Predictia surgió como una spin-off de la Universidad de Cantabria, por lo que la I+D+I es uno de nuestros pilares principales. Por eso queremos empezar una nueva sección de noticias: #PredictiaPapers. Un rincón donde mostrar nuestras contribuciones académicas, explicando algunas de las publicaciones en las que hemos participado.
Si fueras a apostar dinero en una predicción meteorológica, ¿cómo harías que tu apuesta fuera lo más segura posible? Para aquellas personas que trabajan en el sector de la energía eólica, esta pregunta no es hipotética. En su día a día, los aerogeneradores dependen del viento para funcionar. Al estar al aire libre, los parques eólicos están expuestos a todo tipo de riesgos atmosféricos, por lo que es esencial tener predicciones a medio plazo de eventos extremos que les permita ser resilientes frente a estos riesgos. En este primer post de #PredictiaPapers queremos centrarnos en este último caso — las predicciones a medio plazo — y profundizar en cómo estas proyecciones climáticas pueden ayudar a estimar los niveles trimestrales de producción energética y los beneficios, con un mes de antelación. Y para ilustrar estos beneficios, desarrollamos hace un tiempo una app sobre ello. Sigue leyendo para descubrirla.
¿Prefieres leer directamente el paper? “The Weather Roulette: a game to communicate the usefulness of probabilistic climate predictions.”
Climatología: cómo usar el pasado para estimar el futuro
Habitualmente, para averiguar cuáles van a ser las condiciones climáticas en los próximos meses, los productores de energía eólica recurren a datos climáticos históricos.. Hoy en día, gracias a una combincación de detección remota, satélites y medidas in situ tomadas por radares, estaciones fijas y radio sondas, tenemos acceso a registros climáticos con un nivel de detalle sin precedentes. Un buen ejemplo de ello es el dataset ERA5 que proporciona Copernicus: una colección de datos climáticos que abarcan desde 1979 hasta hace cinco días. Provee una gran cantidad de información. Su rejilla cubre la Tierra con una resolución de 30 Km, y divide la atmósfera en 137 niveles desde la superficie hasta llegar a una altura de 80 Km. Además, da acceso a más de 250 variables atmosféricas, terrestres y oceánicas.
Gracias a este tipo de datos, en Predictia podemos proporcionar a operadores de energía, productores de energía eólica y otros profesionales estimaciones rigurosas sobre qué esperar en los siguiente meses. Para ello, analizamos estos datos históricos y empleamos técnicas estadísticas para compararlas con el presente, para proyectar cuáles son los escenarios más probables para el próximo trimestre. Este enfoque recibe el nombre de climatología, y proporciona respuestas a preguntas como:
- ¿Cuáles son las probabilidades de tener unas condiciones de viento por encima o por debajo de la media para el siguietne periodo?
- ¿Cuáles son las probabilidades de sufrir vientos extremos que reduzcan la producción o puedan dañar las instalaciones?
- ¿Cuáles va a ser el valor esperado de la producción?
A pesar de que este tipo de predicciones climatológicas son útiles, dependen de una suposición clave: que lo que ha ocurrido en el pasado es representativo de lo que va a ocurrir en un futuro. Y en un clima cambiante, donde se espera que las tendencias climáticas del futuro sean diferentes al pasado, confiar en las predicciones climáticas para las proyecciones futuras es esperable que sea menos fiable que sea menos fiable. Por eso, en los últimos años estamos optando por aplicar un enfoque que cada vez tiene más aceptación.
Mejores posibilidades: cómo modelizar el clima para obtener resultados más precisos
Afortunadamente, hoy en día conocemos lo suficientede la atmósfera como para implementar modelos físicos que simulen su funcionamiento interno. Productos como el ECMWF System 4 seasonal forecasting system consisten en conjuntos de modelos, lo que nos proporciona un abanico de proyecciones para estima cuál es el clima más probable de los próximos meses.
Sin embargo, dado que los modelos no reflejan la realidad exactamente, necesitamos una medida de su nivel de confianza. Es lo que conocemos como skill: una comparación entre las proyecciones de los modelos en años pasados y las observaciones reales, que nos da una idea del grado de fiabilidad del modelo. El skill no es homogéneo para toda la Tierra.. Hay algunas regiones para las que los modelos funcionan mejor que otras, debido a procesos climáticos como El Niño-Oscilación del Sur, que afectan a la variabilidad de los modelos.
Por esta razón, es importante tener en cuenta las proyecciones no como un producto aislado, si no ponerlas en su contexto, proporcionando la skill asociada.De esta manera, los productores de energía pueden tener una imagen más completa y filtrar la información teniendo en cuenta su skill.
Climatología vs. modelización: ¿cuál de los dos funciona mejor?
Hay una app para responder a esta pregunta. Se llama EUPORIAS Weather Roulette, y la desarrollamos dentro del proyecto H2020 EUPORIAS. Está disponible en la Google Play Store.
Con esta app queríamos comunicar de una forma clara cual es el Retorno de Inversión que las predicciones climáticas basadas en modelos pueden ofrecer., comparadas con las predicciones climatológicas. Se trata de una app con un juego muy simple:
- Explora el mapa para ver qué areas cuentan con un skill mayor.
- Selecciona una localización concreta para jugar.
- ¿Quieres apostar sobre la predicción de un año? ¿O prefieres hacer una apuesta inicial y ver cómo funciona a lo largo de 33 años?
- ¿Apuestas por la predicción del modelo o por la climatología?
La apuesta inicial se reparte proporcionalmente entre las probabilidades proporcionadas por la climatología o el modelo de tener unas condiciones de viento que sean superiores, inferiores o iguales a la media. un consejo: para ver las ganancias aumentar, es mejor apostar en localizaciones con un skill alto.
Este es tan solo un ejemplo de la ventaja que las proyecciones climáticas pueden proporcionar al sector energético. Para empezar a tomar decisiones basadas en datos, ¡contáctanos! Estaremos encantados de explorar las diferentes soluciones que podemos ofrecer para tu caso particular.