211service.com
Programación de energía eólica
A medida que la energía eólica se vuelve más común, su imprevisibilidad se vuelve más problemática. Las caídas repentinas en la velocidad del viento pueden hacer que los operadores de la red se esfuercen por cubrir el déficit e incluso provocar apagones; las sobrecargas inesperadas pueden dejar inactivas las plantas de energía convencionales, incurriendo en costos y generando contaminación inútilmente.
Maduro para la cosecha: Los operadores de redes eléctricas están utilizando anemómetros de reloj de viento y estaciones meteorológicas instaladas en parques eólicos para predecir la producción de energía eólica con horas o días de anticipación.
Para abordar el problema, los operadores de redes eléctricas están combinando datos meteorológicos hiperlocales e inteligencia artificial para predecir cuándo girarán las turbinas eólicas instaladas en sus redes. Este mes, Operador del sistema independiente de Nueva York (NYISO) anunció planes para integrar el modelado eólico en sus esquemas de control de red para el verano, y el Consejo de Confiabilidad Eléctrica de Texas (ERCOT) planea poner en marcha un sistema similar este verano, si no antes. Mientras tanto, el Operador Independiente del Sistema de California (Cal-ISO) planea expandir un programa de pronóstico que ya cubre aproximadamente una cuarta parte de la capacidad de energía eólica del estado.
Lo que hace que estos sistemas de modelado sean precisos y asequibles son los datos en tiempo real proporcionados por los propios parques eólicos: velocidad y dirección del viento, además, en muchos casos, temperatura local, presión barométrica y humedad. Las empresas que se especializan en modelos meteorológicos proporcionan software que, con el tiempo, aprende a correlacionar estos datos con la potencia de salida y a reconocer las condiciones meteorológicas que indican más o menos potencia de salida en un futuro próximo. Una de estas empresas, Albany's AWS Truewind , trabaja con California, Nueva York y Texas, pero sus competidores incluyen Grupo de pronóstico ambiental de 3 niveles ; Garrad Hassan , en el Reino Unido; y WindLogics , con sede en St. Paul.
Cuando los parques eólicos eran menos comunes, los controladores de la red básicamente podían ignorar su salida variable, ya que era prácticamente indistinguible de las fluctuaciones naturales en el uso del consumidor. El estrangulamiento de las plantas de energía convencionales hacia arriba o hacia abajo mantuvo la oferta y la demanda equilibradas. Pero esos días pasan rápido. Tomemos el caso de NYISO, que prácticamente no tenía energía eólica con la que lidiar hace cinco años. Hoy, tiene más de 500 megavatios en su red y propuestas pendientes que lo llevarían a casi 7.000 megavatios. Eso es aproximadamente el 17 por ciento de su base de poder actual.
Texas, que tenía 4.446 megavatios de energía eólica en su red a fines de 2007, más que cualquier otro estado, ya ha descubierto lo que pueden hacer los flujos y reflujos de energía eólica a gran escala si los controladores no están atentos. Recientemente hemos tenido algunos casos en los que hemos tenido precios muy altos en el mercado a corto plazo debido a nuestra incapacidad para pronosticar el viento, o en los que hemos tenido que declarar emergencias porque estábamos preocupados por la confiabilidad, en en parte porque no pudimos ver cuánto viento había en el sistema, dice Jess Totten, director de supervisión de la industria eléctrica de la Comisión de Servicios Públicos de Texas.
Una fuerte caída en la energía eólica fue citada como una de las principales causas de los cortes de energía de emergencia ordenados por ERCOT en la noche del 26 de febrero, por ejemplo. Los consumidores consumieron mucha más energía de la que había proyectado ERCOT, y varias centrales eléctricas convencionales no funcionaron según lo programado, pero la escasez de energía eólica fue la gota que colmó el vaso.
Irónicamente, un proyecto piloto de pronóstico del viento que ERCOT había iniciado con AWS Truewind predijo la caída del viento más de un día antes. Los operadores del sistema no sabían que se avecinaba, pero los pronosticadores sí, lo que es un poco frustrante, dice Michael Goggin, analista de la industria eléctrica de la Asociación Estadounidense de Energía Eólica, un grupo comercial de Washington, DC. Simplemente no se acercaron a la persona adecuada. Si lo hubieran integrado en el funcionamiento de su sistema, las cosas habrían sido muy diferentes.
Tal pronóstico se volverá mucho más crítico. A principios de este mes, un reporte de General Electric, comisionado por el estado, predijo que cuando la capacidad eólica de Texas alcance los 15,000 megavatios, la energía inducida por el viento caerá del orden de 2,400 megavatios en menos de media hora será una ocurrencia anual. Por contexto, la caída que dejó cortos a los operadores el 26 de febrero fue de solo 80 megavatios.
La previsión no es solo una forma de garantizar la fiabilidad del sistema. Cal-ISO y la Comisión de Energía de California han determinado que también es fundamental minimizar los costos mientras se logran las reducciones de contaminación anticipadas por el estándar de cartera renovable del estado, que requiere que las empresas de servicios públicos obtengan el 20 por ciento de su energía de fuentes renovables para 2010 y el 33 por ciento para 2020. Cal-ISO tiene que protegerse contra la escasez de energía eólica contratando energía de respaldo con plantas de energía convencionales en su red. Para proporcionar un respaldo efectivo, algunas de esas plantas convencionales tendrían que estar inactivas, generando contaminación incluso si nunca se les pide que entreguen megavatios. Un mejor pronóstico del viento garantizará que menos de esas plantas de respaldo tengan que prepararse en primer lugar.
Cal-ISO planea reforzar su actual sistema de pronóstico del viento, que predice la energía eólica durante la próxima hora, de modo que incluya un pronóstico para el día siguiente, la escala de tiempo en la que contrata la energía de respaldo. Extender los pronósticos a un día probablemente aumentará su tasa de error promedio al 15 por ciento o más, en comparación con el 7 por ciento o menos para un pronóstico de una a cuatro horas, según las cifras proporcionadas por AWS Truewind. Pero los informes preparados por el estado en 2007 sugieren que incluso los pronósticos diarios relativamente inexactos pueden marcar una gran diferencia.
Si se pronostican 5.000 megavatios de energía eólica, un error del 20 por ciento significaría que los parques eólicos proporcionarían en realidad entre 4.000 y 6.000 megavatios de potencia. En este caso, el pedido de energía de respaldo de Cal-ISO sería de manera rutinaria 1,000 megavatios demasiado alto o demasiado bajo. Pero sin un pronóstico, el pedido de respaldo siempre sería al menos 4.000 megavatios demasiado alto.