Inżynierowie z Guangdong Power Grid zbudowali szczegółowy, cyfrowy model mikrosieci o mocy 100 MW, która nie wybiera między bezemisyjnymi źródłami energii elektrycznej, tylko zmusza je do współpracy. Działa to tak, że panele fotowoltaiczne zapewniają tanią energię w dzień, a mały modułowy reaktor jądrowy (SMR) odpowiada za stabilną moc podstawową, litowo-jonowe magazyny energii reagują błyskawicznie na krótkotrwałe wahania, a zbiorniki wodoru odgrywają rolę długoterminowego zabezpieczenia. Nad tym wszystkim czuwa energetyczny “mózg”, który z wykorzystaniem zaawansowanej optymalizacji i uczenia ze wzmocnieniem podejmuje co minutę decyzje, kto ma pracować i w jakim trybie. Nagłówki mówią o dużych cięciach kosztów i emisji, ale istotą tej pracy jest sposób, w jaki cała układanka została połączona – oraz dystans, jaki nadal dzieli taki model od działającej w realu instalacji.
Taki duet może sprawić, że sieć przestanie być zakładnikiem pogody i szczytów zapotrzebowania naraz
Chińscy badacze zasymulowali hybrydową mikrosieć 100 MW zasilającą przemysłowy hub i okoliczne osiedla mieszkaniowe. Po stronie odbioru model zakłada około 85 MW średniego obciążenia przemysłu (z dziennymi szczytami sięgającymi mniej więcej 25% powyżej tej wartości) oraz 15 MW zużycia w gospodarstwach domowych (przy stosunku mocy szczytowej do średniej wynoszącym 1,6), co stanowi poziom typowy dla odbiorców, którzy znacząco zwiększają pobór energii wieczorem. Taka wirtualna elektrownia łączy 40 MW zainstalowanej mocy fotowoltaicznej z małym modułowym reaktorem jądrowym o mocy około 50 MW, ograniczonym minimalnym stabilnym poziomem pracy 10 MW i dość wolnym tempem zmiany mocy, bo rzędu 5 MW na godzinę. Jest to poniekąd przypomnienie, że reaktory jądrowe lubią łagodne korekty mocy, a nie gwałtowne skoki typowe dla gazowych turbin.
Czytaj też: Ścieli rachunki o ponad połowę. Jedna pompa ciepła to przeżytek na tle tej “prywatnej elektrowni”
Ponieważ produkcja z OZE nigdy nie pokrywa się idealnie z zapotrzebowaniem, zespół dodał dwa poziomy magazynowania energii. Pierwszy to litowo-jonowy bank energii o pojemności 20 MWh, który jest ładowany i rozładowywany z efektywnością około 92%. Jego zadaniem jest przede wszystkim wygładzanie krótkoterminowych wahań w horyzoncie minut lub godzin, a nie podtrzymanie zasilania przez całą noc. Drugi poziom to system wodorowy, bo nadwyżki energii zasilałyby elektrolizery produkujące wodór, który następnie trafiłby do zbiorników o maksymalnej pojemności około 15 ton, skąd w razie potrzeby byłby przetwarzany z powrotem na energię elektryczną w ogniwach paliwowych lub turbinach.
Sztuczna inteligencja na straży idealnego zarządzania
Najciekawsza w tym wszystkim jest nie tylko lista technologii, ale filozofia sterowania. System Zarządzania Energią (EMS) pełni rolę centrum dowodzenia i łączy dwa podejścia. Na etapie planowania wykorzystuje wielokryterialny, rozkładowo odporny algorytm optymalizacji (DRO), który generuje dobowe harmonogramy pracy, starając się minimalizować koszty operacyjne i emisyjność dwutlenku węgla przy wysokiej niezawodności, nawet gdy pogoda i popyt odchylają się od prognoz. Na poziomie pracy w czasie rzeczywistym agent oparty na uczeniu ze wzmocnieniem (RL) koryguje te bazowe plany, gdy warunki się zmieniają, a więc np. wtedy, gdy nagłe zachmurzenie ogranicza produkcję z fotowoltaiki. Cała optymalizacja została zaimplementowana w Pythonie z użyciem frameworka modelowania Pyomo oraz komercyjnego solvera Gurobi 10.0, zdolnego rozwiązywać złożone zadania programowania mieszanoliczbowego.
Czytaj też: Akumulatorowy Święty Graal ożywa w Japonii. Czas zacząć myśleć o końcu silnika spalinowego
Na papierze wyniki wyglądają imponująco. W skali symulowanego roku i wielu scenariuszy niepewności tego typu hybrydowa słoneczno-jądrowa mikrosieć miała obniżyć koszty operacyjne o około 18,7% i zmniejszyć emisyjność w przeliczeniu na jednostkę energii o około 37,1% w porównaniu z bardziej konwencjonalnym układem, utrzymując przy tym niezawodność zasilania odbiorów krytycznych powyżej 98%. Kluczową rolę w tych wynikach odgrywa warstwa wodorowa, bo same baterie mają ogromny problem z wypełnieniem zapotrzebowania kilku kolejnych pochmurnych dni, jeśli ich pojemność ma pozostawać w rozsądnych i finansowo akceptowalnych granicach. Dlatego też łącząc krótkoterminowe magazynowanie na ogniwach litowych, które błyskawicznie obsługują szybkie wahania, z długoterminowym buforem wodorowym, zdolnym przetrwać dłuższe okresy niedoboru, system może utrzymywać reaktor jądrowy bliżej jego optymalnego zakresu pracy i unikać częstego “szarpania” mocy.
Mikrosieci z SMR, fotowoltaiką i wodorem już za rogiem?
Powodów do ostrożności też jednak nie brakuje. Opisany system to wciąż szczegółowa symulacja, a nie realna mikrosieć z fizycznym SMR, dużą farmą słoneczną i infrastrukturą wodorową podłączoną do prawdziwego miasta. Algorytmy sterowania opierają się na rozkładach prawdopodobieństwa nasłonecznienia i zapotrzebowania, które mogą nie oddawać w pełni ekstremalnych zdarzeń czy przyszłych zmian klimatu. Małe reaktory modułowe wciąż nie są produktem masowym i zmagają się z wymogami regulacyjnymi, ryzykiem przekroczeń kosztów oraz nierozwiązanymi sporami politycznymi wokół odpadów jądrowych. Prawdziwe systemy wodorowe niosą również własne wyzwania związane z bezpieczeństwem i sprawnością – od trwałości elektrolizerów po straty przy sprężaniu i wycieki, które w modelu matematycznym da się jedynie przybliżyć.
Czytaj też: Niemcy rzucają wyzwanie azjatyckim gigantom solarnym. Ten zakład pod Lipskiem produkuje coś wyjątkowego
Sam fakt, czy takie podejście opuści laboratoria i rozrośnie się do skali prawdziwych mikrosieci, będzie zależeć nie tylko od algorytmów i sprzętu. Kluczową rolę odegrają w nich również procedury licencyjne, akceptacja społeczna oraz gotowość do “zamrożenia” długowiecznych aktywów, takich jak reaktory czy instalacje wodorowe w krajobrazie energetycznym, który zmienia się szybciej niż kiedykolwiek.