Uno schema per bilanciare i rischi può aiutare a realizzare i vantaggi di essere in grado di combinare tecnologie energetiche complementari, come la generazione termica, energia eolica e stoccaggio di energia. Tali vantaggi includono costi di capitale inferiori e fornitura di energia più reattiva e affidabile, sfruttando le tecnologie di energia rinnovabile

L'ottimizzazione del funzionamento di una centrale elettrica a tecnologia mista è fondamentale per rendere redditizia e affidabile tale generazione di energia. Però, questo è molto più complesso rispetto alle unità a tecnologia singola a causa delle fluttuazioni simultanee nella generazione causate dal vento incoerente, Per esempio, nonché le fluttuazioni dei livelli di accumulo di energia e dei prezzi di mercato dell'elettricità.

Sebbene siano stati proposti schemi di ottimizzazione per tali centrali elettriche virtuali (VPP), gli approcci esistenti adottano un approccio rigidamente neutrale al rischio per affrontare l'incertezza nelle condizioni future.

Ora, integrando i parametri di rischio in un efficiente programma di ottimizzazione per il funzionamento del VPP, Ricardo Lima e i colleghi Omar Knio e Ibrahim Hoteit di KAUST hanno sviluppato una piattaforma che consente di ottimizzare il sistema per una migliore affidabilità e redditività. "Le risorse energetiche rinnovabili sono intrinsecamente incerte, " spiega Lima. "Il funzionamento e l'interazione di queste risorse con il mercato dell'energia elettrica porta incertezza su come massimizzare al meglio il profitto." Inoltre, "questa metodologia ci consente di sfruttare gli insiemi del vento dai modelli di previsione meteorologica, tenendo conto delle incertezze inerenti alle proiezioni future, " dice Hoteit

Il problema considerato dal team di Knio è l'ottimizzazione delle operazioni e la partecipazione al mercato elettrico per un VPP comprendente un'unità termica, come una centrale elettrica a gas convenzionale, un parco eolico e un'unità idroelettrica di pompaggio per l'accumulo di energia. L'obiettivo del calcolo è prevedere la produzione energetica ottimale dell'unità termica e l'input/output dell'unità idroelettrica, tenendo conto delle fluttuazioni delle condizioni del vento e del prezzo dell'elettricità sul mercato, che ottimizzerà il profitto nelle prossime ore.

"La questione chiave per l'ottimizzazione è sempre l'equilibrio tra il livello di dettaglio del modello e la capacità di ottenere da esso soluzioni ottimali, " dice Lima. "In questo lavoro, proponiamo approcci efficienti per risolvere grandi problemi e spingere i limiti delle dimensioni dei problemi che possiamo risolvere in tempi di calcolo ragionevoli."

Questo è un problema di calcolo su larga scala con molte variabili anche prima dell'inclusione del rischio, che presenta sfide significative per trovare la soluzione più accurata. Per essere in grado di considerare l'ulteriore complessità del rischio, il team ha dovuto sviluppare uno schema di calcolo efficiente, che hanno ottenuto calcolando le due parti in parallelo. Il risultato è una struttura che può ospitare sia approcci conservativi di prevenzione del rischio sia approcci aggressivi di ricerca del rischio per massimizzare i profitti del VPP.

"Il nostro modello di ottimizzazione supporta il calcolo di decisioni avverse al rischio che si proteggono da bassi profitti a causa dell'incertezza sulla futura generazione di energia eolica e sui prezzi dell'elettricità, "dice Lima.