ДОКЛАД по диссертационной работе на соискание ученой степени доктора технических наук «МЕТОДОЛОГИЯ РЕСУРСНОГО И ТЕХНИКО-ЭКО

Слайд 1
Моделирование мощности ВЭС РВЭС
в заданном месте / районе территории России и стран СНГ
по методике НИЦ “АТМОГРАФ”
____________________________________________________________________________________
VБУР N
РВЭС = КТГ(n).·.К(V)НИД · (ρ/ρо) · ∫ · ∫ р(V).· f(V) .dV = КТГ.(n).·.К(V)НИД · Σ р (Vi )·G (Vi.)
Sвк Vo i =1
_______________________________________________________________________________________________________
где КТГ(n), модель коэффициента технической готовности ВЭС (переменного по годам, n – номер года работы ВЭУ), КТГ(n) – функция технических простоев
К(V)НИД – коэффициент неидеальности работы ВЭС, К(V)НИД – функция
характеристик ветра и технических параметров ВЭУ
(ρ/ρо) – параметр плотности (отношение реальной плотности к стандартной)
р(V) – мощностная характеристика ВЭУ, р(V) – нелинейная функция
скорости ветра и технических параметров ВЭУ
G(V) – табулированная функция плотности вероятности распределения
скорости ветра по ее градациям на высоте оси ветроколеса ВЭУ HВК.
f (V ) – функция плотности вероятности распределения скорости ветра –
аналитическая функция аппроксимирующая ω (Vi) на высоте оси ВК

Слайд 2 Глава 2. Методика моделирования вероятности технических простоев РТП (n) и технической надежности ВЭС КТГ (n)
Согласно анализу эксплуатационных показателей ВЭУ Av6, Av10 и сроков капремонта, ВЭУ – “стареющие” технические объекты с растущей с годами РТП.
Модели РТП “стареющих” ВЭУ построены автором на базе растущих со временем с ускорением функций (степенных вида РТП (n)=a·nb (2.7) либо экспоненциальных вида РТП(n)=λ·exp(ω·n) (2.8). Дополнительные ограничения на функции (2.7) и (2.8) вытекают из условия РТП<1 на протяжении всего ресурса ВЭУ: F(n)
0,005 (2.10). Анализ проведен в предположении о линейной связи РТП на 1-м году работы и Р10 (средней РТП за первые 10 лет) со значением Р(6) на 6-м году: РТП(1)=m·РТП(6)=m·(1–Av6) (2.11) и РТП.10=k·РТП(6)=m·(1–Av6 )=0,1·.∫ РТП(n)·dn (2.12), приводящих с учетом (2.7) и (2.8) к характеристическим трансцендентным ур-ям: 10b+1–2b+1+6 b·(b+1)·(m–10·k)=0 (2.13) и e 10·ω–e 2·ω+ω·e 6·ω·(m–10·k)=0 (2.14) относительно неизвестных b, k, m и ω, k, m. Из численного анализа ур-ний (2.13) и (2.14) =>удовлетворить условиям (2.9)–(2.12) можно лишь в классе экспоненциальн. функций (2.8) в диапазонах ω, k, m, λ, данных в табл.2.1

Слайд 3 Прогноз технических и энергетических показателей ВЭС КТГ – функция технической готовности ВЭУ (availability) (определяется
техническим совершенством ВЭУ и ремонтной базой – слабое место России !)
Разработанная модель техн. готовности определяет многолетний ход КТГ :
КТГ = 0,96 – 0,98 на 6-ой год ? 0,85 – 0,90 на 20-ый год ? средний КТГ ≈ 0,95 – 0,92 Диапазон возможных значений вероятности технических простоев ВЭУ
Технические простои ВЭУ при Av6 = 0,95 ; 0,97 и 0,98 Диапазон КТГ ВЭУ при Av6 = 0,95, 0,97 и 0,98

Слайд 4 Прогноз технических и энергетических показателей ВЭС Располагаемая SВК VMAX N
мощность ВЭУ : РВЭУ = КНИД (V) • КРЕМ • (ρ/ρо)· ∫ ∫ р (V) • f (V) dV = КНИД (V) • КТГ • ∑ р (Vi ) • f (Vi ) Vo i = 1
КНИД – функция V(H) и V(φ), затенения, инерционности системы ориентации,
потребления электроэнергии самой ВЭС и потерь в ее сетях
Исследование влияния на РВЭУ высотного сдвига скорости ветра V(h) в ПСА

Слайд 5 Прогноз технических и энергетических показателей ВЭС SВК VMAX N
Располагаемая мощность ВЭУ : РВЭУ = КНИД • КРЕМ • (ρ/ρо)· ∫ ∫ р (V)•f(V) dV = КНИД• КТГ• ∑ р (Vi )•f (Vi ) Vo i = 1
КНИД – функция V(H) и V(φ), затенения, плотности, инерционности системы ориентации,
потребления электроэнергии самой ВЭС и потерь в ее сетях
Исследование влияния на РВЭУ высотного сдвига направления ветра φ(h) в ПСА с использованием модели φ(h): φ(h=φо·{ехр [–(h/hвк–1)]–1}/(exp(1)–1) (2.2).

Слайд 6 Определение энергетической эффективности ВЭС SВК VMAX N
Располагаемая мощность ВЭУ : РВЭУ = КНИД • КРЕМ • (ρ/ρо) · ∫ ∫ р (V)•f(V) dV = КНИД• КТГ• ∑ р (Vi ) • f (Vi ) Vo i = 1
р (V) – рабочая характеристика ВЭУ (рис.2) – функция аэродинамической эффективности (коэффициента использования удельной мощности ветра – ζ или Ср-фактора
ζ = 0,47–0,5 для современных ВЭУ (рис.1). Рис. 1. Ср-фактор современных ВЭУ Рис. 2. Рабочие характеристики ВЭУ (Вт/м2)
Оптимизация выбора энергетически и
экономически эффективных ВЭУ для
данных ветровых условий в методике автора
достигается численным сравнительным
анализом по параметру КИУМ всех возможных
базовых ВЭУ с использованием компьютерной
БД “Эргомаш”, содержащей рабочие и
технические характеристики большинства
известных серийно производимых ВЭУ (рис.3) КИУМ – функция технических параметров ВЭУ и характеристик ветра Рис. 3. Киум ВЭУ мощности ≈ 2 МВт

Слайд 7
Глава 2. Основные результаты и выводы моделирования технических и энергетических показателей ВЭС :
► Моделированием вероятности и длительности среднегодовых
технических простоев и технической готовности ВЭС
последних поколений мегаваттной мощности установлено
существенное (на 10–15%) уменьшение годовой выработки
ВЭС из-за ремонтных простоев по мере выработки их ресурса,
выявлены факторы “старения” ВЭУ и обоснована необходимость
его учета для достоверного прогноза технико-экономических
показателей ВЭС и их экономического ресурса.
► Моделированием выявленных факторов неидеальности работы
ВЭС установлено, что их совокупный учет может приводить
к снижению теоретически возможной мощности ВЭС на 15–20%
и поэтому необходим при технико-экономическом обосновании
проектов ВЭС.

Слайд 8
Глава 3 “Разработка и применение методик достоверного определения ВЭП и мощности ВЭС на территории РФ” SВК VБУР N
Мощность ВЭУ: РВЭУ = КНИД ∙ КТГ(n) ∙ (ρ/ρо) · ∫ ∫ р (V) ∙f (V) dV = КНИД ∙ КТГ (n) ∙ (ρ/ρо) · ∑ р (Vi ) ∙ f (Vi )
Vo i = 1
р (V) – рабочая, или мощностная характеристика ВЭУ, определяется расчетным путем или
экспериментально (в сертификационных испытаниях) – нелинейная харктеристика
f (Vi ) – повторяемость скоростей ветра по градациям или f (V) – аппроксимирующая f (Vi )
аналитическая функция – плотность вероятности распределения ветра по
скоростям на высоте оси ВК, дающая погрешность определения ВЭП и РВЭУ до 100% и более (в зависимости от эффективности методики)
Традиционно основной источник повторяемостей скоростей ветра по градациям
f(Vi ) – данные многолетних метеорологические измерения на высоте 8 – 16 м и краткосрочной (1-2 года) ветровой разведки на метеомачтах
Аппроксимирующих аналитических функций f (V ) – известно свыше десятка,
наиболее распространена за рубежом – двухпараметрическая функция Вейбулла
(менее распространена функция Рэлея-Максвелла)
Классическое аналитическое определение f(V) на высоте оси ветроколеса HВК
производится подъемом границ градаций при сохранении повторяемости
внутри самих градаций f(Vi), определенной по данным метеорологических
измерений (8 – 16 м) с помощью более или менее точно установленных моделей
нарастания скорости ветра с высотой V(h)

Слайд 9
Аналитическая методика достоверного определения
ВЭП и мощности ВЭС на территории России и стран СНГ
Кардинальное повышение достоверности методики моделирования ВЭП и РВЭУ в России (с погрешностью <10–14% для равнин и <18–25% – для сложного рельефа) обеспечивается новыми методическими подходами (рис. 3.1)
1. РВЭУ определяется по статистически установленной ее линейной связи со средними сезонными скоростями ветра
2. Вместо экстраполяции скоростей ветра с высот hметео (8–16 м) на HВК ВЭУ (до 200 м) используется более точная интерполяция по данным МС и АС, зависящая от точно-сти моделей V (hметео) и V (100 – 600 м).
3. Характеристики ветра на hметео и hаэро вместо данных одной ближайшей МС и АС статистические моделируются по “очищенным” данным всех (до 50) МС района в радиусе до 250 км и всех (до 10) АС в радиусе до 600 км от искомой точки.
4. Функции G(V) вместо данных ветровой разведки и ближайшей МС (в зарубежных методиках) определяются по данным всех МС и АС района в радиусе до 500–600 км от ВЭС.

Слайд 10
Принципиальная новизна, обеспечивающая эффективность современных методик определения ВЭП и ВЭУ
► Использование статистически установленных и обоснованных корреляционных связей (примерно линейных) между скоростями ветра и мощностями ВЭУ, отличающихся для регионов и сезонов и ВЭУ разных типов и мощностей
Зависимость среднегодовой РВЭУ Зависимость среднегодового КИУМ ВЭУ
от средней скорости ветра для Севера ЕТР мощности ≈ 2 МВт от средней скорости
(без процедуры сглаживания) ветра для Севера ЕТР (со сглаживанием)

Слайд 11 Исследование методических вопросов:
зависит ли ω(ΔV) от местности, региона, времени года, …???
метод исследования: сравнение ω(ΔV) на разных МС с использованием БД
Выводы: ► ω(ΔV) проявляют региональные и сезонные отличия
► в ряде регионов ω(ΔV) имеет второй максимум при V = 12–17 м/с ► Выбор ω(ΔV) и построение для больших скоростей ветра ограничен
статистической обеспеченности данными (число ω(ΔV) падает )
Форма ω(ΔV) обнаруживает тесную (по значению Σр(Vi)∙ωi ) связь со скоростью ветра => повод для построения табулированных f(V) и G(v)
Определение функции G(v) в данном месте основано на статистическом моделировании средних региональных и сезонных однопараметрических (зависящие от средней скорости ветра) табулированных функций распределения ветра по скоростям по данным о повторяемости ветров по градациям, полученным на всех АС и МС рассматриваемого региона.

Слайд 12
Cтатистическое моделирование функций G(V) по эмпирическим
повторяемостям ветра по метеоданным МС

Слайд 13
Сравнение функций плотности распределения ветра по скоростям:
Вейбулла, Рэлея и G(V) (Гринцевича),
построенным по среднегодовым
скоростям для Калининграда (VСР = 4,4 мс)
и Балтийска (VСР = 6,0 мс) по данных
метеостанций Балтийского региона.
СКвО, рассчитанные по данным АС при определении W и РВЭУ в р-не Барабинска, в 2–4 раза меньше, чем по данным МС.

Слайд 14
Методики достоверного определения ВЭП и мощности ВЭС
на территории России, стран СНГ и Балтии
Классическое определение f(V) на высоте оси ветроколеса HВК производится подъемом границ градаций скорости ветра при сохранении их повторяемости внутри самих градаций f(Vi), определенной по данным метеорологических измерений (8 – 16 м) с помощью более или менее достоверных моделей V(h).
Наиболее распространена за рубежом логарифмическая модель: V(h) = V*∙ [ ln (h) – ln ( Zo )]

Слайд 15 а
Методические основы моделирования ВЭП и мощности ВЭУ: Подъем ωn(ΔVn) по данным МС на высоту оси ветроколеса HВК для ВЭУ 80-х годов
с HВК < 30 – 40 м был оправдан: экстраполяция с 10–15 м на 30 м не приводила к непозволительным для практики погрешностям, но для современных ВЭУ HВК достигает 100 – 170 м. Разброс непозволительно велик для практики для HВК > 35–40 м (вдвое) и зависит от
выбора опорной или опорных (каких и в каком количестве) МС и вида аппроксимации V(h), но неприятнее всего – отсутствия критерия истины при использовании только данных МС Выход – измерять на высотах или привлекать аэрологические данные !!!
Из-за отсутствия последних Запад развил ветровую разведку, Атмограф пошел путем статистического моделирования, опираясь на аэрологические данные.

