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美國智能電網(wǎng)計劃每年可為消費者節(jié)省500億美元
(時間:2022/1/29 9:20:22)

  美國電網(wǎng)公布了一項新計劃——在保持電網(wǎng)穩(wěn)定和可靠方面提供合作伙伴關(guān)系。這對于消費者和公用事業(yè)運營商來說可能是雙贏的。
  以德州電網(wǎng)為模型得出的結(jié)論是(這也是有史以來規(guī)模最大的同類模擬),通過與公用事業(yè)公司合作,消費者每年可以節(jié)省約 15% 的電費。在這個系統(tǒng)中,消費者將與他們的電力運營商協(xié)調(diào),以動態(tài)控制大能源用戶,如熱泵、熱水器和電動汽車充電站。
  這種對能源供應(yīng)和使用模式的靈活控制被稱為“交易式”,因為它依賴于消費者和公用事業(yè)之間的協(xié)議。但是一個能量交互系統(tǒng)從來沒有大規(guī)模部署過,還有很多未知數(shù)。這就是為什么能源部電力辦公室要呼吁國家實驗室的交易能源專家研究這種系統(tǒng)在實踐中如何運作。
  PNNL 交易能源專家和技術(shù)顧問 Hayden Reeve 組織了一個由工程師、經(jīng)濟學(xué)家和程序員組成的團隊,他們設(shè)計并執(zhí)行了這項研究。
  “由于德克薩斯州的電網(wǎng)非常代表美國的能源系統(tǒng),它不僅能夠?qū)灰赘拍钸M行建模和模擬,而且還為更廣泛的美國電網(wǎng)和客戶提供了可靠的結(jié)果推斷!彼f。
  模擬表明,如果在德克薩斯州電力可靠性委員會 (ERCOT) 電網(wǎng)上部署交互能源系統(tǒng),峰值負載將減少 9% 至 15%。僅在德克薩斯州,這種節(jié)省就可以轉(zhuǎn)化為每年高達 50 億美元的經(jīng)濟效益,如果部署在整個美國大陸,每年可以轉(zhuǎn)化為高達 500 億美元的經(jīng)濟效益。節(jié)省的費用相當(dāng)于全國 180 座燃煤電廠的年產(chǎn)量。
  避免電網(wǎng)的大規(guī)模波動
  到目前為止,大多數(shù)人已經(jīng)經(jīng)歷或目睹了極端天氣或自然災(zāi)害如何對我們當(dāng)前的配電系統(tǒng)造成嚴(yán)重破壞。我們對集中式電源和電網(wǎng)系統(tǒng)的依賴放大了這種脆弱性。此外,電網(wǎng)的脫碳意味著越來越多的電力將來自不同種類的可再生能源,如風(fēng)能和太陽能。因此,避免突然的尖峰或驟降、電力褐變或停電,變得至關(guān)重要。
  研究結(jié)果表明,交互能源系統(tǒng)可將每日負載波動減少 20% 至 44%。隨著越來越多的電動汽車投入使用,該研究可能與直覺相悖,因為智能汽車充電站可提供更大的電力峰值負載減少,因為它們在預(yù)定充電時間和功耗方面提供了額外的靈活性。
  “智能電網(wǎng)可以起到減震器的作用,平衡供需之間的不匹配!崩锓蛘f,“通過我們的研究,我們試圖了解電網(wǎng)的有效協(xié)調(diào)對國家、公用事業(yè)和客戶的價值。與商業(yè)建筑業(yè)主和消費者合作以自動調(diào)整能源使用是邁向在不影響參與的家庭和企業(yè)的舒適性和安全性的情況下,實現(xiàn)電氣、建筑和交通部門的脫碳。”
  該戰(zhàn)略的一個關(guān)鍵組成部分是采用智能電器和負載控制。這些動態(tài)資源可以學(xué)習(xí)如何更有效地消耗能源,在短時間內(nèi)調(diào)整它們的使用以釋放電力以滿足其他需求。例如,與在能源需求和價格高的傍晚為電動汽車充電不同,交易能源參與者將依靠智能負載控制來延遲充電,直到需求低且電價便宜為止。這種方法不僅減輕了現(xiàn)有電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的壓力,還讓公用事業(yè)公司有更多時間來規(guī)劃目前正在開發(fā)的下一代儲能和配電基礎(chǔ)設(shè)施。
  交易能源:一個核心組件
  在一個交互能源系統(tǒng)中,電網(wǎng)、家庭、商業(yè)建筑、電器和充電站是不斷聯(lián)系的。智能設(shè)備接收一天中不同時間的能源價格預(yù)測,并制定滿足消費者偏好的策略,同時降低成本和總體電力需求。反過來,當(dāng)?shù)亓闶凼袌雠c更大的批發(fā)市場協(xié)調(diào)整體需求。各方在動態(tài)定價方案中協(xié)商能源采購和消耗水平、成本、時間和交付。
  雖然這個概念看起來很超前,但它很好實現(xiàn),并且已經(jīng)在斯波坎市生態(tài)區(qū)的一個示范項目中部署。研究團隊同時在此開發(fā)和測試一個交易能源協(xié)調(diào)方案和零售市場。


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