A newly developed model for the spatial allocation of wind energy utilization

Összefoglalás - Kutatásunk célja a szélenergia hasznosításának területi allokációja. Ezt egy saját fejlesztésű klí- maorientált modellel KMPAM (Komplex Multifaktoros Poligenetikus Adaptív Modell) kívánjuk megvalósítani. Ennek a modellnek a legfontosabb eleme a szélmező modellezés melyre a legtöbb energiát fordítottuk munkánk során, de más tényezőket is számításba vettünk. Ez a szélmező modellezés geostatisztikai, légkör fizikai és GIS számításokon, módszereken és egy Szekvenciális Gaussi Szimuláción (sGs) alapszik. A magyarországi szimuláci- ókhoz a bemenő adatokat Radics (2004) WAsP 10 méter magasságra készített modellezési vizualizációjából vettük, melyet geokorrigáltunk. Feltáró variográfiát és az sGs-t használva elkészítettük a modellezett terültet - Magyarország - feletti szimulációs térképeinket, különböző magasságokra, melyek közül bemutatunk néhányat. A különböző magasságokra kapott szimulációs eredményeket összefoglaltuk illetve készítettünk egy vertikális szélprofilt leíró exponenciális regresszív függvényt is. A KMAPM komplex elemzései közül a 100m-es magasságra kapott eredményeket tartalmazza az utolsó térkép, mely alapján meghatározható több lehetséges helyszíne a szélenergia felhasználásnak. Summary - Our research is on the spatial allocation of possible wind energy usage. We would like to carry this out with a self-developed model (Complex Multifactoral Polygenetic Adaptive Model = CMPAM), which basically is a climate-oriented system, but other kind of factors are also considered. The wind field modelling core is mainly based on sGs (sequential Gaussian simulation) hence geostatistics, but atmospheric physics and GIS are used as well. For the application developed for Hungary we used WAsP visualization from Radics (2004) at 10 m height as input data, the geocorrection of which was performed by us. Using optimized variography and sequential Gaussian simulation, our results were applied for Hungary in different heights. Simulation results received for different heights are summarized; furthermore, an exponential regressive function describing the vertical wind profile was also established. From the complex analyses of CMPAM, results received to the 100 m height were also included, on the basis of which several possible sites for the utilization of wind energy can be selected, under given conditions

Connection between the potential wind energy and the windy days

Preliminary wind climate information are required for the selection of the sites of energetic windmeasurements. Optimal locations of wind energy projects, where the amount of utilizable windenergy can be forecasted with a good approach, can be determined using GIS and statistical methods.Anyhow, it is necessary to elaborate methods what make posible to gain data for the wind potential ofa given location on the base of measured data. Monthly number of windy days can be such predictorif its basic statistical parameters and its connection to the monthly mean wind power can bedetermined. This latter one can be substituted by the area under the curve of the function fitted to thehourly averages of the cubes of the wind speeds. A regression modell is fitted to the monthly numberof windy days and areas under the curve, on the base of time series of 7 Hungarian weather stationsand the error of the modell is determined. On this base, the modell is extrapolated to a 35 years longperiod. The area under the curve proportional to the monthly mean wind power calculated on the baseof the monthly number of windy days show a significant decreasing trend in 4 Hungarian weatherstations

A szél- és napnapenergia, valamint az energetikai célú biomassza hasznosításának éghajlati és társadalmi-gazdasági kérdései a Hernád-völgyben = Climatic conditions and social-economic issues of the utilization of wind, solar and biomass energy in the Hernád-valley, North Hungary

A kutatás során a Hernád-völgy társadalmi-gazdasági és éghajlati adottságait vizsgáltuk azzal a céllal, hogy megállapítsuk: ezek milyen mértékig segítik elő vagy gátolják a szél- és napenergia, valamint a biomassza energetikai célú hasznosítását Statisztikai források alapján feltártuk a Hernád-völgy hátrányos helyzetű településeinek legfontosabb gazdasági-társadalmi adatait, valamint az erdészeti biomasszára vonatkozó adatokat. A megyei, régiós és országos átlagadatokkal összehasonlítva többek között megállapítottuk, hogy a víz-, csatorna- és föld-gázvezetékek kiépítése jóval kedvezőtlenebb. Utóbbi kettő indokolttá teheti az energetikai fejlesztéseket. A kistáj bioenergetikai lehetőségeinél elmondható, hogy az erdészeti faapríték potenciálja feltétlenül figyelembe veendő. Statisztikai adatfeldolgozás és a térinformatikai módszerek egybekapcsolásával elvégzett vizsgálataink azt mutatják, hogy a nagy időbeli fluktuáció ellenére hatékony lehet a terület szélenergiájának felhasználása, elsősorban az alacsony indítási sebességű szélerőművek vagy a szélerőgépek esetében. A Hernád-völgy napenergia potenciáljának feltárásához a fenti két módszerrel elvégeztük a térségbe jutó, a helyi, elsősorban a domborzati körülmények által jelentősen befolyásolt globálsugárzás időbeli és térbeli eloszlásának elemzését. A felszínre érkező globálsugárzási adatok kiértékelése elengedhetetlen információkat nyújt a Hernád-völgyben tervezett napenergia beruházások tervezésénél, gazdasági elemzésénél. | Role of socio-economic and climatic endowments of the Hernád-valley in energetic solar, wind and biomass utilization have been examined in our research program. Most important socio-economic characteristics of settlements and parameters of biomass production in the Hernád-valley have been determined on the base of statistical data. Compared to county, region, or national averages water, gas and drainage systems are rather underdeveloped in the Hernád-valley. These facts support renewable energetic developments. The micro region has a good potential in chopped wood biomass. Despite its strong temporal fluctuations wind energy utilization can be effective especially in the case of low critical velocity wind turbines and windmills according to our results gained using statistical data analyses combined with geoinformatic methods. However, small windmills and wind generators with capacities of several hundred watts or kilowatts could be more effective solutions, since they can be operated in island mode, what means that their establishment requires much less permissions. The before mentioned two methods have been used for examination of solar energy potential of the Hernád-valley as well. Spatial and temporal patterns of solar irradiance strongly influenced by the relief have been determined. Amount of solar irradiance can be measured on the surface provides important information for the planning and economic analyses of solar energy utilization projects in the Hernád-valley

CONNECTION BETWEEN THE POTENTIAL WIND ENERGY AND THE WINDY DAYS

Preliminary wind climate information are required for the selection of the sites of energetic wind measurements. Optimal locations of wind energy projects, where the amount of utilizable wind energy can be forecasted with a good approach, can be determined using GIS and statistical methods. Anyhow, it is necessary to elaborate methods what make posible to gain data for the wind potential of a given location on the base of measured data. Monthly number of windy days can be such predictor if its basic statistical parameters and its connection to the monthly mean wind power can be determined. This latter one can be substituted by the area under the curve of the function fitted to thehourly averages of the cubes of the wind speeds. A regression modell is fitted to the monthly number of windy days and areas under the curve, on the base of time series of 7 Hungarian weather stations and the error of the modell is determined. On this base, the modell is extrapolated to a 35 years long period. The area under the curve proportional to the monthly mean wind power calculated on the base of the monthly number of windy days show a significant decreasing trend in 4 Hungarian weather stations