Határkeresztező kapacitások allokációja

Hasonló dokumentumok
2015. március 15. Február. Rendszerterhelés forrásai február. Nettó erőművi termelés (>50 MW) Nettó erőművi termelés (<50MW) Import szaldó

Piacműködtetési célmodell. dr. Gyulay Zoltán piacműködtetési igazgató MAVIR ZRt október 27.

2018. április 19. Március. Rendszerterhelés forrásai március. Nettó erőművi termelés (>50 MW) Nettó erőművi termelés (<50MW) Import szaldó

2016. április 16. Március. Rendszerterhelés forrásai március. Nettó erőművi termelés (>50 MW) Nettó erőművi termelés (<50MW) Import szaldó

Piac-összekapcsolások és piacok konvergenciája

HUPX piacok a fejlődés útján Merre tart a szervezettvillamosenergia

4M MC és az európai villamosenergia piacintegrációs törekvések

2014. április 29. 4M piac-összekapcsolás Projektáttekintés

A HUPX piacait érintő újdonságok és piacfejlesztési tapasztalatok az uniós piacintegrációk árnyékában , Budapest

A rendszerirányító feladata és szerepe a piacnyitás időszakában

A HUPX csoport 2018-as fejlesztései

Neptun kód: Vizsga feladatok. Villamosenergia-piac és minőségszabályozás tárgyból

Elszámolóár Szabályzat. HUDEX Magyar Derivatív Energiatőzsde Zrt.

Áramlás alapú kapacitáskalkulációs eljárás alkalmazása villamosenergia-piacok összekapcsolása során

A cseh-szlovák-magyar másnapi villamosenergia-piacok összekapcsolása. Budapest, június 8.

A Hálózati szabályzatok ( Network Codes )

Kereskedés a villamosenergia-piacon: a tréder egy napja

Az Algoritmus módszertan 1.sz. melléklete A piac-összekapcsolási algoritmusra vonatkozó közös követelménycsomag

HATÁRKERESZTEZŐ KAPACITÁSOK ALLOKÁCIÓJÁNAK SZIMULÁCIÓJA

A 4M MC projekt és az európai villamosenergia-piac integrációs törekvései

A hazai szervezett energiapiac és a napon belüli kereskedelem bevezetése és a tőle várható hatások

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Fiáth Attila Nagy Balázs Tóth Péter Dóczi Szilvia Dinya Mariann

HUDEX - A pénzügyi energia piac születése és működése (ESZK Nyilvános előadás beszámoló)

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Európai energiaipari célok, trendek és ezek technológiai, innovációs kihatásai

A magyarországi nagykereskedelmi villamosenergia-piac 2017-es évének áttekintése

Úton az ügyfélfókuszú energetikához a földgáz- és villamosenergia-piacok evolúciója

A 4M másnapi villamosenergia-piacok összekapcsolása. Budapest, szeptember 16.

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

Földgáz energia közbeszerzés tapasztalatai - Tájékoztató

A rendszerirányítás szerepe az energiastratégiában

NEMZETI PARLAMENT INDOKOLÁSSAL ELLÁTOTT VÉLEMÉNYE A SZUBSZIDIARITÁSRÓL

A SZEKUNDER SZABÁLYOZÁS TAPASZTALATAI

Magyarország Energia Jövőképe

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Energiamenedzsment kihívásai a XXI. században

A MAGYAR KIEGYENLÍTŐENERGIA-PIACI ÁRKÉPZÉSI RENDSZER VIZSGÁLATA

Al-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása

Peltier-elemek vizsgálata

Neptun kód: Vizsga 2 feladatok. Villamosenergia-piac és minőségszabályozás tárgyból

RENICA HUNGÁRIA KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

Termék lista és specifikáció Villamosenergia szegmens

Energiahatékonysági jelentés CORNMILL HUNGARY KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS: WATTLER KFT.

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT

Európai földgázpiaci integráció. Földgázpiaci integrációs fórum Magyar Energia Hivatal november 29.

Kereskedelmi Szabályzat. A magyar villamosenergia-rendszer. Kereskedelmi Szabályzata szeptember 13.

Zárójelentés. Az autonóm mobil eszközök felhasználási területei, irányítási módszerek

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

TRANSZVILL ZRT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

SZÓ-KÉP NYOMDAIPARI KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

Magyar Energetikai Társaság Budapest, 2014 február 10

SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 2013 ÉS 2017 KÖZÖTT

Tranziens jelenségek rövid összefoglalás

A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE

A rendszerirányítás. és feladatai. Figyelemmel a változó erőművi struktúrára. Alföldi Gábor Forrástervezési osztályvezető MAVIR ZRt.

ELECTROPLAST KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

A Magyar Áramtőzsde szerepe és az árakra gyakorolt hatása. Vezérigazgató, HUPX Zrt.

ZAMBELLI COLORFERR KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

Kereskedelmi Szabályzat. A magyar villamosenergia-rendszer. Kereskedelmi Szabályzata december 20.

A vízfogyasztás csökkenésének vizsgálata SPSS szoftver segítségével, befolyásoló tényezőinek meghatározása. 1. Bevezetés

DÉLKELET-PRESS KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

A FLOW projekt eredménytermékeinek bemutatása

HIPP KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

4M piac-összekapcsolás A működési struktúra magas szintű bővített leírása

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

Az óraátállítás hatásai a villamosenergia -rendszerre. Székely Ádám rendszerirányító mérnök Országos Diszpécser Szolgálat

Piac, reguláció és hatékonyság a villamosenergia-iparban

Energiatárolás szerepe a jövő hálózatán

Jelentés Szakreferensi Tevékenységről

Térinformatikai elemzések. A Klimatológusok csoport beszámolója

Dr. Balogh László: Az Arany János Tehetséggondozó program pszichológiai vizsgálatainak összefoglalása

Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata

Optimalizálási problémák a liberalizált energiapiacon

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20

Scan 1200 teljesítmény-értékelés evaluation 1/5

A nappali tagozatra felvett gépészmérnök és műszaki menedzser hallgatók informatikai ismeretének elemzése a Budapesti Műszaki Főiskolán

Mivel. (5) A CACM Rendelet 36. cikke alapján a módszertanra vonatkozó javaslatról a 12. cikkel összhangban konzultáltatni kell.

Munkaerőpiaci mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban

SIKLÓSI THERMAL KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

A megújuló erőforrások használata által okozott kihívások, a villamos energia rendszerben

A BIZOTTSÁG KÖZLEMÉNYE AZ EURÓPAI PARLAMENTNEK, A TANÁCSNAK, AZ EURÓPAI GAZDASÁGI ÉS SZOCIÁLIS BIZOTTSÁGNAK ÉS A RÉGIÓK BIZOTTSÁGÁNAK

Éves Szakreferensi Jelentés. Feralpi-Hungária Kft

(Nem jogalkotási aktusok) RENDELETEK

Babes-Bolyai Egyetem. Összefoglaló jelentés. Vállalati innovációirányítási rendszer bevezetésére irányuló képzés a versenyképes cégekért 2016/06/06

Önálló labor beszámoló Képek szegmentálása textúra analízis segítségével. MAJF21 Eisenberger András május 22. Konzulens: Dr.

TURIZMUS ÉS REGIONALITÁS

KEFAG ZRT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2017

Jogszabályi környezet

TRENDRIPORT 2019 A HAZAI FÜRDŐÁGAZAT TELJESÍTMÉNYÉNEK VIZSGÁLATA I. FÉLÉV BUDAPEST AUGUSZTUS

Piacelemzés. Heti Piaci Adatok

Közép és Kelet-Európa gázellátása

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

RENICA HUNGÁRIA KFT. ENERGETIKAI SZAKREFERENS ÉVES JELENTÉS 2018

I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE

Bevezetés a Korreláció &

Agenda. HUPX ID Piac design XBID Projekt. Miért van szükség ID piacra? ID piac előnyei, hatása

Éves energetikai szakreferensi jelentés

Átírás:

Hadar Ádám, Divényi Dániel Határkeresztező kapacitások allokációja Munkám a 4M piac-összekapcsolás [1] hatásainak megvizsgálásáról, kielemzéséről szól. Ehhez célomul tűztem ki megvizsgálni, hogy a SK-HU, valamint a RO-HU határmetszékek másnapi villamosenergia-piaci mennyiségei között fennáll-e valamilyen jellegű korrelációs viszony. Célom továbbá a kapott eredmények összehasonlítása egy nem összekapcsolt piacú határmetszéken végzett vizsgálat által nyújtott eredményekkel, melyhez alanyul az AT-HU határmetszéket választottam. A vizsgálati módszerem minden esetben az adott adatsorok közötti korreláció számítás volt, melyeket minden esetben a MATLAB szoftverben végeztem. The main aim of my work was to examine and evaluate the effects of the 4M market coupling to the parting countries. For my work I examined the SH- HU and the RO-HU borders as they are part of the 4M market coupling [1]. After I evaluated the results as a comparison I examined a border which is not part of any market coupling the AT-HU border. The main tool of my work was the correlation examination between numerous values of each country s day-ahead market data. These calculations were mostly based on the MATLAB software. Kulcsszavak: Day-ahead market (DAM), energiatőzsde, határkeresztező kapacitás, határmetszék, HUPX [2], JAO [3], kapacitásallokáció, kapacitásaukció, korreláció vizsgálat, korrelációs mátrix, piaci szereplők, villamosenergia-piac 1. BEVEZETÉS 1.1 A villamosenergia-piacról A villamosenergia-piac alapvetően eltér bármely más, hagyományos jellegű piactól (zöldség, műszaki cikkek, kőolaj, földgáz). Ezesetben ugyanis a fizikai korlátok megszabják a piac alapvető működését, ugyanis eltérően a többi piac termékeitől, a villamosenergiát rendkívül nehéz és költséges tárolni. A termék eladótól vevőig történő áramlását ugyanis elsősorban nem a piaci igények, hanem a fizikai korlátok szabják meg. A villamosenergia-kereskedelem csak a meglévő infrastruktúrán, a villamos hálózaton történhet, így annak birtokosa egyfajta monopolisztikus helyzetben van ezzel is tovább bonyolítva a villamosenergiakereskedelem alaphelyzetét. A szervezett villamosenergia-piacon a résztvevők a már meglévő infrastruktúrát használva tudnak anonim módon eladási és vételi ajánlatokat tenni a villamos energiára, mint piaci cikkre rövid- és hosszútávon, különböző felbontásokban. Az ilyen kereskedelmi ajánlatok lebonyolítására hozták létre az országon belüli úgynevezett áramtőzsdéket, ahol az ilyen kereskedelem szervezett alapokon megvalósulhat. A villamosenergia áramlása azonban nem áll meg az országhatároknál, ugyanis a világon, s így Európában is több ország villamosenergia-hálózata össze van kapcsolva. Ez azt jelenti, hogy a villamos energia az országhatárokon átívelő távvezetékeken folyamatosan áramlik, a fizikai törvényeknek megfelelően. Ez többek között azt is jelenti, hogy az országok között fennálló határmetszékeken a villamosenergia kereskedelme lehetséges. Az ilyen kereskedelem szervezett megvalósításának céljával jött létre a Joint Allocation Office (JAO [3]), ahol a szervezett határkeresztező kapacitásaukciók megvalósulnak napon belüli, napi, havi, valamint éves felbontásban. Azonban ilyen, országok közötti kapacitásaukciós rendszer sem képes megoldani néhány problémát, mint például az országok között kialakuló szűk keresztmetszetek problémája. Ez a probléma azért léphet fel, mivel a rendszerösszekötő hálózati elemek átviteli kapacitása legtöbbször nem elegendő a piaci árak különbségét kiegyenlíteni igyekvő nagy volumenű határkeresztező villamosenergiakereskedelemhez. Ezt röviden úgy lehet megfogalmazni, hogy a villamos hálózat egyes elemei bizonyos esetekben szűk keresztmetszetet jelentenek, vagyis nem tud annyi villamos energia átáramlani a hálózat adott metszékén, mint amekkorára igény lenne a piac szempontjából. [4] 1.2 A piac-összekapcsolásról A piac-összekapcsolás alapvető motivációját az adott országok áramtőzsdéin kialakult piaci árak közötti különbség, valamint a két ország között fennálló úgynevezett szűk keresztmetszet jelenségének megoldására való törekvés adja. A rendszerösszekötő hálózati elemek kapacitása legtöbbször nem elegendő a piaci árak különbségét kiegyenlíteni igyekvő nagy volumenű határkeresztező villamosenergiakereskedelemhez. Ezt röviden úgy lehet megfogalmazni, hogy a villamos hálózat egyes elemei bizonyos esetekben szűk keresztmetszetet jelenthetnek. A kapacitásallokáció kulcsszerepet játszik a rövidtávú ellátásbiztonság fenntartásában, ezáltal biztosítja a várható szűk keresztmetszetek elkerülését. [4] A piac-összekapcsolás célja elsősorban az, hogy kiegyenlítse a két ország piaci árait, azaz elérje, hogy az országok között átáramló energia mennyiségét ne a fennálló maximális kapacitás határozza meg, hanem a piaci igények és a kialakuló árak. Ezen mechanizmus egyszerű példáját mutatja be az 1. ábra.

