Modeling challenges of modern energy markets : studies on uncertainty, complexity, and constant change

Modellierung der Herausforderungen moderner Energiemärkte : Studien zu Unsicherheit, Komplexität und konstantem Wandel

  • This dissertation is a compilation of four self-contained research articles that focus on selected subjects in the field of energy economics. The first article focuses on the competitiveness of offshore wind in mature markets. In this work, we harmonise auction results based on the auction design features. We show that offshore wind power generation can be considered commercially competitive in mature markets without subsidy. Furthermore, once auction results are harmonised, we observe similar expected revenue streams of wind farms across countries. This finding means that different auction designs can fairly reflect the actual costs of developing wind farms and thus translate cost reductions into lower bids. The second article explores the impacts of uncertainty in integrated electricity and gas system optimization models. We address the trade-off that the energy research community faces on a daily basis, i.e., whether to neglect uncertainty when constructing an energy system model and accept a suboptimal solution or toThis dissertation is a compilation of four self-contained research articles that focus on selected subjects in the field of energy economics. The first article focuses on the competitiveness of offshore wind in mature markets. In this work, we harmonise auction results based on the auction design features. We show that offshore wind power generation can be considered commercially competitive in mature markets without subsidy. Furthermore, once auction results are harmonised, we observe similar expected revenue streams of wind farms across countries. This finding means that different auction designs can fairly reflect the actual costs of developing wind farms and thus translate cost reductions into lower bids. The second article explores the impacts of uncertainty in integrated electricity and gas system optimization models. We address the trade-off that the energy research community faces on a daily basis, i.e., whether to neglect uncertainty when constructing an energy system model and accept a suboptimal solution or to incorporate uncertainty and increase model complexity. Our research aims to bring a systematic understanding of which parametric uncertainties most substantially affect long-term planning decisions in energy system models. In the third article, we focus on seasonal flexibility in the European natural gas market. We develop a market optimization model to simulate the operation of the gas market over a long period. This allows us to explore structural trends in market development, which are driven by changing supply and demand fundamentals. Our work contributes to the methodological question of how to measure the contributions of different flexibility options. Finally, the fourth article investigates the value of Projects of Common Interest—gas infrastructure projects supported by EU public funds—in maintaining gas system resilience amid cold-winter demand spikes and supply shortages. For this purpose, we develop the first application of adaptive robust optimization to gas infrastructure expansion planning. The model endogenously identifies the unfortunate realizations of unknown parameters and suggests the optimal investments strategies to address them. We find that (i) robust solutions point to consistent preferences for specific infrastructure projects, (ii) the real-world construction efforts have been focused on the most promising projects, and (iii) most projects are unlikely to be realized without financial support.show moreshow less
  • Diese Dissertation ist eine Zusammenstellung von vier in sich selbständigen Forschungsartikeln, die sich auf ausgewählte Themen aus dem Bereich der Energiewirtschaft konzentrieren. Der erste Forschungsartikel betrachtet die Wettbewerbsfähigkeit der Offshore-Windenergie in entwickelten Märkten. In dieser Arbeit harmonisieren wir Auktionsergebnisse auf der Grundlage von Auktionsdesignmerkmalen. Wir zeigen, dass die Offshore-Windenergieerzeugung in entwickelten Märkten ohne Subventionen als wettbewerbsfähig angesehen werden kann. Sobald die Auktionsergebnisse harmonisiert sind, stellen wir fest, dass die erwarteten Erlösströme von Windparks in allen Ländern ähnlich sind. Dies bedeutet, dass unterschiedliche Auktionsdesigns die tatsächlichen Kosten für die Entwicklung von Windparks widerspiegeln und somit Kostensenkungen in niedrigere Gebote umgesetzt werden können. Der zweite Forschungsartikel untersucht die Auswirkungen der Unsicherheit in integrierten Optimierungsmodellen für Strom- und Gassysteme. Wir befassen uns mit einemDiese Dissertation ist eine Zusammenstellung von vier in sich selbständigen Forschungsartikeln, die sich auf ausgewählte Themen aus dem Bereich der Energiewirtschaft konzentrieren. Der erste Forschungsartikel betrachtet die Wettbewerbsfähigkeit der Offshore-Windenergie in entwickelten Märkten. In dieser Arbeit harmonisieren wir Auktionsergebnisse auf der Grundlage von Auktionsdesignmerkmalen. Wir zeigen, dass die Offshore-Windenergieerzeugung in entwickelten Märkten ohne Subventionen als wettbewerbsfähig angesehen werden kann. Sobald die Auktionsergebnisse harmonisiert sind, stellen wir fest, dass die erwarteten Erlösströme von Windparks in allen Ländern ähnlich sind. Dies bedeutet, dass unterschiedliche Auktionsdesigns die tatsächlichen Kosten für die Entwicklung von Windparks widerspiegeln und somit Kostensenkungen in niedrigere Gebote umgesetzt werden können. Der zweite Forschungsartikel untersucht die Auswirkungen der Unsicherheit in integrierten Optimierungsmodellen für Strom- und Gassysteme. Wir befassen uns mit einem Kompromiss, mit dem die Energieforschungsgemeinschaft täglich konfrontiert ist, d. h. mit der Frage, ob man die Unsicherheit bei der Erstellung eines Energiesystemmodells vernachlässigen und eine suboptimale Lösung akzeptieren soll oder die Unsicherheit einbezieht und dadurch die Modellkomplexität erhöht. Unsere Forschung zielt darauf ab, ein systematisches Verständnis dafür zu schaffen, welche parametrischen Ungewissheiten langfristige Planungsentscheidungen in Energiesystemmodellen am stärksten beeinflussen. Im dritten Forschungsartikel konzentrieren wir uns auf die saisonale Flexibilität auf dem europäischen Erdgasmarkt. Wir entwickeln ein Optimierungsmodell, um die Funktionsweise des Gasmarktes über einen langen Zeitraum zu simulieren. Dadurch können wir strukturelle Trends in der Marktentwicklung untersuchen, die durch sich ändernde fundamentale Strukturen von Angebot und Nachfrage bestimmt werden. Unsere Arbeit leistet einen Beitrag zur methodischen Frage, wie die Beiträge verschiedener Flexibilitätsoptionen gemessen werden können. Schließlich untersucht der vierte Forschungsartikel den Wert von Projekten von gemeinsamem Interesse—Gasinfrastrukturprojekte, die mit öffentlichen EU-Mitteln gefördert werden—für die Erhaltung der Leistungsfähigkeit des Gassystems in Zeiten von Nachfragespitzen in kalten Winterzeiten und Versorgungsengpässen. Zu diesem Zweck entwickeln wir die erste Anwendung der adaptiven robusten Optimierung auf die Planung des Ausbaus der Gasinfrastruktur. Das Modell bestimmt endogen schlimmstmögliche Realisierungen unbekannter Parameter und schlägt optimale Investitionsstrategien vor, um diese zu berücksichtigen. Wir stellen fest, dass (i) robuste Lösungen auf konsistente Präferenzen für bestimmte Infrastrukturprojekte hindeuten, (ii) die realen Baumaßnahmen sich auf die vielversprechendsten Projekte konzentriert haben und (iii) die meisten Projekte ohne finanzielle Unterstützung kaum zu realisieren wären.show moreshow less

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Metadaten
Author: Iegor RiepinORCiD
URN:urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-59762
DOI:https://doi.org/10.26127/BTUOpen-5976
Referee / Advisor:Prof. Dr. Felix Müsgens
Document Type:Doctoral thesis
Language:English
Year of Completion:2022
Date of final exam:2022/06/23
Release Date:2022/09/02
Tag:Energiemodellierung; Energiesysteme; Stochastische Programmierung; Unsicherheit
Energy modelling; Energy systems; Stochastic programming; Uncertainty
GND Keyword:Energieversorgung; Energiemarkt; Stochastisches Modell
Institutes:Fakultät 3 Maschinenbau, Elektro- und Energiesysteme / FG Energiewirtschaft
Licence (German):Creative Commons - CC BY-SA - Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
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