Predicción de la velocidad del viento

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Revisión de literatura de modelos computacionales para la predicción de la velocidad del viento de 2004 a 2016

Revisión de literatura de modelos computacionales para la predicción de la velocidad del viento de 2004 a 2016

En [21] se enfocan en la predicción de la velocidad del viento en parques eólicos, utilizando la información espacial de las estaciones de medición remotas. Debido a la complejidad temporal del problema, se emplearon redes neuronales recurrentes locales con dinámica interna, como modelos de pronóstico avanzado. Para mejorar el rendimiento de la predicción, la tarea de entrenamiento se lleva a cabo utilizando algoritmos de aprendizaje en línea basados en el enfoque de error de predicción recursiva (RPE, Recursive Prediction Error). En primer lugar se desarrolló un esquema de aprendizaje global de RPE (GRPE) en el que se actualizan simultáneamente todos los pesos. A continuación, a través del agrupamiento de pesos se diseñó un método simplificado, el RPE desacoplado (DRPE), con demandas computacionales reducidas. Las derivadas parciales requeridas por los algoritmos de aprendizaje se derivan utilizando el enfoque de modelo adjunto, adaptado a la arquitectura de las redes utilizadas. La eficacia del enfoque propuesto en este trabajo fue probada en un problema de parques eólicos del mundo real, donde se buscan estimaciones de velocidad del viento de varias etapas antes de 15 min a 3 h. Los resultados de simulación demuestran que los modelos de pronóstico recurrentes superan a otros tipos de modelos estáticos neurales y neuro-difusos probados en el mismo problema. Además, proporciona un rendimiento ligeramente inferior en comparación con un modelo recurrente neuro-difuso más complejo que explora la información de dirección del viento.

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Predicciones probabilistas de velocidad de viento mediante un sistema multifísica y multianálisis de predicción por conjuntos

Predicciones probabilistas de velocidad de viento mediante un sistema multifísica y multianálisis de predicción por conjuntos

El desarrollo de la energía eólica y su importancia en la producción eléctrica ha conllevado la mejora de los métodos de predicción de velocidad del viento y los sistemas de predicción por conjunto a corto plazo (SPC) pueden jugar un papel importante en ello. Este estudio presenta resultados de velocidad del viento a 10 m en la Península Ibérica obtenidos de un SPC multifísica. El modelo está basado en el Weather Research and Forecasting (WRF) model version 3.3. El SPC consta de 10 miembros compuestos de dos conjuntos diferentes de condiciones iniciales y de contorno, y 5 conjuntos diferentes de parametrizaciones subrejilla físicas. Se muestran diversos resultados de verificación tanto deterministas como probabilistas que permiten extraer conclusiones del diseño del SPC. En cuanto a los deterministas, resultados de sesgo, correlaciones espaciales y errores cuadráticos medios se exponen espacialmente, evaluando la habilidad del modelo en la predicción de la velocidad del viento a 10m en la Península Ibérica. Los resultados probabilistas se muestran en términos de histogramas de rango del sistema en la predicción de la velocidad del viento en diferentes áreas de la Península Ibérica. Se pone de manifiesto cómo las diferentes condiciones climáticas peninsulares producen gran variabilidad en los estadísticos de validación, lo cual habría de tenerse en cuenta a la hora de validar un modelo sobre un área con gran diversidad climática como es la Península Ibérica.

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Modelización del comportamiento del fuego en los incendios forestales: modelos empíricos de predicción de la velocidad de propagación desarrollados en túnel de viento

Modelización del comportamiento del fuego en los incendios forestales: modelos empíricos de predicción de la velocidad de propagación desarrollados en túnel de viento

En la presente comunicación, se exponen modelos empíricos para la predicción de la velocidad de propagación del fuego en tres complejos de combustible: herbáceas, hojarasca de Pinus pinea L. y restos de corta de Eucalyptus globulus Labill. Los modelos se han elaborado a partir de los datos obtenidos en 91 quemas experimentales realizadas en el túnel de viento del CIFOR-INIA. Los modelos desarrollados destacan el efecto relevante de la velocidad del viento sobre la de propaga- ción. En los tres complejos, las diferencias entre los valores observados y los predichos muestran un grado aceptable de estimación de la velocidad de propagación para velocidades del viento infe- riores a 4 m.s -1 . El efecto de la velocidad del viento sobre la de propagación es más acusado en el

