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  • Comment le changement climatique va-t-il stresser le réseau électrique ? Astuce :regardez les températures du point de rosée

    Crédit :CC0 Domaine public

    Une nouvelle étude suggère que l'industrie de l'électricité sous-estime la manière dont le changement climatique pourrait affecter la demande d'électricité à long terme aux États-Unis.

    La recherche, publié aujourd'hui dans la revue Analyse de risque , a été dirigé par l'Université de Buffalo et l'Université Purdue.

    Il décrit les limites des modèles de prédiction utilisés par les fournisseurs d'électricité et les régulateurs pour les prévisions énergétiques à moyen et long terme. Et il décrit un nouveau modèle qui inclut des prédicteurs climatiques clés - la température moyenne du point de rosée et la température maximale extrême - qui, selon les chercheurs, présentent une vision plus précise de la façon dont le changement climatique modifiera les futures demandes d'électricité.

    « Les modèles de demande d'énergie existants n'ont pas suivi le rythme de notre connaissance croissante de l'évolution du climat, " dit l'auteur principal de l'étude, Sayanti Mukherjee, Doctorat., professeur adjoint d'ingénierie industrielle et des systèmes à la faculté d'ingénierie et de sciences appliquées de l'UB. « Cela est gênant car cela pourrait entraîner des risques d'insuffisance d'approvisionnement qui entraîneraient davantage de pannes de courant, qui peuvent affecter tout, de la sécurité nationale et de l'économie numérique à la santé publique et à l'environnement."

    « La disponibilité des données publiques dans le secteur de l'énergie, associé aux avancées de la modélisation algorithmique, nous a permis d'aller au-delà des approches existantes qui présentent souvent des performances prédictives médiocres. Par conséquent, nous sommes en mesure de mieux caractériser le lien entre la demande d'énergie et le changement climatique, et évaluer les futurs risques d'insuffisance d'approvisionnement, " dit le co-auteur Roshanak Nateghi, Doctorat., professeur assistant de génie industriel et de génie environnemental et écologique à Purdue.

    Les limites des modèles existants

    L'écrasante majorité des climatologues prédisent que les températures mondiales augmenteront tout au long du 21e siècle. Cela devrait augmenter la demande d'électricité, car de plus en plus de personnes se tournent vers les climatiseurs pour se rafraîchir.

    L'une des plateformes de modélisation énergétique les plus couramment utilisées pour prédire la demande future d'électricité - MARKAL, nommé d'après MARKet et ALlocation—ne prend pas en compte la variabilité climatique.

    Un autre modèle énergétique-économique commun, le Système national de modélisation énergétique, ou NEMS, tient compte du climat. Cependant, il est limité aux degrés-jours de chauffage et de refroidissement. Un degré-jour de chauffage est défini comme un jour où la température moyenne est supérieure à 65 degrés Fahrenheit (18 degrés Celsius). Un degré-jour de refroidissement est lorsque la température moyenne est inférieure à 65 degrés.

    Bien qu'il existe différentes façons de mesurer les degrés-jours de chauffage et de refroidissement, ils sont le plus souvent calculés en additionnant la température haute du jour à la température basse du jour, puis diviser la somme par deux. Par exemple, un maximum de 76 degrés et un minimum de 60 degrés entraîne une température moyenne de 68 degrés.

    Le problème avec cette approche, Mukherjee dit, c'est qu'il ne tient pas compte du temps. Par exemple, il pourrait être de 76 degrés pendant 23 heures et de 60 degrés pendant une heure, mais la température moyenne ce jour-là serait toujours enregistrée à 68 degrés.

    "De plus, le choix de la température précise du point d'équilibre est très controversé, et il n'y a pas de consensus de la communauté de recherche sur la meilleure façon de le sélectionner, " dit Mukherjee.

    La température du point de rosée est la clé

    Pour pallier ces limitations, elle et Nateghi ont étudié plus d'une douzaine de mesures météorologiques. Ils ont découvert que la température moyenne du point de rosée – la température à laquelle l'air est saturé de vapeur d'eau – est le meilleur indicateur d'une augmentation de la demande d'énergie. Le deuxième meilleur prédicteur est la température maximale extrême pendant un mois, ils disent.

    Les chercheurs ont combiné ces prédicteurs climatiques avec trois autres catégories :le secteur (résidentiel, commercial et industriel) consommant l'énergie, données météorologiques et données socio-économiques pour créer leur modèle.

    Ils ont appliqué le modèle à l'état de l'Ohio et ont constaté que le secteur résidentiel est le plus sensible aux variabilités climatiques. Avec une augmentation modérée de la température du point de rosée, la demande d'électricité pourrait augmenter jusqu'à 20 pour cent. La prévision passe à 40 pour cent avec une forte augmentation.

    Par comparaison, la Commission des services publics de l'Ohio (PUCO), qui ne prend pas en compte le changement climatique dans ses modèles, prévoit une augmentation de la demande résidentielle de moins de 4 % jusqu'en 2033.

    C'est pareil dans le secteur commercial, où les chercheurs disent que la demande pourrait augmenter jusqu'à 14%. De nouveau, Les projections de PUCO sont plus basses, 3,2 pour cent. Le secteur industriel est moins sensible à la variabilité de la température, cependant, les chercheurs disent que la demande pourrait encore dépasser les projections.

    Pendant les mois d'hiver, les variations entre les modèles sont moins importantes. C'est dû, en partie, au pourcentage relativement faible (22,6 %) de résidents de l'Ohio qui chauffent leur maison à l'électricité.

    Bien que l'étude se limite à l'Ohio, les chercheurs disent que le modèle peut être appliqué à d'autres états. Pour communiquer les résultats, les chercheurs ont utilisé des cartes thermiques, qui fournissent un résumé visuel immédiat des données représentées par des couleurs. L'idée, ils disent, est de mieux informer les décideurs avec des informations précises et faciles à comprendre.


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