Круглосуточное Безуглеродное Энергоснабжение: Новый Подход к Оптимизации

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает инновационную систему управления энергоснабжением, обеспечивающую непрерывную работу на возобновляемых источниках энергии и минимизацию затрат.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Ежемесячные затраты на электроэнергию для различных конфигураций систем управления энергопотреблением демонстрируют различия при круглосуточной работе без избыточной передачи энергии во внешнюю сеть.

Разработанный стохастический подход к управлению энергосистемами с использованием рекурсивного горизонтного планирования обеспечивает соответствие требованиям безуглеродного энергоснабжения 24/7.

Несмотря на растущую потребность в экологически чистой энергетике, обеспечение круглосуточного, безуглеродного энергоснабжения остается сложной задачей, требующей оптимизации множества факторов. В данной работе, ‘Stochastic EMS for Optimal 24/7 Carbon-Free Energy Operations’, предложена двухэтапная стохастическая оптимизационная модель для определения оптимальных планов эксплуатации и закупок, направленных на достижение соответствия требованиям 24/7 безуглеродной энергетики при минимальных затратах. Разработанная система, применяющая рекурсивный горизонтный контроль и учитывающая неопределенность прогнозов солнечной генерации и нагрузки, позволяет гибко настраивать цели по обеспечению безуглеродности, например, минимальный процент почасового соответствия или требуемое количество безуглеродных дней. Сможет ли предложенный подход стать основой для перехода к устойчивым энергетическим системам на развивающихся рынках?

Переход к Безупречной Энергии: Вызовы и Перспективы

Достижение 100% возобновляемой энергетики (RE100) становится всё более реалистичным, однако переменчивость солнечной и ветровой энергии представляет собой серьёзную проблему. В отличие от традиционных источников, таких как уголь или газ, доступность энергии солнца и ветра напрямую зависит от погодных условий, что приводит к колебаниям в выработке. Эти колебания создают трудности для поддержания стабильной работы энергосистемы и требуют разработки новых методов прогнозирования и управления, а также внедрения систем накопления энергии для сглаживания пиков и провалов в производстве. Несмотря на технологический прогресс, обеспечение надёжного и бесперебойного электроснабжения при полном переходе на возобновляемые источники остаётся сложной задачей, требующей комплексного подхода и инновационных решений.

Традиционное энергетическое планирование, как правило, основывается на среднегодовых показателях выработки и потребления, что не учитывает критическую необходимость балансировки спроса и предложения в масштабе часов. Такой подход, эффективный для стабильных источников энергии, оказывается недостаточным при работе с возобновляемыми источниками, такими как ветер и солнце, характеризующимися непостоянством. Несоответствие между пиками генерации и потребления создает риски для стабильности энергосистемы, требуя разработки новых методов прогнозирования и управления потоками энергии. Вместо долгосрочных средних значений, необходимо фокусироваться на краткосрочной, почасовой координации выработки и потребления, что требует более сложного моделирования и внедрения гибких систем хранения энергии.

Несоответствие между переменчивой генерацией возобновляемых источников энергии и стабильным спросом на электроэнергию требует разработки инновационных подходов к управлению прерывистостью и обеспечению надежности энергосистемы. Исследования направлены на создание систем, способных прогнозировать колебания в выработке солнечной и ветровой энергии с высокой точностью, а также оперативно корректировать нагрузку или задействовать резервные мощности. Внедрение интеллектуальных сетей, систем накопления энергии — таких как аккумуляторные батареи и гидроаккумулирующие электростанции — и развитие технологий управления спросом, позволяющих потребителям гибко реагировать на изменения в доступности энергии, становятся ключевыми элементами решения данной задачи. Эффективное сочетание этих технологий позволит гарантировать стабильное электроснабжение даже при высокой доле возобновляемых источников, обеспечивая надежность и устойчивость энергосистемы.

Переход к стопроцентному использованию возобновляемых источников энергии требует не только увеличения их генерации, но и принципиально нового подхода к управлению их доступностью. Вместо пассивного производства электроэнергии из ветра и солнца, необходим активный контроль и координация, позволяющий сглаживать колебания в поставках. Это подразумевает развитие систем накопления энергии, интеллектуальных сетей, способных перераспределять излишки, и алгоритмов прогнозирования, предсказывающих изменения в выработке. Эффективное управление доступностью возобновляемых источников — это ключевой фактор обеспечения стабильности энергосистемы и надежного электроснабжения, что становится приоритетной задачей при переходе к устойчивой энергетике.

