Technology of optimal site selection for solar photovoltaic power plants using GIS and remote sensing techniques

Simple item page
dc.citation.epage79
dc.citation.journalTitleГеодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник
dc.citation.spage73
dc.citation.volume86
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorПерович, Л.
dc.contributor.authorКереуш, Д.
dc.contributor.authorPerovych, L.
dc.contributor.authorKereush, D.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2018-09-24T13:07:49Z
dc.date.available2018-09-24T13:07:49Z
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.description.abstractВикористання наземних сонячних фотоелектричних електростанцій (СЕС) для виробництва електроенергії протягом останніх десяти років суттєво збільшується по всьому світу. Це зростання обумовлено політичними стимулами, такими як «зелений» тариф, а також низька вартість та висока продуктивність сонячних панелей. Оскільки використання сонячних енергоносіїв зростає, необхідність пошуку кращих місць для їх розташування також збільшуватиметься. Оптимальне розміщення СЕС важливе для максимізації корисних характеристик проектів, одночасно мінімізуючи негативні. Зокрема, оптимальне розміщення може максимізувати виробництво електроенергії на таких електростанціях, мінімізуючи витрати, вплив на навколишнє середовище та соціальне середовище. Тому метою є розроблення концепції, яка становить інтегрований алгоритм для оцінювання придатності землі для оптимального розміщення сонячних електростанцій. Методика. Запропоновано загальну комплексну основу (алгоритм) для оцінювання придатності земель для оптимального місця розташування сонячних електростанцій, яка є поєднанням географічної інформаційної системи (ГІС), методів дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), аналізу та прийняття управлінських рішень. Використано винятково безкоштовне та відкрите програмне забезпечення (Free and Open Source Software). Результати. Доведено достовірність технології для оптимального розташування сонячних електростанцій на території “пілотного” Заставнівського району Чернівецької області (Україна). Опрацювання даних складається з двох частин: опрацювання критерія оцінки та критерія виключення. На результуючій карті придатності земель для розміщення сонячних електростанцій визначено 58 найоптимальніших земельних ділянок для будівництва СЕС із загальною площею 7,44 кв. км або 743,91 га – це 1,2 % площі “пілотного” району. Для висвітлення комерційної життєздатності обраних земельних ділянок запропоновано визначення кількості енергії, яку можна отримати з однієї сонячної електростанції, розташованій на експериментальній земельній ділянці. Як інструмент для оцінювання продуктивності енергосистеми використовують веб-додаток “PVGIS” (EU JRC). Визначено, що щорічна продуктивність експериментальної СЕС становить близько 250 МВт з оптимальним нахилом панелей 36º. Загальна втрата в цьому випадку становить 20,3 %. Наукова новизна та практична значущість. Наведено комплексний аналіз природних факторів, що впливають на вибір місця розташування сонячної ферми, а також використання методів дистанційного зондування та методології багатокритеріального аналізу для отримання остаточної карти. Відповідно до літературних оглядів, експертного висновку та міжнародного досвіду запропоновано класифікацію окремих критерій у декількох діапазонах на підставі придатності земель для сонячної енергетики. Вперше в Україні, зокрема, у Заставнівському районі (Чернівецька область) отримано достовірні дані щодо оптимального розташування фотоелектричних сонячних електростанцій. Варто зазначити, що запропоновано використання винятково даних, які є у вільному доступі у мережі Інтернет, а також вільного програмного забезпечення з відкритим кодом.
dc.description.abstractThe use of ground-mounted solar photovoltaic (PV) power plants to generate electricity has increased substantially worldwide over the past decade. This growth has been driven by policy incentives such as feed-in tariff, as well as low cost and high performance of solar panels. As the use of solar PV farms grows, the need to find the best locations for them will also increase. Optimally siting PV farms is important for maximizing beneficial characteristics of projects while minimizing negative ones. Specifically, optimal siting can maximize projects’ power generation while minimizing costs, and environmental, and social impacts. Therefore, the purpose is to design a technology which will realize an integrated framework to evaluate land suitability for the optimal locations of photovoltaic solar power plants. Methods. This study develops a method to utilize a technology for identifying optimal locations for the construction of solar photo-voltaic power plants. It will realize an integrated framework to evaluate land suitability, which is based on a combination of GIS and remote sensing techniques (satellite image classification). The research work is realized by the exclusive use of FOSS (Free and Open Source Software). Results. The reliability of the technology for support decision makers in planning renewable solar energy development is testified and proven in the “pilot” Zastavna district in Chernivtsi region (Ukraine). Data Processing stage is divided into two parts: evaluation and exclusion criteria processing. On the final Map of Land Suitability for Solar PV power plants 58 potential most optimal sites for solar photovoltaic ground-mounted farms` construction were determined with a total area of 7.44 sq.km (743.91 ha) which is 1.2 % of “pilot” district area. To highlight commercial viability of chosen sites it is proposed to estimate how much energy could be produced by establishing on one experimental area a solar PV farm. As a tool for parameters` processing and estimation of grid-connected PV solar farm performance, “PVGIS” web application (EC JRC) was used. Therefore, the Annual Performance of PV utility on experimental area was near 250 MWh with an optimal slope (tilt) of the panels – 360. Total loss in this case is 20.3 %. Scientific novelty and practical significance. A comprehensive analysis of natural factors that influence the choice of the solar farm location, as well as the use of remote sensing and multi-criteria decision analysis methods for obtaining the final map are provided. According to literature reviews, expert opinions and international experiences it is proposed to classify particular criteria into multiple ranges based on suitability. For the first time in Ukraine, in particular, in Zastavna district (Chernivtsi region), reliable data on the optimal location of photovoltaic solar power plant construction are obtained. It should be noted that it is proposed to use only data that is freely available on Internet, free open source software.
dc.format.extent73-79
dc.format.pages7
dc.identifier.citationPerovych L. Technology of optimal site selection for solar photovoltaic power plants using GIS and remote sensing techniques / L. Perovych, D. Kereush // Геодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — Том 86. — С. 73–79.
dc.identifier.citationenPerovych L. Technology of optimal site selection for solar photovoltaic power plants using GIS and remote sensing techniques / L. Perovych, D. Kereush // Heodeziia, kartohrafiia i aerofotoznimannia : mizhvidomchyi naukovo-tekhnichnyi zbirnyk. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — Vol 86. — P. 73–79.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42824
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofГеодезія, картографія і аерофотознімання : міжвідомчий науково-технічний збірник (86), 2017
dc.relation.referencesBahadori, A. and Nwaoha, C. A review on solar energy
dc.relation.referencesutilization in Australia, Renew. Sust. Energ. Rev.,2013, 18, pp. 1–5.
dc.relation.referencesBrewer J., Ames D. P., Solan D., Lee R., and Carlisle J.
dc.relation.references“Using GIS analytics and social preference data to
dc.relation.referencesevaluate utility-scale solar power site suitability,”
dc.relation.referencesRenew. Energy, 2015, vol. 81, pp. 825–836.
dc.relation.referencesCarrion, A. J., Estrella, E. A., Dols, A. F., Toro, Z. M.,
dc.relation.referencesRodriquez, M., and Ridao, R. A. Environmental
dc.relation.referencesdecision-support systemsfor evaluating the carrying
dc.relation.referencescapacity of land areas: Optimal site selection for
dc.relation.referencesgrid-connected photovoltaic power plants, Renew.
dc.relation.referencesSust. Energ. Rev., 2008, 12, pp. 2358–2380.
dc.relation.referencesGeorgiou A., Skarlatos D. Optimal site selection for sitting
dc.relation.referencesa solar park using multi-criteria decision analysis
dc.relation.referencesand geographical information systems, Geosci.
dc.relation.referencesInstrum. Method. Data Syst., 2016, 5, pp. 321–332.
dc.relation.referencesKontos, Th., Komilis, D., and Halvadakis, K. Sitting MSW
dc.relation.referenceslandfills with a spatial multiple criteria analysis
dc.relation.referencesmethodology, WasteManage., 2005, 25, pp. 818–832.
dc.relation.referencesLEOWorks 4.0.2339 Documentation. Available from:
dc.relation.referenceshttp://leoworks.terrasigna.com/.
dc.relation.referencesMarcel Šúri, Thomas A. Huld, Ewan D. Dunlop, Heinz
dc.relation.referencesA. Ossenbrink: Potential of solar electricity generation
dc.relation.referencesin the European Union member states and
dc.relation.referencescandidate countries. Solar Energy, 2007, vol. 81, issue 10, pp. 1295–1305, DOI:10.1016/j.solener.2006.12.007
dc.relation.referencesPostGIS Documentation. Available from:
dc.relation.referenceshttp://postgis.net/documentation/.
