Диссертация (1138717), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Анализ существующих моделей поведения потребителей вэнергетикеРассмотрим более подробно задачи, которые ставились передуправлением поведением потребителей, и подходы к их решению,предлагаемые различными авторами.Россия, дореформенный период развития электроэнергетикиВ 1980-е годы основной задачей управления поведениемпотребителейэлектроэнергиивСССРявлялосьснижениенеравномерности графика нагрузки энергосистемы путем привлеченияпотребителей к регулированию потребления электроэнергии в целяхснижениясуммарныхнародохозяйственныхзатрат.Возможностьучастия в регулировании нагрузки рассматривалась только для крупныхпромышленныхпотребителей(потребителей-регуляторов),технологический процесс которых позволял гибко регулировать своюнагрузку в оперативном режиме.Средиосновныхзадачоптимизациирежимовработыдействующих и проектируемых предприятий выделялись следующие:1.
Оптимизациярежимовэлектропотребления,учитывающаяспецифику тарифообразования на электроэнергию:- Оптимизация режима электропотребления действующегопредприятия, выпускающего один или несколько видовпродукции,притарифенаэлектроэнергию,дифференцированном по зонам суток, дням недели исезонам года (например, тариф с основной платой за участиевмаксимумедифференцированныймаксимальнойиэнергосистемы,тарифиминимальнойодноставочныйт.п.)призаданныхпроизводительноститехнологических установок и заданном суточном выпускепродукции.65Тоестьнахождениепотребляемойобеспечивающегозатратвозможногообъемамощностимаксимальноепредприятияприснижения(электроэнергии),снижениесохранениисуммарныхпланавыпускапродукции и с учетом ограничения по допустимой величинесниженияпотребляемоймощности(электроэнергии),требуемой для сохранения устойчивого технологическогорежима работы предприятия.- Оптимизация числа установок и режимов их работы припроектировании нового предприятия, выпускающего одинвид продукции по критерию минимизации затрат на выпускпродукции .2.
Оптимизациярежимовэлектропотребленияпокритериюминимума расхода энергетических ресурсов (электроэнергия ипрочие энергоносители).То есть нахождение производительности в каждой зоне графиканагрузки энергосистемы для каждой технологической установкипотребителя по критерию минимального суммарного расходаэнергетических ресурсов при заданных ограничениях допустимогоколебания суточного плана выпуска продукции.3. Оптимизация режимов электропотребления при ограничениях попотребляемойэлектрическоймощностииэлектроэнергии,возникающих при дефиците мощности в энергосистеме, а такжепри ограничениях по пропускной способности электрическихсетей:- Распределениеограниченноймощности(объемаэлектроэнергии) в условиях возникновения дефицита вэнергосистеме между различными предприятиями илитехнологическимиустановками66одногопредприятия,обеспечивающееминимальныйнароднохозяйственныйущерб от снижения потребляемой мощности.Автором монографии [32] предлагалось решать задачи 1 и 2методами нелинейного программирования (например, комплекс-метод),задачу 3 – методом Лагранжа.
Возможность применения этих методовоснована на том, что авторы не рассматривают возможность отключенияэлектроустановок, а разрешают только непрерывное изменение режима,что переводит задачу из области комбинаторной в область нелинейнойоптимизации.В предлагаемом советскими учеными подходе к управлениюэнергопотреблением следует отметить следующие недостатки:1. У потребителей-регуляторов отсутствует собственная генерация;2. Врамкахрешаемыхзадачпооптимизациирежимаэлектропотребления невозможно отключение технологическихустановок, а возможно только менять их мощность, что сильноупрощает задачу, делая ее некомбинаторной;3. Целевая функция включает в себя нелинейные функции ущербовпредприятия от изменения режима электропотребления, исходныеданные для которых в настоящее время найти не представляетсявозможным;4.
Единственным условием приемлемости графика потребления дляпотребителя является выполнение плана по выпуску продукции,то есть предложенные модели специфичны и могут применяться,как уже было сказано выше, только для промышленныхпредприятий.5. Не полностью отражает интересы потребителя при моделированииего поведения (т.к. не все графики потребления, позволяющиевыполнять план, равнозначны).В 2000-е гг.
в [18] также рассматривалась задача управленияповедением потребителя с целью сглаживания графика нагрузки67энергосистемы,экономическойспособствующегоэффективностидостижениюэнергоблоков,максимальнойснижениювредныхвыбросов в атмосферу и прочим целям. Если в перечисленных вышезадачах предполагалось изменение режимов работы самого предприятиядля достижения эффекта снижения затрат или снижения расходаэнергоресурсов, то в данной статье предлагается методика расчетатарифа на электроэнергию, учитывающая поведение потребителей истимулирующаяразличныегруппыпотребителейраспределятьсобственные нагрузки в течение суток таким образом, чтобы вэнергосистемефактическаянагрузкастремиласьквеличине,соответствующей максимальной экономической эффективности – точкеизлома энергетической характеристики, а среднее значение тарифа длякаждойгруппынеизменными.иобъемпроизводимойРазработаннаяметодикаэнергииоставалисьучитывает,во-первых,энергетические характеристики генерирующего оборудования, и, вовторых, вид суточного графика нагрузки потребителей.На основании энергетических характеристик генерирующегооборудования определяются интервалы времени высокого, среднего инизкого уровня тарифов для энергосистемы в целом:-Наоснованиимощностисоответствующейэффективностиотдельныхмаксимальнойихработы(изломэнергоблоков,технологическойэнергетическойхарактеристики), определяется верхняя граница мощностидля всей энергосистемы, превышение которой должнокараться штрафами, т.е.
