การเปรียบเทียบรอยเท้าคาร์บอนกับการวิเคราะห์ TCO สำหรับการออกแบบหม้อแปลงไฟฟ้า

1. ภาพรวม

เนื่องจากภาวะโลกร้อน การลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเป็นปัญหาที่สำคัญ ความสูญเสียส่วนใหญ่ในระบบส่งไฟฟ้ามาจากหม้อแปลงไฟฟ้า เพื่อลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในระบบไฟฟ้า จำเป็นต้องติดตั้งหม้อแปลงที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม หม้อแปลงที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นมักต้องใช้วัสดุในการผลิตมากขึ้น เพื่อกำหนดอัตราส่วนความสูญเสียและราคาการผลิตที่เหมาะสมของหม้อแปลง วิธีการคำนวณค่าใช้จ่ายตลอดอายุการใช้งาน (TCO) เป็นปฏิบัติการมาตรฐานในวงการ สมการ TCO พิจารณาถึงราคาซื้อ (PP) และค่าใช้จ่ายจากการสูญเสียระหว่างช่วงเวลาการใช้งานที่วางแผนไว้ (PPL) วิธีการนี้พิจารณาถึงค่าใช้จ่ายจากการสูญเสียผ่านปัจจัยการลงทุน (A, B)

อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้พิจารณาเฉพาะค่าไฟฟ้าโดยตรงของหม้อแปลงระหว่างช่วงเวลาการใช้งานที่วางแผนไว้เท่านั้น ผลกระทบที่ไม่ได้เกิดขึ้นโดยตรง เช่น ทรัพยากรทางธรรมชาติ โครงสร้างการผลิต การติดตั้ง และระบบสนับสนุนไม่ได้รับการพิจารณา ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ไฟฟ้าเหล่านี้มักจะถูกปรับปรุงหรือใช้ใหม่หลังจากหมดอายุการใช้งาน ในกรณีของหม้อแปลงไฟฟ้า 73% ของวัสดุที่ใช้สามารถรีไซเคิลได้ และร้อยละนี้สามารถเพิ่มขึ้นได้หากใช้น้ำมันฉนวนที่ทำจากเอสเตอร์ธรรมชาติ ประโยชน์จากการรีไซเคิลและการผลิตใหม่ไม่ได้รับการพิจารณา

รอยเท้าคาร์บอนเป็นอีกหนึ่งเมตริกสำหรับการกำหนดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของอุปกรณ์ไฟฟ้าระหว่างช่วงเวลาการใช้งาน ขณะนี้ยังไม่มีวิธีการคำนวณรอยเท้าคาร์บอนของอุปกรณ์ไฟฟ้าที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง เครื่องมือคำนวณที่แตกต่างกันมักให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมาก บทความนี้เสนอวิธีการวิเคราะห์รอยเท้าคาร์บอนและนำไปใช้ในการปรับปรุงหม้อแปลง ผลลัพธ์ของหม้อแปลงที่ได้จะถูกเปรียบเทียบกับหม้อแปลงที่ใช้วิธีการ TCO

2. วิธีการคำนวณค่าใช้จ่ายตลอดอายุการใช้งาน

สมการ TCO แสดงถึงค่าใช้จ่ายตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ตั้งแต่การซื้อจนถึงการปลดประจำการ คำศัพท์ที่ใช้บ่อยอีกคำหนึ่งคือ Life Cycle Cost (LCC) วัตถุประสงค์หลักคือการเปรียบเทียบหม้อแปลงบนพื้นฐานที่เท่าเทียมกันเพื่อทำการตัดสินใจซื้อ รูปแบบมาตรฐานของวิธีการ TCO ในระยะการประมูลคือดังนี้:

TCO = PP + A · PNLL + B · PLL    (1)

เมื่อ A คือสัมประสิทธิ์การสูญเสียในสถานะไม่มีโหลด (€/kW), B คือสัมประสิทธิ์การสูญเสียในสถานะมีโหลด (€/kW), PNLL (kW) คือการสูญเสียในสถานะไม่มีโหลดของหม้อแปลงตลอดช่วงเวลาการใช้งาน และ PLL (kW) คือการสูญเสียในสถานะมีโหลดของหม้อแปลงตลอดช่วงเวลาการใช้งาน

จากมุมมองของผู้ประกอบการไฟฟ้าหรือผู้ใช้ในภาคอุตสาหกรรมและพาณิชย์ การคำนวณ TCO ก็แตกต่างกัน กระบวนการประเมินการสูญเสียของหม้อแปลงในภาคการผลิตไฟฟ้ามีความซับซ้อนและต้องเข้าใจและประเมินค่าใช้จ่ายทั้งหมดของการสูญเสียจากการผลิต การส่ง และการกระจายไฟฟ้า ในขณะเดียวกัน กระบวนการประเมินการสูญเสียของหม้อแปลงในภาคอุตสาหกรรมและพาณิชย์ต้องเข้าใจและประเมินราคาไฟฟ้าตลอดช่วงเวลาการใช้งานที่วางแผนไว้

A. รายละเอียดของการวิเคราะห์สถานการณ์

สัมประสิทธิ์ (A, B) ได้ถูกคำนวณสำหรับหม้อแปลงไฟฟ้าขนาด 16MVA ที่เชื่อมต่อกับโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ (รูปที่ 1) เราใช้วิธีการมาตรฐานในการกำหนดค่า A และ B ในการคำนวณของเรา

เพื่อวัตถุประสงค์นี้ จำเป็นต้องแก้สมการต่อไปนี้:

3. การวิเคราะห์รอยเท้าคาร์บอน

เป้าหมายของเราคือการสร้างวิธีการเพื่อกำหนดและเปรียบเทียบรอยเท้าคาร์บอน (CF) ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับหม้อแปลงไฟฟ้า "CF วัดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ทั้งหมดที่เกิดขึ้นโดยตรงหรือโดยอ้อมจากกิจกรรมหรือสะสมตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์" นอกจากนี้ยังสามารถแทนจำนวนการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) และก๊าซเรือนกระจกอื่นๆ (เช่น เมทาน, ไนตรัสออกไซด์ ฯลฯ) ที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ CF เป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลที่ครอบคลุมโดยการประเมินวงจรชีวิต (LCA) ที่ครอบคลุมมากกว่า LCA เป็นวิธีการมาตรฐานสากล (ISO 14040, ISO 14044) ที่ใช้ในการประเมินภาระสิ่งแวดล้อมและการใช้ทรัพยากรตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ ดังนั้น CF คือการประเมินวงจรชีวิตที่จำกัดเฉพาะการปล่อยก๊าซที่มีผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเท่านั้น

มีวิธีการคำนวณ CF สองวิธีหลัก: การวิเคราะห์กระบวนการแบบ bottom-up (PA) หรือการวิเคราะห์ input-output ที่ขยายออกไปทางสิ่งแวดล้อม (EIO) การวิเคราะห์กระบวนการ (PA) เป็นวิธีการ bottom-up ที่พิจารณาผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของผลิตภัณฑ์เดี่ยวตั้งแต่การผลิตจนถึงการกำจัด ส่วนการวิเคราะห์ input-output (EIO) ใช้วิธีการ top-down ในการประมาณค่า CF

Product Attribute to Impact Algorithm (PAIA) ให้วิธีการทั่วไปในการคำนวณ CF สำหรับผลิตภัณฑ์ไฟฟ้าประเภทต่างๆ เช่น โคมไฟ เครื่องจักรไฟฟ้าหมุน ฯลฯ วิธีการนี้คำนวณ CF ของมอเตอร์ในระยะการผลิต การดำเนินงาน และการรีไซเคิล อย่างไรก็ตาม วิธีการ PAIA ยังไม่เคยนำมาใช้ในการประเมิน CF ของหม้อแปลงไฟฟ้า

