Hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit ES ČR do roku 2030

Transkript

1 1 Seznam zkratek Hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit ES ČR do roku Zpracoval: Sekce Inovace a rozvoj nových technologií Řešitelský tým CP Stargate ČEPS, a.s. Elektrárenská 774/ Praha 10 Datum vydání:

2 2

3 Anotace: Zajištění bezpečného provozu ES a požadované kvality dodávky elektřiny závisí kromě spolehlivostních parametrů PS a DS na přiměřené skladbě výrobního mixu s respektováním nových trendů ve střednědobém horizontu. Výhledy o stavu přiměřenosti výrobních kapacit jsou sestavovány na úrovni EU tak, aby bylo možné realizovat střednědobá opatření směřující k zajištění požadované úrovně zabezpečenosti dodávky. Legislativně je stanoveno vydávání těchto výhledů každé dva roky spolu s desetiletým plánem rozvoje sítí. Z důvodu narůstajícího významu a důležitosti přiměřenosti výrobních kapacit byl přijat v ENTSO-E interní standard zpracovávat tyto výhledy každoročně, což je v souladu s Nařízením Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 714/ Na základě uvedeného nařízení se ČEPS, a.s., aktivně podílí na vytváření nástrojů pro hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit, spolu se systémovou přiměřeností na národní a regionální úrovni s respektováním nových trendů ve střednědobém horizontu. Interně je zapotřebí řešit otázky sjednocení datové základny, používaní vhodných modelů a metodik pro posuzování dostatečnosti uvažovaných podmínek provozu ES ČR, pracující v synchronním propojení s okolními systémy. Externě se prosazování tuzemských zájmů zajišťuje prostřednictvím aktivní účasti v pracovních a expertních skupinách ENTSO-E a mezinárodních projektech zabývajících se spolehlivostí provozu ES. V současné době probíhá na této úrovni mimo jiné aktualizace plánů řízení rizik, příprava na krátkodobé hodnocení dostatečnosti výrobních kapacit a rozšíření této formy spolupráce i na sousední regiony. Tímto způsobem je zastoupena Česká republika při implementaci nových pravidel pro zpracování adequacy reportů. V předloženém dokumentu je provedena podrobná analýza v souladu s metodikou ENTSO-E tak, aby byly patrné doporučené postupy pro hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit a jednotná interpretace zjištěných spolehlivostních ukazatelů na úrovni EU, členských zemí nebo okolního regionu. Proto jsou v dokumentu použity dostupné materiály ENTSO-E z tzv. hodnocení MAF. Cílem je poskytnout souhrnnou informaci, podložit provázanost analýz a závěrečných doporučení. 3

4 1 Úvod Hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit na úrovni ENTSO-E MAF Hlavní zjištění MAF Souvislost s TYNDP Střednědobý výhled výrobních kapacit ES ČR Spalovací zdroje využívající fosilní paliva Jaderné elektrárny Velké vodní elektrárny OZE a decentralizovaná energetika Akumulace Vyhodnocení vývoje roční spotřeby ČR do roku Prognóza vývoje spotřeby Model Scénáře Hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit ES ČR Popis scénářů (Sc. 0) Technicky nejlepší možný (Sc. 1) Nejpravděpodobnější odhad (Sc. 2) DECE (Sc. 3) Technicky nejhorší (Sc. 4) Analýza výsledků simulací Unit Commitment Vyhodnocení výsledků Kontrolní výpočet (Sc. 0) výchozí rok Technicky nejlepší možný scénář (Sc. 1) Nejpravděpodobnější odhad (Sc. 2) DECE scénář (Sc. 3) Technicky nejhorší scénář (Sc. 4) Bilanční rezerva Regionální výpočet nasazení zdrojů Trilateral Regional Adequacy Platform (TRAP) Přeshraniční toky Shrnutí Analýza dostupnosti regulačních výkonů VoLL Závěr...37 A Seznam zkratek...40 B Seznam obrázků...42 C Seznam tabulek

5 1 Úvod ČEPS na základě evropské legislativy každoročně přispívá k přípravě evropského výhledu Generation Adequacy (aktuálně Mid-term Adequacy Forecast 2017), který vychází z národních výhledů Generation Adequacy (GA) vypracovaných jednotlivými provozovateli přenosových soustav. Tento GA report představuje uvedený národní výhled Generation Adequacy, přičemž jeho předpoklady budou využity pro zpracování aktualizovaného vydání MAF Cílem národního výhledu GA je předložit komplexní výčet předpokladů a komentovat více scénářů možného vývoje sektoru elektroenergetiky, pro které není v evropském dokumentu dostatečný prostor. ČEPS v souladu s metodickými postupy využívanými v rámci MAF každoročně zdokonaluje své vlastní metodiky výpočtů, které jsou s důrazem na rozvoj pravděpodobnostního přístupu implementovány do používaných výpočetních nástrojů. Vyjma samotných výpočtů je věrohodnost předkládaných výsledků podložena úspěšným sběrem dat zaměřeným na zajištění informací o budoucím provozu nejvýznamnějších výroben elektřiny v ČR. ČEPS se při modelování GA rovněž zaměřuje na rozvoj regionální spolupráce s provozovateli přenosových soustav na Slovensku, Maďarsku a Rumunsku. Pro regionální výpočty využívá data dostupná v rámci ENTSO-E. Národní GA report se etabloval mezi pravidelně publikované dokumenty o výhledech energetiky ČR, přičemž je zveřejňován na stránkách ČEPS a MPO. Výsledky výpočtů jsou mimo to prezentovány odborné veřejnosti na mnoha workshopech a konferencích. 5

6 2 Hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit na úrovni ENTSO-E 2.1 MAF Mid-term Adequacy Forecast (MAF) je celoevropské hodnocení přiměřenosti pokrývající časový rámec do roku Je založeno na nejmodernější pravděpodobnostní analýze prováděné pomocí sofistikovaných nástrojů pro modelování trhu, resp. chodu elektrizační soustavy. Cílem MAF je poskytnout zúčastněným stranám komplexní podporu při přijímání kvalifikovaných rozhodnutí, která souvisí s udržování bezpečnosti a spolehlivosti dodávky elektřiny v evropském energetickém systému. MAF je tedy komplexním celoevropským hodnocením, které vychází z pravděpodobnostního přístupu k modelování, přičemž využívá úsilí zástupců provozovatelů přenosových soustav pokrývajících celou celoevropskou oblast pod koordinací ENTSO-E. Pro zajištění konzistence, robustnosti a důvěry ve složité výsledky analýz uvedených ve zprávě byly nasazeny čtyři různé modelovací nástroje (Antares, Bid, Grare, Plexos), pro které byly využity stejná vstupní data, a následně došlo ke srovnání výsledků dosažených jednotlivými nástroji. MAF nicméně poukazuje na skutečnost, že současné celoevropské posouzení se nevyhnutelně potýká s určitými omezeními. ENSTO-E konstatuje, že zaměření na větší detail a granularitu národních a regionálních posouzení přiměřenosti může odhalit omezení, která nebyla identifikována v rámci celoevropského hodnocení. Proto ENTSO-E upozorňuje, že MAF nemůže být jediným zdrojem regulatorních a / nebo legislativních rozhodnutí. MAF tedy nemá nahradit národní hodnocení - spíše by spolu s regionálními hodnoceními měla doplnit národní analýzy a na základě vzájemné komparace a doplnění zlepšit kvalitu podkladových materiálů pro kvalifikované rozhodování. Oproti předchozímu vydání MAF došlo při sběru dat a výpočtech k mnoha vylepšením, např.: 1. Harmonizace dat o nasazování vodních elektráren a výpadcích tepelných elektráren 2. Zohlednění technickoekonomických omezení při nasazování zdrojů 3. Zahrnutí Demand Side Response 4. Konsolidace a standardizace databází 5. Rozšíření klimatických dat 6. Využití dat o možném odstavování zdrojů jako vstup pro jeden z citlivostních scénářů V dalších letech bude dále rozvíjen systém sběru dat, rozšiřována databáze a zdokonalovány metody hodnocení. ENTSO-E má navíc ambici stanovit standardy pro zajišťování datových zdrojů a nastavení metodik, které by následně měly být využívány rovněž při národních a regionálních hodnoceních. ENTSO-E dále zmiňuje, že MAF bude zapracován do širšího spektra aktivit, viz následující obrázek. 6

7 Obr. 2.1 Postup zpracování MAF a navazující procesy Samotný MAF pokrývá činnosti shromažďování údajů, modelování a analýzu a následné konzultace se zúčastněnými stranami. Aby se však plně využil potenciál MAF, je třeba tyto kroky doplnit regionálními a národními analýzami a poskytnout tak pevný základ pro přijetí opatření k odstranění distorzí, které brání dosažení přiměřeného stavu soustavy. 2.2 Hlavní zjištění MAF 2017 MAF 2017 obdobně jako předchozí vydání řešil výhled GA pro roky 2020 a Mezi hlavní výsledky GA patří výpočet spolehlivostního ukazatele LOLE - Loss Of Load Expectation [h/rok], který stanoví počet hodin v hodnoceném období (obvykle rok), ve kterých nejsou výrobní kapacity a import schopny pokrýt zatížení v hodnocené oblasti. Výsledky výpočtů pro oba roky ilustruje následující obrázek. V České republice MAF pro roky 2020 a 2025 neočekává obtíže s přiměřeností. Přeshraniční propojení ČR jsou z pohledu MAF dostatečné, a proto i v případě náhlého výpadku může Česká republika dovážet potřebné množství elektrické energie na pokrytí domácích potřeb. Neočekávají se změny dostupnosti propojovací kapacity ani problémy související s plánovaným odstavováním zdrojů v tomto období. MAF uvádí v souvislosti s ČR odkaz na dokument na webu ČEPS obsahující podrobnější souhrn předpokladů a posouzení GA (veřejně dostupné dokumenty ke stažení na 7

8 LOLE 2020 LOLE 2025 Obr. 2.2 Výsledky MAF2017 Pro rok 2020 bylo v několika zemích zjištěno závažné riziko nedostatku zdrojů (LOLE 10 hodin za rok), zejména u ostrovů (Kypr, Malta, Irsko a Severní Irsko) a obecněji v zemích na okraji simulované oblasti (např. Albánie, Bulharsko, Řecko a Finsko). Toto zjištění potvrzuje úlohu síťových propojení při pomoci zmíněným zemím v kritických situacích. Kromě toho byly v kontinentální Evropě identifikovány země ohrožené spolehlivostí dodávky: Francie, Polsko, sever a střed Itálie, pro které dosahuje LOLE pro 95. percentil přibližně 35 hodin za rok. Pro rok 2025 byly identifikovány obdobné problémy jako pro 2020 (ostrovy, Francii, Itálie), navíc je třeba poznamenat další rozdíly. Situace se zhoršuje v Baltské oblasti, zejména v Estonsku a Litvě, kde se předpokládá odstavení několik starých elektráren. Dále v Polsku, kde předpokládaný růst spotřeby neodpovídá potřebným investicím na úrovni zdrojů a soustavy. Nedostatečné propojení této oblasti omezuje možnosti vypořádat se s kritickými situacemi. Dále je zřejmé, že LOLE v Belgii také vzrůstá kvůli různým místním změnám i silným závislostem na sousedních zemích (např. vysoké LOLE ve Francii). Vliv odstavování elektráren - mothballing Jako další riziko je sledována problematika odstavování elektráren (mothballing) nad rámec předpokladů obsažených v základním scénáři. Následující tabulka uvádí pro dané časové řezy možnost navýšení odstavování zdrojů, které souvisí především s ekonomickými aspekty výroby elektřiny. 8

9 Obr. 2.3 Možné odstavování elektráren nad rámec předpokladů Tento scénář je následně vyhodnocen obdobně jako základní scénáře, přičemž MAF stanoví, že rizikem odstavování je nejvíce ovlivněno Polsko, kde může být navíc odstaveno 3,4 GW v roce 2020, resp. 6,4 GW v roce MAF dále upozorňuje, že toto nadbytečné odstavování se sice týká pouze 45 % zemí, z hlediska zhoršení spolehlivostních ukazatelů ale ovlivňuje 82 % zemí. Obr. 2.4 Vliv odstavování elektráren nad rámec předpokladů Vzhledem k výsledkům analýzy ENTSO-E komentuje, že je potřeba této problematice věnovat zvýšenou pozornost. Jako opatření doporučuje koordinované řešení (např. účast přeshraniční zdrojů v kapacitních mechanismech). MAF dále doporučuje, aby byly provozovatelé zdrojů vyzvání k oznámení plánů odstavení zdroje 3 až 5 let před ukončením provozu. 9

10 2.3 Souvislost s TYNDP Scénáře v MAF jsou připravovány konzistentně se scénáři pro TYNDP. Pracovní skupina v ENTSO-E s názvem Scenario Building připravuje pravidelně definice jednotlivých scénářů pro TYNDP a MAF. Z obrázku níže je vidět, že pro roky 2020 a 2025 uvažované v MAF je pro každý rok definován pouze jeden scénář. Zatímco pro roky 2030 a dále řešené v TYNDP je vlivem narůstající nejistoty o budoucím vývoji definováno více scénářů pro každý jednotlivý rok. Obr. 2.5 Souvislost scénářů pro MAF a TYNDP 10

11 3 Střednědobý výhled výrobních kapacit ES ČR Cílem této kapitoly je představit předpoklady této zprávy v oblasti výrobních kapacit ES ČR, a to zejména se zaměřením na výhled provozu jednotlivých částí zdrojové základny. Na úvod jsou představeny základní parametry popisující výrobní kapacity ES ČR Struktura výroby a zdrojového mixu ES ČR je patrná z následující dvojice grafů. Obr. 3.1 Instalovaný výkon a výroba v ES ČR v roce 2017, zdroj: ERÚ Dominantní část výroby (50 % výkonu i výroby) v ČR nadále představují zdroje s palivovými kotli a parními turbínami (elektrárny, teplárny a závodní energetiky). Převažujícím palivem u těchto výroben je hnědé uhlí a černé uhlí. Výše uvedenéparoplynové elektrárny (viz Obr. 3.1) zahrnují rovněž výrobu ze zplyňování uhlí. V oblasti plynových a spalovacích zdrojů se jedná zejména o výrobu z bioplynových stanic (BPS) a kogeneračních jednotek (KGJ) na zemní plyn. Pro stanovení předpokladů v oblasti střednědobého výhledu provozu zdrojů provedla ČEPS dotazníkové šetření zahrnující všechny tepelné a vodní elektrárny s instalovaným výkonem nad 10 MWe (tedy zdroje, jejichž souhrnný výkon dosahuje 18,6 GW, tj. 84 % zdrojového mixu a očekávaná netto výroba pro rok 2018 je cca 75 TWh, tedy přibližně 93 % výroby elektřiny v ČR). Úspěšnost dotazníkového šetření byla 100 % informace pro zpracování této zprávy byly zajištěny od všech oslovených provozovatelů. Toto dotazníkové šetření potvrdilo trend z předchozího zjišťování. Pro střednědobý výhled zdrojové základny ČR (viz následující obr.) bude na úrovni velkých zdrojů určující právě provozování stávajících výroben elektřiny, jelikož z dostupných informací (např. smlouvy o připojení do přenosové soustavy) vyplývá, že v současnosti neprobíhá příprava žádného nového systémového zdroje, který by mohl být do ES ČR připojen ve výhledu roku Veškerý rozvoj zdrojové základny lze tedy předpokládat pouze na úrovni decentrálních zdrojů. 11

12 20 Vývoj instalovaný výkon [GW] Mezi lety pokles instalovaného výkonu o 2,6 GW Mezi lety pokles instalovaného výkonu o 1,5 GW 13 V případě bez bez EDU EDU MW Obr. 3.2 Vývoj instalovaného výkonu ES ČR (včetně zdrojů do 10 MWe), vyjma OZE. 3.1 Spalovací zdroje využívající fosilní paliva Jako zdroje využívající fosilní paliva jsou v tomto materiálu označeny takové výrobny, které využívají hnědé a černé uhlí a zemní plyn, případně spolu/paralelně spalované v kombinaci s dalšími palivy. Ze statistik uvedených v úvodu této kapitoly je zřejmé, že se jedná o zásadní součást zdrojového mixu ČR, proto je níže uveden podrobnější rozbor faktorů ovlivňujících výhled jejich provozu. Environmentální požadavky směrnice o průmyslových emisích a BAT Směrnice 2010/75/EU zpřísnila s platností od roku 2016 emisní limity znečišťujících látek (mg/m 3 ) vypouštěných do ovzduší z velkých spalovacích zařízení (LCP), tj. všech spalovacích zdrojů s tepelným příkonem nad 50 MWt (rámcově s elektrickým výkonem nad 10 MWe). Směrnice 2010/75/EU navíc stanoví, že další zpřísňování emisních limitů probíhá prostřednictvím zpracování tzv. referenčních dokumentů (BREF) o nejlepších dostupných technikách (BAT). V první polovině roku 2017 byl definitivně schválen nový BREF pro velká spalovací zařízení a následně bylo v 7/2017 vydáno tzv. rozhodnutí o závěrech o BAT. Tím došlo s platností od 8/2021 k dalšímu zpřísnění emisních limitů stanovených směrnicí 2010/75/EU a navíc byly doplněny další monitorované látky. Další revize BAT by pak měla nastat s odstupem 8 let (předpoklad účinnosti ). Jakkoliv se jedná pouze o indikativní informaci (provozovatelé plní v daném roce aktuální emisní limity), je zřejmé, že nové environmentální požadavky představují pro pokračování provozu uhelných zdrojů značnou nejistotu. Vyjma obtížného plnění emisních limitů SO 2 bude pro provozovatele zdrojů problematické i dosažení požadovaných parametrů emisí NOx (oxidů dusíku). Naopak parametry emisí prachu (TZL) budou stávajícími technologiemi čištění spalin z velké míry zvládnutelné. Navíc se provozovatelé budou muset vypořádat s požadavky na emisní limity pro další znečišťující látky, které nebyly evropskou legislativou doposud stanoveny, např. HF, Hg, HCL, CO. 12

13 Komplexní negativní působení těchto faktorů je důvodem pro odstavování spalovacích zdrojů, které je uvedeno na grafu v úvodu této kapitoly. Ve výhledu do roku 2030 se zřetelně projevuje především předpokládaný útlum zdrojů. Celkově lze mezi lety 2018 a 2030 u zdrojů využívajících fosilní paliva očekávat odstavení až 3,9 GWe instalovaného výkonu a pokles roční brutto výroby na stávajících zdrojích až o 12,9 TWh/rok (týká se především uhelných zdrojů). 3.2 Jaderné elektrárny ETE1-2 bude v provozu nejméně po dobu projektové životnosti jaderné elektrárny, která je 30 let, tzn. do roku 2030 respektive 2032 pouze s rizikem dodatečných investic do opatření pro zvýšení úrovně bezpečnosti vyvolaných pravidelně se opakujícími zátěžovými testy. Pro provoz po dosažení projektové životnost bude nezbytné řešit postupy související se schválením LTO. Aktuálně platný plán je provozovat bloky Elektrárny Dukovany minimálně do roku 2035/37 s možností dalšího prodloužení provozu bloků do roku 2045/47. Tento plán je podmíněn množstvím externích vlivů a nejistot a proto bude budoucí provoz bloků EDU za hranicí roku předmětem variantního zpracování tohoto posouzení přiměřenosti. 3.3 Velké vodní elektrárny V oblasti výroby velkých vodních elektráren se nepředpokládají žádné významnější změny. Z celkového instalovaného výkonu vodních elektráren v ČR 2,26 GW připadá 1,92 GW na velké vodní elektrárny (nad 10 MWe), z toho 1,17 GW tvoří přečerpávací vodní elektrárny (PVE) Dalešice, Dlouhé Stráně a Štěchovice II a 0,75 GW akumulační a průtočné vodní elektrárny. V rámci výhledu se předpokládá mírný nárůst v oblasti výroby PVE až k cca 1,5 TWh/rok v důsledku vyššího využití čerpání/výroby a stabilní výroby cca 1,0 TWh/rok u akumulačních vodních elektráren. Vyjma statické funkce elektráren se dále předpokládá využití dynamických vlastností pro poskytování PpS, a to jak na přečerpávacích vodních elektrárnách, tak i na fiktivním bloku Vltava. Do výhledu provozu byly zapracovány plánované dlouhodobé odstávky výrobních zařízení pro provádění obnovy technologie, které by měly zajistit udržení spolehlivého provozu všech současných vodních elektráren. 3.4 OZE a decentralizovaná energetika Pro oblast výroby elektřiny na zdrojích s instalovaným výkonem pod 10 MW nebylo provedeno dotazníkové šetření. V rámci modelování se proto vychází z centrálních statistik ČR, predikčních nástrojů EU a dále z výhledů vývoje jednotlivých typů výroben dle koncepčních dokumentů ČR korigovaných o aktuálně dosažený stav a očekávané požadavky na ČR z hlediska rozvoje OZE. S výhledem do roku 2030 se jedná o jedinou část výrobní základny ČR, kde by mělo docházet k realizaci nových zdrojů. Rozvoj intermitentních zdrojů (FVE a VTE) je zpracován ve scénářích, zatímco odhady rozvoje ostatních decentrálních zdrojů jsou řešeny invariantně. V segmentu fotovoltaických elektráren (FVE) bylo ke konci roku 2017 v provozu 2,07 GW instalovaného výkonu. Běžná doba využití maxima FVE v ČR je cca 1000 hodin/rok. V oblasti větrných elektráren (VTE) 13

14 byly ke konci roku 2017 v provozu výrobny s úhrnným instalovaným výkonem 308 MW (ke konci roku 2017 bylo zprovozněno nových 25 MW). V rámci modelování provozu je pro tento typ zdrojů využita evropská klimatická databáze (PECD.v2). V oblasti projekcí vývoje výstavby intermitentních zdrojů VTE a FVE se velmi často objevují nové informace ať již technologického či legislativního charakteru, které významně ovlivňují stávající předpoklady. Na základě posouzení nových technologických trendů a očekávaného vývoje po r. 2020, zejm. se zohledněním EU cíle 27% podílu výroby z OZE na spotřebě v r je nutné stávající predikce instalovaných výkonů FVE a VTE upravit. Je třeba si uvědomit, že cíl 27% podílu výroby z OZE na spotřebě v r bude teprve formálně rozdělen mezi členské státy, nicméně obecný trend podstatného (nelineárního) postupného navýšení výroby z OZE po r je vysoce pravděpodobný. Teprve výsledek jednání o přerozdělení evropského cíle mezi členské státy, které lze očekávat v průběhu roku 2019 umožní další zpřesnění trajektorie vývoje OZE po roce Rozvoj FVE a VTE je proto předmětem citlivostní analýzy. Posouzení přiměřenosti zahrnuje tři zadané scénářů rozvoje: 1) scénář dle současných trendů, který odpovídá extrapolaci současného trendu 2) optimalizovaný scénář dle SEK 3) kritický scénář rozvoje V krátkodobém výhledu nelze očekávat výraznou změnu od současného trendu rozvoje intermitentních OZE. Společným předpokladem všech scénářů vývoje FVE a VTE je, že do roku 2020 se předpokládá rozvoj v souladu se současným nízkým trendem. Následující křivky vývoje instalovaného výkonu FVE a VTE reprezentují střední hodnotu širších predikčních pásem a v kombinaci s dalšími předpoklady jsou využity pro sestavení možných scénářů při hodnocení přiměřenosti v ČR. Instalovaný výkon [MW] Současný trend 1000 Optimalizovaný scénář SEK 500 Kritický scénář vývoje a) b) Instalovaný výkon [MW] Současný trend 200 Optimalizovaný scénář SEK 100 Kritický scénář vývoje Obr. 3.3 Scénáře rozvoje a) FVE a b) VTE v ČR pro simulace Scénáře vývoje ostatních segmentů decentrální výroby elektřiny 14

