Anpassung von Gebotsstrategien in Elektrizitätsmärkten

Die Elektroindustrie hat sich in den letzten dreissig Jahren ordentlich verändert. Viele Orte sind von stark regulierten Märkten zu offeneren Märkten gewechselt, in denen Firmen Strom frei kaufen und verkaufen können. In einem regulierten Markt hatten die Versorgungsunternehmen die meiste Macht, aber in einem offenen Markt haben verschiedene Unternehmen mehr Chancen, miteinander zu konkurrieren, was den Markt besser laufen lassen kann. Allerdings, da Strom genau dann geliefert werden muss, wenn Leute ihn brauchen, bringen offene Märkte ihre eigenen Probleme und Unsicherheiten mit sich. Um damit umzugehen, haben viele offene Märkte ein Zwei-Abrechnungssystem eingeführt, das hilft, zu managen, wie Strom gekauft und verkauft wird.

#Was ist ein Zwei-Abrechnungssystem?

In einem offenen Strommarkt gibt's normalerweise eine Non-Profit-Gruppe, die als Unabhängiger Systembetreiber (ISO) bekannt ist und sich um das Stromnetz in jeder Region kümmert. In den USA gibt es heute sieben ISOs, und jede hilft dabei, den Strompreis zu bestimmen, basierend darauf, wie viel verfügbar ist und wie viel Leute nutzen wollen.

In diesen Märkten können unterschiedliche Orte, die Knoten genannt werden, auf das Stromnetz zugreifen. Strom reist durch Kabel von einem Knoten zum anderen, aber jedes Kabel kann nur eine bestimmte Menge an Energie transportieren. Deshalb können die Strompreise von einem Knoten zum anderen variieren. Diese Preisdifferenz nennt man standortspezifische Grenzkosten (LMP). Im Grunde sagt dir der LMP an einem Knoten, wie viel es kostet, eine Einheit Strom an diesem speziellen Standort zu bekommen.

Ein Zwei-Abrechnungssystem besteht aus einem Day-Ahead-Markt und einem Real-Time-Markt. Der Day-Ahead-Markt öffnet einen Tag, bevor der Strom tatsächlich geliefert wird. Firmen, die Strom kaufen oder verkaufen wollen, geben Gebote beim ISO ab, die beinhalten, wie viel Strom sie handeln wollen und zu welchem Preis. Der ISO nutzt diese Infos, um herauszufinden, wie Angebot und Nachfrage ins Gleichgewicht gebracht werden können, wobei verschiedene Faktoren wie die Menge an Strom, die durch die verfügbaren Kabel bewegt werden kann, berücksichtigt werden.

Der Real-Time-Markt ist der Ort, wo die letzten Anpassungen nur wenige Minuten bevor der Strom geliefert wird, stattfinden. Die Preise können alle paar Minuten schwanken, was diesen Markt viel unberechenbarer macht als den Day-Ahead-Markt. Überraschenderweise finden die meisten Stromgeschäfte im Day-Ahead-Markt statt, während der Real-Time-Markt viel weniger Aktivität sieht.

#Was ist Virtuelles Bieten?

Einige ISOs erlauben es sogenannten virtuellen Bietern, sowohl am Day-Ahead- als auch am Real-Time-Markt teilzunehmen. Ein virtueller Bieter ist ein Unternehmen, das keine physischen Energiequellen besitzt. Stattdessen kauft es Strom im Day-Ahead-Markt und verkauft ihn im Real-Time-Markt basierend auf erwarteten Preisunterschieden. Das Ziel der virtuellen Bieter ist es, von diesen Preisunterschieden zu profitieren.

Obwohl einige Leute virtuelle Bieter aus verschiedenen Gründen kritisieren, hat die Forschung gezeigt, dass sie tatsächlich helfen können, den Strommarkt effizienter zu gestalten. Ohne virtuelle Bieter könnten Kraftwerke ihre Kapazität im Day-Ahead-Markt nicht vollständig nutzen, was zu höheren Preisen und geringerer Effizienz führen kann. Studien zeigen, dass virtuelle Bieter das Wohlergehen der Verbraucher verbessern und die Chancen auf Preismanipulation verringern können.

#Der Bedarf an besseren Strategien

Obwohl es einige Forschung über virtuelles Bieten gibt, wurde nicht viel darüber geschrieben, wie man effektive Bietstrategien erstellt. Es gibt viele Faktoren, die die Strompreise beeinflussen, darunter Wetter, Brennstoffkosten, Stromkapazität und Nachfrage. Einige Faktoren sind bekannt, während andere ungewiss bleiben. Aufgrund der unvorhersehbaren Natur der Energiepreise kann es schwierig sein, eine gute Bietstrategie zu entwickeln.

