Analiza danych pomiarowych oraz prognozy produkcji energii cieplnej przez kolektory słoneczne

W ostatnich latach w Polsce dynamicznie przybywa instalacji z kolektorami słonecznymi. Niezbędne stają się różnorodne praktyczne analizy techniczne parametrów pracy kolektorów. Opracowania naukowe i techniczne przedstawiają wyniki takich analiz [1, 2, 3]. Cennym uzupełnieniem tej tematyki wydaje się analiza statystyczna rzeczywistych danych pomiarowych uzyskanych z monitoringu systemu kolektorów słonecznych oraz testy skuteczności krótkoterminowych prognoz produkcji energii cieplnej.

Perspektywa budowy mikrosieci sprawia, że wiarygodne prognozy krótkoterminowe energii pozyskiwanej ze słońca nabierają istotnego znaczenia. W szczególności w przypadkach, gdy energia cieplna pozyskiwana byłaby częściowo od dostawcy z sieci elektroenergetycznej, a częściowo z energii słonecznej (kolektory słoneczne, systemy fotowoltaiczne).

Charakterystyka systemu i danych z monitoringu

Dane pomiarowe pochodzą z instalacji kolektorów słonecznych pracujących na potrzeby przygotowania ciepłej wody użytkowej w Specjalnym Ośrodku Szkolno-Wychowawczym z Internatem w Wodzisławiu Śląskim.

Układ 18 kolektorów słonecznych typu KS 2000 SL posadowiono na dachu budynku internatu. System współpracuje z wymiennikiem ciepła I stopnia typu JAD 3,18. Dodatkowo drugi wymiennik JAD 5,38 współpracuje z kotłami węglowymi oraz kotłem gazowym, dogrzewając w razie potrzeby wodę do wymaganej temperatury (maks. 50°C). W układzie pracują także dwa zasobniki ciepłej wody użytkowej o pojemności 2000 litrów każdy.

W celu prowadzenia bieżącego monitoringu instalacji kolektorów słonecznych w układ wbudowano licznik ciepła (ciepło nie jest mierzone w sposób bezpośredni, ale obliczane przez układ całkujący jako suma iloczynów chwilowych pomiarów różnicy temperatury zasilania i powrotu czynnika grzewczego oraz przepływu masowego tego czynnika), z którego wyniki przesyłane są poprzez internet. Natomiast dane meteorologiczne (radiacja całkowita, temperatura zewnętrzna) uzyskiwane są z automatycznej stacji pomiarowej, która jest częścią infrastruktury pomiarowej Wojewódzkiego Inspektoratu Ochrony Środowiska w Katowicach.

Na rys. 1 przedstawiono uproszczony schemat monitorowanego układu.

Tabela 1 zawiera dane techniczne wykorzystanych kolektorów słonecznych, natomiast tabela 2 listę monitorowanych danych.

Analiza danych

Zakres analizowanych danych godzinowej produkcji ciepła obejmował okres od 8 lipca 2006 do 22 listopada 2010 r. Szereg czasowy godzinowej produkcji ciepła nie miał rozkładu normalnego (wykonano test normalności Lilieforsa oraz test normalności Shapiro-Wilka).

Kurtoza (dla rozkładu normalnego wynosi 0) jest dodatnia, wartość cechy (produkcja ciepła) jest więc bardziej skoncentrowana niż przy rozkładzie normalnym [5].

Skośność (miara asymetrii rozkładu) jest dodatnia, co oznacza rozkład o prawostronnej asymetrii (wydłużone prawe ramię rozkładu).

Duża wartość odchylenia standardowego w stosunku do wartości średniej (współczynnik zmienności) oraz mało powtarzalne przebiegi szeregu czasowego wskazują, że nie należy się spodziewać znacząco wysokiej jakości predykcji ultrakrótkoterminowej oraz krótkoterminowej szeregu czasowego godzinowej produkcji ciepła.

Analiza współczynnika autokorelacji szeregu czasowego godzinowej produkcji ciepła wykazała silną dobową okresowość [5].

Największa wartość współczynnika autokorelacji wystąpiła dla 1 godziny wstecz (powyżej 0,8). W przypadku 2 godzin wstecz wartość współczynnika autokorelacji jest niższa i wynosi nieco ponad 0,6.

Dla kolejnych godzin współczynnik autokorelacji bardzo szybko maleje (wartość dla 3 godzin wstecz wynosi już jedynie ok. 0,4).

Dla dokładnie 24 godzin wstecz współczynnik wynosi nieco ponad 0,6.

W kolejnych dobach (dla okresów będących wielokrotnością 24 godzin) wartość ta stopniowo i powoli maleje (po 2 tygodniach osiąga nieco ponad 0,4).

Wartości współczynnika autokorelacji dla godzin sąsiednich w stosunku do 24 godzin (23 oraz 25 godzin wstecz) wykazują również wysokie wartości (powyżej 0,6). Ilustruje to rys. 2.

Analiza zmienności miesięcznej szeregu czasowego godzinowej produkcji ciepła wykazała silną sezonowość.

Szczyt produkcji przypada na lipiec oraz sierpień. W styczniu, lutym, listopadzie oraz grudniu produkcja ciepła jest niemal zerowa (rys. 3).

Analiza wykazała dużą losowość godzinowej produkcji ciepła w kolejnych dniach miesiąca (rys. 4 i rys. 5).

Największa produkcja utrzymuje się w godzinach okołopołudniowych (rys. 6 i rys. 7).

Wielkość godzinowej produkcji ciepła jest natomiast bardzo uzależniona od pory roku.

W miesiącach letnich produkcja ciepła jest najwyższa (liczba godzin, w których zachodzi produkcja ciepła, jest również największa w miesiącach letnich), a zimą zarówno wielkość produkcji, jak i liczba godzin, w których zachodzi produkcja, najniższa.

Charakterystyczne jest również, że w miesiącach zimowych produkcja zachodzi przez kilka godzin w okresie doby.

Współczynnik korelacji liniowej Pearsona pomiędzy natężeniem promieniowania słonecznego a efektywnością wykorzystania promieniowania słonecznego [%] (stosunek ilości ciepła odebranego z kolektora do energii promieniowania padającego na powierzchnię poziomą) wynosi 0,529.

Oznacza to, że istnieje dość silna relacja pomiędzy tymi danymi. Im natężenie promieniowania słonecznego jest większe, tym efektywność wykorzystania promieniowania słonecznego najczęściej rośnie (rys. 8 i rys.9).

Warto ponadto zwrócić uwagę na widoczne przesunięcie w prawo (głównie dla godzin przedpołudniowych) krzywej efektywności wykorzystania promieniowania słonecznego względem krzywej natężenia promieniowania.

Z obserwacji szeregów czasowych wynika również, że efektywność wykorzystania promieniowania słonecznego ma wyraźny związek z porą roku – w miesiącach letnich i okołoletnich jest znacząco wyższa niż w miesiącach zimowych i okołozimowych z uwagi na większe natężenie promieniowania.

Praktyczne wnioski i sugestie

Na podstawie analizy statystycznej danych pomiarowych z systemu kolektorów słonecznych wnioskować można, że w warunkach krajowych znacząca produkcja energii cieplnej zachodzi jedynie w lipcu i sierpniu. Pokrycie zapotrzebowanie na ciepłą wodę może w praktyce w niektórych letnich dniach wynosić nawet 100% całkowitego zapotrzebowania dobowego.

Niższa produkcja, ale istotna ekonomicznie w bilansie cieplnym zapotrzebowania na ciepło w budynku mieszkalnym konsumenta, zachodzi w: kwietniu, maju, czerwcu, wrześniu oraz październiku.

Wielkość produkcji ciepła może się też obniżać ze względu na zdarzenia losowe (np. duże zabrudzenie kolektorów ptasimi odchodami – konieczne jest okresowe czyszczenie urządzeń).

Niestety w pozostałych miesiącach roku, czyli styczniu, lutym, marcu, listopadzie oraz grudniu, produkcja energii cieplnej jest bardzo mała lub znikoma i odbywa się w praktyce tylko w godzinach okołopołudniowych przez 2–3 godziny (pomiędzy 11 a 14), a wielkość produkcji w tych godzinach może być nawet 40-krotnie mniejsza niż o tej samej porze latem. Jest to wówczas bardzo mało stabilne źródło energii cieplnej. Dodatkowo konsument musi pamiętać w szczególnych przypadkach o odśnieżaniu i usuwaniu nadmiaru lodu z instalacji, by zapewnić optymalną wielkość produkcji.

Czas amortyzacji zależy w dużym stopniu od wielkości dotacji do instalacji słonecznej, kosztów przeglądów i serwisu, kosztów ewentualnych napraw itp., jednak przyjąć można, że zakup kolektora słonecznego zamortyzuje się po ok. 8–10 latach.

Druga część artykułu – w kolejnym numerze RI

Literatura

1. Chodura J., Niezbędnik instalatora słonecznych systemów grzewczych. Cz. 7. Charakterystyka techniczna kolektorów słonecznych, "Rynek Instalacyjny" nr 12/2013.
2. Chodura J., Niezbędnik instalatora słonecznych systemów grzewczych. Cz. 9. Analiza podstawowych parametrów kolektorów słonecznych, "Rynek Instalacyjny" nr 5/2014.
3. Kosieradzki J., Kolektory słoneczne – jakość i zastosowanie, "Rynek Instalacyjny" nr 5/2010.
4. www.oze.info.pl/ozewpraktyce/monitoring.
5. Baczyński D., Helt P., Kapler P., Piotrowski P., Wasilewski J., Opracowanie metod prognozowania krótkoterminowego i ultrakrótkoterminowego produkcji energii elektrycznej, ciepła i chłodu, praca badawcza na zlecenie firmy Globema Sp. z o.o., Warszawa 2013.
6. Suchecki P., Krótkoterminowe prognozy godzinowych wartości produkcji energii cieplnej dla systemu kolektora słonecznego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych typu MLP oraz metod statystycznych, praca dyplomowa magisterska, Wydział Elektryczny Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2014.

Chcesz być na bieżąco? Zapisz się do naszego newslettera!