Vorlesung zum Portfolio- und Risikomanagement Hochschule Darmstadt

Darmstadt im WS 2016/2017

Agenda

1.

Kostenelemente im Gas- und Strombereich

2.

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

3.

Methoden zur Portfolioprognose

2

Agenda

1.

Kostenelemente im Gas- und Strombereich

2.

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

3.

Methoden zur Portfolioprognose

3

Kostenelemente im Gas- und Strombereich

Der „reine“ Vertriebspreis Ausgangsbasis:

Vertriebspreis bestehend aus Arbeitspreis in €ct/kWh

Grundpreis in €/a

abzgl. Steuern und Abgaben bzw. Umlagen

abzgl. netzspezifischer Kosten

„Reiner” Vertriebspreis

4

Praxisteil: Marktanalyse

Preisbildung für ein Vertriebsprodukt im Gasbereich Hintergrund:

Sie möchten ab dem 01.01.2017 für das Stadtgebiet Mainz (PLZ: 55116) ein Vertriebsprodukt für Privatkunden im Gasbereich aufsetzen und planen dabei mit einem kundenspezifischen Durchschnittsverbrauch von 16.500 kWh. Es handelt sich dabei nicht um ein reines Online-Produkt.

Fragestellung 1:

Wie hoch darf der zugrundeliegende „reine“ Vertriebspreis höchstens sein, damit Sie gegenüber des relevanten günstigsten Angebotstarifs der Entega wettbewerbsfähig sind?

Fragestellung 2:

Ist eine wettbewerbsfähige Ausgestaltung des Produkts möglich, wenn Sie mit dem günstigsten Anbieter laut Verivox konkurrieren?

5

Praxisteil: Marktanalyse

Preisbildung für ein Vertriebsprodukt im Gasbereich Vertriebserlöse (Brutto) – Umsatzsteuer (19%) Vertriebserlöse (Netto) – Erdgassteuer – Konzessionsabgabe – Bilanzierungsumlage SLP – Netznutzungsentgelte – Messstellenbetrieb – Messung „Reiner” Vertriebspreis

Spezifisch

Absolut

Gesamt

5,500 ct/kWh 0,878 ct/kWh 4,622 ct/kWh 0,550 ct/kWh 0,330 ct/kWh 0,080 ct/kWh 1,2887 ct/kWh

120,00 €/a 19,16 €/a 100,84 €/a

1.027,50 €/a 164,05 €/a 863,45 €/a 90,75 €/a 54,45 €/a 13,20 €/a 236,64 €/a 14,89 €/a 3,00 €/a 450,52 €/a

2,373 ct/kWh

24,00 €/a 14,89 €/a 3,00 €/a 58,95 €/a

Spezifische Umrechnung auf die Produktmenge von 16.500 kWh ergibt:

- Ergebnis unter Berücksichtigung des Entega-Standard-Tarifs inkl. NK-Bonus von 80,– € brutto & 1.000 Frei-kWh im Wert von 55,- € brutto: - Ergebnis bei Verwendung des günstigsten Angebots bei Verivox:

2,730 ct/kWh

2,043 ct/kWh 0,766 ct/kWh 6

Kostenelemente im Gasbereich

Steuern, Abgaben und Umlagen (1) – Steuern und Umlagen Im Erdgaspreis für Endverbraucher sind neben dem „reinen“ Vertriebspreis folgende Steuern, Umlagen und Abgaben enthalten: o Mehrwertsteuer (19%) o Erdgassteuer (0,55 ct/kWh) o Bilanzierungsumlage (bis 01.10.2015: Regel- und Ausgleichsenergieumlage):  Umlage zur Umwälzung der Kosten aus dem Bezug / Verkauf von externer Regelenergie  Wird dem Lieferanten vom Marktgebietsverantwortlichen in Rechnung gestellt 0,16

Ct/kWh

0,12

0,08

0,08

0,075 0,04 0,00 Apr. 11

Okt. 11

Apr. 12

Okt. 12

Apr. 13

Okt. 13

GASPOOL Balancing Services GmbH

Apr. 14

Okt. 14

Apr. 15

Okt. 15

Apr. 16

Okt. 16

NetConnect Germany GmbH & Co. KG

7

Kostenelemente im Gasbereich

Steuern, Abgaben und Umlagen (2) – Netzspezifische Kosten / Abgaben o Arbeitspreis in ct/kWh o Grundpreis in €/a o Kosten für Messstellenbetrieb, Messung und Abrechnung o Konzessionsabgabe:  Entgelt für das Einräumen von Wegerechten an den Energienetzen in den Kommunen  Link: http://www.gesetze-im-internet.de/bundesrecht/kav/gesamt.pdf  KA für Sondervertragskunden begrenzt auf 0,03 ct/kWh  KA für Tarifkunden abhängig von Einwohnerzahl und Verwendungszweck: Ausschließlich für Kochen und Warmwasser

Sonstige Tariflieferungen in Gemeinden

bis 25 Tsd. Einwohner

0,51 ct/kWh

0,22 ct/kWh

bis 100 Tsd. Einwohner

0,61 ct/kWh

0,27 ct/kWh

bis 500 Tsd. Einwohner

0,77 ct/kWh

0,33 ct/kWh

über 500 Tsd. Einwohner

0,93 ct/kWh

0,40 ct/kWh

8

Kostenelemente im Gasbereich

Ca.-Anteil der einzelnen Kostenbestandteile am Gesamtpreis

29,5%

52,2% 1,5%

6,3%

10,5%

„Reiner“ Vertriebspreis Erdgassteuer Konzessionsabgabe Bilanzierungsumlage NCG Netznutzungsentgelte 9

Praxisteil: Marktanalyse

Preisbildung für ein Vertriebsprodukt im Strombereich Hintergrund:

Sie möchten ab dem 01.01.2017 für das Stadtgebiet Mainz (PLZ: 55116) ein Vertriebsprodukt für Privatkunden im Strombereich aufsetzen und planen dabei mit einem kundenspezifischen Durchschnittsverbrauch von 3.500 kWh.

Es handelt sich dabei nicht um ein reines Online-Produkt. Fragestellung 1:

Wie hoch darf der zugrundeliegende „reine” Vertriebspreis höchstens sein, damit Sie gegenüber des jeweils günstigsten Angebotstarifs der Entega wettbewerbsfähig sind?

Fragestellung 2:

Ist eine wettbewerbsfähige Ausgestaltung des Produkts möglich, wenn Sie mit dem günstigsten Anbieter bei Verivox konkurrieren?

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Praxisteil: Marktanalyse

Preisbildung für ein Vertriebsprodukt im Strombereich Vertriebserlöse (Brutto) – Umsatzsteuer (19%) Vertriebserlöse (Netto) – Stromsteuer – Konzessionsabgabe – EEG-Umlage – abLa-Umlage – Offshore-Haftungsumlage – §19 StromNEV-Umlage – KWK-Umlage – Netznutzungsentgelte – Messstellenbetrieb & Messung „Reiner” Vertriebspreis

Spezifisch

Absolut

Gesamt

25,890 ct/kWh 4,134 ct/kWh 21,756 ct/kWh 2,050 ct/kWh 1,590 ct/kWh 6,880 ct/kWh 0,006 ct/kWh -0,028 ct/kWh 0,388 ct/kWh 0,438 ct/kWh 5,270 ct/kWh

96,00 €/a 15,33 €/a 80,67 €/a

940,55 € 150,17 € 790,38 € 71,75 € 69,65 € 222,39 € – 1,37 € 13,23 € 15,58 € 203,95 € 25,70 € 226,65 €/a

5,162 ct/kWh

22,80 €/a 11,90 €/a 45,97 €/a

Spezifische Umrechnung auf die Produktmenge von 3.500 kWh ergibt:

- Ergebnis unter Berücksichtigung des Entega-Standard-Tarifs inkl. NK-Bonus von 70,– € brutto & 200 Frei-kWh im Wert von 51,78 € brutto: - Ergebnis bei Verwendung des günstigsten Angebots bei Verivox:

