Investigadores del Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) de Estados Unidos han creado un nuevo modelo de código abierto, disponible para el público, que produce rápidamente datos climáticos con gran detalle para la planificación de la integración de energías renovables en los sistemas energéticos del futuro.
A medida que los países de todo el mundo realizan la transición hacia una mayor generación eólica y solar y electrifican los usos finales de la energía, las sociedades están cada vez más entrelazadas con las condiciones climáticas. Mientras tanto, los fenómenos meteorológicos extremos se están convirtiendo en la nueva normalidad.
Por ello, los planificadores y operadores de sistemas energéticos necesitan que se proyecten datos detallados y de alta resolución para comprender cómo el cambio climático afectará a la generación eólica y solar, la demanda de electricidad y otras variables energéticas dependientes del clima. El objetivo, según señalan los expertos de NREL, es entender cómo las energías renovables como la energía eólica o solar podrían verse afectadas por el cambio climático y cómo esos recursos podrán satisfacer las necesidades energéticas del futuro.
En este contexto, los investigadores de NREL desarrollaron Super-Resolution for Renewable Energy Resource Data with Climate Change Impacts, o Sup3rCC, que se publicó en un artículo de la revista Nature Energy. La herramienta Sup3rCC es un modelo de código abierto que utiliza el aprendizaje automático generativo para producir conjuntos de datos climáticos futuros reducidos y de última generación que están disponibles para el público de forma gratuita.
Planificación de los sistemas energéticos del futuro
Sup3rCC supera los desafíos computacionales de las técnicas tradicionales de reducción de escala dinámica aprovechando el poder de los avances recientes en una técnica de aprendizaje automático generativo llamada redes generativas adversarias (GANS). Sup3rCC aprende las características físicas de la naturaleza y la atmósfera mediante el estudio de los conjuntos de datos históricos de alta resolución ofrecido por otras herramientas del NREL.
Luego, el modelo inyecta la información a pequeña escala que ha aprendido de los conjuntos de datos en los resultados futuros aproximados de los modelos climáticos globales. Como resultado, Sup3rCC genera datos muy detallados de temperatura, humedad, velocidad del viento e irradiancia solar basados en las últimas proyecciones climáticas futuras de última generación. Los resultados de Sup3rCC se pueden utilizar para estudiar la generación futura de energía renovable, los cambios en la demanda de energía y los impactos en las operaciones del sistema eléctrico.
Sup3rCC aumenta la resolución espacial de los modelos climáticos globales 25 veces en cada dirección horizontal y la resolución temporal 24 veces, lo que representa un aumento de 15.000 veces en la cantidad total de datos. El modelo puede realizar este proceso 40 veces más rápido que los modelos tradicionales de reducción de escala dinámica, de modo que los planificadores y operadores de sistemas energéticos puedan pasar directamente a la planificación a gran escala.
De momento, Sup3rCC incluye datos de 2015 a 2059 para Estados Unidos, y en los próximos años se publicarán conjuntos de datos adicionales. Esto permite considerar cambios en los recursos renovables y la demanda eléctrica en una multitud de escenarios climáticos futuros a lo largo de varias décadas, lo cual es fundamental para planificar futuros sistemas energéticos.