Трехуровневая оптимизационная модель для гибридных систем возобновляемой энергии: Комплексный анализ

1. Введение

Интеграция различных источников возобновляемой энергии в единую и эффективную систему представляет собой значительную практическую задачу. Гибридные системы возобновляемой энергии (ГСВЭ), объединяющие такие источники, как солнечные фотоэлектрические установки (ФЭС), с системами накопления энергии (СНЭ), имеют решающее значение для стабильного и устойчивого энергоснабжения. Однако оптимизация таких систем требует одновременного балансирования множества, зачастую противоречивых, целей. В данной статье представлена трехуровневая математическая модель, специально разработанная для ГСВЭ. Основная цель — предоставить структурированную основу, способную одновременно решать три критически важных уровня принятия решений: максимизацию эффективности солнечных ФЭС, повышение производительности СНЭ и минимизацию выбросов парниковых газов (ПГ). Этот подход выходит за рамки одноцелевой оптимизации, чтобы учесть сложные взаимозависимости в современных энергосистемах.

2. Структура трехуровневой модели

Предлагаемая модель структурирует задачу оптимизации ГСВЭ в три иерархических уровня, каждый из которых имеет свои цели и ограничения, передаваемые на следующий уровень.

3. Технические детали и математическая формулировка

Трехуровневую модель можно сформулировать как вложенную задачу оптимизации. Пусть $x_1$ — переменные решения для солнечной ФЭС (например, мощность, ориентация), $x_2$ — для СНЭ (например, мощность, график выдачи), а $x_3$ представляет системные параметры, влияющие на выбросы.

Уровень 3 (Верхний уровень — Минимизация выбросов):

$\min_{x_3} \, F_{GHG}(x_1^*, x_2^*, x_3)$

при соблюдении системных ограничений (например, общий бюджет, использование земли).

Где $x_1^*$ и $x_2^*$ — оптимальные решения с нижних уровней.

Уровень 2 (Средний уровень — Оптимизация СНЭ):

$\max_{x_2} \, F_{ESS}(x_1^*, x_2)$

при соблюдении динамики накопления: $SOC_{t+1} = SOC_t + \eta_{ch} \cdot P_{ch,t} - \frac{P_{dis,t}}{\eta_{dis}}$, где $SOC$ — степень заряда, $\eta$ — КПД, а $P$ — мощность.

Уровень 1 (Нижний уровень — Оптимизация ФЭС):

$\max_{x_1} \, F_{PV}(x_1) = \sum_{t} P_{PV,t}(x_1, G_t, T_t)$

где $P_{PV,t}$ — выходная мощность в момент времени $t$, функция солнечной радиации $G_t$ и температуры $T_t$.

4. Экспериментальные результаты и описание графиков

Хотя предоставленный фрагмент PDF не содержит конкретных численных результатов, типичная экспериментальная проверка такой модели включала бы симуляции, сравнивающие ГСВЭ, оптимизированную по трехуровневой модели, с базовым вариантом, оптимизированным по одноуровневой или двухуровневой модели.

Описание гипотетического графика: Ключевой результат, вероятно, был бы представлен в виде многострочного графика. По оси X откладывалось бы время (например, за 24 часа или год). Несколько осей Y могли бы показывать: 1) Генерацию солнечной ФЭС (кВт), 2) Степень заряда СНЭ (%), 3) Импорт/экспорт мощности из/в сеть (кВт) и 4) Накопленные выбросы ПГ (кг CO2-экв.). График продемонстрировал бы, как трехуровневая модель успешно смещает нагрузку, заряжает аккумулятор в часы пиковой солнечной активности, разряжает его в часы вечернего пикового спроса и минимизирует зависимость от сети, что приводит к значительно более низкому и сглаженному профилю выбросов по сравнению с неоптимизированной или одноуровневой оптимизированной системой. Столбчатая диаграмма, сравнивающая общие годовые выбросы ПГ, стоимость системы и коэффициент использования солнечной энергии при различных подходах к оптимизации, дополнительно подчеркнула бы превосходную эффективность по Парето трехуровневой модели.

5. Структура анализа: Пример кейса

Сценарий: Среднее по размеру коммерческое здание стремится снизить свои энергозатраты и углеродный след.

Применение структуры:

1. Входные данные: Собрать годовые исторические почасовые данные о нагрузке, данные о местной солнечной радиации/температуре, тарифы на электроэнергию (включая дифференцированные по времени суток) и углеродоемкость сети.
2. Анализ уровня 1: Используя программное обеспечение, такое как PVsyst или SAM, смоделировать различные размеры и конфигурации ФЭС. Определить оптимальную установку, максимизирующую годовую выработку с учетом ограничений по площади крыши.
3. Анализ уровня 2: Передать оптимальный профиль генерации ФЭС в модель СНЭ (например, с использованием Python с библиотеками вроде Pyomo). Оптимизировать размер аккумулятора и 24-часовой график выдачи для максимизации арбитража (купить дешево, продать дорого) и самопотребления с учетом ограничений по сроку службы батареи.
4. Анализ уровня 3: Рассчитать выбросы ПГ за жизненный цикл для предлагаемой системы ФЭС+СНЭ (с использованием баз данных, таких как Ecoinvent). Сравнить с базовым сценарием (только сеть) и простым сценарием только с ФЭС. Трехуровневая модель определит конфигурацию, в которой добавление накопителя обеспечивает наибольшее снижение выбросов на вложенный доллар, что может не совпадать с конфигурацией, максимизирующей чисто финансовую отдачу.

