Rullande strömavbrott. Oregelbundna priser. Begränsad lagring av överskottsenergi som genereras av förnybara energikällor.

Allt drabbar det amerikanska energisystemet. Idéer för förbättringar sträcker sig från husägare som går av nätet för att helt omforma systemet.

En studie från University at Buffalo och Purdue University forskare ger ett mer praktiskt förslag:förbättra energibehovsprognoser med förutsägbara modeller som fångar inbördes beroende mellan olika energisektorer och slutanvändare som enfamiljshushåll eller fabriker.

"Förbättrad efterfrågeprognos kan hjälpa energiföretag att leverera fastare priser och mer tillförlitlig service till husägare och andra kunder. Det är särskilt viktigt med tanke på landets åldrande energisystem, som är under stress när klimatet fortsätter att värma och extrema väderhändelser intensifieras, "säger studiens motsvarande författare, Sayanti Mukherjee, Ph.D., en biträdande professor i industri- och systemteknik vid UB School of Engineering and Applied Sciences.

Studien beskriver en prediktiv modell som forskarna utvecklat som visar hur efterfrågan på el och naturgas är mycket beroende av varandra. Modellen redogör också för de ömsesidiga beroenden i fyra slutanvändningssektorer:bostäder, kommersiell, industriell och elektrisk kraftproduktion.

I staten New York, modellen förbättrade noggrannheten i prognoser för efterfrågan på naturgas för bostäder med 15% under tidigare vår- och höstmånader.

"Det låter kanske inte så mycket, men du pratar om en underskattning av naturgas som uppgår till tiotals miljoner dollar varje månad i hela landet, "Säger Mukherjee.

"Detta är en av de första fallen för att utvärdera klimatpåverkan på den kopplade el-naturgassektorn. De flesta studier fokuserar på antingen det ena eller det andra, men vårt arbete har visat att det kan leda till betydande felaktiga framställningar av efterfrågan, "säger studieförfattaren Roshanak Nateghi, Ph.D., Purdue biträdande professor i industriteknik och miljö- och ekologisk teknik.

"När det gäller de verktyg som tillhandahåller vår el och naturgas, de flesta är separata enheter som sällan delar information om efterfrågeprognoser. Vårt arbete har visat att detta faktiskt kan skapa förluster för verktygen, eftersom efterfrågeprognoserna är mer exakta när man överväger de två tjänsternas kopplade karaktär, "säger Renee Obringer, studera huvudförfattare och en doktorsexamen kandidat i miljö- och ekologisk teknik vid Purdue.

Modellen tar hänsyn till 57 variabler

Medan de flesta elföretag överväger att ändra vädermönster, forskarna hävdar att det behövs ett mer holistiskt tillvägagångssätt.

Deras tidigare forskning tyder på andra klimatprediktorer, som medel daggpunktstemperatur och extrem högsta temperatur, presentera en mer exakt bild av framtida elbehov.

I den nya studien, medförfattarna skapade en modell med 57 variabler, inklusive klimat- och väderdata, historisk efterfrågan på naturgas och el, och socioekonomiska data från det amerikanska arbetsdepartementet.

Forskarna valde att tillämpa modellen på New York State av olika skäl. Bland dem:det är den fjärde mest folkrika staten, den har den tredje största ekonomin och den är den femte största konsumenten av naturgas.

Modellen visade sig vara mest effektiv från mars till maj och september till november. Under dessa månader visade det förmågan att överträffa traditionella modeller inom alla sektorer, med undantag för industrisektorn.

Modellen gick också bra från juni till augusti, när efterfrågan på el har ökat pga. till viss del, för användning av luftkonditioneringar och ett uppvärmande klimat. Det var mindre effektivt under vintermånaderna och för vissa sektorer, till exempel elkraftverk.

Modellen är generisk nog, säger forskarna, ska tillämpas på andra regioner eller stater, och det finns potential att utöka ramverket till att omfatta andra verktyg som vatten.