Dans notre dernier blog, nous avons parlé de la performance de SolarAnywhere® v4 et nous avons expliqué comment la précision dépendait de l'empreinte géographique du parc photovoltaïque. Par exemple, SolarAnywhere dans l'ouest des États-Unis ont montré une erreur moyenne absolue (MAE) normalisée par capacité de 3,5 % pour une seule centrale électrique. Cependant, la MAE des prévisions de SolarAnywhere pour un parc réparti sur une zone de la taille de l'État de New York a été réduite à près de 1 %. À 24 heures d'échéance, les MAE étaient respectivement de 4,5 % et de 2 % pour la centrale unique et le parc réparti sur une zone étendue.
Dans ce blog, nous axons notre discussion sur le coût des prévisions manquées et, par déduction, sur la logistique nécessaire pour fournir l'équivalent de prévisions exactes à 100 %.
La MAE et d'autres mesures de précision telles que l'erreur quadratique moyenne ou le ratio succès/échec sont de bons indicateurs de la performance d'un modèle de prévision. Cependant, ces indicateurs sont des mesures statistiques qui impliquent une probabilité non nulle que certaines prévisions soient manquées.
Quel est le coût de ces prévisions manquées ? Le taux actuel dépend des règles et règlements en vigueur sur un marché de l'énergie particulier. Ces règles sont destinées à prendre en compte les coûts de l'augmentation des réserves et de la flexibilité du réseau nécessaires pour gérer l'incertitude de la production solaire photovoltaïque (PV). Fondamentalement, cependant, le coût des prévisions manquées est imputable à deux facteurs fondamentaux :
- Fournir l'énergie manquante en cas de surestimation des prévisions.
- Le gaspillage de l'énergie excédentaire sous la forme d'une réduction de la consommation, ou l'absorption/la sauvegarde de l'énergie excédentaire dans le cas d'une sous-estimation des prévisions. Cette situation est illustrée à la figure 1.
Dans un Document de recherche récentPerez et al. ont calculé ce coût fondamental sous-jacent à partir des premiers principes. Ils ont calculé la quantité d'écrêtement et de sauvegarde du PV nécessaire pour compenser tout excès/déficit de prévision du parc PV sur une année dans deux régions climatiques des États-Unis : l'Ouest semi-aride et l'Est continental humide. Cette analyse a été réalisée pour les prévisions à l'heure et à l'avance.
Une façon d'estimer de manière conservatrice le coût de la réduction/suppression de la production photovoltaïque due à des prévisions manquées est de calculer le coût du matériel de stockage nécessaire pour absorber/supprimer le déficit/excédent de prévisions dans le pire des cas. On a supposé un coût nominal de batterie de 300 $ par kWh de capacité de stockage, ce qui correspond aux coûts annoncés par les principaux fabricants de systèmes de stockage par batterie.
L'analyse a supposé que les batteries sont utilisées pour :
- Absorber la production excédentaire lorsque la production réelle du parc dépasse la production prévue.
- Compléter la production lorsque la production du parc photovoltaïque est inférieure aux prévisions, en prévoyant une recharge en dehors des heures de pointe [la nuit] si nécessaire.
Des parcs photovoltaïques allant d'une seule centrale à une zone d'équilibrage régional de la taille du Texas ont été étudiés.
Les figures 2 et 3 illustrent les résultats pour les prévisions d'une heure à l'avance. La figure 2 indique la quantité d'énergie PV qui doit être réduite (et sauvegardée) en fonction de l'empreinte du parc. Quatre empreintes sont illustrées dans la figure, correspondant respectivement à une centrale unique et à des parcs dispersés de la taille du Massachusetts (125 miles), de l'État de New York (250 miles) et de la Californie (375 miles). L'énergie interrompue est indiquée en pourcentage de la production totale du parc.
La figure 3 indique le coût du système de batterie qui peut fournir des prévisions exactes à 100% s'il est exploité en parallèle avec un parc photovoltaïque pour absorber les excès et les déficits d'approvisionnement. Le coût de la batterie est normalisé à un kW PV nominal.
Les figures 4 et 5 sont équivalentes aux figures 2 et 3, mais pour les prévisions "day-ahead" où la réduction et la taille des batteries sont calculées pour garantir des prévisions "day-ahead" d'heure en heure.
Ces résultats montrent que la précision des prévisions s'améliore à mesure que la taille de l'empreinte de la flotte augmente (voir notre dernier blog), le coût logistique de la fourniture de prévisions exactes à 100 % diminue. En effet, la garantie des prévisions peut être obtenue à un coût raisonnablement bas pour les zones d'équilibrage des opérateurs de systèmes indépendants (ISO).
Par exemple, si des batteries de stockage électrique sont utilisées pour fournir des garanties, le coût pour une zone ISO de la taille de la Californie représenterait 2 à 3 % des dépenses d'investissement (capex) du parc photovoltaïque pour les garanties horaires et 10 à 15 % pour les garanties journalières. dépenses d'investissement (capex) du parc photovoltaïque pour les garanties hour-ahead, et 10-15% pour les garanties day-ahead. Si la réduction et la sauvegarde sont appliquées par d'autres moyens que le stockage sur batterie, l'énergie réduite/supprimée s'élèverait à environ 10% de la production d'une centrale PV pour les garanties à un seul point, Day-ahead, et à seulement 2-3% pour les grandes zones d'équilibrage. Les garanties d'une heure à l'avance pourraient être atteintes avec 1 à 2% de réduction/suppression.
Le coût de ces garanties opérationnelles dépend de la performance du modèle de prévision. Les résultats présentés ici sont obtenus avec les prévisions du parc photovoltaïque SolarAnywhere v4, un modèle de pointe qui est opérationnel à haute résolution dans toute l'Amérique du Nord. Dans un prochain article, nous comparerons SolarAnywhere® v4 à d'autres modèles de prévision et quantifierons les différences de coût opérationnel de la fourniture de garanties de prévision.
A emporter
En appliquant un modèle de prévision de parc photovoltaïque efficace tel que SolarAnywhere v4l'équivalent opérationnel d'une précision de prédiction de 100 % est une option relativement peu coûteuse qui pourrait être mise à la disposition des opérateurs de réseau aux États-Unis. La certitude opérationnelle pourrait être obtenue, par exemple, en faisant fonctionner des batteries dispersées en même temps que la production du parc photovoltaïque dispersé.
Le coût dépend du climat régional (meilleur dans l'Ouest), et de l'empreinte du parc (meilleur plus grand). Dans tous les cas, ce coût resterait très faible par rapport au coût du PV. Avec une bonne prévision opérationnelle, les ISO aux États-Unis peuvent compter sur des prévisions parfaites pour un coût s'élevant à quelques pour cent du coût d'investissement d'un parc photovoltaïque.
Vous pouvez en savoir plus sur ce sujet dans le document "Solar Energy Forecast Validation for Extended Areas & Economic Impact of Forecast Accuracy".