Производство ветровой энергии, хотя и экологически чистое и недорогое, сталкивается с серьезной проблемой: непредсказуемостью ветра. Когда ветер не дует, коммунальным компаниям приходится обращаться к другим источникам производства электроэнергии, таким как солнечная энергия, гидроэнергетика или ископаемое топливо.
Однако ученые из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL) работают с Национальным управлением океанических и атмосферных исследований (NOAA), университетами и частными компаниями, чтобы улучшить прогнозы погоды и сэкономить миллионы долларов для коммунальных компаний.
Читать далее:
- Ветроэнергетика: гигантские турбины «в кризисе»
- Что это такое, как это работает и каковы преимущества использования солнечной энергии?
- Как защитить свои личные данные в сторонних приложениях
Ключевым проектом, достигшим таких результатов, является Проект улучшения прогнозов ветра (WFIP). Повышая точность прогнозов погоды, проект позволил коммунальным предприятиям более эффективно сбалансировать выработку электроэнергии из различных источников, таких как энергия ветра, гидроэнергетика или ископаемое топливо, тем самым экономя финансовые ресурсы.
Хотя энергия ветра чиста и недорога, ее основным недостатком является зависимость от ветра, которая непостоянна. Благодаря более точным прогнозам ветра на высоте турбин коммунальные предприятия могут более эффективно сбалансировать выработку электроэнергии и сэкономить деньги.
Рагхавендра Кришнамурти, ученый о Земле в PNNL и главный исследователь в WFIP
Предсказать ветер не так просто.
- Коммунальные компании полагаются на прогнозы погоды, чтобы планировать выработку электроэнергии на следующий день, и неточности в этих прогнозах могут стоить миллионы долларов.
- Если значение ветра переоценено (т. е. ветер меньше, чем прогнозировалось), коммунальные предприятия должны быстро перейти к другим формам энергии, что является дорогостоящим и неэффективным.
- С другой стороны, если ветер недооценен (т. е. ветер сильнее, чем ожидалось), коммунальные предприятия могут без необходимости платить за потенциально более дорогую энергию, например, за счет природного газа.
- Прогнозы предоставляются Национальной метеорологической службой, которая использует модель, называемую моделью быстрого обновления высокого разрешения (HRRR).
- Модель включает в себя данные метеорологических датчиков по всей территории Соединенных Штатов о таких переменных, как ветер, влажность, атмосферное давление и температура, и использует их для прогнозирования ветра на следующие 48 часов.
- Однако такие переменные, как ветер, температура воздуха, давление и влажность, различаются в зависимости от того, где расположены ветряные электростанции в Соединенных Штатах, что влияет на типы погодных условий, с которыми ветроэлектростанция сталкивается ежедневно.
- Некоторые районы сухие, плоские и жаркие, а другие холодные, влажные и гористые.
- Кроме того, ветряные электростанции, расположенные на берегу океана, имеют совершенно другой набор переменных температуры и влажности по сравнению с ветряными электростанциями на суше.
Как проект направлен на улучшение прогнозирования ветра
Проект признал важность изучения климата в различных регионах и использования этих результатов для улучшения модели.
Если вы думаете о модели как о рыболовной сети, а о погодных явлениях как о рыбе, то вы не поймаете только ту рыбу, которая проходит через сеть. Чем тоньше сеть, тем больше рыбы вы поймаете.
Ларри Берг, директор отдела атмосферных наук и глобальных изменений PNNL и бывший исследователь проектной группы
Изучение региональных данных позволяет лучше понять, что происходит через «сеть», то есть усовершенствовать модель, что приводит к более точным прогнозам.
На первом этапе проекта ученые PNNL вместе с партнерами из других национальных лабораторий Министерства энергетики США, NOAA, университетов и частных компаний собрали данные с ветряных электростанций в Северном Техасе и на Великих равнинах в период с 2011 по 2012 год.
На втором этапе команда WFIP2 собирала данные в период с 2015 по 2017 год в регионах ущелья реки Колумбия на северо-западе Тихого океана. В этом районе горы возвышаются над котловинами, близкими к уровню моря, а река Колумбия прорезала каньон между скалистыми утесами.
Исследователи NOAA использовали эти данные для улучшения модели HRRR, выпустив первую обновленную версию (под названием HRRR2) в 2016 году и еще одну (HRRR3) в 2018 году. Благодаря вкладу WFIP обновления HRRR улучшили моделирование климата и привели к значительной экономии.
Согласно статье 2022 года, опубликованной в журнале Бюллетень Американского метеорологического обществакоммунальные компании, вероятно, сэкономили более 95 миллионов долларов в год после запуска NOAA HRRR2 и 32 миллиона долларов после запуска HRRR3.
Еще одна статья, опубликованная в 2022 году в Журнал возобновляемой и устойчивой энергетикипришли к выводу, что улучшенные модели могут сэкономить потребителям в Соединенных Штатах более 380 миллионов долларов.
Проекты WFIP, особенно WFIP2, предоставили уникальный набор данных, который позволил нам значительно улучшить наши прогнозы ветра в нижних слоях атмосферы. Мы продемонстрировали, что если бы энергетическое сообщество использовало только HRRR для принятия решений о выработке электроэнергии на следующий день, они бы сэкономили сотни миллионов долларов в год, используя более современные версии HRRR.
Дэвид Тернер, ученый-атмосферник NOAA и руководитель программы агентства «Наука об атмосфере для возобновляемых источников энергии»
Будущее проекта WFIP
Команда WFIP уже планирует будущее проекта: ожидается, что WFIP3 начнется в этом году и будет собирать данные с ветряных электростанций у северо-восточного побережья США.
«Данных о прибрежном ветре мало, и поэтому мы не уверены в точности прогнозов прибрежного ветра», — сказал Кришнамурти. «Следующий этап WFIP предоставит необходимые данные, которые будут бесплатно доступны исследовательскому сообществу и будут способствовать разработке более точных прогнозов».
Вы смотрели новые видео на YouTube цифрового взгляда? Подписывайтесь на канал!
Публикация «Прогноз ветра сэкономит миллионы энергетических компаний» впервые появилась на сайте Olhar Digital.