波动可再生能源的电网整合成本

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英文标题：
《Grid Integration Costs of Fluctuating Renewable Energy Sources》
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作者：
Jonas M\\\"uller, Marcus Hildmann, Andreas Ulbig and G\\\"oran Andersson
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  The grid integration of intermittent Renewable Energy Sources (RES) causes costs for grid operators due to forecast uncertainty and the resulting production schedule mismatches. These so-called profile service costs are marginal cost components and can be understood as an insurance fee against RES production schedule uncertainty that the system operator incurs due to the obligation to always provide sufficient control reserve capacity for power imbalance mitigation. This paper studies the situation for the German power system and the existing German RES support schemes. The profile service costs incurred by German Transmission System Operators (TSOs) are quantified and means for cost reduction are discussed. In general, profile service costs are dependent on the RES prediction error and the specific workings of the power markets via which the prediction error is balanced. This paper shows both how the prediction error can be reduced in daily operation as well as how profile service costs can be reduced via optimization against power markets and/or active curtailment of RES generation.
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中文摘要：
由于预测的不确定性和由此产生的生产计划不匹配，间歇性可再生能源（RES）的电网集成会给电网运营商带来成本。这些所谓的概要服务成本是边际成本的组成部分，可以理解为针对可再生能源生产计划不确定性的保险费，该不确定性是由于系统运营商有义务始终提供足够的控制储备容量以缓解电力不平衡而产生的。本文研究了德国电力系统的情况和现有的德国可再生能源支持计划。量化了德国输电系统运营商（TSO）产生的概要服务成本，并讨论了降低成本的方法。一般来说，配置文件服务成本取决于RES预测误差和电力市场的具体运作，通过这些运作可以平衡预测误差。本文展示了如何在日常运行中减少预测误差，以及如何通过针对电力市场的优化和/或可再生能源发电的积极削减来降低配置文件服务成本。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Grid_Integration_Costs_of_Fluctuating_Renewable_Energy_Sources.pdf (11.27 MB)

2022-5-6 12:17:25 上传

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关键词：可再生能源 再生能源 可再生 Quantitative Transmission

可再生能源的电网整合成本苏黎世ETH苏黎世莫勒、马库斯·希尔德曼、安德烈亚斯·乌尔比格和戈兰·安德森电力系统实验室，Switzerlandmuellejo@ethz.ch希尔德曼|乌尔比格|安德森@eeh。嗯。埃斯。Chabstract由于预测的不确定性和由此产生的生产计划不匹配，间歇性可再生能源（RES）的电网集成会给电网运营商带来成本。这些所谓的利润服务成本是边际成本的组成部分，可以理解为系统运营商因有义务始终提供足够的控制储备容量以缓解电力不平衡而产生的可再生能源生产计划不确定性的保险费。本文研究了德国电力系统的现状和现有的德国电力支持方案。对德国输电系统运营商（TSO）产生的电力服务成本进行了量化，并讨论了降低成本的方法。一般来说，电力服务成本取决于RES预测误差和电力市场的特定运作，通过这些运作可以平衡预测误差。本文展示了如何在日常运行中减少预测误差，以及如何通过针对电力市场的优化和/或可再生能源发电的积极削减来降低服务成本。指数术语可再生能源（RES）成本结构、电力市场、预测误差、RES电网整合。引言自20世纪80年代初以来，全球许多国家都推出了旨在促进大规模使用可再生能源（RES）的ZF支持计划。

德国可再生能源法案“Erneuerbare Energien Gesetz”（EEG）是一个著名的支持计划，自2000年以来，该法案为各种可再生能源提供了一个可避免的上网电价（FIT），并以其前身Stromeinspeissungsgesetz 1991年的良好经验为基础。它优先考虑来自可再生能源的电力，而不是来自传统发电厂（即化石燃料发电厂、核电站和大型水力发电厂）的电力。这种有利的投资环境导致了德国风能和光伏发电的大规模发展[1]，[2]。到2013年底，风电装机容量约为33 GW，光伏装机容量约为39 GW[3]。因此，FIT的最初目标，即激发大规模RES部署已经实现。可再生能源发电机组的总装机容量超过70 GW，略高于德国电力系统的平均负荷需求63-68 GW，且每年可再生能源份额可观，因此，大约15%的风能和光伏发电机组不能再被视为奇异的边际电源。目前的可再生能源生产已经对电力市场产生了重大影响，尤其是所谓的优序效应。特别是由于适当的监管，现货市场价格和饲料中的RES脱钩，导致平均现货价格水平降低，每月几个小时的现货价格也为负值。这种情况的一个影响是，由于峰值现货价格往往低于其边际运营成本，燃气机组等灵活的发电厂无法正常运营。另一个影响是，由于峰值和基准日前价格之间的相关差价，energyJ。穆勒目前是苏黎世ETH的硕士生。

他的相关硕士论文在ETH电力系统实验室进行，由合著者监督。蓄水设施，主要是抽水蓄能水电站（PSHPs），也无法正常运行[4]。因此，生产结构即将从主要集中的大型发电厂转变为小型可再生能源发电厂的分散结构。这对电网和电力市场的运行产生了影响，包括可再生能源电网整合的巨大成本；除了饲料税。本文的其余部分概述如下：第二节概述了相关电力市场结构和可再生能源电网集成的成本驱动因素。第三节简要介绍了员工数据，第四节进一步分析了这些数据。最后，第五节介绍了主要结果。二、可再生能源的成本结构a。电力市场结构和成本动因在德国，电力市场被组织为区域定价市场。因此，价格模型是在零拥挤的假设下运行的。这导致电价和生产区域完全脱钩，这就需要重新调度措施来补偿输电网拥堵。德国大多数RES的支持计划是双重的（自2012年1月起）：生产商可以在合身和特价之间选择直接销售。不断适应现实的生产方式为生产者支付固定金额的报酬。此外，FIT法规保证了饲料优先于传统发电[5]。在FIT支持下产生的电力通过传输系统运营商（TSO）出售，这也涵盖了RES预测误差。另一方面，直销是通过第三方组织的[6]。它不包括保证售电，预测误差必须由第三方处理。

EEG声明，生产者可以每月在支持计划之间自由切换。图1和图2显示了随着时间的推移，这两个支持计划的参与情况。2012年，直接销售支持计划成为风力发电厂运营商的首选。这是由于风力发电的预测质量更好，这是基于馈源中风力的强自相关性。电力和电力市场的基本成本都会从电力市场中分离出来。01.04.2011 01.10.2011 01.04.2012 01.10.2012 01.04.2013 01.10.201302468时间[TWh]WindPVFig。1.通过FIT计划出售的风能和光伏发电量[3].01.04.2011 01.10.2011 01.04.2012 01.10.2012 01.04.2013 01.10.201302468次[TWh]WindPVFig。2.通过直接营销销售的风能和光伏发电量[3]。1）纯能源市场的成本：在德国，存在两个纯能源市场，即日前市场和日内市场。这两个市场都受到RES部署的影响，服务于不同的目的。虽然日前市场是主要的采购市场，但日内市场用于在使用辅助服务之前解决大部分的日前预测误差。对于FIT支持的RES，日前市场的直接成本是保证的FIT和实现的市场价格之间的差距，加上FIT生产的相应可变产品服务成本。对于直销，成本是市场溢价，包括直销参与者的管理溢价。这些直接成本通过重新分配费用（即所谓的“EEG Umlage”）直接转移给电力客户。由于供应过剩、饲料中可再生能源的优先地位以及缺乏直接营销的竞争性市场清算，所谓的优序效应在最近显著降低了市场价格。

为确保拍卖中的RES结算，价格独立基金以允许的最低出价进入市场-3000兆瓦。从技术上讲，直销RES可以通过减去市场溢价再加上一个小的平衡误差溢价进入市场。这两种效应都会使优序曲线向右移动，并降低日前市场价格。[7]中详细讨论了优序效应。仅在德国，2012年和2013年支付的“EEG Umlage”总额就接近170亿欧元，2014年估计接近200亿欧元，如图3所示。当日市场继续交易，直到交割前45分钟。与按日计酬市场相比，日内市场是按日计酬市场。由于市场收盘时间仅为交割前45分钟，大部分预测误差可在日内市场解决。与日前市场相比，日内市场平衡行动的成本不属于RES分配费用的一部分，而是电网电价的一个组成部分。2011年2012年2013年20140510152025[生物欧元]FITDM（包括Pm）档案服务成本进一步成本。3.2010-2013年的EEG差异成本和2014年的估算[8]。2）辅助服务市场的成本、结构变化和影响：从集中生产到小型机组分散生产的转变在电网上具有相当大的影响。生产和需求的位置不匹配，风能和光伏的不确定性，以及关闭旧的、不可利用的发电厂，使得辅助服务和重新调度更加复杂，因此成本更高。图4显示，2010年、2011年和2012年的辅助服务成本几乎保持不变，每年为10亿欧元[9]。无论如何，这些年来，辅助服务的构成发生了变化。

由于在日内市场结算预测误差（负荷和RES预测），二级控制成本（red）显著降低。另一方面，过去三年中增加的主要成本是电网中的电力损失补偿（青色）和重新调度措施。过去，大部分生产都被送入输电网，电力损耗低，需求量大的地区靠近生产地点，电网设计合理。随着生产的分散，电力流从低压水平通过输电网流向其他低压配电网地区。此外，海上风电场等大型可再生能源生产源通常远离主要用电地点。电力损耗补偿和重新调度由电力系统运营商执行，并通过电网电价向客户收取费用。而大多数标准预测误差，例如2010年2011年2012年200.511.5倍[Bio EUR]二次平衡一次平衡三次平衡功率损耗功率因数校正黑星调度反交易图。4.辅助服务不同用途的变更成本[9]。由于负荷预测误差大致保持不变，feed中产生的风力和光伏随时间显著增加[7]。三、 数据部分由于几项透明法案，近年来，电力市场、仅能源以及辅助服务的数据质量良好。根据EEG的要求，必须发布风和PV在feed中的预测，以及在feed中实现的预测。

最近，价值顺序曲线（MOC）数据不仅适用于纯能源市场，也适用于辅助服务市场。表为自SourceWind power in feed W（t）2011/04[8]Solar power in feed R（t）2011/04[8]Wind in feed pred W（t）2011/04[8]Solar in feed pred R（t）2011/04[8]EPEX日前价格S（t）2002/01[10]EPEX日内价格I（t）2006/10]平衡能源价格Pbal2001/02[11]二级控制MOC 2007/12[12]三级控制MOC 2007/12[12]管理溢价Pm01/2012[6]其他关于EEG成本2011年1月[8]表一给出了使用的数据、变量名称和来源。所有与负荷有关的数据都有15分钟的分辨率，而价格数据则有每小时的分辨率。由于德国分为四个TSO区域，因此所有数据都是TSO专用的。如果数据是TSO专用的，则符号携带SubscriptTSO。一般来说，市场设计、可用性和透明度以及RES支持计划因国家而异。无论如何，德国是一个很好的研究案例，适用于数据可用性良好的高分辨率馈送市场。四、 概要服务成本分析在本节中，我们根据可用数据推导并分析了档案服务成本。间歇性RES的日前预报（上午8:00[13]）会产生一个误差（t），由（t）=W（t）′给出- W（t）+R（t）′- R（t），（1）其中W（t′）和R（t′是风力发电和光伏发电的日前发电量预测，W（t）和R（t）是有效发电量。每个TSO的预测误差TSO定义为TSO（t）=WTSO（t）′- WTSO（t）+RTSO（t）′- RTSO（t）。（2） 因为需求和供给必须始终匹配，所以TSO（t）必须由TSO来平衡。45分钟前已知的预测错误在日内市场上解决。剩余差额将由二级或三级控制储备弥补。

因此，TSO（t）也可以写成TSO（t）=Vintraday（t）+Vbal（t），（3）其中Vintraday（t）是日内市场的交易量，Vbalt）是通过二级或三级控制平衡的交易量。时间指数t指的是交付期，在首日市场的情况下，该交付期与辅助服务市场的交付时间相对应。A.成本结构由于只允许使用日内市场和平衡储备来覆盖TSO RES平衡区域内的预测者，因此时间t的文件服务成本C（t）可以表示为日内市场和平衡能源成本asC（t）=Cintraday（t）+Cbal（t）的成本。（4） 1）日内市场平衡成本：日内市场成本Cintraday（t）是指日内市场上的收入或成本减去欧洲电力交易所（EPEX）日前市场上已放弃或实现的收入之间的差额，并给出一个中间价（t）=Vintraday（t）* （I（t）- 其中I（t）是日内价格，S（t）是日前价格。如果Vintraday（t）为正，且I（t）大于S（t），则买方在当日市场Cintraday（t）的成本为正。对于卖方而言，如果Vintraday（t）为负，且I（t）小于S（t），则成本为正。图5显示了Vintraday（t）和I（t）之间的依赖关系-EPEX市场数据的S（t）。正成本在I（t）之间呈指数依赖性- S（t）和正的日内交易量Vintraday（t）以及I（t）之间的线性相关性- S（t）和负的日内Vintraday（t）。通过对数据的分析和建模，可以得出两个结论。首先，由于图5所示的指数函数形状，在EPEXintra day市场上购买比销售过量能源更昂贵。

其次，采购成本建模可能会低估市场供应短缺情况下产生的极端成本，如图5.2）平衡能源成本所示的正异常值所示：相应地，根据日内能源成本，平衡能Cbal（t）的成本定义为平衡量与平衡能Pbal（t）和EPEX日前市场S（t）价格差的乘积。这意味着bal（t）=Vbal（t）* （Pbal（t）- S（t））。（6） 平衡能源Pbal（t）的价格定义为德国所有平衡区域的平衡储备Csaldo（t）在平衡saldo RZsaldo（t）上的激活成本[14]asPbal（t）=Csaldo（t）RZsaldo（t）。(7)-6000-4000-2000 0 2000 4000 6000-0.200.20.40.60.811.21.4 2011年有效数据2012年有效数据2013年有效数据2011年模型数据2012年模型数据2013年模型数据图。5.与实际数据相比，德国TSO的模拟小时日内市场成本。为了避免RZsaldo（t）极低和其他价格异常的极端价格，Pbal（t）在某些情况下受到限制。有关更多信息，请参阅[14]。平衡能量定义为所有激活的二级和三级控制储备Vsec、i（t）和Vter的总和，k（t）asRZsaldo（t）=pXi=1Vsec，i（t）+mXk=1Vter，k（t），（8），其中p和m分别是二级和三级控制储备最后考虑的投标指数。RZsaldo（t）由以下变量组成：oVbal（TSO的剩余预测误差）o直接营销的剩余预测误差o剩余需求预测误差o需求波动o意外电厂停运0 1500 3000501000150020002011使用成本[EUR/MWh]0 1500 3000501000150020002012电力储备[MW]正平衡负平衡0 15003000050100150020002013图。6.