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Stochastisches Portfoliomanagement und HPFC-Entwicklungen im Rahmen der Verlustenergiebeschaffung der APG Andreas Braunsteiner-Rys
AUSTRIAN POWER GRID AG 2 2
Übersicht
• Einleitung – Verlustenergiebeschaffung bei APG
• Portfoliomanagement – Portfoliooptimierung
• HPFC – Berechnung der HPFC – Berechnung von Preissimulationen – Verwendung bei APG
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Verlustenergiebeschaffung Zahlen und Fakten
• Verlustenergiebeschaffung durch APG seit 2011 – Aktuell 15 Netzbetreiber – ca. 95% der anfallenden Verlustenergie Österreichs – Volumen ~ 9,5TWh (3 Jahre) – Finanziell ~ 390 Mio€ (3 Jahre)
• Notwendige Voraussetzungen – Portfoliomanagement – Risikomanagement
• Finanzielle Bewertung – Hourly Price Forward Curve – HPFC-Preissimulationen
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Verlustenergiebeschaffung Prozesse
• Langfristiger Beschaffungsprozess – Jeder Netzbetreiber ist verpflichtet
Langfristprognosedaten (LFPD) der 3 Folgejahre zu übermitteln
– Beschaffung der kumulierten Gesamtmenge in wöchentlichen Ausschreibung auf eigener Handelsplattform durch nationale und internationale Anbieter
– https://www.apg.at/emwebapgrem/startApp.do
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Verlustenergiebeschaffung Prozesse
• Kurzfristiger Beschaffungsprozess – Netzbetreiber übermitteln ihre Day
Ahead Lastgänge (KFPD) bis 09:30 für den Folgetag bzw. für das Wochenende (5-Tages-Betrieb).
– Deckung zwischen KFPF und LFPD wird durch Handelsgeschäfte an der EXAA erzielt
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Verlustenergiebeschaffung Portfoliomanagement
• Ziel – Ableiten von Terminprodukten von der LFPD – Geringstmögliches Risiko bei Beschaffung
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20
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120
140
160
MW
Base Peak LFPD
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Verlustenergiebeschaffung Portfoliomanagement
• Portfoliooptimierung – Minimierung des Conditional Value at Risk (CVaR)
VaR Value at Risk
β Konfidenzniveau
s Anzahl der Simulationen
p_vet physische Verlustenergieposition
pgmt,p Produktgültigkeitsmatrix
P_Hp Hedgeposition je Produkt p
P_Tt zu beschaffende Terminmarktposition
tpp Terminmarktpreis je Produkt p
P_St Stündliche Residualstruktur
spot_simut,s Preissimulation E(Kosten)
VaR CVaR
Wahrscheinlichkeit 1-ß
gewichtete Abweichung vom Erwartungswert bei einer definierten Strategie
P_Tt = ∑𝑝↑▒p(P_Hp∗pgmt,p)
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Finanzielle Bewertung des Portfolios
• Hourly Price Forward Curve – Arbitragefreie stündliche Preiskurve, die die aktuellen Preise am
Terminmarkt abbildet • Sequentieller Berechnungsprozess
– Jeder Folgeprozess verwendet die Resultate des Vorgängerprozesses
MPFC DPFC HPFC
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Monthly Price Forward Curve
• Umwandlung von aktuellen EEX-Futurepreisen in eine monatliche arbitragefreie Preiskurve
– Quartals- und Jahresfutures werden mittels Faktoren zu Monatsfutures umgerechnet
– Erzwingung der Arbitragefreiheit über Gewichtungsfaktoren
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10
20
30
40
50
60
70
1.1.2014 1.1.2015 1.1.2016 1.1.2017
€/M
Wh
MPFC Base MPFC Peak Quelle: www.eex.com
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Daily Price Forward Curve
• Umwandlung von monatlichen Preisen in Tagespreiskurven – Arbitragefreiheit muss erhalten bleiben – Peak DPFC wird am Wochenende null gesetzt – Weicher Monatsübergang im Modell berücksichtigt
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01.0
2.
08.0
2.
15.0
2.
22.0
2.
01.0
3.
08.0
3.
15.0
3.
22.0
3.
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3.
05.0
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12.0
4.
19.0
4.
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4.
03.0
5.
10.0
5.
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5.
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5.
31.0
5.
07.0
6.
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6.
21.0
6.
28.0
6.
