DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2020.04.02

Особливості проектування системи електроживлення з відновлювальними джерелами енергії в умовах ринку електроенергії

Ievgen Verbytskyi, Maxym Bilyi

Анотація


Завдяки утворенню ринку електроенергії у 2019 р. доступ до нього отримали незалежні виробники. Дана ініціатива сприяла вільному ціноутворенню вартості електроенергії та в перспективі повинна одночасно зменшити вартість електроенергії й забезпечити стабільність енергосистеми України. Одним з перспективних джерел енергії, що може продаватись на ринку є енергія відновлюваних джерел. При цьому власники систем електроживлення з відновлюваною електроенергетикою мають нестабільну генерацію енергії, що розбалансовує об’єднану енергетичну систему України. Вільне ціноутворення сприятиме балансуванню енергетичної системи, бо на інтервалах дефіциту енергії вона матиме більшу вартість. Тому постачальники енергії з відновлювальних джерел будуть зацікавлені у встановлені акумулюючих потужностей з метою накопичення електроенергії на інтервалах, коли вона є дешевою, і продажу, за умови високої вартості. У статті аналізуються умови прибутковості систем електроживлення з системою акумулювання енергії і без неї залежно від рівня амортизаційних нарахувань і вартості електроенергії. При цьому енергія системи електроживлення без акумулювання енергії одразу продається в мережу без балансування системи, тому доцільнішим є використання системи з акумулюванням, для чого варто забезпечити значну різницю в ціні для проміжків часу з дефіцитом енергії.  Доведено, що в системі електроживлення доцільно використовувати один найдешевший тип відновлювального джерела енергії. Тоді як для здешевлення системи електроживлення з акумулюванням енергії доречніше використовувати декілька джерел енергії, потужність яких слабко корелюється. У цьому випадку система акумулювання має меншу енергоємність і меншу вартість. Оскільки статистичні дані про потужність сонячної електроенергії та швидкості вітру для певного регіону задаються у виді масиву числових даних, як правило, параметри системи з максимальним прибутком шукаються чисельними методами, найчастіше – методом градієнтного спуску. При цьому для балансування енергосистеми доцільно, щоб прибуток системи з акумулюванням енергії перевищував прибуток системи без нього, що можливе за умови збільшення різниці максимальної і мінімальної ціни електроенергії протягом дня.


Ключові слова


система електроживлення з відновлювальними джерелами енергії; прибуток; амортизаційні нарахування

Повний текст:

PDF

Посилання


Monaaf D. A. Al-falahi, Jayasinghe S. D. G., Enshaei H. A review on recent size optimization methodologies for standalone solar and wind hybrid renewable energy system. Energy Conversion and Management, 2017, Vol. 143, pp. 252–274, doi: 10.1016/j.enconman.2017.04.019.

Abba LawanBukar, Chee WeiTana. A review on stand-alone photovoltaic-wind energy system with fuel cell: System optimization and energy management strategy. Journal of Cleaner Production, 2019, Vol. 221, pp. 73–88, doi: 10.1016/j.jclepro.2019.02.228.

Weiping Zhang, Akbar Maleki, Marc A. Rosen, Jingqing Liu. Sizing a stand-alone solar-wind-hydrogen energy system using weather forecasting and a hybrid search optimization algorithm. Energy Conversion and Management, 2019, Vol. 180, pp. 609–621, doi: 10.1016/j.enconman.2018.08.102.

Hemeida A. M., El-Ahmar M. H., El-Sayed A. M., Hasanien Hany M., Alkhalaf Salem, Esmail M. F. C., Senjyu T. Optimum design of hybrid wind/PV energy system for remote area. Ain Shams Engineering Journal, 2020, Vol. 11, Issue 1, pp. 11–23, doi: 10.1016/j.asej.2019.08.005.

NSRDB Data Viewer. Available at: https://maps.nrel.gov/nsrdb-viewer/ (accessed 15.11.2020).

Krajačić G., Duić N., Zmijarević Z., Mathiesen B. V., Vučinić A. A., & da Graça Carvalho M. Planning for a 100% independent energy system based on smart energy storage for integration of renewables and CO2 emissions reduction. Applied Thermal Engineering, 2011, 31(13), рр. 2073–2083, doi:10.1016/j.applthermaleng.2011.03.014.

Kyselova A. G., Verbitskyi I. V., Kyselov G. D. Context-aware framework for energy management system. 2nd International Conference on Intelligent Energy and Power Systems (IEPS). Kyiv, 2016, рр. 1–4, doi: 10.1109/IEPS.2016.7521890.

Zhou W., Lou C., Li Z., Lu L., Yang H. Current status of research on optimum sizing of stand-alone hybrid solar–wind power generation systems. Applied Energy, 2010, 87(2), рр. 380–389, doi: 10.1016/j.apenergy.2009.08.012.

Khan F. A., Pal N., Saeed S. H. Review of solar photovoltaic and wind hybrid energy systems for sizing strategies optimization techniques and cost analysis methodologies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2008, 92, рр. 937–947, doi:10.1016/j.rser.2018.04.107.

Wind turbines for home and cottage throughout Ukraine. Available at: https://avante.com.ua/ua/catalog/1.elektrotexnika/ vetrogeneratory (accessed 13.11.2020).

