Con il diffondersi del solare e dell’eolico, rapidi progressi nelle previsioni meteorologiche potrebbero aiutare utilities e contribuenti a risparmiare denaro.
di Richard Martin
Nel 2014, l’energia solare ha registrato la più rapida diffusione come fonte di elettricità negli Stati Uniti. Con il costante espandersi di fonti rinnovabili, cresce la domanda per un migliore sistema di previsione dell’esatta capacità produttiva di queste fonti intermittenti.
IBM sta lavorando a un programma che mira a sfruttare potenti computer per prevedere le condizioni ambientali ed altri fattori al fine di determinare la produttività di installazioni solari ed eoliche. Ricorrendo all’apprendimento automatico e a tecniche avanzate di analisi dei dati, IBM sta premendo decisamente per offrire a utilities, operatori delle centrali e delle reti elettriche una maggiore chiarezza su quanto i loro impianti saranno in grado di produrre oggi, domani, settimana prossima o persino mesi da oggi.
In occasione della European Control Conference di Linz, in Austria, alcuni scienziati di IBM e del National Renewable Energy Laboratory (NREL) hanno detto che offriranno gratuitamente queste previsioni agli utenti degli Stati Uniti.
Stando a Hendrik Hamann, un direttore della ricerca IBM, le previsioni di sole e vento prodotte dalla tecnologia di IBM sarebbero più accurate del 30 percento rispetto a quelle convenzionali. Una simile precisione permetterebbe di risparmiare sulle centinaia di megawatt prodotte in eccesso ogni anno e sulla necessità di realizzare nuove centrali di picco per coprire la domanda, contribuendo potenzialmente a ridurre le emissioni di anidride carbonica e facendo risparmiare a utilities e contribuenti diversi milioni di dollari. Uno studio del NREL sul gestore indipendente di sistema del New England ha scoperto che un incremento di precisione del 25 percento potrebbe portare a risparmi per un totale di $46.5 milioni l’anno in tutta la regione.
“In pratica combiniamo assieme molteplici modelli per andare a formare un unico ‘supermodello’”, spiega Hamann. Il programma è in grado di valutare diverse previsioni sulla base delle prestazioni storiche dei dati associati alle diverse condizioni atmosferiche, alle aree ed alle circostanze esaminate. Il risultato può essere regolato su misura per utenti differenti – utilities del Midwest, operatori solari in Nevada, dirigenti di fattorie eoliche e così via.
I produttori di energia solare sono particolarmente sensibili agli improvvisi cambiamenti di rendimento; una serie di pannelli parzialmente coperti da nuvole può perdere il 70 percento della propria capacità produttiva nel giro di pochi secondi. Anche le utilities al servizio di grandi insiemi di residenti o imprese con una capacità produttiva distribuita hanno bisogno di sapere quanta energia verrà immessa nella rete dai pannelli solari installati sui loro tetti.
La conseguenza di tutto ciò è una crescente domanda di previsioni atmosferiche più precise. Negli ultimi anni, un insieme di startup e società consolidate si è mossa per rispondere a questa domanda (vedi “10 Tecnologie Emergenti 2014: “L’intelligenza del sole e del vento”) “Gli operatori in California necessitano di costanti aggiornamenti da caricare nel loro sistema di previsione, per cui ogni 15 minuti viene simulato il funzionamento di 200.000 sistemi a pannelli fotovoltaici, modellando ciascuno di essi sulla base della loro posizione e delle previsioni di irradiazione”, spiega Jeff Ressler, capo del gruppo per i servizi software del Clean Power Research, che fornisce strumenti di previsione a utilities quali il Los Angeles Department of Water and Power, il South California Edison ed il Salt River Project in Arizona.
Come la maggior parte dei previsori, il Clean Power Research si affida a modelli basati su previsioni numeriche del tempo (Numerical Weather Predictions in inglese, o NWP), che utilizzano le informazioni raccolte da sistemi globali (anche se distribuiti in maniera non uniforme) di rilevamento ed eseguono simulazioni al computer per estrapolare le previsioni. Il National Weather Service degli Stati Uniti utilizza la tecnica per realizzare i propri modelli meteo, fra cui il Global Forecast System e il North American Mesoscale Forecast System. Stando a John Zack, direttore delle previsioni presso la AWS Truepower, che fornisce previsioni per i venti e il sole nel Nord America, i previsori del settore privato forniscono una tecnologia che funziona partendo dai modelli NWP. “Il gioco delle previsioni anticipate dipende dalla capacità della propria tecnologia di correggere al meglio gli errori sistematici nei modelli NWP”, spiega Zack. In termini di potenza di calcolo, il sistema IBM vanterebbe la capacità di fuoco maggiore.
L’eventuale traguardo è quello di integrare previsioni accurate e in tempo reale a risorse di calcolo connesse attraverso reti informatiche radicate nel cloud. Le centrali virtuali che ne risulterebbero sarebbero in grado di gestire automaticamente, e nel miglior modo possibile, la distribuzione di energia generata presso le fonti più vicine (e pulite), evitando così di dover ricorrere a fonti di energia più care e inquinanti.
Per quanto questa tecnologia stia diventando sempre più sofisticata, però, nessun modello è o sarà mai perfetto. Le previsioni del sole sono un esempio archetipo dell’effetto farfalla, secondo il quale piccoli cambiamenti possono avere effetti su larga scala nel tempo e nello spazio. “Non si può modellare ogni singola goccia di pioggia e alito di vento”, dice Zack. “Bisogna ricorrere a delle approssimazioni”.
(MO)
