Zasoby energii promieniowania słonecznego w Polsce są dobrze rozpoznane i w perspektywie długookresowej cechują się stabilnością potencjału w czasie oraz przestrzenni. To przekłada się więc na niewielkie ryzyko inwestycyjne z punktu widzenia estymowanej w przyszłości generacji. Sytuacja jest bardziej skomplikowana w przypadku energetyki wiatrowej. A w szczególności małej energetyki wiatrowej, gdzie warunki wietrzności cechują się znacznym zróżnicowaniem przestrzennym, nawet na niewielkim obszarze, a ponadto dużą zmiennością czasową. Zależną od sytuacji meteorologicznej. Słabe rozeznanie zasobów energii wiatru na wysokości 10-20 metrów nad poziomem gruntu powoduje, iż inwestycja w źródła generacji wiatrowej jest obecnie nadal przedsięwzięciem obarczonym wysokim ryzykiem, ponieważ nie jest możliwe oszacowanie z odpowiednią dokładnością potencjalnej ilości energii elektrycznej jaka może zostać wygenerowana przez generator wiatrowy wybrany przez inwestora. By częściowo zaradzić temu problemowi i wspomóc nowych inwestorów na etapie wyboru lokalizacji inwestycji i szacowania możliwych potencjałów produkcyjnych przedstawiamy koncepcję pierwszego dla obszaru Polski cyfrowego Atlasu malej energetyki wiatrowej, z wyborem treści w formule otwartego dostępu, który dostarczy informacji na temat potencjału energii wiatru na poziomach 10, 30, 50, 80 oraz 100 m n.p.g, z rozdzielczością powierzchniową 1x1 km. Atlas w pierwszej wersji opracowany zostanie na podstawie czterech lat (2019-2022) danych godzinowych pochodzących z modelu INCA-PL 2, a wraz rozwojem szereg czasowy będzie odpowiednio wydłużany. Wykonana analiza wskazuje, na znaczące różnice w potencjale energii wiatru pomiędzy szacunkami w oparciu o model INCA-PL 2 a atlas energetyki wiatrowej prof. Lorenz w szczególności dla rejonu Dolnego Śląska. Dodatkowo wskazujemy, na silny wpływ kształtu krzywej mocy turbiny wiatrowej na wykorzystanie zasob6w energii wiatru w danej lokalizacji wyrażane w kWh generacji w skali roku na 1 kW mocy zainstalowanej.
EN
Poland's solar energy resources are well recognized and in the long term are characterized by a small variability of potential in time and space. This, therefore, translates into a low investment risk from the point of view of estimated future generation. However, this situation is more complicated in the case of wind energy. And specify in the small wind power energy, where wind conditions are characterized by significant spatial variation, even over a small area, in addition to high temporal variability. Dependent on the meteorological situation. Poor understanding of wind energy resources at a height of 10-20 meters above ground level means that investment in wind generation sources is currently still a high-risk venture, as it is not possible to estimate with sufficient accuracy the potential amount of electricity that can be generated by the wind generator chosen by the investor. In order to partially remedy this problem and assist new investors at the stage of investment site selection and estimation of possible production potentials, we present the concept of the first digital Atlas of small wind energy for the area of Poland, with a selection of content in the formula of open access, which will provide information on the potential of wind energy at levels of 10, 30, 50, 80 and 100 meters a.g.l. with a surface resolution of lx1 km. The Atlas in its first version will be developed on the basis of four years (2019-2022) of hourly data from the INCA-PL 2 model, and as it develops, the time series will be extended accordingly. The analysis shows significant differences in wind energy potential between the estimates based on the INCA-PL 2 model and the wind energy atlas of prof. Lorenz in particular for the region of Lower Silesia. In addition, we indicate the strong influence of the shape of the wind turbine power curve on the use of wind energy resources in a given location, expressed in kWh of generation per year per 1 kW of installed power.
Precise simulations of severe weather events are a challenge in the era of changing climate. By performing simulations correctly and accurately, these phenomena can be studied and better understood. In this paper, we have verified how different initial and boundary conditions affect the quality of simulations performed using the Weather Research and Forecasting Model (WRF). For our analysis, we chose a derecho event that occurred in Poland on 11 August 2017, the most intense and devastating event in recent years. High-resolution simulations were conducted with initialization at 00 and 12 UTC (11 August 2017) using initial and boundary conditions derived from the four global models: Global Forecast System (GFS) from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP), Integrated Forecast System (IFS) developed by the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), Global Data Assimilation System (GDAS) and ERA5. For the last, we made separate calculations using data at the pressure and model levels. The results were evaluated against surface and radar data. We found that the simulations that used data from the GDAS and GFS models at 12 UTC were the more accurate, while ERA5 gave the worst predictions. However, all models were characterized by a low probability of detection and a high number of false alarms for simulations of extreme precipitation and wind gusts.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.