Kostenreduktion durch Standardisierung von ...

Kostenreduktion durch Standardisierung von Ertragsberechnungsverfahren

19. Kölner Sonnenkolloquium 19. Mai 2015 Tobias Hirsch, DLR

> 19. DLR Sonnenkolloquium 19.5.2015, Köln-Porz > T. Hirsch: Kostenreduktion Standardisierung > 19.5.2015 DLR.de • Folie 1

Verbesserung der Bankability solarthermischer Kraftwerksanlagen durch standardisierte Ertragsprognoseverfahren

http://www.iatech.de/

http://www.ise.fraunhofer.de/de

Motivation: Grundlagen der Projektfinanzierung

Ertragsprognose-Standardisierungsprojekte CSPBank/guiSmo

Inhalte des Handbuchs

Status und Ausblick

DLR.de • Folie 2

Inhaltsübersicht

> 19. DLR Sonnenkolloquium 19.5.2015, Köln-Porz > T. Hirsch: Kostenreduktion Standardisierung > 19.5.2015

DLR.de • Folie 3

Projektfinanzierung Q

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: Sun

trace

Kommerzialisierung von CSP-Projekten erfordert Projektfinanzierungsschemas. Finanzierungsbedingungen hängen direkt von den Projektrisiken ab.


DLR.de • Folie 4

Der Cash-Flow Wasserfall in der Projektfinanzierung Q

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: Sun

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Finanzierer verwendet als zentrale Kennziffer für seine Kreditdimensionierung den Debt Service Coverage Ratio (DSCR): Verhältnis aus den mindestens über die Laufzeit vorhandenen Erträgen zur Schuldenbedienung zu dem für Schuldendienst benötigten Betrag. Hoher DSCR hoher Eigenkapitalanteil hohe Finanzierungskosten Üblich für CSP: DSCR=1.2 … 1.3 basierend auf P90-Ertragsberechnung!


Energieertrag

Projektergebnis =Cash Flow

OPEX Personal, Wartung,

Gas, Steuern, Versicherung

Schuldendienst Rückzahlung

Zinsen

Reservekonten DSRA, MRA

Dividenden Eigenkapital-Rendite

DLR.de • Folie 5

Ertragsberechnung als Schlüssel zur Finanzierung


Ertrags-berechnungs-

methode

Anlagen-parameter

Marktdaten Strompreise

DNI Finanz-modell

Finanzierungs- parameter

Ertrag/Erlös

P50

P90

LCOE

P50-Ertragswert bestimmt den mittleren Ertrag P90-Ertragswert bestimmt die Finanzierungsparameter

Konfiguration: Parabolrinnenkraftwerk mit Öl, 100 MWel, Zwei-Tank-Salzspeicher, Standort Spanien Basis-Finanzierungsparameter: 70% Fremdkapitalanteil 17 Jahre Kreditlaufzeit 4,8% Zinssatz Reduktion des Projektrisikos führt zu verbesserten Finanzierungskonditionen: 80% Fremdkapitalanteil LCOE sinken um 6.3% 19 Jahre Kreditlaufzeit LCOE sinken um 2,5% 3,75% Zinssatz LCOE sinken um 4,2% Gut aufgestellte Projekte mit geringen Risiken können ca. 10% niedrigere LCOE realisieren als Projekte mit höheren Risiken.

DLR.de • Folie 6

Beispiel für Einfluss auf Finanzierungsbedingungen


DLR.de • Folie 7

Standardisierung der Ertragsprognose als ein Baustein zur Reduzierung der Projektrisiken


Verbesserung der Finanzierungs- konditionen: geringeres DSCR Verwendung von P75 statt P90-Werten

DLR.de • Folie 8

Historie der Standardisierungsaktivitäten

2008

Vorüberlegungen zu standardisierten

CSP-Ertrags-berechnungsverfahren

Gründung SolarPACES-Arbeitsgruppe

guiSmo

Erarbeitung von Grundlagen wie Begrifflichkeiten,

Handbuchstruktur, und Methodik

2009 2010 2011 2012 2015 2013 2014

Nat

iona

le

Akt

ivitä

ten

Inte

rnat

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le

Akt

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BMWi-Projekt CSPBankability mit

9 deutschen Partnern aus dem CSP-Bereich

Ziel : Entwicklung eines Handbuchs zur Ertragsberechnung Solarthermischer Kraftwerke


DLR.de • Folie 9

Nächste Schritte und mittelfristiges Ziel

2015

Vorstellung Handbuch in

“guiSmo“

2016 2017

Guideline 1. Version

Nat

iona

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Akt

ivitä

ten

Inte

rnat

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Akt

ivitä

ten

Handbuch 1. Version grundlegende Methodik Anwendung für Ölrinnen

Handbuch 2. Version Salzturm, Luftreceiver Fresnel, Salz, DSG

CSP Bankability

Guideline 2. Version

IEC Normung

CSP Bankability Anschlussprojekt


DLR.de • Folie 10

Anwendungsschwerpunkt


Makro- ökonomische

Studien

Erforderliche Genauigkeit der Ergebnisse

Akz

eptie

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(Per

sona

l, Ze

it)

Vorabstudien

Machbarkeits- studien

Projekt- entwicklung

Projekt- finanzierung

Risiko- prüfung

Anlagen- abnahme

Anwendungs- Schwerpunkt

DLR.de • Folie 11

Aufbau des Ertragsprognose-Handbuchs


Stand 18.5.2015: - 1 Guidelinedokument und 16 Anhänge im Entwurfsstadium - Insgesamt mehr als 300 Seiten ausgearbeitet

DLR.de • Folie 12

Inhalte des Handbuchs

G

SF

TES AH PB PH

EL


Strukturierungsgrundlagen Begriffsdefinitionen

zenith

sun beams

wcol

drow

shaded

surface

ρ tr

Erläuterungen Gleichungen Parameter Value unit

Net aperture area 817.5 m²

Net optical efficiency 78 %

Collector length 148.5 m

Aperture width 5.77 m

Gross aperture area 856.8 m²

Gross optical efficiency

74.4 %

Daten

DLR.de • Folie 13

Ausarbeitung von Referenzkonfigurationen als Beispielfälle für den Nutzer

Concentrator Trough Tower Fresnel Tower Fresnel

Medium Oil Molten salt Water/steam Air Molten salt

Site PSA South Africa South Africa Algeria Solar village

Turbine gross 100 MW 100 MW 50 MW 50 MW 100 MW

Storage size 8 FLH 2x2 tank salt

12 FLH 2 tank salt

- 10 FLH regenarator

12 FLH 2 tank salt

Steam parameters

100 bar 383 °C

115 bar 550 °C

120 bar 520 °C

120 bar 520 °C

(2 pressure)

115 bar 535 °C

(Salz 550) Reheat yes yes no no yes Cooling Wet cooling

tower Air cooled condenser

Air cooled condenser




Für die 4 Standorte werden typische meteorologische Jahre in einer Auflösung von 10 min bzw. 60 min zur Verfügung gestellt.

Im Rahmen von CSPBank abgedeckt • Grundlegende Strukturen geschaffen • Modellierung wichtiger CSP-Systeme ist beschrieben • Referenzkonfigurationen dargestellt und Meteo-Daten verfügbar • Methodik zur Behandlung der Unsicherheit erstellt • Finanzmodell und Kostenstruktur erstellt • Abstimmung im Rahmen der deutschen Projektpartner

Ausblick • Überprüfung durch internationale Experten im Rahmen von SolarPACES • Vertiefung der Unsicherheitsberechnung • Erweiterung auf andere CSP-Technologien • Validierung anhand von Betriebsdaten

DLR.de • Folie 14

CSPBank: Erreichter Stand und Ausblick


Ihre Möglichkeit mitzuwirken! Kontakt: [email protected]

http://www.iatech.de/

http://www.ise.fraunhofer.de/de

DLR.de • Folie 15

Unsicherheiten als Kostentreiber in Finanzierung


Erwartungs- wert (P50)

P90-Wert

Jahresstromertrag / GWh

Kum

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Häuf

igke

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Alle Ertragsberechnungen unterliegen einer Unsicherheit. Diese ist entscheidend für die Finanzierungsbedingungen.

Unsicherheiten müssen in Ertragsberechnung systematisch berücksichtigt werden. Mögliche Einteilung der Unsicherheitsquellen: - Modellunsicherheit - Unsicherheit der Parameter - Unsicherheit in Meteo-Daten

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