ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО ПОДХОДА К ОЦЕНКЕ ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ОФФШОРНОЙ ВЕТРОВОЙ ЭНЕРГЕТИКИ (НА ПРИМЕРЕ ГЕРМАНИИ)

Цель: Внедрение технологий возобновляемых источников энергии (ВИЭ) происходит на фоне развитого рынка углеводородной энергетики, что вызывает риск необоснованных решений инвесторов. Разработка и использование различных аналитических инструментов может позволить снизить такие риски. Для исследования процессов замещения традиционной энергетики уже развитыми технологиями ВИЭ могут использоваться экономические  модели, основанные на расчетах десятками экспертов целого ряда макро- и микроэкономических факторов. В тоже время разрабатываются более простые, но эффективные эконометрические методы, базирующиеся на данных реальных проектов и позволяющие проводить исследования для недавно начавшихся развиваться технологий ВИЭ. Основной целью данной статьи является обоснование одной из таких методологий для оценки динамики роста развивающейся оффшорной ветровой энергетики на примере Германии, ведущей страны бассейна Северного моря.

Методология проведения работы: Для исследования экономических процессов замещения  в топливно-энергетических комплексах различных стран, расчета  трендов и прогнозов в этой области многими зарубежными и отечественными авторитетными организациями разработан целый ряд достаточно сложных моделей, в которых  десятками экспертов учитываются различные макро- и микроэкономические параметры и факторы, среди которых ВВП, рост занятости, благосостояния, торговли и многие другие. Однако оценки недавно начавшихся развиваться технологий ВИЭ, для которых такого объема данных еще не существует, более простыми и эффективными являются эконометрические методы, базирующиеся на исследовании кривых обучения и  расчетах приведенной стоимости электроэнергии LCOE по данным реальных энергетических проектов. В настоящей статье рассматривается обоснование подобного методического и математического подхода к оценке динамики развития технологий оффшорной ветровой энергетики с использованием модифицированной автором расчетной модели «Times model».

Результаты работы: Проведен анализ целесообразности использования математического аппарата кривых обучения для оценок динамики развития технологий ВИЭ. Показано, что, в соответствии с кривой обучения, происходит снижение издержек – нормированной стоимости электроэнергии (LCOE – Levelished Costs of Energy). Подробно рассмотрены применение эконометрической методики оценки LCOE для зарубежных развивающихся технологий морской возобновляемой энергии, и ее модификация применительно к исследованиям технологий оффшорного ветра. Выполнены расчеты LCOE для реально существующих в Германии платформ оффшорного ветра, а также динамики средних первоначальных инвестиций в эти проекты. Приведены результаты аналитической и графической оценки кривых обучения для оффшорного ветра в Германии.

Выводы: Материалы, изложенные в статье, показывают особую роль развивающихся технологий ВИЭ в ведущих европейских странах бассейна Северного моря. Показана целесообразность применения модифицированной автором методики как для оценки динамики снижения нормированной стоимости LCOE, так и для построения кривых обучения развивающихся технологий, подобных оффшорным ветровым энергетическим установкам. Приведенная в статье методология может быть использована для исследования процессов замещения традиционной энергетики развивающимися технологиями ВИЭ не только в Германии, но и в других странах, в том числе и в России. Оффшорные ветровые энергетические установки большой мощности в нашей стране целесообразно размещать в Арктических и  Дальневосточных морях, где стабильно наблюдаются очень сильные ветра. Эти недавно начавшие развиваться технологии ВИЭ имеют также огромный экспортный потенциал, который может быть успешно реализован отечественной судостроительной промышленностью.

1. Ермоленко Г.В., Толмачева И.С., Репин И.Ю., Фетисова Ю.А., Мацура А.А., Реутова А.Б. Справочник по возобновляемой энергетике Европейского союза: аналитический обзор; Институт энергетики НИУ ВШЭ, 2016. М.: ЗАО «Печатный дом «Канонъ», 2016. 96 с. URL:https://publications.hse.ru/books/201698897 (дата обращения15.01.2018)

2. Wind energy scenarios for 2030 // European Wind Energy Association. 2015. 16 р. URL:http://www.ewea.org/fileadmin/files/library/publications/reports/EWEA-Windenergy-scenarios-2030.pdf (дата обращения 15.06.2017)

3. Wind energy in Europe: Outlook to 2020 // WindEurope. 2017. 43 р. URL: https://windeurope.org/about-wind/reports/wind-energy-in-europe-outlook-to-2020/#download (дата обращения 15.12.2017)

4. Wind energy in Europe: Scenarios for 2030 // WindEurope. 2017. 32 р. URL: https://windeurope.org/wp-content/uploads/files/about-wind/reports/Wind-energy-in-EuropeScenarios-for-2030.pdf (дата обращения 10.01.2018)

5. Offshore wind in Europe.Walking the tightrope to success // Ernst & Young et Associés. 2015. 16 р. URL: http://www.ewea.org/fileadmin/files/library/publications/reports/EY-OffshoreWind-in-Europe.pdf (дата обращения 11.08.2017)

6. Driving Cost Reductions in Offshore Wind // LeanWind. 2017. 71 р. URL: http://www.leanwind.eu/wp-content/uploads/LEANWIND-final-publication.pdf (дата обращения 18.12.2017)

7. Безруких П.П. Ветроэнергетика: монография. М.: Издательский дом «Энергия», 2010. 320 с.

