Энергетические сообщества с возобновляемыми источниками энергии: эффективное планирование и управление в условиях многокритериальности. Часть 2

18

Энергетические сообщества 
с возобновляемыми 
источниками энергии: 
эффективное планирование 
и управление в условиях 
многокритериальности. Часть 2

УДК

 621.311.1:004.855

Агрегация

конечных

потребителей

, 

которые

производят

, 

потреб

-

ляют

и

обмениваются

излишками

энергии

в

пределах

одного

и

того

же

географического

периметра

, 

выражает

новый

спо

-

соб

использования

возобновляемой

энергии

, 

представленный

энергетическими

сообществами

 (

ЭСО

). 

В

первой

части

статьи

был

представлен

детальный

анализ

новых

энергетических

практик

в

мире

и

России

для

построения

ЭСО

. 

На

основе

про

-

веденных

аналитических

исследований

было

сделано

за

-

ключение

о

необходимости

разработки

многокритериальных

подходов

к

управлению

ЭСО

с

учетом

различных

интересов

его

участников

. 

Во

второй

части

статьи

представлен

разрабо

-

танный

авторами

единый

многокритериальный

подход

к

созда

-

нию

и

управлению

ЭСО

с

ВИЭ

с

учетом

множества

усложняю

-

щих

факторов

. 

Его

эффективность

была

продемонстрирована

на

численном

примере

для

трех

удаленных

поселений

Примор

-

ского

края

. 

При

построении

ЭСО

были

рассмотрены

три

сцена

-

рия

, 

в

которых

приоритет

отдается

экономической

экологиче

-

ской

эффективности

или

сбалансированному

развитию

.

Томин

Н

.

В

., 

к

.

т

.

н

., 

старший

научный

сотрудник

, 

заведующей

лабораторией

управления

функционированием

электроэнергетических

систем

ИСЭМ

СО

РАН

Шакиров

В

.

А

., 

к

.

т

.

н

., 

старший

научный

сотрудник

, 

заведующий

лабораторией

межотраслевых

и

межрегиональных

проблем

ТЭК

, 

отдел

комплексных

и

региональных

проблем

энергетики

ИСЭМ

СО

РАН

Курбацкий

В

.

Г

., 

д

.

т

.

н

., 

профессор

, 

главный

научный

сотрудник

ИСЭМ

СО

РАН

Попова

Е

.

В

., 

к

.

т

.

н

., 

старший

инженер

-

исследователь

ИСЭМ

СО

РАН

Сидоров

Д

.

Н

., 

д

.

ф

.-

м

.

н

., 

профессор

РАН

, 

главный

научный

сотрудник

ИСЭМ

СО

РАН

Козлов

А

.

Н

., 

к

.

т

.

н

., 

старший

научный

сотрудник

ИСЭМ

СО

РАН

Корев

Д

.

А

., 

начальник

Управления

стратегического

развития

ПАО

 «

РусГидро

»

Ключевые

слова

: 

энергетическое

сообщество

, 

микросеть

, 

возобновляемая

энергия

, 

многокритериальный

выбор

, 

многоцелевая

оптимизация

, 

обучение

с

подкреплением

, 

нулевая

эмиссия

выбросов

углерода

, 

локальный

рынок

, 

двухуровневая

оптимизация

В

О

З

О

Б

Н

О

В

Л

Я

Е

М

А

Я

 Э

Н

Е

Р

Г

И

Я

ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ ЭНЕРГИЯ

19

ПРЕДЛАГАЕМАЯ

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ

МЕТОДОЛОГИЯ

ПЛАНИРОВАНИЯ

И

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО

СООБЩЕСТВА

Общая

схема

подхода

многокритериального

пла

-

нирования

и

управления

функционированием

сооб

-

щества

микросетей

. 

Общая

схема

предлагаемого

многокритериального

подхода

к

созданию

и

управле

-

нию

функционированием

энергетического

сообще

-

ства

  (

ЭСО

) 

представлена

на

рисунке

 1. 

На

первом

этапе

формируется

состав

существующих

и

перспек

-

тивных

потребителей

, 

проводится

расчет

электриче

-

ских

нагрузок

для

каждой

микросети

потенциального

ЭСО

, 

анализ

топливных

и

энергетических

ресурсов

. 

На

этой

основе

формируются

сценарии

развития

энергетической

системы

, 

обеспечивающие

достиже

-

ние

важных

для

лиц

, 

принимающих

решения

 (

ЛПР

), 

целей

.

Второй

этап

при

создании

конфигурации

ЭСО

за

-

ключается

в

разработке

альтернативных

конфигура

-

ций

сообщества

микрогридов

. 

Для

этого

во

многих

исследованиях

применяют

программное

обеспе

-

чение

 HOMER PRO, iHOGA, RETScreen, TRNSYS 

и

другое

 [1]. HOMER PRO 

используется

наиболее

часто

в

связи

с

широким

набором

настроек

техниче

-

ских

параметров

 [2, 3]. 

В

этом

исследовании

конфи

-

гурации

ЭСО

также

определяются

с

использованием

HOMER PRO. 

График

электрических

нагрузок

ЭСО

складывается

из

графиков

всех

микрогридов

. 

Раз

-

нообразие

конфигураций

обеспечивается

заданием

различных

наборов

энергетических

установок

. 

Из

-

за

того

, 

что

 HOMER PRO 

проводит

оптими

-

зацию

конфигураций

по

единственному

критерию

суммарных

за

расчетный

период

дисконтированных

затрат

, 

во

мно

-

гих

исследованиях

были

предло

-

жены

многокритериальные

под

-

ходы

с

использованием

методов

TOPSIS, VIKOR, AHP, COPRAS 
[4–7] 

и

других

. 

В

этом

исследова

-

нии

на

третьем

этапе

проводится

многокритериальная

оценка

кон

-

фигураций

с

учетом

неопреде

-

ленности

предпочтений

ЛПР

, 

в

от

-

ношении

важности

критериев

по

каждому

из

рассматриваемых

сце

-

нариев

. 

Для

оценки

конфигураций

используется

модифицирован

-

ный

метод

многокритериальной

теории

ценности

 (Multi-attribute 

value theory, MAVT). 

Предлага

-

емая

модификация

отличается

от

известных

 [8, 9] 

построением

интервальных

функций

ценности

и

интервальных

шкалирующих

коэффициентов

. 

Окончательный

выбор

альтернатив

проводится

на

основе

анализа

интервальных

многокритериальных

оценок

. 

На

четвертом

этапе

для

оценки

эффективности

выбранных

сце

-

нариев

ЭСО

используется

двух

-

уровневая

модель

  «

оператора

ЭСО

» Community 

EMS (Community Energy Management System) [10], 

учитывающая

широкий

круг

экономических

и

эко

-

логических

критериев

в

целевой

функции

нижнего

уровня

. 

Последнюю

минимизирует

агент

много

-

критериальной

версии

алгоритма

Монте

-

Карло

по

поиску

в

дереве

  (

МКПД

) [11], 

который

фактически

представляет

собой

локальную

систему

управления

Local EMS 

для

поиска

оптимальной

стратегии

управ

-

ления

микрогридом

в

условиях

многокритериаль

-

ности

. 

Нижний

уровень

решает

задачу

нахождения

рыночного

равновесия

, 

через

определение

опти

-

мальных

объемов

обмена

мощностью

, 

цены

и

пико

-

вую

мощность

в

ЭСО

. 

Верхний

уровень

необходим

для

реализации

социальной

справедливости

, 

когда

из

множества

возможных

стратегий

нижнего

уровня

выбирается

та

, 

которая

  (

согласно

условию

эффек

-

тивности

по

Парето

) 

дает

справедливое

распределе

-

ние

прибылей

между

членами

ЭСО

. 

Фактически

на

нижнем

уровне

модель

 Community EMS 

старается

учесть

экономические

  (

максимум

прибыли

) 

и

эко

-

логические

 (

минимум

выбросов

 CO

2

) 

критерии

, 

а

на

верхнем

 — 

социальные

через

организацию

справед

-

ливого

локального

рынка

для

стимулирования

дол

-

говременного

участия

в

ЭСО

.

По

результатам

оценок

эффективности

функцио

-

нирования

в

конце

четвертого

этапа

выбирается

оп

-

тимальный

сценарий

создания

ЭСО

. 

Для

этого

сце

-

нария

на

пятом

этапе

финализируется

реализуемая

двухуровневая

модель

 «

оператора

ЭСО

» 

с

целью

ее

практического

внедрения

в

текущую

эксплуатацию

. 

Для

этого

агенты

МКПД

системы

 Community EMS 

обу

-

чаются

уже

на

большом

объеме

реальных

данных

, 

Рис

. 1. 

Общая

схема

предложенного

многокритериального

планирования

и

управления

функционированием

ЭСО

№

 4 (79) 2023

20

ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ 

ЭНЕРГИЯ

полученных

, 

в

том

числе

, 

на

основе

различных

фак

-

тических

измерений

от

сенсоров

и

интеллектуальных

счетчиков

, 

установленных

в

микрогридах

ЭСО

. 

Многокритериальное

планирование

. 

На

этапе

 3 

(

рисунок

 1) 

проводится

многокритериальное

сравне

-

ние

подготовленных

с

использованием

 HOMER PRO 

конфигураций

ЭСО

для

выбора

из

них

наиболее

со

-

ответствующих

разработанным

типовым

сценариям

. 

Для

формирования

критериев

необходимо

сфор

-

мулировать

цели

построения

энергетического

со

-

общества

и

определить

показатели

, 

которые

поз

-

воляют

отразить

степень

достижения

этих

целей

. 

В

большинстве

исследований

целями

являются

обе

-

спечение

высокой

экономической

и

технической

эффективности

, 

снижения

воздействий

на

окружа

-

ющую

среду

. 

Показателями

достижения

экономиче

-

ской

эффективности

могут

быть

единовременные

капитальные

затраты

, 

дисконтированные

затраты

за

расчетный

период

или

нормированная

стоимость

производства

электроэнергии

. 

Показателями

техни

-

ческой

эффективности

могут

быть

эксплуатацион

-

ные

показатели

, 

например

ежегодное

число

запусков

генераторов

, 

число

замен

аккумуляторных

батарей

за

расчетный

период

. 

Показателями

, 

отражающи

-

ми

экологическую

эффективность

, 

могут

выступать

выбросы

загрязняющих

веществ

в

атмосферу

, 

доля

ВИЭ

в

производстве

электроэнергии

, 

площадь

изы

-

маемых

земель

и

другие

. 

