1.1 Clúster Energías Renovables IPMEPE

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2 1.1 Clúster Energías Renovables IPMEPE

3 1.2 Socios del proyecto Asociación formada por más de 700 asociados y agrupados en 12 clúster y 5 parques tecnológicos, con el obje>vo de generar negocio y buscar nuevas oportunidades para las empresas a través de la innovación. Etulos Solute S.L. es una consultora técnica de ingeniería, servicios tecnológicos y outsourcing. Empresa española especializada en el análisis y cálculo estructural y mecánico de productos, piezas y mecanismos industriales realizando dis>ntos >pos de cálculos analí>cos, y en el desarrollo de proyectos energé>cos dentro del ámbito de las Energías Renovables e innovación tecnológica. El Ins>tuto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) ( es una en>dad privada de Inves>gación, Desarrollo e innovación ubicada en el campus de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). El IIC se autofinancia con la venta de productos y servicios y reinvierte el 100% de sus beneficios en más I+D+i (Eagle Digital Technologies). Consultora nacional para la ges>ón y puesta en marcha de proyectos y desarrollo de negocios. Asistencia a la ges>ón pública y desarrollo ins>tucional.

4 1.3 Proyecto IPMEPE. Descripción Ü El proyecto IPMEPE nace a par>r de la subvención dada por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo, para desarrollar un estudio de viabilidad sobre la Integración de predicciones para la mejora de la Eficiencia en parques Eolicos Ü Con este proyecto se pretende reducir los costes del sector eólico y mejorar su eficiencia, con el consiguiente efecto posi>vo sobre el sistema eléctrico español al contribuir a reducir el déficit de la tarifa eléctrica

5 1.4 Proyecto IPMEPE. ObjeHvos específicos Mejorar el so[ware de predicción existente de Solute Permi>endo que la predicción de viento en un punto se ex>enda a un área (parque eólico). Mejorar las predicciones de energía del Ins>tuto de Ingeniería del Conocimiento Al contar con una predicción de viento de un parque eólico en lugar de las obtenidas usando predicciones genéricas dadas por agencias meteorológicas locales. Ofrecer una predicción de viento y energía más certero que los actuales en el mercado, a propietarios de parques eólicos opera>vos Obje>vo 1: Reducir costes de operación y mantenimiento Obje>vo 2: Complementar las estrategias de control sobre sus aerogeneradores Mejorar la compe>>vidad internacional del sector de energías renovables español Pyme española, especializada en predicción de viento Centro de I+D+i español, especializado en predicción de energía Servicio de predicción eólico conjunto

6 1.5 Proyecto IPMEPE. Aspectos Innovadores Predicción de viento en cada turbina de un parque eólico con ayuda de un modelo de flujo de viento desarrollado por SOLUTE. Agencias meteorológicas locales So[ware SOLUTE Datos meteorológicos en un área Predicción Viento en parque eólico So[ware IIC Predicción de Producción Eólica Posibilidad de predicción de viento y energía de cada una de las máquinas de un parque eólico mejorando el control de las máquinas y operación del parque.

7 3 Proyecto IPMEPE. Descripción La idea consiste en aunar dos >pos de predicciones: Ü predicción de viento Ü predicción energé>ca Metodología para la mejora y validación del SW de Solute como variable de entrada del SW del IIC para predecir energía. Ü Conclusiones y planteamiento de líneas de mejora futuras. IPMEPE 4

8 2.1 Sistema de predicción de viento. Introducción. Tipos de Hempo (Weather Types): Configuraciones espaciales recurrentes que presentan los campos asociados a variables atmosféricas de gran escala. Downscaling estadíshco: Relaciones estadís>cas entre variables de gran escala (salidas de GFS), y variables a escala local (velocidad de viento y dirección en un si>o par>cular). Viento local Viento gran escala IPMEPE 8

9 2.2 Sistema de predicción de viento. Introducción. Basado en un sistema de reconstrucción de series temporales de viento desarrollado también por SOLUTE que ha proporcionado muy buenos resultados en múlhples emplazamientos a nivel mundial IPMEPE 9

10 2.3 Sistema de predicción de viento. Diagrama de flujo. GFSANL División estacional Determinación de WTs División franjas horarias Histórico viento Algoritmo de ajuste (Stepwise, SVM ) GFS Ecuaciones transferencia SCADA Torre

11 2.4 Sistema de predicción de viento. Primeros resultados Sotavento. IPMEPE

12 3.1 Predicción de Producción Eólica El InsHtuto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) se encargará de esta parte del proyecto. El IIC cuenta con un motor de predicciones basado en modelos estadís>cos, con la siguiente arquitectura básica:

13 3.2 Predicción de Producción Eólica. Metodología. 1. Aplicar el SW del IIC con dos fuentes de meteorología: NWPs de un agente meteorológico externo. Predicciones de viento dadas por Solute. 2. Evaluación según métricas clásicas para este problema (MAE,RMSE, DesvP, Bias, ), comparando las predicciones con los datos reales para un determinado número de horizontes. 3. Análisis compara>vo de predicciones de energía en función de la fuente de meteorología.

14 3.3 Predicción de Producción Eólica. Primeros resultados Sotavento. Ejemplo de los Errores Absolutos que se están obteniendo por horizonte (de H+0 a H+48) para el parque de Sotavento.

15 3.4 Predicción de Producción Eólica. Beneficios esperados. Ü Complementación de la predicción de viento con la predicción de energía, mejorando la compe>>vidad internacional de ambas en>dades, y por lo tanto del sector Ü Reducir la dependencia de las agencias meteorológicas locales. Ü Reducir las penalizaciones por desvíos en la predicción de energía y mejorar la integración de la energía eólica en la red eléctrica existente. Ü Mejorar la operación de los parques eólicos, permi>éndoles adoptar nuevas estrategias de control en los aerogeneradores. Ü Mejora de la compe>>vidad internacional de ambas en>dades y ofrecerles nuevas oportunidades de negocio.

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