Wissen für Morgen Knowledge for Tomorrow Institut für Technische Thermodynamik AMIRIS: Ein agentenbasiertes Simulationsmodell zur Analyse energiewirtschaftlicher Instrumente und des Marktdesigns bei der Integration der EE Dipl.-Ing. Matthias Reeg Systemanalyse und Technikbewertung E-Mail: [email protected] / Tel: 0711/ 6862-282 Problemstellung und Motivation • In Zukunft sehr hohe Anteil fluktuier- ender EE (fEE), die die Koordination mit der Nachfrage erschweren. • Neuorganisation verschiedener Systemaspekte nötig, um politische Ziele der Energiewende zu erreichen: • Charakteristik der strukturellen Anpassung: 1. Vielzahl von Akteuren, die 2. über komplexe Wechselwirkungen miteinander in Verbindung stehen, 3. reagieren sehr unterschiedlich auf Änderungen der Rahmenbeding- ungen: um das Marktdesign für einen weiteren Ausbau der EE besser organisieren zu können: • Untersuchung zur Ausgestaltung weiterer Fördermechanismen zur technischen und Marktintegration der EE. • Analyse möglicher Einnahmequellen von EE-Anlagen und der Voraussetzungen zu deren Nutzung. • Untersuchung der Investitionsbeding- ungen für EE-Anlagen bei vollständ- iger Integration in den Strommarkt. • Antworten auf Investitionsparadoxon in Bezug auf fEE (Marktwertverlust durch Gleichzeitigkeitseffekt). • Anpassung des Marktdesigns an Erfordernisse der Ziele der Energiewende. Simulationsexperimente (siehe Abb. 1+2) unter der Annahme von: • Unsicherheit und Unschärfe, • begrenzter Rationalität und • Lernfähigkeit der Akteure. Ansatz der agentenbasierten Modellierung (ABM) • Bei der ABM handelt es sich um einen bottom-up Ansatz aus dem Forschungsbereich der künstlichen Intelligenz. • Die ABM geht von autonomen Akteuren (Agenten im Modell) aus, die sich in einer veränderlichen Umwelt bewegen. Charakteristische Eigenschaften eines Agenten: • „Weltbild“ als interne Repräsentation der äußeren Welt • Autonomes Verhalten mit eigenen Zielvorstellungen • Planung und Lernen • Entwicklung und Anpassung von Strategien zur Erreichung dieser Zielvorstellungen • Kooperation und Kommunikation. Vorläufige Ergebnisse • fEE profitieren am stärksten, regel- bare EE an geringsten von der MP. • Systemdienstleistung auf Regel- energiemärkten versprechen hohe zusätzliche Erlöse. • EE in heutiges Marktdesign zu inte- grieren nicht zielführend. • Marktdesign sollte auf hohe Anteile fEE ausgelegt werden. Abb. 3: Modellstruktur (AMIRIS) Modellentwicklung (siehe Abb. 3) • Im Rahmen eines Pilotprojektes wurde ein erstes, noch vereinfachtes agentenbasiertes Simulationsmodell entwickelt (Krewitt et al. 2011). • Modell wurde neben Zwischen- händlern um weitere relevante Akteure (Wind, PV, Biomasse) für die Direktvermarktung (DV) von EE- Strom erweitert. • Systemrelevante Wechselwirkungen (Day-Ahead Börsenpreis, Regelener- giemarkt) wurden integriert. • Aktuell werden die energiewirt- schaftlichen Änderungen aus dem novellierten EEG 2012 abgebildet. • Fokus der Untersuchung liegt auf den neuen Möglichkeiten einer Direktvermarktung von EE-Strom durch den § 33g (Marktprämie - MP), § 39 (Grünstromprivileg) und über die lokale / regionale Direktver- marktung. Zielsetzung Analyse der Handlungsmuster und - optionen einzelner Akteure sowie der wechselseitigen Interaktionen auf Mikro (Akteurs)- und Makro (System)-ebene, Abb. 2: Vermarktung von Windstrom unter Unsicherheit Abb. 1: Vermarktung von Windstrom unter Perfect Foresight Krewitt et al. (2011): Analyse von Rahmenbedingungen für die Integration erneuerbarer Energien in die Strommärkte auf der Basis agentenbasierter Simulation. Berlin, 2011.

