The article examines the features of intelligent control of the operating modes of an industrial enterprise microgrid under conditions of high integration of renewable energy sources. The role of microgrids in ensuring reliable and flexible power supply for industrial facilities is revealed, and it is shown that the growing share of renewable energy sources requires a transition from traditional dispatch control to more complex digital and adaptive coordination mechanisms. Special attention is paid to the theoretical foundations of microgrid mode control, including power balance, power quality, stability, and forecasting. Particular emphasis is placed on the practical aspects of the functioning of an intelligent control system. The importance of energy storage systems, forecasting algorithms, load prioritization, and the choice of microgrid architecture for maintaining the stable operation of an industrial enterprise is demonstrated. It is concluded that the effectiveness of renewable energy integration is determined not only by the presence of renewable generation, but also by the quality of intelligent control, which ensures the coordination of all elements of the local power system.

Keywords: microgrid, industrial enterprise, intelligent control system, renewable energy sources, RES, distributed generation, power supply modes, energy storage systems, energy digitalization, electric power engineering.

Microgrid или по-другому микросеть — это локальная энергосистема, которая предполагает создание на определенной территории собственных энергосетевых структур, способных работать в том числе автономно [10]. Такая система обладает собственными источниками генерации энергии, в том числе с использованием возобновляемых источников энергии, таких как солнце или ветер, и способна взять на себя задачу удовлетворения спроса потребителей при максимуме пиковых нагрузок. Это своего рода уменьшенная версия централизованной системы электроснабжения, созданная для увеличения надежности поставок электроэнергии, повышения энергонезависимости за счет диверсификации источников энергии, а также снижения затрат на оплату счетов [18].

Микросети существуют с момента начала электрификации общества. В последние сто лет микросети можно найти в удаленных районах, обслуживая децентрализованных потребителей [2]. Обоснованием использования микросетей были рентабельные поставки электроэнергии в места, где строительство линий электропередачи было невозможно или слишком дорого. В последние десятилетия появились новые аспекты, и использование микросетей больше не ограничивается удаленными районами. Компания Navigant Research [5] ежеквартально предоставляет статистические данные об известных сетевых и удаленных проектах микросетей на этапах планирования, разработки и развертывания в шести географических регионах и семи сегментах микросетей. С 2018 года компания Navigant Research выявила более 240 дополнительных проектов микросетей общей мощностью более 1239 МВт. Согласно отчету, удаленные микросети составляют почти 40 % всей мощности микросетей в мире, в общей сложности 7604,4 МВт. Локальные микросети занимают небольшую долю от общего количества микросетей в развитом мире.

В последние годы, в условиях постоянного роста глобального спроса на энергию и все более серьезных экологических проблем, потребление электроэнергии растет быстрее ее генерации. Развитие генерации идет двумя путями — развитие централизованной и децентрализованной генерации, в том числе на основе возобновляемых источников энергии (ВИЭ). Возобновляемая энергия как чистая, эффективная и устойчивая энергетика получила в мире широкое применение. Интеллектуальная сеть обеспечивает техническую поддержку для эффективного использования возобновляемых источников энергии и решения энергетических проблем.

Возобновляемая энергия является важной частью энергетического перехода 4.0 и устойчивого развития электроэнергетики. Интеллектуальные сети могут лучше интегрировать возобновляемую энергию и управлять ею, повышают эффективность и надежность ее использования, а также способствуют устойчивому развитию энергетики.

Исследования применения возобновляемых источников энергии в интеллектуальных сетях направлены на оптимизационное планирование функционирования энергосистемы. Посредством прогнозирования, распределения и управления возобновляемой энергией можно уменьшить зависимость от традиционной энергетики, сократить выбросы углекислого газа, повысить эффективность и надежность энергосистемы.

Нестабильность и неопределенность при работе возобновляемых источников энергии, обусловленных климатическими характеристиками, создают проблемы для энергосистемы. Исследования по применению возобновляемой энергии в интеллектуальных сетях могут сбалансировать нестабильность генерации электроэнергии ВИЭ, повысить устойчивость и гибкость электроэнергетической системы (ЭЭС) за счет интеллектуальной диспетчеризации, технологии хранения энергии и адаптивного реагирования на спрос.

