Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Treść / Zawartość
Pełne teksty:
Identyfikatory
Warianty tytułu
Kierunki dystrybucji węgla kamiennego w energetyce w zależności od wybranych prognoz cen uprawnień do emisji CO2
Języki publikacji
Abstrakty
The Polish power generation system is based mostly on coal-fired power plants. Therefore, the coal mining sector is strongly sensitive to changes in the energy sector, of which decarbonization is the crucial one. The EU Emission Trading System (EU ETS) requires power generating companies to purchase European Emission Allowances (EUAs), whose prices have recently soared. They have a direct impact on the cost efficiency of hard coal-fired power generation, hence influence the consumption of hard coal on the power sector. In this context, the objective of this paper is to estimate the hard coal consumption in various regions of Poland under selected forecasts of the EUA price. To investigate this question, two models are employed: - the PolPower_LR model that simulates the Polish power generation system, - the FSM _LR model that optimizes hard coal supplies. Three scenarios differentiated by the EUA price are designed for this study. In the first one, the average EUA price from 2014–2017 is assumed. In the second and third, the EUA prices are assumed accordingly to the NPS and the SDS scenario of the World Energy Outlook. In this study we consider only existing, modernized, under construction and announced coal-fired power generation units. The results of the study indicate that regardless of the scenario, a drop in hard coal consumption by power generation units is observed in the entire period of analysis. However, the dynamics of these changes differ. The results of this analysis prove that the volume of hard coal consumption may differ by even 136 million Mg (in total) depending on the EUA prices development scenario. The highest cumulated volume of hard coal consumption is observed in the Opolski, Radomski and Sosnowiecki region, regardless of the considered scenario.
Polski system wytwarzania energii elektrycznej wciąż bazuje przede wszystkim na jednostkach węglowych. W związku z tym sektor górnictwa węgla kamiennego jest wrażliwy na zmiany zachodzące w energetyce, z których istotną jest zachodzący proces dekarbonizacji. Unijny System Handlu Uprawnieniami do Emisji nakłada na emitentów obowiązek zakupu i przedstawienia do umorzenia uprawnień do emisji, których ceny w ostatnich miesiącach znacznie wzrosły. Ceny te mają wpływ na efektywność ekonomiczną produkcji energii elektrycznej z węgla kamiennego, a zatem bezpośrednio wpływają na jego zużycie w energetyce. W świetle powyższych uwarunkowań, celem niniejszego artykułu jest oszacowanie zużycia węgla kamiennego w poszczególnych regionach Polski w zależności od wybranych prognoz cen uprawnień do emisji. W tym celu wykorzystane zostały dwa modele: - PolPower_LR , który jest długoterminowym modelem krajowego systemu wytwarzania energii elektrycznej, - FSM _LR , który optymalizuje dostawy węgla kamiennego. Opracowano trzy scenariusze badawcze różniące się ścieżkami cen uprawnień do emisji. W pierwszym z nich założono stałą cenę na poziomie średniej z lat 2014–2017. W drugim i trzecim założono ceny zgodnie ze scenariuszami NPS i SDS opublikowanymi w World Energy Outlook. W badaniu uwzględnione zostały jedynie jednostki węglowe: istniejące, modernizowane, w budowie oraz ogłoszone do realizacji. Wyniki analizy wskazują, że niezależnie od scenariusza, w całym okresie analizy obserwowany jest spadek zużycia węgla kamiennego w energetyce. Jednak dynamika tych zmian jest różna, a łączny wolumen zużycia węgla kamiennego może się różnić nawet o 135 mln Mg w zależności od scenariusza. Największy wolumen zużycia węgla kamiennego obserwuje się w powiecie opolskim, radomskim oraz sosnowieckim.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
113--134
Opis fizyczny
Bibliogr. 29 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
- Mineral and Energy Economy Research Institute of the PAS, Kraków, Poland; ORCID iD: 0000-0002-0600-4374
autor
- Mineral and Energy Economy Research Institute of the PAS, Kraków, Poland; ORCID iD: 0000-0002-9604-1071
autor
- Mineral and Energy Economy Research Institute of the PAS, Kraków, Poland; ORCID iD: 0000-0001-7514-8761
Bibliografia
- [1] ARE 2018. Energy Statistics. Warsaw. Energy Market Agency (Agencja Rynku Energii, ARE ) (in Polish).
- [2] Augustyn et al. 2019 – Augustyn, A., Gawlik L. and Pepłowska, M. 2019. Power to Gas – an innovative energy conversion and storage solution. IOP Conference Series Earth and Environmental Science 214:012041.
- [3] Augustyn, A. and Kamiński, J. 2018. The role of wind power generation in the load carrying capability (Rola generacji wiatrowej w pokryciu zapotrzebowania na moc w krajowym systemie elektroenergetycznym). Rynek Energii 1(134), pp. 47–52 (in Polish).
- [4] Chiodi et al. 2013 – Chiodi, A., Gargiulo, M., Rogan, F., Deane, J.P., Lavigne, D., Rout, U.K. and Ó Gallachóir, B.P. 2013. Modelling the impacts of challenging 2050 European climate mitigation targets on Ireland’s energy system. Energy Policy 53, pp. 169–189.
- [5] CIRE 2019. Prices of European Emission Allowance in 2003–2019. [Online] https://handel-emisjami-co2.cire.pl [Accessed: 2019-10-04].
