伊比利亚电力市场对碳排放价格的社会福利分析外文翻译资料

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伊比利亚电力市场对碳排放价格的社会福利分析

A. Moreira F.S. Oliveira J. Pereira

摘要：

在这项研究中，作者通过考虑二氧化碳价格的退休迹象来分析葡萄牙和西班牙在伊比利亚电力市场（MIBEL）的社会福利影响。它们模拟排放交易对每日结算价格和发电调度，它们集成的好处对整体效益的影响。他们比较了一体化市场在葡萄牙和西班牙的影响，并表明该模型的福利影响取决于二氧化碳的价格。从他们的分析来看，他们得出结论是二氧化碳价格高导致优点顺序的变化。此外，天然气是发电技术，最受益于传输限制和二氧化碳价格高，如在基本情况下，它主要是作为一项峰值技术。作者还发现，二氧化碳价格的上涨不会导致更高的利润。总的来说，引入MIBEL将通过降低发电成本和价格来增加社会福利。

1.引言

确定电力市场短期效率的一个重要因素是具体的市场结构和交易规则，如监管，适用于每个特定市场[1]。 在欧盟（EU）发展单一电力市场的政策中，葡萄牙（几乎不存在竞争）和西班牙（非常集中且缺乏竞争[2]）已将电力市场合并到伊比利亚电力市场（MIBEL）。 伊比利亚电力市场的创建涉及到两国之间的复杂谈判，包括监管和联合市场的运作[3]。尽管如此，似乎伊比利亚市场仍然表现出有限的市场效率[4]。

伊比利亚电力系统几乎操作为岛（与已经非常相关[5]的两个市场）在欧洲鉴于（当与需求相比）与法国、西班牙的互连的程度是非常小的，并与摩洛哥的互连是可忽略，因此它可以作为一个单独的市场研究。因此，它需要在互联电网运行和增长（这是社会福利非常重要，我们将看到）协调，以保证系统的安全性和稳定性[5]。在这方面，电能传输网络在确保与伊比利亚市场的实施的适当互连中具有关键作用。

在本文中，我们分析了伊比利亚市场对社会福利的影响（即总消费者加发电机剩余），同时考虑到二氧化碳排放价格的影响。同样的问题已经通过Reneses和Centeno [6]解决，他们使用寡头垄断模型模拟了“京都议定书”对伊比利亚市场的影响，结论是能源政策和二氧化碳排放的价格对伊比利亚市场适应是至关重要。我们的方法不同于他们，我们假设市场将接近社会最优，我们忽略市场力量的问题。应该指出的是，在与非弹性需求市场（如它可以说是电力市场的情况下，并在我们的模型中考虑）社会福利的最大化等价于生产成本最小化：作为需求是无弹性的总需求（和生产）不变；电价的变化对社会福利没有影响，因为发电机和消费者的剩余只有对称的变化；因此，增加社会福利的唯一办法是改善植物的时间表。

我们再来看看社会福利的最大化有以下几个原因：第一个，此选项是调控市场的存在，这表明寡头模型无法捕捉调控的行为和价格及代更接近社会最优那么它将通过寡头模型预测，如Bunn和Oliveira [7]所讨论的。第二，这个选项使我们能够更好地捕捉电力生产的技术性，例如能力限制和启动成本，与基于水力生产和电力网络建模相关的限制。尽管如此，我们认识到寡头垄断模型，如Reneses和Centeno [6]提出的模型可以解释为什么市场均衡可能偏离短期的社会最优。

我们的模型基于单位承诺问题的解决方案，确定考虑期间的动力装置的运行计划。当存在多种能源时，单位承诺的主要目标是确定在规划期每个阶段提供电力需求的生产资源和单位的组合。这种组合是考虑经济标准并且受到不同类型的经济，技术和安全限制（例如[8-10]）的优化程序的结果，例如边际发电成本，启动成本和上升率。我们考虑了输电电网运行的影响，因此考虑了行业的经济和技术问题。由于在同一地理区域安装几个能量传输网格的经济和环境不可行性，有必要确保其适当管理，以保证系统的合适的质量，信度和安全性[11]。因此，有必要调整集中市场的经济发展，直到找到技术探索该系统的解决方案。

我们表明，CO2的价格有市场高的价格水平（高于35 E / tCO2eq）的优点秩序的影响（和电力价格），这增加一倍以上[6]，它通过Reneses和森特诺价格鉴定为15 E / tCO2eq。总的来说，我们的实验表明，不同水平的二氧化碳价格和不同的公司，市场合并的收益是不同的。 我们的结论是，大的西班牙公司从市场一体化中获益，最特别是如果二氧化碳价格高，而最大的葡萄牙公司EDP，竞争力较弱，将失去与市场一体化。

