Отбор активных потребителей в структуру агрегатора спроса аналитическими методами




Page 1


background image







Page 2


background image

32

э

н

е

р

г

о

с

н

а

б

ж

е

н

и

е

энергоснабжение

Отбор активных 
потребителей 
в структуру агрегатора 
спроса аналитическими 
методами

УДК 621.311:338.24

Колосок

 

И

.

Н

.,

д.т.н., ведущий научный 

сотрудник Института 

систем энергетики 

им. Л.А. Мелентьева 

СО РАН

Коркина

 

Е

.

С

.,

к.т.н., старший научный 

сотрудник Института 

систем энергетики 

им. Л.А. Мелентьева 

СО РАН

Ключевые

 

слова

:

управление спросом 

на электроэнергию, 

агрегатор спроса, 

киберфизическая 

структура

Традиционно

 

основную

 

роль

 

в

 

поддержании

 

баланса

 

мощности

 

и

 

энергии

 

в

 

ЭЭС

 

выполняют

 

электростанции

В

 

современных

 

условиях

 

развития

 

электроэнергетики

 

появился

 

новый

 

востре

бованный

 

инструмент

 

регулирования

 

баланса

 

спроса

 

и

 

пред

ложения

 

на

 

рынках

 

электроэнергии

 — 

управление

 

спросом

 

на

 

электроэнергию

 (

от

 

англ

. Demand Response — DR). 

На

 

основе

 

материалов

 

из

 

доступных

 

источников

 

в

 

статье

 

анализируют

ся

 

критерии

 

отбора

 

участников

 

в

 

структуру

 

агрегатора

 

спроса

 

в

 

рамках

 

пилотного

 

проекта

 «

Агрегатор

 

спроса

». 

Предлагается

 

рассматривать

 

процесс

 

отбора

 

как

 

с

 

учетом

 

требований

 

со

 

сто

роны

 

агрегатора

 

к

 

надежности

 

функционирования

 

участников

так

 

и

 

с

 

учетом

 

возможностей

 

самих

 

участников

рассматривае

мых

 

в

 

статье

 

с

 

позиций

 

киберфизической

 

системы

Э

лектроэнергетическая  система  (ЭЭС)  — 

один из сложнейших стратегически важных 

технических  объектов,  постоянно  развива-

ющихся под влиянием многих объективных 

факторов. Преобразование ЭЭС в настоящее время 

происходит на основе структурных изменений и бо-

лее  совершенных  подходов  к  управлению  энерго-

объектами  [1].  Применение  оборудования  и  мате-

риалов  нового  поколения  должно  сопровождаться 

моделированием  отказов  его  работоспособности 

и влияния отказов на вероятное возникновение де-

фицита электроэнергии (ЭЭ) [2].

Наряду  с  использованием  для  производства  ЭЭ 

традиционных  природных  ресурсов  совершенству-

ются  технологии  использования  возобновляемых 

источников энергии (ВИЭ), их преобразования в ЭЭ 

и сохранения накопленной энергии. В 2016–2017 го-

дах в России разработана Концепция развития рын-

ка систем хранения ЭЭ, направленная на разверты-

вание индустрии систем накопления энергии (СНЭ) 

[3]. СНЭ в первую очередь востребованы в удален-

ных энергорайонах с распределенными энергоресур-

сами  (в  том  числе  ВИЭ)  и  традиционными  дизель-

генераторными  установками,  где  отсутствуют  сети 

централизованного  электроснабжения.  Мощности 

таких  энергорайонов  и  энергоемкость  СНЭ,  входя-

щих в их состав, невелика. Однако имеются перспек-

тивы  использования  СНЭ  в  сетях  разных  классов 







Page 3


background image

33

напряжения  [4].  Массовое  внедрение  ВИЭ  приво-

дит  к  неопределенности  режимов  работы  сети,  что 

требует  установки  резервного  генерирующего  обо-

рудования и СНЭ [5]. В [6] показано, что изменения 

в  структуре  распределенной  генерации  (РГ)  из-за 

отказов отдельных генераторных установок и их свя-

зей приводят, как правило, лишь к снижению показа-

телей функционирования РГ, так как границы между 

исправным  и  неисправным,  а  также  между  работо-

способным, частично работоспособным и неработо-

способным состояниями размыты и часто условны.

