Кредит мощности

Кредитная мощность ( CC , также значение мощности [1] или коэффициент снижения мощности [2] ) — это часть установленной мощности электростанции , на которую можно положиться в определенный момент времени (обычно во время стресса системы), [3] часто выражаемая в процентах от паспортной мощности . Обычная ( диспетчерская ) электростанция обычно может обеспечивать электроэнергию на полной мощности, если у нее достаточно топлива и она находится в рабочем состоянии, [1] поэтому кредитная мощность такой станции близка к 100%; для некоторых определений кредитной мощности (см. ниже) она составляет ровно 100%. [4] [ нужен лучший источник ] Выход переменной возобновляемой энергии (VRE) зависит от состояния неконтролируемого природного ресурса (обычно солнца или ветра), поэтому механически и электрически надежная VRE-станция может не иметь возможности генерировать электроэнергию на номинальной мощности (ни на паспортной, ни на уровне коэффициента мощности ), когда это необходимо, [1] поэтому ее CC намного ниже 100%. Кредит мощности полезен для приблизительной оценки гарантированной мощности, которую может надежно обеспечить система с генерацией, зависящей от погодных условий. [5] Например, при низком, но реалистичном (см. Энсслин и др. [6] ) кредите мощности ветроэнергетики в размере 5% необходимо добавить в систему 20 гигаватт (ГВт) ветроэнергетики, чтобы окончательно вывести из эксплуатации электростанцию ​​мощностью 1 ГВт, работающую на ископаемом топливе, при этом сохраняя надежность электросети на том же уровне.

Определения

Существует несколько похожих определений кредита мощности: [1] [7]

  • Эффективная несущая способность ( ELCC ) определяет значение мощности как дополнительную нагрузку, которая может быть добавлена ​​к системе после добавления установки без ухудшения выбранного индекса надежности (обычно вероятности потери нагрузки ). [7] В отличие от безразмерного CC, ELCC выражается в единицах мощности ( мегаваттах ). Регулирующие органы Калифорнии в своих расчетах достаточности ресурсов используют другой термин, квалификационная мощность ( QC ). Для диспетчеризируемой установки QC оценивается самостоятельно и может достигать максимальной мощности установки. [8] Для ветровой и солнечной энергии QC основан на моделировании ELCC; [9] для когенерации , энергии биомассы , гидроэнергетики и геотермальной энергии используется история производства. [10] Чистая квалификационная мощность ( NQC ) похожа на QC, за исключением того, что она учитывает подключение генератора к сети, для крупных генерирующих установок ; [11] Метрика ELCC была введена Гарвером в 1966 году. [12] [7] Н В С = В С {\displaystyle NQC=QC}
  • Эквивалентная конвенциональная мощность ( ECC ) сравнивает дополнительную мощность новой установки с мощностью обычной электростанции [7] и напрямую представляет собой объем обычной генерирующей мощности, которая может быть заменена установкой VRE, сохраняя при этом значение индекса риска. Похожая метрика, сравнивающая вклад установки с вкладом идеальной всегда доступной на полную мощность установки, называется эквивалентной фиксированной мощностью или EFC ; [13]
  • Процентиль доступности в пиковый период определяет значение мощности путем расчета мощности в выбранном наихудшем процентиле (например, 5-м самом низком) распределения мощности в периоды пикового спроса.

Ценности

Кредит мощности может быть намного ниже коэффициента мощности (CF): в маловероятном сценарии, если самое рискованное время для энергосистемы приходится на время после захода солнца, кредит мощности для солнечной энергии без связанного хранения энергии равен нулю независимо от ее CF [3] (в этом сценарии все существующие традиционные электростанции должны были бы быть сохранены после добавления солнечной установки). В более общем плане CC низок, когда время суток (или сезоны) для пиковой нагрузки не коррелируют хорошо со временем высокого производства энергии. [14] Энслин и др. [6] сообщают о значениях CC ветра в диапазоне от 40% до 5%, причем значения падают с увеличением проникновения ветровой энергии .

