SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM
The purpose of this work is to study the possibilities of long-term energy storage in the local energy system to compensate the volatility of consumption and renewable energy sources. Such storage will increase the efficiency of solar and wind energy, balancing generation and consumption at differen...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/437 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
| Завантажити файл: |  |
Institution
Vidnovluvana energetika| _version_ | 1871103710113824768 |
|---|---|
| author | Kuznietsov , M. Lysenko , О. Khomutov , S. |
| author_facet | Kuznietsov , M. Lysenko , О. Khomutov , S. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "M. Kuznietsov ",
"institution": "Institute of Renewable Energy NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine"
},
{
"author": "О. Lysenko ",
"institution": "Tavria State Agrotechnological University, Zaporizhzhia, Ukraine"
},
{
"author": "S. Khomutov ",
"institution": "Institute of Renewable Energy NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine"
}
] |
| author_sort | Kuznietsov , M. |
| baseUrl_str | https://ve.org.ua/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T06:32:19Z |
| description | The purpose of this work is to study the possibilities of long-term energy storage in the local energy system to compensate the volatility of consumption and renewable energy sources. Such storage will increase the efficiency of solar and wind energy, balancing generation and consumption at different times of the year. As a means of long-term energy storage, a complex of obtaining hydrogen by electrolysis and its subsequent use in fuel cells for repeated conversion into electrical energy is considered. As auxiliary means of balancing in the local power system, traditional means are used – battery and diesel generator. The subject of the research is energy system efficiency indicators (reliability indices) and volumes of hydrogen production and consumption during the year. The mathematical tools of random functions is applied, when the current values of electricity generation and consumption are modeled by stochastic processes. The obtained results make it possible to estimate the power needs of various components of the energy system and the capacity of energy storage systems, as well as the level of unproductive energy losses and restrictions on the level of consumption. Simulation modeling with a sequential selection of possible values of the power system parameters and an assessment of the sensitivity of the results to individual components was used as a means of optimizing. The statistical stability of the obtained results is provided by a large number of random processes modeling. The power ratio of wind and solar power plants, the capacity of the energy storage system, which ensure a certain level of reliability of energy supply, are proposed. Under certain conditions it is possible to fully use all the generated energy throughout the year, combining periods of increased generation and consumption in different seasons with the help of hydrogen as an intermediate energy carrier. Bible 30, fig. 5, tab. 3. |
| doi_str_mv | 10.36296/1819-8058.2024.1(76).6-21 |
| first_indexed | 2025-07-17T11:39:19Z |
| format | Article |
| fulltext |
6
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
УДК 621.311 https://doi.org/10.36296/1819-8058.2024.1(76)6-21
СЕЗОННЕ АКУМУЛЮВАННЯ ЕНЕРГІЇ В ГІБРИДНІЙ ЕНЕРГОСИСТЕМІ
Отримано 23 січ. 2024 р.; рекомендовано до публікації 22 бер. 2024 р.
Доступно онлайн 1 квіт. 2024 р.
Кузнєцов М. П.1, Лисенко О. В.2, Хомутов С. В.3
Автор для коресподенції: Кузнєцов Микола,
e-mail: renewable@ukr.net
Анотація. Метою роботи є дослідження можливостей
тривалого зберігання електроенергії в локальній енерго-
системі для компенсації непостійності споживання та
відновлюваних джерел енергії. Таке зберігання дозво-
лить збільшити ефективність використання сонячної
та вітрової енергії, врівноважуючи генерацію та спожи-
вання в різні пори року. Як засіб тривалого зберігання
енергії розглядається комплекс отримання водню шля-
хом електролізу та його подальшого використання в па-
ливних елементах для повторного перетворення на еле-
ктричну енергію. Допоміжними засобами балансування в
локальній енергосистемі використовуються традиційні
засоби – акумуляторна батарея, дизель-генератор. Предметом дослідження є показники ефектив-
ності енергосистеми (індекси надійності) та обсяги виробництва і споживання водню впродовж року.
Застосовано математичний апарат випадкових функцій, коли поточні значення генерації та спожи-
вання електроенергії моделюються стохастичними процесами. Отримані результати дозволяють
оцінити потреби в потужності різних складових енергосистеми та ємності систем накопичення
енергії, а також рівень непродуктивних втрат енергії та обмежень рівня споживання. Як засіб опти-
мізації пропонованих рішень використано імітаційне моделювання з послідовним перебором можли-
вих значень параметрів енергосистеми та оцінкою чутливості результатів до окремих складових.
Статистична стійкість отриманих результатів забезпечена великою кількістю реалізацій випадко-
вих процесів. Запропоновано співвідношення потужностей вітрових та сонячних електростанцій,
ємності системи накопичення енергії, які забезпечують певний рівень надійності енергопостачання.
При цьому можливо досить повно використати всю генеровану енергію впродовж року, сумістивши
періоди підвищеної генерації та споживання в різні сезони за допомогою водню як проміжного енерго-
носія. Бібл. 30, рис. 5, табл. 3.
Ключові слова: гібридна енергосистема, відновлювані джерела енергії, акумулювання, випадковий процес.
SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM
Received Jan. 23, 2024; accepted Dec. 22, 2024
Available online Dec. 31, 2024
Kuznietsov M.1, Lysenko О.2, Khomutov S.3
Author for correspondence: Mykola Kuznietsov,
e-mail: renewable@ukr.net
Abstract. The purpose of this work is to study the possibilities of
long-term energy storage in the local energy system to compen-
sate the volatility of consumption and renewable energy
sources. Such storage will increase the efficiency of solar and
1 д-р техн. наук, проф.
http://orcid.org/0000-0002-0497-7439
2 д-р техн. наук, проф.
https://orcid.org/0000-0001-7085-7796
3 асп.
https://orcid.org/0009-0000-4067-7671
1,3 Інститут відновлюваної енергетики НАН
України, м. Київ, Україна
1 Національний технічний університет Укра-
їни «Київський політехнічний інститут імені
Ігоря Сікорського», м. Київ, Україна
2 Таврійський державний агротехнологічний
університет ім. Д. Моторного, м. Запоріжжя,
Україна
2 Шведський інститут досліджень довкілля,
м. Гетеборг, Швеция
1 Dr. of Tech. Science.
http://orcid.org/0000-0002-0497-7439
2 Dr. of Tech. Science.
https://orcid.org/0000-0001-7085-7796
3 Graduate Student.
https://orcid.org/0009-0000-4067-7671
1,3 Institute of Renewable Energy NAS of
Ukraine, Kyiv, Ukraine
7
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
wind energy, balancing generation and consumption at differ-
ent times of the year. As a means of long-term energy storage,
a complex of obtaining hydrogen by electrolysis and its subse-
quent use in fuel cells for repeated conversion into electrical en-
ergy is considered. As auxiliary means of balancing in the local
power system, traditional means are used – battery and diesel
generator. The subject of the research is energy system effi-
ciency indicators (reliability indices) and volumes of hydrogen
production and consumption during the year. The mathematical tools of random functions is applied, when the
current values of electricity generation and consumption are modeled by stochastic processes. The obtained re-
sults make it possible to estimate the power needs of various components of the energy system and the capacity
of energy storage systems, as well as the level of unproductive energy losses and restrictions on the level of con-
sumption. Simulation modeling with a sequential selection of possible values of the power system parameters and
an assessment of the sensitivity of the results to individual components was used as a means of optimizing. The
statistical stability of the obtained results is provided by a large number of random processes modeling. The power
ratio of wind and solar power plants, the capacity of the energy storage system, which ensure a certain level of
reliability of energy supply, are proposed. Under certain conditions it is possible to fully use all the generated en-
ergy throughout the year, combining periods of increased generation and consumption in different seasons with
the help of hydrogen as an intermediate energy carrier. Bible 30, fig. 5, tab. 3.
Key words: hybrid energy system, renewable energy, accumulation, random process.
Використані скорочення
АБ – акумуляторна батарея
ВДЕ – відновлювані джерела енергії
ВЕС (СЕС) – вітряна (сонячна) електростанція
в.о. – відносні одиниці потужності
ЛЕС – локальна енергосистема
ЕЕС – електроенергетична система
ЕЛ – електролізер КВВП – коефіцієнт використання
встановленої потужності
ПЕ – паливний елемент
РГ – резервний генератор
СНЕ – система накопичення енергії
у.о. – умовні одиниці енергії або ємності
Вступ
Перехід до вуглецево-нейтральних технологій вимагає
як суспільних змін, так і трансформації енергетичних си-
стем. Європейський Союз (ЄС) перебуває на передньо-
му краї цього процесу, і поставив за мету досягнення
кліматичної нейтральності до 2050 року [1]. Питання
кліматичної сталості розраховані на тривалу перспек-
тиву, однак у світлі поточної безпекової ситуації саме
енергетична безпека та доступність опинились у центрі
уваги, принаймні найближчим часом. У середньостро-
ковій перспективі проміжні цілі до 2030 року також по-
силюються згідно з планом RePowerEU [2]. Отже, декар-
бонізація та енергетична безпека стали провідними
трендами в більшості країн. Прискорення будівництва
енергетичних систем на основі новітніх джерел енергії,
зокрема відновлюваних, є неминучим вибором для де-
карбонізації енергетичних систем, пом’якшення
наслідків зміни клімату та досягнення вуглецевої
нейтральності.
Висока частка відновлюваних джерел енергії (ВДЕ) ство-
рює низку технічних проблем для стійкої та надійної ро-
боти електроенергетичних систем, тому значною стає
потреба у допоміжних послугах [3]. Крім правильного
використання гнучкості потреб споживачів, стабільність
також контролюється шляхом оптимального вибору ге-
нерувальних установок. Хоча збільшення частки ВДЕ
може зменшити викиди парникових газів і прискорити
процес декарбонізації, непостійність і складна диспет-
черизація вітрової та сонячної енергії суттєво ускладнює
їх масштабну інтеграцію в енергетичні системи [4]. Жит-
тєво необхідним рішенням для сприяння застосуванню
цих ВДЕ визнано зберігання енергії як засіб забезпе-
чення стабільного постачання та запобігання непродук-
тивним втратам відновлюваної енергії. Перспектив-
ними технологіями для систем накопичення енергії
(СНЕ) в енергосистемах з високим рівнем проникнення
ВДЕ вважаються як традиційні установки зберігання
енергії (здебільшого акумуляторні батареї), так і устано-
вки для електролізу води з подальшим використанням
водню як проміжного енергоносія. Надзвичайно важли-
вою є саме така система накопичення, яка дозволяє збе-
рігати енергію впродовж тривалого часу, забезпечуючи
міжсезонний баланс генерації та споживання. Зокрема,
енергія ВДЕ може використовуватись для отримання во-
дню шляхом електролізу, а зворотне перетворення во-
дню на електроенергію забезпечать паливні елементи.
