Villamosenergia-rendszer frekvenciaszabályozásának kihívásai és fejlesztési lehetőségei gépi tanulás alapú előrejelzésekkel
A globális és EU-s energia-, illetve klímapolitikával összhangban Magyarországon 2010 óta összesen több, mint 3,6 GW beépített teljesítőképességű fotovoltaikus erőmű épült, kétharmada ipari, egyharmada pedig háztartási méretű kiserőmű (HMKE). Ez immáron a villamosenergia-rendszer zsinór terhelésének 90%-át megközelítő érték, amely időjárásfüggő tulajdonsága által a rendszer kiegyenlítőenergia szabályozására is jelentős hatással bír.
Jelen dolgozat fő témája a frekvencia szabályozás kihívásainak és fejlesztési lehetőségeinek bemutatása, különös figyelmet fordítva az időjárásfüggő megújulók okozta hatások ismertetésére, értelmezésre. A kutatás fő célja a villamosenergia-rendszer terhelésének és minél több sztochasztikus elemének a lehető legpontosabb becslése, amely aztán felhasználásra kerülhet forrástervezés és a rendszerirányító által alkalmazott proaktív mFRR szabályozás előrejelző moduljában. Utóbbi lényegi célja a növekvő szabályozási igények kielégítése a meglévő eszközök jobb menedzsmentjével, illetőleg a szűkös aFRR tartalékkapacitások tehermentesítése.
A dolgozat első részében adatelemzésen keresztül mutatom be a megújulók, lényegében a napenergia termelés és a rendszer más elemei okozta kihívásokat, rávilágítva az órás menetrendek, kereskedelmi termékek okozta órán belüli fluktuációra, amely nagyban megnehezíti a proaktív mFRR szabályozást is. Ezek után a fókusz a HMKE termelésen, a profilos fogyasztás és az elosztóhálózati maradékgörbebecslés témakörén lesz, hiszen az idősorsan nem mért termelők a jelenlegi módszertan szerint a rendszerben csupán indirekt módon, a lakossági fogyasztást csökkentő tényezőként jelennek meg, ezzel jelentős kihívásokat okozva mind az elosztó, mind az átviteli hálózat üzemeltetőinek.
Végül egy elemzést mutatok be, amely célja az elosztóhálózati teljes terhelés valószínűségi és determinisztikus előrejelzése gépi tanulással. Ez a modul a megújulók termelésbecslése mellett hasznos bemenő adat lehet majd az említett kiegyenlítetlenség előrejelző rendszerben. Az eredmények alapján a vizsgált, kevesebb, mint 8 hónapnyi adat még viszonylag kevés, az előrejelzés pontosítható lenne bővebb adattartomány vizsgálatával.
szerző
-
Markovics Dávid
Energetikai mérnöki mesterképzési szak
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Mayer Martin János
adjunktus, Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék
