전기 요금

Electricity pricing
고압선을 통한 전기 수송

전기요금(전기요금 또는 전기요금이라고도 함)은 국가별 또는 국가 내 지역별로 크게 다를 수 있습니다.전기요금은 발전가격, 정부세 또는 보조금, CO세
2
,[1] 지역기상패턴, 송배전인프라, 다층산업규제 등 여러 요인에 따라 달라진다.
가격 또는 관세는 일반적으로 주거용, 상업용 및 산업용 연결에 따라 고객 기반에 따라 달라질 수 있습니다.

미국 에너지정보국(EIA)에 따르면, "전기 가격은 일반적으로 발전소와 전기 그리드의 건설, 재정, 유지 및 운영에 드는 비용을 반영한다."여기서 가격 예측은 발전기, 전력회사 또는 대규모 산업용 소비자가 전기 도매 가격을 합리적인 [2]정확도로 예측할 수 있는 방법이다.발전의 복잡성으로 인해 전력 공급 비용이 [3]시시각각 다르다.

일부 공익 기업은 영리 단체이며, 그 가격에는 소유주와 투자자를 위한 금전적 이익이 포함되어 있습니다.이러한 유틸리티 기업은 기존의 법적 및 규제 체제 내에서 정치적 힘을 행사하여 재정적인 수익을 보장하고 분산[4]세대 등 다른 소스와의 경쟁을 줄일 수 있습니다.

요금 구조

미국과 같은 표준 규제 독점 시장에는 전기 요금을 결정하는 다단계 거버넌스 구조가 있습니다.요율은 공공 서비스 위원회가 감독하는 규제 과정을 통해 결정된다.또한 FERC(Federal Energy Regulatory Commission)는 주 간 송전과 함께 도매 전기 시장을 감독합니다.Public Service Commission(PSC; 공공서비스위원회)는 Public Utilities Commission(PUC; 공공요금위원회)이라고도 하며 각 주 내에서 공공요금을 규제합니다.

현대 전기 그리드에 재생 에너지 분산 발전(DG)과 첨단 계량 인프라(AMI 또는 스마트 미터)를 포함함에 따라 많은 대체 요금 [5]구조가 도입되었다.현대 전력회사가 주거 요율을 구성하는 몇 가지 방법이 있다.

  • 심플(또는 고정)– 고객이 1kWh당 균일 요금을 지불하는 비율
  • 계층화(또는 단계) – 사용량에 따라 요금 변경(에너지 절약을 장려하기 위해 상승하는 경우도 있고, 사용 및 전기 공급자의 이익을 장려하기 위해 하강하는 경우도 있음)
  • 사용시간(TOU)– 시간대에 따라 요금이 다릅니다.
  • 수요율 – 소비자가 사용하는 전력의 피크 수요를 기반으로 합니다.
  • TOU 내 계층화– 하루 중 특정 시간 사용량에 따라 다른 비율
  • 계절별 요금 – 연중 시설을 사용하지 않는 요금(예: 별장)
  • 주말/공휴일 요금– 통상적인 시간대와는 다른 요금입니다.현대 공공 시설에서 제공하는 몇 안 되는 주거 요금 구조 중 하나.

단순 요금제는 소비되는 킬로와트시($/kWh)당 특정 비용을 청구합니다.계층화 환율은 일반적인 주택용 요금 프로그램 중 하나입니다.계층화 환율은 고객의 사용률이 높아질수록 높아집니다.TOU 및 수요율은 전력회사의 피크 [6]수요를 유지하고 제어하는 데 도움이 되도록 구성되어 있습니다.핵심 개념은 고객이 피크 부하 시간에 전력을 사용하기 위해 더 많은 비용을 청구하는 것을 억제하는 것입니다.역사적으로, 최고점은 모든 섹터가 전기를 사용하는 낮이기 때문에 밤에는 요금이 미미했다.수요 증가로 인해 추가 에너지 발전이 필요하며, 이는 전통적으로 "베이스로드"[7] 발전소보다 전력 생산 비용이 더 많이 드는 덜 효율적인 "피크" 발전소에서 제공됩니다.그러나 태양 에너지와 같은 재생 에너지원의 보급률이 높아지면 비용이 낮아지기 때문에, 전기는 태양 에너지가 가장 많이 발생하는 한낮으로 전환된다.

2018년 10월 영국 에너지 공급업체 Octopus Energy의 연구에 따르면, Agile 가격 모델의 고객이 피크 기간에서 전력 소비를 28% 이동시켜 소비자가 표준 가변 [8]관세에 비해 연간 188파운드를 절약할 수 있는 것으로 나타났습니다.

공급 요금(FIT)[9]은 재생 가능한 발전의 개발을 지원하는 에너지 공급 정책이다.FIT는 재생 에너지 생산자에게 재정적 혜택을 준다.미국에서 FIT 정책은 적격 재생 가능 발전기가 전력회사가 전기를 [10]구입하도록 보장한다.FIT 계약에는 시스템의 전체 출력에 대해 킬로와트시당 달러($/kWh)로 지급되는 보증 기간(보통 15-20년)이 포함되어 있습니다.

순 계측은 재생 가능한 발전, 특히 태양광 발전의 개발을 지원하는 또 다른 과금 메커니즘이다.이 메커니즘은 태양 에너지 시스템 소유주들이 시스템이 그리드에 추가하는 전기를 책임진다.옥상 태양광 발전(PV) 시스템을 사용하는 주거 고객은 일반적으로 낮 시간 동안 가정에서 소비하는 것보다 더 많은 전기를 생산하기 때문에 순 측정이 특히 유리하다.소비보다 발전량이 많은 이 시기에는 주택의 전기 미터기가 거꾸로 작동하여 주택 소유자의 전기 [11]요금을 공제합니다.태양열 전기의 가치는 소매 요금보다 낮기 때문에, 순수 계량 고객은 실제로 전기 [12]유틸리티의 다른 모든 고객으로부터 보조금을 받습니다.

전원별 가격 비교

전력 비용도 전력 공급원에 따라 다릅니다.발전 자산의 수명 동안 발생하는 전기 단위 비용의 순 현재 가치는 LCOE(Elvalized Cost of Electricalized cost of electricity of electricity(Levelized cost of electricity, LCOE)LCOE는 서로 다른 생성 방법을 [citation needed]일관되게 비교할 수 있는 최선의 값이다.

따라서 특정 전력회사의 소스 혼합 생성은 전기요금에 상당한 영향을 미칠 것이다.수력발전의 비율이 높은 전력회사는 가격이 낮아지는 경향이 있는 반면, 오래된 석탄 화력발전소가 많은 전력회사는 전기요금이 높아진다.최근 태양광 발전[13] 기술의 LCOE가 [14][15]크게 떨어졌다.미국에서는 현재 석탄 화력발전소의 70%가 신재생 에너지 기술(수력 제외)보다 더 높은 비용으로 가동되고 2030년까지 모든 발전소가 [16]비경제적이 될 것이다.나머지 국가에서는 [16]석탄 화력발전소의 42%가 2019년에 적자를 내고 있다.

전기요금 예측

전기 가격 예측(EPF)은 도매 전기 시장현물 및 선물 가격을 예측하는 데 초점을 맞춘 에너지 예측의 한 분야입니다.지난 15년 동안 전력 가격 예측은 기업 차원에서 에너지 회사의 의사결정 메커니즘에 대한 기본적인 입력이 되었습니다.

1990년대 초반부터 규제완화경쟁적인 전력시장의 도입은 전통적으로 독점적이고 정부가 통제하는 전력부문의 판도를 재편성하고 있다.유럽, 북미 및 호주에서는 현재 현물 및 파생상품 [17][18]계약을 사용하여 시장 규칙에 따라 전기가 거래되고 있습니다.그러나 전기는 매우 특별한 상품입니다.전기는 경제적으로 저장되지 않으며 전력 시스템의 안정성은 생산과 소비 사이의 지속적인 균형을 필요로 합니다.동시에, 전력 수요는 날씨(온도, 풍속, 강수량 등)와 업무 및 일상 활동의 강도(피크 시간 대 비수 시간, 평일 대 주말, 휴일 등)에 따라 달라집니다.이러한 독특한 특성으로 인해 다른 시장에서는 볼 수 없는 가격 변동성이 나타나며, 매일, 매주, 그리고 종종 연간 계절성이 나타나고 갑작스럽고 단기간에 지속되며 일반적으로 예상치 못한 가격 폭등이 나타납니다.

