Aiutare i progettisti dei sistemi energetici a prepararsi per un futuro sconosciuto

Un nuovo strumento di modellazione computerizzata sviluppato da un gruppo di ricerca del MIT Energy Initiative (MITEI) aiuterà i pianificatori delle infrastrutture che lavorano nel settore dell’elettricità e in altri settori ad alta intensità energetica a prevedere e prepararsi meglio per le esigenze e le condizioni future mentre sviluppano piani per la capacità di generazione di energia, linee di trasmissione e altre infrastrutture necessarie. Lo strumento potrebbe ridurre la quantità di tempo necessaria per questa pianificazione e contribuire a garantire che la rete elettrica possa continuare a fornire ai clienti elettricità efficiente, affidabile e a basso costo che soddisfi le emissioni e gli standard normativi. Lo strumento è stato sviluppato come parte di un progetto di ricerca sostenuto filantropicamente attraverso MITEI, in collaborazione con la Princeton University e la New York University.

Macro, il nuovo strumento, è appositamente progettato per pianificatori di servizi pubblici, regolatori e ricercatori che stanno cercando di capire come le reti elettriche e altri settori energetici potrebbero evolversi date le nuove tecnologie e politiche o i diversi modi di utilizzare l’elettricità e le materie prime ad alta intensità energetica, spiega il ricercatore MITEI Ruaridh Macdonald. Inserendo i dettagli sulle unità di produzione disponibili, sulla domanda prevista, sui costi, sulle possibili nuove tecnologie e sui potenziali vincoli politici, i pianificatori possono indagare varie opzioni per la progettazione e il funzionamento delle infrastrutture future che ridurranno al minimo i prezzi e massimizzeranno il valore per tutti. In particolare, a differenza dei modelli tradizionali, il Macro tiene conto delle co-dipendenze tra settori industriali.

Con un ulteriore sviluppo, Macro consentirà ai politici di esplorare – in tempo reale – gli impatti delle potenziali opzioni politiche su risultati che vanno dalle emissioni di carbonio all’affidabilità della rete, ai prezzi delle materie prime e altro ancora.

La sfida crescente dei pianificatori di servizi pubblici e i precedenti modelli del MIT

La domanda di elettricità è ora alle stelle, in parte a causa del crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale e dell’elettrificazione di tutto, dai veicoli agli edifici. Di conseguenza, saranno necessarie più produzione e trasmissione di energia. Migliaia di progetti di energia eolica e solare stanno ora diventando operativi, ma non si può contare su queste unità per generare elettricità in ogni momento, quindi sono necessarie fonti di energia complementari e strutture di stoccaggio. Inoltre, i consumatori di energia come data center, centri di produzione e ospedali hanno severi requisiti di affidabilità che devono essere soddisfatti. A complicare ulteriormente il compito del pianificatore è l’impegno a ridurre, o addirittura eliminare, le emissioni di carbonio.

Macro si basa su una storia di modelli di espansione della capacità (CEM), tra cui GenX e DOLPHYN, che sono stati sviluppati dai ricercatori del MITEI per aiutare i servizi di pubblica utilità a pianificare il futuro. GenX è stato progettato nel 2017 per supportare il processo decisionale relativo agli investimenti nei sistemi energetici, nonché al funzionamento della rete in tempo reale, e per esaminare gli impatti di possibili iniziative politiche su tali decisioni. DOLPHYN, rilasciato nel 2021, ha la stessa struttura principale di GenX ma con l’aggiunta di ulteriori settori, tra cui la produzione di idrogeno, biocarburanti e altro ancora.

Tuttavia, Macdonald; Jesse Jenkins, uno dei creatori di GenX e ora professore alla Princeton University; e Dharik Mallapragada, uno dei creatori di DOLPHYN e ora professore alla New York University, si sono resi conto che avevano bisogno di costruire modelli più grandi e con una risoluzione più elevata di quelli di cui GenX o DOLPHYN sono capaci per ottenere risposte più accurate sugli impatti delle politiche e delle nuove tecnologie.

Presentazione della Macro

Macdonald, Jenkins e Mallapragada, insieme ai collaboratori di Princeton Filippo Pecci e Luca Bonaldo, hanno ideato una nuova architettura che fornisce le funzionalità estese necessarie. Nella costruzione di Macro, loro e i loro team hanno sviluppato una serie di quattro componenti fondamentali che possono essere combinati per descrivere il sistema energetico per qualsiasi processo industriale. “Ognuno dei componenti descrive le azioni di base in un sistema energetico: trasferimento, stoccaggio, trasformazione e entrata o uscita dalla rete”, spiega Macdonald. “Poiché i componenti non sono specifici del settore, siamo in grado di utilizzarli per costruire reti di sistemi elettrici, di merci e di dati”. Con Macro gli utenti possono concentrarsi su settori specifici dell’economia, ad esempio per il trasferimento interregionale di elettricità o materie prime. Questa flessibilità ha portato altri gruppi di ricerca a iniziare a utilizzare Macro per i propri progetti. “In effetti, abbiamo già alcune persone che esaminano la produzione di cemento e la produzione di alcuni prodotti chimici”, afferma Macdonald.

