Análisis de las características de viento y evaluación del potencial eólico disponible en los Valles de Chao, Virú y Moche, como fuente renovable de generación de energía

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

FACULTAD DE INGENIERÍA

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA MECÁNICA

“ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE VIENTO Y EVALUACIÓN DEL POTENCIAL EÓLICO DISPONIBLE EN LOS VALLES DE CHAO, VIRÚ Y MOCHE, COMO FUENTE RENOVABLE DE GENERACIÓN DE ENERGÍA”

TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO DE INGENIERIO MECÁNICO

AUTOR: Br. CASTILLO NÚÑEZ, RENATO ANDREÉ

ASESOR: Mg.Ing. QUEVEDO NOVOA, LUIS GUILLERMO

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DEDICATORIA

Este logro profesional y personal es el resultado del apoyo incondicional de mis padres y hermana, fuente inagotable de motivación para alcanzar esta meta. Asimismo, un reconocimiento especial a mi asesor de tesis por su dirección, consejos y paciencia; a los ingenieros Abraham Dávila y Líder Castillo por brindarme información sustancial que necesité; a mi querida escuela de Ingeniería Mecánica por contribuir en el desarrollo de mi formación académica – profesional y fruto de eso, haber podido elaborar esta tesis.

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AGRADECIMIENTOS

A mis padres, July y Fernando, por la infinidad de formas que expresan su amor hacia mí, gracias por su apoyo moral, emocional y económico, por acompañarme activamente en la búsqueda de mi realización personal.

A mi hermana Kristy, por mostrarme que las mejores cosas en esta vida son gratis. Estoy orgulloso de compartir el apellido contigo y siempre contarás con mi ayuda. A mis familiares, contar con su apoyo en todo momento es un lujo difícil de conseguir.

A mis amigos, gracias por multiplicar mis alegrías y dividir mis angustias.

A mi grupo de atletismo, Trujillo runners, gracias por enseñarme que no existe talento alguno que supere a la constancia.

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PRESENTACION

Señor Decano de la Facultad de Ingeniería.

Señores miembros del jurado.

Señores Docentes de la Escuela de Ingeniería Mecánica.

De conformidad con lo estipulado por el reglamento de Grados y Títulos de la Escuela Profesional de Ingeniería Mecánica de la Universidad Nacional de Trujillo, someto a su consideración el presente trabajo de investigación titulado: ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE VIENTO Y EVALUACIÓN DEL POTENCIAL EÓLICO DISPONIBLE EN LOS VALLES DE CHAO, VIRÚ Y MOCHE, COMO FUENTE RENOVABLE DE GENERACIÓN DE ENERGÍA.

El presente trabajo se realizó con la finalidad de mostrar el recurso eólico disponible en los valles del departamento de La Libertad, específicamente en las regiones de Chao, Virú y Moche; y evaluar si son aptos para aplicación de generación de energía. De tal manera que se puedan desarrollar proyectos energéticos sostenibles en el tiempo.

Trujillo, mayo del 2019.

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RESUMEN

Este trabajo de investigación presenta un análisis detallado del régimen de viento para abordar parcialmente los desafíos asociados con la incertidumbre eólica y la evaluación del potencial eólico disponible con énfasis en la generación de energía, en los valles de Chao, Virú y Moche, que pertenecen a la región costera del departamento de La Libertad utilizando datos de velocidad del viento registrados durante un periodo de un año. La examinación de las características como las variaciones anuales, estacionales, mensuales y diurnas, de la velocidad del viento, mostró que Chao es un sitio prometedor por contar con una velocidad media anual de 7.79 m/s a 100m. Virú y Moche presentaron una velocidad media anual muy baja, por debajo de los 3 m/s a 50m. El modelo de Weibull de dos parámetros, reveló el gran potencial eólico disponible en Chao para generación de energía con un valor de 1523.114 W/m2 a 100m; mientras que Virú y Moche, demostraron no ser aptas para ninguna aplicación de tecnología eólica con un valor de 65.859 W/m2 y 11.308 W/m2, a 50m respectivamente. Finalmente, se estimó técnicamente una producción de energía en seis aerogeneradores de diferentes capacidades y por medio de un análisis energético se simuló el rendimiento de estos. El modelo de aerogenerador Vestas V90 – 2MW presentó la mejor compatibilidad ante el régimen de viento que posee Chao, con una producción anual de energía estimada de 5.03 GWh y un factor de capacidad del 30%; a una altura de cubo de 100 metros.

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ABSTRACT

This research work presents a detailed analysis of the wind regime to address partially the challenges associated with wind uncertainty and the evaluation of the available wind resource with an emphasis on energy generation, in the valleys of Chao, Virú and Moche, which belong to the coastal region of the Department of 'La Libertad' using wind speed data recorded over a period of one year. The examination of the characteristics as the annual, seasonal, monthly and diurnal variations, of the wind velocity, it showed that Chao is a promising site for having an average annual speed of 7.79 m/s to 100m. Virú and Moche presented a very low annual average speed, below 3 m/s to 50m. The Weibull model of two-parameters, revealed the great wind potential available in Chao for power generation with a value of 1523.114 W/m2 to 100m; whereas Virú and Moche, proved

to be unfit for any application of wind technology with a value of 65.859 W/m2 and

11.308 W/m2, to 50m respectively. Finally, energy production was technically estimated

through six different-capacity wind turbine and by means of an energy analysis the performance of these was simulated. The Vestas V90 – 2MW wind turbine model presented the best compatibility with the wind regime that Chao has, with an estimated annual energy output of 5.03 GWh and a capacity factor of 30%; at a cube height of 100 meters.

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INDICE GENERAL

DEDICATORIA ... II AGRADECIMIENTOS ... III PRESENTACION ... IV RESUMEN ... V ABSTRACT ... VI INDICE GENERAL ... VII INDICE DE FIGURAS ... XI INDICE DE TABLAS ... XIV INDICE DE ABREVIATURAS ... XVI

CAPITULO I INTRODUCCIÓN

1.1 Realidad Problemática ... 2

1.2 Enunciado del problema ... 3

1.3 Hipótesis ... 4

1.4 Justificación ... 4

1.5 Objetivos ... 6

1.5.1 Objetivo general... 6

1.5.2 Objetivos específicos ... 6

1.6 Limitaciones ... 7

CAPITULO II FUNDAMENTOS TEÓRICOS 2.1 Antecedentes ... 9

2.1.1 Estado de la Energía Renovable ... 9

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2.1.4.1 Evolución de la energía eólica ... 17

i. Asia ... 21

ii. Europa ... 22

iii. América del Norte ... 23

iv. Latinoamérica y El Caribe ... 24

v. El Pacífico ... 25

vi. África y Oriente Medio ... 25

2.1.5 Antecedentes nacionales ... 26

2.1.5.1 Decreto Legislativo 1002/2008 ... 26

2.1.5.2 Escenario de las tecnologías RER en Perú ... 27

2.1.5.3 Potencial eólico ... 29

2.1.5.4 Generación con RER ... 32

2.1.5.5 Subastas RER ... 33

2.1.5.6 Prospectiva de las Energías Renovables ... 37

2.2 La naturaleza del viento ... 38

2.2.1 Radiación solar desigual ... 39

2.2.2 Fuerza de Coriolis ... 40

2.2.3 Geografía local ... 42

2.3 Anemometría y medida del viento ... 43

2.4 Rosa de los vientos ... 45

2.5 Caracterización del recurso eólico ... 48

2.5.1 Cizalladura del viento... 48

2.5.2 Potencia eólica disponible ... 52

2.5.2.1 Densidad de energía eólica ... 55

2.5.3 Potencia eólica aprovechable ... 56

2.5.3.1 Coeficiente de potencia ... 56

2.5.3.2 Límite de Lanchester – Betz ... 57

2.5.3.3 Coeficiente de conversión de potencia total y potencia de salida efectiva .. 57

2.6 Aerogeneradores ... 59

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2.6.2.1 Aerogeneradores de eje horizontal y vertical ... 60

2.6.2.2 Capacidad de un aerogenerador ... 62

2.6.2.3 Aerogeneradores en red y fuera de red ... 63

2.6.2.4 Aerogeneradores onshore y offshore ... 63

2.6.3 Curva de potencia ... 64

2.6.4 Factor de capacidad ... 65

2.7 El parque eólico ... 65

2.8 Predicción y pronóstico del viento ... 67

2.8.1 Estadística de la velocidad del viento ... 67

2.8.2 Distribución de Weibull ... 72

2.8.3 Métodos para estimar los parámetros de forma y escala ... 77

2.8.3.1 Máxima Probabilidad (MP) ... 77

2.8.3.2 Máxima Probabilidad Modificada (MPM) ... 78

2.8.3.3 Momentos (M) ... 78

2.8.3.4 Mínimos cuadrados (MC) ... 79

CAPITULO III MATERIALES Y MÉTODOS 3.1 Material ... 81

3.1.1 Conjunto de datos registrados ... 81

3.1.2 Lugar e instrumentación ... 83

3.1.3 Softwares de programación ... 87

3.1.4 Recurso computacional ... 89

3.2 Método ... 90

3.3 Técnicas ... 91

3.3.1 Fuentes de información primarias ... 91

3.3.2 Fuentes de información secundarias ... 91

3.3.3 Herramientas de procesamiento de la información... 92

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3.4.3 Cálculo de los parámetros de la ecuación de Weibull ... 94

3.4.4 Estimación del potencial eólico ... 95

3.4.5 Cálculo de la energía producida en un aerogenerador ... 97

3.4.6 Estimación de la producción real de energía ... 98

3.4.7 Cálculo del factor de capacidad ... 98

CAPITULO IV RESULTADOS 4.1 Potencial eólico disponible ... 100

4.2 Energía anual disponible ... 109

4.2.1 Densidad local del aire... 109

4.2.2 Producción de energía y factor de capacidad ... 110

CAPITULO V DISCUSION DE RESULTADOS 5.1 Evaluación del recurso eólico ... 116

5.1.1 Variaciones diurnas, mensuales y estacionales del viento ... 116

5.1.2 Variaciones de la densidad de energía eólica ... 118

5.2 Análisis en la generación de energía ... 121

CAPITULO VI CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 6.1 Conclusiones ... 126

6.2 Recomendaciones ... 129

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ... 130

ANEXOS ... 137 ANEXO A: Datos de velocidad del viento y distribución de frencuencias.

ANEXO B: Densidad del aire.

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INDICE DE FIGURAS

Figura 2.1: Capacidad global de energía renovable, 2007 – 2017. ... 10

Figura 2.2: Participación estimada de energía renovable en la producción mundial de electricidad, fines de 2017. ... 11

Figura 2.3: Potencia eólica anual instalada en el mundo en los años 2001 – 2017. ... 17

Figura 2.4: Potencia eólica instalada en el mundo hasta el 2017. ... 19

Figura 2.5: TOP 10 Capacidad acumulada hasta diciembre 2017. ... 20

Figura 2.6: Potencia eólica instalada en Asia. ... 21

Figura 2.7: Potencia eólica instalada en Europa. ... 22

Figura 2.8: Potencia eólica instalada en América del Norte. ... 23

Figura 2.9: Potencia eólica instalada en Latinoamérica y El Caribe. ... 24

Figura 2.10: Potencia eólica instalada en El Pacífico. ... 25

Figura 2.11: Potencia eólica instalada en África y Oriente Medio. ... 26

Figura 2.12: Mapa del potencial eólico a 100 m en m/s. ... 30

Figura 2.13: Circulaciones atmosféricas idealizadas. ... 41

Figura 2.14: Tipos de anemómetros más usados. ... 45

Figura 2.15: Rosa de viento observada en la estación de Brindisi (1998 - 1999). ... 46

Figura 2.16: Densidad de energía eólica en el mar del Sur de China /Bahía de Beibu (1986 – 2015). ... 47

Figura 2.17: Área barrida por los álabes de un aerogenerador. ... 53

Figura 2.18: Parque eólico Wayra I, Nazca, Perú. ... 59

Figura 2.19: Tipos típicos de aerogeneradores de eje vertical. ... 61

Figura 2.20: Curva de potencia típica de un aerogenerador. ... 64

Figura 3.1: Vista satelital de las estaciones meteorológicas. ... 85

Figura 3.2: Visualización del relieve donde se encuentra la E.M. Moche - Moche... 86

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Figura 3.6: Diagrama de flujo. ... 90

Figura 3.7: Herramientas de procesamiento de información. ... 92

Figura 4.1: Ajuste de la D. Weibull al histograma de frecuencias, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Chao. ... 102

Figura 4.2: Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Chao. ... 102

Figura 4.3: Ajuste de la D. Weibull al histograma de frecuencias, velocidades de viento a 100 metros sobre el suelo, Chao. ... 104

Figura 4.4: Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de viento a 100 metros sobre el suelo, Chao. ... 104

Figura 4.5: Ajuste de la D. Weibull al histograma de frecuencias, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Virú. ... 106

Figura 4.6: Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Virú. ... 106

Figura 4.7: Ajuste de la D. Weibull al histograma de frecuencias, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Virú. ... 108

Figura 4.8: Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Moche. ... 108

Figura 4.9: Curvas de potencia de aerogeneradores seleccionados. ... 111

Figura 4.10: Energía anual producida, en función de la velocidad del viento a una altura de cubo de 50 m para los modelos Nordex N27, Enercon 44 y Nordex N50; 100 m para los modelos Nordex S82, Vestas V90 y Vestas V112, Chao. ... 113

Figura 5.1: Variaciones diurnas de la velocidad media del viento, Chao. ... 116

Figura 5.2: Variaciones mensuales de la velocidad media del viento, Chao. ... 117

Figura 5.3: Variaciones diurnas de la densidad de energía eólica, Chao. ... 118

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INDICE DE TABLAS

Tabla 2.1: Indicadores de energía renovable 2017. ... 11 Tabla 2.2: Estimación del potencial eólico del Perú en MW, a 100 m. ... 31 Tabla 2.3: Participación de los RER en la producción nacional de electricidad, 2018. .... 33 Tabla 2.4: Proyección de Ingreso de Energía por Energía No Convencional 2014 – 2025. ... 37 Tabla 2.5: Coeficiente de fricción ¨α¨ para una variedad de paisajes. ... 49 Tabla 2.6: Clases de rugosidad y longitudes. ... 50 Tabla 2.7: Clases de rugosidad y longitudes consideradas por la Asociación Danesa de la Industria Eólica. ... 51 Tabla 2.8: Clases de densidad de energía eólica. ... 55

Tabla 3.1: Datos de velocidad del viento promediados cada hora. San Carlos (Chao), datos del mes de enero 2017. ... 82 Tabla 3.2: Sitios de recopilación de datos. ... 83 Tabla 3.3: Información técnica de las estaciones meteorológicas. ... 83 Tabla 3.4: Valores de longitud de rugosidad y coeficiente de fricción acorde al tipo de terreno característico. ... 84 Tabla 3.5: Requisitos del software Matlab 2018. ... 89

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Tabla 4.5: Potencial eólico mensual y anual, velocidad promedio del viento mensual y anual a 50 metros sobre el suelo, parámetros energéticos ¨c¨ y ¨k¨, Moche. ... 107 Tabla 4.6: Promedio mensual de la densidad del aire, en cada localidad de estudio. .... 109 Tabla 4.7: Clasificación de aerogeneradores de eje horizontal para producción de energía eléctrica en función de su potencia. ... 110 Tabla 4.8: Principales características de los aerogeneradores seleccionados. ... 111 Tabla 4.9: Probabilidad de la aparición de vientos determinado a partir la función de distribución acumulada. ... 112 Tabla 4.10: Producción anual de energía en los aerogeneradores, factor de capacidad, Chao. ... 114 Tabla 4.11: Variación mensual del factor de capacidad en los aerogeneradores ... 114

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INDICE DE ABREVIATURAS

NREL – National Renewable Energy Laboratory

OSINERGMIN – Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería PDF – Power Density Function PNL – Pacific Northwest Laboratory PlanCC - Planificación ante el Cambio Climático

POC – Puesta en Operación Comercial REN21 – Renewable Energy Policy Network for the 21st Century

RER – Recursos Energéticos Renovables

S.E. – Subestación Eléctrica SEIN – Sistema Eléctrico Interconectado Nacional WPD – Wind Power Density WWEA – World Wind Energy Association

BNEFL – Bloomberg New Energy Finance Limited

COES – Comité de Operación

Económica del Sistema Interconectado Nacional

C.E. – Central Eólica

COP – Conferencia de las Partes DL Nº 1002/2008 – Promoción de la inversión para la generación de electricidad con el uso de energías renovables

E.M. – Estación Meteorológica GEI – Gases de Efecto Invernadero GWEC – Global Wind Energy Council IEA – International Energy Agency

IRENA – International Renewable Energy Agency

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CAPITULO I

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1.1 Realidad Problemática

El gran riesgo para la sostenibilidad de la humanidad y de la vida en el planeta es que el clima se vea alterado de tal manera por la contaminación global que se alcance “un punto de no retorno”. Entonces, se podrían generar condiciones climatológicas caóticas que provocarían desastres naturales que atentarían contra la vida de grandes poblaciones a nivel mundial (aumento de la temperatura a condiciones intolerables para la subsistencia de la vida tal como la conocemos y la destrucción de la biodiversidad). El reto contemporáneo de los gobiernos a nivel mundial es ponerse de acuerdo para afrontar la contaminación global, prevenir el cambio climático o mitigar sus efectos. En otras palabras, los gobiernos en el mundo tienen el desafío de “descarbonizar” sus economías mediante la introducción de fuentes renovables de energía y el uso de nuevas tecnologías eficientes en el consumo de energía.

En mayo del 2008 se aprobó el Decreto Legislativo 1002, que tuvo como objetivo impulsar el desarrollo de las Energías Renovables. La norma fijó como meta inicial que en los primeros 5 años – para el año 2013 – debía lograrse que al menos el 5% de la matriz eléctrica del país fuera generada con fuentes renovables. Asimismo, señaló que cada 5 años, el MEM debía establecer un nuevo porcentaje de participación de las RER en la matriz, lo que no ocurrió. Además, el quinto proceso de subasta RER debió darse en el año 2017, lo que tampoco ocurrió.

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desventaja frente a Lima, pues al no tener un suministro de energía local que les de seguridad, las industrias prefieren instalarse en la capital.

