Ökonomische Bewertung von innovativen Speichertechnologien in Energiesystemen mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energien

• Main Author: Kondziella, Hendrik
• Other Authors: Universität Leipzig, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
• Format: Doctoral Thesis
• Language: deu
• Published: Universitätsbibliothek Leipzig 2017
• Subjects: Energiesystemanalyse; Flexibilitätsbedarf; Marktpotenzial; Energiespeicher; Erneuerbare Energien; Energy system analysis; Flexibility requirements; Market potential; Energy storage; Renewable Energy; ddc:330
• Online Access: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-224258; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-224258; http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/22425/Kondziella%20%282017%29%20Dissertation.pdf

Diese Arbeit geht der Frage nach, ob sich durch die stattfindende Transformation zu einem kohlenstoffarmen Energiesystem in Deutschland auch Marktchancen für innovative Marktteilnehmer, insbesondere für Speicherbetreiber, herausbilden. Die ökonomischen Effekte, die in Energiesystemen mit hohen Anteilen an variablen erneuerbaren Energien (vEE) auftreten, können durch deren Integrationskosten gemessen werden. Die wissenschaftlichen Untersuchungen in Bezug auf den zusätzlichen Speicher- bzw. Flexibilitätsbedarf für ein solches Energiesystem setzen häufig bei den Ungleichgewichten in der Systembilanz an. Den jeweiligen Methoden liegen jedoch unterschiedliche Annahmen und Rahmenbedingungen zu Grunde, sodass die Ergebnisse nur eingeschränkt miteinander verglichen werden können. Der stündlich schwankende Großhandelspreis an der Strombörse ist ein wichtiger Indikator, um den Flexibilitätsbedarf zu signalisieren. Viele Analysen legen historische oder auch prognostizierte Preiszeitreihen für eine Bewertung von Speicheroptionen zu Grunde. Jedoch wird dabei die Rückkopplung der Betriebsweise eines Energiespeichers auf die Marktpreise außen vor gelassen. In dieser Arbeit wird deshalb eine Methode entwickelt, um den Einfluss eines steigenden Marktvolumens an Speichern und anderen Flexibilitätsoptionen auf die Spotmarktpreise abzuschätzen. Untersucht wird der Einfluss des Speichereinsatzes auf die Stromnachfrage und die Spotmarktpreise in 2020 sowie 2030. Die hierfür zu definierenden Szenarien für den Strommarkt werden modellgestützt abgebildet und ausgewertet. Für die Beantwortung der Fragestellung werden techno-ökonomische Modelle, z.B. das Strommarktmodell MICOES zur Kraftwerkseinsatzplanung, das Modell DeSiflex zur Glättung der Residuallast durch integrierte Flexibilitätsoptionen sowie das Modell Arturflex zur Abschätzung der Arbitragegewinne durch Einsatz von Flexibilitätsoptionen am Spotmarkt, herangezogen.