Optimal design of solar-battery hybrid resources considering multi-market participation under weather and price uncertainty

ملخص تقني: التصميم الأمثل للموارد الهجينة من الطاقة الشمسية والبطاريات مع مراعاة المشاركة في أسواق متعددة تحت ظروف عدم اليقين في الطقس والأسعار

بيان المشكلة
يتطلب التكامل السريع للطاقة المتجددة المتغيرة (VRE) موارد مرنة ومنسقة قادرة على المشاركة في أسواق كهرباء متعددة في آن واحد. وبينما توفر الموارد الهجينة — التي تدمج توليد الطاقة المتجددة وتخزين البطاريات ضمن كيان سوقي واحد — مزايا تشغيلية ومالية كبيرة مقارنة بالموارد المتجاورة (التي تقدم عطاءات منفصلة)، فإن تصميمها الأمثل يظل تحدياً معقداً. ويكمن جوهر الصعوبة في اقتران قرارات الاستثمار طويلة الأجل (تحديد حجم النظام) مع التحسين التشغيلي قصير الأجل تحت الظروف العشوائية (عدم اليقين في توليد الطاقة المتجددة وأسعار السوق).

غالباً ما تعتمد مناهج التحسين التقليدية على توقعات حتمية أو نماذج تبسيط لعدم اليقين، والتي قد تفشل في استيعاب الديناميكيات غير الخطية والقيود التشغيلية المتأصلة في المشاركة في الأسواق المتعددة (أسواق الطاقة، والخدمات المساعدة، وأسواق السعة). علاوة على ذلك، غالباً ما تتعامل الأدبيات الموجودة مع تصميم النظام واستراتيجيات التشغيل كمشكلتين منفصلتين، أو تركز بشكل أساسٍ على أسواق الطاقة، متجاهلةً المقايضات المعقدة المرتبطة بتقديم الخدمات المساعدة (AS) والمزايا المحددة لهياكل الربط المستمر (DC-coupled) الهجينة، مثل استعادة طاقة الخلايا الكهروضوئية (PV) المقتطعة.

المنهجية
لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون إطار عمل للتحسين المشترك يعتمد على التعلم التعزيزي العميق (DRL). يدمج هذا النهج متغيرات تصميم النظام مباشرة في عملية تعلم السياسة، مما يسمح بالتحسين المشترك لتحديد حجم النظام الهجين واستراتيجيات تقديم العطاءات المنسقة في إطار عشوائي موحد.

• بنية إطار العمل: يوسع هذا المنهج أعمال التحسين المشترك القائمة على التعلم التعزيزي العميق من خلال دمج المشاركة في الأسواق المتعددة. يستخدم إطار العمل شبكة "الذاكرة الطويلة قصيرة المدى" (LSTM) للتعامل مع الملاحظة الجزئية لمتغيرات السوق والطاقة المتجددة، حيث تعالج بيانات السلاسل الزمنية لتوليد الخلايا الكهروضوئية وأسعار السوق. يستخدم الوكيل خوارزمية "تدرج السياسة الحتمية العميقة" (DDPG) لتعلم السياسات التشغيلية.
• تحسين التصميم: على عكس المناهج التقليدية ثنائية المستوى التي تفصل بين التصميم والتشغيل، يعامل هذا الإطار متجه تصميم النظام (سعة الخلايا الكهروضوئية، وسعة طاقة البطارية، وتقييم قدرة البطارية) كمعلم (parameter) للسياسة العشوائية. يتم تحديث توزيع معالم التصميم عبر طرق تدرج السياسة بناءً على العوائد الاقتصادية التراكمية (الإيرادات ناقص التكاليف) الملحوظة خلال حلقات التدريب.
• التعامل مع القيود: يعد استراتيجية "تخصيص السعة المتسلسل" مكوناً حرجاً في المنهجية. لضمان الجدوى في ظل عدم اليقين، يتم تحويل إجراءات الوكيل إلى عطاءات قابلة للتنفيذ من خلال عملية تخصيص متسلسلة:
  1. احتياطيات الطوارئ: تُخصص أولاً، وتعتمد بشكل أساسي على قدرة تفريغ البطارية، مع احترام حدود حالة الشحن (SOC) ومتطلات المدة الزمنية.
  2. خدمات التنظيم: يتم تخصيص سعات التنظيم للأعلى وللأسفل بعد ذلك، مع مراعاة هوامش البطارية المتبقية وعامل موثوقية لتوقعات توليد الخلايا الكهروضوئية.
  3. عطاءات سوق الطاقة: يحدد نطاق التشغيل المتاح المتبقي عطاء سوق الطاقة المستقبلي، مع مراعاة احتمالية حدوث اختلالات بشكل صريح.
• نموذج السوق: تدرس الدراسة المشاركة في أسواق الطاقة المستقبلية، واحتياطيات الطوارئ، وخدمات التنظيم، وأسواق السعة. كما تأخذ في الاعتبار صراحةً أخطاء توقعات الخلايا الكيوضوئية، حيث يتم نمذجة اختلالات الطاقة كتكاليف جزائية بدلاً من الاعتماد على افتراضات المراجحة في الوقت الفعلي. ويميز إطار العمل بين الموارد الهجينة ذات الربط المستمر (كيان واحد، عاكس مشترك) والموارد المتجاورة ذات الربط المتردد (AC-coupled) (كيانات منفصلة).

المساهمات الرئيسية
يحدد البحث ثلاثة فجوات بحثية محددة ويعالجها:

1. التعلم التعزيزي العميق المدرك للقيود لتقديم الخدمات المساعدة الهجينة: بينما تم تطبيق التعلم التعزيزي العميق على تخزين البطاريات، يوسع هذا العمل الإطار ليشمل هجين الخلايا الكهروضوئية والبطاريات مع القيود التشغيلية الصارمة. وهو يتيح المشاركة المشتركة في الخدمات المساعدة لكل من الخلايا الكهروضوئية والبطارية تحت عدم اليقين في التوقعات، متجاوزاً القيود المرنة أو افتراضات التوقعات المثالية الموجودة في الدراسات السابقة.
2. المقارنة الكمية لهياكل السوق: تقدم الورقة مقارنة كمية منهجية بين نماذج المشاركة الهجينة والمتجاورة في إعدادات الأسواق المتعددة. وهي تقيم الاختلافات في المرونة التشغيلية، واستراتيجيات تقديم العطاءات، والأداء الاقتصادي، مما يوفر رؤى حول كيفية تأثير هياكل السوق على قيمة الموارد.
3. التحسين المشترك للتصميم والتشغيل مع مراعاة عدم اليقين: المساهمة الأساسية هي دمج المشاركة في الأسواق المتعددة في تصميم نظام الخلايا الكهروضوئية والبطاريات تحت ظروف عدم اليقين. وخلافاً للأعمال السابقة التي تعتمد على توقعات حتمية لتحديد الحجم، يتعلم هذا الإطار السعات المثلى والسياسات التشغيلية في وقت واحد، مما يحسن الأداء الاقتصدي طويل الأجل مباشرة في البيئات العشوائية.

النتائج
أظهرت دراسات الحالة العددية باستخدام بيانات تاريخية من (CAISO) فعالية إطار العمل:

• الهجين مقابل المتجاور: تحت أحجام أنظمة متطابقة، حققت الموارد الهجنة مكافآت أعلى باستمرار من الموارد المتجاورة. وقد قلل التكوين الهجين من عقوبات الاختلال بنسبة 40% تقريباً (من 3,622 دولاراً إلى 2,193 دولاراً في أسبوع عينة) من خلال التخفيف الداخلي لأخطاء توقعات الخلايا الكهروضوئية. بالإضافة إلى ذلك، سمح هيكل الربط المستمر (DC-coupled) باستعادة طاقة الخلايا الكهروضوئية "المقتطعة"، ونقلها إلى فترات الأسعار المرتفعة، مما أدى إلى زيادة إيرادات سوق الطاقة.
• نتائج التحسين المشترك: أدى التحسين المشترك للتصميم والتشغيل إلى تحديد تكوينات تفوقت على خطوط الأساس ذات التصميم الثابت. على سبيل المثال، في سيناريو خط الأساس، حدد إطار العمل مدة بطارية مثلى تبلغ 2.71 ساعة، وهي أقل من متطلبات سوق السعة البالغة 4 ساعات، ومع ذلك ظلت مربحة بسبب إيرادات الطاقة والخدمات المساعدة.
• حساسية السياسة: نجح إطار العمل في التكيف مع التغييرات السياسية الافتراضية. فعندما تم رفع متطلبات مدة سوق السعة إلى 8 ساعات، تحول التصميم الأمثل نحو سعة خلايا كهروضوئية أكبر وسعة بطارية أصغر، مما يشير إلى أن تفويضات المدة وحدها لا تضمن نشر البطاريات إذا كانت تتعارض مع الجدوى الاقتصادية. وعلى العكس من ذلك، أدت زيادة أسعار الخدمات المساعدة للتنظيم للأعلى إلى دفع التصميم الأمثل نحو تقييمات قدرة بطارية أكبر.
• القابلية للتطبيق طويل الأمد: باستخدام إطار عمل للتعلم التعزيزي الموزع مع بيانات لمدة عام واحد، أكدت الدراسة أن التباينات الموسمية تؤثر بشكل كبير على هياكل الإيرادات والاستراتيجيات المثلى. وقد قلل النهج الموزع من وقت التدريب للتحسين السنوي الكامل إلى حوالي 10 ساعات، مما يثبت القدرة الحسابية للتخطيط طويل الأجل.

الأهمية والادعاءات
تدعي الورقة أن إطار العمل المقترح يقدم أداة قوية لتحديد تكوينات الأنظمة الهجينة ذات الجدوى الاقتصادية والمرونة تجاه عدم اليقين في الطقس والأسعار. ومن خلال دمج متغيرات التصميم في عملية التعلم، يتجنب المنهج العبء الحسابي للتحسين ثنائي المستوى ويلتقط التفاعل المعقد بين حجم النظام واستراتيجيات التشغيل في الأسواق المتعددة.

يؤكد المؤلفون أن عملهم يوفر رؤى جديدة حول قيمة الموارد الهجينة، وخاصة قدرتها على استعادة الطاقة المقتطعة وتخفيف الاختلالات، وهي أمور غالباً ما يتم إغفالها في الدراسات التي تركز فقط على أسواق الطاقة أو تفترض توقعات مثالية. وتخلص الدراسة إلى أنه بينما توفر الموارد الهجينة مرونة وربحية فائقة، فإن تصميمها الأمثل حساس للغاية لقواعد السوق (مثل متطلبات مدة السعة) وإشارات الأسعار، مما يستلزم أدوات تخطيط تكيفية تراعي عدم اليقين. ويشير المؤلفون بتواضع إلى أن العمل المستقبلي يمكن أن يوسع هذا الإطار ليشمل سيناريوهات تتضمن صناع قرار متعددين، مثل محطات الطاقة الافتراضية.