dc.description.abstract
Diese Dissertation behandelt das relativ wenig erforschte Thema "Auktionen für Erneuerbare Energie". Sie besteht aus drei eigenständigen Kapiteln, die modellierte Fallstudien verschiedener Märkte - Großbrittanien, Deutschland und Dänemark - beinhalten. Jeder dieser Fälle beschäftigt sich mit einer oder mehreren Fragen zur Ausgestaltung des Auktionsdesigns im jeweiligen Markt. Neben geographischen und strukturellen Unterschieden, unterscheiden sich diese Märkte auch in der Ausgestaltung der Auktionen sowie der Zusammensetzung der Marktteilnehmer. In allen Fallstudien wird ein agentenbasiertes Modell angewendet. Die ergänzenden Untersuchungen variieren je nach zugehöriger Forschungsfrage, Datenverfügbarkeit und Einsichten in den Auktionsprozess, die die auktionierende Behörde ermöglichte. Weiterhin wurde das Modell für jede Fallstudie mit den entsprechenden Marktdaten kalibriert und auf bestimmte Auktionsdesign-Elemente hin erweitert. Das agentenbasierte Modell lässt sich wie folgt beschreiben: Es kann eine Vielzahl von Auktionsdesigns und deren Designelemente abbilden, ebenso wie regulatorische Eigenschaften wie zum Beispiel Teilnahmebeschränkungen. Als Preisbildungsmechanismen lassen sich "Uniform Pricing" und "Pay-as-Bid" implementieren. Auktionen können als Einzelauktion oder über eine Mehrzahl von Runden durchgeführt werden. Weiterhin lassen sich die Agenten mit einem hohen Detaillierungsgrad modellieren, sodass die Akteurszusammensetzung in einem bestimmten Markt realitätsnah wiedergegeben werden kann. Im Folgenden werden alle drei Fallstudien kurz umrissen. In der ersten Fallstudie werden die technologieübergreifenden "Contract for Difference" Auktionen in Großbrittanien modelliert. Die zu untersuchende Forschungsfrage ist der Einfluss von Präqualifikationskriterien und Pönalen auf das Bietverhalten in Auktionen. Analysiert werden dabei das Bietverhalten und die Risikoaversion von Auktionsteilnehmern und die resultierenden Auktionsergebnisse: Gebotspreise und die Realisierungswahrscheinlichkeit von bezuschlagten Projekten. Im Modell wird detailgetreu das Auktionsdesign der zuständigen Behörde (BEIS) dargestellt. Zwei alternative Szenarien werden dann simuliert: Zunächst wird ein Referenzfall gezeigt, in dem funktionierend Pönale die Bieter dazu anhalten ihre wahren Kosten zu bieten. Im Alternativfall gibt es keine Pönale, sodass die Bieter mit einer höheren Unsicherheit bezüglich ihrer Kostenfunktion modelliert werden. Die Modellergebnisse zeigen, dass niedrige oder keine Pönale oder - äquivalent - niedrige Präqualifikationsbedingungen die Realisierung von bezuschlagten Projekten gefährden können. Für die Regulierungsbehörde bedeutet das, dass Kapazitätsziele im Zweifel nicht erreicht werden. Weiterhin ist zu sehen, dass die Auktionen ohne Pönale/Präqualifikationskriterien nicht zu niedrigeren Förderkosten führen. Die zweite Fallstudie beschäftigt sich mit dem Design von Erneuerbarenauktionen in kleinen Märkten. Die technologieübergreifende Auktion, die in 2018 in Dänemark implementiert werden soll, dient dabei als Beispiel. Im Fokus der Analyse steht, wie das Ausschreibungsvolumen und die Frequenz der Auktionierung das Auktionsergebnis beeinflussen und wie diese in