THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE
The purpose of the paper is to develop a model of balancing the processes of generation and consumption of electricity for cases of limited or insufficient information about the load on the energy system. In the absence of sufficient historical data on these processes, generalized statistics are use...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2020
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/250 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| _version_ | 1871103336767291392 |
|---|---|
| author | Kuznietsov, M. Melnyk, O. |
| author_facet | Kuznietsov, M. Melnyk, O. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "M. Kuznietsov",
"institution": "Institute of Renewable Energy of the National Academy of Sciences of Ukraine, 02094, 20А Hnata Khotkevycha St., Kyiv, Ukraine."
},
{
"author": "O. Melnyk",
"institution": "National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kiev Polytechnic Institute\", 03056, 37 Peremohy Av., Kyiv"
}
] |
| author_sort | Kuznietsov, M. |
| baseUrl_str | https://ve.org.ua/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T06:32:14Z |
| description | The purpose of the paper is to develop a model of balancing the processes of generation and consumption of electricity for cases of limited or insufficient information about the load on the energy system. In the absence of sufficient historical data on these processes, generalized statistics are used for modeling. This is due to the excessive requirements for the needs for backup power and energy storage systems. The subjects of the study are hybrid power systems that use traditional and renewable energy sources and have local network properties. Such systems are sensitive to variable power consumption modes that complicate current load estimation. The presence of wind and solar power plants makes it difficult to ensure a balance of power, increasing the needs for intermediate energy storage. The method of the local system study is mathematical modeling of random processes of energy consumption and generation. The source of consumption information is statistics on the work of individual consumers who have a limited need for electricity and are interested in autonomous sources. The use of dispersed generation, including the use of local solar and wind energy sources, is promising for such consumers. Data on different consumers are grouped according to the state classification of economic activities. Then the power balancing process can be regarded as a superposition of random generation and consumption processes. The proposed load representation model makes it possible to simulate real processes in such a way that the results are consistent with the available statistics. The results of the study make it possible to compare different options of the power grid for balancing and energy storage needs. Ref. 17, tabl. 1, fig. 4. |
| doi_str_mv | 10.36296/1819-8058.2020.2(61).8-17 |
| first_indexed | 2025-07-17T11:37:58Z |
| format | Article |
| fulltext |
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
© М.П. Кузнєцов, О.А. Мельник, 2020
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 8
УДК 621.311 DOI: https://doi.org/10.36296/1819-8058.2020.2(61).8-17
ВПЛИВ НЕСТАБІЛЬНОСТІ СПОЖИВАННЯ НА ЕНЕРГЕТИЧНИЙ БАЛАНС
ГІБРИДНОЇ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
М.П. Кузнєцов1, докт. техн. наук, О.А. Мельник2, аспірант
1Інститут відновлюваної енергетики НАН України,
02094, вул. Гната Хоткевича, 20А, м. Київ, Україна.
2Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»,
03056, пр-т. Перемоги 37, м. Київ, Україна.
Метою даної роботи є розроблення моделі балансування процесів генерації та споживання електроенергії для випадків
обмеженої або недостатньої інформації про навантаження на енергетичну систему. При відсутності достатніх
історичних даних про ці процеси для моделювання використовуються узагальнені статистичні показники. Цим обумовлено
завищені вимоги до потреб у резервних потужностях та системах акумулювання енергії. Предметом дослідження є
гібридні електроенергетичні системи, які використовують традиційні та відновлювані джерела енергії і мають
властивості локальної мережі. Такі системи чутливі до змінних режимів споживання енергії, які ускладнюють оцінку
поточного навантаження. Наявність вітрових та сонячних електростанцій ускладнює забезпечення балансу потужності,
що збільшує потребу в проміжному акумулюванні енергії. Методом дослідження локальної системи є математичне
моделювання випадкових процесів споживання та генерації енергії. Джерелом інформації про споживання є статистичні
дані про робота окремих споживачів, які мають обмежену потребу в електричній енергії і зацікавлені в автономних
джерелах. Для таких споживачів перспективним є застосування розосередженої генерації, в тому числі з використанням
місцевих джерел сонячної та вітрової енергії. Для узагальнення даних про різних споживачів їх поєднано в групи відповідно
до державної класифікації видів економічної діяльності. Тоді балансування потужності можна розглядати як
суперпозицію випадкових процесів генерації та споживання. Запропонована модель навантаження дозволяє імітувати
реальні процеси таким чином, щоб результати співпадали з наявними статистичними даними. Результати дослідження
дозволяють порівнювати різні варіанти енергосистеми за збалансованістю та потребами в акумулюванні енергії. Бібл. 17,
табл. 1, рис. 4.
Ключові слова: гібридна енергосистема, відновлювані джерела енергії, енергобаланс, випадковий процес, акумулювання
електроенергії.
THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY
SYSTEM BALANCE
M. Kuznietsov1, doctor of technical science, O. Melnyk2, graduate student
1Institute of Renewable Energy of the National Academy of Sciences of Ukraine,
02094, 20А Hnata Khotkevycha St., Kyiv, Ukraine.
2National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»,
03056, 37 Peremohy Av., Kyiv, Ukraine.
The purpose of the paper is to develop a model of balancing the processes of generation and consumption of electricity for cases of
limited or insufficient information about the load on the energy system. In the absence of sufficient historical data on these processes,
generalized statistics are used for modeling. This is due to the excessive requirements for the needs for backup power and energy
storage systems. The subjects of the study are hybrid power systems that use traditional and renewable energy sources and have
local network properties. Such systems are sensitive to variable power consumption modes that complicate current load estimation.
The presence of wind and solar power plants makes it difficult to ensure a balance of power, increasing the needs for intermediate
energy storage. The method of the local system study is mathematical modeling of random processes of energy consumption and
generation. The source of consumption information is statistics on the work of individual consumers who have a limited need for
electricity and are interested in autonomous sources. The use of dispersed generation, including the use of local solar and wind
energy sources, is promising for such consumers. Data on different consumers are grouped according to the state classification of
economic activities. Then the power balancing process can be regarded as a superposition of random generation and consumption
processes. The proposed load representation model makes it possible to simulate real processes in such a way that the results are
consistent with the available statistics. The results of the study make it possible to compare different options of the power grid for
balancing and energy storage needs. Ref. 17, tabl. 1, fig. 4.
Keywords: hybrid power system, renewable energy, energy balance, random process, accumulation of electricity.
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2020.2(61).8-17
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 9
М.П. Кузнєцов
M. Kuznietsov
Відомості про автора: заступник директора
Інституту відновлюваної енергетики НАН
України, старший науковий співробітник,
доктор технічних наук.
Освіта: Київський державний університет
ім. Т. Шевченка, механіко-математичний
факультет.
Наукова сфера: математика, відновлювана
енергетика.
Публікації: понад 80.
ORCID: 0000-0002-0497-7439
Контакти:тел./факс: +38 (044) 206-28-09
e-mail: renewable@ukr.net
Author information: Deputy Director of the
Institute of Renewable Energy at the NASU,
Doctor of technical sciences.
Education: Taras Shevchenko Kyiv State
University, Faculty of Mechanics and
Mathematics.
Research area: mathematics, renewable energy.
Publications: over 80.
ORCID: 0000-0002-0497-7439
Conatacts: tel./fax: +38 (044) 206-28-09
e-mail: renewable@ukr.net
О.А. Мельник
O. Melnyk
Відомості про автора: аспірант, інженер-
дослідник.
Освіта: Національний технічний університет
України «Київський політехнічний інститут
ім.І.Сікорського», факультет
електроенерготехніки та автоматики.
Наукова сфера: електроенерготехніка,
відновлювана енергетика.
Публікації: 10.
ORCID: 0000-0003-2894-3476
Контакти: тел./факс: +38(044) 236-21-49
e-mail: aspirantura@kpi.ua
Author information: graduate student, research
engineer.
Education: National Technical University of
Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic
Institute", Faculty of Electric Power Engineering
and Automatics.
Research area: electric power engineering,
renewable energy.
Publications: 10.
ORCID: 0000-0003-2894-3476
Contacts: тел./факс: +38(044) 236-21-49
e-mail: aspirantura@kpi.ua
Перелік використаних позначень та скорочень:
ВДЕ – відновлювані джерела енергії;
ВЕС – вітрова електростанція;
ЛЕС – локальна енергосистема;
СЕС – сонячна електростанція;
HRES – гібридна система на основі ВДЕ;
Р – потужність (в.о.);
σ – середньоквадратичне відхилення (СКВ);
ЕΔ – накопичена енергія небалансу (в.о.);
х – рівномірно розподілена випадкова величина;
ε – нормально розподілена випадкова величина;
κγ – квантиль розподілу імовірності порядку γ;
Х(t) – випадкові пульсації потужності в момент часу t.
Вступ. Більшість проблем, що стосуються
масштабного впровадження відновлюваних
джерел енергії (ВДЕ), пов'язано з нерівномірним
режимом їх генерації. Змінний і слабо
прогнозований характер видачі потужності,
властивий вітровій та сонячній енергетиці, може
привести до негативного впливу на режими
роботи енергосистеми. Робота потужних
вітроелектричних (ВЕС) та сонячних (СЕС)
електростанцій у складі національної
енергосистеми має певне нормативно-
законодавче регулювання, їх вплив дещо
компенсується за рахунок загальної ємності
енергосистеми. Разом з тим, враховуючи
розосереджений характер ВДЕ та наближеність
до кінцевого споживача, було б доцільно
розглядати самостійне використання ВДЕ в
комплексі з іншими джерелами. В цьому випадку
група ВЕС чи СЕС разом із споживачем можуть
розглядатися як локальна енергосистема (ЛЕС). Її
можна визначити як сукупність генеруючого
електрообладнання обмеженої потужності,
перетворювачів та споживачів електроенергії,
з’єднаних між собою з урахуванням топології
розподільної мережі, у яких протікають єдині
електромагнітні процеси [1]. В цьому випадку
можливо розглядати змінну генерацію вітро-
сонячними електростанціями та споживання їх
енергії як єдиний випадковий процес. Частка
енергії, що споживається ЛЕС з загальної мережі,
при цьому зменшується на величину генерації
ВДЕ, натомість зростають вимоги до
балансування локальної мережі.
Аналіз останніх досліджень і публікацій.
Задачі організації обмежених енергосистем зі
значною часткою ВДЕ знайшли досить широке
відображення в науковій літературі. Навіть
перелік оглядових статей на цю тему містить
десятки публікацій. Особливо зросла кількість
робіт в останнє десятиліття, коли істотне
здешевлення технологій на базі ВДЕ (особливо
фотоелектричних) та проблеми традиційної
енергетики викликали інтерес до спорудження
автономних та гібридних енергосистем. В роботі
[2] наведено огляд досліджень стосовно стійкості
автономних енергосистем, що використовують
ВДЕ, залежно від потужностей, наявності
акумулювання енергії, систем керування.
Гібридні енергосистеми типу мікромереж, що
використовують вітрову, сонячну енергію та
паливні елементи, розглядаються в роботі [3].
Представлено огляд різних технологій
mailto:renewable@ukr.net
http://www.univ.kiev.ua/en/departments/mm/
http://www.univ.kiev.ua/en/departments/mm/
mailto:renewable@ukr.net
mailto:aspirantura@kpi.ua
mailto:aspirantura@kpi.ua
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 10
розподіленої генерації, інтеграції різних ВДЕ для
створення гібридної системи, можливості
регулювання вихідної потужності. В роботі [4]
представлено огляд публікацій щодо методів
оптимізації, придатних для малих та ізольованих
систем. Обгрунтовано застосування моделей на
основі штучного інтелекту для задач оптимізації
гібридної системи на основі відновлюваної
енергії (HRES). Огляд публікацій стосовно
оптимальної побудови таких гібридних систем
міститься також в [5]. Розглянуто декілька
типових прикладів гібридних систем,
забезпечення надійності та економічної
ефективності HRES. Різноманітні конфігурації
вітро-сонячних систем, стратегію управління,
техніко-економічний аналіз та соціальний ефект
розглянуто в дослідженні [6]. За результатами
огляду запропоновано шляхи вдосконалення
конструктивного виконання та систем управління
гібридних систем на прикладі конкретних
регіональних умов. Техніко-економічний аналіз
виконано з застосуванням спеціальних
розрахункових методів та засобів (HOMER,
PSO). Огляд можливих конфігурацій HRES,
методів математичного моделювання та стратегії
управління наведено в роботі [7]. За
результатами огляду різних робіт зроблено ряд
висновків, зокрема: гібридні системи можуть
бути життєздатною альтернативою електромереж
або традиційного палива для віддалених районів
у всьому світі; для розрахунку таких систем
доцільними є евристичні методи, особливо при
врахуванні стохастичних параметрів; кращі
результати з точки зору надійності та вартості
мають системи з кількома джерелами енергії –
сонце, вітер, централізована мережа; важливим є
попереднє врахування як місцевих кліматичних
умов, так і особливостей попиту на енергію.
