[논문 리뷰] Intersecting near-optimal spaces: European power systems with more resilience to weather variability

Aleksander Grochowicz, Koen van Greevenbroek외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 24.

Integrated Energy Systems Optimization인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 41년간의 기상 데이터를 바탕으로 근사 최적 가능 영역을 교차시켜 유럽 전력계통 설계의 강건성을 식별하는 기하학적 방법론을 제안한다. PyPSA-Eur를 3시간 간격으로 사용하여, 비용 최적화 대비 50% 이상 저감된 저탄소 배출과 높은 복원력을 확보하는 투자 포트폴리오를 발견하며, 근사 최적 가능 영역 근사화를 통해 병렬화되고 확장 가능한 최적화를 가능하게 한다.

ABSTRACT

We suggest a new methodology for designing robust energy systems. For this, we investigate so-called near-optimal solutions to energy system optimisation models; solutions whose objective values deviate only marginally from the optimum. Using a refined method for obtaining explicit geometric descriptions of these near-optimal feasible spaces, we find designs that are as robust as possible to perturbations. This contributes to the ongoing debate on how to define and work with robustness in energy systems modelling. We apply our methods in an investigation using multiple decades of weather data. For the first time, we run a capacity expansion model of the European power system (one node per country) with a 3-hourly temporal resolution with 41 years of weather data. While an optimisation with 41 weather years is at the limits of computational feasibility, we use the near-optimal feasible spaces of single years to gain an understanding of the design space over the full time period. Specifically, we intersect all near-optimal feasible spaces for the individual years in order to get designs that are likely to be feasible over the entire time period. We find significant potential for investment flexibility, and verify the feasibility of these designs by simulating the resulting dispatch problem with four decades of weather data. They are characterised by a shift towards more onshore wind and solar power, while emitting up to 50% less $CO_2$ than a cost-optimal solution over that period. Our work builds on recent developments in the field, including techniques such as Modelling to Generate Alternatives and Modelling All Alternatives, and provides new insights into the geometry of near-optimal feasible spaces and the importance of multi-decade weather variability for energy systems design. We also provide an effective way of working with a multi-decade time frame in a highly parallelised manner.

연구 동기 및 목표

• 연간 기상 변동성에 노출된 비용 최적 설계의 취약성을 해결하기 위해.
• 입력 침해에 강건한 강건한 에너지 시스템 구성 요소를 체계적이고 기하학적으로 식별하기 위해.
• 에너지 시스템 모델링에서 다기수 시대에 걸쳐 확장 가능하고 병렬 처리 가능한 최적화를 가능하게 하기 위해.
• 근사 최적 가능 영역을 교차시켜 다양한 기상 조건에서 유의미한 설계를 도출할 수 있음을 입증하기 위해.
• 정책 입안자와 연구자들이 강건하고 저탄소 에너지 전환을 탐색할 수 있도록 오픈소스로 제공 가능한 유연한 도구를 제공하기 위해.

제안 방법

• 각 별도의 기상 연도에 대해 정밀한 기하 기법을 사용해 근사 최적 가능 영역을 근사하기 위해.
• 41개의 별도 기상 연도에서의 근사 최적 가능 영역을 교차시켜 모든 조건에서 유의미한 해법을 식별하기 위해.
• 교차 영역 내부에 깊이 위치한 해법을 강건한 후보로 선택하여 투자 변화에 대한 민감도를 최소화하기 위해.
• 역사적 ERA5 기상 데이터를 사용한 PyPSA-Eur의 3시간 간격, 국가별 한 개 노드의 용량 확장 모델을 사용하기 위해.
• 변수를 총 투자 비용으로 집계함으로써 차원 감소를 도모하여 확장 가능한 계산을 가능하게 하기 위해.
• 최종 후보 설계를 사용해 40년간의 기상 데이터에 대한 디스패치 시뮬레이션을 수행하여 강건성을 검증하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 시스템 설계의 근사 최적 가능 영역은 다양한 기상 연도 동안 어떻게 변화하는가?
• RQ2 근사 최적 가능 영역의 교차는 연간 기상 변동성에 강건한 설계를 얼마나 잘 도출할 수 있는가?
• RQ3 장기적인 유럽 전력계통 계획에서 비용, 배출가스, 강건성 간의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ4 근사 최적 가능 영역를 계산적으로 실현 가능하고 병렬 처리 가능한 방식으로 근사하고 교차시킬 수 있는가?
• RQ5 투자 변화는 이 기하학적 접근법을 통해 식별된 시스템 설계의 강건성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 41개 기상 연도에 걸친 근사 최적 가능 영역의 교차는 연간 기상 변동성에 강건하고 장기간에 걸쳐 높은 타당성을 유지하는 시스템 설계를 도출한다.
• 이 방법으로 식별된 강건한 설계는 41년 기간 동안 비용 최적 해법 대비 CO2 배출량을 50% 이상 감소시킨다.
• 가장 강건한 해법은 옹호형 풍력 및 태양광 발전을 우선시하며, 화석 연료 기반 또는 중심 집중형 발전에서 벗어나고 있다.
• 후보 강건 설계는 투자 금액이 최대 34억 유로까지 이동하더라도 여전히 타당성을 유지하여 높은 유연성과 복원력을 보여준다.
• 기하학적 접근법은 근사 최적 영역을 통해 병렬 처리 가능한 계산을 가능하게 하여 다기수 모델링을 실현 가능하게 한다.
• 오픈소스 구현은 공개되어 있으며 재현 가능하도록 사전 처리된 PyPSA 네트워크와 기상 데이터가 제공된다.