MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY
The purpose of the work is to analyze the possibilities of effective use of microgrids as part of the power system by optimizing energy flows, power control means and interaction with other networks. The task of optimizing microgrid re- sources is to achieve reliability of energy supply, economic fe...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2025
|
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/521 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| _version_ | 1871103895467458560 |
|---|---|
| author | Kuznietsov , M. Lysenko , O. Khomutov , S. |
| author_facet | Kuznietsov , M. Lysenko , O. Khomutov , S. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "M. Kuznietsov ",
"institution": "Institute of renewable energy, NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine, National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kiev Polytechnic Institute», Kyiv, Ukraine"
},
{
"author": "O. Lysenko ",
"institution": "avria State Agrotechnological University, Zaporizhzhia, Ukraine, IVL Swedish Environmental Research Institute, Stockholm, Sweden"
},
{
"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 | 2026-07-18T06:32:21Z |
| description | The purpose of the work is to analyze the possibilities of effective use of microgrids as part of the power system by optimizing energy flows, power control means and interaction with other networks. The task of optimizing microgrid re- sources is to achieve reliability of energy supply, economic fea- sibility, environmental effect. The need to improve the opera- tion of microgrids is due to the transition to distributed generation with the widespread use of renewable energy with non-guaranteed capacity. Energy storage installations are considered as balancing equipment, which also have local dis- tribution, and their use can also occur on the principles of ex- change and complementation. To find the optimal composi- tion of equipment and find the most appropriate interaction algorithms in the conditions of a common electricity market, stochastic multi-criteria optimization methods are used. Experience in researching multi-grid systems in- dicates significant (up to tens of percent) cost savings by market participants due to energy or load losses, reduc- tion of downtime and excessive energy flows. This requires regulation by both technical means and economic incentives. Effective interaction of market participants requires regulatory regulation. Analysis of the domestic legislative framework indicates the readiness of the energy market to transition to the principles of distributed generation, but this requires the creation of effective algorithms for interaction of all market participants. Bibliog- raphy 23. |
| doi_str_mv | 10.36296/1819-8058.2025.2(81).9-17 |
| first_indexed | 2025-07-17T11:39:56Z |
| format | Article |
| fulltext |
9
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
УДК 621.311 https://doi.org/10.36296/1819-8058.2025.2(81).9-17
МІКРОМЕРЕЖІ ЯК ЧАСТИНА ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОГО РИНКУ В УМОВАХ ЗБІЛЬШЕННЯ
ЧАСТКИ ВІДНОВЛЮВАНОЇ ЕНЕРГІЇ
Отримано 21 бер. 2025 р.; рекомендовано до публікації 27 черв. 2025 р.
Доступно онлайн 30 черв. 2024 р.
Кузнєцов М. П.1, Лисенко О. В.2, Хомутов С. В.3
Автор для кореспонденції: Кузнєцов Микола,
e-mail: renewable@ukr.net
Анотація. Метою роботи є аналіз можливостей ефек-
тивного використання мікромереж у складі енергосис-
теми шляхом оптимізації енергетичних потоків, засобів
регулювання потужності та взаємодії з іншими мере-
жами. Задачею оптимізації ресурсів мікромереж є досяг-
нення надійності постачання енергії, економічна доціль-
ність, максимальна екологічна чистота. Потреба в
удосконаленні роботи мікромереж обумовлена перехо-
дом до розподіленої генерації з широким використанням
відновлюваних джерел енергії з негарантованою потуж-
ністю. Як балансувальне обладнання розглядаються ус-
тановки зберігання енергії, що також мають локальний розподіл, а їх використання може відбуватися
також на принципах обміну та доповнення. Для пошуку оптимального складу обладнання та пошуку
найдоцільніших алгоритмів взаємодії в умовах спільного ринку електроенергії застосовуються методи
стохастичної багатокритеріальної оптимізації. Досвід досліджень мультимережевих систем свід-
чить про значну (до десятків відсотків) економію коштів учасниками ринку за рахунок втрат енергії чи
навантаження, зменшення простоїв та надмірних перетоків енергії. Це потребує регулювання як тех-
нічними засобами, так і економічними стимулами. Ефективна взаємодія учасників ринку вимагає нор-
мативного регулювання. Аналіз вітчизняної законодавчої бази свідчить про готовність енергоринку до
переходу на засади розподіленої генерації, але це потребує створення ефективних алгоритмів взаємодії
усіх учасників ринку. Бібл. 23.
Ключові слова: відновлювані джерела енергії, розподілена генерація, мікромережа, зберігання енергії,
оптимізація.
MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE
OF RENEWABLE ENERGY
Received Mar. 21, 2025; accepted Jun. 27, 2025
Available online Jun. 30, 2025
Kuznietsov M.1, Lysenko O.2, Khomutov S.3
Author for correspondence: Mykola Kuznietsov,
e-mail: renewable@ukr.net
Abstract. The purpose of the work is to analyze the possibilities
of effective use of microgrids as part of the power system by
optimizing energy flows, power control means and interaction
with other networks. The task of optimizing microgrid re-
sources is to achieve reliability of energy supply, economic fea-
sibility, environmental effect. The need to improve the opera-
tion of microgrids is due to the transition to distributed
1 д-р. техн. наук, член-кор. НАНУ
https://orcid.org/0000-0002-0497-7439
2 д-р техн. наук, проф.
https://orcid.org/0000-0001-7085-7796
3 аспірант
https://orcid.org/0009-0000-4067-7671
1, 3 Інститут відновлюваної енергетики НАН
України, Київ, Україна
1 Національний технічний університет України
«КПІ ім. І. Сікорського», Київ, Україна
2 Таврійський державний агротехнологічний
університет ім. Д. Моторного, м. Запоріжжя,
Україна
2 IVL шведський інститут досліджень довкілля,
м. Стокгольм, Швеція
1 Dr. of Science (Tech.), corresponding member
of NAS of Ukraine
https://orcid.org/0000-0002-0497-7439
2 Dr. of Science (Tech.), Prof
https://orcid.org/0000-0001-7085-7796
3 Postgraduate Student
https://orcid.org/0009-0000-4067-7671
1, 3 Institute of renewable energy, NAS of
Ukraine, Kyiv, Ukraine
1 National Technical University of Ukraine «Igor
Sikorsky Kiev Polytechnic Institute», Kyiv,
Ukraine
2 Tavria State Agrotechnological University,
Zaporizhzhia, Ukraine
2 IVL Swedish Environmental Research Institute,
Stockholm, Sweden
10
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
generation with the widespread use of renewable energy with
non-guaranteed capacity. Energy storage installations are
considered as balancing equipment, which also have local dis-
tribution, and their use can also occur on the principles of ex-
change and complementation. To find the optimal composi-
tion of equipment and find the most appropriate interaction algorithms in the conditions of a common electricity
market, stochastic multi-criteria optimization methods are used. Experience in researching multi-grid systems in-
dicates significant (up to tens of percent) cost savings by market participants due to energy or load losses, reduc-
tion of downtime and excessive energy flows. This requires regulation by both technical means and economic
incentives. Effective interaction of market participants requires regulatory regulation. Analysis of the domestic
legislative framework indicates the readiness of the energy market to transition to the principles of distributed
generation, but this requires the creation of effective algorithms for interaction of all market participants. Bibliog-
raphy 23.
Key words: renewable energy, distributed generation, microgrid, energy storage, optimization.
Використані позначення та скорочення
АБ – акумуляторна батарея
АРМ – активна розподільна мережа
ВДЕ – відновлювані джерела енергії
ММ – мікромережа
РГ – розподілена генерація
РК – розподільна компанія
ОСЗЕ – оператор спільного зберігання енергії
СЗЕ (УЗЕ) – система (установка) збереження енергії
P2P (peer-to-peer) – обмін на горизонтальному рівні
Вступ
Локальні енергосистеми як самостійні об’єкти дослі-
джень відображають парадигму переходу від централі-
зованих енергетичних систем (передусім ідеться про
електроенергетику) до розподіленої генерації в умовах
децентралізації виробництва і розподілу електроенер-
гії. Це потребує як інфраструктурних змін, так і організа-
ційних заходів, що передбачають інший спосіб керова-
ності (розумні мережі, інтелектуальні системи тощо).
Запровадження розподіленої генерації (РГ, distributed
generation) вважається ефективним шляхом переходу
до стійкішої енергосистеми, що опирається на місцеві
ресурси та відновлювані джерела енергії. В Україні та-
кий перехід набуває особливої ваги силою як економіч-
них, так і інших (соціальних, екологічних, політичних)
обставин. Розподіленою генерацією вважається сис-
тема, яка виробляє та розподіляє електричну енергію,
приєднана до системи розподілу і до складу якої вхо-
дять генерувальні установки (об’єкти розподіленої гене-
рації), можливо також установки зберігання енергії об-
меженої потужності, системи автоматики й
телемеханіки, електричні мережі та система розумного
обліку. Отже, це надійний, економічний та ефективний
варіант електрифікації, який об’єднує різні джерела
енергії. Малі та локальні системи розподілу, включно із
системами зберігання та навантаження, визначаються
як мікромережі (ММ, або MG– micro grid). Згідно зі ста-
ндартом IEC TS 62898 [1] мікромережа є групою взаємо-
пов’язаних навантажень і розподіленої генерації з ви-
значеними електричними межами, що утворюють
локальну електроенергетичну систему на рівні системи
розподілу електричної енергії, що діє як єдиний керова-
ний об’єкт і здатна працювати в умовах приєднання до
систем розподілу або в ізольованому (острівному) ре-
жимі роботи. Застосування установок зберігання енергії
[2] передбачає балансування генерації та попиту в ме-
жах мікромережі та забезпечення резервного живлення
під час відключень. Сьогодні в Україні найочевиднішою
перевагою мікромереж є саме забезпечення живлення
споживачів в умовах відключень електропостачання,
тобто роботи в ізольованому режимі. Водночас згідно зі
згаданим стандартом [1], одним з аргументів впрова-
дження мікромереж є зниження витрат користувачів на
закупівлю електричної енергії завдяки оптимізації ро-
боти обладнання, зокрема й відновлюваних джерел
енергії (ВДЕ), і керуванню навантаженнями, що входять
до складу цієї ММ.
Вирішальним елементом для підвищення ефективності
роботи та стійкості ММ має бути оптимізація їх гібрид-
них конфігурацій, які поєднують різні джерела віднов-
люваної енергії, накопичувачі енергії та звичайну (тра-
диційну) генерацію. ММ пропонують також практичне
вирішення проблем, пов’язаних з мінливістю відновлю-
ваних джерел енергії, таких як сонце та вітер, і неперед-
бачуваним характером навантажень, наприклад заряд-
кою електромобілів. Великий інтерес становлять
можливості зменшення екологічних ризиків. Деякі ВДЕ,
такі як фотоелектричні установки або вітряні турбіни,
вже добре представлені в сегменті ММ як екологічно
чисті та економічно ефективні, інші джерела, як-от вод-
неві паливні елементи, досі перебувають на стадії ста-
новлення [3].
Перехід до децентралізованих енергетичних систем і
зростаюча інтеграція ВДЕ вимагають глибокого розу-
міння того, як різні стратегії вибору та побудови ММ
впливають на ефективність роботи, надійність та
2 Tavria State Agrotechnological University,
Zaporizhzhia, Ukraine
2 IVL Swedish Environmental Research Institute,
Stockholm, Sweden
11
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
економічну доцільність. Звичайно, режим роботи з ме-
режею має кращу стабільність, ніж ізольований режим.
Вплив пристроїв керування на стабільність напруги осо-
бливо необхідний під час змінних умов роботи: рівнів
сонячного випромінювання, вимог до навантаження,
роботи акумуляторних батарей і обміну електроенер-
гією з зовнішньою мережею. Варіантом стратегії управ-
ління ММ з вітро-сонячною генерацією та системою на-
копичення електроенергії є поєднання акумуляторної
батареї (АБ) та суперконденсатора, підключених до ла-
нцюга постійного струму [4, 5]. АБ відрізняються висо-
кою щільністю енергії, але їх циклічний термін служби
обмежений, тоді як суперконденсатори мають високу
щільність потужності та здатність швидко заряджатися-
розряджатися, що важливо в обмежених умовах ММ.
Дизель-генератор також визнається хорошим резерв-
ним джерелом живлення після спрацювання засобів
акумулювання, однак залишає проблему спалювання
викопного палива, з відповідними викидами та питан-
нями паливної логістики.
Технологія зберігання енергії за рахунок отримання во-
дню є не лише засобом товготривалого (сезонного) аку-
мулювання, але й ключем до реалізації водневої еконо-
міки [6]. Інтеграція водневих технологій у мікромережі
допоможе компенсувати непостійність відновлюваних
джерел в сезонному вимірі. Вартість активів водневої
електромережі є перешкодою для масовізації цієї тех-
нології, тому перспективною видається економіка спіль-
ного використання групою мікромереж. У роботі [7]
пропонується алгоритм управління таким ресурсом.
Такі мережі можуть отримати вигоду від спільної еконо-
міки для розширення та інтеграції систем зберігання во-
дню як джерела енергії.
Звичайно, у складі ММ розглядаються установки різних
типів: некеровані генерувальні установки, керовані ге-
нерувальні установки та системи акумулювання енергії,
що працюють з агрегатором / оператором ММ. Особли-
вістю оператора є змога врахувати параметри функціо-
нування та режими роботи різнотипних джерел і виб-
рати для них стратегії роботи, що принесуть найбільшу
вигоду для усіх сторін. Такий механізм управління спо-
нукає всіх гравців до оптимальної взаємодії з операто-
ром задля максимізації власного виграшу, що не супе-
речить стратегії отримання максимального прибутку
самим оператором [8]. Оптимізація складу ММ зазви-
чай виконується за різними критеріями. Враховуючи
екологічну спрямованість відновлюваної енергетики, ці-
льовими функціями часто вибирають вартість енергії
(що притаманно усім стратегіям) та обсяг шкідливих ви-
кидів. У моделі, запропонованій в [9], використовується
трицільовий підхід: мінімізація експлуатаційних витрат і
викидів забруднювальних речовин, синхронізація регу-
льованих навантажень з роботою відновлюваних дже-
рел енергії і зменшення втрат від примусового обме-
ження навантажень.
Гібридні ММ, які відрізняються одночасною наявністю
відновлюваних джерел енергії, засобів зберігання
енергії та традиційної генерації, втілюють динамічну та
адаптивну стратегію для задоволення широкого спектру
енергетичних вимог. Стратегії ефективного реагування
на попит (demand response) часто розглядають як вирі-
шальні для підтримки стабільності системи та економіч-
ної ефективності, особливо в ММ зі значною часткою
відновлюваної генерації. Інший підхід – оптимальний
вибір генерувальних потужностей, який задовольняв би
попит з заданою надійністю [10], що за відсутності еле-
ктричного зв’язку з зовнішньою мережею дає змогу за-
безпечити безпеку та стабільність постачання електрич-
ної енергії навіть у разі виникнення надзвичайної
ситуації в енергосистемі.
Завданням дослідження є пошук можливостей оптимі-
зації енергетичних потоків у мікромережах за рахунок
засобів регулювання потужності та взаємодії учасників,
зокрема між собою та з іншими мережами, з метою до-
сягнення надійності постачання енергії, економічної до-
цільності в умовах ринку електроенергії, максимальної
екологічної чистоти.
Основні матеріали дослідження
Застосування методів оптимізації
Формування критеріїв та обмежень у задачі оптимізації
має враховувати взаємодію учасників енергосистеми,
що відображається в потоках енергії. Це надходження
від генераторів (станцій на ВДЕ) до споживачів, до засо-
бів акумулювання, від акумуляторів до споживачів, від
генераторів та акумуляторів до зовнішньої мережі (чи
сусідніх ММ), від зовнішньої мережі до споживачів та до
акумуляторів. Всі ці потоки мають відстежуватися в реа-
льному часі з урахуванням діючих тарифів (спеціальних,
зональних, тимчасових тощо) [11]. Організація та конт-
роль взаємодії є функцією системи енергоменеджме-
нту, яка відіграє вирішальну роль в оптимізації розподі-
леної генерації.
Критерій витрат як цільова функція оптимізації враховує
вартість придбання генерувального обладнання і ком-
понентів накопичувачів енергії, а також вартість елект-
роенергії. Тут ціль оптимізації функціонування мікроме-
режі полягає у зменшенні витрат на закупівлю
електричної енергії власником мікромережі у постача-
льника на роздрібному ринку. Змінними оптимізації є
погодинні обсяги закупівлі електричної енергії у поста-
чальника, обсяги накопичення і відпуску електроенергії
системою зберігання, а в разі горизонтальної взаємо-
дії – обмін енергією між сусідніми ММ, зокрема за уча-
стю систем зберігання енергії (СЗЕ). Як обмеження вра-
ховуються технічні можливості обладнання (обмеження
за потужністю, станом заряду СЗЕ). До системи обме-
жень належать також рівняння погодинних балансів
електроенергії в ММ, обмеження для контролю рівня
заповнення системи зберігання, обмеження на пого-
динні обсяги заряджання і розряджання СЗЕ. Можливі
приклади обмежень:
0 ≤ РW(S) ≤ РW(S),max;
12
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
∀t: 0 ≤ PG(t) < PG,max ,
SoCmin ≤ SoС(t) ≤ SoCmax , (1)
де РW(S), PG – потужності вітрової чи сонячної станцій та
традиційної генерації; SoC (state of charge) – стан заряду
СЗЕ в кожен момент часу. Для систем акумулювання
енергії коректно розділяти допустимі потужності заря-
дки PC та розряджання PD:
0 ≤ PC(t) ≤kc∙u(t)∙SoCmax;
0 ≤ PD(t) ≤kd∙u(t)∙SoCmax, (2)
де kх відображає швидкість зарядки чи розряджання, а
u(t) – поточну потребу в акумуляторі. Можливі також
додаткові умови, наприклад, мікромережа не повинна
використовувати електроенергію з основної мережі для
зарядки акумуляторів − тоді вони заряджаються лише
від ВДЕ.
У математичній постановці задачі оптимізації можливе
відсікання недопустимих рішень системою штрафів у ці-
льовій функції [2]. Коефіцієнти штрафу зазвичай підби-
раються емпірично. Використання штрафних функцій
вносить нелінійність у цільову функцію, тому для
розв’язання задачі зменшення витрат на закупівлю еле-
ктричної енергії необхідно використовувати методи не-
лінійної оптимізації.
Обмеження стосуються не лише генерувального облад-
нання мікромереж, а й системи передачі та розподілу,
зокрема за струмом та коливаннями напруги. Напри-
клад, щодо пропускної здатності ліній електропередачі
існують нормовані обмеження СОУ [12] за вимогами
стійкості та надійності; так, максимально допустимий
перетік активної потужності через контрольований пе-
ретин:
РМД = РГР(1 − КС) − ∆Р, (3)
де PГР – активна потужність, яка передається через кон-
трольований перетин, у граничному за стійкістю ре-
жимі; КС – нормований запас стійкості; ΔP – амплітуда
нерегулярних коливань активної потужності в контро-
льованому перетині. Для мікромереж, що мають дже-
рела негарантованої потужності (вітрової та сонячної),
такі нерегулярні коливання особливо відчутні.
При вирішенні задачі оптимізації з багатоцільовою фун-
кцією постає задача пріоритетності критеріїв. Так, пріо-
ритетом може бути як загальна вартість, так і обсяг ви-
кидів; множина можливих оптимальних рішень формує
арбітражну зону (або криву в разі двох критеріїв), де ко-
жна точка є оптимальною в розумінні Парето (тобто не-
можливо покращити результат для однієї мети, не погі-
ршивши іншу). Умовно можна вважати:
fpareto = (1 − α)⋅fcost + α⋅fecol, (4)
де ваговий коефіцієнт α набуває значення від 0 до 1.
Щодо методів пошуку оптимальних рішень існують різні
підходи, які враховували б випадкову природу ВДЕ та
споживання. Для гібридних ММ застосовуються генети-
чні алгоритми (genetic algorithms), оптимізація роєм
частинок (particle swarm optimization), методи імітова-
ної нормалізації (simulated annealing), лінійного програ-
мування (linear programming) тощо [13]. Дослідження
вказують на складні компроміси між різними методами
оптимізації, надаючи можливість вибирати стратегії, які
відповідають конкретним цілям мікромережі. Крім того,
це сприяє ширшому обговоренню шляху до створення
стійких, надійних і економічно доцільних структур.