6,476 ct/kWh

2,9963 ct/kWh -2,175 ct/kWh 11

Kostenelemente im Strombereich

Steuern, Abgaben und Umlagen (1) Im Strompreis für Endverbraucher sind neben dem „reinen“ Vertriebspreis folgende Steuern, Abgaben und Umlagen enthalten: o Mehrwertsteuer (19%) o Stromsteuer (2,05 ct/kWh) o EEG-Umlage: Umlage zum Ausgleich der Differenz zwischen Vergütungen nach EEG und dem Verkaufspreis des EEG-Stroms (EPEX Spot) 8,00

6,88

Ct/kWh

6,00 4,00 2,00 0,00 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 EEG-Umlage

12

Kostenelemente im Strombereich

Steuern, Abgaben und Umlagen (2) o KWK-Umlage: Umlage der Kosten aus der Förderung der Stromerzeugung aus Anlagen mit KraftWärme-Kopplung o §19 StromNEV-Umlage: Ausgleich für die Netzentgeltbefreiung energieintensiver Unternehmen 0,50

0,438

Ct/kWh

0,40

0,388

0,30 0,20

0,10 0,00 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 KWK-Umlage

§19-Umlage

13

Kostenelemente im Strombereich

Steuern, Abgaben und Umlagen (3) o Offshore-Umlage: Dient zur Deckung von Schadensersatzkosten durch den verspäteten Anschluss von Offshore-Windparks o abLa-Umlage: Umlage zur Deckung von Kosten abschaltbarer Lasten 0,30

Ct/kWh

0,20

0,10

0,006

0,00 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

0,028

-0,10 Offshore-Umlage

abLa-Umlage

14

Kostenelemente im Strombereich

Steuern, Abgaben und Umlagen (4) o Arbeitspreis in ct/kWh o Grundpreis in €/a o Kosten für Messstellenbetrieb und Messung (ehemals auch Abrechnung) o Konzessionsabgabe:  KA für Sondervertragskunden begrenzt auf 0,11 ct/kWh  KA für Tarifkunden abhängig von Einwohnerzahl und Verwendungszweck: Schwachlaststrom

Nicht-Schwachlaststrom

bis 25 Tsd. Einwohner

0,61 ct/kWh

1,32 ct/kWh

bis 100 Tsd. Einwohner

0,61 ct/kWh

1,59 ct/kWh

bis 500 Tsd. Einwohner

0,61 ct/kWh

1,99 ct/kWh

über 500 Tsd. Einwohner

0,61 ct/kWh

2,39 ct/kWh

 Bundesweiter Durchschnitt bei ca. 1,79 ct/kWh

15

Kostenelemente im Strombereich

Ca.-Anteil der einzelnen Kostenbestandteile am Gesamtpreis

25,3%

26,0%

8,5%

8,3%

31,9%

„Reiner“ Vertriebspreis Stromsteuer Konzessionsabgabe Umlagen Netznutzungsentgelte 16

Kostenelemente im Gas- und Strombereich

Gegenüberstellung von Gas und Strom

25,3%

26,0%

29,5%

52,2% 1,5%

8,5%

6,3% 8,3%

10,5%

„Reiner“ Vertriebspreis Erdgassteuer Konzessionsabgabe Bilanzierungsumlage NCG Netznutzungsentgelte

31,9%

„Reiner“ Vertriebspreis Stromsteuer Konzessionsabgabe Umlagen Netznutzungsentgelte 17

Kostenelemente im Gas- und Strombereich

Was beinhaltet der „reine“ Vertriebspreis? Vertriebskosten

„Reiner“ Vertriebspreis

Margen

Energiepreis / Portfoliowert

Abwicklung der Belieferung

Risikozuschläge

Portfoliobewertung sowie Identifizierung und Quantifizierung von Risiken stehen im Fokus 18

Agenda

1.

Kostenelemente im Gas- und Strombereich

2.

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

3.

Methoden zur Portfolioprognose

19

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Gas – RLM-Kunden o Grundlegende Unterscheidung zwischen Kunden mit und ohne registrierender Leistungsmessung (RLM) o Gaskunden können die Lastgangmessung für sich beanspruchen, sofern sie

 einen jährlichen Bedarf von mehr als 1,5 Millionen kWh aufweisen bzw.  einen mittleren Leistungsbedarf von mehr als 500 kW haben. o Die Messung erfolgt stündlich, somit besteht ein vollständiger RLM-Jahreslastgang in einem Normalbzw. Schaltjahr aus 8.760 bzw. 8.784 Werten.

Für Nicht-RLM-Kunden kommen Standardlastprofile zum Einsatz.

20

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Gas – SLP-Kunden o Hintergrund:

Definition von repräsentativen Lastprofilen, um eine Prognose und Bilanzierung von Kleinstabnahmestellen zu ermöglichen

o Annahme:

Jeder Kleinkunde wird an jedem Tag ein seiner Vergleichsgruppe entsprechendes Abnahmeverhalten aufweisen. Aufgrund von Ausgleichseffekten verbessert sich die Güte der Prognose von Energieabnahmemengen mit steigender Kundenanzahl.

Jedes SLP-Profil wird im Mittel von der jeweiligen Verbrauchergruppe angenommen.

21

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Gas – SLP-Kunden Grundlegende Definition folgender Standardlastprofiltypen: Haushalte: o Einfamilienhaushalte o Mehrfamilienhaushalte o Kochgas

Gewerbe: o Gebietskörperschaften, Kreditinstitute und Versicherungen, Organisationen ohne Erwerbszweck & öffentliche Einrichtungen o Einzelhandel, Großhandel o Metall, Kfz o Sonstige betriebliche Dienstleistungen o Beherbergung o Wäschereien o Bäckereien o Gaststätten o Gartenbau o Papier und Druck o Haushaltsähnliche Gewerbebetriebe o Summenlastprofil Gewerbe, Handel, DL

Die SLP-Profile sind regionsspezifisch und besitzen bis zu 5 Ausprägungen. 22

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom – RLM-Kunden o Stromkunden können die Lastgangmessung für sich beanspruchen, sofern sie einen jährlichen Bedarf von mehr als 100.000 kWh aufweisen o Die Messung erfolgt viertelstündlich, somit besteht ein vollständiger RLM-Jahreslastgang in einem Normal- bzw. Schaltjahr aus 35.040 bzw. 35.136 Werten.

Auch hier kommen für Nicht-RLM-Kunden Standardlastprofile und vereinfachte tagesparameterabhängige Lastprofile (Wärmepumpen, Speicherheizungen) zum Einsatz.

23

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom – SLP-Kunden Grundlegende Definition folgender Standardlastprofiltypen: Haushalte:

Gewerbe:

o H0: Haushalt

o G1: Gewerbe werktags 8-18 Uhr o G2: Gewerbe abends, vorwiegend Beleuchtung o G3: Gewerbe durchlaufend o G4: Einzelhandel, Läden o G5: Bäckereien mit Backstube o G6: Wochenendbetrieb o G7: Band (z.B. Mobilfunksendestation) o G0: Gewerbe allgemein (Mittelwert aus G1-G6) o L0: Landwirtschaftsbetriebe allgemein (Mittelwert aus L1 und L2) o L1: Milchwirtschaft sowie Nebenerwerbszucht o L2: Übrige Landwirtschaftsbetriebe Die anzuwendenden SLP werden vom Verteilnetzbetreiber veröffentlicht. 24

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils H0 Haushaltskunden (H0)

o o o

Alle Haushalte mit Privatverbrauch Geringfügiger gewerblicher Bedarf Speicherheizung, Wärmepumpe, etc. in gesondertem Profil

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

25

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils G1 Büro, Arzt, Rechtsanwalt, Werkstatt, Verwaltung, Schulen etc. (G1)

o o

Werktags 8:00 – 18:00 Uhr Am Wochenende geringer bis kein Verbrauch

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

26

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils G2 Tankstellen, Gaststätten, Freizeiteinrichtungen etc. (G2)

o o

o

Vor allem beleuchtungsorientierter Stromverbrauch Verbrauchsschwerpunkt liegt in den Abendstunden (vor allem in der dunklen Jahreszeit) Verbrauchsschwerpunkt liegt am Wochenende

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

27

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils G3 Kläranlagen, Kühlhäuser, Parkhäuser etc. (G3)

o o

Relativ gleichmäßiger Wochen- und Jahresverlauf Spürbar durchlaufender Sockel

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

28

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils G4 Verkaufsläden aller Art z.B. Frisöre, Geschäfte etc. (G4)

o o o

Verbrauch wird durch Ladenöffnungszeiten bestimmt Werktags bis abends und Samstags bis nachmittags Einzelne Nachmittage ohne Betrieb, sowie verlängerte Öffnungszeiten fallen in der Gesamtgruppe kaum ins Gewicht

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

29

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils G5 Bäcker, Metzger mit Produktion etc. (G5)

o

o o

Verbrauchsschwerpunkt von Bäckereien traditionell ab ca. 03:00 Uhr morgens und in der Nacht zum Samstag Tagesverbrauch relativ gering, bestimmt durch Verkaufstätigkeit Bäckereien mit verbrauchsnahen Backwaren gehören zum Profil G4

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

30

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils G6 Speisegaststätten, Kino, Ausflugsstätten etc. (G6)

o o

Verbrauchsschwerpunkt an den Wochenenden Verlauf geprägt durch Freizeitaktivitäten

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

31

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils G0 Gewerbe allgemein (G0)

o o

Wenn Zuordnung zu einem Gewerbeprofil (G1 – G6) nicht möglich Gewichteter Mittelwert der Gesamtgruppe

Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

32

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

Strom –Darstellung des SLP-Profils L1 Landwirtschaft mit Milchviehhaltung (L1)

o o

Prägung durch das täglich zweimalige Melken und Herunterkühlen der Milch Ähnliches Verhalten zeigen auch Nebenerwerbsbetriebe mit Schweinezucht (Fütterung morgens und abends) Samstag

Sonntag

Winter

Werktag

Sommer

Übergangszeit

33

Agenda

1.

Kostenelemente im Gas- und Strombereich

2.

Relevante Kunden- und Profil- bzw. Portfoliotypen

3.

Methoden zur Portfolioprognose

34

Methoden zur Portfolioprognose

Übersicht der prognoserelevanten Kundentypen Strom SLP-Kunden

RLM-Kunden (z.B. VZR,EGS)

Gas

Strom

RLM-Kunden (temp.unabh.)

TLP-Kunden

Prognose mittels Fortschreibung

Gas SLP-Kunden

RLM-Kunden (temp.abh.)

Prognose mittels Temperaturen

35

Methoden zur Portfolioprognose

Fortschreibung von Lastgängen Strom SLP-Kunden

RLM-Kunden (z.B. VZR,EGS)

Gas

Strom

Gas

Gas

RLM-Kunden (temp.unabh.)

TLP-Kunden

SLP-Kunden

RLM-Kunden (temp.abh.)

Prognose mittels Fortschreibung

36

Methoden zur Portfolioprognose – Fortschreibung

Fortschreibung von Lastgängen o Vor allem relevant für Normstromprofile im SLP und RLM-Bereich sowie dem produktionsbedingten Lastverlauf bei RLM-Gaskunden o Prognosen unter Berücksichtigung von Wochenend- und Feiertagsverschiebungen sowie Betriebsferien und der Prüfung von Konjunkturanfälligkeit o Beispiel für eine Tagesverschiebung:  Verschiebung von Tag 1 der KW 25 im Jahr 2015 (15.06.2015) auf Tag 1 der KW 25 im Jahr 2016 (20.06.2016) o Vereinfachte grafische Darstellung: 30

30

25

25

20

20

15

15

10

10

5

5

0

0

37

Methoden zur Portfolioprognose

Übersicht der prognoserelevanten Kundentypen Strom SLP-Kunden

RLM-Kunden (z.B. VZR,EGS)

Gas

Strom

Gas

Gas

RLM-Kunden (temp.unabh.)

TLP-Kunden

SLP-Kunden

RLM-Kunden (temp.abh.)

TLP-Verfahren

38

Methoden zur Portfolioprognose – TLP im Strombereich

TLP-Kunden – Temperaturabhängige Profilscharen Vorgegebene Temperaturschar für z.B. ein Wärmepumpen- oder Direktheizungsprofil: kWh

Legende:

120

-17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

100

80

60

40

20

0

Aus der prognostizierten Tagesmitteltemperatur ergibt sich der entsprechende Tageslastverlauf. 39

Methoden zur Portfolioprognose

Übersicht der prognoserelevanten Kundentypen Strom SLP-Kunden

RLM-Kunden (z.B. VZR,EGS)

Gas

Strom

Gas

Gas

RLM-Kunden (temp.unabh.)

TLP-Kunden

SLP-Kunden

RLM-Kunden (temp.abh.)

SLP-Verfahren

40

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

SLP-Verfahren nach TU München Allgemeine Formel nach TU München zur Berechnung des Profilfunktionswerts: A

B

D

A

:= Heizverbrauch bei sehr niedriger Temperatur (reine Raumheizung)

B

:= Start der Heizphase

C

:= Steigungsgrad der Funktion innerhalb der Heizphase

D

:= Anteil der Warmwasserversorgung (temperaturunabhängig)

C

𝜗0 := Grenztemperatur (40°C)

Die Koeffizienten A, B, C und D hängen dabei vom gewählten Profiltyp ab. 41

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

SLP-Verfahren nach SigLinDe Schwachstellen des SLP-Verfahrens nach TU München: o Zu niedrige Allokation bei sehr kalten bzw. sehr warmen Temperaturen o Große saisonale Abweichungen o Zu niedrige Grundlast o Hohe Abweichungsrate

Einbindung eines linearen Anteils durch Verwendung zweier Geraden (Heizgas, Warmwasser)

Optimierte SigLinDe-Formel für die Berechnung des Profilfunktionswerts 42

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

Berechnung der relevanten Tagesmenge Formel zur Berechnung der benötigten Tagesmenge eines SLP-Vergleichsgruppe:

Profilfunktionswert auf Basis der Koeffizienten A, B, C, D, 𝜗0 und mH, bH, mW und bW sowie der Prognosetemperatur

Tagesmenge = h(TAllokation) * FWT * KW

Kundenwert dient als skalares Vielfaches für die Erzeugung der Zielmenge für die Vergleichsgruppe

Wochentagsfaktor abhängig vom Wochentag und dem SLP-Typ

43

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

Wochentagsfaktoren o Spiegeln das unterwöchige Verbrauchsverhalten der Vergleichsgruppe wider o I.d.R. bei Haushalten konstant = 1, nur bei Gewerbeprofilen schwankend 1,5 1,25 1 0,75 0,5 0,25 Mo

Di EFH

Mi GBA

Do GPD

Fr GKO

Sa GHA

So GWA

Abbildung in Excel mittels der Funktionen WOCHENTAG() und INDEX() / SVERWEIS() 44

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

Kundenwert o Dient der Skalierung des Normprofils auf den gewünschten Zielverbrauch o Wird i.d.R. anhand der Allokationsdaten des Vorjahres ermittelt Standardlastprofilwerte

Skaliertes Profil für unseren Mustergaskunden

2,5

120,0

2,0

100,0

∑:= ~294 kWh

∑:= 16.500 kWh

80,0 1,5 60,0 1,0 40,0 0,5 – Jan. 16

20,0

Apr. 16

Jul. 16

Okt. 16

Jan. 17

Kundenwert:=

– Jan. 16

𝟏𝟔.𝟓𝟎𝟎 𝐤𝐖𝐡 𝟐𝟗𝟒 𝐤𝐖𝐡

Apr. 16

Jul. 16

Okt. 16

Jan. 17

= ~56,12 45

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

Kundenwertbestimmung aus historischen Daten o Gegeben:  Gesamtallokation einer SLP-Gruppe (z.B. Einfamilienhaushalte) für ein historisches Lieferjahr (z.B. KJ 2014)

 Tagesmitteltemperaturen der relevanten Wetterstation des gleichen Zeitraums o Vorgehensweise:  Bestimmung der Summe der historischen täglichen Standardlastprofilwerte  Bildung des Quotienten aus Gesamtallokation und Summe Standardlastprofilwerte

Der berechnete Kundenwert kann nun für Prognosen zukünftiger Lieferjahre genutzt werden.

