A hazai szél és napenergia potenciál feltérképezése Dobi Ildikó – Bella Szabolcs – Bihari Zita – Szentimrey Tamás – Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat, 1024 Budapest, Kitaibel Pál utca 1, E-mail:
[email protected],
1. Bevezető Európa import energia függése napjainkban megközelítőleg 50%, Magyarországé 75%. Az energia iránti igény egyre növekszik, melyhez közvetlen, és közvetett módon hozzájárul az éghajlatváltozás hatása. A térség ellátásbiztonságát szabályozó EU irányelvekben és joganyagokban megfogalmazódik az energiatakarékosság és energiahatékonyság növelése mellett 2010-re a megújuló energiahordozók részarányának megduplázása. Magyarország a 2001/77/EK direktíva hazai vállalásaként a megújuló energiaforrásokból előállított villamos energia részarány 3,6 %-ra növelését célozta meg. Ezen kötelezettségét ugyan 2005 decemberére teljesítette, azonban számolni kell az elkövetkezendő évtizedekre a CO2 kibocsátás további korlátozásával. Mindezek következtében a hazai megújuló energiaforrások, köztük a szél és napenergia készletek aktuális felmérése ismételten időszerűvé vált. Részben ezt a feladatot végezte el az elmúlt három évben Dr. Major György vezetésével „Magyarország légköri eredetű megújuló energiaforrásainak vizsgálata, a meglévő potenciálok feltérképezése és felhasználásuk elősegítése mérésekkel és előrejelzésekkel” című NKFP projekt (3A/0038/2002) keretében az Országos Meteorológiai Szolgálat koordinálásával alakult öttagú konzorcium. A projektben az OMSZ legfontosabb feladata az országos szél és globálsugárzás térképek előállítása volt. 2. Adat előkészítés Az adatok előkészítése több éves munkát vett igénybe. Egyrészt az OMSz 1997 utáni tízpercenkénti automatákkal mért szél és globálsugárzás adatok teljessé tételéhez programok készültek. Az adatellenőrzés, javítás automatizálása terén is számos fejlesztés történt, továbbá mintegy tucat olyan programmal bővül a Központi Adatbázis, amely a szél különféle statisztikáinak előállítására szolgál. A projekt keretében Windows-os felületre digitalizáló program készült, amely a Fuess féle szélíró adatait (irány, sebesség, lökés) ASCII fájlba olvassa. Speciális méretű szkenner segítségével több évnyi szalag lett digitalizálva, továbbá un. órás szélfeldolgozások kerültek rögzítésre. A kiegészített, ellenőrzött adatbázist a statisztikai széltérképek előállításánál használtuk fel. Másrészt a magassági szélmérések céljára a projekt keretében beszerzésre került egy SODAR berendezés, amellyel Budapesten, Pakson, Szegeden, és Tiszakécskén csaknem két éves mérési programot végeztek a Szolgálat munkatársai. A műszer mérési tartománya 30 métertől 315 méterig terjed, a vertikális felbontása 15 méter. A párhuzamos mérések célja eltérő mérési elvű eszközök összehasonlítása, a mérőhelyek szélklímája közti hasonlóságok és különbségek megismerése, valamint a helyi szélprofilok elemzése, a logaritmikus szélprofil hatvány kitevőjének vizsgálata volt. A konzorcium tagjai közül a Szent István Egyetem és a Debreceni Egyetem Meteorológia tanszéke vett részt a kiértékelésben, melynek eredményét részben szintén a statisztikai térkép magassági átszámításánál használtuk fel.
1
3. Széltérképek előállítása A rendszeres meteorológiai szélmérések kezdete óta a Szolgálat számára visszatérő feladat térképek előállítása az átlagos szélsebességről és uralkodó szélirányról. Számos „széltérkép” készült főként meteorológiai állomások adatainak számtani átlagolásával. Az utóbbi évtizedben alkalmaznak Magyarországon interpolációs eljárásokat és különféle modelleket a méréssel nem rendelkező helyek adatainak becslésére. A felszínközei szélsebesség térben az egyik legváltozékonyabb meteorológiai elem, pillanatnyi értéke nagymértékben függ a domborzat, felszínborítottság, beépítettség hatásaitól A magassági szélklíma meghatározása során pedig további két problémát kell megoldani. Az első problémát az jelenti, hogy a felszín közvetlen közelében kb. 10 méteres magasságban rendelkezünk csak hosszú mérési sorokkal, a kisebb számban rendelkezésre álló magassági szélmérések olykor időszakosak, expedíciós jellegűek és térbeli felbontásuk is elégtelen. Hosszabb időszakok vizsgálatához tehát csak a felszíni megfigyelésekből lehet kiindulni, azokból kell alkalmasan megválasztott módszerrel a magassági szélviszonyokra következtetni. A második probléma a mérési pontok szabálytalan térbeli elhelyezkedéséből fakad. A gyakorlatban is jól használható térképek készítéséhez ugyanis egy nagyfelbontású rácson kell ismernünk az adatokat, a mérési pontokból tehát mindenképpen a rács pontjaiba kell interpolálnunk az értékeket. Tekintve, hogy a felszínen a meteorológiai mérőállomások egymástól átlagosan 30-50 km-re helyezkednek el, a széltérképekhez igényelt rács pedig néhány kilométeres felbontású, az interpoláció megvalósítása egyáltalán nem triviális feladat, ha a felszíni viszonyokat is pontosan kívánjuk figyelembe venni. Megbízható széltérképek készítése a fenti okokból rendkívül bonyolult feladat statisztikai és dinamikus módszerek alkalmazásával egyaránt. A projekt keretében az országos átlagos szélsebességeket ábrázoló széltérképek előállításához mindkét módszer kifejlesztésre került. 3.1. Statisztikai széltérképek Az OMSZ-nál kidolgozott MISH (Meteorological Interpolation based on Surface Homogenized Data Basis) interpolációs rendszer (Szentimrey, 2004) meteorológiai adatok interpolálására készült, a modellezéshez hosszú adatsorokat használ, és tetszőleges modellváltozót tud figyelembe venni. A klimatológiai és napi széltérképek elkészítésére egyaránt alkalmas a szélsebességet meghatározó speciális modellváltozók (szélmérő magassága, érdesség) felhasználásával. A MISH eljárás lényege, hogy az interpolálni kívánt meteorológiai elem térbeli statisztikai szerkezetét – úgymint a lokális statisztikai paraméterek térbeli változását és a sztochasztikus kapcsolatokat – éghajlati adatsorok felhasználásával modellezzük. Az elemektől függően e számításokhoz jelentős adatmennyiségre van szükség, általában 20-30 éves, havi adatsorokra, különös tekintettel a sztochasztikus kapcsolatok modellezésére. A szélsebesség adatsorainál ezt az elvárást csak úgy lehetett teljesíteni, hogy más adatsorokat használtunk fel a sztochasztikus kapcsolatok modellezéséhez és másokat a lokális statisztikai paraméterek modellezéséhez, illetve a térképek készítéséhez. Erre azért volt szükség, mert a hosszú adatsorokkal rendelkező régi állomásokon nincs kellő információnk olyan modellváltozókról, mint az érdességi adatok és a szélmérő magasságok, a pontosan felmért, új szélmérő automatáknak viszont statisztikai becsléshez nem elegendő az adatsora. A talaj közeli szélmérési adatok interpolálására a MISH statisztikai módszerét alkalmaztuk (Szentimrey, Bihari, 2006). A szomszédos állomások közti sztochasztikus kapcsolatok kiszámításához 60 automata állomás 1971-1995 közötti átlagos szélsebesség sorai kerültek felhasználásra.
2
A modellezést megelőzően az adatokat a MASH (Multiple Analysis of Series for Homogenization) rendszerrel (Szentimrey, 1999) pótoltuk és homogenizáltuk. A lokális statisztikai paraméterek térbeli változásának modellezéséhez és az interpolált éghajlati térképek előállításához 95 automata állomás, 1999-2004 közötti havi átlagos szélsebesség sorait használtuk fel. A sztochasztikus kapcsolatok modellezéséhez, modellváltozóként a távolságot és a tengerszint feletti magasságkülönbséget használtuk. A lokális statisztikai paraméterek térbeli változásának modellezéséhez, az érdességi adatokon és a szélmérő magasságokon kívül, bizonyos, a tengerszintfeletti magasságból számítható további domborzati paramétereket is figyelembe vettünk. A térképek havonként és éves átlagra készültek 10 és 75 méteres magasságra, az 1 ábrán látható az átlagos szélsebesség 10 méteres magasságban.
1. ábra. Évi átlagos szélsebesség 10 m-en, 0,1 m érdességi magasságot feltételezve. (Szentimrey, Bihari, Birszki, 2006) 3.2. Dinamikai széltérképek A 3. pontban felvázolt feladat másik lehetséges megoldását jelenti a numerikus előrejelző modellek alkalmazása, amelyek egy háromdimenziós térbeli rácson oldják meg a légköri folyamatokat leíró hidro-termodinamikai egyenletrendszert. A modellek futtatásához szükséges kezdeti feltételeket ugyancsak ezen a számítási rácson kell előállítani a térben és időben szabálytalanul elhelyezkedő megfigyelések felhasználásával. Erre a feladatra napjainkra már számos, rendkívül összetett, operatívan is használt eljárást fejlesztettek ki. A módszerek tökéletesedésével az 1990-es években megkezdték a múltbeli időjárás rekonstrukcióját, azaz a múltra vonatkozó analízisek előállítását is. Az ECMWF1 az ERA-40 projekt során ún. újra-analizált mezőket készített, amelyek egy az egész Földet lefedő háromdimenziós rácsra vonatkozóan tartalmazzák a legfontosabb meteorológiai változókat az 1957 és 2002 közötti időszakra. A re-analízisek felbontása meglehetősen durva (100 km-nél nagyobb a rácstávolság), az adatbázis csupán a nagyléptékű áramlási rendszerek jellemzőit írja le, így abban a domborzati viszonyok által nagymértékben befolyásolt regionális skálájú áramlási folyamatok 1
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, azaz Európai Középtávú Előrejelző Központ
3
nem jelennek meg, azaz nagyfelbontású szélklimatológia előállítására közvetlenül nem alkalmas. Az igényelt finom felbontású szélmező előállításához ezért az ERA-40 adatok ún. dinamikai leskálázását hajtottuk végre, amelynek során az OMSZ-ban a rövidtávú előrejelzésre használt ALADIN2 korlátos tartományú modellt futtattuk a re-analízisek által biztosított kezdeti és peremfeltételekkel több egymásba ágyazott, ugyanakkor finomabb – 45 illetve 15 km-es – felbontású tartományon. (A dinamikai leskálázás lépései a 2. ábrán tekinthetők meg.). Az utolsó lépésben a 15 km-es futtatás eredményeire egy speciális dinamikai adaptációs utófeldolgozást hajtottunk végre egy még kisebb, csupán Magyarországot lefedő tartomány felett. Alkalmazása során a durvább (15 km-es) felbontású meteorológiai előrejelzési mezőt egy finomabb (5 km-es) felbontású rácsra interpoláltuk, majd egy rövid modell-integrálást hajtunk végre, melynek végén előállt a finomabb felbontású domborzathoz igazított pontosabb szélmező. Ennek eredményeként elkészült az 5 km-es felbontású szélmező a 10, 25, 50, 75, 100, 125 és 150 méteres magassági szinteken hatórás időbeli felbontásban az 1992 és 2001 közötti időszakra vonatkozóan. (A szélerőművek rotor magasságában jellemző átlagos szélsebesség térképek, az ún. „energetikai széltérképek” közül a 3. ábrán a 75 méteres magasságra vonatkozó eredmény látható.)
2. ábra. A dinamikai leskálázás lépései. Az ábrákon az egyre finomodó felbontású modelltartományok láthatók. (Szépszó és mtsai, 2006) 4 Széltérképek tesztelése A kapott térképek szerint a magasabb szinteken a legnagyobb átlagos szélsebesség a Dunántúl északi (hegyvidéki) területein fordul elő. Az átlagos értékek már 75 méteres magasságban is meghaladják a szélerőmű hasznosítás szempontjából kritikus értéknek tekinthető 5 m/s-os évi átlagos szélsebességet. A szélsebesség területi eloszlása a dinamikus 2
Aire Limitée, Adaptation dynamique, Développement InterNational, azaz korlátos tartományú modellezés dinamikai adaptációval nemzetközi együttműködésben
4
módszerrel kapott térképeken jó egyezést mutat a statisztikai módszerrel készített széltérképekkel.
3. ábra. Dinamikai leskálázással számított átlagos szélsebesség 75 méter magasságban az 1992-2001-es időszakra vonatkozóan. (Kertész és mtsai, 2005) A térképek minősége természetesen csak akkor ítélhető meg korrekt módon, ha mérésekkel is össze tudjuk vetni őket. A vizsgált időszakra az OMSz által működtetett 19 SYNOP mérőállomás 10 m-es széladataival vetettük össze az eredményeket. A 4. ábra a megfigyelések és a dinamikai leskálázással kapott átlagszelek különbségét mutatja be. Látható, hogy a dinamikai leskálázással többnyire kissé felülbecsültük a szélsebességet. A módszerből adódóan a legmagasabb értékek a dinamikus térképeken figyelhetők meg. A 75 méteres térképek szerint az ország 68 %-án 5m/s feletti szélerősség adódott (Hunyár és mtsai, 2006).
4. ábra. A dinamikai leskálázással számított, illetve a meteorológiai mérésekből származtatott 10 m-es átlagszél különbsége az 1992–2001 időszakra vonatkozóan.
5
5. Globálsugárzás térképek A globálsugárzási térképeket a digitálisan rendelkezésre álló, ellenőrzött 1997-2002-es időszakból állítottuk elő. Az évi összegek eloszlása (4. ábra) mellett elkészültek az egyes hónapokra vonatkozó, illetőleg a téli és a nyári félévre vonatkozó sugárzási térképek összesen 14 állomás adatai alapján. Az évi összegeket összehasonlítva korábbi feldolgozásokkal észak dél irányú övezetesség figyelhető meg, a maximum az ország déli részén jelentkezik.
5. ábra. A globálsugárzás évi összegeinek eloszlása [MJ/m2] 1997-2002
6. Összegzés A projekt keretében Magyarországon egyedülálló felszíni és magassági energetikai célú adatbázisok jöttek létre. Az országos átlagos szélsebesség térképek a felvázolt eljárásokat alkalmazva újabb adatok bevonásával időről időre aktualizálhatók. Az eredmények szerint a szélenergia kiaknázására Magyarországon vannak alkalmas és teljesen alkalmatlan területek, a napenergia készletek (különösen a nyári félévben) mindenütt számottevőek. A szélenergia elterjedését jelenleg leginkább limitáló tényező az időjárás függő pillanatról pillanatra változó mennyiségű villamos energia rendszer szintű kiszabályozása a meglévő, hagyományos (szabályozható) energiákra kiépített elektromos ellátó rendszerben. Az ösztönző EU, illetőleg ahhoz igazodó hazai szabályozás következtében a szélerőművek számának gyors növekedése várható az elkövetkezendő években. 6. Irodalom Kertész, S., G. Szépszó, E. Lábó, G. Radnóti és A. Horányi, 2005: Dynamical downscaling of the ECMWF ERA-40 re-analyses with the ALADIN model. ALADIN/ALATNET Newsletter no. 28. (in print) Hunyár M., Veszprémi K., Szépszó G., 2006: Újdonságok Magyarország szélenergia potenciáljáról, Magyarországi szél és napenergia kutatás eredményei, Budapest, OMSZ (megjelenés alatt). Szentimrey, T., 1999: Multiple Analysis of Series for Homogenization (MASH). Proc. of the Second Seminar for Homogenization of Surface Climatological Data, Budapest; WMO, WCDMP-No. 41, 27-46.
6
Szentimrey T., 2004: Meteorológiai interpolációs rendszer (MISH) éghajlati és előrejelzési információk felhasználásával. OMSZ Beszámolókötet 2004 Szentimrey, T., Bihari, Z., 2006: Mathematical background of the spatial interpolation methods and the software MISH (Meteorological Interpolation based on Surface Homogenized Data Basis). Proceedings of the Conference on Spatial Interpolation in Climatology and Meteorology. Budapest, Hungary, 24-29 October 2004, (in print) Szentimrey, Bihari, Birszki, 2006: Széltérkép fejlesztés állomások adatsoraiból, statisztikai klimatológiai eljárással. Magyarországi szél és napenergia kutatás eredményei (in print) Szépszó G.,.Horányi A., Kertész S., Lábó E., 2006: Magyarországi szélklimatológia előállítása globális mezők dinamikai leskálázásával. Magyarországi szél és napenergia kutatás eredményei (in print)
7
