Factores determinantes para el éxito de un proyecto eólico: diseño y estimación producción

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1 Factores determinantes para el éxito de un proyecto eólico: diseño y estimación producción David Fernández Barlovento Renovables Latinoamérica SAC- Perú brl@barlovento-recursos.com Stand #41 1

2 BARLOVENTO QUIÉNES SOMOS? ASESORES TÉCNICOS INDEPENDIENTES Y LABORATORIO DE ENSAYOS Consultores en energías renovables. Proyectos en 35 países: Europa, América, África y Asia. Asesor Técnico en más de MW eólicos y 200 MW fotovoltaicos construidos. site assessment de más de 1000 parques eólicos. Gestión de más de 1000 torres de medición. Acreditaciones para ensayos de energías renovables. Miembros de Measnet (ensayo de curva de potencia). 2

3 BARLOVENTO RECURSOS NATURALES S.L. Laboratorio de Ensayos, acreditaciones ENAC de acuerdo a ISO 17025: Aerogeneradores (Curva de Potencia 1 ), miembro de MEASNET. IEC Campañas de Medidas Meteorológicas 2 : IEC UNE EN Orden de medidas de la DGA (ORDEN de 6 de julio de 2004, del Departamento de Industria, Comercio y Turismo). Certificado Sistema de Gestión I+D+i AENOR UNE , 2 3

4 CONTENIDO Introducción Riesgos de diseño La evaluación del recurso Aspectos que incrementan la incertidumbre Qué se puede hacer Conclusion 4

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6 INTRODUCCIÓN Ingresos del proyecto I=Producción x Precio El proceso de evaluación del recurso eólico conduce a la producción media estimada a largo plazo. El proceso de evaluación encierra incertidumbres que se traducen en incertidumbre en la producción (ingresos). Pero también existen otros aspectos que afectan a la rentabilidad del proyecto: Riesgos constructivos Riesgos de diseño: idoneidad del aerogenerador 6

7 RIESGOS DE DISEÑO La elección del aerogenerador está relacionada con las condiciones ambientales: IEC El site assessment o estudio de clase forma parte de la evaluación de recursos. El aerogenerador debe ser de Clase, Subclase idóneas. Para ello es preciso determinar: Velocidad media en cada posición, Velocidad extrema Vref Nivel de turbulencia 7

8 DISEÑO DE PARQUE Campaña de medidas Velocidad, dirección, P, T, densidad aire Extrapolación altura buje Estación de referencia y Largo plazo: Vave, Vref Rosas de distancias Modelo de campo de vientos Posiciones de turbina: Upflow, características de terreno complejo, Turbulencia (Frandsen), Resultados: -Clase y subclase de turbina en cada posición, -Estrategias de WSM 8

9 EVALUACIÓN DE PRODUCCION Campaña de medidas Velocidad, dirección, P, T, densidad aire Extrapolación altura buje Estación de referencia y Largo plazo Modelo de campo de vientos Modelo de parque: -Curva de potencia, -Estelas, -Disponibilidad, -Pérdidas Resultados: -Producción anual estimada a largo plazo, -Incertidumbre del resultado:p50, P75, P90 9

10 PROBABILIDAD INCERTIDUMBRE DE LA EVALUACIÓN DE RECURSOS EÓLICOS La incertidumbre en la evaluación de la velocidad estimada a largo plazo se traduce en un incertidumbre en el resultado energético del parque. Como resultado de la incertidumbre de la evaluación, se tienen las probabilidades de superación de un valor dado. En la financiación de un proyecto, se consideran los valores de P75 a P90 en lugar del valor medio (P50). Para el mismo P50, una incertidumbre mayor implica P75-P90 más bajos. PROBABILIDAD DE PRODUCCIÓN ANUAL INCERTIDUMBRE BAJA INCERTIDUMBRE ALTA PRODUCCIÓN (HORAS EQUIVALENTES) 10

11 PRODUCCIÓN (HORAS EQUIVALENTES) PROBABILIDAD PROBABILIDAD DE PRODUCCIÓN ANUAL INCERTIDUMBRE BAJA INCERTIDUMBRE ALTA Una mayor incertidumbre implica menor seguridad de superar determinados niveles de producción. PROBABILIDAD DE PRODUCCIÓN ANUAL PRODUCCIÓN (HORAS EQUIVALENTES) 5000 INCERTIDUMBRE BAJA INCERTIDUMBRE ALTA 4000 La financiación de proyectos no tiene en cuenta la media (P50), sino el P75, P80 ó P P75 P PERCENTIL 11

12 CAUSAS DE LA INCERTIDUMBRE Campaña de medidas: Anemómetros (calibraciones, montaje de anemómetros, efecto coseno,...), veletas (orientación norte, calibraciones, efecto torre,...), número de torres,... Extrapolación del viento a altura de buje: Anemómetros, efectos de montaje, estabilidad, niveles de medición,... Comparación con observatorio de referencia: Duración de campaña, duración del periodo simultáneo, calidad correlación, duración de medidas en observatorio de referencia, consistencia de la serie del observatorio de referencia. Cálculo de densidad del aire: medidas de T, HR, Presión, altura de medición, montaje. Modelado de campo de vientos: calidad de datos de entrada (orografía, rugosidad), idoneidad del modelo (fenómenos modelados, estabilidad atmosférica,...), número de torres,... Modelo de aerogenerador: Clase y subclase adecuadas, incertidumbre AEP, otros efectos: histéresis, temperaturas. Cálculo de estelas: incertidumbre del modelo, incertidumbre rosa de vientos, variabilidad interanual,... Estimación de disponibilidad, pérdidas eléctricas y otras pérdidas. 12

13 VA - VB (m/s) DIFERENCIA MEDIDAS VELOCIDAD ALGUNOS EJEMPLOS: Campaña de medidas. Incorrecto montaje. Instrumentación sin calibrar. Influencia de torres meteorológicas (incluso con sección pequeña y soportes largos). Escaso número de torres para grandes áreas. El uso de instrumentación calibrada, sensores redundantes, consideración de efecto de torre, varias torres por emplazamiento, reduce la incertidumbre DIRECCIÓN º 13

14 VELOCIDAD m/s VARIACIÓN DIARIA DE LA VELOCIDAD DEL VIENTO ALGUNOS EJEMPLOS: Extrapolación en altura V70 =6,61 m/s V70 extrap. = 6,48 m/s La extrapolación con ley logarítmica o potencial no refleja cambios de patrón en altura. La previsión de distribución horaria puede llevar a errores en la estimación del precio (horas punta/horas valle). En el ejemplo, infravalora la velocidad un 2,7% Medir a mayor altura conduciría a un plan de negocio con mayor previsión de ingresos. Las medidas a mayor altura pueden realizarse con torres altas, sodar o lidar nivel 70 metros nivel 40 metros nivel 20 metros V70 EXTRAPOLADO A PARTIR DE 40/ HORA DEL DÍA 14

15 Montly average wind speed (m/s) MUNDAÚ2 met-mast (50m) VELOCIDAD MEDIA (m/s) ALGUNOS EJEMPLOS: Estaciones de referencia. 8 EVOLUCIÓN DE VELOCIDADES MEDIAS ANUALES ESTACIÓN DE REFERENCIA 7 Escasez de observatorios históricos en determinadas áreas (input de modelos poco denso). Cambios de configuración de estación no documentados (series no consistentes). Series de referencia relativamente cortas. Fenómenos plurianuales (el niño) o extremos (huracanes) Necesidad de medidas durante varios años y = x R 2 = AÑO Montly average wind speed (m/s) NCEP 2.5 S, 40 W 15

16 ALGUNOS EJEMPLOS: Modelado de campo de vientos. La calidad de los modelos está limitada por la de los datos de entrada. Fenómenos de difícil resolución (bloqueos, separación de flujo, ). En la síntesis de datos (distribuciones, rosas de viento) se pierde información. No sólo la velocidad es importante, sino también la dirección, turbulencia y velocidades extremas (clase de emplazamiento). La cuantificación del error del modelo sólo es posible si hay torres de medición. Los resultados suavizan situaciones extremas. Necesidad de torres de medida para ajuste del modelo y evaluación de errores. 16