Таким

образом

, 

набор

кри

-

териев

может

быть

разным

, 

но

должен

отражать

сте

-

пень

достижения

всех

поставленных

целей

.

Жизненный

цикл

энергетической

системы

ЭСО

составляет

несколько

десятилетий

. 

Из

-

за

высокого

уровня

неопределенности

будущих

условий

разви

-

тия

при

решении

задачи

необходимо

использовать

неточные

оценки

. 

Для

ЛПР

наиболее

естественным

выражением

неопределенности

своих

оценок

яв

-

ляется

задание

интервалов

граничных

значений

. 

Интервальные

оценки

также

удобны

при

ответах

нескольких

ЛПР

. 

Разработанная

для

таких

условий

модификация

метода

 MAVT 

сохраняет

процедуру

построения

однокритериальных

функций

ценности

и

определения

шкалирующих

коэффициентов

 [12], 

но

с

возможностью

задания

интервальных

ответов

. 

Интервальная

многокритериальная

оценка

кон

-

фигурации

:

n

V

i

 = 



v

j

(

y

ji

) 

·

k

j

, (1)

j

=1

где

V

i

 — 

многокритериальная

оценка

i

-

й

альтернати

-

вы

; 

v

j

(

y

ji

) — 

интервальная

однокритериальная

оцен

-

ка

i

-

й

альтернативы

по

j

-

му

критерию

; 

n

 — 

количе

-

ство

критериев

; 

k

j

 — 

интервальный

шкалирующий

коэффициент

j

-

го

критерия

  (

сумма

шкалирующих

коэффициентов

равна

 1).

Подход

к

определению

интервальных

многокри

-

териальных

оценок

изложен

в

работе

 [13]. 

В

основе

этой

процедуры

лежат

попарные

сравнения

оценок

критериев

лицом

, 

принимающим

решения

. 

Если

в

результате

применения

метода

по

фор

-

муле

 (1) 

интервальные

многокритериальные

оценки

альтернатив

не

пересекаются

, 

то

предпочтение

может

быть

отдано

той

, 

у

которой

границы

интервалов

име

-

ют

наибольшие

значения

. 

Альтернативы

, 

имеющие

пересекающиеся

интервальные

оценки

, 

сравнивают

-

ся

по

показателю

относительного

доминирования

:

d

z

R

zx

 = 

, (2)

d

z

 + 

d

x

где

d

z

, 

d

x

 — 

количество

вариантов

предпочтений

, 

при

которых

альтернатива

z

предпочтительнее

альтерна

-

тивы

x

и

наоборот

.

На

основании

показателя

R

zx

определяется

луч

-

шая

конфигурация

ЭСО

. 

Выбранное

решение

устой

-

чиво

к

различным

изменениям

предпочтений

ЛПР

.

Многокритериальная

модель

  «

оператора

энер

-

гетического

сообщества

».

Для

достижения

ряда

преимуществ

от

объединения

в

долгосрочное

ЭСО

нами

предложена

концепция

  «

оператора

ЭСО

» 

(Community EMS) [10], 

который

способен

автомати

-

чески

перераспределять

доходы

и

расходы

между

участниками

ЭСО

с

помощью

аппарата

двухуровне

-

вой

оптимизации

и

машинного

обучения

. 

При

этом

каждая

микросеть

имеет

свою

локальную

систему

управления

 (Local EMS) 

для

оптимизации

режима

на

основе

алгоритма

обучения

с

подкреплением

МКПД

, 

целью

которой

является

минимизация

сум

-

марных

эксплуатационных

затрат

отдельной

микро

-

сети

для

обеспечения

внутреннего

баланса

мощно

-

сти

и

определения

необходимых

объемов

покупки

и

продажи

электроэнергии

. 

Благодаря

двухуровне

-

вой

модели

 Community EMS 

локальные

автоматики

Local EMS 

имеют

возможность

не

только

учиться

оптимально

управлять

своей

микросетью

, 

но

и

 (

че

-

рез

концепцию

справедливого

локального

рынка

на

основе

эффективности

по

Парето

) 

выгодно

для

всех

 «

общаться

» 

между

собой

с

целью

максимиза

-

ции

социального

благосостояния

всего

ЭСО

. 

Под

«

общением

» 

мы

здесь

понимаем

оптимальный

справедливый

обмен

электроэнергией

и

услугами

энергетической

гибкости

. 

В

двухуровневой

модели

 Community EMS 

ниж

-

ний

уровень

, 

по

аналогии

с

 [10], 

решает

задачу

на

-

хождения

локального

рыночного

равновесия

ЭСО

, 

определяя

оптимальные

объемы

обмена

мощности

, 

оптимизируя

пиковую

мощность

, 

цены

на

электро

-

энергию

в

ЭСО

с

учетом

расширенного

количества

экологических

и

экономических

критериев

  (

введе

-

ны

компоненты

затрат

, 

связанные

с

выбросами

 CO

2

и

использованием

ВИЭ

и

АКБ

). 

Последнее

связано

с

необходимостью

учета

капитальных

вложений

в

ге

-

нерирующие

и

сетевые

активы

, 

которые

участники

ЭСО

в

реальных

условиях

, 

как

правило

, 

должны

оплачивать

в

рамках

, 

например

, 

ссуды

или

кредита

при

текущей

эксплуатации

оборудования

. 

В

этом

от

-

ношении

предложенный

нами

многокритериальный

подход

более

реалистичный

, 

в

отличие

от

рассмо

-

тренных

в

литературе

ранее

 [14, 15], 

так

как

позволя

-

ет

вариативно

оценить

доходы

и

затраты

участников

ЭСО

для

обоих

этапов

. 

Цель

этого

уровня

 — 

макси

-

мизация

благосостояния

ЭСО

через

максимизацию

прибыли

микросетей

J

*

  (

этап

 4.2 

на

блок

-

схеме

ри

-

сунка

 1). 

При

этом

обновленная

целевая

функция

нижнего

уровня

может

быть

записана

следующим

образом

: 

21

где

 — 

стоимость

отключения

нагруз

-

ки

, 

выбросов

 CO

2

, 

стоимость

производства

энергии

топ

-

ливными

и

ВИЭ

-

генераторами

соответственно

 $/

кВт

, 

определяемая

на

этапе

многокритериального

пла

-

нирования

; 

 — 

цена

электроэнергии

 $/

кВт

·

ч

, 

экспортируемой

или

импортируемой

во

внешнюю

сеть

или

кооперативную

микросеть

  (

при

изолиро

-

ванном

ЭСО

), 

определяемая

также

на

этапе

много

-

критериального

планирования

; 



com

 — 

единая

плата

оператора

 Community EMS, $; 

 — 

отключаемая

нагрузка

 (

или

гибкая

нагрузка

, 

если

есть

управление

спросом

), 

кВт

; 

 — 

мощность

управляе

-

мой

генерации

от

топливного

генератора

, 

мощность

неуправляемой

генерации

от

ВИЭ

, 

мощность

от

топ

-

ливного

генератора

, 

имеющего

выбросы

 CO

2

, 

соот

-

ветственно

, 

кВт

;  

̅

P

d

,   

̅

p

d

 — 

максимальный

уровень

за

-

рядки

и

разрядки

АКБ

, 

кВт

; 



peak

 — 

удельная

стоимость

(

штраф

) 

за

пиковую

мощность

, 

руб

./

кВт

;  

̅

p

 — 

пиковая

мощность

микросети

за

определенный

горизонт

пла

-

нирования

, 

кВт

; 

  — 

доля

управляемой

, 

неуправляемой

генерации

, 

генерации

с

выбросами

CO

2

соответственно

, 

которая

активируется

в

период

времени

t

, 

с

 [0,1]; 

 — 

доля

регулируемой

выработ

-

ки

электроэнергии

, 

которая

активируется

в

период

времени

t

, 

с

 [0,1]; 

 — 

доля

максимальной

мощ

-

ности

зарядки

/

разрядки

, 

используемой

для

батареи

d

в

период

времени

t

, 

с

 [0,1]; 

 — 

стоимость

разрядки

АКБ

, $/

кВт

.

Допустимое

множество

задачи

нижнего

уров

-

ня

 (3) 

определяется

различными

наборами

огра

-

ничений

, 

в

том

числе

ограничения

двойных

пере

-

менных

. 

Все

ограничения

можно

разделить

на

два

набора

. 

Первый

набор

включает

нижние

ограни

-

чения

ряда

переменных

. 

Второй

набор

ограничений

связан

с

перетоками

электроэнергии

внутри

и

вне

ЭСО

. 

Более

подробно

ограничения

представлены

в

 [10]. 

Роль

верхнего

уровня

со

-

стоит

в

том

, 

чтобы

справедливо

разделить

между

микросетями

прибыль

ЭСО

J

*

, 

гарантируя

, 

что

ни

одна

микросеть

не

будет

финансово

наказана

за

индиви

-

дуальные

действия

  (

этап

 4.3 

на

блок

-

схеме

рисунка

 1). 

Для

этого

рассчитывается

максимальная

прибыль

, 

которую

микросеть

могла

бы

получить

за

время

T

, 

не

вступая

в

ЭСО

. 

Это

значение

вычисляется

для

каждой

микро

-

сети

путем

решения

задачи

оп

-

тимизации

, 

полученной

из

за

-

дачи

нижнего

уровня

. 

В

итоге

требование

, 

что

все

члены

ЭСО

(

микрогриды

) 

должны

получать

выгоду

от

присоединения

к

сообществу

, 

задается

условием

:

J

u

,

opt



 + 



, (4)

где

J

u

,

opt

= 

 — 

общая

прибыль

микрогрида

u

в

составе

ЭСО

  (

при

этом

при

расчете

, 

оцениваются

уже

по

цене

, 

то

есть

рыночной

цене

для

микрогрида

u

в

момент

t

); 

a



 0 — 

резерв

-

ная

переменная

, 

которую

нужно

максимизировать

. 

Важно

заметить

, 

что

максимизация



соответствует

максимизации

условия

min

(

J

u

,

opt

 – 

), 

то

есть

мини

-

мального

увеличения

прибыли

, 

достигнутого

всеми

участниками

u

ЭСО

. 

При

этом

если

хотя

бы

одно

неравенство

в

 (4) 

выполняется

строго

, 

то

состояние

ЭСО

называется

парето

-

превосходным

по

сравнению

с

состоянием

, 

когда

микросети

действуют

индивидуально

 [16]. 

