Total Autonomi Off-Grid Simulering

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.

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.

Dette histogram, der repræsenterer pengestrømme og investeringsafkastet (ROI), gør det muligt at:

• Visualiser økonomiske bevægelser over en bestemt periode, og skeln mellem positive søjler (indtægter) og negative søjler (udgifter).
• Identificer det punkt, hvor ROI bliver positivt, hvilket indikerer genoprettelsen af ​​initialen investering.
• Spor udviklingen af ​​nettogevinster for at evaluere projektets langsigtede rentabilitet. Det er et klart værktøj til at forstå økonomiske resultater og en beslutningshjælp til investorer.

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.