Попова Екатерина Валерьевна, к.т.н., старший инженер, Отдел электроэнергетических систем
664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130
Ekaterina V. Popova, Cand. Sci. (Eng.), Senior Engineer, Department of Electric Power Systems
130, Lermontov St., Irkutsk 664033
Томин Никита Викторович, к.т.н., заведующий лабораторией управления функционированием электроэнергетических систем
№43, Отдел электроэнергетических систем
664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 130
Nikita V. Tomin, Cand. Sci. (Eng.), Head of the LaboratoryHead of the Electric Power System Operation Control Laboratory No. 43, Department of Electric Power Systems
130, Lermontov St., Irkutsk 664033
Цель – определить и проанализировать ключевые особенности агрегации микросетей в энергетические сообщества в зависимости от преобладания промышленных и бытовых нагрузок. В работе были использованы методы литературного обзора и мета-анализа в области планирования, моделирования и управления микроэнергетических систем и их сообществ. Также применялся методологический подход, сочетающий методы многокритериального принятия решений и искусственного интеллекта. Эффективность предлагаемого подхода продемонстрирована на примере образования двух типов энергетических сообществ, построенных применительно к реальным удаленным поселениям на побережье Японского моря, которые сочетают типично «жилые» нагрузки с промышленными. Получены результаты тестирования модели «Автономный диспетчер», построенной на основе аппарата двухуровневой оптимизации и алгоритма обучения с подкреплением Монте-Карло по поиску в дереве для оптимального экономического управления режимами работы потенциального энергетического сообщества. На нижнем уровне данной модели решается задача нахождения рыночного равновесия посредством минимизации функции общих эксплуатационных затрат. На верхнем – выбирается стратегия управления, дающая наилучшее распределение прибылей между членами сообщества. Исследовались два сценария объединения и работы микросетей поселков в энергетическом сообществе: промышленного и общественного типа. Проведенные исследования показали, что работа поселков в составе энергетических сообществ любого типа более выгодна (с экономической и экологической точек зрения), чем в индивидуальном режиме. Установлено, что при объединении поселков в энергетическое сообщество промышленного типа происходит более существенное снижение стоимости электроэнергии по показателю LCOE от нормированного значения, чем в аналогичном сообществе общественного типа (с 22 руб/кВт∙ч до 6 руб/ кВт∙ч – против 22 руб/кВт∙ч до 9 руб/кВт∙ч). Анализ приведенных характеристик разных типов энергетических сообществ может помочь также и проектировщикам определить возможности, особенности и последствия от агрегации микросетей разного типа в различных территориальных и климатических условиях.
In this article, we set out to identify and analyze the key features of aggregating microgrids into energy communities, with a focus on the predominance of industrial or residential loads. Research methods included a literature review and meta-analysis in the field of planning, modelling and management of microenergy systems and their communities. In addition, a methodological approach combining multi-criteria decision-making methods and artificial intelligence was used. The efficiency of the approach was demonstrated by the establishment of two types of energy communities for remote settlements on the Sea of Japan coast, which integrated residential and industrial loads. The “Autonomous Operator” model, which involved a two-level optimization and reinforcement learning algorithm based on Monte Carlo tree search, was tested in order to determine the optimal economic management of operation modes of the potential energy community. At the lower level, the problem of finding market equilibrium was solved by minimizing the function of total operating costs. At the upper level, the management strategy that provides the optimal profit distribution among the community members was selected. Two scenarios of microgrid integration and operation in an energy community were studied: industrial and public types. The research demonstrated that operating settlements as energy communities is a more economically and ecologically advantageous approach than operating them individually. The results indicated that the levelized cost of electricity (LCOE) decreased more significantly when combining settlements in an industrial-type energy community (from 22 rub/kWh to 6 rub/kWh) compared to a public-type community (from 22 rub/kWh to 9 rub/kWh). The analysis of the above characteristics of different types of energy communities can help designers to determine the possibilities, features and consequences of aggregating microgrids of different types under various territorial and climatic conditions.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.