<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Archiving and Interchange DTD with OASIS Tables with MathML3 v1.4 20241031//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/JATS-archive-oasis-article1-4-mathml3.dtd">
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" dtd-version="1.4" article-type="research-article" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Известия НТЦ Единой энергетической системы</journal-title></journal-title-group><issn publication-format="print">2307-261X</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="edn">ECJAKD</article-id><article-categories><subj-group><subject>Other</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="ru">Методы определения оптимального уровня резервирования генерирующей мощности при перспективном проектировании развития электроэнергетических систем</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Methods for determining the optimal level of generating capacity reserve in the long-term development of electric power systems</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Крупенёв</surname><given-names>Дмитрий Сергеевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Krupenev</surname><given-names>D. S.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff1"/><email>krupenev@isem.irk.ru</email></contrib><aff-alternatives id="aff1"><aff xml:lang="en"><institution>Melentiev Energy Systems Institute of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences  (Irkutsk, Russia)</institution></aff><aff xml:lang="ru"><institution>Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук (г. Иркутск, Россия)</institution></aff></aff-alternatives></contrib-group><pub-date pub-type="epub" iso-8601-date="2026-06-09"><day>09</day><month>06</month><year>2026</year></pub-date><issue>95</issue><fpage>10</fpage><lpage>16</lpage><self-uri xlink:href="https://www.ntcees.ru/departments/NTO/sections/sb95/95_2.php" xlink:title="https://www.ntcees.ru/departments/NTO/sections/sb95/95_2.php">https://www.ntcees.ru/departments/NTO/sections/sb95/95_2.php</self-uri><abstract xml:lang="ru"><p>В статье рассматривается задача определения оптимального уровня резервирования генерирующей мощности при перспективном проектировании развития электроэнергетических систем (ЭЭС). В рамках решения задачи по критерию минимума капитальных и операционных затрат проводится доопределение состава или определение неэффективных генерирующих агрегатов для обеспечения нормативного значения показателя балансовой надежности. Для решения рассматриваемой задачи разработана методика на основании алгоритма марковской цепи Монте-Карло (алгоритм Монте-Карло по схеме цепей Маркова). Так как каждая единица энергетического оборудования характеризуется разными параметрами, а также имеет разную степень влияния на балансовую надежность, в процессе работы предлагаемого алгоритма эти характеристики формируют оптимальную, с позиции обеспечения балансовой надежности, траекторию движения к намеченной цели. При этом во внимание берутся как характеристики энергетического оборудования, так и динамические коэффициенты важности, показывающие влияние энергетического оборудования на показатели балансовой надежности. Работа алгоритма продемонстрирована при экспериментальных расчетах на тестовой схеме ЭЭС.</p></abstract><abstract xml:lang="en" abstract-type="summary"><p>This article presents the problem of determining the optimal level of generating capacity backup in the long-term planning of electric power systems (EPS). This involves refining the composition or identifying inefficient EPS power generation facilities to ensure the standard value of the adequacy indicator, in this case, the probability of deficit-free operation, based on the criterion of minimum capital and operating costs. To solve this problem, the Markov chain Monte Carlo algorithm application is proposed. Since each unit of power equipment is characterized by different parameters and also has a different degree of influence on adequacy, during the operation of the proposed algorithm, these characteristics form an optimal trajectory towards the intended goal from the standpoint of adequacy. This takes into account both the characteristics of the power equipment and dynamic importance coefficients, which show the influence of the power equipment on the adequacy indicators. The algorithm's operation is demonstrated by experimental calculations on a test circuit of the EPS.</p></abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>резерв генерирующей мощности</kwd><kwd>балансовая надежность</kwd><kwd>вероятность бездефицитной работы</kwd><kwd>алгоритм марковской цепи Монте-Карло</kwd><kwd>метод случайного леса</kwd><kwd>моделирование</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>generating capacity reserve</kwd><kwd>balance reliability</kwd><kwd>probability of deficit-free operation</kwd><kwd>Markov chain Monte Carlo algorithm</kwd><kwd>random forest method</kwd><kwd>modeling</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><ref id="ref1"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">1. Мелентьев, Л. А. Системные исследования в энергетике. Элементы теории, направления развития / Л. А. Мелентьев. — 2-е изд., доп. — М.: Наука, 1983. — 456 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref2"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">2. Руденко, Ю. Н. Надежность и резервирование в электроэнергетических системах / Ю. Н. Руденко, М. Б. Чельцов. — Новосибирск: Наука, 1974. — 263 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref3"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">3. Волькенау, И. М. Экономика формирования электроэнергетических систем / И. М. Волькенау, А. Н. Зейлигер, Л. П. Хабачев. — М.: Энергия, 1981. — 321 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref4"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">4. Справочник по проектированию электрических сетей / под ред. Д. Л. Файбисовича. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: ЭНАС, 2012. — 376 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref5"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">5. Крупенёв, Д. С. Резервирование генерирующих мощностей при долгосрочном планировании. Современные подходы и актуальные проблемы / Д. С. Крупенёв, Н. А. Беляев // Вести в электроэнергетике. — 2021. — № 3 (113). —С. 20–25.</mixed-citation></ref><ref id="ref6"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">6. Sobol, I. M. Quasi-Monte Carlo methods /I. M. Sobol // Progress in Nuclear Energy. —1990. — Vol. 24. — Iss. 1–3. — P. 55–61.</mixed-citation></ref><ref id="ref7"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">7. Classification and regression trees / L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen, C. J. Stone. —Monterey, CA: Wadsworth &amp; Brooks, Cole Advanced Books &amp; Software, 1984.</mixed-citation></ref><ref id="ref8"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">8. Волков, Г. А. Оптимизация надежности электроэнергетических систем / Г. А. Волков. — М.: Наука, 1986. — 120 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref9"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">9. Чукреев, Ю. Я. Модели обеспечения надежности электроэнергетических систем /Ю. Я. Чукреев. — Сыктывкар, 1995. — 176 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref10"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">10. Крупенёв, Д. С. Алгоритм оптимизации балансовой надежности электроэнергетических систем / Д. С. Крупенёв, С. М. Пержабинский // Известия академии наук. Энергетика. —2014. — № 2. — С. 96–106.</mixed-citation></ref><ref id="ref11"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">11. Крупенёв, Д. С. Алгоритм оптимизации надежности электроэнергетических систем с использованием математического ожидания двойственных оценок / Д. С. Крупенёв, С. М. Пержабинский // Управление большими системами: сборник трудов. — 2015. —№ 54. — С. 166–178.</mixed-citation></ref><ref id="ref12"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">12. Учет критерия балансовой надежности при оптимизации перспективной структуры энергосистемы / Н. А. Беляев, А. Е. Егоров, Н. В. Коровкин, В. С. Чудный // Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики: сборник: в 2 книгах / отв. ред. Н. И. Воропай. — 2019. — С. 46–53.</mixed-citation></ref><ref id="ref13"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">13. Приказ Минэнерго России от 06.12.2022№ 1286 (ред. от 12.07.2024) «Об утверждении Методических указаний по проектированию развития энергосистем и о внесении изменений в приказ Минэнерго России от 28 декабря 2020 г.№ 1195» (Зарегистрировано в Минюсте России 30.12.2022 № 71920).</mixed-citation></ref><ref id="ref14"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">14. Надежность систем энергетики и их оборудования: cправочник: в 4 т. / под общ. ред. Ю. Н. Руденко. — Т. 2: Надежность электроэнергетических систем: cправочник / под ред. М. Н. Розанова. —М.: Энергоатомиздат, 2000. — 568 с.</mixed-citation></ref><ref id="ref15"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">15. Крупенёв, Д. Обоснование нормативов показателей балансовой надежности на современном этапе развития электроэнергетических систем / Д. Крупенёв, Н. Беляев, В. Локтионов //Энергетическая политика. — 2023. — № 8 (187). — С. 82–95.</mixed-citation></ref><ref id="ref16"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">16. Приказ Минэнерго России от 10.04.2023№ 231 «Об установлении нормативного уров-ня балансовой надежности, используемого при разработке документов перспективного развития электроэнергетики».</mixed-citation></ref><ref id="ref17"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">17. Szu, H. H. Fast Simulated Annealing / H. H. Szu, R. L. Hartley // Physical Letters. A. 122. — 1987.— P. 157–162.</mixed-citation></ref><ref id="ref18"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">18. Breiman, L. Random forests / L. Breiman // Machine learning. — 2001. — Vol. 45. — № 1. — Р. 5–32.</mixed-citation></ref><ref id="ref19"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">19. Ковалев, Г. Ф. Надежность систем электроэнергетики / Г. Ф. Ковалев, Л. М. Лебедева. —Новосибирск: Наука, 2015.</mixed-citation></ref><ref id="ref20"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">20. Wenyuan, L. Probabilistic Transmission System Planning / L. Wenyuan. — Wiley-IEEE Press, 2011. — 376 p.</mixed-citation></ref><ref id="ref21"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">21. Billinton, R. Reliability Evaluation of Power Systems. — 2nd ed. / R. Billinton, R. Allan. —Plenum Press, 1996.</mixed-citation></ref><ref id="ref22"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">22. Krupenev, D. S. Development of a methodology for assessing the adequacy of electric power systems / D. S. Krupenev, D. A. Boyarkin, D. V. Iakubovskii // Global Energy Interconnection. —2022. — Vol. 5. — № 5. — P. 543–550.</mixed-citation></ref><ref id="ref23"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">23. Крупенёв, Д. С. Кластеризация электроэнергетических систем на зоны надежности при оценке балансовой надежности: Часть 1 /Д. С. Крупенёв, Н. А. Беляев, Д. А. Бояркин //Известия Российской академии наук. Энергетика. — 2024. — № 1. — С. 12–21.</mixed-citation></ref><ref id="ref24"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="ru">24. Кластеризация электроэнергетических систем на зоны надежности при оценке балансовой надежности: Часть 2 / Д. С. Крупенёв, Н. А. Беляев, Д. А. Бояркин, Д. В. Якубовский // Известия Российской академии наук. Энергетика. —2024. — № 2. — С. 34–44.</mixed-citation></ref><ref id="ref25"><mixed-citation publication-type="other" xml:lang="en">—</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
