Кратко и по существу — физические принципы и как они дают количественную оценку эффективности, масштабируемости и интеграции.
1) Солнечные элементы (фотоэлектрический эффект)
- Принцип: поглощённые фотоны создают электрон–дырочные пары в полупроводнике; разделение зарядов на p–n переходе даёт ток. Ключевые параметры: фототок $I_{ph}$, ток утечки/рекомбинации, открытое напряжение $V_{oc}$, максимальная мощность $P_{max}=V_{mp}{I}_{mp}$.
- Выходная мощность при инсоляции: $P=\eta AG$, где $\eta$ — КПД панели, $A$ — площадь, $G$ — горизонтальная или нормальная освещённость.
- Физические лимиты: ограничение Шокли–Куайссера для одношагового p–n перехода (${\eta }_{SQ}$ порядка $\approx 33\%$ при стандартном солнечном спектре) — результат баланса генерации и рекомбинации в фотонно-статистическом равновесии.
- Зависимости/потери: температура снижает $V_{oc}$; спектр и угол падения света влияют на $I_{ph}$; омические и рекомбинационные потери уменьшают fill factor.
- Практическая оценка: спектр/инсоляция по месту (измерения/метеомодели), температурные коэффициенты и деградация дают годовую выработку; энергоокупаемость $\mathrm{EPBT}=\frac{E_{embodied}}{E_{annual}}$.
2) Ветряные турбины (аэродинамика)
- Принцип: лопасти работают как крылья — создают подъёмную силу за счёт разницы скоростей по профилю. Момент и тяга преобразуются в вращение и электрическую энергию.
- Мощность потока ветра через площадь ротора: $P_{wind}=\frac{1}{2}\rho A{v}^3$, где $\rho$ — плотность воздуха, $A=\pi R^2$ — площадь, $v$ — скорость ветра.
- Извлечённая мощность: $P=\frac{1}{2}\rho A{v}^3{C}_p(\lambda ,\theta )$, где $C_p$ — коэффициент полезного действия лопасти (зависит от коэффициента концевой скорости $\lambda =\frac{\omega R}{v}$ и угла настройки $\theta$). Теоретический максимум — предел Бетца $C_{p,\max }=\frac{16}{27}\approx 0.593$.
- Моделирование: теория Blade Element Momentum (BEM) сочетает аэродинамику и сохранение импульса; позволяет получать мощностную характеристику $P(v)$ и предсказывать годовую выработку по распределению скоростей ветра (обычно модель Вейбулла).
- Ограничения: турбулентность, экстремальные нагрузки, материалы, транспортировка больших роторов.
3) Оценка масштабируемости и эффективности (как физика помогает)
- Ресурсный потенциал: интегрирование по поверхности или по доступной площади с учётом плотности потока энергии даёт теоретический максимум. Для СЭ: интеграл солнечной энергии по площади и времени; для ветра: интеграл $\frac{1}{2}\rho v^3$ по объёму потока и доступной площади.
- Коэффициент использования (capacity factor): $\mathrm{CF}=\frac{E_{annual}}{P_{rated}\cdot 8760}$ — зависит от физического ресурса (инсоляция, ветровой режим) и технологии.
- Масштабируемость ограничена материальными и энергетическими затратами: энергоокупаемость, поток материалов, пределы производства и установок. Оценка через энергоэквивалент и скоростей поставки материалов.
- Интеграция в сеть:
- Переменность и характер отклонений определяются статистикой (средние, дисперсия, спектр, автокорреляция), что позволяет моделировать необходимости буферов/хранилищ.
- Электрические ограничения: законы Кирхгофа и уравнения балансировки нагрузки (AC power flow) накладывают лимиты на передаваемую мощность и управляемость: решение задач распределения по сети учитывает реактивную мощность, потери и перегрузки.
- Динамическая стабильность: возобновляемые источники на инверторах имеют мало или нет синхронной инертности — анализ частотных характеристик (энергетика инерции, частотные срывы, норма времени восстановления) требует моделирования динамики системы (обратные уравнения движения генераторов/инверторов).
- Хранилища и гибкость: физически важно различать мощность $P$ и энергию $E$ хранилища; требуемая ёмкость и пик мощности зависят от статистики колебаний генерации и потребления. КПД циклов хранения (например, ${\eta }_{rt}$ — round‑trip) влияет на экономику и системную эффективность.
- Потери и КПД системы: суммарный КПД — произведение отдельных КПД компонентов (генерация, передача, преобразование): ${\eta }_{system}={\eta }_{gen}\cdot {\eta }_{inv}\cdot {\eta }_{trans}\cdots$.
- Экономико-физические метрики: LCOE и стоимость интеграции используют физически рассчитанную выработку $E_t$:
$$\mathrm{LCOE}=\frac{{\sum }_t\frac{I_t+O_t+F_t}{(1+r{)}^t}}{{\sum }_t\frac{E_t}{(1+r{)}^t}},$$ где $E_t$ — годовая/периодическая энергия, $I_t,O_t,F_t$ — инвестиционные/эксплуатационные затраты, $r$ — дисконт.
4) Практическое применение физических моделей
- Сценарии выработки: использование метео-данных + модели системы $P(v)$ или $P(G)$ для генерации временных рядов.
- Оценка надёжности и резервов: моделирование частотной реакции, расчёт минимального запаса мощности для поддержания стабильности при выпадении синхронной генерации.
- Оптимизация расположения и размерности (размер панелей, диаметр ротора, высота башни) через баланс между извлекаемой мощностью $\sim A$ или $\sim R^2$ и стоимостью/нагрузками.
Заключение (коротко): физика даёт конкретные аналитические лимиты (Бетц, Шокли–Куайссер), формулы мощности ($P=\eta AG$, $P=\frac{1}{2}\rho A{v}^3{C}_p$), и методы для оценки реальной выработки, вариабельности, потерь и влияния на сеть. Эти инструменты позволяют количественно судить о масштабируемости, потребности в хранении и системной интеграции.