El estudio OIST sobre fluctuaciones en la energía eólica describe cómo encontrar errores al pronosticar las necesidades de energía renovable.
A diferencia de las fuentes de energía convencionales, como el carbón o el petróleo, la oferta y la demanda de energía renovable son, en gran medida, impredecibles porque se ven afectadas por las fluctuaciones naturales en la propia fuente de energía. Esto plantea una serie de dificultades para calcular cómomucha energía renovable estará disponible para las necesidades del consumidor en cualquier momento.
Un equipo de investigadores, dirigido por el Prof. Mahesh M. Bandi de la Universidad de Graduados del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa OIST quería explorar algunos de estos problemas científicos relacionados con las fluctuaciones de las energías renovables y cómo predecir mejor la producción de energía.El equipo publicó recientemente sus resultados en el Nueva revista de física.
"Una fuente de energía fluctuante amenaza la distribución uniforme de energía en la red eléctrica", dijo Bandi. "Eso hace que sea difícil equilibrar la producción de energía fluctuante con la demanda fluctuante del consumidor".
Bandi y dos de sus coautores, Golan Bel y Colm Connaughton, eran postdoctorados en el Laboratorio Nacional de Los Alamos al mismo tiempo y aprendieron que les gustaba "cocinar problemas científicos mientras caminaban", dijo Bandi.decidieron tomar sus preguntas sobre las fluctuaciones de energía renovable con ellos en una caminata en Okinawa, Japón.
El equipo, incluido Märt Toots, un estudiante graduado que trabajaba con Bandi en OIST durante su primer año de rotación, analizó los datos de los parques eólicos de la red irlandesa y vio que las salidas de energía de los parques en la red fluctúan de manera similar. Esto es diferentede lo que se pensaba anteriormente.
"En general, se supone que los parques eólicos distribuidos geográficamente son independientes. En otras palabras, las fluctuaciones en la producción de energía de un parque eólico son diferentes de las de otro parque eólico, por ejemplo, a 50 km de distancia", dijo Bandi.
En cambio, los datos que Bandi y su equipo analizaron mostraron que los parques eólicos en una red ya no funcionan independientemente uno del otro en respuesta a las condiciones locales de velocidad del viento, sino que se convierten en parte de un sistema meteorológico geográfico más grande que fuerza todo el vientogranjas para tener resultados similares o correlacionados por un período de tiempo de hasta un día.
"Si hay un medio que los conecta, se observará que los dos parques eólicos fluctuarán de manera similar. Esto no significa que sus salidas estén sincronizadas exactamente en cada instante, pero en promedio sus salidas fluctúan de manera muy similar aentre ellos. El promedio es importante. Eso es lo que queremos decir con correlacionado ", dijo Bandi.
La imprevisibilidad del suministro de energía eólica, así como trabajar con un sistema meteorológico geográfico más grande puede crear errores en el pronóstico de la producción de energía. Por lo tanto, Bandi y su equipo cuantificaron dos tipos de errores encontrados en el pronóstico a través del análisis estadístico para identificar tendencias y analizarfluctuaciones en torno a esas tendencias en los datos de la red de energía eólica. Los dos tipos de errores son: escala de tiempo y escala.
El error de escala de tiempo es el intervalo de tiempo durante el cual los modelos estadísticos no realizan predicciones, lo que crea incertidumbre para períodos de tiempo seleccionados. El error de escala es el grado en que los modelos de pronóstico actuales no pueden predecir correlaciones en las fluctuaciones entre diferentes vientoslas granjas de energía generada, que Bandi dice que a menudo no se tiene en cuenta porque "cuando las personas estiman el error, no piensan en las correlaciones".
El análisis estadístico realizado por los investigadores podría ser importante para predecir con mayor precisión la oferta y la demanda necesarias en energía eólica y este método podría aplicarse en otras investigaciones sobre energías renovables.
"Esta técnica o herramienta no se limita a la energía eólica", dijo Bandi. Esto significa que también se puede usar en otras fuentes de energía renovables para predecir errores, siempre que posean los correspondientes cambios relacionados con el tiempo que tengan una estructura estadística.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Graduados del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa - OIST . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :