Pronóstico del viento y generación eólica. Informe pdf
Estudio aplicado a Sotavento Galicia
La variabilidad de la generación eólica debido a la fluctuación en la velocidad del viento complica su integración a la red eléctrica. Esta variabilidad puede incrementar su coste, al requerir generación de apoyo de otro tipo. Un pronóstico impreciso de esta variabilidad puede ocasionar costes elevados al generador, al tener que compensar los desvíos entre la energía prevista y la realmente producida. Por lo tanto, un aumento en la precisión de los pronósticos de viento supone un ahorro económico considerable tanto para el productor como para el consumidor.
Para estudiar la posibilidad de mejorar los pronósticos de viento existente hemos aplicado el modelo atmosférico WRF a alta resolución a la estación experimental de Sotavento, en Galicia, de esa forma se pueden comparar los valores simulados por el modelo y los valores medidos hechos públicos por la estación experimental. En el documento enlazado arriba, (pdf) se explica brevemente el uso y aplicación de este modelo, su adaptación al parque de interés y el método para la estimación de energía producida, además de indicar como mejorar sustancialmente esta previsión con los datos disponibles.
El WRF (Weather Research and Forecasting) es un modelo numérico de mesoscala ampliamente usado en la investigación meteorológica y para pronósticos operacionales. Está especialmente diseñado con una arquitectura de software que aprovecha la computación en paralelo, por lo que hace uso óptimo de la capacidad de computación. Es un modelo que se mejora continuamente por el aporte de numerosos investigadores en la materia, y permite su implementación a muy alta resolución. Para este estudio se han probado múltiples parametrizaciones de la capa límite atmosférica y esquemas físicos, hasta obtener los que mejor se adaptan a la región de interés. Hemos elegido una resolución de 3km de tamaño de celda, que es un buen compromiso entre la precisión y el coste de computación.
La importancia de la resolución espacial
Los modelos globales como el GFS operan a resoluciones de hasta 0.25°. Esta resolución es adecuada para identificar los sistemas atmosféricos a gran escala, pero insuficiente para simular la interacción del viento con la topografía. Una celda de 0.25° corresponde a 27.8 x 20.3 km a la latitud de Galicia, con lo cual los sistemas montañosos quedan muy difuminados. A 5 m de resolución se aprecia correctamente el relieve, incluso ríos y arroyos pequeños, a 0.5 km de resolución se conservan los elementos más importantes y la altitud se aproxima correctamente, a 3 km de resolución las cumbres se difuminan, pero se conserva las estructuras principales de relieve. A 0.25° de resolución el detalle de la topografía se ha perdido casi por completo.
 |  |
|
 |  |
Si se quiere simular la velocidad del viento de forma realista es necesario incorporar el efecto de la topografía, y para ello es necesario utilizar la resolución adecuada. En el presente trabajo hemos utilizado el modelo WRF en dos anidamientos sucesivos a 9 km y 3 km de resolución, que es un compromiso aceptable entre la precisión de la topografía y el coste de computación. Los resultados del WRF son muy satisfactorios, pero pueden mejorarse aplicando métodos estadísticos simples, como MOS (Model Output Statistics) a medida que se vayan recogiendo datos de la discrepancia entre valores medidos y simulados.
A partir de los datos publicados por el parque de Sotavento Galicia y de la curva de potencia teórica de los generadores, se derivó una curva de potencia ajustada a las condiciones locales. Lo ideal sería derivar una curva de potencia para cada generador, lo que se podría hacer una vez haya datos disponibles.
 |  |
Con los resultados del modelo determinista WRF a 3 km de resolución, la curva de potencia ajustada y correcciones estadísticas simples y sólidas, se estimó la energía horaria producida por el parque, que se actualiza con la salid del modelo dos veces al día y que hasta la fecha da resultados muy satisfactorios, con un R² > 0.83, y sin duda mejorable si hubiera datos sobre la curva de potencia y tiempo inactivo de cada generador individual.