En el año 2021 se agotará la oferta de generación eficiente de electricidad en el Perú. Esto significa que, si desde ahora no se desarrollan nuevas centrales de generación eficiente, en pocos años la electricidad se encarecerá. De hecho, si no se hace nada, en el año 2024 el costo marginal que ahora es de US$ 8/MWh, llegaría a US$ 284/MWh. Se considera que el mejor camino es promover la generación con Energías Renovables (Sociedad Peruana de Energías Renovables, 2017).

Para que las RER puedan aportar al sistema es preciso que el MEM convoque a la Quinta Subasta RER este año dándole prioridad a las energías de base que requieren este tipo de promoción, como la biomasa y la geotermia, y que cree las condiciones para que las energías que ya alcanzaron precios competitivos como la eólica y la solar, puedan entrar a competir en el mercado sin restricciones en la remuneración de la capacidad.

En la actualidad, cuando la disponibilidad de recursos fósiles juega un rol determinante en el suministro energético global y nacional, y cuando los factores ambientales aparecen entre las preocupaciones principales de la sociedad contemporánea, las RER surgen con éxito creciente en todas las latitudes del planeta, alentadas por los apremios del suministro energético y la presencia de marcos normativos favorables (OSINERGMIN, 2017).

1.2 Enunciado del problema

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1.3 Hipótesis

Para poder aprovechar la energía contenida en el viento es importante conocer las variaciones diurnas, nocturnas y estacionales de los vientos, la variación de la velocidad del viento con la altura respecto al suelo, los valores máximos ocurridos en series históricas de datos con una duración mínima de un año.

Con estos registros es necesario encontrar un modelo que describa de manera estadística el fenómeno. Dentro de las funciones de densidad, que pueden ser usadas para describir los registros de velocidad del viento, se encuentra la distribución de Weibull, ésta distribución depende de dos parámetros, los cuales servirán para valorar el recurso eólico del lugar. Estimado el potencial eólico en los lugares de estudio, proporcionado por el análisis de Weibull, se podrá conocer los sitios aptos para el desarrollo de tecnología eólica y permitirá realizar evaluaciones técnicas a partir de la implementación de aerogeneradores para generación de energía.

1.4 Justificación

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Es importante indicar que según el Decreto Legislativo 1002/2008, actualmente, en Perú, el porcentaje de suministro de energías renovables en relación debería ser de 5%. Por tanto, después de la promulgación, a inicios de 2019, la integración efectiva de energía eléctrica de origen renovable en Perú no ha cumplido con los objetivos inicialmente propuestos. La aceleración de la integración de energías renovables en Perú requiere la elaboración de nuevos mecanismos e incentivos de promoción.

El Perú necesita atraer inversiones, sobre todo hacia el interior del país, y el desarrollo de nuevas fuentes de generación con energías renovables contribuirá decididamente a lograrlo.

El riesgo es uno de los mayores obstáculos en la búsqueda de financiamiento de los proyectos de RER. Así, los inversionistas requieren mayores rendimientos para cubrir su exposición al riesgo. Por otro lado, existe una mayor percepción de riesgos en los proyectos de RER dada su dependencia de las políticas públicas y el bajo desarrollo inicial de estas tecnologías en los países en desarrollo. Aunque solo algunas fuentes renovables son económicamente competitivas con las energías convencionales en estos momentos, la gran mayoría lo serán a corto o mediano plazo. En este sentido podemos señalar que las instalaciones eólicas, las centrales mini hidráulicas (de menos de 20 MW de potencia nominal) y las instalaciones de energía solar térmica de baja temperatura, habrían alcanzado prácticamente el umbral de rentabilidad.

Debido a la naturaleza intermitente del viento y los cambios de la velocidad que esté presenta, la potencia de salida de un sistema eólico puede llegar a tener grandes fluctuaciones. El uso de un modelo de predicción de viento da cierta seguridad en la cobertura de energía ofertada.

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los posibles desvíos en la energía de salida y garantizar el funcionamiento de un sistema eólico.

En este contexto, es sustancial establecer una metodología rigurosa para evaluar el recurso energético eólico en un lugar particular, como fuente renovable de generación de energía y ofrecer información para el desarrollo exitoso de proyectos eólicos.

1.5 Objetivos

1.5.1 Objetivo general

- Evaluar el potencial eólico disponible, cuantificando la previsibilidad del viento y determinar su viabilidad como una fuente renovable de generación de energía.

1.5.2 Objetivos específicos

- Examinar las características de viento a partir de información registrada a lo largo de todo un año por las estaciones meteorológicas, ubicadas en los valles de Chao, Virú y Moche; con énfasis para aplicación de generación de energía.

- Pronosticar el régimen de viento mediante un modelo físico – estadístico. - Determinar el potencial eólico en los sitios de estudio.

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1.6 Limitaciones

Para garantizar una mayor exactitud, los datos de un período no inferior a cinco años son adecuados para prever la velocidad media del viento a largo plazo con una precisión de no menos del 90%. El estudio se limitó a determinar el potencial eólico a partir de datos registrados que comprenden un año.

La curva de potencia de un aerogenerador es obtenida por medidas en campo que pueden ser inciertas. Por tanto, los resultados deben ser interpretados con sumo cuidado, ya que pueden haber ±10 % de incertidumbre en estas medidas. Por otro lado, se realiza la comparación entre aerogeneradores seleccionados y se discute su desempeño desde un punto de vista energético; mas no, por medio de una evaluación económica o financiera.

Al no definirse exactamente el emplazamiento de un aerogenerador, en la producción de energía no se considera las pérdidas por efectos topográficos y de estela.

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CAPITULO II

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2.1 Antecedentes

2.1.1 Estado de la Energía Renovable

El 2017 fue un año récord para la energía renovable, caracterizado por el mayor aumento en la capacidad de energía renovable, la disminución de costos, el aumento de la inversión y los avances en las tecnologías habilitantes. Muchos desarrollos durante el año impactaron el despliegue de energía renovable, incluidas las ofertas más bajas de licitaciones en todo el mundo, las jurisdicciones que prometen ser libres de carbón, nuevas políticas y asociaciones sobre precios del carbono, y nuevas iniciativas y objetivos establecidos por grupos de gobiernos en todos los niveles. Cada vez más, los gobiernos subnacionales se están convirtiendo en líderes en iniciativas de energía renovable y eficiencia energética. Al mismo tiempo, muchos países en desarrollo y emergentes están expandiendo su despliegue e inversión en energías renovables. El sector privado también desempeña un papel cada vez más importante en el impulso del despliegue de energía renovable a través de sus decisiones de adquisición e inversión (REN21,2018).

El número de países con objetivos de energía renovable y políticas de apoyo aumentó nuevamente en 2017, y varias jurisdicciones hicieron que sus objetivos existentes fueran más ambiciosos. Las instalaciones con capacidad de energía solar fotovoltaica (FV) fueron notables, casi el doble que las de la energía eólica (en segundo lugar), agregando más capacidad neta que el carbón, el gas natural y la energía nuclear combinados.

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La energía eólica y la energía hidroeléctrica representaron la mayor parte de las adiciones de capacidad renovable restantes, aportando más del 29% y casi el 11%, respectivamente. La capacidad total de energía renovable se duplicó en la década 2007 – 2017 (ver Figura 2.1), y la capacidad de las energías renovables no hidroeléctricas aumentó más de seis veces.

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La participación estimada de energía renovable en la producción mundial de electricidad fue de 26.5% (ver Figura 2.2). La energía eólica suministró 5.6% del consumo mundial de electricidad (REN21, 2018). En la Tabla 2.1, se presenta la capacidad mundial instalada de los RER, en los años 2016 y 2017.

Figura 2.2: Participación estimada de energía renovable en la producción mundial de electricidad, fines de 2017.

Fuente: Adaptado de REN 21 (2018).

Fuente: Adaptado de REN21 (2018). 73.5%

16.4%

5.6% 2.2%

1.9% 0.4% 26.5%

Electricidad no renovable Hidroelectricidad Energía eólica Bioenergía

Solar fotovoltáica Océano, CSP y energía geotérmica

Tabla 2.1: Indicadores de energía renovable 2017.

RER Capacidad 2016 2017

Hidráulica GW 1095 1114

Bioenergía GW 114 122

Generación de bio-energía (anual) TWh 501 555

Energía geotérmica GW 12.1 12.8

Solar fotovoltáica GW 303 402

Concentración de energía solar térmica (CSP) GW 4.8 4.9

Energía eólica GW 487 539

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2.1.2 Mitigación del cambio climático

Los recursos energéticos renovables (RER) comprenden diferentes fuentes de energía (eólica, solar, geotérmica, mareomotriz, biomasa y pequeñas centrales hidráulicas) que se caracterizan por generar impactos ambientales significativamente inferiores en comparación a las energías que proceden de los combustibles fósiles como el petróleo o el carbón. La razón es que su empleo comprende tecnologías de baja emisión de carbono, lo que contribuye a mitigar los efectos del cambio climático y sus consecuencias negativas para el ambiente y la sociedad. En este sentido, la creciente preocupación por la conservación de los ecosistemas, el surgimiento de fenómenos como la lluvia ácida y el deterioro de la capa de ozono, han impulsado a que en diversos acuerdos internacionales como el Protocolo de Kioto (1997), el Acuerdo de Copenhague (2009), la Plataforma de Durban (2011) y el Acuerdo de París (2015), se concreten compromisos orientados a la prevención de los efectos del cambio climático. La realización de estas cumbres persigue que las políticas públicas de los países establezcan estrategias ambientales que conserven los ecosistemas y eviten el deterioro de la capa de ozono. El nuevo modelo de desarrollo sostenible ha permitido que un mayor número de países reestructuren sus políticas energéticas con el objetivo de promover los RER (OSINERGMIN, 2017). A continuación, se hace una breve una descripción de los principales acuerdos internacionales sobre el cambio climático los cuales han permitido el ingreso de los RER en la matriz energética.

