Markante Strukturbrüche in der Energiebranche begleitet von technologischen Entwicklungssprüngen haben zu einem deutlich erhöhten Tempo bei der Umgestaltung von Energiemärkten geführt. Insbesondere die Deutsche Energiewende liefert eine sehr gute Illustration dafür, wie ein nationaler Stromerzeugungspark sein Erscheinungsbild auf einer ungewöhnlich kurzen Zeitskala komplett verändern kann. Innerhalb nur weniger Jahre hat sich die Landschaft der Energieerzeugung in Deutschland dramatisch gewandelt. Diese Entwicklung wird flankiert vom Kernenergieausstieg sowie einer nachhaltigen Verschiebung von der zentralen und thermischen Stromerzeugung hin zur dezentralen und verteilten Erzeugung aus erneuerbaren Energieträgern. In solch einem sprunghaften Marktumfeld stellt sich im Zusammenhang mit der Planungssicherheit für Investoren die Frage nach zuverlässigen Werkzeugen zur Bewertung von spezifischen Investitionsprojekten unter Berücksichtigung möglicher Marktszenarien. Die Entscheidung für diese Art von Projekten (seien es Onshore- und Offshore-Windfarm-Projekte, größere Photovoltaik-Farmen, Pools von verteilten Mikroerzeugungseinheiten, Stromspeicherportfolios etc.) hängt maßgeblich von den zu erwartenden Deckungsbeiträgen für die nächsten zehn bis zwanzig Jahre ab. Hier stellt sich die Frage, welche Art von Modellansätzen einen deutlichen Beitrag in der Modellentwicklung für Strompreise leisten können. Die sehr umfangreiche Modellklasse der sogenannten Strukturmodelle, auch als Hybridmodelle bezeichnet, stellt ein mächtiges mathematisches Handwerkszeug zur Beschreibung der Besonderheiten von Strommärkten dar. Das zentrale Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von erweiterten Strukturmodellen für Strommärkte, für die eine analytische Formulierung mit geschlossenen Lösungen möglich ist und mit dem Zweck der Szenarioanalyse und der Anlagenbewertung. Wir schlagen in dieser Arbeit neue erweiterte Strukturmodelle vor und leiten geschlossene Ausdrücke für Strompreis-Erwartungswerte und Prämien von Strompreis-Optionen her. Die entwickelten Modelle weisen folgende Charakteristika auf: (1) Einbeziehung einer beliebigen Zahl N von Technologieklassen (insbesondere N>2) innerhalb der Merit-Order. (2) Produktionskapazitäten und marginale Grenzkosten werden als Zufallsvariablen behandelt. (3) Einführung einer Engpassfunktion (Scarcity Function) zur Berücksichtigung von Abweichungen des Strompreises vom marginalen Grenzkostenniveau. (4) Einbettung zweier Modellformulierungen für jede einzelne Modellvariante: Die arithmetische Formulierung und die geometrische Formulierung für die stochastischen Prozesse der marginalen Grenzkosten. (5) Implementierung von zwei Merit-Order-Varianten: Eine Modellarchitektur beschreibt die Merit-Order als Stufenfunktion. Die andere Architektur modelliert die Merit-Order als stückweise lineare oder als stückweise exponentielle Funktion (auch als Bid-Stack-Model bezeichnet). (6) Entwicklung einer expliziten Formel für den Strompreis als Funktion von stochastischen Treibern wie etwa Residualnachfrage, Produktionskapazitäten sowie marginalen Grenzkosten. (7) Erweiterung der Strukturmodelle in Richtung nicht-normalverteilter und nicht-lognormalverteilter marginaler Grenzkosten. (8) Erweiterung hinsichtlich nicht-normalverteilter Residualnachfrage. Alle obenstehenden Charakteristika sind in einem geschlossenen analytischen Modell abgebildet, d. h. wir geben geschlossene Lösungen für Strompreisderivate an. Nach unserem Kenntnisstand sind die hier entwickelten Strukturmodelle die ersten analytischen Hybridmodelle mit geschlossenen Lösungen unter Einbeziehung aller oben genannten Charakteristika.