STRATEGIA ENERGETICĂ A ROMÂNIEI 2016-2030,

CU PERSPECTIVA ANULUI 2050

ANEXĂ

Metodologia modelării cantitative a evoluției sectorului energetic din România

în orizontul de timp al anilor 2030 și 2050

19 decembrie 2016

ii

CUPRINS

CUPRINS II

I. PREZENTARE SINTETICĂ A REZULTATELOR MODELĂRII CANTITATIVE 1

II. DESCRIEREA DETALIATĂ A SUITEI DE MODELE PRIMES/GEM-E3 8

II.1. SUITA DE MODELARE PRIMES/GEM-E3 8 II.2. DESCRIEREA SUITEI DE MODELARE PRIMES 9 II.2.1. PREZENTARE DE ANSAMBLU A MODELULUI PRIMES 9 II.2.2. STRUCTURA MODELULUI PRIMES ȘI MODULELE SALE 10 II.2.3. CARACTERISTICI ALE ABORDĂRII PRIMES ÎN MODELARE 13 II.2.4. REZOLUȚIA MODELĂRII PRIMES ȘI APROXIMĂRI ÎN MODELARE 14 II.3. DESCRIEREA GEM-E3 16 II.3.1. PREZENTARE DE ANSAMBLU A MODELULUI GEM-E3 16 II.3.2. CARACTERISTICI ALE ABORDĂRII GEM-E3 ÎN MODELARE 17

III. DESCRIEREA SCENARIILOR STRATEGIEI ENERGETICE 19

III.1. INTRODUCERE 19 III.2. SCENARIUL DE REFERINȚĂ (R) 19 III.3. SCENARIUL POLITICI 2030 (P2030) 20 III.4. SCENARIUL POLITICI 3050 (P3050) 21 III.5. ANALIZĂ DE SENZITIVITATE 21 III.6. SCENARIUL OPTIM 23

IV. SURSE DE DATE, ACTUALIZĂRI ȘI CALIBRAREA MODELULUI 24

IV.1. CALIBRAREA DATELOR DE INTRARE PENTRU ANUL 2015 24 IV.2. DATE DE INTRARE MACROECONOMICE 24 IV.2.1. PROIECȚIA DE CREȘTERE ECONOMICĂ A ROMÂNIEI 24 IV.2.2. PREȚURILE INTERNAȚIONALE ALE COMBUSTIBILILOR FOSILI – ȚIȚEI, GAZ NATURAL, CĂRBUNE 26 IV.2.3. PIAȚA EUROPEANĂ A PERMISELOR DE EMISII DE GAZE CU EFECT DE SERĂ (EU-ETS) 29 IV.2.4. PREȚURILE FINALE ALE PRODUSELOR ENERGETICE ÎN ROMÂNIA 31 IV.2.5. RATELE DOBÂNZILOR 32 IV.3. DATE DE INTRARE SECTORIALE – TRANSPORTURI, GOSPODĂRII 32 IV.3.1. DATE DEMOGRAFICE ȘI PRIVIND LOCUIREA 32 IV.3.2. DATE PENTRU SECTORUL DE TRANSPORT 34 IV.4. DATE DE INTRARE CU PRIVIRE LA SECTORUL ENERGIEI ELECTRICE 35 IV.4.1. CENTRALE ELECTRICE 35 IV.5. REŢELE ELECTRICE 37 IV.6. INFRASTRUCTURA DE GAZE NATURALE 37 IV.7. ALIMENTARE CENTRALIZATĂ CU CĂLDURĂ 37 IV.8. DATE PRIVIND COGENERAREA 38 IV.9. POTENȚIALUL DE ENERGII REGENERABILE (SRE) 38 IV.10. SPRIJINUL PENTRU ENERGII REGENERABILE 39 IV.11. PIERDERI ÎN REŢELE 40 IV.12. POSIBILITĂŢI DE PRODUCŢIE DE ENERGIE PRIMARĂ 40 IV.13. SURSE ALE DATELOR DE INTRARE ÎN ACTIVITATEA DE MODELARE 41

V. METODOLOGIA TESTELOR DE STRES 44

iii

V.1. TESTUL DE STRES ASUPRA SECTORULUI ENERGIEI ELECTRICE 44 V.2. TESTUL DE STRES AL SECTORULUI DE GAZE NATURALE 46

REFERINȚE 48

LISTA TABELELOR

Tabel 1 – Ce poate și ce nu poate să facă modelul PRIMES .................................................................. 15 Tabel 2 – Principalele previziuni macroeconomice și sectoriale utilizate în scenariile energetice ....... 25 Tabel 3 – Autoturisme importate second-hand în noile înmatriculări în Scenariul de Referință.......... 35 Tabel 4 – Ipoteze legate de capacitățile de generare disponibile în viitor, exceptând reabilitările endogene în rularea modelului ............................................................................................................. 36 Tabel 5 – Investiții endogene în unități bazate pe SRE .......................................................................... 36 Tabel 6 – Centralizator al interconectărilor ........................................................................................... 37 Tabel 7 – Potențialul maxim al investițiilor cumulate, în 2015, plus față de capacitatea existentă ..... 38 Tabel 8 – Potențialul maxim din biomasă și deșeuri menajare destinate consumului anual ............... 39 Tabel 9 – Disponibilitatea terenului pentru materii prime bioenergetice ............................................ 39 Tabel 10 – Centralizator al premiselor legate de susținerea pentru SRE .............................................. 40 Tabel 11 – Pierderi în rețea.................................................................................................................... 40 Tabel 12 – Proiecții legate de producția de petrol și gaze în trei cazuri ale prețurilor mondiale ale combustibililor fosili (GWh de combustibil exprimat în putere calorifică inferioară) ........................... 41

LISTA FIGURILOR

Figura 1 – Pași în modelarea PRIMES .................................................................................................... 10 Figura 2 – Prezentarea abordării în modelare a PRIMES ....................................................................... 12 Figura 3 – Tipuri de politici incluse în detaliu în suita de modelare PRIMES ......................................... 12 Figura 4 – Baze de date în GEM-E3 ........................................................................................................ 16 Figura 5 – Circuitul economic în GEM .................................................................................................... 18 Figura 6 – Rata anuală de creștere a PIB și a populației României (1996-2050) ................................... 26 Figura 7 – Proiecțiile prețurilor combustibililor fosili – variantele de preț scăzut, mediu și ridicat ...... 28 Figura 8 – Prețul ETS în scenariile principale ......................................................................................... 30 Figura 9 – Premise de bază privind aspecte demografice ..................................................................... 33 Figura 10 – Numărul de gospodării caracterizate de tipul tehnologic principal de încălzire (mii de gospodării) ............................................................................................................................................. 34 Figura 11 – Valorile eficienței energetice anticipate în fiecare grup de scenarii .................................. 34

Pagina 1 din 48

I. PREZENTARE SINTETICĂ A REZULTATELOR MODELĂRII CANTITATIVE Pentru fundamentarea Strategiei Energetice a României 2016-2030, cu perspectiva anului 2050, Ministerul Energiei a selectat prin procedură competitivă deschisă un consultant de reputație internațională (consorțiul E&Y România și E3Modelling) în vederea realizării unei modelări numerice complexe a evoluției sistemului energetic românesc în orizontul de timp al Strategiei, pe baza specificațiilor stabilite în Caietul de Sarcini.

Consultantul a realizat modelarea cantitativă a sistemelor energetice, de transporturi și de emisii pentru a evalua scenarii alternative, care implică diferite politici și obiective. În acest scop, a fost utilizată suita de modelare PRIMES/GEM-E3, aflată în proprietatea intelectuală a unui membru al consorțiului (E3Modelling, Grecia) și care a constituit principalul instrument de modelare utilizat de Comisia Europeană (CE) în ultimele două decenii pentru analiza politicilor sale energetice și de mediu.

Modelul PRIMES a fost complet actualizat pentru România, folosind date validate în colaborare cu echipa de proiect din Ministerul Energiei, și a fost utilizat pentru a cuantifica patru scenarii principale și un mare număr de scenarii de analiză de senzitivitate. Rezultatele modelului cuantifică, în fiecare scenariu, un mare număr de indicatori referitori la performanța sistemului energetic românesc în termeni de emisii de gaze cu efect de seră (GES), surse regenerabile de energie (SRE) și eficiență energetică, referitor la țintele fixate la nivelul UE pentru anii 2020, 2030 și 2050.

Indicatorii calculați folosind proiecțiile modelului pe scenarii sunt utilizați pentru a evalua implicațiile fiecărui scenariu și ale fiecărei senzitivități asupra costurilor sistemului energetic pentru consumatorii finali. Elaborarea Strategiei Energetice a necesitat, de asemenea, evaluarea din punct de vedere macroeconomic, industrial și al forței de muncă a simulării scenariilor energetice. În acest scop, a fost folosit modelul GEM-E3, care a fost actualizat și utilizat pentru a cuantifica efectele scenariilor.

O atenție specială a fost acordată analizei și proiecției în viitor a sărăciei energetice, folosind modelul GEM-E3, și pentru evaluarea căilor de reducere a implicațiilor sărăciei energetice.

Strategia Energetică a necesitat și realizarea de teste de stres pentru sistemele electroenergetic

național (SEN) și de gaze naturale. Testele de stres privesc impactul asupra adecvanței și rezilienței SEN în condițiile unei ierni foarte reci, respectiv ale unei veri secetoase, cu resurse limitate de apă în bazinul Dunării; pentru sistemul de gaz natural, a fost simulată o întreruperere de șase luni a aprovizionării cu gaz natural prin Ucraina, pe timp de iarnă. Au fost utilizate modele speciale pentru a realiza testele de stres, în mod special un model de dispecerizare la nivel de grupuri energetice pentru SEN și un model detaliat pentru sistemul de gaz natural. Ambele sunt parte a sistemului de modelare PRIMES, dar au o rezoluție mai mare decât componentele standard ale PRIMES.

Proiecția Scenariului de Referință (prezentat în secțiunea III.2) include toate politicile în vigoare în prezent, dar exclude toate noile politici de după 1 septembrie 2016. Proiecțiile arată că politicile curente sunt suficiente pentru a permite României să îndeplinească toate obligațiile și țintele pentru anul 2020 cu privire la emisiile non-ETS, SRE și eficiența energetică. Cu toate acestea, neincluderea noilor politici pentru perioada de după 2020 nu permite României să îndeplinească ambițioasa reducere de emisii și obiectivele UE de dezvoltare a SRE pentru 2030, actualmente într-un proces de negociere și legiferare.

Deși noile politici nu sunt incluse, influența reglementărilor EU-ETS este majoră pentru România. Modelarea cu PRIMES la nivelul UE prognozează o creștere semnificativă a prețurilor ETS pe termen mediu și lung, ca efect al reducerii continue a numărului permiselor de emisii în fiecare an și al implementării rezervei de stabilitate a pieței EU-ETS. Consecințele pentru sistemul energetic românesc sunt considerabile: producerea de energie electrică bazată pe lignit și huilă devine necompetitivă în preajma anului 2030 și scade apoi în timp; nu este economic atractiv să se reabiliteze majoritatea grupurilor învechite pe lignit și huilă. Prin contrast, modelul confirmă economicitatea reabilitării grupurilor nucleare și a construirii a încă două grupuri înainte de 2030, cu condiția ca costul capitalului să fie rezonabil.

În Scenariul de Referință se dezvoltă investiții semnificative în centrale cu ciclu combinat abur-gaze (CCGT), în special cu cogenerare, pentru a înlocui vechile centrale cu ciclu deschis cu cogenerare. Deși toate măsurile de sprijin pentru

Pagina 2 din 48

SRE sunt terminate începând cu 2017, tehnologia solară cu panouri fotovoltaice, eoliană și, într-o mai mică măsură, biomasa, se dezvoltă pe baza forțelor pieței, într-un ritm mai lent înainte de 2030 și mult mai rapid după 2030. În ansamblu, sistemul energetic devine mai eficient în contextul Scenariului de Referință. Politicile deja în vigoare sprijină progresul eficienței energetice în locuințe și clădiri, reglementările eco-design (proiectare ecologică) contribuie la îmbunătățirea eficienței echipamentelor energetice și aparatelor electrocasnice, în timp ce standardele europene pentru emisii ale vehiculelor contribuie la îmbunătățirea eficienței motoarelor din transporturi.

Condițiile de încălzire, de confort termic facilitat prin utilizarea energiei electrice și de lucru în birouri se îmbunătățesc considerabil în Scenariul de Referință, în timp ce progresul în domeniul eficienței energetice compensează parțial trendurile crescătoare ale consumului de energie. Cererea totală de energie crește ușor și, mai important, se decuplează de creșterea economică și a activității în toate sectoarele, dar într-o măsură mai mică în sectorul transporturilor.

Prețurile energiei electrice, termice și al gazelor naturale sunt proiectate să crească în perioada 2015-2025, pentru a recupera complet costurile și a permite finanțarea investițiilor în rețele. Prețurile în creștere pe EU-ETS exercită o presiune în sus asupra costurilor și prețurilor energiei până în 2030, dar ajustarea mixului de combustibil, reducerea costurilor SRE datorate tendințelor de învățare de tip learning-by-doing și câștigurile de eficiență reușesc să reducă sau să stabilizeze costurile și prețurile după 2030. Creșterea costurilor de sistem ca procent din PIB este foarte mică, în timp ce cerințele de investiții cresc, dar rămân la niveluri rezonabile relativ la PIB. În ciuda absenței unor noi politici după 2020, sistemul energetic în 2030 și în 2050 devine semnificativ mai eficient și mai puțin intensiv în emisiile de carbon, în contextul Scenariului de Referință, decât era în 2015.

Condițiile de preț presupuse în Scenariul de Referință fac economic atractivă exploatarea gazelor din Marea Neagră și investițiile în modernizarea producției onshore de țiței și gaze naturale. Cererea moderată de energie datorată îmbunătățirii eficienței energetice, combinată cu producția indigenă de țiței și gaze, limitează

tendințele de creștere a dependenței de importuri. O parte semnificativă din reducerea producției de combustibili solizi este înlocuită cu producția din SRE. În ansamblu, dependența de importuri rămâne la niveluri scăzute pe termen lung și se referă în special la țiței, mai puțin la gaz natural.

Dat fiind că Scenariul de Referință nu îndeplinește noile ținte ale UE pentru 2030, un scenariu diferit – numit Politici 2030, prezentat în secțiunea III.3 – a fost conceput pentru a reduce emisiile, a crește ponderea SRE și a îmbunătăți eficiența energetică în orizontul anului 2030. Datorită dotării superioare cu resurse energetice și opțiuni cu emisii scăzute de carbon, sistemul energetic românesc poate atinge țintele stabilite pentru 2030 relativ ușor, cu condiția ca unele dintre politici să continue în deceniul 2020-2030, în special cu privire la creșterea eficienței energetice.

Politicile energetice ale UE au în vedere accelerarea reducerii emisiilor după 2030, dar scenariul Politici 2030 presupune că România nu implementează măsuri de reducere internă profundă a emisiilor pe termen lung. Cu toate acestea, pe fondul politicilor și reglementărilor europene, prețurile certificatelor EU-ETS cresc mai repede decât în Scenariul de Referință, reglementările de eficiență energetică și eco-design continuă și devin mai stringente după 2020, în timp ce standardele de emisii și de eficiență energetică sunt adoptate pentru sectorul de transporturi astfel încât să inducă o trecere graduală la electro-mobilitate și o utilizare pe scară largă a bio-carburanților avansați în segmentele de transport care nu pot utiliza energia electrică.

EU-ETS, eficiența energetică și decarbonarea transporturilor influențează evoluția sistemului energetic românesc în contextul scenariului Politici 2030. Intensitatea energetică în toate sectoarele scade sub nivelurile din Scenariul de Referință iar intensitatea emisiilor de carbon scade. Regenerabilele, lipsite de scheme de sprijin dar susținute de forțele pieței competitive, se dezvoltă din ce în ce mai mult în perioada 2020-2030, prin contrast cu Scenariul de Referință. Apoi, declinul huilei și lignitului în producerea de energie electrică este mai rapidă decât în Scenariul de Referință, în timp ce producția de energie termică și abur folosește cantități mai mari de biomasă și deșeuri. Cererea de electricitate este mai scăzută pe termen mediu în acest scenariu, dar își revine până la nivelurile din Scenariul de Referință pe

Pagina 3 din 48

termen lung, pe măsură ce economiile de energie electrică în utilizare staționară sunt înlocuite de noi utilizări ale electricității în sectorul transporturilor.

Prețurile EU-ETS în creștere duc la apariția captării și stocării carbonului (CCS), pe termen lung. Este necesară o investiție considerabilă în capacități de acumulare prin pompare pentru a echilibra producția variabilă a SRE, care ating o pondere mare în totalul producției de energie electrică pe termen lung. Centralele pe gaz își păstrează poziția, ca în Scenariul de Referință, pentru a furniza flexibilitate și servicii tehnologice de sistem (STS), în timp ce produc o mare parte din energia termică și aburul generate în cogenerare. Rolul gazului rămâne important în configurația cu emisii scăzute de carbon a sistemului, atât în sectoarele de cerere cât și în cele de ofertă. Economicitatea investiției în noi capacități nucleare este confirmată și întărită în contextul Politici 2030. Transformările din sectorul transporturilor sunt mai lente în România decât în restul UE, în principal din cauza ponderii mari a vehiculelor second-hand importate în rândul noilor înmatriculări. Totuși, impactul reglementărilor europene în România este vizibil pe termen lung.

O parte semnificativă din flota de autoturisme și microbuze utilizează energie electrică după 2030 și necesită o infrastructură de reîncărcare cu o acoperire geografică lărgită. Noile tipuri de autoturisme sunt hibride plug-in, la începutul anilor 2030, și pur electrice în stagii ulterioare. Electro-mobilitatea este foarte eficientă și înlocuiește produsele petroliere. Utilizarea crescută a biocarburanților în camioane, aeronave și vase înlocuiește pe mai departe produsele petroliere, care văd o piață în declin pe termen lung. Cum producția indigenă de petrol și gaz natural este menținută ca în Scenariul de Referință, cererea redusă de gaz natural și petrol și utilizarea crescută a SRE, incluzând produsele indigene de bio-energie și biocombustibili, induc o scădere suplimentară a dependenței de importuri prin comparație cu Scenariul de Referință.

Scenariul Politici 2030 este ceva mai costisitor decât Scenariul de Referință, cu doar 0,2% din PIB în perioada 2021-2030. Cerințele de investiții sunt mai mari atât în cererea, cât și în alimentarea cu energie, dar facturile cu combustibilii scad, mai devreme sau mai târziu, în toate sectoarele. Neintensificarea reducerii emisiilor de GES în România reușește să modereze trendul către costuri mai ridicate ale energiei pe termen lung,

ținând astfel costurile la nivel rezonabil după 2030, deși ușor mai ridicat decât în Scenariul de Referință. În ansamblu, Politici 2030 demonstrează că România are resursele de a îndeplini noile ținte UE de emisii, SRE și eficiența energetică, cu costuri adiționale mici față de proiecția de referință.

A fost conceput și un scenariu mai ambițios, în scopuri de comparație: Politici 3050 (secțiunea III.4). Acesta presupune că ambiția de reducere a emisiilor de GES se intensifică după 2030 pentru a atinge o reducere de cel puțin 80% în 2050 (față de nivelurile din 1990) în România. Politici 2030 atinge o reducere de 75% în 2050, 10% peste reducerea atinsă în Scenariul de Referință (65% în 2050). Reducerea suplimentară a emisiilor în Politici 3050 față de Politici 2030 prezintă dificultăți semnificative și necesită schimbări considerabile în sistemul energetic: politicile de eficiență energetică, în special reabilitările profunde în scop energetic ale locuințelor și clădirilor, trebuie să continue și să devină mai ambițioase după 2030; penetrarea electricității în transporturi trebuie să crească față de scenariul Politici 2030; o parte a gazului natural trebuie să fie înlocuită de metan curat și hidrogen curat, produse folosind energie electrică pe bază de SRE, prin procese care deservesc și sistemele de stocare de energie electrică de scară largă.

Schimbările în perioada 2030-2050 sunt mai costisitoare în P3050 față de Politici 2030. Consumatorii de energie ar trebui să suporte, în perioada 2030-2050, circa 2% din PIB/an drept costuri adiționale ale scenariului Politici 3050 față de Politici 2030. Toate tehnologiile fără emisii de carbon, incluzând SRE, energia nucleară și CSC, capătă o competitivitate superioară în aceste condiții. Gazul natural își păstrează rolul important în sistem, atât în cerere cât și în ofertă, dar cantitățile consumate intern se reduc semnificativ pe termen lung. Dat fiind că, pe termen lung, utilizarea produselor petroliere scade, de asemenea, la niveluri sub cele din Politici 2030, dependența de import se apropie de zero pe termen lung. Prin urmare, scenariul Politici 3050 reușește în termeni de decarbonare profundă, reduce considerabil cererea de energie și elimină amenințarea la adresa securității în aprovizionarea cu energie, în schimbul costurilor mai ridicate pentru consumatori după 2030.

Proiectarea scenariului de politică optimă pornește de la scenariul Politici 2030. Scenariul Optim

Pagina 4 din 48

(secțiunea III.6) prevede, pe baza scenariului P2030, acțiunile necesare pentru a atinge noile ținte ale UE în domeniul emisiilor, SRE și eficienței energetice pentru anul 2030; nu intensifică efortul de îmbunătățire a eficienței energetice și de reducere a emisiilor de GES după 2030; și ia unele măsuri specifice pentru a întări securitatea energetică față de scenariul Politici 2030. Principalele schimbări în Scenariul Optim (cu acronimul POPT) sunt:

(a) Un nou grup pe lignit cu parametri supracritici de 600 MW construit înainte de 2025, care este echipat cu CSC după 2030; (b) Rate scăzute ale dobânzilor pentru investițiile în SRE, la nivelul statelor vest-europene; (c) producția de gaz natural din Marea Neagră începe înainte de 2025, mai devreme decât în Scenariul de Referință.

Restul politicilor și reglementărilor rămân ca în ipotezele specifice din Politici 2030. POPT respectă noile ținte ale UE privind emisiile, SRE și eficiența energetică pentru 2030 la fel de ușor ca scenariul Politici 2030 și reușește să mențină costurile totale ale sistemului ușor mai coborâte decât scenariul Politici 2030 în perioada de până în 2030.

Includerea noului grup energetic pe lignit înlocuiește grupuri vechi pe lignit și huilă și evită utilizarea excesivă a noilor grupuri pe gaze, evitând astfel importuri excesive de gaz natural, care sunt prezise pentru câțiva ani în scenariul Politici 2030. Exploatarea mai timpurie a rezervei din Marea Neagră ajută, de asemenea, la evitarea vârfurilor de importuri de gaze. Adăugarea echipamentului de captură a carbonului (CSC) în noul grup pe lignit după 2030 va permite operarea centralei în bază și în perioade de prețuri crescute ale ETS.

