Naložbe v EES so zelo specifične (svojstvene). Energetska infrastruktura zelo težko najde alternativno področje za uporabo. Ko je podjetje enkrat izvedlo naložbo v EES, se lahko znajde v t.i. tirni pogojenosti (angl. path dependence). Tirna pogojenost označuje dejstvo, da je položaj, v katerem se nahajamo danes, posledica preteklih dogajanj. Ko smo enkrat izvedli naložbo v tako specifično premoženje, kot je energetski sistem, se bo ta oprema, ker nima alternativnega področja uporabe, uporabljala naslednjih 10 do 20 let, čeravno je medtem že nastala boljša [Rebernik, Pušnik, 2006; 35].
Poleg tega so elektroenergetska podjetja pogosto omejena z okoljskimi in varnostnimi standardi, kar povečuje pomembnost vrednotenja tehničnih in ostalih vidikov naložb. Tako morajo odločitve o naložbah zadovoljiti veliko število zahtev deležnikov, kar vpliva na povečanje celotnega učinka.
Izbrati optimalno strukturo naložb v proizvodne zmogljivosti pomeni določiti tako strukturo elektrarn, velikost posamezne elektrarne, vrsto vira primarne energije (voda, premog, jedrsko gorivo, plin itn.), mesto namestitve, način priključitve na elektroenergetsko omrežje, začetek in konec obratovanja posamezne elektrarne idr., da zagotovijo načrtovano proizvodnjo električne energije in rezervne zmogljivosti ob najmanjših stroških oziroma največjem dobičku in da so ob tem zadovoljene ostale omejitve. Problem naložb v elektrarne je tehnično ekonomski problem.
Problem iskanja optimalne strukture naložb vključuje številne omejitve. Omejitve lahko razdelimo na globalne (splošne) omejitve, ki se nanašajo na vse elektrarne v EES, na lokalne omejitve, ki se nanašajo na posamezne elektrarne, in ostale omejitve. Za zadovoljevanje globalnih omejitev je odgovoren predvsem sistemski operater prenosnega omrežja ELES, medtem ko so za zadovoljevanje lokalnih omejitev odgovorni lastniki in upravljalci posameznih elektrarn.
Globalne omejitve so:
- bilanca proizvodnje in porabe električne energije v celotnem EES, - zagotovitev predpisane rotirajoče rezerve za celoten EES.
Lokalne omejitve so:
- najmanjša in največja moč posameznega agregata, - hitrost spreminjanja proizvodnje električne energije, - najkrajši čas obratovanja po zagonu,
- najkrajši čas mirovanja po zaustavitvi itn.
Ostale omejitve so:
- obvezno obratovanje agregatov zaradi različnih vzrokov (npr. daljinsko ogrevanje), - omejitve povezane z gorivom,
- vpliv elektrarne na okolico, - rezerva moči v sistemu itn.
Kriteriji, po katerih izbiramo naložbo, so odvisni od odločevalca in njegovega položaja. Kot smo videli v prejšnjem poglavju, poteka načrtovanje naložb v proizvajalne zmogljivosti električne energije na ravni države in na ravni naložbenika. Ministrstvo, pristojno za energijo, je dolžno pripravljati take ukrepe, da je zagotovljena zanesljivost oskrbe končnih odjemalcev v državi. Končna odločitev o izgradnji posamezne elektrarne pa je prepuščena naložbeniku.
Na ravni države oziroma celotnega sistema običajno uporabljajo naslednje kriterije:
- elektroenergetska bilanca države oziroma celotnega sistema,
- razmerje med instalirano močjo elektrarn in konično močjo odjema električne energije v sistemu,
- podrobna bilanca moči,
- pričakovano tveganje izpada napajanja, - zanesljivost oskrbe z električno energijo itn.
Na ravni energetskega podjetja pa so najbolj pomembni ekonomski kriteriji kot so dobiček, prihodek, strošek oziroma iz njih izpeljani kriteriji kot sta čista sedanja vrednost naložbe in notranja stopnja donosnosti.
Lahko uporabljajo tudi druge kriterije, ki upoštevajo:
- količino izpustov toplogrednih plinov, - vplive na okolje,
- vplive na delovanje omrežja,
- količine proizvodnje električne energije iz obnovljivih virov, - izgube energije v omrežju,
- količino uvoza oziroma izvoza itn.
Iz omenjenega vidimo, da je problem odločanja o naložbah v elektroenergetski sistem večkriterijski, večrazsežnosten, nelinearen, kombinatoričen in mora zadovoljevati številne omejitve. Cilj reševanja večkriterijskega problema je najti najustreznejšo oziroma optimalno rešitev, ki zadovoljuje običajno med seboj nasprotujoče si kriterije. Večina problemov v energetiki je prav takih.
V preteklosti so bile za reševanje tovrstnih problemov v uporabi matematične metode, kot so linearno in nelinearno programiranje, dinamično programiranje, gradientne metode, Lagrangeeva relaksacijska metoda in druge. Brez dvoma so bile uspešne v veliko praktičnih primerih, vendar so še vedno slabe strani, ki vzpodbujajo raziskavo novih pristopov.
Evolucijski algoritmi, ki so vse bolj v uporabi tudi zaradi povečanja zmogljivosti računalnikov, so ena od obetavnih metod za reševanje večkriterijskih optimizacijskih problemov v energetiki.
4 VEČKRITERIJSKA OPTIMIZACIJA
4.1 Uvod
Evolucijski algoritmi so splošni preiskovalni algoritmi, zasnovani na načelih teorije evolucije.
Osnovno načelo je vzdrževanje in razvoj množice rešitev obravnavanega problema v obliki kodiranih osebkov. Evolucija rešitev je zasnovana na načelih selekcije (preživetja boljših) in izmenjave ter spremembe genetskega materiala znotraj populacije. Genetska operatorja, kot sta križanje in mutacija tvorijo naslednike trenutnih rešitev. Boljše med njimi preživijo selekcijo in so izbrane za naslednjo generacijo. Populacija v razvoju preiskuje prostor rešitev in zbira znanje o slabih in dobrih področjih problemskega prostora. To znanje se razvija in kombinira v čedalje boljših rešitvah obravnavanega problema. Evolucija je potemtakem optimizacijski proces, ki je lahko simuliran na računalniku in uporabljen v inženirske namene.
Značilnosti optimizacijskih problemov, kot so multimodalnost, omejitve, veliko število razsežnosti, nelinearnost, neodvedljivost in šum ter časovno spremenljiva kriterijska funkcija, pogosto vodijo v težke, če ne celo nerešljive optimizacijske probleme. Uporaba evolucijskih algoritmov v optimizacijske namene daje v mnogih primerih dobre učinke v zadovoljivem času. Nekateri navajajo, da je največja prednost evolucijskih algoritmov v prilagodljivosti določeni nalogi, v kombinaciji z robustnostjo (čeprav je ta odvisna tudi od vrste problema) in lastnostjo globalnega preiskovanja [Back in drugi, 1997; 4].