کنترل نوسان‌پذیری نیروی بادی-خورشیدی: راهی به سوی انرژی ۱۰۰٪ تجدیدپذیر

1. مقدمه

گذار به انرژی تجدیدپذیر برای دستیابی به اهداف اقلیمی ضروری است، اما نوسان‌پذیری ذاتی نیروی بادی و خورشیدی چالشی بنیادین برای پایداری شبکه ایجاد می‌کند. این مقاله به نقد اساسی هانس-ورنر زین پاسخ می‌دهد که استدلال کرده بود کاهش این نوسان‌پذیری مستلزم ظرفیت ذخیره‌سازی پمپی «چندین مرتبه بزرگ‌تر» از ظرفیت فعلی در آلمان است و بنابراین انرژی‌های تجدیدپذیر را به نقشی ثانویه پشتیبانی‌شده توسط نیروگاه‌های متعارف تنزل می‌دهد. نویسندگان استدلالی متقابل ارائه می‌دهند و یک راهبرد سه‌گانه — ظرفیت مازاد، کنتورهای هوشمند و فناوری بهینه‌سازی — را پیشنهاد می‌کنند تا نیازهای ذخیره‌سازی را به شدت کاهش داده و یک سیستم برق ۱۰۰٪ بادی-خورشیدی را ممکن سازند، که بالقوه می‌تواند برای پاسخگویی به تقاضاهای انرژی گسترده‌تر مقیاس‌بندی شود.

2. مسئله نوسان‌پذیری و چالش زین

عیب اصلی انرژی بادی و خورشیدی وابستگی آن‌ها به شرایط آب‌وهوایی متغیر است که منجر به خروجی توان نوسانی می‌شود. این امر ناهماهنگی بین تولید ($P_v$) و تقاضا ($P_d$) ایجاد می‌کند. تحلیل زین بر مقیاس عظیم ذخیره‌سازی مورد نیاز برای تعدیل این نوسانات تأکید کرد و نتیجه گرفت که از نظر اقتصادی و عملی غیرممکن است و بنابراین نیاز به پشتیبانی سوخت‌های فسیلی دارد. تز مرکزی این مقاله به چالش کشیدن این نتیجه‌گیری با بازتعریف پارامترهای مسئله است.

2.1. کمّی‌سازی نوسان‌پذیری و نیازهای ذخیره‌سازی

نوسان‌پذیری به عنوان نوسان حول میانگین سالانه تعریف می‌شود. ظرفیت ذخیره‌سازی مورد نیاز $E_{sf}^{max}$ به عنوان تفاوت بین حداکثر و حداقل توان نوسان خالص تجمعی $E_{sf}(t) = E_{vf}(t) - E_{df}(t)$ تعریف می‌شود، که در آن $E_{vf}$ و $E_{df}$ به ترتیب بخش‌های نوسانی تولید متغیر و تقاضا هستند.

3. چارچوب راه‌حل پیشنهادی

نویسندگان یک رویکرد هم‌افزای سه‌جانبه را برای کاهش نوسان‌پذیری مؤثر و در نتیجه نیاز ذخیره‌سازی محاسبه‌شده توسط زین پیشنهاد می‌کنند.

3.1. ظرفیت مازاد (ساخت بیش از حد)

استقرار ظرفیت بادی و خورشیدی بیش از نیاز برای تقاضای متوسط ($P_{va} > P_{da}$) اطمینان می‌دهد که حتی در شرایط زیربهینه نیز توان کافی تولید شود. این امر عمق و فراوانی کمبود تولید را کاهش داده و منحنی $E_{vf}(t)$ را هموار می‌کند.

3.2. کنتورهای هوشمند و مدیریت سمت تقاضا

پاسخ هوشمند تقاضا از طریق کنتورهای هوشمند امکان جابجایی مصرف ($P_{df}$) برای هماهنگی با دوره‌های تولید بالا را فراهم می‌کند. این «شکل‌دهی بار» به طور فعال نوسان خالص $P_{sf} = P_{vf} - P_{df}$ را کاهش می‌دهد و به طور مؤثر از تقاضا به عنوان یک منبع ذخیره‌سازی مجازی استفاده می‌کند.

3.3. بهینه‌سازی فناوری: توربین‌های بادی ضعیف و پنل‌های خورشیدی کم‌نور

فراتر رفتن از سخت‌افزار استاندارد بهینه‌شده برای بازدهی. استفاده از توربین‌های طراحی‌شده برای سرعت‌های باد کمتر و پنل‌های خورشیدی کارآمد در نور پراکنده (مانند سلول‌های پروسکایت یا دوطرفه)، پروفایل تولید را گسترش می‌دهد، دوره‌های خروجی صفر را کاهش داده و تولید را قابل پیش‌بینی‌تر و کمتر «تیز» می‌کند.

4. چارچوب ریاضی و نتایج

تحلیل بر اساس یک مدل ریاضی روشن است که بر داده‌های واقعی شبکه آلمان در سال ۲۰۱۹ اعمال شده است.

4.1. معادلات تعادل توان

معادلات اساسی حاکم بر سیستم عبارتند از: $$P_{va} = P_{da}$$ $$P_{sf} = P_{vf} - P_{df}$$ انرژی ذخیره‌سازی انتگرال است: $E_{sf}(t) = \int_0^t P_{sf} \, dt = E_{vf}(t) - E_{df}(t)$. معیار حیاتی، ظرفیت ذخیره‌سازی مورد نیاز است: $E_{sf}^{max} = \max_t\{E_{sf}(t)\} - \min_t\{E_{sf}(t)\}$.

4.2. تحلیل مقیاس‌بندی و کاربرد داده‌های ۲۰۱۹

با استفاده از داده‌های ۲۰۱۹: $P_{da} = 56.4$ گیگاوات، مقدار اندازه‌گیری‌شده $\hat{P}_{va} = 18.9$ گیگاوات. برای تأمین تقاضا صرفاً با باد-خورشید، تولید با ضریب $s = P_{da} / \hat{P}_{va} \approx 3$ مقیاس می‌شود. فرض کلیدی این است که الگوی نوسان به صورت خطی مقیاس می‌شود. اعمال سه راهبرد پیشنهادی در این مدل مقیاس‌شده، کاهش چشمگیری در $E_{sf}^{max}$ محاسبه‌شده در مقایسه با خط پایه زین نشان می‌دهد که نشان‌دهنده امکان‌پذیری است.

5. تحلیل انتقادی و دیدگاه صنعت

6. جزئیات فنی و بینش‌های تجربی

تحلیل مبتنی بر تفکیک داده‌های توان به مؤلفه‌های متوسط و نوسانی است. شکل ۱ در مقاله (که به آن ارجاع داده شده اما اینجا نمایش داده نشده) معمولاً انرژی نوسان تجمعی $E_{df}(t)$ برای تقاضا در طول زمان را ترسیم می‌کند و انحراف تجمعی از میانگین را نشان می‌دهد. «ذخیره‌سازی مورد نیاز» $E_{sf}^{max}$ به صورت بصری، فاصله عمودی بین قله و دره منحنی انرژی نوسان خالص $E_{sf}(t)$ پس از اعمال مقیاس‌بندی و تنظیمات راهبردی است. نتیجه نشان می‌دهد که با اقدامات پیشنهادی، این فاصله قله تا دره — و در نتیجه ظرفیت ذخیره‌سازی مورد نیاز — بسیار کوچک‌تر از یک سناریوی ساده تطبیق نوسان‌پذیری است.

7. چارچوب تحلیل: یک مطالعه موردی ساده‌شده

سناریو: یک شبکه منطقه‌ای با تقاضای متوسط ۱ گیگاوات. تولید متغیر تاریخی به طور متوسط ۰.۴ گیگاوات با نوسانات بالا است. رویکرد سنتی (زین): مقیاس‌بندی تولید به ۱ گیگاوات. نوسان خالص حاصل $E_{sf}(t)$ بزرگ است و نیاز به ذخیره‌سازی عظیم دارد. رویکرد یکپارچه (لاستفلد): ۱. ساخت بیش از حد: نصب ۲.۵ گیگاوات ظرفیت. تولید متوسط به بیش از ۱ گیگاوات می‌رسد و منحنی $E_{vf}$ را هموار می‌کند. ۲. تقاضای هوشمند: جابجایی ۰.۲ گیگاوات از بار صنعتی (مانند شارژ خودروهای برقی، گرمایش آب) به ساعات اوج تولید، کاهش $P_{df}$ در دوره‌های کمبود. ۳. فناوری بهتر: استفاده از توربین‌هایی که در باد ضعیف با ضریب ظرفیت ۱۵٪ تولید می‌کنند در مقابل ۵٪ برای توربین‌های استاندارد، حذف برخی شکاف‌های تولید. نتیجه: منحنی اصلاح‌شده $E_{sf}(t)$ دامنه به طور قابل توجهی کاهش یافته‌ای دارد. $E_{sf}^{max}$ محاسبه‌شده ممکن است ۶۰-۷۰٪ کمتر از رویکرد سنتی باشد، که اصل را بدون شبیه‌سازی پیچیده نشان می‌دهد.

8. کاربردهای آینده و جهت‌های پژوهشی

چارچوب، چندین مسیر حیاتی را باز می‌کند:

• سیستم‌های چندانرژی: اعمال این منطق به اتصال بخش‌ها — استفاده از برق مازاد برای گرما (برق به گرما)، حمل‌ونقل (خودروهای برقی) و تولید هیدروژن (برق به گاز). این امر مخازن تقاضای انعطاف‌پذیری ایجاد می‌کند که می‌توانند تولید مازاد را جذب کنند.
• توزیع بهینه‌شده با هوش مصنوعی: ادغام یادگیری ماشین (مشابه تکنیک‌های مورد استفاده در بهینه‌سازی سایر سیستم‌های پیچیده مانند آن‌ها در فیزیک محاسباتی) برای پیش‌بینی تولید و قیمت‌گذاری پویای پاسخ تقاضا در زمان واقعی.
• بهینه‌سازی سبد جغرافیایی و فناوری: گسترش مدل برای بهینه‌سازی ترکیب باد خشکی/دریایی، فتوولتائیک خورشیدی، نیروگاه خورشیدی متمرکز و مکان‌یابی توربین‌های بادی ضعیف در سراسر اروپا برای به حداقل رساندن نوسان‌پذیری در مقیاس قاره‌ای.
• ادغام ذخیره‌سازی با مدت طولانی: ترکیب این رویکرد با ذخیره‌سازی نوظهور با مدت طولانی (مانند باتری‌های جریانی، هوای فشرده) برای مدیریت رویدادهای نوسان‌پذیری باقیمانده چندروزه.

9. منابع

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.