Efectul colateral al apariției noului grup pe lignit este ușoara creștere a emisiilor pe termen lung față de Politici 2030. Față de nivelul emisiilor de GES din 1990, Scenariul Optim atinge o reducere de 1% a emisiilor în 2050 față de cele din Politici 2030, dar o reducere de 5,5% în 2050 față de nivelurile din 2005. Aceasta implică plăți mai mari în licitațiile ETS în Scenariul Optim, comparat cu Politici 2030, în perioada de după 2030, dar costuri mai mici la nivelul sistemului energetic atunci când se exclud plățile din licitații ETS.

Scenariul Optim, similar cu Politici 2030, atinge o performanță semnificativă în îmbunătățirea eficienței energetice în toate sectoarele, în dezvoltarea SRE (pe baza mecanismelor de piață,

fără niciun fel de sprijin) în toate sectoarele și, în particular, în cel al energiei electrice și în transporturi, precum și o răspândire mai largă a electro-mobilității. Costurile până în 2030 sunt mici și suportabile față de Scenariul de Referință și ușor mai coborâte decât în Politici 2030.

Analiza de senzitivitate cu privire la prețurile internaționale ale combustibililor fosili relevă vulnerabilitatea investițiilor în exploatarea indigenă a hidrocarburilor. În condiții de prețuri scăzute ale gazului natural, este posibil ca aceste investiții să fie anulate sau amânate. Prin contrast, scenariile de prețuri ridicate ale combustibililor întăresc economicitatea investițiilor în hidrocarburi. Condițiile de prețuri scăzute duc la o cerere de energie mai mare, făcând mai dificilă implementarea programului de eficiență energetică. Aceleași condiții, care implică o competitivitate mai mare a gazului față de cărbune, implică creșterea producției pe gaze naturale, dar efectele benefice în privința emisiilor sunt parțial compensate de scăderea competitivității SRE. Prețurile scăzute ale gazului natural pot exercita efecte adverse pentru economicitatea noii investiții în domeniul nuclear, care pot fi amânate.

Totuși, aceste implicații sunt diminuate sau chiar anulate în scenariile ce dezvoltă politici orientate spre reducerea profundă a emisiilor. Condițiile de prețuri ridicate favorizează, în mod clar, noile dezvoltări în domeniu nuclear, în SRE și eficiența energetică în toate circumstanțele. Ele implică scăderea competitivității gazului față de cărbune, dar aceasta e o problemă mai mică într-un context de reducere profundă a emisiilor. În general, rezultatele modelului confirmă că implementarea politicilor ambițioase de reducere a emisiilor crește reziliența sistemului în privința prețurilor internaționale ale combustibililor fosili.

Multiple analize de senzitivitate (secțiunea III.5) au fost cuantificate, în majoritate, ca variante ale scenariului Politici 2030. Concluziile au fost utilizate în definirea Scenariului Optim (POPT). Reducerea ratelor dobânzilor (cost mediu ponderat al capitalului, WACC) folosite pentru investiții în SRE este, desigur, importantă pentru competitivitatea lor economică. Totuși, în contextul creșterii prețurilor EU-ETS, precum în scenariul Politici 2030, impactul ratelor dobânzilor este mic pentru SRE, deoarece competitivitatea lor este întărită de prețul carbonului, în special pe termen mediu și

Pagina 5 din 48

lung. Introducerea de scheme de sprijin de tip tarife de injecție (feed-in) sau echivalente pentru a compensa efectele ratelor ridicate ale dobânzilor la investiții în SRE a fost demonstrată ca generând costuri adiționale inutile, conform rezultatelor analizelor de senzitivitate.

Toate scenariile principale au în vedere investiții considerabile pentru modernizarea rețelei de alimentare centralizată cu căldură pentru a o face mai eficientă. Cererea de energie termică furnizată în sistem centralizat este proiectată să crească ușor în viitor, după o scădere temporară în faza de construcție. Contextul scenariilor care implică reduceri profunde ale emisiilor, prin urmare o eficiență energetică sporită, implică o cerere diminuată în alimentarea centralizată cu căldură, precum și pentru toate formele de energie termică și abur pe termen lung. O analiză de senzitivitate confirmă că presupunerea că cererea centralizată de căldură evoluează la niveluri mai scăzute decât cele planificate, reduce performanța în eficiența energetică și reducerea de emisii, și crește costurile.

Energia nucleară a fost în centrul mai multor analize de senzitivitate. Presupunerea că noile unități nucleare nu sunt construite în timp ce se implementează politica de reducere a emisiilor, ca în Politici 2030, a fost demonstrată ca având efecte negative din punct de vedere al costurilor. Expus la prețuri EU-ETS în creștere, SEN este obligat să se bazeze pe o combinație de gaz natural și SRE, lipsită de o producție în bază fără emisii. Această structură crește vulnerabilitatea sistemului la prețurile gazului natural și generează preocupări legate de securitatea în alimentare.

Competitivitatea economică a noii investiții nucleare depinde mult de ratele dobânzilor folosite pentru a analiza costurile de capital (costul mediu ponderat al capitalului). Întrucât suma necesară finanțării construirii noilor grupuri nucleare este foarte mare, investitorii au aversiune la risc și consideră că propriul capital (equity capital) este scump ca rată a dobânzii, care include factori de tip prima/premium. Au fost efectuate o serie de analize de senzitivitate, acestea fiind orientate către determinarea nivelului economic al costului mediu ponderat al capitalului dincolo de care noua investiție în grupurile nucleare nu este economică, cel puțin în perioada de dinainte de 2030.

Analiza a indicat faptul că valoarea limită este între 12% și 13%. Sub 11,5% nu este nici un dubiu

privind economicitatea investiției în grupurile nucleare, cu excepția cazului în care prețuri foarte scăzute ale gazului domină întreaga perioadă de proiecție. Între 11,5% și 12,5% construirea unei singure unități este încă economică înainte de 2030 și este mai bine să se amâne una din ele. Dar, pentru un cost ponderat al capitalului de peste 13% noua investiție în domeniul nuclear nu are sens economic, conform calculelor efectuate cu modelul.

O altă analiză de senzitivitate a investigat proiectul unei centrale hidroelectrică cu acumulare prin pompare de 1000 MW. Analiza nu a identificat o justificare economică pentru construirea unei astfel de centrale înainte de 2030. Totuși, în majoritatea scenariilor un asemenea proiect cu acumulare prin pompare este identificat ca justificabil după 2035.

Analiza de senzitivitate care impune ca producția pe lignit să nu scadă sub 15% din total pe întreaga perioadă de proiecție indică efecte adverse asupra costurilor și emisiilor de GES în condițiile din Politici 2030, unde domină prețurile în creștere ale ETS. Totuși, analiza suplimentară de senzitivitate a arătat că adăugarea CSC la investiția în noul grup cu parametri supercritici ajută la îndeplinirea obligației de 15% cu menținerea emisiilor scăzute și evită majoritatea creșterilor de preț. Fără CSC regula de 15% este inconsistentă cu orientarea scenariului Politici 2030 prin efecte negative asupra costurilor.

O altă analiză de senzitivitate a investigat implicațiile menținerii prețurilor EU-ETS sub 25 €/t CO2 pe întreaga perioadă de proiecție. Această ipoteză slăbește în mod serios semnalul de preț pentru investiția în sectorul energiei electrice și industrie, comparativ cu Politici 2030. Prin urmare, noile investiții în SRE și în nuclear sunt abandonate, deși modernizarea centralelor nucleare este menținută. În plus, producerea de electricitate din combustibili solizi se perpetuează și emisiile cresc considerabil. Atingerea țintelor în 2030 nu ar fi posibilă.

Modelarea pentru testul de stres privitoare la debitele limitate în bazinul Dunării a arătat că SEN este suficient de rezilient pentru a trece testul fără a compromite securitatea în alimentare și este chiar capabil să ofere asistență țărilor vecine în regiunea Dunării. Totuși, costurile de producere sunt puternic afectate în sens crescător în perioada de stres.

Pagina 6 din 48

Modelarea pentru testul de stres privind condițiile de vreme extremă iarna, a arătat că SEN este probabil să depindă puternic de importuri, pe perioadă limitată, pentru a evita deconectări de sarcină și rezerve. Acest efect este mai pronunțat și atinge un vârf când unul din cele două grupuri nucleare este indisponibil din cauza retubării în jurul anului 2025. Dacă sistemele electroenergetice învecinate trec, de asemenea, prin situații de stres iar importurile nu pot fi tratate ca sigure, SEN are o capacitate limitată de a mobiliza rezerve indigene, dat fiind că asemenea rezerve, cu utilizare rară, pot fi extrem de scumpe.

Modelarea pentru testul de stres referitor la întreruperea alimentării cu gaze naturale din Ucraina a arătat că alimentarea cu gaze a României este vulnerabilă în 2020. Totuși, dezvoltarea noilor interconexiuni, așa cum este prevăzut în toate scenariile, combinată cu exploatarea rezervelor de gaz din Marea Neagră, care pot fi ambele realizate înainte de 2025 conform Scenariului Optim, fac sistemul românesc al gazelor naturale foarte rezilient la șocuri astfel de șocuri externe.

Analiza sărăciei energetice a fost bazată pe o modelare orientată spre calculul vulnerabilității cauzate prin transformările sectorului energetic în ceea ce privește numărul de gospodării aflate sub pragul sărăciei energetice și suma de bani necesară pentru aplicarea de politici corective. Tendințele din Scenariul de Referință și din scenariile de politici confirmă o reducere considerabilă a numărului de gospodării ce rămân sub pragul de sărăcie energetică în 2030 și 2050, față de nivelurile actuale. Reducerea este datorată creșterii semnificative a venitului per capita în timp.

Scenariile de politici pentru 2030 – Politici 2030 și Politici 3050 – au fost identificate ca mărind aceste vulnerabilități. Costurile suplimentare necesare pentru utilizarea energiei electrice și achiziția de echipament eficient ar putea împinge aproximativ 5% dintre gospodării sub pragul de sărăcie energetică în Politici 2030. Restul costurilor adiționale cu energia ar aduce alte 2% din gospodării sub pragul de sărăcie energetică. Sumele care ar sprijini politicile corective sunt relativ scăzute, conform estimărilor – între 20 și 40 €/an. Adoptarea unor politici mai ambițioase de reducere a emisiilor și de creștere a eficienței energetice pentru perioada 2030-2050, precum în scenariul Politici 3050, este estimată a duce la

dublarea numărului de gospodării sub pragul sărăciei în aceeași perioadă și la mai mult decât dublarea sumelor necesare pentru politici corective.

Analiza de impact macroeconomic a relevat că implementarea scenariului Politici 2030 sau a Scenariului Optim are impact negativ foarte mic asupra PIB, de ordinul a 0,06% din PIB acumulat pe perioada 2021-2050 (aproximativ 140 mil €/an). Prin contrast, implementarea scenariului Politici 3050 ar implica pierderea a 0,4% din PIB acumulat pe aceeași perioadă (aproximativ 960 mil €/an). Transformarea sistemului energetic este intensivă din punct de vedere al capitalului și solicită sume mai mari de investit comparativ cu Scenariul de Referință. Serviciile energetice devin ușor mai scumpe pentru gospodării în cele două scenarii cu politici, ceea ce implică un venit mai redus disponibil pentru consum non-energetic.

Prin urmare, consumul privat scade ușor față de referință, ca rezultat al efectului cumulativ al costurilor mai mari cu energia. Aceasta este, în principal, sursa micilor efecte negative asupra PIB. Totuși, investiția crescută și cheltuielile sporite pentru eficiența energetică duc la o cerere mai mare de bunuri și servicii produse local. Sectoare precum construcțiile, producția de echipamente și serviciile pot avea creșteri, în timp ce alte industrii, în special cele energo-intensive pot avea o reducere a activității comparativ cu Scenariul de Referință.

Printre aceste sectoare, cele expuse concurenței internaționale, precum metalurgia și industria chimică, sunt mai vulnerabile decât alte industrii energo-intensive precum industria cimentului. Sectoarele cu o activitate crescută datorită transformării sistemului energetic sunt relativ mai mari consumatoare de forță de muncă decât cele afectate negativ de costurile cu energia. Totuși, reducerea cumulativă a consumului privat are, în final, efecte negative asupra ocupării totale a forței de muncă în Politici 2030. Impactul este mai puternic în Politici 3050.

Merită remarcat că impactul macroeconomic al prețurilor internaționale ale combustibililor sunt mai mari decât cele ale scenariului Politici 2030. Prețuri ridicate ale combustibililor ar duce la o pierdere de PIB acumulat de 0,20% pe perioada 2020-2050, în timp ce prețurile coborâte ale combustibililor fosili ar putea duce la 0,08% câștiguri în PIB acumulat.

Pagina 7 din 48

Concluziile generale susțin continuarea politicilor incluse în Scenariul Optim și în Politici 2030. Analiza relevă oportunitatea următoarele măsuri:

• Reabilitarea grupurilor nucleare și construirea a două noi grupuri nucleare, cu condiția ca costul capitalului să rămână în limite rezonabile;

• Construirea de capacități noi semnificative de ciclu combinat abur-gaze pe gaz natural (CCGT) și înlocuirea vechilor unități cât de repede;

• Evitarea reabilitării vechilor grupuri pe huilă și lignit și, pentru evitarea problemelor de securitate în alimentare, planificarea construirii unui grup nou pe lignit, CCS-ready, și planificarea adăugării de echipament pentru captarea carbonului după anul 2030;

• Continuarea retragerii sprijinului direct pentru SRE, cu excepția biomasei, și adoptarea tuturor politicilor posibile (construcția de rețele, licențiere, facilitarea finanțării, agregatori, etc) pentru a face posibilă investiția masivă în SRE în condiții de piață;

• Reabilitarea rețelelor electrice, de energie termică și gaze pentru creșterea eficienței;

• Extinderea distribuției de gaze și de energie termică, pe cât posibil;

• Planificarea investițiilor în acumulare prin pompaj și în stocarea hidrogenului, pe termen lung;

• Facilitarea investițiilor pentru a permite producția nouă sau extinsă de gaze naturale și petrol, incluzând Marea Neagră, cât mai devreme cu putință, dat fiind că această dezvoltare aduce mari beneficii pentru securitatea alimentării cu energie;

• Completarea și dezvoltarea coridoarelor de gaz natural și întărirea interconectorilor de energie electrică;

• Continuarea și dezvoltarea cuplării cu piețele de electricitate ale țărilor vecine, atât din motive economice (dat fiind că, de exemplu, exportul de energie electrică mărește economicitatea noilor investiții nucleare), cât și pentru securitatea de alimentare în condiții de stres;

• Implementarea unei politici dinamice de transformare pentru sectorul transporturilor, pentru a implementa în cel mai util mod reglementările UE privind emisiile și eficiența energetică, conducând la electro-mobilitate și la utilizarea pe scară largă a bio-carburanților produși local;

• Extinderea programelor de eficiență energetică pentru locuințe și clădiri în perioada 2020-2030;

• Facilitarea adoptării în industrie a celor mai bune tehnologii disponibile, pentru a reduce amenințările de carbon leakage cauzate de prețurile mari ale ETS în sectoarele industriale energo-intensive.

Pagina 8 din 48

II. DESCRIEREA DETALIATĂ A SUITEI DE MODELE PRIMES/GEM-E3Prin studiul de modelare cantitativă pentru Strategia Energetică a României 2016-2030, cu perspectiva anului 2050, Ministerului Energiei a dezvoltat o serie de opțiuni strategice pentru a face față principalelor provocări legate de securitatea energetică, competitivitatea piețelor de energie, protecția mediului, atenuarea schimbărilor climatice și accesibilitatea prețurilor la energie.

Pentru stabilirea propunerilor de politici energetice incluse în Strategie, au fost realizate estimări numerice complexe cu privire la modul în care va evolua sectorul energetic pe termen lung, în perspectiva realizării obiectivelor strategice naționale, și la căile de acțiune pentru atingerea țintelor stabilite prin principalele politici energetice asumate la nivel european.

Modelarea cantitativă a oferit un set numeric detaliat de date, pe baza cărora au fost făcute proiecții de evoluție ale sistemului energetic, ce reflectă opțiuni de politici publice, care sunt incluse în definirea scenariilor. Scenariile includ premise legate de politicile energetice, dar direcțiile de evoluție deschise de fiecare scenariu diferă nu doar

din punct de vedere al politicilor, ci și al condițiilor externe.

Compararea scenariilor a oferit informații esențiale pentru evaluarea impactului diferitelor opțiuni de politici, precum și a implicațiilor lor economice și sociale. Scenariul definit ca fiind optim, la sfârșitul proiectului, nu a rezultat din selectarea unuia dintre scenariile cuantificate inițial, ci reprezintă o sinteză a scenariilor, prin minimizarea costul atingerii obiectivelor strategice la nivel sistemic.

Rezultatele principale ale modelării (output), și anume proiecțiile cuantificate pentru fiecare scenariu, inclusiv indicatori și informații de evaluare, au fost organizate în tabele Excel standard, un sumar al cărora este publicat alături de acest document, cu explicații și comentarii privitoare la proiecții.

Modelele utilizate în cadrul prezentului studiu sunt PRIMES, pentru sistemul energetic – cu mai multe submodele ce acoperă sectoarele de cerere și ofertă ale sistemului energetic – și GEM-E3, pentru analiza macroeconomică și sectorială. Ambele modele au furnizat proiecții până în 2050.

II.1. Suita de modelare PRIMES/GEM-E3

Consultantul deține, dezvoltă și utilizează modele de simulare adecvate pentru sistemul energetic (modelele PRIMES pentru sistemul energetic) și pentru modelare macroeconomică (GEM-E3). Poate fi inclusă în mediul de modelare, în mod flexibil, o gamă largă de politici energetice. Modelele sunt actualizate și includ un set complet de date pentru România. Modelul PRIMES simulează sistemul energetic și piețele de energie electrică la nivel național – stat membru al UE – și importuri-exporturi între statele europene, pentru a cuantifica proiecțiile de viitor în funcție de un set de premise, care alcătuiesc un scenariu.

Modelul PRIMES este corelat cu modelul GEM-E3, care este un model dinamic de echilibru general,

calculabil multistatal și multisectorial, dezvoltat de E3MLab. GEM-E3 este modelul oficial utilizat de către Comisia Europeană și a fost utilizat pe scară largă în multe țări, inclusiv în România. GEM-E3 generează proiecții detaliate ale activității macroeconomice, utilizând ca date de intrare rezultatele modelării PRIMES. În plus, GEM-E3 este utilizat pentru cuantificarea și evaluarea impactului macroeconomic al modificărilor din sistemul energetic datorate diferitelor ipoteze legate de politicile din domeniu în contextul scenariilor. În acest scop, GEM-E3 preia proiecțiile energetice, generate de modelul PRIMES și calculează activitatea per sector, ocuparea forței de muncă, venituri, consum, investiții și comerț internațional.

Pagina 9 din 48

II.2. Descrierea suitei de modelare PRIMES

II.2.1. Prezentare de ansamblu a modelului PRIMES

PRIMES (Price-Induced Market Equilibrium System) este un model al sistemului energetic ce a fost dezvoltat de către E3MLab, Laboratorul de Modelare a Energiei, Economiei și Mediului de la Universitatea Tehnică Națională din Atena, în cadrul unei serii de programe de cercetare cofinanțate de CE. Modelul a fost revizuit cu succes de terți similari (peers), sub auspiciile CE, în 1997 și în 2011.

De la bun început, în 1993-1994, modelul energetic PRIMES a fost proiectat să se concentreze asupra mecanismelor de piață și, în mod explicit, de prețuri, care influențează evoluția cererii de energie și dezvoltarea producției și a tehnologiilor. Modelul a fost conceput ca un sistem modular, cu scopul de a reprezenta comportamentele agenților și interacțiunile lor pe mai multe piețe. Modelul a combinat fundamente microeconomice cu reprezentări din domeniul ingineriei, ce vizează simularea modificărilor structurale și a tranzițiilor pe termen lung.

PRIMES este organizat în submodele sau module, fiecare reprezentând comportamentul unui agent specific (sau reprezentativ), al unui furnizor sau consumator de energie. Submodelele sunt interconectate prin aplicarea unui algoritm care determină prețurile de echilibru pe piețe multiple, iar volumele de echilibru se conformează constrângerilor generale (de exemplu emisii) și de echilibru.

Din punct de vedere matematic, PRIMES rezolvă o problemă de echilibru având constrângeri de echilibru (EPEC, Equilibrium Problem with Equilibrium Constraints), ceea ce permite determinarea prețurilor în mod explicit.

Comportamentele agenților sunt determinate în funcție de sector, luând în calcul fundamente microeconomice: fiecare modul de cerere creează un agent reprezentativ din punct de vedere al maximizării beneficiilor (profit, utilitate etc.) din cererea de energie, precum și din alte elemente de intrare non-energetice (factori de producție, mărfuri), cărora li se atribuie prețuri, buget și alte constrângeri referitoare la activitate, confort, echipament, tehnologie, mediu înconjurător sau disponibilitate a combustibililor. Fiecare modul identifică companii descrise sintetic, care urmăresc

minimizarea costurilor (sau maximizarea profitului, în modelele ce se concentrează pe concurența pe piață) pentru a satisface cererea și a respecta constrângerile referitoare la capacități, la disponibilitatea combustibililor, la mediul înconjurător, la adecvanța și fiabilitatea sistemului etc.

PRIMES este un model hibrid, deoarece identifică detaliile tehnologice și tehnice, împreună cu interacțiunile și dinamica atât la nivel micro cât și macro. Deoarece PRIMES urmează o abordare de modelare structurală, în contrast cu modelarea econometrică, el integrează detaliile tehnologice și constrângerile în modelarea economică a comportamentelor. Fundamentul microeconomic este o caracteristică distinctivă a modelului PRIMES și se aplică tuturor sectoarelor. Deși se presupune că decizia este economică, multe constrângeri și posibilități reflectă gradul de fezabilitate și restricții de ordin tehnic.

Modelul combină economia cu domeniul tehnic, asigurând coerența în ceea ce privește fezabilitatea tehnică, fiind transparent din punct de vedere al operării sistemului și capabil să surprindă caracteristicile tehnologiilor individuale și ale politicilor care influențează dezvoltarea acestora. Astfel, PRIMES este un model mai general în comparație cu modelele tehnice detaliate, dar mult mai detaliat în comparație cu modelele econometrice.

Modulele care tratează partea de ofertă de energie determină prețurile produselor și a infrastructurii în funcție de sectorul de utilizare finală, pentru a reflecta costurile, tarifele de rețea, taxele și condițiile de piață. Prețurile influențează cererea și o buclă închisă este modelată între cerere și ofertă, simultan pentru toate piețele. Atât modelele de cerere, cât și cele de ofertă pot fi supuse unor constrângeri la nivel de sistem, reflectând obiectivele globale privind emisiile, ponderea surselor regenerabile de energie, eficiență energitică, dependența de import etc.

Modulele de cerere și ofertă sunt influențate de constrângeri la nivel de sistem, iar dacă aceste constrângeri sunt obligatorii, modulele generează prețuri implicite asociate constrângerilor. Algoritmul global de convergență poate determina

Pagina 10 din 48

simultan echilibrul pe mai multe piețe, respectând în același timp constrângerile la nivel de sistem.

Modelul presupune că agentul consumator preia (ca price-taker) prețurile practicate pe piață atunci

când utilizează energie și că agentul ofertant stabilește prețurile pe piață ca furnizor de energie, în funcție de premisele despre regimul competitiv dominant pe piață.

Figura 1 – Pași în modelarea PRIMES

În unele submodele de cerere agentul este, de asemenea, auto-producător de servicii energetice. Estimarea prețurilor serviciilor energetice auto-furnizate este, de asemenea, endogenă modelului și reflectă costurile medii. Auto-aprovizionarea, spre deosebire de cumpărarea de la furnizori externi, este reprezentată în mod endogen, ca parte a deciziilor agentului de a-și optimiza acoperirea necesarul de servicii cu consum de energie.

Stabilirea prețurilor și a costurilor este influențată în model în mod direct de taxe, subvenții și scheme de sprijin, tarife de congestie a rețelelor, tarife pentru utilizarea infrastructurii etc., care depind de politici și, în mod indirect, de prețurile implicite asociate unor constrângeri, care depind, la rândul lor, de politici și ținte. Anumite componente de cost sunt subiective, reflectând incertitudinea și percepția cu privire la performanța și costul tehnologiilor avansate care încă nu sunt mature.

PRIMES are o abordare descriptivă privind factorii care influențează deciziile entităților private, acolo unde costurile percepute și factorii de incertitudine

joacă un rol semnificativ. Măsurile de politici pot reduce incertitudinea și costurile percepute: un astfel de mecanism în model este adesea utilizat pentru a simula politici care induc penetrarea mai intensă a tehnologiilor avansate sau investiții care să permită accelerarea progresului de eficiență energetică.

Modelul PRIMES este complet dinamic și are opțiuni în ceea ce privește anticiparea viitorului de către agenți în procesul de luare a deciziilor. De obicei, PRIMES presupune o anticipare perfectă pe termen scurt pentru sectoarele de cerere și previziune perfectă pe termen lung pentru sectoarele de aprovizionare. Submodelele sunt rezolvate pe parcursul întregii perioade de proiecție, în fiecare ciclu de interacțiune între cerere și ofertă, astfel că echilibrul pieței este dinamic și nu static. Toate deciziile economice ale agenților sunt dinamice și se referă atât la exploatarea echipamentelor și a investițiilor în echipamente noi, cât și la cazul în care echipamentul consumă sau produce energie.

II.2.2. Structura modelului PRIMES și modulele sale

Modelul PRIMES simulează sistemul energetic european și piețele de energie la nivel de stat membru și oferă rezultate detaliate privind bilanțurile energetice anuale, emisiile de CO2,

investițiile, tehnologiile în domeniul energiei, prețurile și costurile pentru intervale de 5 ani din perioada 2000-2050. Pentru acest proiect de

Pagina 11 din 48

modelare, rezultatele sunt prezentate anual pentru perioada 2016-2030 și cincinal pentru 2030-2050.

Modelul oferă proiecții detaliate pentru energie și pentru emisiile de CO2 și asociază aceste proiecții cu factori precum prețurile energiei, activitatea economică, schimbările tehnologice și o serie de instrumente de politici. Modelul stabilește o legătură între oferta și cererea de energie, cu formare endogenă (în cadrul modelului) a prețului. Acest lucru permite evaluarea diferitelor politici, cu asigurarea consistenței prin realizarea, în fiecare situație, a echilibrului pieței de energie.

PRIMES este organizat în submodele sectoriale. Principalele sub-modele PRIMES sunt următoarele:

cererea din sectorul rezidențial și terțiar;

cererea din sectorul industrial (numeroase

sectoare);

modulul de transport PRIMES-TREMOVE, cu

rezoluție ridicată pentru mijloacele de

transport, combustibilii și tehnologiile

disponibile. Modulul ia în considerare

informații detaliate despre dezvoltarea

infrastructurii – de exemplu, pentru vehicule

electrice;

modulul PRIMES Gaz Natural, cu acoperire

detaliată pentru zona eurasiatică;

modulul PRIMES Biomasă;

modulele PRIMES pentru sectorul energiei

electrice și pentru încălzirea centralizată

(cogenerare), care sunt și cele mai detaliate

module ale PRIMES;

modulul PRIMES Rafinare;

modulul PRIMES Producție primară, inclusiv

extracția, prelucrarea și utilizarea

combustibililor fosili solizi;

simulatorul pieței EU-ETS;

procedura de integrare a modelului de

echilibrare și decontare a pieței.

Nucleul modelului include sectoarele rezidențial, terțiar, industrial, de transport, energetic, încălzire centralizată, cogenerare și modele agregate pentru furnizarea de gaze, cărbune și petrol. Atunci când este necesar, modelele detaliate (pentru biomasă, furnizarea de gaze, rafinării și simularea pieței de energie) rulează ca modele satelit ale modelului principal PRIMES. Schimburile de energie electrică și gaze naturale între țările europene sunt endogene modelului.

Rezultatele principale ale modelului includ balanțele energetice detaliate, atât pentru partea de cerere, cât și de ofertă, emisiile de CO2, investițiile atât pe partea de cerere, cât și de ofertă, penetrarea tehnologiilor energetice, prețuri și costuri.

Premisele de lucru includ activitatea economică per sector din industrie și servicii, date cu privire la populație, gospodării și demografie, caracteristici tehnice și costurile aferente tehnologiilor actuale și viitoare, prețuri globale la energie, disponibilitatea și potențialul de resurse de energie și energie regenerabilă, precum și infrastructura de transport (energie electrică, gaz natural, transporturi, etc.).

Activitatea economică, adică PIB-ul și producția de bunuri și servicii pe sectoare, este considerată exogenă modelului PRIMES; pentru estimarea acesteia se stabilesc legături formale cu modelul GEM-E3. Prețurile energiei importate în Europa sunt date de intrare exogene și, în acest scop, se stabilesc legături modele globale, precum PROMETHEUS.

Pagina 12 din 48

Figura 2 – Prezentarea abordării în modelare a PRIMES

PRIMES are o reprezentare bogată a instrumentelor și măsurilor specifice de politici energetice:

sistemul de comercializare a cotelor de emisii

de gaze cu efect de sera (ETS), cu diferite

regimuri și extinderi, pentru care prețurile de

închidere a piețelor sunt determinate în mod

endogen;

sectoarele non-ETS, cu reprezentarea

diverselor Directive UE relevante (energia din

surse regenerabile, calitatea combustibililor,

IPPC, IMA, clădiri, design ecologic,

reglementări privind autoturismele, etc.);

o serie de intervenții politice de jos în sus

(legate de tehnologii, standarde, promovarea

eficienței, etc.) și de sus în jos (taxe, subvenții,

certificate albe, etc.);

instrumente de politică energetică pentru SRE

(diferite tipuri de comercializare a GES și

reprezentare detaliată a tarifelor fixe);

politici economice și sectoriale, plafonul

emisiilor și altele.

Figura 3 – Tipuri de politici incluse în detaliu în suita de modelare PRIMES

Reprezentarea sectoarelor, a țărilor și tehnologiilor este cuprinzătoare, evaluând sistemele bazate pe obiective alternative, care pot fi specificate la

diferite niveluri: la nivelul UE sau al fiecărui stat membru, precum și la nivelul sectoarelor de activitate.

Pagina 13 din 48

Sunt, de asemenea, incluse opțiuni alternative de politici și de tehnologii, cu un grad ridicat de detaliere. Premisele legate de politici includ ținte privind reducerea emisiilor de GES și sistemul de comercializare al ETS, obiective privind SRE, eficiența energetică, scheme de sprijin pentru SRE și eficiență energetică, precum și regulamente și standarde de exploatare pentru centrale, impozitare și subvenții, politici de promovare a tehnologiilor, politici pentru facilitarea finanțărilor, regulamente și politici de piață pentru infrastructură și utilizarea acesteia. O parte din ipotezele legate de politici sunt aplicabile la nivelul UE, în baza legislației comunitare, iar altele au specific național, fiind bazate pe legislația națională.

Rularea ex-post a modelului principal PRIMES cu un modul suplimentar specific simulează în detaliu funcționarea zilnică a sistemului și a piețelor de energie electrică, la nivel național, regional sau la nivelul UE. Astfel, modulul Market and Unit Commitment (Piață și dispecerizarea grupurilor) simulează pe bază orară – pentru zilele selectate din an – piețele pentru ziua următoare și intrazilnică, respectiv piața de echilibrare și a serviciilor tehnologice și de sistem (STS), oferind orare de programare a unităților și decontări financiare pentru participanți. Activitatea transfrontalieră este, de asemenea, integrată în mediul de simulare și poate aborda diferite premise privind cuplarea transfrontalieră a piețelor și concurența survenită în diferite etape la nivelul piețelor de energie electrică.

II.2.3. Caracteristici ale abordării PRIMES în modelare

Experiența utilizării secvenței de modele ca suport decizional pentru elaborarea Strategiei Energetice, a politicilor și legislației, a confirmat eficacitatea acestui tip de modelare și a analizei efectuate de către E3Mlab în mai multe procese de evaluare de impact, realizate pentru diverse autorități publice din UE.

Modelele au un grad de complexitate ridicat, deoarece concluziile evaluării trebuie să fie susținute de rezultate bazate pe cauzalitate complexă, ce implică instrumente de coordonare a politicilor energetice, tehnologiilor, echilibrului pieței, cu rezultatele dorite în funcție de obiective. De exemplu, analiza de împărțire a eforturilor (burden sharing) este foarte complexă, deoarece problema implică obiective multiple (de exemplu, ETS, non-ETS, SRE, etc, precum și mai multe țări) și necesită o evaluare a efectelor mai multor măsuri de politică energetică din diverse sectoare.

Din aceste motive, abordări simpliste, cum ar fi analiza retrospectivă (care impune o stare viitoare ce îndeplinește un obiectiv și interpolează între această stare și situația actuală), modelele de optimizare integrată a sistemelor (programare liniară pentru întregul sistem) sau abordările econometrice în format redus nu sunt adecvate pentru susținerea analizei de politici necesare la un nivel de detaliu ridicat.

Metodele de analiză retrospectivă sunt abordări descriptive care, spre deosebire de cele analitice, nu reușesc să furnizeze probe în favoarea concluziilor de politici. Abordările liniare de

optimizare nu reflectă echilibrul pieței bazat pe preț și nu pot simula efectul prețurilor și al altor semnale din piață privind formarea cererii, în afară de soluții aproximative în cadrul tehnic al programării liniare. De asemenea, aceste metode nu reușesc să încorporeze comportamente, de exemplu pe partea de cerere a sistemului energetic. Abordările econometrice în forma redusă eșuează, la rândul lor, în a simula modificările structurale (altele decât cele observate în trecut, care sunt incluse în eșantionul statistic pe baza căruia au fost estimate ecuațiile cu formă redusă). Dar natura problemelor politicilor în domeniul schimbărilor climatice, analizate pe baza modelului, este caracterizată de necesitatea reprezentării schimbărilor structurale majore și a schimbărilor din toate sectoarele și piețele, care nu au mai avut loc în trecut. Abordările econometrice cu formă redusă tind să supraestimeze prețurile carbonului necesare pentru a reduce emisiile și să subestimeze inerția sistemelor cererii și ofertei, tocmai pentru ca nu sunt în măsură să simuleze schimbările structurale. În plus, abordările econometrice sub formă redusă nu pot reprezenta în detaliu aspectele tehnice care creează posibilitatea unor schimbări structurale și nu pot oferi dovezi și argumente pentru concluzii relevante.

Din aceste motive, modelul PRIMES adoptă abordarea microeconomică, aplicând echilibrul pieței pe baza prețului, îmbinând reprezentările economice și tehnice ale tuturor sectoarelor și

Pagina 14 din 48

adoptând o abordare de complementaritate mixtă a problemei (în contrast cu optimizarea primară). Această abordare permite tratarea de obiective multiple (foarte util pentru problemele întâlnite în analiza politicilor de împărțire a eforturilor) prin intermediul variabilelor duale (prețuri implicite), asociate cu constrângeri precum atingerea anumitor obiective. De asemenea, abordarea poate integra dinamica tehnologiilor (de diferite generații), astfel încât să reprezinte în detaliu progresul tehnologic care influențează formarea și reducerea emisiilor. De fapt, toate modelele tehnice și economice cuprind reprezentări dinamice bogate ale tehnologiei.

Cerința de a realiza proiecții foarte detaliate și analitice pentru fiecare sector, care trebuie să respecte continuitatea cu datele din anii trecuți din statisticile oficiale, este, de asemenea, solicitantă pentru bazele de date ale modelării. Suita de modele propuse conține baze de date foarte detaliate, elaborate pe parcursul anilor și actualizate folosind cele mai recente date

statistice. Abordarea de calibrare folosită de aceste modele asigură continuitatea între datele folosite anterior și proiecții. În ceea ce privește gradul de detaliere, sectorial, geografic și la nivel de sistem, modelele propuse sunt cele mai complete și cuprinzătoare sisteme care există în literatura de specialitate din Europa.

Datorită gradului de complexitate și detaliere oferit de modelele propuse, caracteristici necesare pentru a susține o serie largă de probleme de analize de politici, modelele sunt adesea criticate ca fiind opace. Este adevărat ca modelele simpliste, precum cele menționate mai sus, par a fi mai transparente pentru publicul neavizat, însă aceste modele nu sunt cele mai potrivite pentru natura întrebărilor analizate.

Modelul PRIMES destinat energiei simulează sistemul energetic și piețele de energie electrică la nivel național (stat membru) și importurile-exporturile între statele europene, pentru a cuantifica proiecțiile viitoare în funcție de un set de ipoteze, ce alcătuiesc un scenariu.

II.2.4. Rezoluția modelării PRIMES și aproximări în modelare

Modelul PRIMES pentru sectorul energiei electrice include o reprezentare a rețelei de interconectare de înaltă tensiune ce leagă ariile de control ale operatorilor de transport și de sistem (OTS), care coincid în mare parte cu ariile naționale. Astfel, un stat este considerat drept nod (magistrală) în rețeaua electrică reprezentată în model și sunt neglijate posibilele limitări ale fluxurilor energetice ce derivă dintr-o rețea insuficientă în interiorul unui stat. În general, rezoluția temporală aferentă echilibrării sistemului energetic este orară, așadar volatilitatea energiei electrice în intervale de timp de sub o oră nu este luată în considerare. Serviciile tehnologice (STS) de sistem de toate tipurile sunt incluse în model sub formă de constrângeri referitoare la cerere, echilibrate de oferte per centrală în funcție de capacitatea fiecărei centrale de a furniza fiecare tip de STS.

În lipsa informațiilor spațiale, modelul nu include explicit rețele de medie și joasă tensiune. Rețeaua de distribuție este inclusă în metoda de calcul a costurilor și investițiilor prin intermediul funcțiilor de costuri în formă redusă, ce corelează investițiile din sistemele de distribuție cu gradul de dezvoltare al unităților de generare distribuită și vârful de

sarcină. Rețelele inteligente nu sunt reprezentate ca atare, din punct de vedere tehnic, deoarece nivelul de analiză necesar este inferior rezoluției modelului și din cauza lipsei reprezentării explicite a rețelei de distribuție. Totuși, răspunsul pe partea cererii (demand response), reîncărcarea vehiculelor electrice, dezvoltarea unităților de generare distribuită – de exemplu utilizarea panourilor solare de acoperiș – generează la nivelul modelului investiții și costuri suplimentare aferente rețelei de distribuție, care pot fi atribuite dezvoltării contoarelor inteligente și sistemelor de control.

O altă limitare este reprezentată de agregarea centralelor electrice individuale de mici dimensiuni în grupuri în funcție de tehnologia și tipul de combustibil folosite. Astfel, acestea sunt considerate în cadrul modelului ca entități unice, deși în realitate există numeroase astfel de capacități de producție. Toate aceste limitări ale modelului din sectorul energetic sunt uzuale pentru un model pe termen lung. Modelul PRIMES pentru sistemul energetic include totuși mult mai multe detalii pentru centralele electrice și caracteristici operaționale ale sistemului decât alte modele energetice pe termen lung.

Pagina 15 din 48

Tabel 1 – Ce poate și ce nu poate să facă modelul PRIMES

Lipsa informațiilor spațiale în interiorul fiecărui stat reprezintă, de asemenea, o caracteristică a modelului PRIMES Gaz Natural. Deși reprezintă în detaliu și individual conductele interconectoare, facilitățile de stocare, terminalele de gaz natural lichefiat (GNL) și producția de gaze, sunt neglijate posibilele limitări ce rezultă din rețeaua insuficientă în interiorul unui stat. Dacă limitările presupun corelarea producției de gaze dintr-un anumit stat cu rețelele de gaze din alte state, ceea ce ar permite exportarea gazului, modelul nu include limitarea capacității de export. Acest lucru este relevant pentru România, în special pentru noile zăcăminte de gaze offshore descoperite în Marea Neagră. Simularea exploatării acestor zăcăminte pentru uz casnic și pentru export este realizată de modelul PRIMES Gaz Natural presupunând că în interiorul României este construită o conductă ce leagă locațiile unde se găsesc zăcămintele respective cu sistemul național de transport, la rândul său interconectat cu statele învecinate.

Lipsa rezoluției spațiale este, de asemenea, importantă pentru modelul de transporturi PRIMES-TREMOVE. Acest model include o

reprezentare stilizată a informațiilor spațiale ca fiind grupate în mai multe categorii, și anume urban, metropolitan și inter-urban. Acestea sunt utile pentru reprezentarea unei varietăți de categorii de deplasări, cu caracteristici diferite și cu rol important în alegerea vehiculelor de autonomie limitată, cum ar fi autoturismele electrice.

Un alt tip de limitări ale rezoluției modelului privește modelele PRIMES pentru cererea de energie. Din cauza lipsei datelor și a complexității calculului, modelele privind cererea de energie presupun o anumită clasificare a categoriilor reprezentative de consumatori și realizarea modelării pentru un consumator reprezentativ per categorie. Totuși, PRIMES utilizează o rezoluție mult mai buna pentru sectoarele casnic, clădiri de servicii și industriale, în comparație cu alte modele energetice pe termen lung. De exemplu, modelul reprezintă circa 200 de procese industriale diferite în cadrul modelului industrial, precum și mai multe clase de imobile cu destinația locuințe și clădiri de birouri. Locația spațială a acestor consumatori nu este luată în considerare în cadrul modelului, cu excepția formei mai multor clase noi de locuințe stilizate, care se referă la clase spațiale, precum

Pagina 16 din 48

urban, rural, semi-urban. Similar, tipurile de tehnologii actuale și viitoare utilizate de către consumatorii de energie sunt grupate în clase. Modelele monitorizează gradul de vechime a capitalului per grup de tehnologie în mod dinamic, dar rezoluția tehnică aferentă reprezentării tehnologiei este mai agregată decât cea urmărită de abordările tehnice ce studiază o singură locuință sau o singură fabrică. Din nou, această limitare reprezintă o caracteristică uzuală a modelelor pe termen lung pentru sectorul energetic.Toate

aceste limitări sunt justificate atunci când se ține cont de scopul modelului, care este acela de a proiecta pe termen mediu și lung evoluția sectorială a cererii și ofertei de energie la nivel național. Gradul de rezoluție servește la sporirea robusteții modelului în reprezentarea sistemelor tehnice, obiectivul principal fiind acela de a utiliza modelul pentru simularea de comportamente și calcularea costurilor și prețurilor, pentru a susține procesul de formulare a politicilor din domeniul energetic.

II.3. Descrierea GEM-E3

II.3.1. Prezentare de ansamblu a modelului GEM-E3

Modelul GEM-E3 este un model de echilibru general, aplicat economiei globale, reprezentând economiile tuturor statelor membre și ale țărilor candidate, precum și interdependența prin comerț între ele și restul ţărilor lumii. Modelul oferă detalii cu privire la macroeconomie și interacțiunea sa cu mediul înconjurător și sistemul energetic, fiind un

model empiric, la scară largă, scris în întregime în formă structurală. Prin intermediul său, se efectuează simulări dinamice recursive (până în 2050, fie anual, fie la fiecare cinci ani), inclusiv investiții pentru fiecare sector și acumularea de capital, în funcție de profitabilitate și așteptări pentru diverse sectoare în fiecare țară.

Figura 4 – Baze de date în GEM-E3

GEM-E3 permite o analiză comparativă consecventă a scenariilor de politici, întrucât în toate scenariile, sistemul economic rămâne în echilibru general. În plus, include mecanisme microeconomice și caracteristici instituționale într-un cadru macroeconomic consistent și evită reprezentarea comportamentului în formă redusă. Deosebit de valoroase sunt perspectivele pe care modelul le oferă în ceea ce privește aspectele distribuționale ale ajustărilor structurale pe termen

lung. Modelul GEM-E3 este utilizat pe scară largă ca instrument de analiză a politicilor și de evaluare a impactului, fiind de curând utilizat în detaliu în România într-un proiect finanțat de Banca Mondială.

Versiunea mondială a modelului GEM-E3 reprezintă simultan 38 de regiuni și 31 de sectoare de activitate, conectate prin fluxuri comerciale bilaterale endogene. Modelul include regimuri de piețe cu concurență perfectă, reprezentări

Pagina 17 din 48

detaliate ale tehnologiilor de producere a energiei, efecte semi-endogene de învățare practică (learning by doing), șomajul de echilibru, opțiunea de a introduce standarde de eficiență energetică, respectiv emiterea de permise de emisii de GES și poluanți atmosferici. Modulul de mediu include instrumente de flexibilitate care permit o varietate de opțiuni atunci când simulează politici de reducere a emisiilor, incluzând: diferite scheme de alocare (anterioritate, licitare etc.), scheme cu politici definite pentru activitatea de trading, diverse sisteme de scutiri, diverse sisteme de reciclare a veniturilor etc.

Domeniul său de aplicare este, în general, definit prin două aspecte: includerea simultană a tuturor piețele interdependente; și reprezentarea sistemului la nivelul adecvat din punct de vedere geografic, a sub-sistemului (energie, mediu, economie), precum și a comportamentului dinamic al agentului.

Sunt acoperite toate sectoarele de producție ale economiei (conform diferitelor versiuni ale modelului, sunt agregate între 26 și 56 sectoare individuale) și agenții instituționali ai economiei, și anume statul, firmele, gospodăriile și băncile. Modelul calculează prețurile de echilibru aferente produselor, serviciilor, forței de muncă și capitalului decontat simultan pe toate piețele, condiționat de o închidere generală a piețelor

financiare (aplicarea legii lui Walras). Astfel, se presupune că suma surplusurilor și a deficitelor (la nivelul UE sau la nivelul lumii, în funcție de versiune) rămâne întotdeauna echilibrată prin intermediul ratei de bază a dobânzii reale, care se ajustează în mod corespunzător. Această regulă de închidere, necesară pentru a considera modelul ca fiind de echilibru general, corespunde unei închideri agregate de tip monetar.

Concomitent, este simulat caracterul individual al comportamentelor tuturor actorilor implicați, ce determină cererea și oferta de produse și servicii, precum și forța de muncă și capitalul, și substituiri între acestea generate de prețurile relative, preferințe și posibilități tehnologice. Modelul determină astfel echilibrul produselor, serviciilor și fluxurilor financiare simultan la nivel național și internațional, astfel încât comerțul internațional de produse și servicii este determinat în mod endogen, acoperind întreaga economie globală. Politicile care internalizează externalitățile de mediu sunt incluse în model și sunt integrate în întregime în comportamentul actorilor implicați. Politicile publice de toate tipurile și finanțarea publică sunt, de asemenea, integrate în model. Dinamica modelului este condusă de investițiile endogene per sector de activitate, achiziția de bunuri de folosință îndelungată și acumularea de datorii în sectoarele financiare.

II.3.2. Caracteristici ale abordării GEM-E3 în modelare

Designul modelului GEM-E3 a fost dezvoltat urmărind patru linii directoare principale:

construcție modulară în jurul nucleului de

bază, ceea ce permite utilizatorului să

selecteze dintr-un număr de opțiuni alternative

de închidere și regimuri instituționale de piață,

în funcție de problema studiată, fără a fi

nevoie de noi specificări sau recalibrări ale

modelului;

coeficienți complet flexibili (endogeni) cu

privire la producție și la cerere;

calibrarea la un set de date specific unui an de

bază, care încorporează matrici detaliate de

contabilitate socială, așa cum pot fi observate

statistic;

mecanisme dinamice, prin acumularea de

stocuri de capital.

GEM-E3 tratează separat comportamentul de furnizare și cel de cerere al agenților economici, care se consideră că își urmăresc individual propriile obiective, în timp ce prețurile pe piață garantează echilibrul global, permițând evaluarea consistentă a efectelor distribuționale ale politicilor. Modelul utilizează mecanismul de stabilire a prețurilor în piețele de energie, mediu, economie: prețurile sunt calculate pe baza interacțiunii dintre cerere și ofertă pe piețe, iar mecanismele de decontare pe piețe sunt permise, în plus față de concurenţa perfectă.

De asemenea, GEM-E3 formulează, într-o manieră endogenă, tehnologii de producție care să permită derivarea bazată pe preț a întregului consum intermediar și a serviciilor, din capital și din muncă. În sectorul energiei electrice se adoptă o abordare de jos în sus (bottom-up) pentru reprezentarea diferitelor tehnologii de producere a energiei

Pagina 18 din 48

electrice. Pentru cerere, modelul simulează comportamentul consumatorului și face distincția între bunuri durabile (echipamente) și bunuri de consum și servicii.

Modelul este dinamic, recursiv de-a lungul timpului, condus de acumularea de capital și echipamente. Progresul tehnologic este reprezentat în mod explicit în funcția de producție, fie exogen, fie endogen, în funcție de cheltuielile pentru cercetare și dezvoltare din sectoarele privat și public și luând în considerare efectele

externalităților. În plus, se bazează pe așteptările limitate ale agenților participanți.

GEM-E3 este extrem de detaliat comparativ cu alte modele macroeconomice. Principala limitare, care este comună tuturor acestor modele, derivă din utilizarea formelor funcționale tipice, cum ar fi elasticitatea constantă a funcției de substituție, utilizată ca funcții de producție și consum. Sectoarele de activitate și gospodăriile sunt agregate, iar volumul este măsurat sub forma unor fonduri constante, ca în toate modelele macroeconomice.

Figura 5 – Circuitul economic în GEM

Pagina 19 din 48

III. DESCRIEREA SCENARIILOR STRATEGIEI ENERGETICE

III.1. Introducere

Nouă scenarii principale și nouă analize de senzitivitate au fost dezvoltate în mod special pentru realizarea Strategiei Energetice, întrunind cerințe specificate în Caietul de Sarcini. Toate scenariile includ aceeași proiecție cu privire la PIB, populație și activitatea per sector. Anumite scenarii utilizează proiecții diferențiate ale prețurilor globale la combustibilii fosili. Fiecare scenariu utilizează diferite premise legate de politicile din domeniu pentru Strategia Energetică.

Cu privire la politicile UE, scenariile sunt grupate în trei categorii, și anume contextul Scenariului de Referință (R), scenariul politicilor de decarbonare (P3050) și scenariul politicilor care vizează

atingerea țintelor UE pentru 2030 (P2030). Cu privire la prețurile globale ale combustibililor fosili, acronimul „M” desemnează scenariile de preț mediu al combustibililor, „Low” (scăzut) se referă la persistența prețurilor reduse, iar „High (ridicat) desemnează scenariile de preț ridicat. Acronimul „Ma” desemnează premisele de preț ale UE, sub care a fost realizat scenariul de referință prezentat de Comisia Europeană în iulie 2016 (prescurtat SR16CE) – a nu fi confundat cu Scenariul de Referință, definit și rulat pentru Realizarea Strategiei Energetice a României, prezentat mai jos.

III.2. Scenariul de Referință (R)

Scopul Scenariului de Referință este sumarizat în cele ce urmează:

Evaluarea consecințelor viitoare ale

măsurilor aferente politicilor deja

adoptate, presupunând că nu vor exista

politici suplimentare în viitor; respectiv,

cât de departe pot duce politicile existente

în sectorul energetic raportat la

obiectivele cu privire la emisii, costuri,

tehnologii și securitatea alimentării.

Evaluarea consecințelor dinamicii pieței și

tehnologiilor asupra caracteristicilor

sistemului energetic, atunci când acestea

nu sunt influențate de politici, dincolo de

cele deja adoptate. Per total, rezultatele

Scenariului de Referință indică dacă este

necesară adoptarea de noi politici pentru

a atinge anumite obiective, care în

Scenariul de Referință nu pot fi atinse doar

în baza politicilor deja adoptate.

Scenariul de Referință servește, de

asemenea, drept criteriu de referință

pentru evaluarea scenariilor alternative

aferente politicilor din domeniu.

Scenariul de Referință include politicile și măsurile adoptate la nivelul UE și în România până la 1 septembrie 2016. „Adoptate” înseamnă că legislația există și că nu există niciun dubiu referitor la implementare. Răspunsurile la un Chestionar

adresat de către Consultanți Ministerului Energiei au fost utilizate ca principal instrument orientativ prin specificarea gamei complete de politici și regulamente adoptate până în prezent. Aceste politici au fost reflectate asupra valorilor parametrilor modelului PRIMES și astfel s-a realizează un scenariu care este cuantificat utilizând modelul. Astfel, politicile adoptate influențează proiecțiile aferente scenariului atât timp cât acestea au efecte durabile. Deoarece scenariul nu presupune existența unor politici suplimentare în viitor și dat fiind că Ministerul Energiei nu a sugerat necesitatea includerii unor politici specifice suplimentare, efectele politicilor adoptate în prezent pot fi vizibile pe termen scurt și, posibil, pe termen mediu.

La nivelul UE, sunt incluse toate prevederile legislative adoptate până în 2015, în special amendamentele la trei Directive agreate la începutului anului 2015. Este vorba despre amendamentul Indirect Land-Use Change (schimbarea utilizării indirecte a terenurilor) la Directivele privind promovarea SRE și calitatea carburanților (Fuel Quality Directive) și despre Decizia privind Rezerva de Stabilitate a Pieței (RSP, Market Stability Reserve), prin care se modifică Directiva ETS. La nivel național, directivele sunt implementate prin intermediul politicilor naționale, ce sunt incluse în ipotezele modelului și pentru a fost necesară validarea.

Pagina 20 din 48

Scenariul de Referință presupune că obiectivele naționale pentru 2020 vor fi atinse de România. Obiectivele se referă la:

Energia regenerabilă (SRE) (ponderea din

energia finală brută) pentru atingerea

țintei minime de 24%.

Decizia privind efortul colectiv (creșterea

emisiilor din sectoarele non-ETS față de

nivelul din 2005 cu mai puțin de 19%).

SRE în sectorul de transport (ponderea

SRE-T de cel puțin 10%).

Obiectivele privind eficiența energetică

pentru 2020 nu sunt obligatorii; acestea

prevăd pentru România ca respectivul

consum primar de energie (excluzând

utilizarea non-energetică a produselor

energetice) să rămână sub 43 Mtoe iar

consumul final de energie sub 30,3 Moe

până în 2020. Există, în acest sens, o serie

de documente legislative, iar Directiva

privind Eficiența Energetică are rolul de a

ghida procesul de implementare a unui

Plan Național de Eficiență Energetică

pentru România.

Patru variante ale Scenariului de Referință sunt cuantificate cu privire la prețurile globale la combustibilii fosili:

RM: Scenariul mediu de prețuri, descris

anterior și prezentat Ministerului Energiei

(ME).

RMa: Scenariul bazat pe premisele CE

pentru prețurile globale ale combustibililor

fosili. Acesta reprezintă doar o variantă a

scenariului anterior și nu va fi utilizat

pentru dezvoltarea celorlalte scenarii.

RLow: Scenariul de Referință în varianta

de preț scăzut al combustibililor.

RHigh: Scenariul de Referință în varianta

de preț ridicat al combustibililor.

III.3. Scenariul Politici 2030 (P2030)

Acesta este scenariul central pentru prezentul proiect și presupune faptul că UE nu va impune ținte naționale obligatorii, dar per total în 2030 vor trebui atinse următoarele ținte:

1. Reducerea cu 40% a emisiilor totale de

GES până în 2030 față de 1990;

2. Reducere cu 43% a emisiilor în sectorul

ETS până în 2030 față de 2005;

3. Reducerea cu 30% a emisiilor non-ETS

după 2005;

4. Reducerea cu 27% a consumului de

energie primară, față de proiecția din

cadrul scenariului de referință aferent

modelului PRIMES 2007 al CE;

5. Creșterea cu 27% a ponderii SRE în

consumul brut final de energie, la nivel

european;

6. Reducerea cu 80% a emisiilor totale de

GES până în 2050, comparativ cu 1990.

România contribuie la realizarea acestei

ținte prin participarea la EU-ETS,

implementând directivele și regulamentele

de la nivelul UE, dar nu își asumă

angajamente obligatorii suplimentare cu

privire la politicile naționale sau

obiectivele naționale.

Politici 2030 pornește de la asumarea țintelor colective ale UE și nu impune nicio țintă precisă României. Modelarea politicilor UE și proiecția privind repartizarea eforturilor per stat membru derulate cu modelul PRIMES vor indica la ce nivel se vor situa indicatorii aferenți politicilor din domeniu pentru România în viitor, inclusiv pentru emisiile ETS, emisiile non-ETS, ponderile SRE și țintele privind eficiența energetică. Factorii determinanți sunt măsurile europene specifice politicilor din sector, așa cum sunt acestea avute în vedere pentru atingerea obiectivelor aferente anului 2030 la nivelul UE și pentru asigurarea politicilor naționale în vederea implementării politicilor UE.

Pentru scenariul Politici 2030, perspectiva pentru politicile naționale este 2030. Se presupune, în acest scenariu, că la nivel național nu vor fi implementate politici suplimentare după 2030, cu excepția reglementărilor și standardelor impuse la nivel coletiv în UE. Influențele tendințelor UE asupra evoluției sistemului energetic din România după 2030 se vor reflecta în principal în impactul prețurilor ETS, reducerea emisiilor de CO2 conform standardelor pentru autoturisme și alte reglementări similare din sectorul de transport.

Pagina 21 din 48

Politici 2030 a fost cuantificat pentru trei variante ale prețurilor la combustibilii fosili:

P2030M: proiecția medie, similar RM

P2030Low: prețuri scăzute, similare RLow

P2030High: prețuri ridicate, similare RHigh

III.4. Scenariul Politici 3050 (P3050)

P3050 presupune același ținte la nivel UE ca în Politici 2030, conform politicilor UE actuale. Mai exact, țintele comune ale UE pentru 2030 în cadrul scenariuui P3050 sunt următoarele:

Reducerea cu 40% a emisiilor totale de

GES în 2030 față de 1990

Reducere cu 43% a emisiilor ETS până în

2030 față de 2005

Reducerea cu 30% a emisiilor non-ETS în

2030 față de 2005

Pondere de 27% a SRE din cererea brută

de energie finală

Creșterea cu 27% a eficienței energetice,

măsurată ca reducere a cererii de energie

primară față de valoarea definită prin

PRIMES 2007 pentru întreaga UE

Reducerea cu 80-85% a emisiilor totale de

GES până în 2050 raportat la 1990.

În plus, la țintele comune ale UE, acest scenariu presupune că România își va asuma atingerea următoarelor obiective la nivel național:

Reducerea cu 40% a emisiilor totale GES în

anul 2030 față de 1990

Ponderea de 27% a SRE din cererea brută

de energie finală

Creșterea cu 27% a eficienței energetice,

măsurată ca reducere a cererii de energie

primară față de valoarea definită în 2007

pentru întreaga UE. Se presupune că până

în 2030 România nu ar trebui să

depășească 31,4 Mtoe din necesarul de

energie primară (excluzând consumul non-

energetic) și 27% eficiență energetică

raportat la consumul final de energie,

presupunând că respectivul consum final

de energie (excluzând utilizările non-

energetice) nu ar trebui să depășească

22,1 Mtoe până în 2030.

Acest scenariu este cuantificat pentru două scenarii de preț al combustibililor fosili, și anume:

P3050M: Scenariul de preț mediu, similar

RM

P3050MLow: Scenariul de preț scăzut,

similar RLow

Nu este necesară rularea acestui scenariu pentru prețurile globale ridicate la combustibilii fosili, deoarece prețurile ridicate improbabile în contextul unui scenariu de desfășurare a unui proces intens de decarbonare. Rularea unui scenariu de decarbonare cu prețuri globale ridicate poate duce la concluzii eronate referitoare la costurile privind realizarea țintelor de decarbonare.

III.5. Analiză de senzitivitate

În afara celor nouă scenarii principale menționate, sunt cuantificate nouă scenarii de analiză a senzitivităților, conform definițiilor scenariilor specificate de Ministerul Energiei. Analiza senzitivităților a fost realizată după următoarele cerințe:

Senzitivitatea A (P2030MSA)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M, cu modificarea parametrului WACC (costul mediu ponderat al capitalului). Scenariul P2030M acoperă cazul în care România are un WACC pentru investițiile în SRE mai mare decât (dar convergent

către) media europeană până în 2040. Senzitivitatea P2030MSA presupune că, începând cu 2025, România are un WACC egal cu media europeană pentru investiții în SRE, facilitând astfel costuri de capital mai ieftine pentru SRE. Se preconizează, astfel, ca senzitivitatea P2030MSA va proiecta o pondere mai mare a SRE decât P2030M.

Senzitivitatea B (P2030MSB)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M. Se presupune că investițiile în cogenerare și SACET-uri (sistem de termoficare și rețea aferentă) permit o evoluție a cererii de energie termică în regim

Pagina 22 din 48

centralizat conform scenariului de bază prezentat în raportul României către CE, în baza Articolului 14 din Directiva privind Eficiența Energetică. Rezultatele modelării pentru scenariul P2030M prezintă evoluția cererii pentru termoficare, care este similară cu S1, conform Articolului 14 din raport.

Senzitivitatea C (P2030MSC)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M în care se presupune că noile unități 3 și 4 de la Cernavodă nu vor fi construite, în contrast cu rezultatele mai multor scenarii principale, inclusiv P2030M, care consideră realizarea noului proiect nuclear ca fiind rentabilă.

Senzitivitatea D (P2030MSD)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M ce are scopul de a evalua proiectul investiției în noi unități nucleare din punct de vedere al costurilor de capital – rata WACC. Mai întâi, rulările senzitivității sunt realizate folosind modelul pentru electricitate (nu întregul model PRIMES), pentru diferite valori ale WACC pentru noi investiții în energie nucleară la Unitățile 3 și 4 de la Cernavodă, valori cuprinse între 7% și 18%, cu scopul de a stabili condițiile limită în care proiectul este viabil din punct de vedere economic în contextul proiecției bazate pe scenariul P2030M. După identificarea valorii limită a WACC, întregul model PRIMES a fost rulat pentru această senzitivitate.

Senzitivitatea E (P2030MSE)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M ce presupune investiții în construirea unei centrale hidroelectrice cu capacități de acumulare prin pompaj la Tarnița-Lăpuștești, de 1000MW, având termenul de dare în folosință cu funcționare completă până în 2025.

Senzitivitatea F (P2030MSF)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M ce presupune că producerea energiei electrice pe bază de lignit nu scade niciodată sub cota de 15% din totalul net al generării de energie electrică. Procentul reflectă derogarea de 15% pentru sursele de energie indigene, din directivele anterioare privind piața de electricitate. În acest scenariu, vechile unități pe bază de lignit sunt retrase treptat, după cum este specificat în P2030M. Pentru a respecta cota minimă de producție de energie electrică pe bază de lignit, pe baza modelarea sunt recomandate investiții noi

unități pe lignit, precum construirea unui nou grup supra-critic de 600 MW la Rovinari și, eventual, construirea unei unități de captarea și stocarea a carbonului (CSC) de 600 MW, pe termen lung.

Senzitivitatea G (P2030MSG)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M ce presupune că prețurile ETS la nivelul UE nu vor depăși 25 EUR’2013/t CO2 în toată perioada până în 2050. Dat fiind că prețul EU-ETS se află mult sub nivelurile preconizate pentru P2030M, ținta privind cota pentru SRE riscă să nu fie atinsă până în 2030. Realizarea cotei de cel puțin 27% pentru SRE până în 2030 depinde, în această senzitivitate, de acordarea unei prime generice de injectare (feed-in), având o valoare exprimată în EUR/MWh – cu alte cuvinte, nivelul primei de injectare (feed-in) este rezultatul modelului. Modelul trebuie să ruleze de mai multe ori pentru a defini nivelul necesar al primei de injectare (feed-in) necesar pentru atingerea cotei minime de SRE.

Senzitivitatea H (P3050MH)

Aceasta este o variantă a scenariului P3050M. Ca în toate scenariile principale, această senzitivitate utilizează rate WACC pentru SRE mai mari decât ratele medii ale UE (fiind corelate numai începând din 2040), în timp ce senzitivitatea P2030MSA presupune rate mai mici ale WACC pentru SRE, similare cu ratele medii ale UE. Așadar, P2030MSA proiectează o cotă mai mare a SRE până în 2030 decât P3050M, deși contextul aferent politicilor din domeniu este acela al scenariului Politici-2030. Pe de altă parte, P3050MSH presupune că, în ciuda menținerii unor rate mari ale WACC pentru SRE, este necesar sprijin suplimentar prin primele de injectare (feed-in) pentru a genera atingerea unei cote de SER până în 2030 la un nivel similar cu cel corespunzăor senzitivității P2030MSA – cu alte cuvinte, peste cota de SRE aferentă P3050M. Valoarea suplimentară a primei de injectare (feed-in) este rezultatul modelului. Modelul trebuie rulat de mai multe ori pentru a defini nivelul necesar al primei de injectare (feed-in).

Senzitivitatea I (P2030MI)

Aceasta este o variantă a scenariului P2030M ce prevede că doar o singură nouă unitate nucleară este construită, în contrast cu rezultatele mai multor scenarii principale, inclusiv P2030M, care consideră ca fiind economică investiția în două noi unități nucleare. Se presupune că noua unitate nucleară va fi dată în folosință înainte de 2030.

Pagina 23 din 48

III.6. Scenariul Optim

După primirea rezultatelor pentru toate scenariile principale și analizele de senzitivitate, Ministerul Energiei a conturat „Scenariul Optim”, cuantificat cu ajutorul modelului PRIMES. Acronimul său este POPT.

Scenariul Optim este o variantă a scenariului P2030M. Principala diferență este că, în Scenariul Optim, se presupune că un nou grup cu parametri supra-critici de lignit, de 600 MW, este construit la Rovinari, operabil până în 2025. Conform legislației UE, noua instalație trebuie să poată funcționa conectată la o capacitate de captare și stocare de carbon (CCS-ready). Se presupune că echipamentul de captare a carbonului (tehnologia post-combustie) este construit ulterior, permițând grupului să funcționeze ca o instalație completă de CSC începând cu 2035. Scopul adăugării capacității CSC este acela de a menține rate ridicate de funcționare ale grupului, chiar atunci când prețurile EU-ETS cresc. Noul grup este menit să înlocuiască capacitatea vechilor unităților de lignit, aflate în proces de dezafectare. Datelor estimate de dezafectare au fost furnizate de către Ministerul Energiei la nivelul fiecărui grup pe lignit și cărbune în parte, inclusiv numărul maxim de ore de funcționare rămase înainte de dezafectare.

Se presupune că, în Scenariul Optim, condițiile financiare din România permit o aliniere în preajma mediei de cost mediu ponderat al capitalului în UE pentru investiții în SRE în 2025. În ceea ce privește termoficarea, se presupune că investiția SACET permite o evoluție a utilizatorilor de termoficare centralizată aproapiată de scenariul S1 din cadrul

Raportului pentru România privind implementarea Articolului 14 din Directiva privind Eficiența Energetică.

Se presupune și că în POPT este dedicat efort pentru realizarea tuturor condițiilor necesare în vederea exploatării noilor câmpuri de gaze din Marea Neagră înainte de 2025.

În cadrul analizei de senzitivitate, a fost verificat dacă capacitatea de pompaj totală și costurile, așa cum rezultă din proiecțiile Scenariului Optim, se potrivesc în totalitate (pe întreaga perioadă de proiecție), pentru capacitatea de pompare a proiectului Tarnița-Lăpușești, chiar dacă scenariul nu include în mod explicit acest proiect.

De asemenea, a fost verificat dacă investițiile în noi unități pe gaze naturale echipate cu tehnologie de cogenerare au o capacitate totală rezonabilă, așa cum este necesar pentru înlocuirea unităților vechi de gaz, care deservesc termoficarea orașelor. Pentru aceasta, modelarea presupune proiecte de investiții în centrale de cogenerare cu gaz de dimensiuni mici și mijlocii (cea mai mare parte folosesc tehnologia ciclului combinat, CCGT). Acest lucru asigură că, deși modelul nu are nici o reprezentare spațială a locației, planul de investiții pentru centralele de cogenerare pe gaz este rezonabil, în concordanță cu cerințele de termoficare ale orașelor, conform recomandării bazate pe rezultatelor modelului pentru Scenariul Optim.

Pagina 24 din 48

IV. SURSE DE DATE, ACTUALIZĂRI ȘI CALIBRAREA MODELULUI

IV.1. Calibrarea datelor de intrare pentru anul 2015

În procesul de modelare, pentru a considera un an ca fiind complet observat, baza de date a modelului necesită un set complet de statistici pentru sectorul energetic. Modelul PRIMES consideră un an fie ca an de observație, fie ca an de proiecție; nu există posibilitatea unui an parțial proiectat. Balanțele energetice și restul datelor statistice cu privire la sectorul energetic nu au fost însă disponibile în detaliu și în formă finală pentru anul 2015 în momentul în care s-a realizat modelarea, lipsind consumul de energie pentru sectorul industrial, împărțirea consumului pe tipuri de locuințe și clădiri de birouri, consumul de combustibili pe sectoare etc. Prin urmare, rezulatele modelării pentru 2015 sunt proiecții ale modelului PRIMES, nu un set complet de date statistice.

Cu toate acestea, modulele PRIMES prevăd căi diferite de stabilire a valorilor parametrilor de intrare, astfel încât să se obțină proiecții cât se poate de apropiate de datele statistice observate. Un efort semnificativ a fost dedicat pentru a face modelul să reproducă setul de date statistice preliminare disponibile pentru anul 2015, pentru toți parametrii importanți ai modelării, cu toate că majoritatea datelor detaliate nu au fost disponibile. Consultantul, împreună cu Ministerul Energiei, a colectat inclusiv date statistice pentru anul 2015, care au devenit disponibile pe parcursul desfășurării proiectului, astfel încât baza de date de intrare a fost actualizată pentru toți parametrii principali. Această sarcină corespunde calibrării pentru anul 2015.

Au fost colectate datele cele mai recente publicate, printre altele, de Eurostat, Institutul Național de Statistică, agențiile de reglementare, direcțiile din subordinea ministerelor relevante, precum și de asociațiile profesionale din România și UE28. Este vorba, în principal, de statistici lunare privind

consumul de energie electrică, producția de gaze, parcul de autovehicule, stocul de imobile, statistici despre afaceri și comerțul internațional etc.

În ciuda acestui efort, a fost imposibilă reproducerea exactă a datelor statistice pentru 2015. Datele detaliate au fost aproximate și nu vor coincide cu datele reale pentru 2015, atunci când acestea vor deveni disponibile. În plus, deoarece este o practică comună, datele pentru anii anteriori sunt revizuite în mod continuu de către birourile de statistică și Eurostat. În special, datele pentru anii 2013 și 2014 sunt încă preliminare și vor fi cu siguranță revizuite în viitorul apropiat, afectând astfel estimările pentru 2015.

Prin urmare, un avertisment important este faptul că cititorul trebuie să fie prudent să nu ia în considerare rezultatele pentru anul 2015 ca date statistice, ci ca estimări, care pot diferi de observații.

Dintr-o perspectivă de modelare se poate afirma cu certitudine că este foarte improbabil ca discrepanțele rămase din estimarea datelor reale pentru anul 2015 să influențeze proiecțiile, în special pe termen mediu și lung. Este cert că esența concluziilor legate de politici, care urmează să fie extrase din scenarii, nu va fi afectată de discrepanțele pentru anul 2015. Rezultatele modelării se bazează pe un proces care simplifică realitatea și servește unor scopuri de analiză strategică pe termen lung, la nivel național. Chiar și pentru proiecția pe termen scurt, modelul PRIMES nu oferă prognoze sau previziuni, iar rezultatele nu trebuie interpretate ca prognoze.

IV.2. Date de intrare macroeconomice

IV.2.1. Proiecția de creștere economică a României

Proiecția de creștere economică până în 2050 este utilizată în toate scenariile și analizele de senzitivitate. Datele de creștere economică includ

proiecția PIB-ului în valoare reală și la curs de schimb constant, valoarea adăugată pe sector cu o defalcare pe 23 de sectoare (din care 4 sunt

Pagina 25 din 48

sectoare de servicii și 16 sectoare industriale), precum și cheltuielile gospodăriilor pentru consumul privat (indicator de venit) și forța de muncă.

Proiecția de creștere economică se bazează pe modelul GEM-E3 și diferă de proiecția utilizată în Scenariul de Referință 2016 publicat de Comisia Europeană (CE) în iulie 2016, în principal pentru anii până în 2025. Diferența se referă la proiecția PIB și, în consecință, la proiecția valorii adăugate pe sectoare. În general, proiecția actuală indică rate de creștere semnificativ mai mari decât Scenariul de Referință 2016 al CE (SR16CE).

Proiecția de creștere economică pe termen scurt a luat în considerare Programul Național de Reformă (publicat în 2016 de către Guvernul României) și mai multe previziuni pe termen scurt și mediu, legate de creșterea PIB-ului, publicate de DG ECFIN, FMI, Banca Mondială, OCDE și diferite firme de consultanță. Toate aceste surse sunt de părere că, pe parcursul perioadei 2016-2019, creșterea PIB-ului este probabil să rămână la un ritm mediu anual susținut, cuprins între 3,5 și 4%. Chiar dacă există un consens între aceste surse cu privire la ritmul mai ridicat de creștere economică pe termen scurt și mediu, persistă incertitudinea cu privire la durata ciclului actual de creștere.

După recesiunea din 2009-2010, urmată de creștere economică lentă în 2011-2012, România parcurge în prezent o perioadă de creștere economică rapidă, în special în sectoarele serviciilor și în industrie. Rata medie anuală de creștere a PIB este estimată la circa 4% în perioada

2013-2016, performanță remarcabilă determinată de creșterea consumului intern și de formarea capitalului brut fix. Accelerarea creșterii nu a dus la presiuni inflaționiste, însă a determinat unele dezechilibre în comerț, deoarece importurile au crescut mai repede decât exporturile. Deficitul a fost compensat de creșterea investițiilor străine directe. Investițiile susțin ritmul ridicat de creștere economică, care este așteptat să persiste cel puțin până în 2020. Principalii factori ai creșterii economice sunt acumularea stocului de capital și creșterea productivității totale, în timp ce contribuția forței de muncă este de așteptat să fie pozitivă, dar foarte scăzută, întrucât șomajul tinde spre rata minimă, iar populația activă tinde să scadă.

Pe termen lung însă, creșterea economică este de așteptat să încetinească, tendință asociată cu îmbătrânirea și scăderea populației și a forței de muncă. Proiecția populației se bazează pe cel mai recent scenariu demografic median publicat de ONU în 2015. Pentru perioada 2030-2050, nu există proiecții recente de creștere economică pentru România, în afară de cea cuprinsă în Raportul privind Îmbătrânirea (Ageing Report), publicat în 2015 de Comitetul Economic și Social al UE (EESC) și validat de România. Astfel, după anul 2030, modelarea presupune o rată de creștere economică identică cu cea din Raportul privind Îmbătrânirea. Pe termen lung, PIB-ul și venitul privat per capita vor crește la rate mai mari decât ale PIB-ului total, din cauză că populația este în scădere. Tabelul 2 sumarizează proiecţia de creştere economică.

Tabel 2 – Principalele previziuni macroeconomice și sectoriale utilizate în scenariile energetice

Creștere medie anuală 2000-2009 2009-2012 2013-2016 2017-2023 2024-2030 2031-2050

Populație -0.95 -0.66 -0.46 -0.68 -0.66 -0.74

PIB 4.75 -1.54 3.61 3.12 1.99 1.46

Agricultură 0.85 -2.82 6.26 0.74 0.47 0.35

Construcții 11.93 -9.42 8.77 2.92 1.86 1.37

Servicii 4.34 0.31 2.28 3.39 2.16 1.60

Industrie – metale 1.40 5.99 -3.61 0.48 0.31 0.23

Industrie – chimicale 5.67 0.22 -2.77 2.03 1.40 1.10

Materiale de construcții 4.23 -3.83 2.38 1.20 0.86 0.70

Celelalte industrii 5.25 0.29 5.24 2.90 1.88 1.41

Consum privat per capita 8.53 -1.14 4.32 2.18 2.47 2.31

Sursă: GEM-E3

Modelul prevede creșterea activității în special în sectorul serviciilor și în sectoare industriale cu

valoare adăugată ridicată. Ponderea serviciilor în valoarea adăugată totală, în prezent mult sub

Pagina 26 din 48

media statelor membre ale zonei euro, va crește rapid, dar fără a atinge media zonei euro. Sectoarele industriale cu creștere mai rapidă decât media sunt industria producătoare de mașini, utilaje și echipamente; sectorul alimentar și al băuturilor, respectiv cel al micilor industrii.

Majoritatea activitățiilor industriilor mari consumatoare de energie vor rămâne în România, iar restructurarea pe termen lung a acestora va adăuga varietăți de produse cu valoare adăugată mare și noi tehnici de procesare (de exemplu, o utilizare mai mare a materialelor reciclate).

Elementele esențiale ale creșterii economice sunt creșterea productivității și integrarea industriei metalelor cu industriile producătoare de

echipamente. Activitatea în construcții urmează, pe termen scurt și mediu, rate de creștere apropiate de cele ale veniturilor private. Pe termen lung, rata de creștere se stabilizează la un nivel ușor inferior celui al veniturilor per capita. Costurile de producție pentru industria materialelor de construcție urmează creșterea activității în construcții.

Modelul de creștere presupune stabilitatea monedei naționale și un cont curent echilibrat pentru România, ceea ce permite menținerea unei rate scăzute a șomajului, echilibrarea piețelor de capital și stabilitatea ratelor dobânzilor. Figura 6 prezintă PIB-ul proiectat și creșterea populației într-o perspectivă istorică mai largă.

Figura 6 – Rata anuală de creștere a PIB și a populației României (1996-2050)

Sursa: GEM-E3

Scopul proiecției de creștere economică nu este de a explora politici macroeconomice. În mod intenționat, proiecția are o viziune optimistă cu privire la evoluția economiei în perioada 2016-2030, în comparație cu SR16CE, pentru a estima în

mod rezonabil creșterea cererii de energie. Cu toate acestea, proiecția este realistă și evită supraestimarea cererii de energie, în special în industrie.

IV.2.2. Prețurile internaționale ale combustibililor fosili – țiței, gaz natural, cărbune

Cele trei scenarii principale au fost simulate pentru trei proiecții diferite de prețuri ale combustibililor fosili la nivel mondial, mai precis pentru țiței (prețul barilului Brent), gaz natural (prețul mediu al importurilor în Europa) și cărbune importat (prețul mediu al importurilor în Europa). Scenariul central de preț (notat cu M) implică prețuri situate între scenariul de prețuri scăzute (Low) și scenariul de prețuri ridicate (High). Proiecția prețurilor globale

pentru combustibilii fosili în scenariul central de prețuri este bazată pe modelul energetic global PROMETHEUS, elaborat de E3M.

Datele referitoare la prețurile combustibililor fosili pentru anii recenți au fost actualizate în cursul prezentului studiu. În plus, a fost actualizată proiecția de prețuri pe termen scurt, în special până în 2020. Revizuirea proiecției pe termen scurt a luat în considerare prognoze propuse de diferiți

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

Rat

a d

e re

șter

e an

ual

ă (%

)

PIB (volum în prețul pieței)

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

Rat

a d

e cr

ește

re a

nu

ală

(%)

Populație

Pagina 27 din 48

experți reputați. În acest scop, consultanții au colectat o serie de proiecții foarte recente, realizate în special de Banca Mondială, US EIA (Energy Information Administration), FMI, OCDE și câteva firme private (Barclays, Deloitte, Morgan Stanley, Raymond James, Piper Jaffray, Goldman Sachs, Wood Mackenzie și alții).

Consultanții nu au rulat modelul PROMETHEUS pentru proiecția de preț pe termen scurt, deoarece PROMETHEUS este un model pe termen lung. În general, prognoza pe termen scurt implică prețuri

semnificativ mai coborâte decât prețurile din SR16CE, însă converge către nivelurile din acest scenariu după anul 2025.

Cele două scenarii alternative de preț (Low și High) proiectează prețuri mai scăzute, respectiv mai ridicate ale combustibililor, față de scenariul de preț mediu. Deviațiile de la scenariul de preț mediu se aseamănă cu proiecțiile recente ale prețurilor publicate în Annual Energy Outlook 2016 al US EIA pentru perioada 2016-2040.

PROIECȚIA DE PREȚ INTERNAȚIONAL AL ȚIȚEIULUI

Creșterea prețurilor țițeiului până în 2020 depinde de oferta de țiței și de volumul stocurilor, mai mult decât de evoluția cererii, a cărei elasticitate este relativ scăzută. Proiecția pe termen scurt a prețurilor țițeiului pentru scenariul de preț mediu anticipează dificultatea OPEC de a reduce producția pentru a crește prețurile, ceea ce duce la menținerea unui nivel scăzut al prețurilor țițeiului, apropiat de cel de recuperare a investiției pentru hidrocarburile de șist din SUA (un nivel de 50-70$/baril). Pe termen mediu însă, nivelul scăzut al investițiilor în noi zăcăminte de hidrocarburi de șist în SUA și deficitul de cont curent al statelor membre OPEC ar putea duce la o scădere ușoară a nivelului producției. Proiecția medie de preț

estimează un nivel de 80-85$2013 pentru țițeiul Brent în jurul anului 2020.

Proiecția pe termen mediu și lung presupune păstrarea prețurilor țițeiului la un nivel relativ ridicat, pe fondul creșterii cererii în țările emergente și în curs de dezvoltare, corelată cu creșterea PIB și a motorizării. Principalul factor al creșterii prețurilor pe termen lung este însă scăderea raportului rezerve/producție, în special în perioada 2025-2035. Baza ridicată de resurse, inclusiv neconvenționale, combinată cu un ritm diminuat al creșterii sau chiar o scădere a cererii mondiale de țiței, conduce la creșteri modeste ale prețurilor după 2040.

PROIECȚIA DE PREȚ PENTRU GAZ NATURAL

Proiecția pe termen scurt a prețurilor gazelor naturale pentru scenariul de preț mediu prevede o creștere moderată a prețurilor până în 2025, la o rată mult mai scăzută decât cea de creștere a prețului petrolului. Proiecția presupune că producția de gaze din zăcăminte neconvenționale în SUA și exportul lor sub formă de GNL, precum și punerea în funcțiune a noi terminale de GNL, în special în Australia, determină reducerea prețurilor GNL pe termen scurt. Repornirea unor unități nucleare în Japonia, urmată de reducerea importurilor de GNL în această țară, moderează la rândul său creșterea prețurilor gazelor în Asia de Est. Persistența prețurilor scăzute la gaze pe termen scurt face atractive contractele pe piața spot, în defavoarea contractelor în care prețul

gazului natural este indexat în funcție de nivelul de preț al țițeiului. Popularitatea prețurilor spot pe piețele eurasiatice (în special marile piețe din Asia de Est) accentuează decuplarea prețurilor gazelor față de cele ale țițeiului la nivel mondial.

Pe termen mediu și lung, creșterea cererii globale de gaz este probabil să conducă la creșterea prețurilor gazului, deși aceasta va fi moderată într-o oarecare măsură de creșterea producției din surse neconvenționale, pe măsură ce acestea vor deveni disponibile în volume notabile și în alte state, după 2020. Resursele neconvenționale au însă costuri de extracție mai mari comparativ cu cele convenționale, prin urmare prețurile pe termen lung ale gazelor vor trebui să fie mai ridicate decât nivelul înregistrat în prezent.

PROIECȚIA DE PREȚ PENTRU CĂRBUNE

Cererea globală de cărbune s-a diminuat în ultimii ani, fiind chiar în scădere pe piețele dominante din

China și SUA, ca rezultat al angajamentelor globale de limitare a schimbărilor climatice. Prețurile

Pagina 28 din 48

internaționale la cărbune au scăzut din cauza ofertei în exces, fiind în prezent foarte scăzute. Proiecția de preț mediu estimează un ritm lent de creștere a prețurilor cărbunelui, către un nivel aproape de cel din 2014, ce ar urma să fie atins în jurul anului 2020, inclusiv ca rezultat al restructurării în curs de desfășurare a minelor de cărbune ale marilor producători.

Proiecția pe termen lung estimează o creștere a prețurilor cărbunelui, în paralel cu creșterea de preț la țiței și gaze pentru perioada 2025-2050, susținută de persistența cererii pentru cărbune în țările în curs de dezvoltare cu politici mai puțin ambițioase de reducere a emisiilor de GES.

Figura 7 – Proiecțiile prețurilor combustibililor fosili – variantele de preț scăzut, mediu și ridicat

RAPORTUL DE PREȚ GAZ/CĂRBUNE

În 2013, raportul de preț gaz/cărbune în UE a fost de 3,75, favorizând cărbunele în producția de energie electrică. Acest raport este important pentru competitivitatea gazului față de cărbune în ordinea de merit în producția de energie electrică. Ordinea de merit depinde de raportul de preț

gaz/cărbune, de randamentul relativ al centralelor electrice (centralele cu ciclu combinat pe bază de gaz natural, CCGT, au randament semnificativ mai mare decât centralele pe bază de cărbune) și de prețul ETS. Astfel, reducerea raportului de preț gaz/cărbune crește competitivitatea gazului

Pagina 29 din 48

natural în mixul energiei electrice. Spre exemplu, prețul gazului la Henry Hub în SUA este mai scăzut decât prețul de import al UE datorită producției de hidrocarburi neconvenționale, astfel că gazul este opțiunea preferată pentru noi investiții în capacități de producție a energiei electrice în America de Nord.

Raportul de preț gaz/cărbune pentru perioada până în 2030 este de 2,8 (prețuri de import în UE, exprimate în €2013, măsurate la putere calorifică inferioară), sub nivelul aferent proiecției pe termen

scurt din SR16CE. După 2030, raportul de preț gaz/cărbune rămâne aproape constant, fiind de 2,7 în 2050.

Competitivitatea gazului față de cărbune persistă în UE după anul 2030 pe fondul prețurilor ETS în creștere. Ordinea de merit a centralelor pe bază de gaze și a celor pe bază de cărbune se poate inversa în favoarea gazului înainte de 2030 sau chiar înainte de 2025 în anumite scenarii, în funcție de nivelul prețului ETS.

IV.2.3. Piața europeană a permiselor de emisii de gaze cu efect de seră (EU-ETS)

Proiecțiile prețurilor emisiilor de GES pe piața EU-ETS se bazează pe scenarii PRIMES ce acoperă toate statele membre UE28, pregătite în 2016 pentru CE (SR16CE). Evoluția sectorului energetic românesc influențează nesemnificativ formarea prețurilor ETS la nivelul UE. Dat fiind că în studiul prezent nu se are în vedere rularea modelului PRIMES pentru întreaga UE, au fost utilizate proiecții existente pentru prețurile ETS, cu mici ajustări pentru a reflecta influența prețurilor combustibililor fosili pe termen scurt.

Prețurile ETS diferă pentru fiecare grup de scenarii. Pentru Scenariul de Referință cu preț mediu (RM), ETS urmează prețurile din SR16CE, cu mici ajustări. Pentru ambele scenarii principale de politici, Politici 2030 (P2030) și Politici 2030 Maximal (P3050), ETS urmează prețurile unui scenariu recent al CE, care are ca obiectiv să atingă țintele pentru 2030 și 2050. Scenariile de preț Low și High influențează, desigur, proiecția prețurilor ETS. Nivelul ETS în aceste scenarii de preț a fost estimat pornind de la nivelul pentru scenariul de preț mediu, pe baza comparației cu numeroase senzitivități similare rulate recent cu modelul PRIMES.

Piața EU-ETS este caracterizată de un surplus considerabil de drepturi de emisii, din cauza evoluției sectorului energetic și a celui industrial, așa cum era de așteptat atunci când a fost stabilit modul de funcționare a pieței: cerere de energie și activitate industrială mai scăzute, ca urmare a crizei economice, dezvoltare mai rapidă a SRE etc. Surplusul de drepturi de emisie este perceput de participanții la piață ca o ofertă în exces, astfel că prețurile ETS rămân scăzute. Persistența acestui surplus face ca deținătorii de drepturi de emisie să nu vadă prețul ETS crescând curând, prin urmare investițiile în reducerea emisiilor sunt scăzute.

Acest mecanism este simulat fidel în modelul PRIMES, în modulul care acoperă piața ETS. Simulările arată că reducerea surplusului în mod semnificativ poate determina creșterea prețului ETS, ca rezultat al unei perechi de schimbări: bancabilitate mai mare a drepturilor de emisii în anticiparea creșterii prețului, respectiv cerere mai mare de drepturi de emisie. Reducerea surplusului poate, astfel, conduce în mod direct la creșterea prețurilor ETS.

Modelarea presupune că reglementarea privind Rezerva de Stabilitate a Pieței (RSP) se va aplica integral. Astfel, o cantitate semnificativă de drepturi de emisie este retrasă într-o rezervă înainte de 2020 și sunt instituite reguli pentru transferul ulterior al drepturilor de emisie în sau din rezervă. Simularea pieței ETS cu acest mecanism de RSP arată că este posibilă o reducere semnificativă a surplusului și chiar asanarea sa înainte de 2025.

Pe măsură ce alocarea de noi drepturi de emisie scade până în 2050, urmând o tendință de reducere liniară, mecanismul RSP face ca deținătorii de drepturi de emisie să se aștepte ca prețurile ETS să crească. Din acest motiv, ei se grăbesc să reducă emisiile, dacă prețurile anticipate sunt mai mari decât costul marginal al reducerii emisiilor, sau să cumpere drepturi de emisie, cât timp prețurile încă sunt scăzute. Simularea PRIMES urmează acest raționament până în 2050.

Ajustarea prețului ETS corespunzător proiecțiilor actualizate pentru prețurile combustibililor fosili se face pornind de la faptul că noile proiecții de preț presupun, pe termen scurt, un raport de preț gaz/cărbune mai scăzut decât în scenariile CE. Dat fiind că producția de energie electrică este principala sursă a emisiilor din cadrul ETS, a fost

Pagina 30 din 48

analizat impactul raportului mai scăzut de preț gaz/cărbune asupra ordinii de merit în mixul energiei electrice, în favoarea centralelor pe bază de gaz natural. Competitivitatea crescută a gazului față de cărbune conduce, astfel, la emisii specifice mai mici în sectorul producerii energiei electrice. Această tendință este contracarată pe termen mediu și lung de faptul că, în general, scăderea prețurilor combustibililor crește emisiile prin stimularea activității industriale și a cererii de energie electrică.

Surplusul de drepturi de emisie este, așadar, mai mare atunci când raportul de preț gaz/cărbune este mai mic, iar asanarea acestui surplus prin mecanismul RSP poate dura mai mult. Raționamentul este valabil și în compararea scenariului cu prețuri scăzute ale combustibililor fosili (Low) cu cel cu prețuri mai mari (High). Pe termen mediu și lung însă, mecanismul RSP este suficient de robust pentru a induce stabilizarea surplusului, cu certitudine înainte de anul 2030. Prin urmare, ajustarea prețurilor ETS pentru diferite scenarii de prețuri de combustibili fosili este necesară numai pe termen mediu, nu și pentru perioada de după 2030. Ajustarea prețului ETS pentru fiecare scenariu de preț s-a bazat pe valorile elasticității prețului calculate din rulări

anterioare ale modelului PRIMES. Ajustările sunt relativ mici, de cel mult 5-6 €/t CO2 în 2025.

Scenariile de politici P2030 și P3050, ce vizează îndeplinirea obiectivelor europene de decarbonare pentru 2030 și 2050, prevăd prețuri ETS mai mari decât în Scenariul de Referință. De asemenea, în aceste scenarii, prețurile ETS sunt mai puțin influențate de nivelul prețurilor combustibililor fosili decât în Scenariul de Referință. Prețurile ETS cresc notabil după anul 2025 în scenariile P2030 și P3050, însă creșterea este substanțială mai ales după 2030, dat fiind că se presupune în aceste scenarii că piața ETS este întărită prin creșterea semnificativă a cantității anuale a drepturilor de emisie, în vederea atingerii țintei de decarbonare de 80% în 2050. Penuria de drepturi de emisie crește, în scenariile P2030 și P3050, ca rezultat al acestei politici, iar prețul ETS este tot mai ridicat după 2030.

Nivelul prețului ETS în scenariile principale analizate în acest proiect este prezentat mai jos. Senzitivitățile folosesc preţul ETS al scenariului principal aferent, cu excepţia senzitivității P2030MSG, care presupune că preţul ETS rămâne la nivelul plafon de 25 €/t CO2 începând cu anul 2025.

Figura 8 – Prețul ETS în scenariile principale

În scenariile P2030 şi P3050, preţurile carbonului urcă, în continuare, și după anul 2035, atingând niveluri foarte ridicate în 2050, însă în paralel emisiile totale în UE scad considerabil; prin urmare,

costul total al emisiilor poate chiar să scadă în această perioadă. Pe termen lung, preţul ETS poate fi interpretat strict ca un cost marginal indicativ al reducerii emisiilor în sectoarele acoperite de ETS.

2020 2025 2030 2035

RM 10.0 19.5 33.5 42.0

RMa 15.0 22.5 33.5 42.0

Rlow 8.5 18.5 33.0 42.0

Rhigh 17.0 25.0 34.0 42.0

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

PR

EȚ

ET

S

(€20

13/T

CO

2 E

CH

IVA

LE

NT

)

2020 2025 2030 2035

P2030M 14.0 24.5 42.0 88.0

P2030Low 12.5 23.5 41.7 88.0

P2030High 21.0 30.0 43.0 88.0

POPT 14.0 24.5 42.0 88.0

P3050M 14.0 24.5 42.0 88.0

P3050Low 12.5 23.5 41.7 88.0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

PR

EȚ

ET

S

(€2

013/T

CO

2 E

CH

IVA

LE

NT

)

Pagina 31 din 48

IV.2.4. Prețurile finale ale produselor energetice în România

Prețurile finale ale produselor energetice sunt determinate în mod endogen pentru fiecare scenariu în parte. Prețurile combustibililor fosili de import sunt tratate în secțiunea 0, iar pentru producția internă de țiței și cea de gaze naturale pentru piața concurențială, ele sunt la nivelul prețurilor de import, ce reprezintă costul de oportunitate. Pentru producția internă de huilă și lignit, prețurile sunt calculate în funcție de cost, iar prețul reglementat al gazului natural din producția internă a fost stabilit pe baza informațiilor din piața din România.

Prețul energiei electrice este determinat pentru fiecare sector de consum folosind o metodologie complexă, bazată pe metoda Ramsey-Boiteux. Astfel, prețul energiei electrice pentru o anumită categorie de consumatori, cu un profil comun de consum, reflectă costul marginal total pe termen lung pentru acoperirea cererii respectivei categorii de consumatori. Metoda Boiteux constă în suprapunerea profilurilor de producție a energiei electrice pentru fiecare grup și a curbelor de sarcină pentru fiecare categorie de consumatori în parte. Metoda asigură recuperarea costurilor de capital pentru producătorii de energie electrică prin simularea alocării de contracte bilaterale pe termen lung între grupuri de centrale și grupuri de clienți cu profil similar. Metoda Ramsey de calcul al prețurilor distribuie toate costurile fixe și nerecuperate prin prețul energiei electrice, între toate categoriile de consumatori. Principiul este de a distribui costurile într-o proporție inversă față de elasticitatea de preț a cererii consumatorilor. Un exemplu de aplicare a metodei Ramsey este distribuirea recuperării costurilor cu schemele de sprijin pentru SRE.

Tarifele de rețea sunt determinate în model, urmând o metodă care imită practicile comune ale reglementatorilor. Tariful este determinat ca raport între baza reglementată de active plus valoarea actuală a viitoarelor investiții plus costurile de mentenanță și valoarea actuală a cererii așteptate în viitor ce utilizează infrastructura de rețea. Această metodă este aplicată pentru rețeaua de transport și de distribuție a energiei electrice, rețelele de gaze și rețelele de alimentare centralizată cu căldură. Pentru acestea din urmă, funcție de ipotezele scenariilor, baza reglementată de active include

cantități semnificative de investiții viitoare pentru modernizarea rețelei.

Prețurile pentru căldura distribuită folosind rețeaua de distribuție a energiei termice sunt bazate pe costul total al producerii căldurii. Aburul produs de CET-uri are și el un preț calculat, dar plata pentru abur depinde de opțiunea dacă producătorul este o entitate diferită de consumatorul aburului/energiei termice. Prețul căldurii/aburului produs de CET este determinat funcție de maximum dintre costul mediu pe termen lung, considerând că produsul este un produs secundar responsabil pentru costul adițional al echipamentului de producere a aburului și pentru combustibilul adițional ars pentru a produce electricitate, și costul de oportunitate ce reflectă costul total al producerii aburului folosind cazane.

Prețurile de după taxe aplică accize la prețurile înainte de taxe și o rată de TVA care este aplicată numai pentru combustibili în sectorul rezidențial și pentru transportul privat. Cifrele aferente impozitării sunt colectate de la DG TAXUD și sunt presupuse constante în viitor, în termeni reali. Toate scenariile includ reducerea ratei de TVA aplicată în 2016.

Toate scenariile folosesc aceeași taxă pe utilizarea apei, considerată egală cu 4,73 EUR/MWh de producție hidro. Se presupune că această taxă se va reduce la 2,37 EUR/MWh până în 2020 și la 1,14 EUR/MWh după anul 2025.

După cum a fost menționat, prețul lignitului este bazat pe costul mediu al producției de lignit. Prețul mediu este proiectat în viitor, bazat pe un studiu care planifică reduceri de costuri și modernizarea carierelor de lignit la orizontul anului 2025. Costul mediu reflectă toate tipurile de costuri, incluzând costurile cu forța de muncă, energia, materialele și alte costuri, precum și deprecierea costurilor de capital și costul de capital. Analiza costului mediu a dus la o estimare de 5,83 EUR/MWh-combustibil în 2015, care scade la 4,50 EUR/MWh-combustibil până în 2020 și 3,35 EUR/MWh combustibil după 2025. Costurile de transport al lignitului sunt adăugate la costurile de producție, determinate de considerarea distanței de la centralele pe lignit la carierele care le alimentează.

Pagina 32 din 48

IV.2.5. Ratele dobânzilor

Scenariul de referință consideră costul de capital pentru diverse investiții în energie exprimat ca rate WACC, specificate în funcție de sectorul din România. Rata WACC pentru investiții în producerea energiei electrice este, în general, considerată a fi de 8,5%, cu excepția sectorului nuclear (7%) și a lignitului/cărbunelui (7%). Se presupune că investițiile în SRE se confruntă cu prime de risc non-zero, în plus față de rata WACC de 7,5% în cazul în care investiția este susținută financiar sau 8,5% când aceasta se bazează pe piață. Ratele WACC pentru SRE sunt mai mari decât cele prezumate pentru UE pe parcursul perioadei 2015-2030.

În orice proiect de modelare cantitativă, calitatea rezultatelor modelării este condiționată de modul în care sunt definite scenariile pentru care urmează să fie realizate proiecții, precum și de calitatea datelor de intrare.

Au fost realizate două actualizări majore ale bazei de date a modelului PRIMES și a premiselor pentru scenarii:

Reestimarea setului complet de date din

sectorul energetic românesc pentru 2015, cu

corecții și revizuire a datelor pentru anii

precedenți. Reestimarea a necesitat

descărcarea celui mai recent set complet de

date ale Eurostat privind sectorul energetic,

care include anul 2014 în forma preliminară și

versiuni revizuite pentru anii precedenți,

completate cu date parțiale și statistici lunare

pentru întregul an 2015. Următoarea etapă a

fost transformarea setului de date privind

balanța energetică (serii cronologice 1995-

2014) în formatul și clasificarea utilizate de

model. Această transformare a implicat

modificări ale anumitor date pentru a elimina

inconsecvențele. Bazele de date PRIMES încep

din 1990.

Revizuirea ipotezelor legate de politicile din

domeniu și a celor legate de infrastructură.

Datele cu privire la asumpțiile scenariilor sunt

valori exogene (date de intrare) și au fost, de

asemenea, incluse în tabelul de date validat de

Ministerul Energiei.

IV.3. Date de intrare sectoriale – transporturi, gospodării

IV.3.1. Date demografice și privind locuirea

Datele demografice și cele privind locuirea au fost bazate pe date de recensământ, studii statistice Eurostat, baze de date BIPE și informaţie furnizată de Ministerul Energiei.

Modelul ia în considerare gospodăria ca entitate consumatoare de energie în sectorul rezidențial și nu locuința, ignorând astfel locuințele neocupate și locuințele de vacanță. Numărul de gospodării depinde de proiecția numărului de persoane pe gospodărie, care este considerat ca un aspect ce

reflectă tendințele sociale. În general, numărul de persoane pe gospodărie tinde să scadă în timp în economiile dezvoltate. Suprafața medie a locuințelor familiale/gospodăriilor este proiectată pentru viitor sub supoziția unei puternice corelări cu creșterea venitului privat, folosind un factor de elasticitate de peste unu. Figura 9 ilustrează proiecția numărului de gospodării, comună în toate scenariile.

Pagina 33 din 48

Figura 9 – Premise de bază privind aspecte demografice

Datele demografice și de locuire disting între categorii clasificate după venit, vechimea casei, locația geografică (urbană, semi-urbană, rurală) și profilul tehnologic principal al sistemului de încălzire al casei. Modelul proiectează în mod endogen posibile schimbări între categoriile de modele de încălzire, ca rezultat al costurilor energiei și veniturilor. Distincția între categoriile de profil de încălzire este o caracteristică importantă a modelului pentru a reflecta specificațiile și inerția fiecărei categorii cu privire la posibile substituiri de combustibili, alegerea echipamentelor și nivelul de energie utilă pentru încălzire.

Principalele categorii de încălzire a locuințelor sunt încălzirea incompletă (aproape jumătate din total); încălzirea individuală cu gaz; încălzirea centralizată. Istoric, încălzirea centralizată a fost în declin în

timp ce încălzirea cu gaze naturale a crescut. Creșterea venitului privat duce la îmbunătățirea condițiilor de locuire, prin urmare ponderea caselor parțial încălzite este de așteptat să scadă în viitor. Cu toate acestea, cea mai mare parte a acestor case se găsește în zona rurală, iar majoritatea nu au acces la infrastructura de rețea, precum gazul natural sau încălzirea centralizată. Restul opțiunilor de încălzire, mai precis energia electrică, GPL, kerosenul și lemnul vor continua să permită încălzirea parțială a caselor. Prin urmare, declinul numărului de case incomplet încălzite va fi limitat din cauza ponderii lor mari în zona rurală.

Figura 10 ilustrează împărțirea gospodăriilor pe tip de tehnologie principală de încălzire, utilizată în calibrarea modelului.

6,200

6,400

6,600

6,800

7,000

7,200

7,400

7,600

7,800

1.50

1.70

1.90

2.10

2.30

2.50

2.70

2.90

3.10

3.30

1995 2000 2005 2007 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

To

tal

num

ăr d

e ca

snic

i ex

pri

mat

în

mii

Num

ăr d

e lo

cuit

ori

per

go

spo

dăr

ie

locuitori per gospodărie Număr de gospodării

Pagina 34 din 48

Figura 10 – Numărul de gospodării caracterizate de tipul tehnologic principal de încălzire (mii de gospodării)

Energia utilă pentru încălzirea unei case depinde de modernizarea în scopuri de economie de energie, care este endogenă modelului, condusă de costurile energiei și de politici specifice. Reabilitările de case pentru economia de energie iau în considerare diferitele costuri directe și ascunse pe categorie de casă, distingând între vechimi, între blocuri de apartamente și case individuale și între zone urbane și alte zone. În

model reabilitarea este avută în vedere ca acțiune în plus față de renovarea uzuală a caselor vechi, care implică de obicei o îmbunătățire superficială a economiilor de energie. Ratele uzuale de reabilitare, precum și ratele de demolare și reconstruire sunt, în mod istoric, scăzute. Modelul distinge între tipurile de reabilitare funcție de gradul de economisire a energiei, care diferă în termeni de cost.

Figura 11 – Valorile eficienței energetice anticipate în fiecare grup de scenarii

IV.3.2. Date pentru sectorul de transport

În model, datele referitoare la descompunerea flotei de autoturisme (categorii de autoturisme, tip de combustibil, vechime, etc) pentru anii 2005 și 2010 sunt deduse din baza de date TRACCS și din Eurostat. O validare a mărimilor de ieșire ale

modelului și a categoriilor de vârstă pentru 2015 a fost realizată, urmărindu-se să se obțină o calibrare foarte apropiată de statisticile României (Direcția Regim Permise de Conducere și Înmatriculare a Vehiculelor).

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

1990 1995 2000 2005 2007 2010 2015

mii

de

casn

ici

Încălzire parțială (în principal, în mediul rural sau altele)

Încălzire centralizată (în regimdistribuit)

Încălzire electrică (sisteme completede încălzire electrică)

Încălzire pe gaz (arzătoareindividuale pe gaz)

Încălzire centrală (cazan central)

567

988

54

253

727

1616

2020 2030 2040 2050

Valoarea eficienței energetice pentru

locuințe în EUR/tep-economisit

RM P2030 P3050

549

691

54

274

704

1129

2020 2030 2040 2050

Valoarea eficienței energetice pentru

birouri în EUR/tep-economisit

RM P2030 P3050

Pagina 35 din 48

Flota de autovehicule a României este caracterizată de o proporție semnificativă a mașinilor second-hand comparativ cu achizițiile actuale de noi autovehicule. În particular, autovehiculele second-hand sunt importate din Europa de Vest. Acest lucru este confirmat de raportul Öko Institut (2011)

1 și de statisticile

românești. Din punct de vedere energetic și al emisiilor, această caracteristică românească este semnificativă și mai puțin luată în considerare în cadrul modelării.

Modelul PRIMES gestionează într-o manieră implicită aceasta categorie de flotă (mașini second hand de import). În termeni de consum de energie și emisii, inclusiv CO2 și standarde Euro, modelul tratează această categorie de autoturisme ca una de generație mai veche (performanță mai proastă: consum specific de combustibil, etichetă de CO2,

etc). În mod evident, această categorie de mașini nu intră în reglementarea emisiilor de CO2, doar noile înmatriculări fiind subiect al limitării. Raportarea modelului a fost, de asemenea, îmbunătățită pentru a specifica raportarea pe clase de vârstă a autovehiculelor, mai aproape de vârsta reală a autoturismelor importate. Dinamica acestui proces este menținută în scenariu, implicând o inerție mai mare în România decât în alte piețe europene de autoturisme pentru a indica restructurarea indusă de scăderea standardelor de emisii de CO2.

Tabelul 3 indică proporția de autovehicule second-hand în totalul de noi înmatriculări, pe baza rezultatelor modelului. Cifrele din model sunt estimări calculate ex-post din proiecțiile modelului, cu ajustări pentru anul de baza, pentru a fi cât mai aproape posibil de statisticile observate.

Tabel 3 - Autoturisme importate second-hand în noile înmatriculări în Scenariul de Referință

(%) 2010 2015 2020 2025 2030 2035 040 2045 2050

79 60 46 52 53 52 52 50 47

IV.4. Date de intrare cu privire la sectorul energiei electrice

IV.4.1. Centrale electrice

În model este inclus un inventar complet de centrale electrice. Centralele sunt identificate una cate una în simularea dispecerizării şi a posibilei dezafectări sau extinderi de durată de viaţă după retehnologizare/reabilitare. Ambele sunt endogene în model. Noile investiţii în centralele electrice sunt, în principiu, de asemenea endogene, dar modelul este restricţionat să aleagă între investiţii în centrale predefinite, care de obicei acoperă un mare număr de tehnologii. Și capacitățile noilor centrale sunt predefinite, putând avea orice putere instalată. Capacităţile sunt importante din pucntul de vedere al economiilor de scară şi sunt utilizate în model pentru a suprinde specificităţile posibilităţilor de investiţii cu privire la locaţia geografică a fiecarei centrale – relevantă în special pentru centrale electrice ce produc abur industrial sau pentru încălzirea centralizată. Pentru a surprinde specificităţile geografice, dimensiunile noilor centrale de cogenerare pentru industrie şi

alimentare centralizată cu căldură sunt mici şi medii.

Un aspect important este planificarea reabilitării sau retragerii/închiderii centralelor vechi pe lignit şi huilă, care nu mai corespund cerinţelor legislaţiei de mediu privind poluarea aerului. Pentru centralele vechi este adesea neeconomic să se investească în instalaţii de desulfurare sau de reducere a emisiilor de NOx, dacă durata de viaţă rămasă a centralelor este scurtă, cu excepţia cazului în care se face o reabilitare majoră, care de obicei este scumpă. Aceste opţiuni sunt capturate în model şi influenţează rezultatul endogen despre retrageri şi reabilitări. Cu toate acestea, pentru proiecţia pe termen scurt, retragerea sau reabilitarea este deja în derulare și a fost luată exogen în model. Lipsa de conformitate cu legislaţia de mediu poate implica restrângerea numărului de ore rămase pentru operare, dacă centrala nu este reabilitată. Dat fiind că unele din

Pagina 36 din 48

aceste centrale furnizează căldură pentru încălzirea centralizată, s-a presupus că orele de operare rămase sunt distribuite pe un număr de ani în viitor pentru a îndeplini obligaţiile de alimentare centralizată cu căldură. Restricţiile de exploatare sunt exogene.

Datorită datelor detaliate primite din partea Ministerului Energiei, a fost posibilă calibrarea modelul de dispecerizare a SEN pentru 2015, pentru a reproduce datele referitoare la producţia pe fiecare centrală şi consumul de combustibili. În mod similar a fost posibil să se calibreze la nivelul anului 2015 datele privind producţia din surse hidro şi SRE. Calibrarea a acoperit de asemenea producţia de electricitate şi abur în centrale industriale şi în centrale utilizate pentru alimentare centralizată cu căldură.

Datele exogene agreate cu Ministerul Energiei arată că o capacitate semnificativă în centrale termoelectrice este planificată să fie retrasă din funcţionare într-o perioadă relativ scurtă. Reabilitarea cu extinderea duratei de viaţă este destul de scumpă, dată fiind vârsta centralelor şi costurile conformării cu cerinţele legislaţiei de mediu. Prin urmare, premisele referitoare la centralele vechi sunt importante pentru necesităţile de investiţii în centrale electrice noi şi pentru evoluţia mixului de generare în diferite scenarii.

Tabelul 4 prezintă un sumar al datelor privitoare la centralele termoelectrice şi nuclearo-electrice existente la ora actuală. Totuşi, modelul poate să le extindă durata de viaţă dacă rezultatele arată că este economic să se investească în reabilitare.

Tabel 4 – Ipoteze legate de capacitățile de generare disponibile în viitor, exceptând reabilitările endogene în rularea modelului

MW-net 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

nuclear 1305 1305 1305 650 650 0 0 0 0

lignit/cărbune 5771 4965 2566 1425 733 11 0 0 0

gaze în circuit deschis 2506 2232 1538 336 62 62 62 0 0

turbine cu gaze cu ciclu combinat 212 1129 1129 1129 1129 1129 1104 1055 1055

unități de biomasă 11 75 75 75 75 75 74 48 30

alte unități mici 68 150 150 147 146 114 57 29 0

unități industriale 135 302 262 245 242 240 222 145 35

total termic 10008 10158 7025 4007 3037 1631 1518 1277 1121

Tabelul 5, mai jos, sumarizează datele şi premisele privind investiţiile exogene în tehnologii pe bază de SRE (biomasa este inclusă în categoria centralelor termoelectrice). Modelul poate produce investiţii

decise endogen în centrale folosind SRE, funcţie de scenariu, influenţate de schemele de sprijin pentru SRE şi de piaţa de electricitate.

Tabel 5 – Investiții endogene în unități bazate pe SRE

MW-net 2006-2010 2011-2015 2016-2020

Eolian terestru 366 2587 49

Solar PV 0 1362 125

Hidro cu lacuri de acumulare 107 66 55

Hidro pe firul apei 125 76 172

Pagina 37 din 48

IV.5. Reţele electrice

Modelul tratează în mod exogen investiţia în noile linii de interconexiune pentru energie electrică sau în creşterea capacităţii acestora. Datele privind aceste investiţii au fost colectate din planul de dezvoltare pe 10 ani al ENTSOE şi din informaţia furnizată de Ministerul Energiei. Noile linii (Tabelul

6), precum şi intrările de reţea (în special conexiunea la 400 kV) au ca obiectiv eliminarea congestiilor pe direcţia Est-Vest la frontierele cu Ungaria şi Serbia, precum şi pe direcţia Nord-Sud, prin întărirea coridorului Porţile de Fier-Arad.

Tabel 6 – Centralizator al interconectărilor

MVA Existenți Nou An

Ucraina 1107

R. Moldova 1352 1287 2023

Ungaria 2394

Bulgaria 4705

Serbia 1349 2574 2017

Simulările SEN presupun, pentru toate scenariile, că acele capacităţi de interconexiune sunt alocate pentru utilizare conform fluxurilor de energie

electrică induse de cuplarea pieţelor spot în piaţă internă de electricitate a UE.

IV.6. Infrastructura de gaze naturale

Toate scenariile presupun că investiţiile în SNT gaze naturale prin conducte şi în noi interconectări vor mări în mod semnificativ posibilităţile de comerţ şi vor diversifica sursele de gaz natural. Întăririle sunt concepute de-a lungul a doua coridoare, cel vertical (Nord-Sud) şi cel orizontal (Est-Vest). Mai specific, următoarele proiecte sunt presupuse a fi incluse în scenariu, presupunând finalizarea înainte de anul 2025:

► “Coridorul între Bulgaria şi Ungaria – Faza

1”, care este așteptat să permită accesul la

viitoarele infrastructuri majore ce trec prin

Grecia şi Bulgaria (TAP, IGB, etc) sau la

sursele din Europa Centrală.

► “Coridorul între Bulgaria şi Ungaria – Faza

2”, incluzând creşterea capacităţii Fazei 1

pentru a fi capabil să transporte gaz din

rezervele din Marea Neagră.

► Noul proiect de conductă pentru racordarea

între ţărmul Mării Negre şi coridorul de

transport care leagă interconexiunile cu

Ungaria şi Bulgaria.

► Dezvoltări suplimentare pentru a creşte

capacitatea de transport ce racordează

zona offshore din Marea Neagră cu pieţele

naţionale şi straine.

► Extinderea şi modernizarea capacităţilor de

stocare a gazelor sunt incluse în scenarii.

IV.7. Alimentare centralizată cu căldură

Toate scenariile, cu excepţia unei senzitivități, presupun o implementare efectivă a programului de alimentare centralizată cu căldură, ce include reabilitarea şi modernizarea reţelei de alimentare centralizată cu căldură. Evoluţia numărului de consumatori deserviţi de sistemul de alimentare centralizată cu căldură depinde în mare măsură de eficiența modernizării reţelei, care include reducerea pierderilor în distribuţia de căldură.

Premisele din scenariu pornesc de la raportul prezentat de România cu privire la implementarea Articolului 14 din Directiva privind Eficienţa Energetică, în particular de la Scenariul S1 specificat şi cuantificat în acest raport. Acest scenariu prevede o evoluţie moderată a cererii, dar o dezvoltare semnificativă a capacităţilor eficiente de cogenerare, care sunt identificate în model ca centrale cu ciclu mixt abur-gaze cu cogenerare.

Pagina 38 din 48

Dezvoltările reţelelor în acest scenariu sunt prevăzute pentru un orizont de timp puțin după 2020, dar sunt aşteptate să crească după 2020 şi să atingă niveluri mai ridicate după 2025, ca urmare a

unui ritm moderat de creştere. Se presupune, de asemenea, că preţurile în alimentarea centralizată cu căldură sunt definite astfel încât să recupereze investiţiile sporite în reţele.

IV.8. Date privind cogenerarea

Investiţia în producerea combinată şi simultană a energiei electrice este endogenă în model. Politica de sprijin a producerii în cogenerare este inclusă în scenariu ca o subvenţie pe unitatea de electricitate produsă în centrale de cogenerare eficiente. Eficienţa este calculată pe tehnologie (tip de centrală), pe baza proiecţiilor modelului pentru fiecare scenariu, prin aplicarea formulării

matematice sugerate de CE în liniile directoare în jurul Directivei privind Cogenerarea. Nivelul subvenţiei pentru cogenerare este presupus a scădea gradual în timp. În ciuda acestei scăderi, cogenerarea este de asemenea promovată în contextul fiecărui scenariu prin cererea de caldură şi abur şi preţurile ETS.

IV.9. Potențialul de energii regenerabile (SRE)

Resursele regenerabile ale României sunt diverse şi semnificative. Datele privind potenţialul SRE sunt bazate pe studii specifice, fie comandate de E3M în contextul diferitelor proiecte pentru CE (de exemplu, studii efectuate de ECN, DLR, Observer ș.a.), fie culese din literatură. Potenţialul de SRE este înțeles ca posibilităţi de investiţii noi, fezabile tehnic din toate perspectivele (de mediu, local, utilizare teren, infrastructură) şi economic (dar în mod necesar recomandabile economic într-o dezvoltare cu costuri minime a SEN). Potenţialul este presupus a evolua în timp, pe măsură ce se

dezvoltă noi posibilităţi de tehnologie şi infrastructură. Resursele solare şi eoliene sunt împărţite în clase, în funcţie de intensitatea resursei energetice, măsurate ca factor de capacitate (procent din an în operare la capacitate nominală). Resursele eoliene sunt împărţite în onshore şi offshore iar panourile fotovoltaice sunt împărţite în instalaţii montate pe pământ şi instalaţii montate pe acoperiş. Tabelul 7 sumarizează datele asumate pentru potenţialul SRE şi este comun tuturor scenariilor.

Tabel 7 – Potențialul maxim al investițiilor cumulate, în 2015, plus față de capacitatea existentă

(în MW) Până în 2030 Până în 2050

Eolian onshore 10606 12084

Eolian offshore 3115 3500

Solar PV montate în teren 15971 19476

Solar PV pe acoperiș 31593 35481

Hidro - lacuri 709 798

Hidro de-a lungul râului 3071 3195

Hidro prin pompaj 1361 1361

Geotermal 41 63

Potenţialul maxim de biomasă şi utilizare a deşeurilor pentru scopuri de bioenergie este, de asemenea, estimat folosind sursele menţionate mai sus şi, în plus, datele produse în proiectele de cercetare cu participarea E3M (de exemplu Biomass Future). Potenţialul biomasei depinde de resursele forestiere disponibile pentru bioenergie

la valori atrict controlate, care nu cauzează efecte adverse asupra emisiilor de GES prin despăduriri, de reziduurile din agricultură şi de noile culturi energetice. Cele din urmă sunt clasificate în model în cateva categorii de materie primă, incluzând trestie de zahăr, culturile energetice pentru seminţe și lignoceluloză.

Pagina 39 din 48

Materia primă lignocelulozică este clasificată ca materie solidă de tip biomasă în model. Acest potenţial este adăugat potenţialului de lemn şi deşeuri lemnoase, care depinde de activitatea forestieră şi, în general, nu creşte în viitor. Restricţiile de dezvoltare a culturilor energetice includ legislaţie privind ILUC, evitarea efectelor adverse ale utilizărilor non-energetice a biomasei şi asupra disponibilităţii terenurilor. Dezvoltarea culturilor energetice este endogenă în model şi depinde de contextul scenariului. Disponibilitatea resurselor de deşeuri, împărţite în cateva categorii, este proiectată în viitor ca depinzând de evoluţia

sectorului în care se generează deşeurile. În general, disponibilitatea deşeurilor ca resurse poate scădea pe măsură ce procese mai complexe de reciclare sau tehnologii de management al deşeurilor mai performante sunt adoptate. Producerea de biocarburanţi pentru utilizarea în sectorul transporturio lor (fie pentru amestec, fie pentru înlocuire) şi comerţul cu biocarburanţi sunt endogenă modelului şi diferă funcţie de scenariu. Tehnologiile de conversie se dezvoltă de asemenea endogen, realizând un progres de tip learning-by-doing, funcţie de contextul scenariului.

Tabel 8 – Potențialul maxim din biomasă și deșeuri menajare destinate consumului anual

(mii tep) 2020 2030 2050

Deșeuri solide 101 159 256

Gaze reziduale 8 24 52

Biogaz 59 184 391

Biomasă solidă 698 1619 3144

Bio-lichide 24 102 217

Ipotezele privind disponibilitatea terenurilor sunt sumarizate în Tabelul 9:

Tabel 9 – Disponibilitatea terenului pentru materii prime bioenergetice

2020 2030 2050

Teren arabil disponibil pentru producția de culturi în biomasă în mii ha 1704 2752 2972

Randament teren (tone/ha)

Culturi de amidon (grâu) 3.8 4.2 5.1

Culturi de zahăr (sfeclă de zahăr) 15.0 17.7 21.6

Culturi oleaginoase (floarea-soarelui / semințe de rapiță) 1.2 1.3 1.6

Culturi anuale lignoceluloză 6.5 7.4 9.4

Culturi lignoceluloză perene 11.2 12.1 13.9

IV.10. Sprijinul pentru energii regenerabile

Modelul foloseşte conceptul de tarife feed-in echivalente pentru a simula o varietate de scheme de sprijin pentru SRE. Schemele de obligaţii SRE sau certificatele verzi sunt incluse în mod diferit în model. În general, se presupune, pentru majoritatea scenariilor, că tarifele echivalente feed-in sunt retrase/anulate după 2016. Pentru panourile fotovoltaice se presupune că net metering (contorizarea energiei nete schimbate de consumator cu rețeaua) se va dezvolta.

Contorizarea netă este o subvenţie indirectă, dat fiind că permite consumatorilor de electricitate să compenseze sume din factura de electricitate fără producerea din sursele solare simultană cu consumul. Contorizarea netă este tehnic dificil de aplicat în toate instalaţiile ce utilizează potenţialul solar iar beneficiul este mult mai mic decât al tarifelor de tip feed-in. Astfel, o valoare mică dar nenulă este folosită pentru tariful echivalent feed-in pentru panourile fotovoltaice (Tabelul 10).

Pagina 40 din 48

Tabel 10 – Centralizator al premiselor legate de susținerea pentru SRE

Tarif garantat sau echivalent în €'13/MWh

Scenariul R Scenarii P2030, POPT Scenariul P3050 Senzitivitate P3050MH

2016 2020 2030 2050 2020 2030 2050 2020 2030 2050 2020 2030 2050

Hidro 107 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Eolian terestru 78 0 0 0 0 50 5 0 50 5 0 66 5

Eolian maritim 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Solar PV 142 21 30 0 15 50 10 0 50 10 0 42 10

Deșeuri solide 92 0 0 0 0 41 0 0 41 0 0 71 0

Deșeuri gazoase 89 0 0 0 0 42 0 0 42 0 0 71 0

Biogaz 149 0 0 0 0 42 0 0 42 0 0 72 0

Biomasă solidă 149 0 0 0 0 42 0 0 42 0 0 72 0

Bio-lichid 113 0 0 0 0 42 0 0 42 0 0 72 0

IV.11. Pierderi în reţele

Pierderile în reţele sunt estimate pentru reţelele electrice, conductele de gaz şi reţelele de alimentare centralizată cu căldură. Istoric, procentele de pierderi au fost mai ridicate decât media din UE, în special pentru energia electrică şi energia termică. Motivele sunt în principal tehnice (infrastructură veche), dar şi comerciale.

Pentru proiecţia în viitor, se desfăşoară investiţii pentru a moderniza infrastructura, deci pentru a reduce pierderile. Pierderile comerciale au fost

reduse considerabil în ultimii ani şi se presupune că vor fi eliminate în viitor.

Pierderile în reţeaua de gaze sunt mai aproape de media UE decât în cazul rețelelor electrice şi de energie termică. Prin urmare, progresul este presupus a fi limitat. Pe de altă parte, reducerea pierderilor de energie electrică pe termen lung este considerată semnificativă, deși fără atingerea nivelurilor cele mai avansate pe plan mondial. Tabelul 11 sumarizează premisele legate de pierderile în reţele.

Tabel 11 – Pierderi în rețea

2015 2020 2030 2050

Pierderi în rețeaua de înaltă tensiune 2.2% 2.0% 1.7% 1.0% Pierderi în rețeaua de medie tensiune 4.3% 4.1% 3.5% 2.4% Pierderi în rețeaua de joasă tensiune 16.3% 15.4% 13.7% 10.2%

Pierderi de distribuție a aburului 2.4% 2.4% 2.4% 2.4%

Pierderi de distribuție a căldurii 24.1% 22.1% 16.6% 11.1%

Pierderi de distribuție a gazelor 2.6% 2.2% 1.3% 0.7%

IV.12. Posibilităţi de producţie de energie primară

Dezvoltarea producţiei indigene de huilă şi lignit depinde de cerere, care este endogenă în model şi variază de la un scenariu la altul. Aspectele economice ale producţiei de electricitate pe bază de lignit şi huilă față de alte surse depind de preţurile ETS şi de preţurile internaţionale ale gazului natural. Nu sunt luate în considerare limitări ale resurselor locale de lignit şi huilă, deoarece cererea scade în timp.

Majoritatea eforturilor au fost dedicate studierii potenţialului economic al producţiei domestice de petrol şi gaze în contextul diferitelor scenarii de preţuri ale combustibililor. Menţinerea şi dezvoltarea producţiei domestice solicită investiţii semnificative. Economicitatea acestor proiecte depinde în mod critic de competitivitatea producţiei indigene relativ la preţurile de import. Motivul este că investiţiile pentru a creşte

Pagina 41 din 48

producţia şi a creşte ratele de recuperare în puţurile existente de petrol şi gaze, precum şi investiţiile pentru a dezvolta producţia de gaze offshore sunt semnificative. Viabilitatea lor economică nu este posibilă dacă preţurile de import pentru petrol şi gaze rămân persistent sub un nivel coborât.

După realizarea calculelor economice, nivelul limită pentru preţuri este cu greu atins în scenariul cu preţuri scăzute la petrol şi gaze. Prin contrast, preţurile mondiale, luate în considerare în scenariul central şi de preţuri ridicate, sunt suficiente pentru rentabilitatea investiţiilor atât onshore cât şi offshore. În mod evident, scenariul de preţuri ridicate oferă o asigurare mai solidă decât scenariul central de preţuri. Sub semnul îndoielii este dacă exploatarea zăcămintelor offshore din Marea Neagră poate începe puțin înainte, sau după 2025. Scenariul optim presupune

ca întregul efort este desfășurat pentru a furniza suficientă certitudine investiţiei, pentru a permite exploatarea înainte de 2025. Se presupune, de asemenea, că nu numai proiectul Domino, dar şi o serie de proiecte consecutive de producţie de gaze naturale ar putea să se dezvolte în Marea Neagră, date fiind resursele vaste

2. Exploatarea

potenţialului hidrocarburilor neconvenţionale nu este inclusă în scenariu, din cauza incertitudinilor ce inconjoară acest potenţial şi problemei acceptanţei sociale.

Pentru hidrocarburi convenţionale, trei cazuri de grafice de producţie au fost studiate, depinzând de preţurile mondiale ale combustibililor fosili. Cazul de producţie minimă a fost reţinut pentru scenariul de preţuri scăzute. Proiecţiile identifică producţia pe câmpuri atât offshore cât şi onshore. Tabelul 12 sumarizează graficele de producţie de hidrocarburi.

Tabel 12 – Proiecții legate de producția de petrol și gaze în trei cazuri ale prețurilor mondiale ale combustibililor fosili (GWh de combustibil exprimat în putere calorifică inferioară)

Proiecție maximă

2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Gaz (GWh) 98781 85765 121962 89381 65424 74983 64764 61233 Petrol (GWh) 52880 38930 26674 21787 17646 16229 13315 13315

Țiței 51550 37951 26003 21238 17202 15821 12979 12979 Materie primă 1331 980 671 548 444 408 335 335

Proiecție minimă

2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Gaz (GWh) 98781 85765 61793 47931 19006 14814 0 0 Petrol (GWh) 52880 38930 26674 21787 17646 2915 0 0

Țiței 51550 37951 26003 21238 17202 2841 0 0 Materie primă 1331 980 671 548 444 73 0 0

Proiecție intermediară

2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Gaz (GWh) 98781 85765 61793 108100 60455 61233 74983 64764 Petrol (GWh) 52880 38930 26674 21787 17646 16229 13315 13315

Țiței 51550 37951 26003 21238 17202 15821 12979 12979 Materie primă 1331 980 671 548 444 408 335 335

IV.13. Surse ale datelor de intrare în activitatea de modelare

Datele de intrare includ informații despre: centrale electrice; interconectori pentru energie electrică și gaze; locuințe și clădiri; sectoare industriale; activitatea din sectorul de transport, moduri de transport și flota de transport; potențial de producție a combustibililor fosili primari; potențialul SRE pe tip de tehnologie; altă infrastructură de furnizare a energiei; încălzire centralizată; cogenerare etc. Fișierul de date de intrare include, de asemenea, o proiecție

macroeconomică, demografică și sectorială de bază pentru România în perspectiva anului 2050, precum și serii cronologice lungi ale datelor anterioare.

În ceea ce privește sursa datelor, proiecția cu privire la populație și PIB este corelată cu proiecția inclusă în Raportul privind Îmbătrânirea Populației (Ageing Report) din 2015. Ministerul Energiei a validat datele incluse în chestionar. Statisticile

Pagina 42 din 48

privind balanța energetică au ca sursă baza de date Eurostat, care este identică cea a Agenției Internaționale pentru Energie (IEA).

Dat fiind că bazele de date sunt revizuite în permanență pentru anii anteriori și actualizate, setul de date pentru balanțele energetice, utilizat în cele mai recente scenarii ce privesc România, se bazează pe un extras realizat în iunie 2015. Datele au fost corectate pentru a elimina inconsecvențele și pentru a fi puse în formatul utilizat de model, folosind o rutină specială, care face parte din modelul PRIMES. Ele acoperă integral intervalul 1995-2013, inclusiv.

Informații parțiale au fost colectate până la finele lui 2015 pentru 2014, în special pentru consumul de energie electrică și gaz natural în formă agregată. Statisticile energetice lunare provenite de la Eurostat au fost colectate pentru 2014 și primele 10 luni din 2015, pentru cererea agregată de energie electrică și gaz natural. A fost necesară estimarea datelor complete pentru 2015, cu ajutorul unor tehnici econometrice și de analiză de tendințe, specifice modelului PRIMES. Ulterior, PRIMES a utilizat setul de date actualizat pentru a calibra parametrii și a fi capabil să reproducă în măsură cât mai adecvată datele pentru 2015 ca date de ieșire – rezultate ale modelului. Aceasta este procedura standard pentru setarea simulărilor în PRIMES.

Actualizarea setului de date include, de asemenea, datele macroeconomice și pe cele privind activitățile sectoriale pentru anii anteriori. Toate datele provin de la Eurostat, actualizate pentru anul 2014. Pe baza lor a fost realizată reestimarea anului 2015.

Folosind datele pentru activități sectoriale pentru anii anteriori și combinând cele mai recente prognoze de la ECOFIN și FMI pentru tendințele pe termen scurt ale economiei românești, proiecțiile privind creșterea economică și activitățile sectoriale au fost revizuite până în 2020. Proiecțiile macroeconomice și de activități sectoriale pe termen lung se bazează pe Raportul din 2015 privind Îmbătrânirea al EESC.

Informațiile privind prețurile naționale și internaționale ale combustibililor și taxele aferente se bazează pe date ce acoperă anul 2014 și aproape integral anul 2015. Sursele de date sunt Eurostat, IEA, DG-TAXUD, proiecțiile din modelul PROMETHEUS și baza de date a observatorului

intern al CE. Informații suplimentare privind prețurile energiei electrice și ale gazelor naturale pe sectoare de consum au fost colectate dintr-o varietate de surse, incluzând rapoarte ale reglementatorilor, anunțuri ale guvernelor, rapoarte ale terților și altele. Defalcarea detaliată a prețurilor pe sectoare de consum a fost verificată prin comparație cu mai multe tipuri de prețuri agregate disponibile pe Eurostat. Datele din balanțele ENERDATA au fost folosite în același scop, ele furnizează informație despre prețuri doar în formă agregată. Revizuirea datelor privind prețurile a privit anul 2014 și estimarea pentru anul 2015. Ministerul Energiei a analizat și a validat datele privind prețurile și fiscalitatea.

Informațiile cu privire la centralele electrice de toate tipurile, inclusiv cele pe bază de SRE – disponibilitate, scoatere din funcțiune, dezafectare, noi construcții, etc – au fost colectate pentru perioada de până la finele lui 2015, iar pentru centralele în curs de construire sau investiții confirmate, până în 2020. Informațiile au fost extrase din baza de date Platts World Electricity Power Plants, dar detalii tehnice suplimentare au fost, de asemenea, colectate și verificate din diverse surse publice, precum ENTSOE, Transelectrica și companiile producătoare de energie electrică.

Perioada de până la finele anului 2015 a fost acoperită și pentru informații privind schemele de sprijin pentru SRE.

Datele privind noile construcții aferente infrastructurii de conectare pentru energie electrică și gaze se bazează pe informațiile ENTSOE și ENTSOG. Au fost incluse în setul de date PRIMES marea majoritate a proiectelor de intrastructură aferente planurilor de dezvoltare pe 10 ani, disponibile la finele lui 2015. Ministerul Energiei a furnizat o listă actualizată și validată a proiectelor de interconectare și a datelor lor de intrare în funcțiune.

O altă sursă de date este publicația Oil and Gas Journal, pentru proiecte din sectorul petrolului și al gazelor naturale – de exemplu, capacitățile de rafinare și utilizarea lor, inclusiv date privind proiectele de explorare a gazului natural anunțate de autoritățile guvernamentale, agenții sau companii. Informații privind planuri și costuri de exploatare a rezervelor de țiței, huilă și lignit nu sunt disponibile public. Baza de date a utilizat estimări bazate pe rapoarte de consultanță și a

Pagina 43 din 48

utilizat estimări realizate de modelatori bazate pe analogii cu cazuri pentru care există mai multe informații.

Versiunea actuală a modelului analizează anul 2015 ca an de calibrare a modelului. Modelul este, de asemenea, calibrat la statisticile pentru anii 2010 și 2005, pentru care era disponibil un set complet de date. Calibrarea pentru 2015 este mai dificilă, deoarece setul complet de date statistice nu a fost disponibil pentru acest an la momentul realizării modelării. Astfel, calibrarea s-a bazat pe estimarea datelor pentru 2015 folosind tehnici econometrice și tehnici de extrapolare; setul de date pentru 2014 nu era disponibil complet la momentul realizării estimării (finele lui 2015). Prin urmare, setul actual de date pentru 2015 reprezintă o aproximare a statisticilor reale. La nivelul lunii august 2016, erau disponibile informații suplimentare pentru 2015, dar nu încă întreg setul de date.

Anumite statistici esențiale utilizate de model nu au fost actualizate de Eurostat, cum ar fi datele de cogenerare (ultimele informații sunt din anul 2010 și nu în formatul complet furnizat de Eurostat pentru anii precedenți), defalcarea detaliată pentru biomasă, activitatea industrială exprimată sub formă de volum (unități fizice) și altele. Actualizarea acestor date necesită sondaje de teren, care nu sunt prevăzute în acest studiu.