kleinen Märkten ausgestaltet werden sollten. Die agentenbasierte Simulation der dänischen Auktionen zeigt, dass der dänische Erneuerbaren-Markt genügend Wettbewerb aufweist um höhere Kapazitätsmengen zu auktionieren und somit ambitioniertere Erneuerbaren-Ausbauziele zu verfolgen. Wenn das Budget oder Volumen in einer Runde nicht flexibel ist, ist es zudem sinnvoll, weniger Auktionen mit einem größeren Volumen abzuhalten als umgekehrt. Ein Flexibilitätsmechanismus, der erlaubt einen Anteil des Budgets zwischen Runden zu verschieben und somit marginale Bieter, die das Budget überschreiten, ebenfalls zu bezuschlagen, ist ein nützliches Feature, das die Realisierungsraten von Auktionen verbessern kann, ohne die Gebotspreise zu erhöhen. Weiterhin wurde gezeigt, dass in Anbetracht der jetzigen Kostenniveaus nur Windkraftanbieter in der anvisierten Auktionsausgestaltung zum Zuge kommen würden. Weiterhin sind große Projekte oder solche Bieter, die mit mehreren Projekten teilnehmen, die kostengünstigsten. Dies deutet darauf hin, dass um Akteursvielfalt zu erhalten, ergänzende Maßnahmen nötig sein könnten. Im dritten und letzten Fall wird das Bietverhalten mit einem Fokus auf Akteursdiversität im deutschen PV-Auktionspiloten untersucht. Das agentenbasierte Modell wurde für den Fall mit Ergebnissen einer umfangreichen statistischen Analyse der Auktionsergebnisse sowie mit Erkenntnissen aus der Auktionstheorie optimiert. Eine "Uniform Pricing"-Simulation dient als Benchmark, anschließend wird dann ein "Pay-as-Bid"-Auktionsdesign simuliert, in dem Akteure ihr Bietverhalten strategisch über die verschiedenen Runden anpassen. Die Modellergebnisse werden mit den empirischen Auktionsergebnissen verglichen. Der Vergleich zeigt, dass insbesondere in den ersten Runden des Piloten die Gebotspreise hätten niedriger sein können. Dies liegt womöglich an Unsicherheiten bezüglich des zu erwartenden Wettbewerbs in den Auktionen. Insbesondere in der ersten Runde ist dies gut ersichtlich. In der Simulation sieht man, wie die Akteure in Anbetracht des hohen Wettbewerbs ihre Gebotspreise kontinuierlich nach unten korrigieren. Aus einer separaten Simulation für Ackerflächen-Bieter, die im Piloten Ausnahmeregelungen unterlagen, zeigt sich, dass dieser Bietertyp die Förderkosten im Durchschnitt deutlich reduzieren kann. Eine implizit diskriminierende Auktion, wie sie im Piloten stattgefunden hat, kann den Wettbewerb innerhalb dieser Bietergruppe noch einmal erhöhen und noch weitere Kostensenkungen erzielen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Vielzahl an Erkenntnissen über einen weiten geographischen Raum hinweg gewonnen wurde. Die Preisfindungsregel wurde variiert, verschiedene Ausnahme- und Teilnahmeregelungen wurden modelliert ebenso wie verschiedene Levels an Technologieneutralität. Weiterhin wurden aus Sicht der Regulierungsbehörden unterschiedliche Politikziele abgebildet, die die Kriterien, nach denen das Auktionsergebnis bewertet wird, verändern. In einem abschließenden Kapitel werden alle Ergebnisse noch einmal kontrastiert und kritisch reflektiert um allgemeine Schlussfolgerungen zu ermöglichen, die der übergeordneten Forschungsfrage nach einem optimalen Design für Erneuerbaren-Auktionen Rechnung tragen sollen.
