Pronóstico de viento a corto plazo utilizando el modelo WRF en tres regiones de interés para el Programa Eólico Cubano

Alfredo Roque Rodríguez, Adrian Ferrer Hernández, Israel Borrajero Montejo, Maibys Sierra Lorenzo, Alfredo Valdés Verde

Resumen

En la actualidad el empleo de la energía eólica para la producción de electricidad es cada vez más creciente. En el último reporte del Consejo Mundial de Energía Eólica se ha dado a conocer que en la última década se ha alcanzado una capacidad acumulada de 433 GW a finales del 2015. Cuba, que ha apostado también por un uso cada vez mayor de las fuentes renovables de energía, se ha propuesto una proyección de más de 600 MW de energía eólica hasta el 2030. Sin embargo, la conexión a la red de este tipo de energía, representa un gran reto y por tanto se hace necesario la creación de herramientas de predicción de la energía a producir por los parques eólicos a instalar, las que resultan ser decisivas a los fines del despacho nacional de carga (DNC) en la planificación de la energía eléctrica a entregar a los consumidores. Por tal motivo el presente trabajo, se enfoca a encontrar una metodología de trabajo que permita realizar pronósticos a corto plazo del viento de manera confiable que pueda en un estudio posterior vincularse a la curva de potencia del parque para elaborar un pronóstico energético de interés para el DNC. Para este propósito, fue empleado el modelo WRF, de amplio uso en la esfera internacional, que incluye además este tipo de estudio. La variable a pronosticar es la magnitud de la rapidez del viento hasta 36 horas de pronóstico en lugares de emplazamiento de Torres de Referencia Meteorológica con diferentes condiciones físico-geográficas. Los resultados muestran que el modelo sobrestima los valores de rapidez del viento y que además los errores en el pronósticos son mayores para las costas que en las zonas interiores, lo que indica la realización de nuevos estudios con la finalidad de obtener resultados más confiables.

Palabras clave: viento, pronóstico, energía eólica

Texto completo:

PDF HTML EPUB

Referencias

Adams, M. & Keith, D. 2007. A wind farm parameterization for WRF. Available: , [Consulted: November 14, 2016].

Carnesoltas, M. 1986. La circulación local de brisa en Cuba. Tesis de Doctorado, La Habana, Cuba, 96 p.

Carnesoltas, M. 2002. “La circulación local de brisa de mar y tierra. Conceptos fundamentales”. Revista Cubana de Meteorología, 9(1): 43–72, ISSN: 0864-151X.

Carrasco, D. M.; Roque, R. A.; Sánchez, M. O. & Rivas, D. 2011. “Local Breeze Effects on the Wind Energy Generation in the Northern Coast of Cuba”. Wind Engineering, 35(6): 635–648.

Claire, L. V. & Yubao, L. 2010. “A high resolution WRF model for wind energy forecasting”. In: EGU General Assembly Conference Abstracts, vol. 12, Vienna, Austria, p. 2365, Available: , [Consulted: November 14, 2016].

Draxl, C.; Hahmann, A.; Pena, D. A.; Nissen, J. N. & Giebel, G. 2010. Validation of boundary-layer winds from WRF mesoscale forecasts with applications to wind energy forecasting. Available: , [Consulted: November 14, 2016].

Emeis, S. 2013. Wind Energy Meteorology. (ser. Green Energy and Technology), Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, ISBN: 978-3-642-30522-1, Available: , [Consulted: November 14, 2016].

GWEC. 2016. Global Wind Report 2015. Available: .

Lecha, L. B.; Paz, L. R. & Lapinel, B. 1994. El clima de Cuba. La Habana: Editorial Academia, ISBN: 978-959-02-0006-9.

Magidi, S. 2013. “Determining the atmospheric stability classes for Mazoe in Northern Zimbabwe”. International Journal of Engineering Research and Applications, 3(2): 178–181, ISSN: 2248-9622.

Martínez, B. & Roque, A. 2015. “Disminución de la rapidez del viento en la capa superficial atmosférica. Su influencia del aprovechamiento eólico”. Revista Cubana de Meteorología, 21(1): 49–61, ISSN: 0864-151X.

Mesoscale & Microscale Meteorology Division 2014. ARW Version 3 Modeling System User’s Guide. Complementary to the ARW Tech Note. Colorado, USA: NCAR: Boulder, 411 p., Available: .

Mitrani, I.; Álvarez, L. & Borrajero, I. 2003. “Aplicación optimizada del MM5V3 sobre el territorio cubano mediante el uso de una computadora personal”. Revista Cubana de Meteorología, 10(1), ISSN: 0864-151X.

Mitrani, I.; Mitrani, C. & Borrajero, I. 2004. “El uso de MM5V3 en la predicción de eventos peligrosos sobre el territorio cubano”. In: Taller de Meteorología Tropical, TROPICO, La Habana, Cuba, ISBN: 959-7167-02-6.

Pasquill, F. 1961. “The estimation of the dispersion of windborne material”. Meteorol. Mag, 90(1063): 33–49, ISSN: 0004-9743.

Roque, A.; Ferrer, A.; Borrajero, I. & Sierra, M. 2015a. Pronóstico de viento a corto plazo en torres de referencia meteorológica para el programa eólico cubano. Informe Científico -Técnico, Instituto de Meteorología, p. 49.

Roque, R. A.; Carrasco, D. M. & Reyes, M. P. 2015b. “Características del perfil vertical del viento en la capa superficial atmosférica sobre Cuba, atendiendo a la estratificación térmica de la atmósfera”. Ciencias de la Tierra y el Espacio, 16(2): 189–200, ISSN: 1729-3790.

Roque, R. A.; Sosa, N. Y.; Carrasco, D. M. & Reyes, M. P. 2015c. “Perfil vertical del viento en la capa superficial atmosférica sobre Cuba. Aplicación al estudio del viento como fuente de energía”. Revista Cubana de Meteorología, 21(1), ISSN: 0864-151X, Available: , [Consulted: November 14, 2016].

Sierra, M.; Ferrer, A. & Borrajero, I. 2014. Sistema automático de predicción a mesoescala de cuatro ciclos diarios. Proyecto: ‘Sistema de Predicción a muy corto plazo basado en el Acoplamiento de Modelos de Alta Resolución y Asimilación de Datos’, Instituto de Meteorología.

Soltura, R.; Roque, A.; Rivero, I.; Wallo, A.; Báez, R.; Vázquez, R.; Rivero, R.; Ayala, L.; Rodríguez, G.; Carrasco, H.; Curbelo, A.; González, A.; Herrera, O.; Martín, G. & Díaz, J. 2006. Mapa de potencial eólico de cuba. Aplicación de un modelo de microescala (Wasp). Informe Científico–Técnico, Instituto de Meteorología, p. 49.

Storm, B. & Basu, S. 2010. “The WRF Model Forecast-Derived Low-Level Wind Shear Climatology over the United States Great Plains”. Energies, 3(2): 258–276, ISSN: 1996-1073, DOI: 10.3390/en3020258.

Valdés, A.; Cruz, R. & Roque, A. 2015. “Evaluación del pronóstico del viento del modelo Weather Research Forecast (WRF) en torres de prospección eólica”. 21(2): 16–28, ISSN: 0864-151X.

Yubao, L. 2010. “Improving short-term wind energy prediction with wind farm data using the NCAR WRFRTFDDA models”. In: X EMS Annual Meeting and VIII ECAC, Zurich, Switzerland, pp. 13–17, Available: .

Zelle, H.; Calkoen, C.; Groenewoud, P.; Hulst, S. & Mika, Á. 2010. “Wind energy forecasting for the Netherlands using the WRF atmosphere model”. In: Conference on Applications of Meteorology (ECAM), vol. 1, Zürich, Switzerland, p. 793, Available: , [Consulted: November 14, 2016].

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.