Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models
Application of optimization models is the most widespread and globally accepted method to solve the task of formation of an advanced structure of a national power system’s generating capacities. The models usually assume a power plant’s operation within UPS to be effective if the corresponding plant...
Збережено в:
| Дата: | 2014 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2014
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/508 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
System Research in Energy| _version_ | 1871103947533451264 |
|---|---|
| author | Shulzhenko S.V. |
| author_facet | Shulzhenko S.V. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Shulzhenko S.V.",
"institution": null
}
] |
| author_sort | Shulzhenko S.V. |
| baseUrl_str | https://systemre.org/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T12:57:41Z |
| description | Application of optimization models is the most widespread and globally accepted method to solve the task of formation of an advanced structure of a national power system’s generating capacities. The models usually assume a power plant’s operation within UPS to be effective if the corresponding plant capacity is included into the optimal solution plan of the model. The optimality criterion of such mathematical programming dynamic models is usually formed using two components of production cost. The first component includes fixed costs, while the second one consists of variable costs, arising from the power plant’s participation in covering the electricity capacity of the whole power system’s electricity loading curve. The second component’s costs vary with amounts of the produced electricity.The article analyzes the influence of input factors changing dynamics upon the results of application of deterministic and stochastic life-cycle models for estimation of technical and economical indicators of electricity generating technologies, particularly the electricity production costs. As production cost indicators are included into optimization criteria of a national power system’s generating capacities structure’s development forecasting, which is sensitive for these indicators, it is important to consider both the ranges of the input data and the curves of the data changing. |
| first_indexed | 2026-03-24T02:02:02Z |
| format | Article |
| fulltext |
5ISSN 1562-8965. Проблеми загальної енергетики, 2014, вип. 1 (36)
СИСТЕМНІ ДОСЛІДЖЕННЯ
ТА КОМПЛЕКСНІ ПРОБЛЕМИ ЕНЕРГЕТИКИ
Найбільш розповсюдженим і загальноприйня-
тим в світі методом вирішення задачі форму-
вання перспективної структури генеруючих
потужностей національної енергосистеми є
застосування оптимізаційних моделей [1,2]. В
цих моделях у загальному випадку вважається,
що функціонування електростанції в складі
енергосистеми є ефективним, якщо відповідна
потужність входить до оптимального плану
рішення моделі, яка має адекватно описувати
як фізико-технічні особливості функціонуван-
ня і можливі напрямки розвитку енергосисте-
ми, так і політичні особливості, що характерні
для національної електроенергетики, наприк-
лад, особливості державної підтримки електро-
станцій, що використовують ВДЕ. Також суттє-
вим є адекватне представлення кожного виду
генеруючих потужностей (типів електростан-
цій), що має враховувати особливості режимів
їх використання, фізико-технічні параметри, та
зміну техніко-економічних показників, на які
впливають як зовнішні умови функціонування
електростанцій, наприклад, зміна вартості
палива, так і режими їх експлуатації.
Критерій оптимальності в таких динамічних
моделях математичного програмування, як
правило, формується з використанням двох
складових собівартості (1). До першої складової
відносяться постійні витрати, що зумовлені
існуванням електростанції як такої, питоме
значення яких (CMRC) розраховується по відно-
шенню до електричної потужності електро-
станції (X). До другої складової входять витра-
ти, що виникають внаслідок участі електро-
станції в покритті електричної потужності гра-
фіка електричних навантажень (ГЕН) ОЕС,
питоме значення яких (CMRV) розраховується
по відношенню до обсягів виробленої електро-
енергії:
УДК 621.311 С.В. ШУЛЬЖЕНКО, канд. техн. наук
Інститут загальної енергетики НАН України, м. Київ
ВИКОРИСТАННЯ ТРАЄКТОРІЙ ЗМІН ВХІДНИХ ДАНИХ У ДЕТЕРМІНОВАНО-СТОХАСТИЧНИХ
МОДЕЛЯХ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ
У статті досліджено вплив динаміки змін вхідних показників на результати застосу-
вання детерміновано-стохастичних моделей життєвого циклу визначення техніко-
економічних показників технологій генерації електроенергії, зокрема на собівар-
тість. Розрахунки, що виконані із використанням вдосконаленої моделі життєвого
циклу, наведеної в статті, свідчать, що за однакових початкових та кінцевих значень
вхідних показників, наприклад, вартості палива для виробництва електроенергії
протягом життєвого циклу електростанції, але за умови зміни цих показників за різ-
ними траєкторіями результати собівартості можуть суттєво відрізнятись – до 17%.
Оскільки собівартість електроенергії використовується в критерії оптимізації зада-
чі прогнозування розвитку структури генеруючих потужностей національної енерго-
системи, і він, критерій, є чутливим до цього показника, то в залежності від траєкто-
рії зміни вхідних даних результати оптимізації можуть суттєво відрізнятись. Це
вимагає враховувати не лише діапазон змін вхідних даних, а і траєкторію їх зміни
протягом горизонту моделювання.
К л ю ч о в і с л о в а: електроенергія, технологія, собівартість, математична модель.
© С.В. ШУЛЬЖЕНКО, 2014
6 ISSN 1562-8965. Проблеми загальної енергетики, 2014, вип. 1 (36)
ШУЛЬЖЕНКО С.В.
(1)
– індекс з множини сезонів;
– індекс з множини характерних діб;
індекс з множини зон ГЕН;
множини типів електростанцій; hE – тривалість
роботи встановленої потужності X, яка викори-
стовується з електричним навантаженням YE.
У виразі (1) значення складових собівартості
визначають для кожної технології, що розгля-
дається в задачі математичного програмування
впродовж її життєвого циклу [3] з використан-
ням такої базової формули:
(2)
де CB
τ – балансова вартість об’єкта станом на
останній календарний день періоду τ; iA –
норма амортизації основних фондів об’єкта,
CA
τ = CB
(τ – 1) iA – обсяг амортизаційних нараху-
вань; CЗ
τ – сума заробітної плати основного
виробничого персоналу, який задіяний в про-
цесі виробництва основної продукції; i3 –
норма соціальних нарахувань на заробітну
плату; CP
τ – постійний обсяг фінансових
ресурсів, що витрачається на підтримку основ-
у працездатному стані, за виклю-
ченням заробітної плати основного вироб-
ничого персоналу; i3P – відсоткова ставка за
залученими підприємством банківськими кре-
дитами C3P, а C3P
τ – повернення основної
частки (тіла) кредиту; CV
τ (f) – обсяг змінних
витрат без урахування сплати основної частки
залучених банківських кредитів, який визнача-
ється з урахуванням CVF
τ (f) – вартості спожи-
того палива, CVM
τ (f) – вартості спожитих непа-
ливних матеріальних ресурсів, CVE
τ (f) – суми
екологічних платежів, CVP
τ (f) – додаткових
витрат на ремонти основних виробничих фон-
дів, які виникають внаслідок використання
технології в режимах, що відрізняються від
номінального за формулою CV
τ (f) = CVF
τ (f) +
+ CVM
τ (f) +CVE
τ (f) + CVP
τ (f).
З урахуванням необхідності визначити скла-
дові собівартості (CMRC та CMRV) формулу (2)
представимо у вигляді:
(3)
де перший доданок відноситься до постійних, а
другий – до змінних витрат при виробництві
електроенергії.
Абсолютні значення кожної складової змін-
них витрат залежать від таких головних чинни-
ків [3–5]: стану виробничого обладнання та
режимів його використання протягом періоду,
що розглядається, питомих витрат паливних та
інших матеріальних ресурсів, які споживає
об’єкт, та їх вартості, обсягів викидів забруд-
нюючих речовин та парникових газів у навко-
лишнє природне середовище та рівнів платежів
за ці викиди. Для визначення впливу змінних
витрат на собівартість виробництва електро-
енергії запишемо другий доданок формули (3) у
вигляді:
(4)
де CVF
τ (f, p) – витрати на паливо, які залежать
від режиму експлуатації f та ціни палива p, що
дає можливість визначити вплив зміни вартості
палива, а саме траєкторію, за якою відбуваєть-
ся ця зміна на собівартість виробництва елек-
троенергії певної технології.
Для ілюстрації впливу траєкторії зміни вар-
тості палива на рівень собівартості електро-
енергії використаємо детерміновано-стоха-
стичну розрахункову модель життєвого циклу
теплової електростанції, що використовує при-
де
–
– індекс з
них фондів
7ISSN 1562-8965. Проблеми загальної енергетики, 2014, вип. 1 (36)
Використання траєкторій змін вхідних даних у детерміновано-стохастичних моделях життєвого циклу
Таблиця 1 – Вхідні дані для розрахунку собівартості електроенергії, що виробляється
парогазовою теплової електростанцією
родний газ, а саме – парогазової електростанції
(ПГУ ТЕС). Як вхідні для розрахунку викори-
стано дані, що наведені в табл.1.
Дані, що наведені в табл.1, передбачають
збільшення впродовж періоду моделювання,
наприклад, таких показників як «Умовно-
постійні витрати на підтримку технології в пра-
цездатному стані», які збільшуються на 1–1,5%
щорічно, «Заробітна плата персоналу» – збіль-
шується на 1–2% щорічно і інших. Окремо
дослідимо зміну вартості природного газу. Як
видно з таблиці, вартість природного газу про-
тягом періоду моделювання збільшується з 300
до 550 дол. США/тис. м3, але як саме буде від-
буватись це зростання невідомо, що зумовлює
необхідність розгляду різних варіантів траєкто-
рій зміни вартості, наприклад, як на рис. 1.
8 ISSN 1562-8965. Проблеми загальної енергетики, 2014, вип. 1 (36)
ШУЛЬЖЕНКО С.В.
Рис.1. Вартість природного газу за чотирма сценаріями її зміни
Розрахунки, які виконані з використанням
детерміновано-стохастичних моделей визна-
чення собівартості виробництва електроенергії
впродовж життєвого циклу ПГУ ТЕС за умови
її роботи в номінальному режимі с постійним
рівнем генерації електричної потужності, свід-
чать, що сценарій зміни вартості природного
газу протягом періоду моделювання має суттє-
вий вплив на собівартість. Так, для сценарію 1,
див. рис. 1, собівартість знаходиться на рівні
116 – 120 дол. США/МВт•год, для сценарію 2 –
112 – 114, для сценарію 3 – 102 – 106, а для сце-
нарію 4 знаходиться в межах 120 – 124 дол.
США/МВт•год. Таким чином, розбіжність між
мінімальним (сценарій 3) та максимальним
(сценарій 4) рівнем собівартості становить
більше 17%.
Оскільки критерій оптимізації (1) є чутли-
вим до складових собівартості електроенергії
кожного з типів електростанцій, що розгля-
даються в задачі формування перспективної
структури розвитку генеруючих потужностей,
то внаслідок зменшення або збільшення собі-
вартості електроенергії, що виробляє певна
технологія, обсяги її участі в остаточному
рішенні з високою ймовірністю також будуть
збільшені або зменшені. Така особливість
показників собівартості, що розраховані з
використанням моделей життєвого циклу,
об’єктивно зумовлює більш детальне розроб-
лення вхідних даних, зокрема, не тільки діапа-
зонів майбутніх показників, а і траєкторій, за
якими ці майбутні рівні будуть досягнуті.
ВИСНОВКИ
Встановлено, що моделі життєвого циклу,
які використовуються для розрахунку техніко-
економічних показників технологій вироб-
ництва електроенергії, є чутливими не тільки
до діапазонів показників вхідних даних, а і до
траєкторій їх зміни протягом всього періоду
моделювання.
Використання показників собівартості
виробництва електроенергії під час вирішення
задачі прогнозування розвитку структури гене-
руючих потужностей, а саме в критерії оптимі-
зації, який є чутливим до собівартості вироб-
ництва електроенергії певними технологіями,
дозволяє отримувати рішення, які будуть від-
різнятися залежно від траєкторії зміни вхідних
показників, що використовуються в моделях
життєвого циклу як детермінованих, так і
детерміновано-стохастичних.
Такі особливості моделей математичного
програмування, які використовуються при
вирішенні задачі прогнозування розвитку
структури генеруючих потужностей національ-
ної енергосистеми, а також моделей життєвого
циклу зумовлюють необхідність більш ретель-
ного процесу підготовки вхідних даних.
1. Integrated Resource Planning, Joel N.
Swisher, Gilberto de Marino Jannuzzi, Robert
Y. Redlinger, UNEP & RISO National
Laboratory, Denmark, 1997, 259 p.
2. Оптимизация республиканского топлив-
но-энергетического комплекса и его отрас-
левых систем. АН Украины. Ин-т проблем
энергосбережения / М.Н. Кулик, А.И. Юфа,
Б.А. Костюковский и др. – К.: Наук. думка,
1992. – 215 с.
3. Шульженко С.В. Особливості розрахунку
вартісних показників в задачах прогнозуван-
ня розвитку електроенергетичних систем в
ринкових умовах їх функціонування //
Проблеми загальної енергетики. – 2008. –
№18. – С. 16 – 20.
4. Определение экономической эффектив-
ности капитальных вложений в энергетику.
Методика. Общие положения. ГКД
340.000.01–95. – Киев, 1995. – 51 с.