Прикладом дослідження такої технології «енергія-во-
день», або Power-to-Hydrogen (PtH), яка використовує
1,3 National Technical University of Ukraine
"Ihor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv,
Ukraine.
3 Tavria State Agrotechnological University,
Zaporizhzhia, Ukraine
4 Swedish Environmental Research Institute,
Gothenburg, Sweden
8
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
водень як чисте та універсальне середовище зберігання
енергії, є робота [5]. Досліджено оптимальний баланс
між виробництвом і споживанням електроенергії, керу-
вання режимами роботи акумулятора та електролізера
із забезпеченням рівноваги потужності.
Щодо участі СНЕ в регулюванні частоти розглядаються
такі режими, як автономний, режим спільного викори-
стання кількома споживачами та координований ре-
жим роботи в ЕЕС. У координованому режимі СНЕ
співпрацюють з тепловими електростанціями, дозво-
ляючи об’єднаній системі швидко регулювати та підтри-
мувати вихід енергії протягом тривалого часу. Викори-
стання надлишкової енергії для отримання газу як
енергоносія – система «енергія-газ», або Power-to-gas
(P2G) – це багатонадійна технологія накопичення
енергії, яка використовує пристрої електролізу для пе-
ретворення надлишків відновлюваної електроенергії на
водень або інше паливо на його основі. Очікується, що
масштабна підключена до мережі електролізна система
стане важливою підтримкою стабільності частоти елек-
тромережі в майбутньому.
Аналіз існуючих досліджень
З переходом до декарбонізації суспільства очікується,
що в цьому переході водень відіграватиме ключову
роль, оскільки його можна виробляти з відновлюваних
джерел та використовувати у багатьох сферах. Виробле-
ний з допомогою ВДЕ водень як енергоносій може ви-
користовуватися не тільки в електроенергетиці, а й в ін-
ших галузях. Разом з тим, використання водневих
технологій під час балансування режимів електроенере-
тичної системи (ЕЕС) відкриває нові можливості щодо
розбудови вітрових та сонячних (фотоелектричних)
станцій, оскільки зменшуються обмеження у вироб-
ленні електроенергії. В Україні недостатня кількість ма-
неврової потужності на теплових електростанціях вже
призводила до необхідності обмежувати генерування
ВДЕ, для того щоб убезпечити стійкість роботи ЕЕС. Оче-
видно, що це зменшує рівень використання встановле-
ної потужності ВДЕ, стримує їх інвестування та розбу-
дову. Покращувати стан збалансованості ЕЕС
доводиться за рахунок системи накопичення електро-
енергії [6]. Існують певні переваги різних типів накопичу-
вачів, включно з електрохімічними технологіями
зберігання енергії, технологіями механічного зберігання
енергії та іншими. В цьому ряду використання водню
розглядається як одна з найперспективніших техно-
логій, яка може надавати різні послуги. Хоча водень
наразі не в змозі конкурувати за вартістю з електро-
хімічним накопичувачем енергії на коротких термінах,
проте він демонструє дуже високий потенціал щодо
довготривалого зберігання енергії. Коли енергетична
система переходить на відновлювану енергію як основ-
ний ресурс, довготривале зберігання електроенергії по-
требує днів або тижнів, а при переважанні сонячних
електростанцій – і місяців, і зі збільшенням частки ВДЕ
засобів накопичення енергії буде потрібно дедалі
більше. Водень може впоратися з тривалими періодами
відсутності вітрової та сонячної енергії та ефективно
підвищити стійкість енергетичних систем. Пораховано,
що 1 мільйон тонн накопиченого водню є еквівалентом
33 ТВт-год енергії [4]. Сьогодні водень також
зберігається у світі у великих масштабах у соляних пече-
рах, підтримуючи хімічні заводи та нафтопереробні за-
води. Найбільше окреме сховище в США може вмістити
понад 100 ГВт-год водню (в енергетичному еквіваленті).
Лише на прикладі Великої Британії потенціал зберігання
водню перевищує 64 мільйони тонн, що забезпечує схо-
вище 2150 ТВт-год. У роботі [7] зазначено, що у
найближчій перспективі використання водню може
зменшити викиди від існуючих енергоустановок, тоді як
у довгостроковій перспективі електростанції, які по-
вністю працюють на водні, можуть забезпечити гнуч-
кість енергосистеми в разі поєднання з масштабним
накопичувачем водню.
Незважаючи на те, що такі довгострокові рішення зазви-
чай розглядаються у глобальному мережевому мас-
штабі, прогнозоване зниження вартості водневих техно-
логій свідчить, що може існувати ринок менших
модульних систем (мікромереж) для автономних спо-
живачів. У цьому разі накопичення електроенергії з ви-
користанням водню здійснюється системою накопи-
чення, що складається з електролізера, резервуара для
зберігання водню та паливного елемента.
З розвитком відновлюваної енергетики кількість систем
розосередженої генерації з властивостями мікромереж
поступово збільшується, що висуває певні вимоги їх
взаємодії з загальними електромережами. Актуальною
є проблема, як повноцінно використовувати внутрішні
ресурси мікромережі, гарантувати електропостачання
тв зменшити негативні фактори впливу на електроме-
режі. Результати досліджень показують, що взаємодо-
повнюваність між мікромережами та гнучкою системою
накопичувачів енергії може усунути проблеми збою
живлення, зменшити залежність від загальної мережі,
покращити проходження пікових режимів, сприяти по-
внішому використанню відновлюваної енергії [8, 9]. Але
щоб охопити весь цикл заряджання-розрядки для се-
зонного зберігання, горизонт планування повинен ста-
новити цілий рік або більше, враховуючи сезонні зміни
ВДЕ.
Якщо існують великі сезонні коливання потреб, а частка
відновлюваної енергії становить понад 80 %, викори-
стання водню для накопичення енергії є більш
вигідним, ніж традиційне акумулювання. Крім того,
гібридна СНЕ (тобто поєднання акумуляторної батареї
та водню) за ефективністю перевершує системи, що
працюють лише з використанням одного типу
зберігання. Зберігання водню в межах довгострокової
стратегії може підвищити загальну економічну ефек-
тивність гібридних систем [10]. Предметом досліджень
зазвичай є оптимальність поєднання компонентів
9
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
системи зберігання енергії зі структурою генерації [11,
12], зокрема за економічними показниками.
Як свідчить огляд публікацій за останні роки, можли-
вості локальних систем зберігання енергії на основі
водню вважаються як технічно здійсненними, так і еко-
номічно доцільними; питання в оптимальності розміру
компонентів енергосистеми. Малими вважаються енер-
госистеми рівня від односімейних будинків до мас-
штабу мікрорайону чи невеликого села, що не обмежує
загальність підходу до систем іншого масштабу. Зазви-
чай розглядаються споживачі з піковими навантажен-
нями не вище кількох сотень кіловат [13]. Більшість та-
ких досліджень зосереджено на автономних системах
як складніших в сенсі гарантування стабільного енерго-
забезпечення.
Як приклад, у статті [14] представлено техніко-еко-
номічну оцінку автономної гібридної системи в сільській
громаді з обмеженими можливостями мережі (Бангла-
деш). У складі оптимальної за розміром системи –
8,7 кВт фотоелектричної станції, 7 кВт-год літій-іонної
батареї, 6 кВт електролізера, 1,8 кВт паливного еле-
мента, 5 кг місткості водневого бака. Система накопи-
чення водневої енергії (HESS) використовує водень (H2)
для зберігання енергії від ВДЕ, такої як сонячна та
вітрова енергія, та управління нею, а потім перетворює
її на водень за допомогою електролізу. Водень може
бути використаний при потребі для виробництва
електроенергії через паливний елемент (ПЕ; Fuel cell).
Перевагами використання водню як системи зберігання
є висока щільність енергії, гнучкість, висока ефек-
тивність, довговічність і екологічність. У роботі [15] за-
пропоновано шість сценаріїв накопичення енергії, що
враховують зберігання електричної та теплової енергії з
водневою технологією або без неї, в поєднанні з фото-
електричною батареєю та вітровими установками. Про-
поновані потужності компонентів визначаються багато-
цільовою оптимізацією за критеріями приведеної
вартості енергії (LCOE) і ймовірної втрати можливостей
електропостачання (LPSP). Показано, що водень дозво-
ляє досягти високої надійності енергозабезпечення: при
інтегруванні з іншими технологіями зберігання енергії
можна отримати надзвичайно високу надійність (LPSP <
0,01). Комбінування традиційних накопичувачів енергії
та водневої системи має також найвищі економічні по-
казники при високій надійності.
У розглянутому прикладі [13] для Італії отримано різні
можливі конфігурації локальної енергосистеми (ЛЕС) за-
лежно від роботи разом з загальною мережею чи авто-
номно. Робота з мережею допускає різні комбінації
обладнання – СЕС різної потужності, СЕС плюс акумуля-
торна батарея та додатково плюс водневий комплекс.
Для автономної системи важливішою є можливість
надійного самозабезпечення; отримано наступні опти-
мальні конфігурації: для провінції Агрігенто (півден-
ніше) це приблизно 12 кВт СЕС, ємність акумуляторної
батареї 26 кВт-год, потужність електролізера 1,5 кВт та
паливних елементів – 5,5 кВт, ємність для водню 8,3 м3;
для провінції Рим (північніше) це 21 кВт СЕС, ємність аку-
муляторної батареї 40 кВт-год, потужність електро-
лізера 1,7 кВт та паливних елементів – 5,9 кВт, ємність
для водню 14 м3. Крім кліматичних відмінностей, різ-
ним було й споживання: 9,0 МВт-год/рік в Агрігенто та
10,9 МВт-год/рік біля Риму. Крім того, виявляється, що
повна самодостатність технічно неможлива в холод-
ному кліматі, оскільки для цього потрібні компоненти
нереалістичного розміру. Слід також впровадити кіль-
кісну оцінку невизначеності (довірчих інтервалів), при-
таманної ВДЕ.
У роботі [16] пропонується оптимальна конфігурація
автономної фотоелектричної-вітрової-водневої-охо-
лоджувальної системи. Як критерії оптимізації гібрид-
ної системи використовуються традиційні індекси
ефективності: приведена вартість енергії (LCOE), втрата
можливості електропостачання (LPSP) як рівень обме-
жень споживача, рівень обмежень генерації (PCR). По-
казник LPSP ще називають індексом втрати наванта-
ження (часткового), а PCR – втратою енергії, тобто
непродуктивною втратою надлишкової енергії.
Останні індекси мають технічний характер і можуть ви-
ступати як обмеження оптимізаційної задачі за зада-
них вимог до надійності енергозабезпечення, тоді як
індекс LCOE є суто економічним і здебільшого виконує
роль цільової функції. Іншими обмеженнями є технічні
параметри системи зберігання енергії (ємність, потуж-
ність, тривалість саморозряду тощо), а рівняннями
стану – енергетичні характеристики засобів генерації
(вітроустановок, фотопанелей, електролізера, палив-
ного елемента). Порівняння різних систем показує, що
додавання ще одного засобу зберігання енергії в СНЕ
істотно зменшує LCOE (в дослідженні [16] ішлося про
зменшення на чверть). Важливим для отримання еко-
номічних оцінок є коректний вибір технічних пара-
метрів. Як результат, у згаданому дослідженні для кон-
тинентальної провінції в Китаї було отримано
оптимальні параметри: потужність фотоелектричної
системи 255 кВт, вітроустановки – 780 кВт, електро-
лізера –32 кВт, паливних елементів – 40 кВт, ємність
накопичувача водню – 198 м3, рефрижератор – 36 кВт.
Енергетична ефективність інвертора прийнята рівною
97 %, електролізу – 60 %, паливних елементів – 75 %.
Енергоємність електролізу прийнята рівною
0,28 нм3/кВт, а паливного елемента – 1,55 кВт/нм3
[17]. Тут нм3 – об’єм газу (водню) за нормальних умов
(тиску та температури). Звісно, ці результати є окре-
мим випадком за конкретних умов, проте дають уяв-
лення про реальні співвідношення в ЛЕС.
У роботі [18] оптимальною виявилася така комбінація
обладнання: СЕС – 71 кВт; ВЕУ – 32 кВт; акумуляторна
(літій-іонна) батарея – 14 кВт-год; паливний елемент –
20 кВт; електролізер – 18 кВт. Зрозуміло, що йдеться
про обмеженого споживача (місячне споживання на
рівні 15 МВт-год, або середня потужність – 20 кВт), але
10
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
співвідношення характеристик обладнання досить ти-
пове. При моделюванні процесів балансування потуж-
ності використано одногодинний крок за часом. Енерге-
тична ефективність електролізу прийнята рівною 68 %, а
результативність з паливними елементами – 46 %.
Отже, найбільш типові конфігурації гібридної мікроме-
режі формуються в такий спосіб, що відновлювана гене-
рація в цілому покриває потреби споживача, накопи-
чення традиційних СНЕ відбувається в межах
кількагодинного (до доби) споживання, а потужності
електролізера й паливних елементів приблизно рівні се-
редньому навантаженню. Окремі випадки стосуються
різних вимог до надійності забезпечення, можливостей
роботи з загальною мережею, наявності додаткових ба-
лансувальних засобів.
Постановка завдання
Стратегія керування потоками енергії для гібридної
мікромережі з системою «енергія-газ» (P2G) має
вирішувати кілька проблем, таких як максимальне ви-
користання відновлюваної енергії, належний кон-
троль робочих обмежень стану заряду накопичувача
та баланс попиту й пропозиції [19]. Крім цього, слід
враховувати, що раптова зміна потужності як елек-
тролізера, так і паливних елементів може призвести
до їх прискореної деградації. Отже, моделювання ро-
боти такої мережі має враховувати потоки енергії як
процеси, які характеризуються певною тривалістю та
відхиленнями від усталеного режиму. В алгоритмі мо-
делювання поточного стану гібридної енергосистеми
з комбінованим накопиченням енергії зазвичай час
роботи розбивається на окремі одиничні інтервали,
тобто стан системи описується як дискретний процес
[20]. На кожному часовому інтервалі визначається ви-
робництво електроенергії з ВДЕ та її споживання,
відповідно оновлюється енергетичний баланс. Оди-
ничний часовий крок моделі має відслідковувати
швидкоплинні зміни.
Традиційні задачі лінійного програмування орієнтовані
на детермінований тип рівнянь. Однак застосування
мінливих ВДЕ, а також випадковий характер електрич-
ного навантаження, потребують постановки стохастич-
ної задачі й відповідних методів розв’язку. Оскільки за-
дача оптимізації орієнтована на інтереси інвестора, до
факторів стохастичності відносять також ринкову
вартість електроенергії [21]. Традиційне представлення
випадкових процесів – декомпозиція на детерміновану
(зазвичай осереднену) та суто стохастичну складову.
Якщо детермінована (трендова) складова побудована
осередненням, то математичне очікування стохастичної
частини має бути нульовим. Такий підхід дозволяє отри-
мати кращі результати, порівняно з детермінованими
моделями. Предметом досліджень є способи побудови
елементів декомпозиції та розрахунку їх числових пара-
метрів. Числові оцінки вбудовуються в математичну мо-
дель, яка імітує поведінку сукупного результату як су-
перпозиції кількох процесів. Зважаючи на ймовірнісні
властивості окремих процесів, показники підсумкового
процесу можна отримати методами Монте-Карло з до-
статньою кількістю прогонів (випадкових реалізацій на
прийнятному часовому інтервалі). З огляду на періодич-
ність роботи енергосистеми за часовий інтервал зви-
чайно вибирається доба, а елементарний крок по часу –
не більше години. Так само можна уникнути складнощів
аналітичного представлення і розв’язку, а пошук опти-
мального складу системи чи режиму роботи в умовах
невизначеності можна здійснювати перебором неза-
лежних параметрів за вибраним алгоритмом. Це дає
змогу отримати також розподіл імовірностей шуканих
показників, звідки знаходимо довірчі інтервали, показ-
ники надійності тощо.
Детермінована складова описує стаціонарні властивості
й оцінюється за набором історичних даних про по-
ведінку шуканого процесу. Осереднені показники фор-
муються за даними цілого року чи певного сезону або
місяця, і представляються таблично або апроксиму-
ються алгебраїчними функціями (зазвичай фрагмен-
тами ряду Фур’є) [22]. Наприклад, в роботі [23] ця скла-
дова розбивається на лінійний тренд, а також суму
річного (який може включати сезонні), тижневого та до-
бового циклів, що потребує значної кількості
коефіцієнтів апроксимації. Втім, якщо певний коефіцієнт
виявиться статистично незначущим (з прийнятним рів-
нем достовірності), він може бути виключеним.
Стохастичну складову пропонується моделювати проце-
сом Орнштейна – Уленбека [24], який описує коливання
навколо стаціонарної складової з певним розмахом,
темпом та тривалістю відхилень. Може додаватись та-
кож незалежна складова з розподілом Пуассона, для ха-
рактеристики значних змін низької ймовірності.
Результати дослідження
Розглянемо ймовірнісний підхід до оцінки роботи
гібридної ЛЕС в автономному режимі. Задача підбору
обладнання полягає у забезпеченні потреб спожи-
вача з певною надійністю, наприклад рівень втрат
навантаження (недостатньої потужності генерації) не
перевищує певного відсотка загального часу (індекс
імовірності втрати навантаження LOLP – loss of load
probability) чи загальних потреб в енергії (індекс
імовірної втрати живлення LPSP – loss of power supply
probability). Під втратою навантаження розуміємо
зменшення можливостей із забезпечення потреб в
енергії, відповідно обмежене постачання. Зазначимо,
що в разі наявності централізованої мережі замість
втрат енергії чи навантаження буде обмін з мережею
в тих самих обсягах. Імовірнісна модель передбачає
наявність випадкової складової навантаження (спо-
живання електроенергії); генерація вітрової та соняч-
ної електростанцій мають випадкову складову через
їхню природу. Приклад моделювання випадкової
складової процесів генерації та споживання описано,
зокрема, в [22].
11
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Як джерела енергії розглядаємо сонячну електро-
станцію та вітроелектричну установку чи вітростанцію.
Для балансування потужностей генерації та споживання
передбачено традиційну електрохімічну акумуляторну
батарею (АБ), а також резервний генератор типу ди-
зель-генератора (РГ). Алгоритм взаємодії обладнання
описано, зокрема, в [25]. Як приклад навантаження виб-
рано споживання електроенергії населеним пунктом
(середня споживана потужність близька до 1 МВт.
Оскільки і споживання, і генерація (особливо сонячна)
істотно змінюються впродовж року, розглянуто чотири
місяці як середини відповідних сезонів, проміжні зна-
чення впродовж року можна отримати інтерполяцією.
Характер змін навантаження зображено на рис. 1. При-
клади навантаження та синхронних значень швидкості
вітру і сонячної радіації взято з кількарічних спостере-
жень у південному регіоні України, в Запорізькій обл.
[26]. Зважаючи на значну відмінність літніх та зимових
потужностей, розглядаємо довготривале (міжсезонне)
зберігання енергії шляхом накопичення водню, отрима-
ного електролізом (ЕЛ), з подальшим поверненням
електроенергії паливними елементами (ПЕ).
Рис. 1. Сезонний характер добового ходу споживання електроенергії населеним пунктом
Fig. 1. Seasonal daily course of electricity consumption by the settlement
Щодо вітрових умов у досліджуваному регіоні було отри-
мано такі середньомісячні швидкості: січень – 6,9 м/с;
квітень та жовтень – 7,4 м/с; липень – 6,0 м/с. Оскільки
регіон приморський, швидкості досить значні й визнача-
лися на висоті, характерній для сучасних ВЕУ (60–100 м).
Для ВЕУ малої та середньої потужності (40–60 м)
відповідні швидкості зменшуються приблизно за лога-
рифмічним законом. Коефіцієнти варіації поточної швид-
кості відносно середнього приблизно рівні 0,5; розподіл
випадкових значень відповідає функції Вейбула.
Алгоритм роботи системи (рис. 2) передбачає непере-
рвну генерацію електроенергії від ВЕС та СЕС, і син-
хронне її споживання. Надлишки генерованої енергії
спрямовано на заряд АБ до заповнення її ємності;
надалі надлишок енергії використовується для електро-
лізу з накопиченням водню в певній ємності. В разі не-
достатньої потужності генерації використовується
енергія АБ; при її розряді до мінімально допустимого
рівня вмикається РГ, який працює до припинення
негативного балансу і далі для заряду АБ до певного
рівня (в цьому прикладі до половини робочого діапа-
зону по ємності). Якщо після вмикання РГ потужності все
ще не вистачає, використовуються ПЕ на запасах водню
(в загальному випадку ПЕ можуть вмикатися раніше, ніж
РГ, це залежить від пріоритетності засобів регулю-
вання). Параметри обладнання та розмір сховища
водню мають забезпечити надійне енергопостачання з
заданою ймовірністю.
Математична модель роботи обладнання відображає
випадкову природу процесів та враховує потребу син-
хронного врахування поточних станів різних елементів
системи. Отже, поточні потужності та стан заряду акуму-
лювального обладнання представлені у вигляді трива-
лого процесу з дискретним часом; у цьому дослідженні
розглядаються 10-хвилинні часові інтервали (Δt)
відповідно до темпу змін параметрів системи. Одинич-
ною реалізацією процесу вважаємо добу, через при-
родну циклічність генерації та споживання.
