Optymalizacja technologii wytwarzania energii elektrycznej – symulacje programem eMix

• Autorzy: Łyżwa W , Olek B. , Wierzbowski M.

Warianty tytułu

EN

Energy mix optimization – simulations in eMix program

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł dotyczy zagadnienia modelowania systemów energetycznych w celu obliczeń optymalnego miksu energetycznego dla określonego regionu lub kraju. Wyznaczenie optymalnego miksu energetycznego jest kluczowe dla określenia polityki energetycznej i może być realizowane przez dedykowane modele. W artykule dokonano przeglądu dostępnych narzędzi charakteryzując najbardziej powszechne kierunki rozwoju zagadnienia modelowania w energetyce. Przedstawiono również genezę powstania modelu optymalizacyjnego „eMix” opracowanego w Instytucie Elektroenergetyki Politechniki Łódzkiej wraz z zastosowaną metodologią. Model wykorzystuje programowanie binarne i całkowitoliczbowe (MILP, ang. mixed integer linear programming). Takie podejście jest najbardziej odpowiednie dla przedstawianego problemu, ponieważ w odróżnieniu od programowania liniowego pozwala nie tylko na określenie okresu budowy i czasu życia jednostek wytwórczych, ale także umożliwia uwzględnienie typoszeregów mocy jednostek wytwórczych, np. 450 MW, 900 MW. Na zakończenie zaprezentowano przykładowe wyniki obliczeń dla założonych scenariuszy.

EN

Paper focuses on the optimization of energy mix in the assumed region or country. The determination of energy mix is the crucial issue for designing the energy policy. It can be accomplished by dedicated models. The first part of the manuscript presents actual approaches for energy system modelling and introduction to the eMix model which is being developed at the Institute of Electrical Power Engineering at Lodz University of Technology. The second part concerns eMix model methodology. The model uses the mixed integer linear programming (MILP). In contrast to linear programming it allows for taking into account the wide database of available capacity for each technology, e.g. 450 MW, 900 MW. Finally the simulations results for the Polish power system are presented.

Słowa kluczowe

PL

optymalizacja w energetyce; programowanie liniowe całkowitoliczbowe; eMix; miks energetyczny; modelowanie systemów energetycznych

EN

optimization; linear programming; mixed-integer programming; eMix; energy mix; energy systems modelling

• Wydawca: KAPRINT
• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2014
• Tom: Nr 6
• Strony: 25--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Łyżwa W

• Instytut Elektroenergetyki Politechniki Łódzkiej

autor

Olek B.

• Instytut Elektroenergetyki Politechniki Łódzkiej

autor

Wierzbowski M.

• Instytut Elektroenergetyki Politechniki Łódzkiej

Bibliografia

• [1] Borison, Adam B, and Peter A. Morris.: An Efficient Approach to the Optimal Static Generation Mix Problem. IEEE Power Engineering Review. (n.d.): 35-36. Print.
• [2] Carrion, M, and J.M Arroyo.: A Computationally Efficient Mixed-Integer Linear Formulation for the Thermal Unit Commitment Problem. IEEE Transactions on Power Systems. 21.3 (2006): 1371-1378. Print.
• [3] Catenazzi, G.: Advances in techno-economic energy modeling: Costs, dynamics and hybrid aspects. Zürich: ETH, 2009
• [4] DAS KPRM: Optymalny mix energetyczny dla Polski do roku 2060 – model DAS; Warszawa 2013.
• [5] De, Jonghe C, R Belmans, and B.F Hobbs.: Optimal Generation Mix with Short-Term Demand Response and Wind Penetration. IEEE Transactions on Power Systems. 27.2 (2012): 830-839. Print.
• [6] Erdener, B.C, K.A Pambour, R.B Lavin, and B Dengiz.: An Integrated Simulation Model for Analysing Electricity and Gas Systems. International Journal of Electrical Power and Energy Systems. 61 (2014): 410-420. Print.
• [7] Herbst A., Toro F., Reitze F., Jochem E.: Introduction to Energy Systems Modelling. Swiss Society of Economics and Statistics, vol. 148(2), pp. 111-135, 2012
• [8] Hobbs, Benjamin F.: Optimization Methods for Electric Utility Resource Planning. European Journal of Operational Research. 83.1 (1995): 1-20. Print.
• [9] International Energy Agency (IEA):World Energy Outlook 2010. Paris: International Energy Agency. 2010
• [10] Kirschen, D.S, J Ma, V Silva, and R Belhomme.: Optimizing the Flexibility of a Portfolio of Generating Plants to Deal with Wind Generation. IEEE Power and Energy Society General Meeting. (2011). Print.
• [11] Massé, Pierre, and Robert Gibrat.: Application of Linear Programming to Investments in the Electric Power Industry. Readings in Welfare Economics / Selected by a Committee of the American Economic Association; Selection Committee: Kenneth J. Arrow and Tibor Scitovsky. (n.d.). Print.
• [12] Ministerstwo Gospodarki Departament Energetyki: Projekt Polityki Energetycznej Polski do 2050 roku; Warszawa 2014.
• [13] Pfenninger S., Hawkes A., Keirstead, J.: Energy systems modeling for twenty-first century energy challenges. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 33, 3, 74-86, 2014
• [14] Tischner, D, J Ukleja, L Williams, E Vardakis, and J Porta. UK Optimization of Electricity Generation Mix for 2030. IEEE Power and Energy Society General Meeting. (2013). Print.
• [15] Weijermars, Ruud.: Review of Models and Actors in Energy Mix Optimization: Can We Align Leader Visions and Decisions with Optimum Strategies for Our Future Energy Systems? Montréal: Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, 2011. Print.
• [16] Wierzbowski M., Olek B., Łyżwa W.: Optymalizacja krajowego miksu energetycznego w kontekście polityki energetycznej (English: Energy mix optimisation in the energy policy context), Rynek Energii, 2014, nr 5(114).
• [17] Yuan, Chenchen, Chenghong Gu, Furong Li, Bless Kuri, and Roderick W. Dunn.: New Problem Formulation of Emission Constrained Generation Mix. IEEE Transactions on Power Systems. 28.4 (n.d.): 4064-4071. Print.