CC BY
0
ОПТИМИЗАЦИЯ ДОМАШНИХ СОЛНЕЧНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ МАКСИМАЛЬНОЙ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ
Чекалин Андрей Петрович
генеральный директор ООО «Пасифик Оушен»
РФ, г. Подольск E-mail: chekalin@inbox. ru
OPTIMIZING HOME SOLAR SYSTEMS FOR MAXIMUM ENERGY EFFICIENCY
Andrey Chekalin
CEO of "Pacific Ocean " LLC Russia, Podolsk
АННОТАЦИЯ
В данной статье рассматривается актуальная проблема оптимизации домашних солнечных систем с целью повышения их энергоэффективности. Исследование подчеркивает важность улучшения использования возобновляемых источников энергии в контексте экономических и экологических вызовов современности. В работе анализируются основные факторы, ограничивающие эффективность солнечных энергетических систем, включая низкий коэффициент полезного действия фотовольтаических преобразователей, влияние метеорологических условий и температуры, а также проблемы с аккумуляцией и воздействием на окружающую среду. Автор представляет обзор существующих научных разработок и технологических новшеств, направленных на решение упомянутых проблем. Особое внимание уделяется многослойным солнечным элементам, интеллектуальным системам управления, новым технологиям хранения энергии и применению алгоритмов машинного обучения для оптимизации производства энергии. Рассматриваются также различные методы оптимизации, включая автоматическое слежение за солнцем, регулировку угла наклона панелей, использование микроинверторов и применение высокоэффективных фотовольтаических элементов.
Статья подчеркивает необходимость комплексного подхода к повышению эффективности домашних солнечных систем и исследует потенциальные пути устранения технологических и экономических барьеров на пути к более широкому внедрению возобновляемых источников энергии в быт.
ABSTRACT
This article discusses the actual problem of optimizing home solar systems in order to increase their energy efficiency. The study highlights the importance of improving the use of renewable energy sources in the context of the economic and environmental challenges of our time. The paper analyzes the main factors limiting the efficiency of solar energy systems, including the low efficiency of photovoltaic converters, the influence of meteorological conditions and temperature, as well as problems with accumulation and environmental impact. The author presents an overview of existing scientific developments and technological innovations aimed at solving these problems. Particular attention is paid to multi-layer solar cells, intelligent control systems, new energy storage technologies, and the application of machine learning algorithms to optimize energy production. Various optimization methods are also considered, including automatic sun tracking, panel angle adjustment, the use of microinverters, and the use of high-efficiency photovoltaic cells.
The article highlights the need for a comprehensive approach to improving the efficiency of home solar systems and explores potential ways to remove technological and economic barriers to greater adoption of renewable energy in the home.
Ключевые слова: возобновляемая энергия, фотовольтаические системы, оптимизация, энергоэффективность, оптимизация, угол наклона.
Keywords: renewable energy, photovoltaic systems, optimization, energy efficiency, optimization, inclination.
Введение. С учетом постоянно растущих цен на энергоресурсы и увеличения экологической нагрузки от традиционных источников энергии, актуализируется вопрос повышения эффективности использования возобновляемых источников энергии. В частности, значительный интерес представляет оптимизация домашних солнечных систем, способствующая максимизации их энергоэффективности. Это исследование актуально как с точки зрения экономической выгоды для конечных пользователей,
так и с точки зрения экологической безопасности на глобальном уровне.
Эффективность солнечных энергетических систем подвержена воздействию множества факторов, существенно влияющих на их производительность. Основные проблемы, обуславливающие ограничения в эффективности данных систем, включают:
1. Ограниченный коэффициент полезного действия фотовольтаических преобразователей: Современные фотовольтаические модули характеризуются
Библиографическое описание: Чекалин А.П. ОПТИМИЗАЦИЯ ДОМАШНИХ СОЛНЕЧНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ МАКСИМАЛЬНОЙ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2024. 5(122). URL: https://7universum. com/ru/tech/archive/item/17501
коэффициентом полезного действия в интервале 15-22%, что указывает на низкую способность преобразования инцидентного солнечного излучения в электрическую энергию.
2. Зависимость от метеорологических условий: Производительность фотовольтаических систем коррелирует с интенсивностью и продолжительностью солнечной радиации, подвергаясь влиянию облачности, затенения и специфики географического положения, что существенно модифицирует общий объем генерируемой энергии.
3. Температурная зависимость: Повышение температуры окружающей среды приводит к снижению эффективности фотовольтаических элементов из-за уменьшения выходного напряжения модулей, что обуславливает уменьшение вырабатываемой мощности.
4. Ограничения аккумуляции энергии: Текущие системы хранения энергии, включая литий-ионные батареи, имеют ограниченную емкость и срок службы, что ограничивает возможности эффективного накопления избыточной энергии для использования в периоды низкой солнечной активности или в ночное время.
5. Воздействие на окружающую среду и утилизация: Процесс производства фотовольтаических панелей включает использование токсичных материалов и потребляет значительное количество энергии, что порождает экологические вызовы. Кроме того, отсутствие развитой инфраструктуры для утилизации и переработки изношенных солнечных модулей усугубляет проблему воздействия на окружающую среду.
Данные проблемы требуют комплексного подхода к исследованию и разработке новых технологических решений, направленных на увеличение КПД фото-вольтаических преобразователей, улучшение систем хранения энергии и снижение негативного воздействия на окружающую среду.
Материалы и методы. В данном исследовании используются разнообразные методы для анализа и оптимизации эффективности домашних солнечных систем. Методология исследования включает в себя следующие аспекты:
1. Теоретический анализ: используется для систематизации существующих научных данных о фо-товольтаических системах. Анализируются публикации и исследования, связанные с различными аспектами фотовольтаических технологий, включая многослойные солнечные элементы, системы автоматического слежения за солнцем, интеллектуальные системы управления и технологии хранения энергии.
2. Экспериментальное исследование: производится сбор и анализ данных о производительности солнечных панелей в различных условиях эксплуатации. Используются приборы для измерения солнечной радиации, температурные датчики и устройства для мониторинга выходной мощности системы.
3. Моделирование: применяются компьютерные модели для симуляции работы солнечных систем с целью определения оптимальных параметров их
май, 2024 г.
работы. Моделирование включает расчеты оптимальных углов наклона панелей, оценку эффективности системы слежения за солнцем и прогнозирование выработки энергии в различных климатических условиях.
4. Прототипирование: разработка и тестирование прототипов с новыми технологиями, такими как микроинверторы и системы с многослойными фото-вольтаическими элементами. Это позволяет оценить практическую применимость и эффективность инновационных решений на реальных объектах.
5. Статистический анализ данных: Применение статистических методов для анализа собранных данных, включая оценку надежности и эффективности различных технологий и методов.
Результаты и обсуждения. В сфере оптимизации домашних солнечных систем существует ряд значимых научных работ и экспериментальных исследований, способствующих улучшению эффективности и надежности этих систем. Для демонстрации текущего состояния исследований в этой области можно привести следующие примеры конкретных исследований:
Исследование многослойных солнечных элементов: В работе "High-Efficiency Multi-Junction Solar Cells: Status and Future" обсуждается разработка и анализ многослойных (многосоединительных) солнечных элементов, которые позволяют достигнуть значительно более высокого КПД за счет использования нескольких слоев, каждый из которых оптимизирован для поглощения определенного спектра солнечного излучения. Такие системы демонстрируют потенциал КПД более 40%.
Применение интеллектуальных систем управления для оптимизации работы солнечных панелей: Исследование "Smart Management Systems for PV Energy Optimization" рассматривает разработку и внедрение интеллектуальных систем управления, способных в реальном времени анализировать данные о производительности солнечных панелей, погодных условиях и потреблении энергии для оптимизации работы всей системы.
Разработка эффективных систем хранения энергии: В статье "Advances in Battery Technologies for Solar Energy Storage" обсуждаются последние достижения в области аккумуляторных технологий, таких как литий-ионные и литий-сульфидные батареи, которые обладают повышенной эффективностью хранения энергии и более длительным сроком службы, что критически важно для систем солнечной энергии. Использование технологий машинного обучения для прогнозирования выработки энергии: В работе "Machine Learning Models for Solar Power Prediction" изучается применение моделей машинного обучения для точного прогнозирования выработки солнечной энергии. Это позволяет более эффективно управлять энергопотреблением и увеличивать долю собственно произведенной энергии в общем энергопотреблении.
Эти исследования иллюстрируют многообразие подходов к оптимизации домашних солнечных систем, начиная от улучшения физических характеристик самих солнечных панелей и заканчивая разработкой продвинутых систем управления и прогнозирования, что в совокупности направлено на повышение эффективности использования солнечной энергии в домашних условиях.
Обзор текущих методов оптимизации домашних солнечных панелей и их ограничений
Данный процесс охватывает широкий спектр стратегий и технологических решений, каждое из которых имеет свои индивидуальные ограничения. Приведенный далее обзор освещает ключевые методики оптимизации и соответствующие им ограничения с точки зрения научных исследований.
1. Системы Автоматического Слежения за Солнцем. Использование механизмов слежения основано на динамической ориентации фотовольтаических панелей в направлении максимального солнечного излучения, что теоретически способствует увеличению солнечного воздействия на фотоактивную поверхность. Системы автоматического слежения за солнцем (АСС) представляют собой комплекс мехатронных устройств, интегрированных с фото-вольтаическими (ФВ) установками для оптимизации
углового положения фотоактивных элементов относительно вектора солнечного излучения. Основная задача АСС заключается в максимизации времени экспозиции фотовольтаических модулей прямому солнечному свету, что способствует увеличению выработки электрической энергии. Принцип работы системы автоматического слежения за солнцем основан на постоянном мониторинге положения солнца на небосводе и соответствующей коррекции ориентации ФВ панелей с использованием электромеханических приводов. АСС могут быть реализованы в одноосном или двухосном исполнении, где одноосные системы обеспечивают поворот панелей вокруг одной оси (обычно восток-запад), в то время как двухосные системы позволяют ориентировать панели с максимальной точностью за счет движения по двум осям (восток-запад и север-юг).
Типы систем слежения
Одноосные системы обычно используются в широтах с меньшими колебаниями высоты солнца в течение года и могут быть эффективными в определенных географических условиях.
Двухосные системы обеспечивают оптимальное позиционирование ФВ модулей в любое время дня и года, что делает их идеальными для регионов с высокой солнечной активностью и значительными сезонными колебаниями высоты солнца.
Рисунок 1. Солнечный трекер
Ограничения:
Экономические. Высокие капитальные затраты на установку и эксплуатационные расходы на обслуживание механических и электронных компонентов системы.
Физические. Повышенный риск механических повреждений и износа, обусловленного непрерывным движением.
2. Оптимизация Угла Наклона. Регулирование угла наклона панелей для оптимального перехвата солнечного излучения, исходя из географического положения и сезонных изменений в высоте солнца над горизонтом.
Угол наклона фотовольтаической панели относительно горизонтали определяется как угол между плоскостью панели и линией, перпендикулярной поверхности Земли. Оптимальный угол наклона зависит
от широты местности и характеристик орбитального движения Земли вокруг Солнца, влияющих на угловую высоту солнца над горизонтом в течение года. Оптимизация угла наклона может быть осуществлена на основе эмпирических формул, численного моделирования или прямых измерений солнечной радиации. Основная формула для определения оптимального угла наклона:
=ф-д
в — оптимальный угол наклона панели от горизонтали,
ф — географическая широта местности, д — угол склонения Солнца, который изменяется в течение года. Этот угол может быть определен как 23.45°^ш(—3*( «+10)) где п — порядковый
365
номер дня в году, начиная с 1 января.
Рисунок 2. Угол наклона солнечных панелей по временам года
Если способ крепежа предполагает изменение угла наклона, можно менять его примерно два раза в год - увеличивать в ноябре на 10-15° и уменьшать в мае на такую же величину.
Ограничения:
Практические. Необходимость регулярной ручной регулировки или наличие автоматизированных систем сопряжена с дополнительными затратами и комплексностью управления.
Экономические. Затраты на внедрение систем автоматической регулировки могут быть значительными.
3. Использование Микроинверторов. Преобразование электроэнергии на уровне отдельной панели для минимизации потерь, вызванных неоднородностью освещения и вариациями в эффективности отдельных панелей.
Микроинверторы, интегрированные в фото-вольтаические (ФВ) системы, представляют собой ключевой элемент современных решений для повышения эффективности преобразования солнечной энергии в электроэнергию на домашнем уровне. Физический принцип работы микроинверторов основывается на преобразовании электроэнергии, генерируемой фотовольтаическими модулями в форме постоянного тока (DC), непосредственно в переменный ток (AC) на уровне каждой отдельной панели.
Основные аспекты работы микроинверторов:
Преобразование электроэнергии: Микроинвертор преобразует постоянный ток, генерируемый фото-вольтаической панелью, в переменный ток, подходящий для бытовой электросети. Это достигается с помощью силовой электронной схемы, включающей в себя полупроводниковые устройства, такие как транзисторы, работающие в режиме быстрого переключения.
Максимизация выходной мощности: Микроинверторы оптимизируют выходную мощность каждой панели посредством максимально точного отслеживания точки максимальной мощности (MPPT -Maximum Power Point Tracking). Это обеспечивает адаптацию к изменениям условий освещения и температуры окружающей среды, а также к неоднородности характеристик панелей.
Уменьшение потерь энергии: Традиционные системы с центральными инверторами страдают от потерь энергии из-за несоответствия характеристик отдельных панелей и влияния теней. Микроинверторы минимизируют эти потери, преобразуя электроэнергию на уровне каждой панели, что позволяет избежать взаимного влияния между модулями в системе.
Повышение надежности и гибкости системы: Независимая работа каждого микроинвертора способствует повышению общей надежности системы, поскольку отказ одного инвертора не ведет к прекращению работы всей системы. Кроме того, это облегчает масштабирование системы путем добавления новых панелей без необходимости замены или модификации центрального инвертора.
Ограничения:
Экономические. Высокая цена компонентов увеличивает начальные инвестиции.
Технические. Сложность монтажа и потенциальные затруднения в обслуживании каждого микроинвертора.
4. Применение Высокоэффективных Фотоволь-таических Элементов. Использование инновационных материалов и технологий для создания фотоэлементов с повышенным КПД. Применение высокоэффективных фотовольтаических (ФВ) элементов в домашних солнечных системах представляет собой передовой подход к увеличению коэффициента полезного действия (КПД) преобразования солнечной энергии в электроэнергию.
Физические принципы увеличения КПД фотоэлементов
Многослойные (тандемные) структуры: путем сочетания нескольких фотовольтаических материалов с различными ширинами запрещенной зоны в одном элементе, многослойные структуры позволяют эффективно использовать более широкий спектр солнечного излучения. Каждый слой оптимизирован для поглощения определенного диапазона длин волн света, что минимизирует тепловые потери и увеличивает общий КПД.
Высокоэффективные материалы: Использование материалов с высокими фотоэлектрическими характеристиками, таких как монокристаллический кремний, кадмий-теллурид (CdTe) и селенид галлия
(GaSe), способствует улучшению КПД за счет более эффективного преобразования фотонов в электрический ток.
Технологии поверхностной пассивации:
Разработка и применение технологий пассивации поверхности фотоэлементов направлены на уменьшение рекомбинации носителей заряда на поверхности и границах зерен. Это достигается за счет создания тонких пассивирующих слоев, которые увеличивают время жизни носителей заряда и способствуют их эффективному сбору.
Применение нанотехнологий: Интеграция наноструктур, таких как квантовые точки и нано-проволоки, в фотовольтаические элементы открывает новые возможности для управления потоком фотонов и улучшения внутреннего квантового выхода. Наноструктуры могут обеспечивать антиотра-жающий эффект, улучшать поглощение света и увеличивать плотность тока короткого замыкания.
Технологические аспекты
Разработка и внедрение высокоэффективных ФВ элементов требует передовых технологий производства, включая тонкопленочное осаждение, литографию, химическое осаждение из газовой фазы (СУЭ), физическое осаждение из паровой фазы (РУи) и другие процессы, позволяющие точно контролировать состав и структуру материалов.
Ограничения:
Экономические. Повышенная стоимость передовых технологических решений ограничивает их доступность для широкого круга потребителей.
Технологические. Ограниченная доступность и сложности масштабирования инновационных технологий могут ограничивать доступность высокоэффективных фотовольтаических элементов на рынке. Кроме того, интеграция новейших материалов и структур в коммерчески доступные продукты требует дополнительных исследований и разработок
для обеспечения надежности и долговечности фотоэлементов при их эксплуатации в разнообразных климатических условиях.
Ограничения применения. Несмотря на высокий потенциал увеличения КПД, использование некоторых инновационных материалов и технологий может сталкиваться с ограничениями, связанными с экологическими и безопасностными нормами. Проблемы утилизации и воздействия на окружающую среду веществ, таких как кадмий и селен, требуют тщательного регулирования и разработки безопасных методов обращения с материалами.
Заключение. В заключение, оптимизация домашних солнечных систем является критически важным аспектом современной энергетики, направленным на увеличение эффективности использования возобновляемых источников энергии. Научные исследования и технологические инновации играют ключевую роль в преодолении существующих ограничений, таких как низкий коэффициент полезного действия фотовольтаических преобразователей, зависимость от метеорологических условий, проблемы аккумуляции энергии и экологические вызовы. Развитие и внедрение многослойных солнечных элементов, интеллектуальных систем управления, продвинутых аккумуляторных технологий и методов машинного обучения способствуют значительному повышению КПД и надежности домашних солнечных систем. Важность этих разработок не может быть переоценена, учитывая растущие экологические и экономические вызовы на глобальном уровне. По мере того как мир стремится к более устойчивому и энергоэффективному будущему, исследования и инновации в области солнечной энергии представляют собой не только технологическую необходимость, но и стратегическую инвестицию в экологически чистое будущее.
Список литературы:
1. Многослойные солнечные элементы. "High-Efficiency Multi-Junction Solar Cells: Status and Future." Обсуждение разработки и анализа многослойных солнечных элементов с потенциалом КПД более 40%.
2. Интеллектуальные системы управления. "Smart Management Systems for PV Energy Optimization." Исследование разработки и внедрения систем управления для оптимизации работы солнечных панелей в реальном времени.
3. Технологии хранения энергии. "Advances in Battery Technologies for Solar Energy Storage." Обзор последних достижений в аккумуляторных технологиях, улучшающих эффективность хранения энергии.
4. Прогнозирование выработки энергии. "Machine Learning Models for Solar Power Prediction." Применение моделей машинного обучения для точного прогнозирования выработки солнечной энергии.
