Численное моделирование воздействий метеосостояния атмосферы на эффективность функционирования солнечных тепловых и электрических станций

ЦЕЛЬ. Определить воздействие метеосостояния атмосферы на эффективность функционирования солнечных тепловых и электрических станций. Моделирование молекулярного поглощения солнечного излучения атмосферой. Моделирование оптических характеристик газовых компонентов атмосферы, атмосферного аэрозоля и облаков.

МЕТОДЫ. Метод численного моделирования приходящих потоков солнечного излучения в спектральной области их функционирования для определения эффективности солнечных тепловых и электрических станций. Потоки солнечного излучения вычисляются методом сложения слоев в многопотоковом приближении с учетом многоярусного облачного покрова и вероятности перекрытия небосвода облаками. Поглощение излучения газовой фазой атмосферы учитывается методом эквивалентной массы в неоднородной атмосфере. Оптические характеристики дисперсной фазы атмосферы вычисляются с применением теории Ми.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Электронная база данных учитывает влияние антропогенного воздействия на потоки падающего на подстилающую поверхность солнечного излучения. Разработанное моделирование учитывает влияние влажности на оптические характеристики атмосферного аэрозоля и его многокомпонентный состав в зависимости от места локализации электрической станции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Обобщена информация необходимая для численного моделирования метеовоздействий на функционирование солнечных тепловых и электрических станций. При вычислении потоков солнечного излучения учитывают прямые засветки световоспринимающей поверхности солнечным излучением, рассеянное излучение атмосферным аэрозолем и облаками.

1. Owusu P.A., Asumadu-Sarkodie S. A review of renewable energy sources, sustainability issues and climate change mitigation // Cogent Engineering. 2016. V. 3, Iss. 1. art. no. 1167990.

2. Creutzig F., Agoston P., Goldschmidt J.C., et al. The underestimated potential of solar energy to mitigate climate change // Nature Energy. 2017. V. 2. art. no. 17140.

3. Eissa Y., Naseema Beegum S., Gherboudj I., et al. Prediction of the day-ahead clear-sky downwelling surface solar irradiances using the REST2 model and WRF-CHIMERE simulations over the Arabian Peninsula // Solar Energy. 2018. V. 162. pp. 36-44.

4. Москаленко Н.И., Хамидуллина М.С., Сафиуллина Я.С. Влияние антропогенных воздействий на работу солнечных электрических и тепловых станций // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2016. № 3-4. С. 29-39.

5. Фейгельсон Е.М., Краснокутская Л.Д. Потоки солнечного излучения и облака. Ленинград. Гидрометеоиздат. 1978. 157 с.

6. Casado-Rubio J.L., Revuelta M.A., Postigo M., et al. A postprocessing methodology for direct normal irradiance forecasting using cloud information and aerossol load forecasts // Journal of Applied Meteorology and Climatology. 2017. V.56. Iss. 6. pp. 1595-1602.

7. Thomas J.A. Optimisation Method for the clear sky PV forecast using power records from arbitrarily oriented panels // 7th International IEEE Conference on Renewable Energy Research and Applications. 2018. pp. 117-123. art. no. 8566993.

8. Melzi F.N., Touati T., Same A., et al. Hourly solar irradiance forecasting based on machine learning models // 15th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications. 2016. pp. 441-446. art. no. 7838182.

9. Москаленко Н.И., Родионов Л.В., Хамидуллина М.С. и др. Численное моделирование радиационного теплообмена // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2015. № 1-2. С. 33-43.

10. Кондратьев К.Я., Донченко В.К. Экодинамика и геополитика. Т.1. Глобальные проблемы. СПб. 1992. 1032 с.

11. Tampieri F., Fomasi C. Size distrifution models of fog and cloud droplets in terms of the modified gamma funetion // Tellus. 1976. V. 28. pp. 1584-1593.

12. Voyant C., Notton G. Solar irradiation now casting by stochastic persistence: A new parsimonious, simple and efficient forecasting tool // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. V. 92. pp. 343-352.

13. Москаленко Н.И., Паржин С.Н., Хамидуллина М.С. Спектрометрия газовых сред с применением двухлучевой установки на базе спектрофотометра ИКС-24 // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2016. № 5-6. С. 99-109.

14. Deirmendjian D. Far-infrared and sub-millimeter wave attenuation by clouds and rain // Journal of Applied Meteorology and Climatology. 1975. V. 14. pp. 1584-1593.

15. Hale G.M., Querry M.R. Optical constrants of water in the 200 nm to 200 mm wavelength region // Applied Optics. 1973. V. 12. № 3. pp. 555-563.

16. Fan J., Wang Y., Rosenfeld D., et al. Review of aerosol-cloud interactions. Mechanisms, significance and challenges // Journal of the Atmospheric Sciences. 2016. V. 73. Iss. 11. pp. 4221-4252.

17. Kosmopoulos P.G.,Kazadzis S., Taylor M., et al. Dust impact on surface solar irradiance assessed with model simulations, satellite observations and ground-based measurements // Atmospheric Measurement Techniques. 2017. V. 10. Iss. 7. pp. 2435-2453.

18. Москаленко Н.И., Додов И.Р., Каюмова Г.В., и др. Моделирование радиационных характеристик газовой фазы продуктов сгорания на базе высокотемпературных атласов параметров спектральных линий // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2018. №11-12. С. 65-80.

19. Fountoulakis I., Kosmopoulos P., Papachristopoulou K., et al. Effects of aerosols and clouds on the levels of surface solar radiation and solar energy in Cyprus // Remote Sensing. 2021. V. 13. Iss. 12. art. no. 2319.

20. Perez R., Lorenz E., Pelland S., et al. Comparison of numerical weather prediction solar irradiance forecasts in the US, Canada and Europe // Solar Energy. 2013. V. 94. pp. 305-326.

21. Shahsavari A., Akbari M. Potential of solar energy in developing countries for reducing energy-related emissions // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. V. 90. pp. 275-291.