XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System燃料价格
SWD(2023) 647 final 委员会工作人员工作...
能源贫困是指家庭无法获得基本能源服务和产品，从而影响健康、生活水平以及家庭供暖、制冷和照明水平的情况。当消费者收入的很大一部分用于支付能源账单、建筑物和电器的能源效率低下或家庭能源消耗需要降低到对健康和福祉产生负面影响的程度时，就会发生这种情况。因此，能源贫困是一个复杂而多维的现象，其驱动因素是高能源支出（与家庭预算成比例），能源和燃料价格高涨及其波动、收入水平低、建筑物和电器的能源效率低下、地理和气候因素、家庭特征、性别、家庭构成、健康状况以及特定的家庭能源和交通需求和做法也加剧了这种情况。最近能源价格上涨，再加上生活成本危机，能源贫困人数大幅增加，预计到 2022 年将达到 4000 万人。
阿拉斯加的可再生能源未来：
图 1. 电力公用事业住宅费率（选定阿拉斯加地区与美国加权平均值之比），2002-2020 年.........................................................................................................................................................9 图 2. 阿拉斯加按能源来源划分的能源消耗估算（EIA，2019 年）.........................................................................................10 图 3. 2050 年 100% 可再生能源桑基图.........................................................................................................................11 图 4. 阿拉斯加能源生产与阿拉斯加终端使用能源消耗比较，1973-2020 年.........................................................................................................................................12 图 5. 阿拉斯加石油和天然气行业平均月度就业人数（2014-2021 年）.........................................................................................13 图 6. EIA 电力部门化石燃料价格（阿拉斯加/美国价格比，1970-2019 年）.........................................................................................................14 图 7. 阿拉斯加电灯和电力住宅电价比较 – 选定的阿拉斯加公用事业公司（2020 年）.............................................................................................................15 图8. 阿拉斯加能源区域地图.....................................................................................................................................15 图 9. 阿拉斯加主要能源技术应用就业情况（2019 - 2020 年）........................................................................16 图 10. 阿拉斯加电力发电就业情况（2019 - 2020 年）.........................................................................................17 图 11. 阿拉斯加可再生能源资源地图汇编（2021 年）.........................................................................................21 图 12. 陆基风电成本轨迹（NREL，2020 年）.........................................................................................22 图 13. 固定底部海上风电成本轨迹（NREL，2020 年）.........................................................................................23 图 14. 电力部门化石燃料价格，阿拉斯加与美国价格比，1970-2019 年.............................................................................25 图 15. 库克湾天然气增量供应盈亏平衡成本.........................................................................................26 图 16. 阿拉斯加库克湾天然气公用事业现行价格采购：历史 + 展望，以及 2031 年及以后的 LNG 进口竞争.........................................................................................26 图 17. 运输部门化石燃料：1970 年至 2019 年阿拉斯加与美国的价格比.........................................................................37 图 18. 氢、氨和甲醇的总体燃料相关成本构成.........................................................................33 图 19. 高容量和低成本的零碳资源综合地区.........................................................................34 图 20. 全面部署情景下跨太平洋集装箱船所需的氢气需求和加油基础设施.....35 图 21.阿拉斯加铁路带电力公司 80% 可再生能源组合标准 (RPS) 与阿拉斯加各细分市场能源总消耗量对比（2019 年数据）......................................................................................................................................39
赞比亚共和国
