Расчет инсоляции солнечной фотоэлектрической электростанции с учетом геолокационных и погодных параметров

Цель – разработать методику расчета инсоляции солнечной фотоэлектрической электростанции с учетом максимального количества значимых входных параметров и ее территориальной адаптации. При решении поставленной задачи применялось имитационное моделирование, реализованное средствами MATLAB. Использованы функциональные возможности по синтезу моделей из имеющихся элементов с интеграцией алгоритмов и результатов моделирования между блоками подсистемы Simulink. В качестве значимых входных параметров рассматривались географические координаты, местное время, угол наклона приемной солнечной панели, моделируемый день, коэффициент прозрачности атмосферы, альбедо и азимутальный угол. Разработана компьютерная модель солнечной фотоэлектрической электростанции, позволяющая исследовать работу фотоэлектрических элементов в зависимости от координат их установки, геометрических параметров солнечных панелей, температуры и отражающей способности окружающей среды. При моделировании работы солнечной электростанции визуализируются графические зависимости солнечной инсоляции от угла наклона солнечной панели, от прозрачности атмосферы, от географических координат объекта, от текущего месяца или дня года. Анализ результатов показал, что варьирование угла наклона солнечной панели на 150 модифицирует солнечную инсоляцию на 10–15%, изменение коэффициента прозрачности атмосферы на 20% приводит к изменению уровня инсоляции на 30–50%, суточные суммы инсоляций в течение года для г. Ангарск подвергаются модификации от 1000 до 6500 Вт/м2. Представленные результаты исследования регионально адаптированной фотоэлектрической электростанции показали необходимость учета геолокационных и погодных параметров при расчете инсоляции для определения целесообразности ее применения. Предложенная математическая модель расчета солнечной инсоляции для фотоэлектрической электростанции может быть использована при проектировании и оптимизации систем энергоснабжения в комбинации с данными солнечными фотоэлектрическими электростанциями.

1. Rylov A. V., Ilyushin P. V., Kulikov A. L., Suslov K. V. Testing photovoltaic power plants for participation in general primary frequency control under various topology and operating conditions // Energies. 2021. Vol. 14. Iss. 16. Р. 5179. https://doi.org/10.3390/en14165179.

2. Karamov D. N., Suslov K. V. Structural optimization of autonomous photovoltaic systems with storage battery replacements // Energy Reports. 2021. Vol. 7. P. 349–358. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.01.059.

3. Suslov K., Solodusha S., Gerasimov D. Integral models for control of smart power networks // IFACPapersOnLine. 2016. Vol. 49. Iss. 27. P. 439–444. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.10.772.

4. Suslov K. V., Shushpanov I. N., Buryanina N. S., Ilyushin P. V. Flexible power distribution networks: new opportunities and applications // Proceedings of the 9th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems - SMARTGREENS. 2020. Vol. 1. P. 57–64. https://doi.org/10.5220/0009393300570064.

5. Шакиров В. А., Артемьев А. Ю. Учет данных метеостанций при анализе эффективности применения солнечных энергетических установок // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 3. С. 227–232.

6. Шакиров В. А., Артемьев А. Ю. Методика учета влияния облачности на поток солнечной радиации по данным архивов метеостанций // Системы. Методы. Технологии. 2014. № 4. С. 79–83.

7. Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Korotkova K. E. Digital Twin of the distributed generation plant // Actual problems of the energy complex: mining, production, transmission, processing and environmental protection. International Scientific and Practical Conference. Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2020. Vol. 976. Р. 012024. https://doi.org/10.1088/1757-899X/976/1/012024.

8. Bulatov Yu. N., Kryukov A. V., Arsentiev G. O. Intelligent electrical networks based on controlled energy routers // International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. 2018. https://doi.org/10.1109/ICIEAM.2018.8728738.

9. Шайхутдинов А. М. Возможности использования облачных технологий в энергетике // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 2-3. [Электронный ресурс]. URL: https://web.snauka.ru/issues/2015/02/45646 (14.02.2022).

10. Глущенко П. В. Перспективы облачных технологий в математических и инструментальных методах исследования и управления в интеллектуальном электроэнергетическом комплексе экономики России. 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-oblachnyhtehnologiy-v-matematicheskih-i-instrumentalnyh-metodahissledovaniya-i-upravleniya-v-intellektualnom/viewer (14.02.2022).

11. Nurbosynov D., Tabachnikova T., Bashirov R., Batanin А. Simulation model of the electrical complex of auxiliary equipment of an oil and gas production enterprise // International Scientific Electric Power Conference. Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2019. Vol. 643. P. 012096. https://doi.org/10.1088/1757-899X/643/1/012096.

12. Tabachnikova T., Makht A., Nurbosynov E. Analytical studies of transformers operating modes in supply and distribution electric network of a field substation // International Scientific Electric Power Conference. Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2019. Vol. 643. P. 012090. https://doi.org/10.1088/1757-899X/643/1/012090.

13. Obukhov S., Plotnikov I., Kryuchkova M. Simulation of Electrical Characteristics of a Solar Panel // 15th International Conference on Modern Technologies for NonDestructive Testing. Materials Science and Engineering: IOP Conference Series. 2016. Vol. 132. Iss. 1. Р. 012017. https://doi.org/10.1088/1757-899X/132/1/012017.

14. Lombardi P., Sokolnikova T., Suslov K., Voropai N., Styczynski Z. A. Isolated power system in Russia: a chance for renewable energies? // Renewable Energy. 2016. Vol. 90. P. 532–541. https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.01.016.

15. Luque A., Hegedus S. Handbook of photovoltaic science and engineering. Chichester: John Wiley & Sons, 2003. 1179 p. https://doi.org/10.1002/0470014008.

16. Markvart T., Castaner L. Practical handbook of photovoltaics. Fundamentals and applications. Hoboken: John Wiley & Sons, 2012. 1244 p.

17. Шакиров В. А., Артемьев А. Ю. Оценка ветроэнергетического потенциала района средствами компьютерного моделирования // Прикладная информатика. 2015. Т. 10. № 4. С. 93–104.

18. Liu B. Y. H., Jordan R. C. Daily insolation on surfaces tilted towards the equator // ASHRAE Journal. 1961. Vol. 3. P. 53–59.

19. Duffie J. A., Beckman W. A. Solar Engineering of Thermal Processes. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2013. 910 р.

20. Панкратьев П. С., Шакиров В. А. Методика определения перспективных электрических нагрузок удаленных электрических станций на основе кластерного анализа // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2014. Т. 1. С. 68–71.

21. Еремеев В. С., Кирилин А. А., Шевченко М. А., Шувалов С. П., Струмеляк А. В., Булатов Ю. Н., Шакиров В. А. Электроснабжение удаленных потребителей в условиях Сибири с использованием энергии солнца // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2014. Т. 1. С. 49–53.

22. Гусаров А. В. Основные закономерности соотношения русловой и бассейновой составляющих эрозии и стока взвешенных наносов в речных бассейнах Северной Евразии. Геоморфология. 2015. № 4. С. 3–20. https://doi.org/10.15356/0435-4281-2015-4-3-20.

23. Исаков С. В., Шкляев В. А. Оценка поступления солнечной радиации на естественные поверхности с применением геоинформационных систем // Географический вестник. 2012. № 1. С. 72–80.