ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE
The basis of the methodology for creating an optimization model for selecting energy adaptation measures to climate change based on a systemic approach is considered, which involves the integration of mathematical modeling methods, scenario analysis and multi-criteria optimization in order to take i...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори та афіліації: |
|
| Ключові слова: | keywords |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/929 |
| 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_ | 1871104432014360576 |
|---|---|
| author | Balabukh, Vira Teslenko, Oleksandr Matviychuk, Oleksandr |
| author_facet | Balabukh, Vira Teslenko, Oleksandr Matviychuk, Oleksandr |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Vira Balabukh",
"institution": null
},
{
"author": "Oleksandr Teslenko",
"institution": null
},
{
"author": "Oleksandr Matviychuk",
"institution": null
}
] |
| author_sort | Balabukh, Vira |
| baseUrl_str | https://systemre.org/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T12:57:50Z |
| description | The basis of the methodology for creating an optimization model for selecting energy adaptation measures to climate change based on a systemic approach is considered, which involves the integration of mathematical modeling methods, scenario analysis and multi-criteria optimization in order to take into account the uncertainty of climate forecasts, economic and environmental constraints, socio-economic priorities for the development of the energy sector. The key components for creating an optimization model for selecting energy adaptation measures to climate change include the definition of a climate change forecast (temperature regime, humidity regime, wind frequency and intensity of extreme climate events, precipitation, extreme events), data on the sensitivity of the system (energy subsectors) to climate risks, consideration of the current and prospective structure of the energy sector, the potential of renewable energy sources, the cost and effectiveness of adaptation technologies. Based on the results of a comparative analysis of the current regulatory legal acts on the natural components of climate change, a refined list of possible climate threats and their indicators for the energy sector has been developed. The need to collect and process a large amount of source data and various information has been shown, which is due to the interdisciplinary specifics of assessing the risk of climate change impact on the energy sector. Methodological provisions of the optimization model are proposed to determine the priority of measures for adapting the energy sector to climate change by the factor of minimizing the total costs of the energy system, taking into account climate risks, and ensuring the necessary level of reliability and increasing the level of energy security. The methodological provisions proposed by the authors should become the basis for substantiating the feasibility of measures for adapting the energy sector to climate change. |
| doi_str_mv | 10.15407/srenergy2025.04.108 |
| first_indexed | 2026-03-24T02:03:39Z |
| format | Article |
| fulltext |
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 108
ЕКОЛОГІЧНІ, ЕКОНОМІЧНІ ТА ПРАВОВІ ДОСЛІДЖЕННЯ В
ЕНЕРГЕТИЦІ, ЕНЕРГЕТИЧНИЙ МЕНЕДЖМЕНТ
_____________________________________________________________________________
ISSN 2786-7102 (Online), ISSN 2786-7633 (Print)
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.04.108
УДК 621.31:551.58
Віра Балабух1, канд. геогр. наук, ст. наук. співр., https://orcid.org/0000-0003-3223-7531
Олександр Тесленко2*, канд. техн. наук, ст. досл., https://orcid.org/0000-0002-3772-5991
Олександр Матвійчук2, канд. техн. наук, https://orcid.org/0009-0000-9004-0222
1Український гідрометеорологічний інститут ДСНС України та НАН України,
просп. Науки, 37, Київ, 03028, Україна;
2Інститут загальної енергетики НАН України, вул. Антоновича, 172, Київ, 03150, Україна
*Автор-кореспондент: teslenko1961@gmail.com
_______________________________________________________________________________________
ЩОДО МЕТОДИЧНИХ ПОЛОЖЕНЬ З ОПТИМІЗАЦІЇ ЗАХОДІВ З
АДАПТАЦІЇ ЕНЕРГЕТИКИ УКРАЇНИ ДО ЗМІНИ КЛІМАТУ
Анотація. Розглянуто основу методології створення оптимізаційної моделі для вибору заходів з
адаптації енергетики до зміни клімату на основі системного підходу, який передбачає інтеграцію
методів математичного моделювання, аналізу сценаріїв та багатокритеріальної оптимізації з
метою врахування невизначеності кліматичних прогнозів, економічних та екологічних обмежень,
соціально-економічних пріоритетів розвитку енергетичного сектору. В якості ключових
компонентів для створення оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації енергетики до
зміни клімату передбачено визначення прогнозу зміни клімату (температурного режиму, режиму
зволоження, вітру повторюваності та інтенсивності екстремальних кліматичних подій, опади,
екстремальні події), дані про чутливість системи (підгалузей енергетики) до кліматичних ризиків,
врахування поточної та перспективної структури енергетичного сектору, потенціалу
відновлюваних джерел енергії, вартості і ефективності адаптаційних технологій. За
результатами порівняльного аналізу діючих нормативно-правових актів з природних складових до
зміни клімату розроблено уточнений перелік можливих кліматичних загроз та їхніх індикаторів для
енергетичної галузі. Показано необхідність збору та опрацювання великого обсягу вихідних даних
та різноманітної інформації, що обумовлено міждисциплінарною специфікою оцінки ризику впливу
кліматичних змін на енергетичний сектор. Запропоновано методичні положення оптимізаційної
моделі для визначення пріоритетності заходів з адаптації енергетики до зміни клімату за
фактором мінімізації сумарних витрат енергосистеми з урахуванням кліматичних ризиків та
забезпечення необхідного рівня надійності та підвищення рівня енергетичної безпеки. Методичні
положення, запропоновані авторами, мають стати основою для обґрунтування доцільності
заходів з адаптації енергетики до зміни клімату.
Ключові слова: енергетичний сектор, зміна клімату, адаптація, оптимізаційна модель, технічні,
економічні та екологічні фактори.
1. Вступ
Зміна клімату перестала бути абстрактною загрозою майбутнього, перетворившись на нагальну
реальність, що докорінно впливає на всі сфери людського життя. Енергетична галузь, яка є одночасно
і однією з головних причин кліматичних змін через викиди парникових газів і вкрай вразливою до
їхніх наслідків, перебуває в епіцентрі цих трансформацій. Клімат та його зміна суттєво впливають на
розвиток енергетичної галузі. Цей вплив насамперед полягає у тому, що кліматичні ресурси
визначають потребу в енергії різних регіонів країни і, відповідно, їхня зміна може суттєво змінити
тепло- та енергоспоживання регіонів [1]. Кліматичні умови також визначають особливості
функціонування та техніко-економічні показники усіх типів електростанцій, тому їхня зміна
https://orcid.org/0000-0002-9066-4307
https://orcid.org/0000-0002-3772-5991
https://orcid.org/0009-0000-9004-0222
https://uhmi.dsns.gov.ua/
mailto:teslenko1961@gmail.com
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 109
призводить до необхідності коригування їхнього проєктування та експлуатації. Екологічні наслідки
діяльності об’єктів енергетики також значною мірою обумовлені кліматичними чинниками.
В цих умовах адаптація критично необхідна для забезпечення надійності, безпеки та стійкості
енергосистеми. Без адаптації зростають ризики енергетичних криз, економічні втрати і соціальна
напруга. Тому адаптація − не просто бажана, а стратегічно необхідна умова для стійкого розвитку
енергетики [2]. Метою адаптації до зміни клімату є підвищення стійкості енергосистем, яка
визначається реальною оцінкою їхньої вразливості та можливими шляхами адаптації до зміни клімату,
що дозволить досягти енергетичної, екологічної та кліматичної безпеки. Запровадження адаптаційних
заходів має відповідати системному підходу, починаючи з визначення прогнозу зміни клімату
(температурного режиму, режиму зволоження, повторюваності та інтенсивності, екстремальних умов
та небезпечних явищ погоди), даних складових енергетичної системи про їхню чутливість до
кліматичних ризиків, врахування поточної та перспективної структури енергетичного сектору,
потенціалу відновлюваних джерел енергії, вартості й ефективності адаптаційних технологій.
Головною метою дослідження є визначення ключових компонентів для створення
оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації енергетики до зміни клімату. Модель має
враховувати як технічні, економічні, так і кліматичні чинники та мінімізувати сумарні витрати
енергосистеми з урахуванням кліматичних ризиків, забезпечивши необхідний рівень надійності.
2. Об’єкти, предмет та мета дослідження
Об’єктами дослідження є процеси адаптації енергетики до зміни клімату.
Предметом дослідження є ранжування заходів з адаптації енергетики до зміни клімату.
Метою цього дослідження є розроблення методичних положень оптимізаційної моделі вибору
заходів з адаптації енергетики до зміни клімату, спрямованої на мінімізацію сумарних витрат
енергосистеми з урахуванням кліматичних ризиків та забезпечення необхідного рівня її надійності.
3. Вихідні положення та методологія
В основу методології створення оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації
енергетики до зміни клімату покладено системний підхід, який передбачає інтеграцію методів
математичного моделювання, аналізу кліматичних сценаріїв та багатокритеріальної оптимізації.
Такий підхід дає змогу врахувати невизначеність кліматичних прогнозів, економічні та екологічні
обмеження, а також соціально-економічні пріоритети розвитку енергетичного сектору.
Передбачається застосування оптимізаційних моделей лінійного чи нелінійного програмування,
врахування економічних, технічних та кліматичних чинників.
4. Результати дослідження
В Україні напрацьовано достатньо розвинуту нормативно-правову базу, спрямовану на
впровадження адаптаційних заходів в енергетиці до зміни клімату [3−10]. Це є достатньою підставою
для створення методичних положень оптимізаційної моделі як інструменту, який допоможе приймати
обґрунтовані рішення щодо інвестування в адаптаційні заходи в енергетиці. Вона повинна бути
динамічною, адаптованою до зміни кліматичних умов та технологічного розвитку.
Першим кроком має стати прогноз зміни клімату, зокрема кліматичних загроз. Уточнення
кліматичних загроз та їхніх індикаторів дозволяє створити більш точну та адаптивну модель оцінки
вразливості енергетичної системи, що є критично важливим в умовах посилення наслідків зміни
клімату. Без такої деталізації заходи з адаптації залишатимуться загальними та менш
ефективними [11].
Запропоновані в «Методичних рекомендаціях для здійснення оцінки ризиків та вразливості
соціально-економічних секторів та природних складових до зміни клімату» (Міндовкілля, наказ від
03.06.2023 № 386) [12] можливі кліматичні загрози та індикатори кліматичних загроз для
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 110
енергетичного сектору потребують суттєвого доопрацювання з урахуванням національної науково-
технічної документації.
Проведений аналіз метеорологічних та кліматичних чинників, які впливають на об’єкти та всі
етапи функціонування енергетичної системи, визначив необхідність уточнення категорій, факторів та
індикаторів кліматичних загроз для побудови оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації
енергетики до зміни клімату.
Зокрема, дуже важливим є врахування прогнозованих кліматичних загроз, зумовлених
підвищенням середніх значень температури повітря у досліджуваний період за допомогою
індикаторів, таких як: максимальна, мінімальна та середня максимальна і мінімальна за рік, сезон,
місяць температура повітря; температура найхолоднішої та найтеплішої п’ятиденки за рік, сильних та
дуже сильних різких міждобових змін середньої за добу температури повітря, а також врахування
ймовірної зміни теплозабезпеченості опалювального періоду та сезону кондиціювання (величина
градусоднів та їхньої тривалості).
Доцільно для оцінки загрози екстремальних опадів використовувати такі індикатори, як
максимальна кількість опадів за місяць, за добу, за 12 годин і менше, максимальна кількість опадів
протягом 5 діб за рік, максимальна тривалість дощового періоду (кількість послідовних днів за рік з
опадами за добу 1 мм і більше), періоду з опадами 5 мм і більше, 10 мм і більше.
Для оцінки кліматичних загроз, зумовлених вітром, можуть використовуватись максимальна,
середня максимальна за рік / місяць / сезон швидкість вітру, кількість днів зі шквалом, кількість днів
із швидкістю вітру 15 м/с і більше, 25 м/с і більше.
Проведений аналіз кліматичних умов, що впливають на роботу енергетичної галузі України,
показав, що протягом останніх десятиліть відмічаються їхні суттєві зміни. Ці зміни можна оцінити
порівнюючи між собою середні багаторічні значення за тридцятилітні періоди, так звані «кліматичні
норми» [13], які є основою для планування в галузях економіки. Так, сучасний кліматичний період
(1991−2020 рр.) в Україні виявився найтеплішим не лише за півстоліття, а й, можливо, за увесь період
інструментальних спостережень за температурою повітря (з 1890-х років). Слід зазначити, що із квітня
2014 року ДСНС України не має даних про погоду з мережі спостережень АР Крим та окремих регіонів
Донецької і Луганської областей. Тож оцінку зміни кліматичних показників у 1991−2020 рр. зроблено
без урахування даних цих метеорологічних станцій, і вона стосується материкової частини України.
Протягом останніх десятиліть в Україні відмічаються суттєві зміни показників термічного
режиму атмосфери, що впливають на роботу енергетичної галузі. Темпи підвищення температури
повітря посилюються [14]. За даними NOAA [15], Україна належить до регіонів планети, де зміна
середньої за рік температури повітря протягом останніх тридцяти років (1995−2024 рр.) відбувалась
найвищими темпами.
Основним чинником, що зумовлює інтенсивні зміни кліматичної системи у сучасний період, є
діяльність людини. За оцінками МГЕЗК [16], саме вона сприяє підвищенню середньої за рік глобальної
температури на 1,3-1,5 0С, у той час як внесок природних чинників коливається в межах ± 0,1 0С.
Наявність такого явно вираженого чинника дозволяє будувати ймовірні сценарії зміни клімату залежно
від зміни концентрації парникових газів і розвитку людства відповідно.
Репрезентативні траєкторії концентрацій (РТК) (The Representative Concentration Pathways −
RCPs), представлені Міжурядовою групою експертів зі зміни клімату у П’ятій оціночній доповіді
(AR5) [16], моделюють різні шляхи розвитку викидів парникових газів, їхніх концентрацій в
атмосфері та змін у землекористуванні протягом XXI століття. Кожен сценарій РТК визначає
очікуваний обсяг додаткового радіаційного випромінювання до 2100 року порівняно з
доіндустріальною епохою (1750 рік), спричинений людською діяльністю: РТК2.6 − 2,6 Вт/м²; РТК4.5
− 4,5 Вт/м²; РТК6.0 − 6,0 Вт/м²; РТК8.5 − 8,5 Вт/м². Усі сценарії РТК передбачають, що концентрація
вуглекислого газу (CO₂) в атмосфері до 2100 року буде вищою, ніж зараз, через тривале зростання
викидів CO₂ протягом XXI століття. Ці моделі є результатом поєднання прогнозів з кліматичних
моделей, атмосферної хімії та глобального вуглецевого циклу. Розрахунки РТК прогнозують такі
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 111
сумарні еквівалентні концентрації CO₂ до 2100 року (з урахуванням метану (CH₄) та закису азоту
(N₂O)): [16] РТК2.6 − 475 ppm; РТК4.5 − 630 ppm; РТК6.0 − 800 ppm; РТК8.5 − 1313 ppm.
За усіх сценаріїв РТК очікується підвищення глобальної середньої за рік температури повітря,
інтенсивність якого зростатиме по мірі збільшення концентрації парникових газів. Так, за даними AR5
МГЕЗК [16], середні багаторічні значення глобальної приземної температури повітря у 2081–2100 рр.
відносно 1986–2005 рр. можуть зрости від 0,3−1,7 0С (РТК2.6), 1,1−2,6 0С (РТК4.5) до
1,4−3,1 0С(РТК6.0) та 2,6−4,8 0С (РТК8.5). Ці сценарії є ключовим інструментом для розуміння
потенційних кліматичних змін та розробки стратегій зі скорочення викидів та адаптації.
За реалізації сценарію РТК8.5 в Україні як у короткостроковій, так і середньостроковій
перспективі можна очікувати суттєву зміну температурного режиму. Підвищення температури повітря,
ймовірно, спостерігатиметься протягом усього року (рис. 1). Порівняно із сучасним кліматичним
періодом (1991−2020 рр.) середні багаторічні значення середньої за рік температури повітря у
найближчій перспективі 2021−2040 рр. в Україні можуть стати вищими на 0,8 0С. Найбільший ріст
середньої за сезон температури повітря очікується восени – 1,0 0С. Літо може стати теплішим на 0,9 0С,
зима,– на 0,7 0С, а весна – на 0,6 0С. Суттєвий ріст температури повітря восени значною мірою буде
зумовлений її підвищенням у листопаді (1,4 0С) та жовтні (0,9 0С). Влітку значного підвищення
середньої за місяць температури можна очікувати у серпні (1,1 0С) та червні (1,0 0С). Такі ж зміни
температури будуть характерні і для квітня. Взимку найбільше підвищення температури очікується у
лютому (рис. 1).
До середини століття (2041−2060 рр.) ріст температури повітря посилиться і його середня за рік
температура може ще підвищитись на 0,8 0С і бути на 1,6 0С вищою за сучасну кліматичну норму.
Інтенсивний ріст температури продовжуватиметься протягом усього року, а найбільше у зимові місяці
(рис. 1).
До середини ХХІ ст. в Україні можна очікувати подальше підвищення екстремальної температури
повітря, як мінімальної, так і максимальної. Їхні середні за рік багаторічні значення у 2042−2064 рр.
можуть збільшитись на 0,5-0,6 0С відносно 1991−2020 рр., медіана на 0,9-1,0 0С. До середини століття
цей ріст посилиться і становитиме, відповідно, 1,8-2,0 0С середнє, 1,8 0С − медіана. Можна очікувати
суттєвого підвищення екстремально високих значень як мінімальної, так і максимальної температури,
оскільки величина їхнього 95 процентилю може зрости до 2,5 0С (рис. 1).
Зазначений кліматичний прогноз може стати основою для створення оптимізаційної моделі для
вибору заходів з адаптації до зміни клімату для енергетичної галузі в Україні з метою мінімізації
сукупних витрат на адаптацію енергетичної системи до кліматичних змін, максимізуючи стійкість та
ефективність енергетики.
Другою складовою важливо врахувати поточну структуру енергетичного сектору та
перспективу його розвитку. Базову потужність об’єднаної енергосистеми України забезпечували сім
(з 21 квітня 2025 р. — шість) блоків АЕС, що генерували до 5,5 ГВт енергії. Джерелом маневрової
потужності були до десяти енергоблоків ТЕС і ТЕЦ, а також ГЕС і ГАЕС, які спільно виробляли
2,5−3,5 ГВт електроенергії. Потужність генерації на станціях, що використовують відновлювані
джерела, становила 1,0−1,2 ГВт [17]. Побудова вуглецевонейтральної енергосистеми відповідно до
національних та міжнародних зобов’язань передбачає трансформацію структури генеруючих
потужностей ОЕС України через поступову відмову від викопного палива і збільшення частки ВДЕ у
виробництві електроенергії з урахуванням поточного стану, втрат електроенергетичного сектору
внаслідок повномасштабної військової агресії рф та перспективної потреби в електроенергії в умовах
повоєнного відновлення економіки [18]. Україна має потенціал до 2050 року наростити потужності
вітрової генерації до 140 ГВт, сонячної – до 94 ГВт, накопичувачів енергії (еnergy storage) – до 38 ГВт,
атомної генерації – до 30 ГВт, ТЕЦ та біоенергетичних потужностей – до 18 ГВт, гідрогенерації – до
9 ГВт [19].
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 112
а) середня за місяць температура
б) середня за рік і сезон температура
в) середня максимальна за місяць температура
г) середня максимальна за рік і сезон температура
д) середня мінімальна за місяць температура
е) середня мінімальна за рік і сезон температура
Рисунок 1. Проєкції зміни середньої (а, б), середньої максимальної (в, г) та середньої мінімальної (д, е) за
місяць, сезон, рік температури повітря у 2021−2040 рр., 2041−2060 рр. відносно 1991−2020 рр. для РТК8.5
Наступним кроком має стати визначення зміни попиту на електроенергію через вплив
температури. Для цього за даними про добову і середню температуру повітря Td, температуру для
сезону опалення Tb
H (наприклад, 18 0C в житловому помешканні), для сезону кондиціювання Tb
C
(наприклад, 22 0C в житловому помешканні) розраховується теплозабезпеченість опалювального
сезону [20] (Heating Degree Days (HDD) – градусодні опалення) [21] та тривалість сезону конденсації
(Cooling Degree Days (CDD)) [22].
Розрахункові формули 𝐻𝐷𝐷:
𝐻𝐷𝐷 = ∑ 𝑚𝑎𝑥 (0, 𝑇𝑏
𝐻 − 𝑇𝑑). 𝑑 (1)
Cooling Degree Days (тривалість сезону кондиціювання) (CDD):
𝐶𝐷𝐷 = ∑ 𝑚𝑎𝑥 (0, 𝑇𝑑 − 𝑇𝑏
𝐶 ). 𝑑 (2)
При цьому еластичність попиту від температури (регресія) визначається як [23]
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 113
𝐸𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝐻 ∙ 𝐻𝐷𝐷𝑡 ∙ +𝛽𝐶 ∙ 𝐶𝐷𝐷𝑡 + 𝛾𝑋𝑡 + 𝜀𝑡 , (3)
де: Et ‒ енергоспоживання у період t (наприклад, добове чи місячне, МВт·год, ГВт·год); HDDt,
CDDt – показники «градусоднів опалення / кондиціювання» у періоді t; Xt ‒ інші фактори (ціни,
економічна активність, населення). Оцінюється методом OLS або panel regression; α ‒ константа
(intercept) базовий рівень енергоспоживання, який не залежить від температури, враховує мінімальні
постійні потреби: освітлення, робота обладнання, базове споживання у побуті та промисловості,
вимірюється в тих самих одиницях, що і Et (наприклад, МВт·год/день); βH ‒ коефіцієнт чутливості до
HDD, показує, наскільки збільшується енергоспоживання при зростанні HDD на 1 одиницю,
МВт·год/HDD, має додатнє значення (бо з пониженням температури – більший попит на
тепло / електроенергію для опалення); βC ‒ коефіцієнт чутливості до CDD, показує, наскільки зростає
попит при збільшенні CDD на 1 одиницю, МВт·год/CDD, має додатнє значення (бо з ростом
температури зростає споживання електроенергії для кондиціонування); γ ‒ вектор коефіцієнтів для
контрольних змінних Xt, враховує вплив не температурних факторів: економічне зростання (ВВП,
промислове виробництво), ціни на енергію, чисельність населення, енергоефективність (поступове
зниження споживання на одиницю ВВП), структурні зміни у промисловості. Розмірність залежить від
конкретного фактора; εt ‒ випадкова похибка (error term), включає такі невраховані фактори:
святкові / вихідні дні, аварії в енергосистемі, нестандартна поведінка споживачів, похибки
вимірювання. Має середнє значення близьке до нуля [24].
Оцінка потужності виробництва електроенергії, обумовленої зміною клімату, враховується
із використанням клімат-коригованого коефіцієнта використання потужностей (capacity factor, CF)
[25]:
− для теплових (ТЕС) та атомних (АЕС) електростанцій кліматичні умови впливають на
ефективність роботи (температура навколишнього середовища, температура охолоджувальної води,
потреби на власні потреби тощо):
CFкл.ТЕС,АЕС =
Ефакт
Рном∙Т
Ккл, (4)
де: Eфакт ‒ фактично вироблена електроенергія, МВт·год; Pном ‒ встановлена потужність станції, МВт;
T ‒ кількість годин у періоді (наприклад, у році 8760); Kкл ‒ враховує вплив клімату (відхилення від
середніх умов, зокрема враховує втрати продуктивності через підвищену температуру повітря, нагрів
охолоджувальної води, зменшення теплового ККД).
Оскільки для ВДЕ виробіток залежить від кліматичних умов (сонячна радіація, швидкість вітру,
водність річки), то для сонячної електростанції (СЕС) виробіток визначається сонячною інсоляцією
(рівнем сонячного випромінювання) [26]:
CFкл.СЕС =
∑ (𝐼𝑡∙ηсес∙Рном)Т
𝒕=𝟏
Рном∙Т
, (5)
де: It ‒ відносна інтенсивність сонячної радіації у момент часу t (нормована до 1 за стандартних умов);
ηсес ‒ коефіцієнт ефективності фотоелементів (залежить від температури панелей, кута нахилу тощо);
− для вітрових електростанцій (ВЕС) виробіток залежить від куба швидкості вітру у робочому
діапазоні турбіни [27]:
CFкл.ВЕС =
∑ (ηвес∙
1
2
∙𝜌А𝜗𝑡
3)Т
𝒕=𝟏
Рном∙Т
, (6)
де: ρ ‒ густина повітря; A ‒ площа ометання лопатей; 𝜗𝑡 ‒ швидкість вітру в момент часу t; ηвес ‒
коефіцієнт ефективності турбіни (включаючи Betz limit та технічні втрати).
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 114
− для гідроелектростанції (ГЕС) виробіток електроенергії визначається напором води і
витратою [28]:
CFкл.ГЕС =
∑ (ηгес∙ 𝜌 𝑔𝑄𝑡𝐻𝑡)Т
𝒕=𝟏
Рном∙Т
, (7)
де: ρ ‒ густина води; g ‒ прискорення вільного падіння; Qt ‒ витрата води через турбіну; Ht ‒ напір у
момент часу t; ηгес ‒ коефіцієнт корисної дії станції.
Річний обсяг виробництва електроенергії, пов’язаної із зміною клімату [29]:
𝐸𝑔𝑒𝑛 = 𝑃ном ∙ 𝐶𝐹 ∙ 8760. (8)
При цьому надійність і резерви енергосистеми забезпечуються.
Енергосистема повинна забезпечувати безперебійне постачання електроенергії навіть при
зростанні попиту та кліматичних ризиках (посухи, спека, аварії). Для оцінки застосовують показники
надійності та моделі розрахунку резервів [30].
Loss of Load Expectation (очікувана втрата навантаження) (LOLE) ‒ очікувана кількість годин на
рік, коли попит перевищує доступну потужність:
𝐿𝑂𝐿𝐸 = ∑ 𝑃𝑟 (𝐷ℎ > 𝑆ℎ),8760
ℎ=1 (9)
де: Dh ‒ попит у годину, МВт∙год; Sh ‒ потужність, МВт.
Норма ENTSO-E: LOLE ≤ 3 години/рік для високонадійних систем.
Expected Energy Not Served (EENS): очікуваний обсяг незадоволеного попиту, МВт∙год [22]:
𝐸𝐸𝑁𝑆 = ∑ 𝐸[𝑚𝑎𝑥 (0, 𝐷ℎ − 𝑆ℎ)]ℎ . (10)
Ключовий показник для економічної оцінки збитків.
Value of Lost Load (VOLL) ‒ грошова оцінка 1 МВт незадоволеного попиту. Використовується
для конвертації EENS у втрати:
Expected Damage (₴/рік) = EENS (МВт∙год)⋅VOLL (₴/МВт). (11)
SAIDI/SAIFI (для розподільних мереж).
SAIDI ‒ середня тривалість відключень у системі (год/рік на споживача).
SAIFI ‒ середня кількість відключень на одного споживача.
Енергосистема повинна мати резерви для компенсації коливань попиту та відмов генерації.
Коефіцієнт достатності резервів (Reserve Margin, RM):
𝑅𝑀 =
𝑃installed −𝑃peak
𝑃peak
∙ 100%, (12)
де: Pinstalled ‒ сумарна встановлена потужність, МВт; Ppeak – максимальний попит, МВт.
Рекомендоване значення: 15–20 %.
Для систем з високою часткою ВДЕ може вимагатися 25–30 %.
Effective Load Carrying Capability (ELCC).
Для ВДЕ важливо врахувати не номінальну потужність, а «еквівалентну надійну».
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 115
𝐸𝐿𝐶𝐶 = ∆𝑃𝑝𝑒𝑎𝑘 при ∆𝐿𝑂𝐿𝐸 = 0. (13)
Тобто на скільки можна збільшити пік попиту завдяки новій ВДЕ-генерації без погіршення
LOLE.
Методичні положення оптимізаційної моделі для вибору пріоритетних заходів з адаптації.
Мінімізація сумарних витрат енергосистеми з урахуванням кліматичних ризиків та
забезпеченням необхідного рівня надійності [32].
𝑚𝑖𝑛𝐶adapt(𝑥) + 𝐸 [𝐷 (𝑥)], (14)
де: Cadapt(x) ‒ витрати на заходи з адаптації (капітальні та операційні) млн грн; E[D(x)] ‒ очікувані
збитки від незадоволеного попиту та кліматичних подій (розраховані через EENS, VOLL, ймовірність
аварій), млн грн; x ‒ вектор рішень (обрані заходи: нові резерви, акумулятори, модернізація мереж,
управління попитом, децентралізація тощо).
Обмеження:
Надійність:
𝐿𝑂𝐿𝐸(𝑥) ≤ 𝐿𝑂𝐿𝐸𝑚𝑎𝑥 , 𝐸𝐸𝑁𝑆(𝑥) ≤ 𝐸𝐸𝑁𝑆𝑚𝑎𝑥. (15)
Баланс потужності у кожен момент часу:
∑ 𝑃𝑖,𝑡 𝑖 (𝑥) + Impor𝑡 ≥ 𝐷𝑡 , ∀𝑡. (16)
Бюджет:
∑ 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖
∙ 𝑥𝑖𝑖 ≤ Budget. (17)
Операційні обмеження:
Обмеження на потужність генерації: 0 ≤ 𝑃𝑖,𝑡 ≤ 𝑃𝑖
𝑚𝑎𝑥 (𝑥) ;
Обмеження на акумулятори: SOC (state of charge);
Обмеження на мережу (лінії, трансформатори).
Змінні моделі
xi∈{0,1} ‒ двійкові змінні (будувати / не будувати певний об’єкт);
Pi,t ≥0 ‒ генерація від об’єкта iii у час t;
SOCt ‒ рівень заряду акумулятора у час t;
Importt ‒ імпорт електроенергії у час t.
Функції витрат
Капітальні витрати (CAPEX) млн грн:
𝐶capex(𝑥) = ∑ 𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖 ∙ 𝑥𝑖.𝑖 (18)
Операційні витрати (OPEX) млн грн:
𝐶opex(𝑥) = ∑ 𝑐𝑖 ∙𝑖 𝑃𝑖,𝑡. (19)
Очікувані збитки (Expected Damage) млн грн:
𝐸[𝐷(𝑥)] = ∑ 𝑝𝑠 ∙ (𝑠 ∈𝑆 𝐸𝐸𝑁𝑆𝑠(𝑥) ∙ 𝑉𝑂𝐿𝐿), (20)
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 116
де: s∈S ‒ сценарії клімату (RCP/SSP); ps ‒ ймовірність сценарію; EENSs(x) ‒ очікуваний дефіцит енергії
у сценарії (МВт·год) [21].
Методи розв’язання
Лінійне / цілочислове програмування (MILP):
Для задач вибору типу: скільки МВт нових потужностей і де;
Інструменти: Gurobi, CPLEX, PuLP (Python).
Стохастичне програмування:
Врахування кількох кліматичних сценаріїв (s∈S) одночасно;
Мінімізує витрати при врахуванні невизначеності.
Робастна оптимізація:
Мінімізує максимальні збитки (minx ,max_s C(x,s);
Підходить, коли дані сценарії мають високу невизначеність.
Метаевристики (GA, PSO):
Для складних систем із нелінійними залежностями (наприклад, оптимізація розміщення ВДЕ +
акумуляторів).
Очікувана річна шкода від екстремальних подій.
В Україні не розроблені єдині методики та показники для оцінки ризиків катастроф та
централізований механізм обміну інформацією про такі ризики.
Втім, очікувану річну шкоду від екстремальних подій пропонується визначати за загальною
формулою [33]:
EAD = ∫ 𝑃(𝐷 > 𝑑)
∞
0
∙ dd (21)
або в дискретному вигляді (що частіше застосовується на практиці):
𝐸𝐴𝐷 = ∑ ∆𝑝𝑖
𝑛
𝑖=1 ∙ 𝐷𝑖, (22)
де: Di ‒ очікувана шкода (в грошовому еквіваленті) при події і (млн грн); ∆ pi ‒ різниця в імовірності
виникнення події певної інтенсивності між двома суміжними рівнями інтенсивності (наприклад, повені
1 %, 0,5 %, 0,1 % тощо); n ‒ кількість сценаріїв(подій), що враховується.
Показник стійкості (resilience index)
Можна використати відношення [34]:
𝑅 =
∫ 𝑆(𝑡)𝑑𝑡
𝑡𝑟
𝑡𝑜
∫ 𝑆ideal(𝑡)𝑑𝑡
𝑡𝑟
𝑡0
, (23)
де: S(t) ‒ подача / потужність після аварії в часі (МВт); Sideal(t) ‒ безперебійна подача (МВт);
R∈[0,1] [35].
Ефективність заходів з адаптації до зміни клімату в енергетиці полягає у зниженні шкоди та
використанні можливостей галузі, пов’язаних з кліматичними змінами, пристосуванні енергетичних
об’єктів до їхніх наслідків з одночасним забезпеченням стійкості енергетичної системи. Пропонується
визначити вартість адаптації та співвідношення вигод і витрат:
Економічна ефективність інвестицій NPV (інвестиція в адаптацію)[36]:
𝑁𝑉𝑅 = −𝐼0 + ∑
𝐵𝑡 −𝑂𝑡
(1+𝑟)𝑡
𝑇
𝑡=1 , (24)
де: I0 ‒ капітальні витрати (млн грн); Bt ‒ бенефіти (допомога: зекономлені збитки + додаткові доходи);
Ot ‒ операційні витрати; r ‒ дисконтна ставка [37].
