El National Laboratory of the Rockies (NLR) presentó, en conjunto con la empresa privada Xcel Energy, una herramienta digital para aplicar algoritmos inteligentes que prevengan la sobrecarga de la red eléctrica en pleno boom de los vehículos eléctricos y los centros de datos.
Aumentó el consumo eléctrico en EE. UU.
En los últimos meses, organismos de relevancia como la EIA advirtieron sobre el incremento del consumo eléctrico y la insuficiencia de las redes tradicionales para responder por la demanda. De cara al futuro, está previsto que estados como Texas y Virginia multipliquen el gasto eléctrico gracias a la expansión de los centros de datos.
Y, aunque el desarrollo de la inteligencia artificial es el factor causante más citado para explicar la saturación de este sistema, existe otra variable de peso: la consolidación de la industria de los vehículos eléctricos. Según la investigación de Xcel Energy y el NLR, el creciente uso de estos transportes representa un desafío para los transformadores.
La empresa de servicios eléctricos testeó a usuarios de Colorado, Minnesota, Wisconsin, Michigan, Dakota del Norte, Dakota del Sur, Texas y Nuevo México, y constató que «un número creciente» de ellos está adquiriendo automóviles eléctricos que generan «impacto adverso» en la demanda de energía.
Si bien se trata de vehículos que cooperan con la descarbonización atmosférica y conducen a la sociedad hacia la transición energética y el abandono de los hidrocarburos, la red eléctrica estadounidense no está lista para responder al consumo en sus terminales de carga.
En este escenario, la colaboración entre la institución perteneciente al Departamento de Energía y el servicio de electricidad estuvo orientada a diseñar una estrategia de «gestión inteligente de la energía (SEM)» que evite el desembolso de millonarias inversiones en modificaciones de infraestructura para adaptarla a las nuevas exigencias.
Sirviéndose de desarrollos sofisticados en materia de procesamiento de información digital, las partes involucradas concluyeron en que la clave está en distribuir el consumo para evitar la sobrecarga en horas pico, para lo cual es indispensable conocer el patrón de uso de los clientes.
«Se descubrió que la SEM, combinada con los largos periodos de tiempo en que los vehículos residenciales suelen estar disponibles para cargarse, permitió que más del 94% de las sesiones de carga se completaran sin aumentar el número de sobrecargas de transformadores», detallaron desde el proyecto.
La solución propuesta: el sistema EVI-DiST
A partir del descubrimiento, el NRL y Xcel Energy lanzaron una herramienta de código abierto que permitirá a cualquier servicio de electricidad cargar los datos de consumo de su zona de cobertura para evaluar la eficiencia de la SEM.
Nombrado como EVI-DiST, el software detecta el estado de la red y distribuye la carga de acuerdo al mismo. De esta manera, en horarios donde los transformadores se encuentran operando al 100% de su capacidad, el sistema se programa en carga lenta para no sobreexigirlo.
Al contrario, en franjas horarias donde el consumo cae, como la noche, el uso se verá menos restringido. De acuerdo a la dinámica, las tarifas también irán cambiando, entendiendo que en horarios de mayor demanda el costo será más elevado.
Una forma de lidiar con los gastos de infraestructura
La novedad de EVI-DiST es que permitirá al Estado y a las empresas contar con una instancia de prueba antes de invertir millones de dólares en la modificación de la infraestructura eléctrica para contar con la capacidad necesaria para hacer frente a las exigencias de la nueva era tecnológica.
«Estas modernizaciones pueden ser costosas y requerir mucho tiempo, lo que puede afectar tanto la calidad del servicio como el costo para los usuarios», observaron los expertos. Por ello, una solución inteligente y asequible como EVI-DiST garantiza información crucial para planificar la transición hacia la electromovilidad.