ipolytechiPolytech JournaliPolytech Journal2782-40042782-6341Irkutsk National Research Technical University10.21285/1814-3520-2025-4-550-566MULHFHipolytech-993Research ArticleЭНЕРГЕТИКАPOWER ENGINEERINGОпределение оптимальных мест строительства ветровых и солнечных электростанций в электроэнергетической системеOptimal siting of wind and solar power plants in an electric power systemhttps://orcid.org/0009-0007-8541-4542СигитовО. Ю.SigitovO. Yu.

Сигитов Олег Юрьевич, к.т.н., старший преподаватель кафедры энергетического машиностроения

117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Oleg Yu. Sigitov, Cand. Sci. (Eng.), Senior Lecturer of the Department of Power Engineering

6, Miklukho-Maklaya St., Moscow 117198

olegsigitov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-0484-2857СусловК. В.SuslovK. V.

Суслов Константин Витальевич, д.т.н., доцент, профессор кафедры гидроэнергетики и возобновляемых источников энергии

111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, стр. 1

Konstantin V. Suslov, Dr. Sci. (Eng.), Associate Professor, Professor of the Department of Hydropower Engineering and Renewable Energy

14, Krasnokazarmennaya St.,Moscow 111250

dr.souslov@yandex.ruРоссийский университет дружбы народов имени Патриса ЛумумбыРоссияPatrice Lumumba Peoples’ Friendship University of RussiaRussian FederationНациональный исследовательский университет «Московский энергетический институт»РоссияNational Research University “Moscow Power Engineering Institute”Russian Federation202504012026294550566Copyright © Сигитов О.Ю., Суслов К.В., 20252025Сигитов О.Ю., Суслов К.В.Sigitov O.Y., Suslov K.V.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/993

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.

This study developed a single‑criterion mathematical model for selecting optimal sites for wind and solar power plants within an electric power system, taking into account renewable generation variability and economic efficiency. The objective functions included maximizing total electricity output, minimizing the overall rate of power change, minimizing total power increments, and maximizing base power, subject to constraints on installed capacity and the number of units per site. A test system was designed with six potential sites for wind power plants and two sites for solar power plants, with a combined installed capacity of 600 MW. The study proposed an algorithm integrating daily power profile simulations for a single wind turbine and a photovoltaic module group across candidate sites with varying topography and daylight duration. Optimization of installed capacity distribution among sites was then performed. Application of the model to the test system showed that the type of objective function significantly affects the configuration of the optimal system and the allocation of capacity among sites. Transitioning from the criterion of maximum electricity output to criteria related to power dynamics reduces generation by 6–7%, while decreasing the total rate of power change and total power increments by 19–39% and increasing base power by up to 38%. The proposed optimization algorithm provides a systematic framework for decision-making in the design of renewable energy systems with minimal internal volatility of generation. The selection of the objective function depends on the flexibility characteristics of a given power system and can be applied at early stages of planning renewable energy facilities.

энергосистемывозобновляемые источники энергииветровые электростанциисолнечные электростанциикоэффициент использования установленной мощностискорость изменения мощностибазисная мощностьоптимизацияоднокритериальная задачаманевренностьpower systemsrenewable energy sourceswind farmssolar power plantscapacity factorrate of power changebase poweroptimizationsingle-criterion problemflexibilityReferencesSolomon 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.Solomon B.D., Pasqualetti M.J., Nelson E. Global disparities in renewable energy development: where they exist and why. Applied Geography. 2026;186:103825. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2025.103825.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.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;256(D):124101. https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124101.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.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;168:332-342. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.12.074. EDN: ABXYHP.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).Durakovic A. DEC rolls out 13 MW offshore wind turbine. Offshorewind.biz. Available from: https://www.offshorewind.biz/2022/02/23/dec-rolls-out-13-mw-offshore-wind-turbine/ [Accessed 10th September 2025].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.Moon Hee Seung, Baik Sunhee, Park Won Young. Assessing the levelized cost of energy in South Korea. Energy Strategy Reviews. 2025;62:101897. https://doi.org/10.1016/j.esr.2025.101897.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.Kabeyi M.J.B., Olanrewaju O.A. The levelized cost of energy and modifications for use in electricity generation planning. Energy Reports. 2023;9(9):495-534. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.06.036.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.Zhang Yu, Zhang Yongkang, Wu Tiezhou. Integrated strategy for real-time wind power fluctuation mitigation and energy storage system control. Global Energy Interconnection. 2024;7(1):71-81. https://doi.org/10.1016/j.gloei.2024.01.007. EDN: MZNSFG.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.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;294:130804. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130804. EDN: OIKOBM.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.Artemyev A.Yu., Shakirov V.A., Yakovkina T.N. Criteria-based choice of areas for siting the wind power plants. Systems. Methods. Technologies. 2016;3:116-122. (In Russ.). https://doi.org/10.18324/2077-5415-2016-3-116-122. EDN: XQSOBH.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.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;5(1):9-30. https://doi.org/10.1016/j.gloei.2022.04.002. EDN: VYPUDU.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.Sigitov O.Yu. Comparative analysis of wind farms dynamic coefficient of unevenness in various energy systems. RUDN Journal of Engineering Research. Seriya: Inzhenernye issledovaniya. 2025;26(1):28-38. (In Russ.). http://doi.org/10.22363/2312-8143-2025-26-1-28-38. EDN: JWTYWJ.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.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;159:151-161. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.153.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.Shahriari M., Blumsack S. Scaling of wind energy variability over space and time. Applied Energy. 2017;195:572-585. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.073.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.Sigitov O.Yu. A single-criteria optimization of wind farms construction sites. Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Energetics. 2025;3:92-112. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0002331025030067. EDN: KPZLJP.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.Suslov K.V. Development of power supply systems of Russian isolated territories using renewable energy sources. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2017;21(5):131-142. (In Russ.). https://doi.org/10.21285/1814-3520-2017-5-131-142. EDN: YPLMUH.Воропай Н.И., Подковальников С.В., Труфанов В.В., Беляев Л.С., Гальперова Е.В., Домышев А.В. [и др.]. Обоснование развития электроэнергетических систем. Методология, модели, методы, их использование: монография. Новосибирск: Наука, 2015. 448 с. EDN: ULMZZB.Voropai N.I., Podkovalnikov S.V., Trufanov V.V., Belyaev L.S., Galperova E.V., Domyshev A.V., et al. Substantiation of electric power system development. Methodology, models, methods, and their use: a monograph. Novosibirsk: Nauka; 2015, 448 p. (In Russ.). EDN: ULMZZB.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.Pourasl H.H., Barenji R.V., Khojastehnezhad V.M. Solar energy status in the world: a comprehensive review. Energy Reports. 2023;10:3474-3493. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.10.022. EDN: IDZWRD.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.Olkhovsky G., Radin Yu., Makarow O., Osika A., Trushechkin V. Expansion of operational load range of the CCPP 450 Mw. Power Technology and Engineering. 2015;3:2-9. (In Russ.). EDN: TQCIMH.Радин Ю.А., Ленёв С.Н. Некоторые особенности эксплуатации ПГУ. Проблемы и перспективы // Газотурбинные технологии. 2024. № 1. С. 2–6. EDN: DSQFAZ.Radin Yu.A., Lenev S.N. Some features of combined-cycle gas turbine unit operation. Problems and prospects. Gazoturbinnye tekhnologii. 2024;1:2-6. (In Russ.). EDN: DSQFAZ.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.Kostyuk R.I., Piskovatskov I.N., Chugin A.V., Koshok N.N., Radin Yu.A., Berezinets P.A. Several features of the operating conditions of the pilot PGU-450T power-generating unit. Thermal Engineering. 2002;9:6-11. (In Russ.). EDN: XROORT.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.Teplov B.D., Radin Yu.A., Filin A.A., Rudenko D.V. Thermal tests of the SGT5-4000F gas-turbine plant of the PGU- 420T power-generating unit at Combined Heat and Power Plant 16 of Mosenergo. Thermal Engineering. 2016;8:10-17. (In Russ.). https://doi.org/10.1134/S0040363616080117. EDN: WDOUHD.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.Radin Yu.A., Sigitov O.Yu., Zorchenko N.V. Thermal power plant flexibility in energy systems with wind farms. Power Technology and Engineering. (In Russ.). EDN: LGYQHG.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.Teplov B.D., Radin Yu.A. Improving flexibility and economic efficiency of CCGT units’ operation in the conditions of the wholesale electricity market. Thermal Engineering. 2019;5:39-47. (In Russ.). https://doi.org/10.1134/S0040363619050096. EDN: ZBGRFB.

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