একটি সবুজ শক্তি গ্রিড ডিজাইন এবং সিমুলেশন

এখানে সিমের সাথে খেলুন: https://griddesigner.dev

আপনি কি কখনও ভেবে দেখেছেন যে সবুজ শক্তিতে রূপান্তর করা কতটা কঠিন হবে? 🌍

• ঠিক কি আমাদের নির্মাণ করতে হবে?
• এটা কত খরচ হবে?
• আমাদের কি ব্যাটারি দরকার?
• একটি পুনর্নবীকরণযোগ্য গ্রিড নির্ভরযোগ্য হবে?

শক্তি এবং জলবায়ু খুব কমই সংবাদ চক্রের বাইরে, আমি নিজেকে এই প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করতে শুরু করেছি। আমি আরও শিখেছি, আমি কীভাবে আমাদের শক্তি সিস্টেম এবং পছন্দগুলি সফ্টওয়্যারে মডেল করা যেতে পারে তা নিয়ে ভাবতে শুরু করি।

এই অন্বেষণের ফলাফল হল গ্রিড ডিজাইনার - একটি সাধারণ গেম যা আপনাকে আপনার আদর্শ সবুজ শক্তি গ্রিড ডিজাইন করতে এবং ইউকে এর প্রকৃত শক্তির চাহিদা এবং আবহাওয়ার ডেটা ব্যবহার করে এটি পরীক্ষা করতে দেয়। এটি মোবাইলে সবচেয়ে ভালো কাজ করে এবং আপনি এটি এখানে চেষ্টা করে দেখতে পারেন।

একটি সমস্যা সমাধানের জন্য সফ্টওয়্যার তৈরি করার মজার বিষয় হল যে এটি কোডে বর্ণনা করার জন্য আমাদের সমস্যাটিকে গভীরভাবে বুঝতে হবে। এই নিবন্ধটি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে সিমটি তৈরি করা হয়েছিল এবং কীভাবে আমরা শক্তির উত্সগুলি সম্পর্কে আরও স্পষ্টভাবে চিন্তা করতে পারি: তাদের সুবিধা, ট্রেডঅফ এবং খরচ৷

লক্ষ্য: জিরো কার্বন, 100% আপটাইম

সবুজ শক্তি শুধুমাত্র 🌱

যদি আমরা আমাদের জলবায়ু উচ্চাকাঙ্ক্ষা পূরণ করতে চাই, তাহলে আমাদের বিদ্যুৎ ব্যবস্থাকে শূন্য কার্বন হতে হবে। বেশিরভাগই সবুজ নয়, প্রায় শূন্য - শূন্য নয়।

তাই মডেলটি শুধুমাত্র স্কেলেবল শূন্য-কার্বন শক্তির উত্সগুলিতে ফোকাস করে:

• সৌর ☀️ (ফটোভোলটাইক)

• বাতাস 💨 (অন-শোর এবং অফশোর),

• পারমাণবিক ⚛️ (বিভাজন)

• ব্যাটারি / স্টোরেজ 🔋

  
  

অন্যান্য উত্স যেমন হাইড্রো এবং জিওথার্মাল পাওয়ার শুধুমাত্র খুব নির্বাচিত জায়গায় স্থাপন করা যেতে পারে, এবং তাই বাদ দেওয়া হয়। ফিউশনের মতো তাত্ত্বিক প্রযুক্তির ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য - যতটা উত্তেজনাপূর্ণ হতে পারে, আমার ফোকাস জলবায়ু সংকটের সবচেয়ে যুক্তিসঙ্গত সমাধানের দিকে।

নির্ভরযোগ্যতা অপরিহার্য 💡

এছাড়াও আমাদের গ্রিড থেকে 100% আপটাইম প্রয়োজন । সভ্যতার জীবনযাত্রার মানের ক্ষেত্রে এক ধাপ পিছিয়ে থাকা উচিত নয় এবং সহ্য করবে না। যদি আমাদের গ্রিন এনার্জি সিস্টেম চাহিদা মেটাতে না পারে, তাহলে আমাদের অবশ্যই জীবাশ্ম জ্বালানিতে পতনের আশা করতে হবে এবং শূন্য CO2-এ পৌঁছাতে ব্যর্থ হবে। সম্প্রদায়গুলি ব্ল্যাকআউট বা রেশনিং সহ্য করবে না। আমাদের প্রাচুর্যের জন্য অপ্টিমাইজ করতে হবে।

প্রতি ঘণ্টায় রেজোলিউশন 🕑

চাহিদার দ্রুত ওঠানামা এবং কিছু পুনর্নবীকরণযোগ্য উত্সের বিরতির পরিপ্রেক্ষিতে, আমি সিস্টেমটিকে উচ্চ রেজোলিউশনে মডেল করতে চেয়েছিলাম। এর মানে পুরো বছরের জন্য প্রতি ঘণ্টা।

যুক্তরাজ্য 🇬🇧

সিমুলেটরটি যুক্তরাজ্যের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তবে সফ্টওয়্যারটি যেকোন দেশ বা দেশের গোষ্ঠীতে প্রয়োগ করা যেতে পারে (দেশের আমদানি ও রপ্তানি শক্তি)।

বাজেট 💰

সিমটিতে £400 বিলিয়নের একটি কাল্পনিক বাজেট রয়েছে। এই সংখ্যাটি বেশ নির্বিচারে, এবং এর উদ্দেশ্য হল নিশ্চিত করা যে খেলোয়াড়রা মূলধনের সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করে। যুক্তরাজ্য তার গ্রিডে এক ট্রিলিয়ন ব্যয় করতে পারে না! জটিল আর্থিক বিষয় যেমন পরিশোধ, ইউনিট জীবনকাল, এবং পুনর্ব্যবহারযোগ্য খরচগুলি এর সুযোগের বাইরে।

