Il tempo è il re: L'importanza delle previsioni meteorologiche numeriche nella gestione dell'energia
Il ruolo degli eventi meteorologici nella sostenibilità delle energie rinnovabili non può mai essere sopravvalutato. Non è un segreto che il raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione dell'UE dipende fortemente dalla sostituzione dei combustibili fossili nel settore energetico del continente con le fonti di energia rinnovabile (FER). Tuttavia, le tre principali FER - energia solare, eolica e idroelettrica - possono essere talvolta vulnerabili a certe condizioni meteorologiche, e la loro utilità dipende da diversi fattori climatici come l'intensità della luce solare, le nuvole, le tempeste, la velocità e la direzione del vento, la disponibilità e la portata dell'acqua.
Questi eventi meteorologici rendono le FER suscettibili di fallimenti o inefficienze quando non sono gestiti correttamente. Tuttavia, con una corretta gestione viene uno sfondo di adeguata anticipazione. Quindi, per prevedere e gestire al meglio questi eventi, la previsione meteorologica numerica è necessaria per mantenere facilità e precisione.
Cos'è la Previsione Meteorologica Numerica (NWP)?
La previsione meteorologica numerica è un metodo di previsione meteorologica che utilizza equazioni matematiche e impiega modelli matematici, atmosferici e oceanici per prevedere il tempo usando le condizioni meteorologiche attuali come dato.
Come funziona la previsione numerica del tempo?
La NWP utilizza equazioni matematiche che, dopo essere state tradotte in codici informatici, utilizzano equazioni di governo, tra cui la conservazione della massa, la quantità di moto, l'energia e le leggi dei gas ideali; e metodi numerici utilizzati per semplificare queste complesse equazioni di governo. In seguito, con le loro condizioni iniziali e al contorno stabilite, vengono fatte passare e percorrere un dominio (il dominio è un'area geografica).
Mentre le equazioni corrono sul dominio, è probabile che si verifichino processi fisici troppo intangibili e complicati da comprendere per il computer. Gli effetti cumulativi di questi processi fisici latenti sono approssimati in un processo chiamato parametrizzazione in modo che possano essere chiaramente rappresentati dalle equazioni di governo e dai metodi numerici.
Per raggiungere un alto livello di accuratezza della previsione, le previsioni vengono moltiplicate e confrontate attraverso una ripetizione dei processi o una raccolta di previsioni simili da unità separate. Poi, in un processo noto come previsione d'insieme, le previsioni risultanti sono tracciate su un grafico usando infografiche e osservate. Una bassa diffusione delle linee assiali indica un'alta accuratezza, mentre una grande diffusione indica una bassa fiducia.
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Qualche relazione tra la previsione numerica del tempo e la gestione dell'energia?
La menzione della gestione dell'energia preannuncia una discussione sulle FER. Affinché l'energia in Europa sia gestita efficacemente, l'attenzione sulle FER deve essere concentrata. I modelli NWP sono una parte essenziale delle energie rinnovabili variabili integrate (VRE).
Importanza della previsione meteorologica numerica nella gestione dell'energia.
Gli operatori di rete e i fornitori di energia hanno bisogno di informazioni meteorologiche accurate e di indicatori predittivi per gestire efficacemente l'energia e i sistemi di rete. Dotati dei dati meteorologici appropriati, possono prendere decisioni, come il controllo della fornitura, la gestione delle sovratensioni e il controllo dei costi.
- La previsione numerica del tempo risolve il limite di imprecisione dei dati meteorologici osservati
Il raggiungimento della precisione nella previsione richiede che ogni sito di osservazione abbia le sue solide osservazioni passate per creare la climatologia. Questo non è sempre fattibile con i dati osservati. I siti di osservazione non funzionano in simulazione; quindi, la loro accuratezza si basa su osservazioni a lungo termine se si devono fare previsioni d'insieme.
I dati raccolti da un'osservazione di un anno, per esempio, non forniranno la precisione di risultato che un'osservazione di dieci anni produrrà. La raccolta continua di dati è un processo costoso non commisurato ai costi di previsione. I modelli numerici di previsione meteorologica eliminano questo ostacolo fornendo dati simulati di diverse variabili atmosferiche che sono spazialmente ben regolati e continui.
