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單一不平衡定價機制下的混合可再生能源-電池-電解槽設施


核心概念
在單一不平衡定價機制下,混合可再生能源-電池-電解槽設施的營運商可能會為了追求利潤最大化,而在日前能源市場採取投機性的偏差策略。
摘要

研究目標

本研究旨在探討在單一不平衡定價機制下,由不可控的可再生能源、電池和電解槽組成的混合設施的行為。

方法

  • 本研究建立了一個數學模型,旨在最大化混合設施在日前能源市場的利潤,同時最小化不平衡成本。
  • 研究採用隨機情境模擬可再生能源輸出的不確定性,並使用新提出的穩健方法模擬與不平衡定價相關的電力系統偏差方向。

主要發現

  • 單一不平衡定價機制可能會誘使靈活資產進行故意的偏差,以便在預期不平衡價格有利時獲利。
  • 混合設施的日前市場定位策略會受到不確定性預算的顯著影響。當不確定性預算較低時,模型會採取更積極的偏差策略,以利用不平衡價格與日前市場價格之間的差異。
  • 電解槽的加入可以顯著提高混合設施的盈利能力,即使在氫氣價格相對較低的情況下也是如此。

結論

  • 單一不平衡定價機制雖然旨在促進電力系統平衡,但也可能為市場參與者創造投機機會。
  • 混合可再生能源-電池-電解槽設施的營運商需要仔細考慮不確定性預算對其日前市場定位策略和整體盈利能力的影響。
  • 未來研究可以探討不同的不平衡定價機制對混合設施營運的影響,以及開發更先進的不確定性管理技術。
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統計資料
光伏電廠的額定功率為 20 兆瓦。 電池容量為 5 兆瓦時,額定功率為 5 兆瓦,往返效率為 0.92。 電解槽的最大功率為 5 兆瓦,運行最小值為 10%(即 0.5 兆瓦)。 氫氣價格固定為每公斤 2 歐元。 生產氫氣的用水成本為每立方公尺 0.397 歐元。 電網連接功率限制設定為 20 兆瓦。 計算不平衡價格的係數 κB 為 0.4。
引述
"根據歐盟電力平衡指南第 55 條,每個歐洲輸電系統營運商應使用單一不平衡定價方法,該方法對兩種偏差方向的處理方式相同,無論偏差是有助於系統還是使其偏離平衡。" "單一不平衡定價意味著正負不平衡的處理方式相同,無論它們是有利於系統還是損害系統。"

深入探究

除了單一不平衡定價機制外,還有哪些其他機制可以有效管理可再生能源發電設施的不平衡問題?

除了單一不平衡定價機制(Single Imbalance Pricing Mechanism)外,還有其他機制可以有效管理可再生能源發電設施的不平衡問題,以下列舉幾種常見的機制: 雙重不平衡定價機制(Dual Imbalance Pricing Mechanism): 與單一不平衡定價機制不同,雙重不平衡定價機制對正、負偏差電價設定不同的價格訊號。通常情况下,系統缺電時的負偏差電價會高於系統剩餘電力時的正偏差電價,藉此鼓勵發電設施提高準確性,並減少對系統不平衡的影響。 不平衡結算市場(Imbalance Settlement Market): 在這種機制下,擁有可調度發電或儲能設施的市場參與者可以在接近實時運行的時間框架內進行交易,以平衡其自身的偏差或協助系統平衡。這種市場機制可以更有效地利用靈活性資源,並促進系統的整體平衡。 聚合與虛擬電廠(Aggregation and Virtual Power Plants): 將多個小型可再生能源發電設施聚合起來,形成一個虛擬電廠,可以有效地管理其整體的不平衡問題。虛擬電廠可以通過協調各個發電設施的出力,以及利用儲能設備和需求響應等靈活性資源,來減少整體的偏差量。 預測與預測誤差懲罰機制(Forecasting and Forecast Error Penalty Mechanisms): 通過建立準確的發電預測模型,並對預測誤差進行合理的懲罰,可以激勵可再生能源發電設施提高預測準確性,從而減少不平衡的發生。 輔助服務市場(Ancillary Services Markets): 可再生能源發電設施可以參與輔助服務市場,提供調頻、調壓等輔助服務,以獲取額外收益,同時也有助於提高系統的可靠性和穩定性。 需要注意的是,不同的機制各有優缺點,適用於不同的市場環境和政策目標。選擇合適的機制需要綜合考慮多方面的因素,例如市場結構、可再生能源占比、技術發展水平等。

如果考慮到電解槽的壽命週期成本和氫氣儲存基礎設施的可用性,混合設施的經濟可行性將如何變化?

考慮到電解槽的壽命週期成本和氫氣儲存基礎設施的可用性,混合設施的經濟可行性將面臨以下變化: 1. 壽命週期成本增加,經濟效益降低: 電解槽壽命週期成本: 電解槽的購置成本只是其壽命週期成本的一部分,還需考慮運維成本、更換成本等。電解槽的壽命和效率會隨著時間推移而下降,需要定期維護或更換,這些都會增加成本。 氫氣儲存基礎設施成本: 氫氣的儲存和運輸成本相對較高,需要專門的基礎設施,例如高壓儲氫罐、管道等。這些基礎設施的建設和運營成本都會影響混合設施的經濟效益。 2. 氫氣儲存基礎設施的可用性影響盈利模式: 儲存容量限制盈利: 氫氣儲存基礎設施的容量有限,會限制混合設施的盈利模式。當電力價格低廉時,混合設施可以通過電解水制氫的方式儲存能量,但如果儲存容量達到上限,就無法繼續利用低價電力獲利。 基礎設施不足限制發展: 目前氫氣儲存和運輸基礎設施尚未完善,這會限制混合設施的發展規模和應用範圍。 3. 經濟可行性評估更加複雜: 需考慮更多因素: 評估混合設施的經濟可行性時,需要考慮更多因素,例如電解槽和儲氫設備的壽命週期成本、氫氣的市場價格波動、碳排放交易價格等。 需更精確的模型: 需要建立更精確的模型來模擬混合設施的運行成本和收益,以便更準確地評估其經濟可行性。 總結: 考慮到電解槽的壽命週期成本和氫氣儲存基礎設施的可用性,混合設施的經濟可行性將面臨更大的挑戰。為了提高其經濟效益,需要: 降低電解槽和儲氫設備的成本: 通過技術進步和規模化生產,降低電解槽和儲氫設備的成本,是提高混合設施經濟效益的關鍵。 完善氫氣儲存和運輸基礎設施: 加快建設完善的氫氣儲存和運輸基礎設施,可以擴大混合設施的應用範圍,提高其盈利能力。 探索多元化的盈利模式: 除了電力市場套利和氫氣銷售外,還可以探索其他盈利模式,例如參與輔助服務市場、提供電網調峰服務等。

隨著人工智慧和機器學習技術的進步,我們如何利用這些技術來提高可再生能源發電預測的準確性,從而優化混合設施的運行策略?

人工智慧和機器學習技術的進步為提高可再生能源發電預測準確性帶來了新的機遇,進而可以優化混合設施的運行策略: 1. 提升預測模型準確性: 處理大量數據: 機器學習算法可以處理海量的歷史氣象數據、發電數據、電力市場數據等,挖掘數據之間的複雜關係,建立更精確的預測模型。 捕捉非線性關係: 傳統的預測模型難以捕捉可再生能源發電的非線性和間歇性特點,而機器學習算法,例如深度學習,可以更好地捕捉這些特點,提高預測的準確性。 實時修正預測: 結合實時監測數據,機器學習算法可以動態地修正預測結果,提高短期預測的準確性。 2. 優化混合設施運行策略: 制定更優的電力交易策略: 基於更準確的發電預測,混合設施可以制定更優的電力市場交易策略,例如在電力價格高時出售電力,在電力價格低時儲存能量或制氫。 提高設備運行效率: 通過預測電力需求和可再生能源發電情況,可以優化電池和電解槽的充放電策略,提高設備的運行效率和使用壽命。 參與輔助服務市場: 更準確的預測可以幫助混合設施更好地預測電力系統的不平衡情況,從而更有效地參與輔助服務市場,提供調頻、調壓等服務。 3. 具體應用案例: 基於深度學習的太陽能發電預測: 利用卷積神經網絡(CNN)和長短期記憶網絡(LSTM)等深度學習算法,可以分析衛星雲圖、氣象數據等,預測太陽能發電量。 基於強化學習的電池儲能管理: 利用強化學習算法,可以根據電力市場價格、可再生能源發電預測等信息,動態地調整電池的充放電策略,最大化混合設施的收益。 總結: 人工智慧和機器學習技術的應用可以顯著提高可再生能源發電預測的準確性,進而優化混合設施的運行策略,提高其經濟效益和環境效益。隨著這些技術的進一步發展和應用,混合設施將在未來電力系統中發揮更加重要的作用。
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