Les propriétaires et les entreprises peuvent désormais avoir plus de facilité à installer des panneaux solaires sur les toits grâce au logiciel développé chez Sandia.

Le nouveau logiciel peut exécuter un simulation seconde par seconde, connue sous le nom d'analyse de séries chronologiques quasi-statique, qui montre aux entreprises de services publics comment les panneaux solaires sur le toit d'une maison ou d'une entreprise spécifique interagiraient avec un réseau électrique local tout au long de l'année.

Les entreprises de services publics ont besoin de l'analyse car elles doivent fournir de l'électricité à la tension standard utilisée pour tout faire fonctionner, des réfrigérateurs aux chargeurs de téléphone. De grandes quantités de production solaire dans une section d'une ville peuvent entraîner des fluctuations de tension extrêmes, ce qui peut endommager les appareils électroniques ménagers.

Ce type d'analyse de grille n'a pas été pratique en dehors des paramètres de recherche, jusqu'à maintenant, car les modèles précédents prenaient des jours pour exécuter un seul scénario. Les nouvelles simulations sont plus détaillées que celles utilisées par les entreprises de services publics, et les chercheurs de Sandia espèrent qu'ils se traduiront par davantage d'installations de panneaux solaires.

"Lors de l'installation de nouveaux panneaux solaires sur le réseau, les entreprises de services publics analyseront comment un nouveau système interagit avec le réseau, généralement en faisant un instantané, simulation de flux de puissance pour déterminer si les impacts seront OK ou non, " a déclaré l'ingénieur de Sandia Matthew Reno. " Cependant, faire un instantané d'une instance dans le temps est prudent en raison de l'incertitude concernant les impacts qui se produisent à différents moments sur les panneaux solaires, comme la météo. Cela peut entraîner une augmentation des coûts de connexion ou des propriétaires vivant dans des parties de la ville ayant des limites inutilement basses pour l'ajout de panneaux solaires, surtout dans les états ensoleillés."

Dans un projet de trois ans financé par le Solar Energy Technologies Office du DOE dans le cadre du Grid Modernization Lab Consortium, Sandie, le Laboratoire National des Energies Renouvelables, Université de technologie de Géorgie, l'Institut de recherche sur l'énergie électrique et CYME International, le plus grand fournisseur de logiciels pour les entreprises de services publics, a adopté une approche en quatre parties pour accélérer les analyses de séries chronologiques afin d'apprendre plus précisément comment l'utilisation de l'énergie solaire affecte le réseau.

"Le projet a abordé quatre domaines principaux pour accélérer l'analyse des séries chronologiques - avec l'idée que chacun des quatre domaines a été développé indépendamment - puis ils ont été combinés, " dit Reno. " Par exemple, si chaque méthode rend l'analyse 10 fois plus rapide, quand on combine deux méthodes, cela pourrait être 100 fois plus rapide."

Une analyse s'exécute maintenant 1, 000 fois plus rapide qu'il y a deux ans, dit Reno. Le logiciel peut prendre une simulation qui prenait 36 ​​heures et la terminer en moins de cinq minutes sur un ordinateur de bureau standard.

Simuler une année sur la grille

L'équipe a d'abord examiné comment réduire la fréquence à laquelle le flux d'énergie du réseau électrique devait être simulé au fil du temps. Au lieu de simuler chaque seconde de l'année individuellement, le logiciel parcourt l'année simulée à un rythme varié, en tenant compte du fait qu'il fasse nuit ou jour ou qu'il soit susceptible d'être nuageux ou ensoleillé à cette période de l'année.

"Vous pouvez sauter dans le temps plus rapidement à certains moments et mettre l'effort de calcul là où il est le plus nécessaire, par simulation événementielle ou pas de temps variable, " dit Reno. " Pendant les périodes nuageuses avec des quantités variables de soleil, la simulation ralentit et examine l'impact seconde par seconde. En cas de faible variabilité, comme la nuit quand tout est assez stable, la simulation peut avancer avec des pas de temps plus grands, rendre le programme plus efficace."

La deuxième partie du projet s'est concentrée sur l'accélération des simulations individuelles en mettant à jour les formules utilisées pour calculer le flux de puissance. L'équipe a travaillé avec les développeurs du logiciel de système de distribution électrique commercial et open source le plus couramment utilisé pour améliorer l'entrée et la sortie, gestion de la mémoire et algorithmes pour les grands ensembles de données.

Le troisième défi visait à réduire la complexité du modèle de réseau électrique utilisé par le logiciel tout en maintenant sa précision. Le plus petit, Un modèle plus efficace aide le logiciel à résoudre les problèmes plus rapidement en concentrant son analyse sur les parties critiques du réseau.

La quatrième partie du projet s'est concentrée sur la modification de la façon dont un ordinateur professionnel standard exécute l'analyse pour garantir que tous les cœurs de traitement sont utilisés.

"Dans l'analyse des séries chronologiques quasi-statiques, chaque seconde dépend de celle qui l'a précédée, ce qui signifie que tout devait être fait séquentiellement, sur un seul processeur, sur un seul noyau, " a déclaré Reno. "Votre ordinateur de bureau pourrait avoir sept autres cœurs assis là à ne rien faire pendant qu'un seul cœur a effectué la simulation pendant toute l'année par lui-même."

Le nouveau logiciel sépare des parties de l'année ou des parties de la grille, les affecte à chacun des cœurs de calcul disponibles et les exécute en parallèle.

Évaluer les contrôles des réseaux intelligents et les nouvelles technologies

Bien que le projet ait été axé sur le soutien à l'énergie solaire sur les toits, Reno a déclaré que le nouveau logiciel peut également évaluer les nouvelles technologies et les contrôles de réseau intelligent.

« Alors que nous regardons vers l'avenir avec de nouvelles applications et commandes de réseau intelligent, les entreprises de services publics auront un besoin continu d'utiliser des analyses de séries chronologiques pour voir comment la nouvelle recharge de voitures électriques aura un impact sur les quartiers, enquêter sur les meilleures commandes et applications de stockage d'énergie ou déterminer comment les commandes de la maison intelligente, comme les thermostats et les lumières, peuvent profiter à leurs réseaux, " a déclaré Reno. " Afin de comprendre les nouveaux avantages et la contrôlabilité du réseau intelligent, ces entreprises devront d'abord être capables de le simuler."