Важ

-

но

также

заметить

, 

что

задача

нижнего

уровня

может

иметь

несколько

решений

, 

а

задача

верхнего

уровня

исследует

их

все

.

Таким

образом

, 

верхний

уровень

можно

рассма

-

тривать

как

многокритериальный

  «

справедливый

оператор

», 

который

управляет

ЭСО

в

интересах

всех

участников

с

учетом

индивидуальных

экономиче

-

ских

, 

экологических

и

даже

социальных

ограничений

каждого

микрогрида

 (

рисунок

 2). 

В

зависимости

от

требований

конкретного

ми

-

крогрида

  (

поселения

, 

коммуны

, 

промышленного

предприятия

) 

функция

нижнего

уровня

 (3) 

может

включать

различные

компоненты

затрат

, 

которые

конвертируют

различные

ограничения

в

денежные

штрафы

или

поощрения

. 

Локальная

система

управ

-

ления

 Local EMS 

будет

искать

стратегии

управления

режимом

микрогрида

в

различных

условиях

много

-

критериальности

для

максимизации

их

общей

при

-

были

, 

чтобы

потом

 Community EMS, 

согласно

 (4), 

выбрала

оптимальное

управление

для

всего

ЭСО

. 

Решение

этой

оптимизационной

задачи

достижимо

за

счет

применения

многокритериального

алгорит

-

ма

обучения

с

подкреплением

МКПД

, 

который

лежит

в

основе

 Local EMS. 

Основной

областью

крайне

успешного

приме

-

нения

стандартного

алгоритма

МКПД

были

игры

, 

в

которых

после

некоторого

количества

ходов

или

действий

игра

заканчивается

, 

и

игрок

побежда

-

Рис

. 2. 

Схематическое

представление

структуры

ЭСО

и

управления

им

с

учетом

многокритериальности

Внешняя

ЭЭС

или

кооперативный

микрогрид

Микрогрид

 1

Микрогрид

 2

Микрогрид

u

Локальная

шина

Социальные

ограничения

(

биоразнообразие

, 

здоровье

, 

и

др

.)

Экологические

ограничения

(

выбросы

 CO

2

, 

природоохран

-

ная

зона

и

др

.)

Экономические

огранчиения

(

учет

капитальных

вложений

)

i

_

comu

e

_

gri

1

e

_

gridu i

_

gridu

e

_

gri

2

i

_

gri

1

i

_

gri

2

e

_

com

1

i

_

com

1

e

_

com

2

i

_

com

2

e

_

comu

Local 

EMS

Local 

EMS

Local 

EMS

Community

EMS

№

 4 (79) 2023

22

ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ 

ЭНЕРГИЯ

ет

. 

В

данной

статье

мы

моделируем

процесс

поис

-

ка

как

однопользовательскую

игру

, 

в

которой

игрок

выступает

в

роли

 Local EMS, 

управляя

различными

сетевыми

активами

в

микрогриде

  (

накопители

, 

ди

-

зельные

генераторы

и

пр

.). 

Важным

преимуществом

алгоритма

МКПД

является

метод

онлайн

-

планиро

-

вания

, 

лежащий

в

его

основе

: 

план

 (

действия

, 

кото

-

рые

нужно

выполнить

) 

пересчитывается

на

каждом

временном

шаге

 [17]. 

Это

означает

, 

что

агент

МКПД

способен

обучаться

и

действовать

одновременно

в

режиме

онлайн

. 

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ

РАСЧЕТЫ

Подход

к

многокритериальному

планированию

и

управлению

функционированием

энергетических

сообществ

может

применяться

для

разнообразных

потребителей

: 

небольших

промышленных

предпри

-

ятий

или

объектов

, 

группы

небольших

населенных

пунктов

, 

нескольких

районов

в

крупных

населен

-

ных

пунктах

. 

Важными

условиями

для

создания

эффективного

сообщества

являются

близкое

рас

-

положение

, 

отличие

в

графике

электропотребления

, 

наличие

разнообразных

возобновляемых

энерго

-

ресурсов

. 

Последние

два

условия

обеспечивают

возможность

взаимовыгодного

обмена

избыточной

энергией

. 

В

статье

предлагается

рассмотреть

один

из

характерных

случаев

образования

энергетическо

-

го

сообщества

для

трех

близко

расположенных

на

-

селенных

пунктов

. 

Описание

объекта

исследования

. 

Применение

предлагаемого

подхода

рассматривается

для

 3 

по

-

селений

, 

расположенных

в

непосредственной

близо

-

сти

: 

Единка

, 

Перетычиха

, 

Самарга

 (

рисунок

 3). 

Посе

-

ления

, 

сильно

удаленные

от

электрической

системы

, 

расположены

на

побережье

Японского

моря

в

При

-

морском

крае

. 

Для

их

электроснабжения

использу

-

ются

дизельные

генераторы

, 

имеющие

высокий

из

-

нос

и

низкую

эффективность

. 

В

Схеме

и

программе

перспективного

развития

электроэнергетики

При

-

морского

края

на

 5-

летний

период

поставлен

вопрос

о

создании

гибридных

систем

с

ВИЭ

в

этих

поселках

, 

а

также

об

объединении

их

в

ЭСО

. 

Характеристика

поселков

приведена

в

таблице

 1.

Село

Единка

расположено

непосредственно

на

побережье

, 

имеет

перспективу

развития

рыбопере

-

работки

. 

В

селе

Самарга

имеется

перспектива

раз

-

вития

туристических

баз

. 

Село

Перетычиха

распо

-

ложено

в

лесной

зоне

, 

где

в

окрестностях

ведется

лесозаготовка

, 

поэтому

рассматривается

перспекти

-

ва

развития

деревопереработки

. 

На

рисунке

  3

б

по

-

казаны

суммарные

графики

электрических

нагрузок

трех

поселков

для

 4 

сезонов

. 

Проведенный

анализ

энергетических

ресурсов

показал

наличие

ресурсов

древесной

щепы

в

ре

-

зультате

ведущихся

лесозаготовок

. 

Суммарная

сол

-

нечная

радиация

на

горизонтальную

поверхность

в

этом

районе

составляет

 1282,5 

кВт

·

ч

/

м

2

. 

Средняя

скорость

ветра

на

побережье

на

высоте

 10 

м

состав

-

ляет

 3,6 

м

/

с

. 

Рассматриваемый

район

характеризуется

потен

-

циалом

экономического

развития

. 

С

другой

стороны

, 

природа

района

уникальна

и

имеет

потенциал

раз

-

вития

экотуризма

. 

Поэтому

развитие

ЭСО

будет

рас

-

смотрено

для

трех

сценариев

: 

1) 

экономический

сценарий

направлен

на

построе

-

ние

энергетического

ЭСО

с

наибольшей

технико

-

экономической

эффективностью

;

2) 

экологический

сценарий

направлен

на

обеспечение

минимального

воздействия

на

окружающую

среду

при

обеспечении

технической

эффективности

;

3) 

сбалансированный

сценарий

предусматривает

внимание

ко

всем

аспектам

развития

ЭСО

.

Разработка

конфигураций

ЭСО

и

их

многокри

-

териальное

сравнение

. 

Исходя

из

анализа

энерго

-

ресурсов

ЭСО

может

включать

следующие

источни

-

ки

энергии

: 

газификаторы

биомассы

на

древесной

щепе

 (BG), 

фотоэлектрические

преобразователи

(PV), 

ветроэнергетические

установки

 (WT) 

и

дизель

-

ные

генераторы

 (DG), 

а

также

аккумуляторные

бата

-

реи

 (ES). 

Подключение

поселений

к

электрической

системе

не

рассматривается

из

-

за

их

удаленности

от

нее

более

чем

на

 200 

км

.

Была

проведена

оптимизация

17 

конфигураций

ЭСО

с

использо

-

ванием

 HOMER PRO 

по

критерию

минимума

суммарных

дисконти

-

рованных

затрат

. 

Многокритериальное

сравнение

конфигураций

проводилось

по

пяти

критериям

, 

выбор

которых

был

об

-

условлен

целями

, 

преследуемы

-

ми

при

создании

энергетического

сообщества

: 

обеспечение

макси

-

мальной

экономической

эффектив

-

Табл

. 1. 

Характеристика

поселков

Название

поселения

Численность

населения

, 

чел

.

Перспектива

развития

Максимальная

нагрузка

сети

, 

кВт

Виды

энергоресурсов

Единка

50

Рыбопереработка

44,1

Ветер

, 

солнце

, 

щепа

, 

дизельное

топливо

Перетычиха

200

Деревопереработка

 54,4

Солнце

, 

щепа

, 

дизельное

топливо

Самарга

 180

Туризм

30

Рис

. 3. 

Ситуационный

план

поселений

 (

а

) 

и

прогнозный

график

электриче

-

ских

нагрузок

 (

б

)

а

) 

б

)

График

нагрузок

, 

кВт

140
120
100

80
60
40
20

0

1  3  5  7  9  11 13 15  17 19  21 23

Зима

Весна

Лето

Осень

47,52° 

СШ

Самарга

Единка

Перетычиха

47,08° 

СШ

138,44° 

ВШ

139,05° 

ВД

23

ности

 (

критерий

 1 

и

 2), 

обеспечение

технической

эф

-

фективности

 (

критерий

 3), 

обеспечение

минимизации

воздействий

на

окружающую

среду

и

социальной

эф

-

фективности

 (

критерий

 4, 

критерий

 5): 

1) 

нормированная

стоимость

электроэнергии

 (LCOE), 

долл

./

кВт

·

ч

;

2) 

капитальные

затраты

, 

тыс

. 

долл

.; 

3) 

экономия

топлива

, %;

4) 

выбросы

 CO

2

, 

т

/

год

;

5) 

доля

ВИЭ

в

покрытии

нагрузки

, %.

Нормированная

стоимость

электроэнергии

яв

-

ляется

одним

из

наиболее

используемых

критериев

при

оценке

проектов

в

области

энергоснабжения

. 

Этот

показатель

включает

суммарные

дисконти

-

рованные

затраты

проекта

за

расчетный

период

и

объем

выработки

электроэнергии

. 

Хотя

при

оцен

-

ке

 LCOE 

учитываются

капитальные

затраты

, 

однако

выделение

их

в

отдельный

критерий

позволяет

вы

-

являть

эффективные

конфигурации

энергетическо

-

го

сообщества

, 

не

требующие

значительных

перво

-

начальных

вложений

. 

