C. Mattar, D. Borvarán y N. Villar-Poblete

Transcripción

1 Universidad de Chile Facultad de Ciencias Agronómicas Ingeniería en Recursos Naturales Renovables SIMULACIÓN DEL POTENCIAL EÓLICO OFF-SHORE UTILIZANDO EL MODELO WRF EN LAS COSTAS DE CHANCO, REGIÓN DEL MAULE C. Mattar, D. Borvarán y N. Villar-Poblete dager.borvaran@gmail.com de Octubre 2015, 4 Congreso Internacional Biobío Energía 2015, Concepción, Chile.

2 Contexto energético mundial - Demanda eléctrica global - De donde proviene la energía consumida actualmente? Dependencia de importaciones de 80% a partir de combustibles fósiles 1 combustibles fósiles en países como Chile 16% a partir de hidroeléctricas 1 Vulnerabilidad ante sequías - Energía nuclear podría ser una alternativa sin embargo ha demostrado ser vulnerable a: Fallas humanas Eventos naturales extremos Por lo que es necesario diversificar las matrices energéticas incorporando nuevas fuentes de energía seguras y que minimicen el daño al medio ambiente 1 Chernobyl: 1986 Fukoshima: 2011

3 Energías renovables: Alternativa a los métodos convencionales de generación de energía Capacidad instalada de distintas fuentes renovables al 2011 (de Vos y Sawin, 2012): GW Energía eólica es una de las fuentes renovables mas utilizadas ,8 11,2 0,5

4 Capacidad instalada [GW] Capacidad instalada [GW] Energía eólica a nivel global Crecimiento de energía eólica a nivel global (GWEC, 2014): on-shore y off-shore off-shore Factor de planta parques off-shore: > 40% en muchos casos: Horns Rev I, Ronland I, Horns Rev II, Alpha ventus, Rodsand, Baltic 1, Hywind and Anholt 1 (Rodrigues et al., 2015)

5 Tecnologías actuales - Sistemas de sustentación: TLWT >50m 5-10 MW Semi sumergible >50m 5-10 MW TLB >50m 5-10 MW Spar buoy >120m 5-10 MW Jacket 25-50m 2-5 MW Monopile 0-30m 1-2 MW - Prototipos experimentales: Origen Noruega Portugal Instalación prototipo Capacidad Hywind 2.3 MW (prototipo) 3-7 MW (comercial) 2 MW (prototipo) 5-7 MW (comercial) Tipo de sustentación Spar buoy Semi sumergible Distancia de la costa 10 km - Profundidad del agua 200m 42m Instalación comercial Windfloat

6 Generación de energía [GWh] % Generación total Energía eólica en Chile - Primeros parques eólicos: - Alto Baguales (2001) 2 MW - Canela 1 (2007) 18 MW - Fines de 2014: 833,9 MW (4,3% de potencia nacional) - Ley /2013 : Meta al 2025, 20% de energía provenga de fuentes de ERNC Generación de energía eólica y % de generación 2, : Biomasa 3,8 % Eólica 2,0 % Solar 0,6 % Total 6,5% ,5 1 0,5 0 Generación GWh %

7 Medición del potencial eólico - Esquema de una medición del viento para proyectos eólicos: - Medición del potencial eólico off-shore - Datos off-shore en Chile: VOCALS-REx Datos insuficientes para el desarrollo de proyectos eólicos Requiere off-shore mediciones in situ a distintas alturas para un periodo mínimo de 1 año

8 Simulación del potencial eólico - Modelos de circulación general de la atmósfera Resolución Espacial Resolución Temporal Superficie geográfica Distintos enfoques: - Modelos Físicos o dinámicos: Modelos Meteorológicos de Mesoescala (MMM). - Modelos Estadísticos: Modelos Autoregresivos, Modelos de Promedio Móvil, Modelos Autoregresivos de Pomedio Móvil, entre otros. - Modelos híbridos: Downscaling Resolución Espacial Resolución Temporal Superficie geográfica + + = = MMM + = Mesoescala ( Km de res. espacial)

9 Weather Research and Forecasting Model (WRF) : Modelo físico útil para la simulación atmosférica Modelo físico de nueva generación para el pronóstico meteorológico de mesoescala e investigaciones atmosféricas. Desarrollado por NCAR, NCEP, FSL, AFWA, Universidad de Oklahoma y FAA. Ampliamente utilizado a nivel mundial en aplicaciones eólicas tanto on-shore y off-shore: Liu et al. (2011): EEUU Shimada y Ohsawa (2011): Japón Nawri et al. (2014): Islandia Entre otros (Muñoz-Esparza, 2011; Carvalho et al., 2012ab;2014abcd; Ping et al., 2013; Giannakopoulou, 2014; Mahmann, 2014) Alternativa para realizar estudios de prospección cuando datos meteorológicos in situ son escasos! Dvorak et al. (2013): EEUU costa este Peña et al. (2011): Mar del Norte y Báltico Jiménez et al.(2010): España

10 Potencial de energía eólica en Chile - On-shore a nivel nacional: Explorador de energía eólica (DGF, 2012) - Off-shore a nivel nacional: Estimación del potencial eólico off-shore en las costas de Chile utilizando datos de escaterómetro y reanalysis (Mattar y Villar-Poblete, 2014) - Trabajos previos en la costa de la Región del Maule: Mesoscale wind speed simulation using CALMET model and reanalysis information: An application to wind potential (Morales, Lang y Mattar, 2012) Statistical analysis of wind energy in Chile (Watts y Jara, 2011) Estación Faro Carranza (EFC) Primera estimación del potencial eólico off-shore en las costas de Chile Zona con alto potencial eólico Potencial eólico off-shore es desconocido!

