通过可变成本降低能源系统模型因非预期储能循环产生的失真

能源模型失真可能在未被察觉的情况下出现，并表现为不真实且非物理的效应，从而误导模型的最优决策。一个显著的误导性效应是非预期储能循环，既往文献在 18 个能源模型中的 12 个里观察到同一储能同时充放电的现象。特别是对于流行的净零能源模型情景，非预期储能循环会造成高度失真，因此亟需消除。现有的消除此类误导性效应的方法存在计算效率低下的问题，且有时效果不佳，例如 MILP 公式。其他技术虽有效，但仅在存在可再生能源目标约束时才奏效。本文探讨对于无可再生能源目标约束的模型，如何通过正确设定相关系统组件的可变成本来根除非预期储能循环。我们通过 124 次仿真发现，确定适当的可变成本水平取决于优化所用求解器的精度。若设定过松，求解器会阻碍非预期储能循环的消除。我们进一步发现，能源建模中可变成本的可靠数据有待改进，并给出推荐模型输入列表以及可显著降低非预期储能循环幅度与可能性的最小可变成本阈值。最后，我们的结果表明，可变成本附加项或可消除其他已知的 unintended 能源循环效应，如非预期线路循环或部门循环。