能源轉型文摘
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能源轉型文摘

高綠能佔比下,需求決定價格的新電力市場常態?

加州電網在近日達成再生能源瞬間占比突破100%的成果(雖然因為傳統電廠不夠彈性和以及提供負備轉容量,造成太陽能削減電力輸出的當下,核能和燃氣仍在運轉),近日登上媒體頭條。負殘餘負載正式來臨,也揭示著加州的能源轉型進入下一階段-電池等新式儲能大規模進入批售電力市場、用電需求追隨綠能發電量的時代準備開始。

https://twitter.com/NatBullard/status/1521186002534023170/photo/1

在台灣,去年風光水瞬間占比最高紀錄為20.34%,今年兒童節連假期間則創下28.23%的紀錄。保持這樣的趨勢,應該能在2030年前後出現負殘餘負載。這代表10年左右,台灣也將迎來這個新的時代。

如同我之前的文章《過去、現在、與未來:能源轉型中的三種調度思維》所言,當電力系統中綠能佔比日益提高之後,過渡階段的調度思維將圍繞在殘餘負載上;然而再生能源發展到了一定階段後,慣常性的負殘餘負載將會讓供給端的邊際發電成本頻繁降至零,此時便需要新的調度思維(需求追隨綠能發電量)。

在我之前另外一篇文章《再生能源太多會成為零利潤的「垃圾電」?論綠能與彈性資源的共生關係》中,有提到這種調度思維背後的基礎原理-因為有儲能系統和彈性需求,綠能的發電不會完全變成零邊際價值的「垃圾電」。在那篇文章中,我以系統成本的角度分析負殘餘負載狀態下再生能源的邊際價值,今天讓我們以電力市場的角度來仔細說明這個概念。

假設有一儲能系統欲藉由削峰填谷,在批售電力市場中賺取利潤,同時假設市場價格為已知。如果儲能系統的最大發電功率為P_dc、最大充電功率為P_ch,充電效率為eta_ch、放電效率為eta_dc,則其做為供給端的邊際成本mc(q_dc)將滿足T_1(mc(q_dc) * eta_ch * eta_dc) = q_dc / P_ch / eta_ch / eta_dc,其中T_1(p_0)代表批售電價小於p_0的總時數。另一方面,其做為需求端的邊際效益mb(q_ch)則需滿足T_2(mb(q_ch) / eta_ch / eta_dc) = q_ch / P_dc * eta_ch * eta_dc,其中T_2(p_0)代表批售電價大於p_0的總時數。最後,儲能系統放電量q_dc和充電量q_ch可能還會有能量守恆限制q_dc = q_ch * eta_ch * eta_dc(確保儲能系統最後回歸初始狀態)。由此便可以推出儲能系統作為供給(放電)的最低競標價格p_S*,與做為需求(充電)的最高競標價格p_D*。

同樣的分析也適用彈性需求。假設在接下來T個時段中一彈性需求用戶只需要用電k個時段,則在批售電價已知的前提下,該用戶會競標接下來T個時段中第k低的電價p_k。如此一來,只有電價低於p_k時,彈性需求才會在電力市場上得標。而對於完全彈性的需求而言,其競標價格就純粹是單位用電的邊際效益;以綠氫電解廠為例,這可能是扣除其他變動成本後,販售氫能的利潤。

不過,巨觀而言如果批售電力市場上有很多儲能系統或彈性需求時,這樣對供給和需求兩端的競價順位曲線會有何影響?

我們可以先想像一個極端的情境做為基準:市場上需求端維持現狀,完全由非彈性需求組成,而供給端則完全由再生能源組成。因此,每當再生能源發電量大於需求時,批售電價將等於零;反過來說,當再生能源發電量小於需求時,批售電價會上漲至市場最高價格。

一個儲能系統或彈性需求在這樣的市場中,會起到弭平市場價格的作用。以儲能系統為例,由於有能量轉換效率要考慮,其做為需求時的競標價格必定低於市場最高價格;而完全彈性需求的用戶僅會根據用電產生的邊際效益(而非市場條件)競價。如此一來在需求端競價順位曲線右側便會有更大的緩衝空間,讓價格不至於劇烈變化。

本圖中,如果沒有儲能或彈性需求,批售電價將在零元和市場最高價格兩個極端之間來回變動。儲能或彈性需求的加入,會彌平市場成交價格。

講到這裡,也許你會發現一個明顯的問題:對個別市場參與者來說,必須先知道批售電價才能給出競標價格;另一方面,批售電力市場的成交價格,卻也是所有市場參與者的競標價格所決定的。「到底是雞生蛋,還是蛋生雞?」是準平衡態經濟學的一大罩門;一般均衡模型基本上不會處理這個問題。但我們可以這麼說:在能源轉型過程中,新興的能源業者會透過實戰演練,慢慢學會準確地預估市場動態並且據而制定決策。這種演化經濟學的視角,是更適合論述能源轉型的方式。

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這系列文章收錄各種能源轉型最新的學術研究、新聞或文章。

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Tony Yen

Tony Yen

A Taiwanese student who studied Renewable Energy in Freiburg. Now studying smart distribution grids / energy systems in Trondheim.