Расчет поступления солнечной радиации для Московской области и других регионов

РЕКЛАМА НА ФОРУМХАУС

@SergeChe, но проигрыш юго-востока по сравнению с югом около 20%, насколько я понял?

 

@demchev, Да, при этих углах наклона к горизонтальной плоскости, порядка 20%

 

Дочитал (с Экселем) методическое пособие "Расчеты теплопоступлений в здание от проникающей солнечной радиации за отопительный период", Москва 2017 г. Ищется по названию, порождено коллективом из НИИ СтройФизики и МГУ. Разделы про влияние противостоящих зданий, расчет средневзвешенного альбедо, и про подбор и условия эффективности замены стеклопакетов не смотрел, только про расчет радиации.
Что могу сказать: это какой-то. .. позор!

Кратко:
- ошибка в базовой формуле (sin^2 (a/2) превратился в sin^2 (a)/2). Причем, это не опечатка в тексте, они именно так и считают!
- в тексте есть два примера (Москва, вертикальные панели и наклон 20 градусов). Якобы, можно использовать в дальнейших расчетах. Если посчитать их (по их же собственной методике!), обнаруживаются расхождения в нескольких позициях, до 150 МДж в месяц.
- крайне смелые (скорее, крайне сомнительные) идеи по учету вклада безоблачных дней. Рассчитанная по такой методике, солнечная радиация возрастает по отдельным месяцам и ориентациям, до 2.5 раз.
- в пособии приведены коэффициенты пересчета для панелей с углом наклона 20, 45 и 70 градусов, для восьми румбов. Такого еще не публиковали. Чисто визуально, некоторые ряды коэффициентов вызывают большие вопросы. Коэффициенты для соседних широт немотивированно скачут вверх-вниз.

Большой плюс: в приложении Д опубликованы сводные месячные данные и почасовые матрицы прямой радиации на горизонтальную поверхность, для 46 городов. Выбор городов - несколько странный. Конечно, я сразу полез смотреть данные для Москвы (МГУ). И конечно же, дневные данные за июнь не стыкуются с месячными (впрочем, я уже перестал удивляться).

Второй плюс: пока я обдумывал, как можно с пользой применить данные из приложения Д, у меня возникла хорошая идея, как можно было бы сделать "калькулятор" для широкого диапазона широт (например 40-70 сш) и совсем произвольного угла ориентации панели (без всяких 5-градусных сеток и кучи матриц). Из метеорологических данных, достаточно будет (за неимением лучшего) данных по этим 46 городам.
"Черновик" вроде работает, точность (относительно первоначальной версии с матрицами) в пределах 3% (это максимум, декабрь, а в основном десятые процента). Я пока занимаюсь повышением точности, наверное скоро что-то получится.

Кстати, коллеги, нет желающих позабивать в Excel матрицы из "Методического пособия"? А то, одному как-то скучно.

 

Желающих вводить матрицы не нашлось, пришлось самому
Итак, новый калькулятор. Считает солнечную радиацию для любого местоположения в диапазоне 40-70 градусов северной широты, для произвольной ориентации панели, для 4-х панелей произвольной ориентации одновременно (так сказать, "оружие" на новых физических принципах ).
Требует для расчета таблицу исторических данных, для похожего по климату и широте региона. В дополнение к двум московским станциям, я добавил в файл таблицы "для горизонтальной плоскости" еще для 19 городов, от Махачкалы до Архангельска, в западной части России. Дальше 50-й долготы, я заходить не стал, усидчивости не хватило. Для желающих, есть еще 26 неоцифрованных городов.
Файл в формате Excel 2007. Поскольку файл в формате Excel 1997-2003 занимает больше места, он присутствует в виде архива.
Для вопросов, замечаний (и вклада в общее дело) по этому калькулятору, создан специальный адрес электронной почты SolCalc@yandex.ru
Пишите письма!

 

Давно не проверял эту ветку. Спасибо SergeChe за терпение и труд а точнее за такой калькулятор. Очень информативно даже для такого профана как я. После получения данных об инсоляции (Москва,ориентация юг, угол наклона к горизонтали 70 градусов) мы имеем 1000 квт*ч "солнечного тепла " с м2 предлагаю прикинуть окупаемость затеи в дополнение дорогому дизельному котлу.