€/M
Wh
MPFC Base MPFC Peak DPFC Base DPFC Peak
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Hourly Price Forward Curve
• Umwandlung der Tagespreiskurven in stündliche Preisprofile – Clusterung in 28 verschiedene Tagesarten – Linearkombinationen von unterschiedlichen Modellen
-
20,00
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2.1.2014 2.8.2014 2.15.2014 2.22.2014
€/M
Wh
DPFC Base DPFC Peak HPFC
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Verwendung von Preissimulationen
• HPFC – Finanzielle Bewertung des
Portfolios • HPFC-Simulationen
– Risikoabschätzung von Preisschwankungen am Spotmarkt
– Volatilität muss im Portfoliomanagement berücksichtigt werden
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€/M
Wh
EPEX Hourly Price EUR/MWh
Quelle: EEX
Beispiel für sehr hohe Spotpreise im Februar 2012
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Verwendung von Preissimulationen
• Methodik – Ermittlung der Fehler die in den unterschiedlichen
Berechnungsschritten der HPFC entstehen – Ex post Identifikation und ex ante Simulation dieser Fehler – Sequentielle Ermittlung und Simulation der Fehler
Quelle: EEX
MPFC-Fehler
DPFC-Fehler
HPFC-Fehler
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Fehler bei MPFC-Berechnung
• Monatlicher Fehler – Abhängig vom Abstand der
Prognose zur Realisierung (t-s) – Anzahl der Fehlermodelle ist
gleich der Anzahl der Monate, die man simulieren möchte für Base und Peak
ϵ↓M (t−s)=MPFC(t,s)−Spot_real(t)
ϵ↓M Monatlicher Fehler
s Prognosezeitpunkt
t Realisierungszeitpunkt
MPFC(t,s) Berechneter Monatspreis
Spot_real(t) Realisierter Spotpreis
- 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00
1.1.
2014
2.1.
2014
3.1.
2014
4.1.
2014
5.1.
2014
6.1.
2014
7.1.
2014
8.1.
2014
9.1.
2014
10.1
.201
4
11.1
.201
4
12.1
.201
4
1.1.
2015
€/M
Wh
AUSTRIAN POWER GRID AG 15 15
Fehler bei DPFC-Berechnung
• Täglicher Fehler – Unterscheidung nach der
Tagesart µμ↓𝐷 – Anzahl der Fehlermodelle ist
gleich der Anzahl Tagesarten für Base und Peak
ϵ↓D ( µμ↓D )= DPFC( µμ↓D ) − Spot_real( µμ↓D ) ϵ↓D Monatlicher Fehler
µμ↓𝐷 Tagesart
Spot_real( µμ↓𝐷 ) Realisierter Spotpreis
AUSTRIAN POWER GRID AG 16 16
Fehler bei HPFC-Berechnung
• Täglicher Fehler – Unterscheidung nach der
Tagesart µμ↓𝐻 und der Tagesstunde
– Anzahl der Fehlermodelle ist gleich der Anzahl Tagesarten mal 24
ϵ↓H (µμ↓H ,h)=HPFC( µμ↓H ,h) − Spot_real( µμ↓H ,h) ϵ↓H Stündlicher Fehler
µμ↓𝐻 Tagesart
h Stunde 1 bis 24
Spot_real Realisierter Spotpreis
AUSTRIAN POWER GRID AG 17 17
Simulation der Fehler
• Problem: – Fehler sind typischerweise nicht normalverteilt – Große Anzahl an unterschiedlichen Fehlerverteilungen
macht manuelle Transformation sehr aufwendig • Lösung:
– Automatisierte numerische Nichtlineare Transformation in Normalverteilung
Transformation Rücktransformation
AUSTRIAN POWER GRID AG 18 18
Simulation der Fehler
• Sequentielle Berechnung der HPFC-Simulationen
MPFC • MPFC-Berechnung • Simulation monatlicher Fehler und Überlagerung
DPFC • DPFC-Berechnung • Simulation täglicher Fehler und Überlagerung
HPFC • HPFC-Berechnung • Simulation stündlicher Fehler und Überlagerung
AUSTRIAN POWER GRID AG 19 19
Simulation der Fehler
• Ergebnisse – Exemplarische Simulation mit 1000 Preispfaden über den
Zeitraum von 5 Tagen
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Implementierung und Verwendung
• Implementierung – Die gesamte HPFC-Berechnung ist
mit MATLAB realisiert – Portfoliooptimierung ist in GAMS
modelliert – Mittels Benutzeroberfläche können
die Benutzer HPFC und Simulationen mit unterschiedlichen Parametern generieren oder Kalibrierungen durchführen.
AUSTRIAN POWER GRID AG 21 21
Danke für die Aufmerksamkeit!
Dipl.-Ing. Andreas Braunsteiner-Rys [email protected]