Cet article est le dernier d'une série de quatre articles consacrés aux défis O&M propres à la catégorie d'actifs du stockage d'énergie et aux raisons pour lesquelles les propriétaires et les exploitants de portefeuilles mixtes d'actifs solaires, éoliens et de stockage d'énergie ont besoin d'une plateforme intégrée de gestion de la performance des actifs.
Dans cette série d'articles, nous avons discuté jusqu'à présent de la manière dont la catégorie d'actifs du stockage en batterie introduit un risque financier dans les projets d'énergie renouvelable hybride en raison de l'incertitude quant au coût réel d'exploitation de cet actif pendant la durée de vie du projet.
Dans cet article, nous verrons comment une plateforme de données intégrée peut être utilisée pour soutenir l'évaluation des compromis financiers des systèmes hybrides d'énergie renouvelable lorsque l'arbitrage énergétique est ajouté à l'équation.
L'ajout d'un système de stockage d'énergie à une installation solaire ou éolienne rend le projet plus complexe. Tout d'abord, l'installation est plus complexe sur le plan technique : j'ai beaucoup plus de choix opérationnels à prendre en compte qu'auparavant. Deuxièmement, elle introduit une complexité financière supplémentaire : j'ai beaucoup plus de décisions d'achat et de vente à prendre que dans le cas d'une centrale éolienne ou solaire autonome.
Examinons chaque type de complexité que le gestionnaire d'actifs et le coordinateur de programmation doivent prendre en compte lorsqu'ils exploitent cette nouvelle catégorie d'actifs en conjonction avec une centrale éolienne ou solaire, et passons en revue le type d'informations d'aide à la décision dont chacun de ces rôles a besoin pour accomplir son travail.
Le fonctionnement d'une centrale solaire autonome est assez simple. Lorsque le soleil brille, notre objectif est de produire autant d'électricité que possible et de l'exporter vers le fournisseur d'énergie. Lorsque le soleil ne brille pas, la centrale est à l'arrêt et nous effectuons éventuellement des travaux de maintenance pour minimiser les pertes de production.
Il n'en va pas de même lorsque nous ajoutons un actif de stockage d'énergie à l'ensemble. Il peut être avantageux, d'un point de vue opérationnel, de charger le système de batteries pendant les périodes de prix de l'énergie hors pointe, de pointe moyenne ou même de pointe pendant la journée - ou non.
Pourquoi ? Chaque cycle de changement/décharge a une incidence sur la durée de vie de la batterie et la fréquence et la profondeur de la décharge de la batterie peuvent avoir une incidence considérable sur sa durée de vie utile. Par conséquent, je dois d'abord bien comprendre le coût de la charge par rapport au revenu tiré de la décharge.
En outre, le fournisseur de la batterie ne garantit l'équipement que si l'opérateur reste dans une enveloppe de fonctionnement spécifiée. Le dépassement de ces conditions limites d'utilisation peut entraîner l'annulation de la garantie. S'il n'y a qu'une quantité limitée d'énergie qui peut être traitée par une batterie et qu'un nombre limité de cycles au cours de sa vie, comment puis-je, en tant que gestionnaire d'actifs, savoir si je consomme la batterie de manière optimale ?
Pour répondre à ces questions, j'ai besoin d'informations actualisées et très détaillées sur les performances opérationnelles de la batterie, son taux d'affaiblissement de capacité et sa durée de vie utile estimée. Sans ces informations, la programmation optimale de la batterie sur le marché n'est rien d'autre qu'une supposition éclairée.
Comme nous l'avons suggéré plus haut, chaque décision opérationnelle concernant un dispositif de stockage par batterie est en fin de compte une décision financière. C'est parce qu'un système de stockage par batterie, contrairement à ses cousins d'énergie renouvelable, l'éolien et le solaire, est consommé, et non pas exploité. La durée de vie d'une batterie est limitée à un certain nombre de cycles.
La question clé est la suivante : comment allons-nous utiliser cette capacité et ces cycles ? Chaque fois que nous chargeons ou déchargeons le système, nous réduisons sa durée de vie et son utilisation future. Par conséquent, chaque fois que la batterie est soumise à un cycle, nous devons nous demander consciemment : "Est-ce la meilleure utilisation financière du système ?"
En fonction du contrat de vente de l'installation, cette décision peut être prise pour vous par la compagnie d'électricité ou vous pouvez prendre cette décision vous-même. Quoi qu'il en soit, la batterie a un cycle de moins et une unité de vie réduite. Les revenus générés par le cycle dépassent-ils le coût du stockage ? Si je reporte ce cycle, le bénéfice supplémentaire sera-t-il positif pour ce cycle reporté ? La valeur actuelle nette (VAN) de l'ensemble du projet augmente-t-elle ou diminue-t-elle si j'effectue le cycle maintenant - ou dois-je le différer sur la base de ma meilleure estimation des futures bandes de prix de l'énergie ? Ces questions et bien d'autres doivent être posées par un gestionnaire d'actifs à chaque fois que le système est mis sur le marché.
En fin de compte, la décision de charger ou de décharger un système de stockage par batterie doit être basée sur les résultats de scénarios exécutés à l'aide d'un modèle d'optimisation économique. Que l'évaluation de l'optimisation utilise des données analytiques avancées et un outil formel de simulation ou une feuille de calcul, le gestionnaire d'actifs exécute une routine d'optimisation économique pour guider cette décision.
Lors de l'évaluation de l'optimisation économique d'un système énergétique, j'aime considérer consciemment les "ABC" de l'optimisation :
Le "A" de l'ABC de l'optimisation pose la question suivante : "Qu'est-ce que je peux ajuster ?" Les spécialistes de l'optimisation appellent cela les "degrés de liberté" du problème, ou variables de décision. Dans le cas d'un système de stockage par batterie, il s'agit des hypothèses opérationnelles et commerciales introduites dans le modèle de simulation.
Par exemple, la fréquence des cycles, la profondeur de décharge de la batterie et la vente ou le stockage de l'électricité ne sont que quelques-uns des " boutons " opérationnels et commerciaux que je peux tourner pour évaluer les futurs scénarios de programmation de la batterie. Le gestionnaire des actifs et le coordinateur de la programmation doivent disposer des informations les plus récentes et les plus fiables sur les performances opérationnelles et la structure des coûts de la batterie afin de caractériser correctement ce qui peut être ajusté pour les futurs scénarios de répartition.
Une autre question que nous devons nous poser est la suivante : "Qu'est-ce qui est le mieux ?" En général, lorsqu'on résout des problèmes d'optimisation économique, ce qui est le mieux est la maximisation du profit. En fonction de l'accord d'exploitation, la meilleure solution peut consister à maximiser les revenus ou à minimiser les coûts. Cependant, la "fonction objective" de l'optimisation est généralement la suivante : quel scénario de répartition permet de réaliser le plus grand profit ?
L'élément suivant à prendre en compte dans l'optimisation d'un système énergétique est la caractérisation des "contraintes" du système. Les contraintes sont à la fois techniques et commerciales. Par exemple, les limites techniques imposées à l'équipement par la garantie établissent certaines des contraintes physiques du système. Conformément à la garantie, la batterie ne peut être sollicitée qu'un certain nombre de fois par jour ou par an, le taux C de la batterie doit être maintenu et son état de charge doit rester dans une certaine fourchette. Ces contraintes opérationnelles définissent la limite physique de la charge et de la décharge. Peu importe que les prix de l'énergie en temps réel soient passés à 500 $/kWh ; si vous avez déjà atteint la limite du cycle journalier de la batterie, un cycle supplémentaire violera la garantie.
Les limites commerciales du système de batteries sont généralement définies par l'accord d'achat d'électricité ou d'interconnexion. Si la batterie est vendue sur un marché de capacité et qu'elle a une certaine capacité, le fait qu'elle dispose d'une capacité supplémentaire n'a pas d'importance, car le vendeur ne sera pas payé s'il vend plus de capacité que ce qui est prévu dans le contrat. Il s'agit d'une contrainte commerciale et non technique. Les contraintes d'optimisation établissent les murs multidimensionnels dans lesquels le système peut jouer - il n'est pas possible de sortir de ces murs.
Il devrait être clair, d'après la discussion ci-dessus, que la résolution du problème d'optimisation économique de la durée de vie d'une centrale hybride renouvelable n'est pas triviale, en particulier si le système de batteries peut participer à un marché de l'énergie en temps réel. Que le gestionnaire d'actifs évalue le futur problème de programmation de la répartition à l'aide d'une feuille de calcul ou d'un modèle d'hypothèses sophistiqué, le modèle doit être constamment alimenté par des données actualisées sur les performances opérationnelles et les coûts s'il veut évaluer correctement les compromis financiers qui aboutissent à la meilleure programmation de la répartition.
Dans cet article et les précédents de cette série, j'ai expliqué pourquoi une plateforme de gestion des performances des actifs (APM) entièrement intégrée est essentielle pour alimenter le modèle d'hypothèses du projet avec les données dont il a besoin pour dériver le programme de distribution optimal pour un système de stockage par batterie. Le gestionnaire d'actifs devra déterminer à quelle fréquence les hypothèses d'entrée du modèle et le modèle de performance doivent être mis à jour et si les hypothèses du modèle doivent être mises à jour manuellement ou automatiquement par l'APM. Quoi qu'il en soit, sans l'apport régulier de données de l'APM au modèle économique, l'optimisation économique d'un projet d'énergie renouvelable hybride qui participe à un marché en temps réel n'est pas possible.
L'introduction de la catégorie d'actifs que constitue le stockage par batterie accroît la complexité pour le propriétaire d'actifs d'énergie renouvelable. Pour répartir correctement cette nouvelle catégorie d'actifs sur le marché, il faut évaluer de nombreux compromis économiques. En l'absence d'intégration des performances opérationnelles, des coûts d'exploitation et des données relatives à l'estimation de la durée de vie, les gestionnaires d'actifs et les coordinateurs de programmation sont mal équipés pour programmer avec succès le système de stockage sur le marché.
Drive O&M et Drive APM travaillent ensemble pour permettre aux équipes de disposer d'une solution de maintenance conditionnelle spécialement conçue pour les énergies renouvelables.
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Aujourd'hui à la retraite, Steve Hanawalt a cofondé Power Factors en 2013 et a passé près de 40 ans dans l'industrie de l'énergie. Pour plus d'informations sur l'industrie des énergies renouvelables, suivez Power Factors sur LinkedIn et Twitter.