ENERGETYKA, RYNEK ENERGII - CIRE.pl - energetyka zaczyna dzień od CIRE
Właścicielem portalu jest ARE S.A.
ARE S.A.

SZUKAJ:



PANEL LOGOWANIA

X
Portal CIRE.PL wykorzystuje mechanizm plików cookies. Jeśli nie chcesz, aby nasz serwer zapisywał na Twoim urządzeniu pliki cookies, zablokuj ich stosowanie w swojej przeglądarce. Szczegóły.

Zainstaluj wtyczkę (playera) formatu Adobe Flash


SPONSORZY
ASSECO
PGNiG
ENEA

TAURON
Polska Spółka Gazownictwa
EuRoPol GAZ
GAZOPROJEKT
CMS

PGE
ELECTRUM





MATERIAŁY PROBLEMOWE

Potencjał energii słonecznej szacowany dzięki narzędziom GIS
17.03.2017r. 05:45

dr Bartosz Czarnecki, Zakład Klimatologii, Instytut Geografii Fizycznej i Kształtowania Środowiska Przyrodniczego, Wydział Nauk Geograficznych i Geologicznych, UAM Poznań ("Czysta Energia" - 1/2017)
Ocena potencjału energii słonecznej w miastach jest wyjątkowo trudna. Pomocnym narzędziem może być modelowanie GIS.
Pomimo obserwowanego dużego przyrostu zainstalowanej mocy produkcyjnej pochodzącej z energii słonecznej, w dalszym ciągu sektor ten charakteryzuje się najmniejszym udziałem produkcji elektrycznej spośród wszystkich gałęzi OZE w Polsce. Największą przeszkodą dla rozwoju tego sektora w Polsce są przede wszystkim wysokie koszty inwestycji oraz brak odpowiedniego systemu dotacji, co sprawia, że zainstalowana moc produkcyjna w przeliczeniu na mieszkańca sytuuje Polskę na trzecim miejscu od końca w Unii Europejskiej. Dla porównania omawiany współczynnik dla krajów o podobnych warunkach insolacyjnych wynosi np. o ok. 500 razy więcej w Niemczech i ok. 200 razy więcej w Czechach (Eurobserv'er 2015). Mając na uwadze wypełnienie istniejącej luki, niezbędne jest promowanie energetyki słonecznej, zwłaszcza na obszarach miejskich, które w krajach UE odpowiadają za ponad 70% zużycia energii elektrycznej. W odróżnieniu od pozostałych gałęzi OZE, inwestycje w energetykę słoneczną mogą być z powodzeniem realizowane w miastach i idealnie wpisują się w politykę energetyczną kraju dotyczącą m.in. dywersyfikacji źródeł oraz długofalowych inwestycji w systemy rozproszone. Wykonywanie odpowiednio zoptymalizowanych systemów projektowych instalacji PV na obszarach miejskich nie jest jednak zadaniem łatwym ze względu na szereg czynników, które muszą zostać uwzględnione w celu możliwie długiej, wydajnej i bezawaryjnej pracy. Jednym z najczęściej popełnianych błędów projektowych jest pominięcie kwestii powstającego zacienienia, głównie ze względów subiektywnych, związanych z brakiem zrozumienia przez inwestorów znaczenia tego czynnika (Czysta Energia 5/2015). W dalszej części artykułu przedstawiono przykładowe rozwiązania, bazujące na wykorzystaniu narzędzi GIS do oceny potencjału energii słonecznej w skali miasta.

Zacienienie w miastach

Warunki solarne w przeważającej mierze są konsekwencją zmian kąta zenitalnego oraz kąta padania promieni słonecznych. Niezależnie od szerokości geograficznej, strumień docierającego promieniowania słonecznego w miastach może być dodatkowo modyfikowany, m.in. przez zmętnienie atmosfery czy odbicie promieni słonecznych (np. przez szklane powierzchnie biurowców). Zwykle znaczenie tych elementów jest zaniedbywane, choćby w porównaniu do zacienienia powstałego wskutek dużego zagęszczenia budynków, wysokich kominów, elementów infrastruktury przesyłowej (słupy) i transportowej (mosty, wiadukty) czy punktowymi zadrzewieniami, które dodatkowo mogą zmieniać swój kształt w zależności od stadium wegetacji. W rezultacie lokalne warunki insolacyjne na obszarach zurbanizowanych charakteryzują się dużym stopniem złożoności i zmniejszonym udziałem powierzchni bezpośrednio nasłonecznionej, co może wpływać na opłacalność inwestycji.

W przypadku instalacji rozmieszczonych np. na ścianach budynków, obliczenie wysokości powstającego zacienienia jest możliwe dzięki wyznaczeniu wartości kąta azymutalnego i wysokości górowania słońca oraz wskutek zdiagnozowania obecności ewentualnej przeszkody terenowej. Wysokość powstającego zacienienia można matematycznie wyrazić jako różnicę wysokości przeszkody terenowej i iloczynu tangensa kąta padania promieni słonecznych oraz wysokości przeszkody:

hcienia = hbudynku - odległość ∗tan(α)

gdzie:

hcienia - wysokość cienia w miejscu obserwacji,

hbudynku - wysokość przeszkody terenowej,

odległość - odległość miejsca obserwacji od przeszkody terenowej,

α - kąt padania promieni słonecznych.

Zależność tę w rzucie z góry oraz z boku przedstawiono na rysunku 1.

Rys. 1. Obliczenia wysokości zacienienia w punkcie obserwacji w rzucie z góry (A) i w rzucie perspektywicznym (B). Opracowanie własne na podstawie wprowadzenia do pakietu R "shadow" (Dorman i in. 2016).

Obliczenia na rysunku drugim dotyczą sytuacji z godz. 17.30 1 września dla obserwatora (zielony prostokąt) znajdującego się w patio budynku Wydziału Geografii UAM w Poznaniu (rys. 2). Po lewej stronie rysunku zamieszczono rzut zastosowanego modelu budynków z przybliżonymi wysokościami powierzchni dachowych, natomiast po prawej naszkicowano przebieg wiązki światła między obserwatorem a słońcem dla wyznaczonego kąta padania promieni słonecznych (18,8°) i azymutu (258,4°).

(638x297)Rys. 2. Model budynku Wydziału Geografii UAM (po lewej) oraz schemat wyznaczania wysokości zacienienia (po prawej) w punkcie obserwacyjnym. Na żółto zaznaczono ścieżkę światłocienia dla azymutu i kąta padania promieni słonecznych.

Zastosowanie takiej teorii w praktyce projektowej najczęściej sprowadza się do wykorzystania technik modelowania przestrzennego GIS, a rolę przeszkód terenowych odgrywa, podobnie jak w poprzednim przykładzie, tzw. quasi-trójwymiarowy (uproszczony) model budynków. Uzyskanie ciągłej informacji o wysokości zacienienia wymaga powielenia punktu obserwatora do postaci regularnej i możliwie gęstej siatki punktów, na której należy wykonać obliczenia. Przyjmuje się, że obliczenia powinny uwzględniać wszystkie przeszkody terenowe w odległości nie mniejszej niż 100-200 metrów od miejsca planowanej inwestycji (dotyczy dachów budynków). To z kolei sprawia, że tworzona siatka obliczeniowa zawiera przynajmniej kilkanaście tysięcy punktów, w których należy powtórzyć obliczenia dla pojedynczej sytuacji.

Na rysunku 3 ukazano siatkę obliczeniową o rozdzielczości 6 metrów w odległości do ok. 200 m od geometrycznego centroidu budynku, co przekłada się na niespełna 6500 punktów. W zależności od zastosowanego środowiska obliczeń, czasochłonność wykonywanych obliczeń wynosi w tym przypadku ok. 2 minut dla analizowanej warstwy czasu. Długość obliczeń rekompensuje natomiast możliwość wykonania map zasięgu i wysokości cienia generowanego przez daną przeszkodę terenową.

(640x215)Rys. 3. Przykładowa wysokość zacienienia w utworzonej domenie obliczeniowej (po lewej) o godz. 9.00 (mapa środkowa) i 14.00 1. grudnia. Wysokość zacienienia podano w metrach.

Precyzja obliczeń

Kompleksowa ocena zasięgu cienia generowanego przez przeszkody terenowe powinna obejmować symulacje dla wszystkich możliwych konfiguracji występujących w ciągu roku. Przed rozpoczęciem wykonywania (zwykle długotrwałych) obliczeń warto odpowiedzieć na kilka pytań, które mogą wpłynąć na dokładność wyników. Problematyczne kwestie mogą dotyczyć m.in. optymalnego wyboru pojedynczego interwału czasowego symulacji, rozdzielczości użytej siatki przestrzennej, dokładności użytych (i dostępnych) danych o pokryciu terenu, czy też wielkości stosowanej strefy buforowej.

Z literatury przedmiotu, a także z doświadczenia autora wynika, że stosowanie siatki obliczeniowej o rozdzielczości < 1 m nie przynosi zwykle zauważalnej poprawy uzyskiwanych wyników, natomiast wpływa na zdecydowane zwiększenie kosztów obliczeń. Podobnie jest w przypadku pojedynczego kroku czasowego symulacji, który, mimo iż teoretycznie może być dowolnie krótki, to w praktyce zawiera się w przedziale 30-60 minut. Wynika to nie tylko z dostępnych mocy obliczeniowych, ale także z braku dostępności wieloletnich serii danych meteorologicznych o wyższej rozdzielczości czasowej, które uwzględnia się w dalszych etapach szacowania potencjału energii słonecznej. Najczęściej przyjmowane w praktyce rozwiązanie polega na wybraniu kroku czasowego wynoszącego 1 godz., natomiast z 8760 symulacji (dla całego roku) znaczną część wyklucza się na podstawie godziny wschodu i zachodu słońca.

Zdecydowanie większy wpływ na precyzję obliczeń ma zastosowany model przeszkód terenowych i wielkość strefy buforowej. W przypadku tego drugiego czynnika należy pamiętać, że w polskich miastach często długie cienie rzucane są przez pojedyncze (wysokie) elementy architektury. Przykładowo w pierwszym dniu astronomicznej wiosny i jesieni przeszkoda terenowa o wysokości 10 metrów tylko przez nieco ponad 3 godziny daje cień krótszy niż 15 metrów, natomiast pierwszego dnia astronomicznej zimy rzucany cień jest dłuższy niż ok. 35 - 40 metrów, co często nie pozostaje bez znaczenia dla inwestycji lokalizowanych w niewielkich odległościach od wysokiej zabudowy.

Na obszarach o przeważającej zabudowie jednorodzinnej większą rolę odgrywają zadrzewienia oraz punktowe przeszkody terenowe i kształty budynków. Stanowi to spore wyzwanie dla narzędzi GIS. Do niedawna największym problemem był brak odpowiedniej jakości cyfrowych modeli pokrycia terenu. Kluczowa zmiana nastąpiła przy okazji realizacji projektu ISOK, w ramach którego powstały dokładne produkty lidarowe o rozdzielczości przestrzennej poniżej 1 metra (udostępniane odpłatnie przez CODGiK).

Uwzględnienie rzeczywistego pokrycia terenu pozwala na drobiazgową analizę wszelkich elementów mogących tworzyć zacienienie, w tym także szaty roślinnej, rzeźby terenu, zróżnicowanego kształtu dachów oraz wystających elementów dachowych (kominów, wentylacji, klimatyzacji). Zwłaszcza te dwa ostatnie elementy odgrywają dużą rolę w przypadku projektowania instalacji PV na dachach budynków, gdyż pozwalają na uzyskanie wyższego poziomu precyzji obliczeń. Przykładowe wyniki obliczeń modułu "r.sun" dla zacienienia generowanego w przykładowych godzinach 22 czerwca przedstawiono na rysunku 4.

(568x541)Rys. 4. Mapa zacienienia (kolor ciemnoszary) w wybranych godzinach 22 czerwca z zastosowaniem rzeczywistego modelu pokrycia terenu

Projekt "Cities on Power"

Określenie potencjału energii słonecznej w skali miast nie jest zadaniem łatwym i niejednokrotnie wymaga specjalistycznej wiedzy z zakresu modelowania GIS-u, astronomii, nauk atmosferycznych (aktynometrii), systemów PV, architektury itd. Jedną z inicjatyw wspierających inwestycje w energię słoneczną w miastach (głównie na dachach budynków) jest europejski projekt "Cities on Power", który ma na celu dostarczenie mieszkańcom interaktywnych narzędzi, ułatwiających kalkulację kosztów, optymalizację wykorzystania dostępnych źródeł energii odnawialnej w miejscu potencjalnej inwestycji i zmniejszenie znaczenia sieci przesyłowych. Założeniem projektu było stworzenie interaktywnej mapy oraz kalkulatora energetycznego dla osób niebędących specjalistami, ułatwiającego podejmowanie decyzji związanych ze stosowaniem alternatywnych źródeł pozyskiwania energii.

Podjęta próba wymagała wypracowania szybkich, efektywnych i elastycznych algorytmów oceny warunków solarnych dla obszaru m.st. Warszawy. W celu realizacji celów zdecydowano się na wykorzystanie dobrze udokumentowanego i szeroko stosowanego modułu "r.sun" z otwartoźródłowego środowiska GRASS GIS. Moduł "r.sun" umożliwia obliczenia promieniowania bezpośredniego, całkowitego i rozproszonego dla relatywnie sporych obszarów dzięki możliwości jego uruchomienia w dużych klastrach obliczeniowych.

Ze względu na brak bardziej dokładnych informacji wejściowych, przyjęto, że na obszarze całego miasta panują jednakowe warunki atmosferyczne (brak zachmurzenia i zmętnienia atmosfery), a budynki to bryły o płaskich ścianach i dachach. Symulacje wykonywano z rozdzielczością przestrzenną 1 metra (517 000 000 punktów obliczeniowych), z krokiem czasowym 1 godziny. Uzyskane kombinacje światłocienia (0 - obszar zacieniony, 1 - obszar nasłoneczniony) wykorzystano następnie do obliczeń parametrów aktynometrycznych, stosując tzw. dane syntetyczne uzyskane wg normy EN ISO 15927:4.

Wyznaczone obszary nasłonecznione odpowiadały synchronicznym seriom danych syntetycznych promieniowania bezpośredniego i rozproszonego, natomiast obszarom zacienionym przydzielano tylko wartości promieniowania rozproszonego. Wyniki cząstkowych symulacji były każdorazowo przycinane do powierzchni dachów budynków i zapisywane do bazy danych.

Finalny produkt stanowią chwilowe i roczne wartości napromieniowania całkowitego, bezpośredniego i rozproszonego, które przedstawiono w postaci w pełni interaktywnej mapy udostępnionej na stronie http://kalkulatorenergetyczny.um.warszawa.pl. Wyniki obliczeń wykorzystano także jako informację wejściową do stworzonego kalkulatora energetycznego dedykowanego odbiorcom końcowym, który zintegrowano z mapą solarną. W efekcie potencjalni inwestorzy, także ci niebędący specjalistami w dziedzinie projektowania PV, mogą w łatwy sposób wybrać najbardziej dogodne miejsce potencjalnej inwestycji, a także ocenić jej koszty ekonomiczne i środowiskowe.

Dodaj nowy Komentarze ( 1 )

WIĘCEJ NA TEN TEMAT W SERWISACH TEMATYCZNYCH

KOMENTARZE ( 1 )


Autor: zgryz 19.03.2017r. 11:23
Ale długaśny artykuł bla, bla, bla. Po następnych 20 latach badań naukowcy ustalą, że przez pół roku jest noc i w... pełna treść komentarza
ODPOWIEDZ ZGŁOŚ DO MODERACJI
Dodaj nowy Komentarze ( 1 )

DODAJ KOMENTARZ
Redakcja portalu CIRE informuje, że publikowane komentarze są prywatnymi opiniami użytkowników portalu CIRE. Redakcja portalu CIRE nie ponosi odpowiedzialności za ich treść.

Przesłanie komentarza oznacza akceptację Regulaminu umieszczania komentarzy do informacji i materiałów publikowanych w portalu CIRE.PL
Ewentualne opóźnienie w pojawianiu się wpisanych komentarzy wynika z technicznych uwarunkowań funkcjonowania portalu. szczegóły...

Podpis:


Poinformuj mnie o nowych komentarzach w tym temacie


PARTNERZY
PGNiG TERMIKA
systemy informatyczne
Clyde Bergemann Polska
Elpak
Ebicom
Koncern Energetyczny ENERGA S.A.
ALMiG
INSTAL-FILTER SA
Elektrix
GAZ-SYSTEM S.A.
BiznesAlert
DISE
Gazterm 2017
paliwa
Innsoft



cire
©2002-2017
mobilne cire
IT BCE