นอกจากนี้การออกแบบรอยเท้าเศรษฐกิจมักจะเปรียบเทียบการออกแบบที่มีอยู่แล้ว (รูปที่ 2) แทนที่จะเป็นหม้อแปลงที่ออกแบบมาอย่างเหมาะสมสองตัว เนื่องจากช่วงเวลาการใช้งานที่ยาวนานของหม้อแปลงไฟฟ้า ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนทดแทนตามปกติจำเป็นต้องใช้ชิ้นส่วนเพิ่มเติมและการหยุดทำงานที่วางแผนไว้ ค่าใช้จ่ายทั้งหมดเหล่านี้ไม่ได้รวมอยู่ในระยะการประมูล หลังจากการนำหลักการ Industry 4.0—การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์—มาใช้ ค่าใช้จ่ายเหล่านี้สามารถคำนวณได้ตั้งแต่เริ่มต้นของการออกแบบอุปกรณ์

3.1 ปัจจัยการลงทุน

เพื่อวัตถุประสงค์นี้ ปัจจัยการลงทุนคือดังนี้:

ที่ r แทนอัตราส่วนลดสำหรับการลงทุน ซึ่งโดยทั่วไปจะอยู่ระหว่าง 5-10% และเราเลือก 6.75% สำหรับการคำนวณของเรา ในกรณีนี้ อายุการใช้งานที่คาดหวังของหม้อแปลงไฟฟ้า (t) เป็น 25 ปี ในสมการ (4) p แทนกำลังไฟฟ้ารายปีต่อ kW ของความต้องการสูงสุด ค่าความต้องการสูงสุดแสดงถึงอัตราส่วนระหว่างความต้องการสูงสุดกับความจุที่กำหนดของหม้อแปลง (0.65) ค่าสัมประสิทธิ์การคืนทุน (f) แสดงถึงต้นทุนรวมในอนาคตของการชำระเงินรายปีที่คำนวณเป็นสกุลเงินปัจจุบัน ราคาไฟฟ้าปัจจุบันในยุโรปกลางคือ 0.05 ยูโร (€/kWh) ค่าปัจจัยการสูญเสียโหลด (LLF) ถูกกำหนดให้เป็นอัตราส่วนของพลังงานเฉลี่ยที่สูญเสียตลอดระยะเวลาต่อการสูญเสียที่เวลาความต้องการสูงสุด ค่าปัจจัยโหลด (LF) คือโหลดเฉลี่ยของหม้อแปลงตลอดวงจรชีวิตทั้งหมด แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์เทียบเท่าของโหลดเฉลี่ยต่อโหลดสูงสุด ในกรณีของเรา สำหรับโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ LF=25% ดังนั้น LLF เท่ากับ 0.15625 (รูปที่ 1)

จากสมการ (4,5) สามารถคำนวณปัจจัยการทุน (A, B) ได้ ในสมการ (4,5) ปัจจัย 8760 แทนชั่วโมงการทำงานประจำปีของหม้อแปลงไฟฟ้า ในสมการ (B) ค่าใช้จ่ายจากการสูญเสียโหลดถูกคำนวณ หม้อแปลงไฟฟ้าที่มีประสิทธิภาพและประหยัดพลังงานที่สุดคือหม้อแปลงที่ลด TCO ลง (รูปที่ 2)

เป้าหมายของการวิเคราะห์รอยเท้าคาร์บอน

คล้ายกับสูตร TCO สามารถนำเอาฟังก์ชันเป้าหมายมาใช้เพื่อประเมินรอยเท้าคาร์บอน (CF) ของหม้อแปลงไฟฟ้า:

TCO2 = BCP + A* · PNLL + B* · PLL

ที่ TCO2 แทนรอยเท้าคาร์บอนที่คำนวณได้ (g) BCP แทนรอยเท้าคาร์บอนที่คำนวณได้ในระหว่างกระบวนการผลิตเครื่องจักร A* และ B* เป็นปัจจัยการทุนในการคำนวณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (kg/kW) ตลอดอายุการใช้งานที่วางแผนไว้ของหม้อแปลง

ในการคำนวณปัจจัยการทุนเหล่านี้ มีการพิจารณาแก๊สเรือนกระจก (GHG) สามชนิด: คาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) เมทาน (CH4) และไนโตรัสออกไซด์ (N2O) สำหรับแต่ละชนิดเชื้อเพลิงที่ใช้ในระบบไฟฟ้า หากเราคำนวณโดยใช้การปล่อยก๊าซศูนย์จากโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ หม้อแปลงที่ได้จะมีมวลน้อยที่สุดและสูญเสียมากที่สุด การปล่อยก๊าซเมทานและไนโตรัสออกไซด์ถูกแปลงเป็นการปล่อย CO2 ที่เทียบเท่าโดยการคูณด้วยปัจจัยการทำให้โลกอุ่นขึ้น (I):

ที่ ei คือปัจจัยการปล่อยในหน่วย (tCO2/MWh) ในขณะที่ eCO2,i, eCH4,i และ eN2O,i คือปัจจัยการปล่อยสำหรับคาร์บอนไดออกไซด์ เมทาน และไนโตรัสออกไซด์ตามลำดับสำหรับชนิดเชื้อเพลิง (i) ทั้งหมดในหน่วย (t/GJ) ปัจจัย 0.0036 ใช้ในการแปลง GJ เป็น MWh สำหรับเชื้อเพลิง i ni แทนประสิทธิภาพการแปลงของเชื้อเพลิง i ในระบบส่งผ่าน (เป็นเปอร์เซ็นต์ %) และ λi แทนเปอร์เซ็นต์การสูญเสียพลังงานของเชื้อเพลิง i ในระบบส่งผ่าน บทความนี้ใช้ λi = 8% สำหรับการคำนวณของแต่ละชนิดเชื้อเพลิง

โดยใช้ข้อมูลโครงสร้างพลังงานของระบบไฟฟ้าฮังการี ค่าของ A*=425 kgCO2/kW และ B*=66.5 kgCO2/kW ถูกคำนวณได้

4 แบบจำลองหม้อแปลง

การจำลองหม้อแปลงไฟฟ้าใช้ส่วนที่ทำงานสองขดลวดแบบง่าย (แกนและขดลวด) วิธีนี้ถูกใช้แพร่หลายในขั้นตอนการปรับแต่งการออกแบบเบื้องต้นเนื่องจากขนาดของส่วนที่ทำงานกำหนดขนาดโดยรวมของหม้อแปลง คุณลักษณะทางเรขาคณิตและไฟฟ้าของหม้อแปลงถูกจำลองโดยใช้พารามิเตอร์การออกแบบหลัก ข้อสมมติเหล่านี้ถูกยอมรับอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรม ให้ความแม่นยำเพียงพอในการประมาณการสูญเสียทองแดงและแกน พร้อมทั้งลดความซับซ้อนของโครงสร้างขดลวดและแกนที่เป็นไปได้

แบบจำลองหม้อแปลงเบื้องต้นกำหนดขอบเขตภายนอกของส่วนประกอบหลักที่ทำงานอย่างชัดเจน ซึ่งเพียงพอสำหรับการคำนวณค่าใช้จ่ายในระยะเริ่มต้น การเข้าใจพารามิเตอร์การออกแบบหลักทำให้งานของวิศวกรรวดเร็วขึ้น และพารามิเตอร์การออกแบบที่ละเอียดสามารถกำหนดได้ง่ายโดยใช้วิธีมาตรฐาน (รูปที่ 2) ผู้ผลิตหม้อแปลงในยุโรปและอเมริกาใช้วิธีการหาค่าที่เหมาะสมแบบมีตัวช่วยในทางปฏิบัติ

