För att förstå effektiviteten hos system för kombinerad värme- och elproduktion (CHPED) är det viktigt att först förstå de utmaningar som dessa system står inför. I traditionella termiska kraftverk förloras stora mängder värme under produktionsprocessen, vilket gör att energieffektiviteten för dessa anläggningar är relativt låg, ofta mellan 50 % och 60 %. Denna förlust av energi innebär inte bara minskad effektivitet utan leder också till föroreningar i atmosfären, inklusive utsläpp av farliga ämnen som NOx, SOx, CO2 och andra växthusgaser.

Kombinerad värme- och elproduktion (CHPED) strävar efter att optimera användningen av denna spillvärme genom att samtidigt producera både el och värme. I dessa system används den återmatade värmen för att minska behovet av externa kylsystem, vilket gör att den totala produktiviteten hos elproduktionssystemet ökar. På detta sätt kan CHPED-system inte bara minska energikostnader utan också minska mängden utsläpp som orsakas av termiska kraftverk.

Men för att kunna genomföra en effektiv CHPED behöver man beakta flera faktorer som gör problemet komplext. En av de största svårigheterna är att förlusterna inte bara beror på de tekniska aspekterna av värmeåtervinning utan också på den icke-linjära karaktären hos kostnadsfunktionerna för värme, el och kogeneration. Kostnadsfunktionerna för termiska enheter beskrivs ofta av kvadratiska funktioner, men även om detta gör att de blir lättare att analysera, finns det flera andra utmaningar. Bland dessa kan de så kallade "förbjudna driftsområdena" som finns på vissa enheter, exempelvis på turbiner, vara problematiska. Dessa områden begränsar de operationella intervallen för systemet och skapar ytterligare komplexitet vid optimering.

De flesta optimeringsmetoder för CHPED kan delas upp i två huvudkategorier: algoritmer som härleds matematiskt och traditionella iterativa optimeringsmetoder. Traditionella algoritmer som lambda-itereringsmetoden och Lagranges avslappning har varit framgångsrika i att lösa enklare problem där de bilaterala kostnadsfunktionerna är linjära och konsekventa. Men för mer komplexa problem, särskilt de som involverar förbjudna driftområden och icke-linjära funktioner, ger dessa metoder inte tillräckligt exakta resultat.

I dagens forskning har emellertid mer avancerade metoder för optimering blivit populära. Heuristiska metoder, som till exempel förstärkt myrkolonioptimering (ACO) eller utvecklade genetiska algoritmer (SARGA), har använts för att hitta lösningar till CHPED-problem där de traditionella metoderna inte räcker till. Denna utveckling inom optimeringstekniker syftar inte bara till att minska bränslekostnader och optimera kraftverkskapacitet, utan också till att hantera de komplexa icke-linjära funktionerna som uppstår när man integrerar förlorad värmeåtervinning och förbjudna driftzoner.

Det är också viktigt att förstå att medan dessa optimeringsmetoder minskar kostnader och utsläpp i kraftverken, kräver de avancerade beräkningar och modellering. För att uppnå långsiktiga fördelar, både ekonomiska och miljömässiga, måste dessa optimeringstekniker användas på ett systematiskt sätt och implementeras över hela elnätet för att verkligen kunna utnyttja potentialen i kombinerad värme- och elproduktion.

De senaste forskningsresultaten visar att genom att kombinera intelligenta optimeringstekniker, som maskininlärning och genetiska algoritmer, med traditionella metoder kan man uppnå ännu bättre resultat än med enbart en metod. Det visar på potentialen att ta CHPED till nya nivåer, där inte bara ekonomiska faktorer beaktas utan även miljöpåverkan, vilket ger möjlighet för en mer hållbar framtid.

Endtext

Hur kan oberoende elproducenter bidra till energiförsörjning i Sydafrika?

Afrika står inför en allvarlig energikris. Att producera elektricitet kräver betydande investeringar och stödjande infrastruktur, vilket många afrikanska länder saknar. Dessutom begränsar de regleringar som finns ofta kraftproducenters innovationsmöjligheter och deras incitament att generera elektricitet. Dessa restriktioner innefattar säkerhetsåtgärder och gränser för hur mycket energi en producent får generera. I många fall leder dessa hinder till att afrikaner som behöver extra eller kompletterande energi för sina hem och företag ofta tvingas använda små solpaneler och generatorer. Trots att dessa lösningar ger omedelbar lindring vid strömavbrott är de inte hållbara på lång sikt.

När energiproblemet förvärras söker regeringar allt oftare hjälp från oberoende elproducenter (IPP:er) för att möta sina länders efterfrågan på energi. Ett exempel på detta är Sydafrika, där regeringen 2022 ändrade sina regler för att tillåta IPP:er att leverera energi till elnätet efter återkommande elavbrott. Denna förändring har skapat nya affärsmöjligheter, men dessa måste regleras på ett korrekt sätt för att säkerställa ett brett deltagande och rättvisa fördelar för hela befolkningen. Med tanke på de stora nivåerna av ojämlikhet i länder som Sydafrika är det av yttersta vikt att noggrant studera dessa regleringar för att kunna hantera energiförsörjningen effektivt och undersöka de möjligheter som denna förändring erbjuder vanliga medborgare som vill starta egna företag.

Denna kapitel ger en översikt över hur länder utanför Afrika hanterar oberoende elproduktion och de möjligheter detta medför. I litteraturen finner vi teoretiska grundvalar för rekommendationer om hur Afrika, och särskilt Sydafrika, kan hantera oberoende energiproduktion på ett effektivt sätt.

För att analysera situationen i Sydafrika och andra afrikanska länder har denna studie baserats på en samling peer-reviewade artiklar som belyser globala energifrågor, följt av ett specifikt fokus på den afrikanska och sydafrikanska kontexten. Genom att använda en systematisk metod för att identifiera och granska relevant litteratur, inklusive arbeten publicerade efter Parisavtalet, har vi fått insikt i hur världen hanterar den pågående energikrisen. En av de viktigaste observationerna är att även om hållbara och förnybara energikällor är billigare och mer miljövänliga än fossila bränslen, är övergången inte enkel. Många länder, både utvecklade och utvecklingsländer, har redan gjort stora investeringar i traditionell energiproduktion och är motvilliga att överge denna infrastruktur.

Det är därför inte förvånande att, trots Parisavtalets mål att minska koldioxidutsläpp, många länder, särskilt i Europa och Asien, fortfarande är beroende av fossila bränslen för sin energiproduktion. Även om alternativ som biogas och förnybar energi erbjuder lösningar, så krävs det politiska åtgärder och incitament för att driva på en övergång. Det blir tydligt att de utmaningar som Afrika står inför, särskilt när det gäller att involvera oberoende elproducenter, kräver anpassade och rättvist utformade politiska och ekonomiska lösningar.

Sydafrika och andra afrikanska länder måste också se till att de rättsliga ramarna för IPP:er inte bara gynnar de stora företag som har råd att investera i energi, utan även mindre företag och lokala aktörer. Detta skulle inte bara ge mer hållbara energilösningar utan också skapa arbetstillfällen och förbättra den ekonomiska situationen i utsatta områden. Den globala trenden att använda biomassa och lokala resurser för att minska energikrisen är särskilt relevant för länder med stora landsbygdsområden. Genom att satsa på biogas och andra förnybara källor kan afrikanska länder både minska sitt beroende av fossila bränslen och stärka den lokala ekonomin.

Vad som är avgörande för att denna förändring ska bli framgångsrik är inte bara investeringar utan även utbildning och kapacitetsuppbyggnad. Det krävs att både regeringar och privata aktörer samarbetar för att skapa en stark och hållbar infrastruktur för förnybar energi. För att dessa initiativ ska bli framgångsrika måste det finnas en bredare förståelse för hur energimarknaden fungerar, samt incitament som gör det möjligt för små och medelstora företag att bli aktiva aktörer på marknaden. Dessa åtgärder kommer inte bara att förbättra elförsörjningen utan också bidra till att minska ojämlikheten och skapa en mer rättvis energiförsörjning för alla.

Vilka metoder är mest effektiva för att optimera kraftsystem och hantera transienta stabilitetsproblem?

Inom optimering av kraftsystem är den huvudsakliga utmaningen att hitta lösningar som inte bara är ekonomiskt effektiva utan också säkerställer systemets stabilitet och säkerhet. Den traditionella metoden för optimering, ofta baserad på Newtons metoder, lider dock av ett antal nackdelar, inklusive oförutsägbara konvergenskarakteristika och en överdriven mängd numeriska iterationer, vilket leder till höga processeringskostnader och långvariga exekveringstider. Dessutom kan dessa metoder, beroende på startvillkoren, misslyckas med att konvergera helt. Ett annat problem är den höga komplexiteten hos algoritmerna som ofta gör dem svåra att tillämpa på stora och komplexa system.

