Новый подход к оценке целесообразности создания ветроэлектростанций

Дата публикации: 21 декабря 2014

Размещение новых ветровых установок должно соответствовать соотношению спроса и предложения энергии. Исследования показывают, что соответствие предложения ветровой энергии со спросом на энергию может открыть новые рынки для ветровых электростанций.

Ray Huffaker and Marco Bittelli, Contributors,
Декабрь 08, 2014

Источник статьи : http://www.renewableenergyworld.com/rea/news/article/2014/12/could-siting-new-wind-farms-be-simply-about-finding-the-right-supply-demand-match, перевод — В.Костромин

Наземные ветроустановкиСпрос и предложение — это базовые экономические категории, обращение к которым показывает как чистая возобновляемая энергия может служить удовлетворению наших потребностей. Поставка ветровой энергии зависит от наличия ветра, имеющего достаточную скорость для вращения турбин. Распределение скорости ветра в течение дня определяется обменом тепловой энергией между океаном и поверхностью суши, но ученые и инженеры, занимающиеся проблемами производства энергии, обычно рассматривают скорость ветра как случайную переменную, имеющую вероятностный характер. Альтернативный подход к оценке ветровой энергии, который основывается на полученных в результате наблюдений данных о дневном и сезонном распределении силы ветра,  дает возможность более точно оценить соответствие потребностей в энергии и возможностей ее получения на ветровых станциях.

Проблема

Большинство ветровых электростанций в Соединенных Штатах расположены в районах Среднего Запада с порывистыми и высоко-скоростными ветрами. Этот регион получает большие выгоды от изобилия ветровой энергии. В других регионах страны, таких как Юго-восток, ветер имеет меньшие скорости, но эти районы имеют более высокую плотность населения. В этих районах существует несоответствие между потребностями в чистой энергии и предложением, которое могло бы удовлетворить эти потребности. Может ли энергия ветра быть также доступна в плотно-заселенных районах Юго-востока как в открытых сельскохозяйственных областях Среднего Запада?

Процессы изменения скорости ветра сложны и динамичны. Кроме того, большое разнообразие имеющихся записей о скорости ветра в прошлом на непосвященный взгляд выглядит как случайное вероятностное распределение. Возможно этим объясняется то, что ученые и инженеры обычно рассматривают скорость ветра как случайную величину, которая с достаточной точностью моделируется различными вероятностными подходами. В результате реальные распределения скорости ветра исключаются из рассмотрения, что часто приводит к неадекватному отображению сложного поведения скоростей ветра, что критично для хорошего планирования. Подобно тому как текст шифруется точками и тире в коде Морзе, закодированное сообщение в данных о скорости ветра теряется в результате рандомизации.

Новый подход

Динамический нелинейный временной анализ — признанный эмпирический метод разработанный физиками для выявления и характеристики сложных поведенческих структур в динамических системах. Такие техники начинают использоваться учеными для анализа климатической изменчивости.Скорость ветра можно предсказывать, если ученые, инженеры и разработчики проектов готовы интерпретировать сообщения, закодированные в имеющихся данных.  В частности, полученные в результате наблюдений данные о скоростях ветра показывают систематическое поведение во времени, что можно использовать для получения долговременных шаблонов распределения ветра в течение дня. Эти шаблоны затем можно сопоставить с шаблонами в потребности в энергии в течение дня.

В результате закодированные в данных о скоростях ветра сообщения могут быть восстановлены, уменьшая раздражающую проблему того, как обойти естественную сложность процессов. При оценке проектов использования ветровой энергии нужно вначале «заставить данные сказать» какой из подходов к оценке ветровой энергии лучше: вероятностный или основанный на нелинейных динамических оценках.

Изменения в сложившейся структуре требуют надежных данных, испытанных методов и бесспорной визуализации. Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать. Полученные в результате изучения данные содержат образцы поведения скорости ветра, но стандартные графические изображения не дают возможности адекватного представления, поскольку данные распределены в широком временном интервале. Статические рисунки не могут представить изменения во времени. Но существует метод анализа данных, разработанный в OriginLab, в котором данные представлены в виде трехмерной анимированной модели, иллюстрирующей цикличность и периодичность в распределении скоростей ветра (вы можете посмотреть видео по этой ссылке). Анимированный график дает визуальное представление того, как ветер усиливается в соответствии с имеющимися данными наблюдений совсем не случайным образом.

Эта визуализация разрушает сложившееся представление и ясно дает средства для сопоставления предсказуемых образцов поведения скорости ветра с шаблонами потребности в энергии. Данное исследование было проведено для проектируемой станции Sugarland Wind в South Palm Beach, Fla. с целью определения того, будут ли поставки энергии соответствоватьпотребностям в течении дня, месяца и года.

Проект, про который вначале говорили «не может быть реализован», в результате признали коммерчески выгодным и соответствующим потребностям региона в энергии.

Результат исследований показал, что выработка энергии в целом будет соответствовать потребности в ней в горячий сезон, что позволит населению охлаждать свои дома и офисы, используя чистую возобновляемую энергию. Поставки энергии будут хорошо соответствовать пиковым утренним нагрузкам в холодный сезон, но не будут удовлетворять пиковые вечерние нагрузки в это время года. Следовательно потребуются какие средства накопления и сохранения энергии для более надежного снабжения энергией в такие периоды.

Что дальше?

Оценки проектов ветровых станций должны надежно показывать, насколько распределение поставок энергии соответствует спросу. Проведенное для проекта Sugarland Wind исследование показывает, что нелинейный динамический подход заслуживает включения в состав инструментария проектировщиков ветровых станций. Это позволит сделать предсказуемой коммерческую окупаемость ветровых станций для тех районов, которые до чих пор полагались только на традиционные виды генерации энергии, основанные на сжигании топлива. Результат это исследования должны стать первым шагом в процессе более широкого использования энергии ветра во всей стране и в целом мире.

Ray Huffaker — профессор Университа Флориды в Gainesville. Marco Bittelli ассистент профессора в университете Болоньи, Италия. Настоящая статья отражает результаты исследования, первоначально представленного в “A Nonlinear Dynamics Approach for Incorporating Wind-Speed Patterns into Wind-Power Project Evaluation.»

Наверх