CC BY
136
Information about the authors Kiseleva Sofia Valentinovna - Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Lomonosov Moscow State University, faculty of geography (Moscow).
Work phone : + 7(495) 939-42-57 , home phone: (495) 406-53-95. E-mail: k sophia v@mail.ru.
Rafikova Julia Yurievna - scientific employee, Lomonosov Moscow State University, faculty of geography (Moscow). Work phone: + 7(495) 939-42-57, home phone: (495) 466-94-24. E-mail: ranel@pochta.ru.
УДК 911.3:620.9
РЕГИОНАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕСУРСОВ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ В ЮЖНОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ РОССИИ
© 2010 г. Л.В. Нефедова
Описана методика расчета показателя суммарного удельного нормированного потенциала возобновляемых источников энергии (ВИЭ) для комплексной оценки обеспеченности территорий данными ресурсами. Данная методика позволяет проводить региональный анализ распределения по территории ресурсов ВИЭ, наиболее значимых в регионе. Описанная методика применена для характеристики и анализа распределения возобновляемых энергоресурсов по территории Южного федерального округа России.
Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, суммарный нормированный потенциал, региональный анализ, территория, энергобаланс, гелио-, ветроэнергетические ресурсы.
A procedure for calculating an indicator for the total specific normalized potential of renewable energy sources is proposed for comprehensively assessing the resources of renewable energy available in different territories is given. This procedure allows carrying a regional analysis of allocation on the territory of renewable energy resources which are the most significant in the region. The described procedure is applied for characteristic and analysis of allocations of the renewable energy resources on the territory of the Southern Federal District in Russian Federation.
Key words: renewable energy sources, total specific normalized potential, regional analysis, territory power balance, helio and wind energy resources.
Несмотря на то, что Россия является крупнейшим в мире экспортером нефти и газа, проблема более широкого использования возобновляемых источников энергии в стране представляется уже в настоящее время весьма перспективной. При сложившихся конъюнктуре мировых рынков и уровне технологического развития, для развития возобновляемой энергетики необходима государственная поддержка. В 2008 г. были приняты поправки к закону 2003 г. «Об электроэнергетике». В поправках к Закону дано определение возобновляемых
источников энергии - энергия солнца и ветра, энергия вод (за исключением ГАЭС), энергия приливов и волн, геотермальная энергия и низкопотенциальная тепловая энергия земли, воздуха, воды, биомасса, отходы, биогаз и газ, выделяемый на свалках, газ, образующийся на угольных разработках.
В январе 2009 г. Правительство РФ утвердило Основные направления государственной политики в сфере повышения энергетической эффективности электроэнергетики на основе использования воз-
обновляемых источников энергии (ВИЭ) на период до 2020 года. Согласно документу, инвесторы, финансирующие строительство таких энергомощностей, получат фиксированный возврат средств от государства за каждый выработанный киловатт-час. Это значительно повышает инвестиционную привлекательность энергообъектов на ВИЭ. В стране уже работает ряд энергообъектов на ВИЭ: ветропарки в Башкирии и Калининградской области, ГеоТЭС на Камчатке и Куриллах, Кислогубская приливная электростанция на Кольском полуострове и др. с суммарной установленной мощностью около 2200 МВт. В целом вся возобновляемая энергетика России ныне дает пока около 8,5 млрд кВтч электроэнергии в год, что составляет менее 1% от общей выработки. Удельная выработка энергии из возобновляемых источников в России, по данным Международного энергетического агентства, в пять раз меньше, чем в Германии, в 11 раз - чем в Норвегии, в 10 раз - чем в США. При этом существуют ресурсные, экономические и экологические предпосылки для увеличения масштабов использования ВИЭ. Так, согласно оценкам, только потенциал ветровой энергетики в России составляет 1/3 всей потребляемой электроэнергии в настоящее время [3].
В соответствии с принятой Государственной Программой развития доля возобновляемых источников в производстве электроэнергии в России должна составить 1,5% уже в 2010 году, в 2015 г. - 2,5%, а к 2020 году - вырасти до 4,5%. Предполагается, что к 2020 году более всего электроэнергии из числа ВИЭ будет вырабатываться за счет биоэнергетики (7850 МВт), на втором месте - использование энергии ветра (7000 МВт), на третьем - приливов (4500 МВт). Перспективность использования возобновляемых источников в России определяется следующими причинами: огромные территории децентрализованного энергоснабжения, экологические проблемы, оправданность использования возобновляемых источников в труднодоступных и энергодефицитных районах страны,
развитие технологий и опыта освоения ВИЭ в мире.
В соответствии с Федеральным законом «Об электроэнергетике» и во исполнение январского постановления Правительства РФ Министерством энергетики РФ вот уже более года разрабатываются проекты правительственных постановлений,
направленных на выравнивание конкурентных условий для производителей электроэнергии на основе использования ВИЭ и ископаемых видов органического топлива.
Первый проект касается определения порядка прибавляемой к равновесной цене оптового рынка на электрическую энергию надбавки для определения цены на электрическую энергию, произведенную на квалифицированных генерирующих объектах, функционирующих на основе использования возобновляемых источников энергии.
Проект второго постановления - о критериях для предоставления субсидий из федерального бюджета в порядке компенсации стоимости технологического присоединения генерирующих объектов с установленной мощностью не более 25 МВт, функционирующих на основе использования возобновляемых источников энергии. Только принятие данных постановлений позволит возобновляемой энергетике развиваться в нашей стране.
В ряде регионов России в связи с проблемами в техническом состоянии энергогенерирующих объектов создаются аварийные ситуации с энергообеспечением населения в сельской местности, возникает необходимость в решении вопросов создания дублирующих мощностей по производству электроэнергии. При этом остро стоят вопросы социального характера и жизнеобеспечения населения. Комплексная оценка ресурсов возобновляемых источников энергии (ВИЭ) в регионе позволяет делать оценки о перспективности повышения энергетической безопасности регионов с их использованием.
Рассматривая распределение ресурсов возобновляемых источников энергии по территории как объект географического
районирования, мы приходим к двойственной задаче: с одной стороны - необходимость характеристики пространственного распределения возобновляемых ресурсов, многие из которых распределены повсеместно по территории, и их распределение может быть представлено в виде изолиний (поступление солнечной радиации, характеристики ветрового режима), с другой стороны - характеристика потенциалов дискретно располагающихся по территории ресурсов (залегание геотермальных ресурсов, потенциал малой энергетики).
Поскольку ресурсное районирование ВИЭ мы можем рассматривать как этап экономико-географического районирования для целей регионального планирования освоения этого энергоисточника и оценки его роли в топливно-энергетических комплексах (ТЭК) регионов, то нам представляется целесообразным использование в качестве территориальной единицы (ТЕ) -территории административных единиц разного масштаба. Тем более, что ресурсный потенциал всегда характеризует какую-либо конкретную территорию. Именно в пределах территорий административных областей хорошо прослеживаются сложившиеся и прогнозируемые профили
хозяйственного использования ресурсного потенциала. Приняв территории административных областей за исходную ступень природно-ресурсного районирования, можно группировать их по всему природно-ресурсному потенциалу в региональные комплексы более высокого ранга.
Для оценки современной ситуации в энергообеспечении регионов нами было проведено изучение состояния производства и потребления электроэнергии на территории России. Базой данных послужили материалы Федеральной службы государственной статистики (Росстата) - электробалансы субъектов РФ, т.е. сопоставление объемов производства и потребления электроэнергии в регионах. Для каждого федерального округа выполнены расчеты, построены энергограммы, картосхемы производства, потребления электроэнергии и энергобалансов.
Выяснено, что наибольший дефицит испытывают, в частности: в ЮФО - Краснодарский край (более 10 млрд кВт ч), Чеченская Республика и Республика Северная Осетия-Алания, однако необходимо отметить, что все республики, расположенные в данном федеральном округе, имеют отрицательный энергобаланс (рис. 1).
-15000 -10000 -5000 0 5000 10000 15000 20000 25000
Объем электроэнергии, млн кВт.ч
Рис. 1. Диаграмма энергобаланса и производства электроэнергии
на территории Южного
В этой связи особенно важным представляется оценка потенциала ВИЭ для отдельных регионов страны и районирование России по приоритету перспектив развития возобновляемой энергетики.
В научно-исследовательской лаборатории возобновляемых источников географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова проводятся разработки по комплексной оценке обеспеченности регионов ресурсами возобновляемых источников энергии с помощью методики расчета показателя суммарного удельного нормированного потенциала (СУНП), которая позволяет проводить типологию и региональный анализ территорий на основе комплекса возобновляемых энергоресурсов.
Данная методика была разработана и применена для оценки потенциала ВИЭ и районирования на его основе территории Индии [1].
федерального округа (2008 г.)
Суммарный удельный нормированный потенциал является характеристикой, которая рассчитывается по формуле
$=1
шах 0
і = Хі - Хі
і = 1,2,3.... п 7 = 1,2,3...да
где п - количество территориальных единиц; т - количество показателей потенциала ресурсов; (Ху), х]° - наименьшее значение (по каждому показателю ресурсов) из всех регионов, - наиболее отличающееся от х°^ значение показателя.
При этом предварительно определяются суммарные значения по всем удельным нормированным потенциалам (УНП) ресурсов по отдельным видам возобновляемых источников энергии [2]. Нормирование значений по каждому показателю потенциала ресурсов необходимо для сопоставления показателей, имеющих разный порядок величин.
Таблица 1
Значения суммарного удельного нормированного потенциала на территории Южного федерального округа
Административные единицы ЮФО Значения удельных нормированных технических потенциалов Значения СУНП
Гелиоресурсы (производство тепла) Гелиоресурсы (выработка эл. энергии Ветроэнергетические ресурсы Ресурсы малой гидроэнергетики Биоэнергетические ресурсы (отх. сельского хоз-ва)
Респ. Адыгея 0,033 0,040 0,115 0 0,506 0,694
Респ. Дагестан 0,048 0,051 0,243 0,01 0,238 0,590
Респ. Ингушетия 0,000 0 0,044 0 0,135 0,179
Кабардино-Балкарская Респ. 0,022 0,027 0,01 0,009 0,231 0,299
Респ. Калмыкия 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 5,000
Карачаево-Черкесск. Респ 0,087 0,104 0,07 0,048 0,138 0,447
Респ. Сев. Осетия-Алания 0,014 0,025 0,002 0,016 0,271 0,328
Чеченская Респ. 0,029 0,036 0,004 - - 0,069
Краснодарский край 0,038 0,040 0 0,005 0,903 0,986
Ставропольский край 0,090 0,090 0,117 0,063 0,807 1,167
Астраханская обл. 0,159 0,146 0,068 0,221 0,142 0,736
Волгоградская обл. 0,121 0,132 0,068 0,339 0,783 1,443
Ростовская обл. 0,055 0,062 0,021 0,098 0,555 0,791
Алгоритм нормирования показателей позволяет получать синтетические характеристики оценочного положения территориальных единиц по единой шкале и ранжировать данные территориальные единицы на основе этих оценок. Нормализация исходных показателей позволяет преодолеть их разноразмерность, сохранив те же соотношения между видами ресурсов по различным административным единицам.
Расчеты велись для удельных характеристик обеспеченности энергоресурсами всего населения или только сельского (как потребителя энергии, например, МГЭС). Использование удельных показателей в расчете на численность населения позволяет оценить перспективы отдельных административных единиц в плане энергетического самообеспечения.
Расчеты выполнялись по материалам Справочника, опубликованного в 2007 г. с использованием дальнейших уточнений проведенных оценок и современных статистических материалов по субъектам РФ [3, 4]. Для расчетов СУНП и регионального анализа были использованы данные о гелиоэнергетических и ветроэнергетических ресурсах, энергопотенциале, потенциале малой гидроэнергетики и биомассы отходов. Гидротермальные ресурсы на данном этапе расчетов привлечены не были. Однако нельзя не отметить, что для Краснодарского края, Чеченской Республики и Дагестана, имеющих на ЕТР наибольшие эксплутационные запасы гидротермальных ресурсов, суммарный потенциал с учетом данного ресурса будет значительно выше.
Рис. 2. Карта-схема распределения по территории ЕТР России расчетных значений суммарного удельного нормированного потенциала (СУНП) ВИЭ
Так, эксплутационные запасы термальных вод оценены в Справочнике [3] для регионов ЮФО следующим образом: Республика Дагестан - 76,5 тыс.м3/сут, Краснодарский край - 35,9 тыс.м /сут, Чеченская Республика - 42,2 тыс.м3/сут, Ставропольский край - 12,2 тыс.м /сут, Карачаево-Черкессия и Кабардино-Балкария - 10,1 тыс.м /сут, Республика Адыгея -8,98 тыс.м3/сут.
В выполненном нами исследовании расчеты проводились для данных об оценках экономического потенциала ресурсов ВИЭ, поскольку именно в таком объеме возобновляемые энергоресурсы могут быть вовлечены в хозяйственное использование в энергокомплексы регионов на современном этапе. Сопоставление приведенных в данных справочниках оценок валового, технического и экономического потенциалов показало, что только оценки экономического потенциала дают однопорядковые величины по различным видам ресурсов, что позволяет оценить значение малой гидроэнергетики и биомассы отходов, в то время как для валового и технического и потенциала в значительной степени преобладают лишь гелиоресурсы и гидротермальные ресурсы. Для оценок ветроэнергетических ресурсов по администра-
тивным единицам ФО были использованы уточненные данные, приводимые в [4], при этом для расчетов СУНП были использованы средние значения интервалов данных ветроэнергетических характеристик.
На основании выполненных расчетов были составлены картосхемы распределения значений как удельных нормированных потенциалов по отдельным видам ресурсов, так и суммарного потенциала (СУНП) по административным единицам -субъектам Федерации на территории данных четырех федеральных округов ЕТР России (рис. 2).
Ряд вариантов расчетов был проведен для территории Южного федерального округа РФ. Для расчетов по ЮФО были использованы показатели технического потенциала наиболее значимых для данного региона ресурсов: ветроэнергетических
(валовый и технический), гелиоэнергетиче-ских (валовый, технический для производства тепла и технический для выработки электроэнергии), ресурсов малой гидроэнергетики (валовый, технический и экономический), валовый биоэнергетический ресурсов отходов агропромышленного комплекса и органических отходов населенных пунктов для двух вариантов расчета.
Ростовская обл. Волгоградская обл. Астраханская обл. Ставропольский край Краснодарский край Чечненская Респ. Респ.Сев.Осетия-Алания Карачаево-Черкесск.Респ Респ.Калмыкия Кабардино-Балкарская Респ.
Респ.Ингушетия
Респ.Дагестан
Респ.Адыгея
1,50 2,00
Значения техн.СУНП
Рис. 3. Показатели суммарного нормированного потенциала по территории Южного федерального округа (вариант расчета - без Респ. Калмыкия)
Проведенные расчеты СУНП показали, что наибольшими возможностями внутреннего энергообеспечения населения за счет использования ВИЭ имеет Республика Калмыкия. В первом варианте расчетов (табл. 1) различия значений показателя СУНП по другим административным единицам ЮФО невелики. В связи с этим для уточнения распределения комплекса ресурсов ВИЭ по территории была выполнения серия расчетов без включения данных
о значениях нормированных технических потенциалов ресурсов ВИЭ на территории Республики Калмыкия.
Во втором варианте расчетов высокие значения показателя СУНП (более 2,00) определены для Ставропольского края, Астраханской и Волгоградской областей. Краснодарский край, имеющий высокий валовый потенциал ресурсов ВИЭ, при расчетах ресурсов на душу населения в целом по субъекту характеризуется значением СУНП, равным 1,16 (табл. 2, рис. 3). Это показывает необходимость уточнения оценок путем проведения расчетов по более мелким административным единицам.
Таблица 2
Экономический потенциал ресурсов ВИЭ в Южном федеральном округе
(тыс.у. т.)
Административные единицы ЮФО Гелио- ресурсы Ресурсы МГЭС Биомасса отх. Ветро- ресурсы Суммарн. потенциал
Респ. Адыгея 13,8 34 244,3 9,4 301,5
Респ. Дагестан 87,7 306 558,8 80,95 1033,45
Респ. Ингушетия 10,6 50,53 9,3 70,43
Кабардино-Балкарская Респ. 8,4 68 290,14 11,4 377,94
Респ. Калмыкия 13,3 476 282,65 103,73 875,68
Карачаево-Черкесская Респ. 17,3 68 74,95 12,9 173,15
Респ. Северная Осетия-Алания 16,5 34 202,7 7,35 260,55
Чеченская республика 31,5 31,97 12,35 75,82
Краснодарский край 182,3 476 5694,42 99,05 6451,77
Ставропольский край 97 408 2821,5 72,5 3399
Астраханская область 37,8 272 148,42 5,6 463,82
Волгоградская область 60,6 714 2578,99 145,35 3498,94
Ростовская область 109,9 646 2886,12 131,45 3773,47
ЮФО, всего: 691,7 3502 15864,45 748,4 20806,55
* Составлено по данным [3].
Для характеристики роли отдельных видов ВИЭ в суммарном потенциале проведены оценки соотношений значений экономического потенциала различных видов возобновляемых энергоисточников (ветро-и гелиоресурсов, биомассы отходов, МГЭС) в регионах ЮФО (рис. 4).
Как показал проведенный анализ, по данным, приведенным в [3], в целом по региону наиболее велика доля экономическо-
го энергопотенциала биомассы отходов. Так, в Краснодарском и Ставропольском краях - 89,3% и 83,6% соответственно, в Волгоградской и Ростовской областях -более 75% и лишь в Калмыкии и Астраханской области - около 30%. Доля ветроэнергетических ресурсов значительна лишь в республиках Калмыкия, Ингушетия и Чечня (около 15%).
