Wirtschaftliche Optimierung flexibler stromintensiver Industrieprozesse

BMWi-Projekt FlexEuro

Dargebotsabhängige Energieerzeugung – das heißt, die Stromproduktion hängt vom Wetter ab, sie richtet sich nicht nach der Nachfrage oder dem Börsenpreis (z.B. Windkraft und Photovoltaik) – hat einen immer größeren Einfluss auf den Energiemarkt. Besonders die Flexibilität auf der Nachfrageseite ist daher ein wichtiger Erfolgsfaktor für die langfristige Sicherung unseres Energiesystems. Besonders stromintensive Prozesse in der Industrie haben das Potential davon auch wirtschaftlich zu profitieren.

Das Ziel des Projektes FlexEuro ist die Entwicklung von Methoden und Prototypen, die bei Entscheidungen zur Vermarktung der Flexibilität im Stromverbrauch unterstützen. Dazu erarbeiten wir gemeinsam mit unseren Projektpartnern quantitative Modelle und Algorithmen mit dem Fokus auf der operativen Vermarktung der Flexibilität. Im Verbund arbeiten wir als Fraunhofer ITWM gemeinsam mit der Universität Duisberg-Essen und zwei Anwendungsunternehmen aus der stochastischen Optimierung und Industrie.
 

Kurzfristige Vermarktungsoptionen

Die im Projekt betrachteten kurzfristigen Vermarktungsoptionen für Flexibilität sind:

  • der Regelenergiemarkt: Die Regelleistung, auch als Reserveleistung bezeichnet, gewährleistet die Versorgung bei unvorhergesehenen Ereignissen im Stromnetz.
  • die Day-Ahead Auktion: Handel von Strom für den folgenden Tag, der an der EPEX Spot in Paris (Spotmarkt der European Power Exchange), an der EXAA in Wien (Energy Exchange Austria) oder im OTC (Over-the-Counter-Handel) über außerbörslich ausgehandelte Verträge stattfindet.
  • der Intraday-Markt: Der Intraday-Handel von Strom findet sowohl an der EPEX Spot statt als auch im OTC-Handel, also über außerbörslich ausgehandelte Verträge zwischen Stromkäufern und -verkäufern. Er bezeichnet den kontinuierlichen Kauf und Verkauf von Strom, der noch am gleichen Tag geliefert wird.

Passgenaue Modelle und Algorithmen

Die unterschiedlichen Eigenschaften und Restriktionen der Märkte erfordern für jede Vermarktungsoption eine individuelle Kombination geeigneter finanzmathematischer Modelle mit Optimierungsalgorithmen:

  • Regelenergiemarkt: Marktmodellierung und stochastische Optimierung der Angebotsabgabe
  • Day-Ahead-Markt: Preisprognose und multikriterielle Optimierung
  • Intraday-Markt: Stochastische Modellierung des aktuellen Orderbuchs und kontinuierliche Generierung von Handelsempfehlungen

Die entwickelten Modelle und Methoden bringen wir anschließend als Software-Prototypen in den Test und in die Anwendung beim Projektpartner.

Projektergebnisse – optimale Lastfahrpläne für alle drei Kurzfristmärkte

In den ersten anderthalb Jahren des Projektes beschäftigten sich unsere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am Fraunhofer ITWM intensiv mit der Vermarktung am Day-Ahead Markt. Zu diesem Zweck modellierten wir die Möglichkeit des flexiblen Verbrauchs mathematisch als multikriterielles Optimierungsproblem. Mithilfe von mathematischen Prognosen berechneten wir optimale Lastfahrpläne für den kommenden Tag. Hierdurch zeigten wir, dass Flexibilität wirtschaftlich sehr rentabel ist. Dies gilt auch, wenn man die technischen Kosten eines Fahrplans zu optimalen Marktpreisen mit einbezieht.

Optimaler Lastfahrplan am Day-Ahead Markt
© Fraunhofer ITWM
Optimaler Lastfahrplan am Day-Ahead Markt
Optimale Flexibilitätsverteilung im Cross-Market-Setting
© Fraunhofer ITWM
Optimale Flexibilitätsverteilung im Cross-Market-Setting

Ziel der zweiten Projekthälfte war die Fahrplanoptimierung, um den Intraday- und Regelenergiemarkt zu erweitern. Dafür stellten wir Modelle auf, um den Profit auf dem jeweiligen Markt für einen Fahrplan vorherzusagen. Mit diesen Modellen bestimmen unsere Forschenden einen optimalen Fahrplan, der auf allen drei betrachteten Kurzfristmärkten agiert.

Auch uns und das Projekt betraf die Preisentwicklung ab Mitte des Jahres 2021. Dennoch konnten wir den Intraday Algorithmus live testen und positive Resultate liefern. Darüber hinaus wiesen wir in einem Backtest in dieser hochvolatilen Phase die Robustheit des entwickelten Cross-Market Modells nach.

Unsere Analyse der Performance des Cross-Market Modells ist nachzulesen in unserer Veröffentlichung »Optimizing the Marketing of Flexibility for a Virtual Battery in Day-Ahead and Balancing Markets: A Rolling Horizon Case Study«.
 

Kooperationspartner:

  • Fraunhofer ITWM (Projektkoordination Abteilung »Finanzmathematik« und Mitarbeit Bereich »Optimierung«)
  • Universität Duisberg-Essen (Prof. Dr. Rüdiger Kiesel)
  • Decision Trees GmbH (Software- und Beratungsunternehmen mit spezifischer Kompetenz in der Anwendung der stochastischen Optimierung in der Energiewirtschaft)
  • TRIMET Aluminium (TRIMET Aluminium SE, das mittelständische Familienunternehmen entwickelt, produziert, recycelt, gießt und vertreibt moderne Leichtmetallprodukte aus Aluminium)
Kick-off-Meeting
© Fraunhofer ITWM
Kick-off des Projekts war am 21. und 22.10.2019 in Essen, erst in den Räumlichkeiten der TRIMET Aluminium SE (inkl. spannender Werksführung) und am Tag drauf in den Räumlichkeiten des Projektpartners Universität Duisburg-Essen.

Projektlaufzeit:

Das Projekt lief von September 2019 bis Dezember 2022.

FlexEuro wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (kurz BMWi) gefördert, um die damit einhergehenden Potentiale für die Energiewende zu heben.
 

Veröffentlichungen

  1.  N. Leithäuser, T. Heller, E. Finhold, F. Schirra: »Optimal Trading of Flexible Power Consumption on the Day-Ahead Market«, Operations Research Proceedings, 2021, 2022.
  2. E. Ramentol, F. Schirra, A. Wagner: »Short- And Long-term Forecasting of Electricity Prices Using Embedding of Calendar Information in Neural Networks, Journal of Commodity Markets, Volume 28, 2022.
  3. C. Gärtner, E. Röger, T. Heller: »An Optimal Bidding Model to Market Flexibility on the Balancing Electricity Markets«, Energy, Volume 2004, 2022.
  4. E. Finhold, T. Heller, S.O. Krumke, N. Leithäuser: »A Bicriteria Almost Equal Minimum Cost Flow Model for Day-Ahead Trading«, Operations Research Proceedings, 2022, 2023.
  5. E. Finhold, C. Gärtner, R. Grindel, T. Heller, N. Leithäuser, E. Röger, F. Schirra: »Optimizing the Marketing of Flexibility for a Virtual Battery in Day-Ahead and Balancing Markets: A Rolling Horizon Case Study«, Journal of Commodity Markets, 2023.