Magazyny energii - algorytmy i strategie zarządzania. Cz. 1

29.07.2024

W dzisiejszym i kolejnym artykule skupimy się na algorytmach zarządzania magazynami energii. Porównuję wprost, ile złotych rocznego przychodu jest w stanie wypracować każda ze strategii i opiszę ich szczegóły. 

 

Przykładem ilustrującym te artykuły będzie spory (2 MWh) magazyn energii postawiony w przedsiębiorstwie produkcyjnym, a więc już u odbiorcy, po jego stronie licznika energii. 

Istnieje kilka podstawowych sposobów zarządzania magazynem: 

1. Zaprogramowanie na stałe pory ładowania/rozładowania (efektywne przy stałej, dwustrefowej taryfie). 

2. Zaprogramowanie na stałe, statystycznie optymalne godziny ładowania/rozładowania nawet przy korzystaniu z dynamicznej taryfy (np. stawek z RDN TGE). 

3. Budowa wielu scenariuszy działania (jak w wielu systemach automatyki przemysłowej – zaczyna być to jednak skomplikowane przy dodawaniu zmienności stawek, zmiennej produkcji z PV i innych elementach dodatkowych układu). 

4. Znajdowanie dla każdej doby najniższej i najwyższej stawki godzinowej porannego oraz wieczornego szczytu i realizowanie ładowania/rozładowania 2x dobę w najlepszych chwilach. 

5. Ciągła, matematycznie sformułowana, automatyczna optymalizacja strategii na następną dobę. 


Przeanalizuję szczegółowo wyniki osiągane przez strategię 2, 4 i 5. 

Słowem wstępu, zarządzanie magazynem energii jest banalnie proste, gdy rozliczani jesteśmy dwustrefową taryfą o stałych stawkach w szczycie i poza nim. Wystarczy go wtedy zaprogramować na stałe godziny ładowania i rozładowania i w ten sposób wykonujemy arbitraż – w dodatku optymalny finansowo. Łatwo też wtedy policzyć maksymalny roczny przychód. Będzie równy: pojemność magazynu energii [kWh] * widełki między stawką szczytową i poza szczytem [zł/kWh] * 2 * 365. Maksymalny, gdyż wymaga założenia, że odbiorca zdoła w każdym szczycie w pełni rozładować magazyn. Dwójka we wzorze wynika z tego, że da się dwukrotnie w ciągu doby „tanio” naładować magazyn. 

Sprawa jest jednak dużo trudniejsza, gdy zajmiemy się działaniem magazynu przy założeniu w pełni dynamicznych stawek. A jeszcze więcej jest zmiennych, gdy z instalacją współdziała fotowoltaika i w optymalizacji strategii należy zawsze brać pod uwagę jej wpływ. 

Idziemy do konkretów. Trzy algorytmy porównaliśmy dla losowo wybranych trzech dni ubiegłego roku. Nie są to dni wyjątkowe – ani najwyższych, ani najniższych stawek, ani wyłączeń OZE itp. Wzięliśmy dni 1-3.04.2023 r., rynkową cenę energii z tych dni, dane meteorologiczne z tych dni (w instalacji z magazynem działa PV), profil zużycia energii przez przedsiębiorstwo i dokonaliśmy oceny trzech strategii. Dziś na zaostrzenie apetytu suche wyniki na grafice.

Kolejny artykuł, w którym opiszę każdy z algorytmów już wkrótce!

Bartosz Górecki, PhD, CEO QuickerSim

Zaplecze naukowe (doktorat z obliczeniowej mechaniki płynów na Politechnice Warszawskiej) oraz doświadczenie komercyjne pozwalają dzielić się merytoryczna wiedzą z zakresu rynku energii, magazynów energii i wodoru, 
wspierając firmy inżynierskich i ich działy R&D. 

umów konsultację