Procedimiento para diseñar el muestreo eólico en una región promisoria. Parte II. Implementación y aplicación
Procedure to design sampling of the wind speed in a promissory region. Part II. Implementation and application
Msc. Eduardo Terrero Matos I, Dr. Arístides Alejandro Legrá Lobaina I, Ing. Joel Carcassés Carcassés II
I Centro de Estudio de Energía y Tecnología Avanzada de Moa (CEETAM), Instituto Superior Minero Metalúrgico (ISMMM), Holguín, Cuba.
II Unidad Básica Minera, Empresa Comandante Ernesto Che Guevara, Holguín, Cuba. ]]>
RESUMEN
En la Parte I de este artículo fue establecido el algoritmo general de un procedimiento para el diseño del muestreo de la velocidad del viento cuyos resultados tengan la capacidad de minimizar el error probable medio durante una estimación del comportamiento espacio-temporal de la velocidad del viento. En la Parte II se describe el algoritmo de selección de puntos de muestreo y el algoritmo para elcálculo del error probable de estimación. El procedimiento para diseñarlas redes de muestreo eólico es implementado en una aplicación informática que facilita la aplicación del procedimiento a la selección de los puntos donde se ubicarán las torres anemométricas en una región promisoria del municipio Moa en la Provincia Holguín, Cuba. Los resultados obtenidos son comparados con el diseño obtenido en el año 2007 por la Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad del Ministerio de Energía y Minas de la República de Cuba.
Palabras clave: estimación del potencial de energía eólica, muestreo de la velocidad del viento, rugosidad, topografía, velocidad del viento.
ABSTRACT
In Part I of this article was established the general algorithmof a procedure for the sampling design of the wind speed and the results have the ability to minimize the average probable error for an estimate of the conduct spatiotemporal wind speed.In Part II the selection algorithm of sampling points and the algorithm for calculating the probable error estimation is described. The procedure for the samplingdesign is implemented in an computer software that facilitates the application from the procedure to the selection of the points where theanemometer towers will be located in a promissory region of the municipality Moa in the province Holguín, Cuba. The results are compared with the design obtained in 2007 by the Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad of the Ministry of Energy and Mines of the Republic of Cuba.
Key words: estimate the potential of wind energy, sampling wind speed, roughness, topography, wind speed.
]]> INTRODUCCIÓN
El conocimiento profundo del potencial energético del viento en una región promisoria depende en buena medida de la calidad de las mediciones de su velocidad que son obtenidas mediante una conveniente selección e instalación de torres con anemómetros [1-2]. El diseño del muestreo eólico consiste fundamentalmente en seleccionar los puntos de ubicación de las torres de muestreo de manera que los datos que se obtengan sean de la mayor utilidad posible durante la tarea de caracterización de la velocidad y el potencial de energía eólica en la región que se estudia [3].
En la primera parte de este artículo seha propuesto un procedimiento para el diseño del muestreo eólico basado en:
La esencia de la propuesta ha sido un algoritmo matemático que tiene en cuenta las regularidades del comportamiento del viento y el manejo de un conjunto de parámetros que permiten incluir las necesidades y criterios de los expertos que desarrollen la tarea.
El objetivo del presente trabajo es describir la implementación computacional del procedimiento y aplicarla a un caso de estudio.
]]> MATERIALES Y MÉTODOS Implementación del procedimiento
Para implementar el procedimiento es necesario establecer un nuevo algoritmo que despliegue las acciones para ejecutar la Instrucción Seleccionadora del algoritmo general descrito en la figura 7, de la Parte I del presente artículo. Con este fin se propone el denominado Algoritmo de Selección, que se ilustra en la figura 1, cuyo objetivo es seleccionar los nuevos puntos del conjunto PMS (Puntos de Muestreo Seleccionados).
Para implementar el Algoritmo de Selección es necesario establecer otro algoritmo que despliegue las acciones para ejecutar la Instrucción de Cálculo de EV descrito en la figura 1. Entonces se propone un Algoritmo de Cálculo de EV, que se ilustra en la figura 2, cuyo objetivo es calcular el error probable de estimación. Para el cálculo de los errores se utilizan las ecuaciones (6), (7), (8), (9), (10), (11), (12), (13), (14), (15), (16), (17), (18), (19), (20) descritas en la Parte I del presente artículo.