ইন্দ্রিয়গ্রাহ্য সরলীকরণ এবং আশাবাদ 🤞

যেখানেই সম্ভব আমি আশাবাদের দিকে ঝুঁকেছি -- তার খরচ হোক বা শক্তি আউটপুট। এই সিমটি শুধুমাত্র বিদ্যুত উৎপাদন এবং খরচের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যার অর্থ দক্ষ বিদ্যুৎ ট্রান্সমিশনের মত উন্নত বিষয় অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি।

উদ্দেশ্য একটি অতি-উচ্চ বিশ্বস্ততা মডেল তৈরি করা নয়, কিন্তু এমন কিছু যা চিন্তা-প্ররোচনামূলক এবং তথ্যপূর্ণ হতে যথেষ্ট সঠিক!

চল শুরু করি…. ⚡️

0. চাহিদা সংজ্ঞায়িত করা

শুধু কত শক্তি আমাদের প্রয়োজন? আমি 5m ব্যবধানে রেকর্ড করা 10 বছরের জাতীয় গ্রিড ডেটা সহ একটি csv ফাইল পেতে সক্ষম হয়েছি। ফাইলটি এক্সেলের জন্য খুব বড় ছিল (>1M সারি), তাই আমি 2021 সালকে আলাদা করতে পাইথন ব্যবহার করেছি এবং প্রতি ঘন্টায় গড় চাহিদা গণনা করেছি। JS তে রূপান্তরিত এটি এরকম কিছু দেখায়:

 export const uk_grid_demand_2021 = [ // Jan 1st - each value is avg demand by hour, starting at 00:00. (MWs) [28956, 28183, 27092, 26254, 25416, 25050, 25632, 25740, 26609, 28927, 31482, 33423, 34821, 35424, 35540, 36051, 38430, 40352, 39044, 36578, 34266, 32093, 29887, 27168], // Jan 2... etc ]

চাহিদা সারা বছর এবং সারা দিন পরিবর্তিত হয়:

এরপরে, আমরা দেখব কীভাবে আমরা পৃথক শক্তির উত্সগুলি মডেল করতে পারি: সৌর শক্তি, বায়ু, পারমাণবিক, সঞ্চয়স্থান, এবং জীবাশ্ম জ্বালানী….

1. মডেলিং সৌর শক্তি

 solar: { name: 'Solar', unit: 'hectares', unitToMw: 1.2, // 1.2 hectares = 1 MWp capex_per_mw: 0.92, // Million USD per MWp opex_per_mw: 0.017, }

সৌর শক্তি স্কেলিং করার সময় বিবেচনা করার জন্য এলাকা হল মূল একক। আমরা আমাদের গ্রিড ডিজাইন করার সময়, আমরা হেক্টরে আমরা যে পরিমাণ সোলার প্যানেল চাই তা নির্ধারণ করব।

সৌর প্যানেলের Megawatt peak (MWp) ইউনিট দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি 'রেটেড ক্ষমতা' রয়েছে। 1 MWp রেট করা একটি সৌর অ্যারে আদর্শ পরিস্থিতিতে 1MW বৈদ্যুতিক শক্তি উৎপন্ন করতে পারে৷ প্রকৃত আউটপুট নির্ভর করবে অক্ষাংশ, অভিযোজন এবং আবহাওয়ার মত বিষয়গুলির উপর। এর মধ্যে, গ্রিড ডিজাইন করার সময় অক্ষাংশ সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ : ফ্রান্সের দক্ষিণে স্থাপিত একটি প্যানেল স্কটল্যান্ডে স্থাপিত একই প্যানেলের তুলনায় তার 'রেটেড' কার্যক্ষমতার অনেক কাছাকাছি আসবে।

গ্রিড ডিজাইনারে আমি ধরে নিয়েছি আমরা আমাদের সৌর প্যানেলগুলিকে একচেটিয়াভাবে ইংল্যান্ডের দক্ষিণে রাখব, যেখানে সবচেয়ে বেশি সৌরশক্তি পাওয়া যায়। সরকারী পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে আমরা অনুমান করি যে প্রতি 1 MWp প্যানেলের জন্য 1.2 হেক্টর জমি প্রয়োজন।

Solar Rated Capacity (MW) = Area in Hectares * 1.2

প্রতি ঘণ্টায় আউটপুট গণনা করতে আমরা গ্লোবাল সোলার অ্যাটলাস থেকে ডেটা ব্যবহার করি

আপনি লক্ষ্য করবেন কিভাবে সারা দিন এবং সারা বছর জুড়ে পাওয়ার আউটপুট পরিবর্তিত হয়। ডিসেম্বরের সংক্ষিপ্ত দিনগুলিতে, আমাদের সৌর খামারগুলি গ্রীষ্মে যে শক্তি সরবরাহ করে তার মাত্র দশমাংশ দেবে। গ্রীষ্মের উচ্চতায়, আমাদের সৌর প্যানেলগুলি দুপুরে তাদের রেটেড ক্ষমতার প্রায় অর্ধেক উত্পাদন করবে।

সিমুলেটরটি বছরের প্রতিটি দিনের জন্য ঘন্টাভিত্তিক আউটপুট গণনা করতে উপরের ডেটা ব্যবহার করে: Output = solarOutput[month][hour] * MWp

