Guía de trabajo sobre técnicas de predicción de recursos renovables con IA

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Línea de Energía y medioambiente

GUÍA ESPECÍFICA DE TRABAJO SOBRE "Técnicas de predicción de los recursos renovables mediante Inteligencia Artificial" Texto de D. Ignacio Cruz Septiembre 2024

Introducción a la producción de energía eléctrica

La producción de la energía eléctrica que consumimos va progresivamente basándose en la conversión de las distintas energías definidas como renovables (radiación solar, eólica, oceánica, hidráulica, geotérmica, materias orgánicas, etc.) hasta que logremos alcanzar el objetivo de un sistema energético sin emisiones en la segunda mitad de este siglo.

Para mitigar los impactos del cambio climático, un objetivo es alcanzar el 100% de la energía eléctrica sin producir emisiones de gases de efecto invernadero. En España, en la actualidad, más del 50%1 de la energía eléctrica anual que consumimos, es de procedencia renovable (Eólica (23,5%), solar fotovoltaica (14%), hidráulica (9,5%), termosolar (1,8%) y el resto de renovables como biogás, biomasa, geotérmica, hidráulica marina, hidroeólica y residuos renovables (1,6%)) y el objetivo del 1 https://www.sistemaelectrico-ree.es/sites/default/files/2024-03/Informe_Renovables_2023.pdfnuevo borrador del Plan Nacional de Energía y Clima (PNIEC) es alcanzar el 81% en el año 2030.2

La clara decision de la Comunidad Europea por preservar el medioambiente y luchar contra las emisiones de efecto invernadero provocadas en el uso de energía fósiles para la producción de energía se ha plasmado en una transición energética estratégica que está dando excelentes resultados tanto en reducción de importaciones de combustibles fósiles y sus correspondientes emisiones, así como a nivel industrial, laboral e incluso de reducción de precios de la energía.

7.0% 4.9% 12.9% +58% 9.5%. 8.1% Oken 300 9.5%0thm 1.0% 200 81.1% +13% 79.0% Festil fuch 2012 +16% 2022 Growth 2012-2022 TFECITEXT

Figura 1. Consumo de energía final total en el mundo clasificado por fuentes (2022). Fuentes: IEA, REN21

Pero todavía queda mucho por hacer, a nivel mundial por ejemplo, todavía las energías renovables solo suponen el 12,9% del suministro de 2 https://www.miteco.gob.es/content/dam/miteco/es/energia/files-1/ layouts/15/Borrador%20para%201 a%20actualizaci%C3%B3n%20del%20PNIEC%202023-2030-64347.pdfenergía primaria (Figura 1) y si nos referimos a la producción de electricidad apenas se alcanza el 7%3

Además, teniendo en cuenta que la mayor parte de la energía renovable que se convierte en electricidad es solar y eólica y que ambas son variables e intermitentes y que la generación y el consumo de energía eléctrica tiene que coincidir en cada instante, nos vemos en la necesidad de predecir de la forma mas precisa posible la energía solar y eólica que podemos producir en cada instante por lo que las herramientas de predicción de los recursos tanto solares como eólicos son vitales para eñl éxito de la transición energética.

La predicción de la generación de la energía renovable es la metodología que permite prever cuanta energía de carácter renovable se va a generar en una determinada superficie o espacio (resolución espacial) y en un determinado plazo (resolución temporal) a través del procesamiento de datos procedentes de distintas fuentes.

Los usuarios de estas herramientas de predicción son todos los implicados en la gestion de la energía a distintos niveles como promotores de plantas de generación renovable, para poder ofertar su energía con garantías en el mercado energético; gestores del sistema energético, para conocer si disponen de toda la energía en cada instante para abastecer a la demanda o tiene que recurrir a sistemas de apoyo, etc. pero en cualquier caso las herramientas de predicción también nos ayudaran a contestar a preguntas claves como las que vemos a continuación:

• ¿Cuáles serán las fuentes de energía renovables disponibles en el futuro?
• ¿Qué impacto tendrá el calentamiento global en la generación de energía?
• ¿Qué impacto tendrá el calentamiento global en el consumo de energía?

3 https://www.ren21.net/gsr-2024/modules/global overview¿Cuál debería ser la combinación de fuentes de energía para limitar el calentamiento global?

Qué es la predicción de la generación de energía renovable?

Una predicción o pronóstico de la generación de las energías renovables corresponde a una estimación de la producción esperada de una central fotovoltaica o de un parque eólico con múltiples aerogeneradores en el futuro cercano, hasta un año.

Las predicciones generalmente se expresan en términos de la potencia disponible de la central solar o del parque eólico, ocasionalmente en unidades de energía (vatios-hora), lo que indica el potencial de producción de energía durante un intervalo de tiempo.

Dependiendo del tipo de aplicación las escalas temporales de las previsiones de las energías renovables son diferentes:

• Predicción a muy corto plazo (desde segundos hasta minutos). Se utiliza para el control de la central solar o el parque eólico en tiempo real y la gestión de la red eléctrica, así como para equilibrar el mercado. Por ejemplo la a generación de energía solar está intrínsecamente ligada a factores meteorológicos como la cobertura de nubes y la radiación solar, o en el caso del viento a ráfagas o rampas lo que puede conducir a fluctuaciones impredecibles en la producción de energía. Esta incertidumbre plantea desafíos para los operadores de la red eléctrica al intentar equilibrar la oferta y la demanda de energía tanto en el muy corto como en el corto plazo.
• Predicción a corto plazo (desde 30 minutos hasta horas). Se utiliza para la planificación de la gestión o despacho de la red eléctrica, también para tomar decisiones de desconexión de ciertas cargas o demandas eléctricas en el caso que sean necesarias para mantener la estabilidad de la red eléctrica.
• Predicción a medio plazo (desde 6 horas hasta un día). Se utilizan para tomar decisiones sobre el arranque/parada de la central solar o de algunos aerogeneradores o del parque eólico completo por razones de seguridad o por las condiciones del mercado.
• Predicción a largo plazo (desde un día hasta una semana o incluso un año). Se utilizan para la planificación a largo plazo (para programar el mantenimiento de la central solar/eólica especialmente en el caso de grandes sustituciones y para optimizar el coste de operación de los sistemas de generación renovables). En el caso del mantenimiento de los parques eólicos marinos la predicción precisa de las mejores condiciones para planificarla es vital ya que puede ser especialmente costoso.

Que es la resolución espacial y temporal de un modelo de predicción de energía renovable?

La discretización de las ecuaciones fundamentales a una resolución espacio-temporal dada está limitada por la capacidad computacional. La resolución típica de los modelos climáticos (actualmente entre 100 y 150 km. para los modelos globales) ha aumentado en paralelo con el aumento de los recursos computacionales a lo largo del tiempo. Un aspecto muy importante es que a cualquier resolución espacial siempre habrá procesos que el modelo resolverá explícitamente y otros que no, por ocurrir a escalas inferiores a la resolución del modelo. Estos procesosno pueden ignorarse por ser fundamentales desde el punto de vista físico y afectar a los campos resueltos explícitamente por el modelo.

La resolución espacial describe el número de celdas de la retícula en un modelo de predicción, tal como se define por la distancia entre dos celdas dentro del modelo. A través de una alta resolución espacial, es decir, pequeña distancia entre las celdas, una previsión local puede mostrar los efectos de las corrientes de aire locales, de la topografía y de la cubierta del suelo. Las previsiones producidas de esta manera muestran diferencias meteorológicas locales en forma más precisa.

Cada modelo divide la atmósfera en una malla tridimensional, en la que cada celda de la malla representa un pequeño volumen de aire. Éstas se conocen como "mallas", y su tamaño varía de un modelo meteorológico a otro. Por eso cada modelo tiene una resolución diferente. Para tener una mayor resolución espacial, el tamaño de la malla deberá ser menor. Lograremos una mayor precisión, pero también será mayor la potencia de cálculo necesaria.

Niveles verticales Mallas

Figura 2. Esquema de resolución espacial con la malla tridimensional.

La resolución temporal representa el horizonte de tiempo de la predicción y puede variar entre minutos hasta años dependiendo del plazo. Según aumenta el horizonte de tiempo la precisión de la predicción se reduce y aumenta el requerimiento computacional.

Qué tipos de herramientas de predicción de recursos renovables existen?

Las herramientas de predicción de los recursos renovables no son algo nuevo, existiendo ya múltiples soluciones comerciales en el mercado.

En función del horizonte de tiempo, se aplican distintos métodos de predicción en función de sus resultados.

Tipo de predicción Horizonte de tiempo Métodos Intrahoraria 5-60 minutos Persistencia Estadístico Corto plazo 1-6 horas en adelante Combinación de estadístico y modelos NWP (Numerical Weather Prediction) Generación de energía Medio Plazo Día/s en adelante NWP con correcciones para evitar sesgos sistémicos Largo plazo Semana/s estacional 1 año o mas Predicción climatológica basada en modelos de predicción numérica del tiempo meteorológico (NWP) Tabla 1. Métodos mas apropiados en función del horizonte de tiempo.

Por ejemplo, para la predicción eólica a muy corto plazo se utilizan varias técnicas de distintos grados de sofisticación:

• Métodos de persistencia: En estos métodos se supone que la potencia eólica en el siguiente intervalo de tiempo se mantendrá igual que la potencia instantánea medida en cada momento. El error de estas predicciones aumenta rápidamente con el paso del tiempo y, por lo general, este método solo se utiliza como un conjunto de números de nivel base para comparar con las predicciones obtenidas mediante otros métodos.