Marginaltap i sentralnettet - erfaringer etter ett år med ukentlige beregninger. Sarah Helene Sjong, Statnett

Transkript

1 Marginaltap i sentralnettet - erfaringer etter ett år med ukentlige beregninger Sarah Helene Sjong, Statnett EBL temadag Marginaltap oppdatering, 13. mars 28 1

2 Et bedre energiledd.

3 Innhold Bakgrunn Hvorfor? Dagens ordning Hva? Hvordan? Resultater/evaluering Hva påvirker? Tanker om fremtiden Hva har vi oppnådd? 3

4 Hvorfor driver vi med dette energileddet? energiloven forvaltningspraksis st.prp. forskrifter Myndigheter Samfunnsøkonomi Kundefokus riktige signaler riktig faktura Samf.øk rasjonell drift effektiv utnyttelse tidsoppløsning og beregningsfrekvens systembelastningen riktige signaler representativ lastflyt Kvalitet Ukentlige beregninger Samf.øk optimal ressursbruk marginalkostnaden signal til markedet kraftoverføring er ikke gratis kostnaden varierer over tid økende behov

5 Energileddet i kroner og øre Energiledd Tapskostnad MNOK MNOK Energiledd Snitt system pris kr/mwh Systempris (kr/mwh) Energiledd (MNOK)

6 Hva ligger i dagens ordning?

7 Energileddet i sentralnettet Energiledd (Kr) = Marginaltapsatser, referert innmating Marginaltapsats (%) (dag/natt pr uke) * systempris (Kr/MWh) (pr time) * utveksling (MWh) (pr time) Dag Natt Punktvise marginaltapsatser Separate satser for dag og natt/helg Symmetriske om null, dvs. MTP inn = -MTP ut Begrenset til ± 1% Uke 7-27 pos neg

8 Energileddet i utvikling Beregningsperiode Samlast PSS/E Varslingstid Gjeldende marginaltapssatser Tidligere Uker / 1 Satser på Internett Varslingstid Magasinstatus Beregnings- Periode Samlast Gjeldende satser I dag Uker / 1 Magasinstatus Satser på Internett Vi kan ta hensyn til markedsinformasjon! Kvalitet! 8 Snø Forbruksprognoser Tilsigsprognoser Feil Revisjoner Trender Priser

9 Kun ett modellverktøy U&I Marked Marked Tidligere Samlast PSS/E Marginaltapsberegning Marginaltap Marked I dag Samlast Marginaltap Mindre vedlikehold Beholder detaljer Ingen konvergensproblem Automatisk marginaltap Fokus på prognoser/marked Stort samlast brukermiljø Kvalitet og effektivitet! 9

10 Samlast Integrert markeds- og nettmodell Beskriver markedet i Norden 19 delområder Detaljert nettbeskrivelse i Sverige, Finland, Danmark og Norge Beregningsalgoritme Finner optimal markedsløsning Fordeler forbruk og produksjon på punkter Løser lastflytligningene Beregner marginaltap Nederland Tyskland Polen 1

11 Dette er også Samlast Old school grensesnitt Mange detaljer Tungvint å oppdatere Tungt tilgjengelige resultater Kjernekraftmodul Forsmark 2 Prinsipp: Produksjonskapasitet og marginalkostnad settes på forhånd. Produksjonen er resultat av simuleringen Delområde 4, NORGEVEST Vannkraftmodul Kvilldal Typisk resultatfil, kommadelt og flat..

12 Vi ville ha noe i tillegg..

13 Ressursbruk - ukentlig beregningsprosess Powels estimat I dag 29? Mandag Mandag Mandag Tirsdag Tirsdag Tirsdag Onsdag Onsdag Onsdag Torsdag Torsdag Torsdag Fredag Fredag Fredag 13

14 Hvordan gjør vi det?

15 Å lage en prognose.. Hovedmål: Størst mulig grad av samsvar mellom prognose og reelle tall målt i etterkant Hvor godt traff vi forrige uke? Reelle data Evaluere og justere HIS Haslesnittet Uke 51 DAG Prognose Reell Prognose Reell

16 Å lage en prognose.. Hovedmål: Størst mulig grad av samsvar mellom prognose og reelle tall målt i etterkant Hvor godt traff vi forrige uke? Reelle data Evaluere og justere Oppdaterte forutsetninger/markedsdata Magasinstatus Revisjoner/kapasitetsgrenser Forbruksprognoser Tilsigs- og snøprognoser (råvarepriser) Gjentatte simuleringer/kalibrering

17 Marginaltap Namsos: Vektet gjennomsnitt av marginaltapet mellom Namsos og alle forbrukspunkter i Norge og Sverige + Vektet gjennomsnitt av marginaltapet mellom Namsos og alle produksjonspunkter i Norge og Sverige Namsos Delt på to Gjøres automatisk i Samlast for alle punkter i Norge 17

18 Hva påvirker satsene?

19 Marginaltap og kvalitet Et direkte resultat av lastflyten! Prognose flyt dag / natt, uke 7: Kvaliteten påvirkes av: - Beregningsfrekvens - Markedsdata - Lokale forhold - Modell -Kompetanse/rutiner Marginaltapsatser, referert innmating Dag Natt Prisavsnitt "Peak" Prisavsnitt "Night" pos neg Kvaliteten på lastflytprognosen er essensiell!

20 Korrelasjon flyt og marginaltap - de store sammenhengene Stor betydning for satsene i Finnmark Stor betydning for satsene i Nord-Norge Stor betydning for satsene i Midt-Norge Stor betydning for satsene i Syd-Norge

21 Stor forskjell på dag- og nattsatser i nord - eksempel på korrelasjon lastflyt og marginaltap Prognose flyt dag / natt, uke 7: Årsaken er stor forskjell i flyten dag / natt i Sverige Marginaltap uke 7: Kirkenes Ofoten - Sør-Sverige MTP7_D % MTP7_N Prisavsnitt "Peak" Prisavsnitt "Night"

22 Lokale forhold - og betydning av revisjoner To uker med tilnærmet lik balanse i Midt-Norge, men med ulik produksjonsfordeling pga revisjon i Grytten Prognose NATT Uke 6 NATT Uke Marginaltapsatser (ref. innmating) Leivdal -9,2 % Med revisjon i Grytten NATT Uke 6 25 MW NATT Uke 6 NATT Uke 7 Leivdal -3,5 % NATT Uke 7 5 Forbruk Produksjon Dersom revisjon i Grytten ikke ble hensyntatt, ville satsen i Leivdal blitt ca 3,5 % også i uke 6

23 Og hvor godt traff vi..?

24 Hvor godt traff vi i 27? - eksempel Haslesnittet Prognose DAG Reell flyt DAG Prognose DAG Reell flyt DAG Haslesnittet

25 Hvor godt traff vi i 27? - eksempel Nea-Järpen 5 26 Prognose DAG Reell flyt DAG Nea - Järpen Prognose DAG Reell flyt DAG

26 Oppsummert..

27 Oppsummert Kvalitet! Effektivitet! Kompetanse! 27

28 Veien videre Fortsette det arbeidet vi er i gang med.. Kontinuerlig evaluering og forbedring Bedre kundeinformasjon Vurdere taket på +/- 1% Og dessuten: ENDA BEDRE Kvalitet! ENDA BEDRE Effektivitet! ENDA BEDRE Kompetanse! 28

29 ~ The End ~