5. Экономика энергетики: учеб. пособие для
вузов / Н.Д. Рогалев, А.Г. Зубкова,
И.В. Мастерова и др.; под ред. Н.Д. Рогалева.
– М.: издательство МЭИ, 2005. – 288 с.
Надійшла до редколегії 28.02.2014
Рецензент
Пров. наук. співроб. відділу оптимізації
структури паливно-енергетичного
комплексу ІЗЕ НАН України,
канд. техн. наук, ст. наук. співр.
Б.А. Костюковський
9ISSN 1562-8965. Проблеми загальної енергетики, 2014, вип. 1 (36)
Використання траєкторій змін вхідних даних у детерміновано-стохастичних моделях життєвого циклу
|
| id | systemreorg-article-508 |
| institution | System Research in Energy |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:16:18Z |
| publishDate | 2014 |
| publisher | General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | systemreorg/de/8e2156aa5b68773871dffd2a49f4ebde.pdf |
| spelling | systemreorg-article-5082026-07-18T12:57:41Z Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models Використання траєкторій змін вхідних даних у детерміновано-стохастичних моделях життєвого циклу Shulzhenko S.V. electricity, technology, production cost, mathematical model. електроенергія, технологія, собівартість, математична модель. Application of optimization models is the most widespread and globally accepted method to solve the task of formation of an advanced structure of a national power system’s generating capacities. The models usually assume a power plant’s operation within UPS to be effective if the corresponding plant capacity is included into the optimal solution plan of the model. The optimality criterion of such mathematical programming dynamic models is usually formed using two components of production cost. The first component includes fixed costs, while the second one consists of variable costs, arising from the power plant’s participation in covering the electricity capacity of the whole power system’s electricity loading curve. The second component’s costs vary with amounts of the produced electricity.The article analyzes the influence of input factors changing dynamics upon the results of application of deterministic and stochastic life-cycle models for estimation of technical and economical indicators of electricity generating technologies, particularly the electricity production costs. As production cost indicators are included into optimization criteria of a national power system’s generating capacities structure’s development forecasting, which is sensitive for these indicators, it is important to consider both the ranges of the input data and the curves of the data changing. Найбільш поширеним і загальноприйнятим в світі методом вирішення задачі формування перспективної структури генеруючих потужностей національної енергосистеми є застосування оптимізаційних моделей. В цих моделях, в загальному випадку, вважається, що функціонування електростанції в складі енергосистеми є ефективним, якщо відповідна потужність входить до оптимального плану рішення моделі. Критерій оптимальності в таких динамічних моделях математичного програмування, як правило, формується з використанням двох складових собівартості. До першої складової відносяться постійні витрати, а до другої складової входять витрати, що виникають внаслідок участі електростанції в покритті електричної потужності графіка електричних навантажень енергосистеми, і які є змінними залежно від обсягів виробленої електроенергії.В статті досліджено вплив динаміки змін вхідних показників на результати застосування детерміновано-стохастичних моделей життєвого циклу визначення техніко-економічних показників технологій генерації електроенергії, зокрема на собівартість виробництва електроенергії. Оскільки показники собівартості електроенергії використовуються в критерії оптимізації задачі прогнозування розвитку структури генеруючих потужностей національної енергосистеми, і який є чутливим до цих показників, то це вимагає враховувати не лише діапазони змін вхідних даних, а і траєкторію їх зміни. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2014-03-19 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/508 System Research in Energy; No. 1 (36) (2014): The Problems of General Energy; 5-9 Системні дослідження в енергетиці; № 1 (36) (2014): Проблеми загальної енергетики; 5-9 2786-7102 2786-7633 uk https://systemre.org/index.php/journal/article/view/508/442 Copyright (c) 2014 Shulzhenko S.V. https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 |
| spellingShingle | electricity technology production cost mathematical model. Shulzhenko S.V. Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models |
| title | Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models |
| title_alt | Використання траєкторій змін вхідних даних у детерміновано-стохастичних моделях життєвого циклу |
| title_full | Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models |
| title_fullStr | Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models |
| title_full_unstemmed | Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models |
| title_short | Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models |
| title_sort | features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models |
| topic | electricity technology production cost mathematical model. |
| topic_facet | electricity technology production cost mathematical model. електроенергія технологія собівартість математична модель. |
| url | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/508 |
| work_keys_str_mv | AT shulzhenkosv featuresofinputdatausageindeterministicandstochasticlifecyclemodels AT shulzhenkosv vikoristannâtraêktoríjzmínvhídnihdanihudetermínovanostohastičnihmodelâhžittêvogociklu |