Цены на электроэнергию

Цены на электроэнергию (также называемые тарифами на электроэнергию или ценой на электроэнергию ) могут сильно различаться в зависимости от страны или местности внутри страны. Цены на электроэнергию зависят от многих факторов, таких как цена на производство электроэнергии, государственные налоги или субсидии, выбросы CO.
₂ налога, ^{[ 1 ]} местные погодные условия, инфраструктура передачи и распределения, а также многоуровневое регулирование отрасли. Цены или тарифы также могут различаться в зависимости от клиентской базы, обычно в зависимости от жилых, коммерческих и промышленных связей.

По данным Управления энергетической информации США (EIA), «цены на электроэнергию обычно отражают затраты на строительство, финансирование, обслуживание и эксплуатацию электростанций и электросетей». Прогнозирование цен — это метод, с помощью которого производитель, коммунальное предприятие или крупный промышленный потребитель могут прогнозировать оптовые цены на электроэнергию с достаточной точностью. ^{[ 2 ]} Из-за сложностей с производством 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 осуществлять 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 тарифов

На стандартных регулируемых монопольных рынках, таких как США , существуют многоуровневые структуры управления, которые устанавливают тарифы на электроэнергию. Ставки определяются в рамках нормативного процесса, который контролируется государственными организациями.

Включение распределенной генерации возобновляемой энергии (DG) и современной инфраструктуры измерения (AMI или интеллектуальный счетчик) в современную электросеть привело к появлению множества альтернативных структур тарифов. ^{[ 5 ]} Современные коммунальные предприятия структурируют тарифы на жилье несколькими методами:

Простая (или фиксированная) – ставка, по которой клиенты платят фиксированную ставку за кВтч.
Многоуровневый (или ступенчатый) – тарифы изменяются в зависимости от объема потребления (некоторые повышаются, чтобы стимулировать энергосбережение, другие снижаются, чтобы стимулировать использование и прибыль поставщика электроэнергии)
Время использования (TOU) – разная ставка в зависимости от времени суток
Уровень спроса – основан на пиковом спросе на электроэнергию, которую использует потребитель.
Многоуровневое в пределах TOU – разные тарифы в зависимости от того, сколько они используют в определенное время суток.
Сезонные тарифы – взимаются с тех, кто не пользуется услугами круглый год (например, коттеджем).
Тарифы на выходные/праздники – обычно тарифы отличаются от тарифов в обычное время. среди немногих структур жилищного тарифа, предлагаемых современными коммунальными предприятиями.

По простому тарифу взимается определенная плата за потребленный киловатт-час ($/кВтч). Многоуровневая ставка — одна из наиболее распространенных тарифных программ для жилых помещений. Многоуровневый тариф взимает более высокую ставку по мере увеличения использования клиентом. TOU и тарифы спроса структурированы таким образом, чтобы помочь поддерживать и контролировать пиковый спрос коммунального предприятия. ^{[ 6 ]} Суть концепции заключается в том, чтобы отговорить клиентов от участия в периодах пиковой нагрузки, взимая с них больше денег за использование электроэнергии в это время. Исторически тарифы были минимальными в ночное время, поскольку пик приходится на дневное время, когда все сектора используют электроэнергию. Возросший спрос требует дополнительного производства энергии, которое традиционно обеспечивается менее эффективными «пиковыми» электростанциями, выработка которых обходится дороже, чем установками «базовой нагрузки». ^{[ 7 ]} Однако, поскольку большее проникновение возобновляемых источников энергии, таких как солнечная энергия, в сеть обходится дешевле, электричество смещается в полдень, когда солнечная энергия генерирует больше всего энергии. Тарифы по времени использования (TOU) могут вывести потребление электроэнергии из пиковых периодов, тем самым помогая сети справляться с переменной возобновляемой энергией . ^{[ 8 ]}^{[ 9 ]}

Зелёный тариф (FIT) ^{[ 10 ]} – это политика энергоснабжения, которая поддерживает развитие производства возобновляемой энергии . FITs дают финансовые выгоды производителям возобновляемой энергии. В Соединенных Штатах политика FIT гарантирует, что электроэнергия соответствующих производителей возобновляемых источников будет приобретаться их коммунальными предприятиями. ^{[ 11 ]} Контракт FIT содержит гарантированный период времени (обычно 15–20 лет), в течение которого платежи в долларах за киловатт-час ($/кВтч) будут производиться за полную мощность системы.

Чистые измерения — это еще один механизм выставления счетов, который поддерживает развитие возобновляемой энергетики, в частности солнечной . Этот механизм кредитует владельцев систем солнечной энергии за электроэнергию, которую их система добавляет в сеть. Бытовые потребители с фотоэлектрическими (PV) системами на крыше обычно производят больше электроэнергии, чем потребляет их дом в дневное время, поэтому чистый учет особенно выгоден. В это время, когда выработка превышает потребление, счетчик электроэнергии в доме будет работать в обратном направлении, чтобы обеспечить зачет счета за электроэнергию домовладельца. ^{[ 12 ]} Стоимость солнечной электроэнергии ниже розничной цены, поэтому потребители нетто-счетчиков фактически субсидируются всеми остальными потребителями электроэнергетической компании. ^{[ 13 ]}

США: Федеральная комиссия по регулированию энергетики (FERC) контролирует оптовый рынок электроэнергии, а также передачу электроэнергии между штатами. Комиссии по коммунальным услугам (PSC), которые также известны как комиссия по коммунальным предприятиям (PUC), регулируют тарифы на коммунальные услуги в каждом штате.

Сравнение цен по источникам питания

Стоимость электроэнергии также различается в зависимости от источника питания . Чистая приведенная стоимость удельной стоимости электроэнергии в течение срока службы генерирующего актива известна как приведенная стоимость электроэнергии (LCOE). LCOE — лучшее значение для последовательного сравнения различных методов генерации. ^{[ нужна ссылка ]}

Таким образом, сочетание источников генерации конкретной коммунальной компании окажет существенное влияние на ее цену на электроэнергию. Электроэнергетические компании, которые имеют высокий процент гидроэлектроэнергии, как правило, имеют более низкие цены, в то время как компании с большим количеством старых угольных электростанций будут иметь более высокие цены на электроэнергию. Недавно LCOE солнечной фотоэлектрической технологии ^{[ 14 ]} существенно снизился. ^{[ 15 ]}^{[ 16 ]} В Соединенных Штатах 70% нынешних угольных электростанций работают с более высокими затратами, чем новые технологии возобновляемой энергетики (за исключением гидроэлектростанций), и к 2030 году все они станут нерентабельными. ^{[ 17 ]} В остальном мире 42% угольных электростанций в 2019 году работали в убыток. ^{[ 17 ]}

Прогнозирование цен на электроэнергию

Прогнозирование цен на электроэнергию (EPF) — это отрасль прогнозирования энергетики , которая фокусируется на использовании математических , статистических моделей и моделей машинного обучения для прогнозирования цен на электроэнергию в будущем. За последние 30 лет прогнозы цен на электроэнергию стали фундаментальным вкладом в механизмы принятия решений энергетических компаний на корпоративном уровне. ^{[ 18 ]}

С начала 1990-х годов процесс дерегулирования и введение конкурентных рынков электроэнергии изменил ландшафт традиционно монопольных и контролируемых государством энергетических секторов. В Европе, Северной Америке, Австралии и Азии электроэнергия теперь торгуется по рыночным правилам с использованием спотовых и производных контрактов . ^{[ 19 ]} Однако электроэнергия является совершенно особым товаром: ее экономически невозможно хранить, а стабильность энергосистемы требует постоянного баланса между производством и потреблением. В то же время спрос на электроэнергию зависит от погоды (температура, скорость ветра, осадки и т. д.) и интенсивности деловой и повседневной деятельности ( пиковые и непиковые часы , будние и выходные дни, праздники и т. д.). . Эти уникальные характеристики приводят к динамике цен, не наблюдаемой ни на одном другом рынке, демонстрирующей ежедневную, еженедельную и часто годовую сезонность , а также резкие, кратковременные и, как правило, непредвиденные скачки цен . ^{[ 20 ]}

Чрезвычайная волатильность цен , которая может быть на два порядка выше, чем у любого другого товара или финансового актива, вынудила участников рынка хеджировать не только объем, но и ценовой риск. Прогнозы цен на срок от нескольких часов до нескольких месяцев стали представлять особый интерес для управляющих портфельными инвестициями. Компания энергетического рынка, способная прогнозировать волатильность оптовых цен с разумным уровнем точности, может скорректировать свою стратегию торгов и собственный график производства или потребления, чтобы снизить риск или максимизировать прибыль при торговле на сутки вперед. ^{[ 21 ]} Приблизительная оценка экономии от снижения средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) краткосрочных прогнозов цен на 1% составляет 300 000 долларов США в год для коммунального предприятия с пиковой нагрузкой 1 ГВт . Благодаря дополнительным прогнозам цен экономия удваивается. ^{[ 22 ]}

Качество электроэнергии

Чрезмерные общие гармонические искажения (THD) и низкий коэффициент мощности являются дорогостоящими на всех уровнях рынка электроэнергии. Влияние THD трудно оценить, но потенциально оно может вызвать нагрев, вибрацию, сбои в работе и даже расплавление. Коэффициент мощности – это соотношение реальной и полной мощности в энергосистеме. Потребление большего тока приводит к более низкому коэффициенту мощности. Большие токи требуют более дорогостоящей инфраструктуры для минимизации потерь мощности, поэтому потребители с низким коэффициентом мощности получают от коммунальных предприятий более высокий тариф на электроэнергию. ^{[ 23 ]} Качество электроэнергии обычно контролируется на уровне передачи. Спектр компенсационных устройств ^{[ 24 ]} смягчить плохие результаты, но улучшения могут быть достигнуты только с помощью устройств коррекции в реальном времени (тип переключения старого типа, ^{[ 25 ]} современный тихоходный DSP с приводом ^{[ 26 ]} и почти в реальном времени ^{[ 27 ]}). Большинство современных устройств уменьшают проблемы, сохраняя при этом окупаемость инвестиций и значительное снижение токов заземления. Проблемы с качеством электроэнергии могут вызывать ошибочные реакции многих видов аналогового и цифрового оборудования.

См. также

Ссылки

^ Стэнли Рид (22 сентября 2021 г.). «Вот что стоит за ростом цен на энергоносители в Европе» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 24 сентября 2021 г. Высокие налоги на выбросы углерода также повышают цены на электроэнергию
^ 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 .
^ «Факторы, влияющие на цены на электроэнергию – объяснение энергии, ваше руководство к пониманию энергетики – управление энергетической информацией» . www.eia.gov . Проверено 3 мая 2018 г.
^ Прехода, Эмили; Пирс, Джошуа; Шелли, Челси (2019). «Политика преодоления барьеров для распределенной генерации возобновляемой энергии: пример структуры коммунальных предприятий и режимов регулирования в Мичигане» . Энергии . 12 (4): 674. doi : 10.3390/en12040674 .
^ Чжэн, Цзюньцзе; Лай, Чун Синг; Юань, Хаолян; Донг, Чжао Ян; Мэн, Кэ; Лай, Лой Лей (июль 2020 г.). «Система рекомендаций по планированию электроснабжения с восстановлением на основе электрических инструкций» . Энергия . 203 : 117775. doi : 10.1016/j.energy.2020.117775 . S2CID 219466165 .
^ Торрити, Якопо. «Оценка экономики интеллектуальных счетчиков» .
^ Фетчен, Стефани (12 сентября 2019 г.). «Рост производства электроэнергии из возобновляемых источников вызывает изменения в тарифах на выработку» . ОценитьAcuity . Проверено 15 октября 2019 г.
^ «Умный тариф по времени использования оказывает «значительное влияние» на поведение потребления энергии» . Компания СМС . 31 октября 2018 года . Проверено 20 сентября 2021 г.
^ «Дизайн розничных тарифов на электроэнергию в условиях декарбонизации экономики: анализ времени использования и критических пиковых цен» . ЦЕПР . Проверено 21 сентября 2023 г.
^ Кутюр, ТД; Кори, К.; Крейчик, К.; Уильямс, Э. (1 июля 2010 г.). «Руководство для политиков по разработке политики льготных тарифов» . дои : 10.2172/984987 . ОСТИ 984987 . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
^ «Ресурсы льготных тарифов | Министерство энергетики» . www.energy.gov . Архивировано из оригинала 4 мая 2018 года . Проверено 3 мая 2018 г.
^ «Чистый учет | SEIA» . СЭИА . Проверено 3 мая 2018 г.
^ Переосмысление обоснования чистого измерения: количественная оценка субсидий от потребителей, не использующих солнечную энергию, к потребителям солнечной энергии. Александр, Браун и Фаруки. http://ipu.msu.edu/wp-content/uploads/2017/09/Rethinking-Rationale-for-Net-Metering-2016.pdf
^ Бранкер, К.; Патак, MJM; Пирс, Дж. М. (2011). «Обзор приведенной стоимости электроэнергии для солнечных фотоэлектрических систем» . Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 15 (9): 4470–4482. дои : 10.1016/j.rser.2011.07.104 . HDL : 1974/6879 . S2CID 73523633 .
^ Лай, Чун Синг; Маккалок, Малкольм Д. (2017). «Приведенная стоимость электроэнергии для солнечных фотоэлектрических установок и накопителей электрической энергии» . Прикладная энергетика . 190 : 191–203. дои : 10.1016/j.apenergy.2016.12.153 . S2CID 113623853 .
^ Кан, Мун Хи; Рохатги, Аджит (2016). «Количественный анализ приведенной стоимости электроэнергии фотоэлектрических систем коммерческого масштаба в США». Материалы для солнечной энергии и солнечные элементы . 154 : 71–77. дои : 10.1016/j.solmat.2016.04.046 .
^ Jump up to: ^а ^б «42% угольных электростанций в мире работают с убытками, говорится в первом в мире исследовании» . Инициатива по отслеживанию выбросов углекислого газа . 30 ноября 2018 года . Проверено 14 марта 2019 г.
^ Мацеёвска, Катажина; Униеевский, Бартош; Верон, Рафаль (19 июля 2023 г.), «Прогнозирование цен на электроэнергию» , Оксфордская исследовательская энциклопедия экономики и финансов , Oxford University Press, arXiv : 2204.11735 , doi : 10.1093/acrefore/9780190625979.013.667 , ISBN 978-0-19-062597-9 , получено 12 апреля 2024 г.
^ Майер, Клаус; Трюк, Стефан (март 2018 г.). «Рынки электроэнергии по всему миру» . Журнал товарных рынков . 9 : 77–100. дои : 10.1016/j.jcomm.2018.02.001 .
^ 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 .
^ Верон, Рафал (2006). Моделирование и прогнозирование нагрузок и цен на электроэнергию: статистический подход . Уайли. ISBN 978-0-470-05753-7 .
^ Хун, Тао (2015). «Уроки хрустального шара по прогнозной аналитике» . Журнал «ЭнергоБиз» . Весна: 35–37. Архивировано из оригинала 10 сентября 2015 года . Проверено 29 ноября 2015 г.
^ «MCMA – Управление движением онлайн» . MCMA – Управление движением онлайн . Проверено 3 мая 2018 г.
^ «Практическая коррекция коэффициента мощности: Коэффициент мощности - Учебник по электронике» . Все о схемах . Проверено 18 июня 2017 г.
^ «Высокоскоростная автоматическая система коррекции коэффициента мощности в реальном времени» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 29 апреля 2016 года . Проверено 18 июня 2017 г.
^ ООО «TCI – HGA 5% Активный фильтр гармоник» . Транскойл . Проверено 18 июня 2017 г.
^ «Программно-определяемая мощность 3DFS» . 3ДФС . Проверено 18 июня 2017 г.

[1] Стэнли Рид (22 сентября 2021 г.). «Вот что стоит за ростом цен на энергоносители в Европе» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 24 сентября 2021 г. Высокие налоги на выбросы углерода также повышают 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 .

[:0-3] «Факторы, влияющие на цены на электроэнергию – объяснение энергии, ваше руководство к пониманию энергетики – управление энергетической информацией» . www.eia.gov . Проверено 3 мая 2018 г.

[:3-4] Прехода, Эмили; Пирс, Джошуа; Шелли, Челси (2019). «Политика преодоления барьеров для распределенной генерации возобновляемой энергии: пример структуры коммунальных предприятий и режимов регулирования в Мичигане» . Энергии . 12 (4): 674. doi : 10.3390/en12040674 .

[5] Чжэн, Цзюньцзе; Лай, Чун Синг; Юань, Хаолян; Донг, Чжао Ян; Мэн, Кэ; Лай, Лой Лей (июль 2020 г.). «Система рекомендаций по планированию 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 производства электроэнергии из возобновляемых источников вызывает изменения в тарифах на выработку» . ОценитьAcuity . Проверено 15 октября 2019 г.

[8] «Умный тариф по времени использования оказывает «значительное влияние» на поведение потребления энергии» . Компания СМС . 31 октября 2018 года . Проверено 20 сентября 2021 г.

[9] «Дизайн розничных тарифов на электроэнергию в условиях декарбонизации экономики: анализ времени использования и критических пиковых цен» . ЦЕПР . Проверено 21 сентября 2023 г.

[10] Кутюр, ТД; Кори, К.; Крейчик, К.; Уильямс, Э. (1 июля 2010 г.). «Руководство для политиков по разработке политики льготных тарифов» . дои : 10.2172/984987 . ОСТИ 984987 . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )

[11] «Ресурсы льготных тарифов | Министерство энергетики» . www.energy.gov . Архивировано из оригинала 4 мая 2018 года . Проверено 3 мая 2018 г.

[12] «Чистый учет | SEIA» . СЭИА . Проверено 3 мая 2018 г.

[13] Переосмысление обоснования чистого измерения: количественная оценка субсидий от потребителей, не использующих солнечную энергию, к потребителям солнечной энергии. Александр, Браун и Фаруки. http://ipu.msu.edu/wp-content/uploads/2017/09/Rethinking-Rationale-for-Net-Metering-2016.pdf

[14] Бранкер, К.; Патак, MJM; Пирс, Дж. М. (2011). «Обзор приведенной стоимости электроэнергии для солнечных фотоэлектрических систем» . Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 15 (9): 4470–4482. дои : 10.1016/j.rser.2011.07.104 . HDL : 1974/6879 . S2CID 73523633 .

[15] Лай, Чун Синг; Маккалок, Малкольм Д. (2017). «Приведенная стоимость электроэнергии для солнечных фотоэлектрических установок и накопителей электрической энергии» . Прикладная энергетика . 190 : 191–203. дои : 10.1016/j.apenergy.2016.12.153 . S2CID 113623853 .

[16] Кан, Мун Хи; Рохатги, Аджит (2016). «Количественный анализ приведенной стоимости электроэнергии фотоэлектрических систем коммерческого масштаба в США». Материалы для солнечной энергии и солнечные элементы . 154 : 71–77. дои : 10.1016/j.solmat.2016.04.046 .

[:4-17] Jump up to: ^а ^б «42% угольных электростанций в мире работают с убытками, говорится в первом в мире исследовании» . Инициатива по отслеживанию выбросов углекислого газа . 30 ноября 2018 года . Проверено 14 марта 2019 г.

[18] Мацеёвска, Катажина; Униеевский, Бартош; Верон, Рафаль (19 июля 2023 г.), «Прогнозирование цен на электроэнергию» , Оксфордская исследовательская энциклопедия экономики и финансов , 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. дои : 10.1016/j.jcomm.2018.02.001 .

[Electricity_price_forecasting_:0-20] 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 .

[Electricity_price_forecasting_:2-21] Верон, Рафал (2006). Моделирование и прогнозирование нагрузок и цен на электроэнергию: статистический подход . Уайли. ISBN 978-0-470-05753-7 .

[22] Хун, Тао (2015). «Уроки хрустального шара по прогнозной аналитике» . Журнал «ЭнергоБиз» . Весна: 35–37. Архивировано из оригинала 10 сентября 2015 года . Проверено 29 ноября 2015 г.

[23] «MCMA – Управление движением онлайн» . MCMA – Управление движением онлайн . Проверено 3 мая 2018 г.

[24] «Практическая коррекция коэффициента мощности: Коэффициент мощности - Учебник по электронике» . Все о схемах . Проверено 18 июня 2017 г.

[25] «Высокоскоростная автоматическая система коррекции коэффициента мощности в реальном времени» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 29 апреля 2016 года . Проверено 18 июня 2017 г.

[26] ООО «TCI – HGA 5% Активный фильтр гармоник» . Транскойл . Проверено 18 июня 2017 г.

[27] «Программно-определяемая мощность 3DFS» . 3ДФС . Проверено 18 июня 2017 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]