2.0 对热点问题的审议 2.1 在赞比亚实施月度燃料价格审查 2.1.1 背景 在第八个国家发展计划（8NDP）中，能源部门被确定为经济增长的主要推动力之一。战略发展领域 1“经济转型和创造就业”指出，赞比亚的目标之一是实现经济转型，其标志是工业化和经济多样化的进步，以实现由农业、采矿业、制造业和旅游业推动的持续增长。为了使这些行业实现预想的增长，需要有一个相对稳定的燃料定价机制，以确保成本的可预测性和运营稳定性，并为持续的经济发展营造有利的环境。从历史上看，赞比亚早在 1990 年代就实施了几种不同类型的燃料定价机制，当时政府通过赞比亚国家石油公司（ZNOC）制定价格。能源监管委员会 (ERB) 成立后，依据《1995 年能源监管法》（赞比亚法律第 436 章）的规定，成为在能源部监督下制定价格的监管机构。ERB 使用成本加成模式 (CPM) 接管定价职能后，石油产品价格上限于 1999 年开始实施，并一直实施到 2001 年零售价放开。2004 年，由于利益相关方对 CPM 表示担忧，ERB 改变了燃料定价机制，开始使用进口平价定价 (IPP) 模式。然而，2008 年，利益相关方抱怨 IPP 模式下频繁的价格审查无法支持他们的预算，并给燃料价格预测带来挑战，因此 ERB 恢复了 CPM。2008 年至 2022 年期间使用 CPM 模型，定价周期为 60 天。 2022 年 1 月 25 日星期二，ERB 宣布汽油、柴油和低硫柴油的定价周期已改为 30 天，以尽量减少政府在本国货币贬值的情况下因汇率损失而面临的风险。ERB 进一步表示，根据每月燃油价格审查，汇率和国际油价的波动将决定价格是在每个月底维持、下调还是上调，同时考虑到价格调整所需的最低 2.5% 门槛。鉴于上述情况，并考虑到公众对此事的强烈抗议，委员会决定开展一项研究，评估赞比亚每月燃油价格审查的实施情况。
Santee Cooper 综合资源计划 2024 年更新
表 1. 购电协议 ................................................................................................................ 5 表 2. 2023 年优先投资组合的重新优化 ................................................................................ 8 表 3. 优化投资组合摘要 ................................................................................................ 10 表 4. NPV 电力成本比较（十亿美元） ...................................................................................... 11 表 5. 燃料价格敏感度结果 ...................................................................................................... 12 表 6. 预测系统峰值需求（冬季兆瓦） ............................................................................. 28 表 7. 预测系统能源销售量（吉瓦时） ................................................................................ 29 表 8. 按燃料类型划分的资源容量（截至 2024 年 9 月） ............................................................................. 30 表 9. 现有自有发电设施 ................................................................................................ 30 表 10. 购电协议 ............................................................................................................. 32 表 11. 财务假设 ............................................................................................................. 37 表 12. 综合系统需求侧管理/EE 影响与损失...... 38 表 13. 化石燃料和核能资源选项参数 .......................................................................... 43 表 14. 可再生资源选项参数 .......................................................................................... 44 表 15. 可再生资源债务利息和税后股权回报率 ........................................................................ 45 表 16. 基本辅助服务要求 ...................................................................................................... 48 表 17. 参考案例定义 ...................................................................................................... 49 表 18. 2023 年优先投资组合的重新优化 ................................................................................ 53 表 19. 优化投资组合摘要 ................................................................................................ 56 表 20. 参考案例的 NPV 电力成本比较（十亿美元） ........................................................................ 57 表 21. 不同敏感度和最大遗憾值的 NPV 电力成本（十亿美元） ........................................................................ 58 表 22. 燃料价格敏感度结果 ................................................................................................. 59 表 23. 固定负荷二氧化碳排放量比较敏感度 .................................................. 59 表 24. 研究结束时各投资组合的发电资源多样性 .............................. 60 表 25. 研究期间各投资组合的无碳发电比例 ................................ 60 表 26. 研究期间各投资组合的固定成本义务 ................................ 61 表 27. 可再生能源和 BESS 容量占峰值需求的百分比 ................................ 61 表 28. 2024 年投资组合更新构建的负载敏感度 ................................ 63 表 29. 2024 年投资组合更新 v.不包括自建 NGCC 的更新 ...................................... 67 表 30. 自建 NGCC 投资组合的 NPV 电力成本比较 ........................ 68
根据...
除了管理高级国际燃料价格在市场上的影响外，我们还采取了步骤为能源体系带来进一步的改进。传输系统运营商确定了爱尔兰的潜在能力短缺，该冬季是2021/22至2025/26的冬季，如《全岛生成能力报表》 2021中所述。在响应中，在爱尔兰实施了特定的管辖权措施，以帮助为系统提供额外的稳定性和弹性。最近一代人的能力声明2022-2031进一步确定了北爱尔兰的供应前景安全性的恶化，短期盈余显着降低。在本报告年度发布了13个系统警报，当时供应和需求之间的利润受到了挤压，因为一代人进行了计划外的停电或风能可用性低于预期。直接解决供应挑战的这些安全性，我们要求对产能报酬机制的绩效进行独立审查。以及其他工作流，包括对通货膨胀对CRM的影响的评估，我们继续对这种关键的市场机制进行增强。
国家能源建模系统的电力市场模块：模型文档 2022
国家能源建模系统 (NEMS) 的开发旨在提供 20 至 25 年的能源相关活动预测和分析。NEMS 使用中央数据库来存储和传递各个组件之间的输入和输出。NEMS 电力市场模块 (EMM) 是 NEMS 框架中的一个重要环节（图 1）。在每个模型年，EMM 都会从 NEMS 需求模块接收电力需求预测，从 NEMS 燃料供应模块接收燃料价格，从 NEMS 系统模块接收预期，从 NEMS 宏观经济模块接收宏观经济参数。EMM 会估计电力生产商（电力公司和非公用事业公司）为以最经济的方式满足需求而采取的行动。然后，EMM 将电价输出到需求模块，将燃料消耗输出到燃料供应模块，将排放量输出到集成模块，将资本需求输出到宏观经济模块。该模型会不断迭代，直到每个预测年都得到解决方案。
混合电力系统规划的风险规避随机规划：巴西案例
摘要：本文提出了一种风险规避随机规划模型，用于混合电力系统 (HEES) 的最佳规划，并考虑了巴西配电系统的监管政策。通过定义场景，考虑了与光伏 (PV) 发电、负荷需求、柴油发电燃料价格和电价相关的变量的不确定性。优化问题中使用条件风险价值 (CVaR) 指标来考虑消费者的风险倾向。该模型确定了光伏板、柴油发电和电池存储容量的数量和类型，其目标是在规划期内最小化投资和运营成本。进行了涉及大型商业消费者的案例研究，以评估所提出的模型。结果表明，在正常条件下，只有光伏系统是可行的。对于风险规避型消费者来说，光伏/柴油系统往往在恶劣的水文条件下是可行的。在这种情况下，光伏/电池系统是可行的，可将电池投资成本降低 87%。一个重要的结论是，风险分析工具对于协助消费者投资HEES的决策过程至关重要。
Lazard LCOE+（2024 年 6 月）
资料来源：Lazard 和 Roland Berger 估计值以及公开信息。注意：在此以及整个分析中，除非另有说明，分析假设 60% 的债务为 8% 的利率，40% 的股权为 12% 的成本。有关资本成本敏感性，请参阅标题为“平准化能源成本比较——对资本成本的敏感性”的页面。 (1) 鉴于新建地热、煤炭和核能项目的公开和/或可观察数据有限，本文提供的 LCOE 反映了 Lazard 的 LCOE v14.0 结果，经通货膨胀调整后，对于核能，则基于当时估计的沃格特尔电厂成本。煤炭 LCOE 不包括运输和储存成本。 (2) 为了进行同比比较，Lazard 对燃气发电、燃煤发电和核能发电资源的 LCOE 分析的燃料成本假设分别为 3.45 美元/MMBTU、1.47 美元/MMBTU 和 0.85 美元/MMBTU。有关燃料价格敏感度，请参阅标题为“平准化能源成本比较——对燃料价格的敏感度”的页面。 (3) 反映运行完全折旧的天然气调峰、燃气联合循环、煤炭和核能设施的高和低 LCOE 边际成本的平均值，包括核设施的退役成本。分析假设退役的天然气或煤炭资产的残值相当于其退役和场地恢复成本。输入来自美国运营中的天然气、煤炭和核能资产的基准。容量系数、燃料、可变和固定运营费用基于从 Lazard 的研究得出的上四分位数和下四分位数估计值。有关更多详细信息，请参阅标题为“平准化能源成本比较——新建可再生能源与现有传统发电的边际成本”的页面。 (4) 根据公开的估计值，表示沃格特尔核电站 3 号和 4 号机组的说明性中点 LCOE。总运营容量约为 2.2 GW，总资本成本约为 315 亿美元，容量系数约为 97%，运营寿命为 60 – 80 年，其他运营参数根据 Lazard 的 LCOE v14.0 结果估算，并根据通货膨胀进行了调整。有关详细信息，请参阅附录。 (5) 反映了使用 20% 体积混合绿色氢气（即由风能和太阳能混合发电的电解槽生产并储存在附近盐穴中的氢气）观察到的高箱燃气联合循环输入的 LCOE。除了将电厂的热耗率提高 2% 之外，不假设对电厂进行任何改造。相应的燃料成本为 6.66 美元/MMBTU，假设绿色氢气（无补贴 PEM）约为 5.25 美元/千克。有关更多信息，请参阅 LCOH—Version 4.0。
国家能源建模系统：概述
CMM 预测美国煤炭产量、消费量、出口、进口、分销和价格。CMM 由煤炭生产子模块 (CPS) 组成，该模块按预测期内的年份生成一组供应曲线；国内煤炭分销子模块 (DCDS)，该模块按供应区域确定成本最低的煤炭供应；以及国际煤炭分销子模块，该模块预测美国煤炭进出口。为了生成一组供应曲线，CMM 从其他 NEMS 模块接收各种输入，例如 EMM 提供的按人口普查部门划分的电价、LFMM 提供的全国级馏分燃料价格以及 MAM 提供的实际利率。CMM 向其他模块提供信息，例如 NEMS 中最终使用部门的区域交付煤炭价格和数量。DCDS 向 EMM 提供详细的输入信息，包括煤炭合同、煤炭多样性信息（次烟煤和褐煤限制）、煤炭运输率和煤炭供应曲线，EMM 使用这些信息来制定对未来煤炭价格和煤炭供应的预期，从而更好地预测煤炭规划决策。我们在 CMM 文档中包含了更多详细信息。
可再生能源与储能微电网的分级控制
由于对电力的需求不断增加，而化石能源的趋势却在减少，微能源成为电力结构中不可或缺的一部分。微电网是一种有效的工具，可与各种可再生能源配合使用，这些可再生能源可在正常运行和孤岛运行中发电。微电网在偏远地区具有巨大的应用潜力，具有重要意义。使用可再生能源的新理念提供了无需经济补偿即可为负载供电的机会。微电网中的可再生能源通常由几种不同的来源组成，例如风力涡轮机、光伏电池以及存储（例如电池、超级电容器等）。如 [1] 所述，微电网的直接好处分为两类：电网内部运行产生的局部好处和微电网与相关配电系统合作方式产生的更广泛好处。其他优势包括微电网为客户提供更高的供电可靠性，但还远远不止这些。微电网的运行间接带来了许多其他更难定义和量化的好处。在环境领域，通过将可再生能源纳入电网，减少对外部能源的依赖、降低燃料价格，以及创造新的就业机会，减少温室气体和其他污染物质的排放。