МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЭКОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ ОЦЕНКА ЭНЕРГОУСТАНОВОК НА ОСНОВЕ ФОТОЭЛЕМЕНТОВ С РАЗЛИЧНЫМ МАТЕРИАЛОМ АКТИВНОГО СЛОЯ Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

УДК 620.98

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЭКОЛОГО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ ОЦЕНКА ЭНЕРГОУСТАНОВОК НА ОСНОВЕ ФОТОЭЛЕМЕНТОВ С РАЗЛИЧНЫМ МАТЕРИАЛОМ АКТИВНОГО СЛОЯ

Гвоздкова Ю. Д., Гвоздкова И. А.

ФГБОУ ВО «МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (национальный исследовательский университет)», Россия, 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, 4, gina94@yandex.ru ОУП ВО «Академия труда и социальных отношений», Россия, 119454, г. Москва, ул. Лобачевского, 90,

gvozdkova@yandex.ru

Аннотация. В статье обоснована необходимость проведения сравнительного многофакторного анализа традиционных и перспективных фотовольтаических технологий солнечной энергетики с целью обеспечения компромисса между технико-экономической эффективностью их создания, внедрения и использования и сохранением окружающей среды. Рассмотрены принципы разработки, ключевые характеристики и особенности практического применения универсального эколого-ориентированного оптимизационного подхода, позволяющего осуществлять с помощью математических инструментальных средств комплексную многокритериальную оценку жизненных циклов фотоэлектрических энергоустановок, различающихся материалом активного слоя, с учетом социально-экономических приоритетов в сфере обеспечения энергетической и техногенной безопасности. Продемонстрированы возможности методов анализа иерархий и Монте-Карло, а также вариантов их программных реализаций для решения сформулированной задачи о статистически надежном выборе оптимальных фотоэлектрических энергосистем, обладающих характеристиками, соответствующими как можно меньшему негативному экологическому воздействию и достаточно высокой технико-экономической эффективности. Систематизированы критерии оценки преимуществ и недостатков тонкопленочных фотоэлементов и модулей - устройств, обладающих большим потенциалом для развития фотовольтаического сегмента солнечной энергетики. Обобщены результаты исследований различных стадий жизненных циклов наиболее распространенных солнечных батарей на тонких пленках (с активным слоем из теллурида кадмия, диселенида меди-индия-галлия и композита из аморфного, микрокристаллического и нанокристаллического кремния) и энергоустановок на их основе. С помощью разработанного алгоритма рассчитан эколого-технический рейтинг указанных типов фотоэлектрических систем, значения которого сопоставлены с предпочтениями производителей и потребителей на рынке тонкопленочной фотовольтаики. Сформулированы перспективные направления развития предложенной методики и рекомендации по ее использованию в различных регионах и сферах деятельности.

Предмет исследования: экологические и технико-экономические характеристики фотоэлектрических энергоустановок с активным слоем их различных материалов на всех стадиях их жизненного цикла

Материалы и методы: традиционные и перспективные материалы активного слоя солнечных фотоэлементов и энергоустановки на их основе, метод анализа иерархий, метод Монте-Карло, методы математической статистики, компьютерное моделирование с использованием средств MS Ехсе1 и VBA

Результаты: разработан универсальный алгоритм многокритериальной сравнительной оценки экологических и технико-экономических характеристик жизненных циклов энергоустановок на основе фотоэлементов с активным слоем из различных материалов с помощью оптимизационных математических методов; выявлен оптимальный для эксплуатации тип тонкопленочных фотовольтаических систем

Выводы: аргументировано проведение многокритериальной математической оптимизации эколого-ориентированного выбора технологических решений по аналогии с комплексной оценкой преимуществ и недостатков рассмотренных фотоэлектрических энергоустановок

Ключевые слова: фотоэлектрические энергоустановки, тонкопленочные фотоэлементы, материалы активного слоя, многокритериальная эколого-ориентированная оценка, метод анализа иерархий, метод Монте-Карло.

ВВЕДЕНИЕ

Современная солнечная энергетика - это интенсивно развивающаяся энергетическая отрасль, для которой характерны самые высокие для возобновляемых источников энергии темпы роста (по установленной мощности более 30%/год), доступность, неисчерпаемость, высокая

экологическая безопасность, значительно более

низкие капитальные и эксплуатационные затраты по сравнению с традиционной углеводородной энергетикой, а также постоянное снижение стоимости «солнечной» электроэнергии. Наиболее перспективным сегментом мирового солнечно-энергетического комплекса стал

фотовольтаический сектор, основанный на прямом преобразовании энергии Солнца в электричество с

помощью активного слоя солнечных батарей (фотоэлементов).

В настоящее время в различных научно-технологических центрах мира идет интенсивный поиск новых процессов получения и видов органических и неорганических материалов для фотоэлектрических энергоустановок. Несмотря на наличие целого ряда экологических и технологических преимуществ солнечных батарей, себестоимость электроэнергии, полученной с помощью них, в большинстве случаев продолжает быть выше средних показателей по отрасли. Главные критерии оценки конкурентоспособности рассматриваемых устройств - КПД, долговечность, стабильность, стоимость и степень экологичности.

Основным движущим фактором развития различных технологических областей является рост КПД, но проектирование и эксплуатация любых устройств предполагают проведение научно обоснованной оценки степени их безопасности на всех стадиях жизненного цикла (ЖЦ) от добычи сырья, необходимого для изготовления изделия или сооружения конструкции, до их переработки и утилизации с целью снижения рисков и угроз, связанных с жизненно важными интересами человека. Так как ЖЦ фотоэлектрических преобразователей (ФЭП) солнечной энергии могут сильно различаться как по технико-экономическим характеристикам, так и по степени воздействия на окружающую среду (ОС), целесообразно сформировать комплексный многофакторный подход к анализу традиционных и перспективных вариантов развития рассматриваемой

технологической области с учетом особенностей решаемых задач и приоритетов в сфере обеспечения энергетической, экологической и техногенной безопасности.

Целью данного исследования стала разработка универсального алгоритма многокритериальной сравнительной оценки экологических и технико-экономических характеристик жизненных циклов энергоустановок на основе фотоэлементов с различным материалом активного слоя с помощью оптимизационных математических методов.

АНАЛИЗ ПУБЛИКАЦИЙ

Многочисленные научно-практические

исследования показали, что технико-экономическая эффективность, а, следовательно, и конкурентоспособность фотоэлементов во многом зависят от вида материалов, на основе которых они создаются [1-4]. Для производства активного слоя солнечных батарей используют различные типы кремния, теллурид кадмия, арсенид галлия, медь, селен, индий, галлий, некоторые органические соединения (например, фуллерены, донорно-акцепторные низкомолекулярные и

высокомолекулярные полупроводники и др.), перовскиты. Кристаллический кремний (с-81) является доминирующим полупроводниковым материалом, используемым в фотоэлектрической технологии для производства преобразователей

солнечной энергии, и подразделяется на мультиристаллический кремний (multi-Si), состоящий из мелких кристаллов, и монокристаллический кремний (mono-Si), представляющий собой непрерывный кристалл [5]. Фотоэлементы, изготовленные из пластин кристаллического кремния, называют

традиционными, или солнечными элементами первого поколения, поскольку они были разработаны в 1950-х годах и остаются наиболее распространенным типом устройств

рассматриваемого класса до настоящего времени. Солнечные элементы (ячейки) собираются в фотоэлектрические панели (модули) и представляют собой часть фотоэлектрической системы для выработки электроэнергии из солнечного света.

Из анализа ЖЦ фотоэлектрических ячеек, изготовленных из различных материалов, следует, что степень экологической безопасности (ЭБ) указанных источников энергии также определяется типом материала [1-3, 5]. При производстве ФЭП и аккумуляторов электроэнергии, произведенной с помощью них, могут применяться токсичные вещества, что ограничивает масштабное использование и утилизацию таких устройств. А переход на экологически чистые технологии получения кремния является одним из главных экологических приоритетов, с учетом которых должна развиваться солнечная фотоэнергетика в интересах существенного уменьшения негативного воздействия ее технологических объектов на среду обитания.

Несмотря на актуальность проблемы снижения загрязнения ОС, математические подходы к комплексной оценке экологической безопасности материалов только начинают разрабатываться. Это, в первую очередь, связано с тем, что в течение длительного промежутка времени технологии и материалы разрабатывались и использовались с учетом только их технико-экономических характеристик, а их экологические аспекты не учитывались. Кроме этого, многообразие форм и видов воздействия материалов на окружающую среду на разных стадиях их жизненных циклов и наличие региональных особенностей указанного воздействия осложняют проведение сравнительного анализа экологической безопасности

рассматриваемых объектов.

В зависимости от варианта назначения к солнечным батареям могут предъявляться особые требования, устанавливающие ограничения на их применение. К примерам выявленных технических ограничений использования фотоэлементов в авиации вне зависимости от вида материала их активного слоя относится неспособность энергоустановок на основе ФЭП к конкуренции с традиционными источниками энергии при создании тяги современных пассажирских турбореактивных самолетов [3]. Поэтому в рассматриваемой области целесообразно развивать только те технологии, которые связаны с применением фотоэлементов в

системах бортового питания летательных аппаратов и с покрытием ими легких самолетов, не развивающих больших скоростей в полетах.

Подробный анализ различных подходов к расчету и проектированию систем автономного электроснабжения с использованием

фотопреобразователей солнечной энергии приведен в работах [6, 7].

В работе [8] продемонстрированы возможности оптимизационных математических средств и их программных реализаций для решения многокритериальных задач по выбору оптимальных авиационных материалов и технологий с учетом экологических предпочтений лиц, принимающих решение (ЛПР), и обоснована целесообразность использования для этого технических, экологических и экономических критериев, при помощи которых можно произвести комплексную оценку изучаемых альтернатив.

Другим примером многокритериального эколого-ориентированного подхода к научно обоснованному выбору технологических решений является методика оценки ЭБ конструкционных материалов с помощью индекса экологической безопасности и критерия экологической эффективности, предложенная для определения степени воздействия материала на ОС на всех стадиях ЖЦ изготовленного из него изделия с заданными эксплуатационными параметрами (в том числе с учетом достижения удовлетворительного социально-экономического эффекта от его производства и применения) и апробированная только для стадий подготовки сырья, получения материала и его использования без конкретизации вида устройства [9].

Для комплексного исследования

результирующих экологических эффектов ФЭП может быть использована методика анализа и оценки жизненного цикла, разработанная в соответствии с требованиями международного стандарта ISO 14040 и основанная на данных базы EcoInvent по семи наиболее значимым категориям воздействия: окисление, изменение климата, пресноводная экотоксичность, экотоксичность для человека, ионизирующее излучение,

землепользование и стратосферное истончение озонового слоя [10].

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Чтобы реализовать многофакторный подход к подбору оптимальной энергоустановки из совокупности альтернативных вариантов, которые могут быть сконструированы из солнечных батарей с различным материалом активного слоя, необходимо сформулировать требования к эксплуатационным характеристикам указанных объектов и выявить не только технические и социально-экономические, но и экологические ограничения, связанные с их полными жизненными циклами. Это позволит исключить из рассмотрения материалы и конструкции, не удовлетворяющие требованиям технико-экономической

эффективности, а также экологической и техногенной безопасности. Далее с учетом региональных аспектов следует проанализировать особенности различных стадий ЖЦ изучаемых фотоэлементов, к которым относятся: подготовка сырья (включая его добычу), получение материала из сырья, проектирование и изготовление солнечной батареи и модуля, монтаж и эксплуатация энергоустановки, ее переработка и утилизация.

После изучения сходств и различий жизненных циклов конкурирующих технологий фотовольтаики необходимо определить критерии их сравнительной оценки исходя из специфики решаемой инженерной задачи. Если оценку будет осуществлять группа экспертов, то каждый эксперт может выбрать критерии в соответствии с его предпочтениями.

Для комплексного экологически

ориентированного выбора оптимальной фотоэлектрической системы с активным слоем из определенного материала предлагается универсальный алгоритм, учитывающий особенности всех стадий ЖЦ анализируемых устройств (табл. 1). Указанный алгоритм представляет собой детализированное развитие сформированного в работах [8, 11] общего подхода к решению оптимизационных многокритериальных технологических задач с учетом экологических ограничений.

№ этапа Содержание

1 Эколого-ориентированный анализ ЖЦ сравниваемых фотоэлементов с учетом особенностей их использования в энергоустановках определенного типа; выявление сходств и различий

2 Отбор критериев оценки изучаемых энергоустановок с учетом выявленных различий в стадиях ЖЦ соответствующих им фотоэлементов

3 Выбор математического метода многокритериальной оценки фотоэлектрических энергоустановок и варианта его программной реализации

4 Составление комплексной эколого-ориентированной модели сравнительной оценки энергоустановок на основе ФЭП

5 Выбор оптимальной фотоэлектрической системы на основе математического критерия эффективности

6 Оценка надежности решения статистическими методами

Таблица 1. Алгоритм комплексного эколого-ориентированного выбора оптимальной фотоэлектрической энергоустановки из совокупности альтернатив с различным материалом активного слоя

Table 1. Algorithm for complex environmental-oriented selection of the optimal photovoltaic power plant from a set of

alternatives with an active layer of different materials

Модель сравнительной оценки

фотовольтаических энергоустановок должна обеспечивать оптимальный баланс между техническими, эксплуатационными,

экологическими и социально-экономическими требованиями к ним. Кроме этого, процесс построения указанной модели не должен быть громоздким и трудоемким, т. к. предполагается, что он будет осуществляться специалистами из различных областей научно-практической деятельности, большинство из которых не владеет навыками составления и решения сложных математических задач.

Оптимальное инженерное решение, найденное с помощью выбранного математического

инструментария, должно обладать

характеристиками, соответствующими как можно меньшему негативному воздействию на ОС и достаточно высокой технической и экономической эффективности. При этом оно должно быть устойчивым и статистически надежным.

Моделирование рассматриваемых решений может быть осуществлено различными оптимизационными средствами, например, методами анализа иерархий (МАИ) [8, 12], Парето (если сравниваются не менее пяти альтернатив) [13], функционально-стоимостного анализа [14], балльной оценки [15].

Одним из наиболее универсальных подходов к многокритериальной оптимизации принимаемых решений является метод анализа иерархий, позволяющий найти оптимальный вариант из имеющихся альтернатив, который лучше других согласуется с пониманием сущности проблемы и требованиями ЛПР к её решению. Применение МАИ основано на алгоритмизированной структуризации выбора в виде иерархии, включающей уровни цели, экспертов, критериев, решений, и универсальном количественном сравнении элементов каждого уровня с использованием безразмерной шкалы от 0 до 1.

Наиболее подходящим средством для оценки надежности полученного решения является компьютерный эксперимент, осуществляемый методом статистических испытаний (методом Монте-Карло) [16].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ АНАЛИЗ

Для моделирования поиска оптимальной фотоэлектрической энергоустановки был выбран один из самых простых вариантов метода анализа иерархий, в котором итоговые весовые коэффициенты альтернативных решений ¥(у) (у -номер энергоустановки) определяются

совокупностью следующих соотношений:

ь

N

V(У) = !(е(/) £г(/, /) q(l, /)),

(1)

/ = 1

1=1

у = 1, 2, ..., р, 1 = 1, 2,

, Ь, / = 1, 2,

, N

е (/) =

Е (/)

Е Е (/)

(2)

I = 1

г (I, I) =

Я(1, I)

N1

Е (')

(3)

I = 1

ч(и У, I) =

ат (¿, у, I)

р

Е £т (|, у, 1)

У = 1

(4)

где Р - количество сравниваемых энергоустановок;

Ь - количество экспертов, оценивающих энергоустановки;

N - количество критериев оценки, используемых 1-м экспертом;

е(1) - нормированный весовой коэффициент мнения 1-го эксперта;

Е(1) - ненормированный рейтинг значимости мнения 1-го эксперта (Е(1) > 0);

г(/, 1) - нормированный весовой коэффициент /го критерия оценки у 1-го эксперта;

Я(1, 1) - ненормированный рейтинг значимости /го критерия оценки у 1-го эксперта (Я(/,1) > 0);

д(1, у, 1) - нормированный показатель оценки энергоустановки с номерому по /-у критерию у 1-го эксперта;

Q(i, у, 1) - ненормированное значение показателя оценки у-ой энергоустановки по /-у критерию у 1-го эксперта , у, 1) > 0 при т = 1; Q(i, у, 1) > 0 при т = -1);

т - параметр, определяющий, какое значение показателя оценки решения по критерию является самым ценным: наибольшее или наименьшее (например, для долговечности фотоэлемента т = 1, а для стоимости материала и фотоэлектрических установок на его основе т = -1).

Оптимальной будет энергоустановка с наибольшим значением итогового весового коэффициента У(у).

Критерии оценки могут быть объективными (цена, объемы выбросов загрязнителей ОС, КПД и т. д.) и субъективными (улучшение здоровья людей при использовании солнечных батарей определенного типа, степень освоенности технологии и др.), значения которых определяются по определенной шкале предпочтений ЛПР. Если показатели оценки решений по критериям могут быть заданы на основе объективных характеристик (например, стоимость фотоэлектрической панели для энергетической установки), тогда у всех экспертов они будут иметь одинаковые значения.

Среди значений Q(i, у, 1) не должно быть отрицательных чисел. Этого можно добиться, прибавляя ко всем показателям данного типа (или к

показателям оценки решений по какому-то одному критерию) достаточно большое положительное число. Если для критерия m = -1, то Q(i,j, l)для него, согласно (4), не должны быть равны нулю (вместо нуля выбирается очень маленькое положительное число).

Рейтинговые коэффициенты V(j) принимают значения от 0 до 1, а их сумма, как и суммарное значение нормированных весовых коэффициентов элементов любого иерархического уровня в МАИ, равна 1.

Для сравнения двух элементов определенного уровня можно воспользоваться шкалой относительной важности, согласно которой [17]: при равной важности элементов их показатели оценки будут равны 1, при умеренном превосходстве первого элемента над вторым - 3 и 1/3, при превосходстве первого элемента над вторым - 5 и 1/5, при значительном превосходстве первого элемента над вторым - 7 и 1/7, при очень сильном превосходстве первого элемента над вторым - 9 и 1/9; промежуточным оценкам элементов соответствуют значения 2 и 1/2, 4 и 1/4, 6 и 1/6, 8 и 1/8. С использованием рассматриваемой шкалы расчет нормированных весовых коэффициентов элементов каждого уровня осуществляют как по формулам (2)-(4), так и более сложным способом, основанным на применении принципа парных сравнений [17].

С целью упрощения вычислительных процедур и экономии времени поиск оптимальной энергетической установки был автоматизирован с помощью специальной компьютерной программы, написанной на языке программирования VBA (Visual Basic for Application) для приложения MS Excel 2010 [8].

Для снижения возможных рисков комплексную оценку конкурирующих фотовольтаических энергосистем целесообразно осуществлять не только коллективом экспертов, но и на основе различных оптимизационных математических методов, каждому из которых может быть присвоен рейтинг значимости. Если определенные стадии жизненного цикла или отдельные их этапы у сравниваемых установок не имеют различий, то с целью упрощения расчетов их можно исключить из рассмотрения.

Важным критерием оценки найденных решений (вне зависимости от метода их получения) является степень их устойчивости по отношению к изменениям исходных данных, которые могут быть заданы приближенно и/или подвержены влиянию субъективных факторов. Поэтому для проверки надежности решения необходимо провести минимум несколько альтернативных вычислений со случайными вариациями начальных данных в пределах 30% от исходных значений. При использовании МАИ варьируются показатели оценки решений по критериям и/или рейтинги значимости критериев и мнений экспертов. Получение статистически надежной оценки степени достоверности получаемых результатов требует

проведения не менее тысячи испытаний рассматриваемого типа. Осуществление такой процедуры путем компьютерного моделирования методом Монте-Карло и автоматизированная обработка его результатов при помощи инструментальных средств математической статистики позволяют с достаточно высокой точностью оценить устойчивость решения [16]. В реализованном варианте разработанного алгоритма применение метода Монте-Карло было осуществлено при помощи встроенного в VBA генератора случайных чисел [18].

Предложенная методика была апробирована для сравнительной оценки энергоустановок на основе ФЭП с активным слоем из тонкопленочных материалов. Тонкопленочный фотоэлемент - это солнечный элемент второго поколения, который изготавливается путем нанесения одного или нескольких тонких слоев или тонкой пленки фотоэлектрического материала на стеклянную, металлическую или пластиковую подложку.

Более 60% фотоэлементов и около 70 % солнечных фотоэлектрических модулей изготавливает Китай, но высокотехнологичным производством тонкопленочных солнечных батарей занимаются в основном европейские и американские компании [19]. Средние показатели эффективности преобразования солнечной энергии для тонкопленочных фотоэлементов ниже, чем у их аналогов на основе кристаллического кремния, цена сопоставимая (около 0,5 $/Вт), но ФЭП на тонких пленках более прочные, имеют меньший вес (что особенно важно при их эксплуатации в движущихся средствах и при транспортировке), могут быть изготовлены на гибких подложках и благодаря высокой степени прозрачности уже используются вместо остекления в различных строительных и иных конструкциях [20-22]. Гибкость тонкопленочных солнечных модулей позволяет покрывать ими поверхности разнообразной формы (как плоские, так и криволинейные), разрезать их на части, выпускать в рулонах. Климатические и экологические изменения, а также слабая освещенность, рассеянность света и высокие температуры оказывают на тонкопленочные солнечные панели гораздо меньшее негативное воздействие, чем на кремниевые кристаллические модули [5, 20, 23]. Поэтому их особенно выгодно использовать в регионах с облачной погодой и в условиях жаркого климата.

Таким образом, у тонкопленочной фотовольтаики имеется большой потенциал по интегрированию ее устройств в различные здания, сооружения, иные конструкции и в транспортные средства с целью осуществления их эффективного автономного электроснабжения и реализации разнообразных концепций «умного дома», «умного автомобиля» и т. д. Эксперты полагают, что потребуется всего несколько лет для того, чтобы коммерчески ориентированные тонкопленочные солнечные панели стали доступными на рынке недвижимости.

За последние два десятилетия доля рынка солнечных батарей на тонких пленках никогда не достигала более 20 %, а в последние годы из-за резкого падения цен на кристаллический кремний она упала до 5 % [20, 21]. Однако, по мнению многих исследователей, развитие

фотовольтаического сегмента солнечной энергетики в ближайшем будущем будет связано главным образом с совершенствованием технологий изготовления и эксплуатационных характеристик тонкопленочных солнечных фотоэлементов и энергоустановок на их основе.

Для изготовления активного слоя фотоэлектрических ячеек на тонких пленках чаще всего используют аморфный кремний (а-81), нанокристаллический кремний (пс^),

микрокристаллический кремний (цс-81), диселенид меди-индия-галлия ^Ю8, Си1п^а(1-;1:^е2, 0 < х < 1), теллурид кадмия (CdTe) [20, 22]. В настоящее время эффективность лабораторных фотоэлементов на основе CdTe (> 21 %) и aGS (> 23 %) сопоставима с КПД опытных образцов ячеек с активным слоем из мультикристаллического кремния (> 22%) -доминирующего материала фотовольтаики, используемого в большинстве солнечных фотоэлектрических систем [20, 22]. Кроме этого, средний срок энергетической окупаемости тонкопленочных модулей (около 1,18 года), определяемый промежутком времени, в течение которого должна функционировать

фотоэлектрическая энергосистема, чтобы сгенерировать такое же количество энергии, какое было использовано для ее создания на всех предыдущих стадиях жизненного цикла, меньше аналогичного показателя кремниевых

кристаллических панелей, составляющего примерно 1,85 года [5].

К перспективным материалам активного слоя солнечных ФЭП на тонких пленках относятся фуллерены, донорно-акцепторные

низкомолекулярные и высокомолекулярные органические соединения, перовскиты [2, 4, 21, 24]. Основные преимущества указанных материалов заключаются в потенциально низкой стоимости, высокой экологичности (за исключением содержащих свинец перовскитов) и сильной поглощательной способности в области максимума солнечного излучения, которая обеспечивает возможность создания на их основе ультратонких (с толщиной активного слоя около 100 нм и менее) солнечных ячеек. А главный недостаток таких материалов связан с нестабильностью и деградацией изготовленных из них фотоэлементов, проявляющихся в быстром уменьшении их КПД в условиях воздействия атмосферной влажности, УФ-излучения и повышенных температур. Для решения обозначенной проблемы проводятся исследования по поиску оптимальных способов защиты активного слоя рассматриваемых устройств, которая может быть осуществлена путем введения в материал различных примесей или посредством нанесения на пленку специальных изолирующих покрытий. Солнечные батареи, создаваемые на основе перспективных материалов, относят к фотоэлементам третьего поколения.

В работах [1, 5, 20-23, 25-31] приведены характеристики ЖЦ наиболее распространенных тонкопленочных ФЭП (с активным слоем из CdTe, CIGS и а^ с добавками пс^ и/или дс^). Результаты анализа указанных характеристик представлены в табл. 2.

Материал активного слоя ФЭП Достоинства Недостатки

Малая толщина активного слоя (может быть менее 1 мкм) Низкий КПД (рекордные значения: 14 % для ячейки, 12,3 % для модуля)

Низкие потери мощности при рассеянном и отраженном свете, слабой освещенности и высоких температурах Снижение КПД на 10-30% в течение первых шести месяцев работы из-за светоиндуцированной деградации

Развитая технология получения тонких пленок (основной способ - плазменно-усиленное химическое осаждение из паровой фазы при температуре 30-300° С) Потеря мощности при понижении температур

а-Si/nc-Si/^-Si Отсутствие в составе материала токсичных химических элементов Снижение номинальной выходной мощности на 0,87 % в год в течение всего срока эксплуатации

Низкий расход материала и энергии

Высокая производительность производства, позволяющая изготавливать модули большой площади Необходимость использования больших площадей для монтажа и эксплуатации установок определенной мощности

Обеспеченность сырьем (кремний - один из самых распространенных в земной коре химических элементов) Низкая доля на рынке тонкопленочной фотовольтаики (6,7 %)

Малый срок энергетической окупаемости (0,9 - 2,4 года)

Таблица 2. Характеристики ЖЦ наиболее распространенных тонкопленочных ФЭП и энергоустановок на их основе Table 2. Characteristics of the life cycle of the most common thin-film solar cells and power plants based on them

Продолжение таблицы 2 Ccontinuation of table 3

Расчетный срок службы около 25 лет

Безотходность производства фотоэлементов

CdTe Высокий КПД (рекордные значения: 21 % для ячейки, 19 % для модуля) Трудности, связанные с контролем и воспроизведением процессов производства активного слоя

Низкие потери мощности при рассеянном и отраженном свете, слабой освещенности и высоких температурах

Наличие возможности полного обеспечения потребностей в теллуре за счет его извлечения из переработанных модулей к 2038 г. Наличие проблемы гарантии поставок редкоземельного умеренно токсичного металла теллура (примерно в 10 раз более редкого, чем индий)

Выгодное и относительно безопасное использование кадмия, являющегося опасным отходом получения цинка из сульфидных руд Наличие в составе ФЭП тяжелого токсичного металла кадмия и соответствующих экологических проблем, для решения которых требуются дорогостоящие мероприятия

Самый низкий в фотовольтаике срок энергетической окупаемости (0,7 - 1,1 года) Покрытие ячейки тонким слоем токсичного, дорогого и хорошо растворимого в воде CdCl с целью повышения КПД

Стабильность и на несколько порядков меньшая токсичность CdTe по сравнению с Cd

Самое низкое в фотовольтаике водопотребление в пределах жизненного цикла Снижение номинальной выходной мощности на 0,4 % в год

Самая низкая в фотовольтаике эмиссия СО2 в пределах жизненного цикла Наличие проблемы обеспечения гарантий приема отработанных модулей на переработку производителями фотоэлементов

Расчетный срок службы около 55 лет

Высокая доля на рынке тонкопленочной фотовольтаики (51,1 %)

Самая низкая стоимость тонкопленочного фотовольтаического модуля и низкая себестоимость производимой электроэнергии

CIGS Высокий КПД (рекордные значения: 23,35 % для ячейки, 19,2 % для модуля) Необходимость использования высоких температур (500-550° С) для получения тонких пленок

Низкие потери мощности при высоких температурах Трудности, связанные с контролем и воспроизведением процессов производства ФЭП; сильная зависимость свойств ячеек от метода и условий нанесения пленок

Малый срок энергетической окупаемости (0,9 - 1,7 года) Наличие проблемы гарантии поставок редкоземельных металлов индия и галлия

Расчетный срок службы около 23 лет Наличие проблемы, связанной с нестабильностью цен на сырье

Высокая доля на рынке тонкопленочной фотовольтаики (около 42,2 %) Наличие в составе ФЭП селенидов и соответствующих экологических проблем, для решения которых требуются дорогостоящие мероприятия

Снижение номинальной выходной мощности на 0,96 % в год

Наличие проблемы обеспечения гарантий приема отработанных модулей на переработку производителями фотоэлементов

На рис. 1 представлены результаты сравнительной оценки энергоустановок на основе тонкопленочных фотоэлементов с активным слоем из а^/пс^дс^, CdTe и CIGS, расчет эколого-технического рейтинга которых проводился для наиболее важных для российских условий стадий

монтажа, эксплуатации, переработки и утилизации фотоэлектрических систем путем программной реализации метода анализа иерархий в предположении отсутствия существенных различий свойств подложек ФЭП.

^ПУС * Л Г Резерв Ii Из резерве ( о™1^ Л ) )( очист. \ неё J Рейтинг: 0,265 0,434 0,300

№ Критерии опенки Параметр m (если .7л-чшезй сый-и-р -" чшш ч'- ч д.1н lux". значения", то-1, нначе 1) Вес критерия {отОдоЮ) Норн, вес крптерпя ФОТОЭЛЕМЕНТЫ С РАЗНЫМ АКТИВНЫМ СЛОЕМ

a-Slnc-SL/mc-Si CdTe CIGS

Абс. знач. Вес. ко эф. Абс. знач. Вес. коэф. Абс. знач. Вес. коэф.

1 КПД ячейки (%) [22] 1 5 0,0794 14 0,2399 21 0,3599 23,35 0,4002

2 Площадь ячейки (см2) [22] 1 5 0,0794 1,045 0,3317 1,0623 0,3372 1,043 0,3311

3 Средний срок энергетической окупаемости (годы) [5] -1 2 0,03 L7 1,53333 0,2407 0,8333 0,4429 1,1667 0,3164

4 Средняя толщина активного слоя (ыкм) [20, 25] -1 2 0,0317 1 0,4286 1,5 0,2857 1,5 0,2857

5 Потеря мощности в условиях рассеянного света и слабой освещенности 200 Вт'м2 (%) [23, 27, 30] -1 5 0,0794 20 0,4286 20 0,4286 60 0,1429

6 Потеря мощности при температурах выше 25СС {%1аС) [28, 30] -1 5 0,0794 0,19 0,3153 0,175 0,3423 0,175 0,3423

7 Стабильность КПД при температурах ниже 25;С (отн. ед.) [29] 1 5 0,0794 0,5 одюо 1 0,4000 1 0,4000

8 Стабильность КПД по отношению к воздействию солнечного свега (отн. ед.) [20] 1 5 0,0794 0,4 0,1667 1 0,4167 1 0,4167

9 КПД модуля (%) [22] 1 5 0,0794 12,3 0,2436 19 0,3762 19,2 0,3802

10 Доля на рынке тонкопленочной фотовопьтаики (%) [21] 1 1 0,0159 6,7 0,0670 51,1 0,5110 42,2 0,4220

11 Снижение номинальной выходной мощности (%/год) [26] -1 5 0,0794 0,87 0245 0,4 0,5329 0,96 0,2221

12 Расчетный срок службы (годы) [26] 1 5 0,0794 25 0,2427 55 0,534 23 0,2233

13 Положительное экологическое воздействие (отн. ед.) [10] 1 5 0,0794 0,00862 0,0086 0,9868 0,9868 0,0046 0,0046

14 Отрицательное экологическое воздействие (отн. ед.) [10] -1 5 0,0794 0,3 0,3534 0,438 0,242 0,262 0,4046

15 Необходимость использования больших площадей для монтажа и эксплуатации установок определенной мощности (отн. ед.) -1 1 0,0159 1,5 0,2500 1 0,375 1 0,375

16 Обеспечение гарантий производителей по приему на переработку отработанных модулей, содержащих токсичные вещества (отн. ед.) 1 2 0,0317 1 0,5882 0,2 0,1176 0,5 0,2941

Рис. 1. Многокритериальная эколого-ориентированная оценка энергоустановок на основе ФЭП с активным слоем из а-Si/nc-Si/^-Si, CdTe и CIGS, проведенная методом анализа иерархий с использованием средств MS Ехсе1 и VBA

Fig. 1. Multi-criteria environmental-oriented assessment of power plants based on solar cells with an active layer of a-Si/nc-Si/^c-Si, CdTe and CIGS by the analytic hierarchy process using MS Eхcеl and VBA

Результирующее экологическое воздействие изучаемых объектов оценивалось по МАИ на основе данных, полученных в работе [10] при анализе влияния на ОС жизненных циклов тонкопленочных фотовольтаических установок, размещенных на

наклонных крышах в различных регионах с одинаковым уровнем солнечной инсоляции. На рис. 2 приведены критерии и результаты проведенной оценки.

^пуск^

Резерв

Из резерва

J6 Критерии оценка положительного воздействия на ОС 1 кВт уст. шнпностп Параметр ш (если лучший выоор -"шшныущ для абс. значения", то-1, иначе 1) Вес критерия (от 0 до 10) Норм, вес критерия ФОТОЭЛЕМЕНТЫ С РАЗНЫМ АКТИВНЫМ СЛОЕМ

a-Si/uc-Siipc-Si CdTe CIGS

Абс. знач. Вес. коэф. Абс. знач. Вес. коэф. Абс. знач. Вес. коэф.

1 Окисление (кг 302-жв.) 1 1 0,1667 0,00034 0,0517 0,006 0,9205 0,0002 0,0277

2 Изменение климата (кг С02-экв.) 1 1 0,1667 0 0,0000 0,5385 1,0000 0 0,0000

3 Ионизирующее излучение (104-11), ПАЬУв) 1 1 0,1667 0 0,0000 1,6706 1,0000 0 0,0000

4 Землепользование (м2'год) 1 2 03333 0 0,0000 0,0617 1,0000 0 0,0000

5 Стратосферное истощение озонового слоя ( ЮЧ-З), кг СГС-11-экв.) 1 1 0Д667 0 0,0000 3,5117 1,0000 0 0,0000

Итог, sec:

0,009

0,987

0,005

Рис. 2. а. Многокритериальная оценка положительного воздействия на ОС энергоустановок на основе тонкопленочных ФЭП, проведенная методом анализа иерархий с использованием средств MS Ехсе1 и VBA

Fig. 2. а. Multi-criteria assessment of the positive environmental impact of power plants based on thin-film solar cells by the

analytic hierarchy process using MS Eхсеl and VBA

( ПУСК \ 'резерв ' ' Из резерва (оч""' \ / 1 знач. 1 --Jvlv1 очист. \ неё J Игог. вес: 0,300 0,433 0,262

JVs Критерии опенки отрпилтельного воздействия на ОС 1 кВт уст. чппищи в Параметр ш (если I ч hi 1:1 : е- ь ] с m [:i -".[ 1 :н 1 :■["• ■[ для а5с. шачения". то-1, иначе 1) Вес критерия (trr 0 до 10) Норм, вес крптерпя Ф010ЭЛЕМЕН1Ы С РАШЬШ АКТИВНЫМ СЛОЕМ

a Siftic Sialic Si CdTe CIGS

Абс. знач. Вес. коэф. Абс. знач. Вес. коэф. Абс. знач. Вес. коэф.

1 Изменение климата (кг С02-экв.) 1 1 0,0588 0,06615 0,4538 0 0,0000 0,0796 0,5462

2 Ионизирующее излучение ЧОч 11) DALYs) 1 1 0,0588 3,42295 0,3315 0 0,0000 6,9028 0,6685

3 Землепользование (мЕ'год) 1 2 0,1176 0,00474 0,6727 0 0,0000 0,0023 0,3273

4 Стратосферное истощение озонового слоя {10'{ кг CFC-11-жв.) 1 1 0,0588 0,24855 0,4361 0 0,0000 0,3214 0,5639

5 Пресноводная жотоксичность воды (кг 1.4-DCB-жв.) 1 4 0,2353 0,25971 0,1284 1,5524 0,7677 0,2101 0,1039

6 Пресноводная жотоксичность осадков (кг 1,4-DCB-жв.) 1 4 0,2353 0,57315 0,1439 2,9252 0,7346 0,4837 0,1215

7 Токсичность для человека (кг L4-DCB-3kb.) 1 4 0,2353 0,23049 0,3598 0,2314 0,3612 0,1788 0,2791

Рис. 2. б. Многокритериальная оценка отрицательного воздействия на ОС энергоустановок на основе тонкопленочных ФЭП, проведенная методом анализа иерархий с использованием средств MS Ехсе1 и VBA

Fig. 2. б. Multi-criteria assessment of the negative environmental impact of power plants based on thin-film solar cells by the

analytic hierarchy process using MS Ехсе! and VBA

В табл. 3 представлены результаты компьютерного эксперимента, осуществленного методом Монте-Карло, из которых следует достаточно высокая степень надежности полученных с помощью МАИ выводов о

наибольшей предпочтительности фотоэлементов с активным слоем из CdTe и небольшом превосходстве ФЭП на основе CIGS над кремниевыми тонкопленочными солнечными батареями.

Таблица 3. Показатели надежности результатов МАИ об энергоустановках на основе тонкопленочных ФЭП,

полученные методом Монте-Карло

Table 3. Reliability indicators of analytic hierarchy process results on thin-film power plants obtained by the Monte-Carlo

method

Показатели Фотоэлементы с разным активным слоем

а-Si/nc-Si/^e-Si CdTe CIGS

Среднее значение рейтинга 0,28 0,43 0,29

Стандартное отклонение 0,02 0,025 0,02

Минимальное значение рейтинга 0,213 0,341 0,22

Максимальное значение рейтинга 0,36 0,524 0,361

Медианное значение рейтинга 0,28 0,43 0,29

ВЫВОДЫ

Разработанный алгоритм позволяет находить надежные инженерные решения, обеспечивающие компромисс между экологическими и технико-экономическими преимуществами и недостатками энергоустановок на основе фотоэлементов, различающихся материалом активного слоя.

Реализация предложенного алгоритма методом анализа иерархий не требует наличия у пользователей глубоких математических знаний, т.к. все его вычислительные процедуры осуществляются без применения сложных расчетов по универсальным формулам и могут быть автоматизированы с помощью наиболее простых программных средств. Поэтому рассмотренная методика рекомендуется для использования широкому кругу специалистов в различных областях научно-практической деятельности, связанной с разработкой, внедрением и

эксплуатацией фотоэлектрических энергоустановок и иных устройств.

Апробация разработки для фотоэлектрических систем с активным слоем из а^1/пс^/дс^, CdTe и CIGS, осуществленная методами анализа иерархий и Монте-Карло с использованием средств MS Ехсе1 и VBA, показала хорошее согласование полученных результатов с предпочтениями производителей и потребителей на рынке тонкопленочной фотовольтаики. Дальнейшее развитие методики предполагает проведение эколого-ориентированной многокритериальной оценки перспектив использования органических материалов и перовскитов в тонкопленочных ФЕП и энергоустановках на их основе.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гвоздкова И.А., Паращук Д.Ю. Солнечная энергетика: подрастающий игрок // Химия и жизнь - XXI век. 2007. № 3. С. 6 - 9.

2. Lizin S., Van Passel S., De Schepper E., Maes W., Lutsen L., Mancab J., Vanderzandeb D. Life cycle analyses of organic photovoltaics: a review // Energy and Environmental Science. 2013. V. 6. рр. 3136.

3. Гвоздкова И.А., Гвоздкова Ю.Д. Оценка перспектив замещения традиционного авиационного топлива солнечными батареями // Актуальные проблемы управления - 2018. Материалы 23-й Международной научно-практической конференции. М.: Государственный университет управления. 2019. Вып. 2. С. 137 - 141.

4. Xue R., Zhang J., Li Ya., Li Yo. Organic Solar Cell Materials toward Commercialization // Small. 2018. V. 14(41). рр. 24.

5. Crystalline silicon. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Crystalline_silicon (дата обращения 10.01.2020)

6. Велькин В.И. Методология расчета комплексных систем ВИЭ для использования на автономных объектах. Екатеринбург: УрФУ. 2015.

7. Бекиров Э.А., Асанов М.М., Алькаата А. Оптимизация режимов работы систем электроснабжения с использованием возобновляемых источников энергии // Строительство и техногенная безопасность. 2018. № 13(65). С. 107 - 111.

8. Гвоздкова Ю.Д., Гвоздкова И.А., Курочкин А.В., Черняев А.В. Информационная система оценки экологической безопасности авиационных материалов и технологий методом анализа иерархий // Информационные технологии. 2019. Т. 25. №3. С. 185 - 192.

9. Мануйлова Н.Б., Горбачев С.И., Булычев С.Н., Дмитренко В.П. К вопросу экологической безопасности конструкционных материалов // Безопасность в техносфере. 2016. Т. 5. №1 (58). С. 12 - 17.

10. Ратнер С.В., Закорецкая К.А. Оценка экологической эффективности конкурирующих технологий фотовольтаики // Инновации. 2017. № 9(227). С. 77 - 84.

11. Гвоздкова Ю.Д. Многокритериальная экспертная оценка материалов для авиационных энергоустановок на основе солнечных батарей // Гагаринские чтения - 2019. Сборник тезисов докладов XLV Международной молодёжной научной конференции. М.: Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). 2019. С. 770 - 771.

12. Saaty T.L. Relative measurement and its generalization in decision making: why pairwise comparisons are central in mathematics for the measurement of intangible factors - the analytic hierarchy/network process // RACSAM (Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics). 2008. 102 (2). рр. 251 - 318.

13. Шубин И.И. Использование метода Парето для анализа и отбора инвестиционных проектов для финансирования // Материалы международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы управления - 2006». М.: ГУУ. 2006. С. 244 - 247.

14. Fang Li F., Xianyi G., Xin M. On reasons of uncontrollable construction cost based on the ABC analysis method and the complete decomposition model // Systems Engineering Procedia. 2012. V. 4. рр. 359 -365. URL: https://www.researchgate.net/publication/271609803 (дата обращения 10.12.2019)

15. Белов В.М. Метод балльной оценки показателей коэффициентов весомости // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина». 2009. № 4(35). С. 15 - 19.

16. Гвоздкова И.А., Курочкин А.В. Оценка надежности компьютерно-математических моделей оптимизации кадровых решений статистическими методами // Труд и социальные отношения. 2019. №2. С. 93 - 109.

17. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991.

18. L'Ecuyer P. Random number generation // Springer Handbooks of Computational Statistics. 2007. рр. 93 - 137.

19. Акимова В.В. Территориальная организация солнечно-энергетического комплекса стран мира // Возобновляемые источники энергии. Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием и XI научной молодежной школы: 3 - 6 декабря 2018 г., Москва. М.: МАКС Пресс. 2018. С. 16 - 23.

20. Thin-film solar cell. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Thin-film_solar_cell (дата обращения 08.01.2020)

21. Photovoltaics Report. 14 November 2019. URL: https://www.ise.fraunhofer.de (дата обращения 11.01.2020)

22. Green M.A., Dunlop E.D., Hohl-Ebinger J., Yoshita M., Kopidakis N., Ho-Baillie A.W.Y. Solar cell efficiency tables (version 55) // Progress in Photovoltaics: Research and Applications. 2020. V. 28. рр. 3 - 15.

23. Tonkin B. Understand thin film solar panels before you regret it // Sun Power Source. 2018. URL: https://www.sunpowersource.com/ (дата обращения 10.01.2020)

24. Вильданова М.Ф., Никольская А.Б., Козлов С.С., Шевалеевский О.И., Ларина Л.Л. Влияние допирования ионами калия на эффективность и стабильность перовскитных солнечных элементов // Возобновляемые источники энергии. Материалы Всероссийской научной конференции с международным участием и XI научной молодежной школы: 3 - 6 декабря 2018 г., Москва. М.: МАКС Пресс. 2018. С. 24 - 31.

25. Теруков Е.И. Тонкопленочные солнечные модули на основе аморфного и микрокристаллического кремния по технологии и на оборудовании фирмы Oerlikon // Возобновляемые источники энергии. Материалы Восьмой всероссийской научной молодежной школы с международным участием.: 20 - 23 ноября 2012 года, Москва. М.: Университетская книга. 2012. С. 214 - 233.

26. The real lifespan of solar panels. URL: https://energyinformative.org/lifespan-solar-panels/ (дата обращения 05.01.2020)

27. Тонкопленочные фотоэлектрические модули из аморфного кремния. URL: https://www.solarhome.ru/solar/pv/asi.htm (дата обращения 06.01.2020)

28. Как делают солнечные элементы // Интернет-журнал НЛО МИР. 2018. URL: https://nlo-mir.ru/tech/kak-delajut-solnechnye-jelementy.html (дата обращения 05.01.2020)

29. Краткие сведения о солнечных панелях. URL: https://energotrade.su/blog/about-solarbattery.htm (дата обращения 08.01.2020)

30. Тонкоплёночные фотомодули Calyxo CX3. URL:

https://www.atmosfera.msk.ru/news/tonkoplyonochnye -fotomoduli-calyxo-cx3/ (дата обращения 10.01.2020)

31. Как работают солнечные элементы и их основные показатели. URL: https://www. solarhome. ru/basics/solar/pv/techcells.htm (дата обращения 10.01.2020)

REFERENCES

1. Gvozdkova I.A., Parashchuk D.Yu. Solnechnaya energetika: podrastayushchiy igrok [Solar energy: a growing player] // Khimiya i zhizn - XXI vek. 2007. N. 3. pp. 6 - 9. (In Russian)

2. Lizin S., Van Passel S., De Schepper E., Maes W., Lutsen L., Mancab J., Vanderzandeb D. Life cycle analyses of organic photovoltaics: a review // Energy and Environmental Science. 2013. V. 6. рр. 3136.

3. Gvozdkova I.A., Gvozdkova J.D. Assessment of prospects of replacement of traditional aviation fuel with solar cells // Actual problems of management-2018. Proceedings of the 23rd international scientific and practical conference. Moscow: State University of management. 2019. V. 2. pp. 137-141. (In Russian)

4. Xue R., Zhang J., Li Ya., Li Yo. Organic Solar Cell Materials toward Commercialization // Small. 2018. V. 14(41). рр. 24.

5. Crystalline silicon. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Crystalline_silicon (date of access 10.01.2020)

6. Velkin V.I. The methodology for calculating the complex systems of renewable energy for use on autonomous objects. Ekaterinburg: UrFU. 2015. (In Russian)

7. Bekirov E.A., Asanov M.M. , Alkaata А. Optimization of operating modes of electrical supply systems with the use of renewable energy sources //

Construction and industrial safety. 2018. N 13(65). pp. 107 - 111. (In Russian)

8. Gvozdkova J.D., Gvozdkova I.A., Kurochkin A.V., Chernyaev A.V. Information system of environmental safety assessment of aviation materials and technologies by the analytic hierarchy process // Information Technologies. 2019. V. 25. N 3. pp. 185192. (In Russian)

9. Manuylova N.B., Gorbachev S.I., Bulychev S.N., Dmitrenko V.P. On the Question of Construction Materials' Environmental Safety// Safety in technosphere. 2016. V. 5. N 1(58). pp. 12 - 17. (In Russian)

10. Ratner S.V., Zakoretskaya K.A. Assessment of ecological effectiveness of competing photovoltaic technologies // Innovations. 2017. N 9(227). pp. 77 - 84. (In Russian)

11. Gvozdkova J.D. Multi-criteria expert evaluation of materials for aviation power plants based on solar cells // Gagarin readings-2019. A collection of abstracts of the XLV International scientific conference. Moscow: Moscow Aviation Institute (National Research University). 2019. pp. 770-771. (In Russian)

12. Saaty T.L. Relative measurement and its generalization in decision making: why pairwise comparisons are central in mathematics for the measurement of intangible factors - the analytic hierarchy/network process // RACSAM (Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics). 2008. 102(2). pp. 251 - 318.

13. Shubin I.I. Ispol'zovaniye metoda Pareto dlya analiza i otbora investicionnyh proektov dlya finansirovaniya [The use of Pareto method for analysis and selection of investment projects for financing] // Actual problems of management-2006. Proceedings of the international scientific and practical conference. Moscow: State University of management. 2006. pp. 244-247. (In Russian)

14. Fang Li F., Xianyi G., Xin M. On reasons of uncontrollable construction cost based on the ABC analysis method and the complete decomposition model // Systems Engineering Procedia. 2012. V. 4. pp. 359 -365. URL: https://www.researchgate.net/publication/271609803 (date of access 10.12.2019)

15. Belov V.M. Metod ballnoy otsenki pokazateley koeffitsiyentov vesomosti [Method of the weight coefficients scoring] // Vestnik FGOU VPO MGAU. 2009. N 4(35). pp. 15-19. (In Russian)

16. Gvozdkova I.A. Kurochkin A.V. The reliability evaluation of computerAmathematical models of optimization of personnel solutions by statistical methods // Labour and social relations. 2019. N 2. pp. 93 - 109. (In Russian)

17. Saaty T., Kearns K. Analytical Planning. The Organization of Systems. Moscow: Radio i svyaz. 1991. (In Russian)

18. L'Ecuyer P. Random number generation // Springer Handbooks of Computational Statistics. 2007. pp. 93 - 137.

19. Akimova V.V. Territorial organization of the solar energy complex of the countries of the world //

Renewable energy sources: Proceedings of the All-Russian Scientific Conference with International Participation and of the XI Scientific Youth School. Moscow: MAKS Press. 2018. pp. 16 - 23. (In Russian)

20. Thin-film solar cell. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Thin-film_solar_cell (date of access 08.01.2020)

21. Photovoltaics Report. 14 November 2019. URL: https://www.ise.fraunhofer.de (date of access 11.01.2020)

22. Green M.A., Dunlop E.D., Hohl-Ebinger J., Yoshita M., Kopidakis N., Ho-Baillie A.W.Y. Solar cell efficiency tables (version 55) // Progress in Photovoltaics: Research and Applications. 2020. V. 28. pp. 3 - 15.

23. Tonkin B. Understand thin film solar panels before you regret it // Sun Power Source. 2018. URL: https://www.sunpowersource.com/ (date of access 10.01.2020)

24. Vildanova M.F, Nikolskaia A.B., Kozlov S.S., Shevaleevskiy O.I., Larina L.L. Enhancing efficiency and stability of perovskite solar cells through potassium doping // Renewable energy sources: Proceedings of the All-Russian Scientific Conference with International Participation and of the XI Scientific Youth School. Moscow: MAKS Press. 2018. pp. 24 - 31. (In Russian)

25. Terukov E.I. Tonkoplenochnyye solnechnyye moduli na osnove amorfnogo i mikrokristallicheskogo kremniya po tekhnologii i na oborudovanii firmy Oerlikon [Thin-film solar modules based on amorphous and microcrystalline silicon based on Oerlikon

technology and equipment] // Renewable energy sources: Proceedings of the VIII All-Russian Scientific Youth School with International Participation. Moscow: Universitetskaya kniga. 2012. pp. 214 - 233 (In Russian)

26. The real lifespan of solar panels. URL: https://energyinformative.org/lifespan-solar-panels/ (date of access 05.01.2020)

27. Tonkoplenochnyye fotoelektricheskiye moduli iz amorfnogo kremniya [Thin-film photovoltaic modules made of amorphous silicon]. URL: https://www.solarhome.ru/solar/pv/asi.htm (date of access 06.01.2020) (In Russian)

28. Kak delayut solnechnyye elementy [How solar cells are made] // Internet-zhurnal NLO MIR. 2018. URL: https://nlo-mir.ru/tech/kak-delajut-solnechnye-jelementy.html (date of access 05.01.2020) (In Russian)

29. Kratkiye svedeniya o solnechnykh panelyakh [Brief information about solar panels]. URL: https://energotrade.su/blog/about-solarbattery.htm (date of access 08.01.2020) (In Russian)

30. Tonkoplenochnyye fotomoduli Calyxo CX3 [Thin-film photo modules Calyxo CX3]. URL: https://www.atmosfera.msk.ru/news/tonkoplyonochnye -fotomoduli-calyxo-cx3/ (date of access 10.01.2020) (In Russian)

31. Kak rabotayut solnechnyye elementy i ikh osnovnyye pokazateli [How solar cells work and their main indicators]. URL: https://www.solarhome.ru/basics/solar/pv/techcells.htm (date of access 10.01.2020) (In Russian)

MULTI-CRITERIA ENVIRONMENTAL-ORIENTED ASSESSMENT OF POWER PLANTS BASED ON SOLAR CELLS WITH DIFFERENT ACTIVE LAYER MATERIAL

Gvozdkova J.D., Gvozdkova I.A.

Summary. The article substantiates the need for a comparative multi-factor analysis of traditional and promising photovoltaic solar energy technologies in order to ensure a compromise between the technical and economic efficiency of their creation, implementation, use and the preservation of the environment. The principles of development, key characteristics and features of the practical application of a universal environmental-oriented optimization approach that allows for a comprehensive multi-criteria assessment of the life cycles of photovoltaic power plants that differ in the material of the active layer, taking into account socio-economic priorities in the field of energy and technological security, are considered. The possibilities of analytic hierarchy process and Monte-Carlo method, as well as variants of their software implementations, are demonstrated for solving the formulated problem of statistically reliable selection of optimal photovoltaic power systems with characteristics corresponding to the lowest possible negative environmental impact and sufficiently high technical and economic efficiency. The criteria for evaluating the advantages and disadvantages of thin-film solar cells and modules-devices that have great potential for the development of the photovoltaic segment of solar energy are systematized. The results of studies of various stages of the life cycles of the most common solar cells on thin films (with an active layer of cadmium telluride, copper-indium-gallium diselenide and a composite of amorphous, microcrystalline and nanocrystalline silicon) and power plants based on them are summarized. The developed algorithm is used to calculate the ecological and technical rating of these types of photovoltaic systems, the values of which are compared with the preferences of manufacturers and consumers in the market of thin-film photovoltaics. The authors formulate promising directions for the development of the proposed methodology and recommendations for its use in various regions and areas of activity.

Subject of research: environmental, technical and economic characteristics of photovoltaic power plants with an active layer of their various materials at all stages of their life cycle

Materials and methods: traditional and advanced materials of the active layer of solar cells and power plants based on them, analytic hierarchy process, Monte-Carlo method, methods of mathematical statistics, computer modeling using MS Excel and VBA tools

Results: a universal algorithm for multi-criteria comparative evaluation of environmental, technical and economic characteristics of life cycles of power plants based on solar cells with an active layer of various materials using optimization mathematical methods has been developed, the optimal type of thin-film photovoltaic systems for operation has been identified

Conclusions: it is argued that multi-criteria mathematical optimization of environmental-oriented selection of technological solutions is carried out by analogy with a comprehensive assessment of the advantages and disadvantages of the considered photovoltaic power plants

Key words: photovoltaic power plants, thin-film solar cells, active layer materials, multi-criteria environmental-oriented assessment, analytic hierarchy process, Monte-Carlo method.