Управление спросом (Demand Response, DR) рас-

сматривается как компонент концепции рационали-

зации спроса (англ. Demand Side Management), кото-

рая, в свою очередь, является частью более широкой 

тенденции  развития  распределенной  энергетики. 

Под управлением спросом на ЭЭ понимают, в основ-

ном, смещение потребления с пиковых периодов на 

внепиковые. Суть нового механизма управления ре-

жимом ЭЭС заключается в снижении энергопотреб-

ления  некоторыми  потребителями  в  определенные 

часы  суток  и  получение  ими  денежной  премии  за 

вынужденное снижение нагрузки. Для запуска меха-

низма DR создается специальная структура — агре-

гатор спроса (АС) на ЭЭ [7].

В статье рассмотрены различные аспекты, обес-

печивающие  надежное  функционирование  агрега-

тора спроса, — его структура, система управления, 

отказоустойчивость. Рассмотрены первые шаги в ре-

ализации проекта «Агрегатор спроса» в России. Вы-

полнен анализ критериев отбора участников в струк-

туру агрегатора спроса. На основе представленных 

критериев  обобщены  требования  к  участникам  АС 

и предложены варианты отбора участников с приме-

нением аналитических методов принятия решений. 

НАДЕЖНОСТЬ

 

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

 

АГРЕГАТОРА

 

СПРОСА

 

Необходимость появления агрегаторов спроса в Рос-

сии  обусловлена  тем,  что  розничные  потребители 

не являются субъектами ОРЭМ и не присоединены 

к его инфраструктуре. При этом единичная мощность 

потребителей может быть слишком малой, а количе-

ство потребителей — слишком большим для органи-

зации, управляющей работой рынка. Компании-агре-

гаторы  объединяют  регулировочные  возможности 

потребителей  в  блок  (кластер),  удовлетворяющий 

требованиям ОРЭМ по величине разгрузки, и явля-

ются посредником между потребителями и ОРЭМ [7]. 

Для  повышения  эффективности  механизма 

управления  энергопотреблением  предлагается  ис-

пользовать  кластерную  архитектуру  агрегатора 

спроса [8]. В каждый кластер входят активные потре-

бители (АП), получающие ЭЭ из централизованной 

системы  электроснабжения  и/или  от  альтернатив-

ных источников частично или полностью. Для повы-

шения качества ЭЭ и надежности электроснабжения 

АП располагают некоторыми резервами ЭЭ, предо-

ставляемыми СНЭ. 

В  эксплуатационных  условиях  возможны  сбои 

и отказы различной природы. Для понимания этого 

агрегатор спроса, а также и АП рассматриваются как 

киберфизические системы (КФС), состоящие из тех-

нологической,  информационно-коммуникационной 

и управляющей подсистем. Киберфизическая систе-

ма — это комплексная система из вычислительных 

и физических элементов, которая постоянно получа-

ет данные из окружающей среды и использует их для 

дальнейшей оптимизации процессов управления [9]. 

В  любой  КФС  обеспечивается  координация  и  взаи-

мосвязь  между  вычислительными  и  физическими 

ресурсами. 

Представление  АП  в  виде  КФС  помогает  вы-

работать  критерии  отбора  активных  потребителей 

в  структуру  агрегатора  спроса  с  учетом  их  взаимо-

действия и взаимного влияния друг на друга. 

