Polityka Energetyczna - Energy Policy Journal

W ostatnich latach wzrost udziału niestabilnych źródeł energii zaliczanych do OZE turbin wiatrowych i instalacji fotowoltaicznych w krajowym (polskim) miksie energetycznym spowodował pojawienie się nowych wyzwań. Wyzwania te obejmują to, co należy zrobić z nadwyżkami w obliczu niskich cen i niewielkich możliwości magazynowania. Rozwiązaniem stosowanym w 2023 i 2024 było przymusowe wyłączanie źródeł w skali krajowego systemu elektroenergetycznego. Zauważono lukę w zakresie metodyki oceny, które instalacje (turbiny wiatrowe czy fotowoltaika) powinny być wyłączane w skali jednego przyłącza energetycznego w formule współdziałania tzw. cable pooling. W tym zakresie opracowano metodykę decyzyjną w zakresie wyłączeń mocy wytwórczych opartą na kosztach działania. Zdefiniowano scenariusze mocy zainstalowanej poszczególnych źródeł: instalacji fotowoltaicznej oraz turbin wiatrowych. Następnie wykonano analizę scenariuszy różnych mocy poszczególnych farm w porównaniu do jednej wielkości przyłącza energetycznego. Dowiedziono że w większości przypadków współdziałań farm fotowoltaicznych i farm wiatrowych to farmy wiatrowe powinny być wyłączane jako pierwsze w przypadku przekroczeń mocy z punktu widzenia jednego właściciela dla jednego przyłącza dla tych farm. Osiągnięte wyniki to także głos w dyskusji w sprawie rekompensat za wyłączenia instalacji w skali całego systemu elektroenergetycznego w Polsce. Nie mniej jednak oszacowania w tym zakresie mają szeroki obszar dla pogłębionych analiz dla poszczególnych źródeł z uwzględnieniem różnych uwarunkowań np. wieku urządzeń, warunków lokalnych.

Magazynowanie energii odgrywa kluczową rolę w autonomicznych hybrydowych systemach energii odnawialnej, zapewniając stabilne i niezawodne zasilanie na obszarach wiejskich odłączonych od sieci elektrycznej. W niniejszym artykule zintegrowano akumulatory i zapasowy generator diesla w celu utrzymania ciągłej dostępności energii. Komputerowa jednostka monitorująca i sterująca została opracowana w celu optymalizacji wydajności systemu, zwiększenia efektywności i poprawy zrównoważonego rozwoju. Układ eksperymentalny składa się z paneli fotowoltaicznych (PV), generatora diesla (DG), baterii akumulatorów (B), kontrolera ładowania, falownika DC/AC i zmiennego obciążenia elektrycznego. Jednostka sterująca, zaprojektowana przy użyciu oprogramowania LabView, zapobiega nadmiernemu rozładowaniu akumulatora, poprawiając w ten sposób jego żywotność i ogólną wydajność. Składa się z czujników napięcia i prądu podłączonych do kart akwizycji danych (DAC) połączonych z komputerem PC. System obejmuje dwanaście paneli fotowoltaicznych 12 V, każdy o mocy 75 W, dostarczających łącznie 450 W. Wyniki eksperymentów wskazują, że pojemność baterii znacznie spada przy wysokich prądach rozładowania, co podkreśla konieczność stosowania skutecznych strategii zarządzania energią. Jednostka sterująca stale monitoruje parametry systemu i reguluje działanie generatora zapasowego. Gdy stan naładowania akumulatora (SOC) spada do 35%, system automatycznie odłącza obciążenie i aktywuje DG, zapewniając nieprzerwane zasilanie przy jednoczesnym przedłużeniu żywotności akumulatora. Wyniki te podkreślają znaczenie wyboru odpowiednich rozmiarów i charakterystyk baterii, biorąc pod uwagę zarówno koszty, jak i wymagania dotyczące obciążenia, w celu zwiększenia wydajności, niezawodności i ekonomicznej wykonalności hybrydowych systemów energii odnawialnej do zastosowań poza siecią.

Inwestycje w sektorze energetycznym są głównym motorem jego wzrostu. Dlatego też trendy w napływie kapitału w krajach rozwijających się są istotnym obszarem badawczym. Celem niniejszego opracowania jest ocena możliwości inwestycyjnych w przemyśle naftowym Azerbejdżanu, przy jednoczesnym uwzględnieniu jego roli w gospodarce narodowej i obecnego stanu. Przeprowadzone badanie analizuje, w jaki sposób przychody z eksportu ropy naftowej korelują ze wzrostem PKB w Azerbejdżanie, podkreślając znaczenie branży dla rozwoju gospodarczego, jednocześnie uznając wyzwania związane z zależnością od eksportu ropy naftowej. W szczególności oceniono związek między poziomem eksportu w Azerbejdżanie a produktem krajowym brutto (PKB) oraz ustalono elastyczność tych wskaźników. W badaniu przeanalizowano obecną sytuację zarówno na świecie, jak i w Azerbejdżanie. Studium wykazało, że krajobraz inwestycyjny, szczególnie w sektorze energetycznym, uległ wyraźnej zmianie, napędzanej wzrostem gospodarczym i wsparciem rządowym, szczególnie w regionach takich jak Europa, Stany Zjednoczone i Chiny. Ten wzrost inwestycji jest również zdeterminowany pilną potrzebą przejścia świata na energię odnawialną. W opracowaniu zauważono, że SOCAR stał się wiodącym dostawcą ropy naftowej w kraju, odpowiadając za większość całkowitego eksportu ropy naftowej Azerbejdżanu. Rozwijanie działalności na rynkach międzynarodowych i nawiązywanie produktywnych relacji gospodarczych jest jednym ze strategicznych priorytetów firmy. Biorąc pod uwagę, że zasoby ropy naftowej i gazu odgrywają ważną rolę w gospodarce Azerbejdżanu, metoda regresji ujawniła ścisły związek między eksportem ropy naftowej a PKB.

W niniejszym artykule przeanalizowano zasady zintegrowanego podejścia do zwiększenia efektywności wykorzystania energii odnawialnej przez małych, zdecentralizowanych konsumentów, ze szczególnym uwzględnieniem Kazachstanu. Znaczenie tych badań polega na sprostaniu wyzwaniom stojącym przed tymi konsumentami, w tym ograniczonym zasobom finansowym i technologicznym, oraz zaproponowaniu rozwiązań, które mogą zmniejszyć zależność od scentralizowanych systemów energetycznych, wspierać autonomię energetyczną i minimalizować wpływ na środowisko. W badaniu zastosowano wieloaspektowe podejście obejmujące metody analityczne, klasyfikacyjne, funkcjonalne, statystyczne i syntezy w celu oceny efektywności odnawialnych źródeł energii (OZE), takich jak energia wiatrowa i słoneczna, w zdecentralizowanych systemach energetycznych. W szczególności zidentyfikowano potencjał Kazachstanu w zakresie energii wiatrowej, który przewyższa moc energii słonecznej, oraz regiony o znacznym potencjale energii odnawialnej, takie jak Kyzylorda, Północny Kazachstan i Zhambyl. Oceny ekonomiczne wskazują, że energia wiatrowa i słoneczna są opłacalne, a energia elektryczna wytwarzana przez elektrownie wiatrowe jest szczególnie konkurencyjna. Wyniki podkreślają potencjał energii wiatrowej i słonecznej do zaspokojenia znacznej części zapotrzebowania na energię elektryczną w różnych regionach, przy czym farmy wiatrowe mogą zaspokoić całe regionalne potrzeby. W badaniu stwierdzono, że zintegrowane podejście łączące czynniki technologiczne, ekonomiczne i społeczne może znacznie zwiększyć efektywność energetyczną, zmniejszyć wpływ na środowisko i przyczynić się do zrównoważonego rozwoju lokalnych społeczności.

Celem artykułu jest oszacowanie wpływu cen surowców energetycznych, w szczególności ropy naftowej, węgla i gazu ziemnego, na zdezagregowany wskaźnik inflacji w Polsce. Część empiryczna została oparta na modelach regresji wielorakiej skonstruowanych przy użyciu prostych metod OLS, zapewniających analizę krótkookresową. Badanie koncentrowało się na inflacji w obszarach żywności, mieszkań, transportu i inflacji bazowej. Badanie wykazało, że ceny surowców energetycznych mają znaczący wpływ na trzy z czterech rozpatrywanych kategorii inflacji, przy czym charakter tej interakcji różni się w zależności od sektora. Ceny węgla i gazu ziemnego miały znaczący wpływ na inflację w sektorze mieszkaniowym (ECPI), podczas gdy ceny ropy naftowej wywarły największy wpływ na inflację w sektorze transportu (TCPI). Żadna ze zmiennych nie wpłynęła na inflację w obszarze żywności. Ten rodzaj zróżnicowania podkreśla znaczenie zdezagregowanej analizy inflacji. Makroekonomiczne zmienne kontrolne, takie jak luka produktowa, kurs walutowy i stopy procentowe, również odegrały kluczową rolę w modelu. Dodatnia luka produktowa zwiększa presję inflacyjną, a kursy walutowe, w szczególności realny efektywny kurs walutowy (REER), mogą tłumić wzrost cen, zwłaszcza w sektorach zależnych od importu, takich jak transport. Stopy procentowe również miały wyraźny wpływ na inflację, podkreślając ich rolę jako narzędzia polityki pieniężnej. Badanie przyczynia się do rozwoju wiedzy na temat wpływu cen surowców energetycznych, w szczególności ropy naftowej, węgla i gazu ziemnego, na zdezagregowany wskaźnik inflacji w Polsce.

W artykule przedstawiono badanie, które przeprowadzono w celu optymalizacji technologii automatycznego sterowania systemami zaopatrzenia w ciepło opartymi na odnawialnych źródłach energii, które mogą zwiększyć efektywność energetyczną i zmniejszyć wpływ na środowisko. Badanie wykorzystuje metody uczenia maszynowego do przewidywania zużycia energii cieplnej, inteligentne systemy monitorowania i diagnostyki oraz algorytmy automatyzacji sterowania w celu optymalizacji działania systemów zaopatrzenia w ciepło opartych na odnawialnych źródłach energii. W wyniku badań przeanalizowano zautomatyzowany system zarządzania dostawami ciepła oparty na odnawialnych źródłach energii, który wykazał się wysoką efektywnością energetyczną i elastycznością w działaniu. Zastosowanie inteligentnych algorytmów pozwala na optymalizację dystrybucji energii cieplnej z uwzględnieniem wahań warunków pogodowych i obciążeń. Automatyzacja procesów sterowania zmniejsza koszty operacyjne i minimalizuje interwencję człowieka. Ustalono również, że integracja kolektorów słonecznych i źródeł geotermalnych w jednym systemie zmniejsza zależność od tradycyjnych źródeł energii i emisję dwutlenku węgla. Badanie pokazuje, że optymalizacja wykorzystania źródeł odnawialnych z automatycznym sterowaniem nie tylko zwiększa niezawodność dostaw ciepła, ale także przyczynia się do obniżenia kosztów operacyjnych w porównaniu z tradycyjnymi systemami. Potwierdza to perspektywy szerokiego zastosowania takich technologii w miejskich i przemysłowych systemach zaopatrzenia w ciepło. Ponadto stwierdzono, że zautomatyzowane systemy sterowania przyczyniają się do dokładniejszego prognozowania zapotrzebowania na energię cieplną, co zmniejsza ryzyko przeciążeń i przerw w dostawach ciepła. Badanie pokazuje również, że wykorzystanie połączonych źródeł energii odnawialnej, takich jak instalacje słoneczne i geotermalne, zwiększa ogólną wydajność systemu.

Niniejsze badanie analizuje potencjał pestek oliwek jako odnawialnego biopaliwa do małoskalowych systemów grzewczych. Produkcja produktów pochodnych z oliwek, takich jak oliwa z oliwek, generuje znaczne ilości produktów ubocznych, rocznie powstaje około 4 milionów ton pestek oliwek, które często są traktowane jako odpady. Analiza właściwości fizykochemicznych pestek oliwek zapewnia informacje na temat możliwości wykorzystania ich jako źródła energii. Próbka, pochodząca z Hiszpanii, została poddana analizie elementarnej, technicznej oraz termograwimetrycznej. Wyniki wykazały, że pestki oliwek charakteryzują się wysoką wartością opałową (18,26 MJ/kg), co wynika z ich znacznej zawartości węgla (47,4%) i wodoru (6,1%) oraz niskiej zawartości siarki, czyniąc je obiecującym paliwem niskoemisyjnym. Analiza termograwimetryczna ujawniła, że piroliza przebiega w czterech wyraźnych fazach, z utratą 65% masy w zakresie temperatur od 170 do 866°C, co potwierdza przydatność materiału w procesach wytwarzania energii cieplnej. Wnioski z badania wskazują, że pestki oliwek, jako łatwo dostępny produkt uboczny, mają znaczący potencjał do wykorzystania w systemach energii odnawialnej, wspierając tym samym cele zrównoważonego rozwoju i gospodarki obiegu zamkniętego.

Celem niniejszego opracowania jest analiza tematyczna tego, w jaki sposób Republika Południowej Afryki może zrealizować swój plan sprawiedliwej transformacji energetycznej poprzez model państwa rozwojowego. Sedno argumentacji opiera się na ocenie zdolności kraju do sprawiedliwej i inkluzywnej transformacji energetycznej. Zdolność RPA do dostrzeżenia sprawiedliwej transformacji energetycznej jest ostrożnie umiejscowiona pomiędzy typem modelu państwa, jaki RPA (liberalny i socjalistyczny model państwa) zachowuje, a rodzajem modelu państwa (państwo rozwojowe), do którego aspiruje poprzez Narodowy Plan Rozwoju. Niniejsze analizy mają na celu zbadanie, w jaki sposób te dwa modele rozwoju mogą wspierać lub utrudniać realizację strategii sprawiedliwej transformacji energetycznej, a tym samym ocenić zdolność kraju do realizacji sprawiedliwej transformacji energetycznej. Republika Południowej Afryki opracowała plan sprawiedliwej transformacji energetycznej, aby rygorystycznie ułatwić przejście kraju z węgla na czystsze źródła energii. To jakościowe badanie stacjonarne przyjmuje empiryczny i tematyczny projekt badawczy. Kluczowe odkrycie w tym badaniu sugeruje, że modele rozwoju mają duży wpływ na to, jak można postrzegać politykę energetyczną. Co więcej, część transformacji JUST jest jednym z najważniejszych elementów.

Zrównoważony rozwój kraju musi obejmować wszystkie trzy aspekty: gospodarczy, społeczny i środowiskowy. Silny rozwój energetyki wiatrowej przyczynia się do zmniejszenia emisji gazów cieplarnianych, co jest jednym ze zobowiązań Wietnamu wobec społeczności międzynarodowej. Jednak aby skutecznie osiągnąć ten cel, akceptacja społeczna odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu procesu transformacji energetycznej i zrównoważonego rozwoju w Wietnamie. Dlatego też niezbędne jest przeprowadzenie badań dotyczących obecnego stanu akceptacji społecznej projektów związanych z energią wiatrową oraz czynników wpływających na tę akceptację. Na podstawie tych spostrzeżeń można zaproponować odpowiednie działania i rozwiązania mające na celu zwiększenie poparcia społecznego. Celem niniejszego opracowania jest identyfikacja czynników wpływających na akceptację projektów związanych z energią wiatrową przez mieszkańców Wietnamu oraz porównanie różnic w akceptacji między grupami badanymi z perspektywy teorii rozumowania behawioralnego (BRT). Badania takie mają kluczowe znaczenie w kontekście silnego nacisku Wietnamu na rozwój energii wiatrowej w nadchodzących latach. Wyniki ujawniają zarówno podobieństwa, jak i różnice w stosunku do dotychczasowych badań. Podkreślają one również ważną rolę zmiennych pośrednich, takich jak „powody za” i „powody przeciw” w ramach modelu. Nowo wprowadzona zmienna, polityka rządu w zakresie rozwoju energetyki wiatrowej, wykazuje wpływ na akceptację porównywalny z innymi istotnymi czynnikami, takimi jak redukcja emisji gazów cieplarnianych (GHG) i zmniejszenie zależności od innych źródeł energii. Wyniki badań stanowią również podstawę do zaproponowania zmian w przepisach dotyczących minimalnej odległości między obszarami mieszkalnymi a turbinami wiatrowymi.