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
кВт
час
січень
квітень
липень
жовтень
12
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Генерація
ВДЕ
Ба
ла
нс
п
от
уж
но
ст
ей
Надлишок
генерації
Заряд АБ до
максимуму
Початок
електро-
лізу
Заповнення
ємності Н2
Ба
ла
нс
во
дн
ю
Спожи-
вання
ел. енергії
Дефіцит
потужності
Розряд АБ
до мінімуму
Вмикання
РГ
Вмикання
ПЕ
Рис. 2. Послідовність балансування потужностей
Fig. 2. Power balancing sequence
Електричне навантаження (споживання енергії), як видно
з рис. 1, можна представити у вигляді певної осередненої
за місячними даними кривої (добового тренду), по-
правки на відхилення середньодобової ситуації від се-
редньомісячної та випадкових поточних флуктуацій:
)()()( tUttP ad +⋅+= εσω , (1)
де ω(t) імітує типову поведінку впродовж доби (добо-
вий хід чи лінія тренду); σad – це стандартне відхилення
середньодобових значень; ε – нормальна стандартна
випадкова величина.
Поточні флуктуації для кожного інтервалу часу розрахо-
вано за формулою процесу Орнштейна – Уленбека:
ε
β
σ ββ ⋅−+⋅= ∆⋅−∆⋅−
−
tvt
kk eetUtU 2
1 1
2
)()( . (2)
Числові параметри процесу (σх, β та інші) розрахову-
ються шляхом реаналізу наявних статистичних даних за
тривалий період.
Аналогічно до (1) моделюється поведінка швидкості
вітру, з умовою підпорядкування щільності розподілу не
нормальному закону, а розподілу Вейбула; зауважимо,
що при значних (понад 5 м/с) середніх швидкостях вітру
гіпотези обох розподілів є достовірними. Перехід від
швидкості вітру до потужності ВЕУ здійснюється за пас-
портною енергетичною характеристикою установки;
математична модель може використовувати, напри-
клад, логістичну криву залежності від швидкості вітру:
va
N
W ea
PvP
2
11
)(
+
= , (3)
де РN – номінальна потужність (кВт чи відносна, приве-
дена одиниця); v – швидкість вітру (м/с);
параметри аі апроксимують реальну характеристику в
межах робочого діапазону.
Сонячна генерація PS(t) моделюється також як сума се-
редніх значень та випадкових відхилень [27], але тут
флуктуації представлено композицією нормального та
рівномірного розподілів.
Сумарний баланс потужностей як різниця генерації
та навантаження в поточний момент часу для описаної
вище енергосистеми матиме вигляд:
)()()()()()()()()()()( tPtPtVtPtPtPtPtPtPtPtV FCElRFCElGAUSW +−=+−+±−+= , (4)
де PU(t) – навантаження (поточне споживання електро-
енергії); PG(t) – потужність резервного генератора (РГ);
PEl(t) – потужність електролізу (ЕЛ); PFС(t) – потужність
паливних елементів (ПЕ); PA(t) – потужність акумулятор-
них батарей (АБ). Окремо позначено VR(t) – баланс
гібридної системи без водневої складової.
Поточний стан заряду АБ позначимо як СА(t); інше позна-
чення SoС (State of Charge) відповідає умові Cmin≤ SoC(t)
≤ Cmax. Для зручності використовуємо приведений по-
казник заряду: 0 ≤ СА(t) ≤ Cm. Максимальна потреба в єм-
ності АБ обмежена можливим розмахом небалансу
енергії, тобто верхньою межею множини кумулятивних
сум підсумкового небалансу енергії V(t)Δt при відсут-
ності системи акумулювання, в межах доступного часо-
вого горизонту.
Рівень заряду АБ в момент часу t визначається рівністю:
bat
inv
U
WSAA ttPtPtPttCtC η
η
ξ ⋅∆
−++−∆−=
)()()()1)(()( , (5)
за умови перевищення генерованої потужності над спо-
живаною й коли рівень зарядженості нижче максималь-
ного. Тут ξ – показник, що характеризує саморозряд
батареї; ηх – показник ефективності (ККД) відповідного
перетворювача, інвертора чи зарядного пристрою.
При розряджанні батареї:
ttPtPtPttCtC WS
inv
U
AA ∆
+−−−∆−= )]()([)()1)(()(
η
ξ . (6)
13
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
На практиці показник саморозряду досить малий, і для
малих часових проміжків (до 1 год) можна вважати ξ≈0.
Режим роботи генератора залежить від заданого алго-
ритму (умови вмикання / вимикання). В цій задачі вико-
ристано описану вище умову роботи як на усунення по-
точного небалансу, так і на заряд АБ:
≤<<∧=∆−
−<−+
=
інше,0
10),АБ зарядка(])([])([,
)РГ вмикання(]0)()()([,
)( ζζ mАgGg
UARESg
G CtCPttPP
tPtPtPP
tP . (7)
Прикінцевим пристроєм у процесі балансування є
комплекс електролізер-паливний елемент (ЕЛ-ПЕ).
Опис накопиченого заряду та постачання енергії ана-
логічний виразам (5), (6) для АБ.
Для електролізу стан накопичення заряду:
El
bat
AA
inv
U
WSHHH
ttCtCttPtPtPttCtC η
ηη
ξ
∆−−
−∆−++−∆−=
)()(])()()([)1)(()( 222 , (8)
де ηEl – показник ефективності електролізу (ККД про-
цесу перетворення енергії). Накопичення водню може
вимірюватися в одиницях об’єму (нм3), а енергетична
ємність у кВт-год відповідає прямому використанню
його як палива. Саморозряд водневих ємностей ξН2
відповідає можливим відносним втратам водню. Пе-
рерахунок витраченої електроенергії в отриманий
водень – за відповідним питомим показником (зви-
чайно приймається близько 0,2 нм3/кВт-год).
Витрати водню на підтримку енергосистеми передба-
чено у випадках, коли потреби споживача не збалансо-
вані поточною генерацією, тобто вираз у великих дужках
правої частини (8) стає від’ємним, та визначатимуться
ефективністю паливних елементів:
max
222 )1)](()([)( FCFCHHHFC PttCtCtP ≤−−−= ηξ , (9)
де FCη – енергетична ефективність ПЕ (ККД процесу).
Урахування енергетичної ефективності процесу ЕЛ-ПЕ
множником (ηEl∙ηFС) дозволяє визначати фізичний обсяг
водню (масу чи об’єм) безпосередньо в математичній
моделі. При цьому поточний стан запасів водню розра-
ховується або як накопичення з урахуванням доступної
ємності, потужності електролізу та його ефективності,
або як витрати з урахуванням потужності паливних еле-
ментів, з урахуванням тривалості процесу. Підсумковий
небаланс потужностей в енергосистемі зменшується
відповідно або на доступну потужність електролізу (при
надлишковій генерації), або на потужності паливних
елементів, з урахуванням їх ефективності.
Поточний стан ємності з воднем можна описати виразом:
<∆−
≥⋅∆
=∆−−
0)(,};)(max{
0)(,});(min{
)()( 0
0
22 tVtPtV
tVtPtV
ttCtC
RFCFER
RElElR
HH η
η
, (10)
де 00 , FCEk PP – номінальні потужності ЕЛ та ПЕ
відповідно. Саморозрядом нехтуємо.
Отже, електроенергія, яка повертається в систему на по-
треби споживача, двічі втрачає частину початкової вели-
чини пропорційно енергетичній ефективності електро-
лізу та паливних елементів. Величина втрат через
саморозряд на коротких часових інтервалах є незнач-
ною і може ігноруватись при розрахунках поточної пот-
ужності, однак в річному обсязі такі втрати можуть до-
сягати кількох відсотків; доцільніше враховувати їх у
підсумку окремим множником.
Вибір генерувальних потужностей у локальній енерго-
системі залежить як від технічних умов, так і від вибору
замовника, обумовленого різними обставинами. Як
свідчить наведений огляд публікацій та практичний до-
свід, у сучасних локальних енергосистемах на базі ВДЕ
перевага надається сонячним електростанціям, вна-
слідок суттєвого здешевлення обладнання та простоти
монтажу фотопанелей. Однак нічний час лишається не-
заповненим; вирішенням є ВЕС чи окремі вітроуста-
новки (ВЕУ). Співвідношення потужностей вибирається
таким, щоб у річному вимірі генерована ВДЕ енергія
відповідала спожитій, з урахуванням технологічних
втрат і певного запасу надійності. На цій підставі як при-
клад розглядається комбінація показників генеруваль-
ного та накопичувального обладнання, яка близька до
наведених в огляді прикладів.
Для зручності вважаємо середню потужність наванта-
ження рівною відносній одиниці (в.о.), а режим наван-
таження – відповідним до споживання невеликого
населеного пункту (рис. 1). У використаних нижче фак-
тичних даних цей рівень був у межах 400–1400 кВт, з
урахуванням випадкових відхилень. Для визначеності
за одиницю прийнято середнє навантаження квітня:
1 в.о. = 700 кВт. Для показників енергії та ємності акуму-
ляторів далі прийнято розмірність (в.о.-год), або умо-
вана одиниця (у.о.). В цьому прикладі 1 у.о. = 700 кВт-
год. Кліматичні умови характерні для південних регіонів
України [28]. Вхідні дані щодо параметрів обладнання
наведено в табл. 1.
14
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Таблиця 1. Прийняті параметри обладнання
Table 1. Adopted equipment parameters
Показник січень квітень ли-
пень
жов -
тень
КВВП ВЕС
(kw)
0,36 0,40 0,28 0,42
КВВП СЕС
(ks)
0,07 0,19 0,23 0,12
Спожи-
вання, кВт
1070 700 680 770
Генерація,
кВт
ВЕС 700; СЕС 3500; РГ 70
Накопи-
чення
АБ 4200 кВт-год; ЕЛ 1400 кВт;
ПЕ 1000 кВт
Ефек-
тивність
ηх = 0,97; ηEl = 0,7; ηFС = 0,6
У приведених до номінальної потужності одиницях
(в.о.): PU(t)≤1,53; PW(t) ≤1 (РН = 1); PS(t) ≤5; Cm = 6; PA(t)≤6;
Pg = 0,1; PEl(t) ≤2; PFС(t)≤1,4. Середнє споживання у квітні
становило 1,0; у липні – 0,95; у жовтні – 1,10; у січні –
1,53 (в.о.). Показники ефективності вибрано як типові,
хоча щодо них відповідно до наведеного вище огляду
зустрічаються істотні відмінності.
При вибраних показниках КВВП (коефіцієнти викори-
стання встановленої потужності ВДЕ) середньорічна по-
тужність генерації мала б відповідати середньому спо-
живанню (1,15 в.о.), звичайно за умови повного
використання всієї генерованої енергії. Параметри ком-
плексу ЕЛ-ПЕ мають бути вибрані так, щоб забезпечити
використання всієї надлишкової генерації, в такий
спосіб визначивши верхню межу потреб у використанні
водню як проміжного енергоносія.
