出力抑制シミュレーション

背景

出力抑制は、生産された電力を販売できないため、プロジェクトの収益に大きな影響を与えます。したがって、出力抑制の影響をシミュレートすることが重要です。将来の出力抑制をシミュレートするために考慮すべき主な側面は、プラントが出力抑制される量と、出力抑制が発生するタイミングの2つです。

最初の点は非常に複雑であり、ゾーンに設置されている太陽光発電の量、電力相互接続および配電容量、蓄電池の利用可能性など、多くの異なる要因に依存します。 合計量を推定するために、プラットフォームで送配電事業者からの予測をベースラインとして使用します。これらは、シナリオの仮定の一部として変更できます。

2番目の点である出力抑制が発生するタイミングを決定するために、各年の合計に基づいて、ヒューリスティックと統計モデルを組み合わせて、各プラントの出力抑制の日時を選択します。

計算ロジック

パラメータ化

次の手順で出力抑制が発生する日の（非正規化された）確率を決定します。

$$p_{day}(d) = \sum_{t \in d} 1/y_t$$

ここで、$y_t$は前日の価格です。日が出力抑制される場合、過去のデータに基づいて、単純な統計モデルを使用して開始時間と終了時間を決定します。時間$h$が月$m$に開始時間になる確率$p_{start}(m,h)$は、過去に月$m$に時間$h$に開始された出力抑制イベントの数に比例します。同様に、$p_{end}(m,h)$を計算します。 パラメータ化には、現在までの出力抑制データの完全な履歴記録を使用します。これは、新しいデータを反映するために毎週更新されます。

計算

プラントの合計出力抑制量が$C_{tot}$で推定されると仮定します。

for each year Y:
  $c(h) = 0 \quad \forall h \in Y$   # initialize curtailment for the plant this year
  while $\sum_{h \in Y} (c(h) \cdot g(h)) < C_{tot}$:
    let X be a random variable with probability $p(d) = p_{day}(d) / \sum(p_{day}(d))$ for each $d \in Y$
    extract a day $d_c$ from X
    extract the start and end hour $h_s,h_e$ from $p_{start}(m,h)$ and $p_{end}(m,h)$
    $c(h) = 1 \quad \forall h \in d_c, h \geq h_s, h \leq h_e$