Thiết kế và mô phỏng lưới năng lượng xanh

Bạn đã bao giờ tự hỏi việc chuyển đổi sang năng lượng xanh sẽ khó khăn như thế nào chưa? 🌍

• Chính xác thì chúng ta cần xây dựng cái gì?
• Nó có giá bao nhiêu?
• Chúng ta có cần pin không?
• Lưới điện tái tạo có đáng tin cậy không?

Với năng lượng và khí hậu hiếm khi nằm ngoài chu kỳ tin tức, tôi bắt đầu tự hỏi mình những câu hỏi này. Khi tìm hiểu thêm, tôi bắt đầu nghĩ về cách hệ thống năng lượng và các lựa chọn của chúng ta có thể được lập mô hình trong phần mềm.

Kết quả của cuộc khám phá này là Grid Designer – một trò chơi đơn giản cho phép bạn thiết kế lưới năng lượng xanh lý tưởng của mình và thử nghiệm nó bằng cách sử dụng dữ liệu thời tiết và nhu cầu năng lượng thực của Vương quốc Anh. Nó hoạt động tốt nhất trên điện thoại di động và bạn có thể dùng thử tại đây .

Điều thú vị khi tạo ra phần mềm để giải quyết một vấn đề là nó đòi hỏi chúng ta phải hiểu vấn đề đủ sâu để mô tả nó bằng mã. Bài viết này giải thích cách chế tạo sim và cách chúng ta có thể suy nghĩ rõ ràng hơn về các nguồn năng lượng: lợi ích, sự đánh đổi và chi phí của chúng.

Mục tiêu: Không Carbon, 100% thời gian hoạt động

Chỉ Năng Lượng Xanh 🌱

Nếu chúng ta muốn đáp ứng tham vọng khí hậu của mình, chúng ta cần hệ thống điện của mình không có carbon . Hầu như không xanh , không gần như không – không .

Do đó, mô hình chỉ tập trung vào các nguồn năng lượng không carbon có thể mở rộng:

• Năng lượng mặt trời ☀️ (Quang điện)

• Gió 💨 (Trên bờ & Ngoài khơi),

• Hạt nhân ⚛️ (Phân hạch)

• Pin / Lưu trữ 🔋

  
  

Các nguồn khác như thủy điện và năng lượng địa nhiệt chỉ có thể được triển khai ở những nơi rất chọn lọc và do đó bị loại trừ. Điều tương tự cũng áp dụng cho các công nghệ lý thuyết như Fusion – thú vị nhất có thể, trọng tâm của tôi là các giải pháp hợp lý nhất cho cuộc khủng hoảng khí hậu.

Độ tin cậy là điều cần thiết 💡

Chúng tôi cũng cần 100% thời gian hoạt động từ lưới của chúng tôi . Nền văn minh không nên và sẽ không tha thứ cho một bước thụt lùi về mức sống. Nếu hệ thống năng lượng xanh của chúng ta không thể đáp ứng nhu cầu, chúng ta phải dự phòng sử dụng nhiên liệu hóa thạch và không đạt được mức CO2 bằng không. Các cộng đồng sẽ không chấp nhận mất điện hoặc phân phối. Chúng ta phải tối ưu hóa cho sự phong phú.

Độ phân giải hàng giờ 🕑

Do nhu cầu biến động nhanh chóng và tính gián đoạn của một số nguồn tái tạo, tôi muốn lập mô hình hệ thống ở độ phân giải cao. Điều này có nghĩa là mỗi giờ trong cả năm.

Vương Quốc Anh 🇬🇧

Trình mô phỏng tập trung vào Vương quốc Anh, nhưng phần mềm có thể được áp dụng cho bất kỳ quốc gia hoặc nhóm quốc gia nào (quốc gia có cường quốc xuất nhập khẩu).

ngân sách 💰

Sim bao gồm một ngân sách tưởng tượng là 400 tỷ bảng Anh. Con số này khá tùy ý và mục đích của nó là để đảm bảo người chơi xem xét hạn chế về vốn. Vương quốc Anh không thể chi một nghìn tỷ cho lưới điện của mình! Các chủ đề tài chính phức tạp như khấu hao, tuổi thọ của thiết bị và chi phí tái chế nằm ngoài phạm vi của nó.

Đơn giản hóa hợp lý & lạc quan 🤞

Bất cứ nơi nào có thể, tôi đều hướng tới sự lạc quan -- dù là chi phí hay sản lượng năng lượng. Sim này chỉ tập trung vào sản xuất và tiêu thụ điện, nghĩa là không bao gồm các chủ đề nâng cao như truyền tải điện hiệu quả.

Mục đích không phải là tạo ra một mô hình có độ trung thực cực cao, mà là thứ gì đó đủ chính xác để kích thích tư duy và cung cấp nhiều thông tin!

Hãy bắt đầu nào…. ⚡️

0. Xác định nhu cầu

Chúng ta cần bao nhiêu năng lượng? Tôi đã có thể nhận được tệp csv chứa dữ liệu lưới điện quốc gia có giá trị trong 10 năm được ghi cách nhau 5m. Tệp quá lớn đối với excel (>1 triệu hàng), vì vậy tôi đã sử dụng Python để tách riêng năm 2021 và tính toán nhu cầu trung bình mỗi giờ. Được chuyển đổi thành JS, nó trông giống như thế này:

 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 ]

Nhu cầu thay đổi trong năm và trong suốt cả ngày:

Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét cách chúng ta có thể lập mô hình các nguồn năng lượng riêng lẻ: Năng lượng Mặt trời, Gió, Hạt nhân, Lưu trữ và Nhiên liệu Hóa thạch….

1. Mô hình hóa năng lượng mặt trời

 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, }

Diện tích là đơn vị chính cần xem xét khi mở rộng quy mô năng lượng mặt trời. Khi chúng tôi thiết kế lưới điện của mình, chúng tôi sẽ xác định số lượng tấm pin mặt trời mà chúng tôi muốn tính bằng ha .

Các tấm pin mặt trời có 'công suất định mức' được xác định bởi đơn vị Megawatt peak (MWp) . Một mảng năng lượng mặt trời được đánh giá ở mức 1 MWp có thể tạo ra công suất điện 1MW trong điều kiện lý tưởng . Sản lượng thực tế sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như vĩ độ, hướng và thời tiết. Trong số này, vĩ độ là quan trọng nhất khi thiết kế lưới : một bảng điều khiển được đặt ở miền Nam nước Pháp sẽ đạt được hiệu suất 'được đánh giá' gần hơn nhiều so với cùng một bảng điều khiển được đặt ở Scotland.

Trong Grid Designer, tôi đã giả định rằng chúng tôi sẽ đặt các tấm pin mặt trời riêng ở miền Nam nước Anh, nơi có nhiều năng lượng mặt trời nhất. Dựa trên số liệu của chính phủ, chúng tôi giả định rằng cần 1,2 ha đất cho mỗi 1 MWp tấm pin.

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

Để tính toán sản lượng mỗi giờ, chúng tôi sử dụng dữ liệu từ Global Solar Atlas

Bạn sẽ nhận thấy sản lượng điện thay đổi như thế nào trong ngày và trong suốt cả năm. Trong những ngày ngắn ngủi của tháng 12, các trang trại Năng lượng mặt trời của chúng tôi sẽ chỉ mang lại một phần mười năng lượng mà chúng cung cấp trong mùa hè. Vào cao điểm của mùa hè, các tấm pin mặt trời của chúng tôi sẽ sản xuất khoảng một nửa công suất định mức vào buổi trưa.

Trình giả lập sử dụng dữ liệu trên để tính toán sản lượng hàng giờ cho mỗi ngày trong năm: Output = solarOutput[month][hour] * MWp

Đầu ra mẫu:

Lưu ý: Bạn có thể xem sản lượng năng lượng mặt trời theo thời gian thực của Vương quốc Anh trên trang web Solar của Đại học Sheffield .

Chi phí năng lượng mặt trời

Chi phí của các tấm pin mặt trời PV đã giảm nhanh chóng trong 20 năm qua và năng lượng mặt trời nổi tiếng vì chi phí vận hành rất thấp. Số liệu Capex và Opex của chúng tôi được lấy từ dự báo của Phòng thí nghiệm năng lượng tái tạo quốc gia cho năm 2025.

Lưu ý rằng chúng tôi chỉ coi việc lắp đặt năng lượng mặt trời quy mô lớn là khả thi. Năng lượng mặt trời trên mái nhà đắt ít nhất gấp đôi trên mỗi MWp so với các trang trại năng lượng mặt trời quy mô tiện ích và không có đủ không gian mái nhà thích hợp để đáp ứng nhu cầu ở quy mô quốc gia. Tương tự, các tấm được đặt ở vĩ độ cao hơn sẽ ít hiệu quả hơn nhiều so với các tấm ở phía nam.

Cuối cùng, các ước tính tài chính cho Năng lượng mặt trời không bao gồm chi phí đất đai , điều này sẽ rất quan trọng đối với các khu vực cần thiết ở những nơi như Kent và Cornwall! Mô hình này cũng không tính đến chi phí sinh thái và đa dạng sinh học của việc tái sử dụng đất nông nghiệp và hàng rào cho các tấm pin.

Bản tóm tắt:

• Lượng năng lượng mặt trời được tính bằng Hecta
• Diện tích được chuyển đổi thành MWp
• Sản lượng hàng giờ được tính toán bằng cách sử dụng dữ liệu tham chiếu hàng tháng cho S. England Giả sử không có mây che phủ hoặc tổn thất do nhiệt độ.
• Chi phí đất & tác động đa dạng sinh học bị loại trừ

2. Mô hình hóa năng lượng gió

 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, }

Để lập mô hình gió, chúng tôi sẽ đặt số lượng tua-bin gió trên bờ và ngoài khơi mà chúng tôi muốn xây dựng. Trình mô phỏng phân phối những thứ này tại các địa điểm hiện có trên khắp Vương quốc Anh và sử dụng dữ liệu thời tiết lịch sử để lập mô hình sản lượng năng lượng. Điều này được thực hiện mỗi giờ trong cả năm.

Các tua-bin trên bờ và ngoài khơi của chúng tôi được lập mô hình dựa trên thông tin nguồn mở từ Phòng thí nghiệm Năng lượng Tái tạo Quốc gia.

• Tua bin trên bờ : Công suất định mức 4MW; Chiều cao trung tâm 110m.
• Tua bin ngoài khơi : Công suất định mức 15MW; Chiều cao trung tâm 150m.

Dữ liệu lịch sử về tốc độ gió hàng giờ đã được thu thập bằng cách sử dụng API thời tiết của Visual Crossing. Những dữ liệu này được xử lý bằng python và được cung cấp cho sim trong một tệp JSON riêng.

Tốc độ gió & Chiều cao tuabin

Dữ liệu thời tiết biểu thị tốc độ gió được ghi lại ở độ cao 10m. Tuy nhiên, tốc độ gió tăng theo khoảng cách từ mặt đất và sẽ cao hơn ở độ cao của tuabin gió. Đây là lý do tại sao tua-bin (và thuyền buồm) có cột buồm cao như vậy: cột buồm càng cao thì càng có nhiều năng lượng . Sự gia tăng vận tốc gió phụ thuộc vào ma sát của bề mặt xung quanh, được gọi là ' độ gồ ghề ' ( xem giải thích tại đây ).

Đối với các vị trí đặt tua-bin trên bờ, chúng tôi đã giả định độ gồ ghề là 0,055m và điều chỉnh tốc độ gió cho chiều cao trục tua-bin là 110m. Đối với ngoài khơi, chúng tôi giả định độ nhám là 0,0002m và điều chỉnh tốc độ gió cho chiều cao trục là 150m. Tất cả các giá trị đã được chuyển đổi thành m/s.

Đường cong công suất tuabin

Hiệu suất hoạt động của tuabin gió được mô tả bằng đường cong công suất của nó.

Dưới tốc độ gió cut-in , các cánh quạt không thể quay và không tạo ra điện. Trên ngưỡng này, sản lượng điện đi theo một đường cong cho đến sản lượng tối đa của tuabin. Giá trị mà tuabin đạt công suất tối đa là rated wind speed của nó. Tua bin sẽ tiếp tục hoạt động ở mức gần với công suất tối đa cho đến khi đạt đến tốc độ cut-out – đó là tốc độ gió mà tại đó rôto phải hãm để tránh hư hỏng.

Để tạo trình giả lập, tôi đã đơn giản hóa đường cong của đường cong công suất thành một đường thẳng :

Đối với tốc độ gió trên giá trị cut-in , chúng tôi tính toán sản lượng điện bằng công thức cho một đường thẳng: y = mx + c , trong đó y là sản lượng tính bằng MW, m là độ dốc, x là tốc độ gió và c là y -đánh chặn.

Dữ liệu đường cong công suất cho các tua-bin mô phỏng trên bờ và ngoài khơi của chúng tôi đã được lấy từ GitHub của NREL . Các giá trị được định nghĩa trong mã như sau:

 // 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, }

Gió giật, Bảo trì & Đánh thức (Không được lập mô hình)

Một cơn gió giật là một khoảng thời gian ngắn tốc độ gió tăng lên. Dữ liệu nguồn API bao gồm các giá trị cho gió giật kéo dài ít nhất 25 giây và trong nhiều trường hợp, những giá trị này lớn hơn tốc độ gió cut-out của tuabin. Tuy nhiên, tôi không thể tìm thấy dữ liệu nhất quán từ các nhà sản xuất về cách tua-bin phản ứng chính xác với gió giật và do đó đã loại trừ chúng khỏi mô hình của chúng tôi. Thời gian chết để bảo trì tua-bin nhỏ (~24 giờ mỗi năm) và cũng đã được loại trừ.

Tua-bin hiện đại có khả năng quay ngược chiều gió theo bất kỳ hướng nào, vì vậy chúng tôi cho rằng chúng làm điều này ngay lập tức và hoàn hảo. Khi không khí đi qua bề mặt cánh quạt, nó tạo ra nhiễu loạn hoặc nhiễu động , làm giảm năng lượng có sẵn cho bất kỳ tuabin nào ở hạ lưu. Trang trại gió được thiết kế để giảm thiểu điều này bằng cách định vị các tua-bin để tối ưu hóa hướng gió thịnh hành (phổ biến nhất). Do đó những ảnh hưởng này thường nhỏ và tôi không đưa chúng vào mô hình.

Độ phân giải tốc độ gió

Trong quá trình làm việc này, tôi rất ngạc nhiên khi biết rằng các giá trị tốc độ gió không phải là giá trị trung bình . Thay vào đó, chúng là tốc độ gió duy trì cao nhất trong khoảng thời gian đó . Do đó, nếu API cho biết tốc độ gió là 15 m/s vào Thứ Ba, thì chúng tôi chỉ có thể chắc chắn rằng ngưỡng này được ghi lại một lần trong cả ngày. Tốc độ gió trung bình có thể thấp hơn nhiều.

Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với bất kỳ mô hình hóa nào, vì việc sử dụng các giá trị tốc độ gió hàng ngày dẫn đến đánh giá quá cao sản lượng điện . Xét ví dụ thực tế sau:

Trong đường màu đỏ, chúng ta có thể thấy tốc độ gió 'hàng ngày' là 5,3 m/s. Nếu được sử dụng cho mỗi giờ trong ngày, tuabin sẽ hoạt động ở mức 30% công suất định mức (khu vực tô màu đỏ). Tuy nhiên, nếu chúng ta nhìn vào dữ liệu hàng giờ trong cùng một ngày với màu xanh lam, chúng ta có thể thấy rằng trong hầu hết các giờ, tốc độ gió tối đa được ghi lại không đáp ứng được ngưỡng giới hạn của Tua-bin và tổng năng lượng được tạo ra ít hơn nhiều (khu vực được tô màu xanh lam ).

Mỗi giờ chúng tôi tính toán sản lượng gió như sau cho từng địa điểm:

 // 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

Mã này tìm độ dốc ( m ) và tung độ gốc y ( c ) của đường cong công suất đơn giản hóa của chúng ta. Nếu tốc độ gió cao hơn ngưỡng giới hạn và thấp hơn ngưỡng định mức, nó sẽ tính toán tỷ lệ tốc độ gió ngoài tối đa ( y ) dựa trên tốc độ gió và sử dụng giá trị này để trả về đầu ra tính bằng MW.

Đầu ra mẫu:

Hiện tại, trình giả lập chỉ cung cấp dữ liệu cho 1 trang trại điện gió trên đất liền và 1 trang trại gió ngoài khơi ( Scout Moor & Hornsea ), và đây chắc chắn là một hạn chế! Bằng cách thêm nhiều địa điểm hơn, chúng tôi có thể giảm thiểu nguy cơ có những ngày ít gió trên lưới mô phỏng: nếu gió không thổi ở Hornsea, thì nó có thể thổi ngoài khơi bờ biển Kent hoặc Aberdeenshire. Chiến lược này hợp lệ nhưng yêu cầu chúng tôi phải 'xây dựng quá mức' trên mỗi địa điểm để bù đắp cho những địa điểm khác, làm tăng chi phí và sẽ không giúp ích gì vào những ngày mà tốc độ gió thấp ở một số lượng lớn địa điểm .

Chi phí năng lượng gió

Các giả định về chi phí được lấy từ Cơ quan Thông tin Năng lượng Hoa Kỳ .

Bản tóm tắt

• Chúng tôi đặt số lượng tua-bin mà chúng tôi muốn xây dựng trên đất liền và ngoài khơi.

• Chúng tôi định vị các tua-bin của mình tại các địa điểm trang trại gió hiện có trên khắp Vương quốc Anh và sử dụng dữ liệu thời tiết thực tế từ năm 2022 để tính toán sản lượng.

• Hiện tại chỉ có 2 trang web có sẵn để mô phỏng.

• Tốc độ gió được điều chỉnh theo chiều cao của mỗi tuabin và 'độ gồ ghề' của đất/biển xung quanh.

• Chúng tôi sử dụng một đường cong công suất đơn giản hóa để tính toán hiệu suất của tuabin.

• Sản lượng được mô hình hóa trên cơ sở hàng giờ, 365 ngày trong năm.

• Những ảnh hưởng của gió giật và đánh thức tuabin được bỏ qua.

  
  

3. Mô hình điện hạt nhân

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

Năng lượng hạt nhân là một chủ đề gây chia rẽ, và thật đáng buồn là không phải tất cả những lời chỉ trích nhắm vào nó đều được chứng minh bằng chứng. Tôi sẽ đi vào chi tiết cụ thể trong một bài đăng khác, nhưng tôi nghĩ rằng một bản tóm tắt hợp lý về công nghệ sẽ là quan sát những điều sau:

Hạt nhân thường đắt hơn và tốn thời gian hơn để xây dựng so với các nguồn khác. Tuy nhiên, nó tạo ra một lượng lớn năng lượng không carbon, với thời gian hoạt động cực cao, với chi phí cận biên trên mỗi MW thấp.

Grid Designer mô hình hạt nhân dưới dạng 'nhà máy điện', sử dụng Sizewell C được đưa vào hoạt động gần đây làm tài liệu tham khảo. Sử dụng thiết kế PWR đã được thiết lập tốt, hai lò phản ứng của nó sẽ cung cấp tổng cộng 3200MW năng lượng trong vòng đời 60 năm của nó.

Có những thiết kế lò phản ứng hạt nhân khác với hồ sơ chi phí và sản lượng khác nhau. Chúng bao gồm Lò phản ứng mô-đun nhỏ (SMR) và Lò phản ứng muối nóng chảy (MSR), tuy nhiên, không có lò phản ứng nào trong số này được thiết lập tốt như PWR và do đó không được đưa vào làm tùy chọn trong trình mô phỏng của chúng tôi.

Hệ số công suất & Mô hình hóa

Năng lượng hạt nhân có hệ số công suất cực cao. Lần duy nhất một lò phản ứng không tạo ra năng lượng là khi nó ngừng hoạt động để bảo trì hoặc tiếp nhiên liệu theo lịch trình. Vì những lần ngừng hoạt động này là những sự kiện đã được lên kế hoạch, nên chúng tôi sẽ áp dụng một cách tiếp cận đơn giản đối với cách chúng tôi lập mô hình: giả định hệ số công suất là 90% và áp dụng chiết khấu này cho sản lượng quanh năm.

Hourly output = 3200 * Number of Stations * 0.9

Đầu ra mẫu

Các nhà máy hạt nhân cung cấp năng lượng cơ bản có thể dự đoán được:

Một mô hình ổn định tương tự được thấy trong dữ liệu Lưới thực tế của Vương quốc Anh.

Chi phí hạt nhân

Chi phí xây dựng và vận hành một nhà máy điện hạt nhân đang được tranh luận sôi nổi, với một số dự án tai tiếng bị vượt chi phí. Những người phản đối lập luận rằng điều này chứng tỏ tính không khả thi của công nghệ, trong khi những người bảo vệ chỉ ra tầm quan trọng của việc đầu tư nhất quán. Hàn Quốc thường được coi là một ví dụ về một quốc gia có thể xây dựng hạm đội hạt nhân với tốc độ ngày càng tăng và chi phí giảm . Ước tính chi phí của Grid Designer một lần nữa được lấy từ Cơ quan Thông tin Năng lượng Hoa Kỳ và nên hiểu rằng chi phí opex bao gồm nhiên liệu và xử lý chất thải an toàn .

Bản tóm tắt

• Điện hạt nhân được thiết lập bằng cách sử dụng 'số lượng nhà máy điện'
• Mỗi nhà máy điện được mô hình hóa trên tham chiếu 3200MW.
• Hạt nhân cung cấp năng lượng ổn định với chiết khấu hệ số công suất nhỏ được tính bằng 3200*0.9

4. Mô hình lưu trữ năng lượng

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

Lưu trữ điện là điều cần thiết cho các lưới điện dựa vào năng lượng tái tạo – không thể chấp nhận mất điện, do đó cần có pin để bù đắp bất kỳ sự thiếu hụt nào do sự gián đoạn của gió và mặt trời.

đơn giản hóa

Hệ thống pin có công suất định mức - lượng điện năng tối đa mà chúng có thể cung cấp tại một thời điểm bất kỳ ( Megawatts ) và một giá trị công suất riêng biệt ( Megawatt Giờ ). Do đó, hệ thống pin 60MW/240MWH được sạc đầy có thể cung cấp 60MW trong 4 giờ hoặc 30MW trong 8 giờ, v.v.

Để đơn giản, tôi quyết định bỏ qua công suất định mức và chỉ tập trung vào công suất. Điều này có nghĩa là chúng tôi cho rằng pin của chúng tôi luôn có thể đáp ứng nhu cầu đầu ra và chỉ bị giới hạn bởi dung lượng của chúng (tính bằng MHW) . Chúng tôi cũng bỏ qua các yếu tố như thời gian chu kỳ và quá nóng.

Vì lưới điện của chúng tôi yêu cầu khoảng 30GW năng lượng mỗi giờ, điều này có nghĩa là chúng tôi sẽ cần lắp đặt 30.000MWH để đáp ứng nhu cầu trong 1 giờ chỉ với bộ lưu trữ - con số này là rất nhiều!

Sạc & Xả

Pin của chúng tôi được sạc hoặc xả tùy thuộc vào việc có thiếu hụt hay dư thừa năng lượng trong giờ đó hay không. Mã giả lập hàng giờ trông như thế này:

 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

Chi phí Pin là bao nhiêu?

Chi phí của pin và chi phí dự đoán trong tương lai của chúng đang được tranh luận. Mô hình này sử dụng các dự đoán từ Phòng thí nghiệm năng lượng tái tạo quốc gia và giả định mức rất lạc quan là 200 đô la cho mỗi KWH đối với Lithium Ion. Trên thực tế, khó có thể duy trì mức giá như vậy nếu mua và triển khai pin ở quy mô lưới điện. Ví dụ: để cung cấp năng lượng cho Vương quốc Anh chỉ trong 12 giờ (ở mức nhu cầu hiện tại của chúng tôi) sẽ yêu cầu giải pháp lưu trữ ~420 GWH – nhiều hơn sản lượng pin Lithium Ion sản xuất hàng năm trên toàn cầu! Cuối cùng, cũng cần lưu ý rằng bất kỳ loại pin nào như vậy có thể sẽ cần được thay thế sau mỗi 5 năm.

Các công nghệ lưu trữ quy mô lưới thay thế như Pin Vanadi Redox Flow (VRBF) có mức giá dự kiến tương tự và mô hình của chúng tôi đủ đơn giản để có thể coi những công nghệ này có thể hoán đổi cho nhau. Pin Iron Air là một công nghệ được dự đoán là rẻ hơn đáng kể, nhưng vẫn chưa được đưa vào sản xuất quy mô lớn.

Chi phí cơ hội 💸

Điều đáng ghi nhớ là mỗi xu chi cho việc lưu trữ là một xu có thể được chi cho sản xuất năng lượng.

Bản tóm tắt

• Chúng tôi thực hiện một cách tiếp cận rất đơn giản để lưu trữ pin, chỉ tập trung vào dung lượng tính bằng MHW.
• Trình mô phỏng sẽ làm cạn kiệt hoặc sạc pin tùy thuộc vào việc nguồn điện khả dụng dư thừa hay thiếu hụt.
• Mô phỏng đưa ra các giả định hào phóng về giá lưu trữ điện.

5. Thêm nhiên liệu hóa thạch

 fossil_co2_mwh = 233 // Kg CO2

Bất cứ khi nào mạng lưới năng lượng xanh của chúng ta không thể đáp ứng nhu cầu, chúng ta sẽ quay trở lại sử dụng nhiên liệu hóa thạch . Chúng tôi giả định mức lạc quan là 233kg CO2 trên mỗi MWH điện năng từ nhiên liệu hóa thạch bằng cách sử dụng khí tự nhiên ( nguồn ). Lưu ý: Mức trung bình hiện tại của Vương quốc Anh là >500kg.

Grid Designer coi bất kỳ sự giải phóng CO2 nào là một thất bại – nói cách khác, chúng tôi muốn ngừng hoạt động hoàn toàn cơ sở hạ tầng nhiên liệu hóa thạch của Vương quốc Anh. Mặc dù nhiệm vụ tổng thể là bằng 0 nhưng chi phí loại bỏ CO2 khỏi bầu khí quyển, một khi đã thải ra là rất cao ($100-300 triệu mỗi Mt), vì vậy tốt hơn hết là đừng đốt nó ngay từ đầu.

6. Đầu ra mô phỏng

Thời gian hoạt động xanh

Trình giả lập đưa ra biểu đồ 'thời gian hoạt động màu xanh lá cây' (lấy cảm hứng từ github!). Nó hiển thị mọi ngày trong năm và cung cấp tham chiếu trực quan để hiển thị nhiều giờ lưới điện chạy bằng năng lượng không carbon:

Phân tích lưới

Sim cũng cung cấp một bản tóm tắt về hiệu suất lưới của bạn, bao gồm một tùy chọn để phân tích hàng ngày.

Khi đánh giá hiệu suất, sim đang đánh giá sản lượng năng lượng hiệu quả .

• Hiệu quả = năng lượng được sử dụng để đáp ứng nhu cầu hoặc sạc pin - tức là không có khoản tín dụng nào được cấp cho thặng dư.
• Các nguồn xanh đáng tin cậy được ưa chuộng khi đáp ứng nhu cầu. Trong sim của chúng tôi, điều này có nghĩa là hạt nhân nhưng cũng có thể bao gồm địa nhiệt và thủy điện ở các quốc gia khác.
• Khi có thặng dư sản xuất tái tạo, thành phần 'hiệu quả' được phân chia giữa các năng lượng tái tạo theo tỷ lệ chi phí xây dựng của chúng: chi phí càng thấp, phần được phân bổ càng lớn.
• Khi đầu ra vượt quá đường cầu, điều này thể hiện năng lượng được sử dụng để nạp lại bộ lưu trữ
• Nhiên liệu hóa thạch được bổ sung tự động bất cứ khi nào lưới điện được thiết kế không đáp ứng được nhu cầu, như mô tả ở trên.

Một số bài học rút ra

Đây là phần đi sâu vào tư duy kỹ thuật đằng sau trình giả lập. Tôi sẽ lưu kết luận chính sách của mình cho một bài đăng khác. Hiện tại, sau khi nghiên cứu chủ đề ở một thời gian dài, tôi chỉ cần quan sát những điều sau:

Điều này là khó khăn và sẽ chỉ trở nên khó khăn hơn.

• Mô phỏng dựa trên dữ liệu nhu cầu năm 2021, nhưng nhu cầu của Vương quốc Anh sẽ tăng lên đáng kể khi chúng tôi áp dụng hệ thống sưởi điện và xe điện để chấm dứt việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch.

Rất khó để đạt được 100% thời gian hoạt động với năng lượng tái tạo và chúng tôi không nói đủ về điều đó!

• 100% thời gian hoạt động là một yêu cầu quan trọng đối với bất kỳ lưới điện nào, nhưng lại bị bỏ quên sâu sắc trong tài liệu và nghiên cứu về các nguồn năng lượng và chi phí của chúng.

Tích hợp năng lượng mặt trời và gió trên bờ cần RẤT NHIỀU pin

• Năng lượng mặt trời và gió trên bờ có chi phí xây dựng rẻ đến kinh ngạc, nhưng rất khó để tích hợp chúng vào lưới điện nếu không đầu tư lớn vào kho lưu trữ.

Pin rất đắt!

• Mặc dù chi phí của pin đã giảm, nhưng chúng cực kỳ đắt ở quy mô tiện ích.

Năng lượng mặt trời có số liệu thống kê tuyệt vời, nhưng chúng tôi đánh giá thấp sự đánh đổi bao gồm chi phí đất đai, hiệu suất rất kém trong mùa đông, khả năng tái chế và tác động đến đa dạng sinh học .

Hạt nhân có những lợi thế rất lớn - nếu chi phí có thể được kiểm soát