Systematyczne planowanie rozwoju energetyki wiatrowej w województwie lubelskim

Transkrypt

1 Systematyczne planowanie rozwoju energetyki wiatrowej w województwie lubelskim Raport końcowy Lipiec 2014

2 RAPORT KOŃCOWY Systematyczne planowanie rozwoju energetyki wiatrowej w województwie lubelskim Lublin, lipiec 2014 r.

3 Autorzy Raportu: Prof. R. Abhari, Dr N. Chokani, Dr A. Gawlikowska, A. Ioannou, A. Singh, B. Subramanian, J. Vinklers, M. Zendehbad Opis projektu Tytuł projektu Innowacyjne metody i możliwości pozyskiwania odnawialnych źródeł energii na Lubelszczyźnie na przykładzie dobrych praktyk i doświadczeń partnera szwajcarskiego Numer projektu Nr 0015/P/2/2012 Instytucja finansująca Projekt realizowany w ramach Funduszu Partnerskiego Grantu Blokowego Szwajcarsko Polskiego Programu Współpracy Okres realizacji projektu 1 Sierpień Wrzesień Miesięcy PODZIĘKOWANIA Projekt został zrealizowany w Laboratorium Konwersji Energii, ETH Zurich przy wsparciu finansowym Szwajcarsko-Polskiego Programu Współpracy. Autorzy pragną podziękować pracownikom Departamentu Gospodarki i Innowacji Urzędu Marszałkowskiego Województwa Lubelskiego w Lublinie oraz współpracownikom z Laboratorium Konwersji Energii, ETH Zurich, za ich wkład w realizację projektu.

4 Szanowni Państwo, Z ogromną satysfakcją przekazuję w Państwa ręce raport końcowy z realizacji projektu Innowacyjne metody i możliwości pozyskiwania odnawialnych źródeł energii na Lubelszczyźnie na przykładzie dobrych praktyk i doświadczeń partnera szwajcarskiego. Opracowanie to zostało przygotowane przez Laboratorium Konwersji Energii Eidgenőssische Technische Hochschule Zűrich LEC ETHZ, w ramach realizowanego wspólnie przez Województwo Lubelskie i ETH Zurych partnerskiego projektu. Celem realizowanego przez Województwo Lubelskie i ETH Zurych projektu było wspomaganie systematycznego planowania rozwoju energetyki wiatrowej w województwie lubelskim i temu właśnie poświęcony jest raport. Analizy Instytutu Naukowego ETH Zurich przeprowadzane zostały przy użyciu narzędzia EnerPol, służącego do badania zintegrowanej analizy energetycznej. Mając na względzie zdiagnozowany duży potencjał odnawialnych źródeł energii, w tym energii wiatrowej, a także uwagi zgłaszane przez inwestorów, dołożyliśmy wszelkich starań, by niniejszy dokument był swego rodzaju ofertą inwestycyjną, która zachęci do podejmowania odważnych decyzji. Wykorzystanie odnawialnych źródeł energii jest dla naszego regionu szansą na specjalizację w jednej z najbardziej przyszłościowych dziedzin gospodarki, opartej o zasoby lokalne. Realizacja zaproponowanych w niniejszym raporcie końcowym projektów zapewniłaby Lubelszczyźnie większą samodzielność w zaspokajaniu jej rosnącego zapotrzebowania na energię. Jestem przekonany, że przedstawione w raporcie treści będą istotnym bodźcem proinwestycyjnym. Zachęcam więc nie tylko do uważnej lektury, ale także do inwestowania w lubelską zieloną energię. Sławomir Sosnowski Marszałek Województwa Lubelskiego 5

5 Spis treści: Streszczenie Wprowadzenie Podejście do problemu EnerPol Rozwój Bazy Danych Systemy Informacji Geograficznej Lokalizacja Projektów Energii Wiatrowej Symulacja Zasobów Wiatrowych w województwie lubelskim Symulacja i przetwarzanie końcowe Symulacje zasobów wiatrowych w skali mikro Pomiary terenowe w województwie lubelskim wykonane przez ETHZ Pomiary wolumetryczne wykonane bezzałogowymi statkami powietrznymi (dronami) Pomiary wykonane przy pomocy systemu LIDAR Symulacja Wydajności Instalacji Ocena finansowa zidentyfikowanych projektów Koszty i nakłady projektu Mapowanie kosztów połączeń do systemu przesyłowego Model wynagrodzeń Ocena Infrastruktury Przesyłu Energii Wyniki i omówienie Mapa zasobów wiatrowych województwa lubelskiego Ekonomicznie opłacalne lokalizacje dla budowy projektów energii wiatrowej Analiza wrażliwości Ustanowione odległości buforowe Wydajność finansowa Dostępność tańszej ziemi Skala amortyzacji, Dźwignia finansowa projektu i Stopa dyskontowa Wrażliwość na Strukturę Finansowania Projektu Inflacja Ocena Infrastruktury Sieci Przesyłowej Korzyści dla województwa Ocena Portfela w skali mikro: Analiza uzupełniająca Pomiary terenowe wykonane przez ETHZ: Drony i system LIDAR Optymalizacja rozmieszczenia farm wiatrowych w skali mikro Przewidywania podukcji energii i ofert w skali mikro Podsumownie Bibliografia

