Ostrzejsze modele komputerów torują drogę do większej energii wiatrowej

Zakład o największej mocy wiatrowej w Stanach Zjednoczonych, Xcel Energia , w większym stopniu polega na tym źródle energii i oszczędza miliony dolarów dzięki nowym modelom prognostycznym podobnym do tych stosowanych do przewidywania zmian klimatycznych.

Wróżący wiatr: Informacje z systemów radarowych Dopplar, takie jak te pokazane tutaj, mogą pomóc w przewidywaniu szybkich zmian w energetyce wiatrowej.

Prognozy opracowane przez Narodowe Centrum Badań Atmosfery (NCAR) w Boulder w Kolorado może pomóc w rozwiązaniu narastającego problemu z energią wiatrową: jak zintegrować ten przerywany zasób z siecią energetyczną. NCAR opracowuje również ulepszone modele, które mogą pomóc w prognozowaniu mocy słonecznej.

Dokładna prognoza pozwala nam dostarczać więcej energii odnawialnej, mówi Drake Bartlett, który jest odpowiedzialny za włączenie odnawialnych źródeł energii do sieci Xcel. Zakłady energetyczne decydują z jednodniowym wyprzedzeniem, które elektrownie będą działać w danym dniu. Niedokładne prognozy dotyczące energii wiatrowej powodują problemy z takim harmonogramowaniem na dwa główne sposoby. Po pierwsze, zmuszają przedsiębiorstwa użyteczności publicznej do planowania rezerwowych elektrowni. Działają one nieefektywnie przy niskiej mocy, czekając na zwiększenie produkcji, jeśli dostępna jest mniejsza moc wiatru niż przewidywano. Marnują paliwo i są drogie w eksploatacji.

Po drugie, złe prognozy utrudniają przedsiębiorstwom użyteczności publicznej uzasadnienie wyłączania elektrowni podstawowych, nawet jeśli wiatr może być wystarczający, by uczynić je niepotrzebnymi. Takie elektrownie – często węglowe lub elektrownie gazowe w cyklu skojarzonym – są drogie i czasochłonne, aby je zamknąć i ponownie uruchomić. Jeśli zostaną wyłączone, a energia wiatrowa będzie niższa niż oczekiwano, przedsiębiorstwo musi użyć droższej energii z szybciej reagujących elektrowni lub zwrócić się na droższy rynek spot. Z drugiej strony, jeśli zakład energetyczny pozostawi włączone elektrownie podstawowe, może być zmuszony do ograniczenia energii wiatrowej, być może poprzez nakazanie farmom wiatrowym wyłączenia niektórych turbin. W takim przypadku przedsiębiorstwo traci pieniądze na dwa sposoby. Musi płacić za paliwo do zasilania elektrowni podstawowych, mimo że tak naprawdę nie potrzebowała od nich energii. A w ramach umowy z operatorami farm wiatrowych nadal musi płacić za energię wiatrową, której nie wykorzystuje.

Stare prognozy pozwalały często na takie scenariusze. Przeciętnie prognozy różniły się od rzeczywistej mocy wyjściowej o 20 procent, a czasami nawet o 50 procent. Nowe prognozy zmniejszają błędy o 30 do 40 procent, dając firmie Xcel pewność, że zredukuje liczbę zakładów zapasowych online, mówi Bartlett. Dzięki temu zakład zaoszczędził 22 miliony dolarów na paliwie. Nie obliczył dodatkowych oszczędności, które wynikają z możliwości uniknięcia rynku spot.

Nowe prognozy są również wystarczająco dokładne, aby wspierać wyłączanie zasilania podstawowego. Bartlett mówi, że kilka lat temu nie mieliśmy wystarczającej pewności, by odcinać elektrownie podstawowego obciążenia. Teraz, jeśli będzie długi weekend z piękną pogodą i dużą ilością wiatru, zamkniemy elektrownię węglową. To pozwala nam zintegrować więcej energii odnawialnej.

NCAR podjął kilka kroków w celu opracowania lepszych prognoz. Udoskonalono poprzednie modele prognozowania pogody, uruchamiając je z drobniejszymi przyrostami czasu i przestrzeni — co wymaga dodatkowej mocy obliczeniowej. Połączył swoje modele z modelami innych organizacji oraz z pomiarami rzeczywistych warunków na farmach wiatrowych, aby przewidzieć prędkość wiatru. Co najważniejsze, następnie przekształca te prognozy prędkości wiatru w szacunki, ile energii wytworzą farmy wiatrowe, co może znacznie różnić się od tego, co twierdzą producenci (patrz Lepsze modele komputerowe potrzebne do mega farm wiatrowych).

Ponadto, zamiast tylko raz uruchomić model, NCAR uruchamia go wiele razy. Średni wynik jest zazwyczaj dokładniejszy, mówi Sue Ellen Haupt , dyrektor Programu Oceny Systemów Pogodowych w ośrodku.

Mimo że modele działają w wysokiej rozdzielczości, nie wyłapują wszystkiego. Następnym krokiem jest skupienie się na lepszych sposobach przewidywania dwóch rodzajów zdarzeń — zmian prędkości wiatru i pogody, która powoduje tworzenie się lodu na łopatach turbiny wiatrowej.

Szybkie zmiany prędkości wiatru mogą być szczególnie trudne do radzenia sobie w sieci (patrz Turbiny wiatrowe, Baterie w zestawie, Czy zasilacze mogą być stabilne). Ważne będą również przewidywania dotyczące oblodzenia; trudno jest określić, kiedy burza stworzy odpowiednie warunki do osadzania lodu na turbinach wiatrowych, ale kiedy lód się utworzy, może znacznie zmniejszyć ilość energii, jaką może generować turbina. W przeszłości prognozy skłaniały Xcel do planowania dużych ilości wiatru, tylko po to, aby produkcja energii niespodziewanie spadła, gdy utworzył się lód.

Przewidywanie energii słonecznej może być ogólnie większym wyzwaniem (patrz Rozwiązanie problemu przerwy w dostawie energii słonecznej ). Moc wyjściowa z paneli słonecznych może zmieniać się w ciągu kilku sekund, a chmury to jedna z najtrudniejszych rzeczy do uwzględnienia w modelach klimatycznych. NCAR wykorzystuje dane z satelitów i czujników naziemnych do poprawy prognoz dotyczących chmur i pracuje nad przewidywaniem, w jaki sposób różne ilości światła słonecznego (i inne czynniki, takie jak temperatura) przekładają się na rzeczywistą moc wyjściową z paneli słonecznych.

ukryć