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National Aeronautics and Space Administration2da Parte: El Uso de Productos de la NASA para unSector Energético Más Resiliente al ClimaJune 8, 2021
Esquema de la Capacitación 1ra Parte: Introducción a las Observaciones de la Tierra (EO por sus siglas en inglés) para laGestión Energética– 1ro de junio 2da Parte: El Uso de los Productos de la NASA para un Sector Energético Más Resiliente alClima– 8 de junio 3ra Parte: Recursos de la NASA para la Energía Renovable y la Formulación deAplicaciones para la Energía Eficiente– 15 de junio 4ta Parte: Acceso a Datos: el Proyecto NASA Prediction of Worldwide Energy Resources(Predicción de Recursos Energéticos a Nivel Mundial) o POWER– 22 de junioNASA’s Applied Remote Sensing Training Program2
Logística del Curso Cuatro presentaciones de una hora con sesión para preguntas y respuestas– Las grabaciones de las presentaciones estarán disponibles en la página web de lacapacitación Tarea:– Se asignará una tarea después de la 4ta parte– Debe enviar sus respuestas vía Formularios de Google– Fecha límite para entregar la tarea: martes, 6 de julio Certificado de Finalización de Curso:– Asista a las cuatro sesiones en vivo– Complete la tarea asignada dentro del plazo estipulado (acceso desde la página deARSET)– Recibirán sus certificados aproximadamente tres meses después de la conclusión delcurso de : marines.martins@ssaihq.com Prerrequisitos:– Fundamentos de la Percepción Remota (Teledetección)NASA’s Applied Remote Sensing Training Program3
2da Parte- Esquema Presentar la resiliencia climática y las amenazas ambientales al sector energético Presentar ejemplos de la vida real:– Potencial de incendios forestales en tiempo casi real y prevención deimpactos en la infraestructura energética y provisión de servicios– Evaluación en base a satélites de campañas de restauración de servicioseléctricos en Puerto Rico después del huracán María– Monitoreo de la fiabilidad de la hidroenergía en Malawi usando datossatelitales y machine learning (aprendizaje automático)NASA’s Applied Remote Sensing Training Program4
Resiliencia Climática y el Sector Energético
La Importancia de la Resiliencia Resiliencia: la capacidad de prepararse, responder y recuperarse de las interrupciones.– "La resiliencia del sector energético se refiere a la capacidad de este para anticipar,prepararse y adaptarse a las condiciones cambiantes y resistir, responder yrecuperarse rápidamente de las interrupciones". Los efectos del cambio climático requerirán el endurecimiento de la infraestructuraenergética para mitigar la interrupción del servicio.– Es probable que haya peligros más frecuentes e intensos durante más tiempo.– La infraestructura energética es cada vez más vulnerable, incluso si es construida pararesistir condiciones históricas. Los esfuerzos de resiliencia benefician económicamente a una empresa de energía(gasto gradual planificado versus gasto grande no planificado durante un evento).– También existen beneficios auxiliares, como una mayor fiabilidad y diversidad delsuministro de energía.NASA’s Applied Remote Sensing Training Program6
Vulnerabilidades Infraestructura:– Infraestructura envejecida construida para resistir amenazas y tendencias históricas (no es adecuada para las tendencias actuales y las proyecciones de las amenazasen el futuro)– Falta de agua de enfriamiento– Vegetación o tiempo/ clima que provocan interrupciones– Diseño de infraestructura (falta de redundancia, embotellamientos, líneas en entornoscon mucho viento/ temperaturas altas)– Infraestructura ubicada en áreas cada vez más susceptibles a los peligrosrelacionados con el climaSuministro inadecuado para la demanda de generación, especialmente durante lascargas de demanda máxima (por ejemplo, olas de calor, frío extremo) que provocancaídas de tensión o apagonesEscasez de personal (y personal capacitado en respuesta a desastres y preparación paraemergencias) para responder a emergencias– Los eventos compuestos complican la preparación y la respuestaNASA’s Applied Remote Sensing Training Program7
Amenazas para el Sector EnergéticoRelacionados con el Clima Eventos Catastróficos– Derrumbes, incendios forestales, huracanes, monzones, tornados,inundaciones, tormentas (de lluvia onieve)Cambios Graduales– Cambios en la cepa freática,aumento del nivel del mar, patronesde precipitación Disponibilidad de agua paraenfriamiento?– Aumento de la temperatura del airey el agua Mayor demanda en lastemperaturas altas, agua paraenfriamiento demasiado caliente– Cambios en los vientos Incendios forestales, energía eólicaNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramFuente: Getty ImagesFuente: Getty ImagesPeatones caminan por una calle cubierta de nieveel 15 de febrero de 2021, en Austin, Texas. Fuente:Montinique Monroe/Getty Images8
Amenazas par el Sector EnergéticoEjemplo: Incendios Forestales En muchas regiones del mundo, se prevé que losincendios forestales duren más en áreas más ampliasa medida que el clima se vuelve más cálido y secocon patrones de viento cambiantes– Las temporadas de incendios comienzan antes,los incendios antrópicos accidentales sepropagan rápidamente– Incendios ocurridos en áreas previamente ruralesque han experimentado un crecimientopoblacional– Las pérdidas por incendios forestales aseguradasa nivel mundial alcanzaron los 20 mil millonesde dólares en 2018El riesgo de incendios mayores podríaaumentar seis veces para mediadosdel siglo en EE.UU. Fuente: NOAAClimate.govMitigadores:– Gestión de la vegetación, conductoresrecubiertos, drones, planificación de laresiliencia, mejor planificación del uso del sueloHumo sobre Australia.Fuente: Physics Today(Imagen de la NASA)Fuente: New York Times, 10 de diciembre de 2020NASA’s Applied Remote Sensing Training Program9
Amenazas para el Sector EnergéticoEjemplo: Huracanes (p.ej., La supertormentaSandy, EE.UU.) La proporción de tormentas de categoría 4 y 5 se duplicao triplica según la región– Los vientos, las inundaciones y las marejadasciclónicas dañan la infraestructura e interrumpen elservicioHuracán Sandy– La tormenta afectó a aproximadamente 8.5 millonesde clientes en el Atlántico Medio, Noreste y el Valledel Ohio.– Las inundaciones, especialmente en la ciudad deNueva York (donde la mayoría de las líneas sonsubterráneas), demostraron que la infraestructura detransmisión y distribución subterránea no es inmune alos daños.Mitigadores:– Equipo sumergible– Conversión a líneas subterráneas– Interruptores inteligentesNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramEl huracán Sandy sobre la costa Este de EE.UU. Fuente:NASA, GOES-13.10
Amenazas para el Sector EnergéticoEjemplo: Aumento del Nivel del Mar yMarejada Ciclónica Se espera que el aumento del nivel del mar y lasinundaciones por marejadas ciclónicas aumenten enmagnitud y severidad– Un estudio reciente de la NASA proyecta unaumento promedio del nivel del mar de 65pulgadas (165 cm) para el año 2100 Las centrales eléctricas de baja altitud y lainfraestructura costera corren un mayor riesgo– Más de 100 centrales nucleares estadounidenses,europeas y asiáticas fueron construidas a solounos metros sobre el nivel del mar– Se ven amenazadas por graves inundacionescausadas por el aumento acelerado del nivel delmar y marejadas ciclónicas más frecuentes Mitigadores:– Barreras contra marejadas ciclónicas– Estructuras de protección costera– MicrorredesNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramLa planta de energía nuclear Doel en Amberes, Bélgica.Fuente: Hakai Magazine, August 21, 2018.11
Amenazas para el Sector EnergéticoEjemplo: Tiempo Invernal Severo Aparte del aumento de la prevalencia y la gravedadde los eventos catastróficos, el rango geográfico seexpandirá– Febrero de 2021: históricas nevadas y hielo enTexas que dejan a millones sin electricidad yprovocan la pérdida de vidas debido a lasgélidas condiciones.– En invierno de 2017: Europa enfrentó una escasezde carga eléctrica después de un frío extremoque aumentó la demanda residencialFuente: CBS, Dallas/Fort Worth, 2021.Mitigadores:– Vincular la red de Texas con otras en el MedioOeste– Mantener diversas fuentes de energía (porejemplo, en Europa)– Equipo de preparación para el invierno parasoportar temperaturas bajo ceroNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramUn equipo de Oncor trabaja para restaurar la luz después de latormenta invernal en Texas. Fuente: Smiley N. Pool/StaffPhotographer/Dallas Morning News12
Amenazas para el Sector EnergéticoEjemplo: Sequía y Aridificación en África Energía hidroeléctrica: promedio del 17% de lageneración de electricidad en África; más del 80%en ciertos países– Se espera que África meridional y oriental másque dupliquen su capacidad hidroeléctrica para2030– Impactos en la disponibilidad de agua mayorpotencial de apagones y escasez– Ejemplo: escasez de agua en Ciudad del Cabopara beber y generar energía entre 2015 y 2018Mitigadores:– Medidas suaves: regulaciones para mejorar lagestión de los recursos hídricos, medidas deconfianza incentivadas, uso de modelos parapredecir condiciones climáticas ymeteorológicas cambiantes en la planificación yfinanciación de nuevos proyectos.– Medidas difíciles: aumento de la capacidad dereservorios, control de sedimentos, aumento dela altura de represasNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramLa represa hidroeléctrica en Costa de Marfil. Fuente: TheIndependent, 30 de agosto de 2018Bajos niveles de agua en la represa Theewaterskloof,Sudáfrica Africa. Fuente: Universidad de Birmingham13
Amenazas para el Sector EnergéticoEjemplo: Monzones y Tifones en Asia Los tifones se intensificaron entre un 12 y un 15 por ciento en losúltimos 40 años, lo que afecta la generación de energía renovable yde combustibles fósiles.– Las inundaciones/ precipitaciones aumentarán un 10% enalgunas áreas para el año 2030En India, los monzones impactan la generación de energía y lademanda de energía– Temporada de monzones: vientos fuertes, lluvias intensas,temperaturas más bajas menor demanda de energía menor generación de energía solar, mayor generación deenergía eólica– Temporada seca: viento bajo, temperaturas más altas altademanda de energía mayor energía solar, menor generaciónde vientoMitigadores:– Medidas suaves: uso de modelos para predecir condicionesclimáticas y meteorológicas cambiantes en la planificación dela oferta/ demanda, incentivos y regulaciones para mejorar lagestión– Medidas estrictas: mezcla de generación más diversa: fuentesde energía que siguen la demanda para mantener el equilibrioentre oferta y demanda (energías renovables combinadas conotras fuentes), bombas de desagüe para energíahidroeléctrica, inspecciones de compuertas de aliviadero, usode baterías para almacenar energíaNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramInundación causada por un monzón en Bangladesh.Fuente: Phys.org, 14 de julio de 2020.Paneles solares instalados en Bombay, India. Fuente:Getty Images.14
Amenazas para el Sector EnergéticoEjemplo: Derrumbes en América Latina América Latina está cerrando la brecha de acceso a la energía pero enfrenta nuevos desafíos debido alcambio climático– Tormentas extremas, huracanes y lluvias másintensas que causan un mayor riesgo dedeslizamientos de tierra e inundaciones, queafectan la infraestructura energética, como líneaseléctricas o sitios hidroeléctricos.– Otras partes de América Latina se enfrentan a lasequía, con otros impactos en la infraestructuraenergética, como la escasez de agua para lageneración de energía hidroeléctricaMitigadores:– Medidas suaves: uso de modelos para predecir elriesgo de deslizamientos de tierra / sequía eidentificar la infraestructura en riesgo– Medidas estrictas: cartera de fuentes de energíamás diversa, incluidas las energías renovablesNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramEl proyecto hidroeléctrico Ituango en Colombia, valoradoen 4 mil millones, fue azotado por dos derrumbessignificantes en 2018. Fuente: bnamericas,28 de mayo de 2018.Derrumbes después de la tormenta Eta en Guatemala.Fuente: The Guardian, 7 de noviembre de 2020.15
¿Cómo Se Ve la Resiliencia? Flexibilidad para reasignar recursos(personal, fondos, suministros) Preparación (a través de infraestructura yequipo, contratación de personal,capacitación, reservas de dinero etc.)para eventos catastróficos y cambiosgraduales a lo largo del tiempo Diversificación de fuentes de generaciónsegún el tipo y ubicación de fuentes Microrredes Líneas de distribución subterráneas y elfortalecimiento de líneas de alta tensión Elevación de subestacionesNASA’s Applied Remote Sensing Training Program16
Esfuerzos para la Resiliencia al Clima en el Sector Energético Endurecimiento de Redes– ConEd - 1 mil millones para endurecimiento en caso de tormentas después del Huracán Sandy– Florida Power & Light (FPL) – Fortaleció suinfraestructura después del Huracán Wilma en2005Opciones No Relacionadas con Cables– Cambios en la generación (FPL)– Baterías– Microrredes y energía distribuida– Gestión ambiental – humedalesMitigación de Incendios ForestalesMayor acceso a financiamiento para infraestructurade energía verdeDatos disponibles, accesibles y accionables parainformar decisiones sobre la resiliencia al climaNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramParque eólico Hornsdale, Australia, Fuente:Consolidated Power ProjectsPlanta generadora a gas AES Huntington Beach.Foto de Paul Bersebach, Fuente: Orange CountyRegister/SCNG17
¿Cómo Pueden las Herramientas de la NASAPromover la Resiliencia Energética?Ejemplos Ilustrativos
Uso de Datos de la Observación de la Tierra por Parte de lasCentrales Eléctricas PG&E: Medición de la subsidencia del suelo en el área de servicio India Lights: Luces nocturnas (NTL vía DMSP-OLS), planificaciónde la electrificación rural, datos históricos Power Grid Company of Bangladesh: Planificación de la ruta delas líneas de transmisión Powerhive East Africa, Ltd.: Selección de sitios para microrredes India Central Electricity Authority: Uso de información sobre el uso yla geología del sueloIsagen Productive Energy: Restauración del paisaje Kenya Electricity Generating Company: Puntos de calor geotérmicoSistema de Interconexión Eléctrica para Países de AméricaCentral: Estudios de impacto ambiental y geotécnicosEnergisa: Gestión de la vegetación, condiciones meteorológicas Empresa de Transmisión Eléctrica S.A.: Pronósticos meteorológicosNASA’s Applied Remote Sensing Training Program19
Potencial de Incendios Forestales en Tiempo Casi Real yPrevención de Impactos en la Infraestructura Energética y laProvisión de Servicios Problema:– Un sistema de detección de incendios para mitigarfallas en los cables (corriente anormal) Solución:– Sistema de alerta e incendios móvil iniciado en2004 en Sudáfrica– Datos: MODIS (Satélites NASA Aqua y Terra) Latencia de 1 hora, alta resolución espacial, 4veces al día Puede detectar incendios en llamas yhumeando 1 km2– Sensor “Spinning Enhanced Visible and InfraredImager” (SEVERI) (Meteosat 2da Generación) Datos cada 15 minutos, resolución espacialbaja– Datos a nivel del suelo sobre la infraestructuraNASA’s Applied Remote Sensing Training Program20
