La principal disrupción de una empresa o de un territorio hace unos años en relación con la producción sostenible de energía era la instalación de parques solares o eólicos. Realmente, no hace tanto tiempo de ese cambio de paradigma.
Hoy en día, con la energía solar y eólica convirtiéndose en algo más asentado en el imaginario socioeconómico, la clave de la innovación en energías renovables ya no es tanto su propia utilización sino el desarrollo de herramientas que hagan su uso mucho más eficiente.
No podemos olvidar que, tal y como se repite constantemente, las energías renovables -la eólica, la eólica marina, la solar, la generada por las olas del mar…- van a jugar un papel fundamental en la descarbonización en un contexto de lucha contra el cambio climático.
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La última de esas disrupciones llega desde la Universidad de Murcia (UMU). Allí hace tiempo que se ha venido reflexionando sobre la integración de estas infraestructuras de producción energética en los planes de desarrollo que obran en poder de las principales compañías.
Esta integración, admiten, "se ve comprometida debido a la intermitencia de su producción, sujeta a la variabilidad de las condiciones atmosféricas".
Crear una herramienta inteligente que fuera capaz de calcular esas variables e identificar la manera de salvarlas fue el objetivo derivado de esa reflexión inicial.
El resultado de la investigación se ha llevado a la práctica con la creación de una herramienta de libre acceso denominada Climax.
"Se trata de un modelo que identifica regiones con una variabilidad temporal similar de ambos recursos (solar y eólico) y determina las cuotas óptimas de cada tecnología en dichas regiones. Es decir, busca aquellos lugares donde las energías solar y eólica puedan ser aprovechadas al máximo desde una perspectiva no individual, sino conjunta", explican desde la UMU.
Dicho de otra manera, se trata de conocer si un determinado territorio admite un uso compartido de ambas energías teniendo en cuenta las fluctuaciones atmosféricas y la herramienta murciana lo hace de manera inteligente.
Con este sistema de planificación se evitaría que una compañía o un territorio planifique una determinada inversión en energías renovables en lugares sobre los que no se tenga toda la información clave para asegurar su rendimiento óptimo.
Según los investigadores, una ubicación ideal de las instalaciones de cada tecnología reduciría "hasta un 60 % las anomalías mensuales de la producción total de electricidad eólica y solar".
Aplicación experimental
Indican desde la UMU que, a pesar del carácter experimental y piloto de la aplicación, el mero desarrollo de esta herramienta supone un avance sustancial respecto a trabajos anteriores que aportaban investigaciones estrictamente académicas sobre la complementariedad de ambas energías.
"Presentamos una nueva metodología basada en la ciencia del clima para reducir la intermitencia indeseada de la generación conjunta de solar y eólica, con el objetivo de ayudar a planificar el despliegue de nuevas unidades de producción renovable", explican los investigadores en el estudio publicado en la revista Earth’s Future.
En este sentido, los investigadores consideran que las regiones europeas incluidas en el análisis deberían hacer esfuerzos en sus políticas energéticas hacia el despliegue de más instalaciones solares con el fin de reducir la volatilidad mes a mes de la producción combinada eólica-solar. "Los beneficios serían enormes, sobre todo para regiones del sur de Europa y a nivel continental", concluyen.
Cabe recordar que hace unas semanas, D+I ya se hizo eco de otra innovación encaminada a mejorar el rendimiento de instalaciones de energía renovable, en este caso de la solar. Nacía también de los laboratorios de una universidad, la de Sevilla.
Un grupo de investigadores proponía un modelo de control que se basa en la descentralización del parque solar, incluyendo una técnica matemática y estadística llamada asistencia de dinámica de población, "basada en la idea de que las máquinas pueden funcionar como entidades individuales que interaccionan entre sí y con su entorno, de manera similar a los seres vivos".
En resumen, gracias a la inteligencia artificial, se trata de crear una especie de red neuronal formada por la gestión individual de cada panel para que, a su vez, otros paneles aprendan y generen una gestión macro que, cómo no, también contribuye a mejorar la eficiencia.