Aplicaciones para la industria eólica de un modelo meteorológico acoplado a un modelo de parques eólicos

Transcripción

1 Grupo de Física No Lineal Aplicaciones para la industria eólica de un modelo meteorológico acoplado a un modelo de parques eólicos Grupo de Física No Lineal (GFNL) 27 de junio de 2017 Resumen Este informe describe los desarrollos tecnológicos llevados a cabo en el grupo GFNL de la Universidad de Santiago de Compostela en el campo de la modelización meteorológica aplicada al sector de la energía eólica. El uso de un modelo de predicción meteorológica y de producción del parque eólico permite calcular los parámetros climáticos necesarios en el diseño del parque y disponer de forma anticipada de información clave para la toma de decisiones en la operación y mantenimiento del mismo. Índice 1. Presentación 2 2. Aplicaciones Cálculo de estelas en la proyección de parques Estudio de estabilidad atmosférica. Análisis de turbulencia Modelo operativo de predicción eólica Propuestas 7 1

2 1. Presentacio n El Grupo Fı sica No Lineal forma parte de la facultad de Fı sica de la Universidad de Santiago de Compostela http: // La experiencia obtenida en el conjunto de proyectos realizados se puede resumir en los siguientes puntos: Servicios de prediccio n operativa. Estudios clima ticos de alta resolucio n. Ana lisis de fenomenologı a local y eventos extremos. Ana lisis del impacto del cambio clima tico. Medidas de adaptacio n. Servicios periciales de meteorologı a. Gran parte de este trabajo se realiza mediante el uso del modelo meteorolo gico WRF (Weather Research and Forecasting). Se trata un modelo de u ltima generacio n cuyo uso en el sector se ha expandido ra pidamente en los u ltimos an os. A continuacio n se presentan algunas herramientas desarrolladas por el grupo de investigacio n en el marco de proyectos de colaboracio n con empresas del sector, que tienen aplicacio n tanto en la proyeccio n de parques como en la operacio n y mantenimiento de los mismos Aplicaciones Ca lculo de estelas en la proyeccio n de parques Nuestra configuracio n especı fica del modelo permite simular el efecto estela del aerogenerador sobre el medio y calcular la produccio n del mismo a partir de su curva de potencia, coeficiente esta ndar y dimensiones. En GFNL hemos estudiado el comportamiento y efecto que tienen las estelas producidas por diferentes parques sobre el entorno cercano. Las siguientes ima genes forman parte de un estudio sobre un parque eo lico real en Espan a en el que se ha realizado una prediccio n de viento, produccio n y efecto estela. Se han hecho simulaciones diarias durante un an o completo con el WRF a alta resolucio n (333 m de resolucio n horizontal) y se han validado los resultados con observaciones. A continuacio n se muestran dos ejemplos de estelas obtenidas con viento de componente norte (izquierda) y vientos de componente suroeste (derecha). 2

3 Figura 1: (izda.) estela generada por un viento de componente norte, (abajo) corte vertical de estela de componente norte, (dcha.) estela producida por un viento de componente suroeste. Disponer de salidas de simulaciones diarias a lo largo de un an o permite estudiar las pe rdidas anuales de recurso eo lico generadas por el efecto del parque en la regio n (Annual wake). En la siguiente figura se muestra la Annual Wake producida por el parque del estudio. Figura 2: Porcentaje de pe rdidas anuales de recurso eo lico debido al efecto del parque. Cada uno de los polı gonos negros marca el emplazamiento de otro parque eo lico. El zoom de la derecha refleja ma s en detalle la pe rdida producida en el centro del propio parque y en otro vecino. Este ana lisis permite: 1. Calcular el recurso eo lico teniendo en cuenta las pe rdidas producidas por la presencia de otros parques eo licos en la regio n. 2. Estimar el impacto sobre la produccio n media anual debido a la futura construccio n de un nuevo parque en los alrededores. 3. Simular toda la fenomenologı a, tanto sino ptica, como local que esta afectando al parque y a la regio n. De esta forma, podemos obtener una correccio n de la estimacio n de recurso eo lico, reducie ndose ası los riesgos econo micos en el proyecto de construccio n de un parque eo lico. 3

4 2.2. Estudio de estabilidad atmosfe rica. Ana lisis de turbulencia Las simulaciones a alta resolucio n con el WRF reproducen la diferente fenomenologı a local en el entorno de los parques, especialmente en a reas de terreno complejo. La topografı a cercana y el tipo de uso de zona (un bosque, terreno agrı cola, etc..) tienen un efecto directo sobre el parque, tanto en su produccio n como en la vida u til de los aerogeneradores. En la Figura 3 se puede ver un ejemplo de la capacidad que tiene el modelo para reproducir vientos locales en diferentes puntos de una misma zona. Figura 3: Rosas de viento obtenidas con el WRF en estaciones meteorolo gicas en a rea de estudio sobre terreno complejo. La malla roja representa la resolucio n horizontal usada en las simulaciones (266 m). El tipo de flujo de viento que capta un parque, ya sea laminar o turbulento va a depender, entre otras cosas, de la situacio n de estabilidad atmosfe rica del entorno cercano. Realizar un estudio clima tico de la estabilidad atmosfe rica aporta informacio n u til en la seleccio n del tipo de aerogenerador y el emplazamiento adecuados para alcanzar un rendimiento y duracio n o ptimos en las ma quinas. A partir de simulaciones de perı odos representativos de una regio n se pueden definir patrones de estabilidad atmosfe rica caracterı sticos. Identifica ndolos, con ı ndices de estabilidad como el de Pasquill, basado en el gradiente de temperatura vertical, y/o calculando la intensidad turbulenta (IT). La Figura 4 muestra ejemplos de situaciones de estabilidad con sus correspondientes perfiles verticales de temperatura de una estacio n meteorolo gica situada en un futuro parque eo lico en Ame rica del Sur. El perfil vertical de la temperatura tiene relacio n directa con el tipo de estabilidad atmosfe rica en un punto. 4

5 Grupo de Física No Lineal Estable Neutra Inestable Figura 4: Ejemplo de perfiles de temperatura vertical dependiendo de la condición de estabilidad. Los puntos azules representan las alturas de los niveles del modelo y los rojos alturas sobre las que se dispone de observaciones. En la Figura 5 se representan la IT, calculada para situaciones de atmósfera estable, neutra e inestable. Estable Neutra Inestable Figura 5: IT en diferentes condiciones de estabilidad para una localización estudiada. Los puntos Loc1 y Loc2 se corresponden con estaciones meteorológicas de la región. Este estudio permite: 1. Caracterizar de la estabilidad atmosférica: El coste asociado a la toma de datos de turbulencia in situ para un período suficientemente largo, que permita la caracterización de la estabilidad atmosférica en un emplazamiento, puede ser excesivo. Ahorro económico. 2. Minimizar la incertidumbre en torno a la vida útil de los aerogeneradores. 3. Reducir los costes de mantenimiento. 5

6 Grupo de Física No Lineal 2.3. Modelo operativo de predicción eólica. En el grupo de investigación ya se ha implementado un modelo de predicción operativa a alta resolución (1 km) para Galicia y otro modelo operativo a muy alta resolución (333 m) para el puerto de Langosteira (A Coruña). Disponemos de capacidad para proveer de predicción meteorológica y de producción eólica diaria a muy alta resolución para cualquier área del planeta. Los resultados obtenidos de los estudios realizados en parques eólicos muestran que el aumento de resolución del modelo mejora el acierto en la predicción. En las siguientes imágenes se puede observar la diferencia entre la salida de 4 km (MeteoGalicia) y la salida de 1 km de nuestro modelo operativo. Figura 6: (a) Módulo de viento con WRF a 4km, (b) Módulo de viento con WRF a 1km. En el mar las diferencias observadas en el viento son mínimas, sin embargo, el modelo de 1km muestra regiones de baja intensidad de viento derivadas de resolver con mayor realismo la topografía. Con simulaciones a alta resolución, tanto horizontal como vertical, se puede predecir el comportamiento del viento y la producción eólica del parque a corto plazo (short-term forecasting). A continuación se puede ver la comparación del viento estimado y observado en un aerogenerador, durante un período de un mes, para el estudio mostrado en el primer apartado (Figura 1). Figura 7: Módulo de viento en aerogenerador T07 (zona norte) en el parque eólico estudiado en la Figura 1 durante el mes de marzo. Observación (verde) y dos tipos de configuraciones del WRF (rojo y azul). Para alcanzar una resolución de 330 m se define un dominio de simulación de 25 km x 25 km en las proximidades del parque. La siguiente imagen muestra un esquema de los dominios diseñados para poder alcanzar la máxima resolución mediante nesting (dominios anidados). 6

7 Figura 8: Conjunto de dominios de simulacio n para un parque en Inglaterra de alcanzar los 330 m de resolucio n. Se obtienen los mejores resultados resolviendo el parque eo lico en el modelo de prediccio n atmosfe rica y particularizando cada parque a una configuracio n o ptima del modelo. Los errores sistema ticos del modelo son filtrados mediante un post-procesado estadı stico (filtro Kalman) que mejora significativamente la prediccio n a corto plazo. La herramienta permite minimizar las pe rdidas gracias a una mejor operacio n del parque. Se debe destacar su utilidad para: 1. Determinar las tareas de mantenimiento de los aerogeneradores en periodos de baja intensidad de viento. 2. Optimizar las paradas de produccio n debidas a situaciones de viento extremo. 3. Anticipar el a ngulo o ptimo para cada aerogenerador. 3. Propuestas El Grupo de Fı sica No lineal invita a empresas a colaborar en proyectos de investigacio n para implementar las herramientas desarrolladas, optimizar los para metros del modelo y analizar los resultados. El conjunto de lı neas de desarrollo que se proponen desde el grupo de investigacio n se resume en los siguientes puntos: 1. Estudio de recurso eo lico, incluyendo el ana lisis de pe rdidas por estelas debidas a parques cercanos. 2. Ana lisis de estabilidad atmosfe rica. Distribucio n anual del tipo de estabilidad y creacio n de mapas diezminutales de la IT para un periodo de un an o. 3. Implementacio n de un modelo de prediccio n operativa a muy alta resolucio n (333 m). Prediccio n de viento y produccio n eo lica en un a rea en torno al parque. 7