Available online at www.sciencedirect.com
Solar Energy 98 (2013) 167–179
www.elsevier.com/locate/solener
Ensuring long term investment for large scale solar power stations: Hedging instruments for green power
A. Radchik a,uArr;, I. Skryabin b, J. Maisano c, A. Novikov d, T. Gazarian e
a Mathematics amp; Statistics, Faculty of Science, UTS and Director GTS Pty. Ltd., Suite 2, 16 Figtree Avenue, Randwick, NSW 2031, Australia b Centre for Sustainable Energy Systems, Australian National University, Canberra 2000, Australia
c Energy Markets, TTA Pty. Ltd., Suite 12, L6, 321 Pitt St., Sydney, NSW 2000, Australia
d School of Mathematics amp; Statistics, Faculty of Science, University of Technology Sydney (UTS), P.O. Box 123, Broadway, NSW 2007, Australia e School of Mathematics amp; Statistics, Faculty of Science, UTS, 1 Stella Vista Pl, Greenwich, NSW 2065, Australia
Available online 29 March 2013 Communicated by: Associate Editor Frank Vignola
Abstract
There is a general consensus that solar power is one of the cleanest energy technologies available. Nevertheless, investment in large-scale Solar Power Generators (SPGs) is largely impeded by the intermittent nature of solar power. Since the electricity market has a crit-ical responsibility to maintain the reliability of energy supply, the SPG can be registered only as the market semi-scheduled generator (AEMC, 2011). This option excludes the advantages of providing baseload supply, which in turn impedes e cient market contracting for SPGs. The existing approach relies on energy storage or co-generation facilities to be built at the same connection point as the SPG to compensate for output shortages when there is insu cient sunlight. The co-located facilities require significant additional investment in infrastructure.
This paper proposes a market based financial approach that does not require an additional construction e ort. The approach finan-cially links solar or other intermittent power generation with a gas-fired station through a set of tailored swap-type instruments.
These swaps (based on solar energy forecasting) are designed to insure and hedge the SPG against a drop in its output. They con-tractually link physically separated solar and gas generators to form a single entity termed the Virtual Generator (VG). The VG arrange-ment requires the SPG to provide solar power when possible and the gas generator to kick in when there is any shortfall due to random clouds or at nightfall. Thus the proposed VG will have the capacity to produce reliable baseload supply. The profitability and design of the proposed financial setup for both the solar and gas generator has been tested in this research. The model has been prototyped on real market and solar data, the results demonstrate the benefits of implementation. While the paper is focused on links with gas generators, the developed financial setup is applicable to a broad range of fast-ramping power generators, such as hydro, including pumped-hydro storage as well as electrical batteries and biofuels.
2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Keywords: Solar power; Energy demand forecasting; NEM; Baseload; Virtual Generator; Power Purchase Agreement
1. Introduction
Despite a sustained decrease in photovoltaic (PV) solar panel costs, uptake of large-scale Solar Power Generation (SPG) has remained relatively low in Australia and contin-
uArr; Corresponding author. Tel.: 61 417224800.
E-mail address: alex.radchik@uts.edu.au (A. Radchik).
0038-092X/$ - see front matter 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2013.02.022
ues to face a number of impediments. We suggest that pro-gress is not being curbed by technical limitations but rather by the absence of an adequate mechanism to manage the complex interplay between existing electricity networks and intermittent renewable energy sources.
The intermittency of solar output is a complicating fac-tor. Aggregate annual solar power outputs are highly pre-dictable, at least in the absence of catastrophic climate
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events. However, on a smaller time scale, solar power out-put is subject to the high volatility of local meteorological conditions (such as cloudy weather). At the same time, meeting marketrsquo;s power need requires predictable and con-trollable sources of electricity. Further, existing local elec-tricity grids as well as centralized dispatch and control systems are not designed to accommodate rapid ramping rates of generated electricity that are not uncommon when, for example, a cloud is passing over a large PV array. lsquo;PV variability can drive localized concerns, which typically man-ifest themselves as voltage or power quality problems. These issues are distinct from grid system level issues of balancing, and ought not to be confused. Management and remediation options for local power quality problems are generally di er-ent than options for maintaining a balance between load and supply at the system level (Mills et al., 2009)rsquo;. This distinc-tion is illustrated in Fig. 1.
While e ects on local power quality are being addressed with the development of advanced power electronics and distributed storage, balancing load and supply on a market level requires di erent solutions.
A number of solutions addressing the variability of solar generation have been developed elsewhere. For example, advanced inverters
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太阳能98(2013)167-179
www.elsevier.com/locate/solener
确保大型太阳能电站的长期投资：绿色能源对冲工具
A. Radchik a,uArr;, I. Skryabin b, J. Maisano c, A. Novikov d, T. Gazarian e
a数学与统计，科学院，UTS和GTS Pty主任。图树大道16号2号套房有限公司，兰德维克，新南威尔士州2031年，澳大利亚
b澳大利亚国立大学可持续能源系统中心，堪培拉2000,澳大利亚
c能源市场，TTA Pty。澳大利亚新南威尔士悉尼12套房L6 321 Pitt St.
d悉尼理工大学理学院数学与统计学院，P.O.Box 123，新南威尔士州百老汇，2007年，澳大利亚
e数学和统计学院，科学学院，UTS，1 Stella Vista Pl，格林威治，新南威尔士州2065，澳大利亚
2013年3月29日在线
联络人：副编辑Frank Vignola
摘要
人们普遍认为，太阳能是最清洁的能源技术之一。尽管如此，大型太阳能发电机的投资仍受到太阳能间歇性的严重阻碍。由于电力市场对维持能源供应的可靠性负有重大责任，因此太阳能发电机只能登记为市场半定期通用电气。这一现象排除了太阳能基本供应的优势，而这反过来又阻碍了太阳能发电机有效的市场承包。现有的方法依赖于储能或者将合作- 发电设施建立在与太阳能发电机相同的连接点，来弥补在阳光不足的情况下的产量短缺。这些合用同一地点的设施需要大量的额外基础设施投资。
本文提出了一种不需要额外建设的基于市场的财务方法。该方法通过一套量身定做的互换式仪器.将太阳能或其他间歇性发电与可燃气体联系起来。
这些互换式仪器(基于太阳能预测)旨在确保和对冲太阳能发电机的产出下降。他们将物理上分离的太阳能和天然气发电机联系在一起，形成一个独立个体，称为虚拟生成器(VG)。虚拟生成器要求太阳能发电机在可能的情况下提供太阳能，当随机云彩出现短缺时或黄昏时，天然气发电机启动。因此，虚拟生成器将有能力提供可靠的发电量。太阳能和燃气发电机设计结构的产能问题已经在这项研究中测试过了。该模型已在实际市场和太阳能数据上进行了原型化，结果表明了该模型的实施效果。而本文则着重于与气体源的联系。发达的设计体系适用于范围广泛的快速发展的发电机，如水电，包括抽水蓄能以及电力电池和生物燃料。
2013年Elsevier有限公司版权所有。
关键词：太阳能；能源需求预测；NEM；基本负荷；虚拟发电机；购电协议
- 介绍
尽管光伏(Pv)太阳能电池板的成本持续下降，但澳大利亚大规模太阳能发电机的吸收量仍然相对较低，并不断面临很多问题。我们认为现有的电力网络和间歇性可再生能源之间的复杂相互作用并不是由于技术限制而受到限制，而是缺乏一个适当的机制来管理这一复杂的相互作用。
太阳能输出的间歇性是一个复杂的因素.每年的太阳能总输出量是高度可预测的，至少在没有灾难性气候事件的情况下是这样。然而，在一个较小的时间尺度、太阳能发电输出受当地气象条件(如多云天气)的高度波动影响。同时，要满足市场的电力需求，需要可预测的、可控制的电力资源.。此外，现有的本地电网以及集中调度和控制系统的设计并不是为了适应快速上升的发电率，例如，当云层经过一个大型光伏阵列时，这种技巧并不少见。光伏太阳能板的可变性可以驱动本地化的担忧，这通常是人为地将自身视为电压或电能质量问题。 这些问题不同于网格系统级的平衡问题，不应混淆。地方电力质量问题的管理和补救方案一般都是很重要的。 在系统一级维持负荷和供应平衡的备选办法(Mills等人，2009年)。图1说明了这一特性。
图1太阳输出间歇性引起的问题。太阳能发电厂或发电机按照AEMO的调度指示向国家电力市场提供间歇电力。
随着先进的电力电子技术和分布式存储技术的发展，对本地电能质量的要求也越来越高，在市场层面上平衡负载和供电需要不同的解决方案。
在其他地方已经开发了许多解决太阳能发电的变化的解决方案。例如，由本地分布式存储（例如电池）支持的先进的逆变器已经用于解决对地方电力质量的关建)。大量的研究也用于量化太阳能发电计划的光伏电池板功率输出的可变性，这取决于它们的大小、机群中的发电站数量)以及气象预报。这些研究的详细分析得出了直观的结果。结果表明，光伏电站的规模对功率波动具有平滑作用，N个间隔发电机的联合输出变异性随1=N(Ho和N)而减小。
本文从市场的角度研究了太阳能电池板在平衡负荷和供给方面的能力。这一平衡由于能源需求也是可变的，而这个变量是复杂的。 能力一般与太阳输出量无关。已经进行了大量的研究项目，以证明可变需求可以通过间歇性可再生发电来满足。那里有大量的太阳能发电机组。最近的研究，西风和太阳能集成显示，35%的美国可再生能源属可以整合到电网，而不用专门的存储设施。这意味着，如果分布在大的地理区域，太阳能发电站可以作为一个基础负荷发电机集体处理。表格2显示，在德国，一个由地理上分散但可集中控制的太阳能、风能、生物质量和抽水元件组成的发电厂能够向电网提供100%的可再生能源。
通常，如图1所示，国家能源市场的负载和供应平衡可以通过两种不同的市场方法来实现。在第一种方法中，市场由一个完全整合的零售商的寡头垄断。在单一的商业结构下将发电和零售结合在一起的大公司(能够在两者之间进行分给。 间歇能源(如太阳能)和可控的组件(如燃气或燃煤)，以平衡需求的零售部分的业务结构。在第二种方法，大部分发电是通过在国家能源市场进行投标交易的，而中间太阳能发电机则是通过金融合同整合在一起的。
能源现货市场(由澳大利亚能源市场运营商AEMO运营)旨在为传统发电机提供一个高效、竞争的交易环境。其中之一 目标是鼓励技术创新，以最低的成本满足消费者的能源需求。然而，太阳能属还没有参与现货市场。这件事很严重。 太阳能输出的波动性和AEMO为维护能源供应安全而实施的限制性调度规则。没有现货市场交易的坚定选择，太阳能发电潜力 仍未得到充分利用。
作为现货报价的另一种选择，太阳能发电可以电力采购协议(PPA)的形式承包，该协议主要由澳大利亚三大公司之一负责(见图一)然而，它们巨大的市场力量允许他们施加几乎低于生产成本的PPA价格。这种市场结构是反竞争的，并防止来自新的、较小的厂家的进入。
因此，澳大利亚的太阳能发电正面临增长困境。一方面，需要大量可更新的发电机来平滑单个产品的变化，并使市场能够接受广泛的联合发电。另一方面，目前国家能源市场的结构，加上现货电价的低和波动，意味着为大规模太阳能提供充足的资金是不可能的。
需要新的金融和商业结构来启动这一进程，这一进程必然会导致多样化的可再生能源发电机更高的市场渗透率。
本文提出了虚拟发电商作为一个独立的投标实体进入NEM的概念。Vir-tualgenerator将代表太阳能发电机以合同方式连接到地球上。 用图形化的非间歇式发电机，如燃气发电站.拟议中的商业结构是通过类似互换的合同相互关联的，并在NEM条件下进行了反复测试。
本文的目的是开发基于市场的解决方案，加速太阳能发电商(SPGS)与现有国家能源市场的整合。其中包括新奇的太阳能发电机业务， 避免了同步发电或存储的需要的结构，以及解决与间歇性太阳能相关的风险的金融工具。
前者在经济上保证了一个与消费者需求相一致的可靠配置，允许它直接融入AEMO的预调度和调度过程。后者 作为财政收入，以防止太阳能发电下降，并特别定制了一个特定的太阳能发电机输出概况。
本文第二节描述了虚拟发电机(可注册为市面SCHEED-ULED发电机)，以及通过反向连接SPG和a构建基本负载供应的方法。 快速斜坡发生器所提出的方法通过第3节中描述的反向测试来验证。第4节披露了一套新的金融衍生品，以满足太阳能发电机组的需要。这些衍生产品的设计目的是为了减轻由于外部事件而导致的太阳能发电的多变性所造成的金融风险。
本文属于可再生能源市场金融建模领域。因此，本文所使用的术语与在这一领域建立的标准相对应，这些标准通常是di。 在太阳能工程中采用的符号。
- 虚拟发电机模型
2.1概念
图2描述了单个SPG(位于墨尔本)的太阳能发电剖面作为一天中时间的函数(“太阳剖面”)。的时间函数的状态负载。 日(“负载配置文件”或“需求支持文件”)也在图2(维多利亚州需求4)中显示。尽管太阳能和需求数据之间存在一些日常相关性，但单个SPG无法满足状态。 需求要求。
图2墨尔本太阳能剖面的一个例子，与维多利亚州负荷剖面(阴影地区表明市场高峰时期)相比。高峰周期是指从上午7点到晚上10点的NEM时间间隔。剩余的时间周期被定义为o-峰值.关于NEM时间会议，见www.aemo.com.au)，2010年2月显示为期1周。太阳剖面和状态负荷剖面w 在回归到相应的季度平均数之前(在“季度”之下，我们指的是财政季度)。
现在考虑一台虚拟发电机(VG)，包括：燃气发电机(GPG)、太阳能发电机(SPG)和风力发电机(WPG)。间歇式发电机(太阳能和风能)是 VG要求在可能的情况下提供电力，气体发生器补偿由于缺乏风、夜幕和/或随机云层遮挡阳光而造成的任何输出不足。
这个概念如图3所示。
图3虚拟生成器(Skryabin等人，2010年)
VG作为一个联合实体，能够保证可靠的收益.它以单一投标人的身份进入NEM，并作为市场预定的参与者进行招标。太阳能和风能都可以用于 这样，VG就可以预先规划所需的气体生成，并有一定的误差。
为了简单起见，论文的其余部分消除了风力发电作为VG的一部分。它讨论了VG的概念和由此产生的气体和太阳能发电设备之间的现金流在这种情况下，SPG完全依靠GPG来弥补产量的不足。
重要的是，参与的属之间的距离对VG的运作并不重要。所有的属都根据各自的平均损失因子(Mlf)、tak调整它们的nem投标结构。 考虑到特定发生器离区域参考点(RRP)6有多远，RRP是州网格中定义状态价格和需求的节点。所有MLF都是公开的，前虚拟发电机应调整其投标进入NEM，以考虑到每个参与者的损失因素。
2.2太阳能与天然气互换
电力市场上现有的标准金融合同是用于太阳能的不充分的套期工具。由于SPG的输出随阳光而变化,所以其向市场的能量供应是 也总是可变的。斯坦德对产出损失的财务对冲并不减轻体积风险。SPG需要在一天中的不同时间对冲大量的产量。我们提议 虚拟发电机的SPG和GPG可以通过一组特定的太阳能和气体交换来连接，这些交换为现货市场价格和与天气有关的变量的可变性提供补偿。这些互换为每个缔约方提供了根据价格变化和在任何给定半小时间隔内输出的收入补偿。
全部门互换的支付（每MWH）可在所有半小时浮动付款之和中进行说明，减去所有半小时固定付款之和。
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全文共20505字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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