Аналіз можливості впровадження мережі Smart Grid в умовах поточного стану об’єднаних енергосистем України

Автор(и)

  • Владислав Плюгін Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова
  • Віталій Тєтєрєв Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

Ключові слова:

енергетична система, ефективність, Smart Grid, статистика, машинне навчання, Data Science, прогнозування, електроенергетика.

Анотація

В роботі проаналізовано поточний стан енергетичної системи України та ефективності генерації і передачі електричної енергії. Аналіз передових світових практик показує, що активний розвиток сучасних технологій обліку енергоресурсів дозволяє: вивести на принципово новий рівень якість збору і аналізу даних про енергоспоживання споживачів; підвищує ефективність оперативного управління енергетичними активами; сприяє активному залученню споживачів енергії в процеси регулювання власного енергоспоживання. Енергосистема України експлуатується доволі довго і їй складно витримувати навантаження нового часу. Високий рівень зносу основного і допоміжного обладнання енергосистеми і нерівномірний розподіл навантаження в мережі часто призводять до аварійних ситуацій і відключень електропостачання споживачів. Безумовно, підвищення ефективності видобутку і постачання електроенергії є важливою і актуальною задачею для енергетики України. Однією із сучасних і інноваційних концепцій, які можуть суттєво вплинути на показники якості передачі електроенергії є технологія Smart Grid. Така технологія і її можливості не є новвими. Але проблеми, які супроводжують широке впровадження Smart Grid в умовах енергетичного ринку України, не мають однозначного і ефективного вирішення. У зв’язку з цим в цій роботі пропонується для розгляду і обговорення декілька сценаріїв реалізації Smart Grid в Україні, із оглядом їх переваг і недоліків. Зокрема, це сценарій моніторингу та точкового впровадження окремих технологій Smart Grid; сценарій розвитку існуючих та створення нових компетенцій у сфері Smart Grid; сценарій розробки та реалізації комплексної національної програми інноваційного розвитку електроенергетики на базах концепції Smart Grid. Окремо визначаються шляхи математичної постановки задачі оптимізації Smart Grid з використанням підходу Data Science на базі системи машинного навчання і нейронних мереж. Сюди входять методи обробки великих даних( Big Data), інтелектуального аналізу даних (Data Mining), статистичні методи, методи штучного інтелекту, а також машинне навчання (Machine Learning). Data Science включає методи проектування і розробки баз даних і прикладного програмного забезпечення. Основна практична мета роботи вченого за даними – це витяг корисних для бізнесу відомостей з великих масивів інформації, виявлення закономірностей, розробка і перевірка гіпотез шляхом моделювання і розробки нового програмного забезпечення, а отже є необхідними і достатніми умовами для теоретичного обґрунтування практичного впровадження Smart Grid в Україні.

Біографії авторів

Владислав Плюгін, Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

Доктор наук, професор, кафедра систем електропостачання та електроспоживання міст

Віталій Тєтєрєв, Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова

Аспірант, кафедра систем електропостачання та електроспоживання міст

Посилання

Guru, R.R., & Kumar, P.S. (2020). Self-restrained energy grid with data analysis and blockchain techniques. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization and Environmental Effects. https://doi.org/10.1080/15567036.2020.1852341

Shukl, P., & Singh, B. (2020). Proficient operation of grid interfaced solar PV system for power quality improvement during adverse grid conditions. IET Generation, Transmission & Distribution, 14(25), 6330-6337. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2020.1173

Hilorme, T., Sokolova, L., Portna, O., Lysiak, L., & Boretskaya, N. (2019). Smart grid concept as a perspective for the development of Ukrainian energy platform. IBIMA Business Review, 2019, 923814–923814. https://doi.org/10.5171/2019.923814

Zhemerov, G., & Tugay, D. (2014). Energy saving in Smart Grid systems with trunk mode of customer connection. In 2014 IEEE International Conference on Intel-ligent Energy and Power Systems (IEPS) (pp. 15–17). IEEE. https://doi.org/10.1109/IEPS.2014.6874171

JSC NPC Ukrenergo. (2019). Report on conformity assessment (adequacy) of generating capacity. https://ua.energy/wp-content/uploads/2019/10/Zvit-z-otsinky-vidpovidnosti-vid-31.10.19.pdf (in Ukrainian)

Lezhniuk, P., Kravchuk, S., & Kotilko, I. (2019). Renewable electricity sources in electrical networks as an element of energy efficient power supply. Lighting Engineering & Power Engineering, 3(56), 99–106. https://doi.org/10.33042/2079-424X-2019-3-56-99-106 (in Ukrainian)

Ministry of Energy of Ukraine. (2020). Information on the main indicators of the fuel and energy sector of Ukraine development. http://mpe.kmu.gov.ua/minugol/doccatalog/document?id=245485439 (in Ukrainian)

Bartolini, A., Comodi, G., Salvi, D., & Østergaard, P. (2020). Renewables self-consumption potential in districts with high penetration of electric vehicles. Energy, 213, 118653. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118653

Brahmia, I., Wang, J., de Oliveira, L., & Xu, H. (2021). Hierarchical smart energy management strategy based on cooperative distributed economic model predictive control for multi-microgrids systems. International Transactions on Electrical Energy Systems, 31(2), e12732. https://doi.org/10.1002/2050-7038.12732

Schuetz, P., Melillo, A., Businger, F., Durrer, R., Frehner, S., Gwerder, D., & Worlitschek, J. (2020). Automated modelling of residential buildings and heating systems based on smart grid monitoring data. Energy and Buildings, 229, 110453. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110453

Malar, A.J.G., Kumar, C.A., & Saravanan, A.G. (2020). Iot based sustainable wind green energy for smart cites using fuzzy logic based fractional order darwinian particle swarm optimization. Measurement, 166, 108208. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108208

Kumaravel, S., & Ponnusamy, V. (2020). An efficient hybrid technique for power flow management in Smart Grid with renewable energy resources. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects. https://doi.org/10.1080/15567036.2020.1855274

Barani, M., Vadlamudi, V.V., & Heegaard, P.E. (2021). Reliability analysis of cyberphysical microgrids: Study of grid-connected microgrids with communication-based control systems. IET Generation, Transmission & Distribution, 15(4), 645–663. https://doi.org/10.1049/gtd2.12049

Rehman, U.U. (2020). Optimal energy management algorithm for smart cities using online energy trading framework. Electric Power Components and Systems, 48(14-15), 1660–1672. https://doi.org/10.1080/15325008.2020.1857474

de Oliveira Lima, J.P., & Figueiredo, C.M.S. (2020). Smart monitoring of electrical circuits for distinction of connected devices through current pattern analysis using machine learning algorithms. Inteligencia Artificial, 23(66), 36–50. https://doi.org/10.4114/intartif.vol23iss66pp36-50

Lu, M., Abedinia, O., Bagheri, M., Ghadimi, N., Shafiekhah, M., & Catalão, J. P. (2020). Smart load scheduling strategy utilising optimal charging of electric vehicles in power grids based on an optimisation algorithm. IET Smart Grid, 3(6), 914–923. https://doi.org/10.1049/iet-stg.2019.0334

Ra, I.H., & Kim, H.J. (2020). Cost-effective outage management in smart grid under single, multiple, and critical fault conditions through teaching-learning algorithm. Energies, 13(23), 6205. https://doi.org/10.3390/en13236205

Woo, P.S., & Kim, B.H. (2020). Contingency analysis to evaluate the robustness in large-scale smart grids: based on information security objectives and frequency stability. Energies, 13(23), 6267. https://doi.org/10.3390/en13236267

Jawhar, I., Mohamed, N., & Al-Jaroodi, J. (2018). Networking architectures and protocols for smart city systems. Journal of Internet Services and Applications, 9(1), 1–16. https://doi.org/10.1186/s13174-018-0097-0

Eltamaly, A.M., & Mohamed, M.A. (2018). Optimal sizing and designing of hybrid renewable energy systems in smart grid applications. In I. Yahyaoui (Eds.), Advances in Renewable Energies and Power Technologies (Vol. 2, pp. 231-313). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813185-5.00011-5

Chanda, S., & De, A. (2018). A swarm intelligence approach to harness maximum techno-commercial benefits from smart power grids. In Y. Tan (Eds.), Swarm Intelligence. Vol. 3: Applications (pp. 603–637). IET. https://doi.org/10.1049/PBCE119H_ch21

Zhang, Y., Chen, W., & Gao, W. (2017). A survey on the development status and challenges of smart grids in main driver countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 79, 137–147. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.05.032

Yang, Y., Guo, S., Liu, D., Li, R., & Chu, Y. (2018). Operation optimization strategy for wind-concentrated solar power hybrid power generation system. Energy Conversion and Management, 160, 243–250. https://doi.

org/10.1016/j.enconman.2018.01.040

Mohn, K. (2020). The gravity of status quo: A review of IEA’s World Energy Outlook. Economics of Energy & Environmental Policy, 9(1), 63–81. https://doi.org/10.5547/2160-5890.8.2.kmoh

IqtiyaniIlham, N., Hasanuzzaman, M., & Hosenuzzaman, M. (2017). European smart grid prospects, policies, and challenges. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 67, 776–790. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.09.014

Maharjan, S., Zhu, Q., Zhang, Y., Gjessing, S., & Başar, T. (2016). Demand response management in the smart grid in a large population regime. IEEE Transac-tions on Smart Grid, 7(1), 189–199. https://doi.org/10.1109/TSG.2015.2431324

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-04-30

Як цитувати

Плюгін, В., & Тєтєрєв, В. (2021). Аналіз можливості впровадження мережі Smart Grid в умовах поточного стану об’єднаних енергосистем України. Світлотехніка та Електроенергетика , 60(1), 15–22. вилучено із https://lepe.kname.edu.ua/index.php/lepe/article/view/463

Номер

Том 60 № 1 (2021): Світлотехніка та електроенергетика

Розділ

Електроенергетика

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Світлотехніка та Електроенергетика

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

   Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  • Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  • Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  • Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).