Доля возобновляемой энергетики в мире неуклонно растёт. Так, в 2015 году объём ввода объектов возобновляемой энергетики превысил объём ввода объектов традиционной энергетики. С учётом существования систем государственной поддержки ВИЭ в более чем 170 странах в 2018 году (45 стран в 2006 году) и Парижского соглашения 2015 года в рамках Рамочной конвенции ООН об изменении климата, целью которого является удержание роста средней температуры за счёт снижения эмиссии углекислого газа, можно сделать вывод о наличии очевидного тренда на замещение традиционных источников энергии возобновляемыми.
Несомненным преимуществом возобновляемых источников энергии (ВИЭ) является их неистощаемость и относительная, по отношению к органическому топливу, экологическая безопасность [1]. Однако, если доля использования ВИЭ в общем балансе производства электрической энергии оказывается существенной, это приводит к определённым рискам, сложностям и дополнительным потерям в энергосистеме [2].
Эффективным решением данных проблем и многих других может быть применение виртуальной электростанции (ВЭ). Виртуальная электростанция — это «умная» система, которая эффективно агрегирует сразу несколько производителей и/или потребителей электроэнергии (рис. 1), что позволяет повысить надёжность сети, обеспечить энергетическую безопасность, оптимизировать баланс электроснабжения в пиковые часы за счёт технологий «управления спросом» (demand response), максимизировать доход, получаемый с оптового и розничного рынка, вывести на оптовый рынок объекты распределённой генерации, участвовать на рынке системных услуг, что, в свою очередь, может положительно отразиться как на поставщиках электроэнергии, так и на её покупателях (концепция win-win) — рис. 1.
Рис. 1. Виртуальная электростанция
Функционирование виртуальной электростанции основано на современном программном обеспечении и технологиях Smart Grid. За последнее десятилетие началась успешная интеграция виртуальных электростанций в энергосистемы развитых стран, таких как США, Германия, Австралия и т. д.
В большинство моделей существующих виртуальных электростанций входят следующие объекты:
- объекты распределённой генерации;
- управляемая нагрузка;
- системы хранения энергии;
- объекты ВИЭ большой мощности.
Однако не существует единственной правильной модели виртуальной электростанции. Например, предложенная модель виртуальной электростанции в Западной Австралии, мировом лидере по доле распределённой генерации в энергосистемах [3], включает 67 домов с установленными солнечными панелями, «умной» техникой и тепловыми насосами, а также аккумуляторными батареями, в которых использован окислительно-восстановительный потенциал ванадия.
Учёными из Университета Мердока (Murdoch University, город Перт, Западная Австралия) были проанализированы четыре различных сценария осуществления виртуальной электростанции:
1. Виртуальная электростанция с тепловыми насосами, с управлением спросом.
2. Виртуальная электростанция с тепловыми насосами, без управления спросом.
3. Виртуальная электростанция без тепловых насосов, с управлением спросом на часть «умной» техники (посудомойки, сушилки и стиральные машины).
4. Виртуальная электростанция без тепловых насосов и без управления спросом.
В результате анализа учёные пришли к выводу о снижении конечной цены для потребителей в случае использования виртуальной электростанции [4].
Одним из лидеров в области виртуальных электростанций является немецкая компания Next kraftwerke, которая начала работу в 2009 году, а в 2013-м достигла финансовой безубыточности, работая в восьми странах мира. Компания Next kraftwerke включает в себя 9966 объектов генерации с установленной мощностью более 8 ГВт [5].
Что касается отечественного бизнеса, то виртуальная электростанция в городе Плоешти (Румыния) является пока единственной такой электростанцией, находящейся в собственности у российской компании. В состав этой виртуальной электростанции, принадлежащей предприятию Lukoil Energy & Gas Romania, на данный момент входят ТЭЦ-2 совокупной установленной электрической мощностью 61 МВт, выполняющая основную работу по покрытию ошибок прогноза производства ВИЭ и потребления электроэнергии, и солнечная электростанция (СЭС) мощностью 9 МВт. Они расположены в Плоешти на площадях НПЗ «Петротел-Лукойл». С целью обеспечения эффекта естественного нивелирования недостаточной выработки СЭС на 9 МВт были подобраны ещё четыре СЭС общей мощностью 4,156 МВт. Территориальная диверсификация этих солнечных электростанций исключает возможность влияния ошибок прогнозирования одного метеорологического фактора единовременно на все агрегатированные СЭС.
В результате анализа международного опыта применения виртуальных электростанций [6–10] можно выделить несколько видов структуризации бизнес-моделей виртуальной электростанции. Так, данные бизнес-модели делят на коммерческие и технологические. Также бизнес-модели различают на:
- модели со стороны спроса (demand response-based);
- модели со стороны предложения (supply side-based);
- комбинированные модели (mixed asset).
Компания Next kraftwerke имеет свою классификацию бизнес-моделей виртуальных электростанций (табл. 1). Также существует классификация бизнес-моделей виртуальной электростанции с точки зрения влияния на рынок. Так, виртуальная электростанция может быть «ценопринимающей» (price taker) или «ценоустановительной» (price maker) [11].
Выбор оптимальной модели виртуальной электростанции зависит от следующих факторов:
1. Структура рынка (наличие рынка мощности, возможный размер ценовой заявки, развитость рынка системных услуг и т. д.).
2. Бизнес-драйверы (цель создание виртуальной электростанции, предполагаемый уровень напряжения и т. д.).
3. Технологии (объём ВИЭ в энергобалансе, уровень электрификации, уровень IT-технологий).
4. Регуляторные ограничения (уровень либерализации рынка, система государственной/частной поддержки возобновляемой энергетики, структура механизма поддержки управления спросом).
В российской электроэнергетике выделяют три вида территорий с точки зрения электроснабжения и ценообразования: ценовые зоны, неценовые зоны, изолированные территории.
Так как выбор оптимальной бизнес-модели виртуальной электростанции в значительной степени зависит от принципа ценообразования, пропускной способности сетей и т. д., целесообразность имплементации виртуальной электростанции нужно оценивать для каждого вида территорий.
Так, для изолированных территорий, которые не подключены к ЕЭС и на которых отсутствует рыночное ценообразование, ключевыми аспектами являются объём объектов распределённой генерации, развитость технологий «умных сетей» (Smart Grid) и т. д. А для ценовых зон оптового рынка ключевыми факторами являются законодательство в области управления спросом, волатильность спотовых рынков и другие. В табл. 2 представлены основные недостатки и преимущества имплементации виртуальной электростанции в данных зонах.
Таким образом, наиболее пригодными зонами для имплементации виртуальной электростанции являются ценовые зоны и изолированные территории. Так, в ценовых зонах оптового рынка электроэнергии и мощности существует большой потенциал у технологии управления спросом, потенциальная возможность интеграции микрогенерации в оптовый рынок и возможность оказания услуг по обеспечению системной надёжности.
Главными недостатками ценовых зон является низкая волатильность на «рынке на сутки вперёд» (РСВ), малый объём стохастических объектов генерации в энергобалансе и недостаточный объём рынка системных услуг.
Изолированные территории наиболее целесообразно рассматривать как площадку для интеграции виртуальной электростанции на базе технологий «умных» сетей, например, первым пилотным проектом виртуальной электростанции в Российской Федерации является проект на острове Русский [12].