ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ РЕСУРСОВ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ
advertisement
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В.Ломоносова ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ КАФЕДРА КАРТОГРАФИИ И ГЕОИНФОРМАТИКИ На правах рукописи Рафикова Юлия Юрьевна ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ РЕСУРСОВ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ (на примере Юга России) Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук Специальность 25.00.33 «Картография» Научный руководитель Доктор географических наук, профессор Б.А. Новаковский Москва - 2015 Содержание Введение…………………………………………………………………. 4 Глава 1. Пространственный анализ в возобновляемой энергетике…………………………..………………………………….. Возобновляемые 1.1. источники энергии как 11 объект картографирования……………………………………………………… 11 Информационное 1.2. обеспечение картографирования характеристик ветровой и солнечной энергии………………………… 13 1.2.1. Многолетние метеорологические, аэрологические и актинометрические данные……………………………………….. 14 1.2.2. Данные пространственного метеорологического моделирования……………………………………………………. 20 1.2.3. Данные краткосрочных измерений……………………… 30 1.2.4. Справочные региональные данные о ресурсах и потенциалах солнечной и ветровой энергии 1.3. Отечественный опыт 31 геоинформационного картографирования ресурсов ветровой и солнечной энергии……....... 35 1.4. Мировой опыт геоинформационного картографирования ресурсов возобновляемых источников энергии……………………….. 44 Глава 2. Методика картографирования комплексного ресурсов геоинформационного возобновляемых источников энергии………………………………………………………………….. 2.1. Последовательность региональной оценки 51 и картографирования ресурсов возобновляемых источников энергии 2.2. 51 Карты ресурсов и потенциалов солнечной и ветровой энергии………………………………………………………………….. 2 57 2.2.1. Особенности интерполяции характеристик ветровой и солнечной энергии………………………………………………… Карты 2.3. факторов, влияющих на размещение 62 объектов солнечной и ветровой энергетики ……………………………………... 66 2.3.1. Характеристика факторов, влияющих на размещение объектов солнечной и ветровой энергетики ……………………. 70 Глава 3. Оценка и картографирование ресурсов ветровой и солнечной энергии для территории Юга России ...…………………… 79 3.1. Физико-географическая характеристика Юга России, и социально-экономическая предпосылки к развитию возобновляемой энергетики …………………………………………… 79 3.2. Природные ресурсы, валовый и технический потенциалы солнечной и ветровой энергии Юга России ………………………… 3.3. Анализ факторов, влияющих на размещение 86 объектов солнечной и ветровой энергетики в Волгоградской области……… 109 3.3.1. Определение и ранжирование факторов………………………. 109 3.3.2. Районирование Волгоградской области по степени пригодности для размещения объектов солнечной и ветровой энергетики……………………………………………………………….. 113 Заключение……………………………………………………………… 128 Литература……………………………………………………………… 131 Приложения…………………………………………………………….. 144 3 Введение Актуальность темы исследования. Развитие возобновляемой энергетики в России в настоящее время требует решения не только технологических задач, принятия законодательных актов, обеспечения государственной финансовой поддержки проектов, но и обоснования вопросов, связанных с анализом ресурсов различных видов возобновляемых источников энергии (ВИЭ) на территории России. К возобновляемым источникам энергии обычно относят источники: солнечного происхождения (энергия солнечной радиации, гидравлическая энергия рек, энергия ветра, энергия биомассы, энергия океана), несолнечного происхождения (геотермальная энергия, энергия приливов), различные отходы и источники низкопотенциального тепла в сочетании с тепловыми насосами. Поскольку перечень видов ВИЭ очень широк и неоднотипен в представленной работе выбраны для детального рассмотрения ресурсы солнечной и ветровой энергии. В настоящее время накоплены обширные массивы данных, в той или иной степени обеспечивающие фактическую основу для исследований в области возобновляемой энергетики (ВЭ). При этом помимо проблемы верификации этих данных, анализа адекватности методов их получения, существуют сложности их визуального наглядного отображения в удобной для анализа форме. Важной задачей является их аккумулирование в виде баз данных, а также картографирование потенциала ВИЭ для различных регионов страны. Помимо научного и методического значения, такие исследования имеют большую практическую востребованность, поскольку базы данных и ГИС должны стать важным инструментом анализа эффективности практического использования ВИЭ в различных регионах России и принятия обоснованных технических и управленческих решений. 4 Актуальность работы определяется необходимостью создания методик картографирования ресурсного потенциала ВИЭ, с учетом полного спектра предпосылок и ограничений развития ВЭ на региональном уровне. На этой основе возможно осуществлять районирование территорий с целью выбора наиболее перспективных площадок для развития возобновляемой энергетики. Цель исследования - разработка методики картографического обеспечения комплексной оценки ресурсов возобновляемых источников энергии на региональном уровне. Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих теоретических и практических вопросов: • Анализ и обобщение геоинформационного зарубежного картографирования и отечественного ресурсов опыта возобновляемых источников энергии, источников данных и существующих методик расчетов ресурсного потенциала. • Обоснование тематики карт для обеспечения оценки ресурсов ВИЭ. • Определение и обоснование критериев, влияющих на использование природных ресурсов ВИЭ, для выполнения районирования территории по степени пригодности для размещения объектов ВЭ. • Разработка структуры картографического обеспечения в виде серии карт для оценки ресурсного потенциала солнечной и ветровой энергии, определения территорий наиболее перспективных для размещения объектов на ВИЭ. Апробация разработанной методики на тестовом регионе. Научная новизна работы. Впервые разработана комплексная методика картографирования ресурсов солнечной и ветровой энергии регионального уровня с учетом экологических и социально-экономических факторов, влияющих на размещение объектов ВИЭ. Методика обеспечивает обоснованный поиск и выделение территорий, наиболее перспективных для размещения ветровых и солнечных станций. 5 Основные защищаемые положения. 1. Доказано, что методика картографического обеспечения комплексной региональной оценки ресурсов возобновляемых источников энергии, разработанная на основе геоинформационного картографирования природного и технического энергопотенциала, учитывающая факторы, ограничивающие и влияющие на развитие возобновляемой энергетики в регионе, обеспечивает выделение территорий, перспективных для размещения объектов возобновляемой энергетики. 2. Предложено и обосновано тематическое содержание карт, сопровождающих оценку ресурсов возобновляемых источников энергии на региональном уровне. Серия карт делится на блоки: 1) карты природных ресурсов ВИЭ; 2) карты валового и технического потенциала ВИЭ; 3) карты факторов, влияющих на возможность использования энергопотенциала. 3. Для регионального уровня оценок и картографирования ресурсов солнечной и ветровой энергии показана целесообразность комплексного использования данных наземных метеостанций и результатов пространственного метеорологического моделирования. Методы исследования. Диссертационное исследование основано на фундаментальных работах в области картографии и геоинформатики. Для достижения поставленной картографический, цели использованы геоинформационный, следующие методы: математико-картографического моделирования, статистический. Общегеографическое обоснование карт базируется на работах К.А. Салищева, А.М. Берлянта, И.П. Заруцкой, Т.Г. Сватковой, В.И. Стурмана, С.В. Чистова, А.И. Прасоловой и других. Для оценок ресурсного потенциала территорий использованы картографический метод исследования, методы комплексного и атласного картографирования. Геоинформационная составляющая опирается на разработки И.К. Лурье, В.С. Тикунова, Б.А. Новаковского, А.В. Кошкарева. В работе применялись методы исследования 6 по теории баз данных, автоматизированному картографированию с применением географических информационных систем. В основе диссертации лежат авторские исследования в период с 2009 по 2015 гг., выполненные в рамках работ научно-исследовательской лаборатории возобновляемых источников энергии географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Использованные материалы (информационная база). В качестве исходных данных в работе были использованы: 1) данные многолетних наземных измерений на метеостанциях и актинометрических станциях Юга России; 2) результаты пространственного метеорологического моделирования базы данных NASA «Surface meteorology and Solar Energy»; 3) статистическая информация об электропотреблении населения, демографических характеристиках, предоставляемая федеральной службой государственной статистики РФ; 4) топографические карты различных масштабов; 5) разнообразные тематические карты масштаба 1:2 500 000; 6) данные об объектах возобновляемой энергетики на территории РФ, собираемые в рамках проекта создания ГИС «ВИЭ России». Практическая значимость. Одним из ограничителей развития ВЭ в России и мире является недостаток методической базы, необходимой для максимально точного анализа и прогноза ресурсного потенциала территорий и выделения районов, обладающих наиболее благоприятными условиями для внедрения систем и установок на ВИЭ. На этапе становления возобновляемой энергетики в стране применение разработанной методики комплексного картографирования ресурсов ВИЭ особенно важно. Ее внедрение может быть реализовано при составлении информационной базы для долгосрочного планирования развития энергетического сектора, при региональном планировании территорий органами государственного и местного управления, для создания нормативов 7 по проведению проектировочных работ при размещении и строительстве объектов солнечной и ветровой энергетики на территории РФ. При проектировании энергоустановок, работающих на ВИЭ, важным аспектом является системы, прогноз местности, учет расчет энергетического эффективности факторов, с баланса учетом влияющих на разрабатываемой климатических возможность условий размещения энергоустановки, - всѐ это реализовано в работе. Также важным является то, что использование методики не ограничивается регионом исследования. Внедрение. Отдельные результаты исследования реализованы в рамках государственного контракта НОЦ № 14.740.11.0096 («Поисковые исследования эффективных технологий использования ВИЭ и разработка геоинформационной системы ―Возобновляемые источники энергии России‖», 2009-2013 гг.) и гранта РФФИ 13-08-01186 («Разработка научных основ проектирования систем автономного энергоснабжения на базе возобновляемых источников энергии с учетом климатических условий регионов России с использованием баз данных геоинформационной системы «Возобновляемые источники энергии России»», 2013-2015 гг.). Апробация работы. Результаты диссертационного исследования докладывались: - на международных научных конференциях: Межд. научно-практ. конференция «Энергетика предприятий АПК и сельских территорий: состояние, проблемы и пути решения» (Санкт-Петербург, 2010), Международная междисциплинарная конференция Европейского научного фонда «Глобальное изменение климата II: экологический кризис, вопросы энергетики и глобального управления» (Франция, 2010), II Межд. конференция «Возобновляемая энергетика: проблемы и перспективы» (Махачкала, 2010), 2-ая and 3-я Европейская энергетическая конференция (Нидерланды, 2012; Венгрия, 2013), Х Межд. Ежегодная конференция «Возобновляемая и малая энергетика-2013» (Москва, 2013), I Международный форум «Возобновляемая энергетика: пути повышения 8 энергетической и экономической эффективности» (REENFOR-2013) (Москва, 2013), 3-я Международная конференция «ГИС и дистанционное зондирование» (Армения, 2014), Межд. конгресс IGU-2015 (Москва, 2015). - на российских научных конференциях: Всерос. научно-практ. конференция «Перспективы развития децентрализованной энергетики в ЮФО» (Ростов-на-Дону, 2010), Всерос. молодежная школа «Современные проблемы географии и гидрологии суши» (Красновидово, 2010), VII, VIII и IX научн. молод. школа с межд. участием «Возобновляемые источники энергии» (Москва, 2010, 2012, 2014), IV Школа молодых ученых «Актуальные проблемы освоения возобновляемых энергоресурсов» (Махачкала, 2011), Конф. с межд. уч. «Ресурсоэнергосбережение в строительстве и системах жизнеобеспечения урбанизированных и малонаселенных территорий» (Иркутск, 2012), Межд. научно-практ. конф. «Рациональное природопользование: традиции и инновации» (Москва, 2012), ИнтерКарто-ИнтерГИС – 17 и 18: Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт (2011 и 2012), Практическая конференция с межд. участием сообщества природоохранных ГИС "Использование ГИС и данных дистанционного зондирования Земли для охраны природы" (Москва, 2013). По теме диссертации опубликовано 19 печатных работ, в том числе 6 – в журналах, рекомендованных ВАК, 2 – в зарубежных рецензируемых журналах. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (116 наименований) и приложений. Материал работы изложен на 176 страницах машинописного текста, содержит 9 таблиц, 34 карты, кроме того 14 иллюстраций и 6 приложений. Благодарности. Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю, д.г.н. Б.А.Новаковскому за помощь в проведении исследований, чуткое руководство и обучение навыкам самостоятельной научной работы, к.ф.-м.н. С.В.Киселевой за участие, поддержку и 9 всестороннее содействие на всех этапах диссертационного исследования. Автор выражает признательность коллективу кафедры картографии и геоинформатики, еѐ заведующей д.г.н. И.К.Лурье за конструктивную критику и поддержку в подготовке диссертационной работы. Автор приносит сердечную и искреннюю благодарность д.ф.-м.н. А.А.Соловьѐву, к.ф.-м.н. С.И. Зайцеву, к.б.н. Н.И. Черновой, к.г.н. Л.В. Нефедовой, В.А. Никитиной, а также всему коллективу научно-исследовательской лаборатории возобновляемых источников энергии за постоянную поддержку и помощь, к.ф.-м.н. С.Е.Фриду за предоставленные материалы Н.С.Петуховой за помощь в обработке материалов. 10 моделирования, Глава 1. Пространственный анализ в возобновляемой энергетике Возобновляемые источники энергии как объект 1.1. картографирования В XXI веке мир столкнулся с двумя серьѐзными проблемами в области энергетики: это обеспечение надѐжности энергоснабжения и борьба с изменением климата. Возникающие экологические проблемы, с одной стороны, и чрезвычайно нестабильный рынок энергетических ресурсов, с другой, свидетельствуют о всѐ большем несовершенстве глобальной энергетической политики и рисках системы энергоснабжения, если она построена исключительно на использовании ископаемого топлива. Россия характеризуется пока невысокими темпами внедрения генерации на возобновляемых источниках энергии (ВИЭ). Однако в последние несколько лет можно наблюдать растущий интерес отдельных российских регионов – особенно тех, которые полностью или частично находятся в зоне децентрализованного энергоснабжения, – к проектам по возобновляемой энергетике в связи с необходимостью иметь стабильное, приемлемое по ценам энергообеспечение. Именно обширность территории вне системы централизованного энергоснабжения делает ситуацию в России с позиций энергоснабжения весьма специфичной. В странах Европейского Союза, США и др. развивается в основном сетевая возобновляемая энергетика. В РФ, где централизованное энергоснабжение покрывает только 1/3 территории РФ (рис. 1), а на 70% территории с населением около 20 млн. человек энергоснабжение потребителей осуществляется преимущественно с помощью автономных возобновляемая энергоустановок энергетика может быть на привозном представлена топливе, автономными объектами и гибридными станциями на основе ВИЭ и дублирующих дизель (бензо) генераторов [72]. 11 Рис. 1. Зоны централизованного и автономного энергосбережения на территории России [72]. В этой связи развитие возобновляемой энергетики (ВЭ) в России требует решения не только технических задач, принятия законодательных актов, обеспечения государственной финансовой поддержки проектов, но и серьезной проработки вопросов, связанных с анализом территориального распределения ресурсов различных видов ВИЭ. В настоящее время накоплены обширные массивы данных, в той или иной степени обеспечивающие фактологическую основу для таких исследований. При этом помимо проблемы верификации этих данных и анализа адекватности методов их получения, серьезной задачей является их аккумулирование в виде удобных для использования баз данных и разработка научно обоснованной методологической основы картографирования ресурсов ВИЭ. Определим используемый в дальнейшем термин «возобновляемые источники энергии» в соответствии с российским законодательством [73] как «источники энергии, образующиеся на основе постоянно существующих или периодически возникающих процессов в природе, а также жизненном цикле растительного и животного мира и жизнедеятельности человеческого общества». 12 Таким образом, к возобновляемым источникам энергии обычно относят: 1. ВИЭ солнечного происхождения: • собственно энергия солнечной радиации; • гидравлическая энергия рек; • энергия ветра; • энергия биомассы; • энергия океана (разность температур воды, волны, разность соленостей морской и пресной воды). 2. ВИЭ несолнечного происхождения: • геотермальная энергия; • энергия приливов. 3. Различные отходы и источники низкопотенциального тепла в сочетании с тепловыми насосами. Поскольку спектр всех видов ВИЭ очень широк и неоднотипен, в представленной работе для детального рассмотрения проблемы картографирования выбраны ресурсы солнечной и ветровой энергии. Ниже в разделах главы 1 нами будет охарактеризованы источники данных для картографирования указанных ресурсов ВИЭ, рассмотрен и проанализирован отечественный и зарубежный опыт их геоинформационного картографирования. 1.2. Информационное обеспечение картографирования характеристик ветровой и солнечной энергии Проводимые в области использования солнечной и ветровой энергии исследования и разработки (проектирование, оценка эффективности работы оборудования, продолжительности его функционирования в течение года, сроках окупаемости, необходимости установки дублирующих мощностей и т.д.) нуждаются в надежных исходных данных о солнечных и ветровых 13 ресурсах, существенно климатических изменяющихся условий в зависимости предполагаемого от места природноразмещения энергоустановок. Основными источниками данных о потоках солнечной радиации и характеристиках ветровой энергии являются: • результаты многолетних измерений на метеорологических, аэрологических и актинометрических станциях; • результаты математического моделирования, проводимого с использованием данных спутниковых и наземных наблюдений; • аналитические расчеты (для приходящей солнечной радиации). В ветроэнергетике используется также еще один источник – краткосрочный ветромониторинг непосредственно на площадке предполагаемого размещения ВЭУ. Ниже подробно рассмотрены эти источники данных. 1.2.1. Многолетние метеорологические, аэрологические и актинометрические данные Основным источником наземных данных являются измерения метеостанций. Россия (а ранее – СССР) располагает крупнейшей сетью метеорологических станций, на которых ведутся многолетние наблюдения за параметрами климата. Разработаны единая программа и методика обработки и обобщения этой информации. Результаты измерений с различной степенью детализации представлены в бюллетенях, климатических справочниках и электронных базах данных. Рассмотрим проблемы получения актинометрических данных как основы для оценки энергетического потенциала солнечной радиации. Наиболее исчерпывающим набором измеряемых на метеостанциях актинометрических величин, дающих фактическую основу для оценок потенциала солнечной энергии, можно считать следующий [47]: 14 часовые суммы прямой солнечной радиации на нормальную к лучу поверхность при средних условиях облачности, часовые суммы суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность при средних условиях облачности, средние, максимальные и минимальные суточные суммы суммарной солнечной радиации, средние, максимальные и минимальные месячные и годовые суммы прямой солнечной радиации на нормальную к лучу поверхность. параметры временного распределения суточных сумм суммарной солнечной радиации и статистические характеристики суточных сумм за каждый день месяца, Большое значение имеет частота измерений солнечной радиации, поскольку последняя характеризуется значительной изменчивостью в течение года, сезона и суток. Эта изменчивость обусловлена астрономическими факторами, прозрачностью атмосферы и режимом облачности. Важным является исследование характеристик и структуры этой изменчивости, их картографирование и оценка влияния на эффективность гелиоэнергетических установок1. При этом на этапе предпроектных разработок достаточно использовать среднемноголетние месячные значения, информация о которых содержится в климатических справочниках. Для оптимизации режима гелиоустановок на стадии проектирования необходимо проводить моделирование работы установок и станций на основе среднемноголетних часовых и/или суточных сумм падающей солнечной радиации и дополнительной метеорологической информации (температура воздуха, скорость ветра). Таким образом, при оценке потенциала солнечной энергии территории и проектировании станций большое значение имеют 1 Вариации интенсивности солнечной радиации в течение дня влияют на производительность гелиоустановки и на непрерывность выдачи производимой энергии. Внутримесячная изменчивость радиации определяет эффективность использования установленной мощности гелиоустановок и позволяет проектировать оборудование для длительного (месячного, сезонного) аккумулирования энергии. Годовой ход солнечной радиации позволяет прогнозировать режим работы гелиоустановок в течение года и оценивать их общую энергоэффективность. 15 представительные актинометрические данные, позволяющие проводить анализ их временной структуры. Не меньшее значение имеет пространственное разрешение массивов данных, т.е. плотность сети актинометрических станций. При редкой сети станций зона экстраполяции актинометрических данных в пункты размещения гелиоустановок в большинстве случаев превышает зону репрезентативности актинометрических станций. Эта проблема является особенно серьѐзной для обширных территорий, в том числе для России. Подробно проблема интерполяции актинометрических данных и методы ее проведения будут рассмотрены далее в главе 2. Оценка и картографирование ресурсов ветровой энергии представляется также достаточно сложной задачей в связи с временной и пространственной неравномерностью ветра. Рассмотрим применяемые в настоящее время подходы к определению и картографическому представлению характеристик ветровой энергии региона. Для систематизации характеристик ветровой обстановки в конкретном регионе с целью ее эффективного энергетического использования, как правило, разрабатывается ветроэнергетический кадастр, представляющий собой совокупность аэрологических и энергетических характеристик ветра, позволяющих определить его энергетическую ценность. Начиная с 50-х годов XX века, в СССР были развернуты широкие работы по созданию ветроэнергетических кадастров, хотя при этом северные и восточные районы страны практически не рассматривались. Основным источником исходных данных для разработки ветроэнергетического кадастра являлись наблюдения ветровых характеристик на опорной сети метеорологических станций. Эти наблюдения выполняются несколько раз в сутки по единой методике с фиксированной классификацией мест наблюдения по степени их открытости и охватывают периоды в десятки лет. Начиная с 1970-х годов, проводились измерения ветровых характеристик на высотных метеорологических и телевизионных мачтах, в 16 результате чего были получены точечные данные о вертикальном профиле ветра в приземном слое высотой до 500 м [12]. К настоящему времени увеличилась частота измерений скорости и направлении ветра на опорной сети метеорологических станций РФ (до 8 раз в сутки), а некоторыми станциями ведутся непрерывные наблюдения в автоматическом режиме, что позволяет зафиксировать быстропеременные процессы, включая порывы ветра и его максимальные пульсации, периоды затишья и малых ветров и т.д. В то же время проблема оценки ветровых энергетических ресурсов настолько сложна в силу значительной временной и пространственной неоднородности ветра, что во многих случаях сеть метеостанций позволяет провести лишь интегральные оценки. Для более подробного рассмотрения потенциала территории осуществлении или проектов проведение строительства прогнозных ВЭС оценок требуется при проведение статистических оценок, математического моделирования или подробного ветромониторинга на местности (в течение 1 – 2 лет). Рассмотрим, необходимы для какие исходные исчерпывающей характеристики оценки и скорости ветра картографирования ветропотенциала и проектирования ветростанций [36]. 1. Климатические характеристики, позволяющие оценить ветроэнергетический потенциал региона: средние годовые, месячные, среднесрочные скорости и направления ветра, вертикальные профили средних скоростей ветра в приземном слое атмосферы (до 100-200 м). 2. Параметры, определяющие рабочие характеристики ветроэнергетических установок (ВЭУ), выбор оптимальных режимов их работы и позволяющие сделать прогноз производительности ВЭУ: повторяемость скоростей и направлений ветра по градациям; данные о непрерывной продолжительности энергетических штилей и скоростей ветра выше заданного значения (во всем диапазоне рабочих высот современных ВЭУ до 200 м). 17 3. Характеристики ветра, используемые при проектировании и расчетах прочности конструкций и устойчивости работы ВЭУ: интенсивность атмосферной турбулентности; максимальные скорости и порывы ветра; оценка их продолжительности и повторяемости для всего диапазона рабочих высот ВЭУ. Методы определения наиболее важных из указанных выше величин и некоторые аспекты, которые следует учитывать при их определении, подробно рассмотрены в Приложении 1. C точки зрения ветроэнергетики метеорологические измерения как источник данных обладают рядом несомненных достоинств: - длительность рядов наблюдений; - значительное количество метеостанций на территории России2. Однако оценивать энергетические характеристики ветра по этим данным с необходимой для настоящего времени достоверностью в большинстве случаев сложно, поскольку: высота флюгера метеостанций непостоянна (для различных метеостанций она изменяется от 5 до 40 метров) и мала по сравнению с высотой расположения турбин современных ветроэнергетических установок (ВЭУ); затенѐнность флюгера деревьями, домами, возвышенностями и т.п. не обеспечивает зачастую ветровые характеристики, свойственные местности; измерения на метеостанциях проводятся дискретно в единые синхронные сроки, что с учетом высокой частоты колебаний ветровых характеристик может привести к существенным погрешностям в определении средних значений и диапазонов изменения скорости ветра (особенно для непредставительных данных). 2 Кроме метеостанций Государственной гидрометеорологической службы для расчета ветроэнергетических характеристик могут быть использованы данные ведомственных станций, из которых наиболее широкая сеть – метеостанции аэропортов. Они практически не прерывали деятельность в 1990-е годы, но в некоторые периоды качество их данных, предназначенных для узкоспециальных целей обеспечения полетов, снижалось. 18 Относительно доступности данных измерений метеорологических станций и результатов их обработки, следует отметить, что до 1991 г. все данные станций СССР собирались региональными центрами и были общедоступны на бумажных носителях. В России сохранилась практика выпуска учреждениями Росгидромета бюллетеней, отражающих изменение климата за определенный период, которые можно рассматривать в качестве источников данных. Однако с 1991 г. в течение длительного времени метеоданные предоставлялись почти исключительно на коммерческой основе. C 2006 г. в сети Интернет стали доступны как архивные метеоданные, так и текущие данные по срокам наблюдений. Первым ресурсом в России, обеспечившим свободное предоставление ряда архивных метеоданных, стал сайт Всероссийского научно исследовательского института гидрометеорологической информации (ВНИГМИ) [103]. К настоящему свободно времени предоставляющих количество архивные интернет-ресурсов, показатели, существенно. Некоторые характеристики перечисленных источников данных, потенциально полезных для ветроэнергетических расчетов, представлены в приложении 2. Частота сети метеорологических станций, несмотря на ее гораздо большую величину по сравнению с актинометрической сетью, также ставит задачу интерполяции данных. Это задача является очень важной в связи с существенной пространственной неоднородностью ветровых характеристик и необходимостью оценок ветроэнергетического потенциала на территориях, находящихся на значительных расстояниях от мест постоянных метеонаблюдений. Таким длительное образом, время данные метеорологических использовались как станций, практически которые единственная информационная основа для ветроэнергетических расчетов, имеет целый ряд ограничений, которые следует учитывать. С одной стороны, длительность наблюдений позволяет рассматривать метеорологические ряды данных как генеральную совокупность, на которой выполняется свойство стабилизации 19 частоты; следовательно, методы математической статистики позволяют давать на основе этих данных достоверные оценки. С другой стороны, для ветроэнергетических оценок проблемой остается малая высота проведения измерений ветровых характеристик. Для преодоления последней из названных проблем, используются некоторые предположения относительно изменения скорости ветра с высотой. Следует отметить также, что если для скорости ветра интернет-источники расширяют информационную базу (за счет архивных срочных данных метеостанций за длительные периоды времени), то актинометрические данные необходимой номенклатуры в силу своей специфичности практически не отражены в доступных ресурсах сети. 1.2.2. Данные пространственного метеорологического моделирования Результаты наземных измерений падающей солнечной радиации (осредненные) – помимо климатических справочников – аккумулированы (с открытым режимом доступа [105]) в Мировом центре радиационных данных (World Radiation Data Centre, ГГО им.А.И.Воейкова, С-Петербург, Россия). МЦРД располагает информационно-поисковой системой и систематически пополняемой базой данных о составляющих радиационного баланса, измеренных на станциях мировой актинометрической сети. МЦРД предоставляет пользователю актинометрические данные следующих типов: суммарная солнечная радиация; рассеянная солнечная радиация; нисходящее излучение атмосферы; продолжительность солнечного сияния; прямая солнечная радиация; излучение земной поверхности; чистое излучение земной поверхности (восходящее); отраженная солнечная радиация; спектральные компоненты излучения. 20 За рубежом, где развитие ветровой и солнечной энергии объективно намного опережает российский уровень, проблема создания массивов данных характеристик солнечной и ветровой энергии была поставлена гораздо раньше. В результате к настоящему времени создан широкий спектр баз данных, содержащих данные о наземных измерениях актинометрических и метеорологических данных, результаты их обработки, а также результаты математического моделирования ветровых и солнечных характеристик. Базы данных охватывают как отдельные регионы, таки весь мир. Наиболее известные из них представлены в таблице 1. Таблица 1 Базы данных, содержащие массивы характеристик солнечной и ветровой энергии База Условия данных/ГИС- доступа Web - адрес Охват территории, комментарии проект/электро нный атлас Мировой центр Открытый http://wrdc.mgo.rssi. Специализация – радиационных доступ ru актинометрические данные. данных (МЦРД) Всемирная база данных. Представлены данные наземных измерений на актинометрических .станциях Meteonorm Коммерчес http://meteonorm.co Специализация – солнечная и кий m/ ветровая энергия. Охват продукт Коммерчес Climate 1 (The Climate Global Data территории - глобальный. www.climate-one.de Специализация – солнечная кий энергия. Охват территории - продукт глобальный. Представлены наземные данные более чем 1200 Atlas) станций 21 S@tel - Light Открытый http://www.satel- Специализация – (European доступ light.com/indexgS.ht актинометрические данные. m Западная, Центральная Европа, database of daylight Северная Африка. Представлены and данные наземных solar radiation) актинометрических станций и спутниковых снимков. HelioClim-1 Часть Доступно (Databases Solar данных – в портал SoDa Radiation Values открытом Европа и Африка. Представлены Derived доступе результаты обработки from через Специализация – актинометрические данные. спутниковых снимков Meteosat. Meteosat Satellites) NASA Открытый https://eosweb.larc. Специализация – солнечная и POWER/SSE доступ nasa.gov/sse/ ветровая энергетика. Охват (Prediction территории - глобальный. Метод Of Worldwide получения данных - Energy математическое моделирование Resource/Surface (падающая солнечная радиация), meteorology and результаты реанализа (скорость Solar Energy) ветра). NCEP/NCAR Открытый http://www.cdc.noaa Специализация – данные Reanalysis доступ .gov/cdc/reanalysis/ реанализа; представлен широкий Project спектр метеорологических of National Oceanic величин. Охват территории - & глобальный. Atmospheric Administration (NOAA) SWERA (Solar and Wind Energy Открытый Доступно доступ портал SoDa через Специализация – солнечная и ветровая энергия. Охват Resource территории – развивающиеся Assessment) страны (в основном африканские государства) 22 Эти, появившиеся в последние годы, дополнительные источники метеорологической информации, дают возможность получить более детальные актинометрические данные, в том числе и для регионов России [26]. Большие массивы данных для оценки ресурсов солнечной и ветровой энергии стали доступны в связи с разработкой и предоставлением в открытом доступе базы данных космического агентства США NASA SSE (NASA Surface meteorology and Solar Energy). В рамках данного проекта, начиная с 1983 г. на основе математического моделирования распространения солнечного излучения в атмосфере рассчитываются значения среднемесячных суточных сумм суммарной, прямой и рассеянной солнечной радиации, приходящей на падающей на поверхности. актинометрических и различным образом горизонтальную метеорологических ориентированные поверхность и характеристик. других Для параметризации моделей используются постоянно пополняемые массивы спутниковых измерений радиационного баланса на верхней границе атмосферы, альбедо земной поверхности, состояния облачности, содержания в атмосфере аэрозолей, озона и других радиационно-активных составляющих3. При моделировании скорости ветра на различных высотах большое значение имеет тип подстилающей поверхности, поэтому при составлении и модернизации БД NASA SSE используются также результаты спутникового мониторинга ландшафтов. Методология проекта разрабатывалась с участием: The DOE National Renewable Energy Laboratory (NREL, США); The World Radiation Data Center (Санкт-Петербург, Россия); The Swiss Federal Institute of Technology in Zurich (Швейцария); Natural Resources Canada (Канада); The NOAA Climate Monitoring and Diagnostics Laboratory (США). Спутниковый мониторинг перечисленных выше характеристик проводится в рамках программы World Climate Research 3 Именно в связи с тем, что при создании базы данных NASA SSE используются данные спутниковых наблюдений, в публикациях этот источник часто называют «спутниковая база данных NASA SSE». 23 Program’s International Satellite and Cloud Climatology Program (ISCCP). Методы расчета солнечной радиации отрабатывались и верифицировались с привлечением данных наземных измерений, в том числе нескольких российских метеостанций. База данных доступна через Интернет [100] и включает в себя широкий набор рассчитанных значений актинометрических и метеорологических величины для узлов сетки 1º1º ; охват территории – глобальный (подробнее о данных, представленных в NASA SSE в приложении 3). Полученные массивы данных структурированы по возможным потребителям (фотоэлектрические панели и солнечные коллекторы, солнечные кухни, системы с аккумуляторами энергии и тепла и т.д.). Верификация полученных в результате моделирования данных о составляющих падающей солнечной радиации и скорости ветра, является важнейшим элементом формирования базы данных NASA SSE. Сравнение результатов моделирования и наземных измерений проводится при каждой модернизации баз данных для ряда актинометрических станций по всему миру. Результаты верификации показывают, что среднеквадратичное отклонение двух массивов данных составляет 1,00, 0,87, 0,57, 0,25 кВтч/м2/сутки соответственно для срочных наблюдений (3 часа), среднесуточных, среднемесячных и среднегодовых дневных сумм суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность [102] (Рис. 2). Однако при верификации не учитывались актинометрические станции на территории России. Поэтому в работах [50; 28; 55] было проведено детальное сопоставление среднемесячных суточных сумм суммарной и прямой солнечной радиации4 для широкого перечня актинометрических станций РФ (Рис. 3). Как из графиков годового хода среднемесячных значений сумм солнечной радиации, так и из результатов статистической обработки (диаграммы рассеяния) видно, что данные NASA по суммарной 4 Анализ суточных сумм прямой радиации на нормальную к лучу поверхность важно для проектирования установок с концентраторами солнечной энергии, поэтому сравнение наземных и спутниковых данных необходимо проводить и по этому параметру 24 солнечной радиации гораздо ближе к результатам наземных измерений, чем данные по прямой солнечной радиации на следящую за солнцем поверхность. а б Рис. 2. Результаты верификации данных NASA SSE о падающей солнечной энергии по наземным данным мировой сети актинометрических измерений (средние суточные суммы – а, среднемесячные суточные суммы суммарной солнечной радиации, кВтч/м2/сутки) [102]. Это позволяет обоснованно использовать первые для картографирования ресурсов солнечной энергии и проводить оценки потенциалов. Что касается данных по прямой солнечной радиации, следует проводить картографирование ресурсов и расчеты с учетом отклонений (погрешностей) указанных массивов данных в терминах верхней и нижней оценки. На основе проведенных сравнений нами были определены погрешности данных NASA для суммарной и прямой солнечной радиации (для региона рассмотрения). Было показано, что отклонение массивов данных (NASA SSE – наземные измерения) для среднемесячных суточных сумм суммарной радиации на горизонтальную поверхность не превышает 0,5 кВтч/м2/сутки. 25 а б Рис. 3. Результаты верификации данных NASA SSE о падающей солнечной энергии по наземным данным российской сети актинометрических измерений (среднемесячные суточные суммы суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность – а; среднемесячные суточные суммы прямой солнечной радиации на нормальную к лучу поверхность – б), МДж/м2/сутки [50]. В базе данных NASA SSE с учетом потребностей ветровой энергетики представлены массивы данных для скорости ветра на высотах 10, 50, 100, 150 и 300 м., для высоты 50 м – также значения повторяемости (рис. 4). Эти величины для каждой точки земной поверхности на 1-градусной сетке были получены в рамках проекта Goddard Earth Observing System Model, Version 4 (GEOS-4), который в качестве массива метеорологических данных включал в себя данные реанализа NOAA/NCEP/EMC. Поскольку реанализ дает компоненты скорости ветра на стандартной высоте 10 м (срочные данные с интервалом 3 часа), в рамках проекта GEOS-4 с использованием карт растительности (проект Geosphere and Biosphere Project (IGBP)) были определены отношения скоростей ветра на высотах 10 и 50 м (V10/V50) для 26 17 типов растительности. Полученные отношения были в дальнейшем использованы для определения показателя степенной зависимости V=V0*(H/H0)α для каждого типа растительности и, соответственно, каждой точки земной поверхности. а б Рис. 4.Среднегодовая скорость ветра: а - на высоте 10 метров; б – на высоте 50 м (по результатам спутниковых измерений в период июнь 1983 – июнь 1993) [102] Верификация данных о скорости ветра в БД NASA SSE (также, как и в случае характеристик солнечной энергии) имеет решающее значение для подтверждения валидности данных NASA при использовании их в расчетах и картографировании ресурсов ВИЭ. Согласно [102], осредненные за 10летний период скорости ветра VNASA SSE на высоте 10м для условий типа «аэропорт» сравнивались со средними значениями за 30-летний период наблюдений на метеостанциях, максимально близких к узлам сетки базы данных5. Систематическая ошибка среднемесячных значений составила 0.2 м/с, а среднеквадратичная ошибка равнялась около 1.3 м/с. (рис. 5 а), что для мест с малой средней скоростью ветра является существенной величиной. Данные базы NASA SSE дают обычно заниженные значения скоростей ветра по сравнению с наземными измерениями в горных районах. Это связано с тем, что здесь сказываются неучтенные в моделях локальные условия ускорения воздушных потоков в ущельях и на перевалах, горных 5 Метеостанции России не были использованы при верификации, проведенной NASA SSE 27 хребтах и пиках. В целом сетка базы данных (1ºх1º) не дает возможности учитывать значительные топографические вариации или границы вода/суша. Для верификации ветровых характеристик БД NASA SSE по данным метеостанций на территории России нами была сделана выборка среднемесячных скоростей ветра на высоте 10 м из базы NASA SSE, поскольку высота флюгерных измерений на метеостанции обычно составляет 10-16 м. В качестве территории сравнения рассматривался регион исследований (Южный федеральный округ). На графиках в приложении 4 приведены изменения среднемесячных значений скорости ветра по данным метеостанций и данным NASA, приведенным к соответствующим высотам флюгерных измерений [28; 55]. Видно, что в ряде случаев наземные данные и результаты NASA SSE совпадают достаточно удовлетворительно (Таганрог, Астрахань, (Ставрополь, Волгоград, Сочи, Ростов-на-Дону, Майкоп). Черкесск) Для имеет других метеостанций место значительные расхождения, причем не только в абсолютных значениях скоростей ветра, но и в сезонном ходе. В тоже время первичная статистическая обработка исходного массива данных и изображение его в виде диаграммы рассеяния (рис. 5 б) показывает достаточно удовлетворительное совпадение массивов данных: V ср.метео = 3.90 м/с; V ср. NASA = 3.85 м/с; систематическая погрешность RMS = - 0.08 м/с; среднеквадратичное отклонение - 0.43; коэффициент корреляции массивов данных kкорр = 0.82; дисперсия значений (NASA) σ NASA = 0.48. Таким образом, для оценки ветровой обстановки над территорией, т.е. для интегральных оценок использование базы данных NASA, по-видимому, является оправданным. Однако, при «точечных» расчетах, т.е. обоснованиях локального ветропотенциала необходимо использовать наземные измерения – многолетние метеоданные или результаты специально проводимого ветромониторинга [28]. 28 а б Рис. 5. Результаты верификации данных NASA SSE о скорости ветра. а – результаты сравнения среднемесячных значений скорости ветра на высоте 10 м (данные NASA SSE, 10-летний период спутниковых наблюдений) и данных тридцатилетнего периода наземных наблюдений (база данных Natural Resources Canada) [28; 102]. б – диаграмма рассеяния для среднемесячных скоростей ветра, полученных из базы данных NASA и наземных метеонаблюдений (выборка данных метеостанций Южного федерального округа РФ) Итак, следует отметить, что при существенной недостаточности (с позиций возобновляемой энергетики) наземных актинометрических и метеорологических наблюдений на территории России, достоинствами описанного массива данных NASA SSE является непрерывность исходных данных, частота сетки, покрывающей всю поверхность Земли, широта перечня предоставляемых пользователю характеристик. База данных позволяет, таким образом, восполнить недостаток наземных измерений и дополнить их там, где они проводятся [26]. Поэтому использование NASA SSE-данных позволяет провести расчеты различных элементов потенциала солнечной и ветровой энергии практически для любого региона с оцениваемой погрешностью. Результаты этих расчѐтов могут быть достаточными для подготовительного этапа внедрения новых проектов ВИЭ. Кроме того, многолетние ряды актинометрических и метеорологических 29 величин, представленные в базе данных NASA POWER6, позволяют проанализировать динамику этих показателей, получить более подробную статистику (временные распределения, максимумы, минимумы и т.д.) и дать прогнозы эффективности работы установок на ВИЭ. С другой стороны, данные NASA SSE не отражают микроклимат отдельных территорий; и в этом смысле велико значение качественных наземных измерений. Таким образом, для обоснования использования базы данных NASA SSE необходимо проведение ее верификации путем сравнения с наземными измерениями на метеостанциях России. 1.2.3. Данные краткосрочных измерений Как указывалось выше, проблемы недостаточности сети метеорологических и аэрологических станций, а также измерения скорости ветра на малых высотах определяют необходимость получения дополнительных массивов данных и усовершенствования традиционных методов расчета. В последние годы утвердилась практика проведения 1-2годичных мониторингов скоростей ветра (ветромониторинг7) на различных высотах на площадках предполагаемого строительства ветровых станций. Получаемые данные могут конвертироваться в удобные форматы для дальнейшей обработки. Данные ветромониторинга рассматриваются как наиболее качественные и точные данные для проведения ветроэнергетических расчетов. Действительно, это дает с одной стороны, гораздо более обширный набор данных о параметрах ветрового потока (непрерывные измерения с 6 В рамках одновременно развиваемого проекта NASA Prediction of Worldwide Energy Resource (POWER) в открытом доступе предоставляется среднесуточные значения (включая суммарную солнечную радиацию на верхней границе атмосферы и на уровне Земли, нисходящий поток длинноволновой солнечной радиации, скорость ветра на высоте 10 м) с разрешением (1х1)º для каждого дня (суток) в период с 1983 г. по настоящее время. 7 Ветромониторинг – процедура измерения метеорологических параметров, нацеленная на оценку производства электроэнергии проектируемым ветропарком. Для проведения измерений используется мачта ветромониторинга, на которой на разных высотах располагаются датчики (анемометры, флюгеры, термометр, барометр и др.). Впервые его начали проводить в конце 70-х годов XX века в Дании. 30 шагом осреднения 10 мин8) на высотах, близких к высотам современных ветроэнергоустановок (до 100м). Однако очевидными являются недостатки этого методы получения данных, в частности, короткий период измерений (12 года, реже 3 года) для получения статистической точности анализа. Недостаточность дополняется периода многолетними измерения данными частично наблюдений устраняется с и референтных метеостанций, а также, в последнее время, и данными реанализа. Ветромониторинг моделирования может скорости ветра обеспечить на верификацию значительных высотах, данных которые представлены, в частности, в базе данных NASA SSE. Однако в настоящее время процедура ветромониторинга проводится в России в единичных, причем, коммерческих проектах. Поэтому доступ к таким данным по понятным причинам затруднен, и использовать их для расчета ветровых ресурсов на больших территориях и проводить картографирование этих ресурсов невозможно. Имеются, однако, открытые данные для проектов в некоторых граничащих с РФ странах, выполненных на средства международных организаций (пример – программа создания ветрового атласа Казахстана на средства ПРООН). 1.2.4 Справочные региональные данные о ресурсах и потенциалах солнечной и ветровой энергии В 2000-х годах в России были предприняты исследования, имеющие цель оценку ресурсов, валового, технического и экономического потенциалов различных видов ВИЭ для субъектов РФ [10; 65]. Наиболее полно методики оценки, а также результаты были отражены в Справочнике [65], который вплоть до настоящего времени остается наиболее востребованным при проведении оценок потенциалов возобновляемой 8 энергии регионов, Скорость ветра в конкретной точке постоянно меняется. Есть годичные изменения, сезонные, суточные и от секунды к секунде (турбулентность). Из рисунка 1.8 видно, что наиболее стабильной скорость ветра является в промежутке от 10 минут до 1 часа. Именно в этом интервале чаще всего выбирается период осреднения измеряемых значений. 31 федеральных округов и России в целом. В дальнейшем в работе будут использованы термины «валовый» и «технический» потенциалы солнечной и ветровой энергии, а также будет проводиться картографирование этих характеристик, поэтому важно рассмотреть развитые в указанных работах методические подходы к их определению. В [65] предложены следующие определения потенциалов возобновляемых источников энергии в целом: «валовый потенциал ВИЭ – это годовой объем энергии, который содержится в данном виде возобновляемого источника энергии при полном ее превращении в полезную энергию»; «технический потенциал ВИЭ – это часть валового, преобразование которого возможно при современном уровне развития техники и соблюдении требований по охране окружающей среды». В соответствии с этими определениями авторами Справочника были использованы следующие методические подходы при оценке потенциалов ВИЭ субъектов РФ. Для расчета суммарного валового солнечного энергопотенциала регионов в работе использовались карты, опубликованные в [13]. Изолинии с карт распределения годовых сумм суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность (рис. 6) переносились на административную карту России, и, далее, путем умножения площади региона на соответствующее значение солнечной энергии, определялся валовой потенциал. Понятно, что в таких расчетах главным фактором являлась площадь территории и оценка характеризовалась большой погрешностью. 32 Рис. 6. Годовые суммы суммарной солнечной радиации, приходящей на горизонтальную поверхность [13] При определении технического потенциала солнечной энергии авторами Справочника обоснованно рассматривался технический ресурс солнечной энергии по теплу и электроэнергии. На момент создания Справочника наиболее освоенными в отечественной практике являлись установки и системы солнечного горячего водоснабжения. Удельная годовая теплопроизводительность таких установок, определенная в работе [70] для различных географических точек РФ (всего 49 точек), была использована при определении технического потенциала солнечной энергии отдельных субъектов РФ. В случае отсутствия исходных данных значения удельной производительности тепловой энергии находили путем интерполяции. Путем экспертных оценок структуры занятых площадей в каждом субъекте РФ было принято, что площадь, на которой потенциально могли бы быть размещены солнечные тепловые установки, составляет 0,8% площади каждого субъекта РФ. Для оценок технического потенциала по электроэнергии предполагалось, что площадь, потенциально отводимая в каждом субъекте под фотоэлектрические установки, может составлять не более 0,1%. В качестве систем для производства электроэнергии из 33 солнечной радиации рассматривались монокристаллические фотоэлектрические преобразователи (ФЭП) с КПД 15%9. Для валового потенциала ветровой энергии в [13] было введено уточнение в определение этого понятия в связи с принципиальной невозможностью использовать весь объем ветровой энергии в пределах атмосферы над регионом. Было принято считать, что валовый ветропотенциал – это часть среднемноголетнего годового объема ветровой энергии, которая доступна для использования на заданной территории. Таким образом, в валовый потенциал входила энергия ветра (воздушной струи), которая содержится до высот в атмосфере, соответствующих высоте наиболее широко используемых ветроустановок. Подробно используемые в ветроэнергетической практике уравнения для расчета энергии воздушной струи приведены в Приложении 1. На момент проведения расчетов высота типовых ВЭУ не превышала H=60-80 м10. Кроме того, в валовом потенциале было учтено восстановление воздушного потока после обтекания единичной ВЭУ, которое происходит, согласно ряду представлений, на расстоянии 20H. Это определяет количество ВЭУ, которое можно установить, и следовательно, суммарный валовый потенциал заданной территории. Следует отметить, что в своих расчетах авторы [65] не учитывают изменение скорости ветра с высотой и используют некоторую среднюю скорость ветра на высоте 75 м, не указывая источник данных. При определении технического потенциала были учтены следующие факторы, обоснование которых не приводится: предполагалась невозможность использования для размещения ВЭУ сельскохозяйственных, промышленных, водохозяйственных, жилых и ряда других территорий; в качестве потенциальных для использования учитывались только территории со среднегодовой скоростью ветра на уровне флюгера более 5 9 В настоящее время на рынке представлены ФЭП с КПД 20-24%. В настоящее время на рынке представлены ВЭУ с высотой оголовка турбины до 150 м. 10 34 м/с/. В ограниченной таким образом территории возможно использовать не более 10% площади; при расчетах энергии, которая вырабатывается реальными, современными на период расчетов, ВЭУ, учитывались КПД всех элементов установки и теоретический коэффициент использования энергии ветра. Таким образом, в [65] была предложена некоторая методическая основа и проведены оценки валового и технического потенциала для всех субъектов РФ. Материалы [65] были использованы в ряде региональных программ развития ВИЭ, а также при составлении картосхем распределения ресурсов по территории РФ в пределах субъектов. С другой стороны, проведенные оценки и методические подходы требуют модернизации в связи со следующими аспектами: многие использованные технические характеристики применяемого оборудования к настоящему времени изменились, ряд положений методики были основаны на экспертном мнении, которые необходимо обосновать в связи с изменениями стандартов, экологических нормативов и прочее. Так, в методике очень обобщенно учитываются доступные земли (используются некоторые средние для России показатели без учета сложившегося их распределения по территории регионов). Для решения последней задачи (определение доступных земель для размещения установок солнечной и ветровой энергетики) весьма продуктивными являются инструменты и методы картографии. 1.3. Отечественный опыт картографирования ресурсов ветровой и солнечной энергии В России (и ранее в СССР) были созданы единичные картографические произведения, в той или иной степени соответствующие потребностям возобновляемой энергетики в целом и солнечной и ветровой энергетики в 35 частности. Рассмотрим наиболее значимые из них. На основе многолетних наземных актинометрических и метеорологических измерений Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова был разработан атлас [13]. Фактологической основой карт атласа являлись средние многолетние значения, рассчитанные за период наблюдений актинометрических станций России с начала наблюдений по 1980 год, и в основной своей массе отраженных в Научно-прикладном справочнике по климату [37]. Ориентация на нужды солнечной энергетики проявилась, в частности, в том, что помимо стандартных измеряемых на актинометрических станциях величин (суммарная радиация, приходящая на горизонтальную поверхность; прямая радиация на перпендикулярную (или нормальную) к лучу поверхность, доля рассеянной радиации, альбедо поверхности, радиационный баланс и др.) в атласе были представлены расчетные величины11: суммарная радиация, поступающая на следящую за солнцем поверхность, тоже – на поверхность, наклоненную на оптимальный для каждого месяца угол; тоже – на поверхность, наклон которой равен широте места. Кроме того, в детальном пояснении к атласу приведены методики оценки электрической энергии, вырабатываемой фотоэлектропреобразователем, и тепловой энергии, получаемой от плоского коллектора. Результаты расчетов также отражены на картах. Пример карт, вошедших в Атлас [37], представлен на рисунке 6. Видно, что территории со сложным горным рельефом, где достоверность значений невысока, выделены штриховкой. Как сказано в комментариях к Атласу, карты отражают фон распределения радиации на равнинной части территории России и в предгорьях (до высоты 800 м над уровнем моря) при 11 На картах Атласа отображены среднемноголетние месячные и годовые суммы соответствующих характеристик солнечной радиации. Для характеристики межгодовых вариаций приведена карта коэффициента вариации. 36 средних условиях облачности. Масштаб карт не позволял учитывать местные условия (закрытость горизонта, запыленность атмосферы в крупных городах). Достоверность значений, представленных на картах, оценивается для месячных и годовых значений прямой и суммарной солнечной радиации не выше 5% величин; для прямой радиации в северных районах – до 8%. В тоже время, как видно из карт (например, рис. 6), на них представлена достаточно генерализованная картина распределения актинометрических характеристик12, с ярко выраженной широтностью, практически не модулированная региональными особенностями формирования «солнечного» климата. Поскольку в атласе не предусмотрены и не указаны административные границы, достаточно сложно использовать карты для региональных оценок ресурсов солнечной энергии. Ветровые характеристики, представленные в картах Атласа, позволяют оценивать энергию воздушной струи на высотах метеорологических измерений (10-16 м). Карты отражают средние скорости и повторяемости скоростей ветра (месячные и годовые), повторяемость штилей, а также значения параметров ветроэнергетике функции используют Вейбулла, для которую аппроксимации традиционно реальной в функции распределения скорости ветра. Фактологической основой для карт являлись данные, опубликованные в [13] по метеостанциям, имеющим ряды измерения 20-25 лет. Кроме того, набор метеостанций формировался так, чтобы с возможно большей однородностью была покрыта вся территория страны; исключались метеостанции, которые находились в городах, котловинах, непродуваемых долинах горной местности и некоторые другие, не отвечающие характерным местным условиям. Пример карт атласа, отражающих ветровые характеристики, приведен на рис. 7. 12 Шаг изолиний в картах удельной суммарной радиации составлял 400 МДж/м2 для годовых сумм и 40 МДж/м2 для месячных сумм. 37 а б Рис. 7. Картографическое представление ветровых характеристик в [13]. а – повторяемость скоростей ветра; б – среднемесячная скорость ветра Видно, что карты ветровых характеристик в силу выбранного масштаба так же, как и карты солнечных характеристик, отличаются значительной генерализованностью, а, следовательно, дают лишь ограниченную возможность оценивать ресурсы солнечной и ветровой энергии заданных 38 территорий (например, отдельных субъектов России). Незначительность высот, к которым относится отображаемые скорости ветра, также значительно снижают ценность представленных карт с точки зрения современной ветроэнергетики. В 2000 г. на основе данных наземных метеорологических наблюдений объединенным российско-датским коллективом авторов был подготовлен Атлас ветров России [69]. Это издание содержит достаточно пространное изложение методов оценки ветровых ресурсов, разработанных датским научным центром Risø National Laboratory for Sustainable Energy (Technical University of Denmark), и являющихся в Европе де-факто общепринятым (хотя и не бесспорным) инструментом в ветроэнергетических расчетах. Однако полноценным атласом эту работу назвать нельзя, поскольку она не содержит карт распределения скоростей ветра, или иных параметров ветрового режима. Для каждой из выбранных метеостанций на территории России дан набор описательных и цифровых характеристик (рис. 8), которые позволяют определить энергетические характеристики ветра в месте расположения метеостанции на высоте 10 м, а именно, месторасположение станции, скорость и удельная мощность воздушной струи (Вт/м2) на различных высотах (10, 30, 50, 100, 200 м), повторяемость скорости ветра с различных направлений и суммарная повторяемость ветра, роза ветров и характеристики подстилающей поверхности (коэффициент шероховатости, характерная высота шероховатости и др.). 39 Рис.8. Фрагмент содержательной части Атласа ветров России: характеристики ветрового режима в точках наблюдений (метеостанции), представленных в [69]. Картографическое представление ветровых ресурсов было предпринято также в работе Николаева В.Г. [36]. Фактологической основой для составления карт являлись данные аэрологической сети, отражающие ветровые характеристики на высоте 100 м. Анализ картографического материала, представленного в этом издании (рис. 9), показывает, что он отражает в дискретных точках13 следующие характеристики: средние скорости за сезон на высотах метеонаблюдений, расчетные (по модели авторов) средние скорости за сезон, удельная мощность и удельный импульс ветра на высотах 15, 50, 100 м в местах расположения аэрологических станций, погрешность определения средних скоростей на указанных высотах, 13 Количество точек в соответствии с количеством аэрологических станций, действовавших на территории СССР – порядка 100. 40 розы ветров в точках расположения аэрологических станций, там же – вероятность затишья и стоимость энергии, произведенной заданным типом ветряков. а б Рис. 9. Пример карт, представленных в [36]: а – характеристики ветрового режима в точках аэрологических наблюдений б – то же в точках метеорологических наблюдений 41 Как видно, в работе не сделано попыток провести интерполяцию ветровых характеристик между точками. В связи с этим использование карт для оценок ветроэнергетических характеристик заданных территорий, или в точках, удаленных от аэрологических станций, представляется затруднительным, причем, с неизвестной наперед погрешностью. Выше подробно рассматривалась база данных NASA SSE как чрезвычайно широкий по номенклатуре и соответствующий особенностям современной солнечной и ветровой энергетики источник данных. В 2010 г. впервые в России эта база данных была использована для картографирования ресурсов солнечной и – частично – ветровой энергии [50]. Карты, представленные в атласе (рис. 10), впервые представили специфический для солнечной энергетики характеристики (суммарная солнечная радиация, приходящая на различным образом ориентированные поверхности при различных периодах осреденения) на очень частой (по сравнению с прежними подходами) пространственной сетке (1 градус по широте и долготе). Качество исходных данных делали этот картографический материал, с одной стороны, достаточно ценным с точки зрения возможности использовать его для гораздо более подробного отражения характеристик солнечной и ветровой энергии территории. С другой стороны, невысокий с точки зрения картографии уровень выполнения карт, выбор чрезвычайно неудачной для территории России цилиндрической проекции, масштаб карт не позволяют дать детальное представление о солнечных и ветровых ресурсах отдельных регионов. Следует отметить, что ни один из представленных Атласов не дает осуществить комплексный анализ территории как с точки зрения ресурсов, валового, технического потенциалов, так и с точки зрения пригодности территорий для размещения установок ветровой и солнечной энергетики. Эти задачи, несмотря на созданные к настоящему времени картографические материалы, остаются чрезвычайно актуальными. 42 а б Рис. 10. Примеры карт, представленных в [50]: а - среднегодовая дневная сумма суммарной солнечной радиации, приходящей на наклонную (φ-15º) поверхность; б – среднегодовая дневная сумма прямой солнечной радиации, приходящей на следящую за Солнцем поверхность 43 1.4. Мировой опыт геоинформационного картографирования ресурсов возобновляемых источников энергии В настоящее время за рубежом происходит активное вовлечение ГИСтехнологий в область возобновляемой энергетики. Проанализированные в ходе исследования геоинформационные ресурсы по ВЭ можно подразделить по охвату территории на локальные, региональные, национальные и глобальные. При этом наблюдается пробел в научно обоснованных методиках картографирования ресурсов ВИЭ именно на региональном уровне. По тематике карт можно выделить однокомпонентные карты (рассматривается только один из ВИЭ: солнце, или ветер, или биомасса и т.п.) и многокомпонентные (включающие в себя несколько ВИЭ) [41]. По типу информации, отображаемой на картах, и используемой для оценки целесообразности и выгодности проектов по ВИЭ можно выделить: Ресурсные характеристики ВИЭ (комплекс метеорологических и актинометрических данных; описание гидрогеологических скважин с данными о физических и химических характеристиках геотермальных месторождений; гидрологические данные; данные по отходам производств и жизнедеятельности человека, населению и пр.); Технические характеристики установок на ВИЭ (для расчетов предполагаемой выработки электроэнергии); Экономические аспекты (цены на энергию от традиционных и нетрадиционных источников (в целях сравнения); энергетические балансы регионов; предприятия, производящие энергоустановки на ВИЭ; инвестиции в данную область, налоговые льготы на использование ВИЭ, зарплаты работников объектов на ВИЭ и т.д.) Социальные аспекты (занятость населения и потенциальные рабочие места от строительства объектов на ВИЭ; соотношение новых рабочих мест и прогнозируемого 44 объема вырабатываемой энергии; уменьшение негативных факторов, влияющих на здоровье населения за счет снижения вредных выбросов и т.д.). Природоохранные аспекты (величина снижения вредных выбросов при использовании ВИЭ: снижение загрязнения почв и воды, уровня радиации (в районах, где использовалась атомная энергетика) и т.д.) [41]. Следует отметить, картографических что моделях наиболее являются сложными для экономические и учета в социальные предпосылки, а также их совместный учет с природными и техническими аспектами. Известны продукты геоинформационного картографирования национального масштаба по ресурсам ВИЭ и программные продукты, ориентированные на предоставление данных и обобщенной их визуализации с возможностью использования в различных территориях. В качестве примера можно назвать «Атлас возобновляемой энергетики Вермонта» [99], Renewable resources map and data (Карты и данные по ресурсам возобновляемых источников энергии), созданные в Национальной лаборатории ВИЭ США (NREL USA) [106], геоинформационный продукт «3TIER Renewable Energy» [107]. Большинство таких продуктов ориентированы в первую очередь на оценку природных ресурсов. Тематика данных и карт представлена различными типами ВИЭ: биоэнергетика, геотермальная энергетика, малая гидроэнергетика, солнечная и ветровая энергетика. Но во многих проектах картографирование ограничивается представлением информации о действующих объектах возобновляемой энергетики на территории штата Вермонт (США) и статистическими данными по ресурсным составляющим. Встречается детальность отображения информации до отдельных зданий, что позволяет оценить возможность использования (технический и экономический потенциал) конкретного оборудования заданной площади. Это обусловлено назначением таких картографических продуктов - для широкого публичного использования. 45 Существующие атласы и ГИС по возобновляемой энергетике национального масштаба, как правило, включают в себя динамические карты, базы данных, инструменты, позволяющие пользователю иметь доступ к картам, данным и проводить анализ ресурсов возобновляемой энергетики, определения, какие технологии наиболее жизнеспособны (конкурентоспособны) для этой страны [106]. Недостатком существующих атласов и ГИС такого масштаба на сегодняшний день является отсутствие учета природных, экологических характеристик исследуемой территории, что, тем не менее, часто является основополагающим фактором при принятии решений на национальном уровне. Автором проанализированы картографированию работы энергопотенциала зарубежных ветровой энергии ученых с по учетом ограничивающих факторов. Так в Государственном объединении научных и прикладных исследований Австралии (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, CSIRO) создан программный продукт WindScape, позволяющий создавать карты ветропотенциала регионального масштаба на основе наземных и спутниковых данных по средним скоростям ветра, а также предложено использовать данные по растительному покрову в качестве ограничивающего фактора для размещения ветроустановок [80]. Растительный покров отображается на картах в качестве маски. Данные включают себя особо охраняемые природные территории, на которых строительство запрещено на законодательном уровне, а также любые лесные зоны. Компанией Meteotest разработана интерактивная электронная карта Швейцарии с данными по ветропотенциалу (также на основе средних скоростей ветра на высоте 50, 70, 100 м), а также набором слоев по критериям, исключающим использование природного потенциала ветровой энергии, следующего содержания: 1) слишком крутые уклоны поверхности, леса, 2) населенные пункты, 3) непригодные для строительства грунты, 4) объекты культурного наследия и туристические маршруты, 5) охраняемые 46 природные и ландшафтные объекты (включая водно-болотные угодья, места гнездования птиц, национальные парки и заповедники, и т.п.), 6) водные объекты (реки, озера, охраняемые гидрогеологические зоны) [115]. В 2013 году Международным агентством по возобновляемой энергии (International Renewable Energy Agency, IRENA) начат проект по созданию Глобального Атласа ресурсов ВИЭ [104]. Одной из главных задач проекта является создание региональных карт энергопотенциала ветровой, солнечной, геотермальной, приливной энергии, энергии биомассы с учетом ограничивающих ее использование критериев. В настоящий момент созданы интерактивные карты на основе Google Maps, отображающие ресурсный энергопотенциал различных видов ВИЭ для некоторых стран. Тем не менее, на большинстве представленных в настоящее время картах в качестве ограничивающих критериев присутствует только плотность населения, крупные населенные пункты, растительность. Не прослеживается единой методологии выделения ограничивающих критериев. Возможно, это связано с тем, что в проекте участвуют научные организации разных стран, выполняющие разработки на индивидуальном региональном уровне, зачастую независимо от коллег. В последнее время в разработках по картографированию ресурсов ВИЭ особое внимание уделяется учету непосредственно критериев устойчивого развития территорий. Так в США разработано ГИС-обеспечение для проекта «Потенциал чистой и возобновляемой энергии на загрязненных территориях» [84]. В работе высказывается предложение использовать под реализацию проектов ветростанций, солнечных станций и биостанций территории, образовавшиеся экологически после выработок неблагоприятные полезных земли, ископаемых возникшие в и другие результате промышленной деятельности человека. Положительными факторами для развития ВЭ на таких территориях являются наличие линий электропередач, инфраструктуры, дорожной сети, что может существенно упростить и удешевить строительство. Также существует экономическая выгода, т.к. 47 загрязненные земли малоперспективны с точки зрения инвестирования, ввиду больших затрат на их очистку и рекультивацию. В ходе проекта была разработана методология картографирования ресурсов ВИЭ на загрязненных территориях, основанная на природном ресурсном потенциале (средние скорости ветра, солнечная радиация, потенциал биомассы), площади проектируемых объектов, удаленности от линий электропередач, удаленности от дорог. Таким образом, проектирование объектов «чистой» энергетики на заведомо загрязненных территориях считается одной из перспективных форм устойчивого развития территорий. Существующий в Европе метод картографирования энергопотенциала (Energy Potential Mapping method, EPM), разработанный в Технологическом Университете Делфта позволяет оценивать возможности для повышения энергоэффективности на муниципальном и региональном уровне. Однако, достаточно сложен в реализации и учитывает только технические и социально-политические ограничения, но не учитывает воздействие энергообъектов на окружающую среду [81]. Проведенный анализ международного уровня исследований в предметной области выявил, что актуальными направлениями исследований в настоящее время являются, как определение полного спектра критериев воздействия объектов возобновляемой энергетики (ВЭ) на окружающую среду, так и разработка методических основ картографирования потенциала ВИЭ, позволяющих анализировать его пространственное распределение при решении стратегических задач регионального масштаба. Выводы по главе 1 1. Геоинформационное картографирование ресурсов ВИЭ широко востребовано в связи с развитием возобновляемой энергетики во всѐм мире. Вместе с тем существует недостаток информации о характеристиках ВИЭ, а 48 также программных продуктов, позволяющих эту информацию обрабатывать и анализировать в удобном для пользователя виде. 2. Картографирование ресурсов ветровой и солнечной энергии имеет ряд особенностей, связанных с недостаточно равномерным пространственным и временным распределением метеоданных, необходимых для их оценки. Актуальным является разработка методов интерполяции таких данных, а также их верификация и использование дополнительных источников метеоданных. 3. При оценке ресурсов солнечной и ветровой энергии посредством традиционных методик используется либо обширный массив данных (измерения метеостанций), значительно удаленному ветростанции, либо который от зачастую точки подробные и относится предполагаемого достоверные данные к району, сооружения измерений, привязанные к интересующему пункту (данные ветромониторинга), однако совершенно недостаточные с точки зрения протяженности временных рядов. Поэтому в работе произведен сравнительный анализ различных источников данных, обосновано и принято целесообразным использовать в качестве источника данных о характеристиках солнечной и ветровой энергии результаты пространственного метеорологического моделирования, например NASA Surface meteorology and Solar Energy. 4. Проведена верификация данных NASA SSE (а именно, характеристик ветровой и солнечной энергии) для территории Юга России. Показано, что: коэффициент корреляции массивов данных (NASA SSE – наземные измерения) по падающей солнечной радиации (прямая на нормальную к лучу поверхность и суммарная на горизонтальную поверхность, серднемесячные суточные суммы) составляет 0,99; коэффициент корреляции по среднемесячным скоростям ветра на высоте 10 м – 0,82; среднеквадратичная ошибка определения суточных сумм солнечной радиации составляет 0, 5 кВтч/м2; Систематическая ошибка среднемесячных 49 значений скорости ветра составила 0,2 м/с, а среднеквадратичная ошибка около 1,3 м/с. Полученные значения погрешностей позволяют выбрать шаг для псевдоизолиний при картографировании исходных и расчетных характеристик солнечного и ветрового энергетических потенциалов. 5. Проведенный анализ атласов и справочных изданий по ресурсам солнечной и ветровой энергии на международном уровне и в России показал, что созданные ранее материалы представляют собой либо картосхемы, либо иллюстративный материал, либо текстовые документы, лишенные какого-либо картографического представления. Существующие разработки зарубежных коллег характеризуются пробелами в методических основах картографирования ресурсного потенциала и недостаточностью учета факторов, влияющих на развитие возобновляемой энергетики, в исследованиях регионального масштаба. 50 Глава 2. Методика комплексного геоинформационного картографирования ресурсов возобновляемых источников энергии 2.1. Последовательность региональной оценки и картографирования ресурсов возобновляемых источников энергии Комплексное картографирование ресурсного потенциала территорий целесообразно выполнять в несколько этапов (рис. 11). В первую очередь должен быть произведен анализ природных ресурсов, который выражается в измеренных значениях характеристик возобновляемых источников энергии и подразумевает составления карт природных ресурсов. Под природным ресурсом далее будем подразумевать природные характеристики соответствующих видов ВИЭ. Для ветровой энергии таковыми являются скорость и повторяемость ветра. Для солнечной энергии - падающая солнечная радиация на горизонтальную поверхность. На втором этапе на основе собранных массивов данных природных характеристик целесообразно проводить моделирование работы энергоустановок с учетом их технических параметров. Полученных в результате расчетов и моделирования массивы данных отображаются на картах валового и технического потенциала ВИЭ. На 3-м этапе проводится пространственный анализ взаимоотношения ресурсного потенциала и факторов, влияющих на его использование, а также, как результат, выполнение районирования территории по перспективности развития ВЭ и строительства на ней объектов энергогенерации. Переход на локальный уровень на 3-ем этапе обусловлен необходимостью детального рассмотрения множества факторов Следует отметить, что выбранная территория должна, в первую очередь, обладать достаточным природным и техническим потенциалом энергии ВИЭ. На перспективных территориях целесообразно в дальнейшем 51 рассматривать факторы, препятствующие или ограничивающих строительство объектов на ВИЭ. Рис. 11. Схема методики оценки и комплексного картографирования ресурсов ВИЭ Соответственно, тематика карт, необходимых для обеспечения оценки ресурсов ВИЭ, подразделяется на 3 блока: карты природных ресурсов ВИЭ; карты валового и технического потенциала ВИЭ; карты факторов, ограничений и предпосылок, влияющих на размещение объектов на ВИЭ. 52 Итогом использования методики должна стать карта пригодности и перспективности территории для размещения объектов солнечной и ветровой энергетики. Рассмотрим требования, которым должны соответствовать карты, разрабатываемые на каждом этапе комплексного картографирования ресурсов ВИЭ. Первая группа – карты природных ресурсов ВИЭ должна отражать характеристики ветровой и солнечной энергии, необходимые для оценки природного энергетического потенциала территории. Как правило, каждая отдельная карта отражает только один из рассматриваемых возобновляемых источников энергии. На картах природного ресурса ветровой энергии должны быть представлены: средние скорости ветра на различных высотах, соответствующих высотам современных ветроустановок (например: 10, 50, 100, 150 м); повторяемость скоростей ветра на различных высотах; максимальная скорость ветра. Карты природного ресурса солнечной энергии должны отражать значения суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность. Целесообразно составление карт не только многолетних среднегодовых, но и средних сезонных значений. Также – для анализа возможности и результативности использования гибридных установок на ВИЭ – важным является составление карт корреляции среднемесячных значений солнечной радиации и скоростей ветра. Кроме того на картах должны быть максимально полно отражены все доступные источники данных о характеристиках ВИЭ, а именно: данные метеорологических и актинометрических станций; результаты моделирования характеристик ветровой и солнечной энергии с использованием данных дистанционного зондирования Земли; данные локального ветромониторинга (при наличии таковых). 53 Вторая группа - карты валового и технического потенциала ВИЭ, отражающие расчетные характеристики мощности воздушной струи, производительности ветроустановок (для ветрового энергопотенциала), производительности солнечных установок (для солнечного энергопотенциала). При этом целесообразно использовать следующие определения потенциала возобновляемых источников энергии [65]: Валовый потенциал ВИЭ – это рассчитанный объем энергии рассматриваемого вида ВИЭ (за год), который теоретически может быть превращен в электрическую или тепловую энергию. Технический потенциал ВИЭ – часть валового потенциала, которая остается после учета технических характеристик используемого оборудования и при соблюдении экологических нормативов. В данной работе предлагается считать характеристиками валового потенциала и использовать для картографирования: для солнца – значения прямой солнечной радиации на нормальную к лучу поверхность, суммарной солнечной радиации на различно ориентированные поверхности (среднегодовые и средние по сезонам значения), для ветра - энергию воздушной струи единичной площади сечения на разных высотах, соответствующих характерным размерам современных ветроустановок. Карты технического потенциала должны отражать производные (расчетные) величины: производительность типичных ветроустановок на принятых в настоящее время в ветровой энергетике высотах установки турбины; производительность типичных солнечных фотоэлектрических установок, эффективность работы солнечных водонагревательных установок (все величины должны определенный период). представлять собой Максимальные значения среднее значение за величин на картах целесообразно отражать яркими цветами для удобства определения пользователем территорий с оптимальными для использования значениями технического потенциала. Так для солнечных коллекторов при выражении 54 технического потенциала в виде доли покрытия горячего водоснабжения (в процентах) значения менее 50% говорят о низком потенциале (то есть невозможности обеспечить нагрев воды до контрольного значения без использования резервного водонагревателя) [48]. Значения от 50 до 80% говорят о среднем потенциале территории, а выше 80% - о высоком потенциале использования водонагревательных установок на солнечной энергии. Выделить пороговые значения при отображении на картах технического потенциала фотоэлектрических панелей сложнее. Опыт успешного использования таких установок в странах Европы со среднегодовым дневным поступлением солнечной радиации 4,7 кВтч/м2день (в Испании) и 3,3 кВтч/м2день (на юге Германии), может говорить о достаточно высоком потенциале солнечной энергии и в России. Возможные ограничения могут накладывать климатические особенности регионов с холодными зимами. Однако такие регионы часто характеризуются высоким коэффициентом прозрачности атмосферы, что повышает эффективность фотоэлектрических установок. В качестве характеристики, позволяющей определить предельные (минимальные) значения технического потенциала ветровой энергии, в работе был выбран коэффициент использования установленной мощности (Киум). Эта характеристика определяет, какую долю энергии от максимально возможной может выработать ВЭУ данного типа в данной местности, и выражается как отношение фактической выработки ветроагрегатом к максимально возможной (при работе ветроагрегата со 100% мощностью) за некий период времени. Как указывалось в главе 1 (подробнее в приложении 1) при оценке фактической годовой производительности ВЭУ (Q) учитываются климатические условия местности, а именно, повторяемость скорости ветра p(V) и технические характеристики данного типа. 55 При расчете максимально возможной производительности ВЭУ предполагается, что ветроустановка работает на своей максимальной (или номинальной, указанной в техническом паспорте) мощности в течение всего года, т.е.: Qmax TWmax здесь T – количество часов в рассматриваемый временной период (чаще – год); W – мощность установки. Ясно, что в зависимости от ветрового режима местности, время, в течение которого характеристиками ветроустановка работает с с заданными максимальной техническими мощностью, может варьироваться от 0 до 8760 часов (полный год). Соответственно Киум изменяется от 0 до 100%. В настоящее время среднее значение Киум для ВЭС, эксплуатируемых в Европейском Союзе составляет 25%. При существующем уровне развития ветроэнергетики в РФ Киум порядка 20% считается высоким и вполне приемлемым для использования энергии ветра. Если обсуждать перспективы развития ветроэнергетики, то в ЕС поставлена задача увеличить средний Киум до 30% путем максимально эффективного использования природных ветровых ресурсов и совершенствования проектирования станций. Целый ряд работ, посвященных стратегии развития ветроэнергетики в России, также содержит обоснование значения Киум=30% как целевого показателя [39]. В связи с этим в работе были принята следующие градации территорий по величине технического ветроэнергетического потенциала: 0-15% - низкий технический потенциал; 15-25% - средний (приемлемый) технический потенциал; 25-30% и выше – высокий технический потенциал. По результатам анализа источников климатических данных – как международных, так и российских климатических справочников, баз данных, текущей метеорологической и актинометрической информации, проведенного в Главе 1, видно, что основной проблемой картографирования 56 ресурсов ветровой и солнечной энергии является недостаточная плотность распределения данных. Поэтому при составлении карт природного и технического потенциала солнечной и ветровой энергии предлагается использовать методы интерполяции. Подробнее специфика использования интерполяции для метеоданных будет обсуждаться в Главе 2. Третий блок карт - карты факторов и ограничений, влияющих на размещение объектов на ВИЭ - должен отражать характеристики территории, влияющие на размещение объектов солнечной и ветровой энергетики (это могут быть как ограничивающие факторы, так и способствующие). Их можно подразделить на несколько основных групп: природные, экологические, технические, экономические и социальные. Основой для составления карт третьего блока должна быть количественная и качественная информация, представленная в векторном или табличном формате. Результатом совместного анализа третьего блока карт с картами второго блока должно стать создание комплексных карт перспективности территории и выявление районов, оптимальных для размещения объектов солнечной и ветровой энергетики. 2.2. Карты ресурсов и потенциалов солнечной и ветровой энергии Картографическое обеспечение оценок ресурсов ВИЭ фактически представляет собой базу пространственно ориентированной информации с визуализацией в виде серии электронных карт. Еѐ масштабы, детализация и состав зависят во многом от назначения серии. Назначение серии карт ресурсов ВИЭ Серия карт предназначена для проведения комплексной оценки ресурсов солнечной и ветровой энергии на региональном уровне и служит информационной основой для принятия эффективных управленческих решений по территориальному планированию развития 57 энергетики регионов, программ по энергоэффективности и энергосбережению и защиты окружающей среды. Серия карт может быть использована местными органами государственной власти, а также проектными организациями для поиска оптимальных территорий и технико-экономического обоснования инвестиций. Использование нескольких карт позволяет избежать перегруженности карты, помогает комплексно подойти к оценке конкретного явления в целом. При составлении карт необходимо руководствоваться общими требованиями и использовать: единый масштаб или кратные масштабы; единую картографическую проекцию (по возможности); единую базовую топографическую основу; согласующиеся легенды карт, шкалы, градации; единый уровень генерализации; данные на картах должны относиться к единому временному интервалу; единое оформление [11]. Помимо ресурсных характеристик на топографической основе карт природного, валового и технического потенциала должны быть показаны административные границы (важность их отображения определяется первостепенным назначением карт этого типа – а именно, проведением региональных оценок и прогнозов развития возобновляемой энергетики) и береговая линия (в случае, если субъект имеет выход к морю). Все границы следует разделять по цвету и способу отображению (толщиной и типом линий). На картах 3-го блока могут быть отображены границы муниципальных образований и городских округов. Населенные пункты с числом жителей более 20 тысяч человек должны быть показаны пунсонами. Для ориентации по листу карты дополнительно могут быть показаны прочие населенные пункты. Приоритет следует отдавать городам, являющимся административными центрами муниципальных районов и городских округов. 58 Также на географической основе должны присутствовать основные элементы гидрографической сети с подписями их названий (в данном случае не имеет смысла отображать малые реки, чтобы не перегружать карту). Дорожнотранспортная сеть отображается только на картах 3-его блока. Региональный уровень исследования предполагает использование масштабного ряда мельче 1:1 000 000 (в зависимости от размера территории). Тем не менее, 3-ий блок карт может быть составлен для выбранной по результатам первичных оценок территории более крупного масштаба. Территории сильно расчлененного рельефа на картах должны быть выделены штриховкой, т.к. оценки потенциалов солнечной и ветровой энергии при региональных оценках не могут быть выполнены с достаточной достоверностью и требуют дополнительных исследований более крупного масштаба. Соблюдение временного согласования данных на картах 1-го и 2-го блока соблюдается за счет использования осредненных характеристик солнечной и ветровой энергии за одинаковые временные периоды. На картах 3-го блока, связанных с отображением природных, социальных и экономических явлений, необходимо стремиться к отображению явлений на единый временной момент или период максимально близкий к настоящему времени. Однако это представляет некоторую сложность ввиду использования при составлении карт этого блока архивных данных, не всегда доступности и открытости данных нужного масштаба. Экономические и социальные явления в данном случае часто отражаются в виде динамики изменения показателей. Состав блока карт природных ресурсов солнечной и ветровой энергии: 1. Средние скорости ветра на высотах 10 и 50 м (среднегодовые значения по данным всех доступных источников (наземные метеостанции, спутниковые данные, аэрологические данные, ветромониторинг) 2. Повторяемость скоростей ветра; 59 3. Суммы суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность (среднегодовые значения, летние месяцы, теплые полгода). Состав блока карт валового и технического потенциалов солнечной и ветровой энергии: 1. Энергия воздушной струи единичной площади сечения 2. Расчетная производительность энергии заданным типом ветроагрегата 3. Суммы прямой солнечной радиации на нормальную к лучу поверхность (среднегодовые значения, летние месяцы, теплые полгода) 4. Суммы суммарной солнечной радиации, падающей на различно ориентированные поверхности (среднегодовые значения, летние месяцы, теплые полгода) 5. Корреляции солнечной и ветровой энергии (за год, по месяцам года) 6. Энергетическая эффективность водонагревательных установок (за летние месяцы, теплые полгода) 7. Расчетная производительность фотоэлектрических преобразователей единичной площади с учетом изменения угла их ориентации (за год) Ранее в главе 1 были подробно рассмотрены и обобщены источники данных о характеристиках солнечной и ветровой энергии и особенностях их использования для оценок. При составлении карт следует руководствоваться следующими принципами отбора информации. При наличии полного перечня массивов данных для выбранной территории при первичных оценках потенциалов солнечной и ветровой энергии территории в целом следует опираться на данные базы NASA SSE с предварительным сопоставлением данных о скоростях ветра на высоте 10 м. для реальной шероховатости поверхности с данными многолетних средних значений, полученных на метеостанциях региона. При значительных расхождениях данных необходимо введение поправки в значения скорости и повторяемости скорости ветра. Точная процедура введения таких поправок должна быть разработана и обоснована. В противном случае следует 60 неувязку с данными метеонаблюдений показывать как погрешность определения ветровых показателей. Более точные обоснования ветропотенциала могут быть проведены: 1) для точек территории, расположенных вблизи имеющихся метеостанций региона с указанием высоты, для которой проводились расчеты, совпадающей с высотой проведения флюгерных измерений; 2) для точек (площадок) ветромониторинга с обязательным сопоставлением полученных в краткосрочных измерениях скоростей ветра с многолетними наблюдениями ближайшей метеорологической станции. Отклонения величин скорости ветра должны быть представлены в виде погрешности определения характеристик ветропотенциала (энергии воздушной струи или выработки энергии ветроустановкой заданного типа). Можно выстроить следующую иерархию данных по полноте и адекватности получаемых оценок потенциала солнечной и ветровой энергии территории (таблица 2) Таблица 2 Иерархия данных для оценки ресурсов солнечной и ветровой энергии Качество получаемых оценок Перечень источников данных 1) Данные ветромониторинга на площадках в Максимально полная оценка энергопотенциала территории пределах региона 2) Данные метеостанций региона (средние многолетние и данные за отдельные годы) 3) Данные NASA SSE 1) Данные метеостанций региона (доступной Промежуточный уровень оценки детализации) 2) Данные NASA SSE Наиболее общая оценка Данные NASA SSE или иных глобальных баз данных 61 2.2.1. Особенности интерполяции характеристик ветровой и солнечной энергии Основной особенностью создания карт природных ресурсов и валового и технического потенциалов ветровой и солнечной энергии является обоснованность интерполяции метеоданных, которые как правило имеют точечную привязку и нелинейные характер распространения по территории. В метеорологии используются как детерминированные методы интерполяции, так и геостатистические, а также смешанные методы, сочетающие в себе два вышеупомянутых типа. Одна из значимых особенностей при выборе метода интерполяции – временной диапазон отображаемых данных. Так по Твейто О.Е. [94] ежемесячные или сезонные карты должны быть основаны на интерполяции аномалий или нормированных значений, а ежедневные – на интерполяции абсолютных значений. Особую сложность представляет отображение данных многолетних измерений из-за возможных изменений в измерительной сети и необходимостью обновления статистического анализа при поступлении в массив данных новых измерений. Отдельно следует рассматривать интерполяцию метеоданных в горных районах, где даже при наличии наземной измерительной сети, большая часть метеостанций находится в долинах, и, тем самым, общий массив данных не представляет собой объективную реальность. Рассмотрим области и возможности применения к метеоданным наиболее известных методов интерполяции. Метод треугольной нерегулярной сети (TIN) и метод естественного соседа (Natural Neighbor) применяются к характеристикам ветровой и солнечной энергии достаточно редко и эффективны только при высокой плотности сети измерений. 62 Гораздо более широко используется при работе с метеоданными метод обратно взвешенных расстояний (IDW), за счет того, что он учитывает возможную анизотропию данных. Метод IDW широко используется в метеорологии. Примерами является интерполяция метеорологических аномалий метеослужбой Германии в работах по проекту REGNIE (REGionalisierung räumlicher NIEDerschlagsverteilungen) [79], а также для генерации ежемесячных наборов данных (для сетки разрешением 5 км) по 36 параметрам метеослужбой Великобритании [89]. В Португалии IDW используется для интерполяции температуры между 84 метеорологическими станциями; в Испании – для создания ежемесячных карт климатических аномалий температуры, осадков и инсоляции. Метод сплайна считается достоверным при интерполяции ежемесячных и ежегодных метеорологических элементов, но менее пригоден на более высоких временных разрешениях, таких как дни и часы. Использование геостатистического анализа различными типами метода кригинга часто и эффективно используется при интерполяции температур, но ограничено плотностью измерительной сети. При недостаточно высокой плотности целесообразнее использовать метод IDW или комбинацию методов. Известны также разработки методов интерполяции для метеоданных, такие как MISH (Meteorological interpolation based on Surface Homogenized Data Basis) (разработан и использовался только в Венгрии) [93], PRISM (разработан в Университете Орегоны, США) – его использование при климатическом картографировании на федеральном уровне США [113] и для горных альпийских территорий в Европе [91] показало хорошие результаты для территорий с сильным расчленением рельефа. Однако для равнинных территорий с плотной измерительной сетью более эффективны классические методы. 63 Все описанные методы интерполяции достаточно широко представлены в современных геоинформационных продуктах. Наиболее известными инструментами с максимальным набором методов интерполяции для картографирования ресурсов ветровой и солнечной энергии являются продукты ArcGIS [112] и Generic Mapping Tools (GMT) [96]. Таким образом, выбор метода интерполяции при создании карт ресурсов солнечной и ветровой энергии определяется плотностью пространственного распределения исходных данных, проекцией карт, характером рельефа, требованиям к сглаживанию (в большинстве случаях сглаживание необходимо и позволяет избежать ошибок, а также оптимально при визуальном восприятии карт). Использование для картографирования данных пространственного метеорологического моделирования значительно упрощает задачу определение оптимальных методов интерполяции, т.к. представляет собой более плотную и равномерную сеть измерений (в отличие от данных наземных метеостанций) и часто учитывает при моделировании тип подстилающей поверхности в точке. Согласно проведенному сравнительному анализу для территории Юга России при интерполяции характеристик ветровой энергии наилучшие результаты дал метод IDW с весом 2. Более высокие значения веса приводят к потере некоторых значений за счет сглаживания и не приемлемы. Для характеристик солнечной энергии оптимальные результаты показал метод сплайна. Важной для потребителя информацией является также количественная величина ошибки использования данных в конкретной точке. Для солнечной энергии такие оценки проводились специалистами ГГО им. А.И. Воейкова, приведенным в [47] и показали, что при экстраполяции суточных сумм суммарной радиации на расстояние 100 км погрешность суточной суммы составляет: зимой и осенью 0,6…0,9 МДж/м2, 64 весной и летом 3,2…3,6 МДж/м2. При сопоставлении указанных погрешностей с данными актинометрических измерений, проводимых в Метеообсерватории МГУ им. М.В.Ломоносова [32], было выявлено, что экстраполяция среднемесячные значения значений суточных сумм радиации дает меньшие погрешности. Полученные результаты представлены в таблице 3. Таблица 3 Погрешности экстраполяции осредненных за месяц суточных сумм суммарной радиации (МДж/(м2сут)) Месяц Расстояние (км) 0 50 100 200 400 Январь 0,15 0,2 0,3 0,4 0,6 Июль 0,8 1,0 1,1 1,4 2,2 При этом для метеостанций России, расположенных в умеренных широтах европейской части интерполяция является абсолютно обоснованной. При рассмотрении в целом территории России (территории с расстоянием между метеостанциями менее 400 км), интерполяция значений уменьшает погрешности в 1,5-2 раза по сравнению с экстраполяцией для суточных значений солнечной радиации и в 2-2,5 раза для месячных значений. В восточной части России, где расстояние между метеостанциями превышает 500 км, погрешность интерполяции наземных наблюдений чрезвычайно высокая, что полностью использования в практических целях. 65 исключает возможность их 2.3. Карты факторов, влияющих на размещение объектов солнечной и ветровой энергетики Основной целью создания карт 3-го блока является определение оптимальных территорий для размещения объектов на солнечной и ветровой энергии. Для этого в первую очередь необходима типизация факторов, влияющих на принятие решения о размещение энергоустановки данного типа. Автором были выделены следующие типы: природные, экологические, технические, экономические и социальные (рис. 12). Подробный анализ, включаемых в рассмотрение явлений и процессов дан в разделе 2.3.1. Состав блока карт факторов, ограничений и предпосылок, влияющих на размещение объектов на ВИЭ: 1. Особо охраняемые орнитологические территории территории, (включает лесной фонд, в себя земли ключевые обороны и безопасности, территории памятников природы и культуры) 2. Земельные ресурсы 3. Население 4. Опасные природные явления 5. Транспортно-дорожная сеть 6. Генерирующие объекты традиционной энергетики и возобновляемой энергетики 7. Энергопотребления 8. Районирование территории по перспективности размещения на ней проектов возобновляемой энергетики Следует отметить, что тематика карт последнего блока может изменяться и дополняться в зависимости от географических, социальных, экономических особенностей региона. Тем не менее, общий принцип последовательного анализа максимально возможного (по доступности и актуальности данных) целесообразен и необходим. 66 Рис. 12. Типизация факторов, влияющих на размещение объектов на ВИЭ. 67 Формирование комплексной карты перспективности территории для размещения объектов солнечной и ветровой энергии основывается на ранжировании всех выявленных факторов и совмещении содержащих их электронных слоев с использованием ГИС-технологии оверлея. В этом случае критерий – результат анализа комплекса факторов, влияющих на размещение объектов ВИЭ и выражается в виде типов ограничений на размещение. В результате анализа вышеупомянутых факторов выделяются три критерия или три уровня ограничения размещения объектов. Последовательность выполнения такого анализа представлена на рисунке 13. Ограничивающие критерии, которые максимально влияют на решение о размещении объектов возобновляемой энергетики, отображаются на картах нанесением объектов или их свойств на карту. Также они могут быть выражены границами буферной зоны объектов. В связи с тем, что перечень ограничивающих критериев достаточно широк, целесообразно деление их на 3 уровня ограничения: - строгое ограничение – строительство объектов ВЭ полностью запрещено; - среднее ограничение – строительство теоретически запрещено, но может быть выполнено, если положительное воздействие объекта будет достаточно высоко; - слабое ограничение – строительство может быть осуществлено после более детальной оценки воздействия объекта на окружающую среду. Таким образом, создание карты перспективности территории включает в себя стадию объединения критериев по уровню ограничения, а затем стадию присвоения каждому элементу карты наибольшего ограничения в этой точке и добавления штриховкой уровня имеющихся предпосылок к развитию ВЭ (если элемент не содержит в себе строгое ограничение). В базе пространственных данных также могут содержаться промежуточные карты, которые могут показывать количество критериев каждого уровня ограничения в каждом элементе или площадь элементов для каждого уровня ограничений. Такие 68 карты предоставляют пользователям возможность рассмотрения каждой территории для дальнейшего анализа или полное ее исключение. Рис. 13. Структурированный подход к решению задачи поиска оптимальных территорий для размещения объектов на ВИЭ Следует отметить, что конечное районирование территории необходимо проводить отдельно для объектов различного масштаба: как для крупных ветро- и солнечных станций мегаваттного класса, так и для единичных 69 установок. Возможно также рассматривать отдельно сетевые и автономные установки. 2.3.1. Характеристика факторов, влияющих на размещение объектов солнечной и ветровой энергетики Рассмотрим подробнее, какие факторы могут быть включены в вышеперечисленные группы и отображены на картах третьего блока. Природные факторы Природные условия территории является важными ограничениями при проектировании установок на ВИЭ. Одним из первых по значимости ограничивающих факторов при размещении объектов солнечной и ветровой энергетики является рельеф. Влияние этого фактора может проявляться как на величине природного ресурса, так и в роли формирования опасных инженерногеологических процессов, а также эстетической ценности территории. Учитывая тот факт, что солнечные фотоэлектрические установки можно устанавливать на склоны любой экспозиции, ориентируя их на экспозицию и угол с максимальным поступлением солнечной радиации, максимальное значение, которое возможно получить, установив батарею на склоны с минимумом поступления солнечной радиации, может быть приравнено к максимальному по территории. При этом солнечные батареи нельзя устанавливать у подножия склонов, где они будут находиться в тени [20]. В вероэнергетике рельеф значительно влияет на ветровой режим, что особенно актуально для территорий с сильно расчлененным рельефом. С позиций картографии масштаб региональных исследований (от 1:2 500 000 и мельче) подразумевает отображение на картах элементов макрорельефа и мегарельефа [61]. Таким образом на картах потенциала солнечной и ветровой энергии регионов целесообразно отражать только крупные формы сильно расчлененного рельефа (горные массивы, склоны). 70 Использование при составлении карт природного и технического потенциала ветровой и солнечной энергии данных, полученных путѐм моделирования в системе NASA SSE позволяет включать в рассмотрение значимость рельефа, подстилающей поверхности и других факторов при региональных оценках. Как указывалось в главе 1, в моделях падающей солнечной радиации также учтены параметры рельефа, подстилающей поверхности (тип растительного покрова), снег, водная поверхность, климатические параметры. Во избежание ошибок и пробелов в моделях на основе спутниковых наблюдений, производится корреляция данных с наземными измерениями. В настоящий момент существует две стратегии корреляции в GMAO. Автономная корреляция предполагает использовать в основе модель земной поверхности (без модели атмосферы) и обновляет метеоданные при обновлении условий земной поверхности. Второй способ корреляции учитывает атмосферный анализ (интеграция системы земля-атмосфера). Модель GMAO основана на фильтре Калмана (EnKF) и подходе МонтеКарло к нелинейной задаче фильтрации, которые хорошо подходят для нелинейных процессов и процессов прерывистого характера (таких как характеристики ветровой энергии). Модели NASA тем не менее имеют плохую корреляцию с наземными данными в районах с сильно расчлененным рельефом. Считается, что данные по горным районам следует использовать с большой осторожностью и проводить дополнительную корреляцию на более крупном масштабе исследований. Гидрографическая сеть на картах ресурсов ВИЭ является строгим ограничивающим фактором. Она должна включать в себя речную сеть, каналы, озера, болота, водохранилища, водоохранные зоны, соответсвующие масштабу и уровню генерализации. Согласно Водному кодексу РФ [18] в границах водоохранных зон запрещаются все виды сельскохозяйственной деятельности (помимо сенокосов), а также движение и стоянка транспортных средств (что 71 необходимо для строительства и обслуживания объектов возобновляемой энергетики). В различных регионах России применимость Водного кодекса может значительно отличаться, что связано в большой неоднородностью географических, климатических условий и связанных с ними основных видов хозяйственной деятельности. Мы предлагаем при региональных оценках влияния гидрологических факторов на размещение объектов ВИЭ учитывать помимо водных объектов, водоохранную зону вокруг них, размеры которой определяются Водным кодексом. Опасные геологические процессы при проектировании объектов солнечной и ветровой энергетики оказывают такое же влияние, как и на другие инженерные сооружения. При региональных оценках оптимальным могло бы быть использование районирования существующих территории, данных инженерно-геологического проводимого специализированными организациями и основанного на данных о геологическом строении региона, анализе свойств грунтов и мониторинге за существующими процессами (такими, как оползни, сели, абразия). При отсутствии данных инженерногеологического районирования, в первую очередь на картах необходимо отображать зоны распространения карста, карстовых воронок, суффозии, зоны возможного подтопления, зоны распространения опасных склоновых процессов (где возможны сдвиги гидрометеорологических и обрушения явлений), зоны грунта под воздействием распространения сейсмических процессов, абразионные и эрозионные процессы речных долин, просадка в лессовых и пепловых породах [62]. В северных регионах следует также отдельно рассматривать зоны распространения вечной мерзлоты и связанные с нею опасные инженерногеологические процессы, а также уровень снежного покрова, катастрофические ветра, обледенение и т.д. 72 Экологические факторы Особо охраняемые природные территории, зачастую имеющие значительные площадные размеры, при оценках на региональном уровне являются одним из наиболее серьезных ограничений размещения объектов возобновляемой энергетики. Однако в последние годы установки на ВИЭ всѐ чаще используются для решения вопросов энергообеспечения на территориях с максимальо строгими запретами хозяйственой деятельности [27]. Здесь важным становится масштаб проектируемых установок и изолированность территории от источников энергоснабжения. Именно в изолированных территориях при использовании ВИЭ положительный экологический эффект от них может превышать возможное негативное воздействие на окружающую среду. Тем не менее при региональном масштабе исследований мы должны ориентироваться на потребителя конечной картографической продукции, а именно: на органы энергетической государственного стратегией региона, на управления, занимающиеся инвестиционные компании, планирующие реализацию проектов мегаваттного класса. В этом случае необходимо отображать на картах все типы ООПТ, разделяя их по уровню ограничения хозяйственной деятельности. Для России это государственные природные заповедники, национальные парки, природные парки, государственные природные заказники, памятники природы, дендрологические парки и ботанические сады. Для ветроэнергетики особо важным является учет воздействия планируемых объектов на орнитофауну. Поэтому на картах ресурсов ветровой энергии необходимо отражать ключевые орнитологические территории и пути миграции птиц. Ключевые орнитологические территории выделяются на основании специальных критериев, разработанных координационным центром программы КОТР в соответствии с требованиями Международной ассоциации охраны птиц (BirdLife International). Первоочередное внимание уделено редким, сокращающим численность или образующим крупные скопления (и, следовательно, уязвимым) видам птиц. В основе большинства критериев 73 четкие количественные пороги численности (табл. 2, 3). Значимой для вида или популяции принято считать потерю 1 % численности. Эта величина и использовалась при расчете большинства порогов численности, на которых основано выделение КОТР. Ключевая орнитологическая территория имеет тот или иной ранг, если выполняется хотя бы один из перечисленных ниже критериев. Надежность оценки ранга КОТР повышается, если выполняется сразу несколько критериев [30]. Ограничителями для рассмотрения проектов ВЭ также являются объекты исторического и культурного наследия, археологические памятники, на территориях которых возможно сооружение лишь малогабаритных установок, не влияющих на внешний облик памятника, при детальном рассмотрении положительных и отрицательных сторон проекта. Кроме того в регионах, обладающих уникальными природными и рекреационными ресурсами могут быть рекомендованы оценки эстетической, туристической и рекреационной ценности территории [20]. Отдельно следует рассмотреть ограничения по типам землепользования. Крупные ветроэлектростанции (ВЭС) и солнечные электростанции (СЭС) не могут быть размещены на территориях населенных пунктов, однако на их территориях возможно использование единичных малых установок. Что касается сооружения энергообъектов этого типа на землях сельскохозяйственного назначений, следует учитывать тот факт, что СЭС создают затенение, что не совместимо с сельским хозяйством. Тем не менее турбины ВЭС занимают только 1 % от всей территории используемой ветропарком земли, а фундамент ветроустановки находится полностью под землей. Таким образом, земли под ветропарками могут не изыматься из сельскохозяйственного использования. Технические По существующим на сегодняшний день в России государственным стандартам в области нетрадиционной энергетики [22], проектирование ветроустановок ограничивается уровнем звука на расстоянии 50 м от 74 ветроагрегата на высоте 1,5 м от уровня земли (не более 60 дБА), уровнем звука в жилых и общественных помещениях, находящихся вблизи ветроустановок (уровень звука должен быть не выше 60 дБА, уровень инфразвука не выше 100 дБА). Результаты исследований, проведенных немецкой инжиниринговой фирмой CUBE близ посѐлка Мирный Краснодарского Края [59] (данная фирма занимается оценкой технологической и экономической эффективности проектов в области ветроэнергетики) показали, что шум, производимый 10-ю ветрогенераторами, на расстоянии в 350 метров сравним с фоновыми шумами в сельских районах в ночное время (табл. 4). Таблица 4 СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ШУМА ОТ РАЗЛИЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ (по Ермоленко Г.В., 2012) [59] Источники шума Уровень звукового давления, дБА Реактивный самолет – на расстоянии 105 250м Шум в оживленном офисе 60 Автомобиль, движущийся со скоростью 55 64 км/ч (на расстоянии 100м) Ветровая электростанция (10 турбин) 35…45 (расстояние 350м) Тихая спальня 35 Фоновый шум в сельском районе ночью 20…40 Таким образом, при региональных оценках и картографировании целесообразно рассматривать ограничение по шумовому эффекту от ВЭС как буферную зону вокруг населенных пунктов, составляющую не менее 300 м. Одной из технических особенностей эксплуатации установок на солнечной энергии является создание теплового эффекта на окружающую 75 среду. Однако учитывать этот фактор при региональных оценках не представляется целесообразным. В целом для установок, работающих на солнечной и ветровой энергии, актуальна проблема отсутствия нормативов, регламентирующих их производство, эксплуатацию и утилизацию. Проведенный авторами анализ показал, что в РФ на сегодняшний день отсутствуют ГОСТы, которые могли бы стать источником информации о факторах, ограничивающих размещение объектов солнечной энергетики. По оценкам экспертов [58] нехватка таких стандартов наблюдается и в тех странах, где возобновляемая энергетика развивается давно и успешно. Без регламентированной общепринятой основы процесс многокритериального анализа сложно автоматизировать – в любом случае на всех этапах проведения такого анализа необходимы экспертные оценки. При возникновении таких стандартов соответствующие ограничивающие факторы должны быть отражены в методике. Социально-экономические факторы Одним из приоритетных современных научных вопросов в возобновляемой энергетике является определение социальных и экономических факторов, влияющих на развитие ВЭ в регионе и определяющих последствия строительства объектов на ВИЭ. К ним могут относиться такие характеристики как улучшение условий жизни населения, обеспечение надежного гарантированного доступа к электроснабжению для сельских и отдаленных районов, создание новых рабочих мест. Установка солнечных установок для энергообеспечения медицинских и учебных центров в развивающихся странах зачастую определяется только их социальной значимостью. Важных успехов в этой области уже достигли отдельные страны Латинской Америки, Африки, Азии, развернув широкомасштабную работу по производству и установке в сельских районах установок на ВИЭ. Такой вид электрификации приближает выработку электроэнергии к потребителям, позволяет избегать строительства протяженных ЛЭП и сокращает потери в сетях. Кроме того развитие 76 возобновляемой энергетики приводит к созданию новых рабочих мест и повышению уровня образования населения [38]. Экономическими стимулами использования ВИЭ могут послужить их ценовая конкурентоспособность обеспечение независимости с от традиционными импорта видами топлива, энергоносителей в случае энергодефицитности региона, сохранение местных запасов органического топлива для последующего экспорта. Также возможен коммерческий эффект на локальном уровне, определяющийся привлекательностью новых объектов, использующих инновационные экологически чистые технологии, для населения. Данный фактор особенно важен в жилищном строительстве, гостиничном бизнесе и т.п. Таким образом, при рассмотреннии полного перечня факторов, влияющих на развитие ВЭ в регионе целесообразно подразделять их на природные, экологические, технические ограничения и социально- экономические предпосылки к развитию возобновляемой энергетики в регионе. После их группировки и составления серии карт возможен анализ территории и определение наиболее перспективных площадок для проектирования объектов на ВИЭ. Выводы по главе 2 1. Автором предложена методика геоинформационного картографирования ресурсов ВИЭ, основанная на существующих в настоящее время нормативных документах, опыте проектирующих компаний, работающих на территории России, а также классических географических и картографических подходах. Особое внимание в методике уделено возможности учета социальных и экономических предпосылок к развитию возобновляемой энергетики в регионе, что актуально на сегодняшний день во всѐм мире: как в развивающихся странах, так и в странах с высоким уровнем жизни и развитой областью ВЭ. 77 2. Предложена новая тематика карт, отражающая солнечные и ветровые энергетические ресурсы территории, которые могут быть разделены на три блока: - карты природных ресурсов; - карт валового и технического потенциалов; - карты факторов, влияющих на размещение объектов солнечной и ветровой энергии. 3. Проведен анализ методов интерполяции, используемых при картографировании метеоданных. Показано, что выбор метода интерполяции при создании карт ресурсов солнечной и ветровой энергии определяется плотностью пространственного распределения исходных данных, проекцией карт, характером рельефа, требованиям к сглаживанию (в большинстве случаях сглаживание необходимо и позволяет избежать ошибок, а также оптимально при визуальном восприятии карт). Согласно проведенному сравнительному анализу для территории Юга России при интерполяции характеристик ветровой энергии наилучшие результаты дал метод IDW с весом 2. Более высокие значения веса приводят к потере некоторых значений за счет сглаживания и не приемлемы. Для характеристик солнечной энергии оптимальные результаты показал метод сплайна. 5. Обоснован перечень факторов природного, экологического, технического, социального и экономического характера, влияющих на размещение объектов солнечной и ветровой энергии на территории. На основе комплексного анализа факторов предложены критерии ранжирования территории по уровню ограничения для сооружения объектов солнечной и ветровой энергии. 78 Глава 3. Результаты использования методики картографирования ресурсов возобновляемых источников энергии для территории Юга России 3.1. Физико-географическая и социально-экономическая характеристика региона исследований, предпосылки к развитию возобновляемой энергетики По своим природным, экономическим, социальным и экологическим характеристикам Юг России, включающий в себя Южный Федеральный округ (ЮФО) и Северо-Кавказский Федеральный округ (СКФО) обладает всеми необходимыми предпосылками для развития возобновляемых источников энергии. Исходные физико-географические условия регионов позволяют говорить о значительном потенциале ВИЭ: солнца (продолжительность солнечного сияния в сумме составляет 2000-2400 часов в год) и ветра (значительные территории на побережьях Азовского и Черного морей, а так же в горных районах имеют среднегодовые значения скоростей ветра выше 5 м/с, что определяет технические возможности использования ветровой энергии). ЮФО характеризуется высокими темпами развития экономического сектора, и в особенности сельского хозяйства, вводом значительного объема жилья, создания и развития производств, развитием инфраструктуры, реконструкцией и вводом в эксплуатацию ранее построенных объектов. Такое развитие региона обуславливает постоянный рост потребления энергии. Энергоснабжение потребителей на территории Южного Федерального Округа обеспечивает Объединѐнная энергосистема Юга России (ОЭС Юга). ОЭС Юга образована 01.07.2005 г. путѐм присоединения Астраханской и Волгоградской энергосистем к ОЭС Северного Кавказа. В состав ОЭС Юга на 1.06.2007 г. Волгоградская, Черкесская, входят 12 Ростовская, региональных Краснодарская, Кабардино-Балкарская, Астраханская, Ставропольская, Северо-Осетинская, Дагестанская, Калмыцкая и Ингушская (табл. 5). 79 энергосистем: КарачаевоЧеченская, Таблица 5 Характеристика выработки и установленной мощности электроэнегии ОЭС ЮГА (2005г) ОЭС Установленная мощность, Выработка, Юга МВт млрд.кВтч ВСЕГО 16 142,9 69, 7 ТЭС 9 290,0 39,1 ГЭС 5 369,7 22,1 АЭС 1 000,0 8,1 ВЭС 1,0 0 Динамика изменения электропотребления по региональным энергосистемам ОЭС Юга существенно отличается. Наиболее высокие среднегодовые темпы роста электропотребления отмечены в Дагестанской (4,4 %), Краснодарской (2,3 %), Астраханской (1,17 %), Ростовской (1,1 %) и Волгоградской (0,86 %) энергосистемах. Практически нет роста потребления в Калмыцкой, Кабардино-Балкарской и Карачаево-Черкесской энергосистемах. В структуре электропотребления ОЭС Юга доминирующее положение занимает промышленное электропотребление, доля которого вместе с потреблением строительного комплекса составляет 35,6 % от суммарного электропотребления по объединению. Промышленное электропотребление имеет наибольший удельный вес в электропотреблении Волгоградской, СевероОсетинской, Ставропольской и Ростовской энергосистем (58,5%, 46,5%, 37,5% и 30,3 % соответственно). Суммарное электропотребление промышленностью и строительством крупнейших энергосистем Юга – Ростовской, Краснодарской, Ставропольской и Волгоградской электропотреблении этими отраслями. 80 составляет 85,6 % в общем Доля сельскохозяйственного производства в общем электропотреблении ОЭС Юга составляет около 3 %. Из них почти 42 % электропотребления на производственные нужды сельского хозяйства в ОЭС приходится на Краснодарскую энергосистему, в которой удельный вес этого сектора составляет 5,4 %. Электропотребление транспортом в настоящее время в ОЭС Юга составляет 6,6 % от суммарного электропотребления объединения. Около 45 % электропотребления транспортом – это железнодорожный транспорт, доля электропотребления на электротягу в котором составляет 80 %. 27 % электропотребления транспортом в ОЭС Юга составляют магистральные нефте- и газопроводы, большая часть которых проходит по территориям Астраханской и Волгоградской областей и Краснодарского края. Электропотребление в быту и сфере услуг составляет 34,5 % от суммарного электропотребления по объединению. Наиболее высокую долю в суммарном электропотреблении энергосистем эта отрасль экономики занимает в Дагестанской (59,4 %), Калмыцкой (46,1 %) и Краснодарской (40 %) энергосистемах (табл. 6). Таблица 6 Структура потребления ОЭС ЮГА (2007 г.) Отрасль Доля потребления, % Промышленность (вместе со 35,6 строительным комплексом) Сельское хозяйство 3 Транспорт 6,6 Бытовое электропотребление (вместе 34,5 со сферой услуг) В 2001-2004 г.г. баланс мощности ОЭС Северного Кавказа был дефицитным как по мощности так и по электроэнергии. Дефицит мощности в часы максимальных нагрузок ОЭС достигал 1178 МВт. Экспорт мощности в 81 Закавказье в максимуме составлял 252-599 МВт, резерв и ремонт оборудования на электростанциях – 1685-2444 МВт, что составляло 17,5-26,7 % от максимума. Дефицит электроэнергии ОЭС Северного Кавказа в 2001-2004 г.г. составлял 2,82-6,35 млрд. кВтч при экспорте в Закавказье 0,82-1,94 млрд. кВтч. Дефицит мощности и электроэнергии покрывался из ОЭС Центра, причем после замыкания электрических связей ОЭС Северного Кавказа с энергосистемой Украины 07.09.2001 года бóльшая часть дефицита (до 60 %) покрывалась через электрические сети Украины. ОЭС Юга после присоединения к ОЭС Северного Кавказа Волгоградской и Астраханской энергосистем в целом остается дефицитной. Покрытие дефицита осуществляется из ОЭС Средней Волги и через сети Украины (рис. 14). Но, несмотря на общую дефицитность объединения, на территории ОЭС имеются избыточные энергосистемы. Наибольший избыток мощности и электроэнергии имеет место в Ставропольской энергосистеме и в Ростовской энергосистеме. Наибольший дефицит мощности и электроэнергии испытывает Краснодарская энергосистема. Чеченская, Ингушская и Калмыцкая энергосистемы не имеют собственных генерирующих источников и полностью покрывают свою потребность в электроэнергии из других энергосистем. Глубоко дефицитны также Кабардино-Балкарская, Карачаево-Черкесская и Северо-Осетинская энергосистемы. . 82 Рис. 14. Схема баланса электроэнергии ЕЭС России в I квартале 2014 года (по данным РАО ЕЭС) 83 Краснодарский край уже является энергодефицитным регионом (потребляется в год 18333,7млн. кВтч электроэнергии, вырабатывается только 7078,7 млн. кВтч), и покрывается за счет Ростовской и Ставропольской энергосистем. Но такая ситуация в дальнейшем не будет возможна в связи с аналогичным ростом энергопотребления в вышеобозначенных регионах (потребление электроэнергии в Ставропольском крае в настоящее время – 10244,7 млн. кВтч). Последние годы характеризуются в Краснодарском крае постоянным ростом энергопотребления. Анализ поступающих заявок на технологическое присоединение к электрическим сетям показывает, что спрос на присоединяемую мощность на территории Краснодарского края растет с большим превышением среднероссийского показателя. Наибольший рост энергопотребления наблюдается в Юго-Западном, Центральном и Сочинском энергорайонах. Значительное увеличение энергопотребление вызвала также подготовка и проведение олимпиады 2014 года в Сочи. Поэтому экономические потребности также определяют необходимость развитие энергетики на возобновляемых источниках как часть решения проблем энергодефицитности региона. Еще одним аспектом развития возобновляемой энергетики в регионах является необходимость снижения выбросов от стационарных источников путем развития экологически чистых технологий производства энергии (объем выбросов от стационарных источников в атмосферный воздух в 2005 г., в целом по Краснодарскому краю составил 115,650 тыс. т вредных примесей). Это является важным условием развития исследуемой территории, которая характеризуется значительным туристско-рекреационным потенциалом и уже сейчас является основным центром курортно-санаторного лечения Российской Федерации. Кроме того, началось движение в сфере государственного и, в частности, юридического оформления отношения к развитию ВИЭ в России. Так, в ноябре 2007г. были приняты поправки к федеральному закону № 35-ФЗ «Об 84 электроэнергетике» [74], впервые зафиксировавшие основные положения основы законодательной поддержки развития ВИЭ в России: • стимулирование только по объѐму произведѐнной энергии; • фиксированные тарифы (Feed In Tariff (FIT)); • фиксированная надбавка к рыночной цене; • разработка нового правительственного постановления о числовых значениях надбавок. На сегодняшний день уже принято Распоряжение Правительства РФ от 8 января 2009 г. № 1-р «Основные направления государственной политики в сфере повышения энергетической эффективности электроэнергетики на основе использования возобновляемых источников энергии на период до 2020 года» [54]. Анализ функционирования ОЭС Юга выявил следующие проблемы: 1. Происходит старение оборудования электростанций и электросетевых объектов. В настоящее время парковый ресурс выработали более 6000 МВт турбинного оборудования ТЭС. На гидроэлектростанциях, построенных сорок и более лет назад, требуется замена гидротурбин и другого оборудования. 2. В ОЭС Юга даже после ввода блока № 1 Волгодонской АЭС сохраняется дефицит мощности 750-1200 МВт. 3. Интенсивный рост электропотребления в последние годы в ряде энергорайонов Краснодарской и Ростовской энергосистем обострил проблемы в электроснабжении потребителей этих районов. 4. Проблемы исчерпания легкодоступных запасов органического топлива и обостряющиеся экологические проблемы в энергетике региона могут быть решены на основе новых технологий – с использованием возобновляемых источников энергии. Таким образом, важным представляется детальный анализ ресурсов возобновляемых источников энергии, анализ методики оценки ресурсов и ее уточнение, поскольку в основном (по крайней мере, в условиях России) выработка энергии на ВИЭ является пока более дорогостоящей, чем в системах 85 традиционной энергетики. Результаты оценок ресурсов с уточнением их при осуществлении предпроектных изысканий позволяют давать более точные прогнозы по выработке энергии, а значит, достоверно обосновывать инвестиции и переходить к разработке рабочего проекта станций на ВИЭ. Юг России в последние годы является наиболее успешно развивающейся территорией для реализации проектов в области ветровой и солнечной энергетики. В ходе проведенной работы была собрана информация по существующим и проектируемым объектам на ВИЭ в регионе (Рис. 15). Полный перечень проектов на ВИЭ, их технические характеристики и стадия реализации представлены в таблице (см. Приложение 6). 3.2. Природные ресурсы, валовый и технический потенциалы солнечной и ветровой энергии Юга России Для обеспечения оценки природных ресурсов ветровой и солнечной энергии исследуемой территории в картографическом виде были представлены следующие данные: • дневные суммы суммарной солнечной радиации, приходящей на горизонтальную поверхность (в кВтч/м2) (рис. 16); Средние скорости ветра по данным наземных наблюдений на метеостанциях и данным NASA SSE на высоте 10 и 50 м (в м/с) (рис. 17, 18, 19); Повторяемости средних скоростей ветра (в процентах) (рис. 20). Все карты характеристик солнечной энергии построены для различных периодов года: год в целом, теплые полгода (апрель–сентябрь), лето (июнь– август). При этом выполнена их компоновка на лист по 3 для возможности сравнения и выбора оптимального периода для использования солнечной энергии. 86 Рис. 15. Перспективные и осуществленные проекты солнечной и ветровой энергетики на территории Юга России 87 Рис. 16. Природный ресурс солнечной энергии территории Юга России. 88 Рис. 17. Природный ресурс энергии ветра территории Юга России на высоте 10 м (по данным метеостанций) 89 Рис. 18. Природный ресурс энергии ветра территории Юга России на высоте 10 м (по данным NASA SSE) 90 Рис. 19. Природный ресурс энергии ветра территории Юга России на высоте 50 м (по данным NASA SSE) 91 Рис. 20. Карта повторяемости средних скоростей ветра для территории Юга России 92 Полученные карты свидетельствуют о том, что регион характеризуется средними годовыми скоростями ветра на высоте 50 м, изменяющимися в пределах от 5 м/с (Краснодарский край) до 7 м/с (в районе г. Волгоград и в предгорьях Северного Кавказа). По картам можно проследить изменения средней скорости ветра на различных высотах – скорость ветра на высоте 50 м выше, чем на высоте 10 м, приблизительно на 1 м/с. Среднегодовые суточные суммы суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность в пределах региона составляют 3,5-4,0 кВтч/м2день, средние за теплые полгода 5,0-6,0 кВтч/м2день, средние за лето - 5,0-6,5 кВтч/м2день. Указанные величины свидетельствуют о значительном солнечном энергетическом ресурсе региона и о средних значениях ветровых ресурсов. В целом по региону наблюдается корреляция значений солнечной радиации с широтной зональностью. Для оценки валового потенциала солнечной и ветровой энергии использовались следующие данные: • дневные суммы суммарной солнечной радиации, приходящей на наклонную поверхность (угол наклона равен широте) (в кВтч/м2) (рис. 21); • дневные суммы суммарной солнечной радиации, приходящей на оптимально ориентированную поверхность (в кВтч/м2) (рис. 22).; удельная мощность воздушной струи на высоте 50 м (в Вт/м2) (рис. 23). . 93 Рис. 21. Валовый потенциал солнечной энергии территории Юга России 94 Рис. 22. Валовый потенциал солнечной энергии территории Юга России. 95 Рис. 23. Валовый потенциал ветровой энергии территории Юга России. 96 Для обеспечения оценок технического потенциала ветровой и солнечной энергии для исследуемой территории были использованы данные моделирования выработки тепловой и электрической энергии солнечными и ветровыми агрегатами заданного типа. Технический потенциал солнечной энергии был отражен эффективностью солнечных водонагревательных установок (СВУ). Показатели эффективности СВУ были оценены на основе моделирования работы солнечных установок в реальных климатических условиях с использованием необходимых характеристик используемого в них оборудования. Математические модели разработаны в Объединенном институте высоких температур РАН [48, 52]. Подробное описание моделей не является предметом настоящей работы. Перечислим здесь лишь их основные особенности. Имитационные модели солнечных установок разработаны с использованием программы динамического моделирования TRNSYS [116], применяемой в зарубежных научных центрах для моделирования систем солнечного теплоснабжения. В качестве исходной климатической информации используются справочные среднемесячные актинометрические данные, а также данные о температуре и влажности воздуха и скорости ветра, на основе которых генерируется так называемый «типичный метеогод» (Typical Meteo Year - TMY), представляющий собой годовые последовательности часовых метеорологических данных. Солнечная установка моделируется поэлементно с обеспечением между элементами необходимых информационных связей, отражающих связи физических параметров, описывающих работу компонентов установки. Солнечные коллекторы. На рынке имеется широкий выбор солнечных коллекторов различных конструкций (от простейших плоских бесстекольных, применяемых для подогрева воды в плавательных бассейнах, до трубчатых вакуумированных, в том числе с оптическими концентраторами, позволяющих получать температуры теплоносителя до 200ºС и выше). В солнечных водонагревательных установках наиболее широкое применение находят 97 относительно недорогие и простые по конструкции плоские одностекольные солнечные коллекторы. Такие коллекторы выпускаются и рядом российских производителей (Ковровский машиностроительный завод, ВПК «НПО машиностроения» и др.) [50]. На рисунках 24-30 представлены результаты пространственного распределения расчетных показателей эффективности использования трех типичных индивидуальных солнечных водонагревательных установок с солнечным коллектором площадью 2 м2. Были использованы следующие конструкции: плоскостной коллектор, ѐмкостной коллектор и вакуумированный коллектор. В качестве показателя эффективности была использована доля покрытия нагрузки горячего водоснабжения за счет солнечной энергии. Моделирование и картографический материал отражают следующие временные периоды, характерные для использования солнечных установок: 1) летние месяцы (июнь–август), 2) теплое полугодие (апрель– сентябрь), 3)среднегодовые значения. Значения температуры нагрева воды (37ºС, 45ºС и 55ºС) определены из соображения ее использования потребителем. Так температура воды 37ºС ощущается как теплая. Вода температуры 45ºС и 55ºС определяется в водопотреблении как горячая [48]. В качестве технически доступного потенциала ветровой энергии для Юга России автором были рассчитаны производительности (т. е. выработка энергии в год) трех типовых ветроустановок, «помещенных» в узлы сетки 1º×1º (в соответствии с сеткой доступных данных) (Рис. 31). Для расчета были выбраны современные серийно выпускаемые ветроэнергоустановки высотой 50 м и мощностью 150 кВт (модель NORDEX N 27–50), 600 кВт (модель VESTAS V44–50) и 1300 кВт (NORDEX N 60-50). Характеристики ветроэнергоустановок представлены в табл. 7. Полученные карты валового и технического потенциалов свидетельствуют о том, что валовый потенциал территории Юга России пространственно коррелирует с максимальными значениями падающей солнечной радиации и максимальной повторяемостью скорости ветра в 98 диапазонах 2-6 и 6-10 м/с. Очевидно, что наиболее эффективным для Юга России является использование емкостных коллекторов, которые в теплые полгода покрывает потребности в горячем водоснабжении большей части территории на 90-100%. Максимальным техническим потенциалом ветровой энергии характеризуются территории Волгоградской области, республики Калмыкия, Астраханская область, а также республики Чечня и Дагестан. Таблица 7 Характеристики ветроэнергоустановок, использованные в расчетах Производитель Nordex Vestas Nordex Модель NORDEX N 27– 50 VESTAS V39–50 NORDEX N 60–50 Мощност ь, кВт Высота мачты, м Диаметр ветроколе са, м Ометаемая площадь, м2 150 50 27 572,56 600 50 39 1194,59 1300 50 60 2827,43 99 Рис. 24. Технический потенциал использования солнечной энергии вакуумированным коллектором площадью 2м2 для территории Юга России 100 Рис. 25. Технический потенциал использования солнечной энергии вакуумированным коллектором площадью 2м2 для территории Юга России 101 Рис. 26. Технический потенциал использования солнечной энергии вакуумированным коллектором площадью 2м2 для территории Юга России 102 Рис. 27. Технический потенциал использования солнечной энергии ѐмкостным коллектором площадью 2м2 для территории Юга России 103 Рис. 28. Технический потенциал использования солнечной энергии ѐмкостным коллектором площадью 2м 2 для территории Юга России 104 Рис. 29. Технический потенциал использования солнечной энергии ѐмкостным коллектором площадью 2м2 для территории Юга России 105 Рис. 30. Технический потенциал использования солнечной энергии плоскостным коллектором площадью 2м2 для территории Юга России. 106 Рис. 31. Технический потенциал использования ветровой энергии ветроустановкой NORDEX N27-50 для территории Юга России. 107 Методика обработки данных и построения карт включала получение первичной информации из базы данных NASA [102] для широтно-долготного диапазона, соответствующего территории Юга России с интервалом в 1º по широте и долготе. В результате были сформированы 100 файлов относящихся к каждой точке сетки широта – долгота. Затем все файлы были сведены в единый массив, содержащий результаты расчета вышеперечисленных характеристик солнечной и ветровой энергии на каждый месяц года, по сезонам и среднегодовые значения. В связи с тем, что метеоданные NASA получены путем моделирования и согласно проведенным исследованиям малопригодны для территорий с сильно расчлененным рельефом, на всех картах исключена из рассмотрения территория Горного Кавказа. Массив подготовленных данных о характеристиках солнечной и ветровой энергии шире перечня построенных в результате работы карт. Это позволяет при необходимости создавать карты для отдельных месяцев года или наносить на карты информацию, имеющую сугубо прикладное значение (например, величина оптимального угла наклона солнечного коллектора и т.д.). При составлении карт были использованы картографические программы для создания, редактирования и анализа картографической и пространственной информации, а также программы, создающие модели рельефа и абстрактных геополей и позволяющие по исходным точкам дискретного характера получать непрерывные поверхности. Согласно методике картографирования ресурсов солнечной и ветровой энергии, изложенной во 2 главе, интерполяция значений солнечной радиации производилась методом сплайнов, интерполяция характеристик ветровой энергии – методом обратно взвешенных расстояний с учетом шероховатости поверхности. Созданные карты имеют большое практическое значение, поскольку дают наглядную качественную и количественную информацию. 108 3.3. Анализ факторов, влияющих на размещение объектов солнечной и ветровой энергетики в Волгоградской области Для картографирования критериев, ограничивающих использование природных ресурсов ВИЭ, была выбрана как «пилотный» регион Волгоградская область, которая является одной из наиболее перспективных территорий РФ с точки зрения использования ресурсов возобновляемой энергетики. Генерирующие мощности Волгоградской области рассмотрены и приведены в Приложении 5. Согласно программе развития электроэнергетики Волгоградская область обладает значительным потенциалом использования ветра для производства электроэнергии. В период до 2018 года на территории области планируется сооружение ветропарка «Нижняя Волга» мощностью 500 МВт, а также ведется поиск перспективных для ВЭ площадок инвесторами и проектировщиками. Кроме того, данный регион имеет научно-техническую и образовательную базы в области солнечной и ветроэнергетики; производит собственные ветроустановки; разработаны перспективные проекты строительства заводов по производству ветроэнергетического оборудования и строительства ВЭС. По рисунку 15 также можно отметить, что регион обладает опытом использования солнечных энергосистем. 3.3.1. Определение и ранжирование факторов В первую очередь были рассмотрены критерии, ограничивающие строительство объектов ветровой и солнечной энергетики. Как уже говорилось выше, по существующим на сегодняшний день в России государственным стандартам в области нетрадиционной энергетики [22], проектирование ветроустановок ограничивается только миграционными путями перелетных птиц (и необходимостью установки акустических маячков на мачтах для отпугивания птиц), уровнем звука на расстоянии 50 м от ветроагрегата на высоте 1,5 м от уровня земли (не более 60 дБА), уровнем звука 109 в жилых и общественных помещениях, находящихся вблизи ветроустановок (уровень звука должен быть не выше 60 дБА, уровень инфразвука не выше 100 дБА), электромагнитной совместимостью оборудования на ВЭУ. Для установок, работающих на солнечной энергии, также актуальна проблема отсутствие нормативов. В представленной работе факторы, влияющие на размещение объектов ВИЭ и на развитие возобновляемой энергии в регионе, определялись, исходя из практики компаний, осуществляющих проекты солнечной и ветровой энергетики на территории России, существующих нормативных документов по строительству инженерных объектов, зарубежного опыта, экспертных мнений. В результате исследования нами были отобраны следующие факторы, влияющие на размещение систем на солнечной и ветровой энергии для территории Волгоградской области (табл. 8). Отбор факторов проводился на основе типизации, изложенной в главе 2. Не все возможные факторы могут быть представлены на конкретной территории. Тем не менее при оценке каждого региона необходимо рассмотрение максимально полного перечня и всех доступных (с точки зрения доступности информации) из методически определенных факторов. После составления перечня факторов были определены форма их отображения в картографическом виде, буферная зона объектов (если зона воздействия на объект шире, чем его границы) (табл. 9). 110 Таблица 8 Перечень отобранных для Волгоградской области критериев, влияющих на использование ресурсов солнечной и ветровой энергии Ограничивающие критерии Критерии, влияющие на развитие возобновляемой энергетики Особо охраняемые природные Численность населения территории Лечебно-оздоровительные Потребление э/э на душу населения местности и курорты Территории объектов культурного Динамика энергопотребления значения, памятников природы и архитектуры Районы с неблагоприятными Существующие объекты электрогенерации инженерно-геологическими условиями Гидрологические объекты (речная Наличие опыта создания объектов на ВИЭ сеть, каналы, озера, болота, (объекты на ВИЭ, количество, ежегодная водохранилища), водоохранные выработка э/э) зоны Ключевые орнитологические Наличие средних и высших учебных районы заведений для подготовки специалистовэнергетиков (в т.ч. по ВЭ): СУЗы и ВУЗы, количество ежегодно выпускаемых специалистов Территории объектов министерства обороны Территории сельскохозяйственных земель (определенные типы землепользования) Территории населенных пунктов Линии автодорог, железных дорог 111 Таблица 9 Полный перечень ограничивающих критериев, учтенных при районировании Волгоградской области по степени пригодности для размещения объектов солнечной и ветровой энергетики (с учетом размера проекта) Уровень ограничения № Ограничивающие критерии (в баллах) Форма отображения Буферная Крупные Мелкие проекты проекты 1 Природные парки полигон 3 2 2 Природные заказники полигон 3 2 3 Охраняемые ландшафты полигон 3 2 4 Памятники природы полигон 3 2 5 Земли лесного фонда полигон 3 2 Районы с неблагоприятными 6 инженерно-геологическими зона, м 2 полигон 2 полигон 3 3 линия 3 3 полигон 3 3 полигон 3 2 полигон 1 1 полигон 2 2 полигон 2 1 условиями (склоны) 7 8 9 10 11 12 13 Нелинейные гидрологические объекты Линейные гидрологические объекты Ключевые орнитологические районы Территории объектов министерства обороны Пашни, сенокосы Леса, выгоны и пастбища, пески, сады Территории населенных пунктов 150 14 Линии автодорог линия 3 2 40 15 Линии железных дорог линия 3 2 40 112 Все учтенные факторов были разделены на 3 группы и для их оценки была использована балльная система: - строгое ограничение (3 балла) – строительство объекта на ВИЭ здесь полностью запрещено - среднее ограничение (2 балла) – строительство теоретически запрещено, но может быть реализовано, если положительное воздействие объекта от объекта будет достаточно высоко. - слабое ограничение (1 балл) – строительство может быть осуществлено после более детальной оценки воздействия объекта на окружающую среду. При ранжировании учитывались масштабы проектируемых энергообъектов (крупные ВЭС и СЭС мегаваттного класса и единичные установки для частного пользования), что позволило выполнить оценку территории с большей точностью. Социально-экономические предпосылки оценивались отдельно в своей совокупности. По ним были выделены районы с наиболее благоприятными социально-экономическими условиями для внедрения новых энергообъектов, которые были наложены на карту ограничивающих критериев. 3.3.2. Районирование Волгоградской области по степени пригодности для размещения объектов солнечной и ветровой энергетики Согласно перечню отобранных критериев была создана база пространственных данных и произведена ее визуализация в виде следующих карт. Карта «Земельные ресурсы» (критерии №№ 11,12) (рис. 32) Структура использования земель, отраженная на этой карте, позволяет выделить сельскохозяйственные земли с более строгими ограничениями по их использованию (такие как сады, леса) и те, на которых возможно сооружение объектов солнечной и ветровой 113 Рис. 32. Карта земельных ресурсов Волгоградской области 114 энергетики при полном учете воздействия их на окружающую среду (сенокосы, пашни, пастбища). Пашня занимает более половины территории Волгоградской области. Вторую по величине часть занимают сенокосы, пастбища, выгоны. Согласно исследованиям по воздействию объектов солнечной и ветровой энергетики на окружающую среду и мировому опыту, сооружения этого типа не только не оказывают негативного воздействия на домашних животных и растений, но в некоторых случаях и наблюдается взаимовыгодный симбиоз. Леса, распространенные по долинам рек, и сады, расположенные вблизи крупных городов, можно выделить как менее благоприятные для объектов ВЭ территории, т.к. строительство на них сопряжено с вырубкой деревьев, а следовательно, с существенным воздействием на окружающую среду и возможными экономическими потерями. Карта «Дорожно-транспортная сеть» (критерии №№ 14,15) (рис. 33) Существенной причиной для представления дорожно-транспортной сети в виде отдельной карты является их двойственность с точки зрения учета факторов, влияющих на размещение объектов ВЭ. Дороги с одной стороны являются территорией с буферной зоной, где сооружение крупномасштабных энергообъектов не возможно. С другой стороны наличие транспортной сети вблизи проектируемого объекта на ВИЭ является одним из основных факторов целесообразности реализации проекта, т.к. сильно снижает объѐм инвестиций. На карте отображены железные дороги, федеральная трасса Москва-Дон и автомобильные дороги местного назначения. Помимо этого показаны пунсонами административные муниципальные центры и некоторые другие города для ориентации по листу карты. Можно отметить, что Волгоградская область достаточно плотно покрыта дорожной сетью, что благоприятно для поиска площадок и реализации проектов ВЭ. 115 Рис. 33. Карта дорожно-транспортной сети Волгоградской области 116 Карта особо охраняемых территорий (критерии №№ 1,2,3,4,5,9) (рис.34) При составлении учтены особо охраняемые природные территории федерального и местного значения: природные парки и заказники, территории лесного фонда. На территории Волгоградской области расположены: • 7 природных парков общей площадью 7077 км2: «Волго-Ахтубинская пойма» «Донской», «Нижнехопѐрский», «Усть-Медведицкий», «Цимлянские пески», «Щербаковский,» «Эльтонский»; • 8 государственных природных заказников общей площадью 195,65 км2: «Дрофиный», «Задонский», «Куланинский», «Кумылженский», «Лѐщевский», «Ольховский», «Раздорский», «Чернополянский»; • 15 памятников природы. Также на карте показаны территории военной безопасности и обороны (в Палласовском и Калачевском районах). Особое внимание обратим на ключевые орнитологические территории, которые включены в рассмотрение в связи с необходимостью учета гибели птиц при проектировании ветропарков. Ключевые орнитологические территории выделяются на основании специальных критериев, разработанных координационным центром программы КОТР в соответствии с требованиями. В общей сложности на территории Волгоградской области выделено 25 ключевых орнитологических территорий. Многие из них находятся на охраняемых природных территориях [14]. 117 Рис. 34. Карта особо охраняемых территорий Волгоградской области 118 Карта «Население» Карта населения Волгоградской области представлена на рисунке 35 и отражает показатели численности населенных пунктов и плотности населения по муниципальным районам. Населенные пункты разделены на крупнейшие города (Волгоград, Волжский, Камышин), города с населением от 30 до 60 тысяч человек (Урюпинск, Михайловка, Фролово), населенные пункты от 3 до 30 тысяч, от 1 до 3 тысяч и менее 1 тысячи. Использована относительная шкала условных знаков. Шрифтом выделены города, поселки, поселки городского типа и сельские населенные пункты. По плотности населения выделено 4 типа территорий: высокая плотность населения (более 100 человек на километр квадратный) – городская территория Волгограда, территории с плотностью населения от 20 до 100 и от 10 до 20 человек на км квадратный, территории с низкой плотностью населения – менее 10 человек на кв.км). Источником для составления карты послужили данные о Всероссийской переписи населения 2010 года [45]. В качестве врезки на карте представлены графики динамики энергопотребления на душу населения в бытовом секторе и в целом, а также электровооруженности труда, по которым можно сделать вывод о росте энергопотребления населения в последние годы (начиная с 2011 г., что связано с экономической стабилизацией в регионе). Таким образом, карта позволяет сделать вывод, что при общей динамике роста энергопотребления наиболее перспективными для сооружения новых энергетических объектов могут стать районы с более высокой плотностью населения. 119 Рис. 35. Карта населения Волгоградской области 120 Карта динамики энергопотребления (рис. 36) Карта составлена по данным Программы развития электроэнергетики Волгоградской области до 2020 года [23]. На карте отражена динамика электропотребления по 4 энергорайонам: Левобережный, Волгоградский, Северный и Южный. Отмечен рост энергопотребления в в Волгоградском и Левобережном районах. В качестве врезки на кате представлена общая структура электропотребления региона, где основную долю представляет промышленность (59%), при этом население потребляет 10% всей вырабатываемой в регионе электроэнергии. Сравнение этой карты с картой населения может быть основой для выделения перспективного в плане внедрения новых мощностей района Волгоградской области – Левобережного района – характеризующегося более высокими темпами роста по нескольким социально-экономическим показателям. Общие карты перспективности территории для размещения объектов солнечной и ветровой энергетики Результатом проведенного исследования стали комплексные карты (рис. 37, 38), где были просуммированы все критерии, ограничивающие размещение объектов ВЭ и учтены предпосылки к развитию ВЭ в регионе. На картахз видно, что на большей части Волгоградской области проекты солнечной и ветровой энергетики могут быть реализованы при рассмотрении оценки их воздействия на окружающую среду. Достаточно четко на картах выделяется Левобережный район, характеризующийся, кроме прочего, ростом плотности населения и ростом энергопотребления, что влечет за собой необходимость в сооружении новых энергообъектов. Суммирование критериев проводилось согласно присвоенным в ходе ранжирования баллам с привлечением экспертных оценок. На данном этапе развития ВЭ в России представляется сложным полностью автоматизировать этот процесс, т.к. при рассмотрении каждого конкретного региона страны необходимо индивидуально оценивать наличие и значимость критериев на 121 исследуемой территории. Тем не менее, методика, изложенная в главе 2, включает в себя достаточно широкий перечень типов факторов, и универсальна для применения при любом количестве факторов и их весовой оценке. Совместный анализ карт технического потенциала и карт перспективности территории для размещения энергообъектов различной мощности показал, что единичные установки горячего водоснабжения и фотоэлектропреобразователи могут применяться и будут эффективны на большей части Волгоградской области. Для размещения крупных ВЭС и СЭС наиболее перспективным является Левобережный район Волгоградской области, в той его части, где отсутствуют строгие ограничения. Следует отметить, что результаты анализа неплохо коррелируют с уже существующими в Волгоградской области объектами солнечной и ветровой энергетики. Это дополнительно свидетельствует о состоятельности разработанной методики. 122 Рис. 36. Карта динамики изменения электропотребления Волгоградской области за 2008-2013 гг. 123 Рис. 37. Карта пригодностити использования территории Волгоградской области для размещения крупных объектов солнечной и ветровой энергетики. 124 Рис. 38. Карта пригодности использования территории Волгоградской области для размещения мелких объектов солнечной и ветровой энергетики. 125 Выводы по главе 3 1. На основании анализа физико-географических и социально- экономических условий территории Юга России проведено обоснование выбора региона исследования. Собрана и представлена в картографическом и табличном виде информация о действующих и проектируемых объектах солнечной и ветровой энергетики в регионе. 2. Для обеспечения оценок природного ресурса на основе базы данных NASA SSE и наземных метеорологических измерений составлены карты характеристик солнечной и ветровой энергии. Анализ полученного материала показал, что регион характеризуется средними годовыми скоростями ветра на высоте 50 м, изменяющимися в пределах от 5 м/с (Краснодарский край) до 7 м/с (в районе г. Волгоград и в предгорьях Северного Кавказа). Среднегодовые суточные суммы суммарной солнечной радиации на горизонтальную поверхность составляют 3,5-4,0 кВтч/м2день, средние за теплые полгода 5,06,0 кВтч/м2день, средние за лето5,0-6,5 кВтч/м2день. Указанные величины свидетельствуют о значительном солнечном энергетическом ресурсе региона и о средних значениях ветровых ресурсов. 3. Проведенные оценки валового энергетического потенциала территории были отражены в виде карт суммарной солнечной радиации, приходящей на различным образом ориентированные поверхности и удельной мощности воздушной струи на высоте 50 м. 4. Для представления технического потенциала солнечной и ветровой энергии использовались данные расчетов и моделирования производительности типовых солнечных и ветровых установок: солнечных коллекторов 3 типов, типовых ветроэнергоустановок высотой 50 м. Анализ показал, что валовый потенциал территории Юга России пространственно коррелирует с максимальными значениями падающей солнечной радиации и максимальной повторяемостью скорости ветра в диапазонах 2-6 и 6-10 м/с. Технический потенциал солнечной энергии был оценен в значениях доли покрытия нагрузки 126 горячего водоснабжения при трех температурах теплоносителя (37, 45 и 55) в различные периоды года. Показано, что наиболее эффективным является использование емкостных коллекторов, которые в теплые полгода покрывает потребности в горячем водоснабжении большей части территории Юга России на 90-100%. Максимальным техническим потенциалом ветровой энергии характеризуются территории Волгоградской области, республики Калмыкия, Астраханская область, а также республики Чечня и Дагестан. Апробация методики показала, что предложенный состав серии карт достаточно полно обеспечивает оценку ресурсов солнечной и ветровой энергии на региональном уровне. 5. Для пилотной территории в пределах региона исследований – Волгоградской области – было проведено районирование территории по возможности размещения объектов солнечной и ветровой энергетики, которое было основано на последовательном создании и анализе карт факторов, влияющих на размещении энергетических объектов. Основным результатом анализа факторов являются созданные карты перспективности территории для реализации проектов солнечной и ветровой энергетики различной мощности. 6. Совместный анализ карт технического потенциала и карт пригодности территории для размещения энергообъектов различной мощности показал, что единичные установки горячего водоснабжения и фотоэлектропреобразователи могут применяться и будут эффективны на большей части Волгоградской области. Для размещения крупных ВЭС и СЭС наиболее перспективным является Левобережный район Волгоградской области – как по техническому потенцилу, так и по пригодности территорий и социально-экономическим предпосылкам. 127 Заключение 1. В России в последнее десятилетие в связи с развитием возобновляемой энергетики стали актуальными достоверные оценки и картографирование ресурсного потенциала территорий, причем, в силу специфики российских условий развития ВЭ, наиболее востребованными являются специализированнее карты и ГИС-продукты регионального уровня. Зарубежные геоинформационные системы и карты, созданные для 2. целей возобновляемой территории энергетики, (локальные, имеют региональные, различный уровень национальные, охвата всемирные), тематическую направленность (ветровая-солнечная-геотермальная энергетика и др. или комплексные); основаны на данных различной генерализации (данные в каждой точке координатной сетки – статистические данные, относящиеся к региону в целом); предоставляют пользователю доступ к исходным данным либо предлагают результаты оценок без описания использованных методов; являются открытым ресурсом или коммерческим проектом. Анализ зарубежных ГИС позволяет наметить методические основы для отечественных исследований в этой области, однако специфика развития возобновляемой энергетики в России заставляет разрабатывать собственные подходы, включая методы оценок, картографирования и анализа. 3. При оценке ресурсов солнечной и ветровой энергии применяются результаты наземных наблюдений двух типов: - многолетние метеорологические и актинометрические данные, которые зачастую относятся к району, значительно удаленному от точки предполагаемого сооружения станций и данные по ветровым характеристикам не соответствуют высотам современных ветрогенераторов; - данные ветромониторинга - подробные и достоверные результаты измерений, привязанные к интересующему пункту, однако недостаточные с точки зрения протяженности временных рядов. В работе произведен сравнительный анализ различных источников данных, обосновано и принято 128 целесообразным использовать в качестве дополнительного источника данных о характеристиках солнечной и ветровой энергии результаты дистанционных (спутниковых) методов измерения и математического моделирования для получения более детальных, однородных и специализированных массивов данных. 4. Для получения объективного представления ресурсной базы ветровой и солнечной энергетики очевидным в настоящее время является недостаток адекватных исходных данных с точки зрения их распределения по территории и, следовательно, необходимость разработки и анализа методов интерполяции и картографирования широкого перечня характеристик солнечной и ветровой энергии, в том числе производных (расчетных) величин. 5. При оценках энергопотенциала ВИЭ целесообразно и необходимо составление и анализ разномасштабного картографического материала. 6. Помимо оценки ресурсов актуальным является разработка методики картографирования энергопотенциала возобновляемых источников с учетом ограничивающих факторов. Данное направления анализа потенциала и доступности ветровой и солнечной энергии в настоящее время активно развивается в мире. Методические подходы, развиваемые за рубежом, в силу их сложности, недостаточного учета факторов и ограничений, отсутствия комплексности оценок, объективно не могут учитывать особенности развития возобновляемой существенных энергетики, особенностей характерные – для отсутствие России. Так одна из законодательной базы и нормативных документов, которыми можно руководствоваться при выборе критериев оценки территорий. Автором предложена методика картографирования, основанная не только на существующих в настоящее время нормативных документах, но и на опыте проектирующих компаний, работающих на территории России, а также классических географических и картографических методах. 7. Методика геоинформационного картографирования ВИЭ рассмотрена на примере ресурсов солнечной и ветровой энергии. Определен состав, 129 масштабы, временные периоды данных для их составления. Выделены 2 блока карт: ресурсного потенциала и оценки пригодности территории для размещения объектов солнечной и ветровой энергетики. Обосновано, что оценки территории должны быть основаны на факторном анализе с привлечение экспертных оценок. 8. Предложенная методика апробирована на территории Волгоградской области РФ. Выявлены районы с наиболее перспективными условиями для реализации проектов солнечной ветровой энергетики. При составлении карт и анализе территории учтены факторы ресурсного потенциала солнечной и ветровой энергетики (природного и технического), факторы, ограничивающие размещение объектов на ВИЭ (природные, экологические, технические), факторы, влияющие на развитие ВЭ в регионе (социальные и экономические). 130 Литература 1. Акишин А.С. Природно-ресурсный потенциал России и Волгоградской области: состояние, управление, перспективы: Учебное пособие. – Волгоград: Волгоградское научное издательство, 2006. – 336 с. 2. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Иванов Т.С. Методические аспекты геоинформационного обеспечения инвестиционных проектов по развитию гидроэнергетики России // Гидротехническое строительство. 2007. - № 5. С. 7-10. 3. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Осипов Г.К. Оценка природно-ресурсного потенциала территории с использованием ГИС-технологий // Региональная экология. – 1998. - № 1. C. 17-23. 4. Атлас Волгоградской области. - Киев: ГУГК, 1993. - 32 с. 5. Атлас Волгоградской области. - М.: ГУГК, 1967. - 40 с. 6. Атлас энергетических ресурсов СССР. Т.1, Ч.3. Гидроэнергетические, ветроэнергетические, гелиоэнергетические ресурсы. // 1935. 7. Багрова Л. А., Боков В. А., Черванев И. Г. Энергетика мира // Солнечная энергетика для устойчивого развития Крыма. Монография. – Симферополь, 2009. – С. 18-32. 8. Башта А.И., Боков В.А., Буряк В.В., Горбунов Р.В., Смирнов В.О. Ноосферная устойчивость региона: перспективы продвижения технологий новой энергетики и оптимизация устойчивого развития региона // Современные научные исследования и инновации. - 2015. № 5-3 (49). - С. 109-114. 9. Безруких П.П., Стребков Д.С. Возобновляемая энергетика: стратегия, ресурсы, технологии. – М.: ГНУ ВИЭСХ РАСХН, 2005. - 264 с. 10.Безруких П. П., Арбузов Ю. Д., Борисов Г. А. и др. Ресурсы и эффективность использования возобновляемых источников энергии в России / Под общ. ред. П. П. Безруких. - СПб.: Наука, 2002. - 314 с. 11.Берлянт А.М. Картография : учебник для вузов – М.: Аспект Пресс, 2002. – 336 с. 131 12.Борисенко М.М. Вертикальные профили ветра и температуры в нижних слоях атмосферы // Труды ГГО. - 1974. - Вып. 320. – 205 с. 13.Борисенко М.М., Стадник В.В. Атласы ветрового и солнечного климатов России. - СПб.: Изд-во ГГО им.А.И.Воейкова, 1997. 14.Брылѐв В. А. Особо охраняемые природные территории / В. А. Брылѐв, В. А. Сагалаев. - Волгоград: Перемена, 2000. - 260 с. 15.Брылев В.А. Природные условия и ресурсы Волгоградской области / Под ред. В.А. Брылева. – Волгоград: Перемена, 1995. – 264 с. 16.Вимберг Г.П., Елисеева И.Б. Оценка деятельности подразделений методом таксономии. – Информ. Фонд ОФАП ВНИИГМИ-МЦД. № 0919. - 1985. 17. Виссарионов В.И., Дерюгина Г.В, Кривенкова С.В., Кузнецова В.А., Малинин Н.К. Расчет ресурсов солнечной энергетики / Под ред. В.И. Виссарионова – М.: Изд-во МЭИ, 1998. - 61с. 18.Водный кодекс Российской Федерации от 03.06.2006 N 74-ФЗ (ред. от 13.07.2015) (с изм. и доп., вступ. в силу с 24.07.2015) [Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_law_60683/] 19.Волковая О. О. Застосування ГІС при розробці стратегії розвитку вітроенергетики на рівні адміністративного району // Проблеми безперервної географічної освіти і картографії. – 2013. - Вип. 17. - с. 9–12. 20.Горбунова Т. Ю., Горбунов Р. В. Подходы к оценке теоретического и технического потенциалов территории для возможности внедрения систем солнечной энергетики (на примере территории Юго-Восточного Крыма) // Материалы международным Всероссийской участием и IX научной научной конференции молодѐжной с школы «Возобновляемые источники энергии». – М., 2014. – С. 100-108. 21.Горбунов Р.В., Горбунова Т.Ю., Ильина О.И., Рафикова Ю.Ю., Панченко В.А. Потенциал использования солнечной энергетики на территории большой Феодосии // Современные научные исследования и инновации. — 2014. — № 11-3. — С. 63–72. 132 22. ГОСТ Р 51991-2002. Нетрадиционная энергетика. Ветроэнергетика. Установки ветроэнергетические. Общие технические требования. [Режим доступа: http://files.stroyinf.ru/Data1/40/40075/]. 23.Долгосрочная областная целевая программа "Энергосбережение и повышение энергетической эффективности Волгоградской области на период до 2020 года". [Режим доступа: vce34.ru/attachments/docp_2013г.doc]. 24.Игнатьев С. Г. Решение теоретических задач ветроэнергетики с позиций теории вероятностей одномерной случайной величины // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». – 2011. – № 2. – С. 14–30. 25.Игнатьев С.Г., Киселева С.В. Развитие методов оценки ветроэнергетического потенциала// Международный научный журнал «Альтернативная Энергетика и Экология». – 2010. - № 10(90). - С.10-35. 26.Киселева С.В. Дистанционные методы оценки ресурсов возобновляемых источников энергии // Возобновляемые источники энергии: Лекции ведущих специалистов. Выпуск 5. – М., 2008. – С.80-111. 27. Киселева С.В., Нефедова Л.В. ВИЭ для рекреационных целей // Энергия: экономика, техника, экология. — 2010. — № 3. — С. 25–29. 28. Киселева С.В., Рафикова Ю.Ю. Использование климатических баз данных для оценки природно-ресурсного и технического потенциала ветровой энергии // Вестник аграрной науки Дона. — 2010. — Т. 7, № 1. — С. 32–40. 29. Киселева С.В., Чернявский А.А. Анализ результатов ветромониторинга на площадке предполагаемого строительства Ейской ВЭС // Материалы международного семинара «Экологические проблемы современности». - Майкоп, 2009. - С. 141-147. 30. Ключевые орнитологические территории России. Т. 1. Ключевые орнитологические территории международного значения в Европейской России. - М.: Союз охраны птиц России, 2000. - 702 с. 133 31.Кудря С. О. Нетрадиційні та відновлювальні джерела енергії. - Київ: Видво НТУУ «КПІ», 2012. – 50 с. 32.Летопись погоды, климата и экологии Москвы (по наблюдениям Метеорологической обсерватории МГУ). Вып.1 – 2000 г. - М.: Изд-во географического ф-та МГУ, 2002. – 102 с. 33.Лурье И.К. Геоинформационное картографирование. Методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков: учебник / И.К.Лурье. – М.: КДУ, 2008. – 424 с. 34.Марчуков В.С. Ресурсно-экологическая картография / В.С. Марчуков, С.А. Сладкопевцев. – М.: МИИГАиК, 2005. – 196 с. 35.Молодан Я. Є. Особливості життєвого циклу вітроенергетичних установок як фактор впливу на компоненти ландшафту // Фізична географія та геоморфологія. – 2013. - Вип. 3 (71). - с. 167 – 176. 36.Николаев В.Г., Ганага С.В., Кудряшов Ю.И. Национальный Кадастр ветроэнергетических ресурсов России и методические основы их определения / Под редакцией канд. физ.-мат. наук Николаева В.Г. – М.:Изд-во «Атмограф», 2007. – 596 с. 37.Научно-прикладной справочник по климату СССР. Серия 3. Многолетние данные. Выпуск 13, части 1-6. Волгоградская, Ростовская, Астраханская области, Краснодарский, Ставропольский края, Калмыцкая, КабардиноБалкарская, Чечено-Ингушская, Северо-Осетинская АССР. - Л.: Гидрометеоиздат. - 1990. – 342 с. 38.Нефедова Л.В., Рафикова Ю.Ю. Региональный анализ эколого- географических факторов освоения возобновляемых источников энергии в сельских районах // Труды 9-ой Международной научно-технической конференции "Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве", Москва 21-22 мая 2014. — Т. 4. — ГНУ ВИЭСХ Москва, 2014. — С. 14–18. 39.Николаев В.Г. Актуальные научно-технические задачи на этапе становления российской ветроэнергетики // Возобновляемые источники 134 энергии: Лекции ведущих специалистов. Выпуск 7. – М., 2012. – С.80111. Новаковский Б.А., Красовская Т.М., Тульская Н.И. Использование 40. цифрового моделирования рельефа и дистанционного зондирования для актуализации мелкомасштабных ландшафтных и экологических карт горных районов // Геоинформатика/Geoinformatika. — 2005. — № 4. — С. 3–8. Новаковский Б.А., Прасолова А.И., Киселева С.В., Рафикова Ю.Ю. 41. Геоинформационные системы по возобновляемой энергетике // Сб. тр. Международной Конференции ИнтерКарто-ИнтерГИС 17. Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт, Барнаул – Денпасар. – Барнаул, 2011. - С. 10–14. Новаковский Б.А., Прасолова А.И., Киселева С.В., Рафикова Ю.Ю. 42. Картографирование ресурсов возобновляемых источников энергии (на примере энергии ветра) // Геодезия и картография. - 2012. - № 11. - С. 31– 39. 43.Новаковский Б.А., Прасолова А.И., Рафикова Ю.Ю., Каргашина М.А., Манжилевский Ю.В. Воздействие объектов ветроэнергетики на окружающую среду // Геодезия и картография. — 2013. — № 10. — С. 39–44. 44.Отчет о технико-экономических показателях и расходе условного топлива электростанций общего пользования, включая районные котельные РАО «ЕЭС России». Федеральная служба государственной статистики (РОССТАТ), Москва, 2007. [Режим доступа: http://www.gks.ru/]. 45.Официальная публикация итогов Всероссийской переписи населения 2010 года. Том 1. Численность и размещение населения. Федеральная служба государственной статистики [Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/perepis_itogi1612.htm] 135 46.Пивоварова З.И. Радиационные характеристики вычислений. – Л.: Гидрометеоиздат, 1977. - 335 с. 47.Пивоварова З.И., Стадник В.В. Климатические характеристики солнечной радиации как источника энергии на территории СССР. - Л.: Гидрометиздат, 1988. - 291 с. 48.Попель О.С., Фрид С.Е., Коломиец Ю.Г. Анализ показателей эффективности использования солнечных водонагревательных установок // Сантехника, отопление, кондиционирование. - 2004. - № 4. С. 104. 49.Попель О.С., Реутов Б.Ф., Антропов А.П. Перспективные направления использования возобновляемых источников энергии в централизованной и автономной энергетике // Теплоэнергетика №11. - 2010. - С. 2-11. 50.Попель О.С., Фрид С.Е., Коломиец Ю.Г., Киселева С.В., Терехова Е.Н. Атлас ресурсов солнечной энергии на территории России. - М.: Изд-во МФТИ, 2010. - 83c. 51.Попель О.С., Фрид С.Е., Киселева С.В., Коломиец Ю.Г., Лисицкая Н.В. Климатические данные для возобновляемой энергетики России (База климатических данных): Учебное пособие. - М.: Изд-во МФТИ, 2010. – 56 с. 52.Попель О. С., Фрид С. Е., Коломиец Ю. Г. Методика оценки эффективности использования солнечных водонагревательных установок в климатических условиях Российской Федерации. - М.: Изд-во МФТИ, 2004. 53.Прохорова Е.А. Географическое картографирование: социально- экономические карты: Учебное пособие. - М.: Географический факультет МГУ, 2009. - 263 с. 54.Распоряжение Правительства РФ от 8 января 2009 г. № 1-р «Основные направления энергетической государственной эффективности политики в сфере электроэнергетики повышения на основе использования возобновляемых источников энергии на период до 2020 136 года». доступа: [Режим www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_83805/]. 55.Рафикова Ю.Ю. Использование спутниковых данных при оценке ресурсов солнечной и ветровой энергии // Сб. ст. участников всерос. мол. науч. Школы «Современные проблемы географии и гидрологии суши». — М., 2010. — С. 69–71. 56.Рафикова Ю. Ю., Киселева С. В., Нефедова Л. В. Использование ГИСтехнологий в области возобновляемой энергетики: зарубежный и отечественный опыт // Альтернативная энергетика и экология. - 2014. № 12. – С. 96-106. 57.Рекомендации по гелиоэнергетических определению ресурсов климатических на территории характеристик СССР. – Л.: Гидрометеоиздат, 1987. - 31 с. 58.Рустамов Н.А., Андреенко Т.И., Варигина Л.В. О стандартизации для обеспечения развития энергетики возобновляемых источников в России // Мир стандартов. — 2013. — Т. 2, № 73. — С. 5–8. 59.Рыженков М.А., Ермоленко Б.В., Ермоленко Г.В. Экологические аспекты ветроэнергетики // Теплоэнергетика. – 2011. - № 11. - С. 72-79. 60.Сажин А.Н. Природно-климатический потенциал Волгоградской области: Научное исследование природно-климатических ресурсов области за 100летний период. - Волгоград, 1993. – 170 с. 61.Самсонов Т.Е. Мультимасштабное картографирование рельефа на основе создания баз геоданных: Автореферат дисс. канд. геогр. наук. – Москва: МГУ, 2010. – 26 с. 62.СНиП 2.01.15-90. Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов. проектирования. Основные [Режим положения доступа: http://gostbank.metaltorg.ru/data/norms_new/snip/79.pdf]. 63.Соловьев А.А. Аналитические методы прогноза энергопотребления // Энергетическая политика. - 2009. - № 5. - С. 17-23. 137 64.Справочник по климату СССР. Ч.III. Ветер. Вып. 1 – 3, 8-9, 12-13, 17, 2029, 33-34. - Л.: Гидрометеоиздат, 1966-1967. 65.Справочник по ресурсам возобновляемых источников энергии России и местным видам топлива: (показатели по территориям) / Под ред. д.т.н. Безруких П.П. - Москва: ИАЦ Энергия, 2007. - 272 с. 66.Справочник эколого-климатологических характеристик г. Москвы (по данным Метеорологической обсерватории МГУ). Том 1. Солнечная радиация, солнечное сияние. Метеорологические элементы и явления. Характеристики пограничного слоя атмосферы. – М.: Изд-во Моск. Унта, 2003. - С. 35-87. 67.Стадник В.В. Районирование территории СССР по характеристикам изменчивости солнечной радиации. // Материалы XII Совещания по актинометрии. Использование актинометрической информации для нужд народного хозяйства. – Иркутск, 1984. - С. 90-93. 68.Стадник В.В. Статистические характеристики суточных сумм суммарной радиации // Труды ГГО. - 1983. - Вып. 475. - С. 61-68. 69.Старков А.Н., Ландберг Л., Безруких П. П., Борисенко М. М. Атлас ветров России. - М.: Изд. «Можайск-Терра», 2000. – 201 с. 70.Тарнижевский Б.В. Оценка эффективности применения солнечного теплоснабжения в России // Теплоэнергетика. – 1996. - №5. – С. 20-25. 71.ТЭК и экономика регионов России. - М.: ИД «ЭНЕРГИЯ», 2007. – 660 с. 72.Фортов В.Е., Попель О.С. Энергетика в современном мире – Долгопрудный: Издательский дом «Интеллект», 2011. – 168 с. 73.Федеральный закон от 4 ноября 2007 г. N 250-ФЗ "О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с осуществлением мер по реформированию Единой энергетической системы России". [Режим доступа: www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_72255/]. 74.Федеральный закон № 35-ФЗ «Об электроэнергетике». [Режим доступа: www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_41502/]. 138 75. Фрид С.Е., Эффективность Коломиец и Ю.Г., перспективы Сушникова использования Е.В, Ямудер различных В.Ф. систем солнечного нагрева воды в климатических условиях Российской Федерации // Теплоэнергетика. – 2011. - №11. - С. 26-31. 76. Фрид С.Е., Коломиец Ю.Г., Лисицкая Н.В., Попель О.С., Киселева С.В. Программа для работы с климатологическими данными NASA и RetScreen для различных регионов России. Свидетельство о государственной регистрации программы на ЭВМ № 2011617226. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 15 сентября 2011 года. 77. Хргиан А.Х. Физика атмосферы. Ч.1. – Л.: Гидрометеоиздат, 1978. – 150 с. 78. Baban S. M. and J.T. Parry. Developing and applying a GIS-assisted approach to locating wind farms in the UK // Renewable energy. – 2001. 24(1). – P. 59-71. 79. Buishand T.A., Beersma J.J., Sluiter R. & T. Kroon. Definitiestudie rasterdata meteorologie. // De Bilt, KNMI / RWS Waterdienst, 2008. 80. Coppin, P. A., K.A. Ayotte and N. Steggel, 2003: ―Wind Resource Assessment in Australia – A Planners Guide‖. A Report of the CSIRO Wind Energy Research Unit, CSIRO Land and Water. 81. van den Dobbelsteen, A., Broersma, S.; Stremke, S. Energy potential mapping for energy-producing neighborhoods. Int. J. Sustain. Build. Technol. Urban Dev. 2011, 2, pp. 170–176. 82. Dominguez, J., and J. Amador (2007). Geographical information systems applied in the field of renewable energy sources. Computers & Industrial Engineering, 52(3), pp. 322-326. 83. Erbs, D. G., Klein S. A., Duffie J. A. Estimation of the Diffuse Radiation Fraction for Hourly, Daily and Monthly average Global Radiation. // Solar Energy. 1982. V. 28, No. 4. PP. 293-302. 84. EPA Renewable Energy Sites. U.S. Environmental Protection Agency, Office of Solid Waste and Emergency Response, Center for Program Analysis. 139 U.S. EPA Office of Solid Waste and Emergency Response (OSWER), 2008/11/20. Washington, DC [Режим доступа: http://www.epa.gov/oswer/ocpa/maps/epa_tracked_sites_data _guidelines.pdf]. 85. S. V. Gapon, N. N. Batlev, «Defining the optimal location of alternative energy (solar and wind), (the Crimea as an example)» // Geografical and geoecological researches of Ukraine and adjacent territories, vol. 1, DIP, 2013, pp. 492 – 497. 86. Gridasov M.V., Kiseleva S.V., Nefedova L.V., Popel’ O.S., Frid S.E. Development of the Geoinformation System ―Renewable Sources of Russia‖: Statement of the Problem and Choice of Solution Methods // Thermal Engineering. - 2011. - Vol. 58, No. 11. - pp. 924–931. 87. Hall I.; Prairie R.; Anderson H.; Boes E. Generation of Typical Meteorological Years for 26 SOLMET Stations. SAND78-1601. – Sandia National Laboratories. Al-buquerque. 1978. 88. Kiseleva S., Rafikova J. and Shakun V. Estimating Renewable Energy Resources of Russia: Goals and Perspectives // EPJ Web of Conferences. - Vol. 33 (2012). 89. Perry, M. & D. Hollis (2005). The generation of monthly gridded datasets for a range of climatic variables over the UK. International Journal of Climatology 25, pp. 1041-1054. 90.Pinker, R. T., Laszlo I. Modeling Surface Solar Irradiance for Satellite Application on a Global Scale. // Journal of Applied Meteorology. 1992/ V. 31. PP. 194-211. 91. Schwarb, M. (2001). The Alpine Precipitation Climate. Evaluation of a High-Resolution Analysis Scheme Using Comprehensive Rain-Gauge Data. Zuercher Klimaschriften 80. 92. Smith, G. L., Wilber A. C., Gupta S. K., Stackhouse P. W. Surface Radiation Budget and Climate Classification. // Applied Optics. 2002. V. 15. PP. 1175-1188. 140 93. Szentimrey, T., Z. Bihari & S. Szalai (2007). Comparison of Geostatistical and Meteorological Interpolation Methods (What is What?). In: H. Dobesch et al (Ed.). Spatial interpolation for climate data: the use of GIS in climatology and meteorology. pp. 45-56. London: ISTE Ltd. 94. Tveito, O.E. (2007). The Developments in Spatialization of Meteorological and Climatological Elements In: H. Dobesch et al (Ed.) Spatial interpolation for climate data: the use of GIS in climatology and meteorology pp. 73-86. London: ISTE Ltd. 95.Voivontas D, Assimacopoulos D, Mourelatos A, Corominas J. Evaluation of renewable energy potential using a GIS decision support system // Renew. Energy 1998; 13:333-344. Wessel, P. (2008). The Generic Mapping Tools. [Режим доступа: 96. http://gmt.soest.hawaii.edu/]. 97. Wigley H.L., Ramsdell J.V., Orgill M.M., Drake R.L. Siting handbook for small wind energy conversion systems. US DOE. Battelle, 1980. 98.Yohanis, Y.G. Popel O.S., Frid S.E., Norton, В. The annual number of days that solar heated water satisfies a specified demand temperature // Solar Energy. - 2006. - V. 80. No. 8. - PP. 1021-1030/ 99.Атлас возобновляемой энергии штата Вермонт, США [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: www.vtenergyatlas.com 100. База данных NASA Surface meteorology and Solar Energy [Электронныйресурс]. Режим доступа: http://eosweb.larc.nasa.gov/sse/ 101. Картографический веб-сервис «OpenStreetMap». [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://www.openstreetmap.org/ 102. Методика определения составляющих базы данных NASA SSE. [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: https://eosweb.larc.nasa.gov/cgi-bin/sse/sse.cgi?skip@larc.nasa.gov+s07#s07 103. Официальный сайт ВНИГМИ. [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://meteo.ru/ 141 104. Официальный сайт Международного агентства по возобновляемой энергетике. [Электронный ресурс]. – – 2014. Режим доступа: http://globalatlas.irena.org 105. Официальный сайт Мирового Центра Радиационных Данных, лаборатории Главной геофизической обсерватории им.А.И.Воейкова, Федеральной Службы России по Гидрометеорологии и Мониторингу Окружающей Среды. [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://wrdc.mgo.rssi.ru 106. Официальный сайт Национальной лаборатории возобновляемой энергии США. [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://www.nrel.gov/gis/about.html 107. Официальный сайт 3TIER. [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: www.3tier.com 108. Официальный сайт SolarGIS. [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://solargis.info/imaps/ 109. Сельское инвестиционного хозяйство развития Волгоградской Волгоградской области. области, Агентство [Электронный ресурс]. – 2014. – Режим доступа: http://www.airvo.ru/invest/articles/87/ 110. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Волгоградской области – Волгоградстат [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://volgstat.gsk.ru/ 111. Федеральная государственная информационная система территориального планирования (ФГИП ТП). [Электронный ресурс]. – 2012. – Режим доступа: http://www.fgis.minregion.ru/ 112. ESRI (2008). ESRI GIS and Mapping Software. [Электронный ресурс]. – 2010-2015 – Режим доступа: http://www.esri.com/ 113. PRISM (2008). PRISM Group. [Электронный ресурс]. – 2014. – Режим доступа: http://www.prism.oregonstate.edu/ 114. RETScreen International. Renewable energy decision support center. [Электронный ресурс]. – 2013. – Режим доступа: http:// www.retscreen.net 142 115. Swiss Wind Power Data Website. [Электронныйресурс]. Режим доступа: http://wind-data.ch 116. TRNSYS – The Transient System Simulation Program. [Электронный ресурс]. – 2014. – Режим доступа: http://sel.me.wisc.edu/trnsys/ 143 Приложение 1 Основные ветроэнергетические характеристики и методы их определения (по материалам [24, 25]) Ветер на различных высотах в атмосфере Земли характеризуется его скоростью, которая является случайной величиной в пространстве и времени, зависящей от многих факторов: типа подстилающей поверхности, сезона года и времени суток. Поэтому на современном уровне исследований задача оценки производства электроэнергии в ветроэлектрических установках формулируется как создание вероятностного описания случайного процесса посредством разбиения всего временного интервала на отрезки, в пределах каждого из которых можно принять характеристики ветра постоянными. Основной характеристикой ветра (но далеко не исчерпывающей в смысле потребностей ветроэнергетики) является его средняя скорость за определенный период времени, например, за сутки, месяц, год или несколько лет. При использовании данных метеонаблюдений о средних скоростях ветра следует учитывать, что они соответствуют конкретным метеорологическим и ландшафтным условиям в районе метеостанции и определенной высоте над поверхностью Земли (высоте флюгера). Для разных станций эти условия могут значительно отличаться. Поэтому целесообразно приводить средние многолетние скорости ветра к сравнимым условиям по открытости и рельефу местности. Вопрос об учете условий местности рассматривался во многих работах, что привело к появлению различных классификаций открытости местности, наиболее известными из которых являются классификации по Милевскому, Подтягину и Гриневичу [Ресурсы и эффективность…, 2002]. При установившемся ветровом потоке скорость ветра возрастает с увеличением высоты над поверхностью Земли. Обычно регистрирующие приборы на метеостанциях располагаются на высотах 9-20 м. В то же время оси современных ветроэнергетических установок могут находиться на различных высотах в приземном слое толщиной порядка 100 – 150 м. Поэтому для оценки 144 энергии ветрового потока на больших высотах необходимо определить вертикальный профиль скорости ветра. Для ВЭУ малой и средней мощности с небольшим диаметром колеса (D<20-30м) в соответствии с принятой практикой допускают, что до этих высот скорость ветра нарастает линейно. Для современных ВЭУ мегаваттного класса с диаметрами ветроколес и высотами башен 80-100 м необходимо учитывать нелинейность высотного профиля скорости в приземном 100-метровом слое. Поэтому в настоящее время часто используют следующие нелинейные аппроксимации: степенную (1), либо логарифмическую (2): h v(h1 ) v(h2 ) 1 h2 v(h1 ) v(h2 ) m (1) (ln h1 ln h0 ) (ln h2 ln h0 ) (2) где h0 – величина, определяющая масштаб шероховатости поверхности, v(h1) и v(h2) - скорости на высотах h1 и h2, m – показатель, зависящий от ряда факторов, в том числе от характера подстилающей поверхности, времени (года), собственно скорости ветра и т.д. Существует, помимо зависимости от шероховатости поверхности и открытости местности, т.е. – по сути – типа ландшафта, закономерное временное изменение средней скорости ветра, обусловленное определенным и довольно устойчивым характером изменения погодных и климатических условий в течение ветроэнергетического года. кадастра Поэтому является ряд важными временных составляющими характеристик скорости ветра. Учет этих характеристик позволяет корректно определять ветроэнергетический потенциал, ветростанции, а также оценивать прогнозировать производительность согласованность графика поступления ветровой энергии с графиком изменения энергопотребления. Временное изменение скорости ветра отражается через важнейшую характеристику потенциала ветровой энергии: повторяемость скорости ветра. Она показывает, какую часть времени в течение рассматриваемого периода 145 ветер имеет скорость в заданных пределах14. Распределение повторяемости по всему диапазону скоростей ветра характеризуется функцией плотности вероятности. В многочисленных исследованиях были предложены различные типы этой функции – табулированные и аналитические. 4. Энергетические ветровые характеристики местности, а именно, валовый ветроэнергетический потенциал. В качестве исходной величины для определения валового потенциала принято рассматривать удельную мощность ветровой струи. Она равна кинетической энергии, переносимой ветром в единицу времени через единицу площади, перпендикулярной скорости ветра. Для стационарного потока воздуха со скоростью v м/с удельная мощность P(v)(Вт/м2), равна: P( v ) 1 3 v , 2 (3) где ρ (кг/м3) – плотность воздуха. При экспериментально измеренной повторяемости скорости ветра средняя мощность воздушной струи единичной площади сечения определяется как: 1 n 3 P v ti 2 i 1 , (4) где суммирование проводится по всем градациям скорости ветра ∆vi, ti – доля времени, в течение которого скорость ветра находилась в данном интервале (градации) скоростей, vi – среднее на градации значение скорости ветра. Полученные формулы дают возможность рассчитать энергию воздушной струи, проносимую через перпендикулярную поверхность единичной площади (т.е. ветроэнергетический потенциал) для любого интервала времени (месяц, сезон или год). Так, для годового периода TG среднегодовая удельная15 энергия ветра ЕВ (Вт ч/м2) определяется: 14 Более точно – скорость ветра находилась в некотором малом интервале ∆vi. Повторяемость является, по сути, дифференциальной вероятностью появления скорости в интервале ∆vi. 15 Энергия воздушной струи единичной площади 146 n 1 1 E TG vi3ti 2 2 i 1 12 n T v t j 1 j i 1 3 i ij , (5) где tij – повторяемость скорости vi в j месяце, Tj – продолжительность j-го месяца. 147 Приложение 2 Результаты поиска и анализ источников метеорологических данных, представленных в сети Интернет Источник данных 1. Сайт Всероссийского научноисследовательского института гидрометеорологической информации – Мировой центр данных (ВНИИГМИ-МЦД) 2. Сайт «Метеоцентр» 3. Сайт «Погода России» 4. Сайт «Погода и климат» 16 Краткая характеристика Теоретически ВНИГМИ-МЦД располагает метеоданными по всем станциям и постам СССР с начала инструментальных наблюдений (1881 г.) по настоящее время, а также данные по многим зарубежным станциям за достаточно длительный период. В сети Интернет в режиме открытого доступа представлены средние суточные данные по температуре воздуха, скорости ветра, количеству осадков и др. характеристики для 223 станций на территории бывшего СССР16. Содержит архив погоды для 171 станции на территории бывшего СССР, а также в более чем 70 странах мира с 1 марта 2001 года по 30 сентября 2004 года, и с 1 марта 2005 года по настоящее время. Предоставлены данные первичных измерений 8 раз в сутки, направление ветра указывается в градусах. Архив по метеостанциям Зарубежной Европы и Азии (кроме Китая) хранится 10 дней, по другим регионам земного шара (Китай, Африка, Америка, Австралия, Океания) - 1 день. К недостаткам этого ресурса можно отнести пробелы в данных по определенным пунктам. Предоставляет доступ к архивным данным с 1998 года (чаще с 2000 по 2004) по около 5000 пунктам по всему миру, из них 1341 метеостанция России. Приведены «сырые» данные измерений (4 раза в сутки). Направление ветра указывается в градусах; указаны координаты метеостанций, включая высоту над уровнем моря. Однако, имеется очень много пробелов в данных, ряды данных малы. Предоставляет архив погоды для 539 пунктов в России, а также для еще 187 стран мира. В базе сайта информация хранится не более 45-60 дней. Направление ветра указывается лишь румбом (8-и румбовой розы ветров). Частота измерений от 1 до 8 раз в сутки для разных стран. Данные по температуре и осадкам: http://cliware.meteo.ru/inter/index.html 148 5. Сайт «Расписание погоды РП5» 6. Сайт «Mundomanz» 7. Сайт «World Weather» 8. Национальный климатических данных National Climatic Data (NCDC) Предлагает характеристики погоды для 148 стран, в России в более чем 125000 пунктах. В случае отсутствия в выбранном населенном пункте метеостанции, система автоматически предоставляет данные с ближайшей станции. Архив данных метеонаблюдений начинается с 5 марта 2005 года и данные о фактической погоде поступают с наземных метеорологических станций через систему свободного международного обмена метеоданными. Свежие данные наблюдений добавляются в базу сайта восемь раз в сутки, через каждые три часа. Направление ветра указывается в румбах по 16-и румбовой розе ветров, скорость в м/с. Предлагает данные по скорости и направлению ветра с 2005 года по порядка 750 метеостанциям России, а также другим странам мира. Направление указывается в градусах, скорость в м/с или в км/ч. Позволяет узнать лишь скорость ветра без учета направления его движения. Данные по 2321 пункту бывшего СССР, по многим начиная с 1948 года или даже раньше, данные ежедневные. Скорость измеряется в км/ч. Те же данные в других единицах измерения (например, температура по Фаренгейту), можно получить в виде текстовых файлов за весь период измерений на сайте NCDC (National Climatic Data Center). центр Предлагает свободный доступ к некоторым США метеорологическим данным. Так, информацию о Center средней скорости ветра по 9000 станциям мира с 1929 года можно получить относительно просто. Для удобства ориентирования в пространстве можно скачать перечень всех доступных метеостанций в формате KML – это позволит просмотреть месторасположение метеостанций в программе Google Earth. 149 Приложение 2 (продолжение) Временной Количество диапазон метеостанций и постов измерений наблюдений ВНИИГМИ С 1881 года по Все метеостанции и -МЦД н.в. посты СССР 1.03.2001Метеоцент 171 станция бывшего 30.09.2004, р СССР 1.03.2005-н.в. Сервер около 5000 пунктов по с 1998 года по "Погода всему миру (1341 в н.в. России" России) 539 российских пунктов; Погода и Предыдущие данные метеостанций 187 климат 45-60 суток стран мира Расписание погоды 5.03.2005 - н.в. станции в 148 странах РП5 с 2005 года по 750 станций России и Mundomanz н.в. другие страны мира с 30-х годов World 2321 пункт бывшего XX века и Weather СССР и другие страны раньше National с 1929 года по около 9000 станций в Climatic н.в. мире Data Center Ресурс 150 Доступность информации Открытый доступ Открытый доступ для станции СССР, ограниченный по времени для других стран Открытый доступ Открытый доступ, ограниченный по времени Открытый доступ Открытый доступ Открытый доступ Открытый доступ для некоторых типов данных Приложение 3 Перечень основных типов данных, представленных в базе данных NASA SSE Типы данных Актинометрические параметры Cолнечная геометрия Параметры облачности Метеорологические параметры: Перечень данных среднемесячная суммарная падающая солнечная радиация на горизонтальную поверхность (кВтч/м 2/день); падающая солнечная радиация на горизонтальную поверхность в полдень (среднемесячные значения) (кВтч/м 2); среднемесячная падающая солнечная радиация на горизонтальную поверхность при условии ясного дня (кВтч/м2/день); среднемесячное число ясных дней. минимальное и максимальное отклонение от среднемесячной радиации (%); среднемесячная рассеянная солнечная радиация на горизонтальную поверхность (кВтч/м2/день); среднемесячная прямая солнечная радиация на горизонтальную поверхность (кВтч/м2/день); минимальное и максимальное отклонение от среднемесячной прямой солнечной радиации (%); среднемесячное значение индекса прозрачности (от 0 до 1); среднемесячная падающая солнечная радиация на горизонтальную поверхность при ясном небе (кВтч/м 2/день); среднемесячное значение индекса прозрачности при ясном небе ( от 0 до 1); среднемесячная падающая солнечная радиация на наклонную поверхность, ориентированную на экватор (кВтч/м2/день) и другие характеристики минимальная доступная солнечная радиация в течение различных периодов последовательных дней (1, 3, 7, 14, 21 день) (%); дефицит солнечной радиации по сравнению с ожидаемой в в течение различных периодов последовательных дней (1, 3, 7, 14, 21 день) (кВтч/ м2); количество дней без солнца другие характеристики. характеристики положения солнца среднемесячное количество облаков в течение светового дня (%); частота ясного и облачного неба; другие характеристики. температура воздуха на высоте 10 м суточные колебания температуры воздуха на высоте 10 м 151 температура Метеорологические параметры: ветер Другие метеорологические вспомогательные параметры температура почвенного слоя количество дней с отрицательными температурами другие характеристики скорость ветра на высоте 50 м над поверхностью земли (среднее, минимальное и максимальное значения); повторяемость скоростей ветра на высоте 50 м; скорость ветра на высоте 50 м (срочные данные для 3-х часовых интервалов); направление ветра на высоте 50 м; направление ветра на высоте 50 м (срочные данные для 3-х часовых интервалов); скорость ветра на высоте 10 м для условий поверхности типа «аэропорт»; разность значений скорости ветра на высотах 10 и 50 м (%); характеристики профиля ветра (закон распределения скорости ветра по высоте, используемый для аппроксимации скорости ветра с высоты 50 м на другие высоты); скорость ветра на высотах от 10 до 300 м для различных типах подстилающей поверхности: широколиственные леса вечнозеленые, листопадные и хвойные леса (различной высоты и степень покрытости поверхности); саванны с различными типами кустарников, тундра, сельскохозяйственные угодья, пустоши, поверхности, покрытые льдом и снегом (различной степени шероховатости), водные поверхности, ровные поверхности типа «аэропорт» и т.д. относительная и абсолютная влажность; и давление воздуха; количества осадков. 152 Приложение 4 Распределение среднемесячных скоростей ветра на высотах флюгерных измерений по данным наземных метеостанций и NASA для станций наблюдения Южного федерального округа Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Ростов-на-Дону (1936 - 1980 гг.) 6 Скорость ветра, м/с 5 4 3 Метео NASA 2 1 0 0 2 4 6 8 10 12 Месяцы года Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Таганрог (1936 - 1980 гг.) 6 Скорость ветра, м/с 5 4 3 Метео NASA 2 1 0 0 2 4 6 Месяцы года 153 8 10 12 Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Астрахань (1936 - 1980 гг.) 5 4.5 Скорость ветра, м/с 4 3.5 3 2.5 Метео NASA 2 1.5 1 0.5 0 0 2 4 6 8 10 12 Месяцы года Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Волгоград (1936 - 1980 гг.) 6 Скорость ветра, м/с 5 4 3 Метео NASA 2 1 0 0 2 4 6 Месяцы года 154 8 10 12 Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Элиста (1936 - 1980 гг.) 8 7 Скорость ветра, м/с 6 5 4 Метео NASA 3 2 1 0 0 2 4 6 8 10 12 Месяцы года Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Сочи (1936 - 1980 гг.) 4 3.5 Скорость ветра, м/с 3 2.5 2 1.5 Метео NASA 1 0.5 0 0 2 4 6 Месяцы года 155 8 10 12 Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Майкоп (1936 - 1980 гг.) 4.5 4 Скорость ветра, м/с 3.5 3 2.5 2 Метео NASA 1.5 1 0.5 0 0 2 4 6 8 10 12 Месяцы года Сравнение среднемесячных скоростей ветра на высоте флюгера. Черкесск (1936 - 1980 гг.) 4.5 4 Скорость ветра, м/с 3.5 3 2.5 2 Метео NASA 1.5 1 0.5 0 0 2 4 6 8 Месяцы года 156 10 12 14 Приложение 5 Информация о топливно-энергетическом комплексе Волгоградской области (по материалам [23, 71] В Волгоградской области действуют 7 тепловых электростанций общей мощностью 1513 МВт и гидроэлектростанция с установленной мощностью 2,57 ГВт (2,57 млн. кВт) (среднегодовая выработка электроэнергии 11,1 млрд. кВтч). Тепловые электростанции Волгоградской области работают в основном на газе (97 - 98 процентов) и на мазуте (2 - 3 процента), имеют потребительскую ориентацию и расположены в Волгограде, городе Волжском, городе Михайловке, городе Камышине. Доля электроэнергии, произведенной гидроэлектростанцией, в общей выработке электроэнергии составляет 62,7 процента, тепловыми электростанциями - 37,3 процента. На территории Волгоградской области 174 организации осуществляют свою деятельность по производству и передаче электрической и тепловой энергии, в том числе: филиал ОАО "Межрегиональная распределительная сетевая компания Юга" - "Волгоградэнерго", ОАО "Волгоградоблэлектро", филиал ОАО "РусГидро" "Волжская - ГЭС", ООО "ЛУКОЙЛ Волгоградэнерго", Волгоградская ТЭЦ-3, МУП "Михайловская ТЭЦ", МУП "Волжские МЭС", Гарантирующими МУП "Волгоградские поставщиками электроэнергии, электрические сети". действующими на территории Волгоградской области, являются: ОАО "Волгоградэнергосбыт", ООО "Волгоградоблэлектросбыт", ООО "Рус-энергосбыт", ООО "РЭС энергосбыт", МУП "Волжский энергосбыт" В совокупности в 2007 году в Волгоградской области было произведено 18496,7 млн. кВтч электроэнергии, потреблено - 19395,2 млн. кВтч. Из них получено из-за пределов области 6633 млн. кВтч и передано за пределы области 5716 млн. кВтч. Передано электроэнергии по сетям ОАО "Межрегиональная распределительная сетевая компания Юга" - "Волгоградэнерго" в 2007 году 16077 млн. кВтч. [О долгосрочной программе…, 2010]. 157 На территории Волгоградской области с 2008 года наряду с модернизацией и реконструкций энергетической отрасли проводится работа по пропаганде и внедрению нетрадиционных и возобновляемых источников энергии. Анализ Единого топливно-энергетического баланса (ЕТЭБ) Волгоградской области позволил сделать вывод о возрастании зависимости региона от ввозимых с других территорий первичных энергоресурсов, что с учетом опережающего роста стоимости первичных ТЭР, может оказывать негативное воздействие на экономику Волгоградской области. В этой связи, необходимо максимально ускорить работу по вовлечению в ЕТЭБ нетрадиционных и возобновляемых, первичных энергоресурсов. Особенностью энергосистемы Волгоградской области является: • Наличие крупных промышленных потребителей, сосредоточенных в центральной части энергосистемы (г. Волгоград, г. Волжский), потребление которых не зависит от сезонных изменений температуры наружного воздуха; • Наличие крупного источника – Волжской ГЭС мощностью 2592,5 МВт, величина генерации которого подвержена сезонным изменениям (максимальная генерация в период паводка на фоне минимальной загрузки ТЭС энергосистемы). 158 Приложение 6 ДЕЙСТВУЮЩИЕ И ПРОЕКТИРУЕМЫЕ ОБЪЕКТЫ СОЛНЕЧНОЙ И ВЕТРОВОЙ ЭНЕРГЕТИКИ ЮГА РОССИИ Тип Название ВДЭС Широ та Долгота Мощность/ площадь Район месторасположе ния Статус Назначе ние Владелец объекта/ строитель/ проектная организация 48.12 41.27 5 кВт Ростовская область действую щая автоном ная «Ветропарк-Инжиниринг», генераторы «Бриз», ОАО «УралСвязьИнформ» в р-не пос. ИкиЧонос, респ. Калмыкия действую щая автоном ная Производитель: Nokia Siemens Networks. Собственник: компания "МегаФон". Волгоград. обл., Калачевский р-н действую щая автоном ная "Ветропарк-Инжиниринг", генераторы "Бриз" 10 кВт г. Абрау-Дюрсо действую щая Автоном ная с ДГУ ООО "Солнечный ветер"/"Вымпелком", двусторонние модули ООО "Солнечный ветер" 10 кВт Участок фед. трассы «Краснодар– Сочи», в р-не пос.Молдаванов ка, Краснодар. край действую щая автоном ная с ДГУ Ваделец: компания "Билайн" Базовая станция "МегаФона" гибридный комплекс: ветрогенератор, 24 СВЭС солнечные панели и специализированные аккумуляторные батареи 46.41 44.47 СВЭС 48.68 43.68 СВД СВД Питание репитера сотовой связи Базовая станция "Билайн" Приложение 24 44.70 44.46 37.58 38.87 10 кВт 159 СВД Базовая станция "Билайн" СВД 44.12 49.91 ВЭС 40.02 10 кВт Вблизи Большой Азишской пещеры, в р-не плато ЛагоНаки, Краснодар. край 46.06 Ветрогенера тор мощностью 5кВт, солнечный модуль мощностью 1,8 кВт, дизель генератор 5кВт Николаевский мун. р-н 45.28 46.72 5 кВт ВЭС ВЭС Спарта-1 44.41 41.8 100 МВт ВЭС ВЭС Сычева гора-1 44.26 42.23 100 МВт ВЭС ВЭС Темрюк 45.26 37.4 24 МВт ВЭС ВЭС Астрахань 46.34 48.03 100 МВ Кетченеровкий р-н, респ. Калмыкия пос. Спарта АдыгеХабльского р-на респ. КарачаевоЧеркессия пос. Кавказский респ. КарачаевоЧеркессия Темрюкский р-н Краснодар. края Астраханская обл. 160 действую щая автоном ная Владелец: компания "Билайн" действую щая Автоном ная МУ «Ленинская ЦРБ» Строящая ся автоном ная Животноводческая стоянка с автономным энергообеспечением проектир уемая сетевая ООО «Ветер №5» проектир уемая сетевая ООО «Ветер №5» проектир уемая сетевая ЗАО «ВГК» проектир уемая сетевая ЗАО «ВГК», год постр 2030 ВЭС ВЭС Темрюкский район 45.35 36.82 100 МВт Краснодар. край, пос. Береговой проектир уемая сетевая ООО «ВЭС» ВЭС ВЭС Каневский район 46.31 38.95 80 МВт Краснодар. край, Каневский р-н, ст. Новоминская проектир уемая сетевая ООО «ВЭС» 45 МВт Краснодар. край, ПриморскоАхтарский р-н проектир уемая сетевая ООО «ВЭС» 180 МВт Краснодар. край, Успенский р-н, п.Николаевская проектир уемая сетевая ООО «ВЭС» ВЭС ВЭС Турбаза Лотос ВЭС ВЭС Успенский район ВЭС 44.86 47.65 ВЭС 46.11 ВЭС ВЭС 46.06 Новороссийская ВЭС 38.17 41.57 42.08 43.53 300 кВт 300 МВт (3 турбины по 100) Цымлянский р-н Ростовской обл. действую щая сетевая Российско-германский проект. Генеральный проектировщик «РостовТЕПЛО-ЭЛЕКТРОПРОЕКТ» Ветроагрегаты фирмы HSW GmbH (Германия) Приютненский р-н Респ. Калмыкия проектир уемая, поставлен а первая ВЭУ сетевая инвестор - фирма «Falcon Capital», Чехия 45.23 37.03 150 МВт Темрюкский р-н Краснодар. края проектир уемая сетевая Поставщик ветроагрегатов - фирма SIEMENS (Германия), Генеральный проектировщик - институт «РостовТЕПЛО-ЭЛЕКТРОПРОЕКТ 45.26 37.42 150 МВт Темрюк, Краснодар. край проектир уемая сетевая ОАО «РостовТЕПЛОЭЛЕКТРОПРОЕКТ» 161 ВЭС Ейская ВЭС 46.69 38.27 ВЭС Песчаная ВЭС 46.23 44.16 72 МВт 1.2 МВт (300 МВт после достройки) 1 МВт (опытная эксплуатаци я), 22 МВт (после достройки) г.Ейск, Краснодар. край проектир уемая сетевая ООО «Ветроэнергетические системы» пос. Песчаный, респ. Калмыкия строящая ся сетевая Falcon Capital/ОАО «Калмэнергоком» Ергенинская возвышенность строящая ся сетевая Проектировщик: САМАРАГИДРОПРОЕКТ, Производитель ВЭУ: АООТ "Тушинский Машиностроительный Завод" ВЭС Калмыцкая ВЭС 46.19 44.16 ВЭС Маркинская ВЭС 47.85 41.98 300 кВт Ростовская обл., Цимлянский р-н действую щая сетевая ОАО «Ростовэнерго», 10 агрегатов HSW-30 СВУ Солнечная станция горячего водоснабжения 44.72 37.77 г.Новоросси йск 100 кв.м. действую щая автоном ная Проект института «РостовТЕПЛОЭЛЕКТРОПРОЕКТ» Коллекторы КМЗ 41.44 Площадка большого оптического телескопа САО РАН, подножие горы Пастухова (20 км от п.Бутово), респ. КарачаевоЧеркессия 30 кв.м. действую щая автоном ная Владелец: Специальная астрофизическая обсерватория РАН, Проект института «РостовТЕПЛО-ЭЛЕКТРОПРОЕКТ» СВУ Солнечная станция отопления служебных помещений БТА САО РАН 43.65 162 СВУ Малые установки промышленных предприятий СВУ Станция отопления и кондиционирования Ростовского электроколледжа 47.17 39.71 г. Ростов-наДону 2х40 кв.м. СВУ Круглогодичная станция ГВС Сочинского университета туризма и курортного дела 43.58 39.72 г.Сочи, ул. Советская, д. 26 а 47.24 39.84 СВУ Сезонная станция ГВС санатория «Лазаревский» 43.91 39.33 СВУ Солнечная приставка к котельной 45.21 37.89 СВУ Сезонная станция ГВС детского сада "Красная шапочка" 45.46 39.44 г. Ростов-наДону Микрор-н Лазаревское, г.Сочи, Краснодар. край ст. Анастасиевс кая, Славянский р-н, Краснодар. край г.Кореновск, Кореновски й р-н, Краснодар. край действую щая автоном ная Проект института «РостовТЕПЛОЭЛЕКТРОПРОЕКТ» действую щая автоном ная Совместный российско-германский проект. Генпроектировщик – «РостовТЕПЛО-ЭЛЕКТРОПРОЕКТ». Гидравлические и пневматические коллекторы «Zonnen Froelisch» 60 кв.м. действую щая автоном ная Проект и реализация СГУТиКД. Коллекторы «Сокол»- НПО «Машиностроение» 400 кв.м. действую щая автоном ная Проект и реализация СГУТиКД Коллекторы «Сокол» 30 кв.м. действую щая автоном ная Проект и реализация ООО «ЭНЕРГОТЕХНОЛОГИИ» 30 кв.м. действую щая автоном ная Проект и реализация ООО «ЭНЕРГОТЕХНОЛОГИИ» 163 СВУ Гелиоустановки завода «Звезда» 46.30 44.30 Респ. Калмыкия, г.Элиста, Бендера Остапа пр.,14 СВУ Сезонная гелиоустановка ГВС гостиницы «ЛОТОС» 44.89 37.31 г.Анапа, Краснодар. край СВУ Система водоснабжения санатория «Колос» 42.71 г.Кисловодс к, пер. Яновского, 7 СВУ Гелиоустановки рекреационных организаций СВУ Гелиоустановки горячего водоснабжения коттеджей СВУ Cолнечные водонагревательные установки 43.89 45.11 44.85 48.69 действую щая автоном ная Проект института «РостовТЕПЛОЭЛЕКТРОПРОЕКТ». Коллекторы и бакиаккумуляторы собственного производства завода «Звезда» 40 кв.м. действую щая автоном ная Проект и реализация - фирма ARISTON, Италия. Коллекторы фирмы ARISTON, Италия 20 кв.м. действую щая автоном ная Проект и реализация фирмы ООО «Сфинкс-9». Коллекторы вакуумные фирмы АМК 42.15 Ставропольс кий край действую щая автоном ная Проект и реализация фирмы ООО «Сфинкс-9». Коллекторы вакуумные фирмы АКМ 41.87 Ставропольс кий край действую щая автоном ная Проект и реализация фирмы ООО «Сфинкс-9». Коллекторы вакуумные фирмы АКМ действую щая автоном ная ГУ «Волгоградский центр энергоэффективности» 45.19 г. Ленинск 214 кв.м.: 19 расположенных на площади 100м² рамок, каждая из которых содержит 8 гелиоколлекторо в и 3 бака для воды объемом по 5м³ 164 СВУ Солнечная водонагревательная установка 50.95 43.71 СВУ СВУ больницы 48.84 43.55 СВУ Солнечная станция круглогодичного ГВС городской больницы из 300 СК 45.21 39.69 СВУ Гелиоустановка санатория Министерства обороны из 130 СК 44.79 37.31 СВУ Гелиоустановка издательства ―Советская Кубань‖ 45.03 38.97 СВУ Гелиоустановка котельной 45.61 38.93 СВУ Гелиоустановка сезонного ГВС базы отдыха «Лесная поляна» 44.66 37.68 р.п. Елань, ул. Мира, 1 ст. Голубинская , Калачевский мун. р-н г. УстьЛабинск, Кранодар. край г. Анапа, Кранодар. край г. Краснодар, Краснодарск ий край г. Тимашѐвск, Тимашѐвски й р-н, Краснодарск ий край село Широкая Балка, г.Новоросси йск, Краснодарск ий край 250 кв.м. действую щая автоном ная МУЗ «Еланская центральная районная больница» 30 кв.м. действую щая автоном ная владелец: МУЗ «Голубинская районная больница» , Проектная организация и строитель: «Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ» 600 кв.м действую щая автоном ная Проект и реализация ООО "ЭНЕРГОТЕХНОЛОГИИ" Производитель СК: компания «Wolf» 325 кв.м строящая ся автоном ная Производитель СК: компания "Ariston" 300 кв.м действую щая автоном ная 326 кв.м действую щая автоном ная Производитель СК: Братский завод отопительного оборудования "Сибтепломаш" действую щая автоном ная Строитель: ООО «Теплопроектстрой» 165 СВУ СВУ СВУ Гибридная установка поликлиники: гелиоустановка для ГВС + ТН для отопления и холодоснабжения Гелиоустановка сезонного ГВС из 2200 СК + газ.котельная (проект "Солнечный город") Сезонная солнечная станция ГВС Детского оздоровительного комплекса "Лукоморье" 43.13 г.Минеральн ые воды, Ставропольс кий край 88,6 кв.м. 62 кВт (СК)+ 85,6 кВт (ТН) действую щая автоном ная Проектная организация и монтаж: ООО «Сфинск-9». Производитель СК: AMKSOLAC Systems AG 47.85 г.Нариманов , Астраханска я обл. 4400 кв.м, 3 МВт (гелиоустановка) + 30 МВт (котельная) действую щая автоном ная Проект и монтаж: ООО СРП «Термотехнология». Производитель СК: компания "Buderus" 44.65 37.70 с.Широкая Балка, г.Новоросси йск, Краснодарск ий край 50 кв.м. действую щая автоном ная Владелец: ДОК "Лукоморье". Проектировщик: Институт «РостовТЕПЛОЭЛЕКТРОПРОЕКТ» 48.63 44.47 Бобыли, Волгоградск ая обл. 72 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 310 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 44.20 46.68 СВУ Гелиоустановка турбазы "Волга" СВУ Гелиоустановка детского оздоровительного лагеря "Лазурный" 49.40 43.77 хутор Озерки, Иловлински й р-н, Волгоградск ая обл. СВУ Гелиоустановка ГВС и отопления дачного дома 48.85 44.36 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 2,4 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 42.27 Чернышковс кий р-н, Волгоградск ая обл. 2 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ СВУ Гелиодушевая жилого дома 48.18 166 СВУ СВУ круглогодичного действия в церковной столовой СВУ Гелиоустановка санитарного блока гаражного комплекса СВУ Гелиоустановка душевой в бане на ул.Камарова 48.57 48.77 48.68 44.58 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 44.57 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 44.43 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 1,6 кв.м. действую щая 0,8 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 1,6 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 0,8 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 1,6 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ СВУ Гелиоустановка сауны дачи 48.78 44.69 остров Зеленый, г. Волжский, Волгоградск ая обл. СВУ Мобильная СВУ на Волгоградском заводе тракторных деталей и нормалей 48.88 44.61 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. СВУ Гелиодушевая жилого дома 48.59 44.23 СВУ СВУ жилого дома 48.60 42.85 Советский р-н, г. Волгоград, Волгоградск ая обл. г.Суровикин о, Суровикинс кий р-н, Волгоград. 4,8 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 2,4 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 167 обл. СВУ СВУ СВУ с 2 баками на Волгоградэнергонадз оре Гелиоустановка на душевой в бане СВУ Гелиоустановка СВУ Гелиоустановка на душевой СВУ СВУ Двухконтурная СВУ СВУ для душа 48.72 48.60 48.70 48.72 48.72 48.62 44.53 44.17 44.56 44.44 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. Советский р-н, г.Волгоград, Волгоградск ая обл. г.Красносло бодск, Среднеахтуб инский р-н, Волгоградск ая обл. Ворошиловс кий р-н, г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 44.91 Среднеахтуб инский р-н, Волгоградск ая обл. 44.39 п. Горная поляна, г.Волгоград, Волгоградск 1,6 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 0,8 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 1,6 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 0,8 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 2 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 2,2 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 168 ая обл. СВУ СВУ для ГВС в Волгоградской Государственной Сельскохозяйственно й Академии СВУ Гелиодушевая в экопоселении СВУ Демонстрационнолабораторная СВУ с коллектором "Сокол" СВУ СВУ СВУ СВУ для столовой в экопоселении Гелиодушевая крестьянского фермерского хозяйства Краснощекого Солнечнотеплонасосная установка для гостинич. комплекса 48.66 48.58 48.64 48.60 49.89 44.56 44.43 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 44.51 Кировский р-н, г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 44.33 г. Волгоград, Волгоградск ая обл. 44.48 45.38 38.07 Кировский р-н, г.Волгоград, Волгоградск ая обл. с. Кислово, Быковский р-н, Волгоградск ая обл. г.Геленджик , Краснодар. край 2,4 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 2,2 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 2 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 2,2 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 1,1 кв.м. действую щая автоном ная Проектная организация и строитель: Центр энергоэффективных технологий и возобновляемой энергии ВолГАУ 690 кв.м проектир уемая автоном ная Проектная организация: ЦНИИЭП инженерного оборудования 169 СВУ Сезонная солнечная станция ГВС базы отдыха "ОКЕАН" СВУ Солнечная станция круглогодичного ГВС для нужд радиотелескопа "РАТАН-600" СВУ Сезонная гелиоустановка гостиницы радиотелескопа "РАТАН-600" 43.86 41.58 СВУ Солнечная приставка к котельной 45.38 38.01 СВУ Сезонная солнечная станция ГВС пансионата "МАГАДАН" СВУ Гелиоустановки различных предприятий и организаций - более 100 крупных 44.66 43.85 43.70 44.21 37.67 с. Широкая Балка, г.Новоросси йск, Краснодарск ий край ст.Зеленчукс кая, Зеленчукски й р-н, респ. КарачаевоЧеркессия ст.Зеленчукс кая, Зеленчукски й р-н, респ. КарачаевоЧеркессия хутор Нещадимовс кий, Славянский р-н, Краснодарск ий край 40 кв.м. действую щая автоном ная Владелец: ОАО "Новоросрыбпром". Проектировщик: Институт «РостовТЕПЛОЭЛЕКТРОПРОЕКТ» 30 кв.м. действую щая автоном ная Владелец: Специальная астрофизическая обсерватория РАН. Проектироващик: институт «РостовТЕПЛОЭЛЕКТРОПРОЕКТ» 6 кв.м. действую щая автоном ная Владелец: Специальная астрофизическая обсерватория РАН. Проектировщик: ОИВТ РАН 30 кв.м. действую щая автоном ная Проектировщик и строитель: ООО «ЭНЕРГОТЕХНОЛОГИИ» 39.58 микрор-н Лоо, г. Сочи, Краснодарск ий край 40 кв.м. действую щая автоном ная Проектировщик и строитель: ООО «ЭНЕРГОТЕХНОЛОГИИ» 40.09 станицы, хутора, поселки; Краснодарск ий край более 5000 кв.м. действую щая автоном ная Проектировщик и строитель: ООО «ЭНЕРГОТЕХНОЛОГИИ» 41.59 170 установок СВД СВД СВД 49.91 Базовая станция "Билайн" Базовая станция "Билайн" 44.46 44.12 46.06 Ветрогенератор мощностью 5кВт, солнечный Николаевски модуль й мун. р-н мощностью 1,8 кВт, дизель генератор 5кВт действую щая Автоном ная 38.87 Участок фед. трассы «Краснодар– Сочи», в районе пос.Молдава новка, Краснодарск ий край действую щая автоном ная с ДГУ 40.02 Вблизи Б. Азизшской пещеры, в рне плато Лаго-Наки, Краснодарск ий край действую щая автоном ная 10 кВт 171 СВД Питание репитера сотовой связи 44.70 37.58 СВЭС Базовая станция "МегаФона" гибридный комплекс: ветрогенератор, 24 СВЭС солнечные панели и специализированные аккумуляторные батареи 46.41 Гора на берегу Чѐрного моря, в районе пос. Абрау Дюрсо, Краснодарск ий край Волгоградск ая область, Калачевский район 10 кВт действую щая Автоном ная с ДГУ 10 кВт действую щая автоном ная действую щая автоном ная 44.47 в р-не пос. Ики-Чонос, респ. Калмыкия 70 кВт действую щая Автоном ная СЭС проект «Умные вокзалы» для ОАО «РЖД» 44.95 37.31 г. Анапа, Краснодарск ий край СЭС СГУТиКД 43.58 39.72 Краснодарск ий край 1200 Вт действую щая Автоном ная СЭС 43.56 41.27 Архыз, КабардиноБалкария 600 Вт действую щая Автоном ная СЭС 45.04 42.03 Ставропольс кий край 1.4 кВт действую щая Автоном ная 172 СЭС СЭС Кисловодская Гелиосистема СЭС СЭС СЭС Станция МегаФона "Росма" на солнечных батареях СЭУ для освещения дороги 43.91 42.72 49.40 43.77 50.08 45.40 46.57 47.98 44.94 39.12 Кисловодск 50 МВт проектир уемая Сетевая 165м² действую щая Автоном ная действую щая Автоном ная действую щая Автоном ная действую щая Автоном ная хутор Озѐрки, Иловлински й р-н, Волгоградск ая обл. г. Камышин, Волгоградск ая обл. Восточнодельтовое лесничество, Володарски й район, Астраханска я обл. перекресток на фед. автодороге "А-146" близ аула Тугургой, Теучежский р-н, респ. Адыгея 173 СЭС 85 видеокамер на солнечных батареях СЭС Крыша экоотеля «Русские Сезоны», покрытая 255 солнечными модулями 43.35 43.41 42.43 Канатная дорога от поляны Азау до ст. Мир, г. Эльбрус, респ. КабардиноБалкария 39.96 г. Сочи, Адлерский р-н, Триумфальн ый пр-д, д.3 СЭС Старомарьевская СЭС 45.09 42.22 СЭС Энергоснабжение объектов Олимпиады-2014 43.68 40.20 с.Старомарь евка, Ставропольс кий край пгт Красная Поляна, г.Сочи, Краснодар. кр.: Большая ледовая арена, Гостиница, Учебно-адм. корпус Росс. межд. олимп.ун-та, Горная Олимпийска я деревня действую щая Автоном ная 32 кВт проектир уемая Автоном ная 150 МВт проектир уемая сетевая проектир уемая 174 2014 СЭС 43.90 42.71 СЭС 42.45 46.67 г.Кисловодс к, Ставропольс кий край с. Уриб, Шамильский район, респ. Дагестан г. Сочи, Краснодарск ий край 12,3 МВт проектир уемая 1 МВт проектир уемая СЭС ФЭС на фасаде Апарт-отеля 43.58 39.72 СЭС ФЭС из 1028 модулей на кровле ж/д вокзала «Олимпийский парк» 43.41 39.97 г. Сочи, Краснодарск ий край 127,5 кВт строящая ся 40.10 г.Новочерка сск, Ростовская обл. 7,2 кВт действую щая СЭС 47.41 сетевая действую щая 175 Резервна я 176
