Традиционно энергетические запросы потребителей удовлетворяются с помощью «стандартных» источников энергии: электричество используется для освещения и бытовой техники, газ – для приготовления пищи и отопления, бензин – для транспорта и так далее, в зависимости от доступности ресурсов и цен на них.
Ключевой стратегией идущего в мире энергоперехода является электрификация всех видов энергетических потребностей (включая отопление за счет тепловых насосов и транспорт в виде электромобилей) и массированное применение ВИЭ. Поэтому традиционный диверсифицированный подход к удовлетворению потребностей в энергии уступает место интегрированной модели, включающей ранее разрозненные энергетические системы – электричество, газ и тепло. Управление такими мульти-энергетическими системами (MES) в различных временных и пространственных масштабах с учетом физических особенностей базовых энергетических систем, сетей и рынков является сложной технико-экономической задачей.
В статье группы авторов (Пьерлуиджи Манкарелла Мартинес, Сесенья Сулейман Мханна, Эдуардо Алехандро), опубликованной в № 3 журнала IEEE Power & Energy Magazine (т. 23 за 2025 год) описаны принципы планирования работы такой системы.
Авторы считают, что назрела необходимость выстраивания оптимального управления и планирования работы взаимосвязанных энергетических систем с учетом распределения ресурсов (например, нужно преобразовывать избыток электроэнергии в водород или тепло) и физических ограничений сетей для минимизации затрат и выбросов. Это касается как отдельных зданий, так и районов, сообществ, регионов и стран.
Традиционный подход к оптимизации систем, работающих на ископаемом топливе, – это повышение их энергоэффективности за счет снижения потерь при преобразовании и сокращения потребления энергии конечными пользователями, например, за счет высокоэффективного освещения и улучшенной теплоизоляции зданий. Но в контексте МЭС оказывается более экологичным и экономически эффективным электрифицировать отопление и транспорт, накапливать избыточную электроэнергию (в том числе, от ВИЭ) в виде тепла в относительно дешевых теплоаккумулирующих установках и, при необходимости, в электромобилях.
Арбитраж MES как ключевой источник гибкости
Авторы описывают комплексный подход к планированию MES, основанный на оптимизационном планировании режимов. Концепция состоит из нескольких вариантов оптимизации задействования источников энергии и гибкости:
- Арбитраж между входными энергетическими векторами. Система делает выбор наиболее дешевого источника энергии для удовлетворения спроса (например, использование газового котла вместо теплового насоса при высоких ценах на электроэнергию).
- Арбитраж между выходными векторами (Power-to-X). Преобразование избыточной электроэнергии в другие формы (водород, тепло) для хранения или использования в других секторах.
- Межвременной арбитраж. Использование различных видов накопления энергии (тепловая инерция зданий, аккумуляторы, линии газопроводов) для смещения потребления/генерации во времени.
- Арбитраж между сетями. Преобразование энергии из одного вида в другой (например, электроэнергии в водород) для обхода перегрузок в сетях.
Планирование MES как ресурс и проблема гибкого распределения энергии
Планирование MES решает задачу оптимального распределения доступных энергетических ресурсов для удовлетворения спроса на конечные услуги с учетом вариантов преобразования, хранения и сетевого транспорта. Подход применяется на разных уровнях: отдельных зданий ("умные" дома), энергетических сообществ (районы, включающие энергетические системы зданий, сети распределения электроэнергии и централизованного теплоснабжения), а также целых регионов и стран.
MES дают наибольшие преимущества при координации между различными пользователями. Например, в рамках сообщества здания, имеющие накопители энергии, могут их заряжать, когда в других местах имеется избыток энергии. На уровне энергетических сообществ и районов система оптимально распределяет энергию по сетям между различными пользователями, снижая их затраты. Это требует согласования графика работы устройств во всем сообществе, наличия соглашений об обмене данными и управлении устройствами, а также интеграции энергетических сетей (электрических, тепловых и газовых).
Интегрированные системы электро-газоснабжения
С точки зрения системного подхода, крупные электрические и газовые сети по-прежнему функционируют отдельно друг от друга из-за различий в рабочих циклах и нелинейности физических процессов при передаче электроэнергии и газа. Поэтому планирование мульти-энергетических ресурсов интегрированных электро-газо-водородных систем (IEGHS) представляет собой нетривиальную задачу оптимизации с жесткими требованиями к точности и масштабируемости вычислений, для решения которой требуются самые современные масштабируемые и надежные алгоритмы.
В частности, важным параметром является концентрация водорода в трубопроводной системе. Если в обычном режиме по трубе идет относительно однородный газовый состав (90% метана и 5% этана), то впрыск водорода изменяет ряд ключевых свойств газа (сжимаемость, плотность и другие). Меняющаяся скорость подачи водорода из систем его производства на основе ВИЭ также повышает неоднородность состава газа. Такая диверсификация газоснабжения требует моделирования нестабильных потоков газа с высоким пространственным и временным разрешением для отслеживания концентраций водорода в газовой сети. Это можно обеспечить, дополнив традиционные дифференциальные уравнения в частных производных уравнением конвекции-диффузии.
Интегрированная система планирования поставок электроэнергии, газа и водорода также продемонстрирована на реальных сетях передачи электроэнергии и газа в австралийском штате Виктория.
На рис. 1 показан пример MES в формате центра возобновляемой электро-водородной энергии, в котором используются возможности гибкого регулирования выработки энергии (водород может быть подан в газовую сеть или водородопровод).
Кроме того, в статье приведен пример пилотного проекта использования MES, который был реализован в демонстрационном центре Манчестерского университета (Великобритания). Это район с развитой инфраструктурой, где сети распределения электроэнергии, централизованного теплоснабжения и газоснабжения соединяют 26 зданий с годовой потребностью в электроэнергии 28 ГВт•ч (пиковая мощность 6 МВт) и тепловой энергии 18 ГВт•ч (пиковая мощность 12 МВт). Были разработаны сетевые алгоритмы мульти-энергетического планирования, которые оптимизировали управление всем районом при одновременном использовании местных ресурсов и взаимодействии с системами электро- и газоснабжения и рынками сбыта. По результатам проекта, оптимизированное планирование MES даёт около 90% годовой экономии затрат на электроэнергию и 50% снижение выбросов по сравнению с работой MES в неоптимальном и более «традиционном» режиме учета тепла/электроэнергии.
Моделирование и алгоритмы
Планирование в рамках MES предполагает координацию нескольких энергетических векторов с разными постоянными времени и неопределёнными характеристиками. Авторы перечисляют несколько инструментов моделирования, подходящих для этих целей.
Для решения задач долгосрочного планирования с упором на экономический анализ используется линейное программирование. Для более коротких временных интервалов с учётом эффективности, зависящей от температуры, и бинарных переменных рекомендуется использовать нелинейные ограничения. Для учёта неопределённости цен на энергоносители и объёмов производства возобновляемой энергии в регионе необходимы стохастические или прогнозные модели.
Для оперативного планирования и учета физики сетей требуются более сложные подходы:
- Нелинейные и смешанно-целочисленные модели для учета дискретных решений (вкл./выкл. оборудования) и нелинейных ограничений (КПД, потоки в сетях).
- Итеративные и декомпозиционные методы, предполагающие разделение сложной задачи на более простые подзадачи (например, отдельное моделирование электрической и газовой сетей с последующей координацией) для обеспечения вычислительной эффективности.
- Последовательное линейное программирование (Sequential Linear Programming) – эффективный алгоритм для решения сложных нелинейных задач IEGHS, который сочетает надежность линейных методов с точностью нелинейных.
- Методы прогнозирующего управления с пошаговой моделью, чередующей две задачи планирования с разными временными горизонтами для работы с непредсказуемостью спроса и генерации ВИЭ.
Наконец, для согласования интересов множества стейкхолдеров с разными целями (стоимость, выбросы, надежность) рекомендуется применять многокритериальную оценку с использованием инструментов визуализации.
Выводы
Авторы считают MES новой парадигмой глубокой интеграции разных секторов энергоснабжения и ключевым средством для обеспечения гибкости, необходимой для систем с доминированием ВИЭ.
MES обеспечивают гибкость и эффективность за счет комбинирования видов и времени использования ресурсов, что снижает стоимость энергоснабжения по сравнению с электрической системой. Таким образом, переосмысляется «энергоэффективность»: оптимальное использование ресурсов через гибкость MES становится более важным, чем простое сокращение энергопотребления.
Планирование MES является чрезвычайно сложной вычислительной задачей, особенно с учетом физических ограничений сетей и использования водорода. Для ее решения необходимы современные алгоритмы, которые обеспечивают хороший баланс между точностью и вычислительной эффективностью. Вместе с тем, применение оптимизационных моделей в управлении MES даёт существенный экономический и экологический эффект.
Подробнее читайте в IEEE Power & Energy Magazine, т. 23, № 3 за 2025 год.
Подготовлено АНО «Центр «Энерджинет» при поддержке Фонда НТИ и Минобрнауки России