A szélenergia helyzete a világban és Magyarországon

A szélenergia helyzete a világban és Magyarországon Magyar Elektrotechnikai Egyesület, Nyugdíjasok KKP Szervezete Dr. Hartmann Bálint, egyetemi adjunktus [email protected]

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamos Energetika Tanszék Villamos Művek és Környezet Csoport

Tartalom • Megújuló energia a világban • Szélenergia a világban • Úton a rugalmas villamosenergia-rendszer felé

• A magyarországi helyzet

2015.02.17.

A szélenergia helyzete a világban és Magyarországon

2

Renewable energy outlook 2012-2035 • A megújuló alapú villamosenergia-termelés

háromszorosára nő, eléri a 31%-ot • 50% víz, 25% szél, 7,5% napelem

• A bioüzemanyagok felhasználása 1,3 mboe/nap

mennyiségről 4,5 mboe/napra nő • Etanol 1 mboe/nap3.4 mbdoe/nap

• Bioüzemanyag adja a szárazföldi igények37%-át Brazíliában, 19%-

át az Egyesült Államokban, 16%-át az EU-ban

• 6400 Mrd USD-nyi befektetésre van szükség 2010 és 2035

között

• 94% az energetikai szektor aránya, ezen belül is szél (2100 Mrd

USD), víz (1500 Mrd USD) és nap (1300 Mrd USD) • OECD országokban szél és napelemek, nem OECD területeken víz és szél 2015.02.17.


3

Renewable energy outlook 2012-2035 • 2011-ben 88 Mrd USD-t költött a világ megújulós

támogatásra, 24%-kal többet, mint 2010-ben • 2035-re 240 Mrd USD a cél

• Az időszak teljes támogatási összege elérheti a 3500 Mrd USD-t

• Az eredmény 4,1 Gt CO2 „megtakarítása” lehet 2012 és

2035 között

2015.02.17.


4

A világ primerenergia-felhasználása üzemanyagok szerint (Mtoe)

Forrás: International Energy Agency

2015.02.17.


5

OECD országok primerenergiafelhasználása

-11%


2015.02.17.


6

Villamosenergia-termelés forrás szerinti megoszlása egyes régiókban

Forrás: International Energy Agency 2015.02.17.


7

A megújulók részaránya a villamosenergiatermelésben világszinten



8

2010 és 2035 között felépítendő többlet erőművi kapacitások világszinten


2015.02.17.


9

Az energetikai szektorba irányuló befektetések 2012 és 2035 között

2015.02.17.



10

Megújuló támogatások világszinten

Versenyképesség Kiöregedő kapacitások


2015.02.17.


11

Megújuló alapú villamosenergia-termelést és bioüzemanyagokat érintő támogatások összege világszinten

Forrás International Energy Agency

2015.02.17.


12

Átlagos végfelhasználói villamosenergia-árak szerkezete Európában, 2011

20% 4%

12%

11%



13

Átlagos végfelhasználói villamosenergia-árak világszinten

4% 15% 6% 12%

3%

5% 7%


2015.02.17.


14

„Beragadó” megújulós támogatások


2015.02.17.


15

Szélerőművi kapacitások a világban

2015.02.17.


16


2015.02.17.


17


2015.02.17.


18

Mi várható a közeljövőben?

2015.02.17.


19


2015.02.17.


20


2015.02.17.


21

Mi várható a távoli jövőben?

2015.02.17.


22


2015.02.17.


23


2015.02.17.


24

Merre tartunk? Úton a rugalmas villamosenergia-rendszer felé

2015.02.17.


25

Rugalmas villamosenergia-rendszer • Rugalmasság • Alkalmazkodás a változó termelési és fogyasztási viszonyokhoz • Alkalmazkodás a rendszerben bekövetkező tervezett vagy váratlan termelés- és terhelésváltozásokhoz • Gradiens képességek • Erőművek szintjén • Gyors indítás • Széles terhelési tartomány • Gyors terhelésváltoztatás • Egyéb eszközök szintjén?

2015.02.17.


