Оценка использования солнечной электростанции для резервного электроснабжения объектов нефтегазодобывающих комплексов

Цель – обоснование эффективности использования солнечных электростанций в системах резервного электроснабжения нефтегазодобывающих комплексов, расположенных в удаленных и труднодоступных регионах. Объект исследований расположен вдоль участка строящегося газопровода-подключения к магистральному газопроводу «Сила Сибири» в Казачинско-Ленском районе Иркутской области. В работе использовали метод комплексной оценки возможности электроснабжения объектов магистральных газопроводов и структурирование профиля нагрузки кранового узла по категориям надежности электроприемников. Для оценки солнечного потенциала в заданном регионе использовался метод вычисления инсоляции исходя из геолокационных и погодных условий, отличающийся комплексным учетом условий функционирования солнечной электростанции. Проведенный анализ требований потребителей к качеству электроэнергии позволил провести структурирование профиля нагрузки кранового узла газопровода, заключающееся в определении установленных мощностей по категориям электроприемников. Показано, что особая группа потребителей имеет установленную мощность 5,3 кВт; потребители I категории – 0,01–50 кВт; потребители II категории – 25–320 кВт; потребители III категории – 0,3–58,4 кВт. Установлено, что возможность применения автономных источников питания имеется у 99,2% вдольтрассовых потребителей, как в качестве основных, так и резервных. При этом для 55% таких потребителей допускается использование автономного источника в качестве единственного. Предложен вариант выбора фотоэлектрических модулей для солнечной электростанции на базе монокристаллических фотоэлектрических элементов, обеспечивающих максимальную производительность в условиях ограниченной солнечной радиации. Выявлено, что с марта по сентябрь выработка электроэнергии солнечными панелями сопоставима или превосходит энергопотребление кранового узла, тогда как в ноябре-январе потребление электричества превышает выработку. Таким образом, установлено, что солнечная инсоляция в рассматриваемом районе допускает эффективно использовать фотоэлектрические панели в комбинации с накопителями энергии в системах резервного и основного электроснабжения объектов магистральных газопроводов в условиях удаленной инфраструктуры и ограниченного доступа к централизованным сетям.

1. Sibgatullin A., Tolmachev V. Justification of the parameters of RES based energy complexes for trunk gas pipeline consumers // Proceedings of 2018 International Ural Conference on Green Energy (Chelyabinsk, 4–6 October 2018). Chelyabinsk: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018. Р. 114–121. https://doi.org/10.1109/URALCON.2018.8544285. EDN: OQCGPA.

2. Nurbosynov D.N., Tabachnikova T.V., Bashyrov R.F., Batanin А.V. Simulation model of the electrical complex of auxiliary equipment of an oil and gas production enterprise // International Scientific Electric Power Conference 2019: Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2019. Vol. 643. Р. 012096. https://doi.org/10.1088/1757-899X/643/1/012096.

3. Lombardi P., Sokolnikova T., Suslov K., Voropai N., Styczynsky Z.A. Isolated power system in Russia: a chance for renewable energies? // Renewable Energy. 2016. Vol. 90. P. 532–541. https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.01.016. EDN: VNHNDR.

4. Hassan Q., Algburi S., Sameen A.Z., Salman H.M., Jaszczur M. A review of hybrid renewable energy systems: solar and wind-powered solutions: challenges, opportunities, and policy implications // Results in Engineering. 2023. Vol. 20. P. 101621. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.101621. EDN: BJHAUU.

5. Безруких П.П. Тенденции развития электроэнергетики мира в XXI веке // Вестник Московского энергетического института // Вестник МЭИ. 2022. № 3. С. 43–52. https://doi.org/10.24160/1993-6982-2022-3-43-52. EDN: RSVNKW.

6. Bulatov Yu.N., Kryukov A.V., Korotkova K.E. Digital twin of the distributed generation plant // 2nd International Scientific and Practical Conference on Actual Problems of the Energy Complex: Mining, Production, Transmission, Processing and Environmental Protection: Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2020. Vol. 976. 012024. https://doi.org/10.1088/1757-899X/976/1/012024. EDN: NOQBXE.

7. Устинов Д.А., Коновалов Ю.В., Плотников И.Г. Паспортизация электрических нагрузок нефтегазодобывающих предприятий // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2012. № 1. С. 81–84. EDN: PCALQP.

8. Karamov D.N., Suslov K.V. Structural optimization of autonomous photovoltaic systems with storage battery replacements // Energy Reports. 2021. Vol. 7. Iss. 1. P. 349–358. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.01.059. EDN: KDAVAN.

9. Zarei T., Abdolzadeh M., Yaghoub M. Comparing the impact of climate on dust accumulation and power generation of PV modules: a comprehensive review // Energy for Sustainable Development. 2022. Vol. 66. P. 238–270. https://doi.org/10.1016/j.esd.2021.12.005.

10. Kirpichnikova I.M., Sudhakar K., Makhsumov I.B., Martyanov A.S., Priya S.S. Thermal model of photovoltaic module with heat protective film // Case Studies in Thermal Engineering. 2022. Vol. 30. P. 101744. https://doi.org/10.1016/j.csite.2021.101744. EDN: LUBYCI.

11. Markvart T., Castañer L. Practical handbook of photovoltaics: fundamentals and applications. Hoboken: John Wiley& Sons Inc., 2012. 1244 p. https://doi.org/10.1016/B978-185617390-2/50007-6.

12. Obukhov S.G., Plotnikov I.A., Kryuchkova M. Simulation of electrical characteristics of a solar panel // IV International Conference on Modern Technologies for Non-Destructive Testing: Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2016. Vol. 132. Р. 012017. https://doi.org/10.1088/1757-899X/132/1/012017. EDN: UWZRQM.

13. Охоткин Г.П. Методика расчета мощности солнечных электростанций // Вестник Чувашского университета. 2013. № 3. С. 222–230. EDN: RUBSRL.

14. Коновалов Ю.В., Хазиев А.Н. Расчет инсоляции солнечной фотоэлектрической электростанции с учетом геолокационных и погодных параметров // iPolytech Journal. 2022. Т. 26. № 3. С. 439–450. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2022-3-439-450. EDN: CQEYQC.

15. Митрофанов С.В., Байкасенов Д.К. Исследование работы солнечной электростанции с двухосевым солнечным трекером // iPolytech Journal. 2023. Т. 27. № 4. С. 737–748. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2023-4-737-748. EDN: HNSEUI.

16. Aguila-Leon J., Vargas-Salgado C., Chiñas-Palacios C., Díaz-Bello D. Solar photovoltaic maximum power point tracking controller optimization using grey wolf optimizer: a performance comparison between bio-inspired and traditional algorithms // Expert Systems with Applications. 2023. Vol. 211. Iss. 5. Р. 118700. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118700.

17. Rylov A.V., Ilyushin P.V., Kulikov A.L., Suslov K.V. Testing photovoltaic power plants for participation in general primary frequency control under various topology and operating conditions // Energies. 2021. Vol. 14. Iss. 16. Р. 5179. https://doi.org/10.3390/en14165179.

18. Обухов С.Г., Плотников И.А., Климова Г.Н. Идентификация параметров моделей фотоэлектрических преобразователей // iPolytech Journal. 2023. Vol. 27. Iss. 3. Р. 539–551. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2023-3-539-551. EDN: LNPHGL.

19. El-Dabah M.А., El-Sehiemy R.А., Hasanien H.М., Saad B. Photovoltaic model parameters identification using Northern Goshawk optimization algorithm // Energy. 2023. Vol. 262. Part B. P. 125522. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.125522. EDN: XWSIAR.

20. Лю С., Парихар К., Патхак М., Сидоров Д.Н. Оптимизация объединения нейронных сетей для прогнозирования фотоэлектрической энергии // iPolytech Journal. 2024. Vol. 28. Iss. 1. Р. 111–123. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2024-1-111-123. EDN: PHOEXF.

21. Шакиров В.А., Артемьев А.Ю. Методика учета влияния облачности на поток солнечной радиации по данным архивов метеостанций // Системы. Методы. Технологии. 2014. № 4. С. 79–83. EDN: TFBEIR.

22. Markovics D., Mayer M.J. Comparison of machine learning methods for photovoltaic power forecasting based on numerical weather prediction // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2022. Vol. 161. Р. 112364. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112364. EDN: SDOHIV.