Agencja Rynku Energii S.A. wykorzystuje w swoich pracach o charakterze analityczno-prognostycznym metodykę powszechnie stosowaną na świecie w badaniach systemowych. Bazujemy na wieloletnim doświadczeniu i współpracy z takimi instytucjami jak: Międzynarodowa Agencja Energii Atomowej w Wiedniu (Austria), Argonne National Laboratory w Chicago (USA) czy Międzynarodowy Instytut Systemowej Analizy Stosowanej w Laxenburgu (Austria). Dysponujemy również rozbudowaną bazą danych statystycznych, która umożliwia odzwierciedlenie w wykorzystywanych przez nas modelach, większość kluczowych aspektów funkcjonowania rynku energii w Polsce. Dane statystyczne, na których bazują modele ARE S.A. dotyczą całego łańcucha dostaw paliw i energii oraz obejmują również kwestie kosztowe i środowiskowe.
Agencja Rynku Energii S.A. wypracowała wysoki standard informacji rynkowej na temat energii, aby stale informować swoich klientów o kluczowych aspektach funkcjonowania rynków energii, umożliwiających im podejmowanie właściwych decyzji. Zajmujemy się m.in. codzienną analizą zmienności cen na rynku gazu ziemnego i energii elektrycznej, analizą czynników kształtujących ceny wymienionych nośników energii oraz analizą aspektów prawnych i rynkowych, kształtujących ceny. Na bieżąco śledzimy zarówno działania legislacyjne organów Unii Europejskiej, działania prowadzone przez Polski rząd odnoszące się do polityki energetycznej państwa, jak i opinie przedstawicieli środowiska energetycznego. Posiadamy zespół doświadczonych analityków specjalizujących się w statystyce energii, analizach rynkowych i prognozowaniu. Współpracujemy również z największymi przedsiębiorstwami energetycznymi, których działania determinują funkcjonowanie rynku.
Ogólny schemat procedury obliczeniowej wykorzystywanej w ARE S.A. na potrzeby analiz rozwoju sektora paliwowo-energetycznego i prognoz cen energii elektrycznej prezentuje Rysunek 1. Wyniki obliczeń są rezultatem wielu iteracji przeprowadzonych w ramach całej procedury obliczeniowej.
Rysunek 1. Schemat procedury obliczeniowej i modele w prognozowaniu cen energii elektrycznej w ARE S.A.
Przy określaniu przyszłych cen energii elektrycznej, punktem wyjścia jest określenie poziomu zapotrzebowania na energię elektryczną w perspektywie prognozy. Wielkości te determinują poziom niezbędnej do jego pokrycia produkcji energii elektrycznej i mocy dyspozycyjnej. Zgodnie ze stosowaną w ARE S.A. metodyką, głównymi czynnikami wpływającymi na tempo wzrostu zapotrzebowania na energię, są: wzrost gospodarczy, mierzony szeregiem wskaźników makroekonomicznych (PKB i wartości dodane w poszczególnych sektorach gospodarki krajowej), procesy demograficzne, zmiany stylu życia społeczeństwa, postęp technologiczny i poprawa efektywności wykorzystania energii.
Projekcje zapotrzebowania na energię elektryczną sporządzane są przy użyciu modelu STEAM-PL (Set of Tools for Energy Demand Analysis and Modeling). Narzędzie to zostało opracowane w ARE S.A. w latach 2012-2016. STEAM-PL jest modelem zużycia końcowego „end-use” dedykowanym dla krajowego systemu paliwowo-energetycznego, szczegółowo odzwierciedlającym techniczne aspekty zawiązane z wykorzystaniem energii w poszczególnych sektorach gospodarki (przemyśle, usługach, gospodarstwach domowych, transporcie i rolnictwie). Jest to zintegrowany model hybrydowy umożliwiający jednoczesne wyznaczanie przyszłego poziomu zapotrzebowania na energię użyteczną (podejście "bottom-up") i sposobów jego pokrycia (podejście "top-down"). Model bazuje na algorytmie obliczeniowym, za pomocą którego przeprowadzana jest symulacja zachowań konsumentów energii, reagujących na zmiany relacji cenowych paliw i kosztów technologii (umożliwia to analizę substytucji technologii energetycznych i nośników w oparciu o koszty związane dostawą określonych usług energetycznych). Do tego celu model wykorzystuje ekonometryczne modelowanie udziałów w rynku w postaci funkcji logit (market share alghoritm - podejście matematyczne stosowane m.in. w modelach BALANCE, WEM). Dzięki takiemu rozwiązaniu, model umożliwia szczegółową analizę zmiennych strategicznych związanych z polityką cenową, takich jak np.: polityka podatkowa w odniesieniu do danego rodzaju paliwa lub technologii, subsydiowanie określonych rozwiązań w obszarze wykorzystania energii, czy też analizę wpływu zmian cen wynikających z sytuacji na rynku surowców. Wygenerowane z zastosowaniem modelu STEAM-PL projekcje (w podziale na sektory gospodarki krajowej) budowane są w oparciu o jeden spójny scenariusz, w którego skład wchodzą założenia makroekonomiczne, demograficzne, założenia odnośnie przewidywanego tempa poprawy efektywności użytkowania energii oraz postępu technologicznego.
Wyniki modelu STEAM-PL stanowią dane wejściowe do modelu MESSAGE-PL (Model for Energy Supply Strategy Alternatives and their General Environmental Impacts), w którym na podstawie otrzymanej wielkości zapotrzebowania na energię elektryczną i ciepło sieciowe, wyznaczana jest optymalna struktura wytwarzania oraz wymagana zapotrzebowaniem produkcja z poszczególnych jednostek wytwórczych. Dobór optymalnej z punktu widzenia gospodarki struktury wytwarzania (mix energetyczny) w modelu MESSAGE-PL opiera się na minimalizacji sumarycznych zdyskontowanych kosztów systemowych w całym rozpatrywanym przedziale czasowym. MESSAGE wykorzystuje metody programowania liniowego lub, dla pewnych zadań, metody programowania całkowito-liczbowego (np. dobór agregatów o określonej mocy - duże jednostki węglowe i jądrowe). MESSAGE działa na zdefiniowanej przez użytkownika sieci przepływów energii (Rysunek 2), począwszy od wydobycia lub dostawy energii pierwotnej, poprzez przemiany (np. wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła), przesył i dystrybucję, aż do odbiorców w przemyśle, rolnictwie, sektorze transportu, sektorze usług i gospodarstw domowych.
Rysunek 2. Uproszczony schemat systemu energetycznego w modelu MESSAGE-PL
Zarówno technologie istniejące, jak i nowe jednostki wytwórcze są częścią sieci. Obecnie model zawiera ponad 80 istniejących jednostek wytwórczych oraz nowych rodzajów technologii (m.in. wysokosprawne technologie węglowe i gazowe bez- oraz z wychwytem CO2, technologie wykorzystania źródeł odnawialnych - OZE, elektrownie jądrowe, technologie kogeneracyjne, technologie wodorowe, usługi DSR oraz magazyny energii). Model uwzględnia długoterminowe cele odnośnie emisji zanieczyszczeń powietrza i emisji CO2 (w tym, ograniczenia odnośnie pozwoleń do emisji wynikające z Europejskiego Systemu Handlu emisjami) oraz instrumenty polityki państwa promujące OZE i skojarzone wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła.
Na podstawie wyznaczonego w modelu MESSAGE-PL mixu energetycznego dla Polski, w kolejnym kroku metodami symulacyjnymi opracowywane są projekcje cen rynkowych energii elektrycznej na rynku hurtowym – w modelach ARENA-POL oraz ORCED-PL. Projekcje dotyczą cen SPOT na Rynku Dnia Następnego (indeks TGeBase). Są one wyznaczane z uwzględnieniem różnicy w poziomach kosztów marginalnych jednostek systemowych w zależności od pasma obciążenia.
ARENA-POL to model matematyczny stanowiący zespół powiązanych ze sobą modułów służących do symulacji rynku energii elektrycznej w rozbiciu na dane godzinowe w perspektywie długoterminowej (obecnie do 2050 r.). Model składa się z części popytowej (Demand_module), podażowej (Supply_module) oraz części odzwierciedlającej wymianę transgraniczną (Cross-border trade). Danymi wejściowymi do modelu są wyniki z modeli: STEAM-PL – w zakresie prognozy zapotrzebowania na energię elektryczną w kraju (krzywa godzinowa, uwzględniająca rozwój e-mobility, klimatyzacji oraz elektryfikację przemysłu i ciepłownictwa), MESSAGE-PL – krajowy mix energetyczny, oraz dane makroekonomiczne takie jak CPI, kursy walut, ceny paliw, ceny świadectw pochodzenia, planowane wyłączenia jednostek wytwórczych, ograniczenia sieciowe i inne. Model symuluje prace jednostek wytwórczych w warunkach rynkowych, w podziale na poszczególne bloki (ok. 80 bloków w JWCD oraz zagregowane jednostki w elektrociepłowniach zawodowych, przemysłowych i niezależnych, źródła OZE (w tym rozproszone), elektrownie wodne, ESP oraz usługi DSR i magazyny energii (bateryjne, wykorzystujące wodór). Prognozowanie ceny energii elektrycznej odbywa się poprzez wyznaczanie krańcowego kosztu wytwarzania w danym interwale czasowym (dla 8760 godzin w każdym rozpatrywanym roku) w oparciu o "stos" jednostek wytwórczych ułożonych od najtańszej do najdroższej (merit order) pod kątem oferowanej ceny (generalnie zmiennych kosztów wytwarzania energii elektrycznej). "Marginalna" jednostka wyznacza cenę dla wszystkich jednostek niższych w kolejności. Koszty zmienne określane są na podstawie parametrów techniczno-ekonomicznych poszczególnych jednostek wytwórczych oraz przewidywanych kosztów paliwa produkcyjnego z transportem, kosztów środowiskowych oraz pozostałych kosztów zmiennych. Dodatkowo model uwzględnia poziom dostępnej w danej godzinie rezerwy mocy w KSE i jego wpływ na poziom cen energii elektrycznej – „scarcity pricing mechanism”. Model uwzględnia także wymuszenia pracy niektórych jednostek wytwórczych (must-run). ARENA-POL w swojej strukturze uwzględnia również kraje ościenne, dla których ceny wyznaczane są w oparciu o metodę SRMC, a w kolejnym kroku przyjętej procedury obliczeniowej, w module łączącym wszystkie rynki ustalana jest cena równowagi na rynku polskim i w krajach ościennych (w procesie iteracyjnym). Projekcje zmian struktury wytwórczej krajów ościennych, z którymi możliwa jest wymiana transgraniczna energii elektrycznej bazują na scenariuszach publikowanych przez ENTSO-E (TYNDYP).
Wyniki modelu ARENA-POL weryfikowane są z zastosowaniem modelu ORCED-Pol - Oak Ridge Competitive Electricity Dispatch Model[1]. ORCED_Pol działa na podobnej zasadzie jak model ARENA-POL, jednakże w kilku elementach stosuje alternatywne podejście np. w określaniu prawdopodobieństwa występowania nieplanowanych wyłączeń jednostek wytwórczych, czy też kwestii związanych z wymianą transgraniczną. ORCED-Pol stanowi więc cenne uzupełnienie dla modelu ARENA-POL, a jego zastosowanie wpływa na poprawę jakości otrzymywanych wyników. Umożliwia przede wszystkim dokonywanie porównań oraz wspomaga kalibrację modelu ARENA-POL.
[1] Stanton W. Hadly, The Oak Ridge Competitive Electricity Dispatch (ORCED) Model, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee, October 1999.