電力価格予測

電力価格予測サービスは、Enerdataのエネルギーモデリングの専門知識とその世界的に認知されたPOLESモデルに裏付けられた年間卸売価格予測を提供します。エネルギー投資家および開発者が長期的な投資収益率を見積もるための究極の戦略的ツールです。

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主な機能

• 2050年までの3つの詳細なシナリオに基づく年間予測（USドル/ MWh）
• 最新の入手可能なデータに基づく予測
• 最新のヒストリカルデータ
• 32 カ国が対象
• Excel形式のエクスポートとして利用可能な、表形式とグラフ形式の両方で出力
• 毎年完全に更新

購読の理由

• 従来の最適化モデルとは異なり、電力需要と発電/容量開発の内因性モデリングによる全体像の把握。 再生可能エネルギーを含むすべての技術を網羅するモデル。
• 純粋な最適化モデルでよく見られる「勝者独り占め」の効果を避けます。
• 各国の将来の可能性のある経路を探求するための3つの長期シナリオ。
• 不要な機能は付きませんが、必要なだけのデータは、市場の他のサービスと比較して、金額的により高い価値があります。
• 公平な立場からの見解：Enerdataは政府機関やエネルギー会社から独立しています。

方法論

電力価格予測の実証済みの方法論的基盤は、Enerdata独自のPOLESモデルです。世界中の多数のエネルギー会社、公益事業者、投資家、および開発者によって使用されている、堅牢で多国籍の電力予測モデルです。

電力価格予測のデータは2018年までの過去のスポット価格を利用しており、これは将来のPOLESモデルの卸売価格予測にインデックスされます。

POLESと「純粋最適化」電力モデルの主な違い

生産能力および生産計画のためのPOLESモデリングアプローチの最初の利点は、純粋な最適化モデルでよく見られる「勝者総取り」効果が回避されることです。過去の生産能力と生産構成の考慮、および非経済的競争パラメータの導入により、POLESはLCOEと変動費に基づいて発電技術を割り当て、これらの間の競争をより容易に調整できる可能性があります。

POLESモデルは、技術クラスとその技術的、経済的、環境的パラメータを考慮して、最適化モデルと比較して2つの主な利点を示す年々の再帰的アプローチを採用しています。

• POLESアプローチは、実際のエネルギーシステムをその不完全性と障壁で表現するのにより適しています。 最適化モデルが経済的エージェントが全期間にわたってすべての情報を処分することを可能にする完全な先見の明のアプローチをしばしば使用するところ、POLESは長期容量ニーズを考慮しそしてピーク需要でユーザー定義の予備保証を確実にする反復プロセスを実行します 。
• いわゆる「バンバン」または「ペニースイッチング」効果はPOLESアプローチでは見つけることができません。そこでは、全体として、ユーザーはモデリングとパラメタリゼーションをよりよくコントロールできます。 （これらの影響は、純粋な最適化モデルでよく見られますが、1つまたは複数の入力パラメータに対するごくわずかな変更に基づいて、まったく異なる解決策を達成することを意味します。）

POLESのもう1つの明確な付加価値は、部門別のエネルギー需要が内因性であり、電力の需要と供給の間の論理的な遡及を見つけるユーザーによってモデル化/改良できることです。これとは対照的に、エネルギーシステム最適化モデルは、一般的にエネルギー需要を外因性の入力パラメータとして使用します。これもまた、固定長期仮定またはエネルギーシステムのエージェントに対する完全長期予測を反映しています。

POLESパワーモジュールの概要

• CAPEX、変動費、燃料費、炭素税、補助金、寿命、負荷率、効率などを含む20を超える詳細なテクノロジー
• 2つの課題に対応：キャパシティプランニングと給電指令

キャパシティプランニング

• LCOE と制約（RESの可能性とバックアップ、原子力の受け入れなど）に基づく
• 7つの持続時間の負荷での競技（年間8760hから年間730hまで）
• 多項ロジット配布機能により、各テクノロジの市場シェアを配分
• 再帰的アプローチ：y+1年目に設置される容量は、y年目に計算

給電

• 補助金や税金を含む変動費に基づく
• 多項ロジット分配機能により、メリットオーダーにおける各技術の市場シェアを分配
• 必須および致命的なテクノロジの発電は別々に計算
• y年目の送電は、y年目に設置された容量によって異なる
• y年は、2つの典型的な日と12時間スライスに分割

分析対象国の一覧