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El pronóstico del tiempo entra en una nueva era
La energía solar fue la forma de generación de electricidad de más rápido crecimiento en los Estados Unidos en 2014. A medida que la energía renovable continúa expandiéndose, crece la demanda de una mejor manera de predecir cuánta energía de estas fuentes intermitentes estará disponible para la red.
Los cambios mínimos en las formaciones de nubes pueden reducir drásticamente la producción de energía de los paneles solares en segundos.
IBM compartió nuevos detalles la semana pasada sobre su programa para aprovechar poderosas computadoras para pronosticar el clima y otros factores que determinan la producción de instalaciones solares y eólicas. Utilizando el aprendizaje automático y el análisis de datos avanzado, IBM está haciendo un esfuerzo agresivo para brindar a las empresas de servicios públicos, gerentes de planta y operadores de red una guía más clara sobre lo que producirán sus arreglos hoy, mañana, la próxima semana e incluso dentro de unos meses.
En la Conferencia Europea de Control de la semana pasada en Linz, Austria, los científicos de IBM y el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) dijeron que pondrán los pronósticos a disposición, de forma gratuita, para los usuarios de los Estados Unidos continentales.
Los pronósticos solares y eólicos producidos por la tecnología de IBM son hasta un 30 por ciento más precisos que los pronósticos convencionales, según Hendrik Hamann, gerente de investigación de IBM. Tal precisión podría hacer posible evitar la generación de cientos de megavatios de energía en exceso cada año y reducir la necesidad de nuevas plantas de pico para suministrar energía en momentos de máxima demanda, lo que podría reducir las emisiones de carbono y ahorrar millones de dólares a las empresas de servicios públicos y a los contribuyentes. Un estudio de NREL del operador de sistema independiente de Nueva Inglaterra encontró que hacer un pronóstico solar un 25 por ciento más preciso ofrecería ahorros de costos potenciales de $ 46,5 millones al año en toda la región.
La supermodelo de IBM puede combinar y recopilar predicciones de múltiples modelos para llegar a pronósticos muy precisos.
Lo que estamos haciendo es combinar múltiples modelos en una 'supermodelo', dice Hamann. Ese programa de metapronóstico puede sopesar varias predicciones meteorológicas de acuerdo con los datos de rendimiento históricos asociados con diversas condiciones atmosféricas, ubicaciones y circunstancias. La salida se puede adaptar a diferentes usuarios: servicios públicos del medio oeste, operadores solares de Nevada, administradores de parques eólicos, etc.
Los productores de energía solar son particularmente susceptibles a cambios repentinos en la producción; una matriz solar que está parcialmente sombreada puede perder el 70 por ciento de su capacidad de generación en segundos. Las empresas de servicios públicos que atienden a un gran número de hogares o empresas con capacidad de generación distribuida también deben anticipar cuánta energía fluirá hacia la red desde las instalaciones solares en los techos.
Como resultado, la demanda de mejores pronósticos se está disparando. Un puñado de nuevas empresas y empresas establecidas se han movido para satisfacer esa demanda en los últimos años (ver 10 tecnologías innovadoras 2014: energía eólica y solar inteligente). Los operadores en California necesitan actualizaciones constantes para alimentar su sistema de pronóstico de carga, por lo que cada 15 minutos estamos simulando 200 000 sistemas solares fotovoltaicos, modelando cada ubicación individual junto con los pronósticos de irradiación, dice Jeff Ressler, jefe del grupo de servicios de software. para Clean Power Research, que proporciona herramientas de pronóstico para servicios públicos como el Departamento de Agua y Energía de Los Ángeles, Southern California Edison y Salt River Project en Arizona.
La tecnología de Clean Power Research se basa en el trabajo de ricardo perez , profesor del Centro de Investigación Atmosférica de la Universidad Estatal de Nueva York, en Albany, quien fue pionero en el uso de imágenes satelitales para medir la irradiancia, es decir, la cantidad de luz solar que llega a la Tierra. Para pronósticos a más largo plazo (días por delante), Clean Power Research también incluye datos de predicción meteorológica numérica (NWP), que utiliza información de un sistema global (aunque distribuido de manera desigual) de estaciones de detección y ejecuta simulaciones por computadora para extrapolarlas. El Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU. utiliza la técnica para construir sus propios modelos meteorológicos, incluido el Sistema de Pronóstico Global y el Mesoescala de América del Norte Sistema de pronóstico. Según John Zack, director de pronósticos de Verdadero poder de AWS , que proporciona pronósticos de energía eólica y solar en América del Norte, los pronosticadores del sector privado brindan tecnología que funciona sobre los modelos NWP. El juego para el pronóstico diario es qué tan bien su tecnología corrige los errores sistemáticos en los modelos NWP, dice Zack. El sistema de IBM detallado la semana pasada aporta la mayor potencia informática a ese problema hasta el momento.
El objetivo final es integrar pronósticos en tiempo real de alta precisión con recursos de generación vinculados por redes informáticas basadas en la nube. Las centrales eléctricas virtuales resultantes enviarían energía automáticamente de la manera más eficiente desde el recurso más rentable (y más limpio), evitando el uso de energía de reserva costosa y sucia.
Sin embargo, a pesar de lo sofisticada que se está volviendo esta tecnología, ningún modelo es ni será perfecto. El pronóstico solar es un ejemplo arquetípico de el efecto mariposa , donde pequeños cambios pueden tener efectos a gran escala en el tiempo y el espacio. No se puede modelar cada gota de lluvia y remolino turbulento, dice Zack. Hay que hacer aproximaciones.