Энергетическая независимость арктических и удалённых регионов России требует внедрения новых технологических и организационных решений. Оптимизация энергоснабжения изолированных территорий предполагает преимущественное использование возобновляемых и местных источников энергии. Успешное применение данной стратегии зависит от проведения комплексного исследования возможных альтернатив и оценки их технико-экономической эффективности.

В качестве объекта был выбран посёлок Тикси, расположенный в Республике Саха (Якутия), — важный пункт арктического побережья с навигационными, метеорологическими и научными функциями [1]. Его энергоснабжение остаётся уязвимым, поскольку основано на дизельных электростанциях, зависящих от ежегодной доставки топлива морем или по зимникам, что приводит к высокой себестоимости электроэнергии и экологической нагрузке на окружающую среду.

Мировой опыт (Канада, Гренландия, Норвегия) показывает, что гибридные энергосистемы, объединяющие ветроэлектрические установки (ВЭУ), дизельные электростанции (ДЭС) и системы накопления электрической энергии (СНЭЭ), обеспечивают надёжность энергоснабжения и значительно снижают эксплуатационные затраты [2–4]. Поэтому была поставлена цель исследования — создание универсальной модели ветродизельного энергокомплекса с системой накопления электроэнергии и проверка её эффективности на удалённом потребителе.

Для достижения цели были выделены следующие задачи:

1. Провести климатический анализ района, определить температурный, ветровой и сезонный режимы.

2. Оценить ветроэнергетический потенциал территории.

3. Построить годовой график электропотребления, определить средние и пиковые нагрузки.

4. Выполнить выбор оборудования — ветроустановок, дизельных электростанций, аккумуляторных систем, инверторов и системы управления.

5. Разработать методику расчёта энергетического баланса гибридной системы.

6. Оценить эффективность внедрения комплекса.

Текущее состояние исследований

Гибридные комплексы совместной работы электроустановок, работающих с помощью возобновляемых источников энергии, и традиционных установок изучают уже продолжительное время в различных странах, так как данные системы имеют множество преимуществ.

В работе [5] представлен технико-экономический анализ применения ветродизельной электростанции для энергоснабжения удалённого населённого пункта — села Чапома в Мурманской области. Результаты показали, что реализация такого проекта позволяет снизить стоимость вырабатываемой электроэнергии более чем на 40%, что демонстрирует высокую экономическую эффективность решения.

В рамках другого исследования была разработана методика расчёта параметров автономных ветродизельных электростанций с накопителями энергии. Данная методика, реализованная в виде программы, позволяет подбирать оптимальный состав оборудования. Однако её применение связано с рядом допущений, которые могут повлиять на точность. Например, данные о потреблении и скоростях ветра учитываются с дискретностью в три часа, а их параметры условно принимаются статичными. Для районов с высокой изменчивостью ветра такое упрощение может быть критичным. Кроме того, в расчётах оборудование рассматривается лишь в двух состояниях — «работа» и «простой в холодном резерве», что не позволяет детально смоделировать все возможные эксплуатационные режимы [6].

Исследователи из Китая изучили технико-экономическую пригодность автономных ветродизельных комплексов с накопителями электроэнергии для холодного климата на примере пригорода Ланьчжоу (провинция Ганьсу) [7]. В этой работе проведён подбор конфигураций и сравнительный анализ нескольких типов аккумуляторов с точки зрения экономии топлива и надёжности; оптимизация и оценка выполнены с использованием Homer Pro и включают чувствительный анализ ключевых параметров. Для проектирования авторы предлагают практичные рекомендации по выбору типа батареи и соотношению мощностей, однако исследование остаётся в основном статическим/энергетическим — без детального короткопериодного динамического моделирования переходных процессов и без глубокой интеграции алгоритмов управления.

Группой авторов из Греции была предложена интегрированная модель для симуляции производительности гибридных ветродизельных систем, основанная на аналитических уравнениях и подробных моделях компонент: работа охватывает моделирование годовой выработки на основе часовых данных ветра/нагрузки, учитывает схемы зарядно-разрядной логики и демонстрирует, как конфигурация влияет на долю ветровой энергии и экономику [8].

Авторы из США предложили практичные процедуры и модульные производственные модели для быстрой первичной оценки конфигураций «ветер — дизель» и модульную архитектуру симуляторов. Эти подходы удобны для оперативного подбора вариантов, обучения и пилотирования, а также демонстрируют модульность как ключ к универсальности модели, но есть недостаток, а именно — представленные методы предназначены для быстрого проектного расчёта, а не для детальной оценки при быстром изменении ветра [9].

Таким образом, несмотря на большое количество исследований в данной области, проведённый анализ публикаций показывает отсутствие универсальной модели, которая бы учитывала все режимы работы оборудования и была применима для любых климатических условий.

Методика исследования

Посёлок Тикси расположен на побережье моря Лаптевых. Климат — резко континентальный арктический, со среднегодовой температурой −12°C. Зимой температура может опускаться ниже −35°C, порывы ветра превышают 25 м/с, а летом возможны колебания от −5 до +11°C. Осадки — около 220 мм в год [10, 11].

Такие условия требуют специальных технологий для работы оборудования. Полярная ночь, длящаяся с ноября по февраль, усиливает вечерние пики нагрузки, а короткое лето снижает потребление. Эти факторы подтверждают целесообразность применения ВЭУ, что согласуется с методическими рекомендациями Минэнерго России [12] и международными исследованиями [13, 14].

Оценка ветроэнергетического потенциала посёлка Тикси проводилась на основе данных NASA в программном комплексе Wind Energy за 2010 год в точке планируемого размещения ВДЭК, координаты — 71,631285 с.ш., 128,9024 в.д. (территория доступна для использования и проверена по публичным кадастровым картам) [15]. Средняя скорость ветра составила 5,2 м/с, наблюдения велись на высоте h = 10 м.

Также в программе были построены графики повторяемости скоростей ветра и распределения скорости ветра по направлениям для оценки ветроэнергетического потенциала исследуемой площадки (рис. 1). По полученным данным можно сделать вывод, что территория является благоприятной для размещения ветроэнергетических установок.

Энергопотребление посёлка Тикси имеет выраженную сезонную и суточную неравномерность, что связано с климатическими особенностями региона и структурой жилого и коммунального сектора. Годовое потребление электроэнергии составляет порядка 22,5 млн кВт·ч. Среднегодовая нагрузка находится на уровне 2580 кВт, при этом максимальная достигает 4290 кВт в периоды зимних холодов.

Для расчётов и последующего моделирования работы энергокомплекса был построен годовой почасовой график нагрузки, включающий 8760 точек. Распределение нагрузки получено в среде MS Excel с использованием функции Forecast. Linear, прогнозирующей будущее значение (y) на основе исторических данных (x) и (y) с использованием метода линейной регрессии. Эта модель позволила учесть сезонные и суточные колебания электропотребления (рис. 2).

  

Разработанная система работает следующим образом (рис. 3): электроэнергия, которая вырабатывается ВЭУ, идёт на покрытие нагрузки потребителей, если её недостаточно, то в работу включается система накопления электроэнергии и выдаёт то количество электроэнергии, которое необходимо для покрытия нагрузки. При недостаточном заряде или при достижении 20% от номинала СНЭЭ устройство, контролирующее заряд (УКЗ), подаёт сигнал на дизельную электростанцию, и та, в свою очередь, вырабатывает необходимое количество электроэнергии для покрытия потребления. Если ВЭУ вырабатывает избыточное количество электроэнергии, то излишек отходит на заряд системы накопления через выпрямитель. Также ДЭС при работе в режиме «горячего резерва» (не выдаёт энергию потребителю) вырабатывает электроэнергию, которая идёт на заряд СНЭЭ. Таким образом, система функционирует надёжно и эффективно, в максимальной степени используя ветровой ресурс и экономя дорогостоящее дизельное топливо.

Принятые допущения:

1. Изначальный объём запаса энергии в СНЭЭ составляет 0% от номинального значения ёмкости (когда уровень заряда достигает 20%, СНЭЭ перестаёт разряжаться).

2. Топливо расходуется пропорционально нагрузке дизельной энергоустановки (ДЭУ) и составляет 1 л на 4 кВт·ч (среднее значение расхода топлива для ДЭУ).

3. Потери во всех элементах сети принимаются постоянными.

4. Все мощности и скорость ветра в течение ∆t = 1 ч считаются постоянными.

5. V(t) — скорость ветра, представленная в виде базы данных среднечасовых значений скорости ветра.

Моделирование годового ряда скорости ветра расчётного года по высоте производится по степенной зависимости вертикального профиля ветра (ВПВ) с учётом внутригодового изменения показателя степени m [16]:

где h — высота измерений скоростей ветра, h = 10 м; Н — высота башни ВЭУ, м; i — порядковый номер скорости в ряду наблюдений; l — номер месяца; Vil(H) и Vil(h) — скорости ветра на площадке ВЭС на высотах H и h; ml(Vl) — эмпирическая зависимость (модель) среднемесячного показателя степени m от среднемесячной скорости ветра на высоте h. Модель ml(Vl) может быть получена по данным аэрологической метеостанции (АМС) аналога или группы АМС. Получение эмпирической зависимости показателя степени ml(Vl) основано на расчётно-статистическом определении внутригодовой закономерности изменения среднемесячного значения показателя степени ml от среднемесячной скорости ветра Vl на высоте h для отдельных АМС или групп АМС, расположенных в идентичных климатических, географических и топографических условиях. Данные для расчёта показателей степени ml взяты из действующей базы данных ВИК, находящейся в посёлке Тикси.

После пересчёта скоростей ветра для каждого часа в году определяется мощность выбранной ветроустановки с помощью мощностных характеристик по формуле:

NВЭУ(t) = NВЭУ[V(t)], (2)

где NВЭУ(t) — выработка электроэнергии одной ВЭУ за время ∆t = 1 ч, кВт·ч.

Мощность ВЭС за время ∆t = 1 ч определяется по формуле:

NВЭC(t) = NВЭУ(t)n, (3)

где NВЭC(t) — выработка электроэнергии ВЭС за время ∆t = 1 ч, кВт·ч; n — количество ВЭУ.

Доля мощности ВЭС, которая выдаётся потребителю, рассчитывается по формуле:

где NʹВЭC(t) — доля выработка электроэнергии ВЭС за время ∆t = 1 ч, кВт·ч; P(t) — нагрузка потребителя, кВт·ч.

Мощность, которая идёт на заряд СНЭЭ, определяется по формуле:

Также необходимо учитывать, что накопитель не может принять энергию, которая превышает его ёмкость, и для продления срока его службы не должен заряжаться более чем на 90% и разряжаться ниже 20% от номинала.

Условия для моделирования работы системы накопления электрической энергии выведены в следующей формуле для (i + 1)-го часа:

где NВЭСi+1(t) — выработка электроэнергии ВЭС за (i + 1)-й час, кВт·ч; Pi+1(t) — нагрузка за (i + 1)-й час, кВт·ч; Wзап.i — запасённая энергия в i-м часу, кВт·ч; ηСНЭЭ — КПД СНЭЭ; ηвыпр — КПД выпрямителя; Nгор.рез.i+1 — выработка в режиме горячего резерва ДЭС за (i + 1)-й час, кВт·ч; WСНЭЭ — полная мощность СНЭЭ, кВт·ч; ηинв — КПД инвертора.

Как только запас энергии в системе накопления достигнет 20% от номинальной ёмкости, то будет подан сигнал для начала выработки энергии с помощью ДЭС, которая находится в режиме «горячего резерва».

Условия работы дизельной электростанции в проектируемой модели представлены следующей формулой для (i + 1)-го часа:

Число часов в году — 8760. Суммарное потребление электроэнергии за год определяем по формуле:

В течение года дизельная станция выработает энергию, определяемую по формуле:

Годовая выработка электрической энергии ВЭС рассчитывается по формуле:

Для реализации гибридного ветродизельного энергокомплекса проведён детальный анализ технических характеристик и условий эксплуатации различных элементов системы. Выбор оборудования осуществлялся с учётом климатических особенностей посёлка Тикси, ограничений по транспортировке и требований к надёжности в условиях Арктики.

В качестве ветроэнергетических установок были взяты Komai KWT 300 с установленной мощностью 300 кВт и высотой башни 40 м [17]. Данная модель выбрана неслучайно, именно три таких ВЭУ уже установлены в посёлке Тикси. Как показывает практика, они хорошо справляются с работой в таких экстремальных условиях, помимо этого, в технической спецификации ветроустановки Komai KWT 300 указано, что она использует систему преобразования электроэнергии с индукционным генератором и системой с преобразователем «AC-DC-AC» (переменный ток в постоянный и обратно) [17]. Это означает, что внутри ветроустановки присутствуют выпрямители и инверторы. Также стоит отметить, что при моделировании работы ветродизельного комплекса эти установки будут учтены в расчётах.

Резервным источником питания в комплексе служит дизельная электростанция, состоящая из четырёх дизельных установок GMGen GMC1400 мощностью 1024 кВт каждая. Оборудование размещено в утеплённом контейнере типа БКС-1 «Север», что обеспечивает его надёжную эксплуатацию при температурах окружающего воздуха от −40 до +40°C [18].

Аккумуляторная подсистема построена на основе литий-железо-фосфатных (LFP) ячеек, отличающихся повышенной термостабильностью и долговечностью. Каждая ячейка имеет номинальную ёмкость 280 А·ч (896 Вт·ч) и напряжение 3,2 В [19].

Для достижения рабочего напряжения 400 В используется последовательное соединение 125 ячеек, объединённых в модули с интегрированной системой управления BMS (Battery Management System). Немаловажным является и то, что использование СНЭЭ помогает регулировать частоту в энергокомплексе, что продлевает срок службы ДЭУ, сдвигая сроки капитальных ремонтов или реконструкции. СНЭЭ оснащена модульной системой, состоящей из гибридных инверторов Rosvetro DMWG20K мощностью 20 кВт [20].

Ключевым элементом комплекса является система управления, реализованная на базе SCADA-платформы. Она выполняет функции централизованного мониторинга и управления всеми источниками генерации, контролирует режимы заряда и разряда аккумуляторов, осуществляет запуск и остановку дизельных агрегатов, а также обеспечивает регистрацию и архивирование параметров работы оборудования в реальном времени [21].

Результаты моделирования

С помощью программного обеспечения MS Excel по приведённой блок-схеме и математической модели был воссоздан гибридный ветродизельный энергокомплекс. Данный прототип может быть использован в расчётах ВДЭК для любых автономных потребителей и совершенно другого состава генерирующего оборудования.

Результаты расчёта исследуемой системы оценены по двум показателям, выраженным в относительных единицах: удельной экономии топлива (УЭТ), рассчитанной по формуле (11), и удельной стоимости строительства самых капиталоёмких частей комплекса, а именно ВЭУ и СНЭЭ:

Расчёт стоимости строительства в относительных единицах осуществлён по следующей системе: принимается, что максимальная стоимость ВДЭК равна 1,0, в максимальную стоимость входят 12 ветроэнергетических установок и система накопления электроэнергии ёмкостью 15 тыс. кВт·ч (эти части составляют 0,5 от общей стоимости). Рассматриваться будут различные варианты компоновки комплекса с шагом в три ВЭУ и ёмкостью СНЭЭ 5000 кВт·ч. Для системы с тремя ВЭУ и без системы накопления стоимость составить 0,125 о.е., так как стоимость СНЭЭ равна 0, а одна четвёртая часть от 0,5 составляет 0,125. Аналогично будут выражены ёмкость СНЭЭ и удельная экономия топлива в относительных единицах, только в данном случае максимальная ёмкость — 15 тыс. кВт·ч будет равна 1,0, а для УЭТ 0,33 или 33% — равна 1,0.

Моделирование проводилось для разного числа ветроэнергетических установок, начиная с трёх, так как в посёлке Тикси уже установлены три ВЭУ, о чём было сказано ранее, и для СНЭЭ разной ёмкости с шагом в 5000 кВт·ч. Результаты моделирования приведены в табл. 1.

По полученным значениям можно сделать вывод о том, что при увеличении числа ветроустановок значительно растёт удельная экономия топлива, даже без применения системы накопления электроэнергии, причём в относительных единицах скорость её роста больше, чем скорость роста стоимости оборудования. Увеличение ёмкости и наличие системы накопления энергии позволяет повысить удельную экономию топлива, но только для системы, где мощность выработки ВЭС соизмерима с нагрузкой потребителя, под соизмерима понимается покрытие хотя бы минимальной нагрузки, в противном случае, как можно заметить на примере трёх ВЭУ, добавление системы накопления энергии никак не влияет на исследуемые параметры. Это объясняется тем, что вся вырабатываемая ВЭС электроэнергия идёт на покрытие нагрузки потребителя, но ВЭУ даже в часы работы с номинальной мощностью не могут покрыть её полностью, поэтому в каждый момент времени ДЭС выдаёт недостающую энергию для полного покрытия нагрузки потребителя. Таким образом, система накопления простаивает, а следовательно, её наличие в данном случае не имеет смысла.

Тем не менее, при наличии хотя бы шести ВЭУ и системы накопления электроэнергии ёмкостью 5000 кВт·ч удельная экономия топлива достигает 0,58 о.е., что на три относительных единицы больше, чем в комплексе без СНЭЭ. Наибольший прирост величины УЭТ наблюдается при увеличении мощности ВЭС, что логично, так как бóльшая выработка требует накопления энергии в определённые моменты времени, когда нагрузка минимальна. Однако стоит отметить, что использование СНЭЭ ёмкостью 10 тыс. и 15 тыс. кВт·ч нецелесообразно, так как это делает строительство более капиталоёмким, но не даёт значительного прироста по экономии топлива. На рис. 4 приведена графическая интерпретация результатов оптимизации для четырёх сценариев с разным числом ветроустановок и ёмкостью системы накопления (выделены в табл. 1).

Данный графический вид помогает более детально рассмотреть, как изменяются параметры в зависимости от числа ветроустановок и изменения ёмкости.

Из четырёх сценариев, представленных в качестве примера, наиболее рациональными являются варианты с шестью и девятью ветроустановками, так как вложения в них оправданы с точки зрения экономии топлива, приближение к 12 ветроэнергетических установок даёт заметно меньший прирост к удельной экономии топлива (УЭТ), чем ожидалось, но при этом значительно возрастает стоимость оборудования.

Заключение

В проведённой работе была разработана модель ветродизельного энергокомплекса с системой накопления электроэнергии. Прототип ВДЭК был описан математическими формулами и выражениями — создана имитационная модель системы. Для проверки модели был выбран посёлок Тикси, расположенный в Республике Саха (Якутия), который является стратегически важным объектом благодаря наличию одноимённого порта, также посёлок получает электроэнергию преимущественно от дизельной электростанции (то есть является автономным потребителем), кроме того, сильно удалён от централизованных инженерных сетей и имеет слаборазвитую инфраструктуру.

Все названные характеристики показывают, что доставка исследуемому потребителю топлива для работы дизельных электростанций является сложной и требующей значительных финансовых затрат.

Эффективность проекта оценивалась по показателям стоимости основного оборудования и удельной экономии топлива, которая напрямую связана с производством энергии ДЭС в год, так как именно она отражает экономию топлива. Для существующей дизельной схемы годовая выработка составляет около 22,5 млн кВт·ч, что эквивалентно полному покрытию потребности посёлка при традиционной схеме энергоснабжения.

По результатам моделирования было установлено, что внедрение дополнительных ветроустановок Komai KWT 300 и системы накопления электроэнергии в составе гибридного энергокомплекса позволяет значительно сократить выработку дизельной электростанции. При этом расчёты показали, что наличие СНЭЭ при мощности ветроустановок, несоизмеримой с нагрузкой, нецелесообразно, так как она никаким образом не участвует в энергетическом балансе, однако при увеличении числа ВЭУ и, соответственно, мощности ветровой электростанции она помогает повысить эффективность использования энергии ВЭС, накапливая и выдавая электроэнергию потребителю в моменты времени, когда это необходимо.

Перспективы дальнейших исследований связаны с расширением математической модели и внедрением интеллектуальных алгоритмов прогнозирования скоростей ветра и нагрузки. В контексте данного прототипа также следует рассмотреть возможность интеграции других традиционных источников энергии, например, парогазовых установок, что потребует дополнительных корректировок полученной итоговой модели.