5 การค้นหาแบบมีตัวช่วย

แบบจำลองหม้อแปลงใช้โปรแกรมเรขาคณิตที่แก้ไขโดยอัลกอริธึมแบบมีตัวช่วยเพื่อแก้ปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการออกแบบเบื้องต้น มีสองปัจจัยที่กำหนดความเหนือกว่าของโปรแกรมแก้ไขโปรแกรมเรขาคณิต ประการแรก โปรแกรมแก้ไข GP ที่ใช้ฐานภายในทันสมัยมีความรวดเร็วและแข็งแกร่ง ประการที่สอง กฎการจำลองทางคณิตศาสตร์ของโปรแกรมเรขาคณิตรับประกันว่าคำตอบที่ได้จะเป็นค่าที่เหมาะสมที่สุดทั่วโลก ข้อจำกัดความเท่ากันและไม่เท่ากันต้องแสดงโดยใช้สูตรคณิตศาสตร์พิเศษที่เรียกว่าโมโนมี (10) และโพสิโนมี (11)

ที่ ck>0 ค่าพารามิเตอร์ α เป็นจำนวนจริง และค่าของตัวแปร x ต้องเป็นบวก ปัญหาการหาค่าที่เหมาะสมของค่าใช้จ่ายสำหรับหม้อแปลงแบบเปลือกสามารถกำหนดในรูปแบบโครงสร้างเรขาคณิตพิเศษ อย่างไรก็ตาม วิธีการหาค่าที่เหมาะสมทางคณิตศาสตร์นี้ไม่สามารถใช้กับหม้อแปลงแบบแกนได้เนื่องจากหม้อแปลงแบบแกนมีข้อกำหนดที่เข้มงวดเกี่ยวกับความต้านทานสั้นวงจร ดังนั้น โดยการผสมผสานวิธี GP กับวิธี branch-and-bound ได้รับวิธีการแก้ไขที่รวดเร็วและแม่นยำ

6 ผลลัพธ์และการหารือ

A. ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของหม้อแปลงทดสอบ

ได้ทำการทดสอบการปรับให้เหมาะสมกับหม้อแปลงไฟฟ้าขนาด 16MVA ที่มีอัตราส่วนแรงดัน 120kV/20kV เป้าหมายของการปรับให้เหมาะสมในกรณีแรกคือค่าใช้จ่ายรวมในการครอบครอง (TCO) และในกรณีที่สองคือการลดรอยเท้าคาร์บอน (CF) ความถี่ของระบบไฟฟ้าคือ 50Hz โดยมีความต้านทานสั้นวงจรที่ต้องการอยู่ที่ 8.5% ค่าพารามิเตอร์ถูกเลือกตามมาตรฐาน วิธีการระบายความร้อนของหม้อแปลงถูกเลือกเป็น ONAN โดยระบุอุณหภูมิแวดล้อมที่ 40°C ดังนั้น ขีดจำกัดความหนาแน่นของกระแสไฟฟ้าที่อนุญาตสำหรับขดลวดหลักถูกกำหนดไว้ที่ 3A/mm² และสำหรับขดลวดเปลี่ยนแท็ปถูกกำหนดไว้ที่ 3.5A/mm²

ขดลวดแรงดันต่ำ (ขดลวดหลัก) ถูกจำลองเป็นขดลวดแบบเกลียวโดยใช้ CTC (Continuously Transposed Cable) ในขณะที่ขดลวดแรงดันสูง (ขดลวดรอง) ถูกจำลองเป็นขดลวดแบบแผ่นด้วยสายนำคู่ โดยพิจารณาถึงการอิ่มตัวของวัสดุแกนและแรงดันเกินของระบบ ความหนาแน่นของฟลักซ์แม่เหล็กสูงสุดถูกจำกัดไว้ที่ 1.7T ระยะห่างฉนวนขั้นต่ำถูกเลือกตามกฎที่ได้จากประสบการณ์ ราคาของเหล็กไฟฟ้าถูกกำหนดไว้ที่ 3.5€/kg และราคาของวัสดุขดลวดถูกกำหนดไว้ที่ 8€/kg ค่าการปล่อยคาร์บอนจากการผลิตเหล็กไฟฟ้าคือ 1.8kgCO2/kg และสำหรับทองแดงคือ 6.5kgCO2/kg