Теоретическая база управления режимами микросети обычно строится вокруг нескольких взаимосвязанных блоков. Первый блок связан с балансом активной и реактивной мощности. При высокой доле ВИЭ задача поддержания баланса перестаёт быть линейной, поскольку генерация изменяется не только по графику, но и под влиянием погодных факторов. Второй блок касается качества электроэнергии. Для промышленного потребителя существенны провалы напряжения, гармонические искажения, перегрузки и колебания частоты. Третий блок охватывает вопросы устойчивости и надёжности, включая способность микросети сохранять работоспособность при авариях, переключениях и островных режимах. Именно сочетание этих направлений формирует современное понимание эффективного режима, который нельзя свести только к минимизации затрат [8].

Отдельного внимания заслуживают режимы работы микросети. Наиболее распространёнными считаются сетевой режим, при котором микросеть синхронизирована с внешней сетью, и автономный режим, когда управление осуществляется с опорой на собственные ресурсы. Для промышленного предприятия ценность автономного режима особенно велика, поскольку он повышает энергетическую независимость и устойчивость критически важных технологических процессов. Однако переход между режимами представляет собой сложную задачу. Здесь требуется не просто переключение схемы, а быстрое согласование частоты, напряжения, нагрузки и резервов мощности. По этой причине в обзорах методов управления микросетями подчёркивается значение многоуровневой архитектуры, где локальные контуры регулирования сочетаются с верхним уровнем интеллектуального координирования [3].

Серьёзную роль в теории управления играет и вопрос прогнозирования. При высокой интеграции ВИЭ точность прогноза становится одним из ключевых факторов качества управления. Прогноз требуется не только для выработки солнечных и ветровых установок, но и для электропотребления, состояния накопителей, ожидаемых пиков нагрузки и вероятности дефицита мощности. Применение инструментов искусственного интеллекта в этой части выглядит особенно оправданным, поскольку такие методы лучше работают с нелинейными зависимостями, сезонностью и быстро меняющимися входными данными. В публикациях по управлению электропотреблением сообщества микросетей показано, что алгоритмы интеллектуального анализа позволяют повысить точность решений и уменьшить неопределённость в режимном планировании [10].

В итоге теоретические основы управления режимами микросети промышленного предприятия при интеграции ВИЭ опираются на сочетание классических принципов электроэнергетики и новых цифровых подходов. Базой остаются надёжность, баланс мощности, устойчивость и качество электроэнергии, однако при высокой доле возобновляемой генерации решающим становится интеллектуальный уровень управления. Именно он связывает прогноз, автоматизацию, адаптацию и координацию распределённых ресурсов в единую систему, способную поддерживать эффективный и устойчивый режим работы промышленной микросети.

Практическая сторона управления микросетью промышленного предприятия проявляется в том, что любое отклонение режима сразу отражается на производственном процессе. Если для бытового сектора колебания нагрузки чаще всего означают лишь изменение графика потребления, то в промышленности ситуация иная. Здесь режим работы связан с электроприводами, насосными станциями, компрессорным оборудованием, печами, системами вентиляции и автоматизированными линиями. По этой причине интеллектуальная система управления должна учитывать не только параметры генерации и сети, но и технологическую чувствительность конкретных нагрузок. В условиях высокой интеграции ВИЭ особое значение приобретает способность системы заранее распознавать риск дефицита мощности, перераспределять потоки энергии и поддерживать устойчивость электроснабжения без нарушения производственного цикла [8].

На практике ключевая проблема состоит в переменном характере выработки возобновляемых источников. Солнечная генерация зависит от инсоляции, времени суток, облачности и сезонных факторов. Ветровая генерация ещё более подвержена колебаниям. Для промышленной микросети это означает, что режим нельзя строить только по фиксированному расписанию. Необходима адаптивная модель, в которой решения принимаются на основе текущих измерений, прогноза и заранее заданных сценариев реагирования. В работах по применению ВИЭ в интеллектуальных сетях подчёркивается, что эффективность интеграции таких источников напрямую зависит от качества координации генерации, накопителей и потребителей, а также от точности алгоритмов управления в реальном времени [9].

С практической точки зрения интеллектуальная система управления обычно решает несколько групп задач. Во-первых, она прогнозирует нагрузку и ожидаемую выработку ВИЭ. Во-вторых, определяет оптимальный режим накопителей энергии. В-третьих, координирует взаимодействие с внешней сетью, выбирая, когда выгоднее получать мощность извне, а когда использовать локальные ресурсы. В-четвёртых, ограничивает или перераспределяет часть второстепенной нагрузки в моменты режимного напряжения. Такой подход особенно важен для предприятий с выраженной суточной неравномерностью потребления, где пики нагрузки совпадают с периодами снижения локальной генерации. Применение алгоритмов искусственного интеллекта в задачах прогнозирования и управления позволяет сократить ошибку принятия решений и уменьшить число ситуаций, в которых режим поддерживается с запаздыванием [10].

Отдельный практический интерес представляет выбор архитектуры микросети. Для промышленного объекта возможны как решения на базе переменного тока, так и комбинированные структуры, где используются участки переменного и постоянного тока. Выбор зависит от состава нагрузки, типа распределённых источников, наличия накопителей и требований к преобразовательной технике. В обзорах по построению микросетей отмечается, что универсального варианта не существует. Более устойчивыми оказываются те конфигурации, где структура сети изначально согласована с характером производства, профилем электропотребления и особенностями локальной генерации [5]. Практика показывает, что ошибка на этапе проектирования архитектуры позже приводит к росту потерь, усложнению алгоритмов управления и снижению общей гибкости системы [6].

Немаловажную роль играет и вопрос приоритетов внутри самой микросети. На промышленном предприятии не все потребители равнозначны. Оборудование непрерывного цикла, системы безопасности, диспетчерские узлы и критические приводы должны получать питание в первую очередь. Менее чувствительные потребители могут временно переводиться в ограниченный режим. Интеллектуальная система управления в таком случае работает не просто как регулятор электрических параметров, а как механизм режимной иерархии. Она ранжирует нагрузки, оценивает доступный резерв, выбирает допустимый сценарий разгрузки и удерживает наиболее значимые элементы технологической цепочки. Именно здесь цифровизация даёт наибольший прикладной эффект, поскольку решение принимается не вручную, а на основе заранее обученной логики и оперативных данных [4].

Практика внедрения подобных систем тесно связана с проблемой надёжности. Высокая доля ВИЭ сама по себе не гарантирует устойчивость электроснабжения. Более того, без продуманного управления она может усилить нестабильность режима. Поэтому реальная эффективность микросети определяется не количеством подключённых солнечных панелей или иных источников, а степенью согласованности всех элементов. Наиболее результативной выглядит модель, в которой ВИЭ дополняются накопителями, средствами быстрого регулирования и прогнозными алгоритмами. В таком сочетании удаётся сглаживать колебания генерации, уменьшать нагрузку на внешнюю сеть и поддерживать более предсказуемую структуру энергоснабжения предприятия [1].

Ещё один прикладной аспект связан с экономикой режима. Для промышленной микросети интеллектуальное управление важно не только с позиции технической устойчивости, но и с позиции затрат. Алгоритмы могут выбирать между несколькими сценариями, например использовать накопленную энергию в период ценового пика, временно увеличить долю собственной генерации или, напротив, принять мощность из внешней сети, если такой вариант в данный момент выгоднее и безопаснее. В результате управление превращается в инструмент не только стабилизации, но и оптимизации. На этом фоне особенно заметна ценность цифровых платформ, объединяющих мониторинг, прогноз, диспетчеризацию и анализ режимов в едином контуре принятия решений [4].

В итоге практические аспекты интеллектуального управления микросетью промышленного предприятия показывают, что высокая интеграция ВИЭ требует не локальных настроек, а системной перестройки логики электроснабжения. Решающее значение получают прогнозирование, адаптивное перераспределение ресурсов, приоритизация нагрузок, накопление энергии и непрерывный цифровой контроль режима. Именно такая модель делает микросеть не просто технологически современной, а реально пригодной для устойчивой работы промышленного объекта в условиях энергоперехода [7].

Рассмотрение темы показало, что интеллектуальная система управления режимами микросети промышленного предприятия становится ключевым элементом устойчивого электроснабжения при высокой доле возобновляемых источников энергии. Значение такой системы определяется не только ростом интереса к ВИЭ, но и усложнением самих режимных процессов, где необходимо одновременно учитывать баланс мощности, качество электроэнергии, надёжность питания и технологическую чувствительность промышленной нагрузки.

В первой части статьи была сформирована теоретическая база темы. Было установлено, что микросеть уже нельзя воспринимать как простую совокупность локальных источников и потребителей. Речь идёт о сложной управляемой системе, в которой режим зависит от согласованной работы генерации, накопителей, преобразовательной техники и цифровых алгоритмов. Наибольшее значение в этих условиях получают прогнозирование, адаптация и координация распределённых энергоресурсов, поскольку именно они позволяют удерживать устойчивость режима при переменной выработке ВИЭ.

Анализ практической стороны вопроса показал, что для промышленного предприятия особую роль играют приоритизация нагрузки, выбор архитектуры микросети, использование накопителей энергии и оперативная реакция на изменения внешних и внутренних параметров. Наиболее существенным оказался вывод о том, что высокая интеграция ВИЭ сама по себе не обеспечивает эффективности. Реальный результат достигается только тогда, когда возобновляемая генерация встроена в единую интеллектуальную систему управления, способную заранее выявлять риски, перераспределять ресурсы и поддерживать непрерывность производственного процесса.

Литература:

1. Белобородов, С. С. Возобновляемые источники энергии и водород в энергосистеме: проблемы и преимущества: монография / С. С. Белобородов, Е. Г. Гашо, А. В. Ненашев. — Санкт-Петербург: Наукоемкие технологии, 2021. — 151 с. — ISBN 978–5–6047314–3–7.
2. Возобновляемые источники энергии и приоритеты научно-технологического развития энергетики России: сборник докладов Школы молодых ученых. — Москва: ИНЭИ РАН, 2022. — 222 с. — ISBN 978–5–91438–034–9.
3. Вольный, В. С. Обзор принципов построения и методов управления режимами микросетей переменного тока низкого напряжения / В. С. Вольный, П. В. Илюшин // Релейная защита и автоматизация. — 2023. — № 2. — С. 28–41.
4. Илюшин, П. В. Методы интеллектуального управления распределенными энергоресурсами на базе цифровой платформы: монография / П. В. Илюшин, С. П. Ковалев, А. Л. Куликов, А. А. Небера, Ф. С. Непша. — Москва: НТФ «Энергопрогресс», 2021. — 104 с.
5. Илюшин, П. В. Обзор структур микросетей низкого напряжения с распределенными источниками энергии / П. В. Илюшин, В. С. Вольный // Релейная защита и автоматизация. — 2023. — № 1. — С. 68–80.
6. Илюшин, П. В. Подходы к созданию микросетей переменного и переменно-постоянного тока на базе существующей пассивной распределительной сети / П. В. Илюшин, В. С. Вольный // Энергия единой сети. — 2023. — № 3. — С. 36–49.
7. Исследование путей и темпов развития низкоуглеродной энергетики в России / А. А. Макаров, А. В. Кейко, В. А. Малахов [и др.]; под ред. А. А. Макарова. — Москва: ИНЭИ РАН, 2022. — 138 с. — ISBN 978–5–91438–032–5.
8. Папков, Б. В. Надёжность и эффективность современного электроснабжения: монография / Б. В. Папков, П. В. Илюшин, А. Л. Куликов. — Нижний Новгород: Научно-издательский центр «XXI век», 2021. — 160 с. — ISBN 978–5–6045837–5–3.
9. Савина, Н. В. Применение возобновляемых источников энергии в интеллектуальных сетях / Н. В. Савина, Юй Хан // Вестник Амурского государственного университета. — 2024. — № 107. — С. 41–48.
10. Сташкевич, Е. В. Прогнозирование и управление электропотреблением сообщества микросетей с применением искусственного интеллекта / Е. В. Сташкевич, Н. И. Айзенберг, И. Г. Илюхин // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Энергетика». — 2022. — Т. 22, № 2. — С. 18–29.