Исследование энергоэффективных систем энергоснабжения и оптимизация основных параметров

В настоящее время, перед российской возобновляемой энергетикой стоят задачи, требующие обновленного метода в решении проблемы устойчивого гарантированного и экономически целесообразного обеспечения энергией для удаленных объектов, регионов, территорий.

Введем понятие моноэнергетического возобновляемого источника энергии (МВИЭ), как источника энергии, в основе работы которого лежит некоторый определенный принцип преобразования конкретного вида энергии в электрическую либо тепловую.

Среди МВИЭ широко распространены ветроэнергетические (ВЭ), малые гидроэнергетические (МГЭС), солнечные фотоэлектрические преобразователи (ФЭП), биогазовые установки (БГУ), дизель-генераторы (ДГ), а в числе нетрадиционных источников энергии в виде тепла − солнечные коллекторы (СК), тепловые насосы (ТН) с использованием низкопотенциального тепла грунта, сбросных вод очистных сооружений, тепловых стоков промышленных отходов или просто окружающего воздуха вплоть до небольших отрицательных температур.

МВИЭ применяются в тех случаях, когда соблюдается определенный набор условий (погодных, географических и т.д), обеспечивающих их относительно бесперебойную работу. В реальности соблюдение таких условий является достаточно редким, и именно это обстоятельство в значительной мере служит препятствием для широкого внедрения МВИЭ. В качестве выхода предлагается использование гибридных систем, содержащих различные виды МВИЭ. Выше указанные источники энергии могут использоваться в различной конфигурации в составе гибридных установок, состоящих из дизель- или газогенератора (для гарантированного обеспечения энергией) и вариативного набора МВИЭ.

Однако, использование таких гибридных систем в каждом случае требует оптимизации, основанной на знании технических и функциональных особенностей каждого из МВИЭ, входящего в состав гибридной системы. В данной работе предпринимается попытка разработать методику такой оптимизации при помощи кластерного подхода [1, с. 63; 2, с. 104].

Кроме того, необходимо учесть случайные факторы, указанные выше, влияющие на работу гибридных систем МВИЭ [3, с. 70].

Известны гибридные ветро-солнечные, ветро-дизельные и дизель-ветро-солнечные установки, использующие два и три МВИЭ (соответственно, дуплекс и трио-системы). Следовательно, теоретически возможно наращивание резервирования систем с учетом местных, региональных или территориальных возможностей, до квадро- (четырех), пента- (пяти), сикстет- (шести), септ- (семи) видов МВИЭ в соответствующие кластеры (кластер − группа объектов с общими признаками).

Различные сочетания-кластеры могут быть востребованы только при определенных условиях (наличии соответствующих источников энергии), их рентабельность зависит от определенного выбора видов МВИЭ, соотношения замещаемых каждым МВИЭ мощностей и возможностей заказчика.

Для изучения вопроса о соотношении мощностей целесообразно использовать распределение кластеров МВИЭ на типы. Условно возможно распределить кластеры на типы [1, с. 65]:

1. микро-кластер;

2. мини-кластер;

3. малый;

4. средний;

5. полный.

Каждый из выше указанных типов должен надежно обеспечить определенный уровень мощности (долю энергетических потребностей) от полной потребности в энергозатратах объекта, независимо от отсутствия какого-либо источника энергии (табл. 1).

 

Таблица 1 - Доля обеспечения мощности в зависимости от типа кластера

Тип кластера	Обозначение	Доля обеспечения мощности, %
Полный(Full)	F
Средний(Middle)	M
Малый(Small)	S
Мини-кластер(Emergency)	E
Микро-кластер(Aesthete)	A

 

Используя данную классификацию с долями обеспечения энергетических затрат необходимо понимать, что «полный кластер» F обеспечивает уровень, соответствующий 100 % потребностей каждого потребителя, а тип «aesthete» (или микро-кластер А) создает условия обеспечения только 5% потребностей, которые могут обеспечить эстетическое освещение территории, но при возникновении аварийной ситуации может не хватить (например, функционирование мощной помпы при тушении пожара).

В качестве объектов потребления, использующих какой-либо вид кластеров, могут быть: отдельный дом-коттедж (F 10 кВТ), многоквартирный дом (F 100 кВТ), жилой поселок (F 200-500 кВТ), микрорайон (F 500-10000 кВТ), промышленное предприятие любой мощности и т.д. В соответствии с распределением кластеров на типы: микро-кластер «А» должен обеспечить для дома-коттеджа мощность 500 Вт, для многоквартирного дома 5кВт, для жилого поселка 10-25 кВт и т.д.

Оптимизация внутренней структуры по типам МВИЭ и мощностям является главным условием эффективности при построении энергетической системы на основе кластерного подхода. Решение данной задачи возможно при использовании многофакторного регрессивного анализа [2, с. 101]. При «долевом» распределении между установками МВИЭ необходимо учесть, что гибридный энергетический кластер в любой момент времени должен обеспечить надежное покрытие нагрузок, соответствующим мощностям, представленным в табл. 1.

Оптимизация внутренней структуры кластера по типам и мощностям означает выбор установленной мощности для каждого вида оборудования МВИЭ, входящего в состав кластера гибридной энергосистемы.

Например, для микро-кластера А необходимой гарантированной долей (в соответствии с табл. 1) будут являться 5%, которые должен обеспечить дизель-генератор. Одновременно «гибридность» микро-кластера должна быть поддержана в дуплекс-системе ветроустановкой соответствующей мощности, покрывающей те же 5% потребностей, либо другим видом МВИЭ.

Возможные сочетания МВИЭ по типам кластеров и долям мощности представлены в [4, с. 97].

Для построения систем эффективного энергоснабжения необходима выработка основных принципов их построения, описанных выше. В настоящее время энергоснабжение осуществляется главным образом за счет использования углеводородного топлива [5, с. 83]. Однако постоянный рост затрат на их добычу снижает эффективность энергообеспе­чения, и обуславливает необходимость совершенствования существующих системы энергоснабжения. Наиболее предпочтительным представляется оптимальное сочетание традиционных и возобновляемых энергоресурсов в энергоэффективных системах энергоснабжения (ЭСЭ) [6, с. 148]. Для построения таких ЭСЭ в основу будет положен метод, использующий теорию оптимального управления. Недос­таточные исследования в этом направлении сдержи­вают развитие систем энергоснабжения, использую­щих МВИЭ. Построение соответствующего функционала является целью данной работы.

Предположим, что в составе ЭСЭ присутствуют как традиционные источники энергоснабжения Q_s, так и источники возобновляемых видов энергии Q_vi, причем в самом общем случае таких источников может быть несколько:

, (1)

где N число МВИЭ, k_iкоэффициент, учитывающий удельный вклад каждого МВИЭ. Таким образом, общее количество энергии поступающей от всех видов источников выразится формулой:

(2)

Далее следует отметить, что при исследовании ЭСЭ необходи­мо определить ожидаемую энергию от МВИЭ. При этом необходимо учитывать энергетические харак­теристики источника и исследовать режимы поступ­ления возобновляемой энергии. Обязательным усло­вием является учет случайного характера поступаю­щей возобновляемой энергии. Можно предложить следующую формулу:

, (3)

где - некоторая эмпирическая функция времени, определяющая режимы поступления энергии от данного МВИЭ, - вероятностный коэффициент, учитывающий случайный характер МВИЭ, q_i - энергетические харак­теристики источника.

В качестве основного метода рационально использование расширенного комплексного применения различных видов МВИЭ (кластеров) с учетом природно-климатического потенциала определенного региона.

В зависимости от потребностей и возможностей заказчик (частные лица, мелкие производители, муниципалитеты) на удаленных территориях сам может выбрать тип кластера и соотношения по видам МВИЭ. В связи с этим мотивацией для роста интереса к МВИЭ является рост стоимости органических топлив, ограниченность их запасов на планете и объективный вектор на постепенное снижение удельных затрат при использовании МВИЭ в мире.

Для определения условий эффективного функ­ционирования ЭСЭ введем стоимостные коэффициенты G_s и G_vi единицы энергии для подсистем энерго­снабжения от традиционных и возобновляемых ис­точников соответственно. Тогда стоимость поступающей энергии выразится формулой:

(4)

В данном случае подсистема энергоснабжения от МВИЭ рассматри­вается как дополнительный источник в ЭСЭ и по­крывает только часть потребной энергии в соответствии с кластерным подходом. Пусть для полноценного функционирования потребляющего энергию объекта требуется количество энергии - . Введем коэффициент определяющий долю энергии, замещаемой возобновляе­мым источником:

(5)

Зависимость от времени в данной формуле обусловлена тем, что потребляемая энергия может быть изменчива во времени и носить случайный характер, как и сама выработка от подсистемы МВИЭ [7, с. 17]. Тогда для эффектив­ного энергоснабжения от МВИЭ необходимо согласо­вание источника энергии с потребителем.

Вырабатываемая энергия зависит от параметров энергоустановок. При этом требуется исследование условий функционирования подсистемы МВИЭ в составе ЭСЭ как недостаточно изученного элемента системы, а именно важно определить те па­раметры, которые влияют на эффективность исполь­зования подсистемы МВИЭ в составе ЭСЭ.

Рассмотрим в качестве примера расчет экономической эффективности использования энергии солнечной радиации для преобразования в электрическую (ФЭП) и тепловую (СК). Используем формулу [8, с. 102]:

, (6)

где

− − суммарная солнечная радиация, приходящаяся на горизонтальную поверхность вне атмосферы в единицу времени (мощность суммарной солнечной радиации);

− − суммарная солнечная радиация, приходящаяся на горизонтальную плоскость вне атмосферы;

− G₀ − солнечная постоянная вне атмосферы (1.340 Вт/м²);

− φ − географическая широта местности;

− − склонение, n − номер дня года;

− − продолжительность дня в секундах;

− − часовой угол на закате в градусах.

Вводим поправку на эллиптичность орбиты [8, с. 96], тогда

, (7)

е=0,033 − эксцентриситет орбиты.

Учтем атмосферу, как препятствие, для этого введем индекс ясности К_т:

,

где Р − суммарная мощность солнечной радиации, пришедшая на горизонтальную площадку на поверхности Земли;

Мощность солнечной радиации на горизонтальную плоскость с учетом атмосферы:

. (8)

Введем угол наклона солнечной батареи β, тогда с учетом угла наклона [8, с. 167]:

(9)

где:

− ρ − альбедо местности;

− P_D − доля диффузионной радиации, для нахождения которой используем формулу (1)

,

где введено обозначение:

Численные коэффициенты: А=1,39; B=4,03 C=5,53 D=3,11в соответствии с [8, с. 115].

Преобразуем выражение (9):

(10)

Обозначим

,

Тогда (10) приобретает вид

, (11)

Для краткости обозначим

Тогда (11) преобразуется в:

(12)

Итак, получено выражение для − полной мощности солнечной радиации, падающей на солнечную батарею, расположенную под угол β.

Выходящая мощность электрической энергии, генерируемая солнечной батареей на поверхности Земли в конкретной географической точке:

(13)

где η_э - КПД солнечной батареи при преобразовании солнечной радиации в электрическую энергию,

с учетом (12)

(14)

Таким образом, мы получили выражение для электрической энергии, вырабатываемой солнечной батареей в единицу времени.

Стоимость этой энергии можно вычислить, если известно стоимость 1 Дж электрической энергии. Обозначим эту величину G_vэ. Тогда в рублевом денежном выражении формула (последняя) приобретет вид:

_vэ. (15)

Полученная формула определяет стоимость электрической энергии, вырабатываемой солнечной батареей в единицу времени.

Аналогично можно получить оценку при преобразовании солнечной энергии в тепловую. Для этого в формуле (13) необходимо использовать соответствующий кпд η_т, и соответствующую стоимость единицы тепловой энергии. Тогда

_vт. (16)

Введем название для полученных величин - денежные потоки при преобразовании солнечной энергии в электрическую J_cэ и тепловую соответственно J_ст.

Вырабатываемую энергию от ФЭП и СК можно определить на основе приведенной детерминированной модели.

Резуль­таты функционирования энергоустановки могут но­сить случайный характер из-за изменчивости во вре­мени поступающей возобновляемой энергии [3, с. 69]. Следовательно, вырабатываемую энергию также следует ожидать с долей вероятности.

Соотношение, выражающее энергетический баланс ЭСЭ, имеет вид, с учетом (2):

(17)

Отсюда:

(18)

Тогда целевой функционал исследуемой ЭСЭ с ис­пользованием МВИЭ представим, используя (1) - (5) как:

. (19)
Для решения поставленной задачи необходимо исследовать полученный функционал на минимум.

Для этого необходимо определить основные введенные параметры ЭСЭ. Исследуемые параметры должны отражать влияние климатических, технических и экономиче­ских факторов на условия энергообеспечения потре­бителей для всех используемых в ЭСЭ МВИЭ.

Очевидно, что для решения поставленной задачи необходимы функциональные зависимости всех введенных выше величин, как от времени, так и от других факторов. Основная информация о режимах работы ВИЭ содержится в величинах . Выше было указано, что их конкретные зависимости можно сформировать эмпирически, основываясь на статистических данных. Аналогичный подход является единственно возможным и для .

Таким образом, для дальнейших исследований принципиально важным является использование существующих или наработка новых статистических данных позволяющих установить в том или ином виде функциональные зависимости указанных выше величин.

Коэффициент, определяющий долю энергии, замещаемой возобновляе­мым источником в данной модели может задаваться исходя из соотношения стоимости энергии получаемой от традиционных источников и стоимости энергии получаемой от МВИЭ, что определяет вид кластера в соответствии с табл. 1.

Результатом использования предложенной методики построения энергоэффективных систем энергоснабжения должны стать разработки различных режимов и схем согла­сования МВИЭ с потребляемым энергию объектом. При этом важно для согласования вырабатываемой и потребляемой энергии определить удобный расчетный период, когда соответствующие исходные данные для анализа не подвержены стохастической изменчивости во времени.

Для этого необходимо выявить повторяющиеся циклы в нестационарном процессе. Соответствующий анализ показывает, что хотя внутри суток и года случай­ный характер имеет место, однако суточная и годовая сумма рас­сматриваемой энергии носит более устойчивый ха­рактер.

Таким образом, рассматривая энергети­ческие характеристики МВИЭ в конкретных климатических условиях и параметры энергетических установок потребления энергии, с учетом ограничений полученных на основе исследования на минимум целевой функции G, мы можем в рамках данной модели строить ЭСЭ с оптимальными параметрами.

Список использованной литературы:

1. Велькин В. И. Оптимизация выбора энергообеспечения на основе кластерного подхода в использовании возобновляемых источниках энергии // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». − 2012. − №02 (106). С. 61-66.

2. Велькин В. И., Логинов М. И. Выбор оптимального состава оборудования в кластере возобновляемых источников энергии на основе регрессионного анализа // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». − 2012. − №03 (107). С. 100-104.

3. Щеклеин С. Е., Власов В. В. Моделирование нестационарных случайных процессов в задачах обоснования возобновляемых источников энергии // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». − 2012. −№03 (107). С. 67-71.

5. Амерханов Р. А., Драганов Б. Х. Проектирование систем теплоснабжения сельского хозяйства: Учеб. для вузов /Под ред. Б. Х. Драганова. –Краснодар: 2001. –200 с.

6. Шерьязов С. К. Основы исследования системы энергосбережения с использованием возобновляемых источников. / Шерьязов С. К., Велькин В. И., Семенов А. Ю., Чернов Н. А. // «Альтернативная энергетика и экология», − 2012. − №4. С.147-149.

7. Фортов В. Е., Попель О. С. Энергетика в современном мире. Долгопрудный: Издательский дом «Интеллект», 2011. −146с.

8. Сивков С.И. Методы расчёта характеристик солнечной радиации. - JL: Гидрометеоиздат, − 1968. - 185 с.