מייעלים את חברת חשמל

תקציר פרויקט גמר
מודל מבוסס חזית יעילות לבחירת טכנולוגיית אגירת אנרגיה בחברת
החשמל לישראל
מגישה: אדווה לופטון
חברת החשמל לישראל )חח”י( היא חברה ממשלתית ציבורית, המייצרת חשמל ומספקת אותו לכל
מגזרי המשק בישראל כוללת ייצור חשמל, הולכה, השנאה, חלוקה, אספקה ומכירה. בחח”י אושרה
רפורמה אשר עיקרה הוא צמצום מנפח ייצור החשמל בארץ, אך עם זאת רשת החשמל אשר תוכננה
ונבנתה באופן בלעדי על ידי חח”י, תישאר בבעלותה הבלעדית גם לאחר הרפורמה כך שחח”י תמשיך
להיות מחויבת לדאוג לזמינות, יציבות, אמינות, שיפור ותחזוקה של הרשת.
כיום רוב התחנות של חח”י הן תחנות כוח קונבנציונליות שעושות שימוש בדלק פוסילי: פחם נפט וגז
טבעי. חלק מהרפורמה מדגיש כי יש להגדיל את ייצור החשמל מאנרגיה מתחדשת בארץ אשר בעלי
מקור טבעי שאינו מתכלה: שמש, מים ורוח שיסייע להפחית בפליטות גזי חממה בישראל.
עם זאת, לאנרגיה מתחדשת גם קיימות מגבלות בהשוואה למערכות חשמל קונבנציונליות. העיתוי של
ייצור באמצעות מתקני אנרגיה מתחדשת לא תמיד ניתן לשליטה, זאת מכיוון שקיימת תלות בגורמים
חיצוניים, כמו מהירות הרוח וקרינת השמש. כדי שיהיה ניתן להגדיל את נפח הייצור מהם וגם לשמור
על יציבות ויעילות הרשת, ניתן להשתמש במתקני אגירת אנרגיה )ESS .)הצורך באגירת אנרגיה הוא
לשמר עודפי אנרגיה ואז הזרמה לרשת לפי ביקוש הצרכן או דרישה רגעית של הרשת. הדבר יאפשר
לשמור על יעילות, יציבות, חסכון ואמינות של רשת החשמל כאשר היא מקבלת אנרגיה מתחדשת.
מערכות ESS מסווגות על ידי ארבעה סוגי מערכות עיקריות אשר לכל אחד מהסוגים יש תתי
טכנולוגיות מוצעות בשוק.
כדי שחח”י תוכל ליישם את הדרישה להגדלת ה ייצור באמצעות אנרגיה מתחדשת, חח”י חייבת ליישם
גם מתקני אגירת אנרגיה )ESS .)כיום חח”י סיימה יישום של פיילוט באתר בקיסריה בו הוצבו שתי
מכולות של סוללות ESS באמצעות טכנולוגית ליתיום-יון שיחוברו לרשת החשמל )GRID-ON .)היקף
הפיילוט הוא בהספק של 1MWh.
כיום מדובר בתהליכי הקמה יחסית חדשים בחברה, ב תהליך בחירת טכנולוגיית ESS במצב הקיים
החברה בוחרת בטכנולוגית ESS לפי סדר לקסיקוגרפי. כלומר חח”י מקבלת כאילוץ את גודל המתקן
אותו היא יכולה ליישם, לאחר מכן היא בודקת עם מומחים לפי שאלה מרכזית: איזה טכנולוגיות בעלות
2
כמות יישומים גדול בעולם ושיכול לתת מענה לגודל המתקן הנדרש לה. כך שבסופו של דבר היא
מצמצמת את בחירתה באמצעות מתן משקל גדול למאפיין יחיד שנותן מענה לגודל המתקן הדרוש.
כמשתמע מכך חח”י נותנת את מירב המשקל למאפיין יחיד שהינו “בשלות טכנולוגית” מצב שעלול
לבטל מאפיינים שאולי יכולים להיות הרבה יותר חשובים עבור החברה ובפועל הם לא נבדקים. לכן
ניתן להסיק כי הבעיה המהותית שאיתה חברת החשמל מתמודדת היא היעדר מתודולוגית עבודה
הנדסית רב-ממדית לבחירת טכנולוגיות לאגירת אנרגיה מבין כמות גדולה של טכנולוגיות שלכל אחת
יש מספר מאפיינים גדול.
הפרויקט מציג מתודולוגית בחירה הנדסית, מובנ ית וסדורה לתהליך קבלת החלטות שכזה. לצורך כך
נבחנו שלוש חלופות לבניית מודל מתאים עבור חברת החשמל. חלופה מספר 1 מציגה מודל לקבלת
החלטות רב מאפייני ללא סיווג )Classification )מוקדם של הטכנולוגיות המ וצעות, חלופה מספר 2
מציגה מודל בו קודם כל יוצרים סיווג של הטכנולוגיות המוצעות באמצעות מודל מתמטי ורק לאחר
הסיווג לקבוצות ניתן להשתמש במודל לקבלת החלטות רב מאפייני. חלופה מספר 3 משדרגת את המודל
המוצע בחלופה 2 לאחר הסיווג של הטכנולוגיות לקבוצות. המודלים בכל החלופות מאפשרים לחח”י
לבחון את החלטותיה על בסיס מודל מתמטי שאוסף נתונים על כמות גדו לה של טכנולוגיות מוצעות
בשוק, מאפשר לבחון מספר גדול של מאפיינים ולבסוף גם מסוגל להציג חזית יעילות של דירוג מי מבין
הטכנולוגיות יעילה ומי פחות. כך ההחלטה שלהם תהיה מבוססת השוואה כמותית ולא סובייקטיבית
)החלטת מומחה( בלבד.
לאחר בחינת שלושת החלופות, חלופה מספר 2 היא החלו פה הנבחרת משום שיש משמעות גדולה בחברה
ליצירת קבוצות של טכנולוגיות באופן הומוגני על בסיס גודלן, זאת משום שהאילוץ הראשון שקיים
בפני חח”י הוא גודל המתקן ליישום. בנוסף נציין כי חלופ ה 3 היא בעלת ערך רב ויהיה נכון לשלבה גם
כן לצורך דיוק של חלופה 2 .נתאר את חלופה 2 אשר מחולקת למספר שלבים עיקריים: השלב הראשון
הוא איסוף הנתונים, ביצוע בדיקה איזה טכנולוגיות קיימות בשוק, קיבוץ לבסיס נתונים הכולל וקטור
מאפיינים לכל טכנולוגיה. ה שלב השני הוא סיווג המידע לכדי קבוצות של טכנולוגיות ברות-השוואה.
לאחר שנבחנו מודלים מתמטיים שונים של אלגוריתמים אשר יודעים לבצע סיווג נתונים, החלופה
שנבחרה היא mean-k מכיוון שהיא מאפשרת סיווג של משתנים כמותיים ומשום שהנתונים הנאספים
על הטכנולוגיות ESS אינם מסווג ים כלל )Unsupervised )בשונה מחלופות אחרות שמחייבות קבוצות
אימון לצורך סיווג מידע חדש.
לאחר סיווג הטכנולוגיות לשלוש קבוצות/אשכולות, בשלב השלישי הוצעו מספר חלופות עבור מודלי ם
לקבלת החלטה מרובי-מאפיינית. בחרנו להשתמש במודל (DEA (Analysis Envelopment Data
הקלאסי שהוא מודל לא לינארי, המאפשר למצוא האם טכנולוגיה יעילה )אם כן, היא מקבלת ערך
פונקציה מטרה, יחס בין תפוקות לתשומות, של 1 .)
בנוסף, אנו מייצרים חזית יעילות לטכנולוגיות בתוך האשכול מה שמאפשר למצוא את הטכנולוגיה ה-
“גרועה הכי פחות” מבין האחרות. אפשרות זו חשובה, כי כאשר חברת חשמל בוחרת לבצע השקעות
בחברה מתוך חדשנות היא יודעת מראש שטכנולוגיות אגירה הן עדין לא מוצר שהוא תמיד יהיה כדאי
3
להשקעה טוטלית מבחינת הביצועים כי טכנולוגיות אגירה עדין מאוד יקרות ובעלות נפח קטן ביחס
לייצור קונבנציונלי.
לתיקוף המודל, בכל אחד מ האשכולות של הטכנולוגיות, התוצאות שהתקבלו היו שונות מההחלטות
לטכנולוגיות שנבחרו במצב הקיים על ידי חח”י. התוצאות הראו כי שקלול של מאפיינים שונים של
טכנולוגיה מביא לקבלת החלטה אובייקטיבית המסתמכת על מודל מתמטי.
המודל אומת על ידי שלושה מבחני שפיות ותוקף על ידי השוואה מבין גרפים שונים המציגים את
החשיבות בשקלול של מאפיינים והסתמכות על מספר גדול של טכנולוגיות.
נציין כי חלופה מספר 3 מציעה שדרוג לחלופה מספר 2 כך שנעשה שימוש במודל DEA לינארי משודרג
אשר מהווה ערך מוסף כאשר צריך להחליט איזה טכנולוגיה עדיפה באשכול מסוים כאשר מתקבלת
יותר מטכנולוגיה אחת כיעילה במודל הקלאסי, ומאפשר למצוא טכנולוגיות שעלולות להיות מסווגות
כ-“positive false .”המודל המשודרג מאפשר למצוא על בסיס תוצאות של המודל הקלאסי האם
טכנולוגיות פחות טובות דורגו במקום טוב מאשר בפועל וכך לדייק את המודל. ראינו כי תוצאות של
שני המודלים המוצעים בחלופה 2 וכן בחלופה 3 מביאים לתוצאות זהות מבחינת הטכנולוגיות שנבחרו
ליעילות וכן בטכנולוגיות שדורגו כ -“לא טובות”, כלומר המודל הקלאסי לבד יכול להציג באיזה
טכנולוגיה כדאי להשקיע ובאיזה לא והמודל המשודרג יכול עוד יותר לדייק את התוצאות

צפו בסרטון: