Крупнейшими потребителями электроэнергии во всем мире выступают здания – жилые дома, офисы, цеха, коммерческая недвижимость. Например, в США здания потребляют более 75% от общего годового потребления электроэнергии. В ходе декарбонизации многие города и штаты вводят обязательную полную электрификацию зданий. При этом ВИЭ с трудом интегрируются в энергосистемы городов в силу ограничений на диспетчеризацию и нестабильной выработки. В этих условиях традиционные подходы к управлению надежностью сети, в которых предложение следует за спросом, теряют экономическую эффективность.
Группа авторов (Шринивас Катипамула, Роберт Г. Лютес, Сен Хуан, Рошан Л. Кини) в статье, опубликованной в журнале IEEE Electrification (т. 10, № 4 за 2022 год), предложила способ балансирования спроса и предложения, а также амортизации изменчивости и неопределенности возобновляемой энергии от распределенных энергетических ресурсов (DER).
Потребление электроэнергии зданиями формируется за счет бытовых кондиционеров, тепловых насосов, систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC), как правило, в виде крышных блоков (RTU), а также бытовых и коммерческих водонагревателей и насосов для бассейнов. Распределенные источники энергии, работающие «за счетчиком» (BTM), могут покрыть часть дисбаланса спроса и предложения с меньшими затратами, нежели обычные решения вроде резервной генерации.
В коммерческих зданиях можно управлять половиной потребления электроэнергии (охлаждение помещений, вентиляция, освещение, охлаждение и нагрев воды). В жилых домах управляется около трети потребляемой электроэнергии (охлаждение, нагрев воды и отопление помещений). Потребление электроэнергии в коммерческих зданиях обычно достигает пика на короткий промежуток времени один или несколько раз в течение дня. Части пика можно избежать, не жертвуя уровнем комфорта и функциональностью, только за счет управления энергетических ресурсов «за счетчиком» (BTM DER).
Для управления предлагается использовать две взаимодополняющие автоматизированные технологии: интеллектуальное управление нагрузкой (ILC) и транзакционное управление и координация (TCC).
Интеллектуальное управление нагрузкой
Подход ILC управляет BTM DER по критерию целевого пикового спроса на уровне здания. Управление смягчает отклонения уровня обслуживания (например, комфорта для жильцов, комфорта освещения, минимизации циклов включения и выключения оборудования) путем динамического определения приоритетности доступных для управления DER с использованием как количественных, так и качественных критериев.
Процесс ILC разлагает проблемы на иерархию элементов, влияющих на систему, на трех уровнях: целей, критериев и альтернативных решений. В соответствии с уровнем целей устанавливаются критерии, используемые для ранжирования альтернативных решений и различения более и менее важных факторов, влияющих об общее электропотребление. Варианты управления нагрузкой определяются путем сравнения альтернатив в отношении набора критериев. В итоге формируются приоритетный список отдельных RTU для управления потреблением электроэнергии в здании при помощи динамического ограничения нагрузки.
Сначала проводится парное сравнение, чтобы качественно определить, какие критерии являются более важными, затем каждому критерию присваивается вес. Процесс ILC выбирает RTU с наивысшим уровнем приоритета, который может быть сокращен на самый длительный период времени без штрафа за понижение комфорта в течение периода события.
Управление пиковой нагрузкой (PLM) с помощью ILC может использоваться для снижения пикового потребления электроэнергии зданием или пиков его коммунальной системы, которые могут не совпадать с общим пиком здания. Для этого сначала на основе прогноза погоды рассчитывается пиковое потребление здания за 30-дневный расчетный период, затем выбирается целевой показатель пикового спроса, опираясь на который ILC управляет BTM DER. Чтобы получить выгоду от более низких расходов на энергию в течение расчетного периода, ILC должен запускаться для управления пиком каждый день.
Транзакционное управление и координация
Подход TCC является двусторонним процессом, т. е. он включает обратную связь между ценой и количеством потребленной энергии. В этом подходе внутри здания создается локальный рынок электроэнергии, на котором происходит координация и управления распределенными энергоресурсами. Также учитывается его взаимодействие с внешними рынками – уровня района и уровня распределительной сети. Первым шагом является создание кривой «цена–мощность» для каждого участвующего DER, которая выражает присущую устройству гибкость как функцию цены. Границы мощности определяются на основе уровней минимальной и максимальной энергии и мощности, требуемой для работы системы и потребляемой независимо от цены (даже при её отрицательных значениях).
Например, в здании с блоком обработки воздуха (AHU) системы переменного потока воздуха (VAV) процесс TCC включает пять различных товаров: кондиционированный воздух, охлажденную воду, горячую воду, электричество и природный газ. В процессе участвуют три рынка: рынок «воздуха» для покупки потока кондиционированного воздуха, необходимого для поддержания требуемой температуры зоны; рынок охлажденной чистой воды для AHU, которая покупается у охладителей; локальный рынок электричества, включающий все электрические нагрузки, которые участвуют в рынке TCC, а также неуправляемые электрические нагрузки, не участвующие в транзакциях.
Цикл торгов начинается с действий термостата, использующего кривую «цена–температура», которая связывает цену с ожиданиями жильцов или управляющей зданием системы касательно уровня комфорта. В этом процессе TCC AHU получает электроэнергию по определенной стоимости непосредственно с рынка энергии на уровне здания, а затем продает свой продукт — холодный воздух — зонам внутри здания. Зоны «делают ставки» в электронном виде на охлаждающую способность на основе цены и желаемых уровней комфорта для жильцов. Кривая влияет на AHU, чтобы либо уменьшить мощность для балансировки стоимости или комфорта, либо, в случаях обилия дешевого электричества, увеличить потребление для предварительного охлаждения здания в ожидании повышения температуры вне здания, которое наступает в период более высоких цен на электроэнергию.
В целом результаты, полученные в ходе имитационных исследований, а также испытаний в реальных зданиях, показывают, что приложения обоих типов технологий могут обеспечить снижение пиковой нагрузки на 10–20 % в течение 4–6 часов без существенной потери уровней обслуживания.
Таким образом, показано, что здания могут быть значительным активом для сети, поскольку они могут обеспечить увеличение емкости размещения распределенной возобновляемой генерации и электрификацию застроенной среды.
***
В завершение авторы дают ряд рекомендаций для масштабирования описанных подходов в США. Отмечено, что более 85% коммерческих зданий и почти все дома не имеют надлежащей инфраструктуры управления для интеграции здания и сети, и её нужно создавать. Коммунальным службам и комиссиям по коммунальным услугам рекомендуется ввести динамические тарифы, чтобы стимулировать практики, в которых BTM DER поддерживают надежность сети. Приложения ILC и TCC могут смягчить негативные эффекты зимних утренних пиков с очень высоким спросом на отопление, но для этого необходимо масштабное развертывание, невозможное без их полной автоматизации.
***
В сообществе НТИ Энерджинет активно развивается практика интеллектуального управления нагрузкой (активного потребления). Несколько компаний в России реализуют её как коммерческую услугу. Потребители этой услуги получают возможность сокращения необходимой мощности техприсоединения, сокращения затрат на потребление электричества, тепла и холода, а также более эффективного использования собственных источников энергии и энергетической гибкости. Практика транзакционного управления и координации пока реализована только в экспериментальном режиме на демонстрационном комплексе Интернета энергии, созданном Центром «Энерджинет» при участии МЭИ, МФТИ и ряда технологических компаний.
Подробнее читайте исходную статью в IEEE Electrification (т. 10, № 4 за 2022 год).
Подготовлено АНО «Центр «Энерджинет» при поддержке Фонда НТИ и Минобрнауки России