Prisdannelse i et fremtidigt elsystem I
Så er denne blogger tilbage på sin post, grundlæggende udhvilet fra ferien sydpå i juli, i realiteten knap så udhvilet længere efter en relativt hektisk august med mange interessante sager. Mere om det ved en senere lejlighed.
Under ferien sydpå havde vi stor glæde af en ny bog, som jeg er nødt til at gøre lidt reklame for her. Det drejer sig om ”Wind Swimming France” af Daniel Start. Det er en beskrivelse af spændende badesteder i floder og søer, primært i Sydfrankrig. Ge-ni-alt, siger jeg bare! Vi har i år svømmet steder, vi aldrig ville have fundet selv, sommetider sammen med andre, ofte som de eneste. Det er ren Indiana Jones at svømme gennem et 12-15 m højt vandfald og så stå inde bag gardinet (vandet slår i øvrigt forbavsende hårdt fra den højde, når man svømmer igennem). Kan anbefales uden forbehold! Søg titlen på nettet, så har man straks et indtryk af, hvad det drejer sig om. Man kan købe den fra forlaget, også som e-bog, eller på Amazon.
Nå, til sagen –
Sidst i maj beskrev jeg, hvordan man med en ganske enkel model kan vurdere, hvad salgsprisen bliver for elektricitet, som bliver lagret med en konkret energilagringsteknologi, når blot man kender investeringen og virkningsgraden. Hvis nogen skal have opfrisket modellen, blev den bragt i følgende blog: https://ing.dk/blog/lidt-om-priser-paa-energilagring-176363
Når jeg i foråret valgte at fremlægge modellen, var det, fordi Ingeniøren på det tidspunkt bragte en række artikler om teknologier, som jeg vurderede ikke ville være relevante i det store spil, enten fordi de ikke ville kunne opskaleres, eller fordi energiprisen ville være for høj.
I den efterfølgende debat spurgte en læser, Glenn Møller-Holst, om ikke man kunne lave en beregning over ”gyngerne-og-karrusel virkningen”. Glenn skrev –
”Hvis fx 33% af årets kwt i Danmarks elnet skal gemmes og hentes i dine energilagringspris eksempler, så er den totale elregningsstigning for elleverandørene (og dermed elforbrugerne) groft set følgende:
x= pris per kwt (midlet over året - og energi leveret af solceller/vindmøller)
y= pris per kwt (midlet over året - og energi leveret af energilager; opsparet fra overskud fra solceller/vindmøller)”
Jeg svarede, at sådan en beregning kan man rent faktisk ret let lave, og at jeg ville fremlægge modellen i en senere blog.
Det går vi så i gang med her. Jeg har dog tænkt mig at gøre det i et par skridt, for ellers bliver bloggen så pokkers lang.
For at lave en model, der kan levere et bud på elprisen fra en kombination af vedvarende energi og lagring, skal vi bruge tre ingredienser:
1. Pris og virkningsgrad på lagring
2. Statistik for varighed og tilhørende prisniveau for energiproduktionen
3. En model, som tillader os at lave fremskrivninger til diverse kombinationer af produktionskapacitet og lagervolumen
Den model, der blev linket til i bloggen i maj, leverer ingediens nr.1. Nedenfor leverer jeg ingrediens nr.2. Og næste gang kommer så nr.3.
Som baggrund for statistikken for varighed og tilhørende prisniveau for energiproduktionen har jeg anvendt Energinet.dk’s database for markedsdata, som er tilgængelig for enhver på https://energinet.dk/DA/El/Engrosmarked/Udtraek-af-markedsdata/Sider/default.aspx. Som en indskudt bemærkning, så er det et fantastisk værktøj, Energinet.dk stiller til rådighed for os. Når jeg taler med udenlandske vindkraftfolk, som interesserer sig for mere end selve teknologien, og forklarer om vores direkte tilgang til alle relevante data i (næsten) realtid, bliver de grønne af misundelse.
Jeg har kun set på vind. Jeg skal skynde mig at indrømme, at jeg godt ved, at det er forkert, og at man nu om stunder egentlig burde medtage sol, fordi penetrationen er begyndt at blive rigtig synlig. Men det er nu en gang vindkraft, jeg har forstand på, derfor den forenklede tilgang.
Jeg har set på 2014. Det var et normalt vindår, hverken særlig blæsende (som 1.halvår 2015 nok har været det) eller det modsatte. Vi havde en vindkraftproduktion på 39% af brutto forbruget.
Vindkraftandelen varierer naturligvis stærkt, fra en timemiddelværdi på 0.03% til en på 132%. For at få et simpelt overblik over hyppighedsfordelingen, har jeg binnet vindkraftandelen i de 8760 timer. Det giver følgende kurve:
Fordelingen er nogenlunde som forventet, med størst hyppighed ved de laveste vindkraftandele. Der er dog et sjovt ”skift” omkring 50%. Jeg kan godt tænke mig forskellige kvalitative forklaringer på dette, men det er ikke så vigtigt for vores model, så det må vente.
Hyppighedsfordelingen kan bruges som input til en varighedskurve. Varighedskurven beskriver, hvor stor en del af årets timer produktionen ligger over en vis vindkraftandel.
Som det ses, overskrider vindkraftproduktionen forbruget i ca. 5% af årets timer, og i 35% af årets timer overskrider den 50% af forbruget.
Den sidste ingrediens, vi mangler, er en sammenhæng mellem vindkraftandel og elpris. Den kommer nedenfor:
Som det ses, trykker vindkraftproduktionen elprisen betydeligt. Prisen går fra 28 øre ved 5% vindkraftandel til 13 øre ved 100% vindkraftandel.
For en ordens skyld – produktionstallene er for de danske vindmøller, og elprisen er den vægtede middelværdi af elprisen i Øst- og Vestdanmark, men i modsætning til produktionen er elprisen også en funktion af, hvad der sker i vores nabolande. Sagt på en anden måde, så er produktionen national, mens elprisen er international. Det behøver vi ikke tage os af her og nu, men det kan få betydning for fremskrivningerne.
Så er grunden lagt til modelleringen – kommer snarest!
