The paper presents results of EU countries grouping into homothetic clusters, according to their similarity in terms of socio-cultural and techno-economic development level recorded in different periods (2000, 2005, 2012). Advanced statistical methods have been applied to assess the EU states clustering structural movements within the period analysed. The clusters’ representatives have been appointed, also with the use of statistical methods. The analysis of change in time of most differentiating variables has been also presented in the article. These semi-dynamic approaches can more adequate supporting of energy transition forecasting processes observed within 2000-2012 period, e.g. in climate or energy polices design including their key interactions with societal and economic environment. The article clearly displays the intra- EU Member States heterogeneity in respect of scientific research performed.
PL
W artykule przedstawiono wyniki grupowania państw UE w bardziej jednorodne skupienia, uwzględniające ich większe podobieństwo społeczno-kulturowe oraz gospodarczo- energetyczne odnotowane w latach 2000, 2005 i 2012. W tym celu zastosowano bardziej zaawansowane metody statystyczne różnicujące obserwowane zmiany w rozwoju państw UE w analizowanym okresie. Wydzielenie kilku grup krajów o podobnym stopniu rozwoju pozwoliło wytypować ich reprezentantów - z wykorzystaniem kilku metod statystycznych. Wyniki analizy dyskryminacyjnej uzupełniono o prezentację zmian tych zmiennych, które w zasadniczy sposób wpływały na odnotowane zmiany. Ocena taka pozwala lepiej ocenić rzeczywiste tempa zmian kształtujących relacje gospodarcze oraz (razem lub osobno) społeczno-kulturowe – odnotowane w okresie przekształceń (2000-2012). Dobry przykład wykorzystania wyników badania może stanowić np. projekcje transformacji rozwojowej w polityce klimatycznej, energetycznej czy innej - pozostającej w istotnie silnym związku z otoczeniem społeczno-gospodarczym. W artykule potwierdzono znaczące zróżnicowanie rozwojowe państw UE za pomocą zaawansowanych metod analityczno-badawczych.
Ceny energii elektrycznej na rynku towarowym warunkowane są przede wszystkim poprzez koszty produkcji oraz koszty środowiskowe. Koszty produkcji natomiast warunkowane są w Polsce przede wszystkim ceną węgla, która jest silnie skorelowana z cenami pozostałych surowców energetycznych. Specyfika towaru, jakim jest energia – praktyczny brak możliwości jej magazynowania – decyduje o silnym wpływie popytu na jej cenę. Rozwój połączeń transgranicznych zwiększa natomiast wrażliwość na ceny w krajach sąsiadujących z Polską. Obecnie jednym z kluczowych wyznaczników cen staje się rosnący wpływ polityki klimatycznej, przede wszystkim kosztów uprawnień do emisji CO2. Wobec zwiększającej się liczby zmiennych mających istotny wpływ na ceny energii elektrycznej, podjęto próbę wyodrębnienia istotnie skorelowanych czynników wpływających na jej poziom w Polsce. Redukcja liczby zmiennych objaśniających badane zjawisko (ceny energii) ułatwia interpretację uzyskanych wyników, może się także przyczynić do tworzenia dokładniejszych prognoz, dzięki uwzględnianiu w analizie zmiennych mających rzeczywiście istotny statystycznie wpływ na badane zjawisko. Wykorzystano do tego Analizę Składowych Głównych, która pozwoliła zastąpić początkowy zbiór danych, niewielką liczbą tzw. Składowych Głównych. Następnie zbadano, które z nowych zmiennych są przyczyną dla cen energii w sensie Grangera. Badanie przeprowadzono na średnioważonych miesięcznych cenach na Rynku Dnia Następnego w okresie sierpień 2006 – lipiec 2015.
EN
Electricity prices on the wholesale electricity market are conditioned mainly by production and environmental costs. In Poland production costs are conditioned mainly by coal price, which is strongly correlated with other fuels’ prices. Energy as a product is specified by very limited possibilities of its storage, what decides about the strong influence of energy demand on the energy price. The development of cross-border connections increases the sensitivity to prices in countries neighboring to Poland. Currently the EU climate policy, particularly the cost of CO2 emissions allowances, is becoming one of key determinants of energy prices. In the view of increasing number of variables, having a significant impact on electricity prices, an attempt to extract significantly correlated factors affecting its level in Poland, has been performed. Reduction of the number of explanatory variables to energy prices facilitates the interpretation of the analysis results and can also contribute to conducting more accurate energy prices forecasts by taking into account only variables significantly influencing the phenomenon from statistical point of view. Thanks to Principal Component Analysis application, the initial set of data has been replaced by a small number of so called principal components. Subsequently new variables have been tested for Granger causality. The study has been conducted on weighted averages of spot electricity prices in the period from August 2006 till July 2015.
W artykule przedstawiono główną ideę, sens i rozumienie kategorii pojęciowych dotyczących przedsięwzięć z obszaru sieci inteligentnych (SG). Na przykładzie projektu pilotażowego (USA) przeprowadzono analizę i ocenę jako-ściową i liczbową opłacalności wdrożenia SG vs. budowa i eksploatacja turbozespołu gazowego - szczytowego. Wyniki projektu Oklahoma pokazują, że możliwe jest uzyskanie poważnych efektów redukcji popytu na moc i energie szczytową – co bardzo zależy od kombinacji technologii SG oraz równoległego zastosowania zmiennych taryf (TOU). Mimo redukcji mocy szczytowej w skali ok. 26% obecnego zużycia mocy, to wciąż z ekonomicznego punku widzenia budowa gazowego bloku szczytowego okazuje się nieco bardziej opłacalna, aniżeli inwestycje w infrastrukturę SG. Tymczasem w Polsce planuje się dość lekko i niemalże arbitralnie wydać na urządzenia i instalacje SG kwotę ok. 8 – 10 mld zł, bez wykazania skali opłacalności tego przedsięwzięcia na bazie poważnych i wiarygodnych projektów pilotażowych SG.
EN
The paper briefly presents the main idea, sense and understanding of the issues concerning undertakings from the area of the Intelligent Networks (SG). Using the example of a pilot project (USA) we have conducted an analysis and qualitative and quantitative evaluation of profitability of implementation of SG vs. profitability of construction and operation of a gas turbine set operating in peak hours. Results of the pilot project in Oklahoma show that it is possible to obtain significant reductions of peak power and energy demand – which strongly depend on the combination of SG technologies and simultaneous use of time-of-use tariffs (TOU). Despite the reduction of peak power in the range of about 26% of current use, from economical point of view it is still more profitable to invest in new peak power plant than to invest in SG infrastructure. Meanwhile in Poland the decisions about spending huge funds of 8-10 billion PLN for SG can be made very easily even though a credible pilot project which would confirm economic feasibility has not been conducted yet.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.