Рис. 4. Доля видов ресурсов ВИЭ в суммарном экономическом потенциале
по субъектам ЮФО:
1 - гелиоэнергетические ресурсы; 2 - ресурсы малой гидроэнергетики;
3 - ресурсы биомассы отходов; 4 - ветроэнергетические ресурсы
Выводы
1. Проведенный анализ производства и потребления электроэнергии на Европейской территории России позволил выделить наиболее энергодефицитные регионы: Краснодарский край, Московская, Нижегородская и Белгородская области.
2. На основе расчетов СУНП был проведен региональный анализ обеспеченности регионов ЕТР ресурсами ВИЭ с учетом численности энергопотребителей. Выделено пять градаций уровня обеспеченности суммарным удельным потенциалом.
3. Самым высоким значением СУНП, равным 2,29 (вариант расчета для ЕТР) и
5,00 (вариант расчета для ЮФО), характеризуется Республика Калмыкия, обладающая при низкой численности населения высоким потенциалом нескольких видов возобновляемых энергоресурсов: ветер,
гелиоресурсы, биоресурсы.
4. Ряд регионов, имеющих достаточно высокие потенциалы гелио- и ветроэнергетических ресурсов, ресурсов биомассы отходов, характеризуются, однако, не столь высокими значениями СУНП в связи с высокой численностью населения (Краснодарский и Ставропольский края).
Литература
1. Нефедова, Л.В. Региональный анализ ресурсов возобновляемых источников энергии, состояния и перспектив их использования в Индии [Текст] / Л.В. Нефедова // Вестник Московского университета. Сер. 5. География. - 2003. - № 3. - С. 50-56.
2. Нефедова, Л.В. Метод регионального анализа ресурсов ВИЭ на основании расчета показателя суммарного удельного нормированного потенциала [Текст] / Л.В. Нефедова // Теплоэнергетика. - 2008. - № 12. - С. 2-5.
3. Справочник по ресурсам возобновляемых источников энергии в России и местным видам топлива: показатели по территориям [Текст] / под ред. П.П. Безруких. -М.: «ИАЦ Энергия», 2007. - 272 с.
4. Оценки ресурсов возобновляемых источников энергии в России: справочник: учеб. пособие [Текст] / Ю.С. Васильев [и др.]. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. - 250 с.
5. Интернет-ресурсы Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. - http://www.gks.ru.
Сведения об авторах Нефёдова Людмила Вениаминовна - канд. географ. наук географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова (г. Москва). Тел. (495)939-42-57; (495)939-41-63; моб.89169178785.
Information about the authors Nefedova Liudmila Veniaminovna - Candidate of Geographical Sciences, Lomonosov Moscow State University, faculty of geography (Moscow ). Work phone: + 7(495) 939-42-57, +7(495) 939-41-63, mobile phone: 89169178785.
УДК 637.124.631.3
ОБОСНОВАНИЕ СПОСОБА АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ДОЕНИЯ КОРОВ
© 2010 г. О.Б. Забродина, О.И. Мартыненко
Получєно математическое описание процесса молоковыделения доильным аппаратом отсасывающего типа. По результатам моделирования предложен способ адаптивного управления процессом доения.
Ключевые слова: молоковыделение, технология, доение, процесс, доильный аппарат, давление.
Mathematical description of milking process with the help of a milking apparatus of drawing type has been got. According to the designing results the way of adapted control of cow milking process is offered.
Key words: milking, technology, a milking apparatus, process, pressure.
Одним из актуальных вопросов в области машинного доения является разработка адаптивных технологий управления процессом доения.
Важным подходом к управлению процессом машинного доения является изменение рабочих параметров доильного аппарата, в частности глубины подсоско-вого вакуума, в зависимости от интенсивности молокоотдачи в каждой фазе доения по долям вымени. При этом в зависимости от интенсивности молокоотдачи в каждой фазе доения поддерживается определённое значение глубины вакуума под соском,
- математическая модель вымени
dP±
dt
+ P, - T,
P
dt
способствующее безопасному и наиболее полному молоковыведению [1]. Анализ кривых молоковыведения [2] показал, что для повышения эффективности машинного доения необходима адаптация процесса доения по долям вымени, то есть выдаивание животных в индивидуальном режиме с учетом особенностей переходных характеристик каждой доли вымени.
Путём математического описания физиологических процессов в работах [1], [2] получены математические модели узлов доильного аппарата.
При дальнейшем анализе использованы:
dPc
dP В
5 dt + Pc -T dt
+ k P +
gr в
+ k2Pa + k3PC, -k4pn - k5Sn .
T ^ + kwSn + Г, % -knpn + kxlp,,.
dt dt ;
