हरित ऊर्जा ग्रिड का डिजाइन और अनुकरण

क्या आपने कभी सोचा है कि हरित ऊर्जा को अपनाना कितना कठिन होगा? 🌍

• हमें वास्तव में क्या बनाने की ज़रूरत है?
• इसका कितना मूल्य होगा?
• क्या हमें बैटरी चाहिए?
• क्या अक्षय ग्रिड विश्वसनीय होगा?

ऊर्जा और जलवायु शायद ही कभी समाचार चक्र से बाहर हो, मैंने खुद से ये सवाल पूछना शुरू कर दिया। जैसे-जैसे मैंने और सीखा, मैंने यह सोचना शुरू किया कि हमारी ऊर्जा प्रणाली और विकल्पों को सॉफ्टवेयर में कैसे मॉडल किया जा सकता है।

इस अन्वेषण का परिणाम ग्रिड डिज़ाइनर है - एक सरल गेम जो आपको अपने आदर्श हरित ऊर्जा ग्रिड को डिज़ाइन करने और वास्तविक यूके ऊर्जा मांग और मौसम डेटा का उपयोग करके इसका परीक्षण करने की अनुमति देता है। यह मोबाइल पर सबसे अच्छा काम करता है, और आप इसे यहाँ आज़मा सकते हैं।

किसी समस्या को हल करने के लिए सॉफ़्टवेयर बनाने के बारे में मज़ेदार बात यह है कि इसके लिए हमें समस्या को इतनी गहराई से समझने की आवश्यकता होती है कि हम इसे कोड में वर्णित कर सकें। यह लेख समझाता है कि सिम कैसे बनाया गया था, और हम ऊर्जा स्रोतों के बारे में अधिक स्पष्ट रूप से कैसे सोच सकते हैं: उनके लाभ, समंजन और लागत।

लक्ष्य: शून्य कार्बन, 100% अपटाइम

हरित ऊर्जा केवल 🌱

यदि हमें अपनी जलवायु महत्वाकांक्षाओं को पूरा करना है, तो हमें अपनी विद्युत प्रणाली को शून्य कार्बन वाली बनाने की आवश्यकता है। अधिकतर हरा नहीं, लगभग शून्य - शून्य नहीं।

इसलिए मॉडल विशेष रूप से स्केलेबल शून्य-कार्बन ऊर्जा स्रोतों पर केंद्रित है:

• सौर ☀️ (फोटोवोल्टिक)

• पवन 💨 (तटीय और अपतटीय),

• परमाणु ⚛️ (विखंडन)

• बैटरी / भंडारण 🔋

  
  

हाइड्रो और जियोथर्मल पावर जैसे अन्य स्रोतों को बहुत चुनिंदा स्थानों पर ही तैनात किया जा सकता है, और इसलिए उन्हें बाहर रखा गया है। फ़्यूज़न जैसी सैद्धांतिक तकनीकों पर भी यही बात लागू होती है - वे जितनी रोमांचक हो सकती हैं, मेरा ध्यान जलवायु संकट के सबसे प्रशंसनीय समाधानों पर है।

विश्वसनीयता आवश्यक है 💡

हमें अपने ग्रिड से 100% अपटाइम की भी आवश्यकता है । सभ्यता को जीवन स्तर में एक कदम भी पीछे नहीं हटना चाहिए और न सहना चाहिए। अगर हमारी हरित ऊर्जा प्रणाली मांग को पूरा नहीं कर सकती है, तो हमें जीवाश्म ईंधन में कमी और शून्य CO2 तक पहुंचने में विफलता की उम्मीद करनी चाहिए। समुदाय ब्लैकआउट या राशनिंग को बर्दाश्त नहीं करेंगे। हमें बहुतायत के लिए अनुकूलन करना चाहिए।

घंटा संकल्प 🕑

मांग में तेजी से उतार-चढ़ाव और कुछ नवीकरणीय स्रोतों की आंतरायिकता को देखते हुए, मैं सिस्टम को उच्च रिज़ॉल्यूशन में मॉडल करना चाहता था। इसका मतलब पूरे साल के लिए हर घंटे।

यूनाइटेड किंगडम 🇬🇧

सिम्युलेटर यूके पर केंद्रित है, लेकिन सॉफ्टवेयर किसी भी देश या देशों के समूह (देश आयात और निर्यात शक्ति) पर लागू किया जा सकता है।

बजट 💰

सिम में £400 बिलियन का एक काल्पनिक बजट शामिल है। यह संख्या काफी मनमाना है, और इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि खिलाड़ी पूंजी की कमी पर विचार करें। ब्रिटेन अपने ग्रिड पर एक ट्रिलियन खर्च नहीं कर सकता! परिशोधन, इकाई जीवनकाल और पुनर्चक्रण लागत जैसे जटिल वित्तीय विषय इसके दायरे से बाहर हैं।

समझदार सरलीकरण और आशावाद 🤞

जहाँ भी संभव हुआ मैं आशावाद की ओर झुक गया हूँ - चाहे इसकी लागत हो या ऊर्जा उत्पादन। यह सिम केवल बिजली उत्पादन और खपत पर केंद्रित है, जिसका अर्थ है कि कुशल बिजली संचरण जैसे उन्नत विषय शामिल नहीं हैं।

लक्ष्य अति-उच्च विश्वस्तता मॉडल बनाना नहीं है, बल्कि कुछ ऐसा है जो सोचा-उत्तेजक और सूचनात्मक होने के लिए पर्याप्त सटीक है!

चलो शुरू करें…। ⚡️

0. मांग को परिभाषित करना

हमें कितनी शक्ति चाहिए? मैं एक सीएसवी फ़ाइल प्राप्त करने में सक्षम था जिसमें 10 साल के राष्ट्रीय ग्रिड डेटा को 5 मी अंतराल पर दर्ज किया गया था। फ़ाइल एक्सेल (>1M पंक्तियों) के लिए बहुत बड़ी थी, इसलिए मैंने वर्ष 2021 को अलग करने के लिए पायथन का उपयोग किया और प्रत्येक घंटे की औसत मांग की गणना की। जेएस में परिवर्तित यह ऐसा कुछ दिखता है:

 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 ]

मांग साल भर बदलती रहती है, और पूरे दिन:

अगला, हम देखेंगे कि हम अलग-अलग ऊर्जा स्रोतों को कैसे मॉडल कर सकते हैं: सौर ऊर्जा, पवन, परमाणु, भंडारण और जीवाश्म ईंधन...।

1. मॉडलिंग सौर ऊर्जा

 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, }

सौर ऊर्जा को स्केल करते समय विचार करने के लिए क्षेत्र प्रमुख इकाई है। जैसा कि हम अपने ग्रिड को डिजाइन करते हैं, हम हेक्टेयर में सौर पैनलों की मात्रा निर्धारित करेंगे।

सौर पैनलों में इकाई Megawatt peak (MWp) द्वारा परिभाषित 'रेटेड क्षमता' होती है। 1 MWp रेटेड सौर सरणी आदर्श परिस्थितियों में 1MW विद्युत शक्ति उत्पन्न कर सकती है। वास्तविक उत्पादन अक्षांश, अभिविन्यास और मौसम जैसे कारकों पर निर्भर करेगा। इनमें से, ग्रिड डिजाइन करते समय अक्षांश सबसे महत्वपूर्ण होता है : फ्रांस के दक्षिण में रखा गया पैनल स्कॉटलैंड में रखे गए उसी पैनल की तुलना में अपने 'रेटेड' प्रदर्शन के बहुत करीब आ जाएगा।

ग्रिड डिज़ाइनर में मैंने माना है कि हम अपने सौर पैनल विशेष रूप से इंग्लैंड के दक्षिण में रखेंगे, जहाँ सबसे अधिक सौर ऊर्जा उपलब्ध है। सरकारी आंकड़ों के आधार पर हम मानते हैं कि प्रत्येक 1 MWp पैनल के लिए 1.2 हेक्टेयर भूमि की आवश्यकता होती है।

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

हर घंटे आउटपुट की गणना करने के लिए हम ग्लोबल सोलर एटलस के डेटा का उपयोग करते हैं

आप देखेंगे कि पूरे दिन और पूरे साल बिजली उत्पादन कैसे बदलता रहता है। दिसंबर के कम दिनों में, हमारे सोलर फार्म गर्मियों में प्रदान की जाने वाली ऊर्जा का दसवां हिस्सा ही पैदा करेंगे। गर्मियों के चरम पर, हमारे सौर पैनल दोपहर के समय अपनी निर्धारित क्षमता का लगभग आधा उत्पादन करेंगे।

सिम्युलेटर उपरोक्त डेटा का उपयोग वर्ष में प्रत्येक दिन के लिए प्रति घंटा आउटपुट की गणना करने के लिए करता है: Output = solarOutput[month][hour] * MWp

नमूना आउटपुट:

एनबी: आप युनिवर्सिटी ऑफ शेफील्ड की सोलर वेबसाइट पर रीयल-टाइम यूके सोलर आउटपुट देख सकते हैं।

सौर की लागत

पीवी सौर पैनलों की लागत पिछले 20 वर्षों में तेजी से गिर गई है और सौर को इसकी बहुत कम चलने वाली लागतों के लिए मनाया जाता है। हमारे कैपेक्स और ओपेक्स के आंकड़े 2025 के लिए नेशनल रिन्यूएबल एनर्जी लैब के पूर्वानुमानों से लिए गए हैं।

ध्यान दें कि हम केवल बड़े पैमाने पर सौर प्रतिष्ठानों को व्यवहार्य मानते हैं। उपयोगिता स्तर के सोलर फार्मों की तुलना में रूफटॉप सोलर प्रति MWp से कम से कम दोगुना महंगा है, और राष्ट्रीय स्तर पर मांग को पूरा करने के लिए पर्याप्त उपयुक्त छत स्थान उपलब्ध नहीं है। समान रूप से, उच्च अक्षांशों पर रखे गए पैनल दक्षिण की तुलना में बहुत कम लागत प्रभावी होते हैं।

अंत में, सोलर के लिए वित्तीय अनुमानों में भूमि की लागत शामिल नहीं है , जो केंट और कॉर्नवाल जैसे स्थानों में आवश्यक क्षेत्रों को देखते हुए महत्वपूर्ण होगी! यह मॉडल पैनल के लिए कृषि भूमि और हेजगेरो को फिर से तैयार करने की पारिस्थितिक और जैव विविधता लागत पर भी विचार नहीं करता है।

सारांश:

• सौर की मात्रा हेक्टेयर में निर्धारित है
• क्षेत्र MWp में परिवर्तित हो जाता है
• दक्षिण इंग्लैंड के लिए मासिक संदर्भ डेटा का उपयोग करके प्रति घंटा आउटपुट की गणना शून्य क्लाउड कवर या तापमान के कारण होने वाले नुकसान को मानता है।
• भूमि की लागत और जैव विविधता प्रभाव को बाहर रखा गया

2. मॉडलिंग पवन ऊर्जा

 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, }

हवा का मॉडल तैयार करने के लिए, हम तटवर्ती और अपतटीय पवन टर्बाइनों की संख्या निर्धारित करेंगे जिन्हें हम बनाना चाहते हैं। सिम्युलेटर इन्हें यूके भर में मौजूदा साइटों पर वितरित करता है और ऊर्जा उत्पादन को मॉडल करने के लिए ऐतिहासिक मौसम डेटा का उपयोग करता है। यह पूरे वर्ष के लिए हर घंटे किया जाता है।

हमारे तटवर्ती और अपतट टर्बाइनों को राष्ट्रीय अक्षय ऊर्जा प्रयोगशाला से मुक्त स्रोत की जानकारी के आधार पर तैयार किया गया है।

• ऑनशोर टर्बाइन : 4MW रेटेड क्षमता; 110 मीटर हब ऊंचाई।
• अपतटीय टर्बाइन : 15MW रेटेड क्षमता; 150 मीटर हब ऊंचाई।

विज़ुअल क्रॉसिंग के मौसम एपीआई का उपयोग करके ऐतिहासिक प्रति घंटा हवा की गति डेटा एकत्र किया गया है। ये डेटा पायथन में संसाधित किए गए थे और एक अलग JSON फ़ाइल में सिम को उपलब्ध कराए गए हैं।

विंडस्पीड और टर्बाइन की ऊंचाई

मौसम डेटा 10 मीटर की ऊंचाई पर दर्ज की गई हवा की गति को दर्शाता है। हालांकि, हवा की गति जमीन से दूरी के साथ बढ़ती है , और पवन टरबाइन की ऊंचाई पर अधिक होगी। यही कारण है कि टर्बाइन (और नौकायन जहाजों) में इतने ऊंचे मस्तूल होते हैं: मस्तूल जितना ऊंचा होगा, उतनी ही अधिक ऊर्जा उपलब्ध होगी। हवा के वेग में वृद्धि आसपास की सतह के घर्षण पर निर्भर करती है, जिसे ' खुरदरापन ' कहा जाता है ( व्याख्याकार के लिए यहां देखें )।

हमारे तटवर्ती टर्बाइन साइटों के लिए, हमने 0.055m का खुरदरापन मान लिया है, और टरबाइन हब की ऊंचाई 110m के लिए हवा की गति को समायोजित किया है। अपतटीय के लिए हम 0.0002m की खुरदरापन मानते हैं, और 150m की हब ऊंचाई के लिए हवा की गति को समायोजित करते हैं। सभी मान m/s में कनवर्ट किए गए थे।

टर्बाइन पावर कर्व्स

पवन टर्बाइन के परिचालन प्रदर्शन को उसके पावर कर्व द्वारा वर्णित किया जाता है।

cut-in हवा की गति के नीचे, ब्लेड मुड़ नहीं सकते हैं और कोई शक्ति उत्पन्न नहीं होती है। इस दहलीज से ऊपर, बिजली उत्पादन टर्बाइन के अधिकतम उत्पादन तक एक वक्र का पालन करता है। वह मूल्य जिस पर एक टर्बाइन अपने अधिकतम उत्पादन तक पहुँचता है, उसकी rated wind speed है। टर्बाइन अपने अधिकतम आउटपुट के करीब तब तक काम करना जारी रखेंगे जब तक कि वे अपनी cut-out गति तक नहीं पहुंच जाते - यह हवा की गति है जिस पर रोटर को नुकसान से बचने के लिए ब्रेक लगाना चाहिए।

सिम्युलेटर बनाने के लिए, मैंने पावर वक्र की वक्र को सीधी रेखा में सरल बना दिया:

cut-in वैल्यू से ऊपर हवा की गति के लिए, हम एक सीधी रेखा के लिए सूत्र का उपयोग करके बिजली उत्पादन की गणना करते हैं: y = mx + c , जहां y MW में आउटपुट है, m ग्रेडिएंट है, x विंडस्पीड है, और c y है -अवरोधन।

हमारे सिम्युलेटेड ऑनशोर और ऑफशोर टर्बाइन के लिए पावर कर्व डेटा एनआरईएल के गिटहब से लिया गया है। मानों को कोड में निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:

 // 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, }

हवा के झोंके, रखरखाव और वेक (मॉडल नहीं)

एक हवा का झोंका बढ़ी हुई हवा की गति की एक छोटी अवधि है। एपीआई स्रोत डेटा में कम से कम 25 सेकंड तक चलने वाले झोंकों के मान शामिल हैं, और कई मामलों में, ये टर्बाइन cut-out हवा की गति से अधिक हैं। हालांकि, मैं निर्माताओं से लगातार डेटा प्राप्त करने में सक्षम नहीं था कि कैसे टर्बाइन गस्ट का जवाब देते हैं और इस प्रकार उन्हें हमारे मॉडल से बाहर कर दिया है। टर्बाइनों के लिए अनुरक्षण डाउनटाइम छोटा है (~24 घंटे प्रति वर्ष) और इसे भी बाहर रखा गया है।

आधुनिक टर्बाइन किसी भी दिशा में हवा का सामना करने में सक्षम हैं, और इसलिए हम मानते हैं कि वे इसे तुरंत और पूरी तरह से करते हैं। जब हवा एक ब्लेड की सतह से गुजरती है तो यह विक्षोभ या वेक पैदा करती है, जो किसी भी टर्बाइन के डाउनस्ट्रीम के लिए उपलब्ध ऊर्जा को कम कर देती है। प्रचलित (सबसे आम) हवा की दिशा के लिए अनुकूलित करने के लिए टर्बाइनों की स्थिति बनाकर इसे कम करने के लिए पवन फार्मों को डिज़ाइन किया गया है। इसलिए ये प्रभाव आमतौर पर छोटे होते हैं और मैंने इन्हें मॉडल में शामिल नहीं किया है।

पवन गति संकल्प

इस काम के दौरान, मुझे यह जानकर आश्चर्य हुआ कि हवा की गति के मान औसत नहीं हैं । इसके बजाय, वे उस समय अवधि में उच्चतम निरंतर हवा की गति हैं। इसलिए, यदि एपीआई कहता है कि मंगलवार को हवा की गति 15 मी/से थी, तो हम केवल यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि यह सीमा पूरे दिन में एक बार दर्ज की गई थी। औसत हवा की गति बहुत कम हो सकती है।

किसी भी मॉडलिंग के लिए इसका महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, क्योंकि दैनिक पवन गति मूल्यों का उपयोग करने से बिजली उत्पादन का भारी अनुमान लगाया जाता है । निम्नलिखित वास्तविक उदाहरण पर विचार करें:

लाल रेखा में, हम 5.3 मी/से की 'दैनिक' हवा की गति देख सकते हैं। यदि दिन के प्रत्येक घंटे के लिए उपयोग किया जाता है, तो टर्बाइन अपने रेटेड आउटपुट (लाल-छायांकित क्षेत्र) के 30% पर संचालित होता है। फिर भी, यदि हम उसी दिन के प्रति घंटा डेटा को नीले रंग में देखते हैं, तो हम देख सकते हैं कि अधिकांश घंटों के लिए अधिकतम रिकॉर्ड की गई हवा की गति टरबाइन कट-इन थ्रेशोल्ड को पूरा करने में विफल रही, और उत्पादित कुल ऊर्जा बहुत कम थी (नीला छायांकित क्षेत्र) ).

प्रत्येक घंटे हम प्रत्येक साइट के लिए निम्नानुसार पवन उत्पादन की गणना करते हैं:

 // 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

यह कोड हमारे सरलीकृत पावर कर्व का ग्रेडिएंट ( एम ) और वाई-इंटरसेप्ट ( सी ) पाता है। यदि विंडस्पीड कट-इन थ्रेशोल्ड से ऊपर और रेटेड थ्रेशोल्ड से नीचे है, तो यह हवा की गति के आधार पर अधिकतम आउट ( y ) के अंश की गणना करता है, और इसका उपयोग MW में आउटपुट वापस करने के लिए करता है।

नमूना आउटपुट:

वर्तमान में, सिम्युलेटर सिर्फ 1 तटवर्ती और 1 अपतटीय पवन फार्म साइट ( स्काउट मूर और हॉर्नसी ) के लिए डेटा प्रदान करता है, और यह निश्चित रूप से एक सीमा है! अधिक साइटों को जोड़कर हम सिम्युलेटेड ग्रिड पर कम-हवा के दिनों के जोखिम को कम कर सकते हैं: यदि हॉर्नसी में हवा नहीं चल रही है, तो यह केंट या एबरडीनशायर के तट से बह सकती है। यह कार्यनीति मान्य है, लेकिन इसके लिए हमें प्रत्येक साइट पर दूसरों की भरपाई करने, बढ़ती हुई लागतों के लिए 'ओवर-बिल्ड' करने की आवश्यकता होती है, और उन दिनों में मदद नहीं मिलेगी जब बड़ी संख्या में साइटों पर हवा की गति कम होती है।

पवन ऊर्जा की लागत

लागत अनुमान अमेरिकी ऊर्जा सूचना एजेंसी से लिए गए हैं।

सारांश

• हम टर्बाइनों की संख्या निर्धारित करते हैं जिन्हें हम तटवर्ती और अपतटीय बनाना चाहते हैं।

• हम पूरे यूके में मौजूदा विंड फ़ार्म साइटों पर अपनी टर्बाइन ढूंढते हैं, और आउटपुट की गणना करने के लिए 2022 से वास्तविक मौसम डेटा का उपयोग करते हैं।

• वर्तमान में सिम्युलेशन के लिए केवल 2 साइट उपलब्ध हैं।

• हवा की गति को प्रत्येक टर्बाइन की ऊंचाई और आसपास की भूमि/समुद्र के 'खुरदरापन' के लिए समायोजित किया जाता है।

• टर्बाइन प्रदर्शन की गणना करने के लिए हम एक सरलीकृत पावर वक्र का उपयोग करते हैं।

• आउटपुट को घंटे के आधार पर, साल के 365 दिनों में तैयार किया जाता है।

• झोंकों और टर्बाइन वेक के प्रभावों की उपेक्षा की जाती है।

  
  

3. परमाणु ऊर्जा की मॉडलिंग

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

परमाणु शक्ति एक विभाजक विषय है, और दुख की बात है कि इस पर की गई सभी आलोचनाओं को साक्ष्य द्वारा समर्थित नहीं किया गया है। मैं एक अलग पोस्ट में विशिष्टता प्राप्त करूँगा, लेकिन मुझे लगता है कि प्रौद्योगिकी का एक उचित सारांश निम्नलिखित का पालन करना होगा:

परमाणु आम तौर पर अन्य स्रोतों के सापेक्ष अधिक महंगा और समय लेने वाला होता है। हालांकि, यह अत्यधिक उच्च अपटाइम के साथ, प्रति मेगावाट कम सीमांत लागत पर भारी मात्रा में शून्य-कार्बन ऊर्जा का उत्पादन करता है।

ग्रिड डिज़ाइनर ने संदर्भ के रूप में हाल ही में कमीशन किए गए साइज़वेल सी का उपयोग करते हुए 'पावर स्टेशनों' के संदर्भ में परमाणु मॉडल तैयार किए। एक अच्छी तरह से स्थापित पीडब्ल्यूआर डिजाइन का उपयोग करते हुए, इसके दो रिएक्टर इसके 60 साल के जीवनकाल में कुल 3200 मेगावाट ऊर्जा प्रदान करेंगे।

विभिन्न लागत और आउटपुट प्रोफाइल के साथ अन्य परमाणु रिएक्टर डिज़ाइन भी हैं। इनमें छोटे मॉड्यूलर रिएक्टर (एसएमआर) और पिघला हुआ नमक रिएक्टर (एमएसआर) शामिल हैं, हालांकि, इनमें से कोई भी पीडब्लूआर के रूप में अच्छी तरह से स्थापित नहीं है और इसलिए हमारे सिम्युलेटर में एक विकल्प के रूप में शामिल नहीं हैं।

क्षमता कारक और मॉडलिंग

परमाणु ऊर्जा का अत्यधिक उच्च क्षमता कारक है। एक रिएक्टर केवल तभी ऊर्जा का उत्पादन नहीं करता है जब इसे निर्धारित रखरखाव या ईंधन भरने के लिए बंद कर दिया जाता है। यह देखते हुए कि ये शटडाउन नियोजित घटनाएँ हैं, हम इसे कैसे मॉडल करते हैं, इसके लिए एक सरल दृष्टिकोण अपनाएँगे: 90% क्षमता कारक मानकर और इस छूट को साल भर के आउटपुट पर लागू करना।

Hourly output = 3200 * Number of Stations * 0.9

नमूना आउटपुट

परमाणु संयंत्र अनुमानित आधारभूत ऊर्जा प्रदान करते हैं:

यूके के वास्तविक ग्रिड डेटा में एक समान स्थिर पैटर्न देखा जाता है।

परमाणु की लागत

एक परमाणु ऊर्जा संयंत्र के निर्माण और चलाने की लागत पर गर्मागर्म बहस हुई है, कुछ बदनाम परियोजनाओं के साथ। विरोधियों का तर्क है कि यह तकनीक की अक्षमता को साबित करता है, जबकि रक्षक लगातार निवेश के महत्व को इंगित करते हैं। दक्षिण कोरिया को अक्सर एक ऐसे राष्ट्र के उदाहरण के रूप में उद्धृत किया जाता है जो बढ़ती गति और घटती लागत के साथ अपने परमाणु बेड़े का निर्माण करने में सक्षम रहा है। ग्रिड डिज़ाइनर के लागत अनुमान फिर से अमेरिकी ऊर्जा सूचना एजेंसी से लिए गए हैं, और यह समझा जाना चाहिए कि ओपेक्स लागत में ईंधन और कचरे का सुरक्षित निपटान शामिल है।

सारांश

• परमाणु ऊर्जा 'बिजली स्टेशनों की संख्या' का उपयोग करके सेट की जाती है
• प्रत्येक पावर स्टेशन को 3200 मेगावाट के संदर्भ में तैयार किया गया है।
• परमाणु 3200*0.9 द्वारा गणना की गई एक छोटी क्षमता कारक छूट के साथ लगातार शक्ति प्रदान करता है

4. मॉडलिंग एनर्जी स्टोरेज

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

नवीकरणीय ऊर्जा पर निर्भर ग्रिड के लिए बिजली का भंडारण आवश्यक है - ब्लैकआउट स्वीकार्य नहीं हैं, इसलिए हवा और सौर आंतरायिकता के कारण होने वाली किसी भी कमी को पूरा करने के लिए बैटरी की आवश्यकता होती है।

सरलीकरण

बैटरी सिस्टम का एक रेटेड आउटपुट होता है - वे किसी भी समय ( मेगावाट ), और एक अलग क्षमता मान ( मेगावाट घंटे ) में अधिकतम बिजली दे सकते हैं। एक पूरी तरह चार्ज 60MW/240MWH बैटरी सिस्टम इसलिए 4 घंटे के लिए 60MW, या 8 घंटे के लिए 30MW, आदि प्रदान कर सकता है।

सादगी के लिए मैंने रेटेड आउटपुट को अनदेखा करने और केवल क्षमता पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय लिया। इसका मतलब यह है कि हम मानते हैं कि हमारी बैटरी हमेशा आउटपुट मांग को पूरा कर सकती हैं, और केवल उनकी क्षमता (एमएचडब्ल्यू में) द्वारा सीमित होती हैं। हम चक्र समय और अति ताप जैसे कारकों को भी अनदेखा करते हैं।

चूंकि हमारे ग्रिड को हर घंटे लगभग 30GW ऊर्जा की आवश्यकता होती है, इसका मतलब है कि हमें केवल भंडारण के साथ 1 घंटे की मांग को पूरा करने के लिए 30,000MWH की स्थापना की आवश्यकता होगी - यह बहुत है!

चार्जिंग और डिस्चार्जिंग

उस घंटे के लिए उपलब्ध ऊर्जा की कमी या अधिशेष के आधार पर हमारी बैटरी या तो चार्ज या डिस्चार्ज हो जाती है। प्रति घंटा सिम्युलेटर कोड इस तरह दिखता है:

 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

बैटरी की लागत कितनी है?

बैटरियों की लागत और उनकी अनुमानित भविष्य की लागत पर बहस होती है। यह मॉडल राष्ट्रीय नवीकरणीय ऊर्जा प्रयोगशाला की भविष्यवाणियों का उपयोग करता है, और लिथियम आयन के लिए बहुत आशावादी $200 प्रति KWH मानता है। वास्तव में, यह संदेहास्पद है कि अगर बैटरी को ग्रिड-स्केल पर खरीदा और लगाया जाए तो ऐसी कीमत को बनाए रखा जा सकता है। उदाहरण के लिए, यूके को केवल 12 घंटे (हमारे वर्तमान मांग स्तर पर) के लिए बिजली देने के लिए ~420 GWH भंडारण समाधान की आवश्यकता होगी - लिथियम आयन बैटरी के वार्षिक वैश्विक उत्पादन से अधिक! अंत में, यह भी ध्यान देने योग्य है कि ऐसी किसी भी बैटरी को हर 5 साल में बदलने की आवश्यकता होगी।

वैनेडियम रिडॉक्स फ्लो बैटरियों (VRBF) जैसी वैकल्पिक ग्रिड-स्केल स्टोरेज तकनीकों में समान अनुमानित मूल्य टैग हैं, और हमारा मॉडल इतना सरल है कि इन्हें विनिमेय माना जा सकता है। आयरन एयर बैटरी एक ऐसी तकनीक है जिसके काफी सस्ते होने की भविष्यवाणी की गई है, लेकिन अभी तक बड़े पैमाने पर उत्पादन में प्रवेश नहीं किया है।

अवसर लागत 💸

यह याद रखने योग्य है कि भंडारण पर खर्च किया गया हर पैसा एक पैसा है जो ऊर्जा उत्पादन पर खर्च किया जा सकता था।

सारांश

• हम केवल MHW में क्षमता पर ध्यान केंद्रित करते हुए बैटरी स्टोरेज के लिए एक बहुत ही सरल तरीका अपनाते हैं।
• उपलब्ध शक्ति में अधिशेष या कमी के आधार पर सिम्युलेटर बैटरी को या तो खत्म कर देगा या चार्ज करेगा।
• सिमुलेशन बिजली भंडारण की कीमत के बारे में उदार धारणा बनाता है।

5. जीवाश्म ईंधन जोड़ना

 fossil_co2_mwh = 233 // Kg CO2

जब भी हमारी हरित ऊर्जा ग्रिड मांग को पूरा नहीं कर पाएगी तो हम जीवाश्म ईंधन पर वापस आ जाएंगे। हम प्राकृतिक गैस ( स्रोत ) का उपयोग करके जीवाश्म-ईंधन बिजली के प्रति MWH CO2 के एक आशावादी 233kg की कल्पना करते हैं। एनबी: यूके का मौजूदा औसत >500 किग्रा है।

ग्रिड डिज़ाइनर किसी भी CO2 रिलीज़ को विफल मानता है - दूसरे शब्दों में, हम ब्रिटेन के जीवाश्म ईंधन के बुनियादी ढांचे को पूरी तरह से बंद करना चाहते हैं। यद्यपि व्यापक मिशन शून्य है, एक बार उत्सर्जित CO2 को वायुमंडल से हटाने की लागत बहुत अधिक ($100-300M प्रति Mt) है, इसलिए इसे पहले स्थान पर न जलाना ही बेहतर है।

6. सिम्युलेटर आउटपुट

ग्रीन अपटाइम

सिम्युलेटर एक 'ग्रीन अपटाइम' चार्ट का उत्पादन करता है (जीथब से प्रेरित!) यह वर्ष के प्रत्येक दिन को दिखाता है, और ग्रिड को शून्य-कार्बन ऊर्जा पर चलने वाले कई घंटे दिखाने के लिए एक दृश्य संदर्भ देता है:

ग्रिड एनालिटिक्स

सिम आपके ग्रिड के प्रदर्शन का सारांश भी प्रदान करता है, जिसमें दैनिक विश्लेषण का विकल्प भी शामिल है।

प्रदर्शन का आकलन करते समय, सिम प्रभावी ऊर्जा उत्पादन का मूल्यांकन कर रहा है।

• प्रभावी = मांग को पूरा करने या बैटरी चार्ज करने के लिए उपयोग की जाने वाली ऊर्जा - यानी अधिशेष के लिए कोई क्रेडिट नहीं दिया जाता है।
• मांग को पूरा करने के लिए विश्वसनीय हरित स्रोतों को प्राथमिकता दी जाती है। हमारे सिम में इसका मतलब परमाणु है लेकिन अन्य देशों में भू-तापीय और हाइड्रो भी शामिल हो सकता है।
• जब नवीकरणीय उत्पादन का अधिशेष होता है, तो 'प्रभावी' घटक नवीकरणीयों के बीच उनकी निर्माण लागत के अनुपात में विभाजित होता है: लागत जितनी कम होगी, आवंटित अंश उतना ही बड़ा होगा।
• जब आउटपुट डिमांड लाइन से अधिक हो जाता है, तो यह स्टोरेज को रिचार्ज करने के लिए उपयोग की जा रही ऊर्जा का प्रतिनिधित्व करता है
• जब भी डिज़ाइन किया गया ग्रिड मांग को पूरा करने में विफल रहता है, जैसा कि ऊपर वर्णित है, जीवाश्म ईंधन स्वचालित रूप से जुड़ जाते हैं।

कुछ टेकअवे

यह सिम्युलेटर के पीछे की तकनीकी सोच में गहरा गोता लगाने वाला रहा है। मैं अपने नीति निष्कर्षों को किसी अन्य पोस्ट के लिए सहेज कर रखूंगा। अभी के लिए, इस विषय पर कुछ समय तक शोध करने के बाद मैं केवल निम्नलिखित का पालन करूँगा:

यह कठिन है और यह केवल कठिन होता जा रहा है।

• सिमुलेशन 2021 के मांग डेटा पर आधारित है, लेकिन यूके की मांग नाटकीय रूप से बढ़ने के लिए तैयार है क्योंकि हम अपने जीवाश्म ईंधन के उपयोग को समाप्त करने के लिए विद्युत ताप प्रणाली और ईवी को अपनाते हैं।

नवीनीकरण के साथ 100% अपटाइम प्राप्त करना बहुत कठिन है, और हम इसके बारे में पर्याप्त बात नहीं करते!

• 100% अपटाइम किसी भी ग्रिड के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है, फिर भी साहित्य और ऊर्जा स्रोतों और उनकी लागतों के आसपास अनुसंधान में गहराई से उपेक्षित है।

ऑन-शोर पवन और सौर को एकीकृत करने के लिए बहुत सारी बैटरी की आवश्यकता होती है

• यूनिट लागत के मामले में सौर और ऑन-शोर पवन निर्माण के लिए आश्चर्यजनक रूप से सस्ते हैं, लेकिन भंडारण में भारी निवेश के बिना उन्हें ग्रिड में एकीकृत करना बहुत कठिन है।

बैटरी महंगी हैं!

• जबकि बैटरी की लागत गिर गई है, उपयोगिता-पैमाने पर वे असाधारण रूप से महंगे हैं।

सौर के आंकड़े बहुत अच्छे हैं, लेकिन हम जमीन की लागत, सर्दियों में बहुत खराब प्रदर्शन, पुनर्चक्रण और जैव विविधता पर प्रभाव सहित ट्रेडऑफ़ को कम आंकते हैं।

परमाणु के बड़े फायदे हैं - अगर लागत को नियंत्रित किया जा सकता है