ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПРИМЕНЕНИЯ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ОБЪЕКТА АПК
DOI 10.12737/2073-0462-2023-52-59 УДК 620.9
Ключевые слова:
фотоэлектрическая система, объект АПК, себестоимость выработанной электрической энергии, срок окупаемости.Аннотация
Исследования проводили с целью предложить критерий технико-экономической оценки вариантов компоновки фотоэлектрических систем, позволяющий обеспечить потребителей электрической энергией себестоимостью ниже, чем действующий тариф в Единой электрической системе, и выполнить требования к окупаемости проектов в энергетике. Теоретической основой поиска экономически целесообразного варианта компоновки модулей фотоэлектрической системы служила математическая постановка задачи оптимизации с использованием следующего критерия: себестоимость вырабатываемой электрической энергии ниже или равна действующему тарифу энергосистемы на потребляемую электрическую энергию. При этом учитывалось требование, чтобы срок окупаемости проекта не превышал нормативного значения 8 лет. На примере перерабатывающего сельскохозяйственного предприятия, расположенного в Ростовской области, с учетом особенностей его застройки и режима инсоляции территории определили потребителей, на крышах которых возможно установить фотоэлектрические системы. Режим функционирования предполагает генерацию в рамках системы электроснабжения предприятия без генерации за точку балансовой принадлежности. Проанализированные изменения технико-экономических показателей фотоэлектрической системы при увеличении её мощности, если последняя работает с аккумулированием электрической энергии и с учётом графика нагрузки, позволили выявить, что на территории предприятия можно установить 5 фотоэлектрических систем максимальной мощностью от 0,4 кВт до 71 кВт суммарной установленной мощностью 77,4 кВт. Но только для четырех из них выполняется предложенный критерий: срок окупаемости не более 8 лет (5,7…7,4 года), а себестоимость вырабатываемой электрической энергии (4,0…5,5 руб./кВт·ч) ниже действующего тарифа (8,3 руб./кВт·ч). Избыток выработки электрической энергии фотоэлектрическими системами, по сравнению с нагрузкой потребителей, на крыше которых они размещены, направлен в систему электроснабжения объекта АПК для электрообеспечения остальных потребителей, что позволяет в большей реализовать мере ресурс солнечной энергии в географической точке размещения объекта.
Литература
1. Газетдинов, Ш. М. Исследование и экономико-математическое моделирование миграции населения сельских территорий / Ш. М. Газетдинов, Б. Г. Зиганшин // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – 2022. – Т. 17, № 3(67). – С. 138-143. – DOI 10.12737/2073-0462-2022-138-143.
2. Технология получения биогаза из сельскохозяйственных растительных отходов с высокой биодоступностью, активированных методом паровзрывной обработки / Д. Б. Просвирников, Б. Г. Зиганшин, Л. И. Гизатуллина, И. Х. Гайфуллин // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – 2022. – Т. 17, № 4(68). – С. 90-97. – DOI 10.12737/2073-0462-2023-90-97.
3. Галиев, И. Г. Модернизация смазочной системы подшипника турбокомпрессора дизельного двигателя / И. Г. Галиев, Е. П. Парлюк, Б. Г. Зиганшин // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – 2021. – Т. 16, № 3(63). – С. 67-71. – DOI 10.12737/2073-0462-2021-67-71.
4. An innovative approach to combine solar photovoltaic gardens with agricultural production and ecosystem services / T. Semeraro, A. Scarano, A. Santino, et al. // Ecosystem Services. 2022. Vol. 56. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2212041622000468 (дата обращения: 30.09.2022).
5. Кузьмин П. С. Активные потребители электроэнергии: обзор инновационных моделей взаимодействия субъектов электроэнергетики и конечных потребителей // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2021. Vol. 12. No. 4. С. 306–321. doi: 10.17747/2618-947X-2021-4-306-321
6. Botero-Valencia J. S., Mejia-Herrera M., Pearce J. M. Low cost climate station for smart agriculture applications with photovoltaic energy and wireless communication // Hardware X. 2022. Vol. 11. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468067222000414 (дата обращения: 30.09.2022).
7. Maksimov, I. I. Theoretical fundamentals for determining soil erosion potential (energy concept) part 1 / I. I. Maksimov, N. R. Adigamov, A. A. Mustafin [et al.]. – 2019. – Vol. 16, No. 31. – P. 540-557.
8. Global sensitivity based prioritizing the parametric uncertainties in economic analysis when co-locating photovoltaic with agriculture and aquaculture in China / R. Jing, Y. He, J. He, et al. // Renewable Energy. 2022. Vol. 194. P. 1048–1059. doi: 10.1016/j.renene.2022.05.163.
9. Khaliullin, D. T. Optimization of plow adjustment / D. T. Khaliullin, A. Belinsky, A. R. Valiev [et al.] // Bio web of conferences: International Scientific-Practical Conference “Agriculture and Food Security: Technology, Innovation, Markets, Human Resources” (FIES 2020). – EDP Sciences, 2020. – P. 000103. – DOI 10.1051/bioconf/20202700103.
10. Key factors affecting the adoption willingness, behavior, and willingness-behavior consistency of farmers regarding photovoltaic agriculture in China / B. Li, J. Ding, J. Wang, et al. // Energy Policy. 2021. Vol. 149. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0301421520308120 (дата обращения: 30.09.2022).
11. Lombardi G., Berni R. Renewable energy in agriculture: Farmers willingness-to-pay for a photovoltaic electric farm tractor // Journal of Cleaner Production. 2021. Vol. 313. No. 1. URL: h https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S095965262101739X (дата обращения: 30.09.2022).
12. Zhao X., Wang Z. Technology, cost, economic performance of distributed photovoltaic industry in China // Renew Sustain Energy Rev. 2019. Vol. 110. P. 53–64. doi: 10.1016/j.rser.2019.04.061.
13. The effect of distribution network on the annual energy yield and economic performance of residential PV systems under high penetration / G. Pillai, G. Putrus, N. Pearsall, et al. // Renewable Energy. 2017. Vol. 108. P. 144–55. doi: 10.1016/j.renene.2017.02.047.
14. Ресурсный потенциал солнечной энергии для установок, использующих ее в системе энергоснабжения потребителей г. Волжского / Ю. В. Даус, Н. М. Веселова, И. В. Юдаев и др. // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2017. № 129. С. 297–307.
15. The economic performance of concentrated solar power industry in China / L. Z. Ren, X. G. Zhao, Y. Z. Zhang, et al. // Journal of Cleaner Production. 2018. Vol. 205. P. 799–813. doi: 10.1016/j.jclepro.2018.09.110.
16. Dynamic subsidy model of photovoltaic distributed generation in China / Y. He, Y. Pang, X. Li, et al. // Renewable Energy. 2018. Vol. 118. P. 555–564. doi: 10.1016/j.renene.2017.11.042.
National Renewable
17. Fu R., Chung D., Lowder T., U.S. solar photovoltaic system cost benchmark: Q1 2016. Technical report. Denver: Energy Laboratory (NREL), 2016. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.nrel.gov/docs/fy16osti/66532.pdf (дата обращения: 30.09.2022). URL:
18. Calculation of levelized costs of electricity for various electrical energy storage systems / M. Obi, S. M. Jensen, J. B. Ferris, et al. // Renewable & Sustainable Energy Reviews. 2017. Vol. 67. P. 908–920. doi: 10.1016/j.rser.2016.09.043.
19. Increasing Solar Radiation Flux on the Surface of Flat-Plate Solar Power Plants in Kamchatka Krai Conditions / Y. V. Daus, I. V. Yudaev, K. A. Pavlov, et al. // Applied Solar Energy. 2019. Vol. 55. No. 2. P. 101–105. doi: 10.3103/S0003701X19020051
20. Даус Ю. В. Оценка потенциала солнечной энергии Южного федерального округа // Инновации в сельском хозяйстве. 2015. № 4. Т.14. С. 190–193.
21. Даус Ю. В., В Харченко. В., Юдаев И. В. Оценка потенциала солнечной энергии в заданной точке Южного федерального округа // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016612047, 18.02.2016.
1. Gazetdinov ShM, Ziganshin BG. [Research and economic-mathematical modeling of population migration in rural areas]. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2022; Vol. 17. 3 (67). 138-143 p. – DOI 10.12737/2073-0462-2022-138-143.
2. Prosvirnikov DB, Ziganshin BG, Gizatullina LI, Gaifullin IKh. [Biogas production technology from agricultural plant waste with high bioavailability, activated by steam-explosive treatment]. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2022; Vol. 17. 4 (68). 90-97 p. – DOI 10.12737/2073-0462-2023-90-97.
3. Galiev IG, Parlyuk EP, Ziganshin BG. [Modernization of the lubrication system of the diesel engine turbocharger bearing]. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2021; Vol. 16. 3 (63). 67-71 p. – DOI 10.12737/2073-0462-2021-67-71.
4. Semeraro T, Scarano A, Santino A. An innovative approach to combine solar photovoltaic gardens with agricultural production and ecosystem services. [Internet]. Ecosystem Services. 2022; Vol.56. [cited 2022, September 30]. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2212041622000468.
5. Kuz'min PS. [Active consumers of electricity: a review of innovative models of interaction between subjects of the electric power industry and end consumers]. Strategicheskie resheniya i risk-menedzhment. 2021; Vol.12. 4. 306-321 p. doi: 10.17747/2618-947X-2021-4-306-321
6. Botero-Valencia JS, Mejia-Herrera M, Pearce JM. Low cost climate station for smart agriculture applications with photovoltaic energy and wireless communication. [Internet]. Hardware X. 2022; Vol.11. [cited 2022, September 30]. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2468067222000414.
7. Maksimov, I. I. Theoretical fundamentals for determining soil erosion potential (energy concept) part 1 / I. I. Maksimov, N. R. Adigamov, A. A. Mustafin [et al.]. – 2019. – Vol. 16, No. 31. – P. 540-557.
8. Jing R, He Y, He J. Global sensitivity based prioritizing the parametric uncertainties in economic analysis when co-locating photovoltaic with agriculture and aquaculture in China. Renewable energy. 2022; Vol.194. 1048-1059 p. doi: 10.1016/j.renene.2022.05.163.
9. Khaliullin, D. T. Optimization of plow adjustment / D. T. Khaliullin, A. Belinsky, A. R. Valiev [et al.] // Bio web of conferences: International Scientific-Practical Conference “Agriculture and Food Security: Technology, Innovation, Markets, Human Resources” (FIES 2020). – EDP Sciences, 2020. – P. 000103. – DOI 10.1051/bioconf/20202700103.
10. Li B, Ding J, Wang J. Key factors affecting the adoption willingness, behavior, and willingness-behavior consistency of farmers regarding photovoltaic agriculture in China. [Internet]. Energy policy. 2021; Vol.149. [cited 2022, September 30]. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0301421520308120.
11. Lombardi G, Berni R. Renewable energy in agriculture: Farmers willingness-to-pay for a photovoltaic electric farm tractor. [Internet]. Journal of cleaner production. 2021; Vol.313. 1. [cited 2022, September 30]. Available from: h https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S095965262101739X.
12. Zhao X, Wang Z. Technology, cost, economic performance of distributed photovoltaic industry in China. Renew sustain energy rev. 2019; Vol.110. 53-64 p. doi: 10.1016/j.rser.2019.04.061.
13. Pillai G, Putrus G, Pearsall N. The effect of distribution network on the annual energy yield and economic performance of residential PV systems under high penetration. Renewable energy. 2017; Vol.108. 144-55 p. doi: 10.1016/j.renene.2017.02.047.
14. Daus YuV, Veselova NM, Yudaev IV. [Resource potential of solar energy for installations using it in the energy supply system of consumers in the city of Volzhsky]. Politematicheskii setevoi elektronnyi nauchnyi zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2017; 129. 297-307 p.
15. Ren LZ, Zhao XG, Zhang YZ. The economic performance of concentrated solar power industry in China. Journal of cleaner production. 2018; Vol.205. 799-813 p. doi: 10.1016/j.jclepro.2018.09.110.
16. He Y, Pang Y, Li X. Dynamic subsidy model of photovoltaic distributed generation in China. Renewable energy. 2018; Vol.118. 555-564 p. doi: 10.1016/j.renene.2017.11.042.
17. Fu R, Chung D, Lowder T. U.S. solar photovoltaic system cost benchmark: Q1 2016. Technical report. Denver: National Renewable Energy Laboratory (NREL). 2016; [cited 2022, September 30]. Available from: chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.nrel.gov/docs/fy16osti/66532.pdf.
18. Obi M, Jensen SM, Ferris JB. Calculation of levelized costs of electricity for various electrical energy storage systems. Renewable & sustainable energy reviews. 2017; Vol.67. 908-920 p. doi: 10.1016/j.rser.2016.09.043.
19. Daus YV, Yudaev IV, Pavlov KA. Increasing solar radiation flux on the surface of flat-plate solar power plants in Kamchatka Krai conditions. Applied solar energy. 2019; Vol.55. 2. 101-105 p. doi: 10.3103/S0003701X19020051
20. Daus YuV. [Assessment of the solar energy potential of the Southern Federal district]. Innovatsii v sel'skom khozyaistve. 2015; 4. Vol.14. 190-193 p.
21. Daus YuV, Kharchenko VV, Yudaev IV. [Assessment of the potential of solar energy at a given point in the Southern Federal district]. Svidetel'stvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlya EVM № 2016612047. 18.02.2016.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 ВЕСТНИК Казанского государственного аграрного университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Метаданные научных статей, включая название, аннотацию, сведения об авторах, список литературы, идентификаторы и иные элементы библиографического описания для дальнейшего неограниченного использования, передаются в редакцию с правом их неограниченного использования на условиях открытой лицензии Creative Commons Attribution (CC BY).
