El clima británico nublado es el blanco de muchos chistes, pero la red eléctrica nacional del Reino Unido está aprovechando al máximo la luz del sol.
Con la ayuda de Open Climate Fix , un laboratorio de productos sin fines de lucro, la sala de control del Operador del Sistema Eléctrico de la Red Nacional (ESO) está probando modelos de inteligencia artificial que brindan pronósticos granulares a corto plazo de las condiciones soleadas y nubladas sobre los paneles solares del país.
Estos conocimientos pueden ayudar a ESO, el operador de la red eléctrica del Reino Unido, a abordar un desafío clave en la energía renovable: la cobertura repentina de nubes puede causar una caída significativa en la generación de energía solar, por lo que los operadores de la red piden a las plantas de combustibles fósiles que produzcan energía en exceso como respaldo.
Con mejores pronósticos, ESO podría reducir la energía adicional de combustibles fósiles mantenida como reservas, mejorando la eficiencia y disminuyendo la huella de carbono.
«Los modelos meteorológicos tradicionales no son muy buenos para predecir las nubes, pero utilizando la IA y las imágenes satelitales, podemos aportar mucha más precisión al pronóstico solar», dijo Dan Travers, cofundador de Open Climate Fix, una startup con sede en el Reino Unido. «La energía solar es realmente eficaz para desplazar al carbón, pero los operadores de redes necesitan pronósticos precisos para que sea posible integrar grandes cantidades de generación solar, por lo que vemos muchas oportunidades en llevar esta solución a las redes eléctricas con alto contenido de carbón en todo el mundo».
Open Climate Fix es miembro de NVIDIA Inception , un programa global que ofrece experiencia, tecnología y soporte de comercialización a startups de vanguardia. El equipo publica sus conjuntos de datos, docenas de modelos y código fuente abierto en HuggingFace y GitHub .
Cada punto de color en el mapa representa un sistema solar fotovoltaico. Los puntos azules representan una baja producción de energía solar, los puntos amarillos significan una alta producción y los puntos negros son sistemas sin datos.
IA para atrapar una nube y fijarla
Antes de la llegada de la energía renovable, los expertos que administraban la red eléctrica día a día solo tenían que preocuparse por la variabilidad de la demanda en toda la red: asegurarse de que se generara suficiente energía para mantener el ritmo de los aires acondicionados durante una ola de calor, o estufas y electrodomésticos eléctricos las noches de los días laborables.
Al agregar energías renovables como la eólica y la solar a la combinación, la red energética también debe tener en cuenta la variación en el nivel de suministro relacionada con el clima. Las imágenes de satélite proporcionan la vista más actualizada para determinar cuándo se interponen las nubes entre los paneles fotovoltaicos y el sol.
Los modelos de inteligencia artificial de Open Climate Fix se entrenan con terabytes de datos satelitales capturados en intervalos de cinco minutos en Europa, Medio Oriente y el norte de África. Las fuentes de datos adicionales incluyen predicciones meteorológicas por hora de años con una resolución de diez kilómetros, mapas topográficos, información sobre la hora del día y la posición del sol en el cielo, y lecturas en vivo de alrededor de paneles solares en todo el Reino Unido.
El equipo está utilizando algunos de los modelos de aprendizaje profundo más recientes para el modelado meteorológico, incluidos MetNet, GraphCast y Deep Generative Model of Radar. Han demostrado que sus modelos de IA basados en transformadores son 3 veces mejores para predecir la generación de energía solar que los pronósticos generados por los métodos tradicionales de ESO. La mayor precisión puede ayudar a ESO a lograr su objetivo de poder operar una red eléctrica sin emisiones de carbono para 2025 .
«Los modelos de pronóstico basados en la física son poderosos para predecir el clima en la escala de días y semanas, pero tardan horas en producirse, lo que los hace inadecuados para predicciones a nivel de horas o minutos», dijo Travers. «Pero con imágenes de satélite capturadas a intervalos de unos pocos minutos, podemos acercarnos a una vista en vivo de la nubosidad».
La IA está trabajando en la luz del sol
La nubosidad es motivo de especial preocupación en el Reino Unido, donde ciudades como Londres, Birmingham y Glasgow reciben un promedio de 1.400 horas o menos de sol cada año , menos de la mitad que Los Ángeles . Pero incluso en climas desérticos donde los días nublados son raros, los modelos de inteligencia artificial de Open Climate Fix podrían reutilizarse para detectar cuándo los paneles solares quedarían cubiertos por el polvo de una tormenta de arena.
Además de realizar pronósticos para todo el Reino Unido, la organización sin fines de lucro también está desarrollando modelos que pueden pronosticar cuánta energía capturarán los paneles solares individuales. Estos datos podrían ayudar a los grandes operadores de parques solares a comprender y maximizar su producción de energía. Las empresas de hogares inteligentes también podrían utilizar la información para optimizar el uso de energía de los paneles solares en los techos de los clientes, brindando a los propietarios información sobre cuándo utilizar dispositivos que consumen mucha energía o programar la carga de vehículos eléctricos.
Open Climate Fix utiliza un grupo de GPU NVIDIA RTX A6000 otorgadas a través de una subvención de hardware de NVIDIA para impulsar su trabajo. Al entrenar varios modelos al mismo tiempo, el equipo traslada su carga de trabajo excedente a las GPU NVIDIA A100 Tensor Core disponibles a través de proveedores de servicios en la nube .
«Las subvenciones para hardware nos han ayudado a desarrollar e iterar nuestros modelos más fácilmente», dijo Jacob Bieker, investigador de aprendizaje automático en Open Climate Fix. «Cuando nuestro equipo depura y entrena un modelo por primera vez, es dos o tres veces más rápido hacerlo localmente».
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Imagen principal de National Grid Centro de Control Nacional de Electricidad de ESO , cortesía de ESO Media Center