হাইব্রিড নবায়নযোগ্য শক্তি ব্যবস্থার জন্য ত্রি-স্তর অপ্টিমাইজেশন মডেল: একটি ব্যাপক বিশ্লেষণ

1. ভূমিকা

বিভিন্ন নবায়নযোগ্য শক্তির উৎসকে একটি সুসংগত ও দক্ষ ব্যবস্থায় একীভূত করা একটি উল্লেখযোগ্য বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জ। হাইব্রিড নবায়নযোগ্য শক্তি ব্যবস্থা (এইচআরইএস), যা সৌর ফটোভোলটাইক (পিভি) এর মতো উৎসকে শক্তি সঞ্চয় ব্যবস্থা (ইএসএস) এর সাথে যুক্ত করে, একটি স্থিতিশীল ও টেকসই শক্তি সরবরাহের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তবে, এই ধরনের ব্যবস্থা অপ্টিমাইজ করার জন্য একই সাথে একাধিক, প্রায়শই পরস্পরবিরোধী, উদ্দেশ্যের ভারসাম্য বজায় রাখা প্রয়োজন। এই গবেষণাপত্রটি এইচআরইএস-এর জন্য বিশেষভাবে নকশাকৃত একটি ত্রি-স্তর গাণিতিক মডেল উপস্থাপন করে। মূল উদ্দেশ্য হল একটি কাঠামোগত কাঠামো প্রদান করা যা একই সাথে তিনটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত গ্রহণের স্তর সমাধান করতে পারে: সৌর পিভি দক্ষতা সর্বাধিকীকরণ, ইএসএস কর্মক্ষমতা উন্নতকরণ এবং গ্রিনহাউস গ্যাস (জিএইচজি) নির্গমন ন্যূনতমকরণ। এই পদ্ধতিটি একক-উদ্দেশ্য অপ্টিমাইজেশনের বাইরে গিয়ে আধুনিক শক্তি গ্রিডের মধ্যে জটিল আন্তঃনির্ভরতা ধারণ করে।

2. ত্রি-স্তর মডেল কাঠামো

প্রস্তাবিত মডেলটি এইচআরইএস অপ্টিমাইজেশন সমস্যাটিকে তিনটি শ্রেণিবদ্ধ স্তরে কাঠামোবদ্ধ করে, যার প্রতিটির স্বতন্ত্র উদ্দেশ্য এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে যা পরবর্তী স্তরে প্রবেশ করে।

3. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক সূত্রায়ন

ত্রি-স্তর মডেলটিকে একটি নেস্টেড অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসেবে সূত্রায়িত করা যেতে পারে। ধরা যাক $x_1$ হল সৌর পিভি সিস্টেমের জন্য সিদ্ধান্ত চলক (যেমন, ক্ষমতা, অভিমুখ), $x_2$ হল ইএসএস-এর জন্য (যেমন, ক্ষমতা, বিতরণ সময়সূচি), এবং $x_3$ নির্গমনকে প্রভাবিত করে এমন সিস্টেম-স্তরের পরামিতি নির্দেশ করে।

স্তর ৩ (উচ্চ স্তর - নির্গমন ন্যূনতমকরণ):

$\min_{x_3} \, F_{GHG}(x_1^*, x_2^*, x_3)$

সিস্টেম-ব্যাপী সীমাবদ্ধতার (যেমন, মোট খরচ বাজেট, জমি ব্যবহার) অধীন।

যেখানে $x_1^*$ এবং $x_2^*$ হল নিম্ন স্তরগুলি থেকে সর্বোত্তম সমাধান।

স্তর ২ (মধ্য স্তর - ইএসএস অপ্টিমাইজেশন):

$\max_{x_2} \, F_{ESS}(x_1^*, x_2)$

সঞ্চয় গতিবিদ্যার অধীন: $SOC_{t+1} = SOC_t + \eta_{ch} \cdot P_{ch,t} - \frac{P_{dis,t}}{\eta_{dis}}$, যেখানে $SOC$ হল চার্জের অবস্থা, $\eta$ হল দক্ষতা, এবং $P$ হল শক্তি।

স্তর ১ (নিম্ন স্তর - পিভি অপ্টিমাইজেশন):

$\max_{x_1} \, F_{PV}(x_1) = \sum_{t} P_{PV,t}(x_1, G_t, T_t)$

যেখানে $P_{PV,t}$ হল সময় $t$-এ শক্তি আউটপুট, যা সৌর বিকিরণ $G_t$ এবং তাপমাত্রা $T_t$-এর একটি ফাংশন।

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল ও চার্ট বর্ণনা

যদিও প্রদত্ত পিডিএফ উদ্ধৃতিতে নির্দিষ্ট সংখ্যাসূচক ফলাফল নেই, এই ধরনের একটি মডেলের একটি সাধারণ পরীক্ষামূলক বৈধতা জড়িত থাকবে সিমুলেশনগুলির সাথে যা ত্রি-স্তর অপ্টিমাইজড এইচআরইএস-কে একটি প্রচলিত একক-স্তর বা দ্বি-স্তর অপ্টিমাইজেশন বেসলাইনের বিরুদ্ধে তুলনা করে।

কল্পনামূলক চার্ট বর্ণনা: একটি মূল ফলাফল সম্ভবত একটি মাল্টি-লাইন চার্ট হিসেবে উপস্থাপিত হবে। x-অক্ষটি সময় (যেমন, ২৪ ঘন্টা বা এক বছরের বেশি) নির্দেশ করবে। একাধিক y-অক্ষ দেখাতে পারে: ১) সৌর পিভি উৎপাদন (কিলোওয়াট), ২) ইএসএস চার্জ অবস্থা (%), ৩) গ্রিড বিদ্যুৎ আমদানি/রপ্তানি (কিলোওয়াট), এবং ৪) ক্রমবর্ধমান জিএইচজি নির্গমন (কেজি CO2-সমতুল্য)। চার্টটি প্রদর্শন করবে কীভাবে ত্রি-স্তর মডেল সফলভাবে লোড স্থানান্তর করে, শীর্ষ সৌর ঘন্টায় ব্যাটারি চার্জ করে, সন্ধ্যার শীর্ষ চাহিদার সময় ডিসচার্জ করে এবং গ্রিড নির্ভরতা ন্যূনতম করে, যা একটি অপ্টিমাইজড নয় বা এককভাবে অপ্টিমাইজড সিস্টেমের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম এবং মসৃণ নির্গমন প্রোফাইলের দিকে নিয়ে যায়। বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির মধ্যে মোট বার্ষিক জিএইচজি নির্গমন, সিস্টেম খরচ এবং সৌর শক্তি ব্যবহারের হার তুলনা করে একটি বার চার্ট ত্রি-স্তর মডেলের উচ্চতর পারেটো দক্ষতা আরও হাইলাইট করবে।

5. বিশ্লেষণ কাঠামো: উদাহরণ কেস স্টাডি

পরিস্থিতি: একটি মাঝারি আকারের বাণিজ্যিক ভবন তার শক্তি খরচ এবং কার্বন পদচিহ্ন হ্রাস করতে চায়।

কাঠামো প্রয়োগ:

1. ডেটা ইনপুট: এক বছরের ঐতিহাসিক ঘন্টায় ঘন্টায় লোড ডেটা, স্থানীয় সৌর বিকিরণ/তাপমাত্রা ডেটা, বিদ্যুৎ শুল্ক (ব্যবহারের সময়ভিত্তিক হার সহ), এবং গ্রিডের কার্বন তীব্রতা সংগ্রহ করুন।
2. স্তর ১ বিশ্লেষণ: PVsyst বা SAM-এর মতো সফটওয়্যার ব্যবহার করে, বিভিন্ন পিভি সিস্টেমের আকার এবং কনফিগারেশন মডেল করুন। ছাদ স্থানের সীমাবদ্ধতা দেওয়া বার্ষিক ফলন সর্বাধিক করে এমন সর্বোত্তম সেটআপ নির্ধারণ করুন।
3. স্তর ২ বিশ্লেষণ: সর্বোত্তম পিভি উৎপাদন প্রোফাইলটি একটি ইএসএস মডেলে (যেমন, Pyomo-এর মতো লাইব্রেরি সহ Python ব্যবহার করে) ফিড করুন। ব্যাটারি চক্র জীবন সীমাবদ্ধতার অধীনে, আরবিট্রেজ (কম দামে কিনুন, বেশি দামে বিক্রি করুন) এবং স্ব-খরচ সর্বাধিক করার জন্য ব্যাটারির আকার এবং একটি ২৪-ঘন্টা বিতরণ সময়সূচি অপ্টিমাইজ করুন।
4. স্তর ৩ বিশ্লেষণ: প্রস্তাবিত পিভি+ইএসএস সিস্টেমের জন্য জীবনচক্র জিএইচজি নির্গমন গণনা করুন (Ecoinvent-এর মতো ডাটাবেস ব্যবহার করে)। ব্যবসা-হিসাবে-স্বাভাবিক পরিস্থিতি (শুধুমাত্র গ্রিড) এবং একটি সাধারণ শুধুমাত্র-পিভি পরিস্থিতির বিরুদ্ধে তুলনা করুন। ত্রি-স্তর মডেলটি সেই কনফিগারেশন চিহ্নিত করবে যেখানে সঞ্চয় যোগ করা বিনিয়োগকৃত প্রতি ডলারে সর্বাধিক নির্গমন হ্রাস প্রদান করে, যা সম্পূর্ণ আর্থিক রিটার্ন সর্বাধিক করে এমন কনফিগারেশনের মতো নাও হতে পারে।

6. মূল অন্তর্দৃষ্টি ও বিশ্লেষকের দৃষ্টিভঙ্গি

মূল অন্তর্দৃষ্টি: গবেষণাপত্রের মৌলিক মূল্য প্রস্তাবনা শুধু আরেকটি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম নয়; এটি একটি কাঠামোগত উদ্ভাবন। এটি ঐতিহ্যগতভাবে জটিল এইচআরইএস নকশার উদ্দেশ্যগুলিকে একটি শ্রেণিবদ্ধ সিদ্ধান্ত ক্যাসকেডে আনুষ্ঠানিকভাবে বিচ্ছিন্ন করে। এটি বাস্তব-বিশ্বের প্রকৌশল ও বিনিয়োগ সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে প্রতিফলিত করে (প্রযুক্তি নির্বাচন -> অপারেশনাল টিউনিং -> নীতি সম্মতি), যা মডেলটিকে স্টেকহোল্ডারদের জন্য একটি ব্ল্যাক-বক্স মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজারের চেয়ে বেশি ব্যাখ্যাযোগ্য এবং কার্যকরী করে তোলে।

যুক্তিসঙ্গত প্রবাহ: যুক্তিটি শব্দ ও ব্যবহারিক। আপনি যদি আপনার উৎপাদন প্রোফাইল না জানেন তবে সঞ্চয় অপ্টিমাইজ করতে পারবেন না, এবং সম্পূর্ণ সিস্টেম মিথস্ক্রিয়া মডেলিং না করে আপনি পরিবেশগত সুবিধা দাবি করতে পারবেন না। ত্রি-স্তর কাঠামো এই কার্যকারণ প্রয়োগ করে। তবে, গবেষণাপত্রের উদ্ধৃতি প্রসঙ্গ স্থাপনের জন্য একটি বিশাল গ্রন্থপঞ্জি ([1]-[108]) উদ্ধৃত করার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে, যা পাণ্ডিত্যপূর্ণ অধ্যবসায় প্রদর্শন করলেও, কাজের নতুনত্বপূর্ণ মূলকে ছাপিয়ে যাওয়ার ঝুঁকি রাখে। প্রকৃত পরীক্ষা হল সীমাবদ্ধতা এবং স্তরগুলির মধ্যে সংযোগকারী চলকগুলির নির্দিষ্ট সূত্রায়নে, যা সারসংক্ষেপে প্রদত্ত নেই।

শক্তি ও ত্রুটি:
শক্তি: কাঠামোটি অত্যন্ত অভিযোজ্য। প্রকল্পের অগ্রাধিকারের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি স্তরের উদ্দেশ্যগুলি পরিবর্তন করা যেতে পারে (যেমন, স্তর ১ দক্ষতা সর্বাধিক করার পরিবর্তে এলসিওই ন্যূনতম করতে পারে)। এটি স্বাভাবিকভাবেই বিভিন্ন স্টেকহোল্ডার দৃষ্টিভঙ্গি (প্রযুক্তি সরবরাহকারী, সিস্টেম অপারেটর, নিয়ন্ত্রক) মিটমাট করে।
গুরুত্বপূর্ণ ত্রুটি: কক্ষের হাতিটি হল গণনীয় সুলভতা। নেস্টেড অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলি সমাধান করা কুখ্যাতভাবে কঠিন, প্রায়শই পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম বা কারুশ-কুহন-টাকার (কেকেটি) শর্তের মতো কৌশল ব্যবহার করে একক-স্তরের সমস্যায় পুনর্গঠনের প্রয়োজন হয়, যা জটিল এবং আনুমানিক হতে পারে। গবেষণাপত্রের সাফল্য তার প্রস্তাবিত সমাধান পদ্ধতির উপর নির্ভর করে, যা এখানে বিস্তারিত নেই। একটি দক্ষ সলভার ছাড়া, মডেলটি একটি তাত্ত্বিক নির্মাণ হিসেবেই থেকে যায়। তদুপরি, মডেলটি সৌর সম্পদ এবং লোডের নিখুঁত পূর্বাভাস ধরে নেয়, যা মার্কভ ডিসিশন প্রসেস ব্যবহার করে এমন আরও উন্নত কাঠামোর তুলনায় একটি উল্লেখযোগ্য সরলীকরণ, যেমন শক্তি ব্যবস্থাপনার জন্য অত্যাধুনিক রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে দেখা যায়।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: অনুশীলনকারীদের জন্য, এই গবেষণাপত্রটি সিস্টেম নকশার জন্য একটি আকর্ষণীয় নীলনকশা। কার্যক্রম ১: আপনার এইচআরইএস প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার জন্য চেকলিস্ট হিসেবে এই ত্রি-স্তর চিন্তাভাবনা ব্যবহার করুন। কোনো সফটওয়্যার চালানোর আগে আপনার স্তর ১, ২ এবং ৩ এর লক্ষ্যগুলি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করুন। কার্যক্রম ২: বিক্রেতার প্রস্তাবনা মূল্যায়ন করার সময়, জিজ্ঞাসা করুন যে তাদের অফারটি কোন স্তরের অপ্টিমাইজেশন সম্বোধন করে। অনেকেই শুধুমাত্র স্তর ১ (পিভি ফলন) বা স্তর ২ (ব্যাটারি আরবিট্রেজ) এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, সমন্বিত স্তর ৩ (নির্গমন) প্রভাব উপেক্ষা করে। কার্যক্রম ৩: গবেষকদের জন্য, পূরণ করার ফাঁক হল অনিশ্চয়তার অধীনে এই ত্রি-স্তর কাঠামো দক্ষতার সাথে সমাধান করার জন্য বিশেষভাবে তৈরি করা শক্তিশালী, দ্রুত হিউরিস্টিক বা মেটা-হিউরিস্টিক (যেমন এনএসজিএ-২ অ্যালগরিদম যা সাধারণত মাল্টি-অবজেক্টিভ অপ্টিমাইজেশনে ব্যবহৃত হয়) বিকাশ করা, মার্জিত সূত্রায়ন এবং ব্যবহারিক বাস্তবায়নের মধ্যে ফাঁক পূরণ করা।

