A medida que los formuladores de políticas buscan reducir el dióxido de carbono y otros contaminantes mediante aumentos en la energía renovable, mejorar la eficiencia energética o electrificar el transporte, Surge una pregunta clave:¿Qué intervenciones brindan los mayores beneficios para evitar los efectos negativos para la salud de la contaminación del aire?

Para abordar esta pregunta, Es importante comprender cuánta contaminación liberan en diferentes momentos las centrales eléctricas del sistema eléctrico. La cantidad de contaminación que se produce por unidad de energía en la red eléctrica se mide por lo que se conoce como intensidad de emisiones. Tradicionalmente, los formuladores de políticas y los modeladores de energía han utilizado las intensidades de emisiones promedio anuales, promediadas en todas las plantas de energía durante todo un año, para estimar las emisiones evitadas por una intervención en el sistema de energía. Sin embargo, Al hacerlo, se pasa por alto el hecho de que muchas intervenciones afectan solo a un determinado conjunto de centrales eléctricas, y que estos efectos pueden variar según la hora del día o el año.

Mediante el uso de emisiones marginales que se recopilan cada hora y se contabilizan por ubicación, los responsables de la formulación de políticas pueden obtener información importante que de otro modo se perdería, según una nueva investigación. Este enfoque puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a comprender con mayor claridad los impactos de las diferentes políticas y opciones de inversión.

Emisiones medias y marginales:una diferencia importante

Los científicos probaron la diferencia entre las emisiones medias y marginales analizando la electricidad de PJM, el mercado de electricidad mayorista más grande de los Estados Unidos. PJM produce alrededor de 800 teravatios hora de electricidad por año, suficiente para alimentar una quinta parte de los EE. UU., Y contribuye aproximadamente con el 20 por ciento de las emisiones del sector eléctrico de EE. UU. Sus hallazgos, publicado en Ciencia y tecnología ambiental , muestran que ignorar la diferencia entre las emisiones marginales y medias puede conducir a grandes errores al estimar las emisiones evitadas por las intervenciones, así como la salud asociada, daños ambientales y del cambio climático.

Los investigadores muestran que para ciertas intervenciones, El uso de intensidades de emisiones promedio de PJM puede subestimar los daños evitados en casi un 50 por ciento en comparación con las intensidades marginales que explican qué centrales eléctricas se ven realmente afectadas. En otras palabras, el uso de valores promedio puede hacer que un legislador piense que una intervención es solo la mitad de efectiva de lo que realmente es, potencialmente comprometiendo su implementación a pesar de sus grandes beneficios.

Si bien los funcionarios históricamente han utilizado intensidades de emisiones promedio para calcular la contaminación en el sector eléctrico, en algunos casos, esto ha llevado a estimar incorrectamente los impactos en comparación con un enfoque de emisiones marginales, dijo la coautora del estudio, Inês Azevedo, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería de Recursos Energéticos de la Escuela de la Tierra de Stanford, Ciencias de la energía y el medio ambiente (Stanford Earth).

Los investigadores también destacan la importancia de utilizar estimaciones actualizadas de la intensidad de las emisiones. En su papel muestran que el uso de estimaciones con solo un año de antigüedad puede sobrestimar los daños evitados entre un 25 y un 35 por ciento.

"La red eléctrica está cambiando rápidamente, pero los datos de intensidad de las emisiones a menudo se publican con un gran retraso, "dijo Priya Donti, un doctorado estudiante de la Universidad Carnegie Mellon y coautor del estudio. "Nuestro estudio demuestra la importancia de actualizar estos datos con frecuencia".

Mejorando las políticas

"La Universidad de Boston utilizó parte de nuestro trabajo anterior sobre emisiones marginales para decidir dónde adquirir energía renovable, modelando la medida en que diferentes adquisiciones reducirían las emisiones, "dijo Azevedo, refiriéndose al Plan de Acción Climática de la institución. "Es interesante pensar si otros tomadores de decisiones podrían comenzar a usar el mismo tipo de herramientas para informar los planes de acción climática a nivel de ciudad y estado".

Este tipo de herramientas pueden ayudar a los responsables de la toma de decisiones a comprender los impactos de las diferentes opciones de política e inversión. Dijo Donti. "Queremos ayudarlos a diseñar intervenciones que brinden los mayores beneficios cuando se trata de abordar el cambio climático y mejorar la salud humana".

Azevedo también es investigador principal del Instituto para el Medio Ambiente de Stanford Woods. J. Zico Kolter de Carnegie Mellon University es coautor del estudio. La investigación fue apoyada por el Center for Climate and Energy Decision Making (CEDM) en un acuerdo entre la Universidad Carnegie Mellon y la National Science Foundation. El estudio también fue financiado por el Programa de Becas de Investigación para Graduados de la Fundación Nacional de Ciencias y la Beca para Graduados en Ciencias Computacionales del Departamento de Energía.