Взаимодействие  активных  потребителей  спо-

собствует гибкости в исполнении своих договорных 

обязательств  перед  агрегатором  спроса.  Активный 

потребитель, связанный с агрегатором договорными 

условиями  по  снижению  нагрузки,  должен  принять 

решение  о  продолжении  выполнения  своих  обяза-

тельств перед агрегатором даже при возникновении 

форс-мажорных обстоятельств (сбоя оборудования, 

кибератаки, временного выхода АП из строя). В до-

говоре может быть оговорено, что если АП-1, входя-

щий в кластер вместе с другими 

– 1 АП, не может 

по  объективным  причинам  выполнить  свои  обяза-

тельства перед агрегатором в оговоренные заранее 

часы  пиковой  нагрузки,  то  эти  обязательства  пере-

ходят к 

i

-му АП, обладающему избыточными ресур-

сами, в том числе и СНЭ. Так, СНЭ являются инстру-

ментом повышения гибкости в энергосистемах.

Способность  АП  участвовать  в  механизме  взаи-

мозамещения, безотказность функционирования АП 

должны быть учтены в критериях отбора АП, это бу-

дет  продемонстрировано  в  предлагаемом  подходе 

к отбору АП.

ПЕРВЫЕ

 

ШАГИ

ПРОЕКТА

 «

АГРЕГАТОР

 

СПРОСА

» 

Создание АС на ОРЭМ России проводится в 2 этапа 

[10]:

этап

 

создания

 

АС

 

— это стадия пилотного про-

екта (ПП), целью которого является отработка нор-

мативных,  договорных  и  технологических  решений, 

а  также  формирование  пула  АС  розничных  потре-

бителей.  Координация  агрегаторов  в  ПП  осущест-

вляется  в  рамках  оказания  услуг  по  обеспечению 

системной надежности, заказчиком которых являет-

ся системный оператор. Иллюстративный материал 

приведен в [11].

Отбор

 

потребителя

 для участия в пилотном про-

екте  [12]  производится  по  определенному  порядку 

(прием заявок и принятие решения о допуске к отбору, 

сопоставление  ценовых  заявок,  определение  участ-

ников, заключение договора), исходя из технических 

возможностей  потребителя:  оснащение  системой 

коммерческого учета, предоставление графика базо-

вой нагрузки, соответствующего требованиям ПП, до-

стоверно определяемый объем разгрузки и пр. 

Граница

 

отбора

  определяется  по  достижении 

либо спроса на услуги в МВт, либо предельного объ-

ема средств в рублях. 

 3 (66) 2021







Page 4


background image

34

Система

 

контроля

.

 Исполнение обязательств 

для  участвующих  в  ПП  потребителей  розничного 

рынка контролируется с помощью сравнения базо-

вого  графика  потребления  ЭЭ  (сформированного 

матметодами  с  использованием  статистических 

данных) с информацией о фактическом потребле-

нии. 

Примеры

 

отказов

  на  участие  в  ПП  достаточно 

формальны: 

 

– не  подписаны  проекты  дополнительного  согла-

шения  к  договору  оказания  услуг  по  изменению 

нагрузки;

 

– из  состава  энергопринимающего  устройства 

(ЭПУ)  потребителя  исключены  ЭПУ  и  объекты 

электросетевого  хозяйства,  находящиеся  внутри 

границ  балансовой  принадлежности  указанного 

ЭПУ; 

 

– комплект  документов  не  позволяет  достовер-

но  установить  соответствие  ЭПУ  потребителя 

в  оставе объекта управления.

II 

этап

 

создания

 

АС

.

 Непосредственное участие 

агрегаторов спроса (в том числе, независимых) в ра-

боте ОРЭМ. 

МЕТОД

 

АНАЛИЗА

 

ИЕРАРХИЙ

 

ПРИ

 

ОТБОРЕ

 

ОБЪЕКТА

 

ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ

 

В

 

СТРУКТУРУ

 

АГРЕГАТОРА

 

СПРОСА

Для  отбора  активных  потребителей  в  структуру  АС 

предлагается использовать метод анализа иерархий 

(МАИ) [12], который позволяет обеспечить оптималь-

ный вариант решения задачи из нескольких альтер-

натив  на  основе  попарного  сравнения  множества 

критериев отбора. 

Расчетный пример. В агрегатор-кластер на одно 

вакантное место поступили заявки от трех активных 

потребителей:

1.  Энергосбытовая компания (ЭСК). 

2.  Нефтеперерабатывающая компания (НПК).

3.  Предприятие 

химической 

промышленности 

(ПХП).

Отбор АП проводится по ряду критериев, характе-

ризующих подсистемы КФС:

 

– технологическая (безаварийная работа за 3-лет-

ний  период  (Б/ав),  отсутствие  вреда  экологии 

(Экол), применение ВИЭ и СНЭ); 

 

– информационно-коммуникационная 

(наличие 

резервного  сервера  (РС),  применение  средств 

кибербезопасности (КБ));

 

– управляющая  (согласие  на  снижение  первона-

чально заявленного объема до заключения дого-

вора — уступка (Уст) и на предоставление друго-

му АП этого кластера дополнительной мощности 

(ДМ) в аварийном случае).

Характеристики участников, влияющие на выбор 

претендента:

ЭСК — аварий нет, проблем с экологией нет, ВИЭ 

нет,  имеются  СНЭ,  резервирование  серверов  есть, 

корпоративные  сети  защищены,  персонал  прошел 

обучение  по  кибербезопасности  (КБ),  уступки  воз-

можны,  предоставление  дополнительной  мощности 

возможно. 

НПК  —  аварийность  низкая,  проблемы  с  эколо-

гией есть, используются ВИЭ и один НЭ, в резерве 

2 сервера, корпоративные сети имеют повышенную 

защиту, уступки нежелательны, предоставление до-

полнительной мощности минимально возможно.

ПХП — аварийность и экологические нарушения 

высокие,  ВИЭ  используются,  в  резерве  1  сервер, 

корпоративные сети защищены минимально, уступ-

ки и предоставление дополнительной мощности не-

возможны.

На рисунке 1 показана структура процесса приня-

тия решения.

Алгоритм МАИ работает в следующем порядке:

ШАГ

 1.

 

Попарное

 

сравнение

 

критериев

 

отбора

 

между

 

собой

 (

таблица

 1) 

для

 

определения

 

степени

 

их

 

влияния

 

на

 

выбор

 

АП

1.1.  Простым числом 

N

 (от 1 до 9) оценивается значи-

мость критериев (элементы, стоящие в строке, в 

N

 раз

важнее  элементов,  стоящих  в  столбце,  или  про иг-

рывают в 1/

N

 раз). Оценки помещаются в матрицу А.

1.2.  Чтобы  показать,  какие  критерии  более  пред-

почтительны,  элементы  матрицы 

A

  (8×8)  нормали-

зуются.  Для  этого  вычисляется  вес  каждого  крите-

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

Рис

. 1. 

Структура

 

МАИ

 

для

 

задачи

 

выбора

 

активного

 

потребителя

I уровень —
Цель задачи

II уровень —
Критерии отбора

III уровень —
Альтернативы

Технологическая подсистема

Информационно-коммуни-

кационная подсистема

Выбор АП для

агрегатора-кластера

Управляющая подсистема

Дополнит.

мощность

СНЭ

ПХП

Средства 

КБ

Экология

ЭСК

Уступка

ВИЭ

НПК

Резервный

сервер

Безаварий-

ность







Page 5


background image

35

рия  как  среднее  геометрическое 

элементов  (столбцы  2–9)  соот-

ветствующей  строки  (таб лица  1, 

столбец 10) и нормализуется (та-

блица  1,  столбец  11  «Вес  крите-

рия»), по формуле:

 

________ 

________

a

i

norm

 

n

 

j

 

a

ij

 / 

i

 

 

j

 

a

ij

.

В  таблице  1  показано  значи-

тельное преимущество критериев 

«Безаварийность»  и  «Отсутствие 

экологических проблем».

ШАГ

 2.

 

Сравнение

 

альтерна

тив

 

между

 

собой

 

по

 

каждому

 

из

 

критериев

 

отдельно

.

В  качестве  альтернатив  рас-

сматриваются  три  компании  — 

ЭСК,  НПК  и  ПХП.  В    таблице  2 

приведены  оценки  критериев  от-

носительно альтернатив и вычис-

лены их весовые коэффициенты.

ШАГ

 3.

 

Определение

 

общего

 

веса

 

каждой

 

из

 

альтернатив

.

Для  окончательного  принятия 

решения по выбору АП нужно объ-

единить  результаты  двух  первых 

шагов  (умножить  обобщенные 

в  одной  матрице  результаты  2-го 

шага алгоритма на столбец резуль-

татов 1-го шага):

Табл. 1. Попарное сравнение критериев отбора

Б/ав

Экол

ВИЭ

СНЭ

РС

КБ

Уст

ДМ

Среднее

геометрическое

Вес

a

i

norm

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Б/ав

1

2

3

3

2

3

9

7

3,01

0,271

Экол

1/2

1

5

3

3

5

9

7

3,03

0,273

ВИЭ

1/3

1/5

1

2

3

3

9

2

1,47

0,132

СНЭ

1/3

1/3

1/2

1

2

2

9

2

1,19

0,107

РС

1/2

1/3

1/3

1/2

1

1/2

9

5

0,94

0,085

КБ 

1/3

1/5

1/3

1/2

2

1

9

2

0,89

0,080

Уст

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1

2

0,21

0,019

ДМ

1/7

1/7

1/2

1/2

1/5

1/2

1/2

1

0,36

0,032

b

j

 = 

n

i

 = 1

 

a

ij

 

3,25

4,32

10,78

10,61

13,3

15,11

55,5

28,0

11,1

1

0,280
0,234

Б/ав

Экол

ВИЭ

СНЭ

РС

КБ

Уст

ДМ

0,167

ЭСК

0,581

0,777

0,075

0,539

0,539

0,319

0,539

0,648

0,094

0,52

НПК

0,309

0,155

0,591

0,297

0,297

0,615

0,297

0,229

×

0,089

= 0,34

ПХП

0,109

0,068

0,334

0,164

0,164

0,066

0,163

0,122

0,075

0,15

0,014
0,047

Табл. 2. Сравнение компаний 

Б/ав ЭСК НПК ПХП Вес АП

Экол ЭСК НПК ПХП Вес АП

ЭСК

1

2

5

0,581

ЭСК

1

7

9

0,777

НПК

1/2

1

3

0,309

НПК

1/7

1

3

0,155

ПХП

1/5

1/3

1

0,109

ПХП

1/9

1/3

1

0,068

а) по критерию «Безаварийность»

б) по критерию «Экология»

ВИЭ ЭСК НПК ПХП Вес АП

СНЭ ЭСК НПК ПХП Вес АП

ЭСК

1

0,14 0,20

0,075

ЭСК

1

2

3

0,539

НПК

7

1

2

0,591

НПК

1/2

1

2

0,297

ПХП

5

0,50

1

0,334

ПХП

1/3

1/2

1

0,163

в) по критерию «ВИЭ»

г) по критерию «СНЭ»

РС

ЭСК НПК ПХП Вес АП

КБ

ЭСК НПК ПХП Вес АП

ЭСК

1

2

3

0,539

ЭСК

1

1/2

5

0,319

НПК

1/2

1

2

0,297

НПК

2

1

9

0,615

ПХП

1/3

1/2

1

0,163

ПХП

1/5

1/9

1

0,066

д) по критерию «Резервный сервер»

е) по критерию «Средства КБ»

Уст

ЭСК НПК ПХП Вес АП

ДМ

ЭСК НПК ПХП Вес АП

ЭСК

1

2

3

0,539

ЭСК

1

3

5

0,648

НПК

1/2

1

2

0,297

НПК

1/3

1

2

0,229

ПХП

1/3

1/2

1

0,163

ПХП

1/5

1/2

1

0,122

ж) по критерию «Уступка в заявке»

з) по критерию «Доп. мощность»

 3 (66) 2021







Page 6


background image

36

Результат отбора: с весом 0,52 в агрегатор-клас-

тер выбрана ЭСК. 

