stringtranslate.com

Цены на электроэнергию

Транспортировка электроэнергии по высоковольтной линии

Цены на электроэнергию (также называемые тарифами на электроэнергию или ценой на электроэнергию ) могут значительно различаться в зависимости от страны или местности внутри страны. Цены на электроэнергию зависят от многих факторов, таких как цена выработки электроэнергии, государственные налоги или субсидии, CO
2налоги, [1] местные погодные условия, инфраструктура передачи и распределения, а также многоуровневое регулирование отрасли. Цены или тарифы также могут различаться в зависимости от клиентской базы, как правило, по жилым, коммерческим и промышленным соединениям.

По данным Управления энергетической информации США (EIA), «Цены на электроэнергию в целом отражают стоимость строительства, финансирования, обслуживания и эксплуатации электростанций и электросетей». Где прогнозирование цен является методом, с помощью которого производитель, коммунальная компания или крупный промышленный потребитель могут предсказать оптовые цены на электроэнергию с достаточной точностью. [2] Из-за сложностей в производстве электроэнергии стоимость поставки электроэнергии меняется каждую минуту. [3]

Некоторые коммунальные компании являются коммерческими организациями, и их цены включают финансовую прибыль для владельцев и инвесторов. Эти коммунальные компании могут использовать свою политическую власть в рамках существующих правовых и нормативных режимов, чтобы гарантировать финансовую прибыль и снизить конкуренцию со стороны других источников, таких как распределенная генерация . [4]

Структура ставки

На стандартных регулируемых монопольных рынках, таких как Соединенные Штаты , существуют многоуровневые структуры управления, которые устанавливают тарифы на электроэнергию. Тарифы определяются посредством процесса регулирования, который контролируется государственными организациями.

Включение возобновляемой распределенной генерации энергии (DG) и передовой инфраструктуры учета (AMI или интеллектуальный счетчик) в современную электросеть привело к появлению множества альтернативных структур тарифов. [5] Существует несколько методов, с помощью которых современные коммунальные службы структурируют тарифы для населения:

Простая ставка взимает определенный доллар за потребленный киловатт-час ($/кВт·ч). Многоуровневая ставка является одной из наиболее распространенных программ ставок для населения. Многоуровневая ставка взимает более высокую ставку по мере увеличения потребления потребителями. Тарифы TOU и спроса структурированы для того, чтобы помочь поддерживать и контролировать пиковый спрос коммунальной службы. [6] Основная концепция заключается в том, чтобы отговорить потребителей от участия в пиковые периоды нагрузки, взимая с них больше денег за использование электроэнергии в это время. Исторически тарифы были минимальными ночью, потому что пик приходится на день, когда все секторы потребляют электроэнергию. Повышенный спрос требует дополнительной генерации энергии, которая традиционно обеспечивается менее эффективными «пиковыми» станциями, которые стоят дороже для генерации электроэнергии, чем станции «базовой нагрузки». [7] Однако, поскольку большее проникновение возобновляемых источников энергии, таких как солнечные, в сеть, более низкая стоимость электроэнергии смещается на полдень, когда солнечная энергия генерирует больше всего энергии. Тарифы по времени использования (TOU) могут сместить потребление электроэнергии из пиковых периодов, тем самым помогая сети справляться с переменной возобновляемой энергией . [8] [9]

Тариф FIT (FIT) [10] — это политика энергоснабжения, которая поддерживает развитие возобновляемой энергетики . FIT дает финансовые выгоды производителям возобновляемой электроэнергии. В Соединенных Штатах политика FIT гарантирует, что у соответствующих требованиям производителей возобновляемой электроэнергии будет закупаться электроэнергия их коммунальной службой. [11] Контракт FIT содержит гарантированный период времени (обычно 15–20 лет), в течение которого будут производиться платежи в долларах за киловатт-час ($/кВт·ч) для полной выработки системы.

Чистый учет — это еще один механизм выставления счетов, который поддерживает развитие возобновляемой энергетики, в частности, солнечной энергии . Механизм кредитует владельцев солнечных энергетических систем за электричество, которое их система добавляет в сеть. Бытовые потребители с фотоэлектрическими (PV) системами на крыше, как правило, генерируют больше электроэнергии, чем потребляет их дом в дневное время, поэтому чистый учет особенно выгоден. В это время, когда генерация превышает потребление, счетчик электроэнергии дома будет работать в обратном направлении, чтобы предоставить кредит на счет за электроэнергию домовладельца. [12] Стоимость солнечной электроэнергии меньше розничной ставки, поэтому клиенты чистого учета фактически субсидируются всеми другими потребителями электроэнергетической компании. [13]

Соединенные Штаты: Федеральная комиссия по регулированию энергетики (FERC) контролирует оптовый рынок электроэнергии вместе с межштатной передачей электроэнергии. Комиссии по коммунальным услугам (PSC), также известные как комиссии по коммунальным услугам (PUC), регулируют тарифы на коммунальные услуги в каждом штате.

Сравнение цен по источнику питания

Стоимость электроэнергии также различается в зависимости от источника питания . Чистая текущая стоимость удельной стоимости электроэнергии в течение срока службы генерирующего актива известна как приведенная стоимость электроэнергии (LCOE). LCOE — это лучшее значение для сравнения различных методов генерации на постоянной основе. [ необходима цитата ]

Таким образом, структура генерирующих источников конкретной коммунальной службы будет иметь существенное влияние на их цены на электроэнергию. Электростанции, в которых высок процент гидроэлектроэнергии, как правило, имеют более низкие цены, в то время как те, в которых много старых угольных электростанций, будут иметь более высокие цены на электроэнергию. Недавно LCOE солнечной фотоэлектрической технологии [14] существенно снизилась. [15] [16] В Соединенных Штатах 70% текущих угольных электростанций работают с более высокой себестоимостью, чем новые технологии возобновляемой энергии (исключая гидро), и к 2030 году все они станут нерентабельными. [17] В остальном мире 42% угольных электростанций работали в убыток в 2019 году. [17]

Прогнозирование цен на электроэнергию

Прогнозирование цен на электроэнергию (EPF) — это отрасль прогнозирования энергии , которая фокусируется на использовании математических , статистических и машинных моделей обучения для прогнозирования цен на электроэнергию в будущем. За последние 30 лет прогнозы цен на электроэнергию стали фундаментальным вкладом в механизмы принятия решений энергетическими компаниями на корпоративном уровне. [18]

С начала 1990-х годов процесс дерегулирования и введение конкурентных рынков электроэнергии изменили ландшафт традиционно монополистических и контролируемых государством энергетических секторов. В настоящее время по всей Европе, Северной Америке, Австралии и Азии электроэнергия продается по рыночным правилам с использованием спотовых и производных контрактов . [19] Однако электроэнергия является совершенно особым товаром: она экономически не подлежит хранению, а стабильность энергосистемы требует постоянного баланса между производством и потреблением. В то же время спрос на электроэнергию зависит от погоды (температуры, скорости ветра, осадков и т. д.) и интенсивности деловой и повседневной деятельности ( пиковые и непиковые часы , будни и выходные, праздники и т. д.). Эти уникальные характеристики приводят к динамике цен, не наблюдаемой ни на каком другом рынке, демонстрируя ежедневную, еженедельную и часто ежегодную сезонность и резкие, кратковременные и, как правило, неожиданные скачки цен. [20]

Чрезвычайная волатильность цен , которая может быть на два порядка выше, чем у любого другого товара или финансового актива, заставила участников рынка хеджировать не только объемный, но и ценовой риск. Прогнозы цен на несколько часов или несколько месяцев вперед стали представлять особый интерес для управляющих энергетическим портфелем. Компания на рынке электроэнергии, способная прогнозировать волатильные оптовые цены с разумным уровнем точности, может скорректировать свою стратегию торгов и свой собственный график производства или потребления, чтобы снизить риск или максимизировать прибыль в торговле на день вперед. [21] Приблизительная оценка экономии от 1%-ного снижения средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) краткосрочных прогнозов цен составляет 300 000 долларов в год для коммунального предприятия с пиковой нагрузкой 1 ГВт . С дополнительными ценовыми прогнозами экономия удваивается. [22]

Качество электроэнергии

Чрезмерные общие гармонические искажения (THD) и низкий коэффициент мощности обходятся дорого на каждом уровне рынка электроэнергии. Влияние THD трудно оценить, но оно может потенциально вызывать нагрев, вибрации, сбои и даже расплавления. Коэффициент мощности — это отношение реальной мощности к полной в энергосистеме. Потребление большего тока приводит к снижению коэффициента мощности. Большие токи требуют более дорогостоящей инфраструктуры для минимизации потерь мощности, поэтому потребители с низким коэффициентом мощности платят более высокую плату за электроэнергию своей коммунальной службой. [23] Качество электроэнергии обычно контролируется на уровне передачи. Спектр компенсационных устройств [24] смягчает плохие результаты, но улучшения могут быть достигнуты только с помощью устройств коррекции в реальном времени (старого типа коммутации, [25] современные низкоскоростные DSP-управляемые [26] и близкие к реальному времени [27] ). Большинство современных устройств уменьшают проблемы, сохраняя при этом окупаемость инвестиций и значительное снижение токов заземления. Проблемы с качеством электроэнергии могут вызывать ошибочные ответы от многих видов аналогового и цифрового оборудования.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Стэнли Рид (22 сентября 2021 г.). «Вот что стоит за ростом цен на энергоносители в Европе». The New York Times . Получено 24 сентября 2021 г. Высокие налоги на выбросы углерода также подстегивают цены на электроэнергию
  2. ^ Верон, Рафал (2014). «Прогнозирование цен на электроэнергию: обзор современного состояния с взглядом в будущее». Международный журнал прогнозирования . 30 (4): 1030–1081. doi : 10.1016/j.ijforecast.2014.08.008 .
  3. ^ «Факторы, влияющие на цены на электроэнергию – Объяснение энергетики, Ваше руководство по пониманию энергетики – Управление энергетической информации». www.eia.gov . Получено 3 мая 2018 г.
  4. ^ Прехода, Эмили; Пирс, Джошуа; Шелли, Челси (2019). «Политика преодоления барьеров для распределенной генерации возобновляемой энергии: исследование структуры коммунальных предприятий и режимов регулирования в Мичигане». Energies . 12 (4): 674. doi : 10.3390/en12040674 .
  5. ^ Чжэн, Цзюньцзе; Лай, Чунь Син; Юань, Хаолян; Дун, Чжао Ян; Мэн, Кэ; Лай, Лой Лэй (июль 2020 г.). «Система рекомендаций по планам электроснабжения с восстановлением на основе электрических инструкций». Энергия . 203 : 117775. doi : 10.1016/j.energy.2020.117775. S2CID  219466165.
  6. ^ Торрити, Якопо. «Оценка экономики интеллектуальных счетчиков».
  7. ^ Фетчен, Стефани (12 сентября 2019 г.). «Рост возобновляемой генерации приводит к изменениям в тарифах на генерацию». RateAcuity . Получено 15 октября 2019 г.
  8. ^ «Умный тариф по времени использования показывает «значительное влияние» на поведение потребителей энергии». SMS plc . 31 октября 2018 г. Получено 20 сентября 2021 г.
  9. ^ "Разработка розничных тарифов на электроэнергию в условиях декарбонизации экономики: анализ ценообразования в зависимости от времени использования и критического пика -". CEEPR . Получено 21 сентября 2023 г. .
  10. ^ Кутюр, ТД; Кори, К.; Крейчик, К.; Уильямс, Э. (1 июля 2010 г.). «Руководство для политиков по разработке политики фиксированных тарифов». doi : 10.2172/984987 . OSTI  984987. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  11. ^ "Feed-in Tariff Resources | Department of Energy". www.energy.gov . Архивировано из оригинала 4 мая 2018 г. Получено 3 мая 2018 г.
  12. ^ "Net Metering | SEIA". SEIA . Получено 3 мая 2018 г. .
  13. ^ Переосмысление обоснования чистого измерения: количественная оценка субсидий от потребителей, не использующих солнечную энергию, к потребителям, использующим солнечную энергию. Александр, Браун и Фаруки. http://ipu.msu.edu/wp-content/uploads/2017/09/Rethinking-Rationale-for-Net-Metering-2016.pdf
  14. ^ Бранкер, К.; Патхак, М. Дж. М.; Пирс, Дж. М. (2011). «Обзор солнечной фотоэлектрической уравновешенной стоимости электроэнергии». Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 15 (9): 4470–4482. doi : 10.1016/j.rser.2011.07.104. hdl : 1974/6879 . S2CID  73523633.
  15. ^ Лай, Чун Синг; Маккалок, Малкольм Д. (2017). «Нормированная стоимость электроэнергии для солнечных фотоэлектрических систем и накопителей электрической энергии». Applied Energy . 190 : 191–203. doi : 10.1016/j.apenergy.2016.12.153. S2CID  113623853.
  16. ^ Канг, Мун Хи; Рохатги, Аджит (2016). «Количественный анализ приведенной стоимости электроэнергии коммерческих фотоэлектрических систем в США». Материалы и солнечные элементы для солнечной энергетики . 154 : 71–77. doi :10.1016/j.solmat.2016.04.046.
  17. ^ ab "42% мировых угольных электростанций работают в убыток, согласно первому в мире исследованию". Carbon Tracker Initiative . 30 ноября 2018 г. Получено 14 марта 2019 г.
  18. ^ Мацеёвска, Катажина; Униевски, Бартош; Верон, Рафал (19 июля 2023 г.), «Прогнозирование цен на электроэнергию», Oxford Research Encyclopedia of Economics and Finance , Oxford University Press, arXiv : 2204.11735 , doi : 10.1093/acrefore/9780190625979.013.667, ISBN 978-0-19-062597-9, получено 12 апреля 2024 г.
  19. ^ Майер, Клаус; Трюк, Стефан (март 2018 г.). «Рынки электроэнергии по всему миру». Журнал товарных рынков . 9 : 77–100. doi :10.1016/j.jcomm.2018.02.001.
  20. ^ Верон, Рафал (2014). «Прогнозирование цен на электроэнергию: обзор современного состояния с взглядом в будущее». Международный журнал прогнозирования . 30 (4). [Открытый доступ]: 1030–1081. doi : 10.1016/j.ijforecast.2014.08.008 .
  21. ^ Верон, Рафал (2006). Моделирование и прогнозирование нагрузок и цен на электроэнергию: статистический подход. Wiley. ISBN 978-0-470-05753-7.
  22. ^ Хонг, Тао (2015). «Уроки хрустального шара в предиктивной аналитике». Журнал EnergyBiz . Весна: 35–37. Архивировано из оригинала 10 сентября 2015 г. Получено 29 ноября 2015 г.
  23. ^ "MCMA – Motion Control Online". MCMA – Motion Control Online . Получено 3 мая 2018 г. .
  24. ^ "Практическая коррекция коэффициента мощности: коэффициент мощности – учебник по электронике". Все о схемах . Получено 18 июня 2017 г.
  25. ^ "Высокоскоростная система автоматической коррекции коэффициента мощности в реальном времени" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 29 апреля 2016 года . Получено 18 июня 2017 года .
  26. ^ "TCI, LLC – HGA 5% Active Harmonic Filter". TransCoil . Получено 18 июня 2017 г. .
  27. ^ "3DFS Software Defined Power". 3DFS . Получено 18 июня 2017 .