전력 가격 전망 서비스

용량 및 생산 계획에 대한 POLES 모델링 접근법의 첫 번째 장점은 순수 최적화 모델에서 자주 나타나는 "승자 독식" 효과를 방지한다는 것입니다. 비경제적 경쟁 변수를 도입하고 과거 용량 및 다양한 생산 이력을 함께 고려함으로써 POLES는 LCOE 및 변동비를 기반으로 발전 기술을 할당하고 LCOE와 변동비 간의 경쟁을 더 쉽게 조정할 수 있는 가능성을 제시합니다.

POLES 모델에서는 기술, 경제 및 환경 변수를 이용하여 다양한 기술 수준을 고려하고 연 단위의 순환 접근법을 활용함으로써 최적화 모델과 비교하여 다음과 같은 두 가지 주요 이점을 제공합니다.

• POLES 접근법은 불완전한 특성과 장애 요인이 있는 실제 에너지 시스템을 설명하는 데 더 적합합니다. 최적화 모델은 완벽한 미래 예측 접근법을 활용하는 경향이 있어 경제 주체들이 전체 기간에 걸친 정보를 모두 폐기할 수 있게 해줍니다. 반면, POLES는 반복 과정을 구현하고 장기간 용량의 필요성에 대해 설명하며 사용자가 정의한 비축 안보가 최대 수요 정점에 도달하게해 줍니다.
• POLES 접근법에서는 소위 "뱅뱅(bang-bang)" 또는 "저가 전환(penny-switching)" 효과가 나타나지 않으며 대체적으로 사용자가 모델링과 변수화를 더 많이 제어할 수 있습니다. (이 두 효과는 순수 최적화 모델에서 자주 나타나는 데, 한 가지 이상의 입력 변수에 무시해도 될 정도의 변화만 주어도 완전히 다른 해결책이 제시됩니다.)

POLES의 또 다른 추가 가치는 분야별 에너지 수요가 내인적으로 결정되어 사용자에 의해 모델링/재정의가 가능하다는 점입니다. 따라서 사용자는 전력 공급과 수요 간의 논리적 반작용을 발견할 수 있습니다. 이와 반대로 에너지 시스템 최적화 모델에서는 대개 에너지 수요를 외생적 입력 변수로 활용하여, 에너지 시스템 주체의 고정된 장기 추측 또는 완벽한 장기 미래 예측을 다시 한 번 반영합니다.

POLES 전력 모듈 개요

• CAPEX, 변동 원가, 연료비, 탄소세, 보조금, 수명, 부하율, 효율성 등 20개 이상의 기술 정보를 보유하고 있습니다.
• 용량 계획 및 급송의 두 가지 문제를 처리합니다.

용량 계획

• LCOE + 제약 사항(RES에 대한 잠재성 및 대비, 원자력 수용성 등)에 기반함
• 기간이 서로 다른 7개의 부하에 대한 경쟁(연 8760h ~ 연 730h)
• 다항로짓 분포 함수를 이용하여 각 기술의 시장 점유율이 분포됨.
• 순환 접근법 연간 설치되는 용량(y+1)은 해당 연도(y)를 기준으로 계산됨

급송

• 보조금과 세금을 포함한 변동비에 기반함
• 다항로짓 분포 함수를 이용하여 각 기술의 시장 점유율이 우선순위로 분포됨
• 별도로 계산된 확실한 기술의 전력 생산을 실행해야 함
• 한 해 조달(y)은 해당 연도에 설치된 용량(y)에 따라 다름
• 한 해(y)는 각각 두 개의 평일과 2시간 간격의 12개 슬라이스로 나뉨