Potencial de Incendios Forestales Casi en Tiempo Real yPrevención de Impactos en la Infraestructura Energética y laProvisión de Servicios Solución:– Una notificación de incendio enviada por SMS a los–––––supervisores de campo de EskomAlta credibilidad de las alertas de incendios, aunquese observaron algunas detecciones erróneas cuandoel algoritmo de detección de incendios estaba en susetapas iniciales.A veces, los incendios no se detectaron: el fuego erademasiado pequeño, demasiado frío, o quemabafuera de la ventana temporal de MODISSe encontró que los datos de MSG eran más útiles, yaque la resolución temporal era mayorCasos únicos en los que el fuego no fue detectable:fuegos de cañaverales que comienzan en lasprimeras horas de la mañanaAportes de las partes interesadas: supervisores ypropietarios de EskomEjemplo de un mensaje de texto enviado a un celularen Sudáfrica. Fuente: Davies et al., 2008 Beneficio: las EO se pueden utilizar para monitorearincendios forestales casi en tiempo realNASA’s Applied Remote Sensing Training Program21
Evaluación Basada en Satélites de los Esfuerzos deRestauración de la Electricidad después del Huracán María Problema:– La necesidad del monitoreo oportuno ypreciso de apagones y la restauración de laenergía eléctrica en Puerto Rico (PR) despuésdel huracán María en 2017 Solución:– El uso de datos de luces nocturnas (NTL) paramonitorear las campañas de restauración dela energía eléctrica– Datos y Herramientas: Producto de luces nocturnas BlackMarble, imágenes a nivel de vecindad Sensor de banda Diurna/Nocturna delVisible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) etc.– Minimización de luces extrañas ysesgosNASA’s Applied Remote Sensing Training Program22
Evaluación Basada en Satélites de los Esfuerzos deRestauración de la Electricidad Después del Huracán María Observaciones del monitoreo de la restauración de servicios eléctricos víaBlack Marble– Una reducción de luces nocturnas del80% después del huracán María– En el 90% de los municipios, PR siguió elprotocolo de recuperación– Los apagones de duración larga ( 120días) ocurrieron con mayor frecuenciaen áreas rurales– Las diferencias en la restauración deservicios en las mismas áreas urbanas sedebieron a la densidad poblacional,según el plan de recuperaciónRecuperación Post-Huracán:– Las luces nocturnas informaron, sirvieronpara hacerle un seguimiento a larestauración de servicios eléctricosinformada por la central estatalNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramThe percent of normal NTL power outage spatial extent. The NTL on September 30 isused for post hurricane. Fuente: Román et al., 2019Productossatelitales de NTLcon informesoficiales de lageneración deelectricidaddespués delhuracán María enPR (R 0.839,SE 0.1601,P 0.0001. n 195días. Fuente:Roman et al.,201923
Evaluación Basada en Satélites de los Esfuerzos deRestauración de la Electricidad Después del Huracán María Además del producto estándar deBlack Marble, producto de altadefinición (HD) en proceso– Las imágenes HD se podrán veren Google Earth Engine, fechade lanzamiento por determinar Capacitación de ARSET apartesobre Black Marble disponible aquí Beneficio: Black Marble se puedeutilizar para monitorear larestauración de energía en unárea grande, complementandolos esfuerzos en el sueloFuente: Roman et al., 2019NASA’s Applied Remote Sensing Training Program24
Modelado de la Fiabilidad de la Hidroelectricidad en MalawiUsando Datos Satelitales y Machine Learning Problema:– La dependencia casi exclusiva de la energía hidroeléctrica y los extremos hidroclimáticos (retraso enla temporada de lluvias, sequía, inundaciones) provocancaídas de tensión, apagones y pérdida de carga.Solución:– El marco energía-clima-agua que incluye datos deteledetección, observaciones de campo y aprendizajeautomático (machine learning)– Modelo para comprender el impacto de los extremossecos/ húmedos en el uso de electricidad– Uso de aprendizaje automático e imágenes satelitalespara llenar las lagunas de datos– Datos (acceso vía Google Earth Engine): TOPEX/POSEIDON OSTM/Jason, VIIRS, MODIS, TMPA, AMSR-E Luces nocturnas (NTL)NASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramMapa de recursos hidroeléctricos en Malawi.Fuente: Falchetta et al., 202025
Modelado de la Fiabilidad de la Hidroelectricidad en MalawiUsando Datos Satelitales y Machine LearningEl sombreado verde denotaconjuntos de datos deteledetección ogeoprocesados, disponiblesabiertamente yactualizadosperiódicamente; elsombreado azul denotavariables de calibre decampo, que se utilizan paravalidar el modelo; elsombreado blanco serefiere a variablescalculadas mediante unacombinación de fuentes dedatos de entrada; Lasflechas discontinuas indicanun proceso de simulaciónllevado a cabo para llenarlos vacíos en la serie detiempo, mientras que loscuadros discontinuosrepresentan variablesaproximadas noobservadas.NASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramFalchetta, G.,Kasamba, C., &Parkinson, S. C. (2020).Monitoring hydropowerreliability in Malawi withsatellite data andmachine learning.EnvironmentalResearch Letters, 15(1).El código R para el procesamiento del flujo de trabajoestá disponible aquí.26
Modelado de la Fiabilidad de la Hidroelectricidad en MalawiUsando Datos Satelitales y Machine Learning Hallazgos notables del modelo:– Los datos satelitales tenían un poder explicativo casicompleto del nivel del aguaen el lago Malawi– Se encontró que losextremos secos reducen lasNTL en áreas urbanas en un31% y hasta en un 150% enalgunas áreas de Malawi Factor de capacidadhidroeléctrica reducidoen un 9,4% durante losextremos secos Los extremos húmedosno están asociados conuna reducción de NTLBeneficio: el modelado y las EOse pueden utilizar para llenarcon precisión los vacíos de datosNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramComparación y evaluación estadística de descarga modelada y medida en Liwonde (a), (b), Matope(c), (d) y (e), (f). Paneles izquierdos: representación de series temporales. Paneles derechos:diagramación y resultados de R2 del análisis de regresión Random Forest. Fuente: Falchetta et al., 202027
Tendencias en las EO para la Gestión Energética en el Futuro Acceso a datos abierto, más fácil y mayorinteroperabilidadImágenes hiperespectrales Machine learning/Inteligencia artificial Un aumento de observaciones de la tierra de satélites incluso de servicios privados– Drones en la recolección de datosEl uso de EOs para monitorear la energía verde/renovable– Disminución del impacto del sector energético sobreel cambio climáticoNASA’s Applied Remote Sensing Training ProgramFuente: Igor Ivanov, AgFunder, 2017Cortesía de Brandi Jewett, Grand Forks Herald28
Vacíos de Datos y Limitaciones para la Toma de Decisiones Sobrela Gestión Energética Se necesitan más datos en tiempo real y modelos de pronóstico– Idealmente, modelos que miren 100 años en el futuro Herramientas que predicen el riesgo (incendios, flujos de escombros) Resolución más fina, latencia más baja, frecuencia más alta Productos para el manejo de la vegetación (salud de los árboles, árbolesmuertos, invasión) Para los datos que no son de código abierto, el costo puede ser prohibitivo– La creación de algoritmos requiere recursos dentro de la empresa deelectricidad o a través de un administrador de terceros Tutoriales para incorporar las EO de la NASA en modelos de las empresas deenergía o la toma de decisiones para la gestión energética o la resilienciaNASA’s Applied Remote Sensing Training Program29
Para Concluir
Resumen La necesidad de una infraestructura y planificación de energía resilienteaumentará a medida que cambie el clima– La red eléctrica debe adaptarse a cambios graduales en el clima, así como aeventos climáticos severos. Las vulnerabilidades del sector energético incluyen la falta de agua para elenfriamiento, la escasez de personal, el envejecimiento de la infraestructura yotras. Hay muchas formas en las que una empresa de servicios públicos puedeprepararse para condiciones extremas, incluso subestaciones elevadas,endurecimiento por tormentas y diversificación fuentes de generación. Los investigadores y las empresas de servicios públicos han utilizado datos de laNASA para comprender cómo hacer que el suministro de electricidad sea másconfiable/ menos propenso a cortesNASA’s Applied Remote Sensing Training Program31
Datos de Contacto y Recursos Adicionales Equipo de Estudio de Battelle– Natasha Sadoff, Amy Leibrand, Meredith Fritz, Tanya Maslak– sadoffn@battelle.org ARSET– Ana Prados y Brock Blevins– aprados@umbc.edu, brock.blevins@nasa.gov StoryMap con recursos de la NASA para entes generadores de electricidad Electric Power Research Institute (EPRI)– Eyes in the Sky: Satellite Remote Sensing and Data Analytics for Electric UtilitiesNASA’s Applied Remote Sensing Training Program32
Referencias para Estudios de Caso Davies, D. K., Vosloo, H. F., Vannan, S. S., & Frost, P. E. (2008, February). Near real-time fire alertsystem in South Africa: from desktop to mobile service. In Proceedings of the 7th ACMconference on designing interactive systems (pp. 315-322). Falchetta, G., Kasamba, C., & Parkinson, S. C. (2020). Monitoring hydropower reliability inMalawi with satellite data and machine learning. Environmental Research Letters, 15(1),014011. Román, M. O., Stokes, E. C., Shrestha, R., Wang, Z., Schultz, L., Carlo, E. A. S., . & Enenkel, M.(2019). Satellite-based assessment of electricity restoration efforts in Puerto Rico afterHurricane Maria. PloS one, 14(6), e0218883. Wang, Z., Román, M. O., Sun, Q., Molthan, A. L., Schultz, L. A., & Kalb, V. L. (2018). Monitoringdisaster-related power outages using NASA black marble nighttime light product. ISPRS Int.Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 1853-1856.NASA’s Applied Remote Sensing Training Program33
Otras Referencias In the Wake of the Great Winter Storm, How Can Texas Create a More Resilient Power Grid?– -resilient-powergrid/Texas Winter Storm: What to -winter-storm-explainer.html ‘We know this is hard’: 1.7 million homes remain dark as ERCOT continues to restore power Entire State Of Texas Under Winter Storm Warning, Federal Emergency Declaration Approved How Wildfires Have Sparked Change In The Power Industry Out of Control: The Impact of Wildfires on our Power Sector and the Environment Power Sector Resilience Guidebook ov/docs/fy19osti/73489.pdfHornsdale Wind Farm Battery Energy Storage astal power plants get dramatic upgrades, but how do they fit with California’s renewable energy �NASA’s Applied Remote Sensing Training Program34
Otras Referencias Pacific Gas and Electric Company Climate Change Vulnerability Assessment and Resilience Strategies– 6/12/PGE climate resilience report.pdfTexas Musicians on How They’re Making It Through the Deep Freeze– alifornia wildfires have burned an area almost the size of Connecticut– ires-monday/index.htmlSoaked substations trip up post-hurricane power restoration– ns and standards: What it takes for utility vegetation managers to comply with state, county and municipal laws– lations-standardsRaytheon will Build NASA’s First GEO Hyperspectral Imager– perspectral-imager/Workshop explores potential of machine learning for Earth observation and prediction– arthobservation-andRemote Sensing Market Map: 20 Remote Sensing Startups and the Varied Data That Fuels Them– .htmlWhy, and how, utilities should start to manage climate-change risk– �s Applied Remote Sensing Training Program35
¿Preguntas?NASA’s Applied Remote Sensing Training Program36
¡Gracias!NASA’s Applied Remote Sensing Training Program37
NASA's Applied Remote Sensing Training Program 2 Esquema de la Capacitación 1raParte: Introducción a las Observaciones de la Tierra (EO por sus siglas en inglés) para la Gestión Energética -1rode junio 2daParte: El Uso de los Productos de la NASA para un Sector Energético Más Resiliente al Clima -8 de junio 3raParte: Recursos de la NASA para la Energía Renovable y la .
