солнечная электростанция, хранилище энергии и сети

По данным компании Solargis, улучшенные сети, объединяющие страны, дадут возможность региональным электросетевым предприятиям компенсировать экстремальные погодные явления, которые могут влиять на производительность электростанций, вырабатывающих возобновляемую энергию.

Недостаточная взаимосвязь сетей ограничила способности соседних регионов, богатых солнечной и ветряной энергией, компенсировать аномальные условия на рынках, например, Испании, прошлой зимой.

В конце весны команда из Solargis проанализировала карты месячных перепадов и обнаружила, что активность солнечного излучения в Испании сократилась на 50 %. Это самое резкое снижение с момента начала учета в 1994 году.

Напротив, в Германии и на Балканах уровень солнечного излучения в марте был примерно на 45% выше по сравнению со средними многолетними показателями.

«Испания является одной из самых солнечных стран Европы, а Германия готова утроить свои мощности солнечной энергетики до 215 ГВт, поэтому такие отклонения от средних показателей «представляют собой проблему» для разработчиков проектов и инвесторов, стремящихся точно рассчитать окупаемость инвестиций и поддержать интеграцию солнечной энергии в энергосеть континента», - заявила компания Solargis.

Генеральный директор Solargis Марсель Сури сказал: «Новое поколение моделей прогнозирования позволяет сетевым операторам поддерживать баланс между переменными и гибкими источниками энергии посредством гибкой торговли и обмена энергией. Цифровизация наших сетей в сочетании с повышением взаимосвязанности в конечном итоге позволит крупным производителям быстрее и эффективнее реагировать на региональную изменчивость возобновляемых источников энергии».

«Управлять погодой невозможно, однако, рассматривая Европу как взаимосвязанную, а не привязанную к конкретной стране энергетическую сеть, мы можем сбалансировать рынок».

В рамках инициативы SERENDI-PV компания Solargis работает над улучшением краткосрочного прогнозирования совокупной фотоэлектрической мощности, оценки прогнозирования энергии в условиях экстремальных погодных условий, а также «улучшения моделирования и снижения неопределенности с целью создания эффективной, современной цифровой энергосистемы».