WPS8517 Policy Research Working Paper 8517 Integrating Variable Renewable Energy in the Bangladesh Power System A Planning Analysis Miklos Bankuti Debabrata Chattopadhyay Chong-Suk Song Energy and Extractives Global Practice July 2018 Policy Research Working Paper 8517 Abstract Integration of large-scale variable renewable energy (VRE) solar and wind can provide a significant share of the 13 to generation resources—wind and solar—into national grids 21 GW of new capacity needed by 2025 to meet rapidly has been gaining importance as costs of these technologies, growing electricity demand, although most of it does not especially that of solar, continues to fall rapidly. However, pass the cost/benefit test in the near term till 2022. Efforts there continues to be a lack of a framework to systemati- are also required to cope with what otherwise would be a cally analyze the role played by large-scale VRE integration large and costly increase in on-demand (“spinning”) reserve for most developing countries. This study develops such a capacity. The analysis demonstrates how an investment framework and applies it to analyze VRE policies in Ban- strategy to cover peak demand, and prudent changes in gladesh. The study uses a least-cost planning approach to system operational practices, allow for the system to provide assess the volume of solar and wind that can technically and the needed reserve capacity without a prohibitive increase in economically be integrated in the power system, accounting system costs. In addition, the study examines the adequacy for spinning reserve generation capacity requirements and of transmission capacity for the first large-scale solar and adequacy of transmission capacity. The study shows that wind project in Bangladesh. This paper is a product of the Energy and Extractives Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at dchattopadhyay@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Integrating Variable Renewable Energy in the Bangladesh Power  System: A Planning Analysis 1  Miklos Bankuti, Debabrata Chattopadhyay and Chong‐Suk Song  JEL classification numbers:  C61,Q41, Q47  Key words:  Electricity system. Renewable energy. Power system planning. Bangladesh.  1  The authors acknowledge with gratitude support for the project from the Korea Green Growth Trust Fund and  the NDC Partnership.  The authors acknowledge the review of the paper by Silvia Martinez Romero (ESMAP VRE  Integration) and Professor Jong‐bae Park (Konkuk University, South Korea). Responsibility for the content of the  paper is the authors’ alone.  Introduction  Integration of large‐scale “variable” renewable energy (VRE) generation resources – wind and solar – into  national grids has become an interest in many developing countries. A significant drop in investment costs  of these technologies, their ability to reduce reliance on imported fuels, and the lack of emissions of either  local air pollutants of carbon dioxide – all contribute to their continued uptake.  A significant volume of  work on renewables has been carried out over the last 20 years, especially since 2012 when large‐scale  grid‐connected  solar  and  wind  began  to  ramp  up  quickly  in  many  countries  around  the  world.  NREL’s  Renewables Future Study (NREL, 2012) was one the first studies in this recent body of work, and it laid the  foundation for much of the analysis done subsequently.  Mills and Wiser (2012) and Madrigal and Stoft  (2012) focused in more specific detail on generation and transmission planning aspects, respectively.   A large number of studies that have been done over the past 20 years may be categorized as follows:  1. Simple “back‐of‐the‐envelope” approaches that rely on comparison of levelized cost of electricity (LCOE)  or  auction  prices  more  recently,  of  VRE  and  non‐renewables.  Ueckerdt  et  al  (2013) discusses a number of these studies and the pitfalls of such an approach in failing to capture the variable nature of renewable resources; 2. Highly detailed production costing (e.g., Olsen et al, 2013) and load flow studies (e.g., O’Sullivan et al, 2014)  that look at generation and transmission system operational aspects, respectively; and 3. Planning models of various vintages from WASP‐IV that had its beginning in the seventies (e.g., Botswana Study, 2009) to modern tools like PLEXOS (e.g., IRENA 2016 presentation in Namibia and ECA 2017 study for South African Power Pool). Many LCOE studies have been undertaken to assess various policies and investment decisions. While the  LCOE approach focuses on the economics of renewables, it ignores practically all the technical aspects  that are important in power system planning. The second category of more technically focused studies,  on the other hand, are completely devoid of economics and are essentially a “feasibility check” on a given  power system plan, including those with a high share of VRE.2 These studies do not provide insight as to  how much renewables should be in the mix.   Studies in the third category consider economic and technical issues jointly. Least‐cost planning studies,  for  example,  consider  VRE  resources  as  part  of  the  portfolio  of  generation  resources  (Blanford  and  Niemeyer, 2011). Key issues to address in these models are: (a) the level of detail that can realistically be  modeled; and  (b)  coordination among  a hierarchy of long‐ and short‐term models. IRENA  (2017)  is an  excellent  review  of  these  issues  and  the  capabilities  of  existing  models.  There  has  also  been  a  limited  effort to link among these models. For instance, Diakov et al (2015) includes some features of dispatch in  a  capacity  planning  model.  De  Sisternes  et  al  (2016)  also  make  an  effort  to  approximate  hourly  representation of load in a capacity planning model.    2  Load/power flow and stability studies, for instance, check the ability of the transmission network to accommodate  the generation from all sources including VRE without violating line flow and voltage limits, and the ability of the  system to restore normal operation following loss of a major generator/line.  2  As indicated above, integration of renewables using a collection of planning and operational models is still  incompletely  understood,  with  efforts  to  address  the  challenge  being  made  only  in  recent  years.  Applications of such an approach to examine capacity and operational decisions specifically focusing on  VRE are even more limited. This is a major issue especially for developing countries where planning is  generally  weak.  The  technical  challenges  of  VRE  can  be  significant  in  developing  country  systems  that  typically have no mechanism to provide spinning (on‐demand) reserve, and a weak transmission network.   In this study we build on previous dispatch and network analyses to assess the role that may be played by  solar power in Bangladesh.3 The emphasis in the analysis is to bring together the economics of solar and  technical issues (namely variability of the resource, spinning reserve, transmission constraints), in both  the long term and the short term.  To illustrate the challenge for power sector planning in Bangladesh,  there was a proposal to undertake a 500 MW solar project back in 2011, at a cost of $2.76 billion. Apart  from being an expensive proposition for a country that was struggling to find good baseload generation  options,  analysis  of  past  dispatch  and  spinning  reserve  practices  showed  that  the  lack  of  economic  considerations in dispatch and shortage of spinning reserve during most peak hours pose a great challenge  to  accommodate  large‐scale  grid‐connected  solar  generation  (Nikolakakis  et  al,  2016).  A  DIGSIELNT  Australia  (2016)  study  conducted  for  the  World  Bank  also  showed  there  are  significant  transmission  constraints in the existing network. It is imperative that system planning incorporating renewables takes  into consideration these constraints in a consistent way.     Context: Bangladesh’s Power Sector    Generation    Electricity  generation  in  Bangladesh  reached  50  Tera  Watt‐hour  (TWh)  in  2016,  with  natural  gas  accounting for nearly 70% of the power supplied followed by oil (15%), coal (5%) and hydro (3%). Demand  for power grew by 8% on average per year in the years between 2005 and 2015 (BPDB, 2016).  Power  demand growth mirrored a robust economic growth as real GDP (in constant US$) increased on average  by 6.7% year‐on‐year over the same period (World Bank, 2017). To meet demand, the power generation  capacity increased from 5 GW to nearly 11.5 GW over this period, mostly through investments in gas and  oil‐fired  generation  by  the  private  sector.  Bangladesh  liberalized  power  generation  in  2005,  while  the  government‐owned  Bangladesh  Power  Development  Board  (BPDB)  retained  its  dominance  over  transmission  (76.25%  ownership).  The  growth  in  generation  came  largely  from  investments  by  independent power producers who now provide 46% of the electricity generated (BPDB, 2017).                                                                         3  The focus is on solar since wind resource quality is quite poor in the country.  3    Figure 1. Power generation capacity by fuel type                    Figure 2. Capacity and hourly peak generation  12000 12000 10000 10000 Import 8000 Hydro 8000 MW MW 6000 Gas 6000 Fuel Oil 4000 4000 Diesel Derated Capacity (MW) 2000 2000 Peak Generation (MW) Coal 0 0 2010 2015 2010 2011 2012 2013 2014 2015   Source: BPDB (2016)    Power policies now face a significant challenge in securing primary fuels for generation. The domestic gas  sector has supplied all of the gas used by power plants from onshore gas fields. In the Gas Master Plan  (Wood Mackenzie, 2006), combined production from these fields was projected to decline beginning in  2018 as new discoveries failed to meet growth in demand for gas and existing reserves were reaching  production capacity. As a result, government policy now targets the import of coal, natural gas in the form  of LNG, and power coming mainly from India. Bangladesh has no experience with importing coal or LNG  as of 2017 and will have to develop the infrastructure needed to import these energy sources. Power  imports from India began in 2013 with 500 MW capacity and has increased to 660 MW. Power import is  poised to increase significantly over the coming years to potentially reach up to 3,000 MW in the medium  term.    The  Government  of  Bangladesh  (GoB)  envisages  a  dramatic  increase  in  coal‐fired  generation  to  meet  demand  for  base‐load  power.  The  latest  projections  by  the  Power  System  Master  Plan  (JICA,  2017)  forecast coal generation capacity to reach 20 GW by 2041. A number of coal‐fired projects are currently  in different stages of planning. The Government agreed with India on a joint venture to build a 1,320 MW  coal plant along with a coal import facility near Rampal, in the South‐West of Bangladesh (Sharda and  Buckley,  2016).  Construction  of  the  facility  began  in  2016  with  concessional  finance  from  the  Export  Import Bank of India. Further coal project developments are underway for the South‐East and South‐West  regions  with  plans  for  three  more  coal  plants  each  with  capacity  in  excess  of  1,200  MW.  To  address  demand  growth  in  the  immediate  future,  the  Government  tendered  700  MW  of  fuel  oil  generation  capacity to meet near‐term demand growth for power, with plans to add a total of 1,000 MW of fuel oil  generation capacity.4     The limited supply of gas forced the power sector to invest in oil‐fired generation capacity and increase  the imports  of fuel oil. Fuel oil generation  capacity grew from  300 MW in 2010 to 2,100  MW in 2015  (BPDB, 2016). The government regulates oil prices in Bangladesh, including the price of fuel oil, which  largely reflected international prices as the country imports all of its oil from abroad. Between 2014 and                                                               4  The Financial Express. “BPDB selects sponsors for seven more IPPs”, 2016. Source:  http://www.thefinancialexpress‐bd.com/2016/12/01/54877/BPDB‐selects‐sponsors‐for‐seven‐more‐IPPs  4    2016, the price of fuel oil significantly exceeded the import price as domestic oil prices were not adjusted  to reflect the drop in international prices. However, the government recently allowed independent power  producers to procure oil from abroad at international prices. This led to a dramatic decline in oil imports  by  the  state‐owned  Bangladesh  Oil  and  Gas  Corporation  (BOGC  which  also  goes  by  the  name  of  Petrobangla) and an effective reduction in the price of oil paid by the power sector. Bangladesh regulates  the prices of all forms of energy, including power prices. The prices of electricity are set based on a cost‐ plus basis but regulation continues to factor in a government subsidy for electricity use. This subsidy has  implied below‐cost pricing for consumers and direct transfers to the state‐owned company involved in  power purchase and distribution.        Figure 3. Fuel prices 5                  25 Domestic Diesel 20 Price Diesel Import Price US$/MMBtu 15 Domestic Fuel Oil Price 10 Fuel Oil Import Price Domestic Gas‐to‐ 5 Power Price LNG Price 0 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016     Our model’s assumptions reflect the above features of the power sector in Bangladesh in a number of  important ways. First, we account for the transition from a predominantly gas‐based generation fleet to  an increasing reliance on coal, LNG and direct import of power in the supply mix. We also incorporate  near‐term plans for expanding the fuel‐based power generation. Second, we incorporate the changes in  fuel oil price policies and use the international power prices as an input to the model.     Transmission network  Despite having a population of 163 million (in 2016), Bangladesh’s land area is only 147,000 square km,  which  is  roughly  the  size  of  Iowa  or  Tunisia.  The  country’s  grid  correspondingly  does  not  require  the  wheeling of power over large distances. The longest distance between two points within the nation is 630  km and, yet, 50% of power demand is concentrated in the Dhaka and Chittagong metropolitan areas. As  of 2016, the existing network has a total of 9,909 circuit km of transmission lines (400 kV, 230 kV, and 132  kV) connecting 139 substations.6 One 400 kV line is currently in operation between the Dhaka suburbs of  Aminbazar and Meghnaghat with 400 kV substations at each end. The existing grid relies on an extensive  network  of  230kV  lines  to  transport  power  over  longer  distances.  The  East  and  West  grids,  which  are                                                               5  Domestic prices: Petrobangla. “Annual Report 2014‐15”, 2017; International Prices: IEA. “Energy Prices and  Taxes” 2017.  6  Power Grid Company of Bangladesh. Source: https://www.pgcb.org.bd/PGCB/?a=pages/substations.php  5    separated by the Brahmaputra river in the North and the Padma river in the south, are connected by two  230 kV lines. Four additional 230 kV lines connect the four corner regions of the country to the Dhaka  region.  The  existing  230  kV  grid  totals  3,185  circuit  km  in  length  between  23  substations.  The  132  kV  network  has  a  total  length  of  6,504  circuit  km  and  115  substations  and  spans  the  entire  Bangladesh.  Despite the extent of the network, we note that approximately 30% of the population still lack access to  the grid.   The network will need to be expanded to meet the anticipated growth in future demand and supply and  the shift in the source of supply. Nearly 40% of power generation is concentrated in the Dhaka region  which relies heavily on gas supplied from the main gas fields in the North‐Eastern part of Bangladesh. An  additional 18% of generation capacity is in the areas East and North‐East of Dhaka and most of these also  rely on gas for generation. As domestic gas production begins to decline in 2018, government policy now  targets  the  import  of  power  from  India  and  the  import  of  coal  and  gas.  While  Dhaka  will  continue  to  account for a significant share of power demand in the future, power supply will shift to the East, due to  plans  for  increasing  power  imports  from  India,  and  the  South,  where  planned  coal  and  LNG  imports  facilitate the construction of new coal and gas plants.   The geographic shift in the source of supply has two key implications for the grid. First, the network will  have to be upgraded to from the West to Dhaka and from the South to Dhaka to enable an increase in  imports and coal‐fired generation. Currently, one High Voltage Direct Current (HVDC) line connects India  and Western Bangladesh. This line has a capacity on 500 MW and will be expanded by another 500 MW,  which is expected to begin operation in 2018/19. Bangladesh has plans to import another 1,000 MW from  India through the Rangpur region, which will require the construction of new capacity between the North‐ West of the country and the Dhaka region. Given that three new coal plants of 1.3 GW capacity each and  several new gas plants are planned for the Khulna and Chittagong regions, the network will need to be  expanded with a number of new 400 kV lines to supply power to Dhaka. Second, the shift in the supply of  power  away  from  Dhaka  implies  a  challenge  to  maintain  voltage  stability  and  reduce  losses  through  reactive power support. Current plans for expanding the grid include a 400 kV ring around Dhaka, which  helps the voltage stability issue but additional reactive power support around Dhaka including dynamic  sources such as Static VAR Compensators (SVCs) will be needed.      Renewable energy policy targets  The Sustainable Development Goals and Targets (SDGs) set a target for increasing “access to affordable,  reliable, sustainable and modern energy for all.” Goal 7 of the SDGs specified the objective to increasing  the share of renewable energy in the global energy mix and “expand[ing] infrastructure and upgrade[ing]  technology to supply modern and sustainable energy services.” The Government of Bangladesh integrated  the  SDGs  in  its  7th  Five  Year  Plan  (2016‐2020),  which  was  prepared  by  the  Bangladesh  Planning  Commission. The 7th Five Year Plan outlined a range of targets for renewable energy generation with the  aim  of  realizing  Goal  7  of  the  SDG.  Most  notably,  the  Plan  called  for  a  total  of  800  MW  of  renewable  generation capacity, including the addition of 500 MW of solar generation, by 2017 and a 10% share of  renewables in the generation mix by 2020.  