Izziv: Podjetja za oskrbo z električno energijo se soočajo z vse večjimi izzivi zaradi naraščajočega deleža razpršenih virov energije (DER), zlasti fotonapetostnih (PV) naprav. Velik problem je pomanjkanje dostopa do podatkov o proizvodnji v realnem času iz številnih PV virov, kar otežuje uravnoteženje omrežja in upravljanje prožnosti. Sedanje metode napovedovanja pogosto niso dovolj natančne in podrobne, da bi bile potrebne na ravni lokalnega omrežja, zlasti pri sončnih elektrarnah brez enostavno dostopnih podatkov o proizvodnji. To lahko vodi v neučinkovito delovanje omrežja, višje stroške in premajhno izkoriščenost lokalnih trgov prožnosti.
Vizija projekta: Namen projekta „EO x Grid“ je razviti storitev napovedovanja, ki temelji na opazovanju Zemlje (EO) in umetni inteligenci (AI), za optimizacijo delovanja distribucijskega omrežja električne energije in omogočanje informiranih odločitev v zvezi z lokalnimi trgi prožnosti. Končni cilj je zagotoviti natančne in pravočasne napovedi proizvodnje fotovoltaičnih elektrarn z uporabo podatkov iz vesolja, da se izboljša vključevanje obnovljivih virov energije in izboljša upravljanje omrežja.
Ciljna skupina: Primarni uporabniki tega projekta so podjetja za oskrbo z električno energijo. Ključni strateški partnerji so ponudniki programske opreme za pametna omrežja (ADMS/DERMS). Sekundarni uporabniki so upravljavci sredstev (fotovoltaika, baterije) in trgovci z električno energijo.
Financiranje: Ta projekt je študija izvedljivosti, sofinancirana v okviru programa ARTES 4.0 Downstream Applications Evropske vesoljske agencije (ESA).
Cilji in nameni projekta
Glavni cilji:
- Razviti in potrditi zelo natančno in pravočasno storitev napovedovanja proizvodnje fotovoltaike z vključevanjem podatkov opazovanja Zemlje iz Meteosata MTG in uporabo umetne inteligence.
- Oceniti tehnično in komercialno izvedljivost te storitve napovedovanja za optimizacijo delovanja elektrodistribucijskega omrežja in upravljanje lokalne prožnosti.
Specifični cilji / ključni kazalniki uspešnosti (KPI):
- Doseganje ciljne srednje absolutne odstotne napake (MAPE) in tehtane MAPE (WMAPE) od manj kot 5 % (trenutna napoved) do 20 % (za dan vnaprej) pri napovedih proizvodnje fotovoltaike.
- Zagotavljanje napovedi proizvodnje fotovoltaičnih elektrarn s časovnim obdobjem napovedi do 48 ur naprej.
- Razviti zmogljivost za napovedovanje proizvodnje fotovoltaike, združene na ravni nizkonapetostnih ali srednjenapetostnih transformatorjev, vključno s sončnimi elektrarnami brez preteklih podatkov ali podatkov v realnem času.
- Določiti minimalne tehnične zahteve in optimalno število referenčnih točk, potrebnih za pričakovano natančnost napovedi v celotnem omrežju.
- Potrditi operativno in finančno vrednost storitve napovedovanja pri ciljnih odjemalcih.
Ključne funkcije/aktivnosti:
- Uporaba podatkov Meteosat MTG: doseganje visoke natančnosti in nizke latence pri napovedovanju fotovoltaike, kar je ključna razlika v primerjavi z obstoječimi rešitvami.
- Umetna inteligenca za napovedovanje fotovoltaike: uporaba naprednih modelov umetne inteligence za obdelavo in analizo satelitskih, vremenskih in energetskih podatkov za izdelavo natančnih napovedi.
- PV napovedovanje za referenčne točke: oblikovanje napovedi na podlagi razpoložljivih podatkov iz satelitov, NWP in izbranih PV z napravami IoT.
- PV napovedovanje za vse sončne elektrarne v omrežju: Ekstrapoliranje napovedi iz referenčnih točk na celotno omrežje z uporabo analize občutljivosti in razpoložljivih metapodatkov.
- Validacija na različnih ravneh: Zagotavljanje natančnosti in zanesljivosti napovedi na različnih ravneh združevanja.
- ocena tehnične in komercialne izvedljivosti: izvedba celovite študije za določitev izvedljivosti predlagane storitve.
