Применение мультиагентных торгов для оптимизации спроса на электроэнергию в локальных энергосистемах

Владислав КАРАСЕВИЧ
Научный руководитель ООО «Умные энергосистемы», директор по научной работе ИЦ автономной энергетики МФТИ, к. т. н.
Е-mail: karasevich.va@mipt.ru

Антон ЛЕДРОВ
Генеральный директор ООО «Умные энергосистемы», магистрант
кафедры «Блокчейн» МФТИ

Михаил ПОВЕРНОВ
Технический руководитель ООО «Умные энергосистемы», руководитель отдела ИТ и автоматизации процессов ИЦ автономной энергетики МФТИ

Дмитрий ВОРОНЦОВ
Специалист по силовой электронике ООО «Умные энергосистемы», аспирант кафедры интегрированных киберсистем МФТИ

Екатерина СОЛНЦЕВА
Заместитель председателя правительства Нижегородской области, к. т. н.

Метаданные научной публикации

УДК 620.9

DOI 10.46920/2409‑5516_2026_02217_72

EDN: CGZQJS

Применение мультиагентных торгов для оптимизации спроса на электроэнергию в локальных энергосистемах

Application of multiagency trading to optimizing electricity demand in local energy systems

Антон ЛЕДРОВ
Генеральный директор ООО «Умные энергосистемы», магистрант
кафедры «Блокчейн» МФТИ

Екатерина СОЛНЦЕВА
Заместитель председателя правительства Нижегородской области, к. т. н.

Vladislav KARASEVICH
Scientific Director of Smart Energy Systems LLC, Director of Research at the Autonomous Energy Research Center at MIPT, PhD
Е-mail: karasevich.va@mipt.ru

Anton LEDROV
General Director of Smart Energy Systems LLC, Master’s student in the Blockchain Department at MIPT

Mikhail POVERNOV
Technical Director of Smart Energy Systems LLC, Head of the IT and Process Automation Department at the Autonomous Energy Research Center at MIPT

Dmitry VORONTSOV
Power Electronics Specialist at Smart Energy Systems LLC, Postgraduate Student in the Integrated Cyber Systems Department at MIPT

Ekaterina SOLNTSEVA
PhD, Deputy Chairman of the Nizhny Novgorod Region Government

Аннотация. В статье дается анализ текущей и перспективной ситуации в ТЭК России и рассматриваются возможности оптимизации существующих энергосистем за счет перераспределения нагрузок и управления спросом на энергию. Управление спросом на энергию актуально как для подключенных в сеть локальных энергосистем, в составе которых есть распределенная генерация и системы накопления энергии, так и для автономных энергосистем изолированных объектов и территорий. Предложена разработанная коллективом авторов модель гибкого управления спросом на энергию для локальных энергосистем на базе мультиагентных торгов. В модели каждый накопитель энергии или ее потребитель (нагрузка) или группа накопителей и потребителей с одинаковыми свойствами представляются в виде виртуальных агентов, а распределение прогнозируемой доступной энергии происходит на аукционе. В статье также описывается созданный в рамках проекта стенд, на котором авторы проводят и планируют проводить моделирование управлением спросом и устойчивости локальных энергосистем.
Ключевые слова: автономные энергосистемы, распределенная генерация, управление спросом на энергию, мультиагентные торги.

Abstract. This article analyzes the current and future situation in the Russian fuel and energy sector and This paper examines the potential for optimizing existing power systems through load redistribution and energy demand management. Energy demand management is relevant for both grid-connected local power systems, which include distributed generation and energy storage systems, and for autonomous power systems of isolated facilities and territories. A model for flexible energy demand management for local power systems based on multi-agent bidding, developed by a team of authors, is proposed. In the model, each energy storage unit, its consumer (load), or a group of storage units and consumers with identical properties is represented as a virtual agent, and the distribution of predicted available energy occurs through an auction. The article also describes a simulation model created as part of the project, on which the authors are conducting and plan to conduct demand management and stability modeling for local power systems.
Keywords: autonomous power systems, distributed generation, energy demand management, multi-agent bidding.

