Источник: Internet of Energy
Традиционно энергетические запросы потребителей удовлетворяются с помощью «стандартных» источников энергии: электричество используется для освещения и бытовой техники, газ – для приготовления пищи и отопления, бензин – для транспорта и так далее, в зависимости от доступности ресурсов и цен на них.
Ключевой стратегией идущего в мире энергоперехода является электрификация всех видов энергетических потребностей (включая отопление за счет тепловых насосов и транспорт в виде электромобилей) и массированное применение ВИЭ. Поэтому традиционный диверсифицированный подход к удовлетворению потребностей в энергии уступает место интегрированной модели, включающей ранее разрозненные энергетические системы – электричество, газ и тепло. Управление такими мульти-энергетическими системами (MES) в различных временных и пространственных масштабах с учетом физических особенностей базовых энергетических систем, сетей и рынков является сложной технико-экономической задачей.
В статье группы авторов (Пьерлуиджи Манкарелла Мартинес, Сесенья Сулейман Мханна, Эдуардо Алехандро), опубликованной в № 3 журнала IEEE Power & Energy Magazine (т. 23 за 2025 год) описаны принципы планирования работы такой системы.
Традиционный подход к оптимизации систем, работающих на ископаемом топливе, – это повышение их энергоэффективности за счет снижения потерь при преобразовании и сокращения потребления энергии конечными пользователями, например, за счет высокоэффективного освещения и улучшенной теплоизоляции зданий. Но в контексте МЭС оказывается более экологичным и экономически эффективным электрифицировать отопление и транспорт, накапливать избыточную электроэнергию (в том числе, от ВИЭ) в виде тепла в относительно дешевых теплоаккумулирующих установках и, при необходимости, в электромобилях.
Планирование в рамках MES предполагает координацию нескольких энергетических векторов с разными постоянными времени и неопределёнными характеристиками. Авторы перечисляют несколько инструментов моделирования, подходящих для этих целей.
Для решения задач долгосрочного планирования с упором на экономический анализ используется линейное программирование. Для более коротких временных интервалов с учётом эффективности, зависящей от температуры, и бинарных переменных рекомендуется использовать нелинейные ограничения. Для учёта неопределённости цен на энергоносители и объёмов производства возобновляемой энергии в регионе необходимы стохастические или прогнозные модели.
Подготовлено АНО «Центр «Энерджинет» при поддержке Фонда НТИ и Минобрнауки России.
Свежие комментарии