DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS
Decentralization of the energy sector, with a focus on developing distributed generation, is one of the key areas of energy development, the support of which is declared in state-level strategic documents. The implementation of RES distributed generation units in local power systems requires conside...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори та афіліації: |
|
| Ключові слова: | keywords |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/551 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| _version_ | 1871103965136945152 |
|---|---|
| author | Nechaieva , T. Babak , V. Denysov , V. |
| author_facet | Nechaieva , T. Babak , V. Denysov , V. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "T. Nechaieva ",
"institution": "General Energy Institute of NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine, State Institution “Center for evaluation of activity of research institutions and scientific support of regional development of Ukraine of NAS of Ukraine”, Kyiv, Ukraine"
},
{
"author": "V. Babak ",
"institution": "General Energy Institute of NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine"
},
{
"author": "V. Denysov ",
"institution": "General Energy Institute of NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine"
}
] |
| author_sort | Nechaieva , T. |
| baseUrl_str | https://ve.org.ua/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T06:32:22Z |
| description | Decentralization of the energy sector, with a focus on developing distributed generation, is one of the key areas of energy development, the support of which is declared in state-level strategic documents. The implementation of RES distributed generation units in local power systems requires consideration of their local energy potential, particularly for WPPs and SPPs with significantly variable power, which depends on natural and meteorological conditions. The article presents an approach to solving the current problem of determining economically feasible volumes of distributed generation using low-carbon and renewable energy sources within the local energy system to maximize electricity supply and reduce CO2 emissions. The developed method is based on the iterative application of a mathematical programming model for determining the optimal structure and mode of use of units when covering the daily load schedules of the local power system during the year with the formation of the results of optimization calculations in a monthly and annual summary to assess the performance indicators of the obtained structures in the specified ranges of limitations of the variable number of distributed generation units. The choice of the appropriate number of WPP and PV units is ensured by comparing the results of the operation of the obtained capacity structures when covering the electricity demand of the local power system during the year according to such indicators as the cost of electricity, the share of renewable energy in consumption and CO2 emissions.  |
| doi_str_mv | 10.36296/1819-8058.2025.3(82).72-81 |
| first_indexed | 2025-10-01T01:30:53Z |
| format | Article |
| fulltext |
72
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
УДК: 621.311 https://doi.org/10.36296/1819-8058.2025.3(82).72-81
ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГІВ ВПРОВАДЖЕННЯ УСТАНОВОК НИЗЬКОВУГЛЕЦЕВОЇ РОЗПОДІЛЕНОЇ
ГЕНЕРАЦІЇ В ЛОКАЛЬНИХ ЕНЕРГОСИСТЕМАХ
Отримано 19 черв. 2025 р.; рекомендовано до публікації 22 вер. 2025 р.
Доступно онлайн 30 вер. 2025 р.
Нечаєва Т. П.1, Бабак В. П.2, Денисов В. А.3
Автор для кореспонденції: Нечаєва Тетяна,
e-mail: nechaieva.tan@gmail.com
Анотація. Децентралізація енергетичного сектору
з орієнтацією на розвиток розподіленої генерації є
одним з ключових напрямів розвитку енергетики,
підтримка якого проголошена у стратегічних доку-
ментах державного рівня. Впровадження установок
розподіленої генерації на ВДЕ в локальних енергосис-
темах потребує врахування їх місцевого енергетич-
ного потенціалу, особливо для ВЕС та СЕС зі значно
мінливою потужністю, залежною від природних та метеорологічних умов. У статті наведено підхід
до вирішення актуальної задачі визначення економічно доцільних до впровадження обсягів розподіле-
ної генерації з використанням низьковуглецевих та відновлюваних джерел енергії в межах локальної
енергосистеми для максимального постачання електроенергії та скорочення викидів СО2. Розробле-
ний метод засновано на ітераційному застосуванні моделі математичного програмування визна-
чення оптимального складу та режиму використання установок при покритті добових графіків на-
вантаження локальної енергосистеми протягом року з формуванням результатів оптимізаційних
розрахунків у місячному і річному підсумку для оцінки показників функціонування отриманих структур
у визначених діапазонах обмежень змінних кількості установок розподіленої генерації. Вибір доцільної
кількості установок ВЕС та СЕС забезпечується порівнянням результатів функціонування отриманих
структур потужностей при покритті попиту на електроенергію локальної енергосистеми протя-
гом року за такими показниками, як собівартість електроенергії, частка відновлюваної енергії у спо-
живанні та викиди СО2.
Ключові слова: ВЕС, викиди СО2, графік навантаження, локальна енергосистема, модель математич-
ного програмування, розподілена генерація, структура потужностей, СЕС, установка.
DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION
INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS
Received Jun. 19, 2025; accepted Sept. 22, 2025
Available online Sept. 30, 2025
Nechaieva T.1, Babak V.2, Denysov V.3
Author for correspondence: Nechaieva Tetiana,
e-mail: nechaieva.tan@gmail.com
Abstract. Decentralization of the energy sector, with a fo-
cus on developing distributed generation, is one of the key
areas of energy development, the support of which is de-
clared in state-level strategic documents. The implemen-
tation of RES distributed generation units in local power
systems requires consideration of their local energy po-
tential, particularly for WPPs and SPPs with significantly
variable power, which depends on natural and meteoro-
logical conditions. The article presents an approach to
1 канд. техн. наук
https://orcid.org/0000-0001-9154-4545
2 академік НАН України, д-р. техн. наук, професор,
https://orcid.org/0000-0002-9066-4307
3 канд. техн. наук
https://orcid.org/0000-0002-3297-1114
1, 2, 3 Інститут загальної енергетики НАН України,
Київ, Україна
1 ДУ «Центр оцінювання діяльності наукових уста-
нов та наукового забезпечення розвитку регіонів
України Національної академії наук України»,
Київ, Україна
1 Cand. of Techn. Sciences (PhD)
https://orcid.org/0000-0001-9154-4545
2 Academician of NAS of Ukraine, Dr. of Techn.
Sciences, Professor
https://orcid.org/0000-0002-9066-4307
3 Cand. of Techn. Sciences (PhD)
ttps://orcid.org/0000-0002-3297-1114
1, 2, 3 General Energy Institute of NAS of Ukraine, Kyiv,
Ukraine
1 State Institution “Center for evaluation of activity
of research institutions and scientific support of
regional development of Ukraine of NAS of
Ukraine”, Kyiv, Ukraine
73
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
solving the current problem of determining economically feasible volumes of distributed generation using low-
carbon and renewable energy sources within the local energy system to maximize electricity supply and reduce
CO2 emissions. The developed method is based on the iterative application of a mathematical programming model
for determining the optimal structure and mode of use of units when covering the daily load schedules of the local
power system during the year with the formation of the results of optimization calculations in a monthly and
annual summary to assess the performance indicators of the obtained structures in the specified ranges of limita-
tions of the variable number of distributed generation units. The choice of the appropriate number of WPP and PV
units is ensured by comparing the results of the operation of the obtained capacity structures when covering the
electricity demand of the local power system during the year according to such indicators as the cost of electricity,
the share of renewable energy in consumption and CO2 emissions.
Keywords: WPP, CO2 emissions, load schedule, local power systems, mathematical programming model, distrib-
uted generation, structure of capacities, PV, unit.
Використані позначення та скорочення
PV – фотоелектрична установка (СЕС)
WPP – вітроенергетична установка (ВЕС)
АБ – електроакумуляційна система
MILP – змішане цілочисельне лінійне програмування
UCP – задача диспетчеризації генерувальних установок
Вступ. Стратегічна мета декарбонізації національної
енергетики України до середини поточного століття пе-
редбачає трансформацію енергосистеми з переходом
на низьковуглецеву генерацію та широке використання
ВДЕ. Одним з ключових принципів Енергетичної Страте-
гії України до 2050 року є децентралізація енергетич-
ного сектору з розвитком розподіленої генерації, зок-
рема в територіальних громадах для підтримки
стійкості інфраструктури до безпекових, соціальних та
економічних викликів [1]. Пріоритетність розвитку роз-
поділеної генерації на основі ВДЕ у поєднанні з гнуч-
кими енергетичними потужностями та технологіями
акумуляції енергії визначено у Національному плані з
енергетики та клімату на період до 2030 року [2], що є
стратегічним документом, спрямованим на узгодження
енергетичної та кліматичної політики для забезпечення
сталого розвитку й відновлення економіки України.
Розроблена у 2024 році Стратегія розвитку розподіленої
генерації на період до 2035 року [3] спрямована на ви-
рішення нагальної потреби в прискореному будівництві
та/або розміщенні нової розподіленої генерації з визна-
ченням доцільних для створення систем розподіленої
генерації типів генерувальних потужностей. До них від-
несено: газотурбінні та газопоршневі установки на при-
родному газі, когенераційні установки, в тому числі з ви-
користанням відновлюваних газів, зокрема біометану,
ВЕС, СЕС, біоенергетичні електростанції, малі ГЕС та ус-
тановки зберігання енергії. Техніко-економічний аналіз
таких технологічних рішень, які можуть бути швидко ре-
алізовані в Україні для підтримки розподіленої генерації
та підвищення безпеки постачання електроенергії, на-
ведено у розробленому Міністерством енергетики Ук-
раїни в межах Українсько-Данського енергетичного пар-
тнерства Каталозі критично важливих технологій для
енергетичного сектору України [4].
Інтеграція установок розподіленої генерації на ВДЕ в ло-
кальні мікромережі спроможна забезпечити більш еко-
номічне, екологічно чисте та надійне постачання
електроенергії для забезпечення попиту кінцевих спо-
живачів. Такі мікромережі можуть функціонувати або
ізольовано від зовнішньої мережі, або бути під’єдна-
ними до неї, зменшуючи навантаження на централізо-
вану мережу завдяки використанню власної генерації.
Принципи побудови систем локального енергозабезпе-
чення, підходи і структурні моделі формування локаль-
них мікроенергетичних систем на основі використання
місцевих видів палив та відновлюваних джерел енергії
наведено у [5].
Локальні енергетичні системи з розподіленою генера-
цією, зберіганням енергії та управлінням енергоспожи-
ванням можуть забезпечити безперебійне електропоста-
чання під час аварійних ситуацій, зменшуючи залежність
від централізованих мереж [6]. Організації та оцінці еко-
номічної доцільності функціонування систем з розподіле-
ною генерацією на ВДЕ та акумуляційними системами
накопичення електроенергії для забезпечення гаранто-
ваної потужності цих установок, а також стабілізації час-
тоти в енергосистемі, присвячене дослідження [7].
Постановка завдання. Впровадження установок розпо-
діленої генерації на ВДЕ в локальних енергосистемах
потребує врахування їх місцевого енергетичного потен-
ціалу, зокрема ВЕС і СЕС зі значно мінливою потужністю,
залежною від природних та метеорологічних умов.
Тому актуальною задачею є визначення економічно до-
цільних до впровадження обсягів розподіленої генера-
ції з використанням низьковуглецевих та відновлюва-
них джерел енергії в межах локальної енергосистеми
для максимального забезпечення попиту споживачів.
Проблемі вибору оптимальних розмірів компонентів гі-
бридних систем на основі ВДЕ, достатніх для задово-
лення всіх вимог до навантаження локальної мережі з
можливими мінімальними інвестиційними та експлуа-
таційними витратами, присвячено багато досліджень.
У статті [8] наведено метод визначення встановленої по-
тужності компонентів локальної енергосистеми таких,
74
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
як ВЕС, СЕС, резервна маневрена електростанція та сис-
тема акумулювання надлишкової сонячної електричної
енергії, заснований на аналітичних залежностях забез-
печення добових балансів покриття попиту споживачів,
складених на фактичних даних роботи централізованої
енергосистеми, масштабованих до потреб локального
рівня.
Ґрунтовний огляд сучасних методів оптимального роз-
міщення та визначення потужності джерел розподіле-
ної генерації у розподільчих електромережах, врахову-
ючи технічні, економічні та екологічні аспекти,
проведено у дослідженнях [9–14].
У роботі [15] запропоновано двоетапний підхід до опти-
мального за витратами планування гібридних мікроме-
реж з ВДЕ з урахуванням їх стохастичності, режимів ро-
боти мікромережі та внутрішньомережевих обмежень з
використанням методів змішаного цілочисельного лі-
нійного програмування (MILP) для визначення оптима-
льних розмірів компонентів системи та змішаного ціло-
чисельного нелінійного програмування (MINLP) для
оптимального розміщення ресурсів та вибору провідни-
ків у внутрішній мережі.
Визначення складу та оптимального графіка наванта-
ження установок для задоволення попиту при мінімаль-
них витратах є ключовим завданням в управлінні енер-
госистемами, сформульованим як задача диспетчери-
зації генерувальних установок (Unit Commitment Prob-
lem (UCP). Систематизацію та аналіз різноманітних ме-
тодів вирішення UCP проведено у [16] з особливою ува-
гою до їх адаптації до умов високої інтеграції
відновлюваних джерел енергії та новітніх технологій
зберігання енергії. Визначено, що змішане цілочисе-
льне лінійне програмування (MILP) є домінуючим підхо-
дом завдяки його здатності знаходити глобальний опти-
мум. Всебічний огляд формулювань UC задачі з
використанням методів змішаної цілочисельної оптимі-
зації надано у публікації [17].
У роботі [18] формування енергетичних балансів громади
проведено з використанням MILP моделі оптималь-
ного завантаження установок технологічної структури
комбінованого енергозабезпечення при покритті добо-
вих графіків електричного та теплового навантаження
мікроенергетичної системи. Використання генерації ВЕС
та СЕС промодельовано участю їх фактичної потужності
у погодинних балансах покриття попиту на електроене-
ргію, що є результатом масштабування даних щодо по-
годинної потужності одиничних установок відповідно
до варіантів їх встановленої потужності. Такі умови мо-
делювання не дозволяють оцінити доцільну для певної
територіальної громади потужність цих джерел ВДЕ з
урахуванням енергетичного потенціалу для території їх
розміщення та змінного попиту енергосистеми.
Метою роботи є розробка методу визначення оптима-
льної кількості установок ВЕС та СЕС одиничної потужно-
сті, доцільних до впровадження в локальній енергосис-
темі місцевої громади з урахуванням природних умов їх
територіального розміщення з максимальним забезпе-
ченням споживачів низьковуглецевою електричною
енергією власного виробництва.
Матеріали та методи
Розроблений метод засновано на ітераційному застосу-
ванні моделі математичного програмування визначення
оптимального складу та режиму використання установок
при покритті добових графіків навантаження локальної
енергосистеми протягом року з формуванням результа-
тів добових оптимізаційних розрахунків у місячному і рі-
чному підсумку для оцінки показників функціонування
отриманих структур у визначених діапазонах обмежень
змінних кількості установок розподіленої генерації.
Основним обмеженням оптимізаційної моделі є пого-
динний баланс покриття добового попиту на електри-
чну енергію локальної енергосистеми, який забезпечу-
ється потужностями генерації ВЕС та СЕС, що
формуються з погодинних профілів генерації одиничних
установок та змінних їх кількості, а також генерацією ма-
неврених та резервних установок, зарядом-розрядом
акумуляційних систем та імпортом-експортом з центра-
лізованої мережі:
,
, 1,24, 1,365
TPP
TPP AB AB I E
kd kdt kdt dt dt dt dt dt
k PV WPP k K
n P x yr yz z z D t d
=
+ + − + − = = = , (1)
де nkd – змінна кількості одиничних установок ВЕС, СЕС у
добі d, що обмежуються заданими мінімальним та мак-
симальним значеннями, MIN MAX
k kd kN n N ; Pkвt – потуж-
ність генерації одиничної установки ВЕС / СЕС у годину t
доби d, МВт; KTPP – множина маневрених та резервних
установок, що працюють у змінному режимі наванта-
ження; TPP
kdtx – змінна сумарної потужності, що генеру-
ють установки типу k з множини KTPP протягом години t
доби d, МВт; ,AB AB
dt dtyr yz − змінні потужності розряду /
заряду електроакумуляційної системи (АБ) протягом го-
дини t доби d, МВт; ,I E
dt dtz z – змінні потужності імпорту
/ експорту протягом години t доби d, МВт; Ddt – потуж-
ність споживання електроенергії локальної енергосис-
теми протягом години t доби d, МВт.
Моделювання участі установок, що працюють у змінному
режимі навантаження з множини KTPP, у покритті балансу
електричного навантаження локальної енергосистеми
базується на підході, наведеному в [19], щодо моделю-
вання оптимального завантаження енергоблоків ТЕС.
Використання акумуляційної системи протягом години t
залежить від стану її заряду на початку цієї години та до-
ступної номінальної ємності. На кожному етапі протя-
гом періоду моделювання стан заряду накопичувача ви-
значається, виходячи з його стану на початку
попереднього етапу з можливістю заряду або розряду в
цей період:
( 1) / ,AB AB AB AB RT
d t dt dt dtys ys yz yr + = + −
(2)
75
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
де AB
dtys – змінна обсягу зарядженої енергії накопичувача
на початку години t доби d року, МВт·год;
RT – ефекти-
вність накопичувача. Поточний заряд накопичувача об-
межується його доступною номінальною ємністю.
Уникнення одночасного заряду та розряду накопичу-
вача забезпечується використанням булевих змінних в
обмеженні потужностей заряду / розряду:
_ _, , 1,AB AB R AB AB AB Z AB AB AB
dt dt dt dt dt dtyr ybr P yz ybz P ybr ybz +
(3)
де ,AB AB
dt dtybr ybz – булеві змінні (0 або 1); _ _,R AB Z ABP P –
максимальні потужності розряду / заряду накопичу-
вача, МВт.
Умовою використання акумуляційної системи протягом
доби є використання всієї зарядженої протягом доби
енергії, що забезпечується рівнянням сумарної заряд-
женої енергії та сумарної розрядженої енергії з ураху-
ванням втрат циклу заряду-розряду:
24 24
1 1
AB AB RT
dt dt
t t
yr yz
= =
= . (4)
Цільовою функцією моделі є мінімізація витрат на пок-
риття попиту на електроенергію локальної енергосис-
теми для кожної доби року:
24
1 ,
min
TPP TPP
TPP TPP TPP TPP R AB AB AB AB I I E E
kdt k kdt k kd kdt k dt dt dt t dt t
t k PV WPPk K k K
x c xn cn n P c yr cr yz cz z c z c
= =
+ + ++ + + + →
, (6)
де TPP
kc – собівартість виробництва електроенергії уста-
новок типу k з множини KTPP, $/МВт·год, TPP
kdtxn - змінна
кількості установок типу k з множини KTPP, що можуть
бути запущені у годину t доби d, TPP
kcn – питомі витрати
на старт установки типу k з множини KTPP,, $/МВт·год,
R
kc – собівартість виробництва електроенергії одинич-
ної установки ВЕС / СЕС, $/МВт·год, ABcr – вартість роз-
ряду акумуляційної системи, $/МВт·год, ABcz – вартість
заряду акумуляційної системи, $/МВт·год, ,I E
t tc c – вар-
тісні коефіцієнти при змінних імпорту-експорту з лока-
льної енергосистеми, $/МВт·год. Значення цих коефіці-
єнтів на порядок вище, ніж інших коефіцієнтів у цільовій
функції для забезпечення максимального використання
наявних потужностей локальної мережі.
Приклад застосування розробленого методу проведено
на даних споживання електроенергії громади міста
Сміла (населення та юридичні особи) [18]. Станом на
2021 рік 20–31 % від загальної потреби громади в елек-
тричній енергії забезпечувався місцевою міні-ТЕЦ на бі-
омасі, а основна частина електроенергії споживалася з
централізованої мережі. При моделюванні використано
дані щодо річної погодинної потужності установок ВЕС
та СЕС номінальною потужністю 1 МВт, характерні для їх
географічного розташування в межах місцевої громади,
сформовані з використанням системи моделювання ге-
нерації відновлюваних джерел енергії System Advisor
Model (SAM) [20] Національної лабораторії відновлюва-
ної енергії (NREL, США).
Для забезпечення попиту на електроенергію громади
власною генерацією розглянуто впровадження від 1 до
20 установок ВЕС та СЕС одиничною потужністю 1 МВт, 2
газопоршневих установок (ГПУ) на біогазі одиничною по-
тужністю 1 МВт, що виробляється з місцевих відходів
сільськогосподарського виробництва, та 30 ГПУ на при-
родному газі одиничною потужністю 0,5 МВт. Техніко-
економічні характеристики високоманеврених газопор-
шневих електростанцій, з високим електричним ККД та
широким діапазоном зміни потужності, серійним вироб-
ництвом та розвиненим сервіcом, можливістю
використання різних видів палива, наведено в [21–23].
Собівартості виробництва електроенергії компонентів
локальної енергосистеми прийнято на рівні: ВЕС –
100 $/МВт·год, СЕС – 80 $/МВт·год, ГПУ на природному
газі – 180 $/МВт·год, біогазової установки –
142 $/МВт·год. Для балансування виробництва-попиту
використовується електроакумуляційна система (АБ) до-
ступною номінальною ємністю 10 МВт·год, вартість за-
ряду – 80 $/МВт·год, розряду – 200 $/МВт·год.
Реалізацію математичної моделі з подобовими оптимі-
заційними розрахунками та формуванням їх результатів
у добовому, місячному та річному підсумку проведено
з використанням програмно-інформаційного комплексу
[24, 25], розробленого з використанням комбінації ста-
ндартного програмного забезпечення Microsoft Excel і
надбудови SolverStudio. Ця надбудова [26] дозволяє ро-
зробляти, редагувати та виконувати моделі оптимізації
безпосередньо в Excel, використовуючи популярні мови
моделювання, зокрема й GMPL (GNU MathProg), на якій
описано розроблену модель.
На першому етапі кількість одиничних установок ВЕС та
СЕС обмежується діапазоном від 1 до 20. Структури по-
місячних балансів покриття попиту на електроенергію
громади, сформованих на результатах подобових опти-
мізаційних розрахунків для вибраного обмеження кіль-
кості установок ВЕС та СЕС (рис. 1) є достатньо збалансо-
ваними, без надлишку невикористаної електроенергії.
Широкий діапазон обмеження змінних кількості устано-
вок ВЕС та СЕС дозволяє вибрати їх оптимальну для ко-
жної доби кількість.
Аналіз використання кількості установок ВЕС та СЕС про-
тягом року, отриманих в результаті подобової оптимізації
(рис. 2) показав, що по 20 установок ВЕС та СЕС було виб-
рано у найбільшій кількості діб року. Найчастіше 20 уста-
новок СЕС вибиралося в осінньо-зимовий період при най-
меншій тривалості світлового дня та інтенсивності
сонячного випромінювання (рис. 3). Для ВЕС максимум
спостерігається у листопаді–лютому та червні-липні. Це
пояснюється тим, що для діб з мінімальною генерацією
ВЕС або СЕС їх кількість може бути найбільшою.
76
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Рис. 1. Структури помісячних балансів покриття попиту на електроенергію громади для першого етапу роз-
рахунків (кількість установок ВЕС та СЕС – від 1 до 20)
Fig. 1. Structures of monthly balances covering the community's electricity demand for the first stage of calcul
ations (the number of WPP and SPP units, from 1 to 20)
Рис. 2. Розподіл використання установок ВЕС та СЕС протягом року (етап 1)
Fig. 2. Distribution of the use of WPP and SPP units during the year (stage 1)
Рис. 3. Кількість днів у кожному місяці року, де використовуються 20 установок ВЕС та СЕС (етап 1)
Fig. 3. Number of days in each month of the year when 20 WPP and SPP units are used (stage 1)
77
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Загалом, кількість діб, коли вибиралося 20 установок
ВЕС, становить 46 % від загальної кількості днів року.
Для СЕС цей показник становить 33 %. Моделювання ро-
боти 20 установок ВЕС та СЕС одиничної потужності
протягом року (рис. 4) показало значний невикориста-
ний надлишок згенерованої ВЕС та СЕС електроенергії,
що в річному вимірі становив 12,9 % загального спожи-
вання, з найбільшою часткою 30,8 % у червні.
Рис. 4. Структури помісячних балансів покриття попиту на електроенергію громади при кількості ВЕС та
СЕС –20 од.
Fig. 4. Structures of monthly balances covering the community's electricity demand with the number of WPPs and SPPs –
20 units
На другому етапі, виходячи з форми графіків розпо-
ділу використання кількості установок ВЕС та СЕС про-
тягом року (див. рис. 2), діапазон обмеження кілько-
сті установок ВЕС та СЕС було звужено від 6 до 15
одиниць. Розподіл використання кількості установок
ВЕС та СЕС протягом року, отриманих при подобовій
оптимізації протягом року (рис. 5) показав, що в пере-
важній кількості днів було використано по 15 одиниць
установок ВЕС та СЕС: 42 % днів року для ВЕС та 54 % –
для СЕС
Рис. 5. Розподіл кількості використання установок ВЕС та СЕС протягом року (етап 2)
Fig. 5. Distribution of the use of WPP and SPP units during the year (stage 2)
Підсумкові структури помісячних балансів покриття по-
питу на електроенергію громади, отриманих внаслідок
подобових оптимізаційних розрахунків із зафіксованою
кількістю установок ВЕС та СЕС – 15, мають невикорис-
таний надлишок згенерованої електроенергії 5,1 % від
загального споживання в річному вимірі, з найбільшою
часткою 13,8 % у червні (рис. 6, а). При використанні по
6 одиничних установок ВЕС та СЕС збалансованість
78
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
отриманих структури помісячних балансів покриття по-
питу на електроенергію громади (рис. 6, б) досягається
без обмежень генерації з переважаючим використан-
ням потужностей на природному газі.
а) кількість ВЕС та СЕС – 15 од.
а) WPPs and SPPs – 15 units
б) кількість ВЕС та СЕС – 6 од.
b) WPPs and SPPs – 6 units
Рис. 6. Структури помісячних балансів покриття попиту на електроенергію громади (етап 2)
Fig. 6. Structures of monthly balances covering the community's electricity demand (stage 2)
Вибір доцільної кількості установок ВЕС та СЕС про-
ведено порівнянням результатів функціонування
отриманих структур покриття попиту на електроене-
ргію локальної енергосистеми протягом року за та-
кими показниками, як собівартість електроенергії,
частка відновлюваної енергії у споживанні та викиди
парникових газів. Оцінки цих показників для струк-
тур, отриманих за результатами оптимізаційних роз-
рахунків, виконаних на етапах 1 та 2, наведено у таб-
лиці.
Таблиця. Річні показники функціонування потужностей локальної енергосистеми відповідно до діапазону обме-
ження кількості ВЕС та СЕС
Table. Annual performance indicators of the local energy system capacities by the range of limitation of the WPPs and
SPPs units
Обме-
ження кі-
лькості ус-
тановок
ВЕС, СЕС,
од.
Обсяг відпущеної електроенергії, тис МВт·год
Частка ВЕС
та СЕС у
спожи-
ванні
Надли-
шок
електро-
енергії,
тис МВт·г
од
Собівар-
тість елект-
роенергії,
$/МВт·год
Викиди
СО2, тис. т ТЕЦ біо-
маса
ГПУ
біогаз
ГПУ
прир.
газ
СЕС ВЕС
1–20 23.4 16.0 37.9 14.8 17.6 29.6 %
124.4 9.6
20 22.4 15.4 26.9 29.3 30.1 41.3 % 14.2 131.4 6.9
6–15 23.4 16.0 40.0 14.4 15.7 27.5 %
126.0 10.2
15 22.7 15.6 32.4 22.0 22.6 35.6 % 5.6 126.7 8.3
6 23.6 16.2 51.8 8.8 9.02 16.3 %
134.9 13.2
Порівняння отриманих варіантів функціонування лока-
льної енергосистеми (див. табл. 1) за такими показни-
ками, як частка електроенергії від ВЕС та СЕС у загаль-
ному споживанні електроенергії, річна собівартість
відпущеної електроенергії та річні обсяги викидів СО2,
показало, що варіант з найменшою кількістю ВЕС та СЕС
(по 6 од.) є найменш прийнятним. Серед двох варіантів
кількості ВЕС та СЕС – 15 та 20 – перший має перевагу за
собівартістю, другий – за часткою «зеленої» енергії та,
відповідно, викидами СО2. Але варіант з 20 установками
ВЕС та СЕС має значні обмеження їх потужності, що
вплине на окупність проєктів цих електростанцій. Тому
найдоцільнішим є варіант з 15 установками ВЕС та СЕС.
Вибраний серед інших варіант з фіксованою кількістю
установок ВЕС та СЕС хоча і забезпечує порівняно неви-
соку річну собівартість відпущеної електроенергії, але
79
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
має невикористаний надлишок згенерованої ними еле-
ктроенергії, що характерно для весняно-літнього пері-
оду збільшення інтенсивності сонячного випроміню-
вання. Це потребує або збільшення ємності
акумуляційних систем для переносу пікової сонячної ге-
нерації у години підвищення вечірнього попиту на еле-
ктроенергію, або використання технологій перетво-
рення на інші види енергії, в тому числі теплової.
Висновки
Інтеграція розподіленої генерації на ВДЕ як джерела влас-
ного енергопостачання в локальних мережах територіаль-
них громад спроможна забезпечити більш економічне,
екологічне та надійне постачання електроенергії спожива-
чам. Визначення обсягів впровадження установок розпо-
діленої генерації на ВДЕ в локальних енергосистемах пот-
ребує врахування їх місцевого енергетичного потенціалу,
зокрема ВЕС і СЕС зі значно мінливою потужністю, залеж-
ною від природних та метеорологічних умов, а також змін-
ності попиту на електроенергію.
Розроблений метод спрямований на вирішення актуа-
льної задачі визначення економічно доцільних до впро-
вадження обсягів розподіленої генерації з використан-
ням низьковуглецевих та відновлюваних джерел енергії
в межах локальної енергосистеми для максимального
постачання електроенергії та скорочення викидів СО2.
Використання розробленої математичної моделі визна-
чення оптимального складу та режимів використання ус-
тановок при покритті добових графіків навантаження ло-
кальної енергосистеми з її реалізацією у програмно-
інформаційному комплексі, розробленому з використан-
ням комбінації стандартного програмного забезпечення
Microsoft Excel і надбудови SolverStudio, дозволяє форму-
вати результати подобових оптимізаційних розрахунків у
місячному та річному підсумку для порівняльного аналізу
ефективності функціонування структури потужностей
енергосистеми з заданими діапазонами обмежень кіль-
кості установок низьковуглецевої генерації.
Проведене моделювання обсягів впровадження устано-
вок ВЕС та СЕС у локальній енергосистемі показало, що
можливість широкого діапазону вибору кількості одини-
чних установок ВДЕ для кожної доби року забезпечує бі-
льшу збалансованість покриття попиту локальної мережі
без утворення надлишкової потужності ВДЕ. Але таке ви-
користання установок спричиняє обмеження значної ча-
стини потужності ВЕС та СЕС у дні їх максимальної генера-
ції, що є економічно невигідним і неокупним. Скорочення
обмежувального діапазону кількості ВЕС та СЕС призво-
дить до збільшення їх невикористаної надлишкової гене-
рації, що потребує або збільшення обсягів її акумуляції,
або перетворення на інші види енергії.
ПОСИЛАННЯ
1. Про затвердження Державної стратегії регіональ-
ного розвитку на 2021–2027 роки. Постанова Кабі-
нету Міністрів України від 5 серпня 2020 р. № 695
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/695-2020-
%D0%BF#Text (дата звернення: 23.10.2024).
2. Національний план з енергетики та клімату на період
до 2030 року. Міністерство економіки України.
https://me.gov.ua/view/bb0b9ef5-ea96-4b8a-8f2f-
471faf32c9df (дата звернення: 23.10.2024).
3. Про схвалення Стратегії розвитку розподіленої гене-
рації на період до 2035 року і затвердження опера-
ційного плану заходів з її реалізації у 2024–2026 ро-
ках. Розпорядження Кабінету Міністрів України від
18 липня 2024 р. № 713-р. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/713-2024-
%D1%80#Text (дата звернення: 23.10.2024).
4. Каталог критично важливих технологій для енергетич-
ного сектору України. Міністерство енергетики Укра-
їни. URL: https://mev.gov.ua/storinka/kataloh-krytychno-
vazhlyvykh-tekhnolohiy-dlya-enerhetychnoho-sektoru-
ukrayiny (дата звернення: 23.10.2024).
5. Kaplun, V. (2023). Principles of resource-process mod-
eling of territorial communities combined energy sup-
ply in the climate change prevention context. System
Research in Energy, (4 (75), 54-64.
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.04.055
6. Kostenko, G., & Zaporozhets, A. (2023). Enhancing the
power system resilience through the application of mi-
cro power systems (microgrid) with renewable distrib-
uted generation. System Research in Energy, 2023(3),
25–38. doi:10.15407/srenergy2023.03.025.
7. Hotra, O., Kulyk, M., Babak, V., Kovtun, S., Zgurovets, O.,
Mroczka, J., & Kisała, P. (2024). Organisation of the
Structure and Functioning of Self-Sufficient Distributed
Power Generation. Energies, 17(1), 27.
https://doi.org/10.3390/en17010027
8. Буратинський, І. і Запорожець, А. Метод визначення
встановленої потужності електростанцій розподіле-
ної генерації з відновлюваними джерелами енергії
та установкою зберігання електроенергії. Технічна
електродинаміка. № 1 (2025), 065.
DOI:https://doi.org/10.15407/techned2025.01.065.
9. Prem Prakash, Dheeraj K. Khatod, Optimal sizing and sit-
ing techniques for distributed generation in distribution
systems: A review, Renewable and Sustainable Energy
Reviews, Volume 57, 2016, Pages 111-130,
https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.099.
10. Erdinc O._, Uzunoglu M. Optimum design of hybrid re-
newable energy systems: Overview of different ap-
proaches. Renewable and Sustainable Energy Reviews,
Volume 16, Issue 3, 2012, Pages 1412-1425,
https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.11.011
11. Quizhpe, K., Arévalo, P., Ochoa-Correa, D., & Villa-Ávila,
E. (2024). Optimizing Microgrid Planning for Renewable
Integration in Power Systems: A Comprehensive Re-
view. Electronics, 13(18), 3620.
https://doi.org/10.3390/electronics13183620
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.04.055
80
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
12. Agha Kassab, F.; Rodriguez, R.; Celik, B.; Locment, F.;
Sechilariu, M. A Comprehensive Review of Sizing and
Energy Management Strategies for Optimal Planning of
Microgrids with PV and Other Renewable Integration.
Appl. Sci. 2024, 14, 10479. https://doi.org/
10.3390/app142210479
13. Deshmukh M. K., Deshmukh S. S. (2008). Modeling of
hybrid renewable energy systems. Renewable and Sus-
tainable Energy Reviews. Volume 12, Issue 1, Pages 235-
249. https://doi.org/10.1016/j.rser.2006.07.011
14. Cuisinier E., Bourasseau C., Ruby A., Lemaire P, Penz B.
Technoeconomic planning of local energy systems
through optimization models: a survey of current meth-
ods. International Journal of Energy Research. 2020;1–
44. https://doi.org/10. 1002/er.6208.
15. Santos, K.V.d., Higino Silva Santos, L., Bañol Arias, N. et
al. Optimal Sizing and Allocation of Distributed Energy Re-
sources in Microgrids Considering Internal Network Rein-
forcements. J Control Autom Electr Syst 34, 106–119
(2023). https://doi.org/10.1007/s40313-022-00934-x
16. Montero, L., Bello, A., & Reneses, J. (2022). A Review on
the Unit Commitment Problem: Approaches, Tech-
niques, and Resolution Methods. Energies, 15(4), 1296.
doi:10.3390/en15041296
17. Knueven, B., Ostrowski, J., & Watson, J.-P. (2020). On
Mixed-Integer Programming Formulations for the Unit
Commitment Problem. INFORMS Journal on Computing.
doi:10.1287/ijoc.2019.0944
18. Nechaieva, T., Teslenko, O., Trokhaniak, V., &
Makarevych, S. (2025). Modelling the energy balances
community under conditions increasing energy inde-
pendence and reducing greenhouse gas emis-
sions. Machinery & Energetics, 16(1), 104-
116. https://doi.org/10.31548/machinery/1.2025.104
19. Шульженко С. В., Тюрютіков О. І., Іваненко Н. П.
(2020). Модель математичного програмування з ці-
лочисельними змінними визначення оптимального
складу та завантаження енергоблоків теплових еле-
ктростанцій та гідроагрегатів гідроакумулюючих еле-
ктростанцій при покритті добового графіка електри-
чних навантажень енерго. Системні дослідження в
енергетиці, (1 (60), 14-23.
https://doi.org/10.15407/pge2020.01.014
20. System Advisor Model™ Version 2023.12.17 (SAM™
2023.12.17). National Renewable Energy Laboratory.
Golden, CO. https://https://sam.nrel.gov.
21. Халатов А., Фіалко Н. (2025). Газотурбінні та газопо-
ршневі електростанції для децентралізованої енер-
гетики України. Системні дослідження в енергетиці,
(1 (81), 4-14.
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.01.004
22. Тесленко О. (2024). Енергетичний потенціал розподі-
леної генерації на потужних котельнях України в
умовах воєнної агресії. Енерготехнології та
ресурсозбереження, 78(1), 47-59.
https://doi.org/10.33070/etars.1.2024.04
23. Гелетуха Г., Крамар В. (2025). Розвиток розподіле-
ної генерації як фактор збереження енергосистеми
України в умовах війни. Енерготехнології та ресур-
созбереження, 82(1), 23-35.
https://doi.org/10.33070/etars.1.2025.02
24. Denysov, V., & Babak, V. (2023). Software and
information simulation complex of multinode
integrated and autonomous power and heat supply
systems. System Research in Energy, (3 (74), 50-63.
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.03.050
25. Zaporozhets, A., Kulyk, M., Babak, V., Denysov, V.
(2025). Software and Information Complex for
Modeling Integrated Multi-node and Autonomous
Electric and Heat Supply Systems. In: Structure
Optimization of Power Systems with Renewable
Energy Sources. Studies in Systems, Decision and
Control, vol 583. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-83697-8_3
26. Andrew J Mason (2013) SolverStudio: A New Tool for
Better Optimisation and Simulation Modelling in Excel.
INFORMS Transactions on Education 14(1):45-
52.https://doi.org/10.1287/ited.2013.0112
REFERENCES
1. Pro zatverdzhennia Derzhavnoi stratehii rehionalnoho
rozvytku na 2021-2027 roky. Resolution of Cabinet of
Ministers of Ukraine, August 5, 2020 № 695
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/695-2020-
%D0%BF#Text (Last access: 23.10.2024) [in Ukrainian]
2. National Energy and Climate Plan of Ukraine until
2030. URL: https://me.gov.ua/view/bb0b9ef5-ea96-
4b8a-8f2f-471faf32c9df (Last access: 23.10.2024)
[in Ukrainian].
3. Pro skhvalennia Stratehii rozvytku rozpodilenoi
heneratsii na period do 2035 roku i zatverdzhennia
operatsiinoho planu zakhodiv z yii realizatsii u 2024 -
2026 rokakh. Order of the Cabinet of Ministers of
Ukraine; July 18, 2024, № 713-р. URL:
https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/713-2024-
%D1%80#Text (Last access: 23.10.2024) [in Ukrainian]
4. Kataloh krytychno vazhlyvykh tekhnolohii dlia
enerhetychnoho sektoru Ukrainy. Ministry of Energy of
Ukraine. URL: https://mev.gov.ua/storinka/kataloh-
krytychno-vazhlyvykh-tekhnolohiy-dlya-
enerhetychnoho-sektoru-ukrayiny Last access:
23.10.2024) [in Ukrainian].
5. Kaplun, V. (2023). Principles of resource-process
modeling of territorial communities combined energy
supply in the climate change prevention
context. System Research in Energy, (4 (75), 54-64.
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.04.055
https://www.sciencedirect.com/journal/renewable-and-sustainable-energy-reviews
https://www.sciencedirect.com/journal/renewable-and-sustainable-energy-reviews
https://www.sciencedirect.com/journal/renewable-and-sustainable-energy-reviews/vol/12/issue/1
https://doi.org/10.1016/j.rser.2006.07.011
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.01.004
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.03.050
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.04.055
81
Відновлювана енергетика. № 3/2025 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
6. Kostenko, G., & Zaporozhets, A. (2023). Enhancing of
the power system resilience through the application of
micro power systems (microgrid) with renewable
distributed generation. System Research in
Energy, 2023(3), 25–38.
doi:10.15407/srenergy2023.03.025.
7. Hotra, O., Kulyk, M., Babak, V., Kovtun, S., Zgurovets, O.,
Mroczka, J., & Kisała, P. (2024). Organisation of the
Structure and Functioning of Self-Sufficient Distributed
Power Generation. Energies, 17(1), 27.
https://doi.org/10.3390/en17010027
8. Buratynskyi I. M., Zaporozhets A. O. Method Of Determining
The Installed Capacity Of Distributed Generation Power
Plants With Renewable Energy Sources And Energy Storage
System. TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA. №1 (2025),
065. DOI: https://doi.org/10.15407/techned2025.01.065.
[in Ukrainian]
9. Prem Prakash, Dheeraj K. Khatod, Optimal sizing and
siting techniques for distributed generation in
distribution systems: A review, Renewable and
Sustainable Energy Reviews, Volume 57, 2016, Pages
111-130, https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.099.
10. Erdinc O._, Uzunoglu M. Optimum design of hybrid
renewable energy systems: Overview of different
approaches. Renewable and Sustainable Energy
Reviews, Volume 16, Issue 3, 2012, Pages 1412-1425,
https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.11.011
11. Quizhpe, K., Arévalo, P., Ochoa-Correa, D., & Villa-Ávila,
E. (2024). Optimizing Microgrid Planning for Renewable
Integration in Power Systems: A Comprehensive
Review. Electronics, 13(18), 3620.
https://doi.org/10.3390/electronics13183620
12. Agha Kassab, F.; Rodriguez, R.; Celik, B.; Locment, F.;
Sechilariu, M. A Comprehensive Review of Sizing and
Energy Management Strategies for Optimal Planning of
Microgrids with PV and Other Renewable Integration.
Appl. Sci. 2024, 14, 10479. https://doi.org/
10.3390/app142210479
13. Deshmukh M.K., Deshmukh S.S. (2008). Modeling of
hybrid renewable energy systems. Renewable and
Sustainable Energy Reviews. Volume 12, Issue 1, Pages
235-249. https://doi.org/10.1016/j.rser.2006.07.011
14. Cuisinier E, Bourasseau C, Ruby A, Lemaire P, Penz B.
Technoeconomic planning of local energy systems
through optimization models: a survey of current
methods. International Journal of Energy Research .
2020;1–44. https://doi.org/10. 1002/er.6208.
15. Santos, K.V.d., Higino Silva Santos, L., Bañol Arias, N. et
al. Optimal Sizing and Allocation of Distributed Energy
Resources in Microgrids Considering Internal Network
Reinforcements. J Control Autom Electr Syst 34, 106–119
(2023). https://doi.org/10.1007/s40313-022-00934-x
16. Montero, L., Bello, A., & Reneses, J. (2022). A Review on
the Unit Commitment Problem: Approaches,
Techniques, and Resolution Methods. Energies, 15(4),
1296. doi:10.3390/en15041296
17. Knueven, B., Ostrowski, J., & Watson, J.-P. (2020). On
Mixed-Integer Programming Formulations for the Unit
Commitment Problem. INFORMS Journal on Computing.
doi:10.1287/ijoc.2019.0944
18. Nechaieva, T., Teslenko, O., Trokhaniak, V., &
Makarevych, S. (2025). Modelling the energy balances
community under conditions increasing energy inde-
pendence and reducing greenhouse gas emissions.
Machinery & Energetics, 16(1), 104-116.
https://doi.org/10.31548/machinery/1.2025.104
19. Shulzhenko S.V., Turutikov O.I., & Ivanenko N.P. (2020).
Mixed-integer linear programming mathematical model
for founding the optimal dispatch plan of Ukrainian
thermal power plants’ units and hydro pumping storages
stations’ units for balancing daily load profile of power
system of Ukraine. System Research in Energy, (1 (60), 14-
23. https://doi.org/10.15407/pge2020.01.014.
[in Ukrainian]
20. System Advisor Model™ Version 2023.12.17 (SAM™
2023.12.17). National Renewable Energy Laboratory.
Golden, CO. https://https://sam.nrel.gov.
21. Khalatov, A., & Fialko, N. (2025). Gas turbine and gas
piston power plants for distributed energy sector of
Ukraine. System Research in Energy, (1 (81), 4-14.
https://doi.org/10.15407/srenergy2025.01.004 [in
Ukrainian]
22. Teslenko, O. (2024). Energy potential of distributed
generation at powerful boiler houses of Ukraine in
conditions of military aggression. Energy Technologies &
Resource Saving, 78(1), 47-59.
https://doi.org/10.33070/etars.1.2024.04 [in Ukrainian]
23. Geletukha, G., & Kramar, V. (2025). Development of
distributed generation as a preserving factor for the
Ukrainian energy system in the war conditions. Energy
Technologies & Resource Saving, 82(1), 23-35.
https://doi.org/10.33070/etars.1.2025.02 [in Ukrainian]
24. Denysov, V., & Babak, V. (2023). Software and
information simulation complex of multinode
integrated and autonomous power and heat supply
systems. System Research in Energy, (3 (74), 50-63.
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.03.050
25. Zaporozhets, A., Kulyk, M., Babak, V., Denysov, V. (2025).
Software and Information Complex for Modeling
Integrated Multi-node and Autonomous Electric and Heat
Supply Systems. In: Structure Optimization of Power
Systems with Renewable Energy Sources. Studies in
Systems, Decision and Control, vol 583. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-83697-8_3
26. Andrew J Mason (2013) SolverStudio: A New Tool for
Better Optimisation and Simulation Modelling in Excel.
INFORMS Transactions on Education 14(1):45-
52.https://doi.org/10.1287/ited.2013.0112
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1640
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1640
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1640
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1640
https://www.sciencedirect.com/journal/renewable-and-sustainable-energy-reviews
https://www.sciencedirect.com/journal/renewable-and-sustainable-energy-reviews
https://www.sciencedirect.com/journal/renewable-and-sustainable-energy-reviews/vol/12/issue/1
https://doi.org/10.1016/j.rser.2006.07.011
https://doi.org/10.15407/srenergy2023.03.050
|
| id | veorgua-article-551 |
| institution | Vidnovluvana energetika |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:16:34Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | veorgua/37/44f30328ff8d6839d7ecd1fb430b0c37.pdf |
| spelling | veorgua-article-5512026-07-18T06:32:22Z DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГІВ ВПРОВАДЖЕННЯ УСТАНОВОК НИЗЬКОВУГЛЕЦЕВОЇ РОЗПОДІЛЕНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ В ЛОКАЛЬНИХ ЕНЕРГОСИСТЕМАХ Nechaieva , T. Babak , V. Denysov , V. WPP, CO2 emissions, load schedule, local power systems, mathematical programming model, distributed generation, structure of capacities, PV, unit. ВЕС, викиди СО2, графік навантаження, локальна енергосистема, модель математичного програмування, розподілена генерація, структура потужностей, СЕС, установка. Decentralization of the energy sector, with a focus on developing distributed generation, is one of the key areas of energy development, the support of which is declared in state-level strategic documents. The implementation of RES distributed generation units in local power systems requires consideration of their local energy potential, particularly for WPPs and SPPs with significantly variable power, which depends on natural and meteorological conditions. The article presents an approach to solving the current problem of determining economically feasible volumes of distributed generation using low-carbon and renewable energy sources within the local energy system to maximize electricity supply and reduce CO2 emissions. The developed method is based on the iterative application of a mathematical programming model for determining the optimal structure and mode of use of units when covering the daily load schedules of the local power system during the year with the formation of the results of optimization calculations in a monthly and annual summary to assess the performance indicators of the obtained structures in the specified ranges of limitations of the variable number of distributed generation units. The choice of the appropriate number of WPP and PV units is ensured by comparing the results of the operation of the obtained capacity structures when covering the electricity demand of the local power system during the year according to such indicators as the cost of electricity, the share of renewable energy in consumption and CO2 emissions.  Децентралізація енергетичного сектору з орієнтацією на розвиток розподіленої генерації є одним з ключових напрямів розвитку енергетики, підтримка якого проголошена у стратегічних документах державного рівня. Впровадження установок розподіленої генерації на ВДЕ в локальних енергосистемах потребує врахування їх місцевого енергетичного потенціалу, особливо для ВЕС та СЕС зі значно мінливою потужністю, залежною від природних та метеорологічних умов. У статті наведено підхід до вирішення актуальної задачі визначення економічно доцільних до впровадження обсягів розподіленої генерації з використанням низьковуглецевих та відновлюваних джерел енергії в межах локальної енергосистеми для максимального постачання електроенергії та скорочення викидів СО2. Розроблений метод засновано на ітераційному застосуванні моделі математичного програмування визначення оптимального складу та режиму використання установок при покритті добових графіків навантаження локальної енергосистеми протягом року з формуванням результатів оптимізаційних розрахунків у місячному і річному підсумку для оцінки показників функціонування отриманих структур у визначених діапазонах обмежень змінних кількості установок розподіленої генерації. Вибір доцільної кількості установок ВЕС та СЕС забезпечується порівнянням результатів функціонування отриманих структур потужностей при покритті попиту на електроенергію локальної енергосистеми протягом року за такими показниками, як собівартість електроенергії, частка відновлюваної енергії у споживанні та викиди СО2.  Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2025-09-28 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/551 10.36296/1819-8058.2025.3(82).72-81 Vidnovluvana energetika ; No. 3(82) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 72-81 Возобновляемая энергетика; ##issue.no## 3(82) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 72-81 Відновлювана енергетика; № 3(82) (2025): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 72-81 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2025.3(82) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/551/460 Copyright (c) 2025 T. Nechaieva , V. Babak , V. Denysov https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| spellingShingle | WPP CO2 emissions load schedule local power systems mathematical programming model distributed generation structure of capacities PV unit. Nechaieva , T. Babak , V. Denysov , V. DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS |
| title | DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS |
| title_alt | ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГІВ ВПРОВАДЖЕННЯ УСТАНОВОК НИЗЬКОВУГЛЕЦЕВОЇ РОЗПОДІЛЕНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ В ЛОКАЛЬНИХ ЕНЕРГОСИСТЕМАХ |
| title_full | DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS |
| title_fullStr | DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS |
| title_full_unstemmed | DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS |
| title_short | DETERMINING THE SCOPE OF IMPLEMENTATION OF LOW-CARBON DISTRIBUTED GENERATION INSTALLATIONS IN LOCAL ENERGY SYSTEMS |
| title_sort | determining the scope of implementation of low-carbon distributed generation installations in local energy systems |
| topic | WPP CO2 emissions load schedule local power systems mathematical programming model distributed generation structure of capacities PV unit. |
| topic_facet | WPP CO2 emissions load schedule local power systems mathematical programming model distributed generation structure of capacities PV unit. ВЕС викиди СО2 графік навантаження локальна енергосистема модель математичного програмування розподілена генерація структура потужностей СЕС установка. |
| url | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/551 |
| work_keys_str_mv | AT nechaievat determiningthescopeofimplementationoflowcarbondistributedgenerationinstallationsinlocalenergysystems AT babakv determiningthescopeofimplementationoflowcarbondistributedgenerationinstallationsinlocalenergysystems AT denysovv determiningthescopeofimplementationoflowcarbondistributedgenerationinstallationsinlocalenergysystems AT nechaievat viznačennâobsâgívvprovadžennâustanovoknizʹkovuglecevoírozpodílenoígeneracíívlokalʹnihenergosistemah AT babakv viznačennâobsâgívvprovadžennâustanovoknizʹkovuglecevoírozpodílenoígeneracíívlokalʹnihenergosistemah AT denysovv viznačennâobsâgívvprovadžennâustanovoknizʹkovuglecevoírozpodílenoígeneracíívlokalʹnihenergosistemah |