Analytische und Empirische Unterschung des Intraday Strommarktes (AEIT)

Im Rahmen des Forschungsprojektes waren die folgenden Projektschwerpunkte zu bearbeiten:

  • Empirische Analyse (EA);
  • Portfoliomanagement und Handelsstrategien einzelner Marktteilnehmer (PH);
  • Marktgleichgewichte und regulatorische Rahmenbedingungen in zukunftsfähigen Elektrizitätssystemen (MR).

Im Projektschwerpunkt "Empirische Analyse" bestand die Aufgabe darin, den Intraday-Markt für viertelstündliche und stündliche Stromlieferungen in Deutschland (IDM) empirisch zu untersuchen. Im Fokus stand einerseits der Einfluss fundamentaler Faktoren wie Updates von Wettervorhersagen auf den Preis. Andererseits sollten Faktoren empirisch analysiert werden, die sich auf das Handelsverhalten von Teilnehmern am IDM auswirken wie z.B. dem Bid-Ask Spread. Mit einem fundamentalen Preismodell und Modellen für den Handel sollte schließlich der Markt und das Verhalten seiner Teilnehmer untersucht werden.

Der Projektschwerpunkt "Portfoliomanagement und Handelsstrategien einzelner Marktteilnehmer" war der Entwicklung von Modellen gewidmet, anhand derer das Verhalten von Marktteilnehmern am IDM untersucht werden kann. Dazu mussten Optimierungsprobleme aufgestellt und gelöst werden. Nicht alle Probleme ließen sich analytisch lösen. Stattdessen sind numerische Verfahren zum Einsatz gekommen. Außerdem wurden Methoden zur numerischen Lösung in Echtzeit untersucht.

Im Projektschwerpunkt "Marktgleichgewichte und regulatorische Rahmenbedinungen in zukunftsfähigen Elektrizitätssystemen" haben wir uns zunächst mit Einflüssen der zunehmenden Integration des europäischen IDM (Market Coupling) beschäftigt. Außerdem haben wir mögliche regulatorische Veränderungen hinsichtlich der Vermarktung über den Day-ahead Markt (DAM) und den IDM sowie der Fahrplananmeldung untersucht.

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Big Risks

Im Zentrum der Forschungstätigkeit des Projekts Big Risks stand die Erforschung des Umgangs der Öffentlichkeit mit sozialen Risiken im 21. Jahrhundert. Unter sozialen Risiken werden beispielsweise der Klimawandel, der demographische Wandel und Staatsverschuldungen verstanden.

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Analytics and Empirics of Emission Trading

In the acadamic discussion emission trading schemes (ETS) have emerged as a political instrument to both comply to emission targets and achieve this in a cost effcient way for all participants. However, until today most of the theoretical analysis in this area has been done in a qualitative rather than a quantitive way. In our research we aim to analyze already established ETS in terms of price volatility and jumpy behaviour and, based on this, point out alternative designs. We investigate how linking of different ETS effects the market price and consider various hybrid schemes. Our analysis is based on stochastic equilibrium models and employs techniques in financial mathematics used for option pricing.

Details: Analytics and Empirics of Emission Trading

Cooperation: We will closely work together with the research groups of

  • Professor Fred Espen Benth, Centre of Mathematics for Application, Departement of Mathematics, University of Oslo, Norway
  • Dr. Luca Taschini, Grantham Research Institute, London School of Economics, UK

StoBeS

Stochastische Methoden zur Bewirtschaftung und Bewertung von zentralen und dezentralen Speichern im Kontext des zukünftigen deutschen Energiesystems

Mit zunehmender Einspeisung von Strom aus fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen gestaltet sich der Ausgleich zwischen Angebot und Nachfrage auf dem Strommarkt zunehmend schwierig. Eine wichtige Rolle wird hier Speichern zugeschrieben, die Strom in Zeiten großen Angebots aufnehmen und bei hoher Nachfrage wieder abgeben können. Abseits der natur- und ingenieurswissenschaftlichen Fragen der Entwicklung solcher Speicher stellen wir im Rahmen dieses Projektes die Frage nach der ökonomischen Vorteilhaftigkeit von Speichern. Hierzu wollen wir zunächst den stochastischen Charakter der fluktuierenden Einspeisung von Wind- und Solarenergie insbesondere hinsichtlich zeitlicher als auch räumlicher Korrelationsmuster adäquat modellieren. Anschließend wollen wir finanzmathematische und energieökonomische Modellierungsansätze verknüpfen, um vielfältig anwendbare Methoden zu erhalten, die die optimale Bewirtschaftung von Speichern in Abhängigkeit von energiewirtschaftlichen Restriktionen wie verfügbare Netz- oder Erzeugungskapazitäten bestimmen.

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