Con una coordinación general limitada, la decisión de dónde construir nuevas instalaciones solares o eólicas a menudo se deja en manos de desarrolladores o empresas de servicios públicos individuales. Pero un nuevo estudio muestra que la planificación a nivel regional utilizando datos meteorológicos detallados, datos sobre el uso de energía y modelos de sistemas energéticos puede marcar una gran diferencia en el diseño de este tipo de instalaciones de energía renovable. Esto conduce a operaciones más eficientes y económicamente viables.
Los hallazgos muestran los beneficios de combinar parques solares, parques eólicos y sistemas de almacenamiento, teniendo en cuenta los cambios locales y temporales en la demanda de energía eólica, solar y energética para maximizar el uso de recursos renovables. Los investigadores encontraron que este enfoque puede reducir la necesidad de grandes inversiones en almacenamiento y, por lo tanto, los costos totales del sistema, al maximizar la disponibilidad de energía limpia cuando sea necesario.
investigación, que aparecerá en la revista Estabilidad del informe celularLos coautores fueron Liying Qiu y Rahman Khorramfar, postdoctorados en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental del MIT, y los profesores Sourav Amin y Michael Howland.
Qi, el autor principal, dijo que con el nuevo enfoque del equipo, “podemos explotar la complementariedad de los recursos, lo que significa que diferentes tipos de recursos renovables, como el viento y el sol, o diferentes ubicaciones pueden compensarse entre sí en el tiempo y el espacio. Sistema mejorado diseño Este potencial de complementariedad espacial no ha sido enfatizado ni medido en la planificación a gran escala existente”.
Esta complementariedad será más importante a medida que las fuentes variables de energía renovable representen una mayor proporción de la energía que ingresa a la red, afirma. “En realidad estamos tratando de utilizar la variabilidad natural para hacer frente a la variabilidad”, afirma, ajustando los picos y valles de producción y la demanda.
En general, cuando se trata de planificar instalaciones de energía renovable a gran escala, dijo Qiu, “algunos trabajan a nivel nacional, por ejemplo diciendo que el 30 por ciento de la energía debe ser eólica y el 20 por ciento solar. Eso es muy común”. Para este estudio, el equipo analizó datos meteorológicos y modelos de planificación de sistemas energéticos a escalas de resolución tan bajas como 10 kilómetros (aproximadamente 6 millas). “Es una manera de determinar exactamente dónde debemos construir cada planta de energía renovable, en lugar de decir que debería haber tantos parques eólicos o solares en esta ciudad”, explica.
Para recopilar sus datos y permitir una planificación de alta resolución, los investigadores se basaron en una variedad de fuentes que no se habían reunido antes. Utilizaron datos meteorológicos de alta resolución del Laboratorio Nacional de Energía Renovable, que está disponible públicamente con una resolución de 2 kilómetros pero rara vez se utiliza en modelos de planificación a una escala tan fina. Estos datos se combinaron con un modelo de sistema energético que desarrollaron para optimizar la ubicación con una resolución inferior a 10 kilómetros. Para comprender cómo los datos y modelos a escala fina marcaron la diferencia en diferentes regiones, se centraron en tres regiones de EE. UU. (Nueva Inglaterra, Texas y California) analizando 138.271 ubicaciones potenciales juntas para una sola región.
Al comparar los resultados de la ubicación basados en su método de alta resolución con un método simple, el equipo demostró que “la complementariedad de recursos realmente nos ayuda a reducir los costos del sistema al alinear la generación de electricidad renovable con la demanda”, lo que debería traducirse directamente en el mundo real. Toma de decisiones, dijo Qi. “Si un desarrollador individual quiere construir un parque eólico o solar y va donde hay, en promedio, la mayor cantidad de recursos eólicos o solares, eso no garantiza necesariamente la mejor adaptación en un sistema energético descarbonizado”.
Esto se debe a la compleja interacción entre la producción y la demanda de electricidad, ya que ambas varían de hora en hora y de mes a mes con cambios estacionales. “Lo que estamos tratando de hacer es reducir la brecha entre la oferta y la demanda de energía, en lugar de proporcionar tanta energía renovable como sea posible”, afirmó Qiu. “A veces el sistema no puede utilizar su generación, otras veces, no hay suficiente para satisfacer sus necesidades”.
En Nueva Inglaterra, por ejemplo, el nuevo análisis muestra que se deberían ubicar más parques eólicos en áreas con fuertes recursos eólicos durante la noche, cuando la energía solar no está disponible. En algunos lugares el viento aumenta durante la noche, mientras que en otros lugares hace más viento durante el día.
Estos conocimientos se revelaron mediante la integración de datos meteorológicos de alta resolución y la optimización del sistema energético utilizado por los investigadores. Al planificar con datos meteorológicos de baja resolución, que se generan globalmente con una resolución de 30 km y se utilizan comúnmente en la planificación de sistemas energéticos, hubo mucha menos complementariedad entre las plantas de energía renovable. Como resultado, el costo total del sistema fue mucho mayor. La complementariedad entre los parques eólicos y solares se vio reforzada mediante modelos de alta resolución debido a una mejor representación de la variabilidad de los recursos renovables.
Los investigadores dicen que su estructura es muy flexible y se puede adaptar fácilmente a cualquier región para tener en cuenta las condiciones geofísicas locales y de otro tipo. Por ejemplo, en Texas, los vientos más fuertes del oeste ocurren por la mañana, mientras que en la costa sur ocurren por la tarde, por lo que los dos se complementan naturalmente.
Khorramfar dice que el trabajo “destaca la importancia de la toma de decisiones basada en datos en la planificación energética”. El trabajo muestra que los modelos de planificación energética cuidadosamente formulados que utilizan datos de alta resolución “pueden reducir los costos del sistema y, en última instancia, ofrecer un camino más rentable hacia la transición energética”.
Amin, investigador principal del Laboratorio de Sistemas de Información y Datos, dijo que una cosa sorprendente de los hallazgos fue cuán significativas fueron las ganancias al analizar variaciones de relativamente corto plazo en las entradas y salidas durante períodos de una hora. “El potencial de ahorro de costos al intentar explotar la perfección en un día no era algo que nadie hubiera esperado antes de este estudio”, afirma.
Además, dijo Amin, también fue sorprendente cuánto este tipo de modelado podría reducir la necesidad de almacenamiento como parte de este sistema energético. “Esta investigación muestra que, de hecho, existe un potencial oculto de ahorro de costos al explotar los patrones climáticos locales, lo que puede resultar en reducciones financieras en los costos de almacenamiento”.
El análisis y la planificación a nivel de sistema sugeridos por este estudio, dijo Howland, “cambia la forma en que pensamos sobre dónde ubicamos las plantas de energía renovable y cómo diseñamos esas plantas renovables, para que sirvan al máximo de la red energética. Eólica individual o reducción Los costos energéticos de las granjas solares y estos nuevos conocimientos sólo pueden realizarse si continuamos colaborando a través de las fronteras de la investigación tradicional integrando experiencia en dinámica de fluidos, ciencia atmosférica e ingeniería energética”.
La investigación contó con el apoyo del MIT Climate and Sustainability Consortium y el MIT Climate Grand Challenges.