У випадку ММ оптимізація має стосуватися інтересів як
розподільної компанії (РК, distribution companies), так і
надійного забезпечення споживачів енергії. У дворівне-
вій задачі оптимізації верхній рівень прагне максимізу-
вати прибутки як власників MМ, так і РК, тоді як нижній
рівень присвячений забезпеченню балансу наванта-
ження, управлінню розподіленою генерацією та реаліза-
ції стратегій керування споживанням [14]. На верхньому
рівні визначаються оптимальні стратегії ціноутворення з
урахуванням різних факторів, таких як ринкові ціни, про-
грами реагування на попит, невизначеність відновлюва-
ної генерації. Цей підхід дозволяє як MМ, так і РК незале-
жно оптимізувати свої цілі, одночасно враховуючи
загальні системні обмеження та взаємозалежності. Якщо
при цьому створені платформи для торгівлі енергією од-
норангового типу (P2P – peer-to-peer, обмін на горизон-
тальному рівні), це дає можливість учасникам безпосере-
дньо обмінюватися електроенергією один з одним,
минаючи традиційну централізовану структуру мережі.
Такий децентралізований підхід зменшує переванта-
ження транспортної мережі та забезпечує ефективніший
розподіл енергетичних ресурсів.
Забезпечуючи двосторонній обмін електроенергією,
схеми P2P перетворюють клієнтів на активних учасників
енергетичного ринку, зменшуючи залежність від пере-
вантажених ліній електропередачі. Однак це потребує
узгодження їх дій. Існує багато підходів для вирішення
проблем дворівневої оптимізації. Дворівневі моделі мо-
жна опрацьовувати за допомогою евристичних підхо-
дів, де кожен рівень оптимізується окремо [15]. У будь-
якій з ітерацій алгоритму змінні рішення, визначені на
верхньому рівні, передаються на нижній рівень як вхідні
дані. Після оптимізації нижчого рівня пов’язані змінні
повертаються на верхній рівень. Цей ітераційний про-
цес триває доти, доки проблема оптимізації верхнього
рівня не зійдеться до задовільного рішення. Важливо
підкреслити, що задача оптимізації нижнього рівня по-
винна повністю сходитися в межах кожної ітерації задачі
оптимізації верхнього рівня. Дворівнева оптимізація
сприяє повнішому відображенню взаємодії між MМ та
РК. Існують і інші шляхи вдосконалення таких підходів,
які потребують практичної перевірки.
Урахування невизначеності
Важливою особливістю гібридних енергосистем є наяв-
ність значної невизначеності при врахуванні потужності
вітро-сонячних установок; певна невизначеність стосу-
ється також споживання (навантаження). Врахування
невизначеності потребує використання стохастичних рі-
внянь; так, до обмежень (1, 2) мають додаватися
13
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
рівняння стану, що містять випадкові величини. Прикла-
дом постановки ймовірнісної задачі є робота [16], в якій
запропоновано операційну модель мульти-мікромереж
і описано ймовірнісні властивості варіацій операційних
витрат. Для представлення змінних, що описують стан
параметрів у мережі, використовуються стохастичні рів-
няння виду:
dX = μ1Xdt + μ2W'dt,
W'= W + ΔW, (5)
де Х представляє змінну стану; W' та W позначають фа-
ктичний та ідеальний стани системи, відповідно; ΔW –
це зміна стану, викликана невизначеністю; μ1 та μ2 – ко-
ефіцієнти рівняння.
Лінійні диференціальні рівняння типу (5) мають широке
застосування й дозволяють представити випадкові пе-
реходи станів, подібні до «швидкості» змін. Однак їм не
вдається вловити динамічні тенденції, пов’язані з цими
переходами. У [16] пропонується система диференціа-
льних рівнянь, яка містить специфічні терміни другого
порядку, щоб зобразити еволюцію змін станів, які нага-
дують «прискорення». Ці терміни ілюструють феномен
спонтанного виникнення нових станів після перехідних
станів, у такий спосіб встановлюючи механізм самоор-
ганізації. Пропонуються параметри для характеристики
зростаючих і спадних тенденцій; у термінах вартості па-
раметр зростання залежить від прибутків і субсидій, тоді
як спад визначає вартість надмірного регулювання і тра-
нсформації. Основні висновки цієї математичної моделі:
механізм взаємодії в операційному блоці ММ ефекти-
вно зменшує потребу в частих налаштуваннях облад-
нання, тим самим підвищуючи економічну ефектив-
ність; рівняння другого порядку демонструє підвищену
стабільність і швидшу конвергенцію порівняно з анало-
гом першого порядку; метод самоорганізації демонст-
рує можливості автономного налаштування.
Розвʼязок рівняння типу (5) може бути представлено
процесом Орнштейна – Уленбека; детальніше це опи-
сано в роботах [17, 18]. Рівняння стану, що доповнюють
оптимізаційну задачу, мають вигляд:
РW = PW[v(t)],
РS = РS[g(t), Та],
PG = PG(t), (6)
де v(t), g(t), Та – змінні у часі значення швидкості вітру,
сонячної радіації, температури повітря, відповідно.
Розвʼязок рівняння (4) можна представити формулою:
−+= −− tt eetXtX 2
0 1
2
)()( , Δt = t–t0 , (7)
де коефіцієнти β, σ визначаються через μ1 та μ2 ; ε – ста-
ндартна нормальна випадкова величина.
