La evaluación de recursos en los proyectos eólicos

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María Luz Poblete Bustamante
hace 6 años
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1 La evaluación de recursos en los proyectos eólicos Rafael Zubiaur Barlovento Recursos Naturales S.L., España Jornadas Técnicas AEE Madrid, 1 de diciembre de

2 BARLOVENTO RECURSOS NATURALES S.L. ENERGY TO QUALITY S.L. Consultores en energías renovables. Proyectos en más de 40 países: Europa, América, África y Asia. Asesor Técnico en más de MW eólicos y 500 MW fotovoltaicos construidos. site assessment de más de 1100 parques eólicos. Gestión de más de 1000 torres de medición. Miembros de Measnet. Laboratorios acreditados para ensayo de Curva de Potencia, Calidad de Potencia, Ensayo de huecos de tensión, Medidas Meteorológicas 2

3 CONTENIDO 1. Introducción 2. Etapas relevantes del proceso (debilidades y avances): a. Medidas b. Modelos c. Largo plazo d. Aerogenerador 3. Cuál es le sentido de la incertidumbre? 4. Conclusiones 3

4 1. INTRODUCCIÓN OBJETIVO: Evaluar el rendimiento a largo plazo de la instalación eólica. Evaluar las incertidumbres del resultado. ETAPAS: Campaña de medidas. Evaluación de recursos eólicos. Cálculo de incertidumbres. REQUISITOS: Mínimo un año de medidas de viento (de calidad). Altura de medida próxima a la del buje (al menos 2/3). Torres adicionales en terreno complejo. Estación de referencia para largo plazo (observatorios,reanálisis, series virtuales). Orografía digital y Modelo de campo de vientos adecuado. Datos de aerogenerador (curva de potencia y Ct). Modelos de estelas. 4

EVALUACIÓN DE PRODUCCION Campaña de medidas Velocidad,

Estación de referencia y Largo plazo Modelo de campo de

-Disponibilidad, -Pérdidas Resultados: -Producción anual

5 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 5

6 2. ETAPAS RELEVANTES a) Medidas b) Modelos c) Largo plazo d) Aerogenerador 6

7 velocidad, dirección, densidad (presión, temperatura) 7

8 2.a MEDIDAS Algunos puntos débiles: Se siguen utilizando equipos de baja calidad. La calibración está generalizada, pero no siempre. Hay que medir cerca de altura del buje. No se presta atención suficiente al montaje: el instrumento no es el anemómetro, es la torre meteorológica. Errores del 5-10% Incertidumbres altas 8

1 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193

a MEDIDAS Algunos avances: Nuevos sistemas: Sodar, lidar, 3D

Necesidad de interpretación de resultados. NNW N 35.0% 30.

0% E WSW ESE SW SE SSW SSE S SODAR TORRE 16 20 18 16 14 12 y = 0.

9 Velocidad (m/s) Velocidad SODAR (m/s). 2.a MEDIDAS Algunos avances: Nuevos sistemas: Sodar, lidar, 3D lidar Alcance hasta unos 200 metros No están aún estandarizados. Necesidad de interpretación de resultados. NNW N 35.0% 30.0% NNE NW 25.0% NE 20.0% WNW 15.0% 10.0% ENE 5.0% W 0.0% E WSW ESE SW SE SSW SSE S SODAR TORRE y = x R 2 = SODAR TORRE Velocidad Torre(m/s)

10 Datos válidos SODAR (%) Velocidad (m/s) Disponibilidad de datos => Sesgo en los resultados. Ejemplo sodar: Alltura (m) Hora Filtro cada nivel Filtros acumulados Sin Filtro Filtro 80m Filtro hasta 120m 10

uniforme en el volumen analizado por el lidar (sodar) o La medida

11 Terrenos complejos=> Necesaria corrección. Ejemplo lidar sobre una colina: El cálculo supone un flujo uniforme en el volumen analizado por el lidar (sodar) o La medida no da la componente horizontal sobre el punto de instalación. o Es preciso corregir este efecto. 11

12 3D Lidar, o lidar horizontal (diámetro km). 12

13 2.a MEDIDAS La evaluación debe contar con medidas de torres, complementadas por medidas de sodar/lidar, en varios emplazamientos. Las normas están claras, hay que seguirlas El tratamiento de medidas remotas debe contemplar corrección en terreno complejo y eliminación del sesgo de la muestra: El r 2 no lo es todo La disponibilidad de datos decrece con la altura (más de lo que nos dicen) 13

Modelos de bosque. Corrección de medidas remotas. Estratificación térmica.

14 2.b MODELOS Tradicional enfoque optimista (1 torre => 100 km 2 o más). Modelos con nuevas prestaciones: Asimilación de varias torres. Obstáculos finitos. Modelos de bosque. Corrección de medidas remotas. Estratificación térmica. Mejorar resolución de perfiles. Incorporar recirculación, Hacen falta medidas para calibrar los errores del modelo. 14

15 Velocidades medias mensuales (m/s) TORRE 2.c LARGO PLAZO La variabilidad interanual puede estar alrededor del 6% en V. media. Con estaciones de referencia, reanálisis o series virtuales. No hay garantía del largo plazo futuro (variabilidad climática) y = x R 2 = Velocidades medias mensuales (m/s) SERIE

16 01/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/2009 Velocidad media (m/s) c LARGO PLAZO Las series virtuales a veces funcionan y otras no El error medio de los modelos no es un buen indicador; no interesa el error del modelo sino el error en tú parque. TORRE Fecha SERIE MODELO Si no hay buena referencia, lo mejor es alargar la campaña. 16

17 2.d AEROGENERADOR El rendimiento depende de V, ρ... y de más cosas (temperatura, perfil, turbulencia). Dependiendo del sitio o la estación del año, el rendimiento del mismo aerogenerador puede variar (varios puntos p.c.). Debería contarse con la información del aerogenerador (curva de potencia) adaptada a las características del sitio. 17

18 3. LA INTERPRETACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE Inadecuada interpretación? La incertidumbre no es un error. No sólo es la incertidumbre de la calibración de los anemómetros: Calibración Clase anemómetro Efectos de montaje (soportes, orientación, verticalidad,...)... 18

19 3. INCERTIDUMBRES EN LA EVALUACIÓN DEL RECURSO ORIGEN DE LAS DESVIACIONES: Evaluación de condiciones de viento y ambientales (medidas, perfil vertical, largo plazo, hielo, temperaturas altas, ). Modelos de campo de vientos. Diseño del parque (estelas, clase-subclase inadecuadas). Rendimiento del aerogenerador (curva de potencia y disponibilidad). Operación. 19

20 EJEMPLO: IEC Frandsen Medidas de dirección Rosa de vientos Anchura sector separación en la hilera subclase Modelado de viento selección posiciones Pérdidas estelas selección turbina La medida de dirección también es importante! Estrategias de parada Producción del parque 20

21 PRODUCCIÓN (HORAS EQUIVALENTES) PROBABILIDAD PROBABILIDAD DE PRODUCCIÓN ANUAL INCERTIDUMBRE BAJA INCERTIDUMBRE ALTA Una mayor incertidumbre implica menor seguridad de superar determinados niveles de producción PRODUCCIÓN (HORAS EQUIVALENTES) INCERTIDUMBRE DE LA EVALUACIÓN 5000 PROBABILIDAD DE PRODUCCIÓN ANUAL INCERTIDUMBRE BAJA 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. Para el mismo P50, una incertidumbre mayor implica P75-P90 más bajos. INCERTIDUMBRE ALTA P75 P PERCENTIL 21

22 4. CONCLUSIONES La principal forma de evitar las desviaciones es mejorar la campaña de medidas: Más torres, más altas, instrumentación de calidad, equipos redundantes, Sistemas de medida remota: sodar, lidar NORMAS: IEC , recomendaciones IEA y Measnet, Orden de medidas DGA, Las medidas ayudan a disminuir el error de los modelos de campo de vientos. Las campañas de medidas más largas y con más torres permiten la mejora del diseño del parque. 22

23 GRACIAS POR SU ATENCIÓN Rafael Zubiaur BARLOVENTO RECURSOS NATURALES C/Pintor Sorolla 8, 1ºA Logroño (La Rioja) Tel Fax

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