СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ТА СТОХАСТИЧНА ОПТИМІЗАЦІЯ ВПЛИВУ РОЗМІЩЕННЯ МАЙНІНГОВОГО КЛАСТЕРУ БІЛЯ АЕС НА СТАБІЛІЗАЦІЮ ЧАСТОТИ

Анотація

Виконано системний аналіз та побудовано стохастичну оптимізаційну модель впливу розміщення керованого майнінгового кластера на майданчику атомної електростанції (АЕС) на стабілізацію частоти в об'єднаній енергосистемі. Маневровість атомних блоків обмежена вузьким діапазоном первинного регулювання (±2 % N_nom) і унеможливлює участь у вторинному резерві (FRR/aFRR) через ядерно-фізичні обмеження, тоді як дедалі більша частка відновлюваних джерел підвищує потребу в таких ресурсах. Запропонований підхід усуває цю суперечність: ASIC-кластер функціонує як кероване навантаження, що знижує споживання у часі повного розгортання ≤ 30 с відповідно до вимог ENTSO-E до FCR, не змінюючи теплового режиму реактора.

Розроблено двоступеневу стохастичну модель оптимізації, де перший ступінь (day-ahead) формує базовий план завантаження кластера та обсяг зобов'язань FCR, а другий ступінь (real-time) коригує план у разі активацій FCR у різних стохастичних сценаріях. Надійність виконання зобов'язань FCR гарантується шанс-обмеженнями із заданим рівнем довіри. Параметризація невизначеності охоплює прогнозування курсу криптовалют та активацій FCR; стохастичні сценарії стану енергосистеми описуються авторегресійними моделями відновлення ЕЕС та ВДЕ України. Генерація сценаріїв виконується методом Монте-Карло з редукцією до 200 репрезентативних траєкторій.

На числовому прикладі блока ВВЕР-1000 показано, що пропонована стратегія «майнінг + FCR» забезпечує ≈ 23 % приросту добового доходу порівняно з чистим майнінгом і майже восьмикратну економічну перевагу над BESS-альтернативою завдяки відсутності CAPEX і монетизації кластера у режимі готовності. Локалізація навантаження дає додатковий ефект близько 284 млн грн/рік через зниження мережевих втрат. Наукова новизна полягає у побудові двоступеневої стохастичної моделі із шанс-обмеженнями та параметризації невизначеності, що інтегрує прогнозування курсу криптовалют, частоту FCR-активацій і авторегресійні сценарії стану ЕЕС та ВДЕ України. Практичним результатом є адаптація реалізованої у США архітектури behind-the-meter проєкту Nautilus Cryptomine до умов ОЕС України, де майнінговий кластер біля АЕС використовується як інструмент надання первинного регулювання частоти, що компенсує обмежену маневровість блоків ВВЕР-1000.