1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Теплоэнергетика
  4. № 11, 2023

Теплоэнергетика, 2023, № 11, стр. 115-127

Геоинформационные системы для возобновляемой энергетики (обзор)

С. В. Киселева a, b, *, Н. В. Лисицкая b, О. С. Попель b, Ю. Ю. Рафикова a, А. Б. Тарасенко b, С. Е. Фрид b, В. П. Шакун a

a Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
119991 Москва, Ленинские горы, д. 1, Россия

b Объединенный институт высоких температур РАН
125412 Москва, Ижорская ул., д. 13, стр. 2, Россия

* E-mail: k_sophia_v@mail.ru

Поступила в редакцию 15.05.2023
После доработки 16.06.2023
Принята к публикации 27.06.2023

Аннотация

Представлен краткий обзор геоинформационных систем, предназначенных для сбора, хранения, интеграции, анализа и графической интерпретации пространственно-временных данных по различным технологиям использования возобновляемых источников энергии (ВИЭ) в целях принятия обоснованных решений по развитию энергетики на ВИЭ (возобновляемой энергетики). Разработка геоинформационной системы “Возобновляемые источники энергии России” (ГИС “ВИЭ России”) была начата в 2010 г. специалистами географического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова и Объединенного института высоких температур РАН. Основной акцент в ней сделан на пространственное отображение ресурсов солнечной и ветровой энергии на территории России. Исходные данные для оценки этих ресурсов формируются преимущественно на базе спутниковых измерений, математического моделирования и верификации результатов наземными метеонаблюдениями. Геоинформационная система содержит также данные о существующих и проектируемых объектах возобновляемой энергетики, научных, образовательных и коммерческих организациях, работающих в этой области. По мере развития геоинформационная система дополнялась сведениями о распределении по территории России ресурсов геотермальной энергии, энергии малых рек, а также оценками удельной производительности установок солнечной и ветровой энергетики, валового и технического потенциалов отходов растениеводства, животноводства, садоводства и виноградарства. В статье кратко описаны методы и подходы, использованные для развития ГИС, в том числе для повышения пространственного разрешения ресурсных данных и расчета технического потенциала возобновляемых источников энергии с учетом достижений в области высоких технологий; сформулированы направления дальнейшего развития и совершенствования отечественной геоинформационной системы.

Ключевые слова: геоинформационная система, возобновляемая энергетика, ресурсы, валовый и технический потенциалы, производительность установок, энергогенерирующие объекты

Список литературы

  1. ГИС “Возобновляемые источники энергии России”. http://gisre.ru/

  2. ReEexplorer mapping our energy future. https://www. re-explorer.org/lcoe-tool.html

  3. Global atlas for renewable energy. http://globalatlas. irena.org

  4. Solargis. https://solargis.com

  5. ERA5: Fifth generation of ECMWF atmospheric reanalyses of the global climate. Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), 2022, post-processed by Solargis. https://cds.climate.copernicus.eu/

  6. Open Street Map. https://www.openstreetmap.org/

  7. Java wrapper for Leaflet, a JavaScript library for mobile-friendly interactive maps. https://github.com/ makbn/java_leaflet

  8. Sustainable bioenergy for heat of Ireland. https:// www.seai.ie/technologies/seai-maps/bioenergy-map/

  9. Bioenergy simulator. IRENA. https://biosimulator. irena.org/

  10. Geographic information systems (GIS) approach for assessing the biomass energy potential and identification of appropriate biomass conversion technologies in Nigeria / M.O. Ukoba, E.O. Diemuodeke, T.A. Briggs, M. Imran, K. Owebor, C.O. Nwachukwu // Biomass Bioenergy. 2023. V. 170. P. 106726. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2023.106726

  11. Bravo J.D., Casals X.G., Pascua I.P. GIS approach to the definition of capacity and generation ceilings of renewable energy technologies // Energy Policy. 2007. V. 35. P. 4879–4892. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2007.04.025

  12. A GIS decision support system for regional forest management to assess biomass availability for renewable energy production / P. Zambelli, C. Lora, R. Spinelli, C. Tattoni, A. Vitti, P. Zatell, M. Ciolli // Environ. Modell. Software. 2012. V. 38. P. 203–213. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.05.016

