Regional effects of energy policy

RegPol er et prosjekt som springer ut av forskningssamarbeidet i FME CenSES, - et senter for miljøvennlig energiforskning. Prosjektet startet i mai 2012, med IFE, NTNU og SINTEF som forskningspartnere, og med sistnevnte som prosjektleder. Prosjektet er finansiert over ENERGIX-programmet i Forskningsrådet og av private og offentlige brukerpartnere. Brukerpartnere har vært: Trønderenergi, NVE, Enova, NTE Holding (de første tre årene), samt Møre og Romsdal, Sør-Trøndelag, Nord-Trøndelag og Nordland fylkeskommuner I framtiden vil produksjon av energi foregå mer distribuert og produksjon og forbruk vil i økende grad foregå på ulike steder. Tilsvarende vil investeringene i energisektoren følge dette mønsteret. En må derfor i større grad ta hensyn den geografiske dimensjonen som energisektoren utvikles innenfor. En vil få økt innslag av vind-, bio- og solenergi, som innebærer mer uforutsigbare svingninger i produksjon og tilgang på energi. Dette vil kreve større fleksibilitet i nett sammen med en utjevnende produksjon og magasinering knyttet til andre energikilder, for eksempel norsk vannkraft. På etterspørselssiden vil vridninger mellom energiformer, f.eks. elektrifisering av bilparken, påvirke kapasitetsbehov i nett. Det samme vil utbygging og lokalisering av nye energikrevende aktiviteter gjøre. Næringsutviklingen med sin energietterspørsel og endringer/vridninger i denne bør derfor også beskrives innenfor tilsvarende geografisk rammer. Den forventede utviklingen innen energisektoren vil dessuten kreve investeringer i infrastruktur av ulike typer, og denne aktiviteten vil i seg selv bidra til høyere økonomisk aktivitet i ulike regioner. Denne utviklingen medfører et behov for å ha bedre innsikt i: a) hvordan sammenhengen mellom økonomi og energisystem regionalt påvirkes av overgangen til nye energiformer, b) hvordan den nasjonale energipolitikken og tiltak på dette feltet slår ut regionalt, både i energisystemet og i den regionale økonomien, og c) hvordan kostnadsfaktorer knyttet til utbygging av nye energiformer og nettverk slår ut regionalt og i forhold til regional utvikling. Forskningsprosjektet har hatt som ambisjon å utvikle et felles modellsystem for regional energiproduksjon/distribusjon og regionaløkonomisk utvikling. Dette forventes å gi både energiprodusenter, nettaktører, regionale planmyndigheter og regionalt næringsliv et bedre grunnlag for å forutse utviklingen. Samtidig bør dette bidra til en bedre forståelse for hvordan den nasjonale energipolitikken påvirker regionale interesser og beslutninger. Ved avslutningen av prosjektet er det lagt til rette en oppdatert regional versjon av energisystemmodellen TIMES, som i regioninndeling følger avgrensningen til de 5 el-pris-sonene i Norge. TIMES er en bottom-up optimeringsmodell med en teknologirik beskrivelse av energisystemet. I tillegg er det utviklet en ny flerregional likevektsmodell kalt REMES, som er en top-down makrotype økonomi-modell. Modellen er tilpasset analyser gjennomført i bruker-casene, og har 6 regioner (el-pris-sonene pluss kontinentalsokkelen). Ved hjelp av et eget preprosesserings-opplegg kan det etableres et datagrunnlag med fleksible inndelinger. Utviklingen av REMES-modellen er et samarbeidsprosjekt med REGMODELL-prosjektet i Forskningsrådet finansiert av KMD. Parallelt med denne utviklingen er ulike måter å koble sammen modellene blitt testet innenfor et såkalt hybrid modell-rammeverk. En av flere utfordringer i denne sammenhengen er at TIMES beskriver energisystemet i fysiske/tekniske størrelser, mens REMES er formulert i økonomiske termer. Aktuelle måter å koble modellene på, er "soft" kobling, "hard" kobling og full integrering. I det første tilfellet tolkes og overføres resultater mellom modellene manuelt, mens dette er automatisert ved hard kobling. Integrert modell innebærer at modellene er bygd sammen til en felles modell. De ulke koblingsmåtene er testet ut i to bruker-case: I det første caset er modellene benyttet til å analysere virkninger knyttet til grønne (el-) sertifikater. TIMES-modellen er her gitt en spesiell utforming for bla. å kunne gi en detaljert behandling av planlagte vindmølle-parker i Midt-Norge. REMES-modellen er utformet på ulike vis for å kunne fange opp dette. Gjennom simuleringer er det avdekket hvor ny vindmøllekapasitet bør bygges ut, og hvordan regional etterspørsel vil utvikle seg med resulterende regionale el- priser i el-sonene. I tillegg har en søkt å klarlegge velferdsvirkninger av el-sertifikatordningen Det andre caset er relatert til grønn transport, hvor mål knyttet til CO2-utslipp har vært et utgangspunkt. I TIMES-modellen beregnes slike utslipp som en konsekvens av utviklingen i energietterspørsel i kombinasjon med utviklingen for ulike energibærere innenfor energisystemet. I tillegg har vi innført CO2-utslipp som en parameter i REMES. Dette har forbedret mulighetene for virkemiddelanalyser gjennom å simulere og avdekke virkningene på økonomien i et regionalt perspektiv.

The aim of the project is to combine the modelling and analysis expertise at SINTEF, NTNU and IFE, and to learn more about the interaction between the economy and the energy system, and to provide decision support to policy makers and decision makers in t he energy sector and industry sector. In this work we will also include contributions from international partners with excellent competence on SCGE modelling (TNO) and energy systems modelling (ASATREM). It is natural to study this in the interface betwee n the energy system and the economic system focusing on: - Improving geographical representation of transport links, production and demand in energy system models. - Better representation of the energy sector and related sectors like transport and indust ry in regional economic models. - Strengthening the link between energy system models and regional economic models to avoid sub-optimization in the energy system. Our project develops a hybrid modelling approach for the regional level combining a TIMES m odel of the regional energy system, a macro economic equilibrium model at the national level and a multiregional SCGE model at the regional level.