성과순서

메리트 오더(merit order)는 가격 상승 순서(단기 생산 한계 비용의 순서를 반영할 수 있음)와 때로는 오염, 그리고 생성되는 에너지의 양을 기준으로 사용 가능한 에너지, 특히 전기 발전의 순위를 매기는 방법이다.중앙 집중식 관리에서 순위는 가장 낮은 한계 비용을 가진 발전소가 수요를 충족하기 위해 가장 먼저 온라인으로 전환되고, 가장 높은 한계 비용을 가진 발전소가 가장 늦게 온라인으로 전환되는 것이다.이런 식으로 발전소를 파견하는 것은 경제적인 파견으로 알려져 있으며, 전력 생산 비용을 최소화할 수 있다.경우에 따라서는, 송신 congestion, 시스템의 신뢰성, 또는 그 외의 이유로, 발전 유닛이 메리트의 순서로 기동할 필요가 있습니다.

환경파견에서는 오염 저감에 관한 추가 고려사항이 전력파견 문제를 더욱 복잡하게 만들고 있다.경제파견 문제의 기본적인 제약은 그대로 유지되지만 연료비와 총전력손실 ^[1]최소화와 더불어 오염물질 배출을 최소화하도록 최적화되어 있다.

2017년 12월 중순 독일의 발전량을 보여주는 SMARD 데이터 포털의 플롯.'레이어'의 순서는 능력에 따라 결정됩니다.

재생에너지가 성과급에 미치는 영향

피크시 전력수요가 높아지면 전력입찰가격이 상승하고, 상대적으로 저렴한 베이스로드 전력공급 믹스는 전기요금을 받는 '피킹 발전소'로 보완된다.

풍력 에너지와 태양 에너지는 한계 비용이 매우 낮기 때문에 재생 에너지 공급을 늘리면 단위당 평균 가격이 낮아지는 경향이 있다. 즉, 연료비를 지불할 필요가 없고, 한계 비용의 유일한 기여자는 운영과 유지이다.관세 수입에 의해 비용이 절감되는 경우가 많기 때문에 전력은 석탄이나 천연가스보다 현물 시장에서 비용이 적게 들고, 송전 회사가 먼저 ^[2]^[3]구입합니다.따라서 태양광과 풍력 전기는 송전 회사가 구입해야 하는 고가의 피크 전력량을 크게 줄여 전체 비용을 절감합니다.프라운호퍼 연구소 ISI의 연구에 따르면, 이러한 "상품 주문 효과"로 인해 독일 에너지 거래소의 전기 가격을 평균 10%, 이른 오후에 최대 40%까지 낮출 수 있었다.2007년에는^{[needs update]} 더 많은 태양광 에너지가 그리드에 공급됨에 따라 피크 가격이 더 ^[3]낮아질 수 있습니다.2006년까지, "상품 주문 효과"는 독일 소비자에 대한 전기 비용 절감액이 재생 가능 전력 ^[3]발전에 지급된 지원 지급액을 상계하는 것을 의미했다.

2013년 연구는 2008년과 2012년 사이에 독일에서 풍력 및 태양광 발전의 성과 순위 효과를 추정한다.배전망에 공급되는 재생 에너지 각각의 추가 GWh에 대해, 일전 시장의 전기 가격은 0.11–0.13µ/kWh 감소한다.풍력과 태양광 발전의 총 메리트 오더 효과는 2010년 0.5µ/kWh에서 2012년 1.^[4]1µ/kWh 이상에 이른다.

그러나 풍력 및 태양광 에너지의 한계 비용이 0이라는 것은 배터리 없이 풍력 및 태양광 공급만으로는 피크 수요를 충족할 수 없기 때문에 경쟁적인 개방 전력 시장 시스템에서 피크 부하 전력의 한계 비용이 0이라는 것으로 해석되지 않는다.성과 명령의 목적은 최저 순비용의 전기를 먼저 발송할 수 있도록 함으로써 소비자에게 돌아가는 전체적인 전기 시스템 비용을 최소화하는 것이었다.간헐적인 바람과 태양열은 때때로 이러한 경제적 기능을 제공할 수 있다.최대 풍력(또는 태양열) 공급과 최대 수요가 시간과 양에서 모두 일치하면 가격 인하폭은 더 커진다.반면, 태양 에너지는 정오에 가장 많은 경향이 있는 반면, 최고 수요는 따뜻한 기후에서 늦은 오후이기 때문에 소위 오리 곡선으로 이어진다.

독일 카를스루에에 있는 프라운호퍼 연구소 ISI의 2008년 연구는 풍력이 독일 소비자들을 연간 50억 유로를 절약한다는 것을 발견했습니다.그것은 강풍으로 세대와 유럽 국가들에서 반면에 사이에 3,23€[5][6]까지 가격을 낮추었을, 독일에서 재생 에너지, 전기의 인상 가격 소비자들 지금 거기에 재생 에너지(독일 재생 에너지원 법을 보), 전기를 위한 세균의 평균 가격이 매겨지는 것만을 위한 총 52€/MWh을 지불하는 것으로 추정된다.어떤 now는 26µ/kWh로 증가합니다.풍력 및 태양광과 관련된 새로운 송전, 시장 거래 및 저장에 대한 전기 그리드 비용 증가는 전력원의 한계 원가에 포함되지 않으며, 대신 그리드 비용은 소비자 측의 소스 비용과 결합된다.

이코노믹 디스패치

이코노믹 디스패치는 송전 및 운용상의 제약에 따라 가능한 한 낮은 비용으로 시스템 부하를 충족하기 위해 다수의 발전 설비의 최적 출력을 단기적으로 결정하는 것이다.Economic Dispatch 문제는 이용 가능한 자원과 그에 대응하는 전송 능력의 운용 및 시스템 제약을 만족시키는 특수한 컴퓨터 소프트웨어에 의해 해결됩니다.2005년 미국 에너지 정책법에서 이 용어는 "발전 및 전송 ^[7]설비의 운영 한계를 인식하고 소비자에게 안정적으로 서비스를 제공하기 위해 최저 비용으로 에너지를 생산하기 위한 발전 설비의 운영"으로 정의된다.

주요 아이디어는 최소 총 비용으로 부하를 만족시키기 위해, 시스템 한계 비용을 설정하는 최종 발전기의 한계 비용을 충족하는 데 필요한 최소 한계 비용을 가진 발전기 세트를 먼저 사용해야 한다는 것이다.이는 시스템에 1MWh의 추가 에너지를 공급하기 위한 비용입니다.전송 제약으로 인해 이 비용은 전력망 내의 다양한 위치에 따라 달라질 수 있습니다.이러한 비용 수준을 "LMP"라고 합니다.과거 경제파견 방법론은 화석 연료 연소 발전소를 관리하기 위해 발전소의 입출력 특성을 포함하는 계산에 의존하여 개발되었다.

기본 수학 공식

다음은 Biggar and Hesamzadeh(2014년)^[8]와 Kirschen(2010년)^[9]을 기반으로 한다.경제파견 문제는 시스템 제약을 $충족$ 시키면서 전력망의 경제적 복지를 극대화하는 것으로 볼 수 있다.

n개의 버스(노드)가 $있는$ 네트워크에서는 S가 생성 $레이트$ 이고_k D가 $버스k$ 에서의 소비 레이트라고 $가정$ 합니다_k.또한 C $(S k)$ 가 전력 생산의 비용 함수( $즉 k$ , 발전기가 속도 S로 생산할 때 비용을 발생시키는 속도)이고_k V $(D k)$ 가 $속도 k$ D로 소비할 때 부하가 가치나 편익을 받는 속도(통화 단위로 표시)라고 $가정$ 하자_k.총 복지는 다음과 같습니다.

W=\sum _{k=1}^{n}V_{k}(D_{k})-\sum _{k=1}^{n}C_{k}(S_{k})

경제파견과제는 다음과 같은 제약조건에 따라 이 $표현$ W를 최대화하는 생산과 소비 비율( $S k,$ $D k$ )의 조합을 찾는 것이다.

\displaystyle \max _{S_{k},D_{k}}W}

다음 제약조건을 해석하기 위해 필요한 첫 번째 제약조건은 각 버스에서의 순주입이 해당 버스에서의 총생산에서 총소비량을 뺀 것과 같다는 것입니다.

\displaystyle \forall k,\;I_{k}=S_{k}-D_{k}}

전력 밸런스 제약에서는, 모든 버스에서의 순주입의 합계가, 네트워크 브랜치에서의 전력 손실과 같을 필요가 있습니다.

{\displaystyle \sum _{k=1}^{n}I_{k}=L(I_{1}, I_{2},\dots, I_{n-1})

$전력손실$ L은 분기 내의 흐름과 위의 방정식에 나타나듯이 순주입에 따라 달라집니다.단, 모든 버스의 주입에 의존할 수는 없습니다.이 경우 시스템이 과도하게 결정되기 때문입니다.따라서 1개의 버스가 슬랙버스로 선택되고 $함수$ L의 변수에서 제외됩니다.슬랙 버스의 선택은 전적으로 임의이며, $여기$ 서 버스 n이 선택됩니다.

두 번째 제약은 네트워크 회선상의 흐름에 대한 용량 제약입니다.m개의 선이 있는 $시스템$ 의 경우 이 구속조건은 다음과 같이 모델링됩니다.

F_{l}(I_{1},I_{2},\dots,I_{n-1})\leq F_{l}^{max}\qquad l=1,\display,m

$여기$ 서_l F는 $브랜치L$ 위의 흐름, $F$ 는_l^max 이 흐름에서 허용되는 최대값입니다.슬랙 버스에서의 순주입은 위와 같은 이유로 이 방정식에 포함되지 않습니다.

이제 이들 방정식을 조합하여 최적화 문제의 라그랑지안을 구축할 수 있습니다.

{\mathcal {L}=\sum _{k=1}^{n}C_{k}(I_{k})+\pi \left[L(I_{1},I_{2},\dots,I_{n-1}-\sum _{k=1}^{n}I_{k}\right]+\sum _{l=1}^{m}\mu _{l}\left[F_{l}^{max}-F_{l}(I_{1},I_{2},\dots,I_{n-1}\right)

여기서 θ와 μ는 제약조건의 라그랑지안 승수이다.최적화를 위한 조건은 다음과 같습니다.

{\mathcal {L}} \over I_{k} = 0 \qquad k = 1,\display,n

\displaystyle \mathcal {L} \over \pi = 0

{\mathcal {L}} \over \mu _{l}}=0\qquad l=1,\display,m

\displaystyle \mu _{l}\cdot \left[F_{l}^{max}-F_{l}(I_{1},I_{2},\dots,I_{n-1}\right]=0\quad \mu _{l}\geq 0\mu k=1,\caps,n}

라인 용량의 불평등 제약을 처리하기 위해 마지막 조건이 필요하다.

이러한 방정식을 푸는 것은 비선형적이고 암묵적으로 전력 흐름 방정식의 해법을 수반하기 때문에 계산하기 어렵습니다.분석은 DC 전원 흐름이라는 선형화 모델을 사용하여 단순화할 수 있습니다.

많은 문헌에서 볼 수 있는 특별한 사례가 있다.이것은 수요가 완전히 비탄력적이라고 가정하는 경우이다(즉, 가격에 반응하지 않는다).이는 V $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ ( D $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ ) $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ ( D $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ , $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ D $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ k $V_{k}(D_{k})=M\min(D_{k},{\bar {D}}_{k})$ ) \ $displaystyle V_{k$ }( $D_{$ k})라고 가정한 것과 동일합니다.= $M\$ $min$ ( $D_$ ${k}, {\bar$ { $D$ $M$ $}}_$ k}}) M의 매우 큰 $M$ 와 ${\bar {D}}_{k}$ 수요 ${\bar {D}}_{k}$ D $¯$ k $D_{k}={\bar {D}}_{k}$ k display k $display display$ D = $D$ = D $¯$ $k display$ {k} ${\bar {D}}_{k}$ k {\ k {\ k {\ k = { k } ${\bar {D}}_{k}$ $D_{k}={\bar {D}}_{k}$ k } 。 이러한 가정 하에 총체적 경제적 복지를 극대화합니다.이코노믹 디스패치 태스크는 다음과 같이 감소합니다.

\displaystyle \min _{S_{k}\sum _{k=1}^{n}C_{k}(S_{k})}

$\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ " $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ k" $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ - $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ D $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ k \ $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ \ $displaystyle$ \ $forall$ k $\forall k,\;I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_{k}$ , \ ; $I_{k}=S_{k}-{\bar {D}}_$ 및 위에 설정된 기타 제약 조건.

환경 디스패치

환경파견에서는 오염 저감에 관한 추가 고려사항이 전력파견 문제를 더욱 복잡하게 만들고 있다.경제파견 문제의 기본적인 제약은 그대로 유지되지만 연료비와 총전력손실 ^[1]최소화와 더불어 오염물질 배출을 최소화하도록 최적화되어 있다.복잡성이 증가했기 때문에 이 환경/경제 디스패치 문제를 최적화하기 위해 많은 알고리즘이 채택되었습니다.특히, 무질서한 모델링 원리를 구현하는 수정된 벌 알고리즘은 실리콘뿐만 아니라 ^[1]발전기의 물리적 모델 시스템에도 성공적으로 적용되었다.경제적 배출량 디스패치 문제에 대처하기 위해 사용되는 다른 방법으로는 입자 군집 최적화(PSO)와 뉴럴^[11] 네트워크가 있습니다.

또 다른 주목할 만한 알고리즘 조합은 Location Emissions Estimation Methodology(LEEM; 위치배출량 추정방법론)라고 불리는 실시간 배출 도구에서 사용됩니다.이 도구는 전력 소비량과 그에 따른 오염물질 ^[12]배출량을 연결합니다.LEEM은 독립 시스템 운영자(ISO)의 로케이션 한계 가격(LMP) 정보와 미국 환경 보호청(EPA)^[12]의 배출량 데이터에서 도출된 전력 수요의 증분 변화와 관련된 배출량 변화를 추정한다.LEEM은 2010년부터 미주 디트로이트의 송수 시스템을 최적화하는 것을 목표로 하는 프로젝트의 일환으로 웨인 주립대학에서 개발되었으며, 이후 발전 비용과 ^[13]배출량을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 부하 프로필 관리 도구로서 더 넓은 응용 분야를 찾아냈다.

레퍼런스

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외부 링크

Economic Dispatch: 개념, 프랙티스 및 문제

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