Debreceni Egyetem, Földtudományi Intézet, Meteorológiai Tanszék;
II. Rákóczi Ferenc Kárpátaljai Magyar Főiskola, Biológia és Kémia Tanszék Absztrakt
A tanulmányban, amely egy komplex szélenergetikai vizsgálat része, 9 kárpátaljai meteorológiai mérőállomás 5 éves, napi átlagos szélsebesség idősorát elemeztük. A Weibull-eloszlás segítségével előállítottuk a napi átlagos szélsebességek eloszlását az anemométer magasságától különböző szintekben is, majd ugyanitt az egész időszakra vonatkozó átlagokat, amelyekre hatvány-függvényt illesztettünk.
Így összefüggés mutatható ki a Helmann-féle szélprofil törvény és a Weibull-eloszlás paraméterei között.
A szélmérés magasságában és a választott öt magassági szintben (20, 40, 60, 80 és 100 m) meghatároztuk a szélenergia felhasználás szempontjából egyéb fontos paramétereket: a szélsebességek móduszát, variációs együtthatóját, a legnagyobb energiát hordozó szélsebességet, az energetikailag hasznos szélsebességek időtartamát és a fajlagos szélteljesítményt.
Kulcsszavak: szélenergia, szélsebesség, fajlagos szélteljesítmény, Weibull-eloszlás, Kárpátalja
1. Bevezetés
A 2017-es év végére Ukrajnában 12 szélerőműpark működött, amelyek közül a legnagyobbak a Botievska (199,875 MW), a Novoasovska-2 (57,5 MW) és a Prichornomorska (52,5 MW), így a telepített szélerőművek összes teljesítménye elérte az 525,6 MW-t (EWEA 2018). Ezzel az ország a 37. a világ nemzetei között a szélenergiát előállító országok ranglistáján (GWEC 2018). Ugyanígy Európai viszonylatban a 17. helyen áll (EWEA 2018). Velychko (2003), Dmytrenko – Barandych (2007), Makarovskiy – Zinych (2014), Osadchyi et al., (2015), Moskalchuk – Pryhodko (2017) szerint a szélerőművek jó hatásfokú elektromos energiatermeléséhez az ország területén a Fekete- és Azovi-tenger partvidékén, a Podóliai-hátság és a Donyeci-hátság területén, illetve a Kárpátalja területét 80%-ban lefedő Északkeleti-Kárpátok magasabban fekvő régióiban is kedvező feltételek állnak rendelkezésre. Az itt húzódó Északkeleti-Kárpátok hegyvonulat ukrajnai részén az UWEA (2018) jelentése szerint 2017-ben csupán két szélerőmű park üzemelt (WPP Starij Sambіr-1 (13,2 MW) és WPP Starij Sambіr-2 (20,7 MW) kapacitással), Kárpátalja területére viszont még egyet sem telepítettek.
Ebben a tanulmányban a kárpátaljai szélmező szélenergia felhasználás szempontjából fontos paramétereit szeretnénk meghatározni és elemezni. A kis-, közepes- és nagyteljesítményű szélerőművek különböző tengelymagasággal rendelkeznek, ezért célszerűnek láttuk az energetikai paraméterek meghatározását ezekben a jellemző magasságokban is. Ezzel hozzájárulva a szélenergia felhasználás jövőbeli elterjedéséhez Kárpátalján.
2. Anyag és módszer
A vizsgálatunkhoz a megfigyelő meteorológiai állomások 2011. január 1-től 2015. december 31-ig terjedő időszakra vonatkozó napi átlagos szélsebesség adatsorait használtuk fel. Az állomások földrajzi elhelyezkedését és tengerszint feletti magasságát az 1. ábrán mutatjuk be.
A potenciális szélenergia mérőszáma az áramló levegő kinetikus energiája, illetve az ebből származtatott fajlagos szélteljesítmény (Pf): a szélirányra merőlegesen, egységnyi keresztmetszeten, egységnyi idő alatt átáramló energia (Anapolskaya – Gandyn, 1978; de Renzo 1982), melynek mértékegysége W/m2 lesz:
1. ábra: Az adatbázist alkotó meteorológiai állomások földrajzi elhelyezkedése és tengerszint feletti magassága (m)
162
A (2) egyenletből látszik, hogy a szélteljesítmény a szélsebesség (v) harmadik hatványával arányos (Patay 2003). A levegő sűrűségét szélenergetikai számításoknál állandónak vesszük (ρ = 1,225 kg/m3, 15 °C-on és 760 mm légnyomás mellett).
Az energiatermelés számításához szükség van a széladatok valószínűségi sűrűségfüggvényének ismeretére, mely az anemométer magasságában mért széladatok relatív gyakoriságával becsülhető. A napjainkban alkalmazott, főleg ipari szélerőművek tengelymagassága, típustól függően eléri a 80-120 m magasságot. Így energetikai szempontból fontos tudnunk ezekben a magasságokban is a szélsebességek egyes karakterisztikáit. A szélklimatológiában erre a célra gyakran a gamma-függvények családjába tartozó, kétparaméteres (k és c) Weibull-eloszlás tulajdonságai használható fel (Justus et al. 1978; Tar 2008b; Kravchyshyn et al. 2016):
ahol a k az ún. alaktényező (mértékegység nélküli szám), a c pedig az ún. skála-faktor (m/s), ezek a rendelkezésre álló adatbázisból számíthatók. A szélmérés magasságában érvényes k és c paramétereknek többféle meghatározási módja is ismeretes (Justus et al. 1978; Tar 2008; Costa Rocha et al. 2012; Kidmo et al. 2015). Ezek közül azt választottuk ki, amely által kapott k és c paraméterek felhasználásával, az előzetesen elvégzett próba során, a legjobb közelítést lehetett elérni 5%-os szignifikancia szinten.
A választott módszer a momentum-becslésre vezethető vissza (Tar 2008; Costa Rocha et al. 2012; Kravchyshyn et al.
2016). Ha ugyanis ismerjük az átlagos szélsebességet (vm) és az empírikus szórást (sn), akkor
ahol az sn/vm a variációs együttható, Γ(x) pedig a gamma-függvény.
Ha viszont ebből kiindulva ettől eltérő magasságokban akarjuk megadni az eloszlásokat, akkor az eloszlás paramétereit a mérési szintre vonatkozó értékekből más magasságokra is kiszámolhatjuk. Ha a paraméterek értéke az anemométer za magasságában ca és ka akkor egy z za szinten (Azad et al. 2014; Kidmo et al. 2015):
A, a skála- és az alakparaméter ismeretében az átlagos szélsebesség, a szórás, a módusz, a variációs együttható és az átlagos teljesítmény (P) a szélmérés magasságától eltérő szintekben a gamma-függvény (Γ) felhasználásával határozható meg.A teljesítménybecslés Weibull-eloszlással történő közelítése az eloszlás már említett tulajdonságán alapul, azaz ha a v szélsebesség k és c paraméterű Weibull-eloszlással jellemezhető, akkor vm szintén Weibull-eloszlású km és cm paraméterekkel. A fajlagos szélteljesítményt a gamma-függvény (Γ) felhasználásával az alábbiak szerint definiálhatjuk (Troen – Petersen, 1989; Bartholy – Radics 2000; Bonfils 2011; Ahmed et al. 2013; Azad et al. 2014):
ahol c és k a Weibull-eloszlás paraméterei.
A fajlagos szélteljesítmény megadható a különböző magassági szintekben előállított relatív gyakorisági eloszlások segítségével is (de Renzo 1982; Osadchyi et al. 2015; Moskalchuk 2017):
ahol vi3 a sebesség-intervallumok (∆x=1 m/s) középpontjainak (vi) köbös értékei, a pi a hozzájuk tartozó relatív gyakoriságok, az n pedig a sebesség-intervallumok száma.
3. Eredmények
A napi átlagos szélsebességek gyakorisági eloszlását a Weibull-eloszlással próbáltuk meg leírni. Az eloszlás illeszkedésének megbízhatóságát a χ2-próba segítségével ellenőriztük. Huszt állomást kivéve, minden esetben 5%-os szignifikancia szinten megfelelő illeszkedést kaptunk. Huszton a legjobban közelítő, de 0,90 elfogadási szint alatti Weibull-paramétereket használtuk. Ezek segítségével előállítottuk az eloszlásokat, az átlagos értékeket, a szórást, a móduszt és a variációs együtthatót a z magasságokban. A za értékeit az 1. táblázatból vettük, a választott magasságok pedig z=20, 40, 60, 80 és 100 m.
Az átlagos szélsebesség
A terület átlagos szélsebessége 2,03 m/s, de nagy térbeli változékonyságot mutat, 0,92 m/s (Huszt) és 4,68 m/s (Pláj) között változik. A síkvidéken és a keskeny folyóvölgyekben inkább alacsony átlagos szélsebességek (1,45 m/s), míg a környezetből kiemelkedő hegygerincek, hegycsúcsok tetején a magasabb (4,05 m/s) értékek jellemzők. Az állomások közötti növekvő sorrend a következő: Huszt, Ökörmező, Nagyberezna, Rahó, Alsóhidegpatak, Alsóverecke, Ungvár, Pozsezsevszka és Pláj. A 100 m-es szintben a sorrend nem változik, csak az értékek nagyobbak, 2,23 m/s (Huszt) minimummal és 7,69 m/s (Pláj) maximummal. Ennek területi képét 100 m magasságban a 3. ábrán mutatjuk be.
Minden magassági szintben összefüggést találtunk a mérőpontok átlagos szélsebessége és tengerszint feletti magassága
között. A korrelációs együttható átlagos értéke 0,851 volt. A korrelációs együttható megbízhatóságát t-próbával és a varianciaanalízis során alkalmazott F-próbával teszteltük. Mind a két próba alapján 5%-os megbízhatósági szinten állíthatjuk, hogy a két változó között megbízható összefüggés van, az r szignifikánsan eltér 0-tól.
A szélsebességek variációs együtthatója
A szélenergia kitermelés szempontjából az egyenletes széljárás a kedvezőbb, azaz ha a szélsebességek állandóan a (magas) átlag körül mozognak. A 2. táblázat szerint az anemométer magasságában a variációs együttható 0,40 (Huszt) és 0,98 (Rahó) között változik. Az állomások közötti növekvő sorrend: Huszt, Alsóhidegpatak, Ungvár, Pláj, Alsóverecke, Ökörmező, Nagyberezna, Pozsezsevszka, Rahó. A sorrend itt is minden magasságban ugyanez marad. Az átlagos szélsebességek legnagyobbak Ungváron, Pozsezsevszkán és Plájon. Ezek közül a legkevésbé változékony széljárású Ungvár és Pláj. A két állomás különböző orográfiai környezetben található. Ha a magasabb szintek (80, 100 m) szélsebességeit vesszük figyelembe, akkor a szélenergia felhasználás szempontjából az Ungi-sík, a hegyvidéken pedig a Borzsa-havas területén találhatunk a legkedvezőbb feltételekre.
