View
1
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
UTJECAJ VELIKOG UDJELA ELEKTRIČNIH
VOZILA NA ELEKTROENERGETSKI SUSTAV
Marko Aunedi
Imperial College London
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Elektromobilnost u kontekstu
energetske politike• Električna vozila (EV) – jedan od ključnih elemenata u smanjenju
emisija CO2 iz energetskog sektora– Supstitucija potrošnje energije u prometnom sektoru iz fosilnih goriva
električnom energijom iz niskoemisijskih tehnologija
• Visoko distribuirana narav EV-a pogodna za primjenu principa “pametnih mreža” (Smart Grids)– Učinkovitije upravljanje sustavom i njegova izgradnja
– Mogućnost poboljšanja integracije OIE u EES
– Smanjenje emisija (globalno i lokalno)
– Razvoj novih tehnologija i lokalne industrije
• Izazovi:– Nova infrastruktura za punjenje baterija EV-a
– Povećanje kapaciteta postojeće infrastrukture u EES-u (proizvodnja + mreža) u kombinaciji s nižim stupnjem iskorištenja kapaciteta uslijed većeg udjela OIE
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Potencijalna uloga EV-a u
upravljanju EES-om• S obzirom na tipične cikluse korištenja osobnih vozila, EV imaju
dobar potencijal da omoguće učinkovitije upravljanje sustavom– Dodatna potrošnja električne energije za pogon EV-a ne predstavlja
dramatično povećanje u odnosu na trenutnu razinu potrošnje (npr. u VB za 100% penetracije EV predstavljaju cca 15% ukupne potrošnje)
– Velika većina vozila koristi se relativno kratko (nekoliko sati) u tijeku jednog dana; u bilo kojem dijelu dana velika većina vozila miruje
– S obzirom na očekivani kapacitet baterija EV-a i potrebno vrijeme punjenja, ukupni kapacitet ovakvog spremišta energije mogao bi se koristiti kao fleksibilni oblik potrošnje, kojim bi se poboljšalo upravljanje sustavom
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Pe
rce
nta
ge
of
on
-ro
ad
ve
hic
les
Time
Workday
Weekend
0
50
100
6 12 18 24N
um
be
r o
f e
nd
ed
jo
urn
ey
s
Hour
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Važnost prometne statistike za
analizu utjecaja EV-a• Statistike o dinamici, trajanju i udaljenostima pojedinih vožnji od
ključne su važnosti za kvanitifikaciju utjecaja EV-a na EES
• Definiranje vremena kad su vozila parkirana
• Konverzija udaljenosti u potrebnu električnu energiju (0.15 kWh/km)
Start time End time Distance bandNo. of journeys
(yearly)
00:00 – 00:59 00:00 – 00:59 Under 1 mile 2,526,441
00:00 – 00:59 00:00 – 00:59 1 to under 2 miles 5,835,213
00:00 – 00:59 00:00 – 00:59 2 to under 3 miles 5,419,649
… … … …
00:00 – 00:59 01:00 – 01:59 2 to under 3 miles 465,936
00:00 – 00:59 01:00 – 01:59 3 to under 5 miles 1,802,352
00:00 – 00:59 01:00 – 01:59 5 to under 10 miles 1,171,135
… … … …
00:00 – 00:59 02:00 – 02:59 50 to under 100 miles 173,152
00:00 – 00:59 03:00 – 03:59 100 to under 200 miles 179,448
00:00 – 00:59 04:00 – 04:59 200 miles and over 141,670
… … … …
23:00 – 2359 23:00 – 23:59 25 to under 35 miles 2,828,670
23:00 – 2359 23:00 – 23:59 35 to under 50 miles 532,048
23:00 – 2359 23:00 – 23:59 50 to under 100 miles 336,859
No. of vehicles (million) 34.2
Daily distance [million km] 738.8 – 1262.3
Average daily distance [km/vehicle] 22 - 37
Energy demand [GWh] 110.8 – 189.3
Energy demand (average) [GWh] 150
Average energy per vehicle [kWh/vehicle] 4.4
Projekcija udjela EV-a u VB u
2030: 29-53%
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Potrošnja EV-a bez optimizacije za
rad sustava
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
De
man
d (G
W)
Time (h)
TotalFixCharge
Net demand
Aggregate
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
De
man
d (G
W)
Time (h)
TotalFixCharge
Net demand
Aggregate
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
De
man
d (G
W)
Time (h)
TotalFixCharge
Net demand
Aggregate
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
De
man
d (G
W)
Time (h)
TotalFixCharge
Net demand
Aggregate
Nakon 1. vožnje Nakon 2. vožnje
Nakon 1. i 2. vožnje Kad god vozilo miruje
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Optimizacija punjenja baterija EV-a
• Funkcija cilja:– Minimalno vršno opterećenje (optimizacija kapaciteta)
– Minimalni operativni troškovi (optimizacija energije)
• Uzima u obzir ograničenja po pitanju raspoloživosti vozila za punjenje, kapaciteta baterije, potrebe za energijom itd.
0 4 8 12 16 20 240
1
2
3
4
5
6
7
8
Time (h)
Ch
arg
ing
po
we
r(kW
)
Optimised charging
Non-optimised charging
Driving
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Model za optimizaciju troškova
proizvodnjeDynamic
characteristics of
plant (Ramp rates,
min. up/down times,
Fuel/start up costs
etc)
Multiple
stochastic
realisations
Thermal Generation (cost and technical characteristics)
Storage & DSM
(parameters)
Dispatch Optimization Module
Objective function:
Minimization of overall production
costs
Renewables
(parameters & profiles)
Demand
(hourly)
Additional (flexible) capacity
Operating
Reserve req.
Network configuration
Hydro Generation
(weekly inflows)
Key Outputs:
• Hourly dispatch of wind, solar, hydro geothermal, biomass, nuclear and thermal & storage
• Generation utilization and (expected) energy penetration level of renewables
• Changes in demand profiles
• CO2 emissions
• Total system operational costs
• Reserve provision by electric vehicles
• Magnitude of energy curtailment (wind, solar, hydro, geothermal etc) and associated costs
• Impact of different charging strategies on operational costs
Electric Vehicles
hourly usage patterns,
Business models,
Charging strategies,
Social constraints
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Neproporcionalni utjecaj na povećanje
potrošnje i vršnog opterećenja
4
9
16
5
9
18
0
10
20
30
40
50
60
0 25 50 100
Dem
an
d i
ncre
ase (
%)
EV penetration (% of total fleet)
Peak demand Energy
Optimized EV Charging
12
25
50
5
9
18
0
10
20
30
40
50
60
0 25 50 100
Dem
an
d i
ncre
ase (
%)
EV penetration (% of total fleet)
Peak demand Energy
Non-Optimized EV Charging
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Utjecaj optimalnog punjenja EV-a na
neto potrošnju sustava
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 25 49 73 97 121 145G
W
Time (hours)
Optimised EV charging (MW) Net demand
Net demand =
Non EV demand - Wind0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 25 49 73 97 121 145
GW
Time (hours)
Non-optimised EV charging Net demand
Net demand =
Non EV demand - Wind
Neoptimizirano punjenje Optimizirano punjenje
Punjenje se preklapa s razdobljem vršne
potrošnjePunjenje se odvija tijekom razdoblja s
niskom potrošnjom
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Nužnost redukcije vjetra u uvjetima
niske potrošnje i jakog vjetra
Negativna neto
potrošnja (redukcija
vjetra)
Neto potrošnja
-10
0
10
20
30
40
50
60
1 25 49 73 97 121 145
GW
Time (hours)
Net demand = Non EV demand - Wind
0
10
20
30
40
50
60
1 25 49 73 97 121 145
GW
Time (hours)
System demand, excl. EV
Wind
Primjer ljetnog tjedna s niskom potrošnjom i
visokom proizvodnjom vjetroelektrana
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Izbjegavanje redukcije vjetra kroz
optimalno punjenje baterija EV-a
-20
0
20
40
60
80
100
1 25 49 73 97 121 145
GW
Time (hours)
Net demand
Net demand = Non EV demand - Wind
-10
0
10
20
30
40
50
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
GW
Time (hours)
Net demand
Optimised EV charging (MW)
Non-optimised EV charging
Optimalno punjenje
povećava potrošnju tijekom
jakog vjetra kako bi se
izbjegla redukcija
Neoptimizirano punjenje
dovodi do redukcije vjetra
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Utjecaj optimalnog punjenja i pražnjenja
(V2G) EV-a na dijagram potrošnje
0
2
4
6
8
10
12
14
0
10
20
30
40
50
60
70
1 25 49 73 97 121 145
EV c
har
gin
g/d
isch
argi
ng
po
we
r (G
W)
De
man
d (G
W)
Hour
Demand Demand Demand + EV Total net (incl. wind) EV charge EV discharge
Primjer zimskog tjedna s vršnom potrošnjom
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Utjecaj optimalnog punjenja EV-a na
redukciju proizvodnje vjetroelektrana
Značajno izbjegavanje redukcije vjetra kroz optimalno punjenje
