Abstract:
โครงสร้างกิจการไฟฟ้าของประเทศไทยในปัจจุบันเป็นแบบ Single Buyer แต่ด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น Solar Rooftop สามารถทำให้ผู้ใช้ไฟฟ้าเปลี่ยนจากผู้บริโภคพลังงานไฟฟ้า (Consumer) กลายมาเป็นผู้ผลิตพลังงานไฟฟ้า (Prosumer) ประชาชนจะมีความสามารถในการผลิตไฟฟ้าเพื่อใช้เอง และสามารถจำหน่ายเมื่อผลิตออกมาเกินความต้องการทำให้เกิดเป็นโครงสร้างกิจการไฟฟ้าแบบใหม่ที่เรียกว่า Peer-to-Peer (P2P) เนื่องจากความต้องการพลังงานไฟฟ้าและแนวโน้มการผลิตไฟฟ้าแบบกระจายตัว (Distributed Generation) เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว รวมทั้งการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้ใช้ไฟฟ้าในอนาคตนั้น จึงต้องมีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง จากการซื้อขายแบบผูกขาดเพียงรายเดียว (Enhanced Single Buyer) ให้กลายเป็นการซื้อขายพลังงานแบบเพียร์ทูเพียร์ (Peer to Peer :P2P) ซึ่งเป็นการซื้อขายพลังงานระหว่างผู้บริโภคเองและจะขายพลังงานส่วนเกินให้กับระบบไมโครกริดงานวิจัยนี้นำเสนอรูปแบบการรับซื้อพลังงานส่วนเกินจากตลาดซื้อขายแบบ Peer to Peer และกลไกการกำหนดราคาซื้อขายไฟฟ้าที่เหมาะสมผู้บริโภค และผู้ผลิตภายในตลาด โดยใช้หลักการค้นหาคำตอบจากแบบจำลองสถานการณ์ความน่าจะเป็น (Monte Carlo Simulation modeling) ซึ่งเป็นขบวนการแบบสุ่ม (Stochastic Process) จำลองพฤติกรรมของผู้บริโภค และผู้ผลิตที่มีอยู่จริงในระบบจำหน่ายของการไฟฟ้าส่วนภูมิภาค ผลการวิจัยการจำลองสถานการณ์แบบมอนติคาร์โคแสดงให้เห็นว่ารูปแบบการซื้อขายพลังงานไฟฟ้าแบบ Peer to Peer โดยใช้กลไกการประมูลสองทิศทางส่งผลให้เกิดภาวะตลาดที่สมดุล ทำให้ราคานั้นมีความเหมาะสม และเป็นธรรมสำหรับทั้งสองฝ่าย สามารถลดต้นทุนค่าไฟฟ้าของผู้บริโภค และเพิ่มรายได้ให้กับผู้ผลิต (Prosumer) อีกทั้งยังลดต้นทุนของ กฟภ. ด้วยการรับซื้อพลังงานไฟฟ้าส่วนเกินจากตลาดซื้อขายแบบ Peer to Peer เมื่อเปรียบเทียบกับการรับซื้อพลังงานไฟฟ้าจาก กฟผ.
Currently, solar power generation has significantly increased in the electricity energy markets. The cost of Solar PV panels has continually declined. More consumers turn into prosumers. Many countries have energy trading policies and are developing energy trading infrastructure, especially electricity trading, which can be traded directly between two parties (peer-to-peer). Understanding the electricity market and trading behaviors is the key to make peer-to-peer electricity trading feasible. This research had studied a simulation framework for peer-to-peer electricity trading and price determination mechanism. The simulation has three main steps, including biding quantity and price, matching, and settlement. The Monte Carlo model was applied to determine trading quantity and price in the first step. The price matching and settlement in the second and third steps are based on the double auction method. The simulation yields daily trading quantity and equilibrium price. The proposed framework provides insight and understanding in peer-to-peer energy trading in various scenarios. This research presents the model of buying the excess electricity using Double Auction and the electricity trading mechanism by simulating the buyers behavior and the producers in the Provincial Electricity Authority (PEA)s system. In conclusions, the Peer-to-Peer electric trading by double auction which apply Monte Carlo model to simulate has made the market equilibrium. This price is also fair to both the buyer and the seller and it also decreases the cost of electricity from the consumers and increase the revenue to the prosumer. On the other hand, it could decrease the cost of PEA by buying the excessed electricity in the P2P electric trading.