'

ДОКЛАД по диссертационной работе на соискание ученой степени доктора технических наук «МЕТОДОЛОГИЯ РЕСУРСНОГО И ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБОСНОВАНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК» НИКОЛАЕВ Владимир Геннадьевич, к. ф.-м. н. директор научно-информационного Центра «АТМОГРАФ», Москва, Россия Тел./факс: 8-499-744-41-63, E-mail: atmograph@gmail.com

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

ДОКЛАД по диссертационной работе на соискание ученой степени доктора технических наук «МЕТОДОЛОГИЯ РЕСУРСНОГО И ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБОСНОВАНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК» НИКОЛАЕВ Владимир Геннадьевич, к. ф.-м. н. директор научно-информационного Центра «АТМОГРАФ», Москва, Россия Тел./факс: 8-499-744-41-63, E-mail: atmograph@gmail.com


Слайд 1

Слайд 1 Моделирование мощности ВЭС РВЭС в заданном месте / районе территории России и стран СНГ по методике НИЦ “АТМОГРАФ” ____________________________________________________________________________________ VБУР N РВЭС = КТГ(n).·.К(V)НИД · (?/?о) · ? · ? р(V).· f(V) .dV = КТГ.(n).·.К(V)НИД · ? р (Vi )·G (Vi.) Sвк Vo i =1 _______________________________________________________________________________________________________ где КТГ(n), модель коэффициента технической готовности ВЭС (переменного по годам, n – номер года работы ВЭУ), КТГ(n) – функция технических простоев К(V)НИД – коэффициент неидеальности работы ВЭС, К(V)НИД – функция характеристик ветра и технических параметров ВЭУ (?/?о) – параметр плотности (отношение реальной плотности к стандартной) р(V) – мощностная характеристика ВЭУ, р(V) – нелинейная функция скорости ветра и технических параметров ВЭУ G(V) – табулированная функция плотности вероятности распределения скорости ветра по ее градациям на высоте оси ветроколеса ВЭУ HВК. f (V ) – функция плотности вероятности распределения скорости ветра – аналитическая функция аппроксимирующая ? (Vi) на высоте оси ВК


Слайд 2

Слайд 2 Глава 2. Методика моделирования вероятности технических простоев РТП (n) и технической надежности ВЭС КТГ (n) Согласно анализу эксплуатационных показателей ВЭУ Av6, Av10 и сроков капремонта, ВЭУ – “стареющие” технические объекты с растущей с годами РТП. Модели РТП “стареющих” ВЭУ построены автором на базе растущих со временем с ускорением функций (степенных вида РТП (n)=a·nb (2.7) либо экспоненциальных вида РТП(n)=?·exp(?·n) (2.8). Дополнительные ограничения на функции (2.7) и (2.8) вытекают из условия РТП<1 на протяжении всего ресурса ВЭУ: F(n)<F(20)<1 (2.9) и из данных о РТП из-за регламентных работ: РТП(n)>0,005 (2.10). Анализ проведен в предположении о линейной связи РТП на 1-м году работы и Р10 (средней РТП за первые 10 лет) со значением Р(6) на 6-м году: РТП(1)=m·РТП(6)=m·(1–Av6) (2.11) и РТП.10=k·РТП(6)=m·(1–Av6 )=0,1·.? РТП(n)·dn (2.12), приводящих с учетом (2.7) и (2.8) к характеристическим трансцендентным ур-ям: 10b+1–2b+1+6 b·(b+1)·(m–10·k)=0 (2.13) и e 10·?–e 2·?+?·e 6·?·(m–10·k)=0 (2.14) относительно неизвестных b, k, m и ?, k, m. Из численного анализа ур-ний (2.13) и (2.14) =>удовлетворить условиям (2.9)–(2.12) можно лишь в классе экспоненциальн. функций (2.8) в диапазонах ?, k, m, ?, данных в табл.2.1


Слайд 3

Слайд 3 Прогноз технических и энергетических показателей ВЭС КТГ – функция технической готовности ВЭУ (availability) (определяется техническим совершенством ВЭУ и ремонтной базой – слабое место России !) Разработанная модель техн. готовности определяет многолетний ход КТГ : КТГ = 0,96 – 0,98 на 6-ой год ? 0,85 – 0,90 на 20-ый год ? средний КТГ ? 0,95 – 0,92 Диапазон возможных значений вероятности технических простоев ВЭУ Технические простои ВЭУ при Av6 = 0,95 ; 0,97 и 0,98 Диапазон КТГ ВЭУ при Av6 = 0,95, 0,97 и 0,98


Слайд 4

Слайд 4 Прогноз технических и энергетических показателей ВЭС Располагаемая SВК VMAX N мощность ВЭУ : РВЭУ = КНИД (V) • КРЕМ • (?/?о)· ? ? р (V) • f (V) dV = КНИД (V) • КТГ • ? р (Vi ) • f (Vi ) Vo i = 1 КНИД – функция V(H) и V(?), затенения, инерционности системы ориентации, потребления электроэнергии самой ВЭС и потерь в ее сетях Исследование влияния на РВЭУ высотного сдвига скорости ветра V(h) в ПСА


Слайд 5

Слайд 5 Прогноз технических и энергетических показателей ВЭС SВК VMAX N Располагаемая мощность ВЭУ : РВЭУ = КНИД • КРЕМ • (?/?о)· ? ? р (V)•f(V) dV = КНИД• КТГ• ? р (Vi )•f (Vi ) Vo i = 1 КНИД – функция V(H) и V(?), затенения, плотности, инерционности системы ориентации, потребления электроэнергии самой ВЭС и потерь в ее сетях Исследование влияния на РВЭУ высотного сдвига направления ветра ?(h) в ПСА с использованием модели ?(h): ?(h=?о·{ехр [–(h/hвк–1)]–1}/(exp(1)–1) (2.2).


Слайд 6

Слайд 6 Определение энергетической эффективности ВЭС SВК VMAX N Располагаемая мощность ВЭУ : РВЭУ = КНИД • КРЕМ • (?/?о) · ? ? р (V)•f(V) dV = КНИД• КТГ• ? р (Vi ) • f (Vi ) Vo i = 1 р (V) – рабочая характеристика ВЭУ (рис.2) – функция аэродинамической эффективности (коэффициента использования удельной мощности ветра – ? или Ср-фактора ? = 0,47–0,5 для современных ВЭУ (рис.1). Рис. 1. Ср-фактор современных ВЭУ Рис. 2. Рабочие характеристики ВЭУ (Вт/м2) Оптимизация выбора энергетически и экономически эффективных ВЭУ для данных ветровых условий в методике автора достигается численным сравнительным анализом по параметру КИУМ всех возможных базовых ВЭУ с использованием компьютерной БД “Эргомаш”, содержащей рабочие и технические характеристики большинства известных серийно производимых ВЭУ (рис.3) КИУМ – функция технических параметров ВЭУ и характеристик ветра Рис. 3. Киум ВЭУ мощности ? 2 МВт


Слайд 7

Слайд 7 Глава 2. Основные результаты и выводы моделирования технических и энергетических показателей ВЭС : > Моделированием вероятности и длительности среднегодовых технических простоев и технической готовности ВЭС последних поколений мегаваттной мощности установлено существенное (на 10–15%) уменьшение годовой выработки ВЭС из-за ремонтных простоев по мере выработки их ресурса, выявлены факторы “старения” ВЭУ и обоснована необходимость его учета для достоверного прогноза технико-экономических показателей ВЭС и их экономического ресурса. > Моделированием выявленных факторов неидеальности работы ВЭС установлено, что их совокупный учет может приводить к снижению теоретически возможной мощности ВЭС на 15–20% и поэтому необходим при технико-экономическом обосновании проектов ВЭС.


Слайд 8

Слайд 8 Глава 3 “Разработка и применение методик достоверного определения ВЭП и мощности ВЭС на территории РФ” SВК VБУР N Мощность ВЭУ: РВЭУ = КНИД • КТГ(n) • (?/?о) · ? ? р (V) •f (V) dV = КНИД • КТГ (n) • (?/?о) · ? р (Vi ) • f (Vi ) Vo i = 1 р (V) – рабочая, или мощностная характеристика ВЭУ, определяется расчетным путем или экспериментально (в сертификационных испытаниях) – нелинейная харктеристика f (Vi ) – повторяемость скоростей ветра по градациям или f (V) – аппроксимирующая f (Vi ) аналитическая функция – плотность вероятности распределения ветра по скоростям на высоте оси ВК, дающая погрешность определения ВЭП и РВЭУ до 100% и более (в зависимости от эффективности методики) Традиционно основной источник повторяемостей скоростей ветра по градациям f(Vi ) – данные многолетних метеорологические измерения на высоте 8 – 16 м и краткосрочной (1-2 года) ветровой разведки на метеомачтах Аппроксимирующих аналитических функций f (V ) – известно свыше десятка, наиболее распространена за рубежом – двухпараметрическая функция Вейбулла (менее распространена функция Рэлея-Максвелла) Классическое аналитическое определение f(V) на высоте оси ветроколеса HВК производится подъемом границ градаций при сохранении повторяемости внутри самих градаций f(Vi), определенной по данным метеорологических измерений (8 – 16 м) с помощью более или менее точно установленных моделей нарастания скорости ветра с высотой V(h)


Слайд 9

Слайд 9 Аналитическая методика достоверного определения ВЭП и мощности ВЭС на территории России и стран СНГ Кардинальное повышение достоверности методики моделирования ВЭП и РВЭУ в России (с погрешностью <10–14% для равнин и <18–25% – для сложного рельефа) обеспечивается новыми методическими подходами (рис. 3.1) 1. РВЭУ определяется по статистически установленной ее линейной связи со средними сезонными скоростями ветра 2. Вместо экстраполяции скоростей ветра с высот hметео (8–16 м) на HВК ВЭУ (до 200 м) используется более точная интерполяция по данным МС и АС, зависящая от точно-сти моделей V (hметео) и V (100 – 600 м). 3. Характеристики ветра на hметео и hаэро вместо данных одной ближайшей МС и АС статистические моделируются по “очищенным” данным всех (до 50) МС района в радиусе до 250 км и всех (до 10) АС в радиусе до 600 км от искомой точки. 4. Функции G(V) вместо данных ветровой разведки и ближайшей МС (в зарубежных методиках) определяются по данным всех МС и АС района в радиусе до 500–600 км от ВЭС.


Слайд 10

Слайд 10 Принципиальная новизна, обеспечивающая эффективность современных методик определения ВЭП и ВЭУ > Использование статистически установленных и обоснованных корреляционных связей (примерно линейных) между скоростями ветра и мощностями ВЭУ, отличающихся для регионов и сезонов и ВЭУ разных типов и мощностей Зависимость среднегодовой РВЭУ Зависимость среднегодового КИУМ ВЭУ от средней скорости ветра для Севера ЕТР мощности ? 2 МВт от средней скорости (без процедуры сглаживания) ветра для Севера ЕТР (со сглаживанием)


Слайд 11

Слайд 11 Исследование методических вопросов: зависит ли ?(?V) от местности, региона, времени года, …??? метод исследования: сравнение ?(?V) на разных МС с использованием БД Выводы: > ?(?V) проявляют региональные и сезонные отличия > в ряде регионов ?(?V) имеет второй максимум при V = 12–17 м/с > Выбор ?(?V) и построение для больших скоростей ветра ограничен статистической обеспеченности данными (число ?(?V) падает ) Форма ?(?V) обнаруживает тесную (по значению ?р(Vi)•?i ) связь со скоростью ветра => повод для построения табулированных f(V) и G(v) Определение функции G(v) в данном месте основано на статистическом моделировании средних региональных и сезонных однопараметрических (зависящие от средней скорости ветра) табулированных функций распределения ветра по скоростям по данным о повторяемости ветров по градациям, полученным на всех АС и МС рассматриваемого региона.


Слайд 12

Слайд 12 Cтатистическое моделирование функций G(V) по эмпирическим повторяемостям ветра по метеоданным МС


Слайд 13

Слайд 13 Сравнение функций плотности распределения ветра по скоростям: Вейбулла, Рэлея и G(V) (Гринцевича), построенным по среднегодовым скоростям для Калининграда (VСР = 4,4 мс) и Балтийска (VСР = 6,0 мс) по данных метеостанций Балтийского региона. СКвО, рассчитанные по данным АС при определении W и РВЭУ в р-не Барабинска, в 2–4 раза меньше, чем по данным МС.


Слайд 14

Слайд 14 Методики достоверного определения ВЭП и мощности ВЭС на территории России, стран СНГ и Балтии Классическое определение f(V) на высоте оси ветроколеса HВК производится подъемом границ градаций скорости ветра при сохранении их повторяемости внутри самих градаций f(Vi), определенной по данным метеорологических измерений (8 – 16 м) с помощью более или менее достоверных моделей V(h). Наиболее распространена за рубежом логарифмическая модель: V(h) = V*• [ ln (h) – ln ( Zo )]


Слайд 15

Слайд 15 а Методические основы моделирования ВЭП и мощности ВЭУ: Подъем ?n(?Vn) по данным МС на высоту оси ветроколеса HВК для ВЭУ 80-х годов с HВК < 30 – 40 м был оправдан: экстраполяция с 10–15 м на 30 м не приводила к непозволительным для практики погрешностям, но для современных ВЭУ HВК достигает 100 – 170 м. Разброс непозволительно велик для практики для HВК > 35–40 м (вдвое) и зависит от выбора опорной или опорных (каких и в каком количестве) МС и вида аппроксимации V(h), но неприятнее всего – отсутствия критерия истины при использовании только данных МС Выход – измерять на высотах или привлекать аэрологические данные !!! Из-за отсутствия последних Запад развил ветровую разведку, Атмограф пошел путем статистического моделирования, опираясь на аэрологические данные.