Másnapi Piac-összekapcsolás (single day ahead coupling SDAC [7]) és az Egységes Napon Belüli Piac-összekapcsolás (single intraday coupling SIDC [8]) megvalósítása, az alább összefoglalt lépéseken keresztül. 1. Ábra: a piac-összekapcsolás hatása [5] A vizsgálatokat három határmetszékre végeztem el: a magyar-szlovák, a magyar-román, valamint a magyarosztrák szakaszokra. A több különböző határszakasz bevonásának elsődleges célja az összekapcsolt piacú határszakaszon kapott adatok validálása, illetve összehasonlítása volt egy nem összekapcsolt határmetszéken általam számolt eredményekkel. 1.3 A 4M piac-összekapcsolás története A 2009-ben elfogadott harmadik energiacsomag előírta az összekapcsolt piacok létrehozását, illetve konkrét intézményi keretet teremtett az üzemi és kereskedelmi szabályzatok kidolgozására és fejlesztésére a villamos energia határokon átnyúló kereskedelmére vonatkozóan. Az energiacsomag fő céljai közé tartozik a versenyképesség fokozása, az ellátásbiztonság erősítése, az energiahatékonyság elősegítése, valamint a fogyasztói érdekek hatékony érvényesítése is. [2] 1.4 Korreláció vizsgálat Az egyes adatsorok közötti korrelációs viszony feltárásához a MATLAB program egyik beépített, corcoef nevezetű függvényét használtam. Ennek működése igen egyszerű: a visszatérési értéke az argumentumában meghívott mátrix sorainak és oszlopainak egymással való korrelációs együtthatóját adja vissza egy olyan mátrixként, melynek a főátlója 1, mivel az oszlopainak x-edik tagja és a sorainak x-edik tagja közötti korrelációt szimbolizálja két ugyanolyan értékű változó pedig maximális korrelációs együtthatóval bír. A mátrix többi eleme pedig megadja a függvény argumentumában meghívott eredeti mátrix oszlopai közötti korrelációs viszonyt, így értelem szerűen az eredménymátrix a főátlóra tükrös lesz, mivel a ugyanannyira korrelál b-vel, mint amennyire b korrelál a-val. A továbbiakban kapott eredmények könnyebb megértését segíti a 2-3. ábra, melyen egy-egy példafüggvény és egy-egy lineáris függvény értékei láthatóak a kettő közötti korrelációs viszonyszám nagyságának függvényében ábrázolva. 3-4. Ábra: A korrelációs viszony [9] 2. Egy összekapcsolt piacú határmetszék: HU-SK 2. Ábra: A 4M országok [6] Elősegítendő a fenti célok megvalósítását az Európai Bizottság kiadta a kapacitásfelosztásra és a szűk keresztmetszetek kezelésére vonatkozó iránymutatását, a Capacity Allocation and Congestion Management Guideline-t, melyben meghatározta a villamosenergiapiacokra vonatkozó célmodellt. A cél egy egységes algoritmus alkalmazásával végrehajtott, európai szinten összekapcsolt, implicit kapacitás allokáció és egységes ár-alapú piac-összekapcsolás, azaz az Egységes 2.1 Alapvetések, célok Csak piaci alapú kapacitásvizsgálatot végeztem azaz csak a HUPX-en [2] elérhető másnapi piaci adatokat dolgoztam fel a vizsgálatom során. A modell szempontjából a 2016 2017 es időszakot, valamint 2018 első negyedév időszakait vizsgálom; a 2015 előtti időszakokat a piac-összekapcsolás szempontjából értelmetlen volna vizsgálni. A rendelkezésre álló adatok mind a 2016-os, mind pedig a teljes 2017-es évre lehetővé tették a vizsgálatot,

valamint a 2018-as első negyedévre is. Így a DAM árak, az ATC, illetve a spread (a két ország másnapi energiapiacán kialakuló árvektorok közti különbség, előjel nélkül) értékeit mindhárom időintervallumra felvettem a MATLAB modellem változói közé, mégpedig órás, napi, valamint heti felbontásban kezelve az adatokat, melyek a HUPX oldalán nyilvánosan elérhetőek. A vizsgálat eredményeként azt vártam, hogy az adatokat kielemezve a magyar-szlovák határszakaszon észak-déli irányban áramló energia mennyisége elsősorban a két ország piaci árai különbségének (a későbbiekben csak spread-ként említve), s nem pedig a rendelkezésre álló határkeresztező kapacitás (amely angol nyelvű rövidítése az ATC) mennyiségének a függvénye. 2.2 Korreláció vizsgálat A vizsgálat során a számos paraméter között fennálló korrelációs viszonyt számítottam ki, valamint elemeztem. Ezen paraméterek alkották a másik, összekapcsolt piacú határszakaszon végzett vizsgálat alapját is (HU-RO). Ezek felsorolva: A magyar DAM árak A szlovák DAM árak A spread (a magyarországi másnapi piaci ár és a szlovákiai másnapi piaci árak közti különbség) A Magyarországból Szlovákiába áramló energia Az ATC (a rendelkezésre álló határkeresztező kapacitás Szlovákiából Magyarország felé) A flow/atc arány Az ATC flow Mindegyik mennyiség vektorként szerepelt a vizsgálat során az idő függvényében, annak felbontásától függő darabszámú értékekkel. Minden felsorolt változó értékei között megvizsgáltam a korrelációs viszonyt az összes többivel figyelve, hogy milyen jellegű és hogy egyáltalán fennáll-e valamilyen kapcsolat közöttük. 2.3 Eredmények A vizsgálat a várt eredményt hozta, az egyes korrelációs együtthatók értékeiből egyértelműen látszik, hogy a két ország piaci árai között erős korrelációs viszony áll fenn, azaz az egyes vizsgált évek alatt a különböző felbontástól függően vizsgált szórással, de követik egymást. Ez, vagyis a piac-összekapcsolás eredménye a két ország piaci árainak alakulásában már a 2016-os évben is meglátszott. Megfigyeltem továbbá, hogy a spread és a Szlovákiából Magyarországba áramló energiamennyiség között is fennáll egy erős korreláció vagyis minél nagyobb volt a vizsgált időszakban a két ország árainak különbsége, annál nagyobb volt az áramlás Észak-Déli irányban, azaz Szlovákiából Magyarország irányába. Elvégezve a másik két felbontásban a vizsgálatot azt tapasztaltam, hogy a vizsgálat szempontjából releváns információt hordozó változók a: Spread, A magyar és a szlovák piaci árak A flow/atc Az alábbi táblázatban összefoglalóan látható ezek értékeinek alakulása a 2016-os évben napi 24 órás felbontásban: 1. Táblázat. A 2016-os év órás felbontású eredményei Spread Ár [SK] Flow/ATC Óra Spread 1 0.2280-0.3167 0.4793 0.2280 1 0.8513 0.0300 Ár [SK] -0.3167 0.8513 1-0.2290 Flow/ATC 0.4793 0.0300-0.2290 1 Amint az a táblázatból is látható, a magyar és a szlovák piaci árak között egy elég erős korrelációs viszony figyelhető meg, miközben az ATC (a rendelkezésre álló maximális határkeresztező kapacitás mennyisége) és a két ország árai között szinte semmilyen korreláció nem figyelhető meg. A vizsgálatot a nagy felbontás okozta tüskék kiküszöbölése végett elvégeztem napi, valamint heti felbontású adatsorokkal is, melyek a következő eredményt hozták: 2. Táblázat: A 2016-os év napi és heti felbontású eredményei Ár [SK] 1 0.8220 Ár [SK] 0.8220 1 Ár [SK] 1 0.8440 Ár [SK] 0.8440 1 Ugyanezen korrelációvizsgálatot ezután elvégeztem a 2017-es év, valamint a 2018-as év első negyedévének adatait felhasználva. Az eredmények azt mutatták, hogy a két ország piaci árai egyre jobban kezdenek együtt mozogni az elmúlt két évben, 2018- ban számos helyen megfigyeltem a mindössze 0.1 EUR/MWh-s eltérést is néhány időszakban. Ezen eredmények összefoglaló táblázata látható alább: 3. Táblázat: A 2017-es év vizsgálatának eredményei A 2017-es év Ár [SK] és Ár [HU] A Spread és Flow/ATC Órás 0.8022 0.5173 0.8193 0.3782 0.9215 0.5419 4. Táblázat: A 2018-as év vizsgálatának eredményei A 2018-as I. negyedév Ár [SK] és Flow/ATC a Flow [HU->SK] 0.9567 0.4674-0.2329 Órás 0.9628 0.6925-0.4287 0.9638 0.7958-0.5905

A 2018-as év első negyedévét vizsgálva megfigyeltem, hogy az előző évekhez képest idén már számottevő a Magyarország irányából Szlovákia irányába való áramlás mennyisége is, ezért érdemesnek tartottam az ez, és a két ország piaci árai közötti kapcsolatot megvizsgálni. Az eredmények, ahogy fentebb is látható, azt mutatták, hogy ez a feltételezés nem volt alaptalan, sőt: már számottevőnek nevezhető negatív korrelációs viszonyt mutatott ki az árkülönbség és az említett irányú áramlás között, amely szintén a piac-összekapcsolás hatékonyságának egyik bizonyítékának tekinthető. 3. Összehasonlítás és validálás A HU-SK határmetszéken végzett vizsgálat által kapott eredmények validálása érdekében elvégeztem egy hasonló vizsgálatot egy nem összekapcsolt piacú határmetszékre is, mely esetemben a magyar-osztrák volt. 3.1 Alapfeltevések Ezen vizsgálat során a legfőbb motivációt az jelentette, hogy alapként véve az összekapcsolt piacú eredményeket azokat összehasonlíthassam egy nem market coupling-os határmetszékkel, melyen az elmélet szerint nem a két ország piaci árai közti különbség a határmetszéki áramlás fő mozgató rugója, hanem az épp rendelkezésre álló határkeresztező kapacitás mennyisége az ATC. 3.2 Eredmények Az áramlás mértéke 2016-ban és 2017-ben mind órás, mind napi, mind pedig heti felbontásban szinte minden időpillanatban megegyezett az ATC-vel, vagy pedig 1-5% közötti eltéréssel kevesebb volt. Ez természetesen arra enged következtetni, hogy egy nem összekapcsolt piacú határmetszéken (mint pl. ez is volt) átáramló energia mennyiségét elsősorban nem a két ország piaci árainak különbsége, hanem a rendelkezésre álló kapacitás nagysága határozza meg. Érdekes megfigyelés tehető a kapacitásallokációs árakat megfigyelve a jao.eu kapacitásallokációs oldalon [3]. Megfigyelhető, hogy abban a hónapban, amikor a kapacitásallokációs ár kisebb volt, mint a magyar és osztrák árak közötti különbség több résztvevő volt a kapacitásaukción és több nyertese is volt a kapacitásallokációs jogoknak. Az alábbi táblázatban láthatók az általam a 2016-os adatsorokban megfigyelt ilyen hónapok: 5. Táblázat: Az alacsony kapacitás allokációs árú hónapok Jan. Ápr. Szept. Okt. Dec. Spread 17,66 6,92 7,58 13,35 12,96 [EUR/MWh] Kapacitásjog 14,1 3,67 6,88 8,79 1,49 ára [EUR/MWh] Aukcióban 21 25 16 24 29 résztvevők [db] Ebből nyertek [db] 9 7 1 6 6 Mindezek arra engednek következtetni, hogy egy ilyen határszakaszon fennáll annak a lehetősége, hogy a két ország piaci árai közti különbséget résztvevők is, ellentétben egy összekapcsolt piacú határszakasszal ahol szinte elő sem fordulhat ilyen jellegű helyzet, a két ország másnapi piaci árai közötti kis különbségek miatt. Emellett a két ország (HU-AT) DAM árai között is végeztem egy korrelációvizsgálatot mind a 2016-os, mind pedig a 2017-es évekre órás, napi, valamint heti felbontásban is. Ennek eredményei egyértelműen azt mutatják, hogy gyakorlatilag semmilyen korrelációs viszony nem állhat fenn a két ár alakulása között, tekintve, hogy a kapott korrelációs együtthatók -0.2 és +0.25 között mozogtak. 4. További validáció: HU-RO határmetszék 4.1 Alapfeltevések A HU-RO határmetszék vizsgálatánál is a HU-SK-nál használt értékeket vettem alapul, mivel azonban a vizsgált adatsor átnézésével világosan látszott, hogy számottevő áramlás van mindkét ország irányába, ezért nem hanyagolhattam el egyik flow értékét sem, így azokat is bevettem a korreláció számításába. 4.2 Eredmények A kapott eredményeket összefoglaló, 6. táblázatban látható, hogy ezen a határmetszéken picit bonyolultabbak a viszonyok, mint a szlovák-magyar határmetszéken. Megfigyeltem, hogy a két ország másnapi piaci árainak különbsége (időnként a magyar, időnként a román oldalra nézve) és a Romániából Magyarországba áramló energia mennyisége között viszonylag jelentős korrelációs viszony áll fenn, azonban a Magyarországból Romániába áramló energiára nézve ez már kevésbé igaz. Mindemellett említésre méltó az a tény is, hogy a határmetszéken adott időintervallumban domináns piaci energiaáramlási irány is erős függést mutat attól, hogy mekkora nagyságú a nem domináns piaci irány. Ennek több oka is lehet, amelyek után jelen munkám során nem folytattam kutatómunkát. 6. Táblázat: A magyar-román határmetszék 2016-os év Ár [RO] és 2017-es év Ár [RO] és és Flow [HU->RO] 0.8688 0.7074-0.7172 0.9384 0.8556-0.8405 és Flow [HU->RO] 0.9302 0.5784-0.7134

0.9730 0.7004-0.7891 A kapott adatokból az a következtetés vonható le, hogy ezen a határmetszéken láthatóan erősebb a korreláció a két ország piaci árai között, mint a magyarszlovák határmetszéken. Ez abból a szempontból is érdekes, hogy tekintve a 4M piac-összekapcsolás történetét, Magyarország és Szlovákia között két évvel korábban kezdődött meg a folyamat, mint Magyarország és Románia között. [8] Emissions-EUETS: Weblap: https://www.emissions- euets.com/internal-electricity-market-glossary/2033- single-intraday-coupling-sidc [9] A kép forrása: Mathsisfun.: Weblap: https://www.mathsisfun.com/data/correlation.html 5. ÖSSZEFOGLALÁS Az összekapcsolt piacos határmetszéken végzett vizsgálataim a kívánt eredményt hozták, alátámasztva a piac-összekapcsolás mechanizmusának hatásosságát, amely lassan, de biztosan közelebb viszi a jelenleg még tagolt, részenként egyesített villamosenergia-piaccal rendelkező Európát egy egységes, minden határmetszéken keresztülívelő összekapcsolt nagy villamosenergia-piac felé. A nem összekapcsolt piacú határmetszéken végzett vizsgálataim során arra az eredményre jutottam, hogy egy ilyen határmetszéken az átáramló energia nagysága elsősorban a rendelkezésre álló határkeresztező kapacitás mennyiségétől függ, s nem a két ország áraitól így pedig nem lehetséges a szervezett, megjósolható másnapi aukció ezen a részen, mivel nincs jóslási alap arra, hogy hogy fog alakulni a határkeresztező kapacitásmennyiség, valamint annak az aukciós ára. Következtetésképp azt a tanulságot vonhatom le, hogy az összekapcsolt piac mindenképpen kiszámíthatóbbá teszi, s így jobban tervezhetővé a másnapi kapacitásaukciót ami pedig sokkal hatékonyabb, valamint olcsóbb energia importot tesz lehetővé az adott határmetszéken 6. IRODALOMJEGYZÉK [1] HUPX.HU: Weblap: https://hupx.hu/uploads/piac%c3%b6sszekapcsol%c3 %A1s/DAM/4mmc_tajekoztato.pdf; Budapest, 2014. szeptember 16. [2] HUPX.: Hungarian Power Exchange, weblap: https://hupx.hu/hu/ [3] JAO.EU.: Joint Allocation Office, weblap: www.jao.eu [4] Sőrés Péter Márk, Dr. Raisz Dávid.: Áramlás alapú kapacitáskalkulációs eljárás alkalmazása villamosenergia-piacok összekapcsolása során. BME, TDK konferencia, 2012 [5] A kép forrása: HUPX.HU.: Weblap: https://hupx.hu/hu/piacosszekapcsolas/dam [6] A kép forrása: OPCOM.: Weblap: https://www.opcom.ro [7] Emissions-EUETS: Weblap: https://www.emissions-euets.com/internal-electricitymarket-glossary/2032-single-day-ahead-coupling-sdac