8. Попель О.С., Фортов В.Е. Возобновляемая энергетика в современном мире: монография. М.: Издательский дом МЭИ, 2015. 449 с.

9. Елистратов В.В. Возобновляемая энергетика: монография. СПб.: изд-во Политехнического университета, 2016. 424 с.

10. Гзенгер Ш., Елистратов В.В., Денисов Р.С. Ветроэнергетика в России: перспективы, возможности и барьеры // Материалы Международного Конгресса «Возобновляемая энергетика XXI век: энергетическая и экономическая эффективность», REENCON– XXI. М, 2016 , С. 216-220. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28414708 (дата обращения 12.12.2017)

11. Jamasb T., K ő hler J. Learning Curves for Energy Technology: A Critical Assessment // University of Cambridge. 2007. 21 р. URL: https://www.repository.cam.ac.uk/bitstream/handle/1810/194736/075?sequence=1 (дата обращения 10.09.2017)

12. Wiesenthal T., Dowling P., Morbee J., Thiel C., Schade B., Russ P., Simoes S., Peteves S., Schoots K., Londo M. Technology Learning Curves for Energy Policy Support / European Commission //Joint Research Centre. 2012. 34 р. URL: https://setis.ec.europa.eu/system/files/Scientific%20report%20on%20Learning%20Curves%20for%20Policy%20Support%202012.pdf (дата обращения 17.03.2017)

13. Rubin E.S., Azevedo I.M.L., Jaramillo P., Yeh S. A review of learning rates for electricity supply technologies // Energy Policy. 2015. № 86. Р. 198–218. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2015.06.011

14. Ратнер С.В. Кривые обучения в ветровой энергетике: межстрановый анализ // Финансы и кредит. 2016. Т. 22. № 28. С. 49–60. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26417071 (дата обращения 15.12.2017)

15. Lazard Levelized Costs of Energy Analisys – Version 10.0 // LAZARD. 2016. 21 р. URL: https://www.lazard.com/media/438038/levelized-cost-of-energy-v100.pdf (дата обращения 18.12.2017)

16. Experience Curves for Energy Technology Policy // OECD / IEA. 2000. 147 р. URL: http://www.wenergy.se/pdf/curve2000.pdf (дата обращения 16.12.2017)

17. Cost of Energy for Ocean Energy Technologies // IEA / OES. 2015. 48 р. URL: https://www.ocean-energy-systems.org/publications/oes-reports/cost-of-energy/document/international-levelised-cost-of-energy-for-ocean-energytechnologies-2015-/ (дата обращения 15.05.2017)

18. Horizon 2020 – Work Programme 2014-2015. 18 General Annexes// European Commission Decision C 86312013. 2013. 34 р. URL: http://ec.europa.eu/research/participants/portal/doc/call/h2020/common/1587809-18._general_annexes_wp2014-2015_en.pdf (дата обращения 15.12.2017)

19. Previsic M., Bedard R. Yakutat Conceptual Design, Performance, Cost and Economic, Wave Power Feasibility Study // Electric Power Research Institute. 2009. 43 р. URL: http://re-vision.net/documents/Yakutat%20Conceptual%20Design,%20Performance,%20Cost%20and%20Economic%20Wave%20Power%20Feasibility%20 Study.pdf (дата обращения 17.12.2017)

20. Kouvaritakis N., Soria A., Isoard S. Modelling Energy Technology Dynamics: Methodology for Adaptive Expectations Models with Learning by Doing and Learning by Searching // International Journal of Global Energy Issues. 2000. Т. 14. № 1-4. С. 104–115. DOI: http://dx.doi.org/10.1504/IJGEI.2000.004384

21. Erneuerbare Energien in Deutschland Daten zur Entwicklung im Jahr 2016. // AGEE / Unwelt Bundesamt. 2017. 21 р. URL: https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/376/publikationen/erneuerbare_energien_in_deutschland_daten_zur_entwicklung_im_jahr_2016.pdf (дата обращения 12.12.17)

22. Energiewende beschleunigen – Ausbau der OffshoreWindenergie läuft bis 2020 nach Plan // Bundesverband WindEnergie. 2018. 1 cр. URL: https://www.wind-energie.de/presse/pressemitteilungen/2018/energiewendebeschleunigen-ausbau-der-offshore-windenergie-laeuft-bis (дата обращения 18.01.2018)

23. What is a real costs of offshore wind? // siemens.com/ wind. 2014. 6 р. URL: https://www.energy.siemens.com/br/pool/hq/power-generation/renewables/wind-power/SCOE/Infoblatt-what-is-the-real-cost-of-offshore.pdf (дата обращения 15.09.2017)

24. Watanabe J. Giant fall in generation costs from offshore wind // Bloomberg new energy finance. 2016. 2 р. URL: http://data.bloomberglp.com/bnef/sites/4/2016/11/BNEF_PR_2016-11-01-LCOE.pdf (дата обращения 15.09.2017)

25. Mon é Cr., Stehly T., Maples B., Settle E. Cost of Wind Energy Review // National Renewable Energy Laboratory. 2014. 71 р. URL: https://www.nrel.gov/docs/fy16osti/64281.pdf (дата обращения 18.10.2017)