EV-a već i kod niskih penetracija EV-a
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
WIn
d S
he
dd
ing
(% o
f av
aila
ble
)
EV Penetration (% of total)
NonOpt OptUni OptV2G
Godišnja redukcija VE
je veća od potrošnje
cca 15% penetracije
EV-a
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Utjecaj na emisije CO2 iz proizvodnje
električne energije
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Emis
sio
ns
(Mt)
EV Penetration (% of total)
NonOpt CO2 emissions
OptUni CO2 emissions
OptV2G CO2 emissions
Smanjenje emisija uslijed:
- bolje apsorpcije vjetra
- većeg korištenja tehnologija
s nižim emisijama
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Smanjenje operativnih troškova sustava
zbog optimalnog upravljanja EV-ima
Uzroci smanjenja operativnih troškova:
• Izbjegavanje redukcije vjetra
• Smanjeno korištenje skupih vršnih generatora
• Smanjene potrebe za uslugama sustava od konvencionalnih generatora
• Smanjen trošak emisija
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Co
sts
incr
eas
e,
%(a
bo
ve 0
%EV
pe
ne
trat
ion
leve
l)
EV Penetration (% of total)
NonOpt OptUni OptV2GDodatni
troškovi
sustava
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Bruto i neto utjecaj elektromobilnosti na
emisije CO2
-60
-40
-20
0
20
40
60
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Ch
an
ge
in C
O2
em
issi
on
s [M
t]
EV penetration
NonOpt
OptUni
OptV2G
Fuel substitution
-60
-40
-20
0
20
40
60
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Ne
t ch
an
ge
in C
O2
em
issi
on
s [M
t]
EV penetration
NonOpt OptUni OptV2G
Bruto Neto
(Pretpostavka: emisija iz motora s unutarnjim
izgaranjem od 120 g/km)
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Ključni aspekti utjecaja EV-a na
elektroenergetski sustav• Povoljan utjecaj optimalnog upravljanja EV-ima već kod niskih
penetracija
• Uštede u troškovima i smanjenje emisija uvelike ovisi o prirodi sustava u kojem se promatraju EV
• Optimalno punjenje smanjuje operativne troškove zbog:– Poboljšane sposobnosti sustava da apsorbira OIE
– Manje korištenje skupljih vršnih generatora
– Mogućnosti EV-a da pružaju neke usluge sustava
– Smanjenih emisija i njima pridruženih troškova
• Dodatne koristi od dvostranog upravljanja EV-ima (V2G koncept) su relativno male, dok bi s druge strane pražnjenje baterija uključivalo i neke dodatne troškove (ICT, životni vijek itd.)
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Utjecaj optimalnog upravljanja EV-ima
na investicije u distributivnu mrežu• Elektrifikacija prometnog (i toplinskog) sektora kroz primjenu EV-a (i
toplinskih pumpi) imat će bitan utjecaj na potrebno pojačanje distributivne mreže
– “Business as usual” scenarij ne obuhvaća nikakvo upravljanje, odn. uključuje pasivni pristup novim oblicima potrošnje, pri čemu se mreža planira prema očekivanoj potrošnji
– “Smart” scenarij uključuje upravljanje mrežom kroz optimizaciju potrošnje korištenjem naprednih funkcija “pametnih” brojila i odgovarajuće komunikacijske infrastrukture
(ENA report)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Pene
trat
ion
leve
ls (%
)
Year
SCEN 10% SCEN 25% SCEN 50% SCEN 75% SCEN 100%
Scenarios of EVs and HPs
penetration levels
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Ključna zapažanja
• Prema trenutnoj filozofiji planiranja troškovi pojačanja mreže bit će visoki– Odvajanje operativnog od planskog aspekta nije učinkovito i može dovesti
do prekomjernog investitanja u mrežu
• Potencijal za optimalno upravljanje potrošnjom radi rješavanja ograničenja u mreži je značajan, a bez negativnog utjecaja na navike vozača i korištenje EV-a
• Optimalno upravljanje potrošnjom ne može se odrediti a priori, već izrazito ovisi o lokaciji i vremenu– U nekim mrežama se vršno opterećenje javlja ujutro, a u drugima
poslijepodne i navečer
– Razina neiskorištenog kapaciteta u različitim mrežama može jako varirati
• Za učinkovito upravljanje potrošnjom potrebna su pametna brojila s naprednim funkcijama i odgovarajućim komunikacijskim rješenjima, koja omogućuju upravljanje u realnom vremenu
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Konflikt između smanjenja vršnog
opterećenja i troškova proizvodnje
60.7 GW
0
10
20
30
40
50
60
70
80
00
:00
01
:00
02
:00
03
:00
04
:00
05
:00
06
:00
07
:00
08
:00
09
:00
10
:00
11
:00
12
:00
13
:00
14
:00
15
:00
16
:00
17
:00
18
:00
19
:00
20
:00
21
:00
22
:00
23
:00
De
man
d (
GW
)
Time
EV charging
Original demand
Smanjenje troškova proizvodnjeSmanjenje vršnog opterećenja
Punjenje EV-a raspoređeno
tijekom dana radi smanjivanja
vrha
71 GW
0
10
20
30
40
50
60
70
80
00
:00
01
:00
02
:00
03
:00
04
:00
05
:00
06
:00
07
:00
08
:00
09
:00
10
:00
11
:00
12
:00
13
:00
14
:00
15
:00
16
:00
17
:00
18
:00
19
:00
20
:00
21
:00
22
:00
23
:00
De
man
d (
GW
)
Time
EV charging
Original demand
Wind
Snažan porast vjetra za vrijeme
vrha u sustavu –> punjenje EV-
a pomaknuto u vršno razdoblje
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Reprezentativne NN mreže za
urbana i ruralna područja
Ruralna NN mreža
LegendaDistribucijska stanicaKućanstvo
Urbana NN mreža
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Reprezentativna VN mreža
Legenda:Primarne staniceDistribucijske stanice
Površina: 134 km²Vršno opt.: 300 MVABroj potrošača: 123,000
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
EV u rezidencijalnom području
0
2
4
6
8
10
12
14
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
De
man
d (M
W)
Time
EV charging
Total load
Demand
0
2
4
6
8
10
12
14
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
De
man
d (M
W)
Time
EV charging
Total load
Demand
Potencijalno smanjenje vršnog
opterećenja kroz punjenje EV-a
noću
Značajna korelacija u povratku kući
s posla – izrazito povećanje vršnog
opterećenja
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
EV u komercijalnom području
Potencijalno smanjenje vršnog
opterećenja kroz punjenje EV-a za
vrijeme boravka na poslu
Značajna korelacija u dolasku na
posao – izrazito povećanje vršnog
opterećenja
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Postotak preopterećenih elemenata
mreže sa i bez upravljanja EV-ima
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 25% 50% 75% 100%
Combined EV and HP penetration levels
BaU
Smart
0% 25% 50% 75% 100%
Combined EV and HP penetration levels
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0% 25% 50% 75% 100%
Combined EV and HP penetration levels
0% 25% 50% 75% 100%
Combined EV and HP penetration levels
NN
VN
% preopterećenih
kabela
% preopterećenih
transformatora
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Dodatne investicije u mrežu u BaU
i Smart scenarijima
Scenarios SCEN
10%
SCEN 25% SCEN 50% SCEN 75% SCEN
100%
Cost of BaU
[b£]0.8 – 2.7 2.1 – 6.9 4.1 – 13.4 5.4 – 17.8 6.2 – 20.5
Cost of
Smart [b£]0.3 – 1.1 0.7 – 2.4 1.6 – 5.3 2.7 – 8.8 3.2 – 10.4
NPV Value of
SMART [b£]0.5 – 1.6 1.4 – 4.5 2.5 – 8.1 2.7 – 9.0 3.0 – 10.1
Seminar
UTJECAJ ELEKTROMOBILNOSTI NA DISTRIBUCIJSKU MREŽU
Zagreb, 29. studenoga 2012.
Dodatni izvori
• G4V projekt: www.g4v.eu
• Green eMotion projekt: www.greenemotion-project.eu
• “Benefits of Advanced Smart Metering for Demand Response Based Control of Distribution Networks”(ENA report): www.energynetworks.org
• “Making the connection: the plug-in vehicle infrastructure strategy”: http://assets.dft.gov.uk/publications/making-the-connection-the-plug-in-vehicle-infrastructure-strategy/plug-in-vehicle-infrastructure-strategy.pdf
• Source London projekt: www.sourcelondon.net
Recommended