Выбор площадки для установки солнечной фотоэлектрической системы с помощью модели аналитического иерархического процесса в Азербайджане

  • Ниджат Сохраб Имамвердиев Институт географии имени академика Г. А. Алиева, Национальная академия наук Азербайджана, пр. Г. Джавида, 115, AZ1143, г. Баку, Азербайджан https://orcid.org/0000-0002-5573-0209
DOI: https://doi.org/10.33581/2521-6740-2021-1-75-92

Аннотация

Наиболее подходящие места для установки солнечных фотоэлектрических установок определяются путем всестороннего анализа метеорологических, экономических и экологических критериев областей энергетического потенциала. Основные критерии выбора местоположения оцениваются с использованием модели аналитического иерархического процесса, основанной на методах многокритериального принятия решений для крупномасштабных солнечных фотоэлектрических проектов. Этот метод учитывает различные факторы, в том числе производственные и технологические, направленные на получение максимальной прибыли в краткосрочном периоде от проекта и производительность выработки электроэнергии. Модель аналитического иерархического процесса также применяется для оценки областей с высоким солнечным потенциалом и факторов, которые являются основными критериями для расчета индекса пригодности площадки. В исследовании определен коэффициент соответствия подходящих мест и оценены альтернативы для строительства фотоэлектрических установок. Помимо сопоставления метеорологических данных и спутниковых измерений (MERRA-2, GEOS-5.12.4), значения радиации были получены расчетным путем с помощью инструмента «область солнечного излучения» в ГИС на основе цифровой модели рельефа. Применив инструмент «взвешенное наложение» на основе ArcGIS, был сделан вывод, что 1,17 % (1016,8 км2) территории страны являются наиболее подходящими участками для установки солнечных фотоэлектрических систем. К этим районам в основном относятся зоны Хызы, Гобустана, Гаджигабула, Бейлагана, Шарура, Бабека и Джейранчёля. Всего в стране выявлено 40 участков с разным уровнем пригодности. Восемь из этих участков, расположенных в Нахичеванской Автономной Республике, имеют высокий уровень пригодности и занимают 11 % (109,2 км2) от всей определенной территории. Площадь остальных участков со средним и низким энергетическим потенциалом составляет 28 % (284,6 км2) и 61 % (623 км2) соответственно. Установка фотоэлектрических панелей на всех выявленных участках даст возможность полностью удовлетворить потребности страны в энергии.

Биография автора

Ниджат Сохраб Имамвердиев , Институт географии имени академика Г. А. Алиева, Национальная академия наук Азербайджана, пр. Г. Джавида, 115, AZ1143, г. Баку, Азербайджан

научный сотрудник

Литература

  1. Murdock HE, Gibb D, André T, Sawin JL, Brown A, Appavou F, et al. Renewables 2020 – Global status report [Internet; cited 2020 December 15]. 2020. Available from: https://inis.iaea.org/search/searchsinglerecord.aspx?recordsFor=SingleRecord&RN=51070091.
  2. Ferroukhi R. REthinking energy – 2014: towards a new power system. Abu Dhabi: International Renewable Energy Agency; 2014. 96 p.
  3. Candelise C, Winskel M, Gross RJK. The dynamics of solar PV costs and prices as a challenge for technology forecasting. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2013;26:96–107. DOI: 10.1016/j.rser.2013.05.012.
  4. International Finance Corporation. Utility-scale solar photovoltaic power plants [Internet; cited 2021 January 20]. 2015. Available from: https://www.ifc.org/wps/wcm/connect/a1b3dbd3-983e-4ee3-a67b-cdc29ef900cb/IFC+Solar+Report_Web+_08+05.pdf?MOD=AJPERES&CVID=kZePDPG.
  5. Lopez A, Roberts B, Heimiller D, Blair N, Porro G. US renewable energy technical potentials: a GIS-based analysis. Golden (US): National Renewable Energy Laboratory; 2012 July. 40 p. Technical Report: NREL/TP-6A20-51946.
  6. Azizkhani M, Vakili A, Noorollahi Y, Naseri F. Potential survey of photovoltaic power plants using analytical hierarchy process (AHP) method in Iran. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2017;75:1198–1206. DOI: 10.1016/j.rser.2016.11.103.
  7. Saaty TL. The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw-Hill; 1980. 287 p.
  8. Noorollahi E, Fadai D, Shirazi MA, Ghodsipour SH. Land suitability analysis for solar farms exploitation using GIS and fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) – a case study of Iran. Energies. 2016;9(8):643. DOI: 10.3390/en9080643.
  9. Garni HZAl, Awasthi A. Solar PV power plant site selection using a GIS-AHP based approach with application in Saudi Arabia. Applied Energy. 2017;206:1225–1240. DOI: 10.1016/j.apenergy.2017.10.024.
  10. Azerbaijan. Solar energy resource. Global Solar Atlas 3.0 [Internet; cited 2020 August 8]. 2020. Available from: https://globalsolaratlas.info/map?r=AZE:AZE.7_1&c=39.30579,45.4625,9.
  11. The World Bank. Solar resource maps of Azerbaijan [Internet; cited 2020 August 17]. Available from: https://solargis.com/maps-and-gis-data/download/azerbaijan.
  12. Khartchenko NV, Kharchenko VM. Advanced energy systems. 2nd edition. Boca Raton: CRC Press; 2013. 618 p.
  13. Sanchez-Lozano JM, García-Cascales MS, Lamata MT. Comparative TOPSIS-ELECTRE TRI methods for optimal sites for photovoltaic solar farms. Case study in Spain. Journal of Cleaner Production. 2016;127:387–398. DOI: 10.1016/j.jclepro.2016.04.005.
  14. Effat HA. Selection of potential sites for solar energy farms in Ismailia Governorate, Egypt using SRTM and multicriteria analysis. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS. 2013;2(1):205–220.
  15. Colak HE, Memisoglu T, Gercek Y. Optimal site selection for solar photovoltaic (PV) power plants using GIS and AHP: a case study of Malatya Province, Turkey. Renewable energy. 2020;149:565–576. DOI: 10.1016/j.renene.2019.12.078.
  16. Sengupta M, Habte A, Gueymard C, Wilbert S, Renné D, Stoffel T. Best practices handbook for the collection and use of solar resource data for solar energy applications. Golden (US): National Renewable Energy Laboratory; 2017 January. Report No.: NREL/TP-5D00-68886.e.
  17. Greene R, Devillers R, Luther JE, Eddy BG. GIS-based multiple-criteria decision analysis. Geography Compass. 2011;5(6):412–432. DOI: 10.1111/j.1749-8198.2011.00431.x.
  18. Rumbayan M, Nagasaka K. Prioritization decision for renewable energy development using analytic hierarchy process and geographic information system. In: Tokyo University of Agriculture and Technology. The 2012 International Conference on Advanced Mechatronic Systems, 2012 September 18–21; Tokyo, Japan. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2012. p. 36–41.
  19. Uyan M. GIS-based solar farms site selection using analytic hierarchy process (AHP) in Karapinar region, Konya/Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2013;28;11–17. DOI: 10.1016/j.rser.2013.07.042.
  20. Watson JJ, Hudson MD. Regional scale wind farm and solar farm suitability assessment using GIS-assisted multi-criteria evaluation. Landscape and Urban Planning. 2015;138:20–31. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2015.02.001.
  21. Charabi Y, Rhouma MBH, Gastli A. Siting of PV power plants on inclined terrains. International Journal of Sustainable Energy. 2016;35(9):834–843. DOI: 10.1080/14786451.2014.952298.
  22. Mentis D, Welsch M, Nerini FF, Broad O, Howells M, Bazilian M, et al. A GIS-based approach for electrification planning – a case study on Nigeria. Energy for Sustainable Development. 2015;29:142–150. DOI: 10.1016/j.esd.2015.09.007.
  23. Kengpol A, Rontlaong P, Tuominen M. Design of a decision support system for site selection using fuzzy AHP: a case study of solar power plant in north-eastern parts of Thailand. In: Proceedings of PICMET’12: Technology Management for Emerging Technologies; 29 July – 2 August 2012; Vancouver, Canada. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers; 2012. p. 734–743.
  24. Massimo A, Dell’Isola M, Frattolillo A, Ficco G. Development of a geographical information system (GIS) for the integration of solar energy in the energy planning of a wide area. Sustainability. 2014;6(9):5730–5744. DOI: 10.3390/su6095730.
  25. Borgogno ME, Fabrizio E, Chiabrando R. Site selection of large ground-mounted photovoltaic plants: a GIS decision support system and an application to Italy. International Journal of Green Energy. 2015;12(5):515–525. DOI: 10.1080/15435075.2013.858047.
  26. Aydin NY, Kentel E, Duzgun HS. GIS-based site selection methodology for hybrid renewable energy systems: a case study from western Turkey. Energy conversion and management. 2013;70:90–106. DOI: 10.1016/j.enconman.2013.02.004.
  27. Janke JR. Multicriteria GIS modeling of wind and solar farms in Colorado. Renewable Energy. 2010;35(10):2228–2234. DOI: 10.1016/j.renene.2010.03.014.
  28. Chien F, Wang C-N, Nguyen VT, Nguyen VT, Chau KY. An evaluation model of quantitative and qualitative fuzzy multi-criteria decision-making approach for hydroelectric plant location selection. Energies. 2020;13(11):2783. DOI: 10.3390/en13112783.
  29. Mammadov RM, scientific editor. Geographical Atlas of the Republic of Azerbaijan. [S. l.]: Baku Cartography Factory; 2018. 207 p.
  30. GMAO MERRA-2 assimilation model (1981–2019) and GEOS-5.12.4. Power Data Access Viewer [Internet; cited 2020 December 1]. Available from: https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer.
  31. Aguayo P. Solar energy potential analysis at building scale using LiDAR and satellite data. Waterloo (ON): University of Waterloo; 2013.
  32. Earth Data Search. ASTER Global Digital Elevation Model NetCDF V003 [Internet; cited 2020 September 12]. Available from: https://search.earthdata.nasa.gov/search/?hdr=1%20to%2030%20meters&fi=ASTER&fst0=Land%20Surface (date of access: 12.09.2020).
  33. Ismayilov M, Jabrayilov E. Protected areas in Azerbaijan: landscape-ecological diversity and sustainability. Ankara Üniversitesi Çevrebilimleri Dergisi. 2019;7(2):31–42.
  34. Asakereh A, Soleymani M, Sheikhdavoodi MJ. A GIS-based Fuzzy-AHP method for the evaluation of solar farms locations: case study in Khuzestan province, Iran. Solar Energy. 2017;155:342–353. DOI: 10.1016/j.solener.2017.05.075.
  35. Asia. Geofabrik downloads [Internet; 2020 November 12]. Available from: https://download.geofabrik.de/asia.html.
  36. Saaty TL. Analytic heirarchy process. In: Wiley StatsRef: Statistics Reference Online [Internet; cited 2020 December 23]. [S. l.]: John Wiley & Sons; 2014 September 29. DOI: 10.1002/9781118445112.stat05310.
  37. Buchhorn M, Smets B, Bertels L, De Roo B, Lesiv M, Tsendbazar N-E. Copernicus global land service. Land cover 100 m: collection 3: epoch 2019: globe [Internet; cited 2020 December 22]. 2020 September 8. Available from: https://lcviewer.vito.be/2015/Azerbaijan. DOI: 10.5281/zenodo.3939050.
  38. The State Statistical Committee of the Republic of Azerbaijan. Energy of Azerbaijan. Baku: The State Statistical Committee of the Republic of Azerbaijan; 2020. 160 p.
Опубликован
2021-06-15
Ключевые слова: возобновляемые источники энергии, солнечная энергия, солнечная фотоэлектрическая система, многокритериальное принятие решений, модель ГИС, модель AИП
Как цитировать
Имамвердиев , Н. С. (2021). Выбор площадки для установки солнечной фотоэлектрической системы с помощью модели аналитического иерархического процесса в Азербайджане. Журнал Белорусского государственного университета. География. Геология, 1, 75-92. https://doi.org/10.33581/2521-6740-2021-1-75-92
Выпуск
№ 1 (2021): Журнал Белорусского государственного университета. География. Геология
Раздел
География

Copyright (c) 2021 Журнал Белорусского государственного университета. География. Геология

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).