26

Változékony megújuló energia (VRE – Variable Renewable Energy) • VRE penetráció bővítésének nehézségei • Időjárásfüggés (hely, idő) • A befogadó villamosenergia-rendszer rugalmassága és a terhelés sajátosságai • Alacsony VRE penetrációnál nem korlát a rendszer

befogadóképessége

• Éves termelés 5-10%-a közötti érték

• Feltéve, hogy • Elkerüljük a hot spotok kialakulását • Garantáljuk, hogy a VRE is részt vesz a rendszer stabilitásának

biztosításában, ha szükséges • Megfelelő előrejelzés

2015.02.17.


27

VRE integrációja • VRE alapvetően nem jelent újdonságot üzemeltetési

szempontból

• Változó rendszerterhelés • Termelői kiesések • Kis penetrációnál (2-3% alatt) javít a jelenlegi helyzeten

2015.02.17.


28

VRE integrációja • Műszaki szempontból 25-40% os penetráció is elérhető, a

jelenlegi rugalmasság mellett • Költségek?

2015.02.17.


29

VRE integrációja • Költségek? • Merit-order hatás (árak) • Alaperőművek, szabályozó erőművek

• Átmeneti hatás (kihasználtság) • Szabályozó erőművek

2015.02.17.


30

VRE integrációja • Nagy mennyiségű VRE integrálása új megközelítést

igényel rendszerszinten is

• Nem kezelhetjük külön az új VRE-k telepítését a rendszer egészétől

– ez a költségeket is meghatározza

• A sikeres integráció feltételei • Rendszerbarát VRE telepítés • Használjuk ki a technológiák nyújtotta lehetőségeket

• A villamosenergia-rendszer és –piac üzemeltetésének javítása • Használjuk ki jobban meglévő eszközeinket

• Befektetés további rugalmas termelőkbe • Gondolkodjunk hosszabb távon

2015.02.17.


31

Rendszerbarát VRE telepítés • Használjuk ki a technológiák nyújtotta lehetőségeket • Időzítés • Megfelelő infrastrukturális előkészítés

• Elhelyezés és technológiai mix • Különböző termelők időbelisége

• Műszaki képességek kihasználása • Rendszerszintű szolgáltatások

• Rendszerbarát kialakítás • A cél nem kizárólag a termelt energia maximalizálása

• Termelői korlátozás • Nagy változékonyság miatti magas árak elkerülése

2015.02.17.


32

A villamosenergia-rendszer és –piac üzemeltetésének javítása • Használjuk ki jobban meglévő eszközeinket • Villamosenergia-piac működésének javítása • Piaci folyamatok időállandója > VRE termelés időállandója

• A piacnak be kell áraznia a rugalmasságot • Rövid horizontú termékek (és piacok) támogatása

• Nem előfeltétel a liberalizált piac

2015.02.17.


33

Befektetés további rugalmas termelőkbe • Gondolkodjunk hosszabb távon • Stabil és dinamikus villamosenergia-rendszerek • Stabil rendszer = jól működő infrastruktúra = kevésbé rugalmas

környezet • Dinamikus rendszer = gyorsan fejlődő infrastruktúra = hosszú távú tervezés fontossága • VRE penetráció növelésének üteme • Kihasználatlan kapacitások  kapacitáshiány

• Dekarbonizációs célkitűzések • Piacról kiszoruló alaperőművek sorsa

2015.02.17.


34

Befektetés további rugalmas termelőkbe • Lehetőségek • Fogyasztó oldali befolyásolás, elosztott hőtárolás • Költséghatékony megoldás • Nehezen becsülhető potenciál

• Energiatárolás • Gyorsan fejlődő terület • Költségek csökkentése szükséges

• Topológia • Hálózati összeköttetések növelése

• Erőmű retrofit • Projekt-specifikus költségek

• Nem vagy-vagy megoldások! • Központi elosztott • Erőmű tárolás • Korlátozás szabályozás 2015.02.17.


35

A magyarországi helyzet – szélerőművek integrálása a villamosenergia-rendszerbe

2015.02.17.


36

Szélerőművek integrálása a villamosenergia-rendszerbe • A szélerőművi termelés hazai alakulása 2013-ban • A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata • A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata

• A szélerőművek által igényelt szabályozási tartalékok

csökkentése

2015.02.17.


37

A szélerőművi termelés hazai alakulása 2013-ban

2015.02.17.


38


2015.02.17.


39


2015.02.17.


40


2015.02.17.


41

A szélerőművi termelés hazai alakulása 2013-ban • 328,93 MW • 47 működő (nem HMKE) erőmű • 40 KÁT rendszerben • 7 azon kívül • 52 működő HMKE • 395 kW • 2182 órás kihasználás • 719 GWh villamosenergia-termelés • 14,68 Mrd Ft támogatás

2015.02.17.


42


2015.02.17.


43


2015.02.17.


44

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata – a probléma Le irány Feljellegű irány • A szélerőművek jó közelítéssel sztochasztikus

[kW] kumulált relatív Relatív gyakoriság Leadott [%]teljesítmény Lefelé gyakoriság [%]

100 termelők 80 • A kinyerhető teljesítmény a szélsebesség harmadik 60 hatványával arányos 200040 175020 • A gyors szélsebesség-változás 1500 eredménye gradiens 0 1250 esemény 0 Le irány 5 10 15 20 Fel 25irány 30 35 40 1000

750 100 500 90 80 250 70 600 50 40 0 30 20 10 0

45

50

Gradiens tartomány Le irány 1000 MW Fel irány[MW/perc] 1000 MW

• A villamosenergia-rendszer gradiens szabályozási

képességei nem mindig elégségesek5

2015.02.17.

10 15 Szélsebesség [m/s]

20

25

0 - 2,5 2,5 - 5 5 - 7,5 7,5 Szélerőművek gradiense [MW/perc]


45

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata – a módszerek • A rendelkezésre álló adatok feldolgozása

2015.02.17.


46

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata – a módszerek • Statisztikai kiértékelés: • Hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő egyes leilletve fel irányú gradiens kisegítési periódusok? • Átlagosan hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő leilletve fel irányú gradiens kisegítési periódusok? • Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő leilletve fel irányú gradiens kisegítési periódusok hosszát? • Mekkora gradiens kisegítést kell az energiatárolónak biztosítania az egyes leilletve fel irányú szabályozási periódusok alkalmával? • Milyen eloszlásfüggvény jellemzi a szabályozási periódusokban az energiatároló által biztosítandó leilletve fel irányú gradiens kisegítést?

2015.02.17.


47

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata – a módszerek Eladott

Energiatároló

220

8

5

• Pnévleges, Enévleges , Pmax , η , pSOC , Ttároló • Technológiák

180 0:00

Termelés

Eladott

220

10

210

8

200

5

190

3:00

6:00

9:00 3 12:00 15:00 A szimuláció időtartama 0

180 0:00 3:00 6:00 9:0012:0015:0018:0021:000:00 A szimuláció időtartama

2015.02.17.

3

Energiatároló Energiatároló töltöttsége [MWh]

190 Szélerőmű termelt és hálózatra adott tlejesítménye [MW]

Szélerőmű termelt és hálózatra adott tlejesítménye [MW]

• Számítógépes szimuláció • MATLAB 210 • Szélerőmű és energiatároló kooperációját modellező program • Energiatároló 200

10

18:00


21:00

0 0:00

48

Energiatároló töltöttsége [MWh]

Termelés

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata – az eredmények 400 400MW MW

700 700MW MW

1000 1000 MW MW

100000 25

száma gyakoriság relatív kisegítések Kumulált Gradiens [%]

90

Gradiens • Gradiens Gradiens kisegítések Gradiens Gradiens 20 80000 nagyságának kisegítések kisegítések • 2009-2011 közötti szélerőművi kisegítések kisegítések termelési adatok (MAVIR) átlagos hossza eloszlásának eloszlásának 70 száma hossza [perc] 95%-a [perc] 95%-a [perc] képezett • 15 perc alatt igénybe vehető forgó tartalék mennyiségéből [MW/perc] 15 60000gradiens (MAVIR) 330 MW 11 793 19 762 1,68 4 19 • 1 MW perces felbontás – 1 576 13 179 21 704800 adatpont 1,65 4 21 50 400 500 MW 15 228 24 623 1,62 4 22,5 •600Szélerőművi termelési adatok átskálázása 330, 400-500-…-1000 10 40000 MW 17 484 27 828 1,59 4 22,5 MW-ra 700 MW 19 814 31 081 1,57 4 23 30 800 MW 22 331 34 604 1,55 4 24 900 MW 24 948 38 270 1,54 4 24,5 20000 5 1 000 MW 27 616 42 049 1,52 3 25

A felhasznált adatsor

10 0 0 0

2015.02.17.

11

10

2

2 3 20 43-5 30 5 6-10 6 Gradiens Gradiens Gradiens kisegítés kisegítés kisegítések nagysága hossza hossza [MW/perc] [perc] [perc]


40

7 11-

50 8

49

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata – az eredmények • A magyar villamosenergia-rendszerben a gradiens képesség

kisegítésére elsősorban le irányban van szükség, a fel irányú képességek lényegesen nagyobbak. • A szélerőművi kapacitás nagyságának növelésével nő a villamosenergia-rendszerben fellépő gradiens kisegítések száma, illetve azok összesített hossza is. Eltérő azonban a növekedés mértéke a két szabályozási irány esetén; a vizsgált szcenáriók esetén a le irányú kisegítések összesített hossza körülbelül kétszeresére nő, míg fel irány esetén háromszoros növekedés figyelhető meg. • A gradiens kisegítések számának növekedésével csökken ezen kisegítések átlagos időtartama. Ennek elsődleges oka, hogy a szélerőművi kapacitás növekedésével jellemzően a rövidebb (12 perces) gradiens képesség túllépések száma növekszik, a hosszabb periódusok aránya így csökken. 2015.02.17.


50

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata – az eredmények • A gradiens kisegítések számának növekedésével csökken ezen

kisegítések átlagos időtartama. Ennek elsődleges oka, hogy a szélerőművi kapacitás növekedésével jellemzően a rövidebb (12 perces) gradiens képesség túllépések száma növekszik, a hosszabb periódusok aránya így csökken. • A le irányú gradiens kisegítések nagysága a szélerőművi kapacitás növekedésével együtt nő, fel irányban azonban ez a növekedés a 600-700 MW-os tartományban megáll, majd csökkenésbe megy át. A jelenség oka ezúttal is a rövidebb kisegítések arányának növekedésében keresendő. • A magyar villamosenergia-rendszer gradiens képességeinek kisegítésére vizsgálataim alapján legalább egy 25 MW-os névleges teljesítményű, maximális teljesítménnyel 4 perc folyamatos üzemet biztosítani képes (tehát kb. 1,66 MWh kapacitású) energiatároló egységre van szükség, feltételezve, hogy a szabályozásba bevont erőművi blokkok száma és teljesítménye nem növekszik. 2015.02.17.


51

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – a probléma Negyedórák száma

Leszabályozási tartalék Felszabályozási tartalék sztochasztikus jellege miatt nehéz 80 000 80 000 A szélsebesség előrejelzésének 60hibája Gauss eloszlású, a 60•000 000 40 000 40 000 termelésé nem az 20 000 20 000 •A nem megfelelő előrejelzés eredménye menetrendi hiba 0 0 0 100 200 300 400 500 0 100 200 300 400 500 Tény kapacitás 330 MW-ra extrapolált kapacitás Rendelkezésre álló és igényelt teljesímények Rendelkezésre álló és igényelt teljesímények [MW] [MW] 14 12 10 8 6 4 2 0 Relatív gyakoriság [%]

• A villamosenergia-rendszer szabályozási képességei nem

mindig elégségesek

-100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Negyedórák száma

• A szélerőművek termelésének előrejelzése annak Szélerőművi leszabályozási igény Szélerőművi felszabályozási tartalék

Forrás: M. Lange, U. Focken, „Physical Approach to Short-Term Wind Power Prediction”

Menetrendtől való eltérés [MW]

2015.02.17.


52

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – a módszerek • A rendelkezésre álló adatok feldolgozása

2015.02.17.


53

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – a módszerek • Statisztikai kiértékelés: • Hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő egyes leilletve fel irányú szabályozási periódusok? • Átlagosan hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő leilletve fel irányú szabályozási periódusok? • Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő leilletve fel irányú szabályozási periódusok hosszát? • Mekkora energiaigényt jelentenek az energiatároló által végzendő egyes leilletve fel irányú szabályozási periódusok? • Átlagosan mekkora energiaigényt jelentenek az energiatároló által végzendő leilletve fel irányú szabályozási periódusok? • Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő leilletve fel irányú szabályozási periódusok energiaigényét? • Mekkora eltérést kell az energiatárolónak kiszabályoznia az egyes leilletve fel irányú szabályozási periódusok alkalmával? • Milyen eloszlásfüggvény jellemzi a szabályozási periódusokban az energiatároló által kiszabályozandó leilletve fel irányú eltérést? 2015.02.17.


54

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – a módszerek Menetrend

Termelés

Eladott

Energiatároló

• Számítógépes szimuláció 40 • MATLAB • Szélerőmű és energiatároló kooperációját modellező program 30 • Energiatároló • Pnévleges, Enévleges , Pmax , η , pSOC , Ttároló

20

• Technológiák Menetrend

10

Termelés

Eladott

Energiatároló

50 [MW], [MWh]

[MW], [MWh]

50

40 30

0 20 0:00

3:00

6:00

9:00 12:00 15:00 A szimuláció időtartama

10 0 0:00

3:00

6:00

9:00

12:00

15:00

18:00

21:00

18:00

21:00

0:00

0:00

A szimuláció időtartama

2015.02.17.


55

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – a módszerek 400 MW

P100

P99

P95

Eredeti

Statisztikai

700 MW

P100

P99

P95

Eredeti

Statisztikai

1000 MW

P100

P99

P95

Eredeti

Statisztikai

Nem kiszolgált le irányú szabályozási igények aránya [%]

• 40 Az adatok időbelisége nagy mértékben befolyásolja a

szimuláció eredményét • 30 Bemenő adatsor feldarabolása és véletlenszerű összerendezése 25 35

20

15 10 5 0 1,0

2015.02.17.

1,5

2,0 2,5 3,0 3,5 Szabályozások átlagos hossza [x15 perc]


4,0

4,5

56

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – az eredmények 400 MW

700 MW

1000 MW

100

Kumulált relatív gyakoriság [%]

99

Szabályozások Szabályozások Szabályozandó • A felhasznált adatsor Szabályozások Szabályozások eloszlásának energiaigényének eltérések 80 98 átlagos hossza energiaigényének • 2009-2011 közötti szélerőművi termelési adatok (MAVIR) 95%-a eloszlásának eloszlásának [x15 perc] átlaga [MWh] 97 [x15 perc] 95%-a [MWh] 95%-a [MW] • 15 perc alatt igénybe vehető forgó tartalék mennyisége (MAVIR) 330 MW 2,36 7 19,74 75 90 60 •MW 96 400 2,55felbontás – 772 000 adatpont 25,34 100 110 15 perces 500 MW 2,78 8 34,25 150 130 95 Szélerőművi 330, 400-500-…-1000 600•MW 3,09 termelési10adatok átskálázása 44,26 210 155 700 MW 3,39 11 55,50 255 180 40 MW-ra 94

800 MW 900 93 MW 1 000 MW

3,71 3,98 4,22

13 14 15

68,69 82,27 95,80

325 405 470

200 225 245

20 92 91 90 0 0

2015.02.17.

50

5

100 10 150 15 200 Kiszabályozandó Szabályozási Szabályozási periódus energiaigény eltérés hossza nagysága [x15 [MWh] [MW] perc]


250 20

57

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – az eredmények • A magyar villamosenergia-rendszer szabályozási tartalékai le

irányban lényegesen kisebbek, mint fel irányban. • A szélerőművi kapacitás nagyságának növelésével nő azon periódusok száma és hossza, amikor a villamosenergiarendszer nem képes a szabályozási igények kiszolgálására. Ezen növekedés mértéke közel megegyezik a leilletve fel irányú szabályozások esetén. • Az egyes beavatkozások alkalmával kiszabályozandó teljesítmény igény nagysága szintén a szélerőművi kapacitás nagyságával arányosan nő, azonban itt már megfigyelhető az eltérés a két szabályozási irány között, a fel irányú szabályozási igények gyorsabban nőnek. Ezzel szemben az energiaigények vizsgálatakor nem tapasztalható érdemi eltérés a növekedés üteme kapcsán. 2015.02.17.


58

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata – az eredmények • Minden vizsgálat tárgyát képező paraméter nagysága jó közelítéssel

lineáris függést mutat a szélerőművi kapacitás nagyságától, így amennyiben utóbbit a villamosenergia-rendszerben teljes beépített teljesítőképességének arányában adjuk meg, az energiatároló paraméterei is meghatározhatóak. A legkisebb méretű energiatárolót eredményező statisztikai kiértékelés alapján a tároló névleges teljesítménye a beépített szélerőművi összteljesítmény kb. 25%-ában, kapacitása pedig a beépített szélerőművi összteljesítmény 25-45%ában határozható meg. Utóbbi érték esetén a nagy eltérést az okozza, hogy az általam vizsgált legnagyobb beépítettségű, 1 000 MW-os szcenáriónál már jelentős különbség figyelhető meg a le- és a fel irányú szabályozási igények száma között. • A bemeneti adatsorok feldarabolása és újbóli, véletlenszerű összerendezése egyedi eleme a kutatásnak. Felhasználása átmenetet teremt a statisztikai kiértékelés és a számítógépes szimuláció módszere között, kölcsönösen enyhítve a két eljárás hátrányait. 2015.02.17.


59

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

2015.02.17.


60

A szélerőművek által szabályozási ±99%igényelt ±95% ±90% 80 tartalékok csökkentése – a módszerek • Lehetséges egyszerű eljárás a szabályozási tartalékok

70 60

[MW]

50

tervezésére a szélerőművek menetrendi hibájának felhasználásával

40 30 20 10 0 0:00

2015.02.17.

3:00

6:00



18:00

21:00

61

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

2015.02.17.


62

A szélerőművek által szabályozási ±99%igényelt ±95% ±90% 80 tartalékok csökkentése – az eredmények • Magyarországi szélerőműpark menetrendi és termelési

70 60

[MW]

50

adatai

• 4 db 2-2 hónapos periódus • RMS hiba nagysága 22, 18, 16 és 17%

40 30 20 10 0 0:00

2015.02.17.

3:00

6:00



18:00

21:00

63

A szélerőművek által igényelt szabályozási tartalékok csökkentése – az eredmények • A bemutatott módszer átalakítja mind a menetrendadás,

mind a kötelező átvételi árak rendszerét, tisztán determinisztikus helyett hibasávval jellemzett menetrendadást és két árelemből álló, differenciáltan jutalmazó átvételi árakat használva. • A szélerőművek üzemeltetői számára az új rendszer nem ad érdemi többletfeladatot. Emellett az üzemeltetők új rendszer szerint kalkulált bevétele gyakorlatilag megegyezik a jelenlegi szabályozási rendszer mellett elérhető haszonnal, ha utóbbit a kötelezően átvett energiáért kapott ár és a szabályozási pótdíj különbségeként definiáljuk. 2015.02.17.


64

A szélerőművek által igényelt szabályozási tartalékok csökkentése – az eredmények • A rendszer a hasonló beépített teljesítményű

szélerőműveket azonos csoportban kezelné, így nem nyújtana indokolatlan előnyt a nagyobb teljesítményű parkoknak azok portfólió hatásból adódó kisebb menetrendi hibája miatt. • A probléma megoldására javasolt rendszer az ösztönzés megteremtése mellett lehetőséget nyújt a jelenleginél kisebb szabályozási tartalékok tartására, a szélerőművek menetrendi hibájának, mint valószínűségi változónak a figyelembevételével. • A bemutatott módszer több, egymás alternatívájaként is használható megoldást is eredményezhet, ezek közül a legjobb kiválasztása a megfelelő szabályozási peremfeltételek ismeretében lehetséges. 2015.02.17.


65

Köszönöm a figyelmet! [email protected]

2015.02.17.


66

A szélenergia helyzete a világban és Magyarországon

Recommend Documents