Công cụ được sử dụng với việc phân tích độ nhạy là Crystal Ball, là một phần mềm thực hiện mô phỏng Monte Carlo trong bảng tính Excel. Crystal Ball tự động tính toán hàng ngàn trường hợp khác nhau, lưu giữ các yếu tố đầu vào và kết quả của từng phép tính thành từng lớp. Phân tích các lớp này cho thấy nhiều kết quả, xác suất của chúng có thể xảy ra và đầu vào nào có ảnh hưởng nhất đến mô hình.
Bốn biến số được kiểm tra:
• Giá trị nhiệt của chất thải: Như đã đề cập tại điểm 5.4.4, giá trị nhiệt của các chất thải rắn thay đổi rất nhiều theo các mùa và thậm chí từ các đầu vào khác nhau. Giá trị nhiệt khác nhau tạo ra sản lượng điện khác nhau. 9.500 kJ / kg được sử dụng như giá trị định mức trung bình. Các phân tích độ nhạy đã được thử nghiệm với các giá trị được trình bày trong Bảng 7.
Bảng 7: Giá trị nhiệt lượng và đầu ra năng lượng
Giá trị nhiệt lượng (KJ / kg) Sản lượng điện thực (Kwh /tấn)
7000 350
8000 450
9000 550
10.000 650
11.000 750
*Xem xét trong trường hợp điện lưới được bán trên thị trường
Nguồn: Thiêu hủy chất thải rắn thành phố, yêu cầu cho một dự án thành công, T. Ramd, J. Haukohl, U. Marxen, Ngân hàng Thế giới, 2000.
• Tỷ lệ chiết khấu: tỷ lệ này có thể biến động và không hoàn toàn chính xác, vì vậy một phân tích độ nhạy được thực hiện với nhiều trường hợp khác nhau, trong phạm vi từ 7% đến 13%. Thường là sử dụng tỉ lệ trung bình là 9%. • Phí xử lý rác thải : Để đánh giá các lựa chọn về việc tính phí nên sử dụng mức
phí ít hơn đối với việc sử lý tại các bãi rác trong thực tế hay nên tính phí cao hơn. Một phân tích độ nhạy cảm được thực hiện từ 8 USD đến 20 USD. Người ta lấy giá trị trung bình là 14 USD.
• Giá điện: Giá điện ở Santiago có ảnh hưởng bởi xu hướng cắt giảm khí gas thiên nhiên và tình hình khí hậu. Giá điện đã tăng hơn một phần ba kể từ năm 2004. Giá cả có thể tiếp tục có xu hướng tăng lên, đặc biệt nếu có sự tiếp tục cắt giảm khí gas tự nhiên từ Argentina. Tuy nhiên, các chuyên gia trong ngành của Chile dự định xây dựng một số nhà máy thủy điện và đa dạng hóa các nguồn phát điện của mình. Như vậy, có thể trong tương lai, giá điện sẽ giảm
trở lại. Vì vậy nó được đánh giá là tác động của giá cả tăng và giảm, trong khoảng 5 cent / Kwh và 12 cent / Kwh. Trung bình là 7,54 cent / Kwh.
Hình 15 cho thấy tác động đối với NPV khi có bất kì thay đổi nào của một trong các biến trên, các biến khác giữ nguyên. Biểu đồ này cho thấy rằng dự án thất bại thậm chí dưới hầu hết các trường hợp.
Yếu tố gây ngạc nhiên nhất là tác động của phí xử lý rác thải. Các dự án WTE rẻ hơn so với các bãi chôn lấp hiện tại và dự án vẫn có NPV dương.
Với một tỷ lệ chiết khấu cao hơn lên đến 11,3% chúng ta vẫn có giá trị PV dương. Một yếu tố quan trọng khác để cân nhắc là giá trị nhiệt của chất thải. Phân tích độ nhạy cho thấy NPV là rất nhạy cảm với những thay đổi nhỏ của biến này. Giá trị nhiệt tối thiểu cho dự án có hiệu quả là 8.500 kJ / kg (500 Khw / tấn mét lượng điện tạo ra) và không xa với giá trị trung bình 9.500 kJ / kg. Như đã nói trước giá trị này có thể khác nhau rất nhiều, vì vậy đây là điều để xem xét.
Phân tích độ nhạy
Hình 15: Kết quả của mô phỏng Monte Carlo
Điện lực ở Trung Grid (Santiago Metropolitan Region) đến chủ yếu từ thủy điện là 59% và 22% khí tự nhiên, than đá chỉ là 12%.
Hình 16 cho thấy ảnh hưởng của các biến đối với dự án. Các yếu tố quan trọng nhất quyết định tính khả thi của dự án là giá điện, nhiệt giá trị đầu ra (điện thế) và tỷ lệ chiết khấu.
Một gia tăng hay giảm đi rất nhỏ của giá điện, giá trị nhiệt có thể tạo ra một sự khác biệt lợi nhuận đáng kể. Phân tích Monte Carlo trên giá điện cho rằng NPV phụ thuộc 49.24% vào giá điện, lượng điện là 32,5% và tỷ lệ chiết khấu là 15,9%. Đáng
ngạc nhiên, tiền phí rác thải có ảnh hưởng hầu như không đáng kể đến NPV của dự án.
Hình 16. Độ quan trọng của các biến trong dự án