CC BY
1УДК 62 Карамурзин А.М., Жумабеков А.А., Югай В.В.
Карамурзин А.М.
магистрант
Карагандинский технический университет им. Абылкаса Сагинова
(г. Караганда, Казахстан)
Жумабеков А.А.
магистрант
Карагандинский технический университет им. Абылкаса Сагинова
(г. Караганда, Казахстан)
Научный руководитель: Югай В.В.
PhD
Карагандинский технический университет им. Абылкаса Сагинова
(г. Караганда, Казахстан)
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИЗУЧЕНИЕ СУММАРНОГО ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ГЕОГРАФИЧЕСКОЙ ТОЧКИ
Аннотация: в статье производится экспериментальное изучение суммарного энергетического потенциала географической точки.
Ключевые слова: энергетический потенциал, географическая точка, Карагандинская область.
Исследования проводились в трёх километрах от посёлка Топар Карагандинской области Казахстана
Для проектирования ветроэнергетических установок (ВЭУ), солнечных электростанций (СЭС) и малых гидроэлектростанций (МГЭС) требуется точная
информация о параметрах, определяющих энергетический потенциал выбранной территории, которая может быть получена только через экспериментальные исследования. Для ВЭУ и СЭС важно получить корректировочные коэффициенты (КУ и О), а для МГЭС - данные полевых измерений.
В рамках оценки коэффициента корректировки КУ для предполагаемой зоны установки ветропарка были проведены замеры скорости ветра на высоте 10 метров. Этот коэффициент вычисляется для каждого из четырех основных направлений ветра согласно формуле (1), а для промежуточных направлений его значение предполагается линейно изменяющимся между соседними основными направлениями.
где: ДВЭу, Дм, УВЭу, 7м - параметры распределения для территорий ветропарка и метеостанции, полученные на одинаковой высоте, для данного временного интервала.
В данном случае ландшафт территории, выбранной для размещения СЭС, представляет собой открытое пространство. Учитывая незначительные различия в уровнях солнечной инсоляции для различных районов Карагандинской области (см. таблицу 1), можно обоснованно принять значение коэффициента ^ равным единице. В более общем случае корректирующие коэффициенты для солнечной инсоляции могут быть рассчитаны аналогично методике, используемой для ВЭУ.
Таблица 1. Скорость ветра (м/с) и корректирующий коэффициент (KV).
Период На метеостанции Скорость ветра на территории ветропарка, м/с Коэффициент
Направление ветра Скорость ветра, м/с
Январь Юго-западный 4,84 5,0094 1,144
Февраль Юго-восточный 5,104 5,6144 1,21
Март Западный 5,016 5,3669 1,21
Апрель Западно-северо-западный 4,543 4,9181 1,188
Май Юго-западный 4,345 4,4968 1,144
Июнь Западно-северо-западный 4,136 4,477 1,188
Июль Западно-северо-западный 3,795 4,1085 1,188
Август Западный 4,081 4,367 1,177
Сентябрь Западный 4,136 4,4253 1,177
Октябрь Юго-западный 4,477 4,6332 1,144
Ноябрь Юго-западный 4,895 5,0666 1,144
Декабрь Юго-восточный 5,17 5,687 1,21
Если территория расположения исследуемого водного потока является замкнутой — то есть, отсутствуют источники, влияющие на его объём (впадающие реки, ручьи, подземные ключи, разветвления, водозаборы и т.п.), — расход реки можно считать постоянным. В этом случае, в соответствии с законом Бернулли, он определяется как произведение скорости потока и площади поперечного сечения, следующей зависимости:
Q = S • V, (2)
где: V - скорость водяного потока,
S - площадь его поперечного сечения, значение которой можно определить из следующего выражения:
5 = /пШрВД^х (3)
где: h - глубина реки, м, ШР - ширина реки, м.
Заменяя непрерывную функцию ^х) дискретной, будем иметь окончательное выражение для исследуемого водяного потока:
Q = ^(^Г1^^) (4)
где: i - номер сечения, ] - номер измерения в текущем сечении, m - количество интервалов.
В качестве примера в таблице 2 приведены данные измерений параметров водяного потока.
Таблица 2. Данные измерений параметров водяного потока.
Номер сечения Номер измерения V Шр АХ Q
01 02 03 04 05 06 07 08 09
01 5,808 6,011 1,372 5,808 6,011 1,372 5,808 6,011 1,372 5,808 6,0112 1,3728 5,808
02 6,124 6,737 1,452 6,124 6,737 1,452 6,124 6,737 1,452 6,1248 6,7372 1,452 6,1248
03 6,019 6,440 1,452 6,019 6,440 1,452 6,019 6,440 1,452 6,0192 6,4402 1,452 6,0192
04 5,451 5,901 1,425 5,451 5,901 1,425 5,451 5,901 1,425 5,4516 5,9017 1,4256 5,4516
05 5,214 5,396 1,372 5,214 5,396 1,372 5,214 5,396 1,372 5,214 5,3961 1,3728 5,214
Важным элементом при расчётах, связанных с определением высоты плотины, является установление зоны затопления прилегающих территорий. Для решения этой задачи предлагается новый подход, основанный на использовании возможностей программы Google Earth, которая предоставляет доступ к трёхмерным картам земных территорий.
Объем данных, необходимых для расчета корректирующих коэффициентов KV и KS, может включать тысячи записей о скоростях ветра и уровнях солнечной инсоляции, собранных за сутки на протяжении нескольких лет. Обработка этой информации является трудоемким процессом. Методика, разработанная автором, и соответствующее программное обеспечение
позволяют автоматизировать этот процесс. Основные этапы методики включают:
- Создание базы данных измерений скоростей ветра и солнечной инсоляции, что можно осуществить с помощью промышленных измерительных комплексов или собрать такую систему самостоятельно, используя анемометр, аналого-цифровой модуль и ноутбук.
- Обработку данных, включая их дискретизацию, для удобства последующей обработки и использования предлагается сохранять средние значения скоростей ветра и инсоляции каждые три часа.
- Ввод собранных данных в формы программного решения для дальнейшей обработки.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Abedinia, O., Lotfi, M., Bagheri, M., Sobhani, B., Shafie-Khah, M., Catalao, J.P.S.Improved EMD-Based Complex Prediction Model for Wind Power Forecasting // (2020) I E E E Transactions on Sustainable Energy, 11 (4), статья № 9018125, pp. 2790-2802. DOI: 10.1109/TSTE.2020.2976038;
2. Adefarati, T., Bansal, R.C. Reliability, economic and environmental analysis of a microgrid system in the presence of renewable energy resources // (2019) Applied Energy, 236, pp. 1089-1114. DOI: 10.1016/j.apenergy.2018.12.050;
3. Alipour, M., Zare, K., Abapour, M. MINLP Probabilistic Scheduling Model for Demand Response Programs Integrated Energy Hubs // (2018) I E E E Transactions on Industrial Informatics, 14 (1), статья № 7987711, pp. 79-88. DOI: 10.1109/TII.2017.2730440;
4. Bayat, P., Afrakhte, H., Bayat, P.Reliability-oriented operation of distribution networks with multi-microgrids considering peer-to-peer energy sharing (2021) Sustainable Energy, Grids and Networks, 28, статья № 100530, .DOI: 10.1016/j.segan.2021.100530;
5. Chukhrova, N., Johannssen, A. Fuy regression analysis: Systematic review and
bibliography (2019) Applied Soft Computing Journal, 84, статья № 105708, . DOI: 10.1016/j.asoc.2019.105708;
6. Ekren, O., Ekren, B.Y. Size optimization of a PV/wind hybrid energy conversion system with battery storage using simulated annealing // (2010) Applied Energy, 87 (2), pp. 592-598. DOI: 10.1016/j.apenergy.2009.05.022
KaramurzinA.M., ZhumabekovA.A., Yugai V.V.
Karamurzin A.M.
Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov (Karaganda, Kazakhstan)
Zhumabekov A.A.
Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov (Karaganda, Kazakhstan)
Scientific advisor: Yugai V.V.
Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov (Karaganda, Kazakhstan)
EXPERIMENTAL STUDY OF TOTAL ENERGY POTENTIAL OF GEOGRAPHICAL POINT
Abstract: the article provides an experimental study of the total energy potential of a geographical point.
Keywords: energy potential, geographical point, Karaganda region.