6. Ключевая идея и взгляд аналитика

Ключевая идея: Фундаментальная ценность статьи заключается не просто в очередном алгоритме оптимизации; это структурное новшество. Она формально разделяет традиционно переплетенные цели проектирования ГСВЭ на иерархический каскад решений. Это отражает реальные инженерные и инвестиционные процессы принятия решений (выбор технологии -> операционная настройка -> соответствие требованиям), делая модель более интерпретируемой и практичной для заинтересованных сторон, чем «черный ящик» многоцелевого оптимизатора.

Логическая последовательность: Логика обоснованна и прагматична. Невозможно оптимизировать накопление, не зная профиля генерации, и нельзя заявлять об экологических преимуществах без моделирования полного системного взаимодействия. Трехуровневая структура обеспечивает эту причинно-следственную связь. Однако фрагмент статьи в значительной степени опирается на обширную библиографию ([1]-[108]) для установления контекста, что, хотя и демонстрирует научную добросовестность, рискует затмить новизну работы. Реальная проверка — в конкретной формулировке ограничений и связующих переменных между уровнями, детали которых в аннотации не приведены.

Сильные стороны и недостатки:
Сильные стороны: Структура обладает высокой адаптивностью. Цели на каждом уровне можно менять (например, на Уровне 1 можно минимизировать LCOE вместо максимизации эффективности) в зависимости от приоритетов проекта. Она естественным образом учитывает различные точки зрения заинтересованных сторон (поставщик технологий, системный оператор, регулятор).
Критический недостаток: Главная проблема — вычислительная разрешимость. Вложенные задачи оптимизации печально известны своей сложностью решения, часто требуя итеративных алгоритмов или преобразований в одноуровневые задачи с использованием таких методов, как условия Каруша-Куна-Таккера (KKT), которые могут быть сложными и приближенными. Успех статьи зависит от предлагаемого метода решения, который здесь не детализирован. Без эффективного решателя модель остается теоретической конструкцией. Более того, модель предполагает идеальное прогнозирование солнечного ресурса и нагрузки, что является значительным упрощением по сравнению со стохастической реальностью, которую учитывают более продвинутые структуры, например, использующие Марковские процессы принятия решений, как в передовых приложениях обучения с подкреплением для управления энергией.

Практические выводы: Для практиков эта статья представляет собой убедительный план проектирования систем. Действие 1: Используйте это трехуровневое мышление как контрольный список для требований к вашему проекту ГСВЭ. Четко определите цели Уровня 1, 2 и 3 до запуска любого программного обеспечения. Действие 2: При оценке предложений поставщиков спрашивайте, какой уровень оптимизации охватывает их решение. Многие фокусируются только на Уровне 1 (выработка ФЭС) или Уровне 2 (арбитраж батарей), игнорируя интегрированное влияние Уровня 3 (выбросы). Действие 3: Для исследователей пробел, который необходимо заполнить, — это разработка надежных, быстрых эвристик или метаэвристик (таких как алгоритм NSGA-II, обычно используемый в многоцелевой оптимизации), специально адаптированных для эффективного решения этой трехуровневой структуры в условиях неопределенности, что позволит преодолеть разрыв между элегантной формулировкой и практической реализацией.

7. Перспективы применения и направления будущих исследований

Трехуровневая модель имеет значительный потенциал за пределами представленного применения в автономных микросетях.

• Интеграция в масштабах сети: Структуру можно масштабировать для оптимизации портфелей возобновляемых активов и накопителей сетевого масштаба (например, проточных батарей, гидроаккумулирующих станций) для операторов передающих систем, что напрямую способствует целям стабильности сети и декарбонизации.
• Производство зеленого водорода: Уровень 1 может оптимизировать гибридную ветро-солнечную электростанцию, Уровень 2 — управлять выделенным буфером накопления, а Уровень 3 — минимизировать углеродоемкость водорода, производимого электролизерами, что является критической задачей для экономики зеленого водорода.
• Зарядные хабы для электромобилей (ЭМ): Интегрировать спрос на зарядку ЭМ как динамическую нагрузку. Уровень 1 оптимизирует локальные ВИЭ, Уровень 2 управляет стационарными накопителями и возможностями vehicle-to-grid (V2G) подключенных ЭМ, а Уровень 3 минимизирует общий углеродный след мобильности.
• Направления будущих исследований: Наиболее актуальное направление — включение неопределенности (стохастическая оптимизация) для солнечной генерации, нагрузки и цен на энергию. Во-вторых, интеграция машинного обучения для прогнозирования и суррогатного моделирования может drastically сократить вычислительное время. Наконец, расширение до четырехуровневой модели, включающей четвертый уровень для долгосрочной деградации активов и планирования замены, улучшит анализ жизненного цикла.

8. Список литературы

1. Hosseini, E. (Год). Tri-Level Model for Hybrid Renewable Energy Systems. Название журнала, Том(Выпуск), страницы. (Исходный PDF)
2. Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197.
3. Международное энергетическое агентство (МЭА). (2023). Возобновляемые источники энергии 2023. Получено с https://www.iea.org/reports/renewables-2023
4. Национальная лаборатория возобновляемой энергии (NREL). (2023). System Advisor Model (SAM). https://sam.nrel.gov/
5. Zhu, J., et al. (2017). A multi-objective optimization model for renewable energy generation and storage scheduling. Applied Energy, 200, 45-56.
6. F. R. de Almeida, et al. (2022). Stochastic Optimization for Hybrid Renewable Energy Systems: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 168, 112842.
7. W. G. J. H. M. van Sark, et al. (2020). Photovoltaic Solar Energy: From Fundamentals to Applications. Wiley.