Strommärkte & Modelle

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1 Strommärkte & Modelle Strukturierung, Handel & Risikomanagement Margit Dasch, Jörg Hörster and Dr. Jan Rudl Dresden, im Juli 2008 No part of this presentation may be circulated, quoted, or reproduced for distribution without prior written approval from Maravon. Copyright 2008 Maravon GmbH

2 AGENDA Der Strommarkt in Deutschland Grundlagen zur Stromwirtschaft Mathematische Modelle entlang der Kette: Produktion - Handel - Netz/Vertrieb - Endkunde Beispiel: Strombeschaffung und Portfoliomanagement eines regionalen Energieversorgers

3 DATEN UND FAKTEN ZUM STROMMARKT IN DEUTSCHLAND Date_Engagement-Name Title_Author_Version Erzeugung Verbrauch Wasser Photovoltaik Biomasse Wind 3,4% Braunkohle 0,5% Heizöl/Sonst. 6,6% 3,7% 24,0% 5,1% Gewerbe/ Handel/ Dienstleistungen 24,0% Verkehr 3,0% Erdgas 12,0% 46,0% Industrie 22,3% Steinkohle 22,3% Kernenergie 27,0% Haushalte è Konventionelle Energie: 85,8% è Erbeuerbare Energie: 14,2% è Das Außenhandelssaldo Export/Import liegt nahezu bei 0 Quelle: 2007 Bundesverband der Energie/ und Wasserwirtschaft, Maravon 2

4 DIE ZAHL DER MARKTTEILNEHMER IN DEUTSCHLAND STEIGT KONTINUIERLICH AN Date_Engagement-Name Title_Author_Version Die 4 großen Energieunternehmen RWE, E-on, Vattenfall und EnBW halten ca. 90% der Erzeugungskapazität in Deutschland sind (noch) Eigentümer der Übertragungsnetze Die Stadtwerke gründen eigene Handelsdesks oder Handelstöchter (citiworks, Quantum, EHW) Der grenzüberschreitende Handel wächst: BKW, Nuon, Die Zahl der Stromvertriebsunternehmen wächst ð Einwohner der Stadt Dresden können Strom von Drewag, Eprino, E wie einfach, EV Halle, Lichtblick, TelDaFax, Trianel, Vattenfall und vielen mehr beziehen 3

5 AGENDA Der Strommarkt in Deutschland Grundlagen zur Stromwirtschaft Mathematische Modelle entlang der Kette: Produktion - Handel - Netz/Vertrieb - Endkunde Beispiel: Strombeschaffung und Portfoliomanagement eines regionalen Energieversorgers

6 DIE EEX IN LEIPZIG Date_Engagement-Name Title_Author_Version Allgemein Energiehandelsbörse mit mehr als 200 Teilnehmern aus 20 Ländern Wichtigste Energiehandelsbörse in Kontinentaleuropa Spot- und Terminmarktbörse für Strom, Erdgas und CO 2 -Zertifikate Produkte Terminmarkt: base, peak Spotmarkt: Tagesbase, Tagespeak, einzelne Stunden Steigende Liquidität Liquidität Aktuelle Trends Geplante Fusion mit Powernext, Paris Spothandel wird nach Paris verlegt Terminmarkt bleibt in Leipzig 5

7 Date_Engagement-Name Title_Author_Version SEIT DER LIBERALISIERUNG DES STROMMARKTES 1999 IST DER STROMHANDEL EIN ELEMENTARER BAUSTEIN DER ENERGIEWIRTSCHAFT IN DEUTSCHLAND Produktion Verkauf/Ankauf v. Regelenergie Verkauf/ tw. Ankauf Handel Vertrieb Ankauf/ tw. Verkauf (z.b. Netzverluste) (Wholesale) EEX, OTC Verkauf/ tw. Ankauf Netz Kapazitätsbuchung tw. Buchung (diskriminierungsfrei) Jeder an dieser Kette Beteiligte ist mit Finanzrisiken konfrontiert Endkunde 6

8 Date_Engagement-Name Title_Author_Version DER WEG VON DER REGULIERUNG ZUR LIBERALISIERUNG ERFOLGTE IN 3 PHASEN Regulierter Markt Schrittweise Derregulierung Liberalisierung Kein Wettbewerb: festgelegte Absatzmonopole im Wholesale- und Retailmarkt Langfristige Verträge Wenig Risiko für Marktteilnehmer Trennung von Commodity und Netz Bildung von Standardhandels-produkten/ EEX-Futures Freie Lieferantenwahl Zunehmende Liquidität im Wholesale-Markt Von Angebot und Nachfrage bestimmte Preisentwicklung ð hohe Preisvolatitilität Relativ sicheres Umfeld, kaum Finanzrisiken Energieunternehmen müssen in der Lage sein, Risiken zu identifizieren messen steuern überwachen 7

