Sistemi di gestione dell'energia: come portare efficienza e affidabilità all'energia eolica

In un mondo ideale, i sistemi di energia eolica dovrebbero funzionare come un organismo unico e unificato, ma nella realtà vediamo spesso un mostro di Frankenstein cucito insieme da parti che rifiutano di essere amiche.

Consideriamo l'efficienza e l'affidabilità come problemi a livello di sistema, perché l'energia eolica è una rete distribuita in cui le dipendenze sono strette, e un collo di bottiglia in un livello inevitabilmente compromette le prestazioni in un altro.

Quando scomponiamo l'efficienza, vediamo che si esaurisce esattamente nei punti di integrazione:

• Generazione di energia In genere c'è un disallineamento tra la curva di potenza teorica e la produzione effettiva a causa della mancanza di coordinamento tra il controllo locale e le operazioni della flotta regionale.
• Perdite di trasmissione e distribuzione di solito si verificano a causa della resistenza delle linee, dei trasformatori o della congestione della rete che agisce come un collo di bottiglia della larghezza di banda, strozzando l'energia prima ancora che arrivi al contatore.
• Gestione del carico diventa un gioco a indovinare senza dati storici di consumo a disposizione per gestire i carichi, il che significa che si vola alla cieca sui picchi di domanda.
• Controllo e ottimizzazione è il livello di orchestrazione in cui un sistema di gestione ambientale deve bilanciare questi input, altrimenti l'intero sistema funziona in modo non ottimale.

L'affidabilità diventa per noi un problema a livello di sistema perché:

• Ridondanza e tolleranza ai guasti si trasforma in un incubo di dipendenza in cui un guasto all'inverter può causare una reazione a catena che fa crollare l'intero settore come un effetto domino.
• Alta latenza di comunicazione (trasmissione dati) può degradare le prestazioni dei sistemi di controllo ad ampio raggio, con potenziali ripercussioni sui margini di stabilità del sistema.
• Monitoraggio predittivo è diventata una corsa contro il tempo in cui le anomalie non rilevate nel flusso di dati si intensificano, trasformando un bug minore in un downtime critico che manda in crash l'intero ambiente di produzione.

A cosa porta tutto ciò? L'ottimizzazione dei sistemi energetici in tempo reale è impossibile e la gestione scivola in una modalità reattiva di risposta agli incidenti.

In altre parole, le perdite di energia dovute ai tempi di inattività, alle previsioni meteorologiche imprecise, ai picchi di domanda mancati (dato che non si dispone di algoritmi di ML adattati) e al funzionamento delle apparecchiature in modalità non ottimali si mangiano un'enorme fetta di profitto. Questo rende economicamente insignificanti i vecchi metodi di gestione come “si è rotto di nuovo, mandate una squadra”.

• Una turbina si blocca a causa di un cuscinetto surriscaldato, e si fa intervenire una squadra (perdendo produzione e spendendo soldi per il trasporto).
• Le previsioni del vento non corrispondono ai dati reali perché non si dispone di dati storici sufficienti per addestrare i modelli, e si viene colpiti da penali per lo sbilanciamento della rete.
• Anche piccoli cambiamenti, come ad esempio un'impostazione del passo diversa da quella necessaria per la turbolenza attuale, causano una diminuzione dell'efficienza di circa 1-2%. Sebbene possa sembrare una cifra insignificante, il costo di questa differenza è di milioni di dollari all'anno.

Finché i dati sono frammentati, non ci sarà AI nella gestione dell'energia, quindi per trasformare questo caos in un sistema è necessario implementare prima una soluzione architettonica adeguata.