análisis de viabilidad de implantación de un parque...
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Autor: Darwin Casaliglla Ger
Tutor: Miguel Villarrubia López
Curs acadèmic: 2015 - 2016
Análisis de viabilidad de implantación de un parque
eólico en la provincia de Pichincha (Ecuador)
Màster en Energies Renovables i Sostenibilitat Energètica
INDICE GENERAL
1. ANTECEDENTES ..................................................................................................................... 1
2. OBJETO .................................................................................................................................. 3
3. ALCANCE ................................................................................................................................ 3
4. METODOLOGÍA ...................................................................................................................... 3
5. TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE LOS DATOS DE VIENTO ...................................................... 4
6. CARACTERIZACION ENERGETICA DEL VIENTO....................................................................... 7
6.1 Variación del viento con la altura ........................................................................................ 8
6.2 Potencia eólica disponible ................................................................................................. 12
6.3 Variación de la densidad con la altura .............................................................................. 12
6.4 Resultados de la caracterización del potencial eólico....................................................... 14
7. APLICACION DE LOS GENERADORES EOLICOS. CALCULO DE LA ENERGIA ELECTRICA
PRODUCIDA ................................................................................................................................. 16
8. RESULTADOS ....................................................................................................................... 18
8.1 Aerogenerador Enercon E82 ............................................................................................. 18
8.2 Aerogenerador Vestas V80 ............................................................................................... 20
8.3 Aerogenerador Gamesa G114 ........................................................................................... 22
8.4 Comparación entre aerogeneradores ............................................................................... 24
9. CONCLUSIONES ................................................................................................................... 24
10. BIBLIOGRAFIA .................................................................................................................. 25
ANEXO I. Atlas Eólico del Ecuador. Velocidad media anual del viento a 80m de altura ......... 26
ANEXO II. Atlas Eólico del Ecuador. Rugosidad del terreno .................................................... 27
ANEXO III. Especificaciones de los aerogeneradores. ............................................................. 28
Aerogenerador Enercon E82 E2 .............................................................................................. 28
Aerogenerador Vestas V80 2MW............................................................................................ 29
Aerogenerador Gamesa G114 2MW ....................................................................................... 30
ANEXO IV. Tablas de resultados Aerogenerador Enercon E82 ............................................... 31
ANEXO V. Tablas de resultados Aerogenerador Vestas V80 ................................................... 34
ANEXO VI. Tablas de resultados Aerogenerador Gamesa 114................................................ 37
ABSTRACT .................................................................................................................................... 40
1
1. ANTECEDENTES
El sector energético es pilar fundamental en la economía de todo país y está asociado a la satisfacción de las necesidades de los habitantes, éste debe ser construido en base a garantizar una seguridad de suministro, consumo eficiente de energía y sostenibilidad del ecosistema.
Las energías renovables son aquellas que provienen de recursos naturales inagotables y constituyen una fuente clave para el cumplimiento del acuerdo contra el cambio climático de París, donde los estados deberán fomentar la penetración de las mismas para lograr los comprometimientos de reducción de emisiones para que la temperatura no suba más de 2 grados.
En búsqueda de un mayor autoabastecimiento energético, el Gobierno de la República del Ecuador decidió en el año 2008 cambiar su matriz energética a un desarrollo del sector energético que esté basado en los recursos naturales renovables. Se prevé incrementar considerablemente la participación de las energías renovables en el mix energético, por lo que existe el Plan Maestro de Electrificación para impulsar proyectos de utilización de energías renovables, con la finalidad de la disminución del aporte de las centrales térmicas y evitar la importación de energía a través de la interconexión con Colombia y Perú, tal como se puede observar en el gráfico No. 1:
Gráfico No. 1 Participación de las diferentes tecnologías en el mix energético ecuatoriano. [Ministerio de Electricidad y Energías Renovables, 2008]
Los objetivos planteados para el 2016 están siendo logrados gracias a cambios en la visión política. La nueva Constitución del 208 fija al sector energético como un sector estratégico, así el Art. 313 dice que “El Estado se reserva el derecho de administrar, regular, controlar, y gestionar los sectores estratégicos”, se complementa con los artículos 339 “La inversión extranjera directa será complementaria a la nacional” y el art. 339 “El Estado promoverá la eficiencia energética, el desarrollo y uso de prácticas y tecnologías ambientalmente limpias y sanas, así como de energías renovables, diversificadas, de bajo impacto”. Además con el Mandato Constituyente No. 15 se fija una tarifa única a nivel nacional por cada tipo de consumo.
En el territorio ecuatoriano las fuentes de energía renovable tienen una alta viabilidad gracias a la riqueza en recursos naturales que posee el país, las energías de mayor
HIDRÁULICA; 49,66%TÉRMICA;
44,40%
INTERCONEXIÓN; 4,73%
BIOMASA; 1,20% 2007
HIDRÁULICA; 93,00%
TÉRMICA; 6,00%
EÓLICA Y BIOMASA;
1,00% 2016
2
potencial son la eólica, solar, la hidráulica y biomasa y los factores clave para su desarrollo se encuentran en el apoyo político, en la reducción de costos y en el desarrollo tecnológico.
La energía eólica es una de las fuentes de energía renovable más madura y eficiente actualmente. Ésta consiste en convertir la energía cinética del viento en energía eléctrica, a través del movimiento de las palas de un aerogenerador se produce trabajo mecánico de rotación que mueve un generador para producir electricidad. Evita el consumo y quema de combustibles fósiles disminuyendo la emisión de gases contaminantes y sus principales desventajas son la generación de ruido y la afectación visual.
El Ministerio de Electricidad y Energía Renovable emprendió campañas de medición de viento que permitirá verificar el potencial eólico de diversas zonas del país y la posible construcción de parques eólicos que constituyen fuentes de energía limpia. Por lo cual se elaboró mediante mapeo satelital el “Atlas Eólico del Ecuador” (ver anexo No. 1). El gráfico No. 2 es tomado de dicho atlas en el que se observa la velocidad media anual del viento a 80 m sobre el nivel del suelo.
Gráfico No. 2 Atlas Eólico del Ecuador. [Ministerio de Electricidad y Energías Renovables, 2008]
3
De acuerdo al gráfico No. 2 el área montañosa que comprende la cordillera de los Andes catalogada como la Región Sierra posee extensas zonas en las que la velocidad media anual del viento es considerable y constituye en una herramienta muy útil para identificar zonas candidatas para estudios de viento, y gracias a la disponibilidad de datos, se procede a seleccionar el sitio de estudio para este presente trabajo.
2. OBJETO
El objeto del presente trabajo es realizar el estudio de viabilidad de la implantación de un parque eólico en Ecuador, provincia de Pichincha, a partir de la información horaria de las características del viento de un lugar específico se determinará su potencial eólico, se estimará su producción de energía anual y se realizará el análisis técnico de su implementación.
3. ALCANCE
El presente documento constituye el análisis de prefactibilidad de un proyecto, es decir consiste en una primera investigación basada en cálculos de la estimación del potencial eólico del emplazamiento con tratamiento estadístico de los datos de viento para la caracterización del mismo y el predimensionado de un parque eólico junto con la estimación de la producción anual eléctrica.
El análisis de viabilidad se realiza considerando tres modelos distintos de aerogeneradores: Enercon E82, Vestas V80 y Gamesa G114. El generador Enercon E82 es de tecnología alemana con imanes permanentes acoplado directamente al generador eléctrico, síncrono de frecuencia variable sin gear box (caja de cambios) con control Pitch, su principal ventaja es girar a varias velocidades. Y los generadores Vestas y Gamesa con tecnologías similares, rotor de doble alimentación, generador asíncrono y con gear box acoplado al sistema. Se ha seleccionado tres aerogeneradores con potencia nominal similar con especificaciones y curvas de potencias distintas que permitirán observar su influencia en los resultados además que es una práctica común entre los diseñadores de eólica simular la producción de energía eléctrica con diferentes aerogeneradores.
4. METODOLOGÍA
La metodología de este documento posee la siguiente estructura:
1. Tratamiento estadístico de los datos de viento
A partir de la información obtenida del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología IHAMHI de Ecuador se dispone de datos horarios de velocidad de viento y se someten a un tratamiento estadístico para obtener su potencial eólico
2. Caracterización energética del viento
Obtener la ley de densidad de probabilidad de Weibull característica del sitio de estudio y determinar su potencia eólica disponible.
3. Aplicación de los aerogeneradores eólicos.
Se toman 3 tipos de aerogeneradores: Enercon E82, Vestas V80 y Gamesa G114 por sus distintas características para los cuales se determina la producción de energía eléctrica anual en función de su altura y clases de terreno.
4
5. TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE LOS DATOS DE VIENTO
Los datos de viento horarios para un año concreto han sido proporcionados por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología IHAMHI de Ecuador, de la estación ubicada en el Cerro Puntas, ubicado en la provincia de Pichincha, 0°11’21 S, 78°14’ O, lugar en el que se realizará el estudio y se propondrá la instalación del parque eólico luego de verificar su viabilidad. Estos datos han sido medidos a una altura de 10m (altura de la torre meteorológica).
Es importante indicar que los datos de viento para el presente estudio corresponden a un solo año, debido a que no existen datos suficientes que nos permitan caracterizar un año tipo. En este sitio creemos que su potencialidad eólica aparentemente es buena por lo mostrado en el Atlas Eólico sin embargo hace poco se ha empezado a realizar campañas de medición. Existen otros lugares en dónde si se tiene más años medidos pero se ha seleccionado este sitio por su riqueza mostrada en el Atlas y va bien para un análisis de prefactibilidad.
Gráfico No. 3 Ubicación estación meteorológica [Google Maps, 2016]
Se procede a realizar un tratamiento estadístico de los datos de la siguiente manera;
Agrupación y distribución de dichos datos en clases o categorías. Con esto se determinará la frecuencia de cada una de las clases, es decir el número de estos en cada categoría.
