Hur styr man optimalt ett mycket komplext och ständigt föränderligt nätverk av smarta elektriska enheter? Kredit:Krunja / Dreamstime.com
Det elektriska energisystemet blir allt mer mångsidigt och distribuerat. Denna trend kommer säkert att ha en inverkan på hur systemoperatörerna kommer att styra och optimera det framtida nätet, bloggar Gabriela Kram.
Att optimera elnätet har alltid varit en svår uppgift eftersom dess tillstånd ständigt förändras. Nu övergår elkraftsystem över hela världen från mycket centraliserade infrastrukturer med bulkproduktionsanläggningar till alltmer distribuerade produktions- och lagringslösningar.
Drivkraften är ambitionen att göra elförsörjningen mer hållbar genom att integrera grön energi i nätet. Men den växande penetrationen av vind- och solenergi ökar också utmaningen att balansera deras variabla produktion. Så, när det gäller att bemästra driften av det framtida elnätet, behöver vi lokal intelligens eller centraliserat beslutsfattande? Svaret är både – och andra färdigheter också.
Vattenkraftverk och lagringsenheter av alla storlekar är perfekta balanseringsresurser, men konsumenterna kommer också att spela en viktig roll:Ny teknik gör det möjligt för konsumenterna att använda energin mer effektivt och smart och därmed delta i lastbalanseringsprocessen. Följaktligen, det kommer att finnas flexibla resurser spridda över nätet, från högspänningssystemet ner till lågspänningssystemet. Naturligtvis, vi vill använda kapaciteten hos alla dessa resurser så effektivt som möjligt, men det kommer att finnas bokstavligen miljoner av dem. Så en av de största utmaningarna kommer att vara att hitta ett sätt att samordna dem lokalt men också över dessa systemnivåer.
Konceptet med lokal intelligens och beslutsfattande kommer att spela en stor roll, med tanke på den ökade nivån av tillgängliga data, antalet ställdon och kapacitet för beräkning. Från data och offline-simuleringar av nätet, vi kan lära oss vad optimala beslut är och skapa beslutskurvor som sedan används i onlinedrift utan behov av en koordinator.
Från och med nu, dock, de flesta lokala system kan beskrivas som "en storlek passar alla." Ett exempel på detta är hur spänningsstyrning tillämpas på fotovoltaiska (PV) system i Tyskland för att hålla spänningen inom acceptabla gränser:genom att följa standardiserade och fördefinierade kurvor. Standarder är värdefulla, men om systemet blir så mångsidigt som vi förutsäger, vi bör överväga att standardisera hur vi bestämmer operativa inställningar men inte de faktiska beslutskurvorna. Detta är det enda sättet att säkerställa att vi utnyttjar alla kapaciteter hos nätkomponenterna optimalt.
Distribuerad optimering – där kommunikation möjliggör samordning och utbyte av information mellan "intelligenta, " distribuerade resurser – tar lokal intelligens ett steg längre. I det här fallet, de bästa åtgärderna för de enskilda komponenterna hittas vanligtvis med en iterativ metod, dvs. beräkningsenheter som finns vid dessa resurser pratar med varandra och baserat på den mottagna informationen uppdaterar de sina egna beslut tills de har hittat en överenskommelse. Konceptet med distribuerad optimering är relativt gammalt, men det har ganska nyligen fått ny dragkraft och betydelse i forskningen om elkraftsystem i takt med att infrastrukturen blir mer distribuerad.
Trots den ökande betydelsen av lokal intelligens, Jag tror att centraliserat beslutsfattande alltid kommer att ha en roll i driften av elnätet. Systemet drivs för det mesta utifrån denna princip nu, och centraliserade operativa system kommer säkerligen att ha sitt berättigade i framtiden. Elkraftsystemet är för komplext och för viktigt för att inte ha någon nivå av centraliserad övervakning och kontroll. Frågan blir snarare vilka beslut som kan fattas lokalt och utifrån vilken data, vem ska interagera med vem, och hur sådant lokalt beslutsfattande bör interagera med en centraliserad enhet.
Vid utformningen av den operativa strukturen för det framtida elkraftsystemet, vi måste ta hänsyn till mer än bara teknik. El köps och säljs på elmarknaderna, och den ekonomiska strukturen och reglerna för dessa marknader har stor inverkan på systemets funktion. Vidare, politiken utgör den ram inom vilken marknaderna och de operativa rutinerna måste utformas.
Därav, vi måste ha en helhetssyn som omfattar dessa olika lager och tar hänsyn till hela leveranskedjan. Det kommer bara att vara möjligt om vi noggrant modellerar och simulerar dessa ömsesidiga beroenden – i Nexus-projektet1 arbetar vi med forskare från andra avdelningar för att utveckla en modelleringsplattform som kan detta – och använder sådana omfattande simuleringar för att testa och validera nya operativa metoder och marknadsföra produkter . Nyckeln är att se hela pusslet istället för bara dess bitar. Och det här är vad vi jobbar med.