Накопление ресурсов в течение сезонов обеспечивает круглосуточную работу без избыточной выработки и экспорта энергии.

Круглосуточная Безуглеродная Энергия: Новый Подход к Балансировке

Инициатива 24/7 CFE (Carbon-Free Energy) направлена на преодоление ограничений подхода RE100, который обычно предполагает годовое суммирование потребления электроэнергии из возобновляемых источников. В отличие от RE100, 24/7 CFE требует соответствия почасового потребления электроэнергии фактической генерации из безуглеродных источников, таких как ветроэнергетика, солнечная энергетика и гидроэнергетика. Это означает, что каждый час потребляемой электроэнергии должен быть обеспечен соответствующим объемом безуглеродной генерации, что существенно повышает требования к надежности и гибкости энергосистемы и требует более детального учета временных характеристик возобновляемых источников энергии.

Для достижения цели круглосуточного соответствия потребления электроэнергии источникам, не содержащим углерод, требуется интеграция разнообразных энергетических ресурсов. В частности, это включает использование возобновляемых источников энергии, таких как ветровая и солнечная энергия, которые характеризуются непостоянством выработки. Для компенсации этой непостоянности необходимы системы накопления энергии, в первую очередь аккумуляторные батареи, позволяющие сохранять избыточную энергию, произведенную в периоды высокой выработки, и использовать ее в периоды низкого производства возобновляемых источников. В перспективе, технологии преобразования энергии, такие как Power-to-X, могут обеспечить дополнительную гибкость и возможность долгосрочного хранения энергии, создавая синтетическое топливо или другие носители энергии для использования в периоды, когда возобновляемые источники недоступны.

Эффективная реализация концепции 24/7 CFE требует применения сложных методов оптимизации для управления комплексными энергетическими системами и учета неопределенностей. Эти методы должны координировать разнообразные источники генерации, включая ветровую и солнечную энергию, накопители энергии (аккумуляторы) и, потенциально, технологии преобразования энергии (power-to-x). Оптимизация должна учитывать переменчивость возобновляемых источников, прогнозировать спрос на электроэнергию с высокой точностью, а также обеспечивать баланс между генерацией и потреблением в каждый час. Алгоритмы оптимизации должны учитывать географическое распределение источников, ограничения на передачу электроэнергии по сетям, а также экономические факторы, влияющие на стоимость различных источников генерации. Использование продвинутых математических моделей, включая стохастическое программирование и робастную оптимизацию, является необходимым условием для достижения надежной и экономически эффективной реализации 24/7 CFE.

Для достижения режима 24/7 без выбросов углерода, технологии улавливания и хранения углерода (Carbon Dioxide Removal, CDR) и преобразования энергии (Power-to-X, PtX) играют ключевую роль. PtX, включающая электролиз воды для производства водорода и последующее преобразование в синтетическое топливо или другие химические вещества, позволяет аккумулировать избыточную энергию из возобновляемых источников и использовать ее в периоды низкой генерации. CDR, в свою очередь, компенсирует остаточные выбросы, возникающие в процессе производства электроэнергии и других промышленных процессах, обеспечивая фактический нулевой углеродный след. Интеграция PtX и CDR позволяет преодолеть ограничения прерывистости возобновляемых источников и обеспечить надежное и устойчивое электроснабжение в режиме 24/7.

Оптимальное планирование работы аккумуляторов и закупки электроэнергии позволяет достичь целевого количества дней автономности без избыточной выработки энергии.

Оптимизация и Контроль: Управление Неопределенностью и Рисками

Двухэтапное стохастическое программирование представляет собой надежный метод для учета неопределенности в многоступенчатых энергетических системах. Этот подход позволяет принимать упреждающие решения, учитывая различные сценарии развития событий. На первом этапе определяются оптимальные решения для текущих условий, а на втором этапе — корректирующие действия, учитывающие возможные отклонения от прогнозируемых значений. В отличие от детерминированных методов, стохастическое программирование позволяет оценить риски, связанные с неопределенностью, и разработать стратегии, минимизирующие потенциальные негативные последствия. Данный метод применим для оптимизации работы энергосистем с учетом изменчивости возобновляемых источников энергии, колебаний спроса и других факторов, влияющих на стабильность и эффективность работы системы.

Управляющее по горизонту скольжения (Receding Horizon Control, RHC) представляет собой практический метод реализации стратегий оптимизации в динамических системах, таких как энергетические комплексы. Суть метода заключается в последовательной оптимизации управления на конечном временном горизонте, с последующим смещением этого горизонта на один шаг вперёд. На каждом шаге, принимаются решения, основанные на текущей информации и прогнозе на ограниченный период времени. В отличие от глобальной оптимизации, требующей знания всей будущей информации, RHC позволяет адаптироваться к изменяющимся условиям в реальном времени, что особенно важно при наличии неопределенностей, таких как колебания цен на энергию или непредсказуемость возобновляемых источников. Постоянное пересчёт оптимальных решений с учетом новых данных обеспечивает более гибкое и надежное управление системой.

Оценка и смягчение рисков являются критически важными аспектами управления сложными энергетическими системами. Одним из эффективных инструментов для количественной оценки потенциальных убытков в различных операционных сценариях является Conditional Value at Risk (CVaR), также известный как Expected Shortfall. $CVaR$ представляет собой среднее значение убытков, превышающих Value at Risk (VaR) на заданном уровне доверия. В отличие от VaR, который указывает только на величину потерь, которые не будут превышены с определенной вероятностью, CVaR предоставляет информацию о величине ожидаемых потерь в «хвосте» распределения, что позволяет более точно оценить потенциальный ущерб и разработать стратегии по его минимизации. Использование $CVaR$ позволяет учитывать не только вероятность наступления неблагоприятного события, но и его потенциальную величину, обеспечивая более полное представление о рисках.

Периодическая реоптимизация решений в системах управления энергопотреблением (EMS) на основе подхода Rolling Horizon позволяет обеспечить адаптивность и оперативность реагирования на изменяющиеся условия. Данный метод предполагает повторный расчет оптимальной стратегии управления через заданные интервалы времени, учитывая текущие данные и прогнозы. Исследования показывают, что применение Rolling Horizon EMS может обеспечить снижение затрат на 6.4-7.2% по сравнению с детерминированными подходами, не учитывающими неопределенность и динамику энергосистемы. Регулярная реоптимизация позволяет учитывать изменения в ценах на энергоносители, профилях нагрузки и доступности ресурсов, повышая эффективность и экономичность управления энергопотреблением.

Сравнение годовых чистых затрат для скользящей Flexible CFE EMS с различным количеством целевых дней CF без избыточной экспортируемой энергии показывает, что оптимизация количества дней CF позволяет снизить затраты.

Прогнозирование и Моделирование Системы: Основа для Принятия Решений

Точная прогнозируемость выработки солнечной энергии имеет решающее значение для эффективной работы энергетических систем. В настоящее время для решения этой задачи активно применяются модели машинного обучения, такие как LightGBM, LSTM и NeuralProphet. LightGBM, благодаря своей эффективности и скорости, особенно хорошо подходит для обработки больших объемов данных и выявления сложных закономерностей. Модели LSTM, основанные на рекуррентных нейронных сетях, позволяют учитывать временную зависимость данных, что критично для прогнозирования выработки солнечной энергии, зависящей от времени суток и погодных условий. NeuralProphet, разработанный Facebook, представляет собой специализированную модель, оптимизированную для прогнозирования временных рядов, и демонстрирует высокую точность в предсказании выработки солнечной энергии, учитывая сезонность и другие факторы. Использование этих моделей позволяет существенно повысить надежность и экономичность работы энергетических систем, интегрирующих солнечную генерацию.

Долгосрочные модели энергетического баланса играют ключевую роль в оценке практической реализуемости и экономической эффективности различных сценариев обеспечения непрерывной подачи электроэнергии $24/7$ (Carbon-Free Energy — CFE). Эти модели позволяют анализировать взаимосвязь между производством и потреблением энергии на протяжении длительных периодов времени, учитывая сезонные колебания, изменения в спросе и доступность различных источников энергии. Благодаря этому становится возможным обоснованное планирование энергетических мощностей, определение оптимального сочетания генерации и хранилищ энергии, а также оценка рисков, связанных с переходом к углеродно-нейтральной энергетике. Использование таких моделей позволяет принимать взвешенные решения относительно инвестиций в новые мощности, модернизации существующей инфраструктуры и разработки эффективных стратегий управления энергосистемой, обеспечивая надежное и экономически оправданное энергоснабжение в долгосрочной перспективе.

Оптимизация генерирующих мощностей, основанная на результатах моделирования, позволяет определить наиболее эффективный состав источников энергии для надежного и экономичного удовлетворения потребностей в электроснабжении. Данный подход включает в себя анализ различных сценариев, учитывающих стоимость, доступность и характеристики каждого источника — от возобновляемых источников, таких как солнечная и ветровая энергия, до традиционных электростанций. Благодаря применению передовых алгоритмов оптимизации, возможно не только минимизировать общие затраты на производство электроэнергии, но и обеспечить стабильность энергосистемы, снижая риски, связанные с перебоями в поставках или колебаниями цен на топливо. Такой подход позволяет формировать оптимальный портфель генерирующих мощностей, который наилучшим образом соответствует текущим и будущим потребностям в электроэнергии, обеспечивая надежное и доступное энергоснабжение для потребителей.

Интеграция алгоритма ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers) с системой управления энергопотреблением, основанной на горизонте планирования (Rolling Horizon EMS), значительно повышает эффективность оптимизации сложных энергетических задач. Данный подход позволяет находить решения, требующие на 19-20% меньше оперативных корректировок энергопотребления по сравнению с детерминированными EMS, при этом обеспечивая практически 100% соответствие требованиям по углеродной нейтральности (CF compliance). В основе лежит распределенная оптимизация, где ADMM эффективно справляется с задачами координации между различными источниками энергии и потребителями, обеспечивая стабильную и экономически выгодную работу системы даже в условиях высокой сложности и изменчивости.

Оптимальное планирование работы аккумуляторов и закупок электроэнергии позволяет достичь целевого количества дней непрерывной работы (CF days).

Исследование демонстрирует, что стремление к абсолютному контролю над энергосистемами — иллюзия. Авторы предлагают не строить непроницаемые крепости от хаоса, а создавать адаптивные экосистемы, способные выдерживать стохастические колебания и поддерживать бесперебойную работу на возобновляемых источниках энергии. Это подход, где оптимизация строится не на предсказании будущего, а на реагировании на его неопределенность. Как заметил Карл Саган: «Мы сделаны из звездного света». И подобно звездам, энергосистемы должны излучать гибкость и устойчивость, а не стремиться к статичной, недостижимой идеальности. Особенно важна концепция Receding Horizon Control, позволяющая системе адаптироваться к меняющимся условиям и минимизировать риски сбоев, что перекликается с идеей органического роста и эволюции систем.

Что дальше?

Представленная работа, словно тщательно выточенная деталь, встраивается в сложный механизм управления энергетическими системами будущего. Однако, любое стремление к совершенству обнажает новые грани неопределенности. Оптимизация ради непрерывной работы на возобновляемых источниках энергии — это не решение, а лишь переформулировка вопроса: где именно и когда система проявит свою хрупкость? Ведь стохастическая модель, как и любая попытка предсказать будущее, оставляет за собой пространство для неожиданных сбоев.

Настоящий вызов заключается не в усовершенствовании алгоритмов, а в признании их принципиальной неполноты. Необходимо сместить фокус с поиска оптимального решения на создание систем, способных к адаптации и самовосстановлению. Энергетическая система, подобно живому организму, должна учиться на своих ошибках, а не стремиться к недостижимой идеальности. Расширение горизонтов рецессивного управления — это лишь временное отсрочивание неизбежного столкновения с хаосом.

Будущие исследования должны быть направлены не на повышение точности прогнозов, а на разработку методов управления, устойчивых к непредсказуемости. Необходимо изучать не только математические модели, но и психологию операторов, принимающих решения в условиях неопределенности. Ибо система, лишенная человеческого фактора, обречена на слепое следование алгоритмам, не способным учесть всю сложность реального мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15135.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-22 09:32