15 Jak již bylo uvedeno výše, rozvoj ostatních typů OZE, resp. decentrálních zdrojů je zpracován invariantně. Ke konci roku 2017 bylo v provozu 330 MW instalovaného výkonu bioplynových stanic (BPS) na bioplyn, 60 MW stanic na skládkový plyn a 30 MW stanic na důlní plyn, celkem 420 MW. Tento stav odpovídá předpokladu SEK pro rok Roční doba využití tohoto typu zdroje dosahuje až 8 tis. hodin/rok. V posledních letech tento segment neroste v důsledku naplnění cílů uvedených v Národním akčním plánu pro obnovitelné zdroje. SEK předpokládá mírný rozvoj BPS trendem do 8 MW/rok, k roku 2030 by mělo být dosaženo cca 530 MW. V oblasti malých vodních elektráren (MVE; v současnosti cca 340 MWe) se nepředpokládá významnější rozvoj, charakterizovaný nárůstem instalovaného výkonu k roku 2030 na cca 400 MWe. Výroba spalovacích zdrojů využívající pevná, kapalná a plynná paliva není na úrovni statistik samostatně vyhodnocována. Přesto lze učinit alespoň základní odhady na základě dílčích podkladů. V oblasti kogeneračních jednotek (KGJ, motorgenerátorů) využívajících zemní plyn byly v roce 2016 v provozu zdroje se souhrnným výkonem cca 270 MW. SEK se tomuto segmentu výroby elektřiny kvantitativně nevěnuje, výhled lze odhadovat z historického vývoje (cca 30 MW/rok), popř. dle studie MPO o potenciálu KVET (cca 25 MW/rok). K roku 2030 lze tedy předpokládat až 640 MW KGJ. V oblasti malých tepláren využívajících černé a hnědé uhlí lze předpokládat kompletní přechod na výtopenskou výrobu nebo výše uvedenou KVET z plynu do roku 2025 (v důsledku požadavků na emise znečišťujících látek). 3.5 Akumulace K rozvoji bateriové akumulace v minulosti téměř nedocházelo, situace se ale mění zejména díky významnému poklesu cen lithiových článků a úspěšnému otestování technologie v mnoha aplikacích v energetice i dopravě. Investice do baterie stále většinou nevykazuje dostačující ekonomickou návratnost, proto je rychlost rozvoje, alespoň v nejbližších letech, významně závislá na ekonomické a legislativní podpoře (případně na legislativním omezení konkurenčních technologií). Pro potřeby výpočtů výrobní přiměřenosti uvažujeme stacionární baterie (především velké baterie, jako jsou v případě dnešních pilotních projektů zprovozňované systémy schopné dosahovat výkonů v řádu jednotek až desítek MW a baterie u FVE) dle projekce viz následující tabulka Kapacita [MWh] Vstupní/výstupní výkon [MW] Účinnost cyklu [-] 0,85 Tab. 3.1 Parametry akumulace 15

16 4 Vyhodnocení vývoje roční spotřeby ČR do roku 2030 Při zpracování scénářů ČEPS je kladen důraz na využití primárních dat a možnost reagovat na aktuální změny ve struktuře spotřeby. Scénáře spotřeby slouží jako podklad pro posouzení uvažovaných prognóz v oblasti vývoje výrobního mixu. Při hodnocení výrobní dostatečnosti jsou na straně spotřeby posuzovány všechny aktivní komponenty (energetická náročnost, využívání nových technologií při vytápění, klimatizování, akumulace přebytků výroby, elektromobilita), které kromě přirozeného chování spotřeby reagují na změny v její struktuře. Kromě řady agregovaných ukazatelů energetické spotřeby a míře penetrace jednotlivých vlivů je nezbytné mít k dispozici dostatek statistických modelů, včetně hodinových průběhů a závislostí na klimatických faktorech. Abychom při následných analýzách odstranili náhodné klimatické vlivy, používáme korekci na teplotní normál (metodika byla detailněji popsána v dokumentu Hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit ES ČR do roku 2030, vydaného ). 4.1 Prognóza vývoje spotřeby Model Používaný model odpovídá metodickým požadavkům vyplývajícím z definice spotřeby na různých úrovních. Pro krátkodobé plánování ČEPS využívá model brutto spotřeby TBS. Model netto spotřeby ENTSO-E na rozdíl od modelu tuzemské národní spotřeby - TNS zohledňuje také spotřebu elektřiny na přenos a distribuci elektřiny, ale bez vlastní spotřeby výrobních jednotek. Model TNS podle metodiky ERÚ nejvíce odpovídá nárokům na modelování koncové spotřeby zákazníků připojených k síti. Výše uvedené modely brutto ČEPS, netto ENTSO a TNS ERÚ není vhodné mezi sebou lineárně kombinovat. Důvodem je, že saldo zahraniční spolupráce, ztráty v sítích a diagramy technologické spotřeby mají rozdílný časový profil a využití. Tyto položky je nutné modelovat samostatnou časovou řadou Scénáře Predikce je dle metodologie ENTSO-E formulována ve dvou scénářích A a B, které se liší o předpoklady vývoje klíčových faktorů ovlivňujících výši TNS. Hlavní faktory byly vybrány v souladu s ENTSO-E dle síly jejich vlivu. 16

17 Vliv Scénář A (Konzervativní) ( Jako doposud ) Scénář B (Nejlepší odhad) ( Očekávaný pokrok 2020 ) Vývoj HDP Průměrný růst Vyšší ekonomický růst Demografie Shodný vývoj pro scénář A i B Efektivnost domácích spotřebičů Jako doposud Prosazení úsporných opatření Efektivnost veřejného osvětlení Jako doposud Prosazení úsporných opatření Efektivnost motorů v průmyslu Jako doposud Prosazení úsporných opatření Elektromobilita Komerčně se neuplatní Nástup plug-in EV po roce 2020 Tab. 4.1 Hlavní faktory v jednotlivých scénářích Každý ze Scénářů se skládá z následujících komponent: a) EEN elektroenergetická náročnost tvorby HDP 1. Průběh EEN má stálý pozvolný sestupný trend (nové technologie a přesun náročnější výroby do zemí třetího světa). 2. Pozvolný sestupný trend zle očekávat i ve středně dobém výhledu. b) Obyvatelstvo 1. Vychází z predikce ČSÚ. 2. Očekává se postupně se snižující tempo růstu populace ČR. c) Predikce a vývoj HDP 1. V roce 2017 došlo ke zrychlení hospodářského růstu ČR o 4,5 % nominálního HDP (dle ČSÚ). 2. Předpokládáme těsnou korelaci vývoje TNS a vývoje HDP. Růst spotřeby také významným způsobem ovlivňují následující dva segmenty: a) Tepelná čerpadla b) Elektromobilita 17

18 Předpoklady pro scénář A Konzervativní scénář A je založen na predikci vývoje HDP (předpokládá se průměrný ekonomický růst) a energetické náročnosti jeho tvorby. Pokles elektroenergetické náročnosti tvorby HDP se postupně zpomaluje a jeho dosahování je stále obtížnější. Tempo růstu TNS se postupně snižuje. Předpoklady pro scénář B Do scénáře B se promítají další zesílené vlivy. Scénář B předpokládá nižší nárůst spotřeby elektřiny než ve scénáři A (i přes vyšší ekonomický růst), a to díky silným opatřením ke zvýšení energetické účinnosti. S rychlejším hospodářským růstem a novými investicemi se intenzivněji prosazují energeticky úspornější technologie a postupy, jejichž účinek postupně převažuje nad tendencemi zvyšování spotřeby elektřiny. To vede na nižší spotřebou TNS oproti scénáři A. Výsledná predikce pro scénáře A a B [TWh] TNS A 63,1 64,4 65,5 66,5 67,4 68,2 68,9 69,5 70,0 70,5 71,0 71,4 71,7 TNS B 62,9 63,9 64,7 65,4 66,0 66,6 67,0 67,5 67,8 68,2 68,5 68,8 69,1 Tab. 4.2 Vývoj spotřeby elektřiny podle scénáře A a B TNS Scénář B TNS Scénář A Obr. 4.1 Vývoj spotřeby elektřiny podle scénáře A a B 18

19 5 Hodnocení přiměřenosti výrobních kapacit ES ČR Cílem této kapitoly je popsání základních uvažovaných scénářů, ze kterých vycházejí dále popsané výpočty a simulace. Pro každý scénář je níže uvedena výsledná výroba po jednotlivých kategoriích výrobních zdrojů v souladu s výsledky provedených simulací. Součástí kapitoly je i metodický popis prováděných výpočtů, který je v souladu s metodikou ENTSO-E a zohledňuje v sobě optimalizaci nasazení zdrojů na pan-eu úrovni včetně výpočtu odpovídajícího salda pro jednotlivé země. Výsledné hodnocení pro přiměřenosti výrobních kapacit zkoumaných scénářů je provedeno pomocí standardních ENTSO-E ukazatelů LOLE a ENS, které jsou pro lepší srovnání přehledně zobrazeny v grafech. Další způsob zobrazení výsledku představuje tzv. bilanční rezerva, která je detailně popsána v kapitole vyhodnocení výsledků. Vzhledem k nejistotě ohledně budoucího vývoje zejména jaderných, obnovitelných a poslední dobou stále více diskutovaných decentrálních zdrojů, je nutné zvolit několik scénářů, které pokryjí základní možnosti budoucího rozvoje. Scénáře nově zahrnují mothballing a strategické rezervy. Pro výhled struktury zdrojové základny jsou použity vlastní scénáře, založené na datech získaných v rámci dotazníkového šetření (prosinec 2017, 42 oslovených subjektů) a z veřejně dostupných zdrojů, a následně jsou tato data korigována podle metodiky ENTSO-E. Zpracovaná data jsou využívána pro potřeby ČEPS a předávána směrem k ENTSO-E v rámci poskytování podkladů pro tvorbu jednotlivých dokumentů. V rámci výpočtů je uvažováno několik scénářů dle následující tabulky: Popis scénáře Sc. EDU (Bloky v provozu) Spotřeba OZE Mothballing Technicky nejlepší možný 1 4 B kritický scénář ne Nejpravděpodobnější odhad 2 4 B kritický scénář základní DECE 3 2 B SEK základní Technicky nejhorší 4 0 B současný trend kritický Tab. 5.1 Variantní předpoklady scénářů 19

20 5.1 Popis scénářů (Sc. 0) Základní scénář uvažující vlastní zabezpečenost státu, tzn. bez přeshraničních toků. Vychází ze stávajícího stavu zdrojové základny ES ČR a je počítán pouze pro rok Technicky nejlepší možný (Sc. 1) Tento optimistický scénář se vyznačuje především plným provozem JE Dukovany a provozem s plným zajištěním dodávky paliva pro flotilu dožívajících uhelných elektráren s běžnou dobou využití výkonu až do roku Scénář spotřeby B určuje progresivnější vývoj na straně inovací a investic do úspornějších zařízení a efektivnějšího využívání elektrické energie. Akumulace se v souladu se SEK uplatňuje již od roku V roce 2030 jsou k dispozici v případě potřeby záložní výkony mimotržního charakteru (out of market resources), tzv. strategické rezervy Nejpravděpodobnější odhad (Sc. 2) Vychází z nejlepších odhadů budoucího vývoje ES ČR dle sesbíraných dat od provozovatelů (dotazníkové šetření). Zahrnuje omezení na straně výroby, tzv. mothballing způsobený např. plněním emisních limitů (BREF/BAT), dostupností energetického uhlí nebo zvýšenou mírou odstávek na starších technologiích. V úhrnu tento úbytek dostupnosti na úrovni instalovaného výkonu činí 2782 MW v roce 2025 a 2638 MW v roce DECE (Sc. 3) Rozvoj menších decentrálních, zejména kogeneračních, výroben a růst instalovaného výkonu OZE podle SEK jsou doplněny o akumulaci ve stacionárních bateriích. V postupném útlumu jsou již 2 bloky JE Dukovany a je uvažován mothballing jako ve Sc Technicky nejhorší (Sc. 4) Pesimistický scénář ilustrující nejhorší možný vývoj. Nízký rozvoj technologií jako jsou OZE a akumulace v kombinaci s vyšší mírou mothballingu instalovaného výkonu (kritický mothballing) než ve scénáři 1, tedy 2982 MW pro rok 2025 a 2838 MW pro rok Rizikem tohoto scénáře je i neplnění klimatických dekarbonizačních cílů EU pro rok Neprodloužení provozu JE Dukovany, nedořešení zasmluvnění otevřených vyjednávání a přísnějších emisních norem s neuznáním výjimek (BREF/BAT). 20

21 5.2 Analýza výsledků simulací Unit Commitment JE PEH PEC PPE a PSE FVE VTE AKU turb. AKU čerp. VE Biomasa Bioplyn Odpad mikro celková výroba ,6 TWh 36,9 TWh 3,4 TWh 3,9 TWh 2,2 TWh 0,6 TWh 1,2 TWh -1,6 TWh 1,3 TWh 2,1 TWh 2,9 TWh 0,0 TWh 0,0 TWh 84,1 TWh Sc ,6 TWh 31,2 TWh 2,4 TWh 4,7 TWh 3,1 TWh 1,0 TWh 1,6 TWh -2,1 TWh 1,3 TWh 2,3 TWh 3,2 TWh 0,1 TWh 0,0 TWh 80,3 TWh ,6 TWh 30,0 TWh 2,4 TWh 5,4 TWh 5,1 TWh 2,0 TWh 2,0 TWh -2,8 TWh 1,3 TWh 2,9 TWh 3,4 TWh 0,1 TWh 0,0 TWh 84,2 TWh ,6 TWh 35,8 TWh 2,9 TWh 3,7 TWh 2,6 TWh 0,6 TWh 1,1 TWh -1,4 TWh 1,3 TWh 2,1 TWh 2,9 TWh 0,0 TWh 0,0 TWh 82,5 TWh Sc ,6 TWh 26,3 TWh 2,4 TWh 5,5 TWh 3,1 TWh 1,0 TWh 1,5 TWh -2,0 TWh 1,3 TWh 2,3 TWh 3,2 TWh 0,1 TWh 0,0 TWh 76,1 TWh ,6 TWh 25,0 TWh 2,4 TWh 5,2 TWh 5,1 TWh 2,0 TWh 2,0 TWh -2,8 TWh 1,3 TWh 2,9 TWh 3,4 TWh 0,1 TWh 0,0 TWh 78,9 TWh Sc. 3 Sc ,4 TWh 27,8 TWh 2,4 TWh 6,1 TWh 3,7 TWh 1,6 TWh 1,2 TWh -1,7 TWh 1,3 TWh 2,3 TWh 3,2 TWh 0,1 TWh 1,1 TWh 73,2 TWh ,4 TWh 25,6 TWh 2,4 TWh 5,4 TWh 3,7 TWh 2,0 TWh 1,9 TWh -2,7 TWh 1,3 TWh 2,9 TWh 3,4 TWh 0,1 TWh 1,5 TWh 72,6 TWh ,1 TWh 25,9 TWh 2,4 TWh 5,3 TWh 2,2 TWh 0,7 TWh 1,1 TWh -1,6 TWh 1,3 TWh 2,3 TWh 3,2 TWh 0,1 TWh 0,0 TWh 59,5 TWh ,1 TWh 23,2 TWh 0,4 TWh 5,0 TWh 2,3 TWh 0,7 TWh 1,1 TWh -1,8 TWh 1,3 TWh 2,9 TWh 3,4 TWh 0,1 TWh 0,0 TWh 55,4 TWh Sc ,6 TWh 24,6 TWh 2,2 TWh 2,5 TWh 2,2 TWh 0,6 TWh 1,3 TWh -1,8 TWh 1,3 TWh 2,0 TWh 2,7 TWh 0,1 TWh 0,0 TWh 69,0 TWh Tab. 5.2 Roční výroby po jednotlivých kategoriích a letech ve scénářích Sc. 0 - Sc. 4. Roční výroba [TWh] Sc. 1 Sc. 2 Sc. 3 Sc. 4 JE PEH PEC PPE a PSE FVE VTE AKU turb. AKU čerp. VE Biomasa Bioplyn Odpad mikro Obr. 5.1 Grafické znázornění roční výroby po jednotlivých kategoriích v letech 2018, 2020, 2025 a 2030 ve scénářích Sc.0 Sc.4 [TWh] Výroba Saldo Sc. 1 Sc. 2 Sc. 3 Sc. 4 Obr. 5.2 Grafické srovnání celkové roční výroby a salda v letech 2018, 2020, 2025 a 2030 ve scénářích Sc.0 Sc.4 21

22 [TWh] Import Export Sc. 1 Sc. 2 Sc. 3 Sc. 4 Obr. 5.3 Grafické srovnání celkového ročního importu a exportu v letech 2018, 2020, 2025 a 2030 ve scénářích Sc.0 Sc Vyhodnocení výsledků Hlavním výstupem simulačního modelu jsou hodinové časové řady nasazení jednotlivých kategorií zdrojů podle ekonomického pořadí v souladu se zvolenou nákladovou hypotézou a výrobními omezeními. Pro konečné posouzení zabezpečenosti výkonové bilance podle aktuálních metodických doporučení ENTSO-E je nezbytný další doplňující údaj - hodinové saldo zahraniční spolupráce. Povinnou podmínkou je, že reziduální zatížení soustavy se pokrývá výrobou včetně importu, který byl spočítán na základě pan EU optimalizace se zohledněním omezení přenosových kapacit. Současně se volná výkonová kapacita podílí na pokrytí výkonové bilance okolních PPS. Výsledky za jednotlivé scénáře a roky jsou pro přehlednost prezentovány graficky a číselně v následujících grafech a tabulkách. Pro každý scénář byla provedena citlivostní analýza, jak by se změnily spolehlivostní ukazatele LOLE a ENS podrobně popsané v předcházejících hodnoceních výrobní přiměřenosti 2017 a 2016, které jsou k nalezení na webových stránkách ČEPS a MPO. V dřívějších reportech byla citlivostní analýza označena jako tzv. Emergency import. V tomto reportu používáme nově výstižnější pojem rezervní kapacita. Význam je stále stejný. Jedná se o výkon, který je potřeba doplnit do soustavy za účelem vyrovnání celkové bilance, v důsledku čehož dojde i ke zlepšení hodnot spolehlivostních parametrů LOLE a ENS. Rezervní kapacita není záměrně blíže specifikována a slouží pro lepší představu formou citlivostní analýzy, jak by soustava vypadala, pokud by měla o daný výkon více. Možnosti realizace jsou poměrně široké od dovezení chybějícího výkonu ze zahraničí (za předpokladu dostupných profilů a výrobních kapacit) až po realizaci nových výrobních kapacit v ČR. Z výsledků je patrné, že s nárůstem rezervní kapacity se hodnoty pravděpodobnostních indikátorů snižují, až jsou popřípadě nulové. Předpokládáme, že zvolený krok 500 MW.h a maximální výše 2000 MW.h výstižně zachycují všechny nejdůležitější případy. Do vyhodnocení výsledků je třeba zahrnout i požadavky na PpS. Pro větší názornost zachycujeme dva případy, které se liší tím, zda PpS k celkové bilanci přispívají či nikoliv. V obou případech jsou požadavky na PpS alokovány na výrobní zdroje. V prvním případě v tzv. výchozím stavu jsou požadavky na PpS alokovány, 22

23 ale do bilance nepřispívají. Zatímco v druhém případě v tzv. real time adequacy 2 PpS do celkové bilance přispívají a výsledky spolehlivostních ukazatelů LOLE a ENS vycházejí výrazně nižší. Tento metodický přístup byl použit v MAF 2016 zpracovávaným v ENTSO-E. Kromě vyjádření pomocí LOLE a ENS je vhodné se na výsledky podívat i z pohledu bilanční rezervy, která vyjadřuje pomocí statistického zobrazení za všechny pracovní dny 3. kalendářního týdne daného měsíce v čase 18:00 19:00 kolik výkonu ještě zbývá v rezervě k dispozici na roztočených a stojících strojích navýšeného o předpokládaný export (případ, kdy by se neexportovalo a výkon by zůstal v ČR) a sníženého o hodnotu chybějícího a tedy nepokrytého výkonu ve výpočtu dle UC. Protože pro každý rok existuje 34 simulací respektujících data z klimatické databáze PECD 2.0, je v grafu zobrazeno rozpětí mezi minimální a maximální hodnotou vzniklou pro každý měsíc. Bližší vysvětlení bilanční rezervy je uvedeno v kap. č. 5.4 kde je diskutována otázka zahrnutí dostupnosti požadované výše PpS tak, aby byla splněna kritéria ENTSO-E pro jednotlivé kategorie podpůrných služeb. Pravděpodobností indikátory LOLE, a ENS jsou statisticky vyhodnoceny pro různě zvolené hladiny rezervních kapacit tak, aby byla demonstrována jejich citlivost na dovozní závislosti z okolních ES. Jmenovitě se jedná o hodnoty ve výši 0, 500, 1000, 1500 a 2000 MW.h Kontrolní výpočet (Sc. 0) výchozí rok 2018 nulové hodnoty LOLE a ENS Z výsledků vyplývá, že pro dosažení bezpečné hodnoty LOLE srovnatelné s okolními PPS (například ve Velké Británii je hodnota LOLE stanovena na hodnotu 3 hodin) není v případě real time adequacy třeba žádná rezervní kapacita Technicky nejlepší možný scénář (Sc. 1) Z výsledků opět vyplývá, že pro dosažení bezpečné hodnoty LOLE není v případě real time adequacy třeba žádná rezervní kapacita. Doporučení pro spolehlivostní standard: Pro výpočty v tomto reportu se považují za bezpečné a provoz ES CŘ neohrožující hodnoty LOLE ve výši 3 hodiny pro P 50% a 6 hodin pro P 95% Je nutné poznamenat, že navrhované hodnoty nelze považovat za konečný spolehlivostní standard platný pro ES ČR. Jedná se o indikativní hodnoty, které umožňují porovnat chování LOLE s okolními soustavami. Navrhovaná legislativa EU předpokládá stanovení LOLE na úrovni členského státu, společně s dalšími parametry VOLL ( Value of Lost Load ). Bez těchto parametrů není možné jakkoliv odůvodňovat opatření vedoucí k zajištění potřebné spolehlivosti a přiměřenosti výrobních kapacit ES ČR Nejpravděpodobnější odhad (Sc. 2) Obdobně jako ve scénáři 1 není pro dosažení bezpečné hodnoty LOLE v případě real time adequacy třeba žádná rezervní kapacita. 2 (str 14) 23

24 Obr. 5.4 Pravděpodobnostní indikátory LOLE a ENS P5%, P50% a P95% pro Sc DECE scénář (Sc. 3) Z výsledků vyplývá, že pro dosažení bezpečné hodnoty LOLE je v případě real time adequacy pro roky 2025 a 2030 již třeba rezervní kapacita ve výši 500 MW. Real time adequacy v sobě v souladu s metodikou ENTSO-E zahrnuje uvažovaný příspěvek PpS. Vypočtený příspěvek PpS vyjádříme jako indikativní hodnotu pomocí průměrné aktivace PpS. Výpočet provedeme na příkladu pro rok 2025 a P 95% tak, že nejprve identifikujeme nezbytnou výši rezervní kapacity pro dodržení požadovaných hodnot LOLE. Zde vychází rezervní kapacita 500 MW.h, proto jsou pro výpočet použity odpovídající hodnoty LOLE a ENS pro tuto hodnotu rezervní kapacity. Průměrná velikost aktivace je určena jako podíl rozdílů ENS a LOLE mezi obdrženými hodnotami pro výchozí stav, kdy PpS nejsou uvažovány a real time adequacy s přispěním dostupných PpS. Konkrétně dostaneme průměrnou aktivaci 378 MW v 115 hodinách (LOLE). Hodnota ENS, jejíž rozdíl mezi výchozím stavem bez přispění PpS a real time adequacy hodnotami představuje pro P 95% 43,5 GWh, lze velice zjednodušeně po vydělení 8760 interpretovat jako base load ekvivalent přispění PpS. V tomto případě vychází 5 MW. Pro rok 2025 a P 50% vychází indikativní průměrná výše aktivace PpS 290 MW v 63 hodinách s odpovídajícím využitím base load ekvivalentu 2 MW. V roce 2030 vychází pro P 50% indikativní průměrná výše aktivace PpS 268 MW v 38 hodinách s odpovídajícím využitím base load ekvivalentu 1 MW. Pro P 95% vychází indikativní průměrná výše aktivace PpS 392 MW v 63 hodinách s odpovídajícím využitím base load ekvivalentu 3 MW. 24

25 Obr. 5.5 Pravděpodobnostní indikátory LOLE a ENS P 5%, P 50% a P 95% pro Sc Technicky nejhorší scénář (Sc. 4) Pro tento čtvrtý a nejpesimističtější scénář vycházejí hodnoty rezervní kapacity pro real time adequacy až ve výši 2000 MW. Pro rok 2025 a P 50% vychází indikativní průměrná výše aktivace PpS 259 MW v 54 hodinách s odpovídajícím využitím base load ekvivalentu 2 MW. Pro P 95% vychází indikativní průměrná výše aktivace PpS 286 MW v 119 hodinách s odpovídajícím využitím base load ekvivalentu 4 MW. V roce 2030 vychází pro P 50% indikativní průměrná výše aktivace PpS 363 MW v 187 hodinách s odpovídajícím využitím base load ekvivalentu 8 MW. Pro P 95% vychází indikativní průměrná výše aktivace PpS 431 MW v 314 hodinách s odpovídajícím využitím base load ekvivalentu 4 MW. Obr. 5.6 Pravděpodobnostní indikátory LOLE a ENS P 5%, P 50% a P 95% pro Sc. 4 25

26 Popis scénáře LOLE/ENS Vliv rezervních kapacit Komentář 1. Technicky nejlepší možný Na nulové úrovni Nejsou třeba Předpoklady tohoto scénáře předurčují spolehlivý provoz elektrizační soustavy. 2. Nejpravděpodobnější odhad Ve výchozím stavu LOLE do 10 h/rok. 3. DECE Ve výchozím stavu LOLE až 350 h/rok, v rámci real time adequacy cca 20 h/rok 4. Technicky nejhorší LOLE v rámci real time adequacy až 1000 h/rok Nejsou třeba Potřeba více než 500 MW rezervních kapacit Potřeba více než 2000 MW rezervních kapacit V rámci výchozího stavu bylo indikováno několik hodin neplnění bilance, ty jsou nicméně řešeny v rámci real time adequacy uplatněním výkonu v PpS. Překročení přiměřené spolehlivosti způsobeno především simulovaným odstavení dvou bloků EDU. K dosažení přiměřeného stavu by bylo třeba mít k dispozici MW rezervních kapacit Velmi vysoké hodnoty ukazatelů spolehlivosti jsou způsobeny simulovaným odstavením všech bloků EDU. Ani rezervní kapacity na hranici 2000 MW by v rámci výchozího stavu neumožnily dosáhnout přiměřené úrovně spolehlivosti. Tab. 5.3 Srovnání výsledků simulací pro jednotlivé scénáře (Sc.1 Sc.4) 26

27 5.4 Bilanční rezerva Bilanční rezerva (Remaining Capacity) je dle platné metodiky ENTSO-E definovaná jako rozdíl mezi spolehlivě dostupnou kapacitou a zatížením ve zvoleném referenčním bodě resp. intervalu. Spolehlivě dostupná kapacita je rozdíl mezi netto výrobní kapacitou a nedostupnou kapacitou (plánované odstávky, výpadky, nepoužitelná kapacita). Jedná se tedy o část netto výrobní kapacity, která v systému zůstává na pokrytí jakýchkoliv neočekávaných změn zatížení a neplánovaných výpadků v daném referenčním časovém bodě. Pro stanovení bilanční rezervy platí následující vztah: bilanční rezerva = RT kladná + RS Saldo Zat nedostatek PpS nedostatek kde: RT kladná = kladná výkonová záloha na roztočených strojích RS = výkonová záloha na stojících strojích Saldo = Import Export Zat nedostatek = velikost nepokrytého zatížení PpS nedostek = velikost nedostatku PpS V případě zde popisovaných scénářů byl zvolen jako referenční časový interval třetí kalendářní týden pro pracovní dny příslušného měsíce. V takto získaném statistickém souboru byl pro každý měsíc daného roku a příslušného scénáře určen kvantil P 10%, P 50 % a P 90%. Volatilita bilančních rezerv v příslušných měsících je ovlivněna harmonogramem odstávek zdrojů, penetrací OZE a kolísáním teplot jednotlivých klimatických let (což má vliv na velikost zatížení v daném časovém intervalu). Jak je patrné z daných obrázků (Obr. 5.7, Obr. 5.8, Obr. 5.9 a Obr. 5.10) většina plánovaných odstávek je realizována v červnu a srpnu. Pro roky 2018, 2020 a druhou polovinu roku 2025 ve scénářích Sc.0, Sc.1 a Sc.2 (Obr. 5.7) je patrné, že z pohledu bilanční rezervy má Česká republika dostatečné rezervy. Je nutné si také uvědomit, že námi analyzovaný časový interval obsahuje pouze pracovní dny. V případě nepracovních dnů může potenciální přebytek bilanční rezervy být mnohem větší, což může za jistých okolností způsobit vyšší požadavky provozovatelů elektráren na přeshraniční kapacity a to i nad rámec maximální možné úrovně dostupných přeshraničních kapacit. Bilanční rezerva ve scénáři Sc.3 (Obr. 5.9) nabývá záporných hodnot v lednu a v červnu v případě roku V roce 2030 již záporné hodnoty bilanční rezervy tvoří téměř polovinu měsíčních hodnot. V případě scénáře Sc.4 (Obr. 5.10) záporné hodnoty bilanční rezervy tvoří téměř polovinu měsíčních hodnot již v roce V roce 2030 pouze v květnu a červenci je bilanční rezerva čistě kladná. 27

