Registration Number
0826U004376, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
28-08-2026
popup.evolution
o
Title
Methods for Optimizing the Operation of Photovoltaic Power Plants with Energy Storage Systems in Electricity Market Conditions.
Author
Maksym Zatkhei,
popup.head Volodymyr V. Kulyk
popup.opponent Veronika Cherkashyna
popup.opponent Volodymyr O. Miroshnyk
popup.review Petro D. Lezhniuk
popup.review Olena V. Sikorska
popup.rada
Vinnytsia national technical university
Description
Дисертаційну роботу присвячено розв’язанню актуального науково-прикладного завдання підвищення ефективності функціонування фотоелектричних станцій з установками зберігання енергії в умовах ринку електричної енергії. Актуальність дослідження зумовлена зростанням частки відновлюваних джерел енергії, мінливістю сонячного генерування, необхідністю точного прогнозування виробітку та дотримання заявлених графіків відпуску електроенергії, а також потребою зменшення небалансів і підвищення економічної ефективності роботи енергетичних комплексів ФЕС+УЗЕ.
Метою роботи є удосконалення методів прогнозування генерування фотоелектричних станцій і цін ринку «на добу наперед», а також розроблення алгоритмів оптимального керування установками зберігання енергії з урахуванням технічних обмежень, вартості небалансів, ринкової кон’юнктури та деградації акумуляторної системи.
У роботі проаналізовано сучасні підходи до прогнозування генерування ФЕС, цін РДН та керування системами накопичення енергії. Для прогнозування виробітку фотоелектричної станції запропоновано ансамблеву модель на основі алгоритмів Random Forest, XGBoost і LightGBM із попередньою обробкою даних, формуванням оптимальної навчальної вибірки, згладжуванням прогнозу фільтром Савіцького–Голея та застосуванням квантильного підходу. Це дало змогу підвищити стійкість прогнозування в умовах змінної інсоляції та врахувати невизначеність під час формування ринкової номінації.
Для прогнозування цін ринку «на добу наперед» розроблено модель, що поєднує сингулярний спектральний аналіз і рекурентні нейронні мережі LSTM. Передбачено конструювання та відбір інформативних ознак, нормалізацію даних, декомпозицію цінового ряду на складові з різними частотними характеристиками, навчання окремих моделей і корекцію накопиченої похибки. Запропонований підхід забезпечує врахування нелінійності, нестаціонарності та часових залежностей цінового ряду й може бути використаний для планування режимів заряду та розряду накопичувача.
Сформовано математичну модель енергетичного комплексу ФЕС+УЗЕ, яка враховує потужність заряду і розряду, ємність, стан заряду, коефіцієнти корисної дії, втрати енергії, вартість небалансів, ринкові ціни та еквівалентну деградацію акумуляторної батареї. Розроблено алгоритми реалізації двох основних стратегій роботи УЗЕ: цінового арбітражу на РДН і балансування генерування ФЕС. Запропоновано інтегрований алгоритм прийняття рішень, який об’єднує прогноз генерування, прогноз цін, оцінку небалансів, технічні обмеження та вибір економічно доцільного режиму роботи накопичувача.
За результатами числового моделювання підтверджено ефективність ансамблевого прогнозування генерування ФЕС та доцільність застосування SSA-LSTM-моделі для прогнозування цін РДН. Установлено, що перевага арбітражної або балансуючої стратегії визначається величиною цінового спреду, похибкою прогнозування генерування, вартістю небалансів і технічними характеристиками УЗЕ. Урахування деградації батареї дає змогу уникати режимів, які забезпечують короткостроковий прибуток, але скорочують ресурс накопичувача.
Наукова новизна одержаних результатів полягає в удосконаленні моделей прогнозування генерування ФЕС і цін РДН, розвитку квантильного підходу до формування ринкової заявки та розробленні інтегрованого методу керування комплексом ФЕС+УЗЕ з урахуванням прогнозної невизначеності, ринкових сигналів, небалансів і деградації акумуляторної системи.
Практичне значення результатів полягає у можливості їх використання під час проєктування, модернізації та експлуатації фотоелектричних станцій з накопичувачами енергії, формування заявок на РДН, зменшення витрат на небаланси, вибору оптимальної стратегії роботи УЗЕ та розроблення програмних засобів підтримки прийняття рішень оператором енергетичного комплексу.
Registration Date
2026-08-06
popup.nrat_date
2026-08-06 / 2026-09-16