A szélsebességek módusza
A szélsebességek módusza a za magasságban 0,03 m/s (Rahó) és 2,97 m/s (Pláj) között változik. A módusz növekvő sorrendje: Rahó, Nagyberezna, Ökörmező, Huszt, Pozsezsevszka, Alsóverecke, Alsóhidegpatak, Ungvár, Pláj. A magasággal a módusz esetében sincs változás a sorrendben. A módusz értéke alapján is kedvező telephelynek bizonyul Ungvár és Pláj, ahol a legvalószínűbb szélsebesség 100 m-en eléri a 3,55 m/s-ot, illetve a 6,40 m/s-ot. Egy szintén hegyvidéki állomás, a Pozsezsevszka is viszonylag magas átlagos szélsebességgel (100 m-en 5,92 m/s) rendelkezik, azonban a magas variációs
1. táblázat: A napi átlagos szélsebesség eloszlását leíró Weibull-eloszlás paraméterei és a szélmező egyes energetikai paraméterei az anemométer za magasságában és további öt szintben, a 2011-2015-ös időszakban
(kiemelve: első három legnagyobb és legkisebb érték)
Magasság Paraméter Ungvár (112 m) Huszt (164 m) Nagyberezna (205 m) Rahó (430 m) Ökörmező (456 m) Alsóverecke (496 m) Alsóhidegpatak (615 m) Pláj (1330 m) Pozsezsevszka (1451 m)
za 14 16 10 10 10 10 10 8 11
n 0,31 0,38 0,34 0,34 0,35 0,31 0,33 0,22 0,26
za m
átlag (m/s) 2,05 0,92 1,30 1,43 1,18 1,82 1,47 4,68 3,41
vátl≥3 m/s (nap/év) 70 0 24 43 10 54 7 245 161
vmaxE (m/s) 3,46 1,26 2,86 4,17 2,32 3,37 2,23 8,48 8,58
Pf (W/m2) 11,1 0,7 4,6 10,2 2,8 9,2 3,4 149,8 105,1
20 m
átlag (m/s) 2,53 1,20 1,63 1,77 1,49 2,24 1,84 5,42 4,02
vátl≥3 m/s (nap/év) 120 0 45 65 27 92 31 276 191
vmaxE (m/s) 4,19 1,64 3,37 4,90 2,78 3,97 2,71 9,28 9,54
Pf (W/m2) 20,1 1,6 8,0 17,6 5,1 15,7 6,4 210,5 154,1
40 m
átlag (m/s) 3,12 1,57 2,05 2,19 1,88 2,76 2,64 6,30 4,75
vátl≥3 m/s (nap/év) 176 1 78 93 58 141 85 302 222
vmaxE (m/s) 4,96 2,09 3,99 5,59 3,35 4,67 3,30 10,32 10,50
Pf (W/m2) 35,3 3,3 14,3 28,7 9,4 27,2 11,9 306,0 223,4
60 m
átlag (m/s) 3,53 1,83 2,34 2,49 2,16 3,12 2,90 6,88 5,23
vátl≥3 m/s (nap/év) 210 9 103 113 84 173 129 315 240
vmaxE (m/s) 5,49 2,41 4,41 6,05 3,74 5,15 3,70 11,00 11,13
Pf (W/m2) 49,1 5,2 20,1 38,3 13,6 37,6 17,3 381,8 278,4
80 m
átlag (m/s) 3,85 2,05 2,57 2,72 2,38 3,40 2,90 7,33 5,61
vátl≥3 m/s (nap/év) 233 27 124 128 106 196 164 323 253
vmaxE (m/s) 5,89 2,67 4,73 6,40 4,04 5,52 4,02 11,51 11,61
Pf (W/m2) 62,2 7,2 25,6 47,1 17,6 47,4 22,5 447,5 325,9
100 m
átlag (m/s) 4,12 2,23 2,77 2,92 2,57 3,64 3,12 7,69 5,92
vátl≥3 m/s (nap/év) 251 52 140 141 124 214 191 329 263
vmaxE (m/s) 6,23 2,89 5,00 6,69 4,29 5,82 4,28 11,92 11,99
Pf (W/m2) 74,7 9,2 30,9 55,5 21,5 56,7 27,6 506,5 368,6
164
együttható (100 m-en 0,71) és az alacsony módusz (100 m-en 2,83 m/s) miatt a szélturbinák folyamatos, kiegyenlített működése nem lehetséges. Itt valószínű, hogy a területen található mérőpontok többségéhez képest nagyobb átlagos szélsebességet a gyakori szélcsendes időszak mellett jelentkező rövid ideig tartó erős szelek (v≥10 m/s) okozzák.
A szélsebességek gyakorisági eloszlása
A teljes időszakra vonatkozó, Δx=1 m/s szélsebesség osztályokba osztott adatsorból szerkesztett hisztogramok, a helyi széljárás sajátosságai szerint állomásonként különböző képet mutatnak. Az eddigi megállapításainkra alapozva csupán Ungvár és Pláj mérőpont hisztogramját mutatjuk be, az anemométer magasságában (za) és a választott további öt szintben (2. ábra).
A modern szélturbinák esetében az indítósebességet igen gyakran a 3 m/s jelenti. Az ezt meghaladó szélsebességek kumulált gyakoriságát ismerve megtudjuk, hogy a berendezés az adott időszak (év, hónap stb.) hányad részében fog elméletileg üzemelni és ezzel áramot termelni. A 3 m/s és az azt meghaladó szélsebességek kumulált gyakorisága (vátl≥3 m/s) a za szintben 0 nap/év (Huszt) és 245 nap/év (Pláj) között változik, 100 m-en pedig 52 nap/év és 329 nap/év között. Ez azt jelenti, hogy pl. Pláj mérőpontban egy ilyen indítósebességű, 100 m tengelymagasságú szélturbina az év mintegy 90,0%-ban üzemelhet. Ezt követi Pozsezsevszka (72,0%-al) és Ungvár (68,6%-al). A két utóbbi között 100 m-en alig 3,5% különbség adódig, viszont a Pozsezsevszkán jelentkező erősebb szelek miatt a vátl≥5 m/s szélsebességek összes gyakoriságában (mintegy 20%-os különbség) és ezzel a szélteljesítényben is jelentős különbségek mutatkoznak. A többi 6 állomáson a vátl≥3 m/s kumulált gyakorisága a za magasságában nem haladja meg 15%-ot (55 nap/év), 100 m-en pedig átlagosan 39,4% (144 nap/év). A vátl≥3 m/s kumulált gyakorisága alapján a za és minden további z szintben az állomások növekvő sorendje: Huszt, Alsóhidegpatak, Ökörmező, Nagyberezna, Rahó, Alsóverecke, Ungvár, Pozsezsevszak és Pláj.
A legnagyobb energiát hordozó szélsebesség (vmaxE) tekintetében a vártnak megfelelően minden magassági szintben Huszton kaptuk a legalacsonyabb értékeket (za magasságban 8,58 m/s, 100 m-en 11,99 m/s) és Pozsezsevszkán a legmagasabbakat (za magasságban 1,26 m/s, 100 m-en 2,89 m/s). Az összes állomás közül a Pozsezsevszkán jelentkeznek a legerősebb szelek és egyeben a legnagyobb energiát hordozó szelek, de ezek időbeli eloszlása nem egyenletes. A Pláj állomáson kaptuk a második legmagasabb értékeket (za magasságban 8,48 m/s, 100 m-en 11,92 m/s) a legnagyobb energiát hordozó szélsebességre, amihez viszonylag alacsony variációs együttható is párosul, ez a szélenergia felhasználás szempontjából egy kedvező adottság.
A fajlagos szélteljesítmény
Kárpátalján a fajlagos szélteljesítmény (Pf) a za szinteken 0,7 W/m2 (Huszt) és 149,8 W/m2 (Pláj) között, míg 100 m-en 9,2 W/m2 (Huszt) és 506,5 W/m2 (Pláj) között változik, ami igen nagy különbségnek mondható. A jellemző átlagos mennyiségek még 100 m-en is csupán 20-50 W/m2 körül vannak, melyek így átlagértékben viszonylag nagyon alacsonyak. Az állomások közül ki kell emelnünk Ungvárt (100 m-en 74,7 W/m2), Pozsezsevszkát (368,6 W/m2) és Plájt (506,5 W/m2), ahol ebben
2. ábra. Az átlagos napi szélsebességek gyakorisági eloszlása az anemométer magasságában (za) és további öt szintben a 2011-2015. időszakban
3. ábra: A domborzat áramlásmódosító hatása figyelembe vétele nélkül 100 m-es felszín feletti magasságban rendelkezésre álló átlagos szélsebesség (a) és szélteljesítmény-mező (b) Kárpátalján a 2011-2015-ös időszakban
a magasságban, kárpátaljai viszonylatban a legkedvezőbbek az energiahasznosítás feltételei. A 3. ábrán a 100 m-es felszín feletti magasságban rendelkezésre álló szélteljesítmény-mezőt ábrázoltuk. A térképen jól láthatók a rendkívül nagy területi különbségek, amelyek a domborzati viszonyokból adódhatnak.
4. Irodalomjegyzék
Ahmed A. – Ademola Bello A. – Habou D. (2013): An evaluation of wind energy potential in the northern and southern regions of Nigeria on the basis of Weibull and Rayleigh models. American Journal of Energy Engineering, 1(3). pp. 37-42.
Anapolskaya L.E. – Gandyn L.S. (1978): Wind energy resources and methods for their assessment. Метеорология и гидрология, №7, 15, 11-17.
(in Russian)
Azad A.K. – Rasul M.G. – Yusaf T. (2014): Statistical Diagnosis of the Best Weibull Methods for Wind Power Assessment for Agricultural Applications.
Energies, 7, pp. 3056-3085.
Bartholy, J. – Radics, K. (szerk.) (2000): A szélenergia hasznosítás lehetőségei a Kárpát-medencében. Egyetemi Meteorológiai Füzetek, No. 14., Budapest, p. 80.
Costa Rocha P.A. – Coelho de Sousa R. – Freitas de Andrade C. – Vieira da Silva M.E. (2012): Comparison of seven numerical methods for determining Weibull parameters for wind energy generation in the northeast region of Brazil. Applied Energy 89, pp. 395-400.
de Renzo Д. (ред.) (1982): Wind energy. Энергоатомиздат, Москва, 272. (in Russian)
Dmytrenko L. – Barandych S. (2007): Wind power resources in Ukraine. Наукові праці Українського науково-дослідного гідрометеоорологічного інституту, Науковий вісник, вип. 256, 166-173. (in Ukrainian)
EWEA (European Wind Energy Association) (2017): Wind in power, European statistics 2017 (Published in February 2018) https://windeurope.
org/about-wind/statistics/european/wind-in-power-2017/
GWEC (Global Wind Energy Council) (2018): Global Wind Report – Annual Market Update 2017 (Brussels: February 2018) http://gwec.net/
publications/global-wind-report-2/
Justus C.G. – Hargraves W.R. – Amir M. – Graber D. (1978): Method for estimating wind speed frequency distributions. J. Appl. Meteor., 17, 3, pp.
350-353.
Kidmo D.K. – Danwe R. – Doka S.Y. – Djongyang N. (2015): Statistical analysis of wind speed distribution based on six Weibull Methods for wind power evaluation in Garoua, Cameroon. Revue des Energies Renouvelables, Vol. 18, N1, pp. 105-125.
Kravchyshyn V.S. – Medykovskyi M.O. – Halushchak M.O. (2016): Modelling the energetic potential of a wind power station. Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі, № 854, 80-87. (in Ukrainian)
Makarovskiy Ye, – Zinych V. (2014): Wind energy potential assessment of Ukraine. Geogr., 58, (2), Bucureşti, pp. 169-178.
Moskalchuk N.M. – Pryhodko M.M. (2017): The assessment of wind energy potential within the Carpathian region of Ukraine. Науковий вісник НЛТУ України, т. 27, No1, 125-128. (in Ukrainian)
Osadchyi B.I. – Skrynyk O.A. – Skrynyk O.Ya. (2015): Estimation of a modern stage of wind resources in the Ukrainian Carpathians and their changes regarding the base climatological period, Доповіді НАН України. Вип. 8., 95-99. (in Ukrainian)
Patay I. (2003): A szélenergia hasznosítása. Szaktudás Kiadó Ház, Budapest, p. 119.
Tar K. (2008): Some statistical characteristics of monthly average wind speed at various heights. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12, pp. 1712-1724.
Troen I. – Petersen L. (1989): European Wind Atlas. Risø Nat. Labs, Roskilde, Denmark, 656 p.
UWEA (Ukrainian Wind Energy Association, Українська вітроенергетична асоціація, (УВЕА)) (2018): Вітроенергетичний сектор України – 2017, p. 48. http://www.uwea.com.ua/
Velychko S.A. (2003): Energy of the environment of Ukraine (with electronic maps). Науковий редактор проф. І.Г. Черваньов, Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, Харків, 52. (in Ukrainian)