Projekt

BeSmart- Intelligente Strommessung und dynamische Tarife: Konsumentscheidungen, rechtliche Rahmensetzung und Wohlfahrtseffekte

Projektbeginn 11/2018
-
Projektende 07/2022

Intelligente Strommessungen und dynamische Strompreise sind entscheidend für eine CO2-neutrale Stromproduktion durch erneuerbare Energien. Die großangelegte Integration von Strom aus erneuerbaren Energiequellen erfordert Verbraucher, die Ihren Stromkonsum an das verfügbare Angebot anpassen. Dynamische Stromtarife sind durch den technologischen Fortschritt inzwischen wirtschaftlich und technologisch umsetzbar, aber die fehlende Akzeptanz der Verbraucher stellt weiterhin eine Hürde für die großflächige Einführung dynamischer Stromtarife dar. Das Projekt BeSmart untersucht, ausgehend von einem analytischen Verhaltensmodell, das unter Berücksichtigung psychologischer Einflüsse die Auswahlentscheidung bezüglich eines Stromvertrages abbildet, ökonomische und rechtliche Lösungen, die zu einer Akzeptanzsteigerung flexibler Tarife führen. Mithilfe dieses Modelles werden Entwicklungen des Strommarktes szenariobasiert analysiert.

Zur Projektwebseite

Stand des Projekts

Obwohl die Covid19-Pandemie die Durchführung der repräsentativen Haushaltsbefragung sehr erschwert hat, wurde die Datenerhebung im Mai 2021 erfolgreich abgeschlossen. In den kommenden Monaten werden die Daten im Detail ausgewertet und anschließend in die ökonomischen Modelle und Simulationen eingebunden. Die Integration der Inputparameter in die Modellierung ist unter anderem notwendig, um konkrete Rechts­ausgestaltungsvorschläge herzuleiten. 
Die theoretische Analyse dynamischer Preismodelle zeigt, dass selbst für Haushalte mit hohem Stromverbrauch (5.000 kWh) eine durchschnittliche Preisspanne von min. 30 Cent/kWh innerhalb eines Tages erzielt werden muss, um ökonomisch interessant zu sein. Dagegen können technische Großverbraucher durch automatisiertes Laden und zeitliche Flexibilität deutlich höhere Einsparungen erreichen und bieten deshalb ein größeres Potential für die Einführung dynamischer Tarife. Allerdings zeigen erste deskriptive Analysen der Haushaltsbefragung, dass auch bei der Ladung von Elektroautos eine dynamische Preisgestaltung als deutlich unattraktiver als ein statisches Preismodell bewertet wird. 

Vorläufige Ergebnisse des Projekts

Damit Haushalte von dynamischen Tarifen profitieren können, müssen sie ihren Stromverbrauch aus Hochpreis-Zeiten in Niedrigpreis-Zeiten verlagern. Abbildung 1 zeigt die modellierte Reaktion eines Haushaltes und einer Wärmepumpe, die mit einem thermischen Speicher kombiniert ist, auf entsprechende Preissignale. Da Wärmepumpen vergünstigte Tarife erhalten, wird neben einem Haushaltstarif (gestrichelte Linie) auch ein Wärmepumpentarif (durchgezogene Linie) modelliert. In der oberen Abbildung zeigt die hellgraue Fläche das Standard-Lastprofil „H0“, das den Stromverbrauch eines typischen Haushalts abbildet. Die dunkelgraue Fläche stellt den Stromverbrach der Wärmepumpe dar, die immer dann anspringt, wenn der thermische Speicher geladen werden muss. Die untere Abbildung verdeutlicht die modellierte Verbrauchsverlagerung des Haushaltes in günstigere Preiszonen. Auch die Wärmepumpe heizt den Speicher so auf, dass teure Preiszonen optimal vermieden werden. Diese Modellierung erlaubt die Quantifizierung finanzieller Einsparungen und die Analyse unterschiedlicher Tarifcharakteristika (vgl. Vorläufige Ergebnisse des Projekts).


Kernthesen und Befunde

  • Hinreichen­de Kosteneinsparun­gen können durch die Dynamisierung aller ver­brauchs­abhängigen Strompreiskomponenten er­reicht werden.
  • Obergrenzen für Jahres­durch­schnitts­preise sichern ef­fizient gegen Kosten­­risiken und be­wahren gleich­­zeitig die Anreiz­wirkung dynamischer Tarife.
  • Akzeptanzprobleme können und sollten mit Hilfe verschiedener Ansätze (z. B. einer besseren Informations­bereitstellung, Kos­ten­­ver­sich­er­ung­en oder au­to­ma­ti­sier­ter Last­verlagerungen) adressiert werden.
  • Tages­zeit­abhängige Tarife mit vielen Preis­zonen stellen einen möglichen Kom­pro­miss zwi­schen ef­fi­zien­ten Prei­sen und Haushalts­präferenzen dar.
  • Systematische Fehler bei Tarif­ent­schei­dun­gen können ef­fi­zient mittels ein­­heit­li­cher fin­an­zi­el­ler An­reize kor­ri­giert we­rden.

Flagship Paper

Freier, J., von Loessl, V. (2022):
Dynamic electricity tariffs: Designing reasonable pricing schemes for private households. Energy Economics 112

Gräper, Gerrit; von Wangenheim, Georg: Choosing within and between dynamic electricity tariffs (Arbeitstitel).

Groh, Elke; Ziegler, Andreas: On the attractiveness of dynamic tariffs in electric car charging: A micro-econometric analysis for Germany (Arbeitstitel). 

Groh, Elke; von Loessl, Victor: An econometric analysis of the determinants of the individual data privacy risk assessment of smart meters and e-mobility charging apps (Arbeitstitel).

von Loessl, Victor; Wetzel, Heike: Smart home technologies and preferences for dynamic electricity tariffs: Empirical evidence from a stated choice analysis (Arbeitstitel).