在过去十年中,风能和太阳能作为传统碳基能源的绿色替代品在欧洲迅速普及,在2007年至2016年间使用量翻了两番。然而,这些技术并非没有缺点 - 两者都容易受到波动的天气模式的影响引起人们对欧洲在低风或阴天天气下忍受长期咒语的能力的担忧。研究人员使用数十年的历史天气数据来模拟风能和太阳能的这种变化及其对市场的影响,但许多研究仅分析一年中的数据或仅关注一个国家或小区域。
研究人员通过分析整个欧洲的电力系统运行(包括国家之间的电力传输和技术操作限制),利用跨越1985年至2014年30年期间的风能和太阳能数据来挑战以往研究的时间和空间限制。这个长期存在的数据库横跨一个广阔的,相互关联的区域的趋势,该团队能够模拟欧洲在未来12年具有不同可持续发展目标的五种不同可再生能源情景下的表现。事实证明,在了解二氧化碳排放量,系统成本和系统运行趋势时,数据库的广度和深度完全不同 - 所有这些对于能源政策的有效发展至关重要。
“在规划风力和太阳能发电水平较高的未来电力系统时,一年的天气数据分析是不够的,”环境研究所爱尔兰海洋和可再生能源中心MaREI研究员SeánCollins说。科克大学。“我们发现,单年研究可以产生的结果与欧洲水平的长期平均水平相差多达9%,甚至更多地在国家水平。当碳排放具有法律约束力的目标时,可再生能源,或承诺避免价格大幅上涨,这一切都有所不同。“
通过使用多年来更好地了解其他变量在风能和太阳能渗透市场时的反应方式,柯林斯和他的团队发现,在未来的情景中,二氧化碳排放和总发电成本会大幅波动。随着依赖天气的资源在市场中获得更大的吸引力,这些可能会变得高达不确定性的五倍。然而,他们还发现欧洲可以很好地抵御这种变化,因为它紧密结合 - 他们的模型估计到2030年欧洲可以使用可再生能源超过三分之二的电力,其中三分之一以上来自风能和太阳能。
柯林斯及其团队认为,他们的模型和数据可用于描绘各种可能的未来情景,以帮助政策制定者更好地了解可再生能源的可靠性和影响,包括转向100%可再生电力系统的影响。通过公开提供他们的模型和数据,研究人员还希望未来的工作将表现出对这些长期天气模式的更多认识,以便准确地描绘一个更加可再生能源的世界。
柯林斯说:“为了使未来的政策发展更加健全并捕捉脱碳能源系统的气象依赖性,它们应该基于利用常见长期数据集的开放式建模分析。”