Los investigadores del Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL), en Estados Unidos, han publicado el documento ‘Cambio de demanda: reducción de la capacidad de almacenamiento necesaria a través del seguimiento de la generación de energía renovable’, que describe cómo se podría lograr el equilibrio entre la generación de energía renovable y la demanda de esa energía mediante el uso de controles avanzados.
La energía eólica y solar son de naturaleza impredecible y pueden generar incertidumbre en la red eléctrica porque la demanda máxima puede ocurrir en momentos diferentes a la generación máxima. La demanda también tiene un nivel de imprevisibilidad, lo que hace que este problema sea especialmente desafiante.
Los investigadores señalaron que una forma de mitigar el problema es utilizar el almacenamiento para dar cuenta de este desajuste. Si bien el almacenamiento puede ayudar a aumentar la capacidad de la red para adaptarse a las energías renovables, las baterías a gran escala siguen siendo relativamente caras. En un sistema que depende de estos recursos energéticos intermitentes, una oferta y una demanda más cercanas podrían ser parte de la respuesta.
En este contexto, la investigación, publicada en la revista Advances in Applied Energy, presenta el novedoso algoritmo de control predictivo asistido por pronóstico (FAPC), que controlaría de forma autónoma tanto las estaciones de carga para vehículos eléctricos (VE) como los sistemas HVAC en edificios y tiene la capacidad de escalar a miles de activos.
Control de la energía en los edificios y en la carga de VE
Los investigadores manifiestan que no siempre se necesita una batería grande, sino que la comunicación coordinada entre dispositivos, como uno que controla la carga de vehículos eléctricos fuera de un edificio de oficinas, donde el sistema HVAC está bajo el control de otro, podría igualar la demanda de energía generada por fuentes renovables.
El trabajo del algoritmo FAPC se basa en una investigación publicada el año pasado que mostró que la carga de vehículos eléctricos y los edificios pueden trabajar juntos para proporcionar servicios a la red. El algoritmo mejorado lleva el trabajo un paso más allá al incluir pronósticos para mejorar su capacidad de seguimiento en tiempo real.
Se considera la cantidad de energía eólica y solar que se generará, así como la temperatura y la hora del día y de la semana. Toda esa información coordinada permite que el algoritmo estime la demanda de energía para el edificio y la estación de carga. De esta forma, se aprovecharía la flexibilidad de la red.
El trabajo futuro con el algoritmo implica escalar el sistema para incluir múltiples edificios y estaciones de carga, cada uno con diferentes tamaños y dinámicas. Eso permitiría a los investigadores simular y emular un escenario más realista, proporcionando un análisis detallado de ahorro de costos que eventualmente podría conducir a la implementación del algoritmo FAPC en el mundo real.