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 117
Benefit-Cost Ratio (співвідношення вигод і витрат) (BCR) [38]:
BCR =
∑
𝐵𝑡
(1+𝑟)𝑡𝒕
∑
𝑂𝑡
(1+𝑟)𝑡𝒕
. (25)
Якщо BCR > 1 ‒ економічно виправдано.
Соціальна ефективність (SIR, Avoided Damage Cost) [39]
Індекс соціального впливу (SIR):
𝑆𝐼𝑅 =
𝐸нов −Ебаз
𝑁
, (26)
де: Eнов – обсяг енергії після адаптації, МВт·год; Eбаз – базовий сценарій без адаптації, МВт·год; N –
чисельність населення, яке виграє від покращення.
Уникнення соціальних та економічних збитків внаслідок запровадження адаптаційних
заходів:
𝐴𝐷𝐶 = 𝐷без адапт − 𝐷з адапт, (27)
де: D – економічна оцінка збитків від кліматичних ризиків (повені, зниження CF, перебої в
енергопостачанні)(млн грн).
Екологічна ефективність (зниження викидів CO₂)
∆ 𝐶𝑂2 = (𝐸ВДЕ ∙ 𝐸𝐹вугілля
газ
− 𝐸адапт ), (28)
де: EВДЕ ‒ виробіток із відновлюваних джерел завдяки адаптації, МВт·год; 𝐸𝐹вугілля
газ
– питомий
коефіцієнт викидів, т CO₂-екв./МВт·год; Eадапт ‒ викиди після впровадження заходів, т CO₂-екв.
Індекс стійкості енергосистеми (REI – Resilience Efficiency Index) [25]
𝑅𝐸𝐼 =
𝐸забезпечено
𝐸потрібно
, (29)
де: Eзабезпечено ‒ гарантоване постачання енергії в умовах кліматичних стресів, МВт·год; Eпотрібно –
заплановане навантаження, МВт·год.
Якщо REI→1, енергосистема стійка. Якщо REI<0.8, високий ризик перебоїв.
Отже, запропоновані методичні положення оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації
енергетики до зміни клімату враховують основні технічні, економічні та кліматичні чинники.
5. Висновки
В процесі виконання проведеного дослідження було з’ясовано необхідність збору та обробки
великого обсягу вихідних даних та різноманітної інформації, що обумовлено міждисциплінарною
специфікою оцінки ризику впливу кліматичних змін на енергетичний сектор України.
На основі аналізу Методичних рекомендацій для здійснення оцінки ризиків та вразливості
соціально-економічних секторів та природних складових до зміни клімату (Міндовкілля, наказ від
03.06.2023 № 386) уточнено можливі кліматичні загрози та індикатори кліматичних загроз для
енергетичного сектору з урахуванням національної науково-технічної документації.
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 118
Запропоновані методичні положення оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації
енергетики до зміни клімату спрямовані на визначення шляхів мінімізації сумарних витрат
енергосистеми з урахуванням кліматичних ризиків з обов’язковим дотриманням необхідного рівня
надійності.
Внесок авторів. Актуалізація, концептуалізація, постановка завдання досліджень, висновки –
О. Тесленко; обґрунтування складових щодо запобігання зміні клімату − В. Балабух; розробка
методичних положень оптимізаційної моделі – О. Матвійчук.
Посилання
1. Вплив зміни клімату в Україні. Source: Met Office © Crown Copyright 2021. URL: https://mepr.gov.ua/wp-
content/uploads/2023/07/2_Vplyv-zminy-klimatu-v-Ukrayini.pdf (дата звернення: 05.08.2025).
2. Балабух В., Тесленко О., Матвійчук О. Огляд політики та поточних ініціатив Європейського Союзу щодо
адаптації енергетичного сектору до зміни клімату. Системні дослідження в енергетиці. 2025. Вип. 3(83).
С. 92−108. https://doi.org/10.15407/srenergy2025.03.092
3. Про енергетичну ефективність: Закон України від 13 листопада 2021 № 1818-IX. Офіційний вебпортал
парламенту України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1818-20#Text (дата звернення: 05.08.2025).
4. Про теплопостачання: Закон України від 2 червня 2005 року № 2633-IV. Офіційний вебпортал парламенту
України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2633-15#Text (дата звернення: 05.08.2025).
5. Про основні засади державної кліматичної політики: Закон України від 30.10.2024 № 3991-IX. Офіційний
вебпортал парламенту України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/3991-20#Text (дата звернення:
05.08.2025).
6. Стратегія екологічної безпеки та адаптації до зміни клімату на період до 2030 року: розпорядження Кабінету
Міністрів України від 20 листопада 2021 р. № 1363-р. Офіційний вебпортал парламенту України. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1363-2021-%D1%80#Text (дата звернення: 05.08.2025).
7. Стратегії низьковуглецевого розвитку України до 2050 року. Офіційний ресурс Міндовкілля України. URL:
https://mepr.gov.ua/diyalnist/napryamky/zmina-klimatu/pom-yakshennya-z (дата звернення: 05.08.2025).
8. Національний план з енергетики та клімату на період до 2030 року: розпорядження Кабінету Міністрів
України від 25 червня 2024 р. № 587-р. Офіційний вебпортал парламенту України. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/587-2024-%D1%80#Text (дата звернення: 05.08.2025).
9. Концепція реалізації державної політики у сфері теплопостачання: розпорядження Кабінету Міністрів
України від 18 серпня 2017 р. № 569-р. Офіційний вебпортал парламенту України. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/569-2017-%D1%80#Text (дата звернення: 05.08.2025).
10. Про схвалення Стратегії формування та реалізації державної політики у сфері зміни клімату на період до
2035 року і затвердження операційного плану заходів з її реалізації у 2024−2026 роках: розпорядження
Кабінету Міністрів України від 30 травня 2024 р. № 483-р. Офіційний вебпортал парламенту України. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/483-2024-%D1%80#n183 (дата звернення: 05.08.2025).
11. Рекомендації Світового банку щодо інтеграції питань зміни клімату в рамках оцінки проєктів в Україні. URL:
https://me.gov.ua/Documents/Detail/a525b989-f01d-497d-a2c1-a39a5f0fc1d0?lang=uk-UA&id=45d08858-0687-
4a1b-a5b3-6db9b3b14bc4&title=Mizhvido (дата звернення: 15.08.2025).
12. Методичні рекомендації для здійснення оцінки ризиків та вразливості соціально-економічних секторів та
природних складових до зміни клімату. Затверджено наказом Міністерства захисту довкілля та природних
ресурсів України від 3 червня 2023 р. № 386. Офіційний ресурс Міндовкілля України. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0386926-23#Text (дата звернення: 15.08.2025).
13. Guide to Climatological Practices – English (2023). URL: https://library.wmo.int/idurl/4/42558 (Last accessed:
20.08.2025).
14. Balabukh V. Yield shortfall of cereals in Ukraine caused by the change in air temperature and precipitation amount.
Agricultural Science and Practice. 2023. Vol. 10. Iss. 1. P. 31−53. https://doi.org/10.15407/agrisp10.01.031
15. Global Temperature Trends, Updated through 2024. URL: https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/monthly-
report/global/202413/global-temperature-trends-updated-through-2024 (Last accessed: 15.08.2025).
16. IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. URL: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/ (Last
accessed: 15.08.2025).
17. Рябцев Г., Омельченко О. Огляд роботи енергетичного сектору в квітні 2025 р. URL:
https://razumkov.org.ua/images/2025/05/12/2025-ENERGY-MAY.pdf (дата звернення: 25.08.2025).
18. Нечаєва Т., Бабак В. Оцінка структурних змін енергосистеми України в умовах декарбонізації. Системні
дослідження в енергетиці. 2025. № 3(83). С. 4−16. https://doi.org/10.15407/srenergy2025.03.004
19. Стратегія майбутнього: Україна − це енергетичний хаб, який допоможе Європі позбутися залежності від
росії. URL: https://www.kmu.gov.ua/news/stratehiia-maibutnoho-ukraina-tse-enerhetychnyi-khab-iakyi-
dopomozhe-ievropi-pozbutysia-zalezhnosti-vid-rosi (дата звернення: 15.06.2025).
https://mepr.gov.ua/wp-content/uploads/2023/07/2_Vplyv-zminy-klimatu-v-Ukrayini.pdf
https://mepr.gov.ua/wp-content/uploads/2023/07/2_Vplyv-zminy-klimatu-v-Ukrayini.pdf
https://mepr.gov.ua/diyalnist/napryamky/zmina-klimatu/pom-yakshennya-z
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 119
20. Electricity Consumption and Temperature: Evidence from Satellite Data. URL:
https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2021/02/05/Electricity-Consumption-and-Temperature-Evidence-
from-Satellite-Data-50031 (Last accessed: 10.08.2025).
21. 2022 Year in Review: Climate-driven Global Renewable Energy Potential Resources and Energy Demand. URL:
https://library.wmo.int/es/records/item/68576-2022-year-in-review-climate-driven-global-renewable-energy-
potential-resources-and-energy-demand (Last accessed 10.08.2025).
22. Maximising Efficiency: The Guide to Heating Degree Days for Heating Engineers. URL:
https://www.h2xengineering.com/blogs/heating-degree-days/ (Last accessed 10.08.2025).
23. Botzen W., Nees T., Estrada F. Temperature Effects on Electricity and Gas Consumption: Empirical Evidence from
Mexico and Projections under Future Climate Conditions. Sustainability. 2021. Vol. 13. Iss. 1. 305.
https://doi.org/10.3390/su13010305
24. Lobonț O.-R., Varadi A.-E., Vătavu S., Doran N.-M. Bridges or Barriers? Unpacking the Institutional Drivers of
Business Climate Adaptation in the EU. Sustainability. 2025. Vol. 17. Iss. 11. 4865.
https://doi.org/10.3390/su17114865
25. Саух C.Є., Борисенко А.В. Математичне моделювання електроенергетичних систем в ринкових умовах:
монографія. Київ: «Три К», 2020. 340 с. URL: https://ipme.kiev.ua/wp-
content/uploads/2021/01/Book_Saukh_Borysenko_10_17_2020.pdf (дата звернення: 15.08.2025).
26. Верпета В. Кореляційний аналіз параметрів кліматичних геоінформаційних систем для відновлюваної
енергетики. Системні дослідження в енергетиці. 2025. № 2(82). С. 91−100.
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.02.091
27. Петренко К.В., Аушева Н.М., Кардашов О.В. Методика оцінки вітроенергетичного потенціалу території
України з використанням геоінформаційних систем. Відновлювана енергетика. 2024. № 4(79). С. 68−81.
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2024.4(79).68-81
28. Овчарук В.А., Шакірзанова Ж.Р. Екстремальні гідрологічні явища на річках Півдня України: розрахунки О35
і прогнози: монографія. Одеса: Одеський державний екологічний університет, 2024. 674 с. URL:
http://eprints.library.odeku.edu.ua/id/eprint/13144/1/eksrem_gidrolog_yavycha_na_richkax_pivdnia_ukr_monogr_
2024.pdf (дата звернення: 15.06.2025).
29. Li T., Hui P., Tang J., Fang J. Future projections of wind and solar energy resources over China from regional climate
models based on bias correction. Environmental Research Communications. 2023. Vol. 5. Iss. 6.
https://doi.org/10.1088/2515-7620/acddbb
30. Кузнєцов М.П. Особливості комбінованих енергосистем з відновлюваними джерелами енергії: монографія.
Київ: ІВЕ, 2022. 142 с. URL: https://www.ive.org.ua/wp-content/uploads/Kuznetzov_monografy_PRINT.pdf (дата
звернення: 15.06.2025).
31. Рожков П.П., Рожкова С.Е. Надійність електричних мереж: конспект лекцій. Харків: ХНАМГ, 2008. 89 с.
URL: https://eprints.kname.edu.ua/5523/1/KONL1_%D1%80%D0%B5%D0%B4.pdf (дата звернення:
15.06.2025).
32. Баженов А. Моделі оптимального розвитку енергосистем. Методи оптимізації розвитку електричних мереж
енергосистем: навчальний посібник. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. 38 с. URL:
https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/41040da9-cfad-4ecf-a228-4f0b2693c18e/content (дата звернення:
15.08.2025).
33. Festa G.-I., Guerriero L., Focareta M., Meoli G., Revellino S., Guadagno F.-M., Revellino P. Calculating Economic
Flood Damage through Microscale Risk Maps and Data Generalization: A Pilot Study in Southern Italy.
Sustainability. 2022. Vol. 14. Iss. 10. 6286. https://doi.org/10.3390/su14106286
34. Izadi M., Hosseinian S. H., Dehghan S., Amjady N. A critical review on definitions, indices, and uncertainty
characterization in resiliency-oriented operation of power systems. International Transactions on Electrical Energy
Systems. 2020. Vol. 31. Iss. 4. https://doi.org/10.1002/2050-7038.12680
35. Huang X., Khan Y. A., Arshed N., Salem S., Shabeer M. G., Hanif U. Increasing social resilience against climate
change risks: a case of extreme climate affected countries. International Journal of Climate Change Strategies and
Management. 2023. Vol. 15. Iss. 3. P. 412–431. https://doi.org/10.1108/IJCCSM-04-2022-0051
36. Рекомендації щодо проведення аналізу вигід та витрат в інвестиційних проектах. Цільовий фонд Світового
банку «Добре врядування та реформування інвестиційного клімату» (GGICR) за підтримки Уряду
Великобританії. URL: https://me.gov.ua/download/60c86764-c77f-4c82-920f-b0cf48f51fec/file.pdf (дата
звернення: 15.08.2025).
37. Fernando J. Net Present Value (NPV): What It Means and Steps to Calculate It. 2024, August. URL:
https://www.investopedia.com/terms/n/npv.asp?utm_source=chatgpt.com (Last accessed: 10.08.2025).
38. Benefit–cost ratio. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Benefit%E2%80%93cost_ratio?utm_source=chatgpt.com
(Last accessed: 12.08.2025).
39. Kotz M., Levermann A., Wenz L. The economic commitment of climate change. Nature. 2024. Vol. 628. P. 551–
557. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07219-0
https://doi.org/10.3390/su14106286
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 120
References
1. The impact of climate change in Ukraine. Source: Met Office © Crown Copyright 2021. Retrieved August 5, 2025,
from https://mepr.gov.ua/wpcontent/uploads/2023/07/2_Vplyv-zminy-klimatu-v-Ukrayini.pdf
2. Balabukh, V., Teslenko, O., & Matviychuk, O. (2025). Review of the policy and current initiatives of the European
Union on the adaptation of the energy sector to climate change. System Research in Energy, 3(83), 92−108 [in
Ukrainian]. https://doi.org/10.15407/srenergy2025.03.092
3. On energy efficiency. Law of Ukraine dated November 13, 2021 No. 1818-IX. Official web portal of the Parliament
of Ukraine. Retrieved August 5, 2025, from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1818-20#Text [in Ukrainian].
4. On heat supply. Law of Ukraine dated June 2, 2005 No. 2633-IV. Official web portal of the Parliament of Ukraine.
Retrieved August 5, 2025, from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2633-15#Text [in Ukrainian].
5. On the basic principles of state climate policy. Law of Ukraine dated October 30, 2024 No. 3991-IX. Official web
portal of the Parliament of Ukraine. Retrieved August 5, 2025, from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/3991-
20#Text [in Ukrainian].
6. Strategy for Environmental Security and Adaptation to Climate Change for the Period Until 2030. Order of the
Cabinet of Ministers of Ukraine dated November 20, 2021 No. 1363-р. Official web portal of the Parliament of
Ukraine. Retrieved August 5, 2025, from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1363-2021-%D1%80#Text [in
Ukrainian].
7. Strategies for Low-Carbon Development of Ukraine Until 2050. Official resource of the Ministry of Environment
of Ukraine. Retrieved August 5, 2025, from https://mepr.gov.ua/diyalnist/napryamky/zmina-klimatu/pom-
yakshennya-zm [in Ukrainian].
8. National Energy and Climate Plan for the period until 2030. Order of the Cabinet of Ministers of Ukraine dated June
25, 2024 No. 587-r. Official web portal of the Parliament of Ukraine. Retrieved August 5, 2025, from
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/587-2024-%D1%80#Text [in Ukrainian].
9. Concept for the implementation of state policy in the field of heat supply. Order of the Cabinet of Ministers of
Ukraine dated August 18, 2017 No. 569-r. Official web portal of the Parliament of Ukraine. Retrieved August 5,
2025, from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/569-2017-%D1%80#Text [in Ukrainian].
10. On approval of the Strategy for the Formation and Implementation of State Policy in the Field of Climate Change
for the Period Until 2035 and Approval of the Operational Plan of Measures for its Implementation in 2024−2026.
Order of the Cabinet of Ministers of Ukraine dated May 30, 2024 No. 483-р. Official web portal of the Parliament
of Ukraine. Retrieved August 5, 2025, from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/483-2024-%D1%80#n183 [in
Ukrainian].
11. World Bank Recommendations on Integrating Climate Change Issues into Project Appraisals in Ukraine. Retrieved
August 5, 2025, from https://me.gov.ua/Documents/Detail/a525b989-f01d-497d-a2c1-a39a5f0fc1d0?lang=uk-
UA&id=45d08858-0687-4a1b-a5b3-6db9b3b14bc4&title=Mizhvido [in Ukrainian].
12. Methodological recommendations for assessing risks and vulnerability of socio-economic sectors and natural
components to climate change. Approved by the order of the Ministry of Environmental Protection and Natural
Resources of Ukraine dated June, 2023 No. 386. Official resource of the Ministry of Environment of Ukraine.
Retrieved August 15, 2025, from https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0386926-23#Text [in Ukrainian].
13. Guide to Climatological Practices – English (2023). Retrieved August 20, 2025, from
https://library.wmo.int/idurl/4/42558
14. Balabukh, V. (2023). Yield shortfall of cereals in Ukraine caused by the change in air temperature and precipitation
amount. Agricultural Science and Practice, 10(1), 31−53. https://doi.org/10.15407/agrisp10.01.031
15. Global Temperature Trends, Updated through 2024. Retrieved August 15, 2025, from
https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/monthly-report/global/202413/global-temperature-trends-updated-
through-2024
16. IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Retrieved August 15, 2025, from
https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/
17. Ryabtsev, G., & Omelchenko, O. (2025). Review of the Energy Sector in April 2025. Retrieved August 15, 2025,
from https://razumkov.org.ua/images/2025/05/12/2025-ENERGY-MAY.pdf [in Ukrainian].
18. Nechaeva, T., & Babak, V. (2025). Assessment of structural changes in the energy system of Ukraine under
decarbonization conditions. System Research in Energy, 3(83), 4−16 [in Ukrainian].
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.03.004
19. Strategy for the future: Ukraine is an energy hub that will help Europe get rid of dependence on Russia. Retrieved
June 15, 2025, from https://www.kmu.gov.ua/news/stratehiia-maibutnoho-ukraina-tse-enerhetychnyi-khab-iakyi-
dopomozhe-ievropi-pozbutysia-zalezhnosti-vid-rosi [in Ukrainian].
20. Electricity Consumption and Temperature: Evidence from Satellite Data. Retrieved August 10, 2025, from
https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2021/02/05/Electricity-Consumption-and-Temperature-Evidence-
from-Satellite-Data-50031
21. 2022 Year in Review: Climate-driven Global Renewable Energy Potential Resources and Energy Demand. Retrieved
August 10, 2025, from https://library.wmo.int/es/records/item/68576-2022-year-in-review-climate-driven-global-
renewable-energy-potential-resources-and-energy-demand
https://mepr.gov.ua/wpcontent/uploads/2023/07/2_Vplyv-zminy-klimatu-v-Ukrayini.pdf
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.03.092
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2633-15#Text
https://mepr.gov.ua/diyalnist/napryamky/zmina-klimatu/pom-yakshennya-zm
https://mepr.gov.ua/diyalnist/napryamky/zmina-klimatu/pom-yakshennya-zm
https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0386926-23#Text
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.03.004
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 121
22. Maximizing Efficiency: The Guide to Heating Degree Days for Heating Engineers. Retrieved August 10, 2025, from
https://www.h2xengineering.com/blogs/heating-degree-days/
23. Botzen, W., Nees, T., & Estrada, F. (2021). Temperature Effects on Electricity and Gas Consumption: Empirical
Evidence from Mexico and Projections under Future Climate Conditions. Sustainability, 13(1), 305.
https://doi.org/10.3390/su13010305
24. Lobonț, O.-R., Varadi, A.-E., Vătavu, S., & Doran, N.-M. (2025). Bridges or Barriers? Unpacking the Institutional
Drivers of Business Climate Adaptation in the EU. Sustainability, 17(11), 4865. https://doi.org/10.3390/su17114865
25. Saukh, C.Ye., & Borisenko, A.V. (2020). Mathematical modeling of electric power systems in market conditions
[Monograph]. «Three K», Kyiv. Retrieved August 15, 2025, from https://ipme.kiev.ua/wp-
content/uploads/2021/01/Book_Saukh_Borysenko_10_17_2020.pdf [in Ukrainian].
26. Verpeta, V. (2025). Correlation analysis of parameters of climatic geoinformation systems for renewable energy.
System Research in Energy, 2(82), 91−100. https://doi.org/10.15407/srenergy2025.02.091
27. Petrenko, K.V., Ausheva, N.M., & Kardashov, O.V. (2024). Methodology for assessing the wind energy potential of
the territory of Ukraine using geoinformation systems. Renewable Energy, 4(79), 68−81 [in Ukrainian].
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2024.4(79).68-81
28. Ovcharuk, V.A., & Shakirzanova, Zh.R. (2024). Extreme hydrological phenomena on the rivers of Southern
Ukraine: O35 calculations and forecasts [Monograph]. Odessa State Ecological University. Retrieved June 15,
2025, from
http://eprints.library.odeku.edu.ua/id/eprint/13144/1/eksrem_gidrolog_yavycha_na_richkax_pivdnia_ukr_monogr_
2024.pdf [in Ukrainian].
29. Li, T., Hui, P., Tang, J., & Fang, J. (2023). Future projections of wind and solar energy resources over China from
regional climate models based on bias correction. Environmental Research Communications, 5(6),
https://doi.org/10.1088/2515-7620/acddbb
30. Kuznetsov, M.P. (2022). Features of combined energy systems with renewable energy sources [Monograph]. Institute
of Renewable Energy of NAS of Ukraine, Kyiv. Retrieved June 15, 2025, from https://www.ive.org.ua/wp-
content/uploads/Kuznetzov_monografy_PRINT.pdf [in Ukrainian].
31. Rozhkov, P.P., & Rozhkova, S.E. (2008). Electricity Network Reliability [Lecture notes]. NAUEKh. Kharkiv.
Retrieved June 15, 2025, from https://eprints.kname.edu.ua/5523/1/KONL1_%D1%80%D0%B5%D0%B4.pdf [in
Ukrainian].
32. Bazhenov, A. (2022). Models of optimal development of power systems. Methods for optimizing the development of
electric networks of power systems [Textbook]. Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Kyiv. Retrieved August
15, 2025, from https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/41040da9-cfad-4ecf-a228-4f0b2693c18e/content [in
Ukrainian].
33. Festa, G.-I., Guerriero, L., Focareta, M., Meoli, G., Revellino, S., Guadagno, F.-M., & Revellino P. (2022).
Calculating Economic Flood Damage through Microscale Risk Maps and Data Generalization: A Pilot Study in
Southern Italy. Sustainability, 14(10), 6286. https://doi.org/10.3390/su14106286
34. Izadi, M., Hosseinian, S. H., Dehghan, S., & Amjady, N. (2020). A critical review on definitions, indices, and
uncertainty characterization in resiliency-oriented operation of power systems. International Transactions on
Electrical Energy Systems, 31(4). https://doi.org/10.1002/2050-7038.12680
35. Huang, X., Khan, Y. A., Arshed, N., Salem, S., Shabeer, M. G., & Hanif, U. (2023). Increasing social resilience
against climate change risks: a case of extreme climate affected countries. International Journal of Climate Change
Strategies and Management, 15(3), 412–431. https://doi.org/10.1108/IJCCSM-04-2022-0051
36. World Bank Good Governance and Investment Climate Reform (GGICR) Trust Fund with support from the UK
Government. Recommendations for conducting a cost-benefit analysis in investment projects. Retrieved August 15,
2025, from https://me.gov.ua/download/60c86764-c77f-4c82-920f-b0cf48f51fec/file.pdf [in Ukrainian].
37. Fernando, J. (2024, August). Net Present Value (NPV): What It Means and Steps to Calculate It. Retrieved August
10, 2025, from https://www.investopedia.com/terms/n/npv.asp?utm_source=chatgpt.com
38. Benefit−cost ratio. Retrieved August 12, 2025, from
https://en.wikipedia.org/wiki/Benefit%E2%80%93cost_ratio?utm_source=chatgpt.com
39. Kotz, M., Levermann, A., & Wenz, L. (2024). The economic commitment of climate change. Nature, 628, 551–557.
https://doi.org/10.1038/s41586-024-07219-0
https://doi.org/10.3390/su13010305
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.02.091
https://doi.org/10.1038/s41586-024-07219-0
Системні дослідження в енергетиці. 2025. 4(84) 122
ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF
MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR
TO CLIMATE CHANGE
Vira Balabukh1, PhD (Geogr.), Senior Research, https://orcid.org/0000-0003-3223-7531
Oleksandr Teslenko2*, PhD (Engin.), Senior Research, https://orcid.org/0000-0002-3772-5991
Oleksandr Matviychuk2, PhD (Engin.), https://orcid.org/0009-0000-9004-0222
1Ukrainian Hydrometeorological Institute of the State Emergency Service of Ukraine and the
National Academy of Sciences of Ukraine, 37, Nauky Ave., Kyiv, 03028, Ukraine;
2General Energy Institute of NAS of Ukraine, 172, Antonovycha St., Kyiv, 03150, Ukraine
*Corresponding author: teslenko1961@gmail.com
Abstract. The basis of the methodology for creating an optimization model for selecting energy adaptation
measures to climate change based on a systemic approach is considered, which involves the integration of
mathematical modeling methods, scenario analysis and multi-criteria optimization in order to take into
account the uncertainty of climate forecasts, economic and environmental constraints, socio-economic
priorities for the development of the energy sector. The key components for creating an optimization model
for selecting energy adaptation measures to climate change include the definition of a climate change
forecast (temperature regime, humidity regime, wind frequency and intensity of extreme climate events,
precipitation, extreme events), data on the sensitivity of the system (energy subsectors) to climate risks,
consideration of the current and prospective structure of the energy sector, the potential of renewable
energy sources, the cost and effectiveness of adaptation technologies. Based on the results of a comparative
analysis of the current regulatory legal acts on the natural components of climate change, a refined list of
possible climate threats and their indicators for the energy sector has been developed. The need to collect
and process a large amount of source data and various information has been shown, which is due to the
interdisciplinary specifics of assessing the risk of climate change impact on the energy sector.
Methodological provisions of the optimization model are proposed to determine the priority of measures
for adapting the energy sector to climate change by the factor of minimizing the total costs of the energy
system, taking into account climate risks, and ensuring the necessary level of reliability and increasing the
level of energy security. The methodological provisions proposed by the authors should become the basis
for substantiating the feasibility of measures for adapting the energy sector to climate change.
Keywords: energy sector, climate change, adaptation, optimization model, technical, economic and
environmental factors.
Надійшла до редколегії: 03.09.2025
https://orcid.org/0000-0002-3772-5991
https://orcid.org/0009-0000-9004-0222
mailto:teslenko1961@gmail.com
|
| id | systemreorg-article-929 |
| institution | System Research in Energy |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:24:00Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | systemreorg/1f/82b1310ae728c15b49cebc5a1579b51f.pdf |
| spelling | systemreorg-article-9292026-07-18T12:57:50Z ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE Щодо методичних положень з оптимізації заходів з адаптації енергетики України до зміни клімату Balabukh, Vira Teslenko, Oleksandr Matviychuk, Oleksandr energy sector, climate change, adaptation, optimization model, technical, economic and environmental factors. енергетичний сектор, зміна клімату, адаптація, оптимізаційна модель, технічні, економічні та екологічні фактори. The basis of the methodology for creating an optimization model for selecting energy adaptation measures to climate change based on a systemic approach is considered, which involves the integration of mathematical modeling methods, scenario analysis and multi-criteria optimization in order to take into account the uncertainty of climate forecasts, economic and environmental constraints, socio-economic priorities for the development of the energy sector. The key components for creating an optimization model for selecting energy adaptation measures to climate change include the definition of a climate change forecast (temperature regime, humidity regime, wind frequency and intensity of extreme climate events, precipitation, extreme events), data on the sensitivity of the system (energy subsectors) to climate risks, consideration of the current and prospective structure of the energy sector, the potential of renewable energy sources, the cost and effectiveness of adaptation technologies. Based on the results of a comparative analysis of the current regulatory legal acts on the natural components of climate change, a refined list of possible climate threats and their indicators for the energy sector has been developed. The need to collect and process a large amount of source data and various information has been shown, which is due to the interdisciplinary specifics of assessing the risk of climate change impact on the energy sector. Methodological provisions of the optimization model are proposed to determine the priority of measures for adapting the energy sector to climate change by the factor of minimizing the total costs of the energy system, taking into account climate risks, and ensuring the necessary level of reliability and increasing the level of energy security. The methodological provisions proposed by the authors should become the basis for substantiating the feasibility of measures for adapting the energy sector to climate change. Розглянуто основу методології створення оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації енергетики до зміни клімату на основі системного підходу, який передбачає інтеграцію методів математичного моделювання, аналізу сценаріїв та багатокритеріальної оптимізації з метою врахування невизначеності кліматичних прогнозів, економічних та екологічних обмежень, соціально-економічних пріоритетів розвитку енергетичного сектору. В якості ключових компонентів для створення оптимізаційної моделі для вибору заходів з адаптації енергетики до зміни клімату передбачено визначення прогнозу зміни клімату (температурного режиму, режиму зволоження, вітру повторюваності та інтенсивності екстремальних кліматичних подій, опади, екстремальні події), дані про чутливість системи (підгалузей енергетики) до кліматичних ризиків, врахування поточної та перспективної структури енергетичного сектору, потенціалу відновлюваних джерел енергії, вартості і ефективності адаптаційних технологій. За результатами порівняльного аналізу діючих нормативно-правових актів з природних складових до зміни клімату розроблено уточнений перелік можливих кліматичних загроз та їхніх індикаторів для енергетичної галузі. Показано необхідність збору та опрацювання великого обсягу вихідних даних та різноманітної інформації, що обумовлено міждисциплінарною специфікою оцінки ризику впливу кліматичних змін на енергетичний сектор. Запропоновано методичні положення оптимізаційної моделі для визначення пріоритетності заходів з адаптації енергетики до зміни клімату за фактором мінімізації сумарних витрат енергосистеми з урахуванням кліматичних ризиків та забезпечення необхідного рівня надійності та підвищення рівня енергетичної безпеки. Методичні положення, запропоновані авторами, мають стати основою для обґрунтування доцільності заходів з адаптації енергетики до зміни клімату. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2025-11-21 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/929 10.15407/srenergy2025.04.108 System Research in Energy; No. 4 (84) (2025): System Research in Energy; 108-122 Системні дослідження в енергетиці; № 4 (84) (2025): Системні дослідження в енергетиці; 108-122 2786-7102 2786-7633 uk https://systemre.org/index.php/journal/article/view/929/826 Copyright (c) 2025 Vira Balabukh, Oleksandr Teslenko, Oleksandr Matviychuk https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 |
| spellingShingle | energy sector climate change adaptation optimization model technical economic and environmental factors. Balabukh, Vira Teslenko, Oleksandr Matviychuk, Oleksandr ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE |
| title | ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE |
| title_alt | Щодо методичних положень з оптимізації заходів з адаптації енергетики України до зміни клімату |
| title_full | ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE |
| title_fullStr | ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE |
| title_full_unstemmed | ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE |
| title_short | ON METHODOLOGICAL PROVISIONS ON OPTIMIZATION OF MEASURES ON ADAPTATION OF UKRAINE’S ENERGY SECTOR TO CLIMATE CHANGE |
| title_sort | on methodological provisions on optimization of measures on adaptation of ukraine’s energy sector to climate change |
| topic | energy sector climate change adaptation optimization model technical economic and environmental factors. |
| topic_facet | energy sector climate change adaptation optimization model technical economic and environmental factors. енергетичний сектор зміна клімату адаптація оптимізаційна модель технічні економічні та екологічні фактори. |
| url | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/929 |
| work_keys_str_mv | AT balabukhvira onmethodologicalprovisionsonoptimizationofmeasuresonadaptationofukrainesenergysectortoclimatechange AT teslenkooleksandr onmethodologicalprovisionsonoptimizationofmeasuresonadaptationofukrainesenergysectortoclimatechange AT matviychukoleksandr onmethodologicalprovisionsonoptimizationofmeasuresonadaptationofukrainesenergysectortoclimatechange AT balabukhvira ŝodometodičnihpoloženʹzoptimízacíízahodívzadaptacííenergetikiukraínidozmíniklímatu AT teslenkooleksandr ŝodometodičnihpoloženʹzoptimízacíízahodívzadaptacííenergetikiukraínidozmíniklímatu AT matviychukoleksandr ŝodometodičnihpoloženʹzoptimízacíízahodívzadaptacííenergetikiukraínidozmíniklímatu |