Серед робіт останніх років можна відзначити [8],
де досліджуються технічні проблеми гібридних
систем та порівнюються режими роботи з
мережею і автономно. Розглядаються також
можливості мінімізації ризиків та втрат енергії.
Окремі задачі побудови автономної системи з
ВДЕ та накопиченням енергії розглянуто в [9]. В
якості проміжного енергоносія пропонується
використовувати водень як засіб зберігання
енергії; пропонуються оптимальні рішення для
електрифікації віддаленої громади.
Постановка завдання. Організація роботи
ВДЕ у складі локальних систем має спиратись на
попередні дослідження як природного вітрового
та сонячного потенціалу (тобто кліматичних
умов регіону), так і режиму навантаження
(характеру споживання енергії). У випадку
електроенергетичної системи мова йде про
очікувані графіки генерації та навантаження,
відповідно до яких планується використання
генеруючих потужностей певних видів. В якості
інформації для дослідження реальних режимів
роботи локальних споживачів та їх
математичного моделювання слугують історичні
дані стосовно швидкості вітру, сонячної радіації
та фактичного споживання, яке є навантаженням
на енергосистему. Запис фактичних значень
генерації та споживання за певний період
формується як часовий ряд, що полегшує
статистичну обробку та математичне
моделювання.
Стосовно метеорологічних факторів (вітру,
сонячної радіації) існують архівні дані
гідрометеослужб, а також діючих ВЕС та СЕС.
Ці дані мають різні умови вимірювань (висоту
установки датчика, часову дискретність,
точність), тому при дослідженні балансу
потужностей та енергії мають бути представлені
однаковим чином, шляхом попередньої
статистичної обробки та агрегування. Натомість
джерела інформації щодо режимів споживання
менш доступні і різноманітніші за способами
представлення. Зокрема, споживання всієї
енергосистеми відображується на державному
веб-порталі відкритих даних [10]. Інформація про
окремі групи споживачів, згрупована за кодами
економічної діяльності [11], наведена в
дослідженні [12]. Особливістю цього
дослідження є попередня статистична обробка
історичних даних, в результаті характерний
графік електричного навантаження подано як
усереднений ступінчатий (погодинний) графік
навантаження для ряду споживачів, аналогічних
(близьких) за видом економічної діяльності,
режимом роботи та набором електрообладнання.
Для кожної години місяця обчислено
математичне очікування активних навантажень
(Рс) та середньоквадратичне відхилення (σ). Для
нормування характерного графіка навантажень
його приведено до виду, коли максимум Р
дорівнює 100 кВт (або 100%). Деякі приклади
нормалізованих графіків навантажень (активної
потужності), осереднені для груп споживачів та
для окремих місяців за порами року, наведено в
табл. 1 та зображено на рис. 1. Використано
показники тих споживачів, які можуть
розглядатись як відокремлені невеликі
підприємства у складі локальної енергосистеми.
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 11
Таблиця 1. Середньомісячні значення та стандартні відхилення нормалізованої активної потужності деяких груп
споживачів.
Table 1. Monthly averages and standard deviations of the normalized active power of some consumer groups.
Місяць
Показник
(%)
Вид економічної діяльності* Середнє
10.39 10.41 10.85 10.91 47.30
Січень
Pс 73,8 71,8 62,4 73,5 82,9 72,9
σ 65,8 17,1 26,4 31,8 37,5 35,7
Квітень
Pс 76,0 75,1 69,3 72,1 81,1 74,7
σ 36,7 34,2 26 30,6 28,1 31,1
Липень
Pс 69,3 65,4 62 67,8 88,3 70,6
σ 30,6 25,5 38,5 22,7 28,9 29,2
Жовтень
Pс 74,2 76,1 68,8 75,3 72,5 73,4
σ 32,3 31,6 65,6 31,7 36,9 39,6
Рік
Pс 73,3 72,1 65,6 72, 2 81,2 72,9
σ 41,3 27,1 39,1 29,2 32,8 33,9
*Національний класифікатор України ДК 009:2010:
10.39 - Перероблення та консервування фруктів і овочів;
10.41 - Виробництво олії та тваринних жирів;
10.85 - Виробництво готової їжі та страв;
10.91 - Виробництво готових кормів для тварин, що утримуються на фермах;
47.30 - Роздрібна торгівля пальним.
Результати дослідження. Візуальне
представлення початкових даних з табл.1 (рис.1)
наглядно демонструє, що традиційний
осереднений для групи споживачів добовий хід
споживання є досить стабільним впродовж року,
з вираженим добовим ходом. При цьому
показники окремих груп споживачів також
досить близькі, що дозволяє застосувати
узагальнені математичні моделі, які імітували б
типовий графік споживання електроенергії
локальним споживачем типу малого
підприємства.
Рис. 1. Типові графіки електричних навантажень для кількох груп споживачів.
Fig. 1. Typical electrical load charts for multiple consumer groups.
Недоліком використаних даних є їх
нормалізація максимальним математичним
очікуванням, а не номінальною потужністю.
Адже максимальні значення теоретично можуть
відхилятися від середнього відповідно до
правила «трьох сигм» (3σ). Однак особливістю
розглянутих локальних споживачів є обмежений
перелік електричного обладнання, тобто
максимально досяжна (номінальна) потужність
мало відрізнятиметься від осередненої за годину
в часи робочого режиму з повним
навантаженням. Для оцінки номінальної
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 12
потужності можна використати коефіцієнти
форми як відношення середньоквадратичного
значення (Рск) до середнього, наведені в
цитованому альбомі типових графіків [12]. Їх
значення знаходяться в межах 1,02-1,10, але в
середньому рівні 1,04. Оскільки Рск є незміщеним
стандартним відхиленням, а середнє відповідає
математичному очікуванню, то 222
cck PP , і
максимальні значення можна наближено
прийняти: Pmax =1,25Рс.