Слайд 15 б
Методические основы моделирования ВЭП и мощности ВЭУ: Для повышения точности моделирования V(h) по данным АС важны установленные факты быстрого нарастания V(h) на высотах 0–100 м и медленного на 100–600 м, и уменьшение их разброса с высотой. Высотная изменчивость V(h) на 100–600 м по данным АС падает с высотой
Таблица. Высотная изменчивость СКвО (в %) среднегодовых скоростей ветра

Слайд 16
Разработка и применение методик достоверного моделирования профилей скорости в ПСА для определения ВЭП и мощности ВЭС
Наиболее точную аппроксимацию V(h) дает разработанная автором трехслойная модель “Сэндвич”, описываемая выше 100 м кубической аппроксимацией средних сезонных данных АС на высотах 100, 200, 300, 600 м. В слое 0–h V(h) моделируется логарифмическим профилем (3.5) с параметром zo, моделируемым по методике WASP, и Uo. определяемым по данным ближайших МС. В слое hметео < h < 100 м: V(h) аппроксимируется кубическим сплайном с коэффициентами, определяемыми из условий гладкой сшивки с профилем (3.5) на нижней границе и кубическим полиномом – на верхней границе (на 100 м). Для рассмотренных 28 АС “Сэндвич” обеспечивает точность определения V(h) до 100 м с погрешностью < 6–7%. Максимум погрешностей – на высотах 35 – 50 м.
Ее использование позволило оценить высоты применимости логарифмического профиля скорости hlog. Данные на промежуточном уровне использованы в качестве критерия точности моделирования, а искомая высота hlog определялась минимизацией ошибки расчетов V(h) на промежуточном уровне изменением hlog. Согласно проведенному исследованию использование (3.5) правомочно до hlog <20–25 м

Слайд 17
Разработка и анализ методик достоверного определения ВЭП и мощности ВЭС на территории России
(сравнение точности моделей автора и WASP)
Наиболее авторитетная и достоверная международная аналитическая
методика WASP (RISO) не достаточно точна для практического применения как за рубежом (корректируется данными ветровой разведки), так и в России !!!

Слайд 18
Наличие ветра в России (по данным моделей WASP и “Сэндвич”) Среднегодовая скорость ветра на высоте 50 м над землей

Слайд 19
Принципиальная новизна, обеспечивающая эффективность современных методик определения ВЭП и ВЭУ
► Использование совместно с метеоданными (10 – 14 м) аэрологических данных для высот 100, 200, 300, 600 м и в силу малой межстанционной их изменчивости моделировать ветровые характеристики на высотах до 200 м с погрешностью < 10 - 13% для равнинных и < 20 – 24% для горных территорий и рассчитывать высотные профили скорости ветра в 200-метровом слое атмосферы с требуемой для практики точностью < 25%.
► Использовании более обоснованных физически и статистически и точных по сравнению с используемыми ныне развитого автором метода численного моделирования ветровых характеристик в приземном 200 -метровом слое атмосферы с учетом местных особенностей рельефа и подстилающей поверхности, основанного на классификации Милевского.
► Цель учета свойств рельефа и поверхности – уменьшение неопределенности определения характерной местной скорости ветра методами статистического моделирования с использованием методики “очистки” данных

Слайд 20
Методика “очистки” метеорологических данных, основанная на классификации Милевского.
С учетом повторяемости ветров по направлениям θi для каждого месяца и сезона для каждой МС рассчитан и используется средний коэффициент Милевского КМср = Σ 8Кi·θi/8 . Его связь со скоростями ветра дана на рис.3.8. В методике автора классификация Милевского используется для “очистки” данных МС, или приведения их к условиям ровной плоской поверхности без элементов экранирования (класса 7б по Милевскому). Статистическая связь КМср и zo по классификации WASP, установленная автором по данным 200 российских МС с достоверностью R2>0,9 описывается регрессионным уравнением: Ln(zo)=0,0021·К3–0,0845·К2+0,645·К+3,314. Согласно (3.9) коэффициенту КМср класса 7б соответствует zo=0,04 (класс 1 по WASP с zo=0,03), а КМср класса 6б и 11б – zo=0,1 и zo=0,0002 (классы 2 и 0 по WASP).

Слайд 21
Глава 4 “Исследование возможностей и эффективности использования ВЭС в различных регионах и субъектах РФ” ► Исследованы перспектив и эффективности использования ВЭС для выработки ЭлЭн в промышленных масштабах в различных регионах и субъектах РФ. ► Исследованы и установлены новые закономерности территориального, сезонного и высотного распределения на территории РФ скоростей VСР, удельных мощностей ветра WСР, вероятностей ветроэнергетических штилей PШт (V<4 м/с) и погрешностей их определения. ► Существенно уточнены количественные параметры ВЭП на традиционно считающихся перспективными для использования ВЭС побережьях морей Северного Ледовитого и Тихого океанов. ► Выявлены новые регионы страны, перспективные для экономически эффективного использования ВЭУ большой и средней мощности.

Слайд 22
Распределение по территории России коэффициентов использования номинальной мощности ВЭУ V90 с диаметром ВК 90 м и высотой башни 100 м
Места, отмеченные на карте оранжевым и красным, обладают достаточным ВЭП по любым международным критериям, обеспечивающим коэффициенты использования номинальной мощности ВЭУ КИУМ ≥ 30 % (≥ 2700 тысяч часов работы ВЭС с номинальной мощностью).

Слайд 23 Технический ветроэнергетический потенциал России
проведен с допущением о 10%-ном землеотводе под ВЭС по средней для субъектов мощности “типовой” ВЭУ V90 с HВК = 100 м при оптимальном размещении ВЭУ в узлах правильной треугольной сетки с плотностью на 1 км2 N∆=1,155·(1000/n·D)2, выбранной на основе анализа КИУМ . Средние за ресурс коэффициенты КНИД и КТГ в расчетах равны КНИД=0,81 и КТГ=0,94. Среднее по РФ расчетное значение КИУМ ВЭУ V90 с башней 100 м составляет ≈19,6%, чему соответствует с учетом погрешности вычислений средняя годовая мощность РВЭУ = 588 ± 87 кВт. До 30 субъектов РФ обладают ВЭР, достаточными для эффективного их использования по всем международным критериям (КИУМ.>28%).
Суммарный технический ВЭП РФ вдвое превышает оценки предшественников, при этом его доля в Центральном, Северо-Западном, Приволжском и Южном ФО, где проживает 73% населения РФ составляет 30% против полученных ранее 14%, что более перспективно для широкомасштабного использования ВЭС
Вывод: ВЭП имеют вполне благоприятное распределение по России для их промышленного освоения и широкомасштабного использования и в 13 раз превышает годовую выработку всех ЭС страны. Требуемая площадь под ВЭС с годовой выработкой ≈ 80 млрд кВтч – 0,7% от территории страны.

Слайд 24
Глава 5. “Оценка экономических показателей современных ВЭС на территории РФ и возможного экономического эффекта их широкомасштабного использования”
Схема методики моделирования экономических показателей ВЭС в местах и районах их предполагаемого использования

Слайд 25
Минимизация погрешностей из-за неопределенности долгосрочного прогноза Эз на ВЭС и ТЭС при высоком и нелинейном росте инфляции и цен на ЭлЭн и газ и неустановленной правовой базе, достигнута построением для них стоимостных моделей Кз и Эз в условиях России с учетом их многолетнего хода. Согласно исследованию неадекватный прогноз макроэкономических факторов может приводить к погрешностям >20–30% при прогнозе экономических показателей ВЭС
Развитая модель эксплуатационных затрат на ВЭС построена автором в предположении линейной связи Эзn с вероятностью простоев ВЭУ РТП(n) в n-м году: Sn (n ) = So+ $·РТП (n) (5.6) с использованием обобщенных данных о многолетнем ходе Эз на ВЭС в странах ЕС, Многолетний ход среднегодовых Эз на ВЭУ разных
поколений (эксплуатационные данные в % Кз)

Слайд 26
Связь Эз на ВЭС с переменной инфляцией In описывается разработанной автором моделью: In=(Io–I∞)·exp(–kI·n)+I∞, где Io, In и I∞ – индексы инфляции в год пуска ВЭС, в n-ный и 20-ый года работы ВЭУ Доходная составляющая ВЭС определяется выручкой за ЭлЭн или экономией замещенного ими топлива. Сценарии цены на топливо в РФ ограничены сверху ценами ЕС, а снизу – ценами, растущими с инфляцией.
Рост тарифов и цен на ЭлЭн εn и топливо fn
моделируется автором моделями типа:
εn=(εo–ε∞)·ехр(–Kε·n)+ε∞ (5.9) и
fn= (fo–f∞)·ехр(–Kf·n)+f∞ (5.10), где εn, εo и ε∞–
индексы цен на ЭлЭн, а fn, fo и f∞ – индексы
цен на газ в году ввода ВЭС, в n-ном году
и последнем году эксплуатации (рис. 5.3).
Методика прогноза экономических показателей ЭС с учетом возможных сценариев и нелинейности моделей реализована программой их расчета и сравнительного анализа на ПЭВМ, выдающей на выходе в цифровом и графическом виде временные ряды затрат, доходов и их балансов (ежегодных, суммарных к n-му году и средних за срок их работы) и расчетные значения себестоимости ЭлЭн, сроков окупаемости и рентабельности ВЭС.

Слайд 27
Разработанной методикой решен ряд методических и практических задач.
► исследована чувствительность моделей Кз и Эз ВЭС к изменению определяющих их факторов: КИУМ, КТГ, стоимости ВЭУ, КТП, внутренних и магистральных ЛЭП и дорог, а также наиболее трудно прогнозируемых цен на ЭлЭн и газ и инфляции.
► Выявлено, что неопределенность сценариев их роста в РФ и в ЕС может приводить к погрешностям прогноза баланса на ТЭС и ВЭС до 50%. Количественно определено уменьшение СЭл ВЭС с ростом их мощности
► Анализом затрат на проектирование ВЭС за рубежом установлено, что затраты на проектирование в РФ при использовании методик автора могут быть снижены на 20–25%.

Слайд 28
► дан анализ возможных и выбор наиболее эффективных для РФ схем закупочных цен на ЭлЭн ВЭС – необходимого условия широко-масштабного их использования в РФ.
► предложена универсальная и вполне
реализуемая схема закупочных цен ВЭС с надбавками к цене ЭлЭн оптового рынка,
равными стоимости замещенного газа
в РФ, обеспечивающая полноценное
использование технико-экономических
достоинств ВЭС стимулирующая к выбору
технологий производства ЭлЭн, замещающих органическое топливо и восполняющая при его экспортной реализации затраты по оплате ЭлЭн ВЭС и приносящее дополнительный доход стране. ► дан сравнительный анализ экономических показателей вновь строящихся ГазЭС и ВЭС.

Слайд 29.
Сравнения экономических показателей ВЭС и ГазЭС
Отличия ВЭС от ГаЭС
– меньший КИУМ (30% против 55%)
– большие капзатраты (в 2,5 раза) – безтопливность (стоимость газа для ГазЭС
при равнодоходных ценах газа ≈ 170 €/т к 2013 г. = 35 €/МВт·ч при расх. 200 Г/кВт·ч > капзатрат на ВЭС) – отсутствие экоштрафа (≈ 25% от цены газа) По расчетам: себестоимость ЭлЭн ВЭС ниже
чем у ГазЭС (52 €/МВт·ч против 67 €/МВт·ч). При закупке ЭлЭн ВЭС и ГазЭС по ценам оптового рынка России (≈ 35 €/МВт·ч) ВЭС и ГазЭС не окупаемы. Новые ГазЭС окупятся при цене ЭлЭн ≈ 70 €/МВт·ч

Слайд 30.
Сравнения экономических показателей ВЭС и ГазЭС
в России и странах ЕС
► В отсутствии в настоящее время массового строительства новых тепловых ЭС цены на ЭлЭн на оптовом рынке в России (≈ 30 – 35 €/МВт·ч) определяют старые ЭС (давно амортизированные), составляющие основную часть энергопарка России => отсутствие строительства новых ЭС.
► Окупаемость тепловых станций в странах ЕС достигается за счет
меньших капзатрат (600 – 700 €/кВтч), больших цен оптового рынка (60 – 70 €/МВтч) и скрытых субсидий тепловой генерации

Слайд 31.
Сравнения себестоимости электроэнергии СЭлЭн ВЭС и ГазЭС
● С ростом цен на газ с сегодняшних до равнодоходных себестоимость
электроэнергии ГазЭС будет расти с 40 до 57 – 65 €/МВт•ч, а у ВЭС она сохраняется < 50 €/МВт•ч при КИУМ = 30%
● Таким образом, замена части ГазЭС на ВЭС – способ снижения
себестоимости выработки электроэнергии в стране и => тарифов
● Эффект снижения себестоимости электроэнергии в стране растет с увеличением доли ВЭС

Слайд 32. Оценка производственных возможностей и темпов развития отрасли ВЭС
Технологические ограничения темпов ввода ВЭС
Мировой опыт:
при поддержке Государств доли ВЭС
в суммарной электрогенерации стран
≈ 3 – 5% и 10 – 13%
реально достигаются
за 6 – 7 и 10 – 12 лет
и эти сроки в силу развития мировых производственных мощностей
существенно сокращаются
(пример: Китай, Франция)
В 2009 г. Китай установил ВЭС
суммарной мощностью 13,8 ГВт
Темпы и масштабы развития
ВЭС в РФ выбраны в Проекте
с учетом технологических, экономических и кадровых ограничений и мирового опыта и соответствуют умеренным темпам развития ВЭ в Индии и Испании

Слайд 33.
Проект широкомасштабного развития ВЭН в России
Рост установленной мощности и выработки электроэнергии ВЭС в РФ
Мощность, ГВт Выработка, млрд. кВтч
Не меньше, так как теряем возможности Не больше, так как не хватит
► выполнения Распоряжения р-1 98.01.09 ► политической воли Государства
► быстрого роста выработки дешевой энергии ► времени
► сдерживания тарифов на энергию ► финансирования
► снижения выбросов СО2 ► специалистов
► экономии органического топлива ► мощностей производства ВЭУ
► увеличения прибыли от экспорта топлива ► ветровых ресурсов и земли
► в инновационном развитии ► надежности электрических сетей
То есть: ЧЕМ БОЛЬШЕ, ТЕМ ВЫГОДНЕЕ P. S.: МОЖЕТ НЕ ХВАТИТЬ и на 7 ГВт

Слайд 34 Накопление за 40 лет доходов, расходов и балансов при реализации проектов ВЭС 30 ГВТ (КИУМ = 30%) и ГазЭС 18 ГВТ (КИУМ = 50%) к 2030г. при “равнодоходном” сценарии
Баланс ВЭС с экспортной выручкой
за замещенный газ
● До 2025 г. отрицательный баланс
ВЭС будет нарастать до минимума
≈ 12 млрд.€, затем будет нарастать,
к 2032 г. = 0 (! длинные деньги !)
и к 2050 г. составит ≈ 40 млрд.€ )
Баланс ВЭС с российской выручкой
за замещенный газ
● До 2030 г. отрицательный баланс
ВЭС будет нарастать до минимума
≈ 16 млрд.€, затем нарастая к 2036 г.
= 0 (! еще более длинные деньги !)
но к 2050 г. составит ≈ 17 млрд.€ )
● В случае ВЭС – источник погашения отрицательного баланса – распределение прибыли от экспорта газа
● О надбавках !!!. ”Справедливая”надбавка за эл.энергию ВЭС = российской цене замещенного газа, действующая весь срок службы ВЭС (≈20 лет):
позволяет окупить ВЭС за 11 – 13 лет и заставляет “хозяина” ВЭС максимально использовать ее технические возможности и ресурс.

Слайд 35.
Энергетический, экологический, экономический, социальный эффекты проекта 30 ГВт 2020 г. 2030 г.
Суммарная мощность ВЭС 7 ГВт 30 ГВт
КИУМ ВЭУ 28% 30%
Годовая выработка электроэнергии 17,5 ТВт·ч 79 ТВт·ч
Доля в балансе электроэнергии 1,3% 4,6%
Замещение газа 6 млрд.м3 27 млрд.м3
Стоимость замещенного газа в РФ сегодня 440 млн.€ 2,0 млрд.€
Стоимость замещенного газа в России 800 млн.€ 3,6 млрд.€
Экспортная стоимость замещенного газа 1,5 млрд.€ 6,8 млрд.€
Сокращение выбросов СО2 9,6 млн.т 43,5 млн.т
Стоимость выбросов СО2 (по 20 €/т) 192 млн.€ 870 млн.€
В силу экономической заинтересованности в долгосрочной перспективе основную организационную и финансовую роль в создании отрасли ВИЭ должны сыграть Государство и крупные компаниями ТЭК, добывающие и экспортирующие топливо, и прежде всего такие, как ГАЗПРОМ, ЛУКОЙЛ и др.

Слайд 36 Разработка проекта Генсхемы размещения ВЭС в России
В качестве принципов и критериев предлагается:
1) ВЭС строить в местах потребления энергии и ее дефицита
(большинство субъектов Российской Федерации)
2) ВЭС строить в технологически допустимых количествах и темпе
(20% от мощности выработки субъекта РФ и соседних с ним)
3) планировать рост мощностей ВЭС с учетом мировой практики
4) ВЭС строить там, где они экономически выгоднее прочих ЭС
5) ВЭС строить в местах развитой дорожной и сетевой
инфраструктурой
5) ВЭС строить в местах, обеспеченных достаточными ВЭР
(ориентация на посевные площади в степных зонах в лесополосах)

Слайд 37.
ВЭС экономически выгоднее ГазЭС при КИУМ > 30% (с запасом ≈ 20% !)
По Генеральной схеме ВЭС строим в местах, обеспеченных ВЭР (КИУМ > 30%)
VБУР
КИУМ = РРАСП / РНОМ , где РРАСП = КНЕИД · КТГ (n)· ∫ р (V) · f (V) dV , где
Vо
РРАСП и РНОМ – располагаемая и номинальная мощность ВЭУ; КНЕИД и КТГ (n) – коэффициенты неидеальности и технической готовности ВЭУ и n – номер года эксплуатации ВЭУ; р(V) и f(V) – рабочая характеристика и функция плотности вероятности распределения скорости ветра; VБУР и Vо – скорости буревого отключения и страгивания ВЭУ.
вы

Слайд 38. Перспективные районы и возможные объемы использования ВЭС в РФ до 2020 г.

Слайд 39.
Перспективные районы размещения ВЭС
(предложение к Генсхеме размещения ВЭС РФ).

Слайд 40.
Перспективные районы размещения ВЭС
(предложение к Генсхеме размещения крупных ВЭС в России).

Слайд 41.
Положения, выносимые на защиту:
1. Автором разработана методология и реализующая ее информационно-аналитическая и численная методика определения и анализа ВЭП и энергетической эффективности ВЭС известных типов в заданной месте или районе с погрешностью < 12–15% для равнинных и 18–24% для сложных по рельефу и подстилающей поверхности территорий, что минимум вдвое точнее других известных аналитических методик. Методика близка по точности к требуемой за рубежом 10%-ной точности обоснования инвестиций проектов ВЭС (достигаемой с использованием экспериментальных и аналитических методов), но в 3–4 раза эффективнее зарубежных по затратам времени и средств.
2. Выбор определяющих энергетическую и экономическую эффективность ВЭС технических параметров и типов базовых ВЭУ, а также их использования в гибридных (ветро-дизельных, ветрокриогенных) должен производится с учетом характеристик ВЭП, существенно меняющихся по территории РФ.
3. Результаты исследований, полученные с использованием разработанных автором методик, доказывают, что в России имеются все (за исключением правовой базы) необходимые ресурсные, технические, энергетические и экономические условия для широкомасштабного эффективного использования ВЭС. При этом:

Слайд 42.
Положения, выносимые на защиту:
3.1) технический ВЭП РФ превышает 11500 млрд кВт·ч/год (в 11,5 раз больше потребления ЭлЭн в стране), ВЭП Центрального, Северо-Западного, Приволжского и Южного ФО, где проживает 73% населения РФ, составляет не менее 3450 млрд кВт·ч/год;
3.2) энергетический потенциал ВЭС, вырабатывающих ЭлЭн с меньшей на 18-20% себестоимостью, чем наиболее экономичные в настоящее время ТЭС на газе, превышает 1100 млрд кВт∙ч/год (больше современного потребления ЭлЭн в РФ);
3.3) с учетом установленных в работе технологических и производственных ограничений суммарные установленные мощности ВЭС в РФ к 2020 и 2030 годам могут составлять до 7 и 30 ГВт соответственно с годовой выработкой не менее 17,5 и 80–85 млрд кВт∙ч/год с ее долей до 5–6% от потребления ЭлЭн в стране в 2030 г.
3.4) годовое замещение газа в РФ при работе ВЭС суммарной мощности 30 ГВт может составить 30–35 млрд м3 при сокращении выбросов в атмосферу СО2 40–50 млн т.
3.5) целесообразные масштабы эффективного использования ВЭС составляют: в ТЭК – до 30 ГВт, на транспорте – до 17 ГВт, в АПК – не менее 1,9 ГВт;