Institut für zur Analyse energiewirtschaftlicher Instrumente · 2013-12-15 · (Akteurs)- und Makro (System)-ebene, Abb. 2: Vermarktung von Windstrom unter Unsicherheit Abb. 1: Vermarktung

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Institut für Technische Thermodynamik

AMIRIS: Ein agentenbasiertes Simulationsmodell zur Analyse energiewirtschaftlicher Instrumente und des Marktdesigns bei der Integration der EE Dipl.-Ing. Matthias Reeg Systemanalyse und Technikbewertung E-Mail: [email protected] / Tel: 0711/ 6862-282

Problemstellung und Motivation • In Zukunft sehr hohe Anteil fluktuier-

ender EE (fEE), die die Koordination mit der Nachfrage erschweren.

• Neuorganisation verschiedener Systemaspekte nötig, um politische Ziele der Energiewende zu erreichen:

• Charakteristik der strukturellen

Anpassung: 1. Vielzahl von Akteuren, die 2. über komplexe Wechselwirkungen

miteinander in Verbindung stehen, 3. reagieren sehr unterschiedlich auf

Änderungen der Rahmenbeding-ungen:

um das Marktdesign für einen weiteren Ausbau der EE besser organisieren zu können: • Untersuchung zur Ausgestaltung

weiterer Fördermechanismen zur technischen und Marktintegration der EE.

• Analyse möglicher Einnahmequellen von EE-Anlagen und der Voraussetzungen zu deren Nutzung.

• Untersuchung der Investitionsbeding-ungen für EE-Anlagen bei vollständ-iger Integration in den Strommarkt.

• Antworten auf Investitionsparadoxon in Bezug auf fEE (Marktwertverlust durch Gleichzeitigkeitseffekt).

• Anpassung des Marktdesigns an Erfordernisse der Ziele der Energiewende.

Simulationsexperimente (siehe Abb. 1+2) unter der Annahme von: • Unsicherheit und Unschärfe, • begrenzter Rationalität und • Lernfähigkeit der Akteure.

Ansatz der agentenbasierten Modellierung (ABM) • Bei der ABM handelt es sich um

einen bottom-up Ansatz aus dem Forschungsbereich der künstlichen Intelligenz.

• Die ABM geht von autonomen Akteuren (Agenten im Modell) aus, die sich in einer veränderlichen Umwelt bewegen.

Charakteristische Eigenschaften eines Agenten: • „Weltbild“ als interne Repräsentation

der äußeren Welt • Autonomes Verhalten mit eigenen

Zielvorstellungen • Planung und Lernen • Entwicklung und Anpassung von

Strategien zur Erreichung dieser Zielvorstellungen

• Kooperation und Kommunikation.

Vorläufige Ergebnisse • fEE profitieren am stärksten, regel-

bare EE an geringsten von der MP. • Systemdienstleistung auf Regel-

energiemärkten versprechen hohe zusätzliche Erlöse.

• EE in heutiges Marktdesign zu inte-grieren nicht zielführend.

• Marktdesign sollte auf hohe Anteile fEE ausgelegt

werden.

Abb. 3: Modellstruktur (AMIRIS)

Modellentwicklung (siehe Abb. 3) • Im Rahmen eines Pilotprojektes

wurde ein erstes, noch vereinfachtes agentenbasiertes Simulationsmodell entwickelt (Krewitt et al. 2011).

• Modell wurde neben Zwischen-händlern um weitere relevante Akteure (Wind, PV, Biomasse) für die Direktvermarktung (DV) von EE-Strom erweitert.

• Systemrelevante Wechselwirkungen (Day-Ahead Börsenpreis, Regelener-giemarkt) wurden integriert.

• Aktuell werden die energiewirt-schaftlichen Änderungen aus dem novellierten EEG 2012 abgebildet.

• Fokus der Untersuchung liegt auf den neuen Möglichkeiten einer Direktvermarktung von EE-Strom durch den § 33g (Marktprämie - MP), § 39 (Grünstromprivileg) und über die lokale / regionale Direktver-marktung.

Zielsetzung Analyse der Handlungsmuster und -optionen einzelner Akteure sowie der wechselseitigen Interaktionen auf Mikro (Akteurs)- und Makro (System)-ebene, Abb. 2: Vermarktung von Windstrom unter

Unsicherheit

Abb. 1: Vermarktung von Windstrom unter Perfect Foresight

Krewitt et al. (2011): Analyse von Rahmenbedingungen für die Integration erneuerbarer Energien in die Strommärkte auf der Basis agentenbasierter Simulation. Berlin, 2011.