Többszempontú értékelés a megújuló és nukleáris villamosenergia-termelésben
Börcsök Endre, Osán János, Török Szabina Környezetfizikai Laboratórium
[email protected]
Tartalom - Primer energiaforrások felhasználásának forgatókönyvei - Forgatókönyvek összehasonlításának szempontjai - Többszempontú döntési modell ismertetése és egyszerűbb alkalmazása - „Alternatív” forgatókönyvek - Optimális energiamix meghatározásának részfeladata - Legfontosabb eredmények összefoglalása
román cseh
Mi határozza meg egy régió primer energiahordozó fölhasználásának összetételét (energiamixét)? Fogyasztói igény francia
olasz
Elérhető energiahordozók Rendelkezésre álló technológia német
- hozzájuk kapcsolódó gazdasági érdekek
finn
- az alternatívák társadalmi megítélése
magyar
magyar
A gazdasági érdekek és a társadalmi megítélés roppant sokrétű szempontrendszerrel írható le.
Az IAEA, UNDESA, IEA, EEA szervezetek, a 2001-es nemzetközi felmérésükben 38 szempontban foglalták össze a fenntartható fejlődés energetikai indikátorait. A Paul Scherrer Institut 2006-ban a redundancia elkerülése végett a 38 szempontot 18-ra csökkentette, melyet munkánk kiindulópontjaként fogadtunk el.
A technológiák rangsorolása és az energiamixek összehasonlítása a rögzített szempontrendszer alapján, döntéstámogató módszerek segítségével történik.
Munkánkban a MCDA-AHP technikát alkalmaztuk, melynek lényeges eleme, hogy minden lépésben számszerűsít, így kiválóan alkalmas további számítások elvégzésére.
A döntés támogató modell szempontjai és indikátorai:
Szempontok fontosságának összehasonlítása: Eredményeink egy nem reprezentatív, 200 fős, főként doktori kurzust végző hallgatókból és energetikai konferenciák illetve az IAEA rendezésében megvalósult konferencia látogatóiból álló mintára épül.
Általános technológiai rangsor:
A szempontokhoz tartozó jól mérhető indikátor értékek, egyéni részrehajlás nélkül, stabil eredményt biztosítanak.
A paksi atomerőmű üzemidő hosszabbítását minden forgatókönyv tartalmazza. Az új telephelyen csak 2030 után számolunk nukleáris kapacitással, így az Atom-Zöld és az Atom(+)-Zöld forgatókönyvek ugyanazt az eredményt adják.
Az energiastratégia forgatókönyveinek rangsorolása MCDA-AHP modell segítségével:
80
súlyozott pontszámösszeg
70 60 50 40 30 20 10 0 Atom-Zöld
AntiAtom-Zöld Atom-Zöld(+)
Atom(+)-Zöld
Atom-SzénZöld
AntiAtomZöld(+)
Az energiastratégia forgatókönyveiből indultunk ki (A metodika nem szerepel a tanulmányban, de feltételezhető, hogy szcenáriók megalkotása heurisztikus elven alapulhat).
Az energiastratégiából hiányzik a kiemelt forgatókönyvhöz kapcsolódó döntési mechanizmus.
A vázolt hat forgatókönyvön túl számtalan egyéb szcenárió is elképzelhető. (energiahordozók szintjén)
Egy-egy konkrét megvalósítási tanulmányon túl, egyéb technológiai specifikáció is lehetséges. (technológia és méretlépcső szintjén)
Megújuló primer energiaforrások fölhasználására is több megvalósítás elképzelhető. (megújuló energiahordozók szintjén)
Ezek alapján nem meglepő, hogy számtalan, sokszor nem kellő mértékben átgondolt forgatókönyv látott napvilágot.
Tipikusnak tekinthető az atomenergia (esetleg az egész fosszilis szektor) megújuló energiaforrásokkal történő kiváltása.
Az „alternatív” forgatókönyv javaslatok gyakori vonása, hogy egyoldalúan közelíti meg energetikai problémákat, utal ugyan a hozzájuk fűződő nehézségekre de részleteiben nem elemzi azokat. Pl:
Igényoldal és termelési oldal összehangolása, szükséges tároló kapacitások mérete, hol és hogyan valósíthatók meg?
Távfűtésnek megnyerhető épületállomány?
Költségek?
Laborunk az NFM megbízásából olyan döntéstámogató módszert dolgozott ki, mellyel közelebb kerültünk az általános probléma, az „optimális” energiamix megkonstruálásához.
Hazánknak a 2009/28/EK irányelvben megfogalmazott célkitűzés alapján a fűtés és hűtés, a villamos energia, a közlekedés ágazatokban az előre jelzett 760PJ bruttó energiafogyasztásnak 14.65 % -át megújuló energiaforrásból kell előállítania 2020-ig. [PJ]
Fűtési sz.
Villamosenergia-sz.
Közlekedési sz.
összes
2010 *
398,7
152,9
169,4
721
2020
372,4
197,6
190
760
19
116,5
Megújuló forrásból 2020
97,5
A hazai energiaigény várható alakulása 2020-ig (* MEKH)
A közlekedési szektor megújuló energiafölhasználása minimum 10%-ot el kell, hogy érjen.
2030-ig a megújuló energia felhasználás 160-170PJ –ra prognosztizálható.
beépített potenciál (MEKH)
fenntartható potenciál (NCsT)
max. növekedéssel korrigált
2012
2020
2020
napenergia (PV)
PJ/a
0.029
7
7.00
napkollektor
PJ/a
0.251
15
1.41
szélenergia
PJ/a
2.524
15.5
5.33**
vízenergia
PJ/a
0.788
2.3
1.39
biomassza
PJ/a
45.391
154.3
136.82
biogáz
PJ/a
1.600
13.2
13.20
geo. erőmű
PJ/a
0.000
6.1
2.51***
geo. fűtőmű
PJ/a
4.480
13.2
7.66
geo. hőszivattyú
PJ/a
0.250*
10
3.00
összes:
PJ/a
55.062
236.6
178.32
Az optimalizálásnál peremfeltételként rögzített, maximálisan fölhasználható megújuló energia értékek 2020-ban * NCsT(2010) ** MAVIR *** geotermikus fűtőmű növekedésével számolva
A biomassza szerepe kiemelkedő hiszen a többi energiahordozóval csak 50% alatti hányad érhető el a 97,5 PJ-ból.
2.5 Millió tkm/a áru szállítás, külső költség 0.132 Millió €/a 0.04 c€/kWh (ExternE)
A fűtési szektorban az energia ellátást elsősorban helyi forrásokkal kell biztosítani. Az elektromos felhasználás esetén az energiahordozó ellátás biztosítását az igény oldal földrajzi elhelyezkedésének figyelembevétele nélkül, míg a hő felhasználás esetén település szinten meghatározott igény figyelembevételével kell megvalósítani.
Tűzifa (PJ/év) 0 - 0.7 0.7 - 1.3 1.3 - 1.8 1.8 - 2.9 2.9 - 3.5
Melléktermék (PJ/év) 0-2 2 - 4.1 4.1 - 6.1 6.1 - 8.2 8.2 - 10.2
Hazai tűzifa potenciál becsült értéke megyénként
Mezőgazdasági melléktermékekre vonatkozó potenciál megyénként
Hazánkban a fenntartható módon kitermelhető tűzifa potenciál 34 PJ-t tesz ki és a mezőgazdasági melléktermékek további 116 PJ energiát jelentenek.
Növény
Becsült szükséges termőterület (ezer ha)
Etanol l/ha
Előállítható etanol (ezer liter)
Búza
466,0484
1767
823507,5
Kukorica
639,0321
2115
1351553
Árpa
105,3762
1767(adat hiányában a búzáé)
186199,7
Rozs
4,881372
900
4393,235
Zab
2,226506
927
2063,971
Összes
2367717 Kivitelre szánt gabonákból előállítható bioetanol
Főtermékből előállítható olaj energia potenciálja a termelésből kivont területek maximális fölhasználásával 14,824,6 PJ
A megújuló energia felhasználás növelésénél a jelenlegi energia igényekből indultunk ki, hiszen a rövid időtávlat nem teszi lehetővé, hogy az épületállomány vagy a közlekedési eszközök gyökeresen átalakuljanak.
