我要告诉你一个小秘密:如果没有电网建模工具，向清洁电力的过渡将是一团乱子。
想象一下，如果电网规划者不得不猜测需要多少可再生能源才能减少排放，或者需要多少容量才能确保电网的可靠性。想象一下，电网规划者耸耸肩说:“让我们试试吧，看看会发生什么!”这肯定不会有好结果。
幸运的是，我们不需要依靠猜测，因为我们有复杂的电网建模工具，可以帮助指导向清洁电力的过渡。总的来说，这些工具可以展示如何减少全球变暖排放，同时保持低成本和照明。188金宝搏手机版电网建模工具具有重大的现实影响，因为公用事业、电网运营商、监管机构和政策制定者依赖这些工具进行投资和政策决策。
网格建模工具有不同的风格。有许多不同的网格模型用于回答不同类型的问题。虽然有各种各样的模型，但它们通常可以分为四种不同的类型。我将逐一介绍这四种类型的网格模型，讨论它们是如何工作的以及它们回答的问题，并给出一些示例。
你准备好看我最不靠谱的博客了吗?我们开始吧!
扩容建模
如今，产能扩张模型获得了所有的荣誉，因为公用事业公司、电网运营商和监管机构利用它们来做出投资决策。这些模型本质上是为了确定需要向电网添加哪些资源来实现某些目标，比如清洁能源或减排目标。所以，每当你看到这样的标题:CPUC提出了最佳的2030年系统组合，电池存储增加两倍，太阳能存储增加一倍以上，你可以相当肯定，这涉及到一个产能扩张模型。
在技术层面上，产能扩展模型涉及复杂的优化。目标是最小化电网成本，同时满足某些目标(在建模中称为“约束”)，例如减少全球变暖排放，满足可再生和清洁电力标准，并确保电网可靠性。188金宝搏手机版优化选择以最低成本满足所有约束的新网格资源组合。
考虑到这一点，产能扩张模型非常适合回答这样的问题:“为了以最少的成本满足其可再生电力标准义务，公用事业公司应该建造多少可再生能源，以及什么类型的可再生能源?”
你可以想象，这种类型的网格建模很快就会变得非常复杂，所以建模者通常会做出简化的假设，这样他们就不必使用大型超级计算机来运行他们的模型。例如，加州公共事业委员会使用一种叫做解决,这是简化通过合并区域来降低传输拓扑的复杂性，并通过“线性化”发电厂调度，每年只模拟37个有代表性的日子。
以下是最近UCS研究中使用容量扩展模型的几个例子:
- 联邦清洁能源税收抵免利用芦苇评估联邦税收抵免政策的模型，评估其对可再生能源建设和电力部门全球变暖排放的影响。188金宝搏手机版
- 关闭倒计时使用了解决以确定加州需要建造什么样的清洁资源来取代迪亚波罗峡谷——加州最后一座核电站——在2025年关闭之前。
- 让社区自己选择使用了荷马模型进行小规模优化，找到当地清洁资源的最低成本组合，以满足密歇根州高地公园的年度电力需求。
容量扩展模型有助于确定需要向电网添加多少清洁资源，如太阳能和风能，以实现清洁能源目标。(图片来源:M. Ewert/Flickr)
生产成本建模
对生产成本进行建模详细的网格运行和成本的模拟。生产成本建模和产能扩张建模的相似之处在于，它们都使用优化来寻找网格资源的最低成本调度。然而，产能扩展建模选择在未来几年的范围内添加到电网的新资源，而生产成本建模使用一种资源网格上的静态资源集，通常检查一个时间快照(例如，一年)。在优化变得过于复杂之前，网格建模人员可以对网格操作进行更详细的分析。
在产能扩张建模中经常做的许多简化并没有用于生产成本建模。这种类型的建模几乎总是检查一年中的所有8760小时(如果不是分小时的电网运行)，它通常包括更详细的传输拓扑，并且更准确地模拟发电厂调度的复杂性。(如果你想更不确定，可以问问我精确建模发电厂热率曲线的乐趣。)
由于其注重细节的性质，生产成本建模最适合回答这样的问题:“化石燃料发电厂将运行多少?它们将产生多少排放?”“明年运行电力系统要花多少钱?”，” and “How much solar curtailment will occur on a grid with 50-percent renewables?”
以下是UCS研究中使用生产成本建模工具的几个例子:
- 用过，但有多有用?使用PLEXOS研究了15个州的燃煤电厂运营情况，发现即使在有更便宜、更清洁的资源时，燃煤电厂仍在运营，2018年纳税人因此多花了3.5亿美元。
- 在加州实现50%的可再生电力也用PLEXOS研究50%可再生能源电网的电网运营，并专门研究减少太阳能限电的策略，这反过来又将减少全球变暖的排放和成本。188金宝搏手机版
概率建模
虽然有些人可能会将概率建模视为生产成本建模的一个子集，但我认为这并不公平。概率建模，也被称为随机建模，在确保清洁能源转型的电网可靠性方面发挥着越来越重要的作用，这种类型的建模是足够不同的，它在本博客中有自己的部分。(完全披露:我曾在提升分析这是一家植根于随机网格建模的公司，所以我可能有偏见!)