МАИ определяет, насколько согласованны оценки 

эксперта. Для этого вычисляется максимальное соб-

ственное значение 

L

max

 матрицы А, индекс согласо-

ванности 

CI

 и коэффициент согласованности 

CR

:

L

max

 = 

n

= 1

 

b

i

 · 

a

i

norm

CI 

L

max 

/ (

– 1);

CR 

CI 

CC

, где 

CC 

= 1,4 для 

=8.

При 

CR 

< 0,10 скомпилированная матрица 

A

 пар-

ных сравнений непротиворечива. Здесь 

L

max

 = 8,92; 

CI

 = 0,13; 

CR

 = 0,09 < 0,10. 

Таким образом, выводы экспертов считаются убе-

дительными.

МЕТОД

 

АНАЛИТИЧЕСКИХ

 

СЕТЕЙ

 

ПРИ

 

ОТБОРЕ

 

ОБЪЕКТА

 

ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ

 

В

 

СТРУКТУРУ

 

АГРЕГАТОРА

 

СПРОСА

В  предыдущем  примере  рассмотрен  процесс  от-

бора АП как конкурента другим активным потреби-

телям в структуре АС в качестве источника допол-

нительно  высвобождаемой  мощности.  Агрегатора 

спроса  интересует  внешняя  сторона  проблемы: 

надежным ли будет кандидат с точки зрения поста-

вок  мощности.  Это  достаточно  формальный  под-

ход. Предлагаем рассмотреть кандидатов на отбор 

в структуру АС детальнее.

Участие АП в структуре АС с учетом свойств его 

КФС. Любой участник отбора — это сложная кибер-

физическая система, где компоненты подсистем КФС 

(критерии отбора) взаимодействуют и при этом ока-

зывают определенное влияние друг на друга. В таб-

лице 3 для каждого компонента, стоящего в строке, 

показано,  оказывает  ли  он  влияние  на  остальные 

компоненты, стоящие в столбцах таблицы («1» — да, 

«0» — нет).

В  процессе  уточнения  взаимного  влияния  кри-

териев  разных  подсистем  обнаружилось,  что  с  по-

зиций  КФС  критерии  «Отсутствие  вреда  экологии» 

и  «Уступка  в  заявке»  совершенно  не  влияют  на 

остальные  критерии  (нулевые  строки  в  таблице  3), 

поэтому далее ими можно пренебречь. 

На рисунке 2а показано взаимовлияние критери-

ев (петля) и влияние критериев на принятие реше-

ния по отбору (двусторонняя стрелка). 

В  этом  случае  рисунок  1  преобразуется  в  рису-

нок 2б, а таблица 4 — это таблица 1, уменьшенная 

на 2 изъятых критерия. 

Для метода аналитических сетей (МАС) ШАГ 1 ал-

горитма МАИ теперь необходимо видоизменить: про-

вести попарное сравнение критериев отбора между 

собой  по  каждой  альтернативе  (отдельно  по  ЭСК, 

НПК, ПХП). Для изучения взаимного влияния крите-

риев и альтернатив на примере энергосберегающей 

компании проводим анализ фактического состояния 

АП  по  характеристикам  КФС,  взаимодействующим 

между собой.

