Determining the Origin of Electricity Consumed from Low-Carbon and Renewable Energy Sources: A Matrix-Based Modelling Approach and Algorithm

Abstract

У статті докладно описано матричний математичний метод розрахунку потокорозподілу та втрат під час передавання в електричній мережі, зокрема тих, що припадають на низьковуглецеві та відновлювані джерела енергії (LCRES) (вітрові, сонячні, атомні). Мета — підвищити прозорість і надійність сертифікатів гарантій походження (GO). Чинні схеми GO спираються на договірний облік і нехтують фізичними втратами потужності, що підриває впевненість споживачів у тому, що вони отримують «чисту» енергію. Метод використовує аналіз усталеного потокорозподілу для виведення матриці коефіцієнтів розподілу втрат потужності. Ця матриця точно розподіляє втрати в мережі між генеруючими вузлами LCRES, суворо дотримуючись принципів електротехніки. Вона враховує як змінну в часі відновлювану генерацію, так і стабільну атомну генерацію. Результати дають високоточні дані щодо віднесення втрат, що підтримує більш верифікованість GO, забезпечує справедливу компенсацію втрат і підвищує точність енергетичного балансу в гібридних енергосистемах.This article details a matrix-based mathematical method to calculate power flows and transmission losses in an electric grid specifically attributable to low-carbon and renewable energy sources (LCRES) (wind, solar, nuclear). The goal is to improve the transparency and reliability of Guarantees of Origin (GO) certificates. Current GO schemes rely on contractual accounting and neglect physical power losses, undermining consumers" confidence that they receive “clean” energy. The method uses steady-state power flow analysis to derive a power-loss distribution coefficient matrix. This matrix accurately allocates grid losses back to the LCRES generating nodes, complying strictly with electrical engineering principles. It accommodates both time-varying renewable output and stable nuclear generation. The results offer highly accurate loss-attribution data, supporting more verifiable GOs, ensuring fair compensation for losses, and enhancing energy balance accuracy in hybrid power systems.