• No results found

Energy Security Scenarios in the Baltic States

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Energy Security Scenarios in the Baltic States"

Copied!
60
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Full text

(1)

Energy Security Scenarios in the Baltic States

Karl Sjöblom

Master of Science Thesis

KTH School of Industrial Engineering and Management Energy Technology EGI-2016-010MSC

Division of Energy Systems Analysis SE-100 44 STOCKHOLM

(2)

Master of Science Thesis EGI-2016-010MSC Energy security scenarios in the Baltic states

Karl Sjöblom

Approved Examiner

Mark Howells

Supervisor

Constantinos Taliotis

Commissioner Contact person

Abstract

The  Baltic  region  is  facing  a  large‐scale  transformation  of  its  electricity  supply  system.  The  current  generation system consists of large fossil fuel based power plants that need to be replaced with more  environmental friendly generation types. Therefore, a thorough analysis of the future electricity supply  system  is  necessary  to  avoid  shortages  and  ensure  the  security  of  supply.  Not  only  does  the  Baltic  electricity  systems  contribute  to  a  large  amount  of  carbon  emission,  but  is  also  struggling  with  a  regional deficit of electricity and is  therefore forced to import  electricity from Russia. The installed  capacity is not enough to cover the domestic and regional demand.  

Four scenarios have been compared and analyzed in order to find possible ways to improve the energy  security. The first scenario was a plain least‐cost scenario, the second scenario included a target of  renewable electricity production of 100% by 2050, the third scenario included a target of zero carbon  emissions  by  2050  and  the  fourth  scenario  included  the  construction  of  a  nuclear  power  plant  in  Visagina,  Lithuania  by  2022.  The  results  from  these  scenarios  detected  several  possible  directives,  which would both improve the energy security and the Baltic region would obtain o more sustainable  electricity generation system. These results indicated that if Lithuania initiated the plans of a nuclear  power  plant  this  would  heavily  decrease  the  Baltic  region’s  dependence  on  imported  electricity. 

However, large investments must be made in the renewable electricity production industry in to secure  the phase out process of the large fossil fuel based power plants.  

These  actions  are  the  most  effective  way  to  improve  the  security  of  electricity  supply  in  the  Baltic  region. Still there are more research areas related to the same problems that has to be investigated. 

To obtain a holistic overview of the energy system other sectors must be included. Both the transport  and heat sector contribute to large amount of carbon emissions due to the dependence on fossil fuels. 

Further investigation in this area would be to include these sectors in the analysis.  

   

Keywords: OSeMOSYS, energy security, Baltic region, long‐term scenario planning, carbon reduction  

   

(3)

Preface

This project is the final step of my five years here at the Royal Institute  of Technology, KTH. After finishing my bachelor’s degree in energy and  environment  I  started  the  master’s  programme  sustainable  energy  engineering  with  focus  on  power  generation  and  energy  systems  analysis and this is the thesis project that sums up all these years. First  of all I would like to thank my supervisor Constantinos Taliotis for all  great feedback and support. This valuable feedback has given me the  guidance and directions I needed to achieve the goals. I would also like  to thank the department of Energy System Analysis at KTH. This project  has given me a great insight in the system perspectives of the energy  analysis and how to find improvements using these methods.  

 

Finally, I would like to send a warm thank you to my family and friends  for the support during these months! 

 

Stockholm, January, 2016   

Karl Sjöblom    

(4)

Table of Contents 

Introduction ... 1 

1.1  Energy situation in the Baltic countries ... 1 

1.2  Aims and objectives ... 4 

1.3  Literature and data collection review ... 4 

Methods ... 4 

2.1  Scenarios ... 5 

2.2  Modeling software program ... 5 

2.3  Model assumptions and inputs ... 7 

2.3.1  Demand profile ... 7 

2.3.2  Fuel ... 10 

2.3.3  Reference electricity system ... 11 

2.3.4  Technology ... 14 

2.3.5  CO2 Emissions ... 16 

Results ... 17 

3.1  Scenario 1 – least cost ... 17 

3.2  Scenario 2 – 100% renewable electricity production by 2050 ... 23 

3.3  Scenario 3 – Zero carbon emissions by 2050 ... 29 

3.4  Scenario 4 – construction of a nuclear power plant in Lithuania ... 35 

Discussion ... 43 

4.1  Scenario 1 ... 43 

4.2  Scenario 2 ... 45 

4.3  Scenario 3 ... 46 

4.4  Scenario 4 ... 47 

Conclusion ... 49 

5.1   Future investigations and research ... 50 

Bibliography ... 51 

Appendix 1 ... 52 

(5)

1 Introduction

  The Baltic region states, Estonia, Latvia and Lithuania became sovereign on 6th of September 1991  after almost half a century of Soviet occupation. Traces from that period can still be found in several  places including the electricity supply system. Even though it is more than 20 years since the Baltic  countries,  together  with  the  Soviet  Union  declared  their  independence  the  electricity  transmission  infrastructure is heavily integrated with today’s Russian network. The electric grid is still synchronized  with  Belarus  and  Western  Russia  in  the  so  called  BRELL  transmission  network.  This  means  that  frequency regulations and load/generation control is in the hand of foreign operators (BALTSO, 2006). 

The integration of the Baltic electric grid with the European grid is a continuous project. During the  past ten years several interconnection links with the Nordic countries have been implemented and  there are more to come. The first interconnection line, Estlink together with Nordbalt and LitPol are  three larger interconnection projects with the aim of integrating the two separate grids (NTI, 2015).   

  These matters together with the fact that the region depends heavily on import of electricity show  the importance of an analysis of the security of electricity supply in the region. However, the Baltics is  not the only region dependent on import of energy. According to the European Commission more than  50% of the EU energy supply is imported, which clearly points out a lack of energy security not only in  the Baltic but also in the whole European Union (Eurostat, 2015). Therefore, a numerous of policy plans  and  incentives  have  been  implemented  by  the  European  Commission  in  order  to  increase  energy  security and to avoid energy shortages, conflicts or other matters that follows lack of energy. If the  Baltic  countries  aim  for  a  more  independent  and  self‐controlled  electricity  supply  structure  actions  must be done within a clear frame of united goals.  

1.1 Energy situation in the Baltic countries

  As mentioned above the Baltic region is heavily dependent on electricity import and has been so for  the past 5 years, due to the transformation of the Lithuanian electricity supply caused by the shutdown  of nuclear power. However, what is important to mention is the situation is different in all three states. 

In figure 1 the net electricity import is presented. In table 1 and table 2 the detailed electricity import  and export flows are presented for the reader to see from which country the electricity comes from.  

Figure 1: Net electricity import of the three Baltic countries from 2000-2012 

Table 1: Annual electricity export from the neighboring countries

Exporter:  ESTONIA   LATVIA  LITHUANIA 

‐100

‐75

‐50

‐25 0 25 50 75 100

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

[TWh]

Estonia Latvia Lithuania

(6)

[GWh]  [GWh]  [GWh] 

Importer:  Finland  Latvia  Russia  Estonia  Lithuania  Russia  Latvia  Belarus  Russia 

2010  1 967  2 695  285  38  3 055  8  234  402  1 549 

2011  1 657  2 633  696  26  2 734  0  443  747  155 

2012  385  3 364  1 150  13  3 231  1  293  1 022  128 

2013  476  3 535  1 971  23  3 626  1  89  893  146 

2014  44  3 804  2 682  5  3 017  1  244  535  118 

 

Table 2: Annual electricity import from the neighboring countries

Importer:  ESTONIA  

[GWh] 

LATVIA 

[GWh] 

LITHUANIA 

[GWh] 

Exporter:  Finland  Latvia  Russia  Estonia  Lithuania  Russia  Latvia  Belarus  Russia 

2010  246  38  1 459  2 695  234  1 044  3 055  4 488  634 

2011  480  26  1 011  2 633  443  934  2 734  2 916  2 436 

2012  1 511  13  1 114  3 364  293  1 280  3 231  2 230  2 603  2013  1 534  23  879  3 535  89  1 382  3 626  2 335  2 112  2014  3 522  5  185  3 804  244  1 290  3 017  3 356  2 147   

 Estonia  has  due  to  its  great  domestic  oil‐shale  resources  been  a  consistent  net  exporter.  This  has  played an important role of the economic development and has also been a large contribution to the  growing gross domestic product (Sousa & Fedec, 2015). When it comes to import Estonia has shifted  from Russian electricity to a larger import of Finish electricity, which can be seen in table 1 and table  2.  This is because a second interconnection link between Estonia and Finland, Estlink 2, was in place  2014. Estlink 1 have a capacity of 350 MW and was installed 2006 and is now complemented with  Estlink 2 which has a capacity of 650 MW.  In Latvia and Lithuania the situation is different and by  viewing figure 1 it is easy to see how the situation has changed. Latvia has during the past 15 years  been net electricity importers, mainly from Russia and Estonia (ENTSOE, 2015). Due to lack of reliable  primary energy sources they have been forced to import large shares of its domestic electricity supply. 

The situation in  Lithuania  has changed  dramatically  the  past 15 years. From  being a consistent net  exporter Lithuania is now a major net importer. A milestone of this development occurred in 2009  when Lithuania was forced to shut down its nuclear power plant in Ignalina due to its low standard. 

This was necessary in order for Lithuania to be accepted as a member of the European Union (World  Nuclear Association, 2015). The consequences that followed were an increase of the import demand,  which pushed Lithuania even further away from safe and independent electricity supply. The shutdown  of the Ignalina power plant affected the whole region, which can be seen in Figure 1, where the import  increased significantly by 2010. Lithuania is now heavily dependent on import from Russia, Belarus and  Latvia, which can be seen in table 2.  

  Even though Estonia is a consistent net exporter of electricity they have to prepare for a larger change  in  its  production  technology  system.  Oil‐shale  fired  power  plants  contribute  to  almost  90%  of  the  annual  electricity  production,  which  causes  large  amounts  of  carbon  emissions.  Therefore,  large  investments must be done to increase its small renewable share to a more decent level. Latvia has by  far  the  highest  share  of  renewable  energy  in  its  domestic  production.  Due  to  its  investments  in  hydropower the average renewable share stands for over 55%. Lithuania on the other hand has an  average renewable share of 30%. Partly because of its hydropower but also an amount of wind power  worth mentioned. Both Latvia and Lithuania will in the future struggle with both their dependence of  import but also their large share of electricity produced in natural gas‐fired power plants. In table 3  the electricity generation mix of 2012 in each country is presented:     

(7)

Table 3: Electricity generation mix of 2012

  Estonia  Latvia  Lithuania 

  [TWh]  [%]  [TWh]  [%]  [TWh]  [%] 

Fossil fuels  10,5  87,6  2,1  38,7  3,1  64,8 

Biofuels  1,0  8,4  0,2  4,2  0,2  4,5 

Other renewables  0,5  4,0  3,0  57,1  1,5  30,7 

Total production  12,0  100  5,3  100  4,8  100 

Net Imports  ‐2,2    1,7    6,6   

Final el. demand  9,7    7,0    11,4   

 

Table 4: Installed capacity in 2010 and 2015

  Estonia  Latvia  Lithuania 

[MW]  2010   2015  2010  2015  2010  2015 

Oil‐shale  1 787  1 787  0  0  0  0 

Natural gas  188  438  865  865  2 520  2 520 

Biofuels  83  101  16  88  45  120 

Wind  149  301  30  68  163  288 

Hydro  7,5  7,5  1 553  1 579  877  1 102 

Nuclear  0  0  0  0  0  0 

 

Fossil fuels stand for most of the installed capacity together with hydropower in Latvia and Lithuania. 

The  installed  capacity  of  2010  and  2015  is  presented  in  table  4  and  it  proves  the  Baltic  regions  dependence on fossil fuels. Oil shale capacity in Estonia and natural gas‐fired capacity in Latvia and in  Lithuania are important facts and clearly gives an idea of the situation in those countries. All three  countries have also experienced an economic growth since the separation from the Soviet Union with  a, except during the financial crises of 2008, growing gross domestic product. In table 5 the economic  forecasts  are  presented  and  they  are  positive  which  means  that  the  future  looks  bright  and  the  economies will continue to grow (Sousa & Fedec, 2015). Even though the annual growth rate is slowly  decreasing the total GDP will follow the trend presented in table 5 (Sousa & Fedec, 2015).  

Table 5: Gross domestic product forecast

  2015 

[Billion USD]  

2020  [Billion USD] 

2030  [Billion USD] 

2050  [Billion USD] 

Estonia  25,9  30,9  39,2  55,7 

Latvia  31,9  37,9  47,8  67,5 

Lithuania  48,2  58,4  75,6  110 

In order to increase the security of supply a thorough analysis of the energy situation must be done. 

Important  system  components  like  infrastructure,  access  to  necessary  primary  resources,  regional  political stability are a few parameters that affect the energy security. Another important parameter  is  the  cost  of  energy.  Even  though  future  energy  policy  planning  will  focus  mainly  on  low‐carbon  alternatives that can replace today’s dependence on fossil fuel alternatives, the economic costs must 

(8)

be taken into account. Future predictions of investment cost, operating and maintenance cost, and the  cost of fuel must be included in the policy plans to create a more reliable electricity system.  

1.2 Aims and objectives

  The aim of this project is to create and compare long‐term scenarios of the electricity supply in each  of  the  three  Baltic  countries  and  use  these  comparisons  to  find  improvements  of  the  security  of  electricity  supply.  This  is  done  using  optimization  software  program  OSeMOSYS.  In  order  to  create  these scenarios several matters must be taken into account to obtain more reliable scenario plans and  ease the comparison process. Important aspects that need to be analyzed include the current situation  of  installed  capacity,  domestic  production,  import  of  fuels  and/or  electricity,  and  other  potential  generation technologies that could replace existing technologies. Other important aspects are existing,  and  future  cross‐border  transmission  infrastructure  links,  relevant  European  Union  legislation  and  domestic  energy  policy  plans,  as  well  as  cost  projections  of  new  investments,  fuel  extractions  and  imports, operating and maintenance. When comparing the four scenarios the following criteria will be  used to perform the analysis. They are based on the International Energy Agency definition of a secure  energy supply (Tanaka, 2009): 

 Diversification of generation technologies 

 Access to natural resources used for fuel extraction 

 Amount of imported electricity and from which country the electricity is imported 

 Environmental aspects    

1.3 Literature and data collection review 

In this project the data is collected from well‐known sources to ensure that the results are as reliable  as possible. Most of the data is collected from sites connected to the European Union (EU), European  Commission  (EC)  and  the  International  Energy  Agency  (IEA).  The  electricity  demand  forecast  is  collected from a publication created by the EC. It is a publication of the energy situation in Europe and  compares  a  business‐as‐usual  scenario  with  a  reference  scenario  based  on  the  EU  targets  of  2020. 

Since  the  EU  targets  are  binding  for  all  member  states,  the  demand  projections  are  based  on  the  reference  scenario.  Data  related  to  load  demands  are  collected  from  European  network  of  transmission system operators of electricity (ENTSOE).  

Cost  projections  are  mainly  based  on  an  IEA  program  called  Energy  technology  systems  analysis  program (ETSAP). In the section of energy supply technologies a great collection of publications for  different  generation,  transmission  and  distribution  technologies  can  be  found.  Additional  cost  projection data was collected from the IEA publication World Energy Outlook of 2014. One technology  that did not appear in either of the two publication databases was the oil‐shale power plant costs,  capital,  O&M  and  fuel  costs.  In  this  project  the  projections  of  these  costs  are  based  on  a  study  conducted 2005 by the European academics science advisory council (EASAC).  

2 Methods

  In  order  to  achieve  the  project  goals  of  comparing  several  scenarios  a  well‐structured  method  is  necessary. Therefore, a few steps have to be taken and in chapter 2 a detailed explanation of the model  development is presented in three sub‐chapters. Chapter 2.1 describes the scenarios with focus on the 

(9)

link between the chosen scenario and current energy policy plans, economic projections etc. Chapter  2.2 describes the optimization software program OSeMOSYS, a brief description of its mathematical  content and why it is preferred instead of other similar software programs. Chapter 2.3 deals with the  data input and other assumptions.  

 

2.1 Scenarios

  A detailed presentation of the chosen scenarios is vital and necessary to obtain a clear picture of what  is expected from the results. In this chapter the different scenarios are presented with both a short  summary of the goal and also with an explanation of why the scenario is important. In scenario 2, 3  and 4 all three countries must fulfill their share to the binding EU target of 2020. This includes a 20% 

decrease of its carbon emissions compared to 1990. The target also consists of an individual renewable  share in the electricity generation mix, where the Estonian target is set to 25%, Latvian is set to 40% 

and the Lithuanian is set to 23%.      

 Scenario  1:  A  plain  least‐cost  scenario.  This  scenario  will  only  take  into  account  economic  aspects  and  current  cost  projections  and  present  the  most  economically  competitive  scenario.  It  is  necessary  to  investigate  how  the  electricity  system  will  evolve over time if neither policy plans nor targets are implemented, and the future  electricity generation systems will completely depend on the net present value of the  different technologies.  

 Scenario 2: 100% renewables by 2050. By 2050 all three countries must transform their  electricity generation system into 100% renewables. A milestone target is set to 2030  of at least 50% renewable energy. This scenario is important in order to find a possible  strategy to transform the current system into a complete renewable electricity system. 

The renewable energy has large potential to grow and this scenario might help policy  planners with the share structure of the generation mix since the net present value  differs among the generation types.   

 Scenario 3: Zero carbon emission by 2050. By 2050 all three countries must produce  all their electricity from renewable energy sources. This scenario is important to show  an alternative carbon reduction scenario to scenario 2. With a goal of a total carbon  reductions other none carbon emitting sources might be an option. Nuclear power is  one example and nuclear potential have been discussed between the countries.  

 Scenario 4: The construction of a nuclear power plant in Visagina, Lithuania, with the  start‐up  year  of  2022.  Policy  makers  are  currently  investigating  the  possibility  to  construct  a  nuclear  power  plant  in  Lithuania  and  this  is  why  this  scenario  must  be  included. This construction will change the energy mix a lot and will affect both the  net import of the Baltic region and the net import of each of the three countries. It is  therefore necessary to investigate.  

 

2.2 Modeling software program

In order to perform the simulations and create the different scenarios OSeMOSYS is used. OSeMOSYS  is short for Open Source Energy Modeling System and is developed to solve problems within the area  of  medium‐  and  long‐term  scenario  planning  (Howells,  o.a.,  2011).  These  scenarios  can  deal  with  installed capacity planning as well as planning of energy supply and is applicable in a multi‐sector use,  which  makes  it  useful  for  many  different  actors  (Howells,  An  Introduction  to  OSeMOSYS,  2013). 

(10)

OSeMOSYS has the advantage of that it is easy to understand the software and the so called “learning‐

curve”  is  considered  low  (Howells,  o.a.,  2011).  A  brief  summary  of  the  structure  of  the  software  program is that it is constructed with a block‐structure of 7 blocks. Each block represents so‐called  functionalities, which together will contribute to the model. The functionalities are objectives, costs,  capacity adequacy, energy balance, constraints, storage and emissions.  

 The  objective  block  of  OSeMOSYS  is  to  use  a  built‐in  discount  rate  together  with  cost  projections of fuels and technologies, and calculate the lowest net present value (NPV) of the  most cost effective structure of the energy supply system (Howells, 2013).  

 The block of costs relates to the cost of the different technologies, where several costs like  capital cost, O&M costs, and fuel costs are implemented. The current costs together with cost  projections in each year during the chosen time period is vital in order to obtain the optimized  model results (Howells, 2013). 

 The block of capacity adequacy deals with issues of having enough installed capacity to cover  the different demands in each time slice and each year. If the installed capacity does not cover  each time slice or year no results will be obtained and the model will collapse (Howells, 2013).   

 The block of energy balance is there to ensure that during each time slice and year there are a  production and a supply of fuel to cover the demand. It is not enough to only have enough  capacity if there isn’t enough fuel. The fuel input must meet the demand in each time slice and  year (Howells, 2013). 

 The block of constraints is there to implement different limits that might be used for several  occasions. It is there to set a maximum and/or a minimum limit for both capacity and activity  related problems. By implementing these limits it is ensured that the model becomes more  realistic and it also simplifies the possibility to create scenarios based on for example emission  reduction, renewable energy generation, and implementation of a specific capacity or activity  (Howells, 2013).  

 The block of storage represents any possible reserve margins in the initial state (Howells, An  Introduction to OSeMOSYS, 2013). 

 The block of emissions is there to analyze and implement environmental aspects into to model. 

Each technology has a certain emission activity ratio which denotes how much emission that  has been polluted per generated unit of energy (Howells, 2013).  

There are two interfaces and one extra third way to use OSeMOSYS configuration for the optimization  process.  LEAP,  ANSWER,  and  the  possibility  to  write  your  own  code  using  Notepad  and  do  the  optimization in the Microsoft Windows typing commander Command Prompt. In this project ANSWER  is used for the optimization process. The advantage of using the ANSWER interface is that there is a  possibility to apply for almost all energy sectors and not only the electricity system. Even though this  project only take into account the electricity supply system, there is now a possibility to expand this  project and add the heat and transport sectors which would give an even more detailed analysis of the  security of energy supply. ANSWER is also a very easy managed software program where the user can  start right away with the modeling and don’t have to worry about a tricky learning process (Howells,  2013).  

 

(11)

2.3 Model assumptions and inputs

  In this section the assumptions and inputs of the model are presented. The sub‐chapter describes  every detailed model input necessary to create the model. It is of major importance to be well oriented  about the energy situation before the actual modeling begins. A clear picture of the energy system is  therefore necessary to avoid uncertainties and to be better prepared for the modeling process.  

2.3.1 Demand profile

2009 the European Commission released a document with percentage forecast of the final electricity  demand.  By  viewing  table  6  with  the  demand  projections  and  table  7  with  the  annual  percentage  change we can see that there will be a continuing demand growth in all three countries (Capros, Tasios,  Mantzos, De Vita, & Kouvaritakis, 2009). The percentage values are used in this project as a frame of  the future Baltic electricity demand system. In order to present scenarios of the future electricity mix  it is first necessary to view the demand predictions. As written above, the demand curve will continue  to grow and the growth is presented with values in table 6 and the annual percentage change in table  7.  

Table 6: Final electricity demand projections 2010-2050

  2010 

 [PJ/TWh] 

2020   [PJ/TWh] 

2030   [PJ/TWh] 

2050‐  

[PJ/TWh] 

Estonia  24,9/6,9  29,9/8,3  34,7/9,6  46,7/12,9 

Latvia  22,4/6,2  27,6/7,7  30,8/8,5  38,3/10,6 

Lithuania  30,0/8,3  39,9/11,0  44,5/12,4  55,4/15,4 

Table 7: Annual percentage change of the final electricity demand

  2010‐2020 

[annual % change] 

2020‐2030  [annual % change] 

2030‐2050  [annual % change] 

2050‐ 

[annual % change] 

Estonia  2,2  1,5  1,2  1,2 

Latvia  2,4  1,5  1,5  1,5 

Lithuania  2,3  0,7  0,7  0,7 

 

To obtain a more accurate picture of a country profile it is also of major importance to investigate at  what hours the demand occurs and during what hours the different electricity generation technologies  are capable of producing electricity. Certain electricity production technologies are time dependent,  which means that they can only produce electricity at certain hours of the day. This analyze is necessary  to avoid shortages at peak demand states.  

Since the electricity demand varies between seasons it is necessary to divide one year into so‐called  time  slices.  An  annual  electricity  demand  curve  shows  that  the  demand  is  much  higher  during  the  winter period than the summer period. To calculate the time slices one must first create an annual  demand curve to be able to see how the load varies over the year. Since the climate conditions are  basically the same in the whole region one assumption is that the Estonian hourly electricity demand  is  proportional  to  the  whole  region.  Therefore,  the  Estonian  demand  curve  is  used  for  the  whole  project. Data for the demand curve is collected from the European Network of Transmission System  Operators for Electricity (ENTSOE) and the reference year is 2014 (ENTSOE, 2015). 

(12)

Figure 2: Average annual electricity demand in Estonia 2014

  The blue vertical lines in Figure 2 represent the season breaks. Season 1 range from December to  March, season 2 ranges from April to May, season 3 ranges from June to September and finally season  4 ranges from October to November. This gives us the following seasons and number of days in every  season:  

 

Table 8: Number of days in every season

  Season 1  Season 2  Season 3  Season 4 

Months  Dec‐Mar  April‐May  June‐Sept  Oct‐Nov 

Days  31+31+28+31=121  30+31=61  30+31+31+30=122  30+31=61 

  It is not enough to only take into account at what time of year the demand occur. It is also necessary  to analyze the load on a daily basis. Since the daily load changes over the year depending on the season  three daily demand curves, one from January, one from June and one from October, are compared to  find the most accurate representing daily load. The different load curves represent the Estonian load  since the load is similar in all three countries and therefor the results will be the same. These load  curves provides us a more detailed picture of when the power is needed.  

  400

600 800 1000 1200

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

(MW)

Month

(13)

 

Figure 3: Electricity demand curves of two days in January, June and October

From figure 3 it is now possible to split the days into sub‐sections where the hourly load is similar to  one another. The first part ranges between 01‐07 A.M., the second part ranges from 08 A.M. to 6 P.M.,  the third part ranges from 07 P.M. to 09 P.M. and the fourth part ranges from 10 P.M. to 12 P.M. This  gives us the following part of the day values:   

 

Table 9: Number of hours in each part of the day

  Day Part 1  Day part 2  Day Part 3  Day Part 4 

Time  01:00‐07:00  08:00‐18:00  19:00‐21:00  22:00‐24:00 

Hours  7  11  3  3 

By multiplying the number of hours in the specific part of the day with the number of days in that  specific season and divide that number with the total amount of hours in one year (8 760 hrs.) we  obtain the value of that specific Time slice. This is described in the following equation:  

(14)

Table 10: Time slices for each season and part

   

Day Part 1  01:00‐07:00 

Day part 2  08:00‐18:00 

Day Part 3  19:00‐21:00 

Day Part 4  22:00‐24:00 

Season 1 (Dec‐Mar)  0,097  0,152  0,041  0,041 

Season 2 (Apr‐May)  0,049  0,077  0,021  0,021 

Season 3 (Jun‐Set)  0,098  0,153  0,042  0,042 

Season 4 (Oct‐Nov)  0,049  0,077  0,021  0,021 

 

Next  step  is  to  calculate  the  specified  demand  profile  and  the  calculations  are  very  simple.  The  specified demand profile is necessary to include in the model in order to determine at during what  time slice the demand load occur. By only include the total annual demand would give incomplete  results since the load varies between the seasons and hours of the day. That is why a specified demand  profile must be calculated since it takes into account each time slice. The formula can be seen below  and the results are presented in table 11:  

Table 11: Specified demand profile

   

Day Part 1  01:00‐07:00 

Day part 2  08:00‐18:00 

Day Part 3  19:00‐21:00 

Day Part 4  22:00‐24:00 

Season 1 (Dec‐Mar)  0,070  0,147  0,039  0,032 

Season 2 (Apr‐May)  0,056  0,120  0,031  0,027 

Season 3 (Jun‐Sep)  0,050  0,111  0,028  0,024 

Season 4 (Oct‐Nov)  0,063  0,137  0,036  0,029 

2.3.2 Fuel

The fuel section denotes the energy carriers at every stage in the reference energy system, before and  after  every  technology.  In  this  project  fuel  occurs  in  four  different  shapes;  primary  fuel,  electricity  before and after transmission losses and final electricity demand. In table 12 the different primary fuel  types are presented. Estonia stands out with their large oil‐shale resources. Other than that biofuels  and natural gas are used in all three countries.  

Table 12: Primary fuel used for electricity production

  Oil‐shale  Natural gas  Biofuels  Uranium 

Estonia  X  X  X  ‐ 

Latvia  ‐  X  X  ‐ 

Lithuania  ‐  X  X  ‐ 

(15)

2.3.3 Reference electricity system

A reference energy system as in figure 4, 5 and 6 shows the energy flow and transformation within a  country or region from import or extraction of a natural resource all the way to the final electricity  demand.  The  boxes  represent  technologies  such  as  import  technologies,  extraction  technologies,  transformation  technologies  and  transmission/distribution  technologies  and  they  all  represent  a  transformation  or  a  transportation  of  a  fuel.  The  brown  boxes  represent  all  existing  technologies  except  the  green  boxes,  which  represents  the  existing  renewable  power  plants.  The  yellow  boxes  represent  import  technologies  and  the  purple  boxes  represent  potential  technologies.  The  vertical  lines are the different fuels within the system and primary fuels are the state before the power plants  transform the fuels into electricity, secondary is the electricity without any transmission losses, tertiary  is the electricity without any losses in the distribution network and the final electricity demand is the  amount of electricity to cover the consumption within the region.  

 

Figure 4: Estonian reference electricity system 

Figure 4 shows the Estonian electricity supply system and a vast majority of the Estonian electricity  supply are produced from oil‐shale fired power plants. Except the environmental concerns with carbon  dioxide emissions, the oil‐shale fired power plants have played an important role in the development  of the Estonian electricity system. During the past 20 years the net import of electricity have been  negative, which means that they export more than they import (Capros, Tasios, Mantzos, De Vita, & 

Kouvaritakis, 2009). Estonia is a consistent net exporter. During the past 25 years Estonia have been  able  to  produce  more  than  the  domestic  demand  which  have  lead  to  a  continous  export  to  their  neighbor  countries  mainly  Latvia  and  Russia,  which  can  be  seen  in  tabel  1  .  The  oil‐shale  power  generation  accounts  for  over  90  %  of  the  total  production.  Other  sources  worth  mentioned  are  biomass and an increasing on‐shore wind power industry. However, by today they have only a minor  share of hydropower in the electricity mix and the possibility of expanding the hydro is considered low  (Eesti, 2015).  

(16)

The installed capacity is around 2.9 GW and the largest power plants are located in the Narva region  close to the Russian border due to the closeness of the oil‐shale findings. The more environmental  friendly renewable alternatives are not that wide spread. The hydropower projections say that it will  not expand, but remain its capacity level of 7.5 MW. The share of wind power is higher and acounts  for  300  MW.  Future  important  power  plant  projects  worth  mention  is  the  oil‐shale/biomass  fired  power plants in Auvere. The start‐up date is set to late 2015 and with a total capacity of 300 MW. 

Currently there are no existing plans of construct a nuclear power plant. Several discussionens and  policy plans have been made but that has not lead to any serious actions (NTI, 2015). Due to Lithuania’s  further plans of building a nuclear power plant in Visagina Estonias nuclear discussions and plans have  been put on hold. However, discussions have been made regarding Estonia’s and Latvia’s participation  of the investment in Ignalina. By today no serious actions have been made and both Estonia and Latvia  are waiting for a response from Lithuania (WNA, 2015).  

The  Estonian  government  have  implemented  one  incentive  programme  to  stimulate  the  use  and  production of electricity from renewable energy sources and that is the premium tariff. But the future  of that incentive programme is uncutrain since the government have said that they want to some how  change  the  form  of  it.  The  reason  is  said  to  be  that  Estonia  is  predicting  that  they  will  reach  the  renewable targets and switch the focus to another subsidy programme (Pilvik, 2014).  

Figure 5: Latvian reference electricity system

Figure 5 shows the Latvian electricity supply system and it varies a bit compared to the Estonian. Even  though  the  reference  energy  system  shows  that  there  are  similarities  the  generation  mix  says  the  opposite. The renewable share (see table 3) has during the past years contributed to over 50% of the  total  electricity  production  and  the  reason  for  that  is  Latvia’s  large  hydropower  investments.  This  together with a tiny portion of wind power and biofuels has made the Latvian electricity generation  much more environmental friendly than the Estonian. However Latvia still needs to deal with its large  share of natural gas‐fired power plants, both because of the environmental concerns but also political  aspects since all of the natural gas is imported from Russia and Latvia have no domestic natural gas  resources.  The  amount  of  installed  capacity  is  basically  the  same  as  in  Estonia,  around  3  GW. 

(17)

Hydropower plants stands for around half of the installed capacity and there are currently three large‐

scale power plants.  All constructed in the Daugava River which flows from the Baltic sea, through Riga  and all the way down to the Belarusian border. Besides the hydropower plants there are around 1.2  GW natural gas‐fired power plants.  

 

Most of them in the areas around Riga except one plant placed in Liepaja by the Baltic Sea. There are  also around 180 MW of other renewables, mostly wind and biofuels. There are two important incentive  programmes  to  stimulate  renewable  electricity  production  in  the  Latvian  Electricity  Market  Law  (Upatniece, 2014). One of the programmes is a feed‐in‐tariff incentive, which stimulates renewable  energy by supporting renewable technologies with subsidies that are based on, the kWh cost of each  technology. The feed‐in‐tariff programme ended in 2010 but will start once again in 2016 (Upatniece,  2014).  The  other  incentive  programme  is  net  metering  which  is  implemented  only  for  small‐scale  producers  and  gives  the  producers  the  possibility  to  pay  the  net  cost  of  electricity,  which  is  the  difference  between  the  electricity  gained  from  the  national  or  regional  grid  and  the  electricity  produced and sent back to the grid (Upatniece, 2014).  

 

Figure 6: Lithuanian reference electricity system

Figure 6 shows the Lithuanian electricity supply system and it looks similar to the Latvian one but is far  more  dependent  on  import.  The  natural  gas‐fired  power  plants  accounts  for  60‐65%  of  the  total  domestic production and this together with an electricity import of over 50% of the annual electricity  demand has set Lithuania in a bad place. Not only do they import a lot of electricity from Belarus and  Russia,  but  are  also  forced  to  import  natural  gas  since  Lithuania  has  none  domestic  natural  gas  resources. Lithuania has therefore by far the weakest electricity supply system and actions need to be  taken in order to increase the security of supply. The renewable share of the domestic production is  around 35% with a large portion of hydropower and tiny shares of wind, biofuels and utility‐scale solar  PV. The installed capacity is 4.5 GW where 2.7 GW is natural gas‐fired power plants, 1 GW of hydro,  300 MW of wind, 70 MW of solar PV and around 80 MW of biofuels, mostly biomass. Most of the  natural  gas‐fired  power  plants are located near the  towns of  Kaunas and the  capital, Vilnius in the  Southeast parts of Lithuania and the larger hydropower plants are located in the Neman River.  

(18)

 

Two  important  projects  to  increase  the  energy  security  are  the  cross‐border  transmission  links  to  Sweden  and  Poland.  The  link  to  Sweden,  Nordbalt,  is  a  400  km  long  submarine  plus  50  km  above  ground HVDC cable with a capacity of 700 MW and with a commissioning date some day during 2016  (Litgrid, 2014). The other link, LitPol, is connected to Poland and is a 163 km long above ground HVDC  cable with a capacity of 500 MW. A commissioning date is set to late 2015‐early 2016 (LitPol, 2014). 

These cables will decrease the dependence on Russian and Belarusian electricity. There are also four  important subsidy programmes to stimulate the renewables; feed‐in‐tariff, loan from climate funds to  stimulate  climate  neutral  technologies,  tax  reduction  on  electricity  from  renewable  sources  and  subsidies.   

2.3.4 Technology

In  the  model  a  technology  represents  all  transformations,  transports,  distributions,  imports  and  extractions of the different fuels. Biofuels, natural gas, hydro, wind and utility‐scale solar PV plants are  currently being used for power generation. However, nuclear power plants and small‐scale solar PV  plants have potential to grow in that region and will therefore be a part of the model.  Both Estonia  and  Lithuania  have  discussed  the  possibilities  of  constructing  a  nuclear  power  plants.  The  Estonian  nuclear plans are currently paused but the Lithuanian plans are still in question (WNA, 2015). Table 13‐

20 shows the data for each technology with current cost and cost projections up to 2050.   

 

Table 13: Information and projections of biofuel-fired power plant and fuel costs

Biofuels  Unit  2010   2020   2030   2050  

Availability factor   %  93   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor  %  91  ‐  ‐  ‐ 

Capital cost  2010 $/kW  3 750   3 100  2 750  2 160 

Efficiency  %  32  35  38  40 

Fixed cost  2010 $/kW  64,5  53,3  47,3  37,1 

Extraction cost  2010 $/GJ  1,11  1,09  1,09  1,07 

1 – Values of biofuel power plants, except the fixed and extraction costs are collected from ETSAP database (Lako, IEA ETSAP, 2010)  2 – Values of the fixed cost are collected from Electricity market module (EIA, U.S. Energy Information Administration, 2010)  3 – Values of the extraction cost are collected from IRENA publication RPGC in 2014 (IRENA, 2015) 

 

Table 14: Information and projections of natural gas-fired power plant and fuel costs

Natural gas  Unit  2010   2020   2030   2050  

Availability factor   %  92   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor  %  60  ‐  ‐  ‐ 

Capital cost  2010 $/kW  1 100   1 000  900  700 

Efficiency  %  53  55  58  63 

Fixed cost  2010 $/kW  44  40  36  28 

Extraction cost  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐ 

Fuel import cost  2013 $/GJ  10  10,5  11,5  12,6 

1 – Values of natural gas power plants, except fuel import cost, are collected from ETSAP database (Seebregts, 2010)  2 – Values of the fuel import cost are collected from IEA publication World energy outlook 2014 (Hoeven, 2014)   

 

Table 15: Information and projections of oil-shale-fired power plant and fuel costs

Oil‐shale  Unit  2010   2020   2030   2050  

(19)

Availability factor   %  92   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor  %  75  ‐  ‐  ‐ 

Capital cost  2010 $/kW  1 370   1 233  1096  822 

Efficiency  %  47  48  50  52 

Fixed cost 2  2010 $/kW  60  49,3  43,8  32,9 

Extraction cost   2013 $/GJ  1,2  1,2  1,2  1,2 

1 – Values of oil‐shale power plants, fixed cost, are collected from European Academic Science Advisory Council 2005 with a discount rate  of 5% (Francu, Harvie, Laenen, Siirde, & Veiderma, 2007) 

2 – Values of the fixed cost are collected from the Department of mechanical engineering, Jordan (Jaber, 2005) 

Table 16: Information and projections of nuclear power plant and fuel costs

Nuclear  Unit  2010   2020   2030   2050  

Availability factor   %  95   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor  %  85  ‐  ‐  ‐ 

Capital cost  2010 $/kW  4 600   4 350  4 250  4 000 

Efficiency  %  36  36  37  37 

Fixed cost  2010 $/kW  115  109  106  101 

Fuel import cost  2010 $/GJ  2,11  2,11  2,11  2,11 

1 – Values of nuclear power plants, except fuel cost, is collected from IEA publication ETP 2012 (Diczfalusy, 2012)  2 – Values of the fuel cost is collected from U.S. Nuclear Energy Institute (NEI, 2015)

Table 17: Information and projections of hydropower plants

Hydro  Unit  2010   2020   2030   2050  

Availability factor   %  100   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor (Est)  %  52,5  ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor (Lat)  %  26,6  ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor (Lit)  %  13,5  ‐  ‐  ‐ 

Capital cost  2010 $/kW  4 500   4 000  3 600  3 000 

Fixed cost  2010 $/kW  90  80  72  60 

1 – Values of hydropower plants are collected from ETSAP database (Lako, ETSAP, 2010) 

 

 

Table 18: Information and projections of on-shore wind power plants

Wind  Unit  2010   2020   2030   2050  

Availability factor   %  100   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor (Est)  %  24,2       

Capacity factor (Lat)  %  24,9       

Capacity factor (Lit)  %  26,4       

Capital cost  2010 $/kW  1 800   1 600  1 550  1 500 

Fixed cost  2010 $/kW  36  32  31  30 

1 – Values of wind power plants are collected from IEA publication ETP 2012 (Diczfalusy, 2012)  

 

The capacity factor of hydro and wind power varies depending on in which of the three countries we  are focusing on and is based on installed capacity, produced electricity and the time measured in hours. 

Since the amount of produced electricity varies over the year every time slice has separate values of  the capacity factor. The value in the Hydro and Wind tables (table 17 and 18) above are annual average  values based on the years 2011, 2012 and 2013 and is calculated using the following equation:  

 

 

(20)

   

Table 19: Information and projections of solar PV utility-scale power plants

Solar PV Utility  Unit  2010   2020   2030   2050  

Availability factor   %  100   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor  %  19  20  20,5  21 

Capital cost  2010 $/kW  4 000   1 880  1440  1 050 

Fixed cost  2010 $/kW  40  19  14  11 

1 – Values of solar PV utility power plants are collected from IEA publication ETP 2012 (Diczfalusy, 2012)   

Table 20: Information and projections of small-scale solar PV power plants

Solar PV Rooftop 1  Unit  2010   2020   2030   2050  

Availability factor   %  100   ‐  ‐  ‐ 

Capacity factor  %  17  18  19  20 

Capital cost  2010 $/kW  4 000   2 300  1 750  1 300 

Fixed cost  2010 $/kW  49  23  18  13 

1 – Values of solar PV utility power plants are collected from IEA publication ETP 2012 (Diczfalusy, 2012) 

   

2.3.5 CO2 Emissions

To be able to compare the emission activity between the four scenarios data about how much carbon  dioxide emissions per energy unit is produced must be inserted in the fuel extraction and fuel import  technologies. The emission factor determines how many kilograms of carbon are produced for every  produced GJ of electricity. In table 21 the emission factors are presented and what is worth noticing is  the fact that oil‐shale emits almost twice as much carbon compared to natural gas.  

Table 21: CO2 Fuel Emission factors

  Emission factor 

[Mton CO2/PJ] 

Emission factor  [mol CO2/MJ] 

Emission factor  [kg CO2/MMBtu] 

Natural gas 1  0,0503  ‐  53,06 

Oil‐shale 2  0,1056  2,4  ‐ 

1‐ Value of natural gas emission factors is collected from EIA (EIA, 2007) 

2 ‐ Values of oil‐shale emission factors is collected from EASAC (Francu, Harvie, Laenen, Siirde, & Veiderma, 2007) 

                       

(21)

3 Results

In  this  chapter  the  results  of  the  four  scenarios  are  presented.  Each  scenario  is  presented  with  six  graphs. Three graphs represent the annual electricity supply and the remaining three graphs represent  the installed capacity in each of the three countries.  A detailed description of the scenarios can be  found in chapter 2.1.  

 

3.1 Scenario 1 – least cost

Figure 7: Total annual electricity supply, scenario 1, Estonia

Figure 7 shows the annual electricity supply in Estonia according to the first scenario. With given cost  projections the oil‐shale (in orange) will continue to play an important role. However, after 2030 there  will be a significant decrease since the biofuels will be a cheaper option. During the first five years the  supply  is  significantly  higher  than  the  final  electricity  demand.  That  is  because  of  Estonia’s  over‐

production. Estonia is producing far more electricity than the demand due to its large oil shale capacity  and resources. This electricity is exported mainly to Russia and Latvia, which can be seen in table 1 and  2. Biofuels (in green) will be tiny until 2030 and not reach annual productions above 1 TWh. After 2035  biofuels will contribute with productions up to 5,5 TWh which is almost half of the total production. 

The wind power (in purple) will remain at a tiny level with an annual maximum of 1,3 TWh during the  whole time period and Estonia will continue to export electricity with an annual net import of around 

‐0,45 TWh. Other sources worth mention are hydropower and natural gas that both remain at a tiny  level and has no significant contribution to the domestic electricity supply.  

‐2 0 2 4 6 8 10 12 14 16

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

TWh

Nuclear Solar PV Utility Biofuels

Natural gas Hydro Oil‐shale

Wind Net import Final el. demand

(22)

 

Figure 8: Total installed capacity, scenario 1, Estonia

 

In figure 8 the installed capacity in Estonia is presented. At the beginning of the time period most of  the installed capacity consists of oil shale fired power plants with a maximum of 1,8 GW. The oil‐shale  capacity demand decreases while the production (see figure 7) continues to be large. The reason for  that is partly because of an increasing efficiency of the plants, but also because of the over‐production  that exists in Estonia. Biofuel‐fired power plants accounts for almost 100 MW until 2015 when another  300 MW is installed and this amount will remain constant until 2050. The wind power capacity varies  from 300‐350 MW  until 2035 when  the  capacity  decreases due to biofuel and oil shale  production  domination.  

 

The natural gas situation is a bit different here. By 2014 Estonia constructed a 250 MW natural gas‐

fired power plant, which is why there is a significant share. Even though there are 250 MW installed  capacity the production (see figure 7) is only around 0,25 TWh. As mentioned earlier the hydropower  remains its tiny level over the time period and no new power plants are to be constructed. 

                 

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

GW

Nuclear Solar PV Rooftop Solar PV Utility Oil‐shale

Biofuels Natural gas Hydro Wind

(23)

Figure 9: Total annual electricity supply, scenario 1, Latvia

 

Figure 9 shows the annual electricity supply in Latvia. The hydropower continues to have an important  role with basically half of the supply demand and with a maximum of 5,2 TWh during 2025‐2030. It is  today an important source and might according to this scenario remain so even in the future. By 2010  the natural gas‐fired power plants produced 2,7 TWh and this production decreases slowly to around  1 TWh by 2050. Large hydropower plants and electricity import is predicted to take over that share. 

During 2012‐2015 Latvia is installing around 80‐90 MW biofuel‐fired power plants which leads to an  annual electricity production of 1,2 TWh.  

 

By viewing the trends of the net electricity import the situation does not look good. By 2025 the Latvian  net import starts to grow and will do so for the rest of the time period and by 2050 half of the Latvian  electricity supply is imported. Most of the imported electricity comes from Estonia, which is better  than today’s dependence of Russian natural gas resources. The wind power will also remain tiny during  the  whole  time  period  and  Latvia  went  from  a  maximum  production  of  around  0,3  TWh  down  to  around 0,1 TWh by 2050.  

                 

‐2 0 2 4 6 8 10 12 14

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

TWh

Nuclear Solar PV Utility Hydro

Natural gas Wind Biofuels

Net import Final el. demand

(24)

Figure 10: Total installed capacity, scenario 1, Latvia

 

In figure 10 the Latvian installed capacity is presented. With an installed hydropower capacity of over  1,5 GW Latvia will have no problems of reaching the European Commission renewable energy targets  of 2020. It has been an important generation technology and will remain so even in the future. The  amount of installed hydropower capacity will go through a minor decrease and reach levels of around  200 MW lower than today’s level of 1,5 GW. The natural gas capacity has its maximum during the years  of 2014‐2017 with over 1 GW. By 2045 the capacity will be around 350 MW. These two generation  types, hydro and natural gas, will continue to have the most important roles in the Latvian electricity  production.  The  hydropower  will  be  the  base  of  the  Latvian  electricity  production  together  with  a  decreasing share of natural gas. 

 

Other than that there are only tiny shares of wind and biofuels, where the installed wind power never  reaches levels above 80 MW and the biofuel capacity reaches a maximum of 90 MW. What is worth  mention here is the fact that the natural gas capacity decreases and accounts for 300 MW by 2050  compared to 865 MW by 2010.  

                 

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

GW

Nuclear Solar PV Rooftop Solar PV Utility Biofuels

Natural gas Hydro Wind

(25)

Figure 11: Total annual electricity supply, scenario 1, Lithuania

 

Figure 11 shows the Lithuanian electricity supply and it differs from both Estonia and Latvia when it  comes to diversity. The domestic supply consists of shares of import, biofuels, wind, natural gas and  hydropower. Lithuania has just like Latvia a large share of hydropower and with the predictions that it  will remain so even in the future. The annual electricity production from hydropower reaches almost  3 TWh, which is about one fourth of the total domestic supply. The shares of wind power and biofuels  are  basically  at  the  same  level  during  the  first  25  years  at  around  1‐1,5  TWh.  But  by  2040  a  large  increase of the biofuel production occurs while wind power actually decreases. The large increase of  biofuel production is caused by a decreasing extraction price and after 2040 the net present value of  biofuel‐fired  power  generation  is  considered  as  a  cheaper  option.  From  2040  to  2050  the  biofuel  production increases from 2 TWh to over 7 TWh and will therefore be the most important generation  type  for  the  domestic  production.  Wind  power  production  decreases  from  1,5  TWh  to  0,45  TWh. 

Lithuania is also the only Baltic country with a share of solar PV power plants for utility scale.  

          0

10 20 30 40 50 60 70 80

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

TWh

Nuclear Hydro Natural gas

Wind Biofuels Solar PV Utility

Net import LX_EL_TRANS, LX_ELTERT Final el. demand

(26)

Figure 12: Total installed capacity, scenario 1, Lithuania

 

Figure 12 shows the installed capacity in Lithuania and it can easily be seen that natural gas‐fired power  plants accounts for the largest share with over 70% of the total installed capacity. Even though the  share of natural gas slowly decreases over the time period it is the most important generation type. 

By 2050 the natural gas share has decreased to around 20%. The hydropower capacity with a beginning  value  of  877  MW  increases  to  a  maximum  of  1,25  GW  during  2015‐2035.  By  2035  the  capacity  decreases to just above 1 GW. Wind power capacity never reaches levels above 290 MW and by 2050  that number is 95 MW and the Lithuanian wind power follows the same pattern as both the Estonian  and Latvian wind power capacity. The installed biofuel power plants stay at levels of around 70 MW  until 2035 when the capacity suddenly increases to over 500 MW. Even though it is a very tiny share  the solar PV power plants for utility scale accounts for around 70 MW.  

         

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

GW

Nuclear Biofuels Natural gas

Hydro Solar PV Utility Wind

(27)

3.2 Scenario 2 – 100% renewable electricity production by 2050

Figure 13: Total annual electricity supply, scenario 2, Estonia

 

In figure 13 the electricity supply in Estonia is shown. This graph shows the Estonian path to 100% 

renewable energy by 2050. The oil shale production with 9,4 TWh of produced electricity by 2010 will  be phased out by 2048. After 2048 Estonia will only produce electricity from renewable energy sources. 

The  natural  gas  production  is  basically  not  worth  mention.  With  a  maximum  of  0,3  TWh  it  will  completely  be  phased  out  before  2045.  Biofuel  and  wind  power  will  be  the  base  of  the  Estonian  electricity  production.  The  biofuel  production  is  very  tiny  at  the  beginning  of  the  time  period  but  increases  strongly  and  accounts  for  more  than  half  of  the  production  by  2050  with  a  maximum  production of 7,7 TWh. The wind power production remains at a level just above 1 TWh basically all  the way until 2040 when the production suddenly increases. After 2040 the production reaches levels  of 5,5 TWh.  

 

One important matter in this result is the change in net import. Estonia has due to its large oil shale  resources been a consistent net exporter but it changes by year 2035. At that point the oil shale enters  a major decrease, which forces Estonia to cover up the demand with imported electricity. Despite the  fact that the biofuel and wind power production increases it will not be enough to cover the demand,  which is why Estonia is forced to import.  

         

‐2 0 2 4 6 8 10 12 14 16

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

TWh

Nuclear Biofuels Natural gas Hydro

Oil‐shale Wind Net import Final el. demand

References

Related documents

Generally, a transition from primary raw materials to recycled materials, along with a change to renewable energy, are the most important actions to reduce greenhouse gas emissions

För att uppskatta den totala effekten av reformerna måste dock hänsyn tas till såväl samt- liga priseffekter som sammansättningseffekter, till följd av ökad försäljningsandel

The increasing availability of data and attention to services has increased the understanding of the contribution of services to innovation and productivity in

Generella styrmedel kan ha varit mindre verksamma än man har trott De generella styrmedlen, till skillnad från de specifika styrmedlen, har kommit att användas i större

Närmare 90 procent av de statliga medlen (intäkter och utgifter) för näringslivets klimatomställning går till generella styrmedel, det vill säga styrmedel som påverkar

• Utbildningsnivåerna i Sveriges FA-regioner varierar kraftigt. I Stockholm har 46 procent av de sysselsatta eftergymnasial utbildning, medan samma andel i Dorotea endast

I dag uppgår denna del av befolkningen till knappt 4 200 personer och år 2030 beräknas det finnas drygt 4 800 personer i Gällivare kommun som är 65 år eller äldre i

Den förbättrade tillgängligheten berör framför allt boende i områden med en mycket hög eller hög tillgänglighet till tätorter, men även antalet personer med längre än