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Modelos de Mesoscala: Evaluación del Recurso Eólico. Servicio de Evaluación y Predicción Eólica - PDF
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Lourdes Lara Santos
1 Modelos de Mesoscala: Evaluación del Recurso Eólico. Servicio de Evaluación y Predicción Eólica
2 Modelos de mesoescala MODELOS NUMÉRICOS para la realización de MAPAS EÓLICOS Modelos de mesoescala: ecuaciones primitivas 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 de viento.
3 Modelos de mesoescala METODOLOGÍA general: de la escala global hasta la escala local. Escala Global Escala Mesoscala L H L L Escala Local
4 Modelos de mesoescala Modelos de mesoescala: ecuaciones primitivas CFD MODELOS MESOESCALA MODELOS GLOBALES
5 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 interesa la climatología del viento, no la predicción.
6 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.
7 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).
8 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 Inputs: GFS 12UTC, SST y Snow cover y Snow depth
9 jun-03 ago-03 oct-03 dic-03 feb-04 abr-04 jun-04 ago-04 oct-04 dic-04 feb-05 abr-05 jun-05 ago-05 oct-05 dic-05 feb-06 abr-06 jun-06 Evaluación de los recursos eólicos mediante modelos de mesoescala: Mapas de recurso eólico y GFS 1º x 1º SKIRON 0.05º x 0.05º HOURLY WIND VALUES WAsP_CFD VALIDATION FILTERING MEASURED WINDMAP GIS HOURLY TIME SERIES WEB SERVICE V_Referencia V_GFS_Nodo4 V_C
10 Se lanzan 182 ejecuciones del modelo (48 horas horizonte) para simular un año completo. Para simular 5 años, 5x182=910 ejecuciones en total. ( run (First 01/01/2004:.. ( runs ( /12/2008: ( run (Last.. 48 hourly maps.. 48 hourly maps
11 Al final de la simulación a largo plazo, lo que tenemos es (y) x 365(d) x 24(h) = hourly wind maps
13 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
14 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 realización de mapas del recurso eólico y las derivadas. TUNISIA WIND MAP
15 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 derivadas, en onshore y en offshore. GLOBAL Low Speed Mid speed High speed (WSmes<4,5 m/s) (WSmes>6 m/s) ALL MET-STATIONS Bias [m/s] MAE [m/s] SHORE Bias [m/s] MAE [m/s] OFFSHORE Bias [m/s] MAE [m/s]
16 VALIDACIÓN de las SERIES VIRTUALES La validación de 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.
17 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) N W (47 52'0" N 89 18'48" W) Altitud: m Altura del sensor de temperatura: 46.5 m Altura del anemómetro: 46.9 m
18 Velocidad de viento [m/s] Evaluación de los recursos eólicos mediante modelos de mesoescala: Mapas de recurso eólico y Grafica comparativa: datos horarios de velocidad de viento Datos medidos Datos Skiron Fecha/hora
19 Datos medidos Datos Skiron
20 Se han validado las 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 Velocidades corregidas por el efecto de la torre
22 Sonics Cups Fino ºN ºE
23 Level Measurements Skiron Deviation [%] 90m Um [m/s] % k % A [m/s] % 50m Um [m/s] % k % A [m/s] %
24 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 MAPAS DE ANOMALÍAS DE VIENTO Y POTENCIA
25 Formato GIS Formato kmz, compatible con Google Earth
26 Modelos de mesoescala Cómo puedo usar estos mapas del recurso eólico? 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.
27 Metodología downscaling para la generación de series de viento virtuales y mapas eólicos de alta resolución Downscalling con WAsP. Objetivo y utilidades: Aplicar los efectos locales de aceleración provocados por la topografía a las generadas con el modelo de mesoescala Skiron SKIRON 0.05º x 0.05º HOURLY WIND VALUES WAsP SRTM Ad FACTOR HIGH RESOLUTION WUND MAPS HOURLY TIME SERIES
28 Metodología downscaling para la generación de series de viento virtuales y mapas eólicos de alta resolución 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: Estación V media estacion (06-07) Indice RIX Pto.cercano Skiron 0.05 SRTM 50 m resolucion SRTM-Rix 50 m resolucion SRTM-Rix Speed Up 50 m resolucion PROMEDIO BIAS Estación V media estacion (06-07) Indice RIX Pto.cercano Skiron 0.05 SRTM 50 m resolucion SRTM-Rix 50 m resolucion SRTM-Rix Speed Up 50 m resolucion PROMEDIO MAE
29 % Metodología downscaling para la generación de series de viento virtuales y mapas eólicos de alta resolución BIAS: distribución de probabilidad 45 Distribución de Bias Pto.cercano Skiron 0.05 SRTM 50 m resolucion SRTM-Rix 50 m resolucion SRTM-Rix Speed Up 50 m resolucion Bias [m/s]
30 Metodología downscaling con CFD Simulación numérica de leyes físicas que gobiernan el movimiento de fluidos. 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 ( menosvezcada )computacionalmentecostoso 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 CENER cuenta con modelo de viento CFDWind2.0 y modelo de estelas: CFDWake
31 GIS Capabilities Geographic Information System program (ArcGis 9.3.1). Input data (layers): wind speed, significant wave height, energy production (wake losses), water depth, distance to the coast, environmental restriction Outputs: Suitable areas to install the offshore wind farm Suitable area
32 Spain Wind Speed, Skiron long term simulation. Significant wave height, computed with the WAM4 prediction Model. SKIRON and WAM4 grid resolution 0.05º x 0.05º. Water depth, obtained from the nautical charts. Distance to the coast and environmental restriction are gives by the Spanish Government
33 CENER T:
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GESTIÓN DE VARIABLES METEOROLÓGICAS Y MAPEO EÓLICO Ing. Luis Mariano Faiella (lmfaiella@innoento.net) Ing. Alejandro J. Gesino (agesino@iset.uni-kassel.de) Abstract: Este paper describe la metodología

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