Yeşil Enerji Şebekesinin Tasarımı ve Simülasyonu

Birleşik Krallık için sıfır karbonlu bir şebeke tasarlayıp test etmenize ve bunu gerçek dünyadaki talep ve hava durumu verilerini kullanarak test etmenize olanak tanıyan ücretsiz bir simülatördür. Bu makale modelin nasıl çalıştığını ve enerji seçimlerimiz hakkında bize neler öğretebileceğini açıklıyor. Grid Designer, Burada sim ile oynayın: https://griddesigner.dev Yeşil enerjiye geçişin ne kadar zor olacağını hiç merak ettiniz mi? 🌍 Tam olarak neyi inşa etmemiz gerekiyor? Kaça mal olacak? Pillere ihtiyacımız var mı? Yenilenebilir bir şebeke güvenilir olacak mı? Enerji ve iklimin nadiren haber döngüsünden çıkması nedeniyle kendime bu soruları sormaya başladım. Daha fazlasını öğrendikçe enerji sistemimizin ve seçimlerimizin yazılımda nasıl modellenebileceği hakkında düşünmeye başladım. Bu araştırmanın sonucu Grid Designer'dır; ideal yeşil enerji şebekenizi tasarlamanıza ve bunu İngiltere'nin gerçek enerji talebi ve hava durumu verilerini kullanarak test etmenize olanak tanıyan basit bir oyun. Mobil cihazlarda en iyi şekilde çalışır ve deneyebilirsiniz. buradan Bu makale simülasyonun nasıl oluşturulduğunu ve enerji kaynakları hakkında nasıl daha net düşünebileceğimizi açıklıyor: faydaları, dezavantajları ve maliyetleri. Bir sorunu çözmek için yazılım oluşturmanın eğlenceli yanı, sorunu kodla tanımlayacak kadar derinlemesine anlamamızı gerektirmesidir. Hedef: Sıfır Karbon, %100 Çalışma Süresi Sadece Yeşil Enerji 🌱 İklim hedeflerimize ulaşmak istiyorsak elektrik sistemimizin olmasına ihtiyacımız var. değil, değil. sıfır karbon Çoğunlukla yeşil sıfıra yakın da Bu nedenle model yalnızca ölçeklenebilir sıfır karbonlu enerji kaynaklarına odaklanıyor: ☀️ (Fotovoltaik) Güneş 💨 (Kıyıda ve Açık Denizde), Rüzgar ⚛️ (Fisyon) Nükleer 🔋 Piller / Depolama Hidroelektrik ve jeotermal enerji gibi diğer kaynaklar yalnızca çok seçilmiş yerlerde kullanılabilir ve bu nedenle hariç tutulmuştur. Aynı şey Fusion gibi teorik teknolojiler için de geçerli; ne kadar heyecan verici olursa olsun, iklim krizine yönelik en makul çözümlere odaklanıyorum. Güvenilirlik Esastır 💡 . Medeniyet, yaşam standartlarında geri adım atılmasına izin vermemelidir ve vermeyecektir. Yeşil enerji sistemimiz talebi karşılayamıyorsa, fosil yakıtlara geri dönmeyi ve sıfır CO2'ye ulaşamamayı beklemeliyiz. Topluluklar kesintilere veya karneye müsamaha göstermeyecektir. Ayrıca şebekemizden %100 çalışma süresine ihtiyacımız var Bolluk için optimizasyon yapmalıyız. Saatlik Çözünürlük 🕑 Talepteki hızlı dalgalanmalar ve bazı yenilenebilir kaynakların kesintili olması nedeniyle sistemi yüksek çözünürlükte modellemek istedim. Bu, bir yıl boyunca her saat anlamına gelir. Birleşik Krallık 🇬🇧 Simülatör Birleşik Krallık'a odaklanmıştır, ancak yazılım herhangi bir ülkeye veya ülke grubuna (ulusların ithalat ve ihracat gücü) uygulanabilir. Bütçeler 💰 Sim, 400 milyar £ tutarında hayali bir bütçe içeriyor. Bu sayı oldukça keyfidir ve amacı oyuncuların sermaye kısıtlamasını dikkate almalarını sağlamaktır. Birleşik Krallık kendi şebekesine trilyon harcayamaz! Amortisman, birim ömrü ve geri dönüşüm maliyetleri gibi karmaşık mali konular kapsamı dışındadır. Mantıklı Basitleştirmeler ve İyimserlik 🤞 Mümkün olan her yerde iyimserliğe