a szélenergia helyzete magyarországon - mee · 2016. 4. 6. · bme vet vm csoport ... •magyar,...
Post on 07-Mar-2021
0 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Villamos Energetika Tanszék Villamos Művek és Környezet Csoport
A szélenergia helyzete
Magyarországon Magyar Elektrotechnikai Egyesület,
Nyugdíjasok KKP Szervezete
Dr. Hartmann Bálint, egyetemi adjunktus
hartmann.balint@vet.bme.hu
Megújuló energetikai
kutatások
2
2015.05.26.
BME VET VM csoport
3
Budapesti Műszaki és
Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Villamos Energetika Tanszék
Nagyfeszültségű Technika és
Berendezések Csoport
Villamos Gépek és Hajtások Csoport
Villamos Művek és Környezet Csoport
2015.05.26.
BME VET VM csoport
• Villamosművek Tanszék (1931-1937)
• Verebélÿ László
• Villamos Művek és Vasutak Tanszék (1937-1949-1961)
• Villamos Művek Tanszék (1961-1971)
• Erősáramú Intézet (1971-1991)
• Villamos Művek Tanszék (1991-2001)
• Villamos Energetika Tanszék (2001-)
• Villamos Művek és Környezet Csoport
4
2015.05.26.
Oktatás
• Villamosmérnök BSc, MSc
• Energetikai mérnök BSc, MSc
• Magyar, angol, német kurzusok
• Megújulókhoz kapcsolódó tantárgyak
• A jövő energetikája – víziók és valóság
• Energiahatékonyság a gyakorlatban
• Hálózati áramellátás és feszültségminőség
• Intelligens villamosenergia-rendszer
• Villamos energetika
• Villamos energia és környezetvédelem
• Villamosenergia-piac és minőségszabályozás
• Laboratóriumok
5
2015.05.26.
Oktatás
• Önálló hallgatói munka • BSc önálló laboratórium, szakdolgozat • MSc önálló laboratórium 1-2, diplomatervezés 1-2 • ~60 hallgató/félév
• Aktuális témák • Kiserőművek hálózati csatlakozásának feltételei • Tanya energiaellátása megújuló források alkalmazásával • Napelem életciklusának vizsgálata, környezeti hatása • Szélerőművek üzeme, szabályozása • Megújuló energiaforrások energiatermelésének vizsgálata • Odoo passzívház energetikai rendszerének elemzése, továbbfejlesztése • Együttműködő megújuló energiaforrások alkalmazásának modellezése • Megújuló energia park fogyasztóinak vezérlése • Megújuló energiaforrások hatásának valószínűségi alapú vizsgálata • Időjárásfüggő kiserőművek termelésének előrejelzése • Megújuló energiaforrások adatközpont specifikus alkalmazása
6
2015.05.26.
Kutatás
• Kereskedelmi szabályzat módosítása az új VET szerint, a kötelező átvételi rendszer kereskedelmi működtetési szabályrendszerének kidolgozása
• Dinamikus modellek létrehozása mikrogridek (szigetüzemi) vizsgálatára
• Szélerőmű és energiatároló együttműködését szimuláló szoftver fejlesztése
• Kiserőművek hálózati visszahatásának vizsgálata
• Ágens szoftvertechnológia alkalmazása a kiserőművek központi terhelésirányító rendszerbe való bevonására
• Solar Decathlon projekt
• Funkció és feladat specifikáció a Fóti Lovasterápiás Központ területén létesülő Megújuló Energia Farm energiafelügyeleti rendszeréhez
7
2015.05.26.
#1 Terhelésbecslő eljárások
• Feladat: a villamosenergia-rendszer (részhálózat) terhelésének előrejelzése 1-3 napos horizonton
• Erősen időjárásfüggő paraméter
• Meteorológiai előrejelzések figyelembe vétele
• Hőmérséklet, megvilágítás, szélsebesség
• Nemlineáris összefüggések, sztochasztikus jelenségek, alkalmazásspecifikus eljárások
• Statisztikai analízis
• Mesterséges intelligencia
• Legkisebb hibák minimum likelihood módszerrel identifikált ARMA idősorok és a radiális bázisfüggvényeket (RBF) alkalmazó neurális hálózatok esetén
8
2015.05.26.
#1 Terhelésbecslő eljárások
• Legtöbb esetben éves mintákra van szükség
• Beszerzésük bonyolult (megvilágítás, szélsebesség)
• A módszerek tesztelésénél historikus (mért) adatok kerültek felhasználásra
• Meteorológiai előrejelzés pontosságának hatása?
