Ayudar a la creciente industria solar del estado de Nueva York a implementar tecnología de pronóstico del tiempo para anticipar mejor la generación de energía y mejorar la confiabilidad de la red eléctrica ha sido el objetivo de un proyecto llevado a cabo por la Autoridad de Energía de Nueva York (NYPA) y sus socios de investigación. Recientemente se han presentado los resultados finales de este estudio de varios años. La tecnología ayudará a avanzar en el objetivo del estado de Nueva York de alcanzar al menos 10 GW de energía solar distribuida para 2030 y le acercará a su meta de un 70% de generación renovable para 2030 y un sector eléctrico de cero emisiones para 2040.
A medida que los sistemas solares se generalicen en mayor medida, los modelos de pronóstico del tiempo de alta calidad serán vitales para las operaciones de las empresas de servicios públicos y los operadores de sistemas independientes. En este contexto, el proyecto aborda los desafíos planteados por la incertidumbre relacionada con la generación solar al ofrecer métodos de pronóstico avanzados y crear una hoja de ruta para ayudar a mantener la confiabilidad de la red eléctrica, optimizar la producción de energías renovables y reducir los costos operativos.
El equipo de investigación pudo mostrar cómo los datos más extensos y los modelos avanzados enfocados en la energía solar aumentan el grado de precisión y granularidad que se necesitarán para mantener la confiabilidad de la red y respaldar las operaciones.
La investigación ha sido financiada por NYPA, la Autoridad de Investigación y Desarrollo de Energía del Estado de Nueva York (NYSERDA) y la Oficina de Tecnologías de Energía Solar del Departamento de Energía de EE.UU., y codirigida por EPRI, un instituto de I+D de energía independiente y sin fines de lucro. Otros socios fueron el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR), el Laboratorio Nacional Brookhaven (BNL) y la Universidad Estatal de Nueva York en Albany.
Métodos predictivos avanzados
El estudio muestra las lecciones aprendidas sobre cómo se pueden implementar, mejorar e integrar los pronósticos en el estado de Nueva York para permitir que las operaciones de la red sigan siendo efectivas a medida que la energía solar se vuelve más integral en las operaciones de la red del día a día.
El informe ‘Advanced Solar and Load Forecasting Operations, Incorporating HD Sky Imaging Phase III Project Report’ se centra en la tercera y última fase de un proyecto de tres fases, que combinó diferentes actividades para la mejora y el despliegue de la previsión de energía solar para respaldar las operaciones de la red.
Con la asistencia de la Universidad de Albany, BNL implementó cámaras digitales de alta definición en redes de imágenes del cielo y modelos avanzados enfocados en el pronóstico solar, combinados con datos avanzados de NYS Mesonet, una red estatal de estaciones meteorológicas y otros recursos, para mejorar la predicción inmediata.
Se desarrollaron y evaluaron métodos predictivos avanzados, junto con varios sistemas de hardware y software, con respecto a los pronósticos actualmente en uso para mostrar los beneficios de modelos y datos más detallados.
La red de generadores de imágenes desplegada cubrió la energía fotovoltaica tanto centralizada como distribuida. Se desarrollaron algoritmos y software para combinar y ajustar un pronóstico solar regional a partir de los datos de la cámara para pronósticos a corto plazo.
En una segunda actividad, los modelos meteorológicos numéricos desarrollados previamente y los enfoques estadísticos se aprovecharon para mejorar los pronósticos de horas y días para el estado de Nueva York, apuntando a mejoras mediante la combinación de múltiples modelos y fuentes de datos utilizando métodos de aprendizaje automático.
Por último, la actividad final se centró en la integración de estos modelos de pronóstico en las operaciones del sistema de transporte de energía eléctrica. Esto incluyó el análisis del rendimiento del pronóstico, así como la comprensión y el diseño de las necesidades de pronóstico para varios aspectos de las operaciones del sistema.
NYSolarCast, sistema de pronóstico de energía solar
El estudio se basó en un sistema de pronóstico de energía solar en red de código abierto, desarrollado por científicos de NCAR, que mejora la capacidad de predicción y, por lo tanto, ofrece un pronóstico de producción de energía fotovoltaica distribuida y de servicios públicos más preciso.
El sistema NYSolarCast realiza predicciones de irradiancia horizontal global (GHI) cada 15 minutos para una red de tres kilómetros que cubre todo Nueva York, que después se utilizan para predecir la generación de energía solar para plantas fotovoltaicas a escala de servicios públicos y distribuida (principalmente en la azotea) en instalaciones fotovoltaicas.
La herramienta aprovecha las técnicas de aprendizaje automático entrenadas en modelos de predicción meteorológica basados en NCAR, observaciones de NYS Mesonet y datos históricos de plantas fotovoltaicas en el estado de Nueva York.
El estudio ayudó a desarrollar una plataforma subyacente para el pronóstico del tiempo relacionado con la energía solar y otros servicios públicos, incluida la gestión de carga de edificios, basada en mejores pronósticos de radiación solar. Sin embargo, los resultados indicaron que la industria solar debe ser consciente de la necesidad de crecimiento y de tomar medidas para ser más transparente al compartir datos, tener mejores instrumentos de mantenimiento y monitorización, y filtrar datos erróneos.
Además, la investigación identificó varias formas posibles de implementar los modelos de pronóstico y la viabilidad de cada uno, abarcando la incorporación de la investigación por parte de un proveedor de pronóstico, implementación pública o implementación por parte de una entidad privada.
Los nuevos modelos también podrían constituir la base de herramientas comerciales mejoradas. En la actualidad, varias empresas ofrecen servicios de pronóstico para el estado de Nueva York, en particular para operaciones diarias basadas en modelos meteorológicos. Los pronósticos mejorados podrían aplicarse a plantas solares individuales y para predecir la energía solar distribuida en una gran región, no solo para NYISO, sino también para empresas de generación, transporte y distribución, desarrolladores privados y clientes usuarios finales.
Hoja de ruta de pronóstico solar del estado de Nueva York
A medida que la red eléctrica del estado de Nueva York continúa evolucionando, incluso con respecto a una mayor penetración de la generación solar, los métodos de pronóstico actuales pueden no ser suficientes para las necesidades de la operación del futuro sistema. Tras la revisión de los métodos actuales de pronóstico solar, el estudio muestra cómo los modelos de predicción desarrollados en este proyecto pueden implementarse operativamente.
Como resultado final, se desarrolló una hoja de ruta de pronóstico solar del estado de Nueva York, centrada en cuándo y cómo se pueden implementar diferentes partes del proyecto para mejorar la predicción solar. Contribuye a la orientación de mejoras mediante la combinación de múltiples modelos y fuentes de datos utilizando métodos de aprendizaje automático.
Se muestran las lecciones aprendidas sobre cómo los pronósticos podrían implementarse, mejorarse e integrarse para respaldar las operaciones del sistema, así como ofrece recomendaciones para las vías de implementación.