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Le previsioni meteorologiche entrano in una nuova era
L'energia solare era il forma di produzione di elettricità in più rapida crescita negli Stati Uniti nel 2014. Poiché l'energia rinnovabile continua ad espandersi, cresce la domanda di un modo migliore per prevedere quanta energia da queste fonti intermittenti sarà disponibile per la rete.
Minuti cambiamenti nelle formazioni nuvolose possono ridurre la potenza dei pannelli solari in pochi secondi.
IBM ha condiviso nuovi dettagli la scorsa settimana sul suo programma per sfruttare potenti computer per prevedere il tempo e altri fattori che determinano la produzione di impianti solari ed eolici. Utilizzando l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati avanzata, IBM sta facendo una spinta aggressiva per fornire a utility, gestori di impianti e operatori di rete una guida più chiara su ciò che i loro array produrranno oggi, domani, la prossima settimana e persino tra mesi.
Alla conferenza di controllo europea della scorsa settimana a Linz, in Austria, gli scienziati di IBM e del National Renewable Energy Laboratory (NREL) hanno affermato che renderanno le previsioni disponibili, gratuitamente, agli utenti degli Stati Uniti continentali.
Le previsioni solari ed eoliche prodotte dalla tecnologia IBM sono fino al 30% più accurate delle previsioni convenzionali, secondo Hendrik Hamann, responsabile della ricerca presso IBM. Tale precisione potrebbe consentire di evitare di generare centinaia di megawatt di energia in eccesso ogni anno e ridurre la necessità di nuovi impianti peaker per fornire energia nei momenti di picco della domanda, riducendo potenzialmente le emissioni di carbonio e facendo risparmiare milioni di dollari alle utility e ai contribuenti. Uno studio NREL dell'operatore di sistema indipendente per il New England ha rilevato che rendere le previsioni solari più accurate del 25% offrirebbe potenziali risparmi sui costi di 46,5 milioni di dollari all'anno in tutta la regione.
Il supermodello di IBM può combinare e raccogliere previsioni da più modelli per arrivare a previsioni estremamente accurate.
Quello che stiamo facendo è combinare più modelli insieme in un'unica 'top model', afferma Hamann. Quel programma di meta-previsione può valutare varie previsioni meteorologiche in base ai dati storici sulle prestazioni associati a varie condizioni atmosferiche, luoghi e circostanze. L'output può essere adattato a diversi utenti: servizi pubblici del Midwest, operatori solari del Nevada, gestori di parchi eolici e così via.
I produttori di energia solare sono particolarmente suscettibili a sbalzi improvvisi della produzione; un pannello solare parzialmente ombreggiato può perdere il 70 percento della sua capacità di generazione in pochi secondi. Le utility che servono un gran numero di famiglie o aziende con capacità di generazione distribuita devono anche prevedere quanta energia affluirà alla rete dalle installazioni solari sui tetti.
Di conseguenza, la domanda di previsioni migliori è in aumento. Un gruppo di startup e società affermate si sono mosse per soddisfare questa domanda negli ultimi anni (vedi 10 Breakthrough Technologies 2014: Smart Wind and Solar Power). Gli operatori in California hanno bisogno di aggiornamenti costanti per alimentare il loro sistema di previsione del carico, quindi ogni 15 minuti stiamo simulando 200.000 sistemi solari fotovoltaici, modellando ogni singola posizione da sola insieme alle previsioni di irraggiamento, afferma Jeff Ressler, capo del gruppo di servizi software per Clean Power Research, che fornisce strumenti di previsione per servizi pubblici come il Dipartimento dell'acqua e dell'energia di Los Angeles, Edison della California meridionale e il progetto Salt River in Arizona.
La tecnologia di Clean Power Research si basa sul lavoro di Riccardo Perez , professore presso l'Atmospheric Research Center della State University di New York, ad Albany, che ha aperto la strada all'uso delle immagini satellitari per misurare l'irradianza, ovvero la quantità di luce solare che raggiunge la Terra. Per le previsioni a lungo termine (giorni a venire), Clean Power Research include anche input da previsione meteorologica numerica (NWP), che utilizza le informazioni da un sistema globale (sebbene distribuito in modo non uniforme) di stazioni di rilevamento ed esegue simulazioni al computer per estrapolare da esse. Il National Weather Service degli Stati Uniti utilizza la tecnica per costruire i propri modelli meteorologici, incluso il Sistema di previsione globale e il Mesoscala nordamericana Sistema di previsione. Secondo John Zack, direttore delle previsioni di AWS Truepower , che fornisce previsioni per l'eolico e il solare in Nord America, i meteorologi del settore privato forniscono una tecnologia che funziona in base ai modelli NWP. Il gioco per le previsioni del giorno prima è quanto bene la tua tecnologia corregge gli errori sistematici nei modelli NWP, afferma Zack. Il sistema IBM dettagliato la scorsa settimana porta la maggior potenza di fuoco di calcolo a questo problema finora.
L'obiettivo finale è integrare previsioni in tempo reale altamente accurate con risorse di generazione collegate da reti informatiche basate su cloud. Le centrali elettriche virtuali risultanti distribuirebbero automaticamente energia nel modo più efficiente dalla risorsa più economica (e più pulita), evitando l'uso di energia di riserva costosa e sporca.
Per quanto sofisticata stia diventando questa tecnologia, tuttavia, nessun modello è o sarà mai perfetto. La previsione solare è un esempio archetipico di l'effetto farfalla , dove piccoli cambiamenti possono avere effetti su larga scala nel tempo e nello spazio. Non puoi modellare ogni goccia di pioggia e vortice turbolento là fuori, dice Zack. Devi fare delle approssimazioni.