Avance
Previsión ultra precisa de la energía eólica y solar.
¿Por qué es importante?
Tratar la intermitencia de las energías renovables será crucial para su expansión.
Organizaciones clave
- Xcel Energy
- GE Power
- Centro Nacional para la Investigación Atmosférica (NCAR, EEUU)
La energía eólica está en auge en las llanuras del este de Colorado (EEUU). Si uno viaja un poco más de 10 km al norte de la ciudad de Limon por la carretera 71 y luego va hacia el este por la County Road 3p, una franja de grava polvorienta flanqueada por nuevas líneas de alta tensión, en cuestión de minutos acaba rodeado de imponentes turbinas eólicas alineadas a lo largo de varios kilómetros. Desde 2011 se han construido tres grandes parques eólicos en la zona. Para este año hay proyectado uno nuevo.
Cada pocos segundos, prácticamente todas las turbinas registran la velocidad del viento y su propia potencia de salida. Cada cinco minutos, las cientos de ellas envían sus datos a ordenadores de alto rendimiento a 160 km de distancia, en el NCAR, en Boulder (Colorado). Un software basado en inteligencia artificial procesa los datos, junto con otros datos de satélites y estaciones meteorológicas y otros parques eólicos en el estado. Como resultado se obtienen previsiones de energía eólica de una precisión sin precedentes, que están haciendo posible que Colorado utilice más energía renovable de la que nunca creyó posible las compañías eléctricas, y a un menor coste.
La cantidad de energía eólica ha aumentado más del doble desde 2009.
Las previsiones están ayudando a las compañías eléctricas a salvar una de las mayores dificultades de la energía eólica: su intermitencia. Usar pequeñas cantidades de energía eólica no resulta problemático para las compañías. Están acostumbradas a tratar con la variabilidad, ya que la demanda de electricidad cambia de estación a estación, incluso de minuto a minuto. Sin embargo, si una compañía quiere utilizar una gran cantidad de energía eólica necesita energía de reserva para protegerse contra una pérdida repentina de viento. Estas plantas de reserva, que normalmente queman combustibles fósiles, son caras y generan polución. Pero con el uso de previsiones más precisas, las compañías pueden reducir la cantidad de energía de reserva, minimizando su papel.
Antes de la aparición de las previsiones, Xcel Energy, que suministra la mayor parte de la energía de Colorado, publicó anuncios oponiéndose a la propuesta de utilizar fuentes renovables para cubrir un modesto 10% de su potencia. Envió folletos por correo a sus clientes alegando que tal mandato aumentaría los costes de electricidad en hasta 1.500 millones de dólares (1.084 millones de euros) durante 20 años.
Sin embargo, gracias en gran parte a la mejoría de las previsiones, Xcel, una de las mayores empresas eléctricas del país, ha dado un giro completo.
Ha instalado más energía eólica que cualquier otra eléctrica de EEUU y apoya un mandato por el que la compañías deben obtener el 30% de su energía de fuentes renovables, afirmando que incluso puede alcanzar fácilmente una cifra más alta.
La generación de energía solar está aproximadamente una década por detrás de la producción de energía eólica.
En 2009 se lanzó una primera versión del sistema de predicción del NCAR, pero el año pasado se produjo un gran avance: la precisión mejoró significativamente, y las previsiones hicieron que Xcel ahorrase casi tanto dinero como en los tres años anteriores juntos. Este año el NCAR está probando un sistema de predicción similar para la energía solar.
Recopilar estas detalladas previsiones para desarrollar un sistema eléctrico más flexible y eficiente podría hacer que alcanzar los ambiciosos objetivos inte acionales para reducir las emisiones de carbono fuera mucho más barato, asegura Bryan Hannegan, director de un centro de 135 millones de dólares (97 millones de euros) en el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL, por sus siglas en inglés), en Golden (Colorado), que utiliza simulaciones en superordenadores para desarrollar formas de aumentar la escala de la energía renovable. "Sabemos a dónde queremos llegar a largo plazo con los objetivos de energía y medio ambiente", asegura. "Antes no podíamos decir lo mismo".
Persiguiendo al viento
Nadie es más consciente de los desafíos de la integración de la energía eólica en la red que Dayton Jones, un operador de planta eléctrica de Xcel Energy. Desde su puesto en el piso 10 del edificio Xcel en el centro de Denver, es el responsable de que las luces no se apaguen en Colorado. Para ello es necesario adaptar la producción de energía a la demanda de electricidad, activando y desactivando las plantas y controlando la producción. Si se genera demasiada o muy poca energía, se pueden dañar los aparatos eléctricos o incluso llevar la red a un apagón. Las fuertes fluctuaciones de la energía eólica le complican mucho el trabajo.
Usar plantas de combustibles fósiles es como "echar carbono en el cielo": "Cuesta dinero, y es malo para el medio ambiente".
Hace unos años, los operadores como Jones no podían confiar en las previsiones sobre la disponibilidad de la energía eólica en un momento dado. Las previsiones normalmente tenían un margen de error del 20%, y a veces la energía eólica no se materializaba en absoluto según las predicciones. La solución consistía en tener plantas fósiles preparadas para reemplazar la energía eólica en unos pocos minutos. Este enfoque es costoso, y cuanto más dependa el sistema de la energía eólica, más caro se vuelve. Por otro lado, usar las plantas fósiles como respaldo es como "echar carbono en el cielo", afirma el subdirector del Laboratorio de Aplicaciones de Investigación en el NCAR, William Mahoney. "Cuesta dinero, y es malo para el medio ambiente".
La potencia de salida real (línea verde) se superpone en una previsión de energía eólica de tres días (línea roja). Cuanto mayor sea el área sombreada de color amarillo, más incierta es la previsión.
Las previsiones del NCAR dan a Jones suficiente confianza en la energía eólica como para desactivar muchas de las plantas de reserva. El número varía en función de la certeza de la previsión. Si el clima es frío y húmedo, y existe la posibilidad de que se forme hielo en las turbinas de viento y aminore su velocidad, o que dejen de girar, puede que necesite respaldo de combustibles fósiles como para reemplazar completamente la energía eólica.
Pero en días de buen tiempo con abundante viento constante, podría cerrar todas las centrales de reserva de respuesta rápida, incluso aquellas que normalmente se reservan para responder a los cambios en la demanda. En tales circunstancias, Jones puede utilizar los parques eólicos para asegurarse de que la oferta de energía coincide con la demanda: la salida de una turbina se puede cambiar casi instantáneamente inclinando las aspas de modo que capturen más o menos viento. Los ordenadores en el edificio de Xcel en Denver dan instrucciones a los parques eólicos sobre la cantidad de energía que deben producir, y los controles automatizados coordinan cientos de turbinas, cambiando el nivel de salida a cada minuto si fuera necesario.
Las previsiones originales del Xcel utilizaban datos de sólo una o dos estaciones meteorológicas por cada parque eólico. Ahora el NCAR recoge información de casi todas las turbinas. Los datos se envían a un modelo meteorológico de alta resolución y se combinan con los resultados de cinco previsiones de viento adicionales. A través de datos históricos, el software del NCAR aprende qué previsiones son mejores para cada parque y asigna diferentes pesos a cada una en consecuencia. La súper previsión resultante es más precisa que cualquiera de las originales. Después, a partir de datos sobre la cantidad de energía que cada turbina en el campo va a generar en respuesta a las diferentes velocidades del viento, el NCAR informa a Xcel sobre qué cantidad de energía puede esperar, en incrementos de 15 minutos y hasta un máximo de siete días.
El siguiente paso para el NCAR y Xcel es predecir la energía solar, aunque podría ser aún más difícil que predecir el viento. Por un lado, Xcel no recibe información sobre cuánta energía generan los paneles solares en azoteas privadas, por lo que no sabe cuánta de esa energía podría perderse si el cielo se nubla. Las nuevas previsiones solares del NCAR utilizarán datos de satélites, cámaras, monitores de contaminación del cielo y paneles solares de propiedad pública para determinar cuánta energía solar se está generando y después predecir cómo cambiará dicha cantidad.
Energía virtual
¿Cómo podría ayuda os el uso de previsiones de viento y solares extremadamente precisas a usar suficiente energía renovable para alcanzar los objetivos climáticos y reducir significativamente las emisiones de dióxido de carbono? Lo primero que hacen los investigadores de la nueva Instalación de Integración de Sistemas de Energía del NREL es determinar lo bien que pueden compensarse entre sí la energía eólica y la solar. Por ejemplo, ¿en qué medida puede compensar el viento noctu o la falta de luz solar? Pero también están buscando la forma de combinar las previsiones con lavavajillas inteligentes, calentadores de agua, inversores de paneles solares, plantas de tratamiento de agua y cargadores de automóviles eléctricos, no sólo para encajar los cambios en el viento, sino para sobrellevar los inevitables períodos sin viento y semanas de tiempo nublado, sin tener que recurrir a los combustibles fósiles.
La línea roja, el resultado de restar el suministro energético eólico (azul) de la demanda (negro), muestra la cantidad de energía que Xcel necesita generar con sus plantas fósiles. Las líneas más claras son previsiones.
Tomemos el ejemplo de los coches eléctricos. Un coche almacena electricidad suficiente para abastecer una casa en un rango que va desde medio día a varios días, dependiendo del tamaño de la batería. Además cuenta con sofisticados componentes electrónicos que pueden controlar el momento y la velocidad de la carga, y que podrían usarse para hacer coincidir las fluctuaciones de la energía eólica con la demanda de electricidad. Con pequeñas modificaciones, las baterías de los coches pueden devolver la energía almacenada a un hogar y a la red eléctrica. Hoy día no hay muchos coches eléctricos, pero esto podría cambiar fácilmente a lo largo de las décadas que tardaremos en hacer que la energía renovable represente más del 30% ó 40% del suministro de electricidad (el viento suministra el 4% actualmente, y la energía solar menos del 1%).
En el NREL, los investigadores pueden conectar 30 coches eléctricos en muelles que les permiten interactuar con simulaciones de la red eléctrica en un superordenador, y proyectar lo que pasaría si miles de automóviles estuvieran conectados a la red. La idea es que los coches eléctricos podrían almacenar energía de los paneles solares y utilizarla para proporcionar electricidad a las zonas residenciales cuando la demanda de energía alcance su punto máximo por la tarde, y luego recargar las baterías con energía eólica en las horas tempranas de la mañana.
Previsiones como las que se están desarrollando en el NCAR serán "absolutamente fundamentales", señala el ingeniero de investigación sénior del NREL, Bri-Mathias Hodge. Ayudarán a determinar en qué momento hay que cargar las baterías de los coches para maximizar la electricidad que ponen a disposición de la red sin que los conductores se queden sin la energía que necesitan.
Sin embargo, incluso antes de que esto se convierta en una realidad, las previsiones del NCAR ya están teniendo un gran efecto. El año pasado, durante un fin de semana con mucho viento y baja demanda de energía, Xcel estableció un récord: durante una hora, el 60 % de la electricidad de Colorado provino del viento. "Ese tipo de penetración eólica habría provocado un ataque al corazón a los operadores hace unos años", asegura Drake Bartlett, que encabeza la integración de energías renovables en Xcel. En aquel entonces, señala, no habrían sabido si de pronto iban a perder toda esa potencia. "Ahora nos lo tomamos con calma", afirma. "Y vamos a superar ese récord".