Известия РАН. Энергетика, 2020, № 2, стр. 85-93

Сегодня существует множество различных технологий генерации электроэнергии, каждая из которых имеет свои недостатки и преимущества для потенциальных потребителей. Структура электроэнергетики может сильно зависеть от принятых национальных приоритетов, включая стремление обеспечить производство электроэнергии с наименьшей стоимостью или скорейший переход на безуглеродные источники генерации. Известно, что чем более диверсифицировано энергоснабжение, тем более устойчива энергосистема с точки зрения энергетической безопасности. На практике, однако, это не всегда достижимо ввиду географических, политических или экономических причин, и неоптимальные решения могут привести к повышению стоимости э/э, ухудшению экологической обстановки и увеличению негативного антропогенного влияния энергетики на окружающую среду. Очевидно, что вопросы устойчивого развития энергетики не должны решаться, полагаясь лишь на экспертное мнение или оценки отдельно взятых специалистов или общественных организаций. Для этих целей разрабатываются средства имитационного моделирования и инструменты сравнительного многокритериального анализа, которые, в свою очередь, используются для обоснования того или иного решения с точки зрения получаемых положительных или отрицательных экономических, экологических и пр. эффектов.

Постановка задачи. Известно, что топливно-энергетический комплекс (ТЭК) играет важнейшую роль для экономики России, обеспечивая внутренних и внешних потребителей необходимыми ресурсами для производства электроэнергии, тепла, топлива и прочих энергетических продуктов. Структура топливообеспечения будущей энергетики, очевидно, будет влиять на показатели ее устойчивого развития в долгосрочной перспективе – ресурсное обеспечение, влияние на окружающую среду, экономическая эффективность производства энергии. Ключевым условием эффективного функционирования ТЭК в России сегодня является наличие минерально-сырьевой базы с достаточным количеством полезных ископаемых, извлекаемых по стоимости, представляющий экономический интерес для добывающей промышленности. Несмотря на то, что Россия является одним из мировых лидеров по запасам нефти, угля, природного газа, различных металлов [1] и пр., масштабный экспорт этих ресурсов с течением времени может привести к существенному удорожанию их стоимости для потребителей внутреннего рынка. Кроме того, являясь четвертой страной в мире по количеству ежегодных выбросов CO₂ от сжигания топлива (1.5 млрд т/год по данным Международного энергетического агентства) и имея в наличии свыше 150 ГВт установленной мощности ТЭС на ископаемом топливе, Россия имеет значительный потенциал для сокращения антропогенного влияния на окружающую среду. Таким образом, внутренняя энергетическая стратегия России в долгосрочной перспективе должна быть ориентирована на минимизацию стоимости электроэнергии без ущерба стратегическим интересам России в области ресурсного самообеспечения и национальным целям по экологии и климатической повестке.

Одним из способов оценки предпочтительности того или иного сценария развития какой-либо экономической системы является проведение расчетно-аналитического обоснования выбранных для исследования характеристик этих сценариев по заранее определенному набору ключевых показателей эффективности (КПЭ). Эти показатели могут охватывать широкий диапазон областей оценки, включая безопасность, экономическую эффективность, обращение с отходами, влияние на окружающую среду и т.д. Такой подход в настоящий момент разработан и успешно применяется в рамках проекта сотрудничества МАГАТЭ/ИНПРО KIND (аббревиатура от англ. Key Indicators for Innovative Nuclear Energy Systems) и предполагает многофакторную оценку устойчивости/эффективности ядерно-энергетических систем (ЯЭС) с целью определения их преимуществ и недостатков по выбранному набору ключевых показателей эффективности [2]. В основу этого подхода легла теория поддержки принятия решений при многих критериях и методы мульти-атрибутивной теории полезности (MAVT) в частности. В рамках метода MAVT значения ключевых показателей эффективности (экспертные оценки или расчетные значения) преобразуются в одну безразмерную шкалу баллов от 0 до 1. Для каждого показателя оценивается весовой коэффициент, характеризующий относительную важность/значимость данного показателя по сравнению с другими. Предпочтительность сценария выявляется путем оценки итоговых баллов каждой из альтернатив посредством умножения полученных баллов на соответствующий весовой коэффициент для всех КПЭ с последующим суммированием полученных значений (аддитивная форма мультиатрибутивной функции ценности). Чем выше общий балл сценария, тем предпочтительнее сценарий при заданных параметрах важности критериев оценки [3].

В настоящей работе значения всех ключевых показателей эффективности, выбранных для исследования сценариев, получены расчетным путем с использованием программного продукта системного моделирования УСМ-1, разработанного д. т. н. Е.В. Муравьевым [4]. Модели, создаваемые с помощью данного инструмента, – динамические, представляющие собой развертку состояния моделируемых объектов во времени и позволяющие задавать, исследовать и оптимизировать процесс их развития. Пример использования моделей такого типа можно найти в работах [5, 6].

Основной целью настоящей работы является сравнение набора сценариев развития электроэнергетики по ключевым показателям эффективности, охватывающим критерии экономической конкурентоспособности, эффективности обращения с отходами, ресурсного обеспечения и воздействия на окружающую среду, с применением подхода и инструментов МАГАТЭ/ИНПРО KIND [7]. Ключевые технико-экономические показатели АЭС и ТЭС приняты по данным [2, 8]. Объектом исследования выступают перспективные топливные циклы АЭС и ТЭС с учетом развития инновационных ЯТЦ на базе РБН и ЗЯТЦ и более эффективных технологий сжигания органического топлива. Базовый год для расчета дисконтированных денежных потоков – 2020.

Описание сценариев. В рамках настоящей работы была разработана серия сценариев c ростом установленной мощности электрогенерации с различной динамикой изменения структуры энергобаланса на базе прогнозов ИнЭИ РАН [9]. Сценарии построены с учетом различных предположений относительно принятой энергетической политики после 2050 г. в части отдаваемого приоритета той или иной технологии. Для каждого сценария также учитывается экспорт 23 ГВт (э) ВВЭР к 2060 г (после 2060 г. экспорт ВВЭР прекращается). Во всех сценариях ТР работают в открытом ЯТЦ. В таблице 1 приведено описание выбранных для исследования сценариев с указанием достигаемой установленной мощности к 2100 г.

Как видно из таблицы 1, разработанные сценарии учитывают различные исходные предпосылки относительно масштаба развития ядерной энергетики (ЯЭ) и типа использованной реакторной технологии, что, в свою очередь, влияет на характеристику топливного обеспечения, инфраструктуру ЯТЦ (мощности переработки, производства топлива и т.д.), наработку ОЯТ и ВАО. Топливный баланс и установленные мощности производств для развития двухкомпонентной ЯЭ с РБН и замкнутым ЯТЦ определялись исходя из следующих факторов:

– потребности ТР в UOX топливе;

– необходимости утилизации Pu как продукта переработки ОЯТ ТР с последующим производством СНУП топлива для РБН;

– рециклинга СНУП топлива с КВА ~1.05;

– достаточного количества ОЯТ ВВЭР для переработки;

– длительности внешнего топливного цикла равной 2 годам.

В основу каждого сценария заложено предположение, что после середины века одной из технологий генерации электроэнергии будет отдан приоритет для дальнейшего развития. Это исходное положение существенно влияет на баланс продуктов системы. Корректный расчет количественных показателей, относящихся к потреблению топлива, истощению ресурсной базы, уровню выбросов CO₂, накоплению ОЯТ и Pu определят итоговую сравнительную оценку сценариев. Для примера, на рис. 1 показано, как в ядерно-энергетической системе (ЯЭС) доля РБН влияет на объемы накопления ОЯТ ВВЭР в сценариях 120_FR (с крупномасштабным развитием ЯЭ на базе РБН) и 120_TR (крупномасштабное развитие ЯЭ на базе ТР), а на рис. 2 – как смещение в пользу генерации на органическом топливе приводит к увеличению выбросов CO₂.

Рис. 1.

Накопление ОЯТ ВВЭР в сценариях 120_FR и 120_TR.

Рис. 2.

Эмиссии CO₂ от генерации без учета вклада ТЭЦ в сценариях 120_FR и 40_COAL.

Динамика изменения стоимости углеводородного топлива задана на основе прогнозов ИнЭИ РАН [10]. Динамика изменения цены природного урана для каждого сценария рассчитывалась исходя из скорости истощения минерально-сырьевой базы (МСБ) с учетом данных Красной Книги 2016 (NEA/IAEA) по имеющимся запасам в России с учетом стоимости извлечения. Для представления того, как истощение запасов природного урана влияет на его стоимость целесообразно рассмотреть два крайних сценария с максимальной экономией и максимальным расходом урана – 120_FR и 120_TR.

Результаты оценки. Для оценки привлекательности того или иного сценария разработано дерево целей КПЭ, приведенное в табл. 2. Конкретный набор КПЭ, использованный в настоящей работе, был определен исходя из предыдущего опыта проведения системных исследований и опираясь на методику, приведенную в работах [2, 3, 7]. Все КПЭ были сгруппированы по четырем категориям (экономика, обращение с отходами, ресурсное обеспечение, потенциал снижения выбросов), каждая из которых, в свою очередь, использовалась для выполнения одной из трех высокоуровневых целей сценариев – снижение затрат, улучшение производственных характеристик, охрана окружающей среды.

В таблице 3 приведены результаты расчета КПЭ сценариев. Анализируя полученные значения КПЭ, можно сделать ряд предварительных выводов относительно эффективности того или иного сценария:

1) Несмотря на технологическое перевооружение старых ТЭС на новые, более эффективные по удельному расходу условного топлива, сценарии с высокой долей энергетики на ископаемом топливе не смогли обеспечить качественное снижение уровня выбросов CO₂.

2) Существующая МСБ урана, оцененная в ~512 тыс. т с учетом коэффициента извлечения, не способна обеспечить широкомасштабную ЯЭС с доминированием ТР для обеспечения АЭС топливом в России и за рубежом.

3) В сценариях с доминированием ТР накопленные объемы ОЯТ будут сравнимы с объемами ОЯТ в США сегодня (на уровне 80 тыс. т).

Рис. 3.

Динамика изменения стоимости урана в сценарии 120_FR и 120_TR.

Для того чтобы оценить привлекательность выбранных сценариев с точки зрения критериев устойчивости развития энергетики, необходимо назначить выбранным КПЭ весовые коэффициенты, определяющие относительную важность/значимость показателя для лица, принимающего решение. Существует множество способов определения значений весовых коэффициентов, однако в рамках настоящей работы приняты достаточно консервативные, по мнению автора работы, параметры: снижение затрат – 0.4, улучшение производственных характеристик – 0.3, окружающая среда – 0.3. Веса показателей внутри каждых категорий КПЭ распределены равномерно. На основе выбранных весовых коэффициентов было проведено сравнение полученных результатов моделирования сценариев по категориям КПЭ (рис. 4) в части их относительного вклада в общую оценку.

Рис. 4.

Относительный вклад категорий КПЭ в общую оценку.

Согласно данным, представленным на рис. 4, сценарии 120_FR и 120_TR оказались опциями с наибольшим потенциалом для снижения выбросов. Стоит отметить однако, что сценарий 120_TR полностью неконкурентоспособен с учетом всей совокупности критериев оценки – обращения с отходами, ресурсного обеспечения и потенциала снижения выбросов. Сценарии 40_Gas и 40_Coal имеют ожидаемо низкие оценки в части экологической приемлемости, однако у последнего имеется преимущество по показателю экономики (в исследовании темп удорожания газа значительно превосходит темп удорожания угля). Также можно отметить, что сценарии 120_FR и 80_Ref лучшие по показателю устойчивости ресурсного обеспечения. На рисунке 5 показано, как все эти факторы формируют общую оценку каждого рассмотренного сценария.

Рис. 5.

Общая оценка выбранных для исследования сценариев.

Любой многокритериальный анализ должен сопровождаться проведением анализа чувствительности результатов оценки к вариации весовых коэффициентов. Такого рода анализ может помочь специалистам из различных областей понять причину отторжения сценария, который, по их мнению, наоборот, кажется наиболее привлекательным. Например, если сместить оценку исключительно в сторону экономической плоскости, установив весовой коэффициент 0.8 высокоуровневой цели “снижение затрат”, то привлекательность сценария с преобладающей долей угольной генерации существенно вырастет ввиду достаточно низкой системной приведенной стоимости электроэнергии.

Рис. 6.

Анализ чувствительности результатов оценки к вариации весовых коэффициентов.