dc.relation.referencesPostgreSQL 9.5.7 Documentation. Available from:
dc.relation.referenceshttps://www.postgresql.org/ docs/9.5/static/
dc.relation.referencesindex.html.
dc.relation.referencesQGIS 2.18 Documentation. Available from: http://
dc.relation.referencesdocs.qgis.org/2.18/en/docs/user_manual/
dc.relation.referencesSaaty T.A. Decision-Making for Leaders. 2nd Ed. RWS
dc.relation.referencesPublication, Pittsburgh, USA. United States
dc.relation.referencesGeological Survey (USGS), Shutle Radar
dc.relation.referencesTopographyMission. 1992.
dc.relation.referencesSaaty T. A. A Scaling Method for Priorities in
dc.relation.referencesHierarchical Structures. Journal of Mathematical
dc.relation.referencesPsychology; 1997, pp. 234–281.
dc.relation.referencesSanchez-Lozano, M. J., Teruel-Solano, J., Soto-Elvira,
dc.relation.referencesL. P., Garcia-Cascales, S. M. Geographical
dc.relation.referencesInformation Systems (GIS) and Multi-Criteria
dc.relation.referencesDecision Making (MCDM) methods for the
dc.relation.referencesevaluation of solar farms locations: Case study in
dc.relation.referencessoutheastern Spain, Renew. Sust. Energ. Rev., 2013,24, pp. 544–556.
dc.relation.referencesSiejka M. Optymalny wybór lokalizacji inwestycji w
dc.relation.referencesgospodarce nieruchomościami. Infrastruktura i Ekologia
dc.relation.referencesTerenówWiejskich, №2015/ IV (2 (Nov 2015)), p. 136,DOI 10.14597/infraeco.2015.4.2.089.
dc.relation.referencesSiejka M., Mika M. Implementation of the AHP Method
dc.relation.referencesfor Determining the Weights of Factors Decisive for
dc.relation.referencesthe Location of the Municipal Waste Conversion
dc.relation.referencesPlant, on the Example of the City of Krakow, Acta
dc.relation.referencesHorticulturae et Regiotecturae, 2017, vol. 20, issue 1, pp. 19–23, DOI: https://doi.org/10.1515/ahr-2017-0005.
dc.relation.referencesTegou,L. I., Polatidis, H., and Haralambopoulos,
dc.relation.referencesD. Environmental management framework for wind
dc.relation.referencesfarm sitting: Methodology and case study,
dc.relation.referencesJ. Environ. Manage., 2010, 91, pp. 2134–2147.
dc.relation.referencesenBahadori, A. and Nwaoha, C. A review on solar energy
dc.relation.referencesenutilization in Australia, Renew. Sust. Energ. Rev.,2013, 18, pp. 1–5.
dc.relation.referencesenBrewer J., Ames D. P., Solan D., Lee R., and Carlisle J.
dc.relation.referencesen"Using GIS analytics and social preference data to
dc.relation.referencesenevaluate utility-scale solar power site suitability,"
dc.relation.referencesenRenew. Energy, 2015, vol. 81, pp. 825–836.
dc.relation.referencesenCarrion, A. J., Estrella, E. A., Dols, A. F., Toro, Z. M.,
dc.relation.referencesenRodriquez, M., and Ridao, R. A. Environmental
dc.relation.referencesendecision-support systemsfor evaluating the carrying
dc.relation.referencesencapacity of land areas: Optimal site selection for
dc.relation.referencesengrid-connected photovoltaic power plants, Renew.
dc.relation.referencesenSust. Energ. Rev., 2008, 12, pp. 2358–2380.
dc.relation.referencesenGeorgiou A., Skarlatos D. Optimal site selection for sitting
dc.relation.referencesena solar park using multi-criteria decision analysis
dc.relation.referencesenand geographical information systems, Geosci.
dc.relation.referencesenInstrum. Method. Data Syst., 2016, 5, pp. 321–332.
dc.relation.referencesenKontos, Th., Komilis, D., and Halvadakis, K. Sitting MSW
dc.relation.referencesenlandfills with a spatial multiple criteria analysis
dc.relation.referencesenmethodology, WasteManage., 2005, 25, pp. 818–832.
dc.relation.referencesenLEOWorks 4.0.2339 Documentation. Available from:
dc.relation.referencesenhttp://leoworks.terrasigna.com/.
dc.relation.referencesenMarcel Šúri, Thomas A. Huld, Ewan D. Dunlop, Heinz
dc.relation.referencesenA. Ossenbrink: Potential of solar electricity generation
dc.relation.referencesenin the European Union member states and
dc.relation.referencesencandidate countries. Solar Energy, 2007, vol. 81, issue 10, pp. 1295–1305, DOI:10.1016/j.solener.2006.12.007
dc.relation.referencesenPostGIS Documentation. Available from:
dc.relation.referencesenhttp://postgis.net/documentation/.
dc.relation.referencesenPostgreSQL 9.5.7 Documentation. Available from:
dc.relation.referencesenhttps://www.postgresql.org/ docs/9.5/static/
dc.relation.referencesenindex.html.
dc.relation.referencesenQGIS 2.18 Documentation. Available from: http://
dc.relation.referencesendocs.qgis.org/2.18/en/docs/user_manual/
dc.relation.referencesenSaaty T.A. Decision-Making for Leaders. 2nd Ed. RWS
dc.relation.referencesenPublication, Pittsburgh, USA. United States
dc.relation.referencesenGeological Survey (USGS), Shutle Radar
dc.relation.referencesenTopographyMission. 1992.
dc.relation.referencesenSaaty T. A. A Scaling Method for Priorities in
dc.relation.referencesenHierarchical Structures. Journal of Mathematical
dc.relation.referencesenPsychology; 1997, pp. 234–281.
dc.relation.referencesenSanchez-Lozano, M. J., Teruel-Solano, J., Soto-Elvira,
dc.relation.referencesenL. P., Garcia-Cascales, S. M. Geographical
dc.relation.referencesenInformation Systems (GIS) and Multi-Criteria
dc.relation.referencesenDecision Making (MCDM) methods for the
dc.relation.referencesenevaluation of solar farms locations: Case study in
dc.relation.referencesensoutheastern Spain, Renew. Sust. Energ. Rev., 2013,24, pp. 544–556.
dc.relation.referencesenSiejka M. Optymalny wybór lokalizacji inwestycji w
dc.relation.referencesengospodarce nieruchomościami. Infrastruktura i Ekologia
dc.relation.referencesenTerenówWiejskich, No 2015/ IV (2 (Nov 2015)), p. 136,DOI 10.14597/infraeco.2015.4.2.089.
dc.relation.referencesenSiejka M., Mika M. Implementation of the AHP Method
dc.relation.referencesenfor Determining the Weights of Factors Decisive for
dc.relation.referencesenthe Location of the Municipal Waste Conversion
dc.relation.referencesenPlant, on the Example of the City of Krakow, Acta
dc.relation.referencesenHorticulturae et Regiotecturae, 2017, vol. 20, issue 1, pp. 19–23, DOI: https://doi.org/10.1515/ahr-2017-0005.
dc.relation.referencesenTegou,L. I., Polatidis, H., and Haralambopoulos,
dc.relation.referencesenD. Environmental management framework for wind
dc.relation.referencesenfarm sitting: Methodology and case study,
dc.relation.referencesenJ. Environ. Manage., 2010, 91, pp. 2134–2147.
dc.relation.urihttp://leoworks.terrasigna.com/
dc.relation.urihttp://postgis.net/documentation/
dc.relation.urihttps://www.postgresql.org/
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1515/ahr-2017-0005
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2018
dc.subjectсонячні електростанції
dc.subjectтехнологія
dc.subjectоптимальне місце розташування
dc.subjectкритерії
dc.subjectГІС
dc.subjectДЗЗ
dc.subjectsolar photovoltaic power plants
dc.subjecttechnology
dc.subjectoptimal site selection
dc.subjectcriteria
dc.subjectGIS
dc.subjectRemote Sensing
dc.subjectFOSS
dc.subject.udc332.5
dc.titleTechnology of optimal site selection for solar photovoltaic power plants using GIS and remote sensing techniques
dc.title.alternativeТехнологія вибору оптимального місця розташування сонячних електростанцій з використанням дистанційного зондування Землі та ГІС-технологій
dc.typeArticle

Files

License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.99 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Геодезія, картографія і аерофотознімання. – 2017. – Випуск 86