Сотрудники факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали математические модели для управления накопителями в электрических сетях, а также для определения их оптимальных параметров с точки зрения потребителей электроэнергии. Результаты исследования помогут при анализе рынков электроэнергии. Они были представлены на конференции «Ломоносовские чтения» и планируются к освещению в рамках международной конференции MOTOR2022.
В работе рассматривается задача оптимального управления накопителями энергии потребителями, покупающими энергию на оптовых рынках или по фиксированным тарифным ставкам. При правильном подходе к использованию подобных устройств можно значительно сэкономить и даже получить прибыль.
Модель определяет оптимальный график потребления и управления накопителем с учетом ключевых и случайных факторов. Также она способна учитывать производство энергии за счет возобновляемых источников, например, солнечного света, — этом случае появляется зависимость и от погоды. В результате анализа определяется оптимальная стратегия для рынков, где потребитель может продать избыточную энергию по той же цене, а также рассматривается задача, где такая продажа невозможна.
«В настоящее время цена электроэнергии в пиковые периоды в 5–7 раз превышает цену в ночное время. Существует несколько типов накопителей с разными КПД и зависимостями цены от объема и мощности. Разработанные методы дают возможность потребителю с конкретным накопителем рассчитать оптимальный график получения энергии из сети и обмена ею с накопителем, а также выбрать оптимальный вариант накопителя, минимизирующий затраты на обеспечение электроэнергией», — рассказал профессор кафедры исследования операций факультета ВМК МГУ Александр Васин.
Ученые также учли другую постановку проблемы, в рамках которой исследуется модель использования крупных накопителей (гидроаккумулирующих электростанций, которые выравнивают неоднородность суточной электронагрузки). Они служат регуляторами оптового рынка электроэнергии для оптимизации общественного благосостояния.
Наиболее важные научные результаты, связанные с решением новых динамических задач оптимизации со случайными и неопределенными факторами, могут быть использованы для анализа рынков электроэнергии в России, Китае, Евросоюзе и в других регионах с целью определения перспективных вариантов производства и продажи накопителей.
