Features of power supply for autonomous objects in hard-to-reach areas

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The development of the Arctic and other hard-to-reach territories is a strategic objective of the Russian Federation, ensuring national security and socio-economic development of the country. Sustainable operation of facilities located in hard-to-reach territories directly depends on the reliability and efficiency of their energy infrastructure. The relevance of the study is due to the growing number of autonomous facilities (weather stations, mining bases, telecommunication towers) in hard-to-reach regions of the Russian Federation (Arctic, Far East, Siberia), where connection to the unified energy system is technically impossible or economically impractical. Power supply of such facilities is associated with extreme climatic conditions, logistical difficulties and high reliability requirements.

Aim. The purpose of the study is to develop a methodology for optimizing the composition of a hybrid energy system for autonomous facilities in hard-to-reach regions based on multi-criteria analysis, ensuring the minimization of energy costs under specified requirements for the reliability of power supply and environmental indicators.

Methods. Methods of system analysis and mathematical modeling are used for a comprehensive assessment of the efficiency of hybrid energy systems (complexes) combining renewable energy sources with traditional diesel generators and energy storage systems.

Results. The study developed a multi-criteria optimization model that allows determining the rational structure and parameters of hybrid energy systems according to the criteria of minimum life cycle cost, maximum reliability and minimum emissions. The conducted simulation modeling of the system operation under a random set of meteorological parameters and load confirmed the possibility of reducing diesel fuel consumption by 40-60% and CO2 emissions by 35-55% while maintaining a high level of energy supply reliability.

Conclusions. The results of the work can be used to design and modernize energy supply systems for autonomous facilities operating in the harsh conditions of the Russian Arctic.

About the authors

M. Yu. Karelina

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "State University of Management"

Email: myu_karelina@guu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0335-7550
SPIN-code: 1852-1782

Doctor of Technical Sciences, Doctor of Pedagogical Sciences, Professor,
Vice-Rector
 

Russian Federation, 99, Ryazansky prospekt, Moscow, 109542, Russia

R. V. Klyuev

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "State University of Management"

Email: r_v_kluev@guu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3777-7203
SPIN-code: 5817-8259

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Chief Researcher, Laboratory of Digital and Intelligent Technologies for Development of Territories of the Russian Federation 

Russian Federation, 99, Ryazansky prospekt, Moscow, 109542, Russia

D. V. Serdechnyy

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "State University of Management"

Author for correspondence.
Email: d_v_serdechnyj@guu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3060-9469
SPIN-code: 5330-3250

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Head, Laboratory of
Digital and Intelligent Technologies for Development of Territories of the Russian Federation
 

Russian Federation, 99, Ryazansky prospekt, Moscow, 109542, Russia

References

  1. Gagiev N.N., Goncharenko L.P., Sybachin S.A., Shestakova A.A. National projects in the Arctic zone of the Russian Federation. Arctic and North. 2020. No. 41. Pp. 113-129. doi: 10.37482/issn2221-2698.2020.41.113. (In Russian)
  2. Bogoyavlensky V.I. Natural and man-made threats during the development of fossil fuel deposits in the Earth's cryolithosphere. Mining Industry Journal. 2020. No. 1. Pp. 97-118. doi: 10.30686/1609-9192-2020-1-97-118. (In Russian)
  3. Klyuev R.V. Systems analysis of methods for calculating quarry power supply systems. Sustainable Development of Mountainous Territories. 2024. Vol. 16. No. 1(59). Pp. 302-310. doi: 10.21177/1998-4502-2024-16-1-302-310. (In Russian)
  4. Moshin A.A., Klyuev R.V. Use of alternative energy sources in industry. Grozny Natural Science Bulletin. 2021. Vol. 6. No. 3(25). Pp. 81-87. doi: 10.25744/genb.2021.62.57.008. (In Russian)
  5. Serdechny D.V., Tomashevsky Yu.V. Features of operation of an energy storage device based on a multi-element lithium-ion battery. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Problemy energetiki [Bulletin of Higher Educational Institutions. Problems of Energy]. 2017. Vol. 19. No. 9-10. Pp. 140-145. EDN: YPSXXR. (In Russian)
  6. Serdechny D.V., Tomashevsky Yu.V. Modeling of multi-element lithium-ion batteries in energy supply complexes of autonomous objects. Bulletin of the South Ural State University. Series: Power Engineering. 2017. Vol. 17. No. 3. Pp. 86-94. doi: 10.14529/power170310. (In Russian)
  7. Anufriev V.P., Gudim Yu.V., Kaminov A.A. Sustainable Development. Energy Efficiency. Green Economy. Ekaterinburg: INFRA-M, 2021. 201 p. (In Russian)
  8. Klimenko Yu.A., Preobrazhensky A.P. On the Systems Analysis of an Energy Enterprise. Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologiy [Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies]. 2022. No. 1(40). Pp. 122-124. EDN: YONHOS. (In Russian)
  9. Manusov V.Z., Khaldarov Sh.K. Modeling the laws of probability distributions of the capacity of wind and solar power plants. Problems of the Regional Energetics. 2020. No. 3(47). Pp. 81-91. doi: 10.5281/zenodo.4018988. (In Russian)
  10. Manapov A.Z., Zinnurov T.A. Algorithms of the Monte Carlo method for modeling wind loads on structures. Izvestiya Kazanskogo gosudarstvennogo arhitekturno-stroitel'nogo universiteta [Izvestiya of Kazan State University of Architecture and Civil Engineering]. 2010. No. 1(13). Pp. 147-154. EDN: MWGSBP. (In Russian)
  11. Ilyushin P.V. Prospects for the application and problematic issues of integrating distributed energy sources into electrical networks. Bibliotechka elektrotekhnika [Library of Electrical Engineering]. 2020. No. 8(260). Pp. 1-116. EDN: CMJIBM. (In Russian)
  12. Mityashin N.P., Tomashevsky Yu.B., Denisov A.V., Dmitriev A.A. Using a fuzzy measure of the value of criteria in multi-criteria selection. Avtomatizaciya i sovremennye tekhnologii [Automation and Modern Technologies]. 2014. No. 9. Pp. 38-42. EDN: SNQSCR. (In Russian)
  13. Voropai N.I. Directions and problems of transformation of electric power systems. Elektrichestvo. 2020. No. 7. Pp. 12-21. doi: 10.24160/0013-5380-2020-7-12-21. (In Russian)
  14. Sednev V.A., Sednev A.V. Scientific and methodological approach to substantiating the composition of electrical energy sources for power supply of life support of an autonomous field camp. Problemy bezopasnosti i chrezvychajnyh situaciy [Security and emergency issues]. 2021. No. 5. Pp. 95-120. doi: 10.36535/0869-4179-2021-05-13. (In Russian)
  15. Gemechu B.D., Sharapov V.I. Assessment of the energy efficiency of a hybrid solar-geothermal power plant. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Problemy energetiki [Bulletin of Higher Educational Institutions. Problems of Energy]. 2019. Vol. 21. No. 4. Pp. 3-11. doi: 10.30724/1998-9903-2019-21-4-3-11. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Karelina M.Y., Klyuev R.V., Serdechnyy D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».