Verbesserung von Vorhersagen für erneuerbare Energien in Strommärkten

Der Anstieg von erneuerbaren Energiequellen (EEQs) hat die Funktionsweise der Strommärkte verändert. Mit der zunehmenden Nutzung dieser sauberen Energiequellen gibt es mehr Unsicherheit in der Energieproduktion. Herkömmliche Methoden zur Verwaltung von Strommärkten haben Schwierigkeiten, mit dieser Unsicherheit umzugehen. Das führt zu höheren Kosten und Herausforderungen, das Stromnetz stabil zu halten.

Um diese Probleme zu bewältigen, braucht man eine bessere Methode zur Vorhersage der Erzeugung erneuerbarer Energien. Genauere Vorhersagen können im Planungsprozess helfen, sodass Produzenten bessere Entscheidungen darüber treffen können, wie viel Energie sie bereitstellen. Diese Studie stellt einen neuen Ansatz zur Vorhersage der erneuerbaren Energieerzeugung vor, der sich auf deren Wert im Markt konzentriert, anstatt nur auf die Genauigkeit.

#Strommärkte

Strommärkte bestehen aus verschiedenen Handelsphasen. Der Day-Ahead (DA) Markt erlaubt es den Teilnehmern, Preise und Zeitpläne für den Stromverbrauch einen Tag im Voraus festzulegen. Der Real-Time (RT) Markt passt diese Pläne näher an die tatsächliche Lieferzeit an, um unerwartete Abweichungen in der Produktion und Nachfrage zu berücksichtigen. Traditionell waren diese Märkte für fossil basierte Generatoren ausgelegt. Mit dem wachsenden Anteil erneuerbarer Energien gibt es jedoch ein höheres Mass an Unsicherheit, das die Marktoperationen kompliziert.

#Das Problem

Das Hauptproblem entsteht, weil der DA und der RT Markt getrennt arbeiten. Entscheidungen, die im DA Markt getroffen werden, berücksichtigen nicht immer die unerwarteten Schwankungen in der Energieproduktion aus erneuerbaren Quellen. Das kann zu höheren Kosten führen, da Anpassungen im RT Markt notwendig werden, um diese Abweichungen zu korrigieren. Daher besteht Bedarf an Methoden, die diese Unsicherheit in beiden Märkten besser einbeziehen können.

#Aktuelle Lösungen

Stochastisches Marktclearing bietet eine potenzielle Lösung. Diese Methode zielt darauf ab, die Effizienz zu verbessern, indem die Kosten, die mit Anpassungen im RT Markt verbunden sind, bei Entscheidungen im DA Markt berücksichtigt werden. Obwohl sie das Potenzial hat, die wirtschaftliche Effizienz zu steigern, hat sie oft Schwierigkeiten, wichtige Marktmerkmale wie angemessene Einnahmen und Kostendeckung aufrechtzuerhalten. Daher untersuchen einige Forscher, wie man erneuerbare Energien besser in traditionelle Marktsysteme integrieren kann.

#Neuer Vorhersageansatz

Ziel dieser Studie ist es, ein Vorhersagemodell zu entwickeln, das die Erzeugung erneuerbarer Energien so schätzt, dass eine bessere Planung in beiden Märkten (DA und RT) möglich ist. Die vorgeschlagene Methode konzentriert sich darauf, das Training des Vorhersagemodells mit den tatsächlichen Zielen zur Senkung der Betriebskosten in Einklang zu bringen. Indem wir uns auf den Wert konzentrieren, den genaue Vorhersagen für die Marktoperationen haben, können wir die Effizienz beider Märkte verbessern.

#Methodik

Der innovative Ansatz umfasst eine neue Verlustfunktion, die für das Training des Vorhersagemodells entwickelt wurde. Anstatt sich nur auf die Verringerung von Vorhersagefehlern zu konzentrieren, zielt die Verlustfunktion darauf ab, die gesamten Betriebskosten, die mit den DA- und RT-Märkten verbunden sind, zu minimieren. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell lernt, Vorhersagen zu machen, die nicht nur genau, sondern auch finanziell vorteilhaft sind.

#Bilevel-Programm zur Parameterschätzung

Um das Vorhersagemodell zu trainieren, wird ein Bilevel-Programm eingeführt. Dieses Setup hat zwei Ebenen: Auf der oberen Ebene werden die Modellparameter basierend auf den Vorhersageergebnissen optimiert; auf der unteren Ebene werden die DA- und RT-Märkte basierend auf diesen Vorhersagen geräumt. Diese Struktur ermöglicht es uns, die mit den Vorhersagen verbundenen Kosten direkt mit den Marktergebnissen zu verknüpfen.

#Praktische Implikationen

Mit diesem Ansatz erfolgt die Optimierung der Modellparameter parallel zu den Entscheidungen, die beim Markträumen getroffen werden. Diese integrierte Methode ermöglicht eine grössere Genauigkeit in der Vorhersage, indem sichergestellt wird, dass die Ziele des Modells mit den realen Bedingungen in den Märkten übereinstimmen.

#Numerische Studie

Eine numerische Studie wird mit einer modifizierten Version eines bekannten Testsystems durchgeführt. Diese Studie bewertet das vorgeschlagene Vorhersagemodell im Vergleich zu anderen traditionellen Methoden. Die Ergebnisse zeigen, dass das neue Modell die Betriebskosten im Vergleich zu bestehenden Ansätzen erheblich senkt, insbesondere in Fällen, in denen die Erzeugung erneuerbarer Energien hoch ist.

#Leistungsevaluation

Bei der Leistungsevaluation werden verschiedene Aspekte wie die Genauigkeit der Vorhersagen und die durchschnittlichen Betriebskosten bewertet. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass, während traditionelle Vorhersagemethoden die Vorhersagefehler minimieren können, sie nicht immer zu reduzierten Betriebskosten führen. Im Gegensatz dazu übertrifft die vorgeschlagene wertorientierte Methode andere Techniken bei der Senkung der Kosten, insbesondere wenn die Produktion erneuerbarer Energien hoch ist.

#Sensitivitätsanalyse

Eine weitere Analyse untersucht, wie sich die vorgeschlagene Methode unter verschiedenen Bedingungen verhält. Durch die Variation von Faktoren wie Windkraftkapazitäten und Kosten, die mit Anpassungen der Energieausgaben verbunden sind, wird die Robustheit des neuen Vorhersageansatzes hervorgehoben.

#Windkraftdurchdringung

Bei der Untersuchung unterschiedlicher Windkraftdurchdringungsgrade stellt die Studie fest, dass der vorgeschlagene Ansatz bessere Kostensenkungen in Szenarien erreicht, die höhere Anteile erneuerbarer Energien umfassen. Das zeigt, dass das Modell in der Lage ist, sich effektiv an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen.

#Kosten für Hochregelung

Zusätzlich untersucht die Studie, wie die Methode unter variierenden Kosten für Hochregelungsanpassungen abschneidet. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz erfolgreich die Risiken minimiert, die mit kostspieligen Anpassungen verbunden sind, wenn die Kosten für die Hochregelung hoch sind, was zu erheblichen Gesamtkosteneinsparungen führt.

#Fazit

Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen die Bedeutung der Einführung wertorientierter Vorhersagemethoden in Strommärkten, die zunehmend auf erneuerbare Energien angewiesen sind. Indem wir die Ziele des Vorhersagemodells mit den Marktziele in Einklang bringen, können wir die Betriebskosten erheblich senken und die Effizienz sowohl beim DA- als auch beim RT-Markträumen verbessern.

Die vorgeschlagene Verlustfunktion und der Ansatz der Bilevel-Programmierung bieten innovative Lösungen, die darauf abzielen, die Stabilität und Effizienz von Strommärkten zu verbessern. Zukünftige Bemühungen werden darauf abzielen, diese Methodik auf andere Arten von Optimierungsmodellen auszudehnen. Diese fortlaufenden Arbeiten werden dazu beitragen, sicherzustellen, dass sich die Strommärkte weiterhin mit der wachsenden Integration erneuerbarer Energiequellen weiterentwickeln können.