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La computación avanzada de NREL facilita el análisis de posibles ubicaciones de plantas híbridas

Publicado: 13/12/2024

Con el objetivo de continuar mejorando la computación de alto rendimiento (HPC), el equipo de Capacidad de Modelado, Simulación y Optimización (MSOC) colabora regularmente con otros investigadores del Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL) en Estados Unidos para aumentar la eficiencia y la escalabilidad del software utilizado para simular el rendimiento horario de las plantas eólicas y solares fuera de la red.

Mapa.
Mediante la computación de alto rendimiento, se puede realizar un barrido de 50.000 sitios para analizar los costes del hidrógeno con un diseño óptimo de plantas híbridas en todo EE.UU. Foto: Ignas Satkauskas, NREL.

Esta iniciativa surgió a raíz de un encargo por parte de una oficina del Departamento de Energía de EE.UU. a NREL, para analizar los costes del hidrógeno con un diseño óptimo de plantas híbridas en todo el país. El hidrógeno con bajas emisiones de carbono presenta un acelerador atractivo para la energía renovable en regiones con recursos renovables limitados, pero las consideraciones de costes son cruciales para la ubicación y el diseño de la planta.

Utilizando la plataforma de optimización y rendimiento híbrido (HOPP) de código abierto del NREL, los investigadores se propusieron analizar configuraciones de plantas híbridas fuera de la red a escala de gigavatios, incluidos activos eólicos, solares y de electrolizadores, en más de 50.000 posibles ubicaciones de plantas híbridas en todo Estados Unidos.

Para calcular los parámetros de rendimiento de la planta híbrida en cualquier sitio, el software HOPP requiere lecturas de datos de recursos renovables y cálculos de optimización. La versión local de HOPP recuperó datos utilizando la API REST de NREL, lo que era un cuello de botella para la paralelización del código en la computación de alto rendimiento. Para evitar esta limitación, se codificaron rutinas que leen datos del sistema de archivos de la computación de alto rendimiento utilizando la herramienta de recuperación reX. A continuación, para paralelizar los cálculos, se utilizó la implementación del protocolo MPI de Python para distribuir los sitios en muchos núcleos de HPC.

Reducción del tiempo de barrido

La paralelización permite ejecutar muchos cálculos a la vez y dividir los problemas complejos en otros más pequeños y manejables que se pueden resolver al mismo tiempo. Permite una ejecución más eficiente del código, lo que mejora la eficiencia informática y reduce los costos.

El flujo de trabajo paralelo y escalable redujo el tiempo de ejecución de barrido de 50.000 sitios en 75 días, en una computadora portátil a 42 minutos en 100 nodos (3.000 rangos) de Eagle, el sistema HPC anterior de NREL. Los tiempos de barrido rápidos permitieron una depuración rápida de la ejecución de barrido y pusieron el software a disposición para el análisis en cuestión de días.

Una utilización más eficiente de GreenHEART, la versión de código integrado que incluye HOPP, permitió a los investigadores explorar y analizar estrategias de reducción de costos en la electrólisis con energía renovable fuera de la red. Esas estrategias incluyen la selección de sitios con abundantes recursos eólicos, recursos eólicos y solares complementarios, y la optimización del tamaño de los recursos eólicos y solares para perfeccionar el factor de capacidad de la planta híbrida. Estas estrategias se correlacionan con una mayor producción de hidrógeno y una menor sustitución de las pilas de electrolizadores, lo que da como resultado una reducción de los costes generales del hidrógeno.

Publicado en: Smart Grid Etiquetado como: Almacenamiento Datos, Desarrollo Sostenible, Energía de Hidrógeno, Energía Renovable, Energía Solar, Hidrógeno Renovable

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