Քարբոն հետքի համեմատությունը TCO վերլուծության հետ էլեկտրական փոխանցման սարքի պրոյեկտավորման համար

1. Ընդհանուր դիտողություն

Աշխարհի ջերմացման պատճառով գլոբալական ջրածնի էմիսիաների կրճատումը դառնում է կրտսեր հարց: Էլեկտրաէներգիայի փոխանցման համակարգերում կորսակցության գոնե մի մասը գալիս է էլեկտրաէներգիայի ձեռնարկներից: Էլեկտրաէներգիայի համակարգերում գլոբալական ջրածնի էմիսիաները կրճատելու համար պետք է տեղադրվեն ավելի էֆեկտիվ ձեռնարկներ: Այնուամենայնիվ, ավելի էֆեկտիվ ձեռնարկները հաճախ պահանջում են ավելի շատ արտադրական նյութեր: Որպեսզի որոշել ձեռնարկների օպտիմալ կորսակցության հարաբերությունը և արտադրական գինը, ընդունված է ընդհանուր սեormsg ownership (TCO) մեթոդը: TCO բանաձևը դիտարկում է առանց կորսակցության գինը (PP) և ապրանքի նախատեսված օգտակից ժամկետը (PPL): Այս մեթոդը դիտարկում է կորսակցության գինը կանոնական գործադիր գործոնների (A, B) միջոցով:

Այնուամենայնիվ, այս մոտեցումը դիտարկում է միայն ձեռնարկների ուղիղ էլեկտրաէներգիայի գործադիր ժամկետը: Այլ համակարգեր, որոնց ներառում են էկոլոգիական ռեսուրսները, արտադրական ինֆրակուստուրան, տեղադրումը և աջակցող համակարգերը, չեն դիտարկվում: Օրինակ, այս էլեկտրաէներգիայի ապրանքները հաճախ վերանորոգվում են և/կամ նորից օգտագործվում են օգտագործման վերջին հետո: Սա էլեկտրաէներգիայի ձեռնարկների դեպքում 73% կիրառվող նյութերը կարող են վերացնել, և այս տոկոսը կարող է ավելի շատ դառնալ բնական էստերայի հիմքով այզոլյացող գործողության օգտագործմամբ: Նյութերի վերացման և վերանորոգման առավելությունները չեն դիտարկվում:

Մի այլ ցուցանիշ էլեկտրաէներգիայի ապրանքների ծառայության ժամկետը հանդիսանում է ծառայության ժամկետը: Այս պահի չկա լայնորեն ընդունված մեթոդ էլեկտրաէներգիայի ապրանքների ծառայության ժամկետի հաշվարկման համար: Բավարար տարբեր հաշվարկային գործիքները հաճախ տալիս են նշանակալի տարբեր արդյունքներ: Այս հոդվածը առաջարկում է ծառայության ժամկետի վերլուծության մեթոդ և կիրառում է ձեռնարկների օպտիմալացման համար: Արդյունքները համեմատվում են TCO մեթոդի հիման վրա հիմնված ձեռնարկների հետ:

2. Ընդհանուր սեփականության գինը մեթոդ

TCO բանաձևը ներկայացնում է ապրանքի գինը գնմանից մինչև վերջնական հեռացումը: Մյուս հաճախ օգտագործվող տերմին է Life Cycle Cost (LCC): Հիմնական նպատակը էլեկտրաէներգիայի ձեռնարկները հավասար հիմքով համեմատել գնման որոշումներ կատարելու համար: Ծառայության ժամկետի համար ընդունված ձևը հետևյալն է:

TCO = PP + A · PNLL + B · PLL    (1)

Այստեղ A-ն է առանց կորսակցության կորսակցության գործադիր (€/kW), B-ն է կորսակցության գործադիր (€/kW), PNLL (kW)-ն է ձեռնարկի ամբողջ կյանքը առանց կորսակցության կորսակցությունը, և PLL (kW)-ն է ձեռնարկի ամբողջ կյանքը կորսակցությունը:

Էլեկտրաէներգիայի համակարգերի կամ արտադրական և կոմերցիական օգտագործողների դիտարկումից հետևում է, որ TCO հաշվարկները նույնպես տարբեր են: Էլեկտրաէներգիայի համակարգերի կորսակցության գնահատման պրոցեդուրաները ներառում են ընդհանուր կորսակցության գնահատումը գեներացիայի, փոխանցման և բաժանման համակարգերի համար, որոնց արդյունքում ստացվում են բարդ հաշվարկային բանաձևեր: Մյուս կողմից, արտադրական և կոմերցիական օգտագործողների կորսակցության գնահատման պրոցեդուրաները պահանջում են ընդունել և գնահատել էլեկտրաէներգիայի գինը ձեռնարկի նախատեսված օգտակից ժամկետը:

Ա. Վերլուծության դեպքի մանրամասները

Գործադիրները (A, B) հաշվարկվել են 16MVA էլեկտրաէներգիայի ձեռնարկի համար, որը կապված է սոլայի էլեկտրաէներգիայի կայանական հետ (նկար 1-ը): Մենք օգտագործեցինք ստանդարտացված մեթոդ այս հաշվարկներում A և B արժեքները որոշելու համար:

Այս նպատակով անհրաժեշտ է լուծել հետևյալ հավասարումը:

3. Ծառայության ժամկետի վերլուծություն

Մեր նպատակն է ստեղծել մեթոդալոգիա՝ որպեսզի որոշել և համեմատել էլեկտրաէներգիայի ձեռնարկների օպտիմալ ծառայության ժամկետը (CF): "CF-ը ներկայացնում է գործողության կամ ապրանքի կյանքի ցիկլի ընթացքում ներկայացված կամ անմիջապես կամ համառոտ ծառայության ընթացքում ներկայացված ծառայության ընդհանուր ծառայությունը:" Այն կարող է նաև ներկայացնել ապրանքի կապակցված ծառայության ընդհանուր ծառայությունը (CO2) և այլ գլոբալական ջրածնի էմիսիաներ (GHG), ինչպիսիք են մեթան, ազոտած օքսիդ և այլն: CF-ն ավելի լայն ամբողջական ծառայության ցիկլի գնահատման (LCA) տվյալների ենթաբաժինն է: LCA-ն միջազգային ստանդարտացված մեթոդալոգիա է (ISO 14040, ISO 14044), որը օգտագործվում է ապրանքի կյանքի ցիկլի ընթացքում գնահատելու միջազգային բեռը և ռեսուրսների օգտագործումը: Այսպիսով, CF-ն ամբողջական ծառայության ցիկլի գնահատում է, որը սահմանափակված է կլիմային փոփոխություններին ազդող էմիսիաներով:

CF-ն հաշվարկելու երկու հիմնական մեթոդ կա. բուն հաշվարկային վերլուծությունը (PA) կամ վերևից ներքև էկոլոգիական հաշվարկային մուտք-ելք (EIO) վերլուծությունը: Պրոցեսային վերլուծությունը (PA) բուն հաշվարկային մոտեցում է, որը դիտարկում է առանձին ապրանքի արտադրությունից մինչև հեռացումը առաջացած միջազգային բեռը: Էկոլոգիական մուտք-ելք (EIO) վերլուծությունը վերևից ներքև մոտեցում է ծառայության հաշվարկման համար:

Ապրանքի հատկությունների ազդեցությունը հաշվարկման ալգորիթմը (PAIA) ներկայացնում է համահեղինակ մեթոդ տարբեր տեսակի էլեկտրաէներգիայի ապրանքների, ինչպիսիք են լուսային սարքերը, պտտվող էլեկտրամեքենաները և այլն, ծառայության ժամկետը հաշվարկելու համար: Այս մեթոդը հաշվարկում է մոտորների ծառայության ժամկետը արտադրության, գործարկումի և վերացման փուլերում: Այնուամենայնիվ, PAIA մեթոդը դեռ չի կիրառվել էլեկտրաէներգիայի ձեռնարկների ծառայության ժամկետի գնահատման համար:

Ավելին, էկոնոմիկ ծառայության պատրաստավորումները հաճախ համեմատվում են կամայականորեն ընտրված առաջադրանքների համար (նկար 2-ը), ոչ թե երկու օպտիմալ նախագծված ձեռնարկների համար: Էլեկտրաէներգիայի ձեռնարկների երկար ծառայության ժամկետի պատճառով նոր մասնակի համար անհրաժեշտ արտադրական մասնակի և նախատեսված անջատումները չեն ներառվում պահանջանման փուլում: Industry 4.0 սկզբունքների կիրառումից հետո, այս պահին կարող են հաշվարկվել ապրանքի նախագծման սկզբից:

3.1 Կանոնական գործոններ

Այս նպատակով կանոնական գործոնները հետևյալն են:

Որտեղ r-ը ներկայացնում է գնահատականի դիսկոունտային գործակիցը։ Սովորաբար այն տարբերվում է 5-10% միջև, և մենք ընտրել ենք 6.75%-ը հաշվարկների համար։ Այս դեպքում ձեռախոտի սպասվող աշխատանքային ժամկետը (t) 25 տարին է։ Հավասարման (4)-ում p-ն ներկայացնում է ամրագրված էլեկտրոէներգիան տարեկան kW առավելագույն պահանջվող էլեկտրոէներգիայի համար։ Պահանջվող գործակիցը ներկայացնում է առավելագույն պահանջվող էլեկտրոէներգիայի հարաբերությունը ձեռախոտի նշված տարողությանը (0.65)։ Կապիտալային վերականգնման գործակիցը (f) ցույց է տալիս ամբողջական ապագա ծախսերի ընդհանուր գումարը հաշվարկված ներկայիս հաշվետվության միավորներով։ Կենտրոնական Եվրոպայում ներկայիս էլեկտրոէներգիայի գինը 0.05 եվրոն է (€/kWh)։ Բեռի կորուստների գործակիցը (LLF) սահմանվում է որպես միջին կորուստների հարաբերությունը ամբողջ պահանջվող բեռի ժամանակահատվածին։ Բեռի գործակիցը (LF) ներկայացնում է ձեռախոտի ամբողջ կյանքի ընթացքում միջին բեռը, որը արտահայտվում է միջին բեռի հարաբերությամբ առավելագույն բեռին։ Մեր դեպքում, ֆոտովոլտային էլեկտրոստանցիոնների համար, LF=25%, հետևաբար LLF-ը հավասար է 0.15625 (Նկար 1)։

Հավասարումներից (4,5) կարելի է հաշվարկել կապիտալային գործակիցները (A, B)։ Հավասարումների (4,5) մեջ գործակիցը 8760 ներկայացնում է ձեռախոտի տարեկան աշխատանքային ժամերը։ Հավասարում (B)-ում հաշվարկվում է բեռի կորուստների ծախսը։ Բոլոր ձեռախոտների միջև ամենատարածված և էներգետիկ էֆեկտիվ ձեռախոտը նվազեցնում է TCO-ն (Նկար 2)։

A. Ածխաթափանցիի հետազոտության նպատակային ֆունկցիա

TCO բանաձևին նման, նպատակային ֆունկցիան կարող է ներկայացնել էլեկտրական ձեռախոտների ածխաթափանցիի գնահատականը (CF)։

TCO2 = BCP + A* · PNLL + B* · PLL

որտեղ TCO2-ը ներկայացնում է հաշվարկված ածխաթափանցին (գ), BCP-ն ներկայացնում է մեքենայի արտադրման ընթացքում հաշվարկված ածխաթափանցին։ A* և B* գործակիցները ներկայացնում են ձեռախոտի պլանավորված ծառայության ժամկետում ածխաթափանցիի ծանրության հաշվարկման գործակիցները (կգ/kW)։

Այս նմանական գործակիցները հաշվարկելու համար դիտարկվում են երեք դաշտային գազեր (GHG)՝ ածխաթափանցի (CO2), մեթան (CH4) և ազոտային օքսիդ (N2O) յուրաքանչյուր վառելիքի տեսակի համար, որը օգտագործվում է էլեկտրոէներգետիկ ցանցում։ Դա այն է, որ եթե մենք հաշվարկենք սոլար էլեկտրոստանցիոնների զրո ելքը, ապա ստացվող ձեռախոտը տեսականորեն կունենա նվազագույն զանգվածը և առավելագույն կորուստները։ Մեթանի և ազոտային օքսիդի ելքը փոխակերպվում է CO2 համարժեք ելքի բազմապատկելով դրանց համապատասխան գլոբալ ջերմացման պոտենցիալ գործակիցներով (I)։

որտեղ ei-ն ներկայացնում է ելքային գործակիցը (tCO2/MWh) միավորներով, իսկ eCO2,i, eCH4,i և eN2O,i ներկայացնում են հետազոտվող վառելիքի (i) ածխաթափանցի, մեթան և ազոտային օքսիդի ելքային գործակիցները համապատասխանաբար (t/GJ) միավորներով։ Գործակիցը 0.0036-ը օգտագործվում է GJ-ը MWh-ի փոխակերպելու համար։ Վառելիք i-ի համար ni-ն ներկայացնում է վառելիք i-ի փոխանցման համակարգում փոխակերպման էֆեկտիվությունը (տոկոս %), իսկ λi-ն ներկայացնում է վառելիք i-ի կորուստների տոկոսը փոխանցման համակարգում։ Այս հոդվածում օգտագործվում է λi = 8% յուրաքանչյուր վառելիքի համար հաշվարկների համար։

Հունգարիայի էլեկտրոէներգետիկ ցանցի էներգետիկ կառուցվածքի տվյալները օգտագործելով, հաշվարկվել են A*=425 kgCO2/kW և B*=66.5 kgCO2/kW արժեքները։

4 Ձեռախոտի մոդել

Էլեկտրական ձեռախոտների մոդելավորումը օգտագործում է պարզացված երկու հողի ակտիվ մասը (միջոցառում և գոլորշին)։ Այս մոտեցումը լայնորեն օգտագործվում է նախնական պլանավորման օպտիմիզացման փուլերում, քանի որ ակտիվ մասի չափերը որոշում են ձեռախոտի ընդհանուր չափը։ Ձեռախոտի երկրաչափական և էլեկտրական հատկությունները մոդելավորվում են կարևոր պլանավորման պարամետրերի միջոցով։ Այս ենթադրությունները լայնորեն ընդունված են ընկերություններում, որոնք արտադրում են բավարար ճշգրիտ գնահատականներ դրամային և կորուստների հաշվարկման համար, նույնիսկ կարգավորելով տարբեր հնարավոր միջոցառումների և գոլորշինների կոնֆիգուրացիան։

Նախնական պլանավորման ձեռախոտի մոդելը հստակ որոշում է գլխավոր ակտիվ բաղադրիչների արտաքին սահմանները, որը բավարար է առաջին փուլերի ծախսերի հաշվարկման համար։ Այս կարևոր պլանավորման պարամետրերի հասկացումը արագացնում է ինժեներների աշխատանքը, և մանրամասն պլանավորման պարամետրերը կարող են հեշտությամբ որոշվել ստանդարտ գործնականություններով (Նկար 2)։ Եվրոպայում և Ամերիկայում գտնվող ձեռախոտների արտադրողները պրակտիկայում օգտագործում են մետահիւրիստական օպտիմիզացման մեթոդներ։

5 Մետահիւրիստական ძ색անք

Ձեռախոտի մոդելը օգտագործում է երկրաչափական ծրագրավորումը, որը լուծվում է մետահիւրիստական ալգորիթմներով նախնական պլանավորման օպտիմիզացման մաթեմատիկական մոդելի համար։ Երկու գործոններ որոշում են երկրաչափական ծրագրավորման լուծիչների առավելությունը։ Առաջինը, ժամանակակից ներքին կետերի հիմնված GP լուծիչները արագ և հետաքրքիր են։ Երկրորդը, երկրաչափական ծրագրավորման մաթեմատիկական մոդելավորման կանոնները ապահովում են, որ ստացված լուծումը գլոբալ օպտիմալ է։ Հավասարությունների և անհավասարությունների արտահայտությունները պետք է ներկայացվեն հատուկ մաթեմատիկական բանաձևերով, որոնք կոչվում են մոնոմիալներ (10) և պոսինոմիալներ (11)։

Որտեղ ck>0, α պարամետրերը իրական թվեր են, իսկ x փոփոխականների արժեքները պետք է լինեն դրական։ Օղնակոնային էլեկտրական ձեռախոտների ծախսերի օպտիմիզացման խնդիրը կարող է ձևակերպվել հատուկ երկրաչափական կառուցվածքի տեսքով։ Այս մաթեմատիկական օպտիմիզացման մեթոդը չի կարող կիրառվել միջոցառման էլեկտրական ձեռախոտների համար, քանի որ միջոցառման էլեկտրական ձեռախոտները ունեն խիստ պահանջումներ կորուստների համար։ Այսպիսով, GP մեթոդը կոմբինացնելով անցկացման և սահմանափակման մեթոդով, ստացվել է արագ և ճշգրիտ լուծման մեթոդ։

6 Արդյունքներ և քննարկում

A. Ազատական ձեռախոտի տեխնիկական սպեցիֆիկացիան

Ուղեցման հավասարակշռության փորձեր իրականացվել են 16MVA էլեկտրական ձեռնարկության վրա՝ 120kV/20kV լարման հարաբերությամբ։ Օպտիմիզացիայի թիրախները են ընդհանրային սեփակցության ընդհանուր արժեքը (TCO) առաջին դեպքում և նվազագույն կարբոնային հետազոտությունը (CF)։ Ցանցի հաճախությունը 50Hz էր, հարկավոր կրճատ շղթայի դիմադրությունը 8.5%։ 매개변수들은 표준에 따라 선택되었습니다. 변압기 냉각 방법은 ONAN으로 선택되었으며, 주변 온도는 40°C로 지정되었습니다. 따라서 메인 와인딩의 허용되는 와인딩 전류 밀도 제한은 3A/mm²로 설정되었고, 탭 체인저 와인딩에는 3.5A/mm²로 설정되었습니다.

Բարձր լարման (երկրորդական) համակարգը կրկնակի հաղորդակի հետ դիսկային համակարգ էր մոդելավորված, իսկ ցածր լարման (առաջինական) համակարգը CTC (անընդհատ փոխվող կաբել) հետ սպիրալային համակարգ։ Միջոցային նյութի ամպլիտուդի սատուրացիան և ցանցի գերլարումը հաշվի առնելով, առավելագույն մագնիսական հոսքի խտությունը սահմանափակվել է 1.7T-ով։ Նվազագույն եզրային հեռավորությունները ընտրվել են փորձառու կանոնների հիման վրա։ Էլեկտրական ստալի արժեքը ընտրվել է 3.5€/kg, իսկ համակարգի նյութի արժեքը 8€/kg։ Էլեկտրական ստալի արտադրության համար կարբոնային հետազոտության արժեքը 1.8kgCO2/kg էր, իսկ բրոնզի համար 6.5kgCO2/kg։

Օպտիմիզացման արդյունքները համառոտված են Աղյուսակ 2-ում: Արդյունքներից երևում է, որ օպտիմալ թրանսֆորմատորի էֆեկտիվությունը CF օպտիմիզացման դեպքում է նվազագույն, քան TCO վերլուծության հետո: Թրանսֆորմատորի լարման համար շրջանառայումը կապված է բրոնզայի և սանդուղքի հարաբերության հետ, և արժեքները գրեթե նույնն են երկու դեպքերում: Կորի կորուստները հարաբերականորեն փոքր են երկու դեպքերում և նշանակալի տարբերություն չկա: Սոլար էլեկտրակայանների փոքր LLF-ի պատճառով կորի կորուստների ծախսերը բարձր են լոդ կորուստների ծախսերի համեմատ: Հիմնական տարբերությունը գրեթե բրոնզայի կորուստներում է, որոնք նշանակալիորեն փոքր են, քան TCO դեպքում: Քանի որ ոչ սանդուղ և սանդուղ մետաղների սարքավորման գների հարաբերությունը բարձր է կորի և բրոնզայի նյութերի գների հարաբերության հետ և կիրառված նյութերի CF-ը հարաբերականորեն բարձր է էլեկտրական կորուստների CF-ի հետ, օպտիմիզացման ալգորիթմը կարող է ընտրել ավելի քիչ բրոնզա ունեցող դիզայներ, որպեսզի նվազեցնի թրանսֆորմատորի CF-ը: Էլեկտրաէներգիայի գների CF-ի և բրոնզա/սանդուղ սարքավորման գների CF-ի միջև նշանակալի տարբերության պատճառով ալգորիթմը կարող է ընտրել փոքր և ավելի անէֆեկտիվ դիզայն, քան TCO-ի հիմնավորված հաշվարկները:

7 Ամբողջական պատասխան

Ընթացիկում գոյություն չունի պատրաստ, լայնորեն ընդունված մեթոդ էլեկտրակայան թրանսֆորմատորների կարբոնային հետևության որոշման համար: Միջնական տնտեսական դարաշրջանում գրականության մեջ կարբոնային հետևության վերլուծությունները կատարվել են կամայականորեն ընտրված թրանսֆորմատորների զույգերի համար: Այնուամենայնիվ, մեծ էլեկտրակայան թրանսֆորմատորները կարգավորվում են տարբեր տնտեսական սցենարների համար: Օպտիմալ դիզայների համեմատության համար իրական օրինակում կատարվել են երկու օպտիմիզացման դիզայներ: Առաջին դեպքում կատարվել է TCO օպտիմիզացում, երկրորդ դեպքում՝ թրանսֆորմատորի կարբոնային հետևությունը նվազեցվել է: Արդյունքները ցույց են տալիս, որ կարբոնային հետևության վերլուծությունը կարող է տալ ավելի նեղ էֆեկտիվություն ունեցող թրանսֆորմատորներ, քան מסורתային TCO մեթոդները: Սա կարող է բացատրվել մեծ էլեկտրոմոտորների արտադրման ընթացքում բարձր միջազգային ծախսերի հետ համեմատած ցանցում կորուստների ծախսերի հետ: Ավելի հետազոտությունները կարող են գնահատել արտադրման ժամանակի, սպասարկման, նոր կատարվող բիոդեգրադացիոն դիէլեկտրիկ մասելների կամ թրանսֆորմատորների վերապատրաստման միջազգային ազդեցությունը: