Детальная информация

Объект исследования: региональная энергосистема Кировской области. Предмет исследования: механизмы управления спросом на электроэнергию и стимулирования энергоэффективности промышленных потребителей в условиях ограниченных возможностей развития генерации. Работа посвящена исследованию структурного дефицита мощности в энергосистеме Кировской области и разработке механизмов управления спросом как альтернативы строительству новых генерирующих мощностей. Задачи исследования: 1. Оценить структурный дефицит мощности региона. 2. Проанализировать потенциал регулирования промышленных потребителей. 3. Провести кластеризацию предприятий по параметрам энергопотребления. 4. Разработать меры энергоэффективности для каждого кластера. 5. Оценить экономический эффект от внедрения предложений. Работа выполнена на основе данных СиПР, Кировстата, отчётности и открытых источников. Проведены расчёты дефицита мощности, коэффициентов регулируемости, технического и реализуемого потенциала. Кластеризация выполнена методами математической статистики в среде Python. Выделены три кластера потребителей, разработан социо-технический механизм с дифференцированными мероприятиями. Доказано снижение пиковой нагрузки на 15,0–25,3 МВт без строительства новой генерации. Обосновано внедрение управления спросом. Для достижения данных результатов в работе были использованы Python, Microsoft Excel, базы данных АО «АТС» и Microsoft Word.

Object of study: regional power system of the Kirov region. Subject of study: mechanisms for managing electricity demand and promoting energy efficiency among industrial consumers in the context of limited generation capacity. This thesis examines the structural capacity deficit in the Kirov Regions energy system and develops mechanisms for managing electricity demand as an alternative to constructing new generating capacity. The research set the following goals: 1. Assess the structural level of the regions development. 2. Analyze industrial consumers and manage their potential. 3. Cluster enterprises based on energy consumption parameters. 4. Develop differentiated energy efficiency measures for each cluster. 5. Assess the economic impact of development proposals. This thesis was completed using data from the Kirov Oblast Electric Power Development Scheme and Program (EPDS), Kirovstat statistics, reporting data, and open corporate reporting sources. Calculations are provided for the structural capacity shortage, regulation coefficients, and the technical and zoomable potential for peak demand reduction. Consumer clustering was performed using mathematical statistics methods in the Python environment. Three clusters of industrial consumers were identified. A socio-technical mechanism with differentiated measures for each cluster was developed. The feasibility of reducing peak load by 15.0 MW (realizable potential) with a reduced increase to 25.3 MW (technical potential) without creating new generation was demonstrated. The priority of a demand response system was substantiated. Python, Microsoft Excel, JSC ATS databases, and Microsoft Word were used to achieve this result.