Диссертация (1143334), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Таким образом, гипотетическивозможно повышение резервирования эгергокомплексов с учетом местных, региональных или территориальных возможностей, до кватро- (четырех), пента- (пяти),сикстет-систем (шести видов оборудования) и т. д., в соответствующие энергокомплексы на основе ВИЭ.18Внедрение комплексных систем энергоснабжения на основе ВИЭ может способствовать ускоренному решению задач достижениия индикаторов по выработкеэнергии на базе возобновляемых источников, установленных распоряжением Правительства РФ от 13 ноября 2009 г. № 1715-р) [3].Ввиду отсутствия Закона о возобновляемой энергетике и соответствующихподзаконных актов, задача микрогенерации с использованием ВИЭ в России не ставилась, что являлось одним из основных сдерживающих факторов внедрения ВИЭ.Использование микрогенерирующих комплексных систем с широким рядомВИЭ для энергообеспечения децентрализованных потребителей требует использования современных методов в развитии теории и практики возобновляемой энергетики, таких, как smart-системы, цифровизация и применение математического моделирования.Математическая теория комплексного применения систем ВИЭ не нова.
Комплексный (кластерный) анализ – растущая дисциплина, которая связана с разработкой систем поддержки принятия решений [4]. Она подробно описана в ряде исследований, посвященных бизнесу, социологии и экономике [5].В связи с этим были проанализированы существующие подходы к описаниюкомплексных систем и представлена развернутая классификация системы, определяющей объект исследований, описываемый в данной работе, как «комплекснуюсистему ВИЭ» или КС ВИЭ. Место КС ВИЭ в системе общей классификации комплексных систем показано на рис.
1.19Рис. 1. Место КС ВИЭ в системе общей классификации комплексных системИз данной классификации очевидно, что мКС ВИЭ - инновационная, техническая система, имеющая единую технологическую задачу (энергообеспечение), относящаяся к процессной отрасли (энергетика), объединенная в единый комплекс,состоящий из различных типов оборудования, использующего возобновляемые инетрадиционные источники энергии.Предпосылки создания теории оптимальной мКС ВИЭВ 1981 г. Нобелевский лауреат Дж. Тобин получил это высокое звание за комплекс работ в области оптимизации финансовых портфельных инструментов. Работы американского экономиста базировались на фундаменте, заложенном его учителями Г.
Марковитцем и У. Шарпом, также, но чуть позже, ставшими Нобелевскими лауреатами (1990 г.) [6].Ряд методов, используемых при решении задач оптимизации комплексныхсистем, представлены в таблице 1:Таблица 1Методы, используемые при решении задач комплексной оптимизацииМетод оптимизацииГодОписание метода1874 Известный как метод покоординатного спуска, является итераМетод Гауссационным методом для решенияЗейделя/системы линейных уравнений./Метод покоПредставляет модификацию меординатноготода Гаусса, заключающуюся вспускатом, что при вычислении очередного приближения используются ранее полученные координаты.Эвристический алгоритм по1975 иска, используемый для решеГенетический/ния задач оптимизации и модеэволюционныйлирования путём случайногоалгоритмподбора, комбинирования и ваGenetic/риации искомых параметров сevolutionaryиспользованием механизмов,algorithmаналогичных естественному отбору в природе.1995 Метод численной оптимизации,Метод роя частицдля использования которого неРазработчикPhilippLudwig vonSeidelПреследуемые целиНахождение оптимального соотношения установленныхмощностей ВИЭ,при минимизацииJohnHolland(Мичиганский университет)стоимости произведенного кВт/уменьшении выбросов СО 2в атмосферу/ минимизации капиталовложений/ ежегод-JamesKennedy,ных издержек.20Particle swarmoptimizationтребуется знать точного градиента оптимизируемой функцииМикроэкономический анализМетод выпуклой 1952 стохастического процесса - теооптимизацииретико-вероятностная формали(частный случай зация понятия риска и доходнопортфельная теостирияby Markovitc H.)Метод выпуклойОднофакторная модель с однимоптимизации1963 индексом the singl-index model(портфельная тео(только рисковые финансовыерияинструменты)theory by Sharp W.F.)Метод выпукМакроэкономический анализлой оптимизации 1965стохастических процессов cоtheory by Tobin J.множеством рисковых и безрисковых финансовых инструментовRussel C.EarhartMarkovitc НахождениеоптиH.
M.мального соотношеCambridgeния рисковых и безрисковыхфинансо-Nobel Prize вых инструментов1990в условиях высокойSharp W. F.Cambridge стохастичности: криNobel Prize1990терий–максималь-ная доходность портфеля (комплекса).Tobin J.CambridgeNobel Prize1981В своих исследованиях экономисты-Нобелевские лауреаты исследовали формирование портфелей ценных бумаг с целью поиска оптимальных соотношенийрисковых (частных имитентов) и безрисковых (государственных) акций.Какое отношение это имеет к возобновляемой энергетике?Как известно, акции и ценные бумаги различных предприятий имеют на фондовых рынках различную доходность, которая может изменяться самым непредсказуемым образом и является стохастической величиной.
Анализ закономерностей стохастических процессов и привел Г. Марковитца, а в последствииУ. Шарпа, к созданию теории оптимизации финансовых портфелей. Она базируется на учете большого количества статистических данных, полученных за значительный промежуток времени о множестве финансовых портфельных вложений.Цель, которую ставили американские ученые – повышение доходности и снижениефинансовых рисков.
Судя по результату,они ее математически обосновалии доказали на практике. Среди многочисленных причин, в том числе благодаря теории оптимального финансового портфеля Марквитца – Шарпа – Дж. Тобина, бази-21рующейся на математическом методе выпуклой оптимизации, американская экономика и финансовая система до последнего времени удерживала лидирующие позиции в мире.На рис.
2 представлен график математической модели оптимального финансового портфеля по Дж. Тобину. На графике под безрисковыми активами (ось ординат) подразумеваются малодоходные, но надежные государственные финансовые бумаги и обязательства, практически не имеющие риска.Рис.2. График доходности, риска и оптимальногофинансового портфеля акций по теории Дж. ТобинаОптимальный портфель, имеющий наивысшую доходность при минимальном риске, отыскивается в т.М – на касательной, проведенной от уровня стоимостигосударственных ценных бумаг к гиперболе множества эффективных акций.Аналогия финансового портфеля и мКС ВИЭВозобновляемая энергетика обладает основными характерными признаками,схожими с финансовыми инструментами: солнечная инсоляция, скорость ветра,скорость течения реки (в меньшей степени) – стохастические характеристики.
Значительные риски при использовании возобновляемой энергетики именно по причине стохастичности процессов являются основной проблемой как для крупныхэнергогенерирующих компаний, так особенно - и частных потребителей при решении вопроса внедрения и распространения ВИЭ.Приведенные в финансовой модели Дж. Тобина факторы (наличие набораразных акций, стохастичность дохода, риск) привели к мысли о возможности использования теории оптимального финансового портфеля в разработке методологии оптимальной мКС ВИЭ в составе нескольких разнотипных систем (ветро-,22гидро, солнечные ФЭП, солнечные коллекторы, биогазовые и геотермальные установки, а также тепловые насосы на основе геотермального тепла).Такие системы, основной особенностью которых является одновременно использование сразу несколькихвидов возобновляемых источников энергиии есть микрогенерирующие комплексные системы ВИЭ или везде далее– мКСВИЭ.Необходимость использования мКС ВИЭ, а не моно-комплексы ВИЭ, объясняется для России следующими факторами:- относительная низкая средняя инсоляция на большой территории страны,обусловленная географическим расположением (120–200 Вт/м2);- низкая скорость ветра (3–5 м/с) на 65–70 % территории страны, обусловленная резко-континентальным климатом и удаленностью территорий от морей и океанов;- значительные расстояния от мощного производителя энергии до удаленныхдецентрализованных её потребителей (сотни и тысячи км);- низкая плотность населения и экономическая нецелесообразность возведения или восстановления протяженных линий электропередач.Указанные факторы обусловили широкое распространение в 50–60 гг.
и донастоящего времени дизель-генераторов (ДГ), как надежного, безрискового источника энергии. Основной проблемой использования ДГ является дорогостоящаятопливная составляющая, которая в случае использовании ВИЭ равна нулю.В качестве измерителя риска при выработке энергии на оборудовании ВИЭможет использоваться второй момент распределения (дисперсия) себестоимостивыработки 1 кВт×ч всей КС ВИЭ. Диверсификация оборудования, при правильномее применении, приводит к уменьшению этой дисперсии при всех прочих равныхусловиях. Диверсификация базируется на простой гипотезе. Если каждая компонента комплекса (в рассматриваемой задаче – оборудование ВИЭ) характеризуетсянекоторой дисперсией себестоимости выработки 1 кВт×ч, то себестоимости выработки 1 кВт×ч в мКС ВИЭ имеет дисперсию, определяемую его составом.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
