Una nueva herramienta de modelado informático desarrollada por un equipo de investigación de la Iniciativa Energética del MIT (MITEI) ayudará a los planificadores de infraestructura que trabajan en la electricidad y otros sectores de uso intensivo de energía a predecir y prepararse mejor para las necesidades y condiciones futuras a medida que desarrollan planes para la capacidad de generación de energía, líneas de transmisión y otra infraestructura necesaria. La herramienta podría reducir la cantidad de tiempo que lleva esta planificación y ayudar a garantizar que la red eléctrica pueda continuar brindando a los clientes electricidad eficiente, confiable y de bajo costo que cumpla con los estándares regulatorios y de emisiones. La herramienta fue desarrollada como parte de un proyecto de investigación apoyado filantrópicamente a través del MITEI, en colaboración con la Universidad de Princeton y la Universidad de Nueva York.
Macro, la nueva herramienta, está especialmente diseñada para planificadores de servicios públicos, reguladores e investigadores que intentan comprender cómo las redes eléctricas y otros sectores energéticos podrían evolucionar dadas las nuevas tecnologías y políticas o diferentes formas de utilizar la electricidad y los productos básicos de uso intensivo de energía, explica el científico investigador del MITEI, Ruaridh Macdonald. Al ingresar detalles sobre las unidades generadoras disponibles, la demanda proyectada, los costos, las posibles nuevas tecnologías y las posibles restricciones políticas, los planificadores pueden investigar varias opciones para el diseño y operación de la infraestructura futura que minimizará los precios y maximizará el valor para todos. En particular, a diferencia de los modelos tradicionales, Macro tiene en cuenta las codependencias entre sectores industriales.
Con un mayor desarrollo, Macro permitirá a los formuladores de políticas explorar, en tiempo real, los impactos de posibles opciones políticas en resultados que van desde las emisiones de carbono hasta la confiabilidad de la red, los precios de las materias primas y más.
El creciente desafío de los planificadores de servicios públicos y los modelos anteriores del MIT
La demanda de electricidad se está disparando ahora, debido en parte al uso cada vez mayor de la inteligencia artificial y la electrificación de todo, desde vehículos hasta edificios. Como resultado, se necesitará más generación y transmisión de energía. Miles de proyectos de energía eólica y solar están entrando en funcionamiento, pero no se puede contar con esas unidades para generar electricidad todo el tiempo, por lo que se necesitan fuentes de energía complementarias e instalaciones de almacenamiento. Además, los consumidores de energía, como los centros de datos, los centros de fabricación y los hospitales, deben cumplir estrictos requisitos de confiabilidad. Para complicar aún más la tarea del planificador está el compromiso de reducir, o incluso eliminar, las emisiones de carbono.
Macro se basa en una historia de modelos de expansión de capacidad (CEM), incluidos GenX y DOLPHYN, que han sido desarrollados por investigadores del MITEI para ayudar a las empresas de servicios públicos a planificar el futuro. GenX fue diseñado en 2017 para apoyar la toma de decisiones relacionadas con la inversión en sistemas eléctricos, así como la operación de la red en tiempo real, y para examinar los impactos de posibles iniciativas políticas en esas decisiones. DOLPHYN, lanzado en 2021, tiene la misma estructura central que GenX pero con sectores adicionales agregados, incluida la producción de hidrógeno, biocombustibles y más.
Sin embargo, Macdonald; Jesse Jenkins, uno de los creadores de GenX y ahora profesor de la Universidad de Princeton; y Dharik Mallapragada, uno de los creadores de DOLPHYN y ahora profesor de la Universidad de Nueva York, se dieron cuenta de que necesitaban construir modelos más grandes y de mayor resolución que los que GenX o DOLPHYN son capaces de hacer para obtener respuestas más precisas sobre los impactos de las políticas y las nuevas tecnologías.
Presentación de macros
Macdonald, Jenkins y Mallapragada, junto con los colaboradores de Princeton Filippo Pecci y Luca Bonaldo, idearon una nueva arquitectura que proporciona las capacidades ampliadas necesarias. Al construir Macro, ellos y sus equipos desarrollaron un conjunto de cuatro componentes centrales que se pueden combinar para describir el sistema energético de cualquier proceso industrial. “Cada uno de los componentes describe acciones básicas en un sistema de energía: transferencia, almacenamiento, transformación y entrada o salida de la red”, explica Macdonald. “Debido a que los componentes no son específicos de un sector, podemos usarlos para construir redes de sistemas de electricidad, productos básicos y datos”. Con Macro, los usuarios pueden centrarse en áreas específicas de la economía, por ejemplo, para la transferencia interregional de electricidad o productos básicos. Esta flexibilidad ha llevado a otros grupos de investigación a empezar a utilizar Macro para sus propios proyectos. “De hecho, ya hay algunas personas que se ocupan de la producción de cemento y de ciertos productos químicos”, dice Macdonald.
Además, con Macro el usuario puede dividir un problema en partes más pequeñas. La mayor parte del software utilizado para este tipo de modelado está diseñado para ejecutarse en una computadora. “Con la nueva arquitectura de Macro, podemos descomponer fácilmente un problema grande en muchos problemas pequeños, que podemos ejecutar en computadoras separadas”, dice Macdonald. Eso hace que Macro sea muy adecuado para ejecutarse en clústeres informáticos modernos de alto rendimiento. También proporciona un beneficio adicional cuando se trata de planificación del sistema eléctrico. Ciertos aspectos de la expansión (por ejemplo, la transmisión) son demasiado complejos para resolverlos utilizando métodos de optimización convencionales, por lo que la mayoría de los CEM asumen ciertas aproximaciones. Pero con Macro, la pieza de transmisión se puede separar del resto del problema y resolverse por separado utilizando técnicas de inteligencia artificial, generando una solución más precisa que luego se puede incorporar al modelo general.
Además, los desarrolladores de Macro pusieron gran énfasis en la facilidad de uso. Desarrollaron una “taxonomía” de usuarios potenciales y simplificaron el flujo de trabajo de cada grupo tanto como fue posible. La mayoría de los usuarios simplemente quieren ingresar sus datos usando Excel y otras herramientas con las que están familiarizados, hacer un análisis de algún problema y obtener una respuesta. Otros son modeladores que quieren añadir una nueva tecnología o política; Es posible que esas personas necesiten escribir algún código informático adicional, pero no mucho. Finalmente, hay desarrolladores que desean agregar nuevas características o elementos grandes al modelo y necesitarán mucha codificación. “Hemos estructurado las cosas en Macro para que la vida sea mucho más fácil para los dos primeros grupos de usuarios, a costa de que sea un poco más difícil para los desarrolladores”, dice Macdonald. El equipo ahora está desarrollando una interfaz gráfica para el modelo para que la mayoría de la gente nunca tenga que usar código. “Simplemente interactuarán con él como lo hacen con la mayoría del software que utilizan”.
Planes futuros: uso de Macro para guiar la formulación de políticas, en tiempo real
Christopher Knittel, profesor George P. Shultz en la Sloan School of Management del MIT, planea utilizar Macro para diseñar políticas energéticas. Su visión está inspirada en la experiencia del profesor John Sterman del MIT Sloan, quien dirigió el desarrollo del simulador climático global “En-ROADS”, así como un modelo de dinámica de sistemas que realiza análisis rápidos pero aproximados, permitiendo a los usuarios probar, en tiempo real, diferentes enfoques para reducir las emisiones de carbono.
Al igual que con el simulador climático global, utilizar Macro para realizar un análisis completo de una política propuesta puede llevar días. Pero existen técnicas para crear un “emulador” que podría generar un resultado aproximado en cuestión de segundos. En su papel como director de la misión “Permitir nuevos enfoques políticos” del Proyecto Climático del MIT, Knittel está explorando la posibilidad de apoyar un “proyecto emblemático” para construir un emulador que se sume al modelo Macro completo que podría ejecutarse en tiempo real. Knittel y su equipo luego se reunirían con responsables políticos selectos y los invitarían a utilizar Macro para ver cómo diversas medidas políticas afectarían las temperaturas globales, las concentraciones de gases de efecto invernadero, los precios de la energía, el aumento del nivel del mar, etc.
Al utilizar el emulador “se pierde cierta precisión o algunas capacidades del modelo Macro completo”, señala Knittel, por lo que prevé permitir que los miembros del Congreso comiencen a ejecutar el emulador para diseñar una política. “Luego, antes de que el legislador redacte el proyecto de ley, el equipo académico ejecutaría el modelo Macro completo para confirmar la precisión de los resultados del emulador”, dice Knittel. “Ese ejercicio podría ayudar a convencer a los responsables políticos de qué palancas políticas deberían utilizar”.
Macro se ha lanzado como software de código abierto, disponible gratuitamente para fines comerciales y de investigación. Ha sido probado por colaboradores en Estados Unidos, Corea del Sur, India y China. Varios de esos equipos están desarrollando modelos nacionales y regionales para que otros los utilicen en su trabajo.