Trends im nordischen Strommarkt: 2016-2022
Die Analyse der Veränderungen und Herausforderungen im nordischen Strommarkt.
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Inhaltsverzeichnis
- Die Struktur des nordischen Strommarktes
- Der Ausgleichsmarkt
- Bedeutung der Marktdaten
- Zusammenfassung der Ergebnisse
- Die Daten, die in der Analyse verwendet wurden
- Arten der Stromproduktion in Norwegen
- Trends im Verbrauch und in der Produktion
- Statistiken zu den Ausgleichsvolumen
- Die Trends bei den Ausgleichspreisen
- Preis- und Volumenbeziehungen
- Herausforderungen bei der Vorhersage von Ausgleichsvolumen
- Empfehlungen für zukünftige Analysen
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Der nordische Strommarkt ist ein Markt, wo Strom frei gekauft und verkauft wird. Er besteht aus verschiedenen Zonen, die miteinander verbunden sind, was es einfacher macht, Strom über Regionen hinweg zu teilen. In Norwegen gibt es fünf Hauptzonen, die von einer Gruppe verwaltet werden, die dafür sorgt, dass das Netz reibungslos läuft. Da immer mehr Leute Strom nutzen und mehr erneuerbare Energiequellen, wie Wind und Sonne, zum Einsatz kommen, wird es immer wichtiger, das Gleichgewicht zwischen Stromangebot und -nachfrage zu halten.
Strom wird normalerweise im Voraus gehandelt, was bedeutet, dass die Menge an Strom, die produziert oder genutzt wird, 12-36 Stunden vorher festgelegt wird. Allerdings ist es nicht möglich, genau vorherzusagen, wie viel Strom benötigt oder bereitgestellt wird. Wenn es Abweichungen zwischen dem, was geplant war, und dem, was tatsächlich passiert, gibt, können die Produzenten ihre Produktion auf einem anderen Markt anpassen, der den ganzen Tag über läuft. Sie können auch einen Ausgleichsmarkt nutzen, wo sie Strom kaufen oder verkaufen können, um auf diese Unterschiede zu reagieren.
Ein tieferer Blick in den Ausgleichsmarkt kann den Stromerzeugern helfen, bessere Entscheidungen über die Produktion und wo sie Strom kaufen oder verkaufen, wenn es Ungleichgewichte gibt. Diese Analyse betrachtet öffentliche Daten aus Norwegens freiem Strommarkt von 2016 bis 2022 und zielt darauf ab, Trends und Erkenntnisse zu uncovern, die auch für andere ähnliche Märkte nützlich sein könnten.
Die Struktur des nordischen Strommarktes
Der nordische Strommarkt besteht aus mehreren Markt-Zonen, genau 12, inklusive fünf in Norwegen. Jede Zone hilft, den Fluss von Strom zu managen und wird von dem lokalen Übertragungsnetzbetreiber gesteuert. Die Preise für Strom in jeder Zone hängen vom Gleichgewicht zwischen Stromangebot und -nachfrage in dieser Gegend ab und berücksichtigen auch die Verbindungen zu benachbarten Zonen.
Im Intraday-Markt können die Produzenten ihre Produktion basierend auf der Echtzeitanfrage anpassen und Strafen vermeiden, wenn sie ihre vorherigen Verpflichtungen verfehlen. Der Übertragungsnetzbetreiber behält Ungleichgewichte im Netz im Auge und nutzt verschiedene Mechanismen, um diese Ungleichgewichte zu beheben, entweder durch automatische Erhöhung oder Verringerung der Energieproduktion oder durch Aktivierung des Ausgleichsmarktes.
Der Ausgleichsmarkt
Der Ausgleich erfolgt, wenn es einen Unterschied zwischen der geplanten Stromproduktion und der tatsächlichen Nachfrage gibt. Das ist entscheidend, um eine stabile Stromversorgung aufrechtzuerhalten. Produzenten können entweder ihre Produktion erhöhen, wenn mehr Strom benötigt wird, oder ihre Produktion reduzieren, wenn es zu viel gibt. Generell gibt es mehr Fälle, in denen Produzenten ihre Produktion reduzieren müssen, weil sie nicht genug Nachfrage haben, um die geplante Produktion zu decken.
Im Laufe der Jahre hat die Forschung gezeigt, dass das Ausgleichen komplexer geworden ist. Mit der Integration von mehr erneuerbaren Energiequellen in das Netz, wie Wind und Sonne, die weniger zuverlässig sein können, wird der Bedarf an Ausgleich grösser. Der Ausgleichsmarkt ist darauf ausgelegt, mit unvorhergesehenen Ereignissen umzugehen und etwaige Unstimmigkeiten im System zu korrigieren.
Bedeutung der Marktdaten
Lange Zeit war die Forschung zu den Ausgleichsvolumen begrenzt. Viele Studien haben sich mehr auf den Day-Ahead-Markt konzentriert als auf den Ausgleich. Allerdings wird der Ausgleichsmarkt immer wichtiger, da die Produktion von Energie aus erneuerbaren Quellen zunimmt.
Diese Analyse zielt darauf ab, Daten aus dem norwegischen Strommarkt von 2016 bis 2022 zu nutzen, um zu sehen, wie sich der Ausgleichsmarkt verändert hat. Sie betrachtet verschiedene Aspekte, einschliesslich Volumen- und Preisunterschiede, um zukünftige Entscheidungsfindungen in der Energieproduktion zu unterstützen.
Zusammenfassung der Ergebnisse
Die Analyse zeigt, dass:
- Wachstum erneuerbarer Energien: Der Anteil erneuerbarer Energien im Markt ist von 2016 bis 2022 gestiegen.
- Volatile Ausgleichsvolumen: Während die durchschnittlichen Ausgleichsvolumen zugenommen haben, gibt es immer noch viele Stunden ohne Ausgleichsaktivität.
- Markt-Korrelationen: Die Ausgleichspreise tendieren dazu, mit den Day-Ahead-Preisen verknüpft zu sein, mit einer gewissen Korrelation zu den Ausgleichsvolumen.
- Preisunterschiede: Der Unterschied zwischen Ausgleichspreisen und Day-Ahead-Preisen hat im Laufe der Zeit eine Verschiebung hin zu einer komplizierteren Beziehung gezeigt, anstatt einer einfachen linearen.
Die Daten, die in der Analyse verwendet wurden
Die für diese Studie verwendeten Daten sind öffentlich zugänglich und decken den Zeitraum von Januar 2016 bis November 2022 ab, bestehend aus 60.600 Stunden Daten. Sie enthält verschiedene Informationen wie die Energieproduktion aus unterschiedlichen Quellen, Verbrauchsvolumen und Ausgleichspreise. Die Daten werden aus anerkannten Quellen gesammelt, die Einblicke in die Marktleistung bieten.
Arten der Stromproduktion in Norwegen
Historisch gesehen hat die Wasserkraft eine grosse Rolle in Norwegens Stromproduktion gespielt. Allerdings gab es einen merklichen Wandel hin zu anderen Energiequellen, wie Wind und Sonne, die stärker auf Wetteränderungen reagieren. Jede Zone in Norwegen hat unterschiedliche Potenziale für die Energieproduktion aus diesen Quellen, was auch die Ausgleichsbedarfe beeinflusst.
Trends im Verbrauch und in der Produktion
Die Analyse der Verbrauchs- und Produktionsmuster zeigt deutliche saisonale Auswirkungen. Im Allgemeinen tendiert der Verbrauch dazu, im Sommer höher zu sein als in den Wintermonaten. Diese Varianz kann erhebliche Auswirkungen auf die Ausgleichsvolumen haben, da das Ziel darin besteht, die Produktion eng mit dem Verbrauch abzugleichen. Darüber hinaus zeigen die verschiedenen Zonen diverse Muster, was darauf hinweist, dass Ausgleichsstrategien an spezifische lokale Bedingungen angepasst werden müssen.
Statistiken zu den Ausgleichsvolumen
Die Ausgleichsvolumen haben im untersuchten Zeitraum einen signifikanten Anstieg erlebt, obwohl ein grosser Teil der Stunden immer noch null Ausgleich verzeichnete. Die Verteilung der Ausgleichsvolumen zeigt, dass viele Stunden keinen Regelungsbedarf spiegeln, während einige Stunden hohe Ausgleichsaktivitäten zeigen, insbesondere während unerwarteter Wetteränderungen oder Systemstörungen.
Die Trends bei den Ausgleichspreisen
Die Ausgleichspreise zeigen ebenfalls Variabilität, mit vielen Fällen, in denen sie eng mit den Day-Ahead-Preisen übereinstimmen. Allerdings sind während der Ungleichgewichtsphasen die Preise für die Erhöhung der Produktion tendenziell höher als die Day-Ahead-Preise, während die Preise für die Senkung der Produktion im Allgemeinen niedriger sind. Diese Dynamik spiegelt die Betriebsstrategien der Produzenten wider, während sie sich an die Echtzeitmarktbedingungen anpassen.
Preis- und Volumenbeziehungen
Es gibt eine merkliche Korrelation zwischen den Ausgleichsvolumen und den Preisen über die Jahre. Mit der Weiterentwicklung des Marktes und der Integration von mehr erneuerbaren Quellen hat sich die Beziehung zwischen Preisen und Volumen komplexer gestaltet. Das deutet darauf hin, dass die Prognose zukünftiger Preise und Ausgleichsvolumen einen differenzierteren Ansatz erfordert als zuvor, insbesondere wenn externe Faktoren wie Wetter oder politische Veränderungen ins Spiel kommen.
Herausforderungen bei der Vorhersage von Ausgleichsvolumen
Die Forschung zeigt, dass die Vorhersage von Ausgleichsvolumen ziemlich herausfordernd ist, aufgrund der stochastischen Natur des Marktes. Viele der in früheren Studien verwendeten Methoden zielten darauf ab, Modelle zur Prognose zu erstellen, aber die inhärente Unberechenbarkeit des Marktes schränkt oft ihre Effektivität ein. Insbesondere ist es schwierig, die Ausgleichsbedarfe vorherzusagen, wenn man sich ausschliesslich auf historische Daten verlässt, ohne die Echtzeitbedingungen zu berücksichtigen.
Empfehlungen für zukünftige Analysen
Angesichts des sich ändernden Landschafts des Strommarktes ist eine kontinuierliche Überwachung und Analyse wesentlich. Diese Arbeit schlägt vor, neue Methoden zu integrieren, insbesondere solche, die in der Lage sind, nicht-lineare Beziehungen zu erfassen, was für zukünftige Prognosemodelle wichtig sein wird.
Fazit
Der nordische Strommarkt wird aufgrund des steigenden Anteils erneuerbarer Energien und des Bedarfs an Ausgleich zunehmend komplexer. Durch die effektive Nutzung der verfügbaren öffentlichen Daten können die Beteiligten Einblicke in das Funktionieren dieses Marktes gewinnen, was helfen könnte, zukünftige Strategien für die Energieproduktion und den Handel zu lenken. Das Verständnis der Beziehung zwischen Ausgleichsvolumen, Preisen und den Faktoren, die sie beeinflussen, wird entscheidend sein, während sich der Markt weiter entwickelt.
Titel: Balancing the Norwegian regulated power market anno 2016 to 2022
Zusammenfassung: The balancing market for power is designed to account for the difference between predicted supply/demand of electricity and the realised supply/demand. However, increased electrification of society changes the consumption patterns, and increased production from renewable sources leads to larger un-predicted fluctuations in production, both effects potentially leading to increased balancing. We analyse public market data for the balancing market (manual Frequency Restoration Reserve) for Norway from 2016 to 2022 to investigate and document these effects. The data is newer than for similar analyses and the eight years of data is more than double the time span previously covered. The main findings are: a) The balancing volumes are dominated by hours of zero regulation but for non-zero hours, the balancing volumes are increasing during the eight-year period. b) The balancing prices are primarily correlated with day-ahead prices and secondary with balancing volumes. The latter correlation is found to be increasingly non-linear with time. c) The balancing volumes and the price difference between balancing price and day-ahead price are strongly correlated with the previous hour. d) The increasing share of wind power has not impacted the frequency of balancing, which has remained stable during the 8 years studied. However, the volumes and share of balancing power compared to overall production have increased, suggesting that the hours which are inherently difficult to predict remain the same. e) Market data alone cannot predict balancing volumes. If attempting, the auto-correlation becomes the main source of information.
Autoren: Pål Forr Austnes, Signe Riemer-Sørensen, David Andreas Bordvik, Christian Andre Andresen
Letzte Aktualisierung: 2024-02-14 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2402.09134
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.09134
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://www.latex-project.org/lppl.txt
- https://www.editorialmanager.com/egy/default1.aspx
- https://www.epexspot.com/
- https://github.com/SINTEF/balancing-market-analysis
- https://nmbu.brage.unit.no/nmbu-xmlui/bitstream/handle/11250/2711177/Mohamed_Hamdi.pdf?sequence=1
- https://www.nordpoolgroup.com/trading/Day-ahead-trading/726
- https://github.com/EnergieID/entsoe-py.667
- https://www.tensorflow.org/tutorials/structured
- https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/
- https://www.nve.no/energi/659analyser-og-statistikk/magasinstatistikk/