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This thesis provides insights into the comparatively little studied field of renewable energy (RES) auctions. These insights are provided by three stand-alone modelling cases taking on three different markets - the UK, Germany and Denmark - and tackling one or several specific auction design questions relevant for each of these markets. Aside from geographical and structural differences, these markets also differ in the way their auction design is set and in its participant structure. Furthermore, the insights and data available vary from case to case. While in all cases, an agent-based model is applied, the research question requires different additional analyses in each case. Also, for each case the model was calibrated and extended in its design elements. Summarizing, the agent-based model developed and extended for this thesis has the following features: it can depict a variety of auction schemes and their respective design elements as well as regulatory features as e.g. restrictions to participation. Pay-as-bid and uniform pricing auctions can be modelled, either as a one-shot auction or a multi-round auction that allows participants and the auctioning entity to learn over auction rounds. It is further possible to model the agents in a highly detailed manner, to depict the respective auction participants in a country or to investigate a certain question concerning the auction outcome. In the following, each individual modelling case is outlined. The first modelling case focuses on the technology neutral auctioning of Contracts for Difference (CfDs) in the UK, with a special focus on how pre-qualifications and penalties affect bidders' behaviour, risk aversion and bidding strategies and thus the auction outcomes in terms of prices and project implementation probability. The auctions are modelled to closely represent the auction design foreseen by the implementing agency, the Department for Business, Energy and Industrial Strategy (BEIS). Two alternative designs are presented: in the first one, bidders reveal their true costs, as a drop-out after being awarded would be penalized. The second one does not include a penalty. Here, bidders are modelled with a cost function that includes a higher level of uncertainty. The model results show that low pre-qualifications and low or no penalties lead to an increased drop-out of agents upon being awarded. For the policy-maker this implies a lower realisation rate for the auctions. Furthermore, the non-penalty case does not yield lower prices compared to a case with a stricter penalty/pre-qualification system in place. The second modelling case investigates different criteria for the design of multi-unit RES auctions in small markets. The multi-technology RES auctions which are to be implemented in Denmark in 2018 serve as an exemplary case for the assessment. Focus of the assessment is how setting the auction schedule and the auctioned volume per round impacts the auction outcomes, accounting for the particular challenges of small markets. Agent-based modelling of the Danish auction scheme demonstrates that the Danish RES market provides sufficient competition to auction higher volumes and follow more ambitious expansion goals. Additionally, with a fixed budget, it is more effective in terms of deployment achieved, to hold fewer auctions with a larger volume. A flexibility mechanism that allows up to 50 \% of the auction volume to be shifted between auction rounds in order to accommodate potential large-scale marginal bidders, proves to be a useful tool to increase deployment rates, without negatively affecting bid prices. Moreover, it was shown that at current cost levels, only onshore bidders would be awarded in the envisaged multi-technology scheme. Also, large-scale and multi-project bidders are likely to be the most cost competitive - indicating that further measures to maintain diversity could be useful. The third and final modelling case analyses bidder behaviour with a focus on actor diversity in the German PV (photovoltaic) auction pilot. It combines insights from data analysis and game theory to optimize the agent based simulation model. A uniform pricing scheme, which serves as a benchmark case, and a pay-as-bid scheme, where agents adapt their bidding strategy is modelled. The findings are contrasted with empirical auction outcomes. The comparison shows that, especially in the early rounds, support costs could have been lower – possibly due to uncertainties and false expectations concerning competition. This is particularly visible in the first round. Adapting their expectations to a higher competition level, bidders in the pay-as-bid simulation subsequently decrease their bids. From simulating a separate auction for arable land bidders, it can be seen that this bidder type reduces support costs substantially and that an implicitly discriminatory auction furthermore yields more aggressive bids and can thus induce further cost reductions. Summarizing, a variety of insights are provided over a large geographical spread, different variations of the pricing rule, different exemption rules and designs of bidder participation and also different levels of technology neutrality. Furthermore, different policy goals have been envisaged by the auctioning entities in the different countries selected, changing the criteria by which the auction outcome is evaluated. In a final section, the respective country-specific results from the modelling cases will be contrasted to derive some more general conclusions to the overarching question on how to optimally design renewable energy auctions.
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