El tiempo es el rey: La importancia de las predicciones meteorológicas numéricas en la gestión de la energía

El papel que desempeñan los fenómenos meteorológicos en la sostenibilidad de las energías renovables nunca se puede sobreestimar. No es ningún secreto que el cumplimiento de los objetivos de descarbonización de la UE depende en gran medida de que el continente sustituya los combustibles fósiles en el sector energético por Fuentes de Energía Renovables (FER). Sin embargo, las tres principales FER -la solar, la eólica y la hidroeléctrica- pueden ser a veces vulnerables a determinadas condiciones meteorológicas, y su utilidad depende de varios factores climáticos como la intensidad de la luz solar, las nubes, las tormentas, la velocidad y dirección del viento, la disponibilidad de agua y el caudal.

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Estos fenómenos meteorológicos hacen que la FER sea susceptible de fracasar o ser ineficaz cuando no se gestiona adecuadamente. Sin embargo, una gestión adecuada conlleva una previsión adecuada. Por lo tanto, para prever y gestionar mejor estos eventos, es necesario realizar una predicción meteorológica numérica para mantener la facilidad y la precisión.

¿Qué es la predicción meteorológica numérica (NWP)?

La predicción numérica del tiempo es un método de previsión meteorológica que utiliza ecuaciones matemáticas y emplea modelos matemáticos, atmosféricos y oceánicos para predecir el tiempo utilizando como referencia las condiciones meteorológicas actuales.

¿Cómo funciona la predicción meteorológica numérica?

La PNT utiliza ecuaciones matemáticas que, tras ser traducidas a códigos informáticos, utilizan ecuaciones de gobierno -incluyendo las leyes de conservación de la masa, el momento, la energía y los gases ideales- y métodos numéricos para simplificar estas complejas ecuaciones de gobierno. Después, con sus condiciones iniciales y de contorno establecidas, se pasan y recorren un dominio (el dominio es una zona geográfica).

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Mientras las ecuaciones recorren el dominio, es probable que se produzcan procesos físicos demasiado intangibles y complicados para que el ordenador los comprenda. Los efectos acumulados de estos procesos físicos latentes se aproximan en un proceso denominado parametrización, de modo que puedan representarse claramente mediante ecuaciones gobernantes y métodos numéricos.

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Para lograr un alto nivel de precisión en las predicciones, las previsiones se multiplican y se comparan, ya sea mediante la repetición de los procesos o la recopilación de previsiones similares de unidades distintas. A continuación, en un proceso conocido como previsión de conjunto, las previsiones resultantes se trazan en un gráfico mediante infografía y se observan. Una baja dispersión de las líneas axiales indica una alta precisión, mientras que una gran dispersión indica una baja confianza.

¿Alguna relación entre la predicción numérica del tiempo y la gestión de la energía?

La mención a la gestión de la energía anuncia un debate sobre las FER. Para que la energía en Europa se gestione de forma eficaz, hay que centrarse en las FER. Los modelos de PNT resultan ser una parte esencial de la energía renovable variable integrada (ERV).

Importancia de la predicción numérica del tiempo en la gestión de la energía.

Los operadores de la red y los proveedores de energía necesitan información meteorológica precisa e indicadores predictivos para gestionar eficazmente los sistemas de energía y de la red. Equipados con los datos meteorológicos adecuados, pueden tomar decisiones, como el control del suministro, la gestión de las sobretensiones y el control de los costes. 

1. La predicción numérica del tiempo resuelve la limitación de la inexactitud de los datos meteorológicos observados

El logro de la precisión en la previsión requiere que cada sitio de observación tenga sus observaciones pasadas sólidas para crear la climatología. Esto no siempre es posible con los datos observados. Los sitios de observación no funcionan en simulación, por lo que su precisión depende de las observaciones a largo plazo si se quiere realizar una previsión de conjunto. 