Ključna inovacija je uporaba podatkov Meteosat MTG za doseganje doslej neznanega učinka in razširljivosti pri napovedovanju fotovoltaike, zlasti za lokalizirane napovedi na ravni transformatorja in za fotovoltaike brez podatkov v realnem času. Cilj projekta je večja natančnost in manjša zakasnitev kot pri konkurenčnih storitvah, ki trenutno ne uporabljajo podatkov MTG na ta način. Druga ključna razlika je osredotočenost na reševanje posebnega problema napovedovanja za sončne elektrarne, za katera ni moč dobiti podatkov.
Connectivity Izboljšana stabilnost omrežja
Natančne napovedi fotovoltaike izboljšajo napovedovanje. neravnovesij v omrežju.
Environment Okoljevarstvene koristi
Največja uporaba fotovoltaike zmanjšuje odvisnost od fosilnih goriv in zmanjšuje emisije.
Uporabniška izkušnja Okoljevarstvene koristi
Povečanje zmogljivosti sončnih elektrarn zmanjšuje odvisnost od fosilnih goriv in zmanjšuje emisije.
Check Nižji obratovalni stroški
Optimizirano obratovanje in načrtovanje prilagodljivosti zmanjšujeta stroške izravnave in nabave.
Vpliv in koristi
Uspešen razvoj in izvajanje storitve "EO x Grid" naj bi prinesla več pomembnih koristi:
- Natančnejše napovedi proizvodnje sončnih elektrarn bodo omogočile boljše predvidevanje neravnovesij v omrežju, kar bo prispevalo k večji stabilnosti.
- Zmanjšanje operativnih stroškov: Podjetja lahko optimizirajo delovanje omrežja in bolje načrtujejo uporabo lokalnih storitev prožnosti, kar lahko zmanjša stroške, povezane z izravnavo in nabavo energije.
- Povečanje vključevanja obnovljivih virov energije: Natančne napovedi lahko olajšajo priključitev več fotovoltaičnih elektrarn na omrežje z zmanjšanjem skrbi glede nestanovitnosti.
- boljša udeležba na lokalnem trgu prožnosti: Boljša predvidljivost proizvodnje fotovoltaike bo omogočila učinkovitejšo uporabo lokalnih virov prožnosti, kar bo spodbudilo rast trga in znižalo cene.
- Manjše naložbe v infrastrukturo interneta stvari: Pristop, ki temelji na vesolju, zmanjšuje potrebo po obsežni in dragi infrastrukturi, ki temelji na internetu stvari, za spremljanje zmogljivosti PV.
- Okoljevarstvene koristi: Večja uporaba sončne energije bo zmanjšala odvisnost od fosilnih goriv za izravnavo omrežja, kar bo prispevalo k zmanjšanju emisij toplogrednih plinov.
Študija izvedljivosti je prvi korak k razvoju popolnoma operativne storitve. Cilj je nadaljevati s predstavitvenim projektom za potrditev storitve v realnih pogojih, ki mu bo sledila komercialna uvedba za elektroenergetska podjetja in druge ustrezne zainteresirane strani. Partnerstva s ponudniki programske opreme za pametna omrežja so ključnega pomena za dolgoročni prodor na trg in širitev.
Partnerji
Projektno skupino sestavljajo strokovnjaki podjetja Abelium s področja naprednih napovednih algoritmov na podlagi umetne inteligence in vodenja projektov, raziskovalci IRI UL s strokovnim znanjem na področju napovedovanja na ravni omrežja ter operativni in tehnični strokovnjaki podjetja Elektro Primorska.
- Abelium d.o.o. (vodilna organizacija), visokotehnološko podjetje, specializirano za inovativne digitalne rešitve in raziskave, z močnim strokovnim znanjem na področju umetne inteligence in podatkovne znanosti.
- IRI UL (Inštitut za inovativnost in razvoj Univerze v Ljubljani), raziskovalno-razvojni inštitut s poudarkom na trajnostni energiji in pametnih energetskih omrežjih.
- Elektro Primorska d.d., slovenski distributer električne energije, ki zagotavlja vpogled v realno delovanje, podatke in zahteve uporabnikov.
Podobni projekti
- Phot2Bin - Zaznavanje več zvezdnih sistemov s fotometrijo
- Photo2Chem - Zvezdna kemija na podlagi fotometričnega ozkopasovnega slikanja