1. परिचय
जलवायु लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए नवीकरणीय ऊर्जा में संक्रमण अनिवार्य है, लेकिन पवन और सौर ऊर्जा की अंतर्निहित अस्थिरता ग्रिड स्थिरता के लिए एक मौलिक चुनौती प्रस्तुत करती है। यह लेख H.-W. Sinn द्वारा प्रस्तुत एक अग्रणी आलोचना का सामना करता है, जिनका तर्क है कि इस अस्थिरता को सुचारू करने के लिए आवश्यक पंप-स्टोरेज क्षमता जर्मनी की मौजूदा क्षमता से "कई गुना अधिक" होगी, जिससे नवीकरणीय ऊर्जा केवल एक गौण भूमिका निभा पाएगी और पारंपरिक बिजली संयंत्रों पर निर्भर रहेगी। लेखक एक प्रतिवाद प्रस्तुत करता है, जो अधिशेष क्षमता, स्मार्ट मीटर और अनुकूलन तकनीकों के तीन-सूत्री रणनीति का प्रस्ताव करता है, ताकि भंडारण आवश्यकताओं को काफी कम किया जा सके और 100% पवन-सौर बिजली प्रणाली हासिल की जा सके, जिसे संभवतः व्यापक ऊर्जा मांग को पूरा करने के लिए भी विस्तारित किया जा सकता है।
2. अस्थिरता की समस्या और सिन की चुनौती
पवन और सौर ऊर्जा की मुख्य कमजोरी परिवर्तनशील मौसमी परिस्थितियों पर उनकी निर्भरता है, जिससे शक्ति आउटपुट में उतार-चढ़ाव होता है। इससे उत्पादन ($P_v$) और मांग ($P_d$) के बीच असंतुलन पैदा होता है। सिन के विश्लेषण ने इन उतार-चढ़ावों को संतुलित करने के लिए आवश्यक विशाल ऊर्जा भंडारण पैमाने पर जोर दिया है और निष्कर्ष निकाला है कि यह आर्थिक और व्यावहारिक रूप से अव्यवहार्य है, इस प्रकार आरक्षित के रूप में जीवाश्म ईंधन की आवश्यकता है। इस लेख का मुख्य तर्क समस्या के मापदंडों को पुनः परिभाषित करके इस निष्कर्ष को चुनौती देना है।
2.1. अस्थिरता का मात्रात्मक विश्लेषण और ऊर्जा भंडारण आवश्यकता
अस्थिरता को वार्षिक औसत के चारों ओर उतार-चढ़ाव के रूप में परिभाषित किया जाता है। आवश्यक ऊर्जा भंडारण क्षमता $E_{sf}^{max}$ को समाकलित शुद्ध अस्थिर शक्ति $E_{sf}(t) = E_{vf}(t) - E_{df}(t)$ के अधिकतम और न्यूनतम मानों के अंतर के रूप में परिभाषित किया जाता है, जहाँ $E_{vf}$ और $E_{df}$ क्रमशः अस्थिर उत्पादन और मांग के अस्थिर भाग हैं।
3. प्रस्तावित समाधान ढांचा
लेखकों ने प्रभावी अस्थिरता को कम करने के लिए एक सहयोगी तीन-प्रयास दृष्टिकोण प्रस्तावित किया है, जिससे सिन गणना के लिए आवश्यक ऊर्जा भंडारण की मांग कम हो जाती है।
3.1. अतिरिक्त क्षमता (अतिनिर्माण)
部署超过平均需求所需的风能和太阳能容量（$P_{va} > P_{da}$），可确保即使在次优条件下也能产生足够的电力。这减少了发电短缺的深度和频率，平滑了 $E_{vf}(t)$ 曲线。
3.2. स्मार्ट मीटर और मांग पक्ष प्रबंधन
स्मार्ट मीटर के माध्यम से सक्षम बुद्धिमान मांग प्रतिक्रिया, खपत ($P_{df}$) को उच्च उत्पादन अवधि के साथ संरेखित करने में स्थानांतरित करने की अनुमति देती है। यह "लोड शेपिंग" शुद्ध उतार-चढ़ाव $P_{sf} = P_{vf} - P_{df}$ को सक्रिय रूप से कम करती है, प्रभावी रूप से मांग को आभासी ऊर्जा भंडारण संसाधन के रूप में उपयोग करती है।
3.3. तकनीकी अनुकूलन: कमजोर हवा टरबाइन और कमजोर प्रकाश फोटोवोल्टेइक
मानक दक्षता अनुकूलन से परे हार्डवेयर। कम हवा की गति के लिए डिज़ाइन किए गए टरबाइन और फैले हुए प्रकाश में कुशल फोटोवोल्टिक पैनल (जैसे, पेरोव्स्काइट या द्विपक्षीय सेल) का उपयोग करके, बिजली उत्पादन वक्र का विस्तार किया जा सकता है, शून्य आउटपुट अवधि कम की जा सकती है, और बिजली उत्पादन को अधिक पूर्वानुमानित और कम "स्पाइकी" बनाया जा सकता है।
4. गणितीय ढांचा और परिणाम
यह विश्लेषण एक स्पष्ट गणितीय मॉडल पर आधारित है और जर्मनी के 2019 के वास्तविक ग्रिड डेटा पर लागू किया गया है।
4.1. शक्ति संतुलन समीकरण
सिस्टम का मूल समीकरण है:
4.2. अनुपातिक विश्लेषण एवं 2019 डेटा अनुप्रयोग
2019 डेटा का उपयोग करते हुए: $P_{da} = 56.4$ GW, मापा गया $\hat{P}_{va} = 18.9$ GW। केवल पवन और सौर द्वारा मांग को पूरा करने के लिए, उत्पादन को स्केलिंग फैक्टर $s = P_{da} / \hat{P}_{va} \approx 3$ द्वारा स्केल किया जाना चाहिए। मुख्य धारणा यह है कि परिवर्तनशीलता पैटर्न रैखिक रूप से स्केल होते हैं। इस स्केलिंग मॉडल में प्रस्तावित तीन रणनीतियों को लागू करने पर, परिकलित $E_{sf}^{max}$ सिन के बेसलाइन की तुलना में काफी कम हो जाता है, जो इसकी व्यवहार्यता को दर्शाता है।
प्रमुख डेटा बिंदु (2019, जर्मनी)
औसत बिजली मांग ($P_{da}$): 56.4 GW
औसत परिवर्तनशील पीढ़ी ($\hat{P}_{va}$): 18.9 GW
आवश्यक स्केलिंग कारक ($s$): ~3.0
5. आलोचनात्मक विश्लेषण और उद्योग परिप्रेक्ष्य
मुख्य अंतर्दृष्टि
लुस्टरफील्ड का पेपर केवल एक तकनीकी खंडन नहीं है; यह ग्रिड डीकार्बोनाइजेशन रणनीति के परिप्रेक्ष्य को एनर्जी स्टोरेज-केंद्रित दृष्टिकोण से सिस्टम इंजीनियरिंग की ओर मोड़ने वाला एक महत्वपूर्ण मोड़ है। वास्तविक सफलता इस अहसास में निहित है कि समस्याकेवलअस्थिर आपूर्ति को चिकना करने की नहीं है, बल्कि आपूर्ति और मांग के बीच केसंबंध का गतिशील प्रबंधन करने की है।यह आधुनिक ग्रिड आर्किटेक्चर के सिद्धांतों, जैसे कि "हाइब्रिड सिस्टम" और लचीलेपन पर अमेरिकी राष्ट्रीय नवीकरणीय ऊर्जा प्रयोगशाला (NREL) जैसे संस्थानों द्वारा दिए गए जोर के अनुरूप है।
तार्किक संरचना और लाभ
इसका तर्क प्रभावशाली है: 1) सिन द्वारा प्रस्तुत भंडारण की दुर्गम गणना को स्वीकार करना। 2) तीन गैर-भंडारण लीवर (अतिरिक्त निर्माण, स्मार्ट मांग, बेहतर प्रौद्योगिकी) का परिचय। 3) गणितीय रूप से दिखाना कि ये लीवर भंडारण की कमी को कैसे सीधे कम करते हैं। इसका लाभ जर्मनी के वास्तविक, सूक्ष्म (15-मिनट) डेटा का उपयोग करने में है - एक उच्च नवीकरणीय ऊर्जा प्रवेश दर वाला मामला - जिससे विश्लेषण विश्वसनीय बनता है। प्रौद्योगिकी विकल्प (कमजोर-हवा टर्बाइन) पर ध्यान विशेष रूप से तीक्ष्ण है, जो वित्तीय मॉडल से आगे बढ़कर हार्डवेयर नवाचार को छूता है।
कमियाँ एवं सीमाएँ
हालाँकि, शोधपत्र में महत्वपूर्ण अंध धब्बे मौजूद हैं। सबसे पहले,रैखिक आनुपातिकता धारणाएक बड़ा सरलीकरण है। तीन गुना क्षमता तैनात करने से आउटपुट पैटर्न साधारण रूप से तीन गुना नहीं हो जाता; भौगोलिक विविधीकरण और ग्रिड भीड़ गैर-रैखिक प्रभाव उत्पन्न करेगी। दूसरा, यहग्रिड एकीकरण लागत को कम आंकता है। अत्यधिक निर्माण से उत्पादन चरम अवधि के दौरान बड़े पैमाने पर पवन और सौर ऊर्जा का परित्याग होगा, जब तक कि इसे अति-सस्ती ऊर्जा भंडारण या हाइड्रोजन उत्पादन के साथ जोड़ा न जाए, अन्यथा यह परिसंपत्ति अर्थशास्त्र को नष्ट कर देगा - यह एक बिंदु है जिस पर हाल के MIT और Princeton 'Net-Zero America' अध्ययन ने प्रकाश डाला है। तीसरा, व्यापक मांग पक्ष प्रबंधन की सामाजिक और नियामक व्यवहार्यता को हल्के में लिया गया है।
कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि
नीति निर्माताओं और निवेशकों के लिए, निष्कर्ष स्पष्ट है:केवल ऊर्जा भंडारण पर ध्यान केंद्रित करना बंद करें।संयोजन विधि ही महत्वपूर्ण है:
- लचीलेपन के लिए नियम बनाना: स्मार्ट मीटर को अनिवार्य रूप से लागू करें और यूनाइटेड किंगडम या कैलिफ़ोर्निया जैसे मॉडल के समान मांग प्रतिक्रिया बाज़ार स्थापित करें।
- आला प्रौद्योगिकियों में निवेश करें: मानक मॉडलों की वृद्धिशील दक्षता सुधार के अलावा, कम रोशनी फोटोवोल्टिक और कम हवा टर्बाइनों के अनुसंधान और विकास को निधि दें।
- अधिक निर्माण और बिजली छोड़ने की योजना बनाएं: अधिशेष नवीकरणीय ऊर्जा के लिए एक रणनीतिक अवशोषण बिंदु के रूप में "ग्रीन हाइड्रोजन" उत्पादन सुविधाओं का उपयोग करें, लागत को संभावित राजस्व धारा में बदलें।
6. तकनीकी विवरण और प्रायोगिक अंतर्दृष्टि
यह विश्लेषण बिजली डेटा को औसत और उतार-चढ़ाव वाले घटकों में विघटित करने पर निर्भर करता है। पेपर में चित्र 1 (यहाँ संदर्भित लेकिन प्रदर्शित नहीं) आमतौर पर समय के साथ मांग के अभिन्न उतार-चढ़ाव ऊर्जा $E_{df}(t)$ को प्लॉट करता है, जो औसत से इसके संचयी विचलन को दर्शाता है। "आवश्यक ऊर्जा भंडारण" $E_{sf}^{max}$ दृश्य रूप से, स्केलिंग और रणनीति समायोजन लागू करने के बाद, शुद्ध उतार-चढ़ाव ऊर्जा वक्र $E_{sf}(t)$ के शिखर और गर्त के बीच की ऊर्ध्वाधर दूरी है। परिणाम बताते हैं कि प्रस्तावित उपायों का उपयोग करने पर, यह शिखर-गर्त दूरी - और आवश्यक ऊर्जा भंडारण क्षमता - साधारण उतार-चढ़ाव मिलान परिदृश्य की तुलना में काफी कम है।
7. विश्लेषणात्मक ढांचा: एक सरलीकृत केस अध्ययन
परिदृश्य: एक क्षेत्रीय विद्युत ग्रिड जिसकी औसत मांग 1 GW है। ऐतिहासिक रूप से, परिवर्तनशील नवीकरणीय उत्पादन का औसत 0.4 GW रहा है और यह अत्यधिक अस्थिर है। पारंपरिक (सिन) विधि: उत्पादन को 1 GW तक स्केल करें। परिणामी शुद्ध उतार-चढ़ाव $E_{sf}(t)$ बड़ा है, जिसके लिए बड़े पैमाने पर ऊर्जा भंडारण की आवश्यकता होती है। समग्र (लुस्टफेल्ड) विधि: 1. अत्यधिक निर्माण: 安装2.5 GW的容量。平均发电量变为>1 GW，使 $E_{vf}$ 曲线趋于平缓。 2. स्मार्ट मांग: 0.2 GW के औद्योगिक भार (जैसे, इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग, गर्म पानी) को बिजली उत्पादन के चरम घंटों में स्थानांतरित करें, ताकि कम मांग की अवधि में $P_{df}$ कम हो सके। बेहतर तकनीक: कम हवा की गति पर 15% क्षमता कारक वाले विंड टर्बाइन (मानक टर्बाइन 5%) का उपयोग करके, बिजली उत्पादन के कुछ अंतर को समाप्त करें। परिणाम: संशोधित $E_{sf}(t)$ वक्र का आयाम काफी कम हो गया है। गणना किया गया $E_{sf}^{max}$ पारंपरिक विधि की तुलना में 60-70% कम हो सकता है, जो बिना जटिल सिमुलेशन के इस सिद्धांत को प्रमाणित करता है।
8. भविष्य के अनुप्रयोग और शोध दिशाएं
इस ढांचे ने कई महत्वपूर्ण मार्ग खोले हैं:
- बहु-ऊर्जा प्रणाली: इस तर्क को सेक्टर कपलिंग पर लागू करना - अतिरिक्त बिजली का उपयोग तापन (पावर-टू-हीट), परिवहन (इलेक्ट्रिक वाहन) और हाइड्रोजन उत्पादन (पावर-टू-गैस) के लिए करना। इससे लचीली मांग अवशोषण बिंदु बनते हैं जो अतिरिक्त बिजली उत्पादन को समाहित कर सकते हैं।
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुकूलित शेड्यूलिंग: मशीन लर्निंग को एकीकृत करना (अन्य जटिल प्रणालियों जैसे कम्प्यूटेशनल फिजिक्स को अनुकूलित करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों के समान), बिजली उत्पादन की भविष्यवाणी करने और मांग प्रतिक्रिया के लिए वास्तविक समय में गतिशील मूल्य निर्धारण करने के लिए।
- भौगोलिक एवं तकनीकी पोर्टफोलियो अनुकूलन: इस मॉडल का विस्तार करके ऑनशोर/ऑफशोर पवन, फोटोवोल्टेइक, कंसंट्रेटेड सोलर पावर के पोर्टफोलियो, और लो-वाइंड टर्बाइनों के पूरे यूरोप में स्थान का अनुकूलन करना, ताकि महाद्वीपीय स्तर पर अस्थिरता को न्यूनतम किया जा सके।
- लंबी अवधि की ऊर्जा भंडारण एकीकरण: इस पद्धति को उभरते हुए लंबी अवधि के ऊर्जा भंडारण (जैसे, फ्लो बैटरी, संपीड़ित वायु) के साथ संयोजित करें, ताकि अवशिष्ट, बहु-दिवसीय उतार-चढ़ाव वाली घटनाओं को संभाला जा सके।
9. संदर्भ
- Sinn, H.-W. (2017). Buffering volatility: A study on the limits of Germany's energy revolution. European Economic Review, 99, 130-156.
- German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy. (2020). ऊर्जा भंडारण निगरानी रिपोर्ट.
- Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems (ISE). (2020). Energy Charts [डेटा सेट]. https://www.energy-charts.de से प्राप्त किया गया।
- International Energy Agency (IEA). (2020). World Energy Outlook 2020. Paris: IEA Publications.
- National Renewable Energy Laboratory (NREL). (2021). हाइब्रिड नवीकरणीय ऊर्जा प्रणालियाँ. Retrieved from https://www.nrel.gov/research/hybrid-systems.html
- Jenkins, J. D., Luke, M., & Thermstrom, S. (2018). Getting to Zero Carbon Emissions in the Electric Power Sector. Joule, 2(12), 2498-2510.
- MIT Energy Initiative. (2019). ऊर्जा भंडारण का भविष्य.