Auszug
Im Folgenden werden zunächst die konzeptionellen Anforderungen an das Netzinfrastruktur-Management in der Elektrizitätswirtschaft ausgearbeitet. Im Anschluss erfolgt die Vorstellung von bereits existierenden Performance Management-Konzepten mit grundsätzlicher Relevanz für das Stromnetzgeschäft. Die bestehenden Konzepte werden dabei nach allgemeinen und geschäftsspezifischen Ansätzen unterschieden. Die Eignung dieser Konzepte für das Netzinfrastruktur-Management in der Elektrizitätswirtschaft wird abschließend auf Basis der zuvor definierten Konzeptanforderungen beurteilt.
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Literatur
Zum allgemeinen betriebswirtschaftlichen Management-Verständnis vgl. z. B. Drucker (2007), S. 3–23.
Der Begriff „Performance“ wird im Rahmen dieser Arbeit als „der bewertete Beitrag zur Erreichung der Ziele einer Organisation verstanden“, „welcher durch Individuen und Gruppen von Mitarbeitern innerhalb der Organisation sowie von externen Gruppen (wie z. B. Lieferanten) erbracht werden“ kann (Hoffmann (1999), S. 8). Das hier zu Grunde liegende Performance-Verständnis geht somit über rein finanzielle Größen hinaus.
Vgl. z. B. Fickert (2004), S. 708. Demnach soll „das Business Performance Management (...) die Unternehmensleistung transparent messen und dazu beitragen, deren Ursachen und Wirkungen zu identifizieren sowie Korrekturprozesse zur erfolgreichen Steuerung auszulösen“.
Vgl. z. B. Hoffmann (1999), S. 33 in Verbindung mit Fitzgerald et al. (1996), S. 441.
Die „hierarchy of accounting qualities“ ist im Rahmen des Statement on Financial Accounting Concepts 2 (SFAC 2) des FASB seit Mai 1980 als Konzeptgrundlage für die Rechnungslegung nach US GAAP in Kraft; vgl. Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), S. 1. Die zentralen Qualitätskriterien des SFAC 2 finden sich zudem im „Framework for the Preparation and Presentation of Financial Statements“ des International Accounting Standards Board (IASB) wieder. Vgl. International Accounting Standards Board (IASB) (2001), S. 1.
Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), S. 20.
Im Folgenden werden die der Arbeit zu Grunde gelegten allgemeinen Qualitätsanforderungen an Managementinformationen gemäß SFAC 2 des FASB nur überblicksweise dargestellt. Zur näheren Erläuterung von Struktur und Inhalt der „hierarchy of accounting qualities“ siehe Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980).
Das FASB definiert den Begriff „relevance“ als „the capacity of information to make a difference in a decision by helping users to form predictions about the outcomes of past, present and future events or to confirm or correct prior expectations“. Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), S. 10. Zur näheren Erläuterung des Qualitätskriteriums „Relevance“ sowie der weiteren Qualitätskriterien siehe Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), § 46–132.
Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), Paragraph 51.
Der Begriff „reliability“ wird vom FASB definiert als „the quality of information that assures that information is reasonably free from error and bias and faithfully represents what purports to represent“. Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), S. 10.
Das Unterkriterium der Vollständigkeit („completeness“) wird diesbezüglich in SFAC 2 § 79–80, der Aspekt systematischer Verzerrungen („effects of bias“) in SFAC 2 § 77–78 und der Aspekt der Scheingenauigkeit („precision and uncertainty“) in SFAC 2 § 72–76 erläutert. Vgl. Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), ebenda, Paragraph 51.
Stein (2000), Chapter 3.
Das Kriterium „comparability“ wird nach FASB definiert als „the quality of information that enables users to identify similarities in and differences between two sets of economic phenomena“. Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), S. 10.
Das FASB definiert „understandability“ als „the quality of information that enables users to percieve its significance“. Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), S. 11.
Das Kriterium „Materiality“ wird durch das FASB wie folgt definiert: „The magnitude of an omission or missstatement of accounting information that, in the light of surrounding circumstances, makes it probable that the judgement of a reasonable person relying on the information would have been changed or influenced by the omission or misstatement“. Financial Accouting Standards Board (FASB) (1980), S. 10.
Vgl. auch Kallweit et al. (2005), S. 488/489.
Vgl. z. B. Weber et al. (2003), S. 8/9.
Vgl. das Akteursmodell von Weber (Weber et al. (2003), S. 9/10).
Zur näheren Erläuterung der Pricipal-/Agent-Theorie siehe z. B. Berle et al. (1948) bzw. Jensen et al. (1976).
Die Bedeutung der Unternehmenskultur für den Erfolg eines Performance Management-Konzeptes wird zum Beispiel durch Fickert hervorgehoben (vgl. Fickert (2004), S. 712.
Im Falle Deutschland schneiden Strom-und Gasversorger in einem aktuellen Industrie-übergreifenden Imageranking des Verbandes der Energiewirtschaft (VDEW) zum Beispiel als schlechteste Branchen nach der Mineralöl-und Kernkraftindustrie ab. Vgl. Kinast (2007) S. 7 in Verbindung mit Verband der Energiewirtschaft (VDEW) (2007)
Vgl. Nicolai et al. (2007), S. 60.
Für die übrigen, mit dieser Auswahl nicht abgedeckten allgemeinen Management-bzw. Performance Management-Konzepte wird an dieser Stelle auf die entsprechende betriebswirtschaftliche Literatur verwiesen. (Siehe z. B. Schwaninger (1994)).
Vgl. Rappaport (1986), Koller et al. (2005a), S. 19–21; Gebhardt et al. (2005), S. 1.
Vgl. z. B. Fickert (2004), S. 710. Weiterhin stellt zum Beispiel auch der Cash Flow Return Investment (CFROI) eine häufig verwendete wertorientierte Steuerungskennzahl dar (vgl. z. B. Velthuis et al. (2005), S. 16).
Vgl. z. B. das Shareholder Value-Netzwerk von Rappaport (Rappaport (1999), S. 68). Für weiterführende Hintergrundinformationen zum Value Based Managements wird auf die diesbezügliche Fachliteratur verwiesen (siehe z.B. oben). Da das Value Based Management auch als eine Grundlage für das hier zu entwickelnde Netzinfrastruktur-Management-Framework dient, werden konkrete Ausgestaltungsmöglichkeiten in Abschnitt 4.5 näher erläutert.
Vgl. Kaplan et al. (1992), S. 71–79. Zur Bedeutung der Balanced Scorecard für das Business Performance Management vgl. z. B. Fickert (2004), S. 708.
Für die einzelnen Perspektiven formulieren Kaplan/Norton dabei folgende Untersuchungsfragen: „Financial“: Wie sollen wir gegenüber Teilhabern auftreten, um finanziellen Erfolg zu haben?; „Customer“: Wie sollen wir gegenüber unseren Kunden auftreten, um unsere Vision zu verwirklichen; „Internal Business Processes“: Wie sollen wir unsere Prozesse gestalten, um unsere Teilhaber und Kunden zu befriedigen?; „Learning and Growth“: Wie können wir unsere Veränderungs-und Wachstumspotentiale fördern, um unsere Vision zu verwirklichen?; vgl. Kaplan et al. (2004), S. 31. Ein weiteres Konzept der Scorecard-basierten Steuerung ist z. B. das in Frankreich entwickelte Tableaux de Bord.
Vgl. z. B. das Risikomanagementverständnis von Gleissner et al. (2005), S. 27.
Vgl. z. B. Reichmann (2006), S. 615–620; Gleissner et al. (2005), S. 28.
Zum Beispiel unterscheidet Keitsch die Risikobereiche „Risiken höherer Gewalt“, „politische und/oder ökonomische Risiken“, „Geschäftsrisiken“, „Betriebsrisiken“ und „Finanzrisiken“. Vgl. Keitsch (2004), S. 5.
Vgl. Horngren et al. (2005), S. 3.
Vgl. Fickert (2002), S. 96 in Verbindung mit Horngren et al. (2005), S. 10.
Da der Bereich der Netzplanung hier im Folgenden nur überblicksweise vorgestellt werden kann, wird zur näheren Erläuterung der Netzplanung für Stromnetze auf die entsprechende Fachliteratur verwiesen. Vgl. z. B. Paulun (2007); Maurer (2004); Cheng et al. (2006).
Vgl. z. B. Maurer (2005), S. 23.
Als Beispiel für die Anwendung von Sollnetzregeln siehe u.a. Montebaur (2005).
Für die Zuverlässigkeitsanalyse werden bspw. folgende Tools am Markt angeboten (Analysetool (Anbieter)): NEPLAN® (ABB AG); Quintessence (CONSENTEC GmbH/H &S GmbH); INTEGRAL (Forschungsgemeinschaft für elektrische Anlagen und Stromwirtschaft e. V.); PSS™SINCAL (Siemens AG). Vgl. Linke (2005), S. 9.
Maurer et al. (2005), S. 3. Zuverlässigkeitsanalyse für eine (n−1)-sichere Netzstruktur auf Basis des an am IAEW der RWTH Aachen entwickelten Planungsverfahren RAMSES. Das (n−1)-Prinzip besagt dabei, dass ein Einzelausfall einer wesentlichen Netzkomponente aufgrund von Redundanzen nicht die Netzstabilität des Netzes gefährdet. Die 380/110 KV-Umspannstationen sind im Beispiel mit jeweils zwei 300 MVA Transformatoren ausgestattet. Mit QU wird in der Abbildung die Nichtverfügbarkeit des Netzes bei einem spezifischen Kunden in Minuten pro Jahr bezeichnet.
Vgl. Sobek (2006), S. 13–20; Power System Engineering Research Center (PSERC) (2006), S. 2–4; Gallas et al. (2006), S. 16.
Eigene Darstellung; zum Teil angelehnt Balzer et al. (2004), S. 674.
Dies liegt u.a. darin begründet, dass zum einen der Aufwand für zeitorientierte Instandhaltungsmaßnahmen, wie oben bereits angemerkt, im Rahmen des Budgetierungsprozesses sehr einfach und exakt geplant werden kann. Zum anderen lassen sich zeitorientierte Instandhaltungsstrategien gut in IT-Systemen abbilden, da ausschließlich die Variable „Zeit“ zu berücksichtigen ist. Vgl. Sobek (2006), S. 20.
Benz (2006), S. 6.
Der Betriebsmittelzustand wird diesbezüglich als Ersatzgröße für die Betriebsmittelzuverlässigkeit verwendet. In der Praxis kann das Betriebsmittel-spezifische Ausfallverhalten bisher noch nicht belastbar abgebildet werden (vgl. FGH — Forschungsgemeinschaft für elektrische Anlagen und Stromwirtschaft e.V. (2006), S. 4–5).
Ausgestaltungsbeispiel in Anlehnung an Benz (2006), S. 10.
Vgl. RIMAP-Konsortium (2004); CIGREJWG B3/C2 (2003); Power System Engineering Research Center (PSERC) (2006).
Vgl. The Institute of Asset Management (IAM); et al. (2004).
Vgl. z.B. Schorn et al. (2005), S. 62–63; Kallweit et al. (2005), S. 489. Fritz (2006), S. 3. Da die strategische Asset Planung hier nur überblickweise vorgestellt werden kann, wird zur näheren Erläuterung der diesbezüglichen Konzepte auf die entsprechende Literatur (siehe z.B. oben) verwiesen.
Fritz (2006), S. 11.
Vgl. Altenberend et al. (2007), S. 21.
Vgl. z.B. Goes (2003), S. 218/219.
Zur näheren Erläuterung vgl. Goes (2003), S. 274–277.
Goes (2003), S. 275.
Da der Fokus dieser Arbeit auf dem regulierten Kerngeschäft liegt, wird auf diesen Aspekt hier allerdings nicht näher eingegangen. Zur näheren Erläuterung des Leistungsprogramms von Stromnetzbetreibern sowie der geschäftsspezifischen Kosten-und Erlösrechnungsrechnung im Allgemeinen siehe z.B. Goes (2003).
Goes (2003), S. 246. In der Originalabbildung sind zusätzlich die Produkte des Transportnetzgeschäftes enthalten, die hier nicht betrachtet werden. Zudem wird der Bereich „Messung und Abrechnung“ hier nicht als Kerngeschäft, sondern als zusätzliche Dienstleistung betrachtet, da er nicht zum engeren Bereich des Netzmonopols gehört (vgl. Pfaffenberger et al. (2002), S. 374).
Vgl. Estache et al. (2003), S. 2.
Vgl. Estache et al. (2003); S. 4. Das regulatory model der World Bank wurde auf Basis erster positiver Erfahrungen aus Ländern in einem fortgeschrittenen Privatisierungsstadium wie UK insbesondere für Entwicklungsländer konzipiert, in denen die Verständigungsprobleme zwischen Privatinvestor und Regulator häufig ausnehmend groß sind. In diesem Zusammenhang wurde durch die World Bank z. B. unter dem Titel „Financial Modeling of Regulatory Policy for Water and Electricity Distribution Services“ in 2002 ein spezifisches regulatorisches Finanzmodell für die Regulierung von Wasser-und Stromversorgern entwickelt (vgl. The World Bank: The Public-Private Infrastructure Advisory Facility (PPIAF) (2004), S. 1). Wesentliche Simulationsparameter sind in diesem Modell u.a. die Tarifhöhe, die Bevölkerungsentwicklung sowie CAPEX-und OPEX-Vorgaben. Als weiteres Beispiel für ein regulatorisches Finanzmodell für das Stromnetzgeschäft siehe z.B. das zahlungsstrombasierte Verfahren zur Simulationsanalyse der Netznutzungsentgelte elektrischer Energieverteilungsnetze von Jendrian (vgl. Jendrian (2002).
Anstelle des hier gewählten Begriffs „Regulatory Model“ wird für das Finanzmodell der World Bank häufig auch der Begriff „Public Private Infrastructure“-Model verwendet (vgl. z.B. The World Bank; The Public-Private Infrastructure Advisory Facility (PPIAF) (2004), S. 1).
Vgl. Estache et al. (2003); S. 3–6. Ein Privatinvestor kann dementsprechend auf Basis des Modells die IIR für alternative Regulierungsszenarien ermitteln.
Zur näheren Erläuterung der Grenzen der allgemeinen Management-Konzepte wird hier auf die geschäftsspezifische Konzeptausgestaltung in Hauptkapitel 4 sowie die entsprechende Literatur verwiesen. Vgl. z. B. Young et al. (2001), Fickert (2004), Gleissner et al. (2005).
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(2008). Konzepte für das Netzinfrastruktur-Management in der Elektrizitätswirtschaft. In: Netzinfrastruktur-Management. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-8006-9_3
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