Исследователи разработали модель, которая может увеличить инвестиции в проекты устойчивой энергетики на фермах, позволяя инвесторам более точно прогнозировать, принесет ли проект прибыль. Модель совершенствует предыдущие попытки за счет использования передовых вычислительных методов для устранения неопределенности.
«Преобразование отходов животноводства в электричество может быть выгодным для фермеров, а также приносить пользу окружающей среде, например, сокращение выбросов парниковых газов», - говорит Махмуд Шарара, ведущий автор статьи о работе и доцент биологических и сельскохозяйственных инженерии в Университете штата Северная Каролина.«Однако фермеры не всегда могут финансировать эти проекты, и проекты не всегда являются прибыльным предприятием для одной фермы.
«Один из способов решить эту проблему - разработать совместные системы анаэробного сбраживания, которые используют отходы с нескольких ферм», - говорит Шарара. «Два больших вопроса, связанных с такого рода проектами, таковы: где вы строите кооперативную систему? И как вы можете определить, будет ли она прибыльной?»
С этой целью исследователи разработали вычислительную модель, которая сообщает пользователям, как максимизировать экономическую отдачу от систем анаэробного пищеварения. В частности, он сообщает пользователям, где должна быть расположена система, какова ее мощность и какую географическую область она должна обслуживать.
Модель учитывает множество известных факторов, таких как виды, которые выращивает ферма, размер каждой фермы и местонахождение каждой фермы. Но что отличает эту модель, так это то, как она учитывает неопределенность.
Для этой работы исследователи определили 13 ключевых источников неопределенности, которые могут повлиять на прибыльность системы анаэробного варочного котла.
Например, одним из способов заработка в этих системах является преобразование отходов животноводства в биогаз, использование этого газа для производства электроэнергии, а затем продажа электроэнергии. Таким образом, одной из ключевых переменных при прогнозировании прибыльности системы является будущая цена продажи электроэнергии. И хотя будущая цена на электроэнергию неизвестна, вы можете использовать исторические данные или рыночные прогнозы для оценки ценового диапазона.
То же верно и для других источников неопределенности. Например, эффективность анаэробного варочного котла не определена, но можно предсказать, что производительность варочного котла будет находиться в определенном диапазоне.
Здесь появляется модель.
Исследователи разработали модель для запуска повторяющихся симуляций, учитывающих вариации в каждой области неопределенности. Например, как выглядит рентабельность, когда цены на электроэнергию и эффективность метантенка высоки? А если они оба низкие? И так далее. Выполняя все эти симуляции для разных местоположений, мощностей и зон обслуживания, модель может сообщить пользователям, какое сочетание факторов принесет наибольшую прибыль.
Исследовательская группа продемонстрировала модель на примерах систем анаэробного варочного котла для молочных ферм в двух регионах штата Висконсин.
"Кейсы послужили для нас хорошей проверкой здравомыслия и подчеркнули жизнеспособность и полезность модели", - говорит Шарара.
"В конечном счете, мы считаем, что это будет стимулировать инвестиции в эти проекты, которые будут полезны как для фермеров, так и для окружающей среды."
Модель уже доступна, и исследователи заинтересованы в том, чтобы упаковать ее в формат, который будет проще использовать и распространять.
«Мы также надеемся на более тесное сотрудничество с разработчиками систем анаэробного сбраживания, чтобы уточнить нашу оценку затрат, связанных с этими системами», - говорит Шарара.«И, в конечном счете, мы хотели бы расширить нашу работу, чтобы учесть усилия по использованию твердых веществ, оставшихся после анаэробного сбраживания, например проекты, которые превращают эти твердые вещества в товарное удобрение».