În ce privește emisiile de GES, baza de date a modelului folosește datele Convenției Cadru a ONU

cu privire la Schimbările Climatice (UNFCCC), în ultima versiune disponibilă. Modelul a aplică o procedură de reconciliere a datelor privind emisiile cu cele calculate folosind balanțele energetice Eurostat. Această procedură a fost agreată cu DG Clima. Emisiile sunt împărțite între sectoarele ETS și non-ETS pe baza unei înțelegeri cu DG CLIMA cu privire la metodologie.

Din motive tehnice și din cauza lipsei de timp, anul 2015 a rămas anul de calibrare a modelului. Calibrarea sau estimarea datelor pentru 2016 nu a fost fezabilă în acest proiect. Modelul merge direct la anul 2020, care este, în esență, primul an de proiecție completă al modelului. Proiecțiile pentru anii între 2015 și 2020 se bazează pe tehnici de interpolare.

Suita de modele PRIMES este un instrument de simulare, care proiectează situația de ansamblu a sectoarelor energetic, de transport și privind schimbările climatice pentru UE și pentru fiecare stat membru în parte, cu anumite condiționalități și sub premisa implementării anumitor politici. Proiecțiile se referă la anii de la 2020 la 2050, pe o bază cincinală. Toate politicile și schimbările din anii intermediari sunt luate în calcul, inclusiv pentru infrastructură, anii de punere sau repunere în funcțiune a centralelor electrice, etc. Proiecțiile pentru anii intermediari până în 2030 au fost realizate prin interpolare, pe baza celor cincinale.

Pagina 44 din 48

V. METODOLOGIA TESTELOR DE STRES

V.1. Testul de stres asupra sectorului energiei electrice

Estimarea vulnerabilităților sistemului electroenergetic (SEN) la impactul variabilităților climatice, ce afectează în mod recurent Bazinul Fluviului Dunărea

Un impact major al schimbărilor climatice este legat de disponibilitatea apei, sporirea variabilității hidrologice și sporirea temerilor privind deficitul de apă și seceta.

În februarie 2010, a fost semnat documentul Danube Declaration

3, iar în 2012 a fost elaborată o

Strategie de Adaptare Climatică pentru Bazinul Fluviului Dunărea (BFD), vizând asigurarea unei înțelegeri comune a viitorului impact al schimbărilor climatice asupra resurselor de apă și măsuri de adaptare adecvate între statele riverane. Conform Strategiei privind Adaptarea la Schimbările Climatice

4, pentru următoarele

decenii, zonele de Sud și Est ale BFD vor înregistra o scădere a gradului de disponibilitate a surselor de apă și a nivelului de precipitații. În zonele de Nord și Vest nu sunt proiectate astfel de tendințe, ci dimpotrivă este preconizată o ușoară creștere. Regiunea Carpatică, în special zonele de sud ale Ungariei și României, Serbia, Bulgaria și regiunea Delta Dunării, se preconizează că se vor confrunta cu secete severe și stres hidrologic, ce vor duce la un deficit de apă. Așadar, este esențială studierea vulnerabilității sistemului energetic european și mai exact a statelor riverane Dunării, raportat la impactul climatic.

În ultimele decenii, hidroenergia în România a reprezentat cea de-a doua sursă ca pondere în mixul energiei electrice, după combustibilii fosili

5.

Conform celei mai recente perspective a Comisiei Europene

6, importanța hidroenergiei, corelată cu

energia nucleară, va spori în viitor. După anul 2025, aceste tehnologii vor acoperi o parte importantă a cererii de energie electrică. Majoritatea centralelor hidroelectrice ale României sunt situate de-a lungul BFD și exista un consens cu privire la riscul apariției deficitului de apă și a secetei, nivelul producției de hidroenergie fiind astfel extrem de afectat. Mai mult sau mai puțin, la același risc sunt supuse, simultan și hidrocentralele din Ungaria, Bulgaria și Serbia. Pentru Serbia, acest lucru va genera mai mult stres în sistem, deoarece grupurile hidroelectrice acoperă 33% din cererea de energie electrică.

În plus, secetele probabile și lipsa disponibilității apei vor afecta, de asemenea, procesul de producție a energiei nucleare, întrucât unitățile nucleare sunt situate în proximitatea fluviilor, mărilor sau a altor cursuri mai mari de apă, pentru a capta apa în vederea răcirii. Mai exact, nu numai centrala nucleară de la Cernavodă din România utilizează pentru sistemul de apă pentru servicii esențiale (ESWS) apa din Canalul Dunăre-Marea Neagră, dar și centralele nucleare de la Paks (Ungaria) și Kozloduy (Bulgaria) sunt conectate prin canale la cursul Dunării. În cazul unor resurse hidraulice insuficiente, reactoarele nucleare trebuie fie decuplate periodic, fie forțate să funcționeze la niveluri de producție reduse.

Limitarea disponibilității apei va afecta și disponibilitatea anumitor centrale ce funcționează pe bază de lignit, ce depind de Fluviul Dunărea pentru alimentarea cu apă, dar într-o măsura mai redusă.

Centralele de tip CCGT pe gaze pot înregistra o reducere a randamentului dacă sunt expuse la valuri de căldură. Într-una din variantele testului de stres, ținând cont de efectele valurilor de căldură, a fost presupus un impact al caniculei asupra eficienței energetice a centralelor CCGT.

Premisele privind limitările hidrologice și impactul acestora asupra disponibilității centralelor ce produc energie sunt următoarele:

► Disponibilitatea apei pentru generarea de

hidroenergie se presupune ca va urma

tendința nivelului de precipitații; scăderea

nivelului de precipitații vara cu până la 25-

45% pentru Bazinul Mijlociu al Fluviului

Dunărea (BMFD), 5-15% pentru Bazinul

Inferior al Fluviului Dunărea (BIFD) și

utilizarea statisticilor naționale referitoare

la modificările relative ale potențialului

mediu brut anual privind producția de

energie electrică în centrale hidroelectrice,6

► Creșterea temperaturii ambiante medii pe

timp de vară cu 2oC pentru BIFD și cu 1

oC

pentru BMFD7 8

Pagina 45 din 48

► Exemplu: seceta din 2003 din România,

când a fost necesară închiderea pentru circa

o lună a centralei nucleare de la Cernavodă

(7024 ore de funcționare, în timp ce nivelul

anual mediu al orelor de funcționare este de

7866)9. Timp de 624

10 de ore, centrala a fost

decuplată din cauza nivelului scăzut al

cursului Dunării. De asemenea, în același

an, producția de energie electrică în

centrale hidroelectrice din România a scăzut

cu 20%, comparativ cu nivelul anual mediu

din ultimul deceniu.

România face parte atât din BIFD cât și din BMFD, însă majoritatea centralelor hidroelectrice din România sunt amplasate în BIFD. Ținând cont de aspectele menționate de faptul că într-un test de stres sistemul trebuie observat în condiții solicitante, a fost adoptată ipoteza mai „pesimistă” după care resursele hidraulice vor scădea cu 15% pe timpul lunilor de vară. Pentru Ungaria, care are o capacitate instalată de numai 57 MW în centrale hidroelectrice, este prognozată o scădere cu 25% a nivelului producției aferente, deoarece întreg teritoriul ungar este situat în zona BMFD. Pentru Serbia a fost luată în calcul o scădere cu 25% a nivelului de disponibilitate a apei, iar pentru Bulgaria cu 15%.

Pentru disponibilitatea limitată a centralelor nucleare, din cauza nivelului scăzut al apei, au fost utilizate datele aferente cazului de secetă din 2003, cu extrapolare, în baza limitării presupuse a volumului de apă. Astfel, centralelor nucleare din România și Bulgaria au fost „obligate” să-și întrerupă funcționarea timp de 475 de ore, iar cele din Ungaria timp de 792 de ore. Dat fiind că centralele pe bază de cărbune și lignit necesită un volum redus de apă și majoritatea nu sunt dependente de Bazinul Fluviului Dunăre pentru serviciul de alimentare cu apă, în cadrul testului de stres standard, nu a fost luată în considerare nici o limitare cu privire la disponibilitatea apei. În varianta ce presupune seceta combinată cu valuri de căldură, a fost presupuse pierderi de 0,32%

11

din producția de energie electrică la creșterea cu 1°C a temperaturii aerului – de exemplu, pentru o zi cu o creștere medie a temperaturii ambiante egală cu 15°C, scăderea gradului de disponibilitate la nivelul centralelor electrice este de 5%. În cadrul aceluiași scenariu, pentru centralele cu ciclu combinat pe bază de gaze (CCGT), a fost presupus

că o creștere a temperaturii ambiante cu 1oC duce

la o scădere cu 0,41%12

a puterii maxime.

Incluzând toate aspectele menționate, a fost efectuat un test de stres pentru SEN, analizând anii 2020, 2025 și 2030. A fost utilizată versiunea extinsă a modelului de furnizare PRIMES (PRIMES-IEM), care este un algoritm complet de alocare a unităților în mod autonom, utilizat pentru statele EU28 în paralel și care ține cont de interconectări (inclusiv cu statele din afara UE). A fost presupus că în zilele de vară și în cele aferente unei singure luni de primăvară (mai), resursele de apă sunt limitate, reducând astfel volumul maxim de energie hidro disponibilă. A fost inclusă în model o limită superioară suplimentară pentru producția de energie electrică în centrale hidroelectrice, utilizând datele pentru gradul redus de disponibilitate a apei.

De asemenea, din cauza secetei, centralele nucleare din România, Bulgaria și Ungaria au fost „obligate” să își reducă nivelul maxim de producție. Pentru Serbia, s-a presupus că din cauza deficitului de apă, sporește necesitarea unor importuri de energie electrică și că scade capacitatea de export de energie electrică.

Aceste simulări au fost menite să indice eventuale vulnerabilități, prin forțarea sistemului energetic până la limită. A fost luată în calcul şi producţia centralelor eoliene la un nivel scăzut. În baza rezultatelor acestor simulări și prin utilizarea indicatorului de probabilitate a pierderii de sarcină, au fost cuantificate rezultatele testului de stres. Au fost efectuate simulări pentru anii intermediari: 2020, 2025 și 2030. Contextul simulării a fost dat de Scenariul de Referință, ceea ce înseamnă că necesarul de energie electrică, disponibilitatea capacității energetice și capacitățile de interconectare au fost cele proiectate în scenariul de referință pentru cei trei ani analizați.

Modelul PRIMES-IEM a realizat proiecții pentru 2020, 2025 și 2030 cu privire la:

► Programarea centralelor electrice

► Mixul de producție

► Prețurile marginale de sistem

► Achiziționarea de STS și rezerve

► Fluxuri de interconectare

► Posibila reducere a sarcinii.

În alte variante ale testului de stres, proiecția aferentă indicatorilor de mai sus diferă de cea din Scenariul de Referință. Evaluarea impactului s-a

Pagina 46 din 48

bazat pe comparațiile cu proiecția din Scenariul de Referință. Comparația a furnizat informații privind:

► Deconectarea consumatorilor, utilizată

pentru evaluarea impactului social și

economic

► Costuri diferențiale pentru consumatori,

utilizate pentru evaluarea impactului social

și economic

► Emisiile de gaze cu efect de seră

diferențiate, raportate la producția de

energie electrică, utilizate pentru evaluarea

impactului de mediu

► Diferențe cu privire la STS și rezerve, pentru

evaluarea impactului privind fiabilitatea

sistemului

► Impactul diferențiat asupra comerțului cu

energie, utilizat pentru evaluarea impactului

asupra pieței de energie și asupra securității

furnizării

► Impactul diferențiat asupra utilizării

centralelor care implică investiții masive de

capital, de exemplu, hidroenergie, energie

nucleară și altele, utilizat pentru evaluarea

impactului asupra investițiilor.

Este posibil ca disponibilitatea limitată a apei să fie combinată cu valul de căldură pe timpul verii, cu impact asupra necesarului de energie electrică pentru aerul condiționat. A fost estimat acest impact asupra cererii utilizând funcțiile de corelare statistică dintre numărul de zile-grade de răcire (cooling degree-days) și cererea de aer condiționat, actualizate ca parte a bazei de date a modelului PRIMES. Astfel, a fost rulată o variantă suplimentară a testului de stres, în care cererea de energie electrică sporește și crește și profilul sarcinii, reflectând o majorare a cererii de aer condiționat. Astfel, modelul PRIMES-IEM a fost rulat pentru cei trei ani diferiți, cu scopul de a realiza proiecții și de a obține informațiile descrise anterior.

V.2. Testul de stres al sectorului de gaze naturale

Modulul PRIMES privind furnizarea de gaze oferă proiecții pentru importurile de gaze în funcție de țara de origine, modul de transport (conductă sau GNL) și rută, precum și evoluția prețurilor gazelor pentru consumatorii de energie până în 2050, în etape cu durata de câte cinci ani fiecare. Modelul pentru gaze analizează relațiile dintre resursele de gaze, infrastructură și gradul de concurență de pe piețele de gaze din zona eurasiatică și evaluează impactul asupra importurilor de gaze și prețurile plătite de consumatori în fiecare stat membru al UE.

Modelul pentru gaze simulează concurența dinamică de pe piață, ce acoperă întreaga zona eurasiatică și piața globală de GNL și reprezintă în detaliu infrastructura de gaze actuală și viitoare a fiecărui stat membru, precum și producătorii importanți de gaze din zonele Eurasia, Orientul Mijlociu și Africa de Nord. Exploatarea infrastructurii și fluxurile de gaze aferente sunt constrânse de un sistem fizic ce constă în conducte, terminale de GNL, depozite de înmagazinare subterană a gazelor, instalații de lichefiere și sonde de extracție a gazelor. Modelul reprezintă diferiții „agenți” care participă la piață și care se află în concurență pentru acces la infrastructura de gaze și pentru furnizarea de gaze către consumatori, cei din urmă fiind receptivi la

modificările de preț. Modelul analizează structura de oligopol a pieței de gaze naturale, care include imperfecțiunile pieței, permițând astfel adoptarea de diferite premise cu privire la nivelul concurenței și le integrarea pe piața internă de gaze a UE (de exemplu, extinderea rețelelor de transport, conducte cu flux bidirecțional sau terminale de regazificare).

Cererea este exogenă modelului pentru gaze, fiind derivată din PRIMES pentru sistemul energetic și se bazează pe proiecții în contextul Scenariului de Referință rulat pentru România în acest proiect. Modelul captează variația sezonieră a cererii de gaze prin reprezentarea a șase zile tipice pe an. La nivel de sistem, cererea de gaze derivă din agregarea curbelor de cerere sezonieră specifice fiecărui sector și tip de utilizare și este, de asemenea, derivată din modelul PRIMES. Premisele modelării includ un plan de investiții foarte detaliat, în special pentru noua infrastructură de furnizare a gazelor, ce rezultă din cele mai recente planuri de investiții ENTSOG și din proiectele PCI ale UE; procesarea acestor informații și coroborarea lor cu informațiile de la nivel de companii au permis analiza posibilelor întârzieri și modelarea probabilității de implementare a fiecărui proiect de infrastructură în parte. Fluxurile inter-regionale de gaze au fost derivate din

Pagina 47 din 48

utilizarea rețelei de transport al gazelor, ce constă în conducte de înaltă presiune și rute maritime pentru GNL. O reprezentare simplificată a sistemului fizic de conducte de gaze naturale a fost utilizată pentru a stabili transferurile inter-regionale actuale și posibile, permițând transferul efectiv de la producători (sursa de alimentare) către consumatorul final. Modelul permite, de asemenea, utilizarea conductelor de tranzit și a fluxurilor inverse de gaze în cazul conductelor bidirecționale.

În prezent, România este un importator net de gaze naturale din Rusia prin Ucraina. În ultimii ani, importurile nete de gaze au scăzut semnificativ, de la circa 2,5 mld m

3 în 2010 la 1,5 mld m

3 în 2014, în

timp ce datele actualizate aferente noului Scenariul de Referință pentru 2016 al UE indică importuri nete de gaze de mai puțin de 1 mld m

3 în 2015, ca

urmare a scăderii cererii și a producției indigene constante. Scenariul de Referință al UE pentru 2016 (SR16CE) presupune faptul că resursele de gaze recent descoperite în Marea Neagră vor fi exploatate într-o oarecare măsură și vor contrabalansa reducerea proiectată a câmpurilor mai vechi onshore de exploatare a gazelor din România. Așadar, necesarul României privind importul de gaze este prognozat a rămâne relativ limitat în perioada 2020-2050. România este interconectată cu statele vecine. Proiecțiile privind infrastructura de gaze sunt descrise în secțiunea precedentă.

Testele de stres din sectorul de gaze, specificate de către CE și ENTSO-G

13, pot fi reprezentate cu

modelul PRIMES Gaz Natural prin intermediul simulării scenariilor alternative pentru 2020, 2025 și 2030. Concret, au fost implementate scenariile care presupun o întrerupere completă a alimentării cu gaze pe ruta din Ucraina pentru intervale de șase luni, iarna. Modelul poate analiza, de asemenea, implicațiile evoluției alternative pentru cererea de gaze (din cauza condițiilor de vreme extremă pe timp de iarnă sau a politicilor de reducere a emisiilor de carbon) și producția internă de gaze din România (de exemplu, nivel ridicat sau redus al exploatării noilor resurse de gaze din Marea Neagră). Modelul de gaze ține cont de înmagazinarea gazelor, de posibilitatea fluxurilor inverse ș.a. în realizarea testelor de stres. Deoarece România dispune de o capacitate de înmagazinare semnificativă (3,1 mld m

3), care poate juca un rol

esențial în cazul întreruperii fluxurilor de gaze prin Ucraina, au fost validate datele pentru nivelurile de umplere a depozitelor de înmagazinare în 2015.

Modelul PRIMES pentru gaze a simulat mai multe variante, derivate din premisa conform căreia fluxurile de gaze din Ucraina către Occident sunt întrerupte pe o perioada de șase luni (iarna) și analizează implicațiile acestora asupra volumelor de gaze în deficit, asupra noilor surse de alimentare cu gaze, a prețurilor ajustate la gaze, a indicatorilor de securitate energetică și asupra alocării volumului de gaze care lipsește către sectoarele de consum. Este important de stabilit care sunt rutele de tranzit, respectiv dacă rămân funcționale sau sunt întrerupte fluxurile dinspre Ucraina spre Bulgaria. Perturbarea fluxurilor prin întreruperea tranzitului prin Ucraina se presupune a nu fi localizată numai la granițele României, ci vorbim despre o întrerupere generală a fluxurilor de gaze dinspre punctele de distribuție de gaze dinspre Ucraina spre Occident.

Modelul pentru sectorul de gaze a fost rulat în toate țările (56 în total) pentru a determina modificările fluxurilor, volumelor și prețurilor raportat la Scenariul de Referință. Modelul pentru sectorul de gaze a proiectat astfel modificări ale situației anuale intermediare privind fluxurile și prețurile la gaze pentru anii 2020, 2025 și 2030, presupunând că infrastructura și condițiile pieței în acești ani sunt cele proiectate în Scenariul de Referință. România va putea accesa gazul și fluxul invers din Bulgaria și Ungaria, prin intermediul sistemului de tranzit (de exemplu, cele trei conducte de tranzit, de la Isaccea la Negru Vodă), din 2017, precum și prin noul interconector RO-BG, inaugurat în noiembrie 2016.

România dispune de cea mai mare piață de gaze din Balcani și este statul care depinde cel mai puțin de importurile de gaze. Adăugând la acestea poziția geostrategică favorabilă, resursele recent descoperite în Marea Neagră și noile conducte de gaze bidirecționale cu Ungaria (care permit tranzitul fluxurilor de gaze dinspre vestul spre estul UE), România ar putea juca un rol definitoriu în regiune în cazul întreruperilor alimentării cu gaze ce tranzitează Ucraina. Noile interconectări bidirecționale în combinație cu utilizarea conductei ce transportă gaze din Marea Neagră au, de asemenea, o importanță majoră pentru evaluările aferente testului de stres din sectorul de gaze.

REFERINȚE

1 Öko Institut (2011), European second-hand car market analysis – 2011

2 În ceea ce privește zonele de explorare în apă adâncă în sectorul românesc al Mării Negre, există

acorduri/contracte de explorare încheiate între ANRM și producătorii interni (Romgaz și OMV Petrom), împreună cu operatori de renume internațional. Întregul potențial al hidrocarburilor este insuficient cunoscut, deoarece explorările sunt încă într-un stadiu incipient. Geologia Bazinul Mării Negre este mai favorabilă pentru resursele de gaze naturale. Descoperiri importante au fost făcute în depozitul românesc Neptun, în 2012, de către OMV Petrom și ExxonMobil, estimări ce plasează depozitele între 42 și 84 mld m

3, iar în 2015 de către

Lukoil, PanAtlantic și Romgaz, în depozitul Trident, în cazul în care depozitele vor fi confirmate de către evaluarea pentru foraj, acestea pot depăși 30 de mld m

3 de gaze naturale.

3 Danube Declaration (2010), www.icpdr.org/main/resources/danube-declaration-2010

4 ICPDR (2014), International Commission for the Protection of the Danube River, Strategia privind Adaptarea la

Schimbările Climatice

5 Eurostat (2015), ec.europa.eu/eurostat/web/energy/data/energy-balances

6 Scenariul de Referință al UE (2016), Energy, transport and GHG emissions trends to 2050

7 Van Vliet, Michelle et al. (2013), „Water constraints on European power supply under climate change: impacts

on electricity prices”, in Environmental Research Letters, vol. 3, no. 3, IOP Publishing

8 LMU Muenchen (2012), Study to provide a common and basin-wide understanding towards the development

of a Climate Change adaptation strategy in the Danube River Basin

9 AIEA (2016), Agenția Internațională de Energie Atomică, Operating Experience with nuclear power stations in

Member States

10 Nuclearelectrica (2003), Raport Anual, www.nuclearelectrica.ro/wp-content/uploads/2014/08/f49fraport

_anual_2003_-_snn_sam2.pdf

11 Rousseau, Yanick (2013), Impact of Climate Change on Thermal Power Plants. Case Study of Thermal Power

Plants in France, Faculty of Earth Sciences, University of Iceland

12 Boonnasa, Somkiat et al. (2006), “Performance improvement of the combined cycle power plant by intake air

cooling using an absorption chiller”, in Energy (31)12, pp. 2036-2046

13 CE (2014), Communication from the European Commission on the short term resilience of the European gas

system, Preparedness for a possible disruption of supplies from the East during the fall and winter 2014/2015, COM(2014) 654 final 16.10.2014