Ein Modell zur Mikrosimulation des Spothandels von Strom auf der Basis eines Multi-Agenten-Systems

Die Liberalisierung der Elektrizitätsmärkte in Europa hat zu einem deutlichen Strukturwandel der Energiewirtschaft geführt; Überkapazitäten und Wettbewerbsdruck bewirkten eine erhebliche Umorientierung in den Energieversorgungsunternehmen. Durch die zunehmende Liquidität des kurzfristigen Marktes erhält der Spothandel von Elektrizität eine ständig größer werdende Bedeutung. Die hohe Volatilität des Spotpreises stellt hierbei ein nicht unerhebliches Risiko für die Stromhändler dar. Die Energieerzeuger müssen ihr Erzeugungsportfolio täglich am Marktpreis messen und die Planung von Stromerzeugung und Spothandel in einem Regelkreis integrieren. Der junge Strommarkt wirft eine Reihe von Fragen auf, deren Beantwortung für die tägliche Praxis von entscheidender Bedeutung ist: Wie wird der Spotpreis morgen sein? Welche Einflussfaktoren bestimmen den Preis? Nach welchen Regeln bildet er sich? Wie reagiert der Markt auf unvorhergesehene Ereignisse? Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Konzept eines Simulationsmodells für den Spothandel entworfen. Angelegt als agenten-basierte Simulation bildet das Modell Energieversorgungsunternehmen auf der individuellen Ebene ab und beschreibt die Interaktionen der simulierten Unternehmen anhand eines Interaktionsmodells und mittels definierter Handelsprotokolle. Im Verlauf einer Analyse des Strommarktes und der Entscheidungsprozesse innerhalb der Unternehmen der Energiewirtschaft wurde offensichtlich, dass die Prognose des Spotpreises für den folgenden Handelstag bei der Handelsvorbereitung eine entscheidende Rolle spielt. Um zu einem hinreichend genauen Prognosemodell zu kommen, wurden daher verschiedene Voruntersuchungen und Vergleiche von unterschiedlichen Prognosemethoden durchgeführt. Dabei stellte sich heraus, dass die verglichenen Methoden im Sinne dieser Grundlagenarbeit keine signifikanten Unterschiede aufwiesen. Allerdings wurde ein großes Verbesserungspotenzial der Prognose durch Einsatz spezieller auf das vorliegende Problem zugeschnittener Künstlicher Neuronaler Netze aufgezeigt. Ergebnisse, die anhand eines implementierten Prototypen erzielt wurden, zeigen auf, dass der Prototyp trotz der Verwendung einfacher Modellierungen von Kraftwerken und Preisprognose in der Lage, Handelsentscheidungen im betrachteten Energiemarkt geeignet abzubilden. Insbesondere zeigen bereits diese "einfachen"' aber dennoch treffenden Modellierungen, dass das Konzept trägt und mit den gewählten Modellen ein realitätsnahes Verhalten des Simulationssystems erzeugt werden kann. Die Analyse der Ergebnisse auf individueller Ebene und auf der Ebene des Marktes bestätigt Thesen verschiedenster Forscher und Experten bezüglich des Verhaltens der Entscheider im Energiemarkt.