haku: @keyword kantaverkko / yhteensä: 10
viite: 4 / 10
| Tekijä: | Tonteri, Juhani |
| Työn nimi: | Sähkömarkkinamallin hyödyntäminen alueellisen sähkönsiirtoverkon suunnittelussa |
| Utilization of an electricity market model in regional power transmission system planning | |
| Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
| Julkaisuvuosi: | 2014 |
| Sivut: | vii + 74 Kieli: fin |
| Koulu/Laitos/Osasto: | Sähkötekniikan ja automaation laitos |
| Oppiaine: | Sähköjärjestelmät (S3015) |
| Valvoja: | Lehtonen, Matti |
| Ohjaaja: | Reilander, Antero |
| Elektroninen julkaisu: | http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201412293333 |
| OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
| Sijainti: | P1 Ark Aalto 2514 | Arkisto |
| Avainsanat: | regional power grid plan of Kainuu power flow analysis electricity market model method power transmission system alueellinen verkkosuunnittelu verkostolaskenta sähkömarkkinamalli markkinamallimenetelmä Kainuun aluesuunnitelma kantaverkko |
| Tiivistelmä (fin): | Kantaverkon alueellinen suunnittelu perustuu mitoittavien tehonsiirtotilanteiden tarkasteluun. Sähkömarkkinamallien avulla tulevaisuuden tuotantoa ja kuormitusta voidaan ennustaa ja siten verkon kuormituksen ajallista vaihtelua tarkastella. Toistaiseksi tulevaisuuden tehonsiirtoja ei ole voitu ennustaa riittävällä tarkkuudella alueellisen verkkosuunnittelun tarpeisiin ja siksi markkinamalleja on hyödynnetty lähinnä 400 kV:n päävoimansiirtoverkon suunnittelussa. Alueellisella verkkosuunnittelulla tarkoitetaan pääasiassa 110 kV:n sähkönsiirtoverkon suunnittelua Suomen 13 suunnittelualueella. Tämän diplomityön tavoitteena oli selvittää voidaanko sähkömarkkinamalleja hyödyntää kantaverkon alueellisessa suunnittelussa. Tutkimuksessa tuli kehittää menetelmä sähkömarkkinamallien hyödyntämiseksi alueellisessa verkkosuunnittelussa ja selvittää kuinka tarkkoja tuloksia menetelmällä voidaan saavuttaa. Lisäksi työssä tuli laatia Kainuun alueellinen verkkosuunnitelma sähkömarkkinamalleja hyödyntäen. Työssä onnistuttiin luomaan BID-sähkömarkkinamalliin perustuva menetelmä, jolla voidaan ennustaa kantaverkon alueellista tehonjakoa. Menetelmän tarkkuus riippui voimakkaasti lähtötiedoista, ja siten esimerkiksi käytettävillä tuulivoiman tuotantosarjoilla oli merkittävä vaikutus lopputuloksiin. Menetelmää hyödynnettiin voimajohtojen ja erityisesti tehomuuntajien kuormituksen ajallisen vaihtelun tarkastelussa. Kainuun aluesuunnitelmaa laskettaessa markkinamallianalyysi antoi erinomaisen näkökulman verkkovahvistusten tarpeellisuuden arviointiin. Kainuun aluesuunnitelma laadittiin vuoteen 2030 asti pysyvän tilanteen PSS/E-malleilla, joiden avulla tehtyjä laskentatuloksia verrattiin markkinamallimenetelmän tuloksiin. Johtopäätöksenä todettiin, että diplomityön markkinamallimenetelmää hyödyntämällä voidaan saavuttaa merkittäviä hyötyjä kantaverkon suunnittelussa. Jatkokäytön kannalta suositeltiin menetelmän käyttämistä, erilaisten sovellutusten kehittämistä ja luotettavuuden tarkastelua tuotantopohjaltaan erilaisilla verkon alueilla. Markkinamallimenetelmän apuvälineiden osalta suositeltiin YALFCM-ohjelman jatkokehittämistä. Työ tehtiin Suomen kantaverkkoyhtiö Fingrid Oyj:lle. |
| Tiivistelmä (eng): | Regional power transmission system planning is based on power system simulator calculations with a static worst case scenario. Durations of the worst case scenarios have been difficult to forecast and therefore thorough determining of the stress of electrical components has been imprecise. The electricity market models enable predicting of power production and loading in power systems and make possible the studying of hourly power flow changes. Thus far electricity market models have been used mainly in 400 kV power flow analysis as accuracy of the market models have been overly inaccurate for regional power grid planning. Regional power transmission system planning signifies mainly the planning of 110 kV transmission network on the 13 regions of the Finnish national power grid. Aim of this study is to evaluate whether the electricity market models can be utilized in regional power system planning. If conceivable, a method for utilizing market models shall be developed and its accuracy will be tested. In addition the regional network plan of Kainuu shall be calculated with the help of market models. The work succeeded in establishing a BID-market model method which can be used to predict the future power flows in regional power grids. The accuracy of the method was strongly dependent on the input data, and for instance selection of wind production series had a significant impact on the end results. The method was used to forecast the variation of loading in electrical components, especially in power transformers. The method gave an excellent perspective on the assessment of grid reinforcements in the case of Kainuu. The regional power grid plan of Kainuu was calculated with the steady state analysis of PSS/E up to year 2030 and the results were compared with the outcome of the market model method. Significant savings can be achieved in grid investments with the help of market model method. Hence it is recommended to take the method in use and further develop it for different applications. It is also advised to study the reliability of the method in different power system regions. In addition the market model method tool YALFCM is encouraged to be developed. This work was ordered by the Finnish transmission system operator Fingrid PLC. |
| ED: | 2015-01-18 |
INSSI tietueen numero: 50387
+ lisää koriin
INSSI