Con el fin de avanzar en las técnicas computacionales y de modelado necesarias para desarrollar estrategias de control de la red eléctrica más eficientes en escenarios de emergencia, un equipo multiinstitucional ha utilizado un software desarrollado por el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) en Estados Unidos, capaz de optimizar la respuesta de la red eléctrica a posibles eventos de interrupción en diferentes situaciones y escenarios meteorológicos, en la supercomputadora a exaescala Frontier del Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL). Frontier permitió a los investigadores determinar puntos de ajuste de la red eléctrica sobre 100.000 posibles contingencias y escenarios meterológicos en solo 20 minutos.
En el marco del proyecto ExaSGD del Exascale Computing Project, los investigadores de LLNL, ORNL, el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) y el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL) ejecutaron HiOp, un solucionador de optimización de código abierto, en 9.000 nodos de la máquina Frontier.
Según los investigadores, se trata de la simulación más grande de su tipo hasta la fecha. En concreto, Frontier permitió a los investigadores en solo 20 minutos determinar puntos de ajuste de la red eléctrica seguros y rentables sobre 100.000 posibles fallas de la red, también llamadas contingencias, y escenarios meteorológicos.
El proyecto enfatizó el flujo de energía óptimo con restricciones de seguridad, un reflejo de las restricciones de voltaje y frecuencia del mundo real dentro de las cuales la red eléctrica debe operar para permanecer segura y confiable.
Proyecto ExaSGD
El proyecto ExaSGD está desarrollando algoritmos y técnicas para abordar los nuevos desafíos y optimizar la respuesta de la red eléctrica a muchos posibles eventos de interrupción en diferentes escenarios climáticos. El problema del desafío ExaSGD es optimizar la respuesta a corto plazo de la red a muchos peligros potenciales mientras se satisfacen las restricciones de seguridad.
La nueva capacidad de modelado y análisis desarrollada dentro del proyecto ExaSGD proporcionará la capacidad computacional necesaria para satisfacer las necesidades de las partes interesadas de la red eléctrica en el futuro.
Computadoras a exaescala para los operadores de redes eléctricas
El objetivo de la demostración en ORNL era demostrar que las computadoras a exaescala son capaces de resolver estos problemas de manera exhaustiva y de manera consistente con las prácticas actuales que tienen los operadores de redes eléctricas.
La exaescala es el siguiente nivel de rendimiento informático. Al resolver cálculos cinco veces más rápido que las supercomputadoras más importantes de la actualidad, Frontier permitirá a los científicos desarrollar nuevas tecnologías para la energía. En concreto, Frontier logró recientemente un hito al ejecutarse a velocidades de exaescala de más de un quintillón de cálculos por segundo.
En la actualidad, los operadores de la red solo son capaces de resolver aproximaciones de fallas potenciales, y las decisiones sobre cómo manejar situaciones de emergencia generalmente requieren de un ser humano, que puede o no ser capaz de determinar cómo mantener la red eléctrica en funcionamiento de manera óptima bajo diferentes previsiones de energías renovables.
Los operadores de sistemas que utilizan hardware de computación comercial normalmente consideran solo entre 50 y 100 contingencias cuidadosamente seleccionadas y entre 5 y 10 escenarios meteorológicos.
Con esta iniciativa los investigadores destacan que se ha demostrado que la operación y planificación de la red eléctrica se puede hacer bajo una lista exhaustiva de fallas y escenarios relacionados con el clima. Los investigadores explican que se podría usar la pila de software que se ejecutó en Frontier para minimizar las interrupciones causadas por huracanes o incendios forestales, o diseñar la red eléctrica para que sea más resistente a largo plazo en tales escenarios, entre otros ejemplos.
Última versión de HiOp
HiOp paraleliza la optimización mediante el uso de una combinación de núcleos de álgebra lineal especializados y algoritmos de descomposición de optimización. Su última versión contiene varias mejoras de rendimiento y nuevas técnicas de compresión de álgebra lineal que ayudaron a mejorar la velocidad del software de código abierto en un factor de 100 en las GPU de la máquina de exaescala durante el transcurso del proyecto.
Las ejecuciones de Frontier fueron validadas por investigadores de PNNL utilizando herramientas estándar de la industria, lo que demuestra que los puntos de ajuste de energía calculados antes de la contingencia reducen drásticamente las interrupciones posteriores a la contingencia con un aumento mínimo en el costo de operación.
Costo-beneficio del software para los operadores de red
El equipo de LLNL resolvió problemas de los operadores de red en un proyecto anterior, en la competencia ARPA-E Grid Optimization Challenge 1, pero no se pudo hacer un análisis de costo-beneficio para los problemas del operador de la red debido a restricciones de confidencialidad.
Según los cálculos de los investigadores, una mejora del 5% en el costo de las operaciones justificaría una computadora paralela de alta gama, mientras que una mejora menor al 1% probablemente requerirá una reducción de la escala de los cálculos. Aunque es algo que en la actualidad aún no se sabe con exactitud.
Apuntan que, dado que la pila de software de optimización es de código abierto y liviana, los operadores de sistemas de red podrían reducir el tamaño de la tecnología e incorporarla a sus prácticas actuales en sistemas HPC básicos de manera rentable.
Optimización de la red eléctrica
Los investigadores han estado trabajando hacia la exaescala durante los últimos cuatro años. Entre otras cuestiones, anticiparon correctamente que es necesario mantener el patrón de comunicación lo máximo simple posible para evitar cuellos de botella en la migración, la escalabilidad y la implementación más adelante en las máquinas de exaescala.
Investigadores de LLNL desarrollaron un nuevo algoritmo de optimización que utiliza matemáticas sofisticadas para simplificar la huella de comunicación en Frontier mientras mantienen buenas propiedades de convergencia.
Los investigadores esperan que el equipo pueda interactuar más estrechamente con las partes interesadas de la red de la industria eléctrica y atraer a más usuarios de HiOp para la optimización en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore.