Energioptimalisering og mikrogrid, Granåsen skisenter
Abstract
Granåsen (ca 1 - 1,3 GWh/år for de siste 5 år) står ovenfor store endringer årene fremover. Enrekke utbyggingsfaser er under planlegging, og første utbyggingsfase pågår allerede.Utbygningene vil bidra til et høyere energiforbruk (estimert til >6,1 GWh/år) med oftere oghøyere effekttopper. Utbygningene skal følge Trondheims kommunedelplan for energi og klimafor perioden 2017-2030. Kartlegging av laster, installasjon av effektloggere, andre målingervedrørende anlegget og litteraturstudie, er utført for å undersøke potensialet for mikrogrid iGranåsen fra et energi- og økonomisk perspektiv. Et modellerings- og simuleringsverktøy(HOMER Pro) har blitt brukt til å lage forenklede modeller av Granåsen som mikrogrid.
Resultater fra installerte effektloggere fremstilles i rapporten. De målte lastene inkluderer lysfor langrennsløyper, snøproduksjon, og flomlys ved langrenn og hoppstadion. Måledataen ogvurdering av resultatene har ført til konkrete forslag for energioptimalisering. Mer spesifikt,erstatte eldre teknologi til smart styring av LED flomlys og mer automatisk snøproduksjon erblitt anbefalt. Automatisk snøproduksjon vil bidra til å gi større fleksibilitet, redusere timer somblir brukt på forhåndsarbeid og oppstart av snøproduksjonsenhetene. Loggeutstyr ble installerti Toppidrettsenteret (en bygning), som bidrar til Granåsen totale energiforbruk på grunn avoppvarming (størst energisektor).
Flere forenklede modeller er blitt implementert i HOMER Pro. En referansemodell foranleggets nåværende situasjonen, samt scenarioer med batteri, solcellepanelmodeller ellerkombinasjoner. Modellene inkluderer produksjonen (solcellepaneler) og energilagring(batterier), da disse er mulige tiltak for Granåsen. Tidligere undersøkelser og planlegging viserat solcellepaneler kan installeres en rekke steder. Det er usikkerheter tilknyttetsimuleringsresultatene fordi modellene er bygd ved hjelp av parametere, som for eksempeldagens priser for solcellepaneler og batterier.
Mikrogridmodellen med sol og batteri (NPC: 16 461 810 kr) førte til en høyere livsløpskostnadsammenlignet med dagens referansemodell (NPC: 9 779 497 kr), men mikrogridmodellenreduserte energi og effektleddet. Modellen med solcellepaneler og batterilagring kan gi enkostnadsbesparelse på 9,77 % for energileddet per år og 14,18 % for effektleddet per år. Ifølgesimuleringene kan solcellepanelene levere ca. 115 118 kWh/år. Et fremtidig energibehov bleestimert. Mikrogridmodellen med fremtidig energibehov (NPC: 88 009 640 kr) førte fortsatt tilen høyere livsløpskostnad sammenlignet med fremtidig referansemodell (NPC: 33 811 020 kr),men mikrogridmodellen reduserte energi og effektleddet. Modellen med solcellepaneler ogbatterilagring for fremtidig behov kan gi en kostnadsbesparelse for energileddet på 16,12 % ogeffektleddet med 9,95 % per år. Fra simuleringene kan solcellepanelene levere ca. 1 604 984kWh/år.
Disse simuleringene inkluderer ikke økonomisk støtte, og modellene er også ulønnsomme.Investeringene i de ulike modellene er høye. Kraftprisene er lavere om sommeren når solenergier mest effektiv. Lavere teknologikostnader, samt økte energikostnader, er nødvendig for ågjøre solenergi og batterier mer konkurransedyktig i Norge. Mikrogrid i Granåsen bør vurdereandre tiltak for å redusere energiforbruket, samt bruk av solcellepaneler og mobilebatterisystemer. Granåsen ski facility (approx. 1 - 1.3 GWh/year for the last 5 years) is facing major changes inthe years to come. Several development phases are planned, and the first phase is currently indevelopment. The development will contribute to higher energy consumption (estimated at >6.1GWh/year) and increased frequency and magnitude of peak power. The development ofGranåsen ski facility is a part of Trondheim municipal’s plans regarding energy and climate forthe period 2017-2030. Mapping of loads, installation of power meters, other measurementsregarding the facility and literature study, has been carried out to investigate the potential of amicrogrid in Granåsen from an energy and economic perspective. A modelling and simulationtool (HOMER Pro) have been used to create simplified models of Granåsen as a microgrid.
Results from installed power meters are presented in this work. The measured loads includelight for cross-country trails, snow production, as well as floodlights for cross-country and skijump stadiums. The measurement and assessment of the results have led to concrete proposalsfor energy optimization. Specifically, replace older technology with smart control of LEDfloodlights and more automatic snow production is advised. Automatic snow production willhelp to provide greater flexibility, reducing hours spent on pre-work and start-up of the snowproduction units. Measurement equipment was installed in Toppidrettsenteret (a building),which contributes to Granåsen’s total energy consumption due to heating (greatest energysector).
Several simplified models have been implemented in HOMER Pro. One reference model of thecurrent situation, as well as scenarios with battery, solar panel models or combinations. Themodels include the production (solar panels) and energy storage (batteries) as these are realisticmeasures for Granåsen. Previous surveys and planning show that solar panels can be installedin a variety of locations. There are uncertainties associated with the simulation results becausethe models are built using parameters, such like current prices for solar panels and batteries.
The microgrid model with solar and battery (NPC: 16 461 810 kr) led to a higher life-cycle costcompared to today’s reference model (NPC: 9 779 497 kr), but the microgrid model reducedenergy and demand charge. The model with solar panels and battery storage can provide a costsaving of 9.77 % for the energy charge per year and 14.18 % saving for the demand charge peryear. According to the simulations, the solar panels can deliver approximately 115 118kWh/year. Future energy demand was estimated. The microgrid model with future energydemand (NPC: 88 009 640 kr) still led to a higher life-cycle cost compared to the futurereference model (NPC: 33 811 020 kr), but the microgrid model reduced energy and demandcharge. The model with solar panels and battery storage for future demand can provide a costsaving for the energy charge of 16.12 % and the demand charge by 9.95 % per year. From thesimulation, the solar panels could deliver approximately 1 604 984 kWh/year.
These simulations do not include financial support, and the models are also unprofitable. Theinitial investments in the various models are high. Power prices are lower in the summer whensolar power is most effective. Lower technology costs, as well as increased energy costs, areneeded to make solar and battery more competitive in Norway. A microgrid in Granåsen shouldconsider other measures to reduce power consumption as well as the use of solar panels andmobile battery systems.