Simulering av total autonomi utenfor nettet

Denne analysen bruker en metode designet for å evaluere energiforbruk og dets kostnad over en definert periode, segmentering av dataene i månedlige og daglige gjennomsnitt.

• Grunnleggende data: Det totale årlige energiforbruket (kWh) er fordelt på måned å undersøke variasjonen i etterspørselen; den tilhørende kostnaden fastsettes basert på en enhetskjøpssats.
• Tidsmessig sammenbrudd: Månedlige og daglige gjennomsnitt gir en detaljert forståelse av forbrukssvingninger gjennom året; en gjennomsnittlig prosentandel reflekterer hver måneds relative bidrag til den årlige summen.
• Hensikt: Denne metoden hjelper med å identifisere perioder med høyt eller lavt forbruk og plan strategier for energioptimalisering eller kostnadsstyring. Gi en klar og handlingsdyktig oversikt av energiforbruket for å forbedre dimensjoneringen av solcelleinstallasjoner eller lagringssystemer mens holde energikostnadene under kontroll.

Denne analysen er basert på en teoretisk tilnærming rettet mot å estimere den økonomiske besparelsen assosiert med solenergi selvforbruk, avhengig av årlig forbruk og solcelleproduksjon data.

Fordeling av energiforbruk: Det totale forbruket er segmentert etter tid perioder (ukedager, helger, dagtid, kveld, natt) for å vurdere det spesifikke energibehovet for hver tidsluke. Denne tilnærmingen hjelper til med å identifisere forbruk på dagtid, noe som gjenspeiler potensialet for eget forbruk.

Estimering av eget forbrukspotensial: Solproduksjonen estimert av PVGIS sammenlignes med dagtidsforbruk. Dekningsprosenten angir andelen dagtidsforbruk det kan være direkte levert av solenergi.

Beregning av økonomiske besparelser: Egenforbrukt kWh er verdsatt basert på energikjøp tariff for å beregne årlige besparelser.

Denne analysen gir et kvantitativt grunnlag for å vurdere de økonomiske fordelene ved egenforbruk og optimalisering av størrelsen på solcelleinstallasjoner. Denne metoden hjelper også med å identifisere nøkkelperioder til maksimere bruken av energien som produseres.

Denne analysen illustrerer hypotesen om energiautonomi for et produksjonssted, basert på totalt forbruk, eget forbruk og den autonomien systemet gir.

Estimert energiforbruk: Det månedlige og daglige forbruket beregnes å forstå energibehovet til stedet over en gitt periode.

Beregning av eget forbruk: Lokalt produsert og direkte forbrukt energi (egenforbruk) anslås å vurdere andelen av produksjonen som brukes uten å stole på rutenett.

Energiautonomi: Potensialet for autonomi (produsert og forbrukt energi på stedet) beregnes i kWh for hver måned, og reflekterer systemets evne til å redusere nettavhengigheten.

Denne tilnærmingen hjelper til med å måle nivået av energiautonomi oppnådd av det solcelleanlegget mens man identifiserer månedene der selvforbruk og autonomi er optimalisert, og dermed muliggjøre beslutninger for å forbedre den generelle ytelsen.

Denne analysen er avhengig av en metode for å evaluere ytelsen til batterier med ulike kapasiteter å estimere deres årlige energibidrag og egnethet til behovene.

Kapasitet og månedlig tilgjengelighet: Batterikapasiteten sammenlignes med nødvendig autonomi hver måned for å vurdere energidekningen deres.

Totalt årlig forbruk: Energien som leveres av hvert batteri i løpet av ett år periode beregnes for å måle dens totale ytelse.

Optimal bruk: Månedlige prosenter viser perioder når batteriene overskrider eller nå sine grenser, gjør det mulig å avgjøre om de er underdimensjonerte eller overdimensjonerte.

Denne metoden tar sikte på å dimensjonere batteriene riktig for å maksimere effektiviteten samtidig som man unngår energisløsing eller utilstrekkelig autonomi.

Analysen av batteriforbruk basert på deres kapasitet og månedlige energibehov er avhengig av:

• Beregning av energidekning: Vi vurderer hvordan hver batteristørrelse oppfyller månedlige behov.
• Årlig gjennomsnitt: Gjør det mulig å sammenligne effektiviteten til forskjellige kapasiteter over et helt år.
• Månedlig bruk: Identifiserer perioder når batteriet når sitt maksimum kapasitet eller gjenstår underutnyttet. Denne tilnærmingen hjelper til med å dimensjonere batteriene i henhold til reelle behov, balansering autonomi og ressursoptimalisering.

Dette histogrammet, som representerer kontantstrømmer og avkastningen på investeringen (ROI), gjør det mulig å:

• Visualiser økonomiske bevegelser over en spesifisert periode, og skille mellom positive søyler (inntekter) og negative søyler (utgifter).
• Identifiser punktet der ROI blir positiv, noe som indikerer gjenoppretting av initialen investering.
• Spor utviklingen av nettogevinster for å evaluere den langsiktige lønnsomheten til prosjektet. Den er et tydelig verktøy for å forstå økonomiske resultater og en beslutningshjelp for investorer.

Beregningen av et lands karbonfotavtrykk gir mulighet for:

• Evaluering av de totale utslippene av klimagasser (GHG) generert av virksomheten, inkludert industri, transport, landbruk og energiforbruk.
• Identifisere hovedkildene til utslipp for å prioritere reduksjonsinnsats.
• Ta hensyn til faktorer som karbonavtrykket til import og eksport for å oppnå en omfattende oversikt.
• Det er et viktig verktøy for å overvåke fremdriften mot klimamål og veilede publikum politikk mot en bærekraftig omstilling.

Beregningen av karbonbalansen til en solcelleinstallasjon gjør det mulig å:

• Vurder utslippene som unngås gjennom produksjon av fornybar energi, sammenlignet med konvensjonell forsyning via nettet (ofte basert på fossilt brensel).
• Kvantifiser den positive miljøpåvirkningen, spesielt når det gjelder tonn CO₂ lagret gjennom hele systemets levetid.
• Fremhev at hver kWh med egenforbrukt solenergi direkte bidrar til å redusere husholdningens karbonavtrykk.
• Det er en håndgripelig demonstrasjon av fremtidens solenergiprodusents forpliktelse til et mer bærekraftig livsstil.