本文第2节介绍欧洲排放市场。在第3节中，我们描述了我们的模型。第4节，我们参数化了伊比利亚市场的模型。在第5节中我们提出了主要结果。第6节总结了这篇文章。

2.欧洲排放交易市场

根据“京都议定书”，排放少于温室气体（GHG）配额的国家能够向排放污染国家出售排放许可[12]。 该议定书还允许在区域层面建立排放交易体系，例如欧盟排放交易体系（EUETS）[13-15]和国家层面（见Betz等人[16] ，用于分析欧盟排放交易机制的国家分配计划）。 根据这些计划，政府设定了参与者要满足的排放上限，并使他们能够交易二氧化碳排放：这是一个基于美国1990年“酸雨计划”中用于SO2的计划的限额和交易计划[17,18]。 欧盟（及其在“京都议定书”中起到的作用）是新绿色经济的先行者之一。

排放交易体系的主要目的是在不太昂贵的情况下分配排放削减工作，最大限度地降低合规成本。该计划应该是一个更便宜的替代方案，以实现二氧化碳目标，刺激减排创新，并创造所有其他类型的激励措施，以减少温室气体排放。尽管如此，Anger [19]估计，使用多国平衡模型的数值模拟，碳排放交易体系只会产生较小的经济效益，因为交易仅限于被指定高初始排放的能源密集型公司。Anger [19]和Loreta 等人[20]同意扩大的碳市场将增加交易计划的利益。关于电力部门，欧盟各国的电力价格自欧盟排放交易体系生效以来显着增加。除了其他因素，这些增加的电力价格可能 - 至少部分 - 是由于该方案，特别是由于欧盟配额（EUAs）的费用的直通覆盖二氧化碳排放量这是一个显著的部分排放成本转嫁给消费者，发电利润增加，如[21,22]所述，他们建议核电容量的增加将减轻这种影响。

排放交易体系对企业的风险管理有重要的影响，因为能源市场的参与者必须处理与碳配额的复杂性和高价格不确定性相关增加的风险[23,24]。排放交易体系也对电力运营有影响，需要考虑合规的直接和间接成本。直接成本来自投资清洁生产方法，转向替代生产方法和购买排放单位配额（EUAs）。间接成本来自反映欧盟配额价格的电价上涨。因此，有必要结合详细的电力系统运行与排放交易体系[25]，以捕获其对可再生能源技术投资的影响，使用西班牙电力市场的推测变化模型。他们的结论是，排放交易体系促进了天然气和风能技术的发展，但总的来说，它不增加对可再生能源的投资。尽管如此，正如Matos等人所说[26]，减少二氧化碳排放的需要，连同政府的谨慎政策，很可能导致可再生能源生产的增加，这使得电力系统的管理更加复杂。

在这个问题上，Chen等人在[27]中分析了排放交易机制，使用寡头垄断模型，得出结论，哪些二氧化碳排放成本传递给消费者，取决于行业的竞争结构，需求和供应的弹性和优点顺序的变化。这个结论也得到Veith等人的支持。[28]他们表明，较大发电企业的股票收益与排放权价格上涨正相关。

3.模型说明

为了计算工厂的社会最优化，我们需要解决机组组合问题，它必须最终满足发电单元的限制以及传输和其他相关系统约束，同时满足系统负荷的要求[29]。提出的工作评估CO2交易短期影响电力生产，价格，排放和发电机优势，考虑不同的二氧化碳排放价格，需求，燃料价格和可再生能源发电的情况。我们的无弹性需求模型，同时也考虑到开办费和所面临的不同的发电技术，如水电和风力发电厂面临的技术限制。我们提出了一个考虑到排放交易的两个市场一体化问题的社会福利分析。由于这些原因，我们的方法不同于[6,27]，用更加程式化的电力市场表示寡头垄断模型。

短期资源调度问题是电力系统运行经济学中的关键问题之一。 给定生成单元的初始状态，对资源调度问题的解决方案是找到单元承诺时间表和相关发电计划，最大限度的减少系统的生产成本。这些成本是通过增加所有发电厂的边际成本，并且使各个发电厂的启动或停机成本以实现社会福利最大化。

在我们的模型中，发电机组的边际成本是基于用作生产能源的主要资源的燃料类型，其中包括用于生产电能和CO2排放成本确定技术的化石燃料成本，热效率和排放因子，由（2）给出。CO2排放成本反映了CO2市场价格，从而反映了排放交易对资源调度优化规划的影响。每个发电厂必须遵守在任何给定时间可以产生最大和最小能量的技术限制，（3）和（4）：

目标函数：minpi;

受制于：

与其他类型的发电不同，水电厂燃料使用有限制量，受到存储器大小的限制。 类似的约束也适用于风力发电，因为在任何给定日子，风力涡轮机产生的电力取决于那天的风。这些约束在（5）中考虑，这限制了在任何给定日子对于这些类型的设备的最大发电输出。

由于我们对模拟日常需求行为感兴趣，并且在实践中短期电力需求不响应价格，我们假设了一种无弹性的需求。在（6）中，我们表示模型的平衡条件：生成总量等于任何给定时间的总需求。由于这种需求和发电厂分布在伊比利亚半岛的空间，并且由于传输限制可能限制市场获得社会最优的能力，我们还纳入了网格约束（7）和（8）。这些约束限制了可以从一个节点传输到另一个节点的能量的最大量。如在[30]中，我们建立一个直流网络有两个主要原因：（1）伊比利亚市场完整的模型是计算非常密集型的; （2）已知DC模型的结果近似完全AC模型的精确解[31]。在经典DC方法中，功率流由式（11）给出，其中u i，u k表示通过Xi，k电抗的单个分支的两个连接的总线i和k之间的电压相位差，Fi，k是有功功率流。电压幅度假定为1p.u （每单位），无功功率流为零，因为方法简化（分支电阻被认为是零）。

除了允许计算每个网络分支中的有功功率流之外的电压相位，DC模型（12）允许将每个分支中的有功功率流与每个总线中注入的有功功率相关联，通过使用灵敏度矩阵，无需计算电压相位计算，如[32]

如（12）所示，通过灵敏度矩阵A i，k获得有功功率P i，k，可以根据每个总线中的注入功率P j计算每个分支中的功率流。 灵敏度矩阵根据所考虑的参考总线而改变，这是所实现的DC模型的特性（然而，最终结果不改变）。对于整个网络的（12）中的所有表达式的考虑代表DC模型，（9）和（10）。该模型是一个混合整数非线性问题（MINLP），通过通用代数建模系统（GAMS）使用dicopt和minos求解器获得最终解决方案。

4. 伊比利亚电力市场福利分析的数值结果

我们分析了CO2价格的不同情景，以便在伊比利亚电力市场中评估这些价格对技术的优点顺序和参与者利益的影响。我们还分析了网络约束对社会福利的可能影响。

4.1CO2价格对优势订单的影响

CO2价格影响化石燃料燃烧。随着CO2价格的上涨和天然气作为一个不太污染物技术的兴起，它逐渐取代了更多的污染物技术，如煤炭和燃料/燃油动力机组。

在图2中，我们提出了CO2价格上涨对边际成本的影响。根据用作主要能源的燃料类型计算的每个发电单元的边际成本不随需求变化而变化，此外，网络约束也不会改变这些成本。由于这些原因，可以推断出优先顺序如何变化，由于只在对不同技术的边际成本对二氧化碳排放量的影响。未受二氧化碳排放价格影响的边际成本，我们观察三种不同的情况：

（1）在10和30欧元/吨二氧化碳当量之间，生成混合物不改变。煤炭团体首先发货，其次是燃料/汽油和天然气单位。

（2）然而，当考虑到35欧元/吨二氧化碳当量的价格时，这种混合物发生变化。在这个CO2价格下，使用天然气的工厂在燃料/基于气体的单元之前发送。基于煤的工厂仍然首先发运，燃料/瓦斯油和天然气之间的优劣顺序发生变化，因为后者虽然更昂贵，但排放因子更低。 因此，天然气发电厂的边际成本低于燃料/瓦斯发电厂，CO2价格为35欧元/吨二氧化碳当量。

（3）高于45欧元/吨二氧化碳当量，发电组合再次变化。燃煤电厂由天然气发电厂替代。煤电厂的效率较低，因为它们的排放因子最高（这反映了排放因子对高二氧化碳价格的重要性）。

总之，当CO2价格上涨时，第一代人在排放因子方面从更多污染的技术转移到最少的污染技术。此外，随着CO2价格上涨（在10至50欧元/吨二氧化碳当量的范围内），不同技术的最大和最小边际成本之间的差异趋于下降，这一事实对公司的利润有影响。

4.2网络约束的影响

为了分析网络约束如何影响电厂的调度，我们比较了技术，有（图3）没有（图4）容量约束的发送。在这个比较中，我们假设价格为15欧元/吨二氧化碳当量，因为京都第二期的实际二CO2价格似乎在14欧元左右。

在任何时候，生物质发电厂都是永久性的。风力和水力发电厂也允许生产每日总最大能量，基于总容量的百分比，分别反映风和水的预测可用性。 这些类型的发电厂有助于图1和图2所示的可再生层。 在西班牙，核电厂也总是以最大能力生产，因为它们的边际成本低。 （核电厂总是运行在其额定容量附近并且不被关闭，除非严格必要，因为有极高的停机成本和小的斜率）。 如图3和图4所示，天然气发电厂只有在考虑到网络限制时才启动。

在表7中，我们比较了基于化石燃料的发电，分别考虑了传输限制和不考虑传输限制的情况。它说明了传输限制的引入如何增加燃气发电厂的电力生产（通过煤电厂和燃料/瓦斯发电厂非常显著地减少发电量来补偿）。 这种行为反映了集中市场的纯经济派遣与考虑到技术限制的可行性派遣之间的差异。网络约束导致昂贵的发电机发货以满足需求，因为交通拥堵限制了获得更便宜的电力来源。

图2：CO2价格对发电技术边际成本的影响

图3：考虑网络约束，一个典型的一天生成图表

图4：生成图为典型的一天，不考虑网络约束

表7：:以化石燃料为基

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