Mapa y Predicción EÓLICA

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Ingeniería del SoftwareDivisión de I+D Tecnológico Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa y Predicción EÓLICAEvaluación de los recursos y potenciales de EERR

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapas Eólicos y Predicción EólicaIndice (común para mapas y predicción)

• ¿Qué es? ¿Qué Información contiene?• Usos• Datos usados• Métodos• Aplicación a Energía Eólica• En el ITC

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa Eólico¿Qué es? Información

• Mapa: Representación gráfica y métrica de una porción de territorio

• Mapa Eólico: Mapa que recoge información acerca del vientoen la zona geográfica representada

• Información: – Intensidad media y variabilidad

del viento por direcciones.– A una o varias alturas.– Dato anual, mensual,

diario o incluso horario.

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa EólicoUsos

• Energía eólica• Energía solar (temperatura paneles, estructuras anclaje)• Arquitectura bioclimática• Agricultura• Navegación

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa EólicoDatos usados

• Conocimiento cualitativo: personas del lugar, árboles• Mediciones puntuales a largo y corto plazo. 10 años hasta 1

año• Datos de la atmósfera a largo plazo. > 10 años

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa EólicoMétodos

• Tres clases de métodos, condicionados por los datosdisponibles

• ”Método Delphi” o de expertos– Datos cualitativos y mediciones

• Algoritmos estadísticos y/o modelos físicos simplificados– Mediciones históricas– Orografía, usos del suelo

• Modelo meteorológico de predicción– Datos históricos de la atmósfera y mediciones– Orografía, usos del suelo

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Mapa EólicoAplicación a energía eólica

• Estimación de energía eólica– Datos: media y desviación por direcciones, curva potencia

aerogenerador

• Estudio de previabilidad de un parque– Datos: los anteriores más coste de máquinas, montaje, etc.

• Antes de instalar un parque se hace un estudio– Medición con estación anemométrica en el lugar

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Mapa EólicoITC - Estaciones anemométricas

• Datos en más de 100 puntos del archipiélago• ~30 equipos• Medición a 10 m.• Velocidad y dirección del viento• 10 minutos, 1 hora• Equipos aislados mantenimiento

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Mapa EólicoITC – Estaciones anemométricas

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa EólicoITC – Estaciones anemométricas

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa EólicoITC – Estaciones anemométricas

Energías Renovables en Canarias, Madeira y Azores: Potenciales, Tecnologías y Perspectivas

Mapa EólicoITC – Estudios de potencial y viabilidad de parques

• Previos a la posible instalación de un parque• Se elige punto para medir• A los 4 meses estudio previabilidad

Grado de variación mensual

62%59%

56%

52%

44%

39%

24%

30%

51%

45%

57%

71%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

Mes

σmen

sual

/ Vm

ensu

al (%

)

Media mensual y desviación típica

5,07

3,75

7,15

8,22

10,08

11,85

10,15

5,63

4,12

6,496,80

6,39

2,723,032,813,34

2,972,78

3,793,493,58

2,00

3,592,95

0,00

3,00

6,00

9,00

12,00

15,00

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

Mes

Velo

cida

d m

edia

(m/s

)

0,00

3,00

6,00

9,00

12,00

15,00

Des

viac

ión

típic

a (m

/s)

Velocidad media mensual Desviación típica

7,15

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Mapa EólicoITC – Estudios de potencial y viabilidad de parques

• A los 12 meses estudio completo– Tratamiento estadístico– Correlación con estación patrón Medias a largo plazo– Estimación energía usando curvas de potencia de distintas máquinas

Distribución anual de frecuencias

8,65

6,516,22

5,9

7,15

9,058,62

9,028,46

7,16 7,03

6,02

4,66

3,13

1,44

0,710,19 0,06 0,01 0 0

0

2

4

6

8

10

12

14

(0-1) (1-2) (2-3) (3-4) (4-5) (5-6) (6-7) (7-8) (8-9) (9-10) (10-11) (11-12) (12-13) (13-14) (14-15) (15-16) (16-17) (17-18) (18-19) (19-20) (›20)

Intervalos de velocidad

Frec

uenc

ia (%

)

Densidad de energía

190

309

139

384

535

812

1170

790

343277

207

109

0

150

300

450

600

750

900

1050

1200

1350

1500

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

Mes

kWh/

m2

VELOCIDADES MEDIAS DIRECCIONALES (m/s)

4,6

5,8

5,5

2,7

2,3

3,5

4,7

7,2

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0N

NE

E

SE

S

SO

O

NO

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Mapa EólicoITC - Software

• Almacenamiento compacto• Aplicaciones integradas• Proceso rápido de gran cantidad de datos

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Predicción Eólica¿Qué es? Información

• Estimación de valores futuros– De velocidad y dirección del viento– A distintas alturas

• Importante: Estimación del error– Dato a incluir como salida de la predicción

• Información– Velocidad y dirección del viento– Incertidumbre de los datos anteriores– En una región espacio-temporal determinada– Cada X metros (100 m., 1 km., …)– Cada T minutos (30 minutos, 1 hora, …)– H horas de antelación ( 12 horas, 48 horas, ...)

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Predicción EólicaUsos

• Energía eólica• Extinción de incendios• Previsión de emergencias• Planificación de actividades

al aire libre• Navegación

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Predicción EólicaDatos usados• Datos puntuales

– Anemómetro– SODAR– Globo sonda

• Estado global de la atmósfera– Velocidad y dirección del viento– Humedad y temperatura– …

• Predicción global del estado de la atmósfera– Resultado ejecución modelos

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Predicción EólicaMétodos

• Físicos– Usan el estado de la atmósfera y mediciones puntuales.– A partir de unas condiciones iniciales…– …se resuelven las ecuaciones que modelan la atmósfera…– …de un modo más o menos completo y preciso.

• Estadísticos– Usan mediciones puntuales– Gran variedad de técnicas

• Mixtos– Se combinan las ventajas de métodos físicos y estadísticos para

disminuir la incertidumbre de la predicción

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Predicción EólicaAplicación a energía eólica

• Predicción de 48h• Problema adicional

– Predecir la potencia de un parque

• REE– Mejora la gestión de la red

• Sociedad– Aumento penetración energía eólica

• Propietario parque– Incremento beneficios

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Predicción EólicaITC

• Ejecución de modelos meteorológicos• Adaptación a condiciones de las islas• Asimilación de datos del SODAR• Mejora red estaciones anemométricas• Visualización de resultados• Estamos empezando

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Gracias