matilda shehu (tola) – aplikimi i teorisË moderne tË

0

DIZERTACION

SHKENCOR

Në kërkim të Gradës “Doktor i Shkencave”

APLIKIMI I TEORISË MODERNE TË INVESTIMEVE (TMI)

NË PLANIFIKIMIN E KAPACITETEVE GJENERUESE TË PRODHIMIT

TË ENERGJISË ELEKTRIKE

UDHËHEQËSI SHKENCOR: KANDIDATI:

PROF. DR. SHKËLQIM CANI MATILDA SHEHU (TOLA)

APLIKIMI I TMI NE PLANIFIKIMIN E KAPACITETEVE GJENERUESE TE ENERGJISE ELEKTRIKE

1

Familjes time,

Le t’u mësojmë të tjerëve bujarinë dhe altruizmin,

sepse lindim Egoistë!

R. Dawkins


2

Dy fjalë....

Këto faqe, që paraqiten me shumë modesti përpara jush janë finalizimi i një pune

kërkimore shumë vjeçare, e cila për hir të së vërtetës ka qenë e gjatë, e lodhshme

dhe me sfida të vështira.

Nuk kanë qenë të pakta rastet, kur kam menduar që ndoshta nuk do t’ia dal dot,

nuk do të arrij të përfundoj me sukses një punë që u nis me shumë pasion e

idealizëm.

Në sajë të këmbënguljes dhe mbështetjes të shumë njerëzve që u përkushtuan po

njësoj si unë, për përfundimin me sukses të këtij punimi, paraqes përpara jush

këtë studim që i adresohet problemit të zhvillimit të teknologjive të pastra, për ti

thënë JO, Ngrohjes Globale dhe abuzimit të tejskajshëm ndaj planetit ku jetojmë.

Falenderoj shumë, udhëheqësin tim, Prof. Shkëlqim Cani, i cili porsi një prind

më ka drejtuar dhe është kujdesur që çdo hap shkencor i hedhur të jetë i

argumentuar dhe i orientuar mire drejt arritjes së objektivave. Falë motivimit

dhe drejtimit të tij, ky punim ngre pyetje dhe jep përgjigje të cilat i përgjigjen

nevojave reale të tregut, dhe sektorit të zhvillimit të energjisë elektrike.

Falenderoj pa masë, kolegët e mi të departamentit, të cilët me shumë dashamirësi

më kanë ndihmuar me orientimet, diskutimet dhe ekspertizën e tyre gjatë

zhvillimit të këtij punimi.

Dhe së fundmi, nuk mund të lë pa përmendur, mbështetësit e mi të kahershëm dhe

më të dëshiruar që unë të zhvillohem si studiuese dhe si njeri; prindërit e mi, të

cilëve kurrë nuk mund tu them mjaftueshëm faleminderit.


3

PËRMBAJTJA E PUNIMIT: Kapitulli 1 ..................................................................................................................................... 5

1.1 Hyrje .............................................................................................................................................................. 5

1.2 Përcaktimi i problemit............................................................................................................................... 6

1.3 Qëllimi i punimit ........................................................................................................................................ 7

1.4 Kontributi shkencor ................................................................................................................................... 8

1.5 Objektivat e vendosura ............................................................................................................................. 9

1.6 Rezultatet e parashikuara ......................................................................................................................... 9

1.7 Organizimi i punimit ................................................................................................................................. 9

1.8 Situata aktuale dhe sfidat që parashtrohen për vendin tonë ....................................................... 11

1.8.1 Gjenerimi i energjisë elektrike në Shqipëri ............................................................................ 11

1.8.2 Paraqitje e kuadrit rregullator dhe iniciativave të marra deri tani ......................... 18

1.8.3 Situata aktuale e prodhimit të energjive të rinovueshme ............................................ 18

1.8.4 Tarifat promovuese të blerjes së energjisë ........................................................................ 19

1.8.5 Sa janë të zbatueshëm këto ligje? ........................................................................................... 19

1.8.6 Licencat ............................................................................................................................................. 21

1.8.7 Subvencionet .................................................................................................................................. 21

1.8.8 Sfida tjetër e energjisë, kursimi .............................................................................................. 21

1.8.9Plani Kombëtar për Burimet e Rinovueshme, Qëllimi dhe Objektivat ........................... 21

Kapitulli 2 ................................................................................................................................... 25

Rishikimi i literaturës .................................................................................................................. 25

2.1 Metodologjitë tradicionale në planifikimin e sistemeve të energjisë elektrike ........... 26

2.1.1 Kosto e niveluar e energjisë (LCGOE) ................................................................................... 26

2.1.2 Analiza e kurbës së pranim/refuzimit ................................................................................. 31

2.1.3 Qëndrueshmëria, kostot e prodhimit dhe analiza e investimeve ............................. 33

2.2 Teoria Moderne E Investimeve (TMI) .......................................................................................... 34

2.2.1 Si funksionon TMI? ....................................................................................................................... 35

2.3 Integrimi i TMI në planifikimin e sistemeve të furnizimit me energji elektrike ......... 39

2.4 Modele alternative në gjenerimin e kufirit të efiçencës ........................................................ 42

2.4.1 Modelet heuristike ....................................................................................................................... 43

2.4.2 Modelet e Vendimmarrjes në kushte të kritereve të shumëfishta (MCDM) ......... 43

2.5 Përcaktimi i rriskut ............................................................................................................................... 53


4

Përshkrimi i Metodologjisë së Përzgjedhur të Studimit .............................................................. 54

3.1 METODOLOGJIA KËRKIMORE .......................................................................................................... 55

3.1.1 Kufizimet në rastin e Shqipërisë: ........................................................................................... 56

3.2 Aplikimi i TMI ......................................................................................................................................... 58

3.2.1 Supozimet bazë: ............................................................................................................................. 59

3.3 Burimi dhe cilësia e të dhënave ....................................................................................................... 61

3.3.1 Metodologjia e përshtatjes së të dhënave Hidro .............................................................. 62

3.3.2 Simulimi i profilit teknik të hidroturbinës ......................................................................... 67

3.3.3 Modelimi i turbinave të erës .................................................................................................... 68

3.3.4 Modelet e paneleve fotovoltaike ............................................................................................. 71

3.4 Njësimi i të dhënave ........................................................................................................................ 75

3.5 Llogarisim LCOE për secilën teknologji ....................................................................................... 75

3.6 FRONTI EFIÇENCËS ......................................................................................................................... 81

3.6.1 Gjenerimi i serive imituese *Simulimi .................................................................................. 81

3.6.2 Përllogaritja e kthimeve ............................................................................................................. 83

Kapitulli 4 ................................................................................................................................... 85

Interpretimi i gjetjeve .................................................................................................................. 85

4.1 Diskutimi i gjetjeve paraprake – Analiza Mujore e Frontit efiçent ................................... 86

4.2 Përzgjedhja e portofolëve ................................................................................................................ 106

4.2.1 Implikime për ndërtuesin........................................................................................................ 113

4.2.2 Investitori i vogël: ....................................................................................................................... 114

4.3.3 Në rastin e zhvilluesit: .............................................................................................................. 114

4.2.3 Në rastin e qeverisë dhe politikëbërësve: ........................................................................ 115

Kapitulli 5 ................................................................................................................................. 116

Referenca: ................................................................................................................................. 122

Anekse


5

KAPITULLI 1

PËRCAKTIMI I PROBLEMIT DHE VENDOSJA E

OBJEKTIVAVE TË PUNIMIT SHKENCOR

1.1 HYRJE

Rritja demografike dhe shtimi i kërkesave për rritje ekonomike, ka shtuar sfida të reja

për studiuesit e çdo fushe të shkencave njerëzore. Sektori energjetik nuk bën përjashtim,

për sa kohë që rritja e këtyre dy faktorëve shoqërohet me rritje të kërkesës për energji.

Vështirësitë me të cilat përballemi janë shumë të mëdha.

Nga njëra anë kërkesa rritet fuqishëm, dhe në anën tjetër burimet energjitike po

shterojnë.

Energjia e rinovueshme kushtëzohet nga zhvillimi teknologjik relativisht i

ngadaltë dhe efiçenca e ulët në shfrytëzim.

Problemi i magazinimit të saj dhe shkëmbimi spot në tregun ndërkombëtar.

Subvencionet e larta dhe PPA jo fleksibël shpesh çojnë në dështim të tregut.

Ngrohja globale po bëhet një problem të cilit po i adresohet gjithmonë e më

shumë vëmendje.

Zhvillimi njerëzor në respekt të mjedisit konsiderohet një e mirë luksi e kështu

me radhë.

Të gjitha këto janë ngërçe të mëdha të cilat vështirësojnë shumë ndërmarrjen e një

veprimi të qartë në planifikimin dhe zhvillimin e sektorit energjetik.

Kur i referohemi sektorit të energjisë, në këtë punim do të kemi parasysh sektorin e

energjisë elektrike. Kjo për arsye se, përfaqëson pjesën më të madhe të kësaj industrie,


6

si dhe ka dhe numrin më të madh të konsumatorëve dhe ofruesve, duke e bërë kështu

veçanërisht të ndjeshëm ndaj rregullimit dhe planifikimit.

Të planifikosh sektorin e prodhimit të energjisë elektrike do të thotë të planifikosh

njëkohësisht prodhimin, transmetimin dhe shpërndarjen e këtij malli.

Procesi i planifikimit fillon me parashikimin e kërkesës, dhe vazhdon me studimin e

kapaciteteve gjeneruese. Në këtë fazë, shumica e vendimeve janë të llojit të shtojmë apo

të nxjerrim jashtë përdorimit kapacitete? Në cilat teknologji do të zhvillohen kapacitetet

e reja? Cilat do të jenë politikat mbështetëse për vitet në vazhdim, e kështu me radhë.

Për shkak të horizontit kohor shumë të gjatë, që nga licencimi, ndërtimi dhe futja në

funksionim, vendimmarrja merr në konsideratë një periudhë 2-10 vjet para nevojitjes së

stacioneve të reja gjeneruese. Duke qenë se këto lloj vendimesh përfshijnë analiza

ekonomike të kostove operative dhe ato të investimit, planifikimi i stacionit mund të

shkojë nga 15 deri në 301 vjet në të ardhmen. Parashikime për intervale kaq të gjata

kohe janë shumë të ekspozuara ndaj pasigurive në nivel kombëtar, rajonal, zhvillimit të

kërkesës për energji elektrike dhe trendin e zhvillimit teknologjik.

Deri tani, vendimmarrja tradicionale është bazuar në mentalitetin e minimizimit të

kostos, ose “least cost”. Iniciativa të shumta studiuesish, kanë treguar që ky mentalitet

planifikimi nuk i përshtatet kërkesave të kohës dhe mund të çojë në vendimmarrje dhe

politika të gabuara.

Një simptomë e këtij mentaliteti, shikohet dhe në vendin tonë, i cili, pavarësisht se ka

shtuar mbi 20% kapacitete të reja energjetike, vazhdon të ngelet vend importues neto i

këtij malli. Këtyre sfidave i referohet dhe puna në vazhdim.

1.2 PËRCAKTIMI I PROBLEMIT

1Studimet e AEO, IEA dhekompanivetëtjerasi Parsons Brickenhoff etj., jetëgjatësinë ekonomike të një stacioni gjenerues të elektricitetit e vlerësojnë 20-30 vjet


7

Sektori energjetik është ndër sektorët me strategjikë që frenojnë/nxisin rritjen

ekonomike. Sidomos për vendet në zhvillim, ashtu siç klasifikohet dhe vendi ynë, ku

kërkesa për energji është intensive dhe në rritje të vazhdueshme, hartimi i politikave të

përshtatshme dhe që mbështesin të ardhmen është një domosdoshmëri.

Gjithashtu, vendi ynë është i varur 100% nga burimet hidrike për të prodhuar energjinë

që kërkohet, duke bërë që deri në këtë moment të jemi të padiversifikuar. Por, për shkak

të potencialeve që kemi në përdorimin e burimeve të rinovueshme në këtë punim do të

argumentojmë përse zhvillimi i teknologjive si era dhe dielli janë të rëndësishme,

sidomos për projekte të vogla të cilat nuk prodhojnë energji të dispecerueshme.

Gjithashtu, do të argumentojmë në lidhje me dobinë që sjell aplikimi i TMI në hartimin

e politikave afatgjata energjetike dhe zhvillimin e këtij sektori.

Fakti që sektori i gjenerimit të energjisë elektrike është i nënzhvilluar për potencialet që

ka, marrë bashkë me mungesën e një vizioni të qartë për zhvillimin e tij afatgjatë, si dhe

impaktin mjedisor të tij, sjell nevojën për një punim të tillë që “mendon” me arsyen e

portofolit gjenerues.

1.3 QËLLIMI I PUNIMIT

Qëllimi i këtij punimi është të fokusohet ekskluzivisht në sistemet e gjenerimit duke

supozuar që të gjitha pajisjet e nevojshme për transmetimin dhe shpërndarjen janë të

disponueshme dhe nuk ka pengesa për sa i përket transferimit të energjisë ndërmjet

zonave të ndërlidhura.

Qëllimi kryesor i planifikimit të gjenerimit është të plotësojë nevojat për energji

elektrike me një shkallë të pranueshme risku. Për të përmbushur këtë objektiv,

planifikimi i burimeve të energjisë elektrike përfshin përcaktimin e “çfarë, ku, kur dhe

sa?” për sa i përket shtesave të reja të kapaciteteve prodhuese nëpërmjet manaxhimit të

ofertës dhe të kërkesës.

Planifikimi i gjenerimit përballet me vendimet e ardhshme që duhet të merren në një


8

mjedis të pasigurt. Burimet kryesore të pasigurisë vijnë nga planifikimi i kërkesës për

energji elektrike, çmimet e naftës ose të importit në rastin tonë, kostot e investimit, ato

operative, zhvillimet rregullatore, iniciativat legjislative etj. Këto pasiguri duhen marre

në konsideratë kur mendojmë shtimin e kapaciteteve gjeneruese. Në këtë kuadër,

funksionet bazë të planifikimit duhet të:

1. parashikojnë zhvillimin e kërkesës për energji;

2. përshtatin kërkesën me ofertën2;

3. analizojnë planet alternative të zgjerimit;

4. përcaktojnë strategjinë optimale të zgjedhjes së portofolit;

5. përcaktojnë implikimet financiare dhe fizibilitetin e sugjerimeve3.

1.4 KONTRIBUTI SHKENCOR

Punimet e këtij lloji janë relativisht të pakta, për shkak se të menduarit në drejtim të

diversifikimit të burimeve natyrore është akoma në fazat e para. Për këtë arsye, së pari një

punim i tillë do të pasurojë literaturën modeste, por në zhvillimin në drejtimin e

diversifikimit të burimeve të prodhimit të energjisë elektrike. Në vendin tonë, pothuaj nuk

ka punime të këtij lloji.

Së dyti, duke qenë se punimi diskuton teknikën dhe metodologjinë vendimmarrëse në

kuadër të diversifikimit të teknologjive gjeneruese, duke iu referuar një rasti konkret, i

jep mundësinë zhvilluesve të vegjël dhe të mëdhenj dhe politikë bërësve të përdorin një

instrument konkret, të cilin mund ta zhvillojnë më tej në varësi të nevojave specifike.

Së treti, si punim autentik, i zhvilluar në nivel mikro pothuaj nga e para, ky punim

shtron pyetje dhe mbështet drejtime të tjera studimi që mund t’i vlejnë grupeve të

ndryshme të interesit, si p.sh.: 2 SSM, DSM

3Në vazhdim të këtij punimi përshkruajmë dhe teknika të reja vendimmarrje veç Teorisë së Variancës Mesatare


9

Zhvillimi i tregut të përbashkët të shkëmbimit spot të energjisë;

A duhet liberalizuar tregu i furnizimit të energjisë elektrike?

Zhvillimi i produkteve financiare dhe derivativave për energjinë;

Diversifikimi aktiv i burimeve natyrore dhe i teknologjive shfrytëzuese;

Përcaktimi i politikave energjetike kur përballemi me objektiva konfliktual etj.;

Përcaktimi i kostove dhe i PPA afatgjata të sektorit të energjisë elektrike.

1.5 OBJEKTIVAT E VENDOSURA

Objektivi kryesor i këtij punimi është të provojë që diversifikimi i teknologjive

gjeneruese sjell dobi në rritje të performancës dhe minimizim të riskut.

Për të arritur këtë objektiv, ne kemi ngritur një hipotezë të tillë:

Sa është e mundur të përfitohet nga strategjia e kombinimit të teknologjive në kushtet

kur:

sipërfaqja e studiuar është 25 km 2

;

është e përzgjedhur në mënyrë rastësore nga moria e projekteve të interesit;

performanca teknike është e matur në mënyrë gjenerike, pa u angazhuar në

diversifikim aktiv të teknologjive;

Si objektiv dytësor, si ndikon mundësia e diversifikimit të burimeve në përzgjedhjen e

portofolit gjenerues?

1.6 REZULTATET E PARASHIKUARA

Nëse ne arrijmë të provojmë, që diversifikimi sjell dobi reale, në një territor kaq të

vogël, të përzgjedhur rastësisht dhe duke u bazuar në një strategji pasive diversifikimi,

mendoni çfarë implikimesh sjell nëse mendojmë në shkallë vendi duke u angazhuar në

një strategji aktive.

1.7 ORGANIZIMI I PUNIMIT


10

Ky punim organizohet në pesë kapituj:

Kapitulli i parë, që dhe po diskutojmë sqaron problematikën nga merr nismën një punim

i tillë, objektivat e vendosura nga studiuesi dhe rezultatet e pritura. Gjithashtu në fund të

tij bëhet një panoramë e gjendjes aktuale për vendin tonë. Kjo shërben si parantezë e

punëve të zhvilluara në kapitujt në vazhdim.

Së pari diskutojmë informacionet e përmbledhura nga raportet e ERE, në lidhje me

sektorin e gjenerimit të energjisë elektrike gjatë viteve të fundit, zhvillimet më të

rëndësishme dhe një përmbledhje të treguesve të ecurisë së tij.

Së dyti, bëjmë një përmbledhje dhe rishikim të përditësuar të kuadrit rregullator, si

dispozita e BE-së në lidhje me zhvillimin e burimeve të rinovueshme, objektivat e

vendosura nga BE për furnizimin nga këto burime, përshtatjen e legjislacionit tonë dhe

përkthimit të tyre në një strategji kombëtare.

Kapitulli i dytë diskuton rishikimin e literaturës dhe bën një përmbledhje të

dokumenteve dhe raporteve të cilat konsiderohen të rëndësishme për zhvillimin e këtij

punimi.

Si fillim diskutohen arritjet e studimeve të deritanishme, nga autorë të huaj,

metodologjia e përdorur dhe drejtimet që shfaqin interes studimor në këtë fushë.

Mw pas diskuton raportet botërore në zhvillimin e teknologjive që bazohen mbi burime

të rinovueshme të energjisë elektrike. Raportet e WAEO (World Annual Energy

Outlook) sidomos tregojnë tendencat e zhvillimit të këtij sektori, duke e parë në

këndvështrime të ndryshme.

Kapitulli i tretë, diskuton metodologjinë e përdorur për arritjen e objektivave dhe

vërtetimin e hipotezave. Në këtë kapitull do të diskutohet me detaje, strategjia e

përcaktuar nga studiuesi, supozimet e vendosura, teknikat e përdorura, si dhe burimi dhe

metodat e përpunimit të informacionit.

Çdo hap teknik do të jetë i shpjeguar në detaje, dhe rezultatet e përpunuara do të

përmblidhen në aneksin shpjegues të punimit.


11

Kapitulli i katërt, interpreton gjetjet dhe rezultatet e arritura. Duke qenë se portofolat

energjetikë, përballen me objektiva kohorë me frekuencë të shkurtër, ne do të

diskutojmë efektet e diversifikimit për periudha të shumëfishta në frekuencë mujore,

dhe implikimet që ato kanë.

Kapitulli i pestë, bën një përmbledhje të konkluzioneve të arritura në përfundim të

studimit dhe jep rekomandimet për përmirësimin e mangësive të evidentuara.

1.8 SITUATA AKTUALE DHE SFIDAT QË PARASHTROHEN PËR VENDIN TONË

1.8.1 GJENERIMI I ENERGJISË ELEKTRIKE NË SHQIPËRI

Sipas një përmbledhje të raporteve te ERE, deri në vitin 2014, gjenerimi i energjisë

elektrike në Shqipëri bëhet vetëm nga një burim, hydro. Kapaciteti i instaluar i

hidrocentraleve është në total 1,350 MW të cilat për vitin 2014 kanë pasur një prodhim

neto prej 4,724,430 MWh. Pavarësisht se në kapacitetet gjeneruese, përfshihet dhe një

TEC, ai i Vlorës, prodhimi nga ky instalim është zero.

Zgjerimi i kapaciteteve prodhuese ka ardhur si pasojë e zgjerimit të kapaciteteve hidro,

të cilat shumicën e rasteve janë të llojit të small hydropower, me kapacitet nën 1.5MW

të instaluar. Zgjerimi i kapaciteteve, dhe rritja e reshjeve në vitet e fundit kanë

kontribuar në rritjen e ofertës nga ky burim. Prodhimi nga kapacitetet e reja ka filluar që

nga viti 2009, të cilat mesatarisht janë shtuar me mbi 20% deri në periudhën 2014.

Grafiku nr.1 Prodhimi neto nga hidrocentralet 2007-2014


12

Burimi: ERE, Raporti vjetor i ecurisë 2014

Grafiku nr.2 Historiku i prodhimit vendas 1985-2014 (gwh)

Burimi: ERE, Raporti vjetor i ecurisë 2014

Grafiku nr.3 Situata e furnizimit, prodhimit vendas dhe importit 2002-2014


13

Burimi: ERE, Raporti ecurisë vjetore 2014

Grafiku nr.4 Konsumi total i energjisë elektrike

Burimi: ERE, Raporti i Ecurisë Vjetore 2014

Tabela e mësipërme jep një panoramë të kërkesës për furnizim dhe mënyrës se si është

siguruar ai. Po ta paraqesim të njëjtin informacion në mënyrë tabelore shikojmë që kemi

anomali të cilat do t’i shpjegojmë më poshtë.

Së pari shikojmë raportin e sigurimit të furnizimit dhe të kërkesës për energji në një vit

të caktuar. Po të bëjmë krahasimin dhe me tabelën 3, shikojmë që shifrat rakordojnë.

D.m.th., furnizimi dhe konsumi janë e njëjta gjë, dhe përfaqësojnë kërkesën për energji

elektrike në një vit të caktuar.


14

Grafiku nr.5 Furnizimi dhe mënyra e sigurimit të tij

Burimi: Permbledhje Autorit Te raporteve ERE në vite

Po të bëjmë analizën, shikojmë që trendi i kërkesës ka ardhur në rritje nga viti 2002-

2014. Kjo për shkak të rritjes së numrit të elektro shtëpiakeve që funksionojnë me

energji nga konsumi familjar, dhe së dyti nga rritja e numrit të bizneseve dhe shtimi i

automatizimit të tyre.

Po të analizojmë me kujdes mënyrën e furnizimit, shikojmë dy gjëra të rëndësishme. Së

pari, vërtet furnizimi vendas përbën dhe pjesën më të madhe të furnizimit por importi zë

një pjesë shumë të rëndësishme.

Së dyti, furnizimi me energji elektrike, të siguruar nga burimi i vetëm i shfrytëzimit, ai

hidro, është jashtë mase shumë i luhatshëm, duke e bërë dhe varësinë nga importi shumë

të madhe. Po të bëjmë një llogaritje të devijimit standard të serisë së furnizimit shikojmë

që ai ka një luhatje nga viti në vit prej afro 858 GWH. Ky hulumtim përforcon

argumentin në të cilin mbështeten dhe objektivat e punimit tonë, për të vërtetuar dobinë

e diversifikimit në këtë sektor.


15

Le ta kthejmë në një prizëm tjetër problemin. Le të shikojmë mënyrën se si sigurohet ky

import. Nga përpunimi i tabelës së mësipërme, diferenca ndërmjet furnizimit vendas dhe

kërkesës duhet të japë shumën totale të importeve në vitin përkatës. Grafiku i

mëposhtëm tregon importet totale, sipas përllogaritjeve të autorit, ato të realizuara nga

KESH dhe OSSH/OSHEE, dhe diferencën ndërmjet këtyre dy zërave.

Grafiku nr.6 Analiza e importit të energjisë elektrike

Përllogaritje të autorit

Nga analiza e grafikut, shikojmë që shumicën e kohës, KESH/OSHEE importon mbi

nevojat e territorit tonë për energji në një vit të caktuar. Në shumicën e viteve të studiuar

diferenca ndërmjet nevojës dhe importit është relativisht e vogël por, ka raste si vitet

2009, 2010, 2013, kur diferenca është e konsiderueshme.

Importi i energjisë elektrike, bëhet mbi bazë të kontratave afatgjata të importit që vendi

ynë ka, dhe realizohet nëpërmjet linjës së interkonjeksionit Serbi Mali Zi.

Studimi i analizës së importit, përbën edhe një argument më shumë përse studimi dhe

planifikimi aktiv i këtij sektori është veçanërisht i rëndësishëm për mbështetjen e rritjes

ekonomike të vendit. Një varësi e tillë nga importet, vështirësia në planifikimin e tyre


16

dhe planifikimi i tyre i pakujdesshëm në bazë të kontratave afatgjata përsëri mbështesin

sugjerimin për diversifikimin e burimeve të brendshme gjeneruese. Dobia e këtij

sugjerimi përveç se do ta bënte furnizimin me energji elektrike më të qëndrueshëm, do

të krijonte dhe mundësinë e ndërtimit të një strategjie më të kujdesshme për plotësimin e

diferencave dhe shitjen e surpluseve. Gjithashtu, na jep një bazë të mirë për të ndërtuar

strategjitë e shkëmbimit në tregun e përbashkët, për të manaxhuar humbjet dhe për të

ndërtuar kontrata mbrojtëse financiare (hedging), dhe produkte sigurimi të përshtatshëm.

Së fundmi analizën tonë do ta rrotullojmë dhe në një prizëm tjetër. Në grafikun e

mëposhtëm shikojmë sa na kushtojnë importet faktike, nevojat për plotësim të

furnizimit, dhe si luhatet çmimi i tyre.

Grafiku nr.7 Çmimi mesatar i importit

Burimi ERE

Po të analizojmë grafikun e mësipërm, shikojmë që çmimi me të cilin janë blerë

importet është shumë i luhatshëm. Në një përllogaritje të serive kohore në dispozicion,

devijimi standard i këtij treguesi arrin në shifrën 13,65 Euro/MWH. Po t’i referohemi


17

dhe kostos së importit, i cili paguhet nga KESH/OSHEE por që deri në vitin 2013 i

rëndon buxhetit të shtetit, shikojmë që kosto e këtij malli ka pasur këtë trend:

Grafiku nr.8 Kosto e energjisë së importuar

Burimi ERE

Vëmë re, që edhe kosto e energjisë së importuar ndër vite, është shumë e luhatshme.

Luhatje kjo që vjen si pasojë e dy faktorëve, luhatjes së çmimit të energjisë në tregje,

luhatjes së nevojave për import. Në këtë grafik, ekziston dhe një faktor tjetër risku që

është luhatja e kursit të këmbimit i cili përsëri krijon ekspozim të mëtejshëm të

shpenzimeve të importit, të përkthyera këto në lekë.

Nga analiza e këtyre grafikëve, mund të nxjerrim si konkluzion që diversifikimi i

shërben një planifikimi më të mirë afatgjatë të të ardhurave/shpenzimeve buxhetore që

lidhen me tregun e energjisë.

Gjithashtu, analiza e kostove me LCOE, i jep mundësinë shtetit të përcaktojë nëse është

më mirë liberalizimi i tregut apo të vazhdohet në këtë situatë. Përllogaritja e PPA


18

afatgjata, ndaj prodhuesve të përmasave të ndryshme, lejon mundësinë e llogaritjes së

subvencioneve, apo të ardhurave tatimore.

E parë në këndvështrimin e IHD, apo dhe nxitjes së investimeve vendase, përcaktimi i

një politike të qartë për 30 vjeçarin, ku si qëllim është nxitja e zhvillimit të teknologjive

të reja të prodhimit të energjisë elektrike, jep qëndrueshmëri dhe siguri për investitorët e

interesuar.

1.8.2 PARAQITJE E KUADRIT RREGULLATOR DHE INICIATIVAVE TË MARRA DERI TANI

Kuadri rregullator ndjek një hierarki të tillë:

1. Direktiva BE

2. Transpozimi dhe adoptimi i ligjeve përkatëse

3. Hartimi i planit dhe i strategjive kombëtare

Shqipëria, duke pasur statusin e vendit kandidat, ka si detyrim përshtatjen e direktivave

të BE. Një ndër to është dhe direktiva “20-20-20”, që do të thotë që 20 për qind e

energjisë së konsumuar duhet të jetë nga burime të rinovueshme.

1.8.3 SITUATA AKTUALE E PRODHIMIT TË ENERGJIVE TË RINOVUESHME

Enti Rregullator i Energjisë ka licencuar mbi 15 kompani për prodhimin e energjisë nga

eoliket, por që akoma asnjë park eolik4 nuk ka filluar punë. Arsyet kanë qenë të lidhura

me mungesën e ligjit, por dhe me krizën financiare në Europë. Ndërsa projektet e

energjisë diellore janë ende mbrapa, duke pasur parasysh se ERE nuk ka licencuar

akoma asnjë park fotovoltaik, me gjithë interesin e madh të shprehur nga investitorë të

huaj dhe vendas.

Sidoqoftë, interesi për ndërtimin e HEC-eve në Shqipëri ka vazhduar pa ndërprerje,

duke pasur parasysh se Shqipëria shfrytëzon aktualisht vetëm 30 për qind të kapacitetit

4Wind Farm


19

të saj hidroenergjetik. Gjithashtu në zonën industriale të Porto Romanos është ndërtuar

një bio-rafineri, e cila prodhon kryesisht biodiezel që nga viti 2011.

I gjithë produkti i kësaj bio-rafinerie eksportohet, për shkak të mungesës së kuadrit

ligjor përkatës.

1.8.4 TARIFAT PROMOVUESE TË BLERJES SË ENERGJISË

Konkretisht, neni 4 i ligjit përcakton se “Blerësi i energjisë elektrike të prodhuar nga

prodhuesi që ka përparësi (pra BRE), nëse kërkohet nga ky i fundit, është Furnizuesi

Publik me Shumicë”.

Pra është tashmë FPSH, i cili do të blejë të gjithë energjinë e prodhuar nga BRE me një

çmim, i cili sipas ligjit “do të lejojë rikuperimin e investimeve të prodhuesit BRE me një

normë fitimi të arsyeshme”. Përcaktimi i tarifave promovuese “feed-in tariff” është më

se i domosdoshëm, duke pasur parasysh kostot shumë të larta të prodhimit të energjisë

elektrike nga BRE.

Në këtë mënyrë, është vetë shteti i cili garanton të gjithë investimet në BRE, duke

paguar diferencën nga kostot shtesë të prodhimit.

Megjithëse ligji aktual përcaktonte “feed-in tariff” vetëm për energjinë e prodhuar nga

HEC-et deri në 15 MË, ligji e ri e shtrin këtë tarifë dhe për burimet e tjera si era dhe

dielli.

Brenda 6 muajve, ligji detyron Entin Rregullator të Energjisë që të miratojë tarifat

promovuese, të cilat do të jenë të vlefshme maksimumi deri në 15 vjet dhe do të

përditësohen çdo vit, sipas një formule të detajuar të paracaktuar.

1.8.5 SA JANË TË ZBATUESHËM KËTO LIGJE?

Ligji i ri, me gjithë ndikimin shumë pozitiv, ka dhe disa probleme.

Së pari, si shumë iniciativa të këtij lloji, pritshmëritë kanë tejkaluar faktin. Pritshmëritë

ishin që të fillonin nga puna parqe energjish nga era dhe dielli, dhe deri tani nuk ka

filluar asgjë. Mendoj që kjo ka ndodhur për shkak të disa arsyeve, si:


20

1. Mos koordinimi i strategjisë me planin e veprimit. Deri tani dokumentet ligjorë

dhe politikat flasin në përgjithësi për zhvillimin e këtyre burimeve, por një plan

dhe strategji specifike dhe e qëndrueshme nuk shihet qartë.

2. Moskordinimi institucional dhe rezervimi i informacionit. Pavarësisht se AKBN,

është agjencia që merr iniciativa studiuese për sa i përket potencialit të zhvillimit

të këtyre teknologjive, nuk gjejmë një dokument që këto potenciale të jenë të

matura në shkallë, ose gjejmë dokumente të izoluara për zona specifike.

3. Mungesa e “Fondit të Gjelbër”, i cili do të financonte tarifat promovuese të BRE,

shtrëngon qeverinë dhe ERE-n që subvencionimet t’i kalojnë në kurriz të

konsumatorit final. Ky fakt pritet që të çojë në një rritje të mundshme të çmimit

final të energjisë elektrike për familjarët, duke pasur parasysh kostot shumë të

larta të subvencionimeve.

Në BE janë industritë ndotëse, të cilat duke kontribuar financiarisht te “Fondi i Gjelbër”,

subvencionojnë zhvillimin e energjive të rinovueshme.

Gjithashtu, parashikohet që ERE të përcaktojë (sipas ligjit çdo tre vjet) kapacitetin total

maksimal të instaluar për çdo teknologji të burimeve të rinovueshme.

Por, për shkak të kostove të larta të aplikimit të “feed-in tariff”, pritet që kapacitetet

maksimale të jenë mjaft të ulëta, duke mos favorizuar kështu projekte të mëdha.

P.sh. Maqedonia aktualisht subvencionon energjinë nga era deri në 150 MW dhe

energjinë fotovoltaike deri në 18 MW, nivele mjaft të ulëta duke pasur parasysh nevojat

e vendit.

Në vazhdim, me detyrimin për të blerë energjinë e rinovueshme nga KESH-i, qeveria

krijon një situatë monopolistike, duke penguar hapjen dhe liberalizimin e tregut të

energjisë.

Në vend të aplikimit të “feed-in tariff”, qeveria mund të kishte zbatuar “feed-in

premium”, duke i inkurajuar prodhuesit e energjive të rinovueshme ta shesin energjinë

në treg të hapur.


21

1.8.6 LICENCAT

ERE ka liçencuar deri më tani mbi 15 kompani për ndërtimin e parqeve eolike, pra për

prodhimin e energjisë nga era, por asnjëra nuk u realizua për shkak të krizës dhe ligjit.

1.8.7 SUBVENCIONET

Qeveria dhe ERE do të duhet të krijojnë një “fond të gjelbër” për të subvencionuar

projektet e energjisë së rinovueshme, por në pamundësi buxhetore, shikohet si opsion

rritja e çmimit.

Bashkë me ligjin e energjisë së rinovueshme, do të zbatohet edhe ajo për efiçencën

1.8.8 SFIDA TJETËR E ENERGJISË, KURSIMI

Ashtu si ligji “Për energjinë e rinovueshme”, qeveria ndërmori një tjetër iniciativë në

sektorin e energjisë, duke hartuar me ndihmën e ndërkombëtarëve edhe ligjin “Për

efiçencën”, që në fakt ekziston një i tillë, por nuk është zbatuar si duhet, për të mos

thënë fare.

Detyrimet ndaj BE-së përcaktojnë se deri në vitin 2020 duhet të reduktohen në masën

20% emetimet e dyoksidit të karbonit, si edhe të rritet përdorimi i energjisë së

rinovueshme.

1.8.9PLANI KOMBËTAR PËR BURIMET E RINOVUESHME, QËLLIMI DHE

OBJEKTIVAT

Plani Kombëtar për Burimet e Rinovueshme të Energjisë 2015-2020 (PKVBER) ka

objekt promovimin e përdorimit të Burimeve të Energjisë së Rinovueshme për sektorin

e Energjisë Elektrike, sektorin e Ngrohjes dhe Ftohjes dhe Sektorin e Transportit

nëpërmjet përdorimit të burimeve primare të rinovueshme (jo fosile). PKVBER

promovon zëvendësimin e një pjese të importeve të energjisë elektrike nga burime

energjetike primare fosile, të ngrohjes me lëndë të para (biomasës) të rinovueshme, siç

janë drutë e zjarrit dhe energjia për ngrohjen e ujit të ngrohtë me energji diellore, si edhe


22

zëvendësimin e disa nënprodukteve të naftës me lëndë djegëse jo fosile për motorët me

djegie të brendshme, siç janë biokarburantet.

Miratimi i PKVBER 2015-2020 ishte një nga detyrimet e Shqipërisë në kuadër të

Traktatit të Komunitetit të Energjisë (2006) dhe të angazhimit të Qeverisë Shqiptare për

të arritur Objektivin kombëtar të konsumit të Burimeve Energjetike të Rinovueshme në

raport me konsumin final të burimeve energjetike në territorin shqiptar. Ky angazhim

vjen në kuadër të Strategjisë Europiane për energjinë e pastër dhe objektivit të secilit

vend anëtar për të arritur 20% reduktimin e gazeve serrë, nëpërmjet reduktimit të

konsumit te energjisë me 20% dhe gjenerimin e energjisë së “gjelbër” me 20%. Vendi

ynë është angazhuar për një Objektiv edhe më ambicioz: 38% e energjisë që

konsumohet në vendin tonë do të jetë me prejardhje të rinovueshme, jofosile, pra

konsum të burimeve të rinovueshme në nivel kombëtar me 38% në vitin 2020, krahasuar

me vitin kur filloi detyrimi për MSA-në.

Në kuadër të INDC-ve (Kontributit Kombëtar të Pikësynuar)5 për reduktim të gazeve

me efekt serrë në sektorin e Ngrohje/Ftohjes, Energjisë Elektrike dhe të Transportit,

projektvendimi ka qëllim promovimin e kontributit në përmbushjen e angazhimeve për

emetimet e gazeve që vijnë nga konsumi i lëndëve primare energjetike me origjinë fosile

(jo të rinovueshme). Për Shqipërinë, Ngrohja e popullatës, Energjia Elektrike që

importohet dhe Transporti janë kontribuesit më të mëdhenj të CO2, që në përmasat e

vendit ndikojnë në ndryshimet klimatike. Projektvendimi parashikon objektiva, afate

kohore dhe role me përgjegjësi të përcaktuara qartë.

Qëllimi i PKVBER është të krijohen politika nxitëse për promovimin e burimeve të

rinovueshme dhe kultivimin e bimëve energjetike në Shqipëri, për të mbrojtur mjedisin

nëpërmjet respektimit të kritereve mjedisore dhe të qëndrueshmërisë për prodhimin e

biokarburanteve, bio-lëngjeve dhe biogazeve, ashtu siç janë parashikuar në Direktivën

2009/28/KE.

5

INDC – (Intended National Determined Contributions) Zëvendësojnë protokollin e Kijotos pas

marrëveshjes së Paris 2014 për ndryshimet klimatike.


23

Nëpërmjet një platforme për transparencë me publikun, PKVBER detyron operatorët

dhe prodhuesit e energjisë nga burime të rinovueshme të ndërgjegjësojnë konsumatorët

për dobinë e madhe që sjell në mjedis dhe në shëndetin e tyre, konsumi i energjisë me

prejardhje jo fosile, të biomasës pyjore dhe asaj moderne nga mbetjet, si dhe

biokarburanteve në sektorin e transportit, duke respektuar cilësinë e benzinës dhe të

gazoilit gjatë shtimit të biokarburanteve në procesin e përpunimit të përzierjes.

1.8.9.1 Përparësitë, problematikat, efektet e pritshme

Përparësia bazë e PKVBER është promovimi nëpërmjet politikave stimuluese në

sektorin e prodhimit të energjisë elektrike nëpërmjet tarifave promovuese “feed-in

tariff”, lehtësinë mbështetur mbi kritere qëndrueshmërie të Biomasës në ngrohjen dhe

gatimin, si edhe politikave stimuluese në bujqësi të arrijë prodhimin e lëndëve të para

energjetike të rinovueshme, me qëllim arritjen e Objektivit Kombëtar të Konsumit të

Burimeve të Rinovueshme të Energjisë prej 38% në vitin 2020.

Përveç kërkesës për mbështetjen e prodhimit të energjisë elektrike nga burime të

rinovueshme, biomasës pyjore dhe mbetjet, PKVBER parashikon se është i

domosdoshëm prodhimi dhe më pas konsumi në territorin e Shqipërisë të sasisë prej

10% në volum të karburanteve të lëndëve djegëse të rinovueshme (FAME), në sektorin

e Transporteve.

Në ligjin për Burimet e Energjisë së Rinovueshme, i cili u miratua në maj 2013, është

parashikuar përpilimi i një PKVBER për Sektorin e Energjisë Elektrike, Biomasën

drusore dhe mbetjet, si edhe Biokarburantet. Gjithsesi ky ligj nuk ka transpozuar

plotësisht Direktivën 2009/28/EU dhe ndër të tjera, nuk merr në konsideratë edhe

teknologjitë e tjera, përveçse hidrocentralet e vogla. Kjo problematikë është reflektuar

në PKVBER që po paraqitet, duke shënuar se janë marrë në konsideratë edhe teknologji

të tjera, përveç hidrove, siç janë ajo me erë dhe fotovoltaike.

Lidhur me biokarburantet, pavarësisht se problematika që paraqet ligji 9876/2008, i cili

është “vjetruar” sepse është përpiluar në përputhje me Direktivën 2003/30 dhe jo me atë

të Direktivës 2009/28, siç kërkohet nga acquis, në PKVBER janë parashikuar raportimi


24

dhe kriteret e qëndrueshmërisë. Meqenëse situata e Burimeve Energjetike të

Rinovueshme në sektorin e karburanteve në transport është vazhdimisht në zhvillim,

përmbushja e objektivave dhe pajtueshmëria me Direktivën e BE-së 2009/28, ka nevojë

për ri-kalkulime, të cilat në kuadër të angazhimeve të reja të politikave për BER dhe

shqyrtimit më të gjerë të legjislacionit ekzistues, nisur nga koha kur është projektuar

Objektivi 38%, kanë një projeksion të ndryshëm në PKVBER për vitin 2020.

Gjithashtu, problematika lidhur me identifikimin dhe adoptimin e akteve nënligjore për

qëndrueshmërinë dhe informacionin e biokarburanteve mbetet një nga më të

rëndësishmet në kuadër të Traktatit të Komunitetit të Energjisë.


25

KAPITULLI 2

RISHIKIMI I LITERATURËS

Njësitë e furnizimit me energji elektrike përballen me sfidën e plotësimit të kërkesës me

energji për vitet në vazhdim me siguri, qëndrueshmëri dhe cilësi duke rritur përherë

kapacitetet gjeneruese ato të transmetimit dhe të shpërndarjes. Për të plotësuar këto

kushte, deri më sot strategjitë dhe programet janë bazuar në konceptin e minimizimit të

kostove. Kjo strategji ka funksionuar deri në një moment kohor në të kaluarën kur

çmimet e energjisë dhe avancimi teknologjik ishin deri diku të parashikueshëm. Ditët e

sotme, ku mjedisi ku jetojmë është më dinamik e konkurrues, dhe ku sidomos çmimet e

naftës janë në rritje të identifikosh alternativën me riskun më të ulët është bërë një

detyrë e vështirë.

Planifikimi tradicional i sistemeve të energjisë elektrike fokusohet në identifikimi e

alternativës me kosto më të ulët duke shtuar teknologji dhe impiante të veçuara pa i

vlerësuar ato së bashku. Për këtë arsye, metodologjia e kostos më të ulët “least cost”

është e prirur të rekomandojë teknologji me kosto të ulët, përgjithësisht që përdorin

burime fosile, duke nënvlerësuar në këtë mënyrë teknologji më të kushtueshme që

shfrytëzojnë burime të rinovueshme (H. Beltran ).

Është krijuar ideja që burimet e energjisë së rinovueshme janë shumë më të

kushtueshme se ato që përdorin burime fosile. Në fakt, duke shtuar më shumë burime të

rinovueshme në portofole të cilat përdorin masivisht teknologji me burime fosile; mund

të ndodhë që kostot të mos rriten dhe portofoli gjenerues të jetë më i sigurt (Awerbuch,


26

Berger 2002). Për këtë arsye, ne prezantojmë teorinë moderne të portofolit (TMI) si një

alternativë më e dobishme ndaj metodologjisë “least cost”, duke minimizuar riskun e

panevojshëm ndaj të cilit luhaten kostot e gjenerimit.

2.1 METODOLOGJITË TRADICIONALE NË PLANIFIKIMIN E SISTEMEVE TË ENERGJISË

ELEKTRIKE

Mënyra se si tradita “Least cost” ndihmon në planifikimin e sektorit të energjisë

elektrike, varion nda metodologji të thjeshta deri te metodologji më të komplikuara. Tre

metodat më përfaqësuese janë: kosto e niveluar e energjisë (LCGOE), analiza e kurbës

së mundësive, dhe vlerësimi i sigurisë së sistemit.

2.1.1 KOSTO E NIVELUAR E ENERGJISË (LCGOE)6

Kjo metodë bazohet në llogaritjen e kostos së niveluar të gjenerimit (LCGOE) në

$/MWh, që prodhohet nga lloje të ndryshme të teknologjisë (p.sh qymyr, cikël i

kombinuar, erë, PV etj.). Kjo metodë përfshin krahasimin ndërmjet teknologjive për të

përcaktuar kush është më pak e kushtueshme. Për shembull nëse kemi dy alternativa për

të zgjedhur ndërmjet wind farm (ferma të erës) dhe cikël i kombinuar me gaz CCG,

informacioni që do të na duhej për të llogaritur LCGOE për secilën teknologji është si

më poshtë:

Për secilën teknologji që kemi në shqyrtim mbledhim informacionin e mëposhtëm, për

të dhënat teknike dhe skedulin e ndërtimit:

6Levelized cost of generation for electricity


27

Tabela nr.1 Teknologjia 1 - Cikël i kombinuar me gaz (CGC)7

Skeduli i Ndërtimit

Kapaciteti 1000 MW Viti %

Efiçenca Elektrike 53 % -3 9.3

Faktori i Kapacitetit 85 % -2 71.8

Norma e skontimit 12 % -1 18.9

Jetëgjatësia e Projektit 30 Vite

Koha e Ndërtimit 2 Vite

Kosto e Investimit 768 $/kW

Kosto e Karburantit 6.45 $/MMBTU

Kosto Operative dhe Mirembajtje (O&M) 33169 $/(MW/në vit)

Burimi: WEO & Autori

Tabela nr.2 Teknologjia 2 - Fermë ere (Wind Farm)8

Skeduli i Ndërtimit

Kapaciteti 500 MW Viti %

Efiçenca Elektrike 53 % -5 3.5

Faktori i Kapacitetit 40 % -4 16.1

Norma e skontimit 12 % -3 41.7

Jetëgjatësia e Projektit 40 Vite -2 30.7

Koha e ndërtimit 5 Vite -1 8

Kosto e investimit 5300 $/kW

Kosto e Karburantit 0 $/MMBTU

Kosto Operative dhe Mirëmbajtje (O&M) 8 $/(MW/në vit)

Burimi: WEO & Autori

7 Shembull hipotetik

8 Shembull hipotetik, të dhënat janë të vlerësuara nga raporte të IEA (2010) për teknologjinë specifike,

ndërsa llogaritjet janë realizuar me sLCOEG excel spreadsheet.


28

Kosto për MWh9

të gjeneruar përbëhet nga tre komponentë kryesorë: kostot e

investimit, kostot e karburantit10

dhe kostot operative dhe të mirëmbajtjes (O&M)11

.

Përcaktimi i secilit komponent përfshin aspekte të ndryshme qe varen nga: lloji i

teknologjisë, skeduli i investimit, faktori mesatar i kapacitetit për stacionin, jeta

ekonomike, norma e skontos, efiçenca elektrike e impiantit e kështu me radhë.

LCOEG përcaktohet si vlera e cila po të shumëzohet me faktorin interes të gjenerimit të

impiantit, të shprehur në MWh, duke konsideruar dhe jetëgjatësinë e tij, barazon vlerën

aktuale të të gjitha kostove që kemi përballuar si gjatë fazës së ndërtimit ashtu dhe asaj

të funksionimit. Ose e thënë ndryshe, LCOGE është ajo e përvitshme për të cilën

projekti “break even”, ose NPV=0. Ekuacioni i llogaritjes së LCOEG është si më

poshtë:

Formula:

LCOEG

(1)

Ku:

LCOEG = Kosto e niveluar e prodhimit të energjisë $12

/MWh

It = Investimi ne vitin t i shprehur në $

Ft = Kosto e karburantit në vitin t në $

O&M = Kostot operative dhe të mirëmbajtjes në vitin t në $

Gt = Gjenerimi për vitin t MWh

N = kohëzgjatja e ndërtimit

n = jeta operative

i13

= norma e skontimit

9Duhet të bëjmë një sqarim në lidhje me njësitë matëse të energjisë. KË përcakton kapacitetin maksimal të prodhimit, ndërsa KWh është njësi matëse e energjisë së prodhuar. Kështu nëse një wind farm ka kapacitet 50 MË dhe në një muaj ajo funksionon nga 720 orë që ka muaji 340 h, energjia e prodhuar nga ky impiant llogaritet 17,000 MWh. Faktori i kapacitetit llogaritet47.22%

10Fuel Costs

11Këto kosto sipas Parsons Brickenhoff, klasifikohen sipas kësaj forme: Kosto riparimi, kosto montimi etj

12Në këtë rast i jemi referuar dollarit si monedhë matëse, por mund të jetë çfarëdo monedhe tjetër


29

Faktori (1+i)t njihet dhe si faktori interes për vlerën aktuale PVIF.

Duke përdorur një program llogaritës në EXCEL marrim rezultatet e mëposhtme:

Cikël i kombinuar me Gaz (CGC)

Tabela nr.3: LCOE teknologjisw

Technology Assumptions Financial/Economic Asumptions

Kapaciteti (MW) 1000 Perqindja e borxhit 0%

Kosto Kapitali($/kW) $768 Raporti borxhit 0%

O&M fikse($/kW) $3.32 Jetegjatesia borxh (vite) 0%

Rritja O&M fikse 0.0% Jeta Ekonomike (vite) 30

Variabel O&M ($/MWh) $0 Perqindja 5-vjet MACRS 0%

Rritja Variable O&M 0.0% Perqindja 7-year MACRS 0%

Kosto Karburanti($/MBtu) $6.45 Perqindja 15-vite MACRS 0%

Rritja kosto karburanti 2.5% Perqindja 20-vite MACRS 5%

Norma xehtwsise (Btu/kWh) 0 Rritja cmim energji 0%

Faktori Kapacitet 85% Tatimi 40%

Te Adhura tjera ($/MWh) $0 Kosto kapit vet 12%

Rritja 0.0% Skonto 12%

Degradadimi 2%

Burimi: Autori

Tabela nr.4 Rezultati LCOE

Outputs

NPV Equity Return $0

LCOEG $17.38

13Në studimet për LCOEG praktika është që norma e skontimit i=10%. Deri tani nuk kemi hasur argument pse.


30

Për Fermën e Erës Rezultatet janë:

Tabela nr.5 LCOE teknologjisw

Technology Assumptions Financial/Economic Asumptions

Kapaciteti (MW) 500 Perqindja e borxhit 0%

Kosto Kapitali($/kW) $5,300 Raporti borxhit 0%

O&M fikse($/kW) $8 Jetegjatesia borxh (vite) 0%

Rritja O&M fikse 0.0% Jeta Ekonomike (vite) 40

Variabel O&M ($/MWh) $0 Perqindja 5-vjet MACRS 0%

Rritja Variable O&M 0.0% Perqindja 7-year MACRS 0%

Kosto Karburanti($/MBtu) $0 Perqindja 15-vite MACRS 0%

Rritja kosto karburanti 2.5% Perqindja 20-vite MACRS 5%

Norma xehtwsise (Btu/kWh) 0 Rritja cmim energji 0%

Faktori Kapacitet 30% Tatimi 40%

Te Adhura tjera ($/MWh) $0 Kosto kapit vet 12%

Rritja 0.0% Skonto 12%

Degradadimi 2%

Tabela nr.6: Rezultati

Outputs

NPV Equity Return $0

LCOE $333.24


31

Bazuar në analizën LCGOE, do të merrnim vendim të ndërtonim një stacion me cikël të

kombinuar gazi (GCC) në vend të një ferme turbinash ere. Kjo metode është shumë e

thjeshtëzuar për të marrë vendime por avantazhi i saj është që nxjerr në pah

karakteristikat specifike të teknologjisë. Gjithsesi, supozimi që ngre kjo metodë është që

faktori i kapacitetit është konstant në kohë për secilin nga stacionet e prodhimit dhe nuk

merr në konsideratë që impiante të ndryshme dispeçerohen14

ne rend të ndryshëm në

varësi të kostove të tyre marxhinale dhe disponueshmërisë, dhe si rezultat faktori i

kapacitetit të tyre ndryshon me kohën.

2.1.2 ANALIZA E KURBËS SË PRANIM/REFUZIMIT Filtrimi i kurbës së pranimit/refuzimit është shumë e dobishme për të siguruar një ide

fillestare rreth miksit optimal gjenerues dhe përfitimeve ekonomike relative që sjell një

teknologji gjenerimi. Një tjetër avantazh është që kjo metodë është shumë efikase në

identifikimin e burimeve kandidate. Ideja është të fokusohemi në përjashtimin e

teknologjive me kosto shumë të lartë; duke injoruar të gjithë burimet e pasigurisë dhe

ndërveprimin që kanë me miksin aktual.

Për shembull, duam të përcaktojmë kush është miks optimal për cikël kombinuar, erë

dhe panele për një sistem hipotetik me ngarkesë maksimale 10,000 MW. Si fillim

ndërtojmë kurbën e pranim refuzimit duke ndërtuar ekuacionin e mëposhtëm:

Ct = ckkg + ctkt + f + (Hcf + ν)t (2)

Ku: Ct = kosto totale $/kW-vit cg = kosto e kapitalit të gjenerimit $/kW ct = kosto e kapitalit të transmetimit in $/kW kg = norma e niveluar vjetore për kapitalin e gjenerimit si %/vit kt = norma e niveluar vjetore për kapitalin e transmetimit si %/vit

14

Dispeçerimi ka të bëjë me mënyrën se si përdoret energjia nga secili impiant, që do të thotë nëse situate

është e favorshme, së pari do të shfrytëzohet impianti i erës dhe kur ai të mos sigurojë do të përdoret

impianti me cikël të kombinuar gazi.


32

f = O&M fikse në $/kW-vit H = norma mesatare e nxehtësisë së prodhuar

15 BTU/kWh

cf = kosto e karburantit $/BTU ν = O&M variabile $/kWh t = orë operative në h/vit

Pastaj projektojmë pikëprerjet e secilës teknologji në kurbën e ngarkesës dhe vlerësojmë

shumën optimale të ngarkesës që mund të marrim nga secili prej teknologjive. Sipas

kësaj analize secila teknologji duhet të japë kontributin si më poshtë:

Edhe pse kjo analizë e thjeshtuar na ndihmon shumë të kuptojmë konceptin e miksit

optimal të gjenerimit, nuk merr në konsideratë faktorë shumë të rëndësishëm si

karakteristikat operative të impianteve gjeneruese. Gjithashtu, faktori i kapacitetit për

secilin impiant te ri mund të ndryshojë në të ardhmen, pasi shtohen kapacitete te reja më

efiçente dhe hiqen të vjetra nga përdorimi.

Tabela nr.7 Analiza Kurbës Pranim / Refuzim

15Disa teknologji, si p.sh. cikli i kombinuar me gaz, përveç elektricitetit prodhon dhe energji termike e cila mund të krijojë të ardhura, ose të përdoret në stacion për të reduktuar kosto, p.sh. të përdoret si input në një turbinë me avull.

Teknologjia cg ct f kg kt H cf V

1 400 40 3.5 14 15.5 10,5 2E-7 1.2E-4

2 220 20 3.5 14 15.5 9,20 7.5E-7 2.7E-4

3 120 10 0.5 14 15.5 140 9E-7 15E-4


33

Figura nr.1 Kurba e Pranim/Refuzimit

Figura nr.2 Përcaktimi i Mixit Optimal Prodhues

2.1.3 QËNDRUESHMËRIA, KOSTOT E PRODHIMIT DHE ANALIZA E INVESTIMEVE

Studimet për planifikime të detajuar përdorin në simulime konceptin e sigurisë së

sistemit, prodhimit dhe kostot e investimit. Si fillim propozohet një set kandidat


34

shtesash në kapacitet për çdo vit dhe secili prej këtyre seteve vlerësohet nga siguria,

duke përdorur metodën LOLP16

në horizontin kohor të planifikimit. LOLP llogarit ditët

në vit për çdo vit të marrë në konsideratë ku parashikohet që ngarkesa të tejkalojë

kapacitetin. Nëse LOLP është më i vogël se objektivi i vendosur (p.sh. një ditë në vit)

atëherë ky set i propozuar e përmbush kërkesën për siguri dhe ndiqen më pas hapat e

mëtejshëm. Nëse LOLP tejkalon objektivin në çfarëdo viti, atëherë seti modifikohet që

të jetë i qëndrueshëm. P.sh., nëse LOLP i llogaritur në vitin 2020 nuk është i

përshtatshëm mund të çojë në vendimin që ky instalim i planifikuar në 2021 të bëhet në

2020 dhe plani duhet të modifikojë kapacitetin.

Pasi modifikohet strategjia e shtesave në kapacitete në mënyrë që LOLP të jetë e

pranueshme, atëherë mund të aplikohen procedurat e simulimit të prodhimit dhe të

kostove të investimit. Në fillim simulohet prodhimi i një sistemi për çdo vit të

planifikuar. Kostot e karburantit dhe ato operative llogariten duke përdorur metodën e

vlerës aktuale neto (NPV). Kostot e investimit për secilën shtesë simulohen dhe ato për

çdo vit, pastaj shuma e tyre aktualizohet përgjithësisht për 20 vite për të përcaktuar sa

kushton plani i ri i zgjerimit.

Plane të tjera mund të vlerësohen me të njëjtën metodologji; sete të tjera alternative

zgjerimi mund të kenë kapacitete të ndryshme, momenti kohor kur zhvillohen mund të

jetë i ndryshëm, ose mund të modifikojmë kapacitetin, gjithsesi plani optimal është ai që

ka koston më të ulët të aktualizuar.

2.2 TEORIA MODERNE E INVESTIMEVE (TMI)

Teoria moderne e portofolit (TMI) është një teknikë financiare që gjen përdorim të gjerë

në manaxhimin e riskut të portofolit dhe maksimizimit të performancës së tij në kushtet

16Indeksi i probabilitetit të humbjeve (LOLP) përkufizohet si probabiliteti që ngarkesa të tejkalojë kapacitetin e sistemit të gjenerimit.


35

kur jemi të ekspozuar ndaj burimeve të ndryshme të pasigurisë që na çojnë dhe në

rezultate ekonomike të paparashikuara. TMI u sugjeruar në 1952 nga fituesi i çmimit

Nobel H. Markowitz, i cili propozonte idenë që diversifikimi mund të reduktojë riskun

nëse portofoli përbëhet nga shumëllojshmëri letrash me vlerë. Sipas TMI, nëse një grup

letrash me vlerë i kombinojmë në një portofol, risku i portofolit mundet të zbresë nën

riskun e secilës letër me vlerë të marrë veçmas.

TMI, bazohet në një analizë “trade off” ndërmjet riskut dhe kthimit për të arritur në

portofole efiçente. Në thelb, një portofol efiçent përkufizohet ai kombinim letrash me

vlerë që nuk merr asnjë njësi risk me shumë se kthimi i pritur. E thëne ndryshe, portofoli

efiçent ka veti duale që, për nivel të dhënë risku ata maksimizojnë kthimin, ose për nivel

të dhënë kthimi ata minimizojnë riskun. Kontributi më i madh që ka TMI është që letrat

me vlerë duhen zgjedhur në bazë të korrelacionit që kanë me njëra tjetrën dhe si ndikon

ky faktor në riskun total të portofolit.

2.2.1 SI FUNKSIONON TMI?

Për të zgjedhur një portofol optimal, së pari duhet të marrim në konsideratë morinë e

letrave me vlerë që tregtohen dhe të dhënat historike për secilën. Duke supozuar që

kthimet historike për secilën letër me vlerë kanë shpërndarje normale17

letrat me vlerë

kanë dy karakteristika: kthimin e pritur E((R) dhe devijimin standard (σ). Nëse marrim

në konsideratë që portofoli përbëhet nga dy letra me vlerë A dhe B, ku për secilën kemi

llogaritur nga të dhënat historike kthimin mesatar E(RA) dhe E(RB) si dhe devijimet

standarde respektive σA dhe σB, nëse investimi i shpërndarë ndërmjet dy aseteve është

përkatësisht wA dhe wB dhe koefiçenti i korrelacionit është ρAB, atëherë performancën e

portofolit mund ta shprehim si:

E(RP) = wAE(RA) + wBE(RB) (3)

17

Funksioni i investitorit racional ka formë kuadratike, qe do të thotë kur rritet risku rritet dhe kthimi i

kërkuar


36

Korrelacioni ndërmjet kthimeve të letrave A dhe B është:

ρAB =

(4)

Risku i portofolit përkthehet si devijimi standard i kthimeve të shkuara, dhe varianca e

tij është gjithmonë më e vogël se mesatarja e ponderuar e variancave të letrave me vlerë

që e përbëjnë atë. Kjo do të thotë që investitori duke krijuar një portofol mund të arrijë

një performanc më të mirë se në rastin kur konsideron letrat me vlerë individualisht.

Maksimumi i përfitimeve nga diversifikimi arrihet kur portofoli ndërtohet nga një

shumëllojshmëri letrash me vlerë, kthimet e të cilave nuk korrelohen shumë me njëra

tjetrën.

Problemi që adreson TMI mund të formulohet si më poshtë:

Supozojmë që Er dhe σ mund të vlerësohen për çdo letër me vlerë Ji që janë pjesë e

portofolit P dhe i merr vlera nga i = 1,2,.....,N. Sa është E(RP) dhe varianca σ2

P e

portofolit nëse secila letër me vlerë ka një peshë wi në investimin total? Si duhen

kombinuar këto asete në mënyrë që portofoli rezultant të jetë efiçent? Për t’iu përgjigjur

këtyre pyetjeve le të shikojmë me kujdes problemin e optimizimit që ngremë:

Së pari, rezultati final nuk është një portofol optimal i vetëm, por një bashkësi

portofolësh të cilët për një nivel të dhënë risku maksimizojnë kthimin e pritur të

portofolit, dhe zgjedhja nga kjo bashkësi portofolësh optimalë bazohet në preferencat

për riskun që kanë vendimmarrësit. Le të marrim një shembull hipotetik për të ilustruar

analizën që bën TMI:

Marrim dy aksione, Aksionin Coca Cola (CCO) dhe Aksionin General Electric (GE).


37

Aksioni E (R) σ Ρ CCO&GE

CCO 10% 15% 0.1

GE 18% 30%

Kthimi i portofolit është mesatare e ponderuar e kthimit të aksioneve përbërëse. Por

luhatshmëria e kthimit të portofolit nuk është e njëjtë me luhatshmërinë e kthimeve të

aksioneve përbërëse për sa kohë që korrelacioni ndërmjet tyre nuk është perfekt pozitiv.

Si rezultat, varianca e portofolit nuk është mesatare e ponderuar e variancave të

aksioneve përbërës.

Në varësi të vlerave që merr koefiçenti i korrelacionit ndërmjet aksioneve përbërës,

ndryshon dhe performanca e portofolit. Në grafikun e mëposhtëm jepet dhe trade off

ndërmjet riskut dhe kthimit.

Figura nr.3 Kufiri i Efiçencës


38

Investitori mund të zgjedhë secilin kombinim përgjatë kurbës, por kush është optimali?

Le t’i rikthehemi dhe njëherë grafikut, dhe marrim në analizë disa pika. Pikat poshtë

portofolit C, nuk konsiderohen si efiçente pasi për të njëjtin risk mund të arrijmë kthime

më të mëdha në segmentin C-A. Atëherë portofolet optimale shtrihen në segmentin

ndërmjet pikave C dhe D dhe i referohemi këtij segmenti si kufiri i efiçencës ose fronti

efiçent. Për sa kohë që korrelacioni ndërmjet letrave me vlerë është i dobët, procesi i

diversifikimit do të ketë si rezultat një bashkësi portofolesh optimale (kufi efiçence). Në

rastet kur koefiçenti i korrelacionit merr vlera si +1 dhe -1, zgjedhja e portofolit optimal

ndryshon.

Gjithsesi kontributi më i madh që jep TMI është që nëse duam të përfitojmë nga

diversifikimi duhet të zgjedhim asete me korrelacion të dobët, ose dhe negativ me njëri

tjetrin.

Figura nr.4 Fuqia e procesit të diversifikimit në varësi të korrelacionit


39

2.3 INTEGRIMI I TMI NË PLANIFIKIMIN E SISTEMEVE TË FURNIZIMIT ME ENERGJI

ELEKTRIKE

Le të marrim në konsideratë dy teknologji A dhe B, ku A është teknologji gjenerimi nga

burime fosile (naftë, qymyr, gaz) dhe B është teknologji shfrytëzimi burimesh të

rinovueshme (diell, erë, gjeotermale etj.). Teknologjitë fosile, A, kanë karakteristikë,

kosto të ulët instalimi It, por luhatje të fuqishme kostove të karburantit Ft. Gjithashtu,

këto teknologji janë të dispeçerueshme, që mund të shfrytëzohen në momentin e

kërkesës. Teknologjia B, ka karakteristikë që kostot e gjenerimit janë shumë të larta, për

shkak se kostot e instalimit It janë shumë të mëdha por Ft është zero, pasi “karburanti”

me të cilin punojnë këto teknologji është falas. Gjithashtu problemi më i madh i

teknologjive të rinovueshme është që nuk janë të dispeçerueshme. Është supozim i

arsyeshëm që korrelacionin ndërmjet kostove të këtyre dy teknologjive ta marrim si

zero, tani për tani.

TMI sugjeron që risku i portofolit të gjenerimit bie, kur shtojmë teknologjinë A me në

një portofol furnizimi që përbëhet nga 100% teknologji B. Portofoli H, është portofoli

me risk më të ulët dhe duket se është më mirë të kombinojmë dy teknologji se të

bazohemi në një të vetme.

Figura nr.5 Analiza e portofolëve të gjenerimit


40

Vendimmarrësit racional nuk kanë arsye të zgjedhin portofol mbi H, pasi për të njëjtin

nivel risku, ato mund të përfitojnë kosto më të ulëta gjenerimi se çdo portofol që shtrihet

në pjesën e poshtme të kurbës. Në këtë rast kurba që lidh portofoli H me portofolin e

gjenerimit 100% teknologji A është kufiri efiçent. Në anën tjetër, portofoli K ilustron

një kombinim alternativash të diversifikuara që prodhojnë rezultate efiçente sepse për të

njëjtin nivel risku si portofoli B, mund të arrijnë kosto gjenerimi më të ulëta. Këto efekte

nuk mund të merren në konsideratë kur përdorim metodologjitë e tipit “Least cost”. Kur

përdorim TMI përgjigja që kërkojmë nuk vjen si një portofol i vetëm optimal; por si një

kufi ku mund të gjejmë portofole efiçentë.

Për të vënë në funksionim TMI në planifikimin e sistemeve të furnizimit me energji

elektrike, duhet të marrim në konsideratë që:

1. Teknologjitë e gjenerimit janë njësoj si letrat me vlerë në portofol

2. Pesha e secilës është energjia që prodhon një teknologji si pjesë e një portofoli të

caktuar

3. Në vend që të marrim në konsideratë kthimet e pritura do të marrim në


41

konsideratë kostot e pritura18

4. Risku i teknologjisë përcaktohet si mesatare e ponderuar e komponentëve

individualë

Në këtë mënyrë, portofoli që përbëhet nga n=1,2,.....N teknologji ka këto karakteristika:

Kthimi i kërkuar dhe risku përcaktohen si më poshtë:

E(RP) = wAE(RTA) + wBE(RTB)

Ku Wi është pjesa e prodhimit të energjisë nga teknologjia i dhe Li është pritshmëria për

kostot e niveluara të saj. Varianca e portofolit përkufizohet si σ2 19

dhe ρij është

koefiçenti i korrelacionit ndërmjet kostove të një teknologjie. Në këtë moment duhet të

sjellim në vëmendje që kostot e teknologjisë përbëhen nga tre komponentë: kosto

investimi, kosto karburanti, dhe operative e mirëmbajtje. Për të llogaritur σi2

përdorim

ekuacionin:

Ku:

WI = është pesha e kostove të investimit në kostot totale të energjisë

WF = është pesha e kostove të karburantit në LCOEG

WO&M = është pesha e O&M në LCOEG

σ I = është devijimi standard i kostove historike të investimit në një teknologji

σ F = është devijimi standard i kostove të karburantit në një teknologji

σ O&M = është devijimi standard i kostove të O&M në një teknologji

18

Kostot e pritura të gjenerimit konsiderohen njësoj si kosto e pritur e niveluar për teknologjitë përkatëse.

Gjithashtu është më mirë të marrim në konsideratë kostot dhe jo të ardhurat, pasi çmimi me të cilin shitet

energjia është në varësi të faktorëve të jashtëm të paparashikueshëm për modelin tonë.

19Për modelin TMP, varianca e teknologjisë llogaritet duke supozuar një korrelacion pozitiv perfekt +1

ndërmjet komponentëve: investim, karburant dhe O&M.


42

2.4 MODELE ALTERNATIVE NË GJENERIMIN E KUFIRIT TË EFIÇENCËS

Deri tani argumentuam që planifikimi i sektorit të gjenerimit të energjisë elektrike duhet

të largohet nga modelet tradicionale “least cost” dhe të fillojë të mendojë për portofolin

e gjenerimit në planifikimin dhe zhvillimin e investimeve të reja. Gjithashtu,

argumentuam që Teoria Moderne e Portofolit (TMI) ose Teoria e Variancës Mesatare,

gjente aplikim, me kufizimet e saj deri diku të konsiderueshme, në gjenerimin e

portofoleve efiçent të prodhimit të energjisë elektrike.

Megjithatë, natyrshëm lind pyetja: Është Teoria e Variancës Mesatare20

mënyra më e

mirë për të përllogaritur kufirin e efiçencës?”. Vitet e fundit janë zhvilluar metoda të

reja kalkulative më të komplikuara që i përshtaten më mirë kushteve reale në supozimet

që bëjnë. Këto metoda, të cilat përdorin kritere të shumëfishta përzgjedhje, mund të

përdoren me të njëjtën efikasitet si për portofolët financiarë ashtu dhe për portofolët e

aseteve fizike.

Këto metoda variojnë që nga metoda të programimit kuadratik me kufizime të

shumëfishta deri në metoda heuristike të cilat modelojnë zhurmat dhe shpërndarje

probabilitare që nuk paraqesin një model të dallueshëm. Përllogaritjet e kufirit të

efiçencës kanë avancuar aq shumë sa që në gjenerimin e portofoleve efiçentë janë

përdorur deri modele biologjikë si përcjellja e sinjalit rrjetin e neuroneve e deri në

algoritmat evolucionarë, ose gjenetikë. E thënë ndryshe, mund të modelojmë nga

pasiguria, si formë më e lartë risku deri te injoranca si forma më ekstreme e këtij

fenomeni.

Përdorimi i këtyre modeleve alternative, duket i dobishëm në rastin e planifikimit të

zhvillimit të investimeve në energjinë elektrike. Kjo për faktin se: në këtë sektor mund

të luhatemi nga pasiguria në injorancë; ndryshe nga sektori financiar asetet gjeneruese

nuk janë të ndashme pafundësisht; janë më pak fleksibël; pamjaftueshmëria e të dhënave

20

Teoria e Variancës mesatare ndryshe njihet si Programimi Kuadratik


43

historike; norma e paparashikueshme e zhvillimit teknologjik dhe prioritetet konfliktual

në lidhje me politikat e ndjekura.

2.4.1 MODELET HEURISTIKE

Ekzistojnë një mori modelesh të cilët kërkojnë të zgjidhin detyrën e vështirë të

përllogaritjes së portofolave efiçentë gjenerues. Gjithsesi, më të përdorurit janë:

Modelet heuristikë, janë modele të cilët përdorin ndihmën e një soft-i kompjuterik në

përballimin e llogaritjeve të shumëfishta. Modelet heuristike, kërkojnë një ndërlidhje të

vazhdueshme me vlerësuesin për të përcaktuar dobishmërinë dhe përdorimin e

kombinimeve të ndryshme. Në rastin e gjenerimit të portofolëve optimale të miks të

prodhimit të energjisë elektrike përgjithësisht imitojmë forma biologjike.

2.4.2 MODELET E VENDIMMARRJES NË KUSHTE TË KRITEREVE TË SHUMËFISHTA

(MCDM)

Shikojmë efektet që kanë vendosja e kushteve të tregtimit21

, kushteve tw kardinalitetit22

dhe transaksionet e rrumbullakosura23

nw zgjedhjen e portofolit eficent.

2.4.2.1 Kufiri i efiçencës me kushte diskrete

Kushtet diskrete, përfaqësojnë kufizime të tregtimit të aseteve financier dhe shkaktojnë

ndërprerje në kufirin e efiçencës, duke mos e bërë më atë një vijë të vazhdueshme. Për

të ilustruar si ndikojnë këto raste marrim një shembull me 4 aksione si ai i ilustruar nga

Chang (1999) në tabelën e mëposhtme.

Nga 4 aksionet ne duhet të zgjedhim një portofol që duhet të mbajnë vetëm dy. Mund të

identifikojmë bashkësinë e mundësive, duke konsideruar gjashtë mundësitë e

21Buy-in thresholds, kufizojnë shumën e kapitalit që duhet investuar në secilin aset, dhe parandalojnë investime shumë të vogla në secilin prej tyre.

22Kushti kardinal, është kur një lidhje e caktuar mund të ketë vetëm një numër të caktuar instancash për sa i përket një lidhje. P.sh.: njeriu ka vetëm një nënë biologjike. Ky është një kusht kardinal që lidh një njeri me një nënë biologjike.

23 Transaksionet e rrumbullakosura, kufizojnë shumën që mund të tregtohet, p.sh. shumëfisha të $1,000


44

mundshme. Duke i renditur sipas riskut dhe kthimit eliminojmë portofolet jo efiçente

duke treguar dhe ndërprerjet në DCEF.

Tabela Nr.9 Treguesit e aksioneve

Matrica e Korrelacionit Kthimi i kerkuar Devijimi

Standard

Aksioni 1 2 3 4

1 1 0.00589 0.01511

2 0.11 1 0.004 798 0.014 635

3 0.14 0.1 1 0.000 659 0.030 586

Figura nr.10 Kufiri efiçent me kushte diskrete

Çfarë përfaqësojnë kushtet diskrete? Në rastin kur ekzistojnë kushte në lidhje me

blerjen, peshat e investimeve individuale në portofol sillen si variabla gjysmë të

vazhdueshëm (Beale & Forrest 1976); dhe këto variabla modelohen duke përdorur kufij

të poshtëm dhe të sipërm si më poshtë. Një variabël binar, δj, dhe kufij fundorë, të


45

sipërm e të poshtëm, li dhe ui, i bashkëngjiten secilit aset i = 1, . . . , N. Kushtet e

tregtueshmërisë përcaktohen nga çifti i kushteve:

li δi xi ui δi dhe δi=0, 1 i =1, . . . , N

kushtet kardinale, kërkojnë që të aplikohen kushte tregtimi në lidhje me letrat me vlerë.

Ato modelohen duke vënë kushtin që shuma e variablave binarë duhet të jetë e barabartë

me k,

δi= k, për i=1,2, ...., k

ku k përfaqëson numrin e aseteve që duhet të jenë në portofolin tonë.

2.4.2.2 Vendimmarrja me kritere të shumëfishta në planifikimin e

energjisë

Kur bëhet fjalë të planifikosh sektorin energjetik problemi ndërlikohet shumë në varësi

të objektivave dhe prioriteteve të vendimmarrësve. Kjo vjen së pari si efekt i horizontit

shumë të gjatë kohor që duhet marrë në konsideratë, minimalisht 20-30 vitet në vazhdim

dhe së dyti për shkak të natyrës konfliktuale që kanë objektivat me njëri tjetrin si p.sh.

rritja ekonomike përkundrejt ruajtjes së nivelit të parashikuar të emetimit të gazeve me

efekt sere.

Teknika të avancuara matematikore i vijnë në ndihmë kësaj pjese. Këto metoda bazohen

në mesatare të ponderuara, vendosjes së prioriteteve, kritereve të turbullta, tejkalimit te

hierarkisë etj. Tre teknikat më të zhvilluara në këtë pjesë janë:

Procesi i Hierarkisë Analitike (AHP) ; PROMETHEE dhe ELECTRE. Si funksionojnë

secila prej tyre?

Këto metodologji ndajnë karakteristikat e përbashkëta të konfliktit ndërmjet

objektivave, njësi të pakrahasueshme më njëra tjetrën dhe vështirësitë në përzgjedhjen e


46

alternativave. Në vendimmarrjen me objektiva të shumëfishta, alternativat nuk

paracaktohen por optimizohet një bashkësi objektivash të cilat varen nga një sërë

kushtesh. Pastaj përzgjidhet zgjidhja me e pëlqyeshme dhe më efiçente.

Kjo zgjidhje efiçente nuk përmirëson performancën e çdo objektivi të vendosur. Ideja

është që maksimizohet performanca duke degraduar performancën e të paktën një

objektivi. Përzgjedhja bëhet duke krahasuar alternativat e sugjeruara me njëra tjetrën

duke pare dhe cilësitë që ka secila. Procesi i objektivave të shumëfishta:

2.4.2.3 Metoda AHP

Në figurën e mëposhtme tregohet logjika e metodës AHP, në gjenerimin e Portofolëve

efiçentë.

Figura nr.7 Skema AHP


47

Formulimi i

Alternativave

Vlerësimi i

Performancës

Përzgjedhja eProcesit

të Vendimmarjes

Përzgjedhja e

Kritereve

Vendosja e

Parametrave të

Vendimmarrjes

Aplikimi i Metodës

Vlerësimi i Rezultatit

Vendimi

Procesi i analizës hierarkike është metodë e zhvilluar nga Saaty. Në thelb ky proces

shpërbën një problem kompleks sipas hierarkisë së objektivave. Në fillim vendoset

objektivi qëllim si p.sh., gjetja e portofolit që siguron maksimumin e outputit me siguri

maksimale, dhe objektivat e tjerë si p.sh. minimizimi i CO2, manaxhueshmëria, etj. në

subnivele, dhe në fund të hierarkisë vendosen alternativat e propozuara.

Elementët në një nivel të caktuar hierarkik krahasohen dy e nga dy për të përcaktuar

preferencat e vendimmarrësit në lidhje me elementët e hierarkisë së mësipërme. Ky

model përcakton një shkallë vlerësimi nga 1-9 për të përcaktuar intensitetin e

preferencës në lidhje me një aspekt të caktuar. Vlera 1 nënkupton që dy elementët kanë


48

të njëjtën rëndësi, 3 diçka më shumë, 5 shumë më shumë, dhe 7 dhe 9 nënkuptojnë

preferencë të fuqishme ose ekstreme. Vlerat çift nënkuptojnë vlera të kompromentuara

të performancës.

Shkalla e raporteve dhe elementë verbal përdoren për të përcaktuar peshën e elementëve

sasiorë dhe jo sasiorë. Kjo metodë përllogarit dhe agregon vektorët deri sa del vektori

përfundimtar me koefiçentët e ponderuar sipas çdo alternative. Peshat e vektorit përfundimtar

përcaktojnë peshën e çdo elementi në raport me objektivin e rangut më të lartë.

Këto metoda janë materializuar në programe (software) dhe përdoren gjerësisht në

vendimmarrjen me objektiva konfliktualë. Në anekse kemi siguruar dhe source code për

aplikimin në MatLAB.

Figura nr. 8 Si funksionon AHP


49

2.4.2.3 Metoda PROMETHEE 24

( Metoda e Organizimit të Renditjes së Preferencave për Vlerësim & Pasurim)

Kjo metodë përdor konceptin e rangut më të lartë për të renditur alternativat, kombinuar

kjo me lehtësinë në përdorim dhe thjeshtësinë. Ajo përgatit një krahasim inteligjent dy e

nga dy të alternativave për ti renditur pastaj në lidhje më një numër të caktuar kriteresh.

(Brans)25

kanë ofruar gjashtë funksione të përgjithshme kriteresh dhe përkatësisht:

kriter i zakonshëm, gati kriter, kriter me preferenca lineare dhe zonë indiference, dhe

kriteri Gaussian. Kjo metodë përdor funksionin e preferencave Pj (a,b) që është një

funksion diference d, ndërmjet dy alternative të ndryshme për secilin kriter. Ose e thënë

24

Preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE)

25 Zhvilluesi i AHP


50

ndryshe; f(a,j) dhe f(b,j) janë vlerë të dy alternativave a dhe b për kriterin j. kufijtë e

indiferencës dhe të preferencave q’ dhe p’ përcaktohen sipas tipit të funksionit të

kriterit. Nëse dje është me e lartë se p’ atëherë kemi një preferencë të përcaktuar qartë.

Indeksi i preferencave më kritere të shumëfishta, wshtë mesatare e ponderuar e

funksionit të preferencave sipas secilit indeks ku Wi është pesha e rëndësisë që i vihet

secilit kriter. Alternative me vlerën më të madhe të indeksit përcaktohet dhe si

alternativa më e mirë.

Figura nr.9 Metoda PROMETHEE


51

Hapi 1: Përcaktojmë diferencat ndërmjet alternativave duke ndërtuar dyshe

inteligjente

𝑑j , 𝑏 = 𝑔𝑗 − 𝑔𝑗(𝑏) (1)

Hapi 2: Përdorim funksionin e preferencave

𝑃j , 𝑏 = 𝐹𝑗 𝑑𝑗 , 𝑏 𝑗 = 1,2, … . . 𝑘 (2)

Hapi 3: Llogarisim indeksin global të preferencave

∀ , 𝑏 ∈ 𝐴, 𝜋 , 𝑏 𝑃j , 𝑏 𝑗𝑘𝑗=1 (3)

Ku 𝜋 , 𝑏 wshtw a/ b ( merr vlera nga 0-1) që përkufizohet si shuma e

ponderuar p (a,b) për secilin kriter dhe wj është pesha që i bashkangjitet

kriterit j.

𝜑+= 1

𝑛 − 1 𝜋( , 𝑥)

𝑥∈𝐴

(4)

𝜑−= 1

𝑛 − 1 𝜋( , 𝑥)

𝑥∈𝐴

(5)

Hapi 4: Llogarisim rrjedhat me tejkalim hierarkie/ Renditja e pjesshme e

PROMETHEE I

Hapi 5: llogarisim rrjedhat me tejkalim hierarkie/ Renditja e plotë PROMETHEE II

𝜑 = 𝜑 + − 𝜑 − (𝑏) (6)

Rezultati përfundimtar i këtij proçesi, tregohet më poshtë, në tabelën 10.


52

Tabela nr.10 Matrica e vendimmarrjes: Alternativa dhe Kritere

Alternativa Krit1 Krit2 Krit3 Krit4 Krit5

100% Fosile 0.10 3 4 4 0.10

50% Fosile & 50% Hydro 0.20 2 2 4 0.05

30%Fosile, 20% Wind,50% Hydro 0.15 1 3 3 0.00

50% Hydro & 50 % Wind 0.01 2 1 4 0.15

2.4.2.4 Metoda ELECTRE 26

(Realiteti i Eliminimit dhe i Përkthimit të Zgjedhjes)

Kjo metodë i krijon mundësinë vendimmarrësit të manaxhojë kriteret diskrete me natyrë

sasiore dhe cilësore, si dhe rendit alternativat. Problemi duhet të formulohet në atë

formë që të zgjidhen ato alternative që preferohen sipas shumicës së kritereve. Kjo

metodë përdor indekse dakordësie dhe mosdakordësie dhe vlera prag, për secilin kriter.

Bazuar në këto indekse, zhvillohen grafe për lidhje të forta dhe të dobëta. Indeksi, merr

vlera në segmentin (0-1), dhe përfaqëson një gjykim besueshmëri në secilën lidhje mbi

hierarkike dhe përfaqëson një test për të përcaktuar performancën e secilës alternativë.

Indeksi i akordancës globale Cik, përfaqëson dhe shumën e provave për të mbështetur

konkordancën ndërmjet të gjithë kritereve, me hipotezën se Ai tejkalon Ak. Edhe kjo

metodë përcakton pesha për secilin kriter. Së fundmi, ELECTRE ka si rezultat një

sistem të tërë lidhjesh binare të një hierarkie më të lartë ndërmjet alternativave. Duke

qenë se sistemi jo gjithmonë është i plotë, ndonjëherë kjo metodë nuk është e aftë të

përcaktojë alternativën e preferuar. Ajo sugjeron një sërë alternativash lider. Megjithatë

26The elimination and choice translating reality


53

si avantazh mund të theksohet fakti që ajo krijon një vizion më të qartë të zgjedhjeve të

mundshme duke eliminuar ato të cilat nuk janë të favorshme, duke siguruar kështu një

lehtësi mjaft të madhe kur kemi pak kritere por një numër shumë të madh alternativash

në vendimmarrje.

2.5 PËRCAKTIMI I RRISKUT

Për të vazhduar më tej në punimin tonë është shumë i rëndësishëm si do ta përcaktojmë

ne riskun e një teknologjie gjeneruese; pasi zgjedhja e përkufizimit mund të ndikojë

politikat e ndjekura, rezultatet e pritura; alokimin e burimeve si dhe shpërndarjen e

influencës politike (B. Fischhof, S.Watson & C.Hope)27

. Ideja është që nuk ka një

përkufizim të riskut që qëndron më lart se të tjerët, por zgjedhja e tij është më tepër një

çështje politike.

Në studimet e kryera nga Awerbuch & Berger, si matës të riskut për teknologjinë, ata

japin shpërndarjen probabilitare të elementëve të kostove përbërëse të LCOE.

Kjo metodë është veçanërisht e volitshme nëse studimi bëhet duke studiuar përbërje të

ndryshme të mixit kombëtar.

Në rastin tonë, si do ta shpjegojmë dhe në kapitullin në vijim, me rrisk do të

nënkuptojmë shpërndarjen probabilitare orare të energjisë së prodhuar nga secila

teknologji.

27

“Defining Risk” Policy Sciences 17 (1984) 123 139


54

Kapitulli 3

PËRSHKRIMI I METODOLOGJISË SË PËRZGJEDHUR TË

STUDIMIT

Qëllimi i këtij studimi është të tregojë që Teoria Moderne e Investimeve (TMI) dhe

koncepti i diversifikimit të burimeve të gjenerimit sjell dobi në planifikimin e sektorit të

prodhimit të energjisë elektrike.

Për të arritur këtë qëllim, është dizenjuar një strategji e detajuar e cila është vënë në

zbatim nëpërmjet objektivave dhe hapave të përshkruar më poshtë. Themeli i të gjithë

strategjisë, qëndron në simulimin e modeleve teknike dhe financiare, për të arritur në

vlerësimin e performancës për secilën teknologji gjeneruese, dhe studimin e efektit që

ka në output dhe devijim standard kombinimi ndërmjet tyre.

Objektivat e këtij kapitulli janë:

(1) të përshkruajë metodologjinë kërkimore të këtij studimit,

(2) të shpjegojë përzgjedhjen e burimeve natyrore të marra në shqyrtim dhe llojin e të

dhënave të përdorura,

(3) të përshkruajë modelet teknike në dispozicion dhe përzgjedhjen ndërmjet tyre

(4) shpjegojë modelet financiare në dispozicion dhe përzgjedhjen ndërmjet tyre


55

(5) të simulojë performancën teknike/financiare për secilën teknologji për një vit tipik

meteorologjik

(6) të simulojë kufirin e efiçencës muaj pas muaji duke tentuar të veçojë efektin e

diversifikimit të teknologjive

3.1 METODOLOGJIA KËRKIMORE

Realizimin e studimit e kemi përmbledhur në algoritmin e mëposhtëm:

Figura nr.1 Algoritmi i realizimit të studimit


56

Si fillim, hulumtojmë nëse studimi mund të bëhet në rang vendi:

Shumica e literaturave sugjerojnë që fronti efiçent duhet të llogaritet në bazë kombëtare.

Kjo për arsye se:

a) I jep mundësinë politikëbërësve të shikojnë qartë efektin e politikave të marra në

konsideratë, si në lidhje me efektet prodhim/siguri, dhe kosto të shkaktuara.

b) I jep vendimit një efekt më afatgjatë. Duke qenë se vendimmarrja mbi zhvillimin

e teknologjive gjeneruese prek të paktën 20-30 vjet, duhet të jemi të kujdesshëm

dhe të parapërgatitur mbi trade off e politikave që do të marrim në konsideratë.

c) Kostot dhe risku i projekteve të reja nuk janë të ndjeshme ndaj lokalizimit (site

sensitive) si ndodh në rastin e një projekti të veçantë. Është vënë re që fenomenet

natyrore kanë pothuaj korrelacion të parëndësishëm në hapësira gjeografike më

të mëdha. Për këtë arsye karakteristikat e zonës së zhvillimi kur diskutohen në

rang kombëtar bëhen të parëndësishme.

d) Identifikohen zonat më të mira për zhvillimin e teknologjive të caktuara.

Karakteristikat e lokalitetit për zhvillimin e teknologjive përkatëse lidhen me

psh: koefiçentin α të shpejtësisë së erës, afërsisë me linjat e transmetimit,

popullimi me zogj dhe zona të ndjeshme ekologjike, shpronësimet etj. Duke

pasur një studim kombëtar, kemi mundësi që të identifikojmë direkt dhe zonat ku

zhvillohen këto teknologji dhe faktorin maksimal të kapacitetit që mund të

korrim duke shfrytëzuar burimet e rinovueshme. Me këtë rast, mund te ndjekim

një strategji aktive diversifikimi.

3.1.1 KUFIZIMET NË RASTIN E SHQIPËRISË:

a) Nuk ekziston, ose të paktën nuk bëhet i disponueshëm një studim në shkallë vendi

në lidhje me potencialin e zhvillimit të burimeve të erës. Ka dokumente të


57

shpërndarë në internet, por një studim i mirëfilltë që të shërbejë si gur themeli për

rastin e Shqipërisë nuk është venë në dispozicion të studiuesve.

b) Efekti i shtimit të teknologjive të reja në miksin aktual është i paqartë. Kjo vjen

për dy arsye:

a. Së pari, KESH sh.a ka dalë si njësi gjeneruese më vete që prej 7-8 vitesh nga viti

2007. Për këtë arsye, seritë kohore në dispozicion janë të pakta për të llogaritur

koston e niveluar

b. Së dyti, për përllogaritjen e kostove merret në konsideratë modeli i bazës së

aseteve të rregullueshme, i cili bazohet vetëm në kostot operative. Dallimi në

rastin e BAR28

me LCOE jepet më poshtë:

Tabela nr. 1 Dallimi BAR vs. LCOE

BAR LCOE

1. Mbështetet në kostot

faktike të gjenerimit

2. Ndikohet fuqishëm nga

kostot operative korrente

3. Përdor WACC mesataren

e sistemeve të zhvilluara

1. Mbështetet në kostot e planifikuara të gjenerimit

2. Merr në konsideratë të gjitha kostot operative e

zhvillimit dhe operimit të sistemit nga momenti i

planifikimit deri në momentin kur ai nxirret jashtë

përdorimit

3. WACC ndikohet nga risku specifik i sistemit dhe

struktura e tij e financimit

Burimi: Pwrmbledhje e Autorit

28

Baza e Aseteve te Rregulluara (BAR), është metodologjia që përdor aktualisht ERE për të përcaktuar

tarifat vjetore nisur nga kostot e gjenerimit të subjektit, kur kemi të bëjmë me furnizues me kapacitet mbi

1.5 MË. Problemi i BAR është se lidhet mbi kostot faktike vjetore (korrente) të subjektit.


58

Nisur nga diskutimi i karakteristikave, mendojmë që LCOE, është një tregues

financiar më i përshtatshëm se BAR. LCOE është ndër treguesit bazë që përdorin

politikëbërësit në botë për zhvillimin dhe vlerësimin e politikave të gjenerimit.

c. Së treti, seritë kohore që mund të merren në dispozicion nuk i përshtaten formatit të

simulimit. Për të simuluar një fenomen natyror duhet që seritë kohore të kenë këto

karakteristika:

i. Frekuenca kohore të jetë orare

ii. Jetëgjatësia minimale e marrë në konsideratë është një vit TMY2 ose TMY329

3.2 APLIKIMI I TMI

Për shkak se studimi në shkallë vendi është pothuaj i pamundur, dhe ndikimi i portofolit

aktual gjenerues30

mban një shkallë shumë të madhe gabimi, lokalizimi konsiderohet i

arsyeshëm për të arritur objektivat e punimit tonë. Ideja jonë në këtë rast, nuk është të

vlerësojmë performancën e projektit para/pas diversifikimit, pasi shtrirja gjeografike

është shumë më e madhe se të dhënat që mund të disponojmë, por izolimin e kësaj zone

si një zonë me interes investimi dhe zhvillimi të teknologjive gjeneruese.

Nga studimi i projekteve të reja të zhvillimit, përzgjedhim si lokalitet, kaskadën e

Osumit. Më konkretisht rrjedhën e sipërme, në të cilin është propozuar pranë AKBN një

projekt i ri gjenerimi hidro me kapacitet 152MW. Le të propozojmë një portofol të ri

gjenerimi për horizontin kohor 2015-204531

. Supozimi ynë është që: planifikimi,

29

Viti TMY i refererohet vitit tipik meteorologjik (typical meteorogical year). Në rastin e serive TMY2

bëhen vrojtime të fenomenit për 15-20 vjet dhe përcaktohet cili vit i përshtatet profilit meteorologjik të

mesatares së vrojtuar. Ndërsa në rastin e TMY3, këto vrojtime bëhen për një hapësirë kohore 25-35 vjet.

30Kjo vjen për arsye se studimet për fizibilitetin e projekteve të erës dhe PV janë në mungesë, të paplota

ose konfidenciale

31Mesatarisht këto projekte kanë një jetëgjatësi 30 vjet. Kjo periudhë fillon dhe llogaritet nga moment

kohor i planifikimit e projektimit e deri në momentin kur nxirret jashtë përdorimit. Për më tepër shiko

WEO reports dhe raportet e Parsons Brinckerhoff, si ndër konsulentët më të njohur në përgatitjen e tyre.


59

projektimi i projektit nisin që në vitin 2015, dhe deri në momentin kur projekti bëhet

operativ kalojnë tre vite.

3.2.1 SUPOZIMET BAZË:

Për të ndërtuar një skemë logjike dhe një model sa më të qëndrueshëm të punimit,

lind nevoja për ngritjen e disa supozimeve bazë:

Nuk jemi në gjendje të prodhojmë inovacione në fushën e teknologjive

gjeneruese, për këtë arsye do t’i importojmë nga vende që i kanë këto

kapacitete32

. Teknologjitë e importuara do të jenë të gjeneratë së fundit, ku

efiçenca është maksimale.

Teknologjitë nuk janë të dispeçerueshme. Kjo vlen ne rastin e hidro turbinës dhe

paneleve fotovoltaike, e cila funksion në parimin “run of river”, pa basen të

ndërtuar. Kjo për arsye se ne rastin e projekteve të vogla energjitike të

lokalizuara në një terren specifik, risku operativ teknologjik, ka ndërvarësi të

madhe nga risku i burimit në të cilin ai mbështetet.

Nuk marrim në konsideratë kërkesën për energji elektrike. Objektivi i këtij

punimi është të bazohet vetëm në studimin e performancës dhe sigurisë së ofertës

që vjen nga kombinimi i teknologjive gjeneruese. Kërkesën do ta konsiderojmë

variabël ekzogjen. Për këtë arsye, fokusi ynë do të përqendrohet në efektin që ka

dizenjimi i një sistemi/sistemeve energjetik.

Për sa i përket pjesës së modelimit financiar të projektit, njësitë do t’i marrim si

projekte të cilat synojnë arritjen e një objektivi financiar, IRR targetuar në një

kohë specifike ose NPV=0 , pa marrë në konsideratë lehtësirat fiskale,

subvencionet e mjete te tjera që përdoren si mbështetës financiarë.

32Në rastin tonë nga SHBA


60

Performanca teknike të studiohet nga ana gjenerike, pa u fokusuar në

diversifikimin e teknologjive. Si psh, cila turbinë ka performancë më të mirë

Vesta apo Mitsubishi, Pelton apo Kaplan; kapaciteti 1.8 apo 25 kW etj.

Në rast se interesohem për një përfitueshmëri të caktuar, nuk kam kufizime

teknike apo kapaciteti, pasi gama e turbinave dhe e paneleve që janë në

dispozicion është shumë e gjerë.

Përzgjedhim 3 teknologji gjeneruese. Në rastin tonë do të përqendrohemi vetëm në

teknologjitë e rinovueshme. Kjo për disa arsye33

:

a. Janë të preferuara kundrejt teknologjive ndotëse, në terma të dobisë që i sjellin

shoqërisë

b. Simulimi i të dhënave është më i besueshëm se në rastin e një cikli të

kombinuar me gaz për të cilën nuk arritëm të siguronim të dhëna të besueshme,

dhe supozimet në lidhje me sigurimin e lëndës së parë mund ta bënin modelin

tonë të paqëndrueshëm.

Në rastin e secilit burim natyror dhe teknologjie të dhënat i kemi përmbledhur në

tabelën e mëposhtme:

Tabela nr. 2 Përmbledhja e teknologjive në studim

Burimi Teknologjia Kapaciteti Të dhëna teknike Kosto

Hidro34

Hidro Turbina Pelton

(Model Gjenerik)

1,300 kW Përmasat e kokës: 75m $1,200,000 ose 1,000,000 Eur

Era35

(Wind)

Vestas V90-1.8

Lloji: In shore Modeli

Gjenerik, pa marshe

komandimi

1,800Kw Diametri i Rotorit: 90m

Gjatësia e shtyllës:80m

α=0.14

koeficenti i turbulencës 0.1%

Kosto e azhornuar e turbinës:$

1,852,200

Kosto e zhvillimit të sistemit:

$1,081,800

33Ideja fillestare ishte që në planifikim të përfshinim dhe teknologjinë cikël i kombinuar me gaz,(CCG) si përfaqësues të teknologjive gjeneruese që lidhen me burime fosile. 34

Të dhënat për teknologjinë Hidro turbine, janë gjeneruar nga projekti i zhvilluesit të hidrocentralit.

35Të dhënat për teknologjinë Wind Turbine, janë gjeneruar nga programi SAM (System Advisor Model),

i cili funksionon në bazë të të dhënave të azhornuara tregut për teknologjinë e përzgjedhur. Një ndër

supozimet bazë të modelit, është që ne nuk kemi fuqi për të krijuar inovacione në këtë drejtim, kështu që

teknologjinë do ta importojmë. Në rastin tonë të dhënat më të sigurta vijnë nga sistemi NREL.


61

Humbjet e sistemit 0%

Turbina funksionon në

segmentin e shpejtësisë:

3m/s≤v≤25m/s

Kosto për Kw: $1,630Kw

Diellor

(PV)36

Modul Standard PV me

inverter

Strukturë e fiksuar e

hapur

5,000Kwdc Raporti DC/AC =1.1

Përmasa të inverter 4,545.45

Kwac

Efiçenca inverter: 96%

Humbje totale të

sistemit:14.08%

Kosto Moduli+ Inverter:

$2,050,000

Kosto e instalimit:$1,200,000

Te tjera: $850,000

Kosto indirekte:$850,000

Kosto totale e instalimit:

$5,550,000

Kosto totale për

kapacitet:$1.11/Wdc

3.3 BURIMI DHE CILËSIA E TË DHËNAVE Për sa i përket të dhënave për simulimin e performancës, për secilin burim

natyror/teknologji të përzgjedhur, ato janë siguruar si më poshtë:

Hidro Modelimi i të dhënave për lumin rezultoi më problematiku për shkak të të

dhënave në dispozicion. Për të modeluar këtë teknologji janë përdorur të dhëna nga:

Instituti i Gjeoshkencave, të dhëna teknike dhe matje nga zhvilluesi i projektit, dhe

konsulenca nga Ing. Hidro Alban Kuriqi.

Nga instituti i Gjeoshkencave kemi siguruar të dhëna historike me frekuencë mujore për

rrjedhën e lumit Osum, nga viti 1948-2002. Për sa i përket të dhënave në frekuencë

orare ose ditore, sigurimi i të dhënave nga ky institut nuk u vu në dispozicion të

studiuesit.

Për të kaluar në vlerësimin gjenerik teknik ishte e domosdoshme përshtatja e të dhënave

në frekuencë të paktën ditore. Literatura sugjeron që shpërndarja e rrjedhës së lumit,

sidomos në rrjedhën e sipërme të tij është super Gaussiane37

, citoje; ndërkohë që studimi

36

Të dhënat për teknologjinë ë Photo Voltaics, janë gjeneruar nga programi SAM (System Advisor

Model), i cili funksionon në bazë të të dhënave të azhurnuara tregut për teknologjinë e përzgjedhur.

37Shpërndarja super Gaussiane është e ngjashme me shpërndarjen normale, Gaussiane, me ndryshimin që

zakonisht mesatarja ka tendencën të jetë më e lartë dhe devijimi standard më i vogël, duke e bërë në

paraqitje vizive më kulmore.


62

i rrjedhës së lumit nga studiuesi, për një mesatare shumë vjeçare sugjeron një

shpërndarje normale.

Për të kaluar këtë vështirësi, kontaktuam me zhvilluesin e projektit i cili vuri në

dispozicion matjet e tij. Është e rëndësishme të theksojmë që matjet e vëna në

dispozicion të studiuesit përkojnë me zonën e përzgjedhur gjeografike. Të dhënat e

siguruara nga zhvilluesi, janë të përshtatura për hidrocentral me rrjedhë të rregulluar,

dhe me ndihmën e Ing. Alban Kuriqi i kemi përshtatur për situatën “Run of River”.

3.3.1 METODOLOGJIA E PËRSHTATJES SË TË DHËNAVE HIDRO Duke qenë se performanca e teknologjive PV dhe Turbine ere, është përshtatur në

frekuencë ditore, i njëjti parim është përdorur dhe në këtë rast.

Së pari, rrjedha mesatare mujore, është marrë nga zhvilluesi i projektit. Duke qenë se ai

nuk dispononte të dhëna historike shumëvjeçare. Për të gjykuar në lidhje me devijimin

standard kemi përdorur simulimin e të dhënave teknike dhe serive kohore në dispozicion

për të bërë përafrimin më të mirë. Në konkluzion performanca e llogaritur i përgjigjet

më mirë devijimit standard të mesatareve shumë vjeçare.

Gjithashtu, pasi u sistemuan të dhënat e rrjedhave në frekuencën e përshtatshme, u bë

një testim në lidhje me turbinat të cilat ofrohen në treg. Ky testim u bë me programin

Turbine Pro. Nga kokat e sugjeruara ne përzgjodhëm kokën 75m, që përkon dhe me

përzgjedhjen e zhvilluesit.

Performanca e rrjedhës u përshtat për të llogaritur kurbën e jetëgjatësisë së rrjedhës.

Modelimi i kësaj kurbe u bë nëpërmjet soft FDC (Flow Duration Curve)

Më pas u bë modelimi i performancës gjenerike, i në Soft Smartsee i cili modelon

hidrocentrale të vogla të tipit Run of River. Duke qenë se rezultatet e zhvilluesit kanë

rrjedhën e rregulluar, për muajt Qershor, Korrik, Gusht, Shtator, Tetor u modeluan

rrjedha të lira për të përcaktuar energjinë e përfituar në situatën “Run of River”.


63

Simulimi i serive u bë përsëri me anë të Random Number Generator, ku numri

provave arrin deri në 500. Shpërndarja e numrave u bë sipas modelit Uniform, me

kriteret: Numra të gjeneruar 30, numri i provave 500, numrat luhaten ndërmjet

minimumit historik dhe maksimumit historik. Seritë u përzgjodhën në bazë të kriterit të

dyfishtë të përafrimit të mesatares së vrojtuar dhe të devijimit standard. Ndërkohë për

muajt e tjerë, rrjedha është e pa rregulluar kështu që mund përdorim vrojtimet e

zhvilluesit.

Një përmbledhje e rezultateve jepet në tabelën e mëposhtme

Tabela nr.3 Parametrat në përshtatjen e të dhënave hidro

38

Mesatarja mujore është marrë nga përllogaritjet e zhvilluesit të projektit

39Devijimi standard i përllogaritur në seritë e mesatareve të vrojtuara shumëvjeçare

40Maksimumi historik

41Energjia mujore e përllogaritur sipas zhvilluesit me rrjedhë të rregulluar

42Lartësia nga e cila bie rrjedha në turbinë

43Rendimenti total i përllogaritur i turbinës

44Nxitimi i rënies së lirë

45Orë pune mesatare të përllogaritura në bazë ditore

46Rrjedha e përllogaritur për energji të prodhuar dhe modeli i përshtatjes së rrjedhës.

47Mesatarja e rrjedhës ditore e rregulluar me rezervuar

Muaji Mes38 (m3/s) std39 Max

Hist40(m3/s)

E mujore41 (kËh) Hnet42(m) Rend43 G 44(m/s2) Orë 45Pune Shuma 46mujore

(m3/s)

Mes Ditore47 (m3/s) Min Hist (m3/s)

Janar 25.15 33.13 91.41 9,168,497 75 86% 9.81 19.5 743.08 24.77 2.49

DOBIA E APLIKIMIT TË TEORISË MODERNE TË INVESTIMEVE

NË PLANIFIKIMIN E PRODHIMIT TË ENERGJISË ELEKTRIKE

Shkurt 29.22 32.64 94.5 9,621,365 75 86% 9.81 20.5 741.74 24.72 2.9

Mars 39.91 23.98 87.87 14,549,292 75 86% 9.81 24 958.08 31.94 2

Prill 44.68 20.45 85.58 15,762,782 75 86% 9.81 24 1037.99 34.60 2.75

Maj 30.13 18.62 67.37 10,983,968 75 86% 9.81 23 754.75 25.16 3.96

Qershor 13.58 9.53 32.64 4,790,926 75 86% 9.81 10 757.17 25.24 1.1

Korrik 10.02 4.55 19.12 3,652,816 75 86% 9.81 7.7 749.74 24.99 0.5

Gusht 5.12 2.68 10.48 1,866,509 75 86% 9.81 3.97 743.04 24.77 0.49



Burimi: Përllogaritje të autorit

Shtator 5.12 5.42 15.96 1,806,300 75 86% 9.81 3.84 743.41 24.78 0.55

Tetor 11.51 10.57 32.65 4,195,999 75 86% 9.81 8.93 742.60 24.75 1

Nëntor 18.8 24.3 67.4 6,632,504 75 86% 9.81 14.11 742.89 24.76 2

Dhjetor 33.23 27.62 88.47 12,114,081 75 86% 9.81 24 797.72 26.59 1.3

67

Për dy teknologjitë e tjera, të dhënat janë siguruar nga një kompani private studimesh

meteorologjikë, Weather Analytics, i cili ofron harta me rezolucion orar, për zonën e

përzgjedhur klimaterike, me një sipërfaqe 25km2, e cila është vrojtuar si rrjedha e

sipërme e lumit OSUM. Është përzgjedhur vetëm një pjesë e zonës gjeografike, për

shkak të kostos së sigurimit të të dhënave.

Këto harta janë datasete me popullim 8760 të dhëna. Frekuenca e të dhënave e

përshtatur për simulim është orare, dhe e përshtatur në një vit tipik. Frekuenca orare

konsiderohet si më e përshtatshmja në programimin e një teknologjie, pasi jep dhe

panoramën më të qartë në lidhje me pritshmërisë e gjenerimit dhe riskun që e shoqëron

një teknologji të caktuar.

Përpunimi i të dhënave për erën dhe diellin zhvillohet me SAM, System Advisor Model

version 2015.1.30; një program vlerësimi teknik dhe financiar, i zhvilluar nga National

Renewable Energy Laboratory (NREL).

SAM, fatkeqësisht nuk modelon hidron por, pjesa e performancës financiare mund të

eksportohet ne EXCEL dhe në mënyrë manuale mund t’i sjellim rezultatet e modelimit

financiar që duke imituar shpërndarjen e reshjeve të zonës, mund të ndërtojmë dhe një

kurbë shpërndarje orare dhe për rrjedhjen e lumit.

Strategjia e dytë ka të bëjë me përdorimin e RANDOM Number Generator, të Excel.

Duke qenë se disponojmë të dhënat mesatare ditore për muajt e vitit tipik të rrjedhës së

sipërme të Osumit, dhe pritshmëritë mesatare ditore, mund të simulojmë shpërndarjen

normale për sa i përket të dhënave orare duke simuluar rrjedhën e lumit në harkun kohor

të një viti tipik.

3.3.2 SIMULIMI I PROFILIT TEKNIK TË HIDROTURBINËS

1. Përzgjedhim llojin e turbinës gjeneruese

Duke menduar për të përllogaritur një model gjenerik, i cili diversfikon burimet e

prodhimit të energjisë elektrike, menduam të mos fokusohemi në përzgjedhjen aktive të

turbinës. Pavarësisht faktit, të dhënat në dispozicion u kaluan në sistemin TurbinePro,

për të parë cila është koka e sugjeruar për vendin e përzgjedhur.



68

Ekuacioni fizik i performancës gjeneruese jepet si më poshtë:

𝑔 (1)

Ku:

Wt = prodhimi i energjisë elektrike në frekuencën kohore “t”

Hn = koka neto (m) si f (Q)

Q = fluksi mesatar në turbinë në frekuencën kohore “t” (m3/s)

g = nxitimi i rënies së lirë 9.81 m/s2

ηtot = rendimenti total48

t = frekuenca kohore

Duke parë dhe zgjedhjen e zhvilluesit të projektit, parametrat e sugjeruar janë: koka 75

m, rendimenti mesatar 86%. Simulimi ditor i energjisë së përfituar, jepet në anekset e

punimit.

3.3.3 MODELIMI I TURBINAVE TË ERËS

Modeli i performancës së erës përdor të dhëna për erën në lokalitetin e përcaktuar, për të

llogaritur sa elektricitet prodhohet dhe transmetohet në rrjet nga një fermë ere e cila

përbëhet nga një ose më shumë turbina. SAM lexon të dhëna për shpejtësinë e erës, nga

një file format .srë, ose bën llogaritjet duke u nisur nga një input fillestar dhe duke

përdorur shpërndarjen Weibull.

Output i fermës së erës llogaritet në harkun kohor të një viti duke përdorur një frekuencë

orare.

48

Në të dhënat teknike, rendimenti total llogaritet si prodhim i rendimentit të turbinës, rendimentit të

gjeneratorit dhe rendimentit të transmetimit f (përmasave, llojit dhe Q/Qdizenjo)



69

Së pari, program teston përshtatshmërinë e të dhënave. Shumica e fileve masin

shpejtësinë e erës në një lartësi 10m, ndërkohë që turbinat kanë gjatësi 50,80,110m në

varësi të terrenit të përzgjedhur. Pasi programi, bën llogaritjen e variablave të kërkuar

për fenomenin në lartësitë e mësipërme, bëhet një autotestim nëse zona është e

përshtatshme apo jo për zhvillimin e kësaj teknologjie gjeneruese.

Së dyti, llogaritet output i një turbine të vetme, duke marrë në konsideratë lartësinë nga toka.

Programi ofron një tërësi turbinash të cilat, momentalisht janë më të përdorshmet në botë

nga zhvilluesit më të suksesshëm. Megjithatë i lejon mundësinë studiuesit të dizenjojë një

turbinë sipas nevojave të tij. Në këtë rast, duhet vendosur manualisht lartësia e boshtit të

turbinës dhe koefiçenti α i rritjes së shpejtësisë së erës. Në studimin tonë, pasi u bë testimi i

të dhënave nga programi, turbinat Vesta ishin më të përshtatshmet për terrenin e

përzgjedhur. Gjithsesi vlerësimi që marrim ne është i llojit gjenerik, që vlerëson

përshtatshmërinë e zhvillimit të teknologjisë.

Së treti, nëse duhet të modelojmë një fermë ere, progami na lejon dizenjimin e një

sistemi të tillë, qoftë sipas turbinave standard, ose sipas modelimit të përzgjedhur nga

zhvilluesi/studiuesi. Në rastin tonë ne do të modelojmë një turbinë të vetme pasi, kostot

e zhvillimit të një ferme ere ecin linearisht me kostot e turbinës njësi. Për me tepër, nuk

duhet të largohemi nga qëllimi i studimit që është diversifikimi i burimeve gjeneruese,

dhe nuk mund të marrim përsipër të zhvillojmë një teknologji duke mos pasur

ekspertizën e nevojshme për madhësinë e terrenit

Së katërti, SAM modelon turbulencat dhe humbjet operative të sistemit duke, përcaktuar

koefiçentin e turbulencave dhe humbjet e sistemit. Në këtë rast të dhënat në lidhje me

performancën e sistemit konsiderohen të besueshme. Një pamje e modelimit të erës na

jepet nga paraqitja e mëposhtme e programit:



70

Figura nr.2 Pamje e të dhënave të siguruar për lokalizimin e projektit, formati .csv

Vendimi për të përzgjedhur ndërmjet modeleve të performancës për turbinat e erës

Pasi SAM bën autotestimin e të dhënave, në mënyrë manuale bëjmë testimin e turbinave

të erës që ndodhen në librarinë e programit. Mesa duket për terrenin sugjerohet që

turbinat të ketë një gjatësi boshti 90m, dhe modeli Vesta vlerësohet me koefiçentin më

të lartë të performancës 49.

Ky terren, gjatë gjithë hapësirës gjeografike të tij mund të arrijë një faktor kapaciteti deri

në 30% në zona të caktuara, megjithatë për arsye të studimit ne kemi zgjedhur vetëm një

zonë gjeografike të limituar për të treguar efektet e diversifikimit. Faktori i ulët i

49

Një ndër sfidat e këtij punimi ka qenë përshtatja e të dhënave për simulimin e erës. Të dhënat e ardhura

vijnë në një format të papërshtatshëm për SAM. Është meritë e informaticienit Loren Nebiaj, i cili i bëri

të dhënat e lexueshme nga programi.



71

kapacitetit në këtë rast ndikon në një LCOE më të lartë të kësaj teknologjie, në dallim të

rastit kur kemi një strategji diversifikimi aktiv.

3.3.4 MODELET E PANELEVE FOTOVOLTAIKE

Modelet e performancës SAM bëjnë simulime orare, ose dhe në intervale më të shkurtra

kohore për të llogaritur outputin e sistemit. Shuma e këtyre vlerave është output total

vjetor, i cili përdoret më pas nga modeli financiar për të llogaritur cash flow vjetor të

projektit dhe parametrat e tjerë financiarë.

3.3.4.1 Sistemet fotovoltaike (PV)

SAM modelon sisteme fotovoltaike të cilat përbëhen nga një panel PV dhe një inverter.

I gjithë sistemi është i lidhur me rrjetin e transmetimit. Paneli mund të jetë i formës së

rrafshit të sheshtë, ose module fotovoltaike të përqendruara (CPV) me një aks, dy akse

ose likuide.

3.3.4.2 Fotovoltaiku i detajuar

Modeli i detajuar fotovoltaik llogarit outputin elektrik të një sistemi PV të lidhur me

rrjetin e transmetimit, duke përdorur modele të veçanta për panelin dhe inverterin. Ky

model kërkon specifikime për modulin dhe inverterin së bashku me specifikime në

lidhje me numrin e moduleve dhe inverterve në sistem. Mund të zgjidhni një modul nga

libraria e programit ose mund të specifikojmë karakteristikat e modulit nga manuali i

përdorimit që na ofron prodhuesi. Ky model, na jep dhe efektin që ka temperature (heat

performance), në performancën e modulit dhe ka dhe opsionin për të llogaritur hijëzimin

dhe humbje të tjera që vijnë në sistem.

Ky model, përgjithësisht preferohet kur kemi informacion në lidhje me pajisjet që do të

përdoren në sistem.



72

3.3.4.3 Modeli PVWatts

Modeli PVWattss është një implementim i softit llogaritës të zhvilluar nga NREL në

lidhje me fotovoltaikët. Ai modelon një sistem fotovoltaik të lidhur me rrjetin duke

pasur vetëm disa të dhëna bazike në lidhje me kapacitetin e sistemit, orientimin e

paneleve, llojin e montimit dhe humbjet e sistemit. PVWatts, bën supozime të

brendshme në lidhje me karakteristikat e modulit dhe inverterit duke përdorur tre lloje

bazë modulesh. Implementimi që i bën SAM PVWatts përmban dhe opsione për

modelimin e hijes.

Modeli PVWatts përdoret për parashikimin paraprak të performancës së projekteve

përpara se të kemi të dhëna në lidhje me pajisjet specifike që do të përdoren në të; ose

në rastin kur na duhet një vlerësim i arsyeshëm në lidhje me performancën elektrike të

sistemit.

Modeli i fotovoltaikeve të përqendruar është i përshtatshëm për sisteme PV me module

përqëndrimi të lartë (HCPV50). Modeli i fotovoltaikëve të përqendruar, përdor modele

të vecanta për të matur performancën e modulit dhe të inverterit. Në këtë rast kërkohet

informacion në lidhje me dizenjimin e përqendruesit dhe efiçencën e qelizës në varësi të

nivelit të rrezatimit diellor. Për modelin inverter, mund të përdorim ose të dhëna nga

libraria ose të zgjedhim të kalkulojmë manualisht të dhëna nga specifikat teknike që jep

prodhuesi.

3.3.4.4 Panelet për përqendrim të fuqisë diellore.

Modelet e përqendrimit të energjisë diellore (CSO) modelojnë plantacione diellore të

lidhura me rrjetin që kanë si bazë tyren prodhimin e avullit për të gjeneruar energji.

Modeli fizik, llogarit elektricitetin e përftuar në rastin e një paneli parabolik, me një

sistem magazinimi. Modeli fizik është më fleksibël se modeli empirik pasi merr më

tepër pasiguri në konsideratë në përllogaritjen e performancës teknike.

50

High Concentration Photovoltaic



73

Modeli empirik, modelon panele parabolike, por përdor ekuacione regresive të derivuar

nga eksperimente standarde për projekte me të të dhëna të matura. Databaza Ecelergy,

është e përshtatur për lokalitetin e SHBA dhe përdoret përgjithësisht për zona brenda

SHBA.

Sistemi elektrik me kripë Molteni (I quajtur gjithashtu dhe një sistem marrës qendror),

përbëhet nga një fushë heliostatësh, kullë dhe marrës, bllok gjenerues dhe sistem

opsional magazinimi. Fusha me pasqyra të sheshta, ose që ndjekin diellin, e cila quhet

heliostat fokuson rrezatimin normal diellor në një marrës në majë të kullës, ku kripa e

Moltenit nxehet dhe më pas me një sistem pompash kalon në bllokun gjenerues. Blloku

gjenerues prodhon avull, i cili vë në lëvizje një turbinë avulli dhe një gjenerator i cili

kthen energjinë termike në energji elektrike.

Ky model, përdoret kur në marrës në vend të një lëngu përçues i cili vjen si rezultat i

ndryshimit të gjendjes fizike nga e ngurtë në lëng, si në rastin e kripës.

Sistemi linear Fresnel, përbëhet nga një fushë reflektorësh të sheshtë, ose pak të lakuar

Fresnel, të cilët fokusojnë dritën në një përthithës në planin fokal mbi reflektor.

Përthithësi qarkullon një lëng përçues të nxehtësisë, i cili transferon nxehtësinë në një

bllok gjenerues. Sistemi mund të ketë dhe kapacitete magazinuese të nxehtësisë.

Sistemi panel Stirling përbëhet nga një kolektor në formën e një pasqyre parabolike, një

marrës dhe një motor Stirling. Kolektori fokuson rrezatimin diellor në marrës, i cili

transmeton nxehtësinë në lëngun me të cilin punon motori. Në anën tjetër motori vë në

funksionim një gjenerator elektrik. Sistemi panel Stirling mund të jetë i përbërë nga një

panel i vetëm ose nga disa panele.

Modeli diellor gjenerik, na lejon të modelojme një sistem që përbëhet nga një fushë

diellore, bllok gjenerues me një turbinë avulli tradicionale, dhe një sistem opsional

magazinimi të energjisë. Modeli nënkupton që fusha diellore përdor një sërë vlerash

eficence optike për pozicione të ndryshme të diellit dhe mund të përdoret për çdo

teknologji që përdor energji diellore që nëpërmjet avullit prodhon energji elektrike.



74

Modeli i sistemit gjenerik nga lejon të karakterizojmë performancën e impiantit duke

përdorur një nga dy opsionet e mëposhtme:

Përcaktojmë kapacitetin nominal dhe vlerën e faktorit të kapacitetit: me supozimin që

impianti punon me ritëm konstant përgjatë gjithë vitit.

Specifikojmë një profil gjenerimi orar ose suborar, me supozimin që impianti gjeneron

energji sipas profilit që ju keni specifikuar.

Modeli i sistemit gjenerik mund të përdoret për aplikimet e mëposhtme:

Për të modeluar një plantacion energjitik si bazë krahasimi për burime të tjera të

rinovueshme. Për të përllogaritur modelin financiar me SAM nëse performanca teknike

është modeluar me soft tjetër. Për të vlerësuar performancën e një sistemi energjitik që

është operativ.

Vendimi për të përzgjedhur ndërmjet modeleve të performancës për panelet fotovoltaike

Nga modelet e shqyrtuara, studiuesi vlerëson që opsioni ndërmjet zgjedhjeve ngushtohet

ndërmjet modelit PVWatts dhe Sistemit Gjenerik. Argumentet pro dhe kundra secilit

model, janë të përmbledhura në tabelën e mëposhtme.

Tabela nr.4 Perzgjedhja e modeleve fotovoltaik

Modeli

Financiar

Argumente Pro Argumente Kundër

PV

Watt

s

1. Nuk specifikohet lloji i

panelit te përdorur. Mat

aftësinë e një sistemi çfarëdo

për të prodhuar elektricitet në

zonën specifike.

2. Shumë i thjeshtë për ilustrim

bazë

1. Nuk merr në konsideratë energjinë

termike që tipikisht prodhohet nga

sistemet diellore

2. Nuk arrijmë dot të bëjmë krahasimin

cila teknologji/sistem do të ishte më i

përshtatshëm për zonën



75

Sis

tem

i gje

ner

ik

1. Modelon përveç prodhimit të

energjisë elektrike dhe

nxehtësinë e përfituar nga

sistemi

2. Shumë i dobishëm nëse

interesohemi për një skemë të

caktuar prodhimi

3. Mundëson analizën me

skenarë

1. Nuk teston aftësinë e gjenerimit për

vendin e zgjedhur

2. Është i varur nga përzgjedhja e

teknologjisë

Burimi: Pwrmbledhje tw autorit

Duke u nisur nga objektivat që ka vendosur ky punim, mendojmë që simulimi i modelit

PVWatts më i përshtatshëm për të ilustruar profilin gjenerues të vendit të përzgjedhur.

3.4 NJËSIMI I TË DHËNAVE

Duke qenë se performanca e secilës teknologji llogaritet me kapacitete te ndryshme të

njësisë gjeneruese, për t’i bërë të dhënat e krahasueshme dhe të përdorshme për qëllimin

tonë final, duhet t’i kthejmë në të njëjtën bazë, 1kWh.

Në rastin tonë, njësia bazë gjeneruese për hidron ka një kapacitet nominal 13,000 kW,

turbina e erës ka një kapacitet 1,800kW ndërsa paneli diellor ka një kapacitet 5,000kW.

Për teknologji si dielli dhe era, kemi marrë mesataren e gjenerimit ditor në një ore pune

efektive, pasi këto teknologji nuk funksionojnë 24 h por vetëm kur ka diell dhe

shpejtësia e erës në një diapazon te caktuar. Ndërsa për turbinën run of river kemi

supozuar që funksionon 24 h. Njësia e konvertimit do të jetë 1kWh pune efektive/1 MW

të instaluar

3.5 LLOGARISIM LCOE PËR SECILËN TEKNOLOGJI

3.5.1 Modelet financiare SAM dhe vendimi për të përzgjedhur ndërmjet

tyre

Qëllimi i modeleve financiare SAM, është të llogarisë fluksin e parave të një projekti në

një periudhë që përcaktohet nga studiuesi. Këto modele janë të dizenjuar të përfshijnë,



76

performancën energjitike të sistemit dhe incentivat, koston e instalimit, koston operative

dhe financiare, efektin e tatim taksave dhe levën financiare. Modelet financiare që

përdoren varen nga natyra e projektit. Përgjithësisht, projektet e gjenerimit të energjisë

elektrike bien në njërën nga këto kategori:

Rezidenciale dhe tregtare, të cilët blejnë dhe shesin energji elektrike me çmime pakice

dhe shfrytëzojnë energjinë e rrjetit.

Projektet PPA që shesin elektricitet me çmime shumice dhe kërkojnë të arrijnë një IRR

të caktuar.

3.5.1.1 Projektet Rezidenciale dhe Tregtare

Në SAM, projektet rezidenciale dhe tregtare blejnë dhe shesin energji me çmime pakice.

Ato mund të financohen ose nëpërmjet një kredie ose pagesave cash (me 0% borxh).

Këto projekte i rikuperojnë koston e investimit duke shitur elektricitet me çmimet e

vendosura nga prodhuesi. SAM i bën llogaritjet në nivel projekti, me supozimin që një

njësi e vetme, zhvillon, zotëron dhe shfrytëzon projektin.

Për projektet rezidenciale dhe tregtare, SAM llogarit koston e niveluar të energjisë për

projektin (LCOE), që përfaqëson koston e instalimit, shfrytëzimit të sistemit, duke

përfshirë borxhin dhe taksat dhe duke marrë në konsideratë dhe incentivat që vijnë nga

jashtë. Modeli llogarit dhe vlerën aktuale neto të flukseve pas taksave dhe periudhën e

shlyerjes (payback), duke llogaritur në këtë mënyrë dhe numrin e viteve që i duhet një

projekti të mbledhë investimin fillestar.

Projektet tregtare në botë, zakonisht kualifikohen për reduktime taksash, pasi

amortizohen me norma të përshpejtuara (MACRS), për t’u dhënë lehtësi financiare.

SAM krijon mundësinë që mënyra dhe norma e amortizimit të përshtaten në varësi të

studimit.

Projektet rezidenciale dhe tregtare, janë projekte tipikisht të vogla, të cilat kanë një

kapacitet nën 500kË, megjithatë mund të modelojmë projekte të madhësive më të mëdha

duke përdorur këtë model financiar.



77

3.5.1.2 Projektet me Marrëveshje të blerjes së Energjisë Elektrike

(PPA)51

Projektet e llojit PPA janë projekte të mëdha, me kapacitet të instaluar mbi 500kW të

cilat shesin energji me një çmim të negociuar në mënyrë që të arrijnë një kthyeshmëri të

caktuar mbi kapitalin, dhe mund të jetë e zotëruar nga më shumë se një ortak.

SAM ofron mundësinë për të llogaritur çmimin me të cilin duhet të shitet energjia në

mënyrë që të arrihet IRR e vendosur si objektiv, ose e kundërta duke pasur të dhënë

çmimin e shitjes së energjisë të llogarisim IRR që rezulton. Program jep mundësinë të

marrim në konsideratë dhe mundësinë e rritjes së çmimit nga njëri vit në tjetrin, dhe një

opsion (TOD)52, që lejon përcaktimin e çmimit në varësi të orës kur bëhet livrimi.

Për projektet PPA, në varësi të opsionit që zgjedhim, SAM ose na llogarit PPA ose IRR

që përfitojmë. SAM i raporton IRR dhe NPV për projektin si një i tërë, dhe pastaj bën

dhe analizën për secilin ortak në varësi të secilit ortak dhe pjesës që zotëron ai.

Modelet PPA janë të përshtatura për projekte të mëdha, me ortakë të shumtë, por kjo

nuk do të thotë që nuk mund të aplikohet në projekte të vogla por me shumë ortakë. Kjo

i jep mundësinë zhvilluesve të projekteve të vegjël të eksperimentojnë me mundësitë e

financimit duke e parë jo më në bazë projekti, por në nivel korporativ.

3.5.1.2.1 PPA me një ortak

Në modelin me një ortak, është vetëm një njësi që zotëron projektin dhe ka mjaftueshëm

kredi taksash që të përfitojë nga zbritjet nga tatimi. Kjo strukturë është më pak e

komplikuar se ndërrimi i ortakërive dhe Sale Leaseback, pasi nuk ka nevojë të bëhet

alokimi ndërmjet ortakëve i cash flow, dhe i përfitimeve nga tatimi.

51

PPA- Power Purchase Agreement Projects

52TOD-Time of Delivery (koha e lëvrimit)



78

3.5.1.2.3 Modeli me ortakëri të lëvizshme, dhe ortakëri me levë financiare

Modeli me ortakëri të shumëfishtë dhe me ortakëri dhe levë financiare, janë projekte

dypalëshe që përfshijnë investime në kapital pronar nga zhvilluesi i një projekti dhe një

investitor taksash i tretë. Investitori i taksave ka mjaftueshëm kredi taksash nga bizneset

e tjera që ai zotëron që mund t’i përdorë në projektin energjitik (si p.sh. kredi tatimesh

dhe shpenzime të zbritshme nga amortizimi), gjatë gjithë jetës së tij. Projekti ndërtohet

si një ortakëri me përgjegjësi të kufizuar, dhe pasi fillon prodhimi dhe shitja e energjisë

elektrike, të gjithë përfitimet që vijnë si nga cash flow neto si nga përfitimet nga taksat

kalojnë pastaj në pasqyrat financiare të secilit ortak. Projekti i alokon investitorit të

taksave shumicën e përfitimeve që vijnë në fillim të projektit, deri në momentin kur

arrin IRR e caktuar si kusht, për këtë arsye njihet si target e lëvizshme. Pasi arrihet

kushti, shumica e përfitimeve i kalojnë zhvilluesit.

Shitje dhe marrje me qira

Opsioni Sale Leaseback, është një strukturë tjetër dy palëshe që përfshin një ivestitor

taksash që blem 100% të projektit nga zhvilluesi dhe pastaj ja jep me qera zhvilluesit.

Kjo strukturë ndryshon nga strukturat me partneritet të lëvizhëm, në atë që cash flow

dhe kreditimi/detyrimi i taksave nuk ndahen ndërmjet zhvilluesit dhe investitorit të

taksave. Secila palë ka cash flow e tij dhe të ardhurat e tij të taksueshme.

Çmimi i blerjes së facilitetit nga investitori i taksave është i barabartë me kostot totale të

projektit , minus pagesat e qerasë dhe vlerën e rezervave të kapitalit qarkullues.

Zhvilluesi financon llogaritë e rezervave në mënyrë që të ketë një lloj ekspozimi

financiar. Investuesi i taksave, merr këstet e qerasë nga zhvilluesi, dhe çfarëdo incentive

që vjen nga pronësia, si për shembull kreditimi i tatimit, subvencionet, dhe reduktimi i

tatimit që vjen si rezultat i zbritjes së shpenzimeve të amortizimit. Zhvilluesi shfrytëzon

projektin dhe paguan këstet e qerasë. Kjo i jep mundësi zhvilluesit të shfrytëzojë

projektin me efiçencë maksimale.



79

Vendimi për të përzgjedhur ndërmjet modeleve

Nga modelet e shqyrtuara, studiuesi vlerëson që opsioni ndërmjet zgjedhjeve ngushtohet

ndërmjet modelit rezidencial dhe PPA me një pronar. Argumentet pro dhe kundra secilit

model, janë të përmbledhura në tabelën e mëposhtme.



80

Tabela nr. 5 Zgjedhja e modeleve Ekonomike

Modeli

Financiar

Argumente Pro Argumente Kundër

Mo

del

i R

ezi

den

cia

l

3. Modeli tipik qe modelon projekte të

vogla

4. Shqyrton fizibilitetin e një projekti

të tillë duke u nisur nga kushtet

aktuale të tarifimit të energjisë

elektrike

5. Jep përfitimin në formën e NPV së

projektit dhe një indikator në lidhje

merriskun relativ që kanë iniciativa

të tilla53

3. Modeli e konsideron çmimin si variabël

ekzogjen, dhe nuk i jep mundësi studiuesit,

të kuptojë çfarë efekti ka përfshirja e

teknologjive të reja në koston e prodhimit të

energjisë elektrike

4. Modeli konsiderohet i mirë në nivel mikro,

për një projekt të caktuar, por nuk hedh

mjaftueshëm dritë në nivel makro në lidhje

me mundësitë e financimit që kanë këto lloj

iniciativash, dhe efektin e detajuar që kanë

vendimet financiare që merren54

Mo

del

i P

PA

me

një

pro

na

r 4. Është model që model si projektet e

mëdha ashtu dhe të voglat

5. Merr në konsideratë, si kostot ashtu

dhe objektivat e zhvilluesit të

projektit. Në këtë mënyrë jep dhe

një indikacion për mënyrën si mund

të trajtohen këto lloj projektesh si

nga ana fiskale, incentivat etj., etj.

6. Fakti që modelon projekte të

mëdha, i jep mundësi

politikëbërësve të shikojë mënyrën

se si përfitojnë nga ekonomitë e

shkallës zhvilluesit e mëdhenj

3. Nuk llogaritet direkt Payback i projektit por

llogarit momentin kohor kur arrihet

objektivi i përcaktuar, p.sh. IRR target

4. Për projektet e vogla zhvillimore, të cilat

trajtohen me tarifa fikse preferenciale, është

e me volitshme llogaritja e NPV sesa IRR

target dhe skedulimit të çmimit orar që bën

vetë programi

Burimi: Pwrmbledhje e autorit

Duke u nisur nga objektivat që ka vendosur ky punim, mendojmë që simulimi i modelit

financiar PPA me një pronar është më i përshtatshëm për të ilustruar efektet financiare

dhe ekonomike që ka diversifikimi i teknologjive gjeneruese.

Për sa i përket pjesës së amortizimit dhe tatimit, në vendin tonë për projektet energjitike

aplikohen normat e amortizimit dhe tatimit në fuqi sipas udhëzimit përkatës së

Ministrisë së Financave55

. Duke qenë se modeli, është i ndërtuar sipas ekonomisë

53

Fakti që ky model, llogarit Payback i lejon mundësinë zhvilluesit apo studiuesit të përcaktojë sa kohë i

duhet projektit të rikuperojë paratë e veta

54Projektet energjitike të reja të zhvilluara në Shqipëri, në mënyrë tipike përdorin borxh. Struktura tipike

e kapitalit që përdoret është 60% borxh. (referoju raportit të ERE)

55Norma e tatimit për këto projekte është 15% dhe amortizimi linear me 5% në vit.



81

amerikane, ku aplikohen tatime në nivel kombëtar dhe shtetëror, nevojitet që të bëjmë

ndryshimet e nevojshme në këto tregues.

3.6 FRONTI EFIÇENCËS

Ndërtojmë frontin e efiçencës muaj pas muaji për harkun kohor të një viti, duke

përdorur Excel Solver. Pasi kemi përllogaritur kthimet në njësinë kWh/MW instalim,

për çdo muaj përllogarisim matricën e variancë/kovariancës. Shikojmë cilat janë

diapazonet në të cilat luhaten kthimet e secilës teknologji dhe simulojmë kthyeshmëri të

ndryshme muaj për muaj.

Është shumë e rëndësishme që analiza e sistemit për kthyeshmëri të kërkuara, me

minimum risku të jetë sa më e shkurtër. Kjo për faktin se, zhvilluesit e projekteve

përgjithësisht përballen me kërkesa orare prodhimi, por ne për efekt studimi, efektin e

kemi përmbledhur në bazë ditore.

Së dyti, është shume e rëndësishme të shikojmë cilat burime natyrore veprojnë si

diversifikues në periudha të ndryshme të vitit, për të programuar dhe strategjitë e

tkurrjes/zgjerimit të kapaciteteve të përcaktuara nëpërmjet leasingut operativ.

3.6.1 GJENERIMI I SERIVE IMITUESE *SIMULIMI

Për secilin nga teknologjitë, panel PV, Turbinë ere dhe turbinë uji, përcaktojmë

performancën gjenerike muaj pas muaji, duke u bazuar në këto tregues:

Mesatare orare

Devijim standard

Energji e prodhuar për muajin tipik

Për çdo muaj, nëpërmjet Random Number Generator, të Excel, gjenerojmë seri me 720

elementë, duke supozuar muajin me 30 ditë, të cilat plotësojnë kushte:



82

Shpërndarje Normale dhe mesatare e devijim standard orar që i përgjigjen muajit

përkatës. Këtë simulim e bëjmë për 150 e më shumë gjenerata, dhe seria e përzgjedhur

është ajo, shuma e të cilave përafron me tepër me performancën teknike të përllogaritur

nga programi. Në anekset e punimit mund të gjeni simulimet e detajuara për çdo muaj.

Për të përllogaritur besueshmërinë e serive të ndërtuara tabela e mëposhtme llogarit

shmangien ndërmjet përllogaritjeve të SAM dhe serive të përzgjedhura për çdo muaj.

Tabela nr. 6 Shmgangia performancës SAM vs Seri imituese ditore

Burimi: Përllogaritje të Autorit

Performanca SAM Performanca

simuluar

Shmangia (SAM - Simulim)

Muaji

Dielli Era Dielli Era Dielli Era Dielli Era

Janar 147,757.58 68,017.73 147,566 68,218 191.58 -200.27 12.97% -29.44%

Shkurt 185,196.80 84517.9 185,916 84,598 -719.2 -80.1 -

38.83%

-9.48%

Mars 223,711.13 155,108.02 223449 155089 262.13 19.02 11.72% 1.23%

Prill 321,533.09 159,773.83 322,284 159,387 -750.91 386.83 -

23.35%

24.21%

Maj 379,526.93 119,383.08 379,557 119,360 -30.07 23.08 -0.79% 1.93%

Qershor 292,808.78 134,165.72 292,779 134,860 29.78 -694.28 1.02% -51.75%

Korrik 292,672.72 181530.35 292,842 181,944 -169.28 -413.65 -5.78% -22.79%

Gusht 254,800.97 127867.33 254,900 127,736 -99.03 131.33 -3.89% 10.27%

Shtator 238,187.70 106812.07 238,638 107,134 -450.3 -321.93 -

18.91%

-30.14%

Tetor 207,035.22 72299.75 207,456 72,044 -420.78 255.75 -

20.32%

35.37%

Nëntor 150,785.04 63026.74 149552 63623 1,233.00 -597.00 0.82% -0.95%

Dhjetor 142,803.45 89007.05 142756 89240 47.45 -232.95 3.32% -26.17%

83

Pasi përzgjidhet seria, të dhënat nga orare përshtaten në ditore. Kjo zgjidhje është

diktuar nga fakti se frekuenca më e vogël, për të cilat të dhënat hidro mund të simulohen

me besueshmëri janë ditore.

3.6.2 PËRLLOGARITJA E KTHIMEVE

Për secilën teknologji kemi përdorur një kapacitet gjenerik, për të matur performancën e

sistemit. P.sh. për panelin fotovoltaik (PV), performanca e studiuar i përgjigjet një

paneli 5,000 KW. Turbina e erës ka një kapacitet 1,800 KW dhe turbina e ujit me

përllogaritjet e lokalitetit ka një kapacitet 13,000 KW.

Duke qenë se performanca e studiuar nga seritë imituese, vjen nga teknologji me

kapacitet të ndryshëm, nevojitet konvertimi i tyre në tregues që i bën teknologjitë e

krahasueshme. Në rastin tonë, performancën e cila matet në energji ose kWh, e

pjesëtojmë me kapacitetin dhe matim kthyeshmërinë e teknologjisë si kWh/MW, ose si

energji e prodhuar nga 1MW instalim nominal.

Vlen për tú ritheksuar se në këtë rast, duke qenë se kemi të bëjmë me teknologji të cilat

përdorin burime të rinovueshme, pjesa më e madhe e kostove janë kosto instalimi, dhe

kostot operative dhe të mirëmbajtjes (O&M), zënë një peshë të vogël në krahasim me

kostot kapitale.

Për panelin dhe turbinën e erës, këto kosto janë të përllogaritura nga SAM, i cili i

përditëson këto kosto në varësi të regjistrave të databazës së tij, ndërkohë për

hidroturbinën janë të përafruara me tregun.

Pasi kemi llogaritur kthyeshmërinë në këtë bazë muaj për muaj të vitit tipik për secilën

nga teknologjitë e përzgjedhura, llogarisim frontin efiçent muaj pas muaji.

Duke simuluar kthyeshmëri që luhaten në diapazonin e minimumit dhe te maksimumit

mund të llogarisim peshat e sugjeruara për të arritur performancën e përcaktuar me

minimumin e riskut. Në këtë objektiv janë simuluar të gjithë frontet efiçentë muaj pas

muaji. Kjo pasi objektivi ynë është të prodhojmë sa më shumë me siguri maksimale.



84

Duke studiuar sugjerimet për çdo kthyeshmëri, arrijmë në konkluzionin që nëse jemi të

interesuar në kthyeshmëri të caktuara, cila teknologji duhet zhvilluar dhe në çfarë

përmase. Gjithashtu shikojmë qëme rritjen e kërkesave për energji cila teknologji duhet

zhvilluar.

Fakti që kthyeshmëritë janë të përkthyera në KWh/MW instalim i jep mundësinë

studiuesit të projektojë operacionet e tij. Pra nëse unë dua që 1MW instalim teknologji e

rinovueshme, pa bërë dallimin nëse është ujë, diell apo erë të ketë një performancë të

caktuar me risk minimal, si duhet ti shpërndaj unë ato.

P.sh. marrim muajin maj, për kthyeshmërinë e sugjeruar 15,000 kWh peshat në

investimin e burimeve janë 53% PV dhe 47% ujë. Nëse unë dua të ndërtoj një stacion

energjitik me kapacitet 100 MW, 53% ose 53 MW do të jetë investimi në panele dhe

47MW në hidroturbina. Supozimi është që për të siguruar kapacitete të tilla, gama e

teknologjive dhe e kapaciteteve nuk përbën pengesë.



85

KAPITULLI 4

INTERPRETIMI I GJETJEVE

Qëllimi i këtij kapitulli është të:

interpretojë dhe të diskutojë rezultatet e derivuara nga strategjia e diskutuar në

kapitullin e mëparshëm.

kuptojë nëse gjetjet e arritura janë në të njëjtën linjë me objektivat e vendosura

derivojë konkluzione dhe rekomandime të dobishme për grupet e interesit

identifikojë drejtime për t’u punuar në të ardhmen

Para se të fillojmë me pjesën e interpretimit, i rikthehemi dhe njëherë diskutimit të

frekuencës mujore. Duke qenë se portofolet gjenerues, përballen me objektiva

performance me frekuencë kohore të shkurtër, ditore, orare etj., sa MW e shkurtër koha

e analizës aq MW të besueshme janë gjetjet e studiuesit dhe dobia në planifikimin e

operacioneve dhe strategjive financiare. Kjo vlen sidomos në rastet kur tregu i energjisë

është i liberalizuar dhe kur PPA janë të paracaktuara

Gjithashtu, që tani mund të identifikojmë arritjet e mëposhtme:

Së pari, diversifikimi i teknologjive i mundëson zhvilluesit të zgjedhë ndërmjet

larmishmërisë së kthyeshmërive të krijuara nga kombinimi i teknologjive, shumë më



86

tepër se zgjedhjet diskrete që janë në dispozicion të tij duke i konsideruar teknologjitë

veç e veç. Kjo analizë vlen si për ndërtimin e projekteve të vogla, që mund ti shërbejnë

individit në krijimin e një ferme efiçente, që prodhon energji për pronën e tij, zhvilluesit

të vogël dhe zhvilluesit të madh, apo dhe shtetit që përpiqet të ndërtojë politika

energjitike afatgjata. Pra përmbush pritshmëritë dhe preferencat e shumë grupeve

interesi.

Së dyti, analiza dinamike, me shumë periudha e portofolit efiçent i jep mundësinë atij, të

programojë me efektivitet operacionet, dhe të ndërtojë kontrata financiare të

qëndrueshme të bazuara në kosto, të ndërtojë politika zhvillimi të mirëfillta dhe politika

çmimi, apo importi dhe eksporti të planifikuara që më parë.

Duke qenë se të dhënat e shfrytëzuara përfshijnë një periudhë 30 vjeçare, aq sa është

dhe jeta mesatare ekonomike e këtij lloji asetesh, mund të themi që struktura kohore e

vendosur është e përshtatshme.

4.1 DISKUTIMI I GJETJEVE PARAPRAKE – ANALIZA MUJORE E FRONTIT EFIÇENT

Grafiku nr. 1-Performanca e sistemit



87

Grafiku nr. 2- Fronti Efiçent

Për muajin Janar, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për

983,77kWh/MW në ditë instalim dhe kthim maksimal 23694.73 kWh. Burimi me

performancë maksimal për muajin është uji, ndërsa burimi me performancë minimale

është dielli. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era.

Studimi i grafikut të parë, sugjeron që për kthyeshmëri të vogla kombinimi erë dhe diell

mund të na japë një performancë të mirë me siguri maksimale, por nëse kërkojmë

produktivitet më të lartë duhet të marrim në konsideratë zhvillimin e hidros.

Vlen të theksojmë që interesohemi për momentin vetëm për performancë natyrore të

burimit, pa marrë në konsideratë mundësinë e magazinimit të teknologjisë, dhe pa marrë

në konsideratë objektiva në lidhje me impaktin mjedisor, apo luhatje të kostove.

Nga studimi i grafikut të dytë për muajin Janar, vëmë re, që efekti diversifikues është

më i fuqishëm për kthyeshmëri deri në10,000 kWh pastaj ndikohet nga burimi më i

fuqishëm, uji në rastin tonë.

Forma logaritmike shpjegon deri në 88% performancën e TMI, duke e bërë të

besueshme përllogaritjen tonë të më sipërme.



88

Grafiku nr. 3- Performanca e Sistemit

Grafiku nr. 4- Fronti Eficent



89

Për muajin Shkurt, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për

1250 kWh/MW në ditë instalim dhe kthim maksimal 25278 kWh. Burimi me


është dielli. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era.

Studimi i grafikut të parë, sugjeron që për kthyeshmëri të vogla kombinimi erë dhe diell

mund të na japë një performancë të mirë me siguri maksimale, por nëse kërkojmë

produktivitet më të lartë duhet të marrim në konsideratë zhvillimin e hidros. Era nga

ana tjetër shfaq një lloj qëndrueshmërie për një diapazon kthimesh të kërkuara

1,500kWh- 20.000 kWh

Nga studimi i grafikut të dytë për muajin Shkurt, vëmë re, që efekti diversifikues është

më i fuqishëm për kthyeshmëri deri në 10,000 kWh pastaj ndikohet nga burimi më i

fuqishëm, uji në rastin tonë.

Forma logaritmike shpjegon deri në 91.8% performancën e TMI, duke e bërë të

besueshme përllogaritjen tonë të mësipërme, në lidhje me efiçencën e diversifikimit të

teknologjive.




90


Për muajin Mars, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për

2,148.56 kWh/MW në ditë instalim dhe kthim maksimal 40,419.14 kWh. Burimi me


është dielli Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era. Era dhe dielli

kanë kthyeshmëri pothuaj të barabarta, por energjia që sigurohet nga ky burim ka një

luhatje MË të madhe.

Për muajin prill, përdorimi i njëkohshëm i të tre burimeve jep rezultat vetëm për

kthyeshmëri të vogël, maksimumi deri në një mesatare ditore 10,000 kWh. Uji duhet

zhvilluar për kthyeshmëri të kërkuara mbi 3,000 kWh dhe era nuk jep rezultat për

kthyeshmëri mbi 10,000 kWh.

Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që për muajin Prill, fronti efiçent ka formë

logaritmike, me R2 = 90%, ku efekti i diversifikimit është më i fuqishëm për

kthyeshmëritë deri në 30,000 kWh/MW.



91





92

Për muajin prill, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për



është dielli Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era. Era dhe dielli

kanë kthyeshmëri pothuaj të barabarta, por energjia që sigurohet nga ky burim ka një

luhatje MË të madhe.

Për muajin prill, përdorimi i njëkohshëm i të tre burimeve jep rezultat vetëm për

kthyeshmëri të vogël, maksimumi deri në një mesatare ditore 10,000 kWh. Uji duhet

zhvilluar për kthyeshmëri të kërkuara mbi 3,000 kWh dhe era nuk jep rezultat për


Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që për muajin Prill, fronti efiçent ka formë

logaritmike, me R2 = 90%, ku efekti i diversifikimit është më i fuqishëm për

kthyeshmëritë e vogla, deri në 10,000 kWh/MW.

Grafiku nr. 9-Performanca e Sistemit

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

2,250.00 2,500.00 5,000.00 10,000.00 15,000.00 25,000.00 29,062.45

Shfr

yte

zim

i te

kno

logj

ive

Performanca e sistemit

Maji

PV

Wind

Water



93

Grafiku nr. 10 – Fronti Efiçent

Për muajin Maj, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për



është era Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është dielli. Era dhe dielli

kanë kthyeshmëri pothuaj të barabarta.

Për muajin maj, përdorimi i njëkohshëm i të tre burimeve duket i pamundur. Për

kthyeshmëri të vogla duket më rezultativ, kombinimi erë diell, dhe për kthyeshmëri më

të mëdha dobia vjen nga kombinimi diell ujë. Era duhet të zhvillohet nëse pretendojmë

kthyeshmëri deri në 5,000 kWh, ndërsa uji nëse pretendojmë kthyeshmëri mbi 2,500 dhe

5,000 kWh.

Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që për muajin Maj fronti efiçent ka formë

logaritmike, me R2 = 88.2%, ku efekti i diversifikimit është më i fuqishëm për

kthyeshmëritë e vogla, deri në 5,000 kWh/MW.



94

Grafiku nr. 11- Performanca e sistemit


Për muajin Qershor, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për



është dielli. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era..



95

Për zhvilluesin e vogël sugjerohet që për kthime nga 951.77 kWh deri në 3,000 kWh,

mund ti shfrytëzojë burimet erë dhe diell për një performancë optimale pikërisht në

raportet e sugjeruara. P.sh., nëse interesohemi për një performancë 2,500 kWh/MW

instalim në ditë, një kombinim 52 PV% Diell, 41% Erë dhe 7% ujë jep performancën e

kërkuar me sigurinë maksimale.

Nga studimi i grafikut shikojmë që zhvillimi i teknologjisë së ujit është i preferuar për

kthyeshmëri mbi 3,000kWh, teknologjia e erës nuk sjell dobi për kthyeshmëri ekstreme

por ka performancë maksimale për 3,000 kWh, ndërsa paneli nuk sjell dobi për


Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që për muajin Qershor fronti efiçent ka formë

logaritmike, me R2 =

97.6%. Studimi me kujdes, na çon në përfundimin që për muajin

korrik, efiçenca e diversifikimit është pothuaj lineare, me një efekt pak më të fuqishëm

për kthyeshmëritë e vogla deri në 4,500 kWh.

Grafiku nr 11 – Performanca e Sistemit




96

Për muajin Korrik, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për



është dielli. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era. Shikojmë që

për këtë muaj, kthyeshmëria që na siguron era është e përafërt me atë të ujit.

Për zhvilluesin e vogël sugjerohet që për kthime nga 951.77 kWh deri në 5000 kWh,





Nga studimi i grafikut shikojmë që zhvillimi i teknologjisë së ujit është i për pothuajse

çdo kthyeshmëri, teknologjia e erës nuk sjell dobi për kthyeshmëri ekstreme por ka

performancë maksimale për 3,500 kWh, ndërsa paneli nuk sjell dobi për kthyeshmëri

mbi 3,600 kWh.



97

Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që për muajin korrik fronti efiçent ka formë

logaritmike, me R2

82.8%. Studimi me kujdes, na çon në përfundimin që për muajin

korrik, në çdo rast, kombinimi i teknologjive sjell dobi shumë më të madhe se marrja në

konsideratë e tyre të izoluara nga njëra tjetra.


Grafiku nr. 16 – Fronti Eficent



98

Për muajin Gusht, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar prej

961.28kWh/MW në ditë instalim dhe kthim maksimal 1,689.71 kWh. Burimi me

performancë maksimal për muajin është era, ndërsa burimi me performancë minimale

është uji. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është dielli.



raportet e sugjeruara. P.sh., nëse interesohemi për një performancë 2,000 kWh/MË



Nga studimi i grafikut shikojmë që zhvillimi i teknologjisë së ujit është i dobishëm nëse

kërkojmë performanca deri në 2,000 kWh/MW, teknologjia e erës duhet zhvilluar pasi

jep rezultate, ndërsa dielli për kthime ekstreme nuk jep sjell dobi.

Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që për muajin gusht forma logaritmike nuk e

përshkruan formën e frontit efiçent, kjo pasi R2, është i vogël 42%. Kjo për arsye se

kthyeshmëritë që kanë teknologjitë janë shumë të përafërta dhe efekti i diversifikimit

nuk është i fuqishëm. Kështu që, për muajin gusht, diversifikimi ndërmjet burimeve dhe

teknologjive gjeneruese nuk sjell ndonjë përfitim të rëndësishëm.




99

Për muajin shtator, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për


performancë maksimal për muajin është era, ndërsa burimi me performancë minimale

është uji. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është dielli.




instalim në ditë, një kombinim 55 %PV Diell, 0% Erë dhe 45% ujë jep performancën e


Grafiku nr. 18 – Fronti Eficent



100


kërkojmë performanca deri në 1,700 kWh/MW dhe teknologjia e erës duhet zhvilluar

për kthyeshmëri mbi 1,600 kWh e lart.

Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që për muajin shtator forma logaritmike nuk e

përshkruan formën e frontit efiçent. Kjo për arsye se kthyeshmëritë që kanë teknologjitë

janë shumë të përafërta dhe efekti i diversifikimit nuk është i fuqishëm. Kështu që, për

muajin shtator, diversifikimi ndërmjet burimeve dhe teknologjive gjeneruese nuk sjell

ndonjë përfitim të rëndësishëm.


-0.20

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

Shfrytezimi optimal

teknologjik

Performanca e Sistemit kWH

PV

Wind

Water



101

Grafiku nr. 20 – Fronti Efiçent

Për muajin tetor, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për



është era. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është dielli.







kërkojmë performanca mbi 1380 kWh/MW e lart dhe teknologjia e erës bëhet e

padobishme nëse kërkojmë kthyeshmëri mbi 3,000 kWh e lart.

Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që dhe për muajin nëntor ai ka formë logaritmike,

dhe sugjeron që diversifikimi i teknologjive është më i fuqishëm për kthyeshmëri deri në

2,000 kWh dhe pastaj fillon dhe bie dhe pastaj fillon dhe bie efiçenca e tij, duke u

drejtuar nga burimi që ka dhe kthimin maksima. Nga ekuacioni i R2, shikojmë që fronti

efiçent logaritmik përshkruan 90.8% të frontit efiçent.



102

Nga studimi i gradientit, shikojmë që për shkak të diapazonit më të ngushtë të luhatjeve

ndërmjet kthimeve të teknologjive veç e veç, dhe pjerrësia është më e vogël.


Për muajin nëntor, diapazoni i kthimeve luhatet ndërmjet kthim minimal mesatar për

951.70

kWh/MW në ditë instalim dhe kthim maksimal 16,825.84 kWh. Burimi me performancë

maksimal për muajin është uji, ndërsa burimi me performancë minimale është dielli ose

PV. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era.

Për zhvilluesin e vogël sugjerohet që për kthime nga 951.77 deri në 5000 kWh, mund ti

shfrytëzojë burimet erë dhe diell për një performancë optimale pikërisht në raportet e

sugjeruara. P.sh., nëse interesohemi për një performancë 3,000 kWh/MW instalim në

ditë, një kombinim 27% Diell, 63% Erë dhe 10% ujë jep performancën e kërkuar me

sigurinë maksimale.


kërkojmë performanca mbi 1700 kWh/MW e lart dhe teknologjia e diellit bëhet e




103


Nga studimi i frontit efiçent, shikojmë që dhe për muajin nëntor ai ka formë logaritmike,

dhe sugjeron që diversifikimi i teknologjive është më i fuqishëm për kthyeshmëri deri në

10,000 kWh dhe pastaj fillon dhe bie sugjeron që diversifikimi i teknologjive është më i

fuqishëm për kthyeshmëri deri në 10,000 kWh dhe pastaj fillon dhe bie efiçenca e tij,

duke u drejtuar nga burimi që ka dhe kthimin maksima. Nga ekuacioni i R2, shikojmë që

fronti efiçent logaritmik përshkruan 93.5% të frontit efiçent.

Nga studimi i gradientit, shikojmë që për shkak të diapazonit më të ngushtë të luhatjeve

ndërmjet kthimeve të teknologjive veç e veç, dhe pjerrësia është më e vogël.




104

Nga grafiku i parë mund të kuptojmë kthyeshmërinë maksimale dhe minimale që ka

secila teknologji e izoluar, dhe kombinimi i tyre. Së dyti, mund të kuptojmë a ka efekt

diversifikues, nëse po cila teknologji vepron si faktor diversifikues për muajin, për çfarë

kthyeshmërishë fillon dhe funksionon diversifikimi, sa i fuqishëm është ky faktor i

bazuar në pjerrësinë (gradient)in e frontit eficent, funksionin matematikor që e

pershkruan e kështu me radhë.

Le të interpretojmë rezultatet e dhjetorit. Duke parë teknologjitë, të cilat janë të

vlerësuara në mënyrë gjenerike, lokaliteti i përzgjedhur ka një kthim minimal mesatar

për 951.71kWh/MË në ditë instalim dhe kthim maksimal 31.343,08 kWh. Burimi me


është dielli ose PV. Burimi i cili funksionon si diversifikues në këtë rast është era.

Për zhvilluesin e vogël sugjerohet që për kthime nga 951.77 deri në 5000 kWh, mund ti

shfrytëzojë burimet erë dhe diell për një performancë optimale pikërisht në raportet e

sugjeruara. P.sh., nëse interesohemi për një performancë 3,000 kWh/MW instalim në



105

ditë, një kombinim 51PV, 43 turbinë ere dhe 6% ujë jep performancën e kërkuar me

sigurinë maksimale.


kërkojmë performanca mbi 1700 kWh/MW e lart dhe teknologjia e diellit bëhet e



Le të shikojmë, më me kujdes grafikun e frontit efiçent. Që të tregojmë që diversifikimi

është i dobishëm duhet të provojmë që ekziston të paktën një portofol i cili ka

performancë superiore në krahasim me zhvillimin e teknologjive veç e veç. Ky është

portofoli A.

Forma e frontit efiçent është një funksion logaritmik, që tregon efiçencën e

diversifikimit në lidhje me diapazonin e kthimeve të kërkuara.



106

4.2 PËRZGJEDHJA E PORTOFOLËVE

Në kapitullin e rishikimit të literaturës, argumentuam që përzgjedhja e portofolëve

energjitikë, ishte veçanërisht komplekse për shkak të objektivave konfliktualë me të

cilat përballeshin vendimmarrësit, dhe kushteve të kardinalitetit dhe tregtimit fiks, të

cilat zbatoheshin në rastin e aseteve fizike.

Megjithatë, pavarësisht se ky punim i ka realizuar objektivat e tij, duket e nevojshme

shtimi i kësaj rubrike. Në rastin tonë analiza që ne ofrojmë është shumë më e thjeshtuar.

Së pari, vendosim një objektiv prodhimi. Supozojmë zgjedhim fashën e performancës

15,000kWh në muaj, ose maksimumin e arritur nga sistemi nëse kjo performancë është e

paarritshme. Duke qenë se kemi të bëjmë me përzgjedhje të portofolit efiçent dinamik,

që i përgjigjet periudhave të ndryshme të vitit, shikojmë pak a shumë se çfarë sugjerimi

mesatar jep performanca e përllogaritur e sistemit, e paraqitur kjo në tabelën e

mëposhtme:



107

Tabela nr.1 Sugjerimi i analizës së Frontit efiçent dinamik

PV Wind Turb Water Turb Plant Ret Plant Stdev

Janari 0.38 0.00 0.62 15,000.00 5,613.81

Shkurti 0.19 0.24 0.57 15,000.00 5,157.31

Marsi 0.00 0.65 0.35 15,000.00 5,307.45

Prilli 0.66 0.00 0.34 15,000.00 4,508.83

Maji 0.53 0.00 0.47 15,000.00 8,468.29

Qershori 0.00 0.00 1.00 6,679.55 4,504.41 Fasha max

Korriku 0.00 0.00 1.00 3,769.15 1,604.09 Fasha max

Gushti 0.01 0.99 0.00 2,300.00 737.34 Fasha max

Shtatori 0.00 1.00 0.00 1,983.96 1,126.42 Fasha max

Tetori 0.00 0.00 1.00 6,789.62 4,391.57 Fasha max

Nëntori 0.00 0.12 0.88 15,000.01 7,548.39

Dhjetori 0.00 0.55 0.45 15,000.00 10,525.70

Shuma 1.77 3.56 6.67

Mes Aritm 0.15 0.30 0.56 Sugjerimi paraprak

Për shembull, shikojmë që për në muajin maj, për të arritur një performancë 15,000kWh

me siguri maksimale, përbërja e sistemit duhet të jetë 53% panel fotovoltaik dhe 47%

investim kapaciteti në turbinë uji. Nga tabela shikojmë që për muajt, qershor deri në

tetor, kjo performancë nuk mund të arrihet për shkak të shfrytëzimit të ulët të kapacitetit

të ujit, gjithmonë kur funksionojmë në kushtet “Run of River”.

Logjika jonë vazhdon në sugjerimin mesatar që na jep kjo tabelë. Po të shikojmë

mesataren aritmetike të sugjerimeve që marrim muaj për muaj arrijmë në konkluzionin

që mesatarisht, për t’ju afruar performancës së kërkuar, investimi në teknologji për

secilin burim është: maksimumi 15% panele fotovoltaike, 30% në turbinë ere, dhe 56%

në turbinë uji.



108

Nëpërmjet këtij sugjerimi, shikojmë që burimi dominant për lokalitetin e përzgjedhur

është uji, por ndryshe nga analiza tradicionale, TMI sugjeron që performanca optimale

arrihet nëpërmjet shfrytëzimit të të gjithë burimeve.

Hapi tjetër është të simulojmë pesha portofolesh me kushtet ku pesha e secilit burim

luhatet në intervalet; 0-15, 0-30 dhe ujin e marrim si variabël të varur nga sugjerimet e

dy burimeve të tjera. Nëpërmjet random number Generator marrim tabelën e

Mëposhtme me peshat e simuluara. Ne kemi simuluar 99 portofolë për qëllime

ilustrative por sa më të mëdha gjeneratat që simulojmë, aq më cilësore dhe të besueshme

janë dhe konkluzionet dhe sugjerimet tona.

Tabela nr.2 Peshat e portofolëve të simuluar, bazuar në analizën e sugjerimeve

paraprake

PV Erë Ujë

0.079536 0.245036 0.675428

0.093889 0.082998 0.823113

0.105461 0.104209 0.79033

0.148422 0.230082 0.621496

0.111846 0.274593 0.613561

0.118621 0.277897 0.603482

0.135235 0.272922 0.591842

0.140353 0.151794 0.707852

0.112795 0.161942 0.725263

0.124023 0.100249 0.775729

0.078861 0.27692 0.644218

0.076264 0.203638 0.720098

0.065815 0.133743 0.800443

0.099297 0.096335 0.804369

0.100227 0.173829 0.725944

0.120013 0.248515 0.631472

0.062784 0.118964 0.818252

0.068464 0.051114 0.880422




109

Këtu kemi ilustruar vetëm disa portofolë, por të gjithë listën e peshave të simuluar mund

ta gjeni në anekset e punimit.

Pasi kemi simuluar peshat, ku investimi në teknologjinë e ujit është parë si variabël i

varur i sugjerimeve të dhëna për dy teknologjitë e tjera, kalojmë në analizën mujore të

secilit prej tyre duke përllogaritur performancën e secilit prej tyre në prodhim (Return)

dhe siguri (Standart Deviation). Një paraqitje e shkurtër e përllogaritjeve jepet në

tabelën e Mëposhtme. Llogaritjet e detajuara jepen në anekset e punimit.

Figura nr.1




110

Pasi përllogarisim për çdo muaj, performancën e secilit portofol të sugjeruar, bëjmë një

standardizim të kësaj performance bazuar në treguesin e koeficentit të variacionit.

Koefiçenti i variacionit standardizon, riskun për njësi të kthimit. Duke përllogaritur

koefiçentin e variacionit muaj për muaj për secilën peshë, dhe duke studiuar devijimin

standard të tij, për të gjithë vitin, mund të arrijmë të identifikojmë cilët janë dhe

portofolët të cilët në bazë vjetore arrijnë të japin performancën maksimale të kërkuar me

riskun minimal. Një paraqitje e shkurtër e përllogaritjeve jepet më poshtë:

Figura nr.2 – Paraqitja e Përllogaritjeve për Përzgjedhjen e Portofolëve

Burimi:Përllogaritje të autorit



111

Pasi bëjmë dhe përllogaritjen e devijimit standard për variacionin mujor të koefiçentit

për secilin portofol të sugjeruar, i rendisim sipas kriterit Min-Max. Në rastin tonë

identifikojmë një kampion prej pesë portofolësh, duke parë ata që kanë devijimin më të

vogël standard në koefiçentin e variacionit.

Tabela nr.3 – Perzgjedhja e Portofoleve

Nr Portofoli PV Erë Hidro Stdev KV

1 23 0.140576 0.079908 0.779516 0.200227

2 33 0.146655 0.088476 0.764869 0.205629

3 65 0.133642 0.101531 0.764827 0.211073

4 34 0.113305 0.061696 0.824999 0.218009

5 69 0.122097 0.086882 0.791021 0.219045

Shikojmë që sugjerimet qe japin këto portofole, për të arritur performancë me luhatjen

më të vogël të devijimit standard, luhaten në intervalet 11.33%-14.66% panele;

investimi në kapacitete ere të luhatet në intervalin 6.6%-10.15% dhe investimi në

teknologji të shfrytëzimit të ujit të luhatet në intervalin 76.48%-82.45%.

Le të shikojmë performancën dhe koston e secilit portofol, duke marrë parasysh dhe

kriterin kosto. Përpara se të kalojmë në tabelën përllogaritëse shikojmë dhe LCOE për

secilën teknologji, e përllogaritur kjo për lokalitetin e përzgjedhur.



112

Tabela nr.4 – LCOE për Teknologji

PV Era Hidro

45.70 ¢56

/kWh 28.28 ¢/kWh 2.33 c/kah

Kriteri NPV = 0 Kriteri NPV = 0 Kriteri NPV = 0


Shikojmë portofolët e përzgjedhur

Tabela nr.5- Performanca e sugjerimeve

Portofoli

PV

Wind

Water

Stdev KV

Kosto

C/kWh

për MW

instalim

nominal

Performanca57

kWH

23 0.140576 0.079908 0.779516 0.200227 10.50039 181,226

33 0.146655 0.088476 0.764869 0.205629 10.98639 178,247

65 0.133642 0.101531 0.764827 0.211073 10.76077 178,322

34 0.113305 0.061696 0.824999 0.218009 8.845035 190,532

69 0.122097 0.086882 0.791021 0.219045 9.879922 183,654


Nëse duam të fokusohemi te një portofol i sigurtë por që përmbush dhe kriterin e kostos

minimale, portofoli 8.845 cent për kWh për 1 MW instalim nominal, duket që portofoli

nr. 34 plotëson këtë kriter. Gjithashtu, nëse shikojmë dhe performancën në prodhim

përsëri portofoli i propozuar vendimmarrësit ka një performancë superiore. Në këtë rast,

portofoli 34 ka koston më të ulët, performancën më të lartë dhe një luhatje të

kthyeshmërisë brenda diapazonit të synuar.

56

Përllogaritjet janë në dollarë cent, nisur dhe nga supozimi bazë që kemi bërë në fillim të punimit që ne

importojmë teknologji.

57Performanca është prodhimi mesatar vjetor, nisur nga supozimet e një viti tipik



113

4.2.1 IMPLIKIME PËR NDËRTUESIN

Portofoli 34, rezulton portofoli i cili kënaq maksimalisht dhe kërkesat e prodhuesit. Ky

portofol përbëhet nga 11.33% investim në Panel Fotovoltaik, 6.16% investim në

Turbina ere dhe 82.5% investim në turbinë uji.

Le të marrim sugjerimet për arritjen e fashës 15,000 kWh/MW instalim dhe le të

shikojmë çfarë implikimesh sjell për grupet e interesit, që do t’i supozojmë tre:

investitori vogël, zhvilluesi i projektit dhe Shteti për interes të ndërtimit të politikave

energjitike kombëtare.

Tabela nr.6 – Performanca Mujore

PV Wind Turb Water Turb Plant Ret Plant Stdev

Janari 0.38 0.00 0.62 15,000.00 5,613.81

Shkurti 0.19 0.24 0.57 15,000.00 5,157.31

Marsi 0.00 0.65 0.35 15,000.00 5,307.45

Prilli 0.66 0.00 0.34 15,000.00 4,508.83

Maji 0.53 0.00 0.47 15,000.00 8,468.29

Qershori 0.00 0.00 1.00 6,679.55 4,504.41

Korriku 0.00 0.00 1.00 3,769.15 1,604.09

Gushti 0.01 0.99 0.00 2,300.00 737.34

Shtatori 0.00 1.00 0.00 1,983.96 1,126.42

Tetori 0.00 0.00 1.00 6,789.62 4,391.57

Nëntori 0.00 0.12 0.88 15,000.01 7,548.39

Dhjetori 0.00 0.55 0.45 15,000.00 10,525.70


Për muajin janar, fronti efiçencës sugjeron që investimi në teknologji prodhimi duhet të

jetë përkatësisht në peshën 38% PV dhe 62% Ujë për arritjen e performancës maksimale

me risk minimal. Ndërkohë në rastin tonë, portofoli që ne zotërojmë ka 11.33% PV,



114

6.17% Turbinë Ere dhe 82.5% ujë. Duke qenë se asetet fizike kanë ligjësi të ndryshme

nga asetet financiare sugjerimet që derivohen për grupet e interesit janë si më poshtë:

4.2.2 INVESTITORI I VOGËL58:

Performanca e sistemit është superiore ndaj kërkesave minimale të prodhimit, përvec

muajve ku arritja e fashës së përcaktuar është e pamundur nga burimet natyrore. Shit ose

magazino tepricën e energjisë, duke krijuar një fond për muajt kur kapaciteti i instaluar

nuk i përgjigjet në prodhimtari kërkesës. Në rastin kur tregu është i liberalizuar,

investitorit i jepet mundësia të përzgjedhë duke iu referuar dhe kostos PPA që gjykohen

të leverdishme nga ai. Në rastin tonë, ai s’duhet të pranojë asgjë më pak se 8.84$Cent

për kWh të tregtuar.

Për muajin shkurt, sugjerohet që peshat të jenë përkatësisht 19%,27%,54%. Ne kemi

tepricë investimi, dhe tepricë kapacitete të kërkuar në burimin ujë dhe mangësi sidomos

në burimin erë. Investitori i vogël, mund të shkëmbejë teprica energjie nga uji, dhe të

lidhë kontrata për qiramarrja leaseback me plantacione që mund të jenë të erës. E kështu

me radhë për çdo muaj.

