Методология идентификации типичных сценариев агрегированной выработки мощности ветровыми и солнечными электростанциями с учётом метеорологических условий регионов их интегрирования

Ариф Маммад Гашимов; Нариман Рахманович Рахманов; Гусейнгулу Байрам Гулиев; Фамиль Шамиль Ибрагимов

Методология идентификации типичных сценариев агрегированной выработки мощности ветровыми и солнечными электростанциями с учётом метеорологических условий регионов их интегрирования

Ариф Маммад Гашимов, Нариман Рахманович Рахманов, Гусейнгулу Байрам Гулиев, Фамиль Шамиль Ибрагимов

Аннотация

Рукопись поступила в редакцию 27.05.2025, утверждена редколлегией в печать 7.07.2025.

Предложена методология идентификации сценариев агрегированной выработки мощности ветровыми и солнечными электростанциями, размещёнными в географически различных регионах с отличающимися погодными условиями и использование их взаимодополняемости при планировании покрытия спроса в энергосистеме. Для извлечения сценариев используется кластерный анализ на основе -медоидной кластеризации по данным измерений скорости ветра, солнечной радиации и температуры окружающей среды, выполненным для всех регионов, в которых установлены ветровые и солнечные электростанции. Для каждого сценария планируемого роста спроса на электроэнергию в энергосистеме, оцениваются характеристики дополнительной мощности, типичный суточный профиль, избыток и дефицит электрической энергии. Метод апробирован на примере энергосистемы Азербайджана. В результате было установлено, что сценарии совокупной выработки электроэнергии ветровыми электростанциями, расположенными в северных регионах, прилегающих к Каспийскому морю, с выработкой солнечными электростанциями, расположенными в юго-западных регионах, обеспечивают более надёжный способ в покрытии планируемого увеличения спроса, по сравнению со сценариями, основанными на использовании отдельно энергии солнца и ветра.

DOI: 10.71841/EP.elst.2025.1130.9.05

Ключевые слова

возобновляемые источники энергии, ветровые (ВЭС) и солнечные электростанции (СЭС), выработка мощности на переменных возобновляемых источниках (ПВИ), стохастические процессы выработки на ПВИ, кластерный анализ, сценарии процессов

Полный текст:

PDF

Литература

Сборник статистических данных о генерирующих мощностях, работающих на основе ВИЭ (2024 март) // IRENA (Международное Агентство по возобновляемым источникам энергии).

The Global Energy Association [Electronic resource]. – URL: https://global energyprize.org.

Мировая ветроэнергетика: итоги 2023 года [Electronic resource] // Энергетика и промышленность России. – 2024. -- № 11 -- 12 (487 -- 488). – URL: https://www.eprussia.ru/epr/487-488/7050654.htm

Guerra, K. Facing the high share of variable renewable energy in the power system: Flexibility and stability requirements / K. Guerra, P. Haro, R.E. Gutierrez, A. Gomez-Borea // Journal Applied Energy. – 2022. – 310/ -- 118561.

Chandler, H. Harnessing variable renewables: A guide to the balansinge chalange / H. Chandler // International Energy Agency, 2011.

Flavio, R. The role of renewable Energies for the sustainable energy governance and environmental policies for the mitigation of climate change in Ecuador Energies / R. Flavio, M. Arroyo, Miguel L.J. // Energies. – 2020. – Vol. 13(15). – 3883. -- https://doi.org/10.3390/en13153883.

Hashimov, A.M. Assessment of Probability Distribution Sequence for Voltage Stability in a Power system with Large Share Integration of Variable Renewable Sources / A.M. Hashimov, N.R. Rahmanov, A.Z. Mahmudova, J.M.B. Morillo // International Journal on Technical and Physical Problems of Engineering (IJTPE). – 2023. -- İss. 55, Vol. 15, No. 2. – P. 291 -- 296.

Стенников, В.А. Региональные аспекты ветроэнергетики / В.А. Стенников, В.Г. Курбацкий, Н.Р. Рахманов, Г.Б. Гулиев, В.А. Шакиров. – Иркутск: Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева, Сибирское отделение РАН, 2020.

Rahmanov, N. Determination of optimal dimensions of hybrid AC/DC distributed generation system with renewable sources for autonomous power supply of remote locations / N. Rahmanov, H.B. Guliyev, F.S. Ibrahimov, Z.А. Mammadov // Proccedings of Rudenko International Conference on Methodological Problems in Realibility Study of Large Energy Systems (RSES 2024). – 2024. -- Vol. 584.

Nin, G. Clustering analysis of tipical scenarios of island supply system by using cohesive hierarchical clustering based K-Means clustering method / G. Nin, Y., Z. Zhang, W. Wang, J. Chen, P. Yu. // Science Direct, Energy Reports. – 2021. – 7. – P. 250 -- 256.

Couto, A. Variability of wind and solar PV Generation Complementary to Meet Electricity Demand / A. Couto, F. Dinkel, S. Franz, H. Spliethoff // Energies. – 2020. – 13. -- 4132.

Buttler, A. Variability of wind and solar power – Ansssessment of the current situation in the European Union based on the year 2014 / A. Buttler, F. Dinkel, S. Franz, H. Spliethoff // Energy. – 2016. – 106. – P. 147 -- 161.

Han, S. Quantitative evaluation method for the complementarity of wind-solar-hydro power and optimization of wind-solar ratio / S. Han, L. Zhang, Y. Liu, H. Zhang, J. Yan, L. Li, X. Lei, X. Wang // Appl. Energy. – 2019. – 236. – P. 973 -- 984.

Yan, J. Reviews on characteristic of renewable Evaluating the variability and complementarity / J. Yan, T. Qu, S. Han, Y. Liu, X. Lei, H. Wang // Int. Trans. Elect. Energy Syst. – 2020. – 30. -- e. 12281.

Engeland, K. Space – time Variability of climate variables and intermittent renewably electricity production. A review / K. Engeland, M. Borga, J-D. Creutin, B. Francois, M-H. Ramos, J-P. Vidal // Renew. Sustain. Energy Rev. – 2017. – 79. – P. 600 -- 617.

Ren, G. Spatial and temporal assessments of complementarity for renewableenergy resources in China / G. Ren, J. Wan, D. Yu // Energy. – 2019. – 177. – P. 262 -- 275.

Bett, P.E. The climatological relation ships between wind and solar energy supply in Britain. Renew / P.E. Bett, H.E. Thornton // Energy. – 2016. – 87. – P. 96 -- 110.

Peter, J. How does climate change affect electricity system planning and optimal allocation of variable renewable energy / J. Peter // Appl. Energy. – 2019. – 252. -- 113397.

Loren-te Plazas, R. Characterization of surface winds over the Iberian Peninsula / R. Loren-te Plazas, J.P. Montavez, P.A. Jimenez, S. Jerez, J.J. Gomez-Navarro, J.A. Garcia-Valero, P. Jimenez-Guerrero // Int. J. climatol. – 2015. – 35. – P. 1007 -- 1026.

Ilyushin, P. Specific Features of Operation of Distributed Generation Facilities Based on Gas Reciprocating Units in Internal Power Systems of Industrial Entities / P. Ilyushin, S. Filippov, A. Kulikov, K. Suslov, D. Karamov // Machines. -- 2022. -- Vol. 10, 693.

Kulikov, A.L. Control of electric power quality indicators in distribution networks comprising a high share of solar photovoltaic and wind power stations / A.L. Kulikov, O.V. Shepovalova, P.V. Ilyushin, S.P. Filippov, S.V. Chirkov // Energy Reports. -- 2022. -- Vol. 8. -- P. 1501 -- 1514.

Ilyushin, P. State-of-the-Art Literature Review of Power Flow Control Methods for Low-Voltage AC and AC-DC Microgrids / P. Ilyushin, V. Volnyi, K. Suslov, S. Filippov // Energies. -- 2023. -- Vol. 16. -- 3153.

Park, H.-S. A simple and fast algorithm for k-medoids clustering / H.-S. Park, C-H. Jun // Expert Syst. Appl. – 2009. – 36. – P. 3336 -- 3341.

Heidari, J. A novel k-means and k-medoids algorithms for clustering non-spherical shape clusters non-sensitive to outliers / J. Heidari, N. Daneshpour, A. Zangeneh // Journal Pattern Recognition. – 2024. -- Vol. 155, November. -- 11639.