Forecasting Tool for Spot Market Trading with Concentrating Solar Power (CSP) Plants

  Strafe pro MWh in Abhängigkeit von relativen Vorhersagefehlern (obere Abb.), DNI tägliche Summe (untere linke Abb.), und DNI Volatilität (untere rechte Abb.) (Quelle: Kraas et al., 2011)

Die Prognosen der Stromproduktion sind für eine Beteiligung der CSP-Anlagen am Strommarkt notwendig. Abweichungen von dem Produktionsplan können zu Strafgebühren führen. Daher ist die Genauigkeit der Direktnormalstrahlungs- Prognosen (DNI) ein wichtiges Thema. In diesem Forschungsprojekt untersuchen wir den Minderungseinfluss eines Stromproduktion-Prognose-Tools auf Abweichungsstrafen für das 50 MWel Parabolrinnenkraftwerk Andasol 3 in Spanien.

Der Vorteil von CSP-Kraftwerken gegenüber Windturbinen und Photovoltaikzellen liegt in der Möglichkeit thermische Energiespeichersysteme zu implementieren und Dispatch-Energie zu erzeugen. Dennoch ist die Vorhersagbarkeit der Stromerzeugung aus Solarkraftwerken durch die Prognosegenauigkeit der DNI begrenzt. Daher können sie nicht am Day-Ahead-Strommarkt gehandelt werden, ohne das Risiko von Strafzahlungen für von der Planung abweichende Erzeugung einzugehen. Dadurch sinken der erwartete Gewinn der Anlage und damit die Wettbewerbsfähigkeit dieser Technologie.

In Spanien sind die Strommärkte in Day-Ahead- und Intraday-Markt unterteilt, wobei für die Teilnahme am Day-Ahead-Markt eine Stromproduktions-Prognose für den nächsten Tag benötigt wird. Diese Prognose hat eine stündliche Auflösung und muss jeden Tag von den Marktteilnehmern vor 10 Uhr bekannt gegeben werden. Für eine CSP-Anlage bedeutet dies, dass ein 38-Stunden standortspezifische Wettervorhersage benötigt wird, um mit Hilfe eines Kraftwerksmodells die Stromproduktion für den Marktverkauf zu berechnen. Abweichungen vom Produktionsplan führen zu einer Geldbuße. Daher ist die Genauigkeit der DNI-Prognose, die ein wesentlicher Inputfaktor für die Optimierung der CSP-Anlagen ist, auch aus wirtschaftlicher Sicht wichtig.

Die Simulation der wirtschaftlichen Ergebnisse für die prognostizierte Nutzung erneuerbarer Energie wurde bisher vor allem für die Windenergie angestellt. Unsere Studie ist Teil der Entwicklung eines Stromproduktions-Prognose-Tools für CSP-Kraftwerke in dem 50 bis 200 MWel-Bereich. Daher werden Kraftwerkseigenschaften und das Serienmodell aus der Andasol 3 Anlage übernommen. Andasol 3 ist ein 50 MWel Parabolrinnen-Kraftwerk, das mit einer Salzschmelze Wärmespeicher für 7,5 Stunden Volllastbetrieb kombiniert. Basierend auf der Sonneneinstrahlung werden Prognosen für die Teilnahme am Day-Ahead-Strommarkt entwickelt. Wir erarbeiten die geschätzte wirtschaftliche Rentabilität eines solchen Prognose-Tools. Insbesondere ist das Ziel zu zeigen, dass ein DNI Prognose-Tool die Rentabilität des Betriebs der CSP-Technologie im Strommarkt durch die Vermeidung oder zumindest der Reduzierung von Strafgebühren und somit der Kosten verbessern würde.

Literatur

Kraas B., Schroedter-Homscheidt M., Pulvermüller B., Madlener R. (2011). Economic Assessment of a Concentrating Solar Power Forecasting System for Participation in the Spanish Electricity Market, FCN Working Paper No. 12/2011, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, May.

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Prof. Dr. Reinhard Madlener

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