O tempo nublado na Grã-Bretanha é alvo de muitas piadas, mas a rede eléctrica nacional do Reino Unido está a aproveitar ao máximo a sua luz solar.
Com a ajuda do Open Climate Fix , um laboratório de produtos sem fins lucrativos, a sala de controle do Operador Nacional do Sistema Elétrico da Rede (ESO) está testando modelos de IA que fornecem previsões granulares e de curto prazo de condições ensolaradas e nubladas nos painéis solares do país.
Estas informações podem ajudar o ESO, o operador da rede elétrica do Reino Unido, a enfrentar um desafio fundamental nas energias renováveis: a cobertura súbita de nuvens pode causar uma queda significativa na produção de energia solar, pelo que os operadores da rede pedem às centrais de combustíveis fósseis que produzam energia em excesso como reserva.
Com melhores previsões, o ESO poderia reduzir a energia extra proveniente de combustíveis fósseis mantida como reserva, melhorando a eficiência e diminuindo ao mesmo tempo a pegada de carbono.
“Os modelos meteorológicos tradicionais não são muito bons na previsão de nuvens, mas usando IA e imagens de satélite, podemos trazer muito mais precisão à previsão solar”, disse Dan Travers, cofundador da Open Climate Fix, a uma startup sediada no Reino Unido. “A energia solar é realmente eficaz na substituição do carvão, mas os operadores de redes precisam de previsões precisas para tornar possível a integração de grandes quantidades de geração solar, por isso vemos muitas oportunidades em trazer esta solução para redes eléctricas com elevado consumo de carvão em todo o mundo.”
Open Climate Fix é membro do NVIDIA Inception , um programa global que oferece experiência de ponta, tecnologia e suporte de entrada no mercado para startups. A equipe publica seus conjuntos de dados, dezenas de modelos e código-fonte aberto no HuggingFace e no GitHub .
Cada ponto colorido no mapa representa um sistema solar fotovoltaico. Os pontos azuis representam baixa produção de energia solar, os pontos amarelos significam alta produção e os pontos pretos são sistemas sem dados.
IA para capturar uma nuvem e fixá-la
Antes do advento das energias renováveis, os especialistas que geriam a rede eléctrica no dia-a-dia só tinham de se preocupar com a variabilidade da procura em toda a rede, certificando-se de que havia energia gerada suficiente para acompanhar os aparelhos de ar condicionado durante uma onda de calor, ou fogões elétricos e eletrodomésticos nas noites da semana.
Ao adicionar energias renováveis, como a energia eólica e solar, à combinação, a rede energética também deve ter em conta a variação do nível de oferta relacionada com o clima. As imagens de satélite fornecem a visão mais atualizada para determinar quando as nuvens estão se aproximando dos painéis fotovoltaicos e do sol.
Os modelos de IA do Open Climate Fix são treinados em terabytes de dados de satélite capturados em intervalos de cinco minutos na Europa, no Médio Oriente e no Norte de África. Fontes de dados adicionais incluem previsões meteorológicas de hora em hora com resolução de dez quilômetros, mapas topográficos, informações sobre a hora do dia e a posição do sol no céu e leituras ao vivo de painéis solares em todo o Reino Unido.
A equipe está usando alguns dos modelos de aprendizagem profunda mais recentes para modelagem meteorológica, incluindo MetNet, GraphCast e Deep Generative Model of Radar. Eles demonstraram que os seus modelos de IA baseados em transformadores são 3x melhores na previsão da geração de energia solar do que as previsões geradas pelos métodos tradicionais do ESO. O aumento da precisão pode ajudar o ESO a atingir o seu objetivo de ser capaz de operar uma rede elétrica com zero carbono até 2025 .
“Os modelos de previsão baseados na física são poderosos para prever o tempo na escala de dias e semanas, mas levam horas para serem produzidos – o que os torna inadequados para previsões em nível de hora ou minuto”, disse Travers. “Mas com imagens de satélite capturadas em intervalos de alguns minutos, podemos chegar mais perto de uma visão ao vivo da cobertura de nuvens.”
IA está trabalhando na Luz do Sol
A cobertura de nuvens é particularmente preocupante no Reino Unido, onde cidades como Londres, Birmingham e Glasgow recebem uma média de 1.400 ou menos horas de sol por ano, menos de metade da de Los Angeles . Mas mesmo em climas desérticos, onde os dias nublados são raros, os modelos de IA do Open Climate Fix poderiam ser reaproveitados para detectar quando os painéis solares seriam cobertos pela poeira de uma tempestade de areia.
Além de fazer previsões para todo o Reino Unido, a organização sem fins lucrativos também está desenvolvendo modelos que podem prever quanta energia os painéis solares individuais irão capturar. Estes dados podem ajudar os grandes operadores de parques solares a compreender e maximizar a sua produção de energia. As empresas de casas inteligentes também poderiam usar as informações para otimizar o uso de energia dos painéis solares nos telhados dos clientes, dando aos proprietários informações sobre quando ligar dispositivos que consomem muita energia ou programar o carregamento de veículos elétricos.
Open Climate Fix usa um cluster de GPUs NVIDIA RTX A6000 concedidas por meio de NVIDIA Hardware Grant para potencializar seu trabalho. Ao treinar vários modelos ao mesmo tempo, a equipe transfere seu workload de overflow para GPUs NVIDIA A100 Tensor Core disponíveis por meio de provedores de serviços em nuvem .
“As doações para hardware nos ajudaram a desenvolver e iterar nossos modelos com mais facilidade”, disse Jacob Bieker, pesquisador de machine learning da Open Climate Fix. “Quando nossa equipe depura e treina um modelo pela primeira vez, é duas ou três vezes mais rápido fazer isso localmente.”
Leia sobre o trabalho da NVIDIA em energia e serviços públicos e inscreva-se para ingressar no NVIDIA Inception .
Descubra como a IA está impulsionando o futuro da energia limpa .
Imagem principal do National Grid ESO Electricity National Control Center , cortesia do ESO Media Center