Blackout a rotazione. Prezzi irregolari. Stoccaggio limitato per l'energia in eccesso generata da fonti rinnovabili.

Tutti affliggono il sistema energetico degli Stati Uniti. Le idee per il miglioramento vanno dai proprietari di case che escono dalla rete alla riprogettazione completa del sistema.

Uno studio dei ricercatori dell'Università di Buffalo e della Purdue University offre un suggerimento più pratico:migliorare la previsione della domanda di energia con modelli predittivi che catturano le interdipendenze tra i diversi settori energetici e gli utenti finali come le famiglie unifamiliari o le fabbriche.

"Migliorare la previsione della domanda può aiutare le società di servizi pubblici a fornire prezzi più stabili e un servizio più affidabile ai proprietari di case e ad altri clienti. Ciò è particolarmente importante considerando l'invecchiamento dei sistemi energetici del paese, che sono sotto stress poiché il clima continua a riscaldarsi e gli eventi meteorologici estremi si intensificano, " dice l'autore corrispondente dello studio, Sayanti Mukherjee, dottorato di ricerca, un assistente professore di ingegneria industriale e dei sistemi presso la UB School of Engineering and Applied Sciences.

Lo studio descrive un modello predittivo sviluppato dai ricercatori che dimostra come la domanda di elettricità e gas naturale sia altamente interdipendente. Il modello tiene conto anche delle interdipendenze in quattro settori di utilizzo finale:residenziale, commerciale, produzione industriale ed elettrica.

Nello Stato di New York, il modello ha migliorato l'accuratezza delle previsioni della domanda di gas naturale residenziale del 15% durante i precedenti mesi primaverili e autunnali.

"Potrebbe non sembrare molto, ma stai parlando di una sottovalutazione del gas naturale che ammonta a decine di milioni di dollari ogni mese in tutto lo stato, " dice Mukherjee.

"Questo è uno dei primi casi per valutare l'impatto del clima sul settore accoppiato elettricità-gas naturale. La maggior parte degli studi si concentra sull'uno o sull'altro, ma il nostro lavoro ha dimostrato che così facendo potrebbe portare a significative travisamenti della domanda, ", afferma il coautore dello studio Roshanak Nateghi, dottorato di ricerca, Purdue assistente professore di ingegneria industriale e ingegneria ambientale ed ecologica.

"Per quanto riguarda le utenze che forniscono la nostra elettricità e gas naturale, la maggior parte sono entità separate che raramente condividono informazioni sulle proiezioni della domanda. Il nostro lavoro ha dimostrato che ciò potrebbe effettivamente creare perdite per i servizi di pubblica utilità, poiché le proiezioni della domanda sono più accurate se si considera la natura accoppiata dei due servizi, "dice Renée Obringer, autore principale dello studio e un dottorato di ricerca. candidato in ingegneria ambientale ed ecologica a Purdue.

Il modello considera 57 variabili

Sebbene la maggior parte delle società di servizi pubblici consideri il cambiamento dei modelli meteorologici, i ricercatori sostengono che è necessario un approccio più olistico.

La loro ricerca precedente suggerisce altri predittori climatici, come la temperatura media del punto di rugiada e la temperatura massima estrema, presentare una visione più accurata delle future richieste di elettricità.

Nel nuovo studio, i coautori hanno creato un modello di 57 variabili, compresi i dati climatici e meteorologici, domanda storica di gas naturale ed elettricità, e dati socioeconomici del Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti.

I ricercatori hanno scelto di applicare il modello allo Stato di New York per una serie di motivi. Tra questi:è il quarto stato più popoloso, ha la terza economia ed è il quinto consumatore di gas naturale.

Il modello si è dimostrato più efficace da marzo a maggio e da settembre a novembre. In questi mesi ha mostrato la capacità di superare i modelli tradizionali in tutti i settori, ad eccezione del settore industriale.

Il modello ha fatto bene anche da giugno ad agosto, quando la domanda di elettricità è cresciuta a causa, in parte, all'uso di condizionatori d'aria e un clima caldo. Era meno efficace durante i mesi invernali e per alcuni settori come le centrali elettriche.

Il modello è abbastanza generico, dicono i ricercatori, da applicare ad altre regioni o stati, e c'è la possibilità di estendere il quadro per includere altre utilità come l'acqua.