Управление спросом на рынке электроэнергии в странах Северной Европы

Электросеть — это одна большая взаимосвязанная система. Всякий раз, когда потребитель включает электричество, поставщик должен увеличить производство. Это постоянная игра спроса и предложения, которые должны быть сбалансированы. Однако с распространением использования генераторов энергии из возобновляемых источников (солнечных батарей, ветряных электростанций) требуется новый механизм для баланса спроса и предложения.

Таким образом, появляются новые решения, например аккумуляторы для накопления энергии, водород для топливных элементов и даже суперсети, соединяющие страны.

Впрочем, есть и другой вариант — управление спросом. Чтобы снизить спрос на электроэнергию и обеспечить стабильное электроснабжение, потребители должны в пиковые периоды использовать меньше электричества.

Такой подход направлен на планирование процессов, а не на инвестиции в новые технологии. Поскольку подход основывается на данных, для решения поставленных задач подойдет имитационное моделирование в AnyLogic.

Рассмотрим пример предприятия, на котором охлаждается мясо. Сырье — мясная вырезка — поступает к промышленному потребителю на предприятие и до переработки требует хранения в охлаждаемом помещении. Там установлены максимальная и минимальная температуры, при которых может храниться мясо. Таким образом, чтобы обеспечить стабильную работу электросети, температуру можно изменять в рамках установленного диапазона.

Для поставщика электроэнергии цены меняются в зависимости от времени суток. Например, раннее утро и вечер стоят дороже. У потребителя же цены фиксированные. Если он согласен с гибкими ценами, то может использовать больше электроэнергии. В этом случае температура в холодильной камере повышается в непиковые часы и снижается в пиковые. Это уменьшает потребление электроэнергии в пиковые часы.

Исследователи проанализировали результаты управления спросом на электроэнергию на основе данных датского мясоперерабатывающего предприятия. Имитационное моделирование в AnyLogic позволило сравнить разные сценарии: изменять параметры и смотреть, как реагирует воспроизведенная система.

AnyLogic объединяет несколько подходов:

• описательный подход к моделированию — помогает сравнивать результаты работы системы при разных условиях и решать многовариантные задачи;
• дискретно-событийное моделирование, так как выбор времени имеет решающее значение для рыночной стратегии;
• агентное моделирование, при котором взаимодействие агентов влияет на доступ к информации, что, в свою очередь, воздействует на рыночную стратегию.

Разработчик модели может визуализировать результаты следующими способами:

1. Оценить текущий потенциал с помощью эксперимента с моделью

В этом эксперименте была выбрана рыночная стратегия прямого управления спросом — потребитель участвует в рыночных отношениях напрямую, без привлечения поставщика электроэнергии. Потребителя интересуют результаты по тому, как:

• управление спросом влияет на финансовые показатели (общие и ежедневные);
• спрос ведет себя с течением времени. На этих графиках отображаются как общие результаты, так и результаты в реальном времени.

Влияние управления спроса на финансовые показатели — общие результаты



Результаты моделирования, показывающие, сберегает ли потребитель энергию и сколько. Если зеленая линия выше синей, потребитель экономит

Управление спросом в динамике — общие результаты



Гистограмма слева показывает общее предложение электроэнергии и потребление одинакового объема электроэнергии. Вторая — отклонения температур. Диаграмма справа иллюстрирует долю измененных часов

Управление спросом в динамике — результаты в режиме реального времени

 



Гистограммы показывают выходную мощность и температуру при разных нагрузках

2. Оценить разные стратегии на рынке с помощью эксперимента «сравнение «прогонов»

Благодаря моделированию можно сравнивать различные сценарии. Пользователи могут запускать эксперименты, комбинируя разные рыночные стратегии, и смотреть, как со временем меняется их счет за электроэнергию. Также можно сравнить экономию относительно фиксированной ставки. Такое сравнение наглядно показывает, что различные комбинации рыночных стратегий позволяют экономить разное количество денег.



Результаты слева показывают, как меняется счет за электроэнергию с течением времени при использовании разных рыночных стратегий. Результаты справа показывают экономию относительно фиксированной ставки

3. Оценить операционную гибкость с помощью эксперимента варьирования параметров

Следующий эксперимент показал, как изменится экономия при повышении максимальной температуры на полградуса. Промышленный потребитель может получить определенную экономию, однако есть эффект насыщения. Чем больше потребитель повышает температуру, тем меньше экономит. Из данных на графике он может сделать вывод о том, на сколько градусов достаточно повысить температуру, чтобы максимально сэкономить.

Результаты управления спросом показали, что потребители могут быть участниками рынка электроэнергии, используя три подхода:

• описательный, при котором потребитель сам решает, какие параметры приемлемы на рынке электроэнергии;
• ориентированный на промышленного потребителя, а не на сетевого оператора. В то же время моделируется и логика остальных игроков рынка;
• модульный, при котором тестируются бизнес-модели, меняются роли, и далее они распределяются между разными агентами.

Более масштабной целью было применить моделирование к разным потребителям — на датском и китайском рынках. Модульный подход здесь особенно актуален, так как два рынка сильно различаются по структуре. В будущем этот подход можно применить в промышленности.

Проект представил Николас Фатрас, аспирант Центра энергетической информатики Университета Южной Дании, на конференции AnyLogic 2021.

Презентация доступна в формате PDF.