CC BY
108
Оригинальная статья / Original article УДК 621.311.24:004.94
http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2017-11 -133-143
ВЫБОР ПЛОЩАДКИ РАЗМЕЩЕНИЯ ВЕТРОЭЛЕКТРОСТАНЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЛЬЕФА МЕСТНОСТИ И ВЕТРОВОГО ПОТОКА
© В.А. Шакиров1, А.Ю. Артемьев2
Братский государственный университет,
Российская Федерация, 665709, г. Братск, ул. Макаренко, 40.
РЕЗЮМЕ. ЦЕЛЬ. Определение площадок с высоким ветроэнергетическим потенциалом для размещения ветро-электростанций с использованием средств компьютерного моделирования ветрового потока и рельефа местности. МЕТОДЫ. Используется трехмерное моделирование рельефа местности в программе Rhinoceros, аэродинамическое моделирование ветрового потока на основе уравнений Навье - Стокса в программе FlowVision. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Предложена методика определения локальных зон высокого ветроэнергетического потенциала для двух уровней детализации исходной информации. Первый уровень детализации предполагает использование статистически необработанных данных о скорости и направлении ветра, которые доступны на интернет-ресурсах. При анализе площадок для размещения ветроэнергетических установок на втором уровне детализации используются статистически обработанные данные о скорости и направлении ветра из справочников. Рассмотрены подходы к формированию исходных данных о скорости ветра для аэродинамического моделирования. Предложен количественный показатель перспективности площадок. Методика применена для района села Аян Хабаровского края. Создана трехмерная модель рельефа местности, проведено аэродинамическое моделирование обтекания рельефа местности ветровым потоком по восьми направлениям на основе численного решения нестационарных уравнений Навье - Стокса в программном комплексе FlowVision. Получены данные о скорости ветра с учетом рельефа местности, проведен анализ экономической эффективности использования ветроэнергетических установок модели NP-100 на намеченных площадках. Определены площадки, на которых срок окупаемости проектов по вводу ветроэнергетических установок составит от 10 до 15 лет. ВЫВОДЫ. Моделирование ветрового потока и рельефа местности позволяют выявить места с повышенной и пониженной скоростью ветра. Методика позволяет наметить перспективные площадки для проведения дальнейших детальных исследований ветроэнергетического потенциала.
Ключевые слова: ветроэлектростанция, моделирование, ветровой поток, выбор площадки.
Формат цитирования: Шакиров В.А., Артемьев А.Ю. Выбор площадки размещения ветроэлектростанции с использованием компьютерного моделирования рельефа местности и ветрового потока // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 11. С. 133-143 DOI: 10.21285/1814-3520-2017-11-133-143
WIND FARM SITING USING COMPUTER MODELING OF TERRAIN RELIEF AND WIND FLOW V.A. Shakirov, A.Yu. Artemiev
Bratsk State University,
40 Makarenko St., Bratsk 665709, Russian Federation.
ABSTRACT. The PURPOSE of the paper is determination of sites with high wind energy potential in order to locate wind farms using computer simulation of wind flow and terrain relief. METHODS. The methods of three-dimensional modeling of terrain relief in the Rhinoceros program and aerodynamic modeling of wind flow on the basis of the Navier-Stokes equations in the FlowVision program are used in the study. RESULTS AND THEIR DISCUSSION. A technique is proposed for determining the local zones of high wind energy potential for two detail levels of input information. The first level of detail involves the use of statistically unprocessed data on wind speed and direction which are available on Internet resources. The analysis of sites for wind power plant location conducted at the second level of detail uses statistically processed data on wind speed and direction from reference books. Approaches to the formation of input wind speed data for aerodynamic modeling have been considered. A quantitative indicator of site prospects is proposed. The technique
1Шакиров Владислав Альбертович, кандидат технических наук, доцент, декан факультета энергетики и автоматики, e-mail: mynovember@mail.ru
Vladislav A. Shakirov, Candidate of technical sciences, Associate Professor, Dean of the Faculty of Power Engineering and Automatics, e-mail: mynovember@mail.ru
2Артемьев Андрей Юрьевич, ассистент кафедры промышленной теплоэнергетики, e-mail: artuniverse@mail.ru Andrei Yu. Artemiev, Assistant Professor of the Department of Industrial Heat Power Engineering, e-mail: artuniverse@mail.ru
has been applied for the area of the Ayan village in the Khabarovsk Territory. A three-dimensional model of the terrain relief has been created. Aerodynamic modeling of relief wind flow by 8 directions has been carried out on the basis of a numerical solution of the nonstationary Navier - Stokes equations in the software package FlowVision. The data on the wind speed have been obtained taking into account the terrain relief. The economic efficiency of NP-100 wind power plant application at the planned sites has been analyzed. The sites with the payback period of wind farm projects from 10 to 15 years have been determined. INCLUSIONS. Simulation of the wind flow and terrain relief allows to identify the places with high and low wind speeds. The technique allows to identify the promising sites for further detailed studies of wind energy potential.
