Prelazak na obnovljive izvore energije (OIE, ili renewable energy sources – RES) se ubrzava, sa povećanjem ulaganja u velika industrijska postrojenja i sve većim brojem energetskih proizvođača. Proizvodnja obnovljive energije, posebno iz vetrogeneratora i solarnih panela direktno zavisi od vremenskih uslova.
Ova varijabilnost kreira nestabilnost u proizvodnji te da bi se kompenzovao gubitak, povlači se količine energije iz konvencionalnih izvora energije. Nagle fluktuacije u proizvodnji iz obnovljivih izvora energije zbog promenljivih vremenskih uslova mogu donete velike troškove proizvođačima. Kao rezultat toga, tačna kratkoročna i ultrakratkoročna predviđanja proizvodnje OIE, zajedno sa optimizacijom u realnom vremenu, su od ključnog značaja za održavanje stabilnosti mreže.
Horizonti predviđanja za proizvodnju energije iz obnovljivih izvora uključuju:
Ultrakratkoročni
Do nekoliko sati unapred
Kratkoročne
Nekoliko sati do nekoliko dana unapred
Srednjoročni
Nekoliko dana unapred
Ultrakratkoročno predviđanje se fokusira na trenutno balansiranje sistema, dok kratkoročna predviđanja vode operativno planiranje i integraciju tržišta. Srednjoročne prognoze, s druge strane, su od suštinskog značaja za strateške aktivnosti, uključujući planiranje održavanja.
Tačnost prognoza proizvodnje obnovljive energije oblikovana je dinamičnom prirodom pretvaranja primarnih izvora energije u električnu energiju. Ove prognoze u velikoj meri zavise od vremenskog horizonta. To je zato što su primarni izvori energije u OIE, kao što su vetar i solarna energija, podložni stalnim fluktuacijama, koje se često pomeraju u roku od nekoliko minuta ili desetina minuta. Numerička vremenska predviđanja (NVP) pružaju najpouzdaniju osnovu za predviđanje proizvodnje energije. Međutim, njihova prihvatljiva tačnost je ograničena na kratkoročne i ultrakratkoročne horizonte, koji obično traju nekoliko sati. Ovo ograničenje ih čini neprikladnim za srednjoročne ili dugoročne potrebe planiranja.
Pored toga, pošto se predviđanja procenjuju na globalnom nivou, često sadrže greške koje postaju očigledne i znatno utiču na profit proizvođača. Da bi se rezik umanjio, neophodno je razviti napredne metode predviđanja koje uključuju ne samo podatke NVP-a, već i dodatne informacije kao što su lokalni uslovi životne sredine i trenutni podaci o proizvodnji. Ovaj pristup omogućava kontinuirano prilagođavanje kako bi se poboljšala tačnost predviđanja.
Poboljšanje tačnosti predviđanja može se postići i primenom naprednih metoda predviđanja, prilagođenih vremenskih prognoza, naknadnih prilagođavanja na osnovu lokalnih mernih podataka i integracije različitih izvora energije u virtuelnim elektranama.
4RES: Kreiranje tačnih prognoza za proizvodnju energije putem obnovljivih izvora
4RES sistem koji je razvijen od strane Globema tima, uključuje napredne metode putem dva opsežna istraživačka projekta fokusirana na predviđanje proizvodnje energije. Prvi projekat se koncentrisao na pojedinačne prognoze za specifične farme obnovljivih izvora energije, posebno velike vetroelektrane. Drugi je istraživao predviđanja za male, distribuirane energetske sisteme, uključujući energiju proizvođača, raspršene po širokim područjima kao što je cela država.
Oba projekta su sprovedena u saradnji sa kompanijama koje upravljaju obnovljivim izvorima energije. Za veće proizvodne jedinice, istraživanje je dovelo do razvoja metoda za lokalno ispravljanje vremenskih prognoza i identifikovanje pragova profitabilnosti za predviđanja proizvodnje na osnovu instaliranih kapaciteta.
Upotrebom hibridnih metoda predviđanja postignute su normalizovane srednje apsolutne greške (nMAE) od 9–12%, normalizovane instaliranom snagom. Agregiranjem više vetroelektrana i solarnih farmi u jednu virtuelnu elektranu (VPP), ove greške bi se mogle još više smanjiti, na samo 6%.
Za distribuirane energetske sisteme, istraživanje se fokusiralo na identifikaciju regiona sa sličnim vremenskim uslovima kako bi se pojednostavilo predviđanje. Umesto da se oslanja na brojne lokalizovane prognoze, ovaj pristup koristi jedinstvenu vremensku prognozu zasnovanu na području za zakazivanje proizvodnje energije u regionu. Ovaj metod je posebno efikasan za upravljanje mnogim malim izvorima energije kolektivno kao virtuelna elektrana, što predstavlja jedan jedinstveni izlaz na energetskom tržištu.
Analize su otkrile da, uprkos smanjenoj preciznosti vremenskih prognoza zbog usrednjavanja vrednosti na ispitivanom području, greške u predviđanjima proizvodnje na osnovu područja ostao na zadovoljavajućem nivou od 5-6%. Ovo pokazuje da pristup zasnovan na području, u kombinaciji sa konceptom virtuelne elektrane, omogućava precizna predviđanja proizvodnje energije po satu za nekoliko dana unapred.
Dodatni aspekt istraživanja fokusiran je na uticaj distribuirane proizvodnje OIE na energetske mreže, posebno na dodatne tokove energije u mrežnim čvorovima. Ovi nalazi imaju potencijal za buduće primene u lokalnom balansiranju energije. Trenutno se koriste za procenu performansi mreže i pomažu u sprečavanju lokalnog preopterećenja. Ove teme će biti istražene u posebnom članku, a mi vas ohrabrujemo da ga proverite!
Sistem 4RES integriše sve uvide iz ovog istraživanja. Dizajniran je da pomogne energetskim kompanijama u stvaranju tačnih rasporeda proizvodnje. Takođe optimizuje prozore održavanja za operatere izvora energije. Pored toga, podržava operatere distributivnih sistema predviđanjem energetskih tokova u glavnim čvorovima mreže iz distribuiranih izvora.
Kako funkcioniše 4RES?
4RES se sastoji od dve ključne komponente:
Računarske mašine
Aplikacija za poslovne korisnike
Poslovna aplikacija omogućava korisnicima da upravljaju obnovljivim izvorima energije, uređuju rasporede proizvodnje i analiziraju istorijske podatke.
Moduli računarskog motora se oslanjaju na različite izvore podataka, uključujući istorijske podatke o proizvodnji, izlaz u realnom vremenu iz određenih izvora energije i vremenske podatke iz više meteoroloških modela kao što su ECMVF, UM i GFS.
Ovi ulazi se koriste za fino podešavanje početnih modela predviđanja koje pokreću algoritmi veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML). Vremenom, modeli se dodatno usavršavaju sa ažuriranim podacima kako bi se poboljšala njihova tačnost. U slučajevima kada istorijski podaci nisu dostupni, računarski motori se oslanjaju na fizičke modele operacija obnovljivih izvora.
Da bi se optimizirali troškovi i kvalitet predviđanja, izbor modela vremenske prognoze prilagođen je faktorima kao što su vrsta izvora energije, instalirani kapacitet i teritorijalna distribucija. Ovaj proces obezbeđuje tačne prognoze koje pokrivaju vremenske horizonte u rasponu od nekoliko sati do 10 dana unapred.
4RES koristi najsavremenije trendove predviđanja integrišući paralelne modele koji uzimaju u obzir uticaj različitih vremenskih varijabli na proizvodnju energije.
Još jedna kritična komponenta 4RES sistema je njegova sposobnost prikupljanja različitih vrsta istorijskih podataka, uključujući evidenciju o proizvodnji energije, detalje tehnološkog procesa i dnevnike održavanja. Ove informacije se koriste za preciziranje predviđanja za naredne periode. Za prognoze solarne energije, sistem uzima u obzir specifične tipove panela – kao što su bifacialni, tracker ili nagibni paneli – kao i spoljne faktore kao što su akumulacija i topljenje snega.
Izgradnja virtuelnih elektrana (VPP) i upravljanje jedinicama za raspoređivanje koje obuhvataju više izvora energije su takođe bitne karakteristike. Povezivanjem različitih izvora na različitim lokacijama, operateri mogu poboljšati tačnost predviđanja i smanjiti fluktuacije u ukupnoj proizvodnji energije. Uključivanje regulisanih izvora ili skladištenja energije u VPP stvara optimalnu energetsku mešavinu. Poboljšava efikasnost i ublažava uticaj distribuirane proizvodnje na mrežu.
Arhitektura sistema odvaja računarske motore od aplikacije koja se suočava sa korisnikom, obezbeđujući kontinuirani razvoj bez ometanja korisničkih operacija. Ova modularnost takođe omogućava deljenje usluga raspoređivanja putem namenskog API-ja klijenta, omogućavajući korisnicima da upravljaju listama farmi, uvode odrede i primenjuju smanjenja.
Funkcionalnosti aplikacije za poslovne korisnike zadovoljavaju potrebe proizvođača energije, prodavaca energije i mrežnih operatera. Proizvođači energije mogu koristiti aplikaciju za strateško planiranje prozora održavanja, minimizirajući gubitke uzrokovane prekidima jedinice. Prodavci energije imaju koristi od gotovih podataka za kreiranje rasporeda prodaje energije po satu, bilo za tekući dan sa 15-minutnim prognozama ili za sledeći 15-minutni interval. Ovi rasporedi se mogu dinamički prilagoditi, uključujući stručne uvide koji nisu uzeti u obzir u modelu sistema, kao što su tržišni trendovi ili neočekivani prekidi.
Analiza istorijskih podataka u okviru aplikacije pomaže u identifikaciji odstupanja između stvarne proizvodnje i prognoza, kvantifikuje greške u predviđanju i procenjuje njihov finansijski uticaj. Ova analiza, u kombinaciji sa poslovnim sporazumima, može informisati razvoj budućih tržišnih strategija.
Kroz svoj pristup zasnovan na području i mogućnosti virtuelne elektrane, sistem pruža operaterima distributivne mreže (DNO) i pružaocima usluga operatora (OSP) pouzdane prognoze proizvodnje obnovljive energije do 10 dana. Ovo omogućava bolje planiranje i upravljanje lokalnim operacijama srednjeg i visokog napona mreže i nudi jasan pogled na očekivanu proizvodnju obnovljive energije u zemlji
Kako udeo energije proizvedene iz obnovljivih izvora nastavlja da brzo raste, vođen poljskim i evropskim ciljevima zelene energije, alati poput 4RES-a koji predviđaju obnovljivu proizvodnju i njen uticaj na energetske mreže postaće samo kritičniji.
Kontaktrajte nas!
Ako ste zainteresovani za rešenje opisano u članku, pišite nam! Hajde da razgovaramo o tome kako vam možemo pomoći da razvijete svoje poslovanje.