Самый дешевый плоский всесезонный коллектор российского производства площадью 2 м2 стоит 25.000р. Для того что бы почувствовать хоть какой то эффект в межсезонье, нам нужно минимум 3 штуки, но лучше 4 . Имеем 100к за коллекторы + 100к за буферную емкость, автоматику, трубопровод, кронштейны и прочее. Итого за 200к мы получаем 8м2 коллекторов. С учетом заявленного кпд коллектора 82%(в идеале) мы сможем получить примерно 6500 квт за год из которых 2600 с октября по апрель и 3900 с мая по сентябрь. Выглядит внушительно, по примерным прикидкам это аж 700 литров солярки (зеленые могут радоваться) или 28.000р экономии в год + экономия на ресурсе котла. Окупаемость получается 7 лет, но с учетом ежегодного удорожания всех энергоресурсов примерно на 7%, мы выйдем лет на 5.

Нюанс в том, что заявленный производителем кпд 82% может быть только в лабораторных условиях - "мощность коллектора 1,5кВт при температуре 20°С и интенсивности излучения 900 Вт/м²".

Рис. 1 Зависимость КПД солнечных коллекторов от разницы температур между коллектором и окружающим воздухом. Обозначения: 1 – вакуумный трубчатый коллектор; 2 – плоский коллектор с селективным покрытием; 3 – открытый коллектор.
Что бы мы могли получить от коллектора 60 градусов в -30 января, его кпд провалится до 35% за счет излучения тепла в атмосферу и от 250 квт*ч солнца, мы получим 75квт*ч тепла за месяц.
Но - 30 у нас не каждый день, чаще всего -15, да и подачу мы можем снизить до 50, тогда кпд у нас подрастет примерно до 48% и тогда в декабре и феврале мы сможем получить суммарно 320 кв*ч за два зимних месяца, когда потребление тепла максимально.
При таком раскладе, окупаемость оказывается больше средней продолжительности жизни.
Какие варианты я вижу
1) забить на эту идею и купить 5 тонн солярки
2) забить на эту идею и оплатить 40.000 Квт*ч электроэнергии впрок
3) забить на эту идею и поставить 200.000 в казино на красное
4) выкинуть плоский коллектор, поставить вакуумный и обрести еще больше проблем с разгерметизацией
5) греть солнцем исключительно теплый пол, гвс и радиаторы греть другим источником тепла, таким образом мы добьемся кпд от 50 до 65%
6) ставить последовательно два бойлера косвенного нарева ГВС, первый будет подогревать подающуюся воду из скважины (+5С) от солнца, а второй уже нагреваться от котла. Этот вариант самый эффективный в плане круглогодичного кпд (в самый лютый мороз кпд будет 70%)и самый простой в реализации (не требует переделки контуров имеющейся котельной)
7) предложите сами

 

@gorchakov, Вы так на меня "набросились" с окупаемостью коллекторов, как будто я их Вам пытался продать У меня как раз другая задача - попробовать дать обьективную картину.
По КПД, там есть еще одна интересная цифра, 900 Вт/м2. В Подмосковье она в ноябре-январе даже теоретически не достигается. Да, может встречаться в октябре, феврале, марте, в районе полудня при полностью ясном небе. Для иллюстрации, посмотрите график на предыдущей странице: вот в те дни, когда общее дневное поступление выше 5-6 кВт*ч, и может быть днем 900 Вт на м2. Прямо скажем, не слишком часто .
Тут интереснее, какой будет КПД у коллектора при 30-50-100 Вт/м2, при более типичных условиях.

 

Как-то я молча выложил «новый» калькулятор (без матриц), не прокомментировав, что и почему. Исправляю упущение.
Во-первых, у нас появились данные по двум десяткам точек. Интересно посмотреть, как они зависят от широты и других обстоятельств. Верхние графики – зависимость суммарной радиации при ясном небе от широты.

В принципе, зависимость достаточно «ровная», долгота на радиацию при ясном небе почти не влияет. Примечательны данные по Краснодару, видимо там пониженная интегральная прозрачность атмосферы. В причине этой замутненности (природные или антропогенные факторы) я не разбирался. Немножко «проседают» Волгоград и Вологда.
Второй график – суммарная радиация при действительных условиях облачности (средние многолетние данные наблюдений). Здесь уже заметны скачки и провалы. «Недобор» в Сочи и Севастополе, первый скачок Саратов-Воронеж (почти одинаковая широта, разница по долготе около 7 градусов), «недобор» в Калининграде, второй скачок Москва-Казань (близкая широта, разница по долготе 11.5 градусов).
На третьем графике – отношение средней радиации к радиации при ясном небе. Какой-либо стабильной зависимости не просматривается.
Получается, что при одинаковой широте солнечная радиация при ясном небе примерно одинакова, а чем западнее город, тем сильнее средняя облачность, и тем ниже средние значения радиации.
При прочих равных, для прибрежных регионов (Севастополь, Сочи, Калининград) характерна более высокая средняя облачность.
Что вообще происходит, если мы немного сместимся в сторону от метеостанции, по широте и по долготе. При смещении по широте (например, при уменьшении):
- день станет немного длиннее зимой (и короче летом);
- в полдень, солнце будет находиться выше, изменятся углы падения лучей на площадку (коллектор);
- при более высоком солнце, изменится (уменьшится) оптическая масса атмосферы, при безоблачном небе и неизменной прозрачности атмосферы - возрастет интенсивность радиации.
При смещении по долготе, основная тенденция: увеличение средней облачности (и снижение средней радиации) при смещении с востока на запад.

Теперь, что изменилось в калькуляторе.
В первых версиях, бралось большое количество точек внутри периода месяц-часовой интервал, и рассчитывалось среднее значение косинуса угла с фиксированным направлением. Этих фиксированных направлений сначала было 289 (позднее, 865).
Теперь, я считаю средний вектор направления на солнце, для каждого периода месяц-час. В первом приближении (например, для периода Июнь_11-12 ч), можно было бы взять положение солнца в 11:30 15-го или 16-го июня. Я считаю более точно, заодно учитывая, что часть периода солнце может находиться ниже линии горизонта (то есть, часть периода не попадает в световой день). В будущем, я наверное заменю один вектор за период на несколько, на 9 или 16.
Эти вектора я посчитал для широт 40-70 градусов, с шагом в 1 градус. Для промежуточных значений широты, находятся промежуточные векторы, интерполяцией по высоте над горизонтом и азимуту.
Как ни странно , сравнение с предшествующими расчетами для Подмосковной (для нескольких проверенных направлений) показало, что рассчитанные новым калькулятором годовые суммы радиации отличаются на 0.1-0.2%, а месячные – менее 2% (в декабре). То есть, для Подмосковья вполне можно пользоваться и старым, и новым калькулятором (с данными на нормальной к лучу поверхности), но новый должен быть удобнее, т. к. можно выбирать произвольную ориентацию панели (или сразу 4 панели произвольной ориентации).
Добавилось еще 2 десятка метеостанций, и расчет по данным на горизонтальной поверхности. При выборе подходящей метеостанции для расчета, лучше ориентироваться на ближайшие к Вам по широте, и не отличающиеся по типу климата (т.е. для степного хутора не нужно брать данные из прибрежного города). При смещении по широте относительно метеостанции, изменяются углы положения солнца по часовым периодам, относительно обсчитываемой панели. В сами данные по солнечной радиации, пока никаких поправок не вносится.
Мне не очень нравятся данные для горизонтальной плоскости из климатических справочников. Сравним, для примера, данные на нормальной к лучу и на горизонтальной плоскости, в марте месяце в Подмосковье:

На нормальной поверхности, красивый гладкий график. После пересчета на горизонталь, при помощи строки из соответствующей матрицы, будет тоже хорошая, достаточно гладкая кривая.
Теперь, данные на горизонтальной поверхности (синяя линия). В 6-7 и 17-18 – светло, радиация на нормальной плоскости есть, а вот на горизонтальной – нет, потерялась куда-то при усреднениях и округлениях . Данные «пляшут» в разные стороны. Это достаточно солнечный месяц, март, зимой все еще хуже. Преобразуя данные с горизонтальной поверхности на панель произвольной ориентации, мы, явно или неявно, восстанавливаем данные с горизонтали на нормаль, а потом – на нужное направление панели (для ориентира – обратное преобразование, с горизонтали на нормаль, синим пунктиром). Вот эти вот «скачки» должны отражаться на качестве итогового результата. Так или иначе, нужно накапливать данные "на нормальной к лучу плоскости" для разных метеостанций, для большей точности вычислений.

 

Ну, еще можно значительно снизить первоначальные инвестиции, наколхозив коллекторы самостоятельно. Да и купить можно, если верить интернету, за 16..17круб. за коллектор 2м.кв. (российская сборка, tinox)...

 

Всесезонных коллекторов за такие деньги не встречал, если не сложно киньте ссылки в личку.
Даже подобрав самое дешевое оборудование вы сможете сэкономить примерно 20% но потеряете в качестве и явно не будете уверены в точности данных об эффективности.

 

Это мы с вами еще потери на теплопередачу от теплоносителя коллектора в систему не учитывли)
Что касается вопроса неравномерности солнечной радиации. Как я понял, вместе с мощностью излучения немного меняется спектр излучения, как такой спект отразится на самом коллекторе остается только гадать. Но при слишком низком излучении - ниже 300 ватт на метр, я считаю что почти все тепло будет уходить на нагрев коллектора, излучение тепла в атмосферу, только при превышении этого порога мы сможем начать снимать тепло с коллектора.
При таком раскладе получается что солнечный коллектор бесполезен зимой.

 

Зимой бывают ясные солнечные дни, только мало, соответственно и тепло с СК снимается не регулярно.

 

Хороший вопрос. Есть смещение влево.

Можно попробовать спросить у @Newpolus:
- с какого минимального уровня солнечной радиации работает их коллектор;
- как влияет на эффективность, поступает ли одно и то же количество энергии в виде прямой или в виде рассеянной радиации.
Мне кажется, что они должны это знать.
У них на сайте есть некие измерения в Агидели, разница дневной выработки между солнечным и пасмурным днем - на порядок.

Большая просьба: давайте закончим с окупаемостью, величиной капзатрат, ценами на конкретные модели и прочей экономикой. Надеюсь на понимание.

 

Дальнейшие планы, то есть что я собираюсь делать дальше
Как я уже говорил, мне не очень нравится существующая ситуация. Имеющиеся СНИПы и СП, дают возможность для расчета солнечной радиации по ограниченному набору углов и направлений (самые свежие методики – углы 20, 45, 70, 90 градусов для 8-ми румбов), только в местах расположения метеостанций, коэффициенты даны с шагом 2 градуса по широте, со многими «ляпами» в методике и значениях коэффициентов. В то же время, потребность в таких расчетах – есть.
Что хочется в итоге когда-нибудь получить: калькулятор, хотя бы для Европейской части России, который бы сам автоматически подбирал (или предлагал) нужные ближайшие метеостанции, взвешивал, корректировал и интерполировал данные с них; корректно рассчитывал (или интерполировал) нужные векторы и коэффициенты, связанные с дневным ходом солнца, для достаточно произвольной широты; позволял обсчитывать панели произвольной ориентации.

Что мне (как я сейчас думаю) для этого нужно:
Оценки наихудшей ситуации. В климатических данных, внимание сосредоточено на средних значениях, и на максимальных (данные для ясного неба). Никаких данных для пасмурной погоды нет. Устанавливая панель или коллектор, неплохо бы представлять, на что можно рассчитывать в наихудшей ситуации. Мне нужно проверить несколько идей, как бы это можно было посчитать. Проверить идеи можно на длинных рядах с сайта WRDC. Если одна и та же методика, покажет результаты, соответствующие историческим минимумам, и для солнечной Молдавии и пасмурной Латвии – можно будет добавить в расчеты. Собственно, прямо сейчас я этим и занимаюсь.
Подбор метрики. Для автоматического определения ближайших к нам метеостанций, желательно иметь нестандартную метрику, дающую приоритет близости по широте над близостью по долготе. Попробую поискать. Есть неприятное ощущение, что потом может понадобиться сделать что-нибудь вроде триангуляции Делоне для неевклидовой метрики
Выявление закономерностей. Выявление, на достаточно большом наборе данных, закономерностей изменения средней и максимальной радиации, в зависимости от широты и долготы. Пометка метеостанций, «выпадающих» из общей закономерности (типа Краснодара или прибрежных городов) автоматическое уменьшение их веса в расчетах, или возможность отключения пользователем.
Ввод данных. Самое тяжелое, и самое нужное. Потребуется, кроме самих расчетов, и для подбора метрики, и для выявления закономерностей в данных. Для Европейской части, понадобится ввести данные примерно с 60 метеостанций (наших, приграничных украинских, приграничных белорусских и прибалтийских). Даже для того, чтобы начать эксперименты с юга Европейской части, нужно порядка 25 метеостанций.

Пока, никто не вызвался в этом поучаствовать. Я понимаю коллег: каждому из них нужен один, ну два расчета. Тратить на это силы и время не очень хочется. Тут даже на сказать «спасибо» после загрузки файла, не у всех остаются силы . Не знаю, хватит ли терпения, но урывками и в свободное время - это история на несколько месяцев, может, на полгода или год.
Увеличение точности расчетов. Переход от одного вектора на периоде месяц-час к 9-16-25 векторам. (Возможно,) переинтерполяция таблиц метеоданных, с часов и месяцев на 6-8-10-дневные периоды и 12-15-20-минутные интервалы, с сохранением неизменными часовых и месячных сумм.

На сегодня, это все планы.

 

Итак, продолжим потихоньку, и начнем с минимумов и максимумов.
Мне тут попался совершенно замечательный образец научной добросовестности – метеоданные со станции TARTU/TORAVERE (Эстония). Мало того, что они аккуратно ведут текущие наблюдения, почти без пропусков и пометок о низкой достоверности данных (не то, что какие-нибудь греки). Они оцифровали и выложили данные своих старых наблюдений, начиная с 1955 года. То есть, по этой станции есть данные по дневной солнечной радиации за 63 года!
Вот на этих данных было бы удобно посмотреть, какие фактически бывают минимумы и максимумы, как они соотносятся с данными в климатических справочниках и т. п. Итак, график:

Для каждого дня (к примеру, 4 февраля), среди 63 значений суммарной солнечной радиации (4 февраля каждого года, с 1955 по 2017), находились минимумы, максимумы и средние значения.
Как это соотносится с данными, которые приведены в климатических справочниках для Эстонской ССР? Я взял данные по суммарной радиации для двух станций: Тыравере и (ближайшая к ней) Тийрикоя (на графике, две линии со словом «средняя»).

Интерполяцией я особенно не занимался, просто провел ломаную по средним месячным значениям (с некоторой корректировкой в июне). Видим, что данные из справочника прекрасно ложатся на график средних значений. Станция Тийрикоя расположена севернее, на берегу большого водоема (Чудское озеро). Радиация на ней процентов на 10 ниже, чем в Тарту, для 7 холодных месяцев, а летом ниже на 1-3%.
Теперь, данные для ясного неба. К сожалению, для Эстонии эти данные есть только для Тийрикоя (почему я и добавил на график данные для этой станции). Нужно понимать, что эти значения для ясного неба усредняются по многим наблюдениям, поэтому эти цифры должны быть заведомо ниже, чем реально достигаемые максимумы (условно, встречаются целые дни «совсем ясного» неба, с повышенной прозрачностью атмосферы). В основном, разница между 63-летними максимумами и справочными данными для ясного неба, не превышает 10% (в ноябре-январе бывает побольше, до 20-25%, но эстонской зимой с ясным небом вообще все нестабильно ). Если учесть, что мы сравниваем со справочными данными для более северной станции, реальное превышение фактических данных над справочными, в особенно удачный ясный день, может составлять, ориентировочно, процентов 5-7.
Глядя на графики, можно также попробовать оценить, выше и ниже каких значений солнечная радиация не может быть, ни при самом удачном ясном дне, ни при самом неудачном пасмурном дне, с многослойной плотной облачностью.

Я построил для себя две функции, которые (в отличие от «настоящих» минимума и максимума обозначил Минимум2 и Максимум2). Я старался, чтобы эти функции шли ниже или выше фактических данных, проходя при этом через фактически достигнутые значения.
И наконец, интересный вопрос: поставив коллектор или солнечную батарею, сколько радиации мы можем рассчитывать получить за день, в самом-самом плохом случае. На графике – фактическое отношение дневных минимумов и максимумов, а также частное значений нижней и верхней границы. Среднее значение отношения Минимум2/Максимум2 – 5.4%, середина между минимумом и максимумом этой дроби - 5.6%

Честно говоря, я собирался строить аналитическую функцию. Но, глядя на график, мне кажется, что взять в качестве возможного минимума 5-6% от верхней границы, а саму верхнюю границу определять по справочным данным «для ясного неба» - не самая плохая идея. По крайней мере, кроме климатического справочника, больше ничего для такой оценки не потребуется.
Посмотрим, что будет для двух других метеостанций.

 

Минимумы и максимумы, продолжение.
Ограничиваться только Эстонией было бы неправильно, чтобы случайно не перенести прибалтийские особенности климата на весь диапазон широт. Что еще можно было бы взять, из имеющегося на сайте WRDC? Латвия – совсем рядом, климат должен быть похож на Эстонию. Конечно же, возьмем Молдавию, по широте похожую на Ростов.
Швейцария, Германия, даже Словакия – слишком далеко на запад. Возьму-ка я греческие Салоники, это немного южнее самых-самых южных районов Дагестана, и хорошая разница по широте с Кишиневом, чтобы посмотреть сразу на широкий диапазон широт 40-58. Графики, такие же, как и для Тарту.
1. Кишинев

2. Салоники

В обоих случаях, я (дополнительной кривой или серым пунктиром) показал уровень 5.5% от верхней границы. Посмотрим, сразу, соотношения минимумов и максимумов для всех 3-х метеостанций:

Картина вырисовывается примерно следующая: в холодный период года, соотношение минимумов и максимумов (для всех 3-х станций!) опускается до уровня 5-6%. В теплый период года (для каждой станции свой), соотношение повышается. Если в Тарту оно повышается примерно в мае-июле, максимум до 8%, то в Кишиневе с начала мая до середины сентября, до 12%, а в Салониках уже с начала апреля и до конца сентября, причем вплоть до 25%.
Самое интересное, что 6 холодных месяцев, с октября по март, соотношение одинаково для трех таких разных станций. То есть, если мы оцениваем радиацию в холодный период года, то для всего диапазона российских широт вполне можно брать уровень 5-6% от верхней границы, как оценку снизу.
Еще один момент: для Эстонии, наблюдаются (в основном, в ноябре и декабре) случаи, когда соотношение минимума и максимума падает ниже 5%, вплоть до 3.3%. Я решил проверить, часто ли это бывает. Так вот, дневная сумма радиации падала ниже, чем 5.5% от верхней границы, 31 раз за 63 года (т.е. примерно раз в 2 года). Если же предположить, что в качестве верхней границы возможной солнечной радиации мы используем данные климатического справочника «для ясного неба» (которые должны быть ниже реальной верхней границы на 5-7%), то таких случаев 19 за 63 года.
Итак, моя оценка наилучшей и наихудшей величины солнечной радиации:
- верхняя граница – данные «для ясного неба» + 7%;
- нижняя граница для холодного времени года – данные «для ясного неба» * 5.5%;
- нижняя граница для теплого времени года. К сожалению, ничего подходящего для оценки этой части нижней границы, в климатических справочниках нет. Многолетних данных для каждой используемой метеостанции (по которым можно оценить нижнюю границу), у нас тоже не будет. Можно, конечно, оценить снизу теми же 5.5% от максимума, но какой-то особой пользы эта оценка не дает.