Учёные «Сколтеха» разработали оптимизационную модель, которая помогает предприятию заранее оценить, стоит ли вкладываться в солнечные батареи и использование аккумуляторов электромобилей сотрудников для снижения затрат на электроэнергию. Работа опубликована в журнале Applied Energy.

Модель учитывает российские правила оплаты электроэнергии для промышленных потребителей: почасовые цены и плату за мощность с учётом потребления в пиковые часы. Поэтому солнечная генерация и гибкое управление зарядкой могут сокращать разные части счёта.

Технология vehicle-to-grid через двунаправленные зарядные устройства позволяет брать энергию из аккумуляторов машин, стоящих на парковке, и возвращать её. Но автомобили приезжают и уезжают, их владельцам нужен заряд для вечерних поездок, и они могут отказаться от участия. В модели готовность водителей связана с тарифами на зарядку и компенсацией за отдачу электроэнергии.

Исследователи сравнили на 10-летнем горизонте шесть сценариев: питание только от внешней сети, установка солнечных батарей, использование vehicle-to-grid, солнечная генерация с управляемой зарядкой и комбинация солнечных батарей с vehicle-to-grid — как при фиксированном участии водителей, так и с учётом их поведения.

Управляемая зарядка давала выгоду без разрядки аккумуляторов, а двунаправленная работа добавляла гибкости. По расчётам, решения на основе vehicle-to-grid без солнечной генерации окупаются быстрее, чем в сочетании с солнечными батареями, но именно комбинированный вариант приносит наибольший финансовый результат на длинной дистанции.

«Предприятия могут сравнить разные режимы работы и оценить, оправдывает ли дополнительная гибкость необходимые инвестиции», — сказал первый автор исследования Ахмед Эльтвам, аспирант «Сколтеха» по программе «Инженерные системы». Сотрудники при этом могут получать плату за гибкость энергопотребления, которую обеспечивают их электромобили.

Результаты получены моделированием на расчётных данных о рынке и режимах работы, а предположения об участии водителей основаны на опубликованных исследованиях, а не на опросе сотрудников. Модель построена на примере Москвы, но её можно адаптировать к местным ценам, потреблению, погоде и доступности автомобилей; следующий шаг — проверка по фактическим данным о зарядке и поведении пользователей.