Day-Ahead-Gebote: Vom Fahrplan zu Börsengeboten

Bisher nimmt dein Optimierer Preise als gegeben und erzeugt einen Fahrplan. Aber in der Realität kennst du die Preise von morgen nicht, wenn du bietest. Die Day-Ahead-Auktion clearet alle Gebote gleichzeitig — dein Gebot beeinflusst den Preis. Diese Lektion zeigt, wie der Day-Ahead-Markt tatsächlich funktioniert und wie du die Ausgabe deines Optimierers in gültige Börsengebote übersetzt.

Wie die Day-Ahead-Auktion funktioniert

Die EPEX-SPOT-Day-Ahead-Auktion (verwendet in Zentral-/Westeuropa) funktioniert so:

1. Gate öffnet: Marktteilnehmer geben Gebote für jede Stunde von morgen ab (Produkte: stündlich, Block).
2. Gate schließt: Typischerweise 12:00 MEZ am Tag D-1.
3. Clearing: Die Börse aggregiert alle Kauf- und Verkaufsgebote zu Angebots-/Nachfragekurven pro Stunde. Der Schnittpunkt bestimmt den Market Clearing Price (MCP).
4. Ergebnisse: Veröffentlicht ~12:42 MEZ. Wenn dein Gebotspreis ≤ MCP (bei Verkäufen) oder ≥ MCP (bei Käufen), bist du angenommen.

Gebotsarten für Batterien

Stundengebote (stufenförmig oder linear)

Du gibst ein Preis-Mengen-Paar für jede Stunde ab. Beispiel: „Ich kaufe 10 MW in Stunde 3, wenn Preis ≤ €25/MWh" oder „Ich verkaufe 10 MW in Stunde 17, wenn Preis ≥ €60/MWh."

Für eine Batterie gibst du zwei Gebote pro Stunde ab:

• Kaufgebot (Laden): „Kaufe bis zu P_max MW wenn Preis ≤ meine Zahlungsbereitschaft"
• Verkaufsgebot (Entladen): „Verkaufe bis zu P_max MW wenn Preis ≥ mein Mindestpreis"

Blockgebote (verknüpfte Stunden)

Ein Blockgebot ist ein Alles-oder-Nichts-Gebot über mehrere aufeinanderfolgende Stunden. Beispiel: „Kaufe 10 MW für Stunden 1–4 zum Durchschnittspreis ≤ €22/MWh — akzeptiere alle Stunden oder keine." Nützlich für Batterien, weil Laden eine Sequenz von Stunden braucht, nicht nur eine.

Verknüpfte Blockgebote

Eltern-Kind-Verknüpfungen: „Akzeptiere mein Entlade-Block (Stunden 17–19) nur, wenn mein Lade-Block (Stunden 2–5) ebenfalls akzeptiert wurde." Das stellt sicher, dass die Batterie Energie hat, bevor sie verkauft.

Vom Optimierer zu Geboten: die Strategie

Der einfachste Ansatz — und der von den meisten BESS-Betreibern in der Praxis verwendete:

1. Preise prognostizieren — verwende eine Preisprognose für die 24 Stunden von morgen
2. Optimierer ausführen aus Lektion 3 mit den prognostizierten Preisen
3. Gebotspreise bestimmen — für jede Stunde den Break-Even-Preis berechnen:
   • Ladestunden: biete zu einem Preis leicht über der Prognose (sichert Annahme bei niedrigem Preis)
   • Entladestunden: biete zu einem Preis leicht unter der Prognose (sichert Annahme bei hohem Preis)
4. Gebote einreichen — Mengen vom Optimierer, Preise aus Schritt 3

"""
day_ahead_gebote.py — Erzeuge Börsengebote aus Optimierer-Ergebnis
"""
import pyomo.environ as pyo
import numpy as np
import pandas as pd

