スマート グリッドのコンテキストでは、電力システムのデマンド レスポンス (DR) や太陽光発電分散型発電 (PVDG) などの分散型エネルギー リソース (DER) のエネルギー ポテンシャルの定量化により、それらを持続可能なエネルギー計画に統合することができます。デマンド サイド リソース (DER) により、新しいオプションがもたらされ、公益事業のプランナーや政策立案者に傾向が示されます。
価格ベースの DR は、システムのピーク時または不測の事態の際の電力価格の上昇が、しばしば消費を低価格時間帯にシフトすることによって、需要を減らすように消費者を刺激するエンドユーザー向けの料金体系の採用に関連しています [1] [3 ]。近年の太陽光発電 (PV) 技術のコスト削減 [2] と環境目標により、PVDG システムの使用が拡大しています。 PVDG のエネルギーポテンシャルと配電網への影響は、ユーティリティ計画のために評価する必要があります。
ブラジルのサンパウロ州でのケーススタディでは、ホワイトタリフおよび/または PVDG と呼ばれるオプションの使用時間 (TOU) タリフが、反応の良い消費者として指定された 270 世帯のグループによって採用されました。配電フィーダー (図 1 を参照) に接続された約 1200 人の消費者が、システムのピーク需要、グリッドからのエネルギー消費、および配電システムの技術的損失を削減するための DR と PVDG の可能性を評価しました [3]。
ケース スタディ地域のデータに基づく、消費者の単位あたりの需要 (p.u.)、プレーン オブ アレイ (POA) 放射照度、および PV パネル温度曲線の典型的な日次曲線を使用して、典型的な平日のシミュレーションを時間分解能で実行しました。 30分の。それぞれの典型的な日次曲線の標準偏差値が利用可能であり、ケース スタディの感度分析を実行するために使用されています。
回答した消費者の数は、ケース スタディ地域で電力会社が実施した調査に基づいて定義されました。ケース スタディは、DR と PVDG を使用しない基本ケース (シナリオ 1) と、応答性の高い消費者のグループが 2 つの異なるレベルの DR および/または PVDG を採用したシナリオ 2 ～ 9 で構成されています (図 2 を参照)。
DR を使用したシナリオで応答性の高い消費者が採用した TOU 料金 (図 3 を参照) は、平日の 19:00 から 21:59 までのピーク時間に最高料金を示しました。祝日と週末の電力料金は、オフピーク時間の料金と同じでした。 DR レベルは、[4] で推定されたさまざまな需要価格弾力性係数に基づいて定義されました。基本ケース [3].
該当するシナリオでは、対応する各消費者の太陽光発電 (PV) システムは、消費者の電気設備の定格容量を超えないようにサイズ設定され、消費者が消費する 1 日あたりのエネルギーは、PV システムによって生成される 1 日あたりのエネルギーよりも大きくなりました。 PVDG の 2 つのレベルは次のように定義されました。レベル 1 は 12 月の平均 POA 日射量と PV パネル温度曲線に対応し (年間で最高のエネルギー生産量)、レベル 2 は 12 月の平均 POA 日射量と PV パネル温度曲線に対応しました。 6 月 (年間で最もエネルギー生産量が少ない) [3].
変電所のピーク需要とシステムの最大電力損失の最大の削減は、それぞれ約 6% と 11% であり、DR のレベルが最も高いシナリオ 2、6、および 7 で発生しました (図 4 を参照)。ピーク需要の減少は、応答性の高い消費者需要の減少と、対応する配電システムの最大電力損失の減少によるものです。 PVDG は、システム価格のピーク時間帯に太陽光が照射されなかったため、ピーク需要の減少に寄与しませんでした [3]。
変電所のエネルギー消費量の最大の削減は約 9% であり、シナリオ 4、6、および 8 で PVDG が最高レベルで発生しました (図 5 を参照)。変電所のエネルギー消費量の減少は、応答性の高い消費者の PV システムによるエネルギーの部分的な供給と、それに対応する配電システムのエネルギー損失の減少によるものです。配電システムのエネルギー損失の最大の削減は約 13% で、DR と PVDG のレベルが最も高いシナリオ 6 で発生しました [3]。
最大需要が 9.73 kW の応答性の高い消費者サンプルの最大のエネルギー料金節約は、典型的なブラジルの年の加重平均として計算され、約 36% であり、PVDG の最高レベルのシナリオ 4 で発生しました (図 6 を参照)。 ）。 DR と PVDG のレベルが最も高いシナリオ 6 での請求額の節約は約 35% であり、ホワイト料金と PVDG を同時に採用することは、消費者にとって経済的に魅力的ではない可能性があることを示しています [3]。
統計的方法を使用したケーススタディの感度分析を提示するために、すべての消費者の需要曲線と、該当するシナリオの POA 放射照度および PV パネル温度曲線にランダムな変動性を追加する一連の 100 回のシミュレーションが実行されました。平均がゼロで分散が 1 の乱数に、曲線の標準偏差値の 20% を掛けたものが、元の平均値に追加されました (図 7 の例を参照) [3]。
統計解析によって得られた変電所のピーク需要とエネルギー消費量の平均値と標準偏差の結果を図 1、2、3 に示します。 8 と 9.
DR や PVDG などのリソースは、電力システムの拡張への投資の延期を可能にし、発電への再生可能エネルギー源の参加を増やし、電力ネットワークのエネルギー効率と省エネルギーを改善します。政策立案では、DR と PVDG の同時使用を促進するために、オプションのホワイト タリフの代替案を検討する必要があります [3]。
これらの調査結果は、最近 Applied Energy に掲載された「電力会社計画のリソースとしての需要応答と太陽光発電分散型発電の分析」というタイトルの記事で説明されています。この作業は、サンパウロ大学の Matheus Sabino Viana、Giovanni Manassero Junior、Miguel E.M. Udaeta によって実施されました。
参考文献:
<オール>