9
2015.05.26.
#2 Fogyasztói vezérlés megújulók
kiegyenlítésére
• Feladat: vezérelhető villamosenergia-fogyasztók ütemezése a volatilis megújuló villamosenergia-termelés követésére
• Alapjel-követő vezérlési algoritmus kialakítása a vezérlési csoportok kapcsolási programjára
• tetszőleges előre ismert igények
• Tetszőleges előre nem ismert igények
• Ipari kutatás: E.On
• A fogyasztó vezérlésében rejlő potenciál kiaknázása
• Nehézséget jelent a szélerőművi termelésre hangolás
• A modell teljesítmény, és nem szélsebesség adatokat használ
10
2015.05.26.
#3 Elosztott energiatermelés modellezése
• Feladat: kapcsolt és megújuló alapú elosztott villamosenergia-termelés rendszerszintű szabályozásba való bevonása
• Ágensalapú modell, intelligens algoritmusokkal
• A kutatás fő vonala kapcsolt kiserőművekre fókuszál
• Szélerőművi termelés modellezéséhez sztochasztikus szélsebesség adatok generálása
• Piaci időegységhez (15 perc) igazodva
• Valós statisztikai jellemzőkkel
• Leképezve az előrejelzési bizonytalanságot
11
2015.05.26.
#3 Elosztott energiatermelés modellezése
D.Divényi, J.Divényi: Wind Speed Simulator Based on Wind Generation Using Autoregressive Statistical Model, Electrotehnica Electronica Automatica, vol. 60. nr. 2., 2012
• Probléma: • Adott szélturbina
magasságában, vagy szélfarmra „aggregált”
• Megoldás: • Szélerőművek
termeléséből visszaszámolva
• Weibull-eloszlás illesztése
• Normalizálás
• AR idősor illesztése
12
0 0.5 10.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0Distribution functions
Power, MW
0 5 AR10 15 20-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0Partial autocorrelation functions
Lag
Original data
Simulated data (MAPE=2.0343%)
Original data
Simulated data
2015.05.26.
#4 Odooproject, Solar Decathlon
• Részvétel a Solar Decathon Europe versenyen 2012-ben
• Odoo szolárház
• Nettó napelemes termelő
• BME villamosmérnök hallgatók feladata
• Épület napelemes rendszere
• Épület villamos hálózata
• Innováció
• Termelés előrejelzés pontosítása (szórt sugárzás nem ideálisan tájolt napelemnél)
• Hőelvezetés hatásfoknövelése
• 2012. szeptember, Madrid, 6. helyezés (19 résztvevő)
13 2015.05.26.
#4 Odooproject, Solar Decathlon
14 2015.05.26.
#5 Szélerőművek integrálása a
villamosenergia-rendszerbe • Feladat
• Szélerőművek menetrendi hibájának és gradiens viselkedésének csökkentésére használható energiatárolók méretezése, vezérlése
• Új menetrendadási eljárás kidolgozása a szabályozási tartalékok csökkentésére
• Döntési fán alapuló szimulációs eljárás
• Szélerőművi termelési adatok
• Aggregáltan hozzáférhető
15
2015.05.26.
#6 Beágyazott informatikai rendszer fejlesztése
energia-pozitív közvilágítás optimalizálására
• Feladat: napenergiát használó intelligens közvilágítási rendszer kidolgozása (E+grid projekt)
• Energiamenedzsment, a rendszer energiafelhasználásának optimalizálása, energiatárolási kérdések, okos mérés és infokommunikációs rendszerfejlesztés támogatása, szigetüzemi feltételek vizsgálata, zavarvédelem
16
2015.05.26.
#7 Elosztott energiatermelés és elektromos
közlekedési infrastruktúra települési szintű integrációja
• Feladat: elosztott energiatermelés, valamint az egyéni és közösségi közlekedés VER-be integrálásának támogatása
• Számítógépes szimulációs modell, sztochasztikus vizsgálatok
• 15 perces felbontású megújuló termelési görbék
• Egymástól elkülöníthető időjárási viszonyok és a hozzájuk tartozó termelési viselkedés definiálása
17
2015.05.26.
#8 Szélerőművek termelés-előrejelzési
módszereinek pontosítása • Feladat: termelés-előrejelzési módszerek áttekintése, fejlesztési javaslat készítése
• Meteorológiai és szélerőmű termelési adatok felhasználása
• Napközbeni menetrendadás támogatása
18
2015.05.26.
#8 Szélerőművek termelés-előrejelzési
módszereinek pontosítása • Javaslatok
• Szélerőmű szélsebesség-teljesítmény görbék validálása
• Felhasznált adatok normálása
• Levegősűrűség figyelembe vétele
• Autoregresszív szűrés
• Előrejelzés pontosságának javítása
• Hosszabb tanító adatsor
19
2015.05.26.
Szélerőművek integrálása a
villamosenergia-rendszerbe
20
2015.05.26.
Szélerőművek integrálása a
villamosenergia-rendszerbe • Szélenergia
• Energiatárolás
• A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata
• A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata
• A szélerőművek által igényelt szabályozási tartalékok csökkentése
21 2015.05.26.
A szélerőművek termelési
gradiensének vizsgálata
22 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata – a probléma • A szélerőművek jó közelítéssel sztochasztikus jellegű termelők
• A kinyerhető teljesítmény a szélsebesség harmadik hatványával arányos
• A gyors szélsebesség-változás eredménye gradiens esemény
• A villamosenergia-rendszer gradiens szabályozási képességei nem mindig elégségesek
0
250
500
750
1000
1250
1500
1750
2000
0 5 10 15 20 25
Le
ad
ott
te
lje
sít
mé
ny [
kW
]
Szélsebesség [m/s]
0102030405060708090
100
0 - 2,5 2,5 - 5 5 - 7,5 7,5 -
Re
latí
v g
ya
ko
risá
g [
%]
Szélerőművek gradiense [MW/perc]
Le irány Fel irány
Le irány 1000 MW Fel irány 1000 MW
0
20
40
60
80
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Le
felé
ku
mu
lált
re
latí
v
gya
ko
risá
g [
%]
Gradiens tartomány [MW/perc]
Le irány Fel irány
23 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata – a módszerek • A rendelkezésre álló adatok feldolgozása
24 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata – a módszerek • Statisztikai kiértékelés:
• Hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő egyes le- illetve fel irányú gradiens kisegítési periódusok?
• Átlagosan hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú gradiens kisegítési periódusok?
• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú gradiens kisegítési periódusok hosszát?
• Mekkora gradiens kisegítést kell az energiatárolónak biztosítania az egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok alkalmával?
• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi a szabályozási periódusokban az energiatároló által biztosítandó le- illetve fel irányú gradiens kisegítést?
25 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata – a módszerek • Számítógépes szimuláció
• MATLAB
• Szélerőmű és energiatároló kooperációját modellező program
• Energiatároló
• Pnévleges, Enévleges , Pmax , η , pSOC , Ttároló
• Technológiák
0
3
5
8
10
180
190
200
210
220
0:00 3:00 6:00 9:0012:0015:0018:0021:000:00
En
erg
iatá
roló
tö
ltö
ttsé
ge
[MW
h]
Szé
lerő
mű
te
rme
lt é
s
há
lóza
tra
ad
ott
tle
jesít
mé
nye
[M
W]
A szimuláció időtartama
Termelés Eladott Energiatároló
0
3
5
8
10
180
190
200
210
220
0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0:00
En
erg
iatá
roló
tö
ltö
ttsé
ge
[M
Wh
]
Szé
lerő
mű
te
rme
lt é
s h
áló
za
tra
ad
ott
tl
eje
sít
mé
nye
[M
W]
A szimuláció időtartama
Termelés Eladott Energiatároló
26 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata – az eredmények • A felhasznált adatsor
• 2009-2011 közötti szélerőművi termelési adatok (MAVIR)
• 15 perc alatt igénybe vehető forgó tartalék mennyiségéből képezett gradiens (MAVIR)
• 1 perces felbontás – 1 576 800 adatpont
• Szélerőművi termelési adatok átskálázása 330, 400-500-…-1000 MW-ra
Gradiens
kisegítések
száma
Gradiens
kisegítések
hossza [perc]
Gradiens
kisegítések
átlagos hossza
[perc]
Gradiens
kisegítések
eloszlásának
95%-a [perc]
Gradiens
kisegítések
nagyságának
eloszlásának
95%-a
[MW/perc]
330 MW 11 793 19 762 1,68 4 19
400 MW 13 179 21 704 1,65 4 21
500 MW 15 228 24 623 1,62 4 22,5
600 MW 17 484 27 828 1,59 4 22,5
700 MW 19 814 31 081 1,57 4 23
800 MW 22 331 34 604 1,55 4 24
900 MW 24 948 38 270 1,54 4 24,5
1 000 MW 27 616 42 049 1,52 3 25
0
20
40
60
80
100
0 1 2 3 4 5 6 7 8
Ku
mu
lált
re
latí
v g
ya
ko
risá
g [
%]
Gradiens kisegítés hossza [perc]
400 MW 700 MW 1000 MW
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50
Ku
mu
lált
re
latí
v g
ya
ko
risá
g [
%]
Gradiens kisegítés nagysága [MW/perc]
400 MW 700 MW 1000 MW
0
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
1 2 3-5 6-10 11-
Gra
die
ns k
ise
gít
ése
k s
zá
ma
Gradiens kisegítések hossza [perc]
400 MW 700 MW 1000 MW
27 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata • I. tézis:
Kidolgoztam két, egymást kiegészítő, de módszerében egymástól eltérő eljárást, melyek segítségével meghatározhatóak annak a villamosenergia-rendszerrel kooperációban üzemelő energiatároló eszköznek a paraméterei (teljesítmény, kapacitás), mely alkalmas a villamosenergia-rendszerrel szinkron üzemelő szélerőművek termelésének változása által okozott gradiens szabályozási igények kiszolgálására, amennyiben a villamosenergia-rendszer ilyen képességei részben vagy teljesen elégtelenek.
28 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata • I. tézis 1. altézise:
Az általam kidolgozott statisztikai kiértékelés, mivel figyelmen kívül hagyja a bemeneti adatsorok időbeliségét, minden esetben a legkisebb paraméterekkel (teljesítmény, kapacitás) rendelkező, de az energiatároló által kiszolgálandó összes gradiens szabályozási igények arányaként kitűzött célt teljesíteni képes energiatárolót fogja eredményezni.
29 2015.05.26.
A szélerőművek termelési gradiensének
vizsgálata • I. tézis 2. altézise:
Az általam kidolgozott szimulációs program figyelembe veszi a bemeneti adatsorok időbeliségét, mely az adott bemeneti adatsort (szélerőművet és villamosenergia-rendszert) karakterisztikusan jellemző többlet információt hordozhat magában. Az így elvégzett vizsgálat jó közelítéssel felső becslést fog adni az energiatároló által kiszolgálandó összes gradiens szabályozási igények arányaként kitűzött célt teljesíteni képes energiatároló paramétereire (teljesítmény, kapacitás).
• A fejezetben bemutatott kutatásokhoz kapcsolódó saját publikációk: [S9], [S17-S18]
30 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi
hibájának vizsgálata
31 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata – a probléma • A szélerőművek termelésének előrejelzése annak sztochasztikus jellege miatt nehéz
• A szélsebesség előrejelzésének hibája Gauss eloszlású, a termelésé nem az
• A nem megfelelő előrejelzés eredménye menetrendi hiba
• A villamosenergia-rendszer szabályozási képességei nem mindig elégségesek
0
2
4
6
8
10
12
14
-100
-90
-80
-70
-60
-50
-40
-30
-20
-10 0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Re
latí
v g
ya
ko
risá
g [
%]
Menetrendtől való eltérés [MW]
Tény kapacitás 330 MW-ra extrapolált kapacitás
0
20 000
40 000
60 000
80 000
0 100 200 300 400 500Ne
gye
dó
rák
szá
ma
Rendelkezésre álló és igényelt teljesímények [MW]
Szélerőművi leszabályozási igény
Leszabályozási tartalék
0
20 000
40 000
60 000
80 000
0 100 200 300 400 500Ne
gye
dó
rák
szá
ma
Rendelkezésre álló és igényelt teljesímények [MW]
Szélerőművi felszabályozási tartalék
Felszabályozási tartalék
Forrás: M. Lange, U. Focken, „Physical Approach to Short-Term Wind Power Prediction”
32 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata – a módszerek • A rendelkezésre álló adatok feldolgozása
33 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata – a módszerek • Statisztikai kiértékelés:
• Hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?
• Átlagosan hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?
• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok hosszát?
• Mekkora energiaigényt jelentenek az energiatároló által végzendő egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?
• Átlagosan mekkora energiaigényt jelentenek az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?
• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok energiaigényét?
