Wielkość energii, jaka dociera na powierzchnię ziemi w ciągu roku znacząco przewyższa potrzeby energetyczne całego świata. Jednak ze względu na swój rozproszony charakter odznacza się ona cyklicznością dobową i roczną, i jest uwarunkowana terytorialnie, klimatycznie. Energię promieniowania słonecznego na drodze konwersji fotowoltaicznej można przekształcić w energię elektryczną, poprzez wykorzystanie ogniwa fotowoltaicznego (Lewandowski 2006; Klugmann-Radziemska 2010; Soliński i in. 2015).
Ilość mocy zainstalowanej w systemach fotowoltaicznych na świecie i także w Polsce ma tendencję wzrostową. W 2017 roku w instalacjach fotowoltaicznych na świecie zainstalowano 97 GW mocy, co daje łączną ilość mocy zainstalowanej w PV w wysokości 400 GW. W porównaniu do roku 2016, w 2017 zaobserwowano 32% wzrost mocy zainstalowanej. Najwięcej mocy w instalacjach fotowoltaicznych w 2017 roku zainstalowano w Chinach (53 GW), na drugim miejscu znalazły się Stany Zjednoczone (11 GW), a na trzecim Japonia (7 GW). Analizując łączną liczbę mocy zainstalowanej w instalacjach PV w poszczególnych krajach świata, pierwsze miejsce zajmują Chiny (łączna moc zainstalowana 130 GW), a kolejne miejsca należą do Stanów Zjednoczonych (51 GW), Japonii (49 GW) i Niemiec (42 GW) (BP Statisticall… 2018).
W Polsce w roku 2016 łączna moc zainstalowana w systemach fotowoltaicznych wyniosła 199 MW, z czego 100 MW zostało zainstalowane w mikroinstalacjach, czyli instalacjach do 40 kW instalowanych najczęściej w gospodarstwach domowych (Rynek… 2017). Mikroinstalacje PV o mocy do 10 kW zamontowane w gospodarstwach domowych stanowiły ponad 90% wszystkich zainstalowanych przez prosumentów (Rynek… 2017).
Celem artykułu jest porównanie wielkości wytworzonej energii elektrycznej modułu fotowoltaicznego uzyskanej w warunkach rzeczywistych oraz symulowanych. Analizie zostały poddane uzyski energetyczne w jednym z badanych modułów fotowoltaicznych zainstalowanych w Laboratorium Wiatrowo-Słonecznym AGH, a do porównania wielkości uzysków szacowanych (warunki symulowane) wykorzystano bazy PV-GIS oraz bazy z oprogramowania DDS-CAD.
Efektywność energetyczna modułu fotowoltaicznego
Ogniwa fotowoltaiczne, z których zbudowane są moduły, składają się z warstw, do których należą (Klugmann-Radziemska 2010):
- elektroda dodatnia,
- półprzewodnikowe warstwy krzemu typu p o ładunku dodatnim oraz typu n o ładunku ujemnym,
- powłoka przeciwodblaskowa,
- elektroda ujemna.
Przekształcenie energii promieniowania słonecznego na energię słoneczną, jest możliwe dzięki zastosowaniu półprzewodników. Pod wpływem docierającej energii promieniowania słonecznego, na granicy półprzewodników typu p i n, powstaje złącze pn. Energia docierająca do złącza generuje w nim pary elektron–dziura. Dzięki złączu p-n możliwa jest dyfuzja ładunków dodatnich z obszaru p do n oraz elektronów ujemnych z obszaru n do p. Dzięki wytworzonej różnicy potencjałów po zamknięciu obwodu elektrycznego płynie prąd.
Standardowy system fotowoltaiczny podłączony do sieci elektrycznej, czyli on-grid, składa się z modułów fotowoltaicznych i inwertera. Wytworzony w modułach fotowoltaicznych prąd stały jest następnie zamieniany na prąd zmienny w inwerterze. Prąd zmienny odbierany jest następnie przed odbiorniki (urządzenia zainstalowane np. w gospodarstwie domowym) lub trafia do sieci energetycznej.
Moc dla generacji fotowoltaicznej PPV [W] jest dana przez równanie (Markvart 2000):
Sprawność modułu wyznacza się poprzez:
Wartość sprawności modułu można wyznaczyć poprzez:
Podstawowymi parametrami technicznymi modułów fotowoltaicznych, które są wyznaczane laboratoryjnie i zmienne w zależności od technologii wykonania modułów są (Soliński i in. 2015):
Wiedząc, że moc ogniwa fotowoltaicznego w ustalonych warunkach można wyznaczyć ze wzoru:
na podstawie wyżej wymienionych parametrów i przedstawionych wzorów (1–4) można wyznaczyć moc chwilową uzyskiwaną przez moduł przy określonym natężeniu promieniowania Gc, danym kącie pochylenia i orientacji modułu fotowoltaicznego względem kierunku N-S oraz uwzględnieniem strat temperaturowych αT ze wzoru:
Metodyka badań i zbiory danych klimatycznych
Badaniu poddano wielkości uzyskanej energii elektrycznej przez moduł fotowoltaiczny o mocy 250 W, którego parametry przedstawiono w tabeli 1.
Badania w warunkach rzeczywistych zostały przeprowadzone w laboratorium wiatrowo-słonecznym AGH, które powstało w 2014 roku. Jest ono wyposażone w elektrownię hybrydową wiatrowo-słoneczną z zasobnikiem akumulatorowym i w jej skład wchodzą poniższe elementy:
Badania prowadzano w okresie od czerwca do sierpnia 2016 roku. Położenie i nachylenie modułu zamontowanego na stelażu aluminiowym jest dane przez dwa parametry: wartość inklinacji wynosi 40° i orientacji w stosunku do kierunku S, która wynosi 0°. Badany moduł przedstawiono na rysunku 1 (drugi od lewej strony).
Dane uzyskane w laboratorium AGH porównano następnie do danych z bazy portalu PV-GIS oraz oprogramowania DDS-CAD. W badaniach wykorzystano więc trzy zbiory danych:
- dane Laboratorium Wiatrowo-Słonecznego AGH,
- bazy danych PV-GIS,
- bazy danych programu DDS-CAD.
Baza danych PV-GIS
Baza Photovoltaic Geographical Information System zawiera mapy nasłonecznienia w Europie. Pozwala określić wielkość natężenia promieniowania słonecznego w ujęciu dziennym i godzinowym oraz umożliwia oszacowanie produkcji energii elektrycznej w instalacji fotowoltaicznej w określonym położeniu geograficznym. Baza PV-GIS pozwala określić dla danej lokalizacji geograficznej m.in. parametry takie jak: średnie roczne i miesięczne nasłonecznienie, średnią miesięczną temperaturę powietrza oraz optymalne nachylenie modułu fotowoltaicznego.
Baza danych z programu DDS-CAD
DDS-CAD jest oprogramowaniem wspomagającym projektowanie instalacji fotowoltaicznych zintegrowanych z budynkiem. Możliwe jest wybranie modułów fotowoltaicznych, zestawienie ich w jedną instalację i dobranie inwertera. Dzięki naniesieniu modułu na projekt cyfrowy budynku (dachu) uwzględniający jego położenie geograficzne i orientację wobec kierunku N-S oraz kąt nachylenia modułu można wyznaczyć symulowaną wielkość wytworzonej energii w ustalonej konfiguracji instalacji fotowoltaicznej. Do wykonania obliczeń oprogramowanie to wykorzystuje rozszerzenie Polysun korzystające z danych klimatycznych Meteonorm pochodzących z ponad 8000 stacji meteorologicznych zlokalizowanych na całym świecie.
Dyskusja otrzymanych rezultatów badań
Analizę uzyskanych wyników rozpoczęto od zbadania korelacji pomiędzy wartością natężenia promieniowania słonecznego i uzyskiwaną moc w badanym module fotowoltaicznym. Na rysunku 2 przedstawiono graficzne porównanie natężenia promieniowania słonecznego oraz uzyskanej mocy modułu w okresie sześciu wybranych dni, zestawiając na nim średnie wielkości godzinowe. Jak można zauważyć wraz ze wzrostem natężenia promieniowani słonecznego w poszczególnych godzinach doby, następuję wzrost mocy modułu fotowoltaicznego. Natomiast na rysunku 3 ukazano diagram korelacji, który przedstawia korelację między wartością natężenia promieniowania słonecznego a mocą badanego modułu fotowoltaicznego. Współczynnik korelacji wynosi: r = 0,98, co oznacza, że istnieje silna korelacja dodatnia między tymi dwiema wielkościami – co oczywiście potwierdza występowanie zależności funkcyjnej w znanych formułach matematycznych, przedstawionych we wzorach (1–5).
Analizując rysunek 3, zauważono też występowanie dwóch wartości odstających, które usunięto ze zbioru danych wykorzystywanego w dalszych analizach. Następnie dokonano analizy porównawczej wielkości wytworzonej energii w warunkach rzeczywistych i symulowanych. W tabeli 2 pokazano wielkość wytworzonej energii w miesiącach: czerwiec, lipiec i sierpień:
- w warunkach rzeczywistych – dane z modułu fotowoltaicznego laboratorium AGH,
- dane z bazy PV-GIS,
- dane z symulacji w programie DDS-CAD.
Można zauważyć, że w warunkach rzeczywistych badany moduł wytworzył więcej energii niż można było oszacować zgodnie z PV-GIS oraz więcej niż oszacowano w oprogramowaniu DDS-CAD (rys. 4).
Zmienność wieloletnia nasłonecznienia w Krakowie mierzona w stosunku do średniej wieloletniej sięga –11% do +8% (Matuszko 2014) a wahania w poszczególnych miesiącach są jeszcze większe. Jak da się zauważyć, w bazie PV-GIS niedoszacowane zostały wartości energii w każdym badanym miesiącu, może to wynikać z faktu, że badaniu poddano jedynie dane z jednego roku (2016) a baza PV-GIS zawiera uśrednione dane wieloletnie.
Kolejną analizę porównawczą z uwzględnieniem zadanych kątów nachylenia modułu wykonano korzystając z danych bazy PV-GIS. W tabeli zestawiono wielkości wyprodukowanej energii przy kątach nachylenia modułu 45°, 40°, 30°, 0° i 90° oraz ich porównanie do wartości uzyskanych w warunkach rzeczywistych przy kącie nachylenia modułu 40° w miesiącach: czerwiec, lipiec i sierpień.
Można zauważyć, że największa sumaryczna ilość energii od czerwca do sierpnia, zgodnie z szacunkami PV-GIS, mogła zostać wytworzona przy kącie nachylenia 30°, przy czym wartości te i tak są niższe od wartości energii wytworzonej w warunkach rzeczywistych przez moduł podczas badania.
Zakończenie
Analizując dane uzyskane w wyniku przeprowadzonych badań natężenia promieniowania słonecznego, wielkości mocy i energii uzyskanych z badanego modułu o mocy 250 W wykonanych w laboratorium AGH, widzimy, że istnieje silne i ścisłe powiązanie (silna korelacja dodatnia) między uzyskiwaną wielkością mocy przez moduł a natężeniem promieniowania słonecznego odpowiadające charakterystyce energetycznej badanego modułu. W miesiącach letnich roku 2016, czyli najbardziej optymalnych do wytwarzania energii elektrycznej, wystąpiły sprzyjające warunki do produkcji energii elektrycznej w modułach fotowoltaicznych. Wielkości uzyskiwanej energii były wyższe niż szacowane długoterminowe uzyski energetyczne z wykorzystaniem baz danych PV-GIS oraz w symulacji wykonanej przy wykorzystaniu oprogramowania DDS-CAD. Badania dotyczące symulacji zmiennego kąta nachylenia wskazały także na możliwe optymalne nachylenie modułów w miesiącach letnich, które wyniosło około 30 stopni.
Dzięki wykorzystaniu odpowiednich baz danych i oprogramowania możliwe jest zasymulowanie wielu wariantów obliczeniowych, co następnie może przełożyć się na efektywne rozplanowanie modułów fotowoltaicznych w planowanej instalacji fotowoltaicznej. Dalsze badania planowane przez autorów skupią się na analizie danych z modułu fotowoltaicznego w kolejnych latach w celu uwzględnienia zmienności długoterminowej i porównania jej z wielkościami wytworzonej energii elektrycznej uzyskiwanymi na podstawie innych baz danych klimatycznych.
Literatura
BP Statistical Review of World Energy 2018. 67th edition.
Klugmann-Radziemska, E. 2010. Fotowoltaika w teorii i praktyce. Legionowo: Wyd. BTC.
Lewandowski, W. 2006. Proekologiczne odnawialne źródła energii. Warszawa: Wyd. Naukowo-Techniczne.
Markvart, T. 2000. Solar electricity. 2nd ed., Wiley, USA.
Matuszko, D. 2014. Long term variability in solar radiation in Krakow based on measurements of sunshine duration. International Journal of Climatology t. 34, s. 228–234.
Rynek Fotowoltaiki w Polsce 2017. Warszawa: Instytut Energetyki Odnawialnej.
Soliński i in. 2015 – Soliński, B., Matusik, M., Ostrowski, J. i Turoń, K. 2015. Modelowanie funkcjonowania hybrydowych wiatrowo-słonecznych systemów wytwarzania energii elektrycznej. Kraków: Wyd. AGH.
