Please use this identifier to cite or link to this item: http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/19232
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorJuntakan Taweekun-
dc.contributor.authorChatchawich Chaihong-
dc.date.accessioned2023-12-20T04:22:40Z-
dc.date.available2023-12-20T04:22:40Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/19232-
dc.descriptionMaster of Engineering (Energy Technology), 2023en_US
dc.description.abstractGlobal clean energy is collectively calling on countries to set targets to reduce carbon dioxide (CO2) emissions. Thailand has a renewable energy development plan (AEDP) for 2018, but it does not include nuclear power. In the clean energy sector, wind power has the second lowest CO2 emissions. The study therefore summarizes an analysis of area-specific wind power to provide a clear answer for the area, including answering the question of whether a wind farm could be built to generate electricity. A comparative analysis of the annual energy production (AEP) of wind turbines and an economic analysis (public sector) is conducted using a case study of a specific area of local government organization in Pattaya City, Bang Lamung District. Chonburi Province, which is part of The Eastern Economic Corridor (EEC) Development Zone Plan, was analyzed using data from the meteorological weather stations of the Chonburi Meteorological Office (Pattaya station and comparative data from Chonburi and Ko Sichang stations) every 10 minutes at a height of 10 m above the ground during the period 2019-2021. The data were analyzed using Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP) 12 to predict the wind speed and direction at a height of 60 and 90 meters above the ground and simulate the installation of 3 wind turbines, namely: 1. Bonus 1.3 MW, 2. SWT-1.3-62, and 3. SWT-2.3-82 VS According to the research results, the resources in the study area have low potential for the construction of wind farms for electricity generation. They are classified as wind power class 1, with low level resource potential, and information about Chonburi station area. The prevailing wind direction is northeast. The area around Ko Sichang Station in the west has the highest capacity factor of 10.2%. The prevailing wind direction is southeast, with the highest capacity factor of 19.6%, and in the Pattaya station area. The prevailing wind direction is southwest. and in the west, the highest capacity factor is 1.6%. In economics, the AEP of a wind turbine that has the highest return is not always the best choice. From the analysis of the wind turbine SWT-2.3-82 VS (Khao Kaya Sira Hill cluster, Ko Sichang), it shows that it has an AEP of 3.366 GWh, which means a CO2 emission potential of 2,154.24 tons. CO2/GWh, which is reversed when considering the five economic points. First, the LCOE of this turbine model is not the lowest of the three turbine models. The SWT-1.3-62 wind turbine model has the most economic LCOE at all three discount rates (5.0%, 5.4%, and 7.0%). The SWT-1.3-62 wind turbine model is still the model that shows the highest value at all 3 discount rates. The wind turbine model SWT-2.3-82 VS still failed to demonstrate the highest NPV, observing that at a discount rate of 7.0%, the NPV result was negative at -$262,599.01 and output 3 BCR showed the value as NPV. The BCR results showed a negative value of -14.74 when the discount rates were set at 7.0%, the lowest value of all three ranges. In point 4, the PBP wind turbines showed a payback period within the average lifetime of wind turbines. And the SWT-1.3-62 wind turbine model still shows a better value for the area without O&M and with O&M, and in the last point, IRR, FIRR, EIRR although it does not show negative values like the Chonburi. and Pattaya Station research area, the value that came out was still lower than that of the SWT-1.3-62 wind turbine. Higher investment does not bring high returns.en_US
dc.description.sponsorshipEngineering Graduate Scholarship Faculty of Engineering, Prince of Songkla University PSU.GS. Financial Support for Thesis, Graduate School, Prince of Songkla Universityen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherPrince of Songkla Universityen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Thailand*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/th/*
dc.subjectLevelized Cost of Electricity (LCOE)en_US
dc.subjectNet Present Value (NPV)en_US
dc.subjectBenefit Cost ratio (BCR or B/C ratio)en_US
dc.subjectPayback Period (PBP)en_US
dc.subjectInternal Rate of Return (IRR)en_US
dc.subjectFinancial Internal Rate of Return (FIRR)en_US
dc.subjectEconomics Internal Rate of Return (EIRR)en_US
dc.subjectcarbon dioxide (CO2) emissionsen_US
dc.titleTechno-Economic assessment of Wind energy in urban environments: A case study in Pattaya, Thailanden_US
dc.title.alternativeการประเมินทางเทคนิค เศรษฐศาสตร์ของพลังงานลมในสภาพแวดล้อมในเมือง: กรณีศึกษาในพัทยา ประเทศไทยen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.departmentคณะวิศวกรรมศาสตร์ สาขาวิชาเทคโนโลยีพลังงาน-
dc.contributor.departmentFaculty of Engineering (Energy Technology)-
dc.description.abstract-thความท้าทายของกลุ่มพลังงานสะอาดต่อเป้าหมายในการลดการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) ที่เป็นเป้าหมายร่วมกันทั่วโลก โดยประเทศไทยได้มีแผนพัฒนาพลังงานทดแทน (AEDP) ของประเทศไทยในปี 2018 ถึงแม้ว่าจะไม่ได้รวมพลังงานนิวเคลียร์อยู่ในแผน แต่ 1 ใน 7 กลุ่มพลังงานสะอาด เป็นพลังงานลมที่มีการปล่อย CO2 ต่ำที่สุดรองลงมาจากพลังงานนิวเคลียร์ การศึกษานี้จึงได้นำการวิเคราะห์พลังงานลมรายพื้นที่เพื่อแสดงคำตอบที่ชัดเจนต่อพื้นที่ โดยมีพื้นที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นรูปแบบพิเศษ เมืองพัทยา อำเภอบางละมุง จังหวัดชลบุรี ที่ได้อยู่ในแผนเขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC) ในพื้นที่ 3 จังหวัดในภาคตะวันออก ได้แก่ ระยอง ชลบุรี และฉะเชิงเทรา ทั้งนี้เพื่อตอบคำถามถึงโอกาสในการจัดตั้งฟาร์มกังหันลมผลิตไฟฟ้า จึงได้เกิดการประเมินการสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับการขยายตัวของเมืองและเศรษฐกิจที่กำลังเกิดขึ้นโดยวิเคราะห์เปรียบเทียบการผลิตพลังงานประจำปี (AEP) ของกังหันลม และ Economic analysis (public sector) สำหรับกรณีศึกษาเป็นพื้นที่ จากสถานีตรวจอากาศ อุตุนิยมวิทยา กรมอุตุนิยมวิทยา ในจังหวัดชลบุรี ประเทศไทย (สถานีชลบุรี, สถานีเกาสีชัง, และสถานีพัทยา) ในช่วงระยะเวลา 2019-2021 ปี ทุก ๆ 10 นาที ณ ความสูงที่ 10 เมตรเหนือพื้นดิน และนำเข้าโปรแกรม Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP) 12 เพื่อวิเคราะห์ความเร็วลมและทิศทางลม ณ ความสูงที่ 60 และ 90 เมตร เหนือระดับพื้นดิน และเฉลี่ยรายเดือน และจำลองการตั้งกังหันลมผลิตฟ้าที่มี High speed limit cut และ Low speed limit cut มีช่วงกว้างที่สุดเพื่อรองรับกำลังลมที่มีความผันผวนสูง, Rotor diameter ช่วงระหว่าง 60-90 เมตร, Default height ช่วงระหว่าง 60-90 เมตร พบว่า มีกังหันลม 3 รุ่นด้วยกันคือ 1. Bonus 1.3 MW, 2. SWT-1.3-62 และ 3. SWT-2.3-82 VS จากผลวิจัยได้บ่งชี้ทรัพยากรในพื้นที่ที่ศึกษามีศักยภาพต่ำต่อการจัดตั้งฟาร์มกังหันลมผลิตไฟฟ้า โดยอยู่บน Wind Power Class 1, Resource Potential ระดับ Poor และรายละเอียดบนพื้นที่สถานีชลบุรี ทิศทางลมที่พัดปกคลุมอยู่ทางทิศตะวันออกเฉียงเหนือ และทิศตะวันตก Capacity factor สูงสุดที่ 10.2 %, บนพื้นที่สถานีเกาะสีชัง ทิศทางลมที่พัดปกคลุมอยู่ทางทิศตะวันออกเฉียงใต้ Capacity factor สูงสุดที่ 19.6 %, และบนพื้นที่สถานีพัทยา ทิศทางลมที่พัดปกคลุมอยู่ทางทิศตะวันตกเฉียงใต้ และทิศตะวันตก Capacity factor สูงสุดที่ 1.6 % ผลการวิจัยในประเด็นเศรษฐศาสตร์ พบว่า ค่า AEP ของกังหันลมผลิตไฟฟ้าที่สามารถแสดงผลตอบแทนได้สูงสุดไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดเสมอไป โดยสังเกตุได้จากผลการวิเคราะห์ของกังหันลมรุ่น SWT-2.3-82 VS (cluster Khao Kaya Sira Hill, Ko Sichang) ที่แสดงค่า AEP สูงถึง 3.366 GWh ซึ่งนั่นหมายถึงโอกาสในการทำ CO2 emission ได้ 2,154.24 ton CO2/GWh กลับกันเมื่อมองในประเด็นเศรษฐศาสตร์ทั้ง 5 ประเด็น ประเด็นแรก LOCE ของกังหันลมรุ่นนี้ไม่ได้เป็นค่าที่ต่ำสุดของกังหันทั้ง 3 รุ่น โดย LCOE ที่แสดงความคุ้มค่าที่สุดได้อยู่บนกังหันลมรุ่น SWT-1.3-62 จากทั้ง 3 ค่า Discount rates (5.0%, 5.4%, และ 7.0%), ประเด็นต่อมา NPV กังหันลมรุ่น SWT-1.3-62 ยังคงเป็นรุ่นที่สามารถแสดงค่าได้สูงที่สุดจากทั้ง 3 ค่า Discount rates (5.0%, 5.4%, และ 7.0%) และในกังหันลมรุ่น SWT-2.3-82 VS ยังคงไม่สามารถแสดงค่า NPV ที่สูงสุดได้ โดยมีจุดสังเกตุที่เมื่อ Discount rates เป็น 7.0% ผลของ NPV กลับติดลบถึง -262,599.01 USD, ประเด็นที่ 3 BCR โดยได้แสดงค่าแบบเดียวกับ NPV โดยเมื่อ Discount rates เป็น 7.0% ผลของ BCR ได้แสดงค่าติดลบถึง -14.74 และเป็นค่าต่ำสุดของทั้ง 3 พื้นที่, ในประเด็นที่ 4 PBP กังหันลมได้แสดงถึงระยะเวลาการคืนทุนภายในช่วงอายุเฉลี่ยของกังหันลม และทั้งนี้กังหันลมรุ่น SWT-1.3-62 ยังคงสามารถแสดงค่าที่ดีกว่าสำหรับพื้นที่ทั้งในรูปแบบ without O&M และ PBP with O&M, และในประเด็นสุดท้าย IRR , FIRR, EIRR ถึงแม้จะไม่ได้แสดงค่าที่เป็นลบเหมือนพื้นที่วิจัยสถานีชลบุรี และสถานีพัทยา แต่ค่าที่ออกมานั้นยังคงต่ำกว่ากังหันลมรุ่น SWT-1.3-62 ซึ่งทั้งหมดนี้จะช่วยแสดงให้เห็นว่า การลงทุนที่สูงขึ้นไม่ได้นำมาซึ่งผลตอบแทนที่สูงตามen_US
Appears in Collections:219 Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6410120004.pdf7.87 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons