Desarrollo de un sistema de pronóstico estocástico-dinámico de producción de energía eólica basado en el modelo WRF/CIMA

Waimann, Cristian

Registro:

Documento:	Tesis Doctoral
Disciplina:	meteorologia
Título:	Desarrollo de un sistema de pronóstico estocástico-dinámico de producción de energía eólica basado en el modelo WRF/CIMA
Título alternativo:	Development of a stochastic-dynamic forecasting system for wind power based on the wrf/cima model
Autor:	Waimann, Cristian
Editor:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Filiación:	Universidad de Buenos Aires - CONICET. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA)
Publicación en la Web:	2018-12-15
Fecha de defensa:	2016-08-16
Fecha en portada:	2016
Grado Obtenido:	Doctorado
Título Obtenido:	Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos
Director:	Saulo, Andrea C.; Hannart, Alexis
Jurado:	Cazes, Gabriel; Otero, Alejandro; Gassmann, María I.
Idioma:	Español
Palabras clave:	PRONOSTICO DE POTENCIA ELECTRICA; VIENTO; PARQUES EOLICOS; MODELOS NUMERICOS; PATAGONIAWIND POWER FORECAST; WIND; WIND FARMS; NUMERICAL MODELS; PATAGONIA
Formato:	PDF
Handle:	http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6054_Waimann
PDF:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n6054_Waimann.pdf
Registro:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n6054_Waimann
Ubicación:	Dep.ATM 006054
Derechos de Acceso:	Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Waimann, Cristian. (2016). Desarrollo de un sistema de pronóstico estocástico-dinámico de producción de energía eólica basado en el modelo WRF/CIMA. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6054_Waimann

Abstract:

Los pronósticos de potencia eléctrica producida por aerogeneradores han cobrado relevancia en los últimos años, convirtiéndose en una herramienta importante para la optimización de los recursos energéticos principalmente en aquellos países donde la energía eólica posee una participación significativa dentro de la matriz energética. Motivado por las políticas nacionales que fomentan el desarrollo de proyectos de energías renovables, se propone como objetivo general de la presente tesis, el desarrollo, evaluación, adaptación y documentación de diferentes sistemas de pronósticos de potencia eólica en la región noreste patagónica para plazos de pronóstico de horas a días. Para plazos inferiores a 6 horas se propusieron métodos de pronóstico estadísticos basados en análisis de series temporales, mientras que para plazos superiores los métodos propuestos fueron construidos combinando las últimas mediciones de potencia eléctrica con pronósticos numéricos de intensidad y dirección del viento. Para la construcción de los distintos métodos se contó con observaciones meteorológicas y de potencia eléctrica provenientes del Parque Eólico Rawson, y pronósticos numéricos realizados con el modelo WRF (Weather Research and Forecast). Los resultados de los métodos estadísticos de pronóstico superan el desempeño de modelos de referencia de simple formulación como la persistencia, tanto para la intensidad del viento como para la potencia eléctrica. Los métodos construidos para plazos superiores también superan al modelo de referencia propuesto aunque los errores medidos a través de diversos índices normalizados son mayores a los documentados en trabajos para otras regiones del mundo. A partir de una colaboración científica establecida con la Universidad Tecnológica de Dinamarca y contando con una base de datos de más de 300 parques eólicos en la región continental de dicho país, otro de los objetivos generales de esta Tesis es la proposición y evaluación de métodos de pronóstico simplificados basados en la formulación de Wind Power Prediction Tool (WPPT), generalizando espacialmente los modelos propuestos a través de una interpolación derivada del método de Kriging. De esta forma es posible estimar con buen grado de precisión los parámetros que caracterizan los modelos de pronóstico para nuevos sitios, previamente a la construcción de nuevos parques eólicos dentro de la región de estudio, permitiendo pronosticar la potencia eléctrica para estos nuevos parques desde su primer momento de operación.

Citación:

---------- APA ----------

Waimann, Cristian. (2016). Desarrollo de un sistema de pronóstico estocástico-dinámico de producción de energía eólica basado en el modelo WRF/CIMA. (Tesis Doctoral. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6054_Waimann

---------- CHICAGO ----------

Waimann, Cristian. "Desarrollo de un sistema de pronóstico estocástico-dinámico de producción de energía eólica basado en el modelo WRF/CIMA". Tesis Doctoral, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2016.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6054_Waimann

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