THE USE OF CLIMATIC AND GEOSPATIAL DATA IN ASSESSING THE POTENTIAL OF “GREEN ENERGY” AND DESIGNING ENERGY SYSTEMS WITH RENEWABLE ENERGY SOURCES IN THE REPUBLIC OF ADYGEA

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

The integration of green energy sources has many advantages, but their variable nature of generation introduces additional difficulties in organizing a stable supply of end-users. To solve this problem, it is necessary to use renewable energy sources (RES) assessment and forecasting models that allow not only to identify the most suitable locations for such energy systems, but also to determine the potential volumes of energy generation, taking into account seasonal features that determine the amount of incoming energy in the mountainous areas of the Republic of Adygea. However, the construction of such models requires the availability of large sets of climatic data that allow to fully assess the behavior of a particular resource in the area under consideration. The article considers the characteristics of renewable energy sources that can be obtained from open data sources and geographic information systems, the use of which will allow not only to preliminarily assess the potential of renewable energy sources, but also to manage distributed energy systems by realizing short-term forecasts, and also considers examples of such data sources, interaction with which allows to assess the potential of the selected energy resource in the study area.

Список литературы

  1. Ahmed S., Ali A., D’Angola A. A Review of Renewable Energy Communities: Concepts, Scope, Progress, Challenges, and Recommendations // Sustainability. — 2024. — Vol. 16, no. 5. — P. 174–179. — doi: 10.3390/su16051749.
  2. Arabzadeh V., Frank R. Creating a renewable energy-powered energy system: Extreme scenarios and novel solutions for large-scale renewable power integration // Applied Energy. — 2024. — Vol. 374. — doi: 10.1016/j.apenergy.2024.124088.
  3. Awogbemi O., Kallon D. V. V. Towards the development of underutilized renewable energy resources in achieving carbon neutrality // Fuel Communications. — 2023. — Vol. 17. — doi: 10.1016/j.jfueco.2023.100099.
  4. Berrada A., Bouhssine Z., Arechkik A. Optimisation and economic modeling of micro hydropower plant integrated in water distribution system // Journal of Cleaner Production. — 2019. — Vol. 232. — P. 877–887. — doi: 10.1016/j.jclepro.2019.06.036.
  5. Buchatskiy P. Y., Teploukhov S. V., Onishchenko S. V. Software and Hardware Complex for Evaluating the Potential of Wind and Solar Energy // 2020 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). — IEEE, 2020. — P. 1–5. — doi: 10.1109/icieam48468.2020.9112028.
  6. Buchatskiy P. Y., Onishchenko S. V., Teploukhov S. V., et al. Modeling of Geothermal Heating System for an Individual Heating Station // 2023 7th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT). — IEEE, 2023. — P. 1–5. — doi: 10.1109/icct58878.2023.10347126.
  7. Buchatskiy P. Y., Teploukhov S. V., Onishchenko S. V. Geospatial Data in the Design of an Intelligent Information and Analytics System for Renewable Energy // 2024 International Conference on Information Processes and Systems Development and Quality Assurance (IPS). — IEEE, 2024. — P. 7–11. — doi: 10.1109/ips62349.2024.10499552.
  8. Cox S. L., Lopez A. J., Watson A. C., et al. Renewable Energy Data, Analysis, and Decisions: A Guide for Practitioners. — National Renewable Energy Laboratory, United States Agency for International Development, 2018.
  9. Fan X. A method for the generation of typical meteorological year data using ensemble empirical mode decomposition for different climates of China and performance comparison analysis // Energy. — 2022. — Vol. 240. — doi: 10.1016/j.energy.2021.122822.
  10. Gaur A. S., Fitiwi D. Z., Curtis J. Heat pumps and our low-carbon future: A comprehensive review // Energy Research & Social Science. — 2021. — Vol. 71. — doi: 10.1016/j.erss.2020.101764.
  11. Geothermal Potential. — U.S. Energy Atlas. — URL: https://atlas.eia.gov/datasets/6515281935cc4cc1afdd585358d0aee3_0/explore?location=27.522590%2C-76.423938%2C4.76 (visited on 09/17/2024).
  12. Global Wind Atlas. — WAsP, 2024. — URL: https://globalwindatlas.info/en (visited on 09/17/2024).
  13. IRENA. Bioenergy Simulator. — 2025. — URL: https://biosimulator.irena.org/ (visited on 03/14/2025).
  14. Nkinyam C. M., Ujah C. O., Asadu C. O., et al. Exploring geothermal energy as a sustainable source of energy: A systemic review // Unconventional Resources. — 2025. — Vol. 6. — doi: 10.1016/j.uncres.2025.100149.
  15. Okedu K. E., Oyinna B. C., Diemuodeke E. O., et al. Multicriteria GIS-based assessment of biomass energy and hydropower potentials in Nigeria // Measurement: Sensors. — 2024. — Vol. 33. — doi: 10.1016/j.measen.2024.101243.
  16. Onishchenko S. V., Mamiy A. R., Yurkaev K. A. Development of Hardware Module for Collecting Parameters of Microhydroelectric Power Plant Operation in Mountainous Conditions // 2024 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). — IEEE, 2024. — P. 245–249. — doi: 10.1109/icieam60818.2024.10553856.
  17. Open Geoscience Computing Repository. — URL: https://github.com/yohanesnuwara/open-geoscience-repository#google-drive-public-geoscience-data (visited on 09/17/2024).
  18. Photovoltaic Geographical Information System (PVGIS). — European Commission. — URL: https://re.jrc.ec.europa.eu/pvg_tools/en (visited on 09/15/2024).
  19. Sher F., Smječanin N., Hrnjić H., et al. Prospects of renewable energy potentials and development in Bosnia and Herzegovina – A review // Renewable and Sustainable Energy Reviews. — 2024. — Vol. 189. — doi: 10.1016/j.rser.2023.113929.
  20. Simankov V. S., Buchatskiy P. Y., Teploukhov S. V., et al. Designing an Intelligent Information and Analytical System for Evaluating Solutions in Renewable Energy Based on Digital Twins // 2023 Seminar on Information Systems Theory and Practice (ISTP). — IEEE, 2023a. — P. 85–88. — doi: 10.1109/istp60767.2023.10426987.
  21. Simankov V., Buchatskiy P., Onishchenko S., et al. Review of Models for Estimating and Predicting the Amount of Energy Produced by Solar Energy Systems // Russian Journal of Earth Sciences. — 2023b. — P. 1–17. — doi: 10.2205/2023es02si01.
  22. Simankov V., Buchatskiy P., Kazak A., et al. A Solar and Wind Energy Evaluation Methodology Using Artificial Intelligence Technologies // Energies. — 2024. — Vol. 17, no. 2. — doi: 10.3390/en17020416.
  23. Ukoba M., Diemuodeke E., Briggs T., et al. Geographic information systems (GIS) approach for assessing the biomass energy potential and identification of appropriate biomass conversion technologies in Nigeria // Biomass and Bioenergy. — 2023. — Vol. 170. — doi: 10.1016/j.biombioe.2023.106726.
  24. Zhang X., Zhang Y., Li Y., et al. Geothermal Spatial Potential and Distribution Assessment Using a Hierarchical Structure Model Combining GIS, Remote Sensing, and Geophysical Techniques—A Case Study of Dali’s Eryuan Area // Energies. — 2023. — Vol. 16, no. 18. — doi: 10.3390/en16186530.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Bedanokov M., Buchatskiy P., Teploukhov S., Onishchenko S., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».