Un nuevo estudio sugiere que la industria energética está subestimando cómo el cambio climático podría afectar la demanda a largo plazo de electricidad en los Estados Unidos.
La investigación, publicada hoy en la revista Análisis de riesgos , fue dirigido por la Universidad de Buffalo y la Universidad de Purdue.
Describe las limitaciones de los modelos de predicción utilizados por los proveedores y reguladores de electricidad para la predicción de energía a mediano y largo plazo. Y describe un nuevo modelo que incluye predictores climáticos clave - temperatura media del punto de rocío y temperatura máxima extrema - que los investigadoresdigamos presente una visión más precisa de cómo el cambio climático alterará las futuras demandas de electricidad.
"Los modelos de demanda de energía existentes no han seguido el ritmo de nuestro creciente conocimiento de cómo está cambiando el clima", dice la autora principal del estudio, Sayanti Mukherjee, PhD, profesora asistente de ingeniería industrial y de sistemas en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la UB."Esto es problemático porque podría conducir a riesgos de insuficiencia de suministro que causen más cortes de energía, lo que puede afectar todo, desde la seguridad nacional y la economía digital hasta la salud pública y el medio ambiente".
"La disponibilidad de datos públicos en el sector energético, combinada con los avances en el modelado algorítmico, nos ha permitido ir más allá de los enfoques existentes que a menudo exhiben un rendimiento predictivo deficiente. Como resultado, podemos caracterizar mejor el nexo entre la energíademanda y cambio climático, y evaluar futuros riesgos de insuficiencia de suministro ", dice el coautor Roshanak Nateghi, PhD, profesor asistente de ingeniería industrial e ingeniería ambiental y ecológica en Purdue.
Las limitaciones de los modelos existentes
La abrumadora mayoría de los científicos del clima pronostica que las temperaturas globales aumentarán a lo largo del siglo XXI. Se espera que esto aumente la demanda de electricidad a medida que más personas recurran a los acondicionadores de aire para mantenerse frescos.
Una de las plataformas de modelado de energía más comunes utilizadas para predecir la demanda futura de electricidad - MARKAL, llamada así por MARKet and ALlocation - no considera la variabilidad climática.
Otro modelo económico energético común, el Sistema Nacional de Modelización Energética, o NEMS, sí considera el clima. Sin embargo, se limita a los días de grado de calefacción y refrigeración. Un día de grado de calefacción se define como un día cuando la temperatura promedio es superior a 65grados Fahrenheit 18 grados Celsius. Un día de grado de enfriamiento es cuando la temperatura promedio es inferior a 65 grados.
Si bien existen diferentes formas de medir los días de grados de calefacción y enfriamiento, con mayor frecuencia se calculan agregando la temperatura alta del día a la temperatura baja del día y luego dividiendo la suma por dos. Por ejemplo, un máximo de 76 grados y unbajo de 60 grados resulta en una temperatura promedio de 68 grados.
El problema con este enfoque, dice Mukherjee, es que no considera el tiempo. Por ejemplo, podría ser de 76 grados durante 23 horas y 60 grados durante una hora; sin embargo, la temperatura promedio ese día aún se registraría como68 grados.
"Además, la elección de la temperatura precisa del punto de equilibrio es muy controvertida, y no hay consenso de la comunidad de investigación sobre cómo seleccionarla mejor", dice Mukherjee.
la temperatura del punto de rocío es la clave
Para abordar estas limitaciones, ella y Nateghi estudiaron más de una docena de mediciones climáticas. Descubrieron que la temperatura media del punto de rocío, la temperatura a la cual el aire está saturado con vapor de agua, es el mejor predictor de una mayor demanda de energía.El siguiente mejor predictor es la temperatura máxima extrema durante un mes, dicen.
Los investigadores combinaron estos predictores climáticos con otras tres categorías: el sector residencial, comercial e industrial que consume la energía, los datos meteorológicos y los datos socioeconómicos, para crear su modelo.
Aplicaron el modelo al estado de Ohio y descubrieron que el sector residencial es más sensible a las variaciones climáticas. Con un aumento moderado en la temperatura del punto de rocío, la demanda de electricidad podría aumentar hasta un 20 por ciento. La predicción salta al 40 por ciento con unaumento severo.
En comparación, la Comisión de Servicios Públicos de Ohio PUCO, que no considera el cambio climático en sus modelos, predice aumentos de la demanda residencial de menos del 4 por ciento hasta 2033.
Es similar en el sector comercial, donde los investigadores dicen que la demanda podría aumentar al 14 por ciento. Nuevamente, las proyecciones de PUCO son más bajas, 3.2 por ciento. El sector industrial es menos sensible a la variabilidad de la temperatura, sin embargo, los investigadores dicen que la demanda aún podría exceder las proyecciones.
Durante los meses de invierno, las variaciones entre los modelos son menos significativas. Esto se debe, en parte, al porcentaje relativamente bajo 22.6 por ciento de los residentes de Ohio que calientan sus hogares a través de la electricidad.
Si bien el estudio se limita a Ohio, los investigadores dicen que el modelo se puede aplicar a otros estados. Para comunicar los resultados, los investigadores utilizaron mapas de calor, que proporcionan un resumen visual inmediato de los datos representados por colores. La idea, dicen,es informar mejor a los tomadores de decisiones con información precisa y fácil de entender.
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Materiales proporcionado por Universidad de Buffalo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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