Un nuovo studio suggerisce che l'industria energetica sta sottovalutando il modo in cui il cambiamento climatico potrebbe influenzare la domanda di elettricità a lungo termine negli Stati Uniti.

La ricerca, pubblicato oggi sulla rivista Analisi del rischio , è stato guidato dall'Università di Buffalo e dalla Purdue University.

Descrive i limiti dei modelli di previsione utilizzati dai fornitori di elettricità e dai regolatori per le previsioni energetiche a medio e lungo termine. E delinea un nuovo modello che include i principali predittori climatici - temperatura media del punto di rugiada e temperatura massima estrema - che secondo i ricercatori presenta una visione più accurata di come i cambiamenti climatici modificheranno la futura domanda di elettricità.

"I modelli esistenti di domanda di energia non hanno tenuto il passo con la nostra crescente conoscenza di come sta cambiando il clima, " dice l'autore principale dello studio Sayanti Mukherjee, dottorato di ricerca, assistente professore di ingegneria industriale e dei sistemi presso la School of Engineering and Applied Sciences di UB. "Questo è problematico perché potrebbe portare a rischi di inadeguatezza della fornitura che causano ulteriori interruzioni di corrente, che può influire su tutto, dalla sicurezza nazionale all'economia digitale, alla salute pubblica e all'ambiente".

"La disponibilità di dati pubblici nel settore energetico, combinato con i progressi nella modellazione algoritmica, ci ha permesso di andare oltre gli approcci esistenti che spesso mostrano scarse prestazioni predittive. Di conseguenza, siamo in grado di caratterizzare meglio il nesso tra domanda di energia e cambiamento climatico, e valutare i futuri rischi di inadeguatezza dell'offerta, ", afferma il coautore Roshanak Nateghi, dottorato di ricerca, assistente professore di ingegneria industriale e ingegneria ambientale ed ecologica a Purdue.

I limiti dei modelli esistenti

La stragrande maggioranza degli scienziati del clima prevede che le temperature globali aumenteranno nel corso del 21° secolo. Si prevede che ciò aumenterà la domanda di elettricità poiché sempre più persone si rivolgono ai condizionatori d'aria per mantenersi freschi.

Una delle piattaforme di modellizzazione energetica più comuni utilizzate per prevedere la futura domanda di elettricità:MARKAL, prende il nome dal MERCATO e dall'allocazione:non considera la variabilità climatica.

Un altro modello energetico-economico comune, il Sistema Nazionale di Modellistica Energetica, o NEMS, considera il clima Però, è limitato ai gradi giorno di riscaldamento e raffrescamento. Un giorno di grado di riscaldamento è definito come un giorno in cui la temperatura media è superiore a 65 gradi Fahrenheit (18 gradi Celsius). Un giorno di gradi di raffreddamento è quando la temperatura media è inferiore a 65 gradi.

Sebbene ci siano diversi modi per misurare i gradi giorno di riscaldamento e raffreddamento, sono spesso calcolati sommando la temperatura massima del giorno alla temperatura minima del giorno, e poi dividendo la somma per due. Per esempio, un massimo di 76 gradi e un minimo di 60 gradi si traduce in una temperatura media di 68 gradi.

Il problema di questo approccio, Mukherjee dice, è che non considera il tempo. Per esempio, potrebbe essere 76 gradi per 23 ore e 60 gradi per un'ora, eppure la temperatura media di quel giorno verrebbe comunque registrata come 68 gradi.

"Inoltre, la scelta della temperatura esatta del punto di equilibrio è molto controversa, e non c'è consenso da parte della comunità di ricerca su come selezionarlo al meglio, "dice Mukherjee.

La temperatura del punto di rugiada è la chiave

Per affrontare queste limitazioni, lei e Nateghi hanno studiato più di una dozzina di misurazioni meteorologiche. Hanno scoperto che la temperatura media del punto di rugiada, la temperatura alla quale l'aria è satura di vapore acqueo, è il miglior predittore di un aumento della domanda di energia. Il prossimo miglior predittore è la temperatura massima estrema per un mese, dicono.

I ricercatori hanno combinato questi predittori climatici con altre tre categorie:il settore (residenziale, commerciale e industriale) che consumano l'energia, dati meteorologici e dati socioeconomici, per creare il loro modello.

Hanno applicato il modello allo stato dell'Ohio e hanno scoperto che il settore residenziale è più sensibile alle variabilità climatiche. Con un moderato aumento della temperatura del punto di rugiada, la domanda di elettricità potrebbe aumentare fino al 20 per cento. La previsione balza al 40% con un forte aumento.

A confronto, la Commissione di pubblica utilità dell'Ohio (PUCO), che non considera il cambiamento climatico nei suoi modelli, prevede aumenti della domanda residenziale inferiori al 4% fino al 2033.

È simile nel settore commerciale, dove i ricercatori dicono che la domanda potrebbe aumentare al 14%. Ancora, Le proiezioni di PUCO sono inferiori, 3,2 per cento. Il settore industriale è meno sensibile alla variabilità della temperatura, però, i ricercatori affermano che la domanda potrebbe ancora superare le proiezioni.

Durante i mesi invernali, le variazioni tra i modelli sono meno significative. Questo è dovuto, in parte, alla percentuale relativamente bassa (22,6%) dei residenti dell'Ohio che riscaldano le proprie case tramite l'elettricità.

Mentre lo studio è limitato all'Ohio, i ricercatori dicono che il modello può essere applicato ad altri stati. Per comunicare i risultati, i ricercatori hanno utilizzato mappe di calore, che forniscono un immediato riassunto visivo dei dati rappresentati dai colori. L'idea, dicono, è quello di informare meglio i decisori con informazioni accurate e di facile comprensione.