Electricity generation in Germany under the conditions of climate policy and liberalized electricity market : valuation of power plant investments with Bayesian influence diagrams

Mit der Liberalisierung des Strommarkts, den unsicheren Aussichten in der Klimapolitik und stark schwankenden Preisen bei Brennstoffen, Emissionsrechten und Kraftwerkskomponenten hat bei Kraftwerksinvestitionen das Risikomanagement an Bedeutung gewonnen. Dies äußert sich im vermehrten Einsatz probabilistischer Verfahren. Insbesondere bei regulativen Risiken liefert der klassische, häufigkeitsbasierte Wahrscheinlichkeitsbegriff aber keine Handhabe zur Risikoquantifizierung. In dieser Arbeit werden Kraftwerksinvestitionen und -portfolien in Deutschland mit Methoden des Bayes'schen Risikomanagements bewertet. Die Bayes'sche Denkschule begreift Wahrscheinlichkeit als persönliches Maß für Unsicherheit. Wahrscheinlichkeiten können auch ohne statistische Datenanalyse allein mit Expertenbefragungen gewonnen werden. Das Zusammenwirken unsicherer Werttreiber wurde mit einem probabilistischen DCF-Modell (Discounted Cash Flow-Modell) spezifiziert und in ein Einflussdiagramm mit etwa 1200 Objekten umgesetzt. Da der Überwälzungsgrad von Brennstoff- und CO2-Kosten und damit die Höhe der von den Kraftwerken erwirtschafteten Deckungsbeiträge im Wettbewerb bestimmt werden, reicht eine einzelwirtschaftliche Betrachtung der Kraftwerke nicht aus. Strompreise und Auslastungen werden mit Heuristiken anhand der individuellen Position der Kraftwerke in der Merit Order bestimmt, d.h. anhand der nach kurzfristigen Grenzkosten gestaffelten Einsatzreihenfolge. Dazu wurden 113 thermische Großkraftwerke aus Deutschland in einer Merit Order vereinigt. Das Modell liefert Wahrscheinlichkeitsverteilungen für zentrale Größen wie Kapitalwerte von Bestandsportfolien sowie Stromgestehungskosten und Kapitalwerte von Einzelinvestitionen (Steinkohle- und Braunkohlekraftwerke mit und ohne CO2-Abscheidung sowie GuD-Kraftwerke). Der Wert der Bestandsportfolien von RWE, E.ON, EnBW und Vattenfall wird primär durch die Beiträge der Braunkohle- und Atomkraftwerke bestimmt. Erstaunlicherweise schlägt sich der Emissionshandel nicht in Verlusten nieder. Dies liegt einerseits an den Zusatzgewinnen der Atomkraftwerke, andererseits an den bis 2012 gratis zugeteilten Emissionsrechten, welche hohe Windfall-Profite generieren. Dadurch erweist sich der Emissionshandel in seiner konkreten Ausgestaltung insgesamt als gewinnbringendes Geschäft. Über die Restlaufzeit der Bestandskraftwerke resultiert ab 2008 aus der Einführung des Emissionshandels ein Barwertvorteil von insgesamt 8,6 Mrd. €. In ähnlicher Dimension liegen die Barwertvorteile aus der 2009 von der Bundesregierung in Aussicht gestellten Laufzeitverlängerung für Atomkraftwerke. Bei einer achtjährigen Laufzeitverlängerung ergäben sich je nach CO2-Preisniveau Barwertvorteile von 8 bis 15 Mrd. €. Mit höheren CO2-Preisen und Laufzeitverlängerungen von bis zu 28 Jahren würden 25 Mrd. € oder mehr zusätzlich anfallen. Langfristig erscheint fraglich, ob unter dem gegenwärtigen Marktdesign noch Anreize für Investitionen in fossile Kraftwerke gegeben sind. Zu Beginn der NAP 2-Periode noch rentable Investitionen in Braunkohle- und GuD-Kraftwerke werden mit der auslaufenden Gratiszuteilung von Emissionsrechten zunehmend unrentabler. Die Rentabilität wird durch Strommarkteffekte der erneuerbaren Energien und ausscheidender alter Gas- und Ölkraftwerke stetig weiter untergraben. Steinkohlekraftwerke erweisen sich selbst mit anfänglicher Gratiszuteilung als riskante Investition. Die festgestellten Anreizprobleme für Neuinvestitionen sollten jedoch nicht dem Emissionshandel zugeschrieben werden, sondern resultieren aus den an Grenzkosten orientierten Strompreisen. Das Anreizproblem ist allerdings bei moderaten CO2-Preisen am größten. Es gilt auch für Kraftwerke mit CO2-Abscheidung: Obwohl die erwarteten Vermeidungskosten für CCS-Kraftwerke gegenüber konventionellen Kohlekraftwerken im Jahr 2025 auf 25 €/t CO2 (Braunkohle) bzw. 38,5 €/t CO2 (Steinkohle) geschätzt werden, wird ihr Bau erst ab CO2-Preisen von 50 bzw. 77 €/t CO2 rentabel. Ob und welche Kraftwerksinvestitionen sich langfristig rechnen, wird letztlich aber politisch entschieden und ist selbst unter stark idealisierten Bedingungen kaum vorhersagbar.Power plant investors face large uncertainties due to ongoing liberalization, climate policy, and long investment horizons. This study provides a probabilistic appraisal of power plant investments within the framework of Bayesian decision theory. A Bayesian influence diagram is used for setting up a discounted cash flow model and analysing the profitability of power plants. As the study explicitly models merit order pricing, the pass-through of random fuel and carbon costs may be analysed. The study derives probabilistic statements about net present values of single investments and company portfolios and explores the sensitivity of profits to variations of select input variables. In the majority of cases, an increase in the price of emission allowances also increases the net present value of existing power plant portfolios. A substantially increased carbon prices also is the prerequisite to diversify power plant portfolios by gas and CCS plants. For the currently prevailing German electricity market, we argue that investors may lack incentives for new investments in fossil generation, a finding that holds true also with implementation of CCS. Our estimates are conservative, as profitability will further deteriorate with the build-up of renewables

Climate Change and Modelling of Extreme Temperatures in Switzerland

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Die Beschäftigungslücke in der sozialen Infrastruktur

DIE BESCHÄFTIGUNGSLÜCKE IN DER SOZIALEN INFRASTRUKTUR Die Beschäftigungslücke in der sozialen Infrastruktur / Heintze, Cornelia (Rights reserved) ( -

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This study models maximum temperatures in Switzerland monitored in twelve locations using the generalised extreme value (GEV) distribution. The parameters of the GEV distribution are determined within a Bayesian framework. We find that the parameters of the underlying distribution underwent a substantial change in the beginning of the 1980s. This change is characterised by an increase both in the level and the variability. We assess the likelihood of the heat wave of the summer 2003 using the fitted GEV distribution by accounting for the presence of a structural break. The estimation results do suggest that the heat wave of 2003 is not that statistically improbable if an appropriate methodology is used for dealing with nonstationarit

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ISSN:1436-3240ISSN:1436-325