Zubau von Erneuerbaren Energien (EE)€¦ · Graz , 10-12 Februar 2016 RES deployment paths §...

- 0 -André OrtnerTU Vienna – Energy Economics Group (EEG)

14. Symposium Energieinnovation, Technische Universität GrazGraz, 10-12 Februar 2016

Zubau von Erneuerbaren Energien (EE): Verursachte (Verteil-) Effekte in Europas Strommärkten

14. Symposium Energieinnvoation10 – 12.02.2016, Graz

André Ortner, Sebastian Busch, Gerhard TotschnigTechnische Universität Wien, Energy Economics Group (EEG)



Wechselwirkung von EE und Strommärkten

Business Case EE

Investitionen in EE Technologien

Änderung der Preischarakteristik

Förderregime und Regulierungen

Rahmen-bedingungen

Prämien-/TariffestlegungFörderdesignelementeMarktbasierter BeitragNetzanschlusskosten

Verfügbare Potentiale(Länder-) Investitionsrisiko

Bürokratische HürdenFehlende Infrastruktur

RisikoprämieTransaktionskosten

AkteursvielfaltStandortwahl

Technologieauswahl /-mixEinspeiseprofile

Netzausbau

MarktdesignEngpassmangement

Ausnahmeregelungen für EE



Wechselwirkung von EE und Strommärkten

Business Case EE

Investitionen in EE Technologien

Änderung der Preischarakteristik

Förderregime und Regulierungen

Rahmen-bedingungen

Prämien-/TariffestlegungFörderdesignelementeMarktbasierter BeitragNetzanschlusskosten

Verfügbare Potentiale(Länder-) Investitionsrisiko

Bürokratische HürdenFehlende Infrastruktur

RisikoprämieTransaktionskosten

AkteursvielfaltStandortwahl

Technologieauswahl /-mixEinspeiseprofile

Netzausbau

MarktdesignEngpassmangement

Ausnahmeregelungen für EE

(1) EE Ausbau

(2) Merit-Order Effekt

(3) Marktwerte von EE



1. Ausbau von Erneuerbaren Energien



Green-X: EE Investitionsmodell (http://www.green-x.at)



Szenarien für den EE Ausbau in der EU28

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

55%

60%

0

200

400

600

800

1,000

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1,800

2,000

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

WindoffshoreWindonshorePhotovoltaicsHydrosmall-scaleHydrolarge-scaleGeothermalelectricityBiowasteSolidbiomassBiogasRES-Eshare

Entwicklung der Stromerzeugung aus EEin TWh

Anteil von EE an der Bruttostromnachfragein %

NoPol






20%

25%

30%

35%

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WindoffshoreWindonshorePhotovoltaicsHydrosmall-scaleHydrolarge-scaleGeothermalelectricityBiowasteSolidbiomassBiogasRES-Eshare

RefRES






20%

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Windoffshore

Windonshore

Photovoltaics

Hydrosmall-scale

Hydrolarge-scale

Geothermalelectricity

Biowaste

Solidbiomass

Biogas

RES-Eshare

HighRES



2. Änderung der Preischarakteristik durch Erneuerbare Energien



Der Merit-Order Effekt

( ) ( ) ( )8760

1

tRES RES RE RES RES

year t t t tS RES RE

t

St t tM d d dOE p p p p− −

=

−− + +=

+ ⋅ −− + ⋅= −∑

Keine EE Einspeisung

Der MO-Effekt beschreibt ganz allgemein die Beziehung zwischen Strommarktpreisen und den Anteil an Stromerzeugung aus Erneuerbaren Energien



Empirische Analyse

Historische MO-Effekte in Europas Strommärktenin EUR/MWh pro Prozent Winderzeugung



RES deployment paths§ Generated RES electricity per year and

technology§ Diffusion constraints of RES-e expansion

Model iteration§ RES-e market values§ Additional grid costs

General framework (energy-, CO2-prices, grid development, electricity demand

Conventional generation mix evolvement§ Installed capacities of conventional generators§ Yearly market revenues per technology

Indicators of RES development§ Target achievement and corresponding

support costs§ Technology mix of RES deployment per

year § Avoided carbon emissions

Framework assumptions§ Applied RES policy instruments and targets§ Techno-economic input data for RES generators§ Non-economic barriers for RES deployment

Electricity market equilibrium§ In- and divestment decisions of

conventional generators§ Electricity market price levels incl.

mark-ups resp. capacity prices§ Merit-order effect induced by RES-e

deployment

Generation dispatch decision§ Generation costs including operational

restrictions and costs for flexibility§ Redispatch costs§ Market values of RES-e generators

Green-XGeographical scope: EU28Time range: 2015-2050Time resolution: yearly

Market Inv. Mod.Geographical scope: EU28Time range: 2015-2050Time resolution: system states

HiREPSGeographical scope: EU28Time range: 2020, 2030, 2050Time resolution: hourly



Entwicklung der mittleren Strompreise

35.2

62.2

45.9

68.0

35.8

63.7

36.4

64.0

62.4

66.3

72.2

64.6

65.4

68.0

35.9

45.9

56.6

73.8

77.2

66.3

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66.3

35.235.2

68.0

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64.9

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64.8

62.2

56.6

83.4 84.5

91.5

87.8

94.4

85.9

90.5

91.7

92.4

92.2

89.7

91.4

90.3

89.8

95.0

84.9

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91.1

88.9

92.2

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94.4

89.7

84.584.5

94.4

90.0

91.0

91.4

86.5

84.5

90.1

91.5

91.1

96.6

NoPOL 2020 NoPOL 2030




RefRES 2020 RefRES 2030

35.2

59.4

43.1

65.3

35.8

60.2

36.4

63.5

62.3

65.9

62.7

64.6

61.3

67.9

35.9

43.1

51.0

71.8

76.1

65.9

65.3

65.9

35.235.2

65.3

64.7

64.7

62.7

35.9

35.2

64.7

59.4

51.0

83.4 81.4

84.7

85.4

93.9

82.2

89.2

90.3

90.9

90.8

89.2

89.9

90.3

89.4

94.9

81.6

85.4

89.6

81.8

91.3

89.2

93.9

89.2

81.481.4

93.9

89.9

90.8

89.9

82.7

81.4

89.9

84.7

89.6

96.4




HighRES 2020 HighRES 2030

35.2

59.4

42.9

65.2

35.8

59.8

36.4

63.4

62.3

65.7

62.2

64.6

60.7

67.9

35.9

42.9

50.5

71.1

75.8

65.7

65.2

65.7

35.235.2

65.2

64.7

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62.2

35.9

35.2

64.6

59.4

50.5

83.4 56.8

65.1

62.7

81.0

57.8

76.2

69.4

71.6

71.6

66.9

79.2

67.6

79.1

70.8

57.0

62.7

68.8

68.3

77.6

66.9

81.0

66.9

56.856.8

81.0

68.0

67.9

79.2

58.3

56.8

67.6

65.1

68.8

87.2



Modellierte MO-Effekte in ausgewählten Ländern

-1000

-800

-600

-400

-200

0

200

2015 2020 2025 2030

Millions

BEFRNLLinear(BE)

Differenz zwischen Marktvolumen mit und ohne erhöhten EE Anteilin Mio. EUR



Entwicklung der stündlichen Preislevels

Stündliche Preisdauerlinie für verschiedene EE Szenarienin EUR/MWh und für 12 x 4 Wochen



Entwicklung der Preisspreads

Maximal nutzbare Preisspreads am Beispiel Deutschlands für das Jahr 2030 in EUR/MWh

Betrachtetes Zeitfenster in Stunden

Knappheitspreise

Wöchentliche Schwankungen

020406080100120140160180



3. Wettbewerbsfähigkeit von Erneuerbaren Energien



Wettbewerbsfähigkeit von Erneuerbaren Energien

Die Wettbewerbsfähigkeit von EE wird daran gemessen, inwiefern die potentiellen Markterträge fähigsind die langfristigen Grenzkosten abzudecken



Das Rennen zwischen Erzeugungskosten und Marktwert

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25

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75

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125

2015

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2017

2018

2019

2020

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2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

Levelised

(15years)weightedaverageremun

eration

foryearly

new

RES-Einstallatio

nsand

correspo

nding

marketvalue

s[€/MWhR

ES]

AverageremunerationofRES-E

AveragemarketvalueofRES-E

Wholesaleelectricityprice

Net

supp

ort

forR

ES-E(o

naverage)

Rang

e of

rem

uner

atio

n of

RE

S-E

acro

ss M

Ss

Rang

e of

mar

ket v

alue

s of

RE

S-E

acro

ss M

SsDurchschnittliche Erzeugungskosten (inkl. Aufschläge und Zinsen) von EE Durchschnittlicher Marktwert von EEin EUR/MWh



Simulationsergebnisse von relativen Marktwerten

Ein deutlicher Wettbewerbsnachteil von variablen EE ist ihre Tendenz den Strompreis zu drücken in Zeiten in denen sie stark einspeisen. (Kanibalisierungseffekt)



Schlussfolgerungen

q Verschiedene Szenarien zeigen, dass in der EU variable EE den größten Zuwachs bis 2030 erfahren werden

q In der Vergangenheit haben EE die Strompreise schon merkbar in vielen Ländern (relativ) verringert

q In Zukunft kann es aufgrund der zeitlichen Verschiebung von Knappheits-Situationen zu längerfristigen Strompreisschwingungen kommen

q Die Wettbewerbsfähigkeit von EE hängt von der Lücke zwischen Erzeugungskosten und potentiellen Markterträgen ab

q Entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit (effiziente Integration) von variablen EE ist eine adäquate Anpassung des dahinterliegenden Backup-/ Nachfragesystems

q Bei einem stark ambitionierten zeitlichen Ausbau von variablen EE kommt es zu erhöhten Preisdruck, mehr Preisvolatilität und erhöhten Förderkosten, wenn das dahinterliegende System sich nicht schnell genug anpasst.



Backup



Auswirkungen von EE auf Stromsysteme

q Gesamtkosten der Erzeugung des Systems

q MärkteØ Preisniveaus Ø Preisvolatilität Ø MarktmachtØ RegelenergiepreiseØ Verteileffekte

q Netze Ø Versorgungssicherheit (System Adequacy)Ø RegelenergienachfrageØ Grenzüberschreitende LastflüsseØ Netzbetrieb / -stabilitätØ Netzausbaunotwendigkeiten / Netzausbaukosten



DIACORE: Kosten-Nutzen-Analyse von EE

http://www.diacore.eu/



Marktwert Definition

Costs vs. Revenues in the electricity sector [EUR/period]

Market value of RES is influenced by future

market design

Common definition of market value: only day-ahead

market revenuesConventional generators

DispatchableRES generators

Variable RESgenerators



Driver of RES- E Competitiveness

Policy levers to act upon the driver Specific Policy Actions

COST

SInvestmentcosts Reducing administrative barriers • Stable, transparent and streamlined administrative procedures.

• Implementation of ‘one-stop-shop’ permitting approaches.

Improving grid access • Predictable long-term grid development• Fair cost-sharing rules for RES-E grid connection

Increasing (power) market preparedness for RES-E• Adoption of simple market rules• Intra-day market• Fair balancing rules for RES-E

Ensuring policy and regulatory stability • Avoiding sudden policy or regulatory changes, which result in increased development efforts and delays in project completion.

Cost of capital Facilitating access to finance • Implementation of guaranteed loan schemes

Limit revenue risk

• Provide remuneration scheme that limits market price risk and secures revenues (e.g. Contract for Difference, long term PPA, capacity payment?)

• Power market design that limits balancing risks (see below)• Avoiding retroactive and sudden policy changes, resulting in lower

revenues than expected.• Reliable RES-E targets

Operating costs Variable RES-E have almost no operating costs ???

REVE

NUES Power market prices

and revenuesAdapt wholesale market design to accommodate RES-E and limit merit order effect

• Increase flexibility of power system (demand response, grid extension, flexible generation sources)

• Establish liquid intraday markets• Late gate closure

Manage transition phase (phase-out of fossil and phase-in of RES)

• Emission Performance Standards• Capacity payments?

Ancillary services market design • Allow for additional revenues for RES by giving RES access to the ancillary services market

Internalise (appropriate pricing) of externalities • EU ETS reform• Carbon taxes• Other taxes addressing other externalities e.g. health issues.

Reduce subsidies to conventional technologies • Phase-out of direct and indirect subsidies to other energy sources like coal and nuclear, e.g. xxx



Market values

• The market value in absolute terms is defined as the revenue a certain generator earns from marketing its generation in all electricity markets in a certain period of time.

• The market value in relative terms is defined as the (generation-weighted) average price a generator earns for its generation in a certain period of time.

• Within we will calculate market values that consider only (multi-)annual revenues from the day-ahead market (further referred to as Spot market -> main part of revenues) on a hourly basis.

• The producer surplus of a certain generator (RES/CONV defined on technology level) is defined as

Including flexibility costs: Ramping, start-up´s, variable O&M costs, etc..



Brennstoff- und CO2-Preise

0

10

20

30

40

50

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70

80

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

HardcoalOilGas

Brennstoffpreise in € 2010/MWh CO2 Preise in € 2010/MWh

Preisannahmen für fossile Energieträger und EU-ETS

0102030405060708090100110120130140150160170

2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

DecarbonizationBusiness-as-usual

Quellen: PRIMES Reference Scenario 2013, National Technical University of Athens.PRIMES Reference Scenario 2016, National Technical University of Athens.



Entwicklung des Kraftwerksbestands

Entwicklung der Nuklearkapazitäten in der EU in MW

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2012 2016 2020 2024 2028 2032 2036 2040 2044 2048

UKSESKSIRONLHUFRFIESDECZBGBEAusstieg

Quellen: PLATTS KraftwerksdatenbankNationale Absichtserklärungen / Beschlüsse



Entwicklung des Netzausbaus

Zone2Zone1

Zone3

Zone2Zone3

Zone1

Zone1Zone1

Zone2Zone2

Zone3

Nodegridmodel 100%modelsize

50%modelsize1node-per-zonemodel

clustergridlinemaintaininginnextreductionstepgridlinetoberemovednextstepreductionstepinter-zonalgridline

Zone3

Quellen: Eigene Berechnungen basierendauf ENTSO-E

Zusätzlicher Netzausbau in der EUnach ENTSO-E Netzenwicklungsplan TYNDP 2014

Netzclustering –Algorithmus

Ortner A., Kruijer T. 2014: “Simplification algorithms for large-scale power system transmission grids”



Market values as distinct cost-benefit category

Costs vs. Revenues in the electricity sector [EUR/period]

Example: Schematic cost-benefit overview for one scenario

Merit-Order effect:Alters the share of fix to variable

cost ratio(future market design?)

Common definition of market value: only day-ahead market revenues

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