พรายพลเปิด 3 จุดเสี่ยง ‘PDP2026’ จี้รัฐตอบ 7 ปมใหญ่ หวั่นข้อมูลไม่ชัดทำแผนไฟฟ้าผิดเป้า

ศ.ดร.พรายพล คุ้มทรัพย์ อดีตคณบดีคณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ นักวิชาการอิสระด้านพลังงานเปิดเผยกับ “ฐานเศรษฐกิจ” ถึงประเด็นเกี่ยวกับร่างแผนพัฒนากำลังผลิตไฟฟ้าของประเทศ (PDP2026) ล่าสุด ว่า คงต้องมีจุดปรับปรุงในแง่ของความชัดเจน เพราะเท่าที่เห็นตามเอกสารจริง ยังทำให้เกิดประเด็นคำถามอีกเป็นจำนวนมาก

ประเด็นแรกคือ เรื่องของความต้องการใช้ไฟฟ้า หรือดีมานด์ (Demand) โดยคำถามก็คือ เรื่องการใช้เงินกู้ 200,000 ล้านบาทของรัฐบาล ซึ่งตอนนี้ยังไม่มีแผนการใช้เงินที่ชัดเจน 

แต่ก็เริ่มมีกระแสข่าวออกมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรื่องการส่งเสริมโซลาร์รูฟท็อป (Solar Rooftop) ซึ่งถ้าดูจากตัวเลขที่ส่งเสริมหรือกำลังผลิตไฟฟ้าถือว่ามีปริมาณค่อนข้างมาก เป็นหลักล้านครัวเรือน ซึ่งในความเป็นจริงอาจจะไปไม่ถึงขนาดนั้น 

อย่างไรก็ดี แม้ว่าจะมีผู้ติดตั้งหลักแสนครัวเรือน ก็ยังเป็นจำนวนที่มาก ซึ่งกลุ่มดังกล่าวนี้จะกลายสภาพเป็นผลิตไฟฟ้าเพื่อใช้เอง (Independent Power Supply : IPS) เป็นส่วนใหญ่ แต่อาจจะมีไฟที่เหลือไหลออกนอกระบบบ้างนิดหน่อย 

ซึ่งตามปกติแผน PDP ก็มีการคำนึงถึงกลุ่ม IPS ที่เกิดขึ้นอยู่แล้ว แต่ประเด็นคือ การใช้เงินกู้คราวนี้จะกระตุ้นให้จำนวนผู้ผลิต IPS เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและเป็นจำนวนมาก

“คำถามคือ ทางผู้จัดทำแผนได้คำนึงถึงปัจจัยนี้แล้วหรือยัง เพราะตอนที่จัดทำร่างแผนนี้ อาจจะยังไม่ได้พิจารณาเลยด้วยซ้ำว่าจะมีเงินกู้ 200,000 ล้านบาทนี้เข้ามาเกี่ยวข้อง”

ห่วงตัวเลขพยากรณ์คลาดเคลื่อน

หากปัจจัยนี้เกิดขึ้นจริงในอีก 1-2 ปีข้างหน้า แต่ไม่ได้ถูกนำไปคำนวณร่วมในการพยากรณ์ จะทำให้ตัวเลขพยากรณ์คลาดเคลื่อนได้ทันที เนื่องจากความต้องการใช้ไฟฟ้าในระบบของการไฟฟ้า ซึ่งก็คือตัวเลขในแผน PDP จะต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้ เพราะผู้ใช้ไฟหันไปผลิตไฟและบริโภคเองหมด หากไม่ได้คำนึงถึงจุดดังกล่าวแล้วนำไปบวกเพิ่มเข้าไป ความต้องการใช้ไฟจริงก็อาจจะลดลงกว่าที่เคยพยากรณ์ไว้เยอะมาก ซึ่งถือเป็นประเด็นสำคัญและเป็นเรื่องที่ค่อนข้างใหม่

ประเด็นต่อไปก็ยังเกี่ยวข้องกับเรื่องความต้องการใช้ไฟฟ้า หรือจะกล่าวก็คือหากสังเกตตัวเลข 2 ชุดในแผน ได้แก่ พลังงานไฟฟ้ารวม (Energy) และพลังไฟฟ้าสูงสุด (Peak) ที่พยากรณ์ระหว่างปี 2565 ถึง 2593 จะพบว่าค่าปัจจัยการใช้กำลังไฟฟ้า หรือโหลดแฟกเตอร์ (Load Factor) ระหว่างช่วงปีดังกล่าวลดลงไปเยอะมาก ซึ่งสะท้อนว่าประสิทธิภาพการใช้ไฟฟ้าภาพรวมของประเทศลดลง

ดังนั้น คำถามสำคัญข้อแรกคือ เหตุใดค่าโหลดแฟกเตอร์จึงลดลงขนาดนี้ ส่วนหนึ่งอาจจะพอจะเข้าใจได้ว่าน่าจะมาจากการใช้และการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า (EV) ซึ่งส่งผลให้ความต้องการใช้ไฟฟ้าสูงสุดเพิ่มสูงขึ้น และช่วงเวลาเกิดพีคยังเปลี่ยนไปจากเดิมในช่วงบ่าย กลายมาเป็นช่วงเวลาประมาณ 21.00 น. แทน

คำถามต่อเนื่องก็คือ เมื่อเกิดสถานการณ์ดังกล่าวขึ้น หน่วยงานมีมาตรการต่าง ๆ เช่น การติดตั้ง Smart Meter ,การคิดค่าไฟแบบ Time of Use (TOU), หรือมาตรการการตอบสนองด้านโหลด (Demand Response) และวิธีอื่นเพื่อช่วยลดหรือเลื่อนเวลาพีค เพื่อทำให้โหลดแฟกเตอร์ดีขึ้นอย่างเพียงพอแล้วหรือยัง เพราะปัจจุบันค่าโหลดแฟกเตอร์ตกลงไปต่ำค่อนข้างมาก ซึ่งหากสามารถจัดการพัฒนาค่าโหลดแฟกเตอร์ให้ดีขึ้นได้ ความจำเป็นที่จะต้องลงทุนสร้างโรงไฟฟ้าใหม่ก็อาจจะไม่สูงตามที่เคยคาดการณ์ไว้

ต้นทุนการผลิตไฟฟ้าไม่ชัดเจน

ศ.ดร.พรายพล กล่าวอีกว่า ประเด็นถัดมาเป็นกลุ่มคำถามที่ในความคิดเห็นส่วนตัวมองว่าน่าจะสำคัญที่สุด คือ ข้อมูลด้านต้นทุนการผลิตไฟฟ้าของเทคโนโลยีประเภทต่างๆ ซึ่งยังไม่มีความชัดเจนเท่าที่ควร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีใหม่ไม่ว่าจะเป็นโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดเล็ก (SMR) ,เทคโนโลยีการดักจับและกักเก็บคาร์บอน (Carbon Capture and Storage : CCS), หรือแม้แต่ไฮโดรเจนสีเขียว (Green Hydrogen) สิ่งเหล่านี้ล้วนไม่มีการระบุตัวเลขต้นทุนที่ชัดเจน 

“ไฮโดรเจนสีเขียวก็ไม่ได้กำหนดไว้ว่าในอนาคตแนวโน้มต้นทุนจะลดลงมากน้อยแค่ไหนอย่างไร แต่กลับบรรจุไว้ในแผนว่าจะนำมาใช้งานจริงในที่สุด ซึ่งถือเป็นเรื่องที่สำคัญ”

อย่างไรก็ดี สิ่งที่ไม่มีความแน่นอนที่สุดคือเรื่องเทคโนโลยีการ CCS มีเพียงตัวเลขต้นทุนเดียวที่คาดการณ์ไว้คือประมาณ 135 เหรียญต่อตัน ซึ่งในความเป็นจริงด้วยความไม่แน่นอนของเทคโนโลยี จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทำการวิเคราะห์ความอ่อนไหว (Sensitivity Analysis) เพื่อดูว่าหากต้นทุนไม่ได้ปรับลดลงตามที่คาดการณ์ไว้ หรือมีความเป็นไปได้ทางเทคนิคไม่เป็นจริงอย่างที่คิด จะมีแผนหรือทางเลือกอื่นรองรับอย่างไรบ้าง ซึ่งจุดดังกล่าวนี้ในร่างแผน PDP2026 ยังไม่มีความกระจ่าง

นอกจากนี้ ข้อมูลตัวเลขบางอย่างก็ยังให้มาไม่ครบถ้วน เช่น ระบบกักเก็บพลังงานด้วยแบตเตอรี่ มีการให้ข้อมูลเพียงตัวเลขขนาดเมกะวัตต์ (MW) แต่ไม่ได้ระบุระยะเวลาในการจ่ายไฟฟ้าว่าแบตเตอรี่นั้นสามารถจ่ายไฟได้กี่ชั่วโมง ซึ่งตามปกติแล้วจำเป็นต้องระบุข้อมูลนี้ให้ครบถ้วน

การที่ข้อมูลและต้นทุนเหล่านี้มีอยู่น้อยมาก ทำให้เกิดข้อสงสัยว่าแผนนี้ได้นำข้อมูลไปผ่านกระบวนการหาทางเลือกที่เหมาะสมที่สุด (Optimization) เพื่อค้นหาทางเลือกที่มีต้นทุนต่ำที่สุด (Least Cost Option) ได้อย่างถูกต้องและเหมาะสมจริงหรือไม่ เพราะหากข้อมูลนำเข้าไม่ครบถ้วนหรือมีความผิดพลาดสูง ทางเลือกทั้ง 4 ทางที่เสนอมาในแผน ก็อาจจะไม่ใช่ทางเลือกที่มีต้นทุนต่ำที่สุดจริง 

อย่างไรก็ตาม หากพิจารณาเปรียบเทียบใน 4 ทางเลือกที่เสนอมานั้น ดูเหมือนจะเลือกกรณีที่ 3 ให้ดูดีที่สุด เพราะทางเลือกนี้มีต้นทุนค่อนข้างต่ำ หรือเรียกว่าเกือบจะต่ำที่สุด และการปล่อยก๊าซเรือนกระจกก็ต่ำที่สุด โดยทางเลือกที่จัดทำขึ้นดูง่ายจนเกินไปจนน่าสงสัยว่าข้อมูลจริงเป็นเช่นนั้นหรือไม่ และต้นทุนเทคโนโลยีเหล่านี้สามารถทำให้ราคาค่าไฟต่ำลงได้ขนาดนั้นจริงหรือเปล่า ด้วยเหตุผลและหลักการอะไร ข้อสังเกตเหล่านี้เป็นประเด็นทางเทคนิคที่มีผลกระทบอย่างสูงต่อการทำแผน 

ส่วนประเด็นปลีกย่อยก็มีอย่างเช่น ทำไมข้อสมมติฐานบางข้อจึงเปลี่ยนไปจากเดิม ส่วนใหญ่จะเป็นคำถามเชิงสงสัยที่เชื่อว่าประชาชนและผู้เชี่ยวชาญหลายคนก็คงต้องการถาม เพื่อให้มั่นใจว่าผลการศึกษามีความรัดกุม รอบคอบ ครบถ้วน และเหมาะสมจริง