Критерий

  «

экономия

топлива

» 

оценивается

рас

-

четом

снижения

расхода

как

ди

-

зельного

топлива

, 

так

и

биомас

-

сы

в

сравнении

с

вариантом

, 

где

такой

расход

максимален

. 

Этот

критерий

отражает

эффектив

-

ность

варианта

в

отношении

од

-

новременно

ресурсосбережения

, 

оптимизации

инфраструктуры

хранения

топлива

, 

экологической

эффективности

. 

Критерий

, 

учитывающий

вы

-

бросы

 CO

2

, 

позволяет

учесть

важный

тренд

декарбонизации

, 

закрепленный

в

Стратегии

соци

-

ально

-

экономического

развития

Российской

Федерации

с

низким

уровнем

выбросов

парниковых

газов

до

 2050 

года

. 

Одновремен

-

но

этот

критерий

характеризует

объем

выбросов

других

загрязня

-

ющих

веществ

, 

так

как

рассчиты

-

вается

через

объем

сжигаемого

дизельного

топлива

. 

Выбросы

 CO

2

при

производстве

электроэнер

-

гии

газификаторами

биомассы

не

учитывались

, 

так

как

эта

техноло

-

гия

считается

 CO

2

-

нейтральной

.

Рис

. 5. 

Многокритериальные

оценки

конфигураций

ЭСО

для

трех

сценариев

Рис

. 4. 

Оценки

шкалирующих

коэффициентов

для

трех

сценариев

Ри

Р

Ри

Р

Ри

с

.

с

с

.

с

с

с

с

4

4

4

4

4

4

4

.

Оц

Оц

Оц

О

ен

ен

ен

н

ки

ки

ки

ш

ш

ш

ш

ка

к

ка

ка

к

к

к

ли

л

ли

ли

л

л

ру

ру

у

ру

ющ

ющ

ющ

ющ

ющ

ющ

щ

ющ

их

их

их

к

к

к

к

к

к

оэ

о

о

оэ

о

оэ

о

о

фф

фф

фф

фф

фф

ициент

нт

нт

нт

т

т

ов

в

в

в

в

ов

ов

в

д

д

д

ля

ля

ля

т

т

т

ре

ре

р

ре

р

р

р

х

х

х

сц

сц

сц

ц

сц

ц

ц

ен

ен

н

ен

н

н

н

ар

ар

ар

ие

е

ие

е

ие

е

е

в

в

в

Экономический

сценарий

Экологический

сценарий

Сбалансированный

сценарий

k

j

k

j

k

j

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

LCOE

LCOE

LCOE

Кап

.

затраты

Кап

.

затраты

Кап

.

затраты

Экономия

топлива

Экономия

топлива

Экономия

топлива

Выбросы

CO

2

Выбросы

CO

2

Выбросы

CO

2

Доля

ВИЭ

Доля

ВИЭ

Доля

ВИЭ

Рис

. 4. 

Оценки

шкалирующих

коэффициентов

для

трех

сценариев

Экономический

сценарий

Мног

окрит

ериальная

оц

енк

а

1

0,8

0,6 

0,4 

0,2

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

12 

13 14 15 

16 17

Экологический

сценарий

Мног

окрит

ериальная

оц

енк

а

1

0,8

0,6 

0,4 

0,2

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

12 

13 14 15 

16 17

Сбалансированный

сценарий

Конфигурации

Мног

окрит

ериальная

оц

енк

а

1

0,8

0,6 

0,4 

0,2

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

12 13 14 15 

16 17

Критерий

 «

доля

ВИЭ

в

покрытии

нагрузки

» 

имеет

как

экологический

, 

так

и

социальный

аспект

. 

Проек

-

ты

с

большой

долей

ВИЭ

в

генерации

обеспечива

-

ют

минимальное

воздействие

на

окружающую

среду

и

положительно

воспринимаются

обществом

. 

В

рас

-

сматриваемом

случае

развитие

ВИЭ

может

содей

-

ствовать

развитию

экотуризма

. 

После

определения

критериев

было

выполнено

построение

однокритериальных

функций

ценности

и

определены

интервальные

шкалирующие

коэффи

-

циенты

. 

Подробно

подходы

к

этим

процедурам

пред

-

ставлены

в

работах

 [10, 16]. 

На

рисунке

 4 

показаны

результаты

оценивания

интервальных

шкалирующих

коэффициентов

для

трех

сценариев

. 

На

рисунке

 5 

приведены

многокритериальные

оценки

конфигураций

ЭСО

для

трех

сценариев

. 

Кон

-

фигурации

с

наиболее

высокими

оценками

выделе

-

ны

цветом

. 

Сравнение

конфигураций

с

близкими

оценками

проводится

по

показателю

относительного

домини

-

рования

. 

Параметры

лучших

конфигураций

пред

-

ставлены

в

таблицах

 2 

и

 3. 

№

 4 (79) 2023

24

ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ 

ЭНЕРГИЯ

Для

экономического

сценария

наиболее

подходя

-

щей

является

конфигурация

 5 

с

низкими

значениями

LCOE 

и

капитальных

затрат

. 

В

конфигурацию

входят

все

виды

источников

энергии

. 

