A szél mérése (Kircsi Andrea és Baros Zoltán)

Átírás

1 LÉGKÖRI ERFORRÁSOK G330, 3 KR., +0 A SZÉLEERGIA Dr. Tar Károly Debreceni Egyetem Meteorológiai Tanszék tark@puma.unideb.hu A szél fogalma, kialakulásának magyarázata, mérése A szél mérése (Kircsi Andrea és Baros Zoltán) Szélirány, szélnyomás 1.A A szél fogalma, kialakulásá- nak magyarázata, mérése.történeti áttekintés 3.Mennyi van? 4.Mire használjuk? 5.Hogyan használjuk? Műszer nélkül Szélir lirányt becsléssel. ssel. Szélsebess lsebesség esetén n tapasztalati skála a Beaufort-féle eredetileg 1 fokozatú,, majd 17 fokozatra bővített b skála Műszerrel Athén Szelek tornya; Mexikó maya széltorony 1500 Leonardo da Vinci; ; 1667 Hooke nyomólapos szélm lmérő XVIII. sz.: Leupold szélsebess lsebességmérő,szélirány- regisztráló 1846: Robinson kanalas szélsebess lsebességmérő Wild-féle nyomólapos szélzászló - Szélfogó: két, egymáshoz hajló fémlemez - nyomólap: cm fémlemez - a szélerősség Beaufort- fokban olvasható le. 1

2 Szélsebesség Módszer: egységnyi gnyi felületre letre ható szélnyom lnyomás, egységnyi gnyi idő alatt megtett út t mérése. m Forgókerekes: Fordulatszámot mér. m Forgókanalas szélsebess lsebességmérő Kézi kanalas,, lapl apátkerekes Aerodinamikus: yomásm smérésre sre vezeti vissza a szélsebess lsebességmérést. Fuess-féle univerzális szélíró Elektomos: : A szél l hűtőh hatását t használja ki Albrecht-féle le hődrótos anemométer Szónikus nikus: : Hangimpulzusok alapján. Forgókanalas szélmérők Kézi kanalas szélmérő Érzékelője: 3 domború félgömb A körülfordulások időegységre vonatkoztatott számából megad-ható a szélsebesség Írókészülékhez kapcsolható Lapátkerekes szélsebességmérő Aerodinamikus szélsebességmérők Fuess-féle univerzális szélmérő (KÉP!) - statikus és dinamikus nyomás közötti különbségre épít - Érzékelője: búvárharang - Széllökések sebességét, szélirányt, átlagsebességet regisztrál Elektromos: A szél l hűtőh hatását t használja ki,, pl. Albrechtféle hődrótos anemométer Szónikus nikus: Akusztikus szélsebességmérő. Hangimpulzusokat bocsát t ki. Szélir liránytól és szélsebess lsebességtől függően időbeli eltérések tapasztalhatók k az érzékelőben. Automata meteorológiai mérőállomások Az automatizálás okai Törekvés a: Minőségre (hosszú távon megbízható műszerek) Pontosságra (minél kisebb hibaszázalék), agyobb sűrűségű mérésekre, Gazdaságosságra. Folyamatos technológiai fejlődés rendelkezésre állás

3 Felépítésük Oszlopra szerelt érzékelőkből és adatgyűjtőből állnak, Ez számítógéppel áll kapcsolatban (az állomástól távol is elhelyezkedhet), Az egyes állomások szintén összeköttetésben állnak egymással, Az adatok azonnal http-szerverre is kerülhetnek. Szélmérés: - Az anemométer házában infravörös opto-szaggató (chopper)) a szélsebességgel arányos frekvenciájú jelet ad le, - míg a szélzászló házában elhelyezett infravörös optikai érzékelő Gray- kódolású tárcsával határozza meg az aktuális irányt. 3

