Інтеграція матеріальних витрат підприємств на електроенергію в структуру показників ефективності її споживання

Ігор Сінчук Тетяна Берідзе Олексій Михайленко Олександр Яловий Костянтин Шепелєв
Отримано 14.01.2025, Доопрацьовано 29.04.2025, Прийнято 30.06.2025
Анотація

Метою статті було розглянути питання підвищення рівня ефективності використання електричної енергії – основного виду енергії в умовах функціонування гірничодобувних підприємств на прикладі їх типів з підземним способом видобутку корисних копалин. Підтверджено, що зміна режимів споживання електричної енергії електроприймачами аналізованих типів підприємств, які працюють у безперервному циклі роботи (24 години на добу) є одним з невід’ємних і дієвих заходів підвищення їх енергоефективності. Однак зазначено, що існуюча канонічна формула визначення рівня енергоефективності підприємств не дозволяє встановити рівень досягнення ефекту в аналізованому варіанті заходу. Підкреслено, що суперечливість цієї формули при визначенні рівня енергоефективності поширюється і на інші сучасні варіанти підвищення енергоефективності, в тому числі на мережі з розосередженою генерацією. Запропоновано визначати рівень енергоефективності за показником відповідних матеріальних витрат на спожиту енергію. Для підтвердження цієї пропозиції проведено дослідження мінливості режимів електроспоживання за годинами доби з урахуванням мінливості тарифів. Проаналізовано та доведено, що споживання та управління режимами роботи електроприймачів за годинами доби має здійснюватися у форматі процесу. Проведено аналітичне обґрунтування запропонованого процесу та зроблено висновки

Ключові слова:
енергоефективність; управління; системи електропостачання; електроенергетика; лінійне програмування; оптимізація; ціна на електроенергію

Взято з Том 23, № 1, 2025

Сторінки 80–91

Використані джерела ЦИТУВАТИ
  1. Albogamy, F.R. (2022). Optimal energy consumption scheduler considering real-time pricing scheme for energy optimization in smart microgrid. Energies, 15(21), article number 8015. doi: 10.3390/en15218015.
  2. Bakare, M.S., Abdulkarim, A., Zeeshan, M., & Shuaibu, A.N. (2023). A comprehensive overview on demand side energy management towards smart grids: Challenges, solutions, and future direction. Energy Informatics, 6(1), article number 4. doi: 10.1186/s42162-023-00262-7.
  3. de Vilhena Costa, L., & Margarida da Silva, J. (2020). Cost-saving electrical energy consumption in underground ventilation by the use of ventilation on demand. Mining Technology, 129(1), 1-8. doi: 10.1080/25726668.2019.1651581.
  4. Dengfeng, L., Zhonghao, L., Xiaoju, L., Juan, Y., Mincai, Y., & Xinyu, L. (2024). Optimization method of timeof-use electricity price for the cost savings of power grid investment. Frontiers in Energy Research, 12, article number 1361116. doi: 10.3389/fenrg.2024.1361116.
  5. Diaz, S., Gil, E., & Palacios, A. (2016). Demand Side management, an imperative asset for the mining industry. In 3rd international seminar on energy management in mining. Santiago: ENERMIN. doi: 10.13140/ RG.2.2.35427.14884.
  6. dos Santos, S.A.B., Soares, J.M., Barroso, G.C., & de Athayde Prata, B. (2023). Demand response application in industrial scenarios: A systematic mapping of practical implementation. Expert Systems with Applications, 215, article number 119393. doi: 10.1016/j.eswa.2022.119393.
  7. Gerami, N., Ghasemi, A., Lotfi, A., Kaigutha, L.G., & Marzband, M. (2021). Energy consumption modeling of production process for industrial factories in a day ahead scheduling with demand response. Sustainable Energy, Grids and Networks, 25, article number 100420. doi: 10.1016/j.segan.2020.100420.
  8. Golmohamadi, H. (2022). Demand-side management in industrial sector: A review of heavy industries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 156, article number 111963. doi: 10.1016/j.rser.2021.111963.
  9. Gupta, A., Rathi, D., Chatterjee, S., Brahmachary, R., & Godwal, S.D. (2024). Optimizing load profiles for improved demand response: A comparative study of residential and factory scenarios. In 4th international conference on sustainable energy and future electric transportation (SEFET) (pp. 1-6). Hyderabad: IEEE. doi: 10.1109/ SEFET61574.2024.10717995.
  10. Kaczmarzewski, S., Olczak, P., & Sołtysik, M. (2021). The impact of electricity consumption profile in underground mines to cooperate with RES. Energies, 14(18), article number 5775. doi: 10.3390/en14185775.
  11. Law of Ukraine No. 2019-VIII “On Electricity Market”. (2017, April). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/2019-19#Text.
  12. Li, J., Motoki, M., & Zhang, B. (2024). Socially optimal energy usage via adaptive pricing. Electric Power Systems Research, 235, article number 110640. doi: 10.1016/j.epsr.2024.110640.
  13. Li, T., Liu, Q., Yuan, H., & Guo, H. (2023a). Strategy of monthly purchase and sale of electricity by sales companies under the weight of renewable energy consumption responsibility. In 8th international conference on energy materials and electrical engineering (ICEMEE 2022) (pp. 200-204). Guangzhou: SPIE. doi: 10.1117/12.2672940.
  14. Li, X., Zhu, K., Jing, D., & Qiao, Y. (2023b). Electricity strategy optimization for industrial users with real-time price estimation in the electricity market transition. In 9th international conference on computer and communications (ICCC) (pp. 2514-2520). Chengdu: IEEE. doi: 10.1109/ICCC59590.2023.10507536.
  15. Li, Y., Su, Y., Zhao, Q., Wuda, B., Qu, K., & Tang, L. (2025). An electricity price optimization model considering time-of-use and active distribution network efficiency improvements. AIMS Energy, 13(1), 13-34. doi: 10.3934/ energy.2025002.
  16. Maregedze, L., Chingosho, H., & Madiye, L. (2022). Use and cost optimization for underground mines electrical energy: A case of a mine in Zvishavane. Energy, 247, article number 123374. doi: 10.1016/j. energy.2022.123374.
  17. Michlowicz, E., & Wojciechowski, J. (2021). Energy consumption analysis of the main dewatering pumps in underground mines. Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering, 546(2), 47-54. doi: 10.7494/ miag.2021.2.546.47.
  18. Mykhailenko, O., Baranovskyi, V., Shchokin, V., Karabut, N., & Kolomits, H. (2023). Power consumption control of multi-pump systems of the main water drainage in underground mines based on the Mamdani fuzzy inference system. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1254(1), article number 012046. doi: 10.1088/1755-1315/1254/1/012046.
  19. Nakhodov, V., Borychenko, O., & Cherniavskyi, A. (2022). Formation of a strategy for increasing the energy efficiency of metallurgical enterprises as guarantee of decarbonization of the Ukrainian economy. POWER ENGINEERING: Economics, Technique, Ecology, 68(2), 48-56. doi: 10.20535/1813-5420.2.2022.261493.
  20. Resolution of the National Commission for State Regulation of Energy and Public Utilities No. 1976 “On Marginal Prices in the Day-Ahead Market, Intraday Market and Balancing Market”. (2024, November). Retireved from https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v1976874-24#Text.
  21. Shufian, A., & Mohammad, N. (2022). Modeling and analysis of cost-effective energy management for integrated microgrids. Cleaner Engineering and Technology, 8, article number 100508. doi: 10.1016/j.clet.2022.100508.
  22. Siddiquee, S.M.S., Howard, B., Bruton, K., Brem, A., & O’Sullivan, D.T.J. (2021). Progress in demand response and it’s industrial applications. Frontiers in Energy Research, 9, article number 673176. doi: 10.3389/ fenrg.2021.673176.
  23. Sinchuk, I. (2019). Methodological basis for assessing the electricity efficiency of iron ore enterprises. Kremenchuk: PE “Shcherbatykh O.V.”.
  24. Sinchuk, O., Rogoza, M., Mykhailenko, O., Kobeliatskyi, D., & Fedotov, V. (2024). Heuristic control of power consumption by up to 1000 V electrical loads at mining enterprises. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 1, 84-91. doi: 10.33271/nvngu/2024-1/084.
  25. Telbayeva, S., Nurmaganbetova, G., Avdeyev, L., Kaverin, V., Issenov, S., Janiszewski, D., Smagulova, K., & Nurmagambetova, G. (2024). Development of mathematical models of power consumption at coal plants. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(8(131)), 22-32. doi: 10.15587/1729-4061.2024.313932.
  26. Vieira, D.A.G., e Horta, G.D.L., Silva, G.R.L., & Tavares, L.D. (2024). Dynamic pricing-driven framework for optimizing energy consumption. In 16th seminar on power electronics and control (SEPOC) (pp. 1-11). Santa Maria: IEEE. doi: 10.1109/SEPOC63090.2024.10747424.
  27. Wang, C., Liu, W., Zhang, J., & Liu, H. (2023). Potential development and planning method of industrial load regulation. In X. Dong, Q. Yang & W. Ma (Eds.), The proceedings of the 10th frontier academic forum of electrical engineering (FAFEE2022) (pp. 1195-1203). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-99-3408-9_107.
  28. Wang, S., Cao, F., & Jia, J. (2024). Optimization of provincial agent-based electricity purchasing time-of-use pricing considering multi-level market interactive influence. In 3rd international conference on energy and electrical power systems (ICEEPS) (pp. 773-779). Guangzhou: IEEE. doi: 10.1109/ICEEPS62542.2024.10693174.
  29. Wang, X., Liu, C., Wu, B., Wang, W., Sun, Y., Peng, J., Liu, X., & Zhang, K. (2024). Design strategy of electricity purchase and sale combination package based on the characteristics of electricity prosumers in power system. Processes, 12(12), article number 2836. doi: 10.3390/pr12122836.
  30. Yan, C.-H., Liu, F., Hu, C.F., Cui, H., & Luo, Z.Q. (2019). Improved simplex method algorithm used in power market clearing. Journal of Physics: Conference Series, 1304(1), article number 012025. doi: 10.1088/17426596/1304/1/012025.
Sinchuk, І., Beridze, Т., Mykhaylenko, О., Yalovyi, О., & Shepeliev, K. (2025). Integration of enterprises electricity material costs into the structure of its consumption efficiency indicators. Journal of Kryvyi Rih National University, 23(1), 80-91. https://doi.org/10.31721/2306-5451-2025-1-23-80-91
uk