- Costo-efficacia
I metodi tradizionali di osservazione del tempo richiedono lunghi periodi per costruire la fiducia sufficiente richiesta per le previsioni d'insieme. La lunghezza dei periodi di osservazione dà origine a più costi di previsione sostenuti attraverso i salari, la manutenzione delle attrezzature, la gestione degli errori e il trasporto.
La previsione meteorologica numerica aiuta a risparmiare questi costi aggiuntivi grazie all'esecuzione di simulazioni addestrate che sono state testate per fornire risultati più accurati rispetto all'osservazione meteorologica tradizionale.
- Gestione produttiva delle sfide di interpolazione
L'interpolazione è la stima di un valore specifico o di una variabile numerica di una certa funzione utilizzando i dati di altre variabili note della stessa funzione. L'interpolazione è il modo più veloce per arrivare a una variabile sconosciuta, ma nel caso dell'osservazione del tempo, questo non è quasi mai il caso.
Le osservazioni meteorologiche tradizionali durano per lunghi periodi, da cui derivano i loro pesanti dati calcolati. Per le loro dimensioni e incoerenze, questi dati possono rivelarsi piuttosto ingombranti per l'analisi. Questo ingombro, in effetti, si traduce in risultati più incoerenti che rischiano di avere un forte impatto negativo sulla gestione e la sostenibilità energetica.
Tuttavia, le soluzioni di previsione meteorologica che utilizzano la previsione meteorologica numerica sono programmate per gestire questi problemi di interpolazione in modo facile e preciso.
- Operazione efficace sui dati mancanti
Un altro ostacolo che affligge l'osservazione meteorologica tradizionale è la probabile perdita di dati. Oltre all'incoerenza dei dati registrati, i valori dei dati atmosferici possono mancare durante o dopo l'osservazione. La confusione che nasce da questo contrattempo può talvolta generare interpretazioni errate e guasti al sistema. Con previsioni inadeguate, i fornitori di energia e gli operatori di rete tendono a perdere il controllo della fornitura di energia, dell'aumento di energia e del consumo di energia a causa dell'assenza di informazioni rilevanti.
Non c'è quasi mai un caso di dati mancanti con la previsione meteorologica numerica nel forecaster. Il modello lavora in base a ciò per cui è stato addestrato utilizzando le informazioni meteorologiche attuali. La simulazione che esegue gli permette di prevenire la potenziale perdita di dati, dato che i risultati che ottiene sono prodotti di valori intrecciati.
- Fornitura di dati specifici dell'ubicazione
La previsione meteorologica numerica fornisce ai meteorologi preziose informazioni specifiche sulla località. Con i loro algoritmi computerizzati, i nostri previsori con metodi di apprendimento automatico e stocastico gerarchico sono addestrati per essere il più precisi possibile. Quando viene inserita in equazioni specifiche, la previsione meteorologica numerica utilizza valori specifici per dare risultati specifici.
Questa funzione speciale va molto verso la minimizzazione degli errori che si possono incontrare nei metodi tradizionali di osservazione del tempo. Questo può aiutare gli operatori di rete e i fornitori di energia a incanalare le risorse necessarie alle aree appropriate senza sbagliare direzione.
Conclusione
L'energia può essere gestita in diversi modi, uno dei quali è l'impiego di modelli numerici di previsione meteorologica durante le previsioni. Gli operatori di rete e i fornitori di energia hanno bisogno di informazioni meteorologiche sufficienti e accurate per fare giudizi prudenti e prendere le giuste misure nella loro missione di soddisfare la domanda di energia mantenendo l'atmosfera pulita. Con la previsione meteorologica numerica, gli operatori di rete e i fornitori di energia, con la cooperazione dei prosumer, possono facilmente tagliare i costi, risparmiare energia, impegnarsi nella manutenzione in tempo reale e persino prevedere gli eventi meteorologici e ricavare le informazioni necessarie per una gestione fruttuosa della rete.
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