CC BY
44
УДК 621.31 ББК 31.2
А.И. ОРЛОВ, КМ. ВОРОБЬЕВ, ИХ. ГАРИПОВ, К.А. САМОЙЛОВ
СНИЖЕНИЕ СТОИМОСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ ДЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ЗА СЧЕТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НАКОПИТЕЛЕЙ ЭНЕРГИИ
Ключевые слова: накопитель энергии, алгоритм управления, пиковая нагрузка, контрольные часы, ценозависимое потребление, управление спросом, сглаживание.
Прогнозная стоимость систем хранения энергии, в частности литий-ионных аккумуляторов, к 2030 г. составит менее 100 долл. Это указывает на перспективность использования накопителей и разработки соответствующих алгоритмов управления с целью снижения стоимости сетевой электроэнергии для потребителей. В настоящее время накопители применяются главным образом совместно с возобновляемыми источниками электроэнергии для сглаживания неравномерной генерации. Большая часть работ по использованию накопителей посвящена общим вопросам их использования, в то время как конкретные алгоритмы управления, направленные на достижение каких-либо целевых показателей, обычно не рассматриваются. Настоящая работа посвящена разработке и анализу способов снижения стоимости электроэнергии для предприятий и организаций, приобретающих электроэнергию по III и IV ценовым категориям. Рассмотрены алгоритмы управления, направленные на снижение пиковой мощности и минимизацию потребления сетевой электроэнергии в контрольные часы. Каждый алгоритм позволяет целенаправленно снижать соответствующую составляющую стоимости электроэнергии в зависимости от особенностей ценообразования для данной ценовой категории. Результаты исследования показывают, что первый алгоритм целесообразно применять при достаточно большой максимально запасаемой энергии (емкости) накопителя, сравнимой с суточным потреблением. Использование второго алгоритма позволяет снизить плату за мощность вплоть до нуля, при этом максимально запасаемая энергия (емкость) накопителя может быть относительно невелика - не выше среднего часового потребления в контрольные часы, что не требует значительных капитальных затрат на внедрение. Кроме снижения затрат для предприятия предлагаемые решения положительно влияют на энергосистему в целом, так как позволяют выравнять ее загрузку в течение суток. Срок окупаемости накопителей электроэнергии при использовании предлагаемых алгоритмов в зависимости от величины максимально запасаемой энергии может составлять 2-5 лет, что делает возможным и целесообразным их практическое использование с целью снижения затрат на электроэнергию для потребителей III и IV ценовых категорий.
Введение. Согласно прогнозу динамики стоимости систем хранения энергии на период до 2025 г., приведенному в концепции развития рынка систем хранения электроэнергии в Российской Федерации, стоимость 1 кВтч электроэнергии по отдельным типам систем хранения составит менее 200 долл. [3, 7]. По данным экспертов рынка, стоимость литий-ионных накопителей может снизится до 100 долл. за 1 кВт-ч к 2030 г. Такое снижение стоимости должно привести к широкому распространению систем хранения энергии в ближайшей перспективе, что определяет актуальность разработки алгоритмов, рационально использующих накопители с целью снижения стоимости сетевой электроэнергии для потребителей или достижения иных целевых показателей.
Одним из основных направлений использования накопителей является влияние на график электрических нагрузок источника питания или профиль мощности отдельного потребителя. Существует большое количество работ, посвященных исследованию связанных с этим вопросов. Так, в работе [10], имеющей обзорный характер, дается оценка эффективности использования накопителей электроэнергии в энергосистеме. Автор справедливо отмечает, что важнейшим стимулом использования накопителей является возможность выравнивания графиков нагрузки, и приводит границы экономически целесообразных значений удельных капиталовложений в систему накопления электроэнергии для решения указанной задачи. Этой же проблеме посвящена работа [1], где в обобщенном виде приведен алгоритм управления работой промышленного накопителя. Алгоритм построен на известных оптимальных параметрах стоимости электроэнергии из внешней электрической сети, однако способ определения этих параметров в работе не сообщается. Накопители электроэнергии широко применяются в системах электроснабжения, использующих возобновляемые источники энергии, по причине резкой неравномерности генерации таких источников. Так, в работе [6] в обобщенном виде предложены варианты построения гибридных электротехнических комплексов на основе фотоэлектрических систем при децентрализованном электроснабжении.