9 DIE RISIKOARTEN IM ENERGIEBEREICH ÜBERSCHNEIDEN SICH Gesamtrisiko Date_Engagement-Name Title_Author_Version Marktpreisrisiko Commodity-Preis Fremdwährung Zins Wiedereindeckungs-/ Wiederverkaufsrisiko Absatzmengenschwankung Optionalitäten Mengenrisiko Absatzmengen Produktionsmenge Zahlungsrisiko Kreditrisiko Weitere Risiken: IT-Risiko Operationelles Risiko Liquiditäts Risiko Recht Reputation 8

10 DIE EEX UND IHRE PRODUKTE Date_Engagement-Name Title_Author_Version Im Stromhandel bietet die EEX Terminmarktprodukte base/peak Jahresfutures (cal09,, cal14) Quartalsfutures (4_2008) Monatsfutures (Aug_2008) Spotmarktprodukte Tagesbase Tagespeak Stundenauktion 9

11 DER OTC-MARKT UND DEREN PRODUKTE Date_Engagement-Name Title_Author_Version Forwards: Optionen: Strukturierte Produkte: Stundenfahrpläne ¼ Stundenfahrpläne Europäische, Amerikanische Optionen Barrier Options Caps, Floor Extendible Forward Embedded options 10

12 AGENDA Der Strommarkt in Deutschland Grundlagen zur Stromwirtschaft Mathematische Modelle entlang der Kette: Produktion - Handel - Netz/Vertrieb - Endkunde Beispiel: Strombeschaffung und Portfoliomanagement eines regionalen Energieversorgers

13 Date_Engagement-Name Title_Author_Version ZUR OPTIMALEN KRAFTWERKSSTEUERUNG WERDEN MATHEMATISCHE MODELLE ENTWICKELT UND ANGEWANDT Leistung Atomkraft 5 Laufwasser 0 Erneuerbare und andere Bei der Entwicklung von mathematischen Modellen zur optimalen Steuerung eines Kraftwerks bzw. eines Kraftwerkparks müssen mehrere Nebenbedingungen berücksichtigt werden: Art des Kraftwerks/AN- und Abschaltbarkeit Kapazität des Kraftwerks Spotmarktpreise CO 2 -Preise Pumpwasser Gas Kohle 12

14 Date_Engagement-Name Title_Author_Version IM STROMHANDEL WERDEN ZAHLREICHE, GROSSTEILS AUS DER BANKEN- WELT BEKANNTE MATHEMATISCHE METHODEN ANGEWANDT Risikokennzahlen VaR, EaR, CVaR Szenariorechnungen Wetterprognosen Simulationen Positionsermittlung Pricing Curve Wetterprognosen Financial Engineering 13

15 Date_Engagement-Name Title_Author_Version SELBST DIE NETZGESELLSCHAFTEN VOR ALLEM DIE TSO S SIND MEHR UND MEHR MIT KOMPLEXEREN MATHEMATISCHEN FRAGESTELLUNGEN BETRAUT è Beschaffung und Preisermittlung für Bereitstellung Regelenergie è Anreizregulierung ab

16 Date_Engagement-Name Title_Author_Version DER STROMVERTRIEB IST AUF MATHEMATISCHE METHODEN ANGEWIESEN, UM SICH GEGEN RISIKEN ABZUSICHERN Bedarfsermittlung Strukturierung Strom-Einkauf Positionsbestimmung Strom-Verkauf Hedging Risikoermittlung 15

17 Date_Engagement-Name Title_Author_Version ENDKUNDEN, VOR ALLEM STROMINTENSIVE INDUSTRIEKUNDEN WERDEN MIT EINER HOHEN PREISVOLATILITÄT KONFRONTIERT Aufgaben Energiebeschaffungsteams Möglichst frühzeitige und präzise Bedarfseinschätzung Eigene KWK und GuD-Anlagen Strukturierter Energieeinkauf Verhandlung möglichst flexibler Verträge mit dem Stromversorger 16

18 AGENDA Der Strommarkt in Deutschland Grundlagen zur Stromwirtschaft Mathematische Modelle entlang der Kette: Produktion - Handel - Netz/Vertrieb - Endkunde Beispiel: Strombeschaffung und Portfoliomanagement eines regionalen Energieversorgers

19 Date_Engagement-Name Title_Author_Version DER ZEITPUNKT DES EINKAUFS IST ENTSCHEIDEND FÜR DIE STROMKOSTEN Preise für Cal 09 base im Mai und Juni 2008 Preis t 18

20 Date_Engagement-Name Title_Author_Version BEISPIEL: STROMBESCHAFFUNG UND PORTFOLIOMANAGEMENT EINES REGIONALEN ENERGIEVERSORGERS (STADTWERK) Gesamter Strombedarf Prognostizierter Bedarf per Forward-Einkauf Bedarf Industriekunde i.w. abhängig vom Produktionsplan Tatsächliche Annahmen Bedarf Privat- und Gewerbekunde abhängig von: Tageszeit Jahreszeit Temperatur

