Новое исследование показывает, что энергетика недооценивает, как изменение климата может повлиять на долгосрочный спрос на электроэнергию в Соединенных Штатах.
Исследование, опубликованное сегодня в журнале Risk Analysis, было проведено под руководством Университета Буффало и Университета Пердью.
В нем описываются ограничения моделей прогнозирования, используемых поставщиками электроэнергии и регулирующими органами для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования энергетики. И в нем излагается новая модель, которая включает в себя ключевые предсказатели климата - среднюю температуру точки росы и экстремальную максимальную температуру - которые, по словам исследователей, дают более точное представление о том, как изменение климата повлияет на будущий спрос на электроэнергию.
«Существующие модели спроса на энергию не поспевают за нашими растущими знаниями об изменении климата», - говорит ведущий автор исследования Саянти Мукерджи, доктор философии, доцент кафедры промышленного и системного проектирования в Школе инженерии и Прикладные науки. «Это проблематично, потому что это может привести к рискам неадекватности поставок, которые вызовут новые перебои в подаче электроэнергии, что может повлиять на все: от национальной безопасности и цифровой экономики до общественного здравоохранения и окружающей среды».
Доступность общедоступных данных в энергетическом секторе в сочетании с достижениями в алгоритмическом моделировании позволила нам выйти за рамки существующих подходов, которые часто демонстрируют плохую прогностическую эффективность. В результате мы можем лучше охарактеризовать связь между спросом на энергию и изменением климата, а также оценить будущие риски неадекватности поставок», - говорит соавтор Рошанак Натеги, доктор философии, доцент кафедры промышленной инженерии, экологической и экологической инженерии в Purdue.
Ограничения существующих моделей
Подавляющее большинство ученых-климатологов предсказывают, что глобальные температуры будут повышаться в течение 21 века. Ожидается, что это повысит спрос на электроэнергию, поскольку все больше людей используют кондиционеры для охлаждения.
Одна из наиболее распространенных платформ моделирования энергопотребления, используемых для прогнозирования будущего спроса на электроэнергию, - MARKAL, названная в честь MARKet и ALlocation, - не учитывает изменчивость климата.
Еще одна распространенная энергоэкономическая модель, Национальная система энергетического моделирования или NEMS, действительно учитывает климат. Однако он ограничен градусо-днями отопления и охлаждения. Градус-день отопления определяется как день, когда средняя температура превышает 65 градусов по Фаренгейту (18 градусов по Цельсию). Охлаждающий градусный день - это когда средняя температура ниже 65 градусов.
Хотя существуют разные способы измерения градусо-дней отопления и охлаждения, они чаще всего рассчитываются путем сложения высокой температуры дня с низкой температурой дня, а затем деления суммы на два. Например, высокая температура 76 градусов и низкая 60 градусов дают среднюю температуру 68 градусов.
Проблема с этим подходом, говорит Мукерджи, заключается в том, что он не учитывает время. Например, это может быть 76 градусов в течение 23 часов и 60 градусов в течение одного часа, но средняя температура в этот день все равно будет записана как 68 градусов.
«Более того, выбор точной температуры точки баланса является весьма спорным, и у исследовательского сообщества нет единого мнения о том, как ее лучше всего выбрать», - говорит Мукерджи.
Температура точки росы является ключевым фактором
Чтобы устранить эти ограничения, она и Натеги изучили более дюжины метеорологических измерений. Они обнаружили, что средняя температура точки росы - температура, при которой воздух насыщается водяным паром, - является лучшим предсказателем увеличения потребности в энергии. Говорят, что следующим лучшим предиктором является экстремальная максимальная температура за месяц.
Исследователи объединили эти предикторы климата с тремя другими категориями - сектором (жилым, коммерческим и промышленным), потребляющим энергию, данными о погоде и социально-экономическими данными - для создания своей модели.
Они применили модель к штату Огайо и обнаружили, что жилой сектор наиболее чувствителен к изменчивости климата. При умеренном повышении температуры точки росы спрос на электроэнергию может возрасти до 20 процентов. Прогноз подскакивает до 40 процентов с резким ростом.
Для сравнения, Комиссия по коммунальным предприятиям штата Огайо (PUCO), которая не учитывает изменение климата в своих моделях, прогнозирует увеличение спроса на жилье менее чем на 4 процента до 2033 года.
То же самое и в коммерческом секторе, где, по словам исследователей, спрос может увеличиться до 14 процентов. Опять же, прогнозы PUCO ниже, 3,2 процента. Промышленный сектор менее чувствителен к колебаниям температуры, однако исследователи говорят, что спрос может превысить прогнозы.
В зимние месяцы различия между моделями менее значительны. Отчасти это связано с относительно низким процентом (22,6%) жителей Огайо, которые отапливают свои дома электричеством.
Хотя исследование ограничено штатом Огайо, исследователи говорят, что модель может быть применена и к другим штатам. Чтобы сообщить результаты, исследователи использовали тепловые карты, которые обеспечивают немедленную визуальную сводку данных, представленных цветами. По их словам, идея состоит в том, чтобы лучше информировать лиц, принимающих решения, точной и простой для понимания информацией.