Sisällysluettelo

Yhdellä silmäyksellä

Tämä moduuli laskee katolle asennettujen aurinkolämpö- ja aurinkosähköjärjestelmien energiantoimitusmahdollisuudet ja niihin liittyvät kustannukset määritetyllä alueella. Moduulin syötteet ovat rasteritiedostoja rakennuksen jalanjäljestä ja auringon säteilytyksestä, vertailevien aurinkolämpö- ja aurinkosähköjärjestelmien kustannuksista ja tehokkuudesta sekä niiden kattoalueiden osista, joihin aurinkolämpö- ja aurinkosähköjärjestelmät on asennettu.

To Top

Johdanto

Laskentamoduulin tarkoituksena on laskea aurinkolämpö- ja aurinkosähköpotentiaali sekä valitun alueen taloudellinen toteutettavuus harkitsemalla:

  • uusien aurinkolämpö- / aurinkosähköjärjestelmien asentaminen prosenttiosuuteen käytettävissä olevista alueista (oletusalue on rakennuksen jalanjälki),
  • arvioida uusien laitosten taloudellinen toteutettavuus.

To Top

Tulot ja lähdöt

Syöttöparametrit ja -tasot sekä ulostulotasot ja -parametrit ovat seuraavat.

Syöttökerrokset ja parametrit ovat:

  • rasteritiedosto:
    • keskimääräinen vuotuinen auringon säteily [kWh / m 2 ],
    • aurinkoenergian hyödyntämiseen käytettävissä olevan alueen kanssa. Oletus rasteri käyttää rakennuksen jalanjälki rasterointia [m 2 ]
  • prosenttiosuus käytettävissä olevasta alueesta, joka voidaan peittää aurinkopaneeleilla [%],
  • vertailulaitoksen parametrit:
    • keskimääräinen asennettu huipputeho laitosta kohti [kW_p],
    • järjestelmän tehokkuus, arvo välillä 0 - 1 [-],
    • aurinkosäteily standardikoeolosuhteissa on 1 kW / m 2 ,
    • moduulin hyötysuhde vakio-olosuhteissa [kW m 2 ].

Tulostustasot ja parametrit ovat:

  • Valitun alueen kattamisen PV-paneeleilla kokonaiskustannukset [valuutta]
  • Vuotuinen energiantuotanto yhteensä [MWh / vuosi]
  • Tasoitettu energiakustannus [€ / kWh]
  • Rasteriviila, jossa on sopivimmat alueet PV-energian tuotantoon

To Top

Menetelmä

Alkaen käytettävissä olevasta alueesta ja PV-tekniikan tyypistä moduuli laskee PV-energiantuotannon seuraavien oletusten perusteella:

  • Optimaalinen PV-järjestelmän kaltevuus;
  • PV-moduulien pinta-ala on yhtä suuri kuin käyttäjän valitseman rakennuksen jalanjäljen prosenttiosuus;
  • Ainutlaatuinen valittu tekniikka kaikille asennetuille aurinkosähköjärjestelmille;
  • Oletusjärjestelmän tehokkuus on 0,75.

Nämä oletukset on tehty, jotta voidaan harkita alueen suunnitteluvaihetta eikä tietyn aurinkosähköjärjestelmän suunnittelua.

Vuotuinen energiantuotto lasketaan ottamalla huomioon vuotuisen auringon säteilyn alueellinen jakauma rakennuksen jalanjäljessä. PV-energian tuotanto lasketaan yhdelle edustavalle laitokselle. Kaikkein edustavin aurinkosähköjärjestelmälle asennettu huipputeho on moduulin tulo. Näin ollen lasketaan yhden kasvin peittämä pinta ja kasvien kokonaismäärä.

Lopuksi sopivin alue lasketaan ottamalla huomioon katot, joiden energiantuotanto on suurempi. Kunkin pikselin energiantuotanto kattaa vain osan katoista, joka on yhtä suuri kuin f_roof. Sopivimman alueen energiantuotannon integraali on yhtä suuri kuin valitun alueen energiantuotanto.

To Top

Esimerkki

Käytännön esimerkin antamiseksi CM-logiikkaa / metodologiaa sovelletaan ennalta määritettyyn alueeseen. Oletusarvoisesti käytettävä syöttöalue on rakennusten jalanjälki. Joten esimerkiksi Bolzanon kaupunki (Italia), koska suuri osa kaupungista on historiallinen keskusta (johon ei ole mahdollista asentaa aurinkopaneeleja), voimme arvioida, että vain 1 katto joka viides voidaan käyttää aurinkoenergian keräämiseen (~ 20%). Sen sijaan, jos annat alueen, jolla se on käytettävissä jonkin aurinkokentän toteuttamiseen, voit asettaa 100% alueesta, jota voidaan käyttää aurinkokuntaan.

Minkä alueen 20 prosentin katoista Bolzanossa voidaan kattaa PV-paneeleilla? Koko katon peittäminen ei ole realistista, koska osa katosta ei ole sopivassa asennossa. Koska rakennuksessa on yleensä 4 sivua, voimme kuvitella, että noin 25 prosentilla katosta on hyvä suunta (ainakin Bolzanossa, jossa suurin osa katoista ei ole tasaisia ja niissä on 2 tai 4 katon kaltevuutta). Siitä huolimatta meillä on varjoja ympäröivistä puista, rakennuksista, vuorista jne., Ja yleensä jätämme jonkin verran tilaa kattojen reunan läheisyyteen, joten kuvitellaan, että PV voi käyttää 50% hyvästä katosta (25 % * 50% = 12,5%), oletusarvo on hieman optimistisempi (15%).

Aurinkokentän ollessa kyseessä PV-merkkijono vie noin 40-50% pinta-alasta PV-merkkijonojen välisen varjostuksen välttämiseksi.

To Top

Esimerkki aurinkosähköjärjestelmästä rakennuksen jalanjäljessä

Esimerkin vuoksi selitämme yhden pikselin (yhden hehtaarin pinta-ala) metodologiaa. CM käyttää samaa logiikkaa jokaiselle pikselille käyttäjän valitsemalla alueella. Oletuskerroksen (rakennuksen jalanjäljen) pikselimitta on 100x100m, joten käytettävissä oleva pinta-ala on 10000 m². Kuvittele tässä esimerkissä, että pikselissä on käytettävissä vain 3000 m² kattoja, pinnan toinen puuttuva osa on reiteille, viheralueille, jokille jne. Omistettu pinta. CM: n toteuttama logiikka on:

  • käytä ensimmäistä prosenttiosuutta saadaksesi vain katot, jotka voin isännöidä järjestelmässä: available_surface = 3000 [m²] * 20% = 600 [m²]
  • Pinnan, joka voidaan todella peittää aurinkosähköjärjestelmillä, arvioidaan olevan 12,5%, joten: available_pv_surface = 600 [m²] * 12.5% = 75 [m²]
  • Sitten käytämme aurinkosähkötehokkuuden tietoja (oletusarvoisesti 0,15) laskeaksesi pinnan, joka vaaditaan yhdelle aurinkosähkölaitokselle (oletusarvoisesti 3 kWp) single_pv_surface = 3 [kWp] / 0.15 = 20 [m²]
  • sitten laskemme pikseliin asennettavien aurinkosähköjärjestelmien lukumäärän, jotka ovat: n_pv_plants = 75 [m²] // 20 [m²] = 3 ja siksi meillä on 3 3 KWp: n laitosta, jotka on asennettu pikseliin 100 x 100 m (joten 9 kWp), ja sitten kerrotaan tämä arvo 1 kWp: n tuottamalla energialla ja kerrotaan aurinkosähköjärjestelmien hyötysuhteella (taajuusmuuttaja ja siirto, oletusarvoisesti: 0,85) pikselin tuottaman kokonaisenergian saamiseksi: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 9 [kWp] * 0.85

To Top

Esimerkki aurinkosähkökentästä

Nyt meillä on 100x100m pikseli, joka on käytettävissä PV-kenttäjärjestelmälle:

  • Kuten aiemmin todettiin, ensimmäinen prosenttiosuus on 100%, koska koko alue voi sijoittaa aurinkosähköjärjestelmän: available_surface = (100 x 100) [m²] * 100% = 10000 [m²] oleva pinta available_surface = (100 x 100) [m²] * 100% = 10000 [m²]
  • PV-järjestelmien peittämä pinta on: available_pv_surface = 10000 m² * 50% = 5000 m²
  • Sitten käytämme aurinkosähkötehokkuuden tietoja (oletusarvoisesti 0,15) laskeaksesi pinnan, joka vaaditaan yhdelle aurinkosähkölaitokselle (oletusarvoisesti 3 kWp) single_pv_surface = 3 [kWp] / 0.15 = 20 [m²]
  • sitten lasketaan pikseliin asennettavien järjestelmien lukumäärä: n_pv_plants = 5000 // 20 = 250 ja siksi meillä on 250 3 kWh: n laitosta, jotka on asennettu 100 x 100 m pikseliin (joten 750 kWp), ja sitten kerrotaan tämä arvo tuotetulla tunnin energialla 1 kWp: lla ja kerrotaan aurinkosähköjärjestelmien hyötysuhteella (taajuusmuuttaja ja siirto, oletusarvoisesti: 0,85) pikselin tuottaman kokonaisenergian saamiseksi: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 750 kWp * 0.85

To Top

Esimerkki PV & ST-järjestelmästä rakennuksen jalanjäljessä

Rakennuksen pinta, jota voidaan käyttää, on rajallinen resurssi. Siksi ei ole mahdollista käyttää samaa pintaa aurinkoenergian keräämiseksi aurinkosähköjärjestelmällä ja samalla käyttää aurinkolämpöjärjestelmää. Joten edellinen esimerkki muistetaan, meillä on jo 75 m² pintaa omistettu PV: lle. Arvioimme, että hyvän suuntautuneen katon osuus on 25% kokonaispinnasta, ja siksi meillä on vielä muita 75 [m²] käytettävissä. Voimme käyttää vain murto-osaa, sanokaamme, että 7,5%. Tämä tarkoittaa, että jos ennen kuin otamme huomioon 25% katosta, jolla on hyvä näyttely, harkitsemme, että 12,5% on omistettu PV: lle ja 7,5 on omistettu ST: lle, ja siksi käytämme 20% 25%: sta.

Joten antaa käytännön esimerkki:

  • käytä ensimmäistä prosenttiosuutta saadaksesi vain katot, jotka voin isännöidä järjestelmässä: available_surface = 3000 [m²] * 20% = 600 [m²]
  • ST-järjestelmillä todella peitettävä pinta on: 600 m² * 7,5% = 67,5 m² available_st_surface = 600 [m²] * 7.5% = 45 [m²] huomaa, että 75 + 45 = 120 [m²] on pienempi kuin arvioitu pinta, jolla voi olla hyvä esitys ( available_surface * 25% = 150 [m²] pinta available_surface * 25% = 150 [m²] ).
  • Sitten käytämme ST-järjestelmän edellyttämää ST-pinnan tietoja (oletusarvoisesti 5 m²) ST-kasvien lukumäärän laskemiseksi: n_st_plants = 45 [m²] // 5 [m²] = 9
  • sitten lasketaan ST-kasvien asennettu pinta: st_pinta = 9 * 5 m² = 45 [m²] "
  • ja nyt käytämme globaalia aurinkosäteilyä (kWh / m²) peitetyllä pinnalla ST-paneelien tehokkuudella (oletusarvoisesti 0,85): solar_radiation [kWh/m²] * 45 [m²] * 0.85

To Top

Tämän laskentamoduulin GitHub-arkisto

Täältä saat vertailevan kehityksen tälle laskentamoduulille.

To Top

Koeajo 1

Tässä laskentamoduuli suoritetaan Lombardian alueelle Italiassa (NUTS2).

  • Valitse ensin Mutterit2 ja valittu alue.
Kuva 1: Valitse alue
  • Noudata alla olevan kuvan ohjeita:

    • Napsauta "Tasot" -painiketta avataksesi "Tasot" -ikkunan:
    • Napsauta "CALCULATION MODULE" -välilehteä.
    • Napsauta painiketta "SOLAR PV POTENTIAL".
  • Nyt "Solar PV Potential" avautuu ja on käyttövalmis.

To Top

Näyte ajo

Testiajo 1: oletusarvot

Oletusarvoissa otetaan huomioon mahdollisuus asentaa kattoon asennetut aurinkopaneelit rakennuksiin. Nämä arvot viittaavat 3 kWp: n laitokseen. Sinun on ehkä asetettava arvot, jotka ovat suppeampia tai yli oletusarvojen, ottaen huomioon paikalliset lisähuomioita ja kustannukset. Siksi käyttäjän tulisi säätää näitä arvoja löytääkseen paras yhdistelmä kynnyksiä tapaustutkimukselleen.

Suorita laskentamoduuli seuraavasti:

  • Määritä ajoistunnolle nimi (valinnainen - tässä valittiin "Test Run 1") ja määritetään syöttöparametrit (tässä käytettiin oletusarvoja).
Fig. 2
  • Odota, kunnes prosessi on valmis.
  • Tuloksena indikaattorit ja kaaviot näytetään "TULOKSET" -ikkunassa. Indikaattorit osoittavat:
    • Energian kokonaistuotanto
    • Kokoonpanokustannukset,
    • Asennettujen järjestelmien lukumäärä,
    • Tasoitettu energiakustannus.
Fig. 3
  • Myös kankaalle lisätään uusi kerros, joka näyttää rakennukset, joilla on suurempi energiapotentiaali. Tämä kerros lisätään "Laskentamoduuli" -luokan tasoluetteloon. Suoritusistunnon nimi erottaa tämän ajon lähdöt muista. Jos poistat oletuskerrosten valinnan ja valitset TEST RUN 1, voit visualisoida sopivimmat alueet aurinkosähkölaitosten asennuksille.
Fig. 4

To Top

Testiajo 2: muokatut tuloarvot

Kokemuksestasi ja paikallistuntemuksestasi riippuen voit lisätä tai vähentää syöttöarvoja parempien tulosten saavuttamiseksi. Voit päättää lisätä aurinkosähkölaitoksille soveltuvaa rakennuspintaa.

  • Määritä ajoistunnolle nimi (valinnainen - tässä valittiin "Test Run 2") ja asetetaan syöttöparametrit Aurinkopaneeleilla toimivien rakennusten prosenttiosuus on 50. Se tarkoittaa, että peitämme 50% rakennuksen käytettävissä olevista katoista. Huomaa, että koska jokainen pikseli voi edustaa useampaa kuin yhtä rakennusta, emmekä peitä koko kattoa PV-paneeleilla, käyttäjä voi asettaa myös rakennuksen tehokkaan hyötykäytön. Oletusarvo on 0,15. Tämä tarkoittaa, että PV-paneelit peittävät vain 15% pikselin kattopinnasta.

  • Odota, kunnes prosessi on valmis.

  • Tuloksena indikaattorit ja kaaviot näytetään "TULOKSET" -ikkunassa. Indikaattorit osoittavat:

    • Energian kokonaistuotanto
    • Kokoonpanokustannukset,
    • Asennettujen järjestelmien lukumäärä,
    • Tasoitetut energiakustannukset.

To Top

Kuinka lainata

Giulia Garegnani, Hotmaps-Wikissä, CM-Solar-PV-potential (huhtikuu 2019)

To Top

Kirjoittajat ja arvostelijat

Tämän sivun on kirjoittanut Giulia Garegnani ( EURAC ).

☑ Tämän sivun tarkisti Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).

To Top

Lisenssi

Tekijänoikeus © 2016-2020: Giulia Garegnani

Creative Commons Nimeä 4.0 -lisenssi

Tämä teos on lisensoitu Creative Commons CC BY 4.0 -lisenssillä.

SPDX-lisenssitunniste: CC-BY-4.0

Lisenssiteksti: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html

To Top

Tunnustus

Haluamme välittää syvän arvostuksemme Horisontti 2020 Hotmaps -hankkeelle (avustussopimuksen numero 723677), joka tarjosi rahoitusta tämän tutkimuksen suorittamiseen.

To Top

This page was automatically translated. View in another language:

English (original) Bulgarian* Czech* Danish* German* Greek* Spanish* Estonian* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Latvian* Maltese* Dutch* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*

* machine translated