CC BY
67
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ЛОГИСТИКА В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
УДК 658.51:621.311.24
А.А. Волков, Л.В. Сукнева, Х. Киршке*
ФГБОУ ВПО «МГСУ», *Bauhaus — Universität Weimar
ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ТЕРРИТОРИЙ В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ВЕТРОЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ
Освещены вопросы анализа климатических и ландшафтных особенностей территорий, предназначенных для проектирования ветроэлектростанций. Приведены обзор возможностей программного продукта Wind Atlas Analysis and Application Program, примеры расчетов. Для разработчика ветропарка региональные карты среднегодовой скорости ветра являются прекрасным инструментом для выбора подходящей местности, но они не всегда достаточно точны, чтобы полностью оправдать финансовые затраты. Для улучшения прогнозирования предложено использовать программу по обработке данных от метеостанций и анализу рельефа местности.
Ключевые слова: ветроэлектростанция, возобновляемая энергетика, WAsP, энергоэффективность, проектирование, автоматизация проектирования.
Во всем мире открыто более ста новых центров перспективных исследований в области передовых технологий получения энергии. И наш университет не исключение. В МГСУ с 2007 г. работает центр энергоэффективности, ко -торый занимается исследованиями в области использования возобновляемых источников энергии (ВИЭ).
Основная причина, по которой весь мир обратил внимание на альтернативную энергетику, заключается в дефиците земли и постоянном увеличении цен на энергоносители. Стоит отметить, что еще одним стимулом для использования ВИЭ являются жесткие требования мирового сообщества по охране окружающей среды.
Естественно, что необходимо автоматизировать все процессы, связанные с технологией проектирования и эксплуатации сооружений альтернативной энергетики, сбора и анализа данных обо всех существующих объектах, а также автоматизировать процесс управления этими объектами.
Многие компании внедряют комплексные системы управления, мониторинга генерации и потребления энергии, полученной благодаря ВИЭ. Такие системы мониторинга получили условное название «Энергетические порталы» (Energy Analytics Portal). Это системы, основанные на использовании IT-технологий, геоинформационных систем (ГИС) и 3D информационных моделей. Для формирования отчетов были разработаны информационно-аналитические порталы (PortalWorX) с поддержкой Web-технологий, ГИС, которые дают возможность в любой момент времени получать актуальную информацию о ситуации на объектах управления [1—7].
254
© Волков А.А., Сукнева Л.В., Киршке Х., 2014
Только 30...35 % территории России охвачено Единой энергетической системой (ЕЭС), остальная часть обслуживается электростанциями, работающими в автономном режиме, или локальными энергосистемами. Именно для этих территорий развитие ВИЭ является наиболее перспективным.
По солнечному ресурсу часть нашей страны не уступает ведущим потребителям солнечной энергии. И в этом случае проще в некоторых труднодоступных районах установить солнечные батареи, чем тянуть линии электропередач или пытаться использовать оборудование для генерации электроэнергии на основе сжигания невозобновляемого топлива. Что касается ветряных ресурсов, то в России они находятся вдоль береговых линий, поскольку именно здесь из-за перепада температур ветры достаточно сильны и имеют устойчивый характер.
Сбор данных и формирование карт среднегодовой скорости ветра, его направления является ценной информацией при выборе региона для проектирования ветряной электростанции (ВЭС), но этой информации недостаточно для того, чтобы обосновать финансовые затраты. Данные о среднегодовых скоростях ветра служат исходной характеристикой общего уровня интенсивности ветра. По величине среднегодовой скорости ветра можно судить о перспективности применения ветряных электростанций в том или ином районе. Однако необходимо иметь в виду, что скорость ветра зависит от рельефа местности, шероховатости поверхности, наличия затеняющих элементов, высоты над поверхностью земли.
На предпроектном этапе необходимо провести измерение ветровых ресурсов, проанализировать их и сделать вывод об эффективности использования ветра для получения электроэнергии в данном регионе. Для этого должен быть составлен достоверный прогноз объемов производства ветроэнергии в течение всего планируемого периода существования ветроэлектростанции. Данный прогноз можно сделать, применяя методику создания ветрового атласа и используя уже имеющиеся данные только от близлежащих метеостанций. Обычно метеостанции собирают данные с низких высот, например 10 м, а иногда бывает, что метеостанции расположены далеко от места, где планируется строительство ветряной электростанции (ВЭС), поэтому полученные результаты могут дать только приблизительную оценку о возможностях будущей ВЭС [8—10]. Для получения достоверных прогнозов лучше воспользоваться цифровым ветровым атласом, который основан на создании цифровой модели погоды. Суть методики в том, что данные по каждой метеостанции обрабатываются пакетом прикладных программ Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP) с целью устранения местных эффектов (орографии, шероховатости местности, препятствий в виде построек и т.п.), влияющих на силу и направление ветра. Данная методика позволяет довольно точно оценить ветровой потенциал в выбранном регионе по обработанным данным от расположенных в нем метеостанций. Для определения ветрового потенциала для каждого конкретного места необходимо иметь цифровую карту, которую можно получить с помощью топографической съемки. Тогда, используя обратную процедуру, WAsP корректирует региональные данные с учетом локальных эффектов. Этот способ является международным стандартом по определению ветровых ресурсов.
На рис. 1 приведена общая схема анализа территории для проектирования ВЭС.
Рис. 1. Общая схема анализа территории для проектирования ВЭС
Здесь представлен упрощенный процесс. В реальности, прежде чем выбрать турбину и определиться с местом установки, необходимо произвести несколько итераций, основанных на предполагаемой загруженности турбины, на соответствии условиям окружающей среды и т.д.
После того как все данные от метеостанций обработаны программным продуктом МА^Р, можно переходить к проектированию ветроэлектростанций и прогнозу будущих мощностей, так как нам известны скорость и направление ветра в любой точке выбранного региона на любой высоте.
Ветровые турбины можно размещать на местности с помощью мыши или с помощью указания координат, а зная скорость ветра и характеристики турбины, можно рассчитать предполагаемую производственную мощность. Весь процесс занимает не более минуты. На рис. 2 приведена цифровая карта с двумя ветротурбинами.
Рис. 2. Цифровая ветровая карта
При необходимости можно получить подробную региональную карту, на которой будет отображена суммарная годовая мощность с шагом 100 м (рис. 3).
и по. * ^ с ■
T. At
_ А Щ 1
—- ' ™ 11
■ ■ mm и
'Л1** I I I»-»*
Рис. 3. Распределение годовой мощности
С помощью М^Р можно оценить ветроэнергетический потенциал региона. Кроме того, можно получить данные о среднем годовом производстве энергии выбранной ветротурбины. Для этого необходимо взять полученную карту ветроресурсов, кривую мощности ветротурбины и с помощью МЛ8Р получаем среднегодовое производство энергии данной турбиной. Результаты расчета будут представлены в следующем виде (рис. 4).
ВЕСТНИК
МГСУ-
3/2014
fij
*> t
w *n -V* -i№ 4 u
г 1: 1.1 ¡.nil J.d J! w
I jf <J '1 ¿HM 4.« »1 UP
i к 1! i-n 3! OCR '
■■ jt ill HI u- tu]
it IX -.1 J?: i-4
]H 11 Т.* L4 " И :й
T ж т: Т.! <1« гч а -л\
k ц м ЦЙ t 4]' №
■ J.s ILi ill AU W
№ го HP IT* 7 У ж «ft
LL к itj P " IM 9 F:
a 7.+ 1 1 : ii 7-* -•л
M Г».: i SH 1 н*
:. .
hrtr; u
уT 1 ' 1 ™ " i
■ ЬИ Л
L_ ■ ■ ■ ■ (
Рис. 4. Результаты расчета производства энергии
С помощью карты ветровых ресурсов можно выбрать прямоугольную область, для которой необходимо спрогнозировать ветровые характеристики и рассчитать производственную мощность. Точки области расположены равномерно и хранятся в строках и столбцах. Программа не требует создавать каждую точку индивидуально. Необходимо всего лишь указать месторасположение, количество строк и столбцов и расстояние между ними.
WAsP идеально подходит для расчета моделей с линейным ветровым потоком, но такие модели имеют определенные ограничения по отношению к сложным рельефам, для которых лучше подходит WAsP Computational Fluid Dynamics ^FD). Изначально проект создается в WAsP, а уже потом, если есть такая необходимость, данные для расчета экспортируются в WAsP CFD. В CFD все расчеты происходят автоматически, но они требуют больших вычислительных ресурсов. Если у компании не хватает вычислительных мощностей, то вычисление можно произвести через интернет, воспользовавшись облачным сервером. Данные расчетов будут получены через несколько часов.
На рис. 5 показан автоматически созданный рельеф местности (результат работы CFD), а цветом отмечены характеристики (высота, скорость ветра, производственная мощность).
Рис. 5. Рельеф местности, созданный в WAsP CFD
Вывод. Для создания географической информационной системы альтернативных источников энергии (ГИС ВИЭ) необходимо использовать трехмерную модель рельефа местности, которая позволит получать наиболее достоверные результаты расчета производства энергии, а проблема использования огромных вычислительных ресурсов постепенно исчезнет, поскольку для ее решения все чаще используются облачные серверы и интернет-технологии.
Библиографический список
1. Mortensen N.G., Landber I., Troen I., Petersen E.L. Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP) // User's Guide Risoe-1-666 (EN) (v.2). Roskilde, Denmark. Risoe National Laboratory, 1993.
2. Volkov A. General Information Models of Intelligent Building Control Systems // In Computing in Civil and Building Engineering, Proceedings of the International Conference, Nottingham, UK, Nottingham University Press, 2010, Paper 43, p. 8.
3. Географическая информационная система (атлас) альтернативных источников энергии / А.А. Волков, А.В. Седов, П.Д. Челышков, Л.В. Сукнева // Вестник МГСУ 2013. № 1. С. 213—217.
4. Швецов Д. Автоматизация на службе альтернативной энергетики — перспективный альянс // Системная интеграция. 2011. № 1. С. 48—53.
5. Игнатова Е.В. Решение задач на основе информационной модели здания // Вестник МГСУ. 2012. № 9. С. 241—246.
6. Волков А.А. Гомеостат строительных объектов. Часть 3. Гомеостатическое управление // Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века. 2003. № 2. С. 34—35.
7. Волков А.А., Вайнштейн М.С., Вагапов Р.Ф. Расчеты конструкций зданий на прогрессирующее обрушение в условиях чрезвычайных ситуаций. Общие основания и оптимизация проекта // Вестник МГСУ. 2008. № 1. С. 388—392.
8. Скиба А.А., Гинзбург А.В. Анализ риска в инвестиционно-строительном проекте // Вестник МГСУ. 2012. № 12. С. 276—281.
9. Ginzburg A. Computer modeling in organizational and technological design // Proceedings of the 11th International Conference on Construction Applications of Virtual Reality 2011. Weimar, Germany : Bauhaus-Universität. 2011, pp. 29—30.
10. Ginzburg A. Organizational and technological reliability of construction companies. Computing in Civil and Building Engineering. Proceedings of The International Conference. Nottingham : The University of Nottingham. 2010, pp. 275—276.
Поступила в редакцию в феврале 2014 г.
Об авторах: Волков Андрей Анатольевич — доктор технических наук, профессор, ректор, заведующий кафедрой информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, Московский государственный строительный университет (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, it@mgsu.ru;
Сукнева Луиза Валерьевна — аспирант, ассистент кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, ведущий инженер аналитического отдела, Московский государственный строительный университет (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, suknevalv@mgsu.ru;
Киршке Хайко — доктор технических наук, профессор кафедры строительной информатики, Bauhaus — Universität Weimar, 99423, Германия, г. Ваймар, ул. Coudraystrabe, д. 7, +49 (0) 36 43, heiko.kirshke@uni-weimar.de.
Для цитирования: Волков А.А., Сукнева Л.В., Киршке Х. Программные продукты для анализа территорий в задачах автоматизации проектирования ветроэлектро-станций // Вестник МГСУ 2014. № 3. С. 254—261.
A.A. Volkov, L.V. Sukneva, H. Kirschke
OVERVIEW OF SOFTWARE PRODUCTS FOR THE TERRAIN ANALYSIS IN THE TASKS OF DESIGN AUTOMATION OF WIND-POWER STATIONS
The lack of ground and constantly growing price for energy sources are the reason for using alternative energy. The rules of the world community for environmental protection is the motivation for using renewable energy sources. It is necessary to automate the processes of the design technology for the alternative energy structures and their operation, as well as data gathering and analisys on all the existing objects. There is also the need to automise these objects' management.
The topic of this article is connected to the analysis of terrain for designing windpower stations. The regional wind maps are valuable tools for the wind farm developer for searching site, but they are not accurate enough to justify the financing of the development. For the majority of prospective wind farms, the developer must undertake a wind resource measurement and use analyzing program. This should provide a robust prediction of the expected energy production over its lifetime. The authors note that a prediction of the energy production of a wind farm is possible using such methods as the wind atlas methodology within WAsP and show the main instruments.
Key words: wind power station, renewable energy, Wind Atlas Analysis and Application Program, energy efficiency, design, design automation.
References
1. Mortensen N.G., Landber I., Troen I., Petersen E.L. Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP). User's Guide Risoe-1-666 (EN) (v.2). Roskilde, Denmark, Risoe National Laboratory, 1993.
2. Volkov A. General Information Models of Intelligent Building Control Systems. Proceedings of the International Conference on Computing in Civil and Building Engineering. Nottingham, UK, Nottingham University Press, 2010, Paper 43, p. 8.
3. Volkov A.A., Sedov A.V., Chelyshkov P.D., Sukneva L.V. Geograficheskaya informat-sionnaya sistema (atlas) al'ternativnykh istochnikov energii [Atlas: Geographic Information System of Alternative Sources of Energy]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2013, no.1, pp. 213—217.
4. Shvetsov D. Automation in the Service of Alternative Energy — a Promising Alliance. System Integration, 2011, pp. 48—53.
5. Ignatova E.V. Reshenie zadach na osnove informatsionnoy modeli zdaniya [Problem Solving on the Basis of Information Model of Buildings]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2012, no. 9, pp. 241—246.
6. Volkov A.A. Gomeostat stroitel'nykh ob"ektov. Chast' 3. Gomeostaticheskoe uprav-lenie [Homeostat of Construction Projects. Part 3. Homeostatic Management]. Stroitel'nye materialy, oborudovanie, tekhnologii XXI veka [Building Materials, Equipment, Technologies of the 21st century]. 2003, no. 2, pp. 34—35.
7. Volkov A.A., Vaynshteyn M.S., Vagapov R.F. Raschety konstruktsiy zdaniy na pro-gressiruyushchee obrushenie v usloviyakh chrezvychaynykh situatsiy. Obshchie osnovaniya i optimizatsiya proekta [Design Calculations for the Progressive Collapse of Buildings in Emergency Situations. Common Grounds and Project Optimization]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2008, no. 1, pp. 388—392.
8. Skiba A.A., Ginzburg A.V. Analiz riska v investitsionno-stroitel'nom proekte [Risk Analysis for Investment Projects in the Construction Industry]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2012, no. 12, pp. 276—281.
9. Ginzburg A. Computer Modeling in Organizational and Technological Design. Proceedings of the 11th International Conference on Construction Applications of Virtual Reality 2011. Weimar, Germany, Bauhaus-Universität, 2011, pp. 29—30.
10. Ginzburg A. Organizational and Technological Reliability of Construction Companies. Computing in Civil and Building Engineering. Proceedings of The International Conference. Nottingham, The University of Nottingham, 2010, pp. 275—276.
About the authors: Volkov Andrey Anatol'evich — Rector, Doctor of Technical Sciences, Professor, Chair, Department of Information Systems, Technology and Automation in Civil Engineering, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; +7 (499) 929-52-29, it@mgsu.ru;
Sukneva Luiza Valer'evna — post-graduate student, assistant, Department of Information Systems, Technology and Automation in Civil Engineering, leading engineer of the analytical department, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; suknevalv@mgsu.ru;
Kirschke Heiko — Doctor of Engineering, Professor, Department of Informatik im Bauwesen, Bauhaus-Universitat Weimar, 7 Coudraystrabe, Weimar, 99423, Germany; +49 (0) 36 43, heiko.kirshke@uni-weimar.de.
For citation: Volkov A.A., Sukneva L.V., Kirschke H. Programmnye produkty dlya analiza territoriy v zadachakh avtomatizatsii proektirovaniya vetroelektrostantsiy [Overview of Software Products for the Terrain Analysis in the Tasks of Design Automation of Wind-Power Stations]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2014, no. 3, pp. 254—261.
