智能电网实现稳定、可靠的电力供应

有史以来规模最大的同类模拟，以德克萨斯电网为蓝本，得出的结论是，通过与公用事业公司合作，消费者每年可以节省约 15% 的电费。在这个系统中，消费者将与他们的电力运营商协调，以动态控制大能源用户，如热泵、热水器和电动汽车充电站。

这种对能源供应和使用模式的灵活控制被称为“交易式”，因为它依赖于消费者和公用事业之间的协议。但是一个能量交互系统从来没有大规模部署过，还有很多未知数。这就是为什么能源部电力办公室呼吁太平洋西北国家实验室的交易能源专家研究这种系统在实践中的运作方式。

PNNL 交易能源专家和技术顾问 Hayden Reeve 领导了一个由工程师、经济学家和程序员组成的团队，他们设计并执行了这项研究。

“因为德克萨斯州的电网非常能代表美国的能源系统，它不仅能够对交易概念进行建模和模拟，而且还为更广泛的美国电网和客户提供了结果和潜在经济影响的可靠推断，”他说。

模拟表明，如果在德克萨斯州电力可靠性委员会 (ERCOT) 电网上部署交互能源系统，峰值负载将减少 9% 至 15%。仅在德克萨斯州，这种节省就可以转化为每年高达 50 亿美元的经济效益，如果部署在整个美国大陆，每年可以转化为高达 500 亿美元的经济效益。节省的费用相当于全国 180 座燃煤电厂的年发电量。

到目前为止，大多数人已经经历或目睹了极端天气或自然灾害如何对我们的配电系统造成严重破坏。我们对一些集中式电源和有时难以使供需匹配的电网系统的依赖放大了这种脆弱性。此外，电网的脱碳意味着越来越多的电力将来自不同种类的可再生能源，如风能和太阳能。因此，避免突然的峰值或骤降——褐色或黑色——变得至关重要。

研究结果表明，交互能源系统可将每日负载波动减少 20% 至 44%。随着越来越多的电动汽车投入使用，研究表明，智能汽车充电站可提供更大的电力峰值负载降低，因为它们在预定充电时间和功耗方面提供了更大的灵活性。

“智能电网可以起到减震器的作用，平衡供需之间的不匹配，”里夫说。

该战略的一个关键组成部分是采用智能电器和负载控制。这些动态资源可以学习如何更有效地消耗能源，在短时间内调整它们的使用以释放电力以满足其他需求。例如，与在能源需求和价格高的傍晚为电动汽车充电不同，交易能源参与者将依靠智能负载控制来延迟充电，直到需求低且电价便宜为止。这种方法不仅可以减轻现有电网基础设施的压力，还可以让公用事业公司有更多时间来规划目前正在开发的下一代储能和配电基础设施。

在一个交互能源系统中，电网、家庭、商业建筑、电器和充电站是不断联系的。智能设备接收一天中不同时间的能源价格预测，并制定满足消费者偏好的策略，同时降低成本和总体电力需求。反过来，当地零售市场与更大的批发市场协调整体需求。各方在动态定价方案中协商能源采购和消耗水平、成本、时间和交付。

这一概念已经在斯波坎市生态区的一个示范项目中得到应用。在这里，研究团队正在开发和测试一个交易能源协调方案和零售市场。该方法还包括使用 PNNL 设计的事务性软件代理。

德克萨斯州的初级电网 (ERCOT) 为 PNNL 的更广泛分析提供了基础。研究人员创建了代表 ERCOT 电力网络的高度详细的模型，其中包括 100 多个发电源和 40 个在传输系统上运行的不同公用事业。该分析还包括对 60,000 个家庭和企业及其耗能设备的详细描述。

研究人员使用这些模型在各种可再生能源发电情景下进行了多次模拟。每个模拟都展示了能源系统如何对添加不同数量的间歇性电源（例如风能和太阳能）做出反应。研究团队还开发了一个详细的经济模型，以了解运营商和客户的年度成本影响。最后，他们研究了与人工和软件费用相关的前期成本，以及在家庭和企业中购买和安装智能设备的成本。

该研究的另一个重要目标包括评估一种新型中介在电网经济中的影响。这个被称为配电系统运营商的实体将需要管理一个电网，该电网具有由不同实体拥有和运营的多种能源，所有这些能源都在不同的时间和数量为电网提供能量。此外，该配电系统运营商将与客户协商交易，以实现灵活的负载控制。

总体而言，PNNL 的研究表明，重新构想电网如何适应未来清洁可再生能源的贡献要大得多，而且我们更多的交通需求依赖于随时可用的电力，这将带来明显的好处。