a szélenergia helyzete a világban és magyarországontartalom •megújuló energia a világban...

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamos Energetika Tanszék Villamos Művek és Környezet Csoport

A szélenergia helyzete a

világban és

Magyarországon Magyar Elektrotechnikai Egyesület,

Nyugdíjasok KKP Szervezete

Dr. Hartmann Bálint, egyetemi adjunktus

[email protected]

Tartalom

• Megújuló energia a világban

• Szélenergia a világban

• Úton a rugalmas villamosenergia-rendszer felé

• A magyarországi helyzet

2015.02.17. 2

A szélenergia helyzete a világban és Magyarországon

Renewable energy outlook 2012-2035

• A megújuló alapú villamosenergia-termelés háromszorosára nő, eléri a 31%-ot • 50% víz, 25% szél, 7,5% napelem

• A bioüzemanyagok felhasználása 1,3 mboe/nap mennyiségről 4,5 mboe/napra nő • Etanol 1 mboe/nap3.4 mbdoe/nap

• Bioüzemanyag adja a szárazföldi igények37%-át Brazíliában, 19%-át az Egyesült Államokban, 16%-át az EU-ban

• 6400 Mrd USD-nyi befektetésre van szükség 2010 és 2035 között • 94% az energetikai szektor aránya, ezen belül is szél (2100 Mrd

USD), víz (1500 Mrd USD) és nap (1300 Mrd USD)

• OECD országokban szél és napelemek, nem OECD területeken víz és szél

2015.02.17. 3


Renewable energy outlook 2012-2035

• 2011-ben 88 Mrd USD-t költött a világ megújulós támogatásra, 24%-kal többet, mint 2010-ben

• 2035-re 240 Mrd USD a cél

• Az időszak teljes támogatási összege elérheti a 3500 Mrd USD-t

• Az eredmény 4,1 Gt CO2 „megtakarítása” lehet 2012 és 2035 között

2015.02.17. 4


A világ primerenergia-felhasználása

üzemanyagok szerint (Mtoe)

2015.02.17. 5

Forrás: International Energy Agency


OECD országok primerenergia-

felhasználása

2015.02.17. 6

-11%



Villamosenergia-termelés forrás szerinti

megoszlása egyes régiókban

2015.02.17. 7



A megújulók részaránya a villamosenergia-

termelésben világszinten

2015.02.17. 8



2010 és 2035 között felépítendő többlet erőművi

kapacitások világszinten

2015.02.17. 9



Az energetikai szektorba irányuló befektetések

2012 és 2035 között

2015.02.17. 10

Forrás: International Energy Agency A szélenergia helyzete a világban és Magyarországon

Megújuló támogatások világszinten

2015.02.17. 11

Versenyképesség Kiöregedő kapacitások



Megújuló alapú villamosenergia-termelést és bioüzemanyagokat

érintő támogatások összege világszinten

2015.02.17. 12

Forrás International Energy Agency


Átlagos végfelhasználói villamosenergia-árak szerkezete

Európában, 2011

2015.02.17. 13

20%

12% 11%

4%



Átlagos végfelhasználói villamosenergia-árak

világszinten

2015.02.17. 14

3% 5%

12% 6% 15%

4%

7%



„Beragadó” megújulós támogatások

2015.02.17. 15



Szélerőművi kapacitások a világban

2015.02.17. 16



2015.02.17. 17



2015.02.17. 18


Mi várható a közeljövőben?

2015.02.17. 19



2015.02.17. 20



2015.02.17. 21


Mi várható a távoli jövőben?

2015.02.17. 22



2015.02.17. 23



2015.02.17. 24


Merre tartunk?

Úton a rugalmas

villamosenergia-rendszer felé

2015.02.17. 25


Rugalmas villamosenergia-rendszer

• Rugalmasság

• Alkalmazkodás a változó termelési és fogyasztási viszonyokhoz

• Alkalmazkodás a rendszerben bekövetkező tervezett vagy váratlan termelés- és terhelésváltozásokhoz

• Gradiens képességek

• Erőművek szintjén

• Gyors indítás

• Széles terhelési tartomány

• Gyors terhelésváltoztatás

• Egyéb eszközök szintjén?