46

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

Gas –Darstellung SLP-Profil Einfamilienhaushalt

47

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

Gas –Darstellung SLP-Profil Einzel-/Großhandel

48

Methoden zur Portfolioprognose – SLP im Gasbereich

Gas –Darstellung SLP-Profil Wäschereien

49

Methoden zur Portfolioprognose

Übersicht der prognoserelevanten Kundentypen Strom SLP-Kunden

RLM-Kunden (z.B. VZR,EGS)

Gas

Strom

Gas

Gas

RLM-Kunden (temp.unabh.)

TLP-Kunden

SLP-Kunden

RLM-Kunden (temp.abh.)

Regressionsverfahren

50

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Prognose RLM-Kunden Gas Grundlegende Unterscheidung zwischen temperaturabhängigen und -unabhängigen Kunden

Jan

Apr

Jul Okt hoher Prozessgasanteil

Jan

Jan

Apr

Jul Okt hoher Heizgasanteil

Jan

Kennzahl zur Messung des Zusammenhangs zwischen Temperatur und Abnahme erforderlich

51

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Empirischer Korrelationskoeffizient Seien (x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn) Paare von Messwerten aus Temperatur und Energieverbrauch. Dann lässt sich der empirische Korrelationskoeffizient sich nach folgender Formel berechnen:

𝑟𝑥,𝑦 ≔

𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1

𝑥𝑖 − 𝑥 ∗ 𝑦𝑖 − 𝑦 𝑥𝑖 − 𝑥

2

∗ 𝑦𝑖 − 𝑦

2

1 mit 𝑥 ≔ ∗ 𝑛

1 𝑥𝑖 und 𝑦 ≔ ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑛

𝑛 𝑖=1

𝑦𝑖

Der Korrelationskoeffizient misst den linearen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen. Die möglichen Ausprägungen liegen dabei im Intervall von -1 (vollständiger negativer linearer Zusammenhang) bis 1 (vollständiger positiver linearer Zusammenhang).

52

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Empirischer Korrelationskoeffizient Beispiele für Ausprägungen des Korrelationskoeffizienten: v

v

r=1

r=-0,13

t

v

v

r=-0,62

t

r=-0,96

t

t

Temperaturabhängigkeit besteht ab einem absoluten Wert von 0,8 (allgemeiner: 80%)

53

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Lineare Regression Bei messbarer Temperaturabhängigkeit lässt sich der bestehende lineare Zusammenhang näherungsweise durch eine Gerade abbilden. 20.000 kWh

Wie lautet die optimale Lage der Geraden?

15.000 kWh

10.000 kWh

5.000 kWh

–

-5.000 kWh -5,00

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

Die gängigste Methode zur Festlegung der Geraden ist die „Methode der kleinsten Quadrate“, um aus historischen Daten eine lineare Prognosefunktion für die Zukunft abzuleiten. 54

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Lineare Regression – Methode der kleinsten Quadrate y ≈ a + b*x,

o Die Zielgerade ist allgemein gegeben durch eine Gleichung der Form:

o Nicht alle Punkte liegen exakt auf der Geraden, daher entstehen Fehlerterme e, die die Abweichung von der Geraden ausgleichen. 

yi = a + b*xi + ei еi = (yi – (a + b*xi))

Ziel ist die Minimierung dieser Fehlerterme durch die Wahl einer geeigneten Geraden. o Da die Fehlerterme sowohl positiv als auch negativ sein können, würde eine reine Summenbetrachtung der Fehlerterme zu verfälschten Ergebnissen führen. o Um alle Fehlerterme entsprechend zu berücksichtigen, werden diese quadriert. Die Zielfunktion lautet somit: 𝑛

𝑛

𝑒𝑖 2 = 𝑖=1

𝑦𝑖 − (𝑎 + 𝑏 ∗ 𝑥𝑖 )

2

𝑚𝑖𝑛!

