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如果偏离预期 则主动进行控制
资料2表示实地测试时(2012年3月11日)“250千瓦冷藏仓库”、“太阳能发电”及“风力发电”的变动。纵轴表示输出功率,0刻度以上表示风力和太阳能的发电量,0刻度以下表示冷藏仓库的耗电量,离0刻度越远表示耗电量越大。红色线表示预期发电量,黄色线表示实际发电量,蓝色的虚线表示预期耗电量,蓝色实线表示实际耗电量。
发电量采用联盟成员开发的模式进行预测。制定预测计划(调度表)是虚拟电厂系统的关键技术。实际的发电量会受天气影响,当与预期偏离较大时,就通过用电量进行调整。关于用电量,参考电力交易市场第二天的现货价格及虚拟电厂的预期发电量,来决定其预期值,但当天的实际用电量是根据市场动向及发电情况自动进行控制。也就是说,虚拟电厂是通过改变冷藏仓库的用电量来进行控制。
对预期发电量和预期用电量进行比较。按照预测,在0时~6点时,使用电量与发电量几乎平衡(加强制冷),在8点之前逐步减少电力使用量,之后用电量和发电量会在一定范围内稳定变化。但实际上(当天),则是稍微控制了0时以后的深夜用电,整天都使用电量平稳变化。据推测其理由在于,预计白天发电量会减少,因此要做好准备,或者市场价格较高,因此减少消费以投入市场,等等。
从上图可以看出,偏离发电量预期时,会主动控制电力需求。从5时到9时,在发电量低于预期时,没有按照预期控制用电,而是维持电力消费。从15时到18时,发电量两次高于预期,每次都减少了用电量。不过,此次的实证只集中使用了一个冷藏仓库,是在有富余的供求情况下进行的。估计是在对独立的系统进行实验。
作为生产消费者独立参与市场交易
资料3也是现场测试的结果,显示了虚拟电厂(VPP)的操作过程。两个冷藏仓库的总输出功率为510千瓦,需求量更大。发电量与使用量均为实测值。在纵轴零刻度的上方,草绿色的区域是太阳能发电,蓝色是风力发电的发电量。零刻度下方的灰色区域是冷藏仓库的用电量。
白色的实线代表网络电量随供求关系发生的变化,“+”表示向电力市场供电,“-”表示从市场买电。虚拟电厂是集发电要素与需求要素于一体的主体,因此是产消者。
从冷藏需求来看,13时~15时,消费量(200千瓦程度)远大于发电量。之后,发电与消费基本保持平衡(虚拟电厂正负为零)。在较早的时段进行冷却,待充分冷却后,维持(虚拟电厂的)供需匹配。虚拟电厂是以此为基本思路,利用需求变化调整发电方不规则的动态。在15时~18时,需求降低到预想以下,到18时重新恢复到了150~200千瓦。
从需求变化的转折点来看,在时段①,按照日程表,关闭冷藏仓库的开关,降低温度。在时段②,鉴于风势大于预期,打开仓库的开关,加强冷却效果。在时段③,风势保持预期水平,因此继续使仓库的温度降低。
如上所述,通过按照风力发电的运行情况,调整冷藏仓库的温度设置,就可以配合双方的情况,实现稳定的电力输出。通过实验,预测能力得到提升,预测与实际情况的差距缩小到了3分之1。而且,由虚拟电厂进行控制时,用于调节风力变化的电能减少了约15%。
并且,通过参与市场交易,冷藏仓库需要的电力成本减少了6~8%。这是整年的节约效果,在电力价格变化剧烈、室外寒冷的冬季,效果尤为明显。通过实验,越来越多的冷藏仓库企业开始考虑采用该系统。与下面介绍的热电联产系统相比,组合利用可再生能源与可变热需求的虚拟电厂控制起来更加简单。
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