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领域:能量建模
问题类型:LP

慕尼黑Stadtwerke 将其基于 GAMS 的大型能源市场模型过渡到亚马逊云

背景

慕尼黑市政厅(SWM)是德国最大的市政电力供应商之一,2019年电力年收入为8亿欧元,相当于37太瓦时1.相比之下,德国每年的总净发电量约为600太瓦时2

SWM专注于自己的可再生能源发电机(地热,水力发电,陆上和海上风电场,光伏和沼气),并在德国和其他欧洲国家(比利时,克罗地亚,芬兰,法国,挪威,波兰和瑞典)运营。可再生能源为连接到电网的总共3000多台独立发电机做出了贡献。

图1.SWM参与欧洲电网的概述。
来源: https://www.swm.de/english/company

由于SWM在可再生能源方面的大量投资,SWM对欧洲能源价格的长期发展以及由此产生的资产经济非常感兴趣。

因此,SWM为欧洲能源市场开发并实施了GAMS的基本模型,重点关注电力价格,碳和可再生能源的价值。该模型通过考虑所有现有发电机和模型构建的所有发电机,计算出满足所有给定时间点电力需求的最有效方法。

基本模型给出的长期价格正用于发电机(太阳能、陆上风电、海上风电、燃气热电联产发电厂和地热部门)的所有投资决策。此外,长期价格是减值的基础,最终是公司规划的基础。

现状

SWM多年来一直在运行其由两部分组成的GAMS基本模型。

该模型的第一部分(投资部分)旨在计算到2050年欧洲的总体电力格局。该模型很大,大约有 70 万个非零矩阵元素。

模型输入为 52 个 Excel 文件,每张纸最多 60000 个数据,例如:

  • 所有现有的欧洲发电厂,
  • 电力需求和净输电容量,
  • 可再生能源发电的典型天数,
  • 燃料价格。

主要产出是

  • 每种技术的可用发电机(可再生、传统)
  • 容量和发电组合以及
  • 每年的电力基准市场价格。

使用投资模型的输出和年度数据,第二部分(调度模型)可以在 20-30 个并行作业中针对不同的假设集运行。一个作业对应于一年按小时的分解。SWM一直在内部硬件(192个内核,1.5TB的RAM)上运行这种模型。

随着欧盟内部法律框架的最新变化,可再生能源的保证价格已被废除,可再生能源现在与其他形式的能源一样面临同样的市场波动和风险。这一变化为要解决的场景增加了几个自由度,并且需要回答诸如“如果天然气价格突然下降,可再生能源的价值会发生什么?”之类的问题的答案。除了燃料价格的变化外,还必须考虑一些法律法规以及来自国家和欧洲脱碳目标的挑战。

由于由此产生的市场价格是基于不同假设下的情景,而不是具有特定发生概率的预测,因此必须计算许多情景,以便弄清楚如果前提发生变化,价格的杠杆作用是什么。

完整的模拟运行每年必须执行大约 200 次,每次运行的结果应在 24 小时内提供,导致在此期间对计算能力的要求极高。在这些高峰期之间,需求很低。在实践中,这意味着内部硬件无法经济地满足所需的计算能力,而使用云计算的解决方案似乎是最合适的。

技术挑战

在开发云解决方案时,必须解决以下技术挑战:

投资模式

投资模型受内存限制,一个方案需要大约 700 GB RAM。它必须在一次封闭运行中解决,而不可能进行分区和并行化。两个内核就足够了。

调度模型

运行模型的调度部分需要自动编排 20-30 个独立的 GAMS 工作线程,向他们提供输入数据,并在运行完成后收集每个工作线程的结果。在这里,GAMS 工作线程可以并行执行,因为一年是一次运行,并且年份可以彼此独立计算。调度模型的每个工作线程大约需要 30 GB RAM 和两个内核。

解决方案

2020年,SWM已经启动了一项战略性云计划。该计划的一个方面是评估基于云的超大规模,并选择了亚马逊网络服务(AWS)进行概念验证。设计的解决方案是不同云服务和最先进的基础设施技术的组合:GAMS应用程序作为docker映像提供,解决GAMS模型的工作流使用无服务器lambda函数(python)编排。

该解决方案的核心是AWS Batch,它允许运行数百或数千个批处理作业,并根据提交的批处理作业的资源要求,动态调配每个作业所需的计算资源。结果是一个简单的解决方案,可扩展和可伸缩,并且在空闲时几乎不需要任何托管成本。一个战略决策是使用Infastructure as Code (IaC)来实现每一个云资源--对于这个SWM,使用开源产品terraform,因此受益于典型的软件开发生命周期(git、拉式请求审查、版本控制)。

图2.已开发的云解决方案的示意图概述

要使用该应用程序,用户将 GAMS 基本模型和参数文件上传到 S3 存储桶,该存储桶会自动触发 step 功能以启动流程。第一步提交包含投资模型的 AWS Batch 作业,AWS Batch 管理所需的虚拟机并使用 GAMS 应用程序启动 docker 映像。首次计算后,调度模型将自动提交并由 AWS Batch 并发运行。由于调度模型需要较少的 CPU 和内存,因此 AWS Batch 大部分时间使用现有计算机来运行模型。如果需要,可以创建更多计算实例。最后,当所有作业完成后,资源将自动终止。

目前,使用按需实例,与现有解决方案相比,这已经大大降低了成本。计划在未来使用竞价型实例进一步优化成本:竞价型实例可能比等效的按需实例便宜得多,但不能保证它们连续运行,因此,如果发生过早终止,这将需要实施重试机制。

成本

AWS Batch 在一台大型计算机上动态组合多个较小的实例,并智能地将最合适的 EC2 实例分配给 GAMS 工作线程。

成本示例:

投资模式:需要大约 700 GB 内存,但核心数无关紧要
最适合的EC2实例(768个RAM,96个核心) < 10 美元/小时

调度模式:每个作业需要大约 30 GB RAM,内核数不相关
最适合的 EC2 实例(32 个 RAM,8 个核心) < 0.5 美元/小时 (乘以 20 年的结果与有关 RAM 和成本的投资模型相同,AWS 批处理会自动检测到该模型。

总计:每次完整运行~50-70美元,具体取决于复杂性;每年高达 200 次运行

软件许可证是一种 GAMS 应用程序许可证,允许以固定的年费无限次运行此特定应用程序。

新解决方案的优势

SWM可以更好地应对电力市场状况的变化。由于欧盟绿色协议、碳税和燃料价格的变化,灵活性尤其如此。长期基本面分析并不意味着提供价格预测,但它显示了前提变化对长期价格的影响。这是理解和量化可能发生的市场风险的唯一方法。结合输入端的所有更改,可以获得许多要计算的场景。使用超大规模方法,现在可以在一天内获得结果,而在本地使用物理服务器则需要数周时间。除了节省时间之外,与本地解决方案相比,基于云的解决方案将成本降低了多达 40%。

通过运行基本模型的许多场景的能力,提高了评估长期能源价格的分析技能,有助于最大限度地降低采购过程中的成本,并使能源市场的风险易于管理。

关于SWM

慕尼黑市立工厂 (SWM),慕尼黑的市政公用事业公司是德国最大的能源和基础设施公司之一。SWM为慕尼黑提供24/7的能源(电力,天然气,区域供暖/制冷),新鲜饮用水,移动性和先进的尖端电信服务。可持续性和气候保护是其所有行业企业政策的重要基石。


  1. 2019年年度报告,慕尼黑市政厅(https://www.swm.de/dam/doc/english/swm-annual-report.pdf

  2. 2019年监测报告,德国能源市场监管机构Bundesnetzagentur(https://www.bundesnetzagentur.de/SharedDocs/Pressemitteilungen/EN/2019/20191127_Monitoringbericht.html


 

 

 

 


 

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