Magyarországi épületek energetikai adatai a három épülettipológiai csoportban. EP: összes hőenergia-felhasználás, melyből EF fűtésre, EHMV pedig használati melegvíz készítésére szolgál
Gépjárműállomány életkora és változása 2020-ig
Családi ház
Hagyományos társasház
Iparosított társasház
TJ/év
TJ/év
TJ/év
Budapest
35365,73
13859,40
15303,76
Bács-Kiskun
17423,20
2694,25
1119,96
Baranya
12745,36
1822,94
2628,90
Békés
12256,85
2277,12
24,40
Borsod-Abaúj-Zemplén
24838,42
3086,53
3570,99
Csongrád
11834,93
2522,67
2166,09
Fejér
14211,83
1884,70
2780,71
Győr-Moson-Sopron
13488,44
1880,02
2309,39
Hajdú-Bihar
16105,10
3349,05
2221,53
Heves
11154,19
1079,84
547,16
Jász-Nagykun-Szolnok
13024,14
2324,27
624,58
Komárom-Esztergom
9408,67
1626,81
2475,71
Nógrád
8012,44
712,35
243,47
Pest
34910,39
6009,56
1368,27
Somogy
11862,78
1098,38
600,80
Szabolcs-Szatmár-Bereg
20984,52
2044,62
1325,76
Tolna
8498,82
982,81
781,85
Vas
9134,22
1074,67
1017,79
Veszprém
12072,15
1630,49
1551,88
Zala
9518,98
1178,74
80,40
Lakóépület-típusok éves energiaigényére vonatkozó becslés megyei szintű felbontásban
A három épület tipológiai csoport energiaigényét a lakosságszám függvényében település szinten becsültük. A technológiai méret kategóriákat a 3 épület tipológiai csoporthoz igazítottuk a termikus egységeknél és a tetőre telepített PV esetén. A többi villamos energia termelő egységnél a hazai viszonyokból kiindulva határoztunk meg három méret lépcsőt. Számításaink során 0%-ról indítottuk a megújuló energia fölhasználást, és csak az eredmények diszkutálásánál vettük figyelembe a már meglévő beépített kapacitásokat.
A közlekedési szektorban a megújuló részarány növelésére három út valósítható meg: - az üzemanyagba kevert megújuló részarány növelése a technológiai határig, -átalakítással a technológiai határ kitolása „tiszta” megújuló üzemre, -új „tisztán” megújuló üzemre kifejlesztett típus beszerzése.
Bekeverés növelése
Átalakítás
Új
E4
E10
E85 CNG
B4
B7 vagy B10
CNG B100
E4 B7 vagy B10 B100 CNG HEV Elektromos
B7 vagy B10
CNG B100
B7 vagy B10 B100 HEV Elektromos
B7 vagy B10
CNG B100
B7 vagy B10 B100 HEV Elektromos
Változatlan
Személygépkocsi
Busz
Tehergépjármű
B4
B4
Gépjárműállomány lehetséges változásai tüzelőanyag felhasználás szempontjából
A töltőállomások technológiai adottságai az üzemanyag típusok számát korlátozzák. Az elektromos közlekedés csak az új beszerzésű járművek esetén volt alternatíva.
Szempontok és indikátoraik
Gazdasági megközelítés:
Alapvető kérdésnek vettük, hogy érdemes-e a közlekedési szektor 10% megújuló részarányát a villamos és hő szektor kárára tovább növelni. A közlekedési szektort és a villamos és hő szektort külön modelleztük. Csak az eredményül kapott energiamixek marginális költségeit hasonlítottuk össze, vagyis a 10% fölötti átalakítások milyen költséggel valósulnának meg, és mennyi elszámolható megújuló primer energia felhasználást jelentene a közlekedési szektorban, illetve milyen áron lehetne a villamos és hő szektorban ugyanezt megtermelni. A költségek meghatározásánál az O&M költségeken kívül minden esetben intervallumokkal dolgoztunk, hiszen az átlagos értékeknél sokkal életszerűbb modellezést tesz lehetővé. Hasonlóan a villamos és hő szektorban, a felhasználási óraszámnál is intervallumokat használtunk, így a megtermelt energia kiegyenlített átlagos árának (LCOE) minimuma az ideális helyszínről, a maximuma pedig a kedvezőtlen telepítésről ad információt.
