Centennial Simulation of wind power output through soft computing algorithms

  1. Kirchner Bossi, Nicolas
Dirigida por:
  1. Luis Prieto Godino Director/a
  2. Ricardo Francisco García Herrera Director/a

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 07 de abril de 2014

Tribunal:
  1. Gregorio Maqueda Burgos Presidente/a
  2. David Barriopedro Cepero Secretario/a
  3. Jorge Navarro Montesinos Vocal
  4. Piero Lionello Vocal
  5. José Antonio Portilla Figueras Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

La variabilidad de la producción de energía eólica comprende diferentes escalas temporales. Aunque las escalas de variabilidad desde la interanual a la multidecadal pueden modificar sustancialmente el rendimiento de un parque eólico durante su vida útil, el estudio de estas escalas de variabilidad se encuentra todavía en sus primeras etapas.El objetivo general de esta tesis consiste en la reconstrucción de las condiciones del viento superficial en determinados puntos de especial relevancia energética durante más de 100 años, para así analizar la variabilidad a largo plazo de la energía eólica, mediante la reconstrucción de sus condiciones de viento a lo largo de más de cien años. En el proceso de consecución de este propósito, se ha pretendido asimismo la obtención de un método objetivo para la clasificación de la circulación a escala sinóptica sobre el punto de interés y el downscaling estadístico de las condiciones locales de viento a escala diaria.Para el diseño de un clasificador objetivo de la circulación sinóptica y su consiguiente empleo como predictor en un downscaling estadístico se llevaron a cabo tres aproximaciones diferentes mediante el empleo de distintas técnicas de Soft Computing, como algoritmos voraces greedy y evolutivos. La validación del método proporciona estimaciones diarias entre un 20 y un 30 menores que otras aproximaciones de referencia. Los nuevos métodos se emplearon para la reconstrucción de 139 años de las condiciones de viento diario en diferentes lugares de la Península Ibérica. Los resultados muestran una tendencia negativa sobre la Meseta Ibérica Central MIC en la segunda mitad del siglo 20, así como una tendencia positiva en el Área del Estrecho de Gibraltar AEG. Uno de los resultados más sobresalientes revela la existencia de periodicidades significativas de 25 años, un resultado que no se había observado previamente y que ha sido constatado recientemente en otras contribuciones. Se calcularon distribuciones de velocidad y rosas de viento anuales y decadales, mostrando diferencias estadísticamente significativas tanto entre diferentes décadas como en años dentro de una misma década. A partir de las series reconstruidas de viento se llevó a cabo la simulación de la energía eólica producida por un modelo de aerogenerador específico. La disponibilidad de 139 años de potencia de salida permitió el estudio sobre la relación a largo plazo existente entre la variabilidad de la potencia anual generada y diferentes factores relacionados con ella. En primer lugar, se observó que los patrones de circulación a gran escala ejercen un impacto notable en la variabilidad interanual de la energía eólica, llegando a explicar un 70 de la varianza de la potencia en otoño. En MIC la energía eólica mostró correlaciones negativas con la NAO en todas las estaciones. El comportamiento opuesto del patrón SCAND en otoño positivo en MIC, negativo en AEG es coherente con su estructura espacial sobre Iberia, donde tiene lugar un sistema anticiclónico ciclónico en su modo negativo positivo.En segundo lugar, la frecuencia de velocidad por debajo Cut-In y por encima Cut-Out de los límites técnicos de funcionamiento del aerogenerador mostró un alto nivel de coherencia con los resultados de la salida de potencia. Por último, se evaluó la relación empírica entre la variabilidad interanual de la potencia eólica y la de los parámetros de la distribución de Weibull. A partir de la regresión multilineal entre la potencia anual y dichos parámetros se evidencia la alta dependencia de la primera con los últimos con varianzas explicadas del 98. Este modelo mejora la estimación de la potencia de salida simulada en comparación con el ajuste de la PDF a una distribución de Weibull. Este hecho da como resultado un modelo especialmente apropiado para situaciones en las que sólo se dispone de datos de k y c, sin necesidad de esperar a que exista un buen ajuste de la PDF anual a una distribución de Weibull.