АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОПТИМИЗАЦИЯ САМОПОТРЕБЛЕНИЯ БЫТОВОЙ СЕТЕВОЙ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ И ЭЛЕКТРОМОБИЛЕМ
Keywords:
Ключевые слова: фотоэлектрическая система, сетевая ФЭС, самопотребление, интеллектуальное управление энергией, электромобиль, гибкое хранение, углеродоёмкость сети, микроинвертор., Keywords: photovoltaic system, grid-connected PV, self-consumption, intelligent energy management, electric vehicle, flexible storage, grid carbon intensity, microinverter.Abstract
В работе анализируются данные годового мониторинга (2024 г.) сетевой крышной фотоэлектрической системы (ФЭС) номинальной мощностью 10,56 кВт, установленной на жилом доме. За 2024 год система выработала 10 106 кВт·ч электроэнергии при выраженной сезонной неравномерности: от 148 кВт·ч в декабре до 1556 кВт·ч в июле. Установлено, что в дни высокой выработки доля прямого самопотребления низка (около 30 %), а значительная часть энергии экспортируется в сеть при тарифе продажи ниже тарифа покупки. Для повышения самопотребления предложен и реализован подход интеллектуального управления энергией на базе системы Home Assistant, поминутного учёта и использования аккумулятора электромобиля в качестве гибкого накопителя, с учётом «углеродоёмкости» сетевой энергии (данные сервиса Electricity Maps через API). Результаты показывают существенный рост доли самопотребления и «чистой» энергии в потреблении в солнечные дни (до ~90 %). Сделаны выводы о применимости подхода в условиях высокого солнечного потенциала Узбекистана.
This study analyses one year (2024) of monitoring data from a 10.56 kW grid-connected rooftop photovoltaic (PV) system installed on a residential house. In 2024 the system generated 10,106 kWh with strong seasonal variation, from 148 kWh in December to 1,556 kWh in July. On high-generation days the direct self-consumption share is low (about 30 %), while a large part of the energy is exported to the grid at a sell price lower than the buy price. To increase self-consumption, an intelligent energy-management approach is proposed and implemented, based on the Home Assistant platform, minute-level metering and the use of an electric-vehicle battery as flexible storage, taking into account grid carbon intensity (Electricity Maps data via API). The results show a substantial increase in the self-consumed and the “clean” share of consumed energy on sunny days (up to ~90 %). Conclusions are drawn on the applicability of the approach under Uzbekistan’s high solar potential.