Слайд 16

Слайд 15 б Методические основы моделирования ВЭП и мощности ВЭУ: Для повышения точности моделирования V(h) по данным АС важны установленные факты быстрого нарастания V(h) на высотах 0–100 м и медленного на 100–600 м, и уменьшение их разброса с высотой. Высотная изменчивость V(h) на 100–600 м по данным АС падает с высотой Таблица. Высотная изменчивость СКвО (в %) среднегодовых скоростей ветра


Слайд 17

Слайд 16 Разработка и применение методик достоверного моделирования профилей скорости в ПСА для определения ВЭП и мощности ВЭС Наиболее точную аппроксимацию V(h) дает разработанная автором трехслойная модель “Сэндвич”, описываемая выше 100 м кубической аппроксимацией средних сезонных данных АС на высотах 100, 200, 300, 600 м. В слое 0–h V(h) моделируется логарифмическим профилем (3.5) с параметром zo, моделируемым по методике WASP, и Uo. определяемым по данным ближайших МС. В слое hметео < h < 100 м: V(h) аппроксимируется кубическим сплайном с коэффициентами, определяемыми из условий гладкой сшивки с профилем (3.5) на нижней границе и кубическим полиномом – на верхней границе (на 100 м). Для рассмотренных 28 АС “Сэндвич” обеспечивает точность определения V(h) до 100 м с погрешностью < 6–7%. Максимум погрешностей – на высотах 35 – 50 м. Ее использование позволило оценить высоты применимости логарифмического профиля скорости hlog. Данные на промежуточном уровне использованы в качестве критерия точности моделирования, а искомая высота hlog определялась минимизацией ошибки расчетов V(h) на промежуточном уровне изменением hlog. Согласно проведенному исследованию использование (3.5) правомочно до hlog <20–25 м


Слайд 18

Слайд 17 Разработка и анализ методик достоверного определения ВЭП и мощности ВЭС на территории России (сравнение точности моделей автора и WASP) Наиболее авторитетная и достоверная международная аналитическая методика WASP (RISO) не достаточно точна для практического применения как за рубежом (корректируется данными ветровой разведки), так и в России !!!


Слайд 19

Слайд 18 Наличие ветра в России (по данным моделей WASP и “Сэндвич”) Среднегодовая скорость ветра на высоте 50 м над землей


Слайд 20

Слайд 19 Принципиальная новизна, обеспечивающая эффективность современных методик определения ВЭП и ВЭУ > Использование совместно с метеоданными (10 – 14 м) аэрологических данных для высот 100, 200, 300, 600 м и в силу малой межстанционной их изменчивости моделировать ветровые характеристики на высотах до 200 м с погрешностью < 10 - 13% для равнинных и < 20 – 24% для горных территорий и рассчитывать высотные профили скорости ветра в 200-метровом слое атмосферы с требуемой для практики точностью < 25%. > Использовании более обоснованных физически и статистически и точных по сравнению с используемыми ныне развитого автором метода численного моделирования ветровых характеристик в приземном 200 -метровом слое атмосферы с учетом местных особенностей рельефа и подстилающей поверхности, основанного на классификации Милевского. > Цель учета свойств рельефа и поверхности – уменьшение неопределенности определения характерной местной скорости ветра методами статистического моделирования с использованием методики “очистки” данных


Слайд 21

Слайд 20 Методика “очистки” метеорологических данных, основанная на классификации Милевского. С учетом повторяемости ветров по направлениям ?i для каждого месяца и сезона для каждой МС рассчитан и используется средний коэффициент Милевского КМср = ? 8Кi·?i/8 . Его связь со скоростями ветра дана на рис.3.8. В методике автора классификация Милевского используется для “очистки” данных МС, или приведения их к условиям ровной плоской поверхности без элементов экранирования (класса 7б по Милевскому). Статистическая связь КМср и zo по классификации WASP, установленная автором по данным 200 российских МС с достоверностью R2>0,9 описывается регрессионным уравнением: Ln(zo)=0,0021·К3–0,0845·К2+0,645·К+3,314. Согласно (3.9) коэффициенту КМср класса 7б соответствует zo=0,04 (класс 1 по WASP с zo=0,03), а КМср класса 6б и 11б – zo=0,1 и zo=0,0002 (классы 2 и 0 по WASP).


