Repositorio Nínive - Universidad de Moa

La investigación nació de la necesidad de mejorar la formalización conceptual y algorítmica del procedimiento para determinar los recursos energéticos eólicos de una región geográfica prometedora. Control de calidad de los datos medidos para detectar errores y corregirlos. Desarrollar un algoritmo matemático para la ubicación óptima de la red de investigación (muestreo) de la velocidad del viento.

2.b Establecer los pasos y estructura de un algoritmo matemático para la ubicación óptima de la red de exploración de la velocidad del viento (muestreo) a) Analizar la calidad de los datos muestreados.

ESTADO DEL ARTE SOBRE LA MODELACIÓN DE RECURSOS EOLO-

El papel de la ciencia en los estudios eólicos

La Geofísica es la disciplina que estudia los campos físicos asociados a nuestro planeta; es decir, estudia la Tierra utilizando métodos físicos para comprender su evolución y características actuales (geofísica pura) y también como herramienta para la búsqueda de recursos (geofísica aplicada). El primero trata de fenómenos relacionados con la Tierra sólida, y el segundo con la atmósfera, los océanos, el campo magnético externo y el medio interplanetario. Sin embargo, como ocurre con otros temas de investigación científica, aspectos esenciales relacionados con el viento también son relevantes para otras disciplinas científicas y tecnológicas.

Por ejemplo, temas relacionados con la energía eólica (energía eólica) también son estudiados por tecnólogos (mecánicos, electricistas e ingenieros energéticos, entre otros).

Generalidades sobre el origen y comportamiento de los vientos

Es una aproximación física del comportamiento de la velocidad del viento que resulta útil en la zona denominada atmósfera libre. Modela la velocidad del viento entre dos alturas Z0 (m) y Z1 (m) cuando se conoce la estructura térmica de la masa de aire. Dentro de la capa límite de la Tierra, la velocidad del viento varía con la altura debido a la fricción con la superficie de la Tierra.

Este es un diagrama que muestra la distribución estadística real o porcentual de la dirección del viento (E) y una distribución azimutal (ángulo entre una dirección y el norte magnético) de la velocidad del viento en un lugar determinado.

El viento como fuente de energía

Una mayor densidad significa más fluidez de las moléculas en un volumen de aire determinado, y una mayor fluidez de las moléculas en la parte superior de una pala de turbina produce una mayor potencia de salida para una velocidad del viento determinada. En el Apéndice 4 se muestra el índice de consumo de energía para diferentes clases de rugosidad según el Atlas Eólico Europeo citado por Moreno Figueredo et al. El modelo energético del viento se puede determinar en cada punto espacial a partir del conocimiento de la velocidad media del viento y su desviación estándar, pero dado el modelo dado por la distribución de Weibull de los parámetros K y C y las ecuaciones y 1.27, es Confirmó que el modelo de recursos de energía eólica también se puede caracterizar completamente por los valores de estos parámetros en los nodos de una red 3D (ver Figura 1.11) o en los puntos de identificación de bloques espaciales (ver Figura 1.12).

La respuesta es simple: aunque se deben conocer al menos todos estos parámetros para cada ubicación, se supone que K y C se modelan primero en el contexto, ya que estos son los parámetros básicos que generan y son el modelado estadístico del comportamiento del viento en un modelo típico del año: enérgico.

Prospección de los recursos eolo-energéticos de una región

Todo muestreo tiene como principio básico la representatividad, lo que implica que la información y el conocimiento que se obtiene de los datos de la muestra (parte del objeto de investigación) pueden extenderse a la totalidad del objeto. Los datos obtenidos en una muestra son registros simbólicos que caracterizan el estado de cada propiedad del objeto investigado. En este paso se verifican los datos faltantes en el año estándar y se estima cada uno de ellos.

Cómo hacer esto se discutirá en particular en el Capítulo 2: Evaluación de la calidad del modelado de datos.

Estimación puntual de los recursos eolo-energéticos

Si el modelo matemático y los datos son correctos, los resultados no se desviarán mucho de la realidad. Su modelo teórico predice la variación espacial de la velocidad del viento cerca de la superficie debido a su rugosidad. Yang (2004) realiza un estudio sobre estimación de energía eólica en terrenos complejos.

La modelización energética del viento se formaliza en los nodos de una red espacial discreta basada en distribuciones de probabilidad de la velocidad en un año promedio.

PROCEDIMIENTO PARA MODELAR LOS RECURSOS EOLO-

Propuesta de procedimiento para modelar recursos eolo-energéticos
Diseño del emplazamiento del muestreo eólico
Evaluación, depuración y completamiento del muestreo eólico
Estimación puntual de un modelo de Distribución de Weibull
Optimización del modelo 3D de recursos eolo-energéticos
Aplicación informática para usar el procedimiento
Caracterización de los vientos en Cuba y en Holguín
Caracterización de la región promisoria de Playa la Vaca
Análisis de puntos de muestreo del período 2006-2008. Otra propuesta
Revisión y completamiento de las mediciones
Modelación de Weibull y Rosa de los Vientos en puntos de muestreo
Modelación 3D eolo-energética en la región
Argumento final para validar la nueva propuesta de modelación 3D
Breve argumentación económica de la propuesta descrita

La siguiente tarea en la Figura 2.5 utiliza el cuadro de simulación en dirección vertical. Influencia del oleaje y la estabilidad atmosférica en la evaluación del potencial de la energía eólica (Guillemes, 2014). Para ello se realizó una búsqueda manual en la zona alta en la zona norte de la región.

Los puntos seleccionados se observan sobre la topografía (altura Zo) de la región en la Figura 3.6 y en la figura A27 del anexo 27. Actualización de la modelación estadística del régimen de velocidad máxima del viento en la región occidental de Cuba”.

Turbulencias del viento

Este procedimiento permite expresar la turbulencia del aire mediante una cantidad denominada intensidad de turbulencia I definida como el coeficiente de variación de V, es decir, la relación porcentual entre la desviación típica (estándar) σm de la velocidad del viento, en m/s; y la velocidad media temporal del viento Vm, en m/s, en ese período, según la ecuación A1.1. Asimismo, se ha estudiado el estudio (López Mendizabal et al., 2015) que tiene en cuenta los valores máximos de viento -ráfagas o picos de viento- que implican cambios inmediatos de tensiones estructurales dinámicas y que se caracteriza por el Factor de Ráfaga que es definida como el coeficiente entre la velocidad máxima registrada en el período de tiempo considerado, normalmente una hora, y la velocidad media.

Distribución de Rayleigh

Clases y longitudes de rugosidades. Índice de energía

Pasos para seleccionar ubicaciones de torres de muestreo

Algoritmo para obtener las coordenadas del muestreo eólico

Comportamiento de interpolaciones y extrapolaciones por IPD

Estimadores puntuales (A,U,θ) univariados

A continuación, el lector debe observar que el producto escalar (indicado por •) de dos vectores fila, de dos vectores columna e incluso de un vector fila por un vector columna, o viceversa, se calcula como la suma de todos los resultados. Se obtiene dividiendo los elementos del mismo índice de cada vector multiplicando dos por dos. El producto entre matrices o entre matrices y vectores ocurre en la forma habitual del producto matricial cuando es posible (Bronshtein et al., 2007). Sea ε(P) una función real denominada Deriva de Desplazamiento de la variable U, que puede ser predeterminada o determinada de tal manera que satisfaga ciertas condiciones predeterminadas.

Para los estimadores (A,U,Θ) existen dos casos esenciales: . a) Se sabe que existe la deriva ε(P) y se conoce su formulación matemática. La ventaja de utilizar la ecuación A9.6 es que los valores del vector [L] se calculan solo una vez para evaluar varios puntos Pe diferentes. Si se utiliza la ecuación A9.9, será necesario calcular los valores de [λe] para cada punto Pe, lo que aumenta el esfuerzo del proceso de creación de un modelo de malla.

Supongamos que la deriva se puede escribir como una combinación lineal según los coeficientes [b] =[b1, .., bt], de t funciones conocidas: θ1(P), .., θt(P). El lector notará que si se estima en la clase UΘ usando la ecuación A9.19, solo necesita resolverse una vez y las soluciones permiten estimar Ue para cualquier valor de Pe. Una ventaja adicional es que la expresión general de la deriva también puede expresarse explícitamente.

Influencia del ángulo α en el modelo de estimación UPD

En segundo lugar, veamos cómo transformar la distancia para que los puntos con direcciones cercanas al ángulo de dirección del viento predominante α (o α+π) se supongan más cercanos y por lo tanto su información tenga más influencia durante la estimación. Para presentar un algoritmo práctico y viable, la transformación propuesta por matemáticos e informáticos de la Universidad de Moa estipula que todos los ángulos planos se toman en el intervalo [0;π].

Soportes Global y Compacto

Modelos de rugosidad y velocidad media en la aplicación Eolica

Diálogo para revisar y corregir errores en las direcciones

Series temporales de velocidades y direcciones

Tablas de potencia y energía a partir de los datos

Histogramas y distribución de Weibull. Métodos de ajuste

El botón All W modela e informa los 8 métodos de ajuste de distribución de Weibull presentados en esta investigación (Dongbum et al., 2018). A continuación se describen algunos de estos métodos, así como: el método de valoración vertical (que no se utiliza en la práctica de esta tesis) y el método de momentos V2m y (Vm)2, que se utiliza en el método por sectores. Las ecuaciones 1.13 y 1.14 muestran la relación entre Vm, σm, K y C, lo que permite concluir que si se conocen los dos primeros valores se pueden calcular los dos últimos.

En este sentido, Moreno et al. 2017) explica que si se conocen la velocidad media Vm y la desviación estándar σm. El cálculo se ve facilitado por el cuadro presentado en la página 125 del texto citado. El valor de C se obtiene en 1,13; este método tiene la ventaja de ser sencillo; es decir: es más eficiente y depende menos de los valores extremos de las velocidades medidas.

Método de mínimos cuadrados el modelo Y = A X + B de tal forma que se obtienen los valores de los parámetros de Weibull: K=A y C=e-B/K. Dado que este ajuste no es exacto, es importante conocer el coeficiente de correlación r, que informa sobre la calidad del ajuste y por tanto permite evaluar la efectividad del modelo de Weibull. Para resolver la ecuación, este trabajo sigue una propuesta del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Moa, que consiste en utilizar el método de Bisección.

Para cada uno de los sectores i=1,2,…,12 de la rosa de los vientos, Ki y Ci se calculan utilizando el método del factor de patrón de energía (que también calcula la media aritmética de la velocidad en el sector i: Mi =   v i) En el capítulo 3 de este estudio, este es el método utilizado sin borrar datos, independientemente de su velocidad.

Modelos de Distribución de Weibull y de Rosa de los Vientos

Datos técnicos y económicos de aerogeneradores

Parques eólicos existentes en Cuba hasta el 2016

Programa de 13 Parques Eólicos - 633 MW hasta el 2024

Región de estudio: Sector Playa la Vaca

Frontera de búsqueda de torres de medición en la región de estudio 173

Valores estadísticos de los datos de muestreo y modelación

Para la altitud Z=70 m, registre la velocidad promedio durante intervalos de 10 minutos como H4P; velocidad máxima en el rango a esa altitud como H4M; y la desviación estándar en el rango a esa altura como H4D.