Estimating the Solar Photovoltaic generation potential and possible ...

56 downloads 156 Views 776KB Size Report
However, a successful integration of solar energy technologies into the existing ... was developed to browse and query GIS maps and to do a simple calculation.
INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

Estimating the Solar Photovoltaic generation potential and possible plant  capacity in Patiala  Souvik Ganguli 1 , Jasvir Singh 2  1­ Assistant Professor, Department of Electrical & Instrumentation Engineering, Thapar  University Patiala.  2­ Assistant Professor, Department of Electrical Engineering, Bhai Gurdas Institute of  Engineering & Technology Sangrur  [email protected] 

ABSTRACT  The depletion of fossil fuel resources on a worldwide basis has necessitated an urgent search  for  alternative  energy  sources  to  meet  up  the  present  day  demands.  Solar  energy  is  clean,  inexhaustible,  environment­friendly  and  a  potential  resource  among  the  various  renewable  energy options. The amount of incident solar radiation significantly determines the electricity  produced  by  photovoltaic  (PV)  systems.  The  paper  reports  a  novel  method  to  measure  the  potential of solar electricity generation in Patiala on the basis of solar radiation data obtained  from  the  weather­station  installed  within  the  Thapar  University  campus.  Further,  possible  plant  capacity  is  estimated  for  an  arbitrarily  chosen  area.  The  results  supported  justify  the  method proposed.  Keywords: Diurnal variation, daily energy output, monthly energy output, photovoltaic (PV)  system, solar radiation data, yearly energy output.  1. Introduction  It  is  anticipated  that  photovoltaic  (PV)  systems  will  experience  an  enormous  increase  in  decades  to  come.  However,  a  successful  integration  of  solar  energy  technologies  into  the  existing  energy  structure  depends  also  on  a  detailed  knowledge  of  the  solar  resource.  Therefore  solar  radiation  is  a  key  factor  determining  electricity  produced  by  photovoltaic  (PV)  systems  which  is  usually  obtained  using  Geographical  Information  System  (GIS).  A  case study of solar radiation database was prepared in Europe as was reported in [1].  Using Photovoltaic Geographic Information System (PVGIS) another study was made in the  25  European  Union  member  states  and  5  candidate  countries.  The  calculation  of  electricity  generation potential by contemporary PV technology is a basic step in analyzing scenarios for  the future energy supply and for a rational implementation of legal and financial frameworks  to  support  the  developing  industrial  production  of  PV.  Three  aspects  were  explored  ­the  expected  average  annual  electricity  generation  of  a  ‘standard’  1 kWp  grid­connected  PV  system,  the  theoretical  potential  of  PV  electricity  generation  and  determination  of  required  installed capacity for each country to supply 1% of the national electricity consumption from  PV.  The  analysis  shows  that  PV  can  already  provide  a  significant  contribution  to  a  mixed  renewable energy portfolio in the present and future European Union [2].  In [3],  a  GIS based  analysis of  the  theoretical  PV potential  to be  installed on  noise  barriers  along  Italian  national  roads  has  been  carried  out.  [4]  presents  a  methodology  for  the 253 

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

assessment  of  photovoltaic  potential  in  urban  areas  using  open­source  solar  radiation  tools  and  a  3­D  city  model  implemented  in  a  geographic  information  system  (GIS).  The  solar  radiation  tools  are  represented  by  the  r.sun  solar  radiation  model  and  PVGIS  estimation  utility. The applicability of the methodology has been demonstrated on a selected urban area  of a small city in Eastern Slovakia.  In  [5]  the  potential  of  different  PV  systems  in  countries  with  high  solar  irradiation  was  explored and their performances were compared through the assessment of thirteen different  types  of  PV  systems  that  had  been  installed  side  by  side  in  Nicosia,  Cyprus  and  Stuttgart,  Germany. Finally useful insight into the performance of the PV systems as a function of the  meteorological conditions and location was highlighted.  A  GIS  database  of  solar  radiation  was  presented  in  [6]  and  photovoltaic  (PV)  potential  estimations of 10 European Union Candidate Countries were created to support that data. The  database was integrated with a web application to provide access also to the public at large.  An application was developed to browse and query GIS maps and to do a simple calculation  for any location within that region.  The  objective  of  the  work  carried  in  [7]  was  to  examine  the  performance  as  well  as  the  economic  feasibility  of  grid­connected  PV  systems  in  the  Kuwaiti  climate.  A  program  was  written  to  evaluate  the  performance  as  well  as  the  economic  feasibility  of  such  systems  in  Kuwait. The input to the program was the weather data for Kuwait, time dependent building  loads, as well as the utility rates for Kuwait. Weather data generator subroutine  included in  TRANSYS (Transient Simulation) program was used to generate  hourly weather conditions  from  the  monthly  average  values  of  daily  radiation  on  horizontal  surface,  and  ambient  temperature available for Kuwait. The five­parameter PV model was then used to determine  the performance of the solar modules used in that study.  ENERGY­10,  a  design  tool  is  used  to  model  and  simulate  the  performance  of  PV  systems  that  is  integrated  with  the  building.  [9]  discusses  the  recorded  Global  Solar  Radiation,  received in the Kathmandu valley by three different, Si­mono­crystalline, Si­poly­crystalline  and  Si­amorphous  calibrated  solar  cells  and  proposes  the  best­suited  solar  PV  module  technology for roof top solar PV systems inside the Kathmandu valley.  Estimation of solar generation potential and plant capacity in several districts of West Bengal  is given in [10]. The PV module efficiency considered for this work was 12%. Thus we find  that  most  of  the  previous  literatures  involve  the  use  of  GIS  systems  to  obtain  the  solar  photovoltaic  potential  estimation.  The  method  described  in  this  paper  suggests  a  unique  method to measure the PV potential in Patiala and estimate the possible plant capacity based  on the available area, chosen as 100 m 2  for this work.  2. Methodology  To  find  out  the  solar  photovoltaic  generation  potential,  the  solar  radiation  over  8  months  (September  2009­April  2010)  is  measured  in  Patiala  using  the  weather­station  data  (only  solar radiation is shown). Then the diurnal variations, average monthly output, yearly output  have  been  found  out  and  related  graphs  are  plotted  for  showing  the  variation  in  different

254 

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

seasons and time. Also observing the peak value in different days, the monthly average peak  is calculated and variation of the monthly peak  is plotted for a  year and the average annual  peak is also calculated. For calculating the output the efficiency of the PV module is taken as  14.3% [11]. Chosen area for the estimated plant capacity is considered as 100 m 2 .  3. Results and Discussions  The solar radiation data is given for the month of April 2010 at 9 A.M. as a sample in Table­1.  Table 1: Solar Radiation Data & Calculation of Average Output April 2010 (Time: 9 AM) 

Date 

PV Module  Efficiency 

Solar  Output  Total Output  Average  2  Radiation  (Watt/m  )  (Watt/m 2 )  Output  (Watt/m 2 )  (Watt/m 2 )  01.04.2010  481.25  68.81875  02.04.2010  498.125  71.231875  03.04.2010  505  72.215  04.04.2010  480.625  68.729375  05.04.2010  499.375  71.410625  06.04.2010  528.75  75.61125  07.04.2010  575.625  82.314375  08.04.2010  413.75  59.16625  09.04.2010  509.375  72.840625  10.04.2010  511.875  73.198125  11.04.2010  499.375  71.410625  12.04.2010  444.375  63.545625  13.04.2010  551.25  78.82875  14.04.2010  555  79.365  15.04.2010  14.3%  569.375  81.420625  2034.443125  67.81477083  16.04.2010  514.375  73.555625  17.04.2010  501.25  71.67875  18.04.2010  343.75  49.15625  19.04.2010  239.375  34.230625  20.04.2010  479.375  68.550625  21.04.2010  432.5  61.8475  22.04.2010  450.625  64.439375  23.04.2010  483.75  69.17625  24.04.2010  316.875  45.313125  25.04.2010  565.625  80.884375  26.04.2010  531.25  75.96875  27.04.2010  451.25  64.52875  28.04.2010  479.375  68.550625  29.04.2010  511.875  73.198125  30.04.2010  302.5  43.2575  Similar calculations are also made at intervals of one hour till 4 P.M. in the evening. Diurnal  variation for that month (Table­2) is then calculated.

