[논문 리뷰] Balancing India's 2030 Electricity Grid Needs Management of Time Granularity and Uncertainty: Insights from a Parametric Model

Rahul Tongia|arXiv (Cornell University)|2022. 07. 01.

Integrated Energy Systems Optimization참고 문헌 11인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 30분 간격의 시간 해상도로 인도의 2030년 전력망을 분석하는 매개변수 모델을 제시하며, 불확실성 하에서 비용 효율적인 재생 가능 에너지 통합을 평가한다. 분석 결과, 고율의 재생 가능 에너지 비율이 비록 일부 폐기(컷오프)가 발생하더라도 여전히 비용 효율적임을 확인하였으며, 실시간 수요-공급 균형을 위해 저축 및 유연한 화석 연료 발전이 필수적임을 밝혔다. 또한 수요 반응이 피크 수요 관리의 비용 효율적인 대안으로 부상하고 있음을 확인하였다.

ABSTRACT

With some of the world's most ambitious renewable energy (RE) growth targets, especially when normalized for scale, India aims more than quadrupling wind and solar by 2030. Simultaneously, coal dominates the electricity grid, providing roughly three-quarters of electricity today. We present results from the first of a kind model to handle high uncertainty, which uses parametric analysis instead of stochastic analysis for grid balancing based on economic despatch through 2030, covering 30-minute resolution granularity at a national level. The model assumes a range of growing demand, supply options, prices, and other uncertain inputs. It calculates the lowest cost portfolio across a spectrum of parametric uncertainty. We apply simplifications to handle the intersection of capacity planning with optimized despatch. Our results indicate that very high RE scenarios are cost-effective, even if a measurable fraction would be surplus and thus discarded ("curtailed"). We find that high RE without storage as well as existing slack in coal- and gas-powered capacity are insufficient to meet rising demand on a real-time basis, especially adding time-of-day balancing. Storage technologies prove valuable but remain expensive compared to the 2019 portfolio mix, due to issues of duty cycling like seasonal variability, not merely inherent high capital costs. However, examining alternatives to batteries for future growth finds all solutions for peaking power are even more expensive. For balancing at peak times, a smarter grid that applies demand response may be cost-effective. We also find the need for more sophisticated modelling with higher stochasticity across annual timeframes (especially year on year changes in wind output, rainfall, and demand) along with uncertainty on supply and load profiles (shapes).

연구 동기 및 목표

• 높은 불확실성 하에서 인도의 2030년 재생 가능 에너지 목표의 비용 효율성과 기술적 실현 가능성을 평가하기 위해.
• 증가하는 수요와 고율의 재생 가능 에너지 도입 상황에서 추가적인 코알 발전 능력이 필요한지 평가하기 위해.
• 시간에 따라 변하는 수요와 공급 조건 하에서 저축 기술과 다른 피크 전력 공급 솔루션의 역할을 분석하기 위해.
• 특히 수요, 공급, 기술 비용의 불확실성 하에서 그리드 계획 및 정책 결정의 주요 추진 요인을 규명하기 위해.
• 국가 수준의 그리드 계획에서 스토하스틱 방법의 대안으로 확장 가능한 매개변수 모델링 접근법을 제시하기 위해.

제안 방법

• 불확실한 입력 요소(수요, 가격, 공급 조합 등)의 스펙트럼을 고려해 그리드 균형을 평가하기 위해 스토하스틱 분석 대신 매개변수 모델을 사용한다.
• 다양한 시나리오에서 최저비용 발전 조합을 도출하기 위해 30분 간격의 경제적 순서배정(이코노믹 디스패치)을 적용한다.
• 장기 계획과 실시간 운영의 교차를 단순화하기 위해 능력 확장 계획과 최적화된 디스패치를 통합한다.
• 기존 코알 및 가스 발전 능력의 유연성, 램핑 능력 및 부분 부하 운전 능력을 포함해 시스템의 유연성을 평가한다.
• 다양한 비용 가정과 시스템 제약 조건 하에서 저축 및 대체 피크 전력 기술(예: 바이오디젤)을 평가한다.
• 모나테카르로 스타일의 스토하스틱 샘플링 대신 병렬 매개변수 스윕을 통해 불확실성을 통합함으로써 더 빠른 국가 수준 분석이 가능하도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2030년까지 인도는 얼마나 강력한 재생 가능 에너지 목표를 달성할 수 있으며, 매우 높은 재생 가능 에너지 시나리오에서 폐기 위험은 어떠한가?
• RQ2 특히 피크 시간대에 시스템 안정성을 확보하기 위해 추가적인 코알 기반 발전이 필요할까?
• RQ3 실시간 균형 수요를 충족시키는 상황에서 저축 기술은 화석 연료 기반 피크 전력과 다른 대안보다 경제적으로 어떻게 비교되는가?
• RQ4 수요 반응은 피크 수요 및 시간대별 변동성을 관리하기 위한 새로운 인프라나 저축 배치의 비용 효율적인 대안이 될 수 있는가?
• RQ5 최적의 그리드 확장 및 디스패치 전략에 가장 크게 영향을 주는 주요 불확실성과 시스템 수준의 요인은 무엇인가?

주요 결과

• 매우 높은 재생 가능 에너지 시나리오에서도 측정 가능한 폐기 발생에도 불구하고 여전히 비용 효율적이며, '너무 많은' 재생 가능 에너지가 경제적으로 비현실적이지 않음을 시사한다.
• 기존의 코알 및 가스 발전 능력만으로는 피크 수요 및 시간대별 변동성 상황에서 실시간 균형 수요를 충족시킬 수 없으며, 고율의 재생 가능 에너지 비율이더라도 마찬가지다.
• 배터리 저축은 그리드 균형에 있어 유용하지만, 자본 비용 외에도 계절적 변동성 등의 도시화 주기 문제로 2019년 기준 포트폴리오 혼합 대비 여전히 높은 비용을 수반한다.
• 배터리 외의 모든 피크 전력 대안은 더 비싸며, 이는 향후 그리드의 유연성에 있어 배터리가 핵심이지만 비용이 큰 구성 요소임을 시사한다.
• 수요 반응는 피크 시간 균형 수요에 대해 비용 효율적인 해결책으로 부상하며, 새로운 인프라나 저축 배치의 대안으로 유력한 대안이 될 수 있다.
• 녹색 수소 생산은 제한된 폐기로 인해 여유 재생 가능 에너지를 활용할 가능성이 낮으며, 이는 대규모 수소 생산을 위해 전용 재생 가능 에너지 능력이 필요함을 의미한다.