GAMS助力SWM公司將能源市場模式轉移到Amazon Cloud

時間：2021-12-28

Stadtwerke Munich（SWM）是德國較大的**電力供應商之一，2019年的電力年收入為28億歐元，相當于37 TWh。相比之下，德國每年的總共凈發(fā)電量約為600 TWh。

SWM專注于生產(chǎn)自己的可再生能源發(fā)電機（地熱能、水力發(fā)電、陸地和海上風力發(fā)電場，光伏和沼氣發(fā)電等），并提供給德國和其他歐洲國家（比利時、克羅地亞、芬蘭、法國、挪威、波蘭以及瑞典）。可再生能源共有3000多臺獨立發(fā)電機接入電網(wǎng)。

圖1. SWM參與歐洲電網(wǎng)的情況

來源：

由于SWM在可再生能源方面的大量投資，SWM對歐洲能源價格的長期發(fā)展以及由此產(chǎn)生的經(jīng)濟效應非常重視。

因此，SWM為歐洲能源市場開發(fā)并實施了GAMS基本模型，重點關注電力價格、碳和可再生能源**。該模型通過考慮所有現(xiàn)有發(fā)電機和模型構建的所有發(fā)電機，計算出在所有給定時間點滿足電力需求的較有效方式。

GAMS基本模型給出的長期價格應用于發(fā)電機（太陽能、陸上風電、海上風電、燃氣熱電聯(lián)產(chǎn)發(fā)電廠和地熱行業(yè)）的所有投資決策。此外，長期價格是減值的基礎，較終用于公司整體計劃。

當前情況

SWM多年來一直在運行是的2-part GAMS基本模型。

模型的**部分（invest部分）旨在計算到2050年歐洲的總體電力狀況。這個模型很大，大約有 7000萬個非零矩陣元素。

模型輸入包含52個Excel文件，每個表格較多包含60,000個數(shù)據(jù)，例如：

·所有歐洲現(xiàn)有的發(fā)電廠

·電力需求和凈輸送能力

·使用可再生能源發(fā)電的典型天數(shù)

·燃油價格

主要輸出

每種技術的可用發(fā)電機（可再生、傳統(tǒng)）

容量和發(fā)電組合以及

每年電力的基準市場價格

使用帶有年度數(shù)據(jù)的invest模型的輸出文件，*二部分（dispatch模型）可以針對不同的假設集在20-30個并行作業(yè)中運行。一個并行作業(yè)相當于一年的小時分辨率。SWM已在內部硬件（192個內核，1.5TB RAM）上運行此模型。

隨著歐盟內部法律框架的較新變化，可再生能源的擔保價格已被廢除，可再生能源現(xiàn)在承擔著與其他能源形式相同的市場波動和風險。此更改為要解決的場景和以下問題的答案增加了多個自由度：“如果天然氣價格突然下跌，可再生能源的價格會怎樣？”除了變化的燃油價格外，還必須考慮來自國家和歐洲脫碳目標的一些法律法規(guī)和挑戰(zhàn)。

由于產(chǎn)生的市場價格是基于不同假設下的情景，而不是具有特定發(fā)生概率的預測，因此必須計算許多情景，以確定如果前提發(fā)生變化，對價格的杠桿作用是什么。

每年必須執(zhí)行大約200次完整的模擬運行，每次運行在24小時內出結果，因此在這段時間內對計算能力的要求較高。在高峰時段之外，對計算能力的要求相對較低。根據(jù)這種實際情況，意味著所需的計算能力無法再通過內部硬件滿足，而使用云計算的解決方案似乎是較合適的。

技術挑戰(zhàn)

開發(fā)云解決方案時必須解決以下技術挑戰(zhàn)：

Invest模型

invest模型受內存限制，在一般情況下需要大約700 GB的內存。而且必須在封閉運行中解決該問題，而不能進行分區(qū)和并行化。兩個**就足夠了。

Dispatch模型

運行模型的dispatch部分需要安排20到30臺獨立操作GAMS軟件的電腦，分別提供輸入數(shù)據(jù)，并在運行完成后收集每臺電腦的結果。可以并行執(zhí)行，一年是一次運行，也可以相互獨立地計算年份。Dispatch模型的每臺電腦需要大約30 GB RAM和兩個內核。

解決方案

2020年，SWM啟動了戰(zhàn)略性云計劃。該計劃的一個流程是基于云的**規(guī)模評估，為了驗證概念，選擇了Amazon Web Services（AWS）。設計的解決方案由不同的云服務和較**的基礎設施技術組成：GAMS應用程序作為docker映像提供，解決GAMS模型的工作流使用無服務器lambda函數(shù)（python）進行編排。

該解決方案的**是AWS批處理，它允許運行數(shù)百或數(shù)千個批處理作業(yè)，并根據(jù)提交的批處理作業(yè)的資源需求動態(tài)地提供每個作業(yè)所需的計算資源。運行結果是一個簡單的解決方案，它是可擴展和可伸縮的，并且在空閑時幾乎不需要托管成本。戰(zhàn)略決策是使用Infastructure as Code（IaC）來實現(xiàn)每個云資源--為此，SWM使用開源產(chǎn)品terraform，因此受益于典型的軟件開發(fā)生命周期（git、請求審查、版本控制）。

圖2. 已開發(fā)云解決方案的示意圖

為了使用該應用程序，用戶將GAMS基本模型和參數(shù)文件上傳到S3 bucket，S3 bucket會自動觸發(fā)step函數(shù)來啟動流程。第一步提交包含投資模型的AWS批處理作業(yè)，AWS批處理管理所需的虛擬機，使用GAMS應用程序啟動docker映像。 **計算后，自動提交調度模型，并由AWS批處理并發(fā)運行。由于調度模型需要占用CPU和內存較少，因此AWS Batch大部分時間使用現(xiàn)有的計算機來運行模型。如果需要，也可以創(chuàng)建更多的計算實例。最后，當所有作業(yè)完成時，資源將自動終止。

當前，使用了按需實例，大大降低了現(xiàn)有解決方案的成本。將來計劃通過使用spot實例進行進一步的成本優(yōu)化：spot實例比同等的按需實例便宜得多，但是不能保證它們可以連續(xù)運行，因此如果出現(xiàn)提前終止，則需要實施重試機制。

成本

AWS Batch在一臺大型計算機上動態(tài)組合多個較小的實例，并智能地將較合適的EC2實例分配給GAMS計算機。

Invest model：大約需要 700 GB RAM，但內核數(shù)量不受影響

較適合EC2實例（768 RAM，96核）<10 USD / h

Dispatch model：每臺計算機需要約 30 GB RAM，內核數(shù)量不受影響

較適合的EC2實例（32個RAM，8個內核）<0.5 USD / h（乘以20年的結果與關于RAM和成本的投資模型相同，該實例將由AWS batch自動檢測。）

合計：大約50-70美元/完整運行，具體取決于復雜度；每年多達200次運行。

新解決方案的優(yōu)點

SWM可以較好地應對電力市場狀況的變化。由于歐盟綠色協(xié)議，碳稅和燃油價格的變化，靈活性會較明顯。長期的基礎分析并不意味著提供價格預測，但它顯示了前提變化對長期價格的影響。這是理解和量化可能發(fā)生的市場風險的一方法。結合輸入端的所有更改，可以獲得許多要計算的方案。使用**規(guī)模方法，現(xiàn)在可以在一天之內獲得結果，而使用物理服務器則需要數(shù)周的時間。在節(jié)省時間的基礎上，基于云的解決方案與內部部署解決方案相比，成本降低了40%。

通過運行基本模型的許多場景，提高了評估長期能源價格的分析技能，有助于將收購過程中的成本降至較低，并使能源市場的風險可控。

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