Keywords: wind power station, modeling, wind flow, siting
For citation: Shakirov V.A., Artemiev A.Yu. Wind farm siting using computer modeling of terrain relief and wind flow. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2017, vol. 21, no. 11, pp. 133-143. (In Russian) DOI: 10.21285/18143520-2017-11-133-143
Введение
Одним из направлений Энергетической стратегии России на период до 2030 года3 является использование нетрадиционных источников энергии, в том числе ветроэнергетических установок (ВЭУ). Согласно схеме территориального планирования Российской Федерации в области энергетики до 2030 года, намечен ввод 1030 МВт ветроэнергетических мощностей к 2025 году, а к 2030 году - 6060 МВт4. Проекты применения ВЭУ в районах централизованного электроснабжения характеризуются низкой экономической эффективностью. Однако существует большой потенциал эффективного применения ВЭУ для электроснабжения удаленных от централизованного электроснабжения потребителей, в туристско-рекреационных зонах, в районах с высоким ветроэнергетическим потенциалом, в районах с тяжелой экологической обстановкой.
Наиболее существенным фактором, влияющим на эффективность ВЭУ, является ветровой режим района. В первом приближении о нем можно судить по среднегодовой скорости ветра, коэффициенту вариации скорости ветра. Более детальный
анализ проводится по информации о повторяемости скоростей ветра по градациям.
При выборе площадки для размещения ВЭУ необходим учет рельефа местности, который вносит локальные изменения в общий ветровой режим. Наиболее точную оценку выработки электроэнергии ВЭУ могут дать непосредственные измерения скорости ветра. Измерения могут проводиться краткосрочно, например от 1 -й до 4-х недель, для создания и повышения точности расчетной модели. За этот период проводятся измерения ветра для всех направлений. Долгосрочные исследования проводятся для непосредственного оценивания ветрового режима. Например, скорость и направление ветра могут регистрироваться ежечасно в течение 6-24 месяцев. Более короткий период может быть достаточным, если нет значительных сезонных колебаний [1].
Для учета влияния рельефа местности на скорость ветра в современной практике широко применяется компьютерное моделирование в целях экономии временных, трудовых и финансовых ресурсов.
3
Энергетическая стратегия России на период до 2030 года, утв. распоряжением Правительства РФ от 13.11.2009 г. № 1715-р / Energy strategy of Russia for the period up to 2030 approved by the Order of the Government of the Russian Federation of November 13, 2009 no. 1715-р
4Схема территориального планирования Российской Федерации в области энергетики, утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 11.11.2013 г. № 2084-р / Scheme of the territorial planning of the Russian Federation in the field of power engineering, approved by the Order of the Government of the Russian Federation of November 11, 2013 no. 2084-р.
