Optimization of E.ON’s Power Generation Mixes

 

Projektlaufzeit: 7/2008 - 6/2010
Gefördert durch das E.ON ERC

  Effizienzgrenze von E.ON's Energieerzeugungsmix in Deutschland (Quelle: Madlener und Glensk, 2010) Effizienzgrenze von E.ON's Energieerzeugungsmix in Deutschland (Quelle: Madlener und Glensk, 2010)

Die Liberalisierung des Strommarkts, der rasche Anstieg der Stromnachfrage, die Alterung der bestehenden Kraftwerke und die Ressourcenbeschränkungen induzieren in den nächsten Jahren wesentlichen (Re-)Investitionsbedarf in Kraftwerkskapazitäten. Energieplaner und Versorger müssen ihre Allokationsstrategien ändern und einen robusten analytischen Rahmen für die Auswahl geeigneter Technologien verwenden, welche dem bestehenden Erzeugungsmix hinzugefügt werden sollen. Theoretische und empirische Forschung zeigen, dass die Mean Variance Portfolio (MVP)-Theorie einen folgerichtigen methodischen Rahmen für diese Art der Analyse darstellt. In diesem Rahmen werden die finanziellen Risiken und die technischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Aspekte der verschiedenen Erzeugungstechnologien explizit berücksichtigt.

In diesem thematischen Forschungsbereich betrachteten wir die verschiedenen Aspekte des Stromerzeugungsmix von E.ON im Rahmen von zwei Projekten: „Optimization of E.ON‘s Power Generation Portfolio with a Special Focus on Renewables" (abgeschlossen) und „CO2 Free Power Generation from Nuclear Energy and Renewables: Perceived and Actual Risks" (abgeschlossen). Das Hauptziel des Forschungsprojektes „Optimization of E.ON’s Power Generation Portfolio with a Special Focus on Renewables" war es, die Effizienz des Stromerzeugungsportfolios von E.ON in drei Märkten (Großbritannien, Schweden und Deutschland) zu analysieren und realisierbare Investmentmöglichkeiten in neue Stromerzeugungstechnologien von einer erwarteten Rendite-Risiko-Perspektive zu beurteilen. Wir haben die etablierte MVP-Theorie von Markowitz (Markowitz , 1952) verwendet, um bestehende Stromerzeugungsanlagen in den betrachteten Märkten zu untersuchen. Stromerzeugungsportfolios wurden unter der Annahme optimiert, dass ein rationaler Investor versucht, entweder den Stromerzeugungsmix mit der höchsten jährlich erwarteten Rendite pro Einheit der Stromproduktion zu wählen, oder den Mix mit dem geringsten Risiko gemessen als Standardabweichung der erwarteten jährlichen Rendite anstrebt. Bei der Untersuchung des vorhandenen Kraftwerksparks verwendeten wir ein uneingeschränktes Portfoliooptimierungsmodell. Bei der Beurteilung der Machbarkeit von neuen Investitionen nutzten wir eingeschränkte Portfolioauswahlmodelle, um technisch unmögliche Lösungen zu vermeiden. In allen Fällen sind effiziente Portfolios diversifiziert und weisen einen signifikanten Anteil der erneuerbaren Energietechnologien auf (Madlener et al., 2009).

Wir untersuchten die Auswirkungen der verschiedenen neuen Anlagemöglichkeiten zur Erzielung eines optimierten, zukünftigen Rendite-Risiko-Produktionsportfolios durch die Verwendung des Net-Present-Value pro Einheit der installierten Kapazität als Proxy für das Risiko (Madlener und Glensk, 2010). Die Untersuchung zeigt, dass neue Investitionen in Erneuerbare Energien einen positiven Einfluss auf das bestehende Portfolio in den drei untersuchten Ländern haben (Abbildung).

Aufgrund bestimmter Einschränkungen des Markowitz-Ansatzes haben wir auch ein Fuzzy-Portfolio-Auswahlmodell mit „semi-mean absolute deviation“ als Proxy für das Risiko betrachtet (Glensk und Madlener, 2010). Ein Fuzzy-Ansatz erhöht die Wahrscheinlichkeit der Integration von Expertenwissen und subjektiver Meinungen der Investoren bezüglich der Rendite und des Risikos in das Entscheidungsproblem. Dies verbessert die quantitative und qualitative Analyse. Vorläufige Ergebnisse weisen daraufhin, dass bessere Beschreibungen der subjektiven Erwartungen eines Energieversorgers, wie im Fuzzy-Ansatz enthalten, deutlich den Portfolioauswahlprozess verbessert. Auch Maßnahmen um das Verlustrisiko im Optimierungsmodell zu minimieren können sich positiv auf die Entscheidungsfindung und Risikoerwartungen der Investoren auswirken.

Das zweite Projekt, welches sich mit der Optimierung des Stromerzeugungsmixes beschäftigt (CO2 Free Power Generation from Nuclear Energy and Renewables: Perceived and Actual Risks), stellte eine logische Erweiterung des ersten Projektes dar. Zunächst sollte mit diesem Forschungsprojekt über die statischen Portfoliooptimierungsansätze, die in der Literatur empfohlen werden, hinaus ein dynamischer Portfolioansatz genutzt werden. Bis heute haben die meisten Anwendungen des MVP-Ansatzes auf reale Vermögenswerte im Energiesektor statische Portfolios (comparativestatic Analyse) untersucht und verglichen. Allerdings ist in der realen Welt die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit dynamisch, welches die Nützlichkeit eines dynamischen Ansatzes unterstreicht. Zweitens wollten wir die öffentliche Akzeptanz von Energieprojekten und im speziellen die mögliche Diskrepanz zwischen empfundenem und realem (technischem und finanziellem) Risiko erforschen. Diese letzte Untersuchung besteht aus Sekundärforschung sowie aus einer Umfrage, welche im Jahr 2011 in Deutschland durchgeführt wurde.

Heute entwickeln Energieversorger auf der ganzen Welt intensiv CO2-freie oder CO2-geringe Technologien. Aktivitäten zur Minderung des Klimawandels, wie den Wechsel zur Nutzung erneuerbarer Energien, zeigen eine signifikante Verhaltensänderung unter den Energieversorgern und Verbrauchern. Daher legen wir besonderen Wert auf die potentiellen Portfoliovorteile solarthermischer Stromerzeugung und KWK als neue und potentiell wichtige Ergänzungen des Stromerzeugungsportfolios in der europäischen Stromversorgung. Verschiedene Probleme und Aspekte dieser Projekte werden in einer Reihe von Doktor-, Diplom- und Studienarbeiten untersucht. Dazu gehören die Auswirkungen der dezentralen Energieerzeugung auf zentrale Energieerzeugungsanlagen und -portfolios, die Wirtschaftlichkeit von Offshore-Wind- und Solarstromtechnologien, Risikomanagement bei Offshore-Windkraftprojekten, die öffentliche Akzeptanz von Großkraftwerken in Deutschland, sowie die Portfolio-Auswirkungen der verschiedenen KWK-, Wind- und Solarstromtechnologien.

Projektpublikationen

Glensk B., Madlener R. (2010). Fuzzy Portfolio Optimization for Power Generation Assets, FCN Working Paper No. 10/2010, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, August.

Madlener R., Glensk B. (2010). Portfolio Impact of New Power Generation Investments of E.ON in Germany, Sweden and the UK, FCN Working Paper No. 17/2010, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, August.

Madlener R., Glensk B., Raymond P. (2009). Investigation of E.ON’s Power Generation Assets by Using Mean-Variance Portfolio Analysis, FCN Working Paper No. 12/2009, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, November.

Madlener R., Glensk B., Weber V. (2011). Fuzzy Portfolio Optimization of Onshore Wind Power Plants, FCN Working Paper No. 10/2011, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, May.

Westner G., Madlener R. (2010a). Investment in New Power Generation under Uncertainty: Benefits of CHP vs Condensing Plants in a Copula-Based Analysis, FCN Working Paper No. 12/2010, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, September.

Westner G., Madlener R. (2010b). The Benefit of Regional Diversification of Cogeneration Investments in Europe: A Mean-Variance Portfolio Analysis, Energy Policy, 38(12): 7911–7920.

Madlener R., Glensk B., Westner G. (2010). Optimization of E.ONs Power Generation with a Special Focus on Renewables, E.ON Energy Research Center Series, Vol. 2, Issue 2, December (ISSN: 1868-7415). [Download]

Abschlussarbeiten

Anton E. (2009). Wirkung öffentlicher Akzeptanz auf die Realisierbarkeit von Großkraftwerken (Effect of Public Acceptance on the Feasibility of Large-Scale Power Plants; in German). Diplomarbeit, Lehrstuhl für Wirtschaftswissenschaften, insb. Energieökonomik, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, RWTH Aachen University.

Kott I. (2010). Öffentliche Akzeptanz von Kern- und Kohlekraftwerken: Methodiken und empirische Forschungsergebnisse (Public Acceptance of Nuclear and Coal Power Plants: Methods and Empirical Research Results; in German). Studienarbeit, Lehrstuhl für Wirtschaftswissenschaften, insb. Energieökonomik, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, RWTH Aachen University, April.

Schubert J. (2010). Optimization of Power Generation Portfolios: Considering Innovative Power Generation Technologies. Diplomarbeit, Lehrstuhl für Wirtschaftswissenschaften, insb. Energieökonomik, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, RWTH Aachen University, April.

Weber V. (2010). Fuzzy Portfoliooptimierung von Onshore-Windkraftwerken (Fuzzy Portfolio Optimization of Onshore Wind Power Plants; in German). Studienarbeit, Lehrstuhl für Wirtschaftswissenschaften, insb. Energieökonomik, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, RWTH Aachen University, December.

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Dr. Barbara Glensk

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Reinhard Madlener

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