Розробка моделі формування оптимальних графіків роботи установок зберігання енергії на ринку «на добу наперед» з урахуванням ринкових стратегій та технічних обмежень

Автор(и)

  • Олександр Олександрович Гавва Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0009-0008-4921-0486
  • Євген Володимирович Парус Інститут електродинаміки Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0001-9087-3902
  • Ігор Вікторович Блінов Інститут електродинаміки Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0001-8010-5301
  • Володимир Анатолійович Євдокімов Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова Національної академії наук України, Україна https://orcid.org/0000-0001-9497-4030

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.355330

Ключові слова:

установки зберігання енергії, ціновий арбітраж, економічна диспетчеризація, ринок «на добу наперед»

Анотація

Об’єкт дослідження – процес оптимального планування графіків роботи установок зберігання енергії на ринку «на добу наперед». Робота вирішує проблему запобігання нерентабельній експлуатації установок зберігання енергії. Розроблено комплексну математичну модель добового планування режимів роботи установок зберігання енергії, в якій враховані технологічна ефективність, процеси апаратного зношення та асиметрію ринкових платежів. Це формує адаптивний фільтр з відсіканням циклів економічно неефективного арбітражу. В основі підходу – розділення вектору керуючих змінних на два незалежні потоки заряджання та розряджання. Це дозволило диференційовано врахувати несиметрію тарифів та структуру втрат. Дослідження чутливості моделі дозволило виявити існування областей адаптивного регулювання та параметричної нечутливості до флуктуацій цінових сигналів. В області параметричної нечутливості модель формує стійкий рентабельний розв’язок незалежно від флуктуацій цін. В області адаптивного регулювання модель змінює обсяги окремого операційного циклу в залежності від зміни спреду ринкових цін. Встановлено, що ігнорування супутніх платежів для області адаптивного регулювання призводить до завищення доходу на 35,6 відсотка та формування нерентабельних операцій. В умовах низького спреду ринкових цін відхилення фінансового результату досягає 91,6 відсотка, проте параметрична нечутливість моделі гарантує рентабельну експлуатацію. Сферою практичного використання моделі є системи підтримки прийняття рішень для операторів установок зберігання енергії. Умови використання передбачають наявність детермінованих прогнозів цінових сигналів ринку на розрахункову операційну добу. Впровадження моделі сприяє подовженню життєвого циклу та підвищенню рентабельності експлуатації установок зберігання енергії

Біографії авторів

Олександр Олександрович Гавва, Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова Національної академії наук України

Аспірант

Лабораторія математичного моделювання енергоринків

Євген Володимирович Парус, Інститут електродинаміки Національної академії наук України

Відділ моделювання електроенергетичних об’єктів та систем

Ігор Вікторович Блінов, Інститут електродинаміки Національної академії наук України

Доктор технічних наук

Відділ моделювання електроенергетичних об’єктів та систем

Володимир Анатолійович Євдокімов, Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова Національної академії наук України

Доктор технічних наук

Лабораторія математичного моделювання енергоринків

Посилання

  1. Kyrylenko, O., Denysiuk, S., Bielokha, H., Dyczko, A., Stecuła, B., Pazynich, Y. (2025). Smart Monitoring and Management of Local Electricity Systems with Renewable Energy Sources. Energies, 18 (16), 4434. https://doi.org/10.3390/en18164434
  2. Faia, R., Lezama, F., Soares, J., Pinto, T., Vale, Z. (2024). Local electricity markets: A review on benefits, barriers, current trends and future perspectives. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 190, 114006. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.114006
  3. Parus, E., Blinov, I., Rybina, O., Olefir, D., Sala, D., Tora, B., Dychkovskyi, R. (2025). Improving the Electricity Market Participation Management of Hydropower Plants in Ukraine. Inżynieria Mineralna, 1 (1). https://doi.org/10.29227/im-2025-01-26
  4. Blinov, I., Zaitsev, I., Bajaj, M., Miroshnyk, V., Sychova, V., Shymaniuk, P., Blazek, V., Prokop, L. (2025). Advanced long short-term memory-based forecasting of electricity imbalances in the Ukrainian power system: Enhancing accuracy and stability with comparative model analysis. Energy Exploration & Exploitation. https://doi.org/10.1177/01445987251360272
  5. Hannan, M. A., Faisal, M., Ker, P. J., Mun, L. H., Parvin, K., Mahlia, T. M. I., Blaabjerg, F. (2018). A Review of Internet of Energy Based Building Energy Management Systems: Issues and Recommendations. IEEE Access, 6, 38997–39014. https://doi.org/10.1109/access.2018.2852811
  6. Krishnamurthy, D., Uckun, C., Zhou, Z., Thimmapuram, P. R., Botterud, A. (2018). Energy Storage Arbitrage Under Day-Ahead and Real-Time Price Uncertainty. IEEE Transactions on Power Systems, 33 (1), 84–93. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2017.2685347
  7. Zachmann, G., Meissner, F., Riepin, I. (2025). Mitigating Ukraine’s looming electricity crisis. Energy Strategy Reviews, 59, 101724. https://doi.org/10.1016/j.esr.2025.101724
  8. Metz, D., Saraiva, J. T. (2018). Use of battery storage systems for price arbitrage operations in the 15- and 60-min German intraday markets. Electric Power Systems Research, 160, 27–36. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2018.01.020
  9. Xu, B., Zhao, J., Zheng, T., Litvinov, E., Kirschen, D. S. (2018). Factoring the Cycle Aging Cost of Batteries Participating in Electricity Markets. IEEE Transactions on Power Systems, 33 (2), 2248–2259. https://doi.org/10.1109/tpwrs.2017.2733339
  10. Blinov, I. V., Parus, Ye. V., Shymaniuk, P. V., Vorushylo, A. O. (2024). Optimization model of microgrid functioning with solar power plant and energy storage system. Tekhnichna Elektrodynamika, 5, 69–78. https://doi.org/10.15407/techned2024.05.069
  11. He, G., Chen, Q., Kang, C., Pinson, P., Xia, Q. (2016). Optimal Bidding Strategy of Battery Storage in Power Markets Considering Performance-Based Regulation and Battery Cycle Life. IEEE Transactions on Smart Grid, 7 (5), 2359–2367. https://doi.org/10.1109/tsg.2015.2424314
  12. Vetter, J., Novák, P., Wagner, M. R., Veit, C., Möller, K.-C., Besenhard, J. O. et al. (2005). Ageing mechanisms in lithium-ion batteries. Journal of Power Sources, 147 (1-2), 269–281. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2005.01.006
  13. Preto, M., Lucas, A., Benedicto, P. (2024). Hybrid Energy Storage System Dispatch Optimization for Cost and Environmental Impact Analysis. Energies, 17 (12), 2987. https://doi.org/10.3390/en17122987
  14. Christen, T. (2018). Efficiency and Power in Energy Conversion and Storage. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9780429454288
  15. Chazarra, M., García-González, J., Pérez-Díaz, J. I., Arteseros, M. (2016). Stochastic optimization model for the weekly scheduling of a hydropower system in day-ahead and secondary regulation reserve markets. Electric Power Systems Research, 130, 67–77. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.08.014
  16. Blinov, I., Radziukynas, V., Shymaniuk, P., Dyczko, A., Stecuła, K., Sychova, V. et al. (2025). Smart Management of Energy Losses in Distribution Networks Using Deep Neural Networks. Energies, 18 (12), 3156. https://doi.org/10.3390/en18123156
  17. Bradbury, K., Pratson, L., Patiño-Echeverri, D. (2014). Economic viability of energy storage systems based on price arbitrage potential in real-time U.S. electricity markets. Applied Energy, 114, 512–519. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.10.010
  18. Migliari, L., Cocco, D., Petrollese, M. (2025). Levelized Cost of Storage (LCOS) of Battery Energy Storage Systems (BESS) Deployed for Photovoltaic Curtailment Mitigation. Energies, 18 (14), 3602. https://doi.org/10.3390/en18143602
  19. Boyd, S., Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/cbo9780511804441
  20. Parus, Ye. V., Blinov, I. V. (2025). Optimization of the use of available energy resources of the microgrid under the condition of supporting readiness for isolated mode. Tekhnichna Elektrodynamika, 5, 56–69. https://doi.org/10.15407/techned2025.05.056
Розробка моделі формування оптимальних графіків роботи установок зберігання енергії на ринку «на добу наперед» з урахуванням ринкових стратегій та технічних обмежень

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-30

Як цитувати

Гавва, О. О., Парус, Є. В., Блінов, І. В., & Євдокімов, В. А. (2026). Розробка моделі формування оптимальних графіків роботи установок зберігання енергії на ринку «на добу наперед» з урахуванням ринкових стратегій та технічних обмежень. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(2 (140), 94–101. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2026.355330