Техніка та енергетика

Економічна ефективність моделі Net Billing для сонячних електростанцій у приватному секторі України (на прикладі будинків 120-200 м²)

Тарас Білас, Володимир Ярас
Завантажити статтю
Анотація

Стрімка трансформація українського енергетичного сектору та стійка тенденція до подорожчання електроенергії для побутових споживачів зумовлюють гостру необхідність пошуку шляхів енергонезалежності для власників приватного житла. Метою роботи була комплексна оцінка економічної ефективності сонячних систем під управлінням моделі Net Billing для домогосподарств середнього класу. Дослідження базувалося на імітаційному моделюванні погодинних балансів генерації та споживання з використанням методів математичного аналізу та розрахунку показників NPV. У ході наукової роботи було досліджено динаміку окупності капітальних витрат у межах трьох різних стратегій енергоспоживання, що дозволило визначити критичний вплив коефіцієнта власного споживання на фінансову життєздатність сонячного проєкту. Виявлено стійку залежність прибутковості від інтеграції літій-залізо-фосфатних акумуляторних батарей ємністю десять кіловат-годин, які забезпечують оптимальний баланс між початковими інвестиціями та можливістю повного перекриття вечірніх пікових навантажень домогосподарства. Встановлено, що за умови використання алгоритмів активного управління попитом реальний термін повернення інвестованих коштів скорочується до шести цілих та дев’яти десятих року, що відповідає критеріям високої інвестиційної привабливості. Проаналізовано такі техніко-економічні аспекти, як щорічна фізична деградація фотоелектричних панелей та операційні витрати, що дозволило довести збереження позитивної чистої приведеної вартості активу протягом усього двадцятип’ятирічного життєвого циклу. Зроблено висновок, що перехід на механізм самовиробництва за умови досягнення високого рівня SCR забезпечує власнику будинку сумарну економію та чисту фінансову вигоду в обсязі понад тридцять дві тисячі доларів. Сформовані рекомендації стануть основою для забудовників та проєктних компаній при технічному обґрунтуванні будівництва автономних систем в Україні

Ключові слова

просумерство; енергонезалежність; окупність інвестицій; децентралізована генерація; системи накопичення енергії; управління попитом; фотоелектричні системи

ЦИТУВАТИ
Bilas, T., & Yaras, V. (2026). Economic efficiency of the Net Billing model for solar power plants in the private sector of Ukraine (using houses of 120-200 m² as an example). Machinery & Energetics, 17(2), 39-49. https://doi.org/10.31548/machinery/2.2026.3
Використані джерела
  1. Benalcazar, P., Andrade, C., & Guamán, W. (2025). Prosumer policy options in developing countries: A comparative analysis of feed-in tariffs, net metering, and net billing for residential PV-battery systems. Energy Policy Journal, 28(1), 77-98. doi: 10.33223/epj/202801.
  2. Blinov, I.V., Trach, I.V., Parus, Y.V., Derevianko, D.G., & Khomenko, V.M. (2022). Voltage and reactive power regulation in distribution networks by the means of distributed renewable energy sources. Technical Electrodynamics, 2, 60-68. doi: 10.15407/techned2022.02.060.
  3. Buratynskyi, I., & Nechaieva, T. (2022). The least-cost optimization of PV-station’s DC/AC equipment using battery energy storage system. Latvian Journal of Physics and Technical Sciences, 59(1), 53-62. doi: 10.2478/lpts-2022-0006.
  4. Denysiuk, S., & Derevianko, D. (2021). The cost-based DSM methods in microgrids with DG sources. In 2021 IEEE 2nd KhPI week on advanced technology (KhPIWeek) (pp. 544-548). Kharkiv: IEEE. doi: 10.1109/KhPIWeek53812.2021.9570096.
  5. Fan, J., & Zhou, H. (2023). Optimization of a hybrid solar/wind/storage system with bio-generator for a household by emerging metaheuristic optimization algorithm. Journal of Energy Storage, 73, article number 108967. doi: 10.1016/j.est.2023.108967.
  6. Hassan, A.S., Cipcigan, L., & Jenkins, N. (2017). Optimal battery storage operation for PV systems with tariff incentives. Applied Energy, 203, 422-441. doi: 10.1016/j.apenergy.2017.06.043.
  7. Kabir, A., Sunny, M.R., & Siddique, N.I. (2021). Assessment of grid-connected residential pv-battery systems in Sweden – a techno-economic perspective. Kuala Lumpur: IEEE. doi: 10.1109/ICPEA51500.2021.9417835.
  8. Kurbatova, T., Sotnyk, I., Perederii, T., Prokopenko, O., Wit, B., Pysmenna, U., & Kubatko, O. (2024). On-grid hybrid wind-solar power plants in Ukraine’s residential sector: Economic justification of installation under different support schemes. Energies, 17(20), article number 5214. doi: 10.3390/en17205214.
  9. Kyrylenko, O.V. (2022). Measures and means of transforming Ukraine’s energy industry into an intelligent system. Visnyk of the National Academy of Sciences of Ukraine, 3, 18-31. doi: 10.15407/visn2022.03.018.
  10. Liu, X., & Gou, Z. (2025). Hybrid forecasting and optimization framework for residential photovoltaic-battery systems: Integrating data-driven prediction with multi-strategy scenario analysis. Building Simulation, 18, 1587-1609. doi: 10.1007/s12273-025-1319-6.
  11. Luthander, R., Widén, J., Nilsson, D., & Palm, J. (2015). Photovoltaic self-consumption in buildings: A review. Applied Energy, 142, 80-94. doi: 10.1016/j.apenergy.2014.12.028.
  12. Olczak, P., Matuszewska, D., Lishchenko, A., Zhydyk, I., Koval, V., & Iermakova, O. (2022). The economic efficiency of photovoltaic energy for energy prosumers. Polityka Energetyczna – Energy Policy Journal, 25(4), 95-114. doi: 10.33223/epj/155095.
  13. Ordóñez, A., Sánchez, E., Rozas, L., García, R., & Parra-Domínguez, J. (2022). Net-metering and net-billing in photovoltaic self-consumption: The cases of Ecuador and Spain. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 53, article number 102434. doi: 10.1016/j.seta.2022.102434.
  14. Photovoltaic Geographical Information System (PVGIS). (n.d.). Retrieved from https://joint-research-centre.ec.europa.eu/photovoltaic-geographical-information-system-pvgis_en.
  15. Pysmenna, U.I., Trypolska, H.S., & Kubatko, O.V. (2023). Ukraine’s energy market and small producers: possibilities for integration. Economy and Society, 53. doi: 10.32782/2524-0072/2023-53-97.
  16. Scott, C., Ahsan, M., & Albarbar, A. (2023). Machine learning for forecasting a photovoltaic (PV) generation system. Energy, 278, article number 127807. doi: 10.1016/j.energy.2023.127807.
  17. Smiech, L., Kurbatova, T., & Kubatko, O. (2025). Assessing the impact of household energy efficiency and renewable energy developments on energy poverty reduction. Environmental Economics, 16(4), 83-94. doi: 10.21511/ee.16(4).2025.06.
  18. Sotnyk, I., Sasse, J.-P., & Trutnevyte, E. (2024). Decarbonizing Ukraine’s electricity sector in 2035: Scenario analysis. Energy and Climate Change, 6(3), article number 100170. doi: 10.1016/j.egycc.2024.100170.
  19. Trela, M., & Dubel, A. (2022). Net-Metering vs. net-billing from the investors perspective-impacts of changes in RES financing in Poland. Energies, 15(1), article number 227. doi: 10.3390/en15010227.
  20. Yagup, V.G., & Yagup, K.V. (2024). Analytical method of determining conditions for full compensation of reactive power in the power supply system. Electrical Engineering & Electromechanics, 2, 75-80. doi: 10.20998/2074-272X.2024.2.11.
  21. Zgurovets, O., & Kulyk, M. (2023). Application of energy storage for automatic load and frequency control. In Power systems research and operation. Studies in systems, decision and control (Vol. 220, pp. 75-85). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-17554-1_4.