Renewable energy high penetration scenarios using bottom-up modelling

Energy planning and scenarios generation are acquiring a central role in providing orientation and material for discussion about future energy systems and supporting decision-makers in developing short and long-term strategies in energy sectors. The increase of installation of variable renewable energy affects the stability of the grid and has an impact on the existing power plants portfolio. In particular, Combined Cycle Gas Turbine (CCGT) are requested to operate at partial load with several rump-up/down cycles a day for their flexibility. These bring about lower efficiency, higher specific emission of carbon dioxide and therefore higher consumption of fuel compared to full load operation. In this context, energy system models are used to produce scenarios and study the future alternatives of the energy system. A classification of bottom-up energy system models is proposed in this work together with the identification of the main challenges of this research field. These challenges revolve around the concept of resolution. Resolution in time, in space, in techno-economic detail and in sector-coupling have been identified together with different levels of resolution: low, medium, high. This has brought to the creation of a matrix in which the main existing energy system models have been mapped. This has highlighted the final challenge of this research field that is the achievement of a simultaneous high resolution in all these fields. The main purpose of this thesis is the improvement of existing energy planning model techniques by developing a method which i) accounts for the three sectors of the energy system, ii) follows a multi-node approach to consider the interactions between the different market zones divided by transmission constraints. iii) identifies the best configuration of the energy system through a multi-objective optimization algorithm and iv) integrates transient analysis considering in this way all flexibility options. The simultaneous integration of all these features in one single model would produce a very heavy computational burden. For this reason different methods have been developed with increasing levels of resolution and complexity. The comparison of these methods has been executed to evaluate the error introduced by a modelling characterized by lower resolution. In order to obtain a fair comparison a unique case study has been adopted: the Italian energy system. The developed models are the following: two are classified as bottom-up short-term, the single-node EPLANopt and the multi-node OemofGA, and EPLANoptTP that is a bottom-up long-term energy system model. The results and comparison between different methods have shown the followings main conclusions: i) The comparison on space resolution between single and multi-node shows the approximation introduced by low resolution. It not only shows how this produces an underestimation of the costs and overestimation of CO2 emissions reduction but also how this affects the optimal combination of technologies at the selected future year. ii) The comparison on the techno-economic resolution has shown that CCGT costs for cycling can reach, at the increase of intermittent renewable energy penetration, relevant values in the order of 5-10 €/MWh. The use of a higher level of techno-economic detail and the introduction of these CCGT cycling costs have highlighted how the higher CCGT generation costs make other flexibility options like batteries more competitive. Moreover, the use of batteries in the energy mix supports CCGT in the modulation work reducing the number of start-ups and improving the average efficiencies of these plants.

La pianificazione energetica e la generazione di scenari stanno acquisendo un ruolo centrale nel fornire orientamento e materiale per la discussione sui futuri sistemi energetici con il fine di supportare i decisori nello sviluppo di strategie a breve e lungo termine nei settori energetici. L'aumento dell'installazione di energia rinnovabile da fonti non programmabili influisce sulla stabilità della rete e ha un impatto sul parco esistente di centrali elettriche convenzionali. In particolare, gli impianti a ciclo combinato dotati di una particolare flessibilità sono fatti funzionare a carico parziale con diversi cicli a scendere e salire ogni giorno. Ciò comporta una minore efficienza, una maggiore emissione specifica di anidride carbonica e quindi un maggiore consumo di carburante rispetto al funzionamento a pieno carico. In questo contesto, i modelli di sistemi energetici vengono utilizzati per produrre scenari e studiare le alternative future del sistema energetico. In questo lavoro viene proposta una classificazione dei modelli bottom-up di sistemi energetici insieme all'identificazione delle principali sfide di questo campo di ricerca. Queste sfide ruotano attorno al concetto di risoluzione. La risoluzione nel tempo, nello spazio, nei dettagli tecnico-economici e nell'accoppiamento settoriale sono stati identificati insieme a diversi livelli di risoluzione: bassa, media, alta. Ciò ha portato alla creazione di una matrice in cui sono stati mappati i principali modelli di sistemi energetici esistenti. Ciò ha messo in luce la sfida finale di questo campo di ricerca ovvero il raggiungimento di una simultanea elevata risoluzione in tutti e quattro questi campi. Lo scopo principale di questa tesi è il miglioramento delle tecniche di modellazione energetica esistenti sviluppando un metodo che i) tiene conto dei tre settori del sistema energetico, ii) segue un approccio multi-nodo per considerare le interazioni tra le diverse zone di mercato divise da vincoli di trasmissione. iii) identifica la migliore configurazione del sistema energetico attraverso un algoritmo di ottimizzazione multi-obiettivo e iv) integra l'analisi dei transitori considerando in questo modo tutte le opzioni di flessibilità del sistema. L'integrazione simultanea di tutte queste caratteristiche in un singolo modello produrrebbe un onere computazionale molto pesante. Per questo motivo sono stati sviluppati diversi metodi con livelli crescenti di risoluzione e complessità. Il confronto di questi metodi è stato eseguito per valutare l'errore introdotto da un modello caratterizzato da una risoluzione inferiore. Per ottenere un confronto equo è stato adottato un caso di studio unico: il sistema energetico italiano. I modelli sviluppati sono i seguenti: due sono classificati come bottom-up a breve termine, EPLANopt a singolo-nodo e OemofGA multi-nodo e EPLANoptTP che è un modello di sistemi energetici a lungo termine bottom-up. I risultati e il confronto tra diversi metodi hanno mostrato le seguenti conclusioni principali: i) Il confronto sulla risoluzione spaziale tra singolo e multi-nodo mostra l'approssimazione introdotta dalla bassa risoluzione. Mostra non solo come ciò produca una sottotima dei costi e una sovrastima della riduzione delle emissioni di CO2, ma anche come ciò influisca sulla combinazione ottimale di tecnologie nell'anno futuro selezionato. ii) Il confronto sulla risoluzione tecno-economica ha dimostrato che i costi dei CCGT e il loro utilizzo ai carichi parziali per la modulazione del carico, all'aumentare della penetrazione di energia rinnovabile non programmabile, assumono valori rilevanti nell'ordine di 5-10 € / MWh. L'uso di un livello più elevato di risoluzione in dettaglio tecnico-economico e quindi l'introduzione dei costi di cycling dei CCGT ha messo in evidenza come i maggiori costi di generazione dei CCGT rendano più competitive altre opzioni di flessibilità come le batterie. Inoltre, l'uso di batterie nel mix energetico supporta i CCGT nel lavoro di modulazione riducendo il numero di avviamenti e migliorando l'efficienza media di questi impianti.