yöneldim; ister maliyet ister enerji üretimi olsun. Bu sim yalnızca enerji üretimi ve tüketimine odaklanmıştır, yani verimli elektrik iletimi gibi ileri düzey konular dahil değildir. Amaç, ultra yüksek doğrulukta bir model yaratmak değil, düşündürücü ve bilgilendirici olacak kadar doğru bir şey yaratmaktır! Hadi başlayalım…. ⚡️ 0. Talebin Tanımlanması Ne kadar güce ihtiyacımız var? 5 m aralıklarla kaydedilen 10 yıllık ulusal şebeke verilerini içeren bir csv dosyası elde edebildim. Dosya Excel için çok büyüktü (>1 milyon satır), bu yüzden 2021 yılını izole etmek için Python'u kullandım ve saat başına ortalama talebi hesapladım. JS'ye dönüştürüldüğünde şuna benzer: 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 ] Talep yıl boyunca ve gün boyunca değişiklik gösterir: Daha sonra, bireysel enerji kaynaklarını nasıl modelleyebileceğimize bakacağız: Güneş Enerjisi, Rüzgar, Nükleer, Depolama ve Fosil Yakıtlar…. 1. Güneş Enerjisinin Modellenmesi 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, } güneş enerjisini ölçeklendirirken dikkate alınması gereken temel birimdir. Şebekemizi tasarlarken, istediğimiz güneş paneli miktarını cinsinden tanımlayacağız. Alan, hektar Güneş panelleri, birimiyle tanımlanan bir sahiptir. Gerçek çıktı enlem, yönelim ve hava durumu gibi faktörlere bağlı olacaktır. Bunlardan : Güney Fransa'ya yerleştirilen bir panel, İskoçya'ya yerleştirilen panele göre 'derecelendirilen' performansına çok daha yakın olacaktır. Megawatt peak (MWp) 'nominal kapasiteye' 1 MWp değerindeki bir güneş paneli 1 MW elektrik gücü üretebilir. ideal koşullarda enlem, bir ızgara tasarlarken en önemli faktördür Grid Designer'da güneş panellerimizi yalnızca en fazla güneş enerjisinin mevcut olduğu Güney İngiltere'ye yerleştireceğimizi varsaydım. Hükümet rakamlarına dayanarak, her 1 MWp'lik panel için 1,2 ha arazinin gerekli olduğunu varsayıyoruz. Solar Rated Capacity (MW) = Area in Hectares * 1.2 Her saat başı çıktıyı hesaplamak için Global Solar Atlas'ın verilerini kullanıyoruz Güç çıkışının gün içinde ve yıl boyunca nasıl değiştiğini fark edeceksiniz. Aralık ayının kısa günlerinde, Güneş enerjisi çiftliklerimiz yazın sağladığı enerjinin yalnızca onda birini üretebilecek. Yazın zirvesinde, güneş panellerimiz öğle saatlerinde nominal kapasitesinin yaklaşık yarısını üretecektir. Not: Güneş enerjisi referans verilerimiz gerçek gün yerine aya göre gruplandırılmıştır. Bu, güneş modelinin diğer kaynaklara göre daha az ayrıntılı olduğu anlamına gelir: Ocak ayında her gün aynı kabul edilir, ardından Şubat ayında değişir vb. Ayrıca hava durumunu da göz ardı ediyoruz ve cömertçe . her zaman ideal koşulları varsayıyoruz Simülatör, yılın her gününe ilişkin saatlik çıktıyı hesaplamak için yukarıdaki verileri kullanır: Output = solarOutput[month][hour] * MWp Örnek Çıktı: Not: Gerçek zamanlı Birleşik Krallık güneş enerjisi üretimini görebilirsiniz. Sheffield Üniversitesi'nin Solar web sitesinde Solar'ın maliyeti PV Güneş panellerinin maliyeti son 20 yılda hızla düştü ve güneş enerjisi, çok düşük işletme maliyetleriyle kutlanıyor. Sermaye Giderleri ve İşletme Giderleri rakamlarımız 2025 tahminlerinden alınmıştır. Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı'nın Yalnızca büyük ölçekli güneş enerjisi kurulumlarının uygulanabilir olduğunu düşündüğümüzü unutmayın. Çatı üstü güneş enerjisi, şebeke ölçekli güneş enerjisi çiftliklerine göre MWp başına en az iki kat daha pahalıdır ve ulusal ölçekte talebi karşılamak için yeterli uygun çatı alanı yoktur. Aynı şekilde, daha yüksek enlemlere yerleştirilen paneller güneydekilere göre çok daha az maliyetlidir. Son olarak, ! Model aynı zamanda tarım arazilerinin ve çalılıkların paneller için yeniden kullanılmasının ekolojik ve biyolojik çeşitlilik maliyetlerine ilişkin bir görüşe de sahip değil. Solar için yapılan mali tahminler, Kent ve Cornwall gibi yerlerde ihtiyaç duyulan alanlar göz önüne alındığında önemli olacak arazi maliyetlerini içermemektedir Özet: Güneş enerjisi miktarı Hektar olarak belirlendi Alan MWp'ye dönüştürülür G. İngiltere için aylık referans verileri kullanılarak hesaplanan saatlik çıktı Bulut örtüsünün veya sıcaklığa bağlı kayıpların sıfır olduğu varsayılmaktadır. Arazi maliyetleri ve biyolojik çeşitlilik etkisi hariçtir 2. Rüzgar Enerjisinin Modellenmesi 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, } Rüzgarı modellemek için inşa etmek istediğimiz karadaki ve denizdeki rüzgar türbinlerinin sayısını belirleyeceğiz. Simülatör bunları Birleşik Krallık'taki mevcut sahalara dağıtıyor ve enerji çıkışını modellemek için geçmiş hava durumu verilerini kullanıyor. Bu, bir yıl boyunca her saat başı yapılır. Kara ve denizdeki türbinlerimiz, Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı'ndan alınan açık kaynaklı bilgilere dayanılarak modellenmiştir. : 4MW nominal kapasite; 110 m göbek yüksekliği. Kara Türbini : 15MW nominal kapasite; 150 m göbek yüksekliği. Açık Deniz Türbini Tarihi saatlik rüzgar hızı verileri, Visual Crossing'in hava durumu API'si kullanılarak toplandı. Bu veriler python'da işlendi ve ayrı bir JSON dosyasında sim'in kullanımına sunuldu. Rüzgar Hızı ve Türbin Yüksekliği Hava durumu verileri 10 m yükseklikte kaydedilen rüzgar hızını gösterir. Ancak rüzgar hızı yerden uzaklaştıkça ve rüzgar türbininin yüksekliğinde daha yüksek olur. Türbinlerin (ve yelkenli gemilerin) bu kadar uzun direklere sahip olmasının nedeni budur: . Rüzgar hızındaki artış, çevredeki yüzeyin ' ' adı verilen sürtünmesine bağlıdır ( ). artar Direk ne kadar yüksek olursa, mevcut enerji de o kadar fazla olur pürüzlülük açıklama için buraya bakın Kıyıdaki türbin sahalarımız için 0,055 m'lik bir pürüzlülük varsaydık ve rüzgar hızını 110 m'lik bir türbin göbeği yüksekliğine göre ayarladık. Açık deniz için 0,0002 m'lik bir pürüzlülük varsayıyoruz ve rüzgar hızını 150 m'lik bir göbek yüksekliğine göre ayarlıyoruz. Tüm değerler m/s'ye dönüştürüldü. Türbin Güç Eğrileri Bir rüzgar türbininin çalışma performansı güç eğrisi ile tanımlanır. Rüzgarın hızının altında kanatlar dönemez ve güç üretilmez. Bu eşiğin üzerinde güç çıkışı, türbinin maksimum çıkışına kadar bir eğri izler. Bir türbinin maksimum çıkışına ulaştığı değer . Türbinler hızlarına, yani rotorun hasarı önlemek için fren uygulaması gereken rüzgar hızına ulaşana kadar maksimum çıkışlarına yakın bir hızda çalışmaya devam edecektir. cut-in rated wind speed cut-out Simülatörü oluşturmak için güç eğrisinin basitleştirdim: eğrisini düz bir çizgiye değerinin üzerindeki rüzgar hızları için, güç çıkışını düz bir çizgi formülünü kullanarak hesaplıyoruz: ; burada , MW cinsinden çıkıştır, eğimdir, rüzgar hızıdır ve y'dir. -tutmak. cut-in y = mx + c y m x c Simüle edilmiş kara ve deniz türbinlerimizin güç eğrisi verileri alınmıştır. Değerler kodda şu şekilde tanımlanır: NREL'in GitHub'ından // 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, } Rüzgar, Bakım ve Uyandırma (Modellenmemiştir) rüzgar hızının kısa süreli artmasıdır. API kaynak verileri, en az 25 saniye süren şiddetli rüzgarlara ilişkin değerleri içerir ve çoğu durumda bunlar, türbinin rüzgar hızından daha yüksektir. Ancak üreticilerden türbinlerin rüzgara tam olarak nasıl tepki verdiğine dair tutarlı veriler bulamadım ve bu nedenle onları modelimizin dışında tuttum. Türbinlerin bakım kesintisi süresi kısadır (yılda ~24 saat) ve ayrıca hariç tutulmuştur. Rüzgar, cut-out Modern türbinler rüzgara karşı herhangi bir yöne dönebilme kapasitesine sahiptir ve bu nedenle bunu anında ve mükemmel bir şekilde yaptıklarını varsayıyoruz. Hava bir kanadın yüzeyinden geçtiğinde türbülans veya yaratır, bu da aşağı yöndeki herhangi bir türbinin kullanabileceği enerjiyi azaltır. Rüzgar Çiftlikleri, türbinleri hakim (en yaygın) rüzgar yönüne göre optimize edecek şekilde konumlandırarak bunu en aza indirecek şekilde tasarlanmıştır. Dolayısıyla bu etkiler genellikle küçüktür ve bunları modele dahil etmedim. dalga Rüzgar Hızı Çözünürlüğü Bu çalışma sırasında öğrendiğimde şaşırdım. Bunun yerine, . Dolayısıyla eğer API Salı günü rüzgar hızının 15 m/s olduğunu söylüyorsa, bu eşiğin tüm gün boyunca yalnızca bir kez kaydedildiğinden emin olabiliriz. rüzgar hızı çok daha düşük olabilir. rüzgar hızı değerlerinin ortalama olmadığını o dönemdeki en yüksek sürekli rüzgar hızıdırlar Ortalama , bunun her türlü modelleme için önemli sonuçları vardır. Aşağıdaki gerçek örneği düşünün: Günlük rüzgar hızı değerlerinin kullanılması, güç çıkışının çok fazla tahmin edilmesine yol açtığından Kırmızı çizgide rüzgar hızının 5,3 m/s olduğunu görüyoruz. Günün her saati kullanıldığında türbin, nominal çıkışının %30'unda (kırmızı gölgeli alan) çalışır. Ancak aynı günün mavi renkte bakarsak, çoğu saat boyunca kaydedilen maksimum rüzgar hızının Türbinlerin devreye girme eşiğini karşılayamadığını ve üretilen toplam enerjinin çok daha az olduğunu görebiliriz (mavi gölgeli alan) ). 'günlük' saatlik verilerine Rüzgar aralıklıdır, bu nedenle türbinlerin performansını anlamak için ince taneli çözünürlük önemlidir. Her saat için rüzgar çıkışını her saha için aşağıdaki şekilde hesaplıyoruz: // 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_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 Bu kod, basitleştirilmiş güç eğrimizin eğimini ( ) ve y kesim noktasını ( ) bulur. Rüzgar hızı, devreye girme eşiğinin üzerinde ve nominal eşiğin altındaysa, rüzgar hızına bağlı olarak maksimum çıkışın ( ) kesrini hesaplar ve bunu, çıkışı MW cinsinden döndürmek için kullanır. m c y Örnek Çıktı: Şu anda simülatör yalnızca 1 kara ve 1 deniz rüzgar çiftliği sahası ( & ) için veri sağlıyor ve bu kesinlikle bir sınırlamadır! Daha fazla alan ekleyerek simüle edilen ızgarada düşük rüzgarlı günler riskini azaltabiliriz: Rüzgar Hornsea'da esmiyorsa Kent veya Aberdeenshire kıyılarından esiyor olabilir. Bu strateji geçerlidir ancak diğerlerini telafi etmek için her bir alanda 'fazla inşaat' yapmamızı gerektirir, bu da maliyetleri artırır ve olduğu günlerde yardımcı olmaz. Scout Moor Hornsea çok sayıda alanda rüzgar hızlarının düşük Rüzgar Enerjisinin maliyeti Maliyet varsayımları alınmıştır. ABD Enerji Bilgi Ajansı'ndan Özet Karada ve denizde kurmak istediğimiz türbin sayısını belirliyoruz. Türbinlerimizi Birleşik Krallık'taki mevcut rüzgar çiftliği sahalarına yerleştiriyoruz ve çıktıyı hesaplamak için 2022'ye ait gerçek hava durumu verilerini kullanıyoruz. Şu anda simülasyon için yalnızca 2 site mevcuttur. Rüzgar hızı, her türbinin yüksekliğine ve çevredeki kara/denizin 'pürüzlülüğüne' göre ayarlanır. Türbin performansını hesaplamak için basitleştirilmiş bir güç eğrisi kullanıyoruz. Çıktı yılın 365 günü saatlik olarak modellenir. Rüzgarın ve türbin izinin etkileri göz ardı edilmiştir. 3. Nükleer Enerjinin Modellenmesi nuclear: { capacity_factor: 0.9, capex_per_mw: 7.0, opex_per_mw: 0.13, } Nükleer enerji bölücü bir konu ve ne yazık ki bu konuya yöneltilen eleştirilerin tümü kanıtlarla desteklenmiyor. Ayrıntılara farklı bir gönderide değineceğim, ancak teknolojinin adil bir özetinin aşağıdakileri gözlemlemek olacağını düşünüyorum: Nükleer enerjinin yapımı diğer kaynaklara göre genellikle daha pahalı ve zaman alıcıdır. Bununla birlikte, MW başına düşük marjinal maliyetlerle, son derece yüksek çalışma süresiyle, muazzam miktarda sıfır karbonlu enerji üretiyor. Grid Designer, yakın zamanda devreye alınan referans olarak kullanarak nükleer enerjiyi 'enerji santralleri' açısından modelliyor. İyi kurulmuş bir PWR tasarımı kullanan iki reaktör, 60 yıllık ömrü boyunca toplam 3200 MW enerji sağlayacak. Sizewell C'yi Farklı maliyet ve çıktı profillerine sahip başka nükleer reaktör tasarımları da vardır. Bunlara Küçük Modüler Reaktörler (SMR'ler) ve Erimiş Tuz Reaktörleri (MSR'ler) dahildir, ancak bunların hiçbiri PWR'ler kadar köklü değildir ve bu nedenle simülatörümüze bir seçenek olarak dahil edilmemiştir. Kapasite Faktörü ve Modelleme Nükleer enerji son derece yüksek bir kapasite faktörüne sahiptir. Bir reaktörün enerji üretmediği tek durum, planlı bakım veya yakıt ikmali nedeniyle kapatıldığı zamandır. Bu kapatmaların planlı olaylar olduğu göz önüne alındığında, bunu nasıl modelleyeceğimize basit bir yaklaşım izleyeceğiz: %90 kapasite faktörünü varsayarak ve bu indirimi yıl boyunca üretime uygulayacağız. Hourly output = 3200 * Number of Stations * 0.9 Örnek Çıktı Nükleer santraller öngörülebilir temel enerji sağlar: Benzer bir istikrarlı model İngiltere'nin gerçek Grid verilerinde de görülüyor. Nükleerin Maliyeti Nükleer enerji santrali inşa etme ve işletme maliyeti, bazı rezil proje aşımlarıyla birlikte hararetle tartışılıyor. Karşı çıkanlar bunun teknolojinin mümkün olmadığını kanıtladığını savunurken, savunanlar tutarlı yatırımın önemine işaret ediyor. Güney Kore sıklıkla edebilen bir ulusun örneği olarak gösteriliyor. Grid Designer'ın maliyet tahminleri yine alınmıştır ve işletme maliyetlerine yakıt ve dahil olduğu anlaşılmalıdır. nükleer filosunu artan hız ve azalan maliyetlerle inşa ABD Enerji Bilgi Ajansı'ndan atıkların güvenli bir şekilde bertaraf edilmesinin de Özet Nükleer enerji 'elektrik santrali sayısı' kullanılarak belirleniyor Her bir santral 3200 MW referansına göre modellenmiştir. Nükleer, oranında hesaplanan küçük bir kapasite faktörü indirimiyle tutarlı güç sağlar 3200*0.9 4. Enerji Depolamanın Modellenmesi storage: { name: 'Battery Storage (Li-Ion)', unit: 'MWh', capex_per_mw: 0.2, // Million USD per MWh opex_per_mw: 0.025 } Elektrik depolama, yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı şebekeler için hayati öneme sahiptir; elektrik kesintileri kabul edilemez, dolayısıyla rüzgar ve güneş kesintilerinden kaynaklanan herhangi bir açığı kapatmak için pillere ihtiyaç vardır. Basitleştirmeler Akü sistemlerinin bir (herhangi bir zamanda verebildikleri maksimum güç miktarı ( ) ve ayrı bir ( ) vardır. Tam olarak şarj edilmiş bir 60MW/240MWH batarya sistemi bu nedenle 4 saat boyunca 60MW veya 8 saat boyunca 30MW vb. sağlayabilir. nominal çıkışı Megawatt kapasite değeri Megawatt Saat Basitlik açısından, nominal çıktıyı göz ardı etmeye ve yalnızca kapasiteye odaklanmaya karar verdim. . Ayrıca çevrim süresi ve aşırı ısınma gibi faktörleri de göz ardı ediyoruz. Bu, pillerimizin her zaman çıkış talebini karşılayabileceğini ve yalnızca kapasiteleriyle (MHW cinsinden) sınırlı olduğunu varsaydığımız anlamına gelir Şebekemiz saatte yaklaşık 30 GW enerji gerektirdiğinden, bu, yalnızca depolamayla 1 saatlik talebi karşılamak için 30.000 MWH'lik bir kuruluma ihtiyacımız olacağı anlamına geliyor - bu çok fazla! Şarj Etme ve Boşaltma Pillerimiz o saat için enerji açığı ya da fazlalığı olup olmamasına göre şarj olur ya da boşalır. Saatlik simülatör kodu şuna benzer: 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 Pillerin Maliyeti Ne Kadardır? Pillerin maliyeti ve gelecekteki tahmini maliyeti tartışılıyor. Model, tahminlerini kullanıyor ve Lityum İyon için KWH başına 200 ABD Doları bir varsayımda bulunuyor. Gerçekte, pillerin şebeke ölçeğinde satın alınması ve dağıtılması durumunda böyle bir fiyatın korunabileceği şüphelidir. Örneğin, Birleşik Krallık'a yalnızca 12 saat boyunca (şu anki talep seviyemizde) enerji sağlamak, ~420 GWH'lik bir depolama çözümü gerektirecektir; bu, Lityum İyon pillerin yıllık küresel üretiminden daha fazladır! Son olarak, bu tür bir pilin muhtemelen her 5 yılda bir değiştirilmesi gerekeceğini de belirtmekte fayda var. Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı'nın tutarında oldukça iyimser Vanadyum Redoks Akış Pilleri (VRBF) gibi alternatif şebeke ölçeğinde depolama teknolojileri benzer tahmini fiyat etiketlerine sahiptir ve modelimiz bunların birbirinin yerine geçebileceği düşünülebilecek kadar basittir. Iron Air pilleri, önemli ölçüde daha ucuz olacağı tahmin edilen ancak henüz büyük ölçekli üretime girmemiş bir teknolojidir. Fırsat Maliyetleri 💸 Depolamaya harcanan her kuruşun, enerji üretimine harcanabilecek bir kuruş olduğunu hatırlamakta fayda var. Özet Pil depolama konusunda çok basit bir yaklaşım benimsiyoruz ve yalnızca MHW'deki kapasiteye odaklanıyoruz. Simülatör, mevcut güçte fazlalık veya eksiklik olup olmadığına bağlı olarak aküleri boşaltacak veya şarj edecektir. Simülasyon, elektrik depolamanın fiyatı hakkında cömert varsayımlarda bulunuyor. 5. Fosil Yakıtların Eklenmesi fossil_co2_mwh = 233 // Kg CO2 . Doğal gaz ( ) kullanıldığında fosil yakıtlı elektriğin MWH'si başına 233 kg CO2 olacağını varsayıyoruz. Not: Birleşik Krallık'ın mevcut ortalaması >500 kg'dır. Yeşil enerji şebekemiz talebi karşılayamadığı zaman fosil yakıtlara geri döneceğiz kaynak ; başka bir deyişle, Birleşik Krallık'ın fosil yakıt altyapısını tamamen hizmet dışı bırakmak istiyoruz. Her ne kadar kapsayıcı görev olsa da, CO2'yi bir kez yayıldığında atmosferden çıkarmanın maliyeti çok yüksektir (Mt başına 100-300 milyon dolar), bu nedenle ilk etapta onu yakmamak çok daha iyidir. Grid Designer, herhangi bir CO2 salınımını bir başarısızlık olarak görüyor net sıfır 6. Simülatör Çıkışları Yeşil Çalışma Süresi Simülatör bir 'yeşil çalışma süresi' grafiği çıkarır (github'dan ilham alınarak!). Yılın her gününü gösteriyor ve şebekenin sıfır karbon enerjisiyle çalıştığı saatleri gösteren görsel bir referans veriyor: Izgara Analizi Sim aynı zamanda günlük analiz seçeneği de dahil olmak üzere şebekenizin performansının bir özetini sağlar. Performansı değerlendirirken sim, değerlendiriyor. etkili enerji çıkışını Etkili = talebi karşılamak veya pilleri şarj etmek için kullanılan enerji; yani fazlalık için kredi verilmez. Talebi karşılarken güvenilir yeşil kaynaklar tercih ediliyor. Bizim simülasyonumuzda bu nükleer anlamına gelir ancak diğer ülkelerdeki jeotermal ve hidroelektrik enerjileri de içerebilir. Yenilenebilir üretim fazlası olduğunda, 'etkili' bileşen, inşa maliyetleriyle orantılı olarak yenilenebilir enerji kaynakları arasında bölünür: maliyet ne kadar düşükse, tahsis edilen kısım da o kadar büyük olur. Çıktı talep sınırını aştığında bu, depolamayı yeniden şarj etmek için kullanılan enerjiyi temsil eder. Yukarıda açıklandığı gibi, tasarlanan şebekenin talebi karşılayamadığı durumlarda fosil yakıtlar otomatik olarak eklenir. Birkaç çıkarım Bu, simülatörün arkasındaki teknik düşünceye derinlemesine bir bakış oldu. Politika sonuçlarımı başka bir yazıya saklıyorum. Konuyu uzun uzun araştırdıktan sonra şimdilik sadece şunu gözlemleyeceğim: Bu çok zor ve giderek daha da zorlaşacak. Simülasyon 2021 talep verilerine dayanıyor ancak fosil yakıt kullanımımızı sona erdirmek için elektrikli ısıtma sistemlerini ve elektrikli araçları benimsedikçe Birleşik Krallık'taki talebin önemli ölçüde artması bekleniyor. Yenilenebilir kaynaklarla %100 kesintisiz çalışma süresine ulaşmak çok zor ve bunun hakkında yeterince konuşmuyoruz! %100 çalışma süresi herhangi bir şebeke için kritik bir gerekliliktir, ancak literatürde ve enerji kaynakları ve bunların maliyetlerine ilişkin araştırmalarda büyük ölçüde ihmal edilmektedir. Kıyıdaki rüzgar ve güneş enerjisinin entegrasyonu çok sayıda pil gerektirir Güneş enerjisi ve karadaki rüzgar enerjisinin inşa edilmesi birim maliyet açısından şaşırtıcı derecede ucuzdur, ancak depolamaya büyük bir yatırım yapılmadan bunları bir şebekeye entegre etmek çok zordur. Piller pahalıdır! Pillerin maliyeti düşerken, kullanım ölçeğinde olağanüstü derecede pahalıdırlar. Güneş enerjisinin harika istatistikleri var, ancak hafife alıyoruz. arazi maliyetleri, kışın çok düşük performans, geri dönüştürülebilirlik ve biyolojik çeşitlilik üzerindeki etki gibi ödünleşimleri Nükleerin çok büyük avantajları var – maliyetler kontrol edilebilirse eğer Geri bildirimler, görüşler, çürütmeler, düzeltmeler ve karşı olgular yorumlarda memnuniyetle karşılanacaktır!