Badania modelowe rozwoju krajowego systemu energetycznego przy użyciu narzędzia optymalizacyjnego MARKAL

• Autorzy: Krzemień J. , Jaskólski M. , Jędrysik E.

Warianty tytułu

EN

Model investigations of a national power system with the application of MARKAL optimization tool

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule opisano możliwości, jakie daje program komputerowy ­MARKAL. Jest to narzędzie służące do budowy i optymalizacji systemu energetycznego, którego struktura oparta jest na programowaniu liniowym. Efektem pracy jest „Modelowe rozwiązanie wykorzystania potencjału energetycznego biomasy w Polsce przy użyciu narzędzia optymalizacyjnego technologii energetycznych MARKAL”. Przedstawiono charakterystykę programu MARKAL, opis struktury krajowego systemu energetycznego w programie MARKAL, propozycję rozwiązań technologicznych nowych elektrowni, elektrociepłowni oraz ciepłowni, a także uzyskane rezultaty modelowania. Wyniki te przedstawiają optymalną ścieżkę technologiczną pozyskania energii elektrycznej i ciepła do roku 2030 oraz pozyskania paliw do ich produkcji. Optymalizacja systemu energetycznego w horyzoncie długookresowym jest procesem złożonym, zależnym od szeregu czynników. Podstawowym zadaniem krajowych systemów energetycznych jest pokrycie prognozowanego zapotrzebowania na nośniki energii. Konieczność zapewnienia bezpieczeństwa energetycznego kraju nakłada obowiązek zróżnicowania źródeł wytwarzania energii. Dodatkowo należy pamiętać o wypełnieniu zobowiązań Polski w kwestii redukcji emisji zanieczyszczeń gazowych. Długoterminowy horyzont czasowy modelu zobowiązuje do uwzględnienia wszystkich możliwych, co nie znaczy obecnie dostępnych, technologii wytwórczych i sposobów pokrycia popytu energetycznego. Autorzy mają głównie na myśli uwzględnienie odnawialnych źródeł energii, paliwa jądrowego, technologii zgazowania węgla. Uwarunkowania te sprzyjają zasadności stosowania programów komputerowych jako narzędzi prognozujących, symulacyjnych czy optymalizujących stan sektora energetycznego. Podstawowym paliwem do produkcji energii elektrycznej i ciepła do roku 2030 będzie węgiel kamienny, po roku 2015 zmniejszy się zużycie gazu ziemnego. Zauważono wyraźny, systematyczny wzrost zastosowania biomasy i biogazu, którego udział w 2030 roku będzie stanowić blisko 15% wszystkich paliw wykorzystywanych do produkcji energii elektrycznej i ciepła. Produkcja energii elektrycznej z elektrowni wodnych i szczytowo-pompowych będzie na stałym poziomie w całym okresie, podobnie dla elektrowni wiatrowych. Otrzymane wyniki modelowania potwierdzają, że struktura programu MARKAL oparta jest na programowaniu liniowym. Model wybrał jako technologie priorytetowe w krajowej strukturze systemu energetycznego nowe elektrownie cieplne i elektrociepłownie oparte na węglu kamiennym i brunatnym oraz nowe elektrociepłownie biogazowe. Są to opcje technologiczne zapewniające uzyskanie najniższego kosztu całego systemu energetycznego, a jednocześnie pozwalające na osiągnięcie celów strategicznych w zakresie minimalnego udziału energii elektrycznej wytworzonej w źródłach odnawialnych i w wysokosprawnej kogeneracji w końcowym zużyciu energii elektrycznej w Polsce

EN

Described are possibilities which gives you the MARKAL computer program. It is a tool, serving for building and optimization of a power system, which structure is based on linear programming. The effect of its work is “Model solution of biomass energy potential utilization in Poland with the application of the energy technology systems optimization tool MARKAL”. Presented is the MARKAL program characteristics, the description of the Polish power system in the MARKAL program, a proposal of new technological solutions for power plants, CHP plants and heating stations, and also the obtained modelling results. The effects present the optimum technology path to obtain electric energy and heat until the year 2030 and fuels for their generation. Power system optimization in a long-range time horizon is a complex process dependent on many factors. The basic task of national power systems is to cover the prognozed demand for energy carriers. The need to ensure the national energy security imposes an obligation to diversify the energy generation sources. Additionally we must remember to meet Polish obligations concerning the emission reduction of gaseous pollution. The long-range time horizon of the model obliges to take into consideration all possible, that does not necessarily mean the at present available ones, generation technologies and methods to cover the energy demand. The authors here have mainly in mind the taking into consideration renewable energy sources, nuclear fuel and coal gasification technology. These conditionings are favouring the legitimacy of computer programs application as the tool for prognozing, simulating or optimizing the condition of the energy sector. The basic fuel for electric energy and heat generation will be, until the year 2030, the hard coal – after 2015 the natural gas consumption will be reduced. Observed is a visible, systematic increase of biomass and biogas utilization, which share in the year 2030 will amount to almost 15% of all fuels used for electric energy and heat generation. Electric energy production from hydropower and pumped storage plants will be on a steady level for the whole time, as well as from wind power plants. The obtained model results confirm that the MARKAL program structure is based on linear programming. The model has selected, as the priority technologies in the national power system structure, the new thermal power and the CHP plants fired with hard and brown coal and the new biogas CHP stations. These are the technological options ensuring achieving of the lowest cost of the whole power system, allowing at the same time to reach strategic goals in the range of minimum share of electric energy generated from renewables and from highly efficient cogeneration in the electric energy end-use in Poland.

Słowa kluczowe

PL

MARKAL; modelowanie energetyczne; Krajowy System Elektroenergetyczny

EN

MARKAL; energy modelling; National Power System

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Energia [Stowarzyszenie Elektryków Polskich - COSiW]
• Czasopismo: Energetyka
• Rocznik: 2013
• Tom: nr 5
• Strony: 403--407
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Krzemień J.

• Główny Instytut Górnictwa, Katowice

autor

Jaskólski M.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki

autor

Jędrysik E.

• Główny Instytut Górnictwa, Katowice

Bibliografia

• [1]Strachan N., UK energy policy ambition and UK energy modelling - fit for purpose, Energy Policy 39 (2011) 1037-1040.
• [2] Remme U., Belsl M., Fahl U., Future European gas supply in the resource triangle of the Former Soviet Union, the Middle East and Northern Africa, Energy Policy 36 (2008) 1622-1641.
• [3] Hainoun A., Seif Aldin M., Almoustafa S., Formulating an optimal long-term energy supply strategy for Syria using MESSAGE model, Energy Policy 38 (2010) 1701-1714.
• [4] Rosekrans S., Kirshner D., Marnay C., Issues in electricity planning with computer models: illustrations with Elfin and WASP. Utilities Policy 7 (1998) 201-219.
• [5] Capros P., Mantzos L., Parousos L., Tasios N., Klaassen G., Van lerland T., Analysis of the EU policy package on climate change and renewables, Energy Policy 39 (2011) 1476-1485.
• [6] (PEP2030,2011) Agencja Rynku Energii S.A., Aktualizacja prognozy zapotrzebowania na paliwa i energię do roku 2030, Warszawa 2011.
• [7] (RAPORT 2050) Ocena skutków ustanowienia celów głębokiej redukcji emisji gazów cieplarnianych w UE do roku 2050, ze szczególnym uwzględnieniem skutków dekarbonizacji produkcji energii elektrycznej dla Polski - SYNTEZA, Badania Systemowe „EnergSys" Sp. z o. o. na zlecenie Polskiego Komitetu Energii Elektrycznej. Wersja z 14 czerwca 2010, Warszawa 2010.
• [8] Jaskólski M., Modelowanie rozwoju regionalnych systemów energetycznych ze szczególnym uwzględnieniem bioenergii. Rozprawa doktorska. Politechnika Gdańska. Gdańsk 2006.
• [9] Seebregts A. J., Goldstein G.A., Smekens K., Energy/Environmental Modeling with the MARKAL Family of Models, International Resources Group, Washington 2000.
• [10] World Energy Outlook 2009, OECD/IAE 2009.
• [11] World Energy Outlook 2010, OECD/IAE 2010.
• [12] Zapotrzebowanie mocy w KSE, PSE Operator S.A., Konstancin-Jeziorna 2012.
• [13] Statystyka Elektroenergetyki Polskiej (2001-2009), Agencja Rynku Energii S.A., Warszawa 2002-2010.
• [14] Statystyka Ciepłownictwa Polskiego (2007-2009), Agencja Rynku Energii S.A., Warszawa 2008-2010.
• [15] Obwieszczenie Ministra Środowiska z dnia 4 października 2010 r. w sprawie wysokości stawek opłat za korzystanie ze środowiska na rok 2011. M.P. 2010 nr 74, poz. 945.
• [16] Loulou R., Goldstein G., Noble K., Documentation for the MARKAL Family of Models, Energy Technology Systems Analysis Programme, October 2004.
• [17] Dobrzyński K., Klucznik J., Lubośny Z., Możliwości aplikacyjne metodyki szacowania maksymalnej generacji rozproszonej, ACTA Energetica 4/2011, s. 23-29.
• [18] Plan rozwoju PSE Operator SA do 2025 roku, PSE Operator SA, Konstancin-Jeziorna 2010.
• [19] Prognoza gospodarstw domowych na lata 2008 - 2035, GUS, Studia i Analizy Statystyczne, Warszawa 2009.
• [20] Prognoza ludności na lata 2008 - 2035, GUS, Studia i Analizy Statystyczne, Warszawa 2009
• [21] Polska - wskaźniki makroekonomiczne (PKD 2007), Główny Urząd Statystyczny www.stat.gov.pl Warszawa, 14 września 2011.
• [22] Ministerstwo Gospodarki, Prognoza zapotrzebowania na paliwa i energię do 2030 roku, Załącznik 2 do „Polityki energetycznej Polski do 2030 roku", Warszawa, 10 listopada 2009.