максимально дорогими тарифами.-На основании средних значений мощности энергоблоков,расположенных между минимальным технологическимуровнемиуровнеммаксимальнойэффективностиопределяется вторая граница – соответствующая переходук более дешевому тарифу.68Рассчитанные интервалы мощности адаптируются для каждоготипа потребителей исходя из доли в общем графике нагрузки, т.е. чембольшую долю мощности потребляет потребитель в интервале, темвыше для него будет граница перехода к более высокому тарифу. Врассматриваемом подходе также предполагается, что в интерваледорогого тарифа в случае, если потребляемая мощность нижеустановленной для тарификации границы мощности, то для потребителяприменяются более низкие уровни тарифов.Величина тарифов для каждого сформированного интервалаопределяется исходя из:-среднего тарифа, рассчитанного исходя из стоимостиэлектроэнергии для энергосистемы в целом, то естьисходя из затрат на потребленное всеми энергоблокамитопливо (при учете только затрат на топливо)-коэффициентов соотношения тарифов для разных зон,подбираемыхтакимпотребителейкобразом,выравниваниючтобыстимулироватьсуточногографиканагрузок энергосистемы при сохранении среднего тарифанеизменным.Предлагаемый авторами [18] метод расчета тарифов с учетомпотребительского поведения отражает технологические особенностиразличных режимов работы генерации, учитывает особенности режимовработы потребителей, решает задачу стимулирования потребителей квыравниваниюсуточногографиканагрузокэнергосистемыприсохранении среднего тарифа неизменным.
Однако указанный подход вбольшей степени учитывает интересы генерации и регулятора,поскольку отражает технологические особенности различных режимовработы генерации, и учитывает только обобщенный вид графиканагрузки потребителя без проведения оценки приемлемости измененияего конфигурации. Кроме того, применение указанного подхода в69настоящее время не представляется возможным, в силу перехода крыночнымотношениямвэлектроэнергетике.Так,вусловияхфункционирования рынка электроэнергии и мощности не применяетсядиспетчерское управление энергосистемой исходя из энергетическиххарактеристик работы оборудования и используются более сложныемеханизмыценообразованиянаэлектроэнергиюдляконечныхпотребителей.Новый интерес к управлению энергопотреблением возник сразвитием концепции Smart Grid, частью которой, как уже было сказановыше, является «активизация» потребителей.Россия, после реформирования электроэнергетикиДляоценкиинтересов«активного»потребителядляоперативного горизонта планирования (условно, до одного года) вИнституте проблем управления им.
В.А. Трапезникова РАН разработанаобщая экономико-математическая модель (далее – Модель активногопотребителя). В соответствии с Моделью «активный» потребительминимизирует функцию операционных затрат, учитывающих:- цену на покупаемую с рынка электроэнергию (с учетомпараметровтарификации,отражающихэкономическиестимулы от участия в программах по управлению спросом,например, накопленное потребление при кумулятивнойзависимости цены от потребляемого с начала отчетногопериода объема электроэнергии);- профиль энергопотребления;- потерииз-заотклонениятекущегопрофиляэнергопотребления от желаемого профиля (потребности вэлектроэнергии);- затратынаперенастройкупотребителя;70генерирующихмощностей- цену на передаваемую в сеть электроэнергию от собственнойгенерации;- объем собственной генерации, передаваемой в сеть;- себестоимость производства электроэнергии от собственнойгенерации.Представленнаяэкономическиемодельфакторы,позволяетвлияющиенавыделитьповедениеосновные«активного»потребителя, и помогает оценить порядки величин этих факторов вфинансовом выражении и может быть использована для описания егоповедения при разработке как механизмов мотивации потребителя кучастию в регулировании, так и механизмов управления спросом [3].Зарубежные исследованияВ международных исследованиях изучение проблем управленияспросом в настоящее время является очень актуальной темой.
Следуетотметить, что в отличие от советских ученых, зарубежными авторами восновномрассматриваютсяматематическиемодели,отражающиеинтересы бытовых потребителей (домохозяйств) [59, 60, 66, 102, 115].В [102] предлагается математическая модель, учитывающаяследующие основные параметры: денежный эквивалент выгодностиграфика потребления, стоимость покупки электроэнергии из сети, атакже выгоду, получаемую от продажи электроэнергии от собственнойгенерации.Поминимизацииитогамзатратнапроводимойоптимизацииэнергопотреблениепокритериюформируетсяграфикнагрузки каждого электроприбора потребителя (с учетом заданныххарактеристик работы, таких как продолжительность работы). Авторыпредлагают генетический алгоритм приближенного решения задачипланирования потребления и собственной генерации на сутки вперед свозможностью оперативного перепланирования и апробируют этоталгоритма на примере домохозяйства, расположенного в г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
