[论文解读] Intersecting near-optimal spaces: European power systems with more resilience to weather variability

Aleksander Grochowicz, Koen van Greevenbroek+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2022

Integrated Energy Systems Optimization被引用 6

一句话总结

本文提出一种几何方法，通过交叉41年气象数据中的近似最优可行空间，识别出具有韧性的欧洲电力系统设计方案。基于每3小时分辨率的PyPSA-Eur模型，该方法找到的投资组合在维持低碳排放（较成本最优方案降低50%以上）的同时具备高韧性，通过优先发展陆上风电和光伏实现，且通过近似最优空间方法实现并行化、可扩展的优化。

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.

研究动机与目标

• 解决成本最优能源系统设计在年际气象变化下的脆弱性问题。
• 开发一种系统化、几何化的方法，识别对输入扰动具有韧性的能源系统配置。
• 实现在多十年时间跨度上的可扩展、并行化能源系统建模优化。
• 证明可通过交叉近似最优可行空间，获得在多样化气象条件下均适用的设计。
• 为政策制定者和研究人员提供开源、可适配的工具，以探索具有韧性的低碳能源转型。

提出的方法

• 使用改进的几何技术，近似每个单独气象年份的近似最优可行空间。
• 将41个独立气象年份的近似最优可行空间进行交叉，识别出在所有条件下均适用的解决方案。
• 选择位于交集深处的解作为鲁棒候选方案，以最小化对投资变动的敏感性。
• 在PyPSA-Eur中使用每3小时、每个国家一个节点的容量扩展模型，结合历史ERA5气象数据。
• 通过将变量聚合为总投资成本，实现降维，从而支持可扩展计算。
• 通过在40年气象数据上模拟运行方式，验证最终候选方案的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 不同气象年份下，能源系统设计的近似最优可行空间如何变化？
• RQ2 近似最优空间的交集在多大程度上能产生对年际气象变化具有韧性的设计方案？
• RQ3 在长期欧洲电力系统规划中，成本、排放与鲁棒性之间存在何种权衡？
• RQ4 能否以计算可行、可并行化的方式近似并交叉近似最优可行空间？
• RQ5 投资变动在多大程度上影响通过该几何方法识别出的系统设计的鲁棒性？

主要发现

• 在41个气象年份中交叉近似最优可行空间，可获得对年际气象变化具有韧性的系统设计方案，并在长时间尺度上保持高可行性。
• 通过该方法识别出的鲁棒设计方案，在41年期间相比成本最优方案，CO2排放量降低50%以上。
• 最鲁棒的解决方案优先发展陆上风电和光伏，减少对化石燃料或集中式发电的依赖。
• 一个候选鲁棒设计方案即使在投资变动达34亿欧元以内，仍保持可行性，展现出高度灵活性与韧性。
• 该几何方法通过近似最优空间实现并行化、可扩展计算，使多十年建模成为可行。
• 开源实现已提供且可适配，包含预处理的PyPSA网络和气象数据，确保可复现性。