The Government of Bangladesh reinforced the above plans for expanding renewable energy generation  in  its  commitment  to  the  UNFCCC’s  21st  Conference  of  Parties  in  Paris.  In  its  Nationally  Determined  Contribution (NDC), the Government proposed to develop 1,000 MW of utility‐scale solar and 400 MW of  grid‐connected wind generation capacity in the short to medium term. These targets may fall short of the  6    plans outlined in the 7th Five Year Plan but still imply a substantial expansion of renewable generation  capacity over the coming years.   The 10% target implies a substantial increase in renewable energy generation. Given the recent growth  rates of 8% per annum in electricity demand, we expect that power generation will need to grow to 73.5  TWh by 2020 of which renewables will have to account for 7.3 TWh to meet the 10% target. Achieving the  7.3  TWh  target,  will  require  the  installation  of  approximately  5  GW  of  variable  renewable  generation  capacity. The Scaling Up Renewable Energy Program (SREP) study conducted in late 2015 concluded the  long term potential of solar covering all technologies to be around 3.7 GW and that for wind to be 624  MW (excluding flood prone areas but allowing for low quality wind sites that yields capacity factor as low  as  20%). 7  Given  that  the  cost  of  solar  in  particularly  has  significantly  improved  since  then,  we  have  considered the possibility of a higher volume of 4.2 GW of solar and 0.5 GW of wind to be potentially built  by 2025, consistent with the 10% target. We have also explored factors that would determine economic  merit of these projects as part of the least‐cost analysis.    Methodology  The centerpiece of the analytical framework that we use is a least‐cost optimization model to determine  the  investment  and  dispatch  plan  over  2017‐2025.  Using  this  model,  we  identify  the  best  portfolio  of  generation (including renewable generation) and associated dispatch to meet future demand growth in  power. Demand growth is exogenous to modeling and the projection we have used relies on recent load  growth  in  Bangladesh.  The  inputs  to  the  model  comprise  economic  data  concerning  the  existing  generation fleet, planned capacity expansions, and fuel prices along with solar and wind resource data,  and key financing assumptions.    There are three major components of the analytical model that are performed in sequence:  1. A  long‐term  investment  optimization  that  uses  a  mixed  integer  programming  (MIP)  model  to  optimize  investment  decisions  and  performs  a  high‐level  dispatch  analysis  around  a  load  duration  curve that represents demand for each year using 30 load conditions from peak to off‐peak for each  of  the  years  2017‐2025.  The  long‐term  model  also  considers  some  of  the  operational  features  including the spinning reserve allocation among generators for each load condition that may often be  critical because of limited availability of it exacerbated by the need to manage variability of solar (and  wind);  2. A  short‐term dispatch optimization model that uses a linear programming model to minimize the  short‐term cost of supply given a capacity plan. Dispatch planning differs from investment planning in  that dispatch optimizes plant utilization within a select, short timeframe. We model dispatch over a  representative four‐week period in 2017, the base year, and 2025 the last year of the forecast period.  Dispatch modeling takes the results from the investment planning model and optimizes generation  based  on  marginal  costs  of  each  generator.  Hence,  dispatch  modeling  ignores  fixed  costs  or  investment costs. The result is a generation scenario where the power output from plants with the  lowest marginal cost is maximized to meet demand over the select period. In the investment planning                                                               7  Sustainable Renewable Energy and Development Authority (SREDA), Scaling Up Renewable Energy in Low Income  Countries (SREP), Ministry of Power Energy and Mineral Resource, October 2015.  7    model, the generation technologies with the lowest cost, including fixed and variable costs, will be  built; and  3. A  static transmission system load flow model that takes the dispatch for a specific load condition  (e.g.,  annual  peak)  and  calculates  the  flows  along  the  lines  and  voltages  at  each  (high  voltage)  node/substation  of  the  transmission  network.  The  objective  of  the  load  flow  analysis  is  mainly  to  ensure that the generation investment plan and dispatch produced in the preceding two steps can be  accommodated in the transmission system, i.e., power flows on all lines remain within limit, voltage  at all sub‐stations remain within limits, including contingency events when one of the large generator  or line is on outage.    Investment optimization in the first step takes into account fixed costs including annualized capital cost  of new entrant projects as well as variable fuel and variable O&M costs. In addition, the cost of power  import  and  any  cost  of  unserved  energy  are  also  considered.  The  model  takes  into  account  depleting  domestic gas availability in Bangladesh, which in turn means the option of either importing expensive LNG  and  using  the  available  infrastructure  needs  to  be  compared  with  building  new  coal  plants  and  using  imported coal, and/or renewables.  Dispatch modeling takes into account plant flexibility to meet additional power requirements for a system  where output from renewables can change unexpectedly and substantially. In general coal plants have  lower ramp‐up and ramp‐down rates due to higher technical constraints. Gas and oil‐fired plants are more  flexible  and  are  better  suited  to  provide  back‐up  power  to  renewables.  The  model  constrained  the  changes in power output from each plant from one hour to the next to account for these differences in  flexibility.  The transmission analysis takes into account existing and planned substations, transmission lines and the  current  and  projected  loads  at  each  132kV  substation.  The  inputs  consist  of  132kV,  230kV  and  400kV  substations  and  the  transmission  lines  connecting  them.  Each  transmission  line’s  capacity  mirrors  the  existing grid and the projects for increasing capacity. The system will need to balance supply and demand  with nearly uniform voltage levels in order to maintain voltage stability and reduce losses. For this analysis,  we targeted substation voltage levels to be within stipulated voltage level (e.g., ±5%). Voltage levels could  be narrowed further with the addition of shunts in the system, though fine‐tuning the grid to set voltage  levels  within  a  narrower  band  adds  little  value  to  long‐term  analysis.  Substation  load  is  scaled  by  the  overall growth rate in demand. For the grid analysis, we used Siemens’ PSS/E system analysis tool.  The modeling framework is the first application of a full suite of capacity, dispatch and load flow models  to address VRE policy in the country. As discussed above, comprehensive analyses that fully considers all  three levels of analysis on a consistent basis, with due consideration of spinning reserve and transmission,  is also of recent origin. The need for spinning reserve to manage variability, for instance, is often ignored  in analysis of VRE although it can prove to be a critical consideration.   For  the  optimization,  we  use  Electricity  Planning  Model  (EPM)  developed  at  the  World  Bank  (Chattopadhyay et al, 2018) using the General Algebraic Modeling System (GAMS, 2017) language.8 The                                                               8  GAMS is a popular mathematical programming language that consists of a compiler and a range of integrated  high‐performance solvers including CPLEX from IBM that we have used for this analysis. GAMS, originally  developed by the World Bank, permits the modeling of complex, large‐scale problems. Excel provides the  framework for data input to modeling and analysis of outputs. Full details of the model is available:  8    model  is  capable  of  seamlessly  optimizing  the  capacity  plan,  passing  the  optimal  plan  into  a  dispatch  module, which in turn produces the input files for PSS/E. The implementation of the model for Bangladesh  to  comprehensibly  analyze  VRE  policies  for  Bangladesh  is  also  noteworthy.  It  demonstrates  that  good  quality  analysis  of  this  type  can  be  produced  using  a  customized  model  in  a  short  space  of  time  for  developing countries that often do not have the ability to procure commercially available tools. The model  developed for Bangladesh has been delivered to the Bangladesh Power Development Board (BPDB) in late  2017, which is now in the process of using the model to update the Power Systems Master Plan (PSMP)  including renewable resources.    Inputs and Assumptions     Demand assumptions in generation and dispatch planning  As noted above we assume power demand to be exogenous to the modeling  even though  changes in  generation  costs  and  power  prices  have  an  impact  on  demand.  The  basic  assumption  is  that  power  demand will grow by 8% per annum. The power demand in 2015, the base year for modeling, reached 48  TWh. The 8% growth in demand implies that power use will rise to 100 TWh by 2025.  To account for  variability in demand over the course of a year, we construct a load duration curve (LDC) from 8760 hours  of the day and divide this curve into 30 unequal time blocks to model capacity expansion. For dispatch  modeling, we selected four representative weeks that best approximate the overall demand and solar  profile in the country.    Figure 4. Load duration curves (MW)9    20000 18000 16000 14000 2025 12000 MW 10000 8000 2015 6000 4000 2000 0 0 2190 4380 6570 8760 Hours   New generation options and costs  Generation and dispatch planning take into account  inter alia technical characteristics of existing plants,  committed  and  new  plants,  and  assumptions  on  coal/gas  prices.  When  modeling  capacity  expansion,  some assumptions had to be made about the system’s ability to add new capacity. The development of                                                               https://www.researchgate.net/publication/325534590_World_Bank_Electricity_Planning_Model_EPM_Mathemat ical_Formulation_World_Bank_Electricity_Planning_Model   9  Power Grid Company of Bangladesh. “Operational Daily” Source:  https://www.pgcb.org.bd/PGCB/?a=pages/operational_daily.php  9    coal‐fired generation capacity has been delayed for years and this trend seems to continue. The Rampal  power plant has been in development since 2010 and construction only recently began. The Matarbari  coal plant project has seen a similar slow development to date.  Beyond these known coal projects, we  have  also  allowed  for  generic  coal  projects  at  $1,800/kW  for  an  additional  1,200  MW  that  can  be  commissioned from 2023.   The addition of new gas and oil generation capacity has been more seamless due, in part to experience  and to private sector participation. The Siddirganj Power Plant, a 335 MW CCGT, recently began operation  and several new CCGT plans are set to start this year and next. Summit Energy developed two new 335  MW power plants near the Bibiyana gas field in the North and an additional 225 MW will come online on  the island of Bhola this year. In addition to these known projects, the model allows for generic open cycle  and efficient combined cycle gas turbines at a cost of $940/kW and $1,250/kW, respectively.  To  meet  growth  in  power  demand,  the  government  has  opened  up  the  generation  sector  in  2005  for  private companies and, since then the sector added 2 GW of fuel oil generation. A recent tender called  for an additional 10 ‐ 100 MW each ‐ fuel oil generators set to be located around the country. The decline  in oil prices also eased the fiscal burden on BPDB as the single buyer of all power, including fuel oil based  power.  As  noted  above,  private  generators  can  now  import  fuel  oil  at  essentially  international  prices.  Given the delays in coal generation, the development of more fuel oil capacity remains likely. The model  allows for up to 900 MW of additional HFO based generation capacity.  The data for existing generators uses reported fixed costs, variable operating and maintenance costs, heat  rates, retirement dates, and international fuel prices. Plant level data comes from the Bangladesh Power  Development Board’s System Planning division. For state‐owned generating units, the dataset provides  fixed and variable costs. For private generators, the data available pertains to the fixed and variable costs  as defined in the power purchase agreements. The two sets of costs differ as the latter includes economic  costs  and  rate  of  returns  for  each  generator.  Given  that  economic  data  is  unavailable  for  private  generators, the reported contractual terms serve as a proxy.   New build capacity costs are based on industry assumptions for capital and operating and maintenance  (O&M covering both fixed and variable) costs. Such capital costs are amortized over the life of the plant  and appear as annualized capital costs. A weighted average cost of capital (WACC) was used to calculate  annualized capital costs. The power sector in Bangladesh relies increasingly on new generation capacity  by private companies. The cost of capital varies across the projects depending on the source of financing  and underlying interests. The Rampal coal power plant project, for instance, is a joint venture between  state‐owned power companies from India and Bangladesh. The project received a concessional finance  from the Government of India and hence its amortized annual fixed costs take into account the (lower)  interest rate reported on the loan.   Hourly solar resource data, an input into the model, comes from Solargis. Global Horizontal Irradiance  (GHI)  data  aggregates  direct  and  diffuse  solar  irradiation  on  an  hourly  basis  for  South  Asia,  including  Bangladesh. This solar resources data is available with a 1km by 1 km resolution. A comparative analysis  of GHI data for different parts of Bangladesh shows little variation of irradiation across the country. We,  therefore, assumed a single point reference for the entire system, an assumption that is also supported  by minimal prior work on site selection. Given Bangladesh’ high population density, high flood risk, and  extensive reliance on agriculture, site selection for utility‐scale projects will indeed be a critical issue.   10    Using the System Advisory Module (SAM) developed by National Renewable Energy Laboratory (NREL) in  the US, we generated an hourly generation profile assuming a standard module and inverter.  The NREL  SAM model has a range of modules and inverters, and using the NREL reported solar irradiance data, we  considered a number of technologies. In general, the average capacity factor is estimated at around 16%  across Bangladesh.     Figure 5. Average monthly power generation (LHS)    and average monthly solar global horizontal irradiance          Figure 6. Monthly average power generated at each  (RHS)10                                         hour of a day from a 100MW solar PV plant  8000 3000 7000 2500 80 6000 2000 60 5000 w/m2 MW MW 4000 1500 40 3000 20 1000 2000 0 500 0 1000 3 6 Nov 9 Sep Jul 0 0 12 May Hour 15 Mar 0:00 4:00 8:00 12:00 16:00 20:00 18 Jan 21 Jan Apr Jul Oct       Transmission analysis builds on the existing the 132 kV, 230 kV, and 400 kV network in Bangladesh and  configures the network in the future as needed to meet demand in Bangladesh’ different regions. The  analysis  here  considers  system  requirements  on  maintaining  voltage  levels,  frequency,  and  providing  sufficient capacity for transmission using the PSS/E transmission planning software. Projected network  configurations  take  into  account  reactive  power  needs  and  shunt  requirements.  The  timeframe  for  modelling  capacity  and  generation  spans  the  period  between  2015  and  2025.  For  transmission,  this  analysis  uses  the  existing  (2015)  network  data  provided  by  the  Power  Grid  Company  of  Bangladesh  (PGCB). and projections for the grid in 2025, prepared by Tokyo Electric Power Company for the Power  System  Master  Plan  (PSMP),  as  the  basis  and,  subsequently,  expands  on  the  projections  to  analyze  whether  those  will  fulfill  system  requirements  for  transmission  capacity.  The  investment  and  dispatch  planning  for  renewables  looks  at  a  few  policy  scenarios  that  have  different  outcomes  on  the  power  generation mix and, correspondingly, on the transmission network. The transmission analysis takes into  account the key policy scenarios as well.   Our modeling bases fuel prices on the World Bank’s commodity price forecasts for oil, coal and LNG. For  the domestic gas, we assume that the current prices will persist, although we model a scenario where gas  prices reach parity with import LNG prices.   Our  model  takes  into  account  the  limits  on  domestic  gas  supplied  imposed  by  the  lack  of  resources.  Bangladesh has limited onshore gas reserves and will soon have to import natural gas to meet demand                                                               10  Solar irradiation data: Solargis, 2017.Demand data: PGCB. Daily Reports, 2017.  11    for  power  generation.  Domestic  gas  fields  produce  nearly  1  trillion  cubic  feet  (TCF)  of  natural  gas  but  known reserves hold only 11TCF of gas.  Production will peak in 2018 and begin to decline thereafter,  dropping to less than 10% of current output by 2030. Natural gas accounts for 57% of countries Total  Primary  Energy  Supply  and  power  sector  consumes  roughly  40%  of  gas  supplied.  In  all  scenarios,  we  assumed that domestic gas availability for power generation will decline at the rate projected for overall  gas supply.     Figure 7. Fuel price assumptions11      25 Fuel Oil Diesel Domestic coal Import Coal Domestic gas LNG 20 US$/MMBtu 15 10 5 0 2015 2017 2019 2021 2023 2025   Transmission  The  power  network  in  the  transmission  analysis  is  based  on  the  existing  grid  and  plans  for  additional  substations and transmission lines. The input dataset consists of information on each 132 kV, 230 kV, and  400 kV substation and transmission lines connecting them. Each line’s rating is taken into account. The  transmission network is analyzed using PSS/E, which permits the assessment of system operation under  different  generation,  transmission  and  load  scenarios  and  the  system’s  viability  under  different  configurations.  The results from the generation and dispatch model provides the input on generation,  while substation loads were scaled uniformly according to the projected growth in overall demand.   Spinning reserves  Spinning  reserve  management  in  Bangladesh  faces  a  fundamental  issue  due  to  the  absence  of  participation by most plants in frequency support. Until recently, frequency fluctuations of ±2 Hertz (Hz)  had regularly occurred in recent years due to the lack of automatic (load) frequency control mechanism.  The system operator now limits frequency variations to within ‐1.5 Hz and +1 Hz. A group of six plants  provide frequency response jointly. However, when frequency drops below 48.5 Hz, the operator relies  on large‐scale load shedding to maintain stability.    When considering solar and wind deployment, we introduce a spinning reserve requirement to cover 7%  of potential solar and wind generation. This means that up to 7% of potential solar generated needs to be  covered by fast reacting power generation capacity to account for unexpected changes. Spinning reserve                                                               11  World Bank. “World Bank Commodities Price Forecasts (January 2017)” 2017. Source:  http://pubdocs.worldbank.org/en/926111485188873241/CMO‐January‐2017‐Forecasts.pdf  12    capacity  has  to  be  available  and  ready  to  provide  power  almost  instantaneously  to  make  up  for  unexpected  changes  in  the  supply  of  renewables.  Baseload  plants,  like  coal  and  nuclear,  have  limited  ability to provide spinning reserves. On the other hand, open cycle gas turbines can ramp up and down  power  output  more  quickly  and  can  provide  spinning  reserves.  Combined‐cycle  gas  turbines  are  increasingly able to provide ancillary services. Ramp‐up rates of the latest technologies can achieve up to  4‐5% of nameplate capacity per minute. When the steam cycle is decoupled the increase in generation  can be even faster.    Table 1. Spinning Ramp Rate Assumptions (% of capacity/min)12     Existing  Plant and fuel type         Existing  New Build  (MW/Min)  Reciprocating Engines              Gas        10%  10%  151  Fuel Oil        5%  5%  128  Diesel        5%  5%  13  Combustion Turbines (Gas)     10%  10%    Combined Cycle Gas Turbine (Gas)  5%  5%  140  Steam Turbines           Gas        2%  5%  64  Fuel Oil        2%  5%  1  Diesel        2%  5%  0  Coal        2%  5%  4  Total          501  The  key  question  on  variation  in  solar  output  concerns  the  changes  in  solar  radiation.  The  impact  of  weather can change radiation significantly. As of now there has been no study done on solar irradiance in  Bangladesh on a sub‐hour timeframe but studies from other regions indicate that variations in output can  be significant within minutes even seconds, which requires the minute‐by‐minute and second‐by‐second  control mechanism from generators or other new technologies such as battery energy storage system  (BESS). Minute‐by‐minute data on GHI from other countries including USA shows that during peak solar  hours GHI can drop by up to 80%, due to changes in cloud cover. We note that some studies show that  within minute variations could mean ramp rate needs of up to 50% of a solar plant’s output. However, as  spinning reserves need only to cover unexpected and unforeseen changes in solar, which means spinning  reserve requirements can be reduced with improved accuracy in forecasting.    In  general,  many  power  markets  have  spinning  reserve  assumptions  that  go  beyond  renewable  generation.  The  California  Independent  System  operator  requires  that  spinning  reserves  cover  5%  of  demand and all power imports at any given time. In the Bangladesh context, this would require covering  up to 9.5 GW of peak demand and 600 MW of imports (in 2017). The current generation, however, has  an estimated 501 MW of spinning reserve so implementing a system‐wide requirement similar to the one  California  remains  infeasible  in  the  current  system  without  significant  changes  to  the  grid  operation  practices.                                                                  12  The assumptions here reflect a review of existing literature on spinning ramp‐up rates. We note that these rates  differ significantly depending on technology of the plant and operational practice.  13    Model Results     Economics of solar   The SREP (2015) study projected costs of large‐scale solar parks at $1,551/kW (excluding cost of land).  Given the low cost of domestic gas and relatively low resource quality of solar in Bangladesh (that yields  average capacity factor around 16%), it is not economic at those costs. Smaller scale solar technologies  have been shown to be even more expensive (Chattopadhyay et al, 2016). In light of the significant drop  in  cost  that  has  taken  place  over  the  last  few  years  and  the  potential  for  further  decline,  we  have  considered a capital cost of $1,000‐1,200 per kW (including land and connection costs) for projects in 2020  further declining at a rate of 5%‐10% pa through to 2025. We have also considered pessimistic scenarios  in  which  (a)  LNG  prices  increase  at  a  lower  pace  than  we  have  considered  in  the  base  case  to  reach  $8.7/MMBTU instead of $10.5/MMBTU by 2025; and (b) spinning reserve requirement of 5% is imposed  commensurate  with  international  standard,  but  spinning  reserve  availability  remains  restricted  to  an  absolute  maximum  of  800  MW  (reached  by  2025)  that  would  effectively  limit  the  amount  of  variable  renewable energy resources that can economically be added. In  Table 1, below we discuss the summary  outcomes for the following alternative sets of conditions:    1. $1,200 (5%): Solar cost of $1,200/kW declining at 5% pa;  2. $1,000 (10%): Solar cost of $1,000/kW declining at 10% pa;  3. $1,200 (5%) LOWLNG: Sensitivity 1 with lower LNG price of $8.7/MMBTU in 2025; and  4. $1,200 (5%) LOWSPIN: Sensitivity 1 with lower spinning reserve availability of 800 MW.    Table 1 Comparison of solar sensitivities  NPV of System  Scenario  Solar entry (MW)  Cost ($m)*      2020  2021  2022  2023  2024  2025  $1,200 (5%)**  47,061  0  0  2400  2400  2400  2900  $1,000 (10%)  46,587  1200  2650  4200  4200  4200  4200  $1,200 (5%) LOWLNG  45,728  0  0  1000  1000  1000  1000  $1,200 (5%) LOWSPIN  49,061  0  0  1000  1000  1800  2710  * Discounted system cost at 6% over 2017‐2025 including annualized cost of capital, all operating expenses and penalties for  unserved energy and reserve.  ** Scenario name represents base capex $1200/kW and rate of decline 5% in parenthesis.    The salient aspects of these results include:  1. Large‐scale grid‐connected solar in Bangladesh is not economic until 2022 in three out of four of these  scenarios.  The  only  circumstance  when  solar  entry  occurs  in  2020  assumes  solar  costs  starting  at  $1000/kW and falling rapidly at 10% pa. The results provide a context for understanding the current  realities  of  no  large‐scale  grid‐connected  solar  project  yet  getting  off  the  ground  in  Bangladesh,  despite concessional financing and substantial amounts of interest from donor agencies. The results  demonstrate the value of using a systems approach to understand the economics of large‐scale solar  relative to other options.   2. Economic entry of solar by 2025 varies from 1 GW to full potential of 4.2 GW, with the latter achieved  using relatively aggressive cost assumptions such that all‐in cost of solar parks drops below $500/kW  in 2025.  14    3. In  fact,  solar  is  not  economic  at  $1,200/kW  (5%)  until  2022  when  domestic  gas  production  falls  significantly. This and the results in (2) together again relate to the first observation we made – it  would actually take a sharp price reduction in solar projects before solar could compete with current  low prices of domestic gas and even LNG. Although solar prices on a levelized basis has been compared  to gas, coal and power import, a systems approach is useful to establish that such comparisons are  meaningless. Solar availability is variable across the seasons, limited to the day hours when the peak  in Bangladesh occurs in the evening, and requires spinning reserve which is a scarce commodity. When  we do a proper valuation of solar is done taking these issues into consideration, solar is less attractive  than what a LCOE or auction price on a levelized cents/kWh basis might suggest.  4. A lower solar capex $1,000 (10%) scenario reduces discounted system cost by $474 million term over  2017‐2025.  5. On  the  other  hand,  if  we  assumed  a  more  realistic  $1,200(5%)  capex,  lower  LNG  price  would  significantly diminish entry from 2,900 MW to just 1,000 MW. While we do not assume that a low LNG  price would continue, it is useful to note that solar entry competes directly with LNG as the marginal  resource from a long‐term planning perspective.  6. Tighter availability of spinning reserve has a very significant impact on system cost increasing it to be  $3.3 billion over 2017‐2025 as economic generation needs to be withheld to provide reserve. A large  part  of  this  increase  in  system  cost  does  not  relate  to  solar.  However,  since  all  forms  of  variable  renewable energy including solar has the impact of increasing the requirement for spinning reserve,  this sensitivity results show that solar entry is reduced to 1,000 MW till 2023 (as opposed to 2,400  MW without any binding limit on spinning reserve availability).  These results underline the significance of undertaking a proper cost‐benefit analysis for solar projects.  Moreover, as a more expensive source of generation from a system perspective, solar is quite sensitive  to not only the cost of the project, but also alternative sources of generation and other technical issues  such as spinning reserve.    Model Results – Reference Case  A reference case was developed to benchmark the analysis of all other scenarios. Under the reference  case, three new large, 1.3GW coal plants will be added to the mix. Imports from India increase from the  current 600 MW13 to 2.1 GW by 2025. An additional 1.7 GW of fuel oil generation will be added as well.  These expansion assumptions reflect ongoing government policies to increase near‐term and long‐term  peak load and baseload generation capacity from coal and oil in light of the shortage in gas. To meet the  8% demand growth, the assumption in the base, an additional 3 GW of combined cycle capacity will need  to be added by 2025.                                                                      13  As of 2017, two transmission lines connected India and Bangladesh. One HVDC line connects Western  Bangladesh and India with a capacity of 500MW and one AC line connects Easter Bangladesh with India with a  capacity of 100MW.  15                        Figure 8. Reference case forecasts of power generation          (LHS) and CO2 emissions from power generation (RHS)         120 Hydro 60 Import 100 Gas 50 Coal Oil 80 CO2 Emitted 40 tCO2 TWh 60 30 40 20 20 10 0 0 2015 2017 2019 2021 2023 2025   In the Reference Case, gas will continue to dominate the generation mix until 2023 when imports of power  and imported coal will become the major source of power. Gas generation will drop from 75% of total  generation in 2015 to 51% by 2025. Imported coal based power will account for 31% of generation and  the share of imports will rise from 9% to 17% of generation. Due to the projected increase in coal based  generation, CO2 emissions will rise from 24 mt CO2 in 2015 to 65 MTCO2 by 2025.   The reference case scenario reflects the fact that coal generation remains the cheapest source of power  even  as  Bangladesh  will  need  to  import  almost  of  its  additional  coal  demand.  The  reference  case  assumption implies that levelized generation costs will rise from 3.1USc/kWh to 7.7USc/kWh by 2025.  While this is a steep increase in costs, the current system costs observed in Bangladesh is actually even  higher  at  7  Tk/kWh  than  the  2025  estimate.  The  reason  for  the  difference  between  the  estimate  and  observed costs has to do with the absence of merit order dispatch in Bangladesh. Least‐cost optimization  maximizes generation at the lowest cost. This inherently assumes merit order dispatch – an issue that has  been analyzed by Nikolakakis et al (2016).  Figure 9. Hourly dispatch during peak demand                 Figure 10. Hourly dispatch during peak demand   in 2015                        in 2025 (MW)  9 20 Fuel oil LNG Fuel oil Domestic gas Domestic gas Hydro 8 Hydro Import 18 Import Import coal Domestic coal 16 Domestic coal 7 14 6 12 5 MW MW 10 4 8 3 6 2 4 1 2 0 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23     16    The hourly dispatch data for Bangladesh show that the system will still use fuel oil during evening hours  when demand is at its maximum. During peak demand hours fuel oil output reaches up to 80% of fuel‐oil  based generation capacity, providing up to 2.5 GW of energy. In the base 2025 scenario, fuel generation  will  decline  during  daytime  hours.  The  reference  case  assumes  that  no  renewable  energy  sources  of  energy, other than the existing hydro plant, will be added to the generation mix. As we discuss later, solar  will replace daytime fuel oil generation, contributing to the reduction of carbon emissions.  The  modeling  of  spinning  reserve  costs  becomes  complex  when  other  reserve  requirements  are  considered, as we have noted previously. The reference case and all other cases assume that there will be  15% capacity reserve margin over and above peak demand. Without any renewable generation capacity,  available spinning reserves are projected to grow from 501 MW in 2015 to 880 MW in 2025. Making this  maximum spinning reserve capacity available in the system means that all generators will have to run  below full capacity to enable some flexibility. This implies a slight deviation from merit‐order dispatch,  which  is  the  key  driver  in  short‐run  spinning  reserve  costs.  Between  now  and  2025,  providing  the  full  projected spinning reserve will cost between US$22 million (in 2017) and US$95 million (in 2024).   Table 2. Potential spinning reserve (MW)14          2015  2016  2017  2018  2019  2020  2021  2022  2023  2024  2025  Generation costs (USc/kWh)  3.35  3.26  3.49  3.81  4.01  4.28  4.58  4.96  5.28  5.93  6.59  In‐built, full spinning reserve  501  576  622  598  550  558  643  706  738  815  880  potential (MW)  Annual cost of providing full  spinning reserve potential  13  9  22  22  31  15  27  31  43  95  69  (US$mln)    Model Results –10% Renewable Target Policy Scenario  The  Reference  Case  considered  that  solar  and  wind  generation  costs  will  far  exceed  projected  system  costs, and hence, none of these technologies would be deployed within the forecast period. For the high  renewable scenario, renewable energy generation costs were reduced below USc6.5/kWh by 2025, which  enables the deployment of solar up to a capacity limit. For this scenario, the maximum generation capacity  was limited to 4.2 GW for solar and 500 MW for wind.                                                                              14  Source: World Bank calculation.  17    Figure 12. High renewable case forecasts of power                Figure 13. Hourly power dispatch (MW) during peak  generation (LHS) and CO2 emissions (RHS)                               solar generation in 2025 under the high renewable case               120 Wind 60 16 Fuel oil Wind Solar Solar LNG Hydro 14 Domestic gas Hydro 100 Import 50 Import Import coal 12 Domestic coal Gas 80 Coal 40 Oil 10 CO2 Emitted tCO2 TWh MW 60 30 8 6 40 20 4 20 10 2 0 0 0 2015 2017 2019 2021 2023 2025 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23   The  addition  of  solar  and  wind  will  reduce  carbon  emissions  by  2  million  tons  per  year  by  2025,  as  compared to the reference case scenario. The reduction comes mainly from the displacement of fuel oil  and some gas generation. Solar and wind deployment avoid 300 MW in fuel oil generation, compared to  the reference case. Coal, power imports and to a large extent gas will continue to provide baseload energy  in 2025 under all scenarios. Generation from natural gas will rise from 38 TWh in 2015 to 54 TWh in 2025.  This increase can be met with a modest 100 MMCF/d increase in gas use by the power sector given that  a number of new gas plants with high efficiency will displace some existing units that are due to retire.   Electricity and solar cost analysis  The  above  scenario  assumes  that  solar  and  wind  costs  will  drop  to  below  grid  parity  costs.  More  specifically, the cost of solar and wind generation need to be below the cost of available generation at the  time and resource is scheduled to provide energy. For example, solar generation occurs during daytime  hours in Bangladesh which coincides with low demand. During this period, solar effectively competes with  baseload generation.   The average cost of power generated is projected to rise from USc3.35/kWh in 2015 to USc6.59/kWh in  2025 with current domestic gas prices. However, gas pricing policies pose a difficulty in assessing the cost  of  generation  in  Bangladesh.  As  the  power  sector  pays  only  US$1/MMBtu  for  natural  gas,  average  generation costs are far below the costs projected when gas is priced at import parity. The benchmark  generation costs rise significantly when gas sold for power generation is priced at import LNG parity.   Due  to  a  declining  domestic  gas  production,  the  supply  of  low‐cost  domestic  gas  will  need  to  be  supplemented with imports of LNG. The expected rise in imported gas accounts for much of the increase  in  the  forecast  for  power  prices  in  the  Reference  Case.  Modeling  the  Reference  case  is  based  on  a  projected decline of domestic gas used by the power sector from 950 MMcf/d in 2015 to 480 MMcf/d in  2025 and an increase in LNG from 120 MMcf/d in 2018 (the year imports are expected to begin) to 454  MMcf/d  in  2025.  This  translates  into  an  increase  in  the  average  gas  price  for  power  generation  to  US$5.8/MMBtu.         18              Figure 11. Generation costs (USc/kWh)           9 8 7 6 USc/kWh 5 4 3 2 Generation cost with import parity gas prices 1 Generation cost with current gas prices 0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025    Given  that  renewables  have  close  to  zero  short‐run  marginal  costs,  investment  and  financing  costs  become  the  most  crucial  factors  in  defining  generation  costs.  Correspondingly,  the  most  important  assumptions for least‐cost optimization planning concern the assumptions on capital and financing costs  for solar generation. Table 3 allows for a comparison of potential solar generation costs with generation  costs. The uptake of solar is highly sensitive to solar prices. We estimate that solar costs have to decline  to around 6.5USc/kWh for solar to economic in the Bangladesh context given regional capacity factors,  reserve requirements, and grid generation costs. This will essentially require the capital cost of solar to  drop below $1,000/kW for a weighted average cost of capital of 5%. Given the paucity of land and the  need to import vast majority of the capital, realistic chance of doing projects at GW scale is likely to be  limited at least in the near term. This certainly aligns well with the lack of sufficient degree of interest on  the ground to mobilize projects during 2016/2017.   Table 3. Cost of solar power generation under different assumptions (USc/kWh)        Cost of financing solar (%)       9%  8%  7%  6%  5%  4%  3%  2%  1.5  13.0  12.2  11.4  10.7  9.9  9.2  8.5  7.9  Capital Cost of Solar (US$/W)  1.4  12.3  11.5  10.8  10.0  9.3  8.7  8.0  7.4  1.3  11.5  10.8  10.1  9.4  8.8  8.2  7.6  7.0  1.2  10.7  10.0  9.4  8.8  8.2  7.6  7.1  6.6  1.1  9.9  9.3  8.7  8.2  7.6  7.1  6.6  6.1  1.0  9.1  8.6  8.1  7.5  7.1  6.6  6.1  5.7  0.9  8.4  7.9  7.4  6.9  6.5  6.1  5.6  5.3  0.8  7.6  7.1  6.7  6.3  5.9  5.5  5.2  4.8  0.7  6.8  6.4  6.0  5.7  5.3  5.0  4.7  4.4  0.6  6.0  5.7  5.4  5.1  4.8  4.5  4.2  3.9  0.5  5.2  5.0  4.7  4.4  4.2  4.0  3.7  3.5    Transmission analysis  The transmission network will need to be upgraded and re‐designed to some extent to enable the delivery  of power from the four corners of the country to the Dhaka region in an efficient manner. In 2015, roughly  40%  of  power  was  generated  and  consumed  in  the  Dhaka  region.  By  2025,  peak  demand  in  Dhaka  is  projected to grow from 3.4 GW to 8.1 GW, whereas local supply will remain essentially the same as in  19    2015 at 3.3 GW. New sources of power will come from the addition of HVDC lines to import power via the  South‐West and North‐West of Bangladesh, new coal‐fired generation in the South‐West and South‐East  regions, and gas fired‐generation plans in the North‐East and South‐East regions.   The current system relies heavily on 230 kV lines for transmission over longer distances and around Dhaka.  However, the system at present is not particularly well designed and some of these lines do not achieve  adequate utilization. For instance, two lines that connect the Western and Eastern grids operate at around  21% to 23% capacity even during peak demand hours and the 230 kV line on the Meghnaghat‐Comilla‐ Hathazari route operates at just 11% during peak hours. In comparison, utilization on the line between  Ghorashal and Tongi reaches 72% during peak hours, reflecting the importance of power delivery from  the  two  largest  plants  Ashuganj  and  Ghorashal  to  Dhaka.  The  system  lacks  a  proper  higher  voltage  backbone network to have a more balanced allocation of flows over the existing lines, and to ensure that  the changing demand‐supply balance across the sub‐zones (including Dhaka that will be less self‐reliant  going forward) can be addressed through this enhanced network.   A 400kV network has therefore been proposed to connect Dhaka to the four corners of Bangladesh. These  lines will add significant transmission capacity in the next five years. The North‐East will be connected  with the Bibiyana‐Kaliakoir line to Dhaka. The South‐East region will connect Chittagong and Dhaka with  a 400 kV line, set to be built between Meghnaghat and Maduaghat. The North‐West region, which imports  power from India via a 500 MW HVDC line, will be connected to Dhaka with two additional 400 kV lines  and another 230 kV line. Imports from India via this region are expected to grow to 2.5 GW by 2025. The  South‐West region, where plans for two new coal‐fired plants will increase capacity by 2.6 GW, will be  connected via Gopanganj to Dhaka with a 400 kV. Further plans will create a 400 kV ring around Dhaka.  The first phase of this ring, a line between Meghnaghat and Aminbazar, has already been in operation  since 2016. All proposed 400 kV lines will be double‐circuit with projected capacities of roughly 3 GW.  [See appendix for a regional demand and supply analysis]    Table 4. Projected changes in regional generation, demand and inter‐regional transport capacity (MW)   Line capacity between        Peak Generation  Peak Demand  region and Dhaka  Regions     2015  2025  2015  2025  2015  2025  Dhaka     3666  4031  3347  8091  0  0  North/NorthEast  1545  2684  731  1180  1200  7200  North‐West  595  2805  1219  2075  1200  7800  South‐West  929  4268  812  1607  900  3900  Central   361  321  583  1047  900  900  South‐East   551  2738  744  2321  900  4500  Total     7647  16846  7437  16321          The existing plans for the transmission network will create a grid that can indeed accommodate the 4.2  GW of solar and 550 MW of wind. For this modeling, solar plants are assumed to be connected to the  proposed  Feni  230kV  substation  and  the  existing  Khulna  and  Bogra  230  kV  substations.  At  peak,  generation output from these plants reaches 3.2 GW. Feni is currently connected to the grid via a 132 kV  20    substations on a route between Comilla and Hathazari.  An existing 230 kV line between Comilla and the  Chittagong region passes by Feni. Government plans included the addition of a substation on this line to  connect Feni’s 132 kV substation. Bogra and Khulna both have 230 kV substations already. The Bogra to  Sirajganj double circuit 230 kV line, which delivers power from Bogra to Dhaka, has ratings of 597 MVA.  At peak hours the lines operate at 21% utilization  which  leaves space for another 400 MW of energy.   Khulna‐to‐Bheramara 230 kV has similar capacities and its utilization at peak is 10%, which also leaves  space  for  connecting  solar  plants  in  the  short‐term.  These  230  kV  substations  that  evacuate  the  solar  power will be located on routes with 400 kV line reinforcements which carry the bulk of inter‐regional  power transfer.   Grid‐integration modeling assumed that the planned grid expansions will be realized that is needed for  large‐scale deployment of renewables. The Feni site’s grid integration was modeled with the proposed  750 MW of solar and another 100 MW of wind. For Bogra, the assumption was that up to 1000 MW of  solar and 100 MW of wind would be connected to the grid. Another 2.4 GW of solar capacity was linked  to the grid via the Khulna region. Modeling shows that both Feni and Bogra are ideal locations for the  integration of large‐scale solar energy. With the proposed grid‐expansions both sides would comfortably  accommodate the modeled solar generation. Khulna’s 230 kV substation will need to be connected to the  400 kV line proposed to link the Rampal power plant with Gopalganj and Dhaka. Without this connection  the site will not be able to accommodate the 2.4 GW capacity. Connecting the region directly with Dhaka  via a 400 kV line will be critical for large‐scale deployment of solar.      Near‐term deployment of grid connected solar – the case of Feni  The  Government  of  Bangladesh  reportedly  committed  three  sites  near  the  town  of  Feni  for  the  development of solar parks. 15 The total capacity envisaged could reach up to 750 MW of solar on 2,500  acres of public land and additional wind capacity of 100 MW. Feni is currently connected to the grid via a  132kV substation along the route of Hathazari‐Comilla‐Meghnaghat 230 kV power line. That power line  does not yet have a substation and so  near‐term projects may need to feed into the 132  kV line. The  Government  is  in  the  process  of  developing  an  additional  230  kV  line  from  which  would  connect  the  Chittagong area to the Comilla‐Meghnaghat 230 kV line via Chowmuhani and the Chandpur region. This  line would have a substation in Chowmuhani, which is a few kilometers West of Feni.  Our analysis shows that at least 300 MW of solar and wind generation can be connected to the Feni 132  kV substation with limited consequences for the overall grid. The first solar park would be located near  the  Songazi  Municipality  just  South  of  Feni.  The  project  would  connect  a  50  MW  solar  park  and,  subsequently,  a  50  MW  wind  farm  to  the  grid.  Three  132  kV  lines  connect  Feni  to  the  power  grid  of  Bangladesh. These are each double circuit, each rated 148 MVA. At peak demand hours the three routes  to Feni have an average utilization between 20% and 25% on a total of 900 MW. Both lines going West  and  North  connect  Feni  with  Comilla.  The  line  heading  West  goes  to  Comilla  via  Chowmuhani  and  Chandpur while the line to the North links Feni directly to Comilla. These two lines have a total capacity  of 600 MW and during peak hours carry around 150 MW. The 132 kV lines are used to serve local area                                                               15  Feni is a district in South‐Eastern part of Bangladesh in between two major load centers of Dhaka and  Chittagong. Location of Feni on the Bangladesh power grid is shown in: Power Grid Company of Bangladesh. “GEO  Map [for the transmission network]”, 2017. Source: https://pgcb.org.bd/PGCB/?a=pages/geo‐map.php  21    demand and not constitute main routes for transporting power from the South to Dhaka. As such these  lines  do  have  the  capacity  to  absorb  near‐term  projects  including  a  50  MW  solar  park  and  a  50  MW  windfarm.   The 132 kV substation in Feni currently has a 60 MW load at peak hours. This could grow to be a 100 MW  by 2025, given 8% annual average growth rates. That means the station and the adjacent lines will need  to guarantee the delivery of 100 MW of power in the future and reduce the reliance on existing/planned  expensive  power  plants  in  the  area.  Two  small  power  stations  operate  near  Feni,  each  with  20  MW  capacity and another 100 MW fuel oil based capacity has been tendered for construction near Feni. The  city is therefore expected to be a net supplier of power to the region, making the evacuation of solar  energy to higher demand regions the challenge.   Concluding Remarks  Bangladesh is undergoing a major change in its fuel mix as it runs out if its cheap domestic gas to rely on  imported  power  and  increased  imports  for  primary  fuels.  Solar,  in  particular,  has  an  opportunity  to  contribute  to  the  impending  crisis  for  domestic  energy,  especially  as  its  cost  drops  at  a  time  when  Bangladesh’s supply costs are on the rise – we find that economic potential of solar can be somewhere  between 1 GW and 4.2 GW by 2025, depending on the cost of solar, gas price and cost of financing. High  solar uptake can be achieved with a reduction in solar prices which can occur due to changing market  fundamentals, further declines in solar investment costs, and reductions in financing costs. There are also  more technical issues around variability of solar (and wind), need for spinning reserve and transmission  capacity.  These issues require a comprehensive analysis starting with a long‐term planning optimization, down to  dispatch  simulation  and  load  flow.  We  found  that  although  there  is  a  more  recent  effort  to  foster  a  systems  approach  to  analyze  these  issues,  it  is  a  relatively  fresh  beginning  to  implement  such  a  methodology in practice, and the present work certainly is a new application of it for Bangladesh. There  are also technical modeling issues around incorporating spinning reserve in a long‐term planning model  that are important in a country like Bangladesh.    Bringing  together  the  economic  and  technical  issues  pertaining  to  solar  and  wind  using  a  systems  approach,  reveals  that  these  VRE  resources  would  remain  a  relatively  limited  choice  in  the  short  to  medium term till at least 2022, if not 2025. If renewable generation costs decline below USc6.5/kWh then  solar and wind generation can attain up 4.2 GW of generation capacity. This, however, would require the  availability of sufficient spinning reserve capacity. Indeed, spinning reserve needs to be rise from 501 MW  to 880 MW by 2025 to support the deployment of 4.2 GW of intermittent renewable generation capacity.  A more realistic target is in the range of 2,400‐2,900 MW. Limited spinning reserve and/or continued low  LNG price through the next few years might also restrict the potential to 1,000 MW. This is at a first glance  a surprising conclusion for a country that is so devoid primary energy resources with rapidly expanding  demand from a population of 160 million plus. This however does align better with observed reality that  no major solar or wind projects have been implemented yet despite the talk around these since 2011.   The  planned  transmission  investments  need  to be realized to accommodate the additional generation  capacity.  Bangladesh  faces  the  prospect  of  sustained,  strong  electricity  demand  growth.  Given  the  geographic realignment in supply and demand, this necessitates the planned investments in 230 kV and  400 kV power lines to deliver the power to the Dhaka region, the main demand center. The good news,  22    however, is that the projects in the order of several hundred MWs may be accommodated in the near  term. For the immediate future, the Feni site does have the potential including adequate transmission  evacuation capacity to accommodate the energy from the planned solar and wind park.         23    Appendix 1. Changes in regional peak generation and demand between  2015 and 2025 (MW)  Note: The grey areas of the chart show the 2015 value for peak generation and demand. The dark blue  area shows the forecast changes between 2015 and 2025.    North‐West   3000   North/North‐East 2500 3000 2000 2500 1500 2000 1000 1500 500 1000 0 500 Peak Peak Dhaka Generation Demand 0 10000 Peak Peak 8000 Generation Demand 6000 Central 4000 1200 South‐West 2000 1000 5000 800 4000 0 600 Peak Peak 3000 Generation Demand 400 200 2000 0 1000 ‐200 Peak Peak Generation Demand 0 Peak Peak South‐East Generation Demand 3000 Total 2500 20000 2000 1500 15000 1000 10000 500 0 5000 Peak Peak Generation Demand 0 Peak Peak Generation Demand 24    Appendix 3. PSS/E results showing the grid impact of connecting 300 MW of renewable energy  generated to Feni’s existing 132 kV substation         25    References    Bangladesh Power Development Board (2016). Annual Report 2014‐15”, Dhaka, Bangladesh.    Bangladesh Power Development Board (2017). Key Statistics, Dhaka, Bangladesh. Available online:  http://www.bpdb.gov.bd/bpdb/index.php?option=com_content&view=article&id=5&Itemid=6    Blanford, G., Niemeyer, V., (2011). “Examining the role of renewable resources in a regional electricity  model for the US”. 30th international energy workshop, Stanford University, USA.    Botswana Ministry of Finance and Development Planning, (2009). National Development Plan 10.  Gaborone, Botswana.    Chattopadhyay, D., De Sisternes, F., Oguah, S.K. (2018), World Bank Electricity Planning Model, World  Bank, Washington DC, USA.    Chattopadhyay, D., Bazilian, M., Lilienthal, P., (2015) “More Power, Less Cost: Transitioning Up the Solar  Energy Ladder from Home Systems to Mini‐Grids”, The Electricity Journal, April.    Denholm, P., Hand, M., (2011). “Grid flexibility and storage required to achieve very high penetration of  variable renewable electricity”. Energy Policy 39, 1817–1830.    De Sisternes, F.J., Jenkins, J.D., Botterud, A., (2016). “The value of energy storage in decarbonizing the  electricity sector”. Applied Energy 175, 368–379.    Diakov, V., Cole, W., Sullivan, P., Brinkman, G., Margolis, R., (2015). Improving Power System Modeling:  A Tool to Link Capacity Expansion and Production Cost Models Technical Report No. NREL/TP‐6A20‐ 64905, National Renewable Energy Laboratory (NREL), Colorado, USA.    DIGSILENT (2016), Bangladesh Reliability and Efficiency Project: Optimal Transmission Development,  Task 1 Report prepared for the World Bank, December 2016, Brisbane, Australia.    Economic Consulting Associates (2017), South African Power Pool Study, prepared for the World Bank.    GAMS Corporation (2017), General Algebraic Modeling System, User Manual, Washington DC. USA.  Available online: http://www.gams.com.      IRENA, (2016). Long‐Term Electricity Resource Planning for Namibia, Presentation made in Namibia.    IRENA (2017), Planning for the Renewable Future: Long‐term Modelling and Tools to Expand Variable  Renewable Power in Emerging Economies, International Renewable Energy Agency, Abu Dhabi.    JICA (2017). Power Sector Master Plan 2015, prepared by TEPCO Japan for Japan, Dhaka, Bangladesh.    Madrigal, M., Stoft, S., (2012). Transmission Expansion for Renewable Energy Scale‐Up: Emerging  Lessons and Recommendations. The World Bank, Washington, DC, US.    26    Mills, A.D., Wiser, R.H., (2012). Changes in the Economic Value of Variable Generation at High  Penetration Levels: A Pilot Case Study of California. Energy Technologies Area (ETA), Lawrence Berkeley  National Laboratory, Berkeley, California, USA.    Nikolakakis, T. , Chattopadhyay, D., Bazilian, M. (2016), A review of renewable investment and power  system operational issues in Bangladesh, Renewable and Sustainable Energy Review, 2016, pp.650‐658.    NREL, (2012). Renewable Electricity Futures Study, NREL/TP ‐6A20‐ 52409. National Renewable Energy  Laboratory., Golden, Colorado, USA.    Olsen, D.J., Matson, N., Sohn, M.D., Rose, C., Dudley, J., Goli, S., Kiliccote, S., Hummon, M., Palchak, D.,  Denholm, P., Jorgenson, J., Ma, O., (2013). Grid Integration of Aggregated Demand Response, Part I:  Load Availability Profiles and Constraints for the Western Interconnection (No. LBNL‐6417E). Lawrence  Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, USA.    O’Sullivan, J., Rogers, A., Flynn, D., Smith, P., Mullane, A., O’Malley, M., (2014). “Studying the maximum  instantaneous non‐synchronous generation in an island system — frequency stability challenges in  Ireland”. IEEE Transactions on Power Systems 29, 2943–2951.    Sharda, J. and Buckley, T (2016). “Risky and Over‐Subsidized: A Financial Analysis for the Rampal Power  Plant”, Institute for Energy Economics and Financial Analysis. Source: http://ieefa.org/wp‐ content/uploads/2016/06/Risky‐and‐Over‐Subsidised‐A‐Financial‐Analysis‐of‐the‐Rampal‐Power‐Plant‐ _June‐2016.pdf    Ueckerdt, F., Hirth, L., Luderer, G., Edenhofer, O., (2013). “System LCOE: What are the costs of variable  renewables?” Energy 63, 61–75.     World Bank (2017), World Development indicators, Washington DC, USA.    Wood MacKenzie (2006), Gas Sector Master Plan – 2006, Prepared for the World Bank, Dhaka,  Bangladesh.          27