CC BY
9
DOI: 10.18454/IRJ.2016.46.193 Гапоненко А.М.1, Каграманова А.А.2
Доктор технических наук, профессор, 2ORCID: 0000-0003-4069-4767, аспирант, Кубанский государственный технологический университет МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНЫХ СИСТЕМ
ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ
Аннотация
Рассмотрены гибридные энергоэффективные системы энергоснабжения (ЭСЭ), состоящие из традиционных и нетрадиционных моноэнергетических возобновляемых источников энергии (МВИЭ) с точки зрения оптимизации их работы, основанной на знаниях технических и функциональных особенностей каждого. Для построения ЭСЭ, предложен метод, использующий теорию оптимального управления и получен в общем виде соответствующий функционал для оптимизации. Разработана методика расчета экономической эффективности использования энергии солнечной радиации для преобразования в электрическую и тепловую. Основываясь на энергетических характеристиках МВИЭ в конкретных климатических условиях и параметрах энергетических установок потребления энергии, с учетом ограничений полученных на основе исследования на минимум целевого функционала, найдена возможность в рамках данной модели строить ЭСЭ с оптимальными параметрами.
Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, гибридный энергетический кластер, энергоэффективные системы энергоснабжения.
Gaponenko A.M.1, Kagramanova A.A.2
1PhD in Engineering, professor, 2ORCID: 0000-0003-4069-4767, Postgraduate student, Kuban State Technological University METHOD OF DETERMINATION OF OPTIMAL PARAMETERS OF ENERGY EFFICIENT OF POWER
SUPPLY SYSTEMES
Abstract
Examined energy-efficient hybrid (ESSE) power supply systemеs consisting of conventional and non-conventional renewable energy monoenergetic (MVIE) in terms of optimizing their performance, based on knowledge of technical and functional characteristics of each. In order to construct ESE proposed a method that uses the theory of optimal control and received corresponding functional for optimization in a general view. A method for calculating of the economic efficiency of using solar radiation energy for conversion into electricity and heat. Based on energy characteristics of MVIE in specific climatic conditions and parameters of the power plants in energy consumption, subject to restrictions obtained on the basis the research to the minimum objective functional, been found the opportunity to build ESE with optimal parameters in the model.
Keywords: renewable sources of energy, hybrid energy cluster, energy efficiency power supply systems.
В настоящее время, перед российской возобновляемой энергетикой стоят задачи, требующие обновленного метода в решении проблемы устойчивого гарантированного и экономически целесообразного обеспечения энергией для удаленных объектов, регионов, территорий.
Введем понятие моноэнергетического возобновляемого источника энергии (МВИЭ), как источника энергии, в основе работы которого лежит некоторый определенный принцип преобразования конкретного вида энергии в электрическую либо тепловую.
Среди МВИЭ широко распространены ветроэнергетические (ВЭ), малые гидроэнергетические (МГЭС), солнечные фотоэлектрические преобразователи (ФЭП), биогазовые установки (БГУ), дизель-генераторы (ДГ), а в числе нетрадиционных источников энергии в виде тепла - солнечные коллекторы (СК), тепловые насосы (ТН) с использованием низкопотенциального тепла грунта, сбросных вод очистных сооружений, тепловых стоков промышленных отходов или просто окружающего воздуха вплоть до небольших отрицательных температур.
МВИЭ применяются в тех случаях, когда соблюдается определенный набор условий (погодных, географических и т.д), обеспечивающих их относительно бесперебойную работу. В реальности соблюдение таких условий является достаточно редким, и именно это обстоятельство в значительной мере служит препятствием для широкого внедрения МВИЭ. В качестве выхода предлагается использование гибридных систем, содержащих различные виды МВИЭ. Выше указанные источники энергии могут использоваться в различной конфигурации в составе гибридных установок, состоящих из дизель- или газогенератора (для гарантированного обеспечения энергией) и вариативного набора МВИЭ.
Однако, использование таких гибридных систем в каждом случае требует оптимизации, основанной на знании технических и функциональных особенностей каждого из МВИЭ, входящего в состав гибридной системы. В данной работе предпринимается попытка разработать методику такой оптимизации при помощи кластерного подхода [1,2].
Кроме того, необходимо учесть случайные факторы, указанные выше, влияющие на работу гибридных систем МВИЭ [3].
Известны гибридные ветро-солнечные, ветро-дизельные и дизель-ветро-солнечные установки, использующие два и три МВИЭ (соответственно, дуплекс и трио-системы). Следовательно, теоретически возможно наращивание резервирования систем с учетом местных, региональных или территориальных возможностей, до квадро- (четырех), пента- (пяти), сикстет- (шести), септ- (семи) видов МВИЭ в соответствующие кластеры (кластер - группа объектов с общими признаками).
Различные сочетания-кластеры могут быть востребованы только при определенных условиях (наличии соответствующих источников энергии), их рентабельность зависит от определенного выбора видов МВИЭ, соотношения замещаемых каждым МВИЭ мощностей и возможностей заказчика.
Для изучения вопроса о соотношении мощностей целесообразно использовать распределение кластеров МВИЭ на типы. Условно возможно распределить кластеры на типы [1]:
1. микро-кластер;
2. мини-кластер;
3. малый;
4. средний;
5. полный.
Каждый из выше указанных типов должен надежно обеспечить определенный уровень мощности (долю энергетических потребностей) от полной потребности в энергозатратах объекта, независимо от отсутствия какого-либо источника энергии (табл. 1).
Таблица 1 - Доля обеспечения мощности в зависимости от типа кластера
Тип кластера Обозначение Доля обеспечения мощности, %
Полный(РиП) F 100
Средний(МЫё1е) М 50
Малый(8ша11) S 20
Мини-кластер(Ешещепсу) Е 10
Микро-кластер(Aesthete) A 5
Используя данную классификацию с долями обеспечения энергетических затрат необходимо понимать, что «полный кластер» F обеспечивает уровень, соответствующий 100 % потребностей каждого потребителя, а тип «aesthete» (или микро-кластер А) создает условия обеспечения только 5% потребностей, которые могут обеспечить эстетическое освещение территории, но при возникновении аварийной ситуации может не хватить (например, функционирование мощной помпы при тушении пожара).
В качестве объектов потребления, использующих какой-либо вид кластеров, могут быть: отдельный дом-коттедж (F 10 кВТ), многоквартирный дом (F 100 кВТ), жилой поселок (F 200-500 кВТ), микрорайон (F 500-10000 кВТ), промышленное предприятие любой мощности и т.д. В соответствии с распределением кластеров на типы: микрокластер «А» должен обеспечить для дома-коттеджа мощность 500 Вт, для многоквартирного дома 5кВт, для жилого поселка 10-25 кВт и т.д.
Оптимизация внутренней структуры по типам МВИЭ и мощностям является главным условием эффективности при построении энергетической системы на основе кластерного подхода. Решение данной задачи возможно при использовании многофакторного регрессивного анализа [2]. При «долевом» распределении между установками МВИЭ необходимо учесть, что гибридный энергетический кластер в любой момент времени должен обеспечить надежное покрытие нагрузок, соответствующим мощностям, представленным в табл. 1.
Оптимизация внутренней структуры кластера по типам и мощностям означает выбор установленной мощности для каждого вида оборудования МВИЭ, входящего в состав кластера гибридной энергосистемы.
Например, для микро-кластера А необходимой гарантированной долей (в соответствии с табл. 1) будут являться 5%, которые должен обеспечить дизель-генератор. Одновременно «гибридность» микро-кластера должна быть поддержана в дуплекс-системе ветроустановкой соответствующей мощности, покрывающей те же 5% потребностей, либо другим видом МВИЭ.
Возможные сочетания МВИЭ по типам кластеров и долям мощности представлены в [4].
Для построения систем эффективного энергоснабжения необходима выработка основных принципов их построения, описанных выше. В настоящее время энергоснабжение осуществляется главным образом за счет использования углеводородного топлива [5]. Однако постоянный рост затрат на их добычу снижает эффективность энергообеспечения, и обуславливает необходимость совершенствования существующих системы энергоснабжения. Наиболее предпочтительным представляется оптимальное сочетание традиционных и возобновляемых энергоресурсов в энергоэффективных системах энергоснабжения (ЭСЭ) [6]. Для построения таких ЭСЭ в основу будет положен метод, использующий теорию оптимального управления. Недостаточные исследования в этом направлении сдерживают развитие систем энергоснабжения, использующих МВИЭ. Построение соответствующего функционала является целью данной работы.
Предположим, что в составе ЭСЭ присутствуют как традиционные источники энергоснабжения Qs, так и источники возобновляемых видов энергии Qvl, причем в самом общем случае таких источников может быть несколько:
Qv = IГ=1- k ■ Qvi, (1)
где N число МВИЭ, kl коэффициент, учитывающий удельный вклад каждого МВИЭ. Таким образом, общее количество энергии поступающей от всех видов источников выразится формулой:
Q = Qv + Qs (2)
Далее следует отметить, что при исследовании ЭСЭ необходимо определить ожидаемую энергию от МВИЭ. При этом необходимо учитывать энергетические характеристики источника qi и исследовать режимы поступления возобновляемой энергии. Обязательным условием является учет случайного характера поступающей возобновляемой энергии. Можно предложить следующую формулу:
Qvi = f (t) ■ Wi(t) ■ qi, (3)
где fj(t) - некоторая эмпирическая функция времени, определяющая режимы поступления энергии от данного МВИЭ, Wj(t) - вероятностный коэффициент, учитывающий случайный характер МВИЭ, ql - энергетические характеристики источника.
В качестве основного метода рационально использование расширенного комплексного применения различных видов МВИЭ (кластеров) с учетом природно-климатического потенциала определенного региона.
В зависимости от потребностей и возможностей заказчик (частные лица, мелкие производители, муниципалитеты) на удаленных территориях сам может выбрать тип кластера и соотношения по видам МВИЭ. В связи с этим мотивацией для роста интереса к МВИЭ является рост стоимости органических топлив, ограниченность их запасов на планете и объективный вектор на постепенное снижение удельных затрат при использовании МВИЭ в мире.
Для определения условий эффективного функционирования ЭСЭ введем стоимостные коэффициенты Gs и Gvi единицы энергии для подсистем энергоснабжения от традиционных и возобновляемых источников соответственно. Тогда стоимость поступающей энергии выразится формулой:
G = Gs ■ Qs + Е!=1- Gvi ■ Qvi (4)
В данном случае подсистема энергоснабжения от МВИЭ рассматривается как дополнительный источник в ЭСЭ и покрывает только часть потребной энергии в соответствии с кластерным подходом. Пусть для полноценного функционирования потребляющего энергию объекта требуется количество энергии - Qп. Введем коэффициент определяющий долю энергии, замещаемой возобновляемым источником:
z(t) = ^ (5)
Зависимость от времени в данной формуле обусловлена тем, что потребляемая энергия может быть изменчива во времени и носить случайный характер, как и сама выработка от подсистемы МВИЭ [7]. Тогда для эффективного энергоснабжения от МВИЭ необходимо согласование источника энергии с потребителем.
Вырабатываемая энергия зависит от параметров энергоустановок. При этом требуется исследование условий функционирования подсистемы МВИЭ в составе ЭСЭ как недостаточно изученного элемента системы, а именно важно определить те параметры, которые влияют на эффективность использования подсистемы МВИЭ в составе ЭСЭ.
Рассмотрим в качестве примера расчет экономической эффективности использования энергии солнечной радиации для преобразования в электрическую (ФЭП) и тепловую (СК). Используем формулу [8]:
Р0= Нт = ■ [cos ф • cos6 • sinws< + 2!б!; sinф • sins], (6)
где
- Р0 - суммарная солнечная радиация, приходящаяся на горизонтальную поверхность вне атмосферы в единицу времени (мощность суммарной солнечной радиации);
- Н0 - суммарная солнечная радиация, приходящаяся на горизонтальную плоскость вне атмосферы;
- G0 - солнечная постоянная вне атмосферы (1.340 Вт/м2);
ф - географическая широта местности; - 23.45 . Г284+П „ 1
о = ■ п ■ 81П I ■ 2 ■ П - склонение, п - номер дня года;
- ts - продолжительность дня в секундах;
- ros = arccos ■ (—tg9 ■ tgS) - часовой угол на закате в градусах. Вводим поправку на эллиптичность орбиты [8], тогда
Р„ = Р0 ■ [1 - е- cos . (7)
е=0,033 - эксцентриситет орбиты.
Учтем атмосферу, как препятствие, для этого введем индекс ясности Кт:
Кт = —, Т Ро'
где Р - суммарная мощность солнечной радиации, пришедшая на горизонтальную площадку на поверхности Земли;
Мощность солнечной радиации на горизонтальную плоскость с учетом атмосферы:
Р = Кт ■ Р0. (8)
Введем угол наклона солнечной батареи р, тогда с учетом угла наклона
Р = Р~Рр • R + !! . (1+со#И + р , i-cos! ! L Р Р ' 2 Р ' 2
(9)
где:
- р - альбедо местности;
- PD - доля диффузионной радиации, для нахождения которой используем формулу (1)
PD = (a - B ■ KT + C ■ k! - D ■ KP = KT ■ P,
где введено обозначение:
KT = (a - B ■ KT + C ■ K! - D ■ k!) ■ P
Численные коэффициенты: А=1,39; B=4,03 C=5,53 D=3,11в соответствии с [8]. Преобразуем выражение (9):
Pp = [(l - KT) ■ R + KT ■ ^ + p ■ ■ Р (10)
Обозначим
0 = [(1 - KT) ■ R + KT ■ ^ + p ■ ,
Тогда (10) приобретает вид
Pp = 0 ■ K! ■ P0 = 0 ■ KT ■ P0 ■ [l - e ■ cos (11)
Для краткости обозначим
Ф = К т ■ Р0
360т
1 — е ■ соэ-
365 ]
Тогда (11) преобразуется в:
Рв = 0 . ^ . ф (12)
Итак, получено выражение для Рр - полной мощности солнечной радиации, падающей на солнечную батарею, расположенную под угол р.
Выходящая мощность электрической энергии, генерируемая солнечной батареей на поверхности Земли в конкретной географической точке:
Рвых = Пэ ■ Рр (13)
где пэ - КПД солнечной батареи при преобразовании солнечной радиации в электрическую энергию, с учетом (12)
Рвых = Пэ ■ 0 ■ ! • Ф (14)
!
Таким образом, мы получили выражение для электрической энергии, вырабатываемой солнечной батареей в единицу времени.
Стоимость этой энергии можно вычислить, если известно стоимость 1 Дж электрической энергии. Обозначим эту величину Оуэ. Тогда в рублевом денежном выражении формула (последняя) приобретет вид:
1сэ=Лэ ■ 0 ■ ! • Ф ■ Gvэ. (15)
!
Полученная формула определяет стоимость электрической энергии, вырабатываемой солнечной батареей в единицу времени.
Аналогично можно получить оценку при преобразовании солнечной энергии в тепловую. Для этого в формуле (13) необходимо использовать соответствующий кпд пт, и соответствующую стоимость единицы тепловой энергии. Тогда
1ст = Лт ■ 0 ■ — ■ Ф ■ Gvт. (16)
!
Введем название для полученных величин - денежные потоки при преобразовании солнечной энергии в электрическую 1сэ и тепловую соответственно 1ст.
Вырабатываемую энергию от ФЭП и СК можно определить на основе приведенной детерминированной модели. Результаты функционирования энергоустановки могут носить случайный характер из-за изменчивости во времени поступающей возобновляемой энергии [3]. Следовательно, вырабатываемую энергию также следует ожидать с долей вероятности.
Соотношение, выражающее энергетический баланс ЭСЭ, имеет вид, с учетом (2):
Qп = Qs + Qv (17)
Отсюда:
Qs = Qv ■ (^-1) (18)
Тогда целевой функционал исследуемой ЭСЭ с использованием МВИЭ представим, используя (1) - (5) как:
G = Gs ■ - 1) • £!=1- к ■ ■ «¡(О ■ qi +
+ £Г=1- Gvi ■ fi(t) ■ wi(t) ■ qi . (19)
Для решения поставленной задачи необходимо исследовать полученный функционал на минимум. Для этого необходимо определить основные введенные параметры ЭСЭ. Исследуемые параметры должны отражать влияние климатических, технических и экономических факторов на условия энергообеспечения потребителей [9] для всех используемых в ЭСЭ МВИЭ.
Очевидно, что для решения поставленной задачи необходимы функциональные зависимости всех введенных выше величин, как от времени, так и от других факторов. Основная информация о режимах работы ВИЭ содержится в величинах ^(ф и wi(t). Выше было указано, что их конкретные зависимости можно сформировать эмпирически, основываясь на статистических данных. Аналогичный подход является единственно возможным и для Qп(t).
Таким образом, для дальнейших исследований принципиально важным является использование существующих или наработка новых статистических данных позволяющих установить в том или ином виде функциональные зависимости указанных выше величин.
Коэффициент, определяющий долю энергии, замещаемой возобновляемым источником z(t) в данной модели может задаваться исходя из соотношения стоимости энергии получаемой от традиционных источников и стоимости энергии получаемой от МВИЭ, что определяет вид кластера в соответствии с табл. 1.
Результатом использования предложенной методики построения энергоэффективных систем энергоснабжения должны стать разработки различных режимов и схем согласования МВИЭ с потребляемым энергию объектом. При этом важно для согласования вырабатываемой и потребляемой энергии определить удобный расчетный период, когда соответствующие исходные данные для анализа не подвержены стохастической изменчивости во времени.
Для этого необходимо выявить повторяющиеся циклы в нестационарном процессе. Соответствующий анализ показывает, что хотя внутри суток и года случайный характер имеет место, однако суточная и годовая сумма рассматриваемой энергии носит более устойчивый характер.
Таким образом, рассматривая энергетические характеристики МВИЭ в конкретных климатических условиях и параметры энергетических установок потребления энергии, с учетом ограничений полученных на основе исследования на минимум целевой функции О, мы можем в рамках данной модели строить ЭСЭ с оптимальными параметрами.
Литература
1. Велькин В. И. Оптимизация выбора энергообеспечения на основе кластерного подхода в использовании возобновляемых источниках энергии // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». -2012. - №02 (106). С. 61-66.
2. Велькин В. И., Логинов М. И. Выбор оптимального состава оборудования в кластере возобновляемых источников энергии на основе регрессионного анализа // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». - 2012. - №03 (107). С. 100-104.
3. Щеклеин С. Е., Власов В. В. Моделирование нестационарных случайных процессов в задачах обоснования возобновляемых источников энергии // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». -2012. -№03 (107). С. 67-71.
4. Гапоненко А. М., Каграманова А. А. Оптимизация состава комплекса возобновляемых источников энергии с использованием кластерного подхода и теории случайных процессов / Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2016. - №02(116). С. 94 - 109. - IDA [article ID]: 1161602005. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2016/02/pdf/05.pdf.
5. Амерханов Р. А., Драганов Б. Х. Проектирование систем теплоснабжения сельского хозяйства: Учеб. для вузов / Под ред. Б. Х. Драганова. -Краснодар: 2001. -200 с.
6. Шерьязов С. К. Основы исследования системы энергосбережения с использованием возобновляемых источников. / Шерьязов С. К., Велькин В. И., Семенов А. Ю., Чернов Н. А. // «Альтернативная энергетика и экология», - 2012. - №4. С.147-149.
7. Фортов В. Е., Попель О. С. Энергетика в современном мире. Долгопрудный: Издательский дом «Интеллект»,
2011. -146с.
8. Сивков С.И. Методы расчёта характеристик солнечной радиации. - JL: Гидрометеоиздат, - 1968. - 185 с.
9. Велькин В. И. Оптимизация выбора энергообеспечения на основе кластерного подхода в использовании возобновляемых источников энергии. Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». -
2012. - №2. С.61-66.
References
1. Vel'kin V. I. Optimizacija vybora jenergoobespechenija na osnove klasternogo podhoda v ispol'zovanil vozobnovljaemyh istochnikah jenergii // Mezhdunarodnyj nauchnyj zhurnal «Al'ternativnaja jenergetika i jekologija». -2012. - №02 (106). S. 61-66.
2. Vel'kin V. I., Loginov M. I. Vybor optimal'nogo sostava oborudovanija v klastere vozobnovljaemyh istochnikov jenergii na osnove regressionnogo analiza // Mezhdunarodnyj nauchnyj zhurnal «Al'ternativnaja jenergetika i jekologija». -2012. - №03 (107). S. 100-104.
3. Shheklein S. E., Vlasov V. V. Modelirovanie nestacionarnyh sluchajnyh processov v zadachah obosnovanija vozobnovljaemyh istochnikov jenergii // Mezhdunarodnyj nauchnyj zhurnal «Al'ternativnaja jenergetika i jekologija». -2012. -№03 (107). S. 67-71.
4. Gaponenko A. M., Kagramanova A. A. Optimizacija sostava kompleksa vozobnovljaemyh istochnikov jenergii s ispol'zovaniem klasternogo podhoda i teorii sluchajnyh processov / Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU) [Jelektronnyj resurs]. - Krasnodar: KubGAU, 2016. - №02(116). S. 94 - 109. - IDA [article ID]: 1161602005. - Rezhim dostupa: http://ej.kubagro.ru/2016/02/pdf/05.pdf.
5. Amerhanov R. A., Draganov B. H. Proektirovanie sistem teplosnabzhenija sel'skogo hozjajstva: Ucheb. dlja vuzov /Pod red. B. H. Draganova. -Krasnodar: 2001. -200 s.
6. Sher'jazov S. K. Osnovy issledovanija sistemy jenergosberezhenija s ispol'zovaniem vozobnovljaemyh istochnikov. / Sher'jazov S. K., Vel'kin V. I., Semenov A. Ju., Chernov N. A. // «Al'ternativnaja jenergetika i jekologija», - 2012. - №4. S. 147-149.
7. Fortov V. E., Popel' O. S. Jenergetika v sovremennom mire. Dolgoprudnyj: Izdatel'skij dom «Intellekt», 2011. -146s.
8. Sivkov S.I. Metody raschjota harakteristik solnechnoj radiacii. - JL: Gidrometeoizdat, - 1968. - 185 s.
9. Vel'kin V. I. Optimizacija vybora jenergoobespechenija na osnove klasternogo podhoda v ispol'zovanii vozobnovljaemyh istochnikov jenergii. Mezhdunarodnyj nauchnyj zhurnal «Al'ternativnaja jenergetika i jekologija». - 2012. - №2. S.61-66.
