論文の概要: Flexibility of German gas-fired generation: evidence from clustering empirical operation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16943v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 15:04:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.091298
• Title: Flexibility of German gas-fired generation: evidence from clustering empirical operation
• Title（参考訳）: ドイツのガス火力発電のフレキシビリティ--クラスタリング実験による証拠
• Authors: Chiara Fusar Bassini, Alice Lixuan Xu, Jorge Sánchez Canales, Lion Hirth, Lynn H. Kaack,
• Abstract要約: 我々は、その経験的柔軟性に基づいて、ドイツの国民ガス発生量の60%以上(100MWp以上の世代単位)をクラスタリングする。 我々は,2019年から2023年にかけて,新しい深層学習手法を用いて,サンプル単位の時間分割処理を行った。 我々は,ピークユニットの2つのクラスタと非ピークユニットの2つのクラスタを同定する。 サンプルの約半数である非話者ユニットは、ピークよりも実験的に柔軟性が低く、サンプルの83%以上を生産する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key input to energy models are assumptions about the flexibility of power generation units, i.e., how quickly and often they can start up. These assumptions are usually calibrated on the technical characteristics of the units, such as installed capacity or technology type. However, even if power generation units technically can dispatch flexibly, service obligations and market incentives may constrain their operation. Here, we cluster over 60% of German national gas generation (generation units of 100 MWp or above) based on their empirical flexibility. We process the hourly dispatch of sample units between 2019 and 2023 using a novel deep learning approach, that transforms time series into easy-to-cluster representations. We identify two clusters of peaker units and two clusters of non-peaker units, whose different empirical flexibility is quantified by cluster-level ramp rates. Non-peaker units, around half of the sample, are empirically less flexible than peakers, and make up for more than 83% of sample must-run generation. Regulatory changes addressing the low market responsiveness of non-peakers are needed to unlock their flexibility.
• Abstract（参考訳）: エネルギーモデルに対する重要な入力は、発電ユニットの柔軟性に関する仮定である。 これらの仮定は、通常、設置容量や技術タイプなど、ユニットの技術的特性に基づいて調整される。 しかし、発電ユニットが技術的に柔軟に派遣できるとしても、サービス義務や市場インセンティブは運用を制限できる。 ここでは、その経験的柔軟性に基づいて、ドイツの国ガス発生量の60%以上(100MWp以上)をクラスタリングする。 時系列をクラスタ間表現に変換する新しいディープラーニングアプローチを用いて,2019年から2023年までの時間単位のサンプルディスパッチを処理する。 我々は,ピークユニットの2つのクラスタと非ピークユニットの2つのクラスタを同定する。 サンプルの約半数である非話者ユニットは、ピークよりも実験的に柔軟性が低く、サンプルの83%以上を生産する。 フレキシビリティを開放するためには、非話者の市場の応答性の低さに対処する規制的な変更が必要である。

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