El equipo predice el efecto del humo de incendio forestal en la producción de energía solar

Desde la vivienda hasta la propiedad, Wildfire destruye todo en su camino. Pero otro, al menos, al menos: cuadrículas de incienso y electricidad dependiendo de ello. El humo del incendio forestal puede cubrir una gran salud de la tierra, incluidos los campos solares, y reduce significativamente la generación de energía a partir de paneles fotovoltaicos (PV).

En respuesta, los investigadores de Cornell han creado un modelo basado en el aprendizaje automático que puede predecir más precisión que los métodos actuales, el efecto de las condiciones severas de incendio forestal en la generación de energía solar. Este sistema permitirá que los operadores coincidan mejor que la oferta y la demanda, y mantendrá el costo bajo.

"Si no tiene un buen pronóstico, debe confiar en su generador de reserva llamado SO, que es muy costoso", dijo Max Zhang, profesor de Ingeniería Porter Church en Cornell Engineering y los Compañeros de Provision para la participación pública, que dirigieron el proyecto.

"Como tenemos más energía solar en los sistemas de energía, los resultados económicos pueden ser cada vez más altos".

La investigación fue Publicado En Carta de investigación ambientalPaper Cop-Leid Writer Fenya Bartram y Bo Yuan, MS, Ph.D. Estudiantes en ingeniería mecánica.

Zhang reconoció por primera vez el peligro para la generación de energía solar en el verano de 2023, cuando el noreste de América recibió una manta de humo del incendio forestal canadiense y la producción fotovoltaica.

"Recibí muchas solicitudes de entrevistas sobre la contaminación del aire y los efectos de la salud", dijo Jhang, "pero estaba pensando en el lado de la energía?"

Zhang y su equipo descubrieron que los pronósticos diarios hechos por el operador del Sistema Independiente de Nueva York (NYISO), coordinando y coordinando y coordinando cómo se opera el sistema de energía del estado, mejora la salida fotovoltaica en gran medida durante el incendio forestal.

"Hay mercados diarios y mercados en tiempo real. Requieren un pronóstico de la producción de energía para equilibrar la oferta y la demanda", dijo Zhang. "Ya sea sobrepredicción o subprandicción no es bueno, especialmente sobrepraído".

Los investigadores determinaron la creación de un modelo de aprendizaje automático al incorporar una gama de productos de datos de dominios públicos del nuevo humo de actualización rápida de alta resolución de la administración atmosférica y la administración atmosférica, que incluyó la creación de un modelo de aprendizaje automático, que incluyó el impacto de aerosol y la alerta del efecto de aerosol durante el período severo de incendios forestales.

El equipo de Zhang es el primero en explotar el poder del sistema para dicha aplicación. El hecho es que HRRR-Smoke ha desempeñado un papel tan esencial, lo que indica cómo los equipos de datos climáticos públicos benefician los beneficios públicos.

"Si no tenemos suficientes personas de talento para mantener y mejorar esos productos, dañará muchas áreas de la sociedad", dijo.

Uno de los factores que hacen que la desintegración del humo de los incendios forestales sea tan difícil en el estado de Nueva York es que los eventos son tan raros, aunque el cambio climático puede convertirse en eventos climáticos extremos. Para compensar la escasez actual de datos regionales, el equipo empleó "ascenso", que aumenta la tasa de muestreo, para capacitar a su modelo, para enfatizar más énfasis en la incidencia de incendios forestales, a pesar de su antinaturalidad.

El equipo probó el modelo utilizando un datos solares por hora recopilados por la Autoridad de Investigación y Desarrollo de Energía del Estado de Nueva York (NYSERDA), que apoya la investigación durante el período anterior de incendios forestales, y determinaron el modelo que mejoró los pronósticos de Nysio.

Mientras que otros investigadores están trabajando para predecir mejor la generación de energía después del incendio forestal occidental, el equipo creado por el equipo de Zhang es el primero en operar por hora en lugar de promedio.

"Todo lo informado en nuestro artículo está en marcha", dijo. "Cualquier entrada que usemos en el modelo sean productos pronosticados. Esta es la necesidad de operadores del sistema de energía. Y se puede usar en cualquier lugar".

Zhang estima que un aumento en el crecimiento solar, combinado con incendios forestales más frecuentes, hará que el efecto en la generación de energía solar sea aún más importante para pronosticar la alta duración del humo y mantener la credibilidad del sistema de energía en todo el país y en todo el país.

"Este es solo el comienzo. Estamos mejorando el modelo al crear rutas para la adopción de los operadores del sistema", dijo. "Cuanto mejor sea el pronóstico, más confiable será el sistema de energía".