En nuestros dos posts anteriores, describimos cómo incorporar la diversidad fotovoltaica (diversidad tanto en la configuración del diseño como en la geografía) en la modelización a nivel de flota, y cómo generar datos de potencia de la flota de alta frecuencia con una resolución temporal de 60 segundos. En esta entrada, mostraremos cómo se pueden utilizar los datos de alta frecuencia de la flota para resolver uno de los problemas clave de la integración solar de las empresas de servicios públicos: el equilibrio de la carga bajo una mayor variabilidad causada por la energía solar fotovoltaica.
El reto de integrar la generación variable
Los operadores de la red eléctrica (ISO y empresas de servicios públicos integradas verticalmente) se encargan de equilibrar la producción de energía eléctrica con su consumo. Para ello, utilizan recursos flexibles que aumentan o disminuyen rápidamente la generación en respuesta a los cambios en la carga de los clientes. Sin embargo, cuando se introducen en la red altos niveles de producción de energía variable de fuentes como la fotovoltaica, el problema del equilibrio de la carga se vuelve más difícil. Esto se debe a que la producción fotovoltaica puede fluctuar con los transeúntes de la nube, y entonces la empresa de servicios públicos tiene que regular no sólo los cambios en la carga, sino también los cambios en la producción fotovoltaica.
El equilibrio de la carga se realiza en múltiples escalas de tiempo. Por ejemplo, algunos recursos de generación pueden despacharse cada hora, otros cada cinco minutos ("tiempo real") y otros cada pocos segundos. Las unidades despachadas cada pocos segundos siguen la señal de control automático de la generación (AGC) para mantener la frecuencia del sistema bajo control. A efectos de este artículo, nos centramos en el equilibrio de carga de un minuto a cinco minutos.
Hasta ahora, la cuantificación de los recursos adicionales de equilibrio de carga necesarios para la energía fotovoltaica requería bastantes conjeturas porque no se disponía de datos de alta frecuencia y sincronizados con el tiempo de un gran número de sistemas fotovoltaicos. El enfoque descrito en este artículo aborda este problema modelando flotas fotovoltaicas con datos de alta frecuencia para producir los conjuntos de datos necesarios para los ingenieros de planificación.
Estimación de las necesidades de regulación
Como se ha descrito en los posts anteriores, la producción de la flota fotovoltaica puede simularse en base a 60 segundos. Esto significa que la producción de la flota está disponible como una serie de valores de potencia en MW con intervalos de 60 segundos, y esta serie puede extenderse a lo largo de un periodo de estudio específico, como un año.
Cada intervalo de 60 segundos puede caracterizarse por su cambio en la potencia de la flota fotovoltaica. Por ejemplo, si la producción fotovoltaica es de 1.000 MW a las 12:00 y de 990 MW a las 12:01, se produce un descenso de la potencia fotovoltaica de 10 MW. En respuesta a esta actividad, la compañía eléctrica debe aumentar su producción de energía en 10 MW durante el mismo intervalo para compensar el cambio.
La variación de la potencia del parque fotovoltaico puede ser positiva o negativa. Si es positivo, la empresa debe reducir la producción de otros recursos. Si es negativo, la empresa debe aumentar la producción de otros recursos. En cualquiera de los casos, el objetivo es que la empresa produzca exactamente la cantidad de energía adecuada, teniendo en cuenta la producción fotovoltaica y la carga actuales.
La figura 1 ilustra un histograma de la variación de la potencia de un parque fotovoltaico de muestra a lo largo de un año de estudio. El eje X muestra el cambio en la potencia de la flota en un intervalo determinado, y el eje Y muestra el número de ocurrencias de este cambio a lo largo del año. El uso de los datos en este formato nos permite seleccionar un intervalo de confianza razonable para los requisitos de regulación. Por ejemplo, el gráfico muestra un intervalo de confianza del 99%, lo que significa que el 99% de los datos se encuentra dentro de las dos líneas rojas verticales.
En este ejemplo, el gráfico indica que, en cualquier momento, tenemos un 99% de confianza en que el parque fotovoltaico no superará los 0,013 MW de cambio (hacia arriba o hacia abajo) durante cualquier minuto del año por cada MW de capacidad instalada del parque. Por ejemplo, si el parque fotovoltaico fuera de 1.000 MW, entonces en cualquier momento tendríamos un 99% de confianza en que el parque no subirá o bajará más de 13 MW por minuto.
Por supuesto, en este ejemplo, las fluctuaciones de potencia serían muy inferiores a los 13 MW en medio de los días despejados. Estos momentos de fluctuaciones mucho menores son bastante frecuentes, y están representados por las observaciones que se encuentran en el centro del gráfico. Pero en los momentos de nubes irregulares, cuando la producción fotovoltaica pasa de la plena potencia a la mínima y viceversa, los cambios de potencia son más significativos.
Los planificadores de servicios públicos se preocupan por las peores condiciones, por lo que se utiliza como base el año completo (un año cubre los peores patrones estacionales). En este ejemplo, el planificador podría decidir utilizar los 13 MW como caso extremo, y planificar el sistema para que sea capaz de manejar una rampa (de subida o bajada) de 13 MW por minuto.
El ejemplo también ilustra las ventajas de la diversidad geográfica. Un solo sistema fotovoltaico pequeño en el tejado puede fluctuar en torno al 90% de su potencia máxima durante los periodos de alta variabilidad. Sin embargo, cuando el parque está repartido por una gran zona, al menos en este ejemplo, la proporción es de aproximadamente el 1,3%.
Personalización del conjunto de datos
Utilizando el enfoque de simulación de alta frecuencia disponible con SolarAnywhere® FleetView® (datos de la flota)las empresas de servicios públicos son capaces de modelar una variedad de escenarios de forma rápida y rentable. Todo lo que se necesita son los datos meteorológicos de alta frecuencia subyacentes, disponibles con Datos de SolarAnywherey una definición clara de los recursos fotovoltaicos, que idealmente se obtienen durante el proceso de simulación de alta frecuencia. proceso de incentivo o interconexión.
Con FleetView, una empresa de servicios públicos podría generar un conjunto de datos similar al anterior, basado en sus condiciones locales (recurso solar disponible) y en supuestos (tamaño, especificaciones del sistema, ubicación de cada sistema dentro de la flota, etc.). El conjunto de datos sería único para la zona de equilibrio de carga en cuestión y para los recursos fotovoltaicos locales. Para la planificación futura, podrían crearse conjuntos de datos para analizar otros escenarios, como las construcciones de "alta penetración", o el efecto de las grandes centrales eléctricas previstas.
Modelización del parque fotovoltaico: Permitir una mejor integración en la red de los recursos distribuidos
En esta serie de entradas de blog, hemos examinado algunos de los métodos utilizados para simular y analizar parques fotovoltaicos. Aunque se pueden utilizar los datos de medición de los sistemas fotovoltaicos individuales, a menudo no están disponibles en un número adecuado de ubicaciones o tienen una resolución temporal insuficiente. Sin embargo, la simulación de flotas pone en manos de los planificadores y operadores de las empresas de servicios públicos potentes herramientas para ayudar a comprender el impacto de la expansión de la energía fotovoltaica en los sistemas de servicios públicos existentes.
Si bien la gestión del impacto de la energía fotovoltaica en la red eléctrica actual o el estudio de los escenarios futuros fue en su día un gran reto, ahora se dispone de métodos y herramientas de modelado de flotas fotovoltaicas que eliminan la incertidumbre de la ecuación.