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Estimación del recurso eólico sobre Cuba: modelo WASP vs modelo WEST

Estimation of Cuban wind resource: WASP model vs WEST model


RESUMEN

Estimar el recurso eólico de un sitio o región determinado con fines de generación de electricidad, resulta esencial para el posterior emplazamiento de un aerogenerador o parque eólico. Diversas técnicas son empleadas para ello acopladas en su inmensa mayoría en modelos físicos-matemáticos que permiten obtener una representación del potencial eólico con elevada confiabilidad. El recurso eólico de Cuba ha sido evaluado en diversas ocasiones por especialistas cubanos utilizando dichas técnicas, siendo las más notables las obtenidas mediante el empleo del modelo de microescala Wind Atlas and Aplication Program (WASP) y el modelo Wind Energy Simulation ToolKit (WEST), este último no empleado en su totalidad para Cuba y para lo que fue necesario la aplicación de un método objetivo para disminuir los errores en la estimación. En este trabajo se realiza una comparación de las estimaciones realizadas por ambos modelos, especialmente en la obtención de la Densidad de Potencia Media del Viento a 50m de altura sobre la superficie. Se concluye que el tema no está agotado y que nuevos esfuerzos adicionales en la esfera de la modelación numérica, acompañado con datos de mayor calidad, mapas de orografía y rugosidad actualizados y con mayor resolución, pudieran revelar nuevas zonas con recurso eólico de interés y confirmar las ya encontradas.

Palabras clave: 

modelo WASP; modelo WEST; energía eólica.

ABSTRACT

Estimating the wind resource of a given site or region for the purpose of generating electricity is essential for the subsequent location of a wind turbine or wind farm. Various techniques are used for this, mostly coupled with physical-mathematical models that allow to obtain a representation of wind potential with high reliability. The Cuban wind resource has been evaluated on several occasions by Cuban specialists using these techniques, the most notable being those obtained through the use of the Wind Atlas and Application Program (WASP) microscale model and the Wind Energy Simulation ToolKit (WEST) model, the latter not fully used for Cuba and for which it was necessary to apply an objective method to reduce errors in the estimate. In this work a comparison is made of the estimates made with both models, especially in obtaining the Average Wind Power Density at 50m above the surface. It is concluded that the issue is not exhausted and that new additional efforts in the field of numerical modeling, accompanied by higher quality data, updated orography and roughness maps, could reveal new areas with wind resource of interest and confirm those already found.

Key words: 

WASP model; WEST model; wind energy.


La energía eólica ha mantenido su nivel de crecimiento acelerado de las últimas décadas. Según el último reporte emitido por el Consejo Mundial de Energía Eólica (GWEC, por sus siglas en inglés) en abril del 2019, la capacidad eólica mundial creció en el 2018 hasta los 51, 3 GW (46.8 GW sobre tierra (onshore) y 4.3 sobre el mar (offshore), siendo por tanto, la capacidad total acumulada de 591 GW (GWEC, 2019).

Chima continua encabezando a los países en capacidad instalada anualmente y en capacidad total acumulada, convirtiéndose además en el 2018, en el primer país en capacidad eólica instalada sobre el mar (GWEC 2019).

Cuba por su parte se ha propuesto una proyección en el uso de esta fuente renovable para la producción de electricidad hasta el 2030 de 688 MW incorporados al Sistema Electroenergético nacional (SEN) (Sánchez, 2019) y así contribuir con otras fuentes renovables a disminuir la dependencia de los combustibles fósiles en la generación de electricidad.

Para el caso de la energía eólica, el primer paso a realizar consiste en conocer el potencial eólico de un país o región. Para ello diversas técnicas son empleadas acopladas en su inmensa mayoría en modelos físicos-matemáticos que permiten obtener una representación del potencial eólico con elevada confiabilidad. Entre los modelos más conocidos se encuentra el Modelo de Microescala WASP (Wind Atlas and Aplication Program) desarrollado por el Laboratorio de Energía Renovable de RISO en Dinamarca (Gibert et al., 1996) y el Modelo WEST (Wind Energy Simulation ToolKit) desarrollado por Environment Canada. El primero constituye la base conceptual del Atlas Eólico Europeo (Troen y Petersen, 1989) y el segundo fue empleado en la realización de los Atlas Eólico de Canadá (Yu et al., 2005) y China (Rong et al., 2011).

Con el desarrollo de dos proyectos internacionales, especialistas cubanos pudieron tener acceso total a ambos modelos y con ellos elaborar los mapas del potencial eólico de Cuba (Soltura et al., 2006 y 2007, Roque et al., 2014 y Alonso et al., 2018).

Debido a la resolución con se realizó la estimación del recurso eólico con cada uno de los modelos (WAsP - 250 m, NREL-1 km y WEST - 2 km), resulta impracticable una comparación cuantitativa correcta, por lo que en este trabajo se presenta una comparación cualitativa entre los resultados obtenidos en las estimaciones del recurso eólico de Cuba, lo que no había podido ser realizado hasta el presente.

Como se mencionó anteriormente el recurso eólico de Cuba ha sido estudiado principalmente usando el modelo de microescala WASP y el modelo WEST. A continuación se explicarán brevemente las bases conceptuales de ambos modelos y cómo se aplicaron para obtener la estimación del potencial eólico de Cuba. Un trabajo detallado sobre los mismos pueden ser encontrados en Soltura et al., 2006 y 2007, Roque et al., 2014 y Alonso et al., 2018.

El WASP (Gibert et al., 1996) es un sistema de programas integrado por varios modelos físicos y estadísticos que permite modelar horizontal y verticalmente el campo de viento en un área dada, y para ello utiliza las fuentes de datos climáticos o series de tiempo de velocidad y dirección del viento que aportan las estaciones meteorológicas o cualquier otra fuente de datos (aeropuertos, mediciones en parques eólicos, etc). Este sistema de cómputo opera en la microescala (resolución menor de 1 km). Utiliza un modelo de análisis de obstáculo, otro de análisis de rugosidad y otro de análisis orográfico, los que en conjunto después de ser aplicado a una estación meteorológica reconstruye el campo de viento para una región según la resolución escogida. El mismo fue utilizado para la confección del Atlas Eólico Europeo (1989).

Un esquema simple de la aplicación de los modelos del WAsP puede verse en la Figura 1. La flecha hacia arriba en la figura indica la aplicación de tres tipos de modelos a los datos de entrada de velocidad y dirección del viento, con el propósito de calcular y eliminar el efecto perturbador que producen sobre la medición los obstáculos que rodean la estación en un radio de 500 m, los cambios de rugosidad por sectores de dirección, y las variaciones en altura del terreno. Esto contribuye a obtener una climatología generalizada del viento en la región, que se conoce como atlas regional del viento, y es uno de los conceptos básicos del WAsP, siendo además el fichero a partir del cual se pueden extrapolar horizontal y verticalmente los datos de viento de la estación a otras áreas, climática y topográficamente semejantes, en un radio de poco más de 10 km.

Figura 1. 

Esquema simple de aplicación de los modelos del WAsP.

La flecha hacia abajo en la Figura 1 indica la aplicación inversa de los modelos del WAsP. Ahora el procedimiento consiste en incorporar el efecto perturbador que producen los obstáculos cercanos, los cambios de rugosidad y las variaciones en altura del terreno sobre el funcionamiento de la turbina eólica en el sitio escogido para su emplazamiento. Esto permite al modelo WAsP poder calcular la producción de energía de un aerogenerador emplazado en dicho lugar.

Para la obtención del mapa para Cuba se utilizaron 49 estaciones meteorológicas (Figura 2) de las 68 que integran la red nacional, seleccionadas de acuerdo al tipo de paisaje físico-geográfico y al criterio de semejanza climática y topográfica fundamentado en Soltura et al., 2007. De las 49 estaciones, 43 de ellas presentaban series de datos de viento comprendidas en el período 1970-2004 (30 a 35 años). Todos los datos fueron extraídos de la base de datos del Centro del Clima del INSMET.

Figura 2. 

Ubicación de las 49 estaciones meteorológicas utilizadas para obtener el mapa WAsP de potencial eólico de Cuba.

Como soporte el modelo WAsP utiliza para su modelación un mapa de rugosidad y orografía que se obtiene con la ayuda del utilitario WAsP Map Editor, un editor gráfico que, a diferencia de los sistemas de información geográfica (SIG), permite asignar valores de rugosidad a las distintas capas, tales como, tipos de vegetación, poblados y cuencas hidrográficas, que integran el mapa en formato DXFAutocad, el cual es importado por este editor. También con la ayuda del mismo, se puede superponer o sumar al mapa de rugosidad, un mapa de curvas de nivel u orografía para obtener finalmente el mapa en formato WAsP (orografía + rugosidad), que sirve de soporte digital al modelo WAsP (Figura 3). Este mapa contiene valores de rugosidad entre 0.0002 (ó 0.0) y 1.0 m, valores de altura entre 0 y 1960 m, con espaciamiento entre curvas de nivel de 10 m.

Figura 3. 

Mapa vectorial WAsP en formato digital, a escala 1: 250 000, preparado con el WAsP Map Editor. Proyección Cuba Norte.

El modelo WEST (Wind Energy Simulation Toolkit), como se ha planteado anteriormente, está basado en un enfoque de reducción de escala estadística-dinámica (Frey-Buness et al., 1995). La suposición básica del modelo es que el clima regional está asociado con una distribución específica de situaciones o patrones de tiempo a gran escala. El procedimiento de reducción de escala se ilustra en la Figura 4 y se resume en los principales pasos siguientes:

  1. Un conjunto de situaciones meteorológicas básicas (que en lo sucesivo denominaremos “clases”) se definen usando parámetros meteorológicos pertinentes, en el cual el viento geostrófico es el parámetro principal en la clasificación. La frecuencia de cada clase es determinada aplicando un análisis estadístico a los datos globales de larga data en una rejilla (NCEP/NCAR Reanalysis (National Centers for Environmental Prediction / National Center for Atmospheric Research), by Kalnay et al., 1996). Cada situación meteorológica es simplificada a un simple perfil vertical del estado atmosférico para toda la región (temperatura, viento, etc.).

  2. Para cada clase determinada en el primer punto, se realiza una simulación con el modelo de mesoescala MC (Canadian Mesoscale Compressible Community Model (Tanguay et al., 1990, Thomas et al., 1998), inicializado con el perfil atmosférico correspondiente, mientras las condiciones de fronteras laterales son mantenidas constante en el tiempo. El periodo de tiempo para la simulación debe ser suficientemente grande para que la atmosfera alcance su estado estacionario. La convergencia del modelo hacia el estado estacionario depende principalmente de la estabilidad del aire, la resolución del modelo y el estado inicial con el cual el modelo empieza a ejecutarse.

  3. El clima eólico a mesoescala se obtiene ponderando los resultados de la simulación de cada clase con su frecuencia de ocurrencia. En este paso se establece también una distribución de la frecuencia del viento por sectores de dirección e intervalo de rapidez (Distribución de frecuencia bivariada), la cual resulta indispensable como dato de entrada en la modelación en la microescala.

  4. Varia simulaciones en la microescala son ejecutadas para refinar los resultados. El modelo de microescala calcula las aceleraciones y desviaciones del viento debido a Colinas y rugosidad de la superficie. Los datos de entrada al modelo incluyen los datos de las propiedades de la superficie (elevación del terreno y uso de suelo) y la distribución de frecuencia bivariada mencionada en el paso 3. (Este paso no fue realizado para Cuba, pues no estaba contemplado en los objetivos finales del proyecto).

  5. Los resultados finales son ploteados utilizando herramientas similares a los de los SIGs para obtener un atlas de viento en una región dada.

Como puede verse de la formulación inicial del modelo WEST, este combina las 3 escalas meteorológicas (sinóptica, mesoescala y microescala), lo que le permite tener en cuenta muchos de los fenómenos que originan o modifican el flujo de viento en las distintas escalas, algo que no tuvieron en cuenta los otros modelos analizados aquí para la realización de los mapas de Cuba y constituye una debilidad en el objetivo de este trabajo para realizar la comparación.

Figura 4. 

Diagrama de flujo del modelo WEST para la elaboración del Atlas Eólico de Cuba.

Los reanálisis del NCEP/NCAR son seleccionados por ser el conjunto de datos global a largo plazo para los análisis de series temporales, debido a su calidad relativamente uniforme en el espacio y el tiempo y su libre acceso para el público. Los datos utilizados en este trabajo cubrieron 53 años (1958 - 2011) con intervalos cada 6 horas y están comprendidos en una rejilla de latitud - longitud que presenta 2.5 grados de espaciamiento y 17 niveles en la vertical (de 1000mb a 10mb).

Para la realización del mapa digital de terreno (Figura 5), la base de datos topográficos fue extraída del US Geophysical Survey (terrain elevation, land use, etc.) con 2 km de resolución.

Figura 5. 

Mapa Topográfico de Cuba para la simulación con el WEST.

La posterior validación del mapa WEST con mediciones correspondientes a la Red de Torres de Referencia Meteorológica (Roque et al., 2010) y estaciones meteorológicas de superficie, mostró que el promedio del Error Absoluto Medio (EMA) fue de 0.95 m/s, siendo todavía mayor para el nivel de 100m de altura, lo que repercutió negativamente en los valores bajos de la densidad de potencia media del viento para estos niveles.

Alonso y colaboradores (Alonso et al., 2018), introdujeron un módulo de pos procesamiento a las salidas numéricas del WEST para disminuir este error basado en un método de interpolación. En el mencionado trabajo, se seleccionó el método objetivo de Cressman como el de mejores resultados. Con esta nueva metodología, denominada WEST-C, el EMA para el nivel de 50m disminuyó a 0.19 m/s.

El Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL por sus siglas en inglés) de Estados Unidos mediante el proyecto SWERA (Solar and Wind Energy Resource Assessment) (UNEP, 2006) elaboró un mapa eólico de Cuba a 50m de altura con 1 km de resolución (Figura 6). El mismo está basado en el sistema WRAMS (Wind Resource Assessment and Mapping System) (Schwartz, 1999), el cual es una combinación de métodos analíticos, numéricos y empíricos que utilizan herramientas de mapeo de Sistemas de Información Geográfica (SIG).

Este mapa solo es utilizado en el trabajo para realizar comparaciones con los obtenidos por especialistas cubanos, ya que no se cuenta con la documentación detallada con la cual se realizó dicho mapa.