Autonomi + Egetforbrug + Net Hybrid Simulering

Simuleringerne tilbydes på PVGIS.COM er designet til også at tilfredsstille de forskellige krav fra fagfolk som individer i solenergisektoren. Denne service er understøttet af et konsortium af europæisk solenergi eksperter og ingeniører, hvilket sikrer uafhængig og neutral ekspertise. Her er de vigtigste interessenter og mål dækket af simuleringerne.

PDF-eksemplet nedenfor er på engelsk.
Din egen rapport bliver automatisk genereret på det sprog, du valgte i dine kontoindstillinger.

Autonomi + selvforbrug + netsimulering

Download PDF-eksemplet

Solindstråling og solcelleproduktion vil variere, hvis der er lokale bakker el bjerge, der blokerer for sollys på bestemte tidspunkter af dagen. PVGIS kan beregne deres effekt ved hjælp af jordhøjdedata med en opløsning på 3 buesekunder (ca. 90 meter). Denne beregning tager ikke hensyn til skygger fra meget nærliggende objekter som f.eks huse eller træer

PVGIS 5.3 giver en standardværdi på 14 % for de samlede tab i solen elproduktionssystem.

PVGIS24 Simulator foreslår en tabsværdi for det første driftsår. Dette tab vil udvikle sig år for år. Denne første års tabsværdi giver mulighed for en mere detaljerede tekniske og økonomiske analyser, år for år. Således over en 20-årig driftsperiode er det samlede produktionstab tæt på 13% til 14%.

Resultatet af den solcelleenergiberegning: er den gennemsnitlige månedlige energiproduktion og den den gennemsnitlige årlige produktion af solcelleanlægget med den udvalgte ejendomme. Den mellemårige variabilitet er standardafvigelsen for de årlige værdier beregnet over perioden dækket af den valgte solstrålingsdatabase.

Månedlig solindstråling Bestemmes for hver time på dagen i en valgt måned, med gennemsnit beregnes over alle dage i den pågældende måned i den flerårige periode, for hvilken PVGIS har data. Ud over at beregne den gennemsnitlige sol stråling, også den daglige anvendelse af stråling beregner den daglige variation af klar himmelstråling.

Timerne med månedlig solcelleenergiproduktion repræsenterer den samlede tid over en måned, som en solcelleanlæg producerer af elektricitet, påvirket af sollys, systemeffektivitet og driftsforhold. Det er en nøgleindikator for evaluering ydeevne og energiselvforsyning.

Denne analyse bruger en metode designet til at evaluere energiforbruget og dets omkostninger over en defineret periode, segmentering af data i månedlige og daglige gennemsnit.

Grundlæggende data: Det samlede årlige energiforbrug (kWh) er fordelt med måned at undersøge variationen i efterspørgslen; den tilknyttede omkostning er fastsat ud fra en enhedskøbssats.
Tidsmæssig opdeling: Månedlige og daglige gennemsnit giver en detaljeret forståelse af forbrugsudsving i løbet af året; en gennemsnitlig procentdel afspejler hver måneds relative bidrag til den årlige total.
Formål: Denne metode hjælper med at identificere perioder med højt eller lavt forbrug og plan strategier for energioptimering eller omkostningsstyring. Giv en klar og handlekraftig oversigt af energiforbruget for at forbedre dimensioneringen af solcelleanlæg eller lagersystemer, mens holde energiomkostningerne under kontrol.

Denne analyse er baseret på en teoretisk tilgang rettet mod at estimere den økonomiske besparelse forbundet med solenergi selvforbrug, afhængig af årligt forbrug og solcelleproduktion data.

Fordeling af energiforbrug: Det samlede forbrug er segmenteret efter tid perioder (hverdage, weekender, dagtid, aften, nat) for at vurdere det specifikke energibehov for hver tidsrum. Denne tilgang hjælper med at identificere forbrug i dagtimerne, hvilket afspejler potentialet for eget forbrug.

Estimering af eget forbrugspotentiale: Solproduktionen estimeret af PVGIS sammenlignes med dagsforbrug. Dækningsprocenten angiver andelen af dagsforbruget det kan være direkte forsynet af solenergi.

Beregning af økonomisk besparelse: Selvforbrugte kWh værdiansættes ud fra energikøb takst til at beregne årlige besparelser.

Denne analyse giver et kvantitativt grundlag for at vurdere de økonomiske fordele ved eget forbrug og optimering af størrelsen af solcelleanlæg. Denne metode hjælper også med at identificere nøgleperioder til maksimere brugen af den producerede energi.

Solar produktion

Angiver, hvor meget dit system kan producere, og hvordan denne produktion ændrer sig over tid. Dette hjælper med at vurdere din opsparing og eventuelle potentielle indtægter.

Forbrug

Viser dit niveau af elforbrug. Ved at sammenligne det med solenergiproduktion, du kan visualisere din egenforbrugskapacitet og din afhængighed af nettet.

Nettakster

Hjælp dig med at forstå fordelen ved at forbruge din egen strøm i stedet for at købe den, og den langsigtede effekt af prisstigninger.

Systemomkostninger

Fremviser den faktiske pris på installationen efter tilskud og hjælper dig med at vurdere den nødvendige investering.

Finansiering

Forklarer de tilgængelige betalingsmuligheder, og hvordan du planlægger dit budget.

→ Langsigtet besparelse

Viser de samlede besparelser genereret af solsystemet over flere år.

→ Egenforbrugsprocent

Angiver andelen af solenergi, der anvendes direkte af husstanden.

→ IRR (Internal Rate of Return)

Måler den overordnede økonomiske præstation af investeringen.

→ ROI (Return on Investment)

Angiver, hvor lang tid det tager for den oprindelige investering at blive udlignet.

→ Elregning (netregning)

Dette afsnit viser, hvordan din elregning udvikler sig over årene baseret på:

dit forbrug,
prisen på el,
og årlige netprisstigninger.

Det hjælper med at visualisere den gradvise stigning i energiomkostninger uden sol.

→ Tab af købekraft (afskrivning)

Denne tabel viser, hvordan inflation reducerer din købekraft over tid. Det illustrerer, at det samme beløb er mindre værd hvert år.

→ Hvorfor solenergi betyder noget

Ved at kombinere begge borde bliver nøglen klar:

elpriserne stiger,
din købekraft falder,

→ at producere din egen energi bliver en form for økonomisk beskyttelse.

Et histogram, der sammenligner solproduktion og energiforbrug, giver flere fordele til analyse og beslutningstagning, især i forbindelse med energi optimering

Denne analyse illustrerer hypotesen om energiautonomi for et produktionssted, baseret på det samlede forbrug, eget forbrug og den autonomi, systemet giver.

Estimeret energiforbrug: Det månedlige og daglige forbrug beregnes at forstå stedets energibehov over en given periode.

Selvforbrugsberegning: Lokalt produceret og direkte forbrugt energi (selvforbrug) skønnes at vurdere den anvendte andel af produktionen uden at stole på gitter.

Energiautonomi: Potentialet for autonomi (produceret og forbrugt energi på stedet) beregnes i kWh for hver måned, hvilket afspejler systemets evne til at reducere netafhængigheden.

Denne tilgang hjælper med at måle niveauet af energiautonomi opnået af det solcelleanlæg mens man identificerer de måneder, hvor selvforbrug og autonomi er optimeret, derved gøre det muligt for beslutninger at forbedre den samlede præstation.

Denne analyse bygger på en metode til at evaluere ydeevnen af batterier med forskellige kapaciteter at estimere deres årlige energibidrag og egnethed til behovene.

Kapacitet og månedlig tilgængelighed: Batterikapaciteten sammenlignes med nødvendig autonomi hver måned for at vurdere deres energidækning.

Samlet årligt forbrug: Den energi, der leveres af hvert batteri over et år periode beregnes til at måle dens samlede præstation.

Optimal brug: Månedlige procenter viser perioder, hvor batterierne overstiger eller nå deres grænser, gør det muligt at afgøre, om de er under- eller overdimensionerede.

Denne metode har til formål at dimensionere batterier korrekt for at maksimere effektiviteten og samtidig undgå energispild eller utilstrækkelig autonomi.

Analysen af batteriforbrug baseret på deres kapacitet og månedlige energibehov bygger på:

Energidækningsberegning: Vi vurderer, hvordan hver batteristørrelse opfylder månedlige behov.
Årligt gennemsnit: Gør det muligt at sammenligne effektiviteten af forskellige kapaciteter over et helt år.
Månedlig brug: Identificerer perioder, hvor batteriet når sit maksimum kapacitet eller rester underudnyttet. Denne tilgang hjælper med at dimensionere batterierne efter reelle behov, balancering autonomi og ressourceoptimering.

Denne tabel sammenligner virkningen af forskellige batterikapaciteter på energiautonomi, netomkostninger, og årlige besparelser. Batterier med højere kapacitet giver bedre besparelser og reducerer yderligere netafhængighed, men kræver en højere initial investering.

For at maksimere profitten: Kontantfinansiering er ideel, men kræver mobilisering af midler straks.

For at bevare kapital: Et lån tilbyder en god løsning, med moderat økonomisk omkostninger, med eller uden indledende bidrag.

For at lette finansieringen: Leasing er en hurtig og afbalanceret mulighed; imidlertid, trods en lidt lavere IRR reducerer høj rente overskuddet.

Beregningen af et lands CO2-fodaftryk giver mulighed for:

Evaluering af de samlede drivhusgasemissioner (GHG) genereret af dets aktiviteter, herunder industri, transport, landbrug og energiforbrug.
Identificering af de vigtigste kilder til emissioner for at prioritere reduktionsindsatsen.
Under hensyntagen til faktorer såsom CO2-fodaftrykket fra import og eksport for at opnå en omfattende overblik.
Det er et væsentligt værktøj til at overvåge fremskridt hen imod klimamål og vejlede offentligheden politikker for en bæredygtig omstilling.

Beregningen af kulstofbalancen i en solcelleinstallation gør det muligt at:

Vurder de emissioner, der undgås ved produktion af vedvarende energi, i forhold til konventionel forsyning via nettet (ofte baseret på fossile brændstoffer).
Kvantificer den positive miljøpåvirkning, især i form af tons CO₂ gemt i hele systemets levetid.
Fremhæv, at hver kWh egenforbrugt solenergi direkte bidrager til at reducere husstandens CO2-fodaftryk.
Det er en håndgribelig demonstration af fremtidens solenergiproducents engagement i et mere bæredygtig livsstil.