Оценка потенциала развития ветровой энергетики шельфовой зоны острова Сахалин

e-mail: ,

На текущий момент в качестве наиболее распространённых типов возобновляемой энергетики можно выделить гидроэнергетику, ветровую и солнечную энергетику. В России из подобных сфер наибольшее развитие получила именно гидроэнергетика, что обусловлено в том числе и географическими детерминантами. В то же время по ряду причин ветровая и солнечная энергетики долгое время не получали достаточного стимула для развития [3] и постепенное их становление стало заметно только в последние годы. В рамках развития ветроэнергетического комплекса РФ нельзя забывать и про такой тип электростанций, как шельфовые ВЭС. В отечественной науке существует ряд исследований по оценке ветроэнергетического потенциала территорий [2], однако шельфовые ВЭС рассматриваются намного реже. Подобные ЭС имеют ряд преимуществ, таких как экономия пространства и высокие значения потенциальной установленной мощности [7]. Принимая во внимание длину береговой линии, можно предположить, что в России присутству- ет потенциал для развития данной сферы. Одной из территорий, где подобная деятельность может иметь место, является прибрежная зона о. Сахалин. В рамках текущего исследования была предпринята попытка оценить возможные показатели производства энергии с использованием ветра в шельфовой зоне Сахалина, а также произвести анализ экономической эффективности производства. Анализ производился для 8 локаций в рамках шельфовой зоны Сахалина. Данные по локациям представлены в табл.

Таблица Географическая характеристика локаций исследования

Table

Geographical characteristics of the research locations

Локация	Долгота	Широта	Глубина (м)
1	143,66	49,13	28,9
2	143,14	48,84	39,5
3	141,97	48,22	41,5
4	141,802	47,78	40,9
5	141,86	51,25	36,6
6	141,57	52,59	6,6
7	142,05	53,71	17,28
8	143,53	51,88	34,8

Для оценки возможного количества произведённой электроэнергии на первом этапе был произведён расчёт потенциальных скоростей ветра. В рамках данного анализа было использовано двухпараметрическое распределение Вейбулла:

k - 1

k f v I f ( ^v ) = -|-| exP

c < c J

где k – параметр формы, c – параметр масштаба, а v – скорость ветра. Применение данного метода позволяет получить кривую распределения возможных скоростей ветра на основе эмпирических данных. В исследовании были применены данные по скорости ветра ERA5 для высоты 100 м за 10 лет (с 2015 по 2024 гг.). Так как анализ производился относительно высоты башни ветрогенератора равной 150 м., был выполнен пересчёт значений с использованием степенного закона [9]. Для расчёта параметров k и c было использовано 6 методов: EMJ, EML, PDM, MoD, MLE и MoM. Для анализа степени точности, с которой массивы данных, полученные с использованием вышеупомянутых методов, отражают эмпирические данные, было принято решение произвести тест с применением среднеквадратической ошибки и коэффициента детерминации. В результате для каждой локации исследования был выбран тот метод определения параметров, который продемонстрировал наилуч- шие показатели в тесте.

Расчёт потенциального количества произведённой электроэнергии производился следующим образом:

где Eout – потенциальная генерация электроэнергии в год (кВт*ч), Prated – номинальная мощность турбины (кВт), vc, vr и vf – скорости ветра, при которых турбина начинает функционировать, выходит на проектную мощность и прекращает работу соответственно. Расчёты производились с учётом характеристик турбины Vestas V236-15.0 MW (Prated – 15000 кВт, vc, vr и vf – 3, 11.1 и 31 м/с, соответственно). При анализе экономической эффективности был использован такой показатель, как нормированная стоимость производства электроэнергии (LCOE):

n om tur ^tnst g^dfid ^found J        z \t t=1(1 + r

LCOE =------------ n -----;-----------⁽----- , (3)

X Ej (1 + r) t t=1

где r – ставка дисконтирования (5%), C_om – стоимость обслуживания ВЭС, t – год, n – срок службы ВЭС (20 лет), C_tur – стоимость турбины (1200 $/ кВт), C_inst – стоимость строительства (250 $/кВт), C_grid – стоимость кабелей (подводных и наземных) и C_found – стоимость фундамента турбины. Последний показатель был рассчитан в зависимости от глубины по модели, представленной в исследовании Хуареса-Касильдо и др. [5]. Деградация выработки принята за 0,72% в год [6]. Результаты расчётов по потенциальной выработке электроэнергии (с использованием одной турбины), а также показателям LCOE представлены на рис. 1 и 2.

По результатам стоит отметить, что потенциальная выработка электроэнергии варьируется от 42,3 ГВтч до 71,8 ГВтч в год в зависимости от локации, что является весьма неплохим показателем. Наилучшие показатели характерны для

Рис. 1. Потенциальная выработка электроэнергии (с использованием турбины Vestas V236-15.0 MW) в локациях, представленных в исследовании

Fig. 1. The potential for power generation using Vestas V236-15.0 MW turbines in the areas presented in the study has been identified локаций 7 и 8, расположенных в водах на севере и востоке острова. В свою очередь наилучшие показатели LCOE характерны для локаций 3, 4 и 8 (от 0,08 до 0,089 $/кВтч). Подобные значения коррелируют с показателями, наблюдаемыми в современной научной литературе по заданной тематике. К примеру, в исследовании А. Бенабаджи и др. по Средиземноморью получены показатели около 0,12 $/кВтч [4], а в работе А. Михра и др. были получены показатели около 0.096 $/кВтч [8]. Стоит также отметить, что среди всех методов наилучшие результаты были получены с применением MoD и EML.

Согласно полученным результатам, можно утверждать, что территория исследования обладает потенциалом для развития шельфовой ветроэнергетики. При проведении грамотной политики и привлечении инвестиций регион может стать одним из флагманов в рамках данной сферы, что положительно повлияет на развитие дальневосточных территорий. Необходимо проведение ряда исследований на данную тематику, с выполнением расчётов относительно других турбин и терри-

Рис. 2. Рассчитанные значения LCOE в локациях, представленных в исследовании

Fig. 2. Calculated LCOE values in the locations presented in the study торий. Также возможно проведение дополнительного анализа производства «зелёного» водорода с использованием электроэнергии, полученной на ВЭС. Однако подобные проекты требуют тщательного анализа как с учётом технического, так и экономико-географического аспекта.