Cortesía de ERCOT; Ilustración fotográfica de Alyse Markel
Para que la red del estado continúe funcionando, los operadores del Consejo de Confiabilidad Eléctrica de Texas (ERCOT) deben suministrar hasta 75,000 megavatios de electricidad para satisfacer la demanda. Pero una cascada de eventos el 14 de febrero (temperaturas raras en caída libre, hasta 11 pulgadas de nieve, miles de personas encendiendo sus termostatos simultáneamente y plantas de energía que se desconectan espontáneamente) resultó en una pérdida prolongada de energía para millones de personas.
Las funciones a menudo fallan en el límite de su dominio de validez, lo que conduce a los llamados casos límite: una situación que solo ocurre en un parámetro operativo extremo. Un caso límite puede ser esperado o inesperado. Un altavoz estéreo puede distorsionar el sonido cuando se reproduce al máximo volumen, o un sitio web diseñado para manejar 10,000 usuarios puede fallar cuando 50,000 personas intentan conectarse. Los comportamientos cuantitativamente diferentes ocurren en los bordes de un sistema, y la falta de planificación para estas anomalías puede tener consecuencias devastadoras.
“Nuestro récord de demanda máxima de todos los tiempos es de alrededor de 75,000 megavatios”, dice Joshua D. Rhodes, Ph.D., quien trabaja con Webber Energy Group en la Universidad de Texas en Austin. “Para mantener las luces encendidas en Texas, habríamos tenido que impulsar el sistema hasta 76.000 megavatios, más que nunca. La investigación del profesor Rhodes se centra en el sistema de electricidad a granel, y los modelos de optimización de la red que construye con frecuencia dan como resultado casos extremos. «Estoy llevando la cuadrícula al extremo, o lo que pensé que eran extremos».
En el pasado, esto podría haber significado probar los extremos solares o eólicos en la red y garantizar que la oferta coincidiera con la demanda. «Entramos en el invierno de 2021 después de ejecutar escenarios en los que teníamos una alta demanda y una baja oferta, pero todos resultaron muy bien», dijo Rhodes. «Es porque estábamos usando estándares meteorológicos históricos para mirar hacia el futuro».
La planificación para casos extremos es abrumadora, costosa y, a veces, se pasa por alto. En el mejor de los casos, los casos marginales que no se tienen en cuenta no llegan a los usuarios al margen; en el peor de los casos, provocan fallos drásticos en el sistema. Una confluencia de casos limítrofes provocó la caída del Desafiador transbordador espacial en 1986 (ver recuadro).
Cuando dos o más cajas de borde se encuentran, forman una caja de esquina. Los casos especiales son valiosos al depurar un sistema complejo, pero a menudo son más difíciles y costosos de probar porque requieren configuraciones máximas en varias dimensiones. ¿Qué sucede cuando un automóvil autónomo malinterpreta un semáforo debido a un rayo y cruza una intersección? Estos casos extremos son poco probables, pero no están fuera del ámbito de lo posible, y los expertos los planifican utilizando ecuaciones que prueban la validez de un sistema.
Las funciones son las más útiles. «Cero es siempre una buena prueba de caso, porque algo puede salir mal con cero», dice Tony Mann, director del Centro de Matemáticas de la Universidad de Greenwich en Londres. Dado que una función no se puede dividir por cero y el cero no tiene logaritmo, este valor puede hacer que el software no funcione correctamente si no fue diseñado específicamente. «O tomamos la raíz cuadrada de un número negativo y vemos si el software falla, porque la mayoría de los sistemas no pueden manejar números complejos o imaginarios».
El cero se usa para significar cualquier tipo de entrada nula (ya sea indefinida, una matriz vacía o el número cero), revelando si un sistema se comporta como se esperaba. Las pruebas 1 y 2 en una función, por otro lado, muestran cómo funciona el sistema con una entrada «normal». Probar «max» (es decir, el límite superior de una aplicación) es una forma de probar una aplicación bajo estrés, incluso si el máximo parece inverosímil. Un error puede proporcionar información valiosa que podría cambiar el diseño de un producto o servicio antes de que ocurra un desastre real. “Por lo general, un caso límite surge cuando se construye algo y, con el tiempo, surgen condiciones que no se esperaban; las suposiciones que hizo originalmente ya no son válidas ”, dice Mann.
En el caso del apagón de Texas, los sistemas de agua de enfriamiento congelados y los problemas de suministro de combustible llevaron a la red a un caso extremo que hizo que la flota de la planta de energía no pudiera suministrar suficiente energía eléctrica para satisfacer la demanda, según Rhodes. Esta falla subrayó «la necesidad de planificar una red confiable con la restricción (o límite) de este suministro», explica. Las pruebas de límites para tales escenarios pueden ser costosas, pero los costos de abandonar las pruebas pueden ser mayores. “No sé si la falla de múltiples sistemas nos ha llevado al límite”, dice Rhodes, “pero ciertamente nos acercó al límite. »
Challenger: un estudio de caso
Apenas 73 segundos después del despegue el 28 de enero de 1986, NASA Desafiador El transbordador espacial explotó, matando a los siete astronautas a bordo. Una junta de revisión encontró algunos casos extremos que contribuyeron a la desaparición de la nave espacial, pero más notablemente, las temperaturas inusualmente frías fueron las culpables.
DesafiadorLos cohetes de pólvora S estaban clasificados para temperaturas de 39 grados Fahrenheit o más, pero la temperatura del suelo en el lanzamiento era de solo 24 grados. Esto, a su vez, causó un mal funcionamiento al lanzar un sello en el propulsor de polvo del lado derecho de la lanzadera, que liberó gas caliente bajo presión. El gas rompió un puntal que conectaba el propulsor al tanque de combustible externo, destruyendo ambos.
–Courtney linder
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