Сравнение критериев отбора ЭСК в таблице 4: 

безаварийность  —  на  первом  месте  (аварий  нет, 

имеются  СНЭ,  резервирование  серверов  есть, 

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЕ

Табл. 3. Взаимное влияние критериев подсистем КФС

Б/ав Экол ВИЭ СНЭ РС

КБ Уст ДМ

Б/ав

0

1

0

0

0

0

0

0

Экол

0

0

0

0

0

0

0

0

ВИЭ

1

1

0

1

1

0

0

1

СНЭ

1

1

1

0

1

1

0

1

РС

1

0

0

0

0

1

0

0

КБ 

1

0

0

0

0

0

0

0

Уст

0

0

0

0

0

0

0

0

ДМ

1

0

0

0

0

0

1

0

Табл. 4. Попарное сравнение критериев

отбора ЭСК с позиций КФС

ЭСК Б/ав ВИЭ СНЭ РС

КБ

ДМ

Вес

критерия

Б/ав

1

9

1

2

2

7

0,282

ВИЭ 0,11

1

0,11 0,11 0,11 0,333

0,022

СНЭ

1

9

1

2

2

7

0,282

РС

0,5

9

0,5

1

1

7

0,178

КБ 

0,5

9

0,5

2

1

7

0,2

ДМ 0,143

3

0,143 0,143 0,143

1

0,037

Рис

. 2. 

Метод

 

аналитических

 

сетей

 

для

 

отбора

 

активного

 

потребителя

 

в

 

структуру

 

агрегатора

 

спроса

а)

б)

Выбор АП для

агрегатора-кластера

Критерии АП

с точки зрения КФС

Альтернативы отбора АП

ПХП

ЭСК

НПК

Технологическая подсистема

Информационно-коммуника-

ционная подсистема

Выбор АП для

агрегатора-кластера

Управ-

ляющая

подсистема

Дополнит.

мощность

Средства 

КБ

Резервный

сервер

СНЭ

ВИЭ

Безаварий-

ность







Page 7


background image

37

корпоративные сети защищены, персонал прошел 

обучение  по  кибербезопасности),  как  следствие, 

возможно  предоставление  дополнительной  мощ-

ности.  Использование  ВИЭ  не  рассматривается 

вообще.

Здесь 

L

max

  =  6,318; 

CI

  =  0,06; 

CR

  =  0,05  <  0,10. 

Суждения  экспертов  принимаются.  Действительно, 

вес критериев подтвердил важность безаварийности 

и наличия СНЭ.

Подобным  образом  проанализированы  два  дру-

гих кандидата: НПК и ПХП.

ШАГ  2  алгоритма  МАИ  дает  возможность  алго-

ритму  МАС  получить  матрицу  сравнения  компаний 

по всем критериям, за исключением двух изъятых:

Б/ав

ВИЭ

СНЭ

РС

КБ

ДМ

ЭСК 0,581 0,075 0,539 0,539 0,319 0,648
НПК 0,309 0,591 0,297 0,297 0,615 0,229
ПХП 0,109 0,334 0,164 0,164 0,066 0,122

ШАГ 3 алгоритма МАИ также видоизменяется для 

МАС. Определение общего веса каждой из альтер-

натив происходит с учетом результатов ШАГА 1 ал-

горитма МАС:

ЭСК НПК ПХП Б/ав ВИЭ СНЭ РС

КБ

ДМ

Б/авар 0,282 0,310 0,388

0

0

0

0

0

0

ВИЭ

0,022 0,059 0,147

0

0

0

0

0

0

СНЭ

0,282 0,112 0,095

0

0

0

0

0

0

РС

0,178 0,215 0,198

0

0

0

0

0

0

КБ 

0,200 0,215 0,103

0

0

0

0

0

0

ДМ

0,037 0,021 0,018

0

0

0

0

0

0

ЭСК

0

0

0

0,581 0,075 0,539 0,539 0,319 0,648

НПК

0

0

0

0,309 0,591 0,297 0,297 0,615 0,229

ПХП

0

0

0

0,109 0,334 0,164 0,164 0,066 0,122

В  результате  расчетов  по  нахождению  предель-

ной матрицы [12] получен результат отбора:

ЭСК 0,418

НПК 0,387

ПХП 0,108

Таким образом, с весом 0,418 в агрегатор-кластер 

по  характеристикам  КФС  выбрана  энергосбытовая 

компания. 

ВЫВОДЫ

Для  повышения  надежности  функционирования 

агрегатора спроса его структура представлена клас-

терами,  каждый  из  которых  объединяет  несколько 

активных  потребителей.  Для  понимания  природы 

сбоев (и отказов) АП рассматривается как киберфи-

зическая  система,  состоящая  из  технологической, 

информационно-коммуникационной и управляющей 

подсистем.  Такая  декомпозиция  АП  на  подсистемы 

помогает выработать критерии отбора рассматрива-

емого АП в структуру агрегатора спроса с точки зре-

ния его отказоустойчивости. 

Рассмотрены меры по устранению сбоев различ-

ной  природы  для  АП,  функционирующего  в  рамках 

кластера.

Технологические сбои АП могут быть устранены: 

 

– усилением резервного оборудования; 

 

– наличием СНЭ;

 

– наличием пула распределенной генерации и ВИЭ.

Кибернетические сбои АП могут быть устранены: 

 

– повышением  киберустойчивости  (установкой 

межсетевых экранов, лицензионных антивирусов, 

систем обнаружения вторжений), строгим соблю-

дением требований кибербезопасности;

 

– усиленным резервированием сер-

веров.

Договорные  обязательства  для 

надежной работы АС должны заклю-

чаться с АП по критериям:

 

– принадлежности к кластеру;

 

– согласия  на  корректировку  заяв-

ленных объемов мощности;

 

– обязательствами  взаимовыручки 

партнеров по кластеру. 

Повторные сбои наказываются до-

полнительными штрафами.

Метод  анализа  иерархий  позво-

ляет  уточнить,  какие  критерии  отбо-

ра  самые  значимые,  и  сделать  оп-

тимальный  выбор  среди  участников 

структуры агрегатора спроса. 

Метод  аналитических  сетей  показывает,  какие 

возможности  дает  представление  кандидата-участ-

ника в виде КФС с точки зрения надежности функци-

онирования структуры АС.  

Работа  выполнена  при  поддержке  Российского  научного 

фонда (№ 19-49-04108) в рамках проекта «Разработка ин-

новационных технологий и инструментов для оценки гиб-

кости и совершенствования будущих энергосистем».

ЛИТЕРАТУРА
1.  Фортов В.Е., Макаров А.А. Концеп-

ция  интеллектуальной  электро-

энергетической  системы  России 

с  активно-адаптивной  сетью.  М: 

ОАО «НТЦ ФСК ЕЭС», 2012. 235 с.  

2.  Береснева  Н.М.,  Пяткова  Н.И. 

Подход  к  определению  уязвимых 

элементов  в  критических  инфра-

структурах энергетики / Материалы 

международного научного семина-

ра «Методические вопросы иссле-

дования  надежности  БСЭ»,  2019, 

вып. 70, т. 1. С. 173–180.

3.  Рынок  систем  накопления  элек-

троэнергии  в  России:  потенциал 

развития.  Под  ред.  Ю.  Удальцо-

ва и Д. Холкина. URL: https://www.

rusnano.com/upload/images/sitefi les/

files/Condenses_System_Markets_

in-Russia.pdf.

4.  Palizban  O.,  Kauhaniemi  K.  Energy 

storage  systems  in  modern  grids  – 

Matrix  of  technologies  and  applica-

tions.  Journal  of  Energy  Storage, 

2016, no. 6, pp. 248-259. 

5.  Илюшин  П.В.,  Березовский  П.К. 

Анализ  международного  опы-

та  формирования  условий  для 

эффективного  применения  сис-

тем  накопления  электроэнергии 

в управлении режимами // Энерге-

тик, 2019, № 11. С. 3–8.

 3 (66) 2021







Page 8