Формирование решений при выборе энергетических установок для обеспечения энергоэффективности территории

Промышленное развитие способствует увеличению энергоёмкости сырьевых отраслей в связи с экстремальными климатическими условиями и огромной территорией ряда государств [1]. Поэтому актуальна проблема обеспечения потребителей устойчивым электроснабжением [2]. Это обусловлено изношенностью элементов электроэнергетических комплексов и воздействием экстремальных климатических условий, приводящих к перебоям в передаче электроэнергии [3, 4]. Истощение запасов невозобновляемых природных ресурсов приводит к необходимости применения возобновляемых источников энергии (ВИЭ): солнечный свет, потоки воды и воздуха, геотермальное тепло [5, 6]. Широко распространено применение ветроэнергетических и фотоэлектрических установок в связи с их относительной простотой эксплуатации и возможностью повсеместного использования [7, 8], но существует проблема формирования решения по их рациональному размещению на территории [9].

Постоянное электроснабжение объектов территории вне зависимости от состояния традиционной электроэнергетической системы и с целью снижения ущерба окружающей среде при использовании ископаемых ресурсов может обеспечиваться гибридной системой ВИЭ, представляющей собой комбинацию совместно работающих источников энергии. В таких системах обычно используют ВИЭ (солнечные панели, ветрогенераторы) и резервные источники (дизель-генераторы, аккумуляторы), что позволяет снизить зависимость от традиционного топлива, уменьшить затраты и обеспечить непрерывное энергоснабжение.

Системы принятия решений включают большое количество подсистем [10]. Оптимизационные задачи становятся большими, а процесс формирования решения – затратным даже для суперкомпьютеров [11]. Декомпозиция систем вызвана тем, что анализ всех элементов и взаимодействий между ними перегружает процесс обработки информации [12].

Решения по выбору и размещению энергетических установок (ЭУ) должны учитывать характеристики территории, климатические условия, потребность промышленных производств и населения в электроэнергии. При этом необходимо отметить слабую структурированность данных характеристик [13].

Целью исследования является разработка подхода к формированию решений при выборе ЭУ для удовлетворения территориальных потребностей.

1    Критерии размещения энергетических установок

Задача функционального зонирования территории с учётом размещения ЭУ включена в стратегию территориального развития (ТР), которая направлена на формирование промышленной, сельскохозяйственной и сервисной отраслей [14], включая сети дорог, водоснабжения, связи, энергоснабжения, водораспределения и т.п. для каждого из районов, составляющих территорию, а также с учётом потребностей близлежащих территорий. На рисунке 1 представлен набор компонентов системы ТР. ТР касается всех секторов экономики и должно корректироваться в каждом временном разрезе (годовом, квартальном, ежемесячном и оперативном), а также при декомпозиции по функциям производственной деятельности [15]. Схема согласования секторов происходит для каждой зоны, как показано на рисунке 2.

В перечень мероприятий ТР входит планирование расположения энергетических сетей по всей территории. Планирование учитывает наличие ресурсов и энергетические потребности, определяемые программами экономического и социального развития территории. При выборе ЭУ, в т.ч. для производства энергии с использованием различных ресурсов для удовлетворения спроса, необходима разбивка по зонам, видам источников энергии и целям.

Изучение характеристик территории позволяет определить потребности в энергии, которые необходимо удовлетворить в течение различных временных периодов [16]. Этот анализ направлен на выявление связей, называемых координационными переменными, между изучаемой и более крупной энергетическими системами.

Рисунок 1 - Набор компонентов системы территориального развития

Рисунок 2 - Схема согласования секторов для каждой зоны

В данном исследовании координационными переменными являются следующие:

• ■    максимальная мощность, необходимая для всей территории и для каждой её зоны;

• ■    потенциал доступных на местном уровне ВИЭ.

Например, размещение ВИЭ на территории Республики Куба зависит от ряда факторов.

• 1.    Распределение скорости ветра по территории. Во время сухого сезона, длящегося с ноября по апрель, средняя скорость ветра равна 7,5 м/с, во время влажного сезона - 6,2 м/с. Влияние оказывает орография местности, например, присутствует эффект ускорения ветра в прибрежных зонах.

• 2.    Направление ветра. Преобладающее направление пассатов - северо-восточное с вероятностью 60-70%. Муссоны, наблюдаемые с июля по октябрь, имеют направление южно-западное с вероятностью 20-30%.

• 3.    Экстремальные погодные явления. На территории Кубы возможно возникновение урагана.

С учётом указанных факторов может осуществляться выбор типа турбины ветрогенера-тора (ВГ) в зависимости от средней скорости ветра, замена ВГ на солнечные панели (СП) при средней скорости ветра меньше 4 м/с (состояние атмосферы, приближенное к штилю) или больше 25 м/с (состояние атмосферы, приближенное к штормовым условиям).

Предусмотрена коррекция коэффициентов на основе метеорологических условий рассматриваемого участка территории:

• k, сухой сезон (ноябрь-апрель), a(t) = / ¹

k ₂ , влажный сезон (май-октябрь), где a(t) - весовой коэффициент, отражающий долю СП в общем количестве ВИЭ при удовлетворении ограничения a (t) = 1 - ^ (t) , где P(t) - весовой коэффициент, отражающий долю ВГ в общем количестве ВИЭ.

2    Концептуальная математическая модель выбора энергетических установок

Для формирования решения по выбору ЭУ необходимо построить математические модели, описывающие мощность, генерируемую ВИЭ (СП и ВГ).

Причинами применения СП на территории Кубы являются: равномерное распределение солнечной энергии в течение дня; минимальные требования к инфраструктуре при установке и эксплуатации; низкие эксплуатационные расходы, в т.ч. из-за отсутствия подвижных частей; высокий срок эксплуатации (более 25 лет).

Причинами применения ВГ на территории Кубы являются: возможность генерации больших объёмов энергии; возможность эксплуатации в тёмное время суток; возможность эксплуатации в широком диапазоне погодных условий; возможность создания крупных ветропарков.

Удельная мощность ветрового потока E ВГуд . со средней скоростью v через единичную площадь определятся по формуле [17]: Е_ВГуд = 0 , 5 • р - v ³, где р - плотность воздуха, равная 1,225 кг/м 3 ; v – средняя скорость потока ветра, м/с.

Для СП известно, что каждое повышение температуры поверхности солнечного модуля на 1°C по сравнению со стандартной температурой, равной 25°C, приводит к снижению его коэффициента полезного действия (КПД) на 0,5% [18].

Влияние температуры на эффективность СП можно проанализировать с помощью следующего выражения [19]: ц_Сп₀ = Псп ( 1 1 — в • (T п ~ T * )) , где И СП₀ — КПД СП при температуре окружающей среды; _СП ∗ – КПД СП для рассматриваемой модели; β * – коэффициент температуры для эффективности ячейки (обычно 0,004…0,005°C); T CП – температура поверхности СП; T * – эталонная температура (25°C).

Мощность, генерируемая СП, может быть выражена в следующем виде: E_cn(x,y,t) = G(x,y,t) • A -j n/с п , где G — интенсивность солнечного излучения на заданном участке территории, Вт/м 2 ; A СП – общая площадь СП на рассматриваемом участке территории, м 2 ; η СП – КПД СП; x и y – географические координаты территории; t – время.

КПД СП, кроме температуры, зависит от облачности: ц_сп = f_cп • Пп₀ , где fC_n — коэффициент, показывающий долю КПД от исходного значения в зависимости от облачности ( С ). Установлены следующие значения f CП [20, 21]: если С ≤ 50%, то f CП = 1; если 50 <  С ≤ 70%, то f CП = 0,5; если 70 <  С ≤ 90%, то f CП = 0,3; если 90 <  С ≤ 100%, то f CП = 0,1.

Мощность, генерируемая ВГ, может быть выражена в следующем виде: EBr(x,y,t) = 0,5 • р- v(x,y,t)3 • п • AB-k к, где пВГ — КПД ВГ; АВГ — общая площадь роторов ВГ на рассматриваемом участке территории, м2; k – 0,9981 (корректировка на климатический тренд). КПД ВГ зависит от скорости ветра: цвг = fBг • щг0, где fBr - коэффициент, показыва- ющий долю КПД от исходного значения в зависимости от значения скорости ветра (v, м/с).

Установлены следующие значения f ВГ [22]: если v ≥ 4, то f ВГ = 1; если 3 ≤ v < 4, то f ВГ = 0,5; если 2 ≤ v < 3, то f ВГ = 0,3; если v < 2, то f ВГ = 0,1.

Площадь ротора ВГ с горизонтальной осью вращения: A _ВГ

n D

, где D – диаметр вет-

роколеса, м.

