CC BY
32
браться в огромном количестве переменных и уравнений, может воспользоваться накопленными знаниями, хранящимися в базе знаний.
Следует отметить, что предлагаемая система ориентирована как на использование в реальном масштабе времени, так и для обработки уже имеющихся данных, с которыми впоследствии могут работать те, кто занимается проблемами экологии регионов, проблемами прогнозирования, проблемами глобального изменения климата.
Библиографический список
1. Шимараев М.Н., Атлас озеро Байкал, - Иркутск: ФГ/П Восточно-Сибирское Аэрогеодезическое предприятие, 2005. -С.111.
2, Павлов А.В„ Малкова Г.В, Современные изменения климата на севере России. - Новосибирск: Академическое изд-во «Гео», 2005. -С.9-11.
3, Выхрюстик М.М. Фотоклимат прибрежных лесов северного Байкала. - Иркутск, 2000,
4, Истомина Е,А, и др, Современные проблемы Байка-ловедения, - Иркутск: Изд-во ИГУ, 2001. -С. 63-65.
5, Структура и ресурсы климата Байкала и сопредельных пространств / Под ред. Лайдещикова Н.П. - Новосибирск; Наука, 1977. - С.9-17,
6, Буфал В,В., Сорокина ЛП. / В сб.: Климатические условия и микроклимат таежных геосистем Сибири, - Новосибирск: Наука, 1980, - С.3-4.
7, Массель ЛВ„ Демьянчик А,П. Экспертная система описания чрезвычайных ситуаций при исследовании проблемы энергетической безопасности как компонент СППР II Интеграция информационных технологий в системных исследованиях энергетики / Л.В, Массель, Е.А. Болдарев, А.Ю. Горнов и др. -Новосибирск: Наука, 2003. - С,206-210,
О.В.Марченко, С.В.Соломин, А.В.Лебедев
Программный комплекс для исследования долгосрочных перспектив применения возобновляемых источников энергии в системах децентрализованного энергоснабжения
Введение. В децентрализованных системах энергоснабжения наряду с другими технологиями могут применяться нетрадиционные возобновляемые источники энергии (НВИЭ), использующие энергию солнца, ветра, малых рек, биомассу и геотермальную энергию. Актуальность внедрения НВИЭ обусловлена необходимостью снижения неблагоприятного воздействия энергетики на органическом топливе на окружающую среду и здоровье людей. Их использование позволяет
- экономить органическое топливо, что становится все более актуальным в связи с предстоящим исчерпанием наиболее дешевых категорий топливно-энергетических ресурсов;
- обеспечить энергетическую независимость отдельных стран и регионов;
- уменьшить выбросы вредных веществ в окружающую среду;
~ повысить экономичность энергоснабжения;
- повысить качество жизни людей в отдаленных и труднодоступных местностях,
Кроме экологического эффекта, новые технологии во многих случаях уже в настоящее время оказываются экономически эффективными и конкурентоспособными с энергоисточниками на органическом топливе [1, 2]. Еще более масштабного развития НВИЭ следует ожидать в перспективе [3-6],
В настоящей работе приводится описание системы моделей, позволяющей определять оптимальную долю участия НВИЭ в автономной энергосистеме и использовать полученные результаты для задания их агрегированных показателей в программном комплексе для долгосрочного прогнозирования перспектив развития возобновляемых источников энергии в системах децентрализованного энергоснабжения.
Общая характеристика применяемых математических моделей. Программный комплекс состоит из трех основных частей: математической модели энергосистемы с НВИЭ (REM - Renewable Energy Model), модели мировой энер| етической системы (GEM - Global Energy Model) и макроэкономической модели (MACRO), Общая схема системы моделей приведена на рис,1,
Модель REM [7] предназначена для определения оптимальной структуры энергокомплекса, включающего как НВИЭ (в том числе со стохастическим режимом работы), так и энергоисточники на органическом топливе.
Модель GEM [4-6, 8] позволяет оптимизировать структуру энергетики для мира в целом и его отдельных регионов с учетом ограничений на эмиссию С02 на среднесрочную и долгосрочную перспективу.
Для учета влияния внешних условий развития энергетики на энергопотребление (связь энергетика - экономика), последнее корректируется с помощью макроэкономической модели MACRO [9, 10], Информация о затратах на развитие энергетики из модели GEM поступает в модель MACRO, которая при этих затратах оптимизирует энергопотребление для обеспечения максимума эффективности экономики в целом,
Рис. I, Схема системы математических моделей (ПК - программный комплекс)
Математическая модель энергосистемы с НВИЭ (REM). Рассматривается автономная (изолированная) энергосистема (рис. 2), Основным источником электрической энергии является дизельная электростанция (ДЭС) (как вариант - . с утилизацией тепла уходящих газов), тепловой энергии - котельная на твердом или жидком топливе. В дополнение к традиционным энергоисточникам могут использоваться технологии производства электрической и тепловой энергии на основе ВИЭ: а) газогенераторная электростанция (ГГЭС) на местном биотопливе (бытовые отходы, древесина); б) малая ГЭС (МГЭС); в) ветроэлектрическая станция (ВЭС); г) солнечная электростанция (СЭС) на основе фотоэлектрических преобразователей (ФЭП); д) система солнечного теплоснабжения (ССТ).
Кроме того, энергосистема включает аккумулятор электрической энергии и систему электротеплоснабжения, предназначенные для повышения эффективности использования избыточной (в определенные моменты времени) энергии ВИЭ, а также преобразователи тока и систему управления, регулирующую режимы работы энергоисточников.
Основным критерием эффективности при сравнении вариантов в экономике является чистый дисконтированный доход (ЧДД) [11]. В случае, когда энергопотребление задано, а тарифы регулируются (что характерно для автономной энергосистемы), максимуму ЧДД соответствует минимум суммарных дисконтированных затрат:
л
т
Z - |2(т)ехр(-ат)б/т,
о
где Z(t) - затраты в единицу времени; а - норма дисконта; Т - период реализации проекта.
Затраты Z(x) можно разделить на две составляющие - переменные (зависящие от объема отпуска энергии) и постоянные (зависящие только от времени). В первом приближении переменные затраты (основная составляющая - затраты на топливо) можно считать пропорциональными отпуску энергии. С учетом того, что изменения мощности энергоисточников происходят на интервалах времени существенно меньших, чем время, за которое изменяется коэффициент дисконтирования ехр(-ат), а процессы являются периодическими (нагрузка) или стационарными и эргодически-
ми (факторы внешней среды - скорость ветра и интенсивность солнечного излучения), выражение для суммарных дисконтированных затрат принимает вид:
л
а
где V и с - удельные переменные и постоянные затраты; О - средний за период ДТ =8760 ч/год отпуск энергии; Отах - теоретически максимально возможный годовой объем отпуска энергии.
U
Производство ЭЭ и ТЭ (ДЭС, ГТЭС, МГЭС, ВЭС, СЭС)
И
Аккумулятор
Производство ТЭ (котельная, ССТ)
Производство ТЭ i (электротеплоснабжение)
Потребление ЭЭ
Потребление ТЭ
J
Система управления
Рис. 2. Схема энергосистемы (ЭЭ - электрическая энергия, ТЭ - тепловая энергия)
Таким образом, имеем задачу: найти установленные мощности энергоисточников Pi max и их мощности в зависимости от времени (режимы работы) Pi(t) из условия:
lfv,f7»(OA+c(7»_ArUmin
при ограничениях
Рп (0 + тах[0, Рл (/)] + Рс (/)+PD(t) + U.~ (0 = L. (t) + тах[0 ,-Рл (/)] + U.+(t)
Atr-A//2l J
di = тах[0,Л(0]-—тах[0 -PA{t)}, at
Л,4
AT
j ue (i)di < Q:
(i)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6) (7)
0 <P(t)<aP. ,
v — - "И; max >
Я min ~ Я. — Я max '
Здесь L(t) - мощность нагрузки; Ue (t) - мощность фиктивного источника, покрывающего недоотпуск электрической энергии; U+(t) - избыток мощности; At - период усреднения тепловой мощности (учет инерционности); rieh -КПД системы электротеплоснабжения; а - доля энергии ДЭС, используемая для теплоснабжения; q и г)А - заряд аккумулятора и его КПД; Q~ax - предельный годовой недоотпуск электроэнергии; ai - случайная величина (коэффициент готовности установок или значение рабочей характеристики ВИЗ, работающих в стохастическом режиме, в зависимости от скорости ветра или интенсивности солнечного излучения); qmax и qmin - емкость аккумулятора и минимальный (по техническим условиям) уровень заряда. Индексы: i - тип энергоисточника (г - ВИЭ, работающие в не-
управляемом переменном режиме (МГЭС, ВЭС, СЭС или ССТ), G - ГГЭС, D - ДЭС, Н - котельная, А - аккумулятор); е - электрическая мощность; h - тепловая мощность,
В критерии (1) переменные затраты vi равны нулю для МГЭС, ВЭС, СЭС и ССТ, а также аккумулятора и системы электротеплоснабжения; для аккумулятора постоянные затраты относятся на единицу емкости qmax. Уравнения (2) и (3) представляют собой балансы электрической и тепловой мощности, (4) - баланс энергии в аккумуляторе; (5-7) -ограничения на недоотпуск электроэнергии и текущие значения мощностей и емкости аккумулятора.
Расчет характеристик автономной энергосистемы сведен к решению задачи математического программирования: найти установленные мощности и режимы работы всех энергоисточников из условия минимума суммарных дисконтированных затрат на создание и эксплуатацию системы при ограничениях на объемы и режимы отпуска электрической и тепловой энергии, а также надежность энергоснабжения,
Климатические и метеорологические условия (скорость ветра и интенсивность солнечного излучения), определяющие режимы работы ВИЭ, моделировались в виде случайных процессов. Скорость ветра в зависимости от времени представлена в виде последовательности авторегрессии первого порядка; при моделировании интенсивности солнечного излучения учитывались суточные и сезонные изменения углов падения излучения на панель ФЭП, ослабление прямого излучения в зависимости от оптической массы атмосферы, рассеяние излучения, а также чередование солнечных и облачных периодов в течение дня,
С учетом специфики рассматриваемой энергосистемы предложен двухэтапный алгоритм расчета: на первом этапе - оптимизация режимов работы, на втором - установленных мощностей энергоисточников, Разработанная математическая модель, в отличие от известных, позволяет одновременно
-- моделировать режимы работы энергосистемы и потоки энергии между ее отдельными элементами;
- выбирать оптимальные типы и установленные мощности НВИЭ, дублирующих энергоисточников и аккумуляторов;
- определять оптимальные параметры НВИЭ в зависимости от природных условий в данной местности и характеристик нагрузки;
- определять условия, при которых внедрение НВИЭ дает положительный экономический эффект.
Модель мировой энергетической системы, Данная модель подробно описана в [4, 8]. В настоящее время модель GEM существует в двух основных модификациях: статическая (квазидинамическая) GEM-10R [4] и динамическая GEM-Dyn [8]. Квазидинамическая модель позволяет рассматривать перспективу развития энергетики до 100 лет с шагом оптимизации 25 лет, динамическая - перспективу 50 лет с шагом оптимизации 10 лет. При разработке динамической модели GEM-Dyn обеспечена ее преемственность (совместимость) с вычислительной системой GEM-10R в части представления исходной информации (ресурсы, потребности в энергии, показатели технологий и др.).
Квазидинамическая модель позволяет выявлять основные тенденции развития энергетики на большом временном интервале (век), динамическая модель позволяет учитывать инерционность развития энергетики и получать более "гладкие" решения на перспективу до 50 лет.
Энергетическая система характеризуется: 1) множеством узлов - R={1,.,., ru}; 2) множеством энергоносителей (первичных, вторичных), конечных видов энергии, конечных продуктов (услуг) и неэнергетических факторов (например, инвестиции) - l = {l,...,iu}; 3) множеством загрязнителей окружающей среды - Р={1,.,.,ри}; 4) множеством технологий (технологических установок), в частности добычи, преобразования, транспорта и т.д. - J={l,,,.,ju}; 5) множеством графиков (типов) нагрузок (электрические, тепловые и др.) - G={l,...,gu}.
Каждая технология j из списка J в регионе reR в период teT характеризуется: 1) установленной мощностью (производительностью) - xtrj; 2) удельными техническими показателями: расходными, экологическими и т.д. - atrij; 3) экономическими оценками (удельными приведенными затратами) - ctrj; 4) ограничениями на минимальные () и максимальные масштабы ввода
Рассматриваемый интервал развития системы Т разбивается на tu периодов - T={l,...,tu}, длительностью Art каждый. Для каждого региона reR и периода teT задаются внешние условия развития, На основе сочетания количественных характеристик внешних условий формируется множество сценариев S={1,..., su}.
Математическое описание развития технологической структуры мировой энергетической системы можно представить в следующем виде: найти минимум целевой функции
z = vteT'VreR-vja
t r j
при соблюдении ограничений на ресурсы, потребление энергии, инвестиции, масштабы развития отдельных технологий, выбросы вредных веществ в окружающую среду и др. [4, 8],
Макроэкономическая модель (MACRO). Модель служит для описания связи энергетики с экономикой в долгосрочной перспективе. Вся экономика некоторого региона разделена на две части: энергетический сектор и остальную экономику. Энергетический сектор снабжает энергией экономику, выпуск продукции которой зависит от ряда параметров (энергия, труд и капитал) и распределяется между текущим потреблением, инвестициями и платой за энергию.
Учет связей между двумя секторами позволяет сбалансировать производство и потребление энергии и исследовать влияние стоимости энергии (и, соответственно, ограничений на развитие энергетики) на энергопотребление и ВВП.
Вся потребляемая конечная энергия делится на два типа: электрическая и неэлектрическая (сумма тепловой, механической и химической видов энергии). Выпуск продукции Y зависит от труда L, капитала К, объемов потребляемой электрической Е и неэлектрической N энергии:
Y= [а(/Г11"сс)р+b(f ßA/J"/J)f>]1/p, (8)
где а и ß - коэффициенты эластичности, а постоянная р связана с коэффициентом замещения а зависимостью
Р=(с - 1)1 а.
Величины Y, К, L, Е и N являются функциями времени t, причем L(t) (индекс производительности труда) выражается в относительных единицах (в базовом году L= 1).
Постоянные а и b определяются из начальных условий. Приравнивая производную 9Y/9N цене неэлектрической энергии р в базовом году, получим уравнение для постоянной Ь;
aY/dN= р = Yl-pbEßp(l-ß)Np(l-ß)-l; постоянная а находится из (8) по известным значениям всех величин в базовом году,
Выпуск Y определяется двумя факторами: энергетическим и неэнергетическим (слагаемые в квадратных скобках формулы (8), Коэффициент а является количественной характеристикой их взаимного замещения, т.е. замены энерге-тического фактора неэнергетическим при росте цены энергии (энергосбережение за счет дополнительных капиталовложений). Действительно, из (8) можно получить следующее выражение для энергоемкости:
N/Y « const(b/p)tf,
т.е. при а > 0 с увеличением цены энергии р энергоемкость снижается. Не связанное с изменением цены снижение энергоемкости моделируется в (8) явной зависимостью коэффициента b от времени.
Выпуск Y распределяется между текущим потреблением С, инвестициями I и затратами на энергию:
Y = I + С + рЕЕ+ pNN,
где рЕ и pN - цены.
Капитал формируется за счет инвестиций и, одновременно, ежегодно выбывает с темпом 1-х:
K(t)= xAtK(i-At) + sll(t-At)+ 821(f). Здесь постоянные el и s2 учитывают, что инвестиции дают отдачу со сдвигом по времени (At - шаг по времени).
Задача состоит в нахождении оптимальных распределений во времени инвестиций l(t) и энергопотребления E(t) и N(t), при которых максимальна функция
F=2(l+d)-t logC(t) (дисконтированный логарифм потребления; d - норма дисконта).
Совместная работа моделей и результаты расчетов. Расчеты с использованием системы моделей (см. рис. 1) проводятся итерационно в следующей последовательности:
1) формируются сценарии внешних условий развития энергетики;
2) рассчитывается структура энергетических технологий и соответствующих затрат на модели GEM;
3) при найденных ценах энергоресурсов уточняется структура и характеристики децентрализованных энергосистем;
4) корректируется энергопотребление с помощью модели MACRO.
Исходными данными для расчетов являются технико-экономические показатели энергетических технологий, характеристики потребителей (объемы и режимы потребления электрической и тепловой энергии, требуемый уровень надежности энергоснабжения), климатические и метеорологические характеристики местности, цены топлива.
В результате расчетов определяются установленные мощности энергоисточников и режимы их работы (отпуск энергии по часам года), а на их основе - агрегированные характеристики децентрализованной энергосистемы - денежные затраты и суммарное (годовое) производство электрической им тепловой энергии на единицу использованного энергетического ресурса.
Проведены серии расчетов для исследования возможных масштабов использования возобновляемых источников энергии в децентрализованных энергосистемах в первой половине 21-го века для четырех сценариев внешних условий развития энергетики, различающихся уровнем вводимых в модели GEM ограничений на мировые выбросы вредных веществ (прежде всего на эмиссию диоксида углерода): 1) при отсутствии экологических ограничений, 2) мягких ограничениях на эмиссию С02 (до 45 Гт С02 в 2050 г, по сравнению с 22 Гт в 1990 г.), 3) умеренных (до 40 Гт в 2050 г.) и 4) жестких ограничениях (до 28 Гт в 2050 г.).
Основное внимание на данном этапе расчетов уделено энергоисточникам, использующим энергию ветра и солнца. В модели заданы агрегированные показатели соответствующих технологий электро- и теплоснабжения при разных значениях средней многолетней скорости ветра (V=4, 5, 6, 7 м/с) и среднегодового прихода солнечной радиации на поверхность Земли (Н=1100, 1400, 1700 и 2000 кВт-ч/м2),
Расчеты показали, что ветродизельные электростанции (ВДЭС) эффективны во всех регионах мира, причем в районах со среднегодовыми скоростями ветра более 6 м/с они эффективны во всех сценариях развития энергетики, при ужесточении экологических ограничений ВДЭС эффективны в районах с меньшими значениями среднегодовых скоростей ветра (V=5 м/с при умеренных и жестких экологических ограничениях и V=4 м/с при жестких ограничениях), Системы солнечного теплоснабжения эффективны в регионах с высоким среднегодовым приходом солнечной радиации (Африка, Ближний Восток, Латинская Америка, Юго-Восточная Азия) при Н> 1700-2000 кВт-ч/м2, при жестких ограничениях они могут быть эффективны при Н > 1400 кВт-ч/м2,
Выводы, Разработан комплекс моделей (REM, GEM + MACRO), который позволяет исследовать возможные масштабы внедрения НВИЭ в системах децентрализованного энергоснабжения в первой половине 21-го века. Проведены расчеты на этом комплексе, позволяющие дополнить и уточнить ранее полученные результаты расчетов на модели GEM в части перспектив использования возобновляемых источников энергии.
Библиографический список
1, Марченко О,В., Соломин С,В. Анализ области экономической эффективности ветродизельных электростанций II Промышленная энергетика, - 1999, - № 2, - С, 49-53.
2, Марченко О,В,, Соломин С,В, Оценка экономической и экологической эффективности солнечного теплоснабжения в России II Теплоэнергетика. - 2001, - № 11, - С. 46-49,
3, Global Energy Perspectives ío 2050 and Beyond. World Energy Council, International Institute for Applied Systems Analysis, 1995,
4, Мировая энергетика и переход к устойчивому развитию // Беляев ЛС„ Марченко О,В., Филиппов С.П, и др, - Новосибирск: Наука, 2000, - 269 с.
5, Belyaev L.S., Marchenko O.V., Solomin S.V. A study of wind energy contribution to global climate change mitigation ¡I Int. Journal of Energy Technology and Policy. 2005, Vol. 3, No, 4, pp. 324-341,
6, Belyaev L.S., Marchenko O.V., Solomin S.V. Studies on competitiveness of space and terrestrial solar power plants II Int. Journal of Global Energy Issues, 2006, Vol. 25, No. 1/2, pp. 94-108.
7, Марченко O.B, Математическая модель энергосистемы с возобновляемыми источниками энергии II Известия РАН. Энергетика, -2006, - № 3. - С. 154-161,
8, Аэбедев A.B. Разработка программного комплекса для глобальных энергетических исследований II Труды 9-й Байкальской Все-росс. конф. "Информационные и математические технологии", - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2004, - С. 167-173,
9, Манн А,С, ЭТА-МАКРО: модель взаимодействия энергетики и экономики II Экономика и математические методы. - 1978, - Т.14, вып.5. - С, 867-886.
С.К.Скрипкин, Т.Н.Ворожцова
Современные методы метапрограммирования и их перспективы
Потребность в программных комплексах, обеспечивающих возможность быстрой настройки на конкретную среду функционирования или динамической самонастройки в соответствии с изменениями этой среды в процессе работы, постоянно растет. При этом в таких системах необходимо обеспечивать возможности корректировки структуры компонентов в различных аспектах, реконфигурирование и автоматизированную сборку этих комплексов, а также, анализ эффективности функционирования таких систем. Одной генерацией программ с возможностью реконфигурирования по заказу оказывается недостаточно - требуется реализация способности эволюционировать с динамической самонастройкой на изменяющиеся условия окружения. В частности, эволюционирующие системы могут, например, корректировать свои стратегии планирования в зависимости от текущей вычислительной нагрузки или генерировать соответствующие адаптеры и оболочки
при вхождении в новую предметную среду. Такие системы называются адаптивными и такая адаптивность не ограничивается единствееным сеансом функционирования (обучение).
Для реализации автоматического конфигурирования, сборки, параметризации аспектов, динамической и статической адаптивности эволюционирующих систем требуются технологии онтологического описания функциональности компонентов, управления функционально-структурными компонентами, их параметрами и/или реализациями. Этим требованиям в значительной степени отвечают методы метапрограммирования (те1аргодгатт1пд). Метапрограммирование (МП, синоним - обобщенное программирование) позволяет писать программы, формирующие, модифицирующие или представляющие другие программы и управляющие ими же или сами собой (рефлексия, фракталь-ность). Программы, которые представляют другие про-
