Las microrredes de almacenamiento de energía solar + energía minimizan el impacto de las interrupciones de la energía durante los incendios forestales

Según los investigadores del Laboratorio Nacional de Lawrence Berkeley en los Estados Unidos, las microrredes equipadas con sistemas de almacenamiento solar + pueden mantener el costo promedio de energía nivelado (LCOE) por debajo de $ 0.30 / kWh. Y limite las interrupciones anuales de seguridad pública a un rango de 2 a 3 por ciento de la demanda anual de energía.

Investigaciones recientes sugieren que para las comunidades en áreas fronterizas boscosas y rurbanes, como California y gran parte de la costa oeste de los Estados Unidos, el uso de microgridaciones de almacenamiento solar + de energía durante la temporada de incendios forestales puede minimizar los problemas de seguridad pública (PSP) causados ​​por cortes de energía .

Sin embargo, las microrredes no se han evaluado completamente para comprender el potencial de los 46 millones de estadounidenses que viven cerca de bosques o en áreas con alto riesgo de incendios forestales, como las áreas forestales y fronterizas entre las áreas urbanas y rurales, para mejorar su resistencia a los incendios forestales.

Para llenar este vacío, un estudio del Laboratorio Nacional de Lawrence Berkeley ha creado un nuevo marco de modelado y ha evaluado el potencial de aplicaciones solares y de batería en áreas que perderían energía durante una advertencia de incendios forestales.

El marco de modelado de LBNL incluye:

Modelos de agrupación para identificar comunidades basadas en la construcción de datos de huella, severidad del riesgo de incendio y potencial de energía renovable;

Construyendo modelos de simulación que pueden cuantificar la demanda de energía;

Modelo de optimización del sistema de energía para microrred auxiliar.

LBNL deja en claro que las microrredes son cuadrículas locales controladas que se pueden desconectar de la red regional y operar de forma independiente.

El laboratorio introdujo una herramienta de optimización para modelar la microrred en el borde del bosque y luego evaluó siete regiones en California con diferentes condiciones climáticas.