- Protocolo de Kioto

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- Acuerdo de Copenhague

El Acuerdo de Copenhague, firmado en la COP15 realizada en Dinamarca en diciembre de 2009, tuvo como propósito establecer las medidas adecuadas para mantener la temperatura mundial del planeta por debajo de 2°C.

- La Plataforma de Durban

La Plataforma de Durban es el conjunto de acuerdos logrados en la COP17 sobre Cambio Climático realizada en diciembre de 2012 en Sudáfrica. Entre los principales acuerdos se destaca la implementación de un marco legal denominado Grupo de Trabajo Ad Hoc que facilite la acción climática. También se acordó mejorar en las metas para la reducción de emisiones de gases mediante un programa de trabajo durante el que se podrán explorar nuevas opciones que permitan cumplir el objetivo de mantener el incremento de la temperatura del planeta por debajo de 2° C y 1.5° C.

- Acuerdo de París

En diciembre de 2015 se llevó a cabo la COP21 sobre Cambio Climático en París (Francia), en donde 195 países establecieron acuerdos orientados a la mitigación de GEI y la necesidad de mantener el incremento de la temperatura global muy por debajo de los 2° C. Entre los principales puntos abordados en esta cumbre destaca que los 195 países se comprometieron a gestionar la transición hacia una economía baja en carbono. Asimismo, de los 189 países que presentaron sus propuestas de contribuciones previstas y determinadas a nivel nacional, 147 mencionaron las energías renovables como instrumento para reducir sus emisiones.

- Proclamación de Marrakech

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que definiría las reglas a seguir en lo referente al reporte y seguimiento en el cumplimiento de la reducción de emisiones por parte de los países según lo acordado en París. Esta ruta debería ser terminada en 2018. Asimismo, los 50 países con mayor vulnerabilidad al cambio climático se comprometieron a generar el 100% de su energía con RER en el menor tiempo posible.

En el Perú se viene desarrollando el proyecto de Planificación ante el Cambio Climático del Gobierno Peruano que tiene como objetivo principal construir bases técnicas y científicas, así como las capacidades para explorar la factibilidad de un desarrollo ¨limpio¨ o ¨bajo en emisiones¨ (PlanCC, 2012). Busca incorporar la variable de cambio climático en la planificación del desarrollo del país a través de tres fases. El PlanCC es liderado por un Comité Directivo presidido por el Ministerio del Ambiente e integrado por el Ministerio de Relaciones Exteriores, el Ministerio de Economía y Finanzas y el Centro Nacional de Planeamiento Estratégico.

FASE I: PRE-INVERSIÓN 2012-2014

Evidencia científica sobre opciones y escenarios de mitigación de emisiones de GEI en 6 sectores. Energía, Transporte, Residuos, Agricultura, Forestal y Procesos Industriales. FASE 2: PLANIFICACIÓN 2015-2016

Contribuir al diseño y elaboración de políticas públicas, herramientas y metodologías para un desarrollo bajo en emisiones de GEI.

FASE 3: IMPLEMENTACIÓN 2017-2020

Contribuir a la implementación de las opciones de mitigación de emisiones de GEI priorizadas.

(31)

2.1.3 Los RER a nivel mundial

Las inversiones en proyectos de recursos energéticos renovables (RER) se han cuadriplicado en los últimos 10 años en todo el mundo gracias al crecimiento de la demanda y a los compromisos internacionales asumidos por los países. En paralelo, los costos de generación de los RER se han reducido de manera significativa, posibilitando que sean competitivos en comparación con las tecnologías convencionales de generación (Bloomberg New Energy, 2013).

Respecto a la energía eólica, su costo alcanzó la paridad de red (el punto en el que el costo de esta energía es igual o inferior al de otras fuentes de energía tradicionales) en algunas áreas de Europa y de EE.UU a mediados de la década de 2000. La caída de los costos continúa impulsando a la baja el precio normalizado de esta fuente de energía renovable; se estima que alcanzó la paridad de red de forma general en todo el continente europeo en torno al 2010, y que alcanzó el mismo punto en todo EE.UU en 2016, debido a una reducción adicional de sus costos del 12% (IEA,2016).

La instalación de energía eólica requiere de una considerable inversión inicial, pero posteriormente no presenta gastos de combustible (IRENA, 2012). Es por eso que su precio es mucho más estable que el de otras fuentes de energía fósil (National Grid, 2006). El costo marginal de la energía eólica, una vez que la planta ha sido construida y está en marcha, es generalmente inferior a US$ 0.01 por kWh, e incluso se ha visto reducido con la mejora tecnológica de las turbinas más recientes. Existen en el mercado palas para aerogeneradores cada vez más largas y ligeras, a la vez que se realizan mejoras constantes en la maquinaria, incrementando su eficiencia. Los costos de inversión inicial y de mantenimiento de los parques eólicos han descendido (Danielson, 2012).

(32)

combustibles fósiles, sus estimaciones indicaban unos costes (en dólares australianos) de US$80/MWh para nuevos parques eólicos, US$143/MWh para nuevas plantas de carbón y US$116/MWh para nuevas plantas de gas. Este modelo muestra además que “incluso sin una tasa sobre las emisiones de carbono (la manera más eficiente de reducir emisiones a gran escala) la energía eólica es un 14% más barata que las nuevas plantas de carbón, y un 18% más que las nuevas plantas de gas” (Bloomberg, 2013).

(33)

2.1.4 Antecedentes internacionales

2.1.4.1 Evolución de la energía eólica

En la Figura 2.3, se muestra la evolución de la energía eólica en potencia instalada, presentando un crecimiento considerable en el periodo de los años 2001 – 2017. El 2015 representó el mejor año para la industria eólica consiguiendo su pico más alto con 63.63 GW, aproximadamente nueve veces la capacidad instalada en 2001.

Figura 2.3: Potencia eólica anual instalada en el mundo en los años 2001 – 2017. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

52.49 54.64 63.63 51.68 36.02 45.03 40.64 39.06 38.48 26.85 20.31 14.70 11.53 8.21 8.13 7.27 6.50

0 10 20 30 40 50 60 70

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001

Potencia instalada (GW)

T

iempo (años

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El mercado mundial de energía eólica se mantuvo por encima de los 50 GW en 2017, con Europa, India y el sector offshore con años récord. Las instalaciones chinas se redujeron 19.66 GW, pero el resto del mundo compensó la mayor parte de eso. El total de instalaciones en 2017 fue de 52,492 MW, lo que lleva a un total global de 539,123 MW. El mercado anual se redujo en realidad un 3,8% con respecto a los 54,642 MW de 2016; y el total acumulado es un 11% más que el total de final de año de 2016 de 487,279 MW (GWEC, 2017).

El segmento offshore tuvo un año récord con 4,334 MW de instalaciones, un aumento del 87% en el mercado de 2016, lo que elevó el total de las instalaciones globales a 18,814 MW y representó un aumento del 30% en la capacidad acumulada. Offshore es solo alrededor del 8% del mercado anual mundial y representa alrededor del 3.5% de la capacidad instalada acumulada, pero está creciendo rápidamente.

(35)

primeras ofertas "sin subsidios" en una licitación en Alemania el año pasado, con licitaciones por más de 1 GW de nueva capacidad offshore.

En general, los precios en el extranjero para los proyectos que se completarán en los próximos 5 años aproximadamente son la mitad de lo que fueron en los últimos cinco años; y esta tendencia es probable que continúe.

Hoy en día, la energía eólica es la tecnología con precios más competitivos en muchos, si no en la mayoría de los mercados; y la aparición de híbridos eólicos/solares, una gestión de red más sofisticada y un almacenamiento cada vez más asequible comienzan a mostrar una imagen de cómo se verá un sector de energía totalmente libre de fósiles. China, el mayor mercado global de energía eólica desde 2009, mantuvo el primer lugar en 2017 Las instalaciones en Asia volvieron a liderar los mercados globales (ver Figura 2.4), con Europa en el segundo lugar, y América del Norte en el tercero.

Figura 2.4: Potencia eólica instalada en el mundo hasta el 2017. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

0.8%

42.4%

32.9% 3.3%

19.5%

1.0%

África y Oriente Medio Asia

(36)

A finales de 2017 había 30 países con más de 1,000 MW instalados: 18 en Europa; 5 en Asia-Pacífico (China, India, Japón, Corea del Sur y Australia); 3 en América del Norte (Canadá, México, EE. UU.), 3 en América Latina (Brasil, Chile, Uruguay) y 1 en África (Sudáfrica). Nueve países tienen más de 10.000 MW de capacidad instalada, incluidos China, Estados Unidos, Alemania, India, España, Reino Unido, Francia, Brasil y Canadá (ver Figura 2.5). China cruzó la marca de 200,000 MW en 2018, agregando otro hito a su ya excepcional historia de desarrollo de energía renovable desde 2005.