21 ANHAND KOMPLEXER PROGNOSEMODELLE WIRD DER BEDARF FÜR DIE FOLGEJAHRE PROGNOSTIZIERT Date_Engagement-Name Title_Author_Version Zu berücksichtigende Faktoren IST-Abnahme der Vorjahre Erwartetes Sales-Portfolio Produktionspläne der IK 20

22 WIE DECKT DAS STADTWERK DEN PROGNOSTIZIERTEN BEDARF? Date_Engagement-Name Title_Author_Version 1 2 Über Börse Über OTC 21

23 BEISPIEL: 1 ÜBER DEN FUTURES- UND SPOTMARKT DER BÖRSE I Date_Engagement-Name Title_Author_Version Futures 300 EEX base EEX peak Spotmarkt Spot Day base Day peak Einzelne Stunden per Auktion peakload baseload Problem: Hoher Eindeckungsgrad über den Spotmarkt (day-ahead) mit hoher Preisvolatilität 22

24 EINE BESSERE ALTERNATIVE IST DIE STRUKTURIERUNG DES BEDARFSPROFILS ZU EINER OPTIMALEN EINDECKUNG Beispiel: Mengengleiche base/peak-strukturierung Date_Engagement-Name Title_Author_Version Gesamtmenge in MWh = Menge base in MWh + Menge peak in MWh Unterliegt dem Marktpreisrisiko peakload Kauf/Verkauf über Spotmarkt baseload

25 2 EINDECKUNG ÜBER DEN OTC-MARKT Date_Engagement-Name Title_Author_Version Einkauf von Forward-Stundenprofilen über den OTC-Markt Ausgleich der verbleibende Abweichungen über 1 2 Spotmarkt Regelenergiemarkt Das Marktpreisrisiko ist zwar schon erheblich geringer geworden, aber noch nicht verschwunden

26 Date_Engagement-Name Title_Author_Version WANN DECKT DAS STADTWERK DEN PROGNOSTIZIERTEN BEDARF EIN? è Back-to-back -Eindeckung für Industriekunden und größere Geschäftskunden è Deckung des Gesamtbedarfs kleinerer Geschäftskunden sowie Privat- und Gewerbekunden gemäß optimalem Eindeckungsplan 25

27 WIE WIRD DER RETAIL-PREIS ERMITTELT? Date_Engagement-Name Title_Author_Version Bepreisung nach Kosten Marktpreis/Wettbewerber-Preis v.s. Marge (Verzinsung Risikokapital) Vertriebskosten Risikokosten (erwartet) Beschaffungskosten Commodity (inkl. Strukturierungskosten) Sichere Ermittlung der Risikokosten Sicherer Absatz der Mengen am Markt 26

28 Date_Engagement-Name Title_Author_Version FOLENDE RISIKEN MÜSSEN IM WESENTLICHEN BETRACHTET WERDEN Shape-Risiko Day-ahead/Spotpreisrisiko Regelenergierisiko Kreditrisiko Zahlungsrisiko Wiederverkaufsrisiko 27

29 BEI DER ERMITTLUNG DES DAY-AHAED UND REGELENERGIERISIKOS ÜBERSCHNEIDEN SICH EINZELNE MODELLE Date_Engagement-Name Title_Author_Version Leistung Δ t Prognostizierter Bedarf n Simulation zur tatsächlichen Abnahme t 28

30 Date_Engagement-Name Title_Author_Version MITTELS EINES GEEIGNETEM STOCHASTISCHEN PROZESS KÖNNEN PFADE FÜR MÖGLICHE ABNAHMEPROFILE SIMULIERT WERDEN Simulierte Abweichungen von der Prognose Prognostizierter Bedarf Δ t Die Abweichungen werden per Spotund Regelenergiemarkt ausgeglichen 29

31 Date_Engagement-Name Title_Author_Version BEI GLEICHZEITIGER ANWENDUNG VON SIMULATIONEN DES SPOT- UND REGELENERGIEMARKTES ERHÄLT MAN EINE WAHRSCHEINLICHKEITS- VERTEILUNG ÜBER DIE VERLUSTE BZW. GEWINNE 95%-Quartil 0,2 0,18 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0, Worst-case - Risiko, weitere 4 / MWh zu verlieren Erwarteter Verlust: 0,7 /MWh 30

32 Strommärkte & Modelle Strukturierung, Handel & Risikomanagement Margit Dasch, Jörg Hörster and Dr. Jan Rudl Dresden, im Juli 2008 No part of this presentation may be circulated, quoted, or reproduced for distribution without prior written approval from Maravon. Copyright 2008 Maravon GmbH