Preview

Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ

Расширенный поиск

Современные методы планирования энергосистемы города

https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-2-377-387

Полный текст:

Аннотация

Знания о характере изменения энергетической нагрузки не только во времени, но и в пространстве позволят добиться оптимальной структуры источников энергии в городе и тем самым сократить непроизводительные расходы энергоресурсов и повысить энергоэффективность. Изменение парадигмы развития систем энергоснабжения в сторону развития малой распределенной энергетики, интеллектуализации, управления спросом требует более точного понимания планируемых локальных нагрузок на территории города. В настоящее время получение таких данных все еще затруднительно, требует анализа многих источников и, следовательно, занимает немало времени. В статье описан возможный алгоритм формирования пространственно-временного профиля потребления энергоресурсов. В основе дезагрегирования нагрузки лежит пространственное распределение потребителей по территории города, оцениваемое с помощью плотности распределения площади зданий групп потребителей энергоресурсов. Размерность модели не ограничена как во временном, так и в пространственном разрешении: модель является гибкой и может быть адаптирована к различным случаям и местным условиям. Предложенный алгоритм применен к моделированию профиля потребления электрической энергии Санкт-Петербурга. В основе профиля – годовой график потребления электрической энергии в почасовом разрезе (8760 значений). Пространственное разрешение модели составляет от сотен метров до нескольких километров и зависит только от наличия исходных данных. В приведенном примере в качестве пространственной единицы используется деление территории города на административные районы (18 районов в Санкт-Петербурге). Полученные результаты показали свою логичность и соответствие эмпирическим наблюдениям.

Об авторах

Т. М. Бугаева
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия

Адрес для переписки: Бугаева Татьяна Михайловна – Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, ул. Политехническая, 29, 195251, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация. 195251, Тел.: +7 812 297-09-72    bugaeva@spbstu.ru



О. В. Новикова
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия


Список литературы

1. Keirstead, J. A Review of Urban Energy System Models: Approaches, Challenges and Opportunities / J. Keirstead, M. Jennings, A. Sivakumar // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2012. Vol. 16, No 6. Р. 3847–3866.

2. Бушуев, В. В. Энергоэффективный мегаполис-Smart City «Новая Москва» / В. В. Бушуев, П. А. Ливинский. М.: Энергия, 2015.

3. Методические основы разработки перспектив развития электроэнергетики / А. А. Макаров [и др.]. M.: Институт энергетических исследований РАН, 2007. 103 c.

4. Mirakyan, A. Integrated Energy Planning in Cities and Territories: a Review of Methods and Tools / А. Mirakyan, R. De Guio // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2013. Vol. 22. Р. 289–297.

5. Spatial Distribution of Urban Building Energy Consumption by End Use / B. Howard [et al.] // Energy and Buildings. 2012. Vol. 45. Р. 141–151.

6. Mikkola, J. Models for Generating Place and Time Dependent Urban Energy Demand Profiles / J. Mikkola, P. D. Lund //Applied Energy. 2014. Vol. 130. Р. 256–264.

7. Правила определения стоимости электрической энергии (мощности), поставляемой на розничном рынке по регулируемым ценам (тарифам), оплаты отклонений фактических объемов потребления от договорных, а также возмещения расходов в связи с изменением договорного объема потребления электрической энергии [Электронный ресурс]: приложение к приказу ФСТ России от 21.08.2007 № 166-э/1 (в ред. приказов ФСТ России от 03.07.2008 № 249-э, от 29.05.2009 № 103-э/1) // КонсультантПлюс. Россия. М., 2009.

8. Chicco, G. Overview and Performance Assessment of the Clustering Methods for Electrical Load Pattern Grouping / G. Chicco // Energy. 2012. Vol. 42, No 1. Р. 68–80.

9. Enterprise Integration Solution for Power Supply Company Based on GeoNis Interoperability Framework / L. Stoimenov [et al.] // Data & Knowledge Engineering. 2016. Vol. 105. Р. 23–38.

10. Fonseca, J. A. Integrated Model for Characterization of Spatiotemporal Building Energy Consumption Patterns in Neighborhoods and City Districts / J. A. Fonseca, A. Schlueter // Applied Energy. 2015. Vol. 142. Р. 247–265.

11. Andersen, F. M. Long-Term Forecasting of Hourly Electricity Load: Identification of Consumption Profiles and Segmentation of Customers / F. M. Andersen, H. V. Larsen, T. K. Boomsma // Energy Conversion and Management. 2013. Vol. 68. Р. 244–252.

12. Differentiated Long Term Projections of the Hourly Electricity Consumption in Local Areas. The Case of Denmark West / F. M. Andersen [et al.] // Applied Energy. 2014. Vol. 135. Р. 523–538.

13. Туркина, О. В. Разработка методов повышения обоснованности и достоверности расчета и анализа фактических потерь и балансов электрической энергии в электрических сетях. М.: ОАО «НТЦ электроэнергетики», 2011. 27 с.

14. Санкт-Петербург в 2016 году. СПб.: Петростат, 2017. 206 с.

15. BDEW. Standardlastprofile_2016 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.bdew.de/energie/standardlastprofile-strom/. Дата доступа: 10.11.2017.


Для цитирования:


Бугаева Т.М., Новикова О.В. Современные методы планирования энергосистемы города. Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. 2019;62(4):377-387. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-2-377-387

For citation:


Bugaeva Т.M., Novikova O.V. Modern Methods of Urban Energy System Planning. ENERGETIKA. Proceedings of CIS higher education institutions and power engineering associations. 2019;62(4):377-387. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-2-377-387

Просмотров: 320


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1029-7448 (Print)
ISSN 2414-0341 (Online)