Development of an Energy Complex of Wind Farms and Thermal Power Plants in China


Citar

Texto integral

Resumo

China is undergoing a transformation of its energy system to meet the goals of pollutant reduction and carbon neutrality. The integration of renewable energy sources into the existing energy system is a subject of considerable relevance. The initial phase of the study involved the development of a map showing potential sites for wind farms. Consequently, the locations exhibiting the highest and lowest levels of wind energy potential were identified. The second part of the study is based on an analysis of the current status of China’s energy system and wind energy potential. It considers a model of an integrated energy complex combining wind farms and coal-fired thermal power plants. In order to develop such complex systems, it is necessary to consider the unstable operation modes of wind farms, in order to ensure that maximum energy consumption is covered. The findings of the study demonstrate that such a complex can play a significant role in optimizing the power structure, improving grid stability and reducing pollutant emissions, providing an effective solution for China’s energy strategy.

Sobre autores

Qiujin Zhu

RUDN University

Email: zhuqiujin1@gmail.com
ORCID ID: 0009-0005-8824-9306

Senior Lecturer of the Departament of Power Engineering, Academy of Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Oleg Sigitov

RUDN University

Autor responsável pela correspondência
Email: OlegSigitov@gmail.com
ORCID ID: 0009-0007-8541-4542
Código SPIN: 9915-2001

Ph.D. in Technical Sciences, Senior Lecturer of the Department of Power Engineering, Academy of Engineering

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Bibliografia

  1. Grant D, Zelinka D, Mitova S. Reducing CO2 emissions by targeting the world’s hyper-polluting power plants. Environmental Research Letters. 2021;16:094022. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac13f1 EDN: DDXGGQ
  2. Zhao Y, Zhang T, Sun L, Tong L, Wang L, Ding J, Ding Yu. Energy storage for black start services: A re-view. International Journal of Minerals, Metallurgy and Materials. 2022;29:691-704. https://doi.org/10.1007/s12613-022-2445-0 EDN: INOHVK
  3. Ye L-C, Lin HX, Tukker A. Future scenarios of variable renewable energies and flexibility requirements for thermal power plants in China. Energy. 2019;167:708-714. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.10.174
  4. Jie Y, Zhijie G, Yangjun Z, Bing L, Yan W. Analysis on the emission of tritium from Qinshan nuclear power base of China in recent ten years. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019;227:052031. https://doi.org/10.1088/1755-1315/227/5/052031
  5. Zhang X, Dong Z, Gupta H, Wu G, Li D. Impact of the Three Gorges Dam on the hydrology and ecology of the Yangtze river. Water. 2016;8(12):590-605. https://doi.org/10.3390/w8120590
  6. Winter CJ, Sizmann RL, Vant-Hull LL. Solar power plants: fundamentals, technology, systems, economics. Berlin: Springer Publ.; 1991. https://doi.org/10.1007/978-3-642-61245-9 ISBN: 978-3-642-61245-9
  7. Kangaji L, Orumwense E, Abo-Al-Ez K. Modell-ing and simulation of tidal energy generation system: A systematic literature review. International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration. 2022;9(92):1028-1055. https://doi.org/10.19101/IJATEE.2021.875704
  8. Tumse S, Bilgili M, Yildirim A, Sahin B. Com-parative analysis of global onshore and offshore wind energy characteristics and potentials. Sustainability. 2024;16(15):6614-6628. https://doi.org/10.3390/su16156614 EDN: SVFGCP
  9. Cisneros-Saldana JI, Hosseinian S, Butenko S. Network-based optimization techniques for wind farm location decisions. Frontiers of Engineering Management (FEM). 2018;5(4):533-540. https://doi.org/10.15302/J-FEM-2018025
  10. Rao KR. Wind energy for power generation: Meeting the challenge of practical implementation. 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75134-4
  11. Liu J, Guo T, Wang Y, Li Y, Xu S. Multi-technical flexibility retrofit planning of thermal power units con-sidering high penetration variable renewable energy: The case of China. Sustainability. 2020;12(9):3543-3558. https://doi.org/10.3390/su12093543 EDN: OTUXSN
  12. Lewandowski M, Góralczyk A, Janicki W. Opti-mization algorithms for sustainable operation of multi-unit hydropower plants. Sustainability. 2024;16(24): 11093-11110. https://doi.org/10.3390/su162411093 EDN: REUZSD
  13. Yi Z, Meng S, Abdolhosseinzadeh S. Optimal hydroelectric energy utilization with ATDOA: a case study of the Bumbuna Dam. Water Supply. 2024;24(10):3295-3313. https://doi.org/10.2166/ws.2024.069 EDN: YWOTLE
  14. Zhou XC, Liu FC, Zheng JJ. Analyses on integra-tion of wind power into Gansu Power Grid. Advanced Materials Research. 2012;608-609:569-572. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.608-609.569
  15. Xiangjiaba D, Dai L, Dai H, Liu H, Wang Y, Guo J, Cai Z, Mi C. Development of an optimal model for the Xiluodu-Xiangjiaba cascade reservoir system considering the downstream environmental flow. Sustain-ability. 2020;12(3):966-980. https://doi.org/10.3390/su12030966 EDN: GVQRVJ
  16. Ye B, Xie M, Yu Z, Lu Z, Yan D, Su B, Wang P, Jiang J.Technical and economic study of renewable-energy-powered system for a newly constructed city in China. Energy Reports. 2024;11:5069-5082. https:// doi.org/10.1016/j.egyr.2024.04.059 EDN: LPVEHX
  17. Grant D, Zelinka D, Mitova S. Reducing CO2 emissions by targeting the world’s hyper-polluting power plants. Environmental Research Letters. 2021;16(9):1-15. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac13f1 EDN: DDXGGQ

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».