A megtermelt energia kiegyenlített átlagos ára (LCOE)
A fűtési szektorban lehet a legkisebb fajlagos költséggel növelni a megújuló részarányt. A szél, víz és napenergia felhasználás jóval magasabb költségekkel járhat. A közlekedésben alkalmazott bioüzemanyagok mint megújuló energiaforrások szintén költségesek. A problémát ebben az esetben nem is a beruházási vagyis az átalakítási költség jelenti, hanem az energiahordozó. Akárhány üzemelési évre is számoljuk az LCOE értékét, az üzemanyag előállítási ára alá nem kerülhetünk. ( Az üzemanyag áraknál az előállítási költségekből indultunk ki, ami első generációs etanolnál 27,3– 30 Ft/kWh-t, elsőgenerációs biodízelnél 23,9–30,6 Ft/kWh-t, biometán esetén pedig 22,0–32,9 Ft/kWh-t jelentett. )
A megtermelt energia kiegyenlített átlagos ára (LCOE)
Az elektromos közlekedés költségeinek vizsgálata azonban, föként a 2,5x szorzó alkalmazása miatt külön figyelmet érdemel. A e-mobility esetén az LCOE számolásnál élettartamnak 6 évet vettünk, a forgalomban lévő akkumulátorok élettartamából kiindulva. Ha a villamos hálózat megújuló részarányát 10%-nak vesszük, az elektromos közlekedés RE-ra fajlagosított költségének kiszámolásakor, akkor a teljes költségük a bioüzemanyagokkal szerepelnek együtt. Azonban 100%-os megújuló energiaforrást alkalmazva (csak a legolcsóbb szél vagy víz esetén) az elektromos busz közlekedés is gazdaságos lehet. Ezek alapján leszögezhetjük, hogy az elektromos közlekedés széleskörű elterjedéséhez hozzájárulhatna egy 2,5-nél magasabb szorzó alkalmazása.
Célszám és peremfeltételek definiálása, az energia kiosztás egységének rögzítése *
Az energiaegység kiosztásában résztvevő technológiák/méretkategóriák (alternatívák) meghatározása, igény (i), potenciál (p) és korlátozó feltételek alapján
Az optimális megoldás iteratív módon, mind kiosztási feladat kerül megközelítésre.
Az alternatívák MCDA rangsorolása megadott szempontok alapján, az aktuális lekötött potenciál figyelembe vételével
Megújuló energia egységek kerülnek kiosztásra a célszám eléréséig.
A legjobb alternatíva kiválasztása Fűtés-hűtés
Villamosenergia-termelés
nincs
Globális igény van nincs
nincs
Lokális energiahordozó potenciál
van
van nincs
Egyéb korlátozó feltétel
Lokális energiahordozó potenciál
van
van
Energiaegység szétosztása települések között p arányában
Energiaegység szétosztása települések között p i arányában Területi potenciálok és igények újraszámolása
Elértük-e amegújuló energiahányadot? igen Az alkalmazott alternatívák területi eloszlásának meghatározása
nem
nincs
Az energia egység annak a legjobb értékelésű energiafejlesztési alternatívának kerül kiosztásra, melyre a területi felbontásban igény van és melynek energia ellátása biztosított.
Az optimális energiamix meghatározása során a megújuló villamosenergia-termelés arányát 10%-ban minimalizáltuk a hő fejlesztés mellett. Ekkor a gazdaságilag legkedvezőbb szcenárióban a hőszektor dominál: - háztartási biomassza fűtés (77PJ), - kapcsolt biomassza (2.3PJ) és biogáz (13.2PJ) alapú villamos és hő termelés, - szél energia (3.54PJ) és - nap kollektor (1.4PJ).
A vázolt szcenárió esetén a 97.5PJ megújuló részarány elérésének marginális költsége 20,44 Ft/kWh körül mozog. Mivel a hő és villamos szektor marginális ára nem éri el bioüzemanyagok előállítási költségét, nem gazdaságos a közlekedési szektorra előírt 10%-os megújuló részarányt túllépni. A biomassza fűtésre vonatkozó célszám megvalósításához brikettált mezőgazdasági melléktermékek is alkalmasak, hiszen tüzeléstechnikai paraméterei és a költsége is a hasított tűzifához hasonló.
Hazai primerenergia-felhasználás várható alakulása 2020-ig szektoronként (villamosenergia-termelés, fűtés–hűtés– melegvíz, közlekedés), kiemelve a megújuló energiahordozók felhasználásának alakulását
Nehézséget jelenthet azonban a háztartási méretnél a saját tüzelőanyag felhasználás, hiszen az nem kerül az elszámolási rendszerbe. Problémát jelent azonban, hogy jelenleg szinte kizárólag 1. generációs üzemanyag kerül felhasználásra, melyek a mezőgazdasági főtermékekből készülnek, és így az élelmezésre szánt terményekkel versenyben vannak. A 2. generációs üzemanyag gyártás megoldás lehetne, azonban a jelenlegi min. 30%-os felár komoly hátráltató tényező.
Többszempontú döntési modell alkalmazása
A kiindulási szempontsúlyok egy szakmai zsűri páros összehasonlítási kérdőívei alapján, felméréssel kerültek megállapításra. 0.3
0.25
Szempontsúly
0.2
0.15
0.1
0.05
0 gazdaság
munkahely
klíma h.
egészség
Szempontsúlyok szakértői súlyozással
innováció
) ) H (F l( l é é sz sz
0
10
20
30
40
50
60
70
80
komplex szempontrendszer
gazdasági szempont
) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) - F -F es zes -F -F -F -E es (H r (F -H z i z p i r s s s í v k v a a e o o é é é i ó ó n yv kt kt el el el sz íté öz ly ly lle olle nn epó pr üz üz üz as fo fo z (k t t t o e a i e k k s a om (sz . (d ví ék (fa ék rp ic ap nap lm bi . k a rít prít ( n a k (tö z (k . z p . e s a a sz . k z e. ví ví as .( e z (fa . (fa áz k á . m g z k g k o o e. gá bio bi bi e. e. a io z a a b s sz ssz as as a m o om iom bi bi b
A komplex szempontrendszerrel megkonstruált rangsort pusztán gazdasági szempontú értékeléssel összevetve jól látható, hogy a tüzelés alapú energiafejlesztésre épülő technológiák a negatív környezeti és egészségi hatásuk miatt a komplex értékelésben hátrébb szorulnak.
relatív skála
Hazai primerenergia-felhasználás várható alakulása 2020-ig szektoronként (villamosenergia-termelés, fűtés–hűtés–melegvíz, közlekedés), kiemelve a megújuló energiahordozók felhasználásának alakulását, egységes szempontsúllyal számolva
Legfontosabb eredmények összefoglalása
7400
7400
szél alapú 6800 energiafejlesztés [MW]
6800 energiafejlesztés [MW]
6200
6200
5600
5600
fotovoltaikus
5000 4400 3800 3200 2600 2000
4400 3800 3200 2600 2000 1400
Terhelés és a termelés korrelációja
változó terhelés [MW]
változó terhelés [MW]
6200
szél és fotovillamos energiafejlesztés 6800 1200MWh tároló kapacitással [MW] 6200
5600
5600
7400
7400
szél és fotovillamos 6800 energiafejlesztés [MW]
5000
5000 4400 3800 3200 2600 2000 1400
350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50
4400 3800 3200 2600 2000 1400 800
800
1200MWh tároló kapacitás
változó terhelés [MW]
3800
3200
2600
2000
1400
800
200
68%szél, 37% a fotovoltaikus és
200
3800
3200
2600
2000
1400
800
200
200
változó terhelés [MW]
350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50
3800
3200
2600
2000
200 1400
200 800
800 200
800 3800
3200
2600
2000
1400
800
200
1400
5000 350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50
350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50
