Análisis de viabilidad de implantación de un parque eólico en la provincia de Pichincha (Ecuador)

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1 Análisis de viabilidad de implantación de un parque eólico en la provincia de Pichincha (cuador) Autor: Darwin Casaliglla Ger Tutor: Miguel Villarrubia López Curs acadèmic: Màster en nergies Renovables i Sostenibilitat nergètica

2 INDIC GNRAL 1. ANTCDNTS OBJTO ALCANC MTODOLOGÍA TRATAMINTO STADÍSTICO D LOS DATOS D VINTO CARACTRIZACION NRGTICA DL VINTO Variación del viento con la altura Potencia eólica disponible Variación de la densidad con la altura Resultados de la caracterización del potencial eólico APLICACION D LOS GNRADORS OLICOS. CALCULO D LA NRGIA LCTRICA PRODUCIDA RSULTADOS Aerogenerador nercon Aerogenerador Vestas V Aerogenerador Gamesa G Comparación entre aerogeneradores CONCLUSIONS BIBLIOGRAFIA ANXO I. Atlas ólico del cuador. Velocidad media anual del viento a 80m de altura ANXO II. Atlas ólico del cuador. Rugosidad del terreno ANXO III. specificaciones de los aerogeneradores Aerogenerador nercon Aerogenerador Vestas V80 2MW Aerogenerador Gamesa G114 2MW ANXO IV. Tablas de resultados Aerogenerador nercon ANXO V. Tablas de resultados Aerogenerador Vestas V ANXO VI. Tablas de resultados Aerogenerador Gamesa ABSTRACT... 40

3 1. ANTCDNTS l sector energético es pilar fundamental en la economía de todo país y está asociado a la satisfacción de las necesidades de los habitantes, éste debe ser construido en base a garantizar una seguridad de suministro, consumo eficiente de energía y sostenibilidad del ecosistema. Las energías renovables son aquellas que provienen de recursos naturales inagotables y constituyen una fuente clave para el cumplimiento del acuerdo contra el cambio climático de París, donde los estados deberán fomentar la penetración de las mismas para lograr los comprometimientos de reducción de emisiones para que la temperatura no suba más de 2 grados. n búsqueda de un mayor autoabastecimiento energético, el Gobierno de la República del cuador decidió en el año 2008 cambiar su matriz energética a un desarrollo del sector energético que esté basado en los recursos naturales renovables. Se prevé incrementar considerablemente la participación de las energías renovables en el mix energético, por lo que existe el Plan Maestro de lectrificación para impulsar proyectos de utilización de energías renovables, con la finalidad de la disminución del aporte de las centrales térmicas y evitar la importación de energía a través de la interconexión con Colombia y Perú, tal como se puede observar en el gráfico No. 1: INTRCONXIÓN; 4,73% BIOMASA; 1,20% 2007 TÉRMICA; 44,40% HIDRÁULICA; 49,66% TÉRMICA; 6,00% ÓLICA Y BIOMASA; 1,00% 2016 HIDRÁULICA; 93,00% Gráfico No. 1 Participación de las diferentes tecnologías en el mix energético ecuatoriano. [Ministerio de lectricidad y nergías Renovables, 2008] Los objetivos planteados para el 2016 están siendo logrados gracias a cambios en la visión política. La nueva Constitución del 208 fija al sector energético como un sector estratégico, así el Art. 313 dice que l stado se reserva el derecho de administrar, regular, controlar, y gestionar los sectores estratégicos, se complementa con los artículos 339 La inversión extranjera directa será complementaria a la nacional y el art. 339 l stado promoverá la eficiencia energética, el desarrollo y uso de prácticas y tecnologías ambientalmente limpias y sanas, así como de energías renovables, diversificadas, de bajo impacto. Además con el Mandato Constituyente No. 15 se fija una tarifa única a nivel nacional por cada tipo de consumo. n el territorio ecuatoriano las fuentes de energía renovable tienen una alta viabilidad gracias a la riqueza en recursos naturales que posee el país, las energías de mayor 1

4 potencial son la eólica, solar, la hidráulica y biomasa y los factores clave para su desarrollo se encuentran en el apoyo político, en la reducción de costos y en el desarrollo tecnológico. La energía eólica es una de las fuentes de energía renovable más madura y eficiente actualmente. Ésta consiste en convertir la energía cinética del viento en energía eléctrica, a través del movimiento de las palas de un aerogenerador se produce trabajo mecánico de rotación que mueve un generador para producir electricidad. vita el consumo y quema de combustibles fósiles disminuyendo la emisión de gases contaminantes y sus principales desventajas son la generación de ruido y la afectación visual. l Ministerio de lectricidad y nergía Renovable emprendió campañas de medición de viento que permitirá verificar el potencial eólico de diversas zonas del país y la posible construcción de parques eólicos que constituyen fuentes de energía limpia. Por lo cual se elaboró mediante mapeo satelital el Atlas ólico del cuador (ver anexo No. 1). l gráfico No. 2 es tomado de dicho atlas en el que se observa la velocidad media anual del viento a 80 m sobre el nivel del suelo. Gráfico No. 2 Atlas ólico del cuador. [Ministerio de lectricidad y nergías Renovables, 2008] 2

