Uso del Modelo Meteorológico MM5 para la predicción energética del parque eólico del ITER

Autores/as

  • Rafael Vernière Ferrer Instituto Tecnológico y de Energías Renovables, ITER. Polígono Industrial de Granadilla, s/n. 38611 San Isidro. Granadilla de Abona. S/C de Tenerife (España).

Resumen

Hoy en día las herramientas de predicción meteorológica pueden servirnos para poder realzar el uso de las energías renovables. En el caso de la energía eólica, para poder optimizar el mantenimiento de aerogeneradores y la eficacia económica en la generación de la energía procedente del viento. Mediante el desarrollo de una herramienta integrada de software a partir de un modelo meteorológico que permita conocer una estimación fiable de la energía prevista en función de la predicción del viento, vamos a poder establecer una estrategia de riesgo coste/beneficio en función de dicha estimación y su incertidumbre.
 
Para ello se puede hacer uso de uno de los modelos más fuertemente implantados en centros universitarios y de investigación a nivel mundial. El modelo MM5 del PSU/NCAR va a ser probado para llevar acabo la predicción del viento a alta resolución hora a hora en el entorno del parque eólico del ITER con una configuración de 4 dominios anidados y una resolución final de 2km para el último. Los resultados de este último dominio son evaluados y analizados con los datos meteorológicos disponibles de una de las estaciones (“euclides”)  en el entorno del parque. Una primera evaluación de estos datos nos va a permitir el calibrar la física del modelo con una serie de configuraciones obtenidas al modificar aquellas partes de las parametrizaciones físicas del MM5 que más influyen en la predicción del viento en la capa límite planetaria (PBL). A partir de una primera aproximación con los datos de viento de la estación, vamos a poder estimar la producción energética del parque a través de una “curva parque” que represente al conjunto de aerogeneradores. Esta primera estimación nos va a permitir tener una idea de la bondad de las predicciones del modelo meteorológico frente a los datos de la estación para llevar acabo estas predicciones energéticas. El siguiente paso necesario y fundamental en este estudio será el de poder disponer de datos de viento a la altura de buje y eliminar cualquier posible fuente de error debido a la posición del sensor de viento, para hacer un análisis más real de la calibración del MM5, de la “curva parque” y de la estimación coste/beneficio al hacer uso de esta herramienta.
Una

Citas

Terrain and Land User for The Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoescale Modeling System (MM5), by Young-Run Guo and Sue Chen.

A Description of the Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoescale Model (MM5), by Georg Grell, Jimy Dudhia, and David Stauffer.

The Penn State/NCAR Mesoecale Model (MM5) Source Code Documentation, by Philip Haagenson, Jimy Dudhia, David Stauffer, and Georg Grell.

Notas sobre análisis meteorológicos mesoescalar en niveles atmosféricos bajos. Agustín Jansá Clar, INM.

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Publicado

2020-03-14