Energimodellering - Energy modeling

Den här artikeln handlar om modellering av energisystem. För simulering av energianvändning i byggnader, se byggnadsenergisimulering .

Energimodellering eller energisystemsmodellering är processen att bygga datormodeller av energisystem för att analysera dem. Sådana modeller använder ofta scenarianalys för att undersöka olika antaganden om de tekniska och ekonomiska förhållandena som spelas. Produktionen kan inkludera systemets genomförbarhet, växthusgasutsläpp , kumulativa finansiella kostnader , användning av naturresurser och energieffektivitet hos det system som undersöks. Ett brett spektrum av tekniker används, allt från stort ekonomiskt till allmänt tekniskt. Matematisk optimering används ofta för att bestämma den lägsta kostnaden i någon mening. Modeller kan vara internationella, regionala, nationella, kommunala eller fristående. Regeringarna upprätthåller nationella energimodeller för utveckling av energipolitiken .

Energimodeller är vanligtvis avsedda att bidra på olika sätt till systemdrift, teknisk design eller energipolitisk utveckling. Denna sida koncentrerar sig på policymodeller. Individuella byggnadsenergisimuleringar uttryckligen utesluts, även om de också kallas ibland energimodeller. IPCC- stil integrerade bedömningsmodeller , som också innehåller en representation av världens energisystem och används för att undersöka globala transformationsvägar fram till 2050 eller 2100, beaktas inte här i detalj.

Energimodelleringen har ökat i betydelse eftersom behovet av att minska klimatförändringarna har ökat i betydelse. Energiförsörjningssektorn är den största bidragsgivaren till globala utsläpp av växthusgaser . Den IPCC rapporterar att klimatförändringarna kommer att kräva en genomgripande förändring av energitillförseln systemet, inklusive substitution av oförminskad (inte fångas av CCS ) fossila bränsleomvandlingsteknik av låg-växthusgaser alternativ.

Modelltyper

Ett brett utbud av modelltyper används. Detta avsnitt försöker kategorisera nyckeltyperna och deras användning. Avdelningarna som tillhandahålls är inte svåra och snabba och modeller med blandad paradigm finns. Dessutom kan resultaten från mer generella modeller användas för att informera specifikationen för mer detaljerade modeller, och vice versa, och därigenom skapa en hierarki av modeller. Modeller kan i allmänhet behöva fånga "komplex dynamik som:

  • drift av energisystemet
  • teknikaktieomsättning
  • teknikinnovation
  • fast och hushållsbeteende
  • investeringar i energi och icke-energi och arbetsmarknadsanpassningsdynamik som leder till ekonomisk omstrukturering
  • infrastrukturutbyggnad och stadsplanering " 

Modeller kan begränsas till elsektorn eller de kan försöka täcka ett energisystem i sin helhet (se nedan).

De flesta energimodeller används för scenarianalys . Ett scenario är en sammanhängande uppsättning antaganden om ett möjligt system. Nya scenarier testas mot ett grundscenario - normalt business-as-usual (BAU) - och skillnaderna i resultat noteras.

Den tidshorisont av modellen är en viktig faktor. Single-års modeller - som i antingen nuvarande eller framtida (säg 2050) - anta en icke-föränderliga kapitalstruktur och istället fokusera på de operativa dynamiken i systemet. Enårsmodeller bäddar normalt in betydande tidsmässiga (vanligtvis timupplösning) och tekniska detaljer (såsom enskilda produktionsanläggningar och överföringslinjer). Långväga modeller - gjutna över ett eller flera årtionden (från nu till 2050) - försöker inkapsla systemets strukturella utveckling och används för att undersöka kapacitetsutvidgning och övergångsfrågor inom energisystemet.

Modeller använder ofta matematisk optimering för att lösa redundans i systemets specifikationer. Några av de tekniker som används härrör från operationsforskning . De flesta förlitar sig på linjär programmering (inklusive blandad heltalsprogrammering ), även om vissa använder icke-linjär programmering . Lösare kan använda klassisk eller genetisk optimering , såsom CMA-ES . Modeller kan vara rekursivt dynamiska, lösa sekventiellt för varje tidsintervall och därmed utvecklas genom tiden. Eller så kan de utformas som ett enda framåtblickande intertemporal problem och därigenom anta perfekt framsynthet. Enåriga ingenjörsbaserade modeller försöker vanligtvis minimera de korta lönsamhetskostnaderna, medan enåriga marknadsbaserade modeller använder optimering för att bestämma clearing . Långdistansmodeller, som vanligtvis sträcker sig över årtionden, försöker minimera både korta och långsiktiga kostnader som ett enda intertemporal problem.