4.2.3 NË RASTIN E ZHVILLUESIT59:

Në rastin e zhvilluesit bëjmë analizën e optimizimit për shumë periudha. Duke

përcaktuar objektivat e prodhimit, planifikojmë që më parë operacionet, nëpërmjet

kontratave të leasingut operativ për të këmbyer tepricat dhe periudhat me plantacionet e

afërta. Presupozojmë që dhe plantacionet e tjera kanë bërë të njëjtën analizë si ne.

Duke qenë se kemi si objektiv fitimin, përcaktojmë që më parë skenarin normal ne

lidhje me PPA-të që përmbushin këtë objektiv. P.sh., nëse synojmë të arrijmë pikën

58

I referohemi njësisë prodhuese për nevoja të veta. Shembull janë shtëpitë ose fermat autosufiçente, ku

vetë zhvilluesi krijon pavarësi nga rrjeti kombëtar.

59Me zhvillues i referohemi njësisë gjeneruese e cila ka si objektiv tregtimin e energjisë dhe fitimin.



115

kritike, në vitin 15 të jetës dhe IRR të jetë 11%, PPA që duhet të negociojmë, duhet të

jenë mbi nivelin 10,58 c/kWh. PPA mund të negociohen veçmas për secilin burim ose

në bazë sasie energjie të prodhuar, pa marrë në konsideratë burimin.

Së treti, për të krijuar më tepër siguri, vetë njësitë kanë mundësi të zhvillojnë dhe

negociojnë kontrata future ose forward në lidhje me shkëmbimin e energjisë ose çmimit

të shitjes. Kjo i jep hov tregut financiar që tek ne është i nënzhvilluar, duke krijuar

mundësi të tjera përfitimi.

4.2.4 NË RASTIN E QEVERISË DHE POLITIKËBËRËSVE:

Nëse kërkesa mesatare vjetore ka një tavan të tillë për muajin, dhe në rastin tonë

investimi në PV është zero, shto kapacitetet dhe nxit iniciativat për diversifikim të

teknologjive deri në këtë limit. Një analizë e tillë na nxit të bëjmë një analizë të

portofolit aktual gjenerues, të vlerësojmë performancën dhe riskun e tij, gjithashtu na

jep një ide cilat janë teknologjitë të cilat duhet të zhvillohen me përparësi në kushte të

caktuara prodhimi.

Për shembull, nëse lokaliteti i përcaktuar do të përfaqësonte mendësinë e zhvillimit të

burimeve të deri tanishme, duket që burimi me performancën maksimale është hidro dhe

zhvillimi i teknologjive të reja duhet të fokusohet në këtë drejtim.

Ndërkohë, duke e parë në këndvështrimin e TMI, pavarësisht se lokaliteti, nuk shfaq

ndonjë avantazh të dukshëm në burimet diell dhe erë, aplikimi i tyre sjell përfitime të

dukshme në performancë dhe qëndrueshmëri.



116

KAPITULLI 5

Konkluzione dhe Rekomandime

Në përfundim të punimit, identifikuam konkluzionet e mëposhtme:

1. Literatura dhe eksperienca botërore sugjerojnë që politikat tradicionale “least

cost”, për zhvillimin e sektorit energjitik nuk i përgjigjen më kërkesave të kohës.

Problemi i ngrohjes globale, luhatja e fuqishme e çmimeve të naftës, dhe

shtrëngimi i rritjes ekonomike, na nxit të shikojmë zgjidhje të tjera jashtë atyre të

deritanishme.

2. Burimet fosile dhe teknologjitë e shfrytëzimit të tyre kanë kosto

instalimi/kapitale më të ulëta, por shoqërohen nga kosto O&M më të larta dhe

më të pasigurta në krahasim me teknologjitë që shfrytëzojnë burime të

rinovueshme. Nga ana tjetër, teknologjitë që shfrytëzojnë burime të

rinovueshme, janë më kapital intensive por kostot O&M janë minimale, ose

pothuaj zero, duke u konsideruar si asete pa risk. Këto teknologji përdorin

burime të cilat janë me kosto zero, si dielli dhe era, etj. ose burime me kosto

shumë të ulët si p.sh. uji i lumenjve.

3. Teoria Moderne e Investimeve, nuk jep dobi vetëm në ndërtimin e portofolëve

financiar, por me disa kufizime mund të aplikohet me sukses dhe në portofolët

energjitikë. Nisma të shumta të studimeve të këtij lloji janë shtuar sidomos në



117

dhjetëvjeçarin e fundit, por pionerët e kësaj fushe janë konsideruar Awerbuch

dhe Bergman.

4. Në këndvështrimin e studimeve të këtyre të fundit, shtesa e teknologjive të

rinovueshme, në miksin aktual të prodhimit energjitik, jo vetëm që portofolët i

bën më të qëndrueshëm në performancë dhe kosto, por minimizon dhe riskun e

mosplotësimit të kërkesës gjithmonë e në rritje, duke mos frenuar rritjen

ekonomike. Për më tepër, zhvillimi i këtyre teknologjive i jep hov iniciativës për

një mjedis më të pastër dhe përdorimit me përgjegjshmëri të burimeve natyrore.

5. Gjenerimi nga burime të rinovueshme has dy pengesa: zhvillimin teknologjik

dhe magazinimin e energjisë së prodhuar. Të parin nuk mund ta kontrollojmë por

mund të përpiqemi ta stimulojmë duke i dhënë përparësi zhvillimit të tyre, të

dytin mund ta stimulojmë duke krijuar një treg të përbashkët dhe të ndërlidhur që

tepricat dhe mungesat momentale të mund të kompensohen ndërmjet zonave,

vendit apo rajonit.

6. Krijimi i një tregu të përbashkët për energjinë rrit efiçencën në përdorimin e saj,

i jep hov tregut financiar dhe zhvillimit të produkteve financiare për mbështetjen

e këtij malli duke stimuluar kështu akoma më tepër dhe rritjen ekonomike.

7. Kombinimi i teknologjive krijon mundësi kthyeshmërish të cilat po ti

konsiderojmë teknologjitë të izoluara nuk i arrijmë dot. Ose siguron opsione

kthyeshmërish të cilat mund të arrihen me siguri maksimale në krahasim me

kombinimin e thjeshtë të teknologjive.

8. Kur arrijmë të provojmë që diversifikimi ka dobi në 25 km 2 ku zhvillimi i

teknologjive erë dhe panel është i disfavorizuar, çfarë do të ndodhte sikur të

mendonim zhvillimin e tyre në zona ku ato kanë përparësi.

9. Kur arrijmë të provojmë se ka kuptim diversifikimi për situatën më të thjeshtë ku

magazinimi i energjisë është i pamundur, duke rikonsideruar magazinimin dhe

tregtimin potencialet e përfitueshmërisë zmadhohen mjaftueshëm

10. LCOE është metodë planifikimi e kostove më e saktë se BAR. Për arsye se

LCOE merr në konsideratë zhvillimin e kostove nga fillimi deri në fund të jetës

ekonomike të aseteve, si dhe na lejon mundësinë të vlerësojmë sa na kushton



118

zhvillimi i teknologjive të reja. Për më tepër nëse vendosim objektiv për

ndërtimin e një miksi gjenerues me kosto sa më pak të luhatshme, sugjerimet që

ndihmojnë dhe për një organizim më të mirë të tregut në afatgjatë.

11. Dhe se fundi kur arrijmë të provojmë që diversifikimi ka dobi në një studim

gjenerik të një terreni të vogël, çfarë mund të mendojmë që të zgjedhim

teknologjinë në mënyrë aktive?

12. Studimi i diversifikimit na jep sinjale që nëse kërkojmë kthyeshmëri të caktuara

cilat janë teknologjitë që duhen zhvilluar dhe në çfarë mase. Cila janë burimet që

kanë avantazh më të lartë dhe cilat janë ata të cilat duhen zhvilluar më pak. Në

rastin e një zhvilluesi të vogël, kjo analizë i jep idenë kë burim duhet të zhvillojë

me përparësi; në rastin e prodhuesit si duhet t’i planifikojë operacionet, çfarë

strategjish financiare duhet të marrë etj. Në rastin e politikë bërësve duhet të

identifikojë cilat burime janë me përparësi në zona të caktuara,

13. Studimi i kapaciteteve në bazë vendi, na sugjeron dhe strategjitë magazinuese

për sa i përket burimeve. P.sh., në rastin e një hidrocentrali, të ndërtojmë një digë

me kapacitet magazinues të lartë ka kosto të lartë mjedisore dhe financiare.

Ndërkohë kur mendojmë magazinimin në kuadër të një targeti prodhimi

14. Studimi i frontit efiçent tregon që në cilat kthyeshmëri efiçenca e diversifikimit

është më e lartë, dhe në cilat kthyeshmëri diversifikimi është me efiçencë më të

ulët. Cili burim shërben si faktor qëndrueshmërie

15. Në rastin e Shqipërisë, konstatoj që jemi akoma primitivë në planifikimin dhe

zhvillimin e sektorit energjitik. Kjo për disa arsye:

a. Mungon vizioni në politikat zhvillimore të energjisë elektrike. Kemi

strategji të cilat hartohen por që përvoja ka treguar që pothuaj nuk kanë

gjetur zbatim

b. Jemi të varur nga zhvillimi i hidro-s. Për sa kohë që kapacitetet janë rritur

mbi 20%, raportet e ERE tregojnë që në ngelemi vend importues neto

mesatarisht në 50% të kërkesës totale vjetore.

c. Kemi mungesa në studime konkrete për zhvillimin rajonal të energjive

alternative të rinovueshme. Rrjeti i transmetimit është i amortizuar dhe



119

shkëmbimi i energjisë me vendet fqinjë bëhet në bazë të kontratave të

pamenduara mirë.

d. Jemi shume larg të konceptuarit të sektorit energjitik si një portofol ku

asetet bashkëveprojnë me njëri-tjetrin.

e. Mungesa dhe vënia në dispozicion e informacionit, janë një pengesë e

vazhdueshme për studiuesit e kësaj fushe.

Rekomandime :

1. Duhet të merren nisma konkrete, me akses të gjerë dhe me plan konkret në

studimin e kapaciteteve të Shqipërisë për të zhvilluar teknologji të reja

gjeneruese jo-hidro.

2. Duhet të përcaktohet një institucion përgjegjës për mbledhjen dhe

përpunimin e të dhënave, të përshtatura për vendimmarrje. Politikat e duhura

e kanë bazën në informacione të përshtatura dhe të bollshme.

3. Teoria Moderne e Investimeve, sjell dobi konkrete në planifikimin e këtij

sektori, në një hartë me rezolucion 25 km2

( mjaftueshem per nje njesi

autorsufiçente), dhe dobia e këtij instrumenti në planifikimin afatgjatë vetëm

rriten nëse konsiderojmë të gjithë territorin. Por për të realizuar këtë nismë,

duhet ndërtuar një partneritet afatgjatë ndërmjet studiuesve (Universiteteve),

ekspertëve dhe qeverisë.

4. Kjo nismë duhet të zbatohet për të gjithë nën-ndarjet e sektorit energjitik. Që

nga prodhimi për planifikimin e kapaciteteve, që nga transmetimi për

përcaktimin e mungesave e tepricave në rajone, dhe deri te shpërndarja qoftë

për të rishikuar politikat e çmimit, qoftë për të ndërtuar strategji financiare

për shkëmbime spot.



120

5. Krijimi i nismave për studimin dhe promovimin e burimeve të si diell dhe

erë, krijon mundësinë për rritjen e investimeve të huaja në këtë sektor. Një

politikë serioze, dhe një vizion i qartë për të ardhmen, janë garanci që

zhvillimet në këtë sektor janë të qëndrueshme dhe afatgjata.

6. Modeli Markoëitz, mund të përdoret dhe në zhvillimin e njësive të pavarura

nga rrjeti, si për shembull ndërtesat autosuficente në energji. Një mundësi e

tillë, krijon pavarësinë për një sërë institucionesh debitorë dhe zvogëlimin e

kostove operative për institucionet publikë. Në këtë aspekt marrim në

konsideratë dhe prodhimin e energjisë termike, që për ndërtesat është i

domosdoshëm.

7. Një rekomandim i vlefshëm është dhe rritja e kapaciteteve të burimeve

njerëzore në këtë drejtim. Zhvillimi i kurrikulave të mësimdhënies,

përditësimi i tyre me njohuri nga projekte “state of the art”, ndërlidhja dhe

rritja e komunitetit të studiuesve dhe zhvilluesve, krijon sinergji qoftë për

zbatimin e suksesshëm të projekteve, por dhe në inovacione.

8. Sugjerojmë që metoda LCOE të përdoret zyrtarisht për llogaritjen e kostove

të projekteve të reja. Kjo për arsye se LCOE është më gjithëpërfshirëse se

metodat e tjera në përllogaritjen e kostove operative, kapitale dhe financiare.

Gjithashtu, jep një ide në lidhje me nivelin e subvencioneve apo

marrëveshjeve të blerjeve të energjisë me të cilat do të përballemi në

vazhdim.

9. Sugjerojmë liberalizimin e tregut të energjisë elektrike në nivel të

shpërndarjes. Duke studiuar me kujdes skenarët për mixin e prodhimit të

energjisë elektrike, gjithashtu duke parë mundësitë për shkëmbimin e

mbiprodhimit në tregun spot, kemi mundësi reale të studiojmë mundësitë e



121

reduktimit të kostove për familjarët dhe bizneset. Një mundësi e tillë mund të

shfrytëzohet me efikasitet nëse tregu i shpërndarjes është i liberalizuar dhe

ekziston konkurrencave ndërmjet privatëve.

10. Gjithashtu sugjerojmë mundësinë e diskriminimit të çmimit në varësi të orës,

dhe vendit. 1këh energji i harxhuar në orën pik duhet të ketë tjetrit kosto se

1këh në orët e zakonshme. Kjo mund të arrihet duke studiuar skedulët e

prodhimit të zonës.

11. Duhen rritur investimet në drejtim të rritjes së cilësisë së rrjetit të

transmetimit. Kjo për arsye se ul kostot ekzistuese, se dyti i afrohemi zonave

me interes në zhvillimin energjetik dhe lehtëson lidhjem me tregun e

shkëmbimit spot te energjise. Sidomos ky i fundit krijon mundesine dhe për

zhvillimin e produkteve financiare dhe rigjallërimin e tregut sekondar te

letrave me vlerë,

12. Qeveria dhe politikë bërësit, zhvillimin energjetik dhe zvogëlimin e ndotjes

duhet ta kenë ndër prioritetet kryesore në programet e tyre. Rritja ekonomike

dhe rritja e cilësisë se jetesës në vendin tonë janë domosdoshmëri që

imponohen nga koha ku jetojmë,



122

REFERENCA:

Bergmann, S. C. (2007). Rural versus urban preferences for renewable energy

development. E C O L O G I C A L E C O N O M I C S X X ( 2 0 0 7 ), 1-10.

Agency, I. E. (2010). Projected Costs of Generating Electricity. IEA.

Agency, I. E. (Update 2005). Projected cost of generating Electricity. IEA.

Agency, I. E. (n.d.). World Energy Outlook 2013. London.

Agim Selenica, A. K. (n.d.). Risk assessment from flooding in the rivers of Albania.

International Students Conference of Civil Enginieering. Epoka University.

Bashkimi Europian, P. E. (7 Tetor 2009). Direktiva 2009/28/EC . Per promovimin dhe

perdorimin e energjise se rinovueshme.

Beltran, H. (2009). Modern Portfolio Theory Applied to Energy Planning. Thesis.

Urbana, Illinois, USA: University of Illinois.

Boyd, J. S. (April 20, 2009). Multi-Period Portfolio Optimization with Constraints.

Brinckerhoff, P. (August 2011). Electricity Generation Cost Model - 2011 Update

Revision 1. Department of Energy and Climate Change .

Huang, M. H. (2013). A novel power output model for photovoltaic

systems. International Journal of Smart Grid and Clean Energy Volm2.

Commision, E. (Second Quarter 2013). Quarterly Report on European Electricity

Markets, Volume 6 Issue 2. Brussels, Belgium: European Commsion .

Council, W. E. (2013). Survey. World Energy Resources. WEC.

Nelson, B. P. (March 2013). The Challenge of Institutional Investment

in Renewable Energy. Climate Policy Initiative.

EIA. (April 2012). Updated Capital Cost Estimates for Utility Scale Electricity

Generating Plants. Energy Information Administration.

Elena Toth, A. M. (December 2000). Comparison of Short term Rainfall prediction

models for real time flood forecasting. Journal of Hydrology, Elsevier 239, 132-147.



123

Energjise, E. R. (Maj 2014). Gjendja e sektorit te energjise dhe veprimtaria e Entit

Rregullator te Enegjise gjate vitit 2013. Tirana, Albania: Enti Rregullator i energjise.

Energjise, E. R. (Maj 2015). Gjendja e sektorit te energjise dhe veprimtaria e Entit

Rregullator te Energjise gjate vitit 2014. Tirane: Enti Rregullator i Energjise.

Energjise, M. e. (n.d.). Plani Kombetar i Veprimit per Burimet e Energjisë se

Rinovueshme 2015-2020. Miratuar me vendimin nr 20, dt 26.01.2016 te keshillit te

ministrave.

Eurostat. (n.d.). Dataset Crude oil Euro Area exchange data 1983-2013.

F. Nicolli, F. V. (2013). THE EVOLUTION OF RENEWABLE ENERGY POLICY IN

OECD COUNTRIES: AGGREGATE INDICATORS AND DETERMINANTS.

Fabien A. Roques, D. M. (14 March 2006). Fuel mix diversification incentives in

liberalised electricity markets: a Mean-Variance Portfolio Theory Approach. JEL-

classification: C15, D81, L94 .

Finance, B. N. (2013). World Energy Perspective- Cost of new technologies. World

Energy Council.

Gandibleux, M. E. (n.d.). Hybrid Metaheuristics for Multi-objective Combinatorial

Optimization. Laboratoire d’Informatique de Nantes Atlantique FRE CNRS 2729.

Griffin, J. P. (2008, September). PhD Thesis UMI Number: 3334161. Improving Cost-

Effectiveness and Mitigating Risks of Renewable Energy Requirements. Pardee RAND

Graduate School.

Heal, G. (June 2009). THE ECONOMICS OF RENEWABLE ENERGY. Cambridge,

MA 02138: NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH.

IEA. (2011). Key World Energy Statistics. IEA.

IEA. (2012). Key World Energy Statistics . IEA.

IEA. (2013). Key World Energy Statistics . IEA.

IEA. (n.d.). World Energy Outlook 2013.



124

ILOVA, E. E. (2003). COMPARATIVE ANALYSIS OF WIND ENERGY

PRODUCTION IN OKLAHOMA. PhD Thesis. Univesity of Oklahoma and University

of Novosibirsk.

Irena. (2012, June). RENEWABLE ENERGY TECHNOLOGIES: COST ANALYSIS

SERIES. Irena Working Paper Volume 1: Power Sector Issue 3/5.

Jean-Pierre Amigues, A. A. (n.d.). Equilibrium Transitions from Non Renewable. 2011.

Toulouse School of Economics,Université de Lille, University of Alberta.

Jeroen C.J.M. van den Bergh a, A. F.-i.-C. ((2000) ). Alternative models of individual

behaviour and implications for environmental policy. Elsevier Ecological Economics 32

, 43–61.

JRC. (2013). Photovoltaic Cost Map. European commision.

Karamanis, D. (2013). Stochastic Dynamic Programming Methods for the Protofolio

Selection Problem. Disertation Thesis. London, England: London School of Economics.

Lamadrid, A. J. (2012, AUGUST). Phd Thesis UMI Number: 3537512. THE WELFARE

EFFECTS OF INTEGRATING RENEWABLE ENERGY INTO ELECTRICITY

MARKETS. Cornell University.

Lazard. (September 2014). Lazard Levelized Cost of Energy Analysis - Version 8.0.

Lazard.

Ligji nr. 138/2013. (n.d.). Per burimet e rinovueshme te energjise.

Ligji nr. 9876. (14.2.2008). Per prodhimin, transportimin dhe tregtimin e

biokarburanteve dhe lendeve te tjera djegese, te rinovueshme per transport.

Markowitz, H. (March 1951). Portfolio Selection. The Journal of Finance, Vol. 7, No. 1.

, 77-91.

Michael Mendelsohn, R. H. (2012, April 26). Project. NREL’s Renewable Energy

Finance Tracking Initiative (REFTI). NREL.

N. Jobst, M. H. (2001). Computational Aspects of Alternative Portfolio Selection

Models in the Presence of Discrete Assets Constraints. Quantitative Finance Volume 1`,

1-13.



125

Nadejda Komendantova, A. L. (n.d.). Perception o frisks in renewable energy

projects:Thecaseofconcentrated solar power in NorthAfrica. Elsevier Energy Policy

2009.

Nick Johnstone, I. H. (January 2008). RENEWABLE ENERGY POLICIES AND

TECHNOLOGICAL INNOVATION:EVIDENCE BASED ON PATENT COUNTS.

Cambridge, MA 02138: NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH.

Outlook, A. E. ( 2014). Levelized Cost and Levelized Avoided Cost of New Generation

Resources in the Annual Energy Outlook 2014. Department of Energy Administration

US.

Paul R. Kleindorfer, L. L. (May 2004). Multi-Period VaR-Constrained Portfolio

Optimization with. University of Pennsylvania and PowerTeam, Exelon Corporation.

PhD, R. M. (1986). Optimal Multiperiod Mean Variance Portfolio Growth Investment

Policy.

Philippe Menanteau*, D. F.-L. (2003). Prices versus quantities: choosing policies for

promoting the development of renewable energy. Energy Policy 31 (2003) , 799–812.

Pierpont, D. N. (2013). The Challenge of Institutional Investment in Renewable Energy .

CPI.

Planning, C. (2010). An introduction to hydropower concepts and planning. Project.

R. Madlener, M. K. (2002). Power exchange spot market trading in Europe: Theoretical

consideration and empirical evidence. OSCOGEN.

R. Tidball, J. B. (2010, November). Cost and Performance Assumptions for Modeling

Electricity, Generation Technologies. Contract No. DE-AC36-08GO28308. Fairfax

Virginia: NREL.

Ralph E.H. Simsa, H.-H. R. (Energy Policy 31 (2003)). Carbon emission and mitigation

cost comparisons between fossil fuel,nuclear and renewable energy resources for

electricity generation. Elsevier, 1315–1326.

Ramachandran, S. P. (2004). Application of multi-criteria decision making to

sustainable energy planning—A review. Elsevier Renewable and Sustainable Energy

Reviews, 365–381.



126

SAFETY, E. R. (2009). Role and Potential of Renewable Energy and Energy Efficiency

for Global Energy Supply. Stuttgart: German Federal Environment Agency.

Sala, E. (2012). Energy Resources and Supply Resources and Supply Energy Balance

and Infrastructure Development. Presentation.

SOLANKI, D. G. (2012). Master Thesis UMI Number: 1521753. FESEABILITY

STUDY OF SOLAR ENERGY IN RESIDENTIAL ELECTRICITY GENERATION. Texas:

Kingsville Unviversity.

Staffan Jacobsson, A. B. (2003). Transforming the Energy Sector:The Evolution of

Technological Systemsin Renewable Energy Technology. Proceedings of the 2003

Berlin Conference on the Human Dimensions of Global Environmental Change (pp. pp.

208 - 236 .). Berlin: Environmental policy Research Centre.

Shapiro, A. (n.d.). Optimal Risky Portfolios: Efficient Diversification . In A. Shapiro,

Foundations of Finance: (p. Chapter 8).

Shimon Awerbuch, P. (2004, May). Portfolio-Based Electricity Generation Planning:

Implications for Renewables and Energy Security. REEEP, United Nations

Environment Programme,.

Shrestha, p. R. (2007, June). Lecture. Financing Mechanisms for Renewable Energy.

School of Environment Resources and Development: Asian Institute of Technology.

Tse, U. C.-P. (2012). TRANSITION FROM FOSSIL FUELS TO RENEWABLE

ENERGY: EVIDENCE FROM A DYNAMIC SIMULATION MODEL WITH

ENDOGENOUS RESOURCE SUBSTITUTION. Emory University, Atlanta and

University of Hawaii, Honolulu.

Veatch, B. a. (n.d.). Levelized cost of Energy- Calculation,Methodology and Sensitivity.

Black and Veatch.

WMO. (2000). World Climate Programme, data and monitoring .

Workshop. (2012, June). Financing Hydropower: Introduction to specifics of small

hydro power plants. Tbilisi: GGF and MACS.

Wynn, T. H. (n.d.). Renewable Energy Failure, Why Government Mandates Don;t Work

and What Will they do To our Economy. Cascade Polity Institute.



127

Xiang Li, Y. Z.-S. (2009). A hybrid intelligent algorithm for portfolio selection problem

with fuzzy returns. Journal of Computational and Applied Mathematics 233 (2009) x,

264–278 .

matilda shehu (tola) – aplikimi i teorisË moderne tË

Documents