Сборник докладов - Электроэнергетика глазами молодежи 2010

Подождите немного. Документ загружается.

175

образом, требуется усовершенствование существующих или разработка новых математи-

ческих методов решения подобных задач.

Список использованных источников

1. Б.И. Аюев Рынки электроэнергии и их реализация в ЕЭС России. Екатеринбург: УрО

РАН, 2007. 107с.

2. A. M. Borbely and J. F. Kreider, Distributed Generation, New York. CRC Press, 2003.

3. T. Ackermann, G. Andersson, and L. Sder, “Distributed generation: a definition”, Electric

Power Systems Research, vol. 57, pp. 195–204, 2001.

4. C. W. Gellings, “The concept of demand-side management for electric utilities”, Proc.

IEEE, vol. 73, no. 10, pp. 1468–1470, Oct. 1985.

5. J. A. P. Lopes, N. Hatziargyriou, J. Mutale, P. Djapic, N. Jenkins, "Integrating distributed

generation into electric power systems, a review of drivers, challenges and opportunities"

Electric Power systems Research, vol. 77, issue 9, pp. 1189-1203, July 2007.

6. H. B. Puttgen, P. R. Macgregor, and F. C. Lambert, “Distributed generation: Semantic hype

or the dawn of a new era?” IEEE Power Energy Mag., vol. 1, no. 1, pp. 22–29, Jan. 2003.

7. Арзамасцев Д.А., Липес А.В., Мызин А.Л. Модели оптимизации развития энергосис-

тем: учеб. для энергетич. спец. вузов / Под ред. Д.А. Арзамасцева. М.: Высшая школа,

1987.

8. Hoff T. E., H. J. Wenger, and B. K. Farmer: Distributed generation. An alternative to elec-

tric utility investments in system capacity, Energy Policy, 24, 2 (1996), 137-147.

9. P. Frase and S. Morita, “Distributed generation in liberalised electricity markets”, Interna-

tional Energy Agency, 9, rue de la F.ed.eration. 75739 Paris, cedex 15, France, Tech. Rep.,

2002.

10. S. Blazewicz, “Reliability and distributed generation”, Arthur D. Little, Inc., Tech. Rep.,

2000.

176

ВЫБОР СХЕМЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ

СТУДГОРОДКА ЮУРГУ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО

АЛГОРИТМА

Б.Г. Булатов, В.В. Тарасенко

ЮУрГУ

При выборе числа и мощности блоков распределённых генераторов следует учиты-

вать ряд специфических особенностей. Среди них большая размерность математической

модели, целочисленность переменных, необходимость учёта большого количества огра-

ничений, возможное наличие локальных оптимумов.

Для решения подобного рода задач целесообразно применение генетического алго-

ритма (ГА). Суть метода сводится к моделированию процесса эволюции,

наблюдаемого в

природе [1]. При этом используются такие понятия как популяция, особь и хромосома. В

качестве особей в поставленной задаче выступают определённые наборы целых чисел, оп-

ределяющие состав блоков в каждой точке, где может быть подключена распределённая

генерация (РГ). Особь характеризуется индивидуальным набором хромосом, в качестве

которых и выступают число и тип блоков. В процессе эволюции особи могут скрещивать-

ся и, обмениваясь хромосомами, давать потомство. Благодаря такому обмену потомки не-

сут в себе свойства обоих своих родителей, но в то же время являются уникальными в

своём роде. В процессе эволюции поддерживается заданная численность популяции, что

достигается отбором. Отбор проходят только наиболее приспособленные

особи, т.е. даю-

щие наименьшее значение целевой функции и удовлетворяющие всем ограничениям [2].

В статье рассматриваются результаты применения алгоритма для выбора варианта

развития системы электроснабжения студгородка ЮУрГУ. В связи с присвоением вузу

статуса национального университета планируется существенное увеличение нагрузки.

Питание потребителя осуществляется от узлов 1, 2, 7, 25, 26, 27, 37, 38 и 44 расчётной

схемы (рисунок 1). Существующая нагрузка на фидеры 21 и 25 около 7400 кВт с плани-

руемым увеличением до 9600 кВт. В связи с ростом нагрузки рассматривался вариант

усиления связи с питающей подстанцией для пропуска необходимой мощности, требую-

щий больших затрат с учетом платы за присоединение. В связи с этим было принято ре-

шение о развитии системы энергоснабжения за счёт генерации на собственных источни-

ках. Для размещения собственных генерирующих мощностей может использоваться тер-

ритория студгородка и подстанции, находящиеся на балансе университета. В качестве

возможных мест размещения выбраны семь площадок. На территории имеется две воз-

можных точки подключения к газоснабжающей магистрали и девять точек подключения

новых источников на напряжении 0,4 кВ. Станции подключаются к

существующим под-

станциям 6/0,4 кВ со стороны низкого напряжения и могут как питать существующую на-

грузку данной подстанции, так и выдавать мощность в сеть 6 кВ через трансформатор с

учётом его пропускной способности. Тепло, вырабатываемое станцией, подаётся к одному

из двух тепловых пунктов. С учётом всего сказанного рассматривается 24 возможных ва-

рианта подключения

станций к системе энергоснабжения (таблица 1). В основном они

различаются длиной трасс горячего водоснабжения до теплового пункта, длиной газовой

магистрали и кабельной линии 0,4 кВ.

К установке рассматривалась линейка когенераторов производителя FG Wilson

(Британия) [5], которые по характеристикам и ценовым показателям идентичны ранее

принятым к установке когенераторам Petra, производства ELTECO (Словакия). В анализе

участвуют блоки мощностью 192, 276, 380, 600, 800 и 1000 кВт с возможным количеством

блоков на площадке не более 6 штук.

177

Рисунок 1 – Размещение генераторов в узлах сети по условиям опыта 1

Таблица 1 – Варианты рассматриваемых мест подключения

Номер

площадки

Номер варианта

Длина трасы ГВС,

Длина трасы

газопровода, м

Длина кабеля 0,4 кВ, м

1 1, 2, 16 94 64 42, 160, 42

2 3, 4, 17 223 174 35, 252, 252

3 5, 6, 18, 19 155 394 76, 230, 76, 230

4 7, 8, 20, 21 120 225 104, 144, 104, 144

5 9, 10, 22, 23 68 122 20, 264, 264, 161

6 12, 24, 25 241 232 41, 41, 138

7 15, 26, 27 126 145 103, 53, 103

В качестве целевой функции в данной задаче выступают годовые приведённые за-

траты [4]:

З













С



С



, (1)

где  – нормативный коэффициент экономической эффективности в энергетике; 



– ка-

питальные затраты на установку блоков, руб.; 



– капитальные затраты на монтаж бло-

ков и инженерных систем под ключ, руб.; 



– транспортные расходы, руб.; 



– затраты

на проектные работы, руб.; 



– плата за присоединение к сети, руб.; 



– затраты на ка-

бели 0,4 кВ, руб.; 



– затраты на земляные работы по рытью траншей, руб.; 



– затраты

на укладку кабеля 0,4 кВ, руб.; 



– затраты на ячейки 0,4 кВ, руб.; 



– затраты на трубы

для газопроводов, руб.; 



– затраты на возведение газопровода, руб.; 



– затраты на

строительство трубопровода горячего водоснабжения, руб.; С



– стоимость потерь элек-

троэнергии в сети 6 кВ за год, руб.; С



– затраты на пуски за год, руб.; С



– затраты на то-

пливо за год, руб.; С



– годовые затраты на покупку электроэнергии от сети, руб.; С



– го-

довые затраты на угар масла, руб.; С



– годовые затраты на замену масла, руб.; С



– годо-

вые затраты на покупку тепла от сети, руб.; С



– стоимость потерь электроэнергии в кабе-

лях 0,4 кВ за год, руб.; С



– годовые затраты на обслуживание станции, руб.; С



– годо-

вые затраты на ремонты, руб.

Особенностью режима системы электроснабжения является резкопеременный гра-

фик потребления, поэтому для каждой особи годовые затраты определяются с учетом пе-

ременной нагрузки. При этом суточный график электрических нагрузок делится на два

интервала: дневной и ночной, в течение которых нагрузка предполагается неизменной.

178

Кроме того, учитываются сезонные изменения как электрических, так и тепловых нагру-

зок. Для выбора структуры и размещения распределённой генерации использовалась про-

грамма «Easy NP 2.0» [3].

Дополнительно были проведены исследования влияния на сходимость таких пара-

метров алгоритма как размер популяции, количество потомков и вероятность мутации.

Ниже представлены некоторые результаты решения задачи при следующих значениях

этих параметров: вероятность мутации – 0,5; размер популяции – 30; количество потомков

– 10. При этом рассматривалось влияние различных технико-экономических параметров

на результаты решения, в качестве таких параметров выступали тарифы на электроэнер-

гию, на газ и плата за присоединение к электрической сети. Условия опытов по оценке

влияния на решение тарифа за газ и полученные результаты показаны на рисунке 2 и в

таблице 2. Найденный состав блоков, размещение их по площадкам и некоторые состав-

ляющие затрат приведены в таблице 3.

Таблица 2 – Условия проводимых опытов

Номер опыта 1 2 3

Тариф за электрическую энергию, руб/кВт·ч 1,6 1,6 1,6

Тариф за газ, руб/м

2,5 1,5 3,5

Плата за присоединение к сети тыс.руб/кВт 17 17 17

Таблица 3 – Результаты экспериментов

Номер опыта 1 2 3

Номер площадки – состав блоков

1 – 2



600 1 – 1



192

1 – 1х1000

2 – 1



380

3 – 1600 +

+ 1276

3 – 2



276 +

+ 1276 +

+ 1276

4 – 1276

4 – 1



276 +

+ 2276 +

+ 1600

4 – 2380 +

+ 1600

Установленная мощность, кВт 2732 3384 2360

Капитальные затраты на установку бло-

ков, тыс.руб.

81133 136753 64394

Капитальные затраты на монтаж блоков и

инженерных систем под ключ, тыс. руб.

23031 44735 15336

Затраты на топливо за год, тыс. руб. 17096 12872 21420

Годовые затраты на покупку электро-

энергии от сети, тыс. руб.

14084 9152 17456

Годовые затраты на покупку тепла от се-

ти, тыс. руб.

625 753 553

Годовые приведённые затраты, тыс. руб. 65990 69722 68264

Анализируя полученные результаты, можно сделать следующие выводы:

1. При увеличении тарифа за газ возрастает стоимость выработки энергии на соб-

ственных источниках, потому целесообразность установки собственной генерации снижа-

179

ется, что отражается в результатах расчётов уменьшением объёма собственной генерации

при увеличении тарифа.

Рисунок 2 – Размещение генераторов в узлах сети по условиям опыта 2 и 3

2. Полученные результаты вполне объяснимы и не противоречат здравому смыслу,

что подтверждает возможность использования генетического алгоритма для задачи выбо-

ра структуры генерирующих мощностей в системах энергоснабжения.

Список использованных источников

1. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. М.: Физматлит.

2006.

2. Тарасенко В.В. Генетический алгоритм выбора распределённой генерации // Вестник

ЮУрГУ. Серия «Энергетика». Вып. 13. №14(190). 2010.

3. http://np-soft.ru/main/index.htm

4. Тарасенко В.В. Принципы математического описания технико-экономических показа-

телей распределённой генерации // Энергоэффективность и энергобезопасность произ-

водственных процессов: сборник трудов Международной научно-технической конфе-

ренции студентов, магистрантов, аспирантов. Тольятти, 2009.

5. Энергетические газотурбинные установки и энергетические установки на базе газо-

поршневых и дизельных двухтопливных двигателей / Некоммерческое партнёрство

«Российское теплоснабжение». Отчёт, часть II. Москва. 2004.

180

ДОСТОВЕРИЗАЦИЯ УДЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ НАГРУЗОК

ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ГОРОДСКИХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЕЙ

Ф.С. Гарипов, С.А. Лысак

УрФУ

Правильное определение электрических нагрузок всегда имело важное практиче-

ское значение для рационального проектирования электрических сетей, поскольку с одной

стороны расчетные нагрузки должны обеспечить надежное электроснабжение потребите-

лей, а с другой – избежать излишнего расходования средств, трансформаторной мощности

и кабельной продукции. Расчетные электрические нагрузки имеют экономическую осно-

ву: занижение нагрузок приводит к ущербу от сокращения срока службы проводников и

ухудшения качества напряжения, а завышение – к необоснованному увеличению капи-

тальных затрат на систему электроснабжения.

Ранее проектные организации пользовались теоретически обоснованными методи-

ками расчета, так как государство добивалось снижения сметной стоимости проектов

электроснабжения. В нынешних условиях нет директивного давления, поэтому недально-

видные проектировщики могут быть заинтересованы в необоснованном увеличении на-

грузок – все равно расходы оплачивает заказчик.

Данная проблема наиболее актуальна в проектировании городского электроснаб-

жения, поскольку в жилом секторе параметры нагрузок электроприемников, характери-

зуемые установленной мощностью и временем работы, в отличие от промышленного

электрооборудования носят вероятностный характер.

Так, на основании проведенных на кафедре «АЭС» УГТУ-УПИ исследований го-

родских распределительных сетей г. Екатеринбурга, было выявлено отклонение фактиче-

ских значений нагрузки от расчетных в сторону завышения последних. Причем, в среднем

загрузка силовых трансформаторов рассмотренных ТП оказалась ниже 30÷40 % [3]. В ре-

зультате можно сказать, что расчетные нагрузки жилых домов, которые были заложены в

действующих нормативах 11 лет назад [2], преувеличены. И до сих пор жилой сектор, да-

же в таком развитом мегаполисе как Екатеринбург, не может выйти на этот рубеж. Возни-

кает задача – скорректировать действующие удельные электрические нагрузки для жилых

домов.

Удельные электрические нагрузки определяются для внешних сетей и трансформа-

торных подстанций на расчетный срок 8–10 лет [4]. Действующие удельные электриче-

ские нагрузки для жилых зданий были впервые приведены в изменениях и дополнениях

ко второму разделу РД 34.20.185-94 в 1999 году. Следовательно, уже сейчас нужно произ-

водить их корректировку.

Действующие нормативы нагрузок жилого сектора определялись на основе мате-

матической модели случайных процессов формирования расчетной нагрузки. Оценива-

лось наличие конкретных типов электробытовых приборов и машин в настоящее время и

на перспективу. Вероятность несовпадения максимума нагрузок зданий (квартир) и дру-

гих коммунально-бытовых потребителей при определении расчетных нагрузок элементов

сети учитывалось с помощью соответствующих коэффициентов участия и совмещения

максимумов нагрузок [2].

Существует методика определения электрических нагрузок городских потребите-

лей, утвержденная Минэнерго СССР в 1981 г. В данной методике можно выделить

два пу-

ти определения расчетных нагрузок. Первый – на основе вероятностных оценок парамет-

ров и режимов работы бытовых электроприемников, который и был использован для оп-

181

ределения действующих нормативов нагрузок жилых домов; второй – статистический ме-

тод на основе эмпирических данных. Второй метод более универсален и формализован по

отношению к основным вопросам, возникающим при оценке электрических нагрузок.

Этот метод отвлечен от выяснения характера и доли влияния каждого из множества фак-

торов на процесс формирования суммарной электрической нагрузки; его отличает высо-

кая степень обобщения, позволяющая оценить расчетную нагрузку любого вида потреби-

телей несколькими генеральными показателями, например средним значением (математи-

ческим ожиданием) и его среднеквадратичным отклонением [5].

В качестве коэффициентов совмещения максимумов нагрузок квартир использует-

ся корреляционный анализ, который позволяет найти связь между средней удельной мак-

симальной нагрузкой, среднеквадратичным отклонением и числом присоединенных элек-

троприемников, что приводит к наиболее точным результатам.

В ходе исследований, были произведены расчеты нагрузок квартир на основе пред-

ложенных выше методов [6].

Для определения расчетных электрических нагрузок квартир на основе вероятно-

стных оценок параметров и режимов работы бытовых электроприемников был проведен

опрос 50 семей г. Екатеринбурга, в котором необходимо было указать площадь квартиры,

тип пищеприготовления, перечислить электроприемники, указать их число и примерное

число часов работа в сутки или неделю. В ходе расчетов был скорректирован перечень

электроприемников. В него добавили такие электроприемники, как персональный компь-

ютер, ноутбук, масляный радиатор, электрообогреватель, которые не учитывались в

СП 31-110-2003. Квартиры были классифицированы не только по типу пищеприготовле-

ния, но и по общей площади – до 50 м

и 50–90 м

В итоге оказалось, что расчетная нагрузка квартиры для газового типа пищеприго-

товления даже превосходит нормативные значения; для квартир с электроплитами нагруз-

ка в пределах нормы (см. табл. 1).

Таблица 1 – Результаты расчетов электрических нагрузок на основе вероятностных

оценок параметров и режимов работы бытовых электроприемников

Площадь

квартиры, м

Установленная

мощность

квартиры



кв.уст

, кВт

Вероятность включе-

ния электроприемни-

ков в момент макси-

мума нагрузок, 



Расчетная

мощность

(СП 31-110-2003),



норм

, кВт

Расчетная

мощность

(расчет),



расч

, кВт

Тип пищеприготовления – газовый

До 50 20,6 0,22 4,5 4,53

50 ÷ 90 23,1 0,237 4,5 5,48

Тип пищеприготовления – электрический

До 50 29,1 0,29 10 8,57

50 ÷ 90 31,6 0,31 10 9,73

Также необходимо отметить, что при расчете нагрузки жилых домов следует вво-

дить понижающий коэффициент для квартир общей площадью до 50 м

Основываясь на результатах, полученных на основе только вероятностных оценок

параметров и режимов работы бытовых электроприемников, следовало бы увеличить

норматив расчетной нагрузки квартиры по сравнению с действующим. При учете больше-

го числа квартир, присоединенных к данному элементу сети, предполагается, что группо-

вая нагрузка также возрастет, что при расчетах учитывается использованием соответст-

вующих коэффициентов совмещения максимумов нагрузок. Однако необходимо проана-

лизировать результаты, полученные на основе эмпирических данных.

182

В качестве исходных эксплуатационных данных были взяты данные электропо-

требления за ноябрь месяц 2008 г. управляющих компаний ООО «Чкаловская», ООО

«РЭМП-УЖСК» и ООО «Нижнеисетская» г. Екатеринбурга. Всего было проанализирова-

но 788 домов с газовыми плитами с числом квартир от 2 до 144. Дома были разделены по

количеству квартир, таким образом, для каждой категории домов был сформирован неко-

торый объем выборки. В результате были произведены расчет удельных электрических

нагрузок и корреляционный анализ для выявления зависимости максимальных удельных

электрических нагрузок от числа присоединенных электроприемников. Значения полу-

ченных удельных значений нагрузок для квартир с газовым типом пищеприготовления и

их сопоставление с нормативами СП 31-110 2003 отражены в таблице 2 и на рисунке 1.

Таблица 2 – Результаты расчетов удельных электрических нагрузок жилых домов

на основе эмпирических данных электропотребления

Наименование

Удельная расчетная электрическая нагрузка при количестве квартир,

кВт/кв

1–5 6 9 12 15 18 24 40 60 100 200 400 600

Тип пищеприготовления – газовый

СП 31-110-2003 4,5 2,8 2,3 2 1,8 1,65 1,4 1,2 1,05 0,85 0,77 0,71 0,69

Расчетные

данные

5,3 2,15 1,75 1,52 1,36 1,24 1,18 1,16 0,94 0,73 0,52 0,37 0,3

Рисунок 1 – Сравнение полученных нагрузок с нормативными

– расчетные данные; – данные СП 31-110-2003

В соответствие с графиком, изображенным на рисунке 1, видно, что расчетная на-

грузка квартиры действительно превышает нормативную. Но при увеличении числа квар-

тир, присоединенных к данному элементу сети, расчетная нагрузка становится ниже ана-

логичной нагрузки, рекомендуемой СП 31-110-2003. Наиболее достоверные значения на-

грузок оказались при числе квартир 40, но для остальных случаев разница колеблется в

пределах 10÷30 %. Следовательно, коэффициенты совмещения максимумов нагрузки, ко-

торые закладывались при определении действующих нормативов нагрузок жилых домов,

не могут являться достоверными критериями совмещения максимумов нагрузок квартир.

Отсюда и вытекает низкая загрузка силовых трансформаторов, установленных в транс-

форматорных пунктах городских распределительных сетей.

В заключение необходимо отметить, что в связи с ростом благосостояния граждан,

доступностью и разнообразием электрической бытовой техники естественно наблюдать

183

увеличение электрификации быта, а, следовательно, и расчетной нагрузки квартир. Рас-

четная нагрузка квартиры за последнее десятилетие действительно увеличилась и это под-

тверждают расчеты. И сегодня необходимо утверждать новые нормативные значения на-

грузок для жилых домов. Однако остается открытым вопрос определения этих нагрузок.

Определение расчетной максимальной нагрузки квартир на основе только оценок вероят-

ностных параметров и режимов работы приборов является недостаточным, т.к. данные

параметры являются сугубо условными значениями. И в разных семьях (квартирах), до-

мах, районах могут существенно отличаться от найденных средних значений расчетных

максимальных нагрузок. Поэтому, чтобы сделать оценку расчетных максимальных нагру-

зок квартир ближе к реальности, необходимо использовать эмпирические методы опреде-

ления, что позволит рационально использовать трансформаторную мощность и избежать

излишних потерь из-за недогрузки силовых трансформаторов в городских распредели-

тельных сетях. Причем, чем больше будет анализироваться выборка жилых домов, тем

достовернее окажутся результаты.

Аналогичные расчеты могут быть выполнены и для квартир с электрическими пли-

тами. Что же касается квартир с плитами на твердом топливе, как показали исследования,

в настоящее время не предусматривается строительства подобного жилья, поэтому данная

категория утратила свою значимость.

Список использованных источников

1. Свод правил по проектированию и строительству. Проектирование и монтаж электро-

установок жилых и общественных зданий: СП 31-110-2003: утв. Постановлением Гос-

строя России 26.10.2003: ввод в действие с 01.01.2004. 69 с.

2. Нормативы для определения расчетных электрических нагрузок зданий (квартир), кот-

теджей, микрорайонов (кварталов) застройки и элементов городской распределитель-

ной сети». Изменения и дополнения раздела 2 «Расчетные электрические нагрузки»: РД

34.20.185-94: утв. Приказом Минтопэнерго России 29.06.1999: ввод в действие с

01.08.1999. 12 с.

3. Зверев В.В. Анализ параметров режимов систем передачи электроэнергии г. Екатерин-

бург: дис. … магистр наук: 06.06.07 / Виталий Владимирович Зверев; Екатеринбург.

