Учёные провели исследование реагирование спроса для снижения скачков цен на электроэнергию и уменьшения энергетической нагрузки в сетях
Целенаправленное реагирование спроса, которое было предпринято для снижения энергетической нагрузки в электросетях Техаса, является мерой, позволяющей снизить скачки цен на электричество. Это мера стала актуальной после зимнего шторма Ури, прошедшего здесь год назад. Реагирование на спрос позволяет увеличить надёжность энергосети за счёт проникновения возобновляемых источников энергии. Кроме того, это уменьшает колебания цен на оптовом рынке электричества.
Для снижения энергетической нагрузки на энергосистему штата, обычно исследование реагирования на спрос сосредотачивается на снижение энергетической нагрузки в густонаселённых городах (Хьюстон, Даллас). Однако профессор кафедры электротехники и вычислительной техники Техасского университета A&M, Ле Се, и его команда обнаружили, что сосредоточение внимания на нескольких стратегических точках по всему штату за пределами этих густонаселенных районов гораздо более рентабельно. И такой подход может обеспечить большее влияние на скачки цен в сети. Для выбора таких мест реагирования на спрос используется алгоритм машинного обучения на основе синтетической модели сети Техаса.
Результаты своего исследования они опубликовали в журнале iScience. Научный сотрудник Йоб Ли, разработавший алгоритм, предположил, что сегодняшний спрос на электроэнергию привел к высоким ценам, а вчерашний спрос на электроэнергию привел к низким ценам. Можно ли приблизить сегодняшний спрос на электроэнергию к вчерашнему спросу, чтобы данные изменения могло привести к снижению цен? Если этот подход не удаётся, можно ли приблизить сегодняшний спрос на электроэнергию к позавчерашнему спросу на электроэнергию? С помощью алгоритма машинного обучения ищется тот день, когда цены на электроэнергию будут низкими, а объём спроса будет минимальным.
Предыдущие исследования продемонстрировали преимущества реакции спроса на снижение волатильности цен, но работа по выбору мест для максимального воздействия пока проводилось ограниченно.
Се сказал, что они используют технологические независимый подход в своём исследовании. То есть, они демонстрируют текущий дизайн рынка и последствия этого дизайна. При указании на эти вещи они надеются снизить волатильность цен. По их мнению, это будет хорошим решением для общества. Помимо Се и Ли, в исследовании принимали участие Синьбо Генг, Сиваранджани Ситхараман и Шринивас Шаккоттай из отдела электротехники и вычислительной техники Texas A&M, а также ряд специалистов из других университетов.
(голосов: 1, в среднем: 5,00 из 5)
Загрузка...
