Advanced Valuation of Grid-Scale Batteries Based on Real Options Theory

Abstract

The liberalization of the energy sector and the continuous development of intermittent renewable energy sources (RES) has promoted advanced approaches to energy storage. Battery energy storage systems (BESS) offer satisfactory parameters of storage; however, high initial capital cost has been restricting more significant spread of the technology. The effect of high capital cost is worsened by the inadequate valuation processes used for this type of investment. BESS projects are implemented under high uncertainty, stemming mainly from high volatility of energy prices. At the same time, management typically possesses flexibility when it comes to the scope and timing of BESS projects. Traditional discounted cash flow (DCF) methods do not recognize these aspects properly, which can lead to undervaluation of the project. Real options analysis (ROA) recognizes both uncertainty and flexibility inherent in these types of projects, and offers an enhanced method of valuation. However, the ROA approach cannot be perceived as a complete substitute for the traditional DCF method, but rather as its extension. This dissertation recognizes importance of both the DCF and ROA methods, and develops a valuation framework covering both approaches, designated specifically for BESS projects. The DCF method is based on a robust, mixed-integer linear programming (MILP) model, which maximizes net cash flow generated by deploying a BESS for arbitrage on the day-ahead market. The MILP model is solved without considering the degradation process of the BESS in the first Scenario, which leads to an extensive degradation of the BESS. As a result, the investment in a BESS under current market conditions cannot be justified, when valued with net present value (NPV). In the second step, the initial MILP model is extended with a degradation process, which ensures that the battery dispatch balances net cash flow with degradation cost. The improvement in the pattern of dispatch is reflected in a significant improvement in NPV, as demonstrated by the case study in Section 9; the BESS project reaches the break-even point in Scenario 2.2. In the third step, ROA is introduced to extend the NPV value from the preceding steps with the value of uncertainty and flexibility inherent in a BESS project. A literature review of ROA in the field of BESS projects provides the grounds for deploying a multiple-criteria decision analysis (MCDA) in the next step. Eight decision criteria are proposed, based on extensive research in the field, in order to facilitate selection of the optimal ROA method. The created valuation framework enables practitioners to select the ROA method which best meets specific valuation requirements. The valuation framework is applied in a case study, where the Cox-Ross-Rubinstein binomial option pricing model (CRRM) received the highest score out of the three ROA methods considered. For calculating the volatility of a project, simulation of future project cash flow is demonstrated as a useful alternative to other methods, such as implied volatility determined on a derivatives market, or volatility predicted with (Generalized) Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity (G)ARCH family models. The case study shows the positive value of postponing the investment in a BESS project, and shows that even a BESS project with negative NPV can have a positive value, when valuing with the use of ROA. Most importantly, it confirms the functionality and benefits of the proposed BESS valuation framework.

Liberalizace energetického sektoru a pokračující rozvoj občasných obnovitelných zdrojů energie (renewable energy sources - RES) podpořily pokročilé přístupy ke skladování energie. Bateriové systémy skladování energie (battery energy storage systems - BESS) nabízejí vyhovující parametry skladování; vysoké počáteční kapitálové náklady však omezují výraznější rozšíření technologie. Efekt vysokých kapitálových nákladů je zhoršován neadekvátními metodami oceňování používanými pro tento typ investice. Projekty BESS jsou realizovány za vysoké nejistoty pramenící především z vysoké volatility cen energií. Management má zároveň obvykle flexibilitu, co se týče rozsahu a načasování projektů BESS. Tradiční metody diskontovaných peněžních toků (discounted cashflow - DCF) tyto aspekty nedostatečně zohledňují, což může vést k podhodnocení projektu. Analýza reálných opcí (real options analysis - ROA) zohledňuje nejistotu i flexibilitu, která je tomuto typu projektů vlastní, a nabízí pokročilý způsob oceňování. Přístup ROA však nelze vnímat jako substitut tradiční metody DCF, ale spíše jako její complement. Tato disertační práce respektuje význam jak metody DCF, tak metody ROA, a navrhuje model pro oceňování zahrnující oba přístupy, určený speciálně pro projekty BESS. Metoda DCF je založena na robustním modelu smíšeného celočíselného lineárního programování (mixed-integer linear programming - MILP), který maximalizuje čistý peněžní tok generovaný využitím BESS pro cenovou arbitráž na spotovém trhu. V prvním scénáři je model MILP řešen bez zohlednění procesu degradace, což vede k rychlé degradaci BESS. V důsledku toho nelze investici do BESS oceněnou pomocí čisté současné hodnoty (net present value - NPV) za současných podmínek na spotovém trhu ospravedlnit. Ve druhém kroku je počáteční model MILP rozšířen o proces degradace, který zajišťuje, že je při použití BESS pro cenovou arbitráž čistý peněžní tok porovnáván s náklady degradace. Na případové studii je ukázáno, že takto vylepšená strategie arbitráže se odráží ve významném navýšení hodnoty NPV; projekt BESS dosáhne ve scénáři 2.2. bodu zvratu. Ve třetím kroku je využita metoda ROA s cílem hodnotu projektu vyjádřenou pomocí NPV určené v předchozím kroku dále rozšířit o hodnotu nejistoty a flexibility vlastní projektu BESS. Přehled literatury o ROA v oblasti projektů BESS poskytuje základ pro nasazení vícekriteriální rozhodovací analýzy (multiple-criteria decision analysis - MCDA) v dalším kroku. S cílem usnadnit výběr optimální metody ROA je navrženo osm rozhodovacích kritérií. Vytvořený rámec pro oceňování umožňuje vybrat metodu ROA, která nejlépe splňuje konkrétní požadavky na oceňování. Rámec oceňování je aplikován v případové studii, ve které Cox-Ross-Rubinsteinův binomický model oceňování opcí (Cox-Ross-Rubinstein binomial option pricing model - CRRM) získal nejvyšší skóre ze tří uvažovaných metod ROA. Pro výpočet volatility projektu je použita simulace, která je považována za smysluplnou alternativu k jiným metodám výpočtu volatility jako je implikovaná volatilita určená na trhu s deriváty nebo volatilita predikovaná pomocí modelů podmíněné heteroskedasticity typu (G)ARCH (Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity). Případová studie potvrzuje kladnou hodnotu odložení investice do projektu BESS a ukazuje, že i projekt BESS s negativní NPV může mít kladnou hodnotu při oceňování pomocí ROA, a co je nejdůležitější, potvrzuje funkčnost a výhody navrhovaného oceňovacího rámce BESS.