Energy Research & Data

전력 가격 전망 서비스

장기간의 전력 도매 가격 데이터에 대한 360° 접근법

Power Price Projections logo

결론적으로 향후 전력 가격 데이터를 통해 다른 대안을 선택할 수 있습니다. 당사의 전력 가격 전망 서비스는 Enerdata의 에너지 모델링 전문성 및 세계적으로 인정받은 POLES 모델을 통해 연간 도매 가격에 대한 전망을 제시합니다. 최적의 전략 도구인 전략 가격 전망 서비스를 통해 에너지 투자자 및 개발자는 장기 투자 수익률을 추정할 수 있습니다.

샘플 요청

왜 구독 해야 합니까?

  • 기존 최적화 모델과는 달리, 전기 수요와 전력 생산/생산 능력의 내인적 모델링으로 거시적인 예측 가능.
  • 재생 에너지 포함 모든 기술을 다루는 모델.
  • 순수 최적화 모델에서 자주 나타나는 "승자 독식" 효과 방지.
  • 각 국가가 잠재적 미래 행로를 개척할 수 있는 세 가지 장기 시나리오 제시.
  • 불필요한 기능 없이 필요한 데이터만 얻을 수 있기 때문에 시중의 다른 서비스와 비교하여 비용에 대한 더 높은 가치 확보 가능.
  • 독립된 관점: Enerdata는 그 어떤 정부 기관이나 에너지 회사와도 연관되어 있지 않습니다.

 

주요 이점

 

  • 세 가지 상세 시나리오를 통해 2050년까지의 연간 전망 확인 가능(단위: US$/MWh).
  • 가능한 최신 데이터에 기반한 예측.
  • 28 개 국가 대상.
  • 데이터를 표와 그래프 형식으로 모두 제공하여 Excel로 내보내기 가능.
  • 매년 최신 정보에 기반하여 업데이트됨.

 

지리적으로 광범위한 분포

28개국을 대상으로 합니다. 요청 시 다른 국가 자료도 제공됩니다.

 

국가 목록

유럽

오스트리아
벨기에
체코 공화국
덴마크
프랑스
독일
헝가리
이탈리아
네델란드
노르웨이
폴란드
포르투갈
루마니아
슬로바키아
스페인
스웨덴
스위스
영국

북남미

아르헨티나
브라질
캐나다
미국

아시아·태평양

호주
중국
인도
일본
한국

아프리카

남아프리카

방법론

 

검증된 전력 가격 전망 서비스 방법론은 Enerdata 소유 POLES 모델에 기초합니다. 이 모델은 견실한 다국가 전력 전망 모델로서 전 세계 수많은 에너지 기업과 공공 기관, 투자자 및 개발자가 이용하고 있습니다.
전력 가격 전망 서비스 데이터에는 의 과거 현물 가격이 반영되었으며 이 가격에 따라 추후 POLES 모델 도매 가격 전망이 변동됩니다.

 

POLES 전력 모델 및 "순수 최적화" 전력 모델의 주요 차이점

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

 

EnerFuture 시나리오

EnerBase

EnerBase

GHG 배출 완화 지원을 받지 못하는 세계를 살펴봅니다.
전 세계 온도가 5°C ~ 6°C 상승하고 있습니다.

 

EnerBlue

EnerBlue

2030년까지 에너지 수요와 CO2 배출을 제어할 수 있는 성공적인 2030 NDC 목표 달성을 토대로 합니다.
그 결과 3°C ~ 4°C의 기후 상승 으로 이어집니다.

 

EnerGreen

EnerGreen

엄격한 기후 정책과 야심 찬 기후 변화 완화 궤적을 통해 에너지 효율이 상당히 개선되었고 재생 에너지가 확고히 이용되고 있습니다.
전 세계 온도 상승이 1.5°C ~ 2°C로 제한됩니다.

 

 

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