Inoltre, con Macro l’utente può scomporre un problema in parti più piccole. La maggior parte del software utilizzato per questo tipo di modellazione è progettato per essere eseguito su un computer. “Con la nuova architettura di Macro, possiamo facilmente scomporre un problema di grandi dimensioni in tanti piccoli problemi, che possiamo eseguire su computer separati”, afferma Macdonald. Ciò rende Macro adatto all’esecuzione su moderni cluster di elaborazione ad alte prestazioni. Fornisce inoltre un ulteriore vantaggio in termini di pianificazione del sistema energetico. Alcuni aspetti dell’espansione – ad esempio la trasmissione – sono troppo complessi per essere risolti utilizzando metodi di ottimizzazione convenzionali, quindi la maggior parte dei CEM presuppone determinate approssimazioni. Ma con Macro, la parte di trasmissione può essere separata dal resto del problema e risolta separatamente utilizzando tecniche di intelligenza artificiale, generando una soluzione più accurata che può poi essere inserita nel modello complessivo.

Inoltre, gli sviluppatori di Macro hanno posto grande enfasi sulla facilità d’uso. Hanno sviluppato una “tassonomia” dei potenziali utenti e hanno semplificato il più possibile il flusso di lavoro di ciascun gruppo. La maggior parte degli utenti desidera semplicemente inserire i propri dati utilizzando Excel e altri strumenti con cui ha familiarità, eseguire un’analisi di alcuni problemi e ottenere una risposta. Altri sono modellatori che desiderano aggiungere una nuova tecnologia o politica; quelle persone potrebbero aver bisogno di scrivere del codice informatico aggiuntivo, ma non molto. Infine, ci sono sviluppatori che desiderano aggiungere nuove funzionalità o elementi di grandi dimensioni al modello e dovranno eseguire molta codifica. “Abbiamo strutturato le cose in Macro in modo che la vita sia molto più semplice per i primi due gruppi di utenti, a costo di renderla un po’ più difficile per gli sviluppatori”, afferma Macdonald. Il team sta ora sviluppando un’interfaccia grafica per il modello in modo che la maggior parte delle persone non dovrà mai utilizzare il codice. “Interagiranno semplicemente con esso come fanno con la maggior parte dei software che utilizzano.”

Piani futuri: utilizzare la macroeconomia per guidare il processo decisionale – in tempo reale

Christopher Knittel, professore George P. Shultz presso la Sloan School of Management del MIT, prevede di utilizzare Macro per progettare la politica energetica. La sua visione si ispira all’esperienza del professor John Sterman del MIT Sloan, che ha guidato lo sviluppo del simulatore climatico globale “En-ROADS”, nonché di un modello di dinamica del sistema che esegue analisi rapide ma approssimative, consentendo agli utenti di provare, in tempo reale, diversi approcci per ridurre le emissioni di carbonio.

Come con il simulatore climatico globale, l’utilizzo di Macro per eseguire un’analisi completa di una politica proposta può richiedere giorni. Ma esistono tecniche per creare un “emulatore” in grado di generare un risultato approssimativo in pochi secondi. Nel suo ruolo di direttore della missione “Enabling New Policy Approaches” del progetto climatico del MIT, Knittel sta esplorando la possibilità di sostenere un “progetto faro” per costruire un emulatore in grado di superare l’intero modello Macro che potrebbe funzionare in tempo reale. Knittel e il suo team incontrerebbero quindi politici selezionati e li inviterebbero a utilizzare Macro per vedere come le varie misure politiche influenzerebbero le temperature globali, le concentrazioni di gas serra, i prezzi dell’energia, l’innalzamento del livello del mare e così via.

Utilizzando l’emulatore “si perde parte della precisione o alcune funzionalità dell’intero modello Macro”, osserva Knittel, quindi prevede di consentire ai membri del Congresso di iniziare a eseguire l’emulatore per progettare una politica. “Quindi, prima che il legislatore rediga effettivamente il disegno di legge, il team accademico eseguirà l’intero modello Macro per confermare l’accuratezza dei risultati dell’emulatore”, afferma Knittel. “Questo esercizio potrebbe aiutare a convincere i politici su quali leve politiche dovrebbero agire”.

Macro è stato rilasciato come software open source, disponibile gratuitamente per scopi di ricerca e commerciali. È stato testato da collaboratori negli Stati Uniti, Corea del Sud, India e Cina. Molti di questi team stanno sviluppando modelli nazionali e regionali che altri potranno utilizzare nel loro lavoro.

Scritto da Nancy W. Stauffer

Fonte: Massachusetts Institute of Technology