7. প্রয়োগের সম্ভাবনা ও ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা

ত্রি-স্তর মডেলটির উপস্থাপিত স্ট্যান্ডঅ্যালোন মাইক্রোগ্রিড অ্যাপ্লিকেশনের বাইরেও উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনা রয়েছে।

• গ্রিড-স্কেল ইন্টিগ্রেশন: কাঠামোটি ট্রান্সমিশন সিস্টেম অপারেটরদের জন্য নবায়নযোগ্য সম্পদের পোর্টফোলিও এবং গ্রিড-স্কেল সঞ্চয় (যেমন, ফ্লো ব্যাটারি, পাম্পড হাইড্রো) অপ্টিমাইজ করার জন্য স্কেল করা যেতে পারে, যা সরাসরি গ্রিড স্থিতিশীলতা এবং ডিকার্বনাইজেশন লক্ষ্যে অবদান রাখে।
• গ্রিন হাইড্রোজেন উৎপাদন: স্তর ১ একটি হাইব্রিড বায়ু-সৌর খামার অপ্টিমাইজ করতে পারে, স্তর ২ একটি নির্দিষ্ট সঞ্চয় বাফার পরিচালনা করতে পারে এবং স্তর ৩ ইলেক্ট্রোলাইজার দ্বারা উৎপাদিত হাইড্রোজেনের কার্বন তীব্রতা ন্যূনতম করতে পারে, যা গ্রিন হাইড্রোজেন অর্থনীতির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ।
• ইলেকট্রিক যান (ইভি) চার্জিং হাব: ইভি চার্জিং চাহিদাকে একটি গতিশীল লোড হিসেবে একীভূত করুন। স্তর ১ অন-সাইট নবায়নযোগ্য শক্তি অপ্টিমাইজ করে, স্তর ২ স্থির সঞ্চয় এবং সংযুক্ত ইভি থেকে যান-থেকে-গ্রিড (ভি২জি) ক্ষমতা পরিচালনা করে, এবং স্তর ৩ গতিশীলতার সামগ্রিক কার্বন পদচিহ্ন ন্যূনতম করে।
• ভবিষ্যৎ গবেষণার দিকনির্দেশনা: সবচেয়ে জরুরি দিকনির্দেশনা হল সৌর উৎপাদন, লোড এবং শক্তির মূল্যের জন্য অনিশ্চয়তা (স্টোকাস্টিক অপ্টিমাইজেশন) অন্তর্ভুক্ত করা। দ্বিতীয়ত, পূর্বাভাস এবং সারোগেট মডেলিংয়ের জন্য মেশিন লার্নিং একীভূত করা গণনামূলক সময় ব্যাপকভাবে হ্রাস করতে পারে। অবশেষে, একটি চতুর্থ-স্তর মডেলে সম্প্রসারণ করা যা দীর্ঘমেয়াদী সম্পদ অবনতি এবং প্রতিস্থাপন সময়সূচির জন্য একটি চতুর্থ স্তর অন্তর্ভুক্ত করে জীবনচক্র বিশ্লেষণ উন্নত করবে।

8. তথ্যসূত্র

1. Hosseini, E. (Year). Tri-Level Model for Hybrid Renewable Energy Systems. Journal Name, Volume(Issue), pages. (Source PDF)
2. Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197.
3. International Energy Agency (IEA). (2023). Renewables 2023. Retrieved from https://www.iea.org/reports/renewables-2023
4. National Renewable Energy Laboratory (NREL). (2023). System Advisor Model (SAM). https://sam.nrel.gov/
5. Zhu, J., et al. (2017). A multi-objective optimization model for renewable energy generation and storage scheduling. Applied Energy, 200, 45-56.
6. F. R. de Almeida, et al. (2022). Stochastic Optimization for Hybrid Renewable Energy Systems: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 168, 112842.
7. W. G. J. H. M. van Sark, et al. (2020). Photovoltaic Solar Energy: From Fundamentals to Applications. Wiley.