ОЦІНКА КОМПЛЕКСНИХ ПОКАЗНИКІВ ПРОГНОЗУВАННЯ СТРАТЕГІЧНОГО РОЗВИТКУ ВІДНОВЛЮВАЛЬНИХ ДЖЕРЕЛ ЕНЕРГІЇ УКРАЇНИ В СТРУКТУРІ ВІДНОВЛЮВАЛЬНОЇ НАЦІОНАЛЬНОЇ ЕНЕРГЕТИКИ УКРАЇНИ

Стефан Зайченко; Денис Дерев'янко; Андрій Трачук; Наталія Жукова

doi:10.20535/1813-5420.3.2024.314624

Автор(и)

Стефан Зайченко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-8446-5408
Денис Дерев'янко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-4877-5601
Андрій Трачук Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна
Наталія Жукова Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-4215-6981

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.3.2024.314624

Ключові слова:

відновлювальна енергія, системи прогнозування, метод Хольта, біомаса, сонячна енергія, енергія вітру, ТЕС на біомасі, ВДЕ (відновлювальні джерела енергії).

Анотація

Стаття присвячена системному огляду сучасних тенденцій використання відновлювальних джерел енергії та їх впливу на енергетичну систему країни. Основою аналізу є оцінка ступеня технологічної зрілості технологій відновлювальної енергетики, ефективності їх впровадження в порівнянні з традиційними джерелами енергії. Завдяки широкому спектру аналізу стаття робить важливий внесок у розуміння перспектив і детермінант ефективного впровадження відновлювальної національної енергетики в контексті сучасних енергетичних викликів і може слугувати основою для подальших досліджень у цій галузі.

У цій статті основним методом для прогнозування було обрано метод Хольта - для побудови прогнозних моделей для чотирьох ключових компонентів відновлювальних джерел енергії (ВДЕ) в Україні — вітру, сонця, гідроенергії та біомаси. За результатами прогнозування авторами визначено перспективи розвитку відновлювальної національної енергетики в Україні. Отримані результати підкреслюють стратегічну важливість активізації зусиль у сфері розвитку, залучення інвестицій і перегляду енергетичної політики з метою її узгодження з глобальними тенденціями до вуглецевонейтральної економіки. Розроблено відповідні рекомендації щодо перегляду Енергетичної стратегії України та оптимізації нормативно-правової бази для ефективного нагляду за належним станом усіх генерувальних потужностей енергосистеми. У світлі цих прогнозів стаття наголошує на необхідності проактивних заходів для забезпечення сталого та зростання екологічно чистого стратегічного сектору - відновлювальної національної енергетики України.

Посилання

Zaichenko S. et al. Substantiation of diagnostic parameters of autonomous sources of electric energy on the basis of the internal combustion engine at development of system of technical diagnostics //POWER ENGINEERING: economics, technique, ecology. – 2020. – №. 3. – С. 29-34..

Zaichenko, S., & Derevianko, D. (2023). Comparison of the Energy Efficiency of Synchronous Power Generator with Spark Ignition Engine Using Different Types of Fuels. In Systems, Decision and Control in Energy V (pp. 155-177). Cham: Springer Nature Switzerland.

Zaichenko, S., Shevchuk, S., Opryshko, V., Pryadko, S., & Halem, A. (2020, May). Autonomous electric power source energy efficiency improvement by internal combustion engine gases distribution control. In 2020 IEEE 7th International Conference on Energy Smart Systems (ESS) (pp. 262-265). IEEE.

Kulbovskyi, I., Holub, H., Skliarenko, I., Sorochynska, O., Gurenkova, O., Kyiashko, V., & Kharuta, V. (2020). Investigation of the model of functioning of production and technological potential of subway power supply departments. In Transport Means-Proceedings of the International Conference (pp. 416-420).

Holub, H., Kulbovskyi, I., Skok, P., Bambura, O., Melnychenko, O., Kharuta, V., & Tretynychenko, Y. (2020). System model of information flows in networks of the electric supply system in transport infrastructure projects. In Transport Means-Proceedings of the International Conference (pp. 132-135).

Walmsley, TG, Philipp, M., Picón-Núñez, M., Meschede, H., Taylor, MT, Schlosser, F., & Atkins, MJ (2023). Hybrid renewable energy utility systems for industrial sites: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 188, 113802.

Onu, P., Pradhan, A., & Mbohwa, C. (2023). The potential of industry 4.0 for renewable energy and materials development–The case of multinational energy companies. Heliyon, 9(10).

Nguyen, TTH, Phan, GQ, Tran, TK, & Bui, HM (2023). The role of renewable energy technologies in enhancing human development: Empirical evidence from selected countries. Case Studies in Chemical and Environmental Engineering, 8, 100496.

Ge, T., Ge, Y., Lin, S., & Ji, J. (2023). Do energy intensity reduction targets promote renewable energy development? Evidence from partially linear functional-coefficient models. Energy Strategy Reviews, 49, 101165.

Wali, SB, Hannan, MA, Ker, PJ, Abd Rahman, MS, Tiong, SK, Begum, RA, & Mahlia, TI (2023). Techno-economic assessment of a hybrid renewable energy storage system for rural communities towards achieving sustainable development goals. Energy Strategy Reviews, 50, 101217.

Schneider, N., & Rinscheid, A. (2024). The (de-) construction of technological legitimacy: Contending storylines surrounding wind energy in Austria and Switzerland. Technological Forecasting and Social Change, 198, 122929.

Calautit, K., & Johnstone, C. (2023). State-of-the-art review of micro to small-scale wind energy harvesting technologies for building integration. Energy Conversion and Management: X, 100457.

Gao, Q., Bechlenberg, A., Vakis, AI, Ertugrul, N., Jayawardhana, B., & Ding, B. (2022). Techno-economic assessment of offshore wind and hybrid wind-wave farms with energy storage systems. Available at SSRN 4358078.

Qu, LN, Ji, BX, Lim, MK, Shen, Q., Li, LL, & Tseng, ML (2023). A hybrid static economic dispatch optimization model with wind energy: Improved pathfinder optimization model. Energy Reports, 10, 3711-3723.

Loth, E. (2023). Wind energy value and deep decarbonization design, what's next?. Next Energy, 1(4), 100059.

AlZohbi, G., AlShuhail, L., & Almoaikel, A. (2023). An estimation of green hydrogen generation from wind energy: A case study from KSA. Energy Reports, 9, 262-267.

Cañadilla, A., Rodríguez, G., Romero, A., Caminero, MA, & Dura, OJ (2023). Sustainable production of copper components using concentrated solar energy in material extrusion additive manufacturing (MEX-CSE). Sustainable Materials and Technologies, e00799.

Arroyo, Á., Basurto, N., Casado-Vara, R., Timiraos, M., & Calvo-Rolle, JL (2024). A Hybrid Intelligent Modeling approach for predicting the solar thermal panel energy production. Neurocomputing, 565, 126997.

Kraaijvanger, CW, Verma, T., Doorn, N., & Goncalves, JE (2023). Does the sun shine for all? Revealing socio-spatial inequalities in the transition to solar energy in The Hague, The Netherlands. Energy Research & Social Science, 104, 103245.

Sayed, MA, Ahmed, MM, Azlan, W., & Kin, LW (2023). Peer to Peer Solar Energy Sharing System for Rural Communities. Cleaner Energy Systems, 100102.

Pourasl, HH, Barenji, RV, & Khojastehnezhad, VM (2023). Solar energy status in the world: A comprehensive review. Energy Reports, 10, 3474-3493.

Kotsialos, A., Papageorgiou, M., & Poulimenos, A. (2005). Holt-winters and neural-network methods for medium-term sales forecasting. IFAC Proceedings Volumes, 38(1), 133-138.

State Statistics Service of Ukraine [Electronic resource]. Available at: http://www.ukrstat.gov.ua.