3. VIZSGÁLATI ANYAG ÉS MÓDSZER
3.2. Mezıgazdasági melléktermékek erımővi beszállítására vonatkozó algoritmusok
Erımőtípusok
Az egyes erımőtípusok részletes jellemzése elıtt az erımővek teljesítményének meghatározásához szükséges fogalmakat és jelöléseket ismertetem:
Bruttó teljesítmény:
Az erımő összes teljesítményét jelöli, amit teljes egészében nem lehet hasznosítani, ugyanis különféle veszteségek lépnek fel (villamos energia termelése során például hı formájában).
Jele: Pbruttó [MW] (1MW = 106 W) Kiszámítási módja:
Pbruttó = W/t ahol:
Pbruttó : teljesítmény
W : munka [GJ] (a mezıgazdasági melléktermék főtıértékébıl határoztam meg) 4
) 2
( alföld dombság ég
középhegys ág
Magyarorsz + × +
=
45 t : idı [h] (1 évben 8000 üzemórát, vagyis 760 óra leállást feltételeztem minden egyes erımőnél)
Hatásfok:
Megmutatja, hogy a bruttó teljesítmény mekkora részét lehet hasznosítani.
Jele: η [%]
A hatásfok tekintetében az egyes erımőtípusoknál szekunderkutatásra hagyatkoztam, vagyis az erımővek által publikált adatokat vettem alapul.
Hasznos teljesítmény:
A bruttó teljesítmény hasznosított része. Szokás még nettó teljesítménynek is nevezni.
Fontos megjegyezni, hogy a hasznos teljesítménybe minden hasznosított teljesítmény beletartozik, tehát ha egy erımő csak villamos energiát értékesít, akkor csak az elıállított villamos energia mennyisége lesz a hasznos teljesítmény, míg a keletkezı összes hı haszontalan. Ellenben ha az energiatermelés kapcsolt formában történik, akkor a keletkezı hı hasznosítható része is a hasznos teljesítmény közé sorolható. Következésképp egy ugyanakkora bruttó teljesítményő csak villamos energiát elıállító valamint egy kapcsolt erımő közül az utóbbi hasznos teljesítménye lesz magasabb, ugyanis a keletkezı hı egy része is hasznosul.
Jele: Phasznos vagy Pnettó [MW]
Kiszámítási módja:
Phasznos = Pbruttó × η ahol:
Pbruttó : bruttó teljesítmény η : hatásfok
Kutatásaim során négy Európában jellemzı erımőtípust vizsgáltam részletesebben:
„A” Egy Magyarországon általában multinacionális tulajdonban levı, az országos villamosenergia-hálózatra termelı, a keletkezı hıt értékesíteni képtelen, tehát hasznosan kizárólag villamos energiát elıállító, biomasszatüzelés tekintetében nagynak mondható erımővet, vagy erımővi blokkot, melyet egy 20 MW hasznos teljesítményő (ami 32%-os hatásfokot feltételezve 62,5 MW bruttó teljesítményt jelentı) erımővel szemléltetek.
„B” Egy Magyarországon általában multinacionális tulajdonban levı, az országos villamosenergia-hálózatra termelı, ezen felül a keletkezı hıt is értékesíteni képes kapcsolt, biomasszatüzelés tekintetében nagynak mondható erımővet, vagy erımővi blokkot, melyet egy 20 MW hasznos teljesítményő (ami 70%-os
46 hatásfokot feltételezve 28,6 MW bruttó teljesítményt jelentı) erımővel szemléltetek.
„C” Egy tipikus falufőtımővet, ami egy kistelepülés vagy annak egy részének / intézményeinek hıellátására szolgál (például a Pornóapáti falufőtımő). Ezt egy 2 MW hasznos teljesítményő (80%-os hatásfokot feltételezve 2,5 MW bruttó teljesítményő) erımővel szemléltetem. Ezen erımőtípusnál meg kell említeni, hogy a távfőtés rendszerének összes hatásfoka 50 % körül mozog, amit a hıigény és az erımő méretének összehangolásakor kell figyelembe venni, disszertációmban csak kazánhatásfokkal számoltam.
„D” Egy törpeerımővet, ami lokálisan képes a jelentkezı hı és villamos energia igények kielégítésére. 2 MW hasznos teljesítménnyel mőködı kapcsolt erımő (tehát a villamos energia mellett a keletkezı hıenergiát is képes értékesíteni), hatásfoka 70%, bruttó teljesítménye: 2,86 MW.
A fentiekbıl következik, hogy a „C” és „D” erımőtípusok az úgynevezett „smart grad”, vagyis a lokális energiaellátás elvének felelnek meg, míg az „A” és „B” típusok a globális energiarendszerre kapcsolódnak, vagyis két alapvetıen különbözı erımővi modell képezi az elemzés tárgyát.
