A SZÉLENERGIA KUTATÁSA A SZÉLENERGIA KUTATÁSA DEBRECENBEN DEBRECENBEN

Tar KárolyTar Károly

tark@puma.unideb.hutark@puma.unideb.hu

A MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE KIEMELT HETE DEBRECENBEN

2009. NOVEMBER 2-6.

2

Évente beépített szélerőmű kapacitás Évente beépített szélerőmű kapacitás Európában Európában [MW][MW]

Évente installált szélerőmű kapacitás Évente installált szélerőmű kapacitás Magyarországon (kW)Magyarországon (kW)

3

www.mszet.huwww.mszet.hu

Szerk.: Bíróné Dr. Kircsi AndreaSzerk.: Bíróné Dr. Kircsi Andrea

Adódik a kérdés: hogyan lehetne ezt a nagy tömegű, rendszeresen ellenőrzött és korrigált adathalmazt a szélenergia kutatás szolgálatába állítani, a potenciális szélenergia meghatározásához felhasználni?

A magyarországi automata meteorológiai állomások (www.met.hu)

BEVEZETŐ:Három nagy kutatási terület:I. Magyarország szélklímája: a hazai szélenergia hasznosítás

klimatológiai aspektusai.II. Nagytérségű vizsgálatok.III. A szélenergia hasznosítás társadalmi vonatkozásai. Adatbázisok:• 10 hazai meteorológiai állomás óránkénti szélirányai és szél-

sebességei: 1968-1972, 1991-2000 (OMSZ).• A paksi meteorológiai torony két éves (2000, 2001) 10 per-

cenkénti szélirány és szélsebesség adatai (20 m, 50 m és 120 m)(OMSZ).

• SODAR mérési adatok (NKFP)• Nagytérségű (negyed földgömbi) reanalizált adatok (Internet).• Kérdőíves felmérések adatai (saját).Módszerek: matematikai statisztika, geoinformatika (GIS)A vizsgálatok részhalmazai: teljes időszak, évszakok, időjárási

helyzetek (áramlási típusok), állomás-típusok (síkvidéki, nem tipikusan síkvidéki, hegyvidéki

Az adatbázist biztosító meteorológiai állomások

A SODARA SODAR

SOSOundund D Detecting etecting AAndnd R Ranginganging

I. HAZAI SZÉLENERGIA HASZNOSÍTÁS I. HAZAI SZÉLENERGIA HASZNOSÍTÁS KLIMATOLÓGIAI ASPEKTUSAIKLIMATOLÓGIAI ASPEKTUSAI

Dr. Tar KárolyDr. Tar Károlytark@puma.unideb.hutark@puma.unideb.hu

I. HAZAI SZÉLENERGIA HASZNOSÍTÁS KLIMATOLÓGIAI ASPEKTUSAI

I.1. A SZÉLIRÁNYOK ENERGETIKAI PARAMÉTEREI I.2. A SZÉLSEBESSÉG ENERGETIKAI CÉLÚ

VIZSGÁLATAI.3. A SZELES NAPOK STATISZTIKAI SZERKEZETE ÉS

KAPCSOLATA A SZÉLENERGIA PARA-MÉTEREKKEL

I.4. MÓDSZEREK A POTENCIÁLIS SZÉLTELJESÍT-MÉNY BECSLÉSÉRE

I.5. AZ IDŐJÁRÁSI HELYZETEK ENERGETIKAI JELLEMZÉSE

I.6. AZ EMPIRIKUS SZÉLPROFIL TÖRVÉNYEK ENERGETIKAI CÉLÚ VIZSGÁLATA

I.7. A SZÉLERŐMŰVEK MŰKÖDÉSÉNEK KLIMA-TOLÓGIAI FELTÉTELEI MAGYARORSZÁGON KÜLÖNBÖZŐ MAGASSÁGOKBAN.

I.4. MÓDSZEREK A POTENCIÁLIS SZÉLTELJESÍT-MÉNY BECSLÉSÉRE

• On-line becslés: a csúszó átlagok módszere (SLIDAV-modell)

• Egy időszak átlagos potenciális szélteljesítményének meghatározása közelítő függvénnyel.

A CSÚSZÓ ÁTLAGOK MÓDSZERE

a napi összes fajlagos szélteljesítmény definíciójának problémái a „napi átlagos” fajlagos szélteljesítmény a csúszó átlag és a relatív csúszó átlag definíciója:

i (óra) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

vi (m/s)

1.2 1.3 1.3 1.3 1.4 1.3 1.7 1.4 2.1 1.7 1.1 1.1 0.6 0.4 1.2 1.4 0.7 0.8 1.4 1.7 0.8 1.1 1.4 1.5

i

jjv

1

3 1.59 3.96 5.91 7.86 10.54 12.91 18.02 20.70 30.11 34.74 36.01 37.38 37.61 37.68 39.39 42.07 42.40 42.87 45.89 50.99 51.46 52.64 55.65 58.85

i

jjv

i1

31

1.59 1.98 1.97 1.97 2.11 2.15 2.57 2.59 3.35 3.47 3.27 3.12 2.89 2.69 2.63 2.63 2.49 2.38 2.42 2.55 2.45 2.39 2.42 2.45

Ri (%) 64.8 80.7 80.4 80.2 86.0 87.8 105.0 105.5 136.4 141.7 133.5 127.1 118.0 109.8 107.1 107.2 101.7 97.1 98.5 104.0 100.0 97.6 98.7 100.0

Csúszó átlag:

i

jjii v

ivV

1

33 1

Relatív csúszó átlag: 24V

VR i

i az i. órai és a napi átlagos fajlagos szélteljesítmény aránya

a relatív csúszó átlagok óránkénti átlagainak napi menete: Szombathely, Budapest, Debrecen, 1991-2000 óránkénti szélsebességeiből.

Cél: a VCél: a V2424 becslése becslése

Összefüggés a termelt villamos-energia és a Összefüggés a termelt villamos-energia és a szélsebesség köbök napi átlaga között szélsebesség köbök napi átlaga között (2005.08.18.-2006.06.30., szabályozatlan és szabályozott):(2005.08.18.-2006.06.30., szabályozatlan és szabályozott):

Összes nap (288)

Enapi össz. = 24.598V24 + 1623.1

R2 = 0.87, R=0.9327

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600

V24 (m3/s3)

Enapi össz. (kWh)

vi: indítószélsebesség

vn: névleges szélsebesség

vmax: leállási szélsebességvi: indító

szélsebességvn: névleges

szélsebesség

vi: indítószélsebesség

vi: indítószélsebesség

vi: indítószélsebesség

vn: névleges szélsebességvn: névleges

szélsebesség

vmax: leállási szélsebesség

vmax: leállási szélsebesség

• A relatív csúszóátlag (Ri) tehát megmutatja, hogy a nap i. órájáig kumulált és átlagolt szélsebesség-köbök hány százalékát teszik ki ugyanezen mennyiségek napi átlagának.

• A szélsebesség napi menetéből következik, hogy R i már napközben (i<24) elérheti a 100 %-ot, majd egy maximális értéket felvéve az i=24 órában definíciója szerint ismét 100 % lesz.

• Az Ri egyébként a nap i. órájáig számolt átlagos és a napi átlagos fajlagos szélteljesítmény aránya is.

• A kiválasztott időszakok (év, évszakok, helyzetcsoportok) minden napjára elkészítettük az értékeit, majd óránként meghatároztuk ennek különböző statisztikai jellemzőit.

• A becslést azonban az óránkénti átlagokból ([R i]) és a módusz óránkénti értékeiből ( ) célszerű elvégezni.

iR

Az átlagos relatív Az átlagos relatív csúszóátlag ([Rcsúszóátlag ([Rii]) ]) napi menete az napi menete az évszakokban és az évszakokban és az egész évben egész évben (1991-2000):(1991-2000):

•Érzékelhető geográfiai különbség télen és nyáron.

•Minimum: 50 és 80 % között, maximum 100-115 % között.

Winter, 1991-2000

80

85

90

95

100

105

1101 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Ri] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Spring, 1991-2000

50

60

70

80

90

100

110

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Ri] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Summer, 1991-2000

50

60

70

80

90

100

110

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Ri] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Autumn, 1991-2000

60

70

80

90

100

110

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Ri] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Year, 1991-2000

60

70

80

90

100

110

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Ri] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

A becslés:

• A modell hibájának megállapítására elvégeztük a V24 becslését az eredeti, a statisztikai feldolgozásba bevont adathalmazon, azaz az 1991-2000 időszak minden napjára a három állomáson.

• Most csak a relatív csúszóátlag óránkénti átlagaiból ([Ri]) történt folyamatos becslést hibáját mutatjuk be, amely egyszerű aránypárral történt: az adott napon az i. óráig kiszá-molt Vi átlagosan a 100 %-nak tekintett V24-nek az [Ri] %-a, azaz

]R[

100

V

V

ii

24 ]R[

100

V

V

ii

24

Winter, 1991-2000

0

20

40

60

80

100

1201 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Er] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Spring, 1991-2000

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Er] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Summer, 1991-2000

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Er] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Autumn, 1991-2000

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Er] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

Year, 1991-2000

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[Er] (%)

Debrecen

Budapest

Szombathely

A becslés A becslés átlagos rela-átlagos rela-tív hibájának tív hibájának ([E([Eii]) napi ]) napi menete az menete az évszakokban évszakokban és az egész és az egész évben:évben:

•Szombathely>Debrecen>Budapest

•Meredek(ebb) csökkenés 8-9 és 14-15 óra között.

A verifikációhoz:

Debrecen, 1988-1997, tavasz

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

óra

%

átlag, [Ri]

átlaghiba, [Er]

Alkalmazás:• A modell megalkotása a szélerőmű közelében hosszú

idejű szélsebesség mérések alapján. • Számítógépes szoftver:

Input:

- a kiválasztott Ri statisztika napi menete a modellből, - a kiválasztott statisztikához tartozó hiba napi menete- óránként/10 percenként mért szélsebessé- gek, Output:- az óránkénti minimális, maximális és átlagos becslés - az óránkénti becslések hibái a nap végén

A A SLIDAV SLIDAV modellmodell

Ri statisztikák

az aktuális Ri statisztikák

a V24 és a hiba

becslése

numerikus megjelení-

tés

v(t) a szélerőmű közeléből

grafikus megjelení-

tés

t<24

t=24a felhasználni

kívánt statisztikák kiválasztása

Futtatás: csoszmo2.exe

A modellfuttatás eredménye egy kiválasztott napon:

Debrecen, April 1, 1999.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

V24i (m3/s3), Ei (%)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

vi (m/s)

estimated (m3/s3)

error (%)

wind speed (m/s)

Konklúzió:Konklúzió:A csúszó átlagok módszere tehát lehetőséget ad arra, hogy egy, A csúszó átlagok módszere tehát lehetőséget ad arra, hogy egy, a napi átlagos szélteljesítménnyel arányos mennyiséget, a a napi átlagos szélteljesítménnyel arányos mennyiséget, a szélsebesség köbök napi átlagát már a nap vége előtt 6-9 órával szélsebesség köbök napi átlagát már a nap vége előtt 6-9 órával átlagosan 20 %-os hibával előre jelezzük. A legjobb becsléseket átlagosan 20 %-os hibával előre jelezzük. A legjobb becsléseket tavasszal és nyáron, valamint a ZE helyzetcsoportokban kapjuk. tavasszal és nyáron, valamint a ZE helyzetcsoportokban kapjuk.

Az így kapott érték fontos információ lehet a szélturbina Az így kapott érték fontos információ lehet a szélturbina üzembetartójának: közelítőleg meghatározhatja az egész nap üzembetartójának: közelítőleg meghatározhatja az egész nap kitermelhető szélenergiát, eldöntheti, hogy érdemes-e egész nap kitermelhető szélenergiát, eldöntheti, hogy érdemes-e egész nap működtetni a gépet, vagy leállíthatja, pl. a karbantartás működtetni a gépet, vagy leállíthatja, pl. a karbantartás elvégzésére, stb.elvégzésére, stb.

A módszer 10 perces mérésekre továbbfejleszthető. A módszer 10 perces mérésekre továbbfejleszthető.

1

2

1

2

h

h

v

v Ez az ún. Hellmann-féle összefüggés az elméleti logaritmikus szélprofil törvény egyszerűsített, gyakorlatban alkalmazott változata, melyben általában az a kitevő értékét elsősorban a felszín érdességétől függő konstansnak veszikkonstansnak veszik.

A POTENCIÁLIS SZÉLENERGIA MENNYISÉGÉNEK A POTENCIÁLIS SZÉLENERGIA MENNYISÉGÉNEK FÜGGÉSE A MAGASSÁGTÓL ÉS KAPCSOLATA A FÜGGÉSE A MAGASSÁGTÓL ÉS KAPCSOLATA A

FRONT-TÍPUSOKKALFRONT-TÍPUSOKKAL

Egyszerűségének köszönhetően ezt az összefüggést használjuk az energetikai célú szélmérések során is a talaj közelében mért szélsebességnek a szélturbina tengely magasságára történő konvertálásakor. A kitevő értéke azonban – mint ahogyan az a magyarországi szélenergia potenciált felmérő kutatások alapján is bebizonyosodott - nemcsak a felszín érdességének függvénye, hanem számos légköri tényező befolyásolásának eredője.

A vizsgálatok eredménye szerint a kitevő az érdességen túl a levegő egyensúlyi helyzetétől is függ. Emiatt a becslés hibája növekszika becslés hibája növekszik talaj közeli inverzió, erősen stabil állapotok fennállása esetén, különösen éjszaka, főként pedig akkor, ha a kitevő ha a kitevő napi menetét nem vesszük figyelembe, azaz egy konstans értékkel számolunk. napi menetét nem vesszük figyelembe, azaz egy konstans értékkel számolunk. Előadásunkban a szélsebesség magassággal való becsült változását meghatá-Előadásunkban a szélsebesség magassággal való becsült változását meghatá-rozó rozó αα kitevő napi menetének az időjárási helyzettől függő sajátosságait vizs- kitevő napi menetének az időjárási helyzettől függő sajátosságait vizs-gáljuk. Az áramlási viszonyokat a Puskás-féle kilenc fronttípus alapján elkülöní-gáljuk. Az áramlási viszonyokat a Puskás-féle kilenc fronttípus alapján elkülöní-tett frontos vagy frontnélküli napokkal jellemezzük. Frontos nap tehát az, amelyi-tett frontos vagy frontnélküli napokkal jellemezzük. Frontos nap tehát az, amelyi-ken a típusok közül valamelyik előfordul. ken a típusok közül valamelyik előfordul.

A Puskás-féle front-típusok és a paksi

meteorológiai mérőtorony

1. közelítő hidegfront 2. tartózkodó hidegfront 3. közelítő melegfront

4. tartózkodó melegfront 5. közelítő okklúziós front 6. tartózkodó okklúziós front

7. közelítő meleg- és hidegfront

8. egyidejűleg tartózkodó meleg- és hidegfront

9. egyidejűleg tartózkodó meleg-, hideg- és okklúziós front

1. közelítő hidegfront 2. tartózkodó hidegfront 3. közelítő melegfront 4. tartózkodó melegfront 5. közelítő okklúziós front 6. tartózkodó okklúziós front 7. közelítő meleg és hidegfront 8. egyidejűleg tartózkodó meleg- és hidegfront 9. egyidejűleg tartózkodó hideg-, meleg- és okklúziós front

Módszerünket a paksi meteorológiai torony 2000-2001 évi szélsebesség méré-Módszerünket a paksi meteorológiai torony 2000-2001 évi szélsebesség méré-sei alapján mutatjuk be.sei alapján mutatjuk be. Itt három szinten: 20, 50 és 120 m-en rögzítik a 10 perces átlagos szélsebességeket. Az összes (731) nap közül ennek kb. harmada, 218 nap volt az előbbiek szerint frontos, 513 nap pedig frontnélküli. Az adatokat az OMSz bocsátotta rendelkezé-sünkre.

A HELLMANN-KITEVŐ NAPI MENETEA HELLMANN-KITEVŐ NAPI MENETE teljes időszak (2000-2001)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0:00

1:10

2:20

3:30

4:40

5:50

7:00

8:10

9:20

10:3

0

11:4

0

12:5

0

14:0

0

15:1

0

16:2

0

17:3

0

18:4

0

19:5

0

21:0

0

22:1

0

23:2

0

hh:mm

(20/50)

(20/120)

(50/120)

napok száma (20/50) (20/120) (50/120)

teljes 731 0.47 0.46 0.45 frontnélküli 513 0.48 0.46 0.44

frontos 218 0.53 0.47 0.40

Az kitevő napi átlagai a különböző időszakokban

(20/120)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0:00

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:0

0

11:0

0

12:0

0

13:0

0

14:0

0

15:0

0

16:0

0

17:0

0

18:0

0

19:0

0

20:0

0

21:0

0

22:0

0

23:0

0

frontnélküli

frontos

teljes idősz.

A teljes és a frontnélküli idő-szak átlagos kite-vői gyakorlatilag együtt járnak: ugyanis az elté-rések átlaga -0,001, maximu-ma 0,02, minimu-ma -0,01. A nappali órák-ban a frontos időszak kitevői ezeknél valami-vel kisebbek, az éjszakai órákban viszont nagyob-bak, most az eltérések átlaga 0,01, maximuma 0,07, minimuma -0,06.

A SZÉLSEBESSÉG ÁTLAGOS NAPI MENE-A SZÉLSEBESSÉG ÁTLAGOS NAPI MENE-TE KÜLÖNBÖZŐ MAGASSÁGOKBANTE KÜLÖNBÖZŐ MAGASSÁGOKBAN

Az (20/120) kitevők értékeinek és a 20 m-en mért 10 perces szélsebességek felhasználásával előállítottuk az átlagos szélsebességek 10 perces napi menetét a 10-120 m-es magasságokban 10 m-ként mindhárom (teljes, frontnélküli, frontos) időszakra. Ezekből elkészítettük az óránkénti értékek napi menetét.

Frontos időszak, 2000-2001, óránkénti napi menet

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0

10.0

0:0

01

:00

2:0

03

:00

4:0

0

5:0

06

:00

7:0

08

:00

9:0

01

0:0

01

1:0

0

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

m/s

10 m

20 m

30 m

40 m

50 m

60 m

70 m

80 m

90 m

100 m

110 m

120 m

teljes időszak, 2000-2001, óránkénti napi menet

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.00:

00

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:0

0

11:0

0

12:0

0

13:0

0

14:0

0

15:0

0

16:0

0

17:0

0

18:0

0

19:0

0

20:0

0

21:0

0

22:0

0

23:0

0

hh:mm

m/s

10 m

20 m

30 m

40 m

50 m

60 m

70 m

80 m

90 m

100 m

110 m

120 m

frontnélküli időszak, 2000-2001, óránkénti napi menet

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

0:00

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:0

0

11:0

0

12:0

0

13:0

0

14:0

0

15:0

0

16:0

0

17:0

0

18:0

0

19:0

0

20:0

0

21:0

0

22:0

0

23:0

0

hh:mm

m/s

10 m

20 m

30 m

40 m

50 m

60 m

70 m

80 m

90 m

100 m

110 m

120 m

Az ábra szerint mindhárom esetben 50-60 m-en a napi menet igencsak „lapos” az alatta és felette lévő szin-tekhez képest. Ezt a magasságot te-kinthetjük tehát a mérés helyén az ún. inflexiós magasságnak,inflexiós magasságnak, ahol a szélsebesség (és így a szélenergia) napi menete véletlenszerű.

Az átlagos szélsebességek és a variációs együtthatók értékeinek függése a magasságtól a vizsgált időszakokban

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

10 m

20 m

30 m

40 m

50 m

60 m

70 m

80 m

90 m

100

m

110

m

120

m

magasság

átlagseb. (m/s)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35var. együtth.

teljes átlag

frontnélküli átlagfrontos átlag

teljes var. eh. frontnélküli var. eh.

frontos var. eh.

Itt vala-mi tör-ténik!

Az (20/120)-modell hibájára.

időszak teljes frontos frontnélküli magasság 50 m 120 m 50 m 120 m 50 m 120 m

mért sebesség 3.9 5.8 4.5 6.6 3.7 5.5 számított seb. 4.0 6.1 4.8 7.2 3.7 5.6 átlag relatív hiba, % 4.7 6.6 8.7 13.9 2.9 3.3 mért sebesség 0.26 0.49 0.33 0.35 0.24 0.57 számított seb. 0.11 0.86 0.16 1.22 0.16 0.73 szórás relatív hiba, % 3.56 4.41 5.59 8.09 2.57 2.63

var. együtth. relatív hiba 0.75 0.67 0.64 0.58 0.90 0.79 •A modell a frontnélküli napokra alkalmazva a legjobb: minkét magasságban egyforma átlagos értéket és kicsi átlagos relatív hibát produkál.

•Utóbbiak szerint 50 m-en mindhárom időszakban jobb a közelítés.

•A számított sebességek szórása 50 m-en mindhárom esetben kisebb, míg 120 m-en nagyobb, mint a mért sebességek szórása.

•A relatív hibák átlaga és szórása a frontos időszakban 120 m-en veszi fel a maximumát, a variációs együtthatója ebben az időszakban minimális mindkét magasságban.

A relatív hiba napi menete a három időszakban a két referencia magasságban.A relatív hiba napi menete a három időszakban a két referencia magasságban.

teljes időszak, 2000-2001

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

0:0

0

1:0

0

2:0

0

3:0

0

4:0

0

5:0

0

6:0

0

7:0

0

8:0

0

9:0

0

10

:00

11

:00

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

hh:mm

rel. hiba (%)

50 m

120 m

frontos napok, 2000-2001

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

0:0

0

1:0

0

2:0

0

3:0

0

4:0

0

5:0

0

6:0

0

7:0

0

8:0

0

9:0

0

10

:00

11

:00

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

hh:mm

rel. hiba (%)

50 m

120 m

frontnélküli napok, 2000-2001

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

0:0

0

1:0

0

2:0

0

3:0

0

4:0

0

5:0

0

6:0

0

7:0

0

8:0

0

9:0

0

10

:00

11

:00

12

:00

13

:00

14

:00

15

:00

16

:00

17

:00

18

:00

19

:00

20

:00

21

:00

22

:00

23

:00

hh:mm

rel. hiba (%)

50 m

120 m

A modell a nappali időszakban lényegesen jobb közelítést ad, mint éjszaka.

A frontnélküli napok esetében nappal a relatív hiba mindkét magasságban az időpontok túlnyomó többségében 2 % alatt van.

A másik két időszakban pedig a 120 m-en számolt értékek időpontok túlnyomó többségében nagyobbak az 50 m-es értékeknél.

A POTENCIÁLIS SZÉLTELJESÍTMÉNY A POTENCIÁLIS SZÉLTELJESÍTMÉNY NAPSZAKOS VÁLTOZÁSANAPSZAKOS VÁLTOZÁSA

Debrecen, May, 1991., 10 m

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

hour

[v3],[v3]fit (m3/s3)

[v3]fit

[v3]

Tga

ÉJSZAKA ÉJSZAKA

NAPPALNAPPAL

A szélenergia napszakos változása: a nappali és az éjszakai órákra számított átlagos fajlagos szélteljesítmény az egész napi átlagos fajlagos

szélteljesítmény %-ban teljes frontos frontnélküli

méter nappal éjszaka nappal éjszaka nappal éjszaka

10 74.7 25.3 72.3 27.7 76.5 23.5

20 60.1 39.9 57.1 42.9 62.4 37.6

30 50.3 49.7 47.3 52.7 52.7 47.3

40 43.3 56.7 40.4 59.6 45.7 54.3

50 38.1 61.9 35.4 64.6 40.3 59.7

60 34.0 66.0 31.5 68.5 36.1 63.9

70 30.8 69.2 28.4 71.6 32.7 67.3

80 28.1 71.9 25.9 74.1 30.0 70.0

90 25.9 74.1 23.9 76.1 27.6 72.4

100 24.0 76.0 22.1 77.9 25.6 74.4

110 22.4 77.6 20.6 79.4 23.9 76.1

120 21.0 79.0 19.4 80.6 22.5 77.5

A nappali potenciális szélteljesítmény a táblázat szerint csak kb. 30 m-ig – az inflexiós magasság alatt - nagyobb, vagy egyenlő, mint az éj-szakai. Utóbbi 50 m-en több, mint másfé-szerese, 60-70 m-en már kb. kétszerese az előbbinek mindhárom időszakban. Az éjszaka/nappal arány egyébként minden magasságban a fron-tos időszakban a leg-nagyobb, 120 m-en már több, mint négy-szeres.

Ugyanakkor a táblázat megfelelő oszlopai összehasonlítva megállapítható, hogy a frontnélküli napokon a teljes napi szél-energiának 3-5 %-kal nagyobb része esik a nappali időszakra

KÖVETKEZTETÉSEKKÖVETKEZTETÉSEK Nagy valószínűséggel megállapítható, hogy létezik az Nagy valószínűséggel megállapítható, hogy létezik az

időjárási helyzetektől független ún. időjárási helyzetektől független ún. inflexiós magasságinflexiós magasság, , amely fölött és alatt a szélsebesség napi járása ellentétes. amely fölött és alatt a szélsebesség napi járása ellentétes. Azaz fölötte a maximum a késő délutáni, esti órákban áll be. Azaz fölötte a maximum a késő délutáni, esti órákban áll be.

Ezt azt jelenti, hogy a 100 m körüli tengelymagasságú Ezt azt jelenti, hogy a 100 m körüli tengelymagasságú szélerőművek nem a legnagyobb energiafogyasztási szélerőművek nem a legnagyobb energiafogyasztási időszakban termelnek villamos energiát. Ez – addig, míg a időszakban termelnek villamos energiát. Ez – addig, míg a villamos energia tárolása nem megoldott - elsősorban villamos energia tárolása nem megoldott - elsősorban rendszerirányítási problémát jelenthet. rendszerirányítási problémát jelenthet.

Az inflexiós magasságra és a szélenergia napszakos arányára Az inflexiós magasságra és a szélenergia napszakos arányára vonatkozó vizsgálatainkat a SODAR mérések vonatkozó vizsgálatainkat a SODAR mérések felhasználásával több helyszínre is szándékszúnk elvégezni. felhasználásával több helyszínre is szándékszúnk elvégezni. Eddigi vizsgálataink szerint 50 és 60 m között az Eddigi vizsgálataink szerint 50 és 60 m között az átlagsebességek nagyjából egyformák mindhárom helyszínen, átlagsebességek nagyjából egyformák mindhárom helyszínen, ezért mostani eredményeinkhez hasonlóakra számítunk. ezért mostani eredményeinkhez hasonlóakra számítunk.

Ezek alapján pedig javasolni fogjuk a magyarországi Ezek alapján pedig javasolni fogjuk a magyarországi szélenergia hasznosítás újragondolását. szélenergia hasznosítás újragondolását.

II. NAGYTÉRSÉGŰ VIZSGÁLATOKII. NAGYTÉRSÉGŰ VIZSGÁLATOKBíróné Dr. Kircsi AndreaBíróné Dr. Kircsi Andreakircsia@delfin.unideb.hukircsia@delfin.unideb.hu

CélkitűzésCélkitűzés

A Magyarországon rendelkezésre álló A Magyarországon rendelkezésre álló szélenergia-potenciál jellegzetességeit az északi szélenergia-potenciál jellegzetességeit az északi negyed gömb más térségeinek szélviszonyaival negyed gömb más térségeinek szélviszonyaival összehasonlítva mutassuk be (térbeli, időbeli összehasonlítva mutassuk be (térbeli, időbeli különbségek)különbségek)

Szélklimatológiai információkkal segítsük a szél Szélklimatológiai információkkal segítsük a szél energiájának minél szélesebb körű hasznosítását energiájának minél szélesebb körű hasznosítását rövid-, közép-, és hosszú távon.rövid-, közép-, és hosszú távon.

Felhasznált adatokFelhasznált adatok

NCEP / NCAR NCEP / NCAR reanalízis reanalízis

995995 szint szint u, v szélvektor u, v szélvektor komponensekkomponensek

50 év 1956-2005 50 év 1956-2005 Napi adatokNapi adatok Felbontás:T62Felbontás:T62

2.5° x 2.5°2.5° x 2.5° Északi negyedgömbÉszaki negyedgömb 8 régió8 régió

50 év alatt hogyan változik az éves átlagos szélsebesség?

5.0

5.1

5.2

5.3

5.4

5.5

5.6

5.7

5.8

5.9

6.0

1956 1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001

m/ s

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

19

56

19

57

19

58

19

59

19

60

19

61

19

62

19

63

19

64

19

65

19

66

19

67

19

68

19

69

19

70

19

71

19

72

19

73

19

74

19

75

19

76

19

77

19

78

19

79

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

gridek

>=50 év átlaga <50 év átlaga

• Az NCEP/NCAR reanalízis vizsgált 1956-2005 közötti napi szélsebesség adatsora alapján az északi negyedgömbön nem találtunk tartósan egyirányú változást a szélsebesség éves átlagaiban.

1956-2005

Milyen irányú változások vannak az Milyen irányú változások vannak az egyes gridekben?egyes gridekben?

1996-2005

A 2,5°x2,5° méretű gridekben 1956-2005 A 2,5°x2,5° méretű gridekben 1956-2005 között a szélsebesség változásának között a szélsebesség változásának iránya és nagysága erősen függ a iránya és nagysága erősen függ a választott térség földrajzi helyzetétől, a választott térség földrajzi helyzetétől, a vizsgált időszak hosszától vizsgált időszak hosszától

2006 évi szélindex2006 évi szélindex

2006 évi szélindex 1956-2005 évi

átlaghoz viszonyítva

Variációs tényező Variációs tényező földrajzi eloszlásaföldrajzi eloszlása

KövetkeztetésKövetkeztetés Megállapítottuk, hogy a mérsékelt éghajlati öv Megállapítottuk, hogy a mérsékelt éghajlati öv

kedvezőbb terület a szél energiájának kedvezőbb terület a szél energiájának hasznosítására, mint a világ más térségei, mert hasznosítására, mint a világ más térségei, mert a szélsebesség évek közötti és éven belüli a szélsebesség évek közötti és éven belüli változékonysága itt a legkisebb. változékonysága itt a legkisebb.

Hosszú időskálán és makro léptékben Hosszú időskálán és makro léptékben rendelkezésre állása stabilabb, mint a rendelkezésre állása stabilabb, mint a szélerőművek élettartama alatt akár a szélerőművek élettartama alatt akár a szénhidrogének világpiaci árának változása, szénhidrogének világpiaci árának változása, vagy a fejlődésének kereteit meghatározó vagy a fejlődésének kereteit meghatározó jogszabályi környezet.jogszabályi környezet.

III. A MEGÚJULÓ ENERGIAFORRÁSOK III. A MEGÚJULÓ ENERGIAFORRÁSOK TÁRSADALMI MEGÍTÉLÉSÉBEN BEKÖ-TÁRSADALMI MEGÍTÉLÉSÉBEN BEKÖ-VETKEZETT VÁLTOZÁSOK A HERNÁD VETKEZETT VÁLTOZÁSOK A HERNÁD

VÖLGYÉBENVÖLGYÉBENTóth TamásTóth Tamás

tamas.toth1@gmail.comtamas.toth1@gmail.com

A kutatási terület kiválasztása, alkalmazott módszerek

• Előzmények:– a Csereháton 2003–2004-ben végzett kérdőíves

attitűdvizsgálat,– 2008 őszén indult kérdőíves vizsgálatsorozat a Hernád-

völgyben.• Mindkét vizsgálatban érintett település: Encs, Forró.• Az összehasonlító vizsgálatok elvégzését indokolja:

– a megújuló energiaforrásokat hasznosító berendezések növekvő száma,

– a megújuló energiaforrások gyakoribb megjelenése a médiában,

– az energiahordozók drágulása.• A lakosság megújuló energiaforrásokkal kapcsolatos

ismeretének, hozzáállásának feltárása.

• A kérdőíves attitűdvizsgálat módszere.

Eredmények, következtetések:Eredmények, következtetések:

A megújuló energiaforrások ismertsége a A megújuló energiaforrások ismertsége a megkérdezettek körébenmegkérdezettek körében

A megújuló energiaforrások alapfokú ismertsége a A megújuló energiaforrások alapfokú ismertsége a

megkérdezettek körébenmegkérdezettek körében

A megújuló energiaforrásokkal kapcsolatos A megújuló energiaforrásokkal kapcsolatos ismeretek fő forrásai a megkérdezettek körébenismeretek fő forrásai a megkérdezettek körében

A megújuló energiaforrásokhoz kapcsolódó főbb A megújuló energiaforrásokhoz kapcsolódó főbb tulajdonságok ismertsége a megkérdezettek tulajdonságok ismertsége a megkérdezettek

körébenkörében

A kezdeményező szerep megítélése megújulós A kezdeményező szerep megítélése megújulós beruházások esetén a megkérdezettek körébenberuházások esetén a megkérdezettek körében

A megújuló energiaforrásokat hasznosító létesítmény A megújuló energiaforrásokat hasznosító létesítmény megvalósulásából fakadó előnyök megítélése megvalósulásából fakadó előnyök megítélése

települési szintentelepülési szinten

A megújuló energiaforrásokat hasznosító A megújuló energiaforrásokat hasznosító létesítmény megvalósulásából fakadó előnyök létesítmény megvalósulásából fakadó előnyök

megítélése egyéni szintenmegítélése egyéni szinten

A megújuló energiaforrásokhoz kapcsolódó A megújuló energiaforrásokhoz kapcsolódó létesítmények lakossági elfogadása a lakóhely létesítmények lakossági elfogadása a lakóhely

közelébenközelében

KonklúzióKonklúzió az elmúlt öt év során a két vizsgált település lakóinak a az elmúlt öt év során a két vizsgált település lakóinak a

megújuló energiaforrásokkal kapcsolatos ismeretei megújuló energiaforrásokkal kapcsolatos ismeretei egyrészt bővültek, másrészt jelentősen mélyültek.egyrészt bővültek, másrészt jelentősen mélyültek.

Az ismeretek fő forrásai között súlyponti átrendeződések Az ismeretek fő forrásai között súlyponti átrendeződések figyelhetők meg a legmodernebbnek tekinthető internet figyelhetők meg a legmodernebbnek tekinthető internet és a leghagyományosabbnak minősülő szóbeli és a leghagyományosabbnak minősülő szóbeli információátadás javára. információátadás javára.

Mindent egybevéve a megújuló energiaforrásokról Mindent egybevéve a megújuló energiaforrásokról kialakult összkép pozitív irányba változott, a települések kialakult összkép pozitív irányba változott, a települések közelében létesítendő ilyen beruházásokhoz kapcsolódó, közelében létesítendő ilyen beruházásokhoz kapcsolódó, olykor negatív médiavisszhangok ellenére is.olykor negatív médiavisszhangok ellenére is.

Kapcsolataink: Kapcsolataink: • Nyugat-Magyarországi Egyetem, Sopron, Szombathely,• Széchenyi István Egyetem, Győr• Eötvös Lóránt Tudományegyetem, Meteorológiai Tanszék• Szent István Egyetem, Gödöllő• Szegedi Tudományegyetem, Éghajlattani és Tájföldrajzi Tanszék• Nagyváradi Egyetem, Elektrotechnikai Kar• Babes-Bólyai Egyetem, Földrajz Kar

• MTA Meteorológiai Tudományos Bizottság, Légköri Erőforrás Munkabizottság• MTA Energetikai Tudományos Bizottság, Megújuló Energetikai Albizottság• DAB Megújuló Energetikai Munkabizottság

• Magyar Meteorológiai Társaság, Nap- és Szélenergia Munkabizottság• Magyar Szélenergia Társaság (MSZET)• Európai Szélenergia Társaság (EWEA)

Oláh György Nobel-díjas kémikus gondolatai: „A nagy és az egész világon rendelkezésre álló források alapján, a költségeket, a tech-nológia érettségét és a viszony-lag korlátozott környezeti hatá-sokat tekintve ki-mondható, hogy reményteljes jövő előtt áll a szél energiájának hasznosítá-sa a villamosenergia-szükség-let egyre növekvő hányadának előállítására azokban az országokban, amelyek hajlandók a beruházásokat vállalni.” Oláh György-Alain Goeppert-G. K. Surya Prakash: Kőolaj és földgáz után: a metanolgazdaság. Better Kiadó, Budapest, 2007.

Madách:

Midőn az ember földén megjelent, Jól béruházott éléskamra volt az:Csak a kezét kellett kinyújtani,Hogy készen szedje mindazt, ami kell.Költött tehát meggondolatlanul,Mint a sajtféreg, s édes mámorában

Ráért regényes hipotézisekben Keresni ingert és költészetet.De már nekünk, a legvégső falatnál,

Fukarkodnunk kell, általlátva rég, Hogy elfogy a sajt, és éhen veszünk, Négy ezredév után a Nap kihűl, Növényeket nem szül többé a Föld;Ez a négy ezredév hát a mienk, Hogy a Napot pótolni megtanuljuk, Elég idő tudásunknak, hiszem.

Köszönjük Köszönjük a a

figyelmet!figyelmet!