Многокритериальный выбор мощности электростанций на основе возобновляемых источников энергии и местных видов топлива в составе локальной энергосистемы

Цель - разработать методику для многокритериального выбора мощности группы электростанций, входящих в состав локальной энергосистемы и использующих местные энергоресурсы и возобновляемые источники энергии. Для формирования альтернативных вариантов структуры генерирующих мощностей предложен подход, который заключается в задании ряда уровней мощности базовой электростанции и электростанций на основе возобновляемых источников энергии, последующем определении мощности маневренной электростанции для покрытия оставшейся части графика нагрузок. Для многокритериального сравнения альтернативных вариантов структуры генерирующих мощностей используется метод TOPSIS, модифицированный для возможности учета неопределенности предпочтений лица, принимающего решения (модификация метода заключается в использовании нечетких функций ценности на этапе нормирования оценок по критериям). Применение данной методики рассматривалось на примере Охотского района Хабаровского края. Расчетная мощность перспективных потребителей составила 69 МВт. Альтернативные варианты структуры генерирующих мощностей включают четыре типа электростанций: тепловой на местном угле, солнечной, ветряной и дизельной. В качестве критериев при многокритериальном сравнении вариантов структуры генерирующих мощностей использовались: нормированная стоимость электроэнергии, оценка экологической эффективности и оценка общественного мнения о последствиях, связанных со строительством электростанций. Представлены отдельные наиболее перспективные варианты структуры генерирующих мощностей в зависимости от значений весовых коэффициентов критериев. При большом весе критерия, отражающего экономическую эффективность, лучшей является структура с преобладанием генерации энергии от тепловой электростанции. При большом весе критериев экологической эффективности и общественного мнения лучшей является структура со значительной генерацией от возобновляемого источника энергии (солнечная электростанция). Определены коэффициенты использования установленной мощности различных типов станций при различных структурах генерирующих мощностей. Показано, что предложенная методика обеспечивает получение вариантов структуры генерирующих мощностей, соответствующих выраженным предпочтениям, с учетом неопределенности исходной информации и сценариев развития. Перспективные варианты структуры генерирующих мощностей выбраны для более детального дальнейшего исследования.

1. Санеев Б.Г., Беляев Л.С., Агафонов Г.В., Воробъева В.В., Головин А.П., Иванова И.Ю. [и др.]. Восточный вектор энергетической стратегии России: современное состояние, взгляд в будущее / под ред. Н.И. Воропая, Б.Г. Санеева. Новосибирск: Акад. изд-во «Гео», 2011. 368 с.

2. Ivanova I. Significant factors affecting the selection of rational options for power supply in an off-grid zone // Regional Energy Policy of Asian Russia: E3S Web Conference. 2019. Vol. 77. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20197702006

3. Kiushkina V., Lukutin B. Energy security of northern and arctic isolated territories // Regional Energy Policy of Asian Russia: E3S Web Conference. 2019. Vol. 77. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20197701008

4. Воропай Н.И., Подковальников С.В., Труфанов В.В. [и др.]. Обоснование развития электроэнергетических систем: методология, модели, методы, их использование / отв. ред. Н.И. Воропай. Новосибирск: Наука, 2015. 448 с.

5. Шакиров В.А., Фадеев В.А. Оценка риска невостребованности мощности электростанций в удаленных районах // Проблемы анализа риска. 2015. Т. 12. № 2. С. 78–85.

6. Нефедов А.С., Шакиров В.А., Яковкина Т.Н. Многокритериальный двухэтапный выбор структуры генерирующих мощностей в удаленных районах // Промышленная энергетика. 2019. № 6. С. 14–24.

7. Воропай Н.И., Подковальников С.В., Труфанов В.В. Методические основы обоснования развития электроэнергетических систем в либерализованных условиях // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2002. № 4. С. 30–39.

8. Сибгатуллин А.Р., Елистратов В.В. Оптимизация состава оборудования на основе возобновляемых источников энергии в системах электроснабжения автономных потребителей небольшой мощности // Альтернативная энергетика и экология. 2016. № 23-24. С. 51–67. https://doi.org/10.15518/isjaee.2016.23-24.051-067

9. Елистратов В.В., Виноградова (Чернова) А.В. Моделирование режимов работы энергетического комплекса ВЭС-ГЭС в децентрализованной системе энергоснабжения // Альтернативная энергетика и экология. 2016. № 9-10. С. 12–24. https://doi.org/10.15518/isjaee.2016.09-10.012-024

10. Клер А.М., Жарков П.В., Сушко С.Н. Особенности оптимизации состава оборудования и режимов работы локальных систем энергоснабжения // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 10. С. 188–193.

11. Карамов Д.Н. Математическое моделирование автономной системы электроснабжения, использующей возобновляемые источники энергии // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 9. С. 133–140.