5 De acuerdo al gráfico No. 2 el área montañosa que comprende la cordillera de los Andes catalogada como la Región Sierra posee extensas zonas en las que la velocidad media anual del viento es considerable y constituye en una herramienta muy útil para identificar zonas candidatas para estudios de viento, y gracias a la disponibilidad de datos, se procede a seleccionar el sitio de estudio para este presente trabajo. 2. OBJTO l objeto del presente trabajo es realizar el estudio de viabilidad de la implantación de un parque eólico en cuador, provincia de Pichincha, a partir de la información horaria de las características del viento de un lugar específico se determinará su potencial eólico, se estimará su producción de energía anual y se realizará el análisis técnico de su implementación. 3. ALCANC l presente documento constituye el análisis de prefactibilidad de un proyecto, es decir consiste en una primera investigación basada en cálculos de la estimación del potencial eólico del emplazamiento con tratamiento estadístico de los datos de viento para la caracterización del mismo y el predimensionado de un parque eólico junto con la estimación de la producción anual eléctrica. l análisis de viabilidad se realiza considerando tres modelos distintos de aerogeneradores: nercon 82, Vestas V80 y Gamesa G114. l generador nercon 82 es de tecnología alemana con imanes permanentes acoplado directamente al generador eléctrico, síncrono de frecuencia variable sin gear box (caja de cambios) con control Pitch, su principal ventaja es girar a varias velocidades. Y los generadores Vestas y Gamesa con tecnologías similares, rotor de doble alimentación, generador asíncrono y con gear box acoplado al sistema. Se ha seleccionado tres aerogeneradores con potencia nominal similar con especificaciones y curvas de potencias distintas que permitirán observar su influencia en los resultados además que es una práctica común entre los diseñadores de eólica simular la producción de energía eléctrica con diferentes aerogeneradores. 4. MTODOLOGÍA La metodología de este documento posee la siguiente estructura: 1. Tratamiento estadístico de los datos de viento A partir de la información obtenida del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología IHAMHI de cuador se dispone de datos horarios de velocidad de viento y se someten a un tratamiento estadístico para obtener su potencial eólico 2. Caracterización energética del viento Obtener la ley de densidad de probabilidad de Weibull característica del sitio de estudio y determinar su potencia eólica disponible. 3. Aplicación de los aerogeneradores eólicos. Se toman 3 tipos de aerogeneradores: nercon 82, Vestas V80 y Gamesa G114 por sus distintas características para los cuales se determina la producción de energía eléctrica anual en función de su altura y clases de terreno. 3

6 5. TRATAMINTO STADÍSTICO D LOS DATOS D VINTO Los datos de viento horarios para un año concreto han sido proporcionados por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología IHAMHI de cuador, de la estación ubicada en el Cerro Puntas, ubicado en la provincia de Pichincha, S, O, lugar en el que se realizará el estudio y se propondrá la instalación del parque eólico luego de verificar su viabilidad. stos datos han sido medidos a una altura de 10m (altura de la torre meteorológica). s importante indicar que los datos de viento para el presente estudio corresponden a un solo año, debido a que no existen datos suficientes que nos permitan caracterizar un año tipo. n este sitio creemos que su potencialidad eólica aparentemente es buena por lo mostrado en el Atlas ólico sin embargo hace poco se ha empezado a realizar campañas de medición. xisten otros lugares en dónde si se tiene más años medidos pero se ha seleccionado este sitio por su riqueza mostrada en el Atlas y va bien para un análisis de prefactibilidad. Gráfico No. 3 Ubicación estación meteorológica [Google Maps, 2016] Se procede a realizar un tratamiento estadístico de los datos de la siguiente manera; Agrupación y distribución de dichos datos en clases o categorías. Con esto se determinará la frecuencia de cada una de las clases, es decir el número de estos en cada categoría. Por la facilidad de las herramientas informáticas para los cálculos correspondientes. el intervalo de la clase será de 1m/s. así se determina el número de clases. Además su precisión será mejor mientras más pequeño sea el intervalo de la clase. l centro de la clase se considera un número entero para facilitar la relación con las gráficas de los aerogeneradores que se tratará posteriormente. 4