Моделювання роботи такої локальної енергосистеми в
автономному режимі виконано з кроком по часу 10 хв,
моделюється добова реалізація процесів генерування,
накопичення та споживання енергії; для отримання
накопичувального ефекту в системах збереження
енергії використовуються кумулятивні суми. Якщо за
одиницю потужності взято відносну одиницю, то куму-
лятивна сума покрокових потужностей з урахуванням
часового інтервалу матиме розмірність в.о.-год, або
умовна одиниця (у.о.). Далі для статистичних оцінок ви-
користовуються до 1 тис. реалізацій.
При моделюванні добової реалізації енергетичного
балансу прийнято, що початковий заряд АБ може бути
випадковим у межах розподілу ймовірних значень на
кінець доби. Однак в енергодефіцитний період (у цьому
разі зимовий сезон) акумулятор до ранку зазвичай роз-
ряджається повністю, що враховано при розрахунках.
Початковий стан накопичення водню в першу добу за-
дається випадковим чином, як для АБ, а в наступні дні
визначається з накопичувальним ефектом. У цьому
різниця систем збереження енергії: традиційний елек-
трохімічний акумулятор слугує для поточного балансу-
вання, а водневий – для довготермінового.
За умови, що сукупна генерація в річному вимірі
відповідає споживанню, впродовж року баланс може
бути надлишковим (переважно влітку) і негативним
(взимку), зважаючи на значну частку сонячної енерге-
тики. Існує певна ймовірність негативного балансу
навіть у весняно-літній сезон. Отримані результати
відображають імовірнісний стан енергосистеми з нега-
рантованою потужністю, коли навіть за дубльованого
резервування можливий негативний баланс потужно-
стей. Несприятливі обставини при цьому – відсутність
належної потужності ВДЕ (так званий темний штиль),
розряджена АБ, потужність РГ не покриває небалансу, а
продуктивність ПЕ недостатня. Ймовірність такої ситу-
ації має бути низька, але не нульова. Результати ро-
зрахунку електроенергетичного балансу системи для
різних кліматичних умов наведено в табл. 2. За набором
випадкових реалізацій визначено середні значення, се-
редньоквадратичні відхилення та діапазон граничних
відхилень від середнього – абсолютні екстремуми й ті,
що в довірчому інтервалі 0,95 (симетричному), тобто
5 % спостережень можна вважати екстремальними
відхиленнями або випадковими викидами (по 2,5 % у
більший і менший бік).
Таблиця 2. Середні значення та граничні відхилення
небалансів потужності (в.o.)
Table 2. Average values and marginal deviations of
power imbalances (r.u.)
Баланс V(t) січень квітень ли-
пень
Жов-
тень
Середнє -0,17 0,12 0,14 0,02
СКВ 0,28 0,40 0,40 0,26
Макси-
мум
абс. 0,98 2,85 3,0 2,25
95 % 0,0 1,65 1,60 0,90
Мінімум
абс. -1,4 -0,60 -0,40 -1,55
95 % -0,95 -0,0 -0,0 -0,41
Як свідчить оцінка довірчих інтервалів у табл. 2, значні
відхилення мають низьку ймовірність, тобто значуща
кількість небалансів потужності (до 95 %) має абсолютні
значення у 2-3 рази менші за максимальні. Тому оцінка
індексів надійності має супроводжуватися значенням
довірчої імовірності.
Для визначення ймовірності обмежень навантаження
(індекс LOLP) важливим є не лише величина небалансу,
але його розподіл, а саме тривалість негативного
балансу. Натомість для ймовірної втрати можливостей
електропостачання (LPSP) істотним є обсяг недопостаче-
ної енергії. Розглянемо поведінку енергосистеми на
15
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
прикладі характерних місяців, вибраних як середини
відповідних пір року.
З огляду на аналіз розподілу модельованого електрое-
нергетичного балансу системи для кліматичних умов
квітня на нульовий баланс припадає до 88 % імовірних
випадків; негативний баланс спостережено менш ніж у
1 % випадків. Позитивний баланс становить до 11 %
випадків. Середня потужність надлишкового балансу
(втрат енергії) становила 0,12 (в.о.), а негативного ба-
лансу (обмежень навантаження) – 0,003. Це відповідає
індексам надійності: LOLP ≈ 0,0 (імовірність негативного
балансу); LPSP = 0,3 % (частка втраченого наванта-
ження). За втратами енергії рівень обмежень генерації
PCR = 0,88.
Як свідчить табл. 2, весняно-літній період в разі перева-
жання сонячної генерації в ЛЕС практично повністю за-
безпечує поточне споживання і має надлишковий ба-
ланс енергії, який спрямовується на накопичення
водню. Осереднені показники накопичення для умов
квітня становлять близько 4,7 у.о. енергії на добу; при
відносній одиниці, еквівалентній 0,7 МВт, це становить
3,3 МВт-год електроенергії, або 660 нм3 (60 кг) водню.
Темпи накопичення енергії водневим акумулятором
близькі до лінійних, в окремі дні з екстремальними зна-
ченнями (у межах від 0 до 15 у.о.). Впродовж доби
(особливо вночі) можливі ситуації не накопичення, а ви-
користання водню навіть у переважно сонячний сезон,
що враховується при осередненні за тривалий час. Ве-
личина початкового заряду, після якого водневий аку-
мулятор вже не розряджається повністю, для умов
квітня становить близько 10 одиниць, тобто досягається
вже на другу-третю добу з початку роботи електролізу.
Влітку темпи накопичення водню зростають, зважаючи
на співвідношення потужності СЕС до ВЕС як 5 до 1
(швидкість вітру мінімальна, зате максимум сонячної
радіації), при цьому споживання енергії в липні дещо
менше, ніж у квітні (680 кВт замість 700). Середній темп
накопичення водню оцінюється як 6,7 на добу; це
відповідає 4,7 МВт-год електроенергії, або 940 нм3
(84 кг) водню. Графік накопичення близький до
лінійного. Ймовірність негативного балансу близька до
нуля. Збалансований стан спостерігався у майже 86 %
випадків, решта – надлишкова генерація (можливі
втрати енергії). Середня потужність надлишкового ба-
лансу становила 0,14 (в.о.). Отже, рівень обмежень ге-
нерації PCR = 0,86.
Для умов жовтня характерне зменшення сонячної актив-
ності й деяке зростання вітрової, дещо зростає наванта-
ження (до 770 кВт, або 1,1 в.о.). Загальний баланс гене-
рації та споживання близький до нуля; деяке
накопичення водню ще можливе в окремі дні, хоча
частіше спостерігається його використання (рис. 3). Се-
редній добовий темп використання водню оцінено у 1,4
одиниць, тобто близько 1,0 МВт-год електроенергії, або
200 нм3 (18 кг) водню. Протягом 86 % часу система зба-
лансована, а обмеження навантаження спостерігаються
8 % часу, хоча в енергетичному вимірі рівень утрат стано-
вив близько 3 %. Середня потужність надлишкового ба-
лансу (втрат енергії) становила 0,044 (в.о.), а негативного
балансу (обмежень навантаження) − 0,024. Індекси
надійності: LOLP = 0,08; LPSP = 2,8 %. Спостерігається
значна різниця між абсолютним розмахом небалансів та
довірчим інтервалом 0,95; значний рівень окремих відхи-
лень від середнього (випадкових викидів) якраз харак-
терний для мінливої погоди жовтня. Так, з вірогідністю
0,95 індекс надійності LOLP становив би 0,05.
Рис. 3. Приклад витрачання енергії водневим акумулятором (жовтень)
Fig. 3. An example of energy consumption by a hydrogen battery (October)
Для умов січня сонячна активність мінімальна, вітрова
помірна, а навантаження значно більше (1070 кВт, або
1,53 в.о.). За цих умов використовується накопичений
раніше водень, але повернення електроенергії відбу-
вається після подвійного перетворення, з відповідними
втратами (див. табл. 1). Середній темп витрат водню
оцінено як 16 одиниць, тобто 2240 нм3 (200 кг) водню.
Загальний час повної збалансованості енергосистеми
становить 62 %, решту часу має забезпечуватися з інших
джерел або споживання має обмежуватися. Обме-
ження навантаження спостерігаються решту часу, хоча в
енергетичному вимірі рівень втрат навантаження стано-
вив близько 0,17 (або 11 % січневого споживання). Се-
редня потужність надлишкового балансу (втрат енергії)
-60
-40
-20
0
20
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
С Н
2,
у.
о.
дні
Жовтень
16
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
становила менше відсотка. Значні рівні негативного ба-
лансу (див. табл. 2) виникають через невисоку потуж-
ність паливних елементів (меншу від споживання), на
які припадає більша частка навантаження. Індекси
надійності: LOLP = 0,38; LPSP = 11 %.
Якщо інтерполювати отримані вище місячні показники
щодобової зміни заряду водневого акумулятора на весь
рік, для вибраної в табл. 1 конфігурації ЛЕС побачимо
позитивні показники у весняно-літній переіод, та пере-
важно негативні – в осінньо-зимовий (рис. 4). Як оди-
ницю водневого еквіваленту енергії використовуємо
умовні одиниці (у.о.). Однак варто зауважити, що кіль-
кісні показники по водню отримано осередненням
значної кількості реалізіцій (до 1 тис.); показники окре-
мої доби мають значну волатильність, тобто наявна
кількість водню в сховищі має певну вірогідність.
Рис. 4. Темпи щодобового надходження водню
Fig. 4. Rates of daily hydrogen supply
Розрахунок кумулятивних сум, починаючи з моменту
накопичення водню, вказує на його нестачу вже в кінці
зими, відповідно отримаємо значний рівень небалансу
потужностей. Звичайно, якщо розрахувати загальне спо-
живання за рік та загальну генерацію ВДЕ відповідно до
табл. 1, то вони мають бути рівними. Деякі втрати зале-
жать від ефективності АБ (0,95), проте додатковою є ге-
нерація РГ: при номінальній потужності 0,1 середня по-
тужність РГ становила 0,016 у квітні, 0,012 – у липні,
0,033 – у жовтні, 0,071 – у січні, тобто в середньому за
рік 0,033 при номінальній потужності 0,1 (в.о.). Проте го-
ловним джерелом втрат і підсумкового небалансу є
низька енергетична ефективність водневого комплексу
ЕЛ-ПЕ, коли сумарна енергетична ефективність допус-
кає втрату більше половини конвертованої енергії.
Як забезпечити кращий баланс в сезон недостатньої гене-
рації? Розглянемо на прикладі січня. Нехай ПЕ мають поту-
жність не 1,4, а 2,0. Тоді середній баланс потужностей зро-
сте до –0,09 порівняно з попереднім –0,17 (табл. 2). При
цьому витрачання водню зросте до 21,4 на добу (3000 нм3
або 270 кг). Нульовий баланс спостерігався б 78 % часу. Ін-
декси надійності становили б: LOLP = 0,18; LPSP = 5,9 %,
тобто покращились би приблизно вдвічі. Звичайно, це
можливо при забезпеченні воднем у належній кількості.
Якими будуть зміни (загальний баланс потужностей та
зміни запасів водню) за інших параметрів деяких компо-
нентів (ВЕС, СЕС, генератора та ін.)? Результати середнь-
омісячного балансування та середньодобових накопичень
водню при зміні лише одного з компонентів наведено в
табл. 3. Початковий стан (для порівняння) відповідає табл. 1.
Таблиця 3. Чутливість водневого балансу до складу ЛЕС
Table 3. Sensitivity of the hydrogen balance to the composition of LES
Місяць Показник Почат-
кова
ВЕС = 2 СЕС = 7 Рg = 0 ЕЛ = 3 ПЕ = 2 С = 8
Квітень,
700 кВт
Баланс (в.о.) 0,12 0,21 0,34 0,11 0,03 0,11 0,11
Втрати (в.о.) -0,003 0,000 -0,001 -0,005 -0,002 0,000 -0,001
ΔСН2 (у.о) 4,7 8,7 7,3 3,6 5,7 4,4 4,5
Липень,
680 кВт
Баланс (в.о.) 0,14 0,20 0,45 0,13 0,04 0,14 0,13
Втрати (в.о.) 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
ΔСН2 (у.о) 6,7 9,2 9,4 5,9 8,4 6,6 6,3
-20
-15
-10
-5
0
5
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
ΔСН2
місяці
Н2/доба, умовні одиниці
17
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Місяць Показник Почат-
кова
ВЕС = 2 СЕС = 7 Рg = 0 ЕЛ = 3 ПЕ = 2 С = 8
Жовтень,
770 кВт
баланс (в.о.) 0,02 0,08 0,14 0,01 -0,015 0,033 0,02
Втрати (в.о.) -0,024 -0,012 -0,015 -0,035 -0,021 -0,009 -0,017
ΔСН2 (у.о.) -1,4 3,5 0,4 -3,2 -1,2 -2,3 -1,2
Січень,
1050 кВт
баланс (в.о.) -0,17 -0,1 -0,135) -0,22 -0,17 -0,085 -0,16
Втрати (в.о.) -0,17 -0,1 -0,135 -0,22 -0,17 -0,085 -0,16
ΔСН2 (у.о.) -16,3 -8,4 -13,3 -18,0 -16,5 -19,5 -15,0
Показники накопичення водню в табл. 3 подано як ма-
тематичні очікування, при цьому вони мають значну во-
латильність (коефіцієнти варіації близькі до 1). За ре-
зультатами змін у поточному балансуванні можна
оцінити вплив різних складових на збалансованість
енергетичного комплексу. Очевидним є покращення
збалансованості в разі зростання потужності генерації.
При цьому визначальним є зимовий сезон, коли со-
нячна генерація незначна, а споживання помітно зрос-
тає. У січні збільшення потужності сонячної генерації
впливає не так помітно, як вітрової: для СЕС відносний
приріст накопичення водню SH PC ∆∆ 2 становить 3/2,
тоді як для ВЕС пропорція WH PC ∆∆ 2 досягає 8/1.
Влітку відмінності не такі помітні, відповідно 2,7/2 і
2,5/1. Наявність резервного генератора також збільшує
можливості накопичення водню; відносний приріст СН2
становив 0,8/0,1 влітку, та 1,7/0,1 взимку. Вплив РГ у
відносному вимірі більший, ніж ВДЕ, зважаючи на
коефіцієнти використання встановленої потужності ВЕС
та СЕС, але в абсолютних показниках незначний (крім
того, це витрати палива з відповідними наслідками). Зи-
мові місяці найчутливіші до складу енергосистеми,
оскільки для них характерні найбільші невідповідності
між генерацією та споживанням.
Збільшення потужності електролізу впливає переважно на
можливості накопичення водню, тому є істотним у літні
місяці; натомість збільшення паливних елементів визначає
можливості витрачання водню, тому їх роль важливіша
взимку. Відповідно, обсяг електролізу визначає можли-
вості сезонного акумулювання, а паливних елементів – по-
точний баланс. Традиційний акумулятор (АБ) в цій конфігу-
рації має найменший вплив на баланс водню.
Отже, вибрані в попередньому прикладі (табл. 1) по-
тужності ЛЕС виявилися недостатніми для надійного річ-
ного балансування в автономному режимі. Виходячи з
отриманих залежностей з табл. 3 можна підібрати
комбінацію параметрів, за якої сукупний баланс по за-
пасах водню буде позитивним, без втрати можливості
до балансування потужностей. Так, варіант ВЕС = 2 (В2)
дає запас по водню в кінці зимового сезону на рівні
30 у.о., а СЕС = 7 (С7) – 7,5 у.о. (це близько до повної річ-
ної збалансованості з мінімальними втратами енергії).
Для варіанту С7 максимальний запас у фізичних оди-
ницях становить 210 тис. нм3, або 19 т; мінімальний за-
пас – 31 тис. нм3, або 2,8 т. Звичайно, реальну ємність
резервуару для водню (м3) потрібно визначати з
урахуванням стиснення газу; фактичний об'єм резерву-
ару буде в десятки чи навіть сотні разів меншим. Ну-
льовий баланс можна очікувати також, наприклад, для
варіанту С6+ПЕ2, при решті потужностей як у табл. 1,
при цьому обмеження споживання були б не нижче
0,93.
Розглянемо внесок різних складових ЛЕС в балансу-
вання потужностей на прикладі С7. На рис. 5 зображено
осереднені дані імітаційної моделі. Потужність електро-
лізу позначена як негативна з огляду на його внесок у
сумарний баланс як споживача, а не генератора.
Загальний баланс потужностей складається так, що мак-
симальна ймовірність обмежень споживача спо-
стерігається в осінньо-зимовий період, а втрати
надлишкової енергії – весняно-літнього сезону.
Помісячний баланс потужностей демонструє влітку на-
явність надлишкової енергії, більша частка якої викори-
стовується для електролізу. Залишкові втрати потуж-
ності (позитивний небаланс) обумовлені обмеженими
можливостями для утилізації надлишкової енергії (по-
тужністю електролізу) та втратами при перетворенні
енергії. Взимку значну частку генерації забезпечують па-
ливні елементи. Наявність певної частки електролізу по-
при загальний негативний баланс обумовлюється стоха-
стичною природою генерації та споживання, що
приводить до короткочасних змін у балансуванні.
Очевидною є переважна робота електролізера влітку
при майже вимкнутих ПЕ, взимку ситуація зворотна.
Щодо розподілу часу, то в липні ЕЛ має КВВП = 0,3; мак-
симальна потужність спостерігається 25 % часу; 65 %
часу потужність не перевищує 0,1. Решту часу (10 %) по-
тужність майже рівномірно розосереджена в діапазоні
0,1...1,9. Паливні елементи мають нульову потужність
64 % часу, решту часу – переважно не вище 0,1. У січні
ЕЛ майже не працює, КВВП = 0,03. Паливні елементи
взимку працюють частіше, баланс часу для січня скла-
дається так: потужність менше 0,1 – 36 %; максимальна
потужність – 41 %; проміжні значення потужності
розподілені приблизно рівномірно між мінімумом і
максимумом решту 23 % часу. Отже, загальною особ-
ливістю роботи складових водневого комплексу як
влітку, так і взимку, є перебування переважно у двох
станах – з нульовою або з максимальною потужністю,
проміжні значення малоімовірні.
18
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Рис. 5. Помісячний баланс потужностей: W – ВЕС; S – СЕС; G – РГ; FC – ПЕ; EL – ЕЛ; L – навантаження
Fig. 5. Monthly capacity balance: W – wind; S – solar; G – generator; FC – fuel cell; EL – electrolise; L – load
Вибір конфігурації ЛЕС здійснюється в такий спосіб, щоб
зменшити частку незбалансованих станів. Мінімізація
небалансів є переважно технічною вимогою, але має та-
кож таку економічну складову, як вартість втраченої
енергії чи споживання. Проте істотнішою економічною
складовою має виступати вартість обладнання
(капітальні та експлуатаційні витрати), як другий кри-
терій оптимізаційної задачі. Наразі більшість розгля-
нутих вище досліджень з погляду оптимізації мають ак-
цент саме на вартісній складовій, з технічного погляду –
вважаючи достатнім просто забезпечити споживача,
іноді з оцінкою ймовірності або гарантованого рівня.
Однак такий підхід базується на поточних ринкових да-
них відповідно до умов певної країни, як окремий випа-
док (case study). Як приклад в роботі [23] зазначено, що
виробництво зеленого водню стає економічно жит-
тєздатним, якщо його ціна вище 3 €/кг. Зараз великі
промислові установки можуть виробляти водень на ос-
нові викопного палива за ціною в діапазоні 1,5–2,5 €/кг.
Отже, зелений водень видається не здатним конку-
рувати економічно на даний час; у кращому разі він
може бути ефективним порівняно з дрібно- та середнь-
омасштабним постачанням водню. Проте в такій оцінці
передбачалось, що низка значень параметрів залиша-
тиметься незмінною протягом 30 років. Однак техно-
логія виробництва водню з ВДЕ за допомогою електро-
лізу перебуває в стані розвитку, змінюється як
ефективність перетворення енергії, так і витрати на
обладнання. Змінюються рівень системності вироб-
ництва, транскордонні взаємозв’язки, можливості
транспортування. Так, в роботі [5] продемонстровано
можливість рентабельного виробництва водню за
ціною 20 датських крон за 1 кг, або приблизно 2,5 €/кг.
Інший приклад – вартість електроенергії, при якій вико-
ристання певної технології стає економічно виправда-
ним [29]. Такі підходи доцільні в разі певної ринкової
стабільності, тому мають обмежений характер. Значний
розкид значень поточної вартості основних технологій
ВДЕ можна зустріти, наприклад, у публікаціях [17, 19,
30]. В автономній системі цінові фактори взагалі можуть
бути вторинними, якщо забезпечено надійність енерго-
постачання. В такому разі може йтися про двокри-
теріальну оптимізацію з ранжуванням критеріїв, де
пріоритет надається надійності, а економічно
вигідніший варіант вибирається серед близьких за пер-
шим критерієм.
Висновки
Водневі технології та використання ВДЕ перебувають в
стані розвитку. Для зеленого водню в широкому сенсі
існує потрійна проблема координації: одночасно наро-
щувати постачання водню, кінцеве використання (тобто
попит) і транспортну інфраструктуру. Для локальних си-
стем важливою є можливість тривалого збереження
енергії та оптимального розміру сховищ. Це потребує
розширення моделі додатковими стохастичними
змінними – режимами генерації для новітніх ВДЕ, впли-
вом заходів регулювання попиту, показниками надій-
ності чи факторами ризику.
Стримувальним чинником використання водню як
проміжного енергоносія є низька енергетична ефек-
тивність подвійного перетворення та висока підсумкова
вартість енергосистеми. Тому дослідження доцільної
конфігурації обладнання поки що орієнтоване на кон-
кретні умови (природний енергетичний потенціал ВДЕ,
режими навантаження, вимоги до надійності тощо). Од-
нак узагальнена модель на основі математичного опису
випадкових процесів дозволяє знайти певні закономір-
ності, а числові результати моделювання стосуються
конкретних заданих умов.
Очевидним результатом є встановлення сезонних коли-
вань як у споживанні енергії, так і в можливостях її отри-
мання з відновлюваних джерел. Відповідно, по-різному
працюють й елементи сезонного акумулювання на ос-
нові водню – так, при значній частці сонячної генерації
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
1 4 7 10
в.о.
місяць
W S G FC EL L
19
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
влітку спостерігається надлишок енергії й більша заван-
таженість електролізного обладнання, взимку значне
навантаження лягає на паливні елементи. Оптимальний
вибір їх потужностей визначається якомога повнішою
встановленою потужністю, однак пріоритетним має
бути забезпечення надійного енергопостачання.
Пошуки оптимального співвідношення генерувальних
потужностей різного типу й допоміжних систем накопи-
чення енергії потребують вирішення спеціальних задач
стохастичної оптимізації. Додатковим обмеженням є
модульний характер обладнання, тобто оптимізаційна
задача має бути цілочисельною або оперувати з дис-
кретними величинами. В пропонованому рішенні вибір
обладнання ґрунтується на типових конфігураціях під
час перебору варіантів. Реалізація розрахункового алго-
ритму у вигляді послідовності стохастичних рівнянь доз-
воляє швидко знаходити розв’язки для шуканого пара-
метра, а аналіз чутливості результатів до окремих
параметрів дає змогу підібрати конфігурації енергоси-
стеми, достатньо близькі до оптимальної. В процесі
остаточної оптимізації має бути врахована вартісна
складова, коли варіанти надійного забезпечення по-
треб споживача створюють множину парето-оптималь-
них розвязків, з яких можна вибрати найбільш еко-
номічно вигідний. Наразі цей крок очікує подальшого
рішення, можливого за умови відносної стабільності
ринкових умов.
Стаття підготовлена в межах виконання проєктів нау-
ково-технічних робіт Національної академії наук
України: «Комплекс-Інтегро» (КПКВК 6541030), «Енерго-
гарант» (КПКВК 6541230).
ПОСИЛАННЯ
1. European Commission. The European Green Deal (2019).
https://eur-lex.europa.eu/legal-con-
tent/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52019DC0640&from=EN.
2. European Commission, REPowerEU Plan. https://eur-
lex.europa.eu/legal-con-
tent/EN/TXT/?uri=COM%3A2022%3A230%3AFIN&qid=
1653033742483.
3. Kyriakou D. G., Kanellos F. D. Optimal frequency sup-
port method for urban microgrids of building prosum-
ers. Sustainable Cities and Society, 2023, Vol. 98.
https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104776.
4. Song Y., Shahidehpour M. at al. Utilization of Energy
Storage and Hydrogen in Power and Energy Systems:
Viewpoints from Five Aspects. CSEE journal of power
and energy systems, vol. 9, no. 1, 2023. P.1-6.
5. Khan M. A., Bayati N., Ebel T. Techno-economic analysis
and predictive operation of a power-to-hydrogen for re-
newable microgrids. Energy Conversion and Manage-
ment, Volume 298, 2023, 117762, ISSN 0196-8904.
https://doi.org/10.1016/j.enconman.2023.117762.
6. Комар В. О., Кудря С. О., Лежнюк П. Д., Гунько І. О.
Bодневі технології для вирівнювання графіків гене-
рування вітрових електростанцій під час балансу-
вання режимів електроенергетичних систем. Відно-
влювана енергетика. 2022. № 4 (71). C. 64−70.
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2022.4(71).64-
70.
7. Global Hydrogen Review 2023. Source: International
Energy Agency. URL: www.iea.org.
8. Shi M. Sh., Huang Yu., Lin H. Research on power to hy-
drogen optimization and profit distribution of microgrid
cluster considering shared hydrogen storage. Energy,
2022, ISSN 0360-5442. https://doi.org/10.1016/j.en-
ergy.2022.126113.
9. Guo H., Wei W., Bai J., Mei Sh. Long-term operation of
isolated microgrids with renewables and hybrid sea-
sonal-battery storage. Applied Energy, 2023, Volume
349, ISSN 0306-2619. https://doi.org/10.1016/j.apen-
ergy.2023.121628.
10. Le T. S. at al. Optimal sizing of renewable energy stor-
age: A techno-economic analysis of hydrogen, battery
and hybrid systems considering degradation and sea-
sonal storage. Applied Energy, 2023, Volume 336.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.120817.
11. Diaz I. U., Lamas W. de Qu., Lotero R. C. Development
of an optimization model for the feasibility analysis of
hydrogen application as energy storage system in mi-
crogrids. International Journal of Hydrogen Energy,
2023, ISSN 0360-3199.
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.01.128.
12. Huang Y., Gordon D., Scott P. Receding horizon dispatch
of multi-period look-ahead market for energy storage in-
tegration. Applied Energy, v. 352, 2023. ISSN 0306-2619.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121856.
13. Lubello P. at al. Assessment of hydrogen-based long
term electrical energy storage in residential energy sys-
tems. Smart Energy, Volume 8, 2022, 13 p.
https://doi.org/10.1016/j.segy.2022.100088.
14. Wali S. B., Hannan M. A. at al. Techno-economic assess-
ment of a hybrid renewable energy storage system for
rural community towards achieving sustainable devel-
opment goals. Energy Strategy Reviews 50 (2023). DOI:
10.1016/j.esr.2023.101217.
15. Liu T., Yang Zh., Duan Yu., Hu Sh. Techno-economic as-
sessment of hydrogen integrated into electrical/ther-
mal energy storage in PV+ Wind system devoting to
high reliability. Energy Conversion and Management,
2022, Volume 268, ISSN 0196-8904.
https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.116067.
16. Ge L. et al. Optimal configuration of an off-grid hybrid
renewable energy system with PV/wind/hydro-
gen/cooling. CSEE Journal of Power and Energy Sys-
tems. DOI: 10.17775/CSEEJPES.2021.07430.
20
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
17. Xu C., Ke Y., Li Y., Chu H. and Wu Y. Data-driven config-
uration optimization of an off-grid wind/PV/hydrogen
system based on modified NSGA-II and CRITIC-TOPSIS.
Energy Convers Manage, 2020, vol. 215, pp. 112892.
18. Garner R., Dehouche Z. Optimal Design and Analysis of
a Hybrid Hydrogen Energy Storage System for an Island-
Based Renewable Energy Community. Energies 2023,
16(21), 7363. https://doi.org/10.3390/en16217363.
19. Kumar K., Dutta V.. Energy management strategy using
model predictive control for power-to-gas (PtG) system
integrated with microgrid. MRS Energy & Sustainability
2022, 9, pp. 518–533. https://doi.org/10.1557/s43581-
022-00038-8.
20. Lysenko О., Kuznietsov M. at al. Modeling Hybrid Power
System with Intermediate Energy Storage. Energies
2023, 16(3), 1461.
https://doi.org/10.3390/en16031461.
21. Abadie L. M., Chamorro J. M. Evaluation of a cross-bor-
der electricity interconnection: the case of Spain-
France. Energy 2021;233:121177.
https://doi.org/10.1016/j.
22. Кузнєцов М.П. Особливості комбінованих енергоси-
стем з відновлюваними джерелами енергії: моног-
рафія. Київ: ІВЕ, 2022, 152 с. ISBN 978-966-641-11.
https://www.ive.org.ua/wp-
content/uploads/Kuznetzov_monografy_PRINT.pdf.
23. Abadie L. M., Chamorro J. M. Investment in wind-based
hydrogen production under economic and physical
uncertainties. Applied Energy 337 (2023)
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.120881.
24. 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, № 80, рр. 966-974.
25. Kuznetsov N., Lysenko O. Determination of the Optimal
Algorithm for the Operation of a Hybrid Power System
with a Regulating Generator. Problemele energeticii
regionale, 3 (55) 2022. P.83-98.
https://doi.org/10.52254/1857-0070.2022.3-55.07.
26. Лисенко О. В. Оцінка випадкових властивостей рів-
нів споживання електроенергії. Відновлювана енер-
гетика. 2018. № 1. С. 26−35. http://orcid.org/0000-
0001-7085-7796.
27. Kuznetsov N., Lysenko O. Statistical analysis of energy
indices of solar radiation (Based on the data of Tokmak
Solar Power Station). Problemele energeticii regionale.
2017, 2 (34). Р. 139−147.
https://doi.org/10.5281/zenodo.1189379.
28. Kuznetsov N. at al. Optimizing the ratio of wind and
solar power stations. Problemele energeticii regionale,
2018, 3(38), pp. 127-140.
https://doi.org/10.5281/zenodo.2222378.
29. Jesús Rey, Francisca Segura, José Manuel Andújar.
Profitability of hydrogen-based microgrids: a novel
economic analysis in terms of electricity price and
equipment costs. Electronics, 2023, 12.
https://doi.org/10.3390/electronics12204355.
30. World Energy Outlook 2023. Source: International
Energy Agency. www.iea.org.
REFERENCES
1. European Commission. The European Green Deal
(2019). URL https://eur-lex.europa.eu/legal-con-
tent/EN/TXT/ PDF/?uri=CELEX:52019DC0640&from=EN.
2. European Commission, REPowerEU Plan. https://eur-
lex.europa.eu/legal-con-
tent/EN/TXT/?uri=COM%3A2022%3A230%3AFIN&qid=
1653033742483.
3. Kyriakou D. G., Kanellos F. D. Optimal frequency sup-
port method for urban microgrids of building prosum-
ers. Sustainable Cities and Society, 2023, Vol. 98.
https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104776.
4. Song Y., Shahidehpour M. at al. Utilization of Energy
Storage and Hydrogen in Power and Energy Systems:
Viewpoints from Five Aspects. CSEE journal of power
and energy systems, vol. 9, no. 1, 2023. P.1-6.
5. Khan M. A., Bayati N., Ebel T. Techno-economic analysis
and predictive operation of a power-to-hydrogen for re-
newable microgrids. Energy Conversion and Manage-
ment, Volume 298, 2023, 117762, ISSN 0196-8904.
https://doi.org/10.1016/j.enconman.2023.117762.
6. Komar V.O., Kudrya S.O., Lezhnyuk P.D., Gunko I.O.
Modern technologies for leveling the generation sched-
ules of wind power plants during the balancing of
power system modes. Vidnovluvana Energetika [Re-
newable Energy], 2022, № 4(71). C.64-70. DOI:
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2022.4(71).64-
70. (Ukr)
7. Global Hydrogen Review 2023. Source: International
Energy Agency. URL: www.iea.org.
8. Shi M. Sh., Huang Yu., Lin H. Research on power to hy-
drogen optimization and profit distribution of microgrid
cluster considering shared hydrogen storage. Energy,
2022, ISSN 0360-5442. https://doi.org/10.1016/j.en-
ergy.2022.126113.
9. Guo H., Wei W., Bai J., Mei Sh. Long-term operation of
isolated microgrids with renewables and hybrid sea-
sonal-battery storage. Applied Energy, 2023, Volume
349, ISSN 0306-2619. https://doi.org/10.1016/j.apen-
ergy.2023.121628.
10. Le T. S. at al. Optimal sizing of renewable energy stor-
age: A techno-economic analysis of hydrogen, battery
and hybrid systems considering degradation and
21
Відновлювана енергетика. №1/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
seasonal storage. Applied Energy, 2023, Volume 336.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.120817.
11. Diaz I. U., Lamas W. de Qu., Lotero R. C. Development
of an optimization model for the feasibility analysis of
hydrogen application as energy storage system in mi-
crogrids. International Journal of Hydrogen Energy,
2023, ISSN 0360-3199.
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.01.128.
12. Huang Y., Gordon D., Scott P. Receding horizon dispatch
of multi-period look-ahead market for energy storage in-
tegration. Applied Energy, v. 352, 2023. ISSN 0306-2619.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121856.
13. Lubello P. at al. Assessment of hydrogen-based long
term electrical energy storage in residential energy sys-
tems. Smart Energy, Volume 8, 2022, 13 p.
https://doi.org/10.1016/j.segy.2022.100088.
14. Wali S. B., Hannan M. A. at al. Techno-economic assess-
ment of a hybrid renewable energy storage system for
rural community towards achieving sustainable devel-
opment goals. Energy Strategy Reviews 50 (2023). DOI:
10.1016/j.esr.2023.101217.
15. Liu T., Yang Zh., Duan Yu., Hu Sh. Techno-economic as-
sessment of hydrogen integrated into electrical/ther-
mal energy storage in PV+ Wind system devoting to
high reliability. Energy Conversion and Management,
2022, Volume 268, ISSN 0196-8904.
https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.116067.
16. Ge L. et al. Optimal configuration of an off-grid hybrid
renewable energy system with PV/wind/hydro-
gen/cooling. CSEE Journal of Power and Energy Sys-
tems. DOI: 10.17775/CSEEJPES.2021.07430.
17. Xu C., Ke Y., Li Y., Chu H. and Wu Y. Data-driven config-
uration optimization of an off-grid wind/PV/hydrogen
system based on modified NSGA-II and CRITIC-TOPSIS.
Energy Convers Manage, 2020, vol. 215, pp. 112892.
18. Garner R., Dehouche Z. Optimal Design and Analysis of
a Hybrid Hydrogen Energy Storage System for an Island-
Based Renewable Energy Community. Energies 2023,
16(21), 7363. https://doi.org/10.3390/en16217363.
19. Kumar K., Dutta V.. Energy management strategy using
model predictive control for power-to-gas (PtG) system
integrated with microgrid. MRS Energy & Sustainability
2022, 9, pp. 518–533. https://doi.org/10.1557/s43581-
022-00038-8.
20. Lysenko О., Kuznietsov M. at al. Modeling Hybrid Power
System with Intermediate Energy Storage. Energies 2023,
16(3), 1461. https://doi.org/10.3390/en16031461.
21. Abadie L. M., Chamorro J. M. Evaluation of a cross-bor-
der electricity interconnection: the case of Spain-
France. Energy 2021;233:121177.
https://doi.org/10.1016/j
22. Kuznetsov N. Features of combined energy systems
with renewable energy sources: monograph. Kyiv, ІRЕ,
2022, 152 с. ISBN 978-966-641-11.
https://www.ive.org.ua/wp-content/uploads/Kuz-
netzov_monografy_PRINT.pdf. (Ukr)
23. Abadie L. M., Chamorro J. M. Investment in wind-based
hydrogen production under economic and physical un-
certainties. Applied Energy 337 (2023)
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.120881.
24. Olsson M., Perninge M., Soder L. Modeling real-time
balancing power demands in wind power systems using
stochastic differential equations. Electric Power Sys-
tems Research. 2010, №80, рр. 966-974.
25. Kuznetsov N., Lysenko O. Determination of the Optimal
Algorithm for the Operation of a Hybrid Power System
with a Regulating Generator. Problemele energeticii re-
gionale, 3 (55) 2022. P.83-98.
https://doi.org/10.52254/1857-0070.2022.3-55.07.
26. Lysenko O. Estimation of random properties of electric-
ity consumptionlevels. Vidnovluvana Energetika, 2018,
№ 1. С.26-35. http://orcid.org/0000-0001-7085-7796.
(Ukr)
27. Kuznetsov N., Lysenko O. Statistical analysis of energy
indices of solar radiation (Based on the data of Tokmak
Solar Power Station). Problemele energeticii regionale,
2017, 2 (34). Р.139-147. https://doi.org/10.5281/ze-
nodo.1189379.
28. Kuznetsov N. at al. Optimizing the ratio of wind and so-
lar power stations. Problemele energeticii regionale,
2018, 3(38), pp.127-140. https://doi.org/10.5281/ze-
nodo.2222378.
29. Jesús Rey, Francisca Segura, José Manuel Andújar. Prof-
itability of hydrogen-based microgrids: a novel eco-
nomic analysis in terms of electricity price and equip-
ment costs. Electronics, 2023, 12.
https://doi.org/10.3390/electronics12204355.
30. World Energy Outlook 2023. Source: International En-
ergy Agency. www.iea.org.
|
| id | veorgua-article-437 |
| institution | Vidnovluvana energetika |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:12:31Z |
| publishDate | 2024 |
| publisher | Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | veorgua/31/eb49bc787e597fd13e0a69e7c7c28831.pdf |
| spelling | veorgua-article-4372026-07-18T06:32:19Z SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM СЕЗОННЕ АКУМУЛЮВАННЯ ЕНЕРГІЇ В ГІБРИДНІЙ ЕНЕРГОСИСТЕМІ Kuznietsov , M. Lysenko , О. Khomutov , S. hybrid energy system, renewable energy, accumulation, random process. гібридна енергосистема, відновлювані джерела енергії, акумулювання, випадковий процес. The purpose of this work is to study the possibilities of long-term energy storage in the local energy system to compensate the volatility of consumption and renewable energy sources. Such storage will increase the efficiency of solar and wind energy, balancing generation and consumption at different times of the year. As a means of long-term energy storage, a complex of obtaining hydrogen by electrolysis and its subsequent use in fuel cells for repeated conversion into electrical energy is considered. As auxiliary means of balancing in the local power system, traditional means are used – battery and diesel generator. The subject of the research is energy system efficiency indicators (reliability indices) and volumes of hydrogen production and consumption during the year. The mathematical tools of random functions is applied, when the current values of electricity generation and consumption are modeled by stochastic processes. The obtained results make it possible to estimate the power needs of various components of the energy system and the capacity of energy storage systems, as well as the level of unproductive energy losses and restrictions on the level of consumption. Simulation modeling with a sequential selection of possible values of the power system parameters and an assessment of the sensitivity of the results to individual components was used as a means of optimizing. The statistical stability of the obtained results is provided by a large number of random processes modeling. The power ratio of wind and solar power plants, the capacity of the energy storage system, which ensure a certain level of reliability of energy supply, are proposed. Under certain conditions it is possible to fully use all the generated energy throughout the year, combining periods of increased generation and consumption in different seasons with the help of hydrogen as an intermediate energy carrier. Bible 30, fig. 5, tab. 3. Метою роботи є дослідження можливостей тривалого зберігання електроенергії в локальній енергосистемі для компенсації непостійності споживання та відновлюваних джерел енергії. Таке зберігання дозволить збільшити ефективність використання сонячної та вітрової енергії, врівноважуючи генерацію та споживання в різні пори року. Як засіб тривалого зберігання енергії розглядається комплекс отримання водню шляхом електролізу та його подальшого використання в паливних елементах для повторного перетворення на електричну енергію. Допоміжними засобами балансування в локальній енергосистемі використовуються традиційні засоби – акумуляторна батарея, дизель-генератор. Предметом дослідження є показники ефективності енергосистеми (індекси надійності) та обсяги виробництва і споживання водню впродовж року. Застосовано математичний апарат випадкових функцій, коли поточні значення генерації та споживання електроенергії моделюються стохастичними процесами. Отримані результати дозволяють оцінити потреби в потужності різних складових енергосистеми та ємності систем накопичення енергії, а також рівень непродуктивних втрат енергії та обмежень рівня споживання. Як засіб оптимізації пропонованих рішень використано імітаційне моделювання з послідовним перебором можливих значень параметрів енергосистеми та оцінкою чутливості результатів до окремих складових. Статистична стійкість отриманих результатів забезпечена великою кількістю реалізацій випадкових процесів. Запропоновано співвідношення потужностей вітрових та сонячних електростанцій, ємності системи накопичення енергії, які забезпечують певний рівень надійності енергопостачання. При цьому можливо досить повно використати всю генеровану енергію впродовж року, сумістивши періоди підвищеної генерації та споживання в різні сезони за допомогою водню як проміжного енергоносія. Бібл. 30, рис. 5, табл. 3. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2024-04-05 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/437 10.36296/1819-8058.2024.1(76).6-21 Vidnovluvana energetika ; No. 1(76) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 6-21 Возобновляемая энергетика; ##issue.no## 1(76) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 6-21 Відновлювана енергетика; № 1(76) (2024): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 6-21 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2024.1(76) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/437/345 Copyright (c) 2024 M. Kuznietsov , О. Lysenko , S. Khomutov https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| spellingShingle | hybrid energy system renewable energy accumulation random process. Kuznietsov , M. Lysenko , О. Khomutov , S. SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM |
| title | SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM |
| title_alt | СЕЗОННЕ АКУМУЛЮВАННЯ ЕНЕРГІЇ В ГІБРИДНІЙ ЕНЕРГОСИСТЕМІ |
| title_full | SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM |
| title_fullStr | SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM |
| title_full_unstemmed | SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM |
| title_short | SEASONAL STORAGE OF ENERGY IN A HYBRID ENERGY SYSTEM |
| title_sort | seasonal storage of energy in a hybrid energy system |
| topic | hybrid energy system renewable energy accumulation random process. |
| topic_facet | hybrid energy system renewable energy accumulation random process. гібридна енергосистема відновлювані джерела енергії акумулювання випадковий процес. |
| url | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/437 |
| work_keys_str_mv | AT kuznietsovm seasonalstorageofenergyinahybridenergysystem AT lysenkoo seasonalstorageofenergyinahybridenergysystem AT khomutovs seasonalstorageofenergyinahybridenergysystem AT kuznietsovm sezonneakumulûvannâenergíívgíbridníjenergosistemí AT lysenkoo sezonneakumulûvannâenergíívgíbridníjenergosistemí AT khomutovs sezonneakumulûvannâenergíívgíbridníjenergosistemí |