Проектирование и моделирование сети зеленой энергии

:::подсказка Grid Designer – это бесплатный симулятор, позволяющий спроектировать и протестировать сеть с нулевым выбросом углерода для Великобритании, а также протестировать ее. используя реальный спрос и данные о погоде. В этой статье объясняется, как работает эта модель, и чему она может научить нас при выборе энергии.

:::

Поиграйте с симом здесь: https://griddesigner.dev

Вы когда-нибудь задумывались, насколько сложно будет перейти на экологически чистую энергию? 🌍

* Что именно нам нужно построить? * Сколько это будет стоить? * Нужны ли нам батареи? * Будет ли возобновляемая сеть надежной?

Поскольку энергетика и климат редко выходят из цикла новостей, я начал задавать себе эти вопросы. По мере того, как я узнавал больше, я начал думать о том, как наша энергетическая система и выбор могут быть смоделированы в программном обеспечении.

Результатом этого исследования стала Grid Designer — простая игра, которая позволяет вам спроектировать идеальную сеть экологически чистой энергии и протестировать ее, используя реальный спрос на энергию в Великобритании и данные о погоде. Лучше всего он работает на мобильных устройствах, и вы можете попробовать его здесь.

== Самое интересное в создании программного обеспечения для решения проблемы заключается в том, что оно требует от нас достаточно глубокого понимания проблемы, чтобы описать ее в коде. == В этой статье объясняется, как был создан симулятор и как мы можем более четко представить себе источники энергии. : их преимущества, компромиссы и затраты.

Цель: нулевой уровень выбросов углерода, 100% время безотказной работы

Только зеленая энергия 🌱

Если мы хотим реализовать наши климатические амбиции, нам нужно, чтобы наша электроэнергетическая система была без выбросов углерода. Не в основном зеленый, не почти ноль  –  ноль.

Поэтому модель фокусируется исключительно на масштабируемых источниках энергии с нулевым выбросом углерода:

* Солнечная энергия ☀️ (Фотоэлектрическая) * Ветер 💨 (на берегу и на море), * Ядерный ⚛️ (деление) * Батарейки/Хранилище 🔋

Другие источники, такие как гидро- и геотермальная энергия, могут быть развернуты только в очень избранных местах и ​​поэтому исключены. То же самое относится и к теоретическим технологиям, таким как Fusion . Какими бы захватывающими они ни были, я сосредоточен на наиболее вероятных решениях климатического кризиса.

Надежность важна 💡

Нам также нужна 100% бесперебойная работа нашей сети. Цивилизация не должна и не будет терпеть шаг назад в уровне жизни. Если наша зеленая энергетическая система не сможет удовлетворить спрос, мы должны ожидать возврата к ископаемому топливу и неспособности достичь нулевого уровня выбросов CO2. Сообщества не потерпят отключения света или нормирования. Мы должны оптимизировать для изобилия.

Почасовое разрешение 🕑

Учитывая быстрые колебания спроса и непостоянство некоторых возобновляемых источников, я хотел смоделировать систему в высоком разрешении. Это означает  каждый час в течение всего года.

Великобритания 🇷🇧

Симулятор ориентирован на Великобританию, но программное обеспечение можно применять к любой стране или группе стран (страны импортируют и экспортируют).

Бюджеты 💰

Симуэт включает воображаемый бюджет в 400 миллиардов фунтов стерлингов. Это число довольно произвольное, и его цель — убедиться, что игроки учитывают ограничение капитала. Великобритания не может потратить триллион на свою сеть! Сложные финансовые вопросы, такие как амортизация, срок службы устройства и затраты на утилизацию, выходят за рамки его компетенции.

Разумные упрощения и amp; Оптимизм 🤞

Везде, где это было возможно, я склонялся к оптимизму — будь то стоимость или выход энергии. Этот симулятор сосредоточен только на производстве и потреблении электроэнергии, то есть такие сложные темы, как эффективная передача электроэнергии, не включены.

Цель состоит не в том, чтобы создать модель со сверхвысокой точностью, а в том, чтобы она была достаточно точной, чтобы наводить на размышления и быть информативной!

Начнем…. ⚡️

0. Определение спроса

Сколько энергии нам нужно? Мне удалось получить файл csv, содержащий данные национальной сетки за 10 лет, записанные с интервалом 5 м. Файл был слишком большим для Excel (> 1 млн строк), поэтому я использовал Python для выделения 2021 года и рассчитывал средний спрос каждый час. В конвертированном виде в JS это выглядит примерно так:

export const uk_grid_demand_2021 = [
  // Jan 1st - each value is avg demand by hour, starting at 00:00. (MWs)
  [28956, 28183, 27092, 26254, 25416, 25050, 25632, 25740, 26609, 28927, 31482, 33423, 34821, 35424, 35540, 36051, 38430, 40352, 39044, 36578, 34266, 32093, 29887, 27168],
  // Jan 2... etc
]

Спрос меняется в течение года и в течение дня:

Далее мы рассмотрим, как мы можем моделировать отдельные источники энергии: солнечную энергию, энергию ветра, ядерную энергию, аккумулирование и ископаемое топливо...

1. Моделирование солнечной энергии

solar: {
  name: 'Solar',
  unit: 'hectares',
  unitToMw: 1.2,          // 1.2 hectares = 1 MWp
  capex_per_mw: 0.92,     // Million USD per MWp
  opex_per_mw:  0.017,
}

Площадь — ключевая единица, которую следует учитывать при масштабировании солнечной энергии. При проектировании сети мы определим необходимое количество солнечных панелей в гектарах.

Солнечные панели имеют 'номинальную мощность', определяемую единицей пикового мегаватта (МВт). Солнечная батарея мощностью 1 МВт может генерировать 1 МВт электроэнергии в идеальных условиях. Фактическая мощность будет зависеть от таких факторов, как широта, ориентация и погода. Из них широта имеет наибольшее значение при проектировании сетки: панель, размещенная на юге Франции, будет намного ближе к своей «номинальной» производительности, чем та же панель, размещенная в Шотландии.

В Grid Designer я предполагал, что мы будем размещать наши солнечные панели исключительно на юге Англии, где доступно больше всего солнечной энергии. Основываясь на государственных данных, мы предполагаем, что для производства 1 МВт панелей требуется 1,2 га земли.

Номинальная мощность солнечной энергии (МВт) = площадь в гектарах * 1,2

Для расчета выработки каждый час мы используем данные Глобального солнечного атласа

Вы заметите, как выходная мощность меняется в течение дня и в течение года. В короткие декабрьские дни наши солнечные фермы будут производить только десятую часть энергии, которую они дают летом. В разгар лета наши солнечные панели в полдень производят примерно половину своей номинальной мощности.

:::информация Примечание. Наши справочные данные о солнечной активности сгруппированы по месяцам, а не по дням. Это означает, что солнечная модель менее детализирована, чем для других источников : каждый день в январе считается одинаковым, затем он меняется в феврале и так далее. Мы также игнорируем погоду, щедро предполагая всегда идеальные условия.

:::

Симулятор использует приведенные выше данные для расчета почасовой выработки на каждый день года: Output = solarOutput[month][hour] * MWp

Пример вывода:

NB: вы можете просматривать данные о солнечной энергии Великобритании в режиме реального времени на веб-сайте Solar Университета Шеффилда.

Стоимость солнечной энергии

Стоимость фотоэлектрических солнечных панелей резко упала за последние 20 лет, и солнечная энергетика славится очень низкими эксплуатационными расходами. Наши показатели капитальных и эксплуатационных расходов взяты из прогнозов Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии на 2025 год.

Обратите внимание, что мы считаем жизнеспособными только крупномасштабные солнечные установки. Солнечная энергия на крыше как минимум в два раза дороже на МВт, чем солнечные фермы коммунального масштаба, и для удовлетворения спроса в национальном масштабе недостаточно подходящего места на крыше. Точно так же панели, размещенные в более высоких широтах, гораздо менее рентабельны, чем панели на юге.

Наконец, финансовые оценки для Solar не включают затраты на землю, которые будут значительными, учитывая площади, необходимые в таких местах, как Кент и Корнуолл! В модели также не учитываются экологические затраты и затраты на биоразнообразие, связанные с перепрофилированием сельскохозяйственных угодий и живых изгородей под панели.

Обзор:

• Количество солнечной энергии указывается в гектарах.
• Площадь преобразуется в MWp
• Почасовая производительность рассчитана с использованием месячных справочных данных для Южной Англии. Предполагается отсутствие облачности или потерь из-за температуры.
• Стоимость земли & воздействие на биоразнообразие исключено

2. Моделирование энергии ветра

wind_l: {
  name: 'Onshore Wind',
  unit: 'Turbines',
  unitToMw: 4,       // i.e 4MW Turbines
  capex: 1.7,        // Million USD per MW
  opex:  0.02,
}

wind_os: {
  name: 'Offshore Wind',
  unit: 'Turbines',
  unitToMw: 15,         // i.e 15 MW Turbines
  capex_per_mw: 6.04,   // Million USD per MW
  opex_per_mw: 0.12,
}

Чтобы смоделировать ветер, мы укажем количество наземных и морских ветряных турбин, которые мы хотели бы построить. Симулятор распределяет их по существующим объектам по всей Великобритании и использует исторические данные о погоде для моделирования выработки энергии. Это делается каждый час в течение всего года.

Наши наземные и морские турбины смоделированы на основе информации из открытых источников Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии.

* Береговая турбина: номинальная мощность 4 МВт; Высота ступицы 110 м. * Морская турбина: номинальная мощность 15 МВт; Высота узла 150 м.

Исторические почасовые данные о скорости ветра были собраны с использованием API погоды Visual Crossing. Эти данные были обработаны в Python и доступны для сима в отдельном файле JSON.

Скорость ветра и усиление Высота турбины

Данные о погоде обозначают скорость ветра, зарегистрированную на высоте 10 м. Однако скорость ветра увеличивается по мере удаления от земли и будет выше на высоте ветряной турбины. Вот почему турбины (и парусные корабли) имеют такие высокие мачты: чем выше мачта, тем больше доступной энергии. Увеличение скорости ветра зависит от трения окружающей поверхности, называемого «шероховатостью» (см. пояснение здесь).

Для наших береговых площадок турбин мы приняли шероховатость 0,055 м и скорректировали скорость ветра для высоты ступицы турбины 110 м. Для оффшора мы принимаем шероховатость 0,0002 м и корректируем скорость ветра для высоты ступицы 150 м. Все значения были конвертированы в м/с.

Кривые мощности турбины

Эксплуатационные характеристики ветряной турбины описываются ее кривой мощности.

При скорости ветра ниже включения лопасти не могут вращаться и мощность не вырабатывается. Выше этого порога выходная мощность соответствует кривой вплоть до максимальной мощности турбины. Значение, при котором турбина достигает максимальной мощности, называется номинальной скоростью ветра. Турбины будут продолжать работать почти на максимальной мощности, пока не достигнут скорости отключения, то есть  скорости ветра, при которой ротор должен затормозить, чтобы избежать повреждения.

Чтобы создать симулятор, я упростил кривую кривой мощности до прямой линии:

Для скоростей ветра выше значения cut-in мы рассчитываем выходную мощность по формуле для прямой линии: y = mx + c , где y — результат в МВт, m — градиент, x — скорость ветра, а c — пересечение оси Y.

Данные кривой мощности для смоделированных наземных и морских турбин были взяты из GitHub NREL. Значения определяются в коде следующим образом:

// Onshore Turbine 4MW, 110m
const wl_power_curve = {
  cut_in: 3.25,   // m/s 
  rated: 9.75, 
  cut_out: 25, 
}

// Off-Shore Turbine 15MW, 150m
const ws_power_curve = {
  cut_in: 4,
  rated: 11,
  cut_out: 25,
}

Порывы ветра, ремонт и обслуживание Пробуждение (не смоделировано)

Порыв ветра – это короткий период повышенной скорости ветра. Исходные данные API включают значения для порывов ветра продолжительностью не менее 25 секунд, и во многих случаях они превышают скорость ветра cut-out турбины. Однако мне не удалось найти последовательных данных от производителей о том, как именно турбины реагируют на порывы ветра, и поэтому исключил их из нашей модели. Время простоя турбины на техническое обслуживание невелико (~ 24 часа в год) и также исключено.

Современные турбины способны поворачиваться лицом к ветру в любом направлении, и мы предполагаем, что они делают это сразу и идеально. Когда воздух проходит через поверхность лопасти, он создает турбулентность или след, что снижает энергию, доступную для любой турбины ниже по потоку. Ветряные электростанции спроектированы так, чтобы свести к минимуму это за счет размещения турбин для оптимизации преобладающего (наиболее распространенного) направления ветра. Следовательно, эти эффекты обычно малы, и я не включил их в модель.

Разрешение скорости ветра

В ходе этой работы я с удивлением узнал, что значения скорости ветра не являются средними. Вместо этого они являются самой высокой устойчивой скоростью ветра за этот период времени. Следовательно, если API говорит, что скорость ветра во вторник была 15 м/с, мы можем быть уверены только в том, что этот порог был зафиксирован один раз за весь день. Средняя скорость ветра могла быть намного ниже.

Это имеет важное значение для любого моделирования, поскольку использование ежедневных значений скорости ветра приводит к сильному завышению выходной мощности. Рассмотрим следующий реальный пример:

Красная линия показывает 'дневную' скорость ветра 5,3 м/с. При использовании в течение каждого часа дня турбина работает на 30% своей номинальной мощности (область, заштрихованная красным). Тем не менее, если мы посмотрим на почасовые данные за тот же день, выделенные синим цветом, мы увидим, что в течение большинства часов максимальная зарегистрированная скорость ветра не соответствовала порогу включения турбин, а общая произведенная энергия было намного меньше (область, заштрихованная синим цветом).

:::подсказка Ветер непостоянен, поэтому для понимания работы турбин необходимо детальное разрешение.

:::

Каждый час мы рассчитываем мощность ветра следующим образом для каждого участка:

// installed_mw = number of turbines * MW rating of turbine. const m = 1 / (power_curve.rated - power_curve.cut_in) const c = -1 * m * power_curve.cut_in let output;

if (windData[d][h] < power_curve.cut_in) {
  output = 0
}
else if (windData[d][h] > power_curve.cut_out) {
  output = 0
}
else if (windData[d][h] >= power_curve.rated) {
  output = installed_mw
}
else {
  // y = mx + c; x=wind speed, y=power output, c = y-intercept
  let y = m * windData[d][h] + c   // Fraction of rated output
  output = y * installed_mw
}
return output

Этот код находит градиент (m) и точку пересечения с осью Y (c) нашей упрощенной кривой мощности. Если скорость ветра выше порога включения и ниже номинального порога, он вычисляет долю максимального выхода (y) на основе скорости ветра и использует ее для вернуть вывод в MW.

Пример вывода:

В настоящее время симулятор предоставляет данные только для 1 наземной и 1 морской ветряной электростанции (Scout Moor & Hornsea), и это, безусловно, ограничение! Добавив больше мест, мы могли бы снизить риск слабого ветра в смоделированной сети: если ветер не дует в Хорнси, он может дуть с побережья Кента или Абердиншира. Эта стратегия действительна, но требует от нас «избыточного строительства» на каждом участке, чтобы компенсировать другие, увеличивая затраты, и не поможет в дни, когда скорость ветра низкий уровень на большом количестве сайтов.

Стоимость энергии ветра

Предположения о затратах взяты из Агентства энергетической информации США. р>

Обзор

• Мы устанавливаем количество турбин, которые хотим построить на суше и на море.
• Мы размещаем наши турбины на существующих площадках ветряных электростанций по всей Великобритании и используем данные о реальной погоде за 2022 год для расчета мощности.
• В настоящее время для моделирования доступны только 2 сайта.
• Скорость ветра корректируется с учетом высоты каждой турбины и «шероховатости» окружающей земли/моря.
• Мы используем упрощенную кривую мощности для расчета производительности турбины.
• Выход моделируется на почасовой основе, 365 дней в году.
• Влияние порывов ветра и следа от турбины игнорируются.

3. Моделирование ядерной энергетики

nuclear: {
  capacity_factor: 0.9,
  capex_per_mw: 7.0,
  opex_per_mw: 0.13,
}

Ядерная энергетика вызывает разногласия, и, к сожалению, не вся критика в ее адрес подтверждается фактами. Я расскажу о деталях в другом посте, но я думаю, что справедливое обобщение технологии будет заключаться в следующем:

==Nuclear, как правило, дороже и требует больше времени для создания по сравнению с другими источниками. Тем не менее, он производит огромное количество энергии с нулевым выбросом углерода, с чрезвычайно высоким временем безотказной работы и низкими предельными затратами на МВт. ==

Grid Designer моделирует ядерную энергетику с точки зрения «электростанций», используя недавно введенную в эксплуатацию Sizewell C в качестве эталона. Используя хорошо зарекомендовавшую себя конструкцию PWR, его два реактора будут обеспечивать в общей сложности 3200 МВт энергии в течение 60-летнего срока службы.

Существуют и другие конструкции ядерных реакторов с другими профилями стоимости и производительности. К ним относятся малые модульные реакторы (ММР) и реакторы на расплавленных солях (МСР), однако ни один из них не зарекомендовал себя так хорошо, как PWR, и поэтому не включен в наш симулятор в качестве опции.

Коэффициент пропускной способности & Моделирование

Ядерная энергетика имеет чрезвычайно высокий коэффициент мощности. Единственный раз, когда реактор не производит энергию, это когда он останавливается для планового технического обслуживания или дозаправки. Поскольку эти отключения являются запланированными событиями, мы будем использовать упрощенный подход к их моделированию: предположим, что коэффициент использования мощности составляет 90 %, и применяем эту скидку к производительности в течение всего года.

Часовая производительность = 3200 * количество станций * 0,9

Пример вывода

Атомные электростанции обеспечивают предсказуемую базовую энергию:

Аналогичная стабильная картина наблюдается в реальных данных сети Великобритании.

Стоимость ядерной энергетики

Стоимость строительства и эксплуатации атомной электростанции является предметом горячих споров. Недоброжелатели утверждают, что это доказывает невозможность технологии, а защитники указывают на важность последовательных инвестиций. Южную Корею часто приводят в качестве примера страны, которая смогла строит свой атомный флот с увеличением скорости и снижением затрат< /а>. Оценки затрат Grid Designer снова взяты из Агентство энергетической информации США, и следует понимать, что эксплуатационные расходы включают топливо и безопасная утилизация отходов.

Обзор

• Ядерная энергия задается с помощью "количества электростанций".
• Каждая электростанция смоделирована по эталону мощностью 3200 МВт.
• Ядерная энергия обеспечивает постоянную мощность с небольшой скидкой на коэффициент мощности, которая рассчитывается как 3200*0,9

4. Моделирование накопления энергии

storage: { 
  name: 'Battery Storage (Li-Ion)', 
  unit: 'MWh', 
  capex_per_mw: 0.2,    // Million USD per MWh 
  opex_per_mw: 0.025 
} 

Аккумулирование электроэнергии имеет важное значение для сетей, использующих возобновляемые источники энергии: отключения электроэнергии недопустимы, поэтому необходимы батареи, чтобы компенсировать любой дефицит, вызванный перебоями ветра и солнца.

Упрощения

Аккумуляторные системы имеют номинальную мощность - максимальное количество энергии, которое они могут дать в любой момент времени (мегаватт), и отдельное значение емкости (Мегаватт-часы). Таким образом, полностью заряженная аккумуляторная система мощностью 60 МВт/240 МВт может обеспечить мощность 60 МВт в течение 4 часов или 30 МВт в течение 8 часов и т. д.

Для простоты я решил игнорировать номинальную мощность и сосредоточиться исключительно на емкости. Это означает, что мы исходим из того, что наши батареи всегда могут удовлетворить потребность в мощности и ограничены только их емкостью (в мегаваттах). Мы также игнорируем такие факторы, как время цикла и перегрев.

Поскольку нашей сети требуется примерно 30 ГВт энергии каждый час, это означает, что нам потребуется установка мощностью 30 000 МВт, чтобы удовлетворить 1-часовой спрос только за счет хранения  — это много!

Зарядка и питание Разрядка

Наши батареи либо заряжаются, либо разряжаются в зависимости от того, есть ли дефицит или избыток энергии, доступной в течение этого часа. Почасовой код симулятора выглядит так:

let d = demand[day][hour];
let s = solar_output + wind_l_output + wind_os_output + nuclear_output;
let balance;

//demand exceeds supply
if (d >= s) {
  const deficit = d-s    
  // ...code to drain batteries
}
//supply exceeds demand
else if (d < s) {
  const surplus = s - d  
  // ...code to charge batteries with the surplus

}
return balance

Сколько стоят батареи?

Стоимость батарей и их предполагаемая стоимость в будущем обсуждаются. В модели используются прогнозы Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии и предполагается весьма оптимистичный 200 долларов США за кВт/ч для литий-ионных аккумуляторов. На самом деле сомнительно, что такая цена может поддерживаться при покупке и развертывании батарей в масштабе сети. Например, для обеспечения электроэнергией Великобритании в течение всего 12 часов (при нашем текущем уровне спроса) потребуется решение для хранения ~ 420 ГВтч — больше, чем годовое мировое производство литий-ионных аккумуляторов! Наконец, стоит также отметить, что любую такую ​​батарею, скорее всего, придется заменять каждые 5 лет.

Альтернативные технологии хранения в сетевом масштабе, такие как ванадиевые окислительно-восстановительные проточные батареи (VRBF), имеют аналогичные предполагаемые цены, и наша модель достаточно проста, чтобы их можно было рассматривать как взаимозаменяемые. Батареи Iron Air – это технология, которая, по прогнозам, будет значительно дешевле, но ее еще предстоит запустить в крупносерийное производство.

Возможные издержки 💸

Стоит помнить, что каждая копейка, потраченная на хранение, — это копейка, которую можно было бы потратить на производство энергии.

Обзор

• Мы используем очень простой подход к хранению аккумуляторов, ориентируясь только на емкость в мегаваттах.
• Симулятор будет либо разряжать, либо заряжать аккумуляторы в зависимости от того, есть ли избыток или дефицит доступной мощности.
• Моделирование делает щедрые предположения о цене хранения электроэнергии.

5. Добавление ископаемого топлива

fossil_co2_mwh = 233   // Kg CO2

Всякий раз, когда наша зеленая энергосистема не сможет удовлетворить спрос, мы вернемся к ископаемому топливу. Мы предполагаем оптимистичные 233 кг CO2 на МВтч электроэнергии на ископаемом топливе при использовании природного газа (источник). NB: Текущий средний вес в Великобритании составляет более 500 кг.

Grid Designer считает любой выброс CO2 неудачей  —  другими словами, мы хотим полностью вывести из эксплуатации британскую инфраструктуру, работающую на ископаемом топливе. Несмотря на то, что основная миссия заключается в чистом нуле, стоимость удаления CO2 из атмосферы после его выброса очень высока (100–300 млн долларов США за Мт), поэтому лучше вообще не сжигать его<. /p>

6. Выходные данные симулятора

Экологичная безотказная работа

Симулятор выводит диаграмму «зеленого времени безотказной работы» (на основе github!). Он показывает каждый день года и дает визуальную ссылку, чтобы показать, сколько часов сеть работала на энергии с нулевым выбросом углерода:

Аналитика сетки

Симулятор также предоставляет сводную информацию о производительности вашей сети, включая возможность ежедневной аналитики.

При оценке производительности сим оценивает эффективный выход энергии.

• Эффективный = энергия, используемая для удовлетворения спроса или зарядки аккумуляторов - , т. е. излишки не учитываются.
• При удовлетворении спроса предпочтение отдается надежным экологически чистым источникам. В нашем симуляторе это означает ядерную энергетику, но также может включать геотермальную и гидроэнергетику в других странах.
• При наличии избытка производства возобновляемых источников «эффективный» компонент распределяется между возобновляемыми источниками пропорционально стоимости их создания: чем ниже стоимость, тем больше выделенная доля.
• Когда выход превышает линию спроса, это означает, что энергия используется для перезарядки хранилища.
• Ископаемые виды топлива добавляются автоматически всякий раз, когда спроектированная сеть не удовлетворяет спрос, как описано выше.

Несколько выводов

Это был глубокий анализ технического мышления симулятора. Я приберегу свои политические выводы для другого поста. А пока, изучив тему довольно подробно, я просто замечу следующее:

Это сложно и будет становиться только сложнее.

• Моделирование основано на данных о спросе за 2021 год, но спрос в Великобритании резко возрастет, поскольку мы внедряем системы электрического отопления и электромобили, чтобы отказаться от использования ископаемого топлива.

С возобновляемыми источниками энергии очень сложно добиться 100% безотказной работы, и мы недостаточно говорим об этом!

• 100 % безотказной работы — это критическое требование для любой сети, однако в литературе и исследованиях, посвященных источникам энергии и их стоимости, этому вопросу уделяется большое внимание.

Интеграция береговых ветровых установок и усилителей; Солнечная энергия требует МНОГО батарей

• Солнечные и береговые ветряные установки на удивление дешевы в плане удельной стоимости, но их очень сложно интегрировать в сеть без огромных инвестиций в системы хранения.

Батарейки дорогие!

• Несмотря на то, что стоимость аккумуляторов снизилась, они чрезвычайно дороги в масштабах коммунальных услуг.

Solar имеет отличные статистические данные, но мы недооцениваем компромиссы, включая стоимость земли и очень низкую производительность. зимой возможность вторичной переработки и влияние на биоразнообразие.

Ядерная энергетика имеет огромные преимущества, если расходы можно контролировать

:::подсказка Отзывы, мнения, опровержения, исправления и контрфакты приветствуются в комментариях!

:::