VoltmarketUA Car batteries Available at: https://voltmarket.ua/avtomobilnye-akkumulyatory (accessed 14.11.2020).

Verbitskyi I. V., Kyselova A. G. Context approach for electric grid control. Bulletin of the National Technical University “KhPI”. Series: New solutions in modern technology. 2016, 18 (1190), pp. 123–127, doi: 10.20998/2413-4295.2016.18.18.

Verbytskyi Ie., Kyselova A., Kyselov G. Power grid converter control improvement based on contextual data. 2017 IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON), 2017, pp. 599-604, doi: 10.1109/UKRCON.2017.8100311.

Yiheng Wei, Yu Kang, Weidi Yin, Yong Wang. Design of generalized fractional order gradient descent method. Department of Automation, University of Science and Technology of China, preprint. Available at: https://arxiv.org/abs/1901.05294.

Balamurali A., Feng G., Lai C., Tjong J., Kar N. C. Maximum Efficiency Control of PMSM Drives Considering System Losses using Gradient Descent Algorithm Based on DC Power Measurement. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2018, 1–1, doi:10.1109/tec.2018.2852219.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


  1. Monaaf D. A. Al-falahi, Jayasinghe S.D.G., Enshaei  H. A review on recent size optimization methodologies for standalone solar and wind hybrid renewable energy system. Energy Conversion and Management. 2017. Vol. 143. P. 252–274. doi: 10.1016/j.enconman.2017.04.019.
  2. Abba LawanBukar, Chee WeiTana. A review on stand-alone photovoltaic-wind energy system with fuel cell: System optimization and energy management strategy. Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 221. P. 73–88. doi: 10.1016/j.jclepro.2019.02.228.
  3. Weiping Zhang, Akbar Maleki, Marc A. Rosen, Jingqing Liu. Sizing a stand-alone solar-wind-hydrogen energy system using weather forecasting and a hybrid search optimization algorithm. Energy Conversion and Management. 2019. Vol. 180. P. 609–621. doi: 10.1016/j.enconman.2018.08.102.
  4. Hemeida A. M., El-Ahmar M. H., El-Sayed A. M., Hasanien Hany M., Alkhalaf Salem, Esmail M. F. C., Senjyu T. Optimum design of hybrid wind/PV energy system for remote area. Ain Shams Engineering Journal. 2020. Vol. 11. Iss. 1. P. 11–23. doi: 10.1016/j.asej.2019.08.005.
  5. NSRDB Data Viewer. URL: https://maps.nrel.gov/nsrdb-viewer/ (дата звернення: 15.11.2020).
  6. Krajačić G., Duić N., Zmijarević Z., Mathiesen B. V., Vučinić A. A., & da Graça Carvalho M. Planning for a 100% independent energy system based on smart energy storage for integration of renewables and CO2 emissions reduction. Applied Thermal Engineering. 2011. 31(13). P. 2073–2083. doi:10.1016/j.applthermaleng.2011.03.014.
  7. Kyselova A. G., Verbitskyi I. V., Kyselov G. D. Context-aware framework for energy management system. 2nd International Conference on Intelligent Energy and Power Systems (IEPS). Kyiv. 2016. P. 1–4. doi:10.1109/IEPS.2016.7521890.
  8. Zhou W., Lou C., Li Z., Lu L., Yang H. Current status of research on optimum sizing of stand-alone hybrid solar–wind power generation systems. Applied Energy. 2010. 87(2). P. 380–389. doi: 10.1016/j.apenergy.2009.08.012.
  9. Khan F. A., Pal N., Saeed S. H. Review of solar photovoltaic and wind hybrid energy systems for sizing strategies optimization techniques and cost analysis methodologies. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2008. 92. P. 937–947. doi:10.1016/j.rser.2018.04.107.
  10. Вітрогенератори для дому та дачі по всій Україні. URL: https://avante.com.ua/ua/catalog/1.elektrotexnika/vetrogeneratory (дата звернення: 13.11.2020).
  11. VoltmarketUA Автомобільні акумулятори. URL: https://voltmarket.ua/avtomobilnye-akkumulyatory (дата звернення: 14.11.2020).
  12. Вербицький Є. В., Кисельова А. Г. Контекстний підхід керування системою електроживлення. Вісник НТУ «ХПІ», Серія: Нові рішення в сучасних технологіях. 2016. № 18 (1190). С. 123–127. doi:10.20998/2413-4295.2016.18.18.
  13. Verbytskyi Ie., Kyselova A., Kyselov G. Power grid converter control improvement based on contextual data. 2017 IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON). 2017. P. 599–604. doi: 10.1109/UKRCON.2017.8100311.
  14. Yiheng Wei, Yu Kang, Weidi Yin, Yong Wang. Design of generalized fractional order gradient descent method. Department of Automation, University of Science and Technology of China, preprint. URL: https://arxiv.org/abs/1901.05294.
  15. Balamurali A., Feng G., Lai C., Tjong J., Kar N. C. Maximum Efficiency Control of PMSM Drives Considering System Losses using Gradient Descent Algorithm Based on DC Power Measurement. IEEE Transactions on Energy Conversion. 2018. 1–1. doi:10.1109/tec.2018.2852219.