Figura 2.5: TOP 10 Capacidad acumulada hasta diciembre 2017. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

34.9% 16.5%

10.4% 6.1%

4.3% 3.5% 2.6% 2.4% 2.3% 1.8%

15.3%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% República Popular China

Estados Unidos Alemania India España Reino Unido Francia Brasil Canadá Italia Resto del mundo

(37)

i. Asia

Por noveno año consecutivo, Asia fue el mercado regional más grande del mundo para el desarrollo de nueva energía eólica, con un aumento de capacidad de 24,4 GW. El mercado eólico de China alcanzó 188 GW a finales de 2017, lo que reforzó el liderazgo de China en términos de capacidad acumulada de energía eólica instalada (ver Figura 2.6). En 2017, la generación de energía eólica alcanzó los 305.7 TWh, un aumento de más del 26% en comparación con 2016, y representa aproximadamente el 4.75% de la generación eléctrica china total (GWEC, 2017).

India tuvo un año récord en 2017, con 4,148 MW agregados a la red, la primera vez que el país rompió 4 GW en un solo año, consolidando su lugar como el segundo mercado más grande de Asia.

En cuanto al resto de Asia, está muy lejos del tercer lugar, ocupado por Pakistán con 199 MW. Japón instaló 177 MW para instalaciones acumuladas de 3,400 MW. Corea del Sur agregó 106 MW, mientras se espera ver cualquier efecto de la promesa del nuevo gobierno de aumentar drásticamente la participación del país en energías renovables.

Figura 2.6: Potencia eólica instalada en Asia.

188392 32848 3400 1136 789 692 633 427 197 100 70

0 40000 80000 120000 160000 200000 República Popular ChinaIndia

Japón Corea del SurPakistán Taiwán TailandiaFilipinas Vietnam MongoliaOtro

(38)

ii. Europa

Tanto la Unión Europea (UE) como Europa en su conjunto establecieron nuevos récords en 2017 (ver Figura 2.7), con nuevas instalaciones récord para el sector offshore, así como en Alemania, el Reino Unido, Francia, Bélgica, Irlanda y Croacia. 15.6 GW (16.8 GW en Europa) de nueva capacidad de energía eólica se instaló en la UE durante 2017; 3,148 MW de eso fue offshore. Las instalaciones anuales en tierra aumentaron en un 14%, mientras que las instalaciones en alta mar se duplicaron. En general, el volumen de nuevas instalaciones aumentó un 25% en el mercado de 2016.

En total, la energía eólica generó alrededor de 336 TWh en 2017, lo que representa aproximadamente el 11,6% de la demanda de electricidad de la UE. (GWEC, 2017).

Figura 2.7: Potencia eólica instalada en Europa. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

56132 23170 18872 13759 9479 6857 6691 5848 5476 5316 4341 3127 3029 2843 2828 2071 8777

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 Alemania España Reino Unido Francia Italia Turquía Suecia Polonia Dinamarca Portugal Países Bajos Irlanda Rumania Bélgica Austria Finlandia Resto de Europa

(39)

iii. América del Norte

Estados Unidos ocupó el segundo lugar en términos de mercado anual, con 7,017 MW de nueva capacidad agregada en 2017. Aunque el entorno político es relativamente estable en este momento, el principal impulsor de la industria eólica es la economía, ya que el precio de la energía de las nuevas instalaciones eólicas ha disminuido un 67% desde 2009 (GWEC, 2017). La capacidad instalada total a fines de 2017 era de 89,077 MW (ver Figura 2.8), y los 250 TWh generados por la flota representaron el 6.3% del total de la producción de energía en los EE.UU, frente al 5.5% en 2016.

Las instalaciones totales de Canadá superaron los 12,2 GW, lo que lo convierte en el noveno mercado más grande en términos de instalaciones acumuladas; entregando el 6% de la electricidad del país, suficiente para abastecer a 3 millones de hogares canadienses. La gran noticia, fue el resultado de una licitación en Alberta en diciembre, donde se adquirieron 600 MW de energía eólica a un precio muy bajo de CDN $ 37/MWh (€ 0.023/kWh, o $ 0.028/kWh), estableciendo un nuevo punto de referencia para una segunda subasta prevista en Alberta en 2018.

México instaló 478 MW de nueva capacidad para alcanzar un total de 4,005 MW a fines de 2017, suministrando aproximadamente el 4% de la electricidad del país. La Reforma Energética de México introdujo la licitación de energía eólica y otras energías renovables, la última de las cuales dio lugar a un precio récord de US $ 0.017/kWh para un proyecto.

Figura 2.8: Potencia eólica instalada en América del Norte. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

89077 12239

4005

0 20000 40000 60000 80000 100000 Estadios Unidos

Canadá México

(40)

iv. Latinoamérica y El Caribe

A pesar de la pausa en las ofertas de nueva capacidad, Brasil una vez más dominó el mercado, con sus 2,022 MW (ver Figura 2.9) representando más de tres cuartos de las instalaciones en la región.

Uruguay instaló 295 MW en 2017, casi completando la construcción de su sector eólico: una planta más entró en funcionamiento en 2018. Uruguay es ahora casi 100% renovable en el sector eléctrico, con un porcentaje entre el 35 y el 40% proveniente de la energía eólica (GWEC, 2017).

Perú instaló 243 MW de potencia eólica hasta el 2017 a través de sus tres primeras subastas (OSINERGMIN, 2017). Mediante la cuarta subasta RER se adjudicó 880.6 MW repartidos en 34 proyectos eólicos (Alberto Ríos Villacorta, 2016) de los cuales solo uno entró en operación comercial, el parque eólico Nazca 1 (Wayra 1) de 126 MW, obteniendo un acumulado de 369 MW de capacidad instalada hasta finales del 2018.

Figura 2.9: Potencia eólica instalada en Latinoamérica y El Caribe. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

12763 1540 1505 378 270 243 228 225 135218 386

(41)

v. El Pacífico

La región registró un aumento de su capacidad instalada total de 5,193 MW en 2017, gracias a la incorporación del mercado australiano de 245 MW. La capacidad acumulada de Australia hasta finales de 2017 fue de 4,557 MW (ver Figura 2.10). Nueva Zelanda y el resto del Pacífico no agregaron ninguna nueva capacidad de energía eólica en 2017 (GWEC, 2017).

Figura 2.10: Potencia eólica instalada en El Pacífico. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

vi. África y Oriente Medio

Si bien hubo mucha actividad en África y Medio Oriente en 2017, las únicas instalaciones fueron en Sudáfrica, lo que elevó el total regional a 4,528 MW. Sudáfrica instaló 618 MW de nueva capacidad, para un total acumulado de 2,085 MW (ver Figura 2.11). Se espera un 2018 mucho más diverso, ya que el proyecto del Lago Turkana en Kenia finalmente se pondrá en línea este año, y se espera que la expansión de las licitaciones de 2016 en Marruecos se complete en gran medida durante los próximos años. Finalmente, se espera grandes cosas del nuevo programa de Arabia Saudita, pero cuánto rendirá y cuándo, solo el tiempo lo dirá.

Sin embargo, la gran noticia fue la promesa del nuevo gobierno sudafricano de honrar las ofertas del 2015/2016. Habiendo rechazado un desafío judicial de última hora, el 4 de abril del 2017, el nuevo Ministro de Energía presidió la firma de los PPA pendientes,

4557 623

13

0 1000 2000 3000 4000 5000 Australia

Nueva Zelanda Islas del Pacífico

(42)

incluidos más de 1.3 GW de energía eólica. Se confía en que el mercado sudafricano regrese a la plena salud pronto (GWEC, 2017).

Figura 2.11: Potencia eólica instalada en África y Oriente Medio. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017).

2.1.5 Antecedentes nacionales

2.1.5.1 Decreto Legislativo 1002/2008

El 1 de mayo de 2008 es una fecha importante para el proceso de transformación del modelo energético de Perú. Ese día se aprobó y promulgó por la Presidencia de la República, el Decreto Legislativo 1002 que establece las bases de la promoción de la inversión en sistemas renovables de generación eléctrica (Congreso de la Republica, 2008). La disposición complementaria tercera estableció la elaboración del Reglamento del mencionado Decreto Legislativo en un plazo máximo de 90 días. El Reglamento tiene como objetivo elaborar las normas complementarias para su correcta aplicación. El 23 de marzo de 2011, el MINEM, actualizó mediante Decreto Supremo Nº 012-2011-EM el Reglamento de Generación de Electricidad con Energías Renovables. El Artículo 2 declara de interés nacional y necesidad pública la promoción y participación de la energía procedente de Recursos Energéticos Renovables (RER), en la matriz energética nacional.

2085 810

787 324

245 119

159

0 500 1000 1500 2000 2500 Sudáfrica

Egipto Marruecos Etiopía Túnez Jordán Otro

(43)

Asimismo, indica que el MINEM deberá establecer un porcentaje objetivo de participación de los sistemas RER en la matriz energética nacional. Para el primer quinquenio se estableció que el mencionado porcentaje objetivo sea igual al 5% del consumo nacional de electricidad. El porcentaje objetivo de participación de los sistemas renovables de generación eléctrica deberá ser actualizado cada 5 años. En este sentido, es necesario que inversores, empresas interesadas, universidades y centros especializados aúnen esfuerzos en la realización de investigaciones y estudios que justifiquen la modificación del numeral 2.2 del Decreto Legislativo 1002, en relación con el porcentaje objetivo, y promuevan su ampliación hasta un valor de 20% en los próximos años.

