Přechod k obnovitelným zdrojům energie (OZE) se zrychluje s rostoucími investicemi do velkých průmyslových zařízení a s rostoucím počtem energetických samospotřebitelů. Samospotřebitelé obvykle přispívají k distribuované výrobě energie, která se vyznačuje menšími výrobními jednotkami. Výroba energie z obnovitelných zdrojů, zejména z větrných turbín a solárních panelů, je ze své podstaty závislá na povětrnostních podmínkách.
Tato proměnlivost představuje problém pro stabilitu sítě. Nestabilita výroby energie z OZE se dosud vyrovnávala pomocí regulačních rezerv, známých také jako rezervy frekvenční odezvy, z konvenčních zdrojů energie. Náhlé výkyvy výkonu OZE v důsledku měnících se povětrnostních podmínek mohou pro energetickou soustavu představovat značné riziko. V důsledku toho jsou přesné krátkodobé a ultrakrátkodobé předpovědi výroby z OZE spolu s optimalizací v reálném čase rozhodující pro udržení stability sítě.
Horizonty předpovědí pro výrobu energie z OZE zahrnují:
Ultrakrátkodobé
Až několik hodin dopředu
Krátkodobé
Několik hodin až několik dní dopředu
Střednědobé
Několik dní dopředu
Krátkodobé předpovědi se zaměřují na okamžité vyrovnání soustavy, zatímco krátkodobé předpovědi jsou vodítkem pro provozní plánování a integraci trhu. Střednědobé předpovědi jsou naopak nezbytné pro strategické činnosti, včetně plánování údržby.
Přesnost předpovědí výroby energie z obnovitelných zdrojů je dána dynamickou povahou přeměny primárních zdrojů energie na energii elektrickou. Tyto předpovědi jsou do značné míry závislé na časovém horizontu. Je tomu tak proto, že primární zdroje energie v OZE, jako je vítr a slunce, podléhají neustálým výkyvům, které se často mění v řádu jednotek nebo desítek minut. Nejspolehlivějším základem pro předpověď výroby energie jsou numerické předpovědi počasí (NWP). Jejich přijatelná přesnost je však omezena na krátkodobé a ultrakrátkodobé horizonty, které obvykle trvají několik hodin. Toto omezení je činí nevhodnými pro potřeby střednědobého nebo dlouhodobého plánování.
Protože jsou předpovědi odhadovány v globálním měřítku, často obsahují chyby, které se projeví na místní úrovni. Tyto chyby v předpovědích konečné výroby energie jsou podstatně větší než nepřesnosti samotných NWP, a to v důsledku nelineárního vztahu mezi povětrnostními podmínkami a výrobou energie. Pro řešení tohoto problému je nutné vyvinout pokročilé metody předpovědí, které zahrnují nejen údaje NWP, ale také další informace, jako jsou místní podmínky prostředí a údaje o aktuální výrobě. Tento přístup umožňuje průběžné úpravy s cílem zlepšit přesnost předpovědí.
Zlepšení přesnosti předpovědí lze dosáhnout také použitím pokročilých metod předpovědí, předpovědí počasí na míru, následných úprav na základě místních údajů z měření a integrací různých zdrojů energie v rámci virtuálních elektráren.
4RES: Vytváření přesných předpovědí výroby OZE
Systém 4RES zahrnuje všechny již zmíněné pokročilé metody a byl vyvinut výzkumným a vývojovým centrem v Globemě v rámci dvou rozsáhlých výzkumných projektů zaměřených na předpovídání výroby energie.
První projekt se soustředil na individuální předpovědi pro konkrétní parky obnovitelných zdrojů energie, zejména pro velké větrné instalace. Druhý projekt zkoumal předpovědi pro malé distribuované energetické systémy, včetně energie od profesionálních spotřebitelů, rozptýlené na rozsáhlých územích, jako je celá země.
Oba projekty byly realizovány ve spolupráci se společnostmi spravujícími aktiva obnovitelných zdrojů energie. U větších výrobních jednotek vedl výzkum k vývoji metod pro lokální korekci předpovědí počasí a určení prahových hodnot ziskovosti pro předpovědi výroby na základě instalované kapacity. Použitím hybridních metod předpovědi bylo dosaženo normalizovaných středních absolutních chyb (nMAE) 9-12 %, normalizovaných podle instalovaného výkonu. Sdružením více větrných a solárních farem do jedné virtuální elektrárny (VPP) lze tyto chyby ještě snížit, a to až na 6 %.
V případě distribuovaných energetických systémů se výzkum zaměřil na identifikaci regionů s podobnými povětrnostními podmínkami, aby se zefektivnila předpověď. Místo toho, aby se tento přístup spoléhal na četné lokální předpovědi, využívá k plánování výroby energie v celém regionu jedinou předpověď počasí založenou na oblasti. Tato metoda je zvláště účinná pro kolektivní řízení mnoha malých zdrojů energie jako virtuální elektrárny, která představuje jeden jednotný výstup na trhu s energií.
Analýzy ukázaly, že navzdory snížené přesnosti předpovědí počasí v důsledku zprůměrování hodnot ve studované oblasti zůstaly chyby v předpovědích produkce na základě plochy na uspokojivé úrovni 5-6 %. To dokazuje, že plošný přístup v kombinaci s konceptem virtuální elektrárny umožňuje přesné předpovědi hodinové výroby energie na několik dní dopředu.
Další aspekt výzkumu se zaměřil na dopad distribuované výroby energie z OZE na energetické sítě, zejména na dodatečné toky energie v uzlech sítě. Tato zjištění mají potenciál pro budoucí aplikace v oblasti lokálního vyrovnávání energetické bilance. V současné době se používají k vyhodnocování výkonnosti sítě a pomáhají předcházet lokálnímu přetížení. Těmto tématům se budeme věnovat v samostatném článku a doporučujeme vám, abyste si jej přečetli!
Systém 4RES integruje všechny poznatky z tohoto výzkumu. Byl navržen tak, aby pomáhal energetickým společnostem při vytváření přesných výrobních plánů. Rovněž optimalizuje servisní okna pro provozovatele energetických zdrojů. Kromě toho podporuje provozovatele distribučních soustav předpovídáním toků energie v hlavních uzlech sítě z distribuovaných zdrojů.
Jak 4RES funguje?
4RES se skládá ze dvou klíčových komponent:
Výpočetních enginů
Aplikace pro podnikové uživatele
Obchodní aplikace umožňuje uživatelům spravovat obnovitelné zdroje energie, upravovat výrobní plány a analyzovat historická data.
Moduly výpočetního enginu využívají různé zdroje dat, včetně historických produkčních dat, výstupů v reálném čase z konkrétních zdrojů energie a meteorologických dat z různých meteorologických modelů, jako jsou ECMWF, UM a GFS. Tyto vstupy se používají k vyladění počátečních predikčních modelů založených na algoritmech umělé inteligence a strojového učení. Postupem času jsou modely dále zpřesňovány pomocí aktualizovaných dat, aby se zvýšila jejich přesnost. V případech, kdy nejsou k dispozici historická data, se výpočetní stroje spoléhají na fyzikální modely provozu OZE.
Pro optimalizaci nákladů a kvality předpovědí se výběr modelů předpovědi počasí přizpůsobuje faktorům, jako je typ zdroje energie, instalovaný výkon a územní rozložení. Tento proces zajišťuje přesné předpovědi pokrývající časové horizonty od několika hodin až po 10 dní dopředu.
4RES využívá nejmodernější trendy v oblasti předpovědí díky integraci paralelních modelů, které zohledňují vliv různých proměnných počasí na výrobu energie.
Další důležitou součástí systému 4RES je jeho schopnost shromažďovat různé typy historických dat, včetně záznamů o výrobě energie, podrobností o technologických procesech a protokolů o údržbě. Tyto informace se využívají ke zpřesnění předpovědí pro následující období. V případě předpovědí solární energie systém zohledňuje konkrétní typy panelů—například bifaciální, trackerové nebo naklápěcí panely—a také vnější faktory, jako je hromadění a tání sněhu.
Zásadními funkcemi jsou také budování virtuálních elektráren (VPP) a řízení plánování jednotek, které zahrnují více zdrojů energie. Propojením různých zdrojů v různých lokalitách mohou provozovatelé zvýšit přesnost předpovědí a snížit kolísání celkové výroby energie. Začlenění regulovaných zdrojů nebo skladování energie do VPP vytváří optimální energetický mix. Zvyšuje účinnost a zmírňuje dopad distribuované výroby na síť.
Architektura systému odděluje výpočetní motory od uživatelské aplikace, čímž zajišťuje nepřetržitý vývoj bez narušení uživatelských operací. Tato modularita také umožňuje sdílení plánovacích služeb prostřednictvím vyhrazeného klientského rozhraní API, které uživatelům umožňuje spravovat seznamy farem, zavádět odpojení a uplatňovat snížení.
Funkce aplikace pro podnikové uživatele odpovídají potřebám výrobců energie, prodejců energie a provozovatelů sítí. Výrobci energie mohou aplikaci využívat ke strategickému plánování údržbových oken a minimalizovat tak ztráty způsobené výpadky jednotek. Prodejci energie mohou využívat data připravená k použití pro vytváření hodinových plánů prodeje energie, ať už pro aktuální den s 15minutovou předpovědí, nebo pro následující 15minutový interval. Tyto rozvrhy lze dynamicky upravovat a zahrnout do nich odborné poznatky, které model systému nezohledňuje, například trendy na trhu nebo neočekávané výpadky.
Analýza historických dat v aplikaci pomáhá identifikovat odchylky mezi skutečnou výrobou a předpověďmi, kvantifikovat chyby předpovědí a vyhodnotit jejich finanční dopad. Tato analýza v kombinaci s obchodními smlouvami může sloužit jako podklad pro tvorbu budoucích tržních strategií.
Díky plošnému přístupu a možnostem virtuálních elektráren poskytuje systém provozovatelům distribučních sítí (DNO) a poskytovatelům služeb (OSP) spolehlivé předpovědi výroby energie z obnovitelných zdrojů až na 10 dní. To umožňuje lepší plánování a řízení provozu místních sítí středního a vysokého napětí a nabízí jasný přehled o předpokládané výrobě energie z obnovitelných zdrojů v zemi.
Vzhledem k tomu, že podíl energie vyráběné z obnovitelných zdrojů stále rychle roste, což je dáno polskými a evropskými cíli v oblasti zelené energie, budou nástroje jako 4RES, které předpovídají výrobu energie z obnovitelných zdrojů a její dopad na energetické sítě, stále důležitější.
Neváhejte nás kontaktovat. Pojďme spolupracovat
Pokud byste se chtěli o řešení 4RES dozvědět více, neváhejte nás kontaktovat.
Rádi vám zodpovíme všechny vaše dotazy a ukážeme vám, jak naše řešení může zefektivnit práci ve vaší organizaci.