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Los datos recogidos a partir de una observación de un año, por ejemplo, no proporcionarán la precisión de los resultados que arrojará una observación de diez años. La recogida continua de datos es un proceso costoso que no se corresponde con los costes de previsión. Los modelos numéricos de predicción meteorológica eliminan este obstáculo al proporcionar datos simulados de varias variables atmosféricas que están bien ajustados espacialmente y son continuos.

2. Relación coste-eficacia 

Los métodos tradicionales de observación meteorológica requieren largos periodos para crear la confianza suficiente necesaria para la previsión de conjuntos. La duración de los periodos de observación genera más costes de previsión por los salarios, el mantenimiento de los equipos, el tratamiento de los errores y el transporte.

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La predicción numérica del tiempo ayuda a ahorrar estos costes adicionales al funcionar con simulaciones entrenadas que han sido probadas para obtener resultados más precisos que la observación tradicional del tiempo.

3. Gestión productiva de los retos de la interpolación

La interpolación es la estimación de un valor específico o una variable numérica de una determinada función utilizando datos de otras variables conocidas de la misma función. La interpolación es la forma más rápida de llegar a una variable desconocida, pero en el caso de la observación meteorológica, esto apenas ocurre. 

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Las observaciones meteorológicas tradicionales se llevan a cabo durante largos periodos de tiempo, de ahí que los datos computados sean muy abundantes. Por su tamaño y sus incoherencias, estos datos pueden resultar bastante engorrosos para el análisis. Este estorbo, en efecto, se traduce en resultados más incoherentes que pueden tener un alto impacto negativo en la gestión de la energía y la sostenibilidad. 

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Sin embargo, las soluciones de previsión meteorológica que emplean la predicción numérica del tiempo están programadas para manejar estos problemas de interpolación con facilidad y precisión.

4. Operación eficaz sobre los datos que faltan

Otro de los obstáculos que afectan a la observación meteorológica tradicional es la probable pérdida de datos. Además de la incoherencia de los datos registrados, los valores de los datos atmosféricos pueden perderse durante o después de la observación. La confusión que surge de este percance puede a veces generar interpretaciones erróneas y fallos en el sistema. Con una previsión inadecuada, los proveedores de energía y los operadores de la red tienden a perder el control del suministro de energía, el aumento de energía y el consumo de energía debido a la ausencia de información relevante. 

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Apenas hay datos que falten con la predicción meteorológica numérica en el pronosticador. El modelo funciona sobre la base de lo que se ha entrenado utilizando la información meteorológica actual. La simulación que realiza le permite adelantarse a la posible pérdida de datos, ya que los resultados que obtiene son productos de valores entrelazados. 

5. Suministro de datos específicos de la ubicación

La predicción numérica del tiempo proporciona a los pronosticadores una valiosa información específica de cada lugar. Con sus algoritmos informatizados, nuestros pronosticadores con aprendizaje automático y métodos estocásticos jerárquicos están entrenados para ser lo más precisos posible. Cuando se introducen en ecuaciones específicas, la predicción meteorológica numérica utiliza valores específicos para dar resultados concretos.

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Esta función especial contribuye en gran medida a minimizar los errores que pueden encontrarse en los métodos tradicionales de observación meteorológica. Esto puede ayudar a los operadores de la red y a los proveedores de energía a canalizar los recursos necesarios hacia las zonas adecuadas sin que se produzcan desvíos. 

Conclusión

La energía puede gestionarse de diversas maneras, una de las cuales es el empleo de modelos numéricos de predicción meteorológica a la hora de hacer pronósticos. Los operadores de la red y los proveedores de energía necesitan información meteorológica suficiente y precisa para tomar decisiones prudentes y adoptar las medidas adecuadas en su misión de satisfacer la demanda de energía manteniendo la atmósfera limpia. Con la predicción meteorológica numérica, los operadores de la red y los proveedores de energía, con la colaboración de los prosumidores, pueden reducir fácilmente los costes, ahorrar energía, realizar el mantenimiento en tiempo real e incluso prever los fenómenos meteorológicos y obtener la información necesaria para una gestión fructífera de la red.

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