¿Quiere construir un parque solar o eólico? Los ingenieros le muestran cómo decidir dónde?

La decisión de dónde construir nuevas instalaciones solares o eólicas a menudo se deja en manos de desarrolladores o empresas de servicios públicos individuales con una coordinación general limitada, pero un nuevo estudio muestra que la planificación a nivel regional utilizando datos meteorológicos detallados, información sobre el uso de energía y modelos de sistemas energéticos puede ayudar. marcar una gran diferencia en el diseño de dichas instalaciones de energía renovable, lo que también conducirá a operaciones más eficientes y económicamente viables.

Los hallazgos muestran los beneficios de coordinar el despliegue de sistemas solares, eólicos y de almacenamiento para tener en cuenta las variaciones 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 una inversión significativa en almacenamiento y, por lo tanto, el costo total del sistema, al tiempo que maximiza la disponibilidad de energía limpia cuando sea necesaria.

El estudio, que aparece en la revista Estabilidad de los informes móvilesen coautoría con Liying Qiu y Rahman Khorramfar, postdoctorados en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental del MIT, y los profesores Saurabh Amin y Michael Howland.

Qiu, el autor principal, dice que con el nuevo enfoque del equipo, podemos explotar la complementariedad de recursos, lo que significa que diferentes tipos de recursos renovables, como el viento y el sol, o en diferentes ubicaciones, pueden compensarse entre sí en el tiempo y el espacio. La complementariedad espacial no ha sido resaltada ni cuantificada en la planificación a gran escala existente.

Esta complementariedad será más importante a medida que las energías renovables variables representen una mayor proporción de la energía que ingresa a la red, dice para abordar la variabilidad».

Normalmente, cuando se planifican instalaciones de energía renovable a gran escala, dice Qiu, «algunos trabajan a nivel nacional, diciendo que el 30% de la energía debe ser eólica y el 20% solar. Eso es muy general».

Para este estudio, el equipo analizó tanto los datos meteorológicos como los modelos de planificación del sistema energético con una resolución de menos de 10 km (unas 6 millas). Esta es una forma de determinar dónde exactamente deberíamos construir cada planta de energía renovable y no, o simplemente decirlo. Esta ciudad debería tener tantos parques eólicos o solares”, explica.

Para recopilar sus datos y permitir una planificación de alta resolución, los investigadores recurrieron a una variedad de fuentes que no se habían integrado previamente en el modelo de planificación.

Estos datos se combinaron con un modelo de sistema energético que desarrollaron para optimizar el despliegue con una resolución de hasta 10 kilómetros. Para comprender cómo los datos a escala fina y el modelo produjeron cambios en diferentes regiones, se centraron en tres regiones de EE. UU.: Nueva Inglaterra, Texas y California analizando hasta 138,271 ubicaciones posibles por región a la vez.

Al comparar los resultados de la implementación basados ​​en el método típico versus su enfoque de alta resolución, el equipo demostró que «la complementariedad de recursos realmente nos ayuda a reducir el costo del sistema al hacer coincidir la producción de energía renovable con la demanda», lo que debería traducirse directamente en decisiones en el mundo real. -haciendo, dice Kiun. «Si un desarrollador individual quiere construir un parque eólico o solar y simplemente va donde hay la mayor cantidad de recursos eólicos o solares en promedio, no se puede garantizar que eso encaje mejor en un sistema energético libre de carbono».

Esto se debe a la compleja interacción entre la generación y la demanda de electricidad, ya que ambas varían de hora en hora y de mes a mes a medida que cambian las estaciones.

«Lo que estamos tratando de hacer es minimizar la brecha entre el suministro y la demanda de energía, en lugar de simplemente suministrar la mayor cantidad de energía renovable posible», dice Qiu. «A veces el sistema no puede utilizar su generación y otras no. No tengo suficiente demanda para satisfacer.»

En Nueva Inglaterra, por ejemplo, el nuevo análisis muestra que debería haber más parques eólicos en lugares con fuertes recursos eólicos durante la noche, cuando la energía solar no está disponible. Algunos lugares tienden a tener noches más ventosas, mientras que otros tienden a tener más viento. tarde.

Estos conocimientos se revelaron a través de datos meteorológicos de alta resolución y la optimización del sistema energético utilizados por los investigadores.

Al planificar con datos meteorológicos de menor resolución, generados con una resolución global de 30 kilómetros y más comúnmente utilizados en la planificación de sistemas energéticos, hubo menos superposición entre plantas de energía renovable, por lo que el costo total del sistema fue mucho mayor.

La complementariedad entre las plantas de energía eólica y solar se vio reforzada mediante modelos de alta resolución con una mejor representación de la variabilidad de los recursos renovables.

Los investigadores dicen que su marco es muy flexible y se puede adaptar fácilmente a cualquier región, teniendo en cuenta las condiciones geofísicas locales y otras condiciones que se complementan naturalmente.

Khorramfar dice que este trabajo «destaca la importancia de la toma de decisiones basada en datos en la planificación energética». El trabajo muestra que el uso de datos de alta resolución, combinados con un modelo de planificación energética bien formulado, «puede reducir el costo del sistema y, en última instancia, ofrecer». formas más rentables de hacer la transición energética”.

Una cosa que fue sorprendente acerca de los hallazgos, dice Amin, quien es investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Datos, es cuán importantes son los beneficios de analizar fluctuaciones de relativamente corto plazo en las entradas y salidas durante un período de 24 horas.

«El potencial de ahorro de costos al intentar utilizar la superposición en un día no era lo que uno hubiera esperado antes de este estudio», dice.

Además, dice Amin, también fue sorprendente cuánto este modelo podría reducir la necesidad de almacenamiento, ya que parte de estos sistemas de energía puede resultar en una reducción monetaria en el costo del almacenamiento».

El análisis y la planificación a nivel de sistema sugeridos por esta investigación, dice Howland, «cambia la forma en que pensamos sobre dónde ubicamos las plantas de energía renovable y cómo diseñamos esas plantas renovables para que sirvan mejor a la red eléctrica. Debería ir más allá de simplemente reducir de forma aislada los costes energéticos de las plantas eólicas o solares.

«Y estos nuevos conocimientos sólo podrán hacerse realidad si continuamos colaborando más allá de las fronteras tradicionales de la investigación, integrando experiencia en dinámica de fluidos, ciencia atmosférica y energía».

Esta historia fue publicada nuevamente por MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio web popular que cubre noticias sobre investigación, innovación y enseñanza del MIT.