Европа
Австрия
Бельгия
Великобритания
Венгрия
Германия
Дания
Испания
Италия
Нидерланды
Норвегия
Польша
Португалия
Румыния
Словакия
Турция
Франция
Чехия
Швейцария
Швеция
СНГ
Россия
≡ Menu ≡
В сфере прогнозирования цен на электроэнергию наконец появился выбор. Наша услуга по прогнозу цен на электроэнергию предлагает прогноз годовых оптовых цен. В основе прогнозов лежит опыт Enerdata в моделировании спроса на электроэнергию и на нашей всемирно признанной модели POLES. Идеальный инструмент для инвесторов и разработчиков в энергетическом секторе, помогающий оценить рентабельность в долгосрочной перспективе.
Ключевые особенности
Европа
Австрия
Бельгия
Великобритания
Венгрия
Германия
Дания
Испания
Италия
Нидерланды
Норвегия
Польша
Португалия
Румыния
Словакия
Турция
Франция
Чехия
Швейцария
Швеция
СНГ
Россия
Америка
Аргентина
Бразилия
Канада
Мексика
США
Азиатско-Тихоокеанский регион
Австралия
Китай
Индия
Индонезия
Япония
Южная Корея
Африка
ЮАР
Методология
Проверенной методологической основой прогнозирования цен на электроэнергию является POLES, собственная модель Enerdata. Это надежная модель энергетических прогнозов для разных стран, которую применяет множество энергетических компаний, генерирующих предприятий, инвесторов и разработчиков во всем мире.
Для прогнозирования цен на электроэнергию используются статистические договорные цены до 2018 года, которые индексируются в POLES для получения достоверных результатов моделирования.
Во-первых, преимуществом модели POLES для планирования мощностей и производства является отсутствие эффекта «победитель получает все», свойственного чистым оптимизационным моделям. Благодаря анализу статистики по мощностям и производству, а также использованию неэкономических параметров конкуренции, POLES распределяет технологии генерации электроэнергии по приведенной стоимости возобновляемой энергии и переменным издержкам и позволяет без труда менять соотношение между ними.
Модель POLES рассматривает классы технологий вместе с их техническими, экономическими и экологическими параметрами на базе ежегодного рекурсивного анализа, что дает два ключевых преимущества перед оптимизационными моделями.
Еще одним явным преимуществом системы POLES является то, что в ней спрос на энергию по секторам является внутренним параметром. Этот спрос может моделироваться и уточняться пользователем, который может находить логические связи между предложением и спросом на электроэнергию. В оптимизационных же моделях для энергосистем спрос на энергию, как правило, является внешним входным параметром и отражает либо фиксированное долгосрочное предположение, либо долгосрочный совершенный прогноз для участников энергетического рынка.
Планирование мощностей
Диспетчеризация
EnerBase
EnerBase описывает мир, в котором текущая политика, как правило, продолжается, а тенденции, наблюдаемые в последнее время, сохраняются. Отсутствие поддержки мер по снижению выбросов ПГ влияет на все энергетические системы в течение длительного периода времени, при растущем спросе на энергию и ограниченной диверсификации топлива. Этот сценарий приводит к повышению температуры выше 3°C.
EnerBlue
EnerBlue основан на успешном достижении актуальных целей NDC (Nationally Determined Contributions) по выбросам к 2030 году, а также на продолжении последовательных усилий после 2030 года. Устойчивый рост в развивающихся странах является мощной движущей силой мирового спроса на энергию, но политика играет ключевую роль в контроле темпов роста. Этот сценарий приводит к повышению глобальной температуры в пределах от 2°C до 2,5°C.
EnerGreen
В EnerGreen исследует последствия более жесткой климатической политики, когда страны выполняют или перевыполняют свои обязательства по NDC, а затем регулярно пересматривают свои цели по выбросам. Эти изменения приводят к значительному повышению энергоэффективности и активному внедрению возобновляемых источников энергии в энергобаланс. В рамках этой более чистой траектории рост глобальной температуры ограничивается уровнем ниже 2 °C.