211service.com
Väderprognoser går in i en ny era
Solenergi var det snabbast växande form av elproduktion i USA 2014. När förnybar energi fortsätter att expandera, ökar efterfrågan på ett bättre sätt att förutsäga hur mycket ström från dessa intermittenta källor som kommer att vara tillgänglig för nätet.
Små förändringar i molnformationer kan minska effekten av solpaneler på några sekunder.
IBM delade med sig av nya detaljer förra veckan om sitt program för att utnyttja kraftfulla datorer för att förutsäga väder och andra faktorer som avgör produktionen av sol- och vindinstallationer. Med hjälp av maskininlärning och avancerad dataanalys gör IBM ett aggressivt arbete för att ge verktyg, anläggningschefer och nätoperatörer tydligare vägledning om vad deras arrayer kommer att lägga ut idag, imorgon, nästa vecka och till och med månader från nu.
Vid förra veckans europeiska kontrollkonferens i Linz, Österrike, sa forskare från IBM och National Renewable Energy Laboratory (NREL) att de kommer att göra prognoserna tillgängliga, gratis, för användare över hela det kontinentala USA.
Sol- och vindprognoser producerade av IBM:s teknologi är så mycket som 30 procent mer exakta än konventionella prognoser, enligt Hendrik Hamann, forskningschef på IBM. En sådan precision skulle kunna göra det möjligt att undvika att generera hundratals megawatt överskottskraft varje år och minska behovet av nya peak-anläggningar för att leverera ström i tider av hög efterfrågan, vilket potentiellt minskar koldioxidutsläppen och sparar bolag och skattebetalare miljoner dollar. En NREL-studie av den oberoende systemoperatören för New England fann att att göra solprognoser 25 procent mer exakta skulle ge potentiella kostnadsbesparingar på 46,5 miljoner dollar per år i hela regionen.
IBM:s supermodell kan kombinera och sammanställa förutsägelser från flera modeller för att komma fram till mycket exakta prognoser.
Det vi gör är att kombinera flera modeller till en 'supermodell', säger Hamann. Det metaprognosprogrammet kan väga olika väderförutsägelser enligt historiska prestandadata förknippade med olika atmosfäriska förhållanden, platser och omständigheter. Utgången kan skräddarsys för olika användare - Mellanvästern-verk, solcellsoperatörer i Nevada, vindkraftsförvaltare och så vidare.
Solenergiproducenter är särskilt känsliga för plötsliga svängningar i produktionen; en solpanel som är delvis skuggad kan förlora 70 procent av sin genereringskapacitet inom några sekunder. Verktyg som betjänar ett stort antal hushåll eller företag med distribuerad produktionskapacitet måste också förutse hur mycket kraft som kommer att flöda in i nätet från solcellsinstallationer på taket.
Som ett resultat av detta ökar efterfrågan på bättre prognoser. En koppling av nystartade företag och etablerade företag har flyttat för att möta denna efterfrågan under de senaste åren (se 10 Breakthrough Technologies 2014: Smart Wind and Solar Power). Operatörer i Kalifornien behöver ständiga uppdateringar för att mata in sitt lastprognossystem, så var 15:e minut simulerar vi 200 000 solcellssystem, och modellerar varje enskild plats på egen hand tillsammans med bestrålningsprognoserna, säger Jeff Ressler, chef för mjukvaruservicegruppen för Clean Power Research, som tillhandahåller prognosverktyg för verktyg som Los Angeles Department of Water and Power, Southern California Edison och Salt River Project i Arizona.
Clean Power Researchs teknologi är baserad på arbetet med Richard Perez , en professor vid State University of New Yorks Atmospheric Research Center, i Albany, som banade väg för användningen av satellitbilder för att mäta irradians, det vill säga mängden solljus som når jorden. För långsiktiga (dagar framåt) prognoser inkluderar Clean Power Research också indata från numerisk väderprognos (NWP), som använder information från ett globalt (men ojämnt fördelat) system av avkänningsstationer och kör datorsimuleringar för att extrapolera från dem. U.S. National Weather Service använder tekniken för att bygga sina egna vädermodeller, inklusive Globalt prognossystem och den Nordamerikansk mesoskala Prognossystem. Enligt John Zack, chef för prognoser på AWS Truepower , som tillhandahåller prognoser för vind och sol i Nordamerika, tillhandahåller den privata sektorns prognosmakare teknik som fungerar ovanpå NWP-modeller. Spelet för day-ahead-prognoser är hur väl din teknik korrigerar för de systematiska felen i NWP-modellerna, säger Zack. IBM-systemet som beskrevs i förra veckan ger det problemet hittills mest datoreldkraft.
Det slutliga målet är att integrera mycket exakt realtidsprognoser med genereringsresurser kopplade av molnbaserade datanätverk. De resulterande virtuella kraftverken skulle automatiskt skicka ström på det mest effektiva sättet från den mest kostnadseffektiva (och renaste) resursen, och undvika användningen av dyr och smutsig reservkraft.
Så sofistikerad som den här tekniken håller på att bli, men ingen modell är eller kommer någonsin att bli perfekt. Solprognos är ett arketypiskt exempel på fjärilseffekten , där små förändringar kan få storskaliga effekter över tid och rum. Du kan inte modellera varje regndroppe och turbulent virvel där ute, säger Zack. Du måste göra uppskattningar.