Windguest #2 - Entendiendo el recurso eólico (II)
La evaluación del recurso eólico, clave en el desarrollo de parques eólicos y su financiación: extrapolación horizontal, curva de potencia, estelas, pérdidas e incertidumbre.
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Como ya sabéis, de vez en cuando traemos a Windletter firmas invitadas que nos permiten tener temas nuevos contados por expertos del sector.
Vamos hoy con la segunda parte de la serie de artículos que nos trae Alberto Quintana Infante, responsable del Área de Recurso Eólico en Hanwha Energy Corporation Europe. Alberto explica los fundamentos del análisis de el recurso eólico.
Para leer este artículo es importante haber leído antes la primera parte. Revisa tu bandeja de entrada o léela aquí.
Os dejo con Alberto.
🌬️ Entendiendo el recurso eólico: extrapolación horizontal, curva de potencia, estelas, pérdidas e incertidumbre
Después de haber analizado las mediciones de viento, la estimación del largo plazo y extrapolación vertical en la primera parte, pasamos ahora con:
➡️ Extrapolación horizontal
📊 Curva de potencia y modelo de aerogenerador
🌪️ Modelos de estelas
📉 Pérdidas técnicas y operacionales
❓Variabilidad e incertidumbres
➡️ Extrapolación horizontal
Ya hemos medido en al menos en un punto del emplazamiento (donde se haya instalado la torre o torres de medición), pero ¿cómo determinamos la velocidad de viento que habrá en cada localización de los aerogeneradores del parque eólico?
Nos encontramos en otro punto crítico y habrá que ser cuidadosos a la hora de elegir el software de modelización que vaya a generar el mapa de vientos de la zona e introducir la información del terreno (orografía, rugosidad, obstáculos…) con el mayor grado de detalle posible. Estos mapas nos permitirán llevar a cabo la optimización del layout de aerogeneradores, así como obtener información de zonas con interés energético.
Analizar la complejidad del terreno también es importante, pues puede ser necesario emplear modelos específicos (CFD) capaces de caracterizar emplazamientos de alta complejidad. Ahora bien, no siempre se acierta y muchas veces, para dar mayor certidumbre a los resultados, es necesario plantear la instalación de torres de medición adicionales o campañas con equipos SODAR/LIDAR en paralelo con la torre principal, con mayor motivo si el área de implantación del parque es muy extensa.
📊 Curva de potencia y modelo de aerogenerador
Llegados a esta fase toca preguntarse ¿cómo transformamos las mediciones de viento en producción energética? Con la curva de potencia facilitada por el fabricante del aerogenerador.
Dos puntos clave: ajustar la curva a la densidad del emplazamiento (para ello medimos variables como la temperatura y la presión atmosférica) y seleccionar del modelo de aerogenerador adecuado. Aquí se deben valorar conceptos como la Clase y Subclase de los aerogeneradores, que determinan la idoneidad de una turbina para cada emplazamiento.
A veces las restricciones propias del permitting juegan en nuestra contra, ya que puede haber límites de altura de punta de pala (tip height), rotor o distancia entre turbinas que mermen la flexibilidad a la hora de cambiar de modelo o fabricante. Además, retramitar un cambio de turbina puede suponer un retraso no aceptable o asumible para el proyecto.
🌪️ Modelos de estelas
Los efectos que generan las turbinas en funcionamiento sobre el propio flujo del viento son complejos. ¿Cómo se distribuye la masa de aire una vez atraviesa el rotor del aerogenerador?
Partiendo de la base de que está de sobra demostrado que los aerogeneradores cercanos se afectan unos a otros, analizar estos fenómenos no es una tarea nada sencilla.
Existen diversos modelos numéricos que buscan calcular la disminución de velocidad que se genera, conocido como efecto estela. Algunos nombres que deben sonarnos son: Jensen, PARK o modelos Large Eddy Simulation (LES), también empleados para la simulación de turbulencias generadas por las propias estelas, cada uno de ellos con sus propias limitaciones, pros y contras.
📉 Pérdidas técnicas y operacionales
Las estimaciones de producción deben considerar posibles pérdidas para ofrecer un resultado realista. ¿qué tipos de pérdidas podemos encontrar más allá de la disponibilidad de planta o el transporte eléctrico?
Podemos distinguir tres grupos:
Rendimiento del aerogenerador:
Desviación frente a la curva de potencia teórica.
Histéresis por altas velocidades.
Flujo inclinado o desalineamiento de rotor frente a la dirección real del viento.
Ambientales:
Degradación de palas por suciedad o formación de hielo .
Rangos operacionales de temperatura.
De-rating.
Operacionales:
Restricciones temporales por ruido.
Shadow flicker.
Aves o quirópteros.
Wind sector managements.
Limitación de potencia o curtailments.
❓Variabilidad e incertidumbres
Todas las variables y cálculos descritos en ambos artículos presentan incertidumbres que hay que valorar y cuantificar correctamente. Dado que el interés final es conocer la producción energética y, en última instancia, tomar una decisión de inversión, todos los análisis anteriores son fundamentales para minimizar el riesgo del proyecto.
¿Cómo se evalúan las incertidumbres en los cálculos?
Aunque la estimación P50 estuviera perfectamente definida, la producción de energía de los parques eólicos varía de un año a otro debido a varios factores, entre ellos la variabilidad natural del régimen de viento, las variaciones en la disponibilidad del sistema o las variaciones en las pérdidas técnicas descritas en el apartado anterior.
La incertidumbre en las estimaciones de energía neta proporciona una métrica para determinar el riesgo de disminución o aumento de la producción de un proyecto durante un período de tiempo específico (típicamente 1 año, 10 años o la vida útil del parque). Para determinarla, se deben considerar las incertidumbres relacionadas con los datos y modelos de velocidad del viento, la incertidumbre en los factores de pérdida de energía y la variabilidad interanual de la producción.
Todo ello, junto con la sensibilidad específica del emplazamiento a la velocidad del viento, se combinan para generar una distribución de probabilidad de la producción neta anual de energía del proyecto. Los procesos estocásticos de probabilidad son la metodología más compleja, pero que mejor caracterizan la aleatoriedad de cada variable.
Todo el trabajo de este tipo de evaluaciones y las campañas de medición deberá ir siempre orientado a mejorar la calidad de las estimaciones y minimizar la incertidumbre global del proyecto, lo que será crucial para justificar su financiación.
La sensibilidad del parque determina cómo este responde en producción ante un cambio de velocidad. Asimismo, las incertidumbres en la velocidad del viento se convierten en incertidumbres de energía utilizando este parámetro, el cual depende principalmente de la distribución de velocidades del viento y la curva de potencia de la turbina. Por ejemplo, con una sensibilidad de 2, una reducción del 2.0 % en la velocidad del viento resultaría en una reducción del 4.0 % en la producción neta de energía.
✅ Conclusiones
Como conclusión, remarcar que cada etapa es importante y tendrá un impacto en los resultados y la valoración final de incertidumbres, siendo la calidad de la campaña de medidas el punto de partida clave sobre el que basar los estudios.
Seguramente cada apartado daría para escribir más de un artículo, por lo que si ha resultado interesante podemos entrar en mayor detalle con cualquiera de ellos.
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