Disclaimer: The explanation provided on this website (Hotmaps Wiki) are indicative and for research purposes only. No responsibility is taken for the accuracy of the provided information, explanations and figures or for using them for unintended purposes.
Data privacy: By clicking OK below, you accept that this website may use cookies.
Selles moodulis arvutatakse energiavarustuse potentsiaal ja sellega seotud kulud katusele paigaldatud päikeseenergia- ja päikesesüsteemidele määratletud piirkonnas. Mooduli sisenditeks on hoone jalajälje ja päikese kiiritamise rasterfailid, päikese soojus- ja PV-süsteemide kulud ja efektiivsus ning kasutatava katuseala murdosad, kuhu on paigaldatud päikeseenergia ja PV-süsteemid.
Arvutusmooduli eesmärk on arvutada päikeseenergia ja fotoelektrilise energia potentsiaal ning valitud piirkonna rahaline teostatavus, kaaludes järgmist:
Sisendparameetrid ja kihid, samuti väljundkihid ja parameetrid on järgmised.
Sisendkihid ja parameetrid on:
Väljundkihid ja parameetrid on:
Lähtudes olemasolevast piirkonnast ja PV-tehnoloogia tüübist, arvutab moodul PV-energia tootmise järgmiste eelduste alusel:
Need eeldused on tehtud selleks, et kaaluda piirkonna kavandamise etappi, mitte konkreetse PV-süsteemi kavandamist.
Aastane energiatoodang tuletatakse, võttes arvesse iga-aastase päikesekiirguse ruumilist jaotust hoone jalajäljel. PV energia tootmine arvutatakse ühe esindusjaama jaoks. Kõige tüüpilisem PV-süsteemi paigaldatud tippvõimsus on mooduli sisend. Järelikult arvutatakse ühe taimega kaetud pind ja taimede koguarv.
Lõpuks arvutatakse kõige sobivam ala, võttes arvesse suurema energiatoodanguga katuseid. Iga piksli energiatootmine kaalub katusekatte f_roof võrdset osa. Sobivaima piirkonna energiatootmise integraal on võrdne valitud piirkonna koguenergiatootmisega.
Praktilise näite saamiseks rakendatakse CM-i loogikat / metoodikat eelnevalt määratletud alale. Vaikimisi on kasutatav sisendala hoonete jalajälg. Näiteks Bolzano linn (Itaalia), kuna suur osa linnast on ajalooline keskus (kuhu pole võimalik päikesepaneele paigaldada), võime prognoosida, et päikeseenergia kogumiseks võib kasutada ainult ühte katust iga viie kohta (~ 20%). Selle asemel, kui annate ala, mis on mõne päikesevälja rakendamiseks saadaval, saate määrata, et 100% pindalast saaks kasutada päikesesüsteemi jaoks.
Millise 20% Bolzano katuste ala saab katta PV-paneelidega? Kogu katuse katmine pole realistlik, kuna osa katusest pole sobiva suunitlusega. Kuna hoonel on üldjuhul 4 külge, võime ette kujutada, et umbes 25% katusest on hea orientatsiooniga (vähemalt Bolzanos, kus enamik katuseid pole tasapinnalised ja 2 või 4 katuse nõlvadega). Sellegipoolest on meil ümbritsevate puude, hoonete, mägede jms varjuefektid ja üldiselt jätame ruumi katuste piiri lähedale, nii et kujutagem ette, et PV saab kasutada 50% hea orientatsiooniga katusest (25 % * 50% = 12,5%), vaikeväärtus on veidi optimistlikum (15%).
Päikesevälja korral hõivab PV-string umbes 40–50% pindalast, et vältida varjutava efekti PV-stringide vahel.
Näite huvides selgitame ühe piksli (1 hektari suuruse ala) metoodikat. CM rakendab kasutaja valitud ala iga piksli jaoks sama loogikat. Vaikekihi (hoone jalajälje) piksli mõõde on 100x100m, seetõttu on meil saadaval pind 10000 m². Selle näite jaoks kujutage ette, et pikslis on saadaval ainult 3000 m² katuseid, pinna teine puuduv osa on trassidele, haljasaladele, jõele jne pühendatud pind. CM rakendatud loogika on:
available_surface = 3000 [m²] * 20% = 600 [m²]
available_pv_surface = 600 [m²] * 12.5% = 75 [m²]
single_pv_surface = 3 [kWp] / 0.15 = 20 [m²]
n_pv_plants = 75 [m²] // 20 [m²] = 3
installitavate PV-süsteemide arvu, mis on: n_pv_plants = 75 [m²] // 20 [m²] = 3
ja seetõttu on meil 100 x 100 pikselile paigaldatud 3 3 KWp suurust seadet m (nii 9 kWp) ja korrutame selle väärtuse 1 kWp toodetud energiaga ja korrutame PV-süsteemide efektiivsusega (inverter ja ülekanne vaikimisi: 0,85), et saada piksli poolt toodetud pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 9 [kWp] * 0.85
: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 9 [kWp] * 0.85
Nüüd on meil 100x100m piksel, mis on saadaval PV-välissüsteemi jaoks:
available_surface = (100 x 100) [m²] * 100% = 10000 [m²]
available_pv_surface = 10000 m² * 50% = 5000 m²
single_pv_surface = 3 [kWp] / 0.15 = 20 [m²]
n_pv_plants = 5000 // 20 = 250
installitavate süsteemide arvu, mis on: n_pv_plants = 5000 // 20 = 250
ja seetõttu on meil 100 x 100 m (seega 750 kWp) pikselile paigaldatud 250 3 KWp suurust seadet, ja siis korrutame selle väärtuse toodetud tunnienergiaga 1 kWp ja korrutame PV-süsteemide efektiivsusega (inverter ja ülekanne vaikimisi: 0,85), et saada piksli poolt toodetud koguenergia: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 750 kWp * 0.85
Kasutatav hoone pind on piiratud ressurss. Seetõttu ei ole võimalik kasutada sama pinda päikeseenergia kogumiseks PV-süsteemiga ja samal ajal kasutada päikesesüsteemi. Eelnevat näidet meenutades on meil PV-le pühendatud juba 75 m² pinda, meie hinnangul moodustab hästi orienteeritud katus 25% kogu pinnast ja seetõttu on meil veel 75 [m²] saadaval. Saame kasutada ainult murdosa, oletame, et 7,5%. See tähendab, et kui arvestada hea ekspositsiooniga katusest 25%, siis kaalume 12,5% PV-le ja 7,5 ST-le ning seetõttu kasutame 20% 25% -st.
Nii et tuua praktiline näide:
available_surface = 3000 [m²] * 20% = 600 [m²]
available_st_surface = 600 [m²] * 7.5% = 45 [m²]
Pange tähele, et 75 + 45 = 120 [m²]
on väiksem kui hinnanguline pind, millel võiks olla hea ekspositsioon ( available_surface * 25% = 150 [m²]
).n_st_plants = 45 [m²] // 5 [m²] = 9
solar_radiation [kWh/m²] * 45 [m²] * 0.85
Siit saate selle arvutusmooduli jaoks verejooksu arenduse.
Siin käivitatakse arvutusmoodul Lombardia piirkonnas Itaalias (NUTS2).
Järgige alloleval joonisel näidatud samme:
Nüüd avaneb "Solar PV Potential" ja see on valmis töötama.
Vaikimisi sisendväärtused kaaluvad võimalust paigaldada katustele PV-paneelid hoonetele. Need väärtused viitavad 3 kWp võimsusega seadmele. Võimalik, et peate määrama väiksemad või vaikeväärtustest kõrgemad väärtused, arvestades kohalikke täiendavaid kaalutlusi ja kulusid. Seetõttu peaks kasutaja neid väärtusi muutma, et leida oma juhtumiuuringu jaoks parim künniste kombinatsioon.
Arvutusmooduli käivitamiseks toimige järgmiselt.
Sõltuvalt oma kogemustest ja kohalikest teadmistest võite parema tulemuse saamiseks sisendväärtusi suurendada või vähendada. Võite otsustada suurendada PV-tehastele sobivat ehituspinda.
Määrake jooksuseansile nimi (valikuline - siin valisime "Test Run 2") ja määrake sisendparameetrid päikesepaneelidega hoonete osakaal 50. See tähendab, et katame 50% olemasolevatest hoone katustest. Pange tähele, et kuna iga piksel võib esindada mitut hoonet ja me ei kata tervet katust PV-paneelidega, saab kasutaja määrata ka hoone katuse efektiivse kasutusteguri. Vaikeväärtuseks on seatud 0,15. See tähendab, et ainult 15% piksli katusepinnast on kaetud PV-paneelidega.
Oodake, kuni protsess on lõppenud.
Väljundina näidatakse indikaatoreid ja diagramme aknas "TULEMUSED". Näitajad näitavad:
Giulia Garegnani, Hotmaps-Wiki, CM-Solar-PV-potential (aprill 2019)
Selle lehe kirjutas Giulia Garegnani ( EURAC ).
☑ Selle lehe vaatas läbi Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
Autoriõigus © 2016-2020: Giulia Garegnani
Creative Commons Attribution 4.0 rahvusvaheline litsents
See töö on litsentsitud rahvusvahelise Creative Commons CC BY 4.0 litsentsi alusel.
SPDX-litsentsi identifikaator: CC-BY-4.0
Litsentsi tekst: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Soovime avaldada sügavat tunnustust projektile Horisont 2020 Hotmaps (toetuslepingu number 723677), mis andis rahalisi vahendeid käesoleva uurimise läbiviimiseks.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Czech* Danish* German* Greek* Spanish* Finnish* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Latvian* Maltese* Dutch* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated
Last edited by web, 2020-09-30 11:29:36