IBM (NYSE: IBM) anunció una avanzada tecnología de modelado climático y energético que ayudará a las empresas suministradoras a aumentar la confiabilidad de los recursos de energía renovable. La solución combina la predicción y el análisis meteorológico para pronosticar con exactitud la disponibilidad de la energía eólica y solar. Esto permitirá a las empresas de energía integrar más energía renovable a la red eléctrica, ayudando a reducir las emisiones de carbono y a mejorar sustancialmente la producción de energía limpia para consumidores y empresas.
La solución, denominada “Hybrid Renewable Energy Forecasting” (HyRef) utiliza capacidades de modelado meteorológico, tecnología avanzada de imágenes de nubes y cámaras direccionadas al cielo para rastrear el movimiento de las nubes, mientras que los sensores en las turbinas monitorean la velocidad del viento, la temperatura y la dirección. Cuando se combina con tecnología analítica, la solución basada en asimilación de datos puede producir pronósticos meteorológicos locales exactos dentro de una granja de turbinas con hasta un mes de anticipación, o en incrementos de 15 minutos.
Utilizando pronósticos meteorológicos locales, HyRef puede predecir el desempeño de cada turbina de viento individual y estimar la cantidad de energía renovable generada. Este nivel de conocimiento permitirá a las empresas de energía administrar mejor la naturaleza variable de la generación de energía solar y eólica, y pronosticar con más exactitud la cantidad de energía que puede ser redireccionada a la red eléctrica o almacenada. También permitirá a las organizaciones de energía facilitar la integración con otras fuentes convencionales, como carbón y gas natural.
“Las empresas de energía del mundo están utilizando una serie de estrategias para integrar nuevos recursos de energía renovable en sus sistemas operativos a fin de alcanzar un objetivo base de un mix de energía renovable de 25% globalmente hacia el año 2025,” comentó el Vicealmirante Dennis McGinn, Presidente y CEO del American Council On Renewable Energy (ACORE). “Los datos de modelado y pronóstico meteorológico generados por HyRef mejorarán significativamente este proceso y, a su vez, nos pondrán un paso más cerca de maximizar todo el potencial de los recursos renovables.”
State Grid Jibei Electricity Power Company Limited (SG-JBEPC), una subsidiaria de State Grid Corporation of China (SGCC), está utilizando HyRef para integrar energía renovable a la red. Esta iniciativa liderada por SG-JBEPC es la fase 1 del proyecto de demostración Zhangbei 670MW, la mayor iniciativa de energía renovable del mundo, que combina energía eólica y solar, almacenamiento y transmisión de energía. Este proyecto contribuye al plan de 5 años de China de reducir su dependencia de combustibles fósiles.
Utilizando la tecnología de IBM para pronosticar las corrientes de aire, la fase uno del proyecto Zhangbei se propone aumentar la integración de la generación de energía renovable en un 10%. Esta cantidad de energía adicional puede abastecer a más de 14,000 viviendas. El uso eficiente de la energía generada permite a la empresa reducir las interrupciones de energía eólica y solar, en tanto que el análisis ofrece la inteligencia necesaria para mejorar las operaciones de la red.
“La aplicación de análisis y el aprovechamiento de Big Data permitirá a las empresas de energía abordar la naturaleza intermitente de la energía renovable y pronosticar la producción de energía eólica y solar, en formas que nunca antes se habían hecho,” señaló Brad Gammons, Gerente General de la Unidad Global Energy and Utilities Industry de IBM. “Hemos desarrollado un sistema inteligente que combina el pronóstico meteorológico y energético para aumentar la disponibilidad de los sistemas y optimizar el desempeño de la red de suministro.”
Este proyecto se basa en otra iniciativa smarter analytics de IBM en Vestas Wind Systems de Dinamarca, el fabricante mundial de turbinas de energía eólica. Vestas, junto con la tecnología de análisis big data y supercómputo de IBM, puede colocar estratégicamente turbinas eólicas sobre la base de petabytes de datos de informes meteorológicos, fases de marea, sensores, imágenes satelitales, mapas de deforestación e investigación de modelado climático. Estos conocimientos pueden no sólo ofrecer mejoras en la generación de energía sino también reducir los costos operativos y de mantenimiento durante el ciclo del proyecto.
HyRef representa avances en la tecnología de modelado climático, que surgen de otras innovaciones que cambiaron el juego, tales como Deep Thunder. Desarrollado por IBM, Deep Thunder proporciona micro-pronósticos de alta resolución para el clima de una región –que va del área metropolitana a un estado entero– con cálculos tan detallados como cada kilómetro cuadrado. En combinación con los datos de negocio, puede ayudar a las empresas y los gobiernos a adaptar los servicios a medida, cambiar los itinerarios e implementar equipos para minimizar los efectos de importantes sucesos climáticos, reduciendo costos, mejorando el servicio e incluso salvando vidas.
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