Efterfrågesidan (eller slutanvändardomänen) har historiskt fått relativt liten uppmärksamhet, ofta modellerad av bara en enkel efterfrågekurva . Slutanvändarens energibehovskurvor, åtminstone på kort sikt, har normalt visat sig vara mycket oelastiska .

Eftersom intermittenta energikällor och energibehovsstyrning växer i betydelse har modellerna behövt anta en timlig upplösning per timme för att bättre fånga deras dynamik i realtid. Modeller med lång räckvidd är ofta begränsade till beräkningar med årliga intervaller, baserat på typiska dagsprofiler, och är därför mindre lämpade för system med betydande variabel förnybar energi . Dag-före-sändningsoptimering används för att underlätta planeringen av system med en betydande del av intermittent energiproduktion där osäkerhet kring framtida energiprognoser redovisas med användning av stokastisk optimering.

Genomförande språk inkluderar GAMS , MathProg , MATLAB , Mathematica , Python , Pyomo , R , Fortran , Java , C , C ++ , och Vensim . Ibland används kalkylblad .

Som nämnts beaktas inte integrerade modeller med IPCC- stil (även känd som integrerade bedömningsmodeller eller IAM) här i detalj. Integrerade modeller kombinerar förenklade delmodeller i världsekonomin , jordbruk och markanvändning , och det globala klimatsystemet utöver världen energisystemet. Exempel inkluderar GCAM, MESSAGE och REMIND.

Publicerade undersökningar om energisystemsmodellering har fokuserat på tekniker, allmän klassificering, en översikt, decentraliserad planering, modelleringsmetoder, integrering av förnybar energi, energieffektivitetspolicyer, elfordonsintegration, internationell utveckling och användning av lagermodeller för att stödja klimatskyddspolitiken . Deep Decarbonization Pathways Projektforskare har också analyserat modelltyper. Ett papper från 2014 beskriver modelleringsutmaningarna framöver när energisystem blir mer komplexa och mänskliga och sociala faktorer blir alltmer relevanta.

Elsektormodeller

Elsektormodeller används för att modellera elsystem. Omfattningen kan vara nationell eller regional, beroende på omständigheterna. Till exempel, med tanke på närvaron av nationella sammankopplingar, kan det västeuropeiska elsystemet modelleras i sin helhet.

Engineering-baserade modeller innehåller vanligtvis en god karakterisering av de tekniker som är involverade, inklusive högspänningsväxelströmstransmissionsnätet i förekommande fall. Vissa modeller (till exempel modeller för Tyskland) kan anta en enda gemensam buss eller "kopparplatta" där gallret är starkt. Efterfrågesidan i elsektormodeller representeras vanligtvis av en fast belastningsprofil .

Marknadsbaserade modeller representerar dessutom den rådande elmarknaden , som kan inkludera nodprissättning .

Spelteori och agentbaserade modeller används för att fånga och studera strategiskt beteende inom elmarknaderna .

Modeller för energisystem

Utöver elsektorn inkluderar energisystemmodeller värme, gas, rörlighet och andra sektorer efter behov. Energisystemmodeller är ofta nationella till sin räckvidd, men kan vara kommunala eller internationella.

Så kallade top-down modeller är i stort sett ekonomiska till sin natur och baserade på antingen partiell jämvikt eller allmän jämvikt . Allmänna jämviktsmodeller representerar en specialiserad aktivitet och kräver dedikerade algoritmer . Partiella jämviktsmodeller är vanligare.

Så kallade bottom-up-modeller fångar tekniken väl och förlitar sig ofta på tekniker från operationsforskning . Enskilda anläggningar kännetecknas av deras effektivitetskurvor (även känd som input / output relations), typskyltskapacitet, investeringskostnader ( capex ) och driftskostnader ( opex ). Vissa modeller tillåter att dessa parametrar beror på externa förhållanden, såsom omgivningstemperatur.

Att producera hybrid top-down / bottom-up modeller för att fånga både ekonomi och teknik har visat sig utmanande.

Etablerade modeller

Detta avsnitt listar några av de viktigaste modellerna som används. Dessa drivs vanligtvis av nationella regeringar. I ett samhällsarbete insamlades ett stort antal befintliga energisystemmodeller i modellblad på Open Energy Platform .

HOPPA

LEAP, plattformen för lågutsläppsanalys (tidigare känd som Long-range Energy Alternatives Planning System) är ett mjukvaruverktyg för energipolitisk analys, planering av luftföroreningar och bedömning av klimatförändringar .

LEAP utvecklades vid Stockholm Environment Institute (SEI) US Center. LEAP kan användas för att undersöka stads-, statliga, nationella och regionala energisystem. LEAP används normalt för studier mellan 20–50 år. De flesta av dess beräkningar sker årligen. LEAP tillåter policyanalytiker att skapa och utvärdera alternativa scenarier och jämföra deras energibehov, sociala kostnader och fördelar och miljöpåverkan. Från och med juni 2021 har LEAP över 6000 användare i 200 länder och territorier

Kraftsystemsimulering

General Electrics MAPS (Multi-Area Production Simulation) är en produktionsimuleringsmodell som används av olika regionala överföringsorganisationer och oberoende systemoperatörer i USA för att planera för de ekonomiska effekterna av föreslagna elektriska överförings- och produktionsanläggningar i FERC-reglerad elektrisk grossist. marknader. Delar av modellen kan också användas för åtagande- och leveransfasen (uppdateras med 5 minuters intervall) vid drift av grossistmarknader för RTO- och ISO-regioner. ABB : s PROMOD är ett liknande programvarupaket. Dessa ISO- och RTO-regioner använder också ett GE-mjukvarupaket som heter MARS (Multi-Area Reliability Simulation) för att säkerställa att kraftsystemet uppfyller tillförlitlighetskriterier (en LOLE-loss-load-expectation (LOLE) på högst 0,1 dagar per år). Vidare analyserar ett GE-programvarupaket PSLF (Positive Sequence Load Flow) och ett Siemens- programvarupaket PSSE (Power System Simulation for Engineering) belastningsflödet på kraftsystemet för kortslutning och stabilitet under preliminära planeringsstudier av RTO: er och ISO: er.

MARKAL / TIDER

Huvudartikel: MARKAL

MARKAL (MARKet ALlocation) är en integrerad modelleringsplattform för energisystem som används för att analysera energi-, ekonomiska och miljöfrågor på global, nationell och kommunal nivå över tidsramar på upp till flera decennier. MARKAL kan användas för att kvantifiera effekterna av politiska alternativ på teknikutveckling och uttömning av naturresurser. Programvaran utvecklades av Energy Technology Systems Analysis Program (ETSAP) från International Energy Agency (IEA) under en period av nästan två decennier.

TIMES (det integrerade MARKAL-EFOM-systemet) är en utveckling av MARKAL - båda energimodellerna har många likheter. TIMES lyckades MARKAL 2008. Båda modellerna är tekniska explicita, dynamiska partiella jämviktsmodeller för energimarknaderna . I båda fallen bestäms jämvikten genom att maximera det totala konsument- och producentöverskottet via linjär programmering . Både MARKAL och TIMES är skrivna i GAMS .

TIMES-modellgeneratorn utvecklades också under programmet Energy Technology Systems Analysis (ETSAP). TIMES kombinerar två olika, men kompletterande, systematiska metoder för modellering av energi - en teknikteknisk strategi och en ekonomisk strategi. TIMES är en teknikrik, nedifrån och upp modellgenerator, som använder linjär programmering för att producera ett billigt energisystem, optimerat enligt ett antal användarspecifika begränsningar, på medellång till lång sikt. Den används för "utforskning av möjliga energiterminer baserade på kontrasterade scenarier".

Från och med 2015 används modellgeneratorerna MARKAL och TIMES i 177 institutioner fördelade på 70 länder.

NEMS

Huvudartikel: National Energy Modeling System

NEMS (National Energy Modeling System) är en långvarig amerikansk regeringspolitisk modell som drivs av Department of Energy (DOE). NEMS beräknar jämviktsbränslepriser och kvantiteter för den amerikanska energisektorn. För att göra det löser programvaran iterativt en sekvens av linjära program och ickelinjära ekvationer. NEMS har använts för att uttryckligen modellera efterfrågesidan, i synnerhet för att bestämma konsumenttekniska val inom bostads- och kommersiella byggnadssektorer.

NEMS används för att producera den årliga energiutsikten varje år - till exempel 2015.

Kritik

Offentliga politiska energimodeller har kritiserats för att de inte är tillräckligt transparenta . De källkod och datamängder bör åtminstone vara tillgänglig för peer review , om inte uttryckligen publiceras. För att förbättra öppenheten och allmänhetens acceptans genomförs vissa modeller som programvara med öppen källkod , och ofta utvecklas ett mångsidigt samhälle när de fortsätter. OSeMOSYS är ett sådant exempel.

Se även

Allmän

Modeller

  • ACEGES - en global agentbaserad beräkningsekonomisk modell
  • iNEMS (Integrated National Energy Modeling System) - en nationell energimodell för Kina
  • MARKAL - en energimodell
  • NEMS - den amerikanska regeringens nationella energimodell
  • Prospective Outlook on Long-term Energy Systems (POLES) - en världssimuleringsmodell för energisektorn
  • KAPSARC Energy Model - en energisektormodell för Saudiarabien 

Vidare läsning

  • Introduktionsvideo på öppen energisystem modellering med Python language exempel 
  • Inledande video med hänvisning till allmän ordning 

Referenser

externa länkar