বায়ু-সৌর বিদ্যুতের অস্থিরতা নিয়ন্ত্রণ: ১০০% নবায়নযোগ্য শক্তির পথ

1. ভূমিকা

জলবায়ু লক্ষ্যমাত্রার জন্য নবায়নযোগ্য শক্তিতে রূপান্তর অপরিহার্য, কিন্তু বায়ু ও সৌর শক্তির অন্তর্নিহিত অস্থিরতা গ্রিড স্থিতিশীলতার একটি মৌলিক চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। এই গবেষণাপত্রটি এইচ.-ডব্লিউ. সিনের মৌলিক সমালোচনার মুখোমুখি হয়, যিনি যুক্তি দিয়েছিলেন যে এই অস্থিরতা প্রশমনের জন্য জার্মানিতে বর্তমানে উপলব্ধ পাম্প-স্টোরেজ ক্ষমতার চেয়ে "বেশ কয়েকটি মাত্রা বড়" সঞ্চয় ক্ষমতার প্রয়োজন হবে, ফলে নবায়নযোগ্য শক্তিকে প্রচলিত বিদ্যুৎকেন্দ্র দ্বারা সমর্থিত একটি গৌণ ভূমিকায় অবনমিত করবে। লেখকরা একটি পাল্টা যুক্তি উপস্থাপন করেন, একটি ত্রিমুখী কৌশল—অতিরিক্ত ক্ষমতা, স্মার্ট মিটার এবং অপ্টিমাইজড প্রযুক্তি—প্রস্তাব করেন যাতে সঞ্চয়ের প্রয়োজনীয়তা ব্যাপকভাবে হ্রাস পায় এবং একটি ১০০% বায়ু-সৌর বিদ্যুত ব্যবস্থা সক্ষম হয়, যা সম্ভাব্যভাবে বৃহত্তর শক্তির চাহিদা মেটানোর জন্য স্কেল করা যেতে পারে।

2. অস্থিরতার সমস্যা ও সিনের চ্যালেঞ্জ

বায়ু ও সৌর শক্তির মূল অসুবিধা হল তাদের পরিবর্তনশীল আবহাওয়া পরিস্থিতির উপর নির্ভরতা, যা ওঠানামা করা বিদ্যুৎ উৎপাদনের দিকে নিয়ে যায়। এটি উৎপাদন ($P_v$) এবং চাহিদার ($P_d$) মধ্যে একটি অসামঞ্জস্য তৈরি করে। সিনের বিশ্লেষণ এই ওঠানামাগুলি বাফার করার জন্য প্রয়োজনীয় সঞ্চয়ের বিশাল স্কেল তুলে ধরে, এই সিদ্ধান্তে পৌঁছায় যে এটি অর্থনৈতিক ও ব্যবহারিকভাবে অসম্ভব, ফলে জীবাশ্ম জ্বালানী ব্যাকআপের প্রয়োজন হয়। এই গবেষণাপত্রের কেন্দ্রীয় থিসিস হল সমস্যার পরামিতিগুলি পুনর্ব্যাখ্যা করে এই সিদ্ধান্তকে চ্যালেঞ্জ করা।

2.1. অস্থিরতা ও সঞ্চয়ের প্রয়োজনীয়তা পরিমাপ

অস্থিরতাকে বার্ষিক গড়ের চারপাশে ওঠানামা হিসাবে ফ্রেম করা হয়েছে। প্রয়োজনীয় সঞ্চয় ক্ষমতা $E_{sf}^{max}$ কে সংহত নেট ফ্লাকচুয়েশন পাওয়ার $E_{sf}(t) = E_{vf}(t) - E_{df}(t)$ এর সর্বোচ্চ ও সর্বনিম্নের পার্থক্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, যেখানে $E_{vf}$ এবং $E_{df}$ হল যথাক্রমে অস্থির উৎপাদন ও চাহিদার ওঠানামা অংশ।

3. প্রস্তাবিত সমাধান কাঠামো

লেখকরা কার্যকর অস্থিরতা এবং সেইজন্য সিন দ্বারা গণনা করা সঞ্চয়ের প্রয়োজনীয়তা কমাতে একটি সমন্বিত তিন-দিকনির্দেশক পদ্ধতি প্রস্তাব করেন।

3.1. অতিরিক্ত ক্ষমতা (অতিনির্মাণ)

গড় চাহিদার চেয়ে বেশি বায়ু ও সৌর ক্ষমতা স্থাপন করা ($P_{va} > P_{da}$) নিশ্চিত করে যে এমনকি অপ্টিমামের চেয়ে কম অবস্থাতেও পর্যাপ্ত বিদ্যুৎ উৎপাদিত হয়। এটি উৎপাদনের ঘাটতির গভীরতা ও ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করে, $E_{vf}(t)$ বক্ররেখাকে মসৃণ করে।

3.2. স্মার্ট মিটার ও চাহিদা-পক্ষ ব্যবস্থাপনা

স্মার্ট মিটারের মাধ্যমে বুদ্ধিমান চাহিদা প্রতিক্রিয়া খরচকে ($P_{df}$) উচ্চ উৎপাদনের সময়ের সাথে সামঞ্জস্য করার জন্য স্থানান্তরিত করতে দেয়। এই "লোড শেপিং" সক্রিয়ভাবে নেট ফ্লাকচুয়েশন $P_{sf} = P_{vf} - P_{df}$ কমায়, কার্যকরভাবে চাহিদাকে একটি ভার্চুয়াল স্টোরেজ সম্পদ হিসাবে ব্যবহার করে।

3.3. প্রযুক্তি অপ্টিমাইজেশন: দুর্বল-বায়ু টারবাইন ও কম-আলো সৌর

স্ট্যান্ডার্ড দক্ষতা-অপ্টিমাইজড হার্ডওয়্যারের বাইরে যাওয়া। কম বাতাসের গতির জন্য ডিজাইন করা টারবাইন এবং বিচ্ছুরিত আলোর অধীনে দক্ষ সৌর প্যানেল (যেমন, পারভোস্কাইট বা বাইফেসিয়াল সেল) ব্যবহার করা জেনারেশন প্রোফাইলকে প্রসারিত করে, শূন্য আউটপুটের সময়কাল কমায় এবং উৎপাদনকে আরও অনুমানযোগ্য ও কম "স্পাইকি" করে তোলে।

4. গাণিতিক কাঠামো ও ফলাফল

বিশ্লেষণটি বাস্তব ২০১৯ সালের জার্মান গ্রিড ডেটার উপর প্রয়োগ করা একটি স্পষ্ট গাণিতিক মডেলের উপর ভিত্তি করে।

4.1. শক্তি ভারসাম্য সমীকরণ

সিস্টেম নিয়ন্ত্রণকারী মৌলিক সমীকরণগুলি হল: $$P_{va} = P_{da}$$ $$P_{sf} = P_{vf} - P_{df}$$ সঞ্চয় শক্তি হল ইন্টিগ্রাল: $E_{sf}(t) = \int_0^t P_{sf} \, dt = E_{vf}(t) - E_{df}(t)$। সমালোচনামূলক মেট্রিক হল প্রয়োজনীয় সঞ্চয় ক্ষমতা: $E_{sf}^{max} = \max_t\{E_{sf}(t)\} - \min_t\{E_{sf}(t)\}$।

4.2. স্কেলিং বিশ্লেষণ ও ২০১৯ সালের তথ্যের প্রয়োগ

২০১৯ সালের তথ্য ব্যবহার করে: $P_{da} = 56.4$ GW, পরিমাপকৃত $\hat{P}_{va} = 18.9$ GW। শুধুমাত্র বায়ু-সৌর দিয়ে চাহিদা মেটাতে, উৎপাদনকে একটি ফ্যাক্টর $s = P_{da} / \hat{P}_{va} \approx 3$ দ্বারা স্কেল করা হয়। মূল অনুমান হল যে ফ্লাকচুয়েশন প্যাটার্ন রৈখিকভাবে স্কেল করে। এই স্কেলড মডেলের মধ্যে প্রস্তাবিত তিনটি কৌশল প্রয়োগ করা সিনের বেসলাইনের তুলনায় গণনা করা $E_{sf}^{max}$ এ একটি নাটকীয় হ্রাস দেখায়, যা সম্ভাব্যতা নির্দেশ করে।

5. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ ও শিল্প দৃষ্টিভঙ্গি

6. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও পরীক্ষামূলক অন্তর্দৃষ্টি

বিশ্লেষণটি পাওয়ার ডেটাকে গড় ও ওঠানামা উপাদানে বিভক্ত করার উপর নির্ভর করে। গবেষণাপত্রের চিত্র ১ (এখানে উল্লেখ করা হয়েছে কিন্তু প্রদর্শিত নয়) সাধারণত সময়ের সাথে চাহিদার জন্য সংহত ফ্লাকচুয়েশন শক্তি $E_{df}(t)$ প্লট করবে, গড় থেকে ক্রমবর্ধমান বিচ্যুতি দেখাবে। "প্রয়োজনীয় সঞ্চয়" $E_{sf}^{max}$ হল স্কেলিং ও কৌশল সমন্বয় প্রয়োগের পরে নেট ফ্লাকচুয়েশন শক্তি বক্ররেখা $E_{sf}(t)$ এর শীর্ষ ও গভীরতার মধ্যে উল্লম্ব দূরত্ব। ফলাফলটি দেখায় যে প্রস্তাবিত ব্যবস্থাগুলির সাথে, এই শীর্ষ-থেকে-গভীরতা দূরত্ব—এবং সেইজন্য প্রয়োজনীয় সঞ্চয় ক্ষমতা—একটি সরল অস্থিরতা-ম্যাচিং পরিস্থিতির তুলনায় অনেক ছোট।

7. বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি সরলীকৃত কেস স্টাডি

পরিস্থিতি: একটি আঞ্চলিক গ্রিড যার গড় চাহিদা ১ গিগাওয়াট। ঐতিহাসিক অস্থির উৎপাদনের গড় ০.৪ গিগাওয়াট উচ্চ ওঠানামা সহ। প্রথাগত (সিন) পদ্ধতি: উৎপাদনকে ১ গিগাওয়াটে স্কেল করুন। ফলে নেট ফ্লাকচুয়েশন $E_{sf}(t)$ বড় হয়, বিশাল সঞ্চয়ের প্রয়োজন হয়। সমন্বিত (লাস্টফেল্ড) পদ্ধতি: ১. অতিনির্মাণ: ২.৫ গিগাওয়াট ক্ষমতা ইনস্টল করুন। গড় উৎপাদন >১ গিগাওয়াট হয়ে যায়, $E_{vf}$ বক্ররেখাকে সমতল করে। ২. স্মার্ট চাহিদা: শিল্প লোডের ০.২ গিগাওয়াট (যেমন, ইভি চার্জিং, জল গরম করা) শীর্ষ উৎপাদনের ঘন্টায় স্থানান্তর করুন, গভীরতার সময় $P_{df}$ কমায়। ৩. উত্তম প্রযুক্তি: এমন টারবাইন ব্যবহার করুন যা কম বাতাসে স্ট্যান্ডার্ডগুলির জন্য ৫% এর বিপরীতে ১৫% ক্ষমতা ফ্যাক্টরে উৎপাদন করে, কিছু উৎপাদন ফাঁক দূর করে। ফলাফল: পরিবর্তিত $E_{sf}(t)$ বক্ররেখার প্রশস্ততা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে। গণনা করা $E_{sf}^{max}$ প্রথাগত পদ্ধতির তুলনায় ৬০-৭০% কম হতে পারে, জটিল সিমুলেশন ছাড়াই নীতিটি প্রদর্শন করে।

8. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশ

কাঠামোটি বেশ কয়েকটি সমালোচনামূলক পথ খোলে:

• বহু-শক্তি ব্যবস্থা: এই যুক্তি সেক্টর কাপলিং-এ প্রয়োগ করা—তাপের জন্য অতিরিক্ত বিদ্যুৎ ব্যবহার (পাওয়ার-টু-হিট), পরিবহন (ইভি), এবং হাইড্রোজেন উৎপাদন (পাওয়ার-টু-গ্যাস)। এটি নমনীয় চাহিদা সিঙ্ক তৈরি করে যা অতিরিক্ত উৎপাদন শোষণ করতে পারে।
• এআই-অপ্টিমাইজড ডিসপ্যাচ: মেশিন লার্নিং একীভূত করা (কম্পিউটেশনাল ফিজিক্সের মতো অন্যান্য জটিল সিস্টেম অপ্টিমাইজ করার কৌশলগুলির অনুরূপ) উৎপাদন পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এবং বাস্তব সময়ে চাহিদা প্রতিক্রিয়া গতিশীলভাবে মূল্য নির্ধারণ করার জন্য।
• ভৌগলিক ও প্রযুক্তি পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন: মহাদেশীয়-স্কেল অস্থিরতা কমানোর জন্য অনশোর/অফশোর বায়ু, সৌর পিভি, সিএসপি এবং ইউরোপ জুড়ে দুর্বল-বায়ু টারবাইনের মিশ্রণ অপ্টিমাইজ করার জন্য মডেলটি প্রসারিত করা।
• দীর্ঘ-স্থায়ী সঞ্চয় একীকরণ: অবশিষ্ট, বহু-দিনের অস্থিরতা ঘটনা পরিচালনা করার জন্য এই পদ্ধতির সাথে উদীয়মান দীর্ঘ-স্থায়ী সঞ্চয় (যেমন, ফ্লো ব্যাটারি, কম্প্রেসড এয়ার) একত্রিত করা।

9. তথ্যসূত্র

1. Sinn, H.-W. (2017). Buffering volatility: A study on the limits of Germany's energy revolution. European Economic Review, 99, 130-156.
2. German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy. (2020). Energy Storage Monitoring Report.
3. Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems (ISE). (2020). Energy Charts [Data set]. Retrieved from https://www.energy-charts.de
4. International Energy Agency (IEA). (2020). World Energy Outlook 2020. Paris: IEA Publications.
5. National Renewable Energy Laboratory (NREL). (2021). Hybrid Renewable Energy Systems. Retrieved from https://www.nrel.gov/research/hybrid-systems.html
6. Jenkins, J. D., Luke, M., & Thermstrom, S. (2018). Getting to Zero Carbon Emissions in the Electric Power Sector. Joule, 2(12), 2498-2510.
7. MIT Energy Initiative. (2019). The Future of Energy Storage.