Параметричний опис електричного
навантаження з використанням осереднених
помісячно даних дозволяє побудувати імітаційну
модель з високим рівнем невизначеності. Така
модель допускає значні відхилення від лінії
тренду (осередненого добового ходу); не
визначеним залишається також темп зміни
потужності за одиницю часу. Традиційний метод
представлення випадкових процесів такого роду
– сума середнього та випадкової величини, яка
моделюється різними підходами:
1( ) ( ) ( ) ( ) ( ),
[ , ),
i
i
t t
c i
t
i i
P t P t X t P d X t
t
t t t t
(1)
де P(t), Pc(tі) – миттєве і середнє значення
потужності на інтервалі осереднення; Х(t) –
пульсації потужності навантаження відносно
середнього значення.
За визначенням математичне очікування
пульсацій: M{X(t)}=0. Середні значення
середньоквадратичних відхилень (СКВ)
пульсацій на годинних часових інтервалах рівні σ
з табл.1. Крім того, 0≤ P(t)≤ Pmax, що накладає
відповідні обмеження на розмах Х(t).
Характер розподілу пульсацій як випадкових
величин в загальному випадку не визначений.
Якщо припустити подібність з розподілом
середніх потужностей, то він може моделюватися
суперпозицією нормального та рівномірного
розподілів на обмеженому інтервалі:
1 2 3
max
( ) ( 0,5) 2ln( ) sin(2 ),
( ) ( ) ( ),c c
X t a x b x x
P t X t P P t
(2)
де хk – рівномірно розподілена на інтервалі (0, 1)
випадкова величина (т.зв. «білий шум»); a та b –
певні коефіцієнти. Перший доданок моделює
рівномірний розподіл, другий ‒ нормальний
розподіл.
Вираз (2) не враховує кореляції суміжних
значень випадкового процесу, оскільки відсутні
відповідні початкові дані. Інша особливість
моделі – наявність локальних максимумів в
області мінімальних та максимальних значень,
спричинених обмеженнями (2). Ця особливість
характерна для споживачів, які можуть
перебувати в стані як повного, так і нульового
навантаження. Так, для малих підприємств
можливі дні як повного навантаження, так і
простою [13] (рис. 2):
Рис. 2. Приклад змін електричної потужності впродовж місяця (мале підприємство).
Fig. 2. Example of changes in electrical power during the month (small business).
Натомість для споживачів, що містять
значну кількість окремих незалежних
навантажень (наприклад, для населеного пункту)
поточні потужності знаходяться в певному
коридорі (рис. 3).
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 13
Рис. 3. Приклад добового ходу потужності для населеного пункту.
Fig. 3. Example of daily power flow for a settlement.
Відмінність між окремими днями (рис. 2)
свідчить більше про неритмічність виробничого
процесу, аніж про поточні пульсації усталеного
режиму. Підприємства, де виробничий цикл
потребує постійної роботи обладнання, мають
стабільніші показники споживання протягом
робочого часу, зміщуються лише сезонні
максимуми. При наявності історичних даних, які
містять послідовності значень у вигляді часового
ряду, математична модель може бути
вдосконалена введенням середньодобової
складової та відповідного аналітичного виразу
для пульсацій потужності [14]:
)()()( tUttP ad , (3)
де ω(t) – осереднена крива, що імітує добовий
хід; σаd – стандартне відхилення середньодобових
значень; ε – стандартна нормально розподілена
випадкова величина; U(t) – випадкова складова,
що описує пульсації в момент часу t і описує
відповідний процес (характерним прикладом є
процес Орнштейна-Уленбека [15]. Модель такого
процесу подібна до (2), але враховує наступність
послідовних значень. Це необхідно для оцінки
кумулятивних показників потужності, тобто
накопичення енергії. Такого роду процеси більш
характерні для населених пунктів.
Сучасна практика роботи електроенергетич-
ної системи передбачає наявність планових
графіків споживання енергії в часовій перспек-
тиві 1-2 доби. При цьому фактичні відмінності
рівня навантаження від заявленого графіка вва-
жаються небалансом потужності, тобто негатив-
ним фактором. Це стосується і гібридних енерго-
систем. Порівняємо оцінки кумулятивного неба-
лансу (тобто втрат енергії чи споживання) за на-
явності різного інформаційного наповнення ма-
тематичної моделі. Модель (1) стосується загаль-
ного представлення випадкових процесів, модель
(2) оперує тільки осередненими помісячно дани-
ми для однотипних груп споживачів, при відсут-
ності фактичних часових рядів даних. Дана мо-
дель описує рівень навантаження в кожен окрем-
ий часовий інтервал. Початковою умовою вва-
жається наявність планового графіка наванта-
ження, який відповідає осередненому графіку
Pc(tі). Відхилення від нього Х(t) вважаються не-
балансом потужності з відповідним знаком. Не-
балансом енергії буде інтегральна характеристи-
ка небалансу потужності для неперервної чи дис-
кретної схеми:
T
dXtE
0
)()( або
n
iin ttXtE
1
)()( . (4)
Оскільки початкові числові дані (табл. 1)
сформовані шляхом оцінки погодинних значень,
будемо користуватися дискретною схемою з
постійним часовим кроком: Δtі = 1 год. Тоді
інтегральна оцінка енергії буде чисельно рівною
сумі пульсацій потужності. Отже, кумулятивна
енергія може бути модельована як сума
незалежних випадкових величин (за гіпотези
незалежності суміжних пульсацій, що
ґрунтується попередніх дослідженнях, див. напр.
[14]). Оскільки характер розподілу окремої
випадкової величини задано (2), розподіл їх суми
можна описати, використовуючи згортку
функцій щільності розподілу. Можливе
спрощення розрахунку відповідно до центральної
граничної теореми, математичне очікування суми
буде дорівнювати сумі середніх, а дисперсія –
сумі дисперсій.
В досліджуваному випадку кількість
доданків може варіювати від 24 (добова
реалізація) до 720-744 (місячний обсяг). Таким
чином, для моделі (2) з високою точністю можна
вважати:
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 14
1
2
2
( ) { ( )} 0,
{ ( )} ( ),
12
n
n k
n
E t M X t
aD E t n b
(5)
де позначено: М – символ математичного
очікування, D – дисперсії. Враховано властивості
деяких стандартних розподілів:
М{х‒0,5}= М{ε}=0; D{х}=1/12; D{ε}=1.
Розглянемо приклади застосування
пропонованої моделі для зазначених вище
споживачів. Для зручності вважатимемо
потужність нормованою у відносних одиницях
стосовно максимального математичного
очікування (на відміну від відсотків на рис. 1),
маємо:
a=1,0; b=0,2; тоді
D{ЕΔ}n=24=2,96; D{ЕΔ}n=720=88,8. (6)
Це відповідало б стандартним відхиленням
енергобалансу за підсумком доби: σ24=1,7; для
місячного набору даних маємо: σ720=9,4
(враховуючи D ). Перший випадок (24
години) відповідає так званій добовій
циклічності – коли на початку доби баланс
вважається нульовим. Це характерно для систем з
щоденним прогнозуванням, за умови
передбачення середнього рівня споживання. У
другому випадку накопичена енергія лише
переходить з системи в акумулятор і назад, при
цьому ефективність акумулювання (граничні
обсяги, втрати, швидкодія) не враховуються.
Така робота характерна для систем, розрахованих
за багаторічними даними щодо
середньомісячного споживання, без поточного
коригування графіків навантаження, що потребує
більшої компенсації імовірного небалансу.
Виконаємо імітаційне моделювання
небалансу потужності відповідно до (2).
Зазначимо, що отримані результати мають
імовірнісну природу, та відповідають
теоретичній моделі з урахуванням закону
великих чисел. При цьому середні стандартні
відхилення накопиченого небалансу впродовж
доби (а не на кінець терміну) становили: σд=1,17
для добового циклу, та σд=5,6 для місячного
циклу. Розподіл небалансу в межах циклу
відповідає нормальному. Тоді для довірчої
імовірності γ максимальна кумулятивна
потужність (тобто накопичена енергія) може
оцінюватися за величиною κγσд, де κγ – квантиль
порядку γ [16], тобто імовірність знаходження в
певних межах дорівнює:
Prob{ЕΔ(ti) < κγσд}= γ. (7)
Як правило, встановлений графік
споживання передбачає деякі допустимі
відхилення, тоді небалансом є потужність поза
межами допустимого коридору, а надлишкова
енергія є кумулятивною сумою небалансу
потужностей з урахуванням його знаку [17].
Нехай коливання поточної потужності в межах
(‒Р1, Р2) відносно планового графіка
навантаження вважається допустимим, тоді
небалансом буде вихід за межі цього діапазону. З
заданою довірчою імовірністю надлишкова
потужність навантаження становитиме (κγσ–Р2),
рис. 4. Аналогічно визначається надлишкова
генерація.
Рис. 4. Приклад гістограми розподілу небалансу потужності.
Fig. 4. Example of a power unbalance distribution histogram.
Наприклад, для довірчої імовірності γ=0,9
при нормальному розподілі маємо |κ|0,9=κ0,95=1,65.
Середнє значення СКВ приймаємо σд = 0,34
(див. табл. 1). Отже, гарантоване з імовірністю не
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 15
нижче 90% максимальне значення пульсацій
потужності має становити 0,56. Таким же чином
за результатами імітаційного моделювання
визначається обсяг накопиченої надлишкової
енергії:
)}({ tED = 1,65∙1,17 =1,93 при n=24;
або (9)
1,65∙5,6 =9,24 при n=720.
Отже, для споживача номінальною
потужністю Р0 (кВт) гарантований з надійністю
90% баланс забезпечується при виборі
акумулятора потужністю ~0,6Р0 (кВт), а ємність
має становити ~2Р0 (кВт-год) при добовій
циклічності, або ~10Р0 при місячній (потрібну
ємність акумуляторів визначає досяжне
накопичення енергії). Ця оцінка є досить
наближеною, оскільки вона справедлива для
значної кількості реалізацій, і в конкретних
прикладах (до 30 днів) може відрізнятися
випадковим чином. Однак така оцінка дозволяє
порівнювати різні варіанти обмежень та
конфігурації енергосистеми. Крім того, даний
метод передбачає точний збіг середніх значень
планового (за графіком) та фактичного
споживання енергії, коли небаланс спричиняють
лише випадкові пульсації з нульовим
математичним очікуванням. Тоді обсяги
надлишкової та недопоставленої енергії будуть
чисельно рівними. Насправді таке співпадіння
має певну похибку, яка може спричинити значно
більшу потребу в акумулюванні енергії через
кумулятивний ефект. На відміну від
резервування потужності, для якого важливим є
розмах відхилень навантаження від графіка, для
роботи акумуляторів енергії важлива також
послідовність відхилень, що не враховується в
даній моделі (2), де суміжні значення повністю
незалежні. В моделі (3) допускається певна
послідовність пульсацій одного знаку, а небаланс
енергії як інтегральна характеристика потужності
залежить від тривалості відхилень одного знаку.
Приклад (9) стосується варіативності
навантаження, коли генерація відбувається
строго за плановим графіком. При застосуванні
ВДЕ генерована складова також матиме
випадкові пульсації, поряд з осередненим за
даними спостережень добовим ходом. Тоді
випадкові параметри небалансу будуть
визначатися сумою незалежних процесів –
генерації та споживання. Величина параметрів
має визначатися з урахуванням кліматичних та
сезонних особливостей, а також енергетичних
характеристик обладнання ВЕС та СЕС. Перехід
на ВДЕ вимагатиме значно більшого
акумулювання, при цьому зростуть також втрати
енергії, і без буферного джерела у вигляді
електромережі економічні показники суто
автономної енергосистеми будуть значно
гіршими. Так, для прикладу (9) заміна частини
генерації на ВЕС та СЕС номінальною
потужністю Р0 кожна потреба у акумулюванні
зросте приблизно утричі; точніші розрахунки
мають враховувати конкретні погодні умови, тип
обладнання, тощо.
Висновки. Невизначеність стосовно
режимів споживання електроенергії в обмежених
енергосистемах гібридного типу спричиняє
завищену потребу в резервних або акумулюючи
потужностях. Натомість врахування
можливостей щоденного прогнозування значно
зменшує потребу в потужності та ємності
акумуляторів при збереженні тої ж надійності
енергопостачання. Застосування ВДЕ вимагатиме
значно більшого акумулювання, при цьому
зростуть також втрати енергії, і без буферного
джерела у вигляді електромережі показники суто
автономної енергосистеми будуть значно
гіршими. Точні показники мають враховувати
конкретні метео- та географічні умови, тип
обладнання, характер споживання. Додатково
треба враховувати швидкодію акумуляторів, що
потребуватиме більшої часової дискретності,
хоча б хвилинних градацій по часу. Ці питання є
темою наступних досліджень.
Стаття підготовлена в рамках виконання
проектів науково-технічних робіт Національної
академії наук України: «Комплекс-С»,
«Комплекс-3» (КПКВК 6541030).
1. Дерев’янко Д.Г. Оцінювання ефективності
регулювання енергетичних процесів в локальних
електротехнічних системах з джерелами розосередженої
генерації. Автореферат дисертації канд. техн. наук: 05.09.03.
Київ. НТУУ «КПІ». 2016. 20 с.
2. Swati Negi, Lini Mathew. Hybrid Renewable Energy
System: A Review. International Journal of Electronic and
Electrical Engineering. 2014, Vol. 7. Nо. 5. Pp. 535-542.
3. Shivarama K.K., Sathish K.K. A review on hybrid
renewable energy systems. Renewable and Sustainable Energy
Reviews. 2015. Vol. 52. Pp. 907-916. doi:
org/10.1016/j.rser.2015.07.187.
4. Bhandari B., Lee K.-T., Lee G.-Y., Cho Y.-M., Ahn S.-
H. Optimization of Hybrid Renewable Energy Power
Systems: A Review. International journal of precision
engineering and manufacturing-green technology. 2015. Vol.
2. No. 1. Pp. 99-112.
5. Wu Y.-K., Chang Sh.-M.. Review of the Optimal Design on
a Hybrid Renewable Energy System. MATEC Web of Conferences
55. 06001.2016. doi: 10.1051/matecconf/ 20165506001.
6. Sawle Y., Gupta S.C., Kumar Bohre A.. Review of
hybrid renewable energy systems with comparative analysis of
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 16
off-grid hybrid system. Renewable and Sustainable Energy
Reviews. 2018. Vol. 81. Part 2. Рр. 2217-2235.
doi: org/10.1016/j.rser.2017.06.033.
7. Kyari I.B., Ya’u M.J. Hybrid Renewable Energy
Systems for Electrification. A Review. Science Journal of
Circuits. Systems and Signal Processing. 2019. No. 8(2). Рр. 32-
39. doi:10.11648/j.cssp.20190802.11.
8. Lawan S.M., Zainal W.A. A Review of Hybrid
Renewable Energy Systems Based on Wind and Solar Energy.
Modeling, Design and Optimization. In book: Wind Solar
Hybrid Renewable Energy System, 2020. 23 р.
doi: 10.5772/intechopen.85838.
9. Dawood F., Shafiullah G.M., Anda M. Stand-Alone
Microgrid with 100% Renewable Energy. A Case Study with
Hybrid Solar PV-Battery-Hydrogen. Sustainability. 2020. No.
12. doi: 10.3390/su12052047.
10. Єдиний державний веб-портал відкритих даних.
[Електронний ресурс]. URL: https://data.gov.ua/dataset.
11. Національний класифікатор України: класифікація
видів економічної діяльності ДК 009:2010.
12. Альбом типових графіків електричних
навантажень. Міненерговугілля України. 2017 р.
[Електронний ресурс]. URL: http://mpe.kmu.gov.ua/minugol/c
ontrol/publish/article?art_id=245201705.
13. Лисенко О.В. Оцінка випадкових властивостей
рівнів споживання електроенергії. Відновлювана
енергетика. 2018. № 1. С. 26-35.
14. Кузнєцов М.П. Побудова математичної моделі
режиму споживання електроенергії. Відновлювана
енергетика. 2017. № 4. С. 33-42.
15. Olsson M., Perninge M., Soder L. Modeling real-time
balancing power demands in wind power systems using
stochastic differential equations. Electric Power Systems
Research. 2010. No. 80. Рр. 966-974.
16. Кузнєцов М.П., Лисенко О.В. Характер
балансування потужності в локальній енергосистемі з
відновлюваними джерелами енергії. Науковий вісник
Таврійського державного агротехнологічного університету.
2019. Вип. 9. Т.1. С. 1-11. doi: 10.31388/2220-8674-2019-1-17.
17. Kuznietsov M., Vyshnevska Yu., Brazhnyk I., Melnyk O.
Modeling of the Generation-Consumption Imbalance in the
Heterogeneous Energy Systems with Renewable Energy
Sources. 2019 IEEE 6th International Conference on Energy
Smart Systems (ESS) conference-paper. Рр. 196-200. DOI:
10.1109/ess.2019.8764189.
REFERENCES
1. Derevianko D. Otsinyuvannya efektyvnosti
rehulyuvannya enerhetychnykh protsesiv v lokalnykh
elektrotekhnichnykh systemakh z dzherelamy rozoseredzhenoyi
heneratsiyi. [Evaluation of the effectiveness of regulation of
energy processes in the local electrical systems with DG
sources]. Thesis on the competition of graduate degree on the
specialty 05.09.03. NTUU «Kyiv Polytechnic Institute». 2016.
20 р. [in Ukrainian].
2. Swati Negi, Lini Mathew. Hybrid Renewable Energy
System: A Review. International Journal of Electronic and
Electrical Engineering. 2014, Vol. 7. Nо. 5. Pp. 535-542. [in
English].
3. Shivarama K.K., Sathish K.K. A review on hybrid
renewable energy systems. Renewable and Sustainable Energy
Reviews. 2015. Vol. 52. Pp. 907-916. DOI:
org/10.1016/j.rser.2015.07.187. [in English].
4. Bhandari B., Lee K.-T., Lee G.-Y., Cho Y.-M., Ahn S.-H.
Optimization of Hybrid Renewable Energy Power Systems: A
Review. International journal of precision engineering and
manufacturing-green technology. 2015. Vol. 2. No. 1. Pp. 99-
112. [in English].
5. Wu Y.-K., Chang Sh.-M. Review of the Optimal Design
on a Hybrid Renewable Energy System. MATEC Web of
Conferences 55. 06001.2016. doi: 10.1051/matecconf/
20165506001. [in English].
6. Sawle Y., Gupta S.C., Kumar Bohre A.. Review of
hybrid renewable energy systems with comparative analysis of
off-grid hybrid system. Renewable and Sustainable Energy
Reviews. 2018. Vol. 81. Part 2. Рр. 2217-2235.
doi: org/10.1016/j.rser.2017.06.033. [in English].
7. Kyari I.B., Ya’u M.J. Hybrid Renewable Energy
Systems for Electrification. A Review. Science Journal of
Circuits. Systems and Signal Processing. 2019. No. 8(2). Рр. 32-
39. doi:10.11648/j.cssp.20190802.11. [in English].
8. Lawan S.M., Zainal W.A. A Review of Hybrid
Renewable Energy Systems Based on Wind and Solar Energy.
Modeling, Design and Optimization. In book: Wind Solar
Hybrid Renewable Energy System, 2020. 23 р.
doi: 10.5772/intechopen.85838. [in English].
9. Dawood F., Shafiullah G.M., Anda M. Stand-Alone
Microgrid with 100% Renewable Energy. A Case Study with
Hybrid Solar PV-Battery-Hydrogen. Sustainability. 2020. No.
12. doi: 10.3390/su12052047. [in English].
10. Yedynyy derzhavnyy veb-portal vidkrytykh danykh.
[Web portal of open data]. [Electronic resource].
URL: https://data.gov.ua/dataset. [in Ukrainian].
11. Natsionalnyy klasyfikator Ukrayiny: klasyfikatsiya
vydiv ekonomichnoyi diyalnosti. [National Classifier of Ukraine:
Classification of Economic Activities]. DK 009:2010. [in
Ukrainian].
12. Albom typovykh hrafikiv elektrychnykh navantazhen.
[Album of typical charts of electrical loads]. Minenerhovuhillya
Ukrayiny. [Electronic resource]. URL:
http://mpe.kmu.gov.ua/minugol/control/publish/article?art_id=2
45201705. [in Ukrainian].
13. Lysenko O. Otsinka vypadkovykh vlastyvostei rivniv
spozhyvannia elektroenerhii. [Estimation of random properties
of electricity consumption levels]. Vidnovluvana energetika.
2018. No. 1(52). Pp. 26-35. [Electronic resource].
URL: http://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/8. [in
Ukrainian].
14. Kuznietsov M. Pobudova matematychnoi modeli
rezhymu spozhyvannia elektroenerhii. [Construction of a
mathematical model of electricity consumption mode].
Vidnovluvana energetika. 2017. No. 4 (51). Pp. 33-42.
[Electronic resource]. URL: http://ve.org.ua/index.php/journal/ar
ticle/view/19. [in Ukrainian].
15. Olsson M., Perninge M., Soder L. Modeling real-time
balancing power demands in wind power systems using
stochastic differential equations. Electric Power Systems
Research. 2010. No. 80. Рр. 966-974. [in English].
16. Kuznietsov M., Lysenko O. Kharakter balansuvannya
potuzhnosti v lokalʹniy enerhosystemi z vidnovlyuvanymy
dzherelamy enerhiyi. [The nature of power balancing in the local
energy system with renewable energy sources]. Naukovyy
visnyk Tavriyskoho derzhavnoho ahrotekhnolohichnoho
universytetu. [Scientific Bulletin of the Tavrida State
Agrotechnological University]. 2019. Nо. 9. Pp. 1-11. doi:
10.31388/2220-8674-2019-1-17. [in Ukrainian].
17. Kuznietsov M., Vyshnevska Yu., Brazhnyk I., Melnyk O.
Modeling of the Generation-Consumption Imbalance in the
Heterogeneous Energy Systems with Renewable
Energy Sources. 2019 IEEE 6th International Conference on
Energy Smart Systems (ESS) conference-paper. Рр. 196-200.
doi: 10.1109/ess.2019.8764189. [in English].
http://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/8
http://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/19
http://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/19
ISSN 1819-8058 (Print)
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 2664-8172 (Online)
Відновлювана енергетика. 2020. № 2 17
ВЛИЯНИЕ НЕСТАБИЛЬНОСТИ ПОТРЕБЛЕНИЯ
НА ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ БАЛАНС ГИБРИДНОЙ
ЭНЕРГОСИСТЕМЫ
М.П. Кузнецов1, докт. техн. наук, А.А. Мельник2, аспирант
1Институт возобновляемой энергетики НАН Украины,
02094, ул. Г.Хоткевича, 20А, г. Киев, Украина.
2Национальный технический университет Украины
«Киевский политехнический институт им.И.Сикорского»,
03056, пр-т. Победы, 37, г. Киев, Украина.
Цель данной работы - разработка модели балансирования
процессов генерации и потребления электроэнергии для
случаев ограниченной или недостаточной информации о
нагрузке на энергетическую систему. При отсутствии
достаточных исторических данных об этих процессах для
моделирования используются обобщенные статистические
показатели. Этим обусловлены завышенные требования к
потребностям в резервных мощностях и системах
аккумулирования энергии. Предметом исследования
являются гибридные электроэнергетические системы,
использующие традиционные и возобновляемые источники
энергии и обладающие свойствами локальной сети. Такие
системы чувствительны к переменным режимам
потребления энергии, которые усложняют оценку текущей
нагрузки. Наличие ветровых и солнечных электростанций
затрудняет обеспечение баланса мощности, увеличивает
потребность в промежуточном аккумулировании энергии.
Методом исследования локальной системы является
математическое моделирование случайных процессов
потребления и генерации энергии. Источником информации
о потреблении являются статистические данные о работе
отдельных потребителей, которые имеют ограниченную
потребность в электрической энергии и заинтересованы в
автономных источниках. Для таких потребителей
перспективным является применение рассредоточенной
генерации, в том числе с использованием местных
источников солнечной и ветровой энергии. Данные о
различных потребителях объединены в группы в
соответствии с государственной классификацией видов
экономической деятельности. Тогда процесс
балансирования мощности можно рассматривать как
суперпозицию случайных процессов генерации и
потребления. Предложенная модель представления
нагрузки позволяет имитировать реальные процессы таким
образом, чтобы результаты совпадали с имеющимися
статистическими данными. Результаты исследования
позволяют сравнивать различные варианты энергосистемы
по сбалансированию и потребностями в аккумулировании
энергии. Библ.17, табл.1, рис.4.
Ключевые слова: гибридная энергосистема,
возобновляемые источники энергии, энергобаланс,
случайный процесс, аккумулирование электроэнергии.
Стаття надійшла до редакції 04.05.20
Остаточна версія 12.06.20
|
| id | veorgua-article-250 |
| institution | Vidnovluvana energetika |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:06:35Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | veorgua/af/f002362ac50bfa9c135919e2e4a2abaf.pdf |
| spelling | veorgua-article-2502026-07-18T06:32:14Z THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE ВПЛИВ НЕСТАБІЛЬНОСТІ СПОЖИВАННЯ НА ЕНЕРГЕТИЧНИЙ БАЛАНС ГІБРИДНОЇ ЕНЕРГОСИСТЕМИ Kuznietsov, M. Melnyk, O. hybrid power system, renewable energy, energy balance, random process, accumulation of electricity. гібридна енергосистема, відновлювані джерела енергії, енергобаланс, випадковий процес, акумулювання електроенергії. The purpose of the paper is to develop a model of balancing the processes of generation and consumption of electricity for cases of limited or insufficient information about the load on the energy system. In the absence of sufficient historical data on these processes, generalized statistics are used for modeling. This is due to the excessive requirements for the needs for backup power and energy storage systems. The subjects of the study are hybrid power systems that use traditional and renewable energy sources and have local network properties. Such systems are sensitive to variable power consumption modes that complicate current load estimation. The presence of wind and solar power plants makes it difficult to ensure a balance of power, increasing the needs for intermediate energy storage. The method of the local system study is mathematical modeling of random processes of energy consumption and generation. The source of consumption information is statistics on the work of individual consumers who have a limited need for electricity and are interested in autonomous sources. The use of dispersed generation, including the use of local solar and wind energy sources, is promising for such consumers. Data on different consumers are grouped according to the state classification of economic activities. Then the power balancing process can be regarded as a superposition of random generation and consumption processes. The proposed load representation model makes it possible to simulate real processes in such a way that the results are consistent with the available statistics. The results of the study make it possible to compare different options of the power grid for balancing and energy storage needs. Ref. 17, tabl. 1, fig. 4. Метою даної роботи є розроблення моделі балансування процесів генерації та споживання електроенергії для випадків обмеженої або недостатньої інформації про навантаження на енергетичну систему. При відсутності достатніх історичних даних про ці процеси для моделювання використовуються узагальнені статистичні показники. Цим обумовлено завищені вимоги до потреб у резервних потужностях та системах акумулювання енергії. Предметом дослідження є гібридні електроенергетичні системи, які використовують традиційні та відновлювані джерела енергії і мають властивості локальної мережі. Такі системи чутливі до змінних режимів споживання енергії, які ускладнюють оцінку поточного навантаження. Наявність вітрових та сонячних електростанцій ускладнює забезпечення балансу потужності, що збільшує потребу в проміжному акумулюванні енергії. Методом дослідження локальної системи є математичне моделювання випадкових процесів споживання та генерації енергії. Джерелом інформації про споживання є статистичні дані про робота окремих споживачів, які мають обмежену потребу в електричній енергії і зацікавлені в автономних джерелах. Для таких споживачів перспективним є застосування розосередженої генерації, в тому числі з використанням місцевих джерел сонячної та вітрової енергії. Для узагальнення даних про різних споживачів їх поєднано в групи відповідно до державної класифікації видів економічної діяльності. Тоді балансування потужності можна розглядати як суперпозицію випадкових процесів генерації та споживання. Запропонована модель навантаження дозволяє імітувати реальні процеси таким чином, щоб результати співпадали з наявними статистичними даними. Результати дослідження дозволяють порівнювати різні варіанти енергосистеми за збалансованістю та потребами в акумулюванні енергії. Бібл. 17, табл. 1, рис. 4. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2020-06-27 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/250 10.36296/1819-8058.2020.2(61).8-17 Vidnovluvana energetika ; No. 2(61) (2020): Scientific and Applied Journal Vidnovluvana energetika; 8-17 Возобновляемая энергетика; ##issue.no## 2(61) (2020): Научно-прикладной журнал Возобновляемая энергетика; 8-17 Відновлювана енергетика; № 2(61) (2020): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 8-17 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2020.2(61) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/250/177 Copyright (c) 2020 M. Kuznietsov, O. Melnyk https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| spellingShingle | hybrid power system renewable energy energy balance random process accumulation of electricity. Kuznietsov, M. Melnyk, O. THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE |
| title | THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE |
| title_alt | ВПЛИВ НЕСТАБІЛЬНОСТІ СПОЖИВАННЯ НА ЕНЕРГЕТИЧНИЙ БАЛАНС ГІБРИДНОЇ ЕНЕРГОСИСТЕМИ |
| title_full | THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE |
| title_fullStr | THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE |
| title_full_unstemmed | THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE |
| title_short | THE INFLUENCE OF INSTABILITY CONSUMPTION ON THE HYBRID ENERGY SYSTEM BALANCE |
| title_sort | influence of instability consumption on the hybrid energy system balance |
| topic | hybrid power system renewable energy energy balance random process accumulation of electricity. |
| topic_facet | hybrid power system renewable energy energy balance random process accumulation of electricity. гібридна енергосистема відновлювані джерела енергії енергобаланс випадковий процес акумулювання електроенергії. |
| url | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/250 |
| work_keys_str_mv | AT kuznietsovm theinfluenceofinstabilityconsumptiononthehybridenergysystembalance AT melnyko theinfluenceofinstabilityconsumptiononthehybridenergysystembalance AT kuznietsovm vplivnestabílʹnostíspoživannânaenergetičnijbalansgíbridnoíenergosistemi AT melnyko vplivnestabílʹnostíspoživannânaenergetičnijbalansgíbridnoíenergosistemi AT kuznietsovm influenceofinstabilityconsumptiononthehybridenergysystembalance AT melnyko influenceofinstabilityconsumptiononthehybridenergysystembalance |