CC BY
3УДК 338.51 DOI: 10.24412/2658-6703-2024-4-62-72
EDN: CNOLCQ
Модельная оценка экономических последствий декарбонизации электроэнергетики
Аликин Руслан Олегович [0000-0003-0210-8296] Институт энергетических исследований РАН, Москва, 117186, Россия E-mail: [email protected]
Аннотация. Глобальные экологические инициативы, в которых Россия принимает участие, подразумевают декарбонизацию национальной экономики. Электроэнергетика является наиболее перспективным сектором экономики с точки зрения технологической реализуемости снижения выбросов СО2. Однако, из-за особенностей механизма ценообразования на оптовом рынке электроэнергии России интенсивный рост безуглеродных мощностей в структуре производства может привести к снижению спотовой (почасовой) цены на «рынке на сутки вперед» (РСВ). Это обусловлено тем, что новые безуглеродные мощности будут замещать более дорогие традиционные источники энергии, замыкающие баланс и формирующие цену. Снижение спотовой цены негативно скажется на окупаемости действующих и запланированных проектов. В статье выполнена оценка ценовых последствий реализации различных сценариев декарбонизации в российской электроэнергетике. Основной фокус сделан на оценку уровня равновесных цен оптового рынка энергии при увеличении мощности разных типов безуглеродных электростанций (АЭС, ВЭС и СЭС) и безусловном выполнении условий надежного энергоснабжения. Представленные количественные экономические оценки получены с помощью разработанного в ИНЭИ РАН модельного инструментария для коммерческой диспетчеризации генерирующих мощностей, имитирующего механизм ценообразования на оптовом рынке электроэнергии.
Ключевые слова: моделирование, режимы потребления, электроэнергетика, декарбонизация, спотовая цена, парниковые газы.
1 Введение
В ЕЭС России производственная база электроэнергетики формировалась преимущественно технологиями традиционной диспетчируемой генерации. Однако, в последние годы задача декарбонизации энергетики выходит на первый план в
долгосрочных стратегиях развития экономик многих стран, включая Россию. Так, в Климатической доктрине РФ обозначена долгосрочная цель по достижению углеродной нейтральности к 2060 году.
На данный момент, в ЕЭС России, безуглеродные источники энергии, включая АЭС и ГЭС, составляют около 35% установленной мощности, обеспечивая 37% производства электроэнергии [1]. Целевым показателей для ядерной энергетики является увеличение доли производства электроэнергии до 25% к 2045 году [2].
Ввод больших объемов безуглеродной генерации оказывает существенное влияние на экономическую эффективность функционирования субъектов энергосистемы, снижая спотовые цены на электроэнергию [3].
2 Инструменты и методы
В ходе исследования в ИНЭИ РАН была разработана Модель комплексной коммерческой оптимизации» (МОККО). Программный комплекс МОККО обеспечивает компьютерную реализацию математической оптимизационной модели коммерческой диспетчеризации электроэнергетики [4].
Программа позволяет пользователю определять экономически оптимальный режим работы моделируемых объектов электроэнергетики, задавать уровень их агрегирования для представления в виде переменных ЛП-задачи, устанавливать взаимосвязи между ними, а также задавать ограничения на условия их функционирования в виде системы уравнений.
Однако помимо решения классической (прямой) задачи по оптимизации использования мощности электростанций в почасовых балансах, применение таких моделей позволяет исследовать изменение профиля спотовой цены на основе решения двойственной задачи линейного программирования.
Валидация модели МОССО была проведена для отчетного (2021) года и для мульти узлового представления ЕЭС России в виде 6 синхронных ОЭС с расчетом на модели FlexTool модель (IRENA) [5]. Результаты представлены в таблице 1.
Таблица 1. Результаты валидации модели МОККО, [4]
Показатель FlexTool МОККО Разница %
Целевая функция, млн. руб 688185,8 688290,8 -0,015%
Спотовая цена ОЭС Центра, руб/МВтч 1388,1 1389,8 -0,119%
Спотовая цена ОЭС Северо-запада, руб/МВтч 1354,3 1355,6 -0,093%
Спотовая цена ОЭС Средней Волги, руб/МВтч 1308,9 1316,7 -0,598%
Спотовая цена ОЭС Урала, руб/МВтч 1195,7 1198,4 -0,226%
Спотовая цена ОЭС Юга, руб/МВтч 1366,6 1371,8 -0,379%
Спотовая цена ОЭС Сибири, руб/МВтч 846,9 869,3 -2,643%
3 Результаты анализа
Введение новых безуглеродных мощностей, имеющих несопоставимо более низкие топливные затраты приведет к изменению равновесной цены, которая будет определяться переменными затратами уже другого, более дешевого поставщика, замыкающего баланс при новых условиях. Переход к новой точке рыночного равновесия снизит спотовую цену и негативно скажется на окупаемости реализуемых и планируемых в будущем проектов (Рис. 1).
Рис. 1. Влияние вводов безуглеродных технологий на спотовую цену электроэнергии (составлено автором на основе, [3])
Таким образом, помимо проблем, связанных с гибкостью энергосистемы [6], увеличение доли безуглеродных источников оказывает существенное влияние на конкурентное ценообразование. Этот эффект наглядно проявляется в энергосистемах Европы [7], где доля ВИЭ-электростанций является одной из самых высоких в мире.
Как показало исследование [3], прослеживается четкая взаимосвязь между снижением цены на спотовом рынке электроэнергии и приростом доли низкоуглеродных источников энергии. Феномен, когда каждая новая введенная единица мощности ухудшает ценовые условия для окупаемости следующих вводимых мощностей, получил название эффекта «ценового каннибализма» [8].
В России спотовый рынок электроэнергии называется «рынок на сутки вперед» (РСВ). В основе его работы лежит почасовая оптимизация состава загружаемых генерирующих мощностей по переменным (топливным) затратам. Так формируется кривая оптимального предложения электроэнергии. Цена электроэнергии на каждый час определяется переменными (топливными) затратами электро-
станции, замыкающей баланс спроса и предложения в каждом узле энергосистемы. В данном докладе феномен «ценового каннибализма» исследован применительно к условиям функционирования ЕЭС России и рынка «на сутки вперед» в 2021 году. При этом в качестве «возмущающего» фактора рассмотрен дополнительный рост мощностей АЭС, ВЭС и СЭС. Полученные оценки ценовых последствий отображены в таблицах 2, 3 и 4.
Таблица 2. Анализ ценовых последствий в сценариях увеличения мощности АЭС
Сценарии
1 2 3 4 5
Дополнительная мощность ВЭС ГВт 0 2,5 5,0 7,5 10,0
Спотовая цена электроэнергии, руб./МВтч
Первая ЦЗ в целом 1321,6 1294,1 1260,8 1226,8 1187
ОЭС Юга 1385,3 1353,8 1322,8 1278,8 1227,6
ОЭС Урала 1208,2 1195,1 1177,4 1162,3 1146,9
ОЭС Средней Волги 1319,2 1281,9 1242,4 1213,4 1175,5
ОЭС Северо-Запада 1359 1325,2 1281,1 1238,7 1186,9
ОЭС Центра 1398,7 1364,8 1321,3 1272,7 1216,6
Изменение спотовой цены, в % относительно сценария 1
Первая ЦЗ в целом 0 -2,1 -4,8 -7,7 -11,3
ОЭС Юга 0 -2,3 -4,7 -8,3 -12,8
ОЭС Урала 0 -1,1 -2,6 -3,9 -5,3
ОЭС Средней Волги 0 -2,9 -6,2 -8,7 -12,2
ОЭС Северо-Запада 0 -2,6 -6,1 -9,7 -14,5
ОЭС Центра 0 -2,5 -5,9 -9,9 -15,0
Изменение годовых затрат на производство электроэнергии, в % относительно сценария 1 0 -2,9 -5,8 -8,5 -11,1
Таблица 3. Анализ ценовых последствий в сценариях увеличения мощности ВЭС
Сценарии
1 2 3 4 5
Дополнительная мощность ВЭС ГВт 0 2,5 5,0 7,5 10,0
Спотовая цена электроэнергии, руб./МВтч
Первая ЦЗ в целом 1321,2 1310,4 1300,5 1290,7 1280,5
ОЭС Юга 1385 1353,1 1327,6 1300,6 1266,8
ОЭС Урала 1208 1206,4 1201,4 1195,8 1190,1
ОЭС Средней Волги 1319 1300,3 1286,5 1271,2 1257,6
ОЭС Северо-Запада 1359 1351,8 1346,2 1341,6 1336,9
ОЭС Центра 1399 1390,1 1382,5 1376,8 1371,7
Изменение спотовой цены, в % относительно сценария 1
Первая ЦЗ в целом 0 -0,8 -1,6 -2,3 -3,1
ОЭС Юга 0 -2,3 -4,2 -6,1 -8,6
ОЭС Урала 0 -0,1 -0,6 -1,0 -1,5
ОЭС Средней Волги 0 -1,4 -2,5 -3,6 -4,7
ОЭС Северо-Запада 0 -0,5 -0,9 -1,3 -1,6
ОЭС Центра 0 -0,6 -1,2 -1,6 -1,9
Изменение годовых затрат на производство электроэнергии, в % относительно сценария 1 0 -1,15 -2,28 -3,39 -4,47
Таблица 3. Анализ ценовых последствий в сценариях увеличения мощности СЭС
Сценарии
1 2 3 4 5
Дополнительная мощность СЭС ГВт 0 2,5 5,0 7,5 10,0
Спотовая цена электроэнергии, руб./МВтч
Первая ЦЗ в целом 1321,2 1313,5 1308,9 1304,1 1302,2
ОЭС Юга 1385 1365,2 1355,6 1341,5 1336,1
ОЭС Урала 1208 1205,1 1200,8 1197,8 1195,3
ОЭС Средней Волги 1319 1304,2 1295,6 1288,3 1285,9
ОЭС Северо-Запада 1359 1354,5 1352,6 1351,0 1350,6
ОЭС Центра 1399 1393,6 1391,7 1389,4 1389,2
Изменение спотовой цены, в % относительно сценария 1
Первая ЦЗ в целом 0 -0,6 -0,9 -1,3 -1,4
ОЭС Юга 0 -1,5 -2,1 -3,2 -3,5
ОЭС Урала 0 -0,3 -0,6 -0,9 -1,1
ОЭС Средней Волги 0 -1,1 -1,8 -2,3 -2,5
ОЭС Северо-Запада 0 -0,3 -0,5 -0,6 -0,6
ОЭС Центра 0 -0,4 -0,5 -0,7 -0,7
Изменение годовых затрат на производство электроэнергии, в % относительно сценария 1 0 -0,74 -1,47 -2,18 -2,89
Во всех рассмотренных сценариях можно заметить почти линейный тренд на снижение значений как целевой функции модели (общая сумма затрат на производство электроэнергии), так и средневзвешенных за год спотовых цен электроэнергии. Ценовой эффект сильнее выражен при интеграции АЭС в энергосистему (Рис. 2). Обусловлено это более высоким КИУМ АЭС по сравнению с ВЭС и СЭС, и как следствие большим количеством «дешевых» кВт*ч на единицу установленной мощности.
Рис. 2. Ценовые последствия расширения безуглеродных мощности в первой ЦЗ
Наибольшее развитие ВЭС и СЭС получили в ОЭС Юга. Именно для этой относительно небольшой части ЕЭС России, эффект ценового каннибализма исследован более тщательно. В частности, при параметрическом увеличении мощности ВЭС или СЭС проанализировано изменение не только спотовой цены электроэнергии, но и выручки разных типов электростанций. На рисунках 3 и 4 представлено изменение абсолютной выручки электростанций.
0
Базовый -1 ГВт +2,5 ПВт -5 ПВт +7,5 ГВт +10 ГВт -15 ГВт +20 ПВт —ГЭС газ —в-:ЭС\тапь —»-АЭС —»-ГЭС—»—БЭС СЭС
Рис. 3. Изменение выручки электростанций для различных сценариев вводов мощностей
СЭС в ОЭС Юга, [9]
50 45 40 35 Ё 30 Ё 25 i 20 15 10 5 О
Рис. 4. Изменение выручки электростанций для различных сценариев вводов мощностей ВЭС в ОЭС Юга, [10]
Важным эффектом является нелинейный характер изменения выручки ВИЭ. В сценариях подразумевающих ввод до 10 ГВт ВИЭ в ОЭС Юга, общий объём выручки всех типов электростанций, за исключением ВИЭ, снижается. В сценариях с вводом более 10 ГВт ВИЭ тенденция снижения выручки традиционных электростанций сохраняется, однако и выручка ВИЭ также начинает снижаться. Это можно объяснить более быстрым снижением равновесной цены РСВ по причине существенного увеличения доли станций с низкими переменными издержками в структуре генерации.
Также при введении более 10 ГВт ВИЭ в ОЭС Юга некоторые мощности остаются невостребованными в часы пикового производства ВИЭ, в следствии чего происходит их принудительное отключение, то есть снижение среднего КИУМ. Следовательно, для каждой энергосистемы существует такой объем мощности ВИЭ, больше которого, при существующей структуре мощностей, экономически нецелесообразно наращивать мощности ВИЭ, поскольку это будет уменьшать их общую выручку.
В современных условиях окупаемость и возврат инвестиций в проектах безуглеродной генерации только частично осуществляется за счет выручки на спото-вом рынке, остальная же часть обеспечивается дополнительными механизмами поддержки. В России такая поддержка в рамках обеспечивается через механизм договоров о предоставлении мощности (ДПМ) за счет специальных тарифов на мощность.
При снижении спотовой цены электроэнергии, для обеспечения экономической эффективности и достижения цены окупаемости, доля платежа за мощность в выручке безуглеродных технологий должна быть увеличена. Таким образом, реализация той или иной программы развития АЭС или ВИЭ-электростанций сопровождается снижением спотовой цены и ростом объемов дополнительной тарифной поддержки для этих проектов [8].
4 Выводы
Все более значимую роль в национальных стратегиях развития экономики играют эколого-климатические соображения, стимулирующие переход к низкоуглеродной технологической структуре электроэнергетики. Интеграция больших объемов безуглеродных источников энергии, может привести к снижению спото-вых цен электроэнергии и, как следствие, к ухудшению окупаемости энергетических проектов в условиях конкурентного рынка.
Для полноценного исследования этой проблемы необходим комплексный подход, включающий многоступенчатое моделирование с применением нескольких инструментов, включая как модели развития, так и коммерческой диспетчеризации мощностей.
Разработанная в ИНЭИ РАН модель коммерческой диспетчеризации позволяет на основе решения двойственной задачи линейного программирования определить масштабы изменений в профиле спотовой цены электроэнергии и выручке поставщиков. Такая постановка задачи открывает возможность исследования экономических последствий реализации различных сценариев декарбонизации энергетики.
Выполненный с помощью модели МОККО анализ функционирования ЕЭС России показал, что внедрение достаточно больших мощностей АЭС или ВИЭ может заметно понизить уровень спотовых цен и как следствие потребовать расширения внерыночных механизмов компенсации вложений в безуглеродные источники.
Благодарность. Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда (проект № 21-79-30013)
Литература
1. Системный оператор ЕЭС России, 2022 [Электронный ресурс] - URL: https://www.so-ups.ru/functioning/ups/ups2022/. (дата обращения 10.10.2024)
2. Департамент коммуникаций Электроэнергетического дивизиона Госкорпорации «Ро-сатом». [Электронный ресурс] - URL: https://www.rosatom.ru/joumaHst/news/rosatom-dosrochno-vypolnil-gosudarstvennoe-zadanie-po-vyrabotke-elektroenergii/ (дата обращения 10.10.2024)
3. Веселов Ф.В., Ерохина И.В., Никулина Е.А., Моделирование ценовых последствий на конкурентном рынке электроэнергии в России интенсивном развитии неуглеродных электростанций // 13-я международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (Москва, 28-30 сентября 2020 года) С. 156-164.
4. Аликин Р.О., Городилов М. А., Люшнин Л.С., Модель комплексной коммерческой оптимизации энергосистем МОККО // Энергетика и энергосбережение: теория и практика. Сборник материалов VIII Международной научно-практической конференции
(Кемерово, 6 - 8 декабря 2023 г.). - Кемерово: КузГТУ, 2024. - С. 204.1-204.6. [Электронный ресурс] - URL: https://science.kuzstu.ru/wp-content/Events/Conference/energ/2023/energ/pages/Articles/204.pdf
5. IRENA (2018) Power system flexibility for the energy transition [Электронный ресурс] -URL: https://www.irena.org/publications/2018/Nov/Power-system-flexibility-for-the-en-ergy-transition (дата обращения 10.02.2024).
6. Воропай Н.И. Направления и проблемы трансформации электроэнергетических систем // Электричество, 2020, № 7, С. 12-21. D0I:10.24160/0013-5380-2020-7-12-21
7. Pexapark, The Cannibalization Effect: Behind the Renewables' Silent Risk [Электронный ресурс] - URL: https://pexapark.com/blog/cannibalization-effect-renewables/ (дата обращения 10.10.2024)
8. Jones M., Rothenberg F., ICIS The renewable cannibalisation problem: Why full merchant will become increasingly challenging, 2019. Электронный ресурс] - URL: https://sdgresources.relx.com/sites/default/files/renewable-cannibalisation-white-paper.pdf (дата обращения 10.10.2024)
9. Городилов М. А., Аликин Р.О. «Анализ воздействия развития солнечной энергетики на функционирование энергосистем в южных регионах России» 78-я Международная молодежная научная конференция «Нефть и газ - 2024» РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, 22-26 апреля 2024
10. Люшнин Л.С., Аликин Р.О. Оценка влияния интенсивного развития ветроэнергетики на экономические условия работы электростанций и окупаемость новых энергомощностей в Объединенной энергосистеме Юга» 78-я Международная молодежная научная конференция «Нефть и газ - 2024», РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, 22-26 апреля 2024
References
1. System operator UPS of Russia, 2024 Available at: https://www.so-ups.ru/function-ing/ups/ups2024/. Accessed 10 Oct 2024
2. Department of Communications of the Electric Power Division of the State Corporation "Rosatom". Available at: https://www.rosatom.ru/journalist/news/rosatom-dosrochno-vy-polnil-gosudarstvennoe-zadanie-po-vyrabotke-elektroenergii/ (Accessed 10 Oct 2024)
3. Veselov F.V., Erokhina I.V., Nikulina E.A., Modeling price consequences in the competitive electricity market in Russia with intensive development of non-carbon power plants // 13 th international conference "Management of the development of large-scale systems" (Moscow, September 28-30, 2020) P. 156-164
4. Alikin R.O., Gorodilov M.A., Lyushnin L.S., Model of complex commercial optimization of energy systems MOCCO // Power engineering and energy saving: theory and practice. Collection of materials of the VIII International scientific and practical conference (Kemerovo, December 6-8, 2023). - Kemerovo: KuzSTU, 2024. - P. 204.1-204.6., Available at: https://science.kuzstu.ru/wp-content/Events/Conference/energ/2023/energ/pages/Arti-cles/204.pdf, Accessed 10 Oct 2024
5. IRENA (2018) Power system flexibility for the energy transition, Available at: https://www.irena.org/publications/2018/Nov/Power-system-flexibility-for-the-energy-transition, Accessed 10 Oct 2024
6. Voropai N.I. Directions and problems of transformation of electric power systems // Electricity, 2020, No. 7, pp. 12-21. DOI:10.24160/0013-5380-2020-7-12-21
7. Pexapark, The Cannibalization Effect: Behind the Renewables' Silent , Available at: https://pexapark.com/blog/cannibalization-effect-renewables/ Accessed 10 Oct 2024
8. Jones M., Rothenberg F., ICIS The renewable cannibalisation problem: Why full merchant will become increasingly challenging, 2019. , Available at: https://sdgresources.relx.com/sites/default/files/renewable-cannibalisation-white-paper.pdf Accessed 10 Oct 2024
9. Gorodilov M.A., Alikin R.O. "Analysis of the impact of solar energy development on the functioning of energy systems in the southern regions of Russia" 78th International Youth Scientific Conference "Oil and Gas - 2024" Russian State University of Oil and Gas «Gubkin University» (National Research University), Moscow, April 22-26, 2024
10. Lyushnin L.S., Alikin R.O. "Assessment of the impact of intensive development of wind energy on the economic conditions of operation of power plants and the cost recovery of new energy capacities in the United Energy System of the South" 78th International Youth Scientific Conference "Oil and Gas - 2024", Russian State University of Oil and Gas «Gubkin University» (National Research University), Moscow, April 22-26, 2024
Model Assessment of the Economic Consequences of Decarbonization of the Electric Power Industry
Ruslan Alikin [oooo-ooo3-o2io-8296] Energy Research Institute RAS, Moscow, 117186, Russia E-mail: [email protected]
Abstract. Global environmental initiatives in which Russia participates imply the decarbonization of the national economy. Electric power industry is the most promising sector of the economy in terms of the technological feasibility of reducing CO2 emissions. However, due to the peculiarities of the pricing mechanism in the wholesale electricity market of Russia, the intensive growth of carbon-free capacities in the production structure may lead to a decrease in the spot (hourly) price for the "day ahead market" (RSV). This is due to the fact that new carbon-free capacities will replace more expensive traditional energy sources that close the balance and form the price. A decrease in the spot price will have a negative impact on the payback period of existing and planned projects. The article evaluates the price consequences of the implementation of various decar-bonization scenarios in the Russian electric power industry. The main focus is on assessing the level of equilibrium prices of the wholesale energy market with an increase in the capacity of various types of carbon-free power plants (NPP, WPP and SPP) and unconditionally reliable energy supply. The presented quantitative economic estimates were obtained using a model toolkit developed at ERI RAS
for modelling commercial dispatching of generating capacities and simulating the pricing mechanism in the wholesale electricity market.
Keywords: Modeling, consumption modes, electric power industry, decarboni-zation, spot price, greenhouse gases
Acknowledgement. The study is supported by Russian Science Foundation grant (project № 21-79-30013)