Существуют работы, посвященные использованию накопителей в отдельных отраслях экономики. Так, в работе [4] рассматривается применение накопителей на железнодорожном электротранспорте. Суточные графики нагрузок тяговых подстанций имеют резко неравномерный характер, поэтому их выравнивание, как указывают авторы, положительно отражается на снижении потерь электроэнергии.
В настоящей работе рассматривается возможность использования накопителей любой физической природы, расположенных у потребителя, как показано на схеме (рис. 1). Энергопринимающие устройства потребителя П и накопитель энергии НЭ подключены к электрической сети через контроллер К, который управляет потоком энергии накопителя НЭ по заданному алгоритму. Накопитель энергии должен иметь возможность работы в режиме частых и кратковременных зарядов и разрядов. Данное требование является одним из ключевых допущений в отношении применения накопителей с относительно небольшими потребителями, поскольку, как показано в работе [2], реальные кратковременные нагрузки таких потребителей существенно отличаются от усредненных нагрузок. Период дискретизации исходных графиков нагрузок At, принятый в настоящей работе, и других величин, изменяющихся во времени, составляет 1 час.
Цель работы состоит в разработке и анализе способов снижения стоимости электроэнергии для предприятий и организаций, приобретающих электроэнергию по III и IV ценовым категориям, на основе учета особенностей ценообразования.
Научная новизна заключается в разработке новых алгоритмов управления накопителями энергии с различной величиной максимально запасаемой
энергии, учитывающих особенности ценообразования; анализе технико-экономического эффекта их применения и определении срока окупаемости.
электрическая сеть
граница балансовой принадлежности
Рис. 1. Схема, демонстрирующая положение накопителя энергии и направление потока электроэнергии: П - энергопринимающие устройства потребителя; НЭ - накопитель энергии;
К - контроллер, реализующий алгоритм управления НЭ
Ценообразование для потребителей электроэнергии. В отношении потребителей - юридических лиц - при расчетах за потребленную электрическую энергию и электрическую мощность используется 6 ценовых категорий. Предельные уровни нерегулируемых цен на электроэнергию (мощность), поставляемую потребителям (покупателям), рассчитываются гарантирующими поставщиками электроэнергии1. Так, уровни цен ПАО «ТНС энерго Марий Эл», одного из гарантирующих поставщиков электроэнергии в Республике Марий Эл, за август 2019 г. опубликованы на сайте организации [5].
По I и II ценовым категориям может производиться учет электроэнергии для потребителей с максимальной мощностью энергопринимающих устройств ниже 670 кВт. Потребители I ценовой категории оплачивают отпущенную электроэнергию по фиксированной цене в целом за расчетный период. Предельный уровень нерегулируемых цен потребителей II ценовой категории зависит от зоны суток: выделены цены для двух зон суток (день, ночь) или трех зон суток (пик, полупик, ночь). Цены различаются также в зависимости от уровня напряжения, к которому подключен потребитель: НН -0,4 кВ, СН II - 6 или 10 кВ, СН I - 20 или 35 кВ, ВН - 110 кВ и выше. При подключении потребителя на уровне НН тариф выше уровня ВН на 15-35%.
Для потребителей III ценовой категории стоимость электроэнергии складывается из двух составляющих:
1) стоимости электроэнергии С1(3), определяемой по ставкам Сщ3), руб./(МВт-ч), для фактических почасовых объемов покупки электрической энергии, отпущенных на соответствующем уровне напряжения, для потребителей с максимальной мощностью энергопринимающих устройств до или выше 670 кВт;
1 Об определении и применении гарантирующими поставщиками нерегулируемых цен на электрическую энергию (мощность): постановление Правительства РФ от 29.12.2011 г. № 1179 // Правительство России: офиц. сайт. URL: http://government.ru/docs/14157/ (дата обращения: 18.12.2019).
2) стоимости мощности С2(з), определяемой по ставке за мощность c2(3), руб./МВт в месяц, приобретаемую потребителем (покупателем), предельного уровня нерегулируемых цен.
Значения почасовых ставок за электроэнергию c1t и ставки за мощность c2(3) за август 2019 г. приведены в [5]. При расчете составляющей (2) ставка применяется к средней мощности в часы максимального совокупного потребления электроэнергии в субъекте Российской Федерации (контрольные часы), которые публикуются АО «Администратор торговой системы» по истечении каждого расчетного периода [9].
Для потребителей IV ценовой категории стоимость электроэнергии определяется суммой трех составляющих. Первые две составляющие стоимости C1(4) и C2(4) аналогичны этим составляющим для потребителей III ценовой категории. Помимо них добавляется плата за содержание электрических сетей C3(4) по ставке c3(4), руб./МВт в месяц, дифференцированной по уровням напряжения. Данная составляющая определяется по максимальной мощности в часы пиковых нагрузок. Плановые часы пиковой нагрузки публикуются АО «Системный оператор Единой энергетической системы» на год вперед [8].
Таким образом, стоимость электроэнергии для потребителей III и IV ценовой категории соответственно равна
С _С + С -У(р .At.С ) + C*2L .уP
Е(3) 1(3) 2(3) \rt Ш 4t(3)J^ Z_irtK 5
t ntK tK
СЕ(4) _ С1(4) + С2(4) + С3(4) _ У (( ' ' C1t(4) ) + ' У рк + С3(4) ' maX {Ptn } ,
t ntK tK
где Pt - усредненное значение мощности за интервал времени At номер t; PtK -усредненное значение мощности за интервал времени At в час максимального совокупного потребления электроэнергии в субъекте Российской Федерации (контрольные часы) номер tK; Ptn - усредненное значение мощности за интервал времени At в час пиковой нагрузки номер tn; tK - номер контрольного часа; ntK - количество рабочих дней, за которое производится усреднение, равное количеству контрольных часов в расчетном периоде; tn - номер часа пиковой нагрузки; max{Ptn} - максимальное из усредненных значений мощностей в часы пиковых нагрузок.
Значения ставок для фактических почасовых объемов покупки электрической энергии для потребителей III и IV ценовых категорий, отпускаемой на уровне напряжения НН, для потребителей с максимальной мощностью энер-гопринимающих устройств до 670 кВт за август 2019 г. приведен на рис. 2, а. Значения ставок для потребителей III ценовой категории выше ставок потребителей IV ценовой категории приблизительно в 2 раза, так как по III ценовой категории составляющая платы за мощность C2 единственная, а по IV ценовой категории, помимо составляющей C2, предусмотрена плата за содержание электрических сетей C3. Изменение величины ставки в течение суток отражает в целом загрузку энергосистемы: в часы пиковых нагрузок цена на электроэнергию выше.
ю
а
б
Рис. 2. Ставки для фактических почасовых объемов покупки электрической энергии для потребителей III и IV ценовых категорий (а) и контрольные часы (б) за август 2019 г.
На рис. 2, б показаны часы максимального совокупного потребления электроэнергии (контрольные часы) для Республики Марий Эл за август 2019 г. По средней потребляемой мощности в эти часы рассчитывается плата за мощность. В большинстве случаев контрольные часы приходятся на 10, 11, реже на 14, 17 или 21 час. Учитываются только рабочие дни.
Алгоритмы управления накопителем. Рассматривались следующие два алгоритма управления накопителем.
Алгоритм № 1 направлен на сглаживание пиков потребления электроэнергии. Накопитель энергии разряжается в периоды, когда потребляемая мощность Р выше сглаженного значения мощности Рф, т.е. разность Ра = Р - Рф > 0. В ином случае при Ра < 0, накопитель заряжается от электрической сети вплоть до максимального значения Жтах. Предельная мощность в периоды разряда и заряда накопителя ограничена. Мощность, отдаваемая накопителем:
Рн = т,
где
Р =
P* • wx
^ fline (Pd , Plim ) ^
P„
Pd
lim
если Pd < 0,
если Pd > 0;
(1)
причем при Ра > 0 происходит разряд, а при Ра < 0, - заряд накопителя; разность фактического и сглаженного значения мощности
Рй = Р - Рф;
относительное значение запасенной в накопителе энергии
Ж
w = ■
W '
max
fc(p) - функция, ограничивающая заряд накопителя выше максимально запасаемой энергии Wmax и разряд накопителя ниже нуля. Если накопитель полностью заряжен, т.е. W - Pt-At > Wmax, то
f {p ) =
Pt, если Pt > 0 W
Pt--, если Pt < 0.
. ' At
Если накопитель полностью разряжен, т.е. W- Pt-At < 0, то
f {Р )=-
W
—, если Pt > 0
At '
Pt, если Pt < 0.
В остальных случаях, если запасенная энергия накопителя 0 < (W- Pt-th ) < Wm»
fc (Р )= Lgm (P, Plm ) .
Линейная fnne и сигмоидальная fsigm функции насыщения равны, соответственно:
+p, если p > pim
P, если Р < Plm
fline {рР, -^lim ) _
p в остальных случаях.
-1
exp
f 2 p >
fsigm {рР, -^lim ) _ Pl:
P
\ lim J
lim
exp
f 2p > P
\ lim J
1
В алгоритме № 1 мощность, отдаваемая накопителем при разряде, нелинейно зависит от разности Pd и запасенной энергии накопителя w. Причем показатель степени х е (0; 1) служит для ограничения скорости разряда накопителя по мере снижения запаса его энергии. Показатель степени y > 1 введен с целью увеличения мощности разряда накопителя по мере роста разности Pd.
Учитывая особенности ценообразования для потребителей III и IV ценовых категорий, можно предложить другой способ снижения затрат на электроэнергию при использовании накопителей. Использование энергии накопителей в контрольные часы вместо энергии из электрической сети позволит значительно снизить плату за мощность - составляющую C2, вплоть до нуля. Заряд накопителей можно перенести на периоды минимального потребления предприятия и энергосистемы. Максимально запасаемая энергия (емкость) накопителей может быть относительно невелика - не выше среднего часового потребления в контрольные часы, что не требует значительных капитальных затрат на внедрение. Предлагаемое решение положительно влияет на энергосистему в целом, так как позволяет выровнять ее загрузку в течение суток.
Алгоритм № 2 реализует предложенный способ снижения затрат на электроэнергию при использовании накопителей. Разряд накопителя происходит только в контрольные часы t = tK, обеспечивая минимизацию потребляемой из сети мощности. От алгоритма № 1 он отличается лишь значением p в формуле (1):
Р =
Pd, если Pd > 0 и t = tK Pd, если Pd < 0
р в остальных случаях.
Эффективность реализации предложенных алгоритмов управления накопителем оценивалась на примере предприятия г. Йошкар-Олы, профиль мощности которого за август 2019 г. представлен на рис. 3 в виде кривой 1. В виде кривой 2 показано сглаженное значение мощности. Кривая 2 получена как среднее арифметическое результатов фильтрации исходной кривой 1 в прямом и обратном направлениях с использованием фильтра Калмана с коэффициентом 0,025. На практике в рассматриваемый момент времени известен только фактический профиль мощности. Получить начальные данные для фильтрации в обратном направлении можно, используя предсказание профиля мощности на сутки вперед с использованием рекуррентной нейронной сети.
0 123456678 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 192021 222324 25 2627282930
сутки
Рис. 3. Профиль мощности предприятия за август 2019 г.: 1 - исходный профиль мощности P(t); 2 - сглаженное значение Pф(t)
Оценка предложенных алгоритмов выполнена в данной работе с использованием метода компьютерного моделирования. Авторами разработана компьютерная программа, написанная на языке Python 2.7, предназначенная для моделирования работы накопителя на основе приведенных алгоритмов, обработки данных и вывода информации.
Для моделирования принят накопитель с предельно запасаемой энергией 100 кВтч, в алгоритме № 1 показатели степени приняты равными x = 0,7, y = 2.
Различие алгоритмов управления демонстрирует рис. 4, на котором приведены фрагменты профиля мощности системы «потребитель - накопитель энергии» в случае применения алгоритмов управления № 1 и № 2.
На рис. 5 показаны соответствующие изменения запасенной энергии накопителя, при условии заряда в начальный момент на 50 кВтч. Применение алгоритма № 1 приводит к сглаживанию потребляемой из сети пиковой мощности, как показано на рис. 4, а. По рис. 4, б и рис. 5, б, полученному при использовании алгоритма № 2, видно, что в контрольные часы потребляемая из сети мощность равна нулю, что обеспечивается за счет разряда накопителя. Заряд накопителя происходит только в периоды минимальной загрузки, в остальное время профиль мощности повторяет исходный.
а б
Рис. 4. Фрагмент профиля мощности с использованием алгоритмов управления накопителем № 1 (а) и № 2 (б): 1 - исходный профиль мощности Р(:); 2 - сглаженное значение Рф(:); 3 - профиль мощности при использовании накопителя электроэнергии
а б
Рис. 5. Уровень запасенной энергии накопителя при использовании алгоритма управления накопителем № 1 (а) и № 2 (б)
Методом компьютерного моделирования выполнен анализ затрат на электроэнергию при использовании алгоритмов управления № 1 и № 2 в зависимости от максимальной запасаемой энергии накопителя. Так, на рис. 6 приведены зависимости отдельных составляющих затрат при расчете по III (а) и IV (б) ценовым категориям. Пунктирными линиями показана разница затрат на электроэнергию при использовании накопителей CZ(Wa^0) по сравнению с затратами без использования накопителей CS(Wa=0):
ДС = CZ(Wa=0) - CZ(Wa^0).
При расчете по III и IV ценовой категории составляющая стоимости С1 практически не зависит от емкости накопителя, так как суммарный объем электроэнергии, полученной из электрической сети системой «потребитель -накопитель энергии», одинаков при использовании обоих алгоритмов. Имеет место лишь небольшая выгода, связанная с переносом некоторой части потребления с периода повышенной нагрузки энергосистемы днем (с 7 по 22 час), в которой почасовые ставки на электроэнергию выше, см. рис. 2, а, на периоды минимальной загрузки ночью.
С увеличением максимальной запасаемой энергии существенно снижается составляющая стоимости С2 при расчете как по III, так и по и IV ценовым категориям, что связано со снижением средней мощности в контрольные часы. В алгоритме № 2, ориентированном на минимизацию потребления в эти периоды времени, составляющая стоимости С2 снижается наиболее значительно.
Составляющая С3, см. рис. 6, б, зависящая от максимальной мощности в часы пиковой нагрузки, при расчете по IV ценовой категории и максимально запасаемой энергии до 55 кВтч практически не изменяется. Однако при использовании алгоритма № 1 с увеличением максимальной запасаемой накопителем энергии выше указанного значения начинает проявляться эффект снижения пиковой мощности. В результате составляющая С3 резко снижается. В случае использования накопителя с максимально запасаемой энергией выше 150 кВтч алгоритм № 1 позволяет снизить стоимость электроэнергии почти на треть. Оптимальный выбор коэффициентов x и y в формуле (1) алгоритма № 1 позволяет добиться значительного снижения составляющей С3 для любой заданной максимально запасаемой энергии накопителя.
ю
Он
6 150
-о
Н
N^T—ч С У Х.алг. 2
С £,алп 1
^ 3,ал[ 1 С у 1,1 „2
С А,с- V 1,алгЛ I д г1,"л I г V2.iijii 1 ■ ' ' \
I
0 25 50 75 100 125 150 175 200 ^ кВт'ч
а б
Рис. 6. Зависимость составляющих затрат на электроэнергию при расчете по III (а) и IV (б) ценовым категориям от максимальной запасаемой энергии накопителя для алгоритмов управления № 1 и № 2
Таким образом, алгоритм № 1, ориентированный на снижение составляющей С3 при расчете по IV ценовой категории, дает значительный эффект с накопителями относительно большой максимальной запасаемой энергии. Алгоритм № 2, ориентированный на снижение составляющей С2, дает наибольший эффект с накопителями относительно малой максимальной запасаемой энергии при расчетах как по III, так и по и IV ценовым категориям.
Для обоснования технико-экономической целесообразности капитальных затрат на установку накопителей энергии выполнена грубая оценка срока окупаемости, которая определялась для соответствующей ценовой категории и применяемого алгоритма управления по формуле
Ж ■ Ц
Т_ тах '1кВт-ч
" АС ,
где Д1кВт-ч - цена 1 кВтч запасаемой накопителем электроэнергии. Результаты оценки срока окупаемости при Д1кВтч = 15 тыс. руб./кВтч показаны на рис. 7. Полученные кривые показывают, что алгоритм № 2 целесообразно применять при относительно небольших емкостях накопителя, сопоставимых со среднечасовым потреблением, в рассматриваемом случае - до 50 кВтч. При больших емкостях накопителя при расчете по IV ценовой категории целесообразно применять алгоритм № 1. Срок окупаемости в этих случаях не превышает 2-5 лет. При равных сроках окупаемости более предпочтительно использовать накопители меньшей емкости. Приведенная оценка не учитывает затрат на внедрение накопителей, деградацию параметров накопителей, тенденцию снижения стоимости накопителей со временем, изменения цен на рынке электроэнергии и мощности, инфляцию и другие факторы. Однако приведенные результаты демонстрируют возможность и указывают на целесообразность применения накопителей для снижения стоимости электроэнергии потребителей за счет учета особенностей ценообразования.
Рис. 7. Зависимость срока окупаемости капитальных затрат на накопители энергии от максимальной запасаемой энергии при расчете по III и IV ценовым категориям для алгоритмов управления № 1 и № 2
Практическая значимость работы заключается в возможности обоснованного выбора максимальной запасаемой энергии накопителя электроэнергии и применения алгоритмов управления, позволяющих эффективно использовать их по критерию минимизации затрат на электроэнергию. Выбор конкретных величин и параметров накопителей должен выполняться в каждом случае в результате технико-экономического обоснования.
Перспективу дальнейших исследований в обозначенном направлении могут составлять оптимизация и развитие предложенных алгоритмов управления по критерию минимизации отдельных составляющих затрат на электроэнергию, в том числе для потребителей, покупающих электроэнергию по V и VI ценовым категориям, а также детальный учет влияющих факторов при определении срока окупаемости.
Выводы. 1. Снижение стоимости накопителей энергии определяет перспективы их использования с целью снижения стоимости сетевой электроэнергии для потребителей.
2. С учетом особенностей ценообразования для потребителей III и IV ценовых категорий предложены 2 алгоритма управления накопителем энергии. Алгоритм № 1 направлен на сглаживание пикового потребления. Алгоритм № 2 рассчитан на сокращение потребления сетевой электроэнергии в часы максимального совокупного потребления в субъекте Российской Федерации (контрольные часы), что позволяет использовать накопитель с относительно небольшим уровнем максимально запасаемой энергии.
3. Срок окупаемости накопителей энергии при использовании алгоритма № 1 или № 2 в зависимости от величины максимально запасаемой энергии может составлять 2-5 лет, что делает возможным и целесообразным их практическое использование с целью снижения затрат на электроэнергию потребителей III и IV ценовых категорий.
Литература
1. Дзюба А.П. Использование накопителей электроэнергии в качестве инструментов управления спросом на электропотребление // Вестник Марийского государственного университета. Сер. Сельскохозяйственные науки. Экономические науки. 2019. № 2(18). С. 228-238.
2. Добрего К.В. Модель электрической нагрузки жилищно-коммунального объекта для исследования систем «Генератор - накопитель - потребитель» методом Монте-Карло // Наука и техника. 2017. № 2. С. 160-170. DOI: 10.21122/2227-1031-2017-16-2-160-170.
3. Концепция развития рынка систем хранения электроэнергии в Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://minenergo.gov.ru/system/download-pdf/9013/74739 (дата обращения: 18.12.2019).
4. Незевак В.Л., Черемисин В.Т. Перспективы применения накопителей электрической энергии в системе тягового электроснабжения постоянного тока // Бюллетень результатов научных исследований. 2015. №1 (14). С. 76-83.
5. Расчет предельных уровней нерегулируемых цен / ПАО «ТНС энерго Марий Эл» [Электронный ресурс]. URL: https://mari-el.tns-e.ru/disclosure/retail-market/raschet-predelnykh/ (дата обращения: 18.12.2019).
6. Саврасов Ф.В. Варианты построения автономных систем электроснабжения с использованием фотоэлектрических устройств и алгоритмы их работы [Электронный ресурс] // Вестник евразийской науки. 2013. № 6(19). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/varianty-postroeniya-avtonomnyh-sistem-elektrosnabzheniya-s-ispolzovaniem-fotoelektricheskih-ustroystv-i-algoritmy-ih-raboty (дата обращения: 18.12.2019).
7. Система государственного стимулирования хранения электроэнергии в России [Электронный ресурс]. URL: https://minenergo.gov.ru/node/9013 (дата обращения: 18.12.2019).
8. Плановые часы пиковой нагрузки на 2019 год для территорий, отнесенных к ценовым зонам оптового рынка электрической энергии и мощности, и территорий, отнесенных к неценовым зонам оптового рынка электрической энергии и мощности / АО «СО ЕЭС» [Электронный ресурс]. URL: https://so-ups.ru/fileadmin/files/company/markets/2019/pik_chas2019.pdf (дата обращения: 18.12.2019).
9. Фактические данные для расчета предельных уровней нерегулируемых цен в ценовых зонах. Часы пиковой нагрузки [Электронный ресурс]. URL: https://www.atsenergo.ru/results/ market/calcfacthour (дата обращения: 18.12.2019).
10. Чернецкий А.М. Оценка экономической эффективности использования накопителей электроэнергии в энергосистеме // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. 2013. № 4. С. 21-28.
ОРЛОВ АЛЕКСАНДР ИГОРЕВИЧ - кандидат технических наук, доцент, и.о. заведующего кафедрой электромеханики, Марийский государственный университет, Россия, Йошкар-Ола (karlorlov@gmail.com).
ВОРОБЬЕВ КОНСТАНТИН МУХТАРОВИЧ - старший преподаватель кафедры электроснабжения и технической диагностики, Марийский государственный университет, Россия, Йошкар-Ола; ведущий специалист ПАО «ТНС Энерго Марий Эл», Россия, Йошкар-Ола (wikonst@gmail.com).
ГАРИПОВ ИЛЬСУР ХАЛИЛЕВИЧ - кандидат технических наук, и.о. заведующего кафедрой электроснабжения и технической диагностики, Марийский государственный университет, Россия, Йошкар-Ола (ilsur@bk.com).
САМОЙЛОВ КИРИЛЛ АНДРЕЕВИЧ - магистрант электроэнергетического факультета, Марийский государственный университет, Россия, Йошкар-Ола (fixator8814@gmail.com).
A. ORLOV, K VOROBYEV, I GARIPOV, K. SAMOILOV ELECTRICITY COST REDUCTION FOR CONSUMERS BY USING ENERGY STORES Key words: energy storage, control algorithm, peak load, control hours, price-dependent consumption, demand response, smoothing.
The estimated cost of energy storage systems, in particular, lithium-ion batteries, by 2030 will be less than $ 100. This indicates the prospects of using energy storages and the development of appropriate control algorithms in order to reduce the cost of network electricity for consumers. Currently, energy storages are mainly used in conjunction with renewable energy sources to smooth out torn generation. Most of the papers on the use of energy storages are devoted to general issues of their use, while specific control algorithms aimed at achieving any targets are usually not considered. This work is devoted to the development and analysis of ways of reducing the cost of electricity for organizations purchasing electricity in III and IVprice categories. Control algorithms aimed at reducing peak power, and at minimizing the consumption of mains electricity in the control hours are considered. Each algorithm allows to purposefully reduce the corresponding component of the cost of electricity in accordance with the pricing features for the given price category. The results of the research show that the first algorithm is advisable to use with a sufficiently large maximum stored energy (capacity) of the storage, comparable to the daily consumption. Using the second algorithm allows reducing the power charge down to zero, while the maximum stored energy (capacity) of the storage can be relatively small - not higher than the average hourly consumption in the control hours, which does not require significant capital expenditures for implementation. In addition to reducing costs for the enterprise, the proposed solutions positively affect the energy system as a whole, as they allow to align its load during the day. The payback period of energy storage devices when using the proposed algorithms, depending on the value of the maximum stored energy, can be 2-5 years, which makes it possible and practical to use them in order to reduce electricity costs for consumers of III and IV price categories.
References
1. Dzyuba A.P. Ispol'zovanie nakopitelei elektroenergii v kachestve instrumentov upravleniya sprosom na elektropotreblenie [Use of energy storage devices as power demand management tools]. Vestnik Mariiskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Sel'skokhozyaistvennye nauki. Ekonomi-cheskie nauki, 2019, no. 2(18), pp. 228-238.
2. Dobrego K.V. Model' elektricheskoi nagruzki zhilishchno-kommunal'nogo ob"ekta dlya issledovaniya sistem «Generator - nakopitel' - potrebitel'» metodom Monte-Karlo [Model for Electric Load of Community Housing Projects to Investigate "Generator - Accumulator - Consumer" System While Using Monte-Carlo Method]. Nauka i tekhnika, 2017, no. 2, pp. 160-170. DOI: 10.21122/2227-1031-2017-16-2-160-170.
3. Kontseptsiya razvitiya rynka sistem khraneniya elektroenergii v Rossiiskoi Federatsii [The concept of development of the market for electric power storage systems in the Russian Federa-tion]. Available at: https://minenergo.gov.ru/system/download-pdf/9013/74739 (Accessed 18 December 2019).
4. Nezevak V.L., Cheremisin V.T. Perspektivy primeneniya nakopitelei elektricheskoi energii v sisteme tyagovogo elektrosnabzheniya postoyannogo toka [Application prospects for electric energy storage devices in traction DC power supply system]. Byulleten' rezul'tatov nauchnykh issledovanii, 2015, no. 1(14), pp. 76-83.
5. Raschet predel'nykh urovnei nereguliruemykh tsen [Calculation of marginal levels of unregulated prices]. PJSC «TNS energo Mari El». Available at: https://mari-el.tns-e.ru/disclosure/ retail-market/raschet-predelnykh (Accessed 18 December 2019).
6. Savrasov F.V. Varianty postroeniya avtonomnykh sistem elektrosnabzheniya s ispol'zovaniem fotoelektricheskikh ustroistv i algoritmy ikh raboty [Variants of the autonomous power supply systems''s design with photovoltaic devices and algorithms for their work]. Vestnik evraziiskoi nauki, 2013, no. 6(19). Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/varianty-postroeniya-avtonomnyh-sistem-elektrosnabzheniya-s-ispolzovaniem-fotoelektiicheskih-ustroystv-i-algoritmy-ih-raboty (Accessed 18 December 2019).
7. Sistema gosudarstvennogo stimulirovaniya khraneniya elektroenergii v Rossii [The system of state incentives for the storage of electricity in Russia]. Available at: https://minener-go.gov.ru/node/9013 (Accessed 18 December 2019).
8. Planovye chasy pikovoi nagruzki na 2019 god dlya territorii, otnesennykh k tsenovym zonam optovogo rynka elektricheskoi energii i moshchnosti, i territorii, otnesennykh k netse-novym zonam optovogo rynka elektricheskoi energii i moshchnosti [Scheduled peak hours for 2019 for territories assigned to price zones of the wholesale electricity and capacity market, and territories referred to non-price zones of the wholesale electricity and capacity market] JSC "System Operator of the Unified Energy System". Available at: https://so-ups.ru/fileadmin/files/company/markets/2019/pik_ chas2019.pdf (Accessed 18 December 2019).
9. Fakticheskie dannye dlya rascheta predel'nykh urovnei nereguliruemykh tsen v tsenovykh zonakh. Chasy pikovoi nagruzki [Actual data for calculating marginal levels of unregulated prices in price zones. Peak hours]. Available at: https://www.atsenergo.ru/results/market/calcfacthour (Accessed 18.12.2019).
10. Chernetskii A.M. Otsenka ekonomicheskoi effektivnosti ispol'zovaniya nakopitelei elektroenergii v energosisteme [Assessment of Economic Efficiency Pertaining to Application of Energy Storage Units in Power System]. Energetika. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii i energeticheskikh ob"edinenii SNG, 2013, no. 4, pp. 21-28.
ORLOV ALEKSANDR - Candidate of Technical Sciences, Assistant Professor, Acting Head of Electro-Mechanics Department, Mari State University, Russia, Yoshkar-Ola (karlorlov@gmail.com).
VOROBYEV KONSTANTIN - Senior Lecturer, Department of Power Supply and Technical Diagnostics, Mari State University, Russia, Yoshkar-Ola; Leading Specialist, PJSC «TNS Energo Mari El», Russia, Yoshkar-Ola (wikonst@gmail.com).
GARIPOV ILSUR - Candidate of Technical Sciences, Acting Head of Power Supply and Technical Diagnostics Department, Mari State University, Russia, Yoshkar-Ola (ilsur@bk.com).
SAMOILOV KIRILL - Master's Program Student of Electrical Energy Faculty, Mari State University, Russia, Yoshkar-Ola (flxator8814@gmail.com).
Формат цитирования: Орлов А.И., Воробьев К.М., Гарипов И.Х., Самойлов К.А. Снижение стоимости электроэнергии для потребителей за счет использования накопителей энергии // Вестник Чувашского университета. - 2020. - № 1. - С. 123-135.