УГТУ–УПИ. 2007. 114 л.

4. Тульчин И.К. Электрические сети и электрооборудование жилых и общественных зда-

ний. / И.К. Тульчин, Г.И. Нудлер; изд. 2-е перераб. и доп. М.: Энергоатомиздат, 1990.

480 с.

5. Методика определения электрических нагрузок городских потребителей / АКХ им. К.Д.

Памфилова.

М.: Стройиздат, 1981. 74 с.

6. Гарипов Ф.С. Достоверизация удельных электрических нагрузок при проектировании

электрических сетей крупных городов: дис. … магистр наук: 04.06.2010 / Фарид Сала-

ватович Гарипов; Екатеринбург. УГТУ–УПИ им. Первого Президента России Б.Н. Ель-

цина». 2010. 99 с.

184

ИНВЕСТИЦИОННАЯ ОЦЕНКА СЕТЕВЫХ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ

ПЕРСПЕКТИВНОГО РАЗВИТИЯ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ

Е. Денисова

, А.В. Лемех

УрФУ,

Филиал ОАО «НИИПТ» «СУЭ»

В статье рассматривается оценка инвестиций в сетевой бизнес в задачах перспек-

тивного развития. В настоящее время финансирование развития электрических сетей

обеспечивается за счет собственных средств компаний. Важным источником финансиро-

вания строительства объектов электроэнергетики также является абонентская плата, сбор

которой обеспечивается через тарифы на электроэнергию. Основными источниками капи-

тальных вложений в электроэнергетике будут оставаться амортизация и прибыль ее пред-

приятий, направляемая на инвестиции.

Источниками инвестиций для межсистемных электрических систем служат центра-

лизованные инвестиционные средства, включаемые в тарифы на передачу электроэнергии

и оказание системных услуг.

Были поставлены следующие задачи:

 изучить методы инвестиционной оценки сети;

 определить факторы, влияющие на формирование стоимости инвестиций и воз-

мещения дохода;

 проанализировать примеры расчетов инвестиций в сеть и оценить будущий доход.

В рамках традиционного нормативного компромисса регулируемые сетевые ком-

пании собирают достаточно средств, чтобы покрыть расходы своих инвестиций, и про-

цент прибыли, достаточный, чтобы привлечь инвесторов, ищущих относительно безопас-

ные инвестиции.

На конкурентных энергетических рынках сетевые объекты (линии электропередачи

и силовые подстанции) могут быть рассмотрены как альтернатива. Электрическая сеть

позволяет удаленным генераторам конкурировать с локальными. Таким образом, можно

оценить значение ЛЭП (и электрической сети в целом) для энергосистемы на основе раз-

ницы предельных издержек или цен на генерацию по разные стороны ЛЭП. Это значение

дает базу для установления цены, которую производители и покупатели должны платить

за использование электрической сети.

Такая задача оптимизации в математической постановке имеет следующий вид:

min





,



,





































,,















ℓ













,,





В качестве примера будет рассмотрена энергосистема из двух узлов и одной линии

(рисунок 1). С целью упрощения не будут учитываться потери и факторы надежности.

Пусть мощность обоих генераторов 1000 МВт каждый, и пусть пропускная способность

ЛЭП достаточна для передачи любой мощности, какая может потребоваться.

Покупатели в узле В могут приобретать электроэнергию

по 45 у.е./МВт·ч у локаль-

ного генератора Г2 или по 20 у.е./МВт·ч у удаленного генератора Г1 и платить за передачу

этой электроэнергии. Если стоимость такой передачи окажется меньше, чем 25 у.е./МВт·ч,

потребители будут покупать электроэнергию у удаленного генератора, потому что полные

затраты будут меньше,

чем цена, которую они вынуждены были бы платить локальному

генератору Г2 (45 у.е./МВт·ч).