7 Se calculan las frecuencias relativas, acumuladas y se las organiza en una tabla que contenga las clases, frecuencias y los cálculos mencionados anteriormente. Con estos se calcula la velocidad media, y la desviación estándar Se grafica el histograma de frecuencias relativas el que permite interpretar la ley o función de distribución continua de probabilidad a partir de la forma que adopta el polígono de frecuencias. Datos de viento en el Cerro Puntas, provincia de Pichincha cuador a una altura de 10m para un año. [INAMHI] Centro intervalo Frecuencia de la clase Frecuencia relativa fi 5 Frecuencia relativa acumulada fi vi fi vi 2 Ni ni/n Fi 0 3 0,000 0,000 0,000 0, ,046 0,047 0,046 0, ,077 0,123 0,153 0, ,086 0,209 0,258 0, ,079 0,289 0,318 1, ,065 0,354 0,327 1, ,075 0,429 0,451 2, ,076 0,505 0,532 3, ,069 0,574 0,552 4, ,061 0,636 0,552 4, ,050 0,686 0,505 5, ,044 0,730 0,481 5, ,041 0,771 0,493 5, ,040 0,811 0,519 6, ,034 0,845 0,470 6, ,029 0,874 0,442 6, ,025 0,899 0,393 6, ,020 0,918 0,340 5, ,018 0,937 0,333 5, ,011 0,948 0,217 4, ,010 0,958 0,196 3, ,010 0,968 0,206 4, ,007 0,975 0,163 3, ,007 0,982 0,155 3, ,004 0,986 0,093 2, ,003 0,989 0,071 1, ,003 0,992 0,080 2, ,002 0,994 0,065 1, ,001 0,996 0,035 0, ,002 0,997 0,053 1, ,001 0,999 0,031 0, ,000 0,999 0,011 0, ,001 1,000 0,026 0, ,000 1,000 0,011 0,373 Tabla No.1 Agrupación de los datos y representación de las frecuencias.

8 La velocidad media y la desviación estándar para datos agrupados se calculan con: k v = i=1 f i v i (1) σ = k i=1 f i v 2 i v 2 (2) Donde: v : es la velocidad media fi: es la frecuencia relativa σ: Desviación estándar o típica. No. Horas totales 8760 Velocidad media <v> (m/s) 8,578 Desviación estándar σ (m/s) 5,734 σ v 0,668 Tabla No. 2 Resultado del análisis estadístico correspondiente a los datos de viento de la Tabla No. 1 a 10m de altura 0,100 0,090 0,080 0,070 0,060 0,050 0,040 0,030 0,020 0,010 Histograma de frecuencias relativas 0, Gráfico No.4 Histograma de frecuencias relativas correspondientes a los datos de velocidad de viento de la Tabla No. 1 6

9 6. CARACTRIZACION NRGTICA DL VINTO Se usa la ley de densidad de probabilidad de Weibull para la caracterización del viento, que facilita una expresión matemática para predecir el comportamiento de la velocidad del viento en un periodo de tiempo. Se ha comprobado experimentalmente que la velocidad del viento se ajusta a una distribución de la función densidad de probabilidad de Weibull. Donde: v: velocidad del viento (m/s) p(v): función densidad de probabilidad de Weibull c: factor de escala (m/s) p(v) = k c (v c )k 1 e (v c )k (3) k: factor de forma que caracteriza la asimetría o sesgo de la función de probabilidad. La función densidad de probabilidad de Weibull depende de dos factores (c y k) que son determinados a partir del método de mínimos cuadrados. ste método se utiliza cuando se dispone de gran cantidad de valores de la velocidad como es en este caso. A partir de la expresión de las frecuencias acumuladas (F) y aplicando dos veces el logaritmo neperiano se procede al ajuste por mínimos cuadrados a la recta y=ax+b, encontrándose A y B para luego determinar el valor de los factores c y k. Luego de la regresión lineal las expresiones de A y B son: A = f ix i y i ( f i x i )( f i y i ) f i x i 2 ( f i x i ) 2 (4) Las expresiones de k y c se obtienen a partir de: B = f i y i A f i x i (5) k = A (6) c = e (B A ) (7) La relación σ que nos permite comprobar que los datos cumplen con la función v densidad de probabilidad de Weibull se calcula con: σ = [ Γ(1+ 2 k ) v Γ 2 (1+ 1 k ) 1] 1/2 (8) Donde Г corresponde a la función gamma. 7

10 A 1,385 B -3,025 k 1,385 c (m/s) 8,880 σ v 0,731 Tabla No. 3 Parámetros de caracterización de Weibull correspondientes a los datos de viento de la Tabla No. 1 a 10m de altura Ya con estos parámetros, se procede a realizar la gráfica de la función densidad de probabilidad de Weibull, en la que se observa la similitud de su forma con el histograma de frecuencias real presentado en el gráfico No. 4 0,070 0,060 Función densidad probabilidad Weibull 0,050 0,040 0,030 0,020 0,010 0, Gráfico No. 5 Función densidad de probabilidad de Weibull correspondiente a los datos de viento de la Tabla No. 1 a 10m de altura n la tabla No. 2 y No. 3 existen los cocientes σ que sirven para demostrar que los v datos de viento cumplen con la función densidad de probabilidad de Weibull. Según el análisis estadístico esta relación es igual a 0,668 y según Weibull es 0,731, por lo que se considera que los datos de viento cumplen con la caracterización de la función de Weibull ya que su diferencia es alrededor del 9% la que se considera dentro de lo permitido. 6.1 Variación del viento con la altura Se refiere a la variación de la velocidad del viento horizontal con la altura sobre el suelo y depende de la estabilidad atmosférica, rugosidad del terreno y la orografía. n el caso de la estabilidad atmosférica se la considera neutra, es decir que la temperatura del aire es constante y no ejerce ningún efecto sobre la velocidad, debido a que la influencia de la temperatura es mínima a la altura de los aerogeneradores. La rugosidad del terreno varía con el tipo de suelo y representa la disminución de la velocidad del viento a medida que se aproxima a la superficie. n el Atlas ólico de cuador, existe un apartado en el que se desarrolla el gráfico de rugosidades del terreno (ver anexo 2). 8