নমুনা আউটপুট:

NB: আপনি ইউনিভার্সিটি অফ শেফিল্ডের সোলার ওয়েবসাইটে রিয়েল-টাইম ইউকে সোলার আউটপুট দেখতে পারেন।

সোলার খরচ

PV সোলার প্যানেলের খরচ গত 20 বছরে দ্রুতগতিতে কমেছে এবং সোলার খুব কম খরচের জন্য উদযাপন করা হয়। আমাদের Capex এবং Opex পরিসংখ্যান 2025 সালের জন্য জাতীয় পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি ল্যাবের পূর্বাভাস থেকে নেওয়া হয়েছে।

মনে রাখবেন যে আমরা শুধুমাত্র বড় আকারের সৌর ইনস্টলেশনগুলিকে কার্যকর বলে মনে করি। ইউটিলিটি-স্কেল সোলার ফার্মের তুলনায় ছাদের সৌর প্রতি MWp-এর চেয়ে অন্তত দ্বিগুণ ব্যয়বহুল, এবং জাতীয় স্কেলে চাহিদা মেটাতে যথেষ্ট উপযুক্ত ছাদের জায়গা নেই। সমানভাবে, উচ্চ অক্ষাংশে স্থাপিত প্যানেলগুলি দক্ষিণের তুলনায় অনেক কম খরচে কার্যকর।

অবশেষে, সোলারের জন্য আর্থিক অনুমানে জমির খরচ বাদ দেওয়া হয়েছে , যা কেন্ট এবং কর্নওয়ালের মতো জায়গাগুলিতে প্রয়োজনীয় এলাকাগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ হবে! মডেলটি প্যানেলের জন্য কৃষিজমি এবং হেজরোগুলি পুনঃপ্রয়োগ করার পরিবেশগত এবং জীববৈচিত্র্যের খরচের বিষয়েও একটি দৃষ্টিভঙ্গি নেয় না।

সারসংক্ষেপ:

• সৌর পরিমাণ হেক্টর সেট করা হয়
• এলাকা MWp এ রূপান্তরিত হয়
• S. ইংল্যান্ডের জন্য মাসিক রেফারেন্স ডেটা ব্যবহার করে গণনা করা ঘন্টায় আউটপুট শূন্য ক্লাউড কভার বা তাপমাত্রার কারণে ক্ষতি অনুমান করে।
• জমির খরচ এবং জীববৈচিত্র্যের প্রভাব বাদ

2. মডেলিং বায়ু শক্তি

 wind_l: { name: 'Onshore Wind', unit: 'Turbines', unitToMw: 4, // ie 4MW Turbines capex: 1.7, // Million USD per MW opex: 0.02, } wind_os: { name: 'Offshore Wind', unit: 'Turbines', unitToMw: 15, // ie 15 MW Turbines capex_per_mw: 6.04, // Million USD per MW opex_per_mw: 0.12, }

বায়ু মডেল করার জন্য, আমরা উপকূলীয় এবং অফশোর বায়ু টারবাইনের সংখ্যা সেট করব যা আমরা তৈরি করতে চাই। সিমুলেটরটি ইউকে জুড়ে বিদ্যমান সাইটগুলিতে এগুলি বিতরণ করে এবং শক্তি আউটপুট মডেলের জন্য ঐতিহাসিক আবহাওয়া ডেটা ব্যবহার করে। এটি সারা বছর ধরে প্রতি ঘন্টায় করা হয়।

আমাদের অনশোর এবং অফশোর টারবাইনগুলি জাতীয় পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি পরীক্ষাগার থেকে মুক্ত-উৎস তথ্যের ভিত্তিতে তৈরি করা হয়েছে।

• অনশোর টারবাইন : 4 মেগাওয়াট রেটেড ক্ষমতা; 110 মি হাব উচ্চতা।
• অফশোর টারবাইন : 15MW রেটেড ক্ষমতা; 150 মি হাব উচ্চতা।

ভিজ্যুয়াল ক্রসিং-এর আবহাওয়া API ব্যবহার করে ঐতিহাসিক ঘণ্টায় বাতাসের গতির ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছে। এই ডেটাগুলি পাইথনে প্রক্রিয়া করা হয়েছিল এবং একটি পৃথক JSON ফাইলে সিমে উপলব্ধ করা হয়েছে৷

বাতাসের গতি এবং টারবাইনের উচ্চতা

আবহাওয়ার তথ্য 10 মিটার উচ্চতায় রেকর্ড করা বাতাসের গতি নির্দেশ করে। যাইহোক, বাতাসের গতি ভূমি থেকে দূরত্বের সাথে বৃদ্ধি পায় এবং একটি বায়ু টারবাইনের উচ্চতায় উচ্চতর হবে। এই কারণেই টারবাইনে (এবং পালতোলা জাহাজ) এমন লম্বা মাস্তুল থাকে: মাস্তুল যত বেশি, তত বেশি শক্তি পাওয়া যায় । বাতাসের বেগ বৃদ্ধি চারপাশের পৃষ্ঠের ঘর্ষণের উপর নির্ভর করে, যাকে বলা হয় ' রুক্ষতা ' ( একজন ব্যাখ্যাকারীর জন্য এখানে দেখুন )।

আমাদের উপকূলবর্তী টারবাইন সাইটগুলির জন্য, আমরা 0.055 মিটার রুক্ষতা ধরেছি এবং 110 মিটার উচ্চতার টারবাইন হাবের জন্য বাতাসের গতি সামঞ্জস্য করেছি। অফশোরের জন্য আমরা 0.0002m এর রুক্ষতা ধরে নিই এবং 150m উচ্চতার হাবের জন্য বাতাসের গতি সামঞ্জস্য করি। সমস্ত মান m/s তে রূপান্তরিত হয়েছিল।

টারবাইন পাওয়ার কার্ভস

একটি বায়ু টারবাইনের অপারেটিং কর্মক্ষমতা তার পাওয়ার বক্ররেখা দ্বারা বর্ণিত হয়।

cut-in বাতাসের গতির নীচে, ব্লেডগুলি ঘুরতে পারে না এবং কোনও শক্তি উত্পন্ন হয় না। এই থ্রেশহোল্ডের উপরে, পাওয়ার আউটপুট টারবাইনের সর্বোচ্চ আউটপুট পর্যন্ত একটি বক্ররেখা অনুসরণ করে। যে মানটিতে একটি টারবাইন তার সর্বোচ্চ আউটপুটে পৌঁছায় তা হল এর rated wind speed । টারবাইনগুলি তাদের সর্বোচ্চ আউটপুটের কাছাকাছি কাজ চালিয়ে যাবে যতক্ষণ না তারা তাদের cut-out গতিতে পৌঁছায় - এটি হল বাতাসের গতি যেখানে ক্ষতি এড়াতে রটারকে অবশ্যই ব্রেক প্রয়োগ করতে হবে।

সিমুলেটর তৈরি করতে, আমি পাওয়ার কার্ভের বক্ররেখাকে সরলরেখায় সরলীকৃত করেছি:

cut-in মানের উপরে বাতাসের গতির জন্য, আমরা একটি সরল রেখার সূত্র ব্যবহার করে পাওয়ার আউটপুট গণনা করি: y = mx + c , যেখানে y হল আউটপুট MW, m হল গ্রেডিয়েন্ট, x হল বায়ুর গতি এবং c হল y -পথিমধ্যে রোধ করা.

আমাদের সিমুলেটেড অনশোর এবং অফশোর টারবাইনের পাওয়ার কার্ভ ডেটা NREL-এর GitHub থেকে নেওয়া হয়েছে। মানগুলি কোডে নিম্নরূপ সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে:

 // Onshore Turbine 4MW, 110m const wl_power_curve = { cut_in: 3.25, // m/s rated: 9.75, cut_out: 25, } // Off-Shore Turbine 15MW, 150m const ws_power_curve = { cut_in: 4, rated: 11, cut_out: 25, }

বাতাসের ঝাপটা, রক্ষণাবেক্ষণ এবং জাগরণ (মডেল করা হয়নি)

বাতাসের দমকা বাতাসের গতি বৃদ্ধির একটি সংক্ষিপ্ত সময়। এপিআই সোর্স ডেটাতে অন্তত 25 সেকেন্ড স্থায়ী হওয়া দমকা হাওয়ার মান রয়েছে এবং অনেক ক্ষেত্রে এগুলি টারবাইন cut-out বাতাসের গতির চেয়েও বেশি। যাইহোক, টারবাইনগুলি কীভাবে দমকাকে সাড়া দেয় এবং এইভাবে সেগুলিকে আমাদের মডেল থেকে বাদ দিয়েছে সে সম্পর্কে আমি নির্মাতাদের কাছ থেকে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা খুঁজে পাইনি। টারবাইনের রক্ষণাবেক্ষণ ডাউনটাইম ছোট (প্রতি বছর 24 ঘন্টা) এবং এটিও বাদ দেওয়া হয়েছে।

আধুনিক টারবাইনগুলি যে কোনও দিকে বাতাসের মুখোমুখি হতে সক্ষম, এবং তাই আমরা ধরে নিই তারা অবিলম্বে এবং নিখুঁতভাবে এটি করে। যখন বাতাস একটি ব্লেডের পৃষ্ঠের উপর দিয়ে যায় তখন এটি অশান্তি বা একটি জাগরণ সৃষ্টি করে, যা যেকোন টারবাইনের নিচের দিকে পাওয়া শক্তিকে হ্রাস করে। উইন্ড ফার্মগুলি বর্তমান (সবচেয়ে সাধারণ) বাতাসের দিকনির্দেশের জন্য অপ্টিমাইজ করার জন্য টারবাইনগুলিকে পজিশনিং করে এটি কমানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তাই এই প্রভাবগুলি সাধারণত ছোট হয় এবং আমি সেগুলিকে মডেলে অন্তর্ভুক্ত করিনি।

বাতাসের গতি রেজোলিউশন

এই কাজের সময়, আমি জেনে অবাক হয়েছিলাম যে বাতাসের গতির মান গড় নয় । পরিবর্তে, তারা সেই সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ টেকসই বাতাসের গতি । অতএব, যদি API বলে যে মঙ্গলবার বাতাসের গতি ছিল 15 m/s, আমরা শুধুমাত্র নিশ্চিত হতে পারি যে এই থ্রেশহোল্ডটি সারা দিনে একবার রেকর্ড করা হয়েছিল। বাতাসের গড় গতি হয়তো অনেক কম ছিল।

যেকোন মডেলিংয়ের জন্য এটির গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে, যেহেতু দৈনিক বায়ুর গতির মান ব্যবহার করার ফলে পাওয়ার আউটপুটের বিশাল অত্যধিক মূল্যায়ন হয় । নিম্নলিখিত বাস্তব উদাহরণ বিবেচনা করুন:

লাল রেখায়, আমরা 'দৈনিক' বাতাসের গতি 5.3 মি/সেকেন্ড দেখতে পাচ্ছি। যদি দিনের প্রতিটি ঘন্টার জন্য ব্যবহার করা হয়, টারবাইনটি তার রেটেড আউটপুটের 30% (লাল-ছায়াযুক্ত এলাকা) এ কাজ করে। তবুও, যদি আমরা নীল রঙে একই দিনের জন্য ঘন্টাভিত্তিক ডেটা দেখি, আমরা দেখতে পাব যে বেশিরভাগ ঘন্টার জন্য সর্বাধিক রেকর্ড করা বাতাসের গতি টারবাইন কাট-ইন থ্রেশহোল্ড পূরণ করতে ব্যর্থ হয়েছে এবং মোট শক্তি উত্পাদিত হয়েছে অনেক কম (নীল ছায়াযুক্ত এলাকা) )

প্রতি ঘন্টায় আমরা প্রতিটি সাইটের জন্য নিম্নরূপ বায়ু আউটপুট গণনা করি:

 // installed_mw = number of turbines * MW rating of turbine. const m = 1 / (power_curve.rated - power_curve.cut_in) const c = -1 * m * power_curve.cut_in let output; if (windData[d][h] < power_curve.cut_in) { output = 0 } else if (windData[d][h] > power_curve.cut_out) { output = 0 } else if (windData[d][h] >= power_curve.rated) { output = installed_mw } else { // y = mx + c; x=wind speed, y=power output, c = y-intercept let y = m * windData[d][h] + c // Fraction of rated output output = y * installed_mw } return output

এই কোডটি আমাদের সরলীকৃত পাওয়ার কার্ভের গ্রেডিয়েন্ট ( m ) এবং y- ইন্টারসেপ্ট ( c ) খুঁজে পায়। যদি উইন্ডস্পিড কাট-ইন থ্রেশহোল্ডের উপরে এবং রেটেড থ্রেশহোল্ডের নীচে থাকে, তবে এটি বাতাসের গতির উপর ভিত্তি করে সর্বাধিক আউট ( y ) এর ভগ্নাংশ গণনা করে এবং মেগাওয়াটে আউটপুট ফেরাতে এটি ব্যবহার করে।

নমুনা আউটপুট:

বর্তমানে, সিমুলেটরটি মাত্র 1টি অনশোর এবং 1টি অফশোর উইন্ড ফার্ম সাইটের জন্য ডেটা সরবরাহ করে ( স্কাউট মুর এবং হর্নসি ), এবং এটি অবশ্যই একটি সীমাবদ্ধতা! আরও সাইট যোগ করে আমরা সিমুলেটেড গ্রিডে কম বাতাসের দিনের ঝুঁকি কমাতে পারি: যদি হর্নসিতে বাতাস প্রবাহিত না হয়, তাহলে তা কেন্ট বা অ্যাবারডিনশায়ারের উপকূল থেকে উড়ে যেতে পারে। এই কৌশলটি বৈধ কিন্তু অন্যদের জন্য ক্ষতিপূরণের জন্য আমাদের প্রতিটি সাইটে 'অধিক বিল্ড' করতে হবে, খরচ বাড়াতে হবে, এবং যখন প্রচুর সংখ্যক সাইটে বাতাসের গতি কম থাকে তখন এটি সাহায্য করবে না৷

বায়ু শক্তি খরচ

খরচ অনুমান মার্কিন শক্তি তথ্য সংস্থা থেকে নেওয়া হয়.

সারসংক্ষেপ

• আমরা উপকূল ও উপকূলবর্তী টারবাইনের সংখ্যা নির্ধারণ করি।

• আমরা যুক্তরাজ্য জুড়ে বিদ্যমান উইন্ড ফার্ম সাইটগুলিতে আমাদের টারবাইনগুলি সনাক্ত করি এবং আউটপুট গণনা করতে 2022 থেকে বাস্তব আবহাওয়ার ডেটা ব্যবহার করি।

• বর্তমানে শুধুমাত্র 2 টি সাইট সিমুলেশনের জন্য উপলব্ধ।

• প্রতিটি টারবাইনের উচ্চতা এবং আশেপাশের ভূমি/সমুদ্রের 'রুক্ষতা'-এর জন্য উইন্ডস্পিড সামঞ্জস্য করা হয়।

• টারবাইনের কর্মক্ষমতা গণনা করতে আমরা একটি সরলীকৃত পাওয়ার কার্ভ ব্যবহার করি।

• আউটপুট প্রতি ঘণ্টায়, বছরের 365 দিনে মডেল করা হয়।

• দমকা এবং টারবাইন জেগে ওঠার প্রভাব উপেক্ষা করা হয়।

  
  

3. মডেলিং পারমাণবিক শক্তি

 nuclear: { capacity_factor: 0.9, capex_per_mw: 7.0, opex_per_mw: 0.13, }

পারমাণবিক শক্তি একটি বিভাজনকারী বিষয়, এবং দুঃখজনকভাবে এটির সমস্ত সমালোচনা প্রমাণ দ্বারা সমর্থিত নয়। আমি একটি ভিন্ন পোস্টে সুনির্দিষ্টভাবে প্রবেশ করব, তবে আমি মনে করি প্রযুক্তির একটি ন্যায্য সারাংশ নিম্নলিখিতগুলি পর্যবেক্ষণ করা হবে:

পারমাণবিক অন্যান্য উত্সের তুলনায় সাধারণত আরও ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ। যাইহোক, এটি প্রতি মেগাওয়াট কম প্রান্তিক খরচে অত্যন্ত উচ্চ আপটাইম সহ প্রচুর পরিমাণে শূন্য-কার্বন শক্তি উত্পাদন করে।

একটি রেফারেন্স হিসাবে সম্প্রতি কমিশন করা সাইজওয়েল সি ব্যবহার করে গ্রিড ডিজাইনার 'পাওয়ার স্টেশন' এর পরিপ্রেক্ষিতে পারমাণবিক মডেল। একটি সু-প্রতিষ্ঠিত PWR ডিজাইন ব্যবহার করে, এর দুটি চুল্লি তার 60 বছরের আয়ুষ্কালে মোট 3200MW শক্তি সরবরাহ করবে।

বিভিন্ন খরচ এবং আউটপুট প্রোফাইল সহ অন্যান্য পারমাণবিক চুল্লি নকশা আছে. এর মধ্যে রয়েছে স্মল মডুলার রিঅ্যাক্টর (এসএমআর) এবং গলিত সল্ট রিঅ্যাক্টর (এমএসআর), যাইহোক, এগুলোর কোনোটিই পিডব্লিউআর-এর মতো সুপ্রতিষ্ঠিত নয় এবং তাই আমাদের সিমুলেটরে বিকল্প হিসেবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি।

ক্ষমতা ফ্যাক্টর এবং মডেলিং

পারমাণবিক শক্তি একটি অত্যন্ত উচ্চ ক্ষমতা ফ্যাক্টর আছে. শুধুমাত্র একটি চুল্লি শক্তি উৎপাদন করে না যখন এটি নির্ধারিত রক্ষণাবেক্ষণ বা রিফুয়েলিংয়ের জন্য বন্ধ করা হয়। এই শাটডাউনগুলি পরিকল্পিত ইভেন্টগুলির প্রেক্ষিতে, আমরা কীভাবে এটিকে মডেল করি তার জন্য আমরা একটি সরল পদ্ধতি অবলম্বন করব: একটি 90% ক্ষমতার ফ্যাক্টর ধরে নেওয়া এবং সারা বছর আউটপুট করার জন্য এই ছাড় প্রয়োগ করা।

Hourly output = 3200 * Number of Stations * 0.9

নমুনা আউটপুট

পারমাণবিক উদ্ভিদ অনুমানযোগ্য বেসলাইন শক্তি প্রদান করে:

ইউকে-এর প্রকৃত গ্রিড ডেটাতে একই রকম স্থিতিশীল প্যাটার্ন দেখা যায়।

পারমাণবিক খরচ

পারমাণবিক বিদ্যুত কেন্দ্র নির্মাণ এবং চালানোর খরচ নিয়ে বেশ বিতর্ক রয়েছে, কিছু কুখ্যাত প্রকল্প ওভাররান সহ। বিরোধিতাকারীরা যুক্তি দেন যে এটি প্রযুক্তির অসম্ভাব্যতা প্রমাণ করে, যখন রক্ষকরা ধারাবাহিক বিনিয়োগের গুরুত্বের দিকে নির্দেশ করে। দক্ষিণ কোরিয়াকে প্রায়শই এমন একটি জাতির উদাহরণ হিসাবে উল্লেখ করা হয় যেটি ক্রমবর্ধমান গতি এবং কম খরচে তার পারমাণবিক বহর তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। গ্রিড ডিজাইনারের খরচের অনুমান আবার ইউএস এনার্জি ইনফরমেশন এজেন্সি থেকে নেওয়া হয়েছে এবং এটা বোঝা উচিত যে ওপেক্স খরচের মধ্যে জ্বালানি এবং বর্জ্যের নিরাপদ নিষ্পত্তি অন্তর্ভুক্ত।

সারসংক্ষেপ

• 'পাওয়ার স্টেশনের সংখ্যা' ব্যবহার করে পারমাণবিক শক্তি সেট করা হয়েছে
• প্রতিটি পাওয়ার স্টেশন একটি 3200MW রেফারেন্সের উপর মডেল করা হয়েছে।
• নিউক্লিয়ার 3200*0.9 দ্বারা গণনা করা একটি ছোট ক্ষমতা ফ্যাক্টর ছাড়ের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ শক্তি সরবরাহ করে

4. মডেলিং এনার্জি স্টোরেজ

 storage: { name: 'Battery Storage (Li-Ion)', unit: 'MWh', capex_per_mw: 0.2, // Million USD per MWh opex_per_mw: 0.025 }

যে গ্রিডগুলি পুনর্নবীকরণযোগ্যগুলির উপর নির্ভর করে তাদের জন্য বিদ্যুৎ সঞ্চয়স্থান অপরিহার্য - ব্ল্যাকআউট গ্রহণযোগ্য নয়, তাই বায়ু এবং সৌর বিরতির কারণে যে কোনও ঘাটতি পূরণ করতে ব্যাটারির প্রয়োজন হয়৷

সরলীকরণ

ব্যাটারি সিস্টেমের একটি রেট আউটপুট আছে - তারা যে কোনো এক সময়ে সর্বোচ্চ পরিমাণ শক্তি দিতে পারে ( মেগাওয়াট ), এবং একটি পৃথক ক্ষমতা মান ( মেগাওয়াট ঘন্টা )। একটি সম্পূর্ণ চার্জযুক্ত 60MW/240MWH ব্যাটারি সিস্টেম তাই 4 ঘন্টার জন্য 60MW, অথবা 8 ঘন্টার জন্য 30MW ইত্যাদি সরবরাহ করতে পারে।

সরলতার জন্য আমি রেটেড আউটপুট উপেক্ষা করার এবং শুধুমাত্র ক্ষমতার উপর ফোকাস করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। এর মানে হল যে আমরা ধরে নিই যে আমাদের ব্যাটারিগুলি সর্বদা আউটপুট চাহিদা মেটাতে পারে এবং শুধুমাত্র তাদের ক্ষমতা (MHW-তে) দ্বারা সীমিত। আমরা চক্রের সময় এবং অতিরিক্ত উত্তাপের মতো বিষয়গুলিকেও উপেক্ষা করি।

যেহেতু আমাদের গ্রিডের জন্য প্রতি ঘন্টায় প্রায় 30GW শক্তির প্রয়োজন হয়, এর মানে আমাদের শুধুমাত্র স্টোরেজের সাথে 1 ঘন্টার চাহিদা মেটাতে আমাদের একটি 30,000MWH ইনস্টলেশনের প্রয়োজন হবে - এটি অনেক!

চার্জিং এবং ডিসচার্জিং

আমাদের ব্যাটারিগুলি হয় চার্জ বা ডিসচার্জ হয় সেই ঘন্টার জন্য উপলব্ধ শক্তির ঘাটতি বা উদ্বৃত্ত আছে কিনা তার উপর নির্ভর করে। প্রতি ঘন্টা সিমুলেটর কোড এই মত দেখায়:

 let d = demand[day][hour]; let s = solar_output + wind_l_output + wind_os_output + nuclear_output; let balance; //demand exceeds supply if (d >= s) { const deficit = ds // ...code to drain batteries } //supply exceeds demand else if (d < s) { const surplus = s - d // ...code to charge batteries with the surplus } return balance

ব্যাটারির দাম কত?

ব্যাটারির দাম এবং তাদের ভবিষ্যতবাণীর খরচ নিয়ে বিতর্ক রয়েছে। মডেলটি ন্যাশনাল রিনিউয়েবল এনার্জি ল্যাবরেটরির ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করে এবং লিথিয়াম আয়নের জন্য প্রতি কেডব্লিউএইচ-এর জন্য অত্যন্ত আশাবাদী $200 অনুমান করে। বাস্তবে, গ্রিড-স্কেলে ব্যাটারি ক্রয় এবং স্থাপন করা হলে এই ধরনের দাম বজায় রাখা যাবে সন্দেহজনক। উদাহরণস্বরূপ, মাত্র 12 ঘন্টা (আমাদের বর্তমান চাহিদা স্তরে) ইউকে পাওয়ার জন্য একটি ~420 GWHs স্টোরেজ সলিউশন প্রয়োজন - লিথিয়াম আয়ন ব্যাটারির বার্ষিক বিশ্বব্যাপী উৎপাদনের চেয়েও বেশি! পরিশেষে, এটাও লক্ষণীয় যে এই ধরনের যেকোন ব্যাটারি সম্ভবত প্রতি 5 বছরে প্রতিস্থাপন করতে হবে।

ভ্যানাডিয়াম রেডক্স ফ্লো ব্যাটারি (VRBF) এর মত বিকল্প গ্রিড-স্কেল স্টোরেজ প্রযুক্তিতে একই রকম প্রজেক্টেড প্রাইস ট্যাগ রয়েছে এবং আমাদের মডেল যথেষ্ট সহজ যে এগুলোকে বিনিময়যোগ্য বলে মনে করা যেতে পারে। আয়রন এয়ার ব্যাটারিগুলি হল একটি প্রযুক্তি যা উল্লেখযোগ্যভাবে সস্তা হওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে, কিন্তু এখনও বড় আকারের উৎপাদনে প্রবেশ করতে পারেনি।

সুযোগ খরচ 💸

এটা মনে রাখা মূল্যবান যে স্টোরেজের জন্য ব্যয় করা প্রতিটি পেনি একটি পয়সা যা শক্তি উৎপাদনে ব্যয় করা যেতে পারে।

সারসংক্ষেপ

• আমরা ব্যাটারি স্টোরেজের জন্য একটি খুব সহজ পদ্ধতি অবলম্বন করি, শুধুমাত্র MHW এর ক্ষমতার উপর ফোকাস করে।
• সিমুলেটরটি হয় ব্যাটারিগুলি নিষ্কাশন বা চার্জ করবে তার উপর নির্ভর করে উপলব্ধ শক্তিতে উদ্বৃত্ত বা ঘাটতি রয়েছে কিনা।
• সিমুলেশনটি বিদ্যুৎ সঞ্চয়ের মূল্য সম্পর্কে উদার অনুমান করে।

5. জীবাশ্ম জ্বালানি যোগ করা

 fossil_co2_mwh = 233 // Kg CO2

যখনই আমাদের গ্রিন এনার্জি গ্রিড চাহিদা মেটাতে পারবে না তখনই আমরা জীবাশ্ম জ্বালানির দিকে ফিরে যাব । আমরা প্রাকৃতিক গ্যাস ( উৎস ) ব্যবহার করে জীবাশ্ম-জ্বালানী বিদ্যুতের প্রতি MWH প্রতি 233kg CO2 আশা করি। দ্রষ্টব্য: যুক্তরাজ্যের বর্তমান গড় হল> 500 কেজি।