6 Lista rysunków: RYSUNEK 1 - PRĘDKOŚĆ WIATRU W POLSCE (LEWO) [2]; ROZMIESZCZENIE PRZESTRZENNE ZAINSTALOWANYCH FARM WIATROWYCH (PRAWO)...10 RYSUNEK 2 - WSPÓŁZALEŻNOŚĆ ZMIENNYCH DECYZYJNYCH...13 RYSUNEK 3 - MODUŁY I PROCESY NARDZĘDZIE ENERPOL RYSUNEK 4 - DZIAŁANIA BADAWCZE W ZAKRESIE ENERGETYKI W RAMACH STRUKTURY ENERPOL RYSUNEK 5 - ZBIORNIK WODNY (LEWO) WYDOBYTY ZE ZDJĘCIA SATELITARNEGO (PRAWO) RYSUNEK 6 - PRZYKŁADOWY ZESTAW DANYCH DLA NADZOROWANEJ KLASYFIKACJI GRUNTÓW RYSUNEK 7 - SCHEMATYCZNA REPREZENTACJA ALGORYTMU LOKALIZACYJNEGO ENERPOL RYSUNEK 8 - PARAMETRYCZNIE MODELOWANE PROCESY ATMOSFERYCZNE I GEOGRAFICZNE W MODELU WRF [17] RYSUNEK 9 - OKREŚLENIE DOMENY SYMULACYJNEJ WRF. DOMENA 1 PRZEBIEGA OD FRANCJI DO ZACHODNIEJ AZJI; DOMENA 2 POKRYWA POLSKĘ A DEMONA 3 POKRYWA WOJEWÓDZTWO LUBELSKIE RYSUNEK 10 - SYMULACJA FARM WIATROWYCH W MIKROSKALI PRZY UŻYCIU MULTI RYSUNEK 11 - SCHEMAT PRZEPŁYWOWY PRZEDSTAWIAJĄCY STRATEGIĘ OPTYMALIZACJI ROZMIESZCZENIA TURBIN [3] RYSUNEK 12 - DRON WIND FLYER II RYSUNEK 13 - MOBILNE LABORATORIUM WIND ROVER II, WYKORZYSTANE DO POMIARÓW WIATRU W WOJEWÓDZTWIE LUBELSKIM RYSUNEK 14 - BŁĄD W PRZEWIDYWANIACH WIATROWYCH ZE WZGLĘDU NA PIONOWĄ EKSTRAPOLACJI JAKO FUNKCJA ZŁOŻONOŚCI TERENU I INTENSYWNOŚCI WIATRU W OBSZARZE [24] RYSUNEK 15 - SCHEMAT MODELU OCENY FINANSOWEJ OPARTY NA KALKULACJACH ZDYSKONTOWANYCH PRZEPŁYWÓW GOTÓWKOWYCH RYSUNEK 16 - SCHEMATYCZNE PRZEDSTAWIENIE ALGORYTMU IDENTYFIKACJI EKONOMICZNEGO POŁĄCZENIA (ZMODYFIKOWANE Z [28]) RYSUNEK 17 - OPRACOWANE ZBIORY DANYCH GIS DLA INFRASTRUKTURY SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH W POLSCE RYSUNEK 18 - SCHEMAT PRZEPŁYWOWY PRZEDSTAWIAJĄCY METODOLOGIĘ MODELU SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH ENERPOL [5] RYSUNEK 19 - SYMULACJA ZASOBÓW WIATRU W MEZOSKALI DLA ROKU POLSKA (LEWO) I WOJEWÓDZTWO LUBELSKIE (PRAWO) RYSUNEK 20 - OBECNIE ZAINSTALOWANE OBIEKTY WIATROWE W POLSCE (WIELKOŚĆ OKRĘGU WSKAZUJE WZGLĘDNĄ WIELKOŚĆ ZAINSTALOWANEJ WYDAJNOŚCI) RYSUNEK 21 - KWALIFIKUJĄCE SIĘ OBSZARY W WOJEWÓDZTWIE LUBELSKIM RYSUNEK 22 - PORÓWNANIE DOKŁADNOŚCI ZIDENTYFIKOWANYCH LOKALIZACJI ZE ZDJĘCIAMI LOTNICZYMI GOOGLE RYSUNEK 23 - ZIDENTYFIKOWANE OPŁACALNE LOKALIZACJE, WRAZ Z BUFOROWANYMI LINIAMI PRZESYŁOWYMI RYSUNEK 24 - ZIDENTYFIKOWANA MOC JAKO FUNKCJA ODLEGŁOŚCI OD LINII PRZESYŁOWYCH RYSUNEK 25 - PORTFEL 10 NAJLEPSZYCH PROJEKTÓW DLA WOJEWÓDZTWA LUBELSKIEGO RYSUNEK 26 - PRZYBLIŻENIE PORTFELA ZIDENTYFIKOWANYCH LOKALIZACJI RYSUNEK 27 - ROZMIESZCZENIE PRZESTRZENNE LASÓW W WOJEWÓDZTWIE LUBELSKIM RYSUNEK 28 - POTENCJALNE OFERTY Z PROJEKTÓW W BARDZIEJ WIETRZNYCH WOJEWÓDZTWACH W POLSCE PÓŁNOCNEJ W PORÓWNANIU DO WOJEWÓDZTWA LUBELSKIEGO RYSUNEK 29 - ROZMIESZCZENIE PRZESTRZENNE RYZYKA W PROJEKTACH WYNIKAJĄCEGO Z CZYNNIKÓW SYSTEMOWYCH RYSUNEK 30 - WRAŻLIWOŚĆ WYDAJNOŚCI PROJEKTU NA DZIERŻAWĘ GRUNTU (GÓRA) I PODATEK OD NIERUCHOMOŚCI (DÓŁ) RYSUNEK 31 - WRAŻLIWOŚĆ WSKAŹNIKÓW FINANSOWYCH NA STOSUNEK ZADŁUŻENIA DO KAPITAŁU WŁASNEGO RYSUNEK 32 -TYPOWY HARMONOGRAM PRZEPŁYWU FUNDUSZY W PROJEKCIE RYSUNEK 33 - PORÓWNANIE POTENCJALNYCH OFERT Z PRZYPADKU BAZOWEGO DO MODELU ODWRÓCENIA SPÓŁKI RYSUNEK 34 - SYSTEMY INFLACYJNE WYBRANE DO SYMULACJI PORTFELA RYSUNEK 35 - STAN OPERACYJNY LINII PRZESYŁOWYCH W ROKU RYSUNEK 36 - STAN OPERACYJNY POLSKIEJ SIECI PRZESYŁOWEJ W ROKU RYSUNEK 37 - MAPA KOSZTÓW POŁĄCZEŃ PRZESYŁOWYCH DLA WOJEWÓDZTWA LUBELSKIEGO DLA ROKU 2013 I RYSUNEK 38 - BLISKOŚĆ PUNKTÓW POMIAROWYCH DO LUBLINA RYSUNEK 39 - PIONOWE PROFILE PRĘDKOŚCI I KIERUNKU WIATRU W LOKALIZACJI BF_ RYSUNEK 40 - KONTURY MIERZONEJ PRĘDKOŚCI WIATRU W LOKALIZACJI BF_ RYSUNEK 41 - PROFIL WIATRU JEDNORODNEGO MIERZONY SYSTEMEM LIDAR W LOKALIZACJI BF_ RYSUNEK 42 - PROFIL WIATRU MIERZONY SYSTEMEM LIDAR W LOKALIZACJI CF_ RYSUNEK 43 - RÓWNOMIERNY PROFIL PIONOWY WIATRU MIERZONY W LOKALIZACJI BF_ RYSUNEK 44 - RÓŻA WIATRÓW (LEWO) DLA LOKALIZACJI BF_16 (PRAWO) Z PROPONOWANYM ROZMIESZCZENIEM RYSUNEK 45 - LOKALIZACJA TURBIN NA MAPIE KONTUROWEJ LOKALIZACJI BF_16 (LEWO); SYMULOWANY PRZEPŁYW WIATRU W MIKROSKALI Z KIERUNKU 290 STOPNI (PRAWO) RYSUNEK 46 - ZOPTYMALIZOWANE ROZMIESZCZENIE DLA MAKSYMALNEJ GĘSTOŚCI W LOKALIZACJI BFJL

7 Lista tabel: TABELA 1 - LISTA OPRACOWANYCH ZBIORÓW DANYCH GIS I ODLEGŁOŚCI REGULACYJNYCH TABELA 2 - WŁAŚCIWOŚCI OBRAZU LANDSAT TABELA 3 - WSKAŹNIKI WYKORZYSTYWANE DO PRZETWARZANIA ZDJĘĆ SATELITARNYCH TABELA 4 - DOKŁADNOŚĆ DANYCH GIS I ZIDENTYFIKOWANYCH LOKALIZACJI W ODNIESIENIU DO ZDJĘĆ LOTNICZYCH TABELA 5 - WŁAŚCIWOŚCI DOMEN OBLICZENIOWYCH DLA MODELU WRF TABELA 6 - KOSZTY INWESTYCJI KAPITAŁOWYCH DLA FARMY WIATROWEJ 50MW TABELA 7 - ROCZNE KOSZTY DZIAŁANIA DLA FARMY WIATROWEJ 50MW TABELA 8 - ISTOTNE CECHY PORTFELA NAJLEPSZYCH LOKALIZACJI TABELA 9 - WRAŻLIWOŚĆ KWALIFIKUJĄCYCH SIĘ OBSZARÓW NA REGULACJE LOKALIZACYJNE TABELA 10 - PARAMETRY WEJŚCIOWE DLA PRZYPADKU BAZOWEGO TABELA 11 - WRAŻLIWOŚĆ POTENCJALNYCH OFERT NA STOPY INFLACJI TABELA 12 - PODSUMOWANIE KORZYŚCI DLA WOJEWÓDZTWA TABELA 13 - POTENCJALNE PRZYCHODY CIT I PIT OPŁACALNYCH FINANSOWO PROJEKTÓW TABELA 14 - ZMIERZONA UŚREDNIONA PRĘDKOŚĆ WIATRU W LOKALIZACJI BF_ TABELA 15 - OPRACOWANIE PRZEWIDYWANYCH POTENCJALNYCH OFERT DLA 5 NAJLEPSZYCH PROJEKTÓW

8 Streszczenie projektu Energetyka wiatrowa zapewnia bezpieczeństwo dostaw energii i zrównoważony rozwój. W Polsce Wschodniej rozwój projektów energetyki wiatrowej wspiera także regionalny rozwój gospodarczy oraz konkurencyjność na poziomie krajowym. EnerPol zintegrowane narzędzie do analizy energetyki, opracowane na Politechnice w Zurychu (ETHZ), zostało użyte do przygotowania zaleceń w zakresie rozwoju projektów wiatrowych w województwie lubelskim. Zidentyfikowane zostały rentowne, możliwe do zbudowania projekty o łącznej mocy 780 MW, które mogą przynieść korzyści dla województwa, w tym dochody podatkowe w wysokości około 55 mln zł/rok oraz blisko 200 bezpośrednich i 1300 pośrednich miejsc pracy. Projekty te prowadzą również do uzyskania oszczędności emisji gazów cieplarnianych w postaci około 15 megaton ekwiwalentu CO2 rocznie, co znacznie przyczyni się do spełnienia celu redukcji emisji w Polsce i obniży koszty emisji dwutlenku węgla o 15 mln zł/rok. W ramach projektu została oceniona infrastruktura sieci przesyłowej w województwie lubelskim i wywnioskowano, że obecne plany rozwoju sieci, pozwalają na przyłączenie ok. 450 MW energii wiatrowej do roku Głównym celem niniejszego raportu było wybranie portfela 10 najbardziej rentownych projektów wiatrowych spośród analizowanych projektów o mocy 780MW. Portfel ten składa się z projektów, które mają wysokie wyniki finansowe oraz znajdują się w bliskiej odległości od sieci przesyłowej, obszarów konsumpcji i sieci transportowej. Całkowita moc tego portfela to 480 MW, a średnia oferta w potencjalnych aukcjach szacowana jest na 527 zł/mwh. Samorząd województwa lubelskiego może zarekomendować Rządowi Polski złagodzenie regulacji dotyczących odległości w odniesieniu do gruntów leśnych, w celu umożliwienia deweloperom rozwijania projektów w bardziej wietrznych częściach województwa. Województwo lubelskie charakteryzuje się stosunkowo niską wietrznością. Dlatego w systemie aukcyjnym wsparcie w wysokości 100 zł/mwh uczyniłoby portfel zidentyfikowanych projektów wiatrowych bardziej konkurencyjnym w stosunku do projektów położonych w bardziej wietrznych regionach Polski. Wsparcie to może polegać na ułatwieniach w fazie pre-deweloperskiej i konstrukcyjnych fazach projektów, poprzez umożliwienie ubiegania się o niżej oprocentowane kredyty oraz zapewnienie dotacji na zakup gruntów, które są wykorzystywane do realizacji projektów. 9

9 1 Wprowadzenie Polska, jako jeden z nielicznych krajów europejskich, który wyszedł obronną ręką z recesji ( ), jest uważana za atrakcyjną lokalizację dla inwestycji dokonywanych przez inwestorów zagranicznych w sektorze energii wiatrowej, ponieważ gospodarka stale się rozwija, a potrzeba utrzymania tego trendu także w sektorze energetycznym jest powszechnie uważana za oczywistość. Na chwilę obecną polska produkcja energii w dużym stopniu opiera się na węglu, którego złoża są bardzo bogate, a elektrownie węglowe mają ponad 80-procentowy udział w całkowitej ilości produkowanej energii elektrycznej [1]. Jednak, ze względu na rygorystyczny wymóg, aby 20% miksu energetycznego kraju stanowiły odnawialne źródła energii, Polska będzie potrzebowała około 6,6 GW energii z nowych projektów OZE, aby uniknąć wysokich kar pieniężnych i formalnych. Energia wiatrowa została przyjęta na całym świecie jako dojrzała technologia z niskim kosztem produkcji energii, konkurująca z konwencjonalnymi elektrowniami. Niski koszt wytwarzania energii jest wynikiem wolnej dostępności paliwa wiatru. Jako że postęp technologiczny umożliwia generatorom turbinowym uzyskiwanie większej ilości energii z większych wysokości, koszt tej energii będzie maleć. Farmy wiatrowe; wielkość proporcjonalna do zainstalowanej wydajności Rysunek 1 Prędkość wiatru w Polsce (lewo) [2] ; Rozmieszczenie przestrzenne zainstalowanych farm wiatrowych (prawo) Sektor energetyki wiatrowej w Polsce odnotowywał stopę wzrostu o około 30% w ciągu ostatnich lat, a rok 2013 przyniósł stały wzrost zainstalowanej mocy wiatrowej o 800 MW. Obecnie instalacje energii wiatrowej mają łączne moce produkcyjne 3,3 GW, co odpowiada około 5%. 10

10 ogólnego zużycia energii elektrycznej w Polsce [3]. Rysunek 1. pokazuje dostępność zasobów wiatru i rozkład przestrzenny zainstalowanej mocy wiatrowej i uwidacznia silną asymetrię w dystrybucji geograficznej projektów elektrowni wiatrowych. Rozmieszczenie jest logicznie poprawne; większy wiatr oznacza lepsze zyski. Jednak w dłuższej perspektywie stężenie bardzo zmiennego źródła produkcji energii jest niepożądane dla integralności sieci przesyłowej i jej działania, jak również dla rozkładu zużycia. Problemy te są poważniejsze przy północnych i zachodnich granicach Polski ze względu na dużą ilość nieplanowanego generowania energii odnawialnej i straty w polskiej sieci. Potencjalnie może to spowodować spowolnienie rozwoju projektów energii wiatrowej na północy i na zachodzie, w związku z czym inwestycje długoterminowe będą bardziej ryzykowne. Z drugiej strony, obszary takie jak region zainteresowania niniejszego projektu województwo lubelskie które mają umiarkowane zasoby wiatrowe, są gotowe do rozwijania potencjału energii wiatrowej i mogą zaoferować mniej ryzykowne podejście do rozwoju i funkcjonowania projektu. Może to przyciągnąć więcej długoterminowych inwestycji w sektorze. Województwo lubelskie, położone przy wschodniej granicy Polski, jest regionem o powierzchni km2 i populacji ponad 2 milionów osób. Jednolicie płaska powierzchnia z dobrymi zasobami wiatrowymi zapewnia idealną potencjalną lokalizację dla rozwoju farm wiatrowych. Rozległa infrastruktura transportowa w województwie, niższe koszty gruntów i pracy, środowisko przyjazne biznesowi i dobra sieć elektroenergetyczna to niektóre z kluczowych mocnych stron województwa lubelskiego, mogące uczynić inwestycje w projekty elektrowni wiatrowych atrakcyjnymi dla inwestorów. Dlatego też, w ramach wspólnego wysiłku, niniejsze badanie przeprowadzane jest w ETH w Zurychu w ścisłej współpracy z Urzędem Marszałkowskim Województwa Lubelskiego, co pozwala ocenić drogi i możliwości rozwoju energetyki wiatrowej w województwie lubelskim. Produkcja energii wiatrowej, która jest technologią charakteryzująca się niską gęstością energii, wymaga większej powierzchni do wytwarzania tej samej ilości mocy, niż konwencjonalne technologie wykorzystujące paliwa kopalne. Typowa lądowa farma wiatrowa wymaga 1 km2 na instalację o mocy 2,5-3 MW. Idealna lokalizacja dla budowy powinna mieć dobre zasoby wiatrowe, musi spełniać warunki zagospodarowania przestrzennego, jak również zapewniać względną łatwość rozwoju (tj. odpowiednie grunty do stawiania fundamentów, transportu części do turbin itp.) oraz działania (np. odpowiednie środowisko finansowe, bliskość i dostępność połączeń do sieci przesyłowej). Poszukiwanie takich pożądanych lokalizacji na terenie województwa jest sporym wyzwaniem, a także wymaga czasu 11

11 i dużych nakładów finansowych. Ponadto istotna jest niepewna sytuacja finansowa, obciążenie linii przesyłowych itp. Dlatego kluczowe staje się zrozumienie złożonej interakcji czynników zewnętrznych w procesie podejmowania decyzji o rozwoju projektów energetyki wiatrowej. Dlatego też, dzięki owocnej współpracy, prezentowany raport zawiera: szczegółowe ekonomiczne mapowanie potencjału wiatru w województwie lubelskim, analizę wrażliwości na czynniki regulacyjne i gospodarcze, identyfikację portfela 10 potencjalnych lokalizacji farm wiatrowych, dogłębną analizę zidentyfikowanego portfela. Raport stara się opisać szczegółowo różne aspekty metod, analiz i wyników, prowadzących do osiągnięcia celu. Struktura raportu jest następująca: rozdział 2 zawiera szczegółowy opis metodologii analizy, a następnie przedstawione są kluczowe jej punkty. Na końcu znajduje się podsumowanie najważniejszych obserwacji i zaleceń wynikających z badań. 12

12 2 Podejście do problemu Planowanie technologii odnawialnych źródeł energii jest skomplikowanym, czasochłonnym i zasobochłonnym zadaniem, które w rzeczywistości wiąże się z dużą liczbą zróżnicowanych zmiennych pogodowych, geograficznych, technicznych, finansowych i społecznych (Rysunek 2.). Złożoność procesu decyzyjnego jest dodatkowo zwiększona ze względu na zaangażowanie wielu organów decyzyjnych i organizacji, które zazwyczaj pracują niezależnie od siebie. W przypadku projektów elektrowni wiatrowej proces ten staje się jeszcze bardziej uciążliwy, ponieważ wymaga umieszczenia coraz większych turbin wiatrowych o wysokości powyżej 100 m na obszarach dużej powierzchni. Jednak, mimo skali technologii energetyki wiatrowej, dla jej zrównoważonego rozwoju musi być ona umieszczana w rejonach z korzystnymi zasobami wiatrowymi i odpowiednią infrastrukturą. Dlatego do oceny dużych obszarów gruntów w województwie niezbędne jest całościowe podejście do problemu, krok po kroku rozpatrujące wszystkie zmienne decyzyjne w celu oceny wykonalności i potencjału projektu. Rysunek 2. Współzależność zmiennych decyzyjnych 13

13 Niniejsze badanie wykorzystuje pakiet narzędzi obliczeniowych Politechniki Federalnej w Zurychu do planowania infrastruktury systemów energetycznych znany jako EnerPol [4] [5] [6] [7] dla naszego obszaru zainteresowania województwa lubelskiego. W tym rozdziale po raz pierwszy przedstawione zostaną istotne cechy i filozofia EnerPol. Kolejne rozdziały skupią się na metodologiach analiz przyjętych do systematycznego badania potencjału energetyki wiatrowej w województwie lubelskim. Rozdział ten przedstawia czytelnikowi szczegółowe opisy metod, danych i algorytmów poszczególnych modułów w EnerPol. 2.1 EnerPol EnerPol (Rysunek 3.) jest interaktywnym narzędziem obliczeniowym dużej skali rozwijanym od 2009 roku w Politechnice Federalnej w Zurychu, zintegrowanym z Systemem Informacji Geograficznej (Geographic Information System GIS) w celu umożliwienia oddolnej analizy wpływu polityk regulacyjnych i gospodarczych na potencjał energetyczny w regionie. Zebrane dane Łączność i ustanowione modele Obliczone scenariusze Rysunek 3. Moduły i procesy nardzędzie EnerPol Rezultaty zebrane i przetworzone dla różnych interesariuszy Specjalistyczne algorytmy oceniają najnowsze bazy danych geoprzestrzennych oraz wysokiej rozdzielczości długoterminowe dane klimatyczne, w połączeniu z ramami polityki regionalnej i modelami biznesowymi dla szczegółowej oceny cyklu życia produkcji energii i ekonomiki. Narzędzie to można stosować do identyfikacji lokalizacji i wydajności przyszłych projektów energetycznych, a także do wsparcia procesu decyzyjnego poprzez ocenę krytycznych elementów rozwoju energetycznego, takich jak: dostępność sieci przesyłowych, logistyka i ogólne ryzyko inwestycyjne związane z projektem. EnerPol jest przystosowany do szybkiej analizy obszarów rzędu km kwadratowych skala państw/kontynentów). Analiza jest wykonywana w rozdzielczości przestrzennej 30 m x 30 m i rozdzielczości czasowej 15 minut. Informacje wykorzystywane przez EnerPol do wykonywania szczegółowego i wiernego mapowania GIS regionów docelowych są dostępne jako otwarte bazy danych przestrzennych z wysoce wiarygodnych źródeł (NASA, mentów decyzyjnych, uwzględniając informacje środowiskowe, infrastrukturalne, regulacyjne, finansowe i techniczne. 14

14 EnerPol został opracowany, aby zapewnić pomocne narzędzie analityczne w zakresie energetyki, rozwoju i planowania strategicznego. Wsparcie decydentów w obszarze energetyki, rozwoju i planowania strategicznego poprzez zapewnienie holistycznego narzędzia analitycznego.narzędzie ma zapewnić wsparcie organów regulacyjnych i decyzyjnych w optymalnym wykorzystaniu dostępnego potencjału odnawialnych źródeł energii i wydajności energetycznej, a także wykorzystywania energii na dużą skalę z ogólną oceną ekonometryczną. EnerPol służy także do oceny ryzyka optymalizacji przesyłu i magazynowania energii, obliczeń kosztów zewnętrznych dla projektów, dokonania prognoz finansowych i oceny możliwych scenariuszy w sposób interaktywny i efektywny czasowo. EnerPol zapewnia dogodny zestaw możliwości w oparciu o przetwarzanie danych z bardzo wysoką dokładnością i możliwościami obliczeniowymi. Te możliwości, w połączeniu z rozwiniętym know-how w sektorze gospodarczym, umożliwiają uzyskanie wysokiej jakości wyników w oparciu o zrozumienie technologii, dostosowanie scenariuszy regulacyjnych i analizę finansową. Funkcjonalność EnerPol może być zintegrowana na stronie internetowej, celem ułatwienia dostępu i umożliwienia udostępniania wszelkich informacji pomiędzy zainteresowanymi stronami. EnerPol przedstawia lokalizacje projektów na mapie w czasie rzeczywistym i dostarcza szczegółowych informacji o każdym projekcie (wewnętrzna stopa zwrotu (Internal Rate of Return IRR), wartość bieżąca netto (Net Present Value NPV), zalecany producent technologii, łańcuch dostaw, itp.). Narzędzie EnerPol zostało zaprojektowane z myślą o użytkowniku: może on łatwo zmienić podane parametry, np. ograniczenia środowiskowe i sprawdzić wpływ proponowanych zmian. Oprócz możliwości modelowania EnerPol, analizy wzbogacone są o najnowocześniejsze eksperymentalne badania w laboratoriach oraz w terenie, wewnętrzną ekspertyzę obliczeniową dotyczącą modelowania potencjału energii odnawialnej i badania dotyczące społecznej akceptacji technologii odnawialnych źródeł energii. Schemat różnych połączonych działań badawczych jest pokazany na Rysunku 4. Dynamicznie skalowane eksperymenty Wpływ społeczny Modelowanie obliczeniowe Instrumentacja Analiza ekonometryczna Eksperymenty w pełnej skali Rysunek 4. Działania badawcze w zakresie energetyki w ramach struktury EnerPol 15

15 2.2 Rozwój bazy danych Jak wskazano w poprzednim rozdziale, EnerPol wykorzystuje geograficznie indeksowane zbiory danych w celu określenia przestrzennego rozmieszczenia zmiennych decyzyjnych. Informacje o zmiennych decyzyjnych można podzielić na trzy kategorie: zmienne lokalizacyjne, zmienne wydajności i zmienne ekonomiczne. Poniższe podrozdziały opisują każdą kategorię zmiennych decyzyjnych oddzielnie Systemy Informacji Geograficznej System Informacji Geograficznej (Geographic Information System GIS) wykorzystuje informacje, które są geograficznie zindeksowane do rzeczywistej powierzchni gruntu z wykorzystaniem geo-trygonometrycznych systemów projekcyjnych. Narzędzia opracowane w takich platformie zapewnia na takich platformach zapewniają łatwość obliczeń, manipulacji oraz przetwarzania końcowego, a także wizualizacji dużych i złożonych zbiorów danych. Formaty danych GIS można podzielić na dwie kategorie w zależności od struktur używanych do przechowywania danych: formaty danych rastrowych i wektorowych. Format danych rastrowych przechowuje dane w postaci matrycy składającej się z wierszy i kolumn komórek, gdzie każda komórka zawiera zapis wartości pojedynczej zmiennej. Obrazowanie satelitarne jest jednym z kilku zastosowań, które wykorzystuje format danych rastrowych do zapisu informacji o pokryciu terenu. Dane rastrowe są zwykle zapisywane w formacie TIFF, zoptymalizowanym do przechowywania dużych zbiorów danych. Innym sposobem wyrażenia cech geograficznych w GIS jest forma danych wektorowych (geometrycznych). Do wyrażania różnych cech geograficznych wykorzystywane są różne rodzaje geometrii. Dla przykładu, punkty dla lokalizacji budynku, linie dla cech liniowych, takich jak rzeki lub drogi, obiekty dwuwymiarowe, które obejmują określony obszar powierzchni ziemi, są reprezentowane przez wielokąty. Obejmują one np. jeziora, granice miast lub rezerwaty przyrody. Każda z tych geometrii jest połączona ze zorganizowaną listą w bazie danych, opisującą dużą liczbę parametrów związanych z tą geometrią. Odpowiednim formatem danych wektorowych jest format shapefile. EnerPol opracowany został na projekcie open source o nazwie Quantum GIS (QGIS) [8]. Zapewnia on wizualizację danych GIS i algorytmy przetwarzania, a także platformę do tworzenia aplikacji użytkownika w językach C++, Python i MATLAB. Oprogramowanie dla modułów EnerPol zostało stworzone w QGIS. Do wstępnego i końcowego przetwarzania zbiorów danych zostały również wykorzystane narzędzia dostępne w GRASS-GIS, Saga GIS i ArcGIS. 16

16 2.2.2 Lokalizacja projektów energii wiatrowej Budowa farm wiatrowych uwarunkowana jest dostępnością geograficzną, regulacjami prawnymi, jak również procedurami uzyskiwania pozwoleń i kwestią akceptacji społecznej. Na arenie międzynarodowej, wraz z ciągłym wzrostem sektora energetyki wiatrowej, regulacje dotyczące lokalizacji są nieustannie określane na podstawie planów użytkowania terenu i zagospodarowania przestrzennego. Przepisy te różnią się w poszczególnych regionach w danym kraju, a wiele z nich podlega regionalnej polityce użytkowania gruntów i planowania przestrzennego [4] [5]. Tabela 1 Lista opracowanych zbiorów danych GIS i odległości regulacyjnych 17

17 W tabeli 1 przedstawiony został zestaw ograniczeń lokalizacyjnych, wykorzystany do klasyfikacji terenów jako kwalifikujące się do budowy projektów energetyki wiatrowej w województwie lubelskim. Tabela przedstawia także odległości regulacyjne (zidentyfikowane jako minimalna odległość w poziomie pomiędzy ograniczeniem budowy a turbiną wiatrową) stosowane w badaniach dla województwa lubelskiego, odnoszące się do cech gruntów, infrastruktury, elementów społeczno-kulturowych i do powierzchni wrażliwych ekologicznie. Polskie ustawodawstwo nie określa jednoznacznych przepisów dotyczących lokalizacji farm wiatrowych. Zgodnie z ustawą Prawo energetyczne, gminy, jako podstawowe jednostki samorządu terytorialnego, są odpowiedzialne za planowanie energetyczne na swoim obszarze oraz zgodnie z ustawą o planowaniu przestrzennym są odpowiedzialne za sposób określenia przeznaczenia terenu Metodologia przygotowania danych GIS Zbiory danych GIS dla ukształtowania i pokrycia terenu, użytkowania gruntów, obszarów chronionych, infrastruktury transportowej i systemów energetycznych oraz infrastruktury zbudowanej są opracowywane i przetwarzane w ETHZ przy użyciu oprogramowania open-source i wewnętrznie opracowanych modułów EnerPol. Ponadto zestawy danych zostały uzupełnione o przetworzone informacje przedstawione w poprzednim badaniu przeprowadzonym w województwie lubelskim przez jego władze w 2011 roku [9]. Dane dla infrastruktury transportowej zostały uzyskane z projektu OpenStreetMap [10], który przedstawia szczegóły tras dróg, linii kolejowych i dróg wodnych. Tereny obszarów chronionych zostały pozyskane ze Światowej Bazy Danych Obszarów Chronionych (World Data-base on Protected Areas WDPA) [11] i bazy danych Natura 2000 [12], które zapewniają swobodny dostęp do globalnego inwentarza obszarów chronionych. Informacje zawarte w tych bazach danych dostarczane są przez rządy krajowe, organizacje pozarządowe, międzynarodowe konwencje i organizacje regionalne. Dane infrastruktury systemów energetycznych zostały ręcznie odwzorowane z planów rozwoju sieci polskiego operatora sieci PSE (Polskie Sieci Elektroenergetyczne) [13]. W celu scharakteryzowania ukształtowania terenu regionu, Cyfrowa Mapa Terenu, stworzona przez Centralny Ośrodek Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej (CODGIK) [14] i udostępniona przez władze województwa lubelskiego, została przetworzona w celu oszacowania nachylenia powierzchni dla określenia wykonalności budowy potencjalnych projektów. Istnieją trudności w identyfikacji stale zmieniających się cech, takich jak: zalesienie, infrastruktura, zabudowania i obecność zbiorników wodnych. Aby być w stanie dokładnie uwzględnić te cechy w analizach, zastosowano przetwarzanie obrazów wielowidmowych z satelitów Landsat TM/ ETM+ (NASA / NOAA / USGS) [15]. Są one poprawne pod względem radiometrycznym, 18

18 geograficznym, a także pod względem ukształtowania terenu. Obraz składa się z 7 elementów, z których każdy ma wymiary w przybliżeniu 185 km x 185 km. Tabela 2 Właściwości obrazu LANDSAT Jak opisano w [16], do identyfikacji lasów, roślinności, zbiorników wodnych, terenów niezamieszkałych i infrastruktury zabudowanej wykorzystano połączenie wskaźników liniowych (zestawionych w Tabeli 3) i klasyfikacji nadzorowanej. Wskaźniki liniowe stworzone przez liniowe połączenie odbicia widm wskazują specyfikę pokrycia terenu. Na przykład Zmodyfikowany Znormalizowany Różnicowy Wskaźnik Wody (MNDWI) dokładnie wskazuje obecność wody na powierzchni, jak pokazano na Rysunku 5. Tabela 3 Indeksy wykorzystywane do przetwarzania zdjęć satelitarnych 19

19 Rysunek 5. Zbiornik wodny (lewo) wydobyty ze zdjęcia satelitarnego (prawo) Metoda nadzorowanej klasyfikacji wykorzystuje klasyfikację maksymalnego prawdopodobieństwa sygnatur spektralnych [17] [18], stworzonych z pasm danych satelitarnych, uzyskanych z ich przetworzenia w oparciu o wskaźniki. Do programu wprowadzane są typy powierzchni, takie jak płaskie tereny zielone, tereny o gęstej wegetacji, gleba, zbiorniki i cieki wodne, osiedla ludzkie jak pokazano na Rysunku 6. Dla każdego obszaru określono ręcznie ponad 100 obszarów szkoleniowych za pomocą najnowszych zdjęć lotniczych z map Google typu open source. Przyjęta procedura dokładnie odróżnia gołą glebę od infrastruktury zbudowanej. Teren zabudowany Legenda Las Tereny zielone Woda Gleba Teren zabudowany Rysunek 6. Przykładowy zestaw danych dla nadzorowanej klasyfikacji gruntów 20

20 Ponieważ faktyczna użyteczność zidentyfikowanych lokalizacji zależy w dużym stopniu od dokładności zbiorów danych GIS wykorzystywanych do określenia ograniczeń budowy, dokładność ta jest oceniana w badaniu. Chociaż zbiory danych zostały stworzone z największą starannością, mogą w nich wystąpić błędy z powodu metod opracowywania danych lub ze względu na ciągłe zmiany pokrycia terenu i użytkowania gruntów. Dokładność wejściowych zbiorów danych GIS i zidentyfikowanych lokalizacji jest oceniana w odniesieniu do najnowszych zdjęć lotniczych z map Google. Dokładność danych wejściowych GIS i zidentyfikowanych lokalizacji wskazana jest w tabeli nr 4. Tabela 4 Dokładność danych GIS i zidentyfikowanych lokalizacji w odniesieniu do zdjęć lotniczych Chociaż dokładność zbiorów danych GIS dla lasów i zbiorników wodnych jest wysoka, zbiory danych często nie uwzględniają pewnych cech infrastruktury transportowej (głównie małe drogi i ścieżki) i małej wyizolowanej infrastruktury zabudowanej. Jednakże warstwy buforowane z odległościami regulacyjnymi nie obejmują niezidentyfikowanych elementów zidentyfikowanych lokalizacji, zwiększając tym samym dokładność netto do ponad 95%. Nawet przy tak dużej dokładności przewidywania, każda ze zidentyfikowanych lokalizacji jest ręcznie sprawdzana w stosunku do zdjęć lotniczych i w razie potrzeby korygowana przed jakąkolwiek dalszą analizą Identyfikacja lokalizacji Każde ze zidentyfikowanych ograniczeń rozwoju jest przetwarzane w formie map binarnych o rozdzielczości komórek 30 m x 30 m. W każdym punkcie w województwie lubelskim opisanym przez te komórki, jeżeli istnieje ograniczenie (np. obecność jeziora), wtedy odpowiedni zestaw danych zawiera wartość T w komórce, a w przeciwnym razie O. Geograficzne sumowanie wszystkich binarnych zbiorów danych określa przydatność lub brak przydatności obszaru objętego komórką dla lokalizacji turbin. To znaczy, że jeśli wartość komórki w sumacyjnym zbiorze danych wynosi O, wtedy komórka nie ma ograniczeń i kwalifikuje się do budowy. Ten algorytm jest przedstawiony schematycznie na Rysunku 7. 21