I proprietari di case e le aziende possono ora avere più tempo per ottenere pannelli solari sui tetti grazie al software sviluppato da Sandia.

Il nuovo software può eseguire una dettagliata, simulazione secondo per secondo, nota come analisi delle serie temporali quasi statiche, che mostra alle aziende di servizi pubblici come i pannelli solari sul tetto di una casa o di un'azienda specifica interagirebbero con una rete elettrica locale durante tutto l'anno.

Le società di servizi hanno bisogno dell'analisi perché devono fornire elettricità alla tensione standard utilizzata per far funzionare tutto, dai frigoriferi ai caricabatterie dei telefoni. Grandi quantità di generazione solare in una sezione di una città possono portare a fluttuazioni estreme di tensione, che possono danneggiare l'elettronica domestica.

Questo tipo di analisi della griglia non è stato pratico al di fuori delle impostazioni di ricerca, fino ad ora, perché i modelli precedenti impiegavano giorni per eseguire un singolo scenario. Le nuove simulazioni sono più dettagliate di quelle utilizzate dalle società di servizi, e i ricercatori di Sandia sperano che si traducano in più installazioni di pannelli solari.

"Quando si installano nuovi pannelli solari sulla rete, le società di servizi analizzeranno come un nuovo sistema interagisce con la rete, in genere eseguendo uno snapshot, simulazione del flusso di potenza per determinare se gli impatti saranno OK o meno, ", ha detto l'ingegnere Sandia Matthew Reno. "Tuttavia, fare un'istantanea di un'istanza nel tempo è prudente a causa dell'incertezza sugli impatti che si verificano in vari momenti sui pannelli solari, come il tempo. Ciò può portare ad un aumento dei costi di connessione o ai proprietari di case che vivono in parti della città che hanno limiti inutilmente bassi per l'aggiunta di pannelli solari, soprattutto negli stati soleggiati."

In un progetto triennale finanziato dal Solar Energy Technologies Office del DOE nell'ambito del Grid Modernization Lab Consortium, Sandia, il Laboratorio Nazionale Energie Rinnovabili, Università tecnologica della Georgia, l'Electric Power Research Institute e CYME International, il più grande fornitore di software per aziende di servizi pubblici, ha adottato un approccio in quattro parti per accelerare le analisi delle serie temporali per apprendere in modo più accurato in che modo l'uso dell'energia solare influisce sulla rete.

"Il progetto ha affrontato quattro aree principali per rendere più rapida l'analisi delle serie temporali, con l'idea che ciascuna delle quattro aree sia stata sviluppata in modo indipendente, quindi sono state combinate, "Reno ha detto. "Per esempio, se ogni metodo rende l'analisi 10 volte più veloce, quando combiniamo due metodi, potrebbe essere 100 volte più veloce."

Un'analisi ora viene eseguita 1, 000 volte più veloce di due anni fa, disse Reno. Il software può eseguire una simulazione che richiedeva 36 ore e completarla in meno di cinque minuti su un computer desktop standard.

Simulazione di un anno in rete

Il team ha prima considerato come ridurre la frequenza con cui il flusso di energia della rete elettrica doveva essere simulato nel tempo. Invece di simulare individualmente ogni secondo dell'anno, il software si muove attraverso l'anno simulato a un ritmo variabile, tenendo conto se è notte o giorno o è probabile che sia nuvoloso o soleggiato in quel periodo dell'anno.

"Puoi saltare nel tempo più velocemente in alcuni punti e mettere lo sforzo computazionale dove è più necessario, utilizzando la simulazione basata sugli eventi o il passo temporale variabile, " Disse Reno. "Durante i periodi nuvolosi con quantità variabili di luce solare, la simulazione rallenta e guarda l'impatto secondo per secondo. Quando la variabilità è bassa, come di notte quando tutto è abbastanza stabile, la simulazione può saltare in avanti con passi temporali più grandi, rendere il programma più efficiente".

La seconda parte del progetto si è concentrata sul rendere più veloci le singole simulazioni aggiornando le formule utilizzate per calcolare il flusso di potenza. Il team ha lavorato con gli sviluppatori del software per sistemi di distribuzione elettrica commerciale e open source più comunemente utilizzato per migliorare input e output, gestione della memoria e algoritmi per dataset di grandi dimensioni.

La terza sfida si è concentrata sulla riduzione della complessità del modello di rete elettrica utilizzato dal software mantenendo la sua precisione. Il più piccolo, un modello più efficiente aiuta il software a risolvere i problemi più velocemente concentrando la sua analisi sulle parti critiche della griglia.

La quarta parte del progetto si è concentrata sulla modifica del modo in cui un computer aziendale standard esegue l'analisi per garantire l'utilizzo di tutti i core di elaborazione.

"Nell'analisi delle serie temporali quasi statiche, ogni secondo dipende da quello che è venuto prima, il che significa che tutto doveva essere fatto in sequenza, su un unico processore, su un unico nucleo, " Disse Reno. "Il tuo computer desktop potrebbe avere altri sette core seduti lì senza fare nulla mentre un singolo core eseguiva la simulazione per l'intero anno da solo."

Il nuovo software separa parti dell'anno o parti della griglia, li assegna a ciascuno dei core di elaborazione disponibili e li esegue in parallelo.

Valutare i controlli della rete intelligente e le nuove tecnologie

Mentre l'obiettivo del progetto è stato quello di supportare l'energia solare sui tetti, Reno ha affermato che il nuovo software può anche valutare nuove tecnologie e controlli smart grid.

"Mentre guardiamo al futuro con nuove applicazioni e controlli di smart grid, le società di servizi avranno la necessità continua di utilizzare l'analisi delle serie temporali per vedere come la nuova ricarica delle auto elettriche avrà un impatto sui quartieri, indagare sui migliori controlli e applicazioni per l'accumulo di energia o determinare come controlla la casa intelligente, come termostati e luci, possono beneficiare le loro reti, " Ha detto Reno. "Per comprendere i nuovi benefici e la controllabilità della smart grid, queste aziende dovranno prima essere in grado di simularlo".