从本质上讲，概率建模中的每个仿真都只是生产成本建模，其目标仍然是优化电网调度以使成本最小化。然而，关键的区别在于概率建模包括数百甚至数千个模拟，所以它就像一遍又一遍地运行一个生产成本模型，在每次模拟中改变某些假设。
从一个模拟到下一个模拟，变化的变量通常是天气条件、电力需求、可再生能源生产和发电厂强制停机。为概率建模建立准确的假设有两个关键。第一种方法是利用广泛的场景来准确地反映某些事件发生的概率，第二种方法是保留从一个模拟到下一个模拟的变量之间的真实世界关系。例如，在加州独立系统运营商领域，历史峰值负荷就在那里50270兆瓦(MW)，你不会希望一半概率模拟的峰值负荷是75000 MW，因为这是不现实的。同样，在电力需求非常高的日子里，这几乎总是发生在加利福尼亚炎热的夏天，你不会希望你的太阳能输出异常低，因为这对于炎热的晴天来说是不现实的。
开发概率网格建模假设的标准实践是使用历史数据。该数据告诉您电网上发生某些事件的历史概率(例如，负载非常高的天数)，它还提供了关于变量之间相关性的信息(例如，负载和太阳能产量之间的关系)。然而，有一个问题叫做气候变化这是在搅乱局面。气候变化已经引发了危机更热更极端的天气，情况只会变得更糟。简单地使用历史数据进行概率网格建模已经不能解决问题了。
现在，您可能想知道，概率网格建模的意义是什么?尽管复杂，但这种类型的建模对于确保电网可靠性至关重要。当您运行数百或数千个模拟时，您可以使用统计数据来计算可靠性指标，例如负载预期损失(LOLE)和预期未服务能量，这将告诉您是否满足要求全行业电网可靠性标准．概率建模还可以通过有效负载承载能力(ELCC)计算来确定某些类型资源的可靠性贡献，这一点我之前在博客中提到过可再生能源而且能量储存．最后，公用事业公司还使用这种类型的建模来计算财务风险指标，例如风险价值。
以下是一些最近的概率建模研究的例子:
- 加州公共事业委员会和咨询公司Astrapé使用SERVM进行联合的举足轻重/深得研究重新评估2024年的资源充分性合规要求，并计算太阳能、风能、储能和混合资源的ELCC值。
- 咨询公司E3使用的回顾评估西南沙漠地区的资源充足区域来确定是否需要额外的资源来确保电网的可靠性。在研究过程中，它计算了LOLE和ELCC指标。
- 我不能不提我的老朋友PowerSimm这是Ascend Analytics的旗舰产品，也是我帮助公用事业公司分析金融风险的模型。
网络可靠性建模
最后，网络可靠性建模用于对输电网络进行非常详细的模拟，以确保系统正常运行并能够处理突发事件。这种类型的建模通常在更短的时间尺度上进行(只有几秒或几分钟)，它可以用于检查电网可靠性因素，如电压稳定性和频率稳定性，这些因素无法用前面提到的建模工具进行分析。
一个现实世界的例子是，加州独立系统运营商(CAISO)使用这种类型的建模来进行潮流分析和开发本地资源充足这是维持加州电网可靠性的关键因素。这种类型的分析背后的思想是，您可以检查突发事件，例如发电厂或传输线脱机，并确定电网是否会因此而故障。
清洁能源转型最困难的方面之一是如何减少对化石燃料发电厂的依赖，以保证当地电网的可靠性，这种类型的建模可以提供帮助。这里有两个例子:
- 当NRG提出建造一个新的天然气发电厂时，该公司普恩特电力项目在加州海岸，CAISO使用这种类型的建模进行了一项潮流分析评估清洁资源的替代组合。最终，它发现天然气发电厂是不需要的．
- UCS的煤烟对太阳能的影响分析分析了关闭伊利诺斯州北部以煤和石油为动力的沃基根发电站对可靠性的影响。UCS保留了工程公司PowerGEM进行潮流建模，发现沃基根工厂可能会被关闭如果在同一地点用100兆瓦的电力取代。
潮流模型帮助确定了普恩特电力项目的可靠清洁能源替代品，该项目将取代曼德勒发电站，如图所示。(图片来源:Jeremy Wheaton/Flickr)
三个重要的警告
我应该提到，许多网格建模工具可以用于多种类型的网格建模。例如，我提到了UCS用于进行生产成本建模的PLEXOS模型，但CAISO也使用PLEXOS进行概率网格建模，该工具也可以用于容量扩展建模。我在这篇文章中提到的许多网格模型(例如SERVM和PowerSimm)都是类似的。它们还可以执行多种类型的网格建模。
其次，认识到不同类型的网格模型更适合回答某些类型的问题也很重要。例如，您不会选择容量扩展模型来对电网可靠性进行深入研究。你可能会选择一个概率模型或网络可靠性模型，这取决于你具体的研究问题。你应该总是根据你的研究问题选择一个模型，而不是相反。
最后，但肯定并非最不重要的是，这些模型的结果与它们所包含的假设一样好。有句俗语很好地概括了这一点:垃圾进，垃圾出。根据所使用的输入，相同的模型可能产生非常不同的结果，这就是为什么使用来自可信、独立来源的经过严格审查的假设至关重要。例如，如果你高估了可再生能源的成本，你的模型可能会结束少报了建筑面积可再生资源。或者，如果你去研究有偏见的假设关于某些类型资源的可靠性优势，您的结果将会显示出来。建模结果只和输入一样好。
网格建模的胜利
随着向清洁能源的过渡正在顺利进行，网格建模工具有助于指导道路。它们帮助电网规划者选择新资源，降低成本，确保电网可靠性等等。如果你像我一样对网格建模感兴趣，并且想要学习更多，我强烈推荐这本优秀的书能源部的ppt演示．否则，恭喜你通过了这篇文章!