[ad_1]
Hari berawan yang tidak terduga dapat menyebabkan pembangkit tenaga surya turun di bawah ekspektasi, dan akibatnya, generator lain perlu mengimbanginya dengan output tambahan. Salah satu kemungkinannya adalah bahwa turbin pembakaran gas yang bekerja cepat akan mengisi celah pembangkitan ini, dan meskipun ini merupakan solusi yang sesuai dari sudut pandang keandalan, generator siklus gabungan yang lebih hemat bahan bakar mungkin dapat mengkompensasi pengurangan output surya yang diberikan cukup peringatan sebelumnya. Ini adalah contoh biaya kesalahan ramalan matahari, yaitu set generator yang kurang optimal memenuhi permintaan.
Kredit gambar: Pixabay (Lisensi Pixabay gratis)
Tetapi, mengingat kompleksitas jaringan listrik, bagaimana cara menentukan biaya dolar dari kesalahan ramalan matahari? Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan harga pasar dari pasar hari-depan dan real-time, untuk menentukan biaya kesalahan perkiraan. Pendekatan ini tidak menjelaskan generator mana yang dipanggil untuk beradaptasi dengan kesalahan perkiraan, tetapi memberikan indikasi biaya sistem dari kesalahan perkiraan.
SEBUAH studi baru dari Berkeley Lab, muncul di jurnal Solar Energy, meneliti biaya kesalahan perkiraan matahari di lebih dari 600 pembangkit dari 2012 hingga 2019 di lima pasar listrik utama di Amerika Serikat. Studi ini melihat dua jenis prakiraan, pendekatan prakiraan “kegigihan” sederhana, di mana profil matahari hari ini diperkirakan akan terulang tepat besok, dan prakiraan prediksi cuaca numerik yang tersedia untuk umum (Model Mesoscale Amerika Utara, atau NAM). Kajian ini menggunakan harga lokal per jam di setiap lokasi pabrik, dan profil per jam dari pembangkitan aktual yang dikembangkan secara independen dari model cuaca NAM dan di-debias berdasarkan pembangkitan yang tercatat di setiap pembangkit dan di setiap wilayah.
Prakiraan yang Tersedia untuk Publik Biaya Rendah Rata-rata (
Studi ini menemukan bahwa biaya rata-rata kesalahan prakiraan menggunakan metode NAM adalah $1 per MWh atau kurang di semua tahun kecuali 2016, di mana itu adalah $1,5 per MWh (lihat gambar 1). Sebaliknya, di sebagian besar tahun, prakiraan berbasis ketekunan memiliki biaya yang lebih tinggi, mendekati 1,5 $/MWh di semua tahun. Ini menunjukkan bahwa bahkan penggunaan teknik peramalan sederhana yang tersedia untuk umum seperti NAM dapat memberikan nilai dengan mengurangi biaya kesalahan peramalan. Namun, biaya kesalahan perkiraan relatif rendah terhadap harga listrik keseluruhan sekitar $20 hingga $40 per MWh (tergantung pada tahun).
Kredit gambar. Laboratorium Nasional Lawrence Berkeley
Biaya Kesalahan Prakiraan Sedikit Lebih Tinggi di Wilayah dengan Penetrasi Surya Tinggi
Salah satu kekhawatiran tentang kesalahan perkiraan surya adalah bahwa biaya mereka mungkin tumbuh sebagai bagian yang lebih besar dari total pembangkit listrik berasal dari generator surya. Kekhawatiran ini hanya didasarkan pada gagasan bahwa sebagian kesalahan matahari berkorelasi secara regional dan dengan demikian penyebaran matahari tambahan dapat menyebabkan kesalahan perkiraan absolut yang lebih besar yang mungkin lebih mahal untuk diatasi.
Kami menemukan bukti campuran bahwa biaya kesalahan dipengaruhi oleh tingkat penetrasi matahari regional. Di satu sisi, dari 2017 hingga 2019, biaya kesalahan peramalan NAM di wilayah penetrasi matahari tinggi California dan New England rata-rata mendekati 1 $/MWh, berbeda dengan biaya kesalahan yang rata-rata mendekati 0 $/MWh di penetrasi rendah daerah (seperti pasar listrik daerah SPP, PJM, dan ERCOT). Temuan ini menunjukkan bahwa, rata-rata, ada biaya yang sangat kecil untuk kesalahan perkiraan NAM di wilayah dengan penetrasi rendah, dan biaya rendah di wilayah dengan penetrasi tinggi. Namun, cerita ini rumit karena California memiliki penetrasi matahari yang jauh lebih tinggi daripada New England namun biaya kesalahan yang serupa. makalah lengkap membahas kompleksitas ini secara lebih rinci.
Di bawah tren regional yang luas yang dijelaskan di atas, bagaimanapun, ada variasi substansial dalam biaya kesalahan di seluruh pabrik individu dan sepanjang tahun. Rincian tambahan tentang variasi regional, tingkat pabrik, dan temporal dalam biaya kesalahan dapat ditemukan dalam makalah lengkap.
Berapa Nilai Partisipasi Pembangkit Listrik Tenaga Surya di Pasar Sehari Sebelumnya?
Kami lebih lanjut memeriksa apakah ada nilai bagi pembangkit listrik tenaga surya untuk berpartisipasi di pasar hari depan bahkan setelah memperhitungkan biaya kesalahan perkiraan. Meskipun sebagian besar tanaman bukanlah tanaman ‘pedagang’ yang sebenarnya (yaitu, sebagian besar tanaman menandatangani beberapa bentuk perjanjian pembelian jangka panjang), kita dapat menggunakan harga grosir untuk menentukan nilai sistem yang diberikan oleh partisipasi pembangkit listrik tenaga surya di hari ke depan dan waktu nyata pasar (sebagai lawan hanya partisipasi pasar waktu nyata) dengan menggunakan perkiraan NAM yang tersedia untuk umum untuk mendorong penawaran hari ke depan. Studi ini menemukan bahwa, rata-rata, ada nilai sederhana untuk partisipasi di pasar hari depan, bahkan setelah memperhitungkan kesalahan perkiraan NAM. Nilai ini bervariasi menurut tahun dan berkisar antara -0,5 hingga 5,2 $/MWh.
Bagaimana Dengan Biaya Kesalahan di Masa Depan?
Studi ini memberikan landasan yang dapat digunakan untuk menetapkan harapan masa depan dan memeriksa model berwawasan ke depan. Mengingat konteks itu, penelitian ini menemukan bahwa hingga 2019, biaya kesalahan matahari tetap rendah meskipun penetrasi matahari meningkat secara dramatis di California. Temuan ini dapat berfungsi sebagai titik awal dalam studi berwawasan ke depan.
Namun, pertanyaan yang luar biasa tetap ada. Secara khusus, bagaimana biaya kesalahan peramalan akan berubah ketika penyebaran surya meningkat ke tingkat yang sebelumnya tidak terlihat atau karena penyimpanan terintegrasi ke dalam jaringan dalam jumlah besar? Selain itu, penelitian ini tidak menyelidiki biaya kesalahan peramalan untuk pembangkit hibrida surya+penyimpanan, jenis pembangkit yang diharapkan akan digunakan dalam jumlah yang terus meningkat dalam beberapa tahun ke depan.
Artikel di Solar Energy, “Biaya kesalahan perkiraan matahari di Amerika Serikat,” adalah ‘akses terbuka’ dan tersedia untuk semua: https://doi.org/10.1016/j.
Sumber: Laboratorium Nasional Lawrence Berkeley
[ad_2]
