Выгодная энергетика для фермы – новая модель американских исследователей
Исследователи разработали модель, которая могла бы увеличить инвестиции в проекты по устойчивой энергетике на ферме, позволяя инвесторам более точно прогнозировать, принесет ли проект прибыль. Модель улучшает предыдущие попытки, используя передовые вычислительные методы.
«Преобразование отходов животноводства в электричество может быть выгодным для фермеров, а также для получения экологических выгод, таких как сокращение выбросов парниковых газов», — говорит Махмуд Шарара, ведущий автор научной статьи и доцент кафедры биологической и сельскохозяйственной инженерии в штате Северная Каролина. «Однако фермеры не всегда могут финансировать эти проекты, и проекты не всегда являются прибыльным предприятием для одной фермы.
«Одним из способов решения этой проблемы является разработка совместных систем анаэробного сбраживания, которые используют отходы от нескольких ферм», — говорит Шарара. «Два важных вопроса, связанных с этим проектом, таковы: где вы строите кооперативную систему и как определить, будет ли она прибыльной?»
С этой целью исследователи разработали вычислительную модель, которая говорит пользователям, как максимизировать экономическую отдачу от анаэробных систем пищеварения. В частности, она сообщает пользователям, где должна располагаться система, какой должна быть ее емкость и насколько большой географической области она может служить.
Модель учитывает множество известных факторов, таких как, какие виды растений выращивает ферма, размер каждой фермы и где расположена каждая ферма. Но то, что отличает модель — это то, как она учитывает неопределенность. Для этой работы исследователи определили 13 ключевых источников неопределенности, которые могут повлиять на прибыльность анаэробной системы реактора.
Например, один из способов, с помощью которого эти системы зарабатывают деньги, это преобразование отходов животного происхождения в биогаз, использование этого газа для производства электроэнергии, а затем продажа электроэнергии. Поэтому одной из ключевых переменных в прогнозировании прибыльности системы является будущая цена продажи электроэнергии. И хотя будущая цена на электроэнергию неопределенна, вы можете опираться на исторические данные или рыночные прогнозы, чтобы оценить диапазон цен.
То же самое верно и для других источников неопределенности. Например, эффективность анаэробного реактора является неопределенной, но вы можете предсказать, что производительность реактора будет находиться в определенном диапазоне.
Как работает модель
Исследователи разработали модель для запуска повторных симуляций, учитывающих различия в каждой области неопределенности. Например, как выглядит рентабельность, когда цены на электроэнергию и эффективность варочного котла высоки? Что если они оба низкие? И так далее. Запустив все эти симуляции для разных мест расположения, мощностей и областей обслуживания, модель может сказать пользователям, какая комбинация факторов принесет наибольшую прибыль.
Исследовательская группа продемонстрировала модель на конкретных примерах анаэробных систем варочного котла для молочных ферм в двух регионах штата Висконсин.
«Тематические исследования были для нас хорошей проверкой работоспособности и подчеркнули жизнеспособность и полезность модели», — говорит Шарара. «В конечном счете, мы считаем, что это будет стимулировать инвестиции в эти проекты, которые будут полезны как для фермеров, так и для окружающей среды». Модель доступна уже сейчас, и исследователи разрабатывают ее формат, который будет проще использовать и распространять.
«Мы также надеемся более тесно сотрудничать с разработчиками анаэробных систем реактора, чтобы уточнить нашу оценку затрат, связанных с этими системами», — говорит Шарара. «И, в конечном счете, мы хотели бы расширить нашу работу, чтобы учесть усилия по использованию твердых веществ, оставшихся после анаэробного сбраживания, таких как проекты, которые превращают эти твердые вещества в товарное удобрение».
Источник: Университет Северной Каролины; автор: Махмуд А. Шарара, Максвелл Й; фото: pixabay.com
