedlichen Borsenkonzepte an EEX und LPX keine zwei Markte existieren, an denen gleichzeitig ge- und verkauft werden kann.


Handler Kauf oder Verkauf von VoluminaRisiko durch offene Positionen bei volatilem Preis Geschaft durch Provision oder Preisvolatilitat

Makler Vermittlung zwischen Anbietern und Nachfragern(OTC-Geschaft)keine eigene Risiko-PositionGeschaft durch Maklerprovision

Aggregator Bundeln von NachfragernVerbesserung der Bezugsbed i ngu ngen

Broker Bundelung von Angebot und Nachfrage im Bdrsengeschaft keine eigene Risiko-PositionAuftritt als ein Auktionsteilnehmer am Bdrsenhandel Geschaft durch Provision

Marktteilnehmer und Motivation

Spotmarkt TerminmarktKostenoptimierung durch Restmengenhandel Ausweitung des Marktanteils

Heding zwecks RisikenabsicherungSpekulation

Ziele der Marktteilnehmer

1.1.9 Terminmarkt fur StromderivateUber den Terminmarkt konnen Handelsteilnehmer ihre Positionen auf dem physischen Strommarkt absichern. Auch fur Unternehmen auRerhalb der Energiewirtschaft soil der Terminhandel die Moglichkeit bieten, neue Geschaftsfelder zu erschlieRen. Daher gilt im Terminmarkt das Prinzip der finanziellen Erfullung von Vertragen, d.h. es besteht keine Verpflichtung zur physischen Lieferung oder Abnahme von Strom.

1.1.10 TerminborseDer Handel mit Derivaten kann grundsatzlich aus drei Grunden erfolgen:

Absicherung Der Verkauf von Future-Kontrakten kann zur Absicherung gegen fallendeStrompreise (Short-Hedge), ein Kauf zur Absicherung gegen steigende Strompreise (Long-Hedge) genutzt werden.

Arbitrage Die Arbitrage nutzt Preisunterschiede zwischen z.B. borsengehandelten Futures und ahnlichen, auRerborslichen Kontrakten aus. Dabei wird der billigere Kontrakt gekauft und der teurere Kontrakt gleichzeitig verkauft.

Spekulationen Ein Future wird z.B. in Erwartung fallender Marktpreise mit der Absichtverkauft, einen Gewinn durch einen nachfolgenden Riickkauf des Kontraktes zu einem niedrigeren Preis zu realisieren. Spekulanten ubernehmen Risiken und stellen Liquiditat fur Teilnehmer mit gegenteiliger Marktansicht.

Wirtschaftliches Handeln ist stets mit Risiken verbunden. Auch eine wirtschaftliche Betatigung auRerhalb der Borse impliziert Risiken, die mittels eines Borsenengagements verringert werden konnen.


ABSCHLUSSBERICHT

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Folgende Risiken werden haufig in Zusammenhang mit einem Terminmarkt genannt, wobef nur auf einzelne Risikoarten aufgrund ihrer Relevanz fur den Stromhandel naher eingegangen werden soli. Als Marktpreisrisiken werden die drohenden Verluste durch Volatilitat von Marktpreisen definiert. Marktpreisrisiken kdnnen wiederum in Preis-, Zins- und Wechselkursrisiken unterteilt werden. Derivate Risiken entstehen, wenn Marktpreisrisiken durch Absicherungsgeschafte minimiert werden.Das Basisrisiko ergibt sich aus einer Preisveranderung der zugrundeliegenden Position und nicht aquivalenten Preisveranderungen des Absicherungsinstrumentes (z.B. bei unterschiedlichen Qualitaten, Zeiten und/oder Lieferorten).Unter dem Liquiditatsrisiko 1st der Verlust zu verstehen, der durch einen plotzlichen Liquiditatsentzug, z.B. aufgrund einer Nachschussverpflichtung aus Futures-Kaufen, entstehen kann. Werden Absicherungsgeschafte nicht zeitlich kongruent zu den ursprunglichen Basisgeschaften abgeschlossen werden, so kdnnen ebenfalls Liquiditatsrisiken entstehen. Bei ungunstigen Entwicklungen der zugrundeliegenden Marktparameter mussen unter Umstanden bis zur Endfalligkeit des Basisgeschaftes vorab unerwartete Zahlungen unbekannter Hohe geleistet werden.Unter sonstigen Risiken, die unabhangig von Termingeschaften vorliegen kdnnen, versteht man rechtliche, bilanzielle und steuerliche Risiken, technisches und organisatorisches Risiko, sowie das Volumenrisiko.Typische an borslichen Terminmarkten gehandelte Produkte sind Futures und Optionen.

Futures Als erste Strombdrse in Deutschland hat die EEX im ersten Quartal 2001 einen Terminmarkt fur Strom eroffnet. Die ursprungliche Teilnehmerzahl lag bei 35. Die EEX bietet den Handel von Strom-Futures mit einer Laufzeit von 1 BMonaten jeweils fur Crund- und Spitzenlast an. Diesen Futures liegt der monatliche EEX-Spotmarktindex als Underlying zugrunde. Der Spotmarktindex fur Grundlaststrom umfasst eine 24-stiindige Lieferung fur jeweils alle Kalendertage des Liefermonats, wahrend der fur Spitzenlaststrom eine 12-stundige Lieferung von 8:00 Uhr bis 20:00 Uhr fur alle Wochentage von Montag bis Freitag des Liefermonats umfasst. Die Indizes werden als Mittelwert aus alien taglichen volumengewichteten Spotpreisen fur die dort gehandelten Crund- bzw. Spitzenlaststrominstrumente berechnet.

Optionen Als Underlying fur Elektrizitatsoptionen bieten sich Futures, Produktionskapazitaten oder Spotelektrizitat an. Optionen auf Futures stellen die gangigste Form der borsengehandelten Optionen dar, da durch die Futureskontrakte ein genau definierter Preis fur das Underlying vorhanden ist. Optionen auf Futures werden an der NYMEX seit April 1996 gehandelt. Der eigenstandige Handel von Optionen auf Spotpreiselektrizitat kommt selten vor, weder in Form einer physischen Lieferung noch in Form einer finanziellen Erfullung. Im borsennotierten Handel sind mogliche Grunde die Nichtexistenz verlasslicher Indizes sowie die hohe Volatilitat der Spotpreise, die eine mogliche Option unverhaltnismaBig verteuern wurde.

Als Referenzpreis fur den Optionshandel konnten Strompreisindizes, wie der in der Schweiz festgestellte SWEP (Swiss Electricity Price Index) oder der deutsche VIK-Index dienen. Indizes haben jedoch den Nachteil, dass sie nur einen Teil des Marktes widerspiegeln. Optionen auf Produktionskapazitaten sind im OTC-Markt der Versorger ein seit langem ubliches Modell der Risikoabsicherung.

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ABSCHLUSSBERICHT

Terminhandel im OTC-Markt "Der Terminhandel auf dem OTC-Markt bleibt vorlaufig den Elektrizitatsversorgern vorbehalten. Hier werden auch nach der Liberalisierung langfristige Bezugsvertrage mit physischer Erfiillung gehandelt. Dabei 1st zwischen offenen und geschlossenen Bezugsvertragen zu unterscheiden. Im Cegensatz zum offenen Bezugsvertrag ist der Kaufer beim Abschluss eines geschlossenen Bezugsvertrags zur vollen Abnahme der vertraglich vereinbarten Leistung verpflichtet und hat keine Freiheitsgrade bezuglich des Einsatzes des Bezugsvertrags.

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ABSCHLUSSBERICHT

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1.2 Die aktuelle Situation der KWK unter diesen Randbedingungen '

Wesentliches Ziel des Vorhabens war insbesondere die Unterstutzung der Kraft-Warme-Kopplung (KWK) und damit der darauf basierenden okologisch sinnvollen Fernwarmeversorgung durch An passu ng von Arbeitsablaufen und Werkzeugen zur Findung betriebswirtschaftlich optimaler Einsatz- und Betriebsstrategien. Hintergrund und wesentlicher Motivator fur das Vorhaben ist die Notwendigkeit zu kostenoptimalen Entscheidungen unter den Randbedingungen der deregulierten Strom- und Gas - Markte auf der Verkaufs- und der Beschaffungsseite der Energieversorgungsunternehmen.Die okologisch sinnvolle Kraft-Warme-Kopplung ist mitten in diesem Veranderungssog, der bei Vernachlassigung der bisher unbestreitbaren Vorteile der KWK auch im Einzelfall in Richtung "stranded investment " fuhren kdnnte. Es werden zur Zeit in mehreren Unternehmen Entscheidungen zur vorubergehenden oder endgultigen Stillsetzung von KWK-Anlagen vor diesem Hintergrund diskutiert.Der Grund dafur ist, dass die Fernwarmeerzeugung bei den EVU in der Regel uber Kraft-Warme- Kopplung (KWK) engstens mit der Stromerzeugung gekoppelt ist. Dezentrale Energieversorgungssysteme, wie z.B. Nahwarmeinseln mit BHKW oder zusatzlichen dezentralen Solarwarmeeinkopplungen, konnen in dieser Betrachtung genauso wie kleinere Fernwarmeversorgungen betrachtet werden.Der Gasbezug fur die KWK ist ebenfalls untrennbar mit in die Gesamtentscheidungssituation eingebunden.Auf Seiten der Fernwarme besteht aus den genannten Grunden ein starkes Motiv zu einer okologisch- und okonomisch sinnvollen Gesamtbetrachtung und zu einer Gesamtoptimierung der Energieeinsatze im Unternehmen.Die Stromseite kdnnte in einer isolierten Strommarktorientierung dagegen auf die Fernwarme verzichten, was deren Existenz und die Existenz der KWK bedroht. Dies hat in verschiedenen Fallen auch schon zu einer Stillegung von KWK-Anlagen gefuhrt. Fine Gefahrdung weiterer KWK- Anlagen und damit der Fernwarmeversorgung wird von der Branchenvertretung AGFW erwartet. Diese Tendenz hat sich seit Beginn der Diskussion urn dieses Vorhaben noch verstarkt und fuhrt inzwischen auch zu offentlichen Diskussionen in den Medien.Urn die Entscheidungen der Fernwarmeversorgungsunternehmen unter den Randbedingungen des Stromhandels und des zukunftigen liberalisierten Gasmarktes zu unterstutzen, sollen in diesem Vorhaben Konzepte fur optimierte Arbeitsablaufe und Werkzeuge zur Einbeziehung des Marktes in die optimierten Entscheidungen entwickelt und bei einem Energieversorgungsunternehmen prototypisch erprobt werden. Weiterhin soil BoFiT erweitert werden urn okologisch sinnvolle Komponenten, die zu entsprechenden Einsatzentscheidungen fuhren konnten.Um in dem turbulenten Umfeld der deregulierten Markte den Unternehmen verlassliche Orientierungshilfen geben zu konnen, sollen auch wissenschaftliche Grundlagen zu den Entscheidungsprozessen, zu den optimierten Ablaufen und zu den benotigten Werkzeugen erarbeitet und exemplarisch in groBerem Kreis veroffentlicht werden. Es wird im Rahmen dieses Vorhabens deshalb besonderer Wert auf eine detaillierte wissenschaftliche Aufarbeitung der Problemstellung gelegt, die jedoch zu praktisch verwertbaren und uberpruften Ablaufen und in einem Unternehmen und zu praktisch eingesetzten neuen (BoFiT-)Produkt Komponenten fuhren soil.


ABSCHLUSSBERICHT

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1.3 Voraussetzungen, unter denen das Vorhaben durchgefuhrt wurde

lm Rahmen des Verbundprojektes "Liberalisierung des Strommarktes - Risiken und Chancen fur die Fernwarme" hat dieses Projekt eine wesentliche Rolle gespielt, well die Anwendung von BoFiT zur Optimierung der KWK- Anlagen unter Einbeziehung des Marktes inzwischen eine zentrale Rolle beim Betrieb der KWK- Anlagen spielt.Vor dem Beginn des deregulierten Strommarktes am 1.4.1998 gab es noch feste und langfristig planbaren Versorgungsgebiete und Bezugsstrukturen. Eine Querverbundeinsatzoptimierung (also die Gesamtoptimierung des verzahnten Verbrauches, der gemeinsamen Produktion und der Verteilung von Strom, Fernwarme und Gas) war fur die Energieversorgungsunternehmen (und damit auch fur die Fernwarmesparte) unter stabilen Randbedingungen planbar und die bestmoglich erreichbare Betriebsweise. Das Spartendenken fuhrte aber auch schon damals haufig zu einer nicht optimalen Einzelbetrachtungen der Sparten, in der die Fernwarme haufig eher als Kostentrager denn als Erldstrager dargestellt wurde.Unter den neuen Randbedingungen des deregulierten Strom- und spater auch Gas- Marktes und der Strombbrse wird die Energieversorgung heute vom schnell wechselnden Marktgeschehen getrieben.Insofern wurden die Stadtwerke Lemgo und die ENRW, Rottweil, im Rahmen dieses Verbundprojektes mit Hilfe von BoFiT fur diesen Markt ertuchtigt. Die Stadtwerke Lemgo haben im Laufe der Einfuhrung von BoFiT groRere Aktivitaten an der Stromborse aufgenommen, die mit dem BoFiT Einsatz erst moglich wurden. Es wird in alien Fallen uber die Kostenoptimierung der Kraftwerke, Vertrage und Stromhandelsaktivitaten den Unternehmen eine effektive und operativ direkt nutzbare Entscheidungsunterstutzung angeboten.Der Gesamtantrag an das BMWI wurde von der GEF, Leimen, vorgelegt. Die hier besprochenen Arbeitsziele waren im Gesamtvorhaben eingebunden. Die Projektdurchfuhrung wurde im Rahmen des Lenkungsausschusses koordiniert.

1.4 Wissenschaftlicher und technischer Stand, an den angeknupft wurde

^j 1.4.1 Untersuchungen zur Entstehung von SpotpreisenIn der Realitat ist zu beobachten, dass der Spotpreis wenig mit den Systemgrenzkosten zu tun hat. Ein Vergleich der europaischen Energiemarkte zeigt, dass sehr unterschiedliche Preisniveaus vorherrschen. Diese stehen in Zusammenhang mit der vorherrschenden Marktkonzentration. In Markten mit vergleichsweise geringer Marktkonzentration liegen die Preise eher im Bereich der Grenzkosten als in Markten mit hoher Marktkonzentration.Offensichtlich steigt das Niveau der Spotpreise, wenn einzelne Marktteilnehmer eine groRe Marktmacht haben. Marktmacht bedeutet hierbei, dass einzelne Teilnehmer aufgrund ihrer Marktstellung einen Einfluss auf den Preis ausuben kbnnen. Die Marktmacht einzelner Anbieter kann auf verschiedenen Sachverhalten grunden.Erstens kann ein Anbieter uber einen besonders groRen Anteil an den Erzeugungskapazitaten verfugen. Damit erhoht sich die Wahrscheinlichkeit, 40 Untersuchungen zur Entstehung von Spotpreisen dass das Grenzkraftwerk (das teuerste gerade noch zur Lastdeckung eingesetzte Kraftwerk) aus seinem Portfolio stammt und er somit den Preis bestimmt. Zweitens kann sich die Marktmacht eines Anbieters auf eine "Insellage" am Ubertragungsnetz beziehen. Sind die

k j Ubertragungskapazitaten in eine Netzregion begrenzt, so hat der innerhalb der Region ansassige


ABSCHLUSSBERICHT

Anbieter einen Vorteil gegenuber externen Anbietern. Drittens mag die Marktmacht eines Anbieters aus einem besonders kostengiinstigen Kraftwerkspark herriihren.

Die Moglichkeit, Marktpreise aufgrund einer Ausnutzung der eigenen Marktstellung zu erhohen, wurde am Beispiel des Elektrizitatsmarktes fur England und Wales vielfach untersucht. Wolak und Patrick haben gezeigt, dass die beiden groRten Erzeuger in England und Wales ihre Marktmacht erfolgreich eingesetzt haben, urn die Preise zu erhohen. Bernard et al. weisen auf der Basis eines Simulationsmodells zur Untersuchung verschiedener Auktionsformen auf, dass die Marktteilnehmer ihre Marktstellung zwischen Peakstunden erfolgreich ausnutzen konnen, solange die Zahl der Spieler kleiner als sechs ist. Diese Situation liegt fur den deutschen Energiemarkt in gewisser Weise vor: Obwohl die Anzahl der Marktteilnehmer annahrend 1.000 betragt, kontrollieren wenige Anbieter einen nennenswerten Anteil der Erzeugungskapazitaten.

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Fusionen von VEBA/VIAGund RWE/VEWVerflechtung von EnBW/EdF/NWSund HEW/VEA<3/Bev\ag

Fusionen von VEBA/VIAG und RWE/VEWVerflechtung von EnBW/EdF/NWSund HEW/VEAG

Fusionen von VEBA/VIAGund RWE/VEW

Ohne Fusionen

0 500 1.000 1.500 2.000

Abbildung 1.4.1 zeigt den Hirschmann-Herfindahl-Index (HHI) fur den deutschen Energiemarkt fur verschiedenen Fusionsszenarien. Der HHI ist definiert als die Summe der quadrierten Marktanteile der Unternehmen mit einem Wert von Null im Falle von vollstandiger Konkurrenz und einem Wert von 10.000 im Falle eines Monopols.Abbildung 1.4.1 zeigt den HHI vor und nach den verschiedenen Fusionen im deutschen Energiemarkt. Die Fusionen von VEBA und VIAG zu E.on und von RWE und VEW zur neuen RWE sind zwischenzeitlich erfolgreich abgeschiossen. Die EdF halt einen Anteil von 25,1 % an der EnBW und diese wiederum 31,3 % an der Neckarwarme Stuttgart AG (NWS).

Nach den Unternehmenszusammenschlussen verfiigen E.ON (ca. 24 %), RWE/VEW (ca. 23 %) und HEW/VEAG (ca. 13 %) in Summe uber ca. 60 % der Erzeugungskapazitaten. Sie erfullen damit nach dem Gesetz gegen Wettbewerbsbeschrankungen die Kriterien einer Marktbeherrschung (nicht mehr als drei Unternehmen verfiigen in Summe uber mindestens 50 % der Marktanteile; GWB §19 (3)).


Korreliert man die stundliche Strom last im deutschen Netz mit den stundlichen Preisnotierungen an einer deutschen Strom horse, so liefert dies eine Information uber den Verlauf der Grenzkostenkurve 42 Untersuchungen zur Entstehung von Spotpreisen des deutschen Erzeugungsparks

Interpretiert man den unteren Bereich der Punktwolke als den Verlauf der Grenzkostenkurve, so fallt auf, dass diese in alien drei Zeitraumen einen anderen Verlauf nimmt. Die haufigen AusreiBer des Preises konnen als Ausdruck einer durch Marktmacht verzerrten Preisbildung gedeutet werden.Der Einfluss kostengunstiger Erzeugungsparks 1st nicht ohne weiteres best! mm bar. Wahrend der deutsche Erzeugungspark mehrheitlich durch thermische Erzeugungseinheiten gepragt 1st, verfugen die schweizerischen Energieversorgungsunternehmen uber einen groBen Anteil von Erzeugungseinheiten, die auf Wasserkraft basieren. Uber die deutsch-schweizerische Kuppelstelle nehmen die schweizerischen Energieversorger auch am deutschen Energiemarkt teil. Aussagen verschiedener Strom handler zeigen, dass der Wasserstand in den Alpen einen Einfluss auf den deutschen Spotpreis hat. Im Vergleich zu den thermischen Kraftwerksparks in Deutschland konnen die Wasserkraftanlagen in der Schweiz als "kostengiinstige Erzeugungsanlagen" bezeichnet werden. Es gilt, dass c.p. der Strompreis in Deutschland sinkt, wenn die schweizerischen Talsperren gut gefullt sind.

Mount fuhrt an, dass die GroBe des eigenen Erzeugungsparks die Wahrscheinlichkeit, eine Marktmacht ausnutzen zu konnen, zwar erhohe, dass jedoch auch die tatsachliche Kostenstruktur eines Anbieters einen wichtigen Einfluss darstelle. Riechmann argumentiert, "ein hoher Kapazitatsanteil sei eine notwendige, jedoch noch keine hinreichende Bedingung fur Marktbeherrschung". Marktanteile allein seien ungeeignet zur Identifikation von Marktmacht. Mount untersucht die Bedingungen, unter denen Peakpreise am PJM-Elektrizitatsmarkt (Pennsylvania, New Jersey, Maryland) entstehen. Im Rahmen seiner Analyse leitet er die optimalen preisbasierten Angebotskurven fur je einen Marktteilnehmer, der 20 % und einen, der 4 % der Erzeugungskapazitat kontrolliert, her. Es zeigt sich, dass die Angebotskurve des groBeren Erzeugers deutlich hoher 1st als die Grenzkosten und die Angebotskurve des kleineren Erzeugers. Dennoch liefern die formalen Resultate keine klare Erklarung fur die Entstehung von Peakpreisen. Das Zustandekommen von Peakpreisen fuhrt Mount daher auf einen motivationalen Sachverhalt zuruck. Handler mit groBer Marktmacht sind indifferent bezuglich eines Einsatzes ihrer Grenzkostenkraftwerke. 1st der gebotene Preis P so hoch, dass eine Annahme des Verkaufgebots hinreichend unwahrscheinlich 1st, so 1st die Abgabe eines Gebots mit noch hoherem Preis Po > P bezuglich der erwarteten Gewinne bedeutungslos. Mit anderen Worten hat der Handler kein Bedauern zu befurchten, dass ihm mogliche Gewinne wegen eines zu hohen Preises entgehen. Dagegen freut er sich urn so mehr, sollte wider Erwarten das Gebot zum Zuge kommen und bei Einheitskosten K ein entsprechend groBerer Deckungsbeitrag Po - K > P-K anfallen.

Mount weist zusatzlich darauf hin, dass ein groBer Anbieter einen deutlich hdheren "Zusatzgewinn" erzielen kann als mehrere Anbieter mit in Summe gleicher Kapazitat. Er fuhrt dies darauf zuruck, dass sich die kleineren Anbieter einer deutlich flacheren Nachfragekurve und somit einer geringeren Wahrscheinlichkeit, den Preis setzen zu konnen, gegenuber sehen.Ede et al. gehen der Frage nach, welchen Einfluss die Restriktionen der Kraftwerke auf die Volatilitat des Spotpreises haben.


ABSCHLUSSBERICHT

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Im Falle eines idealen Kraftwerksparks (keine Startkosten, keine Mindestbetriebs- und - stillstandszeiten) sind unter Wettbewerbsbedingungen nur die billigsten Kraftwerke am Netz. Es gibt fur die Handler keinen Grund, in einer Zeiteinheit Verluste zu erwirtschaften. Daher 1st es im Wettbewerb und ohne Netzrestriktionen wahrscheinlich, dass ein kostenefizienter Produktionsplan entsteht. Die Restriktionen des Obertragungsnetzes konnen Erzeuger veranlassen, Verkaufgebote abzugeben, die uber ihren Erzeugungskosten liegen, und zwar nicht nur dann, wenn der Erzeuger direkt von der Restriktion betroffen ist, sondern auch durch einen Kaskadeneffekt durch das gesamte Netzsystem. Im Falle eines realen Kraftwerksparks begrunden gerade die Startkosten und andere fixkostenahnliche Kosten, wie VerschleiBkosten, einen Anreiz, Verluste zwischen den Spitzenlaststunden zu erwirtschaften. In einem 2-Periodenmodell bedeutet dies, dass der Handler in Periode 1 Verluste in Kauf nimmt, um in Periode 2 Startkosten zu vermeiden und so seinen gesamten Gewinn zu erhohen. Als Daumenregel geben Ede et al. an, dass ein Handler nicht versuchen sollte, zwischen zwei Spitzenlaststunden am Netz zu bleiben, wenn der erwartete durchschnittliche Spotpreis in diesen kleiner als die durchschnittlichen Kosten des gesamten Zeitraums ist.

Als Folge der zunehmend steiler werdenden Angebotskurven ergibt sich eine relativ preisunelastische Angebotsfunktion im Spotmarkt. Somit verschlimmert die Unsicherheit bezuglich der Last die Preisvolatilitat zusatzlich, da sie in umso groBeren Preisschwankungen resultiert, je inelastischer die Angebotskurve ist.Das Ausschopfen einer Marktposition aufgrund einer Insellage am Obertragungsnetz kann fur den deutschen Markt ausgeschlossen werden. Da das Netz an sich engmaschig gebaut ist, existieren keine Inseln. Sahe die Elektrizitatswirtschaft hier ein Potenzial, so wurde sie in ihrer Verbandevereinbarung nicht auf geeignete Regelungen verzichten, geschweige denn Deutschland als eine Kupferplatte betrachten.

1.4.2 Prognosemethoden im UberblickIm folgenden werden kurz verschiedene bekannte Prognosemethoden benannt und bezuglich ihrer Eignung fur die Prognose von Spotpreisen im Energiemarkt bewertet.

1.4.2.1 FundamentalanalyseAusgangspunkt der Fundamentalanalyse sind die individuellen Grenzkosten der deutschen Kraftwerke sowie der Ubertragungskapazitaten ins Ausland. Bei rationalem Verhalten alter Marktteilnehmer sind in einem Wettbewerbsmarkt immer nur die jeweils preiswertesten Kraftwerke am Netz, und entsprechend wird der Wettbewerbspreis am Markt durch das jeweils teuerste, gerade noch am Netz befindliche Kraftwerk bestimmt. Sofern die Kostenstrukturen der Kraftwerke bekannt sind, konnen die Spotpreise aus der Prognose von gesamtdeutschen Lastgangen vorausberechnet werden. Bei eingeschranktem Wettbewerb kann das Preisniveau uber diesen Preisen liegen, was sich mit spieltheoretischen Ansatzen modellieren lasst. Da fundamentalanalytische Modelle auf einer groBen Menge von nicht offentlich zuganglichen Daten beruhen und daruber hinaus die regenerativen Kapazitaten, geplante und ungeplante Kraftwerksabschaltungen sowie verandernde Brennstoffkosten berucksichtigen mussen, sind sie wie auch die spieltheoretische Methode weniger fiir Spotpreisprognosen als fur die Erfassung mittel- bis langfristiger Preistrends geeignet.

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ABSCHLUSSBERICHT

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1.4.2.2 Technische AnalyseDer Gegenstand der technischen Analyse ist die Untersuchung und Beurteilung des Vedaufes des Kurses eine Cutes, beispielsweise einer Aktie. Die technische Analyse verwendet verschiedene Kennzahlen, um die aktuelle Marktsituation zu erfassen und zu einer Prognose der Kursentwicklung zu gelangen.Die grundlegende Idee beim Einsatz der Kennzahlen ist die Vermutung, dass der Kursverlauf eines Cutes aus der Oberlagerung zyklisch wiederkehrender Muster entsteht. Erkennt man diese Muster, so lassen sich daraus Kauf- und Verkaufentscheidungen ableiten. Oblicherweise verwendet die technische Analyse als EingangsgrolSen Zeitreihen des Preises und der Handelsvolumina mit unterschiedlicher Lange. Dam it wird unterstellt, dass die in den historischen Daten enthaltenen Informationen genugen, um den zukunftigen Preisverlauf vorherzusagen.Die technische Analyse hat den Vorteil, einfach zu sein. Zur Vorhersage werden verschiedene Kennzahlen herangezogen, die mittels einfacher mathematischer Operationen ermittelt werden. Gleitende Durchschnitte beispielsweise werden haufig bei der technischen Analyse von Aktienkursen eingesetzt. Der gleitende Durchschnitt (MAP; moving average price) fur eine Aktie an einem Tag d wird als Mittelwert aus einer festgelegten Anzahl n von beobachteten Preisen

MAP, =-£p.m

n mberechnet:

(1.1)

Der Vorteil eines gleitenden Durchschnitts ist darin zu sehen, dass durch die Mittelwertbildung AusreiGer herausgefiltert werden. Diesen Vorteil erkauft man sich durch die Einfuhrung einer Totzeit bei der Erkennung von Trends.Eine Schwierigkeit bei der Prognose mittels gleitender Durchschnitte ist eine geeignete Wahl der Beobachtungslange n.

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1.4.2.3 Stochastische ProzesseIn der Literatur finden sich verschiedene Ansatze. den Spotpreis fur ein Gut auf der Basis stochastischer Prozesse zu prognostizieren. Die meisten Modelle zur Bestimmung des Spotpreises gehen dabei davon aus, dass die Preise lognormalverteilt sind.In der Praxis ist jedoch zu beobachten, dass Extremwerte haufiger vorkommen, als es eine Lognormalverteilung zulassen wurde. Des weiteren ergibt sich bei Strom preisen oft ein plotzlicher Ausbruch nach oben, nach dem sich der Markt dann wieder auf seinen durchschnittlichen Preis zuruckbewegt. Diese Beobachtungen sprechen gegen die Annahme einer Lognormalverteilung. Die grolSte Ahnlichkeit zwischen realen und durch einen stochastischen Prozess kunstlich erzeugten Preisverlaufen erhalt man auf der Basis eines Autoregressionsprozesses (Mean- Reversion-Prozess) mit Sprungen.Der Autoregressionsprozess erscheint als naturlichste Wahl fur die Beschreibung eines Preisverlaufs auf Warenmarkten. Langfristig muss der Preis einer Ware an die Grenzkosten der Produktion gekoppelt sein, will der Produzent nicht den Verlust von Marktanteilen riskieren. Zugleich beobachtet man in der Realitat deutliche Abweichungen vom langfristigen Mittelwert. Der Grund fur die extremen Preissprunge ist in plotzlichen Anderungen in der Nachfragestruktur (z.B. Wetterumschwunge, Netzengpasse) oder in unerwarteten Ausfallen auf der Angebotsseite zu sehen. Auf derartige Anderungen in Angebot oder Nachfrage konnen die Erzeuger erst mit einer


ABSCHLUSSBERICHT

zeitlichen Verzogerung reagieren. Formal 1st die Veranderung des Preises uber der Zeit bei einem Autoregressionsprozess mit Spriingen durch den folgenden Ausdruck gegeben:

dP -T]{P -P)dt + cr dz+dq (1.2)

Hierbei gibt n den Regressionskoeffizienten an, d.h. die Starke, mit der der Preis sich dem Mittelwert annahrt. Je welter der Preis P unter dem langfristigen Mittelwert M liegt, desto grower wird die Tendenz des Preises, sich dem Mittelwert anzunahern. adz beschreibt die Wiener- Erhohung des Preises. a bezeichnet hierbei die Volatility des Preises und cfz = N(0, 1)pdt eine normalverteilte Zufallsvariable mit Varian z(dz) = dt.dq beschreibt eine poissonverteilte Zufallsvariable, die fur das Sprungverhalten des Prozesses verantwortlich ist. Der Poissonprozess nimmt mit einer Frequenz X einen Wert ungleich 0 an:

dq = 0 mit Wahrscheinlichkeit 1 -Xdt (1.3) dq = <|> -1 mit Wahrscheinlichkeit X dt (1.4)

Es gilt die Annahme, dass dz und dq nicht korreliert sind. In der Gleichung 1.4 bezeichnet <|> die Verteilungsfunktion der Sprunghohen.

Kritische BewertungGegenuber anderen Verfahren, wie beispielsweise der Fundamentalanalyse, haben stochastische Prozesse den Vorteil, wenig datenlastig zu sein. Im einfachsten Fall wird nur eine Zeitreihe der vorherzusagenden Variable benotigt. Zugleich bieten sie bessere Methoden, urn mit AusreiSern und UnregelmaRigkeiten umzugehen, als beispielsweise die technische Analyse.Als besonders schwierig erweist sich jedoch die Bestimmung der Parameter des stochastischen Prozesses. Es stellt sich die Frage, wie der Regressionskoeffizient n und die Wahrscheinlichkeitsfunktion der Sprunge _ zu bestimmen sind. Da man insbesondere an seltenen und hohen Spriingen interessiert ist, fehlt bei den kurzen Zeitreihen im Elektrizitatsmarkt die Datenbasis, urn die genannten Parameter geeignet zu schatzen.Im folgenden wird daher von einer Preisprognose mittels stochastischer Prozesse abgesehen.

1.4.2.4 Kunstliche IntelligenzDie nachfolgend beschriebenen Prognoseverfahren beruhen auf bekannten Methoden der Kunstlichen Intelligenz. In verschiedenen Forschungsarbeiten werden vornehmlich Genetische Algorithmen oder Kunstliche Neuronale Netze zur Prognose eingesetzt. Diesen maschinellen Lernverfahren liegt die Idee zugrunde, dass sie aus historischen Daten selbstandig charakteristische Merkmale erlernen. Der Anwender muss im Vorhinein keine Annahme bezuglich einer den Daten zugrundeliegenden Verteilung treffen.Beim Einsatz genetischer Algorithmen ergibt sich jedoch das Problem der Codierung der Information. Der Anwender muss im Vorhinein definieren, wie die Informationen in den Genen codiert und wie die zugehorigen genetischen Operatoren definiert werden sollen.

Kunstliche Neuronale NetzeKunstliche Neuronale Netze (KNN) wurden in Anlehnung an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns entwickelt und imitieren auf einfache Art und Weise dessen Informationsverarbeitungsprozess KNN sind fahig, in einer Stichprobe vorhandene Muster zu erlernen und auf der Basis des so gewonnen Wissens eine Extrapolation vorzunehmen, wenn ein unbekanntes Muster prasentiert wird.


ABSCHLUSSBERICHT

Abbildung 1.1.1.4: Informationsubertragung zwischen biologischen Neuronen

Abbildung 1.1.1.4 zeigt ein Neuron, welches die kleinste Informationsverarbeitungseinheit des Nervensystems ist. Das Neuron erhalt fiber die Dendriten Informationen von benachbarten Nervenzellen. Diese Informationen werden mittels eines elektrochemischen Prozesses an der auBeren Membranschicht des Neurons in ein Spannungspotenzial umgewandelt. Obersteigt dieses Potenzial einen vorgegebenen Schwellenwert, so wird es fiber den axonalen Ausgang des Neurons entladen. Dieses sogenannte Aktionspotenzial wird dann fiber eine synaptische Verbindung an die Dendriten anderer Neuronen im System weitergeleitet.Kiinstliche Neuronale Netze wurden ausgehend von der neurophysiologischen Struktur des Cehirns entwickelt.

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Abbildung 1.1.1.4.1 zeigt ein nichtlineares Modell fur ein einziges kiinstliches Neuron. Die Werte xi, i = 1 ... n bezeichnen die EingangsgroBen des Neurons, welche mit den Gewichten wi, i = 1 ... n multipliziert werden. Die gewichteten Eingangswerte werden anschlieBend in S summiert. Das Resultat der Summierung ist die EingangsgroBe fur die Aktivierungsfunktion f, welche den Ausgabewert y des Neurons bestimmt.


ABSCHLUSSBERICHT

Durch die Verknupfung mehrerer Kunstlicher Neuronen erhalt man ein Kunstliches Neuronales Netz (KNN) oder einfach ein Neuronales Netz (NN).Abbildung 1.1.1.4.2 zeigt beispillhlft ein Feed-Forward-Netz. Dies erhalt man durch die Verknupfung Kunstlicher Neuronen, wobei man fordert, dass nur Verknupfungen von einer Schicht in die nachfolgende Schicht existieren. Die Anzahl der Schichten kann variieren. Im allgemeinen bezeichnet man die erste Schicht als Eingabeschicht und die letzte Schicht als Ausgabeschicht. Alle zwischen diesen liegenden Schichten werden als verdeckte Schichten bezeichnet, da sie keine direkte Verbindung zur Umgebung des Neuronalen Netzes haben.

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VAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH, Seite 34

ABSCHLUSSBERICHT

Einsatzfelder Neuronale Netze KNN erfreuen sich in den letzten Jahren zunehmender Aufmerksamkeit in Wissenschaft und Praxis. Ihre Fahigkeiten zur Mustererkennung und zur Modellierung komplexer nicht-linearer Zusammenhange begrundet diese Popularity. KNN konnen als generalisierte nicht-lineare statistische Modelle charakterisiert warden. Neuronale Netze arbeiten im Gegensatz zu vielen modell-basierten Vorhersageverfahren datengetrieben, ohne restriktive Annahmen3 uber die funktionalen Zusammenhange zwischen EingangsgroBen und den vorherzusagenden Ausgangsdaten. Diese Eigenschaft von Neuronalen Netzen ist in finanzwirtschaftlichen Anwendungen sehr niitzlich, da dort Oaten in groBen Mengen vorliegen, der zugrunde liegende Zusammenhang jedoch meistens unbekannt ist.In der Betriebswirtschaft warden Neuronale Netze zur Kursprognose von Aktien eingesetzt. Aufgrund der hohen Komplexitat dieser Domane erscheinen Neuronale Netze als geeignete Vorhersagemethode. In der Elektrizitatswirtschaft werden Neuronale Netze zur Prognose der


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stundlichen Oder viertelstundlichen Last eingesetzt. Erste Untersuchungen zur Eignung Kunstlteher Neuronaler Netze zur Spotpreisprognose warden in jungster Zeit ebenfalls durchgefuhrt.

1.4.2.5 ZusammenfassungEs ist festzuhalten, dass alle vorgestellten Prognoseverfahren Vor- und Nachteile mit sich bringen. Da der liberalisierte Elektrizitatsmarkt noch sehr jung ist, ist der GroGteil der Forschungsarbeiten zur Modellierung und Prognose von Spotpreisen noch zu leisten. Es gibt daher noch keine Modelle und Verfahren zur Prognose von Spotpreisen. Im Rahmen dieser Arbeit werden daher nur die "einfachen" Prognoseverfahren miteinander verglichen, d.h. die technische Analyse und Kunstliche Neuronale Netze.

1.5 Zusammenarbeit mit anderen Stellen

ProCom hat sehr eng mit dem wissenschaftlichen Partner Lehrstuhl fur Operations Research der RWTH Aachen (Prof. Sebastian) zusammengearbeitet. Der Ergebnisse wurde einem breiten Anwendungspublikum in mehreren Veroffentlichungen und Workshops vorgestellt (vgl. Kap. 3.5) Die Zusammenarbeit mit den Stadtwerken Lemgo, der ENRW Rottweil und der GEF, Leimen erwies sich ebenfalls als sehr fruchtbar. Die Projektergebnisse haben in alien beteiligten Unternehmen zu direkten Veranderungen gefuhrt. Die Zusammenarbeit mit der Bewag ist traditionell gut und wurde im Rahmen dieser Arbeiten an MEM ebenfalls intensiviert. MEM wird inzwischen von der Bewag fur ihre Aufgabenstellungen genutzt.

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wAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH, Seite 36

ABSCHLUSSBERICHT

2 Eingehende Dars tel lung der erzielten Ergebnisse2.1 Ergebnisse zum Arbeitsziel "AZ1 : Arbeitsziel 1: BoFiT-Erweiterungen

zur Abbildung der Okosteuer, flexibler Vertragsmodelle und okologisch sinnvoller Anlagenkomponenten"

2.1.1 Wie sieht BoFiT nach diesem Vorhaben aus ?

2.1.1.1 Durch BoFiT-TEP/MEM abgedeckte Planungsaufgaben

2.1.1.1.1 Definition der Betriebsoptimierungsaufgaben und des Nutzens der Bo-FiT- Produktfamilie

Zur Deckung des privaten, offentlichen und industriellen Bedarfs an elektrischer Energie und Fernwarme leisten Energieversorgungsunternehmen (EVU) den grolken Beitrag. Sie betreiben Versorgungssysteme, um jederzeit eine ausreichende Belieferung der Verbraucher mit Energie sicherzustellen. Diese Versorgungssysteme setzen sich aus Anlagen zur Energieumwandlung (Erzeugungsanlagen), Energiespeicherung und Energieverteilung zusammen. Die Anforderungen an den Betrieb solcher Systeme ergeben sich aus dem zeitlich schwankenden Energiebedarf der Verbraucher, den technischen Charakteristika der Erzeugungsanlagen, den Moglichkeiten der Energiespeicherung, den vertraglichen Regelungen des Primar- und Sekundarenergiebezugs sowie umweltrelevanten Auflagen.

Die EVU sind generell bestrebt, die Versorgungsaufgaben betriebswi rtschaftl ich optimal durchzufuhren.Daher ist der kostenminimale, optimale Einsatz der Energieressourcen und Erzeugungsanlagen des bestehenden Versorgungssystems mit Hilfe der Betriebsplanung zu ermitteln. Durch die vielfaltigen Anforderungen an den Betrieb, deren zeitliche Gultigkeit von wenigen Minuten bis zu Jahren reichen, muss diese sogenannte Betriebsoptimierung eine entsprechende Zeitspanne betrachten.

Das Gesamtproblem der Betriebsoptimierung ist trotz Vereinfachungen bei der Modellbildung und des Einsatzes leistungsfahiger Rechner wegen der vielschichtigen Randbedingungen eine sehr umfangreicheund komplexe Aufgabe. Sie kann nicht geschlossen in einem Schritt gelost werden. Deshalb wird eine Zerlegung des Gesamtproblems in hierarchisch geordnete Teilprobleme (Momentan-, Tageseinsatz-, Wocheneinsatz- und Jahreseinsatzoptimierung) mit unterschiedlichen Betrachtungszeitraumen und Fragestellungen durchgefuhrt.

Die Teilprobleme werden von verschiedenen BoFiT-Modulen unterstutzt.(Graphik Schnecke!)

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Abschlussberichtdoc © RroCom GmbH, Seite 37

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Nutzenpotentiale realisiert durch BoFiT-Module

1. Betriebskostenminimierung• Senkung der arbeitsabhangigenEnergiebezugskosten fur Strom,Warme, Brennstoff um 1 - 3 % pro Jahr, besonders hoch im erstenBetriebsjahr• Reduktion der Bezugsleistungsspitzen (Leistungskostenreduktion, u.U. mehrere TDM/a)• Know-how-Zuwachs iiber die optimalen Einsatzweisen des Anlagenparksfur Lastverteiler, Energiewirtschaft, Anlagenfahrer fur die dauerhafteSicherung des optimalen Anlagenbetriebes

• BoFiT-T ageseinsatzoptimierung (TEP)• BoFiT-Mittelfrist- Energiemanagement (MEM)

2. Optimale Bezugsvertragsgestaltung • Neuverhandlung kostenoptimaler Liefer- und Abnahmevertrage(einmalig sehr groBe Nutzenpotentiale realisierbar, die dann jedesJahr wirken)

• BoFiT-Mittelfrist-Energiemanagement(MEM)

3. Optimierter Stromhandel• Automatisch optimierter Einsatz von Spotmarktangeboten• Ermittlung von Grenzkosten bzw. Preisen eigener Stromlieferungen• Verbundoptimierung mehrerer kooperierender Stadtwerke

• BoFiT-T agesei nsatzoptim ieru ng (TEP)

4. Einsparungvon Pumpenstromkosten • Reduktion von bis zu 20 % derNetzpumpenleistung/a bei vermaschten FernwarmenetzenNutzungspotentiale

• BoFiT-Pumpstromoptimierung (POP)

realisiert durch Bofit-Module5. Controlling• Automatisierte Erstellung von Soll-Fahrplanen desErzeugerparks und des Fernwarmenetzes (vorausschauende Festlegung alterKraftwerkseinsStze, Bezugsvertrage,Pumpeneinsatze und Netzbetriebspunkteals neutraler VergleichsmaBstab)

• Kostenbewertung des Soll-Fahrplans• Kostenvergleich Planung zu Ist-Fahrweise

• Alle BoFiT-Module+BoFiTAnlagenwachter

6. Komfortables Energiemanagement


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• Verdichtung der ProzeGwerte Urid Bilanzen zuManagementkenngroGen(offene Datenbankanwendungen)

• Alle BoFiT-Module

7. Erhohung der Versorgungssicherheit derFernwarmeversorgung • BoFiTFernwarmelastfluG (FWL)• Jederzeit komplettes Netzabbild alter +physikalischen NetzgroGen, BilanzgrdGen und Abnahmelasten• EngpaGanalyse und Ersatzstrategiesimulation, ausgehend von realen ProzeGwerten• Jederzeit Versorgungsbereiche undFernwarmelastflusse der Einspeisungen• Alarmierung bei Oberschreitung beliebig definierbarer physikalischer Schwellwerte• Grafischer Soll-lst-Vergleich zwischen Soll- Fahrplanen und 1st- Fahrweisen

BoFiT-Anlagenwachter

8. Einsparung teurer Messstellen• Statt teurer Durchflussmessstellen und Temperaturmessstellen simulierte und geprufte Ersatzmessstellen(Einsparungen bis zu 50 TDM/Messstelle)

• BoFiTFernwarmelastfluG (FWL)

9. Personalqualifikation• Ausbildung der Mitarbeiter von Leitwarte, • Alle BoFiT-ModuleLastverteilung und Energiewirtschaft uber +Workshops(erhoht die Flexibilitat und die Transparenz der Zusammenhange)

Seminarprogramme

Wichtige Planungsaufgaben stellen in der betrieblichen Praxis die kurz- und mittelfristigen Einsatzoptimierung dar, da hier groGe Einsparpotentiale ermittelt werden konnen. Die Losung dieser Optimierungsaufgaben mit BoFiT-TEP und -MEM wird im folgenden Kapitel dargestellt.

2.1.1.1.2 Tageseinsatzoptimierung mit BoFiT-TEPDie spezielle Fragestellung des optimalen Anlageneinsatzes wird in einem kurzfristigen Planungszeitraum von einer Viertelstunde (Momentanoptimierung) uber ein bis zwei Tage (Tageseinsatzoptimierung) bis zu sieben Tagen (Wocheneinsatzoptimierung) behandelt. Nach der Vorgabe einer Lastprognose wird der Anlageneinsatz mit An- und Abfahrzeitpunkten (Anlagenauswahl) und Leistungsfahrplanen (Lastaufteilung) ermittelt.

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ABSCHLUSSBERICHT

2.1.1.1.3 Mittelfristiges Energiemahagement mit BoFiT-MEMDie Bestimmung der mittelfristig optimalen Kombination von Eigenerzeugung, Energiebezug und - lieferung zur Minimierung der jahrlichen Bereitstellungskosten fur Strom, Warme und Dampf ist Hauptzielsetzung.

Es sind die Optimierung der Brennstoffdisposition und Strom beschaffung, Szenarienrechnungen zur Optimierung von Revisionsplanen und Szenarienrechnungen zur Optimierung von Ausbaustrategien moglich.

Das Optimierungsverfahren ist fur mittelfristige Planungszeitraume von 1 Woche bis ca. 15 Monate konzipiert. Der Planungshorizont ist allerdings prinzipiell nicht beschrankt.

2.1.1.2 Funktionsprinzipien von BoFiT-TEP/MEM

2.1.1.2.1 AbgrenzungAn dieser Stelle soil zunachst auf den Unterschied zwischen der Simulation, z.B. der Berechnung thermodynamischer Zustande in Kreislaufrechenprogrammen oder Netzsimulationsprogrammen, und der im folgenden behandelten und BoFiT-TEP/MEM zugrundeligenden mathematischen Optimierung des Betriebes eines Versorgungssystems sowohl im Hinblick auf die Modellinhalte als auch im Hinblick auf die Algorithmen hingewiesen werden.

2.1.1.2.2 Funktionsprinzip BoFiT-TEPMit BoFiT-TEP wird ein vereinfachtes, mathematisches Optimierungsmodell der betriebskostenverursachenden Komponenten eines komplexen Energieversorgungssystems abgebildet, in dem auch relevante Netzaspekte beriicksichtigt werden (vgl. Kap. 4.2). Crundsatzlich werden Energie- und Massenstrome, z. B. fur Brennstoff, Dampf, Strom, Warme und Kuhlwasser, in einzelnen Komponenten ineinander umgewandelt oder bilanziert. Hierbei entstehen Kostenstrome, die ebenso bilanziert werden. Dabei werden einzelne Komponenten im wesentlichen durch Kennlinien gekennzeichnet, die die Umwandlung der Energie-, Massen- und Kostenstrome ineinander definieren. Weiterhin sind Einsatzbedingungen (z. B. Minimale/Maximale Schwellen, Minimale/Maximale Betriebszeiten, gegenseitige Beziehungen mehrerer Komponenten) abgebildet.

2.1.1.2.3 Funktionsprinzip BoFiT-MEM

Erweiterung fur MEM gegenuber TEP

Die Modellbildung ist wahlweise mit realen Tagen (geringer Planungshorizont und kleine Erzeugungssysteme) oder mit reprasentativen Tagen (grower Planungshorizont und umfangreiche Erzeugungssysteme) moglich.

Es wird eine Fuzzybasierte Zeitreihen-Aggregation zur automatischen Berechnung optimaier reprasentativer Tage fur eine vorgegebene Lastprognose eingesetzt. Anstelle realer Tage werden zur Modellbildung entsprechend gewichtete reprasentative Tage verwendet. Die Optimierungsergebnisse


ABSCHLUSSBERICHT

fiir die reprasentativen Tage konniti auf die zugrundeliegenden realen Tage des Planungszeitraumes umgerechnet werden.

Die Abbildung des Erzeugungssystems basiert wie bei -TER auf gemischt-ganzzahlig linearen Block- oder Komponentenmodellen.(Abb. Gemischt ganzzahliges lineares Optimierungsmodell)

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2.1.1.2.4 Die Flexibility mit BoFiT im Stromhandel

Die sich im Rahmen der Deregulierung dffnenden Markte fiihren zu einer zunehmenden Verscharfungder Wettbewerbssituation. BoFiT reduziert nicht nur die Betriebskosten, es hilft auch bei der Optimierung moglicher Stromzukaufe und Stromverkaufe unter Berucksichtigung der jeweiligen Lastsituation, Brennstoffkosten, Fremdbezuge, Verfugbarkeiten und Revisionsplanungen und macht damitdiese neue Wettbewerbssituation fur die Lastverteilung im Querverbund beherrschbar.

Zum Beispiel:a) Einfachste Einrichtung, Modifikation und Optimierung vielgestaltiger Bezugs- und Liefervertrage ist durch BoFiT moglich.b) Abbildung von Durchleitungskosten, wobei der relevante Stand des Gesetzgebungsverfahrens jeweilsnachgezogen wird.c) BoFiT optimiert Selbstkosten fur Lastbander und Fahrplane, die in Stromspotgeschaften angeboten werden sollen.d) BoFiT ermittelt zu einem vorgegebenen Preisniveau die unter den betrieblichen Randbedingungen optimale Stromverkaufsmenge fur Spothandelsgeschafte.e) BoFiT wahlt aus Angeboten des Stromspotmarktes automatisch die giinstigsten Angebote aus.f) BoFiT kann ubergreifende Optimierungsmodelle mehrerer Standorte, aber auch von Kooperationen, einfachst grafisch interaktiv konfigurieren und insgesamt optimieren. Damit werden Gesamtbetriebsszenarien mehrerer Kooperations-Vertragspartner kalkulierbar und im Tagesgeschaft fur die Lastverteilung einer Kooperation beherrschbar.

2.1.1.2.5 BoFiT Online-Module MOP/TEPBoFiT ist auch im direkten Leitsystemverbund uber das Schnittstellenmodul BoFiT-IF zu nutzen. Es werden dann fur die Momentanoptimierung zur optimalen Lastaufteilung das Modul BoFiT-Online MOP (auf Basis TEP fur einen einzigen Zeitschritt) und fiir den kurzfristigen Planungshorizont von einigen Stunden im Verbund mit einer Lastprognose BoFiT-Online TEP (auf Basis TEP mit mehreren Zeitschritten) genutzt.

Es kbnnen auf diese Art je nach Anwendungsfall Lastprognosen, Berechnungsvorgaben und ProzeSwertedirekt in BoFiT-TEP/MOP als Vorgaben aus dem Leitsystem einbezogen werden. Diese Vorgaben werden uber einen Konfigurationsdialog den Komponenten der BoFiT-TEP Konfiguration zugewiesen.

Insofern sind samtliche BoFiT-TEP Modelle prinzipiell nachtraglich (oder direkt bei der Erstellung mit dem grafischen Editor) als Online-Modelle fiir Berechnungen nutzbar, sofern BoFiT-IF dafiir vorhanden ist.Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 41

2.1.1.3 Versorgungssysteme und Komponenten in BoFiT-TEP/MEM

2.1.1.3.1 Energieversorgungssysteme

In der offendichen Versorgung ubernehmen die EVU neben der Strom- oft auch die Warmeversorgung.Zum Teil erfolgt durch sie auch eine Bereitstellung von Prozesswarme fur kleinere und mittlere Industrieunternehmen. Andere, zumeist groRere Industrieunternehmen betreiben eigene Versorgungssysteme zur Deckung ihres Bedarfs an Dampf oder Warme fur industrielle Prozesse mit einer Anbindung an die offentliche Versorgung.

Insbesondere bei der Versorgung mit Fernwarme spielen Erzeugungsanlagen mit Kraft-Warme- Kopplungaus energetischen Grunden eine wesentliche Rolle. Aufgrund der gleichzeitigen Erzeugung von elektrischer Energie und Fernwarme und den damit moglichen Synergieeffekten fur ein Unternehmen sind sogenannte Querverbundsysteme (QVS) entstanden. Diese vereinigen die Versorgung von Verbrauchern mit mehreren unterschiedlichen Endenergietragern in einem Unternehmen.

Gegenuber Systemen mit einem Endenergietrager zeichnen sich QVS durch die gegenseitige Beeinflussung der Betriebsweise der Teilsysteme (Sparten) fur elektrische Energie und Fernwarme aus. Diese Beeinflussung entsteht durch die gekoppelte Erzeugung von elektrischer Energie und Fernwarme sowie durch den Einsatz gleicher Brennstoffe zur Deckung des nahezu unabhangigen Energiebedarfs der Sparten. Daher ist eine unternehmensweite, spartenubergreifende Betriebsfuhrung und Betriebsoptimierung erforderlich. Die Kopplungen der Teilsysteme stellen besondere Anspruche an die Betriebsfuhrung und an die mathematische Betriebsoptimierung.

Die Berechnung der betriebsabhangigen Kosten innerhalb einer Optimierungsrechnung basiert auf einem mathematischen Modell des Versorgungssystems, in das nur diejenigen technischen, vertraglichen und umweltrelevanten Rand bed ingungen einflieRen, die einen wesentlichen EinfluR auf die zu minimierenden Kosten haben. Daher beinhaltet das allgemeingultig einsetzbare Betriebsoptimierungswerkzeug BoFiT eine moglichst vollstandige Aufstellung der vorkommenden Komponenten mit deren Randbedingungen und Eigenschaften.

Art und Anzahl der Komponenten variieren von System zu System und spiegeln die individuellen Eigenschaften wider. Neben den unterschiedlichen Strukturen der Versorgungsnetze der Endenergietrager elektrische Energie oder Fernwarme liegen die wesentlichen Unterschiede in den verfugbaren Erzeugungsanlagen wie z. B. Heizwerken, Heizkraftwerken in Block- oder Sammelschienenbauweise oder Kombi-Kraftwerken. Trotz dieses uneinheitlichen Aufbaus ublicher QVS konnen haufig auftretende, typische Komponenten identifiziert werden: Verbraucher, Versorgungsnetze, Erzeugungsanlagen, Energiebezuge und Speicher. Bild 2 verdeutlicht an einem Beispiel den prinzipiellen Aufbau. Eine umfassende Zusammenstellung der zu berucksichtigenden Eigenschaften und Randbedingungen ist den folgenden Kapiteln zu entnehmen.

2.1.1.3.2 Verbraucher und Versorgungsnetze in BoFiT-TER

Hier sind die aufgefuhrten Eigenschaften und Randbedingungen zu beachten:• zeitabhangige Leistungsanforderungen• NetzverlusteAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 42

ABSCHLUSSBERICHT

• Obertragungskapazitaten

• Pumpstromaufwand

2.1.1.3.3 Energiebezugsvertrage in BoFiT-TEP

Hiersind die aufgefuhrten Eigenschaften und Randbedingungen zu beachten.• leistungsgezonte Arbeitspreise• temperaturgestaffelte Arbeitspreise (Warmebezuge)• Zeitabhangigkeiten: HT/NT, SommerAA/inter• min. und max. Leistungsgrenzen• min. und max. Energiegrenzen

2.1.1.3.4 Erzeugungsanlagen in BoFiT-TEP

Hier sind die aufgefuhrten Eigenschaften und Randbedingungen zu beachten:• Brennstoffverbrauchskurven mit Temperaturabhangigkeiten• Eigenbedarf• Anfahrenergien• Revisionszeiten• Mindestzeiten fur Betrieb und Stillstand• Betriebsdiagramme mit Temperaturabhangigkeiten• Leistungsanderungsgeschwindigkeiten• Regelleistungsbander• Kuhlwasser: Aufheizung und Mengen

2.1.1.3.5 Energiespeicher in BoFiT-TEPHier sind die aufgefuhrten Eigenschaften und Randbedingungen zu beachten:• Be- und Entladeverluste• Eigenbedarf• Ruheverluste• min. und max. Speicherinhalte• min. und max. Be- und Entladeleistungen• Speicherziele

2.1.1.3.6 Erweiterte Erzeugungsanlagen in BoFiT-MEMEs werden die erweiterten Block- oder Komponentenmodelle fur Erzeugungsanlagen unter Berucksichtigung statischer, dynamischer und integraler Randbedingungen genutzt: Brennstoffwarmeverbrauch als Funktion der erzeugten Produkte, elektrischer Eigenbedarf, Mindeststillstandszeit, Mindestbetriebszeit, Leistungsanderungsbeschrankung, Warmstart/Kaltstart, Limitierung der Einsatzzeit, Limitierung der Erzeugungsmengen der Produkte, Limitierung der Anfahrhaufigkeiten.

2.1.1.3.7 Erweiterte Bezugsvertrage in BoFiT-MEMEs werden die erweiterten Bezugsvertrage fur Brennstoff, Strom, Warme und Dampf unter Berucksichtigung statischer, dynamischer und integraler Randbedingungen genutzt: Arbeitspreis Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 43

ABSCHLUSSBERICHT

(Tarifzonen fur Tageszeit, Jahreszeit, Bezugsleistung, Bezugsmenge und beim Warmebezugsvertrag: Tarifzone fur Vorlauftemperatur), Leistungspreis (hochste oder die beiden hochsten Lastspitzen kostenrelevant), Limitierung der Bezugszeit, Limitierung der Bezugsmenge, Limitierung der Inanspruchnahmehaufigkeit, Mindestruhezeit, Mindestabnahmezeitraum,Bezugsleistungsanderungsbeschrankung.

2.1.1.3.8 Transferkosten, Energiemengenkonten, Emissionen in BoFiT-MEM

Zusatzlich zu TEP werden Bezugsvertrage fur Strom definiert mit:

- Transferkosten (Tarifzonen fur Tageszeit und Leistung) und Energiemengenkonten mit zeitabhangigenVerrechnungsfaktoren fur Bezug und Lieferung fur Stromaustauschgeschafte.- Brennstoffverbrauchsgebundene Emissionen (502, NOx, C02).

2.1.1.4 BoFiT-TEP/MEM Softwareleistungsmerkmale

2.1.1.4.1 Die Bedienoberflache von BoFiT-TEP und -MEM

BedienkonzeptDie hohe Anzahl der moglichen Komponenten sowie die kombinatorische Vielfalt der Verkniipfungsmdglichkeiten lassen eine tabellarische Eingabe der Konfigurationsdaten nicht zu. Die fruher ublichen Konfigurationstabellen werden deshalb durch eine vollgrafische, topologische Bedienoberflache ersetzt, in der die Eigenschaften der einzelnen Komponenten interaktiv festgelegt werden. Diese Bedienoberflache stellt dem Bediener ein grafisches Abbild der Konfiguration des Versorgungssystems zur Verfugung, in dem nahezu alle Bedienvorgange mit Hilfe einer Zeigereinheit (z.B. Maus) vorgenommen werden konnen.

Die einzelnen Komponenten der Konfiguration werden auf dem Bildschirm als Symbole dargestellt, dieVerbindungen zwischen den Komponenten als Linien. Neue Komponenten werden der Konfiguration hinzugefugt, indem das zugehorige Symbol aus einer Symbolpalette ausgewahlt und in der Zeichenflache platziert wird. Zur einfacheren Identifikation der Symbole wird in der topologischen Darstellung zusatzlich ein benutzerdefinierter Bezeichner angezeigt.

Die Bedienoberflache verfugt fiber zwei Bearbeitungsmodi, den Konfigurationsmodus und den Berechnungsmodus. Im Konfigurationsmodus kann die Anlagenkonfiguration verandert werden, indem Komponenten oder Verbindungen zwischen Komponenten hinzugefugt oder geldscht werden oder ihre Konfigurationsdaten eingegeben oder verandert werden.

Folgende Leistungsmerkmale sind verffigbar:• grafische Auswahl, Plazierung und Verbindung samtlicher Komponenten• Aufbau von „Containern" als Obermenge mit den Eigenschaften samtlicher enthaltener

Komponentensowie deren Verbindung nach au&en

• Aufbau von Gesamtkonfigurationen fiber 5 Ebenen, beliebig gemischt aus Komponenten, Blocken und Containern

• Automatische sowie manuelle ErgebniskonfigurationAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 44

• Ein/Ausblenden von Komponentlrt lur Erhohung der Ubersichtlichkeit• Einfarbung von Komponenten bei Teilverfiigbarkeit• Berechnungsvorgaben an alien Komponenten (Restriktionen, Einsatzvorgaben, Leistungsvorgaben,

Verfugbarkeiten)• Ergebnisanzeige (grafisch, tabellarisch)

AuBerdem kbnnen im Konfigurationsmodus Relationskomponenten angelegt werden. Die Anzeige der Relationskomponenten und ihrer Verbindungen sowie der Verbindungen zu auBeren Parametern ist abschaltbar.

Im Berechnungsmodus werden die Berechnungsvorgaben (z.B. Lastprognosen, Verfugbarkeiten, Parametrierung der Relationskomponenten usw.) verandert, die Berechnung (Tageseinsatzoptimierung, Wocheneinsatzoptimierung oder Momentanoptimierung) durchgefuhrt und die Ergebnisse angezeigt. Hierzu wird die gewunschte Komponente mit Hilfe der Zeigereinheit markiert. Durch die Bedienung von Maustasten kbnnen fur die markierte Komponente Dialoge fur die Dateneingabe bzw. Ergebnisausgabe aufgerufen werden.

Zusammenfassend gilt, daB alle Bedienablaufe von der Benutzeroberflache aus durchzufuhren sind.

BedienelementeBoFiT besitzt ein "Look&Feel", wie es von Standard-Applikationen unter Microsoft-Windows her bekannt ist. In dem folgenden Bild sind alle Elemente zur Bedienung der Bedienoberflache dargestellt. (Bild 3: Bedienelemente in BoFiT)

Das Hauptfenster ist die „Schaltzentrale" des Program ms und stellt alle Programmfunktionen zur Verfugung. Neben der Titelleiste, die zur Anzeige des Programmnamens, des Benutzernamens und ggf. des Containernamens verwendet wird, enthalt der Kopf des Hauptfensters die aus verschiedenen Untermenus bestehende Meniileiste. Diese erlaubt den Zugriff auf verschiedene Programmfunktionen, die in Form von Meniipunkten in den Untermenus enthalten sind.

Die Zeichenflache bildet den zentralen Bestandteil des Hauptfensters. In ihr wird die Topologie des Versorgungssystems erstellt, bearbeitet und anzeigt. Den AbschluB bildet die Statuszeile mit Informationen z.B. fiber den Status der aktuellen Optimierungsrechnung. Diese Informationen werden in regelmaBigen Abstanden (z.B. 5 Sekunden) aktualisiert.

Weitere Elemente der Bedienung von BoFiT sind Schaltflachen, Auswahllisten, Bildlaufleisten, Eingabemasken, Ergebnisfenster, Tabellen, Grafiken und Symbole. Die Symbole reprasentieren die Komponenten eines EVU in der Bedienoberflache, die auf der Zeichenflache des Hauptfensters zu einer Topologie zusammengestellt werden. Zur einfachen Bearbeitung der Tabellen sind selbstverstandlich die Funktionen Einfugen, Ausschneiden, Loschen und Suchen/Ersetzen verfugbar. Komponentenspezifische Kennlinien oder Optimierungsergebnisse kbnnen tabellarisch oder grafisch angezeigt und ausgedruckt werden.

Die Benutzeroberflache TEP/MEM in Stichworten:

• Es wird eine vollgrafische, topologische Bedienoberflache zur Abbildung des Versorgungssystems eingesetzt, in der die Eigenschaften und die Verbindung der einzelnen Komponenten ingenieurmaBig


ABSCHLUSSBERICHT

interaktiv festgelegt werden.• Aufbau der Gesamtkonfiguratioriih liber 10 Ebenen, beliebig gefnischt aus Komponenten, Blocken

und Containern, als Obermenge mit den Eigenschaften samtlicher enthaltener Komponenten sowie deren Verbindung nach auften

• Eingabe der Berechnungsvorgaben fur alle Komponenten (Restriktionen, Einsatzvorgaben, Leistungsvorgaben, Verfiigbarkeiten) fiber einen Vorgabeneditor.

• Bearbeitung und Visualisierung der Lastdatenaufbereitung (Lastdateneditor) und der Lastdatenaggregation(reprasentative Tage).

• Automatische sowie manuelle Ergebniskonfiguration fiirz.B. auch summarische ErgebnisgroRen fur Kalendertage, Wochen, Monate, Quartale etc.

Komponentenbiliothek BoFiT-TEPDie TEP-Version enthalt die in Tabelle 1 dargestellten Modellkomponenten (grafische Symbole Bild 4). Aus diesen Komponenten konnen beliebige Topologien und damit Optimierungsmodelle grafisch konfiguriert werden. Hierbei wird vom dem Bediensystem die Zulassigkeit der Verb!ndungen von Komponenten gepriift und ggf. zuriickgewiesen. Alle Modellkomponenten haben spezielle Eingabemasken, die samtliche Konfigurationsparameter und Kennlinien eingebbar machen.(Bild 4: Komponentenbibliothek in BoFiT-TEP)

Versorgung (Verbraucher) Bilanzen (Netze) BegrenzerWarme Brennstoff BrennstoffDampf Anfahrbrennstoff StromKLB Abgaswarme DampfStrom Warme Heizwasser RohrRegelleistung KLB Heizwasser PumpeBrennstoff Dampf Teilnetz Rohr

Strom Teilnetz PumpeVerkauf Brennstoff RegelleistungVerkauf Strom WarmeabfuhrAustausch Strom-Dampf potentielle Energie

w


Erzeugungskomponenten Erzeugungsanlagen Bezuge

DampferzeugerElektrodenkesselAbhitzekesselZusatzfeuerungTeilturbineHeizkondensatorKondensatorWarmeabfuhrReduzierstation

KondensationskraftwerkGasturbineHeizwerkHeizkraftwerk EK/GD Heizkraftwerk Gasturbine

Brennstoff GasBrennstoff KohleBrennstoff UranBrennstoff HeizolBrennstoff SchwerolBrennstoff KlarschlammBrennstoff SpotStrom EVUStrom KWStrom SpotRegelleistungWarmeDampf

Speicher Sonstige Komponenten Container

WarmespeicherBrennstoffspeicherPSW-OberbeckenPSW-TurbinePSW-Pumpe

ZielfunktionStutzfeuerungsrelationZufeuerungsrelationRegel bandEinsatzrelationNachheizrelationParalleleinspeisungSerieneinspeisungTern peratu rbesti m m u ng

PumpspeicherwerkHeizkraftwerkFernwarmenetzKernkraftwerkHeizwerkGemeinschaftskraftwerkVerbundKondensationskraftwerkTurbinenschaltung

Tabelle: Komponentenbibliothek in BoFiT-TEPBoFiT-TEP istein objektorientiertes, modulares System, das sich leicht erweitern lalJt, wenn weitere neue Komponenten oder Blockmodelle gewunscht werden.

Erweiterte Komponentenbibliothek BoFiT-MEMDie MEM-Version enthalt zusatzlich oder erweitert zu den in 4.1.3 dargestellten Komponenten die in Tabelle 2 dargestellten Modellkomponenten (Symbole Bild 4b).(Bild 4b: Erweiterte Komponentenbibliothek in BoFiT-MEM)

MEM Versorgung (Verbraucher)

MEM Bilanzen (Netze)

MEM Begrenzer

Warme CCh-Emissionen StromKuhlwasser S02-EmissionenCO2 NOx-EmissionenSO2

NOx

MEM Speicher MEM Erzeugungsanlagen MEM Bezuge


ABSCHLUSSBERICHT

PSW-Pumpe Dampferzeuger BrennstoffKondensationskraftwerk StromHeizwerk Strom VerbundHeizkraftwerk EK RegelleistungHeizkraftwerk GT Warme

DampfTransfer

Tabelle 2: Komponentenbibliothek in BoFiT-MEM

2.1.1.4.2 Modellierungskonzept eines Versorgungssystems mit BoFiT-TEP

Die Struktur eines EVU kann innerhalb des Optimierungsmodells, das entsprechend den Anforderungendes Ldsungsalgorithmus der Gemischt-GanzzahIig Linearen Progammierung (GGLP) aufgebaut wird, als gerichteter Graph aufgefaSt werden. Dessen Verbindungen (auBere SteuergroBen) stellen diejenigen derzu optimierenden SteuergroBen dar, welche in komponentenubergreifenden Zusammenhangen wirksam sind. Die Knoten des gerichteten Graphen (Komponenten) beschreiben Verkniipfungen der auBeren und inneren (komponentenspezifischen) SteuergroBen in Form von Obertragungsbeziehungen, Bilanzen, Relationen zwischen einzelnen Komponenten, wobei spezielle Versorgungskomponenten vorgegebene, konstante Werte vom Typ der auBeren SteuergroBen (Last, Kuhlwasserrestriktionen)reprasentieren und ein Endknoten das skalare Gutekriterium (Zielfunktion = beeinfluBbare betriebsabhangige Kosten) kennzeichnet.

Parameter konnen sowohl aus komponentenspezifischen Konfigurations- und Vorgabedaten (innere Parameter) als auch aus Betriebsvorgaben und Konfigurationsdaten anderer Komponenten (auBere Parameter) gewonnen werden.

Innere Parameter fur die Aufstellung der Ubertragungsgleichungen eines temperaturgezonten Warmebezugsvertrages sind beispielsweise unterschiedliche Arbeitspreise fur unterschiedliche Vorlauftemperaturen. Als auBere Parameter sind die geltenden Vorlauftemperaturen innerhalb jedes Berech nu ngszeitsch rittes anzusehen.Die Gesamtheit der o.g. Zusammenhange zwischen Komponenten, SteuergroBen und Berechnungsparametern soil im folgenden als EVU-Struktur bezeichnet werden. Das Grundprinzip der graphischen Darstellung einer EVU-Struktur zeigt das folgende Bild.

Die Richtung der Verbindungen im inneren Strukturmodell zeigt prinzipiell von den zu erfullenden Leistungsvorgaben (Lastdeckung) ausgehend in Richtung auf die Zielfunktion. Es ist zu beachten, dass diese Bilanzrichtung in der Regel entgegengesetzt gerichtet zur simulationsorientierten Sichtweise ist. So wird beispielsweise fur die Komponente „Dampferzeuger" der Frischdampfstrom zur EingangsgroBe und der zugefuhrte Brennstoffwarmestrom zur AusgangsgroBe. Fur ein einfacheres Verstandnis und eine intuitive Modellierung wird in der Bedienoberflache die umgekehrte Richtung, von den Kosten zur Last, verwendet und grafisch dargestellt.


ABSCHLUSSBERICHT

2.1.1,4.3 Rechenkern '

BoFiT enthalt im Kern die Programme zur Durchfuhrung der eigentlichen Optimierungsrechnungen. Dabei wird fur die unterschiedlichen Zeitbereiche der Einsatzoptimierung (Momentan-, Tages-, Wochen- und Jahreseinsatzoptimierung) die gleiche BoFiT Software eingesetzt.

Aus den BoFiT-Teilmodellen alter Systemkomponenten (fur MEM aus alien reprasentativen Tagen) wirdein gemischt-ganzzahlig lineares Optimierungsmodell aufgebaut und einem kommerziellen Solver CPLEXi zur Losung ubergeben.

Der BoFiT-Rechkern formuliert zunachst die eigentlichen mathematischen Optimierungsprobleme aus den in der Datenbank von der Benutzerschnittstelle abgelegten Konfigurations- und Vorgabedaten. Fur eine kurze Rechenzeit wird dabei eine Modellaggregation fur ein einfaches Optimierungsmodell durchgefuhrt.

Die Optimierungsprobleme werden von dem GGLP-Solver CPLEXi gelost. Dabei werden die optimalenWerte alter Variablen in einem sogenannten Losungsvektor abgelegt. Im AnschluS an die Ermittlung desoptimalen Losungsvektors wird dieser durch den BoFiT-Rechenkern gepruft und in die Datenbank Oracle2 ausgegeben. Somit stehen der Bedienoberflache alle Informationen fur die Darstellung von Ergebnissen zur Verfugung.

Die Protokollierung der Ablaufe einer Optimierungsrechnung erfolgt iiber spezielle Dateien, einer Log- Datei und einer Trace-Datei, in der Ablauf-, Informations-, Fehler- und Warnungsmeldungen aber auchdetaillierte Zwischenergebnisse eingetragen werden.

Diese Zusammenhange sind im folgenden Bild 6 graphisch dargestellt.

1 Eingetragenes Warenzeichen der I LOG CPLEX Division, Incline Village, USA2 Eingetragenes Warenzeichen der Oracle Coporation, Redwood Shores, Cal. USA

2.1.1.4.4 BoFiT-Integration in externe WerkzeugeDie unternehmensweite Weiterverarbeitung der Optimierungsergebnisse erfolgen uber die offenen Schnittstellen zu beliebigen anderen Systemen wie z.B. EXCEL, ACCESS, LOTUS, SAP, Stromhandelsmodule, Datenbanken etc. Insbesondere sind samtliche Vorgaben, Konfigurationsdaten und Ergebnisse uber die offengelegten Tabellen der Oracle - Datenbank (uber SQLnet und z.B. ODBC) im freien Zugriff fur alle berechtigten Benutzer.

5 Systemvoraussetzungen

Hardwarevoraussetzungen (Minimum) fur• Server: Workstations oder Server von Sun, IBM u.a.• Clients: PC (uber X-Terminal), Workstations oder Leitwartenarbeitsplatze


Unterstiitzte Betriebssysteme fur• Server: Unix von Sun (Solaris 2.x), IBM (AIX); (NT in Planung)• Clients: Windows 95/98, Windows NT, Unix (alle Hersteller)

Unterstiitzte Datenbanken:• Oracle• iiber Oracle SQLnet ankoppelbare andere Datenbanken

Unterstiitzte Netzwerke:• Ethernet• Token Ring

Unterstiitzte Schnittstellen fiir• Datenimport: EXCEL/Lotus, ACCESS, Leitsysteme, Stromhandelsmodule, Kundenprogramme iiber

SQLnet, ODBC, CSV-ASCII u.a.• Datenexport: EXCEL/Lotus, ACCESS, Leitsysteme, Stromhandelsmodule, Kundenprogramme iiber

SQLnet, ODBC, CSV-ASCII u.a.Systemaufbauvarianten fur verschiedene Nutzergruppen

2.1.2 Das Losungskonzept fiir die Abbildung der Okosteuer in BoFiT2.1.2.1 Bedienkonzept

2.1.2.1.1 Nutzungsgrad

Toolbox-Icon

Anschliisse Das Icon bekommt 5 Anschliisse:• Warmeleistung; links oben• Elektrische Leistung; links mitte• Brennstoffwarmeleistung; links unten• Kosten; rechts oben• Erlose; rechts unten

Konfigurationsdialog Es wird ein neuer Dialog „Nutzungsgrad" mit folgenden Elementen erstellt:• Editfeld Max. Brennstoffwarmemenge• Kennlinie Preise / Nutzungsgrad• Checkbox Erlose• Editfeld Min. Nutzungsgrad• Editfeld Max. Nutzungsgrad

Vorgabedialog Es wird kein Dialog fiir Berechnungsvorgaben erstellt.


Beschreibung der Konfigurationsclaten

Datum BeschreibungMax. Brennstoffwarmemenge Brennstoffwarmemenge, die im gesamten

Berechnungszeitraum maximal zur Verfugung steht.Achtung: Der Wert muG mit den Werten der angeschlossenen Brennstoff-Leitungenkorrespondieren.Die Eingabe dieses Wertes ist obligat.

KennlinienutzungsgradgezonteBrennstoffpreisveranderung

Abbildung eines vom Nutzungsgrad einer Anlage abhangenden Kosten- oder Erlosbeitrages fur die eingesetzte Brennstoffmenge. Der angegebene Preis gilt bis zu dem Nutzungsgrad, der in der Spalte Nutzungsgrad eingetragen wird. Mit diesem Preis wird die Brennstoffmenge bewertet. Es entstehen je nach Schalterzustand Kosten oder Erlose. Der groBte Eintrag des Nutzungsgrades legt gleichzeitig die obere Grenze fest, die nicht uberschritten werden kann. Ist keine Beschrankung desNutzungsgrades durch eine obere Grenze erwunscht, muss der groBte Eintrag des Nutzungsgrades 1 (entspricht 100%) sein.Die Eingabe einer Kennlinie ist obligat.

Erlosschalter Mit diesem Schalter kann zwischen Erlos- oder Kostenbetrachtung umgeschaltet werden. Bei aktiviert Checkbox werden Erlose erzeugt, ansonsten Kosten. Wenn Erlose erzeugt werden sollen, muss der Erlds-Anschluss verbunden sein. Die Eingabe dieses Wertes ist optional. (Vorgabewert: aus)

Min. Nutzungsgrad Mit diesem Wert laBt sich eine untere Grenze fur den Nutzungsgrad prozentual vorgeben (0..1).Die Eingabe dieses Wertes ist optional. (Vorgabewert: 0)

Max. Nutzungsgrad Mit diesem Wert lalk sich eine obere Grenze fur den Nutzungsgrad prozentual vorgeben (0..1).Die Eingabe dieses Wertes ist optional. (Vorgabewert: 1)

Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH

ABSCHLUSSBERICHT

2.1.2.2 Funktionsmodell Oberflache


KonfigurationsdialogControl Name DB-Tabelle AttributEdit Max.

Brennstoffwarmemenge

Nutzungsgrad_Opt2 BBmax

Kennlinie nutzu ngsgradgezonteBrennstoffpreisveranderung

Nutzungsgrad_Opt2

Kennlinie_Opt2

KL_IDN_AP_NG

KonfJDNKennlinieJDNX (=NG)Y (=AP)Z(=-1)Typ (=1)

Checkbox Erlosschalter Nutzungsgrad Opt2 X sEdit Min. Nutzungsgrad Nutzungsgrad Opt2 NG minEdit Max. Nutzungsgrad Nutzungsgrad Opt2 NG max

AnschliisseName Typ Kurzel Richtung Art FarbeWarmeleistung Q QA IN obi. darkblueElektrische Leistung P PA IN obi. magentaBrennstoffwarmeleistung w WE IN obi. brownKosten K KA IN obi. whiteErlose K KX OUT opt. white

2.1.2.3 Modellgleichungen


BeschreibungMit dieser Relationskomponente kann fur die in einer Anlage eingesetzte Brennstoffmenge ein zusatzlicher Kosten- oder Erldsbeitrag in Abhangigkeit vom Nutzungsgrad der Anlage im Planungszeitraum stufenweise abgebildet werden.

Somit ist es z.B. moglich, die Oko-Steuerbefreiung ab einem Nutzungsgrad von 70% abzubilden. Dazu miissen in der Kennlinie zwei Wertepaare eingetragen werden: (10 EUR/MWh / 70%) und (0 EUR/MWh /100%) als Kosten oder (0 EUR/MWh / 70%) und (10 EUR/MWh /100%) als Erlose.

w


BezeichnungenKomponentennummer:Komponentenname:Komponententyp:Prinzipsymbol:

761NutzungsgradRelationskomponente

AuBere SteuergroBenName Typ Kiirzel Einheit Richtung

Warmeleistung Q QA MW ausElektrische Leistung p PA MW ausBren nstoffwarmeleistu ng w WE MW ausKosten K KA EUR ausErldse K KX EUR ein

Cesamte Brennstoffwarmemenge BB £0

Name Kiirzel EinheitMax. Brennstoffwarmemenge BB max MWhErlosschalter X s -

Min. Nutzungsgrad NG minMax. Nutzungsgrad NG max


ABSCHLUSSBERICHT

V

V

u

KennlinienName Kurzel X Einheit Y Einheit Parameter

Preise-Nutzungsgrad KL AP NG NG - AP EUR -

Statische ModellgleichungenAlle in diesem Unterkapitel aufgefuhrten Restriktionen warden nur im ersten Zeitschritt modelliert. In alien anderen Zeitschritten erhalten die auGeren SteuergroGen KX und KA den Wert 0.

Kosten/Erlos-Kennlinies

qpb = Yqpns (Gl. 761-1)S=1

sBB=VBBNS (Gl. 761 - 2)

S=1

SKA = V(l-X_s)*APs*BBNs (Gl. 761 - 3)

S=1

S

KX = YX_s*APs*BBNs (Gl. 761 - 4)S=1

NGS *BBNS > QPNS fur s=1 bis S (Gl. 761 - 5)

NGS_, *BBNS < QPNS furs=2 bis S (Gl. 761 - 6)

BBNS < BB_max*Es furs=1 bis S (Gl. 761 - 7)

QPNS <BB_ max* NGS * Es fur s=1 bis S (Gl. 761 - 8)

£e,=1 (Gl. 761 - 9)S=1

Minimaler NutzungsgradDie folgende Restriktion wird nur modelliert, wenn NC_min>0 ist.

NG_min * BB £ QPB (Gl. 761 -12)

Maximaler NutzungsgradDie folgende Restriktion wird nur modelliert, wenn NG_max< 7 ist.

NG_max *BB£ QPB (Gl. 761 -13)

Integrate ModellgleichungenDie in diesem Unterkapitel aufgefuhrten Restriktionen warden nur im ersten Zeitschritt modelliert.

wGesamtmengenAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 54

ABSCHLUSSBERICHT

QPB = j (QA(t) + PA(t)) *At*GF,t

TBB=]TWE(t)*At*GFt

(Gl. 761 -14)

(Cl. 761 -15)

IndizesIndex Bedeutung Bereicht Zeitschrittnummer 1 bis T = Anzahl der Zeitschrittes Nummer des Stutzpunkts KL AP NG 1 bis S = Anzahl der Stutzpunkte

2.1.2.4 Datenmodell

2.1.2.4.1 Nutzungsgrad_Opt2

Attribut Datentyp Schlussel

Basis default

Einheit

Beschreibung

KonfJDN INTEGER ja ja - - Bezeichner fur die ■Configuration

KomponentenJDN

INTEGER ja ja - - Bezeichner fur die Komponente

KL_IDN_AP_NG INTEGER nein ja Bezeichner fur die KennlinienutzungsgradgezonteBrennstoffpreisveranderung

BB_max NUMBER(10,2)

nein ja MWh

MaximaleBrennstoffwarmemenge

X_s NUMBER(10,2)

nein nein 0 - Erlosschalter

NG_min NUMBER(10,2)

Nein Nein 0 - MinimalerNutzungsgrad

NGmax NUMBER(10,2)

Nein Nein 1 - MaximalerNutzungsgrad

w


ABSCHLUSSBERICHT

2.1.3 Das Losungskonzept zur Online- Tageseinsatzoptimierung Bedienkonzept2.1.3.1 Dialogentwurf

2.1.3.1.1 Online-TEP

Zum Start der zyklischen Berechnung der Online-TEP ruft der Benutzer „Onl" den Meniipunkt „Berechnung/Online TEP" auf. Dieser Meniipunkt ist nur fur den Benutzer „Onl" eingeblendet. Damit ist sichergestellt, dass die Online-TEP nur als Benutzer „Onl" gestartet werden kann.Der neue Dialog ist analog zu dem Dialog „Tageseinsatzplan" (s. u.) aufgebaut.

V

Beim Offnen des Dialoges wird standardmaGig die Opt-ID "ONLINE" vorgeschlagen. Diese kann vom Benutzer nicht verandert werden.Auch der Planungszeitraum wird automatisch vorgeschlagen. Der Startzeitpunkt wird auf den nachsten, im Zeitraster liegenden Zeitpunkt nach der aktuellen Uhrzeit gesetzt. Auch der Anfangszeitpunkt kann vom Benutzer nicht verandert werden.

Der Endzeitpunkt wird nicht direkt iiber ein Datum eingetragen, sondern indirekt liber die Zeitdauer des Berechnungszeitraums. Diese kann vom Benutzer fiber eine Auswahlliste selektiert werden. StandardmaGig wird eine ein Berechnungszeitraum von 4 Stunden eingestellt. Der Endzeitpunkt kann somit iiber die Zeitdauer variiert werden. Allerdings darf die Differenz dieses Wertes zum Startzeitpunkt nur ein ganzzahliges Vielfaches des Zeitrasterwertes sein.(Anmerkung: der dargestellte Dialog entspricht nicht exakt der hier beschriebenen Funktionalitat)

Beispiel: Die aktuelle Uhrzeit ist 16:08 Uhr.• Gewahlte Zeitschrittweite: 15 Min. -> Startzeitpunkt: 16:15 Uhr• Gewahlte Zeitschrittweite: 30 Min. -> Startzeitpunkt: 16:30 Uhr

Der Optimierungszyklus von Online-TEP wird sofort nach Beenden des Dialoges ,,Online-TEP" mit „ Start" gestartet und beginnt mit der Anforderung von Prozesswerten vom Leitsystem und der Erstellung von Berechnungsvorgaben. Als erster zu optimierender Zeitpunkt wird fur die Optimierungsrechnung auf den nachsten vollen Zeitschritt festgelegt.

Alle darauffolgenden Optimierungszyklen werden jeweils nach dem festgelegten Zeitrasterwert (z.B. 30 Minuten) gestartet, wobei der Endzeitpunkt des Berechnungsschrittes ebenso wie der Startzeitpunkt urn den Zeitrasterwert in die Zukunft verschoben wird.


ABSCHLUSSBERICHT

Fur die Verallgemeinerung dieses Dialoges (Online-TEP -> SWR) rnussen” einige Anderungen/Sonderfalle berucksichtigt werden:• Automatische Generierung der Opt-IDN (benutzer_datum_uhrzeit)• Opt-IDN muss editierbar sein• Setzen des Anfangs-ZEndzeitpunkts

Anfangszeitpunkt muss auf die letzte voile Viertelstunde der aktuellen Uhrzeit gesetzt werden Endzeitpunkt wird als „Datum" eingetragen nicht als „Zeitraum"

• Anfangszeitpunkt muss editierbar sein• Anfangszustande ein-Zausschaltbar

2.1.3.1.2 Konfiguration der Prozessobjekte fur die Leserichtung

Dam it Vorgaben aus Werten des Leitsystems ermittelt werden konnen, muss der Benutzer mit Hilfe des Dialoges "Konfiguration Prozessobjekte" eine Zuordnung zwischen den Anschlussen der Komponenten, die eine Vorgabe erhalten sollen - also mindestens alle Komponenten Verbraucher

1st ein gewunschter Wert nicht direkt aus einem Objekt zu ermitteln, so kann die Anwendung arithmetischer und logischer Operationen auf eine oder mehrere Objekte zur Bestimmung genutzt werden. Somit konnen auch binare Werte (0 oder 1) aus realen Werten generiert werden. Die Nomenklatur und die Eingabevorschriften sind in [2] beschrieben.Als Erweiterung des bisherigen Konfigurationsdialoges (s. Online-MOP -> FVS, Online-TEP -> SWR) wird eine neue Listbuttonspalte eingefugt, um zwischen Momentanwerten und Zeitreihen aus dem Leitsystem zu unterscheiden.

2.1.3.1.3 Konfiguration der Prozessobjekte fur die SchreibrichtungFur die Schreibrichtung muss der Benutzer mit Hilfe des Dialoges "Konfiguration Prozessobjekte (Schreibrichtung)" die zu ubertragenden Ergebnisse festlegen. Dies konnen sowohl Ergebnisse fiir die Anschlusse der Komponenten als auch charakteristische Ergebnisse sein. Es wird eine Zuordnung getroffen zwischen dem Prozessobjekt des Leitsystems und dem charakteristischen Ergebnis bzw. dem Anschluss an der Komponente. Fur Komponentenergebnisse ist zusatzlich festzulegen, ob nur der Momentanwert oder aber die komplette Zeitreihe an das Leitsystem ubertragen werden soil.

wAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 57

ABSCHLUSSBERICHT

Da in HELIOS\X eine Verknupfung der Prozessobjekte per ALV (arithmetische, logische Verknupfung) moglich ist, ist die Verknupfung der Ergebnisse innerhalb von BoFiT nicht erforderlich.

2.1.3.1.4 (Configuration der Komponenten fur die Online-Vorgaben

In diesem Dialog kdnnen alle Komponenten konfiguriert werden, fur die Online-Vorgaben wahrend des Optimierungszyklus von Hand eingeben werden kdnnen. Der Konfigurationsdialog besteht aus einer Tabelle mit zwei Listbutton-Spalten (Komponente, Anschluss). In diesen Listbutton werden alle Komponenten der Konfiguration bzw. alle Anschlusse der selektierten Komponente angezeigt. Die Eingaben werden in der (neuen) DB-Tabelle „Konf_Onl_Komp_Vorgaben_-Opt2" gespeichert.Bei den Online-Komponentenvorgaben (s. 2.1.3.11 Online Komponentenvorgaben) kann der Benutzer nur Vorgaben fur die bier konfigurierten Komponenten eingeben.

2.1.3.1.5 Konfiguration der virtuellen (ungebundenen) ProzessobjekteIn diesem Dialog werden alle Prozessobjekte konfiguriert, die nicht mit einer BoFiT-Komponete (Anschluss) verknupft werden sollen. Ziel fur diese Art der Konfiguration ist, gelesene Prozesswerte anderweitig zu nutzen (z.B. fur die Lastprognose).Der Konfigurationsdialog besteht aus einer editierbaren Tabelle mit drei Spalten. In der ersten Spalte „BoFiT PO-Name" kann der Benutzer einen eindeutigen Namen fur die Zuordnung festlegen. In die Spalte „Prozessobjekt" wird ein Leitsystem PO-Name mit der dazugehorigen Umrechnungsvorschrift eingetragen. Als dritte Spalte wird eine Listbuttonspalte eingefugt, urn zwischen Momentanwerten und Zeitreihen zu unterscheiden.

BoFiT PO-Name Prozessobjekt Zeitreihe


ABSCHLUSSBERICHT

2.1.3.1.6 Online-Komponentenvorgaben

Der Benutzer hat die Moglichkeit, fur bestimmte Komponenten Berechnungsvorgaben von Hand einzugeben. Die Realisierung dieser Zusatzdialoge erfolgt als eigenstandiger Prozess in Java. Der Rrozess wird tiber gestartet.Dem Benutzer stehen hierbei insgesamt 3 Dialoge zur Verfugung:• Vorgaben-Monitor• Konfiguration der Ersatz-Betriebsvorgaben• Konfiguration der Zeitreihen fur die Prognose

Diese drei Dialoge konnen fiber ein Hauptmenii gesteuert werden.

2.1.3.1.7 Vorgaben Monitor

In diesem Dialog werden dem Benutzer alle aktuell gultigen Betriebvorgaben fur alle Komponenten (Ausnahme: Versorgungskomponenten) als Liste dargestellt.Mit Hilfe der Kommentare lasstsich die Herkunft der Vorgaben (Leitsystem, manuell) erkennen.

Die Liste hat folgenden Aufbau:

Komponente Anschluss Zeit Vorgabeart Wert Kommentar

Diese Tabelle ist eine Anzeigetabelle; d.h. sie ist nicht editierbar.Der Refresh dieser Tabelle erfolgt manuell fiber die Schaltflache „Vorgaben aktualisieren".

2.1.3.1.8 Konfiguration der Ersatz-Betriebsvorgaben

Die Tabelle fur die Konfiguration der Ersatz-Vorgaben hat folgenden Aufbau:

Komponente

Anschluss Beginn-Zeitpunkt

Ende-Zeitpunkt

Vorgabeart Wert Loschen / (Flag)

Die Spalten „Komponente" und ,,Anschluss" sind Listbutton-Spalten. In der jeweiligen Auswahlliste sind nur die Komponenten bzw. Anschliissen enthalten, die als mogliche Ersatzwert-Komponenten in der BoFiT-Oberflache konfiguriert wurden (s. 2.1.3.1.4 Konfiguration der Komponenten fur die Online-Vorgaben).Die Spalte „Vorgabeart" wird als Listbutton-Spalte mit den festen Eintragen „gleich (=)", „gro6er (>)" und „kleiner (<)" realisiert. Die Vorgabeart „frei" ist an dieser Stelle nicht verfiigbar.Es konnen lediglich Vorgaben fur einen Zeitbereich in der Zukunft, also gleich oder spater als der erste Berech n ungszeitschritt durchgefuhrt werden.Wenn das Loschen-Flag ausgewahlt wird, wird von einer nachgeschalteten Verarbeitung der Eintrag aus der Tabelle (beim nachsten Zyklus) entfernt.Die Vorgaben werden mit Hilfe der Schaltflache „Ubernehmen" in die Datenbank fibernommen.


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2.1.3.1.9 Bearbeitung der Zeitreihen fur die Prognose

In diesem Dialog hat der Benutzer die Moglichkeit Prognosezeitreihen nachtraglich zu bearbeiten. Dieser Dialog ist analog zu dem be re its bestehen Dialog „ Prognose bearbeiten" der BoFiT-Oberflache aufgebaut.Die Prognosezeitreihe wird in einer editierbaren zweispaltigen Tabelle (Zeit, Wert) dargestellt. Die Tabelle wird iiber einen Listbutton, der alle Versorgungskomponenten enthalt, parametriert.

2.1.3.1.10 Online Statusanzeige

Ziel der Online Statusanzeige ist die Anzeige des Ablaufes und des Ergebnisstatus der einzelnen Schritte der Ablaufkette.Die Online Statusanzeige ist eine neue Funktion, die es dem Benutzer ermoglichen soli den aktuellen Zustand (d.h. aktuell laufender Prozess/Funktion) der Online-TEP zu erkennen und dementsprechend die z.Zt. zulassigen Bedienfunktionen abzuleiten.Eine Moglichkeit ist, einen „Ampeldialog" zu implementieren, der alle zyklischen Funktionen als einzelne Felder beinhaltet. Die jeweilige Farbe des Ampelfeldes zeigt den aktuellen Zustand des Schrittes im Ablauf der Online-Funktion an. So kennzeichnet die Farbe „gelb" beispielsweise den Prozess, der momentan lauft. Ist dieser beendet, so wechselt die Farbe entweder auf „griin" (ohne Fehler beendet) oder auf „rot" (mit Fehlern beendet). Zu Beginn jedes Durchlaufs werden alle Felder wieder mit der Farbe „grau" initialisiert.Eine weitere, weniger aufwendige, Moglichkeit besteht darin, dass der jewel Is aktuelle Prozess als Symbol (und/oder Text) in der Statusleiste angezeigt wird.Die Zeiten, wenn keine Bedienfunktionen an der Oberflache mdglich sind, werden durch den Wait- Cursor dargestellt.

2.1.3.2 BedienablaufDie Konfiguration Prozessschnittstelle erfolgt im Rahmen der Konfiguration des TEP-Modells. Sie wird in der Regel vom Lastverteiler unter einem separatem Benutzer erfolgen. Der Online-Benutzer kann wie jeder andere Benutzer auch auf Wunsch mit Konfigurationsrechten konfiguriert werden, hat aber in der Regel (z.B. bei Stadtwerke Miinchen keine Konfigurationsrechte.In der Aufgabenstellung der Stadtwerke Munchen wird diese Konfiguration auch im sog. "Handelsprojekt" enthalten sein, das jeden Tag fur den Online-Benutzer (in der Warte) kopiert wird.

2.1.3.2.1 Konfiguration der Prozessobjekte fiir die Leserichtung

• Aktivieren des Modus "Konfiguration"• Aufruf des Dialoges "Konfiguration Prozessobjekte" iiber das Popupmenii des Hintergrundes• Eintragen der Daten in die Tabelle• Schlie&en des Dialoges iiber Tiir-Symbol

2.1.3.2.2 Konfiguration der Prozessobjekte fur die Schreibrichtung

• Aktivieren des Modus "Konfiguration"• Aufruf des Dialoges "Konfiguration Prozessobjekte (Schreibrichtung)" iiber das Popupmenu des

Hintergrundes• Eintragen der Daten in die TabellenAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 60

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V SchlieGen des Dialoges iiber Tur-Symbol

2.1.3.2.3 Konfiguration der Komponenten fur die Online Vorgaben

• Aktivieren des Modus "Konfiguration"• Aufruf des Dialoges "Konfiguration Online-Vorgaben" fiber das Popupmenu des Hintergrundes• Eintragen der Daten in die Tabelle• SchlieGen des Dialoges fiber Tur-Symbol

2.1.3.2.4 Konfiguration der virtuellen (ungebundenen) Prozessobjekte

• Aktivieren des Modus "Konfiguration"• Aufruf des Dialoges "Konfiguration virtuelle Prozessobjekte" fiber das Popupmenu des

Hintergrundes• Eintragen der Daten in die Tabelle• SchlieGen des Dialoges fiber Tur-Symbol

2.1.3.2.5 Start der zyklische Online-TEP• Aufruf des Dialoges "Online-TEP' fiber den Hauptmeniipunkt "Berechnung"• Berechnungszeitraum anpassen• Zeitrasterwert vorgeben• Dialog verlassen fiber "Start" oder "Abbrechen"

2.1.3.2.6 Bedienung wahrend der zyklischen Online-TEPWahrend der zyklischen Online-TEP kann der Benutzer als Bedienmoglichkeiten nur die verschiedenen Ergebnisansichten und die Online-Komponentenvorgabe aktivieren. Die Online- Vorgaben-Dialoge konnen zu jedem beliebigen Zeitpunkt bedient werden, da es sich hierbei um einen separaten, von der BoFiT-Oberflache unabhangigen, Prozess handelt.Der Prozess fur die Online-Komponentenvorgabe kann im Berechnungsmodus fiber Anwahl des Hintergrundes mit der rechten Maustaste angewahlt werden. Dieser Meniipunkt wird nur fur den Online-Benutzer aktiviert.

Die verschiedenen Ergebnisansichten konnen immer nur zu best!mmen Zeitpunkten aktiviert werden. Die Zeitpunkte, in denen keine Bedienung moglich 1st, werden durch den Wait-Cursor dargestellL Die Ergebnisse der vorherigen Optimierungsrechnung werden immer direkt vor dem Schreiben der neuen Ergebnisse geldscht. Daher macht eine Ergebnisansicht wahrend der Optimierung keinen Sinn. Die jeweils neuen Ergebnisse konnen durch erneutes Offnen des Ergebnisdialoges aktiviert werden. Dem Benutzer stehen hierbei alle Ergebnisansichten aus dem BoFiT-Standard zur Verfugung.

2.1.3.3 Funktionsmodell

2.1.3.3.1 GesamtkonzeptDa bei der zyklischen Online-TEP sowohl aktuelle Prozesswerte vom Leitsystem abgeholt werden, als auch die BoFiT-Optimierungsergebnisse wieder an das Leitsystem zuruckubertragen werden, muss an dieser Stelle die Funktionsbeschreibung fur die Leserichtung (Daten vom Leitsystem abholen) und die Schreibrichtung (Daten an das Leitsystem zuruckubertragen) unterschieden werden.Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 61

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Weiterhin wird grundsatzlich sowohl in der Schreib- wie auch in der Leserichtung zwischen Momentanwerten und Zeitreihen als Prozesswerte unterschieden.

SWMBei den Stadtwerken Miinchen (SWM) warden in beide Richtungen Momentanwerte ubertragen, da das HEUOS-System im vorgesehenen Ablauf keine Zeitreihen verarbeiten kann.Die notwendigen Zeitreihenvorgaben der Lastprognosen erfolgen entweder schon im TEP (offline, z.B. uber Excel) oder warden direkt vom Lastprognosemodul BoFiT-LP in die Vorgabetabellen geschrieben. Bei der Leserichtung erfolgt die Kommunikation und der Datentransfer uber die bereits vorhandene Schnittstelle DEUXCInt/DEServer (s. 2.1.3.9 Prozesswerte lesen (Leserichtung)). Der Datentransfer fur die Schreibrichtung wird uber eine (neue) ASCII-Schnittstelle realisiert (s. 2.1.3.14 Ergebnisse ubertragen (Schreibrichtung)).

Insgesamt sind folgende Funktionen fur die zyklische Online-TEP notwendig:

V

V

w

Funktion Ausfuhrung

optional/obligat

Prozess Bemerkung

Konf. derProzessobjekte fur die Leserichtung

Einmalig; Vor dem Start

Optional BoFiT-BO Vorhanden; DialogConfiguration Prozessobjekte"; Erweiterungen

Konf. derProzessobjekte fur dieSchreibrichtung


Optional BoFiT-BO Neu; analog„KonfigurationProzessobjekte"

Konf. derKomponenten, fiir Online-Vorgaben


Optional BoFiT-BO Neu

Konf. dervirtuellen PO's



Dialog ,,Online- TEP starten"

Einmalig Obligat BoFiT-BO Neu

OnlineStatusanzeige

Einmalig; beim Start

Obligat BoFiT-BO Neu

Ablaufsteuerung Kontinuierlich

Obligat BoFiT-BO Neu

DEUXCInt starten Einmalig; nach dem Start

Obligat BoFiT-BO-^Shell-Script

Neu

Langfristvorgabenubernehmen

Zyklisch; Obligat BoFiT-BO Vorhanden; Funktion CopyLFVorgabenQ; Anpassungen notwendig

Prozesswerte lesen Zyklisch Obligat BoFiT-IF Vorhanden;Anpassungen notwendig

Online-Kompo- Zyklisch Optional Neu; Java-Anwendung


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u

V

Die Koordination der zyklischen Funktionen erfordert eine Ablaufsteuerung (s. 2.1.3.5 Ablaufsteuerung), die die einzelnen Funktionen steuert und synchronisiert. Diese Ablaufsteuerung wird in der BoFiT-Oberflache realisiert, da bier die meisten Funktionen enthalten sind.

2.1.3.4 Konfiguration

2.1.3.4.1 Unterscheidung in Momentanwerte und Zeitreihen bei der Prozesswertkonfiguration

Die Unterscheidung in Momentanwerte und Zeitreihen wird bei der Konfiguration der Prozessobjekte in die Ebene des in Online-TEP integrierten Schnittstellenmoduls BoFiT-IF verlagert. Die jeweilige Anpassung (z.B. Datenbankabfrage analog SW Rostock fur Zeitreihen, DEUXClient fur HELIOS als Momentanwerte) erfolgt auf der Ebene der leitsystemspezifischen Basisklassen (Klasse ,Online').Eine Mischung beider Verfahren ist z.Zt. nicht allgemeingultig vorgesehen, sondern muss projektspezifisch erfolgen. Eine solche Anpassung sollte aber in jedem Fall auf der Ebene von BoFiT-IF verkapselt werden, urn den Produktcharakter der Online-TEP nach dem hier vorgelegten Losungskonzept abzusichern.Die grundsatzliche Unterscheidung, ob ein Prozessobjekt als Momentanwert oder als Zeitreihe behandelt werden soil, muss bereits bei der Konfiguration festgelegt werden. Dazu wird in der Konfigurationstabelle (s. Kap. 2.1.3.1.2 Konfiguration der Prozessobjekte fur die Leserichtung) eine zusatzliche Listbutton-Spalte „PO-Typ" eingefugt, die die drei Eintrage „Momentanwert", „Zeitreihe" und „Lastprognose" enthalt. Diese Unterscheidung muss analog auch bei der Konfiguration der Prozesswerte fur die Schreibrichtung gemacht werden.Da die Konfigurationsdaten zunachst in die DB-Tabelle „PO_Komp_Opt2" eingetragen werden, muss diese Tabelle mit einem neuen zusatzlichen Attribut entsprechend angepasst werden (s. Kap. 0

nentenvorgabenVorgabengenerieren

Zyklisch Obligat BoFiT-BO Neu

ManuelleVorgaben kopieren

Zyklisch Obligat BoFiT-BO Neu

LP-Oberflache Bei Bedarf Optional BoFiT-LPM

Neu

Lastprognose Zyklisch Obligat BoFiT-LP Lib vorhanden; neuer Prozess mit ORACLE- Anbindung; Shell-Script zum Starten

Optimierung Zyklisch Obligat BoFiT-TEP VorhandenErgebnisansicht Zyklisch Optional BoFiT-BO VorhandenErgebnisseubertragen

Zyklisch Obligat BoFiT-IF Neu; ASCII-Schnittstelle

Projekt exportieren /importieren

Zyklisch; einmal am Tag

Obligat BoFiT-BO Vorhanden;Erweiterungennotwendig

Projekt als Online- Projekt exportieren

Einmal am Tag


Diese Funktionen werden in den folgenden Kapiteln einzeln beschrieben.


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Tabelle „POKomp_Opt2"). ACHTUNG: Fur SWR muss dieses Flag fur alle konfigurierten Prozessobjekte auf „Zeitreihen" stehen, da bei SWR nur Zeitreihen abgefragt werden!Beim Speichern der Konfigurationsdaten werd die Tabellen „Rrocdata_Opt2" und „Keydata_Opt2" mit Hilfe des Triggers „T_BJ_PO_Komp_Opt2" gefullt. Dieser Trigger muss entsprechend angepasst werden, damit nur die Prozessobjekte fur die Leitsystemabfrage (also Momentanwerte und Zeitreihen) in den Tabellen „Procdata_Opt2" und „Keydata_Opt2" eingetragen werden. Bin zusatzliches (neues) Flag (Typ: BOOLEAN) zur Unterscheidung von Momentanwerten und Zeitreihen muss auch in die Tabelle „Procdata_Opt2" mit ubernommen werden; d.h. die Tabelle „Procdata_Opt2" wird auch entsprechend erweitert.

V

2.1.3.4.2 Konfiguration der Prozessobjekte fur die Leserichtung fur SWM

Die fiber den Dialog "Konfiguration Prozessobjekte" eingegebenen Daten werden in der Tabelle "PO_Komp_Opt2” gespeichert. In der Tabelle wird dem Anschluss einer Komponente auch automatisch ein durch BoFiT-TEP erzeugter Tablekey zugeordnet. Dieser Tablekey wird zur Erzeugung der beiden Tabellen Procdata_Opt2 und Keydata_Opt2 benotigt, aus denen eine Anforderungsliste generiert wird.

Die Eintrage in Procdata_Opt2 werden aus den Eintragen in PO_Komp_Opt2 wie folgt abgeleitet:• Taskname = "BoFiT-TEP"• Tablename = "PO_Werte_Opt2"• Tablekey = POKom p_Opt2 .T ablekey• PVName = POKom p_Opt2. POStri ng• Columnname = "Wert"• Destination = "BoFiT• Zeitreihe = TRUE, wenn PO_Komp_Opt2.PO_Typ = ZR

FALSE, wenn PO_Komp_Opt2.PO_Typ = MW Alle anderen Attribute bleiben leer.

Fur jeden Tablekey in Procdata_Opt2 werden in Keydata_Opt2 drei Eintrage vorgenommen:• Tablekey = POKom p_Opt2 .Tablekey• Keyname = "KonfJDN" Oder "KomponenteJDN" oder

"VarParKurzname"• Keyvalue = PO_Komp_Opt2.KonfJDN oder

PO_Komp_Opt2.Komponente_IDN oder PO_Komp_Opt2. VarParKu rzname where Tablekey = PO_Komp_Opt2.Tablekey

Diese Transformation erfolgt nach dem SchlieBen des Konfigurationsdialoges mit Hilfe von Triggern.

Dieses Verfahren wurde bereits fur die Online-MOP/-TEP in der BoFiT-TEP-Oberflache realisiert und kann daher 1:1 fur die zyklische Online-TEP ubernommen werden.Ausnahme ist die Erweiterung fur die Unterscheidung von Momentanwerten und Zeitreihen.

2.1.3.4.3 Konfiguration der Prozessobjekte fur die Schreibrichtung

Die fiber den Dialog "Konfiguration Prozessobjekte (Schreibrichtung)" eingegebenen Daten werden in der Tabelle ttPO_Komp_Char_Erg_Opt2n gespeichert. In der Tabelle wird dem Anschluss einer Komponente bzw. dem charakteristischen Ergebnis automatisch ein durch BoFiT-TEP erzeugter Tablekey zugeordnet. Dieser Tablekey wird zur Erzeugung der beiden Tabellen Procdata_Opt2 und Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 64

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Keydata_Opt2 benotigt, aus denen die an das Leitsystem zu ubertragende Ergebnisliste generiert wird. Die zusatzliche Spake Ergebnisart legt fest, ob das Ergebnis zu dem Anschluss einer Komponente gehort oder ein charakteristisches Ergebnis darstellt.

Die Eintrage in Procdata_Opt2 werden aus den Eintragen in PO_Komp_Char_ErgL_Opt2 wie folgtabgeleitet:

Taskname Tablename Tablekey PVName Columnname Destination Zeitreihe

= "BoFiT-TEP"= "Ergebnis_Komp_Opt2" bzw. "Charakt_Ergebnis_Opt2"

= PO_Komp_Char_Erg_Opt2.Tablekey = POKom p_Char_ErgÔpt2. POStri ng

= "Wert"= "Leitsystem"= TRUE, wenn PO_Komp_Char_ErgL_Opt2.PO_Typ = ZR FALSE, wenn PO_Komp_Char_Erg_Opt2.PO_Typ = {MW,CE}

Alle anderen Attribute bleiben leer.

Fur jeden Tablekey in Procdata_Opt2 werden in Keydata_Opt2 - je nach Art des Ergebnisses - zwei oder drei Eintrage vorgenommen:• Tablekey• Keyname

= PO Komp Char Erg, Opt2.Tablekey= "OptJDN" Oder

"KomponenteJDN" oder "VarParKurzname" bzw."OptJDN" oder "Ergebnis IDN"

Keyvalue = PO_Komp_Char_Erg_Opt2.OptJDN oderPO_Komp_Char_ErgJDpt2.1DNJ oder PO_Komp_ Char_Erg_Opt2.1 DN_2 bzw.PO_Komp_Char_Erg_Opt2.OptJDN oder PO_Komp_Char_Erg_Opt2.IDN 1

where Tablekey = PO_Komp_CharJErgJDpt2.Tablekey

Diese Transformation erfolgt nach dem SchlieGen des Konfigurationsdialoges mit Hilfe von Triggern.

Dieses Verfahren wird bereits in ahnlicher Weise bei der Leserichtung von Prozesswerten verwendet und kann daher leichtfurdie Schreibrichtung angepasst werden.

2.1.3.4.4 Konfiguration der virtuellen (ungebundenen) ProzessobjekteDie uber den Dialog "Konfiguration virtuelle Pozessobjekte" eingegebenen Daten werden in der Tabelle ”PO_virtuell_Opt2” gespeichert. In der Tabelle wird dem virtuellen Prozessobjekt automatisch ein durch BoFiT-TEP erzeugter Tablekey zugeordnet. Dieser Tablekey wird zur Erzeugung der beiden Tabellen Procdata_Opt2 und Keydata_Opt2 benotigt, aus denen die an das Leitsystem zu ubertragende Ergebnisliste generiert wird.

V Die Eintrage in Procdata_Opt2 werden aus den Eintragen in PO_virtuell_Opt2 wie folgt abgeleitet:• Taskname = "BoFiT-TEP"• Tablename = " PO_Werte_Opt2"Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 65

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= PO_vi rtuell_Opt2 .Tablekey = PO_virtuell_Opt2.PO_String = "Wert"= "BoFiT"= TRUE, wenn PO_Komp_Opt2.PO_Typ = ZR

wenn PO_Komp_Opt2.PO_Typ = MW Alle anderen Attribute bleiben leer.

Fur jeden Tablekey in Procdata_Opt2 werden in KeydatajDpt2 zwei Eintrage vorgenommen:• Tablekey = PO_virtuell_Opt2.Tablekey• Keyname = "OptJDN" oder

"KomponenteJDN"• Keyvalue = PO_virtuell_Opt2.Konf_IDN oder

POvirtuel l_Opt2.1 DN_1where Tablekey = PO_virtuell_Opt2.Tablekey

Diese Transformation erfolgt nach dem SchlieBen des Konfigurationsdialoges mit Hilfe von Triggern.

Dieses Verfahren wird bereits in ahnlicher Weise bei der Leserichtung und Schreibrichtung von Prozesswerten verwendet und kann daher leicht fur die virtue!len Prozessobjekte angepasst werden.

TablekeyPVNameColumnnameDestinationZeitreihe

FALSE,

2.1.3.4.5 Konfiguration der Komponenten fur die Online-VorgabenDie Konfiguration der Komponenten fur die Online-Vorgaben erfolgt in einem neuen Dialog der eine editierbare Tabelle mit zwei, voneinander abhangigen Listbutton-Spalten „Komponente" und „Anschluss", enthalt.Im ersten Listbutton „Komponente" sind alle Komponenten der aktuellen Konfiguration enthalten. Der Listbutton „Anschluss" enthalt alle Anschliisse der zuvor ausgewahlten Komponente.Dieses Verfahren wurde bereits in mehreren BoFiT-Dialogen realisiert und kann z.B. von dem Dialog „ Konfiguration Prozessobjekte" (WIN 309) ubernommen werden.

2.1.3.5 AblaufsteuerungDie gesamte Ablaufsteuerung fur die zyklische Online-TEP erfolgt in der BoFiT-Oberflache.Die Aufgabe dieser Ablaufsteuerung ist die komplette zeitliche Koordination aller Funktionen, die innerhalb eines Optimierungszyklus gestartet werden mussen. Dazu gehoren sowohl Funktionen der Oberflache (z.B. CopyLFVorgabenO) als auch eigenstandige Prozesse (Lastprognose, BoFiT-TEP, Online Komponenten-Vorgaben).Folgende Abbildung zeigt den kompletten Ablauf bei der zyklischen Online-TEP:

w


ABSCHLUSSBERICHT

V

V

VJ

Sta'rtOnline-TEP

'Start Statusanzeige;

DEUXCInt starten

LangfristvcrgabenGberr.ehmen"

POs lesen:(Momentanwerie,

Zeitreihen)

Ergebnisansicht

(Momentanweite;Lastprognose

OnlineKomponenten

Vorgaben

Vorgabeh generieren .

(aus Momentanwerten P^.und Zeitreihen) |

•iimpprtieren

Funktion innerhalb der BoFiT-OberfIdche, bzw. Funktion die direkt aus der OberflSche heraus gestartet werden kann

elgenstdndiger Prozess

optionale Funktion

Daraus ergibt sich folgende Ablaufsteuerung, um die einzelnen Prozesse und Funktionert zu synchronisieren:


ABSCHLUSSBERICHT

V

' Projektr' - exportiVren/ Importieren

Lastprognose

PO: Icsen

Sta-ILP(Shel'ScrlpI)

Ergebnisansicht

OnlineKomponenten-

Vorgaben SignalHandler

MainWINDcTinrerf) .

ErgebnisseObertragen

generieren

Datenfluss

> Message, Signal ?

>- system call

BoFiT-TEPfunction call

V

Im Hauptfenster der BoFiT-Oberflache wird ein newer Timer angelegt, der die Ablaufsteuerung ubernimmt.Dazu sind folgende globale Graven festzulegen:• Array, mit alien Funktionen des Online-TEP Zyklus

LF Vorgaben kopierenPO lesenStartLPVorgaben generieren StartTEPErgebnisse ubertragen

• Function Pointer, der immer auf die aktuelle Funktion zeigt• Flag (readyFlag), um den aktuellen Zustand der laufenden Funktion anzuzeigen

Die einzelnen Funktionen/Prozesse werden jetzt aus der Timer Funktion des Hauptfenster (WIN_101), uber den FunctionPointer und das ready-Flag gesteuert, aufgerufen.

WIN 101::DoTimer() { "

V // richtiger Timer und aktuelle Funktion fertig ? if ((TimerlD == OnlTEP_Timer) && (ready))

AbschlussberichLdoc © ProCom GmbH Seite 68

ABSCHLUSSBERICHT

ready = FALSE; switch (fundionPointer){

case POJesen:POJesenQ; break;

case IP:StartLPO;break;

>

Der Aktualisierung fur den FundionPointer und das ready-Flag wird von der aktuellen Funktion ubernommen, wenn es sich hierbei um eine Oberflachen-Funktion handelt (z.B. POJesenQ, Die eigenstandigen Prozesse (LP, TEP) geben iiber das aufrufende ShellScript (StartLP, StartTEP) ein User- Signal an die Oberflache zuruck. Die Oberflache richtet hierfur einen entsprechenden Signalhandler ein, der genau diese User-Signals empfangt und daraufhin den FundionPointer und das ready-Flag aktualisiert.

Der Benutzer hat nahezu wahrend des gesamten Online-TEP Zyklus die Moglichkeit die Ergebnisse in der BoFiT-Oberflache anzuzeigen. Davon ausgeschlossen 1st ein kurzer Zeitbereich, in dem zunachst die alten Ergebnisse der Optimierung geldscht und anschlieBend die neuen Ergebnisse in die Datenbank geschrieben werden. Dieser Zeitbereich wird durch die Oberflachen-Fehlermeldung „Keine Berechnungsergebnisse in der Datenbank gefunden" verriegelt.Die Ergebnisse des neuen Zeitschrittes kbnnen durch das erneute Offnen des Ergebnisfensters angezeigt werden.

Der eigenstandige Java-Prozess fur die Online-Komponentenvorgaben lauft vollkommen asynchron zu den restlichen BoFiT-Prozessen (Oberflache, TEP); d.h. es besteht keine direkte Kommunikation zwischen diesen Prozessen.Die einzige Verbindung erfolgt uber Datenaustausch mit der BoFiT-Datenbank.

2.1.3.6 Online StatusanzeigeDie Online Statusanzeige wird als separates Window realisiert, welches immer im Vordergrund sichtbar ist („always on top").Der grundsatzliche Aufbau entspricht hierbei der bereits vorhandenen BoFiT-Toolbox. Allerdings werden die einzelnen Funktionen immer in einer Zeile angeordnet.Alternativ ware auch die Anzeige von verschiedenfarbigen (grun, rot, gelb) Icons (Symbole analog den TEP-Komponenten, mit Bedeutung entsprechend Schritt des Ablaufes) denkbar. In diesem Fall wurde je nach Ergebnis und Ablaufschritt ein anderes Icon angezeigt.2.1.3.7 DEUXCInt startenDer DEUXCInt wird immer beim Start der Online-TEP iiber ein Shell-Script gestartet. Voraussetzung dafur ist, dass der Benutzer „nlst" kein Passwort hat.Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 69

ABSCHLUSSBERICHT

Dieses Script muss folgende Funktionen nacheinander ausfuhren:• Als Benutzer „nlst" einloggen• Evtl. noch laufenden DEUXCInt beenden• DEUXCInt startenAls Vorlage konnen hierbei die beiden Scripte „bofit_if_start.shu und „bofit_if_stop.sh" verwendet werden.

2.1.3.8 Langfristvorgaben ubernehmenDa das Online-Projekt jeden Tag zwischen 23:00 und 24:00 Uhr aktualisiert wird (s. 2.1.3.16 Projekt exportieren/importieren) mussen auch die Langfristvorgaben entsprechend immer nach einem Neu- Import als Vorgaben in die Vorgaben-Tabelle ubernommen werden. Diese Langfristvorgaben mussen in den jeweiligen „Handelsprojekten" enthalten sein.

Eine Funktion zum Ubernehmen der Langfristvorgaben existiert bereits: CopyLFVorgabenQ. Sie wird immer direkt nach dem Neu-lmport der Handelsprojekte aufgerufen, urn die konfigurierten Langfristvorgaben in die Vorgabetabelle „Vorgabe_Komp_Opt2" zu ubernehmen.Diese Funktion muss fur die zyklische Online-TEP angepasst werden.

Langfristvorgaben besitzen die niedrigste Prioritat; d.h. sie werden sowohl von den automatischen Vorgaben vom Leitsystem, als auch von den manuellen Vorgaben uber den Online- Komponentenvorgaben-Dialog, uberschrieben.

2.1.3.9 Prozesswerte lesen (Leserichtung)

2.1.3.9.1 Kommunikation und Datentransfer fur SWM/HELIOSDie Kommunikation und der Datentransfer zu HELIOS fur die Leserichtung erfolgt uber die bereits vorhandene BoFiT-IF Schnittstelle DEUXCInt/DEServer. Die generelle Funktionsweise wird an dieser Stelle nicht naher erlautert (s. „L6sungskonzept und Funktionsbeschreibung der BoFiT-Schnittstelle zu einem Lastleitsystem").Die BoFiT-HELIOS Schnittstelle wurde im Rahmen der Online-MOP (FVS) fur BoFiT-TEP angepasst. Da bei der zyklischen Online-TEP auch immer nur die aktuellen Prozesswerte abgefragt werden, sollten an dieser Stelle keine Anderungen notwendig sein.

2.1.3.9.2 Realisierung der Online-SchnittstelleDie Schnittstelle zum Leitsystem ist zweistufig ausgebaut. Die erste Stufe (Klasse ,BoFiT') 1st anwendungsspezifisch und leitsystemunabhangig.Fur die Online-MOP wurde die bestehende Klasse ,BoFiT' aus BoFiT-IF herausgelost und derart angepasst, dass sie sich auf die Initiierung des Datenaustausches mit dem Leitsystem beschrankt. Diese Klasse kann ebenso fur Online-TEP verwendet werden.Die zweite Stufe (Klasse ,Online') enthalt die anwendungsunabhangige, leitsystem-spezifische Implementierung zur Realisierung des Datenaustausches.Vorteile der zweistufigen Ausfuhrung der Online-Schnittstelle:

V* Einheitlicher, Leitsystem-unabhangiger Aufruf zur Datenabfrage, da in BoFiT-TEP nur Methoden

der Klasse ,BoFiT' aufgerufen werden

Abschlussberichtdoc © RroCom GmbH Seite 70

• Die fur BoFiT-IF erzeugten (Leitsystem-spezifischen) Object-Files der Klasse ,Online' (z.B. helios.o, mbp.o, pas.o,...) werden beim Linken von topo nur noch mit dazugebunden und nicht mehr neu ubersetzt.

Bis jetzt wurde die Unterscheidung der Online-Klasse bezuglich des jeweiligen Leitsystems getroffen(HELIOS, MBP, PAS,.....). Da die Schnittstelle fur SWM aber unterschiedliche Verfahren fur die Lese-und Schreibrichtung erfordert, sollte zukunftig diese Unterscheidung nach Kunden erfolgen. Die einzelnen Verfahren fur die Lese- und Schreibrichtung werden dann in den bereits vorhandenen Methoden der Online-Klasse gekapselt. Z.B.: fur die Leserichtung DEUXCInt/DEServer RetrieveDataO bzw. fur die Schreibrichtung ASCII-Datei -> SendDataQ. Fur jeden Kunden muss dementsprechend die passende Online-Klasse dazugebunden werden.Da sich die verschiedenen Online-Klassen nach auBen immer gleich verhalten, sollten somit keine Anpassungen auBerhalb der Online-Klasse notwendig sein.

Fur die Online-Klasse der Stadtwerke Munchen wird fur die zyklische Online-TEP das bereits vorhandene Modul „HELIOS" (helios.C) als Grundlage verwendet und entsprechend angepasst.Das daraus neu entstandene Object-File (swm.o) muss von BoFiT-TEP dazugelinkt werden.In diesem Modul sollten fur die Leserichtung keine Anderungen notwendig sein.

2.1.3.9.3 Initialisierung der Online-Schnittstelle

Beim Starten der zyklischen Online-TEP werden zunachst die Inhalte der BoFiT-DB-Tabellen „Procdata_Opt2" und „Keydata_Opt2“ fur die aktuelle Konfiguration eingelesen und so aufbereitet, dass anschlieBend die anzufordernden Prozessobjekte mit ihren Umrechnungsvorschriften in den Attributen itsKeyArr bzw. itsPVArr vorliegen.Diese Initialisierung erfolgt uber den Konstruktor der Klasse „BoFiT" (BoFiT: :BoFiT() bzw. BoFiT::IBoFiT()). Zur Unterscheidung zwischen Momentanwerten und Zeitreihen werden zwei Objekte der Klasse BoFiT angelegt (s. Kap. 2.1.3.9.5), ein BoFiT-Objekt fur die Momentanwerte und das zweite BoFiT-Objekt fur die Zeitreihen.

2.1.3.9.4 Anforderung der Prozesswerte uber die HELIOS- SchnittstelleDas Anfordern der Prozesswerte fur eine Online-TEP erfolgt immer zu Beginn eines Optimierungszyklus. Der AnstoB erfolgt durch eine (neue) BoFiT-IF Funktion (s. BoFiT::OonnectO), die in der BoFiT-Oberflache aufgerufen wird. Diese Funktion muss zunachst die Verbindung zum DEUXCInt herstellen (neues Objekt der Klasse ,,Online" erzeugen), anschlieBend eine Anforderung (SendAnforderungO) absetzen und danach die Prozesswerte lesen (RetrieveDataO).

2.1.3.9.5 Unterscheidung zwischen Momentanwerten und Zeitreihen beim Anfordern der Prozesswerte

Urn bei der eigentlichen Prozessdatenabfrage zwischen Momentanwerten und Zeitreihen zu unterscheiden, werden zwei unterschiedliche BoFiT-Objekte angelegt. Dementsprechend muss der Konstruktor der BoFiT-Klasse urn einen zusatzlichen Parameter erweitert werden (BOOLEAN Zeitreihe). Dieser sollte defaultmassig auf den Wert „FALSE" gesetzt werden. (ACHTUNG: Fur SWR muss der Parameter auf „TRUE" (Zeitreihe) gesetzt werden.)Dieses Flag wird zunachst an die Funktion BoFiT::IBoFiT() ubergeben, damit beim Select auf die Tabelle „Procdata_Opt2" nur die jeweils richtigen Prozessobjekte (Momentanwerte ODER Zeitreihen) AbschlussberichLdoc © ProCom GmbH Seite 71

ABSCHLUSSBERICHT

eingelesen warden. Mit diesen Prozessobjekten werden anschlieGend die Strukturen „itsPVArr" und „itsKeyArr" aufgebaut.

AuGerdem wird eine neue Membervariable in der Klasse „BoFiT" angelegt (z.B. BOOLEAN itsZeitreihe), die in der Funktion BoFiT::IBoFiT() gesetzt wird. Diese kann in der folgenden Funktion (BoFiT::Connect()) abgefragt werden, dam it dort die jeweils unterschiedliche Funktionen fur das Senden der Anforderung (SendAnforderungO) und das Abfragen der PO-Daten (RetrieveDataO) aufgerufen werden konnen.Die Funktionen SendAnforderungO und RetrieveDataO sind leitsystemspezifische Funktionen, die immer fur das aktuelle Leitsystem und fur die Art der Anforderung (Zeitreihe oder Momentanwert) angepasst werden rnussen. Aus diesem Crund sollten unterschiedliche Funktionen fur Momentanwerte und Zeitreihen implementiert werden.

Das Speichern bzw. Aufbereiten der Prozessdaten erfolgt innerhalb der Memberfunktion der BoFiT- Klasse „SaveOnlineDataO". Diese Funktion unterscheidet bereits zwischen der Behandlung von Momentanwerten und Zeitreihen (wurde fur SWR eingebaut).

2.1.3.9.6 Funktionsweise der BoFiT-IF Klasse „BoFiT"In der Klasse „BoFiT" muss unterschieden werden zwischen Methoden, die einmalig zu Beginn bzw. zyklisch in jedem Optimierungsschritt durchgefuhrt werden rnussen.Zu den Funktionen, die einmalig ausgefuhrt werden rnussen gehort der Konstruktor der Klasse „BoFiT". Hier werden die Inhalte der BoFiT-DB-Tabellen „Procdata_Opt2" und „Keydata_Opt2" fur die aktuelle Konfiguration eingelesen und so aufbereitet, dass anschlieGend die anzufordernden Prozessobjekte mit ihren Umrechnungsvorschriften in den Attributen itsKeyArr bzw. itsPVArr vorliegen. Diese Initialisierung erfolgt in der Funktion BoFiTxIBoFiTO. Die Funktion BoFiT::ConnectO, die anschlieGend aufgerufen wird, fuhrt direkt eine Prozessdatenabfrage aus. Fur den ersten Optimierungsschritt ist das auch sinnvoll. Das bedeutet, dass fur den Konstruktor keine Anderungen notwendig sind.In jedem weiteren Optimierungsschritt erubrigt sich die Initialisierung der Schnittstelle, so dass ein Aufruf der Funktion BoFiTxConnectO ausreichend ist, urn die Prozessdaten abzufragen.

Der Ablauf innerhalb der BoFiT-Funktion GetProcessDataO sieht demnach folgendermaGen aus:

v

// Momentanwerte if (!BoFiT_MW)

BoFiT::BoFiT(MW) BoFiT::IBoFiT(MW) BoFiTxConnectO

Online::OnlineO SendAnfoderungO RetrieveDataO

elseBoFiT::ConnectO

OnlinexOnlineO -> SendAnforderungO

RetrieveDataO CetStatusOAbschlussberichtdoc

// Online-Objekt immer neu anlegen ?

© ProCom GmbH Seite 72

SaveOnlineDataO

// Zeitreihen if (!BoFiT_ZR)

BoFiT::BoFiT(ZR)BoFiT::IBoFiT(ZR)BoFiT::Connect()

Online::Online()SendAnfoderungZRO

-> Retrieve DataZRO else

BoFiT::Connect()Online::Online() // Online-Objekt immer neu anlegen?SendAnforderungZRQ

-> RetrieveDataZRO GetStatusO SaveOnlineDataO

Ob fur die jeweils aktuelle Online-TEP Momentanwerte und/oder Zeitreihen abgefragt werden mussen, wird anhand der vom Benutzer eingegebenen Konfiguration fur die Prozesswerte entschieden (,.SELECT * FROM PO_Komp_Opt2 where POJyp = ,ZR' " bzw. „SELECT * FROM PO_Komp_Opt2 where PO_Typ = ,MW'").

2.1.3.9.7 Funktionsweise der BoFiT-IF Klasse „Online" (HELIOS)Das bereits vorhandene Modul „HELIOS" wurde bereits fur die Funktionalitat Online-MOP erweitert und angepasst. Hier sind fur die Leserichtung keine Anderungen notwendig.


ABSCHLUSSBERICHT

2.1.3.1 OLastprognose (BoFiT-LPonline) starten

V

w

Das RunTime-Modul der Lastprognose wird fiber ein Script gestartet. Als Aufrufparameter wird der Datenbankbenutzer, das zugehorige Passwort und eventuell eine KONF-ID etc. ubergeben. Die

Online-TEP

Oracle

Aufrufparameter

DB-Tools.libNeuroRun.lib

Prognosesteuerung

BoFiT-LPonline

Eigentliche Konfiguration des neuronalen Netzes sowie alle bendtigten EinflussgrdRen werden vom Lastprognosemodul aus der Datenbank gelesen. Die Konfigu ration der zu prognostizierenden Objekte (z.B. Versorgungsbereiche) sollte in der Datenbank abgelegt werden1. Die Prognoses werden in die Datenbank zuruckgeschrieben.

2.1.3.10.1 RunTime-ModulDas RunTime-ModuI besitzt nur eine Datenschnittstelle zu Oracle. Beim Programmstart mussen zusatzlich Aufrufparameter ubergeben werden. BoFiT-LPonline besitzt keine eigene Oberflache.

2.1.3.10.2 PrognosesteuerungDie Prognosesteuerung koordiniert den Ablauf der Einzelprognosen sowie die Datenbankzugriffe.

2.1.3.10.3 NeuroRunEine RunTime-Version des NeuroModel-Rechenkerns der Firma ATLAN-tec.

'.W


ABSCHLUSSBERICHT

2.1.3.10.4 DB-ToolsDie verwendete Bibliothek fur alle Datenbankzugriffe.

2.1.3.10.5 Prognoseablauf

Mit beim Start der Prognose ubergebenen Parametern wird eine Verbindung zur Oracle-DB aufgebaut (DB login). Die Prognosesteuerung holt sich aus der Datenbank zunachst die notwendigen Informationen iiber die zu Prognostizierenden Objekte (get config). Anschliefcend werden die Einzelprognosen fur jeden Versorgungsbereich gestartet.Jede Einzelprognose besteht aus folgenden Schritten:1. Binarobjekt mit der Netzkonfiguration2 lesen (read netfile i).2. Notwendige EinflussgroRen lesen (read data Prognose i).3. Prognose Rechnen.4. Prognose in Oracle-DB zuriickschreiben (write data Prognose i).

2.1.3,10.6 Aufrufparameter

• Datenbankbenutzer• Datenbankbenutzerpasswort• Konf ID

2.1.3.10.7 Anmerkungen- Es soil moglich sein, die Prognosefunktion fur einzelne Teilnetze abzuschalten.- Die Lastprognosedaten sollen direkt in die BoFiT-Vorgabetabelle (VorgabeKomp_Opt2)

eingetragen werden.

2.1.3.11 Online Komponentenvorgaben

2.1.3.11.1 Vorgaben Monitor

2.1.3.11.2 Konfiguration der Ersatz-Betriebsvorgaben

-> Anfangszeitpunkt obligat, Endzeitpunkt optionalAnfangszeitpunkt grower gleich Startzeitpunkt vom Berechnungszeitraum

Aktionen beim „Ubernehmen":1. Anfangs- und Endzeitpunkt vorhanden

Beide Zeitpunkte in die DB ubernehmen:• AnfZP: Zeit, Vorgabeart, Wert (wie vorgegeben)• EndZP: Zeit wie vorgegeben, Vorgabeart frei, Wert = 0

2. Anfangszeitpunkt vorhanden, Endzeitpunkt fehlt• AnfZP: Zeit, Vorgabeart, Wert (wie vorgegeben)

Diese Konfigurationen werden mit BoFiT-LP (NeuroModel) unter Windows-NT erzeugt. Die Binarobjekte sind Verschlusselt und werden von NeuroRun entschlusselt. Zur Entschlusselung muss ein Dongle (serielles) auf der Online-Maschine sleeken.)Abschlussberichtdoc © RroCom GmbH Seite 75

ABSCHLUSSBERICHT

EndZP: kein Eintrag fur den Endzeitpunkt in Vorgabe_Komp_Opt2 (damit ist das Ende der Vorgabe automatisch auf den Endzeitpunkt des Berechnungszeitraums gesetzt)

3. Vorgaben loschen• Flag „loschen" wird in der (Zwischen-)DB-Tabelle auf „ja" gesetzt• Zeile wird in der Dialogtabelle geldscht• (Beim nachsten Vorgaben-Kopieren wird der Eintrag in der Tabelle „Vorgabe_Komp_Opt2"

und in der (Zwischen)-Tabelle geldscht)

2.1.3.12Betriebsvorgaben generieren

2.1.3.12.1 Allgemeine Grundlagen

Auch bei der Generierung der Betriebsvorgaben muss zwischen Momentanwerten und Zeitreihen auf Seiten der Prozesswerte unterschieden werden.

Die Betriebsvorgaben werden anhand der DB-Tabelle „PO_Werte_Opt2", die von BoFiTJF gefullt wurde, in die BoFiT Vorgaben-Tabelle (VorgabeKomp_Opt2) generiert.Dazu werden bei jedem Start der Online-TEP zunachst alle Eintrage aus Vorgabe Komp_Opt2 geldscht.Die Generierung der Online Vorgaben erfolgt innerhalb einer separaten Funktion „GenerateOnlineVorgaben()". Diese wird fur Momentanwerte und Zeitreihen unterschieden.

Die unterschiedlichen Vorgabearten werden in der folgenden Prioritat behandelt:

Langfristvorgaben < Vorgaben aus dem Leitsystem < manuelleVorgaben

2.1.3.12.2 Manuelle VorgabenManuelle Vorgaben werden tiber den Ersatz-Betriebsvorgabedialog (s. 2.1.3.11.2 Konfiguration der Ersatz-Betriebsvorgaben) eingegeben. Sie werden von dem Online-Komponenten-Vorgaben-Prozess zunachst in einer neuen DB-Tabelle (Onl_Komp_Vorgaben_Opt2) gespeichert.Diese Vorgaben mussen stets fur Beginnzeitpunkt > Beginn Berechnungszeitraum eingegeben werden (Prufung erfolgt im Dialog „Konfiguration der Ersatz-Betriebsvorgaben") und haben stets einen Endzeitpunkt ihrer Gultigkeit (falls nicht, gelten sie immer automatisch bis Ende Berechnungszeitraum - bis zur Loschung).

Diese Vorgaben des Anlagenfahrers uberschreiben stets die ggf. vorliegenden automatisch generierten Vorgaben (Anm.: Diese sind in der Regel aber Anfangswerte und von daher mit Zeitstempel kleiner als Beginn Berechnungszeitraum. Erst nach einiger Zeit wird deshalb eine manuelle Vorgabe die aktuelle automatische Vorgabe uberschreiben).Manuelle Vorgaben werden nach Beendigung der Ermittlung der Vorgaben aus dem Leitsystem (s. Kap. 2.1.3.12.4 und 2.1.3.12.5) aus der neuen Tabelle (Onl_Komp_Vorgaben_Opt2) in die Vorgabetabelle Vorgabe_Komp_Opt2 von einem Kopierprozess der in der Online-TEP Oberflache kopiert. Der Endzeitpunkt wird dabei vom Kopierprozess mit der Vorgabe ”frei” eingetragen. Manuelle Vorgaben werden immer erst nach der Generierung der Vorgaben aus dem Leitsystem in die Vorgabentabelle (Vorgabe_Komp_Opt2 kopiert (vgl. Abbildung 2.1.3.5 Ablaufsteuerung).Diese manuellen Vorgaben werden in der Vorgabetabelle mit dem Kommentar "manuell" versehen. Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 76

ABSCHLUSSBERICHT

Der Kopiervorgang findet immer statt, solange der Eintrag in der neuen DB-Tabelle (Onl_Komp_Vorgaben_Opt2) gefunden wird.Eine manuelle Vorgabe kann als zu "loschen" vom Bediener im Dialog ,,2.1.3.11.2 Konfiguration der Ersatz-Betriebsvorgaben" markiert werden. In diesem Fall wird vom Kopiervorgang im nachsten Zyklus zunachst die Vorgabe in der Vorgabe_Komp_Opt2 Tabelle geloscht und danach wird der Eintrag aus der neuen Tabelle (Onl_Komp_Vorgaben_Opt2) geloscht.Dam it wird beim ubernachsten Zyklus diese Vorgabe nicht mehr wirksam.

Vorgehensweise beim Kopieren der manuellen Vorgaben:- Tabelle „Onl_Komp_Vorgaben_Opt2" komplett lesen- Schleife iiber alle Vorgaben

- Wenn „loschen"Datensatze Anfangs- und Endzeitpunkt aus VorgabeKomp_Opt2 loschen Datensatz aus On l_Kom p_Vorgaben_Opt2 loschen

- Anfangszeitpunkt >= Startzeitpunkt der Berechnung ?- Vorgaben fur Anfangs- (und Endzeitpunkt) schon vorhanden (SELECT)

- Geanderte Werte fur Anfangszeitpunkt eintragen (UPDATE)- Falls vorhanden -> geanderte Werte („frei"-Eintrag) fur Endzeitpunkt eintragen

(UPDATE)- Sonst:

- Neue Daten fur Anfangszeitpunkt einfugen (INSERT)- Falls vorhanden -> neue Daten („frei"-Eintrag) fur Endzeitpunkt einfugen (INSERT)

2.1.3.12.3Typen von BoFiT Komponenten1. VersorgungskomponentenDiesen Komponenten werden in jedem Fall die prognostizierte Lastgange und Temperaturgange aus der Lastprognose fur den Planungszeitraum zugewiesen.Diese sind bei Online-TEP in der Regel vom Typ Zeitreihe.Bei Online-MOP konnen sie auch vom Typ Momentanwert sein.Im Projekt SWM (2003) werden keine Prozesswerte dafur ubertragen, sondern die notwendigen Zeitreihen werden mit dem (zyklisch ablaufenden) Lastprognosemodul erzeugt bzw. sind von Hand eingebbar oder anderbar.

Dieses Verhalten 1st iiber die Konfiguration der Prozessobjekte (PO-Typ = Lastprognose) einstellbar. Prozessobjekte mit dem Typ „LP", werden bei der Prozessdatenabfrage vom Leitsystem nicht beriicksichtigt.

2. Alle anderen KomponentenFur alle anderen Komponenten werden Berechnungsvorgaben zur Bestimmung des Anfangszustandes der jeweiligen Komponente aus Daten des Leitsystems ermittelt.

2.1.3.12.4 Betriebsvorgaben aus Momentanwerten

Im folgenden werden nur noch Betriebsvoigaben fur Komponenten aulSer Versorgungskomponenten betrachtet. (Anm.: Eine Ausnahme von dieser Regel ware fur Online-MOP (s.o.), bei der auch Momentanwerte bei Versorgungskomponenten vorgegeben werden konnten).


Es warden zwei Eintragungen in die labelle „Vorgabe_Komp_Opt2" vorgenommen: die erste zur Beschreibung des Anfangszustandes (Wertezuweisung "Wert = Prozesswert") mit einem Datumsstempel, der vor dem Anfang des Planungszeitraums liegt; die zweite zur Freigabe der zuvor eingeschrankten GroGe mit einem Datumsstempel, der dem des Anfangs des Planungszeitraums entspricht.

Dieser zweite "frei"- Eintrag muss optional (als Programmparameter, Compile-Flag) abgeschaltet werden konnen, um die Funktion "Online-MOP mit Lastverteilung ohne Einsatzentscheidung" konfigurieren zu konnen.

Da vom Leitsystem nur Aktualwerte und keine Zeitreihen ubertragen werden, mussen die Prozesswerte als „Messwertarchiv" in der Vorgaben-Tabelle abgelegt (archiviert) werden. Das bedeutet, dass zunachst nach dem Start der Online-TEP nur die Werte des ersten Zeitpunktes vorliegen.Diese werden vollstandig mit dem aktuellen Zeitstempel in die Vorgaben-Tabelle ubernommen. Der Zeitstempel fur den zweiten Eintrag (Freigabe der VorgabegroGe) wird auf den folgenden im Zeitraster liegenden Zeitpunkt gesetzt. Dieser Zeitpunkt entspricht somit auch dem ersten Optimierungszeitpunkt. Die Optimierung muss dann mit diesem Anfangszeitpunkt gestartet werden.

Fur alle folgenden Optimierungszyklen werden die jeweiligen Aktualwerte mit letzten Vorgabenwerten verglichen und nur bei unterschiedlichen Werten, werden die Aktualwerte mit dem aktuellen Zeitstempel in die Vorgaben-Tabelle ubernommen. Fur den Fall, dass sich Aktualwert und letzter Vorgabewert nicht unterscheiden, wird der bisherige Eintrag fur den aktuellen Zeitstempel (Freigabe fur vorherigen Optimierungsschritt) geldscht.Die Freigabe der VorgabegroGe wird in jedem Fall fur den nachsten im Zeitraster liegenden Zeitpunkt vorgenommen.Existiert fur den Startzeitpunkt des Planungszeitraums (PZR) aufgrund von Langfristvorgaben schon eine Vorgabe, so wird auf die Freigabe der GroGe, d.h. den zweiten Eintrag verzichtet.

Bei Neustart der Online-TEP mit einem neuem Projekt (taglich zwischen 23 und 24 Uhr) beginnt die „Messwertarchivierung" von neuem; d.h. es stehen zunachst keine Vorgaben zur Verfugung.


ABSCHLUSSBERICHT

2.1.3.12.5 Betriebsvorgaben aus Zeitreihen

Zur Bestimmung von Vorgaben aus Zeitreihen muss zwischen den Groften bzw. Anschlussen unterschieden werden.

VersorgungskomponentenDiesen Komponenten werden in jedem Fall die prognostizierte Lastgange und Temperaturgange aus der Lastprognose fur den Planungszeitraum zugewiesen.

Alle anderen KomponentenFur alle anderen Komponenten werden Berechnungsvorgaben zur Bestimmung des Anfangszustandes der jeweiligen Komponente aus Daten des Leitsystems ermittelt, wenn der Schalter „Anfangszustande bestimmen" aktiviert wurde.Dabei werden zwei Eintragungen in die Tabelle „Vorgabe_Komp_Opt2" vorgenommen: die erste zur Beschreibung des Anfangszustandes mit einem Datumsstempel, der vor dem Anfang des Planungszeitraums liegt; die zweite zur Freigabe der zuvor eingeschrankten GrolSe mit einem Datumsstempel, der dem des Anfangs des Planungszeitraums entspricht.

Existiert fur den Startzeitpunkt des Planungszeitraums (PZR) aufgrund von Langfristvorgaben schon eine Vorgabe, so wird auf die Freigabe der Grofte, d.h. den zweiten Eintrag verzichtet.Bei der Bestimmung gilt grundsatzlich fur alle Komponenten die folgende Unterscheidung entsprechend ihrer Anschlusse.

V

xV

Einsatz „E"Handelt es sich bei dem Anschluss urn einen vom Typ „E", so muss ausgehend vom Startzeitpunkt des Planungszeitraums der Zeitpunkt der letzten Anderung ermittelt werden. Dieser Zeitpunkt wird mit dem anschliefcend vorliegenden Zustandswert (0 oder 1) in die Vorgabentabelle eingetragen. Wird in dem zur Verfugung stehenden Wertevorrat der letzten 24 h vor Beginn des Planungszeitraums keine Anderung des Zustands erkannt, so wird der alteste Zeitpunkt mit Zustandswert vorgegeben.

Beispiel 1:11.07.2000

-> Eintrag: 11.07.2000 17:00 Einsatz = 0

Beispiel 2:11.07.2000 00:00 1Einsatz = 1

12:0013:0014:0015:0016:0017:00

001110

18:00 0

23:00 0

-> Eintrag: 11.07.2000 00:00

11

Abschlussberichtdoc © RroCom GmbH

01:0002:00

Seite 79

ABSCHLUSSBERICHT

V 23:00 1

Da bei den Anschlussen „Einsatz" nur Werte 0 oder 1 zugelassen sind, wird bei abweichenden Werten wie folgt gerundet:- Wert < 0,5 Wert = 0- Wert £ 0,5 Wert = 1

• Anschliisse FernwarmenetzspeicherungAnschlusse dieser Art werden nicht berucksichtigt.

w

u

• alle anderen AnschlusseAusgehend vom Startzeitpunkt des Planungszeitraumes wird der letzte verfugbare Wert als Vorgabe ausgewertet. Es wird keine PlausibiIitatsprufung hinsichtlich des Wertebereichs vorgenommen.

Beispiel:11.07.2000 23:00 17

23:15 1923:30 1023:45 13

Eintrag 11.07.2000 23:45 GroGe = 13

3. Berucksichtigung der LangfristvorgabenVor der Berechnung der Vorgaben aus den Daten des Leitsystems werden die Langfristvorgaben ausgewertet und in Berechnungsvorgaben mit nachfolgendem Muster umgesetzt:- Vorgabedatum > Endzeitpunkt PZR streichen- Vorgabedatum 5 Endzeitpunkt PZR und

£ Anfangszeitpunkt PZRubernehmen mit gleichem Vorgabedatum

- Vorgabedatum < Anfangszeitpunkt PZRgibt es noch Vorgaben, deren Datum < Anfangszeitpunkt PZR und deren Datum > Vorgabedatum sind

ja streichennein ubernehmen mit Vorgabedatum gleich Anfangszeitpunkt PZR

Dieses Auswahlmuster gilt fur jeden Anschluss bzw. jede GroGe getrennt.

Die Betriebsvorgaben werden anhand der DB-Tabelle „PO_Werte_Opt2", die von BoFiT IF gefullt wurde, generiert.


ABSCHLUSSBERICHT

u

2.1.3.12.6 Implementierung der Betriebsvorgaben

Zur Zeit gibt es fur FVS (Online-MOR - Betriebsvorgaben fur Momentanwerte) und SWR (Online-TEP - Betriebsvorgaben fur Zeitreihen) unterschiedliche Verfahren, um die Betriebsvorgaben zu generieren. Bei der Online-MOP werden die Vorgaben mit Hilfe des Triggers „T_A_l_PO_Werte_Opt2" gesetzt, der immer dann aktiviert wird, wenn neue Oaten in die DB-Tabelle PO_Werte_Opt2 eingefugt werden.Fur die Online-TEP wird die Funktion „GenerateOnlineVorgaben()" (AppDef.cxx) aufgerufen, um die entsprechenden Vorgaben zu generieren. Innerhalb dieser Funktion wird zunachst unterschieden, ob nur Prognosedaten oder auch Anfangszustande angefordert wurden (Prognose_Opt2).Diese beiden Verfahren stellen „Spezialfalle" fiir das Generieren der Betriebsvorgaben dar, die nicht ohne weiteres fur die Verallgemeinerung der zyklischen Online-TEP (Momentanwerte, Zeitreihen) verwendet werden konnen.Daher sollten an dieser Stelle zwei (neue) Funktionen erstellt werden, die das Generieren der Vorgaben fur Momentanwerte und Zeitreihen ubernehmen.Spater sollten auch die „Spezialfalle" (FVS, SWR) mit diesen neuen Funktionen abgedeckt werden.

Beide Funktionen (GenrateOnlineVorgabenMWQ, GenerateOnlineVorgabenZRO) werden innerhalb der Funktion, die die Ablaufsteuerung koordiniert, aufgerufen.

2.1.3.12.7 GenerateOnlineVorgabenMWQ

Innerhalb dieser Funktion werden die Betriebsvorgaben fur Momentanwerte generiert.

Ablauf:• Alle Tablekeys fur Momentanwerte-PO's aus PO_Werte_Opt2 und PO Komp Opt2 bestimmen.• Zugehorige Komponente aus PO_Komp_Opt2 bestimmen• Jeweiligen Typ der Komponente aus Komponente_Opt2 bestimmen (Typ muss unterschieden

werden, damit fur Online-MOP Momentanwerte fur die Versorgungskomponenten gesetzt werden konnen)

• Prozesswerte aus PO_Werte_Opt2 lesenFilter: Opt_IDN, Status, TableKey

•> Es darf immer nur ein Wert gefunden werden• Messwertarchiv aufbauen (Vorgabe_Komp_Opt2)

1. Optimierungsschritt- Prozesswert mit Zeitstempel eintragen (INSERT)- Nachfolgenden Zeitstempel „frei" setzen alle weiteren Optimierungsschritte- Bei gleichem Vorgabewert, Update des „frei"-Eintrages auf folgenden Zeitstempel

(UPDATE)- Bei unterschiedlichen Vorgabewerten, Prozesswert mit Zeitstempel eintragen (UPDATE);

nachfolgenden Zeitstempel „frei" setzen

2.1.3.12.8 GenerateOnlineVorgabenZRO

Innerhalb dieser Funktion werden die Betriebsvorgaben fur Zeitreihen generiert.

Ablauf:Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 81

ABSCHLUSSBERICHT

• Alle TableKeys fur Zeitreihen-PO's aus PO_Werte_Opt2 und PO_Komp_Opt2 bestimmen• Zugehorige Komponente aus PO_Komp_Opt2 bestimmene Jeweiligen Typ der Komponente aus Komponente_Opt2 bestimmen (zur Unterscheidung von

Versorgungskomponenten)• Prozesswerte aus PO_Werte_Opt2 lesen

Filter: OptJDN, Status, TableKey ORDER BY Zeitpunkt

• Vorgaben bestimmenAnfangszustande fur alle Nicht-Versorgungskomponenten bestimmen s.2.1.3.12.5

w

w

•W


ABSCHLUSSBERICHT

Betriebsvorgaben aus Zeitreihen (GenerateOnlineVorgabenO, AppDef.cxx) ”Prognose ubernehmen fur alle VersorgungskomponentenPrognosewerte werden 1:1 fur alle Zeitschritte in die Tabelle VorgabeKomp_Opt2 ubernommen

2.1.3.1 SOptimierungDas Starten der TEP erfolgt wie gehabt. Als Rechenkern wird die Task "tageseinsatzplan2" eingesetzt. Daher sind keine Anderungen notwendig.

2.1.3.14Ergebnisse ubertragen (Schreibrichtung)Die Schreibrichtung wird innerhalb der Methode „SendErgebnis()" realisiert. Dadurch stehen die alle Funktionen der BoFiT-Klasse zur Verfugung.Die "Schreibrichtung" gliedert sich in zwei Schritte: zunachst werden die fur die Ubertragung konfigurierten Ergebnisse ermittelt; anschlieSend werden die Werte mit einem Zeitstempel versehen und in die Ergebnisdatei eingetragen, die im cvs-Format erstellt wird. Dabei gilt folgende Struktur:

<PO-Name> ; <Wert> ; <Zeitstempel>

Bei der Generierung der Zeitstempel, die zu den einzelnen Werten in die Ergebnisdatei eingetragen werden, wird fur die verschiedenen Ergebnisarten folgende Regel angewendet:

1. Charakteristische ErgebnisseCharakteristische Ergebnisse entstehen durch Integration und/oder arithmetische Verknupfung von Komponentenergebnissen uber den Berechnungszeitraum integrierte Werte, die somit keinem Zeitpunkt zugeordnet sind. Als Zeitstempel wird der aktuelle Zeitpunkt eingesetzt

2. Komponentenergebnisse (Momentanwerte)Momentanwert = Ergebnis des 1. Zeitschritts, d.h. es wird nur das Ergebnis des 1. Zeitschrittes mit dem zugehorigen Zeitstempel ubertragen

3. Komponentenergebnisse (Zeitreihen)Zeitreihen = alle Ergebnisse des Berechnungszeitraumes, d.h. jedes gefundene Ergebnis wird mit dem zugehorigen Zeitstempel als separater Datensatz in die Ergebnisdatei eingetragen

Die Obertragung von Zeitreihen zu HELIOS\X ist nicht erforderlich. U.U. entfallt auch die Eintragung der Zeitstempel in die Ergebnisdatei, sofern dies fur HELIOS\X ein Problem darstellt.

2.1.3.15 ErgebnisansichtAls Ergebnisansicht fur Online-TEP stehen die BoFiT-TEP Standardergebnisansichten zur Verfugung. Hier sind keine Erweiterungen notwendig.

2.1.3.16 Projekt exportieren/importierenDie jeweiligen Tagesprojekte der Online-TEP werden automatisch zwischen 23 und 24 Uhr auf einem bestimmten Verzeichnis (z.B. $ERGO_HOME/projects/online_tep) archiviert. Dazu wird das Script „dbexport.sh" gestartet. Der Projektname setzt sich aus einem festgelegten String und dem aktuellen Datum zusammen (z.B. online_tep_120700.dmp).Vor der Archivierung miissen alle Ergebnisse geldscht werden.AnschlieBend wird das neue H/E-Projekt (HandelVEinsatzprojekt) importiert. Dieses wird vom Lastverteiler am Vortag erarbeitet und mit Hilfe der Funktion „Online-Projekt speichern" (s. 2.1.3.17 Online Projekt speichern) in einem bestimmten Verzeichnis (z.B. Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 83

ABSCHLUSSBER1CHT

$ERGO_HOME/projects/HE_Projekte) abgelegt. Zum Importieren wird das Script „dbimport.sh" gestartet. Liegt kein neues (aktuelles) Projekt in dem Verzeichnis wird die Online-TEP mit einer entsprechenden Fehlermeldung beendet und muss anschlieSend manuell wieder gestartet werden.Es muS beim Importieren das Projekt mit dem aktuellen Datum im Namen importiert werden, da im Wochenendbetrieb z.B. 2-3 Projekte dort liegen konnen, die fur den im Datum/Name bestimmten Tag vorbereitet wurden.

2.1.3.1 ZOnline Projekt speichernDiese Funktion ist eine Erweiterung von BoFit-TEP und wird als Voraussetzung fur den fehlerfreien Betrieb Online-TEP bendtigt.Fur die Funktion wird das BoFiT-Menii „Datei" urn den Menupunkt „Online Projekt speichern" erweitert. Ziel ist es, Projekte ohne Ergebnisse und unter einem bestimmten Namen/Verzeichnis zu speichern. Der Name und das Verzeichnis werden festgelegt, d.h. der Benutzer hat hierauf keinen Einfluss. Der Name sollte hierbei das aktuelle Datum beinhalten.Beim Aufruf der Funktion werden zunachst alle Ergebnisse geldscht und anschlieBend das Projekt exportiert. Der File-Save-Dialog entfallt.Dadurch kann sichergestellt werden, dass die „Online-Projekte" immer unter dem richtigen Namen und Verzeichnis abgelegt werden.Zusatzlich wird vor dem Projektexport ein neuer Online-Einsatzplan angelegt. Dieser Einsatzplan bekommt immer den festgelegten Namen ÔNLINE" und wird als Kopie des gerade aktuellen Einsatzplanes angelegt. Ein „Ask"-Popup-Dialog weist den Benutzer darauf hin („Der aktuelleEinsatzplan.... wird als ONLINE-Einsatzplan kopiert") und ermoglicht dadurch einen Abbruch dieserAktion.

Datenmodell

2.1.3.18 DatenbanktabellenAn dieser Stelle werden alle Datenbanktabellen aufgefuhrt, die fur eine Online-Abfrage notwendig sind. Komplett neue Tabellen, sowie neue Attribute sind entsprechend gekennzeichnet.

Tabelle „PO_ZuordnungL_Opt2"Bei dieser Tabelle handelt es sich urn eine DB-Tabelle, die die Zuordnung zwischen den BoFiT- Prozessobjektnamen und den Leitsystem-Prozessobjektnamen enthalt. Diese Tabelle wird nur fiir eine zweistufige ^Configuration der Prozessobjekte bendtigt (z.B. SWR).

Attribut Datentyp Key NULL KommentarKonfJDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

Konfigu rationPO_BoFiT VARCHAR(

10)Ja Nein Kurznamen der BoFiT-

ProzessobjektePO_Leitsystem INTEGER Ja Nein ID (Zahl) der Leitstand-

ProzessobjekteTablename VARCHAR(

30)Nein Nein Name der DB-Tabelle, in der

die Daten derentsprechendenProzessobjekte abgelegt sind.


ABSCHLUSSBERICHT

Attribut VARCHAR( Nein Nein Attribut-Name innerhalb der 30) Tabelle (Tablename)

Tabelle „PO Komp Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarKonfJDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

Konfigu rationKomponenteJDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

KomponenteVarParKurzname VARCHAR

(2)Ja Nein Kurzname des Kompo-nenten-

AnschlussesPOString VARCHAR

0Nein Nein Zur Ermittlung des Wertes

eines Elements notwendigen PO mit Berechnungsvorschrift

Tablekey Integer Nein Nein Bezeichner fur ...(Automatisch erzeugter Wert)

PO_Typ VARCHAR(2)

Nein Nein Flag, zur Kennzeichnung, ob es sich um cine Zeitreihe oder Momentanwert handelt (MW, ZR)

Tabelle „PO Komp Char Erg Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarKonfJDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

KonfigurationIDNJ Integer Ja Nein Bezeichner fur die

Komponente / IDN des charakt. Ergebnisses

IDN_2 VARCHAR(2)

Ja Nein Kurzname des Kompo- nenten-Anschlusses

PO_String VARCHAR0

Nein Nein Zur Ermittlung des Wertes eines Elements notwendigen PO mitBerechnungsvorschrift

Tablekey Integer Nein Nein Bezeichner fur...(Automatisch erzeugterWert)

PO_Typ VARCHAR(2)

Nein Nein Flag, zur Kennzeichnung, ob es sich um cine Zeitreihe, Momentanwert odercharakteristisches Ergebnis handelt (MW, ZR, CE)

Tabelle „PO virtuell Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarKonfJDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

KonfigurationBoFiTPOName VARCHAR Ja Nein Eindeutiger Name fur das


ABSCHLUSSBERICHT

0 virtuelie POPO_String VARCHAR

0Nein Nein Zur Ermittlung des Wertes

eines Elements notwendigen PO mitBerechnungsvorschrift

Tablekey Integer Nein Nein Bezeichner fur...(Automatisch erzeugterWert)

PO.Typ VARCHAR(2)

Nein Nein Flag, zur Kennzeichnung, ob es sich um eine Zeitreihe oder Momentanwert handelt (MW, ZR)

Tabelle „PO Werte Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarOpt_IDN NUMBER(

38)Ja Nein Bezeichner fur die

OptimierungTablekey VARCHAR

2(30)Ja Nein Bezeichner fur den

eindeutigen SchlusselZeitpunkt Date Ja Nein Zeitpunkt des ProzesswertsStatus Integer Nein Ja Status des ProzesswertesWert Number

(10,2)Nein Ja Prozesswert

Tabelle „Prozess Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarOptJDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

OptimierungsrechnungProzesswerte Integer Nein Nein Schalter mit dem festgelegt

wird, ob Prozesswerte gelesen werden.

Betriebsvorgaben Integer Nein Nein Schalter mit dem festgelegt wird, ob Betriebsvorgaben gemacht werden.

Einsatzentscheidung Integer Nein Nein Schalter mit dem festgelegt wird, ob Einsatzvorgaben automatisch generiert werden.

Anfangszustande Integer Nein Nein Schalter mit dem festgelegt wird, ob Anfangszustande fur best. Komponenten ausArchivdaten des Leitsystems automatisch generiert werden.

Tabelle „Procdata Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarTaskname VARCHAR Ja Nein "BoFiT-TEP"Tablename VARCHAR Ja Nein Leserichtung:

Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH

ABSCHLUSSBERICHT

V

V

Tabelle „KeydataOpt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarTablekey VARCHAR Ja Nein Schliisseldaten der Tabelle

Quell- bzw. ZieltabelleKeyname VARCHAR Ja Nein Name der SchliisselspalteKeyvalue VARCHAR Nein Nein Wert der Schliisselspalte

Tabelle „Konf Onl Komp Vorgaben Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarKonfJDN Integer Ja Nein Bezeichner

Konfigurationfur die

KomponenteJ DN Integer Ja Nein BezeichnerKomponente

fur die

VarParJCurzname VARCHAR(2)

Ja Nein Kurzname des nenten-Ansch! usses

Kompo-

Tabelle „Onl Komp Vorgaben Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarKonfJDN Integer Ja Nein Bezeichner

Konfigurationfur die

KomponenteJDN Integer Ja Nein BezeichnerKomponente

fur die

VarParJCurzname VARCHAR(2)

Ja Nein Kurzname des nenten-Anschlusses

Kompo-

"PO_Werte_Opt2' Schreibrichtung: "Charakt_Ergebnis_Opt2" bzw. "Ergebnis Komp Opt2"

Tablekey VARCHAR Ja Nein Schlusseldaten der Quell- bzw. Zieltabelle<Tablename> (definiert in Keydata Opt2)

PVName VARCHAR Nein Nein Enspricht POString von PO_Komp_Opt2 bzw.PO Kom p Char Erg Opt2

Columnname VARCHAR Nein Nein "Wert"Defaultval Nein Ja LeerMaxval Nein Ja LeerMinval Nein Ja LeerDestination VARCHAR Nein Nein Leserichtung: "BoFiT"

Schreibrichtung: "Leitsystem"Sortby Nein Ja LeerSortorder Nein Ja LeerZeitreihe BOOLEA

NNein Nein Flag, zur Kennzeichnung, ob

es sich cine Zeitreihe oder Momentanwert handelt


ABSCHLUSSBERICHT

AnfangsZeit DATE Ja Nein Beginndatum fur VorgabeEndZeit DATE Ja Ja Enddatum fur VorgabeVorgabeart VARCHAR

(1)Ja Nein Art der Vorgabe (E, L, G,...)

Wert NUMBER Nein Nein VorgabewertLoeschen BOOLEA

NNein Ja Kennzeichnet, ob der

Datensatz in derVorgabetabelle geloschtwerden soil (Default: FALSE)

Tabelle „ Vorgabe Komp Opt2"Attribut Datentyp Key NULL KommentarOptIDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

OptimierungKomponenteJDN Integer Ja Nein Bezeichner fur die

KomponenteZeit DATE Ja Nein ZeitpuntkVarParKurzname VARCHAR

(2)Ja Nein Kurzname des Kompo-nenten-

AnschlussesVorgabeart VARCHAR

(1)Nein Vorgabeart

Wert NUMBER Nein Nein WertKommentar VARCHAR

(50)Nein Ja Kommentar

2.1.4 Das Losungskonzept zur Abbildung spezieller KWK-Anlagen

2.1.4.1 Bedienkonzept

GasturbineBleibt alles wie gehabt.

Abhitzekessel Bleibt alles wie gehabt.

BypassToolbox-Icon neues Icon erstellen

Anschltisse Das Icon bekommt 2 Anschltisse:• Abgaswarmestrom; unten Mitte• Einsatz; rechts unten

Konfigurations-Dialog

VVorgabedialog

Es wird der Dialog "Bypass11 mit folgenden Elementen erstellt: • Editfeld "Max. Abgaswarmestrom"

Es wird ein Dialog mit folgenden Elementen erstellt:


ABSCHLUSSBERICHT

• Einsatz• Abgaswarmestrom

Beschreibung der Konfigurations-daten

Datum BeschreibungMax. Abgaswarmestrom Die Eingabe dieses Wertes ist obligat.

Begrenzer Abgas

Toolbox-Icon neues Icon erstellen

Anschlusse

wKonfigurationsdialog

Das Icon bekommt 4 Anschlusse:• Eintrittsabgaswarmestrom; links Mitte• Austrittsabgaswarmestrom; rechts Mitte• Elektrischer Eigenbedarf; unten Mitte• Einsatz; rechts unten

Es wird der Dialog "Begrenzer Abgas" mit folgenden Elementen erstellt:• Kennlinie "Eigenbedarf1 mit den Spalten "Abgaswarmestrom" und

"Elektrischer Eigenbedarf"• Editfeld "Max. Anderungsgeschwindigkeit Abgaswarmestrom"

Vorgabedialog Es wird ein Dialog mit folgenden Elementen erstellt:• Einsatz• Abgaswarmestrom

Beschreibung der Konfigurations-datenDatum BeschreibungKennlinie Eigenbedarf stuckweise lineare Kennlinie zur Beschreibung

des stationaren Betriebs der Komponente „ Begrenzer Abgas", die den elektrischen Eigenbedarf in AbhSngigkeit vomAbgaswarmestrom angibt.Die Eingabe dieser Kennlinie ist optional.

Max.AnderungsgeschwindigkeitAbgaswarmestrom

Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: 0)

2.1.4.2 Funktionsmodell OberflacheGasturbineBleibt alles wie gehabt.

wAbhitzekessel Bleibt alles wie gehabt.


ABSCHLUSSBERICHT

Bypass

Icon Neues Icon in Kategorie "GuD-Anlage" einfugen.

Konfigurations-dialog Es wird der Dialog "Bypass" mit den folgenden Controls erstellt:

Control Name DB-Tabelle AttributEdit Max. Abgaswarmestrom Bypass Opt2 C max

VorgabedialogDer Vorgaben-Dialog (WIN_169) wird fur die Komponente "Bypass" mit folgenden VorgabegroSen versehen:

VorgabegroBe VarPar Kurzname DB-TabelleEinsatz E Vorgabe Komp Opt2Abgaswarmestrom CE Vorgabe Komp Opt2

w

w


ABSCHLUSSBERICHT

AnschlusseName Typ Kurzel Richtung Art FarbeAbgaswarmestrom C CE IN GelbEinsatz E E OUT opt. Schwarz

Begrenzer Abgas

Icon Neues Icon in Kategorie "Begrenzer" einfugen.

Konfigurations-dialog Es wird der Dialog "Begrenzer Abgas" mit den folgenden Controls erstellt:

Control Name DB-Tabelle AttributTabelle Eigenbedarf Begrenzer_Opt2 Kennlinie_IDN_PE_XX

Kennlinie Opt2 AlleEdit Max.

Anderungsgeschwindigkei t Abgaswarmestrom

Begrenzer_Opt2 dXXdtmax

VorgabedialogDer Vorgaben-Dialog (WIN169) wird fur die Komponente "Begrenzer Abgas" mit folgenden VorgabegroBen versehen:

VorgabegroBe VarPar Kurzname DB-TabelleEinsatz E Vorgabe Komp Opt2Abgaswarmestrom CA Vorgabe Komp Opt2

AnschlusseName Typ Kurzel Richtung Art FarbeAustrittsabgaswarmestrom C CA OUT GelbEintrittsabgaswarmestrom C CE IN Gelbelektrischer Eigenbedarf P PE IN opt. MagentaEinsatz E E OUT opt. Schwarz

2.1.4.3 Modellgleichungen

GasturbineFur der Gasturbine muss die Gleichung 006 - 33 wie folgt geandert werden:

CA = CW+CM (Gl. 006 - 33)

V


ABSCHLUSSBERICHT

V AbhitzekesselFur den Abhitzekessel mussen die Gleichungen 008 - 23 bis 26 wie folgt geandert werden:

CH = a_HD*CE CM = a_HM*CE CN = a_HN*CEQ = eta_Q*(l-a_HD-a_HM-a_HN)*CE

(Cl. 008 - 23) (Cl. 008 - 24) (Cl. 008 - 25) (Cl. 008 - 26)

Die Gleichungen 24 bis 26 werden nicht geschrieben, wenn der jeweilige dazugehorige Anschluss nicht angeschlossen 1st.

2.1.4.4 Bypass

BeschreibungZur Beschreibung von stufenlos geregelten oder schaltbaren Bypassen in GuD-Anlagen, mit denen der sogenannte Auspuff- oder Solobetrieb realisiert wird, muss die Komponente Bypass verwendet werden. Sie nimmt bis zu einem maximalen Wert Abgaswarmeleistung auf. Durch die Nutzung einer Einsatzrelation und deren Verknupfung mit dem Bypass und dem Abhitzekessel ist ein schaltbarer Bypass in ein Modell umzusetzen.


012BypassObertragungskomponente

CE O-

w _AuBere SteuergroBen

Name Typ Kurzel Einheit RichtungAbgaswarmestrom C CE MW aus

Innere SteuergroBenName Kurzel ART

Einsatz E 0/1

Innere ParameterName Kurzel EinheitMax. Abgaswarmestrom C max MW

V


ABSCHLUSSBERICHT

Statische ModellgleichungenCE < C_max*E (Gl. 012-1)

E e {0,1} (Gl. 012-2)

Mogliche VerfugbarkeitsvorgabenVorgabeart Restriktion

Vollstandige Nichtverfugbarkeit E=0Einsatzvorgabe E=1Vorgabe Abgaswarmestrom CE=CE vTeilverfugbarkeit Abgaswarmestrom CE<CE v oder CE>CE v

2.1.4.5 Begrenzer Abgas

BeschreibungDer Strombegrenzer „ Begrenzer Abgas" wird zur Begrenzung der Weiterleitung von Abgaswarmestromen eingesetzt. Der stationare Betrieb wird durch eine stuckweise lineare Kennlinie beschrieben, welche den elektrischen Eigenbedarf in Abhangigkeit vom Abgaswarmestrom angibt. Maximale Leistungsanderungsgeschwindigkeiten des Abgaswarmestromes werden berucksichtigt.


108BegrenzerAbgasStrombegrenzer

«-© CA

AuBere SteuergroBenName Typ Kurzel Einheit Richtung

Austrittsabgaswarmestrom c CA MW einEintrittsabgaswarmestrom c CE MW auselektrischer Eigenbedarf p PE MW aus

Innere SteuergroBenName Kurzel ART

Hilfsvariablen Linearisierung L/D 20Wassermassenstrom FW 20Einsatz E 0/1

wInnere Parameter


ABSCHLUSSBERICHT

Name Kiirzel EinheitMaximale dCA dt MW/hAnderungsgeschwindigkeit des maxAbgaswarmestroms

KennlinienName Kiirzel X Einheit Y Einheit Parameter

el. Eigenbedarf KL PE CA CA MW PE MW -

Statische Modellgleichungen

u

V

Eigenbedarf1. Lambda-FormPE = ][PE,*L, (Cl. 108-1)

CA = 2]CAi*Li (Cl. 108-2)

IIL

U (Cl. 108-3)

Eg {0,1} (Cl. 108-4)

L, e SOS2 (Cl. 108-5)

2. Delta-Form

PE=PE'*E+5£;:£,*D|

pPE-1CA = CA, *E+ 2Di

i=lD,<(CA,+,-CA,)*E i=1 bis pPE

(Cl. 108-6)

(Cl. 108-7)

(Cl. 108-8)

Eg {0,1} (Cl. 108-9)

KontinuitatCA - CE = 0 (Cl. 108-10)

V


ABSCHLUSSBERICHT

u

Dynamische Modellgleichungen

LeistungsanderungsbeschrankungDie Restriktionen dieses Abschnitts entfallen immer, wenn gilt:CAppE -CA, - dCA _ dt _ max* At < 0

CAt_, -CAt - dCA _ dt _ max* At < 0CAt -CAt_, - dCA _ dt _ max* At < 0

Indizes

(Gl. 108-11) (Cl. 108-12)

Index Bedeutung Bereichi Nummer des Stutzpunktes der 1 bis pPE=Anzahl der Stutzpunkte

KL PE CA der KL PE CAt Zeitschrittnummer 1 bis T = Anzahl der Zeitschritte

Mogliche VerfiigbarkeitsvorgabenVorgabeart Restriktion

VolIsland ige Nichtverfugbarkeit E=0Einsatzvorgabe E=1Vorgabe Abgasarmestrom CA=CAvTeilverfiigbarkeit Abgaswarmestrom CA<CA v oder CA>CA v

2.1.4.6 Datenmodell Bypass_Opt2

Attribut Datentyp Schlussel

Basis default

Einheit

Beschreibung

KonfJDN INTEGER ja ja - - Bezeichner fur die Konfiguration

KomponentenJDN


C m ax Number(10,2)

nein ja - MW Max.Abgaswarmestrom

V


2.1.5 Die Abbildung der KWK- Vergutung an einem Beispiel '

Durch die Einbeziehung der liberalisierten Strom- und Gasmarkte in die Einsatzentscheidungen wachst mit dem Kostendruck auch die Komplexitat der betrieblichen Fuhrungs- und Planungsaufgaben, insbesondere fur die Betreiber von KWK- Anlagen.BoFiT® als Optimierungswerkzeug mit den bewahrten Offline- und Online- Modulen TER, MEM und LP zur Kostenoptimierung und Erldsmaximierung unter Einbindung der Markte ist speziell fur diese Unternehmen sinnvoll und ggf. iiberlebenswichtig. Einfache Benutzung, intuitive Bedienung und Flexibility sind dabei wichtige Merkmale fur den Anwender und fur dessen erzielbaren Nutzen.

Das Gesetz fur die Erhaltung, die Modernisierung und den Ausbau der Kraft-Warme-Kopplung KWKModG, kurz KWK- Einspeisegesetz, liegt der BoFiT- Modellierung zugrunde.

Bis zum Jahr 2005 soil im Vergleich zum Basisjahr 1998 durch die Nutzung der Kraft-Warme- Kopplung eine Minderung der jahrlichen Kohlendioxid-Emissionen in der Bundesrepublik Deutschland in einer GroRenordnung von 10 Millionen Tonnen und bis zum Jahr 2010 von insgesamt 23 Millionen Tonnen, mindestens aber 20 Millionen Tonnen erzielt werden.

Voraussetzung fur den Anspruch auf Zahlung des Zuschlags ist:- Zulassung als KWK-Anlage beim Bundesamt fur Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle in Eschborn- ein nach den anerkannten Regeln der Technik erstelltes Sachverstandigengutachten.

Als anerkannte Regeln gelten die von der AGFW in Nummer 4 bis 6 des Arbeitsblattes FW308 „Zertifizierung von KWK-Anlagen - Ermittlung des KWK-Stromes" enthaltenen Grundlagen und Rechenmethoden.Fur serienmaRig hergestellte kleine KWK-Anlagen kbnnen Unterlagen des Herstellers vorgelegt

werden, aus denen die thermische und elektrische Leistung sowie die Stromkennzahl hervorgehen.

Anspruch auf Zahlung des Zuschlags besteht fur KWK-Strom aus folgenden Anlagen:

Alte Bestandsanlagen• Aufnahme des Dauerbetriebs bis zum 31.12.1989 Neue Bestandsanlagen• Aufnahme des Dauerbetriebs zwischen dem 01.01.1990 und dem 31.03.2002• Erstmalige Aufnahme des Dauerbetriebs bis zum 31.12.1989 und Wiederaufnahme des

Dauerbetriebs nach Modernisierung in der Zeit vom 01.01.1990 bis zum 31.03.2002

Modernisierte Anlagen• Erstmalige Aufnahme des Dauerbetriebs bis zum 31.12.1989 und Wiederaufnahme des

Dauerbetriebs nach Modernisierung in der Zeit vom 01.04.2002 bis zum 31.12.2005• Erstmalige Aufnahme des Dauerbetriebs bis zum 31.12.1989 und Wiederaufnahme des

Dauerbetriebs in der Zeit vom 01.04.2002 bis zum 31.12.2005 nach Ersatz der alien Anlage durch eine neue Anlage

• Kleine KWK-Anlagen, wobei die erstmalige Aufnahme des Dauerbetriebs einer kleinen KWK- Anlage bis einschl. 2 MW elektrische Leistung ab dem 01.04.2002


ABSCHLUSSBERICHT

BrennstoffzellenanlagenDie Abbildung der Vergutung nach diesem Gesetz zur KWK- Einspeisevergutung setzt eine detaillierte Abbildung der Struktur des Anlagenparks voraus. Hierfur 1st BoFiT nach Einbeziehung der neuen Komponentenentwicklungen besonders gut geeignet.In den folgenden Bildern ist von der AGFW das prinzipielle Verfahren erlautert.

u

Oracle

Aufruf-parameter

DB-Tools.libNeuroRun.lib

Online-TEP

Prognosesteuerung

BoFiT-LPonline

V


ABSCHLUSSBERICHT

V Energiebilanz

W

Strom

0,35 Nutzungsgrad(0% Warme-

_ Nutzung)

Nutzung)

*■

„ 2. Bercchnung mit Hilfe der Stromkcnnzalil (sA)\ (Anlagcn nach Abschnilt 5.2)

arbeitsbezogcne Stromkennzahl (sA) bekannl, ;KVVK-Nettovvarmccrzcugung (QPiu..KwK) laufend messen j

w

lW


ABSCHLUSSBERICHT

Die Abbildung solcher Strukturen und deren Vergiitung uber die Berechnung der Stromkennzahl ist im folgenden beispielhaft in BoFiT dargestellt. Es werden dabei immer die vom Gutachter bestimmten Strukturen abgebildet.Komponentenentwicklungen besonders gut geeignet.Das folgende Bild zeigt eine Sammelschienenanlage im Modell der Stadtwerke Munchen, wobei die KWK Vergiitung iiber das Element „N3_KWK_BG" erzeugt und im Optimierungslauf wird. Darunter wird ein Beispiel aus einer GUD- Anlage der SWM gezeigt, wobei das Element „GUD_KWK_ND" diese Vergiitung einbezieht in die Optimierung.


ABSCHLUSSBERICHT

2.2 Ergebnisse zum Arbeitsziel AZ2: "Anforderungsanalyse und BoFiT- Integration im neuen Workflow der Bewag"

2.2.1 Ziele und Nutzen des Einsatzes von BoFiT-MEM beim Stromhandel

V

BoFiT® reduziert nicht nur die Betriebskosten, es hilft auch bei der Optimierung moglicher Strom- undGaszukaufe und Strom- und Gasverkaufe unter Berucksichtigung der jeweiligen Lastsituation,Brennstoffkosten, Fremdbezuge, Verfugbarkeiten und Revisionsplanungen und macht damit dieseneue Wettbewerbssituation beherrschbar.Zum Beispiel:a) Einfachste Einrichtung, Modifikation und Optimierung vielgestaltiger Bezugs- und Liefervertrage ist

durch BoFiT moglich.b) BoFiT optimiert Selbstkosten fur Lastbander und Fahrplane, die in Spotgeschaften angeboten

werden sollen.c) BoFiT ermittelt zu einem angenommen Marktpreis die unter den betrieblichen Randbedingungen

optimale Strom- oder Gasverkaufsmenge fur Spothandelsgeschafte. Freileistungen zu oberen und unteren Marktkonditionen werden damit ermittelt ubergeben. Standardprodukte werden optimiert bereitgestellt.

d) BoFiT wahlt aus Angeboten des Spotmarktes automatisch die gunstigsten Angebote aus. Es konnen z.B. 10 Spothiillen konfiguriert und dann zur Laufzeit fiber Excel- oder FDR- Eintrage in die Datenbank gefullt werden.

Aufbauend auf den Modellen von BoFiT-TEP, ermoglicht BoFiT-MEM zusatzlich die mittelfristige Querverbundoptimierung des Einsatzes von Anlagenpark, Primarenergiebezugen und Stromliefervertragen mit den Zielen

a) Ermittlung der kostenoptimal einzusetzenden Primarenergietrager und Fremdbezuge im Betrachtungszeitraum

b) Unterstutzung bei der optimalen Ausgestaltung der Bezugs- und Liefervertragec) Unterstutzung bei der optimalen Revisionsplanungd) Unterstutzung von Sensitivitatsanalysen bzgl. Stromverkaufsprofilen, Kundenstrukturen und

energiewirtschaftlichen Randbedingungene) Ermittlung von Selbstkosten der Stromverkaufe bei Vorgaben von Leistungsprofilenf) Ermittlung der Nutzungsdauern und Auslastungen der Kraftwerke und Vertrage.

Speziell fur den Stromhandel heiGt das z. B.:g) Strategische Beschaffungsplanungh) Vertragsverhandlungen mit Vorlieferanten der offenen Bezugsvertragei) Bewertung von Terminkontrakten (Forwards)j) Auswahl von geeigneten Spotmarktprodukten (Base- und Peak-Produkte)k) Energiemengendispositionl) Strategien fur den taglichen Handel

'W

Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH SeitelOO

ABSCHLUSSBERICHT

liMonat - 1?Jahr

Die Aufgabe besteht zunachst darin, die Jahreslastgange mit einem optimalen Portfolio abzudecken (s. oben) . Im nachsten Schritt werden diese jahrliche Dispositionen auch auf den Tageshorizont heruntergebrochen (s. unten).

V

BoFiT-MEM

Strategien fur den taglichen Handel

Randbedingungen fur die Tageseinsatzplanung

Max. Bezugsleistungen minVmax. tagliche Bezugsmengen

BoFiT-TEP

1 Tag >

Abschlussberichtdoc • ProCom GmbH Seite 101

Wichtigste Ergebnisse sind die Energiemengen fur Tage, Wochen, Monate und fur das Jahr:

Aber auch einzelne, charakteristische Tage konnen als Basis dieser Energiemengen analysiert werden.

Die Bewag benutzt BoFiT MEM im Umfeld des Risikomanagements und der Jahresplanung fur diese o.g. Aufgaben. Die Jahresenergiemengenbetrachtungen werden dann als Randbedingungen fur die Kraftwerksdisposition und tw. auch fur Ausbauentscheidungen herangezogen, z. B. bei den Stadtwerken Munchen.


ABSCHLUSSBERICHT

2.2.2 Das Losungskonzept zur Erweiterung der MEM-Stromverkaufs2.2.2.1 Bedienkonzept MEMToolbox-Iconneues Icon

AnschlusseDas Icon bekommt 4 Anschlusse:• Verkaufserlos; rechts Mitte• Verkaufte Leistung; links Mitte oben• Kosten; links Mitte unten• Einsatz; rechts unten

KonfigurationsdialogeEs wird der Dialog "Konfiguration MEM Verkauf Strom" mit folgenden Elementen erstellt:• Editfeld "Maximale Leistung"• Editfeld "Mindestverkaufszeit"• Editfeld "Mindeststillstandszeit"• Editfeld "Leistungsanderungsgeschwindigkeit"• Checkbox "peak-Produkt"• Button "Zeitreihen"• Button "Kostenfunktionen"

V

V

Bei Betatigung des Buttons "Zeitreihen" erscheint der Dialog "Konfiguration Zeitreihen MEM Verkauf Strom" mit folgenden Elementen:• Editfeld "Planungsintervall"• Listbutton "Arbeitspreis fur Verkauf• Listbutton "Preis fur vergiitungspfl. Benutzungsdauer"• Listbutton "Preis fur zuzahlungspfl. Inanspruchnahme"• Listbutton "untere Maximalleistung fur Leistungspreiskostenfunktion 1"• Listbutton "untere Maximalleistung fiir Leistungspreiskostenfunktion 2"• Listbutton "minimale Verkaufsleistung"• Listbutton "maximale Verkaufsleistung"• Listbutton "vorgegebene Verkaufsleistung"• Listbutton "minimale Verkaufsmenge"• Listbutton "maximale Verkaufsmenge"• Listbutton "vorgegebene Verkaufsmenge"• Listbutton "min. Inanspruchn.-Haufigkeit"• Listbutton "max. Inanspruchn.-Haufigkeit"• Listbutton "vorg. Inanspruchn.-Haufigkeit"• Listbutton "freie Inanspruchn.-Haufigkeit"• Listbutton "minimale Benutzungsdauer”• Listbutton "maximale Benutzungsdauer"• Listbutton "vorgegebene Benutzungsdauer"• Listbutton "freie Benutzungsdauer"

Bei Betatigung des Buttons "Kostenfunktionen" erscheint der Dialog "Konfiguration Kostenfunktionen MEM Verkauf Strom" mit folgenden Elementen:Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 103

ABSCHLUSSBERICHT

• Listbutton "Arbeitspreis abhangig von Verkaufsleistung"• Listbutton "Leistungspreis abhangig von max. Verkaufsleistung"• Listbutton "Leistungspreis abhangig von zweithochster Verkaufsleistung"

VorgabedialogEs wird ein Dialog mit folgenden Elementen erstellt:• Einsatz• Verkaufsleistung• Arbeitsabhangige Erlose• Leistu ngsabhangige Erlose• Zusatzerlos Benutzungsdauer• Hochste Bezugsspitze• Zweithochste Bezugsspitze

V

V

V

Beschreibung der Konfigurations-datenKonfigurationsdaten des Dialogs "Konfiguration MEM Verkauf Strom".

Datum BeschreibungMaximale Leistung Maximale elektrische Leistung, die verkauft

werden kann.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: 1E5)

Mindestverkaufszeit Mindest-Nutzungszeitraum beiInanspruchnahme des Verkaufsvertrages.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: 0)

Mindeststillstandszeit Minimaler Zeitraum, fur den der Verkaufsvertrag nicht genutzt werden darf, wenn er ausgeschaltet wird.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: 0)

Leistungsanderungsgeschwindigkeit

Maximal zulassigeLeistungsanderungsgeschwindigkeit, die durch den Maximalwert fur den Grad lenten "Verkaufsleistung pro Stunde" beschrankt ist.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

Modellierung „peak-Produkt" Die Leistungsanderu ngsmodel I ieru ng „peak- Produkt" (checkbox aktiviert) gestattet die Abbildung eines peak-Vertrages, dessen Hohe optimiert werden soil. Bei nichtaktivierter Checkbox hingegen sind bei An- und Abschaltvorgangen nur Sprunge moglich, deren maximale Hohe der konfigurierten minimalen Verkaufsleistung entspricht.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)


ABSCHLUSSBERICHT

V

V

u

V

Konfigurationsdaten des Dialogs "Konfiguration Zeitreihen MEM Verkauf Strom".

Datum BeschreibungPlanungsintervall Zeitintervall, auf welches sich unten stehende

Angaben fur Verkaufsmengen,Inanspruchnahme-Haufigkeiten undBenutzungsdauern beziehen.

Arbeitspreis fur Verkauf Name der Zeitreihe fur den Arbeitspreis, der dem Verkaufsvertrag in dem durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen zugrunde liegt.Die Eingabe dieses Wertes ist obligat.

Preis fur vergutungspfl.Benutzungsdauer

Name der Zeitreihe fur den Preis der vergutungspflichtigen Benutzungsdauer in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

Preis fur zuzahlungspfl. Inanspruchnahme

Name der Zeitreihe fur den Preis der zuzahlungspflichtigen Inanspruchnahme in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen.Wenn dieses Merkmal genutzt werden soli, muss der Kostenanschluss verbunden sein.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

untere Maximalleistung fur Leistungspreiskostenfunktion 1

Name der Zeitreihe fur die Leistung, die mindestens als hochste Verkaufsspitze in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen abgerechnet wird, selbst wenn die Verkaufsleistung immer unterhalb dieses Wertes liegen sollte. Wenn die hochste Verkaufsspitze oberhalb dieses Wertes liegt, wird der Erlds fur die tatsachlich angenommene Spitze berechnet. Der hier angegebene Wert muss unterhalb der untersten Leistungsstufe der Kostenfunktion "Leistungspreis abhangig von max.Verkaufsleistung" liegen.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert:-1)

untere Maximalleistung fur Leistungspreiskostenfunktion 2

Name der Zeitreihe fur die Leistung, die mindestens als zweithochste Verkaufsspitze in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen abgerechnet wird, selbst wenn die Verkaufsleistung immer unterhalb dieses Wertes liegen sollte. Wenn die zweithochste Verkaufsspitze oberhalb dieses Wertes liegt, wird der Erlds fur die tatsachlich angenommene zweithochste Spitze berechnet.


ABSCHLUSSBERICHT

y Der bier angegebene Wert muss unterhalb der untersten Leistungsstufe der Kostenfunktion "Leistungspreis abhangig von zweithochster Verkaufsleistung" liegen.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

minimale Verkaufsleistung Name der Zeitreihe, die die minimale Verkaufsleistung des Vertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

maximale Verkaufsleistung

v

Name der Zeitreihe, die die maximale Verkaufsleistung des Vertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

vorgegebene Verkaufsleistung Name der Zeitreihe, die die vorgegebene Verkaufsleistung des Vertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

minimale Verkaufsmenge Name der Zeitreihe, die die minimal zu verkaufende Menge des Vertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

maximale Verkaufsmenge

y

Name der Zeitreihe, die die maximal zu verkaufende Menge des Vertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

vorgegebene Verkaufsmenge Name der Zeitreihe, die die genau zu verkaufende Menge des Vertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

min. Inanspruchn.-Haufigkeit Name der Zeitreihe, die die minimale Inanspruchnahme-Haufigkeit desVerkaufsvertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

max. Inanspruchn.-Haufigkeit

V___________

Name der Zeitreihe, die die maximale Inanspruchnahme-Haufigkeit desVerkaufsvertrages in den durch die Zeitreihe definierten Zeitraumen angibt.Die Eingabe dieses Wertes ist optional


ABSCHLUSSBERICHT

relevant ist.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

Leistungspreis abhangig von zweithochster Verkaufsleistung

Name der Kostenfunktion fur denleistungsabhangigen und jahreszeitlich gezonten Leistungspreis, dessen zweithochsteLeistungsspitze relevant ist.Die Eingabe dieses Wertes ist optional (Vorgabewert: -1)

2.2.2 2 Funktionsmodell Oberflache

IconNeues Icon in Kategorie "Energieverkauf1 einfugen. Das Icon soil um 90° drehbar sein.

VAnschlusseName Typ Kiirzel Richtung Art FarbeVerkaufserlos K KV OUT obi. WeiBVerkaufte Leistung P PV IN obi. MagentaKosten K Kl IN opt. WeiBEinsatz E E OUT opt. Schwarz

Konfigurations-dialogeEs wird der Dialog "Konfiguration MEM Verkauf Strom" mit den folgenden Controls erstellt:

u

Der sich hinter dem Button „Zeitreihen" verbergende Dialog „Konfiguration Zeitreihen MEM Verkauf Strom" wird mit den folgenden Controls erstellt:

Control Name DB-Tabelle AttributEdit Planungsintervall MEM_Verkauf_Str

om Opt2T_bez

Listbutto Arbeitspreis fur Verkauf MEM Verkauf Str Zr IDN PC

Control Name DB-Tabelle AttributEdit Maximale Leistung M EM_Verkauf_Str

om Opt2Pmax

Edit Mindestverkaufszeit M EMVerkaufStr om Opt2

t_betr_min

Edit Mindeststillstandszeit M EM_Verkauf_Str om Opt2

t_still_min

Edit Leistungsanderungsgeschwindigkeit

M EM_Verkauf_Str om Opt2

dP_dt_max_A

CheckboX

„peak-Produkt" M EM_Verkauf_Str om Opt2

peak-Prod

Button Zeitreihen —- ———

Button Kostenfunktionen —-


ABSCHLUSSBERICHT

V

V

V

V

n om Opt2Listbutton

Preis fur vergutungspfl. Benutzungsdauer


Zr_l DNPreisTBzu

Listbutton

Preis fur vergutungspfl. Inanspruchnahme

M EMVerkaufStr om Opt2

Zr_l DN_Preis_AG_zu

Listbutton

Untere Maximalleistung furLeistungspreiskostenfun ktion 1

M EM_Verkauf_Str om_Opt2

Zr_IDN_PM1_min

Listbutton

Untere Maximalleistung furLeistungspreiskostenfun ktion 2

M EM_Verkauf_Str om_Opt2

Zr_IDN_PM2_min

Listbutton

MinimaleVerkaufsleistung


Zr_IDN_PV_min

Listbutton

MaximaleVerkaufsleistung


ZrlDNPVmax

Listbutton

VorgegebeneVerkaufsleistung


Zr_IDN_PV_soll

Listbutton

MinimaleVerkaufsmenge

MEMVerkaufStr om Opt2

ZrlDNVPmin

Listbutton

MaximaleVerkaufsmenge


ZrlDNVPmax

Listbutton

VorgegebeneVerkaufsmenge

MEM_Verkauf_Str om Opt2

Zr_IDN_VP_soll

Listbutton

Min. Inanspruchn.-Haufigkeit

MEM_Verkauf_Str om Opt2

Zr_IDN_AC_min

Listbutton

Max. Inanspruchn.-Haufigkeit


Zr_IDN_AG_max

Listbutton

Vorg. Inanspruchn.-Haufigkeit.


Zr_IDN_AG_soll

Listbutton

Freie Inanspruchn.-Haufigkeit


Zr_l DN_AG_frei

Listbutton

MinimaleBenutzungsdauer


Zr_IDN_TB_min

Listbutton

Maxi male Benutzungsdauer


Zr_IDN_TB_max

Listbutton

VorgegebeneBenutzungsdauer


Zr_IDN_TB_soll

Listbutton

Freie Benutzungsdauer M EM_Verkauf_Str om Opt2

Zr_IDN_TB_frei

Der sich hinter dem Button „Zeitreihen" verbergende Dialog „Konfiguration Kostenfunktionen MEM Verkauf Strom" wird mit den folgenden Controls erstellt:

Control Name DB-Tabelle AttributListbutton

Arbeitspreis abhangig von Verkaufsleistung


Kosten_l DN_PS_PV


Listbutton

Leistungspreis abhangig von max.Verkaufsleistung

MEMVerkaufStrom_Opt2

Kosten_l DNPS1 _PM1

Listbutton

Leistungspreis abhangig von zweithochsterVerkaufsleistung

MEM_Verkauf_Strom_Opt2

Kosten_l DN_PS2_PM2

VorgabedialogDer Vorgaben-Dialog (WIN169) wird fur die Komponente "MEM Verkauf Strom" mit folgenden VorgabegroGen versehen:

VorgabegroGe VarPar Kurzname DB-TabelleEinsatz E Vorgabe Komp Opt2Verkaufsleistung PV Vorgabe Komp Opt2Arbeitsabhangige Erldse KA Vorgabe Komp Opt2Leistungsabhangige Erldse (hochste Spitze)

KL1 VorgabeKom p_Opt2

Leistungsabhangige Erldse (zweithochste Spitze)

KL2 Vorgabe_Komp_Opt2

Zusatzerlds Benutzungsdauer KT Vorgabe Komp Opt2Hochste Bezugsspitze PM1 Vorgabe Komp Opt2Zweithochste Bezugsspitze PM2 Vorgabe Komp Opt2

2.2.23 Modellgleichungen

BeschreibungDie Ubertragungskomponente „MEM Verkauf Strom" dient der Modellierung eines Stromverkaufsvertrages. Die nachfolgend aufgefuhrten Vertrageselemente konnen abgebildet und miteinander kombiniert werden.• Arbeitspreis

• konstant• konstant, tageszeitgezont• konstant, tageszeitgezont, planungszeitraumgezont• leistungsabhangig• leistungsabhangig, tageszeitgezont• leistungsabhangig, tageszeitgezont, planungszeitraumgezont

• Leistungspreis• Leistungspreis (hochste Lastspitze relevant)• Leistungspreis (zweithochste Lastspitze relevant)

• Beschrankung der Leistung• minimale Leistung• maximale Leistung• vorgegebene, konstante Leistung

• Beschrankung der Leistungsanderung• Leistungsanderungsgeschwindigkeit• Leistungsanderungsgeschwindigkeit „peak-Produkt"


ABSCHLUSSBERICHT

•v

• Besch rankung der Benutzungszeit '• minimale, ununterbrochene Benutzungszeit• minimale, ununterbrochene Ruhezeit• minimale, gesamte Benutzungszeit• maximale, gesamte Benutzungszeit• vorgegebene, gesamte Benutzungszeit• vergutungspflichtige, gesamte Benutzungszeit (oberhalb einer konfigurierbaren freien

Benutzungsdauer fallen fur jede weitere Stunde Nutzungszeit zusatzliche Erlose an)• Beschrankung der Inanspruchnahme-Haufigkeit

• minimale Inanspruchnahme-Haufigkeit• maximale Inanspruchnahme-Haufigkeit• vorgegebene Inanspruchnahme-Haufigkeit• zuzahlungspflichtige Inanspruchnahme-Haufigkeit (oberhalb einer konfigurierbaren freien

Inanspruchnahme-Haufigkeit fallen fur jede weitere Inanspruchnahme Kosten an)• Beschrankung der Verkaufsmenge

• minimale Verkaufsmenge• maxi male Verkaufsmenge• vorgegebene Verkaufsmenge

Bei der Verwendung charakteristischer Tage fur Optimierungsrechnungen zur Energiemengenplanung dient der Gewichtungsfaktor GF zur korrekten Bestimmung der Verkaufserlose fur den Zeitraum, der durch den charakteristischen Tag reprasentiert wird. Bei Tageseinsatzplanungen besitzt dieser Faktor den Wert 1.

Bezeichnungen

Komponentennummer:Komponentenname:Komponententyp:Prinzipsymbol:

361MEM_Verkauf_StromObertragungskomponente

AuBere SteuergroBen

Name Typ Kurzel Einheit Richtung

Werte-bereich

Verkaufsleistung P PV MW aus 0 bis +infErlos K KV EUR ein 0 bis +infKosten K Kl EUR aus o bis +infEinsatz E E - ein 0/1

Innere SteuergroBen

Name Kurzel ARTHilfsvariable Beginn des Stromverkaufs A 0/1Hilfsvariable Arbeitspreisanteil KA £0 [EUR]Hilfsvariable Leistungspreisanteil (Lastspitze) KL1 >0 [EUR]

AbschlussberichLdoc © ProCom GmbH Seite111

ABSCHLUSSBERICHT

u

u

Hilfsvariable Leistungspreisanteil (Lastspitze) KL2 ^0 [EUR]Hilfsvariable Erlos fur vergutu ngspfl ichtigeBenutzungsdauer

KT >0 [EUR]

Inanspruchnahme-Haufigkeit im Teilzeitraum te M Ifi AGjj £0Zuzah I u ngspfl ichtige Inanspruchnahme-Haufigkeit im Teilzeitraum te M I„

AZjj >0

Benutzungsdauer im Teilzeitraum te M Tih TBlh ^0 [s]Vergutungspflichtige Benutzungszeit im Teilzeitraum te M Tih

TZjb >0[s]

Hilfsvariable fur Bestimmung der vergutungspflichtigen Benutzungszeit im Teilzeitraum te M Tih

LHjb 0/1

Hilfsvariable fur Bestimmung der vergutungspflichtigen Benutzungszeit im Teilzeitraum te M Tih

LXjb 0/1

Hilfsvariable fur Bestimmung der vergutungspflichtigen Benutzungszeit im Teilzeitraum te M Tfh

xjb >0 [s]

Verkaufte elektrische Energie im Teilzeitraum te M Jf, VRiz >0 [MWh]Gesamtverkaufsenergiemenge VG ^0 [MWh]Hilfsvariable fur leistungsstufenabhangige Arbeitserlose L 0,...,1Hilfsvariable fur leistungsstufenabhangige Arbeitserlose D £0 [MWh]Hilfsvariable fur Berechnung der Leistungsanderung „peak-Produkt"

Z 0,...,1

Hilfsvariable Berechnung hochste Lastspitze RX1, PY1, PM1

^0 [MW]

Hilfsvariable Berechnung hochste Lastspitze D5 ^0 [MW]Hilfsvariable Berechnung zweithochste Lastspitze PX2, PY2,

PH1, PM22:0 [MW]

Hilfsvariable Berechnung Leistungspreiskosten L5, L6,L11, LI 2, LI 3, L21, L22, L23

0,...,1

Hilfsvariable Berechnung hochste und zweithochste Leistungsspitze

E2 0/1

Kostenfunktionen

Name Kiirzel X Einheit Y Einheit ParameterArbeitspreis,leistungsgezont

KL_PS_PV PV MW PS EUR/MWh

Tagestarifzone,Jahrestarifzone

Leistungspreis(Lastspitze)

KL_PS1_PM1 PM1 MW PS1 EUR/MW

Leistungspreiszone

Leistungspreis(zweithochsteLastspitze)

KL_PS2_PM2 PM2 MW PS2 EUR/MW

Leistungspreiszone


ABSCHLUSSBERICHT

u

w

Innere Parameter

Name Kiirzel EinheitMaximale Strom last im Planungszeitraum P max MWUntere Maximalleistung (Lastspitze) PM1 miniD MWUntere Maximalleistung (zweithochste Lastspitze)

PM2_minjp MW

Arbeitspreis fur Jahrestarifzone jz PC, EUR/MWh

Preis fur vergutungspflichtigeBenutzungsdauer im Teilzeitraumte M Tih

Preis_TB_zujb EUR/h

Preis fiir zuzahlungspflichtigeInanspruchnahme im Teilzeitraum te M J„

PreisACzUji EUR

Minimale Verkaufsleistung imTeilzeitraum te M J,

PVmin, MW

Maximale Verkaufsleistung imTeilzeitraum te M J,

PVmax, MW

Vorgegebene, konstante Verkaufsleistung im Teilzeitraum teM J,

PV_soll, MW

Mi ndestverkaufszeit t betr min sMindestruhezeit zwischen zweiNutzungsphasen

t_still_min s

MaximaleLeistu ngsanderu ngsgeschwi nd igkeit „normal"

dP_dt_max_A MW/h

Minimale Inanspruchnahme-Haufigkeit im Teilzeitraum te M Ifi

AG_minji -

Maximale Inanspruchnahme-Haufigkeit im Teilzeitraum te M I„

AGmaXji -

Vorgegebene Inanspruchnahme-Haufigkeit im Teilzeitraum te M I„

AG_sollji -

Freie Inanspruchnahme-Haufigkeit ohne zusatzliche Vergutung im Teilzeitraum te M I„

AG_freiji

Minimale Benutzungsdauer imTeilzeitraum t e M Tjh

TB_minjb s

Maximale Benutzungsdauer imTeilzeitraum t e M Tik

TB_maxjb s

Vorgegebene Benutzungsdauer im Teilzeitraum te M Tjk

TB_solljb s

Freie Benutzungsdauer ohne zusatzliche Vergutung im Teilzeitraum te M Tih

Ai

s

Minimale Verkaufsmenge imTeilzeitraum te M J,,

VPmin, MWh

Maximale Verkaufsmenge im VP max,. MWh

Abschlussberichtdoc © ProGom GmbH Seite 113

Teilzeitraum te M Ji7Vorgegebene Verkaufsmenge imTeilzeitraum te M Ji7

VP_solljz MWh

Standardplanungsintervall T bez sSchrittweite des Einsatzplans At hDauer des Einsatzplans T_ges s

AuGere Parameter

Name Kurzel EinheitGewichtu ngsfaktor charakteristischer Tag GF -

Mengen

Bezeichnung Bedeutung ElementeMJjz Menge der Zeitschritte der Jahrestarifzone Zeitschrittnu

mmernM_Vti Menge der Zeitschritte der Tagestarifzone Zeitschrittnu

mmernM_LiP Menge der Zeitschritte des Jahreszeitbereiches jp

fur die LeistungspreisbestimmungZeitschrittnummern

M_lji Menge der Zeitschritte des Jahreszeitbereiches ji fur die Bilanzierung der Inanspruchnahme

Zeitschrittnummern

M_Tjb Menge der Zeitschritte des Jahreszeitbereiches jb fur die Bilanzierung der Benutzungsstunden

Zeitschrittnummern

Statische Modellgleichungen

Leistungsgrenze

(361 _LG) PV - E • P_max < 0 Eg {0,1}

Gesamterlds StromverkaufKV-KA-KL1-KL2-KT=0 (361_ARB_3)

Konstanter, gezonter ArbeitspreisDer Arbeitspreis PC% ist abhangig von der Jahrestarifzone jz=1,.,.,njz.Diese Restriktion wird nur modelliert, wenn die Kostenfunktion KL_PS_PV nicht vorliegt.KA = PCjz • PV • At • GF (361_ARB_5)

Leistungsabhangiger, gezonter ArbeitspreisDa bei einem Stromverkaufsvertrag keine Kosten sondern Erlose erzielt werden, strebt die Optimierung moglichst hohe Erlose an. Dies hat zur Folge, dass die Delta-Formulierung nur verwendet


ABSCHLUSSBERICHT

u werden darf, wenn die Kennlinie KA=f(PV) konkav 1st. In alien anderen Fallen muss die aufwendigere Lambda-Formulierung verwendet werden.

Bild XX: In der Datenbank hinterlegte Kennlinie PS=f(PV) fur einen Stromverkaufsvertrag mil leistungsabhangigem Arbeitspreis (Indizes jz: Jahrestarifzone, tz: Tagestarifzone).

Bild XX: Berechnete Kennlinie fur leistungsabhangige Verkaufserldse (Indizes jz: Jahrestarifzone, tz: Tagestarifazone)

V

Berechnung der (nlp+1) Kennlinienpunkte KA=f(PV) aus der in der Datenbank abgelegten Kennlinie PS=f(PV) mit nip Kennlinienpunkten. Die Arbeitspreise PS der Leistungsstufen lp=1,...,nlp sind abhangig von der Tagestarifzone tz=1,...,ntz und der Jahrestarifzone jz=1,...,njz.Fur lp=0 gilt:

KA jZitti0 = PV_min jz PS jZitZil 361 _1)

PV0 = PV_minjz (361 _2)

Fur Ip ei 1 gilt:

PV0 = PV_minjz (361 _3)

Lambda-Form:

PV0 = PV_minjz (361_ARB_9)

PV0 = PV_minjz (361_ARB_10)

(361_ARB_11)

LjêSOSfur jz=1,...,njz und tz=1,...,ntz ...........................................................................(361 _4)

fKA E-KAfce0+2^‘D, KA Jz.tz.lp+1 •KA \

jz.tz.Ip

XPVlp+1-PVlt

At G

Delta-Form:(361 ARB 11)

(361 ARB 1)

pv=E.pv,+%2X (361_ARB_14)


ABSCHLUSSBERICHT

PV = E.PV,+2%'D,lp=0 lp=0,...,(nlp-1) (361 _5)

Minimale VerkaufsleistungIm gesamten Planungszeitraum sind in jz Zeitabschnitten t€ M_Jjz minimale Verkaufsleistungen vorgegeben:PV - PV_minjz • E > 0 (361 _6)

Maximale VerkaufsleistungIm gesamten Planungszeitraum sind in jz Zeitabschnitten te M_Jjz maximale VerkaufsleistungenPV - PV_maxjz • E < 0vorgegeben:PV - PV_maxjz E<0 (361 _7)

Vorgegebene, konstante VerkaufsleistungIm gesamten Planungszeitraum sind in jz Zeitabschnitten te M_Jjz vorgegebene Verkaufsleistungen einzuhalten:PV - PV_solljz • E = 0 (361 _8)

Abschaltung

E-105-PV<0 (361 Limit)

Dynamische Modellgleichungen

Beginn des StromverkaufsDie Restriktionen dieses Abschnitts werden nur modelliert, wenn t_still_min > 0 oder t_betr_min > 0 oder AGjnin > 0 oderAGjnax >0 oder AG_soll *>0 oderPreis_AG_zu <>0 ist.

(361_AFBk_1)

(361_AFBk_2)

(36l_AFBk_3)

(361_AFBk_4)

Leistungsanderungsbeschrankung normalDie Gleichungen dieses Abschnittes werden aufgestellt, wenn dP_dt_max _A£0 gilt und die Checkbox „peak-Produkt" deaktiviert ist.

Bestimmung der absoluten Anderung

APV, = dP_dt_max_A- At,/2

v PV« -pv«-. ÂPVt_, +APV, +(PV^ -APVt_j)-E,-(PV^-APV,_,)E,_,

A, +Et_, -E, <

A, <E

A, — 0,5 • Et + 0,5 • Et_, < 0,

A, e {0,1}


ABSCHLUSSBERICHT

Positive Anderung

PV_ -PV, <APVt_, + APV,+(PVmin -APVt) E,_j -(PV^-APVJE,

(361 LAB 3)

Negative Anderung(361 LAB 4)

Leistungsanderungsbeschrankung peakDie Cleichungen dieses Abschnittes werden aufgestellt, wenn dPdtmax _A > 0 gilt und die Checkbox „ peak-Prod ukt" aktiviert ist.

E,+E,_,-Z< (361_LAB_0)Z<1

Negative Anderung

PV,_, - PV, + Z • (P_max - dP_dt_max_A • At) < P_max (361 LAB 1)

Positive Anderung

PV, - PV,., + Z • (P_max - dP_dt_max_A • At) < P_max (361_LAB_2)

MindestverkaufszeitDie Restriktion in diesem Abschnitt wird nur modelliert, wenn t_betr_min > 0.

A,-z:;r'E,so(361 MBZ 1)

Mit tg: int [t_betr_min / At] +1

w


ABSCHLUSSBERICHT

V MindeststillstandszeitDie Restriktion in diesem Abschnitt wird nur modelliert, wenn t_still_min > 0.

is-A,+z;;UB"5t

(361 MSZ 1)

Mit ts: int [t_still_min / At] +1

Integrate Modellgleichungen

BenutzungsdauerDie Restriktion wird nur modelliert, wenn TBjnin > 0 oder TB_max > 0 oder TB_soll £ 0 oder Preis_TB_zu > 0 ist.

Im gesamten Planunszeitraum sind in jb Zeitabschnitten te M_Tjb Bezugsdauern TBjb, jb = 1,...,njb, unterschiedlicher GroBe nicht zu unter- oder uberschreiten oder einzuhalten.

Bestimmen der Bezugsdauer im Teilzeitraum. Furalle jb=1 bis njb :

Z,,eM_Tjb Cl • Vrt • Al • JOUU“ 1Djb = U

(361_MngL00,1)

Minimale BenutzungsdauerDie Restriktion wird modelliert, wenn T_bez > 0 ist. Ist Tjbez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

Fur allel jb = 1 bis njb:

TBj,,-^TB minjb

x T_bezT >0

(361_Mng_01,1)

wobei T die Dauer des Jahresabschnittes M_Tjb bezeichnet.

Maximale BenutzungsdauerDie Restriktion wird modelliert, wenn T bez > 0 ist. Ist T bez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

Fur allel jb = 1 bis njb:

TBjb-TB max jb

Tbez<0

Vwobei T die Dauer des Jahresabschnittes M_Tjb bezeichnet. Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH

(361_Mng^01,2)

Seite 118

ABSCHLUSSBERICHT

Vorgegebene BenutzungsdauerDie Restriktion wird modelliert, wenn T_bez > 0 ist. 1st Tbez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

Fur alle jb = 1 bis njb:

TBjb-^TB_solljb

v T_bez= 0

(361_Mn^_01,3)

wobei T die Dauer des Jahresabschnittes M_Tjb bezeichnet.

Vergiitungspflichtige BenutzungsdauerDie Restriktionen dieses Abschnitts werden nur modelliert, wenn PreisTBzu > 0 ist

Im Zeitraum te M_Tjb fallen bei Uberschreitung einer festgelegten Benutzungsdauer TB_freijb fur die zusatzliche Benutzungszeit zusatzliche Erldse an.TB_freijb -TBjb +TZjb -Xjb = 0 (361_ZUERL-1)

TZjb - LH jb • T_ges < 0

Xjb - LX jb • TB_frei jb < 0

LHjb+LXjb<l

(361_ZUERL-2)

(361_ZUERL-3)

(361 ZUERL-4)

LHjb,LXjb€{0,l)

Der Erldsanteil fur die vergiitungspflichtige Benutzungszeit ergibt sich aus folgender Restriktion, die fur die Zeitschritte te(jb), jb=1,...,njb formuliert wird:

(361 ZUERL-2)

^•Tte(jb) - Preis_TB_zujb • • TZjb

In alien anderen Zeitschritten gilt:

(361 9) KT = 0

Inanspruchnahme-HaufigkeitDie Restriktion wird modelliert, wenn AG_min £ 0 oder AG_max 2: 0 oder AG_soll > 0 oder Preis_AG_zu > 0 ist

Im gesamten Planungszeitraum sind in ji Zeitabschnitten te M_Ij, Inanspruchnahme-Haufigkeiten AGy, ji = 1,...,nji unterschiedlicher GrdRe nichtzu unter-oder iiberschreiten oder einzuhalten.


ABSCHLUSSBERICHT

V Bestimmen der Inanspruchnahme-Haufigkeit im Teilzeitraum. Fur alle ji = 1 bis nji:ZleMJj, A, GFt - AG,; =0

(361_Mn^_00,2)

Minimale Inanspruchnahme-HaufigkeitDie Restriktion wird modelliert, wenn T_bez > 0 ist. 1st Tbez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

u

Fur alle ji = 1 bis nji:

AGjj' AG min jj

, T_bez

x>0

/

(361_Mng^01,4)

wobei T die Dauer des Jahresabschnittes MJj, bezeichnet.

Maximale Inanspruchnahme-HaufigkeitDie Restriktion wird modelliert, wenn T bez > 0 ist. Ist T bez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

Fur alle ji = 1 bis nji:

AGjj -AG max.

v T_bez<0 (361_Mng_01,5)

W

wobei T die Dauer des jahresabschnittes MJjt bezeichnet.

Vorgegebene Inanspruchnahme-HaufigkeitDie Restriktion wird modelliert, wenn T bez > 0 ist. Ist T bez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

Fur alle ji = 1 bis nji: rAG solL

AG^ - - “jiv T_bez

= 0

(361_Mng_01,6)

'Vwobei T die Dauer des Jahresabschnittes M_lji bezeichnet.


ABSCHLUSSBERICHT

Zuzahlungspflichtige Inanspruchnahme-Haufigkeit "Die Restriktionen dieses Abschnitts werden modelliert, wenn Preis_AG_zu > 0 1st.

Im Zeitraum te MJ^ sind bei Oberschreitung einer festgelegten Inanspruchnahme-Haufigkeit AG_freijj fur jede zusatzliche Inanspruchnahme konstante Zahlungen zu leisten.

AG_freiji - AG^ + AZ, > 0 (361_ZUZ-1,1)

Der Kostenanteil fur die zuzahlungspflichtige Inanspruchnahme ergibt sich aus folgender Restriktion, die fur die Zeitschritte te(ji), ji=1,...,nji formuliert wird:

KItt(ji) = Preis_AG_zuji • AZ, (361_ZUZ-1,2)


u(361 _10) KI = 0

VerkaufsmengenDie Restriktion wird nur modelliert, wenn VPmin > 0 oder VP max > 0 oder VP soll > 0 ist.

Im gesamten Planungszeitraum sind in jz Zeitabschnitten te M_Jjz Bezugsmengen VP^, jz=1,...,njz unterschiedlicher GroBe nichtzu unter- oder uberschreiten oder einzuhalten.

Z-MKJJ.rV«‘m'V,r«"VrJ*=U(361_Mng_00,3)

u

Minimale VerkaufsmengeDie Restriktion wird modelliert, wenn T bez > 0 ist. Ist T bez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

Fur alle jz = 1 bis njz:

vPjz-VP_min—------ jz

V T_bez^0

(361_Mng_01,7)

wobei T die Dauer des Jahresabschnittes Mbezeichnet.

Maxi male VerkaufsmengeDie Restriktion wird modelliert, wenn T_bez > 0 ist. Ist T_bez = 0, wird der Faktor (T/T_bez) = 1 gesetzt.

Fur alle jz = 1 bis njz:


wjz-VP maxjz

v T_bez<0

(361_Mng_01,8)

wobei T die Dauer des Jahresabschnittes MJg bezeichnet.

Vorgegebene VerkaufsmengeDie Restriktion wind modelliert, wenn T_bez > 0 ist. 1st Tjbez = 0, wird der Faktor (T/T bez) = 1 gesetzt.

VP'VP sollj, ^ T_bez

(361_Mng_01,9)

wobei T die Dauer des Jahresabschnittes M Jg bezeichnet.

Leistungspreis-Maximumbestimmung, hochste SpitzeDie Restriktionen dieses Abschnitts werden nur modelliert, wenn die Kennlinie KL_PS1_PM1 vorliegt und Kennlinie KL_PS2_PM2 nicht vorliegt.

Die (nlx+1) Stutzstellen der Erloskennlinie zur Bewertung der hochsten Verkaufsspitze werden aus einer in der Datenbank abgelegten Kennlinie PS1 =f(PM1) mit nix Kennlinienpunkten berechnet:

Fur lx = 0 gilt:

KLljp0 =PMl_minjp -PSljp l

PM10 = PMl_minjp

(361 11)

(361 12)

Fur 1x21 gilt:

KLljp.k =(PMlfch "PMljp,h-i)"PSljp,k +KL1J[6_i (361_13)

Bestimmung der hochsten Verkaufsspitze:

Die folgende Restriktion gilt im ersten Zeitschritt t = ta(jp) des Bilanzzeitraumes M_LjP:

PMljPita(jp) = PVtotip)(361_LP1_1)

Die folgenden Restriktionen gelten fiir t > ta(jp) bis t = te(jp):

PX1-PV, +PM1,_, =P_max

PX1 - (P_max • L12,) - (2 • P_max • L13t) = 0Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH

(361_LP1_2)

(361_LP1_3) Seite 122

ABSCHLUSSBERICHT

V

PY1, - (P_max • LI 1,) - P_max • L12, - (2 • P_max • L13t) = 0 (361LP14)

PM1, - PY1, - PMl,_j = -P_ma (361_LP1_5)

LI 1, +L12, +L13t =1 (361_LP1_6)

LI lt ,L12t ,L13t e SOS 2 (361_LP1_7)

Eine Erlauterung der zur Bestimmung der hochsten Verkaufsspitze verwendeten Gleichungen befindet sich bei der Komponente Bezug Strom.

Berechnung des Leistungspreis-Erloses:

Die Erlose ergeben sich aus der berechneten Kostenfunktion KL_KL1_PM1, wobei PM1jp-te(jp) gleich der Variablen PM1t im letzten Zeitschritt t = te des Bilanzzeitraumes M_Ljp ist.

Lambda-Form:

^^jp.teo'p) " KLljP.o ‘ L5jP,o +Xu=oI^1jp.k ' L5jp,lx+I

fur jp = konst. L5jplx e SOS

E2jp g (0,lj

KL1 = 0In alien anderen Zeitschritten gilt:

(361_LP1_8)

(361_LP1_9)

(361 _LP1 _10)

(361_LP1_11)

(361_LP1_12)

(361 _LP1 _13)

Leistungspreis-Maximumbestimmung hochste u. zweithochste Last

Die Restriktionen dieses Abschnitts werden nur modelliert, wenn die Kennlinien KL_PS1_PM1 und KLJ>S2_PM2 vorliegen.

W Die (nlx+1) Stutzstellen der Erloskennlinie zur Bewertung der hochsten Verkaufsspitze werden aus einer in der Datenbank abgelegten Kennlinie PS1 =f(PM1) mit nix Kennlinienpunkten berechnet: Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 123

ABSCHLUSSBERICHT

u

u

V

Fur lx = 0 gilt:

KLljp>0 = PMl_minjp PSljp-1 (361 _16)

PM10 = PMl_minjp (361 _17)

Fur lx £ 1 gilt:

KLV = (PMljph -PMlku.1)-PSlJp,l> +KL1^_, (361.18)

Die (nly+1) Stutzstellen der Erloskennlinie zur Bewertung der zweithochsten Verkaufsspitze warden aus einer in der Datenbank abgelegten Kennlinie PS2=f(PM2) mit nly Kennlinienpunkten berechnet:

Fur ly = 0 gilt:

KL2jp0 =PM2„minjp .PS2jp-1 061,19)

PM20 =PM2_minjp (361,20)

Fur ly > 1 gilt:

KL1„,„ =(PMlM-PMlJP,„.,)-PSlw,+KLljl,.l)., (361.21)

Bestimmung der hdchsten und zweithochsten Verkaufsspitze:

Die folgende Restriktion gilt im ersten Zeitschritt t = ta(jp) des Bilanzzeitraumes M_Ljp:

»U=n,« (361.LP2.1)

PH1*.«ip,=PV«(Ip) (361.LP2.2)

PM2».«ip) =PH1ip.«(lP) (361.LP2.3)

Die folgenden Restriktionen gelten fur t > ta(jp) bis t = te(jp):

PX1 - PV, + PMlt_, = P_max (361_LP2_4)

PXlt - (P_max • L12t) - (2 • P_max • L13t) = 0 (361_LP2_5)

PYlt - (P_max. LI 1,) - P_max ■ 02, - (2 • P_max • L13,) = 0 (361_LP2_6)

PM1, - PY1, - PM1,_, = -P_ma (361_LP2_7)

PHI, +PY1, - PV, = P_max (316_LP2_8)

PX2, - PHI, + PM2,_, = P.max (361_LP2_9)


ABSCHLUSSBERICHT

PX2, - (P_max • L22t) - (2 • P_max - L23t) = 0

PY2, - (P_max • L21t) - P_max • L22t - (2 • P_max • L23,) = 0

PM2, -PY2, -PM2,_, = -P_max

LI 1, + L12t + L13, = 1

L21t +L22, +L23, = 1

Lll„L12„L13teSOS2

L21t,L22„L23teSOS2

(361_LP2110)

(361_LP2_11)

(361_LP2_12)

(361_LP2_13)

(361_LP2_14)

(361_LP2_15)

(361_LP2_16)

Eine Erlauterung der zur Bestimmung der hochsten und zweithochsten Verkaufsspitze verwendeten Gleichungen befindet sich bei der Komponente Bezug Strom.

Berechnung des Leistungspreis-Erloses:

Die Erlose ergeben sich aus der berechneten Kostenfunktion KL_KL1_PM1, wobei PM1jP/te(jp) gleich der Variablen PM1t im letzten Zeitschritt t = te des Bilanzzeitraumes M_Ljp ist.

Lambda-Form. Erlose fur die hochste Verkaufsspitze:

KLU -L5*i.« (361_LP2.17)

PM1JP.«« = ' L5,^, (361.LP2J 8)

E2„ = L5», +ELL5»t.»i (361.LP2.19)

L5jp k e SOS fur jp = konst. (361_LP2_20)

E2jpe{0,l) (361_LP2_21)

Lambda-Form, Erlose fur die zweithochste Verkaufsspitze:

KL2jp.«!p, = -L5m+£* KL2„(361.LP2.22)

PM21„(itl = E* PM2Jpl, .L6„w (361.LP2.23)

(361.LP2.24)


ABSCHLUSSBERICHT

fiir jp = konst.

V

V

Mogliche Verfugbarkeitsvorgaben

Vorgabeart RestriktionVollstandige Nichtverfugbarkeit E = 0Einsatzvorgabe E = 1

Index Bedeutung Bereicht Zeitschrittnummer 1 bis T = Anzahl der Zeitschrittes Nummer des Verkaufszeiti ntervalls t bis t + int [t betr min/At]u Nummer des relativen

Sti I Istandszeiti nterval Ist - (int [t_still_min /At] +1) bis t-1

ji Jahreszeitbereichsnummer-Inanspruchnahme-Haufigkeit

1 bis nji = Anzahl der Bilanzzeitraume fiir dieBerechnung derI nanspruch nahme-Anzah I

J'P Jahreszeitbereichsnummer-Leistungspreis

1 bis njp = Anzahl der Bilanzzeitraume fur dieLeistungsspitzenbestimmung

jb Jahreszeitbereichsnummer-Benutzungsdauer

1 bis njb = Anzahl der Bilanzzeitraume fur dieBerechnung der Benutzungsdauer

ta erster Zeitschritt einesBilanzzeitraumes

-

te letzter Zeitschritt einesBilanzzeitraumes

-

tz Tagestarifzonen-Nummer 1 bis ntz = Anzahl der Tarifzonen am Tag

jz Jahrestarifzonen-Nummer 1 bis njz = Anzahl der Preiszonen im gesamten Planungszeitraum

IP Leistungsstufennummer 1 bis nip = Anzahl der Leistungsstufen

lx Leistungspreis-Nummer 1 bis nix = Anzahl der Leistungspreis-Stufen (hochsteLeistungsspitze)

iy Leistungspreis-Nummer 1 bis nly = Anzahl der Leistungspreis-Stufen (zweithochste Leistungsspitze)

L6jp,iy e SOS2


KL1 =0 KL2 = 0

Indizes

(361_LP2_25)

(361_LP2_26)(361_LP2_27)


ABSCHLUSSBERICHT

Vorgabe Verkaufsleistung PV = PV v, PV3PV v, PV > PV vVorgabe arbeitsabhangige Erldse KA=KAv,KA<KAv, KA>KAvVorgabe leistungsabhangige Erldse (hochste Verkaufsspitze relevant)

KL1 = KL1_v,KL1 £ KL1 v, KL1 £ KL1 v

Vorgabe leistungsabhangige Erldse(zweithochste Verkaufsspitze relevant)

KL2 = KL2_v,KL2 < KL2 v, KL2 £ KL2 v

Vorgabe Zusatzerlose Benutzungsdauer KT = KT v, KT < KT v, KT > KT vVorgabe hochste Verkaufsspitze PM1 = PM1_v,

PM1 < PM1 v, PM1 £: PM1 vVorgabe zweithochste Verkaufsspitze PM2 = PM2_v,

PM2 < PM2 v, PM2 £ PM2 v

2.2.2A Datenmodell MEM_Verkauf_Strom_Opt2

V

V

u

Attribut Datentyp Schliissel

Basis default

Einheit

Beschreibung

KonfJDN INTEGER ja ja - - Bezeichner fur die Konfigu ration

KomponenteJDN


Kosten_IDN_PS_PV

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur dieKostenfunktion „Arbeitspreis alsFunktion derVerkaufsleistung"

Kosten_IDN_PS1_PM1

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur dieKostenfunktion „Leistungspreis alsFunktion der maximalen Verkaufsleistung"

Kosten_IDN_PS2_PM2

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur dieKostenfunktion „Leistungspreis alsFunktion derzweithochstenVerkaufsleistung"

Zr_IDN_PM1_min

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „untereMaximalleistung furLeistu ngspreiskostenfu nk tionKosten IDN PS1 PM1"

Zr_IDN_PM2_min

INTEGER nein nein -1 -

Zr_IDN_PC INTEGER nein nein 0 - Bezeichner fur die Zeitreihe „Arbeitspreis"

Zr IDN Preis INTEGER nein nein -1 - Bezeichner fur die


ABSCHLUSSBERICHT

V

u

V

TB_zu Zeitreihe „Preis furvergutungspflichtigeBenutzungsdauer"

Zr_IDN_Preis_AG_zu

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur dieZeitreihe „Preis furzuzahlungspflichtige Inanspruchnahme"

Zr_IDN_PV_min

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe .minimaleVerkaufsleistung"

Zr_IDN_PV_max

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe .maximaleVerkaufsleistung"

Zr_IDN_PV_soil

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „vorgegebene Verkaufsleistung"

Zr_IDN_VP_min

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „minimaleVerkaufsenergie"

Zr_IDN_VP_max

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „maximaleVerkaufsenergie"

Zr_IDN_VP_soil

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „vorgegebene Verkaufseneigie"

Zr_IDN_AG_min

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „minimaleInanspruchnahme- Haufig-keit"

ZrlDNAGmax

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur dieZeitreihe .maximaleInanspruchnahme- Haufig-keit"

Zr_IDN_AG_soil

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „vorgegebene Inanspruchnahme- Haufigkeit"

Zr_IDN_AG_frei

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur dieZeitreihe „freieInanspruchnahme- Haufigkeit ohneZuzahlung"

Zr_IDN_TB_min

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „minimaleBenutzungsdauer"

Zr_IDNTB_max

INTEGER nein nein -1 - Bezeichner fur die Zeitreihe .maximale


ABSCHLUSSBERICHT

- Benutzungsdauer"Zr_IDN_TB_soli

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „vorgegebene Benutzungsdauer"

Zr_IDN_TB_frei

INTEGER nein nein -1 Bezeichner fur die Zeitreihe „freieBenutzungsdauer ohne Zusatzerldse"

tstillmin NUMBER(10,2)

nein nein 0 s Mindeststillstandszeit bei Nichtnutzung (24h-Horizont)

t_betr_min NUMBER(10,2)

nein nein 0 s Mindestverkaufszeit bei Nutzung (24h-Horizont)

dP_dt_max_A NUMBER(10,2)

nein nein -1 (MW)/h

maxi maleLeistu ngsanderu ngsgesch windigkeit,,normal"

peak-Prod J/N ??????? nein nein N - Modellierung einesPeak Produktes

P_max NUMBER(10,2)

nein nein 1E5 MW Maxi maleVerkaufsleistung imPlanungszeitraum

T_bez NUMBER(10,2)

nein nein -1 s Lange desStandardplanungsintervalIs (bei TEP z.B. 24 h)

w

w


2.2.3 Das efit Losungskonzept zur Ermittlung der Vertriebslast als Basis der MEM- Jahresoptimierung

2.2.3.1 Ubersicht

Kombinierte ModuleZur Erfilllung der Anforderungen an eine Absatz- oder Vertriebslastprognose zur Unterstiitzung der Handels- und Vertriebsabteilungen in den EVU wird eine ("Combination aus Prognose und Zeitreihenmanagement realisiert.

PrognosemodulFur die Prognose der Netzlast und gemessener Kunden(-gruppen) wird das Produkt BoFiT-LP eingesetzt. Falls historische Zeitreihen des Energieabsatzes bereitstehen, kann BoFiT-LP auch direkt fur die Prognose der Vertriebslast genutzt werden. Das in diesem Modul eingesetzte Prognose verfahren stiitzt sich auf KOnstliche Neuronale Netze (KNN). Dabei werden ein Runtime-Modul fur die Prognoseberechnung und ein Trainingsmodul fur den Aufbau der spezifischen Prognosemodelle bereitgestellt (vgl. Produktbeschreibung BoFiT-LP).

EnergiedatenmanagementFur das Handling der Zeitreihen (Lastprofile, Stammdaten, Prognosen) wird das Produkt BelVis eingesetzt. Neben der Aggregation und Bilanzierung kann mit den Funktionen dieses Moduls die Vorhersage des Strombedarfs nicht gemessener Kunden(-gruppen) fiber bereitgestellte Lastprofile realisiert werden.

eFiT-VLPDie kombinierte Losung fur die Vertriebslastprognose tragt den Produktnamen eFiT. In dieses Produkt wurden die eigenstandigen Produkte BoFiT-LP und BelVis integriert. eFiT-VLP stellt die internen Schnittstellen bereit und entlastet den Anwender von der getrennten Bedienung von Prognose und Zeitreihenmanagement. In die Oberflache und Bedienung des Zeitreihenmanagements wird der Aufruf des Runtime-Moduls der Prognose integriert. Beim Eingang aktueller oder geanderter EinflussgroGen fur die Prognose erfolgt die Berechnung der Prognose automatisch ohne Bedienereingriff.

2.2.3.2 EDM-ModulBelVisEin Zentraler Baustein der Losung ist das Bilanzierungsmodul Elektrizitat/Verteilnetz Informationssystem (BelVis).

Zeitreihenmanagement

BelViszeitreihenmanagementBelVis verwaltet Entnahmestellen, Nutzer- bzw. Kundengruppen und Handler mit ihren spezifischen Stammdaten. Diesen sogenannten "Stationen" werden die Zeitreihen von Leistung, Energie, Temperatur etc. als Parameter zugewiesen und verwaltet. Der Import dieser Zeitreihen kann entweder direkt durch Zahlerfernauslesung (Zusatzmodul) oder durch automatisierten Datenaustausch mit anderen Systemen in diversen Formaten erfolgen.

Grundlage ist die massendatenfahige Zeitreihenverwaltung, welche unabhangig vom Zeitraster die Moglichkeiten bietet, Zeitreihen zu verwalten, zu visualisieren, zu andern und zu archivieren. Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 130

ABSCHLUSSBERICHT

Zeitreihenverwaltung "Fur eine Zeitreihe mit 1A-Stunden-Aufldsung fallen pro Jahr 35.040 Werte an. Weitere Informations^ wie z.B. Zeitstempel, Status, Kommentare, IntervalIwerte (min., max.) und Zeitreihen fur Wirk- und Blindleistung, werden fur einen leistungsgemessenen Sondervertragskunden (SVK) gefuhrt. Fur 100 SVK ergeben sich ca. 28 Mio. Datenbankeintrage. Hinzu kommt, dass die Historie der Anderungen sowie Tarifkunden im gleichen System verwaltet werden.

All diese Daten werden performant visualisiert und weiterverarbeitet. Ebenso werden weitere Anforderungen an eine energiedatenmanagementfahige Zeitreihenverwaltung erfullt:

• Das Verwalten weiterer Parameter neben der Wirkleistung mit ihren zugehorigen Einheiten: Beispiele hierfur sind die Lufttemperatur als EinflussgroSe von Lastprognosen, die Globalstrahlung sowie die Energieart GAS etc.

• Das Verwalten von Zeitreihen mit verschiedenen Zeitrastern:Im Gasmarkt hat sich z.B. das 60-Minuten-Zeitraster und nicht das 15-Minuten-Zeitraster durchgesetzt. Weiterhin sind fur die Lufttemperatur eventuell viel mehr die Tagesmittelwerte interessant.

• Das freie Kombinieren und Berechnen von Zeitreihen:Nicht alle an ein Energiedatenmanagement gestellten Aufgaben sind fest definiert und somit als Standardfunktionalitat lieferbar. Daher muss ein Energiedatenmanagement die Moglichkeit bieten, alle im System abgelegten Zeitreihen miteinander zu verrechnen. Hierfur stellt BelVis einen Zeitreihenrechner bereit. In dessen umfangreicher Funktionsbibliothek befinden sich neben den Grundrechenarten auch Funktionen zum Formulieren von Wenn-Dann-Abfragen, urn ereignisgesteuert die Berechnung zu beeinflussen.

• Die Bereitstellung von Daten fur kaufmannische Systems (Abrechnung, Vertragsverwaltung etc.): Die aus den hochaufgelosten Werten aggregierten Daten, wie Monatsenergie, Jahresenergie, Monatsmaximalwert etc., werden performant berechnet und an diese Systems weitergegeben.

BelVis-ServerprozesseDa diese Anforderungen in der Regel zeitkritisch sind und nicht die laufende Bedienung unterbrechen sollen, wird ihre Ausfiihrung von Serverprozessen ubernommen.

Fur die Automatisierung der Berechnungsanforderungen steht der BelVis-Berechnungsserver (CS - Calculation Server) zur Verfugung. Dieser kennt die Abhangigkeiten der Zeitreihen untereinander, bemerkt Veranderungen oder das Eintreffen von neuen Daten und stoftt automatisch die notwendigen Aggregationen und Berechnungen an.

Fur das Automatisieren des Datenimports und der Datenweitergabe ist der "Im-/ Export-Scheduler" (BelVis SP - Service Provider) in die dargestellte Losung integriert. Er bietet Funktionalitaten wie automatischen Import diverser Formate sowie Datenexport und Weitergabe via E-Mail und FTP.

WII-BilanzierungNeben der performanten Bearbeitung, Visualisierung und Archivierung der Wertezeitreihen der Energiedaten konnen die Wll-konforme Stammdatenpflege, Aggregation und Bilanzierung fur das Verteilnetz vollstandig abgebildet werden.

InstanzenAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH

i

Seite 131

ABSCHLUSSBERICHT

Aufbauend auf der Entnahmestelle (Zahlpunkt mit eigenem Metering-Code) konnen in BelVis alle in der WII definierten Instanzen sowie deren Zusammenhange abgebildet und verwaltet werden.

• Regelzonen• Verteilnetze

(mit den Angaben zu Handlerrahmenvertragen, Netznutzungsentgeltberechnung, leistungsgemessenen Entnahmestellen, tarifliche Entnahmestellen,...)

• Nutzergruppen (mit Lastprofilen gemaB VDEW oder selbst definiert)• Bilanzkreise, Subbilanzkreise• Handler, Lieferanten• Einspeisungen/Einspeisegruppen

Aggregation und BilanzierungDie Zeitreihen zur Aggregation und Bilanzierung bezuglich der Instanzen Verteilnetz, Kundengruppe, Handler und Spannungsebene werden bereits bei der Anlage einer Entnahmestelle automatisch eingerichtet und berechnet.

ZeitreihendarstellungIn BelVis konnen alle eingerichteten Zeitreihendaten grafisch und tabellarisch visualisiert werden. Der Funktionsumfang der Grafik 1st sehr weitreichend und soil an dieser Stelle nicht vollstandig aufgelistet werden. Unter anderem sind naturlich die Standard-Grafikfunktionen, wie Zoom, freie Achsenskalierung, freie Farbeinstellungen, Darstellung mehrerer Zeitreihen in einer Grafik usw., nutzbar. Zusatzlich bietet BelVis auch die Moglichkeit, die Grafik zu kacheln, Grafiklayouts und Standardgrafiken zusammenzustellen und abzuspeichern und Auswertungen grafisch durchzufuhren (Zeitreihenrechner, Regressionen, Integralberechnung etc.).

Neben zusatzlichen Standardanzeigen, wie Minimum und Maximum, konnen weitere Zeitreihen, wie Monats-, Tages- oder Jahressummen, dazugeladen und mit dem Zeitreihenrechner bearbeitet werden. Somit sind Berechnungen auch temporar in der Grafik moglich.Analysefunktionen

Mathematische FunktionenDie mathematische Funktionsbibliothek umfasst die aus Office-Produkten bekannten Funktionen. Uber den BelVis-Zeitreihenrechner konnen alle Zeitreihen beliebiger Zahlpunkte miteinander verknupft werden. Der Zeitreihenrechner greift auf den kompletten Umfang der mathematischen Bibliothek zuriick. Die Grundrechenarten werden erganzt durch logische Operatoren sowie statistische Auswertemoglichkeiten (Varianz, Standardabweichung etc.).

BelVis kann aus den sogenannten hochaufgeldsten Werten (i.d.R. 15-Minuten-Werte; es ist aber auch jedes andere Zeitraster mit BelVis verwaltbar) abgeleitete Werte berechnen. Eine freie Formeldefinition (Zeitreihenrechner) ermoglicht dem Benutzer, auch komplexe mathematische Funktionen auf Zeitreihen auszufuhren. Der Funktionskatalog umfasst neben den mathematischen Standardfunktionen auch die Moglichkeit, Qber "Wenn-Dann-Abfragen" selektiv auf Daten zuzugreifen.

PlausibilisierungsfunktionenBelVis bietet automatisierte Plausibilisierungsroutinen an, die eine Datenuberprufung auch beim automatischen Datenimport ermoglichen. Zur Verfugung stehen:Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 132

ABSCHLUSSBERICHT

Prufung auf Vollstandigkeit (Luckenplausibilisierung)Plausibilisierung des Wertebereiches (Min-/Max-Plausibilisierung)Prufung einer zulassigen Anderungsrate pro Zeitschritt (Delta-Plausibilisierung) Prufung auf Dichtheit (speziell fur “markante Punkte Zeitreihen") Perioden-Plausibilisierung (periodisches Ausfiihren ausgewahlter Plausibilisierungen) Freiformel-Plausibilisierung, inkl. Vergleich zu anderen Zeitreihen

Die Plausibilisierungsprufungen konnen entweder fiber ein Zusatzmodul automatisch im Hintergrund (BelVis GS) oder interaktiv durchgefuhrt werden. Die Plausibilisierungsergebnisse konnen entweder tabellarisch oder grafisch dargestellt werden. Unplausible Stellen konnen so direkt erkannt und gepruft werden.

ErsatzwerteWird die Eingangskontrolle mittels der BelVis-Grafik durchgefuhrt, so konnen die erforderlichen Korrekturen (Ersatzwerteingabe) durchgefuhrt werden. Korrekturen konnen durch Bemerkungsfelder hervorgehoben werden. Daruber hinaus konnen kleinere Liicken automatisch (Interpolation, Fortschreibung des letzen Wertes) gefullt werden.

ZugriffsschutzMit dem - optional verfugbaren - Modul BelVis UA (User Administration) konnen mehrere Benutzer angelegt und diesen vorher konfigurierbare Rollen zugeordnet werden. Die Anzahl der User 1st von BelVis nicht limitiert. 1st das Modul installiert, meldet sich der Anwender beim Start von BelVis mit Name und Login an.

Je nach Benutzer konnen dann Funktionen freigeschaltet oder gesperrt, Rechte zur Ansicht bzw. zur Bearbeitung kompletter Messstellen vergeben oder einzelne Zeitbereiche gesperrt werden.

2.2.3 3 Prognosemodul

Allgemein

ProGom® BoFiT-LPDie Prognosefunktionalitat (Netzlast und Energieabsatz) der beschriebenen Losung wird durch das Modul ProGom® BoFiT-LP abgedeckt. Dieses Modul eignet sich generell zur Vorhersage des kunden- und netzbezogenen Energiebedarfs der Sparten Strom, Gas und Warme. Eine detaillierte Produktbeschreibung 1st diesem Dokument beigefugt.

Im Rahmen des Energiemanagements bilden die von BoFiT-LP erzeugten Lastprognosen die Grundlage fur das Fahrplanmanagement und erzeugen die Hullkurven, aus denen die Einsatzplane zur Energiebeschaffung bzw. die Fahrplananmeldung beim Vorversorger abgeleitet werden konnen.

Prognosen mit KNN

FunktionDie Prognosefunktion 1st auf der Basis Kunstlicher Neuronaler Netze (KNN) realisiert. Die hohe Ergebnisqualitat dieser Methode wird in BoFiT-LP noch welter aufgewertet durch Abschlussberichtdoc ©ProComGmbH Seite133

ABSCHLUSSBERICHT

• eine Vorverarbeitung der Trainingsdaten mit statistischen Tests und Clustering,• Validierungs- und Analysefunktionen fur Trainingsdaten (AusreiBer, Klassenbildung,

Fehlerverteilung),• Kausalitatsuntersuchungen der EinflussgroBen mit dreidimensionaler Visualisierung,• den patentierten Security-Net®-Algorithmus zur Verbesserung der Vorhersage in schwach

trainierten Bereichen sowie zur Berechnung eines Vertrauensintervalls.

BoFiT-LP erlaubt daher schon in der Trainingsphase die optimale Auswahl der netz- und kundenbezogenen EinflussgroBen und bietet eine berechnete Aussage iiber den Vertrauensbereich der Prognosemodelle.

Mathematisches PrognosemodellDas Prognoseverfahren nutzt die Eigenschaften von "Kunstlichen Neuronalen Netzen" (KNN) und basiert auf den historischen Lastdaten eines Netzes oder einer Kundengruppe sowie den korrespondierenden EinflussgroBen. Ober das Training von KNN mit den historischen Datensatzen wird der Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen der Last und den EinflussgroBen "erlernt" und in einer mathematischen Struktur - sogenannten "Net-Files" - abgespeichert. Diese Net-Files bilden das Prognosemodell fur das entsprechende Netz oder die Kundengruppe.

Trainings- und Runtime-Modu!Die Prognose mit KNN besteht aus zwei unabhangig voneinander ablaufenden Modulen.

Dies 1st zum einen das Trainingsmodul, mit dem das mathematische Prognosemodell fur ein Netz bzw. eine Kundengruppe trainiert bzw. erstellt wird (vgl. BoFiT-LP Produktbeschreibung).

Das zweite Modul 1st das sogenannte Runtime-Modul, welches mit einem Satz von EinflussgroBen beaufschlagt wird und anhand des Prognosemodells die VorhersagegroBe berechnet.

KNN-TrainingIn der Trainingsphase werden durch ein separates - auch dezentral nutzbares - Trainingsmodul die Prognosemodelle fur ausgewahlte Lastgange der Zeitreihenverwaltung (z.B. gesamte Netzlast, Kundengruppen etc.) erzeugt. Als Trainingsinput werden Lastdaten und signifikante EinflussgroBen, wie Tagestyp, Temperaturen, Bedeckungsgrad etc. aus der Vergangenheit (ca. 1,5 bis 2,5 Jahre zuruckliegend) benutzt. Wir gehen davon aus, das diese Zeitreihen entweder als Excel-, MS-Access- Dateien oder im ASCII-CSV-Format bereitgestellt werden. Durch das Verfahren der KNN konnen auch gruppenspezifische Vergangenheitswerte (z.B. Grundwasserpegel, Ferienzeiten etc.) als EinflussgroBen ausgewertet und in den Modellen berucksichtigt werden.

PrognoserechnungDiese kundengruppen- bzw. netzspezifischen Prognosemodelle werden fur die tatsachlichen Prognoserechnungen mit aktuellen EinflussgroBen beaufschlagt und liefern dann innerhalb weniger Sekunden die entsprechende Prognose. Die Prognoserechnung erfolgt im Runtime-Modul von BoFiT- LP. Dieses Modul wird im Endausbau auf dem vorhandenen BelVis-Server installiert.

Nachtraining


ABSCHLUSSBERICHT

Bei geandertem Verbraucherverhalten oder geanderter Gruppenzusammensetzung warden die Netze anhand der aktualisierten Zeitreihen nachtrainiert, um die Abbildung des realen Lastverhaltens beizubehalten. Durch im Standard enthaltene Validierungsfunktionen kann jederzeit die Prognosegtite der Modelie tiberprtift und somit der geeignete Zeitpunkt fur ein Nachtraining bestimmt warden.

Besonderer NutzenBoFiT-LP untersttitzt den Anwender auch in schwierigen (d.h. untypischen) Versorgungssituationen, in denen kaum Erfahrungswerte vorliegen. Der Security-Net®-Algorithmus liefert prazisere Prognosen in diesen Bereichen und berechnet dartiber hinaus den jeweiligen Vertrauensbereich der Vorhersage fur jedes Tarifintervall (15 Min.). Durch diese Eigenschaft kann die zu beriicksichtigende Sicherheitsenergiemenge bei der Fahrplanerstellung entscheidend reduziert warden.

Absatzprognose

Bereitgestellte Verfahren zur AbsatzprognoseDie integrierte Losung eFiT unterstutzt den Anwender bei der Erstellung der Absatzprognose/Vertriebslastprognose durch unterschiedliche Prognoseverfahren.

Dies sind:

• direkte mathematische Prognosen auf der Basis von Ktinstlichen Neuronalen Netzen (KNN),• indirekte Prognosen tiber gewichtete, prognostizierte Referenzlastgange,• Vorhersage des Energiebedarfs tiber die Ausrollfunktion von Lastprofilen (VDEW und eigene) -

Funktion "Synthetische Prognose".

Die Vertriebslast wird durch die Verrechnung einzelner Prognoseergebnisse bestimmt. Diese Erstellung wird mit den Standardmethoden (Addition, Subtraktion etc.) des BelVis-Zeitreihenmanagements realisiert (Top-down- und Bottom-up-Prognose).

2.2.S.4 Integrierte Losung

Servicemodul Zeitreihenmanagement (ZRM)In der integrierten Losung "eFiT" von Energiedatenmanagement und Prognose arbeiten beide Module auf der gleichen Datenbasis (Datenbank) und mit dem unterlagerten Zeitreihenmanagement. Die Funktionen und die Datenhaltung sind miteinander verzahnt. Das ZRM stellt die Basisfunktionen ftir die Zeitreihenbearbeitung, Archivierung und Visualisierung sowohl ftir die Lastprognose als auch ftir die WII-Bilanzierung bereit. Damit sind alle Moglichkeiten der BelVis-Zeitreihenvisualisierung und - Bearbeitung auch auf die Ergebniszeitreihen der Prognosefunktion anwendbar. Aufgrund der gleichen Datenbasis kann eine prozedurale Schnittstelle zwischen EDM und Prognose entfallen. Die Module sind funktional tiber Abhangigkeiten von Zeitreihen miteinander gekoppelt.

Prognose-zeitreihenSo werden z.B. die Ergebnisse der Lastprognose als Zeitreihen im EDM abgelegt. Im EDM werden die Prognosezeitreihen wie alle anderen Zeitreihen konfiguriert und verwaltet. So erhalten die Prognosezeitreihen z.B. auch eine sogenannte "Entstehung". Eine Entstehung definiert, wie die Daten in das ZRM gelangen (z.B. Datenimport, Formelberechnung etc.). In der integrierten Losung werden drei weitere Entstehungsarten, namlichAbschlussberichLdoc © ProCom GmbH Seite 135

ABSCHLUSSBERICHT

• Prognose mi't KNN,• Referenzprognose,• Synthetische Prognose

in die Konfiguration aufgenommen. In der Konfiguration der Zeitreihe werden das trainierte Prognosemodell und die Zeitreihen der EinflussgroSen oder die Referenzinstanz angegeben. Damit sind diese Abhangigkeiten dem ZRM bekannt und die Prognosezeitreihen konnen automatisch - ohne Bedienereingriff - aktualisiert werden. Zu diesem Zweck wird die Prognoseberechnung von BoFiT-LP auf dem Applikationsserver beauftragt. Die Beauftragung erfolgt entwederim Hintergrund durch den BelVis-Berechnungsserver oder bei Aufschaltung einer Prognosezeitreihe durch ein EDM-Client- System. Eine expliziter AnstoB einer Prognoserechnung 1st daher nicht notwendig.

PrognosemodellFur das Training der Prognosemodelle (Verfahren KNN) werden historische Zeitreihen benotigt. Diese werden in der integrierten Losung vom EDM bereitgestellt und fur das im Training bendtigte Format und die erforderliche Zusammenstellung aufbereitet.

Kombinierte PrognoseverfahrenZum Zweck der Absatz- bzw. Vertriebslastprognose werden die Eigenschaften von EDM und KNN- Prognose kombiniert.

Das Verfahren der Referenzprognose verwendet einen bereits prognostizierten Lastgang und rechnet diesen uber das Verhaltnis der Jahresenergie von Referenzinstanz und Prognoseinstanz urn (vgl. Umrechnung eines Normlastprofils im synthetischen Verfahren). Diese Umrechnung wird direkt im EDM vorgenommen.

Die Synthetische Prognose entspricht im Prinzip dem synthetischen LastprofiIverfahren - Ausrollen von Standardlastprofilen (VDEW oder eigene) fur ein in der Zukunft liegendes Zeitintervall. Dieses Verfahren stiitzt sich ausschlieSlich auf EDM-Funktionen.

w VertriebslastprognoseIn den liberalisierten Energiemarkten 1st nicht mehr die EVU-Netzlast, sondern die dem EVU tatsachlich zugeordnete Vertriebslast Grundlage fur die Beschaffung und Fahrplanerstellung. Diese kann teilweise erheblich von der Netzlast abweichen, da der Strombezug der Kunden fremder Handler im eigenen Verteilnetz sowie der Bezug der Kunden des eigenen Stromvertriebs in anderen Verteilnetzen abgezogen bzw. addiert werden muss (siehe folgende Abbildung). '

VR<VP solljz < T_bez

•T =0/

Top-down- und Bottom-up-AnsatzDie gesamte Vertriebslast kann grundsatzlich durch zwei unterschiedliche Prognoseansatze vorhergesagt werden. Beim "Bottom-up-Ansatz" werden der prognostizierte Bezug alter eigenen Kunden sowie eventuelle Akquisitionspotentiale addiert. Beim "Top-doWn-Ansatz" wird ausgehend von der prognostizierten Netzlast der Bedarf der fremdbelieferten Kunden im Netz subtrahiert.


ABSCHLUSSBERICHT

Beide Prognoseansatze konnen auch kombiniert miteinander zur Vorhersage der Vertriebslast eingesetzt werden. Typischerweise wird die Vertriebslast im eigenen Verteilnetz uber den Top-down- Ansatz ermittelt. Die uber den Bottom-up-Ansatz ermittelte Vertriebslast auBerhalb des eigenen Netzes wird zur Bestimmung der gesamten Vertriebslastprognose aufaddiert.

Die Vertriebslast wird durch die Verrechnung einzelner Prognoseergebnisse (Netzlast, Einzelkunden, Kundengruppen) bestimmt. Diese Erstellung wird mit den Standardmethoden (Addition, Subtraktion etc.) des BelVis-Zeitreihenmanagements realisiert (Top-down- und Bottom-up-Prognose). Die Kundenwechsel konnen einfach uber die Handlerzuordnung der Zahlpunkte im EDM bei der Aggregation der Prognosen berucksichtigt werden.

2.2.4 Ergebnis der Tests der Bewag - Die Abbildung von Wochenenden in MEM

Da manche Vertrage oder Anlagen innerhalb einer Woche nicht standig zur Verfugung stehen, sondern beispielsweise nur an Werktagen genutzt werden konnen oder sollen, kann die Berucksichtigung von Wochenenden in einer Optimierungsrechnung relevant sein.Bei Optimierungen fur Planungszeitraume von wenigen Tagen lasst sich dies uber Berechnungsvorgaben einfach realisieren. Komplizierter wird die Wochenendabbildung bei Planungszeitraumen von einigen Wochen, Monaten oder langer, bei denen notwendigerweise die Lastdatenaggregation zur Reduzierung der Datenmenge verwendet wird. Berechnungsvorgaben konnen hier zur Wochenendabbildung nicht mehr verwendet werden, da sie zu einer unverhaltnismaBig gro&en Anzahl von Basisintervallen mit der damit verbundenen Anzahl charakteristischer Tage und der entsprechenden Rechenzeit fiihren wurden.

Am folgenden Beispiel wird verdeutlicht, wie Wochenenden abgebildet werden konnen.Die bei der Versorgungskomponente El_Last hinterlegte elektrische Last kann entweder uber Eigenerzeugung oder Verwendung von Bezugsvertragen gedeckt werden. Der Vertrag Bezug_Werktag darf hierbei nur werktags eingesetzt werden, der Vertrag Bezug_Wochenende nur an Wochenenden und Feiertagen. Die Preise fur Brennstoff und Strom sind so gewahlt, dass es gunstiger ist, den Strom zu beziehen anstatt ihn selbst zu erzeugen.

V


ABSCHLUSSBERICHT

Bei der Versorgungskomponente WochenendJSteuerung ist eine Last hinterlegt, die ausschlieElich der Wochenendabbildung dient und Werktage von Wochenenden und Feiertagen trennt. Wenn ein Wochenende oder ein Feiertag vorliegt, besitzt diese Last den Wert 0, an Werktagen besitzt sie den Wert 1.

Diese Steuerung-Last kann entweder uber den Strombezugsvertrag SchalterJhVochenende oder den Vertrag Schalter_Werktag gedeckt werden. Da diese beiden Bezugsvertrage Schalterfunktibn besitzen und die Kosten nicht beeinflussen sollen, besitzen sie Arbeitspreise von 0 EUR/MWh. Diese beiden Vertrage sind so konfiguriert und uber Einsatzrelation (hochstens eine Komponente darf eingesetzt


ABSCHLUSSBERICHT

warden) so verkoppelt, dass Lasten bis zu 0,6 MW nur fiber Schalter_Wochenende und Lasten von mehr als 0,6 MW nur fiber Schalter_Werktag gedeckt warden konnen.

SchalterWochenende: Schalter_Werktag:

>r - • .. Arbeitspreis: 1 p.00 ■ . runiMWh .' Arbeltsprcls: ■ • D-OOV • EUR/MWh.

Mindcst- 'Bczugszcltraum:

Mindcst- -Bczugszcltraum:0.00 ■ 0.00 - r • !'h.

MindestSUIIstandszclt. "M0 Mindest .

SUIIstandszclt: .

Max. LcIslungsSnde- rongsgeschwlndlgkclt;

Max. Lelstungsande- rungsgeschwindigkcii: M'.V/h 10 _ VJIh

* » wr It" n» I- . ^

Min. Bezugslclstung: i>M ................_ M n t'crigs'i -stung

ll'’lMax. Bezugslclstung: .0.60 ■ . Max. Bezugslclstung: 100-1 ■ ’M-V• aMHMW «e le . » 1

wDer Vertrag Schalter_Werktag 1st mit den eigentlichen Strom-Bezugsvertragen fiber Einsatzrelationen wie folgt gekoppelt: Bezug_Werktag darf nur dann eingesetzt warden, wenn Schalter_Werktag eingesetzt wird. Bezug_Wochenende darf nur dann eingesetzt warden, wenn SchaIter_Werktag nicht eingesetzt wird. Immer wenn eine Werktags-Last anliegt, also eine Last vom Wert 1, wird diese fiber SchaIter_Werktag gedeckt und alleine der Vertrag Bezug_Werktag kann ffir die Deckung der eigentlichen Stromlast genutzt warden. Liegt eine Wochenend-Last an, wird Schalter_Werktag nicht eingesetzt. Folglich steht ffir den Strombezug nur der Vertrag Bezug_Wochenende zur Verftigung.

w

V


ABSCHLUSSBERICHT

Die Steuerungs-Last und die Ergebnisse fur die Deckung der eigentlichen elektrischen Last sind fur die ersten 15 Tage im Januar 2002 abgebildet:

Bemerkung: Es ist zu beachten dass die Hohe der Wochenendsteuerungslast den ubrigen Lasten in der Konfiguration angepasst ist. Falls die Steuerungslast einen anderen Wert als 1 hat muss die Konfiguration der Schalter ebenfalls angepasst werden. Zum Beispiel bei einer Steuerungslast von 10 MW muss die max. Bezugsleistung des Schalters Wochenende auf 6 MW erhoht werden und die min. Bezugsleistung des Schalters Werktag ebenfalls auf 6 MW angehoben werden.


2.3 Ergebnisse zum Arbeitsziel "AZ 3: Erarbeitung und Einfuhrung der Marktmodellierung und der Risikobetrachtung in BoFiT"

2.3.1 Einflussfaktoren auf den SpotpreisElektrizitat muss als fluchtiges Gut betrachtet warden, welches durch seine begrenzte Speicherbarkeit und Transportabilitat charakterisiert ist. Beide Eigenschaften begrenzen die Moglichkeiten, Elektrizitat durch Zeit und Raum zu transportieren. Mit anderen Worten: die Moglichkeit, Arbitragegewinne zu erwirtschaften, die auf zeitlichen oder raumlichen Preisdifferenzen grundet und somit von Speicherbarkeit und Transportabilitat abhangt, ist im Elektrizitatsmarkt stark eingeschrankt, wenn nicht sogar ausgeschlossen. Elektrizitat, die zu unterschiedlichen Stunden oder Tagen geliefert wird, stellt aus Sicht der Verbraucher unterschiedliche Cuter dar. Dam it ist der Preis stark abhangig von der Stromnachfrage in jedem Zeitpunkt und von deren Determinanten.In Abschnitt 2.3 wurde ausgefuhrt, dass der Bdrsenhandel an LPX und EEX von einer Restmengenoptimierung gepragt ist. Somit ist die Handelstatigkeit eines EVU von der erwarteten Last und dem vorgesehenen Kraftwerkseinsatz abhangig. Es darf angenommen werden, dass die Einflussgro&en der Last und des Kraftwerkseinsatzes damit auch Einflussgro&en des Preises sind.Eine Analyse der Autokorrelation der Preise unterstutzt diese These. Korreliert wurden die stundlich festgestellten Preise der LPX im Zeitraum vom 16.06.2000 bis 17.04.2001 jeweils mit einer Zeitverschiebung von einem bzw. sieben Tagen.

Das Ergebnis zeigt deutlich, dass sich die unterschiedlichen Lastprofile in den Tag- und Nachtstunden auf den Preis auswirken. Fur die Nachtstunden ergibt sich der Preis des Vortages als bester Schatzer fur den heutigen Preis, fur die Tagesstunden der Preis der vergangenen Woche. Bei den Preisen ist ein Ahnliches zyklisches Verhalten, wie es auch bei der Last zu beobachten. Die niedrige Korrelation in der Stunde von 17 bis 18 Uhr ist auf einen AusreiBer im Preis am 2.11.2000 zuruckzufuhren (festgestellt wurde ein Preis von 158,52 EUR/MWh).

Nachfrage Der nach Sektoren aufgeteilte Stromverbrauch in Deutschland verteilte sich im Jahr 2000 wie in Tabelle 3.2 dargestellt.Damit wird die Nachfrage nach Strom wesentlich durch das Verbrauchsverhalten der Haushalte und der Industrie bestimmt. Diese EinflussgroGen konnen nach Kalender- und Klimadaten unterschieden werden.


ABSCHLUSSBERICHT

V0 l 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Tageszeit

Versdnebungum 1 Tag—Verschiebung urn 7 Tage

Abbildung 3.4: Autokorrelation der stundlich festgestellten Preise an der IPX Den

Den groBten Einfluss auf die Last ubt im privaten Sektor die Temperatur aus. Die Helligkeits und die Windgeschwindigkeit sind weitere wichtige Faktoren.Das Verbrauchsverhalten von Industrie und Privathaushalten weist ein zyklisches Verhalten in Abhangigkeit von der Tageszeit, dem Wochentag und der Jahreszeit auf. Insbesondere der Strombedarf der Industrie ftihrt zu deutlich unterschiedlichen Verbrauchsverlaufen in den Tag- und den Nachtstunden, sowie an Werktagen und Wochenenden bzw. Feiertagen. Schul- und Werksferien wiederum verandern das Verbrauchsverhalten der Privathaushalte und der Industrie. Erdmann konstatiert beispielsweise in, dass die Ferienperiode im Sommer 2001 zu einem starken Preiseinbruch bei den Strompreisen gefuhrt hat.

Angebot Auf der Angebotsseite machen die Produktionskosten fur die zu deckende Nachfrage den wesentlichen preisbestimmenden Einfluss aus. Die Produktionskosten sind wiederum durch die verwendete Technik bestimmt.

Nachfrage AngebotAuBentemperaturHelligkeitTageszeitWochentagJahreszeitFeiertagAndrede HandelsplatzeEEXAPXNordPool

WinddargebotNiederschlagPegelstande an Seen und FlussenDurchflussmengenOlpreisGaspreisKohlepriesKW-AusfalleRevisionenSchulferientag


ABSCHLUSSBERICHT

V OTC-Markt —

Andere FaktorenAuslandsnachfrage und -angebotMarktmacht

HandelsstrategienPsychologische Faktoren

Sektor Anteile am gesamten Stromverbrauch

Industrie 47,3%Haushalte 26,3%Kleinverbraucher 23,2%Verkehr 3,2%

Wie der Tabelle zu entnehmen ist, stiitzt sich die deutsche Stromindustrie zu uber 80 % auf die Saulen Kernenergie, Braunkohle und Steinkohle. Die Kosten fur Brennstoffe und die Verfugbarkeiten dieser Kraftwerke haben daher einen starken Einfluss auf die Spotpreise fur Strom.Der Einsatz von mit regenerativen Energien betriebenen Kraftwerken,

Einsatzernegie AnteilKernenergie 30,2%Braunkohle 26,0%Steinkohle 25,5%Erdgas 8,5%Ol 0,5%Wasser 4,4%Wind 1,6%Sonstige 3,3%

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wie Wasser- und Windkraftanlagen, ist in erster Linie durch das Dargebot von Wasser bzw. Wind bestimmt. Da Wind- und Wasserkraftanlagen in ihren Produktionskosten gunstiger sind als thermische Erzeugungsanlagen, verdrangen sie diese und haben insofern einen senkenden Einfluss auf den Spotpreis. Andere Faktoren Wahrend der deutsche Erzeugungspark mehrheitlich durch thermische Erzeugungseinheiten gepragt ist, verfugen die schweizerischen Energieversorgungsunternehmen uber einen gro&en Anteil von Erzeugungseinheiten, die auf Wasserkraft basieren. Uber die Kuppelstellen der Ubertragungsnetze nehmen die dortigen Energieversorger auch am deutschen Energiemarkt teil. Das Wasserdargebot in der Schweiz hat daher einen Einfluss auf den deutschen Strommarkt. Um den Einfluss zu fassen, bietet sich die Einbeziehung des Swiss Electricity Price (SWEP) in die Prognose an. Der SWEP gibt die Preise im kurzfristigen schweizerisch-europaischen Stromhandel an.Unter der Annahme vollstandiger Markte und absoluter Markttransparenz muss sich an zwei Handelsplatzen, an denen das gleiche Produkt gehandelt wird, der gleiche Preis (evtl. gemindert oder erh'oht um handelsplatzabhangige Gebuhren) einstellen. Andernfalls ware ein Arbitragehandel moglich, d.h. ein Handler kauft an einem Handelsplatz preiswert ein und verkauft an dem anderen Handelsplatz teuer. So realisiert er einen risikolosen Gewinn.Obwohl diese idealisierte Annahme nicht gilt, ist davon auszugehen, dass sich die Borsenpreise an den deutschen Strombdrsen IPX und EEX gegenseitig beeinflussen. Zumindest in Teilen besteht eine Identitat zwischen den Marktteilnehmern an beiden Borsen.Eine Korrelationsanalyse auf Basis der historischen Preise vom 1.10.2000 bis 10.4.2001 zeigt eine hohe Korrelation zwischen den Preisen von IPX und EEX.


Die Preise von EEX bzw. IPX sind hingegen nur sehr schwach mit den Preisen der niederlandischen Strom borse APX korreliert. Hier scheinen die Restriktionen des Obertragungsnetzes die Markte wirksam zu entkoppeln. Weitere Faktoren, die den Strompreis beeinflussen, sind wenig fassbar oder messbar. Es sind dies unter anderem die Handelsstrategien und die Marktmacht der Marktteilnehmer, sowie psychologische Einflusse.

2.3.2 Agenten und agenten-basierte Simulation

Die im vorangegangenen Kapitel vorgestellten Verfahren zur Preisprognose sind zwar in der Lage, den Spotpreis mit einem gewissen Fehler vorherzusagen, jedoch liefern sie nur in geringem MaB einen Beitrag zur Erklarung der Entstehung der Spotpreise. Einen solchen Beitrag abseits von einer Trendfortschreibung darf man uberhaupt nur den Kiinstlichen Neuronalen Netzen zuschreiben, wobei er sich hier jedoch einzig auf die Identifikation der exogenen EinflussgroBen und die Bestimmung von deren Wirkungskraft auf den Spotpreis beschrankt. Die Kiinstlichen Neuronalen Netze sind nicht in der Lage, marktimmanente Einflusse zu erfassen und hieraus Erklarungen abzuleiten.Insbesondere das Verhalten der Marktteilnehmer, die Verarbeitung verfugbarer Marktinformationen, sowie die Einschatzungen und Erwartungen der Marktteilnehmer uber die Marktentwicklung beeinflussen den Spotpreis. Hier 1st wiederum das nicht dem Durchschnitt entsprechende Verhalten von Interesse, da nur dieses Preissprunge hervorrufen kann. Die heterogene Landschaft von Marktteilnehmern im deutschen Energiemarkt mit unterschiedlichen Erzeugungssystemen, Absatzregionen, Kundenstrukturen, Risikorichtlinien und so fort, erfordert die Abbildung des Marktes in einem Mikrosimulationssystem.Agenten und agenten-basierte Simulationen stellen hierfur eine neues und machtiges Paradigma dar, auf dessen Basis im weiteren Verlauf dieser Arbeit ein integriertes Simulationssystem fur den Energiemarkt in Deutschland entworfen wird.

2.3.2.1 AgentenDas Interesse an Agenten und agenten-basierten Systemen hat in den letzten Jahren rasant zugenommen. Derartige Systeme werden in einer Vielzahl von Anwendungsfallen eingesetzt, beispielsweise zur Untersuchung und Optimierung von Verkehrssystemen, als Informationssysteme oder zur Analyse von Markten.Jennings et al. fuhren diese Attraktivitat von agenten-basierten Systemen zuruck auf die Naturlichkeit und Einfachheit, mit der verschiedene Anwendungen in Form von Agenten charakterisiert werden konnen.Das groBe Spektrum an Einsatzmoglichkeiten von Agenten bringt es mit sich, dass die Begriffe Agent und agenten-basiertes System fur sehr unterschiedliche Systeme verwendet werden. Die Anzahl der Definitionen von Agent ist fast so zahlreich wie die Anzahl der Einsatzfelder. Daher ist zunachst zu klaren, was in dieser Arbeit unter einem Agenten verstanden wird.

2.3.2.2 DefinitionEs ist nicht die Absicht, der groBen Zahl von Definitionen eine weitere hinzuzufugen. Stattdessen wird der Vorschlag von Franklin und Graesser aufgegriffen, die nach der Analyse einer Vielzahl von verschiedenen Definitionen angeben:An autonomous agent is a system situated within and a part of an environment that senses that environment and acts on it, over time, in pursuit of its own agenda and so as to effect what it senses in the future.Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 144

ABSCHLUSSBERICHT

Ein Agent ist ein solcher in Bezug auf eine Umgebung. Er 1st in der Lage, seine Umgebung durch Sensoren wahrzunehmem und sie durch seine Aktionen (uber den Aktor ) zu beeinflussen. Seine Aktionen wahlt der Agent im Hinblick auf die Erreichung seiner personlichen Ziele aus, wobei die Aktionen den Zustand der Urn welt beeinflussen und somit die Wahrnehmung des Agenten in zukunftigen Zeitpunkten.

AktionWahrnehmung

Umwelt

Zustandsanderung

Abbildung 2.3.2.2: Agent und seine Umwelt

In Ermangelung einer allgemein anerkannten Definition von Agenten behilft man sich in der Literatur vielfach mit einer Auflistung der Eigenschaften, die ein System zu einem Agenten machen. Wooldridge und Jennings fordern in diesem Zusammenhang, dass ein Hardware- oder (iiblicherweise) ein Softwaresystem die folgenden Eigenschaften umfasst:

Autonomic Ein Agent operiert ohne direkte Intervention von Menschen oder anderen Agenten und besitzt die Kontrolle uber seine Aktionen und seinen internen Zustand.

Soziale Fahigkeiten Ein Agent interagiert mit anderen Agenten (sowie moglicherweise Menschen) mittels einer Agentenkommunikationssprache (ACLa).

Reaktivitat Agenten nehmen ihre Umwelt wahr und reagieren in zeitlichem Zusammenhang auf Anderungen in dieser Umwelt.Proaktivitat Agenten reagieren nicht nur auf die Umwelt; sie sind fahig, zielorientiertes Verhalten durch Ubernahme von Initiativen zu zeigen.


Andere Autoren fordern, ein Prozess miisse persistent, mobil oder intelligent sein, um ein Agent zu sein. Franklin und Graesser fassen die verschiedenen Forderungen und synonym verwendeten Begriffe zusammen, w/e s/e in Tabelle 4.1 wiedergegeben s/nd.

2.3.2 3 Agent oder Objekt?Agenten und agenten-orientierte Programmierung bilden ein neues Paradigma zur Konzeptualisierung und Analyse von Softwaresystemen. Yu bezeichnet Agenten als einen neuen Weg des Denkens und als hoheren Level der Abstraktion, um iiber die Charakteristika und das Verhalten von Softwaresystemen nachzudenken. Wooldridge et al. bezeichnen Agenten als machtige und naturliche Metapher zur Konzeptualisierung, zum Design und zur Implementation vieler Systeme und stellen fest, dass Agenten eingesetzt werden konnen, um komplexe verteilte Systeme in naturlicherer Weise zu verstehen, zu modellieren und zu entwickeln.In der Literatur findet sich immer wieder die Diskussion, ob ein Softwaresystem ein Agent oder "nur" ein Programm sei. Jennings et al. Fuhren drei wesentliche Unterschiede zwischen Agenten und Objekten an:Autonomie Ein Objekt o besitzt keine Kontrolle uber sein Verhalten. Das bedeutet, wenn eine Methode m fur andere Objekte zuganglich gemacht wird, dann konnen diese Objekte die Methode m des Objekts o jederzeit aufrufen. Das Objekt o hat keine Moglichkeit zu entscheiden, ob die Methode ausgefuhrt werden soil oder nicht.

Eigenschaft Andere Bezeichnung BeschreibunReactivity Sensing and acting Responds in a timely fashion to

changes in the environmentAutonomous Exercises control over ist own

ationsGoal-oriented Pro-active, purposeful Does not simply act in response

to the environmentTemporally continuous Present Is a continously running processCommunicative Socially able Communicatives with other

agents, perhaps including peopleLearning Adaptive Changes ist behavior based on ist

pervious experienceMobile Able to transport itself from one

manchine to anotherFlexible Actions are not scriptedCharacter Believable ,, personality" and

emotioned stateTabelle: Eigenschaften von Agenten

Flexibility Das Standardmodell der Objektorientierung macht keine Aussage dariiber, wie ein System entworfen werden kann, welches reaktive, pro-aktive bzw. soziale Verhaltensweisen zulassL Ablaufkontrolle In objektorientierten Systemen existiert im allgemeinen genau eine Ablaufsteuerung, wahrend in einem System von Agenten jeder Agent uber einen eigenen Prozess verfugt.


ABSCHLUSSBERICHT

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Autonomie ist in objektorientierten Systemen iiblicherweise kein Thema. Beim ~ Entwurf objektorientierter Systeme ist die Zusammenarbeit der Objekte erklartes Ziel. Man darf sagen, die Objekte teilen eine Art von gemeinsamen Ziel. Dies gilt fur Agentensysteme nicht in jedem Fall. Gerade bei offnen Agentengesellschaften, d.h. Gesellschaften, denen sich Agenten zur Laufzeit anschlieften oder welche sie verlassen konnen, und bei Agentensystemen, die von unterschiedlichen Organisationen entworfen wurden, darf man davon nicht ausgehen. Ein Agent a wird eine Aktion (Methode) m nicht nur deshalb ausfiihren, well ein Agent b dies wunscht. Sollte die Ausfuhrung von m die Zielerreichung des Agenten a nicht oder negativ beeinflussen, so wird er eine Ausfuhrung verweigern.Der Ort der Entscheidung dariiber, ob eine Aktion ausgefuhrt wird, ist in agenten- und objektorientierten Systeme verschieden. Im objektorientierten System liegt die Entscheidung bei dem aufrufenden Objekt, wahrend sie im agentenorientierten System beim zur Ausfuhrung aufgeforderten Agenten liegt.WeiR fasst zusammen, dass zum einen Objekte lediglich ihre Identitat ("wer"), ihren Zustand ("was") und ihr Verhalten ("wie") kapseln, wahrend Agenten zudem Freiheitsgrade in ihrer Aktionswahl und Interaktion ("wann", "warum", "mit wem" und "ob uberhaupt") kapseln. Zum anderen greife bloBe Objektorientierung generell zu kurz, wenn es urn adaquate, intuitive und naturliche Modellierung sowie programmiertechnische Umsetzung von komplexen Interaktionen (Kommunikation, Koordination, Kooperation und Konkurrenz) und Beziehungsstrukturen (dynamische Organisation und verteilte Kontrolle) zwischen Agenten geht.Da bisher keine rein agentenorientierten Programmiersprachen existieren, findet die Umsetzung eines agentenorientierten Konzeptes derzeit auf der Basis von objektorientierten Programmiersprachen, wie z.B. C++ oder Java statt. Insbesondere Java hat sich aufgrund der Portability und Netzwerkfahigkeit als gute Basis erwiesen. Die Verwendung objektorientierter Sprachen bei der Umsetzung tragt naturlich nicht zu mehr Klarheit bezuglich der Unterscheidung zwischen Objekt und Agent bei.Es stellt sich die Frage, ob eine scharfe Abgrenzung des Konzepts der Agenten notig und/oder uberhaupt moglich ist. Russell und Norvig sind der Meinung:The notion of an agent is meant to be a tool for analyzing systems, not an absolute characterization that divides the world into agents and non-agents.

Wooldridge und Jennings warnen davor, in Bezug auf Agenten "religios oder dogmatisch" zu werden, wahrend Franklin und Graesser festhalten:Agents "live" in the real world (or some world), and the concepts of the real world yield fuzzy categories.

2.S.2.4 Das BDI-ModellBei der Erklarung menschlichen Verhaltens werden haufig Begriffe verwendet, die bestimmte Einstellungen oder Erwartungen beschreiben: "Er fuhr fruh los, well er befurchtete in einen Stau zu geraten." oder "Sie erwartete nicht, dass es regnen wurde."Diese Erklarungen entstammen einer (Volks)Psychologie, bei der das menschliche Verhalten durch die Beschreibung solcher Einstellungen wie "glauben", "hohen", "erwarten", etc. vorhergesagt und erklart wird.Diese Erklarungsmethodik ist weithin akzeptiert: die meisten Leute wurden sagen, dass ihnen die Bedeutung der oben angegebenen Satze vollstandig klar sei (und sie keines weiteren Blickes wurdigen).Die in solchen Satzen ausgedruckten Einstellungen werden mit dem Begriff Intentionen beschrieben. Ein intentionales System beschreibt eine Entitat, "deren Verhalten durch eine Ruckfuhrung auf Abschlussberichtdoc ©ProComGmbH Seite147

ABSCHLUSSBERICHT

Oberzeugungen, Wunsche und fationalen Scharfsinn vorhergesagt werden kann". Aaf dieser Philosophie bautdas Belief-Desire-Intention-Modell (BDI-Modell) auf.Die beliefs eines Agenten, am besten Obersetzt als Oberzeugungen, geben des Agenten Wahrnehmung der Umgebung wieder. Diese entspricht nicht zwingend dem Zustand der Umgebung, da die Sensoren des Agenten unvollkommen bzw. die Informationen unvollstandig und/oder fehlerhaft sein konnen.

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Planbibliothek (plan library)

Reasoner

Uberzeugungen(beliefs)

Intentionen(intentions)

Abbildung 2.3.2A: Aufbau eines BDI-Agenten

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Die desires sind die Ziele des Agenten und geben den vom Agenten angestrebten Zustand der Umgebung an. Seine intentions entsprechen den Planen, die der Agent derzeit verfolgt. Der Agent kann zeitgleich mehrere Plane verfolgen und so an der Erreichung verschiedener, nicht-konfliktarer Ziele arbeiten. Sowie der Agent eine Intention formt, in dem er einen Plan auswahlt, wird er mit der Ausfuhrung des Plans beginnen. Der Plan wird so lange verfolgt, bis das Ziel erreicht 1st, es irrelevant oder die weitere Ausfuhrung unmoglich wird.Ein Plan ist eine spezifische Vorgangsbeschreibung zur Erreichung eines vorgegebenen Ziels. Er wird durch eine Abfolge von Aktionen und/oder zu erreichenden Unterzielen beschrieben. Kann ein einzelner Schritt des Plans nicht erfolgreich zum Abschluss gebracht werden, so scheitert der gesamte Plan. In diesem Fall versucht der Agent einen anderen Weg zur Erreichung seines Ziels zu finden. Dabei beachtet er die standige Veranderung seiner Umgebung und somit seiner Oberzeugungen. Ein Plan umfasst insofern eine Menge von Bedingungen, deren vollstandige und zeitgerechte Erfullung das Ergebnis des Plans zeitigt.Der Agent in Abbildung 2.3.2.4 durchlauft standig den Zyklus von Wahrnehmung der Umgebung, dem Oberprufen der Oberzeugungen, Ziele und Plane und der Ausfuhrung einer oder mehrerer Aktionen.Wahrend der Oberprufungsphase kontrolliert der Agent• seine Oberzeugungen: falls sie sich andern, wie andern sie sich?• sein Ziele: Veranderungen der Oberzeugungen machen Ziele unter Umstanden unerreichbar oder irrelevant, und


ABSCHLUSSBERICHT

• seine Plane: eine Anderung bzw. eihe Aufgabe von Zielen fuhrt unter "Umstanden zur Aufgabe von bestehenden und zur Aufnahme neuerIntentionen.Letztlich entscheidet der Agent, welche Aktion er als nachstes ausfuhrt.

Planauswahl Verfugt der Agent uber mehrere Plane zur Erreichung eines Ziels, so wahlt er (in der Theorie) mittels einer rationalen Entscheidung den besten Plan aus. Der Agent vergleicht die Vorzuge aller anwendbaren Plane miteinander und wahlt den Plan, der den hochsten Nutzen verspricht. Nachdem der Agent ein zunachst zu erreichendes Ziel aus der Liste seiner Ziele ausgewahlt hat, ruft er alle auf das Ziel anwendbaren Plane aus seiner Planbibliothek ab (vgl. Abbildung 4.3). Die so erhaltene Auswahl von Planen wird bezuglich der Kosten und dann bezuglich der Ausfuhrungsdauer geordnet. Der beste Plan wird akzeptiert (Akzeptierter Plan) und dadurchzu einer Intention. Handelt es sich bei diesem Plan urn einen atomaren Plan, so wird er an den Aktor weitergegeben. Falls nicht, wird der Plan interpretiert und in einzelne Teilplane zerlegt. Hieraus resultieren Unterziele, die zur Erreichung des eigentlichen Ziels zunachst realisiert werden mussen.


ABSCHLUSSBERICHT

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2.3.2.5 Multi-Agenten-System

Abbildung 2.3.2.5: Erzeugen von Intentionen

Ein Multi-Agenten-System (MAS) ist, wie der Name bereits sagt, ein System, welches mehrere Agenten umfasst. Jennings et al. definieren ein MAS als Charakteristisch fur ein MAS sind mehrere Eigenschaften: Erstens verfugt jeder Agent uber unvollstandige Informationen bzw. Fahigkeiten, urn Probleme zu Ibsen. Jeder Agent hat also eine begrenzte Sicht auf die Probleme. Zweitens existiert keine globale Kontrolle innerhalb des MAS. Weiterhin ist die Datenhaltung dezentralisiert, und die

W Ausfuhrung der Agenten verlauft asynchron.Diese Charakteristika finden sich in vielen Problembereichen der realen Welt, in denen mehrere Entscheider interagieren, wie z.B. in Finanzmarkten. Daher sind Multi-Agenten-Systeme ideal geeignet, Probleme zu reprasentieren, die verschiedene Problemlosungsmethoden, Ansichten und/oder Problemloser haben. Insbesondere in Fallen, in denen unterschiedliche Personen oder Organisationen mit differierenden (moglicherweise konfliktaren) Zielen und privaten Informationen existieren, sind MAS erforderlich, urn die Interaktionen durchzufuhren.

Worin liegen die spezifischen Vorteile von Multi-Agenten-Systemen?Jennings et al. fiihren an, dass MAS neben den Vorteilen der verteilten und parallelen Problemlosung zusatzliche Vorteile durch die anspruchsvollen Interaktionsmuster haben. Hierzu zahlen:Kooperation Die Agenten arbeiten auf ein gemeinsames Ziel hin.

[Coordination Die Agenten organisieren ihre Aktivitaten in einer Art und Weise, die schadliche Interaktionen vermeidet und nutzliche Interaktionen ausreizt.


ABSCHLUSSBERICHT

Verhandlungen Die Agenteh klblen auf eine Vereinbarung, die fur alle Beteiligten akzeptabel 1st.

Weitere Vorteile von MAS liegen in der Skalierbarkeit des Systems und der Wiederverwendbarkeit der Agenten. Ein MAS erlaubt es, innerhalb eines Modells quantitative Variablen, Differentialgleichungen und symbol-basierende Regeln zu verbinden. Durch eine Addition oder Loschung von Regeln, die innerhalb eines Individuums verwendet werden, kann das Modell schnell modifiziert werden. Zusatzlich konnen dem Modell jederzeit neue Typen von Agenten hinzugefugt werden, die dann mit der schon bestehenden Population von Agenten interagieren.

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2.3.2 6 KommunikationDie Fahigkeit zur Kommunikation 1st eine wesentliche Voraussetzung fur Kooperation und Interaktion der Agenten innerhalb des MAS. Kommunikation zwischen den Agenten eines MAS wird als Austausch von Nachrichten modelliert. Eine Agentenkommunikationssprache (ACL) basiert auf der philosophischen Sprechakt-Theorie. Diese betrachtet menschliche AuBerungen wie Aktionen, die in der physischen Welt ausgefuhrt werden (wie z.B. das Anheben eines Buches). Es wird angenommen, dass eine Nachricht auf Grund ihrer Sendung von einem Agenten zum anderen beim Empfanger Aktionen ausldst. Durch ACL spezifizierte Nachrichtentypen werden als Performative bezeichnet.Performativ (

Performativtyp, z.B. ask, inform Name des Absenders Name des Empfangers Konversationsschlussel des Absenders Konversationsschlussel des Empfangers Nachrichteninhalt gemaB der verwendeten Ontologie Sendezeitpunkt der Nachricht Empfangszeitpunkt der Nachricht

...)

Tabelle: Attribute eines Performativs

type: sender: receiver: reply with: in reply to: content: send time: receive time:

Unterschiedliche Sprechakte werden als Nachrichtentypen wie request, tell, ask, reply ausgedruckt. Eine ACL-Nachricht setzt sich aus dem Nachrichtentyp und einem spezifischen Inhalt, sowie eventuell weiteren Parametern zusammen, wie in Tabelle 4.2 dargestellt.Der anwendungsbezogene Inhalt einer ACL-Nachricht stammt aus einer standardisierten Ontologie, d.h. aus einem lexikonahnlichen Begriffssystem.Alle Agenten eines Multi-Agenten-Systems, die miteinander kommunizieren und kooperieren sollen, mussen sich dieses Begriffssystems bedienen, damit sichergestellt 1st, dass die verwendeten Begriffe gleich verstanden werden.Ein durch die Ontologie definierter Begriff wird im folgenden als Fakt bezeichnet.

2.3.2.7 VerhandlungenGemaB der in Abschnitt 2.33.2 angegebenen Definition verfolgt ein Agent eigene Ziele. Innerhalb eines MAS 1st ein Agent auf die Zusammenarbeit mit anderen Agenten angewiesen. Dabei 1st nicht gesagt, dass der Agent seine personlichen Ziele in vollem Umfang verwirklichen kann. Es 1st wahrscheinlich, dass innerhalb der Agenten eines MAS Zielkonflikte existieren. Folglich 1st ein Mechanismus zur Konfliktlosung vonndten. Die Agenten mussen in die Lage versetzt werden, Kompromisse einzugehen. Hierzu 1st eine Relaxation der eigenen Ziele Voraussetzung. Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 151

Verhandlungen werden als Methode zur Koordination und Konfliktlosung gesehen. Sie kommen zum Einsatz, wenn Agenten mit pdtsdhlichen Zielen, begrenzter Rationalitat und unvollstandigen Informationen einen bestehenden Konflikt losen mussen, ohne dabei auf eine iibergeordnete Autoritat zuruckgreifen zu konnen. Hierzu kommunizieren die Agenten miteinander und tauschen wiederholt Vorschlage und Gegenvorschlage aus.Abbildung 4.4 zeigt einen allgemeinen VerhandIungsmechanismus. Die Existenz eines Zielkonfliktes innerhalb des MAS bedeutet, dass die beteiligten Agenten inkompatible Plane verfolgen. Zunachst wird aus dem inkompatiblen Plan eine Problemstruktur und daraus wiederum ein Verhandlungsvorschlag erzeugt. Der erzeugende Agent bewertet diesen Vorschlag zunachst selber. 1st der Vorschlag inakzeptabel, muss die Problemstruktur revidiert werden, sofern dies moglich 1st. Andernfalls ist der Plan gescheitert. 1st der Vorschlag akzeptabel, so wird er an die anderen Parteien kommuniziert und auf deren Antworten gewartet. Die eingehenden Antworten werden bewertet, und im Falle einer Ubereinkunft ist der Plan erfolgreich umgesetzt. Falls keine Einigung erzielt und eine Deadline nicht erreicht wurde, erzeugt der Agent einen Gegenvorschlag bezuglich der erhaltenen Antworten. Hierbei kann er einen Gegenvorschlag mit oder ohne Konzessionen erzeugen.Ein Gegenvorschlag ohne Konzessionen bedeutet, dass der Agent einen Aspekt der Problemstruktur, der ihm selber nicht wichtig ist, besonders betont. Dies geschieht in der Hoffung, dass dieser Aspekt fur die andere Partei von besonderer Bedeutung ist. Damit erhoht sich der Wert seines Vorschlags fur die andere Partei, wahrend der Vorschlag fur den Agenten selber nicht

Planerfolgreichumgesetzt

Abbildung 23.2.7: Generischer Verhandlungsmechanismus

an Wert verliert. Beispielsweise kann ein Agent, dem die Einsatzenergie fur die Stromerzeugung vollig gleichgultig ist, besonders die umweltfreundliche Herstellung des Stroms hervorheben, wenn er der


ABSCHLUSSBERICHT

Meinung ist," class dies fur sein Gegenuber von besonderer Bedeutung 1st. Gegenvorschlage ohne Konzessionen setzen eine multivariate Verhandlungsstruktur voraus.Bei einem Gegenvorschlag mit Konzessionen, erarbeitet der Agent einen Vorschlag, der fur ihn selber einen geringeren und fur die andere Partei vermutlich einen hoheren Wert hat. Beispielsweise senkt er als Verkaufer seinen Verkaufspreis.

Verhandlungstaktiken Der Zeitraum fur Verhandlungen wird durch eine Deadline begrenzt. Einigen sich die Parteien innerhalb dieses Zeitraums nicht, so schlagen alle betroffenen Plane fehl. Ist der Preis das einzige Verhandlungskriterium und die Zeit die restringierende Nebenbedingung, dann kbnnen zwei grundlegende Verhandlungstaktiken unterschieden werden.

Bei einem Einsatz der Boulware-Taktik macht der Agent zu Beginn ein vernunftiges Angebot und anschlieGend keine oder nur wenige Konzessionen. Erstes und letztes Gebot unterscheiden sich nur unwesentlich voneinander.

Verfolgt der Agent eine Conceder-Taktik, so macht er wahrend der Verhandlung sukzessive Konzessionen. Die generische Conceder-Taktik kann wiederum in drei verschiedene Muster unterteilt werden:Das Soft-Conceder modelliert groGe Konzessionen zu Beginn der Verhandlungen. Der Gebotspreis fallt schnell auf das Niveau eines Mindestpreises R. AnschlieGend werden nur noch kleine Konzessionen gemacht.

i tiT Zd

(a) Soft Conceder (b) Moderate Conceder (c) Hard ConcederAbbildung 2.3.2.7.1: Drei verschiedene Conceder-Taktiken

Beim Moderate Conceder werden gleichmaGige Konzessionen wahrend des Verhandlungszeitraums gemacht, wahrend beim Hard Conceder der Gebotspreis erst kurz vor dem Erreichen der Deadline T fallt (vgl. Abbildung 2.3.2.7.1).

Analoge Taktiken kbnnen fur Kaufer angegeben werden, wobei in diesem Fall der in den Verhandlungen gebotene Preis steigt.

2.3 2.8 Agenten-basierte SimulationDer Weg vom Multi-Agenten-System zu einer agenten-basierten Simulation (ABS) ist nicht weit.6 Ferber konstatiert:Multi-agent simulation is based on the idea that it is possible to represent in computerized form the behaviour of entities which are active in the world, and that it is thus possible to represent


ABSCHLUSSBERICHT

a phenomenon as the fruit of the interactions of an assembly of agents with their own operational autonomy.

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In der MABS werden Systeme (Zielsysteme), in denen mehrere Akteure unabhangig voneinander agieren, als Multi-Agenten-System modelliert. Ziel 1st hierbei, durch die Konstruktion des MAS die Dynamik des Zielsystems zu verstehen und dessen Verhalten im Rahmen von Simulationslaufen zu analysieren.Haufig wird dabei nicht das Zielsystem direkt modelliert. Stattdessen wird das Zielsystem in einem Schritt oder in mehreren Schritten abstrahiert und die Abstraktion in ein MAS uberfuhrt.Im Rahmen dieser Arbeit wurde in Kapitel 2 der Prozess des Spothandels fur Elektrizitat in ein abstraktes Model I uberfuhrt. Dieser abstrahierte Handelsprozess wird im nachfolgenden Kapitel die Crundlage fur den Handel innerhalb des MAS bilden.Die MABS unterscheidet sich gegenuber anderen Modellierungstechniken durch die Anwendung von MAS als formates Modell. Hier wird ein Schritt in Richtung "beschreibender Realitat" gemacht; die MABS bringt die Verpflichtung mit sich, das Zielsystem in seinen naturlichen Grenzen zu analysieren. Es 1st also erforderlich, Objekte, Akteure und sonstige Entitaten derart zu modellieren, dass die "Grenzen" der Akteure im MAS mit den Grenzen der Akteure im Zielsystem und die Interaktionen der Akteure im MAS mit den Interaktionen der Agenten im Zielsystem korrespondieren.Im Zusammenhang dieser Arbeit bedeutet dies, dass ein Akteur im MAS jeweils mit einem Teilbereich eines Energieversorgungsunternehmens korrespondiert und dass die Akteure in Bezug auf den Handel uber ahnliche Moglichkeiten verfugen, wie ihre realen Gegenparts. Beispielweise, konnen die Agenten an einer Borse und in einem bilateralen Spotmarkt handeln.

MAS - Simulationslauf

Abstraktion in ein MAS

Abstraktion des Zielsystems

Analyse der Ergebnisse und Interrelation bezuglich des Zielsystems

| Dynamik des Zielsystems

'■V Abbildung 2.3.2.B: Modellierung des Zielsystems mit einer Abstraktion und einem MAS


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2.3 2.9 Vor- und NachteileDie Ubertragung der realen Entititeri innerhalb ihrer Grenzen in entsprechende Entitaten innerhalb des MAS macht den Prozess der Abstraktion und die Analyse der Ergebnisse einfacher und klarer. Das heiBt gleichwohl nicht, dass ein MAS nicht auch so konstruiert werden kann, dass die Agenten im Modell und ihre Interaktionen nichts oder nur wenig mit dem Zielsystem zu tun haben. Andererseits konnen Agenten derart abstrakt sein, dass die Beziehung zwischen ihnen und dem realen System im besten Fall rein suggestiv ist.Eine "1:1- Ubertragung" der Abstraktion eines realen Systems in eine MABS bringt zwangslaufig mit sich, dass das Simulationssystem sehr speziell ist und an Generality verliert. Bezieht sich die Abstraktion auf ein genau eingegrenztes reales System, so gelten die Schlussfolgerungen nur fur dieses System. Bezieht sie sich hingegen auf eine groBere Klasse von Systemen und versucht allgemeinere Aspekte zu erfassen, so wird es schwieriger, die Beziehung zwischen dem Zielsystem und der Abstraktion herzustellen. Folglich werden die Schlussfolgerungen unzuverlassiger. Daher muss im Rahmen der Modellierung und der spateren Analyse der Ergebnisse immer wieder kritisch hinterfragt werden, ob das Modell die wichtigsten Eigenschaften des realen Systems umfasst und ob die benotigten Korrespondenzen tatsachlich enthalten sind.In jedem realen System existieren Prozesse, die entweder unbekannt sind, fur irrelevant gehalten werden oder sich fur eine Implementierung in einem formalen Modell nicht eignen. Sie werden nicht explizit in das Modell aufgenommen, sondern haufig durch eine Zufallskomponente substituiert. In diesem Fall darf man nicht erwarten, dass ein Verhaltensmuster des MAS dem Verhalten des Zielsystems entspricht. Vielmehr muss man voraussetzen, dass die Menge alter Verhaltensmuster des MAS der Menge der moglichen Verhaltensweisen des Zielsystems entspricht. Folglich besitzt ein einzelner Simulationslauf wenig Aussagekraft bezuglich des realen Systems. Um Aussagen fiber das reale System ableiten zu konnen ist es daher erforderlich, verschiedene Simulationslaufe im Zusammenhang zu analysieren.MABS sind im weiteren Sinne nicht deterministisch. Die lndeterminiertheit resultiert aus dem Einbringen einer Zufallskomponente, von Lernalgorithmen und der Vielzahl mdglicher Interaktionen. Das heiBt aber: jede Schlussfolgerung bleibt eine Funktion der lndeterminiertheit des Modells. In beinahe jeder agenten-basierten Simulation kann nicht mit Sicherheit angenommen werden, dass sich die Zufallselemente, die in das Modell eingebracht wurden, gleichmaBig auf die Ergebnisse auswirken, so dass man sicher fiber "zentrale Tendenzen", Gleichgewichte etc. generalisieren kann.Die groBere Nahe zum realen System hat eine groBere Komplexitat zur Folge. Das Modell importiert mit dem Verhalten des realen Systems auch dessen Unvorhersagbarkeit und Komplexitat. Dadurch wird das Modell analytisch nicht nachvollziehbar. Der Versuch, eine Handlungsabfolge ruckwarts gehend zu analysieren muss scheitern. Im schlimmsten Fall multiplizieren sich die Entscheidungsgriinde auf jeder Stufe, bis letztlich samtliche Agenten des Systems umfasst werden. Die Literatur kennt diesen Effekt unter der Bezeichnung causal spread.Dieser causal spread ist ein Beispiel fur ein emergent phenomenon, ein Verhalten, das auf Basis dervollstandigen Beschreibung alter Komponenten des Systems nicht vorhergesagt werden kann. Geradesolche Phanomene machen den Mehrwert von MABS aus. Nwana und Ndumu geben fiir dieEntwicklung eines Multi-Agenten-Systems als Ziel an:creating a system that interconnects separately developedagents, thus enabling the ensemble to function beyond the capabilitiesof any singular agent in the set-up.


ABSCHLUSSBERICHT

Zusammenfassung 'Das Konzept der Agenten und der damit verbundenen agenten-basierten Systeme ist sehr vielversprechend. Die Moglichkeit, Systeme auf der Ebene von Individuen und deren Interaktionen zu beschreiben und zu analysieren, eroffnet neueWege, urn das Verhalten des Systems als Ganzes zu untersuchen und zu verstehen.In den vergangenen Jahren wurde eine Reihe von agenten-basierten Simulationssystemen fur die unterschiedlichsten Domanen entworfen. Diese Systeme brachten erstaunliche und interessante Ergebnisse zu Tage. Die betrachteten Domanen waren jedoch nicht so komplex wie der in dieser Arbeit betrachtete Energiemarkt.Der Versuch, ein komplexes Handelsszenario mittels einer multi-agenten -basierten Simulation abzubilden, birgt insofern viele Unwagbarkeiten und muss als etwas Neues betrachtet werden.

2.3.3 Das Model! im Uberblick

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Ein Markt in Theorie ... In der finanzwirtschaftlichen Theorie ist das Bild des homo oeconomicus, des durch und durch rational denkenden und handelnden Individuums wohlbekannt. Der homo oeconomicus ist zu jedem Zeitpunkt vollstandig informiert, d.h. er verfugt uber alle fur seine Handlungen relevanten Informationen und ist in der Lage, diese exakt und schnell auszuwerten. Er zielt auf eine Nutzenmaximierung seines zukunftigen Vermogens und tut dies vollkommen emotionslos.In einer solchen Vorstellungswelt gibt es keine Moglichkeit die eigene Position durch strategisches Verhalten zu verbessern. Die Entscheider teilen eine rationale Erwartung bezuglich des zukunftigen Preises des gehandelten Cutes und diskontieren alle neuen Marktinformationen unverzuglich und rational in diesen Preis. Dadurch verbleiben keine Gelegenheiten fur Spekulation und strategisches Handeln. Plotzliche Preisanderungen reflektieren lediglich eine Anderung der Bewertung der gehandelten Cuter bei den Marktteilnehmern. In dieser theoretischen Sichtweise ist der Markt rational, mechanistisch und effizient.Treffen in einem Markt einzig rationale Entscheider aufeinander, so ist es leicht moglich, das Verhalten des Marktes in einem aggregierten Model I zu beschreiben. Letztendlich kann von den einzelnen Marktteilnehmern abstrahiert werden, da diese identisch sind. Derartige Marktszenarien werden mit Hilfe von Differenzen- oder Differentialgleichungen beschrieben.

...und Praxis Wie sieht die Realitat aus? Hier treffen Entscheider aufeinander, die lediglich uber unvolIslandige Informationen in Bezug auf den Markt verfugen, da der Aufwand fur die Informationsbeschaffung den Nutzen der Information haufig ubersteigt. Im ubrigen waren die (menschlichen) Entscheider nicht in der Lage, alle Informationen parallel zu verarbeiten, wenn sie daruber verfugten. So kann das menschliche Gehirn z.B. nur ca. sieben Informationseinheiten gleichzeitig verarbeiten.Aus der differierenden Informationslage der Individuen ergeben sich verschiedene Einschatzungen des aktuellen Marktzustands. Daraus wiederum entstehen unterschiedliche Erwartungen uber die weitere Marktentwicklung. Die Motivation fur den Handel liegt in der Absicherung gegen erwartete unerwunschte Zustande und im Ausschopfen von vermuteten Gewinnpotentialen. Die Handler sehen Gelegenheiten fur Spekulation und strategisches Handeln. Der Markt ist in dieser Sicht psychologisch, organisch und unvollkommen effizient.

Integration der Sichten Die Vorteile der beiden Marktsichten werden durch die Integration verschiedener Modelle ausgeschopft. Die theoretische Marktsicht beschreibt ein fundamentalanalytisches Herangehen an die Preisfindung. Alle den Preis beeinflussenden Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 156

ABSCHLUSSBERICHT

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Informationen und Faktoren werden gesammelt, ausgewertet und fur die Bildung der Preiserwartung verdichtet. Dieses Vorgehen findet sich in den Rrognosemodellen und dem EVU- Simulationsmodell in Abbildung 5.1 wieder. Diese Modelle best!mmen die gewinnmaximalen Handelsentscheidungen eines Stromhandlers auf Basis des bptimalen Einsatzes aller Bezugs- und Absatzressourcen des Energieversorgungsunternehmen. Verneint man die Existenz von Unsicherheiten bezuglich der elektrischen Last, des zukunftigen Spotpreises und der Verfugbarkeit von Kraftwerken, so bildet das EVU-Simulationsmodell den rationalen Entscheider der Finanztheorie ab. Bezieht man den Spotmarkt explizit als Absatz- und Bezugsressource in dieses Modell ein, so wird die Ruckkopplung vom Spotmarkt auf die Erzeugung bereits bier deutlich.Das Strategiemodell und das Handelsmodell gehen davon aus, dass sich der Marktpreis durch die Interaktionen der Handler bildet. Die Aktionen der Handler sind abhangig von vorliegenden Marktinformationen, angewendeten Handelsstrategien, verwendeten Verhandlungstaktiken sowie unterschiedlichen Preiserwartungen und Produktionskosten. Die Entscheidungen eines Handlers sind damit von vielen Faktoren abhangig, die nicht in ein rationales fundamentalanalytisches Modell eingebracht werden kbnnen. Diese Faktoren werden daher im Strategiemodell abgebildet. Mit den getroffenen strategischen Handelsentscheidungen tritt der Handler am Markt auf, bietet an der Stromborse und handelt im OTC-Markt.

2.3.3.1 Agenten- und BeziehungsmodellRollen und Agenten stehen haufig in einer 1:1-Beziehung zueinander, jedoch ist das nicht zwangslaufig so. Bei der Entscheidung, wie das Rollenmodell in ein Agentenmodell uberfuhrt wird, sind zwei Aspekte zu beachten: Je mehr Rollen in einem Agenten vereinigt werden, desto schwieriger ist es, die Funktionsweise des Agenten zu verstehen und die Konsistenz zu sichern. Andererseits gilt: je mehr verschiedene Agenten das letztlich implementierte Multi-Agenten-System umfasst, desto groBer sind die Anforderungen an die verwendeten Rechenanlagen und desto mehr mussen Effizienzuberlegungen angestellt werden.

Abbildung 2.3.3.1: Das Agentenmodell

In der vorliegenden Konzeption wurden die unterschiedlichen Rollen zu wenigen Agententypen zusammengefasst, so wie in Abbildung 2.3.3.1 dargestellt.


ABSCHLUSSBERICHT

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Der ForecasfAgent vereinigt die Prognoseaufgaben. Beide Rrognosen werden ein Mai je Handelstag abgefragt. Der entsprechende Agent hat also relativ viel Leerlaufzeit. Dennoch ist von der Aufgabenstellung keine weitere Aktivitat geeignet, zum ForecastAgent hinzugeftigt zu werden.Der UtilityAgent tibernimmt die Tageseinsatzplanung. Hier wurde ein eigener Agententyp geschaffen, um das Modell leicht erweitern zu konnen. Es ist zu beachten, dass die Konzeption keine Aussagen tiber die Art der Implementierung der Agenten macht.Ein TraderAgent ubernimmt die definierten Handelsrollen sowie die Auswertung der Handelsergebnisse. Hier ist entscheidend, dass die Handelsrollen auf den Markt ausgerichtet sind und Borsen- und OTC-Handel sequentiell ablaufen.Der AuctioneerAgent vereinigt die Rollen Auktionator, Netzbetreiber und Zeitgeber. Im Rahmen der Auktion kooperieren Auktionator und Netzbetreiber sehr eng, so dass eine Trennung der Funktionen nicht angebracht ist. Tatsachlich liefert der Netzbetreiber in jedem Fall die Preise, wenn er das Netzflussproblem lost. Nach der Auktion ist der Auktionator "arbeitslos".Der AuctioneerAgent iiberwacht dann in seiner Rolle als Netzbetreiber die Einhaltung der Netzrestriktionen wahrend des OTC-Handels. Die Phase des OTC-Handels schlie&t sich direkt an das Auktionsende an. Daher sendet der AuctioneerAgent nach dem Versand der Auktionsergebnisse das Startsignal fur den OTC-Handel. Er ist dadurch zugleich tiber den Endzeitpunkt des OTC-Handels informiert und ruft nach Eintritt dieses Zeitpunkts zu einer neuen Auktion auf.

Abbildung 2.3.3.1.2: Das Beziehungsmodell

Beziehungsmodell Das Beziehungsmodell definiert die Kommunikationswege zwischen den Agenten. Es ist in Abbildung 5.15 wiedergegeben. ForecastAgent und UtilityAgent kommunizieren nur mit dem Traderagenten des gleichen Unternehmens. So wird sichergestellt, dass unternehmensinterne Daten nicht an fremde Agenten verschickt werden und die Informationssicherheit des Energieversorgungsunternehmens nicht verletzt wird.Damit wird ein Mai mehr die Heterogenitat des Systems deutlich. Jeder TraderAgent verftigt nur tiber die Informationen, die ihm von den anderen Agenten seines Unternehmens zur Verftigung gestellt werden, sowie tiber MCP, MCV und alle Vertrage, die er mit einem anderen Traderagenten abgeschlossen hat. Informationen tiber Vertrage die Dritte miteinander abgeschlossen haben oder


ABSCHLUSSBERICHT

Last- bzw. Preisprognosen, die von anderen TraderAgents verwendet werden, stehen ihm nicht zur Verfugung.

23.3.2 Softwaretechnischer AufbauDer Aufbau des Prototypen ist in Abbildung 6.1 dargestellt. Urn einen funktionsfahigen Prototypen zu erhalten, war es notwendig, alle im Konzept angegebenen Agententypen zu implementieren. Durch den Einsatz des Agenten-Toolkits ZEUS beschr 'ankt sich der Aufwand fur die Implementierung hierbei auf die domanenspezifischen Anteile. Der gesamte Prototyp wurde in der Programmiersprache JAVA implementiert.

ZEUS - The Agent Building Toolkit ZEUS ist ein Open-Source-Projekt, das von einer Forschungsgruppe der British Telecom geleitet wird. Das ZEUS-Toolkit stellt die wesentlichen Funktionen fur den Aufbau eines Multi-Agenten-Systems zur Verfugung. Insbesondere steht ein

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ZEUSFacilitator

ZEUS Agent CommunlcatlM Network

MessageHandler

MessageHandler

< Ontoio^MailboxMailbox MailboxMailbox

ResourceResource

AgentContext

AgentContext

AgentContext

Nctz-slcberhctt

Borseoprotokoli r GebotsverarbeUuni ,M CP-Beredto nog - MCV-Berecb n no g:

BoFiT-LP

. Load Forecast

|inische Modelle: Erzcn-

. gangs-

::KKN8-|Prognose

llflodelle^Reinforcement i Learning m ;

Perslstente Datenbank i

ZEUSAgentNameServer

BoFrr-TEP

BOrsenhandel OTC-Handcl ; >

IlandebrBSrsen- OTC- proto- :'regdnli; Rcgdn koB

Abbildung 2.S.3.2: Aufbau des PrototypenKommunikationsnetzwerk zur Verfugung, und durch den Einsatz eines zentralen "Adressbuches" (Agent Name Server) existiert die Moglichkeit, das Agentensystem auf verteilten Rechneranlagen ablaufen zu lassen.ZEUS liefert alle Komponenten fur das Nachrichten-Handling, inklusive einer regelverarbeitenden Einheit, die fur einfaches reaktives Verhalten der Agenten zur Verfugung steht. Ein Planungs- und Ausfuhrungsmechanismus erlaubt es ZEUS-Agenten zudem proaktiv zu handeln.


ABSCHLUSSBERICHT

ZEUS-Agenten sind domanenunabhangig. Durch die Klassen ZeusExternal und das' Objekt AgentContext steht dem Entwickler eine Schnittstelle zur Verftigung, fiber die er die Methoden des ZEUS-Agenten aufrufen und den ZEUS-Agenten um die domanenspezifischen Aspekte erweitern kann.

Persisente Datenbank Zur langfristigen Speicherung historischer und simulierter Daten wurde im Rahmen dieser Forschungsarbeit ein Datenmodell auf der Basis einer relationalen Datenbank entwickelt. Als Datenbanksystem wurde eine ORACLE-Datenbank eingesetzt.

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Ontologie Eine gemeinsame Ontologie 1st die Grundlage ftir eine Verstandigung der Agenten eines Multi-Agenten-Systems. Ftir das bier entworfene Handelssystem ftir Elektrizitat wurde die in Anhang C angegebene Ontologie entworfen. Mit Hilfe des im ZEUS-Projekt enthaltenen Ontologie- Editors wurde diese Ontologie in maschinenlesbaren Code umgesetzt. Die in der Ontologie definierten Begriffe stehen den Agenten zur Laufzeit in einer Datenbank (Ontology DB) zur Verf "ugung. Ein Begriff der Ontologie entspricht dabei einem Objekt, dessen Attribute von den Agenten gesetzt und gelesen werden konnen.

Forecast Agent Der Forecast Agent wurde so implementiert, dass er sowohl Last- als auch Preisprognosen liefert. Lastprognosen werden anhand von historischen Daten erzeugt, die zufallig mit einem Fehler von ± 5 % beaufschlagt werden. Die historischen Daten liegen in einer persistenten Datenbank vor, die fiber eine JDBC-Schnittstelle angesprochen wird.Zur Erstellung von Preisprognosen wurden verschiedene Verfahren vorgesehen: Zum ersten wurden Verfahren der Technischen Analyse und hier insbesondere Verfahren Gleitender Durchschnitte, zudem eine Schnittstelle zu der Prognosesoftware BoFiT-LP implementiert. An der Software BoFiT-LP selber wurde keine Implementierung vorgenommen. Die verwendeten neuronalen Prognosemodelle, die in Abschnitt 3.4 dargestellt sind, entstanden jedoch im Rahmen dieser Arbeit.Utility Agent Der Utility Agent tibernimmt die Rolle der Tageseinsatzplanung. Um die Produktionskosten bei gegebener Last ftir einen vorgegebenen Zeitraum zu bestimmen, wurden zwei verschiedene Verfahren vorgesehen. Dam it 1st es dem Anwender moglich die Erzeugungssysteme der im Simulationssystem modellierten Marktteilnehmer so genau abzubilden, wie es sein Wissen fiber diese zulasst.Verftigt der Anwender fiber vergleichsweise wenig Kenntnisse fiber das Erzeugungssystem eines zu modellierenden Agenten, so kann er dessen Erzeugungssystem anhand einer Merit-Order-Kurve darstellen.Bei einem hinreichend groBen Detail wissen fiber das Erzeugungssystem eines zu modellierenden Energieversorgungsunternehmens (z.B. des eigenen), bietet sich die Modellierung des Erzeugungssystems inklusive der zeitlich koppelnden sowie systemkoppelnden Nebenbedingungen an. Im Rahmen des Prototypen wurde hierzu eine Schnittstelle zu dem Energiemanagementsystem BoFiT- TEP implementiert. Wiederum gilt, dass an der Software BoFiT-TEP keine Anderungen vorgenommen wurden. Die Modellierung der Erzeugungssysteme der simulierten Energieversorgungsunternehmen geschah jedoch teilweise im Rahmen dieser Forschungsarbeit.

Trader Agent Der Trader Agent verftigt fiber diverse Verfahren und Protokolle, um am Borsen- und OTC-Handel teilnehmen zu konnen. Zur Erstellung von Borsengeboten wurden die in Anhang A dargestellten und in Abschnitt 5.5.1 erlauterten Regeln implementiert. Zudem wurden die Interaktionsprotokolle zwischen den von den Agenten umfassten Rollen implementiert.

^ Ftir den OTC-Handel wurden die durch den Entscheidungsbaum gegebenen Regeln implementiert, wobei man die Handelstaktiken nach der Strategic des Moderate Conceder fixierte.Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 160

Die Adaption der Trader Agenten an eine sich wandelnde Umwelt wurde durch die Implementierung eines Reinforcement-Learning-Algorithmusses auf Basis der in Abschnitt 5.5.4 angegebenen Lernregeln erzielt. Auctioneer Agent

Der Auctioneer Agent leitet das Borsengeschehen. Entsprechend dem in Abbildung 5.11 angegebenen Protokoll ruft er in regelmaEigen Zeitabstanden zur Teilnahme an der nachsten Auktion auf. Je simuliertem Tag findet eine Auktion statt.Im ubrigen 1st der Auctioneer Agent als reaktiver Agent implementiert. Er erwartet nach dem Aufruf zur Teilnahme den Eingang der Borsengebote und verarbeitet diese, sobald alle Cebote eingegangen sind oder die vorher festgesetzte Deadline erreicht wurde.Zur Gebotsverarbeitung war die Implementierung eines Algorithmusses zur jewel Is getrennten Aggregation von Verkaufgeboten und Kaufgeboten, sowie zur Schnittpunktbestimmung aus den resultierenden Angebots- und Nachfragekurven notwendig.Im ubrigen fuhrt der Auctioneer Agent die Bestimmung der gehandelten Volumina jedes Marktteilnehmers durch und versendet die Handelsresultate an die jeweiligen Handler. Hierbei wird jeder Handler nur uber die eigenen Handelsresultate und die offentlichen Informationen (Marktpreis, Marktvolumen) informiert.Auf die Abbildung eines Ubertragungsnetzes wurde im Prototypen verzichtet.

2.3.3 3 Das Marktszenario des PrototypenIm Prototypen wurden funf Energieversorgungsunternehmen modelliert, die ein groBes, zwei mittlere und zwei kleine EVU reprasentieren. Auf eine Abbildung des Ubertragungsnetzes wurde verzichtet.

2.3.3.4 Langfristiger AbsatzDie Betrachtungen beschranken sich auf einen Zeitraum von 56 Tagen im Sommer eines Jahres. Die Ganglinien des langfristig kontrahierten Absatzes wurden aus historischen Ganglinien verschiedener deutscher EVU gewonnen und proportional an die Erzeugungskapazitat der Modell-EVU angepasst.

EVU-Bezeichnung AuslastungMax. Min. Mittel

G 46% 17% 31%M1 95% 36% 64%M2 45% 15% 34%K1 447% 163% 306%K2 456% 104% 245%Gesamt 58% 23% 41%

Auslastung der eigenen Erzeugungsanlagen aus langfristigem Absatz

Die Verwendung der Ganglinien eines charakteristischen Tages war ausgeschlossen, da sonst die Lastspitzen und die Lasttaler bei alien Modell-EVU zeitgleich aufgetreten waren. Dies widerspricht der grundlegenden Motivation fur den Handel.Tabelle 6.1 gibt verschiedene KenngroBen der Auslastung der jeweiligen Erzeugungssysteme durch den langfristigen Absatz im betrachteten Zeitraum an. Es ist ersichtlich, dass die Modell-EVU bezuglich des Handels ganzlich unterschiedliche Positionen einnehmen. G, M1 und M2 befinden sich in einer Long- Position, d.h. sie verfugen fiber mehr Erzeugungsleistung als langfristig kontrahierte Lasten. K1 und K2 hingegen stehen in einer Short-Position.


ABSCHLUSSBERICHT

2.3.3 5 ErzeugungsanlagenDer modellierte Markt umfasst Erzeugungseinheiten mit einer Kapazitat von insgesamt 33.879 MW, die sich wie in Tabelle 6.2 dargestellt auf die verschiedenen Marktteilnehmer aufteilen. Die Erzeugungskapazitaten warden durch ihre Grenzkosten in Form einer Merit-Order-Kurve dargestellt. Auf die Betrachtung von Revisionen und Ausfallen wurde verzichtet. Die Grenzkosten warden fur die Model I- EVU G, M1 und M2 der Tabelle aus [9] entnommen. Fur K1 wird das in Abschnitt 3.3 verwendete Model! 2 eingesetzt. Ftir K2 lag ein historischer Lastang vor

EVU-Bezeichung Erzeugungsleistung(MW)

Marktanteil anErzeugungskapazitaten (%)

G 21.818 64,39M1 8.910 26,29M2 3.030 8,94K1 94 0,27K2 27 0,07Erzeugungskapazitat je EVU

und anhand von ermittelte man die Erzeugungsanlagen des zugehorigen Energieversorgungsunternehmens. Zur Bestimmung der Grenzkostenkurve fanden fur die unterschiedlichen Typen von Kraft- und Heizkraftwerken die Kosten gemaS der Tabelle aus

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§

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Leistung (MW)

Verwendung.

Abbildung 2.3.3.S gibt die Kurve der Systemgrenzkosten im prototypischen Model! wieder.

2.3 3.6 SpotmarktZum Stromhandel steht den Modell-EVU eine Borse und der OTC-Markt zur Verfugung. An der Borse werden im Rahmen einer zweiseitigen Auktion 24 Stundenprodukte gehandelt.Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 162

Im Stundenhandel konnen je Stunde beliebige Mengen umgesetzt warden. Die Handler geben bierzu Gebote gemafc Abschnitt 5.5.1 ab.

2.3.3.7 UntersuchungsergebriisseDie grundlegende Frage "Lasst sich das Marktgeschehen im Energiemarkt mil Hilfe einer agenten- basierten Simulation darstellen?" kann weder anhand des vorliegenden Prototypen mit einem klaren JA oder NEIN noch durch einen analytischen Beweis beantwortet warden. Diese Frage lasst sich bestenfalls induktiv beantworten, indem das Verhalten des Simulationssystems beobachtet und mit dem Verhalten des realen Systems und der Erfahrung von Experten verglichen wird.Urn zu einer Bewertung bezuglich der ersten Frage zu kommen, warden auf den folgenden Seiten verschiedene Aspekte der Simulationsergebnisse untersucht. Die Leitfragen lauten:1. Wie ist die Differenz zwischen den Systemgrenzkosten und dem Spotpreis?Gibt es bei gleichen Systemgrenzkosten unterschiedliche Spotpreise?2. Ist die Simulation in der Lage, PreisausreiBer hervorzubringen?3. Treten Peakpreise in den "richtigen" Stunden auf?4. Ist eine Ahnlichkeit zwischen dem realen Preisgang an der IPX und dem simulierten Preisgang erkennbar?5. Wie ist die Renditeerwartung der Handler tagsuber und nachts?6. Unterscheiden sich die Renditeerwartungen von groBen und kleinen Handlern?7. Lernen die Agenten aus den Resultaten der Auktionen? Stabilisiert sich die Renditeerwartung nach einer gewissen Simulationszeit oder zeigen sich auf- bzw. abklingende Schwingungen?8. Werden die Erzeugungsanlagen gleichmaBiger ausgelastet?Eine Analyse der Simulationsergebnisse bezuglich der genannten Leitfragen erlaubt eine Aussage uber die grundsatzliche Eignung des gewahlten Verfahrens fur die Modellierung des kurzfristigen Stromhandels.

2.3 3.8 Preisentwicklung und RenditeerwartungBetrachtet man die simulierten Preise fiber der Simulationszeit so zeigt sich zunachst ein Einschwingvorgang, der nach ca. 14 simulierten Tagen abklingt. AnschlieSend ahneln die simulierten Preise einem realen Preisgang. Dies wird in Abbildung 6.3 fur die letzten neun Tage des Simulationszeitraums dargestellt.Die Abbildung zeigt sowohl in den fruhen Morgen- als auch den Abendstunden an Wochentagen ein gutes Simulationsverhalten. Ein Vergleich mit den Grenzkosten weist auf, dass die Preise in diesen Stunden erwartungsgemaB nahe den Grenzkosten liegen. Die geringe Last in den Morgen- und Nachtstunden kann vollstandig durch den Einsatz kostengunstiger Grund und Mittellastkraftwerke abgefahren werden. Da alle Modellagenten solche Kraftwerke eignen, ist die Konkurrenz im Markt groB und folglich die Renditeerwartung gering.In den Tagesstunden hingegen ist die Last hoch. Zur Abdeckung ist der Einsatz von Spitzenlastkraftwerken notig, die jedoch nur wenige Modellhandler (G, M1, M2) besitzen. Die Spotpreise entfernen sich dementsprechend von den Grenzkosten, und die Renditeerwartung der Anbieter steigt.Die an der LPX aufgetretenen Peakpreise werden durch das Simulationssystem im Regelfall nicht erreicht. Die simulierten Handler erstellen ihre Gebote fur alle Stunden eines Tages auf der Basis der im An hang A angegebenen Regeln. Diese funktionieren fur die meisten Stunden eines Tages offensichtlich gut, lediglich in den Vormittagstunden (10—12 Uhr) genugen sie nicht, urn ein realitatsnahes Verhalten zu erzeugen. Insbesondere der 166 Untersuchungsergebnisse deutlich Abschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 163

ABSCHLUSSBERICHT

niedrigere Preis um 12 Uhr ist auffallig. Dieser geht einher mil einer sehr niedrigen Renditeerwartung aller Agenten in der zwolften Stunde. Eine Analyse der Renditeerwartungen der Agenten im Zeitablauf der Simulation weist auf, dass kein Agent in der zwolften Stunde in der Lage ist, eine hohe Rendite zu erwirtschaften. Hieraus muss gefdlgert werden, dass die Konkurfenz im simulierten Markt zu dieser Stunde deutlich groRer ist, als am realen Handelsplatz an der IPX.

Rreise am simulierten Sonntag Auffallig an den simulierten Preisen ist das im Vergleich zu den realen Preisen hohere Preisniveau am Sonntag. Dieses Resultat ist auf das Lernverhalten der Modellhandler zuruckzufuhren. Sie passen ihre Renditeerwartung fur den folgenden Handelstag auf der Basis eines Vergleichs des Cewinns des aktuellen Tages mit dem Gewinn des Vortags an. Die Renditeerwartung fur einen Sonntag wird dementsprechend anhand der Tage Freitag und Samstag, d.h. anhand der Daten eines Werktages mit einem Wochenendtag bestimmt. Aufgrund des unterschiedlichen Last- und Kostenprofils der Tagesstunden eines Werk- und eines Wochenendtages wird die erzielbare Rendite somit fur den Sonntag uberschatzt. Eine Analyse der Renditeerwartungen im Zeitablauf bestatigt dieses Ergebnis, in dem die Renditeerwartung der Tagesstunden jeweils Sonntags deutlich ansteigt und anschlieRend wieder fallt.Durch die Einfuhrung einer Unterscheidung zwischen Werk- und Wochenendtagen kann das Simulationsverhalten an dieser Stelle verbessert werden.

Langfristige Trends Das Simulationssystem ist derzeit nicht in der Lage, langfristige Trendsder Preisentwicklung zu erkennen. Die Schwankungsbreite der Preise bleibt fiber einen langeren Simulationszeitraum konstant.Das deutsche Erzeugungssystem stiitzt sich zu liber 80 % auf die thermische Erzeugung von Strom. Die thermischen Kraftwerke stehen zwischen zwei Markten - Primarenergiestoffe und Strom - , deren Cuter weltweit gehandelt und deren Preise gut zu beobachten sind. Insofern ist von einem funktionalen Zusammenhang zwischen den Preisen fur Primarenergietrager und Strom auszugehen.Zur Erkennung von Trends bietet es sich daher an, die Modellierung der Erzeugungsanlagen zu modifizieren und die Grenzkostenkurve an die Entwicklung der Primarenergiepreise zu koppeln.

Renditeerwartung Die Analyse der Strompreise an der Strombdrse von Pennsylvania, Jersey und Maryland fiihrte Mount zu der Schlussfolgerung, dass Angebote groRer Erzeuger steiler ansteigen, sich also starker von den Grenzkosten entfernen als die Angebote kleiner Anbieter. Das bedeutet, dass groRe Stromhandler eine hohere Renditeerwartung haben als kleinere Stromhandler.Wie Abbildung 6.4 zeigt, stellt sich genau diese Situation in der Simulation ein. Der groRte Anbieter hat zugleich die hdchsten Renditeerwartungen. Zugleich fallt auf, dass die Renditeerwartungen des Handlers M2 hdher liegen als die von M1. Hier kommt die Auslastung des Erzeugungsparks aufgrund langfristiger Lieferverpflichtungen zum Tragen. Der Erzeugungspark von M1 weist die gunstigere Kostenstruktur auf. Ebenso liegt die mittlere Auslastung des Erzeugungsparks von M2 mit 34 % deutlich unter der mittleren Auslastung von M1 (ca. 64 %). Vergleicht man die Kosten der


ABSCHLUSSBERICHT

V23456789 10 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

■G t Ml M2 HK1 HK2 j

Abbildung 2.3.3.8: Renditeerwartung der Modellhandler fur die Stunden eines Tages

Erzeugungsparks unter Einbeziehung der langfristigen Last, d.h. man betrachtet lediglich den noch freien Anteil an der Erzeugungskapazitat, so zeigt sich, dass M2 mit der verbleibenden Freileistung kostengunstiger produzieren kann. Somit kann M2 im kurzfristigen Handel hohere Renditen erwirtschaften als M1.Verlustakzeptanz Die externe Vorgabe eines zu erreichenden Marktanteils bewahrt sich als Parameter fur die Justierung der Preisausschlage. Erwartungsgemaft nahern sich die simulierten Preise den Grenzkosten umso starker an, je hbher der Mindestmarktanteil fixiert wird. Der Wettbewerb um den Marktanteil wurde modelliert als minimale Auslastungsrate der eigenen Erzeugungsanlagen, die der Modellhandler erzielen soil.Dieser Parameter ist derzeit fur alle Agenten gleich. Eine zusatzliche Mdglichkeit, das Simulationssystem zu kalibrieren, bietet sich, indem der Parameter fur jeden Agenten getrennt vorgegeben wird.Die Handelsstrategien fur Kaufer sind noch nicht ausgereift genug, um ein strategisches Verhalten von Kaufern zu simulieren. Im Rahmen des Einschwingvorgangs bewegt sich der akzeptierte Verlust sehr schnell auf eine vorgegebene obere Schranke von 7 % zu. Da alle Kaufer diesem Wert zustreben, konnten diese als Preisnehmer modelliert werden.

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3 Erfolgskontroll bericht

ABSCHLUSSBERICHT

3 Erfolgskontrollbericht3.1 Beitrag zu den forderpolitischen Zielen

Die Fernwarme besitzt als eine umweltvertragliche und ressourcenschonende Art der Energieversorgung eine hohe Bedeutung fur die langfristige Versorgung der Ballungsgebiete der Bundesrepublik Deutschland mit Raumwarme und Warmwasser. Dam it verbunden sind die Vorteile der durch Kraft-Warme-Kopplung erzielbaren C02 - Emissionsminderung bei der Nutzung fossiler Primarenergietrager wie Braun- und Steinkohle und der hohen Versorgungssicherheit durch Verwendung eines Primarenergiemixes sowie die Moglichkeit zur Brennstoffsubstitution in groSeren Versorgungsnetzen. Hierbei stellt die Warmeauskopplung aus KWK und die Abwarmenutzung den zur Zeit wettbewerbsfahigsten Beitrag zur C02- gunstigen Warmeerzeugung dar.Fur den Erhalt und die Verbesserung der Konkurrenzfahigkeit der Fernwarmeversorgung ist von entscheidender Bedeutung, durch Optimierungswerkzeuge Strategien und Methoden zu realisieren, mit deren Hilfe eine optimale Ausnutzung der bestehenden Fernwarmeanlagen unter den Randbedingungen des deregulierten Marktes gewahrleistet werden kann. Nur dadurch konnen optimale Betriebsfuhrungsstrategien fur die durch fortschreitende Vernetzung immer komplexer werdenden Energieversorgungssysterne entwickelt werden, die iiber die Kraft-Warme-Kopplung direkt mit der Strom versorgung verbunden sind. Diese Verbindung wird auch in der Kostenstruktur der Fernwarme deutlich, da die Stromgutschrift aus der Koppelproduktion entscheidend fur die Wirtschaftlichkeit der Fernwarme ist. Wenn man die Jahresdauerlinien betrachtet, wird deutlich, dass ein Grofkeil der Jahresarbeit aus KWK stammt.Die Erhebung der Okosteuer und das KWK- Gesetz haben fur die Kraft-Warme-Kopplung aus dezentralen KWK (CUD z.B.) ebenfalls auf den Kraftwerkseinsatz direkten Einfluss.

Fruher feste langfristige Vertrage auf der Bezugs- und Absatzseite werden von risikobehafteten, eher kurzfristigen Marktszenarien der Bezugs- und Absatzmarkte abgeldst. Dam it lassen sich die wirtschaftlichen Randbedingungen der Querverbundoptimierung nur noch als mdgliche Marktszenarien formulieren. Zusatzlich fuhrt das Unbundling zur autarken Sichtweisen der Erzeugung, des Stromhandels und der Stromverteilung. Aus deren Sicht ist die Sicherung der KWK nachrangig, sie kann im Einzelfall auch als Stranded Investment aus der isolierten Strommarktsicht betrieblich unrentabel sein. Es konkurriert z.B. Atomstrom aus Frankreich oder Rutland gegen teureren KWK- Strom aus dem Erzeugungsbereich (z.B. aus Sicht des Stromhandelsbereiches). Die Fernwarme braucht aber die KWK- Anlagen als Grundlastquellen. Die okologischen Gesichtspunkte (C02-Reduktion, umweltfreundliche Warmeversorgung) mussen sich diesem Marktdruck stellen und fur ihr Oberleben unter den Bedingungen des freien Marktes ertuchtigt werden.

Das BoFiT-Optimierungssystem als leistungsfahiges und erprobtes EDV-System ermoglicht die effiziente Nutzung der hier erzielten Forschungsergebnisse in der betrieblichen Praxis und beschleunigt damit die Realisierung der theoretisch moglichen Einsparpotentiale. Die hierdurch erzielte Steigerung der Wirtschaftlichkeit der Fernwarmeversorgung bei gleichzeitiger Verminderung der Umweltbelastungen stabilisiert die Marktposition der Fernwarme.Das BMBF hat in der Vergangenheit mit der Unterstutzung der BoFiT-Entwicklung der Branche wichtige Impulse in Bezug auf die Anwendung von Energiemanagementsystemen zur Betriebsoptimierung gegeben.


ABSCHLUSSBERICHT

3.2 Zusammenfassung zum wissenschaftlich-technischen Ergebnis des Vorhabens

Arbeitsziel 1: „BoFiT-Erweiterungen zur Abbildung der Okosteuer, flexibler Vertragsmodelle und okologisch sinnvoller Anlagenkomponenten"

Fur die Betreiber von KWK-Anlagen ist die neu eingefuhrte Okosteuer eine erhebliche Entlastung. Voraussetzung ist allerdings, dass der Jahresnutzungsgrad der Anlagen iiber 70 % liegt. Die Energiedisposition und der Kraftwerkseinsatz der KWKwerden entscheidend davon mitbestimmt. Weiterhin wird die Ermittlung der Einflusse von beliebigen Vertragskonstellationen auf die Einsatzoptimierung immer wichtiger fur die Unternehmen im deregulierten Markt. Fur beide Verfahren werden Komponenten in BoFiT erganzt. Zusatzlich wird die Generierung automatisierter Fahrvorschlage aus BoFiT verbessert. Zur besseren Abbildung des Stromhandels wurde ein Algorithmus zur Grenzkostenermittlung des gesamten KWK- Systems in Abhangigkeit von den Lasten der Fernwarmenetze und den Absatzfahrplanen der Stromlieferungen entwickelt. Dieser Algorithmus wird zur Zeit implementiert.Die Verbesserungen derflexiblen Vertragsmodelle wurden im zweiten Halbjahr 2001 fortgesetzt.Die BoFiT Online-TEP Funktionserweiterung hat ihre Testmonate (in einem Projekt bei den Stadtwerken Miinchen) bisher erfolgreich bestanden und wurde im zweiten Halbjahr 2001 fur die Anwendung bei den Stadtwerken Lemgo an das Telegyr-Leitsystem angepasst und soil im 1. Halbjahr 2002 dort erprobt werden. Es wurden weitere Verbesserungen fur den Betrieb mit mehreren gleichzeitigen Online-Nutzern eingebracht. Diese Entwicklungsarbeiten sind allerdings zur Zeit noch nicht abgeschlossen.

Im Arbeitsziel 2: „Anforderungsanalyse und BoFiT-Integration im neuen Workflow der Bewag" sollte die Integration der Forschungsergebnisse in den praktischen Betrieb unter der harten Anforderung des deregulierten Marktes und der neuen organisatorisch-technischen Umfelder getestet werden. Aus Grunden der Zeitbelastung in der Bewag Stromhandelsabteilung konnte die ursprunglich vorgesehene Workflowanalyse nicht durchgefuhrt werden. Dadurch und durch die Anderung der Zielsetzung wurde im zweiten Halbjahr 2001 eine Mittelumwidmung beantragt und genehmigt .Es wurde im zweiten Halbjahr 2001 aus aktueller Bedarfssicht der Bewag schwerpunktmaBig das Modul BoFiT-MEM getestet und angepasst, um fur das „Risikomanagement/ Energieeinsatzoptimierung" bei Bewag und bei anderen Betreibern von grolSen KWK- Anlagenparks genutzt werden zu konnen. Das "eFiT1 - Konzept zur umfassenden Unterstutzung der Betriebsablaufe von KWK - Betreibern und Querverbundunternehmen wurde verfeinert und fuhrte im zweiten Halbjahr 2001 zu einem ersten Auftragseingang mit dem Schwerpunkt „Vertriebslastprognose" bei ProCom.

Im Arbeitsziel 3: „Erarbeitung und Einfuhrung der Marktmodellierung und der Risikobetrachtung in BoFiT1 schlieBlich werden wegweisende Grundlagenarbeiten durchgefuhrt. Es hat sich gezeigt, dass der Strompreisindex den starksten Einfluss auf samtliche Investitionen und Einsatzweisen der KWK bei den EVU heute hat. Wir wollen versuchen, den Strom markt und die Stromborse mittels Softwareagenten zu modellieren, um damit die Prognose der Strompreise und der gehandelten Energiemengen fur das nachste Jahr leisten zu konnen. Die Implementierung eines prototypischen Systems von Softwareagenten zur Abbildung des Strommarktes wurde 2001 fortgesetzt. Hierbei wird auf die Verknupfung mit BoFiT- Funktionen (z.B. Freileistungsbestimmung zu den jeweiligen Marktpreisen) zuruckgegriffen. Es zeigte sich allerdings, dass die Technologic der Softwareagenten noch nicht ausgereift genug ist, um wie beabsichtigt

" zu einem direkt einsetzbaren Softwareprodukt PRISMA zu gelangen. Es wurden allerdings Ergebnisse


ABSCHLUSSBERICHT

erzielt mit einem einfachen Beispielsystem mit 5 Softwareagenten (2 grofte, zwei mittlere und ein kleinerer Handler mit insgesamt 33000 MWh/h max. Handelsvolumen), deren Abbildung der Marktpreiskurve mit der IPX- Rreiskurve verglichen wurde. Trotz des einfachen Ansatzes konnten erstaunlicherweise die prinzipiellen Kurvenverlaufe der IPX- Spotpreiskurve wiedergefunden werden. Insofern 1st der prinzipielle Ansatz wohl zielfuhrend.Zusatzlich warden Untersuchungen zu Preisprognosen mit Neuronalen Netzen durchgefuhrt. Diese Prognosetechnik erwies sich als gut geeignet, urn Spotmarktpreisentwicklungen auf Basis der Vergangenheitsdaten mit einer Genauigkeit deutlich unter 8 % vorauszusagen.

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Die Ergebnisse mit dem Prototypen zeigen auf, dass das vorliegende Konzept geeignet 1st, in der Simulation ein dem realen Marktgeschehen ahnelndes Verhalten auf der Makroebene zu bewirken. Obwohl der Prototyp an manchen Stellen auf die einfache Verfahren zuruckgreift (Preisprognose, Lastprognose, Kraftwerke), gelingt es, der Realitat ahnelnde Preisverlaufe zu erzeugen.Im Rahmen der Analyse der Simulationsergebnisse wurde aufgezeigt, dass sich das den Modellhandlern endogene Verhalten (z.B. Renditeerwartung) mit den Analyseergebnissen realer Markte deckt. Scheinbare Widerspruche (hohere Renditeerwartung von M2 gegenuber M1) konnten anhand weitergehender Untersuchungen der zugrundliegenden Oaten aufgeldst werden.Daher ist anzunehmen, dass das Konzept nach weiteren Verfeinerungen und Anpassungen dazu beitragen wird, ein besseres Verstandnis fur die der Preisbildung zugrundeliegenden Regeln und GesetzmaGigkeiten zu entwickeln.Vorteile der ABS Die Vorteile der agenten-basierten Simulation zeigen sich auf verschiedenen Ebenen: Erstens sind die einzelnen Agenten lediglich durch die ausgetauschten Nachrichten gekoppelt, was eine einfache Erweiterung und Anderung der genutzten Agenten erlaubt.Zweitens werden die unterliegenden Verfahren wirkungsvoll gekapselt und sind somit austauschbar, ohne dass dadurch die "hoheren" Funktionen der Agenten beeinflusst werden.Die Modellierung der individuellen Marktteilnehmer schafft drittens eine heterogene Informationslandschaft, namlich so, wie sie im realen System existiert.Viertens bietet die agenten-basierte Simulation - wie andere mikroskopische Simulationstechniken auch - dem Beobachter eine Moglichkeit, in die einzelnen Individuen hineinzuschauen, diese sozusagen zu "sezieren" und somit Thesen, die aus realen Beobachtungen abgeleitet warden, zu verifizieren oder zu falsifizieren. Diese Moglichkeit bieten aggregierte Marktmodelle nicht.Weitere Eigenschaften der ABS Eine agenten-basierte Simulation ware nicht von dieser bipolaren Welt, brachte sie mit den Vorteilen nicht auch verschiedene Nachteile mit sich.Hier sind zunachst die Anforderungen an die Daten zu nennen. Realistisches Verhalten lasst sich letztlich nur erzeugen, wenn realistische Daten zur Verfugung stehen. Um den Elektrizitatsmarkt zu simulieren, sind reale Lastgange und geeignete Modelle der Erzeugungseinheiten notig. Hierbei handelt es sich um wettbewerbsrelevante Daten, die entsprechend schwer zu beschaffen sind. Daher muss die Granularitat des Modells genau abgewogen werden.Eine weitere Eigenschaft der ABS ist die importierte Komplexitat der realen Welt. Analytische Beweisefur die Richtigkeit der Ergebnisse wird es nicht geben. Das Vertrauen des Anwenders in die Ergebnisseist letztlich immer von dessen eigenen Erfahrungen abhangig. Die ABS kann denAnwender bei der Analyse des Marktgeschehens unterstutzen und bei der Klarung vonSystemeigenschaften helfen. Die Simulation erzeugt eine Menge von Daten, deren Auswertung undInterpretation jedoch dem Anwender und seiner Erfahrung mit dem realen System uberlassen bleibenmuss.


3.2.1 AusblickDas letztliche Ziel bei der Schaffung eines Simulationssystems ist, ein Experimentierfeld zu erhalten, in dem Untersuchungen und Analysen realer Systeme durchgefuhrt werden konnen, ohne dass dabei reale Konsequenzen zu tragen waren. Um das bestehende Slmulationssystem in ein breit angelegtes "Labor" weiterzuentwickeln, konnen folgende Schritte hilfreich sein:

3.2.1.1 Erweiterungen fur den StrommarktAn passu ng von Verfahren Zunachst bietet es sich an, die unterlegten Verfahren zu verfeinern.In Bezug auf die Verfahren zur Preisprognose ist zu uberlegen, ob es andere Verfahren der Technischen Analyse gibt, die geeignet sind, den Spotpreis vorherzusagen. Weiterhin sollten die neuronalen Prognosemodelle verbessert werden. Ihr Potenzial wird in dieser Arbeit nicht voll erschlossen, da dies nicht der Schwerpunkt der Forschung war. Vorhandene Verbesserungspotenziale wurden bereits aufgezeigt (vgl. Abschnitt 3.4.4) und konnen sicher durch Expertenwissen aus dem Stromhandel noch erweitert werden. Zudem konnte das Handelsmodell so erweitert werden, dass neben dem Handel von Stundenprodukten ein Handel von Blockprodukten an der Borse bzw. Bandlieferungen im OTC-Markt ermoglicht werden. Die stundenubergreifende Kopplung von Erzeugung und Handel wird tendenziell zu einem gleichma&igeren Handelsverhalten und zu weniger ausgepragten Preissprungen fiihren. Zudem wird so eine Restmengenoptimierung ermoglicht. Werden die Stundenprodukte willkurlich nebeneinander gehandelt, so besteht fur die Handler kein Anlass, Leistungsspitzen zu kappen bzw. Leistungstaler zu fullen. Erst durch die zeitliche Kopplung und die Modellierung maximaler Leistungsgradlenten wird hierzu ein Anreiz gegeben.

Abbildung von Unternehmen Die hohe Modularitat der Agenten erlaubt ves, die simulierten Unternehmen mit verschiedenen Modellen abzubilden. Dadurch wird es moglich, jedes EVU in Abhangigkeit von den verfugbaren Daten und den eigenen Marktkenntnissen so genau wie moglich darzustellen. So ist es in einer ABS einfach moglich, den Erzeugungspark fremder EVU durch eine Merit-Order-Kurve und den eigenen Erzeugungspark durch die Ankopplung eines GGLP-Losers oder anderer Optimierungsverfahren darzustellen. Diese Moglichkeit wird insbesondere fur die Praxis von Bedeutung sein.Zur Abbildung der Erzeugungsportfolios der EVU bietet sich ein Obergang von der Merit-Order- Modellierung zu einem GGLP-Modell fur jedes modelliertre EVU an. Dabei ist jedoch zu jedem Zeitpunkt die fur die Losung des GGLP-Problems erforderliche Rechenzeit kritisch zu bewerten. Eventuell genugt eine GGLP-Modellierung der gro&ten Marktteilnehmer, um die gewunschte Genauigkeit des Simulationssystems zu erzielen. Andernfalls kann eine Reduktion der zeitlichen Aufldsung hier zu einer Entlastung beitragen, wobei damit ein Informationsverlust einhergeht.

Simulierter Zeitraum und langfristige Trends Wie bereits in Abschnitt 6.3 ausgefuhrt, ist das System bisher nicht fahig, langfristige Preistrends zu erkennen. Soli die Simulation einen langeren Zeitraum umfassen (z.B. ein Jahr), so sollten die Produktionskosten in geeigneter Weise an die Preisentwicklung der wichtigsten PrimarenergietrSger gekoppelt werden. Dies kann beispielsweise durch eine Kopplung der Produktionskosten an den Preis des 1-Monats-Futures fur Erdol der Qualitat "Brent" geschehen.1

Kalibrierung und Vaiidierung Nach der Anpassung der Verfahren und der Erweiterung des Handelsmodells ist das Slmulationssystem erneut in einer Kalibrierungsphase an das reale System anzupassen. Hierzu stehen verschiedene Parameter (Marktanteil, Lernrate, Verlustmaximum, Anzahl der Agenten, etc.) zur Verfugung.


ABSCHLUSSBERICHT

Nach Abschluss der Kalibrierung sollte das resultierende System mit Hilfe von Experten aus dem Stromhandel und anhand von Beispielszenarien (Kraftwerksausfalle, Revisionen, Konkurse grower und kleiner Marktteilnehmer, Fusionen, Preisanderungen bei Primarenergietragern, etc.) validiert werden.

Betrachtung des Ubertragungsnetzes Auf die Abbildung des Ubertragungsnetzes wurde bier bewusst verzichtet, da die Industrie im deutschen Obertragungsnetz kein gravierendesHandelshemmnis sieht. Daher war die Abbildung im ersten Schritt nicht notwendig. Gleichwohl bietet ein Simulationssystem mit Netzmodell die Gelegenheit, zu untersuchen, wann das Obertragungsnetz zum Handelshemmnis wird. So lieRe sich in verschiedenen Szenarien testen, welches kurzfristige Handelsvolumen in Bezug auf die gegebene Netzstruktur und Ubertragungskapazitat kritisch wird oder welche Modifikationen der Netzstruktur ein gegebenes Handelsvolumen kritisch werden lassen.Eine Verschiebung der Systemgrenzen des modellierten Marktplatzes vom deutschen Strommarkt hin zu einem europaischen Handelsplatz fur Strom, erfordert in jedem Fall eine Abbildung des Ubertragungsnetzes, da hier die Ubertragungskapazitaten an den staatsubergreifenden Kuppelstellen in Teilen Handelshemmnisse darstellen.

w „3.2.2 Ubertragung auf andere MarkteDas vorliegende Konzept wurde anhand des liberalisierten Strommarktes fur Elektrizitat in Deutschland entwickelt. Es enthalt daher einige speziell auf den Elektrizitatsmarkt zugeschnittene Verfahren. Zur Zeit wird von Seiten der Politik die Liberalisierung des Gasmarktes in Deutschland vorangetrieben. Die Struktur der Gaswirtschaft weist dabei Parallelen zur Elektrizitatswirtschaft und zum Teil sehr enge Verflechtungen mit deren Unternehmen auf. Insbesondere ergibt sich auch in der Gaswirtschaft das Problem der Leitungsgebundenheit des gehandelten Gutes, wobei sich die Ubertragungseinrichtungen (das Gasnetz) in der Hand weniger Marktteilnehmer befindet.Ober kurz oder lang wird sich auch im Gassektor ein kurzfristiger Handel entwickeln, der gewisse Parallelen zum Spothandel fur Strom aufzeigen wird. Die in diesem Konzept entwickelten Handelsprotokolle fur den Borsen- und OTC-Handel, sowie Interaktionsregeln zwischen Agenten eines Unternehmens lassen sich mit geringen Modifikationen einsetzen, um den Gashandel zu simulieren. Ebenso konnen die Prognoseverfahren der Technischen Analyse leicht auf Daten fur den Gasmarkt angewendet bzw. neuronale Prognosemodelle fur den Gashandel entwickelt werden.Im Gegensatz zu Strom kann Gas effizient gespeichert werden. Insofern fallt die zeitliche Kopplung von Angebot und Nachfrage nicht so stark ins Gewicht. Eine Modellierung der "Gaserzeugungskapazitaten" (in diesem Falle sind das Forderkapazitaten) 1st daher nicht notwendig. Hingegen musste ein Modell fur die Bewirtschaftung der Gasspeicher entwickelt werden, welches dann Randbedingungen fur den kurzfristigen Gashandel liefert. Auf Seiten der Borne (des Auctioneer Agent) waren keinerlei Anpassungen notig, sofern man die gleiche Form der Gebote (Preis-Menge- Tupel in stundlicher Auflosung) wahlt. Diese Gebote sind vollkommen unabhangig von der dem Modell zugrundeliegenden Handelsware.

v


ABSCHLUSSBERICHT

W 3.3 VerwertungsplanDie erreichten Ergebnisse sind Bestandteile der BoFiT- Produktfamilie geworden. Die dam it erweiterte Version BoFiT V2.2.6 ist zur Zeit an 4-5 Kunden ausgeliefert und Wird weiterentwickelt.BoFiT wird permanent im Kundenauftrag weiterentwickelt und damit werden diese Ergebnisse Teil der zukunftigen Moglichkeiten der KWK- Betreiber, die BoFiT nutzen.Die Ergebnisse werden ebenfalls in Schulungen vermittelt. ProCom bietet z.B. zur Preisprognose Workshops an.

3.4 Arbeiten, die zu keiner Losung gefuhrt haben3.4.1 Arbeitsziel 1 „ BoFiT-Erweiterung zur Abbildung der Okostezer, flexibler

Vertragsmodelle und okologisch sinnvoller AnlangenkomponentenBei genauer Analyse der zur Starkung der Wettbewerbsfahigkeit der KWK notwendigen BoFiT Funktionalitat wurde erkannt, dass sowohl die erweiterte Online-TEP Fahrvorschlagsgenerierung wie auch die eFiT- Erweiterung zum BoFiT Leistungsumfang wesentlich fur die gewiinschte erhohte

. Wettbewerbsfahigkeit der KWK- Betreiber waren. ProCom bearbeitete deshalb diese Themen imRahmen der Prazisierung seines FuE-Arbeitsprogrammes, in das erhebliche Eigenmittel geflossen sind. Die Gestaltung der flexiblen Vertragskomponenten wurde nur teilweise erreicht. Eine vollige Flexibilisierung erwies sich zunachst als zu komplex fur die Implementierung.

3.4.2 Arbeitsziel 2: „Anforderungsanalyse und BoFiT-Integration im neuen Workflowder Bewag"

Das Arbeitsziel 2 wurde angepasst, da die alte Zielstellung mit Zuarbeit der Bewag aus Zeitmangel nicht realisierbar war. Es wurde deshalb schwerpunktmaBig das Modul BoFiT-MEM erweitert, urn fur das „Risikomanagement/ Energieeinsatzoptimierung" bei Bewag und bei anderen Betreibern von groBen KWK- Anlagenparks genutzt werden zu kdnnen. Der korrigierte Antrag wurde im zweiten Halbjahr 2002 vorgelegt und genehmigt. Die Erarbeitung des Workflows im Tradingfloor der Bewag wurde von daher nicht erreicht.

3.4.3 Arbeitsziel 3: Êrarbeitung und Einfiihrung der Marktmodellierung und der Risikobetrachtung in BoFiT

Die Implementierung eines prototypischen Systems von Softwareagenten zur Abbildung des Strommarktes war zunachst ein wesentliches Ziel der Arbeiten. Hierbei sollte auf die Verknupfung mit BoFiT-Funktionen (z.B. Freileistungsbestimmung zu den jeweiligen Marktpreisen) zuruckgegriffen werden. Es zeigte sich allerdings, dass die Technologic der Softwareagenten noch nicht ausgereift genug war, urn wie beabsichtigt zu einem direkt einsetzbaren Softwareprodukt PRISMA zu gelangen. Es wurden allerdings Ergebnisse erzielt mit einem einfachen Beispielsystem mit 5 Softwareagenten (2 groBe, zwei mittlere und ein kleinerer Handler mit insgesamt 33000 MWh/h max. Handelsvolumen), deren Abbildung der Marktpreiskurve mit der IPX- Preiskurve verglichen wurde. Trotz des einfachen Ansatzes konnten erstaunlicherweise die prinzipiellen Kurvenverlaufe der IPX- Spotpreiskurve wiedergefunden werden. Insofern ist der prinzipielle Ansatz wohl zielfuhrend.Urn dennoch zu marktverwertbaren Produkten zu kommen, wurden zusatzlich Untersuchungen zu Preisprognosen mit Neuronalen Netzen durchgefuhrt. Diese Prognosetechnik envies sich als gut geeignet, urn Spotmarktpreisentwicklungen auf Basis der Vergangenheitsdaten mit einer Genauigkeit deutlich unter 8 % vorauszusagen.


3.5 Prasentationsmoglichkeiten fur mogliche Nutzer

3.5.1 Geplante Veroffentlichungen und Vortrage:

Stock, G.: BMWI Workshop „Risiken und Chancen der Fernwarme im liberalisierten Strommarkt"09. -10.04.2002 Munchen

Scheldt, M.: Einsatz von Neuronalen Netzen zur Spotpreisprognose, Vortrag auf der Analystentagung bei der GEW Rheinenergie AG, 6.11.2002

BoFiT Seminare:

Vertriebslastprognose mit eFiT fur AnwenderEffektive Losungen fur die Unterstutzung der Vertriebs- und Handelsabteilung, die auf Basis einer Prognose der gesamten Netzlast eines EVU, vom Stromhandel tatsachlich zu beschaffende Energiemenge berechnet.- Verfahrender Vertriebslastprognose- Einflussfaktoren auf die Vertriebslast- Erstellen eines neuronalen Modells zu Netzlastprognose- Von der Netzlast zu Vertriebslast und umgekehrt- Automatisierte Vertriebslastprognose auf der Basis eines EDM-Systems und von BoFiT-LP Referent: Theodor Baumhoff 07. November 2002

Tageseinsatzplanung mit BoFiT-TEP fur EinsteigerMittel und Wege zur Erstellung von gewinnmaximierten Erzeugungs- und Lieferplanen fur die Tageseinsatzplanung und das Management des Portfolios von Energieversorgungsunternehmen.- Systemkonzept von BoFiT-TEP- Vorstellung der wichtigsten Komponenten von BoFiT-TEP- Vorstellung eines Demo-Modells- Erarbeitung eines einfachen TEP-Modells mit Vertragen, Energiezeugung und Spothandel Referentin: Sinje Ebbecke 13.-14. November 2002

Beschaffungsplanung mit BoFiT-MEM fur AnwenderDie Optimierung der strategischen Beschaffungsplanung wird bei Vertragsverhandlungen uber offene Bezugsvertrage durch die Bewertung von Terminkontrakten und die Auswahl geeigneter Handelsprodukte unterstutzL- Grundlagen zu BoFiT-MEM- Funktionsprinzip von BoFiT-MEM- Vorstellung der MEM-Komponenten- Erstellung von Modellen mit BoFiT-MEM- Diskussion von PraxisbeispielenReferent: Dr. Gunter Stock 27. - 28. November 2002

Lastprognose mit BoFiT-LP fur EinsteigerGrundlagen von Kunstlichen Neuronalen Netzen sowie deren Anwendung bei der Vorhersage des kunden- und netzbezogenen Energiebedarfs in den Sparten Strom, Gas und Fernwarme.- Grundlagen Kunstlicher Neuronaler Netze


- Generelles Vorgehen bei der Erstellung neuronaler Prognosemodelle "- Auswahl von EinflussgroBen- Arbeiten mit BoFiT-LPReferent: Dr. Olaf Syben 05. December 2002

Preisprognose mit BoFiT-LP fur AnwenderSpotpreisvohersage auf Basis von Neuronalen Netzen durch das Prognosewerkzeug- Grundlegende Ideen zur Preisprognose- Wesentliche EinflussgroRen auf den Spotpreis- 6ffentlich zugangliche Datenquellen- Bewertung der PrognosequalitatReferent: Dr. Max Scheldt 12. Dezember 2002

3.5.2 Veroffentlichungen und Vortrage:Folgende Veroffentlichungen wurden von Mitarbeitern der ProCom GmbH und Kooperationspartnern verfasst. Sie weisen samtlich auf Ergebnissse hin, die auf der Basis von Produkten der ProCom GmbH erzielt wurden.

2002

Scheldt, M.: Agent Based Simulation of Liberalized Electricity Markets; IFIP Working Group Workshop on VIRTUAL ENVIRONMENTS for ADVANCED MODELING, Ishikawa, Japan, Marz 2002

Stock,G. und Henle,M.: Integration „Virtueller Kraftwerke" in Querverbundsysteme; Euroheat & Power, Fernware international,31 Jg. (2002), H. 3, Seite 58 - 63

Scheldt, M.: Bewertung der Kosteneffekte von Last- und Preisprognosefehlern mit BoFiT-TEP und BoFiT-LP, Vortrag auf der BelVis/BoFiT-Anwendertagung 2002, Duisburg, Juni 2002

Scheldt, M.: Ein Modell zur Mikrosimulation des Spothandels von Strom auf der Basis eines Multi- Ageneten-Systems; Dissertation RWTH Aachen

Stock, G.: Portfoliooptimierung unter Berucksichtigung von Stromhandel und KWK-Erldsen mit BoFiT- TEP, Vortrag auf der BelVis/BoFiT-Anwendertagung 2002, Duisburg, Juni 2002

2001Scheldt, M.: Agent-based simulation of liberalized electricity markets; Proceedings of The second Asia- Pacific Conference of International Agent Technology (IAT01), Maebashi City Japan, Seite 505 -510

Jost, G. Ingenieurburo Klein: Untersuchungen zur Wirtschafltichkeit der KWK-Anlagen in Greifswald; Euroheat & Power, Fernwarme international, 30 Jg. (2001), H. 7-8, Seite 56 - 57

2000Scheldt, M.: Kosteneinsparungen in der Energiewirtschaft: Intelligente Energieleitsysteme; BWK, Bd. 52(2000), Nr. 11, Seite 21 -23

1999


ABSCHLUSSBERICHT

Hauser,M.: Optimaler Energiebezug und Energiehandel in kommunalenEnergieversorgungsunternehmen; VDI-Berichte, 1999, Vol. 1508, Seite 85

Stock, G.: Einsatz von Energieman&gehientsystemen in der Ferhwarmebranche am Beispiel von BoFiT; Euroheat & Power; Fernwarme international, 28 Jg. (1999); H. 1-2, Seite 42 - 49

Baumhoff, T. und Manderfeld, M.: Betriebsfuhrung dezentraler Energieversorgungsanlagen; Euroheat& Power, Fernwarme international, 28 Jg. (1999), Spezial Nahwarme, Seite 16-221998Poggemann, R.: Anwendererfahrungen mit einem neu entwickelten EDV-Werkzeug zur Optimierung von Fernwarmesystemen; Euroheat & Power, Fernwarme international, 27 Jg. (1998), H. 1 - 2, Seite 68-77

1997Stock, G. und Mertsch, R.: Betriebsopti m ierung mit BoFiT am Beispiel eines Fernwarmeverbundnetzes; Euroheat & Power, Fernwarme international, 26 Jg. (1997), H. 11, Seite 565-572

Stock, G.: Fernwarmelastflussrechnung mit Pumpstromoptimierung eines Fernwarmeverbundsystems; VDI-Berichte, 1997, Vol. 1352; Seite 287 - 301

w

VAbschlussberichtdoc © ProCom GmbH Seite 174

ABSCHLUSSBERICHT

3.6 Einhaltung von Kosten- und Zeitplanung '

Der Zeit- und Kostenrahmen wurde prinzipiell eingehalten. Anderungen der Arbeitsziele sind im einzelnen in Kapitel 3.4. ausgefuhrt.Die im Arbeitsziel 2 geplanten Fremdmittel (150 TDM) an die Bewag warden in Eigenmittel der ProCom umgewandelt. Ein Antrag auf Mittelumwidmung wurde beim Projekttrager BEO eingereicht und genehmigt. Der gesamte Abwicklungszeitraum verlangerte sich um 2 Monate, was ebenfalls genehmigt wurde.


Berichtsblatt

1. ISBN Oder ISSN 2. Berichtsart schlussbericht• 0

3a. Titel des Berichts"Risiken und Chancen des liberalisierten Strommarktes" "Integrierte Entscheidungsunterstiitzung durch BoFiT zur Erhallt- ung der Wettbewerbsfahlukeit der Kraft-Warme-Kopplung”3b. Titel der Publikation"Ein Model1 zur Mirkosimualtion des Spothandeis von Strom aauf der Basis eines Multi-Agenten-Systerns"Weitere - siehe 3.5.2 des Erfolgskontrollberichtes

4a.,ûtoren des Berichts (Name, Vorname(n))Gunter Stock Max Scheldt4b. Autoren der Publikation (Name, Vomame(n))

Max Scheldt

5. Abschlussdatum des Vorhabens

30.04.20026. Verdffentlichungsdatum

04.06.2002

8. DurchfOhrende Institution(en) (Name, Adresse)

ProCom GmbH LuisenstraBe 41 52o72 AachenFakultat fur Wirtschaftswissenschaften der RWTH AachenLehr- und Forschungsgebiet Operations Research u. Logistik Management •Templergraben 64, 52062 Aachen

13. FQrdernde Institution (Name, Adresse)

Bundesministerium fur Wirtschaft und Technologie (BMWi)

53107 Bonn

7. Form der Publikation

- Dissertation9. Ber.Nr. DurchfOhrende Institution

10. Fdrderkennzeichen11

0327254 A11a. Seitenzahl Bericht

17511b. Seitenzahl Publikation

21112. Literaturangaben

14. Tabelien

7515. Abbildungen

4216. Zusatzliche Angaben o. g. Angaben beziehen sich nur auf die Dissertation17. Vorgelegt bei (Titel, Ort, Datum)

18. KurzfassungIm Rahmen dest,Verbundprojektes "Liberatlisierung des Strommarktes - Risiken und Chancen fur die Fernwarme" soil in • diesem Projekt uber die Kostenoptimierung der Kraftwerke, Vertrage und Stromhandelsaktivitaten den Unternehmen mit dem Energiemanagementsystem BoFiT eihe effektive und operative nutzbare Entscheidungsunterstiitzung angeboten werden.VIesentr liches Ziel des Vorhabens 1st damit insbesondere die Unterr stutzung der Kraft-Warme-Kopplung(KWK) und damit der darauf basierenden okologisch sinnvdllen Fernwarmeversorgung durch Anpassung von Arbeitsablaufen und Werkzeugen zur Findung betriebswirtschaftlich optimaler Einsatz- und Betridbsstrategiejn Hintergrund und wesentlicher Motivator fur das Vorhaben 1st die Notwendigkeit zu kostenoptimalen Entscheidungen unter den Randbedingungen der deregulierten Strom- und Gas-Markte auf der Verkaufs- und der Beschaffungsseite der Ener§ieversorgung|s- unternehmen. .19. SchlagwOrterEnergiemanagement, BoFiT, Preisprognose, Marktmode11ierung, neurohSle Netze, Agentensysteme20. Verlag 21. Preis

**) Hlnwels filr Bearbelter/ln: BMWI-Vordr. 3831/03.99Auf das FSrderkennzelchen des BMWI soil auch In der Veroffentllchung hingewlesen warden.

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DE03G7074 V Vcrbundprojekt: Risiken und Chancen des