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Técnicas estadísticas para la modelación y predicción de la temperatura y velocidad de viento en la provincia de Chimborazo

Técnicas estadísticas para la modelación y predicción de la temperatura y velocidad de viento en la provincia de Chimborazo

En el paper publicado por Diana Lucía Poma titulado “Predicción Meteorológica mediante Redes Neuronales”, presenta los pronósticos meteorológicos considerando las variables: velocidad de viento, punto de rocío, temperatura, humedad, etc., mediante el método de alimentación hacia adelante con redes neuronales artificiales para el aprendizaje supervisado, para predecir las condiciones climáticas futuras en el Ecuador, mediante el programa de código abierto Weka y código Java da formato a los ficheros de entrada al software Weka, los datos diarios de entrada para el modelo de predicción se extrajeron de la estación meteorológica de Salinas, la misma que pertenece al proyecto Weather Underground, al subir los datos a Weka fueron clasificados mediante el algoritmo Backpropagation, para la evaluación del modelo tomó las mediciones del error, el error cuadrático medio y el error absoluto relativo. Se determino que Redes Neronales ofrece adecuados pronosticos para predecir los cambios climaticos mediante la utilización de un bajo numero de variables (Poma, 2010, pp. 3-6) .

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Evaluación de distintos métodos de predicción de rachas de viento

Evaluación de distintos métodos de predicción de rachas de viento

El estudio de verificación se ha realizado, con datos de los meses de septiembre de 2005 a enero de 2006, en una serie de estaciones meteorológicas automáticas situadas en puntos cercanos a las líneas de alta velocidad y en algunas otras estaciones automáticas ubicadas en zonas consideradas ventosas, no próximas a las LAV, elegidas con el fin de incrementar el número de datos con fuerza de viento de cierta consideración. Las estaciones próximas a las LAV elegidas son: Lérida, Bujaraloz, Zaragoza, Calatayud, Sigüenza, Guadalajara, Tablada, Córdoba, Villanueva de Córdoba, Ciudad Real, Toledo, Sariñena y Huesca. Y las consideradas ventosas: Tarifa, Capdepera (Mallorca), Mahón, Pollensa, Castello D’Empuries y Sant Jaume (Delta del Ebro). La localización del conjunto de estaciones utilizadas se muestra en la figura 3.

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Incertidumbre en la predicción del viento mediante un sistema de predicción por conjuntos: cuantificación y análisis

Incertidumbre en la predicción del viento mediante un sistema de predicción por conjuntos: cuantificación y análisis

nes iniciales, o el esquema de capa límite utilizado, entre otros. Una vez se cuenta con el EPS, el objetivo de este estudio es cuantificar la incertidumbre de la predicción por este método, utilizando para ello un índice de dispersión aplicado a los resultados del EPS. En particular, se sigue la metodología y el índice de dispersión definido por Fernández- González et al. (2017a). También se analiza la incertidumbre en distintos escenarios: dependiendo de la velocidad y dirección del viento, y de las condiciones de estabilidad atmosférica en la parte baja de la atmósfera. Por último, se estudia la distribución geo- gráfica de la incertidumbre de la predicción y la contribución a la misma de diferentes características del modelo.

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Modelo de comportamiento dinámico de sistemas generación eólica ante perturbaciones de red

Modelo de comportamiento dinámico de sistemas generación eólica ante perturbaciones de red

En el presente trabajo se propone el modelado del aerogenerador de turbina de velocidad variable con generador asincrónico doblemente alimentado (DFIG), característico del parque eólico Gibara 1 en Cuba. A pesar de que existen otros parques conectados a la red eléctrica en Cuba, hasta el momento es el parque de Gibara el de mayor potencia total instalada (5100 kW), así como el que mejores características técnicas. El generador de inducción doblemente alimentado tiene una serie de ventajas como son la posibilidad de realizar un control independiente de la potencia activa y reactiva actuando sobre la excitación del rotor. Con esta tecnología la capacidad nominal del convertidor de frecuencia es menor que la total de la máquina lo que representa una ventaja.

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Control no lineal de un generador eólico usando un sistema de estimación robusta del viento

Control no lineal de un generador eólico usando un sistema de estimación robusta del viento

Como se menciona en [1], las turbinas e´ olicas constituyen en la actualidad una de las tecnolog´ıas m´ as evolucionadas dentro del conjunto de las energ´ıas limpias para obtener energ´ıa el´ ectrica. Este tipo de generaci´ on depende siempre de la velocidad del viento, los generadores dependen de esta variable para que se logre una extracci´ on ´ optima de potencia, pero como se sabe el viento es una variable muy cambiante y se presentan datos an´ omalos en las mediciones, estos datos an´ omalos afectan directamente el sistema de control de este tipo de generadores [1], [2], [3], [4].

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Estudio de parques eólicos interconectados a la red

Estudio de parques eólicos interconectados a la red

Modelo del control de tensión. Como las turbinas eólicas de velocidad constante utilizan un generador de inducción, siempre consumen potencia reactiva y su valor depende de la tensión terminal, la potencia activa generada y la velocidad del rotor, por tanto este tipo de generador no puede ser usado para el control de tensión. En la mayoría de los casos la potencia reactiva es compensada con capacitores siendo esto una desventaja principalmente en turbinas eólicas grandes en el parque eólico operando con una red débil. En las turbinas de velocidad variable, el uso del convertidor posibilita el control de la potencia reactiva para controlar la tensión estableciendo para que la turbina pueda operar a factor de potencia unitario. Es la tensión la que determina el valor necesario de la potencia reactiva [46] [50]. Modelo del Control de la velocidad del Rotor. En las turbinas de velocidad variable la velocidad del rotor se controla para lograr la máxima producción de energía. Entonces el control de la característica de salida de la turbina, el cual es la potencia contra velocidad del rotor puede modelarse por la siguiente ecuación [46] [50]:

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Generación de series sintéticas de la velocidad del viento mediante especificación de histograma

Generación de series sintéticas de la velocidad del viento mediante especificación de histograma

En este trabajo se presenta un método para la generación de series sintéticas de datos de velocidad de viento basado en la especificación del histograma. Este método permite generar series sintéticas con base en la transformación de datos obtenidos de manera experimental y la descripción estadística de los datos deseados en términos de su función distribución de probabilidad, la cual puede ser descrita analíticamente o ser estimada mediante el histograma de una serie de datos experimentales. La obtención de series sintéticas por medio de la transformación de datos experimentales de la velocidad del viento es útil en la evaluación del comportamiento dinámico de los sistemas eólicos en redes energéticas porque se preservan algunas características del recurso tales como el patrón promedio diario, mientras se pueden variar otras como la función densidad de probabilidad. Se presentan los resultados de la aplicación del algoritmo propuesto en la transformación de series de tiempo con distribución monomodal, en nuevas series de tiempo con distribución de probabilidad monomodal y en series de tiempo con distribución bimodal.

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Estudio de la velocidad del viento: análisis espacial y ajuste a una función de distribución

Estudio de la velocidad del viento: análisis espacial y ajuste a una función de distribución

Además, puesto que la velocidad del viento cambia con la altura, también se ha investigado la forma en que esta variable influye en los parámetros de la distribución de Weibull (Gryning et al., 2016; Shu et al., 2016). Lo deseable sería disponer de observaciones a distintas alturas (Teyabeen, 2015). Sin embargo, cuando no se ha medido la velocidad del viento a la altura deseada, una posibilidad es generar los valores mediante una expresión potencial a partir de las observaciones a 10 m. Zheng y Zhao (2015) lo han hecho para una altura de 60 m. A continuación han procedido a calcular los parámetros de la distribución de Weibull.

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Diseño de un sistema de iluminación exterior empleando un rotor eólico tipo savonius para asistir en la iluminación del parqueadero de motos

Diseño de un sistema de iluminación exterior empleando un rotor eólico tipo savonius para asistir en la iluminación del parqueadero de motos

alterna, son robustos, sencillos, compactos, y su producción en serie facilita su adquisición económicamente; sin embargo, su principal desventaja es que consume potencia reactiva para mantener magnetizado el estator. Dentro de los generadores por inducción se puede encontrar los generadores de jaula de ardilla (SCIG), los cuales son simples, de altas eficiencias y compensan el consumo de potencia reactiva con el uso de condensadores en paralelo. También se pueden hallar generadores de inducción de rotor bobinado (WRIG), los cuales tienen la posibilidad de cambiar sus características eléctricas exteriormente con las escobillas y anillos, además que el rotor se magnetiza automáticamente. Otro ejemplo es el generador de inducción doblemente alimentado (DFIG) que es una tecnología en crecimiento, éstos generadores se llaman doblemente alimentados porque toman tensión del estator la cual es tomada de la red y la tensión del rotor del convertidor estático, además éste tipo de generador compensa la variabilidad de velocidad de giro inyectando una señal de frecuencia de rotor variable.

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Medida del ruido ambiental en el CEIS. Análisis y evaluación de los datos

Medida del ruido ambiental en el CEIS. Análisis y evaluación de los datos

En las hojas de campo se describen las condiciones bajo las cuales se realiza la medida. Se anotan los datos relativos a la duración del muestreo, la hora de medida, día de la semana y condiciones ambientales (temperatura, humedad relativa, velocidad y dirección del viento) y un preciso conteo de los vehículos ligeros y pesados, con la hora exacta tomada por el aforador durante el intervalo de medida. La medición directa del nivel de presión sonora continuo equivalente, es posible al tratarse de un ruido estable como es el caso del ruido del tráfico rodado.

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Estudio de la interconeción del parque eólico Givara 2 al sistema nacional eléctrico

Estudio de la interconeción del parque eólico Givara 2 al sistema nacional eléctrico

La distribución de fuerzas aerodinámicas a lo largo de la envergadura de una pala depende del módulo y dirección de la velocidad del viento resultante en cada perfil. Esta velocidad relativa es función, a su vez, de la velocidad de giro de la máquina y de la geometría de la pala. La contribución de todas estas fuerzas produce un par mecánico y una fuerza de empuje sobre el rotor eólico cuya dependencia es cuadrática con la velocidad del viento incidente a la altura del buje de la máquina. Tanto el par como la fuerza de empuje dependen también de la densidad del aire, del área barrida por las palas y del coeficiente de par Cq, y de empuje, Ct, respectivamente. Ambos coeficientes, son función del ángulo de paso de pala, β, y del coeficiente de velocidad específica, λ. Si no se toma medida alguna, puede suceder que para velocidades del viento elevadas el par y el empuje tomen valores que superen la potencia eléctrica asignada al generador eléctrico o las cargas admisibles sobre los elementos mecánicos del aerogenerador.

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Control automático y manual de la velocidad y dirección del viento, del túnel de viento del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI)

Control automático y manual de la velocidad y dirección del viento, del túnel de viento del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI)

Este tipo de sensor tiene un alambre muy delgado suspendido en dos apoyos, por el alambre se hace pasar corriente eléctrica por esta razón el alambre tiende a calentarse y al someterlo al paso de flujo de aire este alambre se enfría y la cantidad de enfriamiento depende de la velocidad del fluido, en este tipo de anemómetro se aplica una corriente constante al alambre, la variación de velocidad o del flujo ocasiona un cambio en la temperatura por lo que su resistencia varia y esto ayuda a que se pueda medir la variación de la resistencia del alambre para traducirla en velocidad del aire.

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Dimensionamiento de un sistema eólico fotovoltaico para electrificar el caserío Zapotal en Jayanca en el Departamento de Lambayeque

Dimensionamiento de un sistema eólico fotovoltaico para electrificar el caserío Zapotal en Jayanca en el Departamento de Lambayeque

28 Capacidad. Es la cantidad de energía que puede suministrar la batería en unas de terminadas condiciones de trabajo. Se expresa en amperios- hora (Ah). La capacidad de almacenaje de energía de una batería depende de la velocidad de descarga. Teóricamente una batería de 200 Ah puede suministrar 200 A durante una hora, o 50 A durante 4 horas, etc. Pero existen factores que pueden hacer variar la capacidad de la batería. En general si la batería se descarga a un nivel más lento, su capacidad aumentar ligeramente, si el ritmo es más rápido la capacidad se reducirá. Cuanto mayor es el tiempo de descarga, mayor es la cantidad de energía que la batería entrega un tiempo de descarga típico en sistemas fotovoltaicos es 100 h. También al igual que para módulos solares puede definirse el voltaje de circuito abierto y el voltaje en carga. Las baterías tienen un voltaje nominal que suele ser de 2, 6, 12, 24 V, aunque siempre varié durante los distintos procesos de operación. (Chona Suarez y Robles Cervantes 2013)

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HARMONIE-AROME, modelo operativo de escala convectiva de AEMET. Parte I: Modelo de predicción y validación

HARMONIE-AROME, modelo operativo de escala convectiva de AEMET. Parte I: Modelo de predicción y validación

Por otra parte, HARMONIE-AROME mejora significativamente la predicción de nubes bajas y nieblas aunque estas siguen siendo un fenómeno difícil de predecir. Proba- blemente el mayor valor añadido de HARMONIE está en la predicción de precipitación. Es capaz de reproducir intensidades mayores que los modelos hidrostáticos que nece- sitan parametrizar la convección, reproduce mejor el ciclo diurno de la convección y, al tener mayor resolución de la orografía, simula mejor los efectos locales. En la figura 8 puede verse un ejemplo de imagen radar simulada con HARMONIE comparada con la

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Análisis Climático de la Velocidad del Viento en la Región Sur del Ecuador

Análisis Climático de la Velocidad del Viento en la Región Sur del Ecuador

Resumen: En el presente trabajo, se analizan las series de datos mensuales de la velocidad del viento en 10 estaciones meteorológicas ubicadas en la provincia de Loja, Ecuador. Se partió de la información proporcionada por el INAMHI, completando las series y determinando su normalidad y homogeneidad de acuerdo a la metodología utilizada por Álvarez y otros (2013). Se obtuvieron los principales estadígrafos y se analizaron las series cronológicas, así como las posibilidades de utilizar la fuerza del viento para la obtención de energía en las zonas en las que se encuentran emplazadas las estaciones.

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Medición de perfiles de velocidad en Túnel de viento

Medición de perfiles de velocidad en Túnel de viento

Una tercera investigación destinada al estudio de la caracterización de zona de pruebas es la realizada por Terao, Takamoto y Katagiri [3], quienes diseñaron y evaluaron tres arreglos de un túnel de viento en el Laboratorio Nacional de Investigación de Metrología de Japón, para un intervalo de velocidades de 0.045 m/s a 1.4 m/s. La evaluación la realizaron mediante perfiles de velocidad y turbulencia. Las mediciones se realizaron con un anemómetro láser Doppler de argón ionizado para una componente y un generador de humo para el sembrado de partículas. De los perfiles de velocidad de las tres configuraciones, el arreglo A presentó mayor uniformidad en la zona central (r/R = ±0.33) con una variación de velocidad de ±2%. En el arreglo B se obtuvo una variación de ±2.5% y en el arreglo C una variación de ±4%

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CARACTERIZACION DEL TUNEL DE VIENTO DE VELOCIDAD BAJA DEL LABINTHAP

CARACTERIZACION DEL TUNEL DE VIENTO DE VELOCIDAD BAJA DEL LABINTHAP

Para determinar la zona de calibración de instrumentos de medición de velocidad de aire dentro de la sección de pruebas del túnel de viento del LABINTHAP, se hicieron las mediciones con un anemómetro de hilo caliente marca DANTEC. Los perfiles de velocidad y la turbulencia fueron medidos con la sonda 55P11, en los ejes vertical y horizontal en los planos ubicados en X=0.80 m, X=1.60 m y X=2.40 m corriente abajo de la entrada del flujo a la sección de pruebas para las velocidades de 5 m/s, 10 m/s, 15 m/s, 20 m/s, 25 m/s y 30 m/s. La capa límite y el flujo en las esquinas fue medida en las mismas posiciones, ejes y velocidades que los perfiles de velocidad, para lo cual se utilizó las sondas 55P15 y 55P61, respectivamente. Con estas mediciones se determinó la zona de calibración en la sección de pruebas del túnel de viento.

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