Модель для выбора оптимальной системы ВИЭ может быть представлена в следующем виде: E_BI13(x,y,z) = a- E_cn(x,y,t) + Д - E_Br(x,y,t) , где а, в £ [0,1] — весовые коэффициенты (зависят от приоритетов системы электроснабжения); z – критерии эффективности.

Функция полезности задаётся расстоянием Чебышева как разность значений рассчитанных показателей мощности, генерируемой ВИЭ, и нормированных идеальных значений, то есть требуется минимизировать расстояние Чебышева до желаемых показателей:

ЕВИЭ = min max Г|ЕСП — ЕСП \ЕВГ1 — ЕВГ 1 , (1) xеX i=1 ,...,n где X – множество возможных решений; n – количество вариаций EСП, EВГ; EСП = (EСП1, EСП2, …, EСПn), EВГ = (EВГ1, EВГ2, …, EВГn) – вариации мощностей, генерируемых солнечной и ветровой подсистемами системы ВИЭ для удовлетворения потребностей объектов, соответственно; EСП*, EВГ* – требуемые мощности, генерируемые солнечной и ветровой подсистемами системы ВИЭ для удовлетворения потребностей объектов, соответственно. Задача сводится к поиску таких значений EСП, EВГ, при которых наибольшее отклонение по любой вариации минимально.

Критерий решения для оптимального размещения ВИЭ представляется в следующем виде:

Выбор солнечной панели, если C <  0 , 5 ;

< Выбор ветрогенератора, если v >  4 ;    .

Гибридная система, иначе.

3    Пример для Республики Куба

Электроэнергетическая система представляет собой комбинацию подсистем теплоэлектростанций и ВИЭ. Периодически возникает необходимость восполнения дефицита электроэнергии путём использования ВИЭ. Перебором вариантов формируется оптимальное решение по использованию в подсистеме ВИЭ того или иного вида ВИЭ или её гибридного варианта. Гибридные подсистемы, хотя и обеспечивают более стабильное энергоснабжение, требуют больших начальных инвестиций и более сложного технического обслуживания. Выбор между СП, ВГ или гибридной системой зависит от ряда факторов. Куба расположена в тропическом климатическом поясе, где высокий уровень солнечного излучения сохраняется в течение всего года, что обусловливает выбор в пользу СП как эффективного источника энергии. При этом остров подвержен пассатным ветрам, что создаёт хорошие условия для использования ВГ. Распределение ветровых ресурсов может быть неравномерным по территории острова. Территория Республики Куба условно поделена на четыре зоны (рисунок 3). Для анализа территории с целью выбора наиболее подходящего ВИЭ используется пространственно-временная сетка с разрешением 10^10 км, временной шаг - 3 часа.

Рисунок 3 - Схема деления Республики Куба на зоны

Для моделирования задачи выбрано по одной ячейке в каждой зоне (ячейки с чёрной заливкой на рисунках 4, 5). Метеорологическими параметрами каждой ячейки являются: интенсивность солнечного излучения ( G , Вт/м 2 ); скорость ветра ( v , м/с); облачность ( С , %); температура воздуха ( T ,

°C). Необходимые параметры для ячейки получены при помощи инструмента для визуализации прогнозов погоды «Windy» - (рисунки 4-5, таблица 1).

Схема алгоритма формирования решений при выборе ЭУ представлена на рисунке 6.

Рассмотрены условия задачи, когда для отмеченных ячеек в зонах требуется, чтобы мощность электроэнергии, генерируемой ВИЭ, составляла 80 кВт. Пусть E СП* и E ВГ* равны 80 кВт, а в связи с погодными условиями может отсутствовать один из рассматриваемых ресурсов. В качестве примера приведён расчёт E СП и E ВГ для ячейки зоны I, которая характеризуется следующими метеорологическими параметрами: интенсивность солнечного излучения 520 Вт/м 2 ; средняя скорость ветра 4,8 м/с; облачность 15 %.

На основе приведённых данных произведён расчёт мощностей, генерируемых подсистемами ВИЭ для ячейки зоны I по вышеприведённым формулам на 22.10.2025 в 11:00:

П_сп = 1 - 0 , 2 ■ ( 1 — 0 , 005 ■ ( 29 — 25 )) = 0 , 196; П = 1 - 0 , 3 = ⁰ , 3;

Е_сп = 650 Вт/м ² - 1000 м ² ■ 0 , 196 = 101 , 9 кВт ;

Е_вг = 0 , 5 - 1 , 225 кг/м ³ ■ ( 4 , 8 м/с) ³ ■ 0 , 3 - 1500 м ² = 30 , 5 кВт .

Таблица 1 – Метеорологические параметры ячеек, полученные при помощи портала «Windy»

Номер зоны	22.10.2025 11:00				22.10.2025 14:00				22.10.2025 17:00
	G, Вт/м 2	T, °C	v, м/с	C, %	G, Вт/м 2	T, °C	v, м/с	C, %	G, Вт/м 2	T, °C	v, м/с	C, %
I	520	29	4,8	15	800	29	5,1	2	500	29	4,8	2
II	600	28	4,8	28	740	28	5	32	270	28	5	45
III	570	26	5,1	76	650	26	4	99	270	26	4	56
IV	490	28	3	53	520	28	1,8	97	100	28	1,5	80

а) дата: 22.10.2025 г., время: 11:00

б) дата: 22.10.2025 г., время: 14:00

в) дата: 22.10.2025 г., время: 17:00

Рисунок 4 – Отображение распределения интенсивно-    Рисунок 5 – Отображение распределения скорости сти солнечного излучения и температуры окружающе- ветра и температуры окружающего воздуха на терриго воздуха на территории Кубы с интервалом времени        тории Кубы с интервалом времени 3 часа

3 часа

Результаты расчёта для всех ячеек приведены в таблице 2.

Для подбора оптимальных значений α и β на основе минимизации расстояния Чебышева (1) написан скрипт в Matlab (см. рисунок 7). Результаты расчётов с применением скрипта для выбранных ячеек рассматриваемых зон приведены в таблице 3.

На основе полученных результатов построена карта с распределением подсистем ВИЭ на территории Кубы в разные временные периоды (рисунок 8).

В ячейке зоны IV наиболее предпочтительным ВИЭ для восполнения дефицита энергии являются СП во все рассмотренные временные периоды. В ячейках остальных зон предпочтение отдаётся либо гибридным системам, либо одному из доступных видов ЭУ.

Анализ полученных результатов показал, что использование одного вида ВИЭ при наблюдаемых метеорологических условиях может не обеспечить требуемую мощность.

В таких случаях целесообразно использовать мощность ВИЭ, размещённых в соседних ячейках, где в этот же период времени могут наблюдаться метеорологические условия, способствующие генерации большей мощности ВИЭ.

Рисунок 6 – Схема алгоритма формирования решений при выборе энергетических установок

Таблица 2 – Результаты расчёта мощностей, генерируемых солнечной и ветровой подсистемами электроэнергетической системы

Номер зоны	f СП	ηСП	EСП, кВт	f ВГ	η ВГ	E ВГ , кВт
22.10.2025 11:00
I	1	0,196	101,9	1	0,3	30,5
II	1	0,197	118,2	1	0,3	30,5
III	0,3	0,0597	34,0	1	0,3	36,6
IV	0,5	0,0985	48,3	0,5	0,15	3,7
22.10.2025 14:00
I	1	0,196	156,8	1	0,3	36,6
II	1	0,197	145,8	1	0,3	34,5
III	0,1	0,0199	12,9	1	0,3	17,6
IV	0,1	0,0197	10,2	0,1	0,03	0,2
22.10.2025 17:00
I	1	0,196	98,0	1	0,3	30,5
II	1	0,197	53,2	1	0,3	34,5
III	0,5	0,0995	26,9	1	0,3	17,6
IV	0,3	0,0591	5,9	0,1	0,03	0,1

» % Исходные данные

E_target =80;           % Требуемая мощность ВИЭ

Esp_star = 80;            % Требуемая мощность СП

Evh_star =80;           % Требуемая мощность ВГ

Esp = 101.9;                % Существующая мощность СП

Evh — 30.5;               % Существующая мощность ВГ

С = 0.15;                 % Облачность v = 4.8;                  % Скорость ветра