255 

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

Table 2: Calculations for Diurnal Variations (April 2010)  Time 

Average Output  (Watt/m 2 ) 

Average  Daily Energy  Monthly Energy  Output  Output  Output  (Watt/m 2 ­hr)  (Watt/m 2 ­hr)  (Watt/m 2 ­hr)  9 AM  67.81477083  67.81477083  10 AM  92.60739583  92.60739583  11 AM  111.1258958  111.1258958  12 NOON  117.2510625  117.2510625  729.4847083  21884.54125  1 PM  115.0345625  115.0345625  2 PM  102.9123333  102.9123333  3 PM  76.70758333  76.70758333  4 PM  46.03110417  46.03110417  Finally  all  the  diurnal  variations  for  eight  months  are  plotted  as  shown  in  Figure  1  given  below.

256 

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

Figure 1: Graphs for Diurnal Variations (Sept 2009­Apr 2010)  Thereafter, daily energy output and monthly energy output are calculated as shown in Table­3.  After that, the average yearly output is calculated as shown.  Table 3: Total Energy Output  Months 

Daily Energy  Output  (Watt/m 2 ­hr) 

September  October  November  December  January  February  March  April 

664.3905787  544.2209259  371.274475  284.6676219  329.40765  569.1495759  700.3972782  729.4847083 

Monthly Energy  Average  Output  Monthly Energy  (Watt/m 2 ­hr)  Output  (Watt/m 2 ­hr)  19931.71736  16326.62778  11138.23425  8824.696279  9882.2295  15936.18813  21011.91835  21884.54125 

15617.01911 

Average  Yearly  Energy  Output  (Watt/m 2 ­hr) 

187404.2293 

Corresponding graphs for daily and monthly energy outputs (Figure 2) are plotted as shown. 

Figure 2: Graphs for Daily and Monthly Energy Ouptuts (Sept 2009­Apr 2010)

257 

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

The peak variations for the different months (Table­4) are shown and the possible plant rating  is determined using 100 m 2 available area.  Table 4: Peak Variation & Possible Plant Rating  Months 

Peak Output  (Watt/m 2 ) 

September  October  November  December  January  February  March  April 

102.9467593  98.17016204  71.46425  56.93546  60.228025  96.72928571  115.8357661  117.2510625 

Average Peak  Output  (Watt/m 2 ) 

94.66075866 

Average Peak  Possible Plant  Output for 100  Capacity (KW)  m 2  Area(Watt) 

9466.075866 



Monthly peak variations are also plotted as shown in Figure 3. 

Figure 3: Graph for Monthly Peak Variations (Sept 2009­Apr 2010)  From the results obtained it is found that the month of December produced the lowest solar  radiation.  Monthly  and  yearly  outputs  were  calculated  on  the  basis  of  100  m 2  area.  Considering the monthly peaks, the average peak output is calculated from where as estimate  of  the  possible  plant  rating  is  made.  The  methodology  adopted  seems  satisfactory  for  determining the possible plant capacity  for an arbitrarily chosen area. From the calculations  we found a solar photovoltaic power plant of capacity 9 KW can be achieved in Patiala over  an available area of 100 m 2 .  4. Conclusion  Available area for the calculation shown has been considered to be 100 m 2 . With greater available  area higher capacity plant can be set up. Moreover, the possible plant capacity has been estimated  from  the  peak  output  results  available  from  the  solar  radiation  readings  of  each  month.  No  optimized approach has been carried out which can be taken up as a future scope of work. Thus  the  average  output  and  subsequent  calculation  there  from  may  not  reflect  the  true  scenario  of  solar  photovoltaic  generation  potential  of  Patiala  district  of  Punjab.  Maximum  Power  Point

258 

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

Tracking  (MPPT)  has  not  been  employed  for  the  calculation  which  could  have  produced  better  results. Had calculations been available for the month of May and June which  offers the  highest  solar radiation, the result  would have been far  more accurate and  yielded  higher  capacity plant.  Relative  comparison  with  the  other  districts  of  Punjab  can  be  taken  up  for  future  studies.  Designing,  cost  analysis  and  efficiency  calculations  of  this  solar  photovoltaic  power  plant  now  need  to  be  done  once  the  capacity  is  estimated  which  can be  carried  out  in  future  publications.  Environmental  impact  of  this  photovoltaic  plant  can  be  taken  up  as  one  the  important  issue  in  near future. 

5. References  1. Šúri M, Huld T. A, Dunlop E.D, 2005, “PV­GIS: A Web­based Solar Radiation Database  for the Calculation of PV Potential in Europe”, International Journal of Sustainable Energy,  Volume 24, No. 2, pp. 55­67.  2.  Šúri  M,  Huld  T.A,  Dunlop  E.  D,  Ossenbrink  H.  A,  2007,  “Potential  of  Solar  Electricity  Generation in the European Union Member States and Candidate Countries”, Journal of Solar  Energy, Volume 81, ISSUE 10, pp. 1295­1305.  3. Bellucci P, Fernandez D, Monica S. L, Schirone L, 2003, “Assessment of The Photovoltaic  Potential  on  Noise  Barriers  along  National  roads  in  Italy”,  3 rd  World  Conference  on  Photovoltaic Energy Conversion, pp. 2474­2477.  4.  Hofierka  J,  Kaňuk  J,  2009,  “Assessment  of  photovoltaic  potential  in  urban  areas  using  open­source solar radiation tools”, Renewable Energy, Vol. 34, Issue 10, pp. 2206­2214.  5. Makrides G, Zinsser B, Norton M, Georghiou G. E, Schubert M and  Werner J. H, 2010,  “Potential  of  photovoltaic  systems  in  countries  with  high  solar  irradiation”,  Renewable  &  Sustainable Energy Reviews, Vol. 14, Issue 2, pp. 754­762.  6. Dunlop E. D, Šúri M and Huld T. A, 2003, “Photovoltaic Potential Assessment to support  Renewable Energies Growth in 10 EU Candidate Countries”, Proceedings of the Conference  C79 of the Solar Energy Society CREST Photovoltaic Science, Applications and Technology,  Loughborough University (UK), pp. 1007­1016.  7. Abdullah A. H, Ghoneim A. A and Al­Hasan A. Y, 2002, “Assessment of grid­connected  photovoltaic systems in the Kuwaiti climate”, Renewable Energy, Vol. 26, Issue 2, pp. 189­  199.  8. Balcomb J. D, Sheila J. Hayter, Weaver N, 2001, “Hourly Simulation of Grid­Connected  PV  Systems  Using  Realistic  Building  Loads”,  American  Solar  Energy  Society  (ASES)  National Solar Conferences Forum, pp. 1­7.  9. Nawaraj S, Malesh S, Alex Z, Upadhyaya M, 2009, “Power Generation Potential and Cost  of a Roof Top Solar PV System in Kathmandu, Nepal”, National Conference RETSUD.

259 

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED ENGINEERING RESEARCH, DINDIGUL  Volume 1, No 2, 2010  © Copyright 2010 All rights reserved Integrated Publishing Association  RESEARCH ARTICLE                                                                                                            ISSN ­ 0976­4259 

10.  Ganguli  S,  Sinha S,  2009,  “A  Study  and  Estimation  of  Grid  Quality  Solar  Photovoltaic  Power  Generation  Potential  in  some  districts  of  West  Bengal”,  National  Conference  on  Trends in Instrumentation & Control Engineering, Thapar University, Patiala, pp. 522­528.  11. BP Solar Datasheet (BP 7180) for 180 Watt Photovoltaic Module­Saturn Technology.

260