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抽象

作者:114论文网
快速的技术变化和人为的气候变化正在激发根本
全球能源系统的转型。这种转变带有很大的不确定性。
应对能源系统未来不确定性的影响是一项重大挑战,尤其是在
很长一段时间。本文利用能源模型优化和分析工具(Temoa)
开源能源系统优化模型进行分析。 Temoa用于检查广泛
该模型的三个不同应用的未来不确定性范围。第一个应用程序使用
随机规划,以解决南苏丹的冲突不确定性如何影响该国的
电力计划。第二个应用程序利用健壮的优化来解决参数不确定性
并探索美国的深层脱碳途径。第三个应用程序专注于建模
消费者在电力消耗和能源使用之间的选择行为
效率措施。
第2章介绍了世界上最新的国家南苏丹持续的武装冲突不确定性。
假设武装冲突可能以有限的概率导致电力系统基础设施受到破坏,
我们评估不确定性分析对电力系统容量扩展计划的重要性。该
通过估计的期望值来评估通过随机规划获得的模型解
完美信息(EVPI),随机解决方案(VSS)的价值以及忽略的预期成本
冲突(ECIC)。该研究发现,利用分布式太阳能发电可以规避冲突风险。
另一方面,尽管对集中式水力发电的投资将导致更高的财务风险
冲突不确定性被忽略时较低的发电成本。
第三章阐明了使用随机编程来提高能源系统容量的局限性
扩展问题,从而提出了可靠的优化问题。目的是
考虑到未来的不确定性,可以更好地描述美国深度脱碳的稳健路径
未来的燃油价格和技术资本成本。燃油价格预测的变化会影响渗透率
可再生能源和更高效技术的部署。而且,燃油价格和投资
技术成本是自相关的。提出了相关的鲁棒优化公式
基于数据不确定性的性质。
能源系统模型中的另一个关键挑战是对消费者对价格以及价格的响应进行建模。
投资于提高能源效率以降低电力成本的选择。第4章修改了Temoa
描述电力和能源效率之间替代效应的公式。修改后的模型
在第4章中制定的公式(称为“能源效率模型”)使用了定义的生产函数
在微观经济学理论中考虑电力供应与采用之间的替代效应
节能措施。该模型在假设的测试用例上进行了测试,敏感性分析为
用于量化不确定性参数对总(消费者加生产者)福利的影响。该
敏感性分析表明,较低的能源效率成本可在给定的条件下恢复较高的福利
效率补贴。同样,终端能源服务需求的自身价格弹性降低会增加
在给定的效率水平下恢复的福利。最后,随着
碳税增加是为了收回最大的福利。

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