not logged in | [Login]
Deze module berekent het energievoorzieningspotentieel en de bijbehorende kosten voor op het dak geïnstalleerde zonnewarmte- en PV-systemen in een bepaald gebied. De invoer voor de module zijn rasterbestanden van de voetafdruk van het gebouw en de zonnestraling, de kosten en efficiëntie van referentiezonnethermische en PV-systemen en de fracties van bruikbare dakoppervlakken waar thermische zonne-energie en PV-systemen zijn geïnstalleerd.
De rekenmodule heeft tot doel het zonnethermische en het fotovoltaïsche energiepotentieel en de financiële haalbaarheid van een geselecteerd gebied te berekenen door rekening te houden met:
De invoerparameters en lagen, evenals uitvoerlagen en parameters, zijn als volgt.
Invoerlagen en parameters zijn:
Uitvoerlagen en parameters zijn:
Uitgaande van de beschikbare oppervlakte en het soort PV-technologie berekent de module de PV-energieproductie onder de volgende veronderstellingen:
Deze aannames zijn gedaan om een planningsfase voor een regio te overwegen en niet het ontwerp van een specifiek PV-systeem.
De jaarlijkse energieopbrengst wordt afgeleid door rekening te houden met de ruimtelijke verdeling van de jaarlijkse zonnestraling op de voetafdruk van het gebouw. De PV-energieproductie wordt berekend voor een enkele representatieve installatie. Het meest representatieve geïnstalleerde piekvermogen voor een PV-systeem is een input van de module. Bijgevolg wordt het oppervlak van een enkele plant en het totale aantal planten berekend.
Ten slotte wordt het meest geschikte oppervlak berekend door rekening te houden met de daken met een hogere energieproductie. Bij de energieproductie van elke pixel wordt ervan uitgegaan dat ze slechts een fractie van de daken bedekken die gelijk zijn aan f_roof. De integraal van de energieproductie van het meest geschikte gebied is gelijk aan de totale energieproductie van het geselecteerde gebied.
Om een praktisch voorbeeld te geven, wordt de CM-logica / -methodologie toegepast op een vooraf gedefinieerd gebied. Standaard is het invoergebied dat we gebruiken de voetafdruk van de gebouwen. Dus bijvoorbeeld de stad Bolzano (Italië), aangezien een groot deel van de stad het historische centrum is (waar het niet mogelijk is om zonnepanelen te plaatsen) kunnen we schatten dat er maar 1 dak per 5 gebruikt kan worden om zonne-energie op te halen (~ 20%). Als u in plaats daarvan een gebied opgeeft dat beschikbaar is om een zonneveld te implementeren, kunt u instellen dat 100% van het gebied kan worden gebruikt voor het zonnestelsel.
Welk deel van de 20% van de daken in Bolzano kan worden bedekt met PV-panelen? Het hele dak afdekken is niet realistisch, omdat een deel van het dak niet geschikt is voor oriëntatie. Aangezien het gebouw over het algemeen 4 zijden heeft, kunnen we ons voorstellen dat ongeveer 25% van het dak een goede oriëntatie heeft (tenminste in Bolzano, waar de meeste daken niet vlak zijn en 2 of 4 hellingen hebben). Desalniettemin hebben we schaduweffecten van de omringende bomen, gebouwen, bergen, enz., En in het algemeen laten we wat ruimte vrij dicht bij de rand van de daken, dus laten we ons voorstellen dat 50% van het goed georiënteerde dak kan worden gebruikt door PV (25 % * 50% = 12,5%), de standaardwaarde is iets optimistischer (15%).
In het geval van een zonneveld neemt de PV-string over het algemeen ongeveer 40-50% van het oppervlak in beslag om schaduweffecten tussen PV-strings te voorkomen.
Om een voorbeeld te geven lichten we de methodologie toe voor één enkele pixel (oppervlakte van 1 hectare). De CM past dezelfde logica toe voor elke pixel in het door de gebruiker geselecteerde gebied. De standaardlaag (de footprint van het gebouw) heeft een pixeldimensie van 100x100m, daarom hebben we een beschikbare oppervlakte van 10.000 m². Stel je voor dit voorbeeld voor dat er slechts 3000 m² daken beschikbaar zijn in de pixel, het andere ontbrekende deel van het oppervlak is het oppervlak dat is gereserveerd voor routes, groene zones, rivier, enz. De logica geïmplementeerd door de CM is:
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 en daarom zullen we 3 planten van 3 KWp hebben geïnstalleerd op de pixel van 100 bij 100 m (dus 9 kWp), en dan vermenigvuldigen we deze waarde met de geproduceerde energie met 1 kWp en vermenigvuldigen met het rendement van de PV-systemen (standaard omvormer en transmissie: 0,85) om de totale energie te verkrijgen die door de pixel wordt geproduceerd: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 9 [kWp] * 0.85
Nu hebben we een pixel van 100x100m die beschikbaar is voor een PV-veldsysteem:
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 en daarom zullen we 250 planten van 3 KWp hebben geïnstalleerd op de pixel van 100 bij 100 m (dus 750 kWp), en vervolgens vermenigvuldigen we deze waarde met de geproduceerde energie per uur met 1 kWp en vermenigvuldigen met het rendement van de PV-systemen (standaard omvormer en transmissie: 0,85) om de totale energie te verkrijgen die door de pixel wordt geproduceerd: pv_energy = solar_radiation [kWh/kWp/year] * 750 kWp * 0.85
Het bouwoppervlak dat kan worden gebruikt, is een beperkte hulpbron. Daarom is het niet mogelijk om hetzelfde oppervlak te gebruiken om zonne-energie op te vangen met een PV-systeem en tegelijkertijd een Solar Thermal-systeem te gebruiken. Dus herinnerend aan het vorige voorbeeld, we hebben al 75 m² oppervlakte gewijd aan PV, we schatten dat het goed georiënteerde dak goed is voor 25% van de totale oppervlakte en daarom hebben we nog 75 andere [m²] beschikbaar. We kunnen maar een breuk gebruiken, laten we zeggen dat 7,5%. Dit betekent dat als we, voordat we een 25% van het dak met een goede expositie beschouwen, we overwegen dat de 12,5% bestemd is voor de PV en 7,5 voor ST, en daarom gebruiken we 20% van de 25%.
Dus om een praktisch voorbeeld te geven:
available_surface = 3000 [m²] * 20% = 600 [m²]
available_st_surface = 600 [m²] * 7.5% = 45 [m²] merk op dat 75 + 45 = 120 [m²] dat het kleiner is dan de geschat oppervlak dat een goede expositie zou kunnen hebben ( available_surface * 25% = 150 [m²] ).n_st_plants = 45 [m²] // 5 [m²] = 9
solar_radiation [kWh/m²] * 45 [m²] * 0.85
Hier krijg je de allernieuwste ontwikkeling voor deze rekenmodule.
Hier wordt de rekenmodule uitgevoerd voor de regio Lombardije in Italië (NUTS2).
Afb. 1: Selecteer een regioVolg de stappen zoals weergegeven in de onderstaande afbeelding:
Nu wordt het "Solar PV Potential" geopend en is klaar voor gebruik.
De standaard ingangswaarden houden rekening met de mogelijkheid om op het dak gemonteerde PV-panelen op gebouwen te installeren. Deze waarden hebben betrekking op een installatie van 3 kWp. Mogelijk moet u waarden onder of boven de standaardwaarden instellen, rekening houdend met aanvullende lokale overwegingen en kosten. Daarom moet de gebruiker deze waarden aanpassen om de beste combinatie van drempels voor zijn / haar casestudy te vinden.
Volg de volgende stappen om de rekenmodule uit te voeren:
Afhankelijk van uw ervaring en lokale kennis, kunt u de invoerwaarden verhogen of verlagen om betere resultaten te verkrijgen. U kunt besluiten om het gebouwoppervlak te vergroten dat geschikt is voor PV-installaties.
Geef de run-sessie een naam (optioneel - hier kozen we voor "Test Run 2") en stel de invoerparameters in Percentage gebouwen met zonnepanelen gelijk aan 50. Dit betekent dat we 50% van de beschikbare daken van gebouwen afdekken. Merk op dat aangezien elke pixel meer dan één gebouw kan vertegenwoordigen en we niet het hele dak bedekken met PV-panelen, de gebruiker ook de effectieve gebruiksfactor van het dak van een gebouw kan instellen. De standaardwaarde is ingesteld op 0,15. Dit betekent dat slechts 15% van het dakoppervlak in een pixel wordt bedekt door PV-panelen.
Wacht tot het proces is voltooid.
Als output worden indicatoren en diagrammen weergegeven in het venster "RESULTATEN". De indicatoren tonen:
Giulia Garegnani, in Hotmaps-Wiki, CM-Solar-PV-potentieel (april 2019)
Deze pagina is geschreven door Giulia Garegnani ( EURAC ).
☑ Deze pagina is beoordeeld door Mostafa Fallahnejad ( EEG - TU Wien ).
Auteursrecht © 2016-2020: Giulia Garegnani
Creative Commons Attribution 4.0 Internationale licentie
Dit werk is gelicentieerd onder een Creative Commons CC BY 4.0 internationale licentie.
SPDX-licentie-ID: CC-BY-4.0
Licentie-tekst: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
We willen onze diepste waardering uitspreken voor het Horizon 2020 Hotmaps-project (subsidieovereenkomst nummer 723677), dat de financiering heeft verstrekt om het huidige onderzoek uit te voeren.
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* Latvian* Maltese* Polish* Portuguese (Portugal, Brazil)* Romanian* Slovak* Slovenian* Swedish*
* machine translated