2015.02.17. 26


Változékony megújuló energia

(VRE – Variable Renewable Energy) • VRE penetráció bővítésének nehézségei

• Időjárásfüggés (hely, idő)

• A befogadó villamosenergia-rendszer rugalmassága és a terhelés sajátosságai

• Alacsony VRE penetrációnál nem korlát a rendszer befogadóképessége

• Éves termelés 5-10%-a közötti érték

• Feltéve, hogy

• Elkerüljük a hot spotok kialakulását

• Garantáljuk, hogy a VRE is részt vesz a rendszer stabilitásának biztosításában, ha szükséges

• Megfelelő előrejelzés

2015.02.17. 27


VRE integrációja

• VRE alapvetően nem jelent újdonságot üzemeltetési szempontból

• Változó rendszerterhelés

• Termelői kiesések

• Kis penetrációnál (2-3% alatt) javít a jelenlegi helyzeten

2015.02.17. 28


VRE integrációja

• Műszaki szempontból 25-40% os penetráció is elérhető, a jelenlegi rugalmasság mellett

• Költségek?

2015.02.17. 29


VRE integrációja

• Költségek?

• Merit-order hatás (árak)

• Alaperőművek, szabályozó erőművek

• Átmeneti hatás (kihasználtság)

• Szabályozó erőművek

2015.02.17. 30


VRE integrációja

• Nagy mennyiségű VRE integrálása új megközelítést igényel rendszerszinten is

• Nem kezelhetjük külön az új VRE-k telepítését a rendszer egészétől – ez a költségeket is meghatározza

• A sikeres integráció feltételei

• Rendszerbarát VRE telepítés

• Használjuk ki a technológiák nyújtotta lehetőségeket

• A villamosenergia-rendszer és –piac üzemeltetésének javítása

• Használjuk ki jobban meglévő eszközeinket

• Befektetés további rugalmas termelőkbe

• Gondolkodjunk hosszabb távon

2015.02.17. 31


Rendszerbarát VRE telepítés

• Használjuk ki a technológiák nyújtotta lehetőségeket

• Időzítés

• Megfelelő infrastrukturális előkészítés

• Elhelyezés és technológiai mix

• Különböző termelők időbelisége

• Műszaki képességek kihasználása

• Rendszerszintű szolgáltatások

• Rendszerbarát kialakítás

• A cél nem kizárólag a termelt energia maximalizálása

• Termelői korlátozás

• Nagy változékonyság miatti magas árak elkerülése

2015.02.17. 32


A villamosenergia-rendszer és –piac

üzemeltetésének javítása • Használjuk ki jobban meglévő eszközeinket

• Villamosenergia-piac működésének javítása

• Piaci folyamatok időállandója > VRE termelés időállandója

• A piacnak be kell áraznia a rugalmasságot

• Rövid horizontú termékek (és piacok) támogatása

• Nem előfeltétel a liberalizált piac

2015.02.17. 33


Befektetés további rugalmas termelőkbe

• Gondolkodjunk hosszabb távon

• Stabil és dinamikus villamosenergia-rendszerek

• Stabil rendszer = jól működő infrastruktúra = kevésbé rugalmas környezet

• Dinamikus rendszer = gyorsan fejlődő infrastruktúra = hosszú távú tervezés fontossága

• VRE penetráció növelésének üteme

• Kihasználatlan kapacitások kapacitáshiány

• Dekarbonizációs célkitűzések

• Piacról kiszoruló alaperőművek sorsa

2015.02.17. 34


Befektetés további rugalmas termelőkbe

• Lehetőségek • Fogyasztó oldali befolyásolás, elosztott hőtárolás

• Költséghatékony megoldás

• Nehezen becsülhető potenciál

• Energiatárolás • Gyorsan fejlődő terület

• Költségek csökkentése szükséges

• Topológia • Hálózati összeköttetések növelése

• Erőmű retrofit • Projekt-specifikus költségek

• Nem vagy-vagy megoldások! • Központi elosztott

• Erőmű tárolás

• Korlátozás szabályozás

2015.02.17. 35


A magyarországi helyzet –

szélerőművek integrálása a

villamosenergia-rendszerbe

2015.02.17. 36


Szélerőművek integrálása a

villamosenergia-rendszerbe • A szélerőművi termelés hazai alakulása 2013-ban

• A szélerőművek termelési gradiensének vizsgálata

• A szélerőművek menetrendi hibájának vizsgálata

• A szélerőművek által igényelt szabályozási tartalékok csökkentése

37 2015.02.17. A szélenergia helyzete a világban és Magyarországon

A szélerőművi termelés hazai alakulása

2013-ban

2015.02.17. 38



2013-ban

2015.02.17. 39



2013-ban

2015.02.17. 40



2013-ban

2015.02.17. 41



2013-ban • 328,93 MW

• 47 működő (nem HMKE) erőmű

• 40 KÁT rendszerben

• 7 azon kívül

• 52 működő HMKE

• 395 kW

• 2182 órás kihasználás

• 719 GWh villamosenergia-termelés

• 14,68 Mrd Ft támogatás

2015.02.17. 42



2013-ban

2015.02.17. 43



2013-ban

2015.02.17. 44


A szélerőművek termelési gradiensének

vizsgálata – a probléma • A szélerőművek jó közelítéssel sztochasztikus jellegű termelők

• A kinyerhető teljesítmény a szélsebesség harmadik hatványával arányos

• A gyors szélsebesség-változás eredménye gradiens esemény

• A villamosenergia-rendszer gradiens szabályozási képességei nem mindig elégségesek

0

250

500

750

1000

1250

1500

1750

2000

0 5 10 15 20 25

Le

ad

ott

te

lje

sít

mé

ny [

kW

]

Szélsebesség [m/s]

0102030405060708090

100

0 - 2,5 2,5 - 5 5 - 7,5 7,5 -

Re

latí

v g

ya

ko

risá

g [

%]

Szélerőművek gradiense [MW/perc]

Le irány Fel irány

Le irány 1000 MW Fel irány 1000 MW

0

20

40

60

80

100

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Le

felé

ku

mu

lált

re

latí

v

gya

ko

risá

g [

%]

Gradiens tartomány [MW/perc]

Le irány Fel irány



vizsgálata – a módszerek • A rendelkezésre álló adatok feldolgozása



vizsgálata – a módszerek • Statisztikai kiértékelés:

• Hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő egyes le- illetve fel irányú gradiens kisegítési periódusok?

• Átlagosan hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú gradiens kisegítési periódusok?

• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú gradiens kisegítési periódusok hosszát?

• Mekkora gradiens kisegítést kell az energiatárolónak biztosítania az egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok alkalmával?

• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi a szabályozási periódusokban az energiatároló által biztosítandó le- illetve fel irányú gradiens kisegítést?



vizsgálata – a módszerek • Számítógépes szimuláció

• MATLAB

• Szélerőmű és energiatároló kooperációját modellező program

• Energiatároló

• Pnévleges, Enévleges , Pmax , η , pSOC , Ttároló

• Technológiák

0

3

5

8

10

180

190

200

210

220

0:00 3:00 6:00 9:0012:0015:0018:0021:000:00

En

erg

iatá

roló

tö

ltö

ttsé

ge

[MW

h]

Szé

lerő

mű

te

rme

lt é

s

há

lóza

tra

ad

ott

tle

jesít

mé

nye

[M

W]

A szimuláció időtartama

Termelés Eladott Energiatároló

0

3

5

8

10

180

190

200

210

220

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0:00

En

erg

iatá

roló

tö

ltö

ttsé

ge

[M

Wh

]

Szé

lerő

mű

te

rme

lt é

s h

áló

za

tra

ad

ott

tl

eje

sít

mé

nye

[M

W]


Termelés Eladott Energiatároló



vizsgálata – az eredmények • A felhasznált adatsor

• 2009-2011 közötti szélerőművi termelési adatok (MAVIR)

• 15 perc alatt igénybe vehető forgó tartalék mennyiségéből képezett gradiens (MAVIR)

• 1 perces felbontás – 1 576 800 adatpont

• Szélerőművi termelési adatok átskálázása 330, 400-500-…-1000 MW-ra

Gradiens

kisegítések

száma

Gradiens

kisegítések

hossza [perc]

Gradiens

kisegítések

átlagos hossza

[perc]

Gradiens

kisegítések

eloszlásának

95%-a [perc]

Gradiens

kisegítések

nagyságának

eloszlásának

95%-a

[MW/perc]

