panel vrijednost klimatskih informacija za planiranje

PANEL Vrijednost klimatskih informacija za planiranje proizvodnje iz hidroelektrana – od mjesečne do sezonske prognoze

Ivan Rajšl, dipl.ing.

FER, ZVNE

1

Procjena mogućnosti korištenja rezultata modela klimatskih promjena u optimiranju rada hidroelektrana

2

Uvod

• Dva osnovna tipa HE:

• Akumulacijske

• Protočne

3

Uvod

• Dva osnovna tipa HE:

• Akumulacijske

• Protočne

• Akumulacijska jezera

• Skladišta ograničene količine energije

• Oportunitetni trošak vode

• ‘Vrijednost vode’

4

Ključni podaci

• Slivovi

• Hidroelektrane

• Udio proizvodnje iz hidroelektrana

5

Slivovi & HE

• Gorski kotar:

• Ličanka, Lokvarka, Križ potok

• Malo vode, veliki padovi

• Slivno područje 80 km2

• HE Vinodol, 90 MW

• Rječina:

• Bujičnog karaktera

• HE Rijeka, 36,8 MW

6

Slivovi & HE

• Lika:

• Lika – bujična

• Gacka – ujednačenija

• Dobri padovi

• HE Sklope, 22,5 MW

• HE Senj, 216 MW

• Na jugoistoku RHE Velebit, 276 MW, koristi potencijale potoka

7

Slivovi & HE

• Cetina:

• Obuhvaća i dio BiH

• Dosta vode

• Slivno područje 4000 km2

• HE Zakučac, 486 MW

• HE Orlovac, 237 MW

• HE Peruća, 60 MW

• HE Djale, 40,8 MW

• HE Kraljevac, 46,4 MW

8

Slivovi & HE

• Sliv Kupe:

• Gojačka Dobra, 380 km2

• Mrežnica, 450 km2

• Kupa, 10.000 km2

• HE Gojak, 55,5 MW

• HE Lešće, 42,3 MW

9

Slivovi & HE

• Dravski sliv:

• Drava, 12.000 km2

• HE Varaždin, 94 MW

• HE Čakovec, 76 MW

• HE Dubrava, 76 MW

10

Slivovi & HE

• Trebišnjica:

• BiH

• HE Dubrovnik, 108 MW (+ 108 MW)

11

Važnost hidroelektrana u RH

• Godišnji konzum električne energije u RH iznosi oko 18 TWh

• Maksimalno opterećenje u elektroenergetskom sustavu iznosi oko 3,1 GW

• Instalirani kapacitet u hidroelektranama iznosi oko 2,1 GW

• Godišnja proizvodnja EE u hidroelektranama kreće se od 4,5 do 8,5 TWh (od 25 do 45% konzuma)

12

CLIM-RUN?

Akumulacijska jezera

• Veličina akumulacija:

• Višegodišnje

• Sezonske

• Tjedne

• Dnevne (protočne HE)

13

Akumulacije u RH - podaci

Naziv Volumen [hm3] Vrijeme pražnjenja [dana] Površina [km2] Visina avg [m] Pražnjenje [h/m] Vrsta

Buško Blato 782,00 129,30 55,80 14,01 221,43 S/G

Peruća 541,00 52,18 15,00 36,07 34,72 S

Kruščica 128,00 24,69 3,90 32,82 18,06 S

Dubrava 93,50 2,16 16,60 5,63 9,22 D

Čakovec 51,00 1,18 10,50 4,86 5,83 D

Lokve 31,00 19,29 2,10 14,76 31,36 S

Lešće 25,70 2,42 1,40 18,36 3,16 T

Štikada 13,60 2,62 2,00 6,80 9,26 T

Gorica 9,30 1,20 1,00 9,30 3,09 D

Varaždin 8,00 0,19 3,00 2,67 1,67 D

Lepenica 5,15 3,20 0,70 7,36 10,45 T

Sabljaci 3,30 0,67 0,50 6,60 2,44 D

Pranćevići 3,10 0,16 0,16 19,38 0,20 D

Selište 2,34 0,45 0,10 23,40 0,46 D

Djale 2,30 0,12 0,20 11,50 0,25 D

Razovac 1,84 0,53 0,30 6,13 2,08 D

Bajer 1,50 0,93 0,50 3,00 7,47 D

Lipa 1,38 0,23 0,30 4,60 1,19 D

Gusić polje 1,30 0,25 0,25 5,20 1,16 D

Valići 0,40 0,22 0,05 8,00 0,66 D

Bukovnik 0,20 0,04 0,05 4,00 0,24 D

14

Najveće akumulacije u RH

15

Kaskade u RH

16

HE na Dravi

17

Mrežnica - Dobra

18

HES Senj

19

Sliv Cetine

20

Izazovi u modeliranju

• Hidroelektrane povezane u kaskadu

• Utjecaj visine vode na proizvodnu snagu hidroelektrana (snaga proporcionalna protoku i padu)

• Isparavanje

• Procjeđivanje

• Nepredvidivost dotoka

• Krivulja trajanja protoka (dnevni ili satni srednjak)

21

CLIM-RUN?

Modeli i algoritmi

• Simulacija

• Optimizacija

22

23

Simulacija

• Eksperimentalna metoda za proučavanje stvarnog procesa pomoću njegovog modela

• Simuliranje se odvija izvođenjem posebnog programa - simulatora - na računalu

• Naročito korisna kod složenih sustava

24

Optimizacija

• Traganje za načinom rada sustava koji zadovoljava postavljene ciljeve na najbolji način uz pridržavanje određenih ograničenja

• U računalim simulacijama ekonomskih problema oprimizacija se najčešće ostvaruje pomoću linearnog programiranja – tehnike operacijskih istraživanja

Simulacijske faze

25

• Korak: 1-30+ godina

• Proširenje kapaciteta LT Plan

• Korak:1+ godina

• Dekompozicija ograničenja MT Plan

• Korak: minute – mjeseci

• Kronološka simulacija ST Plan

Kvaliteta rezultata?

• Ovisi o:

• Kvaliteti simulacijskog alata

• Kvaliteti modela

• Iskustvu korisnika

• ...

• Kvaliteti ulaznih podataka !!!

26

CLIM-RUN?

Kvalitetni dugoročni podaci

• Kako promjena klime utječe na promjenu lokalne hidrologije?

• Odgovori mogu pomoći pri:

• Donošenju odluka o izgradnji novih proizvodnih objekata (LT Plan)

• Revitalizaciji postojećih hidroelektrana

• Dekomisiji (odnosno ne ulaganju u neke od postojećih hidroelektrana)

• Uvidu u ovisnost o drugim energentima (posljedično i na količine CO2 emisija)

27

Korisni dugoročni podaci

• Prostorni prerazmještaj oborina

• Promjene u ukupnoj količini (godišnjoj) oborina

• Promjene temperatura (topljenje snijega, isparavanje)

• Promjene u karakteru (rasporedu) oborina tijekom godine

28

Izgradnja novih HE?

Planiranje rada postojećih HE

Utjecaj na planiranje rada

• Kvaliteta dugoročnih procjena (nekoliko mjeseci do nekoliko godina) direktno je proporcionalna s kvalitetom odluka o:

• Planiranim remontima proizvodnih objekata

• Sezonskom korištenju vode u akumulacijama

• Sklapanju ugovora za plin i ugljen

• Planiranju uvoza

29

Kvalitetni kratkoročni podaci

• Gdje su korisni kratkoročni podaci?

• Spriječavanje mogućih preljeva – čuvanje ‘energenta’ (naglašeno kod manjih akumulacija)

• Određivanje optimalnog voznog reda protočnih hidroelektrana

• Određivanje optimalnog voznog reda hidroelektrana s akumulacijama kratkog vremena pražnjenja

30

Hvala na pažnji!

31