УЧАСТЬ ПОБУТОВИХ СПОЖИВАЧІВ НА ЕНЕРГЕТИЧНИХ РИНКАХ ЧЕРЕЗ КЕРУВАННЯ ПОПИТОМ
DOI:
https://doi.org/10.20998/2313-8890.2023.09.01Ключові слова:
енергетичні ринки, допоміжні послуги, керування попитом, бойлер гарячої води, розумна мережа, агрегаторАнотація
Анотація. В статті розглядається підхід до взаємодії оператора системи передачі зі споживачами – механізм керування попитом, а також його роль та місце на енергетичних ринках. Описано інструменти та досвід реалізації керування попитом . За допомогою натурного експерименту оцінено можливість та ефективність участі споживачів з побутовими накопичувальними бойлерами гарячої води на балансуючому ринку. Оптимізація участі великої кількості споживачів на енергетичних ринках є складною проблемою, особливо для портфелів із тисячами чи мільйонами гнучких ресурсів. Одним із завдань агрегатора є перетворення функціональних можливостей технологій автоматизації, наприклад, «розумного» будинку споживача в продукти, якими можна було б торгувати на енергетичних ринках. Задача оптимізації полягає в ефективному та своєчасному управлінні великою кількістю гнучких ресурсів. Ключова особливість керування попитом – продаж керованого навантаження нарівні з генеруючими потужностями. Це пояснюється тим, що, з точки зору балансу, в енергосистемі одна не спожита кВт-год дорівнює виробленій кВт-год. В результаті фінансові вигоди від керування попитом на електроенергію споживачів еквівалентні цінам послуги з балансування та наданню резервів потужності від інших учасників ринку. Продаж ресурсу керування попитом може реалізуватись за допомогою інструментів балансуючого ринку (БР) та ринку допоміжних послуг (РДП), які використовують ОСП, щоб збалансувати енергосистему. Залучення додаткових учасників на РДП та БР має стимулювати конкуренцію та дозволити задовольнити потреби ОСП у допоміжних послугах та послугах з балансування, що позитивно позначиться на надійності енергосистеми та підвищить конкуренцію. Загалом, рівень забезпеченості енергосистеми резервами залежить від великого комплексу факторів, серед яких: різні години доби, погодні умови або торгові стратегії учасників ринку тощо. Оптимальним шляхом залучення побутових споживачів до реагування попитом є використання послуг агрегаторів. Але це не означає просте накопичення певної результуючої потужності споживачів. Кількісно-якісний склад портфелю агрегатора має забезпечувати виконання команд ОСП у повному обсязі, навіть в умовах недоступності частини бойлерів або інших агрегованих одиниць. Для цього необхідно мати певний запас регулюючої потужності, наприклад, інших бойлерів або установок зберігання енергії для можливості їх оперативної заміни (реконфігурації) всередині портфелю. Керування попитом в енергосистемі може ефективно зменшити пікове навантаження системи та відстрочити необхідні капітальні інвестиції в додаткові генеруючі потужності та лінії передачі. Крім того, керування попитом сприяє інтеграції ВДЕ та зменшує витрати на налагодження, пуск або відключення теплових енергоблоків у періоди пікового навантаження. Участь споживачів у керуванні попитом потребує двоспрямованої комунікаційної інфраструктури, розширеного вимірювання, ефективних економічних тарифів та алгоритмів енергоменеджменту. Із зростанням технологій «розумних» мереж і автоматизованих систем реагування попитом, системи керування попитом є ключовим елементом, що, як очікується, забезпечить економічно ефективну альтернативу традиційним рішенням з боку генерації, щоб задовольнити зростаючий попит на електроенергію під час пікового навантаження або високих цін. Керування попитом конкурує з допоміжними послугами, що надаються «традиційними» надавачами - електростанціями та застосовуються ОСП для стабілізації параметрів ОЕС, коли енергомережа стикається з непередбаченими ситуаціями, відповідно, розвиток даного сектору є важливою складовою енергетичної безпеки.
Посилання
Lir, V. (2015). Economic mechanisms of demand management in the electricity market. Economist, 2, 9 – 13.
Pro rynok elektrychnoi enerhii : Zakon Ukrainy vid 13.04.2017 r. № 2019-VIII : stanom na 26 sich. 2024 r. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2019-19#Text (data zvernennia: 28.07.2023).
Pro zatverdzhennia Kodeksu systemy peredachi : Postanova Nats. komis., shcho zdiisniuie derzh. rehuliuvannia u sferakh enerhetyky ta komun. posluh vid 14.03.2018 r. № 309 : stanom na 1 sich. 2024 r. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/v0309874-18#Text (data zvernennia: 28.07.2023).
Ela, E., & O'Malley, M. (2016). Scheduling and Pricing for Expected Ramp Capability in Real-Time Power Markets. IEEE Transactions on Power Systems, 31(3), 1681–1691. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2015.2461535
Denysiuk, S. P., & Opryshko, V. P. (2019). Analiz mozhlyvostei optymizatsii dobovoho hrafiku spozhyvannia elektrychnoi enerhii. Bulletin of the Kyiv National University of Technologies and Design. Technical Science Series, 128(6), 20–28. https://doi.org/10.30857/1813-6796.2018.6.2.
Aghaei, J., Alizadeh, M. I., Abdollahi, A., & Barani, M. (2016). Allocation of demand response resources: toward an effective contribution to power system voltage stability. IET Generation, Transmission & Distribution, 10(16), 4169–4177. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2016.0680.
Makhadmeh, S. N., Khader, A. T., Al-Betar, M. A., Naim, S., Abasi, A. K., & Alyasseri, Z. A. A. (2019). Optimization methods for power scheduling problems in smart home: Survey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 115, 109362. https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.109362.
Jordehi, A. R. (2019). Optimisation of demand response in electric power systems, a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 103, 308–319. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.12.054.
Vardakas, J. S., Zorba, N., & Verikoukis, C. V. (2015). A Survey on Demand Response Programs in Smart Grids: Pricing Methods and Optimization Algorithms. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 17(1), 152–178. https://doi.org/10.1109/comst.2014.2341586.
Barbato, A., & Capone, A. (2014). Optimization Models and Methods for Demand-Side Management of Residential Users: A Survey. Energies, 7(9), 5787–5824. https://doi.org/10.3390/en7095787.
Demand-side flexibility: quantification of benefits in the EU // European Commission. Available at: https://smarten.eu/demand-side-flexibility-quantification-of-benefits-in-the-eu/. (in English).
Silva, C., Faria, P., & Vale, Z. (2020). Rating the Participation in Demand Response Programs for a More Accurate Aggregated Schedule of Consumers after Enrolment Period. Electronics, 9(2), 349. https://doi.org/10.3390/electronics9020349.
Deng, R., Yang, Z., Chow, M.-Y., & Chen, J. (2015). A Survey on Demand Response in Smart Grids: Mathematical Models and Approaches. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 11(3), 570–582. https://doi.org/10.1109/tii.2015.2414719
Baboli, P. T., Eghbal, M., Moghaddam, M. P., & Aalami, H. (2012). Customer behavior based demand response model. У 2012 IEEE Power & Energy Society General Meeting. New Energy Horizons - Opportunities and Challenges. IEEE. https://doi.org/10.1109/pesgm.2012.6345101
Mohajeryami, S., Moghaddam, I. N., Doostan, M., Vatani, B., & Schwarz, P. (2016). A novel economic model for price-based demand response. Electric Power Systems Research, 135, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2016.03.026
Muthirayan, D., Kalathil, D., Poolla, K., & Varaiya, P. (2020). Mechanism Design for Demand Response Programs. IEEE Transactions on Smart Grid, 11(1), 61–73. https://doi.org/10.1109/tsg.2019.2917396
Siano, P. (2014). Demand response and smart grids—A survey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 30, 461–478. https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.10.022
Milligan, M. (2018). Sources of grid reliability services. The Electricity Journal, 31(9), 1–7. https://doi.org/10.1016/j.tej.2018.10.002
Li, T., & Dong, M. (2018). Real-Time Residential-Side Joint Energy Storage Management and Load Scheduling With Renewable Integration. IEEE Transactions on Smart Grid, 9(1), 283–298. https://doi.org/10.1109/tsg.2016.2550500.
Demand Flexibility Service, National Grid ES // National Grid – Available at: https://www.nationalgrideso.com/industry-information/balancing-services/demand-flexibility
Aghaei, J., & Alizadeh, M.-I. (2013). Demand response in smart electricity grids equipped with renewable energy sources: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 18, 64–72. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.09.019.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами: Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи, яка через [6 місяців] з дати публікації автоматично стає доступною на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).