Нелинейные динамические модели для ветроэнергетики: прогнозирование и управление накопителями

В настоящее время наблюдается увеличение мощности возобновляемых источников энергии и накопителей как в централизованных, так и в автономных электроэнергетических системах. Такие изменения привели к глубокой интеграции ветроэнергетических систем, характеризующихся изменчивостью производства электроэнергии. Работа энергохранилищ стабилизирует работу системы и сглаживает неравномерность генерации. Однако эффективные модели управления системами накопителей пока недоступны из-за фундаментальной математической сложности такой обратной некорректной задачи, формулируемой в терминах нерегулярных нелинейных интегральных уравнений, позволяющей учесть падение уровня эффективности, зависящий как от состояния заряда, так и от активной массы деградации батарей. Другой фундаментальной проблемой является учет нагрузочных характеристик потребителя, переменная функция мощности, зависящая от ветровой энергии, актинометрических и других климатических показателей, действующих как первичные двигатели возобновляемых источников энергии. Для решения этой проблемы предлагается использовать нелинейные динамические модели на основе эволюционных интегральных уравнений и машинного обучения. Планируемое исследование будет в значительной мере способствовать определению новых фундаментальных связей между актинометрической, ветровой энергией и другими природными и климатическими параметрами, а также частотой воздействий на устройства хранения энергии, внутренними процессами деградации, уровнями нагрузочных характеристик потребителя. Апробация разработанных методов будет осуществляться на реальных электроэнергетических системах с возобновляемыми источниками и накопителями энергии в России (Байкальский регион и Якутия) и в Китае (Хунань). В результате реализации совместного междисциплинарного проекта будет разработана методология и программное обеспечение для ветропарков с контролем накопителей и системами краткосрочного прогнозирования. Фундаментальное значение проекта - применение авторских динамических моделей и методов машинного обучения в ветроэнергетических системах. Общественное значение результатов проекта заключается в автоматизации управления режимами изолированных зон со значительной долей ветрогенерации с оперативным управлением их режимами работы и поддержкой динамического решения. Ожидаемые результаты соответствуют мировому уровню в области математического моделирования, прогнозирования и управления нелинейными нестационарными динамическими системами, что подтверждается публикациями членов российско-китайского коллектива о применении авторских методов машинного обучения, нелинейных интегральных моделей, а также будет содействовать предотвращению крупных аварий в энергетических системах. Проект позволит повысить эффективности работы изолированных энергосистем переменно-постоянного тока с ветряными электростанциями и будет способствовать распространению возобновляемой генерации в природоохранной зоне озера Байкал.