Wind power variability in the grid

Mur Amada, Joaquín
Bayod Rújula, Ángel Antonio (dir.)

Universidad de Zaragoza, 2009


ISBN: 978-84-694-3901-2, 978-84-694-3901-2


Abstract: La presente tesis ha analizado las principales características de la variabilidad de la energía eólica. Esta tesis se ha centrado en proporcionar un marco teórico para el análisis sistemático de la variabilidad de la energía eólica en el tiempo y en el espacio. El enfoque es principalmente empírico, basado en el procesamiento de datos y el concepto de viento equivalente. Junto con los modelos, se han realizado programas para el tratamiento de los datos registrados -véase, por ejemplo los gráficos en los anexos-. El núcleo de la tesis es el análisis de datos experimentales y su modelización, con especial énfasis en la variabilidad de la potencia eólica generada. Algunos modelos de la estructura del viento en el espacio y el dominio de la frecuencia son extensiones de algunos modelos disponibles en la literatura. Las variaciones estocásticas han sido analizadas en el dominio de la frecuencia y en el dominio del tiempo. La representación de la frecuencia de las fluctuaciones del viento facilita la estimación de la potencia de suavizado debido a la estructura de la turbulencia y las características cíclicas. Por una parte, la representación ortogonal de un proceso estocástico normal es su transformada de Fourier. Por otra parte, el enfoque de dominio del tiempo está más relacionado con la integridad estructural, el sistema de control, la evolución del tiempo, eventos excepcionales como rachas y el error de la predicción. Cuando ha sido posible, se ha combinado el análisis temporal y frecuencial utilizando espectrogramas. El programa WINDFREDOM ha sido desarrollado para comprobar el grado de aproximación de algunos modelos empíricos de la variación del viento a lo largo del tiempo y el espacio. El programa EQWIGUST ha sido desarrollado para estudiar las variaciones extremas del viento equivalente. Puesto que las fluctuaciones del viento muestran un comportamiento de la multiplicación, se proporcionan dos transformaciones simples para compensar el comportamiento no gaussiano del viento. La variabilidad de la energía generada depende principalmente de la turbulencia y la evolución del clima. Además de la turbulencia y de las desconexiones, las vibraciones mecánicas y las oscilaciones eléctricas producen fluctuaciones rápidas de potencia. La predicción del viento y la desconexión intempestiva de la turbina son fenómenos muy específicos, fuera del ámbito de la tesis. Sin embargo, la distribución del error de predicción y la probabilidad de una desconexión de la turbina son consideradas en el modelo propuesto de la variabilidad de la energía eólica, basado en cadenas de Markov. El viento equivalente se define como el que produce los mismos efectos que el campo vectorial de viento real. Las variaciones del par en función del viento se han calculado con la teoría de elementos de pala en el anexo C. La velocidad equivalente del viento contiene: una componente estocástica debido a los efectos de la turbulencia y una componente rotacional, debida a que las palas barren un viento variable con la altura y con la perturbación provocada por la presencia de la torre de la turbina. Según la aplicación en la que se utilice la velocidad equivalente del viento, puede ser necesario incluir componentes adicionales debido a las vibraciones mecánicas y eléctricas presentes en la turbina. La comparación entre las mediciones de la turbina y las simulaciones es complicada por la incertidumbre de la distribución del viento. Normalmente la velocidad del viento se mide en un solo lugar, por lo que no se puede comparar directamente las medidas y las simulaciones de la turbina. Sin embargo, las densidades espectrales de las varianzas del proceso medido y simulado sí se pueden comparar directamente porque son propiedades estacionarias del proceso. El concepto de viento equivalente se puede extender a un parque eólico o incluso a un grupo de turbinas de viento. El filtrado equivalente del parque se puede definir a partir de las densidades espectrales de la varianza de la potencia del parque y de una turbina significativa. Este filtro estima el suavizado debido a la diversidad espacial de la turbulencia a través de un parque eólico. El filtro equivalente de un conjunto de parques también se define de forma análoga al filtro de parque. Un concepto interesante es el viento de suavizado en un área. Si existen varios parques eólicos distribuidos más o menos uniformemente en una zona, el nivel de suavizado puede estimarse a partir de las dimensiones de la región y los parámetros de la turbulencia. Si bien las fluctuaciones lentas de la potencia generada por turbinas están fundamentalmente relacionadas con el viento, las fluctuaciones rápidas se deben en gran parte a las vibraciones de la turbina y del generador con su control electrónico. Dado que las vibraciones de la turbina y del equipo eléctrico varían notablemente de un modelo a otro, el cuarto capítulo de esta tesis propone una metodología para caracterizar las oscilaciones observadas experimentalmente. Los fundamentos de la metodología se explican en el capítulo cuatro. El anexo B caracteriza las fluctuaciones medidas en tres turbinas comerciales utilizando esta metodología. También se presenta una revisión de la literatura sobre la densidad espectral de potencia (PSD) y los periodogramas de la potencia eólica. Un modelo flickermeter aproximado en el dominio de la frecuencia se presenta en el quinto capítulo para demostrar la poca relevancia de la emisión de flicker a nivel del parque. En las mediciones del parque, el nivel de parpadeo es muy bajo debido a la cancelación parcial de las oscilaciones y a la fortaleza de la red en el punto de conexión. La densidad espectral del viento determina el comportamiento estocástico del viento, siempre que se pueda considerar un proceso Gaussiano estacionario. En el sexto capítulo, esta densidad espectral se usará para analizar las características de las variaciones del viento en el dominio del tiempo y para sintetizar rachas de viento equivalente. El concepto de la ráfaga de viento equivalente se puede extender a un área geográfica y puede servir para calcular la máxima variabilidad de la potencia esperada en una región. El programa EQWIGUST genera ráfagas de viento equivalente y estima su frecuencia de ocurrencia. La variabilidad de la velocidad del viento puede ser modelada durante intervalos cortos con la teoría clásica de procesos normales estacionarios, que se ha presentado en los capítulos anteriores. Sin embargo, el viento es un proceso no estacionario y esto es necesita ser considerado para horizontes más de una hora. Dado que las variaciones del viento muestran un comportamiento bastante multiplicativo, el método de Aproximación de Markov es adecuado para modelar el comportamiento estocástico no lineal del viento. Esta técnica es una poderosa herramienta para optimizar el control del sistema, especialmente si la distribución del error de las predicciones numéricas del tiempo están disponibles. En caso de que no se disponga de predicciones metereológicas, las cadenas de Markov se pueden utilizar para generar predicciones probabilísticas basada en el comportamiento del sistema observado previamente.

Pal. clave: Energía eólica ; Procesos estocásticos ; Transmisión y distribución eléctrica ; Ingeniería y tecnología eléctrica

Knowledge area: Ingeniería eléctrica

Department: Ingeniería Eléctrica

Nota: Presentado: 11 12 2009
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza

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 Record created 2014-11-20, last modified 2019-02-19


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