För att förbättra effektiviteten och övervinna dessa svagheter har heuristiska metoder fått allt större uppmärksamhet. Dessa metoder, som inkluderar genetiska algoritmer (GA), simulerad glödgning (SA), partikelsvärmsoptimering (PSO) och bakterie-jaktoptimering (BFO), har visat sig vara särskilt användbara för att hitta globala lösningar när problemens lösningsytor är komplexa eller icke-differentiabla. Många av dessa metoder har också visat sig vara mer robusta än de traditionella metoderna, särskilt när det gäller att hantera icke-linjära problem inom optimering av aktiv och reaktiv effekt (OPF). Ett exempel är tillämpningen av dessa algoritmer i system som IEEE 30-buss och IEEE 57-buss, där man uppnått förbättrade resultat i jämförelse med traditionella metoder.

Särskilt intressant är utvecklingen av hybrida evolutionsprogrammeringsmetoder (HEP), där olika algoritmer kombineras för att öka lösningens kvalitet och minska beräkningskomplexiteten. Exempel på sådana metoder inkluderar den gravitationella sökalgoritmen (GSA) och den icke-dominanta sorteringsalgoritmen (NSGA-II), som har visat sig vara effektiva vid optimering av både bränsleförbrukning och överföringsförluster.

En annan betydande aspekt av kraftsystemoptimering är integreringen av transienta stabilitetsbegränsningar i optimeringsprocessen. Transienta stabilitetsproblem uppstår när systemet inte kan bibehålla stabilitet under övergångsperioder, vilket kan leda till kostsamma synkrona förluster i moderna kraftsystem. Att inkludera dessa stabilitetsbegränsningar i OPF-problemet, så kallad OPF med transienta stabilitetsbegränsningar (OPF-TSC), är ett forskningsområde av stort intresse. Här krävs en samordning mellan ekonomiska mål och systemets stabilitetskrav för att uppnå både effektivitet och säkerhet i systemdriften.

En av de huvudsakliga utmaningarna med OPF-TSC är att hantera den höga dimensionen av problemet. Transienta stabilitetskrav innebär att differentialekvationer måste omvandlas till algebraiska begränsningar, vilket kan skapa betydande beräkningsutmaningar. För att hantera dessa problem har nya metoder som funktionell transformation utvecklats, men dessa är fortfarande inte tillräckligt robusta för att tillämpas på verkliga system, särskilt när det gäller känsligheten för startvillkor.

För att effektivt hantera dessa transienta stabilitetsproblem krävs det därför nya optimeringsstrategier som inte bara tar hänsyn till ekonomiska mål utan även hanterar systemets dynamiska beteende. Populationsbaserade optimeringsmetoder som förbättrade genetiska algoritmer (GA) och differentierad evolution (DE) har visat sig vara framgångsrika för dessa typer av problem, och en framstående metod är den kaotiska quasi-oppositionella differentiala sökalgoritmen (CQODSA). Denna metod har tillämpats på system som WSCC 3-generator 9-buss och New England 10-generator 39-buss för att lösa OPF-TSC-problem och har visat sig vara effektiv i att hantera de komplexa begränsningarna och utmaningarna som uppstår vid integrering av transienta stabilitetskrav.

För att lösa OPF-problem är det viktigt att tydligt definiera både objektivfunktionen och de begränsningar som måste uppfyllas. Objektivfunktionen syftar ofta till att minimera kostnader, till exempel bränsleförbrukning eller överföringsförluster, medan begränsningarna kan innefatta både lika- och olikheter, såsom effektbalans och spänningsnivåer. En annan viktig aspekt är att ta hänsyn till de tekniska egenskaperna hos kraftgenerering, såsom ventileffekt på ångturbiner, vilket kräver en mer exakt kostnadsmodell för att reflektera den faktiska driften av kraftverk.

Det är också viktigt att förstå att OPF är en komplex optimeringsprocess som involverar många variabler, som genereringseffekt, spänning på belastningar och reaktiv effekt hos generatorer. För att uppnå ett optimalt resultat måste alla dessa faktorer beaktas noggrant, och ofta måste flera mål, som bränsleförbrukning, förlust i överföring och volttab, beaktas samtidigt.

Detta innebär att det inte bara handlar om att finna en lösning som är ekonomiskt fördelaktig, utan också en lösning som säkerställer att systemet kan operera stabilt och på ett säkert sätt över tid. Optimeringsmetoder måste därför vara både flexibla och robusta, och anpassa sig till de unika förhållandena i varje specifikt kraftsystem.

Hur verifieras virtuala modeller för BOP-systemet?
Vad påverkar den ekonomiska och tekniska effektiviteten vid optimering av ISCC-system?
Vad innebär intelligent tillverkning och hur påverkar den framtiden?