Для очень низких проникновений (несколько процентов), когда вероятность того, что система фактически будет вынуждена полагаться на VRE в пиковые часы, ничтожно мала, CC VRE-установки близка к ее коэффициенту мощности. [6] Для высоких проникновений, из-за того, что погода имеет тенденцию влиять на все установки похожего типа в одно и то же время и одинаковым образом - и вероятность системного стресса во время слабого ветра увеличивается, [15] кредит мощности VRE-установки уменьшается. Большее географическое разнообразие установок VRE улучшает значение кредита мощности, предполагая, что сеть может нести всю необходимую нагрузку. [6] Увеличение проникновения одного ресурса VRE также может привести к увеличению CC для другого, например, в Калифорнии увеличение мощности солнечной энергетики с низким приростом CC, который, как ожидается, составит 8% в 2023 году и снизится до 6% к 2026 году, [16] помогает сместить пиковый спрос из других источников на более позднее вечернее время, [17] когда ветер сильнее, поэтому ожидается, что CC ветровой энергии увеличится с 14% до 22% за тот же период. [16] Исследование ELCC, проведенное коммунальными службами Калифорнии в 2020 году, рекомендует еще более пессимистичные значения для фотоэлектрических систем: к 2030 году ELCC солнечной энергии станет «почти нулевым». [18] Распоряжения Комиссии по коммунальным услугам Калифорнии от 2021 и 2023 годов предполагают добавление к 2035 году дополнительных мощностей возобновляемой генерации с NQC 15,5 ГВт и паспортной мощностью 85 ГВт, [19] подразумевая, что запланированный NQC для возобновляемых источников энергии (комбинация солнечной и ветровой энергии) в сочетании с геотермальной энергией , аккумуляторами, долгосрочным хранением и реагированием на спрос составит 15,5/85 = 18%.

В некоторых районах пиковый спрос обусловлен кондиционированием воздуха и приходится на летние дни и вечера, [14] в то время как ветер сильнее всего ночью, а морской ветер сильнее всего зимой. [20] Это приводит к относительно низкому CC для таких потенциальных мест расположения ветроэнергетики: например, в Техасе прогнозируемый средний показатель для берегового ветра составляет 13%, а для морского ветра — 7%. [21]

В Великобритании вклад солнечной энергии в адекватность системы невелик и обусловлен в первую очередь сценариями, когда использование солнечной энергии позволяет поддерживать аккумуляторную батарею полностью заряженной до позднего вечера. [22] В 2019 году Национальная сетевая организация ESO предложила запланировать следующее снижение рейтинга на основе EFC: [23]

Показательные факторы снижения рейтинга в Великобритании
ГодВетер на сушеВетер в открытом мореСолнечные фотоэлектрические системы
2020/20219.0%14,7%1,2%
2022/20238.4%12,9%1,2%
2023/20248.2%12.1%1,2%

Ссылки

  1. ^ abcd Дент, Кин и Биалек 2010.
  2. ^ «Достаточность ресурсов в 2030-х годах».
  3. ^ ab Jorgenson et al. 2021, стр. 1.
  4. ^ Бренд, Стамбули и Зейли, 2012.
  5. ^ Йоргенсон и др. 2021, стр. 1–2.
  6. ^ abcd Энсслин и др. 2008, с. 3.
  7. ^ abcd Söder 2015, стр. 2209.
  8. ^ CPUC 2020, стр. 12.
  9. ^ CPUC 2020, стр. 13–14.
  10. ^ CPUC 2020, стр. 15–16.
  11. ^ CPUC 2020, стр. 7.
  12. ↑ Гарвер 1966.
  13. ^ National Grid 2019, стр. 4.
  14. ^ ab Jorgenson et al. 2021, стр. 6.
  15. ^ National Grid 2019, стр. 16.
  16. ^ ab CPUC 2021, стр. 9.
  17. ^ CPUC 2021, стр. 10.
  18. ^ Карден, Кевин; Красный Домбровский, Алекс; Винклер, Чейз (2020). "2020 Joint IOU ELCC Study, Report 1" . Получено 10 сентября 2022 г. .
  19. ^ CPUC (23 февраля 2023 г.). «CPUC усиливает исторические цели по закупкам чистой энергии для обеспечения надежности электроснабжения». cpuc.ca.gov . Комиссия по коммунальным услугам Калифорнии . Получено 12 апреля 2023 г. .
  20. ^ Йоргенсон и др. 2021, с. 7.
  21. ^ Йоргенсон и др. 2021, с. 21.
  22. ^ National Grid 2019, стр. 6.
  23. ^ National Grid 2019, стр. 3.