330 MW 11 793 19 762 1,68 4 19

400 MW 13 179 21 704 1,65 4 21

500 MW 15 228 24 623 1,62 4 22,5

600 MW 17 484 27 828 1,59 4 22,5

700 MW 19 814 31 081 1,57 4 23

800 MW 22 331 34 604 1,55 4 24

900 MW 24 948 38 270 1,54 4 24,5

1 000 MW 27 616 42 049 1,52 3 25

0

20

40

60

80

100

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Ku

mu

lált

re

latí

v g

ya

ko

risá

g [

%]

Gradiens kisegítés hossza [perc]

400 MW 700 MW 1000 MW

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50

Ku

mu

lált

re

latí

v g

ya

ko

risá

g [

%]

Gradiens kisegítés nagysága [MW/perc]

400 MW 700 MW 1000 MW

0

5 000

10 000

15 000

20 000

25 000

1 2 3-5 6-10 11-

Gra

die

ns k

ise

gít

ése

k s

zá

ma

Gradiens kisegítések hossza [perc]

400 MW 700 MW 1000 MW



vizsgálata – az eredmények • A magyar villamosenergia-rendszerben a gradiens képesség

kisegítésére elsősorban le irányban van szükség, a fel irányú képességek lényegesen nagyobbak.

• A szélerőművi kapacitás nagyságának növelésével nő a villamosenergia-rendszerben fellépő gradiens kisegítések száma, illetve azok összesített hossza is. Eltérő azonban a növekedés mértéke a két szabályozási irány esetén; a vizsgált szcenáriók esetén a le irányú kisegítések összesített hossza körülbelül kétszeresére nő, míg fel irány esetén háromszoros növekedés figyelhető meg.

• A gradiens kisegítések számának növekedésével csökken ezen kisegítések átlagos időtartama. Ennek elsődleges oka, hogy a szélerőművi kapacitás növekedésével jellemzően a rövidebb (1-2 perces) gradiens képesség túllépések száma növekszik, a hosszabb periódusok aránya így csökken.

2015.02.17. 50



vizsgálata – az eredmények • A gradiens kisegítések számának növekedésével csökken ezen

kisegítések átlagos időtartama. Ennek elsődleges oka, hogy a szélerőművi kapacitás növekedésével jellemzően a rövidebb (1-2 perces) gradiens képesség túllépések száma növekszik, a hosszabb periódusok aránya így csökken.

• A le irányú gradiens kisegítések nagysága a szélerőművi kapacitás növekedésével együtt nő, fel irányban azonban ez a növekedés a 600-700 MW-os tartományban megáll, majd csökkenésbe megy át. A jelenség oka ezúttal is a rövidebb kisegítések arányának növekedésében keresendő.

• A magyar villamosenergia-rendszer gradiens képességeinek kisegítésére vizsgálataim alapján legalább egy 25 MW-os névleges teljesítményű, maximális teljesítménnyel 4 perc folyamatos üzemet biztosítani képes (tehát kb. 1,66 MWh kapacitású) energiatároló egységre van szükség, feltételezve, hogy a szabályozásba bevont erőművi blokkok száma és teljesítménye nem növekszik.

2015.02.17. 51


A szélerőművek menetrendi hibájának

vizsgálata – a probléma • A szélerőművek termelésének előrejelzése annak sztochasztikus jellege miatt nehéz

• A szélsebesség előrejelzésének hibája Gauss eloszlású, a termelésé nem az

• A nem megfelelő előrejelzés eredménye menetrendi hiba

• A villamosenergia-rendszer szabályozási képességei nem mindig elégségesek

0

2

4

6

8

10

12

14

-100

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Re

latí

v g

ya

ko

risá

g [

%]

Menetrendtől való eltérés [MW]

Tény kapacitás 330 MW-ra extrapolált kapacitás

0

20 000

40 000

60 000

80 000

0 100 200 300 400 500Ne

gye

dó

rák

szá

ma

Rendelkezésre álló és igényelt teljesímények [MW]

Szélerőművi leszabályozási igény

Leszabályozási tartalék

0

20 000

40 000

60 000

80 000

0 100 200 300 400 500Ne

gye

dó

rák

szá

ma

Rendelkezésre álló és igényelt teljesímények [MW]

Szélerőművi felszabályozási tartalék

Felszabályozási tartalék

Forrás: M. Lange, U. Focken, „Physical Approach to Short-Term Wind Power Prediction”



vizsgálata – a módszerek • A rendelkezésre álló adatok feldolgozása



vizsgálata – a módszerek • Statisztikai kiértékelés:

• Hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?

• Átlagosan hány időegységnyi hosszúságúak az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?

• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok hosszát?

• Mekkora energiaigényt jelentenek az energiatároló által végzendő egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?

• Átlagosan mekkora energiaigényt jelentenek az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok?

• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi az energiatároló által végzendő le- illetve fel irányú szabályozási periódusok energiaigényét?

• Mekkora eltérést kell az energiatárolónak kiszabályoznia az egyes le- illetve fel irányú szabályozási periódusok alkalmával?

• Milyen eloszlásfüggvény jellemzi a szabályozási periódusokban az energiatároló által kiszabályozandó le- illetve fel irányú eltérést?


0

10

20

30

40

50

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0:00

[MW

], [

MW

h]


Menetrend Termelés Eladott Energiatároló


vizsgálata – a módszerek • Számítógépes szimuláció

• MATLAB

• Szélerőmű és energiatároló kooperációját modellező program

• Energiatároló

• Pnévleges, Enévleges , Pmax , η , pSOC , Ttároló

• Technológiák

0

10

20

30

40

50

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0:00

[MW

], [

MW

h]


Menetrend Termelés Eladott Energiatároló



vizsgálata – a módszerek • Az adatok időbelisége nagy mértékben befolyásolja a szimuláció eredményét

• Bemenő adatsor feldarabolása és véletlenszerű összerendezése

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5

Ne

m k

iszo

lgá

lt l

e i

rán

yú

sza

bá

lyo

zá

si ig

én

ye

k

ará

nya

[%

]

Szabályozások átlagos hossza [x15 perc]

400 MW P100 P99 P95 Eredeti Statisztikai





vizsgálata – az eredmények • A felhasznált adatsor

• 2009-2011 közötti szélerőművi termelési adatok (MAVIR)

• 15 perc alatt igénybe vehető forgó tartalék mennyisége (MAVIR)

• 15 perces felbontás – 72 000 adatpont

• Szélerőművi termelési adatok átskálázása 330, 400-500-…-1000 MW-ra

Szabályozások

átlagos hossza

[x15 perc]

Szabályozások

eloszlásának

95%-a

[x15 perc]

Szabályozások

energiaigényének

átlaga [MWh]

Szabályozások

energiaigényének

eloszlásának

95%-a [MWh]

Szabályozandó

eltérések

eloszlásának

95%-a [MW]

330 MW 2,36 7 19,74 75 90

400 MW 2,55 7 25,34 100 110

500 MW 2,78 8 34,25 150 130

600 MW 3,09 10 44,26 210 155

700 MW 3,39 11 55,50 255 180

800 MW 3,71 13 68,69 325 200

900 MW 3,98 14 82,27 405 225

1 000 MW 4,22 15 95,80 470 245

0

20

40

60

80

100

0 5 10 15 20

Ku

mu

lált

re

latí

v g

ya

ko

risá

g [

%]

Szabályozási periódus hossza [x15 perc]

400 MW 700 MW 1000 MW

0

20

40

60

80

100

0 50 100 150 200 250

Ku

mu

lált

re

latí

v g

ya

ko

risá

g [

%]

Szabályozási energiaigény [MWh]

400 MW 700 MW 1000 MW

90

91

92

93

94

95

96

97

98

99

100

0 50 100 150 200 250

Ku

mu

lált

re

latí

v g

ya

ko

risá

g [

%]

Kiszabályozandó eltérés nagysága [MW]

400 MW 700 MW 1000 MW



vizsgálata – az eredmények • A magyar villamosenergia-rendszer szabályozási tartalékai le

irányban lényegesen kisebbek, mint fel irányban.

• A szélerőművi kapacitás nagyságának növelésével nő azon periódusok száma és hossza, amikor a villamosenergia-rendszer nem képes a szabályozási igények kiszolgálására. Ezen növekedés mértéke közel megegyezik a le- illetve fel irányú szabályozások esetén.

• Az egyes beavatkozások alkalmával kiszabályozandó teljesítmény igény nagysága szintén a szélerőművi kapacitás nagyságával arányosan nő, azonban itt már megfigyelhető az eltérés a két szabályozási irány között, a fel irányú szabályozási igények gyorsabban nőnek. Ezzel szemben az energiaigények vizsgálatakor nem tapasztalható érdemi eltérés a növekedés üteme kapcsán.

2015.02.17. 58



vizsgálata – az eredmények • Minden vizsgálat tárgyát képező paraméter nagysága jó közelítéssel

lineáris függést mutat a szélerőművi kapacitás nagyságától, így amennyiben utóbbit a villamosenergia-rendszerben teljes beépített teljesítőképességének arányában adjuk meg, az energiatároló paraméterei is meghatározhatóak. A legkisebb méretű energiatárolót eredményező statisztikai kiértékelés alapján a tároló névleges teljesítménye a beépített szélerőművi összteljesítmény kb. 25%-ában, kapacitása pedig a beépített szélerőművi összteljesítmény 25-45%-ában határozható meg. Utóbbi érték esetén a nagy eltérést az okozza, hogy az általam vizsgált legnagyobb beépítettségű, 1 000 MW-os szcenáriónál már jelentős különbség figyelhető meg a le- és a fel irányú szabályozási igények száma között.

• A bemeneti adatsorok feldarabolása és újbóli, véletlenszerű összerendezése egyedi eleme a kutatásnak. Felhasználása átmenetet teremt a statisztikai kiértékelés és a számítógépes szimuláció módszere között, kölcsönösen enyhítve a két eljárás hátrányait.

2015.02.17. 59


A szélerőművek által igényelt szabályozási

tartalékok csökkentése – a probléma

• A szélerőművek menetrendi hibája következtében nagy szabályozási tartalékigények lépnek fel

• A magyarországi szélerőművek menetrendi hibája nagyobb a külföldi egységek hasonló adatainál

• A szabályozási pótdíj bevezetése nem bizonyult kellő ösztönzőnek a folyamat megfordítására



tartalékok csökkentése – a módszerek

• Lehetséges egyszerű eljárás a szabályozási tartalékok tervezésére a szélerőművek menetrendi hibájának felhasználásával

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00

[MW

]


±99% ±95% ±90%



tartalékok csökkentése – a módszerek

• Új típusú menetrendadási és átvételi rendszer

• Determinisztikus helyett hibasávval jellemzett menetrendadás

• Jutalmazó-büntető jellegű helyett differenciáltan jutalmazó árrendszer (Alapár és Bónuszár)

• A vállalt pontosságtól függő Bónuszár meghatározásához szükséges Célbevétel függvény

• Szabályozási tartalékok lekötése csak a szélerőművek által vállalt hibasávon belüli hibák kezelésére



tartalékok csökkentése – az eredmények

• Magyarországi szélerőműpark menetrendi és termelési adatai

• 4 db 2-2 hónapos periódus

• RMS hiba nagysága 22, 18, 16 és 17%

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00

[MW

]


±99% ±95% ±90%

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00

[MW

]


±99% ±95% ±90%




• A bemutatott módszer átalakítja mind a menetrendadás, mind a kötelező átvételi árak rendszerét, tisztán determinisztikus helyett hibasávval jellemzett menetrendadást és két árelemből álló, differenciáltan jutalmazó átvételi árakat használva.

• A szélerőművek üzemeltetői számára az új rendszer nem ad érdemi többletfeladatot. Emellett az üzemeltetők új rendszer szerint kalkulált bevétele gyakorlatilag megegyezik a jelenlegi szabályozási rendszer mellett elérhető haszonnal, ha utóbbit a kötelezően átvett energiáért kapott ár és a szabályozási pótdíj különbségeként definiáljuk.

2015.02.17. 64




• A rendszer a hasonló beépített teljesítményű szélerőműveket azonos csoportban kezelné, így nem nyújtana indokolatlan előnyt a nagyobb teljesítményű parkoknak azok portfólió hatásból adódó kisebb menetrendi hibája miatt.

• A probléma megoldására javasolt rendszer az ösztönzés megteremtése mellett lehetőséget nyújt a jelenleginél kisebb szabályozási tartalékok tartására, a szélerőművek menetrendi hibájának, mint valószínűségi változónak a figyelembevételével.

• A bemutatott módszer több, egymás alternatívájaként is használható megoldást is eredményezhet, ezek közül a legjobb kiválasztása a megfelelő szabályozási peremfeltételek ismeretében lehetséges.

2015.02.17. 65


Köszönöm a figyelmet! [email protected]

2015.02.17. 66


a szélenergia helyzete a világban és magyarországontartalom •megújuló energia a világban...

Documents