12. Обухов С.Г., Ибрагим А. Оптимизация состава оборудования гибридных энергетических систем с возобновляемыми источниками энергии // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2020. Т. 20. № 2. С. 64–76. https://doi.org/10.14529/power200206

13. Lukutin B.V., Shandarova E.B., Matukhin D.L., Igisenov A.A., Shandarov S.M. Simulation and optimization of wind and diesel power supply systems // International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems. Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2016. Vol. 177. P. 012090. https://doi.org/10.1088/1757-899X/177/1/012090

14. Kefayat M., Lashkar Ara A., Nabavi Niaki S.A. A hybrid of ant colony optimization and artificial bee colony algorithm for probabilistic optimal placement and sizing of distributed energy resources // Energy Conversion and Management. 2015. Vol. 92. P. 149–161. http://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.12.037

15. Damodaran S.К., Sunil Kumar T.К. Hydro-thermalwind generation scheduling considering economic and environmental factors using heuristic algorithms // Energies. 2018. Vol. 11. No. 2. http://doi.org/10.3390/en11020353

16. Mishra S., Panigrahi C.K., Kothari D.P. Design and simulation of a solar–wind–biogas hybrid system architecture using HOMER in India // International Journal of Ambient Energy. 2016. Vol. 37. Issue 2. P. 184–191. http://doi.org/10.1080/01430750.2014.915886

17. Ahmed N.M., Farghally H.M., Fahmy F.H. Optimal sizing and economical analysis of PV-Wind hybrid power system for water irrigation using genetic algorithm // International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. Vol. 7. No. 4. P. 1797–1814. http://doi.org/10.11591/ijece.v7i4.pp1797-1814

18. Kaur D., Cheema P.S. Software tools for analyzing the hybrid renewable energy sources: – a review // International Conference on Inventive Systems and Control. 2017. http://doi.org/10.1109/ICISC.2017.8068591

19. Осика Л.К. Управление инвестпроектами строительства ТЭС. Предынвестиционная фаза. М.: Вершина, 2008. 344 с.

20. Цыкунов Г.А. Советские гидроэнергетические проекты в Сибири и современность // Иркутский историкоэкономический ежегодник: сб. ст. Иркутск, 2019. С. 52–60. http://doi.org/10.17150/978-5-7253-3001-4.07

21. Мельникова Н.В., Артемов Е.Т., Бедель А.Э., Волошин Н.П., Михеев М.В. История взаимодействия ядерной энергии и общества в России. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2018. 127 с.

22. Нефедов А.С., Шакиров В.А. Многокритериальный выбор технологий производства электрической энергии при развитии локальной системы электроснабжения // Системы. Методы. Технологии. 2019. № 1. С. 60–67. https://doi.org/10.18324/2077-5415-2019-1-60-67

23. Wei Shen, Xi Сhen, Jing Qiu, Hayward J.A., Sayeef Saad, Osman Peter, et al. A comprehensive review of variable renewable energy levelized cost of electricity // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2020. Vol. 133. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.110301

24. Hansen K. Decision-making based on energy costs: сomparing levelized cost of energy and energy system costs // Energy Strategy Reviews. 2019. Vol. 24. P. 68–82. https://doi.org/10.1016/j.esr.2019.02.003

25. Грачев В.А., Плямина О.В. Глобальные экологические проблемы, экологическая безопасность и экологическая эффективность энергетики // Век глобализации. 2017. Вып. 1. С. 86–97.

26. Hwang Ching-Lai, Yoon Kwangsun. Multiple attribute decision making: methods and applications a state-of-theart survey. Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1981. 273 p.

27. Karunathilake H., Hewage K.N., Sadiq R. Renewable energy technology selection for community energy systems: A case study for British Columbia // Energy System Planning for Net-Zero Communities: CSCE Annual General Conference At: Vancouver, BC, Canada. 2017. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/326211412_Renewable_energy_technology_selection_for_community_energy_systems_A_case_study_for_British_Columbia (15.08.2020).

28. Karatas M., Sulukan E., Karacan I. Assessment of Turkey's energy management performance via a hybrid multi-criteria decision-making methodology // Energy. 2018. Vol. 153. P. 890–912. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.04.051

29. Нефедов А.С., Шакиров В.А. Многокритериальная оценка альтернатив на основе метода TOPSIS в условиях неопределенности предпочтений лица, принимающего решения // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2019. № 3. С. 25–32.

30. Шакиров В.А. Многокритериальная оценка альтернатив на основе теории полезности в условиях неопределенности предпочтений лица, принимающего решения // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2018. Т. 13. № 1. С. 17–35. https://doi.org/10.26456/fssc37

31. Нефедов А.С., Панкратьев П.С. Выбор оптимальной высоты створа гидроэлектростанции при организации электроснабжения удаленных районов // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2019. Т. 2. С. 111–115.

32. Угольная база России. Т. V. Кн. 2. Угольные бассейны и месторождения Дальнего Востока России (Республика Саха, Северо-Восток, о. Сахалин, п-ов Камчатка) / под ред. В.Ф. Череповского. М.: ЗАО «Гео-информмарк», 1999. 638 с.