prognoza zapotrzebowania na - rynek energii 3.2...perspektywa długoterminowa (5, 10, 15, 25 …...

Nałęczów 2014

Dr hab. inż. Tomasz Popławski Prof. PCz

Politechnika Częstochowska

1

PROGNOZA ZAPOTRZEBOWANIA NA

ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ I MOC

SZCZYTOWĄ DLA POLSKI DO 2040

ROKU

Prognozowanie dla celów planowania

rozwoju

Problematyka danych wejściowych

Preprocesing i postprocesing zmiennych

objaśniających

Problematyka tworzenia scenariuszy

zmiennych objaśniających

Problematyka wyboru modeli

Przykładowa konstrukcja długoterminowej

prognozy dla KSE

2

Plan wystąpienia

Art. 16 – USTAWA z dnia 10 kwietnia 1997 r.

Prawo energetyczne (Tekst ujednolicony w

Biurze Prawnym URE) ust. 1 - Przedsiębiorstwa energetyczne zajmujące się

przesyłaniem lub dystrybucją paliw gazowych lub

energii sporządzają dla obszaru swojego działania

plany rozwoju w zakresie zaspokojenia obecnego i

przyszłego zapotrzebowania na paliwa gazowe lub

energię ...

ust.2a - Operator systemu elektroenergetycznego

sporządza plan rozwoju w zakresie zaspokojenia

obecnego i przyszłego zapotrzebowania na energię

elektryczną, na okresy nie krótsze niż 5 lat, oraz

prognozy dotyczące stanu bezpieczeństwa dostaw

energii elektrycznej na okresy nie krótsze niż 15 lat.

3

Prognozowanie a obowiązki

prawne

Problematyka danych wejściowych Opis jakościowy danych wejściowych wymaganych

do użytkowania modeli (w procesie prognozowania popytu na energię i moc elektryczną należy zdefiniować czynniki oraz cechy badawczo- analityczne mające wpływ na badane wielkości) Czas – horyzont i krok (interwał) prognozowania –

perspektywa długoterminowa (5, 10, 15, 25 … lat),która ma zostać osiągnięta z interwałem prognozrocznych , kilkuletnich …

Podejście scenariuszowe – zmienne wejściowe domodeli mają być wykreowane w postaci scenariuszyrozwoju, spójnych wewnętrznie, z których każdybędzie odpowiadał za nieco inną koncepcję rozwojukraju, w tym krajowej elektroenergetyki (np.przewaga działań wspierających rozwój sektorówtradycyjnych, czy szybszy rozwój sektorówinnowacyjnych, szybszy rozwój wielkiej energetykisystemowej, czy przyśpieszenie rozwoju energetykirozproszonej …itp.) (problem ilości scenariuszy)

4


Opis jakościowy danych wejściowych wymaganych do użytkowania modeli (w procesie prognozowania popytu na energię i moc elektryczną należy zdefiniować czynniki oraz cechy badawczo-analityczne mające wpływ na badane wielkości) Metodyka postępowania, metody predykcji i

zmienne wejściowe: - problematyka typowania orazweryfikacji modeli umożliwiających kreowanietempa rozwoju kraju z uwzględnieniem otoczeniazewnętrznego.

Wykorzystanie mechanizmów adaptacjipolegających na połączeniu wyników uzyskiwanychz formalnych zależności makroekonomicznych,energetycznych i społecznych (np. modele wzrostuwskaźników makroekonomicznych, strukturatworzenia i podziału PKB, kształtowanie siętrendów ogólnoświatowych dotyczących sektoraelektroenergetycznego itp.)

5


Zmienne objaśniające zewnętrzne

kreujące tempo rozwoju Polski na skutek

oddziaływania czynników zewnętrznych (polityka

energetyczna UE, tempo rozwoju krajów UE,

rozwój gospodarczy/kryzys, czynniki społeczne w

UE, czynniki środowiskowe w UE) – dla

europejskich krajów OECD.

Zmienne objaśniające wewnętrzne

kreujące tempo rozwoju Polski na skutek

oddziaływania czynników wewnętrznych w Polsce

(polityka gospodarcza rządu, rozwój

gospodarczy/kryzys w Polsce, czynniki społeczne

w Polsce, czynniki środowiskowe w Polsce.


Zmienne objaśniające zewnętrzne

Całkowite zużycie energii pierwotnej w PBtu,

Zużycie ogółem energii elektrycznej netto w

TW h,

Całkowita emisja CO2 związana ze zużyciem

energii w mln ton,

Energochłonność w Btu/USD2005.


Zmienne objaśniające wewnętrzne Ludność w mln osób,

Produkt krajowy brutto, w cenach bieżących w mln PLN,

Wartość dodana w przemyśle, w cenach bieżących w mln PLN,

Wartość dodana w pozostałych sektorach gospodarki, w cenach bieżących w mln PLN,

Całkowite zużycie energii pierwotnej w PJ,

Całkowita emisja CO2 związana ze zużyciem energii w mln ton,

Energochłonność w Btu/USD2005,

Straty i różnice bilansowe (straty przesyłu i dystrybucji energii elektrycznej) w GW h,

Zużycie bezpośrednie energii elektrycznej w przemyśle w GW h,

Zużycie bezpośrednie energii elektrycznej w grupie pozostali odbiorcy w GW h.


Opis ilościowy danych wejściowych wymaganych do użytkowania modeli (dane naturalne, a problematyka skali i zmienności)

9

3800,0

3850,0

3900,0

3950,0

4000,0

4050,0

4100,0

4150,0

4200,0

4250,0

4300,0

4350,0

66000,0

68000,0

70000,0

72000,0

74000,0

76000,0

78000,0

80000,0

82000,0

84000,0

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

Em

isja

CO

2 [

mln

to

n]

En

erg

ia p

ierw

otn

a [

PJ]

LATA

EPIER-EU27

CO2EU27

0,0

200000,0

400000,0

600000,0

800000,0

1000000,0

1200000,0

1400000,0

37800,0

37900,0

38000,0

38100,0

38200,0

38300,0

38400,0

38500,0

38600,0

38700,0

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

PK

B [

mln

zł]

lud

no

ść [

tys.

osó

b]

Lata

LUD

PKB

Problematyka danych wejściowych Sprowadzenie danych do wspólnej

podstawy (dzięki normalizacji lub transformacji danych

(sprowadzenie do wspólnego przedziału) , zmienne (wymiary)

można do siebie porównywać, przypisać odpowiednie wagi,

sumować, itp.)

10

1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 20357

7.5

8

8.5

9

9.5

10x 10

4

Rok

Energ

ia p

ierw

otn

a [

PJ]

1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 20350

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Rok

Energ

ia p

ierw

otn

a p

o t

ransfo

rmacji [

-]

Rys.1. Przebieg zmienności energii pierwotnej dla EU27 przed i po transformacji.

Problematyka scenariuszowania

Scenariuszowanie eksperckie

Opieramy się na bazie wiedzy eksperckiej

Przyjmujemy za pewnik podane scenariusze

kształtowania się zmiennych objaśniających i

na ich bazie wytypowany model tworzy

prognozy długoterminowe badanych zmiennych

Scenariuszowanie modelowane

Używamy metod i modeli matematycznych

umożliwiających nam wychwycenie tendencji

kształtowani kształtowania się zmiennej

objaśniającej w przyszłości

11

Przykład użycia równania Prigogine’a

do tworzenia scenariusza

Metoda oparta o równanie Prigogine’a

bazuje na nieliniowym równaniu

logistycznym, zaczerpniętym z pracy Ily

Prigogine, które opisuje rozwój badanej

populacji (bez zgonów):

12

,0X,K

X1R1XX n

nn1n

1nn X,X t1n,tn– liczność populacji w chwilach

R – współczynnik szybkości wzrostu,

K – pułap rozwoju,

1nn X,X – interwał, odstęp między parą wartości

Równanie Prigogine’a

Opisywany równaniem proces w zależności

od wartości współczynnika R oraz stosunku

K/Xt0 w chwili startu t=t0 może prowadzić

do pięciu typów zachowania się Xt+1:

RU - asymptotyczna zbieżności monotoniczna

do K – równowaga układu,

O - zbieżność do K z oscylacjami,

BI - bifurkacja,

S - skokowe przejście do K w pierwszym kroku,

CH - chaos (łącznie ze zdarzeniami

niemożliwymi Xt+1<0).

13

14

0

20

40

60

80

100

120

140

10 15 20 25 30

n

Xn

a

b

c

Rys.2. Model logistyczny wg Prigogine’a. K=100. a) R=1, b) R=2, c) R=2,5.


15

Rys.3. Przykładowy przebieg rzeczywisty i prognozowany

energochłonności w Polsce.


Problematyka wyboru modelu Modele wykorzystujące analizę systemową

wspomagają podejmowanie decyzji w planowaniu

rozwoju systemów paliwowo-energetycznych. (Oparte

są na procedurach optymalizacji liniowej, nieliniowej

oraz programowania całkowitoliczbowego.

Przystosowane są do wprowadzania szeregu

ograniczeń : (np. zasobów paliw energetycznych,

zdolności importowych, zdolności produkcyjnych,

oddziaływania na środowisko, ekonomiczne,

finansowe, lokalizacyjne, społeczne itp.)

Można je podzielić na trzy grupy

modele systemów energetycznych,

modele energetyczno-ekonomiczne,

modele energetyczno-ekonomiczno-środowiskowe.

16

Modele systemów energetycznych

Skupiają się na modelowaniu produkcji

energii elektrycznej i ciepła, opisując

pozyskanie, przetwarzanie i użytkowanie

nośników energii.

Przykład dotychczas wykorzystywanych

modeli: ENPEP,

MARKAL EFOM,

MESSAGE

MIDAS.

Modele pozwalały optymalizować strategie

rozwojowe systemów energetycznych

krajów UE.17

Modele energetyczno-ekonomiczne

Charakterystyka: Opisują powiązania systemu energetycznego

ze zjawiskami gospodarczymi Budowane są dla sytuacji równowagi

podażowo-popytowej. Funkcję celu stanowią koszty ekonomiczne

W sytuacji równowagi popytowo-podażowejmożna określić zmiany w nadwyżkachproducentów i konsumentów, które stanowiąmiarę kosztów ekonomicznych. Oprócz modelirównowagi jako modele energetyczno-ekonomiczne wykorzystuje się modeleekonometryczne oraz modele typu input-output.

18

Modele energetyczno-ekonomiczno-

środowiskowe

Charakterystyka:

Występują wielopłaszczyznowe powiązania

energetyczno-ekonomiczno -środowiskowe. Wymusza to

łączenie kilku uzupełniających się i współpracujących

ze sobą modeli

WEM (ang. World Energy Model)(16 000 równań)

PRIMES Model

Model POLES

Green-X Model W Polsce m.in. w EnergSys, PSE S.A. i ARE S.A. , GSMiE

PAN w Krakowie i IE PCz od wielu lat prowadzone są

badanie w celu zastosowania analizy systemowej w

gospodarce surowcami mineralnymi, paliwami i energią

(w tym energią elektryczną)

19

Model rozkładu kanonicznego

zmiennych losowych - MRK

Wyznaczamy z historii procesu współczynniki rozkładu kanonicznego aij

Wyznaczamy z historii procesu dystrybuanty warunkowe z których będziemy losować wektory Vi

Wielokrotnie dokonujemy losowania z dystrybuant używając do tego celu generatora liczb losowych

Wyniki losowań uśredniamy

Xi

i

j

ijijixVVaX

1

1

ˆˆ

Zapis formalny modelu prognostycznego:

Kalibracja modelu

Rys. 4. Przebiegi rzeczywisty i wyznaczone podczas kalibracji modelu

MRK w prognozie energii brutto KSE dla najlepszej i najgorszej w sensie

błędu dopasowania MAPE kombinacji kolejności zmiennych

wyselekcjonowanych metodą Hellwiga

Kalibracja modelu

Rys. 5. Przebiegi rzeczywisty i wyznaczone podczas kalibracji modelu MRK w

prognozie mocy szczytowej KSE dla najlepszej i najgorszej w sensie błędu

dopasowania MAPE kombinacji kolejności zmiennych wyselekcjonowanych

metodą Hellwiga .

Prognozy walidacyjne

Prognoza energii brutto

Lata

Er Epr-var-3-7-9 MAPE Epr_var-1-9-10-3-5 MAPE

[TWh] [TWh] [%] [TWh] [%]

2009 157,9 157 0,60 167,8 6,30

2010 157,9 159 0,70 162,7 3,03

2011 158,9 158,9 0,00 162,2 2,03

Błędy średnie 0,43% 3,79%

Prognoza mocy szczytowej

Lata

Pr Ppr_var-6-8-1 MAPE Ppr_var-1-14-8-9-6 MAPE

[MW] [MW] [%] [MW] [%]

2009 24 594 24221 1,52 24108 1,98

2010 25 449 25984 2,25 25770 1,26

2011 24 780 26074 5,32 26101 5,33

Błędy średnie 1,54% 1,18%

Tabela 1. Prognozy walidacyjne energii elektrycznej brutto i mocy

szczytowej dla KSE za lata 2009 do 2011.

Prognozy zmiennych zewnetrznych

objaśniających w horyzoncie do 2040 roku

75000

80000

85000

90000

95000

100000

105000

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

2025

2027

2029

2031

2033

2035

2037

2039

Lata

En

erg

ia p

ierw

otn

a U

E-O

EC

D [

PJ]

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Pro

du

kcja

en

erg

ii n

ett

o U

E-O

EC

D

[TW

h]

EPIER-UE ENET-OECD-UE

Rys.6. Przykład prognozy EIA dotyczący zapotrzebowania na energię

pierwotną oraz prognoza produkcji energii elektrycznej netto przez

europejskie kraje strefy OECD do 2040 roku. Dla scenariusza bazowego

Prognozy zmiennych zewnetrznych


3900

3950

4000

4050

4100

4150

4200

4250

4300

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

2025

2027

2029

2031

2033

2035

2037

2039

Lata

Em

isja

CO

2 [

mln

to

n]

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

En

erg

och

łon

no

ść [

Btu

/US

D]

CO2-OECD-UE ENEOECD-UE

Rys.7. Prognozy EIA dotyczące emisji CO2 oraz energochłonności

europejskich krajów strefy OECD do 2040 roku.

Prognozy zmiennych wewnetrznych


Prognoza ludności – GUS do 2035r.

ekstrapolowana wielomianem stopnia

drugiego do 2040r.

Pozostałe scenariusze zmiennych

wewnętrznych kreowane równaniem

Prigogine’a

Prognozy zmiennych wewnetrznych


0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

3500000

4000000

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

2025

2027

2029

2031

2033

2035

2037

2039

Lata

[mln

zł]

PKB VA-Przem. VA-Poz.

Rys.8. Przykłady prognozy PKB dla Polski, wartości dodanej przemysłu

oraz pozostałych sektorów łącznie w horyzoncie do 2040 roku.

Prognozy energii brutto dla Polski w

horyzoncie do 2040 roku

140 000

160 000

180 000

200 000

220 000

240 000

260 000

20

11

20

13

20

15

20

17

20

19

20

21

20

23

20

25

20

27

20

29

20

31

20

33

20

35

20

37

20

39

Lata

[GWh]

EPOL-Brutto EPOL-Brutto-D EPOL-Brutto-G

Rys.9. Prognozy energii brutto dla Polski w horyzoncie do 2040 roku.

Prognozy mocy szczytowej dla Polski w

horyzoncie do 2040 roku

20 000

22 000

24 000

26 000

28 000

30 000

32 000

34 000

36 000

38 000

40 000

20

11

20

13

20

15

20

17

20

19

20

21

20

23

20

25

20

27

20

29

20

31

20

33

20

35

20

37

20

39

Lata

[MW]

PZ PZ-D PZ-G

Rys.10. Prognozy szczytu rocznego dla Polski w horyzoncie do 2040 roku.

Podsumowanie

Uzyskane wyniki prognoz są prognozami

autorskimi wspieranymi scenariuszem

bazowym dla niektórych zmiennych

objaśniających wykonanym przez

amerykańską agencję EIA dla europejskich

krajów OECD

Wykorzystany do tych celów model MRK jest

znacznie prostszy w implementacji i

wystarczająco uniwersalny w stosunku do

innych modeli wykorzystywanych do

planowania rozwoju systemów

Dziękuję za uwagę!

31WISŁA 2013

prognoza zapotrzebowania na - rynek energii 3.2...perspektywa długoterminowa (5, 10, 15, 25 …...

Documents