2.1.5.2 Escenario de las tecnologías RER en Perú

En nuestro país, los grandes rasgos de la reforma energética de la década de 1990 están contenidos en la Ley General de Hidrocarburos y la Ley de Concesiones Eléctricas. En los últimos años, el Estado adoptó una política decidida a introducir fuentes renovables no convencionales de generación eléctrica (recursos energéticos renovables o RER), con el objetivo de mitigar las emisiones de los gases de efecto invernadero (GEI) mediante la promulgación del Decreto Legislativo No 1002. En Perú, la generación eléctrica se ha encontrado históricamente concentrada en fuentes hídricas convencionales. En el año 2000 esta fuente representaba el 87% del total de energía producida en territorio peruano, mientras que en 2013 su participación fue de 54%. A pesar de que este tipo de centrales genera un volumen de emisiones de dióxido de carbono (𝐶𝑂2) ínfimamente

(44)

reemplazó el uso del carbón, teniendo menos efectos adversos sobre la atmósfera. El gas se conoce a menudo como un combustible de transición, a medida que los países avanzan hacia una descarbonización profunda y hacia un uso de más energía renovable. Las emisiones de GEI y sus efectos nocivos sobre el ambiente se hubiesen intensificado de no haber existido la disponibilidad de gas natural, debido al uso tradicional del carbón y los combustibles derivados del petróleo en los sectores de generación eléctrica, industrial y de transporte vehicular, combustibles que generan un mayor volumen de emisiones de 𝐶𝑂2. Asimismo, en los últimos años, el Perú experimentó un importante

incremento en el uso de combustibles modernos (gas licuado de petróleo o GLP, gas natural), mientras que la utilización de combustibles tradicionales (leña, bosta, entre otros) descendió significativamente, lo cual contribuye con la mitigación de 𝐶𝑂2.

(45)

2.1.5.3 Potencial eólico

El estudio Atlas Eólico del Perú 2016, desarrollado por el Consorcio Barlovento - Vortex, determinó del potencial eólico en el país. En este estudio se estimó un potencial eólico aprovechable de 20,493 MW y un potencial eólico excluido de 7,902 MW; considerando una densidad de potencia mayor a 300 W/m2 y a 100 m para zonas con altitud menor a

3,500 msnm (Atlas Eólico del Perú, 2016). El potencial eólico aprovechable implica que se encuentra fuera de zonas inadecuadas para la construcción de parques eólicos, como zonas arqueológicas, parques nacionales, reservas naturales y protegidas. El potencial eólico excluido es aquel potencial que no se puede utilizar, debido a las prohibiciones de instalar parques eólicos por las consideraciones dadas anteriormente. En la Figura 2.12, se puede observar que el potencial se concentra en la zona costera del Perú y en algunas regiones de la sierra. Las regiones menos favorecidas con este recurso son las regiones de la selva.

(46)
(47)

Tabla 2.2: Estimación del potencial eólico del Perú en MW, a 100 m.

(48)

2.1.5.4 Generación con RER

La inclusión de los Recursos Energéticos Renovables (RER) en la matriz energética del Perú, están plasmados en los Lineamientos de la Política Energética Nacional del Perú 2010 - 2040. Para promover la inserción de los RER en el sistema eléctrico peruano, se establece los incentivos para la generación eléctrica utilizando los RER, tales como: prioridad en el despacho diario en el SEIN efectuado por el COES; la generación eléctrica con RER tiene preferencia para conectarse a la red eléctrica, cuando exista capacidad de transmisión y distribución eléctrica; precios de adjudicación garantizados por 20 años, que se obtienen en subasta; y compra de la energía producida (MEM, 2016).

La normativa utiliza los instrumentos regulatorios como las cuotas y primas para fomentar la utilización de los RER. Un incentivo tributario que reciben los RER es la exención del impuesto al valor agregado. Las subastas para la inclusión de los RER se deben convocar con una periodicidad no menor a 2 años. El Ministerio de Energía y Minas establece los requerimientos de la energía eléctrica con RER y la elaboración de las bases del concurso, en tanto que Osinergmin es la entidad encargada de llevar a cabo el proceso de la subasta (OSINERGMIN, 2017). A diciembre de 2016 se han llevado a cabo 4 de ellas, adjudicándose 6,031 GWh, de los cuales 2,651GWh corresponden a los RER no convencionales (sin incluir las centrales hidroeléctricas menores a 20 MW que se consideran parte de los RER) y 3,380 GWh con centrales hidroeléctricas. En términos de potencia adjudicada tenemos 1,280 MW en RER de las cuales 707 MW corresponden a RER no convencionales y 573 MW en centrales hidroeléctricas

En 2018, la producción total para la red fue de 50,816.8 GWh (ver Tabla 2.3). Solamente 1,493.6 GWh (2.94%) vinieron de fuentes eólicas (COES, 2018).

(49)

Fuente: Adaptado de COES Estadísticas Anuales, 2018.

2.1.5.5 Subastas RER

Las subastas constituyen el instrumento normativo más usado en América Latina para la promoción de las energías renovables. Estas se caracterizan porque suelen ofrecer a los adjudicatarios un contrato de compra de energía a largo plazo, con duración de entre 10 y 30 años. Al respecto, el diseño de subasta utilizado en el país para la adjudicación de proyectos de generación de RER es de sobre cerrado a mejor precio y utiliza como factor de competencia el precio monómico de generación, además de la cantidad de energía a subastar. En este caso, el MEM determina la cantidad (cuota) de energía a subastar por cada una de las tecnologías y define ciertas condiciones y características que deben existir para la firma del contrato de acuerdo con la normativa correspondiente vigente, las mismas que se plasman en las bases del proceso (OSINERGMIN, 2014). Desde la emisión del marco regulatorio para la promoción de la electricidad con RER (2008), se han llevado a cabo cuatro procesos de subasta RER para el SEIN y un proceso de subasta RER Off-Grid para áreas no conectadas a la red.

Mediante las subastas se adjudicaron contratos a proyectos que deben ingresar en operación comercial dentro de un plazo de tiempo establecido como fecha máxima (en

Tabla 2.3: Participación de los RER en la producción nacional de electricidad, 2018.

Fuentes de generación Energía Participación

(GWh) (%)

Hidroeléctrica 29357.9 57.77

Termoeléctrica 19220 37.82

Eólico 1493.6 2.94

Solar 745.2 1.47

(50)

realizadas se han adjudicado 64 proyectos equivalentes a 1274 MW. La inversión estimada de las primeras tres alcanza US$ 1957 millones, habiéndose puesto en servicio la mayoría de las plantas adjudicadas. La simplicidad del proceso de las subastas RER ha permitido obtener muy buenos resultados económicos.

En la cuarta subasta, convocada en setiembre de 2015 y adjudicada en febrero de 2016, se adjudicaron 13 proyectos de generación eléctrica (dos con biogás, tres con tecnología eólica, dos con tecnología solar y seis pequeñas hidroeléctricas). Estos proyectos aportaron al SEIN 1740 GWh de energía al año. En la subasta se logró adjudicar el 99% de la energía requerida (OSINERGMIN, 2016).

Actualmente, como resultado de las subastas RER realizadas, el Perú tiene en operación comercial en el SEIN de centrales RER que incluyen 18 centrales hidráulicas, dos centrales de biogás (Huaycoloro de 3.4 MW y La Gringa de 3.2 MW), cinco centrales solares (96 MW), cinco parques eólicos (369 MW), y una planta de biomasa (23 MW). A continuación, se describirá brevemente las principales características de los cinco parques eólicos conectados a la red pública.

1) C.E. Marcona (32 MW)

o Ubicación: Ica – Nazca – Marcona.

o Empresa: Parque Eólico Marcona S.C.R.L.

o Inversión: US$ 61.1 millones.

o Tarifa de adjudicación: 6.552 ctvs US$/kWh.

o Fecha POC: 25/04/2014.

(51)

2) C.E. Talara (30.86 MW)

o Ubicación: Piura – Talara.

o Empresa: Energía Eólica S.A.C.

o Inversión: US$ 101millones.

o Tarifa de adjudicación: 8.7 ctvs US$/kWh.

o Fecha POC: 30/08/2014.

Tiene una producción anual de 120 GWh. Consta de 17 aerogeneradores marca Vestas de 1.8 MW cada uno. Esta central incluye una subestación y línea de transmisión 220 kV, de 0.37 km de longitud que se interconecta al SEIN en la S.E. Pariñas (Talara).

3) C.E. Cupisnique (83.15 MW)

o Ubicación: La Libertad – Pacasmayo.

o Empresa: Energía Eólica S.A.C.

o Inversión: US$ 242 millones.

o Tarifa de adjudicación: 8.5 ctvs US$/kWh.

o Fecha POC: 30/08/2014.

Tiene una producción anual de 303 GWh. Consta de 45 aerogeneradores marca Vestas, de 1.8 MW cada uno. El proyecto incluye una subestación y línea de transmisión de 200 kV, de 27.87 km que se conecta al SEIN en la S.E. Guadalupe 220 kV.

4) C.E. Tres Hermanas (97.15 MW)

o Ubicación: La Libertad – Pacasmayo.

o Empresa: Parque Eólico Tres Hermanas S.A.C.

o Inversión: US$ 185.7 millones.

(52)

Tiene una producción anual de 415.760 GWh. Consta de 33 aerogeneradores que se disponen en siete circuitos independientes, agrupados en unas barras colectoras de media tensión. Los circuitos eléctricos de media tensión del parque eólico se proyectan en 34.5 kV y conectan directamente los transformadores de cada aerogenerador con el nuevo embarrado de 34.5 kV de la S.E. Tres Hermanas 220/34.5/20 kV.

5) C.E. Wayra I (126 MW)

o Ubicación: Ica – Nazca – Marcona.

o Empresa: ENEL GREEN POWER PERÚ.

o Inversión: US$ 165,8 millones.

o Tarifa de adjudicación: 3.783 ctvs US$/kWh.

o Fecha POC: 30/03/2018.

(53)

2.1.5.6 Prospectiva de las Energías Renovables

En los escenarios de proyección de la generación de energía eléctrica las energías renovables (convencionales y no convencionales) representarían al menos el 60 % del total de la oferta de energía eléctrica; de forma particular las RER no convencionales (eólica, solar, biomasa, etc.) aportarán el 5% comprometido a través del DL 1002. La Tabla 2.4 señala la proyección al 2025.

Tabla 2.4: Proyección de Ingreso de Energía por Energía No Convencional 2014 – 2025.

Fuente: Adaptado de Plan Energético Nacional 2014 – 2025.

Por otro lado, se realizó la simulación de incrementar la participación de las centrales renovables no convencionales (eólica, solar, etc.) progresivamente hasta alcanzar una participación de 20 % en el total de la generación al 2025 en conjunto con las hidroeléctricas < 20 MW; resultando que para ambos escenarios el costo medio de generación eléctrica del sistema se incrementaría en 10 US$/MWh (aumento de 20% de los precios actuales) descartándose por el momento su inclusión por el impacto resultante, para su evaluación posterior en futuros planes (MEM, Plan Energético Nacional 2014 – 2025).

Año Energía RER no convencional (GWh/año)

2014 901

2015 - 2016 1360

(54)

2.2 La naturaleza del viento

El viento es el aire atmosférico en movimiento. Es ubicuo y uno de los elementos físicos básicos de nuestro entorno. Dependiendo de la velocidad del aire en movimiento, el viento puede sentirse ligero y etéreo, siendo silencioso e invisible a simple vista. O bien, puede ser una fuerza fuerte, destructiva, fuerte y visible como resultado de los pesados escombros que transporta. La velocidad del movimiento del aire define la fuerza del viento y está directamente relacionada con la cantidad de energía en el viento, es decir, su energía cinética. La fuente de esta energía, sin embargo, es la radiación solar (Trevor M. Letcher, 2017). La Tierra recibe una gran cantidad de energía procedente del Sol que en lugares favorables puede llegar a ser del orden de 2000 𝑘𝑊/𝑚2 anuales; el 2% de ella

(55)

El gradiente de velocidades es mayor cuanto mayor sea la diferencia de presiones y su movimiento viene influenciado por el giro de la Tierra. Las causas principales del origen del viento son:

a) La radiación solar que es más importante en el Ecuador que en los Polos.

b) La rotación de la Tierra que provoca desviaciones hacia la derecha en el Hemisferio Norte y hacia la izquierda en el Hemisferio Sur.

c) Las perturbaciones atmosféricas.

2.2.1 Radiación solar desigual

(56)

anual de cambios estacionales del clima. En tercer lugar, la superficie de la tierra está cubierta con diferentes tipos de materiales como vegetación, roca, arena, agua, hielo/nieve, etc. Cada uno de estos materiales tiene diferentes tasas de reflexión y absorción de la radiación solar, lo que conduce a altas temperaturas en algunas áreas (por ejemplo, desiertos) y baja temperatura en otros (por ejemplo, lagos helados), incluso en las mismas latitudes. La cuarta razón para el calentamiento desigual de la radiación solar se debe a la superficie topográfica de la tierra. Hay una gran cantidad de montañas, valles, colinas, etc. en la tierra, que producen diferentes radiaciones solares en los lados soleados y sombríos.

2.2.2 Fuerza de Coriolis

La auto-rotación de la Tierra es otro factor importante que afecta la dirección y velocidad del viento. La fuerza de Coriolis, que se genera a partir de la auto-rotación de la tierra, desvía la dirección de los movimientos atmosféricos (Wei Tong, 2010). En la atmósfera norte, el viento se desvía a la derecha y en la atmósfera sur a la izquierda. La fuerza de Coriolis depende de la latitud de la tierra; es cero en el ecuador y alcanza valores máximos en los polos. Además, la cantidad de deflexión en el viento también depende de la velocidad del viento; el viento que sopla lentamente se desvía solo una pequeña cantidad, mientras que el viento más fuerte se desvía más.

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Figura 2.13: Circulaciones atmosféricas idealizadas.

Fuente: Adaptado de Wei Tong (2010). Fundamentals of wind energy

Cada célula tiene su propio patrón de circulación característico. En el hemisferio norte, la circulación de células Hadley se encuentra entre el ecuador y la latitud norte 30°, dominando los climas tropicales y subtropicales.

El aire caliente se eleva en el ecuador y fluye hacia el Polo Norte en la atmósfera superior. Este aire en movimiento es desviado por la fuerza de Coriolis para crear los vientos alisios del noreste. A aproximadamente 30° de latitud norte, la fuerza de Coriolis se vuelve tan fuerte para equilibrar la fuerza del gradiente de presión. Como resultado, los vientos se desertan hacia el oeste.

(58)

componentes: uno regresa al ecuador para cerrar el circuito de la celda de Hadley; otro se mueve a lo largo de la superficie de la tierra hacia el Polo Norte para formar la circulación de la célula Ferrel, que se encuentra entre la latitud norte 30 ° y 60 °. El aire circula hacia el Polo Norte a lo largo de la superficie de la tierra hasta que choca con el aire frío que fluye desde el Polo Norte a aproximadamente 60 ° de latitud norte. Bajo la influencia de la fuerza de Coriolis, el aire en movimiento en esta zona se desvía para producir vientos del oeste. La circulación de las células polares se encuentra entre el Polo Norte y la latitud norte 60 °. El aire frío se hunde en el Polo Norte y fluye a lo largo de la superficie de la tierra hacia el ecuador. Cerca de la latitud norte 60 °, el efecto de Coriolis se vuelve significativo para forzar el flujo de aire hacia el suroeste.

2.2.3 Geografía local

La rugosidad de la superficie de la tierra es el resultado de la geografía natural y las estructuras hechas por el hombre. La fricción y las obstrucciones cerca de la superficie de la tierra generalmente retardan la velocidad del viento e inducen a un fenómeno conocido como cizalladura del viento. La velocidad a la que el viento aumenta con la altura varía en función de las condiciones locales de la topografía, el terreno y el clima, con las mayores tasas de aumento observadas en el terreno más irregular. Una aproximación confiable es que la velocidad del viento aumenta aproximadamente un 10% con cada duplicación de altura (Paul Gipe, John Wiley & Sons, 1995).

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pasos o valles alineados con el flujo. Igualmente, la topografía puede producir áreas de velocidad reducida del viento, como valles abrigados, áreas a sotavento de una cordillera o donde los patrones de flujo producen puntos de estancamiento. Los efectos térmicos también pueden dar lugar a variaciones locales considerables. Las regiones costeras a menudo son ventosas debido al calentamiento diferencial entre la tierra y el mar. Mientras el mar es más cálido que la tierra, se desarrolla una circulación local en la que el aire de la superficie fluye de la tierra al mar, con el aire cálido que se eleva sobre el mar y el aire fresco se hunde sobre la tierra. Cuando la tierra es más cálida, el patrón se invierte. La tierra se calentará y se enfriará más rápidamente que la superficie del mar, por lo que este patrón de brisa terrestre y marina tiende a revertirse en un ciclo de 24 horas.

2.3 Anemometría y medida del viento

La medición de la velocidad del viento es muy importante para personas como pilotos, marineros, agricultores, entre otros. La información precisa sobre la velocidad del viento es importante para determinar los mejores sitios para las turbinas eólicas. Las velocidades del viento se miden en una amplia variedad de formas, que van desde las simples pruebas de no usar hasta los sistemas electrónicos más sofisticados. La variabilidad del viento dificulta las mediciones precisas, por lo que a menudo se requiere un equipo bastante costoso (Gary L. Johnson, 2006).

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tierra donde el clima es ventoso. Los efectos son más pronunciados donde el clima es más severo y los vientos son los más fuertes. Un uso importante de las características eólicas será identificar los mejores sitios de energía eólica, según los datos a muy largo plazo.

Las dunas de arena son la característica eólica más conocida. Las dunas tienden a ser alargadas paralelas al flujo de viento dominante. El viento tiende a recoger los materiales más finos donde la velocidad del viento es mayor y los deposita donde la velocidad del viento es menor. La distribución del tamaño de la arena en un sitio dado da una indicación de la velocidad promedio del viento, y las arenas más gruesas indican velocidades más altas del viento.

Las plantas vivas indicarán los efectos de los vientos fuertes (indicadores biológicos), así como las características eólicas en la tierra misma. Las características eólicas son más obvias cuando hay poca cobertura vegetal, por lo que las plantas que ocultan las características eólicas pueden usarse para información del viento. Los fuertes vientos deforman los árboles y los arbustos para que indiquen un registro integrado de las velocidades locales del viento durante sus vidas.

(61)

Figura 2.14: Tipos de anemómetros más usados.

(a) Hélice: Modelo 05305 Wind Monitor-AQ, Marca: Young. Recuperado de:

http://www.youngusa.com/products/7/6.html. (b): Cazoletas: Vantage Pro2™. Recuperado de: https://www.darrera.com/wp/es/producto/6410-anemometro-vantage-pro2/

2.4 Rosa de los vientos

Una de las representaciones más comunes de la dirección del viento es la rosa de los vientos que consiste en un diagrama polar en el cual se definen diferentes direcciones de viento (Villarrubia L.M, 2013). Existen diferentes formas de construir la rosa de vientos:

- Porcentaje del tiempo total que el viento sopla en una determinada dirección. - Representación para cada dirección en la que el tiempo se mantiene en

determinado intervalo.

- Velocidad media de viento para cada dirección.

En la Figura 2.15 se muestra una rosa de vientos elaborada por los investigadores Giovanni Gualtieri y Sauro Secci, cuando hicieron un estudio acerca de los modelos de extrapolación de series de tiempo de velocidad del viento basados en la teoría de la similitud, en la región de Apulia, sur de Italia (Giovanni Gualtieri y Sauro Secci, 2013).

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Figura 2.15: Rosa de viento observada en la estación de Brindisi (1998 - 1999). Fuente: Giovanni Gualtieri, Sauro Secci (2013). ¨A case study on coastal location in Southern

Italy¨.

Así mismo, también se puede expresar la densidad de densidad de energía eólica (W/m2)

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Figura 2.16: Densidad de energía eólica en el mar del Sur de China /Bahía de Beibu (1986 – 2015).

Fuente: Zhifeng Wang, Chenglin Duan, Sheng Dong (2018). ¨Long-term wind and wave energy resource assessment in the South China sea based on 30-year hindcast data¨.

Figure

Figura 2.1: Capacidad global de energía renovable, 2007 – 2017. Fuente: Adaptado de REN21 (2018)

Figura 2.1:

Capacidad global de energía renovable, 2007 – 2017. Fuente: Adaptado de REN21 (2018) p.26
Figura 2.2: Participación estimada de energía renovable en la producción mundial de  electricidad, fines de 2017

Figura 2.2:

Participación estimada de energía renovable en la producción mundial de electricidad, fines de 2017 p.27
Figura 2.3: Potencia eólica anual instalada en el mundo en los años 2001 – 2017. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017)

Figura 2.3:

Potencia eólica anual instalada en el mundo en los años 2001 – 2017. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017) p.33
Figura 2.4: Potencia eólica instalada en el mundo hasta el 2017. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017)

Figura 2.4:

Potencia eólica instalada en el mundo hasta el 2017. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017) p.35
Figura 2.9: Potencia eólica instalada en Latinoamérica y El Caribe. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017)

Figura 2.9:

Potencia eólica instalada en Latinoamérica y El Caribe. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017) p.40
Figura 2.11: Potencia eólica instalada en África y Oriente Medio. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017)

Figura 2.11:

Potencia eólica instalada en África y Oriente Medio. Fuente: Adaptado de Global Wind Energy Council (2017) p.42
Figura 2.12: Mapa del potencial eólico a 100 m en m/s. Fuente: MEM Atlas eólico del Perú (2008)

Figura 2.12:

Mapa del potencial eólico a 100 m en m/s. Fuente: MEM Atlas eólico del Perú (2008) p.46
Figura 2.15: Rosa de viento observada en la estación de Brindisi (1998 - 1999). Fuente: Giovanni Gualtieri, Sauro Secci (2013)

Figura 2.15:

Rosa de viento observada en la estación de Brindisi (1998 - 1999). Fuente: Giovanni Gualtieri, Sauro Secci (2013) p.62
Figura 2.16: Densidad de energía eólica en el mar del Sur de China /Bahía de Beibu (1986 –  2015).

Figura 2.16:

Densidad de energía eólica en el mar del Sur de China /Bahía de Beibu (1986 – 2015). p.63
Tabla 2.7: Clases de rugosidad y longitudes consideradas por la Asociación Danesa de la  Industria Eólica

Tabla 2.7:

Clases de rugosidad y longitudes consideradas por la Asociación Danesa de la Industria Eólica p.67
Tabla 3.1: Datos de velocidad del viento promediados por hora. Datos del mes de enero,  2017

Tabla 3.1:

Datos de velocidad del viento promediados por hora. Datos del mes de enero, 2017 p.98
Tabla 3.4: Valores de longitud de rugosidad y coeficiente de fricción acorde al tipo de terreno  característico

Tabla 3.4:

Valores de longitud de rugosidad y coeficiente de fricción acorde al tipo de terreno característico p.100
Figura 3.2: Visualización del relieve donde se encuentra la E.M. Moche - Moche.  Fuente: Google Earth

Figura 3.2:

Visualización del relieve donde se encuentra la E.M. Moche - Moche. Fuente: Google Earth p.102
Figura 3.3: Visualización del relieve donde se encuentra la E.M. San José - Virú.  Fuente: Google Earth

Figura 3.3:

Visualización del relieve donde se encuentra la E.M. San José - Virú. Fuente: Google Earth p.103
Figura 4.2: Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de  viento a 50 metros sobre el suelo, Chao

Figura 4.2:

Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Chao p.118
Tabla 4.3: Potencial eólico mensual y anual, velocidad promedio del viento mensual y anual a  100 metros sobre el suelo, parámetros energéticos ¨c¨ y ¨k¨, Chao

Tabla 4.3:

Potencial eólico mensual y anual, velocidad promedio del viento mensual y anual a 100 metros sobre el suelo, parámetros energéticos ¨c¨ y ¨k¨, Chao p.119
Figura 4.4: Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de  viento a 100 metros sobre el suelo, Chao.

Figura 4.4:

Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de viento a 100 metros sobre el suelo, Chao. p.120
Figura 4.3: Ajuste de la D. Weibull al histograma de frecuencias, velocidades de viento a 100  metros sobre el suelo, Chao.

Figura 4.3:

Ajuste de la D. Weibull al histograma de frecuencias, velocidades de viento a 100 metros sobre el suelo, Chao. p.120
Tabla 4.4: Potencial eólico mensual y anual, velocidad promedio del viento mensual y anual a  50 metros sobre el suelo, parámetros energéticos ¨c¨ y ¨k¨, Virú

Tabla 4.4:

Potencial eólico mensual y anual, velocidad promedio del viento mensual y anual a 50 metros sobre el suelo, parámetros energéticos ¨c¨ y ¨k¨, Virú p.121
Tabla 4.5: Potencial eólico mensual y anual, velocidad promedio del viento mensual y anual a  50 metros sobre el suelo, parámetros energéticos ¨c¨ y ¨k¨, Moche

Tabla 4.5:

Potencial eólico mensual y anual, velocidad promedio del viento mensual y anual a 50 metros sobre el suelo, parámetros energéticos ¨c¨ y ¨k¨, Moche p.123
Figura 4.8: Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de  viento a 50 metros sobre el suelo, Moche.

Figura 4.8:

Ajuste de la D. Weibull al histograma de distribución acumulada, velocidades de viento a 50 metros sobre el suelo, Moche. p.124
Tabla 4.6: Promedio mensual de la densidad del aire, en cada localidad de estudio.

Tabla 4.6:

Promedio mensual de la densidad del aire, en cada localidad de estudio. p.125
Tabla 4.7: Clasificación de aerogeneradores de eje horizontal para producción de energía  eléctrica en función de su potencia.

Tabla 4.7:

Clasificación de aerogeneradores de eje horizontal para producción de energía eléctrica en función de su potencia. p.126
Figura 4.9: Curvas de potencia de aerogeneradores seleccionados.  Fuente: Adaptado de  https://www.thewindpower.net

Figura 4.9:

Curvas de potencia de aerogeneradores seleccionados. Fuente: Adaptado de https://www.thewindpower.net p.127
Tabla 4.9: Probabilidad de la aparición de vientos, determinado a partir la función de  distribución acumulada

Tabla 4.9:

Probabilidad de la aparición de vientos, determinado a partir la función de distribución acumulada p.128
Tabla 4.11: Variación mensual del factor de capacidad en los aerogeneradores

Tabla 4.11:

Variación mensual del factor de capacidad en los aerogeneradores p.130
Figura 5.1: Variaciones diurnas de la velocidad media del viento, Chao.  Fuente: Elaboración propia

Figura 5.1:

Variaciones diurnas de la velocidad media del viento, Chao. Fuente: Elaboración propia p.132
Figura 5.2: Variaciones mensuales de la velocidad media del viento, Chao.

Figura 5.2:

Variaciones mensuales de la velocidad media del viento, Chao. p.133
Figura 5.4: Variaciones mensuales de la densidad de energía eólica, Chao. Fuente: Elaboración propia

Figura 5.4:

Variaciones mensuales de la densidad de energía eólica, Chao. Fuente: Elaboración propia p.135
Figura 5.6: Variación mensual del factor de capacidad de cada aerogenerador, Chao. Fuente: Elaboración propia

Figura 5.6:

Variación mensual del factor de capacidad de cada aerogenerador, Chao. Fuente: Elaboración propia p.140

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