Gasbedarfsprognose. Thibault Chalendard. Energiemarktliberalisierung in der Praxis 20. Juli 2007

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1 Gasbedarfsprognose Thibault Chalendard Energiemarktliberalisierung in der Praxis 20. Juli 2007

2 Prognostizieren... Warum prognostiziert ein Stadtwerk? 1. Zusammenhang. Wie prognostiziert das Stadtwerk? 2. Methodik. 3. Standard-Last-Profil Aufbau. 4. Fazit: Die verschiedenen Schritte der Prognose. Nutzung der Prognose? 5. Strukturierter Bezug: Warum sind Prognosen so wichtig? 2

3 1. Zusammenhang Gaslieferanten Gaslieferanten Stadtwerk Stadtwerk Kunden Früher Heute 3

4 Gaslieferanten gehen kaum mehr Risiken ein: Take or Gaslieferanten Pay Verträge 1. Zusammenhang Hohe Kundenfluktuation Strukturierter Bezug Konkurrenz Gaslieferanten Stadtwerk Stadtwerk PROGNOSE Kunden Früher Heute 4

5 2. Methodik TOP DOWN Prognose Konvertieren der Daten auf das folgende Jahr (Anpassung der Wochentage und grobe Mengenanpassung) P (W) P (W) Zeit Zeit früher Heute 5

6 2. Methodik TOP DOWN Prognose Konvertieren der Daten auf das folgende Jahr (Anpassung der Wochentage und grobe Mengenanpassung) Sehr grobe Methode, weil Strukturanpassungen aufgrund von Kundenfluktuation und Änderung des Abnahmeverhaltens unberücksichtigt bleiben. P (W) Zeit 6

7 2. Methodik BOTTOM UP Prognose Gesamtverbrauch = Verbrauch gemessener Kunden + Verbrauch ungemessener Kunden Wer sind die Kunden? P (W) Zeit 7

8 2. Methodik BOTTOM UP Prognose Gesamtverbrauch = Verbrauch gemessener Kunden + Verbrauch ungemessener Kunden Struktur prognostizierbar, weil Ist-Daten der Vergangenheit verfügbar. Die Prognose kann regelmäßig geprüft und angepasst werden (Online Daten). Anzahl * Einzelverbrauch => Wie sieht die Struktur eines ungemessenen Kunden aus? 8

9 2. Methodik Diese Struktur ist abhängig von: Temperatur Profil des Kunden: Haushalt oder Gewerbe Alt- oder Neubau Einzel- oder Mehrfamilienhaus Versorgungsumfang: Zentrale Raumheizung oder Zentrale Raumheizung + Warmwasser Verhalten der Kunden Ort => Wie sieht die Struktur eines ungemessenen Kunden aus? 9

10 2. Methodik => Wie sieht die Struktur eines ungemessenen Kunden aus? Struktur = Haushalt o. Gewerbe Altbau o. Neubau Einfamilienhaus o. MehrFH Versorgungsumfang f ( Temperatur,,,,, Ort ) Parameter Standardisierung Standard Last Profil (SLP) : Struktur = f (Temperatur) Für jeden Parameter wird ein SLP entwickelt, beschreibt das Verhalten eines durchschnittlichen Kunden (Standardisierung) 10

11 3. SLP Aufbau 1. Experimentelle Punkte-Versammlung (mittels gemessener Kunden) 2. Standardisierung 3. Mathematische Beschreibung: A p (W) Sigmoïdfunktion, mit 4 Parametern : A, B, C und D Bestimmung der Parameter nacheinander B C D Temperatur 11

12 4. Fazit: Schritte der Prognose Temperatur SLP 1: Haushalt Einfamilienhaus Altbau Zentrale Raumheizung SLP 2: Haushalt Mehrfamilienhaus Altbau Zentrale Raumheizung p (W) p (W) p (W) T T Ort Anzahl * Kunden Kategorie 1 Anzahl * Kunden Kategorie 2 Struktur der ungemessenen Kunden SLP 3: Haushalt Einfamilienhaus Neubau Zentrale Raumheizung T Anzahl * Kunden Kategorie 1 12

13 4. Fazit: Schritte der Prognose Gesamte Struktur P (W) Zeit Struktur der gemessenen Kunden Struktur der ungemessenen Kunden 13

14 Lang- und Mittelfristige Prognosen (- 1 a, -1 m..) 5.Strukturierter Bezug Lief SW Kunden P (W) Terminmarkt (Standardprodukte: Flatlieferung z.b. für das nächste Jahr) Zeit 14

15 Lang- und Mittelfristige Prognosen (- 1 a, -1 m..) Kurzfristige Prognose (- 1 d) 5.Strukturierter Bezug Lief SW Preis/MWh * Risiko Spot- Markt (gestern für heute) Terminmarkt (Standardprodukte: Flatlieferung z.b. für das nächste Jahr) P (W) Kunden Man hätte z.b. mehr auf dem Terminmarkt kaufen können... weniger Risiken Zeit 15

16 Lang- und Mittelfristige Prognosen (- 1 a, -1 m..) Kurzfristige Prognose (- 1 d) 5.Strukturierter Bezug Lief SW Nach der Lieferung Preis/MWh * Risiko Regelenergiemarkt (Differenzmengen ausgeglichen) * Risiko Spot- Markt (gestern für heute) Terminmarkt (Standardprodukte: Flatlieferung z.b. für das nächste Jahr) P (W) Kunden IST-Werte Rote Fläche: Mengen, die auf dem Termin- Markt ausgeglichen werden, mit Zeit hohen Preis- Unsicherheiten 16

17 5.Strukturierter Bezug Warum sind die Prognosen so wichtig? P (W) Preis/MWh * Risiko Regelenergiemarkt (Differenzmengen ausgeglichen) * Risiko Spot- Markt (gestern für heute) Terminmarkt (Standardprodukte: Flatlieferung z.b. für das nächste Jahr) Mengen- und Strukturabweichungen sind zu vermeiden! Zeit Eine gute Prognose verringert die Risiken im Bezug und Regelenergie! 17

18 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!