# ... (Modell aus Lektion 3, gelöst) ...
# Annahme: Modell ist gelöst, Fahrplan-DataFrame existiert

# --- Gebotserzeugung ---
preis_prognose = preise  # In Produktion: aus deinem Prognosemodell
marge = 2.0  # €/MWh — Gebotsmarge (Toleranz für Prognosefehler)

gebote = []
for t in range(T):
    laden_mw = round(pyo.value(model.p_laden[t]), 2)
    entladen_mw = round(pyo.value(model.p_entladen[t]), 2)

    if laden_mw > 0.1:  # Ladestunde
        # Kaufgebot: bereit bis Prognose + Marge zu zahlen
        gebote.append({
            'stunde': t,
            'richtung': 'KAUF',
            'menge_mw': laden_mw,
            'preis_eur_mwh': round(preis_prognose[t] + marge, 2),
            'typ': 'stündlich'
        })
    elif entladen_mw > 0.1:  # Entladestunde
        # Verkaufsgebot: bereit ab Prognose - Marge zu verkaufen
        gebote.append({
            'stunde': t,
            'richtung': 'VERKAUF',
            'menge_mw': entladen_mw,
            'preis_eur_mwh': round(preis_prognose[t] - marge, 2),
            'typ': 'stündlich'
        })

gebot_df = pd.DataFrame(gebote)
print(gebot_df.to_string(index=False))

Was wenn Gebote nur teilweise angenommen werden?

Wenn der Clearing-Preis zwischen deinen Kauf- und Verkaufsgeboten liegt, werden manche Stunden nicht gecleart. Dein Fahrplan ist dann teilweise gefüllt. Das ist ein Problem: vielleicht wurden nur die Ladestunden gecleart, aber nicht die Entladestunden. Du sitzt mit einer vollen Batterie ohne Verkaufsposition da.

Lösungen:

• Verknüpfte Blockgebote — sicherstellen, dass Laden und Entladen zusammen angenommen werden
• Intraday-Korrektur — ungewünschte Positionen im Intraday-Markt glattstellen (Lektion 5)
• Konservatives Bieten — bei Extrempreisen bieten (€-500 für Käufe, €3000 für Verkäufe) um Annahme zu garantieren, egal welcher Clearing-Preis herauskommt. Das nennt man „Preisnehmer-Gebot."

Preisnehmer-Gebot (der einfache Ansatz)

# Preisnehmer: Annahme garantieren, jeden Clearing-Preis akzeptieren
preisnehmer_gebote = []
for t in range(T):
    laden_mw = round(pyo.value(model.p_laden[t]), 2)
    entladen_mw = round(pyo.value(model.p_entladen[t]), 2)

    if laden_mw > 0.1:
        preisnehmer_gebote.append({
            'stunde': t,
            'richtung': 'KAUF',
            'menge_mw': laden_mw,
            'preis_eur_mwh': 3000.00,  # Maximum erlaubt — immer angenommen
            'typ': 'stündlich'
        })
    elif entladen_mw > 0.1:
        preisnehmer_gebote.append({
            'stunde': t,
            'richtung': 'VERKAUF',
            'menge_mw': entladen_mw,
            'preis_eur_mwh': -500.00,  # Minimum erlaubt — immer angenommen
            'typ': 'stündlich'
        })

Der vollständige Gebotsworkflow

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  D-1, morgens: Preisprognose empfangen          │
│  ↓                                              │
│  Optimierer ausführen → Fahrplan erhalten       │
│  ↓                                              │
│  Gebote erzeugen (stündlich oder Block)         │
│  ↓                                              │
│  An Börse senden vor 12:00 MEZ                  │
│  ↓                                              │
│  ~12:42: Clearing-Ergebnisse empfangen          │
│  ↓                                              │
│  Angenommene vs. abgelehnte Gebote prüfen       │
│  ↓                                              │
│  Bei Teilfüllung → im Intraday korrigieren      │
└─────────────────────────────────────────────────┘

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