Poprawa sprawności cieplnej i stabilności operacyjnej kolektorów słonecznych do podgrzewania wody wymaga optymalizacji wymiany ciepła i uzyskania równomiernego ogrzewania czynnika roboczego. W niniejszym artykule zbadano, w jaki sposób prędkość przepływu i turbulencja wpływają na procesy wymiany ciepła i rozkład temperatury w żebrowanych rurach kolektora słonecznego. Problem ten jest istotny dla maksymalizacji wykorzystania energii słonecznej i minimalizacji strat energii pomocniczej. W oparciu o przegląd ostatnich postępów w modelowaniu cieplno-płynowym, w artykule sformułowano cel zidentyfikowania optymalnych reżimów przepływu, które równoważą zwiększenie wymiany ciepła z efektywnością energetyczną. Symulacje numeryczne przeprowadzono przy użyciu metody różnic skończonych, zakładając ustalony przepływ turbulentny w żebrowanej rurze o średnicy 1,2 m i średnicy wewnętrznej 0,02 m, temperaturze ścianki 360 K i temperaturze wody wlotowej 300 K. Właściwości termofizyczne wody ustalono na 330 K. Wyniki wykazały, że optymalny zakres prędkości przepływu 3–4 m/s zapewniał skuteczną wymianę ciepła i minimalizował straty energii. Przy 3,5 m/s temperatura na wylocie osiągnęła 348 K, podczas gdy współczynnik przenikania ciepła osiągnął szczyt 520 W/m²·K. Jednorodny współczynnik ogrzewania R_u zmniejszył się z 0,0135 przy 0,5 m/s do 0,0095 przy 3,5 m/s, co wskazuje na znaczną poprawę jednorodności temperatury. Żebrowane powierzchnie zwiększyły współczynnik przenikania ciepła o 25–35% w porównaniu z gładkimi rurami, nawet przy umiarkowanych prędkościach. Badanie pomyślnie zrealizowało swój cel i oferuje praktyczne zalecenia dotyczące optymalizacji konstrukcji i działania systemów solarnych w celu zapewnienia stabilnej i energooszczędnej wydajności.

Ze względu na stale zmieniające się ceny energii elektrycznej, spowodowane zmianami w miksie energetycznym, regulacyjnymi i innymi czynnikami społeczno-ekonomicznymi, konieczne staje się okresowe weryfikowanie podejścia do prognozowania cen. Tradycyjne metody statystyczne mogą zawodzić w warunkach nasilonej zmienności, nieliniowych zależności i często zmieniających się cech wejściowych. Modele uczenia maszynowego, a zwłaszcza Sztuczne Sieci Neuronowe (SSN), potrafią skutecznie dostosowywać się do złożonych, niestacjonarnych wzorców w szeregach czasowych. W niniejszym badaniu opracowano i wytrenowano sześć różnych modeli SSN, korzystając z danych historycznych z Polskiego Rynku Dnia Następnego z lat 2016–2024. Cztery z tych modeli to czyste modele głębokiego uczenia: wielowarstwowy perceptron (MLP), sień konwolucyjna (CNN), długa pamięć krótkotrwała (LSTM) oraz bramkowa jednostka rekurencyjna (GRU). Dwa pozostałe to architektury hybrydowe, oznaczone jako CNN+LSTM i CNN+GRU, łączą zdolność CNN do wychwytywania cech z węższych okien czasowych i umiejętność warstw rekurencyjnych do uczenia się zależności długoterminowych. Wydajność modeli oceniano na podstawie trzech miar: średniego błędu bezwzględnego (MAE), pierwiastka ze średniego błędu kwadratowego (RMSE) i współczynnika determinacji (R²). Najlepsze wyniki osiągnęła architektura CNN+LSTM, uzyskując MAE na poziomie 75,21 zł/MWh, RSME równe 103,64 zł/MWh i R² wynoszące 0,59. Wyniki te mogą zostać wykorzystane do usprawnienia procesów prognozowania cen energii elektrycznej poprzez wskazanie wytycznych dotyczących projektowania modeli prognostycznych opartych na uczeniu maszynowym, co z kolei może wiązać się z wydajniejszym planowaniem działania systemu energetycznego.