  13. Energy, economic and environmental GIS-based analysis of shallow geothermal potential in urban areas – A Spanish case example / A. Ramos-Escudero, I.C. Gil-García, M.S. García-Cascales, A. Molina-Garcia // Sustainable Citiesand Soc. 2021. V. 75. P. 103267. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103267

  14. Geothermal resource exploration in South America using an innovative GIS-based approach: A case study in Ecuador / J. Jara-Alvear, T. de Wilde, D. Asimbaya, M. Urquizo, D. Ibarra, V. Graw, P. Guzman // J. South Am. Earth Sci. 2023. V. 122. P. 104156. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2022.104156

  15. Martínez-Martínez Y., Dewulf J., Casas-Ledón Y. GIS-based site suitability analysis and ecosystem services approach for supporting renewable energy development in south-central Chile // Renewable Energy. 2022. V. 182. P. 363–376. https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.10.008

  16. Enhancement of sustainable bioenergy production by valorizing tomato residues: AGIS-based model / F. Valenti, M.C.M. Parlato, B. Pecorino, R. Selvaggi // Sci. Total Environ. 2023. V. 869. P. 161766. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.161766

  17. Sliz-Szkliniarz B., Vogt J. GIS-based approach for the evaluation of wind energy potential: A case study for the Kujawsko–Pomorskie Voivodeship // Renewable Sustainable Energy Rev. 2011. V. 15. No. 3. P. 1696–1707. https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.11.045

  18. Тулегенова А.А., Киселева С.В. Использование методов пространственного анализа для оценки потенциала производства энергии при помощи биогазовых станций // Проблемы региональной экологии. 2018. № 6. С. 73–77. https://doi.org/10.24411/1728-323X-2019-16073

  19. Evaluating the potential of small-scale renewable energy options to meet rural livelihoods needs: A GIS and lifecycle cost-based assessment of Western China’s options / J. Byrne, A. Zhou, B. Shen, K. Hughes // Energy Policy. 2007. V. 35. No. 8. P. 4391–4401. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2007.02.022

  20. Aydin N.Y., Kentel E., Duzgun H.S. GIS-based sites election methodology for hybrid renewable energy systems: A case study from Western Turkey // Energy Convers. Manage. 2013. V. 70. P. 90–106. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2013.02.004

  21. A technical and economic analysis of three large scale biomass combustion plants in the UK / D.R. McIlveen-Wright, Y. Huang, S. Rezvani, D. Redpath, M. Anderson, A. Dave, N.J. Hewitt // Appl. Energy. 2013. V. 112. P. 396–404. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.12.051

  22. Sorensen B., Meibom P. GIS tools for renewable energy modelling // Renewable Energy. 1999. V. 16. No. 1–4. P. 1262–1267. https://doi.org/10.1016/S0960-1481(98)00514-X

  23. Santoli L., Mancini F., Garcia D.A. A GIS-based model to assess electric energy consumptions and usable renewable energy potential in Lazio region at municipality scale // Sustainable Cities Soc. 2019. V. 46. P. 101413. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.12.041

  24. A GIS-based decision support tool for renewable energy management and planning in semi-arid rural environments of northeast of Brazil / C. Tiba, A.L.B. Candeias, N. Fraidenraich, E.M. de S. Barbosa, P.B. de Carvalho Neto, J.B. de Melo Filho // Renewable Energy. 2010. V. 35. P. 2921–2932. https://doi.org/10.1016/j.renene.2010.05.009

  25. A GIS-based offshore wind site selection model using fuzzy multi-criteria decision-making with application to the case of the Gulf of Maine / J.M. Sánchez-Lozano, A. Ramos-Escudero, I.C. Gil-García, M.S. García-Cascales, A. Molina-García // Expert Syst. Appl. 2022. V. 210. P. 118371. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118371

  26. Multi-criteria spatial decision-making support system for renewable energy development in Kazakhstan / R.I. Mukhamediev, R. Mustakayev, K. Yakunin, S. Kiseleva, V. Gopejenko // IEEE Access. 2019. V. 7. P. 122 275–122 288. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2937627

  27. A suitability mapping for the PV solar farms in Egypt based on GIS-AHP to optimize multi-criteria feasibility / B. Elboshy, M. Alwetaishi, R.M.H. Aly, A.S. Zalhaf // Ain Shams Eng. J. 2022. V. 13. № 3. P. 101618. https://doi.org/10.1016/j.asej.2021.10.013

  28. Geolocation of photovoltaic farms using Geographic Information Systems (GIS) with Multiple-criteria decision-making (MCDM) methods: Case of the Ecuadorian energy regulation / G. Villacreses, J. Martínez-Gómez, D. Jijón, M. Cordovez // Energy Rep. 2022. V. 8. P. 3526–3548. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.02.152

  29. AGIS-AHP approach for determining the potential of solar energy to meet the thermal demand in south eastern Spain productive enclaves / J.A. Romero-Ramos, J.D. Gil, J.M. Cardemil, R.A. Escobar, I. Arias, M. Pérez-García // Renewable Sustainable Energy Rev. 2023. V. 176. P. 113205. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113205

  30. An AHP-GIS based site suitability analysis for integrating large-scale hybrid CSP+PV plants in Morocco: An approach to address the intermittency of solar energy / O. Jbaihi, F.Z. Ouchani, A.A. Merrouni, M. Cherkaoui, A. Ghennioui, M. Maarouf // J. Cleaner Prod. 2022. V. 369. P. 133250. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.133250

  31. GIS-based modeling of electric-vehicle–grid integration in a 100% renewable electricity grid / M. Lia, M. Lenzena, D. Wang, K. Nansai // Appl. Energy. 2020. V. 262. P. 114577.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.114577

  32. Karipoglu F., Genç M.S., Akarsu B. GIS-based optimal site selection for the solar-powered hydrogen fuel charge stations // Fuel. 2022. V. 324. Part B. P. 124626. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2022.124626

  33. La Guardia M., D’Ippolito F., Cellura M. A GIS-based optimization model finalized to the localization of new power-to-gas plants: The case study of Sicily (Italy) // Renewable Energy. 2022. V. 197. P. 828–838. https://doi.org/10.1016/j.renene.2022.07.120

  34. Указ Президента РФ № 143 от 15.03.2021 “О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации”.

  35. Распоряжение Правительства РФ № 1523-р от 09.06.2020 “Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2035 года”.

  36. Климатические данные для возобновляемой энергетики России (база климатических данных): учеб. пособие / О.С. Попель, С.Е. Фрид, С.В. Киселева, Ю.Г. Коломиец, Н.В. Лисицкая. М.: Изд-во МФТИ, 2010.

  37. Атлас ресурсов солнечной энергии на территории России / О.С. Попель, С.Е. Фрид, Ю.Г. Коломиец, С.В. Киселева, Е.Н. Терехова. М.: ОИВТ РАН, 2010.

  38. Атлас ресурсов возобновляемой энергии на территории России: науч. изд. / Т.И. Андреенко, Т.С. Габдерахманова, О.В. Данилова, Г.В. Ермоленко, С.В. Киселева, М.А. Колобаев, Ю.Г. Коломиец, Е.А. Медведева, Л.В. Нефедова, О.С. Попель, Ю.Ю. Рафикова, С.Е. Фрид, В.П. Шакун М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2015.

  39. Разработка геоинформационной системы “Возобновляемые источники энергии России: постановка задачи и выбор методов” / М.В. Гридасов, С.В. Киселева, Л.В. Нефедова, О.С. Попель, С.Е. Фрид // Теплоэнергетика. 2011. № 11. С. 38–46.

  40. Wikimapia. https://wikimapia.org

  41. The NASA POWER project. Solar and meteorological data sets. https://power.larc.nasa.gov/

  42. The Clouds and the Earth’s Radiant Energy System (CERES) SYN1deg. https://ceres-tool.larc.nasa.gov/ ord-tool/jsp/SYN1degEd41Selection.jsp

  43. Yang D., Bright J.M. Worldwide validation of 8 satellite-derived and reanalysis solar radiation products: A preliminary evaluation and overall metrics for hourly data over 27 years // Sol. Energy. 2020. V. 210. P. 3–19. https://doi.org/10.1016/j.solener.2020.04.016

  44. Comparative analysis of simulation models for network photovoltaic power plants / A.B. Tarasenko, S.V. Kiseleva, O.S. Popel, S.E. Frid, T.S. Gabderakhmanova, N.R. Avezova, V.M. Simonov, M.Zh. Suleimanov // Appl. Sol. Energy. 2020. V. 56. P. 212–218. https://doi.org/10.3103/S0003701X20030111

  45. Актинометрические данные для проектирования солнечных энергоустановок в Московском регионе / Ю.Г. Коломиец, Е.В. Горбаренко, С.В. Киселева, А.В. Мордынский, С.Е. Фрид, О.А. Шиловцева // Альтернативная энергетика и экология. 2016. № 21–22. С. 12–24.

  46. Дерюгина Г.В., Игнатьев Е.В., Кудрявцев А.Р. Анализ влияния различных информационных источников на технико-экономические показатели ветроэлектрической установки // Вестник МЭИ. 2022. № 3. С. 53–62. https://doi.org/10.24160/1993-6982-2022-3-53-62

  47. Дерюгина Г.В., Зай Яр Лин, Тягунов М.Г. Верификация данных для использования в региональной геоинформационной системе “Возобновляемые источники энергии” // Энергетик. 2017. № 5. С. 36–40.

  48. Игнатьев Е.В., Дерюгина Г.В., Тягунов М.Г. Выбор информационных источников для проведения ветроэнергетических расчетов в прибрежной акватории Мурманской области // Новое в российской электроэнергетике. 2019. № 3. С. 42–53.

  49. Дюльдин М.В., Елистратов В.В. Оценка ветроэнергетических ресурсов в условиях ограниченной природно-климатической информации // Тр. Кубанского гос. аграр. ун-та. 2017. № 64. С. 227–233.

  50. Елистратов В.В., Дюльдин М.В., Сливканич М.А. Особенности оценки ветроэнергетических ресурсов в полярных регионах России // Мат. третьей междунар. конф. “Полярная механика”. Владивосток: ДВФУ, 27–30 сент. 2016 г. С. 807–814.

  51. Out-door reliability and degradation of HIT, CIGS, n-typemulti-busbar, PERC, and CdTe modules in Shanghai, China / B. Gao, Y. Shao, W. Liu, H. Xiang, Y. Yu, Z. Liu // Sol. Energy Mater. Sol. Cells. 2022. V. 236. P. 111490. https://doi.org/10.1016/j.solmat.2021.111490

  52. Enablers for IBC: integral cell and module development and implementation in PV industry / I. Cesar, N. Guillevin, A.A. Mewe, P. Spinelli, A.R. Burgers, V. Rosca, L.A.G. Okel, B.J. Geerligs, A.W. Weeber, S. Sawallich, M. Nagel // Energy Procedia. 2017. V. 124. P. 834–841. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.09.355

  53. Гильманов Р.А., Куделин А.Г. Автоматизированная система оценки эффективности ветрогенерации электроэнергии на территории Российской Федерации. Подсистема “Погода” // Информационные технологии в управлении и экономике. 2020. № 4 (21). С. 52–64.

  54. Автономное энергоснабжение с использованием ветроэнергетического комплекса и водородного аккумулирования энергии / С.И. Нефедкин, А.О. Барсуков, М.И. Мозгова, М.С. Шичков, М.А. Климова // Альтернативная энергетика и экология. 2019. № 16–18 (300–302). С. 12–26. https://doi.org/10.15518/isjaee.2019.16-18.012-026

  55. Елистратов В.В., Конищев М.А. Ветродизельные электростанции для автономного энергоснабжения северных территорий России // Альтернативная энергетика и экология. 2014. № 11 (151). С. 62–71.

  56. Безруких П.П. Справочник по ресурсам возобновляемых источников энергии России и местным видам топлива (показатели по территориям). М.: ИАЦ “Энергия”, 2007.

  57. Свободная географическая информационная система с открытым кодом. QGIS. https://qgis.org/ru/site/

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Теплоэнергетика

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал