3.2.2.1.1.4Leistungsanforderung (Lastkurve)
Die Leistungsanforderung bzw. Lastkurve wird bestimmt durch den Stromverbrauch in den einzelnen Verbrauchssektoren Industrie, Verkehr, Haushalt und Gewerbe/Handel/Dienstleistung398 (GHD) betrug 1998 in der Bundesrepublik Deutschland ca. 490 TWh, inklusive der Kernmärkte ca. 1.100 TWh.399 Die Einsatzzwecke werden typischerweise nach Beleuchtung, mechanische Energie (Kraft), Warmwasser, Raum- und Prozesswärme unterteilt.400 Nachfolgend sei der Verbrauch nach Einsatzzwecken und nach Sektoren dargestellt.
Tabelle 37: Verbrauch nach Sektoren und Einsatzzwecken 1998 in TWh (Deutschland und Kernländer)
|
Industrie
|
Verkehr
|
Haushalt
|
GHD
|
Gesamt
|
Raumwärme
|
2
|
2
|
65
|
25
|
94
|
Warmwasser
|
2
|
-
|
63
|
32
|
96
|
Sonstige Prozesswärme
|
119
|
-
|
65
|
25
|
209
|
Mechanische Energie
|
326
|
29
|
146
|
116
|
617
|
Licht
|
26
|
2
|
32
|
52
|
112
|
Summe
|
475
|
33
|
370
|
250
|
1.128
|
Quelle: Eigene Berechnungen, Eurprog (1999), VDEW (1999). S. 20-21 und Schiffer (1999) S. 297.
Die Nachfrage ist weitestgehend preisunelastisch, da bei den meisten Einsatzzwecken keine Substitutionsmöglichkeit für Strom existiert. Betrachtet man die Nachfrageentwicklung langfristig, so ist von einem leicht steigenden Stromverbrauch auszugehen. Innerhalb der kurzen und auch mittleren Frist kann es zu erheblichen Schwankungen kommen.401 Da die aktuelle Leistungsanforderung als Bestimmungsfaktor nur zum Verbrauchszeitpunkt beobachtbar ist, muss das Ziel einer fundamentalen Analyse der Nachfrageseite die Erstellung einer so genannten Lastprognose sein. Diese beschreibt die nachgefragte Leistung im betrachteten Versorgungssystem zu verschiedenen Erfüllungszeitpunkten potenzieller Stromhandelstransaktionen. Kernstück eines Prognosesystems ist ein Modell, welches mit Hilfe mathematischer Verfahren aus relevanten Bestimmungsfaktoren den zu erwartenden Lastverlauf ermittelt. Relevante Bestimmungsfaktoren eines Prognosemodells können zu folgenden Kategorien zusammengefasst werden: 402
-
Historisches Lastniveau
-
Veränderungen von Strukturelementen der Verbrauchssektoren und deren Verbrauchsumfeld
-
Wetterschwankungen
-
Zeitliche Einflüsse und Sondereinflüsse
Basis einer Lastprognose ist das historische Lastniveau. Darauf aufbauend müssen Veränderungen lastbeeinflussender Faktoren im Vergleich zu historischen Gegebenheiten analysiert und die Auswirkungen auf das künftige Lastniveau projiziert werden.
Die verschiedenen Strukturelemente und das Verbrauchsumfeld sind sektorenspezifisch zu betrachten. So wird beispielsweise die Nachfrage des Sektors Haushalt prognostiziert, indem „… die Geräteausstattung einzelner Haushaltsklassen (berufstätige Singles, Familien mit Kindern, Rentner, usw.) in Abhängigkeit der demografischen Entwicklung und der abgeschätzten Einkommensentwicklung betrachtet und die absehbare technische Effizienzsteigerung aus neuen Produktinformationen verwendet wird.“403 Kurz- und mittelfristig sind Strukturelemente als relativ konstant anzusehen. Für längerfristige Prognosen müssen Bevölkerungswachstum und Strukturveränderungen, beispielsweise der Trend zu Single-Haushalten, berücksichtigt werden, aber auch Veränderungen im Verbrauchsumfeld, wie die Effizienz der Anlagen oder die wirtschaftliche Situation. Insgesamt ist hier eine Fülle von Informationen zu verarbeiten. Zur sektorspezifischen Vorgehensweise in der Erstellung von Lastprognosen sei auf die einschlägige Literatur verwiesen.404Wetterschwankungen, z.B. in Temperatur, Helligkeit und Niederschlag beeinflussen das Verbrauchsverhalten in den einzelnen Segmenten. Als Grundregel gilt für Deutschland, dass eine Temperatursenkung um 1°C einen 0,5-1,5%-igen Lastanstieg verursacht und umgekehrt.405 Darüber hinaus müssen reguläre Einflüsse und Sondereinflüsse berücksichtigt werden. Unter regulärem Einfluss sind die Effekte zu verstehen, die sich aus dem unterschiedlichen Verbraucherverhalten zu unterschiedlichen Tages- und Wochenzeiten sowie saisonalen Phasen ergeben. Als derartige zeitliche Faktoren mit Einfluss auf das Verbrauchsverhalten sind beispielsweise Brücken- und Feiertage, Wochenenden oder Urlaubszeiten zu nennen. So führen Urlaubszeiten zu einer geringeren Industrie- und Gewerbetätigkeit und damit reduzierten Leistungsanforderungen. Beispiele für Sondereinflüsse sind die Zeitumstellung und nationale oder lokale Ereignisse, wie die Live-Übertragung einer großen Sportveranstaltungen und der damit verbundenen überdurchschnittlich hohen Nutzung von Fernsehern und Beleuchtung.
Diese Bestimmungsfaktoren werden zu einer Lastprognose verarbeitet. Gängige Verfahren lassen sich in die Kategorien der neuronalen Netze, Vergleichstagssuche und Regressionsmodelle einteilen.406 Aufgrund der Notwendigkeit stets Angebot und Nachfrage im Netz ausgleichen zu müssen, gehört die Erstellung von Lastprognosen traditionell zu den Kernkompetenzen eines VU.407 Die Nutzung dieses historisch gewachsenen Know-how in der Erstellung von Lastprognosen ist ein wesentlicher Wettbewerbsvorteil für einen VU-Händler gegenüber den unabhängigen Händlern. Einschränkend ist anzumerken, dass die Lastprognose im Wesentlichen auf den eigenen Regelkreis bezogen sein kann, was nicht notwendigerweise deckungsgleich mit den Erfüllungsorten der Handelstransaktionen ist. Aufgrund des starken Netzverbundes und der daraus resultierenden starken Durchmischung der Regelkreise ist diese Lastprognose jedoch weitestgehend repräsentativ für andere Regelkreise. Aufgabe des Marktanalysten ist es daher, die von der eigenen Systemoptimierung erstellten Lastprognosen zu berücksichtigen und ggf. zu modifizieren, um auf die Last im handelsrelevanten regionalen Marktsegment zu schließen.
Der Informationsbedarf zur Durchführung einer Verbrauchsprognose ergibt sich in den Daten zu den Bestimmungsfaktoren der Last sowie der im Zuge der Systemoptimierung erstellten Lastprognose. Zu den Bestimmungsfaktoren der Last lässt sich in die Kategorien der historischen Lastdaten, Daten zur Veränderung der Strukturelemente und des Verbrauchsumfelds eines Sektors, der Wetterdaten sowie der Sondereinflüsse gliedern. Die drei letztgenannten Kategorien können sektor- und einsatzspezifisch detailliert werden. Tabelle 38 gibt einen Überblick. Aufgrund der vielen Möglichkeiten kann kein Anspruch auf Vollständigkeit erhoben werden.
Tabelle 38: Informationsbedarf zur Bestimmung des Verbrauchs (Beispiele nach Sektoren und Einsatzzwecken)
Verbrauchssegmente
(Beispielanwendungen)
|
Verbrauch in TWh
|
Bestimmungsfaktoren (Auswahl)
|
Strukturveränderungen und Verbrauchsumfeld
|
Wetterschwankungen
|
Regulär-/ Sondereinflüsse
|
Haushalte
|
Prozesswärme
(Lebensmittelzubereitung)
|
65
| -
Veränderung Haushaltsstruktur (Anzahl, Personen, Wohnungsgröße, Geräteausstattung mit Elektroherden, usw.)
-
Veränderung der Geräteeffizienz
|
| -
Zeitfaktoren (Urlaubszeit, Feiertage etc.)
|
Raumwärme
(Elektroheizungen, Klimaanlagen)
|
65
| -
Veränderung Haushaltsstruktur (v.a. Anzahl, Wohnungsgröße, Beheizungsart)
-
Veränderung der Geräteeffizienz
| | |
Warmwasser (Waschmaschine, Geschirrspülmaschine, Brauchwasser)
|
63
| -
Veränderung Haushaltsstruktur (v.a. Geräteausstattung, Warmwasseraufbereitungsart)
-
Veränderung der Geräteeffizienz
|
| |
Mechanische Energie
(Betrieb von stationären Motoren, z.B. Kühlschränke, Fernseher)
|
146
| -
Veränderung Haushaltsstruktur
-
Veränderung der Geräteeffizienz
| -
Temperaturprognose (eingeschränkt)
| |
Licht
(Innen- und Außenbeleuchtung)
|
32
| -
Veränderung Haushaltsstruktur (v.a. veränderter Einsatz von Energiesparlampen)
-
Veränderung der Geräteeffizienz
| -
Bewölkungsgrad, Sonnenstunden
-
Temperaturprognose (eingeschränkt)
| |
GHD
|
Prozesswärme
(Gewerbliche Fertigungsprozesse)
|
25
| -
Veränderungen Gewerbestruktur (Anzahl, Mitarbeiter, Branche)
-
Wirtschaftswachstum
|
| |
Raumwärme
(Elektroheizungen, Klimaanlagen)
|
25
| -
Veränderungen Gewerbestruktur
| | |
Warmwasser (Wasch- und, Geschirrspülmaschinen, Brauchwasser)
|
32
| -
Veränderung Haushaltsstruktur (v.a. Geräteausstattung, Warmwasseraufbereitung)
-
Veränderung der Geräteeffizienz
|
| |
Mechanische Energie
(Betrieb von stationären Motoren, z.B. Anlagen)
|
116
| -
Veränderungen Gewerbestruktur
-
Wirtschaftswachstum
|
| |
Licht
(Innen- und Außenbeleuchtung)
|
52
| -
Veränderungen Gewerbestruktur
| -
Bewölkungsgrad, Sonnenstunden
| |
Industrie
|
Prozesswärme
(Erhitzen, Schmelzen, oder Herbeiführen chemischer Reaktionen)
|
119
| -
Veränderungen Industriestruktur (Anzahl, Größe, Branche)
-
Wirtschaftswachstum (insbesondere energieintensive Industrien)
|
| |
Warmwasser (Brauchwasser)
|
2
| -
Veränderungen Industriestruktur
|
| |
Raumwärme
(Betrieb von Heizkörpern)
|
2
| -
Veränderungen Industriestruktur
| | |
Mechanische Energie
(Betrieb großer Industrieaggregate)
|
326
| -
Veränderungen Industriestruktur
-
Wirtschaftswachstum
|
| |
Licht
(Beleuchtung von Produktionsstätten)
|
26
| -
Veränderungen Industriestruktur (Anzahl Standorte, Fläche)
| -
Bewölkungsgrad, Sonnenstunden
| |
Verkehr
|
Raumwärme
(Beheizung Bahnhöfe, U-Bahnstationen)
|
2
| -
Veränderung der Standorte (Anzahl und Art)
| | |
Kraft
(Antrieb elektrischer Schienenfahrzeuge)
|
29
| |
| -
Lokale Ereignisse (z.B. Sportereignisse)
-
Zeitfaktoren
|
Licht
(Beleuchtung Bahnhöfe)
|
2
| -
Veränderung der Standorte
| -
Bewölkungsgrad, Sonnenstunden
| |
Anmerkung: 1) Als zusätzlicher Informationsbedarf ergibt sich das historische Lastniveau und die von der Systemoptimierung erstellte Lastprognose.
2) Hinter einzelnen Indikatoren stehen eine Vielzahl von Einzelinformationen (insbesondere im Bereich „Strukturveränderungen und Verbrauchsumfeld“). Eine umfassende Darstellung ist nicht möglich
Quelle: Eigene Darstellung, Verbrauch gemäß Tabelle 37.
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