Beijing – Um grupo de pesquisadores da Universidade Peking e da Academia de DAMO, subordinada ao Grupo Alibaba, publicou na revista Nature um inventário abrangente e de alta precisão da infraestrutura de energia eólica e solar da China.

O estudo publicado nesta semana oferece uma avaliação baseada em dados sobre como a coordenação interregional pode melhorar a integração das energias renováveis no maior e mais rápido sistema de energia renovável do mundo.

A equipe utilizou um modelo de IA para analisar mais de 7,56 terabytes de imagens de satélite de alta resolução. Isso permitiu identificar e mapear 319.972 instalações de energia solar e 91.609 turbinas eólicas em 1.915 distritos chineses em 2022.

Esse conjunto de dados detalhado oferece uma “visão abrangente do panorama de energia renovável do país”, disse Liu Yu, professor da Escola de Ciências da Terra e do Espaço da Universidade Peking e autor correspondente do artigo.

Uma das principais conclusões desse esforço de pesquisa é que a expansão do escopo geográfico da coordenação aumenta significativamente a eficácia da complementaridade entre energia solar e eólica. Essa combinação natural, em que a energia solar atinge picos durante o dia e a eólica costuma gerar mais à noite, pode suavizar a variabilidade inerente às fontes renováveis em determinadas áreas.

O estudo modelou quatro estratégias diferentes para integrar essas energias, variando da integração provincial à coordenação nacional completa. Os resultados demonstraram que uma estratégia de coordenação interprovincial em escala nacional é a mais eficaz.

Em um sistema com 80% de flexibilidade despachável, essa abordagem poderia aumentar a penetração efetiva da energia renovável em 99,88 terawatts-hora (TWh), de acordo com o estudo.

Essa quantidade equivale a 9,1% da geração total de energia solar e eólica calculada no estudo e poderia abastecer a carga média nacional por aproximadamente 120 horas. Fundamentalmente, isso representa uma quantidade significativa de “nova” energia limpa que, de outra forma, seria desperdiçada devido a cortes de geração (curtailment), sem exigir qualquer capacidade de geração adicional.

Ao utilizar IA para criar uma base de dados robusta, esta pesquisa oferece um caminho escalável para a China integrar seus vastos recursos renováveis de forma mais eficiente e avançar em suas metas de neutralidade de carbono.