Tytuł artykułu
Autorzy
Treść / Zawartość
Pełne teksty:
Identyfikatory
Warianty tytułu
Poprawa zarządzania udziałem w rynku energii elektrycznej elektrowni wodnych na Ukrainie
Języki publikacji
Abstrakty
This research presents a comprehensive mathematical model aimed at improving the management efficiency of hydropower plant (HPP) participation in the electricity market of Ukraine. The model focuses on the optimal daily allocation of available hydro resources, integrating the nonlinear nature of technological electricity consumption specific to HPP operations. A profit function is formulated to represent revenue from electricity sales across different market segments, with a particular emphasis on the "day-ahead" market. The model also incorporates both linear and nonlinear functions of the costs associated with purchasing electricity needed to meet the internal operational requirements of HPP generators under various load conditions. The objective function is designed to maximize profit by balancing electricity sales with the associated costs of technological energy use, accounting for variations in generation modes. In addition, the model includes a detailed system of operational constraints tied to the hydro resource management within the "Reservoir – HPP" hydraulic engineering node, ensuring the feasibility and sustainability of energy dispatch solutions. Test calculations have been carried out using real and simulated input data to evaluate the model's practical applicability. The results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in optimizing HPP operation within the current regulatory and market environment of Ukraine. The model offers valuable insights for enhancing both economic returns and operational reliability of HPPs, contributing to more efficient integration of renewable hydro resources in the national electricity market
Niniejsze badania przedstawiają kompleksowy model matematyczny mający na celu poprawę efektywności zarządzania udziałem elektrowni wodnych (HPP) w rynku energii elektrycznej Ukrainy. Model koncentruje się na optymalnej dziennej alokacji dostępnych zasobów hydroenergetycznych, uwzględniając nieliniowy charakter technologicznego zużycia energii elektrycznej, charakterystycznego dla działalności elektrowni wodnych. Sformułowano funkcję zysku, która reprezentuje przychody ze sprzedaży energii elektrycznej w różnych segmentach rynku, ze szczególnym uwzględnieniem rynku „dnia następnego”. Model uwzględnia również zarówno liniowe, jak i nieliniowe funkcje kosztów związanych z zakupem energii elektrycznej niezbędnej do zaspokojenia wewnętrznych potrzeb eksploatacyjnych generatorów elektrowni wodnych w różnych warunkach obciążenia. Funkcja celu ma na celu maksymalizację zysku poprzez zbilansowanie sprzedaży energii elektrycznej z powiązanymi kosztami technologicznego zużycia energii, uwzględniając zmiany w trybach wytwarzania. Ponadto model zawiera szczegółowy system ograniczeń operacyjnych związanych z zarządzaniem zasobami hydroenergetycznymi w węźle hydrotechnicznym „Zbiornik – HPP”, zapewniając wykonalność i zrównoważony charakter rozwiązań w zakresie dystrybucji energii. Obliczenia testowe przeprowadzono z wykorzystaniem rzeczywistych i symulowanych danych wejściowych w celu oceny praktycznej przydatności modelu. Wyniki dowodzą skuteczności proponowanego podejścia w optymalizacji eksploatacji elektrowni wodnych w obecnym otoczeniu regulacyjnym i rynkowym Ukrainy. Model oferuje cenne informacje na temat zwiększenia zarówno korzyści ekonomicznych, jak i niezawodności operacyjnej elektrowni wodnych, przyczyniając się do efektywniejszej integracji odnawialnych źródeł energii wodnej na krajowym rynku energii elektrycznej.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
195--204
Opis fizyczny
Bibliogr. 35 poz., rys., wykr.
Twórcy
autor
- Department of Modelling of Electrical Power Objects and Systems, Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine, 56 Beresteysky, Kyiv, Ukraine
autor
- Department of Modelling of Electrical Power Objects and Systems, Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine, 56 Beresteysky, Kyiv, Ukraine
autor
- Department of Modelling of Electrical Power Objects and Systems, Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine, 56 Beresteysky, Kyiv, Ukraine
autor
- Department of Modelling of Electrical Power Objects and Systems, Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine, 56 Beresteysky, Kyiv, Ukraine
autor
- Department of Business and Enterprise Management, Faculty of Management, AGH University of Krakow, Mickiewicza 30, PL-30059 Krakow, Poland
autor
- AGH University of Science and Technology, Faculty of Civil Engineering and Resources Management, Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland
autor
- Department of Business and Enterprise Management, Faculty of Management, AGH University of Krakow, Faculty of Management, Mickiewicza 30, PL-30059 Krakow, Poland
- Dnipro University of Technology, Faculty of Mining, Department of Engineering and Education, 19 Dmytra Yavornytskyi, UA-49005 Dnipro, Ukraine
Bibliografia
- 1. Verkhovna Rada of Ukraine. (2017). On Electricity Market: The Law of Ukraine No. 2019-VIII dated 13.04.2017. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2019-19
- 2. National Energy and Utilities Regulatory Commission of Ukraine. (2018). On the approval of the Market Rules: Resolution No. 307 dated March 14, 2018. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/v0307874-18
- 3. National Energy and Utilities Regulatory Commission of Ukraine. (2018). Rules of the Day-Ahead and Intraday Market: Resolution No. 308 dated March 14, 2018. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/v0308874-18
- 4. Kyrylenko, O. V., Pavlovsky, V. V., & Blinov, I. V. (2022). Scientific and technical support for organizing the work of the IPS of Ukraine in synchronous mode with the Continental European power system ENTSO-E. Tekhnichna Elektrodynamika, (5), 59–66. https://doi.org/10.15407/techned2022.05.059
- 5. Blinov, I., Olefir, D., & Parus, E. (2022). Model of optimal use of hydro power plants in the electricity market. Tekhnichna Elektrodynamika, (2), 42–47. https://doi.org/10.15407/techned2022.04.042
- 6. Parus, Ye. V., Blinov, I. V., Miroshnyk, V. O., Rybyna, O. B., Olefir, D. O., & Sychova, V. V. (2024). Model of optimal allocation of hydro-resources of HPP with capacity reservation for automatic asymmetrical frequency restoration. Tekhnichna Elektrodynamika, (3), 73–82. https://doi.org/10.15407/techned2024.03.073
- 7. Parus, Ye. V., Blinov, I., & Olefir, D. (2023). Formation of the schedule of the hydropower offer for the "day ahead" market using conditional optimization methods with penalty functions. Tekhnichna Elektrodynamika, (6), 71–80. https://doi.org/10.15407/techned2023.06.071
- 8. Blinov, I., Olefir, D., Parus, E., & Kyrylenko, O. (2023). Improving the efficiency of HPP and PSHPP participation in the electricity market of Ukraine. In Power Systems Research and Operation. Studies in Systems, Decision and Control (Vol. 220, pp. 51–74). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17554-1_3
- 9. Kong, J., Skjelbred, H. I., & Fosso, O. B. (2020). An overview on formulations and optimization methods for the unit-based shortterm hydro scheduling problem. Electric Power Systems Research, 178, 106027. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2019.106027
- 10. Helseth, A., Melo, A. C. G., Ploussard, Q., Mo, M. B., Maceira, M. E. P., Botterud, A., & Voisin, N. (2023). Hydropower scheduling toolchains: Comparing experiences in Brazil, Norway, and USA and implications for synergistic research. Journal of Water Resources Planning and Management, 149(7). https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0001677
- 11. Yuan, W., Zhang, S., Su, C., Wu, Y., Yan, D., & Wu, Z. (2022). Optimal scheduling of cascade hydropower plants in a portfolio electricity market considering the dynamic water delay. Energy, 252, 124025. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.124025
- 12. Wu, Y., Su, C., Liu, S., Guo, H., Sun, Y., Jiang, Y., & Shao, Q. (2022). Optimal decomposition for the monthly contracted electricity of cascade hydropower plants considering the bidding space in the day-ahead spot market. Water, 14(15), 2347. https://doi.org/10.3390/w14152347
- 13. Zhu, Y., Zhang, Q., Song, X., Li, X., He, Y., & Lu, J. (2018). Study on optimal operation of hydropower station group based on new electricity reform and deviation assessment. In MATEC Web of Conferences (Vol. 139, p. 02018). EDP Sciences.- https://doi.org/10.1051/matecconf/201813902018
- 14. Belsnes, M. M., Wolfgang, O., Follestad, T., & Aasgård, E. K. (2016). Applying successive linear programming for stochastic short-term hydropower optimization. Electric Power Systems Research, 130, 167–180. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.08.020
- 15. Drakaki, K. (2021). Optimizing the management of small hydroelectric plants: From the synergetic operation of the turbine system to day-ahead energy forecasting [Master’s thesis or research report]. ResearchGate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.20164.55689
- 16. De Matos, V. L., & Finardi, E. C. (2012). A computational study of a stochastic optimization model for long-term hydrothermal scheduling. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 43(1), 1443–1452. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.06.021
- 17. Mwase, C. (2019). Optimal use of hydro resources in the Victoria Nile basin [Master’s thesis, Norwegian University of Science and Technology]. NTNU Open.
- 18. Guo, S., Li, X., Liu, P., & Guo, F. (2009). Optimal operation of cascade hydropower plants. In 2009 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (pp. 1–4). IEEE. https://doi.org/10.1109/APPEEC.2009.4918570
- 19. Catalão, J. P. S., Pousinho, H. M. I., & Mendes, V. M. F. (2010). Mixed-integer nonlinear approach for the optimal scheduling of a head-dependent hydro chain. Electric Power Systems Research, 80(8), 935–942. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2009.12.015
- 20. Dychkovskyi, R., Dyczko, A., & Borojević Šoštarić, S. (2024). Foreword: Physical and Chemical Geotechnologies – Innovations in Mining and Energy. E3S Web of Conferences, 567, 00001. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202456700001
- 21. OECD (2023), Competition Market Study of Ukraine’s Electricity Sector. OECD Publishing, Paris, 144 p. https://doi.org/10.1787/f28f98ed-en
- 22. Sala, D., Pavlov, K., Pavlova, О., Dychkovskyi, R., Ruskykh, V., & Pysanko, S. (2024). Determining the Level of Efficiency of Gas Distribution Enterprises in the Western Region of Ukraine. Inżynieria Mineralna, 2(2 (52)). https://doi.org/10.29227/im-2023-02-64
- 23. Pivnyak, G., Dychkovskyi, R., Cabana, E.C., & Smoliński, A. (2018). Preface. Solid State Phenomena, 2018, 277, iv
- 24. Polyanska, A., Pazynich, Y., Petinova, O., Nesterova, O., Mykytiuk, N., & Bodnar, G. (2024). Formation of a Culture of Frugal Energy Consumption in the Context of Social Security. The Journal of the International Committee for the History of Technology, 29(2), 60–87. https://doi.org/10.11590/icon.2024.2.03
- 25. Dychkovskyi, R., Falshtynskyi, V., Saik, P., Lozynskyi, V., Sala, D., Hankus, Ł., Magdziarczyk, M., & Smoliński, A. (2025). Control of contour evolution, burn rate variation, and reaction channel formation in coal gasification. Scientific Reports, 15(1). https://doi.org/10.1038/s41598-025-93611-3
- 26. Tubeuf, C., Birkelbach, F., Maly, A., & Hofmann, R. (2023). Increasing the Flexibility of Hydropower with Reinforcement Learning on a Digital Twin Platform. Energies, 16(4), 1796. https://doi.org/10.3390/en16041796
- 27. Nikolsky, V., Dychkovskyi, R., Lobodenko, A., Ivanova, H., Cabana, E.C., & Shavarskyi, Ja. (2022). Thermodynamics of the developing contact heating of a process liquid. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (2), 48-53. https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-2/048
- 28. Nikolsky, V., Kuzyayev, I., Dychkovskyi, R., Alieksandrov, O., Yaris, V., Ptitsyn, S., Tikhaya, L., Howaniec, N., Bak, A., Siudyga, T., Jura, B., Cabana, E., Szymanek, A., & Smoliński, A. (2020). A Study of Heat Exchange Processes within the Channels of Disk Pulse Devices. Energies, 13(13), 3492. https://doi.org/10.3390/en13133492
- 29. Pazynich, Y., Kolb, A., Korcyl, A., Buketov, V., & Petinova, O. (2024). Mathematical model and characteristics of dynamic modes for managing the asynchronous motors at voltage asymmetry. Polityka Energetyczna – Energy Policy Journal, 27(4), 39–58. https://doi.org/10.33223/epj/191779
- 30. Sur, S. K. (2019). Concepts of a Hydropower Project. A Practical Guide to Construction of Hydropower Facilities, 1–11. https://doi.org/10.1201/9781351233279-1
- 31. Seheda, M. S., Beshta, O. S., Gogolyuk, P. F., Blyznak, Yu. V., Dychkovskyi, R. D., & Smoliński, A. (2024). Mathematical model for the management of the wave processes in three-winding transformers with consideration of the main magnetic flux in mining industry. Journal of Sustainable Mining, 23(1), 20–39. https://doi.org/10.46873/2300-3960.1402
- 32. Floudas, C. A. (2008). Mixed Integer Nonlinear Programming. Encyclopedia of Optimization, 2234–2247. https://doi.org/10.1007/978-0-387-74759-0_394
- 33. Kolb, A., Pazynich, Y., Mirek, A., & Petinova, O. (2020). Influence of voltage reserve on the parameters of parallel power active compensators in mining. E3S Web of Conferences, 201, 01024. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020101024
- 34. Kall, P., & Mayer, J. (2005). 6. Building and Solving Stochastic Linear Programming Models with SLP-IOR. Applications of Stochastic Programming, 79–93. https://doi.org/10.1137/1.9780898718799.ch6
- 35. Richert, M., Dudek, M., & Sala, D. (2024). Surface Quality as a Factor Affecting the Functionality of Products Manufactured with Metal and 3D Printing Technologies. Materials, 17(21), 5371. https://doi.org/10.3390/ma17215371
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2026).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-44aec36e-c74d-4ae1-a801-8620da53f9bf
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.