Node- eller Soneprising i kraftmarkeder: Hvilket markedsdesign løser best markedsmakt ved flaskehalser?

Abstract

Kapittel 1 består av innledning og gir bakgrunn for problemstilling. Her avgrenses oppgavens omfang. Metoden som blir brukt i oppgaven blir presentert.

I kapittel 2 blir kraftsystemet sammensetning og dets komponenter nøye gjennomgått. Kraftsystemet i Norden med fokus blir gitt som eksempel på hvordan kraftsystemet kan organiseres. Spesielt blir soneprising som er markedsdesignet i Nord Pool-området beskrevet i detalj. Systemoperatøren rolle og funksjon forklares, da dette er viktig både som en del av markedsdesignet og for flaskehalshåndtering.

I kapittel 3 presenteres teorien om optimale nodepriser, og under hvilke forutsetninger nodeprisene kan sies å være optimale. Optimale nodepriser tar hensyn til de elektriske eksternalitetene i nettet som oppstår av Kirchhoffs lov. Optimale nodepriser resulterer i at kostnadene ved kraftoverføring blir minimert. Slik blir overføringsgrensene best mulig utnyttet. For at markedsbaserte nodepriser skal være like de optimale nodeprisene må betingelsene for perfekt konkurranse være oppfylt. Forskjellen mellom node- og sonepriser forklares. Under soneprising får en større ansamling av noder samme prissignal.

I kapittel 4 diskuteres hvordan transaksjonskostnader og markedsmakt påvirker node- og soneprising. Blant transaksjonskostnadene som diskuteres er kostnader knyttet til risiko, likviditet og informasjon. Her argumenteres det for at soneprising, med sin enklere prisstruktur antageligvis fører med seg mindre transaksjonskostnader enn nodeprising.

Spesielt undersøkes markedsmakt ved flaskehalser i nettet under node- og soneprising. Harvey og Hogan (2000) og Green (2007) viser i sine simulerte eksempler at nodepriser gir større overføringskapasitet slik at flaskehalsene ble mindre under nodeprising. Dette vil bidra til at produsenter med markedsmakt møter større konkurranse under nodeprising enn under soneprising. Den utvidede overføringskapasiteten og økte konkurransen under nodeprising i forfatternes eksempler demper de dominerende aktørenes mulighet til å utøve markedsmakt.

En enkel modell fra Skaar og Sørgard (2006) ser på markedsmakt i et vannkraftssystem med midlertidig flaskehals. Denne modellen forsøkes å utvides til å gjelde for soneprising, der formålet er å argumentere for at problemet med markedsmakt fortsatt er tilstede under soneprising.

Empiriske analyser av markedsmakt ved flaskehalser fra Johnsen m. fl. (1999) og Steen (2004) gjengis og kommenteres. De empiriske analysene finner svake indikasjoner på markedsmakt når overføringslinjene er anstrengt. De empiriske analysene har begrensede, og delvis utdaterte datasett, og metodene som er brukt har ifølge tendens til å underestimere.

I kapittel 5 konkluderes det med at de elektriske eksternalitetene grunnet Kirchhoffs gjør at enhver analyse blir meget kompleks. Dersom man skal ta hensyn til disse eksternalitetene må kraftflytsanalyser med detaljerte nettmodeller benyttes. Det konkluderes at markedsmakt, og markedsmaktproblemet ved flaskehalser spesielt, ikke vil kunne løses av markedsdesign. Størrelsen på flaskehalsene vil flaskehalsene vil likevel bli påvirket. Tendensen i eksempler hentet fra faglitteraturen på området viser at flaskehalsene blir mindre under nodeprising, men ingen av disse eksemplene kan generaliseres. Derfor vil markedsdesignet som best demper markedsmakt ved flaskehalser være spesifikt for hvert kraftsystem.

Hvilket markedsdesign som gir mest samfunnsøkonomisk overskudd når antagelsene for perfekt konkurranse ikke er oppfylt er et empirisk spørsmål. Dersom transaksjonskostnadene er større ved nodeprising enn den eventuelle besparelse for tap av overføring av kraft og flaskehalskostnader, vil det ikke være lønnsomt å innføre nodeprising. Dersom markedsmakt fører til at vridende nodeprissignaler slik at kraftflyten ikke blir optimal er det ikke gitt at nodeprising utnytter nettet bedre. Nodeprising vil egne seg relativt bedre i kraftsystemer der tap ved transport av kraft og flaskehalskostnader er de største utfordringene.

En metode, som den flytbaserte markedskoblingen, kan gi mer fleksible kapasitetsgrenser og inngå i markedets prisalgoritme, samtidig som den forenklede prisstrukturen til sonepriser blir opprettholdt. Det konkluderes med at flytbasert kapasitetsfastsettelse vil kunne bedre nettutnyttelsen under soneprising, og derfor bør videreutvikles.

Chapter 1 consists of introduction and motivation of the research problem. The extent of the master thesis is limited and the method used is presented.

In chapter 2, the components of the power system is thoroughly explained. The Nordic power system is given as an example of how a power system can be organized. In particular, the zonal pricing scheme which is the market design of the Nord Pool Area is described in detail. The role of the transmission system operator is explained as it is a vital part of the market design and congestion management.

In chapter 3 the theory of optimal nodal prices is presented, and under which circumstances they can be said to be optimal. Optimal nodal prices take into account de electrical externalities in the power grid caused by Kirchhoff’s law. Optimal nodal prices result in a minimization of transmission cost such that transmission capacity is best exploited. In order for market based nodal pricing to be optimal, the conditions for perfect competition must be present. The differences between a nodal and zonal pricing design is explained. Under zonal pricing, aggregations of nodes get the same price signal.

Chapter 4 discusses how transaction costs and market power affect nodal and zonal pricing. Among transaction costs are cost attributed to risk, liquidity and information. Here it is argued that the simpler price structure of zonal pricing is likely to have less transaction costs than nodal pricing.

Market power under congestion under nodal and zonal pricing is examined in particular. Harvey and Hogan (2000) and Green (2007) show in simulated examples that nodal pricing gives larger transmission capacity such that bottlenecks are smaller under nodal pricing. Producers with market power thus face more competition under nodal pricing than zonal pricing. The extended transmission capacity and increased competition in the examples given by the authors curbs the market power of the dominating producers’ ability to exert market power.

A simple model by Skaar and Sørgard (2006) examines market power in a hydro system, with a temporary bottleneck. This model is applied to zonal pricing to show that the market power is still present.

Empirical analysis of market power under bottlenecks by Johnsen et al. (1999) and Steen (2004) are presented and commented upon. The empirical analysis finds weak indications of market power when transmission cables are congested. The empirical analysis have limited and partially outdated data sets, and the methods used both have a bias towards underestimation.

Chapter 5 concludes that the electrical externalities by Kirchhoff’s law make any analysis extremely complex. If one is to take into account these externalities load flow analysis with detailed grid models must be used. Market power under bottlenecks is concluded to still be present regardless of market design. However, examples form the literature suggest that market power due to bottlenecks is best mitigated by nodal pricing, but these examples can in no way be generalized. Therefore, the market design that best curbs market power is specific to the power system in question.

Which market design which maximizes social welfare when the conditions for perfect completion are not met is an empirical question. If transaction costs are higher with nodal pricing than a potential gain from larger transmission capacity, an introduction of nodal pricing would not be efficient. If market power causes distortionary nodal price signals such that the power flow is not optimal then it is not given that nodal pricing exploit the power grid better than the zonal approach. Nodal pricing will perform relatively better in power systems where transmission losses and congestion are the main challenges to efficiency.

The flow-based method for determining transmission capacity can give more flexible and larger capacity limits while preserving the simplified price structure of zonal prices. In this way capacity determination will enter into the price algorithm. The conclusion is that flow-based market coupling could exploit the power grid better under zonal pricing, and should therefore be developed further.