Слайд 22

Слайд 21 Глава 4 “Исследование возможностей и эффективности использования ВЭС в различных регионах и субъектах РФ” > Исследованы перспектив и эффективности использования ВЭС для выработки ЭлЭн в промышленных масштабах в различных регионах и субъектах РФ. > Исследованы и установлены новые закономерности территориального, сезонного и высотного распределения на территории РФ скоростей VСР, удельных мощностей ветра WСР, вероятностей ветроэнергетических штилей PШт (V<4 м/с) и погрешностей их определения. > Существенно уточнены количественные параметры ВЭП на традиционно считающихся перспективными для использования ВЭС побережьях морей Северного Ледовитого и Тихого океанов. > Выявлены новые регионы страны, перспективные для экономически эффективного использования ВЭУ большой и средней мощности.


Слайд 23

Слайд 22 Распределение по территории России коэффициентов использования номинальной мощности ВЭУ V90 с диаметром ВК 90 м и высотой башни 100 м Места, отмеченные на карте оранжевым и красным, обладают достаточным ВЭП по любым международным критериям, обеспечивающим коэффициенты использования номинальной мощности ВЭУ КИУМ ? 30 % (? 2700 тысяч часов работы ВЭС с номинальной мощностью).


Слайд 24

Слайд 23 Технический ветроэнергетический потенциал России проведен с допущением о 10%-ном землеотводе под ВЭС по средней для субъектов мощности “типовой” ВЭУ V90 с HВК = 100 м при оптимальном размещении ВЭУ в узлах правильной треугольной сетки с плотностью на 1 км2 N?=1,155·(1000/n·D)2, выбранной на основе анализа КИУМ . Средние за ресурс коэффициенты КНИД и КТГ в расчетах равны КНИД=0,81 и КТГ=0,94. Среднее по РФ расчетное значение КИУМ ВЭУ V90 с башней 100 м составляет ?19,6%, чему соответствует с учетом погрешности вычислений средняя годовая мощность РВЭУ = 588 ± 87 кВт. До 30 субъектов РФ обладают ВЭР, достаточными для эффективного их использования по всем международным критериям (КИУМ.>28%). Суммарный технический ВЭП РФ вдвое превышает оценки предшественников, при этом его доля в Центральном, Северо-Западном, Приволжском и Южном ФО, где проживает 73% населения РФ составляет 30% против полученных ранее 14%, что более перспективно для широкомасштабного использования ВЭС Вывод: ВЭП имеют вполне благоприятное распределение по России для их промышленного освоения и широкомасштабного использования и в 13 раз превышает годовую выработку всех ЭС страны. Требуемая площадь под ВЭС с годовой выработкой ? 80 млрд кВтч – 0,7% от территории страны.


Слайд 25

Слайд 24 Глава 5. “Оценка экономических показателей современных ВЭС на территории РФ и возможного экономического эффекта их широкомасштабного использования” Схема методики моделирования экономических показателей ВЭС в местах и районах их предполагаемого использования


Слайд 26

Слайд 25 Минимизация погрешностей из-за неопределенности долгосрочного прогноза Эз на ВЭС и ТЭС при высоком и нелинейном росте инфляции и цен на ЭлЭн и газ и неустановленной правовой базе, достигнута построением для них стоимостных моделей Кз и Эз в условиях России с учетом их многолетнего хода. Согласно исследованию неадекватный прогноз макроэкономических факторов может приводить к погрешностям >20–30% при прогнозе экономических показателей ВЭС Развитая модель эксплуатационных затрат на ВЭС построена автором в предположении линейной связи Эзn с вероятностью простоев ВЭУ РТП(n) в n-м году: Sn (n ) = So+ $·РТП (n) (5.6) с использованием обобщенных данных о многолетнем ходе Эз на ВЭС в странах ЕС, Многолетний ход среднегодовых Эз на ВЭУ разных поколений (эксплуатационные данные в % Кз)


Слайд 27

Слайд 26 Связь Эз на ВЭС с переменной инфляцией In описывается разработанной автором моделью: In=(Io–I?)·exp(–kI·n)+I?, где Io, In и I? – индексы инфляции в год пуска ВЭС, в n-ный и 20-ый года работы ВЭУ Доходная составляющая ВЭС определяется выручкой за ЭлЭн или экономией замещенного ими топлива. Сценарии цены на топливо в РФ ограничены сверху ценами ЕС, а снизу – ценами, растущими с инфляцией. Рост тарифов и цен на ЭлЭн ?n и топливо fn моделируется автором моделями типа: ?n=(?o–??)·ехр(–K?·n)+?? (5.9) и fn= (fo–f?)·ехр(–Kf·n)+f? (5.10), где ?n, ?o и ??– индексы цен на ЭлЭн, а fn, fo и f? – индексы цен на газ в году ввода ВЭС, в n-ном году и последнем году эксплуатации (рис. 5.3). Методика прогноза экономических показателей ЭС с учетом возможных сценариев и нелинейности моделей реализована программой их расчета и сравнительного анализа на ПЭВМ, выдающей на выходе в цифровом и графическом виде временные ряды затрат, доходов и их балансов (ежегодных, суммарных к n-му году и средних за срок их работы) и расчетные значения себестоимости ЭлЭн, сроков окупаемости и рентабельности ВЭС.


Слайд 28

Слайд 27 Разработанной методикой решен ряд методических и практических задач. > исследована чувствительность моделей Кз и Эз ВЭС к изменению определяющих их факторов: КИУМ, КТГ, стоимости ВЭУ, КТП, внутренних и магистральных ЛЭП и дорог, а также наиболее трудно прогнозируемых цен на ЭлЭн и газ и инфляции. > Выявлено, что неопределенность сценариев их роста в РФ и в ЕС может приводить к погрешностям прогноза баланса на ТЭС и ВЭС до 50%. Количественно определено уменьшение СЭл ВЭС с ростом их мощности > Анализом затрат на проектирование ВЭС за рубежом установлено, что затраты на проектирование в РФ при использовании методик автора могут быть снижены на 20–25%.


Слайд 29

Слайд 28 > дан анализ возможных и выбор наиболее эффективных для РФ схем закупочных цен на ЭлЭн ВЭС – необходимого условия широко-масштабного их использования в РФ. > предложена универсальная и вполне реализуемая схема закупочных цен ВЭС с надбавками к цене ЭлЭн оптового рынка, равными стоимости замещенного газа в РФ, обеспечивающая полноценное использование технико-экономических достоинств ВЭС стимулирующая к выбору технологий производства ЭлЭн, замещающих органическое топливо и восполняющая при его экспортной реализации затраты по оплате ЭлЭн ВЭС и приносящее дополнительный доход стране. > дан сравнительный анализ экономических показателей вновь строящихся ГазЭС и ВЭС.


Слайд 30

Слайд 29. Сравнения экономических показателей ВЭС и ГазЭС Отличия ВЭС от ГаЭС – меньший КИУМ (30% против 55%) – большие капзатраты (в 2,5 раза) – безтопливность (стоимость газа для ГазЭС при равнодоходных ценах газа ? 170 €/т к 2013 г. = 35 €/МВт·ч при расх. 200 Г/кВт·ч > капзатрат на ВЭС) – отсутствие экоштрафа (? 25% от цены газа) По расчетам: себестоимость ЭлЭн ВЭС ниже чем у ГазЭС (52 €/МВт·ч против 67 €/МВт·ч). При закупке ЭлЭн ВЭС и ГазЭС по ценам оптового рынка России (? 35 €/МВт·ч) ВЭС и ГазЭС не окупаемы. Новые ГазЭС окупятся при цене ЭлЭн ? 70 €/МВт·ч


Слайд 31

Слайд 30. Сравнения экономических показателей ВЭС и ГазЭС в России и странах ЕС > В отсутствии в настоящее время массового строительства новых тепловых ЭС цены на ЭлЭн на оптовом рынке в России (? 30 – 35 €/МВт·ч) определяют старые ЭС (давно амортизированные), составляющие основную часть энергопарка России => отсутствие строительства новых ЭС. > Окупаемость тепловых станций в странах ЕС достигается за счет меньших капзатрат (600 – 700 €/кВтч), больших цен оптового рынка (60 – 70 €/МВтч) и скрытых субсидий тепловой генерации


Слайд 32

Слайд 31. Сравнения себестоимости электроэнергии СЭлЭн ВЭС и ГазЭС ? С ростом цен на газ с сегодняшних до равнодоходных себестоимость электроэнергии ГазЭС будет расти с 40 до 57 – 65 €/МВт•ч, а у ВЭС она сохраняется < 50 €/МВт•ч при КИУМ = 30% ? Таким образом, замена части ГазЭС на ВЭС – способ снижения себестоимости выработки электроэнергии в стране и => тарифов ? Эффект снижения себестоимости электроэнергии в стране растет с увеличением доли ВЭС


Слайд 33

Слайд 32. Оценка производственных возможностей и темпов развития отрасли ВЭС Технологические ограничения темпов ввода ВЭС Мировой опыт: при поддержке Государств доли ВЭС в суммарной электрогенерации стран ? 3 – 5% и 10 – 13% реально достигаются за 6 – 7 и 10 – 12 лет и эти сроки в силу развития мировых производственных мощностей существенно сокращаются (пример: Китай, Франция) В 2009 г. Китай установил ВЭС суммарной мощностью 13,8 ГВт Темпы и масштабы развития ВЭС в РФ выбраны в Проекте с учетом технологических, экономических и кадровых ограничений и мирового опыта и соответствуют умеренным темпам развития ВЭ в Индии и Испании


Слайд 34

Слайд 33. Проект широкомасштабного развития ВЭН в России Рост установленной мощности и выработки электроэнергии ВЭС в РФ Мощность, ГВт Выработка, млрд. кВтч Не меньше, так как теряем возможности Не больше, так как не хватит > выполнения Распоряжения р-1 98.01.09 > политической воли Государства > быстрого роста выработки дешевой энергии > времени > сдерживания тарифов на энергию > финансирования > снижения выбросов СО2 > специалистов > экономии органического топлива > мощностей производства ВЭУ > увеличения прибыли от экспорта топлива > ветровых ресурсов и земли > в инновационном развитии > надежности электрических сетей То есть: ЧЕМ БОЛЬШЕ, ТЕМ ВЫГОДНЕЕ P. S.: МОЖЕТ НЕ ХВАТИТЬ и на 7 ГВт


Слайд 35

Слайд 34 Накопление за 40 лет доходов, расходов и балансов при реализации проектов ВЭС 30 ГВТ (КИУМ = 30%) и ГазЭС 18 ГВТ (КИУМ = 50%) к 2030г. при “равнодоходном” сценарии Баланс ВЭС с экспортной выручкой за замещенный газ ? До 2025 г. отрицательный баланс ВЭС будет нарастать до минимума ? 12 млрд.€, затем будет нарастать, к 2032 г. = 0 (! длинные деньги !) и к 2050 г. составит ? 40 млрд.€ ) Баланс ВЭС с российской выручкой за замещенный газ ? До 2030 г. отрицательный баланс ВЭС будет нарастать до минимума ? 16 млрд.€, затем нарастая к 2036 г. = 0 (! еще более длинные деньги !) но к 2050 г. составит ? 17 млрд.€ ) ? В случае ВЭС – источник погашения отрицательного баланса – распределение прибыли от экспорта газа ? О надбавках !!!. ”Справедливая”надбавка за эл.энергию ВЭС = российской цене замещенного газа, действующая весь срок службы ВЭС (?20 лет): позволяет окупить ВЭС за 11 – 13 лет и заставляет “хозяина” ВЭС максимально использовать ее технические возможности и ресурс.


Слайд 36

Слайд 35. Энергетический, экологический, экономический, социальный эффекты проекта 30 ГВт 2020 г. 2030 г. Суммарная мощность ВЭС 7 ГВт 30 ГВт КИУМ ВЭУ 28% 30% Годовая выработка электроэнергии 17,5 ТВт·ч 79 ТВт·ч Доля в балансе электроэнергии 1,3% 4,6% Замещение газа 6 млрд.м3 27 млрд.м3 Стоимость замещенного газа в РФ сегодня 440 млн.€ 2,0 млрд.€ Стоимость замещенного газа в России 800 млн.€ 3,6 млрд.€ Экспортная стоимость замещенного газа 1,5 млрд.€ 6,8 млрд.€ Сокращение выбросов СО2 9,6 млн.т 43,5 млн.т Стоимость выбросов СО2 (по 20 €/т) 192 млн.€ 870 млн.€ В силу экономической заинтересованности в долгосрочной перспективе основную организационную и финансовую роль в создании отрасли ВИЭ должны сыграть Государство и крупные компаниями ТЭК, добывающие и экспортирующие топливо, и прежде всего такие, как ГАЗПРОМ, ЛУКОЙЛ и др.


