A szélenergia helyzete Magyarországon

A szélenergia helyzete 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

Megújuló energetikai kutatások

2015.05.26.

2

BME VET VM csoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamos Energetika Tanszék

Nagyfeszültségű Technika és Berendezések Csoport 2015.05.26.

Villamos Gépek és Hajtások Csoport

Villamos Művek és Környezet Csoport 3

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

2015.05.26.

4

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 2015.05.26.

5

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 2015.05.26.

6

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

2015.05.26.

7

#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

2015.05.26.

8

#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?

2015.05.26.

9

#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

2015.05.26.

10

#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

2015.05.26.

11

#3 Elosztott energiatermelés modellezése Distribution functions 1.0

Partial autocorrelation functions 1.0

0.9 0.8 0.7

0.8

0.6

0.6 0.5

0.4

0.4 0.3 0.2 0.1Original data Simulated data (MAPE=2.0343%) 0.0 0 0.5 1 Power, MW

0.2

0.0 Original data Simulated data -0.2

0

5

AR10 Lag

15

D.Divényi, J.Divényi: Wind Speed Simulator Based on Wind Generation Using Autoregressive Statistical Model, Electrotehnica Electronica Automatica, vol. 60. nr. 2., 2012

2015.05.26.

20

• Probléma: • Adott szélturbina magasságában, vagy szélfarmra „aggregált”

• Megoldás: • Szélerőművek termeléséből visszaszámolva • Weibull-eloszlás illesztése • Normalizálás • AR idősor illesztése 12

#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)

2015.05.26.

13

#4 Odooproject, Solar Decathlon

2015.05.26.

14

#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

2015.05.26.

15

#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

2015.05.26.

16

#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

2015.05.26.

17

#8 Szélerőművek termelés-előrejelzési módszereinek pontosítása • Feladat: termelés-előrejelzési módszerek áttekintése,

fejlesztési javaslat készítése

• Meteorológiai és szélerőmű termelési adatok felhasználása • Napközbeni menetrendadás támogatása

2015.05.26.

18

#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

2015.05.26.

19

Szélerőművek integrálása a villamosenergia-rendszerbe

2015.05.26.

20

Szélerőművek integrálása a villamosenergia-rendszerbe • Szélenergia

• Energiatárolás • A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata • A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata

• A szélerőművek által igényelt szabályozási tartalékok

csökkentése

2015.05.26.

21

A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata

2015.05.26.

22

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

2015.05.26.

10 15 Szélsebesség [m/s]

20

25

0 - 2,5 2,5 - 5 5 - 7,5 7,5 Szélerőművek gradiense [MW/perc] 23

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

2015.05.26.

24

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 leilletve 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?

2015.05.26.

25

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

2015.05.26.

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

26

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

2015.05.26.

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

27

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.

2015.05.26.

28

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.

2015.05.26.

29

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 villamosenergiarendszert) 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]

2015.05.26.

30

A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata

2015.05.26.

31

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]

2015.05.26.

32

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

2015.05.26.

33

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 leilletve 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 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 le- illetve fel irányú eltérést? 2015.05.26.

34

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

2015.05.26.

35

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

2015.05.26.

1,5

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

4,0

4,5

36

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

2015.05.26.

50

5

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

250 20

37

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.

2015.05.26.

38

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.

2015.05.26.

39

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 villamosenergiarendszert) 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).

2015.05.26.

40

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]

2015.05.26.

41

A szélerőművek által igényelt szabályozási tartalékok csökkentése

2015.05.26.

42

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

2015.05.26.

43

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

2015.05.26.

3:00

6:00

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

18:00

21:00

44

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

2015.05.26.

45

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

2015.05.26.

3:00

6:00

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

18:00

21:00

46

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]

2015.05.26.

47

Energiatároló

Forrás: MEH

2015.05.26.

48

Köszönöm a figyelmet! [email protected]

2015.05.26.

49