Améliorer les prévisions d'énergie renouvelable pour les marchés de l'électricité

L'essor des sources d'énergie renouvelables (SER) a changé la façon dont fonctionnent les marchés de l'électricité. Avec l'augmentation de l'utilisation de ces sources d'énergie propres, il y a une incertitude croissante dans la production d'énergie. Les méthodes traditionnelles de gestion des marchés de l'électricité ont du mal à gérer cette incertitude correctement. Cela entraîne des coûts plus élevés et des défis pour maintenir la stabilité du réseau électrique.

Pour s'attaquer à ces problèmes, il faut une meilleure façon de prévoir la production d'énergie renouvelable. Des Prévisions précises peuvent aider dans le processus de planification, permettant aux producteurs de prendre de meilleures décisions sur la quantité d'énergie à fournir. Cette étude présente une nouvelle approche pour prévoir la génération d'énergie renouvelable qui se concentre sur sa valeur sur le marché, plutôt que juste sur l'exactitude.

#Marchés de l'électricité

Les marchés de l'électricité sont composés de différentes phases de trading. Le marché de prévision (DA) permet aux participants de fixer les prix et les horaires d'utilisation de l'électricité un jour à l'avance. Le marché en temps réel (RT) ajuste ces plans à l'approche du moment de livraison réelle pour tenir compte des différences entre production et demande. Traditionnellement, ces marchés étaient conçus pour les générateurs basés sur les combustibles fossiles. Cependant, avec la part croissante de l'énergie renouvelable, il y a un niveau d'incertitude accru qui complique les opérations du marché.

#Le Problème

Le principal problème survient parce que les marchés DA et RT fonctionnent séparément. Les décisions prises sur le marché DA ne tiennent pas toujours compte des variations inattendues dans la production d'énergie à partir de sources renouvelables. Cela peut entraîner des coûts plus élevés car des ajustements sont nécessaires sur le marché RT pour corriger ces écarts. En conséquence, il y a un besoin de méthodes qui peuvent mieux intégrer cette incertitude dans les deux marchés.

#Solutions Actuelles

Le déblayage de marché stochastique offre une solution potentielle. Cette méthode vise à améliorer l'efficacité en tenant compte des coûts associés aux ajustements sur le marché RT lors de la prise de décisions sur le marché DA. Bien qu'elle ait le potentiel d'améliorer l'efficacité économique, elle a souvent du mal à maintenir des caractéristiques vitales du marché, comme un revenu adéquat et la récupération des coûts. Par conséquent, certains chercheurs explorent comment mieux planifier l'énergie renouvelable au sein des systèmes de marché traditionnels.

#Nouvelle Approche de Prévision

L'objectif de cette étude est de développer un modèle de prévision capable d'estimer la production d'énergie renouvelable d'une manière qui permet une meilleure planification dans les marchés DA et RT. La méthode proposée se concentre sur l'alignement de l'entraînement du modèle de prévision avec les objectifs réels de réduction des Coûts d'exploitation globaux. En se concentrant sur la valeur que des prévisions précises apportent aux opérations de marché, nous pouvons améliorer l'efficacité des deux marchés.

#Méthodologie

L'approche innovante intègre une nouvelle fonction de perte conçue pour l'entraînement du modèle de prévision. Au lieu de se concentrer uniquement sur la réduction des erreurs de prévision, la fonction de perte est élaborée pour minimiser les coûts d'exploitation globaux associés aux marchés DA et RT. Cela garantit que le modèle apprend à faire des prédictions qui sont non seulement précises mais aussi bénéfiques sur le plan financier.

#Programme Bilevel pour l'Estimation des Paramètres

Pour entraîner le modèle de prévision, un programme bilevel est introduit. Cette structure a deux niveaux : au niveau supérieur, les paramètres du modèle sont optimisés en fonction des résultats des prévisions ; au niveau inférieur, les marchés DA et RT sont dégagés en fonction de ces prévisions. Cette structure nous permet de lier efficacement les coûts associés aux prédictions directement aux résultats du marché.

#Implications Pratiques

Avec cette approche, l'optimisation des paramètres du modèle se fait en parallèle avec la prise de décision impliquée dans le déblayage du marché. Cette méthode intégrée permet une plus grande précision dans les prévisions en s'assurant que les objectifs du modèle sont alignés avec les conditions réelles sur les marchés.

#Étude Numérique

Une étude numérique est réalisée en utilisant une version modifiée d'un système de test bien connu. Cette étude évalue le modèle de prévision proposé par rapport à d'autres méthodes traditionnelles. Les résultats montrent que le nouveau modèle réduit significativement les coûts d'exploitation par rapport aux approches existantes, en particulier dans les cas où la production d'énergie renouvelable est élevée.

#Évaluation des Performances

Lors de l'évaluation des performances, divers aspects tels que la précision des prévisions et les coûts d'exploitation moyens sont évalués. Les résultats indiquent que bien que les méthodes de prévision traditionnelles puissent minimiser les erreurs de prévision, elles ne conduisent pas toujours à une réduction des coûts d'exploitation. En revanche, la méthode orientée sur la valeur proposée surpasse d'autres techniques en réduisant les coûts, notamment lorsque la production d'énergie renouvelable est à des niveaux plus élevés.

#Analyse de Sensibilité

Une analyse plus approfondie explore comment la méthode proposée fonctionne dans différentes conditions. En variant des facteurs tels que les capacités de production d'énergie éolienne et les coûts associés aux ajustements de la production d'énergie, l'étude met en avant la robustesse de la nouvelle approche de prévision.

#Pénétration de l'Énergie Éolienne

En examinant différents niveaux de pénétration de l'énergie éolienne, l'étude révèle que l'approche proposée atteint de meilleures réductions de coûts dans des scénarios impliquant des niveaux plus élevés d'énergie renouvelable. Cela indique que le modèle est capable de s'adapter efficacement à des conditions de marché variées.

#Coûts d'Up-regulation

De plus, l'étude examine comment la méthode fonctionne sous des coûts variables pour les ajustements de puissance en up-regulation. Les résultats montrent que lorsque les coûts d'up-regulation sont élevés, l'approche proposée minimise avec succès les risques associés aux ajustements coûteux, menant à des économies globales substantielles.

#Conclusion

Les résultats de cette étude soulignent l'importance d'adopter des méthodes de prévision orientées sur la valeur dans les marchés de l'électricité qui dépendent de plus en plus de l'énergie renouvelable. En alignant les objectifs du modèle de prévision avec les objectifs du marché, nous pouvons réduire significativement les coûts d'exploitation et améliorer l'efficacité dans le déblayage des marchés DA et RT.

La fonction de perte proposée et l'approche de programmation bilevel présentent des solutions innovantes visant à améliorer la stabilité et l'efficacité des marchés de l'électricité. Les efforts futurs se concentreront sur l'extension de cette méthodologie à d'autres types de modèles d'optimisation. Ce travail continu aidera à garantir que les marchés de l'électricité peuvent continuer à évoluer avec l'intégration croissante des sources d'énergie renouvelable.