Estos algoritmos han sido programados en una aplicación informática o software (denominado Eólica), desarrollado en el Centro de Estudio de Energía y Tecnología Avanzada de Moa (CEETAM) de la Facultad de Metalurgia y Electromecánica del Instituto Superior Minero Metalúrgico de Moa (ISMMM). En el software fue implementado el siguiente conjunto de restricciones R1 para que un punto de Red 2D sea elegible como punto de muestreo:
R11: No pertenecer a la franja de otro punto de CPI.
R12: Pertenecer al área limitada por cierta frontera Fc definida por el usuario.
R13: No tener obstáculos topográficos en la dirección barlovento.
R14: Tener rugosidad menor o igual que 0,3.
R15: La distancia hasta la recta direccional de la franja de otro punto de CPI no ser mayor que un valor dp dado.
R16: La velocidad del viento debe estar por debajo del valor V = Vmin + Pv (Vmax - Vmin), donde Vmin es la velocidad mínima del viento en la región; Vmax es la velocidad máxima; y Pv es un número entre 0 y 1. Esta restricción evita la selección de puntos donde el viento sea poco representativo por su alta velocidad. ]]>
R17: La cota del terreno estar por encima del valor Z = Zmin + Pz (Zmax - Zmin), donde Zmin es la cota mínima topográfica en la región; Zmax es la cota máxima; y Pz es un número entre 0 y 1. Esta restricción propicia la selección de puntos donde la cota sea alta.
El investigador puede configurar en los controles de la aplicación Eólica la exigencia individual de cumplimiento de cada una de estas restricciones si así lo considera pertinente.
De manera análoga se definieron y programaron dos restricciones que conforman el conjunto R2:
R21: En la franjas solo se adicionan punto que pertenezcan al área limitada por la frontera Fc.
R22: Solo pueden agregarse puntos a sotavento del punto de CPI o, también pueden ser agregados puntos a barlovento.
Aplicación del procedimiento
El software Eólica fue aplicado al área de estudio promisoria que se encuentra enmarcada en el Sector Playa La Vaca de la región de Moa, Holguín, Cuba, ubicado al Este del poblado de Centeno y al Oeste de la Ciudad de Moa; extendiéndose de Norte a Sur desde el límite de la costa y todo el litoral costero hasta la carretera que une los municipios Sagua y Moa, abarcando un área aproximada de 30 Km2 [4-5]. Según el sistema de coordenadas Lambert el área se encuentra enmarcada entre los puntos: X(690 000; 696 000) y Y(228 000; 222 000) tal como se muestra en la figura 3.
Sobre esta área fue definida las Red 2D tal como se muestra en la figura 4, y sobre estos puntos se desarrollaron:
En el año 2007 fueron definidos, considerando la topografía y rugosidad del terreno y teniendo en cuenta criterios de expertos de la Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad (INEL) de la República de Cuba, cinco puntos de muestreo que se muestran en la figura 5, donde también se muestra la frontera de la zona de muestreo la cual se ha seleccionado a partir del análisis heurístico de los modelos topográfico, de velocidad del viento y de rugosidad y con el criterio de seleccionar las zonas de mejores perspectivas de aprovechamiento del potencial eólico.
Las coordenadas espaciales de esta selección del 2007 se muestran en la tabla 1.
Para ese muestreo el valor correspondiente de EV=0,7593 se ha calculado mediante las ecuaciones (6), (7), (8), (9), (10), (11), (12), (13), (14), (15), (16), (17), (18), (19), de la Parte I del presente artículo, y asumiendo que: los cinco puntos conforman el conjunto CPI y todos los parámetros positivos de ponderación son igual a 1. Los valores de cada error en particular son: eDV=0,6813; ePV=0,7630; eTV=0,8198; eRV=0,5800; eZV=0,7553; eVV=0,9565.
El proceso propuesto para determinar en este caso de estudio los mejores puntos de muestreo, siguiendo las tendencias de la solución propuesta por INEL en el 2007, está estructurado en tres etapas: determinar puntos cercanos a barlovento de la región; determinar puntos situados en la zona de cotas medias; y situar puntos en los puntos de mayor altura. ]]>
Para la primera etapa se asumió que RTV=Ø y se tomaron los parámetros descritos en la tabla 2 y las restricciones descritas en la tabla 3.Los seis puntos obtenidos tienen las características que se muestran en la tabla 4.
El análisis visual y experto de los resultados permitió seleccionar, entre los seis puntos propuestos, el primer punto de la tabla tal como se ilustra en la figura 6.
Para implementar la segunda etapa se asume que RTV contiene al punto seleccionado en la primera etapa. Para obtener ocho posibles puntos se definieron los parámetros descritos en la tabla 5 y las restricciones descritas en la tabla 6.
Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 7.De estos ocho puntos, en este trabajo se han seleccionado dos de ellos (el quinto y el sexto en el orden de la tabla) lo cual se muestra en la figura 7.
Para desarrollar la tercera etapa se asume que RTV contienen a los tres puntos seleccionados en las dos etapas anteriores. Se consideraron, además, los parámetros cuantitativos que se muestran en la tabla 8.
Las restricciones para la tercera etapa se configuraron según se expresa en la tabla 9.
Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 10.
De los puntos obtenidos fueron seleccionados dos de ellos tal como se muestra en la figura 8.El valor de EV para la propuesta de puntos de muestreo y asumiendo que todos los parámetros positivos de ponderación son igual a 1, es 0,7374. Los valores de cada componente del error son: e DV=0,6692; e PV=0,7478; eTV=0,7885; e RV=0,5522; e ZV=0,7138; e VV=0,9539.
Tal como se muestra en la tabla 11, la diferencia entre ambos resultados es solo de un 2,19 %. Nótese que para todos los componentes considerados para calcular el error probable de una estimación, la propuesta de la presente investigación está cercana pero por encima de la propuesta del 2007. Este resultado indica que ambas propuestas son válidas y que, más que la diferencia entre ellas, lo más notoriamente significativo es el procedimiento propuesto (cuya esencia es un algoritmo matemático) que tiene en cuenta las regularidades del comportamiento del viento y un conjunto de parámetros y restricciones cuyo manejo permite incluir las necesidades y criterios expertos de quienes lo usan.
En la figura 9, puede observarse una vista tridimensional desde barlovento (en referencia a la velocidad predominante del viento), de la selección de puntos de muestreo que se propone en este trabajo para la región promisoria estudiada.
CONCLUSIONES
]]> En esta Parte II del artículo se establecen el Algoritmo de Selección y el Algoritmo de Cálculo de EV que completan, (junto al Algoritmo General descrito en la Parte I) el sistema algorítmico,que formaliza las instrucciones del procedimiento para diseñar el muestreo eólico en una región promisoria. Como se ha argumentado, este procedimiento y su implementación computacional brindan una amplia gama de opciones para que los decisores puedan seleccionar las mejores alternativas, amparados por sus conocimientos y por los resultados de estos cálculos que tienen en cuenta las regularidades del comportamiento del viento y las características de la región de estudio.El procedimiento es práctico y se ha mostrado una aplicación coherente y con resultados satisfactorios, al diseño de la ubicación de torres anemométricas en un área promisoria del Sector Playa La Vaca de la región de Moa, Provincia Holguín, República de Cuba. Estos resultados son de interés para establecer los análisis socioeconómicos [11] y medioambientales [12] posteriores.
AGRADECIMIENTOS
Al Lic. Rolando Soltura Morales, Especialista Principal de la Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad (INEL) y al M.Sc. Lic. Jorge Proenza Velázquez del Centro Meteorológico Provincia Holguín, Cuba, por sus permanentes apoyo, comprensióny colaboración.
REFERENCIAS
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Recibido: Febrero de 2014
Aprobado: Diciembre de 2014
Eduardo Terrero Matos, Profesor Auxiliar, Máster en Ciencias Geológicas, Centro de Estudio de Energía y Tecnología Avanzada de Moa (CEETAM). Instituto Superior Minero Metalúrgico (ISMMM). Las Coloradas. Holguín. Cuba. e-mail: aeterrero@ismm.edu.cu ]]>
