Hitri razvoj industrije, mehanizacija, avtomatizacija procesov v vseh sektorjih ter naraščanje prebivalstva in življenjskega standarda povzročajo kontinuirano naraščanje potreb po električni energiji. Posledično so nenehne izboljšave v proizvodnji električne energije iz različnih energetskih virov v zadnjem času postale eno najbolj kritičnih področij raziskav in razvoja v znanstvenem svetu. Z naraščajočim povpraševanjem po električni energiji ter posledičnimi grozečimi negativnimi učinki, ki jih ima povečanje porabe fosilnih goriv na naš planet, so leta 2009 ustanovili NREAPs (National Renewable Energy Action Plans), kar je v evropskem elektroenergetskem sistemu povzročilo povečano uvajanje obnovljivih virov, kot so npr. sončna in vetrna energija. Čeprav ta »čista« proizvodnja energije ne onesnažuje okolja in ne prispeva k globalnemu segrevanju, posledično zaradi nepredvidljivosti njenih virov energije (veter in sončno obsevanje) v sistem vnese znatno nepredvidljivo nihanje pri proizvodnji električne energije.
Hidroenergija, zahvaljujoč svoji fleksibilnosti proizvodnje in zmožnosti shranjevanja energije, ponuja možnost kompenzacije prej omenjenih nihanj. Razvojni načrti nakazujejo, da bo potreba po povečani hidro proizvodnji še vedno prisotna. Eden od načinov za povečanje hidro proizvodnje je ta, da svojo pozornost usmerimo v izboljšanje učinkovitosti obstoječih hidroelektrarn z optimizacijo njihovega delovanja.
Ko govorimo o optimizaciji proizvodnje električne energije, običajno govorimo o dveh vrstah optimizacij: ekonomski in tehnični optimizaciji. Nujno je treba upoštevati, da hidroelektrarne praktično nimajo stroškov, ki so odvisni od količine proizvedene energije (stroški goriva, stroški koncesije za izrabo reke so zanemarjeni), saj so vsi stroški praktično konstantni, ne glede na količino energije, ki jo elektrarna proizvede. Zato je pri proizvodnji hidroenergije tehnična optimizacija bolj aktualna tema za razpravo. Tehnična optimizacija določa, kako naj bi elektrarne delovale, da bi zadostile vnaprej načrtovanim potrebam po energiji in sicer z minimalno porabo vode oz. boljšim izkoristkom primarnega energenta - vode.
Tema magistrskega dela je tehnična optimizacija obratovanja verige hidroelektrarn v Sloveniji. Natančneje, določiti optimalno kratkoročno napoved proizvodnje hidroagregatov, ki sodijo v kaskadni hidrosistem vzdolž porečja reke Soče ob izpolnjevanju zahtevanega urnega povpraševanja po električni energiji in v skladu z vsemi obratovalnimi omejitvami. Hidrokaskado na reki Soči sestavljajo tri akumulacijska jezera in pet hidroelektrarn ter prva in doslej edina črpalna hidroelektrarna (ČHE) v Sloveniji.
Kratkoročna optimizacija kaskadnega hidrosistema je vedno izziv, kjer je potrebno njegovo nelinearno naravo preslikati v računalniški model. Cilj te tehnične optimizacije je čim bolj zmanjšati potratnost primarnega vira energije (vode), hkrati pa upoštevati številne omejitve, ki jih zahtevajo akumulacijska jezera in hidroelektrarne, s čimer na koncu dobimo zapleten nelinearni problem s pogoji enakosti in neenakosti. Najpogosteje uporabljena tehnika v modelih optimizacije vodnih virov je linearno programiranje. Za kompleksnejše modele pa se uporablja MILP (angl. Mixed Integer Linear Programming), ki rešuje probleme, pri katerih so vse povezave med spremenljivkami in omejitvami linearne in je potrebna minimizacija ali maksimizacija optimizacijske (kriterijske, ciljne) funkcije.
V tej magistrski nalogi je bil fizični hidrokaskadni sistem na reki Soči predstavljen z računalniškim modelom, ki vsebuje niz matematičnih enačb, ki opisujejo realne značilnosti kaskade. Določene so bile vse spremenljivke in konstante modela ter kriterijska funkcija v obliki matematičnih neenakosti in enakosti. Več omejitev zaradi njihove nelinearnosti je bilo treba linearizirati z odsekovno linearizacijo, preden jih implementiramo v model, kot so npr. školjčni diagrami hidroelektrarn. Dokončan optimizacijski model za kratkotrajno hidrokaskadno načrtovanje, ki vsebuje vse podane omejitve, je bil izveden z uporabo komercialnega optimizacijskega orodja Gurobi. Za testiranje optimizacije je bilo izbrano obdobje 7 zaporednih dni (168 ur), ki vsebuje prvotne vhodne podatke, od 1. 5. 2019 do 8. 5. 2019. Zahtevana proizvodnja električne energije iz hidrokaskade na reki Soči je bila poleg naravnega dotoka vode v prvi bazen (akumulacijsko jezero) na reki Soči glavni odločilni podatek. Obratovanje ČHE Avč je bil vhodni podatek v model in se ni optimiralo. Komercialno orodje Gurobi je rešilo optimizacijski problem za celotno analizirano obdobje, pri čemer je definiralo optimalne vrednosti vseh spremenljivk modela in našlo izvedljivo rešitev. Z upoštevanjem omejitev in optimizacijske funkcije je model izpolnil zahtevano proizvodnjo energije in hkrati maksimiziral potencialno energijo kaskade.
|