Um dem entgegenzuwirken, ist eine Methode, die Preisunterschiede zwischen dem Day-Ahead- und dem Real-Time-Markt als einen zufälligen Prozess zu betrachten. Indem man einen systematischeren Ansatz anwendet, um diese zufälligen Elemente zu managen, können virtuelle Bieter bessere Strategien entwickeln.

#Aufbau eines Modells für die Bietstrategie

Beim Nachdenken über das Bieten sollte man bedenken, dass die Stromnachfrage an einem bestimmten Knoten oft vom Wetter abhängt, während das Angebot an diesem Knoten sowohl vom Wetter als auch von Brennstoffpreisen abhängt. Die Preise ändern sich auch basierend auf der Struktur des Stromnetzes. Um das widerzuspiegeln, behandeln wir LMPs als variable Prozesse, die von diesen Faktoren beeinflusst werden.

Während eines Bietzyklus ändern sich die LMPs jede Stunde im Day-Ahead-Markt und alle paar Minuten im Real-Time-Markt. Bieter müssen Entscheidungen basierend auf diesen Änderungen treffen, was eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzufügt. Ausserdem gibt das Ausnutzen mehrerer Knoten gleichzeitig den Bietern eine bessere Chance, fundierte Vermutungen über Preisänderungen zu machen.

Im Day-Ahead-Markt ändern sich die Preise stündlich, während sie im Real-Time-Markt alle paar Minuten wechseln können. Virtuelle Bieter müssen ihre Gebote für den Strom des nächsten Tages abgeben und dann Transaktionen in Echtzeit managen. Damit ihre Gebote erfolgreich sind, ohne die Preise zu beeinflussen, ist es am besten, grosse Gebote zu vermeiden.

#Stochastischer Kontrollansatz

Um die Bietstrategien zuverlässiger zu machen, können wir eine Methode namens stochastische Kontrolle verwenden. Dieses System hilft, die Unsicherheit rund um die Strompreise zu managen. Die Idee ist, erwartete Gewinne gegen die damit verbundenen Risiken abzuwägen. Durch die Verwendung statistischer Werkzeuge können virtuelle Bieter ihre Erfolgschancen verbessern.

Das Hauptziel dieser Kontrollmethode ist es, informierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie das Vermögen über verschiedene Knoten im Strommarkt verteilt werden soll. Obwohl die Umsetzung dieser Methode in der Praxis herausfordernd sein kann, sind die zugrunde liegenden Prinzipien einfach. Bieter müssen ihr erwartetes Einkommen und die damit verbundenen Risiken kennen, um eine praktikable Strategie zu entwickeln.

#Schätzung von Parametern

Bei der Erstellung eines effektiven Bietmodells ist es wichtig, relevante Daten zu sammeln und zu analysieren. Diese Daten umfassen vergangene Strompreise, die helfen können, die Schlüsselfaktoren zu schätzen, die in die Bietstrategie einfliessen. Eine gängige Methode zur Schätzung dieser Parameter ist die Maximum-Likelihood-Schätzung, bei der der Fokus darauf liegt, Werte zu finden, die die beobachteten Daten am wahrscheinlichsten machen.

Für unser Modell halten wir es einfach und verwenden lineare Regression, um wichtige Koeffizienten zu schätzen. Obwohl dieses einfache Modell keine perfekten Vorhersagen liefern kann, kann es dennoch wertvolle Einblicke geben. Für kompliziertere Modelle könnten in zukünftigen Forschungen fortgeschrittenere Schätzungstechniken verwendet werden.

#Empirische Studien und Ergebnisse

Für praktische Tests werden wir eine Reihe von Knoten im Californian ISO untersuchen und dabei verschiedene Zeiträume betrachten, um saisonale Variationen zu reflektieren. Indem wir uns anschauen, wie das Modell in diesen Zeiträumen funktioniert, können wir seine Zuverlässigkeit in der realen Welt einschätzen.

Frühe Studien haben gezeigt, dass die Bietstrategie gut funktionieren kann, wenn die Parameter genau geschätzt werden. In Fällen, in denen Rauschen zu den Parametern hinzugefügt wurde, verbessert sich die Gesamtleistung erheblich. Das hebt hervor, wie wichtig eine sorgfältige Parameterschätzung ist, um sicherzustellen, dass die Bietstrategie robust bleibt.

#Fazit

Zusammenfassend können virtuelle Bietstrategien den Strommärkten enorm nützen, indem sie deren Effizienz steigern. Indem sie die Preisvariationen zwischen dem Day-Ahead- und dem Real-Time-Markt durchdacht modellieren, können virtuelle Bieter effektive Strategien entwickeln. Zukünftige Forschungen könnten komplexere Modellierungstechniken und verbesserte Schätzungsmethoden weiter erkunden, um die Effektivität dieser Strategien zu steigern.