Analyse av aggregators forretningsmodeller og dens lønnsomhet

Abstract

En fullelektrifisering av samfunnet fører til at kraftsystemet står ovenfor store utfordringer knyttet til forsyningssikkerhet. Når forbruket sammenfaller hos flere forbrukere gir det høye effekttopper som kan føre til at strømnettet står i fare for å bli overbelastet. I tillegg fører det grønne skiftet til at kraftproduksjonen ikke så lett lar seg tilpasse kraftforbruket. Problemene har til nå latt seg løse ved å oppgradere strømnettet til å tåle de høye effekttoppene som bare oppstår et par ganger i døgnet, og gjennom kraftverk som betales store summer for å kunne tilpasse produksjonen etter behov. Disse problemene kan derimot løses gjennom forbrukeren i form av forbrukerfleksibilitet. Ved slik fleksibilitet tilpasser forbrukeren seg etter forholdene som oppstår i kraftsystemet. Dette vil den gjøre ved å koble ut laster som elektriske apparater eller maskiner. Signal om dette vil forbrukeren typisk få gjennom prissignaler. Fleksibiliteten kan handles som vanlig kraft gjennom dagens kraftmarkeder, men fleksibilitet fra en forbruker er som oftest for liten til å kunne delta på egenhånd. Løsningen er i form av en ny markedsaktør kalt en aggregator. Denne aggregerer fleksibilitet fra flere forbrukere opp til et større volum den kan tilby i markedet. Det gjøres flere pilotprosjekter på forbrukerfleksibilitet og hvordan det skal fungere i praksis, herunder finnes flere forretningsmodeller som skal testes ut. Avhandlingen tar for seg modellene som er kjente gjennom litteraturen i dag, og evaluerer dem på likt grunnlag gjennom en MCDA analyse utført i samarbeid med en ekspertgruppe. Ved sammenstilling kommer modellen hvor aggregator opererer ved å tilby kraftreserver best ut. Kraftreserver er reserver Statnett alltid må ha tilgang på for å rette opp ubalanser mellom forbruk og produksjon i sanntid. Slike reserver handles gjennom Statnett sitt balansemarked. Her tilbys det flere reservetyper, men etter samtale med ekspertgruppen og teknologiske barrierer som finnes i dag, er mFRR den mest aktuelle for aggregator. Helt sentralt for om en aggregator skal kunne ha en plass i markedet, vil være om den har tilstrekkelig lønnsomhet. Derfor er det gjort en lønnsomhetsvurdering av forretningsmodellen som kom best ut i MCDA’en. Det er mange aspekter som må tas i betraktning når lønnsomhetene skal vurderes. Enkelte områder finnes det ikke tilstrekkelig data på, og derfor er det gjort visse avgrensninger. Noen av disse delene kan sies å ha betydelig grad av påvirkning på lønnsomhetsresultatet det blir kommet frem til, noe som gjør resultatet usikkert. Likevel gir resultatet en tilfredsstillende fremstilling hvor påvirkningen og manglende avgrensningene fører til er synliggjort og diskutert. Ut ifra Monte Carlo-simuleringer som utgangspunkt fremstilles resultatet ved nettonåverdi. Denne er positiv over en 15 års periode frem mot 2040, men varierer også betydelig. Med en portefølje bestående bare av husholdninger og 10 MW viser resultatet 7,2 millioner, mens for 300 MW er det oppe i hele 889 millioner. I simuleringene er inntektene er basert på prisestimater for den respektive reserven som selges. Disse prisestimatene er utviklet fra prognoser som gjøres på fremtidige kraftpriser. Kostnadene er basert på investeringer som anses som nødvendige for tilgjengeliggjøring og aktivering av fleksibiliteten. Tallene på dette er hentet fra en aktør og eksisterende løsninger som finnes. I diskusjonen tas det opp hvorvidt resultatene det er kommet frem til er realistiske. Som nevnt er det fokus på å tydeliggjøre områdene som ikke er inkludert, og som dermed har betydning på hvordan man må tolke resultatet. Blant annet vil det være viktig å ta høyde for insentiv til forbrukeren, og hvordan dette vil avkorte lønnsomheten. I tillegg kommer det frem flere områder der det bør jobbes videre med i fremtidig arbeid for å kunne definere fremtidsutsiktene for aggregator enda mer presist.

A full electrification of society implies that the power system faces major challenges related to security of supply. When consumption coincides with many consumers, it produces high power peaks which may overload the power grid. In addition, the green transition means that power production cannot easily be adapted to power consumption. The problems have so far been solved by upgrading the power grid to withstand the power peaks that occur only a couple of times a day, and traditional power plants who are paid large sums to be able to adapt production as needed. These problems, on the other hand, can be solved through the consumer in the form of demand side flexibility. With such flexibility, the consumer adapts to the conditions that arise in the power system. It will do this by disconnecting loads such as electrical appliances or machines. Signals concerned with this will typically be given through price signals. Flexibility can be traded as normal power through today's power markets, but flexibility from a consumer is usually too small to be able to participate on their own. The solution is in the form of a new market player called an aggregator. This aggregates flexibility from multiple consumers to a larger volume it can offer in the market. Several pilot projects are being carried out on consumer flexibility and how it will work in real life, including several business models to be tested. This thesis deals with the models known through literature today and evaluates them on an equal basis through an MCDA analysis carried out in collaboration with an expert group. Gathering the results, the model in which the aggregator operates by offering power reserves comes out best. Power reserves are reserves in which the TSO must always have access to, in order to correct real time imbalances between consumption and production. Such reserves are traded through the TSOs’ balancing market. Several reserve types are offered, but after conversation with the expert group and technological barriers that exist today, mFRR is the most relevant for an aggregator. Central to whether an aggregator can defend having a place in the market will be whether it has sufficient profitability. Therefore, a profitability assessment of the business model chosen in the MCDA has been made. There are many aspects that need to be considered when assessing profitability. Some areas do not have sufficient data, and therefore certain delimitations have been made. Some of these parts can be said to have a significant degree of impact on the profitability result, which makes the result uncertain. Nevertheless, the result provides a satisfactory presentation where the influence and deficiencies the delimitations lead to, is made visible and discussed. Based on simulations done with the Monte Carlo method, the result is represented as net present value. This is positive over a 15-year period up to 2040, but also varies considerably. With a portfolio consisting only of households and 10 MW, the result shows 7.2 million NOK, while for 100 MW it is up to a whopping 889 million NOK. In the simulations, the revenue is based on price estimates for the respective reserve being sold. These price estimates are developed from forecasts made about future power prices. The costs are based on investments that are considered necessary for the availability and activation of the flexibility. The figures on this area are taken from a market player and existing solutions. In the end, it is discussed whether the results are realistic. As mentioned, there is a focus on clarifying the areas that are not included and thus have an impact on how one must interpret the result. Among other things, it will be important to consider the incentive to the consumer, and how this will significantly shorten profitability. In addition, more areas should be worked on in future work to define the prospects for an aggregator even more precisely.