24 января 2019
В настоящее время энергетика находится на пороге новых изменений вследствие широкого использования различных возобновляемых источников энергии в условиях свободного рынка электроэнергии. Высокая доля различных возобновляемых источников энергии увеличивает изменчивость и непостоянность выработки электроэнергии, нарушая оптимальный режим работы традиционных энергосистем. В этих условиях большой интерес вызывают исследования, связанные с использованием накопителей энергии, таких как гидроаккумулирующие электростанции, аккумуляторы на сжатом воздухе, аккумуляторные батареи. Работа энергохранилищ стабилизирует работу системы и сглаживает неравномерность генерации. Однако эффективные модели управления системами накопителей пока недоступны из-за сложности математической модели.
Другой фундаментальной проблемой является учет характеристик потребителя. Для решения этой проблемы предлагается использовать нелинейные динамические модели на основе эволюционных интегральных уравнений и машинного обучения.
Апробация разработанных методов будет осуществляться на реальных электроэнергетических системах с возобновляемыми источниками и накопителями энергии в России (Байкальский регион и Якутия) и в Китае (Хунань). В результате реализации совместного междисциплинарного проекта будет разработана методология и программное обеспечение для ветропарков с контролем накопителей и системами краткосрочного прогнозирования. Фундаментальное значение проекта - применение авторских динамических моделей и методов машинного обучения в ветроэнергетических системах. Проект позволит повысить эффективности работы изолированных энергосистем переменно-постоянного тока с ветряными электростанциями и будет способствовать распространению возобновляемой генерации в природоохранной зоне озера Байкал.
Проект получил финансирование двух ведущих научных фондов России и Китая : РФФИ и NSFC. Со стороны Китая партнёрами проекта являются ведущие математики Центрального Южного университета в г. Чанша (провинция Хунань).
Д. Н. Сидоров,
проф. ИМЭИ ИГУ