Введение

В настоящее время в российской и мировой энергетике наблюдается резкий и устойчивый рост энергопотребления, вызванный цифровой трансформацией основных производственных и жизненных процессов. Это приводит к необходимости строительства новых центров обработки данных (ЦОД), систем передачи данных, переходу на электротранспорт и автоматизированные системы управления. На разных уровнях функционирования энергосистем (глобальном, региональном, локальном, индивидуальном) все чаще образуется дефицит мощности, вызванный нехваткой пропускной способности сетей в пиковые периоды. Устойчивый рост потребления ставит вопросы о строительстве новых генерирующих мощностей. В России рост спроса оценивается примерно в 3,5% в год, а в отдельных регионах, например, на Дальнем Востоке – до 5% и выше. По данным Минэнерго, необходимо ввести 88 ГВт новых мощностей до 2042 г. [1]. При текущих ценах на строительство новых мощностей в 400 тыс. руб. за 1 кВт (на основании [2]) строительство новой генерации можно оценить в более чем 38,9 трлн руб., общие затраты с учетом строительства новых и реконструкции существующих сетей в этот же период (на основании [1]) могут превысить 41 трлн руб.

Наряду со строительством новой генерации и увеличением пропускной способности существующих сетей, одним из решений проблемы нехватки мощности в пиковые периоды могут быть инструменты перераспределения нагрузки у потребителя с периодов пикового потребления на периоды более низкого спроса на электроэнергию, исходя из того, что сегодня установленная мощность электростанций только в ЕЭС России превышает 240 ГВт. Кроме того, еще порядка 2 ГВт могут добавить изолированные энергосистемы. Средний уровень загрузки электростанций в 2023 г. составил 52% (по тепловым электростанциям коэффициент использования установленной мощности немного превышает 48%) [1]. В связи с этим целесообразно там, где это актуально, рассматривать оптимизацию энергопотребления (в том числе и с использованием подходов к перераспределению нагрузок и использованию накопителей энергии) как альтернативу строительства части запланированных мощностей. Повышение эффективности загрузки существующих электростанций на 1% может стать альтернативой строительства 2,4 ГВт мощностей и снизить затраты на возведение, с учетом сетей, на более чем 500 млрд руб. В настоящий момент работа в этом направлении ведется силами ПАО «Россети» и их подрядчиков. В декабре 2019 г. на низкой стороне (0,4 кВ) подстанций в Белгороде была впервые установлена система накопления электроэнергии (СНЭ) мощностью 10 кВт и емкостью 53,3 кВт·ч, на сегодняшний день по стране стоят десятки таких систем [3]. В 2022 г. подготовлен и утвержден стандарт ПАО «Россети» СТО 34.01–3.2–018–2022 «Системы накопления электрической энергии. Типовые технические требования» [4]. В сентябре 2025 г. проведены тендеры на строительство трех крупных СНЭЭ общей мощностью 350 МВт в Южном Федеральном округе, их ввод в эксплуатацию планируется до конца 2026 г. Средняя стоимость 1 кВт мощности СНЭ составила 168,6 тыс. руб., что значительно ниже, чем стоимость 1 кВт генерации в округе [5].

В России несколько тысяч изолированных энергообъектов, основным энергоресурсом на которых является дизельная генерация. Из-за сложной логистики дизельного топлива (ДТ), один из вариантов которой показан на рис. 1, стоимость электроэнергии в отдельных населенных пунктах Арктического региона России превышает 2500 руб. за 1 кВт·ч, что делает целесообразным рассмотрение вариантов снижения потребления ДТ за счет применения альтернативных решений, в том числе ВИЭ и СНЭЭ. Часто при доставке ДТ приходится учитывать, что периоды водной и сухопутной навигации не совпадают по времени: например, навигация по р. Лена идет с мая по сентябрь, а зимние дороги (зимники) прокладывают после установления стабильных морозов [6]. Стоимость северного завоза, по которому топливом снабжаются более 4100 населенных пунктов из 25 регионов, в 2022 г. составила 99,7 млрд руб., из 3,4 млн т груза доля ДТ, бензина и мазута достигла 37% [7]. Во многих изолированных поселениях применение комбинации ВИЭ и СНЭЭ (в том числе и сезонных накопителей энергии в виде водорода) не только приведет к снижению стоимости энергоснабжения за счет снижения доли ДТ в энергобалансе, но и окажет благоприятное воздействие на окружающую среду.

Рис. 1. Логистика дизельного топлива для Камчатки [6]

В настоящий момент реализованы десятки проектов по замещению дизельной генерации на гибридные ветро-дизельные или солнце-дизельные автономные гибридные энергокомплексы (АГЭК). В качестве примера можно привести ветро-дизельный комплекс в п. Тикси (Республика Саха), в составе которого 3 ветроустановки (ВЭУ) общей установленной мощностью 900 кВт, дизельная электростанция (ДЭС) установленной мощностью 3000 кВт и система хранения энергии (СНЭ) мощностью 1000 кВт или АГЭК «Сасыр» (Республика Саха), в составе которого СЭС 230 кВт, ДЭС 1000 кВт и СНЭ 1000 кВт [8]. В ближайшее время ПАО «РусГидро» планирует построить 73 АГЭК с использованием ВИЭ в Якутии и 7 – на Камчатке общей установленной мощностью ВИЭ 30 МВт и ДЭС – более 90 МВт [9].

Наряду с применением СНЭЭ, одним из подходов по выравниванию генерации и спроса на электроэнергию являются системы управления спросом, в том числе и за счет применения мультиагентных торгов.

Управление спросом на энергию и мультиагентные торги

В большинстве случаев, под управлением спросом чаще всего понимают изменение потребления электроэнергии конечными потребителями относительно их нормального профиля нагрузки в ответ на изменение цен на электроэнергию во времени или в ответ на стимулирующие выплаты [10]. Однако в данной работе основной акцент связан с оптимизацией энергопотребления для повышения надежности работы локальной энергосистемы, а не для извлечения максимальных финансовых дивидендов. Частными случаями работы представленной модели может быть максимальное извлечение прибыли за счет оптимизации собственного потребления: в этом случае в модель добавляется агент, который покупает энергию на аукционе с целью ее продажи на внешний рынок.

В локальных энергосистемах управление спросом внутри самой системы может быть реализовано за счет применения механизма мультиагентных торгов. Мультиагентная система (MAS) – это система, состоящая из нескольких автономных интеллектуальных агентов, которые взаимодействуют друг с другом для достижения общей цели. В случае применения в энергетике суть метода состоит в том, что каждому элементу генерации, накопления энергии или нагрузке (потребителю) соответствует виртуальный агент (рис. 2), а распределение доступной для потребителей энергии происходит путем аукционных торгов. Торги могут проходить как периодически (например, раз в час или в 15 минут), так и непрерывно. Прогнозные данные по выработке электроэнергии ВИЭ формируются на основе прогнозных метеоданных со специализированных ресурсов (например, [11] или [12]) или рассчитываются самостоятельно.

Теоретические основы моделирования

Общая схема энергосистемы (рис. 3) сочетает в себе наличие сетевой и распределенной генерации. В случае изолированной энергосистемы центральная генерация со стороны сети отсутствует, наличие остальных элементов (например, ВИЭ, дизельной генерации или СНЭЭ) опционально. СНЭЭ может представлять собой комбинацию из нескольких накопителей энергии (например, комбинацию из проточного ванадиевого редокс-накопителя, водородной системы хранения энергии и системы хранения энергии на литий-ионных батареях). Следует отметить, что сегодня практически во всех изолированных энергосистемах присутствуют дизельные электростанции (ДЭС).

Рис. 3. Общая схема локальной энергосистемы

Модель рассматривает 3 основных группы потребителей. В первую группу входят изолированные энергосистемы, которые не подключены к сетям и снабжаются энергией только за счет собственной генерации (в основном это генерация на привозном дизельном топливе). Во вторую группу входят условно-изолированные энергосистемы, потребители, которые подключены к сети, но сеть или не является единственным источником выработки электроэнергии, или в полной мере не может обеспечить электроэнергией всех потребителей. Сумма нагрузок в таких системах выше, чем выделенная потребителю или локальной энергосистеме (через подстанцию) мощность. Третья группа потребителей производит электроэнергию на базе распределенной генерации (в том числе ВИЭ) и может не только выступать потребителем энергии из сетей, но и выдавать излишки своей электроэнергии в сеть.

Для изолированного поселения, объекта или потребителя. Баланс производства и потребления энергии в данном случае зависит от установленной мощности генерации. В случае, если речь идет о дизельной генерации, производство электроэнергии всегда подстроится под любое потребление и возможности для оптимизации нагрузки достаточно ограничены (энергосбережение и выравнивание нагрузки приводит к уменьшению расходов дизельного топлива).

Если у потребителя или в энергосистеме объекта есть генерация на базе возобновляемых источников энергии, то ее выработка нестабильна во времени и часто не коррелирует со спросом на электроэнергию. В этом случае выравнивание нагрузки под выработку электроэнергии может дать ощутимый эффект. Благодаря механизмам прогнозирования можно определить выработку энергии на будущий период (например, на 30 минут или на 1 час вперед) и подстроить локальный спрос на энергию, исходя из будущей выработки. При наличии в системе накопителей энергии также учитывается заряженность накопителя и его политика в отношении обеспечения надежности энергоснабжения. Нагрузка, включая накопители энергии, в этом случае гибко ранжируется по важности (в рамках проекта авторы используют для ранжирования нагрузки механизм мультиагентных торгов), в первую очередь доступ к электроэнергии получает то оборудование, которое в данный момент времени получило наивысший приоритет. При этом часть оборудования (например, противопожарные системы или автоматика) автоматически получают наивысший статус, часть оборудования (например, некоторые розетки и наружное освещение) могут изначально получить самый низший ранг и снабжаться электроэнергией по остаточному принципу.

Для отдельно взятого потребителя или локальной энергосистемы. В отличие от предыдущего случая в качестве одного из источников энергии (иногда даже единственного) выступает сеть, которую в данном случае характеризует доступная мощность (до 15 кВт у физических и до 150 кВт у юридических лиц) и условно-бесконечная емкость (ограничена только мощностью, умноженной на заданный временной интервал). В некоторых случаях у потребителя есть генерация на базе ВИЭ или даже дизельная генерация, возможно наличие в локальной энергосистеме накопителей энергии. Энергосистему, которая подключена к сети, но сеть при этом не обеспечивает потребность и является одним из источников генерации (в отдельных случаях в качестве еще одного источника энергии может выступать накопитель энергии).

Микрогенерация. В данном случае речь идет о потребителе, у которого стоит собственная генерация электроэнергии на базе ВИЭ. Потребитель использует сеть в обе стороны. Сеть можно представить как накопитель определенной мощности (потребитель может подключить на выдачу в сеть до 15 кВт мощности ВИЭ), емкость которой ограничена только договором между сетями и потребителем (обычно это 15 кВт для физических и до 150 кВт для юридических лиц). В текущей редакции закона о микрогенерации установленная мощность генерации ВИЭ у физического лица должна быть не более 15 кВт, у юридического – не более 100 кВт (с выдачей в сеть не более 15 кВт). В настоящий момент рассматривается вариант увеличения выдаваемой в сеть мощности ВИЭ со стороны потребителя до 150 кВт.

Методология моделирования элементной базы для мультиагентных торгов

На рис. 4 показана общая схема разработанного в рамках исследования экспериментального стенда. Отдельные его элементы (генерация энергии, накопление энергии, нагрузка (потребители) и их реализация в рамках стенда будут рассмотрены далее.

Рис. 4. Экспериментальный стенд энергосистемы объекта

Генерация электроэнергии. На первом этапе для определения текущей и прогнозной генерации солнечной и ветровой энергии выбирается объект исследования и его координаты. Далее данные для расчета генерации берутся, исходя из расположения объекта или поселения. При наличии доступа у объекта или поселения к электрической подстанции или щиту считается, что со стороны сети есть возможность стабильного получения электроэнергии, ограничиваемого мощностью подстанции или щита. Дизельная генерация, при ее наличии, рассматривается как резервная и аварийная, доступная мощность определяется установленной мощностью дизельных агрегатов. Основной задачей оптимизации в случае наличия сетевой и дизельной генерации является снижение расхода дизельного топлива и снижение затрат на сетевую электроэнергию.

На втором этапе определяется текущая и прогнозная выработка энергии для генерации на базе возобновляемых источников энергии (в рамках исследования рассматривается только солнечная и ветровая генерация).

Генерация электроэнергии на фотоэлектрических панелях определяется по формуле 1.

E = 0,9 * S * G * η * t (1)

где E – вырабатываемая электроэнергия (Вт·ч), S – площадь солнечной панели (в квадратных метрах), G – плотность солнечной радиации (мощность солнечного излучения на единицу площади, Вт/м²), η – коэффициент полезного действия (КПД) солнечной панели, t – время, в течение которого панель подвергается воздействию солнечной радиации (в часах). Значения S и η зависят от технических параметров выбранных фотоэлектрических панелей, текущие и прогнозные почасовые значения G на 24 часа вперед берутся из специализированных ресурсов по прогнозированию погоды [10, 11]. Коэффициент 0,9 говорит о том, что 10% выработки заложено в потери на преобразование энергии.

Полученные данные о выработке солнечной генерации отправляются в систему управления верхнего уровня, откуда поступает команда на входящий в состав стенда источник постоянного тока 1. Полученная с источника постоянного тока энергия проходит и преобразуется на инверторе 2 в переменный ток напряжением 220 В и частотой 50 Гц и попадает на шину переменного тока 4.

Генерация ветровой энергии определяется по формуле 2.

P = 0,9 * π * D2/8 * ρ * V³ * η (2)

где P – мощность ветроагрегата, D – диаметр ветроколеса, ρ – плотность воздуха, V – скорость ветра на высоте ветроколеса, η – КПД ветроагрегата. D и η определяются исходя из технических характеристик выбранного ветрогенератора, ρ обычно берется около 1,226 кг/м³, прогнозная скорость ветра на высоте ветроколеса берется как скорость ветра на высоте 10 или 50 м из [1, 2] и пересчитывается по формуле 3. На потери, как и в случае СЭС закладывается 10%.

V=Vф × (H/Hf)a (3)

где V – скорость ветра на высоте ветроколеса, Vfф – скорость ветра на высоте флюгера, H – высота ветроколеса, Нф – высота флюгера, a – показатель, зависящий от рельефа местности и турбулентности (для открытой равнины обычно принимают 1/7 или 0,14).

Полученные данные о выработке солнечной генерации отправляются в систему управления верхнего уровня, откуда поступает команда на входящий в состав стенда источник переменного тока 3 и далее попадают на шину переменного тока 4.

СНЭЭ и нагрузка. В качестве СНЭЭ на стенде электромобиль и аккумуляторная батарея. Модуль электромобиля состоит из 7 соединенных последовательно ячеек «Ниссана Лиф», которые заряжаются от разработанного авторами блока умной зарядки. Основная функция блока умной зарядки – обеспечить выдачу на зарядную станцию и далее на электромобиль мощность, ограниченную текущими результатами мультиагентных торгов. Выдача энергии из модуля осуществляется через инвертор 7, преобразовывающий постоянный ток с напряжением 48 В в переменный в 220 В, далее переменный ток поступает на шину 4.

Литий-ионная батарея 6 напряжением 48 В и мощностью 1 кВт подключена к шине переменного тока 4 через двухсторонний инвертор 5 мощностью 2 кВт, на котором происходит преобразование переменного тока 220 В в постоянный ток 48 В и наоборот.

Моделирование нагрузки (кроме электромобиля и аккумуляторной батареи в режиме зарядки) происходит за счет использования электрического тэна (с плавным регулированием), вентилятора (с плавным регулированием) и набора ламп.

Моделирование мультиагентных аукционов

Все оборудование локального энергокомплекса может быть разделено на 3 группы. К первой группе относится оборудование, которое имеет свою продвинутую автоматизацию и может быть подключено к системе управления высшего уровня. В этом случае оборудование просто встраивается в систему управления спросом. Вторая группа включает в себя неавтоматизированное или недостаточно автоматизированное для общения с системой верхнего уровня оборудование, которое можно доавтоматизировать, установив на него модуль автоматизации. Такой модуль разработан в рамках проекта на базе одноплатного компьютера, пример автоматизированного холодильника «Саратов». В третью группу относится оборудование, которое невозможно автоматизировать, мониторинг и управление таким оборудованием осуществляется за счет умных розеток и автоматов.

Аукцион по торговле энергией проводится на центральном сервере, куда поступают заявки от мультиагентов. В первую очередь удовлетворяются заявки с наивысшим приоритетом, которые идут по максимальной внутренней цене. Далее заявки идут с понижением цены и приоритетности. Объем выставленной на торги энергии определяется прогнозным значением выработки ВИЭ (наличие сети не рассматриваем, дизельная генерация стоит в аварийном резерве) на отчетный период. В модели торги повторяются каждые 15 минут, в реальности аукционы можно проводить как дискретно с любым временным интервалом, так и непрерывно. Системы хранения энергии также участвуют в аукционе как продавцы и покупатели, цена покупки и продажи определяется агентом исходя из заряженности СНЭЭ и электромобиля. В случае наличия достаточного объема энергии ВИЭ удовлетворяются заявки всех потребителей, при ее дефиците заявки с наименьшим приоритетом отклоняются.

В процессе моделирования нагрузки часто ее потребление можно разбить на 2 и более аукционных запроса с разными приоритетами. Например, для системы кондиционирования помещения важно соблюсти требования санитарных норм, из потребности энергии для их исполнения формируется потребительский минимум с высоким приоритетом в аукционных торгах. Кроме того, потребитель может установить комфортный для себя режим работы оборудования, который потребует дополнительной энергии: на аукцион будет подана вторая заявка с меньшим приоритетом, чем первая.

Использованные источники

Проект Генеральной схемы размещения объектов электроэнергетики до 2042 г. — URL: https://www.so-ups.ru/future-planning/public-discussion-genshema/2042/.
Реестр итогов конкурентного отбора мощности новых генерирующих объектов. — URL: https://www.so-ups.ru/news/press-release/press-release-view/news/24239/.
«Россети Центр» установили первый накопитель электроэнергии // Интернет-портал Energybase.ru. — 2019. — URL: https://energybase.ru/news/companies/rosseti-center-installed-the-first-electric-energy-storage-device-2019-12-02.
СТО 34.01-3.2-018-2022: «Системы накопления электрической энергии. Типовые технические требования» // Стандарт ПАО «Россети». — 2022. — URL: https://www.rosseti.ru/upload/iblock/2fb/32kkstnfybhorjfr6pnhuqbh01pvdi2m.pdf.
Дятел Т. Запасите, кто может // Коммерсантъ. — 2025. — №174. — 23 сент. — URL: https://www.kommersant.ru/doc/8059118.
Макаров П. Тонкости логистики // Вестник «РусГидро». — 2022. — №11. — Ноябрь. — URL: https://www.vestnik-rushydro.ru/articles/11-noyabr-2022/krupnym-planom/tonkosti-logistiki/.
Северный завоз: система жизнеобеспечения районов Крайнего Севера : Отчет Востокгосплана. — 2023. — 42 с. — URL: https://vostokgosplan.ru/wp-content/uploads/sevzavozdigest.pdf.
Елистратов В.В. Энергоснабжение в Арктике с использованием ВИЭ // Нефтегаз.РУ. — 2023. — №1 (133). — URL: https://magazine.neftegaz.ru/articles/arktika/766987-energosnabzhenie-v-arktike-s-ispolzovaniem-vie/.
«РусГидро» ввело в эксплуатацию пять автономных энергокомплексов в Якутии и Камчатском крае // Интернет-сайт журнала «Вестник РусГидро». — 2024. — URL: https://vestnik-rushydro.ru/articles/vrg/v-rossii/rusgidro-vvelo-v-ekspluatatsiyu-pyat-avtonomnykh-energokompleksov-v-yakutii-i-kamchatskom-krae/.
О механизме управления спросом на электроэнергию. Пилотный проект по вовлечению потребителей розничного рынка электроэнергии в управление спросом на электроэнергию. Методы контроля исполнения обязательств по разгрузке. Презентация СО ЕЭС. — 2020. — URL: https://www.so-ups.ru/fileadmin/files/company/markets/dr/present/2020/present_171220_control_methods.pdf.
Internet site NASA Prediction of Worldwide Energy Resources (POWER). — Mode of access: https://power.larc.nasa.gov/.
Internet site Forecast Solar. — Mode of access: https://forecast.solar/.