Солнечное излучение зависит от времени суток и года, и прозрачности атмосферы, поэтому для ориентации солнечного коллектора необходимо иметь соответствующие среднестатистические данные. В таблице 1.1.1. приведены данные о статистическом распределении плотности солнечного излучения, которые могут быть использованы для определения положения коллектора.
По данным таблицы 1.1.1. определяется сумма получаемой солнечной энергии за любой период года.
Таким образом проведенный анализ показал, что солнечное излучение обладает большой энергией и существует достаточно статистических данных и математический аппарат для проектирования солнечных энергоустановок.
Таблица 1.1.1.
Удельная мощность солнечного излучения на горизонтальную поверхность
|Часы |Мощность солнечного излучения, Вт/м2 |
|суток | |
| |Зима |Весна |Лето |Осень |
|5 |0 |15,5 |38,8 |0 |
|6 |0 |50,4 |124,1 |11,6 |
|7 |3,9 |112,4 |228,7 |46,5 |
|8 |16,9 |190,0 |337,3 |100,8 |
|9 |31,0 |263,6 |422,6 |155,1 |
|10 |42,6 |314,0 |492,3 |193,8 |
|11 |54,3 |337,3 |500,1 |221,0 |
|12 |58,2 |325,6 |507,8 |217,1 |
|13 |46,5 |279,1 |461,3 |182,2 |
|14 |31,0 |232,6 |383,8 |155,1 |
|15 |15,5 |174,5 |298,5 |100,8 |
|16 |3,5 |96,9 |201,6 |42,6 |
|17 |0 |42,6 |108,5 |7,8 |
|18 |0 |11,6 |31,0 |0 |
|19 |0 |0 |3,9 |0 |
1.2.Энергия ветра
Ветроэнергетика с ее современным техническим оснащением является
вполне сложившимся направлением энергетики. Примерно с 1973 года, когда
резко возросли цены на нефть и нефтепродукты, энергия ветра все более часто
стала использоваться для выработки электроэнергии во многих странах Мира,
особенно в Европе и США /18 /. В СССР, а затем в России, ветроэнергетика
отстает от ведущих капиталистических стран, хотя географическое положение
нашей страны наиболее благоприятно для использования именно этого вида ВИЭ.
Особенно справедливо это для степных районов России, к которым относится
Ростовская область.
Суммарная кинетическая энергия ветра на Земле оценивается величиной порядка 0,7(1021 Дж /18/. Однако большая часть этой энергии выделяется над океанами. Тем не менее, как уже отмечалось, над равнинами, не покрытыми лесами, энергия ветра также довольно высока. Кроме того в такой местности ветер отличается большей устойчивостью, что особенно важно для работы ветроэнергетических установок.
Мощность ветрового потока (Sв) через единичную площадку (Fо) определяется по формуле:
[pic], (1.2.1.) где: Wв - кинетическая энергия ветра, Дж; t - время действия ветра, с; m - масса воздуха, перемещенная ветром через площадку Fо за время t, кг; r - плотность воздуха, кг/м; r=1,3 кг/м;
V - скорость ветра, м/с; k - коэффициент энергии ветра, кг/м; k=0,65 кг/м;
Таким образом мощность ветра пропорциональна его скорости в третьей степени, и для оценки этой мощности достаточно иметь информацию о скорости ветра.
В России имеются метеорологические службы, занимающиеся регистрацией
скорости ветра /39/, следовательно имеются достаточно достоверные
статистические данные о его скорости. Однако при этом следует помнить, что
на метеостанциях скорость ветра измеряется на высоте 10 м над поверхностью
Земли в данной местности. Поэтому если ветроколесо находится на другой
высоте, то скорость ветра следует пересчитать по следующей эмпирической
формуле /18/:
[pic],
(1.2.2.) где: Vh - скорость ветра на высоте h, м/с;
V - скорость ветра по данным метеостанции, м/с; h - высота оси ветроколеса, м; b - эмпирический коэффициент.
Для открытых мест параметр b=0,14 /19/. На основании статистических метеорологических данных /38 / определены параметры энергии ветра в течение года (табл.1.2.1.).
Таблица 1.2.1.
