ESCENARIOS DE EVOLUCIÓN DE PRECIO DEL MERCADO … · del mercado de derechos, no solo por su capacidad de internalizar los costos de emisión (desplazando las tecnología contaminante),

MÁSTER OFICIAL EN EL SECTOR ELÉCTRICO

TESIS DE MÁSTER

ESCENARIOS DE EVOLUCIÓN DE

PRECIO DEL MERCADO EU-ETS

(FASE II)

AUTOR: Francisco Javier Evans Miranda

MADRID, Julio de 2009

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

Autorizada la entrega de la tesis de master del alumno/a:

Francisco Javier Evans Miranda

EL DIRECTOR

Tomás Gómez San Román

Fdo.: Fecha:………/Julio/2009

EL TUTOR

Pedro Linares Llamas


Vº Bº del Coordinador de Tesis

Tomás Gómez San Román


ESCENARIOS DE EVOLUCIÓN DE PRECIO DEL

MERCADO EU-ETS (FASE II).

Autor: Evans Miranda, Francisco Javier.

Director: Gómez San Román, Tomás.

Entidad colaboradora: Iberdrola.

RESUMEN DE LA TESIS

Hoy en día, han sido los países industrializados quienes han tomado la

iniciativa en materia medioambiental, explorando mecanismos y políticas

que les permitan satisfacer sus necesidades energéticas en forma eficiente,

sustentable y soberana. Éstos ya han definido las principales líneas de

acción, al promover políticas que fomentan entre otros: la introducción de

energías renovables (aprovechar la energía solar, eólica, biomasa,

geotérmica, mareas, hidráulica (a baja escala), etc.); el transporte en base a

combustible no contaminantes (biocombustibles, eléctricos); eficiencia

energética en la utilización de las fuentes primarias, y reducción de

emisiones de CO2.

Respecto a éste último punto, el Protocolo de Kioto adicionalmente a la

asignación de obligaciones de reducción de emisiones a ciertos países

(conocidos como países del anexo I), ha introducido mecanismos de

flexibilidad para facilitar dicho cumplimiento, y su relación con el resto de

los países sin obligaciones (conocidos como países del anexo II).

Uno de dichos mecanismos, el “mercado de derechos de emisiones”, ha sido

regulatoriamente creado, implementado y constantemente perfeccionado por

la Unión Europea desde 2005. En él, los países han traspasado parte de sus

obligaciones de emisión (por criterios propios) a las industrias intensivas en

consumo energético a través de la asignación de derechos de emisión. La

señal de eficiencia se introduce asignando un número total de derechos de

emisión menor al total de emisiones reales.

El presente estudio busca analizar la evolución de los precios del mercado

de emisión en el corto plazo ante cambios en sus factores exógenos. Para

estos fines, ha sido necesario identificar los alcances del mercado y las

variables que lo afectan.

Para ello, se han utilizado herramientas de conceptualización, en la

identificación y causalidad de las principales variables de entrada, salida y

factores exógenos. Y ha sido implementado la modelación general,

formulación y simulación de las principales industrias que participan del

mercado (electricidad, acero y cemento), para determinar las curvas

individuales y agregadas, de demanda y oferta (derechos de emisión

existentes en el mercado).

Afortunadamente, el actual período de obligaciones del mercado de

emisiones (2008 – 2012), conocido como fase II, cuenta con características

que simplifica la modelación del mercado (Ej.: mercado con sectores

productivos y países finitos). Mientras, el enfoque de corto plazo, permite

excluir a aquellos costos de oportunidad que no son factibles en el horizonte

de análisis (Ej. grandes inversiones, entrada nuevos agentes).

Los resultados obtenidos, indican que los precios del derecho de emisión

(para las condiciones del escenario base), desde una perspectiva de

cumplimiento de reducción de emisión, están acotados entre un precio

mayor a 0 y 75 euros/Ton CO2 equivalente.

Adicionalmente han sido identificados comportamientos diferenciados entre

agentes. Entre sectores económicos, las industrias aparecen como

“potenciales vendedores” y el sector eléctrico como “potencial comprador”

de derechos de emisión, para condiciones favorables entre el precio de

mercado del derecho de emisión y los costos marginales de abatimiento que

enfrentan las industrias. Mientras, entre instalaciones pertenecientes a un

mismo sector económico, aquellos agentes altamente interconectados y con

un mix tecnológico y energético altamente eficiente y flexible, observan

costos marginales superiores que los que observaría individualmente, pues

deben soportar las inflexibilidades y limitaciones tecnológicas de los países

con los que se conectan.

Finalmente, aun cuando el mercado de derechos de emisión en cada

transacción racional establece una relación win-win (en mayor o menor

medida) entre los agentes involucrados, algunos sectores económicos (las

industrias) deben ser igualmente protegidas por sus países, pues una

eventual internalización de los costos de emisión en la producción, les

llevaría a perder total competitividad en su mercado. Así, hoy en día es el

sector eléctrico quien soporta e influye en mayor medida el comportamiento

del mercado de derechos, no solo por su capacidad de internalizar los costos

de emisión (desplazando las tecnología contaminante), ni por su situación

entre emisiones reales y derechos de emisión recibidos, sino más bien

porque gozan comparativamente de menores costos marginales de

abatimiento, lo cual lo sitúa como el sector con mejores alternativas en el

mercado para reducir emisiones.

PRICE EVOLUTION ESCENARIO OF EU-ETS MARKET

(Phase II)

Author: Evans Miranda, Francisco Javier.

Director: Gómez San Román, Tomas.

Collaborating partner: Iberdrola.

THESIS SUMMARY

Nowadays, the industrialized countries have been those who have taken the

lead on environmental issues, exploring the mechanisms and policies to

meet their energy needs in an efficient, sustainable and sovereign way. They

have already defined the main action lines to promote policies that

encourage among others: the introduction of renewable energies (solar,

wind, biomass, geothermal, tidal, hydro (low scale), etc.), transport based on

fuels (biofuels, electric), energy efficiency in the use of primary sources,

and CO2 emissions abatement.

Regarding to the latter point, the Kyoto Protocol in addition to the allocation

of emission reduction allowances in certain countries (called Annex I

countries), it has introduced flexibility mechanisms to facilitate such

compliance and the relationship with the rest of the countries without

obligations (known as Annex II countries).

One of these mechanisms, the "emission rights market”, it has been created

by regulation, implemented and constantly improved by the European

Union since 2005. In it, the countries have shifted part of their emission

allowances (by criteria) to energy-intensive industries through the allocation

of emission rights. The efficiency signal is introduced by assigning a total

number of allowances at the lowest total actual emissions.

This study analyzes the evolution in the short term of emission market

prices faced to changes in exogenous factors. To these ends, it has been

necessary to identify the market scope and the variables affecting it.

To this purpose, it has been used conceptualization tools for the

identification and causality of the key input variables, output variables and

exogenous factors. Additionally, it has been implemented the general

modeling, design and simulation of the main industries involved in the

market (electricity, steel and cement), to determine their individual curves

and aggregate curve of demand and supply (emissions rights in the market).

Fortunately, the current allowance period of emissions market (2008 -

2012), known as Phase II, it has particular features that simplifies the

modeling of the market (for instance, finite market sectors and finite

countries number). While their focus on the short-term let to exclude those

opportunity costs that are not feasible on the analysis scope (for instance,

big investments, new staff entrance).

The results indicate that the emission right price (for the base scenario) from

an emission reduction compliance perspective is bounded between upper 0

to 75 euros / ton CO2 equivalent.

Additionally different behaviors were identified among agents. Among

economic sectors, industries appear as potential “sellers” and the electricity

sector as a potential "buyer" of emission rights, for favorable conditions

between the market price of the emission rights and the marginal abatement

costs faced by industries. Meanwhile, between installations belonging to the

same economic sector, those operators highly interconnected with a

technological and energy mix highly efficient and flexible observe higher

marginal costs than those marginal costs observed individually, because

they must bear the inflexibilities and technological limitations from the

others countries interconnected.

Finally, although emission right market for each rational transaction

establishes a relationship win-win between the agents involved (more or less

extent), some economic sectors (industries) should be equally protected by

their countries because hypothetical emission costs internalization in their

production would lead them to lose their competitiveness in their market.

So, today is the electricity sector who bears and influences the behavior of

the market for rights, not only for their ability to internalize the emission

costs (shifting polluting technology) or their condition between their actual

emissions and emission rights allocated, but rather because they have

comparatively lower marginal abatement costs, which places it as the best

alternatives on the market to reduce emissions.

INDICE

Parte I Memoria ......................................................................................... 4

Capítulo 1 Introducción ............................................................................... 5

1 Motivación del proyecto ................................................................................... 5

2 Objetivos ............................................................................................................. 6

3 Metodología desarrollada ................................................................................ 6

4 Recursos empleados .......................................................................................... 7

Capítulo 2 Regulación .................................................................................. 8

1 Inicios ................................................................................................................... 8

2 Protocolo de Kioto [ONU_98] ............................................................................. 9

2.1 Aspectos del Protocolo de Kioto asociados a los mercados de emisiones .............. 9

3 Directiva Europea 2003/87/CE [UE__03] ........................................................ 12

4 Directiva Europea 2004/101/CE [UE__04] ...................................................... 15

5 Paquete normativo de cambio climático y energía renovable [UE__08] ...... 16

6 Leyes Nacionales ................................................................................................ 17

Capítulo 3 Mercado de derechos de emisión ............................................ 19

1 Introducción ...................................................................................................... 19

2 Periodos del mercado ...................................................................................... 22

3 Instrumentos de mercado ............................................................................... 23

Capítulo 4 Metodología ............................................................................. 26

Capítulo 5 Modelo ...................................................................................... 30

1 Introducción ...................................................................................................... 30

2 Principales características del mercado ....................................................... 30

2.1 - Condiciones del mercado .......................................................................................... 30

2.2 - Concepto del corto plazo ........................................................................................... 34

2.3 - Acceso a información ................................................................................................. 35

Memoria. Introducción 2

3 Conceptualización del modelo ...................................................................... 36

3.1 Relación subsistemas .................................................................................................... 37

3.2 . Factores diseño ............................................................................................................ 38

3.3 Factores de salida .......................................................................................................... 39

3.4 Factores contextuales ................................................................................................... 41

4 Modelo Mercado Eléctrico ............................................................................. 43

5 Modelo Mercado Cemento ............................................................................. 47

6 Modelo Mercado Acero-Hierro ..................................................................... 52

7 Otros supuestos generales del mercado de emisión ................................. 59

Capítulo 6 Formulación del Modelo ......................................................... 61

1 Introducción ...................................................................................................... 61

2 Teoría microeconómica asociada .................................................................. 61

2.1 Modelo microeconómico ............................................................................................. 62

3 Modelo eléctrico (Caso Base) ......................................................................... 64

4 Modelo Acero-Hierro (Caso Base) ................................................................ 68

5 Modelo cemento (Caso Base) ......................................................................... 73

Capítulo 7 Curvas MAC ............................................................................. 76

1 Introducción ...................................................................................................... 76

2 Curvas MAC mercado eléctrico (Caso Base) ............................................... 77

3 Curvas MAC mercado Cemento (Caso Base).............................................. 80

4 Curvas MAC mercado Acero-Hierro (Caso Base) ...................................... 81

Capítulo 8 Resultados (Caso base) ........................................................... 84

1 Introducción ...................................................................................................... 84

2 Mercado Electricidad (Caso Base) ................................................................. 84

3 Mercado Cemento (Caso Base) ...................................................................... 86

4 Mercado Acero-Hierro (Caso Base) .............................................................. 87

Capítulo 9 Escenarios y sensibilidades .................................................... 91

Capítulo 10 Conclusiones ........................................................................ 94


Bibliografía ..................................................................................................... 97

Parte II Apéndices .................................................................................... 100

Capítulo 1 Parámetros formulación ....................................................... 102

Capítulo 2 Diagrama del sistema ........................................................... 106

1 Introducción .................................................................................................... 106

2 Oferta derechos de emisión ......................................................................... 107

3 Emisiones CO2 ................................................................................................. 109

4 Cap (limite) emisión ...................................................................................... 111

Capítulo 3 Interrelaciones en el mercado de derechos de emisión ....... 113

Capítulo 4 Código GAMS modelo Eléctrico ........................................... 114

1 Introducción .................................................................................................... 114

2 Código Modelo ............................................................................................... 114

3 Código Datos de Entrada .............................................................................. 121

Capítulo 5 Código GAMS modelo Acero-hierro .................................... 164

1 Código Modelo ............................................................................................... 164


Capítulo 6 Código GAMS modelo Cemento ........................................... 178

1 Código GAMS ................................................................................................ 178


Capítulo 7 Sensibilidades ........................................................................ 188

1 Introducción .................................................................................................... 188

2 Electricidad ..................................................................................................... 188

3 Cemento ........................................................................................................... 189

4 Acero-Hierro ................................................................................................... 190


Parte I MEMORIA


Capítulo 1 INTRODUCCIÓN

1 Motivación del proyecto

El mercado de derechos de emisión de CO2 es un mercado emergente,

creado a partir de un marco regulatorio (no existía el producto “derecho

de emisión”), que ha sido introducido por el Protocolo de Kioto como uno

de los mecanismos de flexibilidad destinados a reducir las emisiones

totales.

El estado del arte, respecto a regulaciones asociadas a la reducción de

gases de efecto invernadero, es variado. [UNFC04], [ONU_98], [UE__03],

[UE__04], [UE__08] establecen un marco regulatorio general, y a partir de

ellas se desprende la evolución del mercado de emisión.

Se entiende la evolución del precio del derecho de emisión como una

interacción entre la curva de oferta de derechos de emisión y de demanda.

Por esto hoy día, muchos esfuerzos de investigación están enfocados (de

forma indirecta) a determinar la evolución de la curva de demanda de

derechos en el mediano y largo plazo. Estas investigaciones (EPPA,

MARKAL, TIMES; GEMINI, ZEW) son por lo general indirectas, ya que

buscan determinar costos marginales asociados a las reducciones de

emisiones efectivas para una región, a partir de todas las actividades

contaminantes (definidas o no en el Protocolo de Kioto o las Directivas

Europeas).

Sin embargo, la visión de corto plazo no ha sido explotada en este tipo de

modelos. Herramientas como regresiones, programación continua u otras,

son ampliamente utilizadas en este horizonte. Sin embargo, a pesar de ser

buenos estimadores de precios, carecen de una correcta interpretación de


aquellas variables que no pueden ser controladas, y que introducen

incertidumbre en el análisis de precio.

2 Objetivos

En el presente estudio se pretende obtener una aproximación acotada de la

evolución de precios de los derechos de emisión que se obtienen de

cambios en las variables exógenas, es decir, una percepción de la variación

en el precio de derechos de emisión ante una determinada variación del

entorno al mercado.

De lo anterior, un objetivo adicional es la identificación de las principales

variables que afectan al mercado, y en qué contexto deben ser evaluadas.

Para ello, es necesario desarrollar una conceptualización detallada de los

factores que afectan la evolución de los precios.

3 Metodología desarrollada

Se ha estructurado distintos pasos para la obtención de los precios del

derecho de emisión. Este se inicia con una modelación de las principales

industrias asociadas al mercado (electricidad, acero y cemento). Luego

este modelo se traduce en formulas para su simulación ante distintas

restricciones de emisión. Estás simulaciones permiten construir una curva

que relaciona costos marginales de reducción de emisiones (que en la

simulación corresponde al precio sombra de la restricción de emisión) y

reducciones efectivas de emisión. A esta curva, se le conoce como curva

MAC (marginal abatement cost).

A partir de las curvas MAC por industria y agregada, se construye la

curva de demanda del mercado. Mientras que la curva de oferta está

representada por el total de asignaciones de derechos que están en el

mercado. De la casación de la curva de oferta y demanda se obtiene el

precio del derecho de emisión. Así, variando los factores exógenos y


desarrollando los pasos anteriormente descritos, es posible obtener

distintos escenarios de precios, los cuales permiten el análisis.

4 Recursos empleados

El estudio ha estado principalmente concentrado en el desarrollo de

simulaciones de escenarios. Para ellas ha sido utilizado el software GAMS,

el cual permite la resolución de las ecuaciones formuladas para cada

mercado. En cuanto al manejo de datos fue utilizado el programa

ACCESS. Mientras que para el análisis, regresiones y gráficos fue utilizado

el software EXCEL.

Finalmente, la estructura del presente documento es por capítulos. En el

capítulo 2 se hace un repaso de las principales regulaciones asociadas a la

introducción y evolución de los mercados de derechos de emisión. En el

capítulo 3, se realiza una descripción general del mercado de derechos de

emisión. Posteriormente en el capítulo 4 se detalla la metodología

utilizada, mientras que los capítulos siguientes profundiza en cada etapa

de dicha metodología: La conceptualización y estructuración del modelo

(capítulo 5), la formulación del mismo (capítulo 6), la construcción de las

curvas de costos marginal de abatimiento (capítulo 7). Los resultados del

caso base se presentan en el capítulo 8, y las sensibilidades de los

escenarios es el capítulo 9. Finalmente las conclusiones del estudio se

presentan en el capítulo 10. Adicionalmente se incorporan apéndices para

sustentar las informaciones y resultados incorporados en el presente

estudio.

Memoria. Regulación 8

Capítulo 2 REGULACIÓN

1 Inicios

La valorización de las emisiones de gases de efecto invernadero nace del

entendimiento de que la emisión de CO2 involucra un costo de

oportunidad para la sociedad, pues genera, sobre cada uno de sus

habitantes, externalidades negativas en forma directa o indirecta.

Acuerdos mundiales establecieron la asignación de derecho de propiedad

sobre esta acción a aquellos países más contaminantes, es decir, cada

agente (país desde la perspectiva de P.K.) cuenta con derecho limitados

para emitir CO2.

El mercado de emisiones nace de la obtención de menores costos

conjuntos (sub aditividad de costos) que obtienen, en un ambiente

cooperativo, dos o más agentes con obligaciones de reducción de emisión

impuestas por la regulación. Desde esta perspectiva, podríamos decir que

el mercado de derechos de emisión es una figura netamente regulatoria,

que se ha ido constantemente perfeccionado a través de las etapas de

cumplimiento que el mismo mercado ha experimentado y que es amplia,

ya que va desde una perspectiva general, mundial y de países (como los

acuerdos de la Convención de las Partes), hasta una perspectiva particular,

nacional y de instalaciones (como los planes nacionales de asignación).

Además, este mercado está en constante evolución, debido a que se trata

de un problema en que sus potenciales mecanismos de solución son

múltiples y variados, como también los escenarios futuros que se pueden

presentar.

El verdadero despegue de las políticas respecto al cambio climático

comienza en 1992, con la firma de la Convención Marco de las Naciones

Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC) en Rio de Janeiro, conocido


también como la “Convención” [UNFC04]. Aquí se acuerda, entre otras

cosas, que sus países miembros, denominado partes, tengan reuniones

periódicas para la búsqueda de propuestas de solución al problema del

cambio climático. Esta reunión se conoce como “Conferencia de las

Partes”.

2 Protocolo de Kioto [ONU_98]

Aun cuando existieron ciertos acuerdos en la Convención de Berlín del

año 1995, fue en 1997 con la “Convención de las Partes de Kioto” y la

firma del Protocolo homónimo, en el que se establece los principales

lineamientos sobre un avance concreto y sustancial para obtener el

compromiso necesario para lograr un efecto real en la lucha contra el

cambio climático.

Sin embargo, desde un punto de vista legal, no es hasta 20051 con la

entrada de Rusia, cuando el Protocolo de Kioto (PK) es ratificado2,

transformándose en ley internacional de sus países miembros y obligando

a su cumplimiento por las partes integrantes.

2.1 Aspectos del Protocolo de Kioto asociados a los mercados de

emisiones

El mercado de emisiones, es uno de los tópicos inmersos en los alcances

incluidos en el P.K., los cuales podrían ser parte de otras investigaciones,

que involucra aspectos como: facultades de la “Conferencia de las Partes”;

derecho a voto de los miembros; apoyo a países en vías de desarrollo

(países del anexo II); directrices de aplicación y elaboración de políticas

nacionales; entrada en vigor del Protocolo, etc. Sin embargo, existen

1 Las condiciones necesarias y suficientes para la ratificación del Protocolo de Kioto son integrantes del mismo Protocolo. Este establece, que su este se entenderá ratificado cuando sea ratificado por un mínimo de 55 miembros y represente al 55% de las emisiones de los países más ricos 2 La ratificación de un protocolo internacional involucra un aspecto mas general que la simple obligación de las parte, pues una vez esta pasa a ser ley internacional, la cual tiene jurisdicción sobre todas las regulaciones nacionales de los países que lo ratifiquen.


ciertos tópicos más sensibles (directa o indirectamente) al desarrollo actual

de los mercados de emisiones. Estos aspectos son:

• Compromiso de reducción de emisiones: Los países desarrollados, a

partir de un año base (1990), deben hacer reducciones no inferiores al

5% a contar del período 2008-2012.. No todos los países que ratificaron

el PK cuentan con obligación de reducción, ya que muchos países

necesitan crecer para llegar a grados de desarrollo suficientes para

satisfacer las necesidades de su población, generando también mayores

emisiones de CO2 (desde una perspectiva actual). Aquellos países con

obligaciones de emisión se conocen como países del Anexo I, mientras

los países sin obligación se conocen como países del Anexo II.

• Compromiso de las partes individuales o conjuntas3: Este aspecto ha

permitido que los países integrantes del bloque conocido como EU-154

tengan obligaciones diferenciadas entre el PK (bloque EU-15 actúa

como grupo) y la EU. España, por ejemplo, tiene una obligación del 8%

de reducción de sus emisiones respecto del año base (1990) desde el

punto de vista del PK, pero una obligación de -15% de reducción (es

decir, una sobre emisión) respecto a la EU. Esta distribución

diferenciada de obligaciones, nace de las negociaciones establecidas

entre los miembros del bloque EU-15. De esta forma, aquellos países

con menor grado de desarrollo gozaban de mejores condiciones en

cuanto a la obligación de emisión.

• Excedentes pueden ser utilizados en futuros períodos: Esto entrega

flexibilidad e incertidumbre a los mercados, al existir riesgo respecto a

la estimación de la oferta de derechos de emisiones en cada periodo de

cumplimiento. La forma en que los actores interpreten esta

3 Aun cuando la responsabilidad sobre la obligación es individual. 4 Compuesto por los siguientes países europeos: Luxemburgo, Dinamarca, Alemania, Austria, UK, Bélgica, Italia, Holanda, Finlandia, Francia, Suecia, Irlanda, España, Grecia y Portugal


incertidumbre tiene una incidencia directa en el precio de los derechos

de emisiones.

• Introducción de mecanismos flexibles: Introduce vías de

diversificación para la obtención de derechos de emisión. Los

mecanismos flexibles corresponden a: Mercado de emisiones, Inversión

conjunta (JI), Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL).

Es este último aspecto, la introducción de mecanismos flexibles es un

aspecto clave para los países miembros en el desarrollo de acciones que

busquen reducciones efectivas de emisiones. Por este motivo, se incluye

una breve descripción de ellos (excepto del mercado de emisiones que es

objeto de este documento), y sus principales pros y contras.

a) Mecanismo de desarrollo limpio (MDL): Incentiva la obtención de

derechos de emisión particulares, denominados CERs (Certified

Emission Reductions), a través de proyectos desarrollados en países sin

obligaciones de emisión (anexo II PK) pero que si han ratificado el PK.

Su principal ventaja es que resulta atractivo para los inversionistas

(generalmente de un país con obligaciones) invertir en países en vías

de desarrollo, por sus menores costos (administrativos, tierra,

operación, etc.), y menores restricciones ambientales. Mientras que el

país en vías de desarrollo se enfrenta a la posibilidad de acceder a

nuevas tecnologías en materia medioambiental.

b) Inversión conjunta (JI): Incentiva la obtención de derechos particulares,

denominados ERUs (Emission Reduction Units), por medio de

proyectos desarrollados en países con obligaciones de emisión (anexo I

PK). Su principal ventaja es el mayor control y presión que pueden

realizar los inversionistas en el proyecto. La aparente estabilidad de los

países involucrados (receptor e inversor) da una mejor posición

financiera a los inversores.

Las desventajas de los MDL e JI son similares:


• El largo proceso que involucra la certificación de emisiones, desde

la inversión hasta la obtención de los derechos de emisión, cuyo

principal “cuello de botella” es la certificación de la “aditividad”

del proyecto, es decir, comprobar que el proyecto realmente genera

una disminución de emisiones respecto a la condición normal de

sistema5.

• Los riesgos asociados en la inversión6. Principalmente la

incertidumbre respecto a la obtención o no de derechos de emisión

del proyecto. Esto implica un castigo al precio de los CERs y/o

ERUs respecto a los derechos de emisión asignados por los países, y

establece mercados secundarios (swaps EUAs-CERs, CERs

secundarios) para reducir estos riesgos.

El P.K. no introduce restricciones al porcentaje de utilización de CERs y/o

ERUs para el cumplimiento de las obligaciones de reducción de

emisiones., pero si lo hacen las directivas de la UE, con el fin de evitar la

sobre-utilización de los MDL y JI en perjuicio de los mercados de emisión

de CO2. Adicionalmente, esta medida obliga a que los esfuerzos de

reducción de emisiones se concentren en Europa.

Desde un punto de vista mundial, se espera que este paquete normativo

sea considerado base respecto de la definición de los tema a tratar en la

próxima Convención de las Partes de Copenhague (diciembre 2009), ya

pensando en un marco regulatorio mundial post Kioto.

3 Directiva Europea 2003/87/CE [UE__03]

La Directiva 2003/87/CE de la EU, sigue los principales lineamientos del

protocolo, pero estableciendo una nueva “visión” a sus países integrantes,

amparados en la posibilidad de cumplir normativas en forma grupal, pero

5 Estado también conocido en el mercado como BAU “Business as usual”


con obligaciones individuales, tal como se indica en el P.K. Así, a través de

diversas negociaciones, la UE estableció obligaciones de reducción de

emisiones diferenciadas entre los países que conforman el grupo de los

EU-15 (por criterios como grado de desarrollo, potencial de desarrollo,

etc.), en vista de lograr un cumplimiento cooperativo grupal.

De esta forma, se establece para los países de EU-15 una obligación con

dos visiones, una mundial asociada a sus obligaciones según el PK y otra

regional (Unión Europea) asociada a la Directiva 2003/87/CE. Pero en la

práctica, esta se orienta a un solo objetivo, la del mercado Europeo, ya que

cumpliendo dicho objetivo europeo (como país individual) cumplirá su

obligación según Kioto (como grupo de países).

Los principales puntos de la Directiva 2003/87/CE en cuanto al mercado

de emisiones son:

a) Establece un mercado de emisión al interior de la UE (art.1):

Normativa esencial para el mercado de derechos de emisiones. Su

desarrollo está ligado al desarrollo del plan de asignación nacional

(NAP) de cada país.

b) Elaboración de un plan de asignación nacional (art. 9): Para el

otorgamiento por parte de cada país miembro de la UE, de la emisión

de derechos transables a las instalaciones con obligaciones nacional

(conocidos como EUAs). Las cantidades asignadas son definidas por

cada país, pero en general son menores a las metas de emisiones

nacionales, que incentiven las reducciones de emisiones de gases GHC.

c) Asignación gratuita de los derechos de emisión (art. 10): Con metas

mínimas en la reducción de derechos de emisión gratuitos a través del

tiempo. Estos derechos gratuitos, han establecido beneficios

6 Hay que ser aclarar que en general la obtención de derechos de emisiones en este tipo de proyectos responde a un beneficio adicional del proyecto, pues la rentabilidad del proyecto en si es el verdadero motor para la inversión en el.


adicionales a aquellas instalaciones excedentarias7. Sin embargo, se

espera que en los próximos procesos de asignación, exista una

licitación de derechos, siempre protegiendo a algunos sectores

desprotegidos (por medio de asignaciones gratuitas) cada vez mayor

del porcentaje total de asignaciones

d) Validez derechos de emisión (art. 13): Los EUAs son solamente válidos

en el periodo de obligación que han sido expendidos. Esta norma fue

esencial para la caída del precio de derechos de emisión en el período

2005-2007 a valores tendientes a cero. Sin embargo, esta norma ha sido

flexibilizada en la directiva del 2008, en la que se permite el "banking"

de EUAs desde el período 2008-2012. Esta normativa no se refiere al

tratamiento de los CERs y ERUs, los cuales siempre han podido ser

manejados por “banking”, de ser necesario.

Lo establecido en las Directivas EU (directamente) y PK (indirectamente)

permite fijar un límite (CAP) de emisiones que tienen obligación de

cumplir. Esto, desde el punto de vista del mercado de emisiones CO2, es

relevante porque la relación que exista tanto entre CAP/emisiones reales,

como entre CAP/derechos disponibles en el mercado, establece un efecto

directo sobre el precio del derecho de emisión.

Desde esta perspectiva, aquellos países que no han desarrollado medidas

efectivas para reducir sus emisiones respecto al año base (Ej. España o

Italia) ejercen una mayor demanda sobre los derechos de emisión (y otros

mecanismos de flexibilidad) afectando el precio del derecho. Mientras que

aquellos países excedentarios, es decir cuya emisión base es mayor a las

actuales emisiones (como los países del este, que en los últimos años han

incorporado nuevas tecnologías que han permitido un mejor uso de las

7 Al respecto, hay que considerar que en un comienzo la asignaciones de derechos de emisión no estaban totalmente calibradas, dada la falta de historia del sistema


fuentes energéticas), tienen un poder negociador (oferta) necesaria para

satisfacer a aquellos países deficitarios.

4 Directiva Europea 2004/101/CE [UE__04]

Introduce modificaciones a la Directiva UE 2003, principalmente en lo

relacionado a regulación sobre proyectos MDL y JI, y los derechos

obtenidos de este, CERs y ERUs respectivamente. En particular:

a) Regula el porcentaje de utilización CERs y/o ERUs: Determina que

proporción pueden ser utilizados para el cumplimiento de las

obligaciones de reducción de emisiones que tienen los países del anexo

I, entregándoles libertad para la definición de estos porcentajes,

definidos en los respectivos planes nacionales.

b) Evita la doble contabilización de derechos obtenidos de proyectos

MDL y/o JI: Surgen de la obtención del derecho CERs y/ ERUs (papel

físico), generalmente para el inversionista, y la menor emisión del CO2

en el país que ejecuta el proyecto.

Toda la modificación propuesta incide directamente en el mercado de

emisión de derechos, y regula las condiciones de los potenciales de

desarrollo de proyectos MDL y JI. A la vez, deja en el tapete de la

discusión, hasta qué punto la introducción de CERs y ERUs puede afectar

el mercado de EUAs. A simple vista, existe una gran influencia, ya que

ambos derechos son potenciales sustitutos, al tener una misma valoración

en la EU. Aun no existe claridad respecto al efecto que tendrá sobre los

mercados emergentes fuera UE.


5 Paquete normativo de cambio climático y energía renovable

[UE__08]

Conocido también como el 20/208, debido a que entre sus metas

regionales establece que hacia el año 2020, un 20% de la matriz energética

primaria debe provenir de energías renovables, y que los países deben

hacer una reducción del 20% de las emisiones. La aprobación del paquete

normativo introduce cambios a la regulación actual del sistema, y lo

enmienda en línea con el aprendizaje que ha obtenido del desarrollo del

mercado desde 2005. Los principales cambios que afectan el mercado de

emisiones son:

a) Cambio en las competencias legales: En particular post 2012, se

establece el término de los planes nacionales de asignación (PNA) para

pasar a un esquema centralizado por parte de la UE. Así, las

asignaciones se establecerán de la mano de las directivas de la UE, y

alineadas a los objetivos de la comisión. Desde punto de vista del

mercado de emisiones, existirá una mayor certidumbre en plazos y

número de derechos que tomaran parte del mercado.

b) Subastas asignaciones: A partir del año 2013, las subastas serán el

método principalmente utilizado para las asignaciones de derechos de

emisión. Se espera que su influencia tienda a aumentar con el correr de

los años. Desde el punto de vista del mercado, no existe una claridad

de cómo el mercado reaccionará frente al régimen de subasta. Hay que

tomar en consideración que el precio de los derechos (en el mercado) al

momento de las subastas, tendrán un efecto decidor en el precio.

c) Limites utilización CERs y ERUs: Se incrementa ligeramente el

porcentaje de utilización de CERs y ERUS para el cumplimiento de

obligaciones entre 2008/2020. El porcentaje será definido por los

operadores según uno de los siguientes criterios: a) Utilizar el


porcentaje medio utilizado entre los años 2008-2012, b) utilizar un

porcentaje asignado por la UE, no menor al 11%. Sin embargo, el grado

de utilización no debe superar el 50% de las obligaciones.

d) Cap desafiantes sobre las emisiones: Se establece un techo de emisiones

del 21%, sobre las emisiones del año 2005, en la región para los sectores

incluidos en las directivas UE. Desde el punto de vista de mercado,

esto tiene una influencia directa sobre la demanda de derechos,

respecto al gap que exista entre emisiones/derechos y emisiones/cap.

e) Reducción de número derechos asignados: Se establece una reducción

en torno del 1.74% medio anual de derechos asignados para el período

2008-2020 (aun cuando el año de inicio es el 2010). Aún cuando esta

cantidad podría ser ajustada, considerando nuevos sectores entrantes,

principalmente la aviación, la industria química y la industria de

aluminio, y la salida de instalaciones menores (menor a 25 Ton CO2

anuales). Así, el mercado espera un menor número de derechos, lo que

significaría, en teoría, un mayor precio potencial de estos futuros.

f) "Banking" y "Borrowing": Establece la posibilidad de ahorro de de

EUAs, CERs y ERUS (banking) desde la fase 2 (2008-2012) a la fase 3.

No así, la utilización de asignaciones de derechos de emisión del año

siguiente (“borrowing”) entre periodos de cumplimiento. De esta

forma, se introduce mayor incertidumbre al mercado, pues el número

de derechos dependerá de las estrategias soberanas que determine

países excedentarios de derechos.

6 Leyes Nacionales

De lo establecido en el PK, y particularmente en las directivas EU, existe la

obligación de promulgar leyes nacionales que regulen los aspectos

asociados al mercado de emisión de derecho. Por ejemplo, en España la

8 Inicialmente era conocido como 20/20/20 pero ha sido quitada el objetivo de 20% de eficiencia energética.


Ley 1/2005 es la que “regula el régimen del comercio de derechos de

emisión de gases de efecto invernadero”.

Al contrario de las regulaciones y directivas indicadas anteriormente, las

regulaciones nacionales no van enfocadas a un país (o parte), sino a

instalaciones pertenecientes a un país. Es decir, es específica en cuanto a la

transferencia de obligaciones. En lo que respecta al mercado de emisiones,

los principales puntos que abordan este tipo de regulaciones son:

a) Plan de asignación: Basado en esquemas objetivos y transparentes,

corresponde a la asignación de derechos de emisión a aquellas

instalaciones que tienen obligaciones de reducción de emisiones

internas. En general, estas instalaciones corresponden principalmente a

centrales eléctricas basadas en combustibles fósiles (petróleo, carbón y

gas) e industrias de gran consumo energético (papeleras, cerámica,

etc.), y se considera la reserva de un porcentaje de derechos de

emisiones para nuevos entrantes. Estos derechos asignados

corresponden a EUAs (European Union Allowances), los cuales

pueden ser transados en los mercados de derechos de emisión

europeos.

Los planes de asignación se definen antes del inicio del período de

obligación (fase), con la asignación para cada año del periodo de

obligación para cada instalación. Algunos países considera un

porcentaje (usualmente menor al 10%) para nuevos entrantes en el

período.

b) Tipificación de las infracciones: Entregan una señal al mercado del

costo de oportunidad a los agentes por no cumplimiento. Sin embargo,

dicho costo de oportunidad tiene una particularidad, ya que adicional

a la multa, la obligación se deriva al siguiente periodo. Es decir, la

multa no reemplaza a la obligación. En la práctica, se entiende que

aquel agente que no cumple con sus obligaciones tendrá un doble

castigo: multa y cumplimiento de la obligación.

Memoria. Mercado de derechos de emisión

Capítulo 3 MERCADO DE DERECHOS DE

EMISIÓN

1 Introducción

El mercado de derechos de emisiones de CO2 nace del interés de la UE por

introducir mecanismos9 flexibles de reducción de emisiones que facilitaran

la reducción real de emisiones. Así, los países de la EU-27 (según las

directivas de la UE) asignan parte de sus derechos de emisión (y

obligaciones) a instalaciones pertenecientes a las actividades económicas

más contaminantes, es decir, se traslada las obligaciones de países10 a

instalaciones. Estas asignaciones de emisión son transadas entre

instalaciones (no países) en un mercado común, el mercado de derechos

de emisiones.

Las emisiones de CO2 generan externalidades sobre un bien público, el

medioambiente. Uno de los mecanismos utilizados para corregir esta

externalidad, es la introducción de obligaciones con respecto a la

reducción de emisiones en aquellas industrias consideradas como más

contaminantes, como es el caso de las empresas eléctricas. Estas

obligaciones, plasmadas en las legislaciones, han introducido

imperfecciones en el mercado, las cuales han sido corregidas desde la

visión microeconómica mediante la instauración de impuestos, a aquellos

agentes que generan un mayor grado de contaminación, como es el caso

del carbón, gas y petróleo.(los cuales incorporan como un costo variable

de su operación), generando un incentivo por la generación limpia.

9 Otras vías podrían ser: Reducir sus emisiones (por ejemplo disminuyendo su producción o adquiriendo nuevas tecnologías)


Los países no participan del mercado de derechos de emisiones EUAs,

solo las instalaciones, cuyas obligaciones permiten (en parte) a los países a

cumplir sus obligaciones. En general:

• En Europa existe una distinción entre las obligaciones del país

(asociado al Protocolo de Kioto) y las obligaciones a las instalaciones

(asociados a la Directiva EU/2003).

• Los derechos de emisiones de países asignadas por el PK, denominada

AAUs (Assigned Amount Unit), sólo pueden ser transados entre

países, por medio de una negociación en que se fija un precio y una

cantidad de derechos transferidos.

• Las obligaciones de emisión de las instalaciones asociadas a la

Directica EU/2003 puede ser cubiertas por: EUAs (European Union

Allowances), que son asignadas por los países internamente entre las

instalaciones con obligaciones ( generación eléctrica dependiente de

combustibles fósiles, la industria de alto consumo energético11); CERs

(Certified Emission Reductions), obtenidas de proyectos cualificados

como mecanismos de desarrollo limpio (MDL); ERUs (Emission

Reduction Units), obtenidas de proyectos cualificados como inversión

conjunta (JI); y RMUs (Removal Units), obtenidas de proyectos

cualificados en sumideros de carbonos (bosques, etc.)

• Para efectos de cuantificación, los AAUs, EUAs, CERs, ERUs y RMUs

tienen un mismo valor, equivalente a 1 tonelada de CO2 equivalente12.

10 La transacción entre países no es realizada a través del mercado de emisiones. Esta es más bien una negociación bilateral. 11 A futuro se prevé incorporar otras industrias de gran influencia en la emisión de GHC, principalmente asociado al transporte (aéreo y terrestre) 12 Se habla de CO2 equivalente, pues en general existen otros GHC asociados (CH4, N20, HFC, PFC, SF6) a la producción de los agentes contaminantes, que aun cuando tienen una menor escala generan un mayor daño en los GHC. Dado que la influencia porcentual de las emisiones de CO2 es mayor, es que su efectos sobre GHC ha sido considerada como unidad de medida, debiendo la influencia de los otros gases ser cuantificados según este parámetro.


• El total de asignaciones de EUAs en los países es menor al total de

emisiones base, entregando una señal de eficiencia en el mercado

interno para la reducción de emisiones.

En definitiva, las obligaciones deben ser entendidas desde dos puntos de

vista.

Un país tiene una cantidad asignada de emisiones (AAUs) según el PK,

determinada por una meta de reducción respecto de un año base. En

teoría, al final del período de obligación (fase), las emisiones de un país

deben ser iguales a esta asignación de emisiones permitidas. Si esto no es

así, dicho país es deficitario, y cuentas en el mercado con algunas opciones

para debe cubrir sus obligaciones: negociación y compra de AAUs de

países excedentarios, obtención de CERs o ERUs directa (como

inversionista de proyectos) o indirectamente (por medio de entes

financieros, en el mercado secundario), implementación de reducción real

de emisiones (Figura 1).

Las AAUs no se transan en mercados de derechos de emisiones, sino sólo

vía negociación bilateral de los países. Y que los países no participan en el

mercado de derechos de emisión EUAs.

Figura 1 Cumplimiento de obligaciones - perspectiva país (izquierda).

