Projekt NEO Polska Raport cząstkowy

Transkrypt

1 Projekt NEO Polska Raport cząstkowy A. Singh, A. Gawlikowska, N. Chokani, R. S. Abhari, ETH Zurych 1 lutego 2014 r.

2 Informacje ogólne Streszczenie Cele i efekty projektu Streszczenie Przegląd działań Zakres czasowy 1 lutego 2014 r. 2

3 Streszczenie Osiągnięcia Zidentyfikowano 89 potencjalnych lokalizacji pod budowę farm wiatrowych Przy identyfikacji lokalizacji wykorzystano ocenę wrażliwości projektu farmy wiatrowej na ograniczenia oraz powiązane z nimi przepisy o zachowaniu stosownej odległości Do symulacji wiatrowych wykorzystano mezoskalowy model CFD Oceny finansowej zidentyfikowanych potencjalnych projektów dokonano na podstawie aktualnych wskaźników finansowych dla Polski oraz Lubelszczyzny 1 lutego 2014 r. 3

4 Cele projektu Wymiana dobrych praktyk Transfer wiedzy za pośrednictwem narzędzi stosowanych przez ETH Wspólna kampania promocyjna mająca na celu wzmocnienie i rozwinięcie partnerstwa 1 lutego 2014 r. 4

5 Efekty projektu Mapowanie ekonometryczne energii wiatru w Lublinie Ocena możliwości realizacji projektów wiatrowych w oparciu o scenariusze Analiza wrażliwości w zakresie kwestii finansowych, administracyjnych i prawnych Przedłożenie portfolio 10 potencjalnych atrakcyjnych projektów wiatrowych Szczegółowy pomiar i ocena zasobów wiatru dla 2 lokalizacji 1 lutego 2014 r. 5

6 Identyfikacja lokalizacji mapowanie ograniczeń na podstawie GIS Baza danych GIS w zakresie ograniczeń budowy farm wiatrowych opracowana przez ETH Główne źródła danych obejmują Obrazowanie satelitarne LANDSAT Projekt CORINE NATURA 2000 Projekt ONZ pod nazwą Protected Planet (chroniona planeta) Baza danych jest stale aktualizowana danymi udostępnianymi przez partnerów 26 rodzajów ograniczeń (slajd 7) ocenionych w kontekście możliwości budowy farmy wiatrowej Stosowne odległości dla każdego rodzaju ograniczenia (slajd 10) regulowane prawem lokalnym, krajowym lub międzynarodowym dotyczącym wykorzystania gruntów pod budowę farm wiatrowych 1 lutego 2014 r. 6

7 Ograniczenia Lasy Infrastruktura Granice administracyjne Lasy Drogi/autostrady Granice administracyjne Rozproszone tereny leśne/uprawne Linie kolejowe Turystyka, rekreacja i opieka zdrowotna Gleby chronione Domy/inne budynki Obiekty turystyczne Obszary ekologiczne pod ochroną Linie energetyczne Obiekty opieki zdrowotnej Zbiorniki wodne Istniejące farmy wiatrowe Obszary rekreacyjno-wypoczynkowe Jeziora/stawy/rzeki Wisła Mokradła/rozlewiska Obszary chronione NATURA 2000 Siedliska nietoperzy i ptaków Kolonie ptaków Obszary rozmnażania ptaków Siedliska ptaków migrujących Parki krajobrazowe Ptaki migrujące Światowa baza danych obszarów chronionych WDPA Obiekty dziedzictwa narodowego Obiekty wojskowe Obszary chronione przed hałasem Gotowa infrastruktura Strefy przemysłowe Kopalnie Porty Lotniska Lotniska Lotniska, lądowiska helikopterów Bezpieczeństwo publiczne Obszary zalewowe Nachylenia terenu Osuwający się grunt Widoczność Widoczność Obszary krajobrazowe Widoczność farmy (turyści, ważne obiekty (POI), itp.) Granice administracyjne Granice administracyjne 1 lutego 2014 r. 7

8 Przykłady map ograniczeń na podstawie GIS opracowanych przez ETH Woda Lasy Dokładność map ograniczeń porównywalna ze zdjęciami lotniczymi Google Lasy i zbiorniki wodne Gotowa infrastruktura Wszystkie warstwy łącznie Po dodaniu wymaganych przez prawo odległości 90% 80% 85% ~ 95% 1 lutego 2014 r. 8

9 Przykłady danych uzyskanych z bazy danych partnera Wycinki obszarów chronionych ze względu na występowanie ptaków kolor czerwony na oryginalnym obrazie RGB z na zielono pokazano opracowany zestaw nadaną georeferencją danych 1 lutego 2014 r. 9

10 Odległości wymagane prawem dla ograniczeń budowy Ograniczenie Odległość (m) Ograniczenie Odległość (m) Granice administracyjne 500 Rzeki i strumienie 300 Autostrady 200 Wody śródlądowe 300 Drogi 200 Natura Linie kolejowe 200 Chronione obszary siedliskowe 500 Sieć przesyłowa z infrastrukturą 500 Korytarze ekologiczne 500 Obszary zabudowy przemysłowej i 500 Siedliska nietoperzy i ptaków 3000 handlowej Obszary zabudowań mieszkalnych 500 Parki krajobrazowe 500 Pojedyncze osiedla 500 Rezerwaty przyrody 500 Obszary rekreacyjno-wypoczynkowe 500 Lasy 500 Obiekty turystyczne i opieki zdrowotnej 500 Lasy chronione 500 Obiekty dziedzictwa narodowego 500 Wartościowe ziemie uprawne/gleba chroniona Lotniska Osuwający się grunt lutego 2014 r. 10

11 Porównanie ze zdjęciami lotniczymi anie ze zdjęciami lotniczymi Google i zdjęciami lotniczymi Google i mi lotniczymi Google i poprzednimi lotniczymi Google i poprzednimi mi Google i poprzednimi studiami w Google i poprzednimi studiami w poprzednimi studiami w Lublinie nimi studiami w Lublinie studiami w Lublinie i w Lublinie Lublinie wspól pólne ne Przykład obszar zidentyfikowany dla kład obszar zidentyfikowany dla obszar zidentyfikowany dla projektu Poprze e w ETH obszar zidentyfikowany dla projektu ar zidentyfikowany dla projektu H budowy zidentyfikowany dla projektu budowy ntyfikowany dla projektu budowy farmy Politechnika Szwajcarska w Zurychu Porównanie dokładności identyfikacji lokalizacji przypadek 1 Lasy Zabudowania Powody większej dokładności w analizie identyfikacji lokalizacji LEC: Szczegółowe dane dotyczące obszarów zabudowanych i lasów opracowane z wykorzystaniem zdjęć lotniczych i satelitarnych Wysoka gęstość danych w przypadku infrastruktury transportowej 1 lutego 2014 r.

12 Porównanie ze zdjęciami lotniczymi Google i nanie ze zdjęciami lotniczymi Google i ze zdjęciami lotniczymi Google i poprzednimi zdjęciami lotniczymi Google i poprzednimi ami lotniczymi Google i poprzednimi studiami w lotniczymi Google i poprzednimi studiami w ymi Google i poprzednimi studiami w Lublinie Google i poprzednimi studiami w Lublinie e i poprzednimi studiami w Lublinie poprzednimi studiami w Lublinie ednimi studiami w Lublinie i studiami w Lublinie studiami w Lublinie mi w Lublinie Lublinie e wspóln pólne lne e Przykład obszar ad obszar zidentyfikowany obszar zidentyfikowany dla zidentyfikowany dla projektu Poprzedni e studium w Lublinie Lublinie yfikowany dla projektu budowy any dla projektu budowy farmy dla projektu budowy farmy projektu budowy farmy E Politechnika Szwajcarska w Zurychu Porównanie dokładności identyfikacji lokalizacji przypadek 2 Drogi Zabudowania 1 lutego 2014 r. 12

13 Symulacja zasobów wiatru Model mezoskalowy wykorzystany do symulacji zasobów wiatru w obszarze województwa lubelskiego Symulacje biorą pod uwagę wpływ topografii, działalności ludzkiej, zdarzeń związanych z klimatem i pogodą na zasoby wiatru Symulacje przeprowadzone przy wykorzystaniu narzędzia do badania i przewidywania pogody (WRF Weather Research and Forecasting) Wiatry w górnych warstwach atmosfery Wilgotność i temperatura gleby Procesy powierzchni ziemi Lód morski Śnieg i lód na Realistyczna geografia Warstwa ozonowa Emisje wynikające z działalności ludzkiej d Wiatr przy powierzchni wody Topografia dna oceanu Chmury Ekosystemy morskie Energia słoneczna Cykl hydrologiczny Przelewanie pionowe Inne komponenty Chemia atmosfery Parowanie Wydzielane ciepło Wymiana pomiędzy wodą a atmosferą Prądy oceaniczne, temperatura i zasolenie Źródło: NCAR 1 lutego 2014 r. 13

14 Prędkość wiatru ędkość wiatru kość wiatru (m/s) ść wiatru (m/s) wiatru (m/s) atru (m/s) u (m/s) (m/s) /s) Politechnika Szwajcarska w Zurychu Mapa zasobów wiatru województwa lubelskiego Rozdzielczość przestrzenna: 2,5 x 2,5 km 2 Okres trwania: 1 rok Vertical levels: m n.p.t. Średnia czasowa: 10 minut Mapa wietrzności Lublina (100 m n.p.t.) 1 lutego 2014 r. 14

15 Wrażliwość kwalifikujących się obszarów pod względem wymaganych prawem odległości Odległość podstawowego cofnięcia (m) Scenariusz Linie kolejowe i drogi Obszary ochrony ptaków Lasy Istniejące i przyszłe obszary chronione Liczba miejsc Obszar (km 2 ) Obszar TOP50 (km 2 ) Średni obszar TOP50 (km 2 ) 2,7 3,1 2,9 7,7 2,9 6,6 Moc całkowita (MW) lutego 2014 r. 15

16 Lokalizacje atrakcyjne finansowo w Lublinie 45 najlepszych lokalizacji zidentyfikowanych przy wykorzystaniu podstawowych odległości cofnięcia Przekazane partnerom w celu sprawdzenia w terenie 45 najlepszych miejsc zidentyfikowanych na podstawie scenariusza 3 analizy wrażliwości 1 lutego 2014 r. 16

17 Istniejące linie energetyczne (2013 r.) niejące linie energetyczne (2013 r.) ejące linie energetyczne (2013 r.) ące linie energetyczne (2013 r.) Planowane linie energetyczne nowane linie energetyczne wane linie energetyczne ne linie energetyczne e linie energetyczne (2013 r.) linie energetyczne (2013 r.) ie energetyczne linie (2013 energetyczne r.) ( energetyczne e (2013 energetyczne r.) ( r.) ergetyczne (2013 energetyczne r.) ( r.) getyczne (2013 rgetyczne r.) ( r.) tyczne (2013 yczne r.) ( r.) czne (2013 r.) ne ( r.) ne (2013 r.) ( r.) (2013 r.) r.) 013 r.) 2025 r.) 3 r.) 5 r.) r.) Zidentyfikowane opłacalne entyfikowane opłacalne yfikowane opłacalne farmy owane opłacalne farmy ane opłacalne farmy e opłacalne farmy opłacalne farmy acalne farmy alne farmy e farmy farmy my Moc w oc w MW w MW MW W Politechnika Szwajcarska w Zurychu Bliskość opłacalnych lokalizacji do linii przesyłowych Odległość od linii energetycznych 60% projektów znajduje się bliżej niż 10 km od istniejących i planowanych linii przesyłowych Zidentyfikowane projekty przestrzegają wszystkich ograniczeń ustawowych, a wewnętrzna stopa zwrotu z kapitału wynosi powyżej 15% 1 lutego 2014 r. 17

18 Nakłady finansowe Koszty skalowane z farmy o mocy 50 MW na koszt za MW w wysokości 6.800,00 zł/mw 1 ) Koszt przed budową: zł/mw 2 ) Koszt w trakcie budowy: PLN (mln/mw) przygotowanie + logistyka + praca 0,5 Turbina: cena+dostawa+wzniesienie 5,6 Elektronika + okablowanie 0,2 Wzajemne połączenia przesyłowe 0,4 Ubezpieczenie 0,1 3 ) Koszt w trakcie użytkowania: PLN (mln/mw) Użytkowanie i konserwacja 0,3 Podatek z tytułu dzierżawy gruntu i podatek od nieruchomości 0,045 Ubezpieczenie 0,0125 Bilansowanie elektrowni 0,033 Zużycie energii na potrzeby własne 0,005 Odnowa licencji 0,0025 Inne wydatki 0,05 1 lutego 2014 r. 18

19 Ocena finansowa metodologia obliczeń (1) Przykładowe obliczenia zmiennych finansowych zostały opisane dla zidentyfikowanej farmy Element ID6 Adamówka z Zestawu-2 BF Charakterystyka lokalizacji: Rozkład Weibulla C: 8,05 m/s Rozkład Weibulla K: 2,30 Średnia prędkość wiatru: 7,05 m/s Obszar: 0,65 km 2 Moc turbiny: 2 MW Wysokość gondoli: 98 m Liczba turbin: 3 Moc farmy wiatrowej: 6 MW Roczna produkcja energii: 16,8GWh Wsp. wykorzystania zdolności wytwórczych: 32% Żywotność farmy: 20 lat 1 lutego 2014 r. 19

20 Etapy apy y Politechnika Szwajcarska w Zurychu Ocena finansowa przykładowe obliczenia (2) Demonstrowana metoda: Model zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF) oparty na stałej cenie energii 1. Koszt inwestycyjny projektu (na MW): 6.790,000 PLN 2. Całkowity koszt inwestycyjny projektu: 6MW x > 40,74 mln PLN 3. Zadłużenie: 70% 4. Udział zadłużenia w całkowitych kosztach inwestycyjnych: 0,7 x 40,74 mln PLN -> 28,52 mln 1 lutego 2014 r. PLN 5. Udział kapitału własnego w całkowitych kosztach inwestycyjnych: 0,3 x 40,74 mln PLN -> 12,22 mln PLN 6. Cena energii: 450 PLN/MWh 7. Przychód roczny (TAR): 450 PLN/MWh x 16,8GWh -> 7,65 mln PLN/rok 8. Roczna eskalacja ceny i kosztów: 2% 9. Roczne koszty operacyjne (TAOE): 6MW x PLN/MW -> PLN 10. Amortyzacja: 7% z (80% Całkowitych kosztów inwestycyjnych)* jest wykorzystywane jako tarcza podatkowa 11. Okres amortyzacji: 14 lat 12. Okres spłaty zadłużenia (DD): 10 lat 13. Stopa oprocentowania (IR): 6,5% 14. Spłata zadłużenia (DebtPay): Dług * IR/100 * (1 + IR/100) DD ) / (( /100) DD ) - 1) -> 3,96 mln PLN/rok Aktywa kapitałowe podlegające amortyzacji ~ 80% Całkowitych kosztów inwestycyjnych 20

21 Etapy apy y Politechnika Szwajcarska w Zurychu Ocena finansowa przykładowe obliczenia (3) 15. EBITDA: TAR -TAOE 7,2 mln PLN 16. Wskaźnik Pokrycia Obsługi Długu (DSCR): 1,3 17. Roczna kontrola DSCR: EBlTDA/Spłacone zadłużenie > 1,3 18. Całkowite koszty roczne (TAE): TAOE + Spłacone zadłużenie -> 4,41 mln PLN 19. Dochód podlegający opodatkowaniu (TI): TAR - TAE -> 3,23 mln PLN 20. Stawka podatkowa: Podatek od osób prawnych (19%) + Podatek od nieruchomości (2%) = 21% 21. Podatek należny: 0,21 x 3,23 mln PLN -> PLN 22. Faktycznie zapłacony podatek (TP): Podatek należny Amortyzacja ( TP powinien być wartością dodatnią) -> 0,68 mln 2,4 mln = 0 Podatek zapłacony wynosi zero lub jest niski podczas okresu amortyzacji 23. Strumień dochodów pieniężnych netto projektu (NATCF): Tl - TP 24. Stopa dyskontowa: 8% 25. Koszt produkcji energii: 280 PLN 26. Wewnętrzna stopa zwrotu (IRR) kapitału własnego = 29,4% 27. Wewnętrzna stopa zwrotu (IRR) Projektu = 8,2% 28. Wartość bieżąca netto (NPV_ = 80 mln PLN 29. Dochody podatkowe całego cyklu życia projektu = 8 mln PLN 1 lutego 2014 r. 21

22 Prace w trakcie realizacji Symulacje finansowe oparte na scenariuszach w celu zwiększenia atrakcyjności finansowej zidentyfikowanego portfela lokalizacji Symulacja krajowych aukcji zdolności wytwórczych energii wiatrowej Symulacje optymalnych przepływów mocy w sieci polskiej 1 lutego 2014 r. 22

23 Raport końcowy aport końcowy port końcowy ort końcowy rt końcowy t końcowy końcowy końcowy ońcowy ńcowy Sier Gru Raport okresowy 1 lutego Luty ty Mar aport okresowy 1 lutego port okresowy 1 lutego ort okresowy 1 lutego t okresowy 1 lutego okresowy 1 lutego kresowy 1 lutego esowy 1 lutego owy 1 lutego wy 1 lutego y 1 lutego Cze 1 lutego lutego r tego go Lip o Wrz e Spotkanie e inauguracyjne inauguracyjne cyjne projektu 26 projektu 26 sierpnia 26 sierpnia sierpnia Pakiety y Informacyjne Informacyjne macyjne ne 1 lipca lipca Konferen nferencja rencja cja Politechnika Szwajcarska w Zurychu Zakres czasowy Zadanie Miesiąc Wrz r ze Paź ź Li u St r Kwi ie M p Si Analiza w oparciu o GIS Pomiary Pakiety informacyjne 1 lutego 2014 r. 23

24 Załącznik Lokalizacje atrakcyjne finansowo (scenariusz podstawowy) W załączniku przedstawiono współrzędne UTM oraz mapy 45 potencjalnych projektów zidentyfikowanych przy uwzględnieniu scenariusza podstawowego 1 lutego 2014 r. 24

25 Zestaw 1 - CF 26: Wskaźniki lokalizacji i współrzędne UTM środka strefy ID 0 X ,36078 y ,88975 ID 1 X ,6831 y ,18679 ID 2 X ,002 y ,7372 ID 3 X ,08904 y ,11095 ID 5 X ,25118 y ,30113 ID 7 X ,29103 y ,62465 ID 8 X ,1732 y ,81358 ID 9 X ,14134 y ,4685 ID 10 X ,58179 y ,02871 ID 11 X ,29652 y ,94379 ID 12 X ,39819 y ,75748 ID 13 X ,82562 y ,41942 ID 14 X ,4652 y ,16051 ID 15 X ,4059 y ,56946 ID 16 X ,73778 y ,76802 ID 17 X ,60933 y ,79742 ID 18 X ,94843 y ,57053 ID 19 X ,1954 y ,42284 ID 20 X ,10168 y ,11999 ID 21 X ,22053 y ,20962 ID 22 X ,33506 y ,94107 ID 23 X ,33343 y ,42515 ID 24 X ,85405 y ,89136 ID 25 X ,41684 y , lutego 2014 r. 25

26 Zestaw 1 - ID 0 1 lutego 2014 r. 26

50 Zestaw 1 - BF 21 : Wskaźniki lokalizacji i współrzędne UTM środka strefy ID 0 X ,88598 y ,634 ID 1 X ,11817 y ,76934 ID 2 X ,74745 y ,51658 ID 3 X ,26837 y ,21832 ID 4 X ,71854 y ,63134 ID 5 X ,51019 y ,77663 ID 6 X ,12787 y ,90791 ID 7 X ,19341 y ,42236 ID 8 X ,27899 y ,92563 ID 9 X ,74696 y ,48596 ID 10 X ,02769 y ,17141 ID 11 X ,85605 y ,32447 ID 12 X ,11546 y ,92926 ID 13 X ,11277 y ,94358 ID 14 X ,13635 y ,36941 ID 15 X ,39752 y ,90391 ID 16 X ,36453 y ,20181 ID 17 X ,48525 y ,96271 ID 18 X ,26753 y ,98823 ID 19 X ,35991 y ,59713 ID 20 X ,57499 y , lutego 2014 r. 50