备转容量
在输电网络中，备转容量或运转储备（operating reserve）是用来应付发电机故障、需求预测误差和其他突发情况所预留的发电量。电力公司通常以最大发电机的发电量加上峰值负载的若干百分比作为运转储备的下限。[1]
就台湾电力公司而言，2019年起备转纳入“冷机”供电机组，已非传统热机定义（可立即供电的机组）[2][3]。“快速起停”才是能够紧急救援的电力，却也非即时可切换[4]。再加上台电目前把供电不稳定的太阳能发电放入备转容量、能应急的储电设备（电池）不足，这可能造成突发事故时（无论天灾人祸）应对不及而大停电[5]。
备转容量
[编辑]备转容量包括热机备转容量和冷机备转容量。[6]
旋转备转容量（spinning reserve）是指发电机已连接到电网或已同步，但未使用的发电量。
非旋转备转容量（non-spinning reserve/supplemental reserve）是指未与电网同步，但可在短时间（约10分钟）内使用的发电量。
大多数电网的备转容量以热机备转容量为主，因为没有启动延迟的问题，较为可靠。[7]
其他
[编辑]调整备转容量（regulation reserve/frequency-response reserve）是用来控制电网频率。当负载增加，涡轮转速会减慢。要稳定涡轮转速和电网频率，需要即时增加发电量。但调整备转容量的发电量很少，而且由电脑自动控制，所以不会当作备转容量的一部分。[8]
替代备用（replacement reserve）需要较长的启动时间，通常30至60分钟。它用来释放使用中的备转容量，让系统可以应付下一次的突发情况。[8]换言之，电力系统是无法在30分钟内承受两次严重事故。若在30分钟内连续发生两次事故，很可能导致大规模停电。
参考来源
[编辑]- ^ Jianxue Wang; Xifan Wang and Yang Wu, Operating Reserve Model in the Power Market, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 20, No. 1, February 2005.
- ^ 自由时报电子报. 台電拋備轉率新定義 納「冷機」有利電價穩定 - 自由財經. 自由时报电子报. 2019-01-08 [2021-05-18]. （原始内容存档于2021-05-18）.
台湾沿用已久的备转容量率定义太限缩、保守，必须都是热机可立即供电的机组，才能算进备转率，但冷机机组也很健康，只因离线无法短时间内并联供电，而不能纳入备转。
- ^ 經濟部能源局- 能源報導全球資訊網-【電力FAQ】備用容量率 vs 備轉容量率，究竟是什麼？. energymagazine.itri.org.tw. [2021-05-18]. （原始内容存档于2021-05-18）.
- ^ 中时新闻网. 備轉容量10％灌水 實僅2％可救援 - 財經焦點. 中时新闻网. [2021-05-15]. （原始内容存档于2021-05-16） （中文（台湾））.
台电总经理锺炳利表示，备转容量定义是可供电能力减掉当天尖峰能力，再除以尖峰能力，这个数值是前一天公布，是预测值，因此会随着当天用电量不同而变化。以513来说，当日10%备转容量率，快速起停仅占2%，自然不足以支援兴达跳机少掉的6%电力。所谓快速起停机组，包括最快的抽蓄水力，3到5分钟就能发电，其次是一般（惯常）水力电厂，平均15分，其次燃气电厂开机满载约2小时。至于燃煤要6小时，核电要3天，就不算在快速起停机组内。
- ^ 「513大停電」翻版！學者批台電「備轉容量率膨風」. ETtoday新闻云. 2022-03-03 [2022-03-03]. （原始内容存档于2022-03-03）.
根据台电新闻稿，今天事故前备转容量率达24.61%，叶宗洸认为这根本是“被膨风的”，若这是真的，等于可提供电力是707万瓩，但兴达9部机组无法送出来的电力才443万瓩，若只是443万瓩电力不见，还有近300万瓩电力当预备，却无法即时补充，在龙崎出事后造成全台大停电，他严重怀疑，台电目前公告的备转容量率是“被膨风的”，把太阳光电放入备转容量率，但因为太阳光电不稳定，若扣掉近期太阳光电可提供约15%备转容量率，等于当时备转容量率不到10%，也因不是反应真实备转容量，结果兴达电厂事故一发生，就造成全台大停电。
- ^ Spinning Reserve and Non-Spinning Reserve （页面存档备份，存于互联网档案馆）, California ISO, January 2006.
- ^ The Value of Reliability in Power Systems （页面存档备份，存于互联网档案馆）, MIT Energy Laboratory, June 1999.
- ^ 8.0 8.1 Eric Hirst, Price-Responsive Demand as Reliability Resources （页面存档备份，存于互联网档案馆）, April 2002.