Отчет рабочей группы IEEE PES: Емкостная ценность солнечной генерации и источников с переменной выработкой

1. Введение

Данный отчет, подготовленный рабочей группой IEEE PES, посвящен критически важной задаче количественной оценки вклада солнечной генерации и других источников с переменной выработкой (ИПВ) в надежность энергосистемы. По мере роста доли возобновляемых источников традиционные методы оценки «емкостной ценности» — способности ресурса надежно покрывать пиковый спрос — становятся неадекватными. Данная работа представляет собой всесторонний обзор и критический анализ методологий оценки рисков надежности и емкостной ценности, развивая предыдущие исследования, сфокусированные на ветроэнергетике, и подчеркивая уникальные характеристики солнечных фотоэлектрических станций (ФЭС).

Ключевые направления: Отчет охватывает оценку солнечного ресурса, статистические и вероятностные методы моделирования, метрики емкостной ценности (такие как Эффективная Способность Нести Нагрузку — ЭСНН), вопросы проектирования емкостных рынков и обзор недавних прикладных исследований. Его отличает сильный акцент на методологической критике и специфических проблемах солнечной энергетики, таких как суточный профиль и корреляция со спросом.

2. Оценка ресурса ФЭС

Выработка солнечной энергии определяется поверхностной солнечной радиацией, которая имеет предсказуемые суточные и сезонные циклы, но значительно модулируется стохастическими факторами, такими как облачность. В отличие от традиционной генерации или даже ветра, долгосрочные, качественные данные о выработке для ФЭС часто отсутствуют, что вынуждает полагаться на смоделированные данные, полученные на основе метеорологических и спутниковых наблюдений.

Уникальные характеристики:

Временной профиль: Выработка равна нулю ночью и достигает пика около полудня, создавая специфическое совпадение (или его отсутствие) с пиковым спросом в системе, который часто приходится на ранний вечер.
Пространственная корреляция: Облачность может одновременно влиять на большие географические области, снижая преимущества географической диверсификации по сравнению с ветром.
Конструктивные факторы: Ориентация панелей (фиксированная vs. слежение), угол наклона и технология (ФЭС vs. концентрированная солнечная энергия с накопителем) кардинально меняют профиль выработки и ее емкостную ценность.

Точная оценка требует сложного моделирования этих факторов и их статистической взаимосвязи с нагрузкой.

3. Статистические методы для оценки надежности и емкостной ценности

Данный раздел составляет методологическое ядро отчета, подробно описывая вероятностные инструменты, используемые для оценки надежности системы с ИПВ.

3.1. Вероятностные основы

Оценка надежности по своей сути является вероятностной, оценивая риск недостаточного предложения (дефицита мощности). Ключевые концепции включают Ожидаемое Время Дефицита Мощности (ОВДМ) и Ожидаемую Неподаную Энергию (ОНЭ). Сложность с ИПВ заключается в моделировании совместного распределения вероятностей доступности переменного ресурса и спроса в системе.

3.2. Подходы к статистической оценке

Ввиду ограниченности данных используются различные методы оценки:

Моделирование временных рядов: Использование многолетних исторических или синтетических данных о погоде/выработке для имитации работы системы.
Аналитические методы: Использование распределений вероятностей (например, для аварийных отключений генераторов, выработки ветра/солнца) для прямого вычисления индексов риска, хотя это сложно для коррелированных переменных.
Важность корреляции: В отчете подчеркивается, что игнорирование корреляции между выработкой солнечных станций и спросом приводит к значительному завышению оценки их емкостной ценности. Методы должны учитывать эту структуру зависимости.

3.3. Метрики емкостной ценности

Основная обсуждаемая метрика — Эффективная Способность Нести Нагрузку (ЭСНН). Она определяется как количество постоянной, абсолютно надежной мощности, добавление которой в систему дает такое же улучшение надежности (например, снижение ОВДМ), как и добавление переменного ресурса.

Расчет: ЭСНН определяется итеративно путем сравнения ОВДМ системы с солнечной станцией и без нее и нахождения эквивалентного объема «фирменной» мощности, который дает такое же снижение ОВДМ. Отмечается, что другие метрики, такие как Емкостной Кредит (фиксированный процент), менее точны, но проще.