ผลการปรับแต่งได้รับการสรุปในตารางที่ 2 จากผลลัพธ์สามารถเห็นได้ว่าประสิทธิภาพของหม้อแปลงที่ดีที่สุดภายใต้การปรับแต่ง CF น้อยกว่าประสิทธิภาพหลังจากการวิเคราะห์ TCO แรงดันไฟฟ้าต่อรอบของหม้อแปลงมีความเกี่ยวข้องกับอัตราส่วนทองแดงต่อเหล็ก และค่าเหล่านี้มีความเหมือนกันในทั้งสองกรณี การสูญเสียพลังงานในแกนหลักมีค่อนข้างน้อยในทั้งสองกรณี โดยไม่มีความแตกต่างอย่างชัดเจน เนื่องจาก LLF ของโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์มีขนาดเล็ก ค่าใช้จ่ายจากการสูญเสียพลังงานในแกนหลักสูงกว่าค่าใช้จ่ายจากการสูญเสียโหลด ความแตกต่างหลักอยู่ที่การสูญเสียพลังงานจากทองแดง ซึ่งน้อยกว่าในกรณี TCO มาก เนื่องจากราคาส่วนต่างระหว่างการหลอมโลหะไม่เป็นเหล็กและเหล็กสูงกว่าราคาส่วนต่างระหว่างวัสดุแกนหลักและวัสดุทองแดง และ CF ของวัสดุที่ใช้มีค่าสูงกว่า CF ของการสูญเสียพลังงานไฟฟ้า ขั้นตอนการปรับแต่งมักจะเลือกการออกแบบที่ใช้ทองแดงน้อยลงเพื่อลด CF ของหม้อแปลง เนื่องจากความแตกต่างอย่างมากระหว่าง CF ของราคากำลังไฟฟ้ากับการหลอมโลหะทองแดง/เหล็ก ขั้นตอนการคำนวณโดยใช้ TCO จะมีแนวโน้มที่จะเลือกการออกแบบที่เล็กกว่าและมีประสิทธิภาพน้อยกว่า

7 บทสรุป

ขณะนี้ยังไม่มีวิธีการที่พร้อมใช้งานและยอมรับอย่างแพร่หลายในการกำหนดรอยเท้าคาร์บอนของหม้อแปลงไฟฟ้า ในยุคหลังเศรษฐกิจ การวิเคราะห์รอยเท้าคาร์บอนในวรรณกรรมได้ดำเนินการบนคู่หม้อแปลงที่เลือกมาโดยอิสระ อย่างไรก็ตาม หม้อแปลงไฟฟ้าขนาดใหญ่ถูกผลิตขึ้นตามสถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่แตกต่างกัน เพื่อเปรียบเทียบการออกแบบที่ได้รับการปรับแต่ง ได้มีการทำการออกแบบที่ได้รับการปรับแต่งสองแบบในตัวอย่างที่ใช้งานจริง ในกรณีแรก ได้มีการปรับแต่ง TCO ในกรณีที่สอง ได้มีการลดรอยเท้าคาร์บอนของหม้อแปลง ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์รอยเท้าคาร์บอนสามารถทำให้ได้หม้อแปลงที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าวิธี TCO แบบดั้งเดิม อาจเนื่องมาจากค่าใช้จ่ายทางสิ่งแวดล้อมในการผลิตมอเตอร์ขนาดใหญ่สูงกว่าการสูญเสียบนระบบสายส่งไฟฟ้า การวิจัยเพิ่มเติมอาจประเมินผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการใช้เวลาในการผลิต การบำรุงรักษา การใช้น้ำมันฉนวนที่ย่อยสลายได้ใหม่ หรือการรีไซเคิลหม้อแปลง