CC BY
9ЭНЕРГЕТИКА И ЭКОЛОГИЯ
ENERGY AND ECOLOGY
Статья поступила в редакцию 05.07.13. Ред. рег. № 1712
The article has entered in publishing office 05.07.13. Ed. reg. No. 1712
УДК 517.977.56; 502.174.3
ОПТИМИЗАЦИЯ СОСТАВА ОБОРУДОВАНИЯ В КЛАСТЕРЕ ВИЭ И ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ЕГО ЭФФЕКТИВНОСТИ
В.И. Велькин
Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина 620002 Екатеринбург, ул. Мира, д. 19 Тел.: 8 (343) 375-47-78, e-mail: v.i.velkin@ustu.ru
Заключение совета рецензентов: 10.07.13 Заключение совета экспертов: 15.07.13 Принято к публикации: 20.07.13
Дано теоретическое обоснование расчета оптимального состава оборудования возобновляемых источников энергии в кластере ВИЭ. Представлена «графическая модель» поиска оптимального кластера ВИЭ и алгоритм программы расчета кластера ВИЭ. Определены территории Свердловской области для размещения комплексных систем - кластеров ВИЭ.
Ключевые слова: возобновляемые источники энергии (ВИЭ), оптимизация оборудования ВИЭ, кластер ВИЭ.
OPTIMIZATION OF THE EQUIPMENT IN CLUSTER RES AND A GEOMETRIC INTERPRETATION OF ITS EFFECTIVENESS
V.I. Velkin
Ural Federal University named after the first President of Russia Boris Yeltsin 19 Mira str., Ekaterinburg, 620002, Russia Tel.: 8 (343) 375-47-78, e-mail: v.i.velkin@ustu.ru
Referred: 10.07.13 Expertise: 15.07.13 Accepted: 20.07.13
The theoretical justification for calculating the optimal composition of renewable energy equipment in the cluster RES. Presented "graphical model" of finding the optimal cluster RES algorithm calculation program cluster RES. Defined in the Sverdlovsk region to accommodate complex systems - clusters RES.
Keywords: renewable energy sources (RES), the optimization of renewable energy equipment, RES cluster.
Сведения об авторе: канд. техн. наук., доцент кафедры «Атомные электростанции и возобновляемые источники энергии» УрФУ. Действительный член Международной общественной академии экологической безопасности и природопользования. Лауреат «Национальной экологической премии» неправительственного фонда им. В.И. Вернадского.
Образование: УПИ им. С.М. Кирова (1982).
Область научных интересов: атомная энергетика, двухфазные потоки в энергетическом оборудовании, возобновляемые источники энергии: солнечные фотоэлектрические преобразователи, солнечные коллекторы, ветроэнергетические установки, микроГЭС, биогазовые установки, тепловые насосы.
Публикации: более 200, 10 патентов.
Владимир Иванович Велькин
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 15 (137) 2013
© Scientific Technical Centre «TATA», 2013
Возобновляемые источники энергии (ВИЭ) все более широко распространяются в мире, однако в России темпы их внедрения гораздо скромнее [1]. Такая ситуация имеет свое объяснение в наличии значительных запасов углеводородных ресурсов и в относительно низких удельных показателях природно-климатических факторов на большей части территории (скорости ветра, инсоляции).
В связи с этим существенное значение имеет диверсификация энергообеспечения потребителей путем одновременного широкого применения различных энергоисточников. Она возможна на основе кластеров ВИЭ [2].
Точные, экономически оправданные соотношения мощностей оборудования для различных типов кластеров ВИЭ в различных регионах требуют сложных математических расчетов. Для решения этой задачи предложена дискретная стохастическая математическая модель кластера ВИЭ, учитывающая ряд значимых факторов [3].
Представленный материал продиктован рекомендациями семинаров и специалистов ВИЭСХ, УрО РАН, СО РАН, МГУ им. Ломоносова и С.-ПбГТУ о необходимости освещения конкретных примеров использования теоретических разработок в области кластеров ВИЭ.
Расчетные характеристики, полученные с помощью математической модели и соответствующих расчетов, были сопоставлены с экспериментальными данными, накопленными за период эксплуатации объекта - «Энергоэффективного дома». Дом представляет собой жилой таун-хаус в составе 8 квартир (коттеджей). В каждой квартире-коттедже был «смонтирован» свой кластер ВИЭ. Состав кластеров по квартирам следующий:
1 - окта-кластер (ДГ+ВЭУ+ФЭП+мГЭС+СК+ТН +БГУ+АКБ);
2 - пента-кластер ВИЭ (ДГ+ВЭУ+ФЭП+СК+ АКБ);
3, 4, 5 - дуплекс-кластер ВИЭ (ДГ+ВЭУ);
6 - трио-кластер ВИЭ (ДГ+ФЭП+АКБ);
7 - септ-кластер ВИЭ (ДГ+ФЭП+ВЭУ+СК+ВН+ мГЭС +АКБ);
8 - кватро-кластер ВИЭ (ДГ+ ФЭП+СК+АКБ).
Высокий уровень подобия каждого из объектов
(высота потолков, площади и объем помещений, теплозащитные характеристики, расположение отопительных приборов, окон и т.д.), содержащих в себе различные кластеры ВИЭ, способствовал хорошей сопоставимости полученных экспериментальных данных и достоверности сравнения с расчетными показателями. На рис. 1 представлен состав оборудования кластеров ВИЭ по квартирам в доме.
Рис. 1. Состав оборудования кластеров ВИЭ по квартирам «Энергоэффективного дома» Fig. 1. List of equipment for renewable energy cluster flats of "Energy efficient home"
В качестве критерия эффективности кластера ВИЭ была принята минимальная стоимость выработки одного кВт-ч электроэнергии при заданном простом сроке окупаемости.
На основе предложенного алгоритма расчета (рис. 2) оптимальных долей каждого из возобновляемых источников энергии, входящих в состав кластеров ВИЭ, была разработана, апробирована и зарегистрирована автоматизированная программа для быстрого определения искомых параметров кластера ВИЭ (АРК-ВИЭ) [4].
Выбор состава оборудования кластера ВИЭ базируется на теории оптимизации, поиске экстремума
выпуклой функции (как известно - им является глобальный минимум) и решения квадратичной функции [5]. Примером эффективности применения «АРК-ВИЭ» может служить графическая интерпретация кластера ВИЭ расчетного и предложенного в составе оборудования, импортируемого из КНР (рис. 3). Общая цель научной графики - сделать невидимое и абстрактное «видимым». Последнее слово заключено в кавычки, т.к. эта видимость часто весьма условна. С помощью данной «графической модели» визуализируется достигаемый эффект по снижению и себестоимости выработки кВт-ч энергии, и риска.
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 15 (137) 2013 © Научно-технический центр «TATA», 2013
Рис. 2. Алгоритм расчета оптимального кластера ВИЭ на основе стохастических данных многолетних наблюдений
за актинометрическими характеристиками Fig. 2. The algorithm for calculating the optimal cluster Res based on stochastic long-term records of actinometric characteristics
Рис. 3. «Графическая модель» сравнения штатного комплекта d-кластера ВИЭ КНР (1) и оптимизированного по программе «АРК-ВИЭ» кластера ВИЭ (2) того же производителя Fig. 3. Graphical comparison of the regular model kit d-cluster RES China (1) and optimized by the program "ARC-RES" renewable energy cluster (2) of the same manufacturer
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 15 (137) 2013
© Scientific Technical Centre «TATA», 2013
Состав оборудования кластера ВИЭ, поставляемого из КНР, представлен в микротаблице (1), а оптимизированный на базе той же номенклатуры кластер ВИЭ - в (2).
Из графика следует, что себестоимость выработки энергии кластером ВИЭ КНР на 20-40% выше (точка 1 на увеличенном фрагменте графика), при этом риск (вероятность отсутствия выработки энергии из-за низкопотенциального ветра и низкой инсоляции) у оптимизированного кластера ВИЭ на 1015% ниже (точка 2).
Результаты сравнения выработки электроэнергии кластерами ВИЭ КНР и оптимизированного представлены в таблице.
Сравнение эффективности кластеров ВИЭ: «Китайского» и рассчитанного с использованием «АРК-ВИЭ» Comparison of the effectiveness of clusters RES: «Chinese» and calculated using «ARC-RES»
Показатель КНР АРК-ВИЭ
(рассчитан для Уральского региона)
Выработка эл. энергии в зимний период (декабрь), кВт-ч/мес. 40 92
Выработка эл. энергии в летний период (апрель-сентябрь), кВт-ч/мес. 159,9 101,0
Общая стоимость ^-кластера ВИЭ (ВЭУ+ФЭП), тыс. руб. 390 224
Очевидно, что комплект поставляемого из КНР оборудования, без оптимизации ВЭУ и ФЭП по мощности, в два раза дороже, а выработка электроэнергии в критически важный зимний период в усло-
виях Уральского региона более чем в два раза ниже, чем у оптимизированного с помощью предложенного алгоритма «АРК-ВИЭ». Суммарная выработка энергии за год кластером ВИЭ КНР даже чуть выше, чем у оптимизированного кластера ВИЭ, однако это у китайского образца достигается за счет интенсивной выработки энергии в летний период. В данном случае необходимо учитывать, что избыток энергии от кластера ВИЭ КНР накапливать негде (летом аккумуляторы успевают быстро заряжаться на 100%), «сбрасывать» излишки в сеть не позволяет законодательство, а методов аккумулирования непосредственно электроэнергии в больших масштабах нет. Таким образом, критически важной для обеспечения минимально необходимых потребностей объекта является выработка энергии именно в зимние месяцы, и оптимизированный кластер ВИЭ в этом превосходит «китайского собрата».
Графическая интерпретация кластера ВИЭ описана в [6] и представлена на рис. 4. Оптимальный кластер ВИЭ, при отсутствии безрискового источника, находится в точке касательной, исходящей от уровня относительной стоимости выработки 1 кВт-ч на безрисковом источнике энергии (ДГ) (точки А; В; С), к соответствующей гиперболе (1-5). При этом каждая из трех шкал оси ординат относится к соответствующему уровню стоимости выработки 1 кВт-ч и может быть (в принципе) оценена в абсолютных единицах для конкретного региона расположения кластера ВИЭ. В случае наличия безрискового источника энергии (ДГ) оптимальный кластер ВИЭ определяется линией луча от точек А, В, С к соответствующим гиперболам.
Рис. 4. График для определения оптимальных кластеров ВИЭ в зависимости от относительной стоимости выработки кВт-ч как функции расстояния до централизованных источников энергии (ЛЭП) и актинометрических характеристик
на территории потребителя Fig. 4. Graph to determine the optimal cluster RES depending on the relative value of output kWh, as a function of distance from the central source of energy (power lines) and solar radiation characteristics in the consumer
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 15 (137) 2013 © Научно-технический центр «TATA», 2013
На основе данных актинометрических характеристик различных территорий Свердловской области, а также с учетом потенциального использования ВИЭ (наличие рядом с населенными пунктами плотин прудов, рек, сельскохозяйственных ферм, возвышенностей рельефа) с помощью «АРК-ВИЭ» были определены районы размещения кластеров ВИЭ оптимального состава оборудования и мощности.
Рис. 5. Карта Свердловской области с участками территорий (А, В, С, Е), соответствующими оптимальным кластерам ВИЭ Fig. 5. Map of Sverdlovsk region with areas (A, B, C, E) corresponding to optimal clusters RES
Рекомендованные участки территорий Свердловской области с рассчитанными оптимальными по составу оборудования и мощности кластерами ВИЭ (А - восточное предгорье Уральских гор; В, Е - разноудаленные районы Уральского хребта, С - равнинные участки северной части области) показаны на рис. 5.
«Графическая модель» кластера ВИЭ позволяет визуализировать эффект от применения оптимальных кластеров ВИЭ. Фактически точное решение по определению долей установленных мощностей оборудования ВИЭ дается в абсолютных и относительных величинах в результате запуска программы расчета «АРК-ВИЭ».
Выводы
1. Предложенная графическая интерпретация кластера ВИЭ позволяет определять потенциальный эффект использования оптимальных по мощности и составу оборудования возобновляемых источников энергии для удаленных территорий и районов Свердловской области, нуждающихся в повышении энергоэффективности и надежности энергообеспечения.
2. Возможность определения оптимального состава кластера ВИЭ для конкретной территории и с учетом потребностей заказчика является важным стимулирующим фактором для повышения интереса потребителей к возобновляемым источникам энергии, ускорения их внедрения и реализации намеченных индикаторов в развитии ВИЭ в России.
Список литературы
References
1. Безруких П.П., Стребков Д.С. Состояние и перспективы развития возобновляемых источников энергии в России // Малая энергетика. М.: ОАО «НИИЭС», 2008. № 4-5.
2. Велькин В.И. Оптимизация выбора энергообеспечения на основе кластерного подхода в использовании возобновляемых источников энергии // Альтернативная энергетика и экология - ШЛЕЕ. 2012. № 2. С. 61-68.
3. Велькин В.И., Логинов М.И., Чернобай Е.В. Разработка математической модели и программы для расчета кластера ВИЭ // Достижения математики. 2013. № 01. С. 66-70.
4. Велькин В.И., Логинов М.И., Чернобай Е.В. Программа автоматизированного расчета кластера ВИЭ «АРК-ВИЭ». Свидетельство о Госрегистрации программы для ЭВМ № 2013613097. Зарегистрировано 25 марта 2013 г.
5. Казаков И.Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. М.: Наука, 1987.
6. Велькин В.И., Щеклеин С.Е., Логинов М.И., Черно-бай Е.В. Графический анализ экспериментальных данных и результатов математической модели кластеров ВИЭ // Альтернативная энергетика и экология - ]ШЛЕЕ. 2013. № 2. С. 131-136.
1. Bezrukih P.P., Strebkov D.S. Sostoánie i perspektivy razvitiá vozobnovláemyh istocnikov énergii v Rossii // Malaá énergetika. M.: ОАО «NIIES», 2008. № 4-5.
2. Vel'kin V.I. Optimizaciá vybora énergoobespeceniá na osnove klasternogo podhoda v ispol'zovanii vozobnovláemyh istocnikov énergii // Al'ternativnaá énergetika i ékologiá -ISJAEE. 2012. № 2. C. 61-68.
3. Vel'kin V.I., Loginov M.I., Cernobaj E.V. Razrabotka matematiceskoj modeli i programmy dlá rasceta klastera VIE // Dostizeniá matematiki. 2013. № 01. S. 66-70.
4. Vel'kin V.I., Loginov M.I., Cernobaj E.V. Programma avtomatizirovannogo rasceta klastera VlE «ARK-VIE». Svidetel'stvo o Gosregistracii programmy dlá EVM № 2013613097. Zaregistrirovano 25 marta 2013 g.
5. Kazakov I.E., Gladkov D.I. Metody optimizacii stohasticeskih sistem. M.: Nauka, 1987.
6. Vel'kin V.I., Seklein S.E., Loginov M.I., Cernobaj E.V. Graficeskij analiz éksperimental'nyh dannyh i rezul'tatov matematiceskoj modeli klasterov VlE // Al'ternativnaá énergetika i ékologiá - ISJAEE. 2013. № 2. S. 131-136.
Транслитерация по ISO 9:1995
— TATA — í >
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 15 (137) 2013
© Scientific Technical Centre «TATA», 2013