Figura 2 Cumplimiento de obligaciones - perspectiva instalaciones (derecha)


A partir de las obligaciones de los países (EU), cada estado asigna gratis

(en fase III los derecho serán licitados) a aquellas instalaciones con

obligaciones (nacionales) un número de derechos de asignación (EUAs)

generalmente menor al total de sus emisiones. Los mecanismos que tienen

las instalaciones para el cumplimiento de sus obligaciones son: compra de

EUAs en el mercado de emisiones, en el cual interactúan todas las

instalaciones de Europa; obtención de CERs o ERUs directa (como

inversionista de proyectos) o indirectamente (por medio de entes

financieros, en el mercado secundario) (Figura 2).

El sistema que actualmente utiliza el mercado de derechos de emisiones es

conocido como “Cap & trade” sobre derechos. No hablamos aquí de un

sistema sobre precios. Tal como indica su nombre, el sistema define un

Cap (limite) para las emisiones totales, y se establece un intercambios de

los derechos de emisiones, los cuales actúan como permisos transferibles.

2 Periodos del mercado

Según lo definido en el PK se definen dos periodos de cumplimiento de

las obligaciones de reducción efectiva de emisiones. El primer periodo,

2005-2007, denominado fase I, considerado como periodo de prueba, el

sistema debió enfrentar costos de aprendizaje asociado a la evolución de

los precios y los montos eficientes de asignación de emisiones, que

permitió identificar las imperfecciones del mercado.

El segundo periodo (actual), 2008-2012, denominado fase II, en el que se

establece metas desafiantes y mecanismos de control estrictos, con una

mayor flexibilidad para el manejo de los derechos (por medio de la

introducción de mecanismos de acción, tales como el "borrowing" y el

"banking")13.

13 Un aspecto importante de tener en consideración, es que la entrega de derechos verificables debe ser por medio de documentos que respalden los derechos. Esto limita el "borrowing" de derechos EUAs a los 4 primeros meses de los años contenidos en una fase de obligaciones, pues en dichos


Y hasta la fecha, ya se habla de un tercer periodo, 2013-2020, denominado

fase III, del que se espera un mercado maduro, de metas desafiantes

(emisiones), con condiciones estrictas e introducción de mecanismos de

mejora basado en el aprendizaje de los periodos anteriores.

3 Instrumentos de mercado

Las incertidumbres del precio del derecho de emisión son múltiples.

Según el esquema administrativo actual del mercado de derechos de

emisión, existen claras señales del mercado cuando se hacen públicas las

informaciones de derechos verificados, y emisiones realizadas de todas las

instalaciones con obligaciones.

Las incertidumbres del mercado, y sus principales variables se presentan

en la Figura 3.

Figura 3: Esquema de maniobras en periodo de obligación

En un período de cumplimiento no existe certeza en cuanto a la oferta de

derechos de emisión, ya que existen herramientas que pueden utilizar las

instalaciones de acuerdo a sus perfiles de cumplimiento y estrategia.

meses se debe cumplir con las obligaciones del año anterior, y a la vez se cuenta con los derechos físicos del año presente que pueden ser utilizados para cumplir las obligaciones del año anterior.


• “Borrowing”: permite la utilización de derechos asignados en los

planes de asignación entre años pertenecientes a un período de

obligación. En la práctica, el "borrowing" solo puede ser utilizado para

las asignaciones del año siguiente, debido a que existe un periodo de

dos meses, entre fines de febrero y fines de abril (ej. 2009) (ver Figura

3), en el que es posible el manejo físico de derechos del año anterior (ej.

2008), y la expedición de los derechos del año en curso (ej. 2009), los

cuales pueden ser utilizados para cumplir con la obligación del año

anterior (ej. 2008), que debe ser presentado a fines de abril (ej. 2009).

No está permitido el “borrowing” entre un periodo de obligación y

otro.

• “Banking”: permite la reserva de derechos de emisión de un año a otro,

y también entre períodos de obligación. Esto es válido tanto para CERs,

ERUs, y EUAs. En la práctica, un actor excedentario ejerce “banking”

sobre sus derechos entre los años de un periodo de obligación

postergando su decisión estratégica hasta el último año del periodo. Y

ejerce “banking” entre periodos de obligación, cuando el precio de

venta de sus excedentes es menor al precio esperado en los futuros

periodos de emisión.

De lo expuesto en la Figura 3, se destaca que dada la transparencia en los

procesos de verificación de emisiones y derechos, al publicar toda

información una vez al año (fines de Abril) se generan correcciones en los

precios de derechos de emisión, ya que el mercado cuenta con la

información suficiente para identificar agentes excedentarios, deficitarios,

tendencia por agente (ej.: bajas emisiones de un agente por menor

producción debido a crisis económica, etc.), portfolio de cumplimiento por

agente (CERs y ERUS utilizados), etc.

A esto se suma la existencia de múltiples actores que afectan directamente

el precio del mercado (ver Figura 4). Estos son países con obligaciones del

PK y los “potenciales” países integrantes post Kioto; sectores productivos,


en el que se incluyen instalaciones sujetas a obligaciones, o con potenciales

obligaciones; instituciones, encargadas de definir y desarrollar las

regulaciones internacionales, nacionales y administrativas asociadas al

combate del cambio climático; sector financiero, conformado por

entidades encargados de realizar transacciones entre actores excedentarios

y deficitarios, como también actores que permiten reunir capitales de

riesgos para la realización de proyectos MDL y JI a bajo riesgo; otros,

agentes con poca influencia en las transacciones de derechos, pero alta

influencia en la desarrollo del mercado; y las inversiones, representado

por aquellos actores relevantes en el desarrollo de inversiones eficientes

del punto de vista ambiental, como introducir cambios tecnológicos en el

sector.

Figura 4: Actores asociados al mercado de derechos de emisión

El diagrama que representa la interrelación de dichos actores se incluye en

“Interrelaciones en el mercado de derechos de emisión” (Apéndice 3) del

presente documento.

Memoria. Metodología 26

Capítulo 4 METODOLOGÍA

La obtención de precios asociados al mercado de derechos de emisión y su

análisis involucra abundante información, que requiere que cada etapa del

proceso cumpla objetivos concretos y a la vez brinden las entradas

necesarias para la etapa siguiente. Para estos fines, se ha establecido una

metodología de trabajo por etapas, que se incluye en la Figura 5, enfocado

principalmente a la modelación del problema, construcción de la curva de

oferta y demanda del mercado, obtención de precios del mercado de

derechos de emisión y análisis de sensibilidad de los precios observados.

Figura 5: Metodología desarrollada en el estudio

a) Modelo General: En el presente modulo la conceptualización del

problema y la identificación de los principales (no todos) parámetros y

variables que afectan al precio del mercado de derechos de emisión son

utilizados para representar en forma simplificada el comportamiento

de los mercados asociados a las instalaciones con obligaciones de


emisión (el presente estudio se enfoca solo en los mercados de

electricidad, cemento y acero-hierro), que permitan analizar el

comportamiento del mismo por medio de la simulación de escenarios.

A esta representación la llamamos modelación del problema.

Un aspecto relevante en el proceso de conceptualización, es la

identificación de las variables exógenas que afectan a nuestra hipótesis.

Es decir, reconocer aquellas variables que no pueden ser controladas

por los agentes asociados al problema de estudio. Para estas variables

se construyen distintos escenarios de análisis para cuantificar su efecto.

b) Modelo GAMS: El modulo incluye la representación en fórmulas

(formulación) y en códigos de programación (se utilizó el programa

GAMS) del modelo general. Todos los modelos han podido ser

representadas por un modelo lineal (excepto el caso del mercado

oligopólico que es cuadrático).

La formulación es una representación más general que la

programación, en el que se simboliza la idea detrás de las restricciones.

Los códigos por su parte, dependen de las características del programa

utilizado, e incluye un mayor detalle del modelo, por ejemplo, para

configurar las sensibilidades, las cuales afectan a variables específicas

del modelo.

c) Curvas MAC: Las curvas “marginal abatement cost” o costos

marginales de reducción (en este caso de emisiones), corresponden a

los costos marginales que un agente, mercado, etc. enfrenta respecto a

una reducción de una unidad adicional de emisión.

El costo marginal de reducción de emisión está representado por el

precio sombra que emerge de la solución de la restricción de emisiones.

Así, para cada límite de emisión surge un precio sombra (generalmente

mayor o igual al precio sombra de una restricción de emisión menos

estricta).


Finalmente, las curvas MAC son construidas, con los datos obtenidos a

partir de simulaciones con distintos límites de emisión.

d) Precio derecho de emisión: El precio del derecho de emisión se obtiene

de la intersección de las curvas de oferta y demanda que enfrenta el

mercado.

Las curvas MAC son una forma de representar las curvas de demanda.

Mientras, las curvas MAC están asociadas a las reducciones de emisión

(a mayor reducciones de emisión se enfrentan a mayores costos

marginales), la curva de demanda está asociada al total de emisión

(para lograr menores emisiones se está dispuesto a pagar mas).

Así, a través de las curvas MAC se pueden construir las curvas de

demanda de los mercados individuales (electricidad, cemento y acero)

y generales (representación del EU-ETS), estas últimas, como la suma

de las reducciones de emisiones individuales para un costo marginal

determinado.

Por otra parte, la curva de oferta está definida por el número de

derechos de emisión asignados, entre las instalaciones con obligación,

por los países que forma parte del mercado. Hoy en día, este número

de derechos envuelve incertidumbre, por la potencial utilización de

ciertas herramientas regulatorias, como “banking” y “borrowing”.

e) Análisis sensibilidad: Una vez obtenidos los valores relacionados a la

representación simplificada del problema, conocido como “caso base”,

están dadas las condiciones para realizar un análisis comparativo

respecto a cuál es el comportamiento del precio del derecho de emisión

ante distintas características de las variables exógenas. Esta ejercicio

define al modulo “análisis de sensibilidad”.

No solo la variación del precio es relevante en este análisis. También se

observan los cambios en parámetros y variables asociadas,

permitiendo una mayor y mejor interpretación del comportamiento del

mercado más allá del precio.


Finalmente, una visión global de la metodología evidencia la estructura de

un proceso iterativo, en el cual existe una relación causa-efecto entre

etapas. Esto ha simplificado el análisis de los resultados y la identificación

de errores en el modelo (en etapas preliminares). Además, la generalidad

de la metodología, permite su implementación en cualquier otro mercado

asociado al mercado de emisiones.

El presente documento ha sido estructurado en capítulos que describen

cada una de las etapas de la metodología descrita, procurando respetar su

orden.

Memoria. Modelo 30

Capítulo 5 MODELO

1 Introducción

El comportamiento de los agentes asociados al mercado de emisiones

establecen movilidad de los precio de los derechos de emisión. Desde esta

perspectiva, cada agente cuenta con un grado de control sobre el mercado

(en mayor o menor medida), ¿cuánto producir?, ¿cuánto derechos

comprar en el mercado?, ¿vender?, ¿cuándo comprar o vender? Sin

embargo este control no es total, existe incertidumbre. Desde esta

perspectiva, la cuantificación de esta incertidumbre, y el efecto sobre el

precio del mercado adquiere relevancia.

El objetivo principal del presente estudio es alcanzar una “aproximación

acotada de la evolución del precio respecto a cambios en las variables

exógenas del mercado de derechos de emisión”. En términos simples, se

espera adquirir una noción de cómo se movería el precio de los derechos

de emisión ante el cambios de variables que no pueden ser controladas. El

alcance del modelo es período de obligaciones de emisión que va desde el

año 2008-2012, conocido como “fase II”.

2 Principales características del mercado

Debido a la existencia de múltiples variables asociadas al precio del

derecho, es necesario concentrar los esfuerzos en aquellos factores que

determinan en mayor medida el precio del derecho. Para ello se han

realizado ciertas simplificaciones al modelo (principalmente respecto al

alcance) a partir de las características propias del mercado.

2.1 - Condiciones del mercado

Memoria. Modelo 31

Como ha sido indicado en el capítulo I, las regulaciones tanto mundiales

como locales han definido las reglas del mercado de derechos de emisión.

Lo rescatable, es que la aplicación de estas normativas simplifica la

elaboración del modelo.

• Número de países limitados: En el período de obligación actual (fase II)

participan en el mercado 27 países. Los cuales son conocidos como los

EU-27. Estos países son: Austria, Bélgica, Bulgaria, Chipre, República

Checa, Alemania, Dinamarca, España, Estonia, Finlandia, Francia,

Reino Unido, Grecia, Hungría, Irlanda, Italia, Lituania, Letonia,

Luxemburgo, Malta, Holanda, Polonia Portugal, Rumania, Eslovaquia,

Eslovenia y Suecia. De este grupo de países Rumania y Bulgaria son

países que se han incorporado al mercado de emisiones en esta fase (no

participaron de la fase I).

• Dióxido de carbono (CO2) es el único gas de efecto invernadero

involucrado en el mercado. Aún cuando muchos de los países evalúan

las emisiones de otros gases en sus criterios de asignación de derechos.

Así, la unidad de contabilización de emisiones es de “toneladas CO2

equivalentes”.

• Número de instalaciones acotadas: No sólo es acotado el número de

instalaciones sino también sus características. El la directiva UE

2003/87 (Anexo I punto 2, indicada en la tabla 1), se define los tipos de

instalaciones [UE__03]:

Memoria. Modelo 32

“ Actividades energéticas

Instalaciones de combustión con una potencia térmica nominal superior a 20 MW (excepto las instalaciones de residuos peligrosos o municipales) Dióxido de carbono

Refinerías de hidrocarburos Dióxido de carbono Coquerías Dióxido de carbono Producción y transformación de metales férreos

Instalaciones de calcinación o sinterización de minerales metálicos incluido el mineral sulfurado Dióxido de carbono

Instalaciones para la producción de arrabio o de acero (fusión primaria o secundaria), incluidas las correspondientes instalaciones de colada continua de una capacidad de más de 2,5 toneladas por hora

Dióxido de carbono

Industrias minerales

Instalaciones de fabricación de cemento sin pulverizar ("clinker") en hornos rotatorios con una capacidad de producción superior a 500 toneladas diarias, o de cal en hornos rotatorios con una capacidad de producción superior a 50 toneladas por día, o en hornos de otro tipo con una capacidad de producción superior a 50 toneladas por día

Dióxido de carbono

Instalaciones de fabricación de vidrio incluida la fibra de vidrio, con una capacidad de fusión superior a 20 toneladas por día Dióxido de carbono

Instalaciones para la fabricación de productos cerámicos mediante horneado, en particular de tejas, ladrillos, ladrillos refractarios, azulejos, gres cerámico o porcelanas, con una capacidad de producción superior a 75 toneladas por día, y/o una capacidad de horneado de más de 4 m3 y de más de 300 kg/m3 de densidad de carga por horno

Dióxido de carbono

Otras actividades

Instalaciones industriales destinadas a la fabricación de:

a) pasta de papel a partir de madera o de otras materias fibrosas; Dióxido de carbono b) papel y cartón con una capacidad de producción de más de 20 toneladas diarias”

Tabla 1: Desglose de las instalaciones incluidas en las asignaciones de derechos de emisión

Sin embargo, en la actualidad las asignaciones por tipo de instalaciones en

los países y en el mercado en general son dispares, concentrándose el

mayor número en las actividades energéticas.

En la Figura 6, se indica la evolución de la asignación de derechos de

emisión por tipo de instalación en los últimos años. Se destaca las

asignaciones asociados a combustión, cemento, acero y refinación de

petróleo, las cuales concentran prácticamente el 95% de las asignaciones

de derechos (oferta de derechos).

Considerando la concentración de las asignaciones en ciertas industrias, es

que en el presente estudio, el enfoque y análisis está orientado a las

industrias de Electricidad, Acero y Cemento (se descarta el análisis del

mercado de refinerías por el acceso a información), las cuales concentran

cerca del 85% del total de asignaciones (el total de asignaciones del año

Memoria. Modelo 33

2008 fue 1856.9 millones de [toneladas CO2 equivalente] traducidas en

derechos de emisión [POINT09]). El 15% restante “de mercado” posee un

excedente de asignaciones sobre sus emisiones reales de 2.7%. Es decir, el

excedente que representan (mayor oferta) prácticamente no afectaría el

precio.

Mientras, la Figura 7 presenta la relación entre emisiones reales (año 2008)

y la asignación de derechos en dicho periodo. De la figura se desprende

que el mercado de electricidad es deficitario, es decir, o recibe menos

asignaciones que las emisiones que emite (lo que sucede en la práctica), o

emite mayores emisiones que las que teóricamente debiese emitir, y cuyos

derechos de emisión le han sido asignado. Por el contrario, el resto de las

industrias cuentan con un superávit de asignaciones (respecto a sus

emisiones). Si se considera, que en la fase II de cumplimento, los derechos

que son asignados son gratis, podría considerarse el superávit como un

subsidio a estas industrias.

En la práctica, esta sobre asignación es un medio de proteccionismo de los

gobiernos a estas industrias, ya que actualmente sólo la industria eléctrica

tiene la capacidad de internalizar el costo de la emisión en su mercado,

haciendo menos competitivas a las centrales más contaminantes. Desde

esta perspectiva, es la industria eléctrica quien debe hacer el mayor

esfuerzo para lograr reducciones de emisiones efectivas a través de las

obligaciones adquiridas en los mercados de emisiones. En cambio para las

industrias intensivas en energía una internalización del costo de emisión,

significa una pérdida de competitividad total respecto a la competencia

externa. Así, aquellos países que rodean físicamente al bloque EU-27,

como países de Europa del Este (Ej. Rusia, Ucrania), países de África Norte

(Ej.: Marruecos, Egipto), y principalmente aquellos países en Europa pero

no integrantes del bloque (Ej.: Suiza, Noruega) cuentan con “ventajas

competitivas” respecto a los países con obligaciones.

Memoria. Modelo 34

Figura 6: Asignaciones periodo 2006 -2008 por instalación (izquierda)

Figura 7: Relación asignación y emisiones reales año 2008 (derecha)

Esta coyuntura asociada a la protección de las industrias nacionales

debiese ser considerada como un tema de discusión de cara al próximo

periodo de obligaciones (fase III), en el que las asignaciones de derechos

de emisión dejarían de ser gratuitas (se ha anunciado que éstas serían

licitadas). Una de las propuestas, es que las importaciones de productos

asociados a mercados con obligaciones de emisión hacia países de la EU-

27 sean gravados con los costos de emisión asociados a su producción. Sin

embargo, esta potenciales restricciones a las importaciones atentaría

contra la libre competencia, que está sustentado en un acuerdo

internacional, ”General Agreement on Tariffs and Trade” (GATT). Lo

positivo, es que la misma GATT permite que estos cambios puedan ser

amparados bajo ciertas normativas que permiten interpretaciones respecto

a temas medioambientales (como el que se presenta).

2.2 - Concepto del corto plazo

El enfoque del estudio es en el corto plazo, pero esta definición no afecta

solo el análisis de los números en el período 2008-2012 (fase II), sino

principalmente a que aspectos pueden (o no) ser parte de la modelación

del problema. En particular, los costos de oportunidad asociados a la

reducción de emisiones en el corto plazo son distintos respecto a los que

pudiesen ser considerados en el largo plazo. Por ejemplo, las nuevas

inversiones asociadas a cambios en el mix tecnológico no pueden ser

Memoria. Modelo 35

realizadas en el corto plazo, pero si la actualización de tecnologías, es decir

el “upgrade” de una tecnología a otra más eficiente (en costos, en

emisiones o en ambas). Esto ha sido incorporado en el análisis de las

industrias intensivas en energía.

Desde esta perspectiva, los costos de reducción de emisiones en el corto

plazo han sido enfocados en acciones como: eficiencia energética,

recambio de materias primas, costo de demanda no suministrada,

aumento de importaciones y “upgrade” tecnologías existentes.

2.3 - Acceso a información

Otros supuesto considerado en el estudio está basado en el acceso de

información pública con que se cuenta. De las industrias analizadas es el

mercado eléctrico que cuenta con mayor investigación y fuentes de

información estadística y de mercado. Quizás el único problema, es que el

acceso a estadística más detallada como “información por país” solo

puede ser accesada por fuentes de información privada (con un costo

asociado)14. Así, aun cuando el modelo incorpora a todos los países

pertenecientes al EU-27, el año base de análisis (en cuanto a datos) se ha

situado en 2006, que es el año más actual del cual se puede obtener

información pública y gratuita de la web.

En el caso de datos de la industria, el panorama es distinto ya que las

fuentes de información son menores. Esto puede tener sentido desde la

perspectiva de que son mercados generalmente competitivos, y existen

factores que agregan una componente adicional de estrategia e

incertidumbre, como almacenaje, diversificación de fuentes de transportes,

etc. En términos prácticos, el acceso a información es limitada, obligando a

un análisis del mercado más general, de bloque de países (EU-27), y no

por países.

14 En la página web de Eurostat se puede accesar mucha información útil por país, sin embargo, no existe el detalle suficiente (por ejemplo de capacidades instaladas por tecnologías) que permitan ajustar de buena forma el caso base del modelo.

Memoria. Modelo 36

3 Conceptualización del modelo

El ejercicio de desmenuzar e identificar los principales factores que afectan

directa o indirectamente el precio del derecho de emisión involucra una

extensa lista de parámetros y variables y sus relaciones causa-efecto.

En la Figura 8, se incluye un esquema general de la dinámica del mercado

de derechos de emisión, obtenido de la identificación “top to down” de las

principales variables (no todas) a partir de las relaciones causa-efecto

asociada al precio, y cuyos resultados se detallan en “Diagrama del

sistema” (Apéndice 2). La metodología seguida en el análisis se incluye en

[FTBM08]. Así, las variables que afectan al precio del derecho CO2 se

podría agrupar en tres subsistemas: “Oferta derecho de emisión”,

representa el número de derechos de emisión presentes en el mercado;

“Emisiones CO2”, correspondiente al total de emisiones (individual o

grupal); y “CAP obligación”, que indica el límite de emisiones permitidas

por regulación. El primero determina la oferta de los derechos, mientras el

“gap” entre los otros dos determina la demanda de derechos.

Memoria. Modelo 37

Figura 8: Esquema modelo mercado de derechos emisión CO2

3.1 Relación subsistemas

La relación de oferta y demanda para la determinación del precio es la

siguiente:

• Relación Emisiones CO2 - CAP (limite): El “gap” entre estos dos

indicadores, define la curva de demanda de mecanismos flexible. Si

existe un “gap” positivo (emisiones superiores al límite permitido), el

mercado interpreta que existe una necesidad por cubrir ese exceso en

emisiones, aumentando el precio de los derechos de emisión. En caso

contrario, si el “gap” es negativo, el mercado interpreta que las

instalaciones aun tienen “espacio” para seguir contaminando,

careciendo de interés por adquirir derechos de emisión (precio del

derecho será cero). Sin embargo, si los agentes especulan con una

perspectiva futura con “gap” positivo y uso de banking, el derecho

tendría un costo de oportunidad implícito que se debiese reflejar en un

precio presente positivo.

• Relación Derechos emisión – Gap (Emisiones/CAP): Define la relación

entre oferta (derechos de emisión) y demanda (Gap Emisiones-CAP).

Para un precio equilibrio determinado P y una curva de demanda

determinada, cuando la curva de oferta aumenta (exceso de derechos

emisión en el mercado), y se genera un exceso de derechos de emisión

sobre el cap, el precio de mercado es cero. Al igual que lo dicho

anteriormente, si los agentes especulan con una perspectiva futura con

“gap” positivo y uso de banking, el derecho tendría un costo de

oportunidad implícito que se debiese reflejar en un precio presente

positivo. Por el contrario, cuando existe una reducción de la oferta

(déficit de derechos), el precio tiende a aumentar. Desde el punto de

vista de la demanda, cuando existe una curva de oferta dada y la curva

de demanda aumenta (Gap Emisiones-CAP positivo), el precio de los

Memoria. Modelo 38

derechos tiende a aumentar. En el caso contrario, el precio tiende a

disminuir15.

3.2 . Factores diseño

Las condiciones en las cuales se construyen las curvas de oferta y

demanda son dinámicas. Sin embargo, el producto “derecho de emisión”

no existe, sino tiene validez en un mercado que es creado completamente

por la regulación. Así que es la misma regulación la que permite controlar

las condiciones del mercado. Aquellas variables asociadas a este control se

conocen como factores de control (factores de diseño). Los factores de

control que se han identificado en la conceptualización del modelo son:

• Apoyo regulatorio nacional a tecnologías verdes: El control sobre el

apoyo regulatorio a la penetración de tecnologías limpias en el sistema

tiene una incidencia directa en las emisiones de CO2 del sistema.

• CERs y ERUs - Tiempo en el proceso de aprobación y límites de uso:

Una reducción en los tiempos administrativos en la aprobación de

CERs y ERUs (resultados de los mecanismos desarrollo limpio e

implementación conjunta respectivamente), incrementa la oferta de

CERs y ERUs en el mercado de emisiones. El principal “cuello de

botella” en el proceso de aprobación, más allá de las burocracias que

puedan existir, es comprobar el criterio de “adicionalidad” de los

proyectos, es decir, que el proyecto (y sus reducciones de emisión

asociadas) sean realmente adicionales a lo que se hubiese realizado de

no existir el Protocolo de Kioto.

15 Al respecto, en el primer período de funcionamiento del mercado de emisión, en el último año del periodo se identifico un exceso notable entre la curva oferta respecto de la curva de demanda. Es decir, existió un exceso de derechos de emisión respecto de la necesidad de cubrir sus obligaciones (gap emisiones – cap). Si a esto sumamos, que no existían la posibilidad de apelar a instrumentos como "banking", en realidad que los derechos de la fase I no tienen validez en la fase II (solo los EUAs, si existía permiso para CERs), que hubiese permitido trasladar este exceso de derechos al periodo siguiente, llevo el precio de derechos a valores prácticamente nulos.

Memoria. Modelo 39

Sin embargo, la utilización de CERs y ERUs no es infinita, en Europa

existen limitaciones (también es variable de control) en la utilización

de CERs y ERUs para el cumplimiento de obligaciones, limitando el

traslado del beneficio ambiental y tecnológico a otros países. Desde un

punto de vista de mercado, mayores restricciones a la utilización de

CERs y ERUs disminuye la oferta total de derechos.

• Porcentaje CAP asignado o licitado: La definición de los países (en sus

negociaciones) respecto a una mayor o menor asignación de derechos

de emisión, define la oferta de derechos tanto por país como por grupo

países EU-2716. En los últimos períodos de obligación la tendencia ha

sido a disminuir el número de asignaciones.

• Porcentaje de reducción emisiones: Tiene una incidencia directa sobre

las obligaciones de los países del anexo I. A diferencia del factor de

control de “% CAP asignado o asociado”, una modificación de esta

variable solo puede ser logrado en organismos mundiales, como la

Conferencia de las Partes.

Otras variables que son relevantes son los factores de salidas, que

permiten evaluar el comportamiento del mercado.

3.3 Factores de salida

Aun cuando el mercado de derechos de emisión es un mercado nuevo (en

pleno funcionamiento a mediados de 2005), su desarrollo genera eventos

que pueden ser potencialmente corregidos generalmente a través de

cambios regulatorios. He aquí la relevancia de los factores de salida, pues

estos entregan claras señales de la evolución del mercado. Un ejemplo de

lo expuesto, fue la evolución del precio del derecho de emisión a finales de

la fase I, cuando su valor prácticamente cayó a 0. Del análisis ex post (de

los factores de salida) se dedujo, que en dicho periodo de obligaciones

Memoria. Modelo 40

existieron mayores asignaciones que emisiones. Así, en la medida que la

información para los agentes cada año se hacía más completa, y era

evidente que la oferta excedía la demanda los precios cayeron a valores

mínimos. Así, se corrigieron los valores de entrada (factores exógenos en

este caso) al permitir el “Banking” entre periodos de obligación. Con esta

modificación, el comportamiento de los factores de salidas se ha ido

corrigiendo en el tiempo, y no se esperaría señales de precios similares

dadas las condiciones actuales del mercado.

Los factores de salidas están principalmente relacionados a los factores

que permiten determinar las curvas de oferta y demanda, y el precio de

despeje. Las variables de salida identificadas son:

Total derechos de emisiones: Entrega señales respecto al comportamiento

de la oferta en el mercado. Dadas las condiciones actuales de mercado, no

es un parámetro fijo (aun cuando es un factor que se define por los países

año a año en sus planes de emisiones), debido a que la actual regulación

ha incluido mecanismos que han introducido incertidumbre a su

cuantificación (por ejemplo, la cantidad de banking que los actores hacen

uso de un periodo de obligación a otro).

• Emisiones CO2: Informa sobre el total de emisiones por parte de los

agentes del mercado. Entrega señales respecto a la necesidad de los

agentes de obtener derechos, como también la tendencia de las

industrias a reducir sus emisiones.

• Precio EUAs: Informa sobre el precio (en el mercado) del derecho de

emisión. Entrega señales respecto de la relación entre oferta y demanda

del mercado. Una particularidad de la variable precio, es que siempre a

fines de abril posee un ajuste por parte del mercado, debido a que en

dicha fecha se hace pública la información de emisiones por agente en

16 Los mercados de derechos de emisión es una de las soluciones (y probablemente no la más importante) de los países respecto a sus obligaciones de emisiones. Así, existe una holgura respecto a criterios asociados a límites de asignaciones que eventualmente quisieran ser definidos.

Memoria. Modelo 41

el periodo anterior (así el mercado corrige las curva de demanda que

enfrenta).

• Precio CERs y ERUs: Esta variable cobra cada vez mayor relevancia,

pues estos productos son sustitutos naturales del EUA. Actualmente

los países integrantes del mercado cuenta con restricciones de

utilización de estos derechos, ya que esperan que las reducciones

efectivas de emisión se obtengan en Europa y no en otras fuentes de

origen.

3.4 Factores contextuales

La incertidumbre asociada al mercado de derechos de emisión de CO2 se

aloja en aquellos factores que no pueden ser controlados por ningún

agente (factores contextuales), y que tienen una influencia relevante en el

precio del derecho.

La sensibilización de estos factores generan los escenarios con los que se

analizaran la evolución del precio del derecho de emisión. Los factores

identificados son:

• Clima: En la industria eléctrica, condiciones favorables de climatología

inciden en: una mayor producción de energías renovables (eólica, solar

e hidráulica principalmente); y una menor demanda de electricidad.

Ambos efectos tienen un impacto directo sobre las emisiones de CO2

(disminuye la utilización de generación fósil y la generación en general

respectivamente) y la demanda de derechos de emisión, incidiendo

directamente en su precio de mercado.

Desde el punto de vista de la industria, no se visualiza un impacto

sustantivo de esta variable.

• Regulación mundial: La introducción de nuevas regulaciones siempre

aporta incertidumbre en cuanto a cambios que puedan afectar las

actuales condiciones de mercado. Entre las eventuales regulaciones

que podrían ser incluidas en futuros periodos de obligaciones se

Memoria. Modelo 42

encuentran, la introducción de un mayor número de países con

obligaciones, estrictos límites de emisiones a países con obligaciones,

creación de condiciones para mercados de emisión mundial,

introducción de mayores sectores con obligaciones (aéreo, transporte,

difusos, etc.), limitaciones sobre "borrowing"/"banking", etc. Este

efecto tiene una incidencia sobre el número de derechos disponible en

el mercado, y sobre el cap de las obligaciones de cada país. Para efectos

prácticos, y dado los múltiples alcances que esta variable puede

involucrar (principalmente post fase II), ésta se considerará fuera del

análisis de escenarios de la presente investigación.

• Precio materias primas: Incide sobre los costos variables de las

industrias, incentivando o desincentivando un mayor consumo de las

materias primas afectadas, generando un impacto sobre emisiones

CO2. Desde esta perspectiva, el enfoque se sitúa sobre aquellas

materias primas que tienen un efecto en las emisiones totales: carbón,

gas, petróleo en el mercado eléctrico; clinker en el cemento; mineral

acero (iron ore) y chatarra en el mercado del acero.

• Economía mundial: Condiciones favorables de la economía mundial,

crea condiciones para un mayor crecimiento de los países. Este mayor

crecimiento implica una mayor producción de los sectores

contaminantes (aumenta la demanda por productos y servicios), pero

también un mayor capital de riesgo para establecer cambios

tecnológicos. El cómo se relacionen ambos factores afectara finalmente

las emisiones totales de CO2, la demanda y el precio del derecho. En el

modelo, es representado por una variación en la demanda, y la

posibilidad de realizar actualizaciones en las tecnologías existentes.

• Porcentaje “Banking”: Incide directamente sobre la demanda de

derechos de emisión en el mercado, pues es una variable endógena de

los agentes, quienes deciden si “ahorran” asignaciones o no al período

siguiente. El “banking” debe ser entendido como un mecanismo para

Memoria. Modelo 43

homogeneizar los precios. En general, un agente racional tenderá a

“ahorrar” derechos, cuando prevé que el precio de éste o sus costos

marginales de reducción aumentan en el futuro, para ser utilizados en

dicho escenario futuro. Por el contrario no optará a “banking”, si el

prevé que el precio del permiso o sus costos marginales de reducción

disminuyen en el futuro, así los derechos necesarios para cumplir las

obligaciones serían adquiridos o generados en el futuro cuando éstos

sean requeridos. . Finalmente, qué porcentaje “ahorra” cada agente

pasa a ser una variable incierta en el mercado.

A pesar de lo expuesto anteriormente, en el presente estudio hemos

supuesto por simplicidad (en el manejo de las curvas) que el “banking”

afecta la curva de oferta de derechos de emisiones.

4 Modelo Mercado Eléctrico

El modelo que representa el mercado eléctrico involucra a los 27 países

que actualmente participan del mercado de derechos de emisión (EU-27),

bajo una formulación equivalente a la que se utiliza en la planificación de

generación de mediano plazo.

Un supuesto adicional del modelo, es que se considera un mercado

perfectamente competitivo, es decir, se supone información perfecta y que

la variable precio no puede ser afectada por ninguno de los agentes

(ausencia de poder de mercado). Este supuesto, puede ser considerado no

realista dadas las características actuales del mercado (existencia en la

práctica de mercados verticalmente integrados (Ej.: Estonia) o

liberalizados pero con barreras a la entrada (Ej.: Francia, Alemania,

Portugal)). Sin embargo, debido a que el enfoque del estudio es la

evaluación de los costos marginales asociados a las restricciones de

emisión, la influencia del precio de mercado puede ser superado por la

influencia del cumplimiento de emisiones.

Memoria. Modelo 44

En el modelación del caso base, se ha procurado que los resultados

obtenidos se acerquen a los resultados de operación de los cuales se tiene

información. El modelo se basa en la teoría y modelación presentada en

[GARC09]. Los datos de entrada del presente modelo se agregan en el

apéndice 4. Las características del modelo eléctrico se detallan a

continuación.

a) Año base: La información pública y gratuita más completa, en cuanto a

capacidades instaladas por tecnología, energía producida, demanda,

etc. que se pudo obtener fue la del año 2006 [EURO07]. Es por este

motivo es que este año base asociado al modelo. Sin embargo, las

características de emisión y asignaciones consideradas en el análisis de

los resultados son los obtenidos en el año 2008.

b) Mercado: Aún cuando en la práctica el mercado eléctrico es poco

competitivo, dado el número de agentes y el grado de concentración de

mercado, se ha considerado la representación de la industria como un

mercado competitivo. Es decir, que la componente precio ha sido

excluida del análisis, y solo han sido minimizados sus componentes de

costos.

c) Demanda: La demanda ha sido modelada en 12 periodos

(representativos de cada mes), 2 sub periodos (laborales y no laborales)

y 22 niveles representativos de los bloques de demanda, días laborales

(11 bloques) y días no laborales (11 bloques). Los bloques fueron

construido a partir de demanda horaria obtenidos de [UCTE09],

[BALT09], [NORD09]. Fue descartada la utilización de demandas

horaria, pues las pruebas preliminares involucraron un elevado tiempo

de simulación (más de 6 horas por evento), principalmente por las

características de las restricciones (muchas de ellas por cada bloque), lo

cual restaba flexibilidad y simplicidad al modelo.

No fue factible obtener valores horarios para: Irlanda, Chipre, Letonia,

Lituania, Malta y Suecia (solo se obtuvieron valores mensuales). Para

Memoria. Modelo 45

estos casos, se ajustaron sus valores mensuales a los perfiles de bloque

de Finlandia, Grecia, Finlandia, Finlandia, Grecia y Estonia

respectivamente (los cuales contaban con evolución de demanda

mensual similar).

d) Interconexiones: Se utilizaron las capacidades netas de interconexión

indicadas en [ETSO06] para el año base. Adicionalmente, se ha

separado la información de flujos de interconexión entre países EU-27,

de aquellos desde y hacia países no EU-27, para configurar

correctamente las demandas por países.

e) Generación Hidráulica: Conformada por la generación regulable

(asociada a embalses), la generación fluyente, la cual representa la

generación hidráulica no regulable obtenida desde los flujos de agua, y

las plantas de bombeo, que permiten no solo un uso eficiente de las

centrales hidráulicas sino también una mayor flexibilidad respecto a

las cargas.

La generación regulable, es optimizada en el periodo de análisis (12

periodos mensuales), no considerándose una optimización dinámica en

periodos (y años) futuros. Así, ésta solo optimiza la disponibilidad mes

a mes de agua. Respecto, a la categorización de la capacidad instalada

como generación regulable o fluyente, ante la falta de información, se

opto por considerar como capacidad de generación fluyente, toda

aquella generación de capacidad menor a 1 MW y la mitad de la

generación de capacidad entre 1 a 10 MW (categorías de las cuales se

tiene información).

f) Generación Eólica: La modelación de vientos requiere de un gran

número de datos específicos por zonas (donde se encuentran

emplazados los actuales parques eólicos). Así, con el fin de reducir el

número de datos (y futura recopilación de datos en una hipotética

actualización del modelo) asociado al comportamiento de los flujos de

Memoria. Modelo 46

vientos para todos los países de la EU-27, se ha considerado la

generación eólica como dato (parámetro) del modelo.

g) Generación Térmica: Por medio de las fuentes de información se logro

una buena aproximación de las capacidades instaladas y generación

por tecnologías térmicas, como también de sus costos de operación

para el año base. La generación térmica ha sido agrupada en: carbón,

gas, petróleo, nuclear y CCGT (ciclo combinado).

h) Generación Renovable: Esta categoría del modelo no incluye datos

asociados a la generación eólica, y no distingue en cuanto a la

naturaleza de la generación (solar, biomasa, geotérmica, etc.), solo se

ha catalogado genéricamente como energía renovable.

i) Precios de combustibles: No se encontró información detallada por

país, estableciéndose un precio por periodo para cada tecnología a

partir de valores promedios indicados en las fuentes de información.

j) Factores de emisión: Inicialmente fueron considerados los valores

promedios [Ton CO2 equiv. / MWH producidos] indicados en

[LINA09]. Sin embargo, estos fueron corregidos al identificar una

diferencia entre las emisiones registradas en el año base (para este

mercado) y las emisiones obtenidas con los factores (para las mismas

características de generación).

k) Valor energía no suministrada: Se ha supuesto un valor estándar

asociado a la energía no suministrada de 180 euros/MWh.

l) Disponibilidades: Ha sido incluida como una variable de control y

ajuste del modelo, sin vulnerar la racionalidad del indicador.

No ha sido implementado por las características del modelo, la entrada y

salida de centrales en rampa (aumento y disminución de una generación

particular en cada hora), perdiendo representatividad del modelo en las

horas punta, pero ganando en cuanto a tiempos de simulación.

Adicionalmente, se han obviado las particularidades propias de los países,

Memoria. Modelo 47

tales como: geográficas (Ej. Italia cuenta con un sistema de transmisión

independiente en la isla de Cerdeña, la cual es mayoritariamente térmico);

mercado (Ej. Dinamarca cuenta con dos mercados independientes, uno

interconectado al Nordpool y otro no (aislado de EU-27). En el modelo, se

ha considerado a Dinamarca como un solo país); económico, como

promoción de los países a ciertos tipos de combustibles para proteger la

viabilidad de ciertas industrias (Ejemplo, España con la industria del

carbón), y ciertamente los precios promedio de combustibles en cada país,

dada su característica de estratégico.

Respecto a la validación del modelo, se ha considerado 2 principales

indicadores: la generación por tecnología (año base), y las emisiones

totales. No se espera a priori un ajuste exacto de las variables de cada país,

porque no se cuenta con toda la información del mercado. Sin embargo,

como han sido modeladas las principales variables que afectan el

mercado, se espera que las características de generación en promedio sean

similares a las del año base, lo mismo se espera de las emisiones totales.

El modelo ha sido formulado y simulado para resolver las restricciones de

los países en conjunto (al mismo tiempo), y no por bloque de países

(opción que también ha sido implementada en los códigos del modelo),

asegurando una mejor representatividad de la operatividad del sistema.

5 Modelo Mercado Cemento

El mercado mundial de cemento es considerado un mercado oligopolista,

controlado mayoritariamente por 5 grandes firmas: Holcim, Cemex,

Lafarge, Heidelberg and Dyckerhoff. Así, el precio de mercado es

considerado variable y fuertemente relacionado a la evolución de la

demanda

Además, es un mercado principalmente local, cuya producción está

destinada a demanda interna. Para producción destinada a exportación la

componente de costo de transporte es la que define un precio competitivo

Memoria. Modelo 48

o no, para el transporte terrestre, la producción de cemento es competitiva

en un radio de 200 kilómetros a la redonda. Solo el transporte marítimo es

una opción competitiva de exportación al transportar grandes cantidades.

Hoy en día, la industria del cemento cuenta con 7 tipos de tecnologías

para la obtención de clinker [SZAB03]:

a) Horno rotativo húmedo (WDK): Utilizada en procesos de materias

primas con alta componente de agua. Requiere un consumo energético

mayor que las otras tecnologías. Es la tecnología más antigua

actualmente en uso.

b) Horno rotativo semi- húmedo: Es una variante de la anterior

tecnología. La materia prima húmeda es filtrada después del proceso

de mezclado.

c) Horno rotativo semi-seco (SDRK): En este proceso, la humedad de la

materia prima se reduce previamente por medio de vapores

recuperados del horno

d) Horno rotativo largo secado (DLRK): No existe mucha diferencia

respecto a la tecnología SDRK, solo en el tiempo que toma el secado de

la materia prima.

e) Horno rotativo seco con pre calentamiento (DLRHC): Pionera en los

hornos de última tecnología, caracterizados por el menor consumo

energético que representan. En particular, incluye ciclones de alta

temperatura en el que la materia prima es secada y en parte calcinada.

f) Horno rotativo seco con pre calentamiento y pre calcinamiento

(DRKHC): Tecnología con mejor rendimiento de consumo energético.

Su estructura incluye una pre calcinación entre el horno y el pre

calentamiento.

g) Horno eje: Tecnología principalmente utilizada en Asia. Plantas

verticales (cuyo flujo va de arriba a abajo), ejecutan el proceso de

calcinación, clinkerizacion y enfriamiento.

Memoria. Modelo 49

Las tecnologías con acrónimos entre paréntesis son las incluidas en el

modelo. Las restantes han sido descartadas por su nula participación en el

mercado europeo, que es cual se desea representar.

La idea asociada al modelo que se ha desarrollado, se resume en el

esquema incluido en la Figura 9. En esta se representa que las cinco

tecnologías definidas poseen distintas capacidades de producción por tipo

de combustible (algunos más contaminantes que otros). Cada tecnología a

su vez, puede utilizar un porcentaje estándar de clinker como materia

prima (en general, mayor utilización de clinker involucra mayor

emisiones). Para efectos prácticos, se han estandarizados estos porcentajes

en 55%, 75% y 95% (cemento tipo Portland). Así, aquel porcentaje de

clinker utilizado define los requerimientos de las otras materias primas:

electricidad, consumo combustible, material que complementa al clinker,

etc. Finalmente, existe la posibilidad de que las tecnologías puedan

actualizarse, ya sea de una perspectiva económica o de restricción

ambiental.

Figura 9: Esquema modelo mercado del cemento

Los datos de entrada del presente modelo se agregan en el apéndice 6.

Además, el modelo requiere la definición de otros aspectos:

a) Año Base: 2008

Memoria. Modelo 50

b) Tipo mercado: Mercado oligopolista. Se considera un precio

dependiente de la demanda (se ha supuesto una relación lineal entre

las variables, cuyos coeficientes se especifican en el capítulo de

formulación)

c) Capacidades de producción: Agrupadas por tecnología y combustible,

y cuantificadas por producción mensual. Para estos fines se ha

utilizado información contenida en la figura 17 de [SZAB03] respecto a

la capacidad instalada por tecnología, y a los consumos por

combustible (figura 14 de la misma fuente de información).

d) Factor de emisiones: La literatura nos indica que en el promedio la

producción de cemento tiene un factor de emisión de 0.6 Ton CO2/Ton

cemento (dos tercio desde las materias primas, y un tercio desde el

proceso de calcinación), lo cual es válido en la etapa de validación del

modelo. Sin embargo, el modelo incorpora factores de emisión por

combustible, tecnología y porcentaje de clinker utilizado en la

producción. Los valores por estas divisiones han sido obtenidos desde

[HEND04].

e) Demanda: Los valores de demanda de los EU-27 para el año base es de

244.33 millones toneladas anuales.

f) Costos de producción: Específicos por tecnología, porcentaje de clinker

utilizado, combustible que sustenta la tecnología, y materia prima que

representan (electricidad, materias primas adicionales, y combustible

utilizado), han sido directa o indirectamente derivados de la estructura

de costos por componente presentado en la figura 3 de [DEMA06].

Los precios de combustibles se diferencian por tecnología (varían los

consumos unitarios de combustibles por unidad de producción), pero

son equivalentes por porcentaje de clinker. Esta información ha sido

obtenida de los ratios de combustible por tecnologías indicados en

[HEND04] y los precios de combustible de mercado.

Memoria. Modelo 51

Los precios de electricidad [euros/ ton cemento producido], tiene un

tratamiento similar, pero no varían por el tipo de combustible

utilizado, sino por el tipo de tecnología. El precio medio de electricidad

considerado para la obtención de costos de producción ha sido de 45

euros/MWh. La valoración de una variable respecto a un parámetro

fijo puede ser considerado una imperfección del modelo, pues cambios

en los precios de electricidad (Ej: debido a reducciones más exigentes

en el sector eléctrico) no son recogidos en el modelo, a menos que las

variables de entrada del modelo sean corregidas manualmente.

Finalmente, el costo de las materias primas adicionales ha sido

estimado. Como criterio base ha sido considerada la estructura de

costo en [DEMA06], que corresponden a una estructura representativa

a clinker 95%. Adicionalmente se consideró que al reducir el porcentaje

de clinker utilizado éste no es reemplazado en la misma proporción

por materia prima adicional, sino por una cantidad mayor.

g) Otros Costos: Representan principalmente los costos de

mantenimiento. La información de [DEMA06] ha sido la base para

estimar los valores para una concentración de clinker 95% mientras los

valores por tecnologías, principalmente los factores relativos, son

rescatados de la información [SZAB03].

h) Actualización de tecnologías: El modelo considera la posibilidad de

actualización de una tecnología a otra superior. El costo asociado a la

actualización es la anualidad de la inversión a una tasa de descuento

del 6% anual.

En la simulación del modelo se ha observado que debiese existir una

transferencia de las antiguas tecnologías hacia las nuevas (con pre

calentamiento y pre calcinación). Y debiesen desaparecer aquellas

tecnologías que no son “alternativas” (es decir que el costo de

actualización a estas tecnologías es mayor igual que la actualización a una

Memoria. Modelo 52

tecnología más eficiente). En particular, las tecnologías horno rotatorio

húmedo y el horno rotatorio secado largo.

Para validar el modelo se han considerado dos criterios:

a) Emisiones: Promedio de emisiones por tonelada de cemento producido

no debiese superar el ratio 1, y mantenerse en torno al 0.6-0.8 Ton

CO2/Ton cemento producido.

b) Costo producción: El costo de producción promedio (relación entre el

costo objetivo y la demanda total) debe ser del orden de los números

indicados en [DEMA06] es decir, en torno a los 25 – 35 euros /ton

cemento producido [sin considerar el valor de CO2].

6 Modelo Mercado Acero-Hierro

La industria del Acero-Hierro es competitiva (respecto al mercado del

cemento), e intensiva en el uso energético. Su demanda es sensible al

precio, y son las materias primas el mayor componente en su estructura de

costos. Sin embargo, la producción de los EU-27 es muy estable entre los

años, en torno a las 200 MM toneladas anuales.

La utilización de materias primas depende de dos aspectos: la tecnología

de producción, pues existen restricciones a los porcentajes de utilización

de los distintos tipos de materias primas, y el costo de mercado, pues

existen varias materias primas sustitutas en el mercado.

La industria del acero y el hierro están estrechamente ligados, pues la

principal tecnología de acero, conocida como horno oxigenado básico

(basic oxygen furnace), depende de la producción de arrabio (“pig iron” o

“hot steel”), que es su principal materia prima. Sin embargo, desde el

punto de vista ambiental, la producción de hierro es intensiva en

emisiones, tanto por la elaboración de sus principales materias primas:

pellets y sinterizado (sinter), ambas derivadas del mineral de hierro (iron

Memoria. Modelo 53

ore), como la utilización de coque (coke)17 en la etapa de reducción del

arrabio. Esto ha llevado a la búsqueda de nuevas tecnologías en el proceso.

En la producción de hierro actualmente existe mayor variedad de

tecnologías. Hasta hace unos años, la producción estaba focalizada en tres

tipos:

• OHF (Open Heart Furnace): Tecnología actualmente en retirada,

principalmente por sus ratios de consumo energético. En Europa solo

Letonia cuenta con plantas de este tipo. Se caracteriza por trabajar a

altas temperaturas para lograr el punto de fusión de las materias

primas.

• BOF (Basic Oxygen Furnace): Principal tecnología en el mundo,

relacionada a la integración de los procesos de hierro y acero

(conocidas como plantas BF-BOF). El proceso de fundido del arrabio y

otras materias primas logra reducir el carbono de la aleación y

transformarlo en hierro de bajo carbono. En Europa, su capacidad

instalada representa aproximadamente el 60% del mercado.

• EAF (Electric Arc Furnace): Son plantas de menor capacidad y costo de

inversión competitivo, y que representan una opción competitiva

desde el punto de vista de emisiones, pues son intensivas en

electricidad evitando la producción de coque como reductor de

arrabio. Su principal materia prima es la chatarra (aunque también

puede utilizar arrabio), la cual puede ser aliada con mineral de hierro

(iron ore) para lograr ahorros de emisión adicionales. En general, las

emisiones del EAF son aproximadamente un 25% de las emisiones del

BOF (0.6 Ton CO2 eq/Ton producido EAF). Su desventaja, es que el

reemplazo de mineral de hierro (iron ore) por chatarra reduce la

calidad del acero obtenido (crude steel).

17 El coque deriva del carbón, pero no ha incluido esta relación en el modelo, pues el coque presenta un valor de mercado pudiendo ser sensibilizado en cuanto a su utilización y precio.

Memoria. Modelo 54

Hoy en día, se están introduciendo dos nuevas tecnologías al proceso del

acero, EAF DRI y SR.

El “smelting reduction” (SR), es la sustituta natural de la tecnología BOF,

pues evita la utilización de coque para el proceso de reducción y

mezclando de hierro. Para estos fines, utiliza reactores. Sin embargo, su

operatividad aun es nula por los costos que involucra. Sin embargo, si se

rescata su potencial menor efecto en emisiones.

La segunda nueva tecnología, “electric arc furnace direct reduction iron”

(EAF DRI) es el sustituto natural de la tecnología EAF, y ya cuenta con

capacidad instalada en el mercado. Su materia prima principal es mineral

de hierro (iron ore) en desmedro de la chatarra. Además, el proceso evita

la producción y utilización de coque para la reducción del hierro,

utilizando en su reemplazo gas natural. Aún cuando sus emisiones son

competitivas no son menores a la tecnología EAF, pero si se presenta una

ventaja sustantiva en los costos de producción.

Por lo descrito anteriormente, EAF-DRI ha sido incorporada al presente

modelo, no así SR.

Las asignaciones de derechos de emisión por parte de los planes

nacionales de asignación (NAP) están particularmente enfocados a las

emisiones de las plantas acero-hierro (BO-BOF). Sin embargo en la

modelación y análisis no debe ser descartada la influencia de las otras

tecnologías, más aún cuando se quiere evaluar escenarios desafiantes de

reducción de emisiones.

El modelo busca maximizar el beneficio del mercado. Así, a bajas

restricciones de emisión se promueven cambios de tecnología eficiente en

costo. Sin embargo, su solución eficiente cambia en la medida que las

restricciones de emisión se hacen más estrictas, desplazando la eficiencia

en costos.

Adicionalmente no todas las plantas acero-fierro cuentan con plantas de coquización, adquiriendo

Memoria. Modelo 55

El modelo desarrollado es una extensión del modelo propuesto en

[SHUK06], al cual se le han introducido cambios puntuales:

• Se ha incorporado la tecnología EAF DRI ( la cual podría capturar

capacidad instalada desde la tecnología EAF)

• Se ha incorporado los ratios de dependencia entre la producción de las

materias primas sinterizado, DRI y pellets y la utilización de mineral

de hierro (iron ore). Como éste posee precio de mercado entrega

señales económicas al modelo en el proceso de maximización de

beneficios.

• Cambios en ratios puntuales de utilización entre subproductos y

materias primas.

• Introducción de factores de emisión en cada subproceso de producción

• Posibilidad de transferencia de capacidad de tecnología EAF a EAF

DRI.

• Posibilidad de importación a precio de mercado

y utilizando el coque ya fabricado.

Memoria. Modelo 56

Figura 10: Esquema modelo mercado del cemento

Los datos de entrada del presente modelo se agregan en el apéndice 5. En

la Figura 10 se presenta el esquema general de la modelación. Mientras

que las características y supuestos incorporados en el modelo son las

siguientes:

a) Año base: 2008

b) Mercado: El modelo lo considera como un mercado competitivo. Por

acceso a información, se consideran solo datos del bloque EU-27, no

existiendo un desglose por país.

c) Tecnologías: El modelo incluye las tecnologías BOF, EAF y EAF DRI.

Se descarta la tecnología OHF pues actualmente está en proceso de

obsolescencia.

d) Demanda: Ha sido dividida en 12 periodos representativos de cada

mes del año (considerando una modulación de la demanda entre los

meses), pudiendo ser cubierta por las tres tecnologías introducidas en

el modelo o por la importación desde países no EU-27.

Memoria. Modelo 57

e) Proceso BF: La producción de 1 Ton de arrabio, resultado del proceso

de fabricación de hierro requiere la utilización de 0.34 toneladas de

coque, 1.2 toneladas de sinterizado, 0.85 toneladas de pellets (ver

Figura 10). A su vez, 1 tonelada de sinterizado requiere de 0.75

toneladas de mineral de hierro (iron ore), mientras que 1 tonelada de

pellets requiere 1 tonelada de mineral de fiero (iron ore). Finalmente

un 10% de la producción se considera perdida.

f) Proceso BOF: La producción de 1 tonelada de acero crudo (crude steel)

requiere la utilización de 1.1 tonelada de arrabio o chatarra (ver Figura

10). El porcentaje de materia prima asociado a chatarra no puede

superar al 25%. Además, cada tonelada de Carburo de Silicio (SiC)

permite la utilización de 12 toneladas de chatarra, pero la utilización

del SiC no puede ser mayor a la 24ava parte de la producción de acero

crudo (crude steel).

g) Proceso EAF: La producción de 1 tonelada de acero crudo (crude steel)

utiliza 1.13 toneladas de arrabio o chatarra. Sin embargo las materias

primas utilizadas en la producción de acero crudo no puede ser

representada en más de un 30% por arrabio. Un dato a considerar, es

que la producción de acero-hierro recicla un 30% de la producción

como chatarra la cual es re utilizada en el proceso. Sin embargo, desde

el punto de vista del mercado, el precio de mercado de ambas es el

mismo.

h) Proceso EAF-DRI: La producción de 1 tonelada de acero crudo (crude

steel) utiliza 1.13 toneladas de arrabio, chatarra o DRI. Sin embargo, la

utilización de chatarra no puede ser inferior al 20% ni mayor al 70% del

total de materias primas.

i) Costos materias primas: Costo por período mensual. Se han utilizado

valores año 2008 indicados en [STEEL09]. En el caso del coque, cuyo

valor es trimestral, se ha mantenido fijo el precio entre los meses que

componen cada trimestre.

Memoria. Modelo 58

j) Precios internacionales acero: Precio por período mensual. Se ha

utilizado valores año 2008 obtenidos desde [STEEL09]. El precio del

acero ha sido representado por el valor de mercado del “Hot Steel

Coil”.

k) Costos operación: Representan los costos operativos del proceso por

período. En particular, se han considerado los costos fijos y variables

de electricidad y labor informados en [STEEL09] y en [HIDA03]. Se

han considerado costos de depreciación de la inversión de las plantas e

intereses financieros, como parte de los costos fijos de operación.

l) Factores emisión: Se han asignado los factores de emisión a las

materias primas, tomado en consideración los valores indicados en

[KOPF08]. La idea, es que el modelo al encontrar la distribución

óptima de las materias primas (considerando sus emisiones) se ajuste a

los valores teóricos propuestos en la referencia. Por ejemplo, si una

tecnología utiliza 100% chatarra incorporaría el total del valor indicado

en la referencia.

m) Actualización de tecnología: La actualización de tecnología es única

para cada simulación (no es dependiente del tiempo).Se han utilizado

valores promedio de inversiones por tecnología. Se ha considerado la

anualidad a tasa de descuento del 6% anual para flujos perpetuos.

Adicionalmente hay que tener presente dos aspectos: chequeo del modelo

y las emisiones totales consideradas en el análisis.

Los criterios utilizados en el chequeo del modelo son las emisiones

promedio por tecnología y los márgenes por tonelada producida. Al

respecto, en [OECD08].se indica que las tecnología emiten en promedio

BOF 2.2, EAF 0.6 y EAF DRI 1.2 [Ton CO2 eq/ Ton acero producido].

Respecto a la producción, la literatura indica que BOF concentra en la

actualidad aproximadamente un 60% del total de la capacidad instalada (y

producción) de Europa. Finalmente, en cuanto a los márgenes, el rango

estaría entre 0-100 euros/ton de márgenes en promedio.

Memoria. Modelo 59

Finalmente, las emisiones totales (públicos) que han sido emitidos en la

UE en el año 2008 son distintas a los que resultan del modelo (aun cuando

las emisiones promedio por tecnologías se cumplen). Esto se produce, por

dos factores: El modelo propuesto concentra toda la operación del

mercado de acero-hierro de Europa mientras en la prácticas los países

asignan derechos a las tecnología principalmente asociadas a las plantas

BOF; y que pesar de lo anterior, no todas las plantas BOF de la región son

consideradas, pues no serían plantas con proceso completos, como BO-

BOF que incluyen plantas de coque y pellets. Esto las hace menos

contaminantes (en lo que a su cadena de producción se refiere) y por ende

no participan de la asignación de emisiones de derechos.

A pesar de lo anterior, en el modelo cuando se aísla los resultados de las

plantas BOF se encuentran en el orden de las asignaciones asociadas a este

mercado

7 Otros supuestos generales del mercado de emisión

En la conceptualización del modelo se ha identificado múltiples variables

las cuales no han sido abordadas por el mismo enfoque de la

investigación. Obtener una aproximación a los precios de mercado.

Respecto a estas variables y efectos se ha supuesto lo siguiente:

• No se consideran la influencia de CERs y ERUs en el precio de

mercado. Su influencia tiende a reducir los precios de mercado, al ser

un producto sustituto. Lamentablemente, su influencia se ve acotada

por las limitaciones que su utilización en los países del bloque EU-27

(no es una limitación del mercado, sino una limitación definida por

cada país).

• El que sean asignados los derechos de emisión entre los agentes no

significa que todos ellos tenga una preocupación sobre estos derechos

y sus emisiones, más allá de las informaciones que debe brindar a la

autoridad competente (principalmente los más pequeños). Así, no ha

Memoria. Modelo 60

sido considerado en el modelo (si ha sido identificado en la

conceptualización) el efecto de asignaciones “fantasma”, es decir

aquellas asignaciones excedentarias que los agentes no hacen uso de

ella. No las venden, no las ahorran, simplemente se pierden. De todas

formas su efecto no es relevante.

• Otro efecto no relevante y no considerado en el modelo es el concepto

de compra “no de mercado” de derecho de emisión: ya sea por imagen,

hoy en día ciertas empresas compran asignaciones de derechos de

emisión (para reducir la oferta) desde su perspectiva de

responsabilidad social; especulativa, para reducir la oferta a la espera

de aumentos de precios.

Memoria. Formulación del Modelo 61

Capítulo 6 FORMULACIÓN DEL MODELO

1 Introducción

La formulación del modelo es la representación matemática de la

conceptualización y modelación del problema analizado. Las formulas son

presentadas en forma general para lograr la transición necesaria desde el

modelo (pero argumentando las características particularidades de cada

formulación), mientras los detalles propios de la formulación son

incluidos en los códigos de programación (ver apéndices).

Ha sido incluida en los subcapítulos una aproximación a la teoría

microeconómica asociada al mercado de emisiones de derechos de

emisión que sirva de base a la misma formulación.

2 Teoría microeconómica asociada

La teoría microeconómica es la base teórica utilizada en la obtención de los

precios asociados al mercado de derechos de emisión. Pues, se analiza y

consideran los principales factores que construyen las curvas de oferta y

demanda del mercado (lo expuesto se basa en lo indicado en [VENT09]).

Sin embargo, la relación entre los agentes no es homogénea, existen

características y comportamientos en los mercados que afectan la casación

de precios.

En el presente estudio, se consideran dos modelos de mercados:

competencia perfecta y oligopolista. El primero, para representar los

mercados del acero y de electricidad. Un fuerte supuesto para esta última

industria, pues el mercado presenta grados de competencia en muy pocos

países de Europa, más allá de las directrices de la Unión Europa. El

segundo modelo, es para representar el mercado del cemento, que cuenta

con un comportamiento oligopolista en el mercado mundial.


El detalle de todas las variables utilizadas en la formulación de todas las

ecuaciones introducidas en este estudio [(E 1) a (E 48)] se presentan en

“Parámetros formulación” (Apéndice 1)

2.1 Modelo microeconómico

La introducción de restricciones de emisión en el modelo implica que el

costo de producción de las firmas se ve condicionado por sus emisiones.

Así, la función objetivo que representa un mercado en general con

obligación de emisiones [BÖHR__] es:

E 1

Los modelos oligopolistas se diferencian de los modelos de competencia

perfecta (desde el punto de vista de la formulación), en que el precio

depende de la cantidad demandada. No así en el caso de la competencia

perfecta, donde el precio se considera fijo pues no existen condiciones y

agentes que cuente con el poder de mercado suficiente para influir sobre

los precios.

En la práctica es difícil que algún mercado tenga un comportamiento de

competencia perfecta como lo indica la teoría, como la existencia de

información perfecta entre los agentes. Pero si puede ser considerado

como modelo representativo de algunos mercados “cuasi perfectos”.

La condición de optimalidad es aquella que determina la maximización

del beneficio. Para estos efectos derivamos la ecuación de beneficio e

igualamos a 0 (para buscar puntos máximos). Contamos con dos variables

(q, ). Las ecuaciones de optimalidad en competencia perfecta son (E.2) y

(E.4):

E 2

El precio de mercado que maximiza sus beneficios es aquel que cubre los

costos marginales más sus costos de emisión (es decir, el precio que


internaliza el costo de emisiones). Es lo que en la práctica aplican las

empresas eléctricas originando que las tecnologías más contaminantes se

vuelven menos competitivas respecto a las tecnologías más limpias.

En el caso del modelo de oligopolio, el análisis es un poco más complejo,

la ecuación de optimalidad que se obtiene para cada empresa es:

E 3

Como la función de precio es inversa a la demanda, el término negativo de

la función introduce una componente aditiva. Así, podríamos interpretar

que en los modelos oligopolisticos, el precio de mercado es mayor a los

costos marginales que resisten (en este caso los costos marginales de

producción y costos marginales de emisión). El valor absoluto de la

diferencia entre precio y costo marginal depende del número de firmas en

el mercado, a menor número de firmas el valor absoluto tiende a crecer (en

el extremo una única firma, representa un mercado monopólico,

maximizando el beneficio del productor y se reduce el beneficio del

consumidor), a mayor número de firmas el valor absoluto tiende a 0 (en el

extremo de infinitas firmas, representa un mercado competitivo,

maximizando el beneficio social)

La segunda función de optimalidad es común para ambos modelos

E 4

El precio del derecho es igual al costo marginal asociado a emisiones,

conocido como costo marginal de abatimiento. Es decir, el costo asociado a

reducir una unidad adicional de emisión. La representación gráfica de este

costo marginal de abatimiento, son las curvas MAC las cuales serán

indicadas en el próximo capítulo.


3 Modelo eléctrico (Caso Base)

El modelo del mercado eléctrico, es el más detallado y complejo de todas

las industrias incluidas en este estudio. La formulación del modelo es

genérica para todos los países, diferenciándose sus resultados individuales

en los datos de entrada utilizados para cada país. La formulación del

mercado es las siguientes:

a) Función objetivo [Millones Euros]

Representa a un mercado perfectamente competitivo (supuesto del

modelo), en el que se minimizan los costos de operación del sistema (o se

incluye la componente precio, pues en un mercado competitivo el precio

es fijo). La componente de costos involucran los asociados a combustibles

(fijos y variables), puesta en marcha, operación y mantenimiento.

En la programación en GAMS no es posible minimizar una función

objetivo que es dependiente de una variable (Ej: país). Por este motivo,

ésta ha sido formulada en dos etapas: se incorpora una restricción por país

representativa de los elementos de la función objetivo (E 5); y una

restricción objetivo (E 6) que minimiza estas restricciones parciales.

E 5

E 6

b) Restricción Demanda [GWh]

Restricción por periodo, días, bloque y país. La restricción indica que la

demanda interna mas la demanda asociada a exportaciones y bombeo de

centrales debe ser cubierta por la generación de las distintas tecnologías y

las importaciones hacia el país (limitada por las capacidades de

interconexión definidas). La diferencia entre oferta y demanda se

considera como demanda no suministrada.

E 7


c) Restricción emisiones [Millones Ton CO2 eq]

La presente restricción es el eje del actual estudio, pues a partir de ella se

obtienen los precios sombras que representan los costos marginales de

abatimiento de emisión para restricciones de emisión especificas (la

restricción se ajustan a través del parámetro “red”).

Los factores de emisión asociadas a la producción de 1 MWH de cada

tecnología se han obtenidos de [LINA09]. Así, las emisiones totales se

obtienen de la generación total ponderada por los factores de emisión

promedio.

La curva de costos marginales de reducción es calculada a partir de las

emisiones obtenidas para la operación normal del sistema (sin restricción

de emisión)18, y de las emisiones obtenidas para la operación con

restricciones de emisión (activándose la restricción).

E 8

d) Restricción Capacidad Generación [GW]

Restricción por período, sub período, nivel, país y tecnología de

generación térmica. La operación de los generadores térmicos está

limitada en cuanto a sus capacidades máximas y mínimas. Las

capacidades máximas corresponden al total de las capacidades instaladas

por tecnología del año base, mientras que las capacidades mínimas han

sido definidas como la mínima operación de una unidad con capacidad

representativa de cada tecnología.

18 Este estado es conocido en el mercado como “Business As Usual” (BAU), y que representa el curso normal de la actividad, particularmente en circunstancia que están fuera de lo común (en el caso analizado, restricción a las emisiones).


E 9

e) Restricción Capacidad Transmisión [GW]

Los flujos han sido programados siempre positivos. Así, el flujo de A→B

siempre es distinto al flujo -[B→A]. Las capacidades máximas han sido

definidas en función a los datos de capacidades netas de transmisión en

Europa indicadas en [ETSO06].

E 10

f) Restricción Generación Regulable [GWh]

Restricción por período y país. La optimización del agua acumulada en las

centrales de generación regulable en un período debe considerar el agua

acumulada en el embalse en el período anterior, los flujos de agua

entrantes (energía bombeada y flujos provenientes “aguas arriba”) y los

flujos de agua salientes (generación hidroeléctrica regulable del período).

Para la modelación y la formulación no se ha incorporado información de

los embalses de cada país y sus caudales históricos, pues el modelo no

contempla la optimización del agua en periodos posteriores al horizonte

del análisis. Así, el modelo tiende a utilizar la totalidad del agua en los

periodos de análisis.

E 11

g) Restricción Generación Fluyente [GW]

Restricción por período, sub período, nivel y país. La potencia asociada a

la generación hidroeléctrica fluyente es igual a la relación entre la energía


generada y las horas asociadas al periodo. La potencia obtenida es

constante para todos los bloques asociados a cada periodo19.

E 12

h) Restricción Generación Energía Máxima [GWh]

La restricción está orientada a limitar la utilización de generación

hidráulica y renovable (la generación térmica es limitada por las

restricciones de capacidad). Sin esta restricción, los perfiles de demanda

por bloque podrían ser cumplidos mayoritariamente por estas tecnologías,

que son competitivas en término de costos de operación y emisión.

La restricción determina la máxima cantidad de energía que puede ser

generada por las distintas tecnologías de generación, la cual no puede ser

mayor a la energía anual generada a capacidad (neta) máxima.

E 13

i) Restricciones Acoplamiento Centrales [p.u.]

El modelo es entero (desde el punto de vista de su solución) pues

incorpora restricciones asociadas al correcto acoplamiento de las centrales

entre periodos que garanticen una continuidad y racionalidad en la

operación de los generadores. Adicionalmente, al considerar costos de

puesta en marcha, se hace necesario que exista una variable que indique

cuando entra en marcha un generador, y cuando sale. Las ecuaciones son:

E 14

19 No ha sido establecida una capacidad por periodo asociada a esta tecnología, para evitar descoordinaciones con las restricciones de demanda que es por bloques de carga.


E 15

Finalmente, una vez codificado el modelo en programación GAMS y

configuradas las variables de entrada de los distintos países, se ha

validado el modelo, obteniendo errores de emisiones cercanos al 2%, y

valores ajustados en las características de generación por tecnología y país.

4 Modelo Acero-Hierro (Caso Base)

La formulación del modelo acero-hierro es diferente pues muchas

restricciones no pueden ser representadas en forma general, aun cuando el

modelo representa al bloque completo EU-27 (sin desglose por países).

Esto dificulta la manipulación del modelo, si se quisiera actualizar algún

criterio utilizado en las restricciones, pero a la vez su formulación permite

comprender de mejor formas las características del mercado. Además, el

manejo de los datos de entrada es independiente lo cual le entrega

flexibilidades en los análisis de sensibilidad.

El detalle de las ecuaciones que definen el modelo acero hierro son las

siguientes (los códigos GAMS asociados a esta formulación se incluye en

el “Código GAMS modelo Acero-hierro” [Apéndice 5]).

a) Función Objetivo [Millones euros]

Se ha considerado una modelación de competencia perfecta (general). La

costos indicados consideran: costos materias primas, costos operación,

costos actualización y costos importación. El detalle de las variables

presentadas se presenta en la E.1

E 16

b) Restricción emisión [Millones toneladas CO2 equivalente]


La función de restricción cumple la misma función en todos los mercados

analizados. Las variables y parámetros operan para todo los mercados de

la misma a forma. El detalle de la formula se incluye en ecuación E.8.

E 17

c) Restricción materias primas asociadas al mineral de hierro (Iron Ore)

[Toneladas]

La restricción tiene por finalidad cuantificar la utilización de mineral de

hierro (Iron Ore) por período en la producción de acero- El “iron ore” es

utilizado en la producción de sinterizado, pellets y DRI (Direct Reduction

Iron). En los códigos de programación incluidos en el Apéndice 5 la

relación entre materias primas es representada en 3 ecuaciones. En la

presente formulación han sido fundidas las materias primas relacionadas

al “iron ore” en una única ecuación.

E 18

d) Producción total [Toneladas]

Restricción por períodos. La producción total de acero bruto (crude steel)

del bloque EU-27 es igual a la producción total final de las tres tecnologías

presente en el modelo (BOF, EAF, EAF DRI). Adicionalmente, del total un

30% de la producción es reciclada como chatarra.

E 19

E 20

e) Restricción de demanda [Toneladas]


Restricción por período. La demanda es cubierta con el 70% de la

producción de crude steel (el 30% restante de la producción es pérdida.

Chatarra) y con las importaciones desde países no EU-27.

E 21

f) Restricciones del proceso BF

• Entradas materias primas [Toneladas]: El sinterizado y el pellets

son sustitutos para producir arrabio. Mientras cada tonelada de arrabio

consume 0.34 toneladas de coque

E 22

E 23

• Capacidades plantas BF [Toneladas/mes]: Restricciones por

periodo (meses). Capacidades máximas y mínimas valoradas a partir de

informaciones obtenidas de las fuentes de referencia.

E 24

• Distribución producción entre plantas de acero [Toneladas]: La

producción de arrabio se reparte como materia prima a las distintas

tecnologías de producción de acero. Además, se considera una

componente de pérdida equivalente al 10% de la producción.

E 25

g) Restricciones del proceso BOF

• Entradas materias primas [Toneladas]: Arrabio y chatarra son

sustitutos como materia prima de la producción de acero con la tecnología

BOF. La producción de 1 tonelada de acero crudo utiliza 1.1 toneladas de

cualquiera de estas materias primas.


E 26

• Restricciones materias primas [Toneladas]: El arrabio es la principal

materia prima de esta tecnología. La componente de chatarra no debe

superar el 20% del total de materias primas, y cada unidad de SiC que se

introduce aumenta en 12 toneladas la utilización de chatarra. La

introducción de SiC también está limitada a una 24ava parte del total de

arrabio.

E 27

E 28

• Capacidades plantas [Toneladas/mes]: Restricción por periodo

(mes). Las capacidades máximas y mínimas mensuales están valoradas.

Actualmente la producción de BOF en Europa concentra cerca del 60% con

un factor de utilización del 85%.

E 29

h) Restricciones del proceso EAF

• Composición de materias primas [Toneladas]: La relación de

arrabio y chatarra es similar a la tecnología BOF (involucra un consumo

levemente superior). Por esto, la formulación por período es similar.

E 30

• Restricciones materias primas [Toneladas]: La utilización de arrabio

no debe ser superior al 30% del total de la materia prima. Dado que la

materia prima sustituta es la chatarra, es que la formulación ha

incorporado ambas.

E 31

• Capacidades plantas [Toneladas/mes]: Restricción mensual. La

formulación general incorpora la posibilidad que capacidad de


producción sea actualizada a EAF-DRI. La cantidad de capacidad

actualizada es única por simulación (no depende de los períodos),

permitiendo determinar la capacidad optima del mercado en el mediano

plazo (representado por aquella capacidad que se estabilice a través de las

restricciones de emisión).

E 32

i) Restricciones del proceso EAF-DRI

• Composición de materias primas [Toneladas]: Es similar a la

ecuación de las tecnologías de acero. A la ecuación se agrega la materia

prima sustituta DRI (Direct Reduction Iron).

E 33

• Restricciones materias primas [Toneladas]: La restricción de

utilización de chatarra en la producción, es que su utilización debe

representar más del 20% y menos del 70% del total de materias primas. El

origen de la chatarra es de 2 fuentes (como ha sido implementada en los

códigos de programación): la adquirida en el mercado, y aquella reciclada

de los proceso (ver Figura 10). Los cuales desde el punto de vista práctico

comparte precio de mercado.

E 34

• Capacidades planta [Toneladas/mes]: Restricción relacionada con

la de la ecuación V.33. La capacidad de producción de la tecnología se

puede ver incrementada (de hecho actualización de la tecnología es viable

del punto de vista económico, no medio ambiental). Además, a mayor

capacidad de producción actualizada aumenta las posibilidades de

utilización de DRI (ecuación V.35).

E 35


5 Modelo cemento (Caso Base)

Al igual que el mercado de acero-hierro, la formulación del modelo del

cemento es general y representativa del bloque EU-27. La formulación y

programación es de un modelo cuadrático, relacionado a un mercado

oligopólico. La formulación del modelo es la siguiente:

a) Función objetivo [Millones euros]

Representativa de un mercado oligopólico. La función de costos involucra

los costos de materias primas, costos de operación, costos de actualización

de tecnologías y costos de importación de producción. Las siglas de la

formulación son definidas en la ecuación V.1.

E 36

Para la representación del precio en la función objetivo, se ha supuesto

que ésta depende linealmente e inversamente de la demanda. La relación

utilizada es . Los valores supuestos para dicha función son

a:100 y b:0.2. El supuesto se basa en que aún cuando no existe un precio

internacional del cemento (como el acero u otros comodities), en general el

precio de la tonelada de cemento no es superior a 100 euros/ton (factor a),

así no existiría demanda a dicho precio. Mientras que factor b ha sido

estimado para obtener un precio medio de 50 euros/ton dada las

cantidades demandadas en Europa.

b) Restricción de emisiones [Millones toneladas CO2]

Las obligaciones de emisión se ajustan por medio del indicador red

obteniendo distintos valores de costos marginales de abatimiento. En la

teoría, a mayor reducción de emisiones mayores son los costos que el

agente debe asumir.


E 37

c) Restricción demanda [Toneladas].

La formulación no considera periodos en el horizonte de análisis. La

demanda del bloque EU-27 es cubierta por producción interna y

producción importada. No se han considerado exportaciones, pues los

envíos entre países del bloque EU-27 se considerada demanda interna y

las probabilidades de exportar fuera EU-27 son con las obligaciones de

emisión son menos competitivos. Aunque en la actualidad existe holgura

de emisiones para exportar.

E 38

d) Restricciones capacidad [Toneladas/año]

La ecuación V.40 representa una formulación general de la restricción (En

los códigos de programación GAMs se han introducido una ecuación por

cada tecnología). En esta se indica que la producción anual de la planta

(diferenciada por tecnología y combustible) no puede superar la capacidad

total (por tecnología y combustible) que esta incrementada por nuevas

capacidades (actualizadas de una tecnología inferior) y reducida por

capacidades que han emigrado a tecnologías más eficientes. La

formulación general es:

E 39

e) Restricciones capacidades transferencias


Restricción introducida para evitar que toda la capacidad de producción

de una tecnología (incluyendo las actualizaciones recibidas de tecnologías

menos eficientes) pase completamente a la tecnología más eficiente del

modelo, pues éste resuelve las ecuaciones de transferencia de capacidad

en forma paralela. Así se restringe el paso de una tecnología a no más la

capacidad máxima de producción inicial de cada tecnología. La

formulación general es:

E 40

Memoria. Curvas MAC 76

Capítulo 7 CURVAS MAC

1 Introducción

La obtención de curvas de costos marginales de abatimiento (conocidas

como curvas MAC), no es un término desconocido en el mercado de

derechos de emisión. Hoy en día, es parte integral de los principales

modelos de estimación de impacto de las emisiones de CO2 globales en el

largo plazo desarrollado por grupos de investigación de destacadas

universidades. Las principales apuestas son los modelos integrales EPPA,

MARKAL, TIMES; GEMINI, ZEW. En la práctica la obtención de estas

curvas requiere de un análisis profundo de las principales variables que

envuelve a(los) mercado(s). Esa ha sido la orientación del presente

estudio, pero con una visión general y acotada, enfocada en el mercado de

emisiones.

Cada modelo (electricidad, cemento, acero-hierro) ha sido evaluado para

distintas restricciones de emisión. En particular, se opto por simular

restricciones progresivas de emisión hasta un 25% de las emisiones

asociadas a su condición BAU. Este criterio no es arbitrario, pues están

alineadas con una de las metas de reducción de la Unión Europea hacia

2020, de 20% de reducción de emisiones respecto al año base (1990).

Respecto a las curvas MAC (Marginal Abatement Cost), éstas representan

el costo marginal asociado a la reducción de una unidad adicional de

emisión. Desde el punto de vista de los resultados de la formulación el

costo marginal de abatimiento está representado por el “precio sombra”

que se origina de la restricción de emisiones (el valor del lagrangeano

asociado a la restricción de emisiones).


A priori se esperaría que al hacer más estricta la restricción de emisión

debiese existir un mayor costo marginal asociado. En la práctica, este

número no necesariamente es creciente para cada grado de restricción,

pues eventualmente pudiese cumplir con las restricciones de emisiones sin

cambiar en las tecnologías (Ej.: una industria que margina con los costos

asociados a la importación de productos, ante un aumento de demanda

seguirá marginando al mismo valor, ante la ausencia de otro costo de

oportunidad más atractivo). Un símil de lo expuesto es la casación de un

mercado eléctrico con una única tecnología disponible e iguales costos de

operación. Así el costo marginal para una demanda determinada sería

igual al costo marginal para la demanda incrementada en X%.

La metodología utilizada para la obtención de las curvas MAC, es la

recopilación de precios sombras para las distintas restricciones de emisión,

los cuales serán la información del eje Y. En cada etapa a su vez, se recoge

el total de emisiones reducidas [en Ton CO2], información del eje X. Una

vez construida la curva de dispersión se traza sobre ella la línea de

tendencia polinómica de 2do grado20 con intersección sobre 0 (pues a 0

reducción de emisión el costo marginal de reducción es 0). Esta línea,

permite la construcción de una curva marginal de abatimiento, que es

simple de utilizar, extrapolar e interpolar en cualquier punto.

Para mayor revisión de la visión de los agentes frente a un mercado de

emisiones, y la construcción y análisis comparativos de las curvas MAC,

se sugiere consultar [ELLE98]

2 Curvas MAC mercado eléctrico (Caso Base)

En la Figura 11 se exhiben las curvas MAC del mercado de electricidad

para todos los países integrantes del bloque EU-27. Todas las curvas

representan en el eje “X” al total de reducción de emisión [Toneladas CO2

20 Es un criterio utilizado en el modelo por la flexibilidad que permite para la construcción de curvas totales.


equivalente] y en el eje “Y” a los costos marginales de abatimiento de

emisión [Euros / Ton CO2 equivalente]. De las curvas se concluyen ciertos

puntos:

• La rotulación del eje X y eje Y es distinta en las curvas de los países

• El polinomio grado 2 representa relativamente bien el comportamiento

de los costos marginales de los países. En el caso de Chipre, la

tendencia sugerida no entrega señales correctas del comportamiento de

costos.

• La interconexión de los países es palpable en el comportamiento de los

costos marginales. Se aprecian grupos de países con curvas similares

(solo cambia el totales de emisiones reducidas representadas en el eje

X).

• Existe una tendencia a saturar en un costo marginal en la medida que

las restricciones de emisión son más exigentes. El costo mayor a la cual

la saturación puede llegar (dadas las características del modelo) es a

costos marginales representativos de demanda no suministrada.

• Los países con emisiones pequeñas (Luxemburgo, Malta, Chipre) se

caracterizan por presentan líneas de tendencias con indicadores altos.

Esto pues pequeñas reducción de emisiones en magnitud son

porcentualmente altas para estos países. Así, pequeñas reducción

adquieren altos precios de mercado.

• Se aprecian modulaciones extrañas en ciertas curvas (Austria, Bélgica,

Malta). Éstas reflejan la transición entre esfuerzos de reducción con

recursos propios (mix energético) y la limitación de los mismos.

Además, en restricciones de emisión exigente obtiene un menor costo

marginal que el que puede obtener individualmente, pues sus

limitaciones del mix son soportadas por países más flexibles y

eficientes con los que esta interconectado.


• Los países más industrializados y con mayor flexibilidad de mix

tecnológico (Alemania, España, UK, Italia) presentan mayores

reducciones de emisión (en valor absoluto) para un mismo costo

marginal de reducción.

AUT BEL BGR CYR CZE DEU DNK

ESP EST FIN FRA UK GRC HUN

IRL ITA LTU LUX LVA MLT NLD

POL PRT ROM SVK SLV SWE

y = -15.199x2 + 68.46x

R² = 0.8503

0

20

40

60

80

100

120

140

0 2 4

y = -0.9776x2 +

33.093x

R² = 0.9231

0

50

100

150

200

250

0 5 10

y = -6.8964x2 + 44.079x

R² = 0.8465

0

20

40

60

80

100

120

0 2 4 6

y = -221.3x2 + 505.81x

R² = 0.0561

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 0.5 1 1.5

y = -0.7769x2 + 14.839x

R² = 0.8447

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10 15

y = -0.0176x2 +

2.2319x

R² = 0.8443

0

20

40

60

80

100

120

0 50 100

y = -1.4638x2 +

20.367x

R² = 0.8441

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10 15

y = 0.0363x2 + 1.3152x

R² = 0.868

0

20

40

60

80

100

120

140

0 20 40

y = -19.809x2 + 74.797x

R² = 0.846

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2 3

y = -1.8697x2 + 23.036x

R² = 0.8442

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10

y = -0.5243x2 + 15.028x

R² = 0.895

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 5 10 15

y = -0.0532x2 + 4.0101x

R² = 0.8639

0

20

40

60

80

100

120

140

0 20 40 60

y = -0.9496x2 + 16.831x

R² = 0.8557

0

20

40

60

80

100

120

140

0 5 10 15

y = -11.073x2 + 61.01x

R² = 0.8528

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 2 4

y = -27.879x2 + 120.29x

R² = 0.8485

0

50

100

150

200

250

0 2 4

y = -0.0764x2 + 6.3539x

R² = 0.8777

0

50

100

150

200

250

0 20 40 60

y = -92.051x2 +

162.02x

R² = 0.843

0

20

40

60

80

100

120

0 0.5 1 1.5

y = -7350.8x2 +

2063x

R² = 0.8425

0

50

100

150

200

250

0 0.1 0.2 0.3

y = -92992x2 + 9980.6x

R² = 0.7949

0

50

100

150

200

250

300

350

-0.05 0 0.05 0.1

y = 148499x2 + 6731.8x

R² = 0.8141

0

50

100

150

200

250

300

350

-0.02 0 0.02 0.04

y = -1.0429x2 + 23.222x

R² = 0.889

0

50

100

150

200

250

0 5 10 15

y = -0.0666x2 + 4.3434x

R² = 0.8442

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60

y = 0.9061x2 + 6.5328x

R² = 0.8682

0

20

40

60

80

100

120

140

0 5 10

y = -1.754x2 + 22.224x

R² = 0.8469

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10

y = -11.623x2 +

57.345x

R² = 0.8442

0

20

40

60

80

100

120

0 2 4

y = -42.786x2 + 111.05x

R² = 0.8499

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2

y = -9.4833x2 + 52.702x

R² = 0.8512

0

20

40

60

80

100

120

0 2 4 6

Figura 11: Curvas MAC asociada al mercado eléctrico

La utilidad de las curvas MAC es que de ellas se determinan las curvas de

demanda.

En la Figura 12, se presenta un gráfico comparativo de la evolución de las

curvas MAC de los países del bloque EU-27. Las curvas han sido

construidas utilizando las fórmulas representativas de las líneas de

tendencia de cada país. En la Figura 13, es la misma información pero sólo

de algunos casos puntuales de países desarrollados y otros en vía de

desarrollo.


Figura 12: Comparativo de curvas MAC bloque EU-27

Figura 13: Comparativo de curvas MAC

De las figuras se infiere que aquellos más contaminantes logran mayores

reducciones de emisión para el valor de un costo marginal específico.

Resulta interesante el comportamiento que tiene España, que es el país con

mejores indicadores de reducción de emisiones (incluso mejor que

Alemania que lo duplica en el total de emisiones reales). Si consideramos

el comportamiento de UK e Italia, que al igual que España a la fecha del

análisis (2006) contaban con poca capacidad de interconexión, se puede

inferir que esta característica tiene un efecto sobre la evolución de los

costos marginales de abatimiento. A mayor interconexión los países

debiesen tender a enfrentar mayores costos marginales de reducción, pues

no solo deben trabajar en su propias reducciones sino también en las

reducciones de los países con los que esta interconectado.

3 Curvas MAC mercado Cemento (Caso Base)

La Figura 14 contiene la curva MAC que representa al mercado del

cemento para el bloque EU-27. La ecuación que representa a la línea de

tendencia es:


Figura 14: Curvas MAC mercado Cemento

La evolución de las restricciones de emisión involucra un costo marginal

escalonado, es decir, un cambio en cuanto a las características de

operación de las tecnologías es suficiente para satisfacer más de un grado

de restricción de emisión.

La curva poli nómica de grado 2 (que pasa por 0) que mejor se ajusta tiene

un índice grado 2 negativo, lo cual no afecta el análisis del precio en los

rangos de emisiones de interés, pero si generarían problemas en un

análisis asociado a la extrapolación de datos hacia mayores categorías de

reducción de emisiones.

Los costos marginales asociados a las reducciones para este mercado son

menores a los de la industria eléctrica, lo que indica una mayor

flexibilidad en las tecnologías y materias primas para lograr reducciones

efectivas de emisión.

4 Curvas MAC mercado Acero-Hierro (Caso Base)

Las curvas MAC obtenida para el caso base del mercado Acero-Hierro se

insertan en la Figura 15. La ecuación que representa la línea de tendencia

es:


y= -0.0681x2+8.1399x

R2=0.9353

Figura 15: Curvas MAC mercado Acero-Hierro

Al igual que en el caso del mercado del cemento la componente cuadrática

de la línea de tendencia es negativa, lo que indica que la reducción de

emisiones en un determinado punto involucraría un costo marginal

decreciente. Esto podría afectar la extrapolación de los costos marginales,

pero la información necesaria y suficiente para el análisis es representativa

con los números obtenidos.

En la evolución de la curva se observa que la evolución presenta saltos

discretos en los costos marginales. Las curvas incluyen el efecto de

actualización de tecnologías. La reducción de emisiones involucra

aumentos de costos marginales crecientes y discretos. Los costos

marginales se empinan sobre los 300 euros/Ton CO2 eq sobre 40

toneladas CO2 de reducción. Lo cual es significativamente superior a los

valores presentados en el cemento.

La Figura 16 presenta las curvas MAC de las industrias analizadas. Existe

una tendencia similar en los mercados de cemento y electricidad. Algunas

características que comparten es que son mercados orientados al consumo

interno y dependen de fuentes combustibles similares. El mercado acero-


hierro presenta mayores costos marginales a mismas reducciones de

emisión, esto comparativamente con la industria eléctrica tiene sentido

pues existen diferencias en las emisiones totales de ambas industrias.

Mientras la diferencia con el mercado del cemento, ambos presentan

montos de emisiones reales similares, responde a mayores costos

asociados a actualizaciones tecnológicas, y a un mayor uso de ellas.

Adicionalmente se incluye la curva MAC del mercado, y el precio que

adquirirían los derechos de emisión para cubrir el “gap” entre emisiones y

derechos asignados. A partir de dicho precio, se observa que los mercados

de las industrias enfrentan costos marginales menores a dicho precio para

lograr el cumplimiento (de hecho presentan gap negativos, es decir, una

sobre asignación de derechos de emisión). Mientras, que la industria

eléctrica presenta costos marginales superiores al mercado para cumplir

sus obligaciones. De los intereses opuestos y complementarios de los

agentes, surge el incentivo de crear un mercado de derechos de emisiones.

Figura 16: Comparativo de curvas MAC de las industrias

Memoria. Resultados (Caso base) 84

Capítulo 8 RESULTADOS (CASO BASE)

1 Introducción

Obtenidas las curvas MAC, pueden ser construidas las curvas de

demanda. La curva de oferta se obtiene del número de derechos de

emisión asignados por los distintos países del bloque EU-27, curva

completamente inelástica a cualquier variación del precio. Con ambas

curvas se obtienen los precios óptimos.

2 Mercado Electricidad (Caso Base)

Los valores del bloque EU-27 para el año 2008 son:

Emisión mercado electricidad 2008: 1443.66 [MM Ton CO2 equivalente]

Asignación mercado electricidad 2008: 1196.66 [MM Ton CO2 equivalente]

La curva de demanda se obtiene a partir de las emisiones totales del

mercado y las curvas MAC. Así, el costo marginal de abatimiento para

una reducción de emisión determinada, representa al precio que se estaría

dispuesto a pagar para una condición de emisión normal (“Business as

usual”) menos la reducción de emisión determinada ( E 41).

E 41

En el mercado de electricidad la fórmula que define la curva de demanda

es

E 42

La curva de oferta es representada por el total de asignaciones en el

mercado (bajo el supuesto que no existirá Banking en el siguiente período

de obligaciones). La fórmula que representa la curva de oferta (E 43).


E 43

Así, en el mercado de electricidad la fórmula que define la curva de oferta

es:

E 44

La Figura 17 representa las curvas de oferta y demanda para el caso base.

Ambas curvas presenta sensibilidades, la de oferta simula un potencial

porcentaje de Banking y la de demanda una variación en la demanda de

producción.

Si la industria eléctrica fuera única en el mercado de emisiones, el precio

de este estará levemente sobre los 100 euros/ton CO2 equivalente. Precio

fuertemente determinado por su característica de ser una industria

deficitaria en derechos de emisión. Independiente de lo anterior, la curva

de demanda del mercado eléctrico se presenta altamente elástica, de

manera que estrategias de Banking tendrían una influencia sobre el precio.

Figura 17: Curvas oferta y demanda (industria eléctrica)

Respecto de la sensibilidad del precio al cambio de demanda de

producción para una reducción de demanda del 5% (en cada bloque de


simulación) el precio caería hasta los 25 euros/Ton CO2 equivalente, pues

la variación de demanda afecta principalmente a las tecnologías más

contaminantes que marginan en cada bloque.

3 Mercado Cemento (Caso Base)

En este mercado existe un excedente de asignaciones de derechos de

emisión respecto al total de emisiones emitidas. Las razones asociadas a

esta asignación excedentaria no son públicas, pero buscarían resguardar la

competitividad de la industria. La excedencia en las asignaciones también

introduce incertidumbre respecto al número de asignaciones ahorradas

por la industria en el próximo periodo de cumplimiento (Banking), por lo

que esta variable también ha sido sensibilizada.

Los valores del mercado EU-27 para el año 2008 son:

• Emisión industria 2008: 183.25 [MM Ton CO2 equivalente]

• Asignación industria 2008: 201.03 [MM Ton CO2 equivalente]

Las ecuaciones de las curvas que representan a este mercado de acuerdo a

las ecuaciones (E 41) y (E 43) son las ecuaciones (E 45) y (E 46)

respectivamente:

E 45

E 46


Figura 18: Curva oferta y demanda mercado cemento

De la Figura 18 se deduce que efectivamente existe una sobre asignación

de derechos de emisión. Esto indica que si estas fueran las condiciones del

mercado de emisión (como sucedió a finales de la fase I del mercado de

emisiones), los precios serían prácticamente nulos, al existir una

sobreoferta. Sin embargo, si existe un incremento del 10% de la demanda

(y por ende de la producción) debiese existir un ajuste entre asignaciones

y emisiones totales.

Tanto en el caso base como los escenarios los precios de mercados son

bajos (comparados a la industria eléctrica). Y no se aprecia una diferencia

sustantiva entre los escenarios de mayor y menor demanda. La

variabilidad de los escenarios de análisis es de app. 10 euros/ ton CO2.

4 Mercado Acero-Hierro (Caso Base)

La particularidad del modelo acero-hierro es que simula toda la industria,

a pesar que las asignaciones de los países están enfocadas principalmente

en un tipo de tecnología (BO-BOF). En la práctica significa que el modelo

(completo) presenta obtiene mayores emisiones que las emisiones totales

del mercado del año base, pero los valores medios de emisión por


tecnologías se encuentran ajustados a las referencias. Así, la elaboración de

la curva de demanda (principalmente de los escenarios de sensibilidad)

debe considerar una corrección asociada a las emisiones totales.

Los valores del año base asociado a emisiones totales y asignación de

derechos son [POIN09]:

• Emisión industria 2008: 135.97 [MM Ton CO2 equivalente]

• Asignación industria 2008: 179.88 [MM Ton CO2 equivalente]

Así, las curvas de oferta (E 47) y demanda (E 48) para la industria son:

E 47

E 48

Figura 19: Curva oferta y demanda mercado Acero-Hierro

Se observa en la Figura 19 que la sensibilidad de la demanda no afecta los

costos marginales de reducción de emisiones, pues la variable marginal se

encuentra en el número de producción importada. Así, al disminuir o

aumentar la demanda, solo cambia la cantidad de producción que es


importada, y ningún otro parámetro, por eso que el costo marginal para

todos los casos es el mismo. Solo en el escenario de una reducción de

demanda (-10%) existe una pequeña variación en las emisiones totales

pues toda la demanda se satisface con producción interna (no se realizan

importaciones).

En cuanto a las características de la curva, se observa que existe

excedencia de asignaciones sobre el 20% de la cantidad de emisiones,

indicando que este sector es protegido y subvencionado por sus países de

origen. Esto, pues una internalización de los costos de emisión en sus

costos de producción le restarían competitividad respecto a su entorno.

Entregando ventajas competitivas, principalmente aquellos países que

rodean al bloque EU-27, el cual carece actualmente de obligaciones. La

curva marginal presenta una pendiente pronunciada, lo que indica que

existiría un alto grado de elasticidad en los precios si es que emisiones y

asignaciones estuviesen más ajustadas.

En la Figura 20 y Figura 21 se presenta un cuadro comparativo de las

curvas de demanda y de asignaciones de derechos individuales y de

mercado21 respectivamente para el caso base.

Figura 20: Comparativo de curvas de demanda y asignaciones de derechos por industria

Figura 21: Curva de demanda del mercado (caso base)

21 Hay que recordar que las tres industrias representa el 85% del mercado.


De las figuras se infiere que la demanda de la industria eléctrica marca la

referencia del mercado. Sin embargo, la influencia de las otras industrias

(principalmente del cemento) reduce su alta elasticidad al precio.

Dadas sus características de emisiones y asignaciones de derechos de

emisión, siempre que la relaciones entre precio del derecho de emisión y

costo marginal de abatimiento lo permita, las industrias son “potenciales”

vendedoras y el sector eléctrico es “potencial” comprador de derechos en

el mercado.

Finalmente la industria del acero es poco elástico al precio, que es

representativa del alto costo de oportunidad dispuesto a pagar para

reducir emisiones porcentualmente pequeñas. Bajo este criterio de

continuar la protección a la industria nacional está debiese ser prioritaria

respecto a otras (Ej: cemento).

Memoria. Escenarios y sensibilidades 91

Capítulo 9 ESCENARIOS Y SENSIBILIDADES

Aún cuando los mercados envuelven múltiples variables y parámetros, el

análisis de sensibilidad debe ser enfocado en aquellas variables que no

pueden ser controladas por los agentes llamadas variables exógenas, que

permita prever el rango de variación de la variable de análisis (en nuestro

caso el precio del derecho de emisión). Una vez identificadas las variables

exógenas en el capítulo de conceptualización, han sido definidos los

grados de sensibilidad que se aplicarán sobre estas variables de cada

mercado (Tabla 2).

Item Variable Exogena Ámbito afectado Area Variable Modelo afectada Rango sensibilidad Nota

I Economia MundialDemanda producto y

serviciosElectricidad Demanda [-10% / +10%]

Industria Demanda [-10% / +10%] Cemento & Acero-Fierro

Capital riesgo Electricidad ---

Industria Actualizacion tecnologia [0 / 1] Cemento & Acero-Fierro

II Clima Mix produccion ElectricidadProduccion hidroelectrica

y viento[-15% / +15%] Ambos separados

Industria ---

III Precio materias primas Precio produccion Electricidad Combustibles fosiles [-15% / +15%] Solo carbon y gas

IndustriaCombustibles fosiles &

materias prima[-15% / +15%]

Acero-Fierro: Iron Ore

y Chatarra

Cemento: Clinker y

Combustible (Carbon)

IV Opcion "banking" - - - [0% / +20%] Curva oferta (mover)

V Regulacion mundial (Fuera de este análisis)

Tabla 2: Variables exógenas y su tratamiento

Una vez definidos los grados de sensibilidad se han configurado los

escenarios de precios (Tabla 3) desde un escenario “muy optimista”, a un

escenario “muy pesimistas”, desde el punto de vista del cumplimiento de

las obligaciones de emisión. Así, por ejemplo, un escenario comparativo

de bajas demanda, alta producción de energías renovables, bajos precios

de materias primas, y una opción banking baja implica un escenario “muy

optimista” para el cumplimiento de emisiones, pues existe mayor

probabilidad de que sus asignaciones de derechos de emisión cubre

mayoritariamente sus emisiones (eventualmente lo excedan).


Muy Optimista Optimista Normal Pesimista Muy Pesimista

Demanda electricidad -10% -5% Base 5% 10%

Demanda industria -10% -5% Base 5% 10%

Produccion EERR 15% 5% Base -5% -15%

Precio Materia Prima -15% -5% Base 5% 15%

Opcion Banking 0 0 5% 10% 20%

Tabla 3: Desglose de las instalaciones incluidas en las asignaciones de derechos de emisión

El escenario base, ha sido definido a partir de los casos base de los

mercados analizados. Hay que tener presente que los resultados

representan un 85% del comportamiento del precio del derecho (total de

asignaciones de derechos de emisión). El 15% remanente no tiene un

efecto en el precio, pues como se ha indicado sus asignaciones

excedentarias no es mayor al 3% al total de las emisiones totales. Es decir,

que no existiría una variación significativa en la relación oferta y

demanda.

Figura 22: Escenarios de precios de mercado


Los resultados de los escenarios de precios de mercado presentados en la

Figura 22, nos indica que el precio se mueve desde un escenario “muy

optimista”, en el que el precio tiende a 0 a un escenario “muy pesimista”

donde el precio está en torno a los 145-150 euros/tonelada CO2

equivalente.

Sin embargo podemos considerar que ambos precios son teóricos pero no

racionales. En el caso del precio “muy optimista”, un agente racional si

observa que el precio del derecho es muy bajo tenderá a influir en el precio

aumentando su disposición a hacer “banking” para el próximo periodo de

obligaciones. Luego de la experiencia en la fase I y los cambios

regulatorios implementados, las opciones de obtener precios nulos son

muy bajas.

El precio del escenario “muy pesimista” tampoco es racional, pues si los

agentes del mercado observan que el precio del derecho es alto tenderán a

disminuir su disposición al banking (en el límite de 0% banking el precio

se movería hasta los 100 euros/Ton CO2 equivalente). Adicionalmente si

los mercados internalizan estos precios de emisión a cliente final existiría

un efecto sobre la demanda o un aumento de las importaciones, pues el

aumento de los precios de emisión restarían su competitividad, así debiese

caer la demanda o la producción respectivamente en la industria. Si esta

variación lo situamos a los valores que representa el escenario “pesimista”

el precio debiese tender hacia los 75 euros/Ton CO2 equivalente. El cual

sigue siendo un precio que involucraría cierto intervencionismo.

Memoria. Conclusiones 94

Capítulo 10 CONCLUSIONES

De lo expuesto en el presente documento, se desprenden múltiples

conclusiones a ser tomadas en consideración.

• Los derechos de emisión transados en el mercado están concentrado en

pocas industrias intensivas en energía, y el mayor requerimiento de

éstos provienen del mercado eléctrico (siempre que el precio sea

inferior a su costo marginal de abatimiento). La asignación de derechos

de emisión a industrias competitivas que sean incapaces de

internalizar los costos de emisiones en el precio, debiesen soportar

obligaciones mínimas de emisión, o derechamente la protección de su

país de origen (por la pérdida de competitividad y los perjuicios

sociales asociados), a menos que existan regulaciones que les permita

actuar en igualdad de condiciones (Ej. agregar impuestos equivalentes

a los costos de emisión a las importaciones de países no EU-27)

• El precio teórico del mercado de emisiones ante variaciones realistas de

los factores exógenos fluctuaría entre 0 y 145-150 euros/toneladas CO2

equivalente. Sin embargo, dichos precios teóricos no incorporan

racionalidad en el actuar de los agentes. Considerando dicha variable,

el precio teórico del mercado fluctuaría entre “sobre 0” y 75

euros/toneladas CO2 equivalente (para las condiciones base del

modelo)22.

• Los países que poseen una operación interconectada presentan una

evolución similar de sus costos marginales de abatimiento. Sin

embargo, su alcance en reducciones efectivas de emisiones difieren por

22 Pues si consideramos el modelo con valores del año en curso (2009) donde existe un menor crecimiento económico, afectando las otras variables exógenas (demanda, precio de materias primas, etc.) los precios del caso base serían distintos.


las mismas características de los países (mix energético, tecnologías,

etc.), traduciéndose en distintas curvas MAC representativas.

• Los mercados de derechos de emisión, establecen un escenario win-

win para los agentes que lo integran. Pues por medio de él, se generan

condiciones de sub aditividad de costos a través de la coalición de

agentes (en este caso entre instalaciones de la EU-27). Esta sub

aditividad de costos se refleja en los agentes “potencialmente”

compradores, como un menor costos de oportunidad para cumplir sus

obligaciones (si adquiere derechos en el mercado), y para los agentes

“potencialmente” vendedores, como un vehículo para obtener

beneficios a través de la venta de derechos de emisión que pueden ser

generados a un precio menor que el precio de mercado.

Adicionalmente, éstos últimos acceden a un beneficio social al reducir

localmente sus emisiones (no desde un punto de vista de mercado),

por medio de soluciones económicamente más caras.

• Dadas las características actuales del mercado de derechos de

emisiones (ver Figura 16), las industrias aparecen como potenciales

“vendedores”, si sus costos marginales de reducción de emisiones son

menores al precio de mercado. En esto existe un efecto de la sobre

asignación de derechos de emisión por parte de los países para

proteger sus industrias (debido a su total pérdida de competitividad

ante una eventual internalización de los costos de emisión). Mientras,

la industria eléctrica se muestra como potencial “comprador” del

mercado, si sus costos marginales de reducción de emisiones son

mayores al precio de mercado. Esta condición se acentúa, pues sus

asignaciones de derechos de emisión son cada vez más restringidas

respecto a sus emisiones totales. La internalización de los costos de

emisión en estos mercados ha llevado que las tecnologías más

contaminantes pierdan competitividad siendo desplazada por las

menos contaminantes.


• En el análisis por países de la industria eléctrica se evidencia, que

aquellos países con concentración de su producción en una o pocas

tecnologías presentan mayores costos de reducción de emisiones, pues

su mix tecnológico les impide generar escenarios que se ajusten a

obligaciones de emisión más estrictas, siendo su única solución

inversiones en nueva tecnología o actualización de la tecnología

existente.

• Los grados de interconexión (o de exportación e importación) que

tienen los países tiene un efecto sobre los costos marginales de

abatimiento. En general, aquellos países con mayor flexibilidad de mix

tecnológico y energético, y que presente una alta tasa de interconexión

enfrentan mayores costos marginales (para una determinada reducción

de emisiones) que si actuara individualmente, pues deben absorber y

responder a las inflexibilidades y limitaciones ambientales de los

países con los cuales esta interconectado. En esta misma perspectiva,

aquellos países interconectados y con baja flexibilidad en su mix de

generación enfrenten menores costos marginales de reducción de

emisiones que los soportados individualmente. En cambio, países con

baja interconexión, es encuentra ajenos a este efecto, y todo esfuerzo

ambiental se concentra en gestiones nacionales.

• De las tres industrias analizadas, es el mercado de electricidad que

involucra menores costos marginales de reducción en el corto plazo.

Principalmente porque las materias primas asociadas a su producción

son comparativamente más baratas, y además porque su mix

energético (principal materia prima) tiene mayor flexibilidad al

cambio, lo cual permite una mayor modulación entre países.

Memoria. Bibliografía 97

BIBLIOGRAFÍA

[UNFC04] United Nations Framework Convention on Climate Change, “Guía

de la convención marco sobre el cambio climático y el protocolo

Kioto”, 2004.

[ONU_98] Organización de Naciones Unidas, “Protocolo de Kyoto de la

Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio

Climático”, 1998.

[UE__03] Unión Europea, “Directiva 2003/87/CE del parlamento europeo y

del consejo”, 2003.

[UE__04] Unión Europea, “Directiva 2004/101/CE del parlamento europeo

y del consejo”, 2004.

[UE__08] Unión Europea, “Climate and energy package: texts adopted by

the European Parliament”, 2008.

[VELT07] Veltman J., “Introduction to Policy Analysis Exam Guide”, TU

Delft, 2007.6

[EURO07] Eurostat, “Energy – Yearly Statistics 2006”, 2007.

[UCTE09] Página web, Union for the co-ordination of transmission of

electricity (UCTE), http://www.ucte.org/, 2009.

[BALT09] Página web, Baltic system operators (BALTSO),

http://www.baltso.eu/, 2009.

[NORD09] Página web, Nordic transmission system operators (NORDEL),

http://www.nordel.org/, 2009.

[LINA09] Linares P., "Impacto ambiental de la electricidad”, Curso “Impacto

ambiental y energías renovables", Máster oficial en Sector

Eléctrico, Universidad Pontificia Comillas, 2009.

[ETSO06] European Transmission System Operators (ETSO),“Indicative

values for Net Transfer Capacities (NTC) in Europe” (Winter 2006-

2007), 2006.


[FTBM08] Faculteit Techniek, Bestuur en Management, “Advanced Policy

Analysis EPA1121”, TU Delft, 2008.

[GARC09] García J., "Modelo de mediano plazo”, Curso “Modelos de ayuda a

la decisión en el sector eléctrico", Máster oficial en Sector Eléctrico,

Universidad Pontificia Comillas, 2009.

[SHUK06] Shukla A K., B. Deo, K. Deb "Steel Production at Optimal Cost",

The Magazine of IIT Kanpur, vol. 7, No. 4, pp. 27-34, Kanpur 2006.

[STEEL09] Página web, "Steel on the Net", www.steelonthenet.com, 2009.

[HIDA03] Hidalgo I.., L. Szabo, I. Calleja, J. C. Císcar, P. Russ, A. Soria,

"Energy consumption and CO2 emissions from the world iron and

steel industry", Institute for prospective technological studies,

Marzo 2003.

[KOPF08] Kopfle J. T.., J. McClelland, G. Metius, "Green[er] steelmaking with

the midrex direct reduction process", Midrex Technologies, 2008.

[OECD08] OECD, "OECD Environmental Outlook to 2030", Table 19.1, 2008.

[SZAB03] Szabo L., I. Hidalgo, J. C. Císcar, P. Russ, A. Soria, P. Russ "Energy

consumption and CO2 emissions from the world cement industry",

Institute for prospective technological studies, Junio 2003.

[HEND04] Hendriks C. A., E. Worrell, D. De Jager, K. Blok, P. Remier

"Emission reduction of greenhouse gases from the cement

industry", IEA Greenhouse Gas R&D Programme, Agosto 2004.

[DEMA06] Demailly D., P. Quirion "CO2 abatement, competitiveness and

leakage in the European cement industry under the EU ETS:

grandfathering versus output-based allocation ", Climate Policy,

No. 6, pp. 93-113, 2006.

[VENT09] Ventosa M. "Análisis Microeconómico del Sector Eléctrico", Curso

Máster oficial en Sector Eléctrico, Universidad Pontificia Comillas,

2009.

[BÖHR__] Böhringer C. "EU Emissions Trading: What is at Stake?", Zew

Mannheim and University of Heidelberg.

[ELLE98] Ellerman A.D., A. Decaux "Analysis of Post Kyoto CO2 Emissions

Trading Using Marginal Abatement Curves", MIT Joint Program


on the Science and Policy of Global Change, Report No. 40,

Massachusetts Institute of Technology, 1998.

Apéndices. Bibliografía 100

Parte II APÉNDICES

Apéndices. Parámetros formulación 101


Capítulo 1 PARÁMETROS FORMULACIÓN

: Beneficio total del mercado [Mill. euros]

: Factor de emisión [Ton CO2/Unidad producción]

q: Cantidad producida [Unidad producción (GWh – Tons]

: Función de costo (constante para q, y decreciente respecto ) [Mill. euros]

P(s): Función de precio (constante en mercados perfecto y dependiente de q en

mercados oligopólicos) [Euros/Unidad producción]

: Asignación de derechos emisiones [Mill. Ton. CO2 eq.]

: Precio internacional de los derechos emisiones [Euros/Ton CO2 eq-]

ρ: Función objetivo del bloque de países EU-27

ρpais : Restricción objetivo por país

tec: Tecnologías

pa: Países pertenecientes EU-27

p: Período [Meses del año]

s: Sub periodo [laboral/ festivo]

n: Niveles [11 bloques laboral/ 11 bloques festivo]

: Generación total por tecnología, país, período, sub período y nivel [GW]

: Horas representativas del período, sub período y nivel [Horas]

: Demanda total por país, periodo, sub periodo y nivel [GWh]

: Energía exportada por país, periodo, sub periodo y nivel [GWh]

: Energía importada por país, periodo, sub periodo y nivel [GWh]

: Consumo energía (bombeo) por país, periodo, sub periodo y nivel [GWh]

: Demanda no suministrada por país, período, sub período y nivel [GWh]

e: Emisiones en la operación normal (BAU) [Ton CO2/ GWh generado]


red: Porcentaje de reducción de emisión [p.u.]

: Capacidad mínima de generación por tecnología (térmica) [GW]

Capacidad máxima de generación por tecnología (térmica) [GW]

: Transferencia entre países por período, sub período y nivel [GW]

: Capacidad máxima de transmisión desde entre países [GW]

: Energía (agua) almacenada por período p [GWh]

: Energía (agua) almacenada en el período anterior p-1 [GWh]

: Inyección de agua en el embalse por período [GWh]

: Factor de conversión de generación bruta a generación neta [p.u.]

: Decisión de acoplamiento del grupo térmico t por periodo y sub periodo [0/1]

: Decisión de arranque del grupo térmico t por periodo y sub periodo [0/1]

: Decisión de parada del grupo térmico t por periodo y sub periodo [0/1]

: Utilización de mineral de hierro (iron ore) por período [Ton]

: Utilización de sinterizado por período [Ton]

: Utilización de pellets por período [Ton]

: Utilización de “Direct reduction iron” por período [Ton]

: Producción total acero crudo por periodo [Ton]

: Producción total acero crudo (tecnología BOF) por período [Ton]

: Producción total acero crudo (tecnología EAF) por período [Ton]

: Produc. total acero crudo (tecnología EAF DRI) por período [Ton]

: Utilización de chatarra por período [Ton]

: Demanda de acero en el bloque EU-27 por período [Ton]


: Importación de acero hacia el bloque EU-27 por período [Ton]

: Utilización de coque por período en el proceso BF [Ton]

: Producción de arrabio por período en el proceso BF [Ton]

: Utilización de sinterizado por período en el proceso BF [Ton]

: Utilización de pellets por período en el proceso BF [Ton]

: Chatarra reciclada por período en el proceso de acero crudo [Ton]

: Utilización de Carburo de Silicio por periodo en el proceso de arrabio [Ton]

cap: Capacidad actualizada a tecnología EAF-DRI [Ton/mes]

: Utilización de DRI por periodo en el proceso de acero crudo [Ton]

: Factor de emisión por tecnología, porcentaje de clinker utilizado y tipo de

combustible [Ton CO2 eq/Ton cemento]

: Producción de cemento por tecnología, porcentaje clinker utilizado y tipo

de combustible [Ton cemento]

: Demanda interna de cemento del bloque EU-27 [Ton]

: Producción total de cemento en los países del bloque EU-27 [Ton]

: Importación de cemento desde países no EU-27 [Ton]

: Cap. de producción de cemento por combustible actualizada a una

tecnología más eficiente [Ton/año]

: Cap. de producción de cemento por combustible actualizada desde una

tecnología menos eficiente [Ton/año]

: Cap. máxima de producción de cemento por tecnología y combustible

[Ton/año]

: Emisiones totales del mercado [Ton CO2 equiv.]

: Reducción de emisiones [Ton CO2 equiv.]


: Costo marginal de abatimiento de emisión [Euros/Ton Co2 eq]

: Función de precio dependiente de la demanda (curva de demanda)

Apéndices. Diagrama del sistema 106

Capítulo 2 DIAGRAMA DEL SISTEMA

1 Introducción

En el anexo En el anexo son detallados los subsistemas envueltos en el

diagrama causal del sistema. Aquellos factores destacados en rojo y líneas

punteadas, son aquellos comunes entre subsistemas.

“Las relaciones causales son dibujadas por una flecha. Si el factor tiene un

efecto directo en otro factor, tú dibujas una flecha con un arco (obligatorio)

sobre el segundo factor. Lo que es importante entonces, es decidir si el

efecto es negativo o positivo”. [VELT07]

Relación causal positiva (+): Si el factor A aumenta entonces el factor B

aumenta.

Relación causal negativa (-): Cuando el factor A aumenta entonces el factor

B disminuye.

Figura A 1: Diagrama causal de los subsistemas del mercado de derechos de emisión


2 Oferta derechos de emisión

Figura A 2 Diagrama causal del subsistema “Oferta Derechos de Emisión”

El número total de derechos de emisión depende de múltiples factores.

Inicialmente depende del número total de derechos asignados

efectivamente por los gobiernos con obligaciones. Este número depende

de la obligación internacional (Kioto), del CAP de asignaciones que defina

cada país, del porcentaje de reserva definido para nuevos entrantes, de los

nuevos entrantes con obligaciones que se establecen en el período y del

número de países con obligaciones de reducción. Este último punto

depende de cómo se establezca la regulación mundial en materia de

derechos de emisión.

Por otra parte, tiene una influencia respecto a la conducta compradora que

exista en el mercado. La existencia de compras voluntarias y especulativas

disminuyen el número de derechos de asignación disponible en el

mercado. Adicionalmente hay que considerar el precio del derecho que


puede incrementar la actividad compradora de este, siempre que exista

una necesidad de compra (gap emisiones/cap). Finalmente, en el caso de

los CERs y ERUs, se acopla la situación de los países, pues estos también

pueden intervenir en el mercado con la compra de este tipo de derechos

para satisfacer sus obligaciones.

En el caso particular de los EUAs, la utilización de “banking”, el aumento

en el porcentaje de D° no utilizado en un periodo de obligación disminuye

el número de EUAs disponibles, mientras el “borrowing” lo incrementa.

Aún cuando éste no tenga un gran efecto, pues generalmente se utiliza

este mecanismo para obtener el cumplimiento, más que venderlo en el

mercado. De todas formas, en una eventual construcción de curvas de

oferta y demanda es relevante.

En el caso de los CERs y ERUs su oferta dependerá de las inversiones que

se realicen para la obtención de estos derechos, los tiempos

administrativos que estos tomen y el límite de utilización de estos

derechos para cumplir con las obligaciones.

La total de EUAs, CERs y ERUS disponibles en el mercado, definen el total

de derechos disponibles en el mercado. Para la determinación del precio,

es la oferta del mercado


3 Emisiones CO2

Figura A 3 Diagrama causal del subsistema “Emisiones CO2”

Las estimaciones de las obligaciones de CO2, requieren de un análisis en

los sectores productivos de los países con obligaciones. En principio existe

una relación entre el clima de la economía mundial. Si este es favorable

existen mayores condiciones para el crecimiento económico. Este mayor

crecimiento económico tiene un efecto positivo sobre: demanda eléctrica,

capital de riesgo, utilización de transporte público, compra vehículos,

demanda productos y servicios.

La mayor demanda eléctrica, obliga a una mayor inversión en generación,

sin embarga si existe un mayor apoyo regulatorio a la eficiencia

energética, esta inversión debiese ser menor. La inversión puede ser fósil o

EERR, pero, con mayor apoyo regulatorio existe una mayor inversión en

EERR, pero mayor inversión en EERR implica una mayor inversión en

fósiles, pues estas necesitan de respaldo en materia de seguridad de

suministro (su generación no es controlable). Si existe mayor inversión,


existe mayor disponibilidad para generar con esas tecnologías. En el caso

EERR, eso depende de las condiciones climatológicas (cuando hablamos

de matrices energéticas con una fuerte componente en centrales eólicas,

hidráulicas y solares). En el caso de las fósiles, depende del precio de los

combustibles. Finalmente, la mayor menor generación con combustibles

fósiles aumenta la quema de combustible fósiles que incide en el aumento

de emisiones.

Respecto del capital de riesgo, su aumento incide en la inversión de

tecnologías verdes: generación EERR, transportes limpios

(biocombustibles, eléctricos), inversión en proyectos MDL y JI, y en I+D+I

de tecnologías no contaminantes. Todos tienen una incidencia directa o

indirectamente sobre la disminución de las fuentes de emisión de CO2.

La utilización del transporte público, tiene un tratamiento similar al de la

generación eléctrica. Un mayor crecimiento económico incide sobre la

mayor compra de vehículos y mayor utilización de transporte (aviones,

trenes, buses, etc.). A su vez, la mayor compra de vehículos disminuye la

utilización de medios de transportes, pues utilizan un medio propio para

movilizarse. Medio de transportes propios o no, requieren de una

inversión en medios de transportes fósiles o limpios (este último

dependiendo del apoyo de la regulación, y de los capitales de riesgos que

existan). Finalmente, la mayor o menor utilización de estos medios de

transportes inciden sobre la mayor o menor emisión de CO2.

Finalmente la mayor demanda de productos y servicios, inciden en una

mayor producción de las industrias y sectores difusos. La cual afecta el

consumo de combustible que aumenta las emisiones de CO2. Por cierto, se

pueden aplicar tecnologías no contaminantes, pero esta tiene un efecto

sobre la emisión, y no sobre el consumo de combustible. Sin embargo, la

mayor demanda de producto aumenta los precios de éstos (también se

pueden ver aumentados por el precio de las materias primas, y los precios


de combustibles) restando competitividad de los productos aumentando

la importación de estos.

Independientemente existen efectos aislados sobre las emisiones, como un

mayor estándar en los combustibles utilizados, apoyados por una

regulación ad-hoc. También, se debe considerar una mayor inversión en

áreas verdes.

4 Cap (limite) emisión

Figura A 4 Diagrama causal del subsistema “Cap (limite) emisión”

El tercer subsistema define la relación para la determinación del cap

(limite) que deben cumplir los países con obligaciones y los indicadores de

performance que se pueden establecer para la definición del precio.

La magnitud del cap es definida por emisiones del año base (1990) y los

porcentajes de reducción de emisiones definidos mundialmente. Este

último aspecto depende de la regulación mundial que se establezca en la

materia.

Conociendo las emisiones totales y el cap de la obligación se puede

estimar cual es el monto de “emisiones a cubrir”. Ante la necesidad de

Apéndices. 112

cubrir la obligación, se necesita comprar más derechos de emisión (EUAs,

CERs y ERUs) para tener mayor derecho de emisión, o invertir en fuentes

de absorción vegetal e incrementar la aplicación de tecnologías no

contaminantes para reducir las emisiones.

Respecto del precio, si este está bajo aumenta la compra de derechos (si

existe la necesidad por comprar derechos), mientras que si esta alto no

solo desincentiva la compra de derechos, sino que también disminuye las

emisiones de CO2, pues las tecnologías más contaminantes perciben un

mayor costo en su producción, haciéndolas menos competitivas,

disminuyendo así su producción.

Capítulo 3 INTERRELACIONES EN EL MERCADO DE DERECHOS DE EMISIÓN

Capítulo 4 CÓDIGO GAMS MODELO

ELÉCTRICO

1 Introducción

El código de electricidad representa lo indicado en los capítulos anteriores

“modelo” y “modelo GAMS” asociados a este mercado. Así, cualquier

detalle que no resulte claro en los códigos puede ser revisado desde lo

descrito en los capítulos anteriores. La estructura del modelo se subdivide

en tres estructuras de códigos: Datos de entrada, modelo y códigos de

salida. Los códigos de entrada están representados por las matrices de

datos que alimentan el modelo. El modelo es la estructura que recibe y

procesa los datos de entada y entrega los datos de salida. Los códigos de

salida permiten la configuración de los datos de salida del modelo. En el

presente estudio, solo se presenta los datos de entrada y el modelo. Las

salidas han sido representadas por los gráficos de resultado y

sensibilidades.

Han incluido en los códigos algunas referencias entre líneas que permitan

simplificar la interpretación de los éstos.

El mismo procedimiento ha sido incorporado en los Apéndices 5 y 6 para

el mercado del acero y el cemento respectivamente.

2 Código Modelo

$Title Modelo MAC $ontext Modelo para la obtención de las curvas marginales de Costos (MAC) para la estimación de precios de EUAs $offtext * Declaración de índices o conjuntos

Apéndices. Código GAMS modelo Eléctrico

SETS

p Periodos /p1 * p12/ s Sub periodos /lab, fes/ n Niveles /n1 * n11/ g Generadores pa Países cs Casos cssis Casos sistemas /1/ cs_sens Casos sensibilidad p_afec Parámetros afectados * Declaración de subconjuntos dinámicos asociados a los generadores t(g) Generadores térmicos tsc(g) Generadores térmicos sensibilizados carbón tsg(g) Generadores térmicos sensibilizados gas tn(g) Generadores térmicos no sensibilizados h(g) Generadores hidráulicos hr(g) Generadores reservoir hf(g) Generadores fluyentes bom(g) Generadores Bombeo ren(g Generadores renovables * Declaración de subconjuntos dinámicos asociados a los países IBER(pa) Subsistema Iberia ITALY(pa) Subsistema Italia UCTE(pa) Subsistema EU Central CENTREL(pa) Subsistema EU West NORDEL(pa) Subsistema Nord Pool ATSOI(pa) Subsistema Ingles BALTSO(pa) Subsistema Báltico RO_BU(pa) Subsistema Romania Bulgaria y Grecia CHIPRE(pa) Subsistema Chipre MALTA(pa) Subsistema Malta sisf(pa) Unión sistemas ; * Se definen nuevos nombres a aquellas variables que pueden confundirse en la programación ALIAS (S,SS); ALIAS (N,NN); ALIAS (pa,ppaa); * Declaración de datos de entrada al modelo * Declaración de parámetros PARAMETERS

alfa(g) Consumo variable de combustible del generador g [MTh por GWh] beta(g) Consumo fijo de combustible del generador g [MTh por h]


gamma(g) Consumo de combustible del generador g en el arranque [MTh] em(g) Factor emisiones [Ton CO2 eq por GWh] k(g,pa) Factor de conversión de potencia bruta a neta del generador g [p.u.] rend(g) Rendimiento del ciclo turbinación-bombeo del generador g [p.u.] o(g) Costo variable operación y manten. del generador g [kEuros por GWh] BAU(pa) Nivel de emisiones "Business as usual" año base [Mill Ton CO2] memisiones(pa) Menor emisión de CO2 [Mill Ton Co2] mfobj (pa) Mayor costo por reducción [Mill Euros] mfobjpa(pa) Mayor costo por reducción chequeo [Mill Euros] e_imp(pa) Total energía importación [GWh] e_exp(pa) Total energía exportación [GWh] rcs(cs) Nivel de reducción según caso [pu] qmax(g,pa) Potencia máxima bruta del generador g [GW] qmin(g,pa) Potencia mínima bruta del generador g [GW] bmax(g,pa) Potencia máxima bruta de bombeo del generador g [GW] wmax(g,pa) Nivel máximo de reserva del embalse del generador g [GWh] wmin(g,pa) Nivel mínimo de reserva del embalse del generador g [GWh] w0(g,pa) Nivel inicial de reserva del embalse del generador g [GWh] disp(g,pa) Disponibilidad anual del generador [pu] f(p,g,pa) Costos del combustible consumido por el generador g [kEuros por MTh] i(p,g,pa) Aportaciones recibidas del embalse generador g en el periodo p [GWh] wind(pa) Componente de viento por país. Dato [GWh] d(p,s,n,pa) Demanda de generación por país, nivel n, sub periodo s, periodo p [GW] a(p,s,n,pa) Duración del nivel n sub periodo s periodo p [h] cap_impl(pa,ppaa) Capacidad máxima de transmisión de importación [GW] ss_esc(cs_sens,p_afec) Escenarios sensibilidad [pu] reporte(*,*,*,*) Recepción las salidas de las variables seleccionadas f_imp(p,s,n,pa) Flujo importado por país [GW] ; * Declaración de escalares SCALARS e Horas equivalentes mínimas que debe funcionar un generador para el cobro de la GSLP [h] BAUO Nivel BAU inicial [Millones Ton CO2 eq] red Nivel de reducción [porcentaje] aux_dem Auxiliar economía mundial (demanda) [pu] aux_qer Auxiliar clima (EERR)[pu] aux_coal Auxiliar precio combustible (carbón)[pu] aux_gas Auxiliar precio combustible (gas)[pu]; * Declaración de variables libres VARIABLES fobjfinal Valor de la función objetivo final [Mill Euros] fobj(pa) Valor de la función objetivo parcial [Mill Euros] fobjpa(pa) Valor función objetivo por país [Mill Euros] chequeo ; * Declaración de variables positivas POSITIVE VARIABLES dns(p,s,n,pa) Demanda no suministrada [GW] ens(pa) Energía no suministrada [GWh] w(p,g,pa) Energía almacenada en el embalse del generador g al final de p [GWh] q(p,s,n,g,pa) Potencia neta entregada por el generador g [GW] b(p,s,n,g,pa) Potencia bruta consumida por el generador g como bomba [GW]


flux_imp_l(p,s,n,pa,ppaa) Total flujo por la línea entre países [GW] generat(t,pa) Total energía generada térmica [GWh] generah(g,pa) Total energía generada hydro [GWh] generaren(ren,pa) Total energía generada renovable [GWh] generab(g,pa) Total energía bombeada [GWh] demele(pa) Total energía demandada [GWh] emisiones(pa) Total emisiones sistema [Mill Ton CO2] ; * Declaración de variables binarias BINARY VARIABLES u(p,s,g,pa) Decisión de acoplamiento del generador g [binaria] y(p,s,g,pa) Decisión de arranque del generador g [binaria] z(p,s,g,pa) Decisión de parada del generador g [binaria] ; * Leemos los datos del fichero de datos $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Electricidad\Sistema_final_sens\MMP_DATOS_SISTEMA.INC ; * Declaración de ecuaciones EQUATIONS E_FOBJ_2 Función objetivo conjunto de países (Mill Euros] E_FOBJ(pa) Función objetivo por país [Mill Euros] E_DMND(p,s,n,pa) Cobertura de la demanda [GWh] E_QMAXT(p,s,n,g,pa) Potencia máxima de grupo térmico [GW] E_QMINT(p,s,n,g,pa) Potencia mínima de grupo térmico [GW] E_ACOP1(p,g,pa) Lógica de arranques y paradas de grupo térmico entre sub periodos de un mismo periodo [Binario] E_ACOP2(p,g,pa) Lógica de arranques y paradas de grupo térmico entre subperiodos de periodos consecutivos [Binario] E_RSRVH(p,g,pa) Evolución de las reservas g [GWh] E_GSLP(g,pa) Restricción de horas equivalentes a plena carga [GWh] E_FLUY(p,s,n,g,pa) Restricción de potencia fluyente [GW] E_EMIS(pa) Restricción emisiones totales [Mill Ton CO2] E_FLUX_IMP_MAX(p,s,n,pa,ppaa) Restricción flujos de interconexión importación [GWh] ; * Formulación de las ecuaciones *Ecuacion objetivo global E_FOBJ_2.. fobjfinal =E= Sum[sisf,fobj(sisf)]; *Ecuacion objetivo parcial (por paises) E_FOBJ(pa)$sisf(pa) .. fobj(pa) =E= (SUM[tn, SUM[(p,s), f(p,tn,pa) * [gamma(tn) * y(p,s,tn,pa) + SUM[n, a(p,s,n,pa) * [beta(tn) * u(p,s,tn,pa) + alfa(tn) * q(p,s,n,tn,pa) / k(tn,pa)]]] + o(tn) * SUM[n, a(p,s,n,pa) *q(p,s,n,tn,pa)/k(tn,pa)]]]+ SUM[tsc, SUM[(p,s), f(p,tsc,pa)*(1+aux_coal)* [gamma(tsc) * y(p,s,tsc,pa) + SUM[n, a(p,s,n,pa) * [beta(tsc) * u(p,s,tsc,pa) + alfa(tsc) * q(p,s,n,tsc,pa) / k(tsc,pa)]]] + o(tsc) * SUM[n, a(p,s,n,pa) *q(p,s,n,tsc,pa)/k(tsc,pa)]]]+ SUM[tsg, SUM[(p,s), f(p,tsg,pa)*(1+aux_gas)* [gamma(tsg) * y(p,s,tsg,pa) + SUM[n, a(p,s,n,pa) * [beta(tsg) * u(p,s,tsg,pa) + alfa(tsg) * q(p,s,n,tsg,pa) / k(tsg,pa)]]] + o(tsg) * SUM[n, a(p,s,n,pa) *q(p,s,n,tsg,pa)/k(tsg,pa)]]])/1000 +


180*Sum[(p,s,n),a(p,s,n,pa)*dns(p,s,n,pa)]/1000; * Restriccion Demanda por pais E_DMND(p,s,n,pa)$sisf(pa).. a(p,s,n,pa) * [SUM[t, q(p,s,n,t,pa)] + SUM[h, q(p,s,n,h,pa)] + SUM[ren, q(p,s,n,ren,pa)]]=E= a(p,s,n,pa) * [d(p,s,n,pa)*(1+aux_dem)- Sum[sisf, flux_imp_l(p,s,n,sisf,pa)]+ Sum[sisf,flux_imp_l(p,s,n,pa,sisf)]- dns(p,s,n,pa)+Sum[bom,b(p,s,n,bom,pa)]]-wind(pa)*a(p,s,n,pa)*1000*(1+aux_qer)/8760; * Restriccion de capacidad maxima por pais y tecnología generación E_QMAXT(p,s,n,t,pa) $ [[d(p,s,n,pa)]and [sisf(pa)]] .. q(p,s,n,t,pa) =L= u(p,s,t,pa) * k(t,pa) * qmax(t,pa); * Restriccion de capacidad mínima por país y tecnología generación E_QMINT(p,s,n,t,pa) $ [[d(p,s,n,pa)] and [sisf(pa)]].. q(p,s,n,t,pa) =G= u(p,s,t,pa) * k(t,pa) * qmin(t,pa); * Restriccion de capacidad de transmisión entre países E_FLUX_IMP_MAX(p,s,n,pa,ppaa)$[sisf(pa)and sisf(ppaa)].. flux_imp_l(p,s,n,pa,ppaa)=L= cap_impl(pa,ppaa); * Ecuación de acoplamiento centrales térmicas en días laborales E_ACOP1(p,t,pa)$ sisf(pa) .. u(p,'fes',t,pa) =E= u(p,'lab',t,pa) + y(p,'fes',t,pa) - z(p,'fes',t,pa); * Ecuacion de acoplamiento centrales térmicas en días festivos E_ACOP2(p,t,pa) $ [ORD(p) > 1 and sisf(pa)] .. u(p,'lab',t,pa) =E= u(p-1,'fes',t,pa) + y(p,'lab',t,pa) - z(p,'lab',t,pa); * Restricción generación regulable E_RSRVH(p,hr,pa)$ sisf(pa).. w(p,hr,pa) + SUM[(s,n), a(p,s,n,pa) * [q(p,s,n,hr,pa)/k(hr,pa) - rend('BOMBEO') * b(p,s,n,'BOMBEO',pa)]] =E= w(p-1,hr,pa)$ [ORD(p) > 1] + w0(hr,pa)$ [ORD(p) = 1] + i(p,hr,pa)*(1+aux_qer); * Restricción de máxima generación de energía E_GSLP(g,pa)$ [NOT [hf(g)] and sisf(pa)] .. SUM[(p,s,n), a(p,s,n,pa) * q(p,s,n,g,pa)] =L= e * k(g,pa) * qmax(g,pa)* disp(g,pa); * Restriccion de generación hidroeléctrica fluyente E_FLUY(p,s,n,hf,pa)$ sisf(pa).. q(p,s,n,hf,pa) =E= i(p,hf,pa)*(1+aux_qer)/SUM[(ss, nn), a(p,ss,nn,pa)]; * Restricción de emisiones E_EMIS(pa)$[sisf(pa)].. Sum[g, em(g)*SUM[(p,s,n), a(p,s,n,pa) *q(p,s,n,g,pa)/k(g,pa)]]/1000000=E= BAU(pa)*(1-red); * Especificación de las ecuaciones que forman el modelo * Mismas ecuaciones, pero en caso BAU no se considera restricción de emisión MODEL MMP


/ E_FOBJ_2 E_FOBJ E_DMND E_QMAXT E_QMINT E_FLUX_IMP_MAX E_ACOP1 E_ACOP2 E_RSRVH E_GSLP E_FLUY E_EMIS /; MODEL SMMP / E_FOBJ_2 E_FOBJ E_DMND E_QMAXT E_QMINT E_FLUX_IMP_MAX E_ACOP1 E_ACOP2 E_RSRVH E_GSLP E_FLUY *E_EMIS /; *Configuración de simulación por bloque de países *Actual estado analiza todos los países a la vez (ver set cssis) Loop(cssis$[ord(cssis)<11], if(ord(cssis)=11, sisf(pa)=IBER(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=2), sisf(pa)=ITALY(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=3), sisf(pa)=UCTE(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=4), sisf(pa)=CENTREL(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=5), sisf(pa)=RO_BU(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=6), sisf(pa)=NORDEL(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=7), sisf(pa)=ATSOI(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=8),


sisf(pa)=BALTSO(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=9), sisf(pa)=MALTA(pa); display sisf; elseif (ord(cssis)=10), sisf(pa)=CHIPRE(pa); display sisf; else sisf(pa)=CHIPRE(pa)+MALTA(pa)+BALTSO(pa)+ATSOI(pa)+NORDEL(pa)+RO_BU(pa)+CENTREL(pa)+UCTE(pa)+ITALY(pa)+IBER(pa); display sisf; ); ** * Opciones de ejecución: * Selección del optimizador para resolución con variables binarias *OPTION MIP = BDMLP; OPTION MIP = CPLEX; * Selección del optimizador para resolución con variables binarias relajadas OPTION RMIP = CPLEX; *Tolerancia para la convergencia de la optimización con variables binarias OPTION OPTCR = 0.0001; * Número máximo de iteraciones que se le permite hacer al optimizador OPTION ITERLIM = 500000; OPTION DECIMALS = 2; OPTION SOLPRINT=Off; * Se definen las variables asociadas a los escenarios de sensibilidad *Loop(cs_sens$[ORD(cs_sens)< (card(cs)+1)], Loop(cs_sens$[ORD(cs_sens)> 17], aux_dem=ss_esc(cs_sens,'dem'); aux_qer=ss_esc(cs_sens,'q_eerr'); aux_coal=ss_esc(cs_sens,'coal'); aux_gas=ss_esc(cs_sens,'gas'); * se setean las variables y parametrors $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Electricidad\Sistema_final_sens\MMP_Seteo.INC * Se definen los escenarios de emisiones Loop(cs$[ORD(cs) < (card(cs)+1)], red=rcs(cs); * Resolvemos el problema If(Ord(cs)=1, Solve SMMP USING MIP MINIMIZING fobjfinal;


Else

Solve MMP USING MIP MINIMIZING fobjfinal; ); * Siguientes codigos ordenan los resultados. $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Electricidad\Sistema_final_sens\MMP_Gen_Report.INC ); ); ); * Se definen algunas salidas display reporte; display flux_imp_l.l; display generab.l; display generat.l; display reporte; display emisiones.l; display generaren.l; display chequeo.l; $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Electricidad\Sistema_final_sens\MMP_RES_PAIS.INC ;

3 Código Datos de Entrada

SETS g Generadores / NUCLEAR CRBN CCGT FUELOIL GAS REGULABLE FLUYENTE BOMBEO RENOV / t(g) Generadores Térmicos / NUCLEAR CRBN FUELOIL CCGT GAS / h(g) Generadores Hidráulico


/ REGULABLE FLUYENTE / hr(g) Generadores Fluyente / REGULABLE / hf(g) Generadores Fluyente / FLUYENTE / bom(g) Generadores Bombeo / BOMBEO / ren(g) Generadores Renovables / RENOV / tsc(g) Generadores Term Sensib / CRBN / tsg(g) Generadores Term Sensib / CCGT GAS / tn(g) Generadores Term No Sensib / NUCLEAR FUELOIL / cs Casos / base red2 red4 red6 red8 red10 red12 red15 red18


red20 red22 red25 / pa Paises / AUT BEL BGR CYR CZE DEU DNK ESP EST FIN FRA UK GRC HUN IRL ITA LTU LUX LVA MLT NLD POL PRT ROM SVK SVN SWE / cs_sens Casos sensibilidades / base dup_5pc dup_10pc ddn_5pc ddn_10pc qup_5pc qup_15pc qdn_5pc qdn_15pc cup_5pc cup_15pc cdn_5pc cdn_15pc gup_5pc gup_15pc gdn_5pc gdn_15pc mopt opt mpes pes /


p_afec Parámetros afectados / dem q_eerr coal gas / IBER(pa) Sistema Ibérico / ESP PRT / ITALY(pa) Sistema Italia / ITA / UCTE(pa) Sistema EU central / BEL DEU FRA SVN LUX NLD AUT / CENTREL(pa) Sistema EU West / CZE POL HUN SVK / RO_BU(pa) Romania Bulgaria Grecia / ROM BGR GRC / NORDEL(pa) Sistema Nord Pool / DNK FIN SWE / ATSOI(pa) Sistema Ingles / UK


IRL / BALTSO(pa) Sistema Báltico / EST LVA LTU / MALTA(pa) Malta / MLT / CHIPRE(pa) Chipre / CYR / SCALARS Horas equivalentes mínimas que debe funcionar un generador para el cobro de la GSLP [h] e / 8760 / BAUO Nivel de emisiones "Busines s as usual" año base [Mill Ton CO2 eq] / 1000000 / red Nivel de reducción [porcent aje] / 0 / PARAMETERS alfa(g) Consumo variable de combustible del generad or g [MTh por GWh] / NUCLEAR 1 CRBN 2.3 CCGT 1.3 FUELOIL 2.1 GAS 2 / beta(g) Consumo fijo de combustible del generador g [MTh por h] / NUCLEAR 0 CRBN 0.05


CCGT 0.09 FUELOIL 0.08 GAS 0.09 / gamma(g) Consumo de combustible del generador g en el arranque [MTh] / NUCLEAR 0 CRBN 2 CCGT 1.1 FUELOIL 0.7 GAS 1.1 / o(g) Coste variable de operación y mantenimiento de l generador g [kEuros por GWh] / NUCLEAR 7.2 CRBN 4 CCGT 3 FUELOIL 5.2 GAS 3.2 / rend(g) Rendimiento del ciclo turbinación-bombeo de l generador g [pu] / BOMBEO 0.7 / em(g) Factor de emisiones plantas generación [Ton CO2 equivalente por GWh] / NUCLEAR 13 CRBN 1070 CCGT 405 FUELOIL 800 GAS 515 REGULABLE 0 FLUYENTE 0 BOMBEO 0 RENOV 0 / rcs(cs) Nivel de reducción según casos / base 0 red2 0.02 red4 0.04 red6 0.06 red8 0.08 red10 0.1 red12 0.12


red15 0.15 red18 0.18 red20 0.2 red22 0.22 red25 0.25 / wind(pa) Componente Viento [Gwh] / AUT 1.722 BEL 0.363 BGR 0.02 CYR 0 CZE 0.049 DEU 30.71 DNK 6.108 ESP 23.297 EST 0.076 FIN 0.156 FRA 2.189 UK 4.225 GRC 1.699 HUN 0.043 IRL 1.622 ITA 2.971 LTU 0.014 LUX 0.058 LVA 0.046 MLT 0 NLD 2.733 POL 0.256 PRT 2.925

ROM 0.001 SVK 0.006 SVN 0 SWE 0.987 / TABLE ip(p,g,pa) Aportaciones recibidas por el embalse del generador g en el periodo p [GWh]

AUT BEL BGR CYR CZE DEU DNK ESP EST FIN FRA UK GRC HUN

P1.REGULABLE 4965.1 180.8 600.3 0.0 416.1 3532.5 0.0 3905.3 0.0 1523.4 8160.0 1142.8 4965.1 180.8

P2.REGULABLE 3957.4 137.8 477.7 0.0 329.0 2802.0 0.0 3093.1 0.0 1213.6 6502.7 904.1 3957.4 137.8

P3.REGULABLE 4209.4 148.2 508.4 0.0 350.8 2984.5 0.0 3232.4 0.0 1291.0 6917.0 963.8 4209.4 148.2

P4.REGULABLE 3201.4 104.8 385.9 0.0 263.6 2254.1 0.0 2495.3 0.0 981.4 5259.8 725.1 3201.4 104.8

P5.REGULABLE 2445.7 72.2 294.0 0.0 198.3 1706.2 0.0 1942.4 0.0 749.0 4016.8 546.1 2445.7 72.2

P6.REGULABLE 1816.1 45.1 217.4 0.0 143.8 1249.7 0.0 1451.7 0.0 555.5 2981.1 397.0 1816.1 45.1

P7.REGULABLE 1186.1 17.5 140.8 0.0 89.3 792.9 0.0 961.0 0.0 361.8 1945.2 247.8 1186.1 17.5

P8.REGULABLE 1186.1 17.5 140.8 0.0 89.3 792.9 0.0 886.0 0.0 361.8 1945.2 247.8 1186.1 17.5

P9.REGULABLE 3201.4 104.8 385.9 0.0 263.6 2254.1 0.0 2405.3 0.0 981.4 5259.8 725.1 3201.4 104.8

P10.REGULABLE 3453.4 115.2 416.5 0.0 285.4 2436.6 0.0 2604.6 0.0 1058.8 5674.0 784.8 3453.4 115.2

P11.REGULABLE 3201.4 104.8 385.9 0.0 263.6 2254.1 0.0 2495.3 0.0 981.4 5259.8 725.1 3201.4 104.8

P12.REGULABLE 3957.4 137.8 477.7 0.0 329.0 2802.0 0.0 3093.1 0.0 1213.6 6502.7 904.1 3957.4 137.8

P1.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 3.1 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P2.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 2.4 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P3.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 2.7 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P4.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 2.0 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P5.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 1.6 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P6.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 1.2 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P7.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 0.8 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

Apéndices. Código GAMS modelo Eléctrico 129

P8.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 0.8 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P9.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 2.0 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P10.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 2.2 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P11.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 2.0 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

P12.FLUYENTE 73.6 36.8 12.3 0.0 19.6 120.2 2.4 105.5 1.1 18.4 126.3 11.0 73.6 36.8

IRL ITA LTU LUX LVA MLT NLD POL PRT ROM SVK SVN SWE

P1.REGULABLE 858.8 23.6 143.0 5660.9 126.6 119.8 358.5 0.0 14.2 386.8 1490.8 2438.2 606.1

P2.REGULABLE 685.6 18.7 114.0 4499.2 93.5 95.6 286.3 0.0 11.3 306.1 1196.0 1945.9 483.8

P3.REGULABLE 729.0 19.9 121.2 4789.5 102.0 101.0 304.4 0.0 12.1 326.2 1269.6 2069.0 514.5

P4.REGULABLE 555.7 14.9 92.1 3627.7 68.9 77.4 232.1 0.0 9.2 245.4 974.7 1576.7 392.2

P5.REGULABLE 425.8 11.2 70.3 2756.3 44.3 58.6 178.0 0.0 7.1 184.8 753.5 1207.5 300.4

P6.REGULABLE 317.6 8.0 52.1 2030.1 23.4 43.9 132.9 0.0 5.4 134.3 569.2 899.9 224.0

P7.REGULABLE 209.2 4.9 33.9 1304.0 2.8 28.4 87.7 0.0 3.5 83.7 384.9 592.2 147.5

P8.REGULABLE 209.2 4.9 33.9 1304.0 2.8 28.4 87.7 0.0 3.5 83.7 384.9 592.2 147.5

P9.REGULABLE 555.7 14.9 92.1 3627.7 68.9 77.4 232.1 0.0 9.2 245.4 974.7 1576.7 392.2

P10.REGULABLE 599.0 16.1 99.3 3918.1 76.9 83.5 250.2 0.0 9.9 265.5 1048.4 1699.8 422.8

P11.REGULABLE 555.7 14.9 92.1 3627.7 68.9 77.4 232.1 0.0 9.2 245.4 974.7 1576.7 392.2

P12.REGULABLE 685.6 18.7 114.0 4499.2 93.5 95.6 286.3 0.0 11.3 306.1 1196.0 1945.9 483.8

P1.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P2.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P3.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P4.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P5.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P6.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P7.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P8.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9


P9.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P10.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P11.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

P12.FLUYENTE 7.4 1.2 2.5 148.4 2.5 2.5 2.5 0.0 0.0 17.2 20.8 19.6 4.9

TABLE dp(p,s,n,pa) Demanda de generación en ré gimen ordinario en el nivel n subperiodo s periodo p [GW]


p1.fes.n1 10.67 12.6 6.98 0.68 10.19 80.93 5.76 41.23 1.51 14.31 83.79 59.93 9.44 5.86

p1.fes.n2 10.22 12.11 6.66 0.63 9.86 77.5 5.38 38.57 1.37 13.48 78.9 56.87 8.8 5.72

p1.fes.n3 9.83 11.8 6.37 0.6 9.6 75.07 4.97 37.02 1.24 12.62 75.79 53.83 8.39 5.61

p1.fes.n4 9.55 11.53 6.1 0.58 9.38 73.42 4.77 35.64 1.17 11.92 73.83 51.69 8.02 5.47

p1.fes.n5 9.31 11.32 5.91 0.55 9.2 71.94 4.58 34.11 1.13 11.55 72.18 49.91 7.61 5.33

p1.fes.n6 9.07 11.1 5.77 0.52 9.06 69.83 4.41 32.66 1.08 11.2 70.46 48.25 7.19 5.18

p1.fes.n7 8.8 10.8 5.62 0.49 8.82 67.31 4.16 31.23 1.04 10.95 68.88 46.72 6.75 4.98

p1.fes.n8 8.5 10.46 5.36 0.46 8.52 65.04 3.88 29.52 0.98 10.77 67.27 45.15 6.36 4.78

p1.fes.n9 8.07 10.06 5.07 0.44 8.21 62.08 3.64 27.35 0.92 10.58 64.97 43.58 6.05 4.56

p1.fes.n10 7.54 9.44 4.62 0.41 7.69 57.49 3.45 25.3 0.87 10.35 62.12 41.52 5.69 4.28

p1.fes.n11 6.95 8.53 4.07 0.37 6.99 50.32 3.28 22.58 0.83 10.09 59.55 37.84 5.19 3.9

p1.lab.n1 12.41 14.22 7.52 0.73 11.69 95.22 6.88 47.7 1.65 14.71 91.49 67.35 10.18 6.66

p1.lab.n2 12.08 13.78 7.1 0.7 11.44 92.93 6.66 45.47 1.54 13.81 88.09 64.44 9.74 6.48

p1.lab.n3 11.88 13.53 6.76 0.68 11.22 91.35 6.53 44.09 1.41 13.03 86.05 62.11 9.44 6.35

p1.lab.n4 11.67 13.36 6.53 0.66 11.04 90.02 6.38 42.92 1.34 12.72 84.29 60.99 9.18 6.25

p1.lab.n5 11.4 13.18 6.39 0.64 10.83 88.14 6.19 41.82 1.31 12.54 82.37 59.81 8.88 6.16

p1.lab.n6 11.06 13 6.23 0.61 10.56 85.53 5.85 40.72 1.28 12.4 80.12 58.07 8.47 6.04

p1.lab.n7 10.63 12.7 6.03 0.57 10.3 82.03 5.37 39.07 1.23 12.23 78.14 54.24 7.93 5.88


p1.lab.n8 10.05 12.15 5.77 0.51 9.98 77.5 4.73 36.11 1.13 11.97 75.75 50.2 7.15 5.52

p1.lab.n9 9.4 11.48 5.45 0.46 9.61 73.04 4.2 32.62 1.02 11.48 72.55 47.99 6.44 5.06

p1.lab.n10 8.72 10.85 5 0.43 9.07 68.43 3.92 30.04 0.92 10.87 68.43 45.91 6.04 4.69

p1.lab.n11 7.8 9.57 4.29 0.39 8.01 59.97 3.53 26.25 0.85 10.41 62.81 42.87 5.43 4.14

p2.fes.n1 10.44 12.36 6.66 0.65 9.92 80.18 5.53 39.53 1.39 13.94 81.02 58.65 9.05 5.8

p2.fes.n2 10.12 12.02 6.29 0.61 9.6 77.11 5.16 37.93 1.31 13.36 77.44 55.74 8.48 5.64

p2.fes.n3 9.83 11.78 6.04 0.58 9.35 74.43 4.8 36.48 1.25 12.87 75.33 53.22 8.06 5.54

p2.fes.n4 9.58 11.58 5.89 0.55 9.16 72.76 4.63 35.2 1.22 12.57 73.65 51.85 7.68 5.43

p2.fes.n5 9.32 11.38 5.73 0.53 9 71.33 4.5 33.71 1.17 12.3 72 50.87 7.34 5.3

p2.fes.n6 9.02 11.21 5.57 0.51 8.84 69.78 4.35 32.38 1.13 12.08 70.36 49.21 7.03 5.18

p2.fes.n7 8.77 10.99 5.41 0.48 8.67 67.64 4.15 31.15 1.09 11.84 68.74 47.41 6.62 5.07

p2.fes.n8 8.51 10.69 5.23 0.45 8.46 65.32 3.88 29.89 1.06 11.52 67.24 46.07 6.23 4.89

p2.fes.n9 8.18 10.4 5.04 0.43 8.26 63.09 3.64 28.54 1.03 11.18 65.65 44.94 5.94 4.66

p2.fes.n10 7.72 10.03 4.87 0.4 8.03 59.59 3.45 26.42 0.96 10.9 62.5 43.23 5.55 4.42

p2.fes.n11 7.19 9.6 4.66 0.37 7.64 55.04 3.32 24.33 0.9 10.62 58.3 41.07 5.17 4.17

p2.lab.n1 12.1 14.13 7.24 0.73 11.39 95.05 6.57 45.68 1.57 14.45 89.66 66.74 10.15 6.55

p2.lab.n2 11.76 13.73 6.86 0.69 11.11 92.86 6.4 44.27 1.5 13.94 86.04 63.71 9.64 6.36

p2.lab.n3 11.54 13.54 6.63 0.66 10.83 91.23 6.3 43.14 1.43 13.51 83.6 61.77 9.24 6.24

p2.lab.n4 11.4 13.38 6.43 0.64 10.63 89.73 6.15 42.05 1.4 13.16 82.08 60.31 8.87 6.15

p2.lab.n5 11.21 13.23 6.22 0.61 10.48 88.13 5.97 41.09 1.36 12.86 80.06 59.23 8.47 6.05

p2.lab.n6 10.9 13.06 6.01 0.58 10.3 86.13 5.65 40.29 1.34 12.67 78.14 57.73 8.12 5.94

p2.lab.n7 10.43 12.82 5.8 0.55 10.05 83.09 5.2 39.1 1.27 12.47 76.47 54.17 7.67 5.82

p2.lab.n8 9.83 12.42 5.6 0.51 9.7 78.38 4.61 36.46 1.18 12.3 74.25 50.35 7.05 5.53

p2.lab.n9 9.19 11.77 5.37 0.46 9.32 73.52 4.11 32.82 1.08 11.99 71.6 48.29 6.46 5.08

p2.lab.n10 8.57 11.06 5 0.42 8.97 69.36 3.86 30.14 1.01 11.45 68.56 46.33 5.88 4.71

p2.lab.n11 7.84 10.23 4.56 0.38 8.56 63.33 3.66 27.88 0.94 10.98 63.03 43.65 5.32 4.35

p3.fes.n1 10.13 12.23 6.14 0.61 9.35 77.32 5.23 37.47 1.26 12.95 74.4 57.13 8.46 5.66


p3.fes.n2 9.78 11.76 5.79 0.56 9.15 74.72 4.97 35.45 1.2 12.41 71.65 54.53 7.85 5.51

p3.fes.n3 9.47 11.41 5.57 0.54 8.95 72.47 4.77 33.85 1.15 12.08 69.69 52.16 7.44 5.4

p3.fes.n4 9.16 11.17 5.41 0.51 8.79 70.75 4.61 32.64 1.13 11.87 67.86 50.59 7.07 5.27

p3.fes.n5 8.89 10.97 5.25 0.49 8.62 68.92 4.46 31.3 1.09 11.65 65.89 49.28 6.79 5.15

p3.fes.n6 8.63 10.71 5.07 0.47 8.41 67.09 4.33 29.82 1.06 11.43 63.9 48.09 6.47 5.05

p3.fes.n7 8.34 10.44 4.9 0.44 8.26 65.35 4.16 28.57 1.04 11.24 62.17 46.97 6.09 4.93

p3.fes.n8 8.03 10.23 4.76 0.42 8.12 63.31 3.92 27.51 1.02 10.97 60.17 45.91 5.81 4.78

p3.fes.n9 7.73 9.97 4.6 0.4 7.94 60.95 3.71 26.26 0.97 10.72 57.02 44.63 5.57 4.58

p3.fes.n10 7.37 9.62 4.43 0.38 7.69 57.28 3.55 24.47 0.92 10.48 52.74 42.4 5.26 4.31

p3.fes.n11 6.82 9.09 4.27 0.36 7.32 52.7 3.38 22.65 0.87 10.15 47.9 38.9 4.96 4.12

p3.lab.n1 11.62 13.54 6.46 0.67 10.75 90.99 6.43 44.47 1.42 13.6 82.68 64.88 9.38 6.39

p3.lab.n2 11.37 13.18 6.15 0.63 10.48 88.92 6.27 41.73 1.36 13.25 80.06 61.89 8.75 6.16

p3.lab.n3 11.13 12.95 5.94 0.6 10.3 87.48 6.1 40.02 1.33 12.93 77.4 60.16 8.32 6

p3.lab.n4 10.87 12.8 5.72 0.58 10.14 86.14 5.95 38.93 1.3 12.68 75.26 58.71 8.06 5.89

p3.lab.n5 10.59 12.64 5.46 0.56 9.89 84.59 5.72 37.82 1.26 12.47 73.44 57.03 7.8 5.8

p3.lab.n6 10.26 12.47 5.19 0.54 9.62 82.89 5.44 36.94 1.23 12.3 71.34 55.21 7.54 5.69

p3.lab.n7 9.87 12.24 4.95 0.51 9.33 80.46 5.1 35.98 1.17 12.12 69.06 52.82 7.15 5.55

p3.lab.n8 9.36 11.93 4.77 0.47 9.08 75.81 4.61 33.99 1.09 11.94 66.57 50.28 6.5 5.26

p3.lab.n9 8.78 11.36 4.57 0.42 8.84 70.79 4.15 30.95 1.03 11.76 63.53 48.17 5.86 4.87

p3.lab.n10 8.12 10.64 4.28 0.39 8.39 66.03 3.92 28.26 0.95 11.44 59.16 44.92 5.42 4.55

p3.lab.n11 7.19 9.57 3.93 0.36 7.74 58 3.64 25.44 0.87 10.93 51.37 40 5.06 4.24

p4.fes.n1 9.98 10.98 5.03 0.56 8.02 71.96 4.67 32.92 1.07 11.12 59.62 48.14 7.84 5.22

p4.fes.n2 8.76 10.68 4.67 0.53 7.76 68.1 4.45 31.14 1.01 10.67 56.86 45.72 7.31 4.96

p4.fes.n3 8.11 10.41 4.46 0.49 7.5 65.32 4.24 29.31 0.95 10.34 54.79 44.33 6.86 4.8

p4.fes.n4 7.8 10.19 4.3 0.47 7.32 63.45 4.09 28 0.92 10.12 53.32 43.2 6.5 4.7

p4.fes.n5 7.57 9.98 4.17 0.44 7.2 61.55 3.96 27.08 0.88 9.97 51.98 42.25 6.15 4.6

p4.fes.n6 7.35 9.75 4.08 0.42 7.06 59.97 3.85 26.31 0.86 9.83 50.54 41.19 5.78 4.49


p4.fes.n7 7.11 9.54 3.99 0.39 6.9 58.13 3.7 25.6 0.83 9.69 49.23 39.95 5.47 4.37

p4.fes.n8 6.88 9.35 3.88 0.37 6.72 55.88 3.47 24.85 0.8 9.53 48 38.6 5.18 4.23

p4.fes.n9 6.6 9.09 3.71 0.35 6.59 53.27 3.26 23.78 0.77 9.36 46.41 37.02 4.91 4.06

p4.fes.n10 6.16 8.74 3.53 0.32 6.34 49.75 3.08 22.46 0.73 9.02 44.83 35.18 4.5 3.84

p4.fes.n11 5.71 8.42 3.3 0.29 5.94 46.12 2.89 21.41 0.66 8.65 41.89 33.45 4.05 3.56

p4.lab.n1 10.94 12.72 5.24 0.6 9.78 88.21 6.17 38.69 1.24 11.8 73.67 55.9 8.4 5.89

p4.lab.n2 10.41 12.39 4.91 0.58 9.49 85.83 5.87 37.47 1.2 11.49 69.6 53.99 8.02 5.71

p4.lab.n3 10.12 12.15 4.75 0.55 9.2 83.85 5.67 36.48 1.15 11.3 66.26 52.84 7.71 5.58

p4.lab.n4 9.86 11.96 4.61 0.54 8.89 81.83 5.46 35.73 1.11 11.14 64.32 52.07 7.48 5.49

p4.lab.n5 9.56 11.78 4.5 0.52 8.62 80.04 5.23 35.12 1.07 10.98 62.37 51.19 7.21 5.42

p4.lab.n6 9.27 11.6 4.4 0.5 8.4 78.15 4.97 33.85 1.03 10.8 60.64 49.99 6.97 5.33

p4.lab.n7 8.93 11.38 4.29 0.48 8.18 75.42 4.67 31.87 0.98 10.55 58.92 47.4 6.73 5.22

p4.lab.n8 8.38 11.05 4.13 0.44 7.94 69.98 4.22 29.52 0.9 10.27 57.02 43.8 6.11 4.93

p4.lab.n9 7.65 10.4 3.88 0.39 7.6 63.76 3.81 27.16 0.84 10.06 54.84 40.95 5.38 4.55

p4.lab.n10 6.88 9.61 3.63 0.36 7.15 58.4 3.56 25.24 0.77 9.67 51 38.51 4.99 4.24

p4.lab.n11 6.16 8.85 3.26 0.32 6.76 53.35 3.34 23.11 0.71 9.13 45.23 35.92 4.49 3.82

p5.fes.n1 8.51 10.61 4.72 0.59 7.31 71.97 4.33 33.25 0.87 9.63 52.61 44.76 8.23 5.02

p5.fes.n2 7.97 10.23 4.35 0.56 7.06 66.71 4.09 31.68 0.85 9.42 50.46 43.36 7.72 4.9

p5.fes.n3 7.57 9.92 4.13 0.52 6.86 63.27 3.92 30.26 0.82 9.24 48.96 42.45 7.3 4.79

p5.fes.n4 7.41 9.74 4 0.5 6.71 61.44 3.81 29.1 0.79 9.08 47.85 41.73 6.97 4.69

p5.fes.n5 7.26 9.57 3.92 0.48 6.6 59.98 3.7 28.06 0.77 8.93 46.87 40.94 6.66 4.61

p5.fes.n6 7.07 9.39 3.85 0.45 6.49 58.35 3.62 27.01 0.76 8.81 45.89 39.67 6.3 4.53

p5.fes.n7 6.86 9.15 3.79 0.43 6.34 56.22 3.51 25.92 0.74 8.69 44.74 37.47 5.93 4.43

p5.fes.n8 6.64 8.85 3.66 0.4 6.18 53.97 3.28 25.05 0.7 8.53 43.06 35.01 5.59 4.26

p5.fes.n9 6.3 8.56 3.49 0.38 5.96 51.42 3.02 24.12 0.66 8.32 41.48 33.38 5.25 4.05

p5.fes.n10 5.87 8.19 3.32 0.35 5.71 48.07 2.85 22.63 0.61 8.09 39.49 32.15 4.92 3.83

p5.fes.n11 5.52 7.81 3.14 0.32 5.43 45.53 2.72 20.74 0.56 7.8 37.04 30.35 4.46 3.56


p5.lab.n1 10.3 12.51 4.9 0.67 8.83 87.41 5.87 40.33 1.08 10.55 62.89 52.18 9.33 5.68

p5.lab.n2 9.98 12.1 4.64 0.63 8.55 84.63 5.65 38.59 1.03 10.3 61.13 51.17 8.72 5.57

p5.lab.n3 9.79 11.89 4.47 0.6 8.38 82.51 5.48 37.53 0.99 10.09 59.84 50.35 8.3 5.48

p5.lab.n4 9.58 11.69 4.37 0.57 8.26 80.42 5.23 36.79 0.97 9.88 58.09 49.61 7.96 5.42

p5.lab.n5 9.31 11.41 4.28 0.55 8.11 78.28 4.93 36.16 0.93 9.71 56.34 48.56 7.68 5.36

p5.lab.n6 8.98 11.11 4.21 0.53 7.94 76.03 4.6 35.46 0.89 9.49 55.01 47 7.38 5.29

p5.lab.n7 8.58 10.82 4.13 0.51 7.67 72.28 4.33 33.73 0.86 9.19 53.6 44.55 7.04 5.17

p5.lab.n8 7.91 10.25 4 0.46 7.22 65.61 3.96 30.55 0.79 8.8 51.21 40.18 6.45 4.89

p5.lab.n9 7.09 9.5 3.72 0.41 6.85 58.7 3.55 27.69 0.71 8.34 47.98 36.42 5.71 4.46

p5.lab.n10 6.55 8.92 3.43 0.37 6.62 53.92 3.32 25.84 0.65 7.64 44.82 34.58 5.19 4.14

p5.lab.n11 5.99 8.35 3.19 0.33 6.37 49.38 3.08 23.09 0.59 6.49 41.45 32.75 4.56 3.82

p6.fes.n1 8.72 10.47 4.54 0.64 7.55 70.25 4.22 34.83 0.8 9.36 52.81 42.65 8.94 5.27

p6.fes.n2 8.18 10.04 4.31 0.59 7.15 65.66 4.05 33.21 0.78 9.1 50.73 41.08 8.17 5.08

p6.fes.n3 7.72 9.78 4.14 0.55 6.94 61.97 3.92 31.85 0.76 8.91 49.28 39.86 7.68 4.95

p6.fes.n4 7.46 9.58 4.05 0.53 6.78 60.42 3.85 30.81 0.74 8.79 47.98 39.23 7.36 4.84

p6.fes.n5 7.31 9.38 4 0.51 6.64 58.5 3.75 29.77 0.71 8.65 46.83 38.79 7.08 4.74

p6.fes.n6 7.15 9.21 3.93 0.49 6.51 56.84 3.62 28.92 0.68 8.47 45.82 38.12 6.76 4.61

p6.fes.n7 6.99 9.05 3.85 0.46 6.37 55.16 3.49 28.1 0.65 8.16 44.62 36.22 6.44 4.46

p6.fes.n8 6.78 8.83 3.69 0.44 6.23 53.22 3.3 27 0.61 7.73 43.27 33.67 6.06 4.3

p6.fes.n9 6.44 8.47 3.46 0.41 5.99 50.21 3.06 25.7 0.58 7.21 41.69 31.85 5.66 4.13

p6.fes.n10 5.99 8.06 3.32 0.37 5.69 46.39 2.87 24.21 0.54 6.67 39.38 30.54 5.2 3.88

p6.fes.n11 5.6 7.68 3.22 0.35 5.35 43.9 2.72 22.37 0.49 6.28 36.88 29.08 4.8 3.53

p6.lab.n1 10.56 12.47 4.79 0.8 8.9 86.48 5.82 43.65 1.03 10.4 62.59 51.17 11.1 6.25

p6.lab.n2 10.18 12.17 4.62 0.74 8.62 84.15 5.67 42.05 0.99 10.16 61.5 50.03 10.26 5.98

p6.lab.n3 9.94 11.97 4.51 0.69 8.46 82.08 5.5 40.74 0.95 9.96 60.24 49.35 9.61 5.76

p6.lab.n4 9.7 11.78 4.42 0.65 8.32 79.96 5.27 39.58 0.92 9.77 58.81 48.53 8.99 5.6

p6.lab.n5 9.43 11.5 4.36 0.61 8.14 77.66 5.01 38.52 0.88 9.58 57.22 46.9 8.43 5.49


p6.lab.n6 9.08 11.09 4.28 0.58 7.91 74.01 4.69 37.34 0.84 9.31 55.71 44.62 8.05 5.42

p6.lab.n7 8.69 10.69 4.19 0.55 7.63 69.77 4.33 35.5 0.78 9.04 53.93 42.14 7.66 5.31

p6.lab.n8 8.06 10.19 4 0.51 7.22 64.16 3.98 32.42 0.73 8.68 51.2 38.13 7.13 4.99

p6.lab.n9 7.29 9.49 3.69 0.46 6.87 58.25 3.68 29.48 0.67 8.25 47.64 34.41 6.45 4.59

p6.lab.n10 6.79 8.95 3.45 0.41 6.61 54.89 3.47 27.51 0.61 7.65 44.54 32.66 5.7 4.27

p6.lab.n11 6.2 8.46 3.26 0.37 6.31 50.49 3.19 25.14 0.54 6.82 41.15 30.99 5.13 3.88

p7.fes.n1 8.66 10.33 4.62 0.72 7.19 71.23 4.13 37.88 0.73 8.8 53.55 42.74 9.97 5.3

p7.fes.n2 8.16 9.81 4.39 0.66 6.9 66.52 3.98 36.32 0.7 8.62 50.74 41.19 9.22 5.13

p7.fes.n3 7.75 9.55 4.24 0.62 6.68 62.53 3.83 35.22 0.69 8.52 49.16 39.94 8.69 4.98

p7.fes.n4 7.52 9.36 4.17 0.6 6.52 60.5 3.75 34.03 0.68 8.42 48.04 39.27 8.3 4.88

p7.fes.n5 7.37 9.2 4.1 0.58 6.4 59.21 3.64 32.72 0.67 8.34 46.97 38.68 8 4.79

p7.fes.n6 7.19 9.04 4.02 0.55 6.29 57.89 3.56 31.71 0.65 8.25 45.89 37.96 7.66 4.7

p7.fes.n7 6.99 8.83 3.93 0.53 6.16 56.44 3.45 30.64 0.63 8.15 44.69 36.39 7.37 4.6

p7.fes.n8 6.82 8.58 3.72 0.51 5.97 54.68 3.26 29.16 0.59 7.98 43.19 34.03 7.05 4.44

p7.fes.n9 6.49 8.28 3.52 0.48 5.72 52.19 3.06 27.68 0.55 7.74 41.43 32.04 6.66 4.23

p7.fes.n10 5.98 7.92 3.36 0.45 5.45 48.37 2.89 25.88 0.5 7.52 39.3 30.58 6.21 3.96

p7.fes.n11 5.6 7.56 3.21 0.4 5.13 44.93 2.72 24 0.47 7.34 36.8 29.15 5.54 3.69

p7.lab.n1 10.49 12.48 4.84 0.77 8.56 86.36 5.7 46.83 0.89 9.77 63.86 51.9 10.7 6.1

p7.lab.n2 10.09 11.93 4.68 0.73 8.34 83.92 5.31 45.79 0.87 9.51 62.49 51 10.12 5.95

p7.lab.n3 9.83 11.46 4.58 0.7 8.16 82.22 4.95 44.37 0.84 9.31 60.94 50.09 9.69 5.82

p7.lab.n4 9.59 11.09 4.49 0.67 7.94 80.4 4.75 42.94 0.83 9.16 59.28 48.99 9.32 5.69

p7.lab.n5 9.31 10.77 4.42 0.64 7.74 78.51 4.56 41.84 0.79 9.03 57.68 47.37 8.94 5.57

p7.lab.n6 8.96 10.49 4.35 0.62 7.56 75.77 4.33 40.35 0.74 8.9 55.68 45.28 8.55 5.46

p7.lab.n7 8.58 10.13 4.24 0.58 7.28 71.81 4.09 38.01 0.7 8.73 53.64 42.96 8.06 5.33

p7.lab.n8 8.03 9.66 4.02 0.53 6.9 65.59 3.79 34.83 0.65 8.49 50.94 39.36 7.43 4.97

p7.lab.n9 7.3 9.18 3.72 0.49 6.56 59.36 3.51 31.62 0.58 8.08 47.76 35.92 6.81 4.53

p7.lab.n10 6.8 8.62 3.47 0.44 6.24 55.74 3.26 29.38 0.52 7.68 44.99 33.64 6.18 4.22


p7.lab.n11 6.26 7.88 3.27 0.4 5.67 51.66 3.08 26.77 0.48 7.36 40.46 31.34 5.59 3.9

p8.fes.n1 8.51 10.15 4.87 0.7 7.14 69.78 4.31 34.41 0.82 9.1 48.76 42.43 9.78 5.01

p8.fes.n2 7.96 9.7 4.52 0.67 6.88 65.46 4.11 32.85 0.79 8.98 46.02 41.37 9.34 4.84

p8.fes.n3 7.57 9.45 4.36 0.64 6.7 62.46 3.96 31.42 0.77 8.9 44.54 40.62 8.93 4.7

p8.fes.n4 7.37 9.24 4.29 0.61 6.53 61.12 3.85 30.21 0.75 8.8 43.38 39.95 8.53 4.59

p8.fes.n5 7.17 9.05 4.22 0.58 6.4 59.41 3.77 28.95 0.74 8.69 42.38 39.27 8.13 4.49

p8.fes.n6 6.99 8.87 4.13 0.56 6.28 57.71 3.68 27.88 0.71 8.58 41.36 38.41 7.79 4.4

p8.fes.n7 6.78 8.66 4.02 0.53 6.14 55.9 3.51 27.13 0.68 8.47 40.27 35.95 7.43 4.32

p8.fes.n8 6.49 8.42 3.83 0.51 5.91 53.45 3.23 26.3 0.64 8.23 38.97 33.03 7.07 4.19

p8.fes.n9 6.1 8.1 3.63 0.49 5.64 50.76 2.98 25.13 0.59 7.98 37.38 31.35 6.79 3.98

p8.fes.n10 5.67 7.72 3.51 0.45 5.4 47.49 2.83 23.89 0.56 7.81 35.36 30.19 6.32 3.77

p8.fes.n11 5.33 7.35 3.35 0.41 5.06 44.65 2.7 22.37 0.51 7.6 33.48 29.33 5.77 3.56

p8.lab.n1 10.32 12.21 4.99 0.82 8.7 85.69 5.72 43.4 1.02 10.26 58.88 50.62 11.36 5.75

p8.lab.n2 9.81 11.78 4.76 0.75 8.38 82.51 5.59 40.9 0.98 10.05 55.5 49.22 10.42 5.54

p8.lab.n3 9.5 11.37 4.66 0.71 8.17 80.32 5.4 39.13 0.96 9.87 53.07 48.3 9.91 5.43

p8.lab.n4 9.25 11.01 4.6 0.69 7.97 78.29 5.2 37.88 0.93 9.74 51.45 47.42 9.56 5.33

p8.lab.n5 8.98 10.69 4.56 0.66 7.77 76.3 4.99 36.54 0.89 9.6 49.93 46.4 9.18 5.24

p8.lab.n6 8.65 10.36 4.49 0.63 7.55 74.08 4.71 34.62 0.85 9.47 48.51 44.69 8.81 5.12

p8.lab.n7 8.24 9.97 4.37 0.6 7.24 70.4 4.41 32.61 0.8 9.3 47.09 41.83 8.37 4.99

p8.lab.n8 7.65 9.46 4.1 0.56 6.86 63.73 3.96 30.67 0.71 8.93 44.97 37.59 7.73 4.71

p8.lab.n9 6.98 8.9 3.79 0.51 6.51 57.09 3.56 28.57 0.65 8.45 42.21 34.05 7.1 4.32

p8.lab.n10 6.37 8.31 3.6 0.47 6.16 53.26 3.32 26.38 0.6 8.09 39.26 32.34 6.58 4.05

p8.lab.n11 5.81 7.75 3.41 0.43 5.81 49.35 3.15 24.13 0.55 7.85 36.22 30.97 6.03 3.74

p9.fes.n1 8.92 10.57 4.94 0.62 7.63 72.69 4.31 36.33 0.89 10.17 51.84 45.61 8.59 5.22

p9.fes.n2 8.42 10.25 4.6 0.58 7.37 69.06 4.22 34.55 0.85 9.57 49.91 43.51 8.07 5.01

p9.fes.n3 8.04 10.02 4.36 0.55 7.13 66.36 4.11 32.73 0.83 9.34 48.56 42.43 7.64 4.88

p9.fes.n4 7.79 9.86 4.26 0.52 6.95 64.52 3.96 31.37 0.8 9.21 47.38 41.61 7.3 4.77


p9.fes.n5 7.54 9.69 4.19 0.5 6.79 62.84 3.86 30.23 0.79 9.1 46.52 40.82 6.96 4.69

p9.fes.n6 7.31 9.49 4.12 0.48 6.63 60.99 3.77 28.96 0.77 8.92 45.52 39.78 6.63 4.61

p9.fes.n7 7.07 9.22 4.04 0.45 6.46 58.65 3.58 27.8 0.74 8.75 43.99 37.31 6.27 4.52

p9.fes.n8 6.84 8.91 3.83 0.42 6.28 56.4 3.3 26.67 0.69 8.65 42.51 34.3 5.89 4.37

p9.fes.n9 6.55 8.6 3.61 0.4 6.07 53.63 3.08 25.6 0.66 8.48 41.03 32.46 5.59 4.16

p9.fes.n10 5.98 8.24 3.46 0.38 5.81 49.97 2.93 23.99 0.63 8.23 38.65 31.19 5.29 3.9

p9.fes.n11 5.54 7.92 3.34 0.35 5.5 47.48 2.8 22.56 0.59 8.03 36.83 30.06 4.86 3.69

p9.lab.n1 10.49 12.53 5.08 0.7 8.95 88.89 5.76 45.47 1.05 10.81 61.6 52.85 9.73 5.85

p9.lab.n2 10.17 12.24 4.79 0.65 8.63 86.42 5.63 42.29 1.03 10.42 60.35 51.6 9.04 5.71

p9.lab.n3 9.97 12.05 4.6 0.62 8.51 84.79 5.52 40.18 1.01 10.2 59.19 50.94 8.62 5.59

p9.lab.n4 9.81 11.9 4.52 0.6 8.41 83.5 5.35 39.19 0.99 10.05 58.01 50.26 8.31 5.51

p9.lab.n5 9.63 11.7 4.47 0.58 8.3 82.09 5.16 38.27 0.97 9.93 56.96 49.43 8.02 5.45

p9.lab.n6 9.4 11.46 4.42 0.55 8.11 80.15 4.9 37.12 0.94 9.8 55.68 48.08 7.7 5.37

p9.lab.n7 8.9 11.11 4.37 0.52 7.73 76.11 4.58 35.32 0.89 9.65 53.8 44.75 7.24 5.25

p9.lab.n8 8.07 10.42 4.14 0.47 7.22 68.19 4.11 32.45 0.79 9.34 50.69 39.26 6.58 4.96

p9.lab.n9 7.27 9.55 3.8 0.42 6.84 60.38 3.66 29.48 0.7 8.81 46.93 35.02 5.9 4.54

p9.lab.n10 6.79 9 3.57 0.39 6.58 56.61 3.41 27.32 0.66 8.33 43.68 33.22 5.38 4.2

p9.lab.n11 6.32 8.4 3.41 0.35 6.25 53.32 3.23 24.66 0.61 8.04 40.2 31.68 4.94 3.89

p10.fes.n1 9.12 11.01 5.41 0.59 8.28 76.07 4.95 33.68 1.28 11.41 54.51 50.25 8.25 5.6

p10.fes.n2 8.7 10.66 4.98 0.55 7.92 72.86 4.52 32.29 1.02 10.74 52.5 46.67 7.61 5.31

p10.fes.n3 8.39 10.39 4.65 0.51 7.66 69.5 4.3 30.54 0.97 10.41 50.71 44.47 7.13 5.12

p10.fes.n4 8.07 10.21 4.46 0.49 7.49 66.93 4.15 29.04 0.94 10.11 49.32 43.39 6.84 4.98

p10.fes.n5 7.77 10.02 4.36 0.47 7.32 64.91 4 28.15 0.9 9.85 48.17 42.45 6.55 4.87

p10.fes.n6 7.53 9.72 4.28 0.44 7.14 62.49 3.86 27.35 0.87 9.66 46.97 41.05 6.16 4.74

p10.fes.n7 7.26 9.4 4.18 0.41 6.94 59.85 3.7 26.57 0.84 9.49 45.52 38.42 5.76 4.62

p10.fes.n8 6.98 9.11 4.02 0.39 6.71 57.94 3.41 25.78 0.79 9.29 43.76 35.64 5.47 4.49

p10.fes.n9 6.64 8.81 3.81 0.37 6.47 55.43 3.17 24.6 0.75 9.07 41.99 33.91 5.15 4.29


p10.fes.n10 6.2 8.46 3.61 0.35 6.15 52.11 2.96 23.19 0.68 8.77 39.9 32.47 4.88 4.07

p10.fes.n11 5.64 8.06 3.44 0.33 5.74 48.78 2.81 22.12 0.64 8.47 37.55 31.23 4.63 3.83

p10.lab.n1 10.95 12.88 5.82 0.64 9.81 91.92 6.21 40.67 1.28 12.39 64.08 57.97 8.95 6.25

p10.lab.n2 10.55 12.52 5.31 0.6 9.36 89.37 5.89 39.25 1.2 11.65 62.55 54.27 8.41 5.99

p10.lab.n3 10.3 12.34 5.05 0.58 9.16 87.51 5.72 38.43 1.15 11.19 61.64 52.58 8.11 5.84

p10.lab.n4 10.13 12.21 4.85 0.57 8.99 85.97 5.59 37.67 1.12 10.94 60.59 51.93 7.88 5.75

p10.lab.n5 9.95 12.07 4.66 0.55 8.83 84.07 5.4 36.95 1.08 10.74 59.16 51.18 7.59 5.63

p10.lab.n6 9.71 11.9 4.52 0.52 8.64 81.83 5.16 36.16 1.04 10.55 57.48 49.94 7.28 5.54

p10.lab.n7 9.27 11.55 4.43 0.5 8.36 78.12 4.77 34.03 0.98 10.4 55.52 46.37 6.91 5.43

p10.lab.n8 8.43 10.85 4.3 0.45 7.88 70.79 4.2 30.81 0.89 10.19 52.64 40.87 6.22 5.16

p10.lab.n9 7.56 9.91 4.04 0.39 7.41 63.11 3.7 27.89 0.8 9.72 48.76 37.05 5.45 4.74

p10.lab.n10 6.95 9.22 3.73 0.36 7.06 57.86 3.45 25.62 0.73 9.09 45.25 35.15 5.01 4.36

p10.lab.n11 6.29 8.65 3.45 0.34 6.59 52.22 3.25 23.66 0.65 8.59 41.08 32.99 4.73 4

p11.fes.n1 9.86 11.67 6.37 0.65 9.28 80.13 5.42 35.2 1.24 50.84 65.65 55.76 9.01 5.9

p11.fes.n2 9.43 11.24 5.88 0.6 8.92 77.26 5.1 33.81 1.17 50.78 62.01 52.68 8.36 5.68

p11.fes.n3 9.05 10.98 5.56 0.57 8.71 74.31 4.77 32.66 1.13 12.17 60.07 49.45 7.94 5.55

p11.fes.n4 8.74 10.76 5.35 0.55 8.52 72.18 4.56 31.44 1.09 11.63 58.81 47.52 7.6 5.41

p11.fes.n5 8.47 10.55 5.14 0.52 8.31 70.39 4.41 29.91 1.07 11.37 57.48 46.55 7.27 5.26

p11.fes.n6 8.23 10.32 4.98 0.5 8.1 68.12 4.28 28.66 1.03 11.16 56.05 45 6.93 5.1

p11.fes.n7 7.99 10.02 4.88 0.47 7.85 65.49 4 27.59 0.98 10.93 54.58 42.85 6.51 4.96

p11.fes.n8 7.73 9.71 4.76 0.44 7.6 62.87 3.68 26.52 0.93 10.7 53.02 41.04 6.07 4.78

p11.fes.n9 7.35 9.4 4.56 0.41 7.34 60.1 3.43 25.39 0.88 10.42 51.06 39.5 5.75 4.54

p11.fes.n10 6.86 9.14 4.31 0.39 7.05 56.09 3.25 23.78 0.84 9.96 48.41 37.98 5.43 4.27

p11.fes.n11 6.41 8.91 4.1 0.37 6.79 52.41 3.13 22.68 0.78 9.4 45.05 36.54 5.17 4.05

p11.lab.n1 11.53 13.7 6.48 0.68 10.57 95.75 6.57 42.37 1.41 12.92 77.56 63.85 9.39 6.58

p11.lab.n2 11.21 13.17 6.1 0.65 10.22 92.99 6.3 40.55 1.34 12.5 73.64 60.46 8.99 6.43

p11.lab.n3 10.98 12.86 5.88 0.62 10.05 90.96 6.17 39.5 1.32 12.22 71.5 57.27 8.58 6.29


p11.lab.n4 10.83 12.69 5.71 0.6 9.95 89.44 6.04 38.65 1.3 12.03 69.93 55.4 8.32 6.15

p11.lab.n5 10.65 12.53 5.59 0.58 9.84 87.86 5.89 37.69 1.26 11.88 68.38 54.64 8.12 6.02

p11.lab.n6 10.39 12.33 5.46 0.56 9.68 85.42 5.57 36.71 1.23 11.72 66.77 53.63 7.85 5.93

p11.lab.n7 9.87 12.05 5.28 0.53 9.24 80.88 5.08 35.39 1.14 11.52 64.92 50.14 7.42 5.81

p11.lab.n8 9.08 11.48 5.03 0.48 8.6 74.05 4.48 32.46 1.02 11.26 62.18 45.52 6.68 5.42

p11.lab.n9 8.23 10.62 4.72 0.43 8.17 67.6 3.96 29.04 0.93 10.76 58.54 42.67 5.95 4.9

p11.lab.n10 7.65 9.88 4.45 0.4 7.92 63.49 3.7 26.76 0.87 10.11 54.62 40.3 5.54 4.57

p11.lab.n11 7.11 9.26 4.21 0.37 7.56 59.22 3.49 24.62 0.8 9.58 50.04 37.83 5.19 4.23

p12.fes.n1 10.33 12.21 6.85 0.7 9.29 80.49 5.5 39.72 1.23 48.18 78.9 57.22 9.69 6.02

p12.fes.n2 9.7 11.75 6.28 0.64 8.95 76.36 5.1 37.79 1.15 47.87 74.37 53.83 8.85 5.77

p12.fes.n3 9.32 11.4 5.94 0.59 8.66 72.94 4.75 36.06 1.11 11.21 71.72 50.73 8.24 5.54

p12.fes.n4 9.04 11.11 5.72 0.57 8.32 70.26 4.56 34.53 1.07 10.85 69.57 48.9 7.94 5.33

p12.fes.n5 8.78 10.88 5.59 0.55 8 67.59 4.37 33.19 1.04 10.52 67.69 47.28 7.67 5.18

p12.fes.n6 8.55 10.63 5.46 0.53 7.7 64.96 4.18 32.07 1.01 10.21 66.19 45.49 7.32 5.05

p12.fes.n7 8.26 10.33 5.33 0.49 7.47 63.09 3.94 30.75 0.96 9.96 64.49 43.63 6.82 4.82

p12.fes.n8 7.95 10.01 5.13 0.46 7.26 60.54 3.66 29.21 0.9 9.71 62.57 41.9 6.38 4.59

p12.fes.n9 7.53 9.69 4.87 0.44 7.04 57.28 3.4 27.46 0.86 9.43 60.64 40.11 6.05 4.4

p12.fes.n10 7.02 9.3 4.65 0.41 6.68 53.7 3.17 25.76 0.82 9.05 57.91 37.7 5.74 4.14

p12.fes.n11 6.63 8.62 4.45 0.39 6.25 49.11 2.93 23.66 0.77 8.6 53.1 35.5 5.43 3.78

p12.lab.n1 12.22 14.25 6.71 0.72 10.72 98.14 6.7 47.93 1.4 12.82 86.62 65.63 9.95 6.71

p12.lab.n2 11.77 13.62 6.46 0.69 10.41 94.21 6.47 45.52 1.34 12.38 83.44 62.69 9.53 6.49

p12.lab.n3 11.49 13.28 6.26 0.65 10.24 92.06 6.25 43.62 1.31 12.06 81.19 59.9 9.09 6.31

p12.lab.n4 11.25 13.03 6.14 0.63 10.1 90.54 5.93 42.29 1.27 11.89 79.16 58.21 8.76 6.16

p12.lab.n5 10.98 12.76 6.05 0.61 9.94 87.89 5.52 41 1.24 11.75 77.08 56.76 8.54 6.03

p12.lab.n6 10.55 12.41 5.95 0.6 9.52 83.26 5.16 39.5 1.21 11.57 75.1 54.35 8.29 5.88

p12.lab.n7 10.04 11.98 5.81 0.57 8.97 77.72 4.78 37.79 1.12 11.27 73.11 50.71 7.89 5.63

p12.lab.n8 9.44 11.46 5.52 0.51 8.56 72.36 4.3 35.49 1.02 10.87 70.85 47.09 7.14 5.29


p12.lab.n9 8.77 10.79 5.12 0.46 8.26 67.61 3.94 32.42 0.93 10.37 68.02 44.15 6.35 4.91

p12.lab.n10 8.1 10.09 4.8 0.42 7.94 62.9 3.56 29.39 0.86 9.87 62.61 41.43 5.88 4.58

p12.lab.n11 7.41 9.2 4.55 0.4 7.34 56.94 3.15 26.43 0.8 9.05 55.49 38.61 5.54 4.11

IRL ITA LTU LUX LVA MLT NLD POL PRT ROM SVK SVN SWE HORAS

p1.fes.n1 3.1 43.84 1.68 1.06 1.17 0.34 15.49 21.33 8.34 8.81 4.26 1.27 26.6 12

p1.fes.n2 2.92 40.96 1.59 1 1.1 0.31 14.92 20.5 7.77 8.23 4.12 1.21 24.23 24

p1.fes.n3 2.74 38.14 1.49 0.96 1.03 0.3 14.32 19.73 7.17 7.75 4.03 1.17 21.87 24

p1.fes.n4 2.59 36.28 1.4 0.93 0.97 0.29 13.72 19.02 6.72 7.45 3.94 1.12 20.69 24

p1.fes.n5 2.5 34.46 1.36 0.9 0.94 0.27 13.19 18.28 6.43 7.14 3.86 1.07 19.9 23

p1.fes.n6 2.43 33.1 1.32 0.88 0.91 0.26 12.63 17.63 6.12 6.9 3.78 1.02 19.11 25

p1.fes.n7 2.38 31.68 1.29 0.85 0.89 0.24 12.04 17.14 5.75 6.77 3.71 0.97 18.32 24

p1.fes.n8 2.34 30.16 1.27 0.82 0.88 0.23 11.22 16.62 5.39 6.62 3.63 0.92 17.34 23

p1.fes.n9 2.29 28.28 1.25 0.78 0.86 0.22 10.39 15.99 5.07 6.42 3.5 0.88 16.15 24

p1.fes.n10 2.25 26.3 1.22 0.72 0.84 0.2 9.83 15.06 4.81 5.95 3.36 0.81 15.37 25

p1.fes.n11 2.19 24.19 1.19 0.64 0.82 0.18 9.39 13.62 4.35 5.49 3.16 0.73 14.58 12

p1.lab.n1 3.19 54.65 1.73 1.2 1.2 0.36 18.19 24.03 9.44 9.07 4.61 1.44 29.16 26

p1.lab.n2 2.99 52.61 1.63 1.15 1.12 0.35 17.82 23.15 8.92 8.79 4.5 1.39 27.19 50

p1.lab.n3 2.83 51.02 1.53 1.12 1.06 0.34 17.54 22.62 8.59 8.6 4.44 1.37 24.82 50

p1.lab.n4 2.76 49.52 1.5 1.08 1.04 0.33 17.32 22.13 8.37 8.44 4.38 1.34 23.64 50

p1.lab.n5 2.72 47.76 1.48 1.06 1.02 0.32 17.04 21.7 8.17 8.29 4.3 1.32 23.05 51

p1.lab.n6 2.69 44.81 1.46 1.02 1.01 0.3 16.19 21.3 7.95 8.06 4.2 1.28 22.66 50

p1.lab.n7 2.65 41.22 1.44 1 1 0.28 14.68 20.47 7.38 7.7 4.09 1.23 21.67 50

p1.lab.n8 2.6 36.92 1.41 0.97 0.98 0.25 12.97 19.07 6.4 7.3 3.98 1.11 19.9 50

p1.lab.n9 2.49 32.73 1.35 0.94 0.94 0.23 11.47 17.68 5.65 6.94 3.84 0.99 17.93 51

p1.lab.n10 2.36 29.29 1.28 0.87 0.89 0.21 10.55 16.49 5.31 6.54 3.64 0.92 16.15 49

p1.lab.n11 2.26 25.01 1.23 0.74 0.85 0.19 9.8 14.56 4.81 5.92 3.3 0.71 14.97 27


p2.fes.n1 3.02 43.66 1.64 1.06 1.14 0.32 15.16 20.45 7.95 8.18 4.23 1.25 24.43 10

p2.fes.n2 2.9 41.59 1.57 1 1.09 0.3 14.6 19.58 7.35 7.86 4.1 1.2 23.05 19

p2.fes.n3 2.79 38.98 1.52 0.96 1.05 0.29 14.07 18.98 6.92 7.58 4 1.16 22.06 18

p2.fes.n4 2.73 37.17 1.48 0.91 1.02 0.27 13.53 18.36 6.49 7.39 3.91 1.12 21.47 20

p2.fes.n5 2.67 35.57 1.45 0.89 1 0.26 12.97 17.61 6.14 7.19 3.84 1.08 20.69 19

p2.fes.n6 2.62 33.69 1.42 0.87 0.98 0.25 12.36 16.95 5.87 6.95 3.77 1.05 19.9 19

p2.fes.n7 2.57 32.22 1.39 0.83 0.96 0.24 11.79 16.45 5.62 6.79 3.7 1 19.31 20

p2.fes.n8 2.5 31.18 1.36 0.81 0.94 0.22 11.05 16.14 5.37 6.66 3.64 0.95 18.72 19

p2.fes.n9 2.42 29.91 1.32 0.76 0.91 0.21 10.28 15.78 5.11 6.56 3.55 0.9 18.12 19

p2.fes.n10 2.36 27.76 1.28 0.71 0.89 0.2 9.8 15.07 4.81 6.41 3.45 0.85 16.94 19

p2.fes.n11 2.3 26.04 1.25 0.64 0.86 0.18 9.53 14.37 4.43 6.27 3.33 0.8 15.96 10

p2.lab.n1 3.13 53.31 1.7 1.18 1.18 0.36 17.9 22.64 9.27 8.89 4.53 1.39 27.78 24

p2.lab.n2 3.02 51.78 1.64 1.12 1.14 0.34 17.46 21.95 8.74 8.67 4.42 1.36 26.4 48

p2.lab.n3 2.93 50.58 1.59 1.07 1.1 0.33 17.06 21.47 8.39 8.48 4.33 1.34 25.22 48

p2.lab.n4 2.85 49.39 1.55 1.04 1.07 0.32 16.76 21.09 8.15 8.33 4.26 1.32 24.63 48

p2.lab.n5 2.79 48.28 1.51 1.02 1.05 0.3 16.38 20.75 7.97 8.18 4.21 1.29 24.03 48

p2.lab.n6 2.75 46.92 1.49 1 1.03 0.29 15.64 20.42 7.75 8 4.13 1.27 23.64 48

p2.lab.n7 2.71 43.2 1.47 0.96 1.02 0.27 14.29 19.69 7.24 7.74 4.06 1.2 22.46 48

p2.lab.n8 2.67 37.42 1.45 0.93 1 0.25 12.71 18.31 6.38 7.36 3.96 1.09 20.88 48

p2.lab.n9 2.6 32.93 1.41 0.89 0.98 0.23 11.3 17.02 5.69 6.98 3.84 0.97 19.11 48

p2.lab.n10 2.48 30.7 1.35 0.84 0.93 0.21 10.29 16.22 5.34 6.66 3.65 0.9 17.73 48

p2.lab.n11 2.38 28.03 1.29 0.72 0.89 0.19 9.64 15.07 4.92 6.25 3.42 0.72 16.55 24

p3.fes.n1 2.81 42.42 1.53 1.02 1.05 0.3 15.27 19.78 7.51 8.43 3.97 1.2 22.26 10

p3.fes.n2 2.69 40.27 1.46 0.99 1.01 0.28 14.52 19.01 6.9 7.9 3.88 1.16 21.08 19

p3.fes.n3 2.62 37.68 1.42 0.94 0.98 0.26 13.96 18.43 6.45 7.51 3.79 1.11 20.29 19

p3.fes.n4 2.57 35.94 1.4 0.91 0.97 0.25 13.46 17.9 6.16 7.28 3.73 1.08 19.9 19

p3.fes.n5 2.53 34.45 1.37 0.89 0.95 0.24 12.98 17.14 5.89 7.05 3.66 1.04 19.31 19


p3.fes.n6 2.48 32.82 1.35 0.87 0.93 0.23 12.41 16.46 5.62 6.84 3.59 1 18.72 19

p3.fes.n7 2.44 31.6 1.32 0.84 0.92 0.22 11.91 16.07 5.32 6.68 3.53 0.96 18.32 18

p3.fes.n8 2.38 30.57 1.29 0.82 0.89 0.21 11.31 15.69 5.05 6.53 3.47 0.92 17.93 20

p3.fes.n9 2.32 29.48 1.26 0.8 0.87 0.2 10.66 15.24 4.84 6.36 3.41 0.87 17.14 19

p3.fes.n10 2.27 27.57 1.23 0.76 0.85 0.19 10.05 14.61 4.56 6.15 3.33 0.81 16.15 19

p3.fes.n11 2.2 25.86 1.2 0.7 0.83 0.18 9.55 13.87 4.21 5.92 3.2 0.74 15.37 10

p3.lab.n1 2.95 51.04 1.6 1.16 1.11 0.33 18.1 22.05 8.61 8.69 4.3 1.37 25.02 28

p3.lab.n2 2.87 49.58 1.56 1.13 1.08 0.31 17.3 21.27 8.09 8.41 4.19 1.32 24.03 55

p3.lab.n3 2.8 48.34 1.52 1.09 1.05 0.3 16.89 20.69 7.78 8.21 4.12 1.29 23.44 55

p3.lab.n4 2.75 47.37 1.49 1.07 1.03 0.29 16.55 20.34 7.56 8.01 4.04 1.26 22.85 55

p3.lab.n5 2.71 46.4 1.47 1.04 1.02 0.28 16.2 19.94 7.36 7.78 3.96 1.24 22.26 55

p3.lab.n6 2.67 44.95 1.45 1.01 1 0.27 15.61 19.44 7.12 7.55 3.89 1.2 21.67 55

p3.lab.n7 2.63 41.36 1.43 0.99 0.99 0.25 14.56 18.66 6.66 7.3 3.83 1.16 20.69 56

p3.lab.n8 2.59 36.3 1.41 0.96 0.97 0.23 13.06 17.56 5.89 7.02 3.73 1.06 19.31 55

p3.lab.n9 2.55 32.48 1.38 0.91 0.96 0.21 11.62 16.65 5.25 6.76 3.6 0.95 18.12 55

p3.lab.n10 2.48 30.38 1.35 0.85 0.93 0.19 10.75 15.69 4.95 6.41 3.45 0.88 16.75 55

p3.lab.n11 2.37 27.64 1.29 0.74 0.89 0.18 10.17 14.45 4.61 5.91 3.22 0.78 15.37 28

p4.fes.n1 2.41 39.42 1.31 0.99 0.91 0.28 15.31 18.11 6.32 7.67 3.55 1.1 18.91 15

p4.fes.n2 2.31 36.19 1.26 0.95 0.87 0.26 13.94 16.99 5.87 7.21 3.44 1.03 17.73 29

p4.fes.n3 2.24 33.63 1.22 0.91 0.84 0.24 13.26 16.22 5.59 6.87 3.33 0.98 16.75 28

p4.fes.n4 2.19 32.04 1.19 0.88 0.82 0.23 12.72 15.5 5.39 6.63 3.27 0.93 16.15 29

p4.fes.n5 2.16 30.52 1.17 0.85 0.81 0.22 12.29 14.87 5.22 6.37 3.2 0.9 15.56 29

p4.fes.n6 2.13 29.46 1.16 0.82 0.8 0.21 11.92 14.43 5 6.2 3.13 0.86 15.17 28

p4.fes.n7 2.1 28.57 1.14 0.8 0.79 0.19 11.51 13.94 4.75 6.03 3.07 0.83 14.58 29

p4.fes.n8 2.07 27.62 1.12 0.77 0.78 0.18 11 13.41 4.55 5.88 3 0.8 14.18 29

p4.fes.n9 2.03 26.11 1.1 0.74 0.76 0.17 10.36 12.83 4.33 5.73 2.93 0.76 13.59 28

p4.fes.n10 1.96 24.35 1.06 0.7 0.73 0.16 9.82 12.11 4.08 5.46 2.82 0.7 12.81 29


p4.fes.n11 1.88 22.29 1.02 0.64 0.7 0.14 5.35 11.24 3.74 5.02 2.66 0.63 11.62 15

p4.lab.n1 2.56 47.85 1.39 1.14 0.96 0.3 17.3 20.32 7.38 8.15 3.93 1.29 21.87 22

p4.lab.n2 2.49 46.31 1.35 1.08 0.94 0.29 16.97 19.65 7.13 7.78 3.83 1.23 21.08 43

p4.lab.n3 2.45 45.03 1.33 1.04 0.92 0.27 16.57 19.09 6.97 7.49 3.72 1.2 20.29 43

p4.lab.n4 2.42 44.05 1.31 1.01 0.91 0.27 16.14 18.58 6.83 7.23 3.64 1.17 19.5 42

p4.lab.n5 2.38 43.08 1.29 0.99 0.89 0.26 15.64 18.23 6.65 7.04 3.56 1.14 18.91 44

p4.lab.n6 2.34 41.54 1.27 0.96 0.88 0.25 14.98 17.79 6.45 6.83 3.49 1.11 18.12 43

p4.lab.n7 2.29 38.44 1.24 0.93 0.86 0.24 14.11 17.26 5.97 6.59 3.42 1.05 17.34 44

p4.lab.n8 2.23 34.36 1.21 0.89 0.84 0.22 12.86 16.26 5.23 6.36 3.33 0.96 15.96 43

p4.lab.n9 2.18 31.05 1.18 0.85 0.82 0.19 11.52 15.08 4.73 6.1 3.2 0.87 14.78 43

p4.lab.n10 2.1 28.03 1.14 0.81 0.79 0.18 10.62 14.17 4.43 5.55 3.01 0.8 13.59 42

p4.lab.n11 1.98 24.34 1.08 0.68 0.74 0.16 9.99 12.77 4 4.9 2.81 0.7 12.61 23

p5.fes.n1 2.09 39.94 1.13 1 0.78 0.29 15.51 17.29 6.28 7.2 3.35 1.09 15.37 12

p5.fes.n2 2.04 37.04 1.11 0.93 0.77 0.27 13.66 16.45 5.92 6.77 3.23 1.03 14.97 24

p5.fes.n3 2 34.43 1.09 0.89 0.75 0.26 12.62 15.68 5.67 6.42 3.16 0.98 14.38 24

p5.fes.n4 1.97 32.67 1.07 0.85 0.74 0.25 12.26 14.92 5.47 6.25 3.11 0.95 13.99 24

p5.fes.n5 1.94 31.27 1.05 0.82 0.73 0.24 11.95 14.24 5.25 6.08 3.05 0.91 13.59 24

p5.fes.n6 1.91 30.16 1.04 0.77 0.72 0.22 11.6 13.68 5.03 5.93 3 0.87 13.4 24

p5.fes.n7 1.89 29.19 1.02 0.75 0.71 0.21 11.23 13.33 4.82 5.77 2.95 0.83 13 24

p5.fes.n8 1.85 28.31 1 0.72 0.69 0.2 10.75 13 4.63 5.63 2.89 0.8 12.41 24

p5.fes.n9 1.8 26.87 0.98 0.7 0.68 0.19 10.06 12.47 4.43 5.52 2.81 0.76 11.62 23

p5.fes.n10 1.75 25.16 0.95 0.66 0.66 0.18 9.35 11.7 4.15 5.39 2.72 0.68 10.84 24

p5.fes.n11 1.69 23.03 0.92 0.61 0.63 0.16 8.65 10.91 3.77 5.2 2.6 0.61 9.85 13

p5.lab.n1 2.29 48.1 1.24 1.1 0.86 0.33 17.47 18.21 7.64 7.56 3.63 1.27 19.11 26

p5.lab.n2 2.23 46.54 1.21 1.07 0.84 0.31 16.61 17.85 7.24 7.27 3.54 1.23 18.12 49

p5.lab.n3 2.19 45.29 1.19 1.03 0.82 0.29 15.9 17.63 7.03 7.12 3.49 1.2 17.53 50

p5.lab.n4 2.14 44.2 1.16 1 0.81 0.28 15.42 17.39 6.89 7.02 3.46 1.18 17.14 51


p5.lab.n5 2.11 43.13 1.14 0.97 0.79 0.27 14.9 17.07 6.77 6.9 3.4 1.17 16.35 50

p5.lab.n6 2.06 41.95 1.12 0.94 0.77 0.26 14.23 16.72 6.59 6.76 3.35 1.14 15.76 51

p5.lab.n7 1.99 39.15 1.08 0.91 0.75 0.25 13.49 16.07 6.11 6.64 3.29 1.1 15.17 50

p5.lab.n8 1.91 34.79 1.04 0.88 0.72 0.23 12.35 14.83 5.33 6.36 3.16 1 13.99 51

p5.lab.n9 1.81 31.39 0.98 0.83 0.68 0.2 11.19 13.59 4.82 6.04 2.99 0.9 12.61 50

p5.lab.n10 1.66 29.11 0.9 0.75 0.62 0.18 10.36 12.41 4.57 5.77 2.86 0.83 11.43 50

p5.lab.n11 1.41 25.21 0.76 0.62 0.53 0.16 9.52 11.39 4.25 5.35 2.74 0.74 10.44 26

p6.fes.n1 2.03 42.94 1.1 0.94 0.76 0.32 13.79 16.64 7.06 7.44 3.39 1.12 14.18 12

p6.fes.n2 1.97 38.85 1.07 0.85 0.74 0.29 13.24 15.98 6.3 6.92 3.27 1.06 13.79 24

p6.fes.n3 1.93 35.97 1.05 0.82 0.73 0.27 12.81 15.28 5.79 6.53 3.19 1.02 13.4 24

p6.fes.n4 1.91 34.31 1.04 0.8 0.72 0.26 12.39 14.7 5.58 6.33 3.15 0.99 13 24

p6.fes.n5 1.88 33.02 1.02 0.77 0.7 0.25 12 14.13 5.42 6.22 3.1 0.97 12.61 24

p6.fes.n6 1.84 31.83 1 0.75 0.69 0.24 11.59 13.66 5.24 6.03 3.04 0.95 12.02 24

p6.fes.n7 1.77 30.82 0.96 0.74 0.66 0.23 11.15 13.37 5.06 5.8 2.99 0.92 11.43 24

p6.fes.n8 1.68 29.76 0.91 0.71 0.63 0.22 10.68 13.06 4.87 5.66 2.93 0.88 10.84 24

p6.fes.n9 1.56 28.46 0.85 0.7 0.59 0.2 10.13 12.61 4.61 5.53 2.83 0.83 10.24 23

p6.fes.n10 1.45 26.46 0.79 0.66 0.54 0.18 9.55 11.77 4.33 5.35 2.74 0.78 9.46 24

p6.fes.n11 1.36 24.21 0.74 0.59 0.51 0.17 8.84 10.86 4 5.15 2.63 0.73 8.67 13

p6.lab.n1 2.26 54.75 1.23 1.09 0.85 0.39 17.36 18.57 7.74 7.73 3.67 1.32 18.12 24

p6.lab.n2 2.2 52.32 1.2 1.06 0.83 0.36 16.85 18.13 7.49 7.44 3.59 1.27 17.53 48

p6.lab.n3 2.16 49.48 1.17 1.02 0.81 0.34 16.38 17.84 7.29 7.21 3.54 1.24 16.75 48

p6.lab.n4 2.12 47.04 1.15 0.99 0.8 0.32 15.87 17.58 7.14 7.07 3.49 1.22 16.15 48

p6.lab.n5 2.08 45.54 1.13 0.95 0.78 0.3 15.22 17.27 6.95 6.97 3.45 1.2 15.56 48

p6.lab.n6 2.02 43.74 1.1 0.93 0.76 0.29 14.48 16.96 6.75 6.84 3.4 1.17 14.78 48

p6.lab.n7 1.96 41.51 1.06 0.9 0.74 0.27 13.76 16.52 6.28 6.66 3.34 1.13 13.79 47

p6.lab.n8 1.88 37.98 1.02 0.87 0.71 0.25 12.63 15.37 5.53 6.35 3.2 1.05 12.81 48

p6.lab.n9 1.79 33.9 0.97 0.82 0.67 0.23 11.45 13.96 5 6.02 3.01 0.94 11.82 48


p6.lab.n10 1.66 31.06 0.9 0.76 0.62 0.2 10.68 12.9 4.7 5.8 2.89 0.86 10.84 48

p6.lab.n11 1.48 27.39 0.8 0.66 0.56 0.18 9.88 11.65 4.34 5.41 2.75 0.76 9.46 25

p7.fes.n1 1.91 45.2 1.04 0.97 0.72 0.35 13.85 16.79 6.74 6.88 3.32 1.12 12.81 12

p7.fes.n2 1.87 42.25 1.02 0.9 0.7 0.33 13.38 16.02 6.33 6.71 3.22 1.06 12.41 24

p7.fes.n3 1.85 40.15 1 0.85 0.69 0.31 12.95 15.41 6.05 6.54 3.15 1.02 12.21 24

p7.fes.n4 1.83 38.45 0.99 0.83 0.69 0.29 12.59 14.93 5.86 6.39 3.1 0.99 12.02 24

p7.fes.n5 1.81 36.43 0.98 0.82 0.68 0.28 12.23 14.38 5.66 6.2 3.07 0.97 11.82 24

p7.fes.n6 1.79 35.06 0.97 0.81 0.67 0.27 11.83 13.9 5.44 6 3.02 0.95 11.43 24

p7.fes.n7 1.77 34.2 0.96 0.78 0.66 0.26 11.4 13.56 5.25 5.89 2.97 0.92 11.03 23

p7.fes.n8 1.73 33.48 0.94 0.77 0.65 0.25 10.88 13.27 5.04 5.81 2.9 0.89 10.44 25

p7.fes.n9 1.68 32.35 0.91 0.75 0.63 0.24 10.36 12.76 4.81 5.73 2.81 0.85 9.65 24

p7.fes.n10 1.63 30.4 0.89 0.72 0.61 0.22 9.89 11.91 4.54 5.53 2.7 0.8 8.87 23

p7.fes.n11 1.59 27.83 0.86 0.66 0.6 0.2 9.38 10.97 4.2 5.27 2.57 0.76 8.27 13

p7.lab.n1 2.12 55.09 1.15 1.12 0.8 0.38 17.17 18.59 8.3 7.64 3.65 1.3 15.76 26

p7.lab.n2 2.06 53.69 1.12 1.07 0.77 0.36 16.68 18.22 7.9 7.44 3.55 1.26 15.37 49

p7.lab.n3 2.02 52.54 1.1 1.03 0.76 0.34 16.11 17.88 7.64 7.27 3.49 1.24 14.78 51

p7.lab.n4 1.99 51.24 1.08 1 0.75 0.33 15.57 17.59 7.43 7.13 3.45 1.21 14.58 50

p7.lab.n5 1.96 49.5 1.06 0.97 0.74 0.32 14.97 17.31 7.24 6.99 3.4 1.18 13.99 51

p7.lab.n6 1.93 47.37 1.05 0.95 0.72 0.3 14.32 17.01 7.02 6.85 3.36 1.16 13 50

p7.lab.n7 1.89 44.29 1.03 0.91 0.71 0.29 13.69 16.54 6.49 6.65 3.3 1.12 12.41 50

p7.lab.n8 1.84 40.06 1 0.88 0.69 0.26 12.72 15.41 5.75 6.3 3.16 1.03 11.43 50

p7.lab.n9 1.75 36.36 0.95 0.84 0.66 0.24 11.64 14.06 5.25 5.99 2.97 0.93 10.24 51

p7.lab.n10 1.67 33.35 0.9 0.8 0.63 0.22 10.89 13.01 4.94 5.7 2.82 0.87 9.26 50

p7.lab.n11 1.6 30.06 0.87 0.71 0.6 0.2 10.02 11.75 4.57 5.32 2.72 0.82 8.47 26

p8.fes.n1 1.97 35.66 1.07 0.8 0.74 0.35 13.16 16.97 6.4 7.02 3.36 1.11 14.38 11

p8.fes.n2 1.95 33.85 1.06 0.75 0.73 0.33 12.47 16.22 6.04 6.75 3.23 1.04 13.99 22

p8.fes.n3 1.93 31.87 1.05 0.72 0.72 0.32 12.15 15.45 5.76 6.56 3.15 0.97 13.59 21


p8.fes.n4 1.91 30.37 1.04 0.69 0.72 0.3 11.82 14.72 5.51 6.41 3.08 0.93 13.2 22

p8.fes.n5 1.89 29.4 1.02 0.66 0.71 0.29 11.46 14.11 5.31 6.26 3.02 0.9 13 21

p8.fes.n6 1.86 28.57 1.01 0.64 0.7 0.28 11.08 13.73 5.12 6.05 2.98 0.87 12.61 22

p8.fes.n7 1.84 27.62 1 0.62 0.69 0.26 10.65 13.42 4.95 5.89 2.93 0.83 12.02 21

p8.fes.n8 1.79 26.33 0.97 0.58 0.67 0.25 10.15 13.14 4.75 5.81 2.86 0.81 11.23 22

p8.fes.n9 1.73 25.16 0.94 0.53 0.65 0.24 9.6 12.6 4.54 5.73 2.78 0.76 10.44 21

p8.fes.n10 1.69 23.9 0.92 0.5 0.64 0.22 9.11 11.87 4.27 5.56 2.67 0.71 9.85 22

p8.fes.n11 1.65 22.36 0.9 0.46 0.62 0.21 8.54 11.2 3.91 5.33 2.57 0.67 9.06 11

p8.lab.n1 2.23 48.59 1.21 0.99 0.84 0.4 15.81 18.87 7.51 7.56 3.59 1.25 17.93 27

p8.lab.n2 2.18 44.92 1.18 0.91 0.82 0.37 15.07 18.15 7.29 7.35 3.5 1.19 17.34 51

p8.lab.n3 2.14 41.55 1.16 0.85 0.8 0.35 14.51 17.8 7.06 7.21 3.44 1.15 16.94 54

p8.lab.n4 2.11 38.9 1.15 0.82 0.79 0.34 14.08 17.51 6.83 7.12 3.38 1.11 16.35 53

p8.lab.n5 2.08 36.92 1.13 0.8 0.78 0.33 13.63 17.17 6.58 7 3.34 1.07 15.76 53

p8.lab.n6 2.05 34.88 1.11 0.77 0.77 0.31 13.1 16.79 6.28 6.86 3.29 1.04 14.97 52

p8.lab.n7 2.02 33.02 1.1 0.74 0.76 0.3 12.48 16.12 5.86 6.65 3.2 0.99 14.18 53

p8.lab.n8 1.94 31.12 1.05 0.71 0.73 0.27 11.61 14.89 5.31 6.29 3.08 0.92 12.61 53

p8.lab.n9 1.83 28.93 0.99 0.66 0.69 0.25 10.67 13.76 4.88 5.98 2.92 0.85 11.43 52

p8.lab.n10 1.75 26.26 0.95 0.61 0.66 0.23 9.94 12.8 4.56 5.78 2.78 0.78 10.64 53

p8.lab.n11 1.7 23.25 0.92 0.51 0.64 0.21 9.34 11.75 4.22 5.47 2.63 0.7 9.65 27

p9.fes.n1 2.21 41.39 1.2 1 0.83 0.31 14.27 17.73 6.47 7.32 3.4 1.26 15.76 11

p9.fes.n2 2.08 38.82 1.13 0.95 0.78 0.29 13.74 16.78 6.09 6.83 3.28 1.16 14.97 22

p9.fes.n3 2.03 36.6 1.1 0.91 0.76 0.27 13.41 16.32 5.86 6.55 3.2 1.08 14.58 21

p9.fes.n4 2 35.31 1.08 0.88 0.75 0.26 13.08 15.76 5.67 6.4 3.14 1.03 14.18 22

p9.fes.n5 1.97 33.81 1.07 0.84 0.74 0.25 12.67 15.02 5.48 6.22 3.09 0.99 13.99 20

p9.fes.n6 1.93 32.37 1.05 0.82 0.73 0.24 12.19 14.36 5.29 6.06 3.03 0.96 13.59 23

p9.fes.n7 1.9 31.46 1.03 0.8 0.71 0.22 11.74 13.91 5.08 5.9 2.99 0.92 13 21

p9.fes.n8 1.88 30.55 1.02 0.77 0.7 0.21 11.26 13.63 4.88 5.76 2.92 0.9 12.21 22


p9.fes.n9 1.84 29.63 1 0.75 0.69 0.2 10.74 13.33 4.66 5.64 2.83 0.85 11.62 21

p9.fes.n10 1.79 27.92 0.97 0.72 0.67 0.19 10.23 12.51 4.37 5.56 2.75 0.81 11.03 22

p9.fes.n11 1.74 26.21 0.95 0.68 0.65 0.17 9.77 11.62 4.1 5.38 2.66 0.76 10.44 11

p9.lab.n1 2.34 50.93 1.27 1.12 0.88 0.35 16.97 20 7.88 7.85 3.74 1.32 18.52 25

p9.lab.n2 2.26 48.96 1.23 1.07 0.85 0.32 16.51 18.96 7.56 7.49 3.63 1.27 18.12 51

p9.lab.n3 2.21 47.66 1.2 1.03 0.83 0.31 16.16 18.31 7.35 7.29 3.57 1.25 17.73 50

p9.lab.n4 2.18 46.75 1.18 1 0.82 0.3 15.82 18.14 7.2 7.17 3.53 1.23 17.53 50

p9.lab.n5 2.15 45.78 1.17 0.96 0.81 0.29 15.41 17.92 7.07 7.07 3.49 1.2 17.14 51

p9.lab.n6 2.13 44.58 1.15 0.94 0.8 0.27 14.9 17.59 6.88 6.94 3.45 1.18 16.55 50

p9.lab.n7 2.09 41.21 1.14 0.9 0.79 0.26 14.23 17.02 6.3 6.76 3.35 1.14 15.76 50

p9.lab.n8 2.03 36.47 1.1 0.87 0.76 0.23 12.96 15.65 5.56 6.47 3.2 1.03 13.99 51

p9.lab.n9 1.91 33.21 1.04 0.82 0.72 0.21 11.57 14.28 5.11 6.17 3.04 0.92 12.41 50

p9.lab.n10 1.81 31.14 0.98 0.76 0.68 0.19 10.81 13.63 4.82 5.96 2.91 0.85 11.62 50

p9.lab.n11 1.74 28.24 0.95 0.68 0.65 0.18 10.21 12.68 4.48 5.55 2.77 0.8 10.84 26

p10.fes.n1 2.48 40.83 1.34 1 0.93 0.29 14.98 18.79 6.47 7.67 3.68 1.17 22.66 12

p10.fes.n2 2.33 38.38 1.26 0.95 0.87 0.27 14.42 17.82 6.11 7.19 3.54 1.13 17.93 24

p10.fes.n3 2.26 35.75 1.23 0.91 0.85 0.25 13.9 17.25 5.85 6.8 3.42 1.08 17.14 24

p10.fes.n4 2.19 34.49 1.19 0.87 0.82 0.24 13.39 16.55 5.64 6.57 3.34 1.04 16.55 24

p10.fes.n5 2.14 33.05 1.16 0.83 0.8 0.23 12.86 15.78 5.42 6.37 3.28 1 15.96 24

p10.fes.n6 2.1 31.37 1.14 0.81 0.79 0.22 12.4 15.12 5.22 6.2 3.21 0.97 15.37 24

p10.fes.n7 2.06 30.32 1.12 0.78 0.77 0.2 12.01 14.67 5.01 6.08 3.13 0.93 14.78 24

p10.fes.n8 2.02 29.61 1.09 0.77 0.76 0.19 11.53 14.28 4.76 5.99 3.03 0.89 13.99 24

p10.fes.n9 1.97 28.4 1.07 0.75 0.74 0.18 10.97 13.68 4.56 5.88 2.97 0.84 13.2 24

p10.fes.n10 1.9 26.66 1.03 0.71 0.71 0.17 10.41 12.88 4.33 5.75 2.86 0.8 12.02 24

p10.fes.n11 1.84 25.59 1 0.66 0.69 0.16 9.9 12.2 4.12 5.61 2.75 0.75 11.23 13

p10.lab.n1 2.69 48.84 1.46 1.14 1.01 0.32 17.49 21.45 7.69 8.44 4.03 1.36 22.66 26

p10.lab.n2 2.53 47.5 1.37 1.09 0.95 0.3 16.96 20.36 7.43 7.9 3.87 1.3 21.08 50


p10.lab.n3 2.43 46.53 1.32 1.07 0.91 0.29 16.65 19.52 7.25 7.63 3.78 1.27 20.29 50

p10.lab.n4 2.37 45.7 1.29 1.04 0.89 0.28 16.35 19.17 7.14 7.42 3.71 1.25 19.7 50

p10.lab.n5 2.33 44.9 1.26 1.01 0.87 0.27 16 18.9 7 7.26 3.65 1.22 19.11 51

p10.lab.n6 2.29 43.95 1.24 0.99 0.86 0.26 15.54 18.53 6.83 7.12 3.57 1.2 18.32 50

p10.lab.n7 2.26 41.1 1.23 0.95 0.85 0.25 14.76 17.94 6.29 6.93 3.49 1.13 17.34 50

p10.lab.n8 2.21 36.09 1.2 0.91 0.83 0.22 13.38 16.7 5.49 6.66 3.35 1.02 15.76 51

p10.lab.n9 2.11 31.99 1.14 0.88 0.79 0.19 11.92 15.28 4.94 6.39 3.19 0.92 14.18 50

p10.lab.n10 1.97 29.99 1.07 0.8 0.74 0.18 11.01 14.26 4.61 6.08 3.03 0.85 12.81 50

p10.lab.n11 1.86 27.43 1.01 0.66 0.7 0.17 10.27 12.98 4.34 5.66 2.88 0.8 11.43 26

p11.fes.n1 11.03 42.42 5.99 1.04 4.14 0.32 16.05 20.23 6.96 8.36 4.03 1.33 21.87 11

p11.fes.n2 11.01 40.32 5.98 1 4.14 0.3 15.58 19.05 6.47 7.86 3.85 1.22 20.69 21

p11.fes.n3 2.64 37.73 1.43 0.95 0.99 0.28 15.21 18.22 6.07 7.49 3.77 1.16 19.9 22

p11.fes.n4 2.52 36 1.37 0.93 0.95 0.27 14.65 17.59 5.85 7.28 3.7 1.12 19.31 22

p11.fes.n5 2.47 34.24 1.34 0.89 0.93 0.26 14.07 16.83 5.62 7.05 3.63 1.07 18.91 21

p11.fes.n6 2.42 32.47 1.31 0.87 0.91 0.25 13.51 16.11 5.34 6.83 3.55 1.02 18.12 22

p11.fes.n7 2.37 31.31 1.29 0.83 0.89 0.23 12.95 15.56 5.07 6.63 3.47 0.97 17.34 21

p11.fes.n8 2.32 30.3 1.26 0.81 0.87 0.22 12.21 15.16 4.81 6.48 3.38 0.92 16.35 21

p11.fes.n9 2.26 29.15 1.23 0.78 0.85 0.2 11.4 14.47 4.58 6.36 3.3 0.88 15.56 22

p11.fes.n10 2.16 27.46 1.17 0.75 0.81 0.19 10.85 13.74 4.32 6.25 3.19 0.83 14.78 22

p11.fes.n11 2.04 25.88 1.11 0.69 0.77 0.18 10.29 13.33 4.02 6.11 3.1 0.75 13.79 11

p11.lab.n1 2.8 52.67 1.52 1.19 1.05 0.33 18.5 22.48 8.17 8.92 4.31 1.4 24.82 26

p11.lab.n2 2.71 50.67 1.47 1.14 1.02 0.32 17.91 21.96 7.79 8.61 4.21 1.36 23.64 50

p11.lab.n3 2.65 48.92 1.44 1.1 1 0.3 17.58 21.22 7.56 8.33 4.14 1.32 23.25 50

p11.lab.n4 2.61 47.79 1.42 1.08 0.98 0.3 17.33 20.61 7.38 8.16 4.09 1.3 22.85 50

p11.lab.n5 2.58 46.62 1.4 1.04 0.97 0.29 16.97 20.33 7.2 8.04 4.05 1.28 22.26 51

p11.lab.n6 2.54 45.24 1.38 1.02 0.95 0.28 16.38 20.03 6.98 7.89 4 1.25 21.67 50

p11.lab.n7 2.5 42.24 1.36 0.97 0.94 0.26 15.3 19.15 6.42 7.65 3.88 1.2 20.09 50


p11.lab.n8 2.44 37.08 1.33 0.94 0.92 0.24 13.72 17.43 5.58 7.27 3.7 1.09 17.93 51

p11.lab.n9 2.33 32.61 1.27 0.9 0.88 0.21 12.25 16.01 5.02 6.86 3.5 0.95 16.35 50

p11.lab.n10 2.19 30.07 1.19 0.82 0.82 0.2 11.31 15.11 4.7 6.61 3.32 0.88 15.37 50

p11.lab.n11 2.08 27.13 1.13 0.7 0.78 0.18 10.55 13.74 4.34 6.22 3.17 0.8 14.18 26

p12.fes.n1 10.45 42.81 5.67 1.04 3.92 0.34 17.24 21.23 8.19 8.75 4.09 1.23 21.67 16

p12.fes.n2 10.38 39.76 5.64 0.97 3.9 0.31 16.35 19.78 7.47 8.18 3.93 1.18 20.29 31

p12.fes.n3 2.43 37.1 1.32 0.91 0.91 0.29 15.56 18.72 6.9 7.7 3.82 1.12 19.5 31

p12.fes.n4 2.35 35.4 1.28 0.88 0.88 0.28 14.88 17.82 6.52 7.37 3.72 1.08 18.91 31

p12.fes.n5 2.28 33.68 1.24 0.84 0.86 0.27 14.31 16.92 6.25 7.16 3.64 1.04 18.32 31

p12.fes.n6 2.21 32.13 1.2 0.81 0.83 0.26 13.75 16.34 6.02 7 3.54 0.99 17.73 31

p12.fes.n7 2.16 30.82 1.17 0.78 0.81 0.24 13.14 15.81 5.74 6.84 3.46 0.94 16.94 31

p12.fes.n8 2.11 29.29 1.14 0.76 0.79 0.23 12.29 15.11 5.41 6.7 3.36 0.88 15.96 32

p12.fes.n9 2.04 27.43 1.11 0.74 0.77 0.22 11.41 14.37 5.06 6.56 3.29 0.83 15.17 31

p12.fes.n10 1.96 25.45 1.07 0.7 0.74 0.2 10.55 13.5 4.75 6.36 3.18 0.76 14.38 31

p12.fes.n11 1.87 23.22 1.01 0.63 0.7 0.19 9.71 12.59 4.53 6.03 3.04 0.64 13.59 16

p12.lab.n1 2.78 53.87 1.51 1.2 1.04 0.35 19.08 23.57 9.48 9.26 4.46 1.41 24.63 22

p12.lab.n2 2.69 51.81 1.46 1.14 1.01 0.34 18.47 22.74 8.9 8.87 4.33 1.37 23.64 43

p12.lab.n3 2.62 49.85 1.42 1.09 0.98 0.32 18.08 21.98 8.47 8.55 4.25 1.34 23.05 43

p12.lab.n4 2.58 48.45 1.4 1.06 0.97 0.31 17.76 21.45 8.24 8.4 4.2 1.31 22.46 43

p12.lab.n5 2.55 46.85 1.38 1.02 0.96 0.3 17.35 20.95 8.01 8.26 4.12 1.28 21.87 43

p12.lab.n6 2.51 43.89 1.36 0.99 0.94 0.29 16.52 20.45 7.74 8.02 4.03 1.23 21.28 44

p12.lab.n7 2.44 40.1 1.33 0.94 0.92 0.28 15.39 19.54 7.23 7.66 3.9 1.14 19.7 43

p12.lab.n8 2.36 36.28 1.28 0.89 0.89 0.25 13.86 17.97 6.4 7.3 3.73 1.04 17.93 43

p12.lab.n9 2.25 32.72 1.22 0.83 0.84 0.23 12.27 16.5 5.71 7.01 3.56 0.95 16.35 43

p12.lab.n10 2.14 29.15 1.16 0.75 0.8 0.21 11.24 15.45 5.27 6.69 3.4 0.88 15.17 43

p12.lab.n11 1.96 25.13 1.07 0.62 0.74 0.2 10.43 13.97 4.86 6.35 3.23 0.79 14.18 22


TABLE ap(p,s,n,pa) Duración del nivel n sub periodo s periodo p [horas] Por espacio ha sido incluido en la tabla anterior e n la última columna “horas”.

El valor es utilizado para cada país. TABLE fp(p,g,pa) Coste del combustible consumido p or el generador g [kEuros por MTh]


P1.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P2.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P3.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P4.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P5.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P6.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P7.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P8.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P9.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P10.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P11.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P12.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P1.CRBN 8.5 8.5 8.5 7.39 7.39 7.39 7.39 7.39 7.39 7.39 8.5 7.39 7.39 8.5

P2.CRBN 9.46 9.46 9.46 8.23 8.23 8.23 8.23 8.23 8.23 8.23 9.46 8.23 8.23 9.46

P3.CRBN 10.43 10.43 10.43 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 10.43 9.07 9.07 10.43

P4.CRBN 10.43 10.43 10.43 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 10.43 9.07 9.07 10.43

P5.CRBN 9.57 9.57 9.57 8.32 8.32 8.32 8.32 8.32 8.32 8.32 9.57 8.32 8.32 9.57

P6.CRBN 9.95 9.95 9.95 8.65 8.65 8.65 8.65 8.65 8.65 8.65 9.95 8.65 8.65 9.95

P7.CRBN 9.86 9.86 9.86 8.57 8.57 8.57 8.57 8.57 8.57 8.57 9.86 8.57 8.57 9.86


P8.CRBN 10.24 10.24 10.24 8.9 8.9 8.9 8.9 8.9 8.9 8.9 10.24 8.9 8.9 10.24

P9.CRBN 9.18 9.18 9.18 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 9.18 7.98 7.98 9.18

P10.CRBN 9.37 9.37 9.37 8.15 8.15 8.15 8.15 8.15 8.15 8.15 9.37 8.15 8.15 9.37

P11.CRBN 9.18 9.18 9.18 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 9.18 7.98 7.98 9.18

P12.CRBN 9.66 9.66 9.66 8.4 8.4 8.4 8.4 8.4 8.4 8.4 9.66 8.4 8.4 9.66

P1.CCGT 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35

P2.CCGT 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35

P3.CCGT 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35

P4.CCGT 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34

P5.CCGT 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34

P6.CCGT 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34

P7.CCGT 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83

P8.CCGT 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83

P9.CCGT 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83

P10.CCGT 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33

P11.CCGT 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33

P12.CCGT 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33

P1.FUELOIL 18.43 18.43 18.43 18.43 18.43 11.06 18.43 10.69 18.43 10.69 11.06 11.06 11.06 18.43

P2.FUELOIL 17.67 17.67 17.67 17.67 17.67 10.6 17.67 10.25 17.67 10.25 10.6 10.6 10.6 17.67

P3.FUELOIL 18.05 18.05 18.05 18.05 18.05 10.83 18.05 10.47 18.05 10.47 10.83 10.83 10.83 18.05

P4.FUELOIL 20.14 20.14 20.14 20.14 20.14 12.08 20.14 11.68 20.14 11.68 12.08 12.08 12.08 20.14

P5.FUELOIL 20.33 20.33 20.33 20.33 20.33 12.2 20.33 11.79 20.33 11.79 12.2 12.2 12.2 20.33

P6.FUELOIL 20.14 20.14 20.14 20.14 20.14 12.08 20.14 11.68 20.14 11.68 12.08 12.08 12.08 20.14

P7.FUELOIL 21.47 21.47 21.47 21.47 21.47 12.88 21.47 12.45 21.47 12.45 12.88 12.88 12.88 21.47

P8.FUELOIL 21.28 21.28 21.28 21.28 21.28 12.77 21.28 12.34 21.28 12.34 12.77 12.77 12.77 21.28

P9.FUELOIL 18.24 18.24 18.24 18.24 18.24 10.94 18.24 10.58 18.24 10.58 10.94 10.94 10.94 18.24

P10.FUELOIL 17.1 17.1 17.1 17.1 17.1 10.26 17.1 9.92 17.1 9.92 10.26 10.26 10.26 17.1


P11.FUELOIL 17.1 17.1 17.1 17.1 17.1 10.26 17.1 9.92 17.1 9.92 10.26 10.26 10.26 17.1

P12.FUELOIL 18.05 18.05 18.05 18.05 18.05 10.83 18.05 10.47 18.05 10.47 10.83 10.83 10.83 18.05

P1.GAS 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89

P2.GAS 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89

P3.GAS 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89

P4.GAS 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85

P5.GAS 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85

P6.GAS 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85

P7.GAS 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33

P8.GAS 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33

P9.GAS 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33

P10.GAS 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81

P11.GAS 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81

P12.GAS 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81


P1.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P2.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P3.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P4.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P5.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P6.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P7.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P8.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P9.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P10.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7


P11.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P12.NUCLEAR 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7

P1.CRBN 7.39 7.39 7.39 7.39 7.39 7.39 8.5 7.39 7.39 8.5 7.39 7.39 7.39

P2.CRBN 8.23 8.23 8.23 8.23 8.23 8.23 9.46 8.23 8.23 9.46 8.23 8.23 8.23

P3.CRBN 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 10.43 9.07 9.07 10.43 9.07 9.07 9.07

P4.CRBN 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 9.07 10.43 9.07 9.07 10.43 9.07 9.07 9.07

P5.CRBN 8.32 8.32 8.32 8.32 8.32 8.32 9.57 8.32 8.32 9.57 8.32 8.32 8.32

P6.CRBN 8.65 8.65 8.65 8.65 8.65 8.65 9.95 8.65 8.65 9.95 8.65 8.65 8.65

P7.CRBN 8.57 8.57 8.57 8.57 8.57 8.57 9.86 8.57 8.57 9.86 8.57 8.57 8.57

P8.CRBN 8.9 8.9 8.9 8.9 8.9 8.9 10.24 8.9 8.9 10.24 8.9 8.9 8.9

P9.CRBN 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 9.18 7.98 7.98 9.18 7.98 7.98 7.98

P10.CRBN 8.15 8.15 8.15 8.15 8.15 8.15 9.37 8.15 8.15 9.37 8.15 8.15 8.15

P11.CRBN 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 7.98 9.18 7.98 7.98 9.18 7.98 7.98 7.98

P12.CRBN 8.4 8.4 8.4 8.4 8.4 8.4 9.66 8.4 8.4 9.66 8.4 8.4 8.4

P1.CCGT 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35

P2.CCGT 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35

P3.CCGT 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35 15.35

P4.CCGT 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34

P5.CCGT 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34

P6.CCGT 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34 16.34

P7.CCGT 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83

P8.CCGT 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83

P9.CCGT 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83 16.83

P10.CCGT 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33

P11.CCGT 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33

P12.CCGT 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33 17.33

P1.FUELOIL 18.43 9.95 10.14 18.43 18.43 18.43 18.43 18.43 11.06 18.43 18.43 18.43 18.43


P2.FUELOIL 17.67 9.54 9.72 17.67 17.67 17.67 17.67 17.67 10.6 17.67 17.67 17.67 17.67

P3.FUELOIL 18.05 9.75 9.93 18.05 18.05 18.05 18.05 18.05 10.83 18.05 18.05 18.05 18.05

P4.FUELOIL 20.14 10.88 11.08 20.14 20.14 20.14 20.14 20.14 12.08 20.14 20.14 20.14 20.14

P5.FUELOIL 20.33 10.98 11.18 20.33 20.33 20.33 20.33 20.33 12.2 20.33 20.33 20.33 20.33

P6.FUELOIL 20.14 10.88 11.08 20.14 20.14 20.14 20.14 20.14 12.08 20.14 20.14 20.14 20.14

P7.FUELOIL 21.47 11.59 11.81 21.47 21.47 21.47 21.47 21.47 12.88 21.47 21.47 21.47 21.47

P8.FUELOIL 21.28 11.49 11.7 21.28 21.28 21.28 21.28 21.28 12.77 21.28 21.28 21.28 21.28

P9.FUELOIL 18.24 9.85 10.03 18.24 18.24 18.24 18.24 18.24 10.94 18.24 18.24 18.24 18.24

P10.FUELOIL 17.1 9.23 9.41 17.1 17.1 17.1 17.1 17.1 10.26 17.1 17.1 17.1 17.1

P11.FUELOIL 17.1 9.23 9.41 17.1 17.1 17.1 17.1 17.1 10.26 17.1 17.1 17.1 17.1

P12.FUELOIL 18.05 9.75 9.93 18.05 18.05 18.05 18.05 18.05 10.83 18.05 18.05 18.05 18.05

P1.GAS 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89

P2.GAS 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89

P3.GAS 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89 14.89

P4.GAS 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85

P5.GAS 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85

P6.GAS 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85 15.85

P7.GAS 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33

P8.GAS 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33

P9.GAS 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33 16.33

P10.GAS 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81

P11.GAS 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81

P12.GAS 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81 16.81

TABLE qmaxp(g,pa) Potencia máxima bruta del genera dor g [GW]



NUCLEAR 0.00 5.83 2.72 0.00 3.76 20.21 0.00 7.60 0.00 2.67 63.26 10.97 0.00 1.87

CRBN 3.30 3.10 5.90 0.00 9.87 51.92 6.70 19.33 2.09 5.86 18.34 31.00 4.85 3.69

CCGT 1.49 3.32 0.00 0.00 0.73 3.18 1.07 8.65 0.00 1.59 0.00 27.06 2.31 1.07

FUELOIL 0.54 0.45 0.12 2.09 0.08 3.11 1.06 7.77 0.02 0.16 2.33 1.87 1.99 0.50

GAS 0.62 1.45 0.40 0.19 0.00 10.44 0.58 7.47 0.14 1.85 4.44 1.86 0.52 1.26

REGULABLE 7.55 0.15 1.85 0.00 0.84 2.96 0.00 9.42 0.00 2.89 19.58 1.42 2.37 0.04

FLUYENTE 0.72 0.30 0.13 0.00 0.19 1.18 0.01 1.04 0.01 0.17 1.24 0.11 0.07 0.01

RENOV 0.40 0.37 0.00 0.00 0.11 6.54 0.45 0.44 0.00 1.29 0.56 1.33 0.02 0.16


NUCLEAR 0.00 0.00 1.18 0.00 0.00 0.00 0.51 0.00 0.00 0.71 2.64 0.67 9.45

CRBN 1.84 16.15 1.90 0.00 0.19 0.00 7.14 27.92 3.14 9.62 2.31 0.99 4.14

CCGT 1.48 28.90 0.01 0.00 0.10 0.11 7.60 0.71 2.17 0.00 0.22 0.00 0.34

FUELOIL 0.88 14.96 0.11 0.08 0.03 1.15 2.40 0.80 1.71 0.52 0.24 0.04 0.54

GAS 0.96 3.97 0.42 0.76 0.27 0.11 2.84 0.17 0.43 2.10 0.19 0.32 1.76

REGULABLE 0.20 15.62 0.10 0.40 1.52 0.00 0.04 0.77 3.82 6.09 1.56 0.88 15.72

FLUYENTE 0.03 1.45 0.02 0.02 0.02 0.00 0.00 0.16 0.20 0.19 0.04 0.13 0.52

RENOV 0.01 1.52 0.03 0.01 0.00 0.00 0.78 0.27 0.24 0.00 0.05 0.01 1.12

TABLE qminp(g,pa) Potencia mínima bruta del genera dor g [GW]


NUCLEAR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

CRBN 0.16 0.16 0.16 0 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16

CCGT 0.1 0.1 0 0 0.1 0.1 0.1 0.1 0 0.1 0 0.1 0.1 0.1


GAS 0 0 0 0.2 0 0.2 0 0.2 0 0 0.2 0.2 0.2 0

REGULABLE 0.14 0.14 0.14 0 0 0.14 0.14 0.14 0 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14

FLUYENTE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

RENOV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


NUCLEAR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

CRBN 0.16 0.16 0 0 0 0 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0

CCGT 0.1 0.1 0 0 0 0 0.1 0.1 0.1 0 0.1 0 0.1

GAS 0.2 0.2 0 0 0 0 0.2 0.2 0.2 0 0 0 0

REGULABLE 0.14 0.14 0.14 0 0 0 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0 0.14

FLUYENTE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

RENOV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

TABLE bmaxp(g,pa) Potencia máxima bruta de bombeo del generador g [GW]


BOMBEO 3.58 1.31 0.86 0 1.15 4.85 0 5.3 0 0 4.3 2.73 0.7 0


BOMBEO 0.29 4.02 0.76 1.1 0 0 0 1.41 1.05 0 0.92 0 0.04

Table dispp(g,pa) Disponibilidad anual [p.u.]



NUCLEAR 0.89 0.93 0.83 0.89 0.81 0.96 0.89 0.92 0.89 1.00 0.83 0.80 0.89 0.84

CRBN 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93

CCGT 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96

FUELOIL 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78

GAS 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92

REGULABLE 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

FLUYENTE 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

RENOV 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00


NUCLEAR 0.89 0.89 0.85 0.89 0.89 0.89 0.79 0.89 0.89 0.92 0.79 0.96 0.83

CRBN 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93

CCGT 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96

FUELOIL 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78

GAS 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92

REGULABLE 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

FLUYENTE 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

RENOV 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

Table wmaxp(g,pa) Nivel máximo de reserva del emba lse del generador g [GWh]


REGULABLE 36781 1583.9 4431.8 0 3021.5 25861.8 0 28565.4 0 11273.2 60424.2 8313.5 6386.7 171.3



REGULABLE 1058.6 41644.3 772.6 887.6 2668.6 0 106 2814 11216.8 18120.5 4507.1 3429.1 61105.2

Table w0p(g,pa) Nivel inicial de reserva del embal se del generador g [GWh]


REGULABLE 9195.3 396 1108 0 755.4 6465.5 0 7141.4 0 2818.3 15106.1 2078.4 1596.7 42.8


REGULABLE 264.7 10411.1 193.2 221.9 667.2 0 26.5 703.5 2804.2 4530.1 1126.8 857.3 15276.3

Table wminp(g,pa) Nivel mínimo de reserva del emba lse del generador g [GWh]


REGULABLE 9195.3 396 1108 0 755.4 6465.5 0 7141.4 0 2818.3 15106.1 2078.4 1596.7 42.8


REGULABLE 264.7 10411.1 193.2 221.9 667.2 0 26.5 703.5 2804.2 4530.1 1126.8 857.3 15276.3

Table cap_lp(pa,ppaa) Capacidad máxima de la línea de interconexión entre dos países [GW]



AUT 0 0 0 0 0.9 1.4 0 0 0 0 0 0 0 0.8

BEL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.2 0 0 0

BGR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.6 0

CYR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

CZE 1.150 0 0 0 0 2.3 0 0 0 0 0 0 0 0

DEU 1.6 0 0 0 0.7 0 1.35 0 0 0 3.3 0 0 0

DNK 0 0 0 0 0 1.750 0 0 0 0 0 0 0 0

ESP 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 0 0 0

EST 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.35 0 0 0 0

FIN 0 0 0 0 0 0 0 0 0.35 0 0 0 0 0

FRA 0 3.2 0 0 0 2.85 0 1.4 0 0 0 2 0 0

UK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0

GRC 0 0 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

HUN 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

IRL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.17 0 0

ITA 0.085 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.995 0 0.5 0

LTU 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

LUX 0 0.5 0 0 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0

LVA 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

MLT 0 0 0 0 0 0 0 0.8 0 0 0 0 0 0

NLD 0 2.4 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0

POL 0 0 0 0 1.66 1.1 0 0 0 0 0 0 0 0

PRT 0 0 0 0 0 0 0 1.2 0 0 0 0 0 0

ROM 0 0 0.8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.6

SVK 0 0 0 0 1.4 0 0 0 0 0 0 0 0 1.1

SVN 1.200 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

SWE 0 0 0 0 0 0.6 1.920 0 0 2 0 0 0 0



AUT 0 0.22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.65 0

BEL 0 0 0 0.5 0 0 2.4 0 0 0 0 0 0

BGR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.95 0 0 0

CYR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

CZE 0 0 0 0 0 0 0 0.8 0 0 1.4 0 0

DEU 0 0 0 0.5 0 0 3.8 1.2 0 0 0 0 0.6

DNK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.2

ESP 0 0 0 0 0 0.8 0 0 1.3 0 0 0 0

EST 0 0 0 0 0.78 0 0 0 0 0 0 0 0

FIN 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.6

FRA 0 2.65 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

UK 0.33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

GRC 0 0.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

HUN 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.4 0.8 0 0

IRL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

ITA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.16 0

LTU 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0

LUX 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

LVA 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

MLT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

NLD 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

POL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.75 0 0.6

PRT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

ROM 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

SVK 0 0 0 0 0 0 0 0.75 0 0 0 0 0

SVN 0 0.43 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


SWE 0 0 0 0 0 0 0 0.6 0 0 0 0 0

Table ss_esc(cs_sens,p_afec) dem q_eerr coal gas base 0 0 0 0 dup_5pc 0.05 0 0 0 dup_10pc 0.1 0 0 0 ddn_5pc - 0.05 0 0 0 ddn_10pc - 0.1 0 0 0 qup_5pc 0 0.05 0 0 qup_15pc 0 0.15 0 0 qdn_5pc 0 - 0.05 0 0 qdn_15pc 0 - 0.15 0 0 cup_5pc 0 0 0.05 0 cup_15pc 0 0 0.15 0 cdn_5pc 0 0 - 0.05 0 cdn_15pc 0 0 - 0.15 0 gup_5pc 0 0 0 0.05 gup_15pc 0 0 0 0.15 gdn_5pc 0 0 0 - 0.05 gdn_15pc 0 0 0 - 0.15 mopt - 0.1 0.15 - 0.15 - 0.15 opt - 0.05 0.05 - 0.05 - 0.05 mpes 0.1 - 0.15 0.15 0.15 pes 0.05 - 0.05 0.05 0.05 Table k(g,pa) Factor de conversión de pot encia bruta a potencia neta del generador g [p.u.]


NUCLEAR 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98


CRBN 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88

CCGT 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9

FUELOIL 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9

GAS 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85

REGULABLE 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

FLUYENTE 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1


NUCLEAR 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98

CRBN 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88 0.88

CCGT 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9

FUELOIL 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9

GAS 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85 0.85

REGULABLE 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

FLUYENTE 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Capítulo 5 CÓDIGO GAMS MODELO ACERO-

HIERRO

1 Código Modelo

*Modelo para la obtención de curvas MAC para Industria del Acero-Hierro *Las notas buscan entregar el mayor grado de detalle Sets

a Cantidades problema /a1*a24/ cs Casos cs_sens Casos sensibilidades p_afec Parámetros afectados p Periodos /p1*p12/ tec Tecnologías *Subsets creados para sensibilizar los principales materias primas io(a) Iron_ore variables sr(a) Scrap variables ck(a) Coke variables otr(a) Otras variables no anteriores ; Parameters

reporte(*,*,*,*) CF(tec) Costos operativos fijos (variabilizado) tecnologías [euros por Ton] CVo(tec) Costos operativos variables tecnologías [euros por Ton] CR(tec) Costos upgrade tecnologías [MME per Ton per año] Emi(a) Emisiones totales por agente [Ton CO2 equiv] rcs(cs) Reducción total emisiones por casos [pu] Dem_UE(p) Demanda Unión Europea por periodos [MMTon] CV(a,p) Costos materias primas [euros per Ton] pst(p) Precio mercado hierro [euros por ton] ss_esc(cs_sens,p_afec) Casos sensibilidad modelo ;

Apéndices. Código GAMS modelo Acero-hierro

SCALARS *Se considera un valor alto de BAU para que la restricción de emisión no sea problema BAU Business as usual red Porcentaje de reducción emisiones [pu] asig Asignaciones derechos [MMTon Co2] tdes Tasa descuento [pu] aux_dem Auxiliar economía mundial (demanda) [pu] aux_io Auxiliar iron ore (materia prima) [pu] aux_sr Auxiliar scrap (materia prima)[pu] aux_ck Auxiliar coque (ck) [pu] ; variables fobj Función objetivo [MM euros] emisiones Emisiones totales [MMTon Co2 eq] emis_EAF_DIR Emisiones totales tecno EAF_DIR [MMTon Co2 eq] emis_EAF Emisiones totales tecno EAF [MMTon Co2 eq] emis_BFBOF Emisiones totales tecno BFBOF [MMTon Co2 eq] ; Positive Variables x(a,p) Producción de cada agente por periodo [MM tons] * Capacidad es utilizado inicialmente para conocer el grado de actualización optimo cap(p) Capacidad EAF reconvertida por periodo [MM tons] EBF Total emisión proceso BF [MM Ton C02] EEAFD Total emisión proceso EAF DIR [MM Ton C02] EEAF Total emisión proceso EAF [MM Ton C02] EBOF Total emisión proceso EBOF [MM Ton C02] EPerd Total emisión por escorias [MM Ton C02] CBF Costo proceso BF [MM euros] CEAFD Costo proceso EAF DIR [MM euros] CEAF Costo proceso EAF [MM euros] CBOF Costo proceso EBOF [MM euros] CPerd Costo por escorias [MM euros] Q_imp(p) Cantidad importada [MM Tons] ; * Se introducen los datos del modelo de acero-hierro $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Industria\Steel\STEEL.INC Equations E_FOBJ Función objetivo del problema E_EMIS Función emisiones del problema E_C1(p) E_C2(p) E_C3(p) E_C4(p) E_C5(p) E_C6(p) E_C7(p) E_C8(p) E_C9(p)


E_C10(p) E_C11(p) E_C12(p) E_C13(p) E_C14(p) E_C15(p) E_C16(p) E_C17(p) E_C18(p) E_C19(p) E_C20(p) E_C21(p) E_C22(p) E_C23(p) E_C24(p) E_C12b(p) Función obtención actualización tecno optima E_C20b(p) Función obtención actualización tecno optima ; * Función objetivo es la maximización del beneficio del precio de venta acero menos los costos asociados * Entre los costos están las de materias primas, los fijos, otros variables, los de actualización (inicial) * También se incluyen las eventuales ventas (o compras) de derechos de emisión y las compras de acero importado * Nótese que se ha incorporado el costo de la inversión de la actualización (que ya se ha dado por realizada en el modelo E_FOBJ.. fobj=E= Sum[p,pst(p)*x('a18',p)]-Sum[(io,p),CV(io,p)*x(io,p)*(1+aux_io)]-Sum[(sr,p),CV(sr,p)*x(sr,p)*(1+aux_sr)]- Sum[(ck,p),CV(ck,p)*x(ck,p)*(1+aux_ck)]-Sum[(otr,p),CV(otr,p)*x(otr,p)]- Sum(p,[CF('BF')*x('a4',p)+CF('BOF')*x('a13',p)+CF('EAF')*x('a17',p)+CF('EAFD')*x('a20',p)])- Sum(p,[CVo('BF')*x('a4',p)+CVo('BOF')*x('a13',p)+CVo('EAF')*x('a17',p)+CVo('EAFD')*x('a20',p)])- Sum[tec,60*CR(tec)*tdes]-Sum[p,pst(p)*q_imp(p)]; * Restricción de emisiones * Variable red es quien comprime mas la restricción E_EMIS.. BAU*(1-red)=E= Sum((a,p),Emi(a)*x(a,p)); * Entrada Raw Material Iron Ore *******************************¨ * Raw material Iron Ore en Sinter E_C1(p).. x('a6',p)=E= 0.75*x('a1',p); *Raw materual Iron Ore en Pellets E_C2(p).. x('a5',p)=E= x('a2',p); *Componente Iron ore en DRI


E_C3(p).. x('a8',p)=E= 1.39*x('a19',p); * Entrada Modelo BF ************************* * Raw material Sinter en BF E_C4(p)..

x('a4',p)=E=x('a1',p)/1.2 + x('a2',p)/0.85;

* Raw material Coke en BF E_C6(p).. x('a3',p)=E=0.34*x('a4',p); *Capacidad max y min anual planta BF1 E_C7(p).. x('a4',p)=G= 0.06; E_C8(p).. x('a4',p)=L= 16.6; *Produccion Hot steel (reducida escorias) va tanto a produccion EAF y BOF E_C9(p).. x('a4',p)=E=[x('a9',p)+x('a16',p)+x('a24',p)]*1.1; * Entrada Modelo EAF DRI ******************************** * La entrada de chatarra(Scrap) no puede ser mayor al 70 por ciento E_C10(p).. 0.43*[x('a22',p)+x('a21',p)]=L=(x['a19',p]+x('a24',p)); * La entrada de chatarra(Scrap) no puede ser menor al 20 por ciento E_C11(p).. 4*[x('a22',p)+x('a21',p)]=G=(x['a19',p]+x('a24',p)); * Capacidad max y min planta EAF DRI E_C12(p).. x('a20',p)=L= 0.16+5; * Ecuacion solo aplicable para obtener el número optimo de actualizacion de tecnologia E_C12b(p).. x('a20',p)=L= 0.16 +cap(p); E_C13(p).. x('a20',p)=G=0.06; * Cada tolenada EAFDIR consume 1.13 Ton Raw Material E_C14(p)..


1.13*x('a20',p)=E= x('a19',p)+[x('a21',p)+x('a22',p)]+[x('a24',p)]; *Entrada modelo BOF *************************************************** * Cada tolenada BOF consume 1.1 Ton Raw Material E_C15(p).. 1.1*x('a13',p)=E= x('a9',p)+[x('a11',p)+x('a10',p)]; * Produccion BOF maxima E_C16(p).. x('a13',p)=L= 11.7; * Ratio scrap 20 por ciento y cada ton SiC permite 12 ton adicionales chatarra(SCRAP) E_C17(p).. x('a9',p)=G= 4*[x('a11',p)+x('a10',p)-12*x('a12',p)]; * La produccion SiC no puede ser mayor al 24ava parta del Hot Steel E_C18(p).. x('a12',p)*24 =L= x('a9',p); *Ecuaciones produccion EAF *********************************** * Pig iron en EAF no puede ser superior al 30 por ciento E_C19(p).. 2.33*x('a16',p)=L= [x('a15',p)+x('a14',p)]; * Capacidad máxima de la producción mensual EAF E_C20(p).. x('a17',p)=L=7.5-5; * Ecuacion solo aplicable para obtener el número optimo de actualización de tecnología Relacionado con ec 12b E_C20b(p).. x('a17',p)=L=7.5-cap(p); * Cada tolenada EAF consume 1.13 Ton Raw Material E_C21(p).. [x('a15',p)+ x('a14',p)]+ [x('a16',p)]=E= 1.13*x('a17',p); *Ecuaciones finales solucion *********************************** * Chatarra reciclada depende de la producción de crude steel E_C22(p).. x('a10',p)+x('a14',p)+x('a21',p)=E=0.3*x('a18',p);


* Suma de los crude steel from EAF, EFA DRI y BOF es el total (mas perdidas) E_C23(p).. x('a18',p)=E=x('a17',p)+x('a13',p)+ x('a20',p); * Curva de oferta y demanda E_C24(p).. 0.7*x('a18',p)+Q_imp(p)=E= Dem_UE(p)*(1+aux_dem); Model MMP / E_FOBJ E_EMIS E_C1 E_C2 E_C3 E_C4 E_C5 E_C6 E_C7 E_C8 E_C9 E_C10 E_C11 *E_C12 E_C12b E_C13 E_C14 E_C15 E_C16 E_C17 E_C18 E_C19 *E_C20 E_C20b E_C21 E_C22 E_C23 E_C24 /; Model SMMP / E_FOBJ *E_EMIS E_C1 E_C2 E_C3 E_C4 E_C5 E_C6 E_C7 E_C8 E_C9


E_C10 E_C11 E_C12 E_C13 E_C14 E_C15 E_C16 E_C17 E_C18 E_C19 E_C20 E_C21 E_C22 E_C23 E_C24 /; Model SMMPA / E_FOBJ E_EMIS E_C1 E_C2 E_C3 E_C4 E_C5 E_C6 E_C7 E_C8 E_C9 E_C10 E_C11 E_C12 E_C13 E_C14 E_C15 E_C16 E_C17 E_C18 E_C19 E_C20 E_C21 E_C22 E_C23 E_C24 / OPTION MIP = CPLEX; * Selección del optimizador para resolución con variables binarias relajadas OPTION RMIP = CPLEX; * Tolerancia para la convergencia de la optimización con variables binarias OPTION DECIMALS = 2; * Se hace un loop por cada sensibilidad en el modelo


Loop(cs_sens$[ORD(cs_sens)< (card(cs_sens)+1)], * Se definen las variables auxiliares asociados a las sensibilidades aux_dem=ss_esc(cs_sens,'dem'); aux_io=ss_esc(cs_sens,'iron_ore'); aux_sr=ss_esc(cs_sens,'scrap'); aux_ck=ss_esc(cs_sens,'coke'); * Se hace un loop por cada caso de emisiones del modelo Loop(cs$[ORD(cs) < (card(cs)+1)], red=rcs(cs); * Resolvemos el problema * Modelo distinto en la resolución (el primero sin ecuación de emisión - BAU) If(Ord(cs)=1, SOLVE SMMP USING RMIP MAXIMIZING fobj; Else SOLVE SMMPA USING RMIP MAXIMIZING fobj; ); * Se incluye codigos para salidas del modelo $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Industria\Steel\EXIT.INC ); ); display x.l; *display cap.l; display reporte; * Se incluye un formato para la salida puntual de datos $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Industria\Steel\STEEL_REP.INC ;


SETS cs Casos / base red2 red4 red6 red8 red10


red12 red15 red18 red20 red22 red25 / tec Tecnologías / BF BOF EAF EAFD / cs_sens Casos sensibilidades / base dup_5pc dup_10pc ddn_5pc ddn_10pc ioup_5pc ioup_15pc iodn_5pc iodn_15pc srup_5pc srup_15pc srdn_5pc srdn_15pc mopt opt mpes pes / p_afec Parámetros afectados / dem iron_ore scrap coke gas / io(a) Iron_ore / a5 a6 a8 / sr(a) Chatarra (Scrap) / a10 a11 a14 a15


a21 a22 / ck(a) Coque / a3 / otr(a) Otros / a1 a2 a4 a7 a9 a12 a13 a16 a17 a18 a19 a20 a23 a24 / SCALARS BAU Business as usual / 10000 / asig Asignaciones derechos [MMTonCo2] / 365 / tdes Tasa descuento / 0.06 / PARAMETERS Dem_UE(p) Demanda UE por periodo / p1 18.6 p2 17 p3 18.4 p4 18.2 p5 17.8 p6 16.8


p7 16 p8 14.5 p9 17 p10 18.5 p11 17.7 p12 16.5 / pst(p) Precio acero [euros por Ton] / p1 491.54 p2 537.69 p3 615.38 p4 703.85 p5 767.69 p6 825.38 p7 845.38 p8 840.77 p9 748.46 p10 665.38 p11 550.77 p12 434.62 / CF(tec) Costos operativos fijos tecnologías [euros por Ton] / BF 5 BOF 39 EAF 10.72 EAFD 10.72 / CVo(tec) Costos operativos var. tecnologías [euros por Ton] / BF 25 BOF 15 EAF 93.77 EAFD 93.77 / CR(tec) Costos upgrade tecnologías [MME per MTon pe r año] / EAFD 40 / Emi(a) Niveles emisión por agentes [Ton CO2 eq] / a1 0.6 a2 0.2 a3 0.4 a4 1 a10 0.466


a11 0.466 a14 0.466 a15 0.466 a16 0 a19 1.1 a21 0.466 a22 0.466 a24 0 / rcs(cs) / base 0 red2 0.02 red4 0.04 red6 0.06 red8 0.08 red10 0.1 red12 0.12 red15 0.15 red18 0.18 red20 0.2 red22 0.22 red25 0.25 /

Table CV(a,p) Costos materias primas [euros per To n]

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12

a1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a3 81.62 81.62 81.62 87.62 87.62 87.62 93.85 93.85 93.85 99.23 99.23 99.23

a4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a5 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15

a6 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15

a7

a8 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15 108.15

a9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a10 296.15 300 376.92 392.31 438.46 488.46 484.62 296.15 184.62 169.23 157.69 176.92

a11 296.15 300 376.92 392.31 438.46 488.46 484.62 296.15 184.62 169.23 157.69 176.92

a12 486 486 486 486 486 486 486 486 486 486 486 486

a13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a14 296.15 300 376.92 392.31 438.46 488.46 484.62 296.15 184.62 169.23 157.69 176.92

a15 296.15 300 376.92 392.31 438.46 488.46 484.62 296.15 184.62 169.23 157.69 176.92

a16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a21 296.15 300 376.92 392.31 438.46 488.46 484.62 296.15 184.62 169.23 157.69 176.92

a22 296.15 300 376.92 392.31 438.46 488.46 484.62 296.15 184.62 169.23 157.69 176.92

a23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

a24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Table ss_esc(cs_sens,p_afec) dem iron_ore scrap

Base 0 0 0 dup_5pc 0.05 0 0 dup_10pc 0.1 0 0 ddn_5pc - 0.05 0 0 ddn_10pc - 0.1 0 0 ioup_5pc 0 0.05 0 ioup_15pc 0 0.15 0 iodn_5pc 0 - 0.05 0


iodn_15pc 0 - 0.15 0 srup_5pc 0 0 0.05 srup_15c 0 0 0.15 srdn_5pc 0 0 - 0.05 srdn_15pc 0 0 - 0.15 mopt - 0.1 - 0.15 - 0.15 opt - 0.05 - 0.05 - 0.05 mpes 0.1 0.15 0.15 pes 0.05 0.05 0.05

Apéndices. Código GAMS modelo Cemento

Capítulo 6 CÓDIGO GAMS MODELO CEMENTO

1 Código GAMS

$Title Modelo MAC *Modelo para la obtención de curvas MAC para mercado cemento * Declaración de índices o conjuntos SETS p Periodos /p1 * p12/ tec Tecnología cs Casos fco Fuentes costos industrias f_pl Tipos de fuel de las plantas clink Tipo clinker p_afec Parámetros afectados cs_sens Casos sensibilidad *Se crean subset para sensibilidades raw(fco) Materias primas otr(fco) Otras fuentes de costos carb(f_pl) Precio carbón otra(f_pl) Otras fuentes de combustible ; * Declaración de parámetros * Declaración de escalares SCALARS BAU Total de emisiones "Business as usual" año base [Mill Ton CO2] red Porcentaje de reducción [porcentaje] dir Demanda referencia anual por industria [Ton] asig Asignación de derechos emisión [Ton CO2] aux_dem Auxiliar economía mundial (demanda) [pu] aux_coal Auxiliar materia prima (carbón) [pu]¨ aux_clink Auxiliar materia prima (clinker) [pu] tdes Tasa de descuento [pu]


pder Precio derecho de emisión por periodo [euros por Ton CO2] ; * Declaración de parámetros PARAMETERS rcs(cs) Porcentaje de reducción de emisiones según caso cvTec(tec) Costo variable tecnología CR(tec) Costos actualización tecnologías [MME per Ton per año] reporte(*,*,*) Reporte final MAC *Declaracion de Tablas qmax(tec,f_pl) Capacidad de producción máxima mensual [MMTon] emi(tec,clink,f_pl) Factor de emisión [Ton CO2 por Ton] cpro(tec,fco,clink,f_pl) Costos de las componentes por industria [euros por Ton] ss_esc(cs_sens,p_afec) Escenarios sensibilidad [pu] ; * Declaración de variables libres VARIABLES fobj Valor de la función objetivo [MM Euros] emisindi Total de emisiones del caso [MM Tons CO2] demindcem Total de demanda [MM Tons] produc Producción (MM Tons] memisind Diferencia de emisiones [MM Tons CO2] mfobj Diferencia en los valores objetivos [MM Euros] ; * Declaración de variables positivas POSITIVE VARIABLES q(tec,clink,f_pl) Producción industria por periodos [MM Ton] q_imp Producción importada UE27 por periodo [MM Ton] * Las siguientes variables definen las actualizaciones tecnologías cap_SDRK(f_pl) Capacidad reconvertida a SDRK [MM tons] cap_DRKH1(f_pl) Capacidad reconvertida a DRKH desde SDRK [MM tons] cap_DRKH2(f_pl) Capacidad reconvertida a DRKH desde DLRK [MM tons] cap_DRKHC1(f_pl) Capacidad reconvertida a DRKHC desde SDRK [MM tons] cap_DRKHC2(f_pl) Capacidad reconvertida a DRKHC desde DLRK [MM tons] cap_DRKHC(f_pl) Capacidad reconvertida a DRKHC [MM tons] ; * Leemos los datos del fichero de datos $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Industria\Cemento\MMP_CEMENTO_PAIS.INC * Declaración de ecuaciones EQUATIONS E_FOBJ Función objetivo E_DMD Función demanda * Ecuación que define la producción como BAU E_PROD(tec,f_pl) Función de capacidad producción [MM Ton]


* Ecuaciones que definen las capacidades de producción por tecnologías E_PROD_WRK_1(f_pl) Función de capacidad producción WRK [MM Ton] E_PROD_SDRK_1(f_pl) Función de capacidad producción SDRK [MM Ton] E_PROD_DLRK_1(f_pl) Función de capacidad producción DLRK [MM Ton] E_PROD_DRKH_1(f_pl) Función de capacidad producción DRKH [MM Ton] E_PROD_DRKHC_1(f_pl) Función de capacidad producción DRKHC [MM Ton] * Ecuaciones que limitan transferencias (para evitar toda transferencia hacia una tecnología) E_cap_SDRK(f_pl) Limita capacidad transferencia desde WRK [MM Ton] E_cap_DRKH1(f_pl) Limita capacidad transferencia a SDRK [MM Ton] E_cap_DRKH2(f_pl) Limita capacidad transferencia a DLRK [MM Ton] E_cap_DRKHC(f_pl) Limita capacidad transferencia a DRKH [MM Ton] E_EMIS Restricción de emisiones [MM Ton CO2] ; * Formulación de las ecuaciones * Función objetivo. Involucra precio oligopolico, los costos de producción, las inversiones actualización * Asignaciones sobres emisiones a precio de derechos E_FOBJ.. fobj =E= [100-0.2* Sum[(tec,clink,f_pl), q(tec,clink,f_pl)]]*Sum[(tec,clink,f_pl), q(tec,clink,f_pl)]- Sum[(tec,clink,carb),Sum[raw,q(tec,clink,carb)*cpro(tec,raw,clink,carb)*(1+aux_clink)*(1+aux_coal)]]- Sum[(tec,clink,otra),Sum[raw,q(tec,clink,otra)*cpro(tec,raw,clink,otra)*(1+aux_clink)]]- Sum[(tec,clink,carb),Sum[otr,q(tec,clink,carb)*cpro(tec,otr,clink,carb)*(1+aux_coal)]]- Sum[(tec,clink,otra),Sum[otr,q(tec,clink,otra)*cpro(tec,otr,clink,otra)]]- Sum[(clink,f_pl), Sum[tec,q(tec,clink,f_pl)*cvTec(tec)]]- Sum[f_pl,cap_SDRK(f_pl)*CR('SDRK')*tdes]- Sum[f_pl,(cap_DRKH1(f_pl)+cap_DRKH2(f_pl))*CR('DRKH')*tdes]- Sum[f_pl,(cap_DRKHC1(f_pl)+cap_DRKHC2(f_pl)+cap_DRKHC(f_pl))*CR('DRKHC')*tdes]-[100-0.2* Sum[(tec,clink,f_pl), q(tec,clink,f_pl)]]*q_imp; * Ecuación de demanda E_DMD.. dir*(1+aux_dem) =E= Sum[(tec,clink,f_pl) , q(tec,clink,f_pl)]+ q_imp ; E_PROD(tec,f_pl).. Sum[clink,q(tec,clink,f_pl)] =L= qmax(tec,f_pl); E_PROD_WRK_1(f_pl).. Sum[clink,q('WRK',clink,f_pl)] =L= qmax('WRK',f_pl)-cap_SDRK(f_pl); E_cap_SDRK(f_pl).. cap_SDRK(f_pl) =L= qmax('WRK',f_pl); E_PROD_SDRK_1(f_pl).. Sum[clink,q('SDRK',clink,f_pl)] =L= qmax('SDRK',f_pl)+cap_SDRK(f_pl)-cap_DRKH1(f_pl)-cap_DRKHC1(f_pl); E_cap_DRKH1(f_pl).. cap_DRKH1(f_pl)+ cap_DRKHC1(f_pl) =L= qmax('SDRK',f_pl);


E_PROD_DLRK_1(f_pl).. Sum[clink,q('DLRK',clink,f_pl)] =L= qmax('DLRK',f_pl)-cap_DRKH2(f_pl)-cap_DRKHC2(f_pl); E_cap_DRKH2(f_pl).. cap_DRKH2(f_pl)+ cap_DRKHC2(f_pl) =L= qmax('DLRK',f_pl); E_PROD_DRKH_1(f_pl).. Sum[clink,q('DRKH',clink,f_pl)] =L= qmax('DRKH',f_pl)+cap_DRKH1(f_pl)+cap_DRKH2(f_pl) - cap_DRKHC(f_pl); E_cap_DRKHC(f_pl).. cap_DRKHC(f_pl) =L= qmax('DRKH',f_pl)*0.1; E_PROD_DRKHC_1(f_pl).. Sum[clink,q('DRKHC',clink,f_pl)] =L= qmax('DRKHC',f_pl)+ cap_DRKHC1(f_pl)+cap_DRKHC2(f_pl)+ cap_DRKHC(f_pl); E_EMIS.. BAU*(1-red) =E= Sum[(tec,clink,f_pl), q(tec,clink,f_pl)*emi(tec,clink,f_pl)]; * Especificación de las ecuaciones que forman el modelo * Modelo incluye restricciones y producciones por tecnologías MODEL MMP / E_FOBJ E_DMD E_PROD_WRK_1 E_PROD_SDRK_1 E_PROD_DLRK_1 E_PROD_DRKH_1 E_PROD_DRKHC_1 E_cap_SDRK E_cap_DRKH1 E_cap_DRKH2 E_cap_DRKHC E_EMIS /; * Modelo BAU. No incluye restricciones de emisiones MODEL SMMP / E_FOBJ E_DMD E_PROD /; * Opciones de ejecución: * Selección del optimizador para resolución con variables binarias *OPTION MIP = BDMLP; OPTION MIP = CPLEX; * Selección del optimizador para resolución con variables binarias relajadas OPTION RMIP = CPLEX; * Tolerancia para la convergencia de la optimización con variables binarias


OPTION OPTCR = 0.00001; * Número máximo de iteraciones que se le permite hacer al optimizador OPTION ITERLIM = 1000000; OPTION DECIMALS = 2; BAU=BAUO; Loop(cs_sens$[ORD(cs_sens)< [card(cs_sens)+1]], aux_dem=ss_esc(cs_sens,'dem'); aux_clink=ss_esc(cs_sens,'clk'); aux_coal=ss_esc(cs_sens,'coal'); Loop(cs$[ORD(cs) < [card(cs)+1]], red=rcs(cs); * Resolvemos el problema If(Ord(cs)=1, SOLVE SMMP USING RMIQCP MAXIMIZING fobj; Else SOLVE MMP USING RMIQCP MAXIMIZING fobj; ); $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Industria\Cemento\MMP_SALIDA.INC ); ); display reporte; display cap_SDRK.l; display cap_DRKH1.l; display cap_DRKH2.l; display cap_DRKHC.l; display q.l; display q_imp.l; $INCLUDE G:\TESIS\Modelo final final\Base Industria\Cemento\RES_UE.INC


SETS Tec Tecnologia / WRK SDRK


DLRK DRKH DRKHC / fco Fuente costo industrias / Comb Elec Maint Rmat Add_Rmat / raw(fco) Desprende materia prima / Rmat / otr(fco) Fuente costo industrias / Comb Elec Add_Rmat / cs Casos / base red2 red4 red6 red8 red10 red12 red15 red18 red20 red22 red25 / f_pl Fuel utilizado por planta / Coal Fuel_oil Gas Waste / carb(f_pl) Desprende carbón / Coal / otra(f_pl) Fuel utilizado por planta /


Fuel_oil Gas Waste / clink Tipo clinker / clink55 clink75 clink95 / p_afec Parámetros afectados / dem clk coal / cs_sens Casos sensibilidades / base dup_5pc dup_10pc ddn_5pc ddn_10pc clup_5pc clup_15pc cldn_5pc cldn_15pc cup_5pc cup_15pc cdn_5pc cdn_15pc mopt opt mpes pes / SCALARS BAUO Nivel de emisiones "Business_as_usual" año ba se [Mill Ton CO2] / 1000000 / dir Producción (demanda) UE [Mill Ton cement] / 240 / asig Asignación de derechos [Mill Ton CO2] /


188 / tdes Tasa descuento / 0.06 / PARAMETERS cvTec (tec) Costo variable tecnología [euros per To n] / WRK 11.68 SDRK 9.36 DLRK 10.08 DRKH 8 DRKHC 7.6 / rcs(cs) Nivel de reducción según casos / base 0 red2 0.02 red4 0.04 red6 0.06 red8 0.08 red10 0.1 red12 0.12 red15 0.15 red18 0.18 red20 0.20 red22 0.22 red25 0.25 / CR(tec) Costos upgrade tecnologías [MME per Ton per año] / SDRK 8 DRKH 20 DRKHC 30.24 / Table emi(tec,clink,f_pl) Coal Fuel_oil Gas Waste WRK.clink55 0.65 0.57 0.51 0.35 SDRK.clink55 0.48 0.43 0.41 0.31 DLRK.clink55 0.62 0.57 0.53 0.41 DRKH.clink55 0.54 0.49 0.46 0.35 DRKHC.clink55 0.48 0.43 0.41 0.31 WRK.clink75 0.85 0.74 0.67 0.45 SDRK.clink75 0.62 0.57 0.53 0.41 DLRK.clink75 0.82 0.75 0.69 0.53 DRKH.clink75 0.7 0.64 0.59 0.46


DRKHC.clink75 0.62 0.57 0.53 0.41 WRK.clink95 1.05 0.92 0.87 0.55 SDRK.clink95 0.77 0.7 0.65 0.49 DLRK.clink95 1.01 0.92 0.85 0.65 DRKH.clink95 0.87 0.79 0.73 0.55 DRKHC.clink95 0.77 0.7 0.65 0.49 Table cpro(tec,fco,clink,f_pl) Coal Fuel_oil Gas Waste WRK.Comb.clink55 3.53 16.8 9.62 2.35 WRK.Elec.clink55 5.65 5.65 5.65 5.65 WRK.Rmat.clink55 2.32 2.32 2.32 2.32 WRK.Add_Rmat.clink55 15 15 15 15 WRK.Comb.clink75 3.53 16.8 9.62 2.35 WRK.Elec.clink75 5.65 5.65 5.65 5.65 WRK.Rmat.clink75 3.16 3.16 3.16 3.16 WRK.Add_Rmat.clink75 9 9 9 9 WRK.Comb.clink95 3.53 16.8 9.62 2.35 WRK.Elec.clink95 5.65 5.65 5.65 5.65 WRK.Rmat.clink95 4 4 4 4 WRK.Add_Rmat.clink95 4 4 4 4 SDRK.Comb.clink55 2.83 13.47 7.71 1.88 SDRK.Elec.clink55 6.75 6.75 6.75 6.75 SDRK.Rmat.clink55 2.32 2.32 2.32 2.32 SDRK.Add_Rmat.clink55 15 15 15 15 SDRK.Comb.clink75 2.83 13.47 7.71 1.88 SDRK.Elec.clink75 6.75 6.75 6.75 6.75 SDRK.Rmat.clink75 3.16 3.16 3.16 3.16 SDRK.Add_Rmat.clink75 9 9 9 9 SDRK.Comb.clink95 2.83 13.47 7.71 1.88 SDRK.Elec.clink95 6.75 6.75 6.75 6.75 SDRK.Rmat.clink95 4 4 4 4 SDRK.Add_Rmat.clink95 4 4 4 4 DLRK.Comb.clink55 3.05 14.5 8.3 2.03 DLRK.Elec.clink55 5.65 5.65 5.65 5.65 DLRK.Rmat.clink55 2.32 2.32 2.32 2.32 DLRK.Add_Rmat.clink55 15 15 15 15 DLRK.Comb.clink75 3.05 14.5 8.3 2.03 DLRK.Elec.clink75 5.65 5.65 5.65 5.65 DLRK.Rmat.clink75 3.16 3.16 3.16 3.16 DLRK.Add_Rmat.clink75 9 9 9 9 DLRK.Comb.clink95 3.05 14.5 8.3 2.03 DLRK.Elec.clink95 5.65 5.65 5.65 5.65 DLRK.Rmat.clink95 4 4 4 4 DLRK.Add_Rmat.clink95 4 4 4 4 DRKH.Comb.clink55 2.42 11.51 6.59 1.61 DRKH.Elec.clink55 4.95 4.95 4.95 4.95 DRKH.Rmat.clink55 2.32 2.32 2.32 2.32 DRKH.Add_Rmat.clink55 15 15 15 15 DRKH.Comb.clink75 2.42 11.51 6.59 1.61 DRKH.Elec.clink75 4.95 4.95 4.95 4.95 DRKH.Rmat.clink75 3.16 3.16 3.16 3.16 DRKH.Add_Rmat.clink75 9 9 9 9 DRKH.Comb.clink95 2.42 11.51 6.59 1.61 DRKH.Elec.clink95 4.95 4.95 4.95 4.95 DRKH.Rmat.clink95 4 4 4 4 DRKH.Add_Rmat.clink95 4 4 4 4 DRKHC.Comb.clink55 2.3 10.93 6.26 1.53 DRKHC.Elec.clink55 4.95 4.95 4.95 4.95


DRKHC.Rmat.clink55 2.32 2.32 2.32 2.32 DRKHC.Add_Rmat.clink55 15 15 15 15 DRKHC.Comb.clink75 2.3 10.93 6.26 1.53 DRKHC.Elec.clink75 4.95 4.95 4.95 4.95 DRKHC.Rmat.clink75 3.16 3.16 3.16 3.16 DRKHC.Add_Rmat.clink75 9 9 9 9 DRKHC.Comb.clink95 2.3 10.93 6.26 1.53 DRKHC.Elec.clink95 4.95 4.95 4.95 4.95 DRKHC.Rmat.clink95 4 4 4 4 DRKHC.Add_Rmat.clink95 4 4 4 4 Table qmax(tec,f_pl) Capacidad de producción máxima mensual [MMTon] Coal Fuel_oil Gas Waste WRK 15.8 4.1 2.1 1.1 SDRK 21.3 5.6 2.8 1.5 DLRK 4.6 1.2 0.6 0.3 DRKH 81.5 21.3 10.6 5.7 DRKHC 73.2 19.1 9.5 5.1 Table ss_esc(cs_sens,p_afec) dem clk coal base 0 0 0 dup_5pc 0.05 0 0 dup_10pc 0.1 0 0 ddn_5pc - 0.05 0 0 ddn_10pc - 0.1 0 0 clup_5pc 0 0.05 0 clup_15pc 0 0.15 0 cldn_5pc 0 - 0.05 0 cldn_15pc 0 - 0.15 0 cup_5pc 0 0 0.05 cup_15pc 0 0 0.15 cdn_5pc 0 0 - 0.05 cdn_15pc 0 0 - 0.15 mopt - 0.1 - 0.15 - 0.15 opt - 0.05 - 0.05 - 0.05 mpes 0.05 + 0.05 + 0.05 pes 0.1 + 0.15 + 0.15

Apéndices. Sensibilidades 188

Capítulo 7 SENSIBILIDADES

1 Introducción

En el presente capítulo se incluyen el detalle de las sensibilidades

desarrolladas, y que han sido utilizadas para reafirmar los resultados de la

presente investigación.

Los parámetros sensibilizados han sido indicados en la tabla 2 del

presente documento. En el caso del “riesgo de capital” en todos los casos

se ha considero que está disponible la opción de que se realicen

actualizaciones de tecnología, cuando el modelo lo permita.

Las sensibilidades de demanda, ya han sido presentadas en el capítulo,

por lo cual no se analizaran en el presente apéndice.

2 Electricidad

En la Figura A 7 y Figura A 8 se incluyen las sensibilidades de las

variables exógenas del mercado de electricidad. En el caso de generación

EERR, la evolución del gráfico es racional, pues a mayor producción

generación con esta tecnología la curva cae, y al contrario si la producción

decae. Esto, pues es una generación sin efecto en emisiones.

Figura A 5 Sensibilidad mercado electricidad- generación EERR


Figura A 6 Sensibilidad mercado electricidad – precio carbón

En el caso de la sensibilidad del carbón, vemos que el efecto en las curvas

de demandas es bajo, pues a mayor precio de carbón debiese existir una

migración hacia combustibles menos contaminantes (comparativamente),

como el gas. Sin embargo, también existe un efecto de interconexión que

debe ser considerado, pues la movilidad de combustibles marginales en

bloques muy integrados es difícil.

3 Cemento

En las Figura A 9 y Figura A 10 se incluyen las sensibilidades de las

variables exógenas del mercado del cemento (aquellas relevantes, y

consideradas en el estudio): Precio del clinker y el precio del carbón (uno

de los combustibles utilizados en las plantas de producción)

Figura A 7 Sensibilidad mercado cemento- precio clinker

Figura A 8 Sensibilidad mercado cemento – precio carbón

La variación del precio del clinker no es relevante, pues las componentes

de clinker utilizadas en el modelo son fijas (55%,75% y 95%), así, la

variación del precio solo involucra un tránsito desde una composición a

otra, limitando la variación en las emisiones totales. Pero el mercado si

origina señales de precios para “banking” de derechos de emisión sobre

10%. El que la producción del cemento sea mayoritariamente destinada al

mercado local, genera un símil a lo observado en el mercado eléctrico con


los países con baja capacidad de interconexión. Sus costos marginales de

reducción de emisión son bajos, pues tienen margen de suplir sus

reducciones de emisiones tanto con la composición del clinker y la

utilización de combustibles (si es que existe un real cooperación y mercado

interno entre los países de la EU-27. Recordemos que el análisis es

realizado considerando un único agente, los EU-27).

En cuanto a la sensibilización en el precio de los combustibles utilizados

en las plantas de producción los resultados a simple vista parecen

inexactos. El que a menor precio del carbón, los costos marginales sean

menores y viceversa (las emisiones no experimentan cambio), es que las

unidades que están marginando son precisamente las de carbón, así el

mayor y menor precio del carbón afecta directamente el costo asociado a la

reducción de 1 unidad adicional de emisiones.

4 Acero-Hierro

En las Figura A 9 y Figura A 10 se indican las sensibilidades del costo

marginal de reducción de emisiones en el mercado acero-hierro respecto a

variaciones en el precio del Iron Ore y la Chatarra, que son las principales

materias primas de la fabricación de hierro (y a la vez sustitutos).

Se observa que el comportamiento del mercado a las variaciones es

prácticamente similar, aunque inversos. Pues el aumento en el precio del

Iron Ore (que en el proceso es más contaminante), involucra una

disminución de su utilización, disminuyendo comparativamente las

emisiones. Mientras que una disminución del precio, solo involucra una

mayor utilización de Iron Ore debido a las restricciones ambientales.

Por el contrario, una disminución en el precio de la chatarra involucra una

menor cantidad de emisiones, pues incentiva su mayor utilización

desplazando producción con Iron Ore como materia prima. El efecto

contrario se observa ante un aumento en el precio.


Un punto a considerar, es que la producción de Iron Ore no puede ser

totalmente reemplazada por chatarra (la misma modelación y formulación

ha incorporado restricciones al respecto). Es por esto, que los efectos de los

precios tienden a ser acotados y muy similares para distintos grados de

sensibilidad en las variables.

Figura A 9 Sensibilidad mercado cemento- mineral de hierro (Iron Ore)

Figura A 10 Sensibilidad mercado cemento – Chatarra (Scrap)

Como fue comentado en el análisis de resultados, la pendiente del

mercado es grande, lo que indica una alta elasticidad del precio en un

escenario de menor asignación de derechos (o en la fase III, donde

eventualmente las instalaciones deberán licitar su número de asignaciones

que cada país asignara).

Documents

ESCENARIOS DE EVOLUCIÓN DE PRECIO DEL MERCADO … · del mercado de derechos, no solo por su capacidad de internalizar los costos de emisión (desplazando las tecnología contaminante),