Endlich steht mit den zukünftigen Strompreisdaten eine alternative Wahl zur Verfügung. Unser Dienst „Strompreisprognosen“ ist abonnementbasiert und bietet Einblicke und Zeitreihen zur langfristigen Entwicklung der Großhandelspreise für Strom am Folgetag. Dieser Service nutzt unser Enerdata Power Model, das auf der Open-Source-Bibliothek PyPSA und den renommierten Energie-Klima-Szenarien von Enerdata basiert. Er basiert auf unseren umfassenden Datenbanken (Sektoren-Stromnachfrage und Kraftwerksdaten) sowie unserer Expertise in den Energiemärkten. „Strompreisprognosen“ ist das ultimative strategische Werkzeug für Energieinvestoren und Projektentwickler, um ihre Renditen auf Investitionen kurz-, mittel- und langfristig zu bewerten.
der europäischen Energiemärkte
der Großhandelspreise
jährliche Prognosen
Agenda für die Länderanalyse
Stündlicher Preis für den nächsten Tag - EnerBase-Szenario - Spanien
Beispiel eines stündlichen Preises für den nächsten Tag - EnerBase-Szenario
- Im Gegensatz zu traditionellen Optimierungsmodellen profitieren Sie dank der endogenen Modellierung der Stromnachfrage sowie der Entwicklungen in der Stromerzeugung und -kapazitäten von einem holistischen Überblick.
- Ein intern entwickeltes, weltweit anerkanntes Modell, das alle Technologien, einschließlich erneuerbarer Energien, und das gesamte Energiesystem abdeckt.
- Weltweit anerkannte Energiekompetenz
- Wissenschaftlich fundierte Modellierung
- Drei kontrastierende langfristige Kapazitätsszenarien mit verschiedenen Klima- und Preismöglichkeiten, um realistische und wahrscheinliche Zukunftspfade für jedes Land zu untersuchen. Benutzerdefinierte Szenarien können bei Bedarf verwendet werden.
Datensatz im Excel-Format:
- Die neuesten Daten zur Nachfrage und Stromerzeugung
- Großhandelspreise vom Vortag
- Durchschnittliche Stundenpreise bis 2050 im 5-Jahres-Intervall, jährlich aktualisiert
- Mittelfristige Jahrespreise bis 2030 im 1-Jahres-Intervall, vierteljährlich aktualisiert
- Preise für erneuerbare Energien
- Min. und max. monatliche Durchschnittspreise – abhängig von Klimaszenarien
- Jährliche Rohstoffpreise
PDF-Bericht:
- Dokumentation der Methodik, Hypothesen, Projekte, regulatorischen Kontexte und Szenarien.
Geographische Abdeckung
- Europäische Strommärkte
- Auf Abfrage: jedes andere Land mit einem zonalen Markt (d. h. mit einem offenen Strommarkt, in dem der Spotpreis für Strom in einer bestimmten Zone derselbe ist)
Unsere Strompreisprognosen basieren auf zwei proprietären Modellen:
- Unser POLES-Modell: Ein robustes, länderübergreifendes Stromprognosemodell, das von zahlreichen Energieunternehmen, Versorgungsunternehmen, Investoren und Entwicklern weltweit genutzt wird. Es modelliert auf Länderebene (neben anderen Indikatoren) die jährlich installierten Kapazitäten und den Strombedarf nach Sektoren.
- Unser PyPSA-Enerdata-Modell: entwickelt auf Basis der Open-Source-Bibliothek PyPSA unter Verwendung von Enerdatas eigenen Daten und Nachbehandlungen. Dieses Modell verwendet die Ergebnisse von POLES, um eine stündliche Verteilung der Strompreise auf Gebotszonen- und Kraftwerksebene zu modellieren.
Hauptunterschiede zwischen unserem Ansatz und den Power-Modellen der reinen Optimierung:
- Der Einsatz des POLES-Modellansatzes für Kapazität und Nachfrage vermeidet den oft in reinen Optimierungsmodellen beobachteten „Winner-takes-all“-Effekt. Durch die Berücksichtigung historischer Kapazitäts- und Produktionsmixe sowie die Einführung nicht-ökonomischer Wettbewerbsparameter weist POLES Stromerzeugungstechnologien auf der Basis von LCOEs und variablen Kosten zu, berücksichtigt jedoch auch nicht-ökonomische Parameter (wie politische Vorgaben, Mix-Diversifizierung und mehr).
- Das POLES-Modell berücksichtigt Technologieklassen mit ihren technischen, wirtschaftlichen und ökologischen Parametern, wobei ein rekursiver Ansatz auf Jahresbasis besser geeignet ist, reale Energiesysteme mit ihren Unzulänglichkeiten und Barrieren abzubilden: Während Optimierungsmodelle häufig einen perfekten Vorausschätzungsansatz verwenden – der es den wirtschaftlichen Akteuren ermöglicht, über den gesamten Zeitraum hinweg alle Informationen zu nutzen – implementiert POLES einen iterativen Prozess, der die langfristigen Kapazitätsbedarfe berücksichtigt und sicherstellt, dass eine benutzerdefinierte Reserve-Sicherheit zusätzlich zur Spitzenlast erreicht wird.
- Der andere klare Mehrwert von POLES besteht darin, dass der sektorale Energiebedarf endogen ist und vom Benutzer modelliert/verfeinert werden kann, der logische Rückwirkungen zwischen Stromangebot und -nachfrage findet. Modelle zur Energiesystemoptimierung hingegen verwenden im Allgemeinen den Energiebedarf als exogenen Eingangsparameter – was wiederum entweder eine feste langfristige Annahme oder eine perfekte langfristige Vorausschau für die Akteure des Energiesystems widerspiegelt.
Das PyPSA-ENERDATA-Modell hat im Vergleich zu bestehenden Power-Modellen zwei klare zusätzliche Vorteile:
- Der Stromversand wird auf Kraftwerkebene auf Grundlage der in unserem Kraftwerk-Tracker erfassten Daten verfeinert.
- Das Verhalten der Wirtschaftsakteure wird modelliert, um nicht-rationale Gebotsstrategien widerzuspiegeln und nicht-lineare Beschränkungen zu berücksichtigen (z. B. Anlaufzeit, Mindestlasten, jährliche Emissionsanforderungen usw.).
EnerFuture-Szenarien
EnerBase
EnerBase beschreibt eine Fortsetzung bestehender Politiken und Trends. Dieses Szenario führt zu einem Temperaturanstieg von etwa 3°C.
Realistisches Szenario
Das zentrale Szenario von Enerdata konzentriert sich auf kurzfristige Trends, indem es die Erfolgswahrscheinlichkeit angekündigter kurzfristiger Stromerzeugungsprojekte bewertet und Trends bei der Elektrifizierung der Nachfrage untersucht. Für die mittel- bis langfristige Perspektive berücksichtigt das Szenario die geschätzte Wahrscheinlichkeit, mit der jedes Land seine NDCs erreichen wird.
EnerBlue
EnerBlue basiert auf der Erreichung der neuen NDCs (national festgelegten Beiträge), die bis Ende 2023 eingereicht wurden. Dieses Szenario führt zu einem globalen Temperaturanstieg zwischen 2°C und 2,5°C.