Ein simulationsbasiertes Entscheidungsmodell für das Bestandsmanagement - dargestellt am Beispiel eines Erdgasspeichers zur Sicherung von Lieferzusagen an Wärmekunden und der Optimierung im Spotmarkt (Band 6)

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Im Zuge des durch die Liberalisierung der Energiemärkte angestoßenen Wandels der erdgaswirtschaftlichen Rahmenbedingungen haben sich auch die Einsatzmöglichkeiten von Erdgasspeichern für Versorgungsunternehmen geändert: Diese Unternehmen können Erdgasmengen nun frei handeln und sind in der Lage, ihren Erdgasbedarf selbst zu strukturieren. Infolgedessen kommt es vermehrt zur Abkehr von Vollversorgungsverträgen hin zur strukturierten Erdgasbeschaffung. Der Einsatz eines Erdgasspeichers kann unter Anwendung eines geeigneten Speicherbestandsmanagements die Ertragssituation der Unternehmen verbessern, indem zeitliche Preisdifferenzen am Spotmarkt ausgenutzt werden. Bei den diesbezüglich existierenden Optimierungsansätzen wird davon ausgegangen, dass der Speichereinsatz entweder zur physischen Erfüllung von Spotgeschäften oder zur Sicherung der Endkundennachfrage erfolgt. Eine die reale Situation der Versorgungsunternehmen besser widerspiegelnde Berücksichtigung beider Aspekte in der Optimierungsrechnung war bisher kaum Gegenstand wissenschaftlicher Literatur.
Die vorliegende Arbeit beantwortet die Frage, wie das Spekulationsmotiv sowie das Motiv zur Absicherung der Endkundennachfrage beim Bestandsmanagement von Erdgasspeichern geeignet Berücksichtigung finden kann. Die mit einem solchen integrierten Optimierungsansatz ermittelten Bewirtschaftungsstrategien sollen einen möglichst hohen Speicherwert generieren. Dabei liegt die zentrale Herausforderung darin, die Unsicherheiten bezüglich der zukünftigen Preis- und Nachfrageentwicklungen in den Griff zu bekommen. Zur Lösung der Problemstellung wird ein auf der dynamischen Planungsrechnung basierendes Entscheidungsmodell vorgeschlagen. Diesem Entscheidungsmodell liegt ein simulationsbasiertes Lösungskonzept zugrunde, bei dem die Preis- und Nachfrageunsicherheit mittels des “Least Squares Monte Carlo Algorithmus” eingebunden wird. Zur Abbildung der Unsicherheiten werden stochastische Modelle anhand historischer Preis- und Nachfragedaten kalibriert und mittels stochastischer Simulation eine endliche Anzahl von Preis- und Nachfrageszenarien erzeugt. Diese Szenarien bilden die Eingangsinformationen für den zugrunde gelegten Optimierungsalgorithmus. Anhand von Fallstudien werden die Funktion sowie die Vorteilhaftigkeit des entwickelten Entscheidungsmodells bezüglich der Planungsergebnisse aufgezeigt und mit den Ergebnissen eines ausschließlich preisgetriebenen und eines auf deterministischen Planungsdaten beruhenden Speicherbestandsmanagements verglichen.