Energy BrainBlog

Im Schlepptau der historisch hohen Strompreise stehen die herkömmlichen Vermarktungsstrategien für Strom aus erneuerbaren Energien (EE) auf dem Prüfstand. Bisher war die EE-Direktvermarktung gleichbedeutend mit einer Spotvermarktung, ein kaum hinterfragter Branchenstandard. Warum auch sollte sich ein Anlagenbetreiber dem Terminmarktrisiko aussetzen, wenn die EEG-Förderung doch den Marktwert am Spotmarkt absichert? Gepaart mit anstehenden Vertragsanpassungen im Zusammenhang mit dem Redispatch 2.0 bieten einige Direktvermarkter nun garantierte Marktwerte für die Zukunft an und sichern diese am Terminmarkt ab. Mithilfe von fundamentalen Szenarioschwarmanalysen lässt sich beantworten, unter welchen Umständen das eine gute Idee ist.

Aktuelle Marktlage: Marktwerte über EEG-Förderung von Großanlagen

Seit spätestens Juli 2021 übersteigen die EE-Marktwerte die EEG-Förderung derjenigen Anlagen, die seit 2018 einen Zuschlag in den Ausschreibungen erhielten. Diese Anlagen bekommen derzeit also eine Marktprämie von 0 EUR/MWh. Auch bei Anlagen mit höheren EEG-Fördersätzen wird der Erlösanteil aus der Direktvermarktung immer relevanter. Diesen Zusammenhang stellt Abbildung 1 dar.

Abbildung 1: Marktwerte erneuerbarer Energien im Vergleich zu den EEG-Ausschreibungsergebnissen 2018 bis 2020 (Quelle: Energy Brainpool, 2021)

Abbildung 1 zeigt die Entwicklung der monatlichen Marktwerte seit 2019 im Vergleich zur Bandbreite der mittleren Förderwerte je Ausschreibungsrunde („anzulegender Wert“) für Großanlagen. Die Bandbreite reicht von 43 bis 66 EUR/MWh. Die Marktwerte haben spätestens im Juli 2021 diese Bandbreite überschritten. Die Zunahme der Relevanz der Markterlöse ist der Hauptgrund dafür, dass nun viele Akteure überlegen, dieses hohe Preisniveau über ihre Direktvermarkter am Terminmarkt abzusichern.

Wie hoch sind künftige Marktwerte, die heute am Terminmarkt abgesichert werden können?

Das hängt einerseits vom Niveau der Strompreise am Terminmarkt ab, andererseits von der relativen Wertigkeit des Einspeiseprofils der einzelnen Anlagen. Während das Preisniveau am Terminmarkt unkompliziert mit Standardprodukten börslich oder als bilaterales Handelsgeschäft abgesichert werden kann, kann dies für die künftige Wertigkeit des Einspeiseprofils in der Regel nicht geschehen. Mit Bewertungsstichtag 2. November 2021 können folgende mittleren Werte für Wind Onshore, Wind Offshore und Solar aus Tabelle 1 angegeben werden: Für diesen Winter schwanken Marktwerte je nach Technologie und Monat zwischen 126 EUR/MWh und 183 EUR/MWh.

Tabelle 1: Erneuerbare-Energien-Preisindizes, Terminmarktbewertung einer Stromlieferung aus Solar- und Windanlagen, Bewertung zu Settlementpreisen am 02.11.2021 (Quelle: Energy Brainpool, 2021)

In den nächsten drei Quartalen sinkt der Wert auf zwischen 80 und 90 EUR/MWh. Bis 2024 sinken diese Terminmarktbewertungen weiter und liegen dann teilweise auch wieder unter den anzulegenden Werten der EEG-Ausschreibung. Das bedeutet: Nach aktuellem Stand bleibt eine terminbasierte Preisfixierung der Wintermonate auch für ältere Großanlagen mit anzulegenden Werten deutlich über 100 EUR/MWh (10 ct/kWh) eine relevante Option zur Erlösoptimierung. Für den Sommer bzw. das Gesamtjahr 2022 gilt dies vorrangig für neuere Großanlagen mit niedrigeren EEG-Fördersätzen.

Macht es Sinn, diese im historischen Vergleich sehr hohen Marktwerte nun zu fixieren?

Niemand kann heute mit Gewissheit sagen, ob und wann sich am Spotmarkt wieder niedrigere Preise einstellen werden – vielmehr ist der Terminmarktpreis die durchschnittliche Einschätzung der Stromhändler:innen, wie der Spotmarkt der Zukunft aussieht.

Marktwert einloggen oder auf den Spot-Marktwert warten: Woran ist eine Entscheidung festzumachen?

Sinnvoll ist es, sich am wahrscheinlichsten Zukunftsszenario aus heutiger Sicht zu orientieren. Die Spotpreise der nächsten Monate und Jahre sind unter anderem besonders stark abhängig von der weiteren Entwicklung

• der Stromnachfrage (u. a. Auswirkung der konjunkturellen Entwicklung in Anbetracht der Covid-19-Pandemie),
• des Wetters (Merit-Order-Effekt der Wind- und Solareinspeisung, temperaturabhängige Heizstromnachfrage) sowie
• der Commodity-Preisentwicklung (Gas-, Kohle- und CO₂-Preise).

Kurzfristig (das heißt monats- und quartalsweise) kann zudem die Verfügbarkeit konventioneller Kraftwerke eine signifikante Rolle spielen. Eine fundamentale Strompreisanalyse bietet grundsätzlich eine Hilfestellung, um den Preiseinfluss verschiedener Entwicklungspfade dieser Parameter konsistent abzubilden. Zum heutigen Zeitpunkt lässt sich beispielsweise über die Entwicklung des Wetters für 2022 jedoch noch keine Aussage treffen. Wird nur ein einziges Basisszenario berechnet, muss daher von einem möglichst durchschnittlichen Wetterjahr ausgegangen werden. Diesem durchschnittlichen Wetterjahr ist aufgrund der Historie die höchste Eintrittswahrscheinlichkeit zuzuordnen.

In ähnlicher Weise besteht Unsicherheit über die weitere Entwicklung der Konjunktur sowie der Commodity-Märkte. Hier liefern die Abrechnungspreise des Terminmarkts einen Indikator. Diese Preise stellen einen tagesaktuellen, aber risikobehafteten Schätzwert der künftigen Marktpreise dar. Es besteht also auch hier die Unsicherheit, inwiefern die marktgehandelten Kontrakte ein idiosynkratrisches Risiko in sich tragen und vom fundamentalen Wert abweichen. Um diesen Unsicherheiten der kurz- bis mittelfristigen Marktentwicklung zu begegnen, bietet sich eine Analyse fundamentaler Szenarioschwärme zur Einordnung des Terminmarkts an.

Entscheidungshilfe 2.0: fundamentale Szenarioschwarmanalyse kurz erklärt

2018 lag der Terminmarktpreis meist unter dem Spotmarktpreis. 2021 lag hingegen der Spotmarktpreis deutlich über den Preisen für das gleiche Jahr am Terminmarkt. Wie Abbildung 2 außerdem zu entnehmen ist, wurde das Jahr 2022 in der Vergangenheit am Terminmarkt ebenfalls nicht allzu hoch bewertet, erst im Sommer diesen Jahres zogen die Preise extrem an. Szenarioschwärme können zeigen, wie wahrscheinlich aus heutiger Sicht ein bestimmtes Spotpreisniveau ist.

Abbildung 2: Verteilung der aufgetretenen Preise am Terminmarkt bis zum Lieferbeginn (Boxplot) und tatsächliche Spot-Preise (graue Linien) seit 2017 (Quelle: Energy Brainpool nach EEX-Daten, 2021)

Die Szenarioschwarmanalyse beruht auf einer Kombination aus fundamentalen und stochastischen Analysemodellen (Monte-Carlo-Simulation), mit der über 1.000 Szenarien berechnet werden. In jedem Lauf werden die oben beschriebenen Inputparameter der Strompreisentwicklung neu berücksichtigt.

Quantifizieren von Preisrisiken

Beispielhaft dafür steht die Wahl der Wetterentwicklung für das Jahr 2022. Anstelle eines durchschnittlichen Wetterjahres wird mit jedem Durchlauf eine andere Wetterentwicklung aus einer historischen Stichprobe von über 30 Jahren modelliert. So können beispielsweise die Preisrisiken eines besonders kalten Winters oder eines sonnenreichen Sommers quantifiziert werden.

Zudem bestehen Interdependenzen zwischen den Inputparametern, die in den Analysemodellen abgebildet werden müssen. Ein Beispiel hierfür sind die Commodity-Preise, die ebenso wie die Stromnachfrage von konjunkturellen Entwicklungen beeinflusst werden.

Abbildung 3 zeigt exemplarisch, wie sich über 1.000 Szenariovariationen auf den Vermarktungswert für Solaranlagen in 2022 auswirken. Aus diesem „Schwarm“ an Szenarien lässt sich nun eine Häufigkeitsverteilung und damit Aussagen über Quantilswerte (P-Werte) und Schwankungsbreiten ableiten.

Abbildung 3: Häufigkeitsverteilung der modellierten Vermarktungswerte für Solaranlagen im Jahr 2022 in einem Szenarioschwarm mit n=1000 (Quelle: Energy Brainpool, 2021)*

Wahrscheinlichkeit des Vermarktungswertes für Solaranlagen 2022

Aktuell stehen insbesondere die weiteren Gaspreis- und Wetterentwicklungen im Fokus von Energiehändler:innen. Daher betrachten wir den Einfluss dieser Parameter auf die Häufigkeitsverteilung möglicher Vermarktungswerte für Solaranlagen 2022 beispielhaft in Abbildung 3. Der P-50-Vermarktungswert liegt knapp unter 90 EUR/MWh, die Wahrscheinlichkeitsverteilung ist asymmetrisch, mögliche Abweichungen nach oben sind etwas größer als Abweichungen nach unten. Prinzipiell sind fixierte Vermarktungswerte um und über 90 EUR/MWh gute Angebote. Doch gerade bei Solaranlagen ist eine monatliche Betrachtung relevant, da eine monatliche Optimierung (hohe Marktwerte im Winter, niedrigere im Sommer) häufig die Erlöse weiter steigert, eine individuelle Analyse in Abhängigkeit des anzulegende Wertes ist also angezeigt.

Die Ergebnisse der Schwarmmodellierung sind allerdings nicht unabhängig vom jeweiligen Terminmarktniveau, sie haben wie alle Preisprognosen eine „Halbwertszeit“. Die Commodity-Preisschwankungen, die Grundlage für Schwarmszenarien sind, bilden die Volatilität um das jeweils gültige Preisniveau ab. Sobald sich das Preisniveau substanziell ändert, ändert sich auch der modellierte P-50-Wert und die Verteilung. Eine längerfristige Aussagekraft ist jedoch grundsätzlich möglich, die Ergebnisse der Schwarmmodellierung können bei kleinen bis mittleren Änderungen weiterverwendet werden. Dazu werden die berechneten 1.000 Szenarien anhand der geänderten Parameter neu bewertet.

Ein aktuelles Beispiel anhand des prägenden „Preistreibers Erdgaspreis“. In Abbildung 4 ist die zuvor beschriebene Neubewertung der 1.000 Szenarien anhand dieses entscheidenden Parameters erfolgt.

Abbildung 4: Verteilung der Abweichung vom im Mittel erwarteten Vermarktungswert Solar 2022 gemäß fundamentaler Szenarioschwarmmodellierung – rot: Strompreise, falls „warm + niedrige Gaspreise“; blau: Strompreise, falls „kalt + hohe Gaspreise“; grau gestrichelt: alle Szenariovarianten berücksichtigt (Quelle: Energy Brainpool, 2021)*

Dargestellt sind die drei unterschiedliche Ergebnisse aus der gleichen Szenarioschwarmberechnung:

• Die gestrichelt graue Verteilungskurve bildet alle modellierten Szenarien ab.
• Die blaue Verteilung berücksichtigt die Ergebnisse aller modellierten Strompreisszenarien, die die Bedingungen „unterdurchschnittliche (kalte) Temperatur“ und „besonders hohe Gaspreise“ erfüllen.
• Demgegenüber bildet die rote Verteilung mögliche Strompreisentwicklungen im Falle überdurchschnittlich warmer Temperaturen und besonders niedriger Gaspreise ab.

Wie ist Abbildung 4 zu interpretieren?

Die horizontale x-Achse stellt die Abweichung des Vermarktungswertes je Szenario vom im Mittel erwarteten Vermarktungswert 2022 in EUR/MWh dar (= Mittelwert der grauen Verteilungskurve um den Wert 0). Die Schwankungsbreite innerhalb der Gesamtheit aller berechneten Szenarien ist dabei sehr groß (= Breite der grauen Verteilungskurve). Wäre das Jahr 2022 von kaltem Wetter und hohen Gaspreisen geprägt, so lägen über 80 Prozent der Ergebnisse über dem erwarteten Mittelwert aller Szenarien (vgl. Fläche der blauen Verteilung und Mittelwert der grauen Verteilung).

Dagegen würden warmes Wetter und niedrige Gaspreise mit einer Wahrscheinlichkeit von rund 80 Prozent zu niedrigeren Preisen als dem Erwartungswert führen. Das linke und rechte Ende der Verteilungskurve sind zudem nicht symmetrisch. Bei hohen Gaspreisen und kalter Witterung neigt der Preis zu größeren Steigerungen als im umgekehrten Fall. Eine Abweichung um mehr als +/- 40 EUR/MWh scheint aus heutiger Sicht hingegen unwahrscheinlich.

Fazit: Nutzen von Szenarioschwarmanalysen für EE-Vermarktung

Wie im oben beschriebenen Beispiel zu sehen, lässt sich der Effekt einzelner Parameter auf die Häufigkeitsverteilung erwarteter Strompreise mithilfe von Szenarioschwarmanalysen quantifizieren. Diese Daten unterstützen einerseits die Entscheidung, ob und unter welchen Umständen die EE-Marktwerte besser heute eingeloggt werden sollten oder die sonst übliche Spotvermarktung günstiger ist. Außerdem können Szenarioschwarmanalysen bei der Entscheidung unterstützen, ob ein Wechsel in die sonstige Direktvermarktung ratsam ist. In der sonstigen Direktvermarktung erhalten Anlagenbetreiber einen Herkunftsnachweis, jedoch auch bei fallenden Marktwerten keine Marktprämie mehr. Szenarioschwarmanalysen zeigen auf, wie wahrscheinlich es ist, dass die Marktwerte wieder unter den anzulegenden Wert fallen. Bei einer kleinen bis mittleren Änderung des Preisniveaus können die Schwarmszenarien neu ausgewertet werden und verlieren erst bei fundamentalen Änderungen merklich an Aussagekraft.

Sie interessieren sich für eine Modellierung mit Szenarioschwärmen und wünschen sich weiterführende Informationen? Auf unserer Website finden Sie weiterführende Informationen über Szenarioschwarmanalysen.

* Diese Grafik dient der Veranschaulichung. Genaue Angaben und Beschriftungen sind in der konkreten Szenarioschwarmanalyse vorhanden.