Long-term Peak Power and Energy Forecasting in Norwegian Electricity Grids
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/2778283Utgivelsesdato
2021Metadata
Vis full innførselSamlinger
- Institutt for elkraftteknikk [2474]
Beskrivelse
Full text not available
Sammendrag
Elkraftbransjen opplever i disse tider store endringer og rask utvikling innenfor mange teknologiske områder. Innføringen av grønne teknologier og flere digitale løsninger legger grunnlag for nye muligheter for produsenter, forbrukere og alt som er i mellom dem. Denne oppgaven behandler utfordringene sett fra et av disse mellomleddene, nemlig netteierne. Netteierne gjør betydelige investeringer i elektrisk infrastruktur for å sikre fremtidig forsyningssikkerhet, men står nå overfor store utfordringer på grunn av den nevnte utviklingen på teknologifronten. På grunn av dette dannes det en økt etterspørsel etter verktøy som hjelper dem forstå fremtidige forhold i strømnettet. Hovedverktøyet som brukes til dette er prognoser, nemlig prosessen med å lage spådommer basert på både tidligere og nyere data, samt inkludere analyser av relevante trender. Dette arbeidet pågår ved alle DSOer som deltar i det norske kraftnettet. Det er i imidlertid lite eller ingen rammer eller retningslinjer for dem å forholde seg til.
Denne oppgaven har tatt for seg denne aktuelle problemstillingen fra en norsk netteiers perspektiv. Målet var å presentere en oversikt over alle de viktigste aspektene som er relevante for de norske prognosemakerne. Det er også foreslått en ny metode for fremtidig bruk. Kildematerialet til dette bestemte emnet har vært svært begrenset, ettersom det er gjort lite forskning rettet spesifikt for norske forhold. Likevel er eksempler fra forskjellige artikler, både praktiske og teoretiske, gjennomgått for å finne relevans for det norske systemet. Den foreslåtte fremgangsmåten for prognoser i denne oppgaven er delvis basert på dette og delvis basert på ideer fra et fagfelt kjent som "Futures and Foresight Science". De viktigste punktene fra studiet er selve diskusjonene om kompleksiteten og de største utfordringene tilknyttet prognosearbeidet, samt måter å bekjempe disse på. De viktigste utfordringene er mangel på fleksibilitet i metodikk og fremgangsmåte, mangel på bransjestandard og mangel på tilgjengelig data. For det første argumenterer denne oppgaven for at disse truslene kan bekjempes med økt samarbeid mellom aktørene og et felles rammeverk for dem til å forholde seg til. Et felles rammeverk og programvare vil automatisk generere profesjonelle miljøer og fora for erfarings- og kunnskapsutveksling. For det andre tilbyr denne oppgaven noen rammer som kan bygges videre på. Det antas at begge disse to tiltakene er nok til å forbedre prognosens nøyaktighet, samt gi prognosemakere mer tillit til eget arbeid ved å ha et godt begrunnet rammeverk som er tilstrekkelig berettiget og faglig begrunnet. The electric power industry is in these times experiencing major changes and rapid development within many technological areas. The introduction of green technologies and more digital solutions lays the foundation for new opportunities for producers, consumers and everything in between. This thesis treats the challenges facing a particular intermediate level, namely the grid owners. The grid owners are making considerable investments in new electrical infrastructure to ensure future security of supply, but are facing great challenges because of the named development in technology. Because of this there is an increased demand for tools that enable better understanding of future conditions in the electricity grid. The main tool used for this is forecasting, the process of making predictions based on past and newer data, as well as including relevant trend analyses. This type of work is taking place at all DSOs participating in the Norwegian grid. However, there is little or no framework or guidelines for them to follow.
This thesis dealt with this particular issue seen from a Norwegian DSO perspective and aimed to present an overview of all the most important aspects relevant to DSO forecasters. It also suggested a new methodology for future use. The source material of this topic has been very limited. Nevertheless, examples from various articles, both practical and theoretical in form was reviewed to find relevancy for the Norwegian system. The suggested methodology in this thesis was partly based on this literature review and partly based on ideas from a field known as "Futures and Foresight Science". The main takeaways of the study is the discussions themselves about the complexity and the greatest challenges of the task, as well as ways to combat these. The main challenges are the lack of flexibility in the methodology, lack of industry standards and lack of available data. Firstly, the thesis argues that these threats can be combated by an increased level of cooperation and a common framework for them to relate to. A common software and framework will automatically generate professional environments and forums for experience and knowledge exchange. Secondly, the thesis offers framework that can be further built upon. It is believed that these two measures are enough to significantly improve forecasting accuracy as well as give forecasters more belief in own work because of proper documentation and sufficient scientific justification.