Modelos de mesoescala: ecuaciones primitivasMODELOS NUMÉRICOS para la realización de MAPAS EÓLICOS
En predicción los modelos de mesoscala se han empleado y se siguen empleando fundamentalmente para obtener predicciones de viento en los emplazamientos de interés. La predicción de viento es posteriormente “transformada” a predicción de potencia eólica.
Desde el punto de vista de evaluación del recurso eólico, los modelos de mesoscala son una herramienta muy práctica para la generación Mapas del Recurso Eólico : mapas de viento, de densidad de potencia, mapas de
parámetros Weibull, mapas de anomalías y obtención de series virtuales de viento.
H
L
L L
METODOLOGÍA general: de la escala global hasta la escala local.
Escala Global
Escala Mesoscala
Modelos de mesoescala: ecuaciones primitivas
CFD
MODELOS
MESOESCALA
MODELOS
GLOBALES
• El uso de los modelos de mesoscala para la evaluación del recurso eólico es
una actividad relativamente reciente.
• El enfoque y la metodología puede variar dependiendo del usuario de los
modelos, pero el objetivo es el mismo: aprovechar las capacidades de los NWP models para evaluar el viento.
• ¿Cuál es el método? Simple: realizar “simulaciones climáticas”. Ahora nos
La metodología empleada para realizar simulaciones climáticas en muy
variada.
A pesar de esto, existen ciertos puntos comunes a todas ellas.
1. Datos iniciales.
El modelo con el que vamos a realizar simulaciones necesita unas
condiciones iniciales y de contorno. No hay muchas bases de datos que cubran grandes periodos de tiempo disponibles: Reanálisis, ya sean de NCAR/NCEP, del ECMWF o JRA. O datos de análisis/predicción como GFS o los del ECMWF.
2. Simulación climática.
Características generales que debe tener un mapa eólico:
Representar la variabilidad espacial del viento:
• Efectos sinópticos .
• Efectos de estabilidad atmosférica (perfil vertical). • Capturar los efectos de latopografía.
• CENER solution:
» Well tuned mesoscale model for wind simulations.
Representar la variabilidad temporal del viento.
• Patrón diario del viento. • Variaciones estacionales. • Variación inter-anual. • CENER solution:
» High resolution simulations (hour by hour). » Long term simulations (5 years).
•
SKIRON. Estado Actual. SKIRON “CLIMÁTICO”
MODELO CLIMÁTICO: se ejecuta en cluster (máximo de 13
máquinas de 8 procesadores cada una)
Resolución horizontal: 0.05ºx0.05º (~5 kmx5km)
Resolución vertical: 50 niveles verticales. No nesting, 1 dominio
Resolución temporal: frecuencia output = 1h
MEASURED SKIRON 0.05º x 0.05º 1º x 1º HOURLY WIND VALUES VALIDATION FILTERING WINDMAP HOURLY TIME SERIES GIS WEB SERVICE WAsP_CFD 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ju n -0 3 a g o -0 3 o ct -0 3 d ic-0 3 fe b -0 4 a b r-0 4 ju n -0 4 a g o -0 4 o ct -0 4 d ic-0 4 fe b -0 5 a b r-0 5 ju n -0 5 a g o -0 5 o ct -0 5 d ic-0 5 fe b -0 6 a b r-0 6 ju n -0 6 V_Referencia V_GFS_Nodo4 V_C
01/01/2004:
…………..
48 hourly maps
31/12/2008:
…………..
48 hourly maps
.
.
.
.
.
(First run)
(Last run)
(910 runs)
Se lanzan 182 ejecuciones del modelo (48 horas horizonte) para simular un año completo. Para simular 5 años, 5x182=910 ejecuciones en total.
+
++
++
++
+
5(y) x 365(d) x 24(h) = 43800 hourly wind maps
• Al final de la simulación a largo plazo, lo que tenemos es.
• VALIDACIÓN del mapa eólico.
El mapa eólico debe ser validado con datos de:
• Estaciones de Servicios Meteorológicos
• Datos de viento de campañas de evaluación • Aeropuertos
•…
Los datos de viento medido deben pasar un control de calidad:
• Control de la secuencia temporal
• Comprobación de los rangos de medida • Test de los parámetros relacionados • Test de tendencias
TUNISIA WIND MAP
En el caso del mapa eólico de Túnez contamos con las medidas de 17 torres
meteorológicas, con anemómetros instalados a 20 y 40 m. Esto nos permitió realizar una validación exhaustiva de la metodología empleada para la
GLOBAL Low Speed Mid speed High speed (WSmes<4,5 m/s) (WSmes>6 m/s) Bias [m/s] 0.36 0.96 0.14 0.11 MAE [m/s] 0.66 0.96 0.52 0.53 Bias [m/s] 0.35 0.96 -0.11 -0.36 MAE [m/s] 0.74 0.96 0.48 0.96 Bias [m/s] 0.36 --- 0.22 0.48 MAE [m/s] 0.45 --- 0.36 0.58 ALL MET-STATIONS SHORE OFFSHORE
En el caso del mapa eólico de los Grandes Lagos contamos con las medidas de 50 torres meteorológicas, la mayor parte de ellas con anemómetros
instalados a 10. Nos permitió validar tanto la metodología empleada para la realización de mapas del recurso eólico como las series virtuales derivadas, en onshore y en offshore.
VALIDACIÓN de las SERIES VIRTUALES
La validación de series virtuales difiere de la realizada con los mapas eólicos en varios aspectos:
El comportamiento de la serie a escala horaria y diaria es muy importante.
Los parámetros estadísticos empleados para validar no se limitan solamente al bias, sino que también son importantes el MAE, RMSE, coeficiente de correlación,…
El estudio de la distribución del viento simulado es fundamental para la estimación energética.
• Validación en los Grandes Lagos: 1 año de datos: Enero-Diciembre 2009 – SKIRON: • Resolución: 0.05º, 1hr • Ciclo: 12hr • Horizontes: 48hr
– Station ROAM4 - Rock of Ages, MI (National Data Buoy Center)
47.867 N 89.313 W (47°52'0" N 89°18'48" W) • Altitud: 183.5 m
• Altura del sensor de temperatura: 46.5 m • Altura del anemómetro: 46.9 m
Fecha/hora V el oc ida d de v ien to [m /s ] Datos medidos Datos Skiron
• Se han validado las series virtuales generadas mediante Skiron en diferentes emplazamientos, destacando los resultados en emplazamientos offshore.
• Validación en FINO: 6 meses: Enero-Junio 2006 – Disponibilidad datos: 90% – SKIRON: • Resolución: 0.05º, 1hr • Ciclo: 12hr • Horizontes: 48hr – Medidas: • Cazoletas a: 33,40,50,60,70,80,90,100m • Sónicos a: 40,60,80m • Veletas a: 33,40,50,70,80,90m • Temperatura a: 30,40,50,70,100m • RH at: 33,50,90m
Sonics
Cups Fino1
54.014ºN 6.5905ºE
Level Measurements Skiron Deviation [%] 90m Um [m/s] 9.55 9.55 -0.01% k 2.42 2.42 0.00% A [m/s] 10.75 10.75 0.00% 50m Um [m/s] 9.01 8.96 -0.54% k 2.54 2.52 -0.79% A [m/s] 10.12 10.07 -0.49%
MAPAS DE RECURSO EÓLICO
.
Mapas de viento medio de una región de interés a una resolución final de 1kmx1km
El viento medio es representativo de los últimos 7-8 años.
El campo de viento medio se calcula directamente a la altura de buje. Rosas de viento y distribución de probabilidad en puntos representativos. En formato GIS (capa de viento medio, topografía, parques naturales, … cualquier capa de información disponible).
MAPAS DE DENSIDAD ENERGÉTICA
MAPAS DE PARÁMETROS WEIBULL
Modelos de mesoescala: ecuaciones primitivas
Sabiendo que el límite de los modelos de mesoscala está en la escala de los 3-5 Km.
Aportan información muy útil para el desarrollo de la energía eólica a escala regional y nacional.
Los mapas ayudan a planificar campañas de medidas.
Con información adicional, es una herramienta excelente para seleccionar emplazamientos viables para la implantación de parques eólicos.
Si queremos estudiar efectos locales, la escala que va de 1 km a unos pocos metros, debemos emplear otro tipo de modelos de mayor resolución. Estos modelos son necesarios para dar cuenta de los fenómenos locales (topografía, vegetación, obstáculos artificiales, estelas,…) que afectan al viento.
• Downscalling con WAsP. Objetivo y utilidades: Aplicar los efectos locales de aceleración
provocados por la topografía a las series virtuales generadas con el modelo de mesoescala Skiron
SKIRON 0.05º x 0.05º HOURLY WIND VALUES WAsP SRTM Ad FACTOR HOURLY TIME SERIES HIGH RESOLUTION WUND MAPS
• Se ha realizado una validación en 68 estaciones, localizadas en terreno sencillo y complejo en Navarra, Granada, Picos de Europa y Túnez.
• Para validar los resultados se han estudiando los siguientes parámetros estadísticos:
Pto.cercano Skiron 0.05 SRTM 50 m resolucion SRTM-Rix 50 m resolucion SRTM-Rix Speed Up 50 m resolucion PROMEDIO 3.50 8.94 1.13 1.19 0.91 0.96 BIAS V media estacion (06-07) Indice RIX Estación Pto.cercano Skiron 0.05 SRTM 50 m resolucion SRTM-Rix 50 m resolucion SRTM-Rix Speed Up 50 m resolucion PROMEDIO 3.50 8.94 1.96 1.84 1.61 1.65 MAE V media estacion (06-07) Indice RIX Estación
BIAS: distribución de probabilidad Distribución de Bias 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 -5.5 -4.5 -4.5 -3.5 -3.5 -2.5 -2.5 -1.5 -1.5 -0.5 -0.5 0.5 0.5 1.5 1.5 2.5 2.5 3.5 3.5 4.5 4.5 5.5 5.5 6.5 Bias [m/s] % Pto.cercano Skiron 0.05 SRTM 50 m resolucion SRTM-Rix 50 m resolucion SRTM-Rix Speed Up 50 m resolucion
•Leyes físicas Ecuaciones diferenciales (continuidad, cantidad de movimiento, energía, turbulencia, transporte de escalares) Resolución en un dominio geométrico dividido en celdas, dando lugar a una malla.
• Ventajas con respecto a técnicas experimentales:
– Descripción completa del campo fluido en todo el dominio – Observar sin perturbar el campo fluido
– Observar zonas de difícil o costoso acceso – Diseño rápido de prototipos
•Desventajas:
– Siempre validar el modelo con medidas experimentales o soluciones analíticas – Bastante formación y experiencia
– Costosocomputacionalmente(cadavezmenos…)
•Ecuaciones diferenciales de fluidos sólo tienen solución analítica en casos muy particulares
•Solución exacta -> inviable desde el punto de vista computacional MODELOS (= simplificaciones de la realidad)
