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.
Šis modulis aprēķina enerģijas piegādes potenciālu un ar to saistītās izmaksas uz jumta uzstādītām saules siltuma un PV sistēmām noteiktā apgabalā. Moduļa ievadi ir rastra faili par ēkas nospiedumu un saules apstarošanu, atsauces saules siltuma un saules enerģijas sistēmu izmaksas un efektivitāte, kā arī izmantojamās jumta zonas daļas, kur ir uzstādītas saules siltuma un saules enerģijas sistēmas.
Aprēķinu moduļa mērķis ir aprēķināt saules siltuma un fotoelementu enerģijas potenciālu un izvēlētās teritorijas finansiālo iespējamību, ņemot vērā:
Ievades parametri un slāņi, kā arī izvades slāņi un parametri ir šādi.
Ievades slāņi un parametri ir:
Izejas slāņi un parametri ir:
Sākot no pieejamās platības un PV tehnoloģijas veida, modulis aprēķina PV enerģijas ražošanu saskaņā ar šādiem pieņēmumiem:
Šie pieņēmumi ir izdarīti, lai ņemtu vērā reģiona plānošanas posmu, nevis konkrētas PV sistēmas izveidi.
Gada enerģijas izlaidi iegūst, ņemot vērā gada saules starojuma telpisko sadalījumu uz ēkas pēdas. PV enerģijas ražošana tiek aprēķināta vienai reprezentatīvai rūpnīcai. Reprezentatīvākā uzstādītā maksimālā jauda PV sistēmai ir moduļa ievads. Līdz ar to tiek aprēķināta viena auga pārklātā virsma un kopējais augu skaits.
Visbeidzot, tiek aprēķināta vispiemērotākā platība, ņemot vērā jumtus ar lielāku enerģijas ražošanu. Katra pikseļa enerģijas ražošanā tiek apsvērta tikai jumtu daļa, kas vienāda ar f_roof. Vispiemērotākās teritorijas enerģijas ražošanas integrālis ir vienāds ar izvēlētās teritorijas kopējo enerģijas ražošanu.
Lai sniegtu praktisku piemēru, CM loģika / metodika tiek lietota iepriekš definētai jomai. Pēc noklusējuma ievades apgabals, kuru izmantojam, ir ēku nospiedums. Tā, piemēram, Bolcāno pilsēta (Itālija), tā kā liela daļa pilsētas ir vēsturiskais centrs (kur nav iespējams uzstādīt saules baterijas), mēs varam aprēķināt, ka saules enerģijas savākšanai var izmantot tikai 1 jumtu uz katriem 5 (~ 20%). Tā vietā, ja norādāt apgabalu, kas ir pieejams, lai izveidotu kādu Saules lauku, varat iestatīt, ka 100% no laukuma var izmantot Saules sistēmai.
Kuru 20% jumtu Bolzano platību var segt ar PV paneļiem? Pārklāt visu jumtu nav reāli, jo jumta daļai nav piemērotas orientācijas. Tā kā ēkai parasti ir 4 malas, mēs varam iedomāties, ka aptuveni 25% jumta ir labi orientēti (vismaz Bolzano, kur lielākā daļa jumtu nav plakani un tiem ir 2 vai 4 jumtu nogāzes). Neskatoties uz to, mums ir ēnu efekti no apkārtējiem kokiem, ēkām, kalniem utt., Un parasti mēs atstājam vietu tuvu jumtu robežai, tāpēc iedomāsimies, ka PV var izmantot 50% no labi orientētā jumta (25 % * 50% = 12,5%), noklusējuma vērtība ir nedaudz optimistiskāka (15%).
Saules lauka gadījumā PV virkne aizņem apmēram 40-50% no laukuma, lai izvairītos no ēnojuma efekta starp PV virknēm.
Piemēra labad mēs izskaidrojam viena pikseļa (1 hektāra platība) metodiku. CM lieto to pašu loģiku katram pikseļam lietotāja izvēlētajā apgabalā. Noklusējuma slāņa (ēkas pēdas) pikseļu izmērs ir 100x100m, tāpēc mums pieejamā virsma ir 10000 m². Šajā piemērā iedomājieties, ka pikseļā ir pieejami tikai 3000 m² jumti, otra trūkstošā virsmas daļa ir virsma, kas paredzēta maršrutiem, zaļajām zonām, upei utt. CM īstenotā loģika ir:
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
instalējamo PV sistēmu skaitu, kas ir: n_pv_plants = 75 [m²] // 20 [m²] = 3
un tāpēc mums būs 3 3 KWp rūpnīcas, kas uzstādītas uz 100 x 100 pikseļu. m (tātad 9 kWp), un tad mēs reizinām šo vērtību ar saražoto enerģiju par 1 kWp un reizinām ar PV sistēmu efektivitāti (invertora un transmisijas pēc noklusējuma: 0,85), lai iegūtu pikseļa saražoto kopējo enerģiju: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 9 [kWp] * 0.85
Tagad mums ir 100x100m pikseļi, kas ir pieejami PV lauka sistēmai:
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
instalējamo sistēmu skaitu, kas ir: n_pv_plants = 5000 // 20 = 250
un tāpēc mums būs 250 rūpnīcas ar 3 KWp, kas uzstādītas uz 100 x 100 m pikseļu (tātad 750 kWp), un pēc tam mēs reizinām šo vērtību ar saražoto stundas enerģiju ar 1 kWp un reizinām ar PV sistēmu efektivitāti (invertoru un transmisiju pēc noklusējuma: 0,85), lai iegūtu kopējo pikseļa saražoto enerģiju: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 750 kWp * 0.85
Izmantojamā ēkas virsma ir ierobežots resurss. Tāpēc nav iespējams izmantot to pašu virsmu, lai savāktu saules enerģiju ar PV sistēmu, un tajā pašā laikā izmantot Saules siltuma sistēmu. Atgādinot iepriekšējo piemēru, mums jau ir 75 kvadrātmetru platība, kas veltīta PV, mēs aprēķinājām, ka labi orientēts jumts veido 25% no kopējās virsmas, un tāpēc mums ir pieejami vēl citi 75 [m²]. Mēs varam izmantot tikai daļu, pieņemsim, ka 7,5%. Tas nozīmē, ka, ja mēs iepriekš uzskatām 25% jumta ar labu ekspozīciju, tad mēs domājam, ka 12,5% ir veltīti PV un 7,5 ir veltīti ST, un tāpēc mēs izmantojam 20% no 25%.
Tātad, lai sniegtu praktisku piemēru:
available_surface = 3000 [m²] * 20% = 600 [m²]
available_st_surface = 600 [m²] * 7.5% = 45 [m²]
ņemiet vērā, ka 75 + 45 = 120 [m²]
ir mazāka nekā aplēstā virsma, kurai varētu būt laba ekspozīcija ( available_surface * 25% = 150 [m²]
virsma available_surface * 25% = 150 [m²]
).n_st_plants = 45 [m²] // 5 [m²] = 9
solar_radiation [kWh/m²] * 45 [m²] * 0.85
Šeit jūs iegūstat šī aprēķina moduļa pilnīgu attīstību.
Šeit aprēķinu modulis tiek palaists Lombardijas reģionā Itālijā (NUTS2).
Veiciet darbības, kā parādīts zemāk redzamajā attēlā:
Tagad tiek atvērts "Solar PV Potential" un tas ir gatavs darbībai.
Pēc noklusējuma ievadītajām vērtībām tiek apsvērta iespēja uz jumtiem uzstādīt PV paneļus. Šīs vērtības attiecas uz rūpnīcu ar 3 kWp. Jums var būt nepieciešams iestatīt vērtības zemāk vai virs noklusējuma vērtībām, ņemot vērā papildu vietējos apsvērumus un izmaksas. Tādēļ lietotājam ir jāpielāgo šīs vērtības, lai atrastu vislabāko sliekšņu kombināciju viņa / viņas gadījuma izpētei.
Lai palaistu aprēķinu moduli, rīkojieties šādi:
Atkarībā no pieredzes un vietējām zināšanām, lai iegūtu labākus rezultātus, varat palielināt vai samazināt ievades vērtības. Jūs varat izlemt palielināt ēkas virsmu, kas piemērota PV rūpnīcām.
Piešķiriet skriešanas sesijai nosaukumu (pēc izvēles - šeit mēs izvēlējāmies "Test Run 2") un iestatiet ievades parametrus Ēku ar saules paneļiem procentuālais daudzums ir vienāds ar 50. Tas nozīmē, ka mēs pārklājam 50% no pieejamajiem ēku jumtiem. Ievērojiet, ka, tā kā katrs pikselis var attēlot vairāk nekā vienu ēku un mēs nepārklājam visu jumtu ar PV paneļiem, lietotājs var iestatīt arī efektīvo ēkas jumta izmantošanas koeficientu. Noklusējuma vērtība ir iestatīta uz 0,15. Tas nozīmē, ka tikai 15% jumta virsmas pikseļos sedz PV paneļi.
Pagaidiet, līdz process ir pabeigts.
Rezultātā indikatori un diagrammas tiek parādītas logā "REZULTĀTI". Rādītāji rāda:
Džulija Garegnani, vietnē Hotmaps-Wiki, CM-Solar-PV-potential (2019. gada aprīlis)
Šo lapu ir uzrakstījusi Džūlija Garegnani ( EURAC ).
☑ Šo lapu pārskatīja Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
Autortiesības © 2016-2020: Giulia Garegnani
Creative Commons Attribution 4.0 starptautiskā licence
Šis darbs ir licencēts saskaņā ar Creative Commons CC BY 4.0 starptautisko licenci.
SPDX-licences identifikators: CC-BY-4.0
Licences teksts: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Mēs vēlamies paust visdziļāko pateicību projektam Horizon 2020 Hotmaps (grantu līguma numurs 723677), kas nodrošināja finansējumu šīs izmeklēšanas veikšanai.
This page was automatically translated. View in another language:
English (original) Bulgarian* Czech* Danish* German* Greek* Spanish* Estonian* Finnish* French* Irish* Croatian* Hungarian* Italian* Lithuanian* Maltese* Dutch* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated
Last edited by web, 2020-09-30 11:29:36