Der alternative Dienst für künftige Strompreisdaten steht jetzt zur Verfügung. Unser Dienst der Strompreisprognosen liefert Ihnen jährliche Großhandelspreisprognosen, die sich auf die Energiemodellierungskompetenz von Enerdata und Enerdatas weltweit anerkanntes POLES-Modell stützen. Das ultimative strategische Tool für Energieinvestoren und -entwickler, um ihre langfristigen Renditen abzuschätzen.
Wesentliche Merkmale
Methodik
Die bewährte methodische Grundlage der Strompreisprognosen ist Enerdatas eigenes POLES Modell: ein zuverlässiges, länderübergreifendes Energieprognosenmodell, das von zahlreichen Energieunternehmen, Versorgungsbetrieben, Investoren und Entwicklern weltweit genutzt wird.
Die Daten der Strompreisprognosen nutzen historische Spotpreise, die künftig an den Großhandelspreisprognosen des POLES-Modell indexiert werden.
Hauptsächliche Unterschiede zwischen POLES-Modell und „reinen Optimierungsmodellen“
Der zentrale Vorteil des POLES-Modellierungsansatzes für die Kapazitäts- und Produktionsplanung ist die Vermeidung des „Winner-takes-all“-Effekts, der bei reinen Optimierungsmodellen häufig beobachtet wird. Poles berücksichtigt historische Kapazitäts- und Produktionsmixe neben der Einführung nichtökonomischer Wettbewerbsparameter, weist daher Stromerzeugungstechnologien auf der Basis von Stromgestehungs- und variablen Kosten zu und bietet die Möglichkeit, deren Wettbewerb einfacher anzupassen.
Das POLES-Modell betrachtet Technologieklassen mit ihren technischen, wirtschaftlichen und umweltrelevanten Parametern mithilfe eines jährlichen, rekursiven Ansatzes, der verglichen mit Optimierungsmodellen zwei zentrale Vorteile bietet:
- Der POLES-Ansatz eignet sich besser für eine Abbildung realer Energiesysteme mit ihren Schwächen und Hindernissen: Wo Optimierungsmodelle häufig einen Ansatz mit perfekter Vorausschau verwenden, damit Wirtschaftsakteuren über alle Informationen für den gesamten Zeithorizont verfügen, implementiert POLES einen iterativen Prozess, der den langfristigen Kapazitätsbedarf darstellt und über dem Spitzenbedarf eine benutzerdefinierte Sicherheitsreserve gewährleistet.
- Die sogenannten „Bang-Bang-“ oder „Penny-Switching“-Effekte fehlen im POLES-Ansatz, der dem Benutzer insgesamt mehr Kontrolle über die Modellierung und Parametrierung bietet. (Diese Effekte, die häufig bei reinen Optimierungsmodellen beobachtet werden, bezeichnen den Umstand, dass bereits minimale Änderungen eines oder mehrerer Eingabeparameter völlig unterschiedliche Ergebnisse bewirken können.)
Überblick über das POLES-Energiemodul
- Über 20 detaillierte Technologien einschließlich CAPEX, variabler Kosten, Brennstoffkosten, Kohlenstoffsteuern, Subventionen, Lebensdauer, Auslastung, Effizienz usw.
- Zwei behandelte Probleme: Kapazitätsplanung und Verteilung:
Kapazitätsplanung
- Auf der Basis von Stromgestehungskosten und Beschränkungen (Potenzial und Backup für EE-Systeme, Akzeptanz von Kernenergie usw.)
- Wettbewerb auf sieben Dauerlinien (von 8760 h/Jahr bis 730 h/Jahr)
- Verteilung des Marktanteils jeder Technologie, dank einer multinomialen Logit-Funktion
- Rekursiver Ansatz: Die im Jahr J+1 zu installierenden Kapazitäten werden im Jahr J berechnet.
Verteilung
- Auf der Basis variabler Kosten einschließlich Subventionen und Steuern
- Verteilung des Marktanteils jeder Technologie in der Merit-Order, dank einer multinomialen Logit-Funktion
- Stromerzeugung im Dauerbetrieb und fatale Technologien werden separat berechnet.
- Die Verteilung im Jahr J ist abhängig von der installierten Kapazität im Jahr J.
- Jahr J ist aufgeteilt in zwei typische Tage mit jeweils 12 zweistündigen Teilen.
EnerFuture-Szenarien
EnerBase
EnerBase beschreibt eine Welt, in der die bestehende Politik tendenziell fortgesetzt wird und die in letzter Zeit beobachteten Trends fortgesetzt werden. Die fehlende Unterstützung für die Verringerung der Treibhausgasemissionen wirkt sich über einen langen Zeitraum auf das gesamte Energiesystem aus, mit steigender Energienachfrage und begrenzter Diversifizierung der Brennstoffe. Dieses Szenario führt zu einem Temperaturanstieg von über 3°C.
EnerBlue
EnerBlue basiert auf der erfolgreichen Erreichung der aktuellen NDC-Emissionsziele (Nationally Determined Contributions) für 2030 sowie auf einer Fortsetzung der konsequenten Bemühungen nach 2030. Das anhaltende Wachstum in den Schwellenländern ist eine starke Triebkraft für die weltweite Energienachfrage, aber die Politik spielt eine Schlüsselrolle bei der Steuerung des Wachstumstempos. Dieses Szenario führt zu einem globalen Temperaturanstieg zwischen 2°C und 2,5°C.
EnerGreen
EnerGreen untersucht die Auswirkungen einer strengeren Klimapolitik, bei der die Länder ihre NDC-Verpflichtungen erfüllen oder übererfüllen und dann ihre Emissionsziele regelmäßig revidieren. Diese Veränderungen führen zu erheblichen Verbesserungen der Energieeffizienz und zu einem starken Einsatz erneuerbarer Energien. In diesem saubereren Szenario wird der globale Temperaturanstieg auf unter 2 °C begrenzt.