Определение оптимальных мест строительства ветровых и солнечных электростанций в электроэнергетической системе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель – разработка однокритериальной математической модели выбора оптимальных мест строительства ветровых и солнечных электростанций в составе электроэнергетической системы с учетом нестабильности их генерации и экономической эффективности. В качестве целевых функций рассмотрены максимизация суммарной выработки электрической энергии, минимизация суммарной скорости изменения мощности, минимизация суммарного приращения мощности и максимизация базисной мощности при ограничениях на установленную мощность и число единиц оборудования на площадках. Тестовая система для апробации модели включала шесть возможных площадок под ветровые электростанции и две площадки под солнечные электростанции суммарной установленной мощностью 600 МВт. Разработан алгоритм, объединяющий моделирование суточных графиков мощности одной ветроэнергетической установки и группы фотоэлектрических модулей для набора потенциальных площадок с различной орографией и продолжительностью светового дня. Далее была проведена оптимизация распределения установленной мощности между площадками. Апробация модели на тестовой системе показала, что выбор целевой функции существенно изменяет конфигурацию оптимальной системы и распределение мощности между площадками. Переход от критерия максимальной выработки электрической энергии к критериям, связанным с динамикой мощности, снижает выработку на 6-7%, но позволяет уменьшить суммарную скорость изменения мощности и суммарное приращение мощности до 19–39%, а также увеличить базисную мощность до 38%. Предложенный алгоритм оптимизации позволяет систематизировать принятие решений при выборе конфигурации систем возобновляемых источников с наименьшей внутренней волатильностью генерации. Рекомендации по выбору целевой функции зависят от характеристик маневренности конкретной энергосистемы и могут использоваться на ранних этапах планирования строительства объектов возобновляемой энергетики.

Об авторах

О. Ю. Сигитов

Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Email: olegsigitov@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-8541-4542

К. В. Суслов

Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт»