Слайд 37

Слайд 36 Разработка проекта Генсхемы размещения ВЭС в России В качестве принципов и критериев предлагается: 1) ВЭС строить в местах потребления энергии и ее дефицита (большинство субъектов Российской Федерации) 2) ВЭС строить в технологически допустимых количествах и темпе (20% от мощности выработки субъекта РФ и соседних с ним) 3) планировать рост мощностей ВЭС с учетом мировой практики 4) ВЭС строить там, где они экономически выгоднее прочих ЭС 5) ВЭС строить в местах развитой дорожной и сетевой инфраструктурой 5) ВЭС строить в местах, обеспеченных достаточными ВЭР (ориентация на посевные площади в степных зонах в лесополосах)


Слайд 38

Слайд 37. ВЭС экономически выгоднее ГазЭС при КИУМ > 30% (с запасом ? 20% !) По Генеральной схеме ВЭС строим в местах, обеспеченных ВЭР (КИУМ > 30%) VБУР КИУМ = РРАСП / РНОМ , где РРАСП = КНЕИД · КТГ (n)· ? р (V) · f (V) dV , где Vо РРАСП и РНОМ – располагаемая и номинальная мощность ВЭУ; КНЕИД и КТГ (n) – коэффициенты неидеальности и технической готовности ВЭУ и n – номер года эксплуатации ВЭУ; р(V) и f(V) – рабочая характеристика и функция плотности вероятности распределения скорости ветра; VБУР и Vо – скорости буревого отключения и страгивания ВЭУ. вы


Слайд 39

Слайд 38. Перспективные районы и возможные объемы использования ВЭС в РФ до 2020 г.


Слайд 40

Слайд 39. Перспективные районы размещения ВЭС (предложение к Генсхеме размещения ВЭС РФ).


Слайд 41

Слайд 40. Перспективные районы размещения ВЭС (предложение к Генсхеме размещения крупных ВЭС в России).


Слайд 42

Слайд 41. Положения, выносимые на защиту: 1. Автором разработана методология и реализующая ее информационно-аналитическая и численная методика определения и анализа ВЭП и энергетической эффективности ВЭС известных типов в заданной месте или районе с погрешностью < 12–15% для равнинных и 18–24% для сложных по рельефу и подстилающей поверхности территорий, что минимум вдвое точнее других известных аналитических методик. Методика близка по точности к требуемой за рубежом 10%-ной точности обоснования инвестиций проектов ВЭС (достигаемой с использованием экспериментальных и аналитических методов), но в 3–4 раза эффективнее зарубежных по затратам времени и средств. 2. Выбор определяющих энергетическую и экономическую эффективность ВЭС технических параметров и типов базовых ВЭУ, а также их использования в гибридных (ветро-дизельных, ветрокриогенных) должен производится с учетом характеристик ВЭП, существенно меняющихся по территории РФ. 3. Результаты исследований, полученные с использованием разработанных автором методик, доказывают, что в России имеются все (за исключением правовой базы) необходимые ресурсные, технические, энергетические и экономические условия для широкомасштабного эффективного использования ВЭС. При этом:


Слайд 43

Слайд 42. Положения, выносимые на защиту: 3.1) технический ВЭП РФ превышает 11500 млрд кВт·ч/год (в 11,5 раз больше потребления ЭлЭн в стране), ВЭП Центрального, Северо-Западного, Приволжского и Южного ФО, где проживает 73% населения РФ, составляет не менее 3450 млрд кВт·ч/год; 3.2) энергетический потенциал ВЭС, вырабатывающих ЭлЭн с меньшей на 18-20% себестоимостью, чем наиболее экономичные в настоящее время ТЭС на газе, превышает 1100 млрд кВт•ч/год (больше современного потребления ЭлЭн в РФ); 3.3) с учетом установленных в работе технологических и производственных ограничений суммарные установленные мощности ВЭС в РФ к 2020 и 2030 годам могут составлять до 7 и 30 ГВт соответственно с годовой выработкой не менее 17,5 и 80–85 млрд кВт•ч/год с ее долей до 5–6% от потребления ЭлЭн в стране в 2030 г. 3.4) годовое замещение газа в РФ при работе ВЭС суммарной мощности 30 ГВт может составить 30–35 млрд м3 при сокращении выбросов в атмосферу СО2 40–50 млн т. 3.5) целесообразные масштабы эффективного использования ВЭС составляют: в ТЭК – до 30 ГВт, на транспорте – до 17 ГВт, в АПК – не менее 1,9 ГВт;


Слайд 44

Спасибо за внимание. Тел./факс: 8-499-744-41-63, E-mail: atmograph@gmail.com


×

HTML:





Ссылка: