Влияние объектов агропромышленного комплекса на результат комплексной оптимизации децентрализированных систем электроснабжения, использующих возобновляемые источники энергии

Опыт исследовательских коллективов показывает, что комбинированное применение возобновляемых источников энергии (ВИЭ) и накопителей энергии в ДСЭС является экономически эффективным способом энергообеспечения потребителей [2–3]. Основные задачи, возникающие при комбинированном применении ВИЭ и накопителей энергии, носят оптимизационный характер. Комплексная оптимизация ДСЭС позволяет найти установленные мощности ВИЭ, накопителей энергии и вспомогательного оборудования.

Учет производственной нагрузки в рамках решения задачи комплексной оптимизации ДСЭС, использующих ВИЭ и накопители энергии, дает возможность рассматривать вопросы социальноэкономического развития (СЭР) удаленных населенных пунктов.

При рассмотрении вопросов СЭР удаленных населенных пунктов особое внимание необходимо уделять проектам малых и средних производственных предприятий, нацеленных на удовлетворение локального (районного) спроса на сельскохозяйственную, рыбоперерабатывающую и лесную продукцию [4].

Согласно [5], объекты агропромышленного комплекса (АПК) потенциально могут использоваться для решения задачи СЭР удаленных населенных пунктов.

Цель работы. Продемонстрировать влияние объектов АПК на результат комплексной оптимизации ДСЭС, использующей ВИЭ и накопители энергии.

Математическое моделирование ДСЭС, использующей ВИЭ и накопители энергии

Математическая модель ДСЭС состоит из следующих элементов: генерация, аккумулирование, преобразование и передача электроэнергии.

Моделирование генерирующих устройств выполняется с использованием следующих литературных источников: фотоэлектрические преобразователи (ФЭП) [6–8], ветроэнергетические установки (ВЭУ) [8, 9], аккумуляторные батареи (АБ) [10, 11], ДЭС [12].

Преобразование и передача электроэнергии выполняются следующими элементами: трансформаторы (ТР), воздушные линии (ВЛ) [13], силовые инверторы (СИН), выпрямители (ВП) [14,15].

В рамках модели разработана программа по определению астрономических параметров Солнца исходя из координат местности, месяца, числа и часа расчетного периода. Далее с использованием результатов замеров автоматическими метеостанциями климатических данных, представленных в [16], создается массив, описывающий с шагом один час следующие параметры окружающей среды: температура окружающей среды, °C; давление воздуха, кПа; облачность, %; скорость ветра на высоте 10 метров, м/с. Как правило, число лет метеонаблюдений для удаленных населенных пунктов находится в интервале от 5 до 12.

На рисунке 1 представлен общий вид модели ДСЭС, использующей ВИЭ и АБ.

Рис. 1. Общий вид модели ДСЭС, использующей ВИЭ и АБ:

ВЭУ, ФЭП, НАГРУЗКА, ДЭС, ТР-Р, ВЛ, КРУ, АБ, СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ – блок расчета ветроэнергетических установок, фотоэлектрических преобразователей, нагрузки, дизельной электростанции, трансформаторов, воздушных линий, комплектных распределительных устройств, аккумуляторных батарей, системы управления

Определение состава оборудования ДСЭС

Цель – нахождение оптимального соотношения генерирующих мощностей и вспомогательного оборудования при минимальной стоимости произведенного кВт·ч. Для сравнения вариантов применяется методика уравновешенной стоимости электроэнергии (Levelized cost of electricity; LCOE) [17]. LCOE, руб/кВт·ч – это стоимость электроэнергии, отпускаемой непосредственно с комбинированного комплекса, использующего ВИЭ и накопители энергии.

Целевая функция имеет вид

∑ n Kj+Mj+Fj

LCOE =       ^{( Х}Е^{Г )} ,

∑ n          ’

∑    (1+r) '

где Κ i – капиталовложения; М i – эксплуатационные расходы; F i – топливные издержки; Е i – производство электроэнергии, кВт·ч; r – коэффициент дисконтирования; n – число лет расчетного периода, г.; подстрочным индексом i обозначены величины, относящиеся к i-му году расчетного периода.

Алгоритм оптимизации представляет собой многоитерационный трехступенчатый замкнутый процесс с постепенным изменением установленных мощностей элементов генерации и аккумулирования электроэнергии. В основе программы заложен метод Гаусса-Зейделя.

На рисунке 2 представлен алгоритм оптимизации ДСЭС.

Рис. 2. Алгоритм оптимизации ДСЭС

В качестве примера была рассмотрена ДСЭС «Хамра» (Ленский район, Якутия). Максимальная нагрузка наблюдается в зимний период и составляет 90 кВт. На текущий момент в ДСЭС «Хамра» используются дизель-генераторные агрегаты с установленной мощностью 30, 60, 75 и 100 кВт. Стоимость дизельного топлива с учетом доставки в настоящее время составляет 55 рублей за литр. Удельное потребление дизельного топлива составляет 497,8 мл на производство кВт·ч [1]. Высокая стоимость дизельного топлива, а также его большое удельное потребление являются причиной высокой стоимости произведенного кВт·ч, которая на текущий момент составляет 22 рубля, что не дает возможности рассматривать вопросы СЭР поселка «Хамра».

Постановка задачи для ДСЭС «Хамра»: выполнить комплексную оптимизацию ДСЭС с применением ВИЭ и АБ, с учетом производственных мощностей на базе АПК.

Комплексная оптимизация ДСЭС «Хамра»

При оптимизации ДСЭС «Хамра» рассматривается следующее оборудование, представленное в таблице 1.

Таблица 1

Заводские параметры оборудования, используемого в расчетной модели

ФЭП	Ρ уст, кВт	U опт , В	КПД	Площадь, мм
ТСМ – 250А	0,250	31	0,20	1633х996
АБ	Q уст, А·ч	U АБ, В	-	-
Rolls – S-12-230	230	12	0,95	530х209х218
ДЭС	Ρ уст, кВт	Q ном , мл/кВт·ч	-	-
2 х ЯМЗ-100	100	300	0,3	5250х2200х2500
ВЭУ	Ρ уст, кВт	V стр, м/с	-	Радиус, м
Sokol Air Vertical-15	15	2,2	0,4	2,5

Примечание. Ρ _уст – единичная установленная мощность агрегата; Q _уст – установленная емкость АБ; U _опт – напряжение ФЭП в точке максимального отбора мощности; U _АБ – номинальное напряжение АБ; V _стр – скорость страгивания ВЭУ; Q _ном – номинальный расход дизельного топлива на производство, кВт·ч.

В таблице 2 представлены объекты АПК, используемые для СЭР удаленного населенного пункта Хамра.

Таблица 2

Объекты АПК, используемые для СЭР п. Хамра

Тип	Q п , т/год	Ρ    , Ρ     , кВт	ввода , ч
Молочная ферма на 20 голов	100 тонн молока	10-25	с 0 ч (с начала расчёта)
Осетровая ферма	10 тонн рыбы	10-15	с 17520 ч (с 3-го года)

Примечание. Q _п – производительность предприятия ; Ρ , Ρ – минимальная и максимальная нагрузка; t _ввода – время ввода в эксплуатацию производственных предприятий.

После внесения параметров в расчетную модель запускается многоитерационный процесс комплексной оптимизации.

В таблице 3 показаны результаты комплексной оптимизации ДСЭС «Хамра».

Результаты комплексной оптимизации ДСЭС «Хамра»

Таблица 3

Без учета производственной нагрузки ( вариант 1 )

ФЭП кВт	ВЭУ кВт	АБ кВт·ч	ДЭС кВт	W эл , тыс. кВт·ч.	Κ Σ , млн руб.	F год , литры	LCOE, руб./кВт·ч
150	0	993,6	100	400	16,15	67950	15,31
С учетом производственной нагрузки объектов АПК ( вариант 2 )
250	0	1987,2	100	600	30,98	89075	14,09

Примечание. W _эл – годовое потребление электроэнергии; Κ _Σ – капиталовложения; F _год – годовое потребление дизельного топлива.

Анализ полученных результатов. В результате оптимизации получены два варианта состава оборудования ДСЭС «Хамра». Оптимальной технологией производства электроэнергии является фотодизельный комплекс генерации с аккумуляторными батареями (ФЭП-ДЭС-АБ). В варианте 2 относительно варианта 1 рост годового потребления электроэнергии составил 33 %, при этом годовое потребление дизельного топлива увеличилось всего на 23 %. Относительно небольшое увеличение потребления дизельного топлива связано с тем, что рост производственной нагрузки наблюдается в период, когда ФЭП имеют максимальные значения выработки электроэнергии. Снижение стоимости произведенного кВт·ч по вариантам составило 8%.

Заключение. Согласно полученным результатам, ввод производственной нагрузки существенно влияет на результат комплексной оптимизации. Следует отметить, что уменьшение значения стоимости произведенного кВт·ч наблюдается только при вводе в эксплуатацию объектов АПК. Следовательно, объекты АПК можно рассматривать для решения задач СЭР удаленных населенных пунктов, использующих в качестве основного генерирующего оборудования ВИЭ и НЭ.

Стоит отметить, что разным территориям присуще индивидуальное распределение возобновляемых энергоресурсов, следовательно, задачу комплексной оптимизации с учетом производственных мощностей АПК необходимо рассматривать для каждой ДСЭС индивидуально.