Источники

  • Йоргенсон, Дженни; Авара, Сара; Стивен, Горд; Май, Триеу (2021). «Сравнение расчетов кредитной мощности для ветра: исследование случая в Техасе (NREL/TP-5C00-80486)» (PDF) . Национальная лаборатория возобновляемой энергии . Голден, Колорадо.
  • Дент, К.Дж.; Кин, А.; Биалек, Дж.В. (июль 2010 г.), «Упрощенные методы расчета кредита мощности возобновляемой генерации: критический обзор» (PDF) , Общее собрание IEEE PES , IEEE, стр.  1–8 , doi : 10.1109/PES.2010.5589606, hdl : 10197/3209 , ISBN 978-1-4244-6549-1, S2CID  28954479
  • Бранд, Бернхард; Стамбули, Амин Будген; Зейли, Дрисс (август 2012 г.). «Значение диспетчеризации установок CSP в электроэнергетических системах Марокко и Алжира» (PDF) . Энергетическая политика . 47 : 321–331 . Bibcode : 2012EnPol..47..321B. doi : 10.1016/j.enpol.2012.04.073. ISSN  0301-4215.
  • Энслин, Корнел; Миллиган, Майкл; Холттинен, Ханнеле; О'Мэлли, Марк; Кин, Эндрю (июль 2008 г.), «Текущие методы расчета кредитной мощности ветроэнергетики, сотрудничество с МЭА» (PDF) , 2008 IEEE Power and Energy Society General Meeting - Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century , IEEE, стр.  1– 3, doi : 10.1109/PES.2008.4596006, hdl : 10197/3213 , ISBN 978-1-4244-1905-0, S2CID  4650836
  • National Grid, ESO (25 февраля 2019 г.). «Методология коэффициента снижения рейтинга для участия возобновляемых источников энергии на рынке мощности: резюме ответов на консультации» (PDF) .
  • «Руководство по методологии определения квалификационной мощности 2020 года» (PDF) . cpuc.ca.gov . Комиссия по коммунальным услугам Калифорнии . Ноябрь 2020 г.
  • Кевин Карден; Алекс Красный Домбровски; Арне Олсон; Аарон Бердик; Луис Линден (31 августа 2021 г.). «Исследование Incremental ELCC для закупок среднесрочной надежности» (PDF) . www.cpuc.ca.gov . Комиссия по коммунальным услугам Калифорнии .
  • Волак, Фрэнк А. (июль 2021 г.), Долгосрочная достаточность ресурсов на оптовых рынках электроэнергии со значительными непостоянными возобновляемыми источниками энергии (PDF) , Национальное бюро экономических исследований, doi : 10.3386/w29033
  • Миллиган, Майкл; Портер, Кевин (июнь 2008 г.). «Определение значения мощности ветра: обновленный обзор методов и внедрения» (PDF) . nrel.gov . Национальная лаборатория возобновляемой энергии . Получено 11 апреля 2023 г. .
  • Гарвер, Л. (август 1966 г.). «Эффективная несущая способность генерирующих установок». Труды IEEE по силовым приборам и системам . PAS-85 (8): 910– 919. Bibcode : 1966ITPAS..85..910G. doi : 10.1109/TPAS.1966.291652. ISSN  0018-9510.
  • Söder, Lennart (2015). «Управление нагрузкой и управление системами с тепловой энергией, гидроэнергией и ветром». Справочник по системам чистой энергии . Том 4. John Wiley & Sons, Ltd. стр.  2201– 2212. doi :10.1002/9781118991978.hces094. ISBN 9781118991978.
Получено с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Capacity_credit&oldid=1259291229"