Simple Science

La science de pointe expliquée simplement

# Mathématiques# Systèmes et contrôle# Apprentissage automatique# Systèmes et contrôle# Optimisation et contrôle

Coordination optimale soleil-batterie pour les marchés de l'énergie

Stratégies pour réduire la limitation solaire et améliorer la rentabilité du stockage par batterie.

― 7 min lire


Synergie Solaire etSynergie Solaire etBatteriegaspillage d'énergie.Maximise les profits et réduis le
Table des matières

L'énergie solaire devient une source d'énergie majeure partout dans le monde. Mais un problème avec l'énergie solaire, c'est que ça peut être un peu irrégulier. Parfois, les panneaux solaires produisent plus d'énergie que ce qu'on peut utiliser, ce qui conduit au gaspillage. Cette énergie perdue, on l'appelle la réduction solaire. Trouver des moyens d'utiliser cette énergie supplémentaire est important pour rendre l'énergie solaire plus rentable.

Les Systèmes de stockage d'énergie par batteries (BESS) sont une solution prometteuse à ce problème. Ils peuvent stocker l'énergie supplémentaire produite par les panneaux solaires et la délivrer quand on en a besoin. En utilisant des batteries, on peut réduire la réduction solaire et rendre l'énergie solaire plus utile. Cet article discute de la façon de mieux gérer les systèmes solaires et de batteries pour maximiser leurs avantages sur les marchés de l'énergie.

Le défi de l'énergie solaire

Avec la croissance de l'énergie solaire, de nombreux investisseurs mettent de l'argent dans des fermes solaires. Ces fermes génèrent de l'électricité à partir de la lumière du soleil, mais elles ont un problème majeur : elles ne peuvent pas toujours contrôler combien d'énergie elles produisent. Ça dépend des conditions météo, qui peuvent varier énormément.

Quand les fermes solaires produisent plus d'énergie que ce qui est nécessaire, l'excès d'énergie est gaspillé. On appelle ça la réduction solaire, et ça peut entraîner des pertes financières importantes pour les propriétaires de fermes solaires. Donc, il est crucial de trouver des méthodes efficaces pour réduire ce gaspillage.

Le rôle du stockage par batterie

Les BESS aident à résoudre le problème de la réduction solaire. Ces systèmes peuvent stocker l'énergie excédentaire des panneaux solaires, ce qui permet de l'utiliser plus tard quand la demande d'énergie est élevée. Les batteries peuvent absorber de l'énergie quand il y a du soleil et la libérer quand il n'y en a pas. Cette capacité en fait un ajout précieux à n'importe quelle ferme solaire.

Cependant, utiliser les batteries seulement comme backup ne suffit pas à justifier leurs coûts. Bien que le prix des batteries ait diminué au fil des ans, leur investissement initial reste conséquent. Pour rendre les batteries économiquement viables, on peut explorer d'autres façons de générer des revenus. Une méthode efficace est l'Arbitrage énergétique.

Arbitrage énergétique : acheter bas et vendre haut

L'arbitrage énergétique, c'est le fait d'acheter de l'énergie à bas prix et de la vendre à des prix plus élevés. C'est particulièrement pertinent dans les marchés de l'électricité où les prix peuvent fluctuer énormément tout au long de la journée. Un système de batterie bien géré peut acheter de l'électricité quand les prix baissent et la vendre quand les prix montent.

Par exemple, pendant la journée, les panneaux solaires peuvent produire beaucoup d'énergie, ce qui fait baisser les prix. Une batterie peut stocker cette énergie pour une utilisation ultérieure. Le soir, lorsque la production solaire diminue et que la demande augmente, les prix grimpent généralement. La batterie peut alors vendre l'énergie stockée avec un bénéfice.

Coordination des opérations solaires et de batterie

Pour réduire efficacement la réduction solaire et optimiser la participation de la batterie sur les marchés de l'électricité, on a besoin d'une stratégie coordonnée. Cette stratégie devrait permettre à la ferme solaire et à la batterie de travailler ensemble de manière efficace.

Une approche sans modèle utilisant l'apprentissage par renforcement profond (DRL) peut aider à développer cette stratégie. Le DRL permet aux systèmes d'apprendre à partir d'expériences passées et de s'adapter aux conditions changeantes sans se fier à des prévisions détaillées. En apprenant comment différents facteurs influencent les performances, on peut développer de meilleures stratégies d'enchères pour la ferme solaire et la batterie.

Utilisation des Mécanismes d'attention dans le DRL

Une façon innovante d'améliorer le DRL est d'utiliser des mécanismes d'attention. Ces mécanismes aident le système à se concentrer sur des données pertinentes et à ignorer les informations moins importantes. Pour la gestion solaire et de batterie, des facteurs comme la génération solaire, les prix de l'énergie et la capacité de la batterie sont tous cruciaux. Les mécanismes d'attention permettent au système de comprendre quels facteurs sont les plus importants à tout moment.

Cette capacité peut considérablement améliorer les décisions d'enchères prises par la ferme solaire et la batterie. En évaluant avec précision l'importance de chaque caractéristique, on peut améliorer les processus de prise de décision.

Résultats simulés et avantages

En utilisant des données du monde réel provenant de fermes solaires, les simulations indiquent que notre approche proposée peut conduire à une augmentation des revenus tout en gérant efficacement les réductions solaires. La coordination entre la ferme solaire et le système de batterie s'avère bénéfique. Les résultats montrent que lorsque la batterie est utilisée judicieusement, tant en termes d'arbitrage énergétique que de gestion des réductions, elle offre des avantages économiques significatifs.

Conclusions clés

  1. Utilisation efficace de l'énergie : Notre stratégie permet à la batterie de stocker plus d'énergie pendant les périodes de forte production solaire et de la vendre quand les prix sont plus élevés. Cette approche réduit le gaspillage et maximise les profits.

  2. Réactivité accrue : La batterie montre une plus grande réactivité aux réductions solaires, ce qui lui permet d'absorber plus d'énergie excédentaire. Cela réduit le gaspillage et améliore la performance économique globale du système solaire-batterie.

  3. Prise de décision dynamique : Le système apprend à adapter ses décisions en fonction des conditions changeantes du marché. Par exemple, il priorise la gestion des réductions quand il est probable qu'il y ait de l'énergie excédentaire.

  4. Sensibilité aux prix : La stratégie d'enchères est sensible aux prix de l'énergie qui varient dans le temps, permettant à la batterie de fonctionner efficacement dans des conditions de marché fluctuantes.

Conclusion

La combinaison de l'énergie solaire et du stockage par batterie a le potentiel de transformer la façon dont on produit et consomme de l'électricité. En développant des Stratégies coordonnées qui exploitent l'apprentissage par renforcement profond et les mécanismes d'attention, on peut optimiser la performance de ces systèmes. Cela aide non seulement à réduire les réductions solaires mais aussi à améliorer les retours économiques pour les systèmes solaire-batterie.

Dans un monde qui se dirige vers les énergies renouvelables, ces stratégies joueront un rôle crucial. À mesure que l'énergie solaire continue de croître, trouver des moyens efficaces de gérer et d'optimiser son utilisation sera essentiel pour un avenir énergétique durable et rentable.

Source originale

Titre: Attentive Convolutional Deep Reinforcement Learning for Optimizing Solar-Storage Systems in Real-Time Electricity Markets

Résumé: This paper studies the synergy of solar-battery energy storage system (BESS) and develops a viable strategy for the BESS to unlock its economic potential by serving as a backup to reduce solar curtailments while also participating in the electricity market. We model the real-time bidding of the solar-battery system as two Markov decision processes for the solar farm and the BESS, respectively. We develop a novel deep reinforcement learning (DRL) algorithm to solve the problem by leveraging attention mechanism (AC) and multi-grained feature convolution to process DRL input for better bidding decisions. Simulation results demonstrate that our AC-DRL outperforms two optimization-based and one DRL-based benchmarks by generating 23%, 20%, and 11% higher revenue, as well as improving curtailment responses. The excess solar generation can effectively charge the BESS to bid in the market, significantly reducing solar curtailments by 76% and creating synergy for the solar-battery system to be more viable.

Auteurs: Jinhao Li, Changlong Wang, Hao Wang

Dernière mise à jour: 2024-01-28 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2401.15853

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.15853

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

Plus d'auteurs

Articles similaires