ipolytechiPolytech JournaliPolytech Journal2782-40042782-6341Irkutsk National Research Technical University10.21285/1814-3520-2024-4-583-596SJXYRXipolytech-887Research ArticleЭНЕРГЕТИКАPOWER ENGINEERINGОценка влияния гидроаккумулирующей электростанции на нормальный режим работы электроэнергетической системы МонголииAssessing the impact of a pumped-storage power station on the normal operation of the Mongolian power systemСидиковШ. Н.SidikovS. N.

Сидиков Шохрух Нуридинович, аспирант

630073, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20

Shokhrukh N. Sidikov, Postgraduate Student, Novosibirsk State Technical University,

20, Prospect K. Marksa, Novosibirsk 630073

shohruh_98_98@bk.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2591-4162РусинаA. Г.RusinaA. G.

Русина Анастасия Георгиевна, д.т.н., доцент, заведующий кафедрой электрических станций

630073, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20

Anastasiya G. Rusina, Dr. Sci. (Eng.), Associate Professor, Head of the Power Plants Department

20, Prospect K. Marksa, Novosibirsk 630073

anastasiarusina@gmail.comОсгонбаатарТ.OsgonbaatarT.

Осгонбаатар Тувшин, аспирант

630073, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20

Tuvshin Osgonbaatar, Postgraduate Student

20, Prospect K. Marksa, Novosibirsk 630073

o.tuvshin.21@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-6486-4858АрестоваА. Ю.ArestovaА. Yu.

Арестова Анна Юрьевна, ст. преподаватель, кафедра автоматизированных электроэнергетических систем

630073, г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20

Anna Yu. Arestova, Senior Lecturer of the Automated Electric Power System Department

20, Prospect K. Marksa, Novosibirsk 630073

arestova@corp.nstu.ruБуренцагаанБ.BurentsagaanB.

Буренцагаан Болдбаатар, аспирант

14191, г. Улан-Батор, Бага-тойруу, 34

Boldbaatar Burentsagaan, Postgraduate Student

34, Baga-toiruu, Ulaanbaatar 14191

bu.boldbaatar@gmail.comНовосибирский государственный технический университетРоссияNovosibirsk State Technical UniversityRussian FederationГосударственный университет науки и технологийМонголияThe Mongolian University of Science and TechnologyMongolia202404012025284583596Copyright © Сидиков Ш.Н., Русина A.Г., Осгонбаатар Т., Арестова А.Ю., Буренцагаан Б., 20242024Сидиков Ш.Н., Русина A.Г., Осгонбаатар Т., Арестова А.Ю., Буренцагаан Б.Sidikov S.N., Rusina A.G., Osgonbaatar T., Arestova А.Y., Burentsagaan B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ipolytech.elpub.ru/jour/article/view/887

Цель – оценить влияние интеграции гидроаккумулирующих электростанций на установившийся режим работы Центральной энергосистемы Монголии и надежность ее функционирования в условиях роста электропотребления и увеличения доли возобновляемых источников энергии. Исследование выполнено на основе метода машинного обучения, в частности ансамблевых моделей и статистических ранговых моделей для построения модели суточного графика электропотребления, а также генерации ветровых и солнечных электростанций. Расчеты выполнялись с использованием открытого программного обеспечения Pandapower, что позволило учесть реальные технические характеристики электросетевого оборудования, провести анализ нормальных режимов и оптимизацию режимных параметров. Результаты моделирования показали, что интеграция четырех гидроаккумулирующих электростанций суммарной мощностью 250 МВт позволяет значительно сгладить неравномерность суточного графика выработки тепловых станций. Коэффициент неравномерности, показывающий отношение минимальной суточной нагрузки к максимальной, возрос с 0,8 до 0,96. Анализ режимных параметров не выявил перегрузки системообразующих линий электропередачи или недопустимого отклонения напряжения в узлах. Показано, что суммарные потери мощности в Центральной энергосистеме Монголии при интеграции гидроаккумулирующих электростанций незначительно возросли и составили 5,54% (без учета они составляли 5,36%). Это подтверждает, что перераспределение значительных объемов мощности, связанное с ростом доли возобновляемых источников энергии в энергосистеме Монголии, требует тщательного анализа технического состояния оборудования и увеличения пропускной способности линий электропередачи. Таким образом, внедрение гидроаккумулирующих электростанций к 2030 г. сделает управление режимами работы центральной энергосистемы Монголии более гибким. Это позволит увеличить внутреннее производство электроэнергии, снизить активные потери в сети, уменьшить объем импорта электроэнергии из России, сократить риски перебоев в центральном регионе Монголии и эффективно решить проблему дефицита электроэнергии.

The paper is aimed at assessing the impact of integrating pumped-storage power stations on the steady-state operation of the Mongolian central power system, as well as its operational reliability, in the context of growing power consumption and the increasing share of renewable energy sources. The study was conducted employing the machine learning method (specifically, ensemble models and statistical ranking models) to build a model of the daily load curve, as well as the power generation of wind and solar power plants. The computations were performed using the Pandapower software, which provided a means to take into account the actual technical characteristics of power grid equipment, analyze normal conditions, and optimize the operating conditions. The modeling results indicate that the integration of four pumped-storage power stations with a total capacity of 250 MW significantly smoothes out the irregularity of the daily output curve of thermal power plants. The irregularity factor indicating the minimum-to-maximum daily load ratio increased from 0.8 to 0.96. An analysis of operating conditions did not reveal overloading of backbone transmission lines or unacceptable node voltage deviation. The total power losses in the central energy system of Mongolia were shown to increase insignificantly with the integration of pumped-storage power stations amounting to 5.54% (5.36% without taking them into account). This fact confirms that the redistribution of significant amounts of power associated with the growing share of renewable energy sources in the Mongolian power system requires a thorough analysis of the technical status of equipment and an increase in transmission line capacity. Thus, the integration of pumped-storage power stations by 2030 will make the control of the Mongolian central power system more flexible. This will increase domestic power generation, reduce ohmic losses in the grid, decrease the volume of power imports from Russia, lower the risks of outages in the central region of Mongolia, and effectively solve the power shortage problem.

электроэнергетическая системагидроаккумулирующая электростанциявозобновляемые источники энергиибаланс активной мощностиустановившийся режимelectric power systempumped storage hydropower plantrenewable energy sourcesactive power balancesteady stateReferencesBat-Erdene B., Voropai N.I., Batmunkh S., Zhargalsaikhan B., Lyankhtsetseg S., Bat-Undral B. Methodological framework for planning the development of Mongolia’s electric power systems and energy industry // Energy Systems Research. 2023. Vol. 4. Iss. 6. Р. 5–24. https://doi.org/10.25729/esr.2023.04.0001.Bat-Erdene B., Voropai N.I., Batmunkh S., Zhargalsaikhan B., Lyankhtsetseg S., Bat-Undral B. Methodological framework for planning the development of Mongolia’s electric power systems and energy industry. Energy Systems Research. 2023;4(6):5-24. https://doi.org/10.25729/esr.2023.04.0001.Bat-Erdene B., Batmunkh S., Battulga M. The problems in development modelling of Mongolian power energy systems // IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP). 2021. https://doi.org/10.1109/TENSYMP52854.2021.9550833.Bat-Erdene B., Batmunkh S., Battulga M. The problems in development modelling of Mongolian power energy systems. In: IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP). 2021. https://doi.org/10.1109/TENSYMP52854.2021.9550833.Matrenin P.V., Osgonbaatar T., Sergeev N.N. Overview of renewable energy sources in Mongolia // IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences. 2022. P. 700–703. https://doi.org/10.1109/SIBIR-CON56155.2022.10016986.Matrenin P.V., Osgonbaatar T., Sergeev N.N. Overview of renewable energy sources in Mongolia. In: IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences. 2022;700-703. https://doi.org/10.1109/SIBIR-CON56155.2022.10016986.Harrucksteiner A., Thakur J., Franke K., Sensfuß F. A geospatial assessment of the techno-economic wind and solar potential of Mongolia // Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2023. Vol. 55. Р. 102889. https://doi.org/10.1016/j.seta.2022.102889.Harrucksteiner A., Thakur J., Franke K., Sensfuß F. A geospatial assessment of the techno-economic wind and solar potential of Mongolia. Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2023;55:102889. https://doi.org/10.1016/j.seta.2022.102889.Зырянов В.М., Кирьянова Н.Г., Коротков И.Ю., Нестеренко Г.Б., Пранкевич Г.А. Системы накопления энергии: российский и зарубежный опыт // Энергетическая политика. 2020. № 6. С. 76–87. https://en.energypolicy.ru.Zyryanov V.M., Kiryanova N.G., Korotkov I.Yu., Nesterenko G.B., Parankevich G.A. Energy storage systems: Russian and international experience. Energy policy. 2020;6:76-87. (In Russ.). https://en.energypolicy.ru.Elalfy D.A., Gouda E., Kotb M.F., Bures V., Sedhom B.E. Comprehensive review of energy storage systems technologies, objectives, challenges, and future trends // Energy Strategy Reviews. 2024. Vol. 54. Р. 101482. https://doi.org/10.1016/j.esr.2024.101482.Elalfy D.A., Gouda E., Kotb M.F., Bures V., Sedhom B.E. Comprehensive review of energy storage systems technologies, objectives, challenges, and future trends. Energy Strategy Reviews. 2024;54:101482. https://doi.org/10.1016/j.esr.2024.101482.Rahman M.M., Oni A.O., Gemechu E., Kumar A. Assessment of energy storage technologies: a review // Energy Conversion and Management. 2020. Vol. 223. Р. 113295. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2020.113295.Rahman M.M., Oni A.O., Gemechu E., Kumar A. Assessment of energy storage technologies: a review. Energy Conversion and Management. 2020;223:113295. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2020.113295.Behabtu H.A., Messagie M., Coosemans T., Berecibar M., Fante K.A., Kebede А.А., et al. A review of energy storage technologies’ application potentials in renewable energy sources grid integration // Sustainability. 2020. Vol. 12. Iss. 24. Р. 10511. https://doi.org/10.3390/su122410511.Behabtu H.A., Messagie M., Coosemans T., Berecibar M., Fante K.A., Kebede А.А., et al. A review of energy storage technologies’ application potentials in renewable energy sources grid integration. Sustainability. 2020;12(24):10511. https://doi.org/10.3390/su122410511.Alvarez G. Operation of pumped storage hydropower plants through optimization for power systems // Energy. 2020. Vol. 202. Р. 117797. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.117797.Alvarez G. Operation of pumped storage hydropower plants through optimization for power systems. Energy. 2020;202:117797. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.117797.Gerini F., Vagnoni E., Cherkaoui R., Paolone M. Optimal short-term dispatch of pumped-storage hydropower plants including hydraulic short circuit // IEEE Transactions on Power Systems. 2024. Р. 1–11. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2024.3463951.Gerini F., Vagnoni E., Cherkaoui R., Paolone M. Optimal short-term dispatch of pumped-storage hydropower plants including hydraulic short circuit. IEEE Transactions on Power Systems. 2024;1-11. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2024.3463951.Ruppert L., Schürhuber R., List B., Lechner A., Bauer C. An analysis of different pumped storage schemes from a technological and economic perspective // Energy. 2017. Vol. 141. Р. 368–379. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.09.057.Ruppert L., Schürhuber R., List B., Lechner A., Bauer C. An analysis of different pumped storage schemes from a technological and economic perspective. Energy. 2017;141:368-379. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.09.057.Сидорова А.В., Черемных А.А., Русина А.Г. Python как инструментарий оптимизации режима ГЭС в составе ЭЭС // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2021. Т. 13. № 2. С. 119–132. EDN: RXEUZU.Sidorova A.V., Cheremnykh A.A., Rusina A.G. Python as a tool for optimization the HPP mode in the composition of the EPS. Vestnik of the Kazan State Agrarian University. 2021;13(2):119-132. (In Russ.). EDN: RXEUZU.Osgonbaatar T., Matrenin P., Safaraliev M., Zicmane I., Rusina A., Kokin S. A rank analysis and ensemble machine learning model for load forecasting in the nodes of the central Mongolian power system // Inventions. 2023. Vol. 8. Iss. 5. Р. 114. https://doi.org/10.3390/inventions8050114.Osgonbaatar T., Matrenin P., Safaraliev M., Zicmane I., Rusina A., Kokin S. A rank analysis and ensemble machine learning model for load forecasting in the nodes of the central Mongolian power system. Inventions. 2023;8(5):114. https://doi.org/10.3390/inventions8050114.Wang Yuanyuan, Sun Shanfeng, Chen Xiaoqiao, Zeng Xiangjun, Kong Yang, Chen Jun, et al. Short-term load forecasting of industrial customers based on SVMD and XGBoost // International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2021. Vol. 129. Р. 106830. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.106830.Wang Yuanyuan, Sun Shanfeng, Chen Xiaoqiao, Zeng Xiangjun, Kong Yang, Chen Jun, et al. Short-term load forecasting of industrial customers based on SVMD and XGBoost. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2021;129:106830. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.106830.Wang Delu, Gan Jun, Mao Jinqi, Chen Fan, Yu Lan. Forecasting power demand in China with a CNN-LSTM model including multimodal information // Energy. 2023. Vol. 263. Part E. Р. 126012. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.126012.Wang Delu, Gan Jun, Mao Jinqi, Chen Fan, Yu Lan. Forecasting power demand in China with a CNN-LSTM model including multimodal information. Energy. 2023;263(E):126012. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.126012.Dosdoğru A.T., İpek A.Ä. Hybrid boosting algorithms and artificial neural network for wind speed prediction // International Journal of Hydrogen Energy. 2022. Vol. 47. Iss. 3. Р. 1449–1460. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.10.154.Dosdoğru A.T., İpek A.Ä. Hybrid boosting algorithms and artificial neural network for wind speed prediction. International Journal of Hydrogen Energy. 2022;47(3):1449-1460. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.10.154.Abdellatif A., Mubarak H., Ahmad S., Ahmed T., Shafiullah G.M., Hammoudeh A., et al. Forecasting photovoltaic power generation with a stacking ensemble model // Sustainability. 2022. Vol. 14. Iss. 17. Р. 11083. https://doi.org/10.3390/su141711083.Abdellatif A., Mubarak H., Ahmad S., Ahmed T., Shafiullah G.M., Hammoudeh A., et al. Forecasting photovoltaic power generation with a stacking ensemble model. Sustainability. 2022;14(17):11083. https://doi.org/10.3390/su141711083.Alawneh S.G., Zeng Lei, Arefifar S.A. A review of high-performance computing methods for power flow analysis // Mathematics. 2023. Vol. 11. Iss. 11. Р. 2461. https://doi.org/10.3390/math11112461.Alawneh S.G., Zeng Lei, Arefifar S.A. A review of high-performance computing methods for power flow analysis. Mathematics. 2023;11(11):2461. https://doi.org/10.3390/math11112461.Thurner L., Scheidler A., Schäfer F., Menke J., Dollichon J., Meier F. Pandapower – an open-source Python tool for convenient modeling, analysis, and optimization of electric power systems // IEEE Transactions on Power Systems. 2018. Vol. 33. Iss. 6. Р. 6510–6521. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2018.2829021.Thurner L., Scheidler A., Schäfer F., Menke J., Dollichon J., Meier F. Pandapower – an open-source Python tool for convenient modeling, analysis, and optimization of electric power systems. IEEE Transactions on Power Systems. 2018;33(6):6510-6521. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2018.2829021.ГрязинаЕ.Н., БалуевД.Ю. Исследование допустимых и предельных режимов работы энергетических систем // Автоматика и телемеханика. 2024. № 5. С. 112–128. https://doi.org/10.31857/S0005231024050047. EDN: YQDRMJ.Gryazina E.N., Baluev D.Yu. Investigation of feasible and limiting operating regimes of electric power systems. Avtomatika i Telemekhanika. 2024;5:112-128. https://doi.org/10.31857/S0005231024050047. EDN: YQDRMJ.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.