Por la facilidad de las herramientas informáticas para los cálculos correspondientes. el intervalo de la clase será de 1m/s. así se determina el número de clases. Además su precisión será mejor mientras más pequeño sea el intervalo de la clase. El centro de la clase se considera un número entero para facilitar la relación con las gráficas de los aerogeneradores que se tratará posteriormente.
5
Se calculan las frecuencias relativas, acumuladas y se las organiza en una tabla que contenga las clases, frecuencias y los cálculos mencionados anteriormente. Con estos se calcula la velocidad media, y la desviación estándar
Se grafica el histograma de frecuencias relativas el que permite interpretar la ley o función de distribución continua de probabilidad a partir de la forma que adopta el polígono de frecuencias.
Datos de viento en el Cerro Puntas, provincia de Pichincha Ecuador a una altura de 10m para un año. [INAMHI]
Centro
intervalo
Frecuencia de la clase
Frecuencia relativa
fi
Frecuencia relativa
acumulada fi vi fi vi2
Ni ni/N Fi
0 3 0,000 0,000 0,000 0,000
1 405 0,046 0,047 0,046 0,046
2 672 0,077 0,123 0,153 0,307
3 754 0,086 0,209 0,258 0,775
4 696 0,079 0,289 0,318 1,271
5 573 0,065 0,354 0,327 1,635
6 659 0,075 0,429 0,451 2,708
7 666 0,076 0,505 0,532 3,725
8 604 0,069 0,574 0,552 4,413
9 537 0,061 0,636 0,552 4,965
10 442 0,050 0,686 0,505 5,046
11 383 0,044 0,730 0,481 5,290
12 360 0,041 0,771 0,493 5,918
13 350 0,040 0,811 0,519 6,752
14 294 0,034 0,845 0,470 6,578
15 258 0,029 0,874 0,442 6,627
16 215 0,025 0,899 0,393 6,283
17 175 0,020 0,918 0,340 5,773
18 162 0,018 0,937 0,333 5,992
19 100 0,011 0,948 0,217 4,121
20 86 0,010 0,958 0,196 3,927
21 86 0,010 0,968 0,206 4,329
22 65 0,007 0,975 0,163 3,591
23 59 0,007 0,982 0,155 3,563
24 34 0,004 0,986 0,093 2,236
25 25 0,003 0,989 0,071 1,784
26 27 0,003 0,992 0,080 2,084
27 21 0,002 0,994 0,065 1,748
28 11 0,001 0,996 0,035 0,984
29 16 0,002 0,997 0,053 1,536
30 9 0,001 0,999 0,031 0,925
31 3 0,000 0,999 0,011 0,329
32 7 0,001 1,000 0,026 0,818
33 3 0,000 1,000 0,011 0,373
Tabla No.1 Agrupación de los datos y representación de las frecuencias.
6
La velocidad media y la desviación estándar para datos agrupados se calculan con:
⟨𝑣⟩ = ∑ 𝑓𝑖𝑣𝑖𝑘𝑖=1 (1)
𝜎 = √∑ 𝑓𝑖𝑣𝑖2 − ⟨𝑣⟩2𝑘
𝑖=1 (2)
Donde:
⟨𝑣⟩: es la velocidad media
fi: es la frecuencia relativa
𝜎: Desviación estándar o típica.
No. Horas totales 8760
Velocidad media <v> (m/s) 8,578
Desviación estándar σ (m/s) 5,734 𝝈
⟨𝒗⟩ 0,668
Tabla No. 2 Resultado del análisis estadístico correspondiente a los datos de viento de la Tabla No. 1 a 10m de altura
Gráfico No.4 Histograma de frecuencias relativas correspondientes a los datos de velocidad de viento de la Tabla No. 1
0,000
0,010
0,020
0,030
0,040
0,050
0,060
0,070
0,080
0,090
0,100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
Histograma de frecuencias relativas
7
6. CARACTERIZACION ENERGETICA DEL VIENTO
Se usa la ley de densidad de probabilidad de Weibull para la caracterización del viento, que facilita una expresión matemática para predecir el comportamiento de la velocidad del viento en un periodo de tiempo. Se ha comprobado experimentalmente que la velocidad del viento se ajusta a una distribución de la función densidad de probabilidad de Weibull.
𝑝(𝑣) =𝑘
𝑐(
𝑣
𝑐)
𝑘−1𝑒
−(𝑣
𝑐)
𝑘
(3)
Donde:
v: velocidad del viento (m/s)
p(v): función densidad de probabilidad de Weibull
c: factor de escala (m/s)
k: factor de forma que caracteriza la asimetría o sesgo de la función de probabilidad.
La función densidad de probabilidad de Weibull depende de dos factores (c y k) que son determinados a partir del método de mínimos cuadrados. Este método se utiliza cuando se dispone de gran cantidad de valores de la velocidad como es en este caso.
A partir de la expresión de las frecuencias acumuladas (F) y aplicando dos veces el logaritmo neperiano se procede al ajuste por mínimos cuadrados a la recta y=Ax+B, encontrándose A y B para luego determinar el valor de los factores c y k.
Luego de la regresión lineal las expresiones de A y B son:
𝐴 =∑ 𝑓𝑖𝑥𝑖𝑦𝑖−(∑ 𝑓𝑖𝑥𝑖)(∑ 𝑓𝑖𝑦𝑖)
∑ 𝑓𝑖𝑥𝑖2−(∑ 𝑓𝑖𝑥𝑖)2 (4)
𝐵 = ∑ 𝑓𝑖𝑦𝑖 − 𝐴 ∑ 𝑓𝑖𝑥𝑖 (5)
Las expresiones de k y c se obtienen a partir de:
𝑘 = 𝐴 (6)
𝑐 = 𝑒−(
𝐵
𝐴) (7)
La relación 𝝈
⟨𝒗⟩ que nos permite comprobar que los datos cumplen con la función
densidad de probabilidad de Weibull se calcula con:
𝜎
⟨𝑣⟩= [
Γ(1+2
𝑘)
Γ2(1+1
𝑘)
− 1]
1/2
(8)
Donde Г corresponde a la función gamma.
8
A 1,385 B -3,025
k 1,385 c (m/s) 8,880 𝝈
⟨𝒗⟩ 0,731
Tabla No. 3 Parámetros de caracterización de Weibull correspondientes a los datos de viento de la Tabla No. 1 a 10m de altura
Ya con estos parámetros, se procede a realizar la gráfica de la función densidad de probabilidad de Weibull, en la que se observa la similitud de su forma con el histograma de frecuencias real presentado en el gráfico No. 4
Gráfico No. 5 Función densidad de probabilidad de Weibull correspondiente a los datos de viento de la Tabla No. 1 a 10m de altura
En la tabla No. 2 y No. 3 existen los cocientes 𝝈
⟨𝒗⟩ que sirven para demostrar que los
datos de viento cumplen con la función densidad de probabilidad de Weibull. Según el análisis estadístico esta relación es igual a 0,668 y según Weibull es 0,731, por lo que se considera que los datos de viento cumplen con la caracterización de la función de Weibull ya que su diferencia es alrededor del 9% la que se considera dentro de lo permitido.
6.1 Variación del viento con la altura
Se refiere a la variación de la velocidad del viento horizontal con la altura sobre el suelo y depende de la estabilidad atmosférica, rugosidad del terreno y la orografía. En el caso de la estabilidad atmosférica se la considera neutra, es decir que la temperatura del aire es constante y no ejerce ningún efecto sobre la velocidad, debido a que la influencia de la temperatura es mínima a la altura de los aerogeneradores. La rugosidad del terreno varía con el tipo de suelo y representa la disminución de la velocidad del viento a medida que se aproxima a la superficie.
En el Atlas Eólico de Ecuador, existe un apartado en el que se desarrolla el gráfico de rugosidades del terreno (ver anexo 2).
0,000
0,010
0,020
0,030
0,040
0,050
0,060
0,070
0 5 10 15 20 25 30 35
Función densidad probabilidad Weibull
9
Gráfico No. 6 Rugosidad del terreno en estudio, Atlas Eólico de Ecuador. . [Ministerio de Electricidad y Energías Renovables, 2008]
Se puede observar en el mismo que la rugosidad del punto de estudio está entre 0,0024 y 0,055, siendo su promedio 0,0287 ~ 0,03.
Sin embargo debido a que se puede tener un error no despreciable al considerar la rugosidad del terreno con el método anterior, se procede a realizar el cálculo con tres clases de terreno, que se muestran en la tabla No. 4, clases que han sido realizadas por el Atlas Eólico Europeo
10
Clase de rugosidad
Longitud de la rugosidad
(z0) (m)
Tipo de terreno
0 0-0,0007 Superficie de agua. Terreno abierto, superficie lisa
0,5 0,0007 – 0,009 Pistas de hormigón (aeropuerto), césped.
1 0,009 – 0,04 Campos abiertos sin cercados ni setos. Edificios muy dispersos. Colinas suavemente redondeadas.
Tabla No. 4 Clases y longitudes de rugosidades. [Atlas Eólico Europeo]
Para el caso de velocidades medias anuales se utiliza la siguiente expresión:
𝑣′
𝑣= (
𝑧′
𝑧)
𝛼 (9)
Donde:
v': Velocidad a la altura z’
α: Coeficiente que depende de la rugosidad del terreno
Los resultados de este modelo son aproximados y se utiliza ya que se carece de datos reales medidos a la altura requerida.
𝛼 = 0,24 + 0,04𝑙𝑛𝑧𝑜 + 0,003(ln 𝑧𝑜)2 (10)
Donde:
𝑧𝑜: Rugosidad del terreno (m)
Hay que considerar que la fórmula anterior es aplicable a rugosidades de hasta zo = 0,1 (m).
4.4 Variación de los parámetros de Weibull con la altura
Para los parámetros de Weibull se utilizan las siguientes ecuaciones:
𝑘′ = 𝑘 (1−0,088 𝑙𝑛(
𝑧
10)
1−0,088 𝑙𝑛(𝑧′
10)) (11)
𝑐´ =𝑣′
Γ(1+1
𝑘′) (12)
Donde:
k' factor de forma a la altura z’
c’ factor de escala (m/s) a la altura z’
z altura en la cual se tienen los datos, en nuestro caso equivale a 10m.
11
A continuación se presentan en la tabla No. 5 los resultados de las velocidades, factores k y c de Weibull a alturas de hasta 100m, correspondientes a las clases de rugosidad mencionadas en la tabla No. 4
z' v' k' c'
Clase terreno 0 10 8,578 1,385 9,396
zo 0,001 20 9,237 1,475 10,211
α 0,107 30 9,646 1,533 10,713
40 9,947 1,578 11,080
50 10,187 1,614 11,371
60 10,388 1,645 11,613
70 10,560 1,671 11,821
80 10,712 1,695 12,003
90 10,848 1,717 12,166
100 10,970 1,737 12,312
z' v' k' c'
Clase terreno 0,5 10 8,578 1,385 9,396
zo 0,009 20 9,310 1,475 10,291
α 0,118 30 9,767 1,533 10,847
40 10,104 1,578 11,255
50 10,374 1,614 11,580
60 10,600 1,645 11,851
70 10,795 1,671 12,084
80 10,967 1,695 12,289
90 11,120 1,717 12,472
100 11,260 1,737 12,637
z' v' k' c'
Clase terreno 1 10 8,578 1,385 9,396
zo 0,04 20 9,467 1,475 10,465
α 0,142 30 10,030 1,533 11,139
40 10,449 1,578 11,639
50 10,786 1,614 12,040
60 11,070 1,645 12,376
70 11,315 1,671 12,666
80 11,532 1,695 12,923
90 11,727 1,717 13,152
100 11,904 1,737 13,361
Tabla No. 5 Velocidad y factores de Weibull a ciertas alturas dependiendo de su rugosidad.
12
6.2 Potencia eólica disponible
El viento puede aprovecharse para producir energía por su energía cinética, que puede transformarse en energía mecánica y gracias a un generador en energía eléctrica.
La potencia eólica disponible es proporcional a la densidad del aire, es decir en general a mayor altitud menor energía disponible a igual velocidad del viento, es proporcional al área barrida por el rotor y es proporcional al cubo de la velocidad del viento.
La potencia eólica disponible por metro de área barrida para un determinado periodo de tiempo se calcula con la expresión:
𝑃
𝐴=
1
2𝜌𝐹𝑒⟨𝑣⟩3 (13)
Donde:
𝑃
𝐴: Potencia media eólica disponible (W/m2)
ρ: Densidad del aire (kg/m3)
Fe: Factor de energía o de irregularidad
⟨𝑣⟩3: Cubo de la velocidad media.
Como se considera que los datos de viento cumplen con la función densidad de probabilidad de Weibull, el factor de energía o factor de irregularidad viene dado por la expresión:
𝐹𝑒 =Γ(1+
3
𝑘)
Γ3(1+1
𝑘) (14)
6.3 Variación de la densidad con la altura
La expresión de la potencia eólica disponible dada en el apartado 4.5 es aplicable para la lugares en condiciones estándar, es decir con ρ = 1,225 kg/m3 y temperatura igual a 15°C. Cuando las condiciones del lugar no cumplen con éstas, se deber realizar una corrección de la densidad para el sitio de estudio.
Gráfico No. 7 Orografía del sector del Cerro Puntas [Google Maps, 2016]
13
El Cerro Puntas se encuentra a una altura de 4038m y su temperatura media es de 9°C. Con estos parámetros se realiza la corrección de la densidad del aire, con la siguiente expresión:
𝜌 = 1,225 (288
𝑡+273) 𝑒
−(ℎ
8435) (15)
Donde:
ρ: Densidad del aire corregida (kg/m3)
t: Temperatura (°C)
h: altura sobre el nivel del mar (m)
Obteniendo una densidad igual a ρ = 0,775kg/m3 para el sitio de estudio y se procede a calcular la potencia disponible, que se muestra en la tabla a continuación.
z' v' Fe P/A
(W/m2)
Clase terreno 0 10 8,578 3,079 752,973
zo 0,001 20 9,237 2,787 851,281
α 0,107 30 9,646 2,632 915,519
40 9,947 2,529 964,458
50 10,187 2,452 1004,487
60 10,388 2,391 1038,613
70 10,560 2,342 1068,509
80 10,712 2,299 1095,210
90 10,848 2,263 1119,403
100 10,970 2,231 1141,569
z' v' Fe P/A
(W/m2)
Clase terreno 0,5 10 8,578 3,079 752,973
zo 0,009 20 9,310 2,787 871,530
α 0,118 30 9,767 2,632 950,274
40 10,104 2,529 1010,886
50 10,374 2,452 1060,840
60 10,600 2,391 1103,684
70 10,795 2,342 1141,405
80 10,967 2,299 1175,238
90 11,120 2,263 1206,007
100 11,260 2,231 1234,290
14
z' v' Fe P/A
(W/m2)
Clase terreno 1 10 8,578 3,079 752,973
zo 0,04 20 9,467 2,787 916,476
α 0,142 30 10,030 2,632 1029,112
40 10,449 2,529 1117,841
50 10,786 2,452 1192,225
60 11,070 2,391 1256,890
70 11,315 2,342 1314,466
80 11,532 2,299 1366,604
90 11,727 2,263 1414,417
100 11,904 2,231 1458,694
Tabla No. 6 Potencia eólica disponible para los diferentes terrenos y alturas.
6.4 Resultados de la caracterización del potencial eólico
Con las tablas mostradas anteriormente, se procede a realizar las gráficas de las diferentes variables en función de su altura y tipo de terreno, obteniéndose:
Gráfico No. 8 Variación de la velocidad con la altura y tipo de terreno
8
9
9
10
10
11
11
12
12
13
0 20 40 60 80 100 120
Vel
oci
dad
(m
/s)
Altura (m)
Velocidad (m/s)
Terreno Clase 0
Terreno Clase 0,5
Terreno Clase 1
15
Gráfico No. 9 Variación del factor de escala c con la altura y tipo de terreno
Gráfico No. 10 Variación del factor de energía FE con la altura y tipo de terreno
9
10
10
11
11
12
12
13
13
14
14
0 20 40 60 80 100 120
c (m
/s)
Altura (m)
Factor de escala c (m/s)
Terreno Clase 0
Terreno Clase 0,5
Terreno Clase 1
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
0 20 40 60 80 100 120
Fe
Altura (m)
Factor de energía o irregularidad Fe
Terreno Clase 0
Terreno Clase 0,5
Terreno Clase 1
16
Gráfico No. 11 Variación de la potencia eólica disponible (W/m2) con la altura y tipo de terreno
7. APLICACION DE LOS GENERADORES EOLICOS. CALCULO DE LA ENERGIA ELECTRICA PRODUCIDA
Los aerogeneradores son equipos que convierten la energía cinética del viento en energía eléctrica. Su principio de funcionamiento se basa en aprovechar la energía eólica y transformarla en energía eléctrica. La energía cinética que contiene el viento es muy elevada, sin embargo, no puede ser extraída en su totalidad por los aerogeneradores. El límite de Betz lo explica expresando que la máxima potencia que puede extraerse de un flujo de aire con una turbina ideal es igual al 59.3 % de la potencia del flujo incidente (potencia disponible). Hoy en día, un aerogenerador aprovecha alrededor del 40% de la energía almacenada en el viento.
El límite de Betz es sólo una aproximación al problema de determinar la potencia que puede obtenerse de una eólica de eje horizontal, es una simplificación ya que no tiene presente algunos aspectos existentes en la práctica tales como la resistencia aerodinámica de las palas, la pérdida de energía por turbulencia de la estela, la compresibilidad del aire y la propia interferencia entre las palas.
Para este estudio, se presentan 3 tipos de aerogeneradores con su curva de Potencia característica. Como se trata de un parque eólico, la potencia nominal de éstos esta alrededor de 2000 kW. Las especificaciones de estos aerogeneradores se encuentran en el Anexo III.
Una vez caracterizado el viento a diferentes alturas y diferentes clases de terreno, y con las curvas características de estos aerogeneradores se procede a realizar el cálculo de la energía anual que entregaría cada aerogenerador bajo cierta configuración.
Se presenta a continuación un ejemplo de cálculo de la energía anual producida por el aerogenerador Enercon E82, para un terreno de clase 0 a altura de 100m, según la Tabla No. 5 se tiene que bajo esos parámetros, k = 1,737 y c = 12,312.
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
0 20 40 60 80 100 120
Po
ten
cia
eólic
a (w
/m2
)
Altura (m)
Potencia eólica disponible (W/m2)
Terreno Clase 0
Terreno Clase 0,5
Terreno Clase 1
17
La función probabilidad de Weibull es:
𝑝(𝑣) =𝑘
𝑐(
𝑣
𝑐)
𝑘−1𝑒
−(𝑣
𝑐)
𝑘
(16)
Reemplazando datos se tiene:
𝑝(𝑣) = 0,022(𝑣)0,737𝑒−0,013𝑣1,737 (17)
Esta ecuación multiplicando por el número de horas totales al año (8760 h) nos da la probabilidad de tener cierta velocidad a lo largo de todo el año, obteniendo:
𝑝(𝑣) = 172,92(𝑣)0,737𝑒−0,013𝑣1,737 (18)
Con lo cual se procede a realizar una tabla junto con los datos del aerogenerador. La función de probabilidad de Weibull se multiplica por las potencias características del aerogenerador obteniendo la energía producida por cada intervalo de velocidad. La sumatoria nos dará la energía total anual producida por el aerogenerador, como se muestra en la tabla No. 10
v(m/s) P(v) P(v)
(h/año) PN
(KW) E
(kWh ) v(m/s) P(v) P(v)
(h/año) PN
(KW) E
(kWh )
0 0,000 0,000 0 0,0 14 0,044 389,294 2050 798052,2
1 0,022 191,706 0 0,0 15 0,040 349,333 2050 716133,1
2 0,035 310,195 3 930,6 16 0,035 309,950 2050 635397,9
3 0,046 400,466 25 10011,7 17 0,031 272,060 2050 557723,8
4 0,053 468,221 82 38394,1 18 0,027 236,351 2050 484519,6
5 0,059 516,098 174 89801,0 19 0,023 203,301 2050 416766,5
6 0,062 546,120 321 175304,7 20 0,020 173,204 2050 355068,3
7 0,064 560,260 532 298058,2 21 0,017 146,199 2050 299708,6
8 0,064 560,570 815 456864,8 22 0,014 122,297 2050 250709,3
9 0,063 549,183 1180 648036,0 23 0,012 101,409 2050 207887,8
10 0,060 528,252 1580 834638,3 24 0,010 83,371 2050 170910,2
11 0,057 499,886 1810 904793,6 25 0,008 67,970 2050 139338,7
12 0,053 466,083 1982 923776,3 26 0,006 54,962 0 0,0
13 0,049 428,676 2050 878786,1 27 0,005 44,088 0 0,0
E anual (MWh) 10.291,6
HEQ 5.020,3
Tabla No. 7 Ejemplo de cálculo Energía producida por un aerogenerador Enercon a una altura de 100m en un terreno clase 0.
Las HEQ son las horas equivalentes que funcionaría el aerogenerador para producir la misma energía a la potencia nominal. En este caso es igual a 5020 horas al año. Las tablas con los resultados de la función densidad probabilidad de Weibull y las energías anuales producidas por los diferentes aerogeneradores se encuentran en los Anexos IV, V y VI.
.
18
8. RESULTADOS
El resumen y gráficos de los cálculos se presentan a continuación:
8.1 Aerogenerador Enercon E82
Clase del terreno
0 0,5 1
50m 9.423,2 9.536,0 9.758,1
60m 9.648,0 9.771,0 10.008,7
70m 9.840,2 9.971,0 10.219,2
80m 10.008,2 10.145,1 10.400,3
90m 10.157,4 10.299,1 10.558,6
100m 10.291,6 10.437,2 10.698,9
Tabla No. 8 Energía (MWh) producida al año a diferentes alturas y clases de terreno
Grafico No. 12 Energía (MWh) anual producida por aerogenerador Enercon Pn=2050KW
8.500,0
9.000,0
9.500,0
10.000,0
10.500,0
11.000,0
0 0,5 1
Ener
gía
An
ual
(M
Wh
)
Clase de terreno
Energía Anual (MWh)Enercon E82
50(m)
60(m)
70(m)
80(m)
90(m)
100 (m)
19
Clase del terreno
0 0,5 1
50m 4.596,7 4.651,7 4.760,1
60m 4.706,4 4.766,3 4.882,3
70m 4.800,1 4.863,9 4.985,0
80m 4.882,0 4.948,8 5.073,3
90m 4.954,8 5.024,0 5.150,5
100m 5.020,3 5.091,3 5.219,0
Tabla No. 9 HEQ al año a diferentes alturas y clases de terreno
Grafico No. 13 HEQ producida por aerogenerador Enercon Pn=2050KW
8.500,0
9.000,0
9.500,0
10.000,0
10.500,0
11.000,0
0 0,5 1
Ener
gía
An
ual
(M
Wh
)
Clase de terreno
Energía Anual (MWh)Enercon E82
50(m)
60(m)
70(m)
80(m)
90(m)
100 (m)
20
8.2 Aerogenerador Vestas V80
Clase del terreno
0 0,5 1
50m 8.595,3 8.710,5 8.939,1
60m 8.812,4 8.938,7 9.185,2
70m 8.998,5 9.133,5 9.392,9
80m 9.161,5 9.303,6 9.572,1
90m 9.306,6 9.454,4 9.729,3
100m 9.437,4 9.590,0 9.869,1
Tabla No. 10 Energía (MWh) producida al año a diferentes alturas y clases de terreno
Grafico No. 14 Energía (MWh) anual producida por aerogenerador Vestas Pn=2000KW
7.500,0
8.000,0
8.500,0
9.000,0
9.500,0
10.000,0
0 0,5 1
Ener
gía
An
ual
(M
Wh
)
Clase de terreno
Energía Anual (MWh)Vestas V80
50(m)
60(m)
70(m)
80(m)
90(m)
100 (m)
21
Clase del terreno
0 0,5 1
50m 4.192,8 4.249,0 4.360,5
60m 4.298,7 4.360,3 4.480,6
70m 4.389,5 4.455,4 4.581,9
80m 4.469,0 4.538,3 4.669,3
90m 4.539,8 4.611,9 4.746,0
100m 4.603,6 4.678,0 4.814,2
Tabla No. 11 HEQ al año a diferentes alturas y clases de terreno
Grafico No. 15 HEQ producida por aerogenerador Vestas Pn=2000KW
3.800,0
3.900,0
4.000,0
4.100,0
4.200,0
4.300,0
4.400,0
4.500,0
4.600,0
4.700,0
4.800,0
4.900,0
0 0,5 1
Ho
ras
equ
ival
ente
s (h
)
Clase de terreno
Horas equivalentes al añoVestas V80
50(m)
60(m)
70(m)
80/m)
90(m)
100(m)
22
8.3 Aerogenerador Gamesa G114
Clase del terreno
0 0,5 1
50m 11.293,5 11.375,4 11.530,3
60m 11.502,6 11.589,3 11.748,4
70m 11.679,3 11.769,0 11.928,5
80m 11.832,1 11.923,6 12.080,9
90m 11.966,5 12.058,9 12.212,3
100m 12.086,4 12.179,0 12.327,1
Tabla No. 12 Energía (MWh) producida al año a diferentes alturas y clases de terreno
Grafico No. 16 Energía anual producida por aerogenerador Gamesa Pn=2000KW
10.600,0
10.800,0
11.000,0
11.200,0
11.400,0
11.600,0
11.800,0
12.000,0
12.200,0
12.400,0
12.600,0
0 0,5 1
Ener
gía
An
ual
(M
Wh
)
Clase de terreno
Energía Anual (MWh)Gamesa G114
50(m)
60(m)
70(m)
80(m)
90(m)
100 (m)
23
Clase del terreno
0 0,5 1
50m 5.509,0 5.549,0 5.624,5
60m 5.611,0 5.653,3 5.730,9
70m 5.697,2 5.741,0 5.818,8
80m 5.771,7 5.816,4 5.893,1
90m 5.837,3 5.882,4 5.957,2
100m 5.895,8 5.941,0 6.013,2
Tabla No. 13 HEQ al año a diferentes alturas y clases de terreno
Grafico No. 17 HEQ producida por aerogenerador Gamesa Pn=2000KW
5.200,0
5.300,0
5.400,0
5.500,0
5.600,0
5.700,0
5.800,0
5.900,0
6.000,0
6.100,0
0 0,5 1
Ho
ras
equ
ival
ente
s (h
)
Clase de terreno
Horas equivalentes al añoGamesa G114
50(m)
60(m)
70(m)
80/m)
90(m)
100(m)
24
8.4 Comparación entre aerogeneradores
Grafico No. 18 Comparación de las horas equivalentes producidas por 3 aerogeneradores a diferentes alturas y clases de terreno
Esta gráfica nos permite visualizar el comportamiento de los diferentes aerogeneradores a distintas alturas y clases de terreno. La curva del Aerogenerador Gamesa G114 es la que presenta más horas de funcionamiento al año a plena carga, con lo cual se obtendrá más energía generada. El fabricante recomienda instalar el buje a una altura de 80m obteniendo 5.816 horas de funcionamiento al año. Sin embargo si se instala el buje a una altura de 100m, las horas de funcionamiento al año ascenderán a 5.941. Ésta diferencia de horas nos da un incremento de 255 MWh al año. En este estudio no se realizará el análisis económico debido a la complejidad del mismo y en éste caso habría que analizar si el incremento de 255 MWh compensa incrementar el tamaño de la torre y los gastos debidos al montaje de la misma.
9. CONCLUSIONES
Las principales conclusiones se muestran a continuación:
Para el emplazamiento en concreto, Cerro Puntas ubicado en Ecuador, con el tratamiento estadístico de los datos de viento y su caracterización a diferentes alturas, se considera una zona potencialmente atractiva eólicamente, debido a su potencial eólico que está comprendido entre 750 W/m2 y 1400 W/m2 (10-100 m de altura) para diferentes tipos de terreno, lo que se visualiza en su alta producción de energía anual.
Buenos emplazamientos eólicos en España registran una media de funcionamiento de aproximadamente 2.500 horas equivalentes anuales. Nuestro sitio de estudio está sobre las 5.000 horas equivalentes al año, permitiendo corroborar el punto anterior. Esto se justifica debido a la velocidad media anual de 8,6 m/s a 10 m de altura que es muy superior a lugares en España en los que se encuentran parques eólicos.
4000
4500
5000
5500
6000
6500
50(m) 60(m) 70(m) 80/m) 90(m) 100(m)
Ho
ras
Equ
ival
ente
s (H
EQ)
al a
ño
Altura del buje (m)
Horas equivalentes al año
Enercon Clase 0
Vestas Clase 0
Gamesa Clase 0
Enercon Clase 0,5
Vestas Clase 0,5
Gamesa Clase 0,5
Enercon Clase 1
Vestas Clase 1
Gamesa Clase 1
25
Este estudio está hecho para un solo aerogenerador. Sin embargo un parque eólico de éstas características deberá estar formado por 25 – 30 aerogeneradores para compensar los diferentes costes que conlleva la instalación de los mismos, explicado por la economía de escala, en la cual cuanto mayor es el volumen de producción el peso de los costes fijos se reducen y en consecuencia los costes unitarios disminuyen. Si es el caso, bastaría con multiplicar la energía obtenida de un aerogenerador por el número de aerogeneradores y considerar un factor de sombra entre 5% y 10%. Así por ejemplo si se consideran 25 aerogeneradores Gamesa G114 a 80m producirían al año 11,9 x 25 x 0,95 = 282,6 GWh de energía.
No se ha considerado el análisis de inversión económica en este estudio por su complejidad, ya que existen muchos factores que inciden en este tipo de costes, por ejemplo saber si se cuenta con la infraestructura suficiente para subir las palas y las turbinas, conocer a que distancia se encuentra la red de alta tensión ecuatoriana y su dificultad de conexión y otros factores que inciden en los costes, por lo que se ha decidido limitarnos a hacer el análisis técnico del emplazamiento.
Se recomienda realizar estudios de simulación de campos de velocidades en los que se considera la orografía del terreno.
Extender campañas de medición en el lugar durante el tiempo suficiente mediante la instalación de una o varias torres meteorológicas con la instrumentación precisa situada a diferentes alturas: 25, 50 y 80m. Con el procesamiento de los datos obtenidos y su análisis (tal como se ha realizado en este estudio) se acortará la incertidumbre presentada.
Se deberá analizar los vientos extremos y la intensidad de la turbulencia, esta información es necesaria para seleccionar el aerogenerador más adecuado al emplazamiento garantizando su vida útil.
Se deberá analizar la infraestructura necesaria (vías de acceso), la logística de la instalación, la distancia y dificultad de interconexión a la red eléctrica ecuatoriana.
10. BIBLIOGRAFIA
VILLARRUBIA, López Miguel. Ingeniería de la energía eólica. Barcelona, Marcombo, 2012.
Ministerio de Electricidad y Energías Renovables. Atlas Eólico del Ecuador. 2013.
TROEN, Ib; LUNDTANG, Erik. Atlas Eólico Europeo. Roskilde: Risø National Laboratory, 1990.
AWS Scientific Inc and National Renewable Energy Laboratory. Wind Resource Assessment Handbook, 1997.
The New York State Energy Research and Development Authority, Wind Resource Assessment Handbook, 2010.
Ministerio de Industria, Turismo y Comercio y IDEA. Manuales de Energías Renovables, tomo 3, Energía Eólica. Madrid, 2006.
26
ANEXO I. Atlas Eólico del Ecuador. Velocidad media anual del viento a 80m de altura
27
ANEXO II. Atlas Eólico del Ecuador. Rugosidad del terreno
28
ANEXO III. Especificaciones de los aerogeneradores.
Aerogenerador Enercon E82 E2
29
Aerogenerador Vestas V80 2MW
30
Aerogenerador Gamesa G114 2MW
31
ANEXO IV. Tablas de resultados Aerogenerador Enercon E82 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 0 Clase del terreno 0,5
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
intervalo
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
1 274,099 250,891 232,114 216,485 203,196 191,706 266,320 242,812 223,864 208,146 194,822 183,333
2 402,699 377,691 356,893 339,162 323,764 310,195 391,732 365,981 344,646 326,520 310,828 297,038
3 488,404 465,388 445,831 428,850 413,863 400,466 475,872 451,736 431,307 413,630 398,079 384,219
4 543,984 524,780 508,114 493,384 480,182 468,221 531,083 510,476 492,669 476,989 462,984 450,334
5 575,699 561,145 548,202 536,529 525,886 516,098 563,353 547,226 532,958 520,148 508,517 497,858
6 587,956 578,274 569,353 561,079 553,360 546,120 576,861 565,548 555,214 545,696 536,870 528,636
7 584,414 579,409 574,441 569,577 564,846 560,260 575,059 568,469 562,091 555,960 550,079 544,439
8 568,308 567,513 566,174 564,496 562,603 560,570 560,992 558,750 556,089 553,197 550,181 547,104
9 542,545 545,330 547,135 548,263 548,904 549,183 537,403 538,950 539,592 539,626 539,236 538,540
10 509,721 515,379 519,756 523,218 525,998 528,252 506,750 511,430 514,855 517,397 519,290 520,691
11 472,121 479,933 486,282 491,566 496,043 499,886 471,207 478,330 483,972 488,548 492,321 495,472
12 431,708 440,991 448,729 455,327 461,051 466,083 432,658 441,549 448,841 454,962 460,190 464,716
13 390,130 400,271 408,862 416,299 422,843 428,676 392,694 402,732 411,137 418,333 424,598 430,123
14 348,729 359,201 368,177 376,031 383,013 389,294 352,626 363,261 372,297 380,138 387,052 393,225
15 308,554 318,930 327,903 335,819 342,909 349,333 313,493 324,266 333,519 341,631 348,850 355,353
16 270,394 280,342 289,007 296,702 303,634 309,950 276,090 286,630 295,763 303,833 311,069 317,631
17 234,803 244,084 252,216 259,475 266,046 272,060 240,989 251,015 259,765 267,547 274,567 280,969
18 202,133 210,591 218,037 224,712 230,779 236,351 208,571 217,883 226,060 233,371 239,999 246,071
19 172,568 180,117 186,787 192,789 198,260 203,301 179,053 187,524 195,000 201,716 207,829 213,452
20 146,155 152,766 158,625 163,911 168,743 173,204 152,518 160,082 166,787 172,833 178,356 183,452
21 122,836 128,524 133,577 138,145 142,329 146,199 128,941 135,584 141,491 146,836 151,732 156,262
22 102,473 107,285 111,568 115,446 119,003 122,297 108,221 113,962 119,083 123,729 127,995 131,951
23 84,871 88,879 92,449 95,685 98,655 101,409 90,193 95,083 99,455 103,430 107,086 110,483
24 69,803 73,088 76,017 78,672 81,110 83,371 74,657 78,764 82,443 85,792 88,878 91,749
25 57,020 59,673 62,036 64,179 66,146 67,970 61,388 64,791 67,843 70,624 73,190 75,579
26 46,270 48,379 50,256 51,956 53,516 54,962 50,152 52,935 55,432 57,710 59,812 61,771
27 37,305 38,955 40,421 41,747 42,963 44,088 40,714 42,961 44,977 46,816 48,514 50,096
28 29,887 31,157 32,282 33,299 34,228 35,087 32,849 34,640 36,246 37,710 39,062 40,321
29 23,796 24,756 25,605 26,369 27,066 27,709 26,344 27,753 29,015 30,165 31,225 32,213
30 18,832 19,544 20,172 20,734 21,245 21,715 21,003 22,096 23,074 23,965 24,785 25,547
31 14,815 15,332 15,786 16,190 16,556 16,891 16,648 17,485 18,232 18,911 19,536 20,115
32 11,587 11,954 12,273 12,555 12,810 13,042 13,121 13,753 14,315 14,825 15,293 15,726
33 9,011 9,263 9,480 9,671 9,842 9,997 10,283 10,753 11,170 11,546 11,891 12,209
32
Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 1 Clase del terreno 0
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
intervalo
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
1 250,400 226,379 207,174 191,357 178,035 166,617 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
2 369,203 342,069 319,771 300,966 284,791 270,664 1208,1 1133,1 1070,7 1017,5 971,3 930,6
3 449,990 423,699 401,631 382,679 366,117 351,448 12210,1 11634,7 11145,8 10721,2 10346,6 10011,7
4 504,244 480,879 460,863 443,377 427,869 413,953 44606,7 43031,9 41665,3 40457,4 39374,9 38394,1
5 537,428 518,139 501,245 486,213 472,672 460,355 100171,6 97639,2 95387,1 93356,0 91504,2 89801,0
6 553,278 538,611 525,405 513,392 502,368 492,181 188733,8 185625,9 182762,3 180106,4 177628,5 175304,7
7 554,841 544,912 535,596 526,848 518,614 510,844 310908,3 308245,7 305602,5 303014,9 300498,3 298058,2
8 544,797 539,415 533,916 528,439 523,053 517,792 463171,2 462523,4 461431,6 460064,3 458521,2 456864,8
9 525,563 524,323 522,373 519,992 517,345 514,532 640203,1 643489,7 645619,1 646950,1 647706,6 648036,0
10 499,323 501,684 502,882 503,294 503,154 502,614 805359,7 814299,5 821215,1 826684,6 831076,2 834638,3
11 468,025 473,375 477,239 480,058 482,112 483,587 854538,4 868678,2 880170,5 889735,1 897837,0 904793,6
12 433,381 441,084 447,098 451,895 455,782 458,963 855644,9 874044,5 889380,9 902458,9 913803,5 923776,3
13 396,864 406,301 413,946 420,281 425,618 430,174 799767,3 820555,7 838166,1 853412,2 866828,7 878786,1
14 359,707 370,305 379,090 386,533 392,945 398,539 714893,5 736362,1 754762,2 770863,9 785175,8 798052,2
15 322,918 334,165 343,643 351,800 358,931 365,243 632535,2 653805,5 672200,2 688429,3 702963,8 716133,1
16 287,290 298,751 308,532 317,050 324,581 331,317 554307,4 574701,0 592464,3 608238,4 622449,8 635397,9
17 253,424 264,739 274,498 283,077 290,730 297,632 481345,6 500372,7 517042,5 531923,5 545395,0 557723,8
18 221,744 232,632 242,107 250,503 258,047 264,899 414372,1 431711,8 446975,5 460659,7 473096,4 484519,6
19 192,527 202,781 211,771 219,794 227,047 233,674 353763,9 369239,1 382914,2 395216,8 406433,5 416766,5
20 165,921 175,399 183,763 191,272 198,099 204,367 299618,2 313169,6 325181,3 336017,5 345922,3 355068,3
21 141,973 150,588 158,236 165,138 171,444 177,259 251814,2 263473,6 273832,5 283197,6 291774,4 299708,6
22 120,645 128,360 135,244 141,486 147,212 152,514 210068,9 219934,7 228714,8 236664,7 243955,7 250709,3
23 101,839 108,652 114,760 120,322 125,443 130,202 173985,6 182201,4 189520,5 196153,9 202242,9 207887,8
24 85,408 91,349 96,698 101,585 106,101 110,311 143095,4 149831,3 155834,4 161277,1 166275,1 170910,2
25 71,178 76,298 80,923 85,163 89,093 92,766 116891,2 122329,2 127174,4 131566,5 135599,2 139338,7
26 58,956 63,318 67,272 70,906 74,283 77,447 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
27 48,542 52,218 55,560 58,639 61,507 64,199 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
28 39,734 42,801 45,595 48,176 50,583 52,848 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
29 32,339 34,872 37,185 39,324 41,323 43,206 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
30 26,173 28,246 30,140 31,896 33,538 35,087 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
31 21,067 22,747 24,284 25,710 27,045 28,305 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
32 16,866 18,215 19,450 20,597 21,671 22,686 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
33 13,432 14,505 15,488 16,401 17,257 18,066 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
33
Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 0,5 Clase del terreno 1
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
intervalo
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
2 1175,2 1097,9 1033,9 979,6 932,5 891,1 1107,6 1026,2 959,3 902,9 854,4 812,0
3 11896,8 11293,4 10782,7 10340,8 9952,0 9605,5 11249,7 10592,5 10040,8 9567,0 9152,9 8786,2
4 43548,8 41859,1 40398,8 39113,1 37964,7 36927,3 41348,0 39432,1 37790,8 36356,9 35085,3 33944,2
5 98023,3 95217,3 92734,7 90505,8 88481,9 86627,3 93512,4 90156,1 87216,6 84601,0 82244,9 80101,7
6 185172,4 181540,8 178223,6 175168,5 172335,3 169692,2 177602,2 172894,1 168655,1 164798,7 161260,1 157990,0
7 305931,2 302425,6 299032,7 295770,6 292641,8 289641,7 295175,4 289893,3 284936,9 280282,9 275902,7 271769,0
8 457208,4 455381,2 453212,8 450855,7 448397,2 445889,6 444009,5 439623,1 435141,3 430677,5 426287,9 422000,2
9 634135,3 635961,0 636718,4 636759,1 636298,7 635477,7 620164,9 618701,4 616400,2 613590,7 610466,5 607147,9
10 800665,2 808058,9 813471,0 817487,5 820478,6 822691,8 788930,4 792661,1 794553,1 795204,2 794982,8 794129,7
11 852885,6 865776,5 875989,9 884271,8 891101,4 896803,9 847125,5 856808,4 863802,0 868905,2 872623,0 875292,9
12 857528,3 875149,8 889602,9 901735,1 912097,0 921066,6 858962,1 874229,2 886147,5 895656,3 903359,1 909665,5
13 805023,3 825599,7 842829,9 857582,3 870425,6 881753,2 813570,7 832917,4 848589,5 861575,3 872517,5 881857,0
14 722882,4 744685,5 763209,1 779283,8 793457,4 806110,8 737398,9 759124,4 777133,5 792393,0 805537,4 817005,8
15 642660,0 664744,5 683714,3 700342,9 715143,2 728473,3 661981,3 685038,5 704468,8 721190,0 735808,9 748748,4
16 565983,9 587590,8 606313,7 622857,3 637690,6 651142,8 588945,2 612438,8 632491,4 649953,5 665390,7 679199,6
17 494028,0 514580,4 532518,3 548472,0 562862,3 575985,5 519518,6 542714,1 562719,9 580308,3 595995,7 610145,8
18 427571,5 446660,7 463422,2 478410,8 491998,1 504446,1 454574,9 476896,5 496318,9 513531,4 528997,2 543043,7
19 367059,1 384425,0 399750,7 413518,0 426050,5 437576,6 394679,5 415700,7 434131,0 450576,9 465447,2 479032,1
20 312661,1 328168,8 341913,1 354307,3 365629,3 376076,2 340138,4 359567,0 376714,7 392107,9 406102,9 418953,2
21 264330,1 277946,3 290057,1 301013,2 311051,1 320338,1 291044,7 308705,2 324384,1 338533,2 351459,2 363380,8
22 221852,7 233622,2 244121,1 253644,0 262389,8 270499,4 247322,9 263137,0 277249,8 290045,3 301784,6 312654,5
23 184896,0 194920,6 203883,7 212030,7 219527,2 226490,9 208769,1 222736,3 235258,7 246659,3 257158,6 266914,1
24 153046,9 161466,4 169007,5 175873,0 182199,5 188084,6 175086,2 187266,0 198230,6 208249,8 217507,8 226136,6
25 125845,3 132821,9 139078,1 144780,0 150039,9 154937,4 145915,3 156410,3 165892,4 174585,0 182641,0 190170,1
26 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
27 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
28 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
29 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
30 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
31 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
32 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
33 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
34
ANEXO V. Tablas de resultados Aerogenerador Vestas V80 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 0 Clase del terreno 0,5
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
intervalo
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
1 274,099 250,891 232,114 216,485 203,196 191,706 266,320 242,812 223,864 208,146 194,822 183,333
2 402,699 377,691 356,893 339,162 323,764 310,195 391,732 365,981 344,646 326,520 310,828 297,038
3 488,404 465,388 445,831 428,850 413,863 400,466 475,872 451,736 431,307 413,630 398,079 384,219
4 543,984 524,780 508,114 493,384 480,182 468,221 531,083 510,476 492,669 476,989 462,984 450,334
5 575,699 561,145 548,202 536,529 525,886 516,098 563,353 547,226 532,958 520,148 508,517 497,858
6 587,956 578,274 569,353 561,079 553,360 546,120 576,861 565,548 555,214 545,696 536,870 528,636
7 584,414 579,409 574,441 569,577 564,846 560,260 575,059 568,469 562,091 555,960 550,079 544,439
8 568,308 567,513 566,174 564,496 562,603 560,570 560,992 558,750 556,089 553,197 550,181 547,104
9 542,545 545,330 547,135 548,263 548,904 549,183 537,403 538,950 539,592 539,626 539,236 538,540
10 509,721 515,379 519,756 523,218 525,998 528,252 506,750 511,430 514,855 517,397 519,290 520,691
11 472,121 479,933 486,282 491,566 496,043 499,886 471,207 478,330 483,972 488,548 492,321 495,472
12 431,708 440,991 448,729 455,327 461,051 466,083 432,658 441,549 448,841 454,962 460,190 464,716
13 390,130 400,271 408,862 416,299 422,843 428,676 392,694 402,732 411,137 418,333 424,598 430,123
14 348,729 359,201 368,177 376,031 383,013 389,294 352,626 363,261 372,297 380,138 387,052 393,225
15 308,554 318,930 327,903 335,819 342,909 349,333 313,493 324,266 333,519 341,631 348,850 355,353
16 270,394 280,342 289,007 296,702 303,634 309,950 276,090 286,630 295,763 303,833 311,069 317,631
17 234,803 244,084 252,216 259,475 266,046 272,060 240,989 251,015 259,765 267,547 274,567 280,969
18 202,133 210,591 218,037 224,712 230,779 236,351 208,571 217,883 226,060 233,371 239,999 246,071
19 172,568 180,117 186,787 192,789 198,260 203,301 179,053 187,524 195,000 201,716 207,829 213,452
20 146,155 152,766 158,625 163,911 168,743 173,204 152,518 160,082 166,787 172,833 178,356 183,452
21 122,836 128,524 133,577 138,145 142,329 146,199 128,941 135,584 141,491 146,836 151,732 156,262
22 102,473 107,285 111,568 115,446 119,003 122,297 108,221 113,962 119,083 123,729 127,995 131,951
23 84,871 88,879 92,449 95,685 98,655 101,409 90,193 95,083 99,455 103,430 107,086 110,483
24 69,803 73,088 76,017 78,672 81,110 83,371 74,657 78,764 82,443 85,792 88,878 91,749
25 57,020 59,673 62,036 64,179 66,146 67,970 61,388 64,791 67,843 70,624 73,190 75,579
26 46,270 48,379 50,256 51,956 53,516 54,962 50,152 52,935 55,432 57,710 59,812 61,771
27 37,305 38,955 40,421 41,747 42,963 44,088 40,714 42,961 44,977 46,816 48,514 50,096
28 29,887 31,157 32,282 33,299 34,228 35,087 32,849 34,640 36,246 37,710 39,062 40,321
29 23,796 24,756 25,605 26,369 27,066 27,709 26,344 27,753 29,015 30,165 31,225 32,213
30 18,832 19,544 20,172 20,734 21,245 21,715 21,003 22,096 23,074 23,965 24,785 25,547
31 14,815 15,332 15,786 16,190 16,556 16,891 16,648 17,485 18,232 18,911 19,536 20,115
32 11,587 11,954 12,273 12,555 12,810 13,042 13,121 13,753 14,315 14,825 15,293 15,726
33 9,011 9,263 9,480 9,671 9,842 9,997 10,283 10,753 11,170 11,546 11,891 12,209
35
Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 1 Clase del terreno 0
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
intervalo
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
1 250,400 226,379 207,174 191,357 178,035 166,617 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
2 369,203 342,069 319,771 300,966 284,791 270,664 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
3 449,990 423,699 401,631 382,679 366,117 351,448 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
4 504,244 480,879 460,863 443,377 427,869 413,953 23935,3 23090,3 22357,0 21708,9 21128,0 20601,7
5 537,428 518,139 501,245 486,213 472,672 460,355 77719,3 75754,6 74007,2 72431,4 70994,6 69673,2
6 553,278 538,611 525,405 513,392 502,368 492,181 153456,5 150929,4 148601,1 146441,7 144426,9 142537,4
7 554,841 544,912 535,596 526,848 518,614 510,844 255388,9 253201,8 251030,6 248905,1 246837,9 244833,6
8 544,797 539,415 533,916 528,439 523,053 517,792 380198,2 379666,5 378770,3 377647,9 376381,2 375021,5
9 525,563 524,323 522,373 519,992 517,345 514,532 519703,9 522371,9 524100,4 525181,0 525795,0 526062,5
10 499,323 501,684 502,882 503,294 503,154 502,614 651933,6 659170,3 664768,5 669196,0 672750,9 675634,5
11 468,025 473,375 477,239 480,058 482,112 483,587 750671,8 763093,0 773188,5 781590,5 788707,6 794818,7
12 433,381 441,084 447,098 451,895 455,782 458,963 787003,4 803926,9 818032,9 830061,8 840496,3 849669,1
13 396,864 406,301 413,946 420,281 425,618 430,174 758803,6 778527,2 795235,6 809700,9 822430,2 833775,1
14 359,707 370,305 379,090 386,533 392,945 398,539 693272,3 714091,6 731935,3 747550,0 761429,1 773916,0
15 322,918 334,165 343,643 351,800 358,931 365,243 617107,5 637859,0 655805,0 671638,3 685818,3 698666,4
16 287,290 298,751 308,532 317,050 324,581 331,317 540787,7 560683,9 578014,0 593403,3 607268,1 619900,4
17 253,424 264,739 274,498 283,077 290,730 297,632 469605,4 488168,5 504431,7 518949,7 532092,6 544120,8
18 221,744 232,632 242,107 250,503 258,047 264,899 404265,5 421182,2 436073,6 449424,1 461557,5 472702,1
19 192,527 202,781 211,771 219,794 227,047 233,674 345135,5 360233,3 373574,8 385577,4 396520,5 406601,5
20 165,921 175,399 183,763 191,272 198,099 204,367 292310,5 305531,3 317250,1 327822,0 337485,2 346408,1
21 141,973 150,588 158,236 165,138 171,444 177,259 245672,4 257047,4 267153,7 276290,3 284658,0 292398,6
22 120,645 128,360 135,244 141,486 147,212 152,514 204945,3 214570,5 223136,4 230892,4 238005,6 244594,4
23 101,839 108,652 114,760 120,322 125,443 130,202 169742,0 177757,4 184898,1 191369,6 197310,2 202817,4
24 85,408 91,349 96,698 101,585 106,101 110,311 139605,3 146176,9 152033,6 157343,5 162219,6 166741,7
25 71,178 76,298 80,923 85,163 89,093 92,766 114040,2 119345,5 124072,6 128357,6 132291,9 135940,1
26 58,956 63,318 67,272 70,906 74,283 77,447 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
27 48,542 52,218 55,560 58,639 61,507 64,199 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
28 39,734 42,801 45,595 48,176 50,583 52,848 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
29 32,339 34,872 37,185 39,324 41,323 43,206 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
30 26,173 28,246 30,140 31,896 33,538 35,087 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
31 21,067 22,747 24,284 25,710 27,045 28,305 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
32 16,866 18,215 19,450 20,597 21,671 22,686 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
33 13,432 14,505 15,488 16,401 17,257 18,066 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
36
Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 0,5 Clase del terreno 1
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
intervalo
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
4 23367,7 22461,0 21677,4 20987,5 20371,3 19814,7 22186,7 21158,7 20278,0 19508,6 18826,3 18213,9
5 76052,6 73875,5 71949,3 70220,0 68649,7 67210,8 72552,8 69948,7 67668,0 65638,7 63810,7 62147,9
6 150560,7 147608,0 144910,7 142426,7 140123,1 137974,1 144405,5 140577,4 137130,8 133995,2 131118,0 128459,1
7 251300,6 248421,0 245634,0 242954,4 240384,3 237919,9 242465,5 238126,6 234055,3 230232,4 226634,4 223238,8
8 375303,6 373803,7 372023,8 370089,0 368070,8 366012,4 364469,2 360868,5 357189,6 353525,5 349922,2 346402,6
9 514778,2 516260,2 516875,1 516908,1 516534,4 515867,9 503437,2 502249,2 500381,2 498100,5 495564,3 492870,3
10 648133,4 654118,6 658499,6 661750,9 664172,2 665963,8 638634,1 641654,1 643185,7 643712,7 643533,5 642842,9
11 749219,9 760544,0 769516,0 776791,3 782790,7 787800,1 744160,0 752665,9 758809,5 763292,4 766558,3 768903,7
12 788735,6 804943,5 818237,1 829396,1 838926,8 847176,8 790054,4 804096,8 815059,0 823805,0 830889,8 836690,4
13 763790,4 783312,9 799660,6 813657,3 825842,8 836590,2 771900,0 790255,8 805125,2 817445,9 827827,6 836688,7
14 701019,6 722163,3 740126,6 755715,2 769460,1 781730,9 715097,1 736165,6 753629,9 768427,9 781174,8 792296,3
15 626985,4 648531,2 667038,3 683261,4 697700,6 710705,7 645835,4 668330,2 687286,6 703600,0 717862,4 730486,3
16 552179,4 573259,3 591525,5 607665,6 622137,2 635261,2 574580,6 597501,3 617064,8 634101,0 649161,7 662633,8
17 481978,5 502029,6 519530,1 535094,6 549134,0 561937,1 506847,4 529477,2 548995,0 566154,4 581459,2 595264,2
18 417142,9 435766,6 452119,3 466742,3 479998,1 492142,6 443487,7 465264,9 484213,5 501006,2 516094,8 529798,7
19 358106,4 375048,7 390000,7 403432,2 415659,0 426904,0 385053,2 405561,6 423542,4 439587,2 454094,8 467348,4
20 305035,2 320164,7 333573,7 345665,6 356711,5 366903,6 331842,4 350797,1 367526,6 382544,3 396197,9 408734,8
21 257883,0 271167,1 282982,5 293671,5 303464,5 312524,9 283946,1 301175,8 316472,3 330276,3 342887,0 354517,9
22 216441,6 227924,1 238166,9 247457,6 255990,0 263901,8 241290,7 256719,0 270487,6 282971,0 294424,0 305028,7
23 180386,3 190166,5 198910,9 206859,2 214172,8 220966,7 203677,1 217303,7 229520,7 240643,3 250886,4 260404,0
24 149314,0 157528,2 164885,4 171583,4 177755,7 183497,1 170815,8 182698,6 193395,7 203170,6 212202,7 220621,1
25 122775,9 129582,3 135685,9 141248,8 146380,4 151158,4 142356,4 152595,4 161846,2 170326,8 178186,3 185531,8
26 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
27 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
28 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
29 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
30 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
31 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
32 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
33 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
37
ANEXO VI. Tablas de resultados Aerogenerador Gamesa 114 Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 0 Clase del terreno 0,5
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
intervalo
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
1 274,099 250,891 232,114 216,485 203,196 191,706 266,320 242,812 223,864 208,146 194,822 183,333
2 402,699 377,691 356,893 339,162 323,764 310,195 391,732 365,981 344,646 326,520 310,828 297,038
3 488,404 465,388 445,831 428,850 413,863 400,466 475,872 451,736 431,307 413,630 398,079 384,219
4 543,984 524,780 508,114 493,384 480,182 468,221 531,083 510,476 492,669 476,989 462,984 450,334
5 575,699 561,145 548,202 536,529 525,886 516,098 563,353 547,226 532,958 520,148 508,517 497,858
6 587,956 578,274 569,353 561,079 553,360 546,120 576,861 565,548 555,214 545,696 536,870 528,636
7 584,414 579,409 574,441 569,577 564,846 560,260 575,059 568,469 562,091 555,960 550,079 544,439
8 568,308 567,513 566,174 564,496 562,603 560,570 560,992 558,750 556,089 553,197 550,181 547,104
9 542,545 545,330 547,135 548,263 548,904 549,183 537,403 538,950 539,592 539,626 539,236 538,540
10 509,721 515,379 519,756 523,218 525,998 528,252 506,750 511,430 514,855 517,397 519,290 520,691
11 472,121 479,933 486,282 491,566 496,043 499,886 471,207 478,330 483,972 488,548 492,321 495,472
12 431,708 440,991 448,729 455,327 461,051 466,083 432,658 441,549 448,841 454,962 460,190 464,716
13 390,130 400,271 408,862 416,299 422,843 428,676 392,694 402,732 411,137 418,333 424,598 430,123
14 348,729 359,201 368,177 376,031 383,013 389,294 352,626 363,261 372,297 380,138 387,052 393,225
15 308,554 318,930 327,903 335,819 342,909 349,333 313,493 324,266 333,519 341,631 348,850 355,353
16 270,394 280,342 289,007 296,702 303,634 309,950 276,090 286,630 295,763 303,833 311,069 317,631
17 234,803 244,084 252,216 259,475 266,046 272,060 240,989 251,015 259,765 267,547 274,567 280,969
18 202,133 210,591 218,037 224,712 230,779 236,351 208,571 217,883 226,060 233,371 239,999 246,071
19 172,568 180,117 186,787 192,789 198,260 203,301 179,053 187,524 195,000 201,716 207,829 213,452
20 146,155 152,766 158,625 163,911 168,743 173,204 152,518 160,082 166,787 172,833 178,356 183,452
21 122,836 128,524 133,577 138,145 142,329 146,199 128,941 135,584 141,491 146,836 151,732 156,262
22 102,473 107,285 111,568 115,446 119,003 122,297 108,221 113,962 119,083 123,729 127,995 131,951
23 84,871 88,879 92,449 95,685 98,655 101,409 90,193 95,083 99,455 103,430 107,086 110,483
24 69,803 73,088 76,017 78,672 81,110 83,371 74,657 78,764 82,443 85,792 88,878 91,749
25 57,020 59,673 62,036 64,179 66,146 67,970 61,388 64,791 67,843 70,624 73,190 75,579
26 46,270 48,379 50,256 51,956 53,516 54,962 50,152 52,935 55,432 57,710 59,812 61,771
27 37,305 38,955 40,421 41,747 42,963 44,088 40,714 42,961 44,977 46,816 48,514 50,096
28 29,887 31,157 32,282 33,299 34,228 35,087 32,849 34,640 36,246 37,710 39,062 40,321
29 23,796 24,756 25,605 26,369 27,066 27,709 26,344 27,753 29,015 30,165 31,225 32,213
30 18,832 19,544 20,172 20,734 21,245 21,715 21,003 22,096 23,074 23,965 24,785 25,547
31 14,815 15,332 15,786 16,190 16,556 16,891 16,648 17,485 18,232 18,911 19,536 20,115
32 11,587 11,954 12,273 12,555 12,810 13,042 13,121 13,753 14,315 14,825 15,293 15,726
33 9,011 9,263 9,480 9,671 9,842 9,997 10,283 10,753 11,170 11,546 11,891 12,209
38
Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 1 Clase del terreno 0
50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m)
Centro
intervalo
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
P(v) (h/año)
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
0 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
1 250,400 226,379 207,174 191,357 178,035 166,617 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
2 369,203 342,069 319,771 300,966 284,791 270,664 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
3 449,990 423,699 401,631 382,679 366,117 351,448 48840,4 46538,8 44583,1 42885,0 41386,3 40046,6
4 504,244 480,879 460,863 443,377 427,869 413,953 135996,1 131194,9 127028,4 123345,9 120045,6 117055,2
5 537,428 518,139 501,245 486,213 472,672 460,355 253307,4 246903,7 241208,7 236072,6 231389,8 227083,1
6 553,278 538,611 525,405 513,392 502,368 492,181 440966,8 433705,3 427014,8 420809,4 415019,8 409590,4
7 554,841 544,912 535,596 526,848 518,614 510,844 660387,8 654732,3 649118,0 643621,9 638276,5 633093,6
8 544,797 539,415 533,916 528,439 523,053 517,792 926342,4 925046,9 922863,3 920128,6 917042,3 913729,6
9 525,563 524,323 522,373 519,992 517,345 514,532 1014559,2 1019767,6 1023142,1 1025251,5 1026450,3 1026972,4
10 499,323 501,684 502,882 503,294 503,154 502,614 993956,6 1004989,9 1013525,0 1020275,3 1025695,3 1030091,6
11 468,025 473,375 477,239 480,058 482,112 483,587 934798,9 950266,7 962838,5 973301,4 982164,2 989774,2
12 433,381 441,084 447,098 451,895 455,782 458,963 863415,7 881982,3 897458,0 910654,8 922102,4 932165,8
13 396,864 406,301 413,946 420,281 425,618 430,174 780260,7 800542,2 817723,0 832597,3 845686,5 857352,3
14 359,707 370,305 379,090 386,533 392,945 398,539 697457,0 718402,0 736353,4 752062,4 766025,2 778587,5
15 322,918 334,165 343,643 351,800 358,931 365,243 617107,5 637859,0 655805,0 671638,3 685818,3 698666,4
16 287,290 298,751 308,532 317,050 324,581 331,317 540787,7 560683,9 578014,0 593403,3 607268,1 619900,4
17 253,424 264,739 274,498 283,077 290,730 297,632 469605,4 488168,5 504431,7 518949,7 532092,6 544120,8
18 221,744 232,632 242,107 250,503 258,047 264,899 404265,5 421182,2 436073,6 449424,1 461557,5 472702,1
19 192,527 202,781 211,771 219,794 227,047 233,674 345135,5 360233,3 373574,8 385577,4 396520,5 406601,5
20 165,921 175,399 183,763 191,272 198,099 204,367 292310,5 305531,3 317250,1 327822,0 337485,2 346408,1
21 141,973 150,588 158,236 165,138 171,444 177,259 245672,4 257047,4 267153,7 276290,3 284658,0 292398,6
22 120,645 128,360 135,244 141,486 147,212 152,514 204945,3 214570,5 223136,4 230892,4 238005,6 244594,4
23 101,839 108,652 114,760 120,322 125,443 130,202 169742,0 177757,4 184898,1 191369,6 197310,2 202817,4
24 85,408 91,349 96,698 101,585 106,101 110,311 139605,3 146176,9 152033,6 157343,5 162219,6 166741,7
25 71,178 76,298 80,923 85,163 89,093 92,766 114040,2 119345,5 124072,6 128357,6 132291,9 135940,1
26 58,956 63,318 67,272 70,906 74,283 77,447 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
27 48,542 52,218 55,560 58,639 61,507 64,199 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
28 39,734 42,801 45,595 48,176 50,583 52,848 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
29 32,339 34,872 37,185 39,324 41,323 43,206 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
30 26,173 28,246 30,140 31,896 33,538 35,087 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
31 21,067 22,747 24,284 25,710 27,045 28,305 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
32 16,866 18,215 19,450 20,597 21,671 22,686 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
33 13,432 14,505 15,488 16,401 17,257 18,066 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
39
Función de probabilidad de Weibull y energías producidas anualmente a diferentes alturas y clases de terreno.
Clase del terreno 0,5 Clase del terreno 1
100(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m) 50(m) 60(m) 70(m) 80(m) 90(m) 100(m)
Centro
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
E (kWh )
0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
3 47587,2 45173,6 43130,7 41363,0 39807,9 38421,9 44999,0 42369,9 40163,1 38267,9 36611,7 35144,8
4 132770,8 127619,1 123167,1 119247,1 115745,9 112583,4 126061,0 120219,7 115215,8 110844,2 106967,3 103488,3
5 247875,1 240779,4 234501,5 228865,3 223747,3 219057,4 236468,3 227981,1 220547,7 213933,5 207975,6 202556,0
6 432645,8 424160,8 416410,2 409272,2 402652,6 396477,2 414958,4 403958,1 394054,1 385043,6 376775,9 369135,5
7 649816,2 642370,2 635163,3 628234,6 621588,7 615216,3 626970,3 615750,8 605223,2 595337,7 586034,0 577253,6
8 914416,8 910762,4 906425,6 901711,5 896794,4 891779,2 888019,1 879246,2 870282,6 861355,0 852575,9 844000,4
9 1004943,3 1007836,5 1009036,8 1009101,3 1008371,7 1007070,6 982803,6 980484,4 976837,6 972385,3 967434,3 962175,0
10 988162,8 997287,9 1003967,4 1008924,4 1012616,0 1015347,5 973679,9 978284,2 980619,4 981422,9 981149,7 980096,7
11 932990,8 947092,5 958265,2 967325,0 974796,0 981034,1 926689,8 937282,1 944932,6 950515,1 954582,0 957502,7
12 865316,1 883097,7 897682,0 909924,4 920380,5 929431,5 866763,0 882168,8 894195,3 903790,4 911563,2 917926,9
13 785388,6 805463,1 822273,1 836665,6 849195,7 860247,0 793727,5 812602,3 827892,2 840561,3 851236,6 860348,3
14 705251,1 726522,5 744594,2 760276,8 774104,7 786449,6 719413,6 740609,2 758179,0 773066,3 785890,2 797078,8
15 626985,4 648531,2 667038,3 683261,4 697700,6 710705,7 645835,4 668330,2 687286,6 703600,0 717862,4 730486,3
16 552179,4 573259,3 591525,5 607665,6 622137,2 635261,2 574580,6 597501,3 617064,8 634101,0 649161,7 662633,8
17 481978,5 502029,6 519530,1 535094,6 549134,0 561937,1 506847,4 529477,2 548995,0 566154,4 581459,2 595264,2
18 417142,9 435766,6 452119,3 466742,3 479998,1 492142,6 443487,7 465264,9 484213,5 501006,2 516094,8 529798,7
19 358106,4 375048,7 390000,7 403432,2 415659,0 426904,0 385053,2 405561,6 423542,4 439587,2 454094,8 467348,4
20 305035,2 320164,7 333573,7 345665,6 356711,5 366903,6 331842,4 350797,1 367526,6 382544,3 396197,9 408734,8
21 257883,0 271167,1 282982,5 293671,5 303464,5 312524,9 283946,1 301175,8 316472,3 330276,3 342887,0 354517,9
22 216441,6 227924,1 238166,9 247457,6 255990,0 263901,8 241290,7 256719,0 270487,6 282971,0 294424,0 305028,7
23 180386,3 190166,5 198910,9 206859,2 214172,8 220966,7 203677,1 217303,7 229520,7 240643,3 250886,4 260404,0
24 149314,0 157528,2 164885,4 171583,4 177755,7 183497,1 170815,8 182698,6 193395,7 203170,6 212202,7 220621,1
25 122775,9 129582,3 135685,9 141248,8 146380,4 151158,4 142356,4 152595,4 161846,2 170326,8 178186,3 185531,8
26 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
27 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
28 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
29 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
30 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
31 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
32 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
33 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
40
ABSTRACT
Nowadays wind energy is one of the most mature and efficient renewable energy resources. It is used to convert the kinetic energy of wind into electrical energy. It’s a way to avoid the consumption and burning of fossil fuels and to decrease greenhouse gas emissions. The Government of the Republic of Ecuador decided in 2008 to change its energy matrix to energy sector development that is based on renewable natural resources. It is expected to significantly increase the share of renewable energies in the energy mix.
This document constitutes the pre-feasibility analysis of a project, based on calculations of the estimated wind potential of the site, with statistical analysis of wind data together with the estimated annual electricity production.
The methodology used in this document has the following structure:
1. Statistical processing of wind data
Using the obtained information from the National Institute of Meteorology and Hydrology of Ecuador IHAMHI where the data are available hourly for wind speed and subjected to statistical treatment for its wind potential.
2. Wind Energy characterization
Get the law of probability density Weibull feature of the study site and determine the available wind power.
3. Application of wind turbines.
It has selected three wind turbines with specifications and different power curves that will observe its influence on the results, for which the annual electricity production based on their height and classes of land is determined.
With an appropriate statistical treatment of wind data and characterization at different heights, we conclude that Cerro Puntas, located in Ecuador, is considered an attractive area because it has a high wind potential for different land types. This is showed in its high energy production per year. Furthermore, our study site present more than 5,000 equivalent hours for annual operation.
Finally, it is recommended perform simulation studies of velocity fields, should be considered the morphology of the landscape. Also, promote data recollection in-situ, for this is necessary installing one or more meteorological towers with accurate instrumentation located at different heights. Should be analysed extreme winds and turbulence intensity, this information is vital to choose the most suitable site and thus ensure the lifetime of wind turbines.