Rollende black-outs. Onregelmatige prijzen. Beperkte opslag voor overtollige energie opgewekt door hernieuwbare energiebronnen.

Allemaal teisteren het Amerikaanse energiesysteem. Ideeën voor verbetering variëren van het verdwijnen van huiseigenaren tot het volledig opnieuw ontwerpen van het systeem.

Een studie van de Universiteit van Buffalo en onderzoekers van de Purdue University biedt een meer praktische suggestie:verbeter de voorspelling van de energievraag met voorspellende modellen die de onderlinge afhankelijkheden tussen verschillende energiesectoren en eindgebruikers, zoals eengezinswoningen of fabrieken, vastleggen.

"Het verbeteren van de vraagprognose kan nutsbedrijven helpen om stabielere prijzen en betrouwbaardere service te bieden aan huiseigenaren en andere klanten. Dat is vooral belangrijk gezien de verouderende energiesystemen van het land, die onder druk staan ​​naarmate het klimaat blijft opwarmen en extreme weersomstandigheden intensiveren, " zegt de corresponderende auteur van de studie, Sayanti Mukherjee, doctoraat, een assistent-professor industriële en systeemtechniek aan de UB School of Engineering and Applied Sciences.

De studie beschrijft een voorspellend model dat de onderzoekers ontwikkelden dat aantoont hoe de vraag naar elektriciteit en aardgas sterk van elkaar afhankelijk zijn. Het model houdt ook rekening met de onderlinge afhankelijkheden in vier eindgebruiksectoren:woningen, reclame, industriële en elektrische energieproductie.

In de staat New York, het model verbeterde de nauwkeurigheid van de voorspellingen van de residentiële aardgasvraag met 15% tijdens de voorgaande lente- en herfstmaanden.

"Dat klinkt misschien niet zo veel, maar je hebt het over een onderschatting van aardgas die in de hele staat oploopt tot tientallen miljoenen dollars per maand, ' zegt Mukherjee.

"Dit is een van de eerste gevallen waarin de impact van het klimaat op de gekoppelde elektriciteits-aardgassector wordt geëvalueerd. De meeste onderzoeken richten zich op het een of het ander, maar ons werk heeft aangetoond dat dit kan leiden tot een aanzienlijke verkeerde voorstelling van de vraag, " zegt co-auteur Roshanak Nateghi, doctoraat, Purdue assistent-professor industriële techniek en milieu- en ecologische techniek.

"Wat betreft de nutsbedrijven die onze elektriciteit en aardgas leveren, de meeste zijn afzonderlijke entiteiten die zelden informatie over vraagprognoses delen. Ons werk heeft aangetoond dat dit daadwerkelijk tot verliezen kan leiden voor de nutsbedrijven, aangezien de vraagprognoses nauwkeuriger zijn wanneer rekening wordt gehouden met het gekoppelde karakter van de twee diensten, " zegt Renée Obringer, hoofdauteur van de studie en een Ph.D. kandidaat in milieu- en ecologische engineering bij Purdu.

Model houdt rekening met 57 variabelen

Hoewel de meeste nutsbedrijven overwegen om weerpatronen te veranderen, de onderzoekers stellen dat een meer holistische benadering nodig is.

Hun eerdere onderzoek suggereert andere klimaatvoorspellers, zoals gemiddelde dauwpunttemperatuur en extreme maximumtemperatuur, een nauwkeuriger beeld geven van de toekomstige elektriciteitsvraag.

In de nieuwe studie de co-auteurs creëerden een model van 57 variabelen, inclusief klimaat- en weergegevens, historische vraag naar aardgas en elektriciteit, en sociaaleconomische gegevens van het Amerikaanse ministerie van arbeid.

De onderzoekers kozen er om verschillende redenen voor om het model toe te passen op de staat New York. Onder hen:het is de vierde meest bevolkte staat, het heeft de op twee na grootste economie en het is de vijfde grootste verbruiker van aardgas.

Het model bleek het meest effectief van maart tot mei en van september tot november. In deze maanden toonde het het vermogen om beter te presteren dan traditionele modellen in alle sectoren, met uitzondering van de industriële sector.

Het model deed het ook goed van juni tot augustus, wanneer de vraag naar elektriciteit is gegroeid als gevolg, gedeeltelijk, aan het gebruik van airconditioners en een opwarmend klimaat. Het was minder effectief tijdens de wintermaanden en voor bepaalde sectoren, zoals elektriciteitscentrales.

Het model is generiek genoeg, zeggen de onderzoekers, toe te passen op andere regio's of staten, en er is de mogelijkheid om het kader uit te breiden met andere nutsvoorzieningen, zoals water.