Wind forecasting Spanish

Demystifying wind studies: measure, correlate, predict (MCP) process.

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This is an extract from  our renewable energy project finance financial modeling course.

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Wind Forecasting | Pivotal180

 

Pronóstico de viento

Esta lección cubre la metodología y el proceso que las empresas de ingeniería eólica utilizan al pronosticar el factor de capacidad neta de un proyecto. El pronóstico es importante para un modelador financiero porque es la fuente de los supuestos que utilizamos sobre la producción de energía del proyecto para calcular los ingresos de un proyecto que necesitamos para predecir el número de megavatios hora que el parque eólico va a producir en un período de tiempo determinado, y este proceso es exactamente cómo los ingenieros llegan a esa predicción.

La metodología de pronóstico estándar implica cinco pasos, medir, correlacionar, predecir, optimizar y sensibilizar; pero, más simplemente, la metodología se conoce generalmente como MCP (medir, correlacionar, y predecir, o Measure, Correlate, and Predict en inglés). A medida que avanzamos en este proceso de MCP, lo mantendremos orientado mediante el uso de llamadas aquí, que indicarán en qué paso estamos.

Así que comencemos con el primer paso, con la medición. Esta es una imagen de un mástil meteorológico, que comúnmente se llama mástil met. Básicamente es solo un poste alto que soporta diferentes tipos de sensores en diferentes elevaciones. Mucho antes de que un proyecto llegue al cierre financiero y comience la construcción. El desarrollador generalmente instalará un mástil met para recopilar datos meteorológicos en el sitio del proyecto propuesto. Mientras que algunos mástiles met solo sostienen el equipo de medición hasta la cima. Es bastante común que ciertos sensores se coloquen a tres alturas diferentes en el mástil. Idealmente, uno desea recopilar datos eólicos a altura del hub de la planta de la turbina eólica o cerca de ella, pero es posible interpolar o extrapolar si el mástil y el hub están a diferentes alturas. También es valioso recopilar datos a la altura donde la punta de la cuchilla está más cerca del suelo. Y esto se debe a que las palas de las turbinas eólicas modernas a menudo tienen más de 45 metros de longitud o 148 pies. Y las características del viento son diferentes en diferentes elevaciones debido a un fenómeno conocido como cizalladura del viento.

Solo para que sepa que las turbinas eólicas en costa afuera de última generación tienen palas de más de 100 metros o 328 pies (para aquellos que viven en los Estados Unidos). Así que el rotor es el equivalente a dos campos de fútbol suspendidos en el aire girando.

Oh, Dios mío, eso es enorme. Haydn, a veces creo que me dices cosas solo para hacerme sentir aún más bajo de lo que ya soy. No olvides que yo también tengo sentimientos.

Ahora echemos un vistazo más de cerca a los instrumentos que se sientan en un mástil met. Esto se llama anemómetro. Es un dispositivo muy simple. Tiene tres tazas que están unidas a un eje vertical, y gira cada vez que sopla el viento porque al menos una taza siempre está mirando hacia el viento. La velocidad de cada rotación permite al dispositivo medir la velocidad horizontal del viento en metros por segundo, o en millas por hora. Si se encuentra en uno de los tres países que aún se niega a adoptar el sistema métrico,

Realmente no hay sistema métrico, vamos, únete al mundo moderno ya.

Esta es una veleta, esencialmente una aleta unida a un eje vertical, que gira a través de los 360 grados de una brújula para medir la dirección desde la que sopla el viento. Además del anemómetro y la veleta, los mástiles met, generalmente contienen otros dispositivos como un termómetro para medir la temperatura y un barómetro para medir la presión del aire y sensores de humedad relativa. Los datos de temperatura, presión y humedad son necesarios para calcular la densidad del aire, lo cual es importante porque el aire más denso transporta más potencia. Entonces, si el aire es menos denso a grandes altitudes, ¿significa eso que las turbinas eólicas tendrían menos rendimiento cuanto más alto se instalen sobre el nivel del mar? Esa es una gran idea. Una turbina eólica en lo alto de las Montañas Rocosas generaría significativamente menos energía que una turbina instalada en las tierras bajas de Holanda. Incluso si la velocidad del viento y la temperatura son idénticas en ambos sitios. Todos los dispositivos en un mástil met están conectados a un registrador de datos, que generalmente registra los datos en incrementos de 10 minutos. Los datos en bruto se introducen en un modelo informático, que genera resultados como la media y la desviación estándar de la velocidad del viento, la dirección del viento, la turbulencia y la ráfaga máxima observada durante el período de medición.

Entonces, Dan, ¿cuántos mástiles met se requieren para un solo proyecto eólico?

Buena pregunta, en un mundo ideal, recopilaría datos en la ubicación y la altura del centro de cada turbina eólica propuesta, pero no vivimos en un mundo ideal y no tenemos un presupuesto ilimitado para la recopilación de datos. Así que hacemos lo mejor que podemos dentro de lo razonable. El número de mástiles requeridas realmente se reduce al tamaño del proyecto y la complejidad del terreno, donde se construirá el proyecto. En zonas con colinas y valles y líneas de cresta, deberá instalar más mástiles met porque las características del viento pueden variar significativamente en distancias pequeñas. Entonces, con una topografía altamente compleja, probablemente me sentiría cómodo con unos dos kilómetros de distancia entre una turbina eólica y un sitio de recopilación de datos de mástil met. Pero con un terreno muy simple, probablemente me sentiría cómodo con unos 10 kilómetros de distancia, pero estas son solo mis propias reglas básicas. Solo prométeme que no confiarás en mi juicio aquí. Contrata siempre a un experto en previsión eólica.

No te preocupes, nunca te confiaría algo como esto, o en realidad con casi cualquier otra cosa que involucre matemáticas. Es demasiado importante arriesgarse a equivocarse.

Encuentro tu falta de fe perturbadora. Al menos di una guía reflexiva. Mucha gente dice que use tres mástiles met y lo dejan así.

No, te confío un juicio la mayor parte del tiempo. Entonces, ¿cuánto tiempo recomendaría que se recopilen datos del mástil met?

Los desarrolladores de proyectos generalmente recopilarán datos durante un mínimo de 12 meses. Como inversor, prefiero confiar en unos tres años de medición in situ, y me siento mucho mejor si hay aún más.

Yo también, quiero decir, tomaré cinco años si puedo conseguirlo.

Una vez que hemos recopilado las mediciones, necesitamos encontrar un conjunto de datos de referencia a largo plazo que tenga una alta correlación con los datos a corto plazo observados en el sitio de nuestro proyecto. Por lo general, los datos utilizados para la correlación provienen de aeropuertos o de estaciones meteorológicas administradas por el servicio meteorológico nacional y, si bien es de esperar que la fuerza de la correlación entre el sitio de referencia y el sitio de destino sea una función de qué tan cerca están geográficamente, en realidad no siempre es así. Si hay una gran montaña entre el sitio del proyecto y la estación meteorológica más cercana, esos dos lugares pueden tener regímenes de viento completamente diferentes. Por lo tanto, es importante adquirir datos de una variedad de sitios de referencia y luego confiar en el análisis estadístico para decir cuál es el mejor.

Los ingenieros eólicos tienen que hacer mucho trabajo para lograr una fuerte correlación. No es tan simple como ejecutar una regresión lineal de dos conjuntos de datos. Es común dividir la distribución de las observaciones de la velocidad del viento de los mástiles met en una serie de lo que se llaman contenedores en función de la dirección desde la que soplaba el viento. Y luego, cada contenedor direccional se analiza por separado contra el contenedor direccional correspondiente del conjunto de datos de referencia y tal vez se puedan introducir retrasos de tiempo entre el sitio del proyecto y el sitio de referencia para compensar el tiempo que tarda el viento en propagarse de una ubicación a la otra. A veces, promediar los datos en diferentes intervalos de tiempo también puede mejorar la correlación.  Los intervalos de 10 minutos pueden correlacionarse muy bien para un proyecto, mientras que los intervalos de seis horas pueden correlacionarse bien para otro.  Básicamente, solo quieres hacer lo que sea necesario para encontrar la correlación más fuerte posible.

En el futuro, sospecho que las redes neuronales y el aprendizaje automático en realidad mejorarán nuestra capacidad para encontrar correlaciones al incorporar cosas como ajustes estacionales o pares no lineales y de datos de más de un sitio de referencia.

Dado que vamos a confiar en esa correlación para pronosticar la cantidad de energía generada por nuestro proyecto, probablemente sea importante observar el coeficiente de correlación. Entonces, Dan, ¿qué R-cuadrado necesitamos lograr para que el análisis sea confiable?

Debe sentirse bien con la calidad de la relación con el sitio de referencia si el valor de R-cuadrado está por encima de 0.8 y debe sentirse muy bien con un R-cuadrado por encima de 0.9. A valores del R-cuadrado más bajos, corre el riesgo de sobreestimar la cantidad de energía eólica que puede producir el proyecto, y eso puede tener implicaciones desastrosas en sus rendimientos financieros.

Entonces, ¿dónde tiende la gente a equivocarse?

Hay dos áreas en las que he visto a los inversores quemarse mucho por este proceso. La primera es la mala correlación con un conjunto de datos de referencia a largo plazo. Esto puede suceder cuando la recopilación de datos en el sitio es por un período de tiempo demasiado corto y, por tanto, resulta ser poco representativa. Fui serio cuando dije que me gusta ver tres años de recopilación de datos en el sitio y un alto valor de R-cuadrado. Como inversor, generalmente es mejor alejarse que tratar de convencerse de que un pronóstico de viento cuestionable es lo suficientemente bueno.

La segunda falla importante que he visto es en sitios con topografía compleja, a menos que el terreno sea plano, no asuma que todas las turbinas se correlacionarán igualmente bien con los datos de referencia a largo plazo. Así que no sea barato en la recopilación de datos. Te estás haciendo un tremendo favor, a menos que configures más mástiles para asegurarte de que entiendes la variación en las características del viento en todo el sitio del proyecto. Utilizando software, el ingeniero eólico desarrolla una ecuación que caracteriza la relación observada durante el período relativamente corto de superposición entre el sitio de referencia y nuestro sitio de proyecto objetivo. El viento en el mástil met es una función del viento en el sitio de referencia y, a partir de esta función, podemos usar datos a largo plazo del sitio de referencia para extrapolar las características del viento que esperaríamos observar en nuestro proyecto eólico durante un largo período de tiempo en nuestro sitio. ¿Qué quiero decir con largo plazo, esto sería típicamente para 10 años de datos de la estación meteorológica nacional?

Si tomamos ese pronóstico a largo plazo de la velocidad del viento en el sitio de nuestro proyecto y trazamos un histograma, podemos ver la cantidad de tiempo que se pronostica que el viento soplará a diferentes velocidades del viento en el transcurso de un año promedio. En este gráfico a lo largo del eje horizontal se mide la velocidad del viento en metros por segundo y a lo largo del eje vertical está el tiempo.

Esto se ve raro. Algo no es normal.

Probablemente estés acostumbrado a ver la curva en forma de campana de una función de distribución normal con dos cuentos simétricos, pero como puedes ver, la velocidad del viento no se distribuye normalmente. Hay una larga cola a la derecha que indica que anticipamos velocidades de viento muy altas para solo una pequeña fracción del año. Anticipamos velocidades de viento más moderadas para una fracción más grande del año. Por supuesto, es absolutamente imposible que la velocidad del viento sea inferior a cero metros por segundo.  Así que la distribución no tiene cola a la izquierda porque la velocidad del viento no puede ir por debajo de cero. Una distribución con esta forma se denomina distribución viable. Aquí hay otra forma de pensar sobre este gráfico, que la suma total del área bajo la curva de velocidad del viento es igual al número de horas en el período.  Entonces, si el período es de un año, el área bajo esa curva es igual al número de horas en un año u 8760.

Pronosticar el número de megavatios hora de generación de energía de nuestro aerogenerador. Necesitamos entender la relación entre la velocidad del viento y la capacidad de la turbina eólica para generar energía. Y esta información está contenida en una curva de potencia específica para cada modelo de aerogenerador.

Dan, sé que se supone que debo fingir que no sé qué es una curva de potencia para pedirte que me lo expliques, pero estudié para ser ingeniero. Así que solo voy a presentar la sección.

Una curva de potencia es un gráfico que muestra la capacidad de una turbina eólica para generar energía a diferentes velocidades del viento. Como puede ver, la velocidad del viento se muestra en el eje horizontal medido en metros por segundo, y la capacidad de generación se muestra en el eje vertical en kilovatios tomando el pronóstico de la velocidad del viento medida una hora por año y alineándolo con la curva de potencia medida en kilovatios, y así podemos pronosticar fácilmente el total de kilovatios hora por año que puede generar la turbina. Esta es la idea. Imagine que construimos una turbina eólica en la misma ubicación exacta que el mástil met de nuestro pronóstico. Si se espera que el viento sople durante una hora a 12 metros por segundo, la turbina generaría 1,5 megavatios hora de electricidad. Entonces, simplemente repetimos el proceso en el transcurso de todo el año, dividimos la distribución de la velocidad del viento en diferentes contenedores que muestran cuántas horas por año se espera que sople el viento dentro de cada rango de velocidad. Y luego ejecutamos cada contenedor a través de la curva de potencia para calcular los megavatios hora y si lo hacemos para cada contenedor, terminamos con un pronóstico de la producción anual de energía, que se puede usar en el modelo financiero.

Antes de continuar, me gustaría señalar un par de cosas que debe saber sobre la curva de potencia, que pueden ayudarlo a comprender mejor cuánta energía puede esperar obtener de una turbina eólica. El primero es este punto aquí mismo llamado la velocidad de corte. Esta es la velocidad a la que la turbina comienza a generar energía. La velocidad de corte es especialmente importante en sitios de viento bajo porque necesita seleccionar una turbina que capture la mayor cantidad de viento posible. En los últimos años, las reducciones en la velocidad de corte se han logrado en gran medida mediante el aumento de la longitud de la cuchilla. Las palas más largas aumentan el área de barrido del rotor. Ese es el círculo de aire desde el cual la turbina captura energía. Mientras que las placas más largas no hacen que la turbina gire más rápido. Extraen más energía del viento. Aumentar la altura de la torre también puede aumentar la producción de energía de la ciencia del viento bajo porque las velocidades del viento tienden a ser más rápidas en elevaciones más altas.

El segundo punto importante en esta curva de potencia es donde se aplana a partir de 11 o 12 metros por segundo, esta parte plana corresponde a la capacidad máxima del generador, que se llama la capacidad de la placa de identificación para la turbina. Como puede ver, esta turbina solo opera a su capacidad nominal a velocidades de viento relativamente altas en sitios de baja velocidad del viento, una velocidad de corte más baja, tal vez mucho más valiosa para el proyecto que una capacidad de placa de identificación más alta.

Bueno, Dan, detente, déjame continuar con la presentación técnica. Sabes que soy ingeniero, ¿verdad?

Sí, Haydn me has dicho que eres ingeniero unas mil veces antes.

Finalmente, donde termina la curva de potencia es la velocidad de corte de la turbina. Si las velocidades del viento superan los 25 metros por segundo, para este modelo de turbina, el equipo debe apagarse por seguridad y no obtendrá ninguna generación de energía en absoluto. La conclusión aquí es que a pesar de que esta turbina tiene una capacidad nominal de 1,5 megavatios, solo opera a 1,5 megavatios cuando la velocidad del viento está entre 11 y 25 metros por segundo, que es una fracción relativamente pequeña del año. Durante gran parte del tiempo, la turbina está operando por debajo de 1,5 megavatios. Y la mayoría de las veces, la turbina no está generando energía en absoluto. Cada modelo de turbina tiene pros y contras y solo un subconjunto de las turbinas en el mercado será adecuado para las características específicas de nuestro sitio de desarrollo propuesto. Una vez que se pronostica la distribución de la velocidad del viento, el desarrollador le pedirá al ingeniero eólico que evalúe múltiples modelos de turbinas. El mejor resultado económico no siempre es de la turbina, que genera la mayor cantidad de energía. Debe sopesar el costo del equipo contra la producción de energía pronosticada y luego optimizar el rendimiento financiero sujeto a las restricciones del sitio.

Recapitulemos rápidamente lo que hemos hecho hasta ahora. Primero, tomamos medidas en el sitio del proyecto propuesto durante varios años para comprender la velocidad del viento y otras características. Luego comparamos algunas características clave con un conjunto de datos de referencia, para encontrar datos a más largo plazo que estén altamente correlacionados con nuestra muestra. Y luego utilizamos los datos correlacionados para predecir la distribución anual a largo plazo de la velocidad del viento en nuestro sitio, que se aproximó a esa distribución viable. Y finalmente, modelamos la producción de energía para una variedad de modelos de turbinas potenciales con el fin de encontrar el equipo óptimo para el proyecto, dado el costo y otras limitaciones.

Entonces, ¿qué sigue?

