Cilj operaterjev distribucijskih sistemov je zagotoviti varno, zanesljivo in stroškovno učinkovito omrežno infrastrukturo. Vse večji delež obnovljivih virov energije in uvedba novih porabnikov električne energije (npr. električnih vozil, toplotnih črpalk, sistemov za shranjevanje itd.) v distribucijsko omrežje prinašajo nove izzive. Z naraščajočo proizvodnjo električne energije iz vetra in sončne energije se v elektroenergetskem sektorju pojavljajo novi izzivi. Tradicionalno je proizvodnja električne energije sledila porabi odjemalcev. To pa se spreminja, zaradi čedalje večjega vključevanja razršene proizvodnje v distribucijsko omrežje. Hkrati postajajo inovativne komponente električnega omrežja (npr. IKT infrastruktura, nove strategije upravljanja, dodatni regulatorji napetosti) možno orodje pri razvoju omrežja.
Zaradi novih tehnoloških možnosti in hitro spreminjajočega se odjema, je za sistemske distribucijske sisteme vse težje učinkovito načrtovati in upravljati distribucijska omrežja.
Realna raziskava napetosti vozlišč je možna, če upoštevamo statistične obremenitve in proizvodnjo
“Hosting capacity” ali slovensko zdržnost omrežja je definirana kot količina penetracije, ki jo določeno distribucijsko omrežje lahko sprejme, ne da bi povzročila težave s kakovostjo električne energije. Hosting capacity se osredotoča na celo vrsto vprašanj glede kakovosti električne energije, predvsem najpomembnejši razred težav je povezan s kakovostjo napetosti. V tem projektu bo za določitev zmogljivosti gostovanja uporabljena metoda Monte Carlo (MC). MC simulacija napoveduje niz rezultatov na podlagi ocenjenega razpona vrednosti v primerjavi z nizom fiksnih vhodnih vrednosti. Nato znova in znova preračunava rezultate, vsakič z uporabo drugačnega nabora naključnih števil med najmanjšo in največjo vrednostjo. V tipičnem MC eksperimentu lahko to zanko ponovimo tisočkrat. MC simulacije se zaradi svoje natančnosti uporabljajo tudi pri dolgoročnih napovedi. S povečanjem števila vhodov se podobno povečuje tudi število napovedi, ki z večjo natančnostjo napovedujejo rezultate v daljšem časovnem obdobju.
Metoda MC se uporablja v vseh vejah znanosti za preučevanje sistemov, v katerih analitične rešitve ni mogoče dobiti ali jih je težko dobiti. Posebnost metode je uporaba tehnik naključnih vrednosti, ki ponuja verjetnostno rešitev.
Magistrsko delo se osredotoča na uporabo toplotnih črpalk kot dodatnih obremenitev v distribucijskem omrežju. Toplotne črpalke predstavljajo tehnologijo za ogrevanje in hlajenje stanovanjskih stavb. V ogrevalnem sektorju igrajo vedno večjo vlogo. Pri toplotnih črpalkah na električni pogon se elektrika porabi za dvig nizke eksegetične toplote na višjo temperaturo in posledično višjo stopnjo eksergije z izvajanjem cikla kompresije hlapov. Toplota se črpa iz virov, kot so zunanji zrak, voda ali zemlja. Koeficient zmogljivosti toplotne črpalke in emisije CO2 pri proizvodnji električne energije določajo emisije med fazo delovanja toplotne črpalke. Potencial HP -jev za zagotavljanje prilagodljivosti elektroenergetskega sistema je odvisen od primera uporabe in značilnosti HP -jevega sistema. V kategoriji aplikacij, osredotočenih na omrežje, je delovanje toplotne črpalke namenjeno zagotavljanju dodatnih storitev omrežju, ki omogočajo stabilno in stroškovno učinkovito delovanje električnega omrežja
Programski jezik Python in knjižnica "pandapower", je bil uporabljen za izračun vseh analiz. Knjižnica pandapower skupaj z novim pristopom avtomatiziranega načrtovanja omrežij, omogoča analizo velikega števila resničnih distribucijskih omrežij v zvezi z različnimi tehnologijami. To zagotavlja visoko natančnost in informativno vrednost preučevanje energetskega omrežja.
Poleg tega, prvo poglavje obravnava toplotne črpalke. Predstavljen je algoritem njihovega modeliranja, po katerem so izdelani trije modeli toplotnih črpalk z različnimi vhodnimi parametri. Ti modeli so bili kasneje uporabljeni za izračun HC v električnem omrežju, uporabljenem v tem projektu. Električno omrežje pa je predstavljeno v 2. poglavju, ki pojasnjuje, kako modelirati vsak element električnega omrežja. Mreža je nato predstavljena z umetnimi koordinatami za večjo vidljivost vseh njenih elementov. Predstavljeni so tudi podatki, uporabljeni pri odjemalcev. Tretje poglavje predstavlja postopek za izračun HC. Najprej je predstavljena analiza stanja obstoječega omrežja. Analiza omrežja je narejena za vsako uro leta 2020, rezultati analize pa so predstavljeni v poglavju 3.1. Na podlagi HP -jevih modelov, ustvarjenih v 1. poglavju, je narejen algoritem za izračun HC v scenariju, v katerem so v omrežje vključene različne vrste toplotnih črpalk. Ta algoritem ima omejitve, ki so v skladu s standardom SIST EN 50160, pa tudi omejitve glede možnega števila vključenih toplotnih črpalk vsakega odjemalca. Narejenih je bilo več ponovitev, rezultati teh izračunov, statistično gledani, pa so predstavljeni na koncu tega poglavja. Četrto poglavje sledi raziskavi fleksibilnosti modeliranega dela distribucijskega omrežja, opisanem prej. To poglavje predstavlja glavni motiv tega projekta, oziroma, kako lahko preusmerimo porabo električne energije s strani odjemalcev, da dosežemo določeno stopnjo prilagodljivosti v samem omrežju.
Glavna motivacija tega dela je, da lahko prepoznamo omejitve, ki omejujejo omrežni HC. Najprej so potrebni ustrezni nadzorni in komunikacijski vmesniki med enoto toplotne črpalke, sistemom za upravljanje energije v stavbi in elektroenergetskim sistemom. Če so ti podani, je potencialna prilagodljivost v glavnem odvisna od toplotne potrebe, velikosti toplotne črpalke, velikosti skladiščenja, lastnosti dinamičnega sistema in zahtev glede prožnosti iz elektroenergetskega sistema. Domneva se, da krmiljenje toplotnih črpalk in njihova komunikacijska povezava s samim objektom in distribucijskim sistemom deluje v najboljšem redu.
Prvi koncept za identifikacijo je model toplotne črpalke. Najdena metoda modeliranja toplotnih črpalk je dobila prednost pred drugimi, predvsem zaradi enostavnejše strukture. Pri nadaljnji analizi rezultatov je treba upoštevati, da je sam model naredil več predpostavk. Edina pomanjkljivost modela je, da mora biti za ohranjanje njegove natančnosti v zadovoljivih mejah notranja temperatura v stavbi konstantna, to je 20 ° C. Ta predpostavka se razlikuje od resničnih želja odjemalcev, ki se pogosto spreminjajo. Vsekakor je model dal odlične rezultate in se priporoča v prihodnjih študijah.
Drugi koncept za identifikacijo je HC električnega distribucijskega omrežja v scenariju, ko so toplotne črpalke priključene na omrežje. Glede na rezultate tega postopka je sklenjeno, da je v modelirano električno omrežje, ki je po naključju modelirano glede na dejanske parametre elementov v distribucijskem sistemu, mogoče vgraditi številne toplotne črpalke.
Tretji koncept za identifikacijo so toplotne črpalke in njihova prilagodljivost v distribucijskih omrežjih. Toplotne črpalke so glavna tehnologija, ki zagotavlja fleksibilnost elektroenergetskega sistema, hkrati pa zagotavlja učinkovite rešitve ogrevanja in hlajenja stanovanjskih stavb. Tehnologija je podprta z večjo učinkovitostjo, uvajanjem računalniške in komunikacijske tehnologije ter povečano proizvodnjo električne energije iz obnovljivih virov. Za uspešno vključitev toplotnih črpalk v pametno omrežje je ključnega pomena celovit pogled na prizadete energetske sisteme. Potencialna prilagodljivost sistemov toplotnih črpalk, ki jo je treba upoštevati že v fazi načrtovanja, je v glavnem odvisna od fizike stavbe in posledičnega profila toplotne potrebe, toplotne črpalke ter vrste in velikosti skladiščenja glede na povpraševanje ter uporabljene strategije nadzora.
Teoretični rezultati analize HC trdijo, da je dejanski porabi skupaj 100 odjemalcev v 95% časa mogoče dodati približno 45 toplotnih črpalk, ne da bi pri tem kršili določena merila v električnem omrežju. Normalna (Gaussova) krivulja porazdelitve je vrednost 45 določila kot povprečje ali pričakovanje normalne porazdelitve. Upoštevati je treba, da so ti rezultati teoretični in so rezultat številnih simulacij v 3. in 4. poglavju.
Korist fleksibilnosti toplotne črpalke se lahko šteje za pomembno. Toplotne črpalke so lahko osrednji del učinkovitega, obnovljivega in medsebojno povezanega energetskega sistema. Rezultate je mogoče dobiti z uporabo različnih količin vhodnih podatkov, kar omogoča načrtovanje z različno želeno natančnostjo: če je na voljo več podatkov, je mogoče omrežje natančneje načrtovati. Ta metoda se torej lahko uporablja tudi za izboljšanje načrtovanja omrežij.
|