𝑖=1

55

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Lineare Regression – Methode der kleinsten Quadrate o Seien wieder (x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn) Paare von Messwerten aus Temperatur und Verbrauch o Die Parameter a und b der Zielfunktion können dann unter Verwendung der empirischen Mittelwerte 𝑥 und 𝑦 wie folgt geschätzt werden: Empirische Kovarianz 1 𝑏=𝑛

𝑛 𝑖=1

𝑥𝑖 − 𝑥 𝑦𝑖 − 𝑦

1 𝑛

𝑛 𝑖=1

𝑥𝑖 − 𝑥

2

=

𝑛 𝑖=1

𝑥𝑖 − 𝑥 𝑦𝑖 − 𝑛 2 𝑖=1 𝑥𝑖 − 𝑥

𝑦

und

𝑎 = 𝑦 − 𝑏𝑥

Empirische Varianz Ein sehr ausführliches und aussagekräftiges Beispiel kann z.B. auf Wikipedia eingesehen werden. o Umsetzung in Excel:  Bestimmung des Korrelationskoeffizienten zweier intervallskalierter Zeitreihen mittels der Funktion KORREL()  Bestimmung der Faktoren a und b der linearen Regressionsgleichung mittels der Funktionen ACHSENABSCHNITT() (=a) und STEIGUNG() (=b) 56

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Lineare Regression – Grafische Darstellung Historischer Lastgang

Historische Tagesmitteltemperaturen

20.000

30,00 25,00

15.000

20,00 15,00

10.000

10,00 5,00

5.000

0,00 -5,00

–

-10,00 Jan

Apr

Jul

Okt

Jan

Jan

Apr

Jul

Okt

Jan

Empirischer Korrelationskoeffizient: rx,y = -0,92 (nahezu vollst. negativer linearer Zshg.) 57

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Lineare Regression – Grafische Darstellung Ableitung Regressionsgerade

Füllen Regressionsgleichung mit hist. Temp. 20.000

20.000

y(t) = 15.762 kWh 696 kWh * t

15.000

15.000

10.000

10.000

5.000

5.000

–

–

-5.000 -5,00

-5.000 5,00 Verbrauch

15,00 25,00 Linear (Verbrauch)

35,00

Jan

Apr

Jul regr. Lastgang

Okt

Jan

Max. anzusetzende Temperatur (22,65°C)

Negative bzw. stark erhöhte Abnahmemengen müssen vermieden werden! 58

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Lineare Regression – Grafische Darstellung Vergleich historischer und regressierter Lastgang 20.000

15.000

10.000

5.000

– Jan

Apr historischer Lastgang

Jul

Okt regressierter Lastgang

Jan

Die Regressionsgleichung kann nun für Prognosen zukünftiger Lieferjahre verwendet werden. 59

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Mischform o

Lastprofil zeigt eine klare Wochenstruktur => hoher Prozessgasanteil

o

Zudem ist eine eindeutige „Badewannen“-Struktur erkennbar => Temperaturabhängigkeit 120.000 100.000 80.000 60.000 40.000 20.000 –

Jan

Apr

Jul hist. Lastgang

Okt

Jan

60

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Mischform Definition der Regressionsgleichung

Übertrag der historischen, kalenderwochenspezifischen Wochentagsstruktur

80.000

140.000

70.000

120.000

60.000

100.000

50.000

80.000

40.000

60.000

30.000 20.000

40.000

10.000

20.000

–

– Jan

Apr Jul Okt regressierter Lastgang

Lin. Regression „zerstört“ Wochenstruktur

Jan

Jan

Apr Jul Okt regr. Lastgang mit Wochentagsstruktur

Jan

Berücksichtigung des hist. Lastverlaufs 61

Methoden zur Portfolioprognose – Temperaturabhängige Lastprofile Gas

Höhere Regressionsverfahren Definition einer höheren Regressionsgleichung o Sigmoid-Funktion als Zielfunktion: 𝑛

ℎ 𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷 ≔ 𝑖=1

𝐴 (𝑦𝑖 − 𝐵 1+ 𝑡𝑖 − 40

2 𝑐

+ 𝐷)

= min

𝐴,𝐵,𝐶,𝐷

Schätzung von A, B, C und D, so dass die quadratischen Fehlerterme minimal werden! o Partielle Ableitung der Funktion nach z.B. A bzw. D und Nullsetzen der Ableitungsfunktion o Elimination der Faktoren A und D bzw. Darstellung als Funktionen von B und C o Deutliche Reduzierung des Aufwands bei der Schätzung

62