다른 어떤 일반상품이나 금융자산보다 최대 2배 이상 높은 극단적인 가격 변동성으로 인해 시장 참여자들은 수량뿐만 아니라 가격 위험도 회피할 수 밖에 없었다.전력 포트폴리오 매니저는 몇 시간에서 몇 달 후의 가격 예측에 특히 관심을 갖게 되었습니다.변동성이 큰 도매 가격을 적확하게 예측할 수 있는 전력시장 기업은 입찰 전략과 자체 생산 또는 소비 일정을 조정하여 당일 [19]거래에서 위험을 줄이거나 이익을 극대화할 수 있다.단기 가격 예측의 평균 절대 백분율 오차(MAPE)를 1% 줄임으로써 절약되는 대략적인 추정치는 [20]피크 부하가 1GW전력회사의 경우 연간 300,000달러이다.

전기요금 예측은 수학 모델을 사용하여 미래의 전기요금을 예측하는 과정이다.

전력 품질

과도한 총 고조파 왜곡(THD)과 낮은 역률의 경우 전력 시장의 모든 수준에서 비용이 많이 듭니다.THD의 영향은 추정하기 어렵지만 열, 진동, 오작동 및 용융을 일으킬 수 있습니다.역률은 전력 시스템의 실제 전력 대 외관 전력의 비율입니다.전류를 더 많이 끌면 역률이 낮아집니다.전류가 클수록 전력 손실을 최소화하기 위해 비용이 많이 드는 인프라가 필요하기 때문에 전력 계수가 낮은 소비자는 [21]전력회사에 의해 더 높은 전기요금을 받습니다.전력 품질은 일반적으로 전송 수준에서 모니터링됩니다.다양한 보정 장치가[22] 나쁜 결과를 완화하지만, 개선은 실시간 보정 장치(구식 스위칭 유형,[23] 최신 저속 DSP 구동[24] 및 거의 실시간[25])에서만 달성할 수 있습니다.대부분의 최신 장치는 문제를 줄이면서도 투자수익률과 접지전류의 대폭적인 감소를 유지합니다.전력 품질 문제는 많은 종류의 아날로그 및 디지털 기기에서 잘못된 응답을 일으킬 수 있습니다.

위상 밸런싱

가장 일반적인 배전망과 생성은 3상 구조로 이루어지며, 위상 밸런싱과 그에 따른 접지 전류 감소에 특히 주의를 기울입니다.이는 3상 기계에서 전력이 가장 많이 사용되는 산업용 또는 상업용 네트워크에 해당하지만, 가벼운 상업용 및 주거용 사용자는 실시간 위상 밸런싱 기능이 없습니다.이 문제로 인해 예기치 않은 기기 동작이나 오작동이 자주 발생하고 극단적인 경우 화재가 발생합니다.예를 들어, 민감한 프로페셔널 아날로그 또는 디지털 기록 장치는 균형 잡힌 접지 전원 네트워크에 연결해야 합니다.불균형 전력망의 비용을 판단하고 완화하기 위해 전력회사는 수요에 따라 과중한 불균형 부하에 대해 별도의 카테고리로 요금을 부과한다.고속 컴퓨팅과 실시간 [example needed][26]모델링이 필요한 밸런스에는 몇 가지 간단한 기술을 사용할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Stanley Reed (22 September 2021). "Here's What's Behind Europe's Surging Energy Prices". The New York Times. Retrieved 24 September 2021. High carbon taxes are also stoking power prices
  2. ^ Weron, Rafał (2014). "Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future". International Journal of Forecasting. 30 (4): 1030–1081. doi:10.1016/j.ijforecast.2014.08.008.
  3. ^ "Factors Affecting Electricity Prices – Energy Explained, Your Guide To Understanding Energy – Energy Information Administration". www.eia.gov. Retrieved 3 May 2018.
  4. ^ Prehoda, Emily; Pearce, Joshua; Schelly, Chelsea (2019). "Policies to Overcome Barriers for Renewable Energy Distributed Generation: A Case Study of Utility Structure and Regulatory Regimes in Michigan". Energies. 12 (4): 674. doi:10.3390/en12040674.
  5. ^ Zheng, Junjie; Lai, Chun Sing; Yuan, Haoliang; Dong, Zhao Yang; Meng, Ke; Lai, Loi Lei (July 2020). "Electricity plan recommender system with electrical instruction-based recovery". Energy. 203: 117775. doi:10.1016/j.energy.2020.117775. S2CID 219466165.
  6. ^ Torriti, Jacopo. "Appraising the Economics of Smart Meters".
  7. ^ Fetchen, Stephanie (12 September 2019). "Growing Renewable Generation Causing Changes In Generation Charges". RateAcuity. Retrieved 15 October 2019.
  8. ^ "Smart time-of-use tariff shows "significant impact" on energy consumption behaviour". SMS plc. 31 October 2018. Retrieved 20 September 2021.
  9. ^ Couture, T. D.; Cory, K.; Kreycik, C.; Williams, E. (1 July 2010). "Policymaker's Guide to Feed-in Tariff Policy Design". OSTI 984987. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  10. ^ "Feed-in Tariff Resources Department of Energy". www.energy.gov. Archived from the original on 4 May 2018. Retrieved 3 May 2018.
  11. ^ "Net Metering SEIA". SEIA. Retrieved 3 May 2018.
  12. ^ 재고 순량 측정의 근거: 비태양광 고객으로부터 태양 에너지 소비자에게의 보조금 수량화.알렉산더, 브라운, 파루키.http://ipu.msu.edu/wp-content/uploads/2017/09/Rethinking-Rationale-for-Net-Metering-2016.pdf
  13. ^ Branker, K.; Pathak, M.J.M.; Pearce, J.M. (2011). "A review of solar photovoltaic levelized cost of electricity". Renewable and Sustainable Energy Reviews. 15 (9): 4470–4482. doi:10.1016/j.rser.2011.07.104. S2CID 73523633.
  14. ^ Lai, Chun Sing; McCulloch, Malcolm D. (2017). "Levelized cost of electricity for solar photovoltaic and electrical energy storage". Applied Energy. 190: 191–203. doi:10.1016/j.apenergy.2016.12.153. S2CID 113623853.
  15. ^ Kang, Moon Hee; Rohatgi, Ajeet (2016). "Quantitative analysis of the levelized cost of electricity of commercial scale photovoltaics systems in the US". Solar Energy Materials and Solar Cells. 154: 71–77. doi:10.1016/j.solmat.2016.04.046.
  16. ^ a b "42% of global coal power plants run at a loss, finds world-first study". Carbon Tracker Initiative. 30 November 2018. Retrieved 14 March 2019.
  17. ^ Weron, Rafał (2014). [Open Access]. "Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future". International Journal of Forecasting. 30 (4): 1030–1081. doi:10.1016/j.ijforecast.2014.08.008.
  18. ^ Bunn, Derek W., ed. (2004). Modelling Prices in Competitive Electricity Markets. Wiley. ISBN 978-0-470-84860-9.
  19. ^ Weron, Rafał (2006). Modeling and Forecasting Electricity Loads and Prices: A Statistical Approach. Wiley. ISBN 978-0-470-05753-7.
  20. ^ Hong, Tao (2015). "Crystal Ball Lessons in Predictive Analytics". EnergyBiz Magazine. Spring: 35–37.
  21. ^ "MCMA – Motion Control Online". MCMA – Motion Control Online. Retrieved 3 May 2018.
  22. ^ "Practical Power Factor Correction : Power Factor – Electronics Textbook". All About Circuits. Retrieved 18 June 2017.
  23. ^ "High Speed Real Time Automatic Power Factor Correction System" (PDF). Archived from the original (PDF) on 29 April 2016. Retrieved 18 June 2017.
  24. ^ "TCI, LLC – HGA 5% Active Harmonic Filter". TransCoil. Retrieved 18 June 2017.
  25. ^ "3DFS Software Defined Power". 3DFS. Retrieved 18 June 2017.
  26. ^ "Saving Energy Through Load Balancing and Scheduling". Electrical Construction & Maintenance. Retrieved 18 June 2017.