Email: dr.souslov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0484-2857

Список литературы

  1. Solomon B.D., Pasqualetti M.J., Nelson E. Global disparities in renewable energy development: where they exist and why // Applied Geography. 2026. Vol. 186. Р. 103825. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2025.103825.
  2. Akusta E., Cergibozan R. The role of renewable energy sources on the path to sustainable development for OECD countries: Considering the three pillars of sustainability // Renewable Energy. 2026. Vol. 256. Part D. Р. 124101. https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124101.
  3. Abdelhady S. Performance and cost evaluation of solar dish power plant: sensitivity analysis of levelized cost of electricity (LCOE) and net present value (NPV) // Renewable Energy. 2021. Vol. 168. P. 332–342. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.12.074. EDN: ABXYHP.
  4. Durakovic A. DEC rolls out 13 MW offshore wind turbine // Offshorewind.biz. Режим доступа: https://www.offshorewind. biz/2022/02/23/dec-rolls-out-13-mw-offshore-wind-turbine/ (дата обращения: 10.09.2025).
  5. Moon Hee Seung, Baik Sunhee, Park Won Young. Assessing the levelized cost of energy in South Korea // Energy Strategy Reviews. 2025. Vol. 62. Р. 101897. https://doi.org/10.1016/j.esr.2025.101897.
  6. Kabeyi M.J.B., Olanrewaju O.A. The levelized cost of energy and modifications for use in electricity generation planning // Energy Reports. 2023. Vol. 9. Supplement 9. P. 495–534. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.06.036.
  7. Zhang Yu, Zhang Yongkang, Wu Tiezhou. Integrated strategy for real-time wind power fluctuation mitigation and energy storage system control // Global Energy Interconnection. 2024. Vol. 7. Iss. 1. P. 71–81. https://doi.org/ 10.1016/j.gloei.2024.01.007. EDN: MZNSFG.
  8. Assireu A.T., Fisch G., Carvalho V.S.O., Pimenta F.M., De Freitas R.M., Saavedra O.R., et al. Sea breeze-driven effects on wind down-ramps: Their implications for wind farms along the north-east coast of Brazil // Energy. 2024. Vol. 294. Р. 130804. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130804. EDN: OIKOBM.
  9. Артемьев А.Ю., Шакиров В.А., Яковкина Т.Н. Многокритериальный выбор районов для размещения ветровых электрических станций // Системы. Методы. Технологии. 2016. № 3. С. 116–122. https://doi.org/10.18324/2077- 5415-2016-3-116-122. EDN: XQSOBH.
  10. Wang Han, Zhang Ning, Du Ershun, Yan Jie, Han Shuang, Liu Yongqian. A comprehensive review for wind, solar, and electrical load forecasting methods // Global Energy Interconnection. 2022. Vol. 5. Iss. 1. P. 9–30. https://doi.org/10.1016/j.gloei.2022.04.002. EDN: VYPUDU.
  11. Сигитов О.Ю. Сравнительный анализ динамического коэффициента неравномерности ветровых электростанций в различных энергосистемах // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. 2025. Т. 26. № 1. С. 28–38. http://doi.org/10.22363/2312-8143-2025-26-1-28-38. EDN: JWTYWJ.
  12. Álvarez-García F.J., Fresno-Schmolk G., OrtizBevia M.J., Cabos W., RuizdeElvira A. Reduction of aggregate wind power variability using empirical orthogonal teleconnections: an application in the Iberian Peninsula // Renewable Energy. 2020. Vol. 159. P. 151–161. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.153.
  13. Shahriari M., Blumsack S. Scaling of wind energy variability over space and time // Applied Energy. 2017. Vol. 195. P. 572–585. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.073.
  14. Сигитов О.Ю. Однокритериальная задача оптимизации мест строительства ветровых электростанций // Известия российской академии наук. Энергетика. 2025. № 3. С. 92–112. https://doi.org/10.31857/S0002331025030067. EDN: KPZLJP.
  15. Суслов К.В. Развитие систем электроснабжения изолированных территорий России с использованием возобновляемых источников энергии // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 5. С. 131–142. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2017-5-131-142. EDN: YPLMUH.
  16. Воропай Н.И., Подковальников С.В., Труфанов В.В., Беляев Л.С., Гальперова Е.В., Домышев А.В.. Обоснование развития электроэнергетических систем. Методология, модели, методы, их использование: монография. Новосибирск: Наука, 2015. 448 с. EDN: ULMZZB.
  17. Pourasl H.H., Barenji R.V., Khojastehnezhad V.M. Solar energy status in the world: a comprehensive review // Energy Reports. 2023. Vol. 10. P. 3474–3493. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.10.022. EDN: IDZWRD.
  18. Ольховский Г.Г., Радин Ю.А., Макаров О.Н., Осыка А.С., Трушечкин В.П. Расширение регулировочного диапазона парогазовых установок ПГУ-450 // Электрические станции. 2015. № 3. С. 2–9. EDN: TQCIMH.
  19. Радин Ю.А., Ленёв С.Н. Некоторые особенности эксплуатации ПГУ. Проблемы и перспективы // Газотурбинные технологии. 2024. № 1. С. 2–6. EDN: DSQFAZ.
  20. Костюк Р.И., Писковацков И.Н., Чугин А.В., Коцюк Н.Н., Радин Ю.А., Березинец П.А. Некоторые особенности режимов эксплуатации головного энергоблока ПГУ-450Т // Теплоэнергетика. 2002. № 9. С. 6–11. EDN: XROORT.
  21. Теплов Б.Д., Радин Ю.А., Филин А.А., Руденко Д.В. Тепловые испытания газотурбинной установки SGT5-4000F энергоблока ПГУ-420Т ТЭЦ-16 Мосэнерго // Теплоэнергетика. 2016. № 8. С. 10–17. https://doi.org/10.1134/S0040363616080117. EDN: WDOUHD.
  22. Радин Ю.А., Сигитов О.Ю., Зорченко Н.В. Требования к маневренности тепловых электростанций в энергосистемах с ветровыми электростанциями // Электрические станции. 2025. № 1. С. 17–25. https://doi.org/10.71841/EP.ELST.2025.1122.1.02. EDN: LGYQHG.
  23. Теплов Б.Д., Радин Ю.А. Повышение маневренности и экономической эффективности эксплуатации ПГУ в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности // Теплоэнергетика. 2019. № 5. С. 39–47. https://doi.org/10.1134/S0040363619050096. EDN: ZBGRFB.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).