ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІ ДОСЛІДЖЕННЯ ФАКТОРІВ ВПЛИВУ НА ГЕНЕРАЦІЮ СОНЯЧНОЇ ЕЛЕКТРОСТАНЦІЇ
Обкладинка журналу

Ключові слова

сонячна електростанція
фактори впливу
фотоелектричний модуль
сонячна радіація
питома генерація
середньогодинна температура
середньогодинний кут сонця

Як цитувати

Мороз, О. М., О. О. . Мірошник, А. О. . Павлов, О. А. . Савченко, і М. Ю. . Тоберт. «ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІ ДОСЛІДЖЕННЯ ФАКТОРІВ ВПЛИВУ НА ГЕНЕРАЦІЮ СОНЯЧНОЇ ЕЛЕКТРОСТАНЦІЇ». Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Енергетика: надійність та енергоефективність, вип. 2 (3), Грудень 2021, с. 114-23, doi:10.20998/2224-0349.2021.02.04.

Анотація

Інтенсивний розвиток мережевих сонячних електростанцій призводить до значних проблем управління та надійності роботи електричних систем країни, внаслідок стохастичного характеру погодних явищ, таких як хмарність, інтенсивність опадів, туман та інші. Тому прогнозування генерації сонячними електростанціями є важливим питанням як підвищення надійності роботи електричної системи країни, так і підвищення економічної ефективності функціонування сонячних електростанцій за рахунок зменшення штрафів за небаланси електричної енергії. Проведено експериментальні дослідження визначення впливу природних факторів, таких як кут сонця над горизонтом, температури фотоелектричних модулів, сонячної радіації, забрудненості поверхні модулів, кількості опадів та туману на генерацію мережевої сонячної електростанції потужністю 2,4 МВт, яка розміщена в Харківській області України. В результаті дослідження встановлена чітка залежність між активною потужністю сонячної станції, сонячною радіацією, ультрафіолетовим індексом та температурою поверхні фотоелектричного модуля. Встановлено характер зміни сонячної радіації  впродовж 12 місяців спостережень, мінімальна сонячна радіація 200 Вт/мзафіксована у грудні, максимальна сонячна радіація біля 1200 Вт/м спостерігалась у червні. На основі статистичних даних отримані залежності для визначення різниці температури поверхні сонячних панелей і температури повітря у ясний день в залежності від годинної генерації сонячної електростанції. Встановлено, що генерація сонячної електростанції при 100 % хмарності складає від 20 до 28 % у порівнянні з генерацією у ясні дні. Значний вплив на генерацію сонячної електростанції має забрудненість поверхні фотоелектричних модулів та їх очищення в залежності від інтенсивності та кількості опадів. Значний вплив на генерацію має туман, що зменшує генерацію на 50 %. Отримані графіки питомої генерації (відношення годинної генерації сонячної електростанції, в перерахунку на температуру сонячних панелей 25 °С, до середньогодинного кута сонця над горизонтом), використання яких допоможе визначати генерацію сонячної електростанції для кожної години впродовж дня. Для підвищення точності прогнозування генерації графіки питомої генерації поділені на два проміжки: перша та друга половини дня. Аналіз графіків питомої потужності дозволяє стверджувати, що питома генерація змінюється впродовж року, що пояснюється різною температурою повітря, вмістом пари в повітрі та товщиною шару повітря, через який проходять сонячні промені, в залежності від розміщення сонця над горизонтом.

https://doi.org/10.20998/2224-0349.2021.02.04

Посилання

Dyachuk O., Chepelyev M., Podolets' R., Trypol's'ka H. ta in. Perekhid Ukrayiny na vidnovlyuvanu enerhetyku do 2050 roku [Ukraine's transition to renewable energy by 2050]. Kyiv, ART KNYHA Publ., 2017. 88 p.

Cisolar 2021: Ukrayina uviyshla do TOP 5 yevropeys'kykh krayin za tempamy rozvytku sonyachnoyi enerhetyky [Ukraine in top 5 European countries for solar energy development]. Available at: https://ecolog-ua.com/news/cisolar-2021-ukrayina-uviyshla-do-top-5-yevropeyskyh-krayin-za-tempamy-rozvytku-sonyachnoyi (accessed 18.11.2021).

Vstanovlena potuzhnist' enerhosystemy Ukrayiny na 11/2021 [Installed capacity of the IPS of Ukraine values as of 11/2021]. Available at: https://ua.energy/vstanovlena-potuzhnist-energosystemy-ukrayiny/ (accessed 03.12.2021).

Rozvytok vidnovlyuvanoyi enerhetyky: stan, vyklyky, propozytsiyi do vyrishennya [Renewable energy development: status, challenges, proposals for solutions]. Available at: https://cutt.ly/7jbxr5e (accessed 16.11.2021).

Pro rynok elektrychnoyi enerhiyi Ukrayiny [On the Electricity Market]: Law of Ukraine on 13.04.2017 № 2019 VIII. Bulletin of the Verkhovna Rada of Ukraine. 2017. № 27–28. Art. 312.

Sangrody H., Sarailoo M., Zhou N., Tran N., Motalleb M., Foruzan E. Weather forecasting error in solar energy forecasting IET Renewable Power Generation. 2017, vol. 11, no. 10, pp. 1274–1280. doi: https://www.doi.org/10.1049/iet-rpg.2016.1043.

Malvoni M., De Giorgi M. G., Congedo P. M. Forecasting of PV power generation using weather input data. Energy Procedia. 2017, vol. 126, pp. 651–658. doi: https://www.doi.org/10.1016/j.egypro.2017.08.293.

Lezhnyuk P. D., Komar V. O., Kravchuk S. V., Didichenko Ye. S. Analiz meteoparametriv dlya pohodynnoho prohnozuvannya vyrobitku elektroenerhiyi fotovol'tayichnymy elektrostantsiyamy na dobu napered [Meteoparameter analysis for prognosis of electricity development of photo-voltage electrical power plant day ahead]. Enerhetyka ta komp"yuterno-intehrovani tekhnolohiyi v APK. 2017, no. 1 (6), pp. 27–31.

Kiseleva S. V., Lisitskaya N. V., Frid S. E. Prognozirovanie vyrabotki solnechnykh stantsiy i fotoelektricheskikh ustanovok: osnovnye podkhody i rezul'tativnost' [Photovoltaic Power Forecasting: Basic Approaches and Features]. Alternative Energy and Ecology (ISJAEE). 2020, no. 7–18, pp. 24–42. doi: https://www.doi.org/10.15518/isjaee.2020.07-18.24-43.

O. Savchenko et al. Improving the Efficiency of Solar Power Plants Based on Forecasting the Intensity of Solar Radiation Using Artificial Neural Networks. 2021 IEEE 2nd KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek). 2021, pp. 137–140. doi: https://www.doi.org/10.1109/KhPIWeek53812.2021.9570009.

Sonyachna panel' RISEN RSM72-6-365M PERC monokrystal [Solar panel RISEN RSM72-6-365M PERC monocrystal]. Available at: https://eco-tech.com.ua/ua/p840116230-solnechnaya-panel-risen.html (accessed 16.11.2021).

Photovoltaic Geographical Information System. Available at: https://re.jrc.ec.europa.eu/pvg_tools/en/#MR (accessed 08.11.2021).

Perez-Astudillo D., Bachour D. DNI, GHI and DHI ground measurements in Doha, Qatar. Energy Procedia. 2014, vol. 49, pp. 2398–2404. doi: 10.1016/j.egypro. 2014.03.254.

Vremya voskhoda i zakhoda solntsa v Merefe [Sunrise and sunset times in Merefa]. Available at: https://voshod-solnca.ru/sun/%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D1%84%D0%B0 (accessed 11.11.2021).

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Авторське право (c) 2021 Олександр Миколайович Мороз, Олександр Олександрович Мірошник, Андрій Олександрович Павлов, Олександр Анатолійович Савченко, Михайло Юрійович Тоберт