- [6] Directive 2003/87/EC – Directive 2003/87/EC of the establishing a scheme for greenhouse gas emission allowance trading within the Community and amending Council Directive 96/61/EC.
- [7] Drożdż, W. and Starzyński, P. 2018. Economic conditions of the development of electromobility in Poland at the background of selected countries. European Journal of Service Management 282(4), pp. 133–140.
- [8] EC 2015. EU ETS Handbook. [Online] https://ec.europa.eu/clima/sites/clima/files/docs/ets_handbook_en.pdf [Accessed: 2019-10-04]. European Commission.
- [9] Eurostat 2018. Greenhouse gas emissions by source sector [Online]. https://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=env_air_gge&lang=en [Accessed 2019-10-04].
- [10] Falbo et al. 2013 – Falbo, P., Felletti, D. and Stefani, S. 2013. Free EUAs and fuel switching. Energy Economics 35, pp. 14–21.
- [11] Fereira et al. 2012 – Fereira, P., Soares, I. and Araujo, M. 2012. The impact of fuel and CO 2 prices on electricity power plants. European Research Studies 15, pp. 31–46.
- [12] Gawlik, L. 2018. The Polish power industry in energy transformation process. Mineral Economics 31, pp. 229–237.
- [13] Gawlik, L. and Mokrzycki, E. 2019. Changes in the Structure of Electricity Generation in Poland in view of the EU Climate Package. Energies 12, pp. 3323.
- [14] IEA 2018. World Energy Outlook 2018. International Energy Agency 2018.
- [15] Jaskólski, M. 2016. Modelling long-term technological transition of Polish power system using MARKAL: Emission trade impact. Energy Policy 97, pp. 365–377.
- [16] Kamiński et al. 2015 – Kamiński, J., Kaszyński, P. and Malec, M. 2015. Representation of power demand in the long-run energy system models (Reprezentacja zapotrzebowania na moc w długoterminowych modelach systemów paliwowo-energetycznych). Rynek Energii 3(118), pp. 3–9 (in Polish).
- [17] Kamiński, J. 2009. The impact of liberalisation of the electricity market on the hard coal mining sector in Poland. Energy Policy 37, pp. 925–939.
- [18] Kamiński, J. 2014. Primary energy consumption in the power generation sector and various market structures: A modelling approach. Gospodarka Surowcami Mineralnymi – Mineral Resources Management 30(4), pp. 37–50.
- [19] Kamiński, J. 2018. Supporting decision-making process in the fuel and energy industry with mathematical programming (Wsparcie procesu podejmowania decyzji w sektorze paliwowo-energetycznym z wykorzystaniem programowania matematycznego). Kraków: IGSMiE PAN (in Polish).
- [20] Kamiński, J. 2019. Domestic hard coal supplies to the energy sector: The impact of global coal prices. Gospodarka Surowcami Mineralnymi – Mineral Resources Management 35(1), pp. 141–164.
- [21] Kaszyński, P. 2019. Sensitivity analysis of fuel demand in energy sector (Analiza wrażliwości zapotrzebowania na paliwa dla energetyki zawodowej). Rynek Energii 3(142), pp. 9–14 (in Polish).
- [22] Komorowska, A. and Kamiński, J. 2018. The analysis of the effects of capacity market implementation – the concept of a mathematical model with the application of system dynamics approach (Koncepcja budowy modelu matematycznego do analizy skutków wdrożenia rynku mocy z wykorzystaniem podejścia dynamiki systemowej). Rynek energii 6(139), pp. 3–7 (in Polish).
- [23] Lezynski et al. 2019 – Lezynski, P., Szczesniak, P., Waskowicz, B., Smolenski, R. and Drozdz, W. 2019. Design and Implementation of a Fully Controllable Cyber-Physical System for Testing Energy Storage Systems. IEEE Access 7, pp. 47259–47272.
- [24] McGovern, T. and Hicks, C. 2004. Deregulation and restructuring of the global electricity supply industry and its impact upon power plant suppliers. International Journal of Production Economics 89, pp. 321–337.
- [25] PSE 2004–2019. Summary of quantitative data on the functioning of the National Power System in 2003–2018. Polish Power Grid Company (Polskie Sieci Elektroenergetyczne, PSE).
- [26] PSE 2019. Summary of quantitative data on the functioning of the National Power System in 2018. Polish Power Grid Company.
- [27] Rečka, L. and Ščasný, M. 2016. Impacts of carbon pricing, brown coal availability and gas cost on the Czech energy system up to 2050. Energy 108, pp. 19–33.
- [28] Szurlej A. et al. 2013 – Szurlej, A., Mirowski, T. and Kamiński, J. 2013. An analysis of changes in the power generation fuel-mix: The energy policy context (Analiza zmian struktury wytwarzania energii elektrycznej w kontekście założeń polityki energetycznej) Rynek Energii 104(1), pp. 3–10 (in Polish).
- [29] Zamasz et al. 2014 – Zamasz, K., Kamiński, J. and Saługa, P. 2014. Capacity markets in the polish power generation sector (Rynki mocy w warunkach krajowego sektora wytwórczego). Rynek energii 6(115), pp. 10–15 (in Polish).
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-6565eb1a-b834-4687-9568-92c21d6540fd