17 % AEP Total ALGUNOS EJEMPLOS: Aerogenerador. Clase y subclase adecuadas? No hay medidas en todas las posiciones. Influencia de otros factores en la curva de potencia: perfil vertical, turbulencia,. Histéresis de vientos altos. Temperaturas altas, hielo. Necesidad de medida de otras variables y más torres en el parque. AEP SITE Velocidad góndola P31 P32 P33 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Estelas. Incertidumbres propias del modelo de estelas. La rosa de vientos varía de año a año. Necesidad de medida durante varios años α < < α < 0.17 α > AVG. WIND SPEED (m/s) 17

18 Medida dirección IEC Frandsen Separación WT Subclase Selección WT wind rose Tamaño sector Modelo de viento Posiciones de WT Estelas Wind Sector Management (pérdidas) La incertidumbre en la medida se traslada al diseño del parque y a la evaluación de producción: modelo de viento, de estelas, de curva, de pérdidas. Producción del parque 18

19 Un ejemplo: Las incertidumbres en la producción van desde el 10% hasta... Incertidumbre en Producción (%) Flat terrain Medium terrain Complex terrain Fuente : S.Frandsen et Al: "Power Performance Assessment", Risoe, Diciembre

20 Qué se puede hacer? FASE FACTOR ACTUACIONES AGENTE Anemómetros: Calibración en túnel. Estándar Laboratorios de Calibraciones IEC y Measnet calibración acreditados. Montaje Estándar IEC Empresas/Laboratorios acreditados. 1. Campaña de medidas 2. Extrapolación viento en altura 3. Largo plazo Montaje veletas Orientación del norte Empresas/Laboratorios acreditados. Gestión de campaña Documentación de instalación Empresas/Laboratorios e inspecciones acreditados. Equipos Calidad. Clasificación de Suministrador anemómetros. Estándar IEC Número de torres Cobertura espacial suficiente Promotor Equipos y Montaje Ver 1. Campañas de medida Estabilidad Atmosférica Extrapolación según Promotor/Consultor estabilidad Niveles de medición Más y más altos niveles Empresas/Laboratorios acreditados. Otros sistemas: lidar, sodar Medidas hasta altura de buje o superior Empresas/Laboratorios acreditados. Duración de la Varios años, en vez de uno Promotor campaña Observatorio de Al menos 20 años, serie No es posible actuar referencia consistente 20

21 FASE FACTOR ACTUACIONES AGENTE 4. Densidad del aire 5. Modelado 6. Modelo de aerogenerador 7. Estelas 8. Pérdidas Equipos y montaje Ver 1. Campañas de medida Consultor Medidas y número de Ver 1. Campañas de medida Consultor torres Incertidumbre AEP Asegurar la verificación de Laboratorio acreditado. garantías. Estándares IEC y Measnet Histéresis Información completa del Fabricante aerogenerador. Medidas Temperaturas Información completa del Fabricante aerogenerador. Medidas Clase y subclase Medidas. Ver 1. Campañas de Promotor/fabricante adecuadas medida Rosa de vientos Varios años de medida, número Promotor de torres, montaje Orientación norte de Montaje. Ver 1 Campaña de veletas medidas Variabilidad interanual Varios años de medida Disponibilidad Clase y subclase, histéresis, Consultor temperaturas. Ver 6 Estrategia columnar. Rosa de vientos. Consultor 21

22 CONCLUSIONES La principal forma de reducir las incertidumbres es mejorar la campaña de medidas: Más torres, más altas, instrumentación de calidad, equipos redundantes, Sistemas de medida remota: sodar, lidar Los modelos ayudan a reducir la incertidumbre en el largo plazo. Las incertidumbres de diseño, también se traducen en la producción: disponibilidad, averías, Debe asegurarse la verificación del cumplimiento de garantías: disponibilidad, curva de potencia. 22

23 GRACIAS POR SU ATENCIÓN David Fernández Ortega BARLOVENTO RENOVABLES LATINOAMERICA S.A.C. C/ Recavarren N 103 Of. 502 Miraflores - Perú Tel recursos.com dfernandez@barlovento-recursos.com 23