Entwicklung des Effizienzvergleichs in Richtung Smart Grids - Marcus Stronzik; Matthias Wissner (WIK Wissenschaftliches Institut für Infrastruktur und Kommunikationsdienste, 2019)
Aufgrund der Entwicklungen in Richtung Smart Grids verändern sich die Gegebenheiten, unter denen Verteilnetzbetreiber im Stromsektor agieren. Sie haben nun oft die Wahl zwischen konventionellen Netzmaßnahmen und intelligenten Ansätzen (Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien), um ihre Versorgungsaufgabe umzusetzen. Im Rahmen des Effizienzvergleichs sollen die gewählten Outputparameter gerade diese Gegebenheiten möglichst adäquat abbilden. Im Zentrum dieser Studie steht daher die Frage, ob neue Vergleichsparameter im Kontext des Effizienzvergleichs in die Betrachtungen einbezogen werden sollten, um den sich abzeichnenden Veränderungen Rechnung zu tragen. Eine zentrale Anforderung an die Vergleichsparameter im Effizienzvergleich ist deren Exogenität. Eine Verletzung dieser Anforderung liegt vor, wenn die Ausprägung eines Parameters durch Alternativen, die dem Netzbetreiber zur Auswahl stehen, unterschiedlich betroffen ist, was zu Anreizverzerrungen führen kann. In Hinblick auf die Exogenitätsanforderung sind aus den bisher in die Effizienzvergleiche eingegangenen Parametern die Netzlänge und die Jahreshöchstlast kritisch zu beurteilen. Entscheidungen werden tendenziell zugunsten konventioneller Maßnahmen verzerrt. Im Rahmen dieser Studie sind vier mögliche Lösungsansätze identifiziert worden. Dies ist zum einen die Korrektur der Jahreshöchstlast durch Verwendung eines Quantilswertes. Nur der Quantilswert, der auf den Normalbetrieb eines Netzbetreibers abstellt, würde in den Effizienzvergleich eingehen. Ein zweiter Aspekt ist die Umstellung der Jahreshöchstlast auf eine Anschlussleistung in Anlehnung an ein Konzept aus bedingter und unbedingter Leistung. Dieser Ansatz würde jedoch zunächst eine entsprechende Änderung der bestehenden Netzanschlussbedingungen erforderlich machen. Ein dritter Punkt ist die Verwendung von aggregierten Parametern in Form von Verhältniswerten zur Abschwächung der Endogenität. Eine vierte Möglichkeit ist aus der Ökonometrie entlehnt über die Verwendung von Instrumenten. Als Vergleichsparameter gehen dann die auf der ersten Stufe einer Instrumentenvariablen-Schätzung ermittelten Werte für Jahreshöchstlast bzw. Leitungslänge in den Effizienzvergleich ein und nicht deren tatsächlichen Ausprägungen. Welcher der vier Ansätze zielführender ist, könnte in weiterführenden Analysen zukünftig vertieft werden. Es sei betont, dass es nicht darum gehen sollte, Anreize für intelligente Maßnahmen über die Aufnahme expliziter Smart-Grid-Parameter in den Effizienzvergleich zu setzen. Vielmehr geht es um die Möglichkeit, sich aufgrund der Entwicklungen abzeichnende Schieflagen in der Anreizstruktur zu begradigen. – – Tendencies towards smart grids change the circumstances for distribution network operators (DSOs) in the electricity sector. In order to fulfill their service obligations network operators can either rely on conventional approaches (based on copper) or choose more intelligent (so-called smart grid) solutions (based on the application of information and communication technologies). Under the German incentive regulation efficiency benchmarking plays a vital role resulting in individual efficiency targets for DSOs. In the context of regulatory benchmarking output parameters should adequately map service obligations of network operators. Against this background, this study analyses if new output parameters should be considered for the regulatory benchmarking in Germany. One of the most crucial requirements regarding output parameters in the regulatory context is exogeneity. This means that outputs should not be influenced by decisions of network operators. A violation of this precondition might lead to distorted incentives for DSOs. The first three regulatory benchmarkings for German electricity DSOs show that the parameters network length and peak load do not fulfill the exogeneity precondition. Decisions are distorted in favor of conventional grid solutions. Four possible solution have been identified in order to overcome this drawback. First, instead of using the actual peak load a certain quantile can be used as output for the regulatory benchmarking. This value could be linked to a pre-defined standard operation of the grid neglecting extraordinary peaks. Peak shaving measures would not affect output parameter values any more. Second, the connected load might be applied as output similar to considerations of differentiating between conditional and unconditional power demand. However, this approach requires an amendment of the existing conditions for network connections. Third, outputs with endogeneity problems can be related to pure exogenous parameters (like area supplied, connected customers etc.). These relations significantly reduce the endogeneity of the considered output. Last but not least, the econometric approach of instrumental variables (IV) can be applied. Instead of the actual values of the considered outputs, the values of the first step of an IV estimation would enter the regulatory benchmarking. Further research is necessary in order to figure out, which of the four suggested ways is the most promising one. Finally, it should be underlined, that possible incentive distortions towards conventional grid measures should not be compensated by including explicit smart grid parameters (e.g. the number of installed intelligent transformer stations). Compensating one distortion by installing a second distortion with the opposite direction will not overcome the problem since you never know the magnitude of the distortions.
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