Синтетический набор данных о потребителях электроэнергии в жилищном секторе Дании.

Научные данные, том 10, Номер статьи: 371 (2023) Цитировать эту статью

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Обычные бытовые потребители электроэнергии становятся просьюмерами, которые не только потребляют электроэнергию, но и производят ее. Ожидается, что этот сдвиг произойдет в течение следующих нескольких десятилетий в больших масштабах и представляет собой множество неопределенностей и рисков для эксплуатации, планирования, инвестиций и жизнеспособных бизнес-моделей электросетей. Чтобы подготовиться к этому сдвигу, исследователям, коммунальным предприятиям, политикам и новым предприятиям необходимо всестороннее понимание потребления электроэнергии будущими потребителями. К сожалению, объем доступных данных ограничен из-за проблем конфиденциальности и медленного внедрения новых технологий, таких как аккумуляторные электромобили и домашняя автоматизация. Для решения этой проблемы в настоящем документе представлен синтетический набор данных, содержащий пять типов данных об импорте и экспорте электроэнергии бытовыми потребителями. Набор данных был разработан с использованием данных о реальных традиционных потребителях из Дании, данных о выработке фотоэлектрических систем из модели глобальной системы оценки солнечной энергии (GSEE), данных о зарядке электромобилей (EV), полученных с помощью пакета emobpy, оператора системы накопления энергии в жилых домах (ESS) и Модель на основе генеративно-состязательной сети (GAN) для получения синтетических данных. Качество набора данных оценивалось и подтверждалось посредством качественной проверки и трех методов: эмпирической статистики, показателей, основанных на теории информации, и показателей оценки, основанных на методах машинного обучения.

С ростом проникновения возобновляемых источников энергии (ВИЭ), электромобилей (EV) и систем хранения энергии (ESS) в современные домохозяйства обычные потребители превращаются в потребителей, что делает энергосистемы все более динамичными и двунаправленными. В 2022 году ВИЭ продолжили свой быстрый рост, на их долю пришлось 13% мирового производства электроэнергии, что на 17% больше, чем в 2021 году. Согласно прогнозу Международного энергетического агентства (МЭА), опубликованному в 2021 году, 56% мирового производства электроэнергии будет приходиться на возобновляемые источники энергии к 2050 году, где, согласно прогнозам, солнечная энергия станет основным возобновляемым ресурсом, занимающим до 43% от общей доли ВИЭ2. Мировое потребление электроэнергии также увеличится из-за отопления помещений и электрификации транспорта. Считается, что среди всего потребления электроэнергии отечественные электромобили вносят основной вклад в сокращение выбросов, и, как ожидается, к 2050 году они составят 70% от общего количества легковых автомобилей, в то время как электромобили с аккумуляторной батареей (BEV) будут составлять 56% всех продаж транспортных средств3.

Основываясь на этом прогнозе, операторам сетей, политикам, коммунальным предприятиям и другим заинтересованным сторонам крайне важно понять динамику потребления электроэнергии в жилых домах в будущем. Однако на пути к этому есть несколько препятствий, в основном связанных с доступностью высококачественных данных. Во-первых, крупномасштабные данные об индивидуальном потреблении электроэнергии недоступны практикам и исследователям из-за соображений конфиденциальности потребителей. В странах с широким распространением интеллектуальных счетчиков данные об интервальном потреблении доступны только потребителям, системным операторам и розничным продавцам для выставления счетов. Однако во всех случаях типы пользователей в зависимости от их оборудования, работающего за счетчиком (BTM), например, электромобили, стационарные батареи или солнечные фотоэлектрические системы, неизвестны. Во-вторых, существующий тип потребителей электроэнергии является квазидинамичным и меняется со временем, при этом отсутствует механизм обновления категорий потребителей. Например, неисправность солнечной фотоэлектрической системы может привести к тому, что пользователь солнечной энергии временно перестанет использовать солнечную энергию, а недоступность электромобиля может временно изменить тип пользователя. Динамическое знание типа полупотребителя (например, почасово или ежедневно) может иметь решающее значение для системных операторов, агрегаторов и розничных продавцов, чтобы лучше оценить поведение спроса на несколько часов или дней вперед для планирования и эксплуатации. В связи с этим крупномасштабная маркированная база данных о различных типах потребления электроэнергии потребителями способствует модернизации электросетей4.