Az „A” erımőtípus jelenti 2011 tavaszán a realitást Magyarországon, de a támogatási rendszer alakulása a „B” (kapcsolt) erımőtípust vetíti elıre 1-2 év távlatában, míg a „C” és
„D” típus, vagyis a lokális rendszerre termelı erımővek (néhány nemzetközi példából kiindulva) a távoli jövıt jelenthetik.
Természetesen a fentebb leírt teljesítményadatok csak a szemléltetéshez szükségesek, nyilvánvaló, hogy az erımő eltérhet a leírtaktól, azonban az arányok ebben az esetben sem változnak.
Mindegyik erımővi rendszer esetén évi 8000 h mőködést feltételezek. Következésképp az erımővek nyáron is üzemelnek, így a keletkezı produktumra nyáron is vevıt kell találni.
Ez villamos energia esetében nem jelent problémát, hı esetében nyáron a használati melegvíz ellátás vagy technológiai hıigény (például: terményszárító) képezheti a felvevıpiacot. Számításaimban feltételezem, hogy mind kapcsolt erımővek („B” és „D”
típusok), mind a főtımő („C” típus) esetén egész évben van kereslet az elıállított összes hıre.
A főtımő által télen elıállított hı főtésre, míg főtési szezonon kívül használati melegvíz elıállítására fordítódik. Ehhez nyilvánvalóan egy megfelelı módon kiépített hıellátó rendszer is szükséges, melynek veszteségei csökkentik az egész rendszer (erımő/főtımő és távhırendszer) hatásfokát.
47 A modellben a vizsgált négy erımőtípus ellátásához szükséges minimális beszállítási területeket határoztam meg, majd hasonlítottam össze a termelı számára maximális gazdaságos beszállítási távolsággal.
Lágyszárú mezıgazdasági melléktermékek
A lágyszárú mezıgazdasági melléktermékek energetikai hasznosítását illetıen érzékenységvizsgálatokat végeztem a főtıérték, a fajlagos hozam és a betakarítási terület függvényében. A főtıérték nagymértékben függ a nedvességtartalomtól. Vizsgálataimban légszáraz állapot (12-20% nedvességtartalom) szélsıértékeit vettem alapul. A fajlagos hozamokat a kapcsolódó szakirodalomból vettem át. Az ellátási terület meghatározásánál a regionális jellemzık alapján (az ország statisztikai régióira vonatkozó 2011-es AKI jelentéseknek megfelelıen) az alábbiak szerint definiáltam az érzékenységvizsgálatban szereplı értékeket:
• regionális maximum: hazánk azon statisztikai régiójának adata, ahol a régió területéhez viszonyítva a legnagyobb arányú az adott mezıgazdasági mellékterméket adó növény betakarítási területének aránya.
• országos átlag: Magyarországra vonatkozó átlagos betakarítási terület aránya.
• regionális minimum: hazánk azon statisztikai régiójának jellemzı értéke, ahol a régió területéhez viszonyítva a legkisebb az adott mezıgazdasági melléktermék betakarítási területének aránya.
Egyedül a búzaszalma betakarítási területének vizsgálatánál tértem el az elızıekben ismertetett algoritmustól. Ennek oka, hogy az egyes statisztikai régiók betakarítási területeinek maximuma a 2011-es évben csak kis mértékben és negatív irányban tért el a 2008-2011 közötti idıszak országos átlagtól ezért a regionális maximumot 16%-ban határoztam meg.
Fásszárú mezıgazdasági melléktermékek
A lágyszárú melléktermékekhez hasonlóan a szılıvenyige és a fanyesedék főtıértékét is a nedvességtartalom határozza meg. Ennek megfelelıen a főtıérték esetén légszáraz állapotban (12-20 % nedvességtartalom), míg a fajlagos hozam tekintetében a szakirodalomban fellelhetı intervallumra végeztem érzékenységvizsgálatot.
A szılı, és a gyümölcsösök területének eloszlása hazánk területén belül nem egyenletes, a regionális sajátosságoknak megfelelıen változik. Következésképp Magyarország szılı és gyümölcsös területének arányát sem lehet egyetlen számmal jellemezni, így a regionális szélsıértékek figyelembevételével érzékenységvizsgálatokat végeztem az alábbiakban leírtak szerint.
48 Szılıvenyige
A szılıültetvényekre vonatkozóan a borvidékek jellemzıit is figyelembe véve az alábbi területi egységeket különítettem el:
• lokális maximum: az összes mezıgazdasági terület (a KSH 2010-es adatai alapján Magyarország területének 59,51%-a.) szılı. Ide tartoznak az egyes borvidékeink szılıvel sőrőn borított területei, például a Somlói és a Tokaji borvidékek egy része.
• borvidéki átlag: Magyarország 22 borvidéke szılıterületi arányainak a számtani átlaga, ami a 9. táblázat adatai alapján: 30,13%.
• borvidéki minimum: hazánk azon borvidéke, ahol a legritkábban helyezkednek el a szılıterületek (Bükki borvidék: 5,98%).
• országos átlag: a KSH (2010) adatai alapján a szılıültetvények aránya (0,86%).
Gyümölcsnyesedék
Magyarországon a gyümölcsösök területi eloszlását a szılıhöz hasonlóan regionális sajátosságok jellemzik. Alapvetı különbségként jelentkezik azonban, hogy míg hazánk szılıterületének több mint 90%-a borvidékekhez tartozik, melyekrıl pontos statisztikai adatok állnak rendelkezésünkre, addig a gyümölcsösök esetében nincsenek ilyen statisztikai egységek, így hazánk és régióinak jellemzı statisztikáit vettem figyelembe az érzékenységvizsgálatokhoz szükséges szélsıértékek meghatározásakor:
• lokális maximum: olyan területet feltételez, amikor az adott körzetben az összes mezıgazdasági területet gyümölcsös. Például a nyírség egyes részein található alma ültetvények. A lokális szılıterületekhez hasonlóan a lokális gyümölcsösök esetében is 59,51%-os aránnyal számoltam a KSH 2010-es adatai alapján.
• regionális maximum: a gyümölcsösök területének aránya Magyarország azon régiójában, ahol ez az érték a többi régióhoz képest a legmagasabb. Hazánkban, az Észak-Alföld régióban a legjelentısebb a gyümölcsösök aránya: 1,78% (Aki, 2011).
• országos átlag: a KSH 2010-es adatai alapján az ország gyümölcsös területeinek az aránya: 1,01%.
• regionális minimum: azon régióra jellemzı érték, mely a legkisebb hazánkban.
Magyarországon a gyümölcsösök aránya a Közép-Dunántúlon a legkevesebb:
0,21% (AKI, 2011).
Szılıvenyige és gyümölcsnyesedék együttes falhasználása
A szılıvenyigét és a gyümölcsösökbıl származó nyesedéket a hasonló tüzeléstechnikai tulajdonságaik miatt célszerő együtt tüzelni. Ebben az esetben is (hasonlóan a külön-külön történı tüzeléshez) az energetikai létesítményt ellátó terület számszerősítését nehezíti az alapanyagok mennyiségének területi differenciáltsága. A valósághoz leginkább közelítı
49 modellkalkuláció érdekében érzékenységvizsgálatokat végeztem e melléktermékek felhasználására vonatkozóan is.
Mivel a szılıvenyige és a gyümölcsnyesedék fajlagos hozamai eltérnek, ezért értelmetlen lett volna az ültetvények területi megoszlása alapján meghatározni az érzékenységvizsgálat során figyelembe vett szélsıértékeket. E helyett hazánk egyes statisztikai régióinak szılı, illetve gyümölcsös területi arányait súlyoztam a szılıvenyige és a gyümölcsnyesedék fajlagos hozamának intervallumértékeivel. Az így kapott intervallumértékeket összeadtam.
Ezen összegek alapján választottam ki az érzékenységvizsgálatnál alkalmazott szélsıértékeket.
Gazdaságossági számítások
A gazdaságossági számításokhoz szükséges fajlagos költségeket Gockler (2011)
„Mezıgazdasági gépi munkák költségei” kiadványból vettem. A vizsgált fásszárú mezıgazdasági melléktermékek esetében a szállítást, aprítást és rakodást, míg a vizsgált lágyszárú mezıgazdasági melléktermékek esetében a szállításon kívül a bálázás és a bálafelszedés mőveleti költségét elemeztem. Az árbevételt az erımővi átvételi árral számszerősítettem.
Érzékenységvizsgálatot végeztem a költségek és a bevétel tekintetében. Elemeztem, hogy az összes költség, illetve az erımővi átvételi ár változása hogyan befolyásolja az erımő biztonságos ellátásában központi szerepet játszó szállítási távolságokat, amelyek a gazdálkodó érdekeltségét is meghatározzák.
A modell lehetséges torzító hatásai
Egyik modell sem képes a valóság maradéktalan leképezésére. Ebbıl következik, hogy a modellkalkuláció mindig egyszerősít, tehát torzító hatásokkal kell számolni, melyeket az alábbiakban foglalok össze.
A modell feltételezi, hogy az erımő az összes környezetében elıállított mezıgazdasági mellékterméket felvásárolja. Nem veszi figyelembe az aktuális piaci feltételeket. Ha más iparág hajlandó magasabb áron átvenni a mellékterméket, a gazda nyilvánvalóan neki fogja azt értékesíteni. Elıfordulhat, hogy a gazdálkodó saját célra (például: takarmányozás) használja a mellékterméket.
A méretgazdaságossággal összefüggésben a kis volumenő melléktermékek miatt a gazdálkodók összefogása szükséges a szállítási költségek mérséklése érdekében.
50