A previsão do tempo nem sempre é muito precisa e, para a maioria das pessoas, não saber se vai chover nas próximas horas não é um grande problema. Quando se trata das redes de energia, no entanto, não ter certeza de como o clima estará naquele dia pode significar uma grande emissão de carbono, contribuindo para a crise climática.
Se fosse possível prever melhor as mudanças do tempo, poderíamos impedir que grandes quantidades de dióxido de carbono fossem enviadas para a atmosfera.
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Redes de energia e emissão de carbono
Segundo o Wired UK, em um dia ensolarado de primavera na Grã-Bretanha, a energia solar consegue ser responsável por 30% de toda a eletricidade produzida na ilha. O número exato varia muito, mas sob condições ideais os painéis solares podem produzir 9 gigawatts (GW) de energia (eles têm melhor desempenho em dias frios, mas ensolarados), uma grande parte da demanda energética média de 30 GW.
Mas se uma grande nuvem desce sobre o sudoeste, onde muitos dos painéis solares da Grã-Bretanha estão situados, uma parte significativa dessa energia renovável desaparece repentinamente da rede. Centenas de megawatts de energia são perdidos com a mudança do tempo.
Ter toda a energia de uma estação apagada em minutos não é o ideal, obviamente. Por isso, é planejada uma produção de energia reserva para intervir e suavizar problemas causados por mudanças na produção solar.
Na caso da Grã-Bretanha, o órgão nacional responsável pela energia da ilha, o National Grid Electricity System Operator (ESO), pede às usinas de combustíveis fósseis que produzam essa energia extra, geralmente queimando gás natural — o que significa uma grande emissão de carbono.
A colaboração da previsão do tempo
Uma maneira de contornar isso seria melhorar a previsão do tempo. Se fosse possível saber exatamente quanta energia solar a Grã-Bretanha provavelmente produziria em qualquer momento do dia, o ESO poderia reduzir a quantidade de energia que mantém na reserva, reduzindo a pegada de carbono total da rede de energia.
Jack Kelly, cofundador da Open Climate Fix, uma organização sem fins lucrativos com foco na redução das emissões de gases de efeito estufa, explica uma possível maneira de melhorar muito as previsões do tempo.
“Sou um pesquisador de machine learning (ou aprendizado da máquina) que está apavorado com a mudança climática e deseja fazer todo o possível para tentar consertá-la”, disse Jack ao Wired UK. Ele estima que melhores previsões solares no Reino Unido poderiam economizar 100.000 toneladas de dióxido de carbono sendo emitidas a cada ano.
A ideia do pesquisador é usar o aprendizado de máquina, uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas ao usuário a partir de inteligência artificial e big data, para melhorar a previsão do tempo solar. A geração de eletricidade solar poderia ser prevista com menos de algumas horas de antecedência.
Jack diz que precisaria saber exatamente onde cada nuvem estará localizada em relação a um painel solar. Também seria necessário compreender como o tamanho e a forma das nuvens influenciam a quantidade de luz solar que chega aos painéis.
A Open Climate Fix está treinando um modelo de aprendizado de máquina em imagens de satélite e dados de geração de energia de 700 sistemas de energia solar na Grã-Bretanha.
A empresa também está executando um projeto para mapear instalações solares por meio do OpenStreetMap, usando novamente o machine learning.