3.4. Учет ИПВ на емкостных рынках

Емкостные рынки, созданные для закупки ресурсов для выполнения будущих целевых показателей надежности, сталкиваются с трудностями в адекватной оценке ИПВ. Ключевые проблемы:

Риск производительности: ИПВ не могут гарантировать поставку в критические пиковые периоды.
Дизайн рынка: Должны ли ИПВ получать емкостной платеж на основе их ЭСНН? Как структурированы штрафы за невыполнение обязательств?
Форвардные закупки: Оценка ЭСНН за годы вперед сопряжена с высокой неопределенностью, зависящей от будущих погодных условий и профилей нагрузки.

В отчете критикуются конструкции, не учитывающие эти неопределенности, что потенциально ведет к недозакупке или перезакупке мощности.

3.5. Взаимодействие с системами накопления энергии

В отчете кратко отмечается, что совмещенное накопительное хранилище (как в системах CSP или ФЭС+аккумулятор) может кардинально изменить емкостную ценность, перенося энергию из периодов высокой выработки в периоды высокого спроса. Это превращает переменный ресурс в частично диспетчеризуемый, увеличивая его ЭСНН, но внося новые сложности в моделирование работы и деградации накопителя.

4. Обзор прикладных исследований и практики

В отчете рассматривается литература и отраслевая практика, обнаруживая широкий диапазон оценок емкостной ценности для солнечных ФЭС, обычно между 10% и 50% от их установленной мощности. Эта вариация объясняется:

Географическим расположением: Совпадение солнечного профиля с локальным пиковым спросом (например, выше в системах с летним пиком и нагрузкой от кондиционирования воздуха во второй половине дня).
Используемой методологией: Исследования, использующие упрощенные подходы на основе «коэффициента использования установленной мощности», дают более высокие значения, чем те, которые используют строгие расчеты ЭСНН, учитывающие корреляцию.
Уровнем проникновения в систему: Предельная емкостная ценность солнечной энергии снижается по мере добавления ее в систему, так как она все больше покрывает менее критические часы.

Обзор подчеркивает отсутствие стандартизации, ведущее к несогласованным оценкам на разных рынках и в разных исследованиях.

5. Выводы и потребности в исследованиях

В отчете делается вывод, что точная оценка емкостной ценности солнечной генерации требует сложных вероятностных методов, учитывающих ее зависимость от погоды и корреляцию с нагрузкой. Определены ключевые пробелы в исследованиях:

Улучшенные долгосрочные наборы данных о солнечном ресурсе и модели генерации.
Продвинутые статистические методы для моделирования многомерных зависимостей (солнце, ветер, спрос, аварийные отключения).
Конструкции емкостных рынков, эффективно интегрирующие оценки на основе ЭСНН и управляющие риском производительности.
Стандартизация методологий оценки для обеспечения сопоставимости и прозрачности.

6. Оригинальный анализ и экспертное мнение

Ключевая идея: Отчет рабочей группы IEEE — это важное, хотя и запоздалое, признание того, что инструментарий энергетической отрасли для оценки надежности фундаментально не подходит для эпохи ВИЭ. Его основное откровение — не новая формула, а суровое предупреждение: игнорирование совместной статистической реальности солнца, ветра и нагрузки создает опасную иллюзию устойчивости сети. Это не академический нюанс; это разница между надежным энергопереходом и веерными отключениями во время будущей засухи или безветренного похолодания при высокой доле ВИЭ.

Логика изложения: Отчет мастерски выстраивает свою аргументацию. Он начинает с деконструкции самого солнечного ресурса — подчеркивая его предсказуемые циклы, но глубокие стохастические провалы — затем систематически разбирает упрощенные прокси-методы оценки, такие как коэффициент использования установленной мощности. Затем он переходит к математической сути вопроса: вероятностной оценке надежности. Здесь он правильно определяет корреляцию между выработкой ВИЭ и периодами стресса в системе как ключевой момент. Солнечная ферма, работающая в полдень в системе с зимним пиком, почти бесполезна с точки зрения емкости; та же ферма в системе с летним пиком гораздо ценнее. Логика отчета достигает кульминации в разоблачении несоответствия между этой тонкой, зависящей от местоположения и времени ценностью (ЭСНН) и грубыми, универсальными механизмами большинства существующих емкостных рынков.

Сильные стороны и недостатки: Сила отчета — в его бескомпромиссной методологической строгости и фокусе на специфической для солнца проблеме суточного несовпадения, которую иногда упускают в дискуссиях, сфокусированных на ветре. Его обзор прикладных исследований эффективно демонстрирует дикую несогласованность на практике, доказывая, что проблема реальна и актуальна. Однако его главный недостаток — осторожный, консенсусный характер. Он останавливается на выявлении проблем и перечислении потребностей в исследованиях. В нем почти нет прямой критики конкретных, неэффективных рыночных конструкций (например, трудности рынка мощности PJM с ВИЭ) или смелых предложений по реформе. Он также недооценивает сейсмическое влияние накопителей. Хотя они упомянуты, преобразующий потенциал аккумуляторов для пересчета емкостной ценности — превращения нефирменной солнечной энергии в фирменную, диспетчеризуемую мощность — заслуживает большего, чем примечание на полях. Работа таких институтов, как Национальная лаборатория возобновляемой энергии (NREL), показала, что ФЭС+накопитель могут достигать ЭСНН около 90%, что является изменением правил игры, о котором отчет лишь намекает.

Практические выводы: Для регуляторов и системных планировщиков мандат ясен: немедленно отменить любые правила, использующие средний коэффициент использования установленной мощности для предоставления емкостных кредитов. Обязать использование вероятностных исследований на основе ЭСНН для всего планирования ресурсов и закупок. Для проектировщиков рынков задача состоит в создании форвардных рынков, которые могут торговать вероятностной мощностью, возможно, с использованием финансовых деривативов или контрактов, основанных на производительности, которые оплачивают доступность в статистически определенные «критические часы». Для энергокомпаний и разработчиков вывод заключается в том, чтобы совместно оптимизировать солнечную генерацию с комплементарными ресурсами (ветер, накопители, управление спросом) с самого начала для создания гибридных активов с превосходной и более стабильной ЭСНН. Надежность будущей сети будет строиться не на мегаваттах установленной мощности, а на мегаваттах статистически гарантированной поставки в самые важные моменты. Этот отчет — важнейший учебник для понимания этой разницы.

7. Технические детали и математический аппарат

Вероятностная основа является ключевой. Ожидаемое Время Дефицита Мощности (ОВДМ) определяется как ожидаемое количество часов (или дней) за период, когда спрос превышает доступную мощность: $$\text{ОВДМ} = \sum_{t=1}^{T} P(\text{Мощность}_t < \text{Спрос}_t)$$ Где $\text{Мощность}_t$ включает традиционную генерацию (подверженную аварийным отключениям) и доступную выработку от ИПВ в момент времени $t$.

Эффективная Способность Нести Нагрузку (ЭСНН) солнечной станции рассчитывается следующим образом:

Рассчитать базовый ОВДМ для исходной системы (ОВДМ_{исходная}).
Добавить солнечную станцию в систему и пересчитать ОВДМ (ОВДМ_{с_солнцем}).
Добавить блок абсолютно надежной («фирменной») мощности $C$ в исходную систему. Найти значение $C$ такое, что: $$\text{ОВДМ}_{\text{исходная} + C} = \text{ОВДМ}_{\text{с_солнцем}}$$
ЭСНН — это значение $C$. Формально: $$\text{ЭСНН} = \{ C \, | \, \text{ОВДМ}(\text{Исходная система} + C_{\text{фирменная}}) = \text{ОВДМ}(\text{Исходная система} + \text{Солнце}) \}$$

Это требует моделирования временного ряда выработки солнечной станции $P_{солнце}(t)$ и ее статистической зависимости от спроса $D(t)$. Распространенное упрощение, ведущее к ошибке, — предположение о независимости: $P(P_{солнце}, D) = P(P_{солнце})P(D)$.

Концепция графика — Убывающая предельная ЭСНН: Важный график, описанный в связанной литературе, показывает предельную ЭСНН солнечной энергии как функцию проникновения. Кривая является вогнутой и убывающей. Первые 100 МВт солнечной мощности могут иметь ЭСНН 40 МВт. Следующие добавленные 100 МВт могут иметь ЭСНН всего 30 МВт, так как они обслуживают менее критические часы, и так далее. Эта нелинейная зависимость жизненно важна для долгосрочного планирования.

8. Структура анализа: пример кейса

Сценарий: Системному планировщику необходимо оценить емкостную ценность предлагаемой солнечной ФЭС промышленного масштаба мощностью 200 МВт в регионе с летним пиком нагрузки.

Применение структуры:

Подготовка данных: Собрать 10+ лет исторических почасовых данных о нагрузке в системе. Использовать модель производительности ФЭС (например, с помощью System Advisor Model — SAM от NREL) с локальными историческими погодными данными (солнечная радиация, температура) для генерации синхронного 10-летнего почасового ряда выработки для предлагаемой станции с учетом ее конкретной конструкции (фиксированный наклон, южная ориентация).
Базовая модель надежности: Создать вероятностную модель существующего парка генерации, включая коэффициенты аварийного простоя (КАП) для каждой традиционной единицы. Использовать метод свертки или моделирование временных рядов для расчета базового ОВДМ (например, 0.1 дней/год).
Модель с солнечной станцией: Включить почасовой временной ряд выработки солнечной станции как отрицательную нагрузку (т.е. создать ряд «чистой нагрузки»: Нагрузка_t - P_{солнце, t}). Повторно запустить моделирование надежности с этой чистой нагрузкой, чтобы найти ОВДМ_{с_солнцем}.
Расчет ЭСНН: Провести итерационный поиск. Добавить блок фирменной мощности $C$ (например, начиная с 50 МВт) в исходную систему (не в чистую нагрузку). Пересчитать ОВДМ. Корректировать $C$ до тех пор, пока ОВДМ_{исходная+фирменная} не станет равным ОВДМ_{с_солнцем}. Предположим, это происходит при $C = 65$ МВт.
Результат и интерпретация: ЭСНН солнечной ФЭС мощностью 200 МВт составляет 65 МВт, или 32.5% от ее установленной мощности. Именно это значение, а не 200 МВт, должно информировать решения о закупке мощности и рыночные платежи. Анализ также покажет, что выработка солнечной станции наиболее ценна в жаркие летние послеполуденные часы, хорошо коррелируя с нагрузкой от кондиционеров.

Этот случай подчеркивает разрыв между установленной и надежной мощностью, а также необходимость строгой, основанной на данных структуры моделирования.

9. Будущие применения и направления

Описанные методологии быстро развиваются вместе с технологиями и потребностями сети:

Гибридные ресурсы: Основное будущее направление — оценка ФЭС+накопитель как единого диспетчеризуемого ресурса. Продвинутое моделирование должно совместно оптимизировать работу ФЭС и аккумулятора для максимизации ЭСНН, учитывая жизненный цикл батареи и рыночные сигналы. Платформа оптимизации и оценки производительности гибридных систем (HOPP) от NREL является пионером в этой работе.
Детализированные и вероятностные рынки: Будущие емкостные рынки могут перейти от закупки МВт к закупке «Единиц Надежности», определяемых производительностью во время статистически выявленных событий стресса в системе. Это увязывает оплату с фактическим вкладом в надежность.
Планирование с учетом климата: Поскольку изменение климата меняет погодные условия и профили спроса (более экстремальная жара/холод), оценка емкостной ценности должна стать прогнозной и учитывающей климат, используя ансамбли климатических моделей, а не только исторические данные.
Стандартизация и открытые инструменты: Широкое внедрение требует стандартизированных наборов данных и инструментов с открытым исходным кодом для расчета ЭСНН (например, расширения для платформ с открытым кодом GridLAB-D или REopt) для обеспечения прозрачности и снижения методологического арбитража.
Емкостная ценность на уровне распределительных сетей: По мере распространения распределенной солнечной генерации (крышные ФЭС) оценка ее совокупного вклада в локальную и общесистемную надежность становится новым рубежом, требующим моделей, учитывающих генерацию «за счетчиком».

Конечная цель — динамическая, вероятностная и технологически нейтральная система управления надежностью, которая может эффективно оценивать любой ресурс на основе его реального вклада в обеспечение бесперебойного энергоснабжения.

10. Ссылки

IEEE PES Task Force on Capacity Value of Wind Power, "Capacity Value of Wind Power," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 29, no. 3, pp. 1363-1372, May 2014.
NREL. (2023). Annual Technology Baseline (ATB). [Online]. Available: https://atb.nrel.gov/
P. Denholm et al., "The Value of Energy Storage for Grid Applications," National Renewable Energy Laboratory (NREL), Technical Report NREL/TP-6A20-58449, 2013.
North American Electric Reliability Corporation (NERC), "Special Report: Effective Load Carrying Capability (ELCC) for Intermittent Resources," 2021.
International Energy Agency (IEA) PVPS, "Trends in Photovoltaic Applications 2023," Report IEA-PVPS T1-43:2023.
S. Pfenninger et al., "The importance of open data and software: Is energy research lagging behind?" Energy Policy, vol. 101, pp. 211-215, 2017.
R. Sioshansi, P. Denholm, and T. Jenkin, "A Comparative Analysis of the Capacity Value of Wind and Solar Generation," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 27, no. 3, pp. 1407-1414, Aug. 2012.