Параметры энергии ветра
|Месяц |Часы |Вероятность ветра со скоростью, м/с |
| | |1 |4 |8 |12 |16 > |20 |
|1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |
|1 |1 |0,200 |0,471 |0,252 |0,067 |0,010 |0 |
| |7 |0,196 |0,464 |0,288 |0,042 |0,010 |0 |
| |13 |0,103 |0,484 |0,326 |0,077 |0,008 |0,002 |
| |19 |0,186 |0,472 |0,278 |0,052 |0,012 |0 |
|2 |1 |0,221 |0,425 |0,239 |0,075 |0,040 |0 |
| |7 |0,198 |0,443 |0,248 |0,095 |0,016 |0 |
| |13 |0,082 |0,414 |0,352 |0,117 |0,035 |0 |
| |19 |0,200 |0,445 |0,220 |0,102 |0,033 |0 |
Продолжение табл. 1.2.1
|1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |
|3 | 1| | 0,434| | | |0,006 |
| | |0,226 | |0,198 |0,099 |0,037 |0,002 |
| |7 |0,207 |0,444 |0,228 |0,102 |0,017 |0,012 |
| |13 |0,057 |0,469 |0,285 |0,137 |0,040 |0,004 |
|4 |19 |0,204 |0,476 |0,210 |0,070 |0,036 |0,006 |
| |1 |0,215 |0,523 |0,181 |0,052 |0,023 |0 |
| |7 |0,146 |0,525 |0,235 |0,077 |0,017 |0,006 |
| |13 |0,065 |0,423 |0,337 |0,117 |0,052 |0,002 |
| |19 |0,192 |0,546 |0,189 |0,048 |0,023 | |
|5 |1 |0,347 |0,482 |0,147 |0,020 |0,002 |0,002 |
| |7 |0,183 |0,584 |0,203 |0,028 |0,002 |0 |
| |13 |0,066 |0,528 |0,290 |0,099 |0,016 |0,002 |
| |19 |0,222 |0,608 |0,146 |0,022 |0,002 |0 |
|6 |1 |0,390 |0,519 |0,081 |0,004 |0,006 |0 |
| |7 |0,228 |0,584 |0,167 |0,019 |0,002 |0 |
| |13 |0,088 |0,552 |0,290 |0,056 |0,012 |0,002 |
| |19 |0,287 |0,562 |0,123 |0,025 |0,000 |0 |
|7 |1 |0,436 |0,489 |0,068 |0,006 |0,002 |0 |
| |7 |0,304 |0,570 |0,112 |0,014 |0,000 |0 |
| |13 |0,090 |0,608 |0,243 |0,046 |0,013 |0 |
| |19 |0,255 |0,600 |0,133 |0,008 |0,004 |0 |
|8 |1 |0,408 |0,510 |0,072 |0,008 |0,002 |0 |
| |7 |0,269 |0,626 |0,099 |0,006 |0,000 |0 |
| |13 |0,108 |0,584 |0,260 |0,038 |0,008 |0,002 |
| |19 |0,311 |0,607 |0,068 |0,012 |0,002 |0 |
|9 |1 |0,387 |0,513 |0,090 |0,010 |0,000 |0 |
| |7 |0,302 |0,559 |0,133 |0,004 |0,002 |0 |
| |13 |0,110 |0,541 |0,282 |0,053 |0,014 |0 |
| |19 |0,362 |0,565 |0,069 |0,004 |0,000 |0 |
|10 |1 |0,339 |0,474 |0,154 |0,027 |0,004 |0,002 |
| |7 |0,298 |0,529 |0,135 |0,032 |0,006 |0 |
| |13 |0,087 |0,516 |0,285 |0,083 |0,025 |0,004 |
| |19 |0,324 |0,501 |0,131 |0,034 |0,006 |0,004 |
|11 |1 |0,208 |0,432 |0,243 |0,080 |0,027 |0,010 |
| |7 |0,167 |0,478 |0,259 |0,078 |0,012 |0,006 |
| |13 |0,067 |0,433 |0,333 |0,126 |0,031 |0,010 |
| |19 |0,167 |0,468 |0,259 |0,069 |0,027 |0,010 |
Продолжение табл. 1.2.1
|1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 | |
|12 |1 |0,210 |0,431 |0,244 |0,088 |0,025 |0,002 |
| |7 |0,214 |0,408 |0,262 |0,088 |0,024 |0,004 |
| |13 |0,120 |0,446 |0,291 |0,111 |0,032 |0 |
| |19 |0,196 |0,446 |0,248 |0,082 |0,026 |0,002 |
Из таблицы 1.2.1. видно, что наиболее вероятные скорости ветра равны 4
- 12 м/с. По данным таблицы 1.2.1. определена мощность ветра через
единичную площадку Fо=1м, т.е. удельная мощность ветра, и построены графики
(рис.1.2.1.).Удельная мощность, при этом, определялась с учетом
вероятностного характера скорости ветра по формуле / 18,43/:
[pic],
(1.2.3.) где: St - удельная мощность ветра во время t,Вт;
Vi - i-тая скорость ветра, м/с; pi(t) - вероятность действия i-той скорости ветра во время t. Для проектирования электроснабжения важным параметром является продолжительность штиля (V(1м/с). Из таблицы 1.2.1. определяем, что вероятность практического штиля в нашей зоне составляет 0,14 -0,30 в зависимости от времени года, однако максимальное количество идущих подряд штилевых дней для Ростовской области равно четырем /39/.Это обстоятельство следует учитывать при проектировании ветроэлектрических установок и определения глубины аккумулирования электроэнергии.
2. ВЫБОР ВАРИАНТА ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ
2.1. Графики потребления электроэнергии
Энергия, потребляемая сельской усадьбой, расходуется на обогрев и приведение в действие различных электроприемников. Для обогрева в сельской местности традиционно используется ископаемое твердое или газообразное топливо, реже жидкое топливо. Применение для этих целей электроэнергии скорее является анахронизмом, нежели перспективным направлением.
Если исключить из рассмотрения обогрев, то остальные потребители являются электрическими и требуют электроэнергии. В этой связи, для проектирования электроснабжения необходимо иметь информацию о графиках электропотребления или изменении потребляемой мощности.
В руководящих указаниях по проектированию электроснабжения /36/ приведены данные о максимальной нагрузке на вводе в сельский жилой дом,которая составляет 1,5...7,5 кВт в зависимости от наличия газификации местности и уклада жизни. Однако, данных об изменении нагрузки в течение суток не приводится. В то же время, из-за того, что графики поступления энергии от ВИЭ неуправляемы человеком, для выбора варианта электроснабжения необходимо знать графики потребления электроэнергии.
Потребление электроэнергии является случайной величиной, и для получения графиков рекомендуется проводить соответствующие измерения, накапливая статистические данные. Однако, такой метод получения графиков электропотребления является трудоемким, требующим большого числа наблюдаемых объектов и длительного времени наблюдений. Так, для получения графика с надежностью 0,9 и при доверительном интервале 30% подвергнуть наблюдениям 622 сельские дома /5/, причем все они должны быть однотипными, а наблюдения должны проводиться в течение года.
Известны другие методы получения графиков электропотребления, например
метод экспертной оценки. Этот метод основан на опросе респондентов и
позволяет значительно сократить время получения необходимой информации.
Однако,для получения достоверных данных необходимо значительное количество
объектов (т. е. экспертов), что также затруднительно.
В АЧГАА разработана методика получения достоверных данных о графиках электропотребления от небольшого числа экспертов /41/. Эта методика основана на правиле приведения одной случайной величины к другой. Сущность этого правила заключается в следующем.
Пусть приводимой является случайная величина Y, следовательно необходимо так изменить у1,у2...уm, чтобы Y*' = X*, sy' = sx Y*',sy' - параметры распределения приведенной случайной величины Yу1,у2...уm.
Установлено /$$$/, что i-тые значения до и после приведения связаны между собой соотношением:
[pic],
(2.1.1.) где: [pic] - приведенное i-тое значение Yi; k1, k2 - коэффициенты приведения.
[pic],
(2.1.2.)
[pic]
(2.1.3.)
Что бы случайную величину Y привести к случайной величине Х, имеющей такой же закон распределения,но другие параметры распределения, необходимо i-тые значения случайной величины Y изменить по формуле (2.1.1),вычислив коэффициенты приведения по формулам (2.1.2) и (2.1.3).
