Proizvodnja iz OVE povzroča premike v ustroju elektroenergetskega sistema.
Kako rast deleža električne energije, proizvedene iz razpršenih obnovljivih virov energije (OVE), vpliva na spremembe v elektroenergetiki?
»Proizvodnja iz teh virov je hitro spremenljiva, teže vodljiva in geografsko razpršena. Kot taka vnaša v obratovanje omrežja številne negotovosti in povzroča premike v ustroju in načinu delovanja elektroenergetskega sistema.
Če je včasih veljalo, da se je proizvodnja prilagajala odjemu, vse bolj prihajamo v situacijo, ko je treba ravnotežje loviti z obema, proizvodnjo in odjemom, ter z razvijajočo se tehnologijo baterijskih hranilnikov.
Rast proizvodnje iz razpršenih OVE pa ima predvsem zaradi načina delovanja večine podpornih shem v Evropi in širše močan vpliv tudi na delovanje trga z elektriko, predvsem na ceno elektrike. To odpira vrsto vprašanj, povezanih s prihodnjimi naložbami v proizvodne zmogljivosti in nadaljnji razvoj omrežja.«
Kakšna je vloga napovedovanja proizvodnje iz teh virov energije?
»Napovedovanje proizvodnje iz razpršenih virov v novonastalih razmerah pridobiva vse večji pomen. Iz preprostega razloga: zaradi povečanega obsega ima proizvodnja iz teh virov vse pomembnejši vpliv na stabilnost elektroenergetskega sistema, zato postaja natančnost njenega napovedovanja vse pomembnejša.
Če je bilo v preteklosti napovedovanje osredotočeno predvsem na odjem, se danes vse bolj usmerja tudi v proizvodnjo.
Izboljševanje natančnosti in kakovosti napovedovanja razpršene proizvodnje postaja ključni instrument za obvladovanje tveganj, ki jih lahko povzročijo nepredvidena nihanja proizvodnje.
V prihodnje bo potrebna čim boljša kombinacija napovedovanja proizvodnje in odjema ter upravljanja obojega, skupaj z uporabo tehnologij shranjevanja. Stroški posameznih alternativ napovedovanja pa bodo opredeljevali, do katere mere je smiselno posamezno alternativo razvijati.«
Natančnost napovedovanja se je v zadnjih letih bistveno izboljšala.
Je napovedovanje v zadnjem času doživelo kakšne spremembe oziroma napredek?
»Da, razvoj področja je bil v zadnjih letih zelo živahen in dinamičen. Natančnost napovedovanja se je bistveno izboljšala in k temu je pripomoglo več dejavnikov.
V našem primeru je bilo pomembno predvsem dobro sodelovanje s SODO in distribucijskimi podjetji, ki nam je omogočilo hitrejše pridobivanje merilnih podatkov dejanske proizvodnje.«
Kaj še vpliva na kakovostnejše napovedi?
»Predvsem imamo danes na voljo že precej daljše serije zgodovinskih podatkov o proizvodnji iz razpršenih virov energije, kot smo jih imeli pred petimi ali desetimi leti. Tako lahko bolje nastavimo napovedne modele. Gre za to, da ugotovljene značilnosti podatkov, na primer povezave, odvisnosti in vzorce, vgradimo v napovedne modele in tako izboljšamo njihovo napovedno moč.
Naslednji dejavnik, ki vpliva na izboljševanje napovedi in ni značilen samo za Slovenijo, je povezan z izboljšanjem kakovosti podatkov o realizirani proizvodnji in o proizvodnih napravah.
Dejstvo je, da imamo danes bistveno bolj kakovostne vhodne podatke z manj napakami, zato so tudi izhodni podatki boljši. Hkrati so bogatejše izkušnje analitikov, ki se ukvarjajo s tem področjem.«
Med ključnimi vhodnimi podatki so verjetno še vedno tisti, ki se nanašajo na vreme. Je tudi na tem področju zaznati kak napredek, ki vpliva na kakovost napovedi?
»Sodobni modeli za numerično napovedovanje vremena nam danes izračunajo vrsto vremenskih parametrov za polja vse večje ločljivosti ob upoštevanju izredno zajetnega sistema in količine vhodnih podatkov.
Pridobiti je mogoče napovedi za posebne vremenske spremenljivke za točno določene lokacije, ki so osvežene tudi večkrat dnevno.
Vse to pomembno pripomore k boljšim vhodnim informacijam za napovedne modele proizvodnje iz razpršenih virov energije.«
Dobre rezultate lahko dosežemo z uporabo preprostih in zato bolj robustnih napovednih modelov.
Vse to pa nekaj stane. Obstaja meja, do katere je smiselno vlagati v izboljševanje napovedi?
»Izkušnje Borzena so pokazale, da je raven zapletenosti napovednih modelov smiselno razumno prilagoditi razpoložljivi informacijski infrastrukturi ter kakovosti in naboru razpoložljivih vhodnih podatkov.
Vnašanje vedno novih, dodatnih spremenljivk, ki bi po eni strani pod idealnimi pogoji sicer omogočale kakovostnejše napovedi, lahko po drugi strani upočasni izračunavanje, oteži nadzor nad podatki ter povzroči neustrezno ali pristransko delovanje ob morebitnih izpadih, nerazpoložljivosti ali uporabi približkov vhodnih parametrov. Tak primer so na primer vhodni podatki, povezani z orientacijo ali nakloni fotovoltaičnih panelov.
Dobre rezultate napovedovanja lahko dosežemo z uporabo sorazmerno preprostih in zato bolj robustnih napovednih modelov.
To pa ne pomeni, da ne raziskujemo in ne izboljšujemo široke palete možnosti, ki nam stroškovno učinkovito pomagajo pri dvigovanju ravni kakovosti naših napovedi. Izzivov in priložnosti je vsekakor veliko.«
S čim se glede napovedovanja proizvodnje iz OVE na Borzenu trenutno ukvarjate?
»Pridobljeno znanje in izkušnje poskušamo vgraditi v delovanje modelov, četudi le s posodobitvijo koeficientov.
Eden od izzivov za prihodnost je povezan z našo nalogo objavljanja podatkov za zagotavljanje preglednosti delovanja trga z elektriko. Gre za vprašanje, ali in kako ponuditi širši nabor podatkov o trgu.«
Intervju je nastal v okviru projekta iEnergija in teme Napovedovanje proizvodnje iz OVE.
Te zanima več o tem?