Методические подходы и программное обеспечение для моделирования ветрового потока при выборе площадок ветроэлектростанций
Рынок программных продуктов, позволяющих проводить расчеты в области ветроэнергетики, довольно полно представлен за рубежом. Так, широкое распространение получили WindFarm, МтЬРагтег, Мпс^О, МаБР, Мтс^т -программные продукты с большими возможностями для анализа выработки электроэнергии ВЭУ с учетом технических характеристик ВЭУ, статистических данных по ветру, которые позволяют решать задачи оценки экономической эффективности проекта, оптимизации расположения ВЭУ с учетом рельефа местности [1]. Стоимость программ составляет от 4,5 до 20 тыс. евро. Программные продукты помимо функциональных возможностей отличаются друг от друга точностью и скоростью работы. Например, в основе WaSP лежит линейная математическая модель, которая позволяет проводить моделирование ветрового потока в условиях простого рельефа с небольшими высотными изменениями. WindSim использует нелинейную расчетную модель на основе уравнений Навье - Стокса, осредненных по Рейнольдсу, и позволяет
проводить анализ более сложного рельефа, однако требует значительно больших по сравнению с WaSP затрат времени.
Рынок отечественных программных продуктов в области ветроэнергетики представлен преимущественно авторскими разработками, например [2-5], и имеет перспективы дальнейшего развития. Программы предназначены для решения отдельных задач в области ветроэнергетики, например, оценки выработки электроэнергии. Российских программных решений для моделирования ветрового потока с учетом рельеф местности не разработано.
Альтернативным подходом является использование программ вычислительной гидродинамики совместно с программами моделирования рельефа местности. Преимуществом такого подхода являются более широкие возможности моделирования, однако могут возникнуть сложности сопряжения моделей при использовании двух программных продуктов [6]. Рассмотрим методику определения локальных зон высокого ветроэнергетического потенциала на такой основе (рис. 1).
1. Формирование исходных данных / Input data formation
2. Построение трехмерной модели рельефа местности исследуемого района / Construction of a three-dimensional model of the relief of the area under investigation
Определение коэффициентов изменения скорости ветра по восьми направлениям Kf 1 Determination of wind speed change coefficients by eight directions Kf
4.1. Уточнение скоростей ветра V, Specification of the wind speeds V, taking into account 4.2. Определение эффективности площадок по 8 направлениям с учетом Kf 1 Determination of site efficiency by 8 directions taking into account Kf
5.1. Определение перспективных площадок по выработке электроэнергии Wj 1 Determination of prospective energy generating 5.2. Определение перспективных площадок по коэффициенту Rj 1 Determination of prospective sites by
Рис. 1. Методика определения локальных зон высокого ветроэнергетического потенциала Fig. 1. Technique for determining local zones of high wind energy potential
Авторами предлагается два уровня детализации исследований по выбору перспективных площадок с соответствующим набором требуемой информации. Первый уровень детализации предполагает использование статистически необработанных данных о скорости и направлении ветра, которые доступны на интернет-ресурсах, таких как rp5.ru, gismeteo.ru, pogodaiklimat.ru и др. Этапы подхода представлены на рис. 1 в блоках 1-3, 4.1, 5.1. При анализе площадок для второго уровня детализации используются статистически обработанные данные о скорости и направлении ветра из справочников, например [7]. Этапы подхода представлены на рис. 1 в блоках 1-3, 4.2, 5.2.
Исходными данными служат:
- для первого уровня детализации -массив данных о скоростях V и направлениях ветра б в /-е моменты времени за рассматриваемый период;
- для второго уровня детализации -среднегодовые скорости ветра по восьми направлениям и повторяемость
ветра Pd по восьми направлениям за рассматриваемый период в районе, где d - одно из восьми направлений ветра: С, С-В, В, Ю-В, Ю, Ю-З, З, С-З.
Для формирования исходных данных используется программа для ЭВМ Wind-MCA [4]. Программа позволяет обрабатывать экспортируемые с сайтов погоды данные о скорости и направлении ветра. Функциональные возможности программы включают: построение графиков изменения скорости ветра, оценку основных статистических показателей скорости ветра, построение графиков мощностных характеристик ВЭУ и их сравнительный анализ, оценку выработки электроэнергии ВЭУ за произвольный период, оценку экономической эффективности использования ВЭУ [6]. Так, данная программа применялась в исследованиях ветроэнергетического потенциала северных территорий республики Саха (Якутия) [8-10]. Рабочий экран программы представлен на рис. 2. Обработку данных можно выполнить также средствами Microsoft Excel.
< | [гроз > | Ветер | нагрузка | Г _
D | |5! -100 чепам« View | |ADC 15
:F ~
I j I D I |51 -100 челокг -J View | |AQG15Л0 T] | _
^IjJjJ „I—g, » I » F <ia !"" P" P" |nl p""* I"'* P"
шЯт
mm i'iiiiiiiiiiiiir - «I Nim mi ni
1ПI IIIIIIIIII II !IP i ii i III Mlllll III
Рис. 2. Рабочий экран программы Wind-MCA. График скорости ветра за месяц (светло-серый), график оценки возможной выработки энергии ВЭУ (темно-серый)
в с. Аян по данным за май 2003 г. Fig. 2. Working screen of the Wind-MCA program. Graph of wind speed for a month (light grey), evaluation graph of possible energy production by wind turbines (dark grey) in Ayan village
according to the data for May 2003
На втором этапе с использованием различных баз данных о рельефе поверхности земли (SRTM, ASTER GDEM, ETOPO1 и др. [6]) строится трехмерная модель выбранного района и подготавливается для экспорта в программный комплекс аэродинамического анализа. Размер области построения (а также ее детализация) определяется на основании доступных вычислительных ресурсов и целесообразной возможной удаленности ВЭС от центра электрических нагрузок. В качестве программ для создания модели рельефа могут использоваться AutoCAD Civil 3D, InfraWorks, 3d Studio Max, Rhinoceros и др. Например, используя базу данных SRTM, можно получить растровое изображение местности в формате GeoTIFF. Формат совмещает растровые данные с метаданными о географической привязке. С помощью Autodesk InfraWorks растровое изображение может быть преобразовано в трехмерную модель, которую можно экспортировать в формате IMX для дальнейшей обработки в Autodesk Civil 3D. В результате может быть подготовлена модель рельефа местности в формате STL. Модель в таком формате может использоваться в программах вычислительной гидродинамики, например, FlowVision, Ansys CFD, OpenFOAM и других.
На третьем этапе производится аэродинамическое моделирование ветрового потока в условиях выбранного рельефа местности.
Можно выделить четыре этапа:
1) импорт и адаптация трехмерной модели рельефа местности;
2) задание необходимых параметров модели расчета в препроцессоре;
3) решение задачи;
4) получение результатов в постпроцессоре и их анализ.
Целесообразно проводить моделирование для восьми направлений ветра, используя соответствующие среднегодовые значения скорости ветра. В результате моделирования могут быть получены данные об изменении скорости ветра относительно среднегодового значения на каждой
условной площадке исследуемой местности для восьми направлений.
Определение коэффициентов изменения скорости ветра К* под воздействием рельефа местности для каждой у-й площадки предлагается проводить по формуле
Vd
jrd _ V j
К d - F
(1)
срг
где V* - скорость ветра в направлении б
над у-й площадкой, полученная по результатам моделирования скорости ветрового потока, м/с; Vfpг - среднегодовая скорость
ветра в направлении б, используемая как начальная скорость при моделировании, м/с.
На этапе 4 проводится учет влияния рельефа местности на скорость ветрового потока для каждой площадки.
При первом уровне детализации для каждой у-й площадки проводится уточнение скоростей ветра V* каждого /-го измерения
с учетом коэффициентов К* (этап 4.1 рис. 1):
V' - К- V V.
(2)
При втором уровне детализации определяется эффективность каждой у-й площадки Я* по каждому направлению ветра б (этап 4.2 рис. 1):
J^d — pd , JÇd
(3)
где Р - повторяемость ветра в направлении б, о.е.
На этапе 5 проводится оценка площадки с позиций ветровых условий. При первом уровне детализации, на этапе 5.1, проводится оценка выработки электроэнергии ВЭУ на у-й площадке по уточненным данным о скорости ветра:
W -Z P(Vdd )T,
(4)
1-1
где Р(У*) - мощность ВЭУ при скорости ветра У*, определяемая по мощностной
характеристике, Вт; Т/ - длительность интервала между измерениями, ч.
При втором уровне детализации, на этапе 5.2, проводится оценка показателя Ну, который отражает перспективность площадки с учетом изменения скорости ветра по всем направлениям под влиянием рельефа местности. Данный показатель рассчитывается как сумма оценок эффективности площадки по каждому направлению:
R=Z R ■
(5)
В завершении может быть проведена оценка экономической эффективности проектов для площадок с лучшими показателями. Результатом расчета является, например, значение чистого дисконтированного дохода (ЧДД) проекта использова-
ния ВЭУ для каждой потенциальной площадки за исследуемый период.
В результате применения методики могут быть намечены перспективные площадки, для которых целесообразно осуществлять более детальное исследование, в том числе с проведением непосредственных измерений.
Окончательный выбор площадки необходимо осуществлять с учетом факторов окружающей среды, удобства технического обслуживания, расположения относительно центров электрических нагрузок, автомобильных и железных дорог и др. [8, 11-15].
Таким образом, используя предлагаемую методику (см. рис. 1), на основе данных о рельефе местности, скорости и направлении ветра можно определить площадки с высоким ветроэнергетическим потенциалом.
Применение методики определения локальных зон высокого ветроэнергетического потенциала
Для апробации методики выбора площадки с использованием моделирования ветрового потока и рельефа местности был выбран район с. Аян Хабаровского края.
По данным климатического справочника [7] в с. Аян среднегодовая скорость ветра составляет 3,3 м/с. Это достаточно низкая скорость ветра для рассмотрения района с. Аян в качестве места для установки ВЭУ. Но рельеф в районе поселка достаточно разнообразен и, если принять во внимание его влияние на скорость ветрового потока, возможно определить площадки с повышенными скоростями ветра.
На первом этапе выбора площадки был составлен массив исходных данных: статистически необработанные данные измерений направлений и скорости ветра за 10 лет, справочные данные о среднегодовой скорости ветра по направлениям, данные о рельефе и повторяемости направлений ветра. Также были сформированы данные о ВЭУ - мощностные характеристики,
стоимость и проектный срок эксплуатации.
На втором этапе была создана трехмерная цифровая модель реальной местности площадью 10x10 км в масштабе 1:1 (рис. 3). Рельеф района поселка создавался в программе Rhinoceros 5.0 c установкой плагина Lands Design, который позволяет импортировать рельеф местности, используя адаптированные данные SRTM через приложение Google Earth. Далее, применяя булевые операции, из общего параллелепипеда выделялась расчетная область и импортировалась в программу вычислительной гидродинамики FlowVision 3.0.
На третьем этапе проводилось аэродинамическое моделирование обтекания рельефа местности ветровым потоком на основе численного решения нестационарных уравнений Навье - Стокса в программном комплексе FlowVision. Начальным условием расчета является генерация воздушного потока со среднегодовой скоростью по одному из восьми направлений.
При моделировании явно выделялось расположение областей локального повышения и понижения средней скорости ветрового потока в зависимости от рельефа местности и направления ветрового потока (рис. 4).
Моделирование ветрового потока для всех выбранных направлений позволило определить наиболее перспективные зоны с учетом всех направлений (рис. 5). Для дальнейшего сравнения были намече-
ны площадки 1, 2 и 3, а также площадка 4, скорость ветрового потока над которой близка к среднегодовой, но расстояние до с. Аян минимально.
По результатам аэродинамического моделирования с помощью выражения (1) были определены коэффициенты изменения скорости ветра (табл. 1). Наблюдается как значительное увеличение, так и понижение скорости ветра для намеченных площадок.
Рис. 3. Трехмерная модель рельефа окрестностей с. Аян Fig. 3. Three-dimensional model of the relief of the Ayan village neighbourhood
b
Рис. 4. Скриншот окна Постпроцессора FlowVision 3.0 при моделировании обтекания воздушным потоком рельефа в районе с. Аян со скоростью 3,3 м/с на высоте 150 м над уровнем моря:
а - с запада; б - с востока Fig. 4. Screenshot of the FlowVision 3.0 Postprocessor window when modeling relief airflow in the area of the Ayan village at a speed of 3.3 m/s at an altitude of 150 m above the sea level: а - from the west; b - from the east
а
N ^
1
/
4 1
/
с.АЯТГ
—-
\
1 /
--
dj ив АИ H _ — —
в /г
■ M
г In N
4' •J Чу ГС о»
V /
■ > My L 1
In
J У; L 1 k
L 1 M /с
U км 1 К M 51 <м г.ь 1 KN 1 ol M 2, Ьк M
Рис. 5. Площадки размещения ветроэнергетических установок в районе с. Аян, выбранные с учетом влияния рельефа местности Fig. 5. Location sites of wind turbines in the area of the Ayan village selected with regard to the terrain relief influence
Таблица 1
Коэффициенты изменения скорости ветра по восьми направлениям
для выбранных площадок
Table 1
Wind speed variation coefficients by eight directions for selected sites_
Площадка / Site Значение парамет ра / Parameter value Rj
К КГ Kj J£K>-6 Кю j кю-3 j К3 j Кс-3
1 1,94 1,80 1,51 1,64 1,74 1,66 1,58 1,50 1,72
2 2,16 1,71 1,69 1,57 1,63 1,50 1,37 1,21 1,64
3 1,62 1,54 1,42 0,9 1,21 1,24 1,20 1,30 1,40
4 1,20 0,84 0,78 0,49 0,80 0,92 1,10 0,60 0,89
Pd, % 7,40 42,40 7,70 0,90 5,10 22,90 10,00 3,60 -
Дальнейший анализ проводился для двух уровней детализации информации.
При первом уровне детализации (этап 4.1 рис. 1) использовались данные о скорости и направлении ветра за 10 лет, проводившиеся на метеостанции Аян от 4 до 8 раз в сутки. С помощью программы
МтЬ-МСА по выражению (2) были уточнены скорости ветра над площадками с учетом коэффициентов изменения скорости ветра. Далее в программе Wind-MCA по выражению (4) была определена выработка ВЭУ модели МР-100 кВт по ее мощност-ной характеристике для четырех площадок.
При втором уровне детализации информации по выражению (3) определялась эффективность каждой площадки для каждого направления. Далее с помощью выражения (5) определялась перспективность площадок с учетом изменения скорости ветра по всем направлениям. Результаты расчета представлены в табл. 1.
В завершении был проведен расчет чистого дисконтированного дохода (ЧДД)
проекта ввода ВЭУ модели МР-100 для четырех площадок (табл. 2). Моделирование ветрового потока и рельефа местности позволило определить площадки, на которых возможны экономически эффективные проекты. Так, на площадке 1 проект окупится через 10 лет, на площадке 2 - через 12 лет, 3 - через 15 лет. Реализация проекта на площадке 4 экономически нецелесообразна.
Результаты расчета чистого дисконтированного дохода Calculation results of net present value (NPV)
Таблица 2 Table 2
Период окупаемости проекта, лет / Project payback period, years Площадка 1 / Site 1 Площадка 2 / Site 2 Площадка 3 / Site 3 Площадка 4 / Site 4
ЧДД, тыс. руб. / NPV, thous. rubles иср, м/с / m/s ЧДД, тыс. руб. / NPV, thous. rubles Ucp, м/с / m/s ЧДД, тыс. руб. / NPV, thous. rubles иср, м/с / m/s ЧДД, тыс. руб. / NPV, thous. rubles иср, м/с / m/s
1 -15187,8 4,57 -15683,1 4,34 -15925,9 3,75 -17015,9 2,35
2 -13829,8 4,47 -14838,7 4,26 -15345,5 3,64 -17523,8 2,30
10 1821,0 4,99 -3910,1 4,87 -6906,0 4,15 -20453,8 2,61
12 7554,3 4,47 90,3 4,26 -3775,8 3,64 -21064,0 2,30
15 16363,8 5,01 6352,6 4,78 1209,9 4,13 -21673,1 2,52
20 39157,4 4,99 23584,1 4,87 15443,6 4,15 -21367,8 2,61
Заключение
Таким образом, с применением предложенной методики (см. рис. 1) может проводиться учет влияния рельефа местности на скорость ветрового потока для оценки эффективности использования ВЭУ в любом заданном районе. Методика предназначена для предпроектного анализа территорий для определения целесообразности дальнейших исследований, в том числе перед непосредственными измерениями скорости ветра на местности. Предложенный количественный показатель пер-
спективности площадки позволяет на основе справочных данных сделать вывод об эффективности рассматриваемых площадок в отношении использования энергии ветра. Окончательный выбор площадки необходимо принимать после дополнительных исследований по уточнению скорости ветра в районе на основе измерений, исследований в области охраны окружающей среды, а также с учетом инфраструктурных особенностей территории и общественного мнения.
Библиографический список
1. Zobaa A.F., Bansal R.C. Handbook of Renewable 2. Свидетельство о государственной регистрации
Energy Technology. World Scientific Publishing Com- программы для ЭВМ № 2011615900 Расчет ветро-
pany, 2011. 851 p. энергетических ресурсов / Е.В. Елистратов,
Л.И. Кубышкин, А.А. Минина. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 04.08.2011 г.
3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013613097. Программа автоматизированного расчета кластера ВИЭ «АРК-ВИЭ» / В.И. Велькин, М.И. Логинов, Е.В. Чер-нобай. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 25.03.2013 г.
4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014619044. Многокритериальная оценка эффективности использования ветроэнергетических установок (Wind-MCA) / В.А. Ша-киров, А.Ю. Артемьев. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 08.09.2014 г.
5. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2015663150, Расчет автономной системы электроснабжения на основе ветроэнергетической установки с ротором Дарье / Р.А. Дайчман. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 11.12. 2015 г.
6. Шакиров В.А., Артемьев А.Ю. Оценка ветроэнергетического потенциала района средствами компьютерного моделирования // Прикладная информатика. 2015. Т. 10. № 4. С. 93-104.
7. Справочник по климату СССР. Вып. 25. Хабаровский край и Амурская область. Ч. III. Ветер. Л.: Гид-рометиздат, 1967. 314 с.
8. Шакиров В.А. Многокритериальный анализ перспективного размещения ветроэнергетических установок на севере республики Саха (Якутия) // Вестник Северо-Восточного федерального университета им.
М.К. Аммосова. 2013. Т. 10. № 1. С. 26-33.
9. Ivanova I.Yu., Tuguzova T.F., Nogovitsyn D.D., Shakirov V.A., Sheina Z.M., Sergeeva L.P. On efficiency of wind power use for power supply of the arctic districts of Yakutia // Journal of International Scientific Publications: Ecology & Safety. 2014. Vol. 8. P. 636-641.
10. Иванова И.Ю., Ноговицын Д.Д., Тугузова Т.Ф., Шакиров В.А., Шеина З.М., Сергеева Л.П. Факторы, влияющие на эффективность использования ветро-потенциала в локальной энергетике Якутии // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2017. № 1. С. 84-92.
11. Артемьев А.Ю., Шакиров В.А., Яковкина Т.Н. Многокритериальный выбор районов для размещения ветровых электрических станций // Системы. Методы. Технологии. 2016. № 3 (31). С. 116-122.
12. Aktas A., Kabak M. A model proposal for locating wind turbines // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 102. P. 426-433.
13. Hofer T, Sunak Y, Siddique H, Madlener R. Wind farm siting using a spatial Analytic Hierarchy Process approach: A case study of the Stadteregion Aachen // Applied Energy. 2016. Vol. 163. P. 222-243.
14. Noorollahi Y., Yousefi H., Mohammadi M. Multi-criteria decision support system for wind farm site selection using GIS // Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2016. Vol. 13. P. 38-50.
15. Szurek M., Blachowski J., Nowacka A. GIS-based method for wind farm location multi-criteria analysis // Mining Science. 2014. Vol. 21, P. 65-81.
References
1. Zobaa A.F., Bansal R.C. Handbook of Renewable Energy Technology. World Scientific Publishing Company, 2011, 851 p.
2. Elistratov E.V., Kubyshkin L.I., Minina A.A. Raschet vetroenergeticheskikh resursov [Calculation of wind energy resources]. Programma dlya EVM [Computer Program], no. 2011615900, 2011.
3. Vel'kin V.l., Loginov M.I., Chernobai E.V. Programma avtomatizirovannogo rascheta klastera VIE «ARK-VIE» [The program for automated calculation of the renewable energy sources cluster "ARK-RES"]. Programma dlya EVM [Computer Program], no. 2013613097, 2013.
4. Shakirov V.A., Artem'ev A.Yu. Mnogokriterial'naya otsenka effektivnosti ispol'zovaniya vetroenergetich-eskikh ustanovok (Wind-MCA) [Multi-criteria evaluation of the application efficiency of wind energy installations (Wind-MCA)]. Programma dlya EVM [Computer Program], no. 2014619044, 2014.
5. Daichman R.A. Raschet avtonomnoi sistemy el-ektrosnabzheniya na osnove vetroenergeticheskoi ustanovki s rotorom Dar'e [Calculation of a stand-alone power supply system based on a wind power plant with a Darrieus-type rotor]. Programma dlya EVM [Computer Program], no. 2015663150, 2015.
6. Shakirov V.A., Artem'ev A.Yu. [Computer simulation in solving the problem of estimating the wind power potential of the region]. Prikladnaya informatika [Journal
of Applied Informatics]. 2015, vol. 10, no. 4, pp. 93-104. (In Russian)
7. Spravochnik po klimatu SSSR. Issue 25. Khabarov-skii krai i Amurskaya oblast'. Part III. Veter [Reference book on the climate of the USSR. Issue. 25. Khabarovsk Territory and the Amur Region. Part III. Wind]. Leningrad: Gidrometizdat Publ., 1967, 314 p. (In Russian)
8. Shakirov V.A. Multi-criteria analysis of wind turbines advanced placement in the north of the Republic of Sakha (Yakutia). Vestnik Severo-Vostochnogo feder-al'nogo universiteta im. M.K. Ammosova [Vestnik of North-Eastern Federal University]. 2013, vol. 10, no. 1, pp. 26-33. (In Russian)
9. Ivanova I.Yu., Tuguzova T.F., Nogovitsyn D.D., Shakirov V.A., Sheina Z.M., Sergeeva L.P. On efficiency of wind power use for power supply of the arctic districts of Yakutia. Journal of International Scientific Publications: Ecology & Safety. 2014, vol. 8, pp. 636-641.
10. Ivanova I.Yu., Nogovitsyn D.D., Tuguzova T.F., Shakirov V.A., Sheina Z.M., Sergeeva L.P. Factors affecting the wind resource utilization efficiency in the energy sector of the Sakha Republic. Izvestiya Rossiis-koi akademii nauk. Energetika [Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Power Engineering Journal]. 2017, no. 1, pp. 84-92. (In Russian)
11. Artem'ev A.Yu., Shakirov V.A., Yakovkina T.N. Cri-
teria-based choice of areas for siting the wind power plants. Sistemy. Metody. Tekhnologii [Systems. Methods. Technologies]. 2016, no. 3 (31), pp. 116-122. (In Russian)
12. Aktas A., Kabak M. A model proposal for locating wind turbines. Procedia Computer Science. 2016, vol. 102, pp. 426-433.
13. Hofer T, Sunak Y, Siddique H, Madlener R. Wind farm siting using a spatial Analytic Hierarchy Process
Критерии авторства
Авторы заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в равной мере несут ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Статья поступила 09.10.2017 г.
approach: A case study of the Stadteregion Aachen. Applied Energy. 2016, vol. 163, pp. 222-243.
14. Noorollahi Y., Yousefi H., Mohammadi M. Multi-criteria decision support system for wind farm site selection using GIS. Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2016, vol. 13, pp. 38-50.
15. Szurek M., Blachowski J., Nowacka A. GIS-based method for wind farm location multi-criteria analysis. Mining Science. 2014, vol. 21, pp. 65-81.
Authorship criteria
The authors declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
The article was received 09 Oktober 2017
