ایفیشینٹ ونڈ-پی وی ہائبرڈ سسٹم آپٹیمائزیشن وذ سٹوریج
1. ہوائی اور سولر فوٹو وولٹک طاقت کے تولید خصوصیات کا تجزیہ
ہوائی اور سولر فوٹو وولٹک (PV) طاقت کے تولید خصوصیات کا تجزیہ مکمل ہائبرڈ نظام کے ڈیزائن کرنے کا بنیادی قدم ہے۔ کسی خاص علاقے کے سالانہ ہوا کی رفتار اور سورجی روشنی کے دیٹا کا آماری تجزیہ ظاہر کرتا ہے کہ ہوا کے ذخائر موسمی تبدیلی کا شکار ہوتے ہیں، جس میں سردیوں اور بہار میں زیادہ ہوا کی رفتار اور گرمیوں اور خزاں میں کم ہوا کی رفتار ہوتی ہے۔ ہوائی طاقت کی تولید ہوا کی رفتار کے مکعب کے تناسب میں ہوتی ہے، جس کے نتیجے میں قابل قدر پروڈکشن کی گھٹاؤ اور بڑھاؤ کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔
اس کے بر عکس، سورجی ذخائر کا واضح دنیا اور موسمی الگ الگ نمونے ہوتے ہیں - گرمیوں میں لمبی روشنی کے گھنٹے اور مضبوط تابش، اور سردیوں میں ضعیف شرائط۔ PV کارکردگی درجہ حرارت کے بڑھنے کے ساتھ منفی طور پر متاثر ہوتی ہے۔ ہوائی اور سورجی توانائی کے وقتی تقسیم کا موازنہ کرتے ہوئے، یہ واضح ہوتا ہے کہ وہ روزانہ اور سالانہ دور میں مکمل کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ اس مکمل کارکردگی کی وجہ سے موثر اور مستحکم طاقت کے نظام کا ڈیزائن کیا جا سکتا ہے، جہاں دونوں توانائی کے ذخائر کے درمیان مثلى کیپیسٹی کی تناسب کی ترتیب دی جا سکتی ہے تاکہ کل طاقت کی پروڈکشن کو مہندسی کیا جا سکے۔
2. ہوائی-سورجی ہائبرڈ طاقت کے نظام کا ماڈلنگ
2.1 ہوائی طاقت کے ذیلی نظام کا ماڈل
ہوائی طاقت کے ذیلی نظام کا ماڈل ہوا کی رفتار کے دیٹا اور ٹربین کے خصوصیات پر مبنی ہے۔ ویبل ڈسٹریبوشن کا استعمال ہوا کی رفتار کی احتمالی ڈسٹریبوشن کو فٹ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جس سے اس کی آماری طرز عمل کو صحیح طور پر بیان کیا جا سکتا ہے۔ ٹربین کی آؤٹ پٹ طاقت اور ہوا کی رفتار کے درمیان تعلق کو کٹ-این ہوا کی رفتار، ریٹڈ ہوا کی رفتار، اور کٹ-آؤٹ ہوا کی رفتار جیسے کلیدی پیرامیٹرز کو شامل کرتے ہوئے ایک ٹکڑوں والی فنکشن کے ذریعے ظاہر کیا جاتا ہے۔
ٹربین کی طاقت کی کریو کو فٹ کرنے کے لیے کم ترین مربعات کا طریقہ استعمال کیا جاتا ہے، جس سے ہوا کی رفتار کے مقابلے میں طاقت کی آؤٹ پٹ کی ریاضیاتی تعبیر حاصل کی جاتی ہے۔ ہوا کی رفتار کی غیر یقینی کی حساب سے مونٹی کارلو سیمولیشن کا طریقہ پیش کیا جاتا ہے تاکہ ہوائی فارم کی تولید کی پیشن گوئی کی جا سکے۔ اس ماڈل نے ہوائی طاقت کے نظام کی دینامک خصوصیات کو صحیح طور پر ظاہر کیا ہے اور نظام کی مہندسی کی بنیاد فراہم کرتا ہے۔ یہ ماڈل ہوا کی سمت کی تبدیلی کے پروڈکشن کارکردگی پر اثر کو شامل کرتا ہے بطور ایک ہوا کی سمت کی تصحیح کے عامل کی متعین کرتے ہوئے، جس سے پیشن گوئی کی صحت میں بہتری لائی جاتی ہے۔
2.2 فوٹو وولٹک طاقت کے ذیلی نظام کا ماڈل
فوٹو وولٹک ذیلی نظام کا ماڈل سورجی روشنی، ماحولی درجہ حرارت، اور PV ماڈیول کے خصوصیات کو مکمل طور پر شامل کرتا ہے۔ سورجی روشنی کا ایک آماری ماڈل قائم کیا جاتا ہے تاکہ اس کی وقتی تبدیلیوں کو بیان کیا جا سکے۔ PV ماڈیولز کی آؤٹ پٹ خصوصیات کو I-V کریوز کے ذریعے ظاہر کیا جاتا ہے۔ درجہ حرارت کے اثرات کو کارکردگی کے لیے ایک سنگل-دائودی اکیویولنٹ سرکٹ کے ذریعے ماڈل کیا جاتا ہے، جہاں آؤٹ پٹ طاقت کو غیر خطی مساوات کے نظام کو حل کرتے ہوئے کیلکولیٹ کیا جاتا ہے۔
اس ماڈل میں چھائی اور دھول کے اکٹھے ہونے کے جیسے عوامل بھی شامل ہیں، تصحیح کے عوامل کو متعین کرتے ہوئے پیشن گوئی کی صحت میں بہتری لائی جاتی ہے۔ یہ ماڈل PV ماڈیول کے بوڑھاپے کو شامل کرتا ہے سالانہ تحلیل کی شرح کو شامل کرتے ہوئے تاکہ لمبے عرصے کی طاقت کی پروڈکشن کی تبدیلی کی پیشن گوئی کی جا سکے۔ یہ ماڈل مختلف ماحولی شرائط کے تحت PV نظام کی کارکردگی کو صحیح طور پر ظاہر کرتا ہے۔
2.3 توانائی کے ذخیرہ نظام کا ماڈل
توانائی کے ذخیرہ نظام کا ماڈل بنیادی طور پر لیتھیم-آئن بیٹری کے خصوصیات پر مبنی ہے۔ بیٹری کی ریاضیاتی مقدار (SOC) کا ایک ڈائنامک ماڈل تیار کیا جاتا ہے تاکہ چارجنگ اور ڈیچارجنگ کے عمل کو بیان کیا جا سکے۔ خود ڈیچارجنگ کی خصوصیات اور چارجنگ/ڈیچارجنگ کی کارکردگی کو شامل کیا جاتا ہے، جہاں درجہ حرارت کی تصحیح کے عامل کو متعین کرتے ہوئے ماحولی اثرات کو ظاہر کیا جاتا ہے۔ بیٹری کی عمر کو سائکل کی شماری اور ڈیپتھ آف ڈیچارج (DOD) کے مجموعے کے ذریعے ماڈل کیا جاتا ہے تاکہ کیپیسٹی کی تحلیل کی پیشن گوئی کی جا سکے۔
اس ماڈل نے مختلف آپریشنل شرائط کے تحت بیٹری کی کارکردگی کو صحیح طور پر ظاہر کیا ہے، جس سے مثلى سائز اور ڈسپیچ کی سٹریٹیجی کی حمایت ملتی ہے۔ یہ ماڈل اندری مقاومت کی تبدیلی کو سائکل کی شماری اور درجہ حرارت کے درمیان فنکشنل تعلقات قائم کرتے ہوئے دیکھتا ہے، جس سے دینامک کارکردگی کی مزید دقیق سیمولیشن کی جا سکتی ہے۔ کلیدی آؤٹ پٹس میں ریل ٹائم SOC، دستیاب کیپیسٹی، چارجنگ/ڈیچارجنگ کی طاقت، اور متوقع عمر شامل ہیں - جو آپریشنل اور مینٹیننس کے لیے مکمل ڈیٹا کی حمایت فراہم کرتے ہیں۔
2.4 نظام کی مکمل یکجا کرنے کا ماڈل
مکمل یکجا کرنے کا نظام ماڈل ہوائی، سورجی، اور ذخیرہ ذیلی نظام کو ایک متحدہ فریم ورک میں شامل کرتا ہے۔ معیاری لاڈ کا طریقہ استعمال کیا جاتا ہے تاکہ لاڈ کی تبدیلیوں کو سنبھالا جا سکے، اور نظام کی طاقت کی مساوات قائم کی جاتی ہے۔ نظام کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے LOLP اور EENS جیسے قابلیت کے شاخصات متعین کیے جاتے ہیں۔ نظام کی آپریشنل حالت کو مختلف وقت کے مقیاسات پر کام کرنے کے لیے تسلسلی وقت کی سیریز کی سیمولیشن کا استعمال کیا جاتا ہے۔
اس ماڈل نے ذیلی نظام کے درمیان تفاعل کو شامل کرتا ہے، جیسے ہوائی ٹربین کی سایہ PV پینلز پر۔ یہ ماڈل گرڈ کے انٹرفیس کو بھی شامل کرتا ہے، جس سے گرڈ سے جڑے ہوئے آپریشنل سٹریٹیجیز کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے، جس میں توکوں کے وقت کے ساتھ معاشی ڈسپیچ اور گرڈ کی فریکوئنسی کی تنظیم خدمات شامل ہیں۔ آؤٹ پٹس میں کل طاقت کی تولید، لاڈ کی تکمیل کی شرح، اور معاشی کارکردگی کے شاخصات شامل ہیں، جو نظام کے منصوبہ بندی، ڈیزائن، اور آپریشنل فیصلے کرنے کے لیے مکمل نظریاتی بنیاد فراہم کرتے ہیں۔
3. ہوائی-سورجی ہائبرڈ نظام کے لیے مہندسی کے طریقہ کار اور تجربی تجزیہ
3.1 مقصد کا فنکشن اور محدودیتیں
مقصد کا فنکشن معاشی، قابلیت، اور ماحولی خیالات کو مکمل طور پر شامل کرتا ہے۔ معاشی مقصد کل نظام کی لاگت کو کم کرتا ہے، جس میں ابتدائی سرمایہ کاری، آپریشن اور مینٹیننس (O&M)، اور بدلنے کی لاگت شامل ہوتی ہے۔ قابلیت کا مقصد طاقت کی فراہمی کی قابلیت کو زیادہ کرتا ہے، جس کو LOLP کو کم کرتے ہوئے کوانتیفای کیا جاتا ہے۔ ماحولی مقصد کاربن کے اخراجات کو کم کرنے کے لیے زیادہ کرتا ہے۔
محدودیات شامل توازن برق، حدود ظرفیت ذخیره سازی انرژی و محدودیتهای عملکردی تجهیزات میشود. محدودیت توازن برق اطمینان میدهد که تقاضای بار در هر زمان برآورده شود. محدودیتهای ظرفیت ذخیره سازی عمق دشارژ (DOD) را محدود میکنند تا عمر باتری افزایش یابد. محدودیتهای تجهیزات به قدرت اسمی و مشخصات عملکردی اجزا توجه میکنند. یک روش وزندهی چندهدفه این اهداف را در یک تابع هدف واحد ادغام میکند، با وزنها که بر اساس ترجیحات تصمیمگیرنده و سناریوهای کاربردی تعیین میشوند.
3.2 استفاده از بهینهسازی گروه ذرات (PSO)
بهینهسازی گروه ذرات (PSO)، یک الگوریتم بهینهسازی هوشمند، در طراحی سیستمهای ترکیبی باد-خورشید کاربرد دارد. با شبیهسازی رفتار گله پرنده، PSO در فضای جواب به دنبال راهحلهای بهینه میگردد. هر ذره یک پیکربندی محتمل سیستم را نشان میدهد، شامل متغیرهای تصمیمگیری مانند ظرفیت توربین بادی، ظرفیت PV و ظرفیت ذخیره سازی. موقعیت و سرعت ذرات به صورت تکراری بهروزرسانی میشوند و به بهینه سراسری همگرا میشوند.
برای بهبود عملکرد، استراتژی وزن لختی کاهش خطی اتخاذ میشود—که در ابتدا کاوش سراسری قوی را حفظ کرده و در ادامه بهرهبرداری محلی را افزایش میدهد. جهش تطبیقی برای جلوگیری از بهینههای محلی معرفی میشود. با توجه به پیچیدگی مسئله، استراتژی کدگذاری سلسلهمراتبی متغیرهای پیوسته و گسسته را جدا میکند. الگوریتم در صورت رسیدن به تعداد تکرار حداکثری یا وقتی که مقدار بهینه در تکرارهای متوالی کمتر از یک آستانه تغییر میکند، خاتمه مییابد.
3.3 طراحی آزمایش و تنظیمات پارامترها
آزمایش بر اساس دادههای واقعی هواشناسی و بار از یک منطقه خاص استوار است، با استفاده از دادههای ساعتی یک سال نمونه. ورودیهای هواشناسی شامل سرعت باد ساعتی، تشعشع خورشیدی و دما محیطی میباشد. پروفایلهای بار الگوی مصرف یک پارک صنعتی معمولی را دنبال میکنند، با توجه به تغییرات فصلی و روزانه. پارامترهای تجهیزات از توربینهای بادی و ماژولهای PV تجاری اصلی انتخاب میشوند، با دادههای عملکردی که از گزارشهای آزمون سازندهها بدست میآیند.
یک باتری لیتیوم-ایون برای ذخیره سازی استفاده میشود، با پارامترهای شامل ظرفیت اسمی، کارایی شارژ/دشارژ و دوره چرخه. پارامترهای PSO به صورت زیر تنظیم میشوند: اندازه جمعیت = 50، تعداد تکرار حداکثر = 1000، وزن لختی از 0.9 به 0.4 کاهش خطی مییابد، و عوامل یادگیری c1 و c2 هر دو به 2 تنظیم میشوند. برای اطمینان از قابلیت اطمینان نتایج، هر پیکربندی 30 بار اجرا میشود و میانگین به عنوان نتیجه نهایی در نظر گرفته میشود.
3.4 معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم
معیارهای ارزیابی عملکرد شامل جنبههای فنی، اقتصادی و محیطی میباشند. شاخصهای فنی شامل قابلیت اطمینان سیستم، نرخ استفاده از انرژی و صافی برق میشود. قابلیت اطمینان با شاخص توانایی تأمین (RSCI) و احتمال از دست دادن تأمین برق (LPSP) اندازهگیری میشود. کارایی استفاده از انرژی تجدیدپذیر را نشان میدهد، در حالی که صافی برق پایداری خروجی را ارزیابی میکند. شاخصهای اقتصادی شامل هزینه سطحبندی برق (LCOE)، ارزش فعلی خالص (NPV) و دوره بازگشت سرمایه میباشند. LCOE هزینههای چرخه حیات را در نظر میگیرد، NPV سودآوری پروژه را نشان میدهد و دوره بازگشت سرمایه سرعت بازیابی سرمایه را ارزیابی میکند.
شاخص محیطی کاهش انتشار کربن است، که با مقایسه با تولید مبتنی بر سوختهای فسیلی سنتی محاسبه میشود. علاوه بر این، یک شاخص سودمندی جامع سیستم (SCBI) که جنبههای فنی، اقتصادی و محیطی را از طریق جمع وزنی ادغام میکند. این معیارها و وزنها بر اساس قضاوت متخصصان و نیازهای عملی تعیین میشوند، که ارزیابی جامع عملکرد سیستم را فراهم میکند و تصمیمگیری آگاهانه را پشتیبانی میکند.
| Category | Indicator Name | Symbol | Unit | Value |
| Technical Indicators | Power Supply Reliability | RSCI | % | 99.2 |
| Loss of Power Supply Probability | LPSP | % | 0.8 | |
| Energy Utilization Rate | EUF | % | 87.5 | |
| Power Supply Cost | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Economic Indicators | Levelized Cost of Electricity | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Net Present Value | NPV | ten thousand yuan | 1200 | |
| Payback Period | PBP | year | 7.5 | |
| Environmental Indicators | Carbon Emission Reduction | CER | t/year | 3500 |
| Comprehensive Indicators | Comprehensive Benefit Index of System | SCBI | — | 0.92 |
3.5 تجزیہ اپٹیمائزیشن کے نتائج
اپٹیمائزیشن کے نتائج ظاہر کرتے ہیں کہ ہوائی-سورجی ہائبرڈ بجلی تولید نظام میں ایکل توانائی کے نظاموں سے قابل ذکر فائدے ہیں۔ بنیادی سیناریو کے تحت، بہترین ترتیب 2 MW ہوائی توانائی کی گنجائش، 1.5 MW فوٹو ولٹائک (PV) کی گنجائش، اور 500 kWh توانائی کے ذخیرے پر مشتمل ہے۔ یہ ترتیب لوس آف پاور سپلائی پروبابلٹی (LPSP) کو 1% سے کم کرتی ہے اور لیولائزڈ کوسٹ آف الیکٹریسٹی (LCOE) کو ایکل ہوائی یا PV نظاموں کے مقابلے میں تقریباً 15% کم کرتی ہے۔ حساسیت کا تجزیہ ظاہر کرتا ہے کہ آلات کی قیمت اپٹیمائزیشن کے نتائج پر سب سے زیادہ اثر دلاتی ہے - 10% کی قیمت کم کرنے سے LCOE میں تقریباً 8% کمی ہوتی ہے۔
لوڈ پروفائل کی تبدیلیوں سے توانائی کے ذخیرے کے سائز پر قابل ذکر اثر پڑتا ہے؛ بلند چوٹی کے لوڈ کے فرق کی وجہ سے بڑا ذخیرہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ بہترین ترتیبات علاقوں کے درمیان مختلف ہوتی ہیں: ہوا کے بہت زیادہ علاقے زیادہ ہوائی توانائی کے تناسب کو پسند کرتے ہیں، جبکہ سورج کے وفرت والے علاقے PV کی شرکت کو بڑھاتے ہیں۔ ملٹی آبجیکٹیو اپٹیمائزیشن پاریٹو فرنٹ کو جنم دیتی ہے، جس سے صنعت کاروں کو عملی ضروریات کے مطابق معاشی کارکردگی اور اعتماد کو توازن میں رکھنے کا موقع ملتا ہے۔ نتائج بھی ظاہر کرتے ہیں کہ کاربن ٹریڈنگ مکانیزم کو شامل کرنے سے معاشی کارکردگی میں مزید بہتری آتی ہے، LCOE کو مزید 5٪–10٪ کم کرتا ہے۔ لمبے وقت کی محاکاة نظام کی استحکام کی تصدیق کرتی ہے، 20 سال کے عرصے میں کارکردگی کی کمی متعین کردہ تحمل کے اندر رہتی ہے۔
| Configuration Scheme | Wind Power Capacity (MW) | Photovoltaic Capacity (MW) | Energy Storage Capacity (kWh) | LPSP (%) | LCOE (yuan/kWh) | Carbon Emission Reduction (t/year) | SCBI |
| Optimization Scheme | 2.0 | 1.5 | 500 | 0.8 | 0.45 | 3500 | 0.92 |
| Pure Wind Power | 3.5 | 0 | 300 |
2.5 |
0.53 |
2800 |
0.78 |
| Pure Photovoltaic | 0 | 3.0 | 700 | 3.2 | 0.58 | 2200 | 0.75 |
| No Energy Storage | 2.5 | 1.0 | 0 | 5.6 | 0.42 |
3100 | 0.70 |
نِتیجہ
ہوائی اور سُرخی کے فوٹو وولٹک حیاتی توانائی نظام کے مل جلتا ہونا اور بہتر بنانے سے تجدید کے ماخذ کی توانائی کے متقطع مسئلے کا ایک موثر حل ملتا ہے۔ ریاضیاتی مودل قائم کرنے اور ذرات کے گروہ کی بہترین روش (PSO) الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، نظام کی صلاحیتوں میں نمایاں بہتری حاصل کی گئی ہے۔ تجرباتی نتائج پیش کردہ طریقے کی ممکنہ صلاحیت اور کارآمدی کو ثابت کرتے ہیں۔ تاہم، ہوائی-سورخی مل جلے نظام کے وسیع پیمانے پر استعمال کے لیے کئی چالنوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے، جیسے موسم کی پیشن گوئی کی درستگی اور توانائی کے ذخیرہ کرنے کی تکنالوجی کی محدودیت۔
مستقبل میں کی جانے والی تحقیقات کا مرکزی نقطہ نظام کی ذہانت میں بہتری کرنا ہوگا اور پیچیدہ موسمی حالات کے لیے ان کی مطابقت کو بہتر بنانا ہوگا، یہ اقدام ان نظام کی معیشتی کارآمدی اور آمن不及您要求的翻译似乎在输出时被截断了。让我继续完成剩余部分的翻译：
ہوائی اور سورجی فوٹو ولٹک ہائبرڈ توانائی پیداوار نظام کا تکامل اور بہتری کرنا تجدید کے ماخذ کی توانائی کے متقطع مسئلے کا ایک موثر حل فراہم کرتا ہے۔ ریاضیاتی ماڈلز کی تشکیل اور ذرات کے گروہ کی بہترین روش (PSO) الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، نظام کی صلاحیت میں نمایاں بہتری حاصل کی گئی ہے۔ تجرباتی نتائج پیش کردہ رویے کی ممکنہ صلاحیت اور کارآمدی کو تصدیق کرتے ہیں۔ تاہم، ہوائی-سورجی ہائبرڈ نظام کے وسیع پیمانے پر استعمال کے لیے کئی چالنوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے، جیسے موسم کی پیشن گوئی کی درستگی اور توانائی کے ذخیرہ کرنے کی تکنالوجی کی محدودیت۔ مستقبل کی تحقیقات کا مرکزی نقطہ نظام کی ذہانت میں بہتری کرنا ہوگا اور پیچیدہ موسمی حالات کے لیے ان کی مطابقت کو بہتر بنانا ہوگا، یہ اقدام ان نظام کی معیشتی کارآمدی اور آمینیت کو مزید بڑھا دے گا۔ یہ نیکی کا اہم حصہ بنے گا کہ ایک صاف، کارآمد اور مستحکم مدرن توانائی نظام کی تعمیر میں۔نتیجہ