4 Amit nem tudunk mérni: a szél energiája, azaz az áramló levegő kinetikus energiája! ρ álland llandó vt A v. Történeti áttekintés: Magyarországon van kihasználható szélenergia Magyarországon a török Számuk így alakult: hódoltság után jelentek 1863-ban 475, meg nagyobb számban a szélmalmok, bár 1873-ban 854, helyenként már a ben 650, században is 1894-ben 71 előfordultak ban 691 Elterjedésük azonban (Bárány, Vörös és Wagner, csak a 17. században 1970). vált általánossá, a legtöbb szélmalmot viszont hazánkban és között építették A 19.sz. végén, a 0. sz. elején az ország szélmalmainak több mint 95 %-a% a az Alföldön helyezkedett el ( (ábra, ábra, Keveiné Bárány I., 1991), ami önmagában is elegendő bizonyíték arra, hogy hazánknak ezen a táján is van elegendő hasznosítható szélenergia. A térkép egyértelműen mutatja azt is, hogy a szélmalmok többsége a Dél-Alföldön található, ami arra utal, hogy a szélviszonyok ezen a tájon leginkább itt feleltek meg a nem túl magasan elhelyezett, kb. 0 kw teljesítményű szélmalmok működési feltételeinek. Az egykori szélmalmok helyei tehát a vizsgálatok szerint (Keveiné Bárány I., 000) pontosan kijelölik azokat a térségeket, ahol minden valószínűség szerint gazdaságos szélenergia kitermelés lehetséges. 3. Mennyi van? 3.1. Spekulatív becslések 3.. Statisztikai becslések a meteorológiai állomások széladataiból Éghajlati célú feldolgozások alapján 3... Energetikai célú feldolgozások alapján - Relatív mennyiségek - A szélsebesség magasságtól való függésének becslése - umerikus becslések (A napi átlagos fajlagos szélteljesítmény becslése közelítő függvénnyel) 3.3. Modell-becslések 3.4. Energetikai szélmérések 3.1. Spekulatív becslések Vajda (1999): TROPOPAUZA 1.5 PW Tegyük fel, hogy hazánk alapterülete egy 10 5 km területű téglalap, amely fölött 50 m-es m magasságig a levegő 3 m/s átlagsebességgel áramlik (a levegő sűrűsége 1.3 kg/m 3 ) E kin 1 = mv,m = ρv,e kin 77* J 1%=15 TW 0 %=3 TW tenger szárazföld A légmozgásokban megtestesülő mozgási energia a légkör (~troposzféra) teljes energiájának csupán kis része, hatalmas teljesítményt, 1.5 PW-ot képvisel. Gyakorlati kiaknázásra azonban természetesen csak az alsó m-es m réteg jöhet számításba, vagyis mindössze 1 %, azaz 15 TW.. Ennek 0 %-a,% 3 TW jut a szárazföldekre. A gondolatot tovább folytatva ebből az következik, hogy hazánk területére ami az összes szárazföld (149 millió km ) területének kb. 0.6 ezreléke GW szélteljesítmény esik km v=3 m/s 50 m ρ=1.3 kg/m 3 4

5 Koppány (1989): A budapesti magas légköri megfigyelések alapján ( ) meghatározott átlagos szélsebesség és a normál légkör sűrűségének magasság szerinti változásaiból arra következtetett, hogy egy 500 m magas dombtetőn mintegy 11-szer nagyobb fajlagos szélteljesítmény nyerhető, mint a síkságon, még akkor is, ha a domborzatnak a szélsebességre gyakorolt hatásától (a levegőtrajektóriák összetartása) eltekintünk. Feltevése és számítása szerint Magyarország 500 m-t m t elérő vagy meghaladó olyan területe, amely alkalmas szélgépek telepítésére kb. 10 km, ahová 4000 szélerőművet állíthatnánk fel, amelyek együttes energiatermelése 30 MWh/nap (100 m rotor-felülettel és 30 %-os% hatásfokkal számolva). Ez összesen 1.18*10 6 MWh/év /év, ami az ország villamos energia fogyasztásának kb. 3 %-a% a az 1986-os adatok alapján. Valószínű, hogy ez az arány most is kb. ennyi, mert az energiafogyasztással együtt nőtt a szélerőművek teljesítménye is. 3.. Statisztikai becslések a meteorológiai állomások széladataiból Éghajlati célú feldolgozások alapján Az uralkodó szélirányok és az átlagos szélsebesség területi eloszlása Magyarországon a téli félévben (Kakas nyomán Dobosi és Felméry, 1971) Az uralkodó szélirányok és az átlagos szélsebesség területi eloszlása Magyarországon a nyári félévben (Kakas nyomán Dobosi és Felméry, 1971) A szélerősség évi középértékeinek területi eloszlása (B, 30 évi átlag, Bacsó nyomán Dobosi és Felméry, 1971) Bartholy Radics Bohoczky (003): 3... Energetikai célú feldolgozások alapján 5

6 Térkép: a 16 állomás és ebből a 10 kiemelve. UKRAIE AUSTRIA KISVÁRDA SLOVAKIA MISKOLC KÉKESTETŐ GYŐR PÁPA SZOMBATHELY DEBRECE BUDAPEST KESZTHELY ROMAIA SIÓFOK KECSKEMÉT BÉKÉSCSABA SLOVEIA AGYKAIZSA BAJA SZEGED PÉCS 0 km 40 km60 km CROATIA YUGOSLAVIA A Péczely-féle makroszinoptikus helyzetek kódjai, betűkódjai és rövid jellemzésük Meridionális irányítású helyzetek északias áramlással (M helyzetcsoport) 1 mcc ciklon hátoldali áramlásrendszere AB anticiklon a Brit-szigetek térségében 3 CMc mediterrán ciklon hátoldali áramlásrendszere Meridionális irányítású helyzetek délies áramlással (MS helyzetcsoport) 4 mcw ciklon előoldali áramlásrendszere 5 Ae anticiklon Magyarországtól keletre 6 CMw mediterrán ciklon előoldali áramlásrendszere Zonális irányítású helyzetek nyugatias áramlással (ZW helyzetcsoport) 7 zc zonális ciklonális helyzet 8 Aw nyugatról benyúló anticiklon 9 As anticiklon Magyarországtól délre Zonális irányítású helyzetek keleties áramlással (ZE helyzetcsoport) 10 An anticiklon Magyarországtól északra 11 AF anticiklon Fennoskandinávia térségében Centrumhelyzetek 1 A anticiklon a Kárpát-medence fölött 13 C cikloncentrum a Kárpát-medence fölött ciklonális helyzetek 1, 3, 4, 6, 7, 13 anticiklonális helyzetek, 5, 8, 9, 10, 11, 1 Relatív mennyiségek: - kitüntetett (energiában gazdag) szélirányok A szélirányok energetikai paraméterei: - a szélirányok relatív gyakorisága: f D - a szélirányok relatív energiatartalma: p(d) P (D) = ρ f 1 f k Dj 3 f 1 v p (D) = j j= 1 Pf 1 P (D) - a szélirányok átlagsebessége - a szélirányok átlagos időtartama Jellemző és nem jellemző szélirányok p 0 =0.065, ε=0,07 u ε =.98 h = p n u np (1 p ) 1 0 ε 0 0 h = p n + u np (1 p ) 0 ε 0 0 Φ(u ε ) 1= 1 ε Ha egy D szélir lirány f D gyakoriságára ra teljesül, l, hogy f D >h, akkor azt jellemző szélir liránynak nevezzük. Egy jellemző és s egy nem jellemző szélir lirány energiatartalmának nak aránya (CD e /D e ) % A szélirányok relatív gyakorisága ( ) 0 18 Szombathely 16 Budapest 14 Debrecen E S % A szélirányok relatív energiatartalma ( ) E E EE E Szombathely Budapest Debrecen E E EE ESE SE SSE SSW SW WSW W WW W W ESE SE SSE S Megf. állomás Szombathely Budapest Debrecen átlag Tél Tavasz CD e /D e yár Ősz Év SSW SW WSW WW W W W 6

7 síkvidéki nem síkvidéki "országos" síkvidék nem síkv. országos Tél 3,8 4, 3,8 4,7 3,8 4,4 4,0 4, 4,1 tavasz,6,6 3,7 4,5 3,1 3,4,6 4,1 3, yár 3,4 3,4 6,3 5,8 4,7 4,4 3,4 6,1 4,5 Ősz 3,,9 4,8 5,0 3,9 3,7 3,0 4,9 3,8 Év,8,9 4,5 4, 3,6 3,5,9 4,4 3,5 M 9,3 4,9 10,9 6,5 10,1 5,6 6,6 8,3 7,4 MS,9,4 4,4 5,1 3,5 3,5,6 4,7 3,5 ZW 5,5 5,4 6,5 6, 5,9 5,8 5,5 6,3 5,9 ZE 6, 8,5 1,3 10,0 8,7 9, 7,3 11, 8,9 A,,0 3,3,7,7,3,1 3,0,5 C 7,4 5,1 7,0 8,6 7, 6,6 6,1 7,7 6,9 Az energetikai uralkodó szélir lirányok (PD) és s relatív v energiatartalmuk (PD( ). e Időszak Tél Tavasz yár Ősz Év Szombathely PD PD e Budapest PD W W W W W PD e Debrecen PD SSW E E SSW E PD e Az energetikai uralkodó szélirányok (és relatív energiatartalmuk: Debrecen Békéscsaba Szeged Budapest Győr irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. év 0,9 E 14,8 S 17,4 S 19,3 W 13,9 W 17,6 W 19, W 4,5 W 14,9 W 7, tél 3,7 E 14,5 S 19,7 S 31,7 SSE 16, W 17,9 W 30,7 W 9,0 W 17,8 W 5,3 tavasz 16,0 E 15,3 S 16,4 17,8 SSE 1,8 W 17,3 W 3,0 W,3 S 14,1 W 7, nyár 30,8 E 17,8 1,0 WW 15,4 W 3, W 0,8 W 33,7 W 33,8 W 0, W 39,4 ősz S 18,1 SW 11,9 S 4,8 S,4 SSE 17,4 SE 18,7 W 6,8 W 5,3 W 16,7 W,3 M 39,6 E 15,7 1,1 S 17,4 W 6,8 W 6,9 W 40,4 W 31,4 W 9,8 W 35, MS S 7,4 E 11,9 S 30,1 S 31,0 SSE 7,1 SE 5,6 ESE 9,6 W 16, SE 18,7 W 15,0 ZW 19,5 SW 15,9 S 16,6 WW 1,7 W 1,7 W 31, W 31,6 W 8,4 W 16,4 W 33,0 ZE E 30,4 E 35,8 E 3,6 35,3 E 6,8 E 33,0 E 4,7 EE 4,3 SE 14,5 6,9 A S 0,4 E 13,7 S 17,7 S 0,4 S 14,4 16,3 ESE 9,9 S 11, S 16,7 WSW 16,9 C SW 17,1 SSW 1,5 SSW 18,0 S 19,1 WW 37,1 W 16,4 W 45,4 W 31,1 W 41, W 5,3 Szombathely Keszthely Pécs Miskolc Kékestető irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. irány rel.energ. év 57,4 4,7 39,3 W 51,8 16, W 16, WW 19,0 W 5,8 SSW 18,4 SSW 18,5 tél 64,9 44,6 35,9 W 51,4 E 10,5 W 18, 13,3 S 9,9 S 3,0 SW,8 tavasz 53,3 41, 31,3 W 54,4 13,1 W 17,7 WW 0,0 W 3,6 SSW 19,1 SSW 17,8 nyár 49,9 45,8 49,5 W 57,6 17,9 0,9 18,5 W,1 E 15,7 E 0,5 ősz 57,9 39,7 47,4 W 38,3 17,4 13,5 WW 3,3 W 5,3 SSW 1,9 SSW 9,9 M 60,0 46,5 47,9 W 60,5 6, W 1,9 WW 19,0 W 9,3 E 0,3 SW 16, MS 56,1 37,6 3,8 W 43,4 E 11,7 E 11,6 16,7 W 16,9 SSW 6,6 SSW 34,6 ZW 46,0 48,6 4,9 W 55,5 17, W 3,1 WW 37,5 W 4,6 SSW 17,3 SW 1,4 ZE 70,0 E 53,8 4,1 W 49,5 E 15,5 17,9 E 4,0 E 31,7 E 6,8 E 38,6 A S 3,0 E 34,8 SSE 18,6 W 30,6 SE 15,3 W 16, W 8,0 W 16,0 SW 1,3 WSW 17,9 C 49,0 65,1 35,8 W 71,9 7,5 W 1,3 11,4 E 1,5 1,3 SSW 19,0 A következtetéseket tömörebben Következtetések Következtetések A síkvidéki állomásokon legtöbb esetben a széliránycsoportok átlagos (egy irányra eső) energiája növekedett, csak az A helyzetben nőtt viszont ezek k és e rész-időszak átlagsebessége, ebben a helyzetben egyébként csak a jellemző irányok összes és átlagos energiatartalma csökkent, A nem síkvidéki állomásokon az esetek több mint felében növekedett a jellemző szélirányok száma, ezek összes gyakorisága és energiája, egyharmadában adában egy jellemző irány energiája, csak 1-1 esetben az összes többi paraméter értéke Egy jellemző szélirány által szállított energia mindkét területen növekszik télen, nyáron viszont a nem síkvidéki állomásokon csökken. Az összes állomást együtt kezelve ( országosan ) a paraméterek növekedését n mindössze 18 %-ban% figyelhetjük meg, elsősorban a centrum-helyzetekben és télen. A nem síkvidéki állomásokon a paraméterek értékei az összes eset 67 %-ában% nagyobbak, mint a síkvidéki állomásokon, egyik esetben sem kevesebb ebb a jellemző szélirányok összes és átlagos energiája és átlagsebessége, soha nem több egy nem jellemző irány energiája, mindig nagyobb viszont a rész-időszakok átlagos szélsebessége, a többlet télen, nyáron, az MS és ZW helyzetcsoportban, valamint a C helyzetben a paraméterek kevesebb, mint felénél áll csak be. Egy jellemző és egy nem jellemző szélirány energiatartalma arányának ának átlagos értékei (CWD E1 /WD E1 ) The ratio of the energy content of one characteristic and one non- characteristic wind direction (CWD E1 /WD E1 ) Egy jellemző irány átlagosan minimum -szer (síkvidéken az A helyzetben), maximum 1,3-szor (nem síkvidéken a ZE helyzetcsoportban) több energiát szállít, mint egy nem jellemző. Arányuk hely- és idő- és erősen időjárási helyzet függő: a síkvidéki állomásokon, a második időszakban, a meridionális helyzetcsoportban és az anticiklon-centrum centrum helyzetben kevesebb, mint a nem síkvidéki állomásokon, az első időszakban, a zonális helyzetcsoportban és a ciklon-centrum centrum helyzetben Az (energetikailag) uralkodó irány relatív energiája a síkvidéki állomásokon az első időszakban kb. 10 és 45 % közé esik, átlagosan kb. 3 %. A második időszakban a minimum 11 %, a maximum 5 %, az átlag ugyancsak 3 %, jelentősen n tehát csak a legnagyobb érték növekedett. A nem síkvidéki állomásokon mindkét időszakban nagyobbak a felvehető értékek intervallumai: az első időszakban ezek 10 és 70 %, a másodikban pedig 10 és 7 % között lehetnek, az átlagok pedig 30 és 3 %. Lényeges időbeli változásról tehát itt nem beszélhetünk. Az uralkodó szélirányok által szállított relatív energia gyakorisági eloszlása a követ- kezőképpen alakul: a síkvidéki állomásokon az első időszakban ezek kb. 87 %-a a a % intervallumba esik, a második időszakban ugyanez az intervallum az esetek 91 %-át tartalmazza, azaz koncentráltabb lett az eloszlás. A nem síkvidéki állomáso-kon ugyanezek az összevont gyakoriságok a %, ill. a % intervallumokba férnek csak be, vagyis itt laposabb az eloszlás mindkét időszakban és a második időszak sem mutat az előzőhöz képest rendezettebb eloszlást (mivel nőtt az intervallum hossza). 7

8 - A relatív szélteljesítmény éves menete (éghajlatváltozás?) % Szom bathely hónap 0 I. II. III. IV. V. V I. V II. V III. IX. X. X I. X II. % B u d a p e s t hónap 0 I. II. III. IV. V. V I. V II. V III. IX. X. X I. X II. % D ebrecen hónap 0 I. II. III. IV. V. V I. V II. V III. IX. X. X I. X II. Általános következtetések Mindezekből nagy biztonsággal állíthatjuk: a jellemző szélirányok eloszlásában,, a jellemző és nem jellemző szélirány-csoportok energetikai paramétereinek értékében, valamint ebből következően az (energetikai) uralkodó szélirányok tulajdonságaiban a két öt éves, egymástól kb. 0 évnyire lévő időszakban mutatkozó különbségek valósak. Megkockáztatható az a feltevés is, hogy a szélsebesség és vele együtt a szélenergia csökkenő tendenciájáról van szó. Ezek okaként elsősorban az európai tengerszinti légnyomás szignifikáns megváltozását jelölhetjük meg, ami markáns és statisztikailag bizonyított megnyilvánulása a jelenkori klímaingadozásnak. A felszínközeli légnyomási mező megváltozása A lin.. trend meredekségei (Schönviese et al.,1994) Az RT 300/850 megváltozása A lineáris trend ( ) 91) meredekségei Satírozott: >90 % szignifikancia szinten (Meyhöfer et al., 1996) A tengerszinti légnyomás (hpa) megváltozása és között. A satírozott területeken a változás 95 % valószínűségi szinten szignifikáns. (Molnár-Tar, 003) A szélsebesség magasságtól való függésének becslése A leggyakrabban használt empirikus szélprofil törvények: WMO: v h =v 10 [ lg(h+4.75)] (nincs paramétere!) α h Hellmann: v = v1 h1 (a a meteorológiai állomásokon h 1 =10 m) α: : a felszín tagoltságának és a légkör egyensúlyi helyzetének függvénye napi és évi menete van! 8

9 A havi átlagos szélsebesség és a hónap egy napjára átlagosan eső fajlagos szélteljesítmény évi menete hazánk szélenergiában legszegényebb és leggazdagabb pontján különböző magasságokban a WMO által ajánlott összefüggés szerint Mérőtornyok Mo-n: : Pakson, 10, 50 és 10 m-n m mérőerkélyeken mérik a különböző paramétereket, nehézkes a megközelítés, max m-ig m lehet így mérni. Az α kitevő évi átlagai és szórásai a különböző szintek között különböző módszerekkel meghatározva a paksi toronymérések alapján átlag szórás átlag szórás a napi átlagse- bességek gekből az óránkéntnt i kitev evők napi átlagából irányok szerint Az α kitevő napi menete α A kitevő napi menete, Paks, 10m, 0 m-ből számolva (óraátlagok) mérési időpontok 0:00 1:00 :00 3:00 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 1:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 0:00 1:00 :00 3:00 A kitev ő irány szerinti változása (Paks, 000) 0.70 W E 0.60 W 0.50 E 0.40 WW 0.30 EE W 0.00 E WSW ESE SW SE SSW SSE S A kitev ő irány szerinti változása (Paks, 001) 0.70 W E 0.60 W 0.50 E WW EE W 0.00 E WSW ESE SW SE a0-50 a0-10 a50-10 a0-50 a0-10 a50-10 Az α kitevő egyes szélirányokhoz tartozó átlagos értékei. umerikus becslések: A napi átlagos fajlagos szélteljesítmény becslése közelítő függvénnyel a diszkrét mérési adatok folytonossá tételéhez A fajlagos szélteljesítmény az egységnyi függőleges felületen egységnyi idő alatt átáramló levegő tömegének mozgási energiája. Kiszámítása sa egy adott időpontban a P ρ 3 f = v összefüggés alapján történik, ahol v a szélsebesség, ρ a levegő sűrűsége, mértékegysége pedig Wm -. A meteorológiai állomásokon (általában 10 m-en) m mért szélsebesség adatok alapján tehát megpróbálkozhatunk a fajlagos szélteljesítménynek adott időszakra vonatkozó becslésével is. Egy adott időszak, pl. egy nap összes potenciális szélenergiáját az időszak egyes időpontjaiban mért szélsebességekből lehet meghatározni. Két K lehetőség adódik: az összefüggésben az időszak átlagsebességét írjuk a v helyébe, az időszak egyes (diszkrét) időpontjaiban meghatározott értékeket összegezzük. SSW SSE S 9

10 Az eredmény mindenképpen függ a mérési időpontok számától! A függőség kiküszöbölésére létezik elvi megoldás, ha az időszak egy napjára átlagosan jutó fajlagos szélteljesítményt a következőképpen definiáljuk: a szélsebesség köbök óránkénti átlagának napi menetét közelítő függvény görbe alatti területe (határozott integrálja) szorozva a levegő sűrűségének felével. Legyen közelítő függvény a következő: π mx π mx f ( x ) = a 0 + ( a m cos + b m sin ) m = 1 vagyis egy trigonometrikus polinomokból álló Fourier-sor első két eleme, ahol tehát =4, x=1,,, ( (Dobosi-Felméry,, 1971). A fenti függvény primitív függvénye a következő: a b F (x) a x ( m sin x m = 0 + α m cos α m x) α m m α = 1 m πm αm = Ha tehát az a m és b m együtthatók meghatározásához a szélsebesség köbök óránkénti átlagának idősorát (napi menetét) használjuk, akkor az időszak egy napjára átlagosan jutó fajlagos szélteljesítmény: ρ P naf = [F ( 4) F ( 1)] Példa a szélsebesség köbök óránkénti átlagának az f (x) függvénnyel való közelítésére: m 3 /s 3 agykanizsa, tavasz (1968-7) 110 megfigyelt 100 közelített óra A napi átlagos fajlagos szélteljesítménynek a közelítő függvény görbe alatti területével becsült értékei (Wm -, vastag: : a legnagyobb, dőlt: : a legkisebb évszakos érték ) év tél tavasz nyár ősz év tél tavasz nyár ősz Kisvárda Debrecen Békéscsaba Szeged Kecskemét Baja Budapest Győr Kékestető Miskolc Szombathely Pápa Keszthely Siófok agykanizsa Pécs A második időszak ( ) 95) napi átlagos fajlagos szélteljesítménye az első időszak (1968-7) napi átlagos fajlagos szélteljesítményének százalékában (vastag dőlt: : növekedés, dőlt: : a legkevesebb csökkenés, vastag: a legnagyobb csökkenés). év tél tavasz nyár ősz Debrecen Békéscsaba Szeged Budapest Győr Kékestető Szombathely Keszthely Pécs átlag Miskolc Modell-becslések Hazánkban a szélmező dinamikus modellezésére a WAsP (Wind Atlas Analysis and Application Program) ) modellt használják a kutatók ( (Radics,, 001; Bartholy és Radics, 000a, b; 001; Radics és Bartholy,, 001, OMSz). Ez a széladatok horizontális és vertikális extrapolációjára szolgáló lineáris, spektrális modell, amelyet Dániában fejlesztettek ki. A WAsP alkalmas a domborzati és érdességi adatok alapján egy terület szélklímájának becslésére, az átlagos szél teljes energiájának számítására és a szélerőmű közepes teljesítmény outputjának meghatározására. 10

11 A WAsP modell szerkezete Az észlelőhely leírása A szélirány és szélsebesség idősora Az átlagos szélsebesség és a potenciális szélteljesítmény becslése a WAsP modellel 18 m-m en (Hegyhátsál). Árnyékolási almodell Orográfiai almodell Érdesség-változási almodell Az akadályok korrekciója Orografikus korrekció Érdességi korrekció Effektív érdesség Szélsebességek szélirány szerinti hisztogramja Korrigált hisztogram Upward transzformáció: geosztrófikus szél hisztogramja Downward transzformáció: hisztogram 10 m-en Weibull paraméterek A széltérkép statisztikák adatbázisa Stabilitási korrekció Weibull paraméterek adott magasságban Példa a WAsP-modellel és interpolásiós technikával létrehozott kompozit széltérképre: az évi átlagos szélsebesség (m/s) 50 m-en. m Az évi átlagos szélsebesség (m/s) 50 m-en. Példa a WAsP-modellel és interpolásiós technikával létrehozott kompozit széltérképre ( (Radics,, 004) 3.4. Energetikai szélmérések Energetikai szélmérés: 10 m és legalább 30 m magasan, sűrű mintavétel, 10 perces átlagértékek rögzítése Az energetikai szélmérés gondolata tehát megszületett, azonban a részleges megvalósulására hosszú ideig kellett várni ben az MVM és az OVIT támogatásával beindult egy 1 éves program, amelynek legfontosabb eleme az, hogy az országban 10 távvezeték oszlopra (6 és 50 m magasság között) szélsebesség mérőket szereltek fel, amelyek 1 éven át működtek. A szélenergia-kutatás szempontjából javasolt mérőhelyek és a meteorológiai állomáshálózat az ötvenes években (Kakas és Mezősi, 1956) 11

12 E mérések és néhány más meteorológiai állomás szélsebesség adatainak felhasználásával készült Magyarország első energetikai széltérképe, ( (Blahó és Marshall, 1993). A térkép azt sugallja, hogy igazából csak a Dunántúl nyugati, észak-nyugati részén van kihasználható szélenergia. A Mosonmagyaróvár környékén 45 m magasságban történt szélmérések legfontosabb eredményei Mérési időszak: december február március április május Közepes szélsebesség (m/s) 6,6 5,9 6,8 7,5 5,8 Teljesítménysűrűség (W/m ) 31,4 5,0 4,4 41,7 1,0 Mérés időtartama (min.),80 41,760 44,640 43,00 44,640 Az energetikai szélmérés mai lehe- tőségei 1. Magyarország automata mete- orológiai állomáshálózata. Meteorológiai mérőtornyok 3. Expedíciós mérések a kiválasztott területen 4. SODAR 5. Pilot és rádiószondás mérések Ballonszonda: olyan meteorográf,, amely szabad léggömbre kötve, a talajtól a léggömb pukka- násáig megméri és regiszt- rálja a felsőbb légrétegek állapotjelzőit. Pilot-léggömbösléggömbös mérések (műszer nélküli, szabad léggömb, amit az uralkodó szél vizuális megfigyelésé-re használtak) nehézkessé vált, így áttértek a Rádió-szélmérésekre (lokátoros követés) A SODAR 4. Mire használjuk? 1

13 Összegzett installált szélenergia-kapacitás Európában és a Világon (MW) A SZÉLEERGIA Európai Unió Világ Az évente installált szélenergia kapacitás az EU-ban 13

14 Az aktuális trend és a Fehér Könyv céljainak összehasonlítása a telepített szélenergia teljesítmények esetén (MW) Szélerőművek Magyarországon Várpalota-Inota: ORDEX 9/50 (50 kw) Kulcs: EERCO E40 (600 kw) Mosonszolnok: db EERCO E40 (x600 kw) Mosonmagyaróvár: db EERCO E40 (x600 kw) Szélerőművek Magyarországon Erk: EERCO E48 (800 kw) Vép: EERCO E40 (600 kw) Újrónafő: EERCO E48 (800 kw) Σ: 5.45 MW Inota: 001. január 1. Kulcs, 001. május MFt, az első évi termelés 150 MWh, 750 család szükségletét fedezi. Mosonszolok, szélerőműpark: 00. december 0. 14

15 Mosonmagyaróvár, szélerőműpark: 003. július 1. Erk, 005. május 1. Vép, 005.július 15. Vép, 005.július 15. Újrónafő, 005. július 15. Termelt energia Az öt magyarországi szélerm által termelt villamos energia mennyisége: Kulcs, 1x600 kw Mosonszolnok, x600 kw Mosonmagyaróvár, x600 kw Össz. kwh kwh/hónap kwh/nap Átgondolt helykiválasztás, energetikai szélmérések 15

16 Szivattyúkat hajtó szélergépek: Példák a kisüzemi hasznosításra. Kisüzemi hasznosítás ( kw): Vízszivattyúzás (víz ki- és átemelés, csepegtető öntözés) Autonóm (szigetszerű) elektromos áramtermelés Levegősűrítés, levegőmozgatás (halastavak) Legújabb hazai fejlesztések Generátor: 0.75 kw Indítási sebesség: 1.8 m/s Szélerőgép egy püspökladányi kiskertben (saját felvételek) Szélerőgép a nagyrábéi Petőfi Tsz-ben Klímavédelem: Minden kilowattóra elektromos áram, amelyet szélerőművel állítunk elő kg-mal csökkenti a CO emissziót. (Gipe, 1995) 16