11 Objetivos de este estudio - Calibración del modelo WRF para el área de estudio. - Simulación de los campos de viento. - Estimación del potencial eólico para los campos de viento generados por WRF.

12 Área de estudio Área de estudio Región del Maule Estación Faro Carranza

13 Evaluación simulaciones Datos de entrada para WRF Datos Datos Origen Datos incluidos Tipo de dato Niveles verticales Resolución temporal Periodo Datos geográficos UCAR Categorías de suelos y usos de suelos, altura del terreno, albedo, entre otros. Grilla (30s~30m) Datos atmosféricos ERA-Interim Temperatura del aire, humedad, componentes u y v del viento, entre otros Grilla (75 ~75km) 37 niveles verticales desde a 1 hpa 6 horas 29/01/ /02/2007 Prospección eólica Faro Carranza Velocidad y dirección del viento In situ 20, 30 y 40 m 10 minutos 29/01/ /02/2007 MODIS: Land Cover Types ERA-Interim: Air Temperature Faro Carranza

14 Metodología: Configuración del modelo WRF para el área de estudio Dominios de modelación: Dominio 1: dx = 27 Km Dominio 2: dx = 9 Km Dominio 3: dx = 3 Km Parámetros físicos: Salidas de WRF: Variable Resolución espacial Resolución temporal Niveles verticales Procesos Esquemas Microfísica WSM 3 Radiación de onda larga RRTM Radiación de onda corta Dudhia Capa límite YSU Capa superficial Monin-Obukhov Suelo Noah- LSM WRF 3 Km 1 hora 33 (los 3 primeros bajo los 100m)

15 Metodología: Evaluación de las simulaciones de WRF 1 Cálculo del módulo de velocidad del viento: V V = V 2 + U 2 V U 2 Elevación de velocidades simuladas a altura de sensores de EFC: Niveles iniciales WRF Spline Niveles resultantes Z i1 ~5 m Z Z i2 ~24 m f1 = 20 m f x, y = b Z i3 ~50 m 0 + b 1 x + b 2 y + a i C(x i, x, y i, y) Z f2 = 30 m Z i4 ~110 m Z Z i5 ~222 m f3 = 40 m 3 Comparación velocidades simuladas con observadas: RMSE, BIAS y coeficiente de determinación N RMSE = 1 N i=1 v WRFZf v obszf 2 N BIAS = 1 v N WRFZf v obszf, Z f = 20, 30 y 40m i=1

16 Metodología: Cálculo del potencial eólico para los campos de viento simulados por WRF Potencial eólico: P A = 1 2 ρ 0 v 3 P v dv ρ = densidad del aire: 1,225 Kg m 3 Donde P v corresponde a la probabilidad de las velocidades del viento. La función de distribución que describe de mejor forma la velocidad del viento es la función Weibull P v = ( β α ) (v z α )β 1 e ( v z α ) β α y β fueron calculados a partir del método de los mínimos cuadrados

17 Metodología: Estimación de generación de energía para V en el área de estudio Potencia ]MW] V uno de los últimos aerogeneradores lanzados al mercado diseñado especialmente para sistemas off-shore: Potencia media anual: P = 80m MW de potencia nominal (P n ) 140m (prototipo de prueba) p v 140m P v 140m dv 10 0,09 9 0,08 8 0,07 7 0,06 6 0,05 5 0, ,03 2 0,02 1 0, Velocidad del del viento [ms-1] Donde: = P p v 140m corresponde a la potencia de V para cada velocidad del viento v elevada a 140m P v 140m Probabilidad de ocurrencia para cada velocidad del viento a 140m Energía generada anual: E = P T T = periodo de simulación (1 año) = P n Factor de planta: FC = P P n

18 Resultados: Simulación de los campos de viento

19 U [m s -1 ] U WRF [m s -1 ] U [m s -1 ] U WRF [m s -1 ] U [m s -1 ] U WRF [m s -1 ] Resultados: Evaluación de las simulaciones de WRF Velocidad simulada en EFC: Ciclo Anual WRF Obs FC RMSE= 2.1 [m s -1 ] R 2 = 0.53 BIAS= 0.06 [m s -1 ] 20 m Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Meses U Obs FC [m s -1 ] WRF Obs FC RMSE= 2.3 [m s -1 ] R 2 = 0.54 BIAS= 0.42 [m s -1 ] 30 m Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Valores máximos de velocidad del viento Meses U Obs FC [m s -1 ] WRF Obs FC RMSE= 2.3 [m s -1 ] R 2 = 0.55 BIAS= 0.36 [m s -1 ] 40 m Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Meses U Obs FC [m s -1 ]

20 Resultados: Evaluación de las simulaciones de WRF Velocidad simulada en EFC: Ciclo Mensual 20m 30m 40m BIAS = 0.18 [m s -1 ] BIAS = 0.12 [m s -1 ] BIAS = [m s -1 ] BIAS = 0.37 [m s -1 ] BIAS = 0.53 [m s -1 ] BIAS = 0.25 [m s -1 ] BIAS = 0.47 [m s -1 ] BIAS = 0.32 [m s -1 ] BIAS = [m s -1 ] BIAS = [m s -1 ] BIAS = [m s -1 ] BIAS = [m s -1 ] m s 1 Mayores velocidades del viento Menores velocidades del viento

21 35 50 S S 35 S S S 35 S S S 35 S S S 35 S S S 35 S S S 35 S S S 35 S S S 35 S S S 35 S Resultados: Potencial eólico para el área de estudio Alfa Beta Potencial Eólico [W m -2 ] 20 m W W W W W W W W W 30 m W W W W W W W W W 40 m W W W W W W W W W

22 Resultados: Estimación de generación de energía para un generador V en el área de estudio P1: Costa P3: 50 km de la costa P5: Cordillera de la Costa P2: 30 km de la costa P4: 100 km de la costa P6: Talca Velocidad del viento [m s-1] P1 P2 P3 P4 P5 P6 Potencial eólico [W m-2] P1 P2 P3 P4 P5 P6 Generación de energía [GWh] P1 P2 P3 P4 P5 P6 Factor de planta [%] P1 P2 P3 P4 P5 P6

23 Discusión: Comparación con resultado evaluación de otros estudios Resultados de simulación a 20m: Mensual 1,8 2,6 (Ene-Feb-Mar- Nov) (Jul) Resultados otros estudios: RMSE [m s 1 ] Anual 2,1 BIAS [m s 1 ] - 0,32 0,47 (Oct) (Ago) 0,06 R 2 0,25 0,47 (Septiembre) (Junio) 0,53 RMSE [m s 1 ] BIAS [m s 1 ] R 2 WRF-Four Dimensional Data Assimilation Periodo de simulación Fuente 2,07 2,62-0,79 0,11 No 5 años Dvorak et al. (2013) 1,70 3,70-2,18 2,94 0,79 0,90 Si 1 año, 1 mes y 1 año 1,85 2,53-0,17 0,48 0,70 0,88 No 1 año 1,56 3,42 No 4 días 0,61 0,77 No 2 días y 1 mes Carvalho 2014b; 2012a; 2012b Carvalho et al. (2014a; 2014d) Muñoz-Esparza et al. (2011) Giannakopoulou y Nhili (2014) ,47 0,76 0,83 No 4 años Peña et al. (2011)

24 Discusión RMSE de velocidades simuladas es cercano al obtenido en otros estudios de similares características, sin embargo el R 2 de velocidades simuladas se encuentran mas alejados a los obtenidos en otros estudios de similares características (Dvorak et al., 2013; Carvalho 2012a; 2012b; 2014a,2014b, 2014d); Muñoz-Esparza et al. (2011); Giannakopoulou y Nhili (2014) Peña et al. (2011). La inclusión de medidas in-situ de velocidad del viento, y datos de teledetección como MODIS SST y rugosidad del mar, podrían mejorar los resultados en futuros estudios Las velocidades del viento simuladas tendieron a la sobrestimación, sin embargo esto ya ha sido demostrado en estudios previos Configuración utilizada para el modelo puede ser una posible explicación para estas diferencias Generación de energía estimada para un pixel en zona off-shore: Sobre los 30 GWh Valores de referencia para generación de energía real: 1.210,6 GWh fueron generados a partir de parques eólicos dentro del SIC durante 2014.

25 Conclusiones WRF fue configurado para el área de estudio, junto con la simulación de los campos de viento. El potencial eólico fue estimado, junto con el cálculo de la cantidad de energía generada y factor de planta para uno de los aerogeneradores off-shore recientemente comercializados (V MW). Velocidades simuladas obtuvieron RMSE de 2,3 ms 1 y R 2 de 0,5 para la serie anual a 20m, siendo principalmente sobreestimadas La zona de estudio demostró poseer un alto potencial eólico, variando entre 900 y 1240 Wm 2 Energía generada anual estimada para V fue de 30 GWh, demostrando el alto potencial que posee la energía eólica off-shore en la zona centro sur de Chile Este tipo de estudios contribuye a la generación de información útil para el desarrollo de proyectos de ERNC en Chile.

26 Universidad de Chile Facultad de Ciencias Agronómicas Ingeniería en Recursos Naturales Renovables Gracias! C. Mattar, D. Borvarán y N. Villar-Poblete dager.borvaran@gmail.com