11 Gráfico No. 6 Rugosidad del terreno en estudio, Atlas ólico de cuador.. [Ministerio de lectricidad y nergías Renovables, 2008] Se puede observar en el mismo que la rugosidad del punto de estudio está entre 0,0024 y 0,055, siendo su promedio 0,0287 ~ 0,03. Sin embargo debido a que se puede tener un error no despreciable al considerar la rugosidad del terreno con el método anterior, se procede a realizar el cálculo con tres clases de terreno, que se muestran en la tabla No. 4, clases que han sido realizadas por el Atlas ólico uropeo 9

12 Clase de rugosidad Longitud de la rugosidad (z 0) (m) 0 0-0,0007 Tipo de terreno Superficie de agua. Terreno abierto, superficie lisa 0,5 0,0007 0,009 Pistas de hormigón (aeropuerto), césped. 1 0,009 0,04 Campos abiertos sin cercados ni setos. dificios muy dispersos. Colinas suavemente redondeadas. Tabla No. 4 Clases y longitudes de rugosidades. [Atlas ólico uropeo] Para el caso de velocidades medias anuales se utiliza la siguiente expresión: Donde: v': Velocidad a la altura z α: Coeficiente que depende de la rugosidad del terreno v v = (z z )α (9) Los resultados de este modelo son aproximados y se utiliza ya que se carece de datos reales medidos a la altura requerida. Donde: z o : Rugosidad del terreno (m) α = 0,24 + 0,04lnz o + 0,003(ln z o ) 2 (10) Hay que considerar que la fórmula anterior es aplicable a rugosidades de hasta z o = 0,1 (m). 4.4 Variación de los parámetros de Weibull con la altura Para los parámetros de Weibull se utilizan las siguientes ecuaciones: z k 1 0,088 ln( 10 = k ( ) 1 0,088 ln( z 10 )) (11) c = (12) Γ(1+ 1 k ) Donde: k' factor de forma a la altura z c factor de escala (m/s) a la altura z z altura en la cual se tienen los datos, en nuestro caso equivale a 10m. 10 v

13 A continuación se presentan en la tabla No. 5 los resultados de las velocidades, factores k y c de Weibull a alturas de hasta 100m, correspondientes a las clases de rugosidad mencionadas en la tabla No. 4 z' v' k' c' Clase terreno ,578 1,385 9,396 zo 0, ,237 1,475 10,211 α 0, ,646 1,533 10, ,947 1,578 11, ,187 1,614 11, ,388 1,645 11, ,560 1,671 11, ,712 1,695 12, ,848 1,717 12, ,970 1,737 12,312 z' v' k' c' Clase terreno 0,5 10 8,578 1,385 9,396 zo 0, ,310 1,475 10,291 α 0, ,767 1,533 10, ,104 1,578 11, ,374 1,614 11, ,600 1,645 11, ,795 1,671 12, ,967 1,695 12, ,120 1,717 12, ,260 1,737 12,637 z' v' k' c' Clase terreno ,578 1,385 9,396 zo 0, ,467 1,475 10,465 α 0, ,030 1,533 11, ,449 1,578 11, ,786 1,614 12, ,070 1,645 12, ,315 1,671 12, ,532 1,695 12, ,727 1,717 13, ,904 1,737 13,361 Tabla No. 5 Velocidad y factores de Weibull a ciertas alturas dependiendo de su rugosidad. 11

14 6.2 Potencia eólica disponible l viento puede aprovecharse para producir energía por su energía cinética, que puede transformarse en energía mecánica y gracias a un generador en energía eléctrica. La potencia eólica disponible es proporcional a la densidad del aire, es decir en general a mayor altitud menor energía disponible a igual velocidad del viento, es proporcional al área barrida por el rotor y es proporcional al cubo de la velocidad del viento. La potencia eólica disponible por metro de área barrida para un determinado periodo de tiempo se calcula con la expresión: Donde: P A : Potencia media eólica disponible (W/m2 ) ρ: Densidad del aire (kg/m 3 ) F e: v 3 : Factor de energía o de irregularidad Cubo de la velocidad media. P A = 1 2 ρf e v 3 (13) Como se considera que los datos de viento cumplen con la función densidad de probabilidad de Weibull, el factor de energía o factor de irregularidad viene dado por la expresión: F e = Γ(1+3 k ) Γ 3 (1+ 1 k ) (14) 6.3 Variación de la densidad con la altura La expresión de la potencia eólica disponible dada en el apartado 4.5 es aplicable para la lugares en condiciones estándar, es decir con ρ = 1,225 kg/m 3 y temperatura igual a 15 C. Cuando las condiciones del lugar no cumplen con éstas, se deber realizar una corrección de la densidad para el sitio de estudio. Gráfico No. 7 Orografía del sector del Cerro Puntas [Google Maps, 2016] 12

15 l Cerro Puntas se encuentra a una altura de 4038m y su temperatura media es de 9 C. Con estos parámetros se realiza la corrección de la densidad del aire, con la siguiente expresión: ρ = 1,225 ( 288 t+273 ) e ( Donde: ρ: Densidad del aire corregida (kg/m 3 ) t: Temperatura ( C) h: altura sobre el nivel del mar (m) h 8435 ) (15) Obteniendo una densidad igual a ρ = 0,775kg/m 3 para el sitio de estudio y se procede a calcular la potencia disponible, que se muestra en la tabla a continuación. z' v' Fe P/A (W/m 2 ) Clase terreno ,578 3, ,973 zo 0, ,237 2, ,281 α 0, ,646 2, , ,947 2, , ,187 2, , ,388 2, , ,560 2, , ,712 2, , ,848 2, , ,970 2, ,569 z' v' Fe P/A (W/m 2 ) Clase terreno 0,5 10 8,578 3, ,973 zo 0, ,310 2, ,530 α 0, ,767 2, , ,104 2, , ,374 2, , ,600 2, , ,795 2, , ,967 2, , ,120 2, , ,260 2, ,290 13

16 Velocidad (m/s) z' v' Fe P/A (W/m 2 ) Clase terreno ,578 3, ,973 zo 0, ,467 2, ,476 α 0, ,030 2, , ,449 2, , ,786 2, , ,070 2, , ,315 2, , ,532 2, , ,727 2, , ,904 2, ,694 Tabla No. 6 Potencia eólica disponible para los diferentes terrenos y alturas. 6.4 Resultados de la caracterización del potencial eólico Con las tablas mostradas anteriormente, se procede a realizar las gráficas de las diferentes variables en función de su altura y tipo de terreno, obteniéndose: Velocidad (m/s) Terreno Clase 0 Terreno Clase 0,5 Terreno Clase Altura (m) Gráfico No. 8 Variación de la velocidad con la altura y tipo de terreno 14

17 Fe c (m/s) Factor de escala c (m/s) Terreno Clase 0 Terreno Clase 0,5 Terreno Clase Altura (m) Gráfico No. 9 Variación del factor de escala c con la altura y tipo de terreno Factor de energía o irregularidad Fe Altura (m) Terreno Clase 0 Terreno Clase 0,5 Terreno Clase 1 Gráfico No. 10 Variación del factor de energía F con la altura y tipo de terreno 15

18 Potencia eólica (w/m2) Potencia eólica disponible (W/m2) Altura (m) Terreno Clase 0 Terreno Clase 0,5 Terreno Clase 1 Gráfico No. 11 Variación de la potencia eólica disponible (W/m 2 ) con la altura y tipo de terreno 7. APLICACION D LOS GNRADORS OLICOS. CALCULO D LA NRGIA LCTRICA PRODUCIDA Los aerogeneradores son equipos que convierten la energía cinética del viento en energía eléctrica. Su principio de funcionamiento se basa en aprovechar la energía eólica y transformarla en energía eléctrica. La energía cinética que contiene el viento es muy elevada, sin embargo, no puede ser extraída en su totalidad por los aerogeneradores. l límite de Betz lo explica expresando que la máxima potencia que puede extraerse de un flujo de aire con una turbina ideal es igual al 59.3 % de la potencia del flujo incidente (potencia disponible). Hoy en día, un aerogenerador aprovecha alrededor del 40% de la energía almacenada en el viento. l límite de Betz es sólo una aproximación al problema de determinar la potencia que puede obtenerse de una eólica de eje horizontal, es una simplificación ya que no tiene presente algunos aspectos existentes en la práctica tales como la resistencia aerodinámica de las palas, la pérdida de energía por turbulencia de la estela, la compresibilidad del aire y la propia interferencia entre las palas. Para este estudio, se presentan 3 tipos de aerogeneradores con su curva de Potencia característica. Como se trata de un parque eólico, la potencia nominal de éstos esta alrededor de 2000 kw. Las especificaciones de estos aerogeneradores se encuentran en el Anexo III. Una vez caracterizado el viento a diferentes alturas y diferentes clases de terreno, y con las curvas características de estos aerogeneradores se procede a realizar el cálculo de la energía anual que entregaría cada aerogenerador bajo cierta configuración. Se presenta a continuación un ejemplo de cálculo de la energía anual producida por el aerogenerador nercon 82, para un terreno de clase 0 a altura de 100m, según la Tabla No. 5 se tiene que bajo esos parámetros, k = 1,737 y c = 12,

19 La función probabilidad de Weibull es: Reemplazando datos se tiene: p(v) = k c (v c )k 1 e (v c )k (16) p(v) = 0,022(v) 0,737 e 0,013v1,737 (17) sta ecuación multiplicando por el número de horas totales al año (8760 h) nos da la probabilidad de tener cierta velocidad a lo largo de todo el año, obteniendo: p(v) = 172,92(v) 0,737 e 0,013v1,737 (18) Con lo cual se procede a realizar una tabla junto con los datos del aerogenerador. La función de probabilidad de Weibull se multiplica por las potencias características del aerogenerador obteniendo la energía producida por cada intervalo de velocidad. La sumatoria nos dará la energía total anual producida por el aerogenerador, como se muestra en la tabla No. 10 v(m/s) PN (KW) v(m/s) PN (KW) 0 0,000 0, ,0 14 0, , ,2 1 0, , ,0 15 0, , ,1 2 0, , ,6 16 0, , ,9 3 0, , ,7 17 0, , ,8 4 0, , ,1 18 0, , ,6 5 0, , ,0 19 0, , ,5 6 0, , ,7 20 0, , ,3 7 0, , ,2 21 0, , ,6 8 0, , ,8 22 0, , ,3 9 0, , ,0 23 0, , ,8 10 0, , ,3 24 0,010 83, ,2 11 0, , ,6 25 0,008 67, ,7 12 0, , ,3 26 0,006 54, ,0 13 0, , ,1 27 0,005 44, ,0 anual (MWh) ,6 HQ 5.020,3 Tabla No. 7 jemplo de cálculo nergía producida por un aerogenerador nercon a una altura de 100m en un terreno clase 0. Las HQ son las horas equivalentes que funcionaría el aerogenerador para producir la misma energía a la potencia nominal. n este caso es igual a 5020 horas al año. Las tablas con los resultados de la función densidad probabilidad de Weibull y las energías anuales producidas por los diferentes aerogeneradores se encuentran en los Anexos IV, V y VI.. 17

20 nergía Anual (MWh) 8. RSULTADOS l resumen y gráficos de los cálculos se presentan a continuación: 8.1 Aerogenerador nercon 82 Clase del terreno 0 0,5 1 50m 9.423, , ,1 60m 9.648, , ,7 70m 9.840, , ,2 80m , , ,3 90m , , ,6 100m , , ,9 Tabla No. 8 nergía (MWh) producida al año a diferentes alturas y clases de terreno ,0 nergía Anual (MWh) nercon , , , ,0 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100 (m) 8.500,0 0 0,5 1 Clase de terreno Grafico No. 12 nergía (MWh) anual producida por aerogenerador nercon Pn=2050KW 18

21 nergía Anual (MWh) Clase del terreno 0 0,5 1 50m 4.596, , ,1 60m 4.706, , ,3 70m 4.800, , ,0 80m 4.882, , ,3 90m 4.954, , ,5 100m 5.020, , ,0 Tabla No. 9 HQ al año a diferentes alturas y clases de terreno ,0 nergía Anual (MWh) nercon , , , ,0 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100 (m) 8.500,0 0 0,5 1 Clase de terreno Grafico No. 13 HQ producida por aerogenerador nercon Pn=2050KW 19

22 nergía Anual (MWh) 8.2 Aerogenerador Vestas V80 Clase del terreno 0 0,5 1 50m 8.595, , ,1 60m 8.812, , ,2 70m 8.998, , ,9 80m 9.161, , ,1 90m 9.306, , ,3 100m 9.437, , ,1 Tabla No. 10 nergía (MWh) producida al año a diferentes alturas y clases de terreno ,0 nergía Anual (MWh) Vestas V , , , ,0 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100 (m) 7.500,0 0 0,5 1 Clase de terreno Grafico No. 14 nergía (MWh) anual producida por aerogenerador Vestas Pn=2000KW 20

23 Horas equivalentes (h) Clase del terreno 0 0,5 1 50m 4.192, , ,5 60m 4.298, , ,6 70m 4.389, , ,9 80m 4.469, , ,3 90m 4.539, , ,0 100m 4.603, , ,2 Tabla No. 11 HQ al año a diferentes alturas y clases de terreno Horas equivalentes al año Vestas V , , , , , , , , , , , ,0 0 0,5 1 Clase de terreno 50(m) 60(m) 70(m) 80/m) 90(m) 100(m) Grafico No. 15 HQ producida por aerogenerador Vestas Pn=2000KW 21

24 nergía Anual (MWh) 8.3 Aerogenerador Gamesa G114 Clase del terreno 0 0,5 1 50m , , ,3 60m , , ,4 70m , , ,5 80m , , ,9 90m , , ,3 100m , , ,1 Tabla No. 12 nergía (MWh) producida al año a diferentes alturas y clases de terreno , , ,0 nergía Anual (MWh) Gamesa G , , , , , , , ,0 0 0,5 1 Clase de terreno 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100 (m) Grafico No. 16 nergía anual producida por aerogenerador Gamesa Pn=2000KW 22

25 Horas equivalentes (h) Clase del terreno 0 0,5 1 50m 5.509, , ,5 60m 5.611, , ,9 70m 5.697, , ,8 80m 5.771, , ,1 90m 5.837, , ,2 100m 5.895, , ,2 Tabla No. 13 HQ al año a diferentes alturas y clases de terreno 6.100, , ,0 Horas equivalentes al año Gamesa G , , , , , ,0 50(m) 60(m) 70(m) 80/m) 90(m) 100(m) 5.200,0 0 0,5 1 Clase de terreno Grafico No. 17 HQ producida por aerogenerador Gamesa Pn=2000KW 23

26 Horas quivalentes (HQ) al año 8.4 Comparación entre aerogeneradores 6500 Horas equivalentes al año (m) 60(m) 70(m) 80/m) 90(m) 100(m) Altura del buje (m) nercon Clase 0 Vestas Clase 0 Gamesa Clase 0 nercon Clase 0,5 Vestas Clase 0,5 Gamesa Clase 0,5 nercon Clase 1 Vestas Clase 1 Gamesa Clase 1 Grafico No. 18 Comparación de las horas equivalentes producidas por 3 aerogeneradores a diferentes alturas y clases de terreno sta gráfica nos permite visualizar el comportamiento de los diferentes aerogeneradores a distintas alturas y clases de terreno. La curva del Aerogenerador Gamesa G114 es la que presenta más horas de funcionamiento al año a plena carga, con lo cual se obtendrá más energía generada. l fabricante recomienda instalar el buje a una altura de 80m obteniendo horas de funcionamiento al año. Sin embargo si se instala el buje a una altura de 100m, las horas de funcionamiento al año ascenderán a Ésta diferencia de horas nos da un incremento de 255 MWh al año. n este estudio no se realizará el análisis económico debido a la complejidad del mismo y en éste caso habría que analizar si el incremento de 255 MWh compensa incrementar el tamaño de la torre y los gastos debidos al montaje de la misma. 9. CONCLUSIONS Las principales conclusiones se muestran a continuación: Para el emplazamiento en concreto, Cerro Puntas ubicado en cuador, con el tratamiento estadístico de los datos de viento y su caracterización a diferentes alturas, se considera una zona potencialmente atractiva eólicamente, debido a su potencial eólico que está comprendido entre 750 W/m 2 y 1400 W/m 2 ( m de altura) para diferentes tipos de terreno, lo que se visualiza en su alta producción de energía anual. Buenos emplazamientos eólicos en spaña registran una media de funcionamiento de aproximadamente horas equivalentes anuales. Nuestro sitio de estudio está sobre las horas equivalentes al año, permitiendo corroborar el punto anterior. sto se justifica debido a la velocidad media anual de 8,6 m/s a 10 m de altura que es muy superior a lugares en spaña en los que se encuentran parques eólicos. 24

27 ste estudio está hecho para un solo aerogenerador. Sin embargo un parque eólico de éstas características deberá estar formado por aerogeneradores para compensar los diferentes costes que conlleva la instalación de los mismos, explicado por la economía de escala, en la cual cuanto mayor es el volumen de producción el peso de los costes fijos se reducen y en consecuencia los costes unitarios disminuyen. Si es el caso, bastaría con multiplicar la energía obtenida de un aerogenerador por el número de aerogeneradores y considerar un factor de sombra entre 5% y 10%. Así por ejemplo si se consideran 25 aerogeneradores Gamesa G114 a 80m producirían al año 11,9 x 25 x 0,95 = 282,6 GWh de energía. No se ha considerado el análisis de inversión económica en este estudio por su complejidad, ya que existen muchos factores que inciden en este tipo de costes, por ejemplo saber si se cuenta con la infraestructura suficiente para subir las palas y las turbinas, conocer a que distancia se encuentra la red de alta tensión ecuatoriana y su dificultad de conexión y otros factores que inciden en los costes, por lo que se ha decidido limitarnos a hacer el análisis técnico del emplazamiento. Se recomienda realizar estudios de simulación de campos de velocidades en los que se considera la orografía del terreno. xtender campañas de medición en el lugar durante el tiempo suficiente mediante la instalación de una o varias torres meteorológicas con la instrumentación precisa situada a diferentes alturas: 25, 50 y 80m. Con el procesamiento de los datos obtenidos y su análisis (tal como se ha realizado en este estudio) se acortará la incertidumbre presentada. Se deberá analizar los vientos extremos y la intensidad de la turbulencia, esta información es necesaria para seleccionar el aerogenerador más adecuado al emplazamiento garantizando su vida útil. Se deberá analizar la infraestructura necesaria (vías de acceso), la logística de la instalación, la distancia y dificultad de interconexión a la red eléctrica ecuatoriana. 10. BIBLIOGRAFIA VILLARRUBIA, López Miguel. Ingeniería de la energía eólica. Barcelona, Marcombo, Ministerio de lectricidad y nergías Renovables. Atlas ólico del cuador TRON, Ib; LUNDTANG, rik. Atlas ólico uropeo. Roskilde: Risø National Laboratory, AWS Scientific Inc and National Renewable nergy Laboratory. Wind Resource Assessment Handbook, The New York State nergy Research and Development Authority, Wind Resource Assessment Handbook, Ministerio de Industria, Turismo y Comercio y IDA. Manuales de nergías Renovables, tomo 3, nergía ólica. Madrid,

28 ANXO I. Atlas ólico del cuador. Velocidad media anual del viento a 80m de altura 26

29 ANXO II. Atlas ólico del cuador. Rugosidad del terreno 27

30 ANXO III. specificaciones de los aerogeneradores. Aerogenerador nercon

31 Aerogenerador Vestas V80 2MW 29

32 Aerogenerador Gamesa G114 2MW 30

33 ANXO IV. Tablas de resultados Aerogenerador nercon 82 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno. Clase del terreno 0 Clase del terreno 0,5 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) Centro intervalo 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,871 88,879 92,449 95,685 98, ,409 90,193 95,083 99, , , , ,803 73,088 76,017 78,672 81,110 83,371 74,657 78,764 82,443 85,792 88,878 91, ,020 59,673 62,036 64,179 66,146 67,970 61,388 64,791 67,843 70,624 73,190 75, ,270 48,379 50,256 51,956 53,516 54,962 50,152 52,935 55,432 57,710 59,812 61, ,305 38,955 40,421 41,747 42,963 44,088 40,714 42,961 44,977 46,816 48,514 50, ,887 31,157 32,282 33,299 34,228 35,087 32,849 34,640 36,246 37,710 39,062 40, ,796 24,756 25,605 26,369 27,066 27,709 26,344 27,753 29,015 30,165 31,225 32, ,832 19,544 20,172 20,734 21,245 21,715 21,003 22,096 23,074 23,965 24,785 25, ,815 15,332 15,786 16,190 16,556 16,891 16,648 17,485 18,232 18,911 19,536 20, ,587 11,954 12,273 12,555 12,810 13,042 13,121 13,753 14,315 14,825 15,293 15, ,011 9,263 9,480 9,671 9,842 9,997 10,283 10,753 11,170 11,546 11,891 12,209 31

34 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno. Clase del terreno 1 Clase del terreno 0 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) Centro intervalo 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, , , , , , ,617 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, , , , , , , ,1 1133,1 1070,7 1017,5 971,3 930, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,408 91,349 96, , , , , , , , , , ,178 76,298 80,923 85,163 89,093 92, , , , , , , ,956 63,318 67,272 70,906 74,283 77,447 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,542 52,218 55,560 58,639 61,507 64,199 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,734 42,801 45,595 48,176 50,583 52,848 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,339 34,872 37,185 39,324 41,323 43,206 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,173 28,246 30,140 31,896 33,538 35,087 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,067 22,747 24,284 25,710 27,045 28,305 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,866 18,215 19,450 20,597 21,671 22,686 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,432 14,505 15,488 16,401 17,257 18,066 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 32

35 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno. Clase del terreno 0,5 Clase del terreno 1 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) Centro intervalo 0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,2 1097,9 1033,9 979,6 932,5 891,1 1107,6 1026,2 959,3 902,9 854,4 812, , , , ,8 9952,0 9605, , , ,8 9567,0 9152,9 8786, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,1 26 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 27 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 28 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 29 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 30 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 31 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 32 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 33 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 33

36 ANXO V. Tablas de resultados Aerogenerador Vestas V80 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno. Clase del terreno 0 Clase del terreno 0,5 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) Centro intervalo 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,871 88,879 92,449 95,685 98, ,409 90,193 95,083 99, , , , ,803 73,088 76,017 78,672 81,110 83,371 74,657 78,764 82,443 85,792 88,878 91, ,020 59,673 62,036 64,179 66,146 67,970 61,388 64,791 67,843 70,624 73,190 75, ,270 48,379 50,256 51,956 53,516 54,962 50,152 52,935 55,432 57,710 59,812 61, ,305 38,955 40,421 41,747 42,963 44,088 40,714 42,961 44,977 46,816 48,514 50, ,887 31,157 32,282 33,299 34,228 35,087 32,849 34,640 36,246 37,710 39,062 40, ,796 24,756 25,605 26,369 27,066 27,709 26,344 27,753 29,015 30,165 31,225 32, ,832 19,544 20,172 20,734 21,245 21,715 21,003 22,096 23,074 23,965 24,785 25, ,815 15,332 15,786 16,190 16,556 16,891 16,648 17,485 18,232 18,911 19,536 20, ,587 11,954 12,273 12,555 12,810 13,042 13,121 13,753 14,315 14,825 15,293 15, ,011 9,263 9,480 9,671 9,842 9,997 10,283 10,753 11,170 11,546 11,891 12,209 34

37 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno. Clase del terreno 1 Clase del terreno 0 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) Centro intervalo 0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, , , , , , ,617 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, , , , , , ,664 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, , , , , , ,448 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,408 91,349 96, , , , , , , , , , ,178 76,298 80,923 85,163 89,093 92, , , , , , , ,956 63,318 67,272 70,906 74,283 77,447 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,542 52,218 55,560 58,639 61,507 64,199 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,734 42,801 45,595 48,176 50,583 52,848 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,339 34,872 37,185 39,324 41,323 43,206 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,173 28,246 30,140 31,896 33,538 35,087 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,067 22,747 24,284 25,710 27,045 28,305 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,866 18,215 19,450 20,597 21,671 22,686 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, ,432 14,505 15,488 16,401 17,257 18,066 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 35