• Mekkora eltérést kell az energiatárolónak kiszabályoznia az egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok alkalmával?
• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi a szabályozási periódusokban az energiatároló által kiszabályozandó le- illetve fel irányú eltérést?
34 2015.05.26.
0
10
20
30
40
50
0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0:00
[MW
], [
MW
h]
A szimuláció időtartama
Menetrend Termelés Eladott Energiatároló
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata – a módszerek • Számítógépes szimuláció
• MATLAB
• Szélerőmű és energiatároló kooperációját modellező program
• Energiatároló
• Pnévleges, Enévleges , Pmax , η , pSOC , Ttároló
• Technológiák
0
10
20
30
40
50
0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0:00
[MW
], [
MW
h]
A szimuláció időtartama
Menetrend Termelés Eladott Energiatároló
35 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata – a módszerek • Az adatok időbelisége nagy mértékben befolyásolja a szimuláció eredményét
• Bemenő adatsor feldarabolása és véletlenszerű összerendezése
0
5
10
15
20
25
30
35
40
1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5
Ne
m k
iszo
lgá
lt l
e i
rán
yú
sza
bá
lyo
zá
si ig
én
ye
k
ará
nya
[%
]
Szabályozások átlagos hossza [x15 perc]
400 MW P100 P99 P95 Eredeti Statisztikai
700 MW P100 P99 P95 Eredeti Statisztikai
1000 MW P100 P99 P95 Eredeti Statisztikai
36 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata – az eredmények • A felhasznált adatsor
• 2009-2011 közötti szélerőművi termelési adatok (MAVIR)
• 15 perc alatt igénybe vehető forgó tartalék mennyisége (MAVIR)
• 15 perces felbontás – 72 000 adatpont
• Szélerőművi termelési adatok átskálázása 330, 400-500-…-1000 MW-ra
Szabályozások
átlagos hossza
[x15 perc]
Szabályozások
eloszlásának
95%-a
[x15 perc]
Szabályozások
energiaigényének
átlaga [MWh]
Szabályozások
energiaigényének
eloszlásának
95%-a [MWh]
Szabályozandó
eltérések
eloszlásának
95%-a [MW]
330 MW 2,36 7 19,74 75 90
400 MW 2,55 7 25,34 100 110
500 MW 2,78 8 34,25 150 130
600 MW 3,09 10 44,26 210 155
700 MW 3,39 11 55,50 255 180
800 MW 3,71 13 68,69 325 200
900 MW 3,98 14 82,27 405 225
1 000 MW 4,22 15 95,80 470 245
0
20
40
60
80
100
0 5 10 15 20
Ku
mu
lált
re
latí
v g
ya
ko
risá
g [
%]
Szabályozási periódus hossza [x15 perc]
400 MW 700 MW 1000 MW
0
20
40
60
80
100
0 50 100 150 200 250
Ku
mu
lált
re
latí
v g
ya
ko
risá
g [
%]
Szabályozási energiaigény [MWh]
400 MW 700 MW 1000 MW
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
0 50 100 150 200 250
Ku
mu
lált
re
latí
v g
ya
ko
risá
g [
%]
Kiszabályozandó eltérés nagysága [MW]
400 MW 700 MW 1000 MW
37 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata • II. tézis:
Kidolgoztam két, egymást kiegészítő, de módszerében egymástól eltérő eljárást, melyek segítségével meghatározhatóak annak a villamosenergia-rendszerrel kooperációban üzemelő energiatároló eszköznek a paraméterei (teljesítmény, kapacitás), mely alkalmas a villamosenergia-rendszerrel szinkron üzemelő szélerőművek által leadott menetrend és a tényleges termelés közti eltérés által okozott szabályozási igények kiszolgálására, amennyiben a villamosenergia-rendszer ilyen képességei részben vagy teljesen elégtelenek.
38 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata • II. tézis 1. altézise:
Az általam kidolgozott statisztikai kiértékelés, mivel figyelmen kívül hagyja a bemeneti adatsorok időbeliségét, minden esetben a legkisebb paraméterekkel (teljesítmény, kapacitás) rendelkező, de az energiatároló által kiszolgálandó összes, menetrendi hibából származó szabályozási igények arányaként kitűzött célt teljesíteni képes energiatárolót fogja eredményezni.
39 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata • II. tézis 2. altézise:
Az általam kidolgozott szimulációs program figyelembe veszi a bemeneti adatsorok időbeliségét, mely az adott bemeneti adatsort (szélerőművet és villamosenergia-rendszert) karakterisztikusan jellemző többlet információt hordozhat magában. Az így elvégzett vizsgálat jó közelítéssel felső becslést fog adni az energiatároló által kiszolgálandó összes, menetrendi hibából származó szabályozási igények arányaként kitűzött célt teljesíteni képes energiatároló paramétereire (teljesítmény, kapacitás).
40 2015.05.26.
A szélerőművek menetrendi hibájának
vizsgálata • II. tézis 3. altézise:
Kidolgoztam egy eljárást, mely alkalmas a bemeneti adatsorok feldarabolására, majd a részek újbóli, véletlenszerű összerendezésére. Az így kapott új adatsorok felhasználása átmenetet teremt a statisztikai kiértékelés és a számítógépes szimuláció módszere között, kölcsönösen enyhítve a két eljárás hátrányait. Az így elvégzett vizsgálat a részekre osztás felbontásának megfelelő megválasztásával reális becslést fog adni az energiatároló által kiszolgálandó összes, menetrendi hibából származó szabályozási igények arányaként kitűzött célt teljesíteni képes energiatároló paramétereire (teljesítmény, kapacitás).
• A fejezetben bemutatott kutatásokhoz kapcsolódó saját publikációk: [S1-S17]
41 2015.05.26.
A szélerőművek által igényelt
szabályozási tartalékok
csökkentése
42 2015.05.26.
A szélerőművek által igényelt szabályozási
tartalékok csökkentése – a probléma
• A szélerőművek menetrendi hibája következtében nagy szabályozási tartalékigények lépnek fel
• A magyarországi szélerőművek menetrendi hibája nagyobb a külföldi egységek hasonló adatainál
• A szabályozási pótdíj bevezetése nem bizonyult kellő ösztönzőnek a folyamat megfordítására
43 2015.05.26.
A szélerőművek által igényelt szabályozási
tartalékok csökkentése – a módszerek
• Lehetséges egyszerű eljárás a szabályozási tartalékok tervezésére a szélerőművek menetrendi hibájának felhasználásával
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00
[MW
]
A szimuláció időtartama
±99% ±95% ±90%
44 2015.05.26.
A szélerőművek által igényelt szabályozási
tartalékok csökkentése – a módszerek
• Új típusú menetrendadási és átvételi rendszer
• Determinisztikus helyett hibasávval jellemzett menetrendadás
• Jutalmazó-büntető jellegű helyett differenciáltan jutalmazó árrendszer (Alapár és Bónuszár)
• A vállalt pontosságtól függő Bónuszár meghatározásához szükséges Célbevétel függvény
• Szabályozási tartalékok lekötése csak a szélerőművek által vállalt hibasávon belüli hibák kezelésére
45 2015.05.26.
A szélerőművek által igényelt szabályozási
tartalékok csökkentése – az eredmények
• Magyarországi szélerőműpark menetrendi és termelési adatai
• 4 db 2-2 hónapos periódus
• RMS hiba nagysága 22, 18, 16 és 17%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00
[MW
]
A szimuláció időtartama
±99% ±95% ±90%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00
[MW
]
A szimuláció időtartama
±99% ±95% ±90%
46 2015.05.26.
A szélerőművek által igényelt szabályozási
tartalékok csökkentése • III. tézis:
Kidolgoztam egy olyan kötelező átvételi és menetrendadási rendszert, mely lehetőséget nyújt a szélerőművek által leadott menetrend és a tényleges termelés közti eltérés által okozott szabályozási igények kiszolgálására fenntartott szabályozási tartalékok csökkentésére. A rendszer két új eleme a hibasávval jellemzett menetrendadás, és a két árelemből (Alapárból és Bónuszárból) álló, differenciáltan jutalmazó átvételi ár. Az árrendszer a termelőkre gyakorolt ösztönző hatása mellett a Bónuszár kifizetésének metódusával biztosítja az előzetesen le nem kötött szabályozási tartalékok igénybevételének pénzügyi fedezetét is.
• A fejezetben bemutatott kutatásokhoz kapcsolódó saját publikációk: [S1], [S5-S7], [S10-S14]
47 2015.05.26.
Forrás: MEH
48
Energiatároló
2015.05.26.
Köszönöm a figyelmet! hartmann.balint@vet.bme.hu
49
2015.05.26.
top related