Многокритериальный выбор состава оборудования гибридных энергокомплексов с учетом фактора надежности

Применение гибридных энергокомплексов (ГЭК) на базе дизельных электростанций с интеграцией возобновляемых источников энергии (ВИЭ) повышает эффективность электроснабжения децентрализованных потребителей в условиях дорогостоящей доставки топлива. Цель исследования разработка методов учета надежности резервных дизель-генераторных установок (ДГУ) при многокритериальной оптимизации состава оборудования ГЭК, поскольку их отказ в периоды низкой генерации ВИЭ и разряженных аккумуляторов становится основной причиной недоотпуска электроэнергии. Для многокритериальной оптимизации состава оборудования ГЭК используется двухуровневый подход. На верхнем уровне формируется множество Парето-оптимальных конфигураций ГЭК, на нижнем уровне производится почасовое имитационное моделирование функционирования ГЭК для детальной оценки каждого варианта по критериям экономической и экологической эффективности, надежности электроснабжения. Предложены два подхода к учету критерия надежности: имитационно-динамический, моделирующий отказы ДГУ как события во времени с использованием распределения Вейбулла, а оценка последствий этих отказов производится с использованием краткосрочной имитационной модели и метода Монте-Карло, и комбинаторно-вероятностный, основанный на биномиальном законе распределения для анализа всех возможных статических состояний группы ДГУ. На примере выбора ГЭК для села Ковран в Камчатском крае показано влияние структуры предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР), на состав оборудования. Имитационно-динамический подход обеспечивает более точную оценку риска длительных перерывов электроснабжения за счет учета временной связности отказов и восстановлений ДГУ. Разработанные подходы позволяют обоснованно определить целесообразный состав и мощность оборудования ГЭК, в том числе количество и единичную мощность ДГУ с учетом стохастического характера электропотребления и генерации ВИЭ, отказа оборудования.

1. Wang S., Guan X., Liu S. Cost-effective hybrid renewable energy strategies for rural Electrification: Optimization-based evaluation of grid-connected and Islanded microgrid systems. Renewable Energy 2025; (249). DOI: https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.123274

2. Baidya H, Dipta ZK, Alif AZ, et all. Decarbonizing tourism hubs in Bangladesh: A PV/wind/grid hybrid system for EV charging and hospitality in Cox's Bazar. Energy Reports 2025; (14): 5221 – 5258. DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2025.11.094

3. Walmsley TG, Philipp M, Picon-Nunez M, et all. Hybrid renewable energy utility systems for industrial sites: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews 2023; (188). DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113802

4. Суслов К. В., Кизян Е. А. Энергоснабжение изолированных и труднодоступных территорий России: проблемы и тенденции. Электроэнергетика. Девятнадцатая всероссийская (одиннадцатая международная) научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых: материалы конференции 2024: 84 – 87.

5. Muhibbuddin, Erdiwansyah, Syahir AZ, et all. A review of optimization strategies for hybrid renewable energy systems toward sustainable clean energy. Results in Engineering 2025; (28). DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.108363

6. Шакиров В. А., Пионкевич В. А. Оптимизация и многокритериальный выбор конфигурации гибридной автономной энергетической системы на основе программы nPro и метода TOPSIS. Информационные и математические технологии в науке и управлении 2024; 4 (36): 98 – 111. DOI:10.25729/ESI.2024.36.4.010

7. Северина Я. Д., Шакиров В. А. Оценка эвристических алгоритмов многокритериальной оптимизации для выбора состава оборудования гибридных энергокомплексов. Информационные и математические технологии в науке и управлении 2025; 3 (39): 88 – 103. DOI:10.25729/ESI.2025.39.3.008

8. Xin-Yu Ren, Ling-Ling Li, Bing-Xiang Ji, et al. Design and analysis of solar hybrid combined cooling, heating and power system: A bi-level optimization model. Energy 2024; 292(12). DOI: 10.1016/j.energy.2024.130362

9. Saxena V, Kumar N, Manna S, et al. Modelling, solution and application of optimization techniques in HRES: From conventional to artificial intelligence. Applied Energy 2025; (380). DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.125047

10. Mohammad Reza Gharib, Amir Mohammadbeigi. Optimizing stand-alone hybrid PV/Diesel Generator system with a focus on reliability, cost, and environmental considerations. Energy Conversion and Management: X. 2026; (30). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2026.101562

11. Лоскутов А. А., Симанов А. С. Применение симплекс метода для оптимального использования автономного гибридного электроэнергетического комплекса. Актуальные проблемы электроэнергетики. Сборник научно-технических статей X Всероссийской (XLIII Региональной) научно-технической конференции 2024: 243 – 256.

12. Митрофанов С. В., Темиргалиев Р. Р. Применение генетического алгоритма и метода роя частиц для оптимизации гибридных энергетических комплексов, работающих на возобновляемых источниках энергии. Энерго- и ресурсосбережение в теплоэнергетике и социальной сфере: материалы международной научно-технической конференции студентов, аспирантов, ученых 2025; (1): 51 – 54.

13. Тягунов М. Г., Шевердиев Р. П. Использование цифрового двойника гибридных энергетических комплексов для оптимизации их параметров и режимов. Вестник Московского Энергетического Института 2023; (3): 109 – 118. DOI: 10.24160/1993-6982-2023-3-109-118.

14. Junxian Li, Jiaxin Yuan, Xuxin Yue. Optimizing multi-objective hybrid energy systems with pumped hydro storage for enhanced stability and efficiency in renewable energy integration. Engineering Science and Technology an International Journal 2025; (69). DOI: 10.1016/j.jestch.2025.102142.

15. Sadeghi A, Maleki A, Haghighat S. Techno-economic analysis and optimization of a hybrid solar-wind-biomass-battery framework for the electrification of a remote area: A case study. Energy Conversion and Management: X 2024; (24). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2024.100732

16. Гребенюк Г. Г., Лубков Н. В. Надежностный подход к анализу устойчивости инженерной инфраструктуры. Управление большими системами: сборник трудов 2022; (99): 157 – 181. DOI: 10.25728/ubs.2022.99.7.

17. ГОСТ Р 50779.27 – 2017. Статистические методы. Распределение Вейбулла. Анализ данных. Москва.: Стандартинформ 2020: 62.

18. ГОСТ 27.002 – 2015. Надежность в технике. Термины и определения. Москва.: Стандартинформ 2016: 28.

19. ГОСТ Р 53176-2008. Установки электрогенераторные с бензиновыми, дизельными и газовыми двигателями внутреннего сгорания. Показатели надежности. Требования и методы испытаний. Москва: Стандартинформ 2009: 19.

20. Распоряжение от 24.07.2023 №497-Р «Схема и программа развития электроэнергетики Камчатского края на 2023 – 2027 годы».