গ্রিড ডিজাইনার যেকোন CO2 রিলিজকে ব্যর্থতা হিসেবে বিবেচনা করেন - অন্য কথায়, আমরা যুক্তরাজ্যের জীবাশ্ম জ্বালানি পরিকাঠামো সম্পূর্ণরূপে বাতিল করতে চাই। যদিও ওভারআর্চিং মিশনটি নেট শূন্য , তবুও একবার নির্গত হলে বায়ুমণ্ডল থেকে CO2 অপসারণের খরচ খুব বেশি ($100-300M প্রতি মাউন্ট), তাই প্রথমে এটিকে না পোড়ানোই ভালো।

6. সিমুলেটর আউটপুট

সবুজ আপটাইম

সিমুলেটর একটি 'সবুজ আপটাইম' চার্ট আউটপুট করে (গিথুব দ্বারা অনুপ্রাণিত!) এটি বছরের প্রতিটি দিন দেখায়, এবং শূন্য-কার্বন শক্তিতে গ্রিড চালানোর অনেক ঘন্টা দেখানোর জন্য একটি ভিজ্যুয়াল রেফারেন্স দেয়:

গ্রিড বিশ্লেষণ

সিমটি প্রতিদিনের বিশ্লেষণের বিকল্প সহ আপনার গ্রিডের কর্মক্ষমতার একটি সারাংশও প্রদান করে।

কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার সময়, সিম কার্যকর শক্তি আউটপুট মূল্যায়ন করছে।

• কার্যকরী = চাহিদা মেটাতে বা ব্যাটারি চার্জ করতে ব্যবহৃত শক্তি - অর্থাৎ উদ্বৃত্তের জন্য কোনো ক্রেডিট দেওয়া হয় না।
• চাহিদা মেটানোর সময় নির্ভরযোগ্য সবুজ উত্স অনুকূল হয়। আমাদের সিমে এর অর্থ পারমাণবিক কিন্তু অন্যান্য দেশের ভূতাপীয় এবং হাইড্রোও অন্তর্ভুক্ত হতে পারে।
• যখন পুনর্নবীকরণযোগ্য উত্পাদনের উদ্বৃত্ত থাকে, তখন 'কার্যকর' উপাদানটি পুনর্নবীকরণযোগ্যগুলির মধ্যে তাদের নির্মাণ ব্যয়ের অনুপাতে বিভক্ত হয়: খরচ যত কম হবে, ভগ্নাংশ বরাদ্দ করা হবে তত বেশি।
• যখন আউটপুট চাহিদা রেখা ছাড়িয়ে যায়, তখন এটি স্টোরেজ রিচার্জ করতে ব্যবহৃত শক্তির প্রতিনিধিত্ব করে
• যখনই ডিজাইন করা গ্রিড চাহিদা মেটাতে ব্যর্থ হয় তখনই জীবাশ্ম জ্বালানি স্বয়ংক্রিয়ভাবে যুক্ত হয়, যেমন উপরে বর্ণিত হয়েছে।

কয়েকটি টেকঅ্যাওয়ে

এটি সিমুলেটরের পিছনে প্রযুক্তিগত চিন্তার গভীরে ডুব দিয়েছে। আমি অন্য পোস্টের জন্য আমার নীতির উপসংহার সংরক্ষণ করব। আপাতত, কিছু দৈর্ঘ্যে বিষয়টি নিয়ে গবেষণা করার পরে আমি কেবল নিম্নলিখিতগুলি পর্যবেক্ষণ করব:

এই কঠিন এবং শুধুমাত্র কঠিন পেতে যাচ্ছে.

• সিমুলেশনটি 2021 সালের চাহিদার ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, কিন্তু যুক্তরাজ্যের চাহিদা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পেতে চলেছে কারণ আমরা আমাদের জীবাশ্ম জ্বালানি ব্যবহার বন্ধ করার জন্য বৈদ্যুতিক গরম করার সিস্টেম এবং ইভি গ্রহণ করি।

পুনর্নবীকরণযোগ্যগুলির সাথে 100% আপটাইম পাওয়া খুব কঠিন, এবং আমরা এটি সম্পর্কে যথেষ্ট কথা বলি না!

• 100% আপটাইম যেকোন গ্রিডের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োজনীয়তা, তবুও শক্তির উত্স এবং তাদের খরচ সম্পর্কে সাহিত্য এবং গবেষণায় গভীরভাবে অবহেলিত।

উপকূলে বায়ু এবং সৌর একত্রিত করতে প্রচুর ব্যাটারির প্রয়োজন হয়

• সৌর এবং উপকূলীয় বায়ু ইউনিট খরচের পরিপ্রেক্ষিতে তৈরি করা আশ্চর্যজনকভাবে সস্তা, কিন্তু সঞ্চয়স্থানে বিশাল বিনিয়োগ ছাড়াই এগুলিকে গ্রিডে একীভূত করা খুব কঠিন।

ব্যাটারি দামি!

• ব্যাটারির দাম কমে গেলেও ইউটিলিটি স্কেলে এগুলোর দাম অস্বাভাবিক রকমের।

সৌর-এর দুর্দান্ত পরিসংখ্যান রয়েছে, কিন্তু আমরা জমির খরচ, শীতকালে খুব খারাপ পারফরম্যান্স, পুনর্ব্যবহারযোগ্যতা এবং জীববৈচিত্র্যের উপর প্রভাব সহ ট্রেডঅফগুলিকে অবমূল্যায়ন করি।

নিউক্লিয়ারের বিশাল সুবিধা রয়েছে - যদি খরচ নিয়ন্ত্রণ করা যায়