Кластерный подход к стратегическому планированию развития территориально-электросетевых комплексов с учетом условия распространения электротранспорта

Бесплатный доступ

В статье предложен метод кластеризации территориально-электросетевых комплексов в целях стратегического планирования развития электроэнергетики в условиях роста сегмента электротранспорта. Показано, что пространственная неоднородность инфраструктурной обеспеченности, уровней цифровизации и динамики парка электромобилей требуют дифференцированного подхода к размещению и развитию зарядной инфраструктуры. Для анализа использован алгоритм k-средних с нормированием признаков и включением прогностических индикаторов гибкой нагрузки. На основе кластеризации выделены четыре группы регионов, различающиеся по профилям рисков, сетевым ограничениям и потенциалу интеграции электротранспорта. Полученные результаты могут быть использованы при разработке схем и программ развития электроэнергетики, региональных стратегий электромобильности и моделей управления спросом.

Еще

Территориальный электросетевой комплекс, кластеризация, электротранспорт, зарядная инфраструктура, гибкая нагрузка, стратегическое планирование

Короткий адрес: https://sciup.org/14134677

IDR: 14134677   |   УДК: 338.264   |   DOI: 10.47629/2074-9201_2025_6_231_235

Cluster-based approach to strategic planning for the development of territorial electric grid complexes considering the expansion of electric transport

The article proposes a clustering-based approach to the classification of territorial electric grid complexes (TEGCs) for strategic energy planning under the growing penetration of electric vehicles. The spatial heterogeneity of infrastructure capacity, digitalization levels, and EV fleet distribution necessitates differentiated strategies for the deployment and development of charging infrastructure. The study applies the k-means algorithm with feature normalization and predictive indicators of flexible demand. Four regional clusters are identified, each characterized by specific risk profiles, grid constraints, and potential for EV integration. The results can be used to support regional energy development programs, EV infrastructure planning, and demand-side management strategies.

Еще