Михаил МОКШИН
Главный инженер проекта АЭС «Аккую»
АО «НЭПТ», соискатель ученой степени к.э.н.

Александр ПУТИЛОВ
Декан факультета бизнес-информатики
и управления комплексными системами НИЯУ МИФИ, д.т.н., профессор

Введение

Сектор производства энергии служит основой национальной экономики и связывает различные сферы промышленности в каждом государстве.
По объему выработки электроэнергии Российская Федерация занимает одно из ведущих мест в мире, но установленная мощность ее ВИЭ-источников заметно ниже аналогичных показателей развитых стран, что выражается в кратно меньших величинах. Сводные показатели по объему потребления, производства и потребностям в электроэнергии Единой энергетической системы России представлены в табл. 1 и касаются периода с 2019 по 2025 год.

Разбивка выработки по видам генерации иллюстрирует вклад каждого типа источников в суммарный объем производства энергии. Исследование долей, приведенных в табл. 1, показывает соответствие структуры российской энергосистемы глобальным тенденциям: лидирующее место занимают ТЭС, затем идут атомные станции и гидроэлектростанции, замыкают распределение мощности источники ВИЭ.
С целью следования мировой «зеленой повестке» и задаче внедрения энергосберегающих технологий в энергетическом секторе России планируется использование гибридной энергетики в качестве энергетического перехода от традиционной генерации к генерации с высокой долей использования ВИЭ. Как показала мировая [3] и российская практика [2], подтвержденная расчетами, гибридные системы используют преимущества как традиционных, так и альтернативных — возобновляемых — источников энергии, что в целом способствует повышению экономичности работы ТЭЦ и стабильному энергоснабжению территорий.
Мировыми лидерами в области развития гибридной энергетики являются Китай, страны Европы, США и Канада. По данным международной статистики, к концу 2025 года совокупная установленная мощность мировой ветроэнергетики превысила 1320 ГВт, а общий объем новых установок достиг рекордных 150 ГВт [14]. Приведенные показатели отражают устойчивый долгосрочный тренд: ветроэнергетика становится одним из базовых элементов мирового энергоперехода, а для промышленности — источником снижения углеродной нагрузки и диверсификации энергоснабжения.
Энергетическая стратегия России на период до 2050 года [9] предполагает развитие топливно-энергетического комплекса в условиях растущего энергопотребления, глобальных вызовов, энергоперехода и повсеместного внедрения цифровых технологий. В стратегии отмечены направления, связанные с развитием гибридных систем, которые объединяют два или более источника энергии.

Понятийный аппарат исследования

ВИЭ — возобновляемые источники чистой энергии (ветер, солнце, вода).
ВЭУ (ветроэнергетическая установка) — устройство (турбина), преобразующее кинетическую энергию ветра в электрическую.
SCADA (Supervisory Control аnd Data Acquisition) — автоматизированная система диспетчерского контроля и сбора данных. Используется для мониторинга параметров работы оборудования.
КИУМ — коэффициент использования установленной мощности — отношение фактической выработки электроэнергии к максимально возможной при непрерывной работе. КИУМ показывает, насколько эффективно используется установленная мощность генерирующей установки за определенный период.
СКИМ — структурный коэффициент использования мощности. СКИМ представляет собой КИУМ, рассчитанный для отдельного сезона года.
LCOE (Levelized Cost of Electricity) — уровень приведенной стоимости электроэнергии — средняя цена 1 МВт•ч с учетом всех затрат за жизненный цикл объекта.
NPV (Net Present Value) — чистый дисконтированный доход — сумма всех будущих доходов проекта, приведенных к текущему моменту.
IRR (Internal Rate of Return) — внутренняя норма доходности — ставка, при которой чистый дисконтированный доход проекта равен нулю.
Модельная методика представляет собой формализованный набор взаимосвязанных моделей, расчетных зависимостей и правил принятия решений, который:
— задает входные данные (климатические, технические, стоимостные);
— определяет порядок вычисления показателей;
— задает процедуры обновления и сравнения сценариев;
— формирует выходные управленческие рекомендации.

Оптовый рынок электроэнергии и мощности в России

В российской практике экономическая модель ветроэнергетических проектов формируется не только природными и техническими факторами, но и правилами функционирования оптового рынка электроэнергии и мощности, где электроэнергия и мощность рассматриваются как отдельные товары. Для ветроэнергетических объектов это означает необходимость учитывать профиль выработки, требования к поставке и вопросы балансирования, которые напрямую отражаются на выручке и операционных рисках. Именно поэтому в управлении такими проектами важна роль цифрового мониторинга: он позволяет сопоставлять прогнозную и фактическую выработку, оперативно выявлять отклонения и снижать риск принятия решений на основе «среднего ветра».
Дополнительно на уровне регулирования действует механизм стимулирования использования возобновляемых источников энергии на оптовом рынке электроэнергии и мощности (включая правила определения цены на мощность для объектов на возобновляемых источниках энергии) [8]. В результате финансовая устойчивость ветроэнергетических проектов зависит от корректности расчетов показателей эффективности и от соблюдения экономических параметров, задаваемых нормативной базой и конкурсными процедурами. По данным отраслевой статистики, к началу 2025 года установленная мощность ветрогенерации в России составляет порядка 2,57 ГВт, что подтверждает сформированность сегмента и актуальность задач мониторинга и планирования [1].
Одновременно с ростом объемов ВИЭ-генерации усиливается проблема качества принятых управленческих решений: инвестиционные расчеты и бизнес-планы ветроэнергетических проектов по-прежнему часто опираются на «средний ветер», фиксированные коэффициенты использования установленной мощности и статичные модели выработки. На практике ветровой ресурс имеет выраженную сезонность, межгодовую изменчивость и региональную специфику, что влияет на выработку, выручку, затраты, графики обслуживания, а в итоге — на NPV, IRR, LCOE и срок окупаемости. Следовательно, предприятия сталкиваются не только с технологической, но и с экономической неопределенностью, которая регулируется методами мониторинга и риск-менеджмента.
Гипотеза исследования состоит в предположении, что переход от статичных расчетов к системе цифрового мониторинга, учитывающей структуру ветрового режима и позволяющей адаптивно управлять режимами эксплуатации, обеспечивает:

1. Сопоставимость расчетных и фактических метрик эффективности.
2. Повышение обоснованности инвестиционных решений.
3. Снижение операционных затрат и/или увеличение выручки за счет управляемости режимов генерации.
   

Методология исследования

Мониторинг экономических показателей в контексте ветрогенерации — это регулярное обновление экономических индикаторов на основе текущих данных о выработке, доступности, простоях и затратах, с фиксацией трендов и отклонений для управленческого реагирования.
Аналогичная логика методологического каркаса для мониторинга по SCADA описывается как последовательность: обработка данных g расчет параметров g непрерывный мониторинг g анализ результатов [13].
По сути, модельная методика представляет собой «методологический каркас» (framework), где этапы обработки данных, расчета параметров и непрерывного мониторинга образуют повторяющийся цикл (рис. 1).

Для каждого модуля указаны его основные процессы:

1. Модуль загрузки и предварительной обработки данных: прием данных из SCADA-систем и метеоархивов, удаление выбросов, заполнение пропусков (метод линейной интерполяции), синхронизация временных рядов по единичному временному шагу и нормализация.
2. Модуль анализа климатических параметров: использование вейвлет-преобразования для анализа временных рядов скорости ветра; выделение сезонных коэффициентов, амплитуд и частот колебаний.
3. Расчетный модуль: расчет КИУМ (отношение фактической выработки к максимально возможной мощности), СКИМ (КИУМ с поправкой на сезонные коэффициенты), приведенной стоимости энергии (LCOE) как отношения дисконтированных затрат (CAPEX (инвестиции) + OPEX (эксплуатация) + F (топливо)) к дисконтированному объему генерируемой энергии, чистого дисконтированного дохода (NPV) и внутренней нормы доходности (IRR).
4. Модуль визуализации и сценарного анализа: формирование графиков, таблиц, сравнительных сценариев и возможность изменения параметров пользователем с обратной передачей в расчетный модуль.
   Термин «цифровая» означает, что система реализуется в виде вычислительной модели — программного контура, работающего с потоками данных (включая SCADA / метеоданные / стоимостные параметры), выполняющего автоматизированные расчеты и формирующего обновляемые показатели для принятия решений. Подходы к информационным интерфейсам и обмену данными для ветроэлектростанций в контексте мониторинга и управления описаны в серии IEC 61400-25 [11].
   SCADA-подход подчеркивает ценность continuous monitoring — зависимости рабочих параметров для поддержки обслуживания и планирования; в настоящей работе этот принцип расширен до экономических показателей. Подход, где данные эксплуатации применяются для регулярного обновления расчетных параметров и поддержки управленческих решений в течение жизненного цикла оборудования.

Обзор подходов и постановка проблемы

В прикладной литературе и отраслевых материалах для оценки эффективности проекта широко применяются показатели LCOE, NPV, IRR и срок окупаемости как базовые метрики оценки инвестиционной привлекательности объектов возобновляемой энергетики [12].
В отечественных исследованиях по ветроэнергетике детально рассматриваются вопросы моделирования эффективности на стадии проектирования и факторы, влияющие на финансовый результат [4, с. 80–91], а также методы прогнозирования выработки ветроэнергетических станций [6, с. 56–66].
Однако часть существующих исследований и практик имеет ограничения:

• статичность климатической предпосылки (усреднение ветровых режимов по году или периоду наблюдений);
• разрозненность расчетов (отдельно генерация, отдельно экономика, отдельно эксплуатация);
• слабая связь с управленческими циклами предприятия (план-факт анализ, KPI, бюджетирование, риск-ориентированное планирование).
  Следовательно, научная и практическая проблема формулируется следующим образом: требуется система, которая объединяет климатическую изменчивость, технические параметры генерации и финансовые показатели в единый цифровой контур мониторинга и принятия решений.

Результаты исследования

Представленная в статье модельная методика формирует единый контур управленческих решений «климатические данные g генерация g экономический результат g управленческое действие» и опирается на ранее опубликованные результаты авторов. В работе по алгоритмическому моделированию на стадии проектирования показано, что учет реальной структуры ветрового режима и сценарное моделирование выработки повышают обоснованность расчетов и позволяют объяснять отклонения финансового результата через параметры генерации и условий площадки [4, с. 80–91]. В исследовании методов прогнозирования мощности ветроэнергостанций обоснована значимость прогноза ветровой активности как исходной информации для мониторинга выработки и последующей экономической корректировки показателей эффективности [6, с. 56–66].
Сравнительные расчеты, проведенные для разных регионов (Ростовская область Российской Федерации и Иссык-Кульская область Кыргызской Республики), дополняют выводы и иллюстрируют, что региональная специфика ветра и социально-экономические ограничения требуют различных сценариев развития ветроэнергетики [5].

Полученные результаты можно обобщить следующим образом:

1. Показано, что использование усредненных климатических предпосылок снижает точность оценки инвестиционной привлекательности ветроэнергетических проектов. Сценарное моделирование структуры выработки на основании климатических данных повышает сопоставимость NPV, IRR и LCOE между площадками и периодами [4, с. 80–91].
2. Обоснована технико-экономическая связка «генерация g финансовый результат» как базовая схема мониторинга: финансовые метрики целесообразно рассчитывать в привязке к структуре выработки и эксплуатационным режимам, отделяя влияние климатических факторов от эксплуатационных причин отклонений [4, с. 80–91].
3. Показано, что прогнозирование ветровой активности и мощности является обязательным элементом цифрового мониторинга: прогноз заранее формирует ожидания по выработке, поддерживает планирование режимов и обслуживания и тем самым влияет на устойчивость экономического результата [6, с. 56–66].
4. На примере сравнения Ростовской и Иссык-Кульской областей показано, что различия ландшафта, ветровых характеристик и социально-экономических ограничений требуют разных стратегий развития ветроэнергетики: для территорий с устойчивым ветровым потенциалом оправдана масштабная генерация, для территорий с ограниченными ветровыми условиями целесообразны решения, ориентированные на меньшие скорости ветра и комбинирование с другими источниками энергии [5].
5. С точки зрения риск-менеджмента методика переводит климатическую неопределенность в управляемые сценарии финансового результата. Это повышает качество внутрифирменного и стратегического планирования и упрощает сопоставление управленческих альтернатив по экономическому эффекту [4, с. 80–91; 7, с. 338–347].
   В целом результаты, опубликованные в статьях авторов [4–6], формируют доказательную основу для интеграции в настоящей статье:
   — экономико-климатической цифровой модели мониторинга;
   — интегральной методики технико-экономической оценки и сравнения проектов;
   — адаптивного контура управления режимами на основе прогноза и анализа структуры выработки.
   Обсуждение

Предложенная методика решает задачу «сквозной управляемости» экономических показателей ветроэнергетики, а именно:

1. Прозрачность причин отклонений: климатическая структура ветра отделяется от эксплуатационных факторов.
2. Сопоставимость план-факт анализа: расчетные NPV/IRR/LCOE приводятся к наблюдаемым условиям.
3. Риск-ориентированное планирование: сценарии ветра превращаются в сценарии финансового результата.
4. Управление OPEX: решения по режимам и обслуживанию оцениваются по экономическому эффекту.
   На уровне отрасли это усиливает инвестиционную дисциплину: при росте глобального рынка ветроэнергетики предприятиям и инвесторам требуется единый инструментарий сопоставления проектов и контроля эффективности.
   Гибридная возобновляемая энергетика способна внести значительный вклад в решение социальной проблемы энергообеспечения децентрализованных районов России, на долю которых приходится до 70 % территории страны с населением до 20 млн человек [1].
   

Заключение

В настоящее время стоимость электрической энергии, получаемой из Единой энергетической системы России, для многих промышленных потребителей приближается к стоимости энергоснабжения от собственных генерирующих мощностей с учетом стоимости их строительства, что задает тренд к развитию распределенной генерации и уходу промышленности от централизованного энергоснабжения. Очевидный рост тарифов на электрическую и тепловую энергию приводит к тому, что предприятия-потребители задумываются о собственной генерации.
В представленном исследовании авторами достигнуты следующие результаты:

• разработан инструмент оценки и повышения эффективности хозяйственной деятельности промышленных предприятий;
• предложены решения по повышению энергетической эффективности при использовании альтернативных источников энергии;
• сформирован цифровой инструмент внутрифирменного и стратегического планирования.
  Научная новизна предложенного решения выражается в комплексном объединении экономико-климатического мониторинга, интегральной технико-экономической методики и алгоритма адаптивного управления режимами эксплуатации, что обеспечивает управляемость экономических показателей ветроэнергетики в условиях изменчивости ветрового ресурса.

Сообщение Система цифрового мониторинга экономических показателей ветроэнергоустановок для промышленности появились сначала на Энергетическая политика.