Para estimar la generación de energía en todo el sitio, debemos mirar más allá de la turbina hipotética en la huella del mástil met y comprender el impacto de la topografía y la rugosidad del sitio. Aquí puedes ver un mapa topográfico de nuestro proyecto en el que los contornos representan la elevacióna; junto a él hay un mapa de velocidad del viento en el que los contornos representan la velocidad media del viento. El viento es como cualquier otro fluido. Por lo tanto, el mapa de velocidad del viento se crea con un modelo de simulación de dinámica de fluidos, en nuestra experiencia, este proceso de mapeo puede ser una tremenda fuente de error de pronóstico. Entonces, como modelador financiero, es posible que desee considerar ejecutar casos de sensibilidad a la baja más extremos en proyectos con terreno complejo.

Una vez que tengamos un modelo para mostrar las velocidades del viento en todo el sitio, podemos usar ese modelo para optimizar la ubicación de las turbinas sujetas a restricciones del sitio, como la accesibilidad.

La dirección del viento es una de las variables más importantes en el diseño de la turbina. Para minimizar los efectos de estela entre las turbinas, los desarrolladores colocan las turbinas para que no estén directamente una detrás de la otra cuando el viento sopla desde su dirección predominante. Así que puedes pensar en ello como la estela de un barco, incluso en aguas turbulentas. El área en la estela de las lanchas a motor suele ser bastante tranquila y este mismo fenómeno ocurre con las turbinas eólicas. Por lo tanto, el posicionamiento relativo de esas turbinas es extremadamente importante. Una de las mejores maneras de visualizar la dirección del viento se llama rosa de viento. Una rosa de viento es un mapa de la dirección, frecuencia y velocidad del viento típicamente medido en el transcurso de un año. La rosa de la brújula se divide en 16 rebanadas con la longitud de cada radio, indicándonos el porcentaje de tiempo, el viento está soplando desde una dirección determinada. Los colores en cada radio indican la velocidad del viento. Y así, estos círculos concéntricos representan cada uno un porcentaje del año que nos dice qué porcentaje del tiempo el viento sopla desde una cierta dirección a una cierta velocidad. Por ejemplo, en este ejemplo, podemos ver que el viento sopla desde el suroeste durante aproximadamente el 12% del tiempo. Y en base a la leyenda del color, podemos ver que este viento del suroeste está entre 8.8 y 11.1 metros por segundo, durante solo el uno o dos por ciento del tiempo, el ingeniero eólico utilizará el mapa topográfico, el mapa de velocidad del viento y la rosa del viento para experimentar con diferentes ubicaciones de las turbinas en el sitio hasta llegar a algo que parezca óptimo. Pero antes de que podamos poner un cierto número de megavatios hora por año en el modelo financiero, necesitamos refinar las estimaciones brutas de la generación de energía a números netos después de considerar una variedad de factores de pérdida.

Los ajustes de la generación bruta a la generación neta serán proporcionados por el ingeniero eólico. Y estos ajustes pueden incluir elementos como la topografía del sitio, los efectos de estela, la disponibilidad del concepto de la cancha, de la que hablaremos más adelante en el curso, las condiciones de formación de hielo, el rendimiento de la curva de potencia y la reducción de la red. Una cosa a tener en cuenta con todos estos ajustes es que los efectos de pérdida son multiplicativos, no aditivos. Esto se debe a que son eventos independientes que pueden ocurrir simultáneamente. Por ejemplo, el viento puede estar soplando desde la dirección que causa los efectos de estela más extremos, pero no reducirá la generación neta si la turbina está casualmente inactiva para el mantenimiento de rutina al mismo tiempo. Por lo tanto, debe tomar cada factor de pérdida, restar el porcentaje del 100% y luego multiplicar todos los resultados juntos para ver el ajuste general de la generación bruta a la neta.

Muy bien, así que ahora hemos completado cada paso del proceso de medición, correlación, predicción, y también hemos optimizado el diseño de nuestras turbinas eólicas. Además, hemos aplicado los factores de ajuste que nos llevaron de la generación bruta a la generación neta. Y ahora, finalmente, tenemos un factor de capacidad neta o un número neto de megavatios hora que podemos poner en nuestro modelo financiero si tan solo fuera así de simple porque nuestro pronóstico se basó en un análisis de regresión de datos eólicos a largo plazo.

Sabemos que no hay dos años en el pasado exactamente iguales y, por lo tanto, no tenemos un pronóstico preciso de cuántos megavatios hora obtendremos de nuestro proyecto cada año.  En su lugar, tenemos una función de distribución de probabilidad que muestra una gama de resultados potenciales.

 

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