28 a) b) c) Obr. 5.7 Bilanční rezerva (statistické zobrazení za všechny pracovní dny 3. kalendářního týdne daného měsíce, 18:00 19:00), pro Sc.1, a) 2020, b)2025, c)2030 a) b) c) Obr. 5.8 Bilanční rezerva (statistické zobrazení za všechny pracovní dny 3. kalendářního týdne daného měsíce, 18:00 19:00), pro Sc.2, a) 2020, b)2025, c)

29 a) b) Obr. 5.9 Bilanční rezerva (statistické zobrazení za všechny pracovní dny 3. kalendářního týdne daného měsíce, 18:00 19:00), pro Sc.3, a) 2025, b)2030 a) b) Obr Bilanční rezerva (statistické zobrazení za všechny pracovní dny 3. kalendářního týdne daného měsíce, 18:00 19:00), pro Sc.4, a) 2025, b)

30 6 Regionální výpočet nasazení zdrojů Dříve popsané hodnocení MAF se zabývá posouzením přiměřenosti v rámci všech zemí sdružených v ENTSO-E. Vzhledem ke komplexnosti celé úlohy, kdy se uvažuje propojení celého regionu ENTSO-E, 34 klimatických let a pravděpodobnostní přístup, je třeba si uvědomit, že pro dokončení takovéto úlohy v rozumném čase je třeba přijmout řadu zjednodušení. Například se nepoužívá nasazení všech výrobních jednotek a jejich reálných velikostí, ale uvažuje se pouze s průměrnou jednotkou za každou kategorii výrobních zdrojů (hnědé uhlí, černé uhlí apod.). Pro zohlednění specifických národních a popřípadě regionálních podmínek, přesnějšího modelování zdrojů a posuzování národních scénářů je proto výhodnější provádět analýzy na menších regionech a podrobněji. Za tímto účelem vznikají různé regionální platformy jako například PLEF či TRAP, jejichž cílem je podrobněji analyzovat vybraný region. 6.1 Trilateral Regional Adequacy Platform (TRAP) V současné době jsou v regionu TRAP sdruženy Česká republika, Slovenská republika, Maďarsko a Rumunsko, které se přidalo v létě 2018, a není proto zahrnuto v letošních regionálních výpočtech. Při pravděpodobnostním výpočtu UC a následném určení výkonové přiměřenosti regionu TRAP se vychází z dat sesbíraných v rámci sběru MAF 2017 pro rok Data jsou v případě SK, CZ a HU aktualizovaná a zdroje jsou zadané v rozlišení Unit-by-Unit (po jednotlivých elektrárnách/turbosoustrojích oproti souhrnným kategoriím dle typu paliva a účinnosti v MAF). Ostatní země jsou v pan-eu modelu nasazeny dle metodiky MAF. Real time adequacy a) b) Obr. 6.1 Pravděpodobnostní indikátory a) ENS a b) LOLE P 5%, P 50%, P 95% a průměr pro real time adequacy regionu TRAP. 30

31 6.1.1 Přeshraniční toky Obr. 6.2 Přeshraniční toky. Profily 1, 2 a 3 jsou na pevno zafixovány. 6.2 Shrnutí Jak je patrné z výsledků uvedených v předchozích tabulkách a zobrazených na obrázcích uvedených výše, lze pro rok 2025 očekávat energetický nedostatek regionu TRAP (ENS 50% = 60 GWh a LOLE 50% = 180 hodin). Abychom tento energetický nedostatek odstranili, bude potřeba mít k dispozici 1000 MW.h rezervní kapacity. Možnosti realizace jsou poměrně široké od dovezení chybějícího výkonu ze zahraničí (za předpokladu dostupných profilů mezi zeměmi TRAP a non-trap) až po realizaci nových výrobních kapacit v ČR, SK či HU. Zároveň je také patrné, že ze tří zemi uvažovaných v rámci regionu TRAP lze očekávat, že Slovensko při dodržení předpokládané spotřeby a výroby (JE = 62 % celkové výroby SK), nebude mít z pohledu ENS a LOLE žádné problémy. Naopak problémy lze očekávat u Maďarska. V jeho případě bude ENS 50% nabývat hodnot 59 GW a LOLE 50% bude činit 172 hodin (a i to v případě že se na vyrovnání výkonové bilance budou podílet PpS). V případě ČR lze očekávat ENS 50% ve výši cca 1 GWh a LOLE 50% ve výši cca 8 hodin. 31

32 7 Analýza dostupnosti regulačních výkonů V rámci výpočtů jednotlivých scénářů se jako součást hodnocení výkonové přiměřenosti provádí analýza potřeb a dostupnosti PpS. Pro všechny scénáře jsou uvažovány shodné potřeby PpS. V součtu odpovídají potřebám na pokrytí kritéria N 1, tedy výpadku největšího bloku v soustavě a na pokrytí nečekaných fluktuaci v zatížení. K lednu 2018 byl výkon největšího temelínského bloku bez uvažování vlastní spotřeby 1065 MW. Použité kategorie PpS afrr, mfrr a FCR odpovídají terminologii používané v ENTSO-E a v evropských nařízení. Pro účely simulace jsou PpS rozděleny na část symetrickou, která se alokuje symetricky a je tvořena součtem PR, SR a symetrické části stávající MZ15 a část nesymetrickou, která se alokuje pouze kladným směrem a představuje asymetrickou kladnou část MZ15+ a MZ5. Při hodnocení dostupnosti PpS lze požadavek na výši symetrické točivé zálohy interpretovat jako součet rozsahu primární, sekundární regulace a požadavku na symetrický rozsah minutových záloh. Výši požadavku na symetrické PpS lze pro každou hodinu stanovit ze vztahu PR+SR+MZ symetrická. Což například odpovídá součtu = 600 MW. Obecně se symetrická část PpS pohybuje mezi hodnotami 480 MW a 600 MW. Velikost nesymetrické části PpS se pohybuje mezi hodnotami 110 MW a 200 MW. Cílem obrázku níže je poskytnout grafický přehled o velikosti jednotlivých kategorií uvažovaných PpS. Vzhledem k rozlišení obrázku a granularitě PpS však z grafu nelze odečítat konkrétní hodnoty. Obr. 7.1 Potřeby PpS Výstupem z pravděpodobnostních simulací jsou hodinové časové řady nepokrytí očekávaného zatížení a vstupního salda zahraniční spolupráce. Dalším důležitým výstupem ze simulací jsou časové řady RT+(kladná) a RS, které popisují volné výkony v točivé rezervě a studené záloze. V případě točivé rezervy veličiny odpovídají rozdílu mezi simulovaným pracovním bodem nasazené výrobní jednotky a maximálním výkonem. U studené zálohy se jedná o maximální netto výkon nenasazené výrobní jednotky, s respektováním doby najetí bloku. Pro stanovení bilanční rezervy platí vztah uvedený v kapitole