Исследование сети Аньхой: как экономическая готовность участников меняет механизм расчета на рынке в 2026 году

Доля возобновляемых источников энергии достигает беспрецедентных значений. При этом энергосистемы сталкиваются с серьезным парадоксом. Физическая инфраструктура обладает достаточной гибкостью. Реальные рыночные ресурсы часто не оправдывают этих ожиданий. В сентябре 2026 года исследователи из Института экономических и технологических исследований State Grid Anhui Electric Power Co., Ltd. и Хэфэйского университета технологий опубликовали исследование, предлагающее новое решение этой проблемы. Авторы разработали модель совместного расчета на нескольких временных масштабах на основе области экономической готовности (WFR). Этот подход кардинально меняет способ оценки и использования централизованных управляющих ресурсов операторами сетей.

Традиционные модели расчета сильно опираются на область физической осуществимости (PFR). Эта область определяет максимальные технические пределы для таких активов, как тепловые электростанции, ветряные и гидроаккумулирующие станции. Однако такие модели предполагают, что владельцы ресурсов будут безоговорочно выполнять диспетчерские указания. Это допущение игнорирует экономические реалии электроэнергетического рынка. Участники движимы стремлением к прибыли, избеганием рисков и альтернативными издержками. Например, ветровая электростанция может физически предоставить резерв мощности вверх по графику. Если потенциальный ущерб от отклонения от прогнозируемой выработки превысит оплату за резерв, она просто откажется участвовать. Такое нежелание продавать приводит к переоценке регулировочных возможностей. Это повышает риски дисбаланса спроса и предложения во время экстремальных событий.

Предложенная модель WFR заполняет этот пробел путем переноса физических границ в пространство экономических решений. Модель учитывает альтернативные издержки на разных рынках и метрики условной стоимости риска (CVaR). Она количественно оценивает, как ценовые сигналы и неопределенность сокращают эффективную доступную мощность каждого типа ресурсов. Тепловые блоки демонстрируют асимметричное сужение границ в зависимости от пиковых или непиковых цен. Ветровые электростанции показывают значительное снижение используемой мощности из-за ошибок прогнозирования и рисков штрафов. Системы хранения энергии проявляют сильную межвременную связь. Ограничения по уровню заряда сжимают их немедленную доступность. Ресурсы управления спросом активируются только тогда, когда цены превышают определенные пороги компенсации.

Внедрение модели в рамках системы управления предиктивным контролем (MPC) демонстрирует последовательный процесс расчета на сутки вперед и внутри дня. Рынки суток вперед устанавливают базовые графики с использованием статических границ готовности. Внутридневные скользящие оптимизации динамически корректируют отклонения в реальном времени. Исследования на улучшенной системе IEEE 24 узла показывают, что внедрение ограничений WFR снижает риски дисбаланса спроса и предложения. Это повышает устойчивость системы к колебаниям возобновляемой генерации. В экстремальных сценариях, таких как резкое падение ветровой выработки, модель успешно координирует разнородные ресурсы на разных временных масштабах. Она перенаправляет предоставление резерва от традиционных тепловых блоков к более быстро реагирующим системам хранения энергии и гибкости со стороны спроса.

Этот подход не только повышает точность распределения резервов. Он способствует формированию более эффективного и устойчивого электроэнергетического рынка. Согласование диспетчерских указаний с реальной экономической готовностью участников позволяет операторам сетей задействовать скрытую гибкость. Это обеспечивает стабильную работу даже на фоне ускорения энергетического перехода. Результаты подчеркивают необходимость выхода за рамки чисто физических ограничений. Современное планирование энергосистем должно учитывать поведенческие и экономические аспекты.