Model in model: Electricity price forecasts in agent-based energy system simulations

Energy system models are powerful tools to evaluate current and possible future electricity systems. Especially agent-based modelling (ABM) opens up the possibility of assessing the profitability of technologies within a future energy system while taking into account actor behaviour and uncertainty. The latter two aspects are particularly relevant for the assessment of flexibility options, e.g. energy storage. Since future energy systems will likely comprise rising capacities of flexibility technologies, it is increasingly important to depict their dispatch in energy system models. In order to optimize their dispatch, however, flexibility options need (reasonably accurate) price forecasts. In addition, scientific evaluations of monetary potentials of flexibility options and their effect on the total system require inducing a controlled amount of uncertainty into otherwise accurate price forecasts [1]. In the real world the challenges to obtain a good price forecast are uncertainties due to short-term weather fluctuations, unexpected changes in load or conventional power generation. In simulated energy systems, however, knowledge on load, renewable power generation and availability of power plants can be perfect. Thus, a perfect price forecast could be given to a single flexibility option. For an energy system with multiple competing flexibility options, on the other hand, their interplay cannot be modelled easily and thus accurate electricity price forecasts are hard to obtain. A common approach to model the competition among the market participants is using game theoretic methods. In most cases, however, both analytic and iterative solutions to such game theoretic problems require a significant computational effort. We propose an alternative approach that bypasses the explicit modelling of competition. Instead, a machine learning model based on Long Short-Term Memory (LSTM) networks aims to predict the influence of the competing actors on the electricity prices. This price-prediction model is integrated in the energy system ABM and influences the behaviour of the competing actors in turn. The 'model in model' concept is applied to an energy system ABM. The prediction model receives information about the state of the energy system (e.g. the previous and future residual load and previous electricity prices) and applies its LSTM network in order to provide forecasts to agents managing flexibility options. These can use the provided forecast for their schedule optimization based on their technological constraints and market strategy. In order to minimize the errors, the LSTM needs to predict the impact of the flexibility option's dispatch onto the spot market prices and thus generates a self-fulfilling prophecy. This concept will be integrated into the existing ABM AMIRIS [2], which has its current focus on the German electricity spot market. The extension will allow modelling the market participation of multiple flexibility options and their competition with reduced computational effort. References: [1] C. Schimeczek and F. Nitsch, "Modelling forecast errors for day-ahead electricity market prices," in 8th INREC 2019 - Uncertainties in Energy Markets, Essen, 2019. [2] M. Deissenroth, M. Klein, K. Nienhaus, and M. Reeg, "Assessing the Plurality of Actors and Policy Interactions: Agent-Based Modelling of Renewable Energy Market Integration," Complexity, vol. 2017, 2017

Backtesting the open source electricity market model AMIRIS by simulating the Austrian day-ahead market

Die Energiewende erfordert erhebliche Veränderungen des derzeitigen Energiesystems. Insbesondere die Strommärkte stehen im Blickpunkt von Politik, Wirtschaft und Forschung. Gründe hierfür sind das Auftreten neuer Marktteilnehmer sowie der stetig steigende Anteil erneuerbarer Energien. Mit dem open source Strommarktmodell AMIRIS können aktuelle und zukünftige Strommärkte in einem agentenbasierten Ansatz untersucht werden. In dieser Arbeit parametrisieren wir AMIRIS, sodass österreichische Day-Ahead-Strommarktpreise für das Jahr 2019 simuliert werden. Wir nutzen ausschließlich offene Daten in stündlicher Auflösung und stellen diese in aufbereiteter Form zur Verfügung. Der Vergleich der Ergebnisse mit historischen Strompreisen, ermöglicht zudem ein Backtesting der Simulation. Die simulierten Ergebnisse weisen im Vergleich mit historischen Preisen eine hohe Übereinstimmung in Bezug auf statistische Eigenschaften (z. B. Durchschnittspreis und Preisdauerlinie) auf. Die Simulation neigt jedoch dazu, niedrigere Preise zu überschätzen und höhere Preise zu unterschätzen. Als Ursache für solche Abweichungen vermuten wir die unvollständige Abbildung strategischer Gebote in AMIRIS. Dennoch ist AMIRIS ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug, um heutige und zukünftige Forschungsfragen im Bereich der Energiewirtschaft zu adressieren. Es sind weitere Forschungen und Entwicklungen erforderlich, um z. B. die Gebotsstrategien von Energiespeicherbetreibern zu verbessern

Electricity price forecasts in agent-based energy system simulations

We use a feed-forward and a long short-term model (LSTM) to predict electricity prices in an agent-based electricity market model. This model setup allows to consider uncertainties due to forecasting errors and competetion on energy markets in our modelling

Backtesting des Open Source Strommarktmodells AMIRIS für den österreichischen Day-Ahead Markt

Die Energiewende erfordert erhebliche Veränderungen des derzeitigen Energiesystems. Insbesondere die Strommärkte stehen im Blickpunkt von Politik, Wirtschaft und Forschung. Gründe hierfür sind das Auftreten neuer Marktteilnehmer sowie der stetig steigende Anteil erneuerbarer Energien. Mit dem open source Strommarktmodell AMIRIS können aktuelle und zukünftige Strommärkte in einem agentenbasierten Ansatz untersucht werden. In dieser Arbeit parametrisieren wir AMIRIS, sodass österreichische Day-Ahead-Strommarktpreise für das Jahr 2019 simuliert werden. Wir nutzen ausschließlich offene Daten in stündlicher Auflösung und stellen diese in aufbereiteter Form zur Verfügung. Der Vergleich der Ergebnisse mit historischen Strompreisen, ermöglicht zudem ein Backtesting der Simulation. Die simulierten Ergebnisse weisen im Vergleich mit historischen Preisen eine hohe Übereinstimmung in Bezug auf statistische Eigenschaften (z. B. Durchschnittspreis und Preisdauerlinie) auf. Die Simulation neigt jedoch dazu, niedrigere Preise zu überschätzen und höhere Preise zu unterschätzen. Als Ursache für solche Abweichungen vermuten wir die unvollständige Abbildung strategischer Gebote in AMIRIS. Dennoch ist AMIRIS ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug, um heutige und zukünftige Forschungsfragen im Bereich der Energiewirtschaft zu adressieren. Es sind weitere Forschungen und Entwicklungen erforderlich, um z. B. die Gebotsstrategien von Energiespeicherbetreibern zu verbessern

Profitability of power-to-heat-to-power storages in scenarios with high shares of renewable energy

Intermittent electricity generation from variable renewable energies will lead to an increased demand for flexibility options in the future. Power-to-heat-to-power storage technologies present high potentials for large-scale application. However, investments in such technologies are still hampered by technical and economic challenges. To address the latter the possible revenues in electricity markets need to be analyzed. For this, we simulate the German electricity market in ambitious defossilization scenarios. We use different operational strategies for the storage (minimizing system costs versus maximizing storage profits) that show a wide range of storage profitability. The operator benefits from its attributed market power (i.e. assuming perfect foresight in a rolling horizon window) to generate positive net profits. Further research may focus on market situations with increased market competition

Zur Diskussion gestellt: Ungleichgewichte im Außenhandel: Wie können Handelsbilanzsalden abgebaut werden?

Im Rahmen der Diskussion, wie die wirtschaftlichen Schwierigkeiten Europas, insbesondere der Eurozone, zu bewältigen sind, wurde die Forderung nach einem Abbau von Leistungsbilanzüberschüssen laut. Nach Ansicht von Rolf J. Langhammer, Institut für Weltwirtschaft, Kiel, spricht vieles dafür, dass sich Ungleichgewichte in den nächsten Jahren trendmäßig zurückbilden werden. Es bedürfe also keiner interventionistischen Maßnahme im Handel oder Kapitalverkehr gegen Ungleichgewichte. Strafzölle gegen chinesische Exporte, wie sie Krugman für die USA fordert, wären absolut fehl am Platz. Es sei aber wichtig, die Bilanzen richtig zu stellen, indem der Handel auf Wertschöpfungsbasis erfasst und die Bedeutung der grenzüberschreitenden Wertschöpfungsketten für Produktivitätsfortschritte in den Partnerländern sichtbar werde. Felix Mihram und Nikolaus Wolf, Humboldt- Universität zu Berlin, gehen davon aus, dass sich die extremen Leistungsbilanzungleichgewichte durch Preissteigerungen in Deutschland und deflationäre Tendenzen in den Defizitstaaten auch ohne weitere politische Intervention etwas abschwächen werden. Allerdings könnte im Hinblick auf die aktuelle Schuldenkrise in einigen Eurostaaten eine befristete Intervention der Überschussländer, etwa Deutschland gemeinsam mit den Niederlanden, zur Stabilisierung des Euro sinnvoll sein, die zugleich auch zum Abbau von Leistungsbilanzüberschüssen beitragen würde. Volker Nitsch, Technische Universität Darmstadt, verweist darauf, dass die unwiderrufliche Fixierung der nominalen Wechselkurse im Euroraum mit größeren und länger andauernden Handelsbilanzungleichgewichten verbunden ist. Gleichzeitig tragen in einer Währungsunion strukturelle Reformen, die Märkte flexibler gestalten, die Volatilität der wirtschaftlichen Entwicklung dämpfen oder das Haushaltdefizit reduzieren, zu einer Vermeidung von Ungleichgewichten im Außenhandel bei.

Simulation der Versorgungssicherheit während Extremwetterereignissen mittels eines gekoppelten Markt- und Netzmodells

Durch den steigenden Anteil Erneuerbarer Erzeugungstechnologien im Stromsystem steigt auch dessen Exposition gegenüber extremen Wetterereignissen, die die Versorgungssicherheit gefährden können. In diesem Beitrag wird ein gekoppelter Modellansatz vorgestellt, bestehend aus einem agentenbasierten Marktmodell und einem Stromübertragungsnetzmodell für die Core Kapazitätsberechnungsregion. Basierend für ein Szenario im Jahr 2035 nach dem Ten-Year Network Development Plan 2022 wird der Einfluss einer historischen Schwachwindphase auf die Residuallast modelliert. Durch die stark reduzierte Erneuerbaren Einspeisung, ist ein verstärkter Einsatz von Gaskraftwerken notwendig, der nicht in allen Stunden zur Lastdeckung ausreicht. Netzseitig führt die veringerte Windeinspeisung zu weniger Leitungsenpässen und entsprechend geringerem Umfang an Einspeisemanagement und Re-dispatch