Tilbake til søkeresultatene

ENERGIX-Stort program energi

Uncertainties in the European Energy Market: Modeling approaches and policy issues

Alternativ tittel: null

Tildelt: kr 7,1 mill.

Det europeiske energimarkedet er eksponert for en rekke typer usikkerhet; økonomisk, klimatisk, teknologisk og politisk: Usikre fremtidige energipriser og inntektsvekst påvirker etterspørselen etter energi. Usikkert vær påvirker bl.a. tilbudet av fornybar energi fra vann-, vind- og solkraft. Usikkerhet mht. fremtidige energiteknologiers egenskaper påvirker dagens investeringsvalg og dermed energitilbudet i fremtiden. Endelig påvirker politisk usikkerhet, for eksempel om fremtidige valg av mål og virkemidler, energibransjens rammebetingelser og dermed hvilke valg som blir fattet i dag og fremover. Vi har tatt utgangspunkt i en omfattende deterministisk modell for det europeiske energimarkedet (LIBEMOD) som beskriver markedene for åtte energivarer. I første del av prosjektet har vi transformert den deterministiske modellen LIBEMOD til en stokastisk modell som kan brukes til å analysere virkninger av økonomisk, klimatisk, teknologisk og politisk usikkerhet. Vi finner at med politisk usikkerhet om hvilken klimapolitikk som vil bli implementert i fremtiden, gir usikkerhetsmodellen høyere investeringer i overføringskapasitet mellom land enn den deterministiske modellen. Dette er i tråd med økonomisk teori. En målsetning med prosjektet er å fremskaffe mer kunnskap om hvordan offentlig forsknings- og utviklingsbudsjetter bør fordeles mellom ulike karbonfrie energiteknologier. I løpet av 2015 har vi gått i gjennom et bredt spekter av litteratur for å avdekke potensialet for kostnadsreduksjoner innenfor et utvalg av slike teknologier: i) Solenergi basert på solceller, ii) Karbonfangst og lagring (CCS), iii) Biokraftverk og iv) Off-shore vind. Vi har også startet arbeidet med den teoretiske modelleringen. Vi har bestemt oss for å utelate tidevann- og bølgekraft fra modellkjøringene da litteraturgjennomgangen tyder på at disse teknologiene antagelig ikke vil være kommersialiserbare innenfor det tidsspennet vi ser på. Litteraturstudiet gjør det mulig for oss å kalibrere «læring ved forskning» funksjoner, dvs. hvordan enhetskostnaden for en bestemt teknologi, målt som kapitalkostnad pr. KWh produksjonskapasitet, avhenger av mengde forskning i et enkelt år. Denne sammenhengen blir uttrykt ved progresjonsraten. Det er flere studier som forsøker å fastsette progresjonsraten for solenergi, blant annet gjennom å arrangere strukturerte paneldiskusjoner med ledende forskere på feltet. Installasjonskostnaden for solcelleanlegg har falt betydelig helt frem til i dag. Det finnes videre flere typer av solceller; første generasjon silikonbaserte celler, andre generasjon tynnfilmceller og tredje generasjon høyeffektivitetsceller. Våre tall er for de to første kategoriene, og de tyder på at en progresjonsrate på 8-10% er sannsynlig. EU har som mål å kutte drivhusgass-utslippene med 40 prosent (ift. 1990) frem mot 2030 og med (minst) 80 prosent innen 2050. EUs egen Roadmap studie legger opp til at utslippene i kraftgenereringssektoren skal reduseres med rundt 95 prosent innen 2050. Et slikt ambisiøst mål krever omfattende innfasing av karbonfri kraft. Ettersom utbyggingspotensialet for vannkraft er begrenset i Europa, tilsier dette omfattende utbygging av bl.a. vind- og solkraft. Begge disse teknologiene krever tilgang på en naturressurs (vind eller sollys) for å kunne produsere elektrisitet ? om natten er det ingen produksjon av solkraft. Hvis vind- og solkraft skal ha store markedsandeler i fremtiden, er et viktig å klarlegge samvariasjonen mellom vind og sol i Europa. Hvis det er stort potensiale for vindkraftproduksjon når det er lite potensiale for solkraft, kan disse to teknologiene et stykke på vei erstatte hverandre. Et annet viktig spørsmål er samvariasjonen mellom konsum og vind/solkraft: Er det stort potensiale for vind- og solkraftproduksjon når etterspørselen etter elektrisitet er høy, dvs. typisk på dagtid? Vi har brukt meterlogisk data fra NASA, kombinert med europeiske data for kraftetterspørsel, til å studere spørsmålene skissert ovenfor. Vi finner gjennomgående at det er svak samvariasjon mellom vind og sol i alle land i Europa. På den annen side: Samvariasjonen er negativ, dvs. et lite stykke på vei kan bortfall av solkraft bli erstattet av mer vindkraft. De to landene som har sterkest negativ samvariasjon, er Norge og Island. Litt over halvparten av landene i Europa har positiv samvariasjon mellom sol og konsum av elektrisitet. De fleste av disse landene ligger i Sør-Europa. De landene som har sterkest positiv samvariasjon er Italia, Spania, Hellas og Portugal. Her er det også gode betingelser for utbygging av solkraft fordi tilfanget av sol er høyt i Europeisk sammenheng. I nesten alle europeiske land er det positiv samvariasjon mellom vind og konsum av elektrisitet. Det er særlig høy (positiv) samvariasjon i Norden, med Norge i teten.

Policy should take account of factors like economic performance, energy security and emission of harmful materials, as well as uncertainty, in a systematic, coherent way when deciding which policy to implement in order to reach a specified target. This re quires development of a framework that assesses different concerns when energy decisions are taken under uncertainty. The aim of this project is to develop a detailed stochastic, numerical model of the energy industry that covers all countries in Europe t hat can be used for policy analyses when agents make decisions under uncertainty. Both domestic policies, for example, initiatives to spur Norwegian production of clean energy, as well as EU policies, for example, the triple 20 percent targets and the roa d to a low carbon European society, can be examined with our model. The model provides a detailed description of the European energy industry where energy carriers are extracted/produced, there is trade in energy between European countries and end-users , as well as power plants, use energy. There is inter-fuel competition, and electricity can be produced by a number of technologies; fossil-fuel based, hydro, nuclear and renewable. We use a method frequently referred to as scenario aggregation to trans form a deterministic numerical model into a stochastic model where several agents make decisions under uncertainty simultaneously. Our method ensures a consistent modeling of uncertainty, and is in line with both statistical theory and economic theory of decisions under uncertainty. This is not the case for some well known methods that have been applied in the literature, in particular the scenario method where a few pictures of the future are analyzed, and also Monte Carlo simulations. These methods assu me implicitly that agents always know which future that will materialize.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

ENERGIX-Stort program energi