% Инициализация оптимальных значений optimal_alpha = NaN;

optimal_beta = NaN;

best_error = Inf;         % Хранит минимальное найденное отклонение

% Используется только ЕСП

Е = Esp;

optimal_alpha =1;        % Весь вклад в требуемую мощность ВИЭ вносит ЕСП optimal_beta — □;

disp('Becb вклад в требуемую мощность ВИЭ вносит ЕСП'); elseif v > 4 ss С >= 0.5

% Весь вклад в требуемую мощность ВИЭ вносит ЕВГ Е = Evh;

optimal_alpha =0;        % Весь вклад в требуемую мощность ВИЭ вносит ЕВГ optimal_beta = 1;

disp('Becb вклад в требуемую мощность ВИЭ вносит ЕВГ*); else

% Подбираем оптимальное сочетание для достижения значения E_target alpha_range = linspace(0, 1, 1000); % Возможные значения альфа

% Рассматриваем возможные значения альфа for i = 1:length(alpha_range) alpha = alpha_range(i);

beta = 1 - alpha;              % Так как поставлено условие «а +0=1»

E_current = alpha * Esp + beta * Evh;

% Оцениваем отклонение от цели error = abs(E_current - E_target);

% Выбираем наилучшее решение if error < best_error best_error = error;

optimal_alpha = alpha;

optimalbeta = beta;

E = E_current; end end.

end

% Выводим результат fprintf('Оптимальные коэффициенты:\n’); fprintf{'Альфа (a): %.4f\n', optimalalpha); fprintf('Бета (P): %.4f\n', optimalbeta); fprintf('Итоговая мощность: %.4f\n', E) ;

• ^{> e} У _ i k 1 h b f h k 1 v w g _ j ] b b

• 1 j _ [ g h k 1 b

• < u [ h j 1 h [ m k e h \ e

■

– C

Z e v g h c i j m k 1 Z g h \ d b j _\ L H ^ g z O \

\ W g _ j ] b hevdh h h kg _ g j У h f i

( Matlab)

h j Z [ h 1 d b b b h [ k e

Dj nZ [a ug u о 1

b

E |\b Igk i ф b v X j _ b f m s _ k

IbfZevguo a h i 1 bmf xZ se _v g m b \ Z g b у d m s mh x w hk \

1 \

■

■

;

b k i h e jyhai hj \_gZ g be 2

■

;

■

Начав с одного вида ВИЭ, можно поэтапно наращивать мощности, прежде чем переходить к более сложным гибридным системам. Это позволяет гибко подходить к распределе-

Таблица 3 – Результаты формирования решения при выборе энергетических установок

Номер зоны	α	β	EВИЭ, кВт	Рекомендуемая подсистема ВИЭ
22.10.2025 11:00
I	0,69	0,31	80,03	Гибридная
II	0,56	0,44	80,01	Гибридная
III	0	1	36,60	Ветрогенераторы
IV	1	0	48,30	Солнечные панели
22.10.2025 14:00
I	0,36	0,64	80,04	Гибридная
II	0,41	0,59	79,96	Гибридная
III	0	1	17,60	Ветрогенераторы
IV	1	0	10,20	Солнечные панели
22.10.2025 17:00
I	0,73	0,27	80,03	Гибридная
II	1	0	53,20	Солнечные панели
III	1	0	26,90	Солнечные панели
IV	1	0	5,90	Солнечные панели

нию ресурсов и корректировать стратегию развития энергетики в зависимости от полученных результатов. Гибридные подсистемы, обеспечивая стабильное энергоснабжение, зависят от корректной работы всех компонентов. Отказ одного из источников энергии в гибридной подсистеме может потребовать сложных решений для поддержания работы системы в целом.

В долгосрочной перспективе гибридные системы могут обеспечить более устойчивое и надёжное энергоснабжение, особенно в условиях изменчивости погодных условий. Поэтому после анализа эффективности отдельных систем можно рассмотреть возможность их комбинирования для создания более устойчивой энергетической инфраструктуры.

а) дата: 22.10.2025 г., время: 11:00 и 14:00

□ - солнечные панели

- ветрогенераторы □ - гиоридная система

б) дата: 22.10.2025 г., время: 17:00

Рисунок 8 – Распределение подсистем ВИЭ на территории Кубы

Заключение

В работе рассмотрены критерии размещения ВИЭ, предложен алгоритм формирования решений при выборе ЭУ, сформулированы проектные предложения по размещению солнечных и ветряных электростанций.

Представленный подход позволяет обоснованно подойти к выбору ЭУ, использующих возобновляемые ресурсы (солнечную энергию и/или ветер), и размещать на местности для повышения ресурсной эффективности территории с учётом удовлетворения территориальных потребностей.