Управління споживанням електроенергії
У випадку мікромереж оптимізація їх структури та алго-
ритмів роботи має стосуватися як інтересів розподільної
компанії, так і надійного забезпечення споживачів
енергії. У звʼязку з широким впровадженням розподіле-
ної генерації на основі використання ВДЕ та засобів збе-
рігання енергії з боку споживачів, розвивається концеп-
ція створення активних розподільних мереж (АРМ,
active distribution network). Це означає перехід від тра-
диційних споживачів до виробників-споживачів (або
прозʼюмерів − prosumers). Оскільки ресурси споживачів
мають певну гнучкість, виникає потреба у відповідному
механізмі обміну можливостями генерації та збере-
ження енергії між споживачами для досягнення опти-
мального розподілу ресурсів. Зокрема, можливий меха-
нізм розподілу енергії на стороні споживання,
заснований на накопиченні енергії окремими спожива-
чами [19]. По-перше, створюється модель торгових сто-
сунків інтеграцією пристроїв ВДЕ та засобів акумулю-
вання; потім формується децентралізована задача
розподілу енергії для максимізації соціального добро-
буту. АРМ функціонує як система керування, що містить
різноманітне обладнання, як-от розосереджені генера-
тори, установки зберігання енергії (УЗЕ), керовані нава-
нтаження. Її роль полягає в тому, щоб брати участь в об-
міні електричною енергією на основі моніторингу
системи, забезпечуючи тим самим стабільну роботу ро-
зподільчої мережі. Завдяки широкому застосуванню
концепції спільного використання [9], модель АРМ до-
зволяє окремим користувачам брати безпосередню уч-
асть у перерозподілі надлишків електроенергії, при
цьому можливо відмовляючись від частини своїх прав
для досягнення оптимального в цілому розподілу ресу-
рсів. Механізм взаємодії передбачає такі складові: про-
понується централізований механізм торгівлі, що дозво-
ляє користувачам AРМ приєднуватися до ринку як
виробників, так і як споживачів; енергетичний ринок ав-
томатично проводить розподілений кліринг ринку з ме-
тою зниження витрат; учасники діляться один з одним
надлишковою потужністю, а гнучкі ресурси досягають
оптимального розподілу завдяки спільному викорис-
танню енергії, в тому числі отриманої з УЗЕ. Виробники,
що мають різні джерела енергії, об’єднуються в одну
централізовану систему з сукупною генерованою поту-
жністю. Передбачено обмеження відхилень загального
балансу електроенергії, з гарантією, що виробництво та
споживання електроенергії є врівноваженими для кож-
ного споживача. Частину генерованої електроенергії
учасник використовує сам, частину купує в інших, або
продає електроенергію іншим. Сумарно ці енергопо-
токи врівноважені: куплена електроенергія дорівнює
проданій у спільних транзакціях. Має також забезпечу-
ватись дотримання обмежень пропускної здатності лі-
нії, з визначенням нижньої та верхньої межі розподілу
електроенергії. Фізичні обмеження стосуються засобів
зберігання енергії, існують межі заряду та розряду нако-
пичувача енергії для кожного учасника.
Сумісна робота систем зберігання енергії з розподіль-
ними мережами та мікромережами може ефективно
використовувати взаємодоповнювальну природу різ-
них джерел енергії та навантажень і підвищувати здат-
ність інтеграції вітрової та сонячної енергії. За такого
14
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
підходу інвестор УЗЕ виступає в ролі лідера, а розпо-
дільчі мережі та мікромережі виступають як користу-
вачі. Впровадження оператора спільного зберігання
енергії (ОСЗЕ, shared energy storage operator) потребує
прийняття взаємодіючих і скоординованих рішень. З
метою оптимізації власної операційної економіки MМ
попередньо планують необхідну ємність зберігання
енергії та виводять відповідні стратегії накопичення /
розряджання та статуси купівлі / продажу електроенер-
гії. Базуючись на поведінці MМ, ОСЗЕ планує власний
розподіл потужностей і відповідно коригує ціни оренди.
Через кілька ітерацій система в кінцевому підсумку до-
сягає рівноваги. Під час фази оптимізації ОСЗЕ та MМ
представляють різні зацікавлені суб’єкти, причому опе-
ратор діє як лідер, а AРМ і MМ є користувачами, таким
чином будуючи модель поведінки «лідер-послідовник»
(leader-follower). Така модель, запропонована в [20],
може бути формалізована у вигляді математичної мо-
делі й матиме такі складові.
Цільова функція оператора УЗЕ – як інвестиційний
суб’єкт зберігання енергії, оператор прагне повністю ви-
користовувати побудовану ємність зберігання енергії та
досягти сприятливих прибутків. Тому його метою є мак-
симізація річного доходу:
СУЗЕрд = CMМрент + CAРМрент – Cінвест − Cексп → max, (8)
де СУЗЕрд представляє загальний річний дохід ОСЗЕ,
включно з CMМрент як річною платою за оренду потужно-
сті УЗЕ; CAРМрент – річна плата за оренду потужності, яку
сплачує AРМ; Cінвест – річна інвестиційна вартість будів-
ництва УЗЕ; Cексп – річні експлуатаційні витрати.
Обмеження потужності заряджання та розряджання
УЗЕ загалом відповідають умовам (1), (2), і стосуються
потужності заряджання та розряджання в момент часу
t, а також верхньої та нижньої меж за ємністю.
ММ як суб’єкт господарювання має на меті підвищити
свою операційну ефективність і скоротити втрати через
обмеження відновлюваної енергії шляхом оренди УЗЕ.
Таким чином, метою ММ є мінімізація річних операцій-
них витрат:
CMМ = Cрг + CУЗЕто + Cее + CобмВДЕ + CMМрент → min, (9)
де CMМ – річна вартість експлуатації ММ; Cрг – річна вар-
тість експлуатації та обслуговування резервного генера-
тора в ММ; CУЗЕто – річна вартість експлуатації та техніч-
ного обслуговування системи зберігання енергії; Cее –
річна вартість купівлі або продажу електроенергії між
ММ та AРМ; CобмВД – річна вартість обмежень відновлю-
ваної енергії (за наявності). Обмеження стосуються пе-
реважно вимоги балансування потужностей.
Як керуючий суб’єкт AРМ має на меті покращити інтегра-
цію відновлюваної енергетики, зменшити втрати в ме-
режі та знизити вартість закупівлі електроенергії з мережі
верхнього рівня шляхом оренди відповідної кількості
УЗЕ. Використання просторово-часових характеристик
зберігання енергії забезпечує безпечну та стабільну ро-
боту мережі. Цільова функція задачі оптимізації:
CАРМ = CобмВДЕ – Cее + Cbuy + Closs + CAРМрент → min, (10)
де CобмВДЕ – річна вартість обмежень на відновлювану
енергію для АРМ; Cее – річна вартість купівлі або про-
дажу електроенергії між ММ і АРМ; Cbuy – річна вартість
закупівлі електроенергії з мережі верхнього рівня для
АРМ; Closs – річна вартість мережевих втрат для АРМ.
Завдяки лізингу річна вартість УЗЕ для ММ значно зме-
ншується (в цитованому прикладі майже на 30 %). Вар-
тість втрат через диспетчерські обмеження ВДЕ зменшу-
ється на 60 %, значно збільшуючи впровадження
відновлюваної енергетики. Завдяки оптимізації внутрі-
шніх гнучких ресурсів на основі інформації про час вико-
ристання електроенергії істотно збільшується дохід ММ
від продажу електроенергії до АРМ. Завдяки оренді УЗЕ
річні експлуатаційні витрати АРМ також зменшуються
майже на 11 %. Відбувається значне зниження втрат че-
рез диспетчерські обмеження ВДЕ. У підсумку втрати у
мережі зменшуються, істотно знижується також вартість
експлуатаційних витрат. Схожий результат демонструє
двоетапна структура оптимізації [6], де запропонований
метод дозволяє заощадити до 11 % грошових витрат і
до 20 % викидів вуглецю протягом життєвого циклу сис-
теми. В інших прикладах [21] застосування обміну між
мікромережами та основною мережею зменшило ви-
трати на 22 %, пікове навантаження – на 16 % і загальні
втрати енергії – на 52 %. Отже, застосування оптимізова-
ної структури мікромереж демонструє значний потен-
ціал енергоефективності.
Вітчизняна практика
Пропоновані підходи до організації енергосистеми, що
складається з окремих мікромереж, потребують певного
унормування стосунків між учасниками, зокрема законо-
давчого. Перш ніж пропонувати механізми взаємодії, до-
цільно розглянути існуючі вітчизняні норми. Від 2019
року в Україні функціонує модель ринку електроенергії,
що базується на принципах прозорості, конкурентоспро-
можності та вільного доступу виробників, постачальників
і непобутових споживачів до інформації щодо цін на еле-
ктричну енергію. Базовим документом тут виступає Закон
України «Про ринок електричної енергії» [22]. У законі
пропонується поняття «Активний споживач». Фактично
узаконюється поняття виробника-споживача
(«прозʼюмера» за визначенням [23]), при цьому передба-
чено можливості обміну енергією, в тому числі збереже-
ною, і не заперечується можливість передачі акумулюва-
льних потужностей в оренду. «Балансуюча група» –
об’єднання учасників ринку, у межах якого визначений
договором учасник, який входить до такого об’єднання,
несе відповідальність за баланс електричної енергії всіх
інших учасників ринку. Отже, існує можливість створення
віртуальної мікромережі, учасники якої задіяні у балансу-
ванні попиту та пропозиції. Особливо підкреслено мож-
ливість використання ВДЕ – за визначенням, існує балан-
сувальна група гарантованого покупця, в якій стороною,
відповідальною за баланс, є гарантований покупець, у
межах якої несе відповідальність за баланс електричної
енергії, в тому числі за включені до такої групи суб’єкти
15
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
господарювання, що виробляють електричну енергію з
альтернативних джерел енергії. Передбачено існування
механізму торгівлі надлишками електроенергії. Передба-
чено також ринок допоміжних послуг і роздрібний ринок
електричної енергії.
Зберігання енергії належить до новел Закону. Уточнено
поняття зберігання енергії. Це, по суті, існування сис-
теми спеціальних послуг зі збереження та подальшого
обміну енергією, що є основою активної розподільної
мережі. До розподіленої генерації віднесена «електро-
станція встановленої потужності 20 МВт та менше, при-
єднана до системи розподілу електричної енергії». Мо-
жлива й нижня межа потужності, що спрощує
адміністрування ринку, але може звузити коло учасни-
ків, вилучивши власників малих об’єктів. Роль збері-
гання енергії вказано також у [23], де зазначено: устано-
вки зберігання енергії можна використовувати для
підтримання частоти (первинне регулювання) та пере-
несення потужності з періоду її профіциту в періоди її
дефіциту (вторинне, третинне регулювання).
З метою забезпечення можливості функціонування ус-
тановок зберігання енергії в ринку електричної енергії
прийнято зміни до Кодексу системи передачі, Кодексу
систем розподілу, Кодексу комерційного обліку та ін-
ших нормативно-правових актів.
Висновки
Впровадження розподіленої генерації з використанням
відновлюваних джерел енергії стає реальністю сучасних
енергосистем. Крім зміни енергопотоків виникають та-
кож нові форми взаємовідносин на ринку електроенер-
гетики, однією з яких є мікромережі як локальні фраг-
менти енергосистеми з певними властивостями. Нова
структура генерації та зберігання енергії потребує нових
правил роботи енергоринку, відповідного моделю-
вання для забезпечення оптимальних умов та обопіль-
ної вигоди усіх учасників ринку.
Створена в Україні законодавча база загалом сприяє
створенню та діяльності активних розподільних мереж,
що стимулює розроблення оптимальних алгоритмів їх
формування та роботи. Відповідно до ринкових моде-
лей виробники електричної енергії з відновлюваних
джерел енергії безпосередньо можуть виступати як уча-
сники ринку; крім того, вони вмотивовані створювати
нові окремі балансувальні групи як віртуальні обʼєд-
нання, що матимуть можливість управляти небалан-
сами власного портфеля об’єктів у режимі реального
часу. Звичайно, в такому разі сама мікромережа також
матиме віртуальний характер, що не виключає потреби
в оптимізації алгоритмів співпраці окремих її учасників.
ПОСИЛАННЯ
1. EC TR 62898-1. Microgrids: Guidelines for microgrid
projects planning and specification. IEC, 2023. 86 p.
2. Блінов І. В., Парус Є. В., Шиманюк П. В., Ворушило А.
О. Модель оптимізації функціонування мікромережі
з СЕС та установкою зберігання енергії. Технічна еле-
ктродинаміка. 2024. № 5. С. 69–78. DOI:
https://doi.org/10.15407/techned2024.05.069.
3. Grumm F. et al. Short Circuit Characteristics of PEM Fuel
Cells for Grid Integration Applications. Electronics 2020,
9. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics9040602.
4. Sonal Gaurav et al. Energy Management of PV – Battery
Based Microgrid System. Procedia Technology. 2015.
21. p. 103–111. DOI: doi:10.1016/j.protcy.2015.10.016.
5. Lawrence K. L., Josiah L. M., Yskandar H. Dynamic per-
formance analysis of an integrated windphotovoltaic
microgrid with storage. International Journal of Smart
Grid and Clean Energy. 2014. Vol. 3. No. 3.
6. Pingxu Ge et al. A hierarchical multi-objective co-opti-
mization framework for sizing and energy management
of coupled hydrogen-electricity energy storage systems
at ports. Applied Energy. Volume 384. 2025. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2025.125451.
7. Toquica D., Agbossou K., Henao N. Multi-agent rein-
forcement learning for energy management in mi-
crogrids with shared hydrogen storage. International
Journal of Hydrogen Energy. 2025. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.01.413.
8. Дерев’янко Д. Г., Швірські K. Побудова моделей оп-
тимальної взаємодії джерел розосередженої гене-
рації та систем акумулювання енергії у межах
microgrid систем. ISSN 1607-7970. Технічна електро-
динаміка. 2024. № 1. С. 53–60. DOI:
https://doi.org/10.15407/techned2024.01.053.
9. Kalim Ullah et al. Energy optimization using hybrid
demand response, renewable energy, and storage
battery: A tri-objective optimization approach. Susta-
inable Cities and Society, 2025. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106145.
10. Буратинський І. М., Запорожець А. О. Метод визна-
чення встановленої потужності електростанцій роз-
поділеної генерації з відновлюваними джерелами
енергії та установкою зберігання електроенергії.
Технічна електродинаміка, 2025, № 1. С. 65–69. ISSN
1607-7970. DOI:
https://doi.org/10.15407/techned2025.01.065.
11. Rochd A. et al. Swarm Intelligence-driven Multi-
objective Optimization for Microgrid Energy
Management and Trading considering DERs and EVs
integration: Case Studies from Green Energy Park,
Morocco. Results in Engineering. Volume 25, 2025,
DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.104400.
16
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
12. СОУ-Н МЕВ 40.1.00100227-68:2012 «Стійкість енерго-
системи. Керівні вказівки». Міністерство енергетики
та вугільної промисловості України, 2012.
13. Nemova D. et al. Hybrid Energy Microgrids: A
Comparative Study of Optimization Techniques. Web of
Conferences 2024, 511. DOI:
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202451101018.
14. Hamid Helmi et al. Peer-to-peer electricity trading via a
bi-level optimization approach for renewable energy-
driven microgrids connected to the distribution grid. IET
Generation, Transmission & Distribution, 2024. P. 1–14.
DOI: https://doi.org/10.1049/gtd2.13235.
15. Xia Y. et al. Peer-to-peer energy trading market
considering renewable energy uncertainty and
participants individual preferences. Int. J. Electr. Power
Energy Syst. 2023. 148. 108931.
16. Chen J., Chen Z., Xing Q... Self-Organizing Energy
Management Modeling for Multi-Microgrids in
Contingencies. Journal of Modern Power Systems and
Clean Energy. 2024. DOI:
10.35833/MPCE.2024.000007.
17. Кузнєцов М. П. Методи оцінки випадкових парамет-
рів роботи енергосистем з інтегрованими вітровими
електростанціями. Відновлювана енергетика. 2014.
№ 1. С. 59–64.
18. 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 Confer-
ence on Energy Smart Systems (ESS) conference-paper
P. 196–200. DOI: 10.1109/ess.2019.8764189.
19. Panlong Jin et al. Demand-side energy sharing
mechanism with residential energy storage in active
distribution networks. Journal of Physics: Conference
Series 2814 (2024). DOI: 10.1088/1742-
6596/2814/1/012048.
20. Binqiao Zhang, Junwei Huang. Shared Energy Storage
Capacity Configuration of a Distribution Network
System with Multiple Microgrids Based on a Stackelberg
Game. Energies 2024, 17, 3104. DOI:
https://doi.org/10.3390/en17133104.
21. Abbas Z. G. Seyyedi et al. Achieving the goals of energy
arbitrage, peak-shaving, and PV self-consumption using
PV-BTM BESS microgrids coupled with a distribution
network. Journal of Energy Storage. Volume 112. 2025.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.est.2025.115479.
22. Про ринок електричної енергії: Закон України
№ 2019-VIII від 13.04.2017 (із змінами).
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2019-19#Text.
Дата звернення: 30.06.2024.
23. Національний план дій з відновлюваної енергетики
на період до 2030 року. Затверджено розпоряджен-
ням КМУ від 13 серпня 2024 р. № 761-р.
REFERENCES
1. EC TR 62898-1. Microgrids: Guidelines for microgrid
projects planning and specification. IEC, 2023. 86 p.
2. Blinov I., Parus E., Shymaniuk P., Vorushilo A. Model op-
tymizatsii funktsionuvannia mikromerezhi z SES ta
ustanovkoiu zberihannia enerhii [Model for optimizing
the functioning of a microgrid with a solar power plant
and an energy storage unit]. Tekhnichna elektrody-
namika. 2024. No. 5. Р. 69–78. DOI:
https://doi.org/10.15407/techned2024.05.069. (Ukr)
3. Grumm F. et al. Short Circuit Characteristics of PEM Fuel
Cells for Grid Integration Applications. Electronics 2020,
9. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics9040602.
4. Sonal Gaurav et al. Energy Management of PV – Battery
Based Microgrid System. Procedia Technology. 2015.
21. p. 103–111. DOI: doi:10.1016/j.protcy.2015.10.016.
5. Lawrence K. L., Josiah L. M., Yskandar H. Dynamic per-
formance analysis of an integrated windphotovoltaic
microgrid with storage. International Journal of Smart
Grid and Clean Energy. 2014. Vol. 3. No. 3.
6. Pingxu Ge et al. A hierarchical multi-objective co-opti-
mization framework for sizing and energy management
of coupled hydrogen-electricity energy storage systems
at ports. Applied Energy. Volume 384. 2025. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2025.125451.
7. Toquica D., Agbossou K., Henao N.. Multi-agent rein-
forcement learning for energy management in mi-
crogrids with shared hydrogen storage. International
Journal of Hydrogen Energy. 2025. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.01.413.
8. Derevyanko D., Shvirski K. Pobudova modelei opty-
malnoi vzaiemodii dzherel rozoseredzhenoi heneratsii
ta system akumuliuvannia enerhii u mezhakh microgrid
system [Building models of optimal interaction of dis-
tributed generation sources and energy storage sys-
tems within microgrid systems]. Tekhnichna elektrody-
namika. 2024. № 1. Р.53-60. DOI:
https://doi.org/10.15407/techned2024.01.053. (Ukr)
9. Kalim Ullah et al. Energy optimization using hybrid
demand response, renewable energy, and storage bat-
tery: A tri-objective optimization approach.
Sustainable Cities and Society, 2025. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106145.
10. Buratynsky I., Zaporozhets A. Metod vyznachennia
vstanovlenoi potuzhnosti elektrostantsii rozpodilenoi
heneratsii z vidnovliuvanymy dzherelamy enerhii ta
ustanovkoiu zberihannia elektroenerhii [Method for
determining the installed capacity of distributed
generation power plants with renewable energy
sources and an electricity storage facility]. Tekhnichna
elektrodynamika. 2025. № 1. С. 65–69. ISSN 1607-7970.
DOI: https://doi.org/10.15407/techned2025.01.065.
(Ukr)
17
Відновлювана енергетика. № 2/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
11. Rochd A. et al. Swarm Intelligence-driven Multi-
objective Optimization for Microgrid Energy
Management and Trading considering DERs and EVs
integration: Case Studies from Green Energy Park,
Morocco. Results in Engineering. Volume 25. 2025. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.104400.
12. Standard СОУ-Н МЕВ 40.1.00100227-68:2012 "Power
System Stability. Guidelines". Ministry of Energy and
Coal Industry of Ukraine, 2012. (Ukr)
13. Nemova D. et al. Hybrid Energy Microgrids: A Compara-
tive Study of Optimization Techniques. Web of Confer-
ences 2024, 511. DOI:
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202451101018.
14. Hamid Helmi et al. Peer-to-peer electricity trading via a
bi-level optimization approach for renewable energy-
driven microgrids connected to the distribution grid. IET
Generation, Transmission & Distribution. 2024. P. 1–14.
DOI: https://doi.org/10.1049/gtd2.13235.
15. Xia Y. et al. Peer-to-peer energy trading market consid-
ering renewable energy uncertainty and participants in-
dividual preferences. Int. J. Electr. Power Energy Syst.
2023. 148, 108931.
16. Chen J., Chen Z., Xing Q... Self-Organizing Energy Man-
agement Modeling for Multi-Microgrids in Contingen-
cies. Journal of Modern Power Systems and Clean En-
ergy. 2024. DOI: 10.35833/MPCE.2024.000007.
17. Kuznietsov M. Metod vyznachennia vstanovlenoi potu-
zhnosti elektrostantsii rozpodilenoi heneratsii z vid-
novliuvanymy dzherelamy enerhii ta ustanovkoiu zberi-
hannia elektroenerhii [Methods for estimating random
parameters of power systems with integrated wind
power plants]. Відновлювана енергетика. 2014. № 1.
С. 59–64. (Ukr)
18. 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 Confer-
ence on Energy Smart Systems (ESS) conference-paper
P. 196-–200. DOI: 10.1109/ess.2019.8764189.
19. Panlong Jin et al. Demand-side energy sharing mecha-
nism with residential energy storage in active distribu-
tion networks. Journal of Physics: Conference Series
2814 (2024). DOI: 10.1088/1742-6596/2814/1/012048.
20. Binqiao Zhang, Junwei Huang. Shared Energy Storage
Capacity Configuration of a Distribution Network Sys-
tem with Multiple Microgrids Based on a Stackelberg
Game. Energies 2024, 17, 3104. DOI:
https://doi.org/10.3390/en17133104.
21. Abbas Z. G. Seyyedi et al. Achieving the goals of energy
arbitrage, peak-shaving, and PV self-consumption using
PV-BTM BESS microgrids coupled with a distribution
network. Journal of Energy Storage. Volume 112. 2025.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.est.2025.115479.
22. On the electricity market: Law of Ukraine No. 2019-VIII
of April 13, 2017 (as amended). https://za-
kon.rada.gov.ua/laws/show/2019-19#Text. Date of ap-
plication: 30.06.2024. (Ukr)
23. National Renewable Energy Action Plan for the period
until 2030. Approved by the Cabinet of Ministers of
Ukraine resolution of August 13, 2024, No. 761-р. (Ukr)
|
| id | veorgua-article-521 |
| institution | Vidnovluvana energetika |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:15:28Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | veorgua/0e/5813da99edf8afdd70f47482e428be0e.pdf |
| spelling | veorgua-article-5212026-07-18T06:32:21Z MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY МІКРОМЕРЕЖІ ЯК ЧАСТИНА ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОГО РИНКУ В УМОВАХ ЗБІЛЬШЕННЯ ЧАСТКИ ВІДНОВЛЮВАНОЇ ЕНЕРГІЇ Kuznietsov , M. Lysenko , O. Khomutov , S. The purpose of the work is to analyze the possibilities of effective use of microgrids as part of the power system by optimizing energy flows, power control means and interaction with other networks. The task of optimizing microgrid re- sources is to achieve reliability of energy supply, economic fea- sibility, environmental effect. The need to improve the opera- tion of microgrids is due to the transition to distributed generation with the widespread use of renewable energy with non-guaranteed capacity. Energy storage installations are considered as balancing equipment, which also have local dis- tribution, and their use can also occur on the principles of ex- change and complementation. To find the optimal composi- tion of equipment and find the most appropriate interaction algorithms in the conditions of a common electricity market, stochastic multi-criteria optimization methods are used. Experience in researching multi-grid systems in- dicates significant (up to tens of percent) cost savings by market participants due to energy or load losses, reduc- tion of downtime and excessive energy flows. This requires regulation by both technical means and economic incentives. Effective interaction of market participants requires regulatory regulation. Analysis of the domestic legislative framework indicates the readiness of the energy market to transition to the principles of distributed generation, but this requires the creation of effective algorithms for interaction of all market participants. Bibliog- raphy 23. Метою роботи є аналіз можливостей ефективного використання мікромереж у складі енергосистеми шляхом оптимізації енергетичних потоків, засобів регулювання потужності та взаємодії з іншими мережами. Задачею оптимізації ресурсів мікромереж є досягнення надійності постачання енергії, економічна доцільність, максимальна екологічна чистота. Потреба в удосконаленні роботи мікромереж обумовлена переходом до розподіленої генерації з широким використанням відновлюваних джерел енергії з негарантованою потужністю. Як балансувальне обладнання розглядаються установки зберігання енергії, що також мають локальний розподіл, а їх використання може відбуватисятакож на принципах обміну та доповнення. Для пошуку оптимального складу обладнання та пошуку найдоцільніших алгоритмів взаємодії в умовах спільного ринку електроенергії застосовуються методи стохастичної багатокритеріальної оптимізації. Досвід досліджень мультимережевих систем свідчить про значну (до десятків відсотків) економію коштів учасниками ринку за рахунок втрат енергії чи навантаження, зменшення простоїв та надмірних перетоків енергії. Це потребує регулювання як технічними засобами, так і економічними стимулами. Ефективна взаємодія учасників ринку вимагає нормативного регулювання. Аналіз вітчизняної законодавчої бази свідчить про готовність енергоринку до переходу на засади розподіленої генерації, але це потребує створення ефективних алгоритмів взаємодії усіх учасників ринку. Бібл. 23. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2025-06-30 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/521 10.36296/1819-8058.2025.2(81).9-17 Vidnovluvana energetika ; No. 2(81) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 9-17 Возобновляемая энергетика; ##issue.no## 2(81) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 9-17 Відновлювана енергетика; № 2(81) (2025): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 9-17 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2025.2(81) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/521/428 Copyright (c) 2025 M. Kuznietsov , O. Lysenko , S. Khomutov https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| spellingShingle | Kuznietsov , M. Lysenko , O. Khomutov , S. MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY |
| title | MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY |
| title_alt | МІКРОМЕРЕЖІ ЯК ЧАСТИНА ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНОГО РИНКУ В УМОВАХ ЗБІЛЬШЕННЯ ЧАСТКИ ВІДНОВЛЮВАНОЇ ЕНЕРГІЇ |
| title_full | MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY |
| title_fullStr | MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY |
| title_full_unstemmed | MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY |
| title_short | MICROGRIDS AS PART OF THE ELECTRICITY MARKET WITH AN INCREASING SHARE OF RENEWABLE ENERGY |
| title_sort | microgrids as part of the electricity market with an increasing share of renewable energy |
| url | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/521 |
| work_keys_str_mv | AT kuznietsovm microgridsaspartoftheelectricitymarketwithanincreasingshareofrenewableenergy AT lysenkoo microgridsaspartoftheelectricitymarketwithanincreasingshareofrenewableenergy AT khomutovs microgridsaspartoftheelectricitymarketwithanincreasingshareofrenewableenergy AT kuznietsovm míkromerežíâkčastinaelektroenergetičnogorinkuvumovahzbílʹšennâčastkivídnovlûvanoíenergíí AT lysenkoo míkromerežíâkčastinaelektroenergetičnogorinkuvumovahzbílʹšennâčastkivídnovlûvanoíenergíí AT khomutovs míkromerežíâkčastinaelektroenergetičnogorinkuvumovahzbílʹšennâčastkivídnovlûvanoíenergíí |