Прогнозирование коэффициента использования установленной мощности для объектов генерации на базе возобновляемых источников энергии для децентрализованных электроэнергетических систем
Date
2024Publisher
Another Title
Capacity Factor Forecasting for Generation Facilities Based on Renewable Energy Sources in Decentralized Power Systems
Bibliographic entry
Прогнозирование коэффициента использования установленной мощности для объектов генерации на базе возобновляемых источников энергии для децентрализованных электроэнергетических систем = Capacity Factor Forecasting for Generation Facilities Based on Renewable Energy Sources in Decentralized Power Systems / А. М. Брамм, П. В. Матренин, Н. А. Попкова, Д. А. Секацкий // Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. Энергетика. – 2024. – № 5. – С. 411-424.
Abstract
Одним из направлений развития электроэнергетики является децентрализация, направленная на повышение надежности энергоснабжения, снижение потерь при передаче электрической энергии и обеспечение энергетической независимости потребителей. Моделирование децентрализованных электроэнергетических систем, включающих объекты распределенной генерации, возможно с помощью мультиагентных систем, которые позволяют решать задачи планирования и управления с учетом потребностей каждого участника процесса производства, передачи, распределения и потребления электроэнергии. Развитие распределенной генерации с использованием мультиагентного подхода требует создания моделей оценки технико-экономической эффективности решений, принимаемых каждым агентом, как на стратегическом, так и на тактическом уровне. К стратегическим решениям агентов, связанных с распределенной генерацией, относится в том числе создание энергетических установок и электрических станций на базе возобновляемых источников энергии. Важным фактором для принятия таких решений является оценка коэффициента использования установленной мощности, однако в настоящее время отсутствуют модели, позволяющие выполнить такую оценку с высокой достоверностью. В данной работе предложены новые алгоритм оценки коэффициента установленной мощности для всей территории определенной административной единицы и модель его прогнозирования на основе климатических и географических параметров. Исследование проведено на выборке данных 221 объекта генерации (солнечные и ветровые электрические станции) четырех областей Российской Федерации. Определено, что коэффициент использования установленной мощности может быть спрогнозирован со средней ошибкой в пределах 4 % для фотоэлектрических станций и 9 % для ветровых, что позволяет использовать разработанные алгоритм и модель как в системах поддержки принятия решений при выборе места размещения указанных видов электрических станций, так и в системах, моделирующих развитие электроэнергетических систем с помощью мультиагентного подхода.
Abstract in another language
One of the directions of development of the electric power industry is decentralization, aimed at improving the reliability of energy supply, reducing losses during transmission of electric energy and ensuring energy independence of consumers. It is possible to simulate decentralized power systems, including distributed generation facilities, by implementation of multi-agent systems that allow solving design and control problems taking into account the needs of each participant in the process of production, transmission, distribution and consumption of electricity. The development of distributed generation using a multi-agent approach requires the creation of models for assessing the technical and economic efficiency of decisions made by each agent, both at the strategic and tactical levels. The strategic decisions of agents related to distributed generation include, among other things, the creation of power facilities and power plants based on renewable energy sources. An important factor for making such decisions is the estimation of the capacity factor. However, currently there are no models for its estimation with high reliability. The present paper proposes a new algorithm for estimating the capacity factor for the entire territory of a certain administrative unit and a model for its forecasting based on climatic and geographical parameters. The study was conducted on a data sample of 221 generation facilities (solar and wind power plants) in four oblasts (regions) of the Russian Federation. It has been determined that the capacity factor can be forecasted with a mean error within 4 % for photovoltaic power plants and 9 % for wind power plants. Therefore, it is possible to use the developed algorithm and model both in decision support systems when choosing the location of this types of power plants, and in systems that model the development of power systems using a multi-agent approach.
View/ Open
Collections
- № 5[6]