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Aplicación de herramientas de HPC, para el desarrollo de un sistema de pronóstico operativo de la generación de energía eléctrica de plantas fotovoltaicas

Código del proyecto
FSE_1_2013_1_10975
Fecha de inicio
2014/03/01
Beneficiario
Pablo Ezzatti : Facultad de Ingeniería
Duración
33
Año de convocatoria
2013
Departamento
No Corresponde

Resumen publicable

Uruguay se encuentra en una etapa de creciente incorporación de fuentes energéticas renovables en el sistema. El avance de estas fuentes de energía, con la consiguiente diversificación de la matriz energética del país necesita avances en la predicción tanto del consumo eléctrico como de la generación. La inserción de la energía eólica motivó el desarrollo de una herramienta de predicción operativa del recurso eólico, GFS-WRF-MOS del proyecto ANII FSE2009_29. Dicha herramienta se basa en un modelo de circulación general (GFS), un modelo regional (WRF) y un modelo estadístico (MOS). La información está disponible públicamente en el sitio www.fing.edu.uy/cluster/eolica. Además, recientemente se ha llegado a un acuerdo entre la Facultad de Ingeniería-UTE para la transferencia de la herramienta al ente.
Teniendo en cuenta la necesidad de predecir la generación de energía solar y la experiencia sobre el modelado numérico para estimar la energía eólica anteriormente descrita, en este proyecto se plantea desarrollar un sistema de pronóstico operativo de corto plazo (24 horas) de generación de energía solar fotovoltaica. El mismo estará basado en la optimización del modelo numérico en términos de la simulación de procesos físicos relevantes, el desarrollo de técnicas computacionales que permitan el funcionamiento en tiempo real en condiciones óptimas y la evaluación del impacto de asimilación de datos de radares regionales.
En cuanto a las distintas condiciones de simulación de los procesos físicos, se plantea evaluar, la elección óptima de resoluciones espaciales, temporales y de esquemas de: radiación, microfísica de nubes, procesos de formación de cumulus así como procesos de capa límite atmosférica. Dados los altos requerimientos computacionales asociados se plantean evaluar la incorporación de técnicas de computación de alto desempeño a la herramienta propuesta. El objetivo es alcanzar una herramienta precisa, eficiente (en tiempo de ejecución como de consumo energético) y que implique inversiones económicas modestas.

Productos académicos

Artículo

Silva, J. P., Hagopian, J., Burdiat, M., Dufrechou, E., Pedemonte, M., Gutiérrez, A., Ezzatti, P. (4 2014). Another step to the full GPU implementation of the weather research and forecasting model. The Journal of Supercomputing, 70, 746–755. doi: https://www.doi.org/10.1007/s11227-014-1193-y

Artículo

Baya, R., Porrini, C., Pedemonte, M., & Ezzatti, P. (3 2018). Task Parallelism in the WRF Model Through Computation Offloading to Many-Core Devices. doi: https://www.doi.org/10.1109/pdp2018.2018.00100