Для

экологического

сценария

наиболее

подходящей

является

конфигу

-

рация

 2, 

у

которой

, 

при

сравнительно

низком

 LCOE, 

высокая

экономия

топлива

, 

низкие

выбросы

 CO

2

. 

Доля

ВИЭ

в

генерации

составляет

 100%. 

Для

сба

-

лансированного

сценария

выбрана

конфигурация

 1. 

Эта

конфигурация

отличается

лучшей

оценкой

 LCOE 

среди

всех

альтернатив

, 

а

также

близкими

к

луч

-

шим

оценками

по

остальным

критериям

. 

Единствен

-

ным

недостатком

являются

высокие

капитальные

вложения

.

В

таблицах

 4, 5 

представлены

результаты

оптими

-

зации

конфигураций

для

микрогридов

поселений

при

их

изолированной

работе

. 

Эти

результаты

позволяют

оценить

эффективность

объединения

микрогридов

в

ЭСО

.

Сопоставляя

таблицы

 3 

и

 5, 

можно

отметить

эф

-

фекты

объединения

микросетей

поселений

в

ЭСМ

. 

Показатели

 LCOE 

выбранных

конфигураций

ЭСМ

лучше

, 

чем

у

изолированных

микросетей

. 

Капи

-

Табл

. 2. 

Выбранные

конфигурации

ЭСО

поселений

Сценарий

Конфигурация

Дизельный

генератор

*

Газификатор

биомассы

*

Фотоэлектрический

преобразователь

*

Ветро

-

турбина

*

Накопитель

**

Инвертор

*

Экономический

50

75

75

50

100

100

Экологический

–

100

100

75

175

100

Сбалансированный

25

75

125

75

175

100

*

кВт

, 

**

кВт

·

ч

Табл

. 3. 

Показатели

конфигураций

ЭСО

поселений

Сценарий

LCOE, 

$/

кВт

·

ч

Капитальные

затраты

, 

тыс

. $

Дизельное

топливо

, 

т

/

год

Древесная

щепа

, 

т

/

год

Выбросы

CO

2

, 

т

/

год

Доля

ВИЭ

, %

Экономический

0,238

514,8

12,2

366

38

91,8

Экологический

0,232

690,1

0

345

0

100

Сбалансированный

0,230

672,9

5,8

304

18

96

тальные

затраты

на

конфигурацию

ЭСМ

, 

разрабо

-

танную

в

Экономическом

сценарии

, 

всего

на

 5,9% 

выше

, 

чем

у

изолированных

микросетей

. 

Превы

-

шение

капитальных

затрат

объясняется

затратами

на

электрическую

сеть

 10 

кВ

, 

общая

протяженность

которой

составляет

около

 16 

км

. 

В

то

же

время

срав

-

нение

состава

оборудования

ЭСМ

и

изолированных

микросетей

  (

таблицы

 2 

и

 4) 

показывает

очевидную

экономию

при

объединении

микросетей

в

сообще

-

ство

. 

Можно

сделать

вывод

, 

что

для

случаев

, 

когда

микросети

находятся

на

более

близком

расстоянии

, 

капитальные

вложения

будут

меньше

при

объеди

-

нении

в

сообщество

. 

Выбранные

конфигурации

со

-

общества

имеют

лучшие

показатели

по

выбросам

CO

2

и

доле

ВИЭ

в

генерации

, 

чем

изолированные

микросети

.

Многокритериальный

выбор

конфигурации

ЭСМ

с

учетом

неопределенности

предпочтений

ЛПР

обес

-

печивает

устойчивость

проекта

к

возможным

изме

-

нениям

внешних

условий

. 

Конфигурации

, 

выбран

-

ные

с

учетом

неопределенности

предпочтений

ЛПР

, 

также

более

адаптивны

к

различным

целям

на

этапе

управления

сообществом

.

Табл

. 4. 

Оптимальные

конфигурации

микрогридов

при

изолированной

работе

Населенный

пункт

Конфигурация

Дизельный

генератор

*

Газификатор

биомассы

*

Фотоэлектрический

преобразователь

*

Ветро

-

турбина

*

Накопитель

**

Инвертор

*

Единка

30

25

50

25

75

50

Перетычиха

30

25

100

–

75

50

Самарга

30

–

25

–

50

50

ИТОГО

90

50

175

25

200

150

*

кВт

, 

**

кВт

·

ч

Табл

. 5. 

Показатели

конфигураций

микрогридов

при

изолированной

работе

Населенный

пункт

LCOE, 

$/

кВт

·

ч

Капитальные

затраты

, 

тыс

. $

Дизельное

топливо

, 

т

/

год

Древесная

щепа

, 

т

/

год

Выбросы

CO

2

, 

т

/

год

Доля

ВИЭ

, %

Единка

0,249

254,6

8,7

111

27

85,3

Перетычиха

0,263

249,6

17,5

106

54

72,6

Самарга

0,374

74,3

17,7

–

55

23,6

ИТОГО

0,274

578,5

43,9

217

136

70,3

25

Оценка

эффективности

функционирования

раз

-

личных

сценариев

сообщества

мигрогридов

на

базе

модели

  «

оператора

энергосообщества

». 

Изолиро

-

ванная

работа

микрогрида

. 

Изначально

была

про

-

ведена

оценка

эффективности

управления