Enero 2013
Informe T茅cnico sobre el potencial minie贸lico en la provincia de Huelva. Diputaci贸n de Huelva.
.
Contenidos 1.
Introducción ....................................................................................... 4
2.
Metodología de la toma de datos ............................................................... 4 2.1
2.1.1
Casita Azul, Isla Cristina .............................................................. 5
2.1.2
FreeLight, Lepe......................................................................... 6
2.1.3
Estadio Iberoamericano, Huelva ..................................................... 7
2.1.4
Granja Escuela, Trigueros............................................................. 8
2.1.5
El Romerito, Zalamea la Real ........................................................ 9
2.1.6
Molino siglo XVIII, Santa Bárbara de Casa.......................................... 10
2.1.7
Plano situacional ...................................................................... 12
2.2
3.
Descripción de los lugares seleccionados ................................................ 5
Adquisición y manejo de los datos ....................................................... 13
2.2.0
Metodología de los cálculos mensuales, trimestrales y anuales ................ 13
2.2.1
Casita Azul, Isla Cristina ............................................................. 13
2.2.2
FreeLight, Lepe........................................................................ 14
2.2.3
Estadio Iberoamericano, Huelva .................................................... 14
2.2.4
Granja Escuela, Trigueros............................................................ 14
2.2.5
El Romerito, Zalamea la Real ....................................................... 15
2.2.6
Molino siglo XVIII, Santa Bárbara de Casa.......................................... 15
Análisis e interpretación de los resultados ................................................... 15 3.1
Casita Azul, Isla Cristina ................................................................... 16
3.1.1
Distribución de frecuencia ........................................................... 16
3.1.2
Frecuencias por dirección............................................................ 17
3.1.3
Rosa de frecuencias y velocidades.................................................. 18
3.1.4
Velocidades por dirección............................................................ 19
3.1.5
Perfil día típico ........................................................................ 20
3.1.6
Weibull.................................................................................. 21
3.1.7
Comentarios............................................................................ 23
3.1.8
Conclusiones: .......................................................................... 23
3.2
FreeLight, Lepe ............................................................................. 24
3.2.1
Distribución de frecuencia ........................................................... 24
3.2.2
Frecuencias por dirección............................................................ 25
3.2.3
Rosa de frecuencias y velocidades.................................................. 26
3.2.4
Velocidades por dirección............................................................ 28
3.2.5
Perfil día típico ........................................................................ 29
3.2.6
Weibull.................................................................................. 30
3.2.7
Comentarios............................................................................ 31
3.2.8
Conclusiones ........................................................................... 32
3.3
Estadio Iberoamericano, Huelva.......................................................... 32
3.3.1
Distribución de frecuencia ........................................................... 32
3.3.2
Frecuencias por dirección............................................................ 33
3.3.3
Rosa de frecuencias y velocidades.................................................. 34
3.3.4
Velocidades por dirección............................................................ 35
3.3.5
Perfil día típico ........................................................................ 37
3.3.6
Weibull.................................................................................. 38
3.3.7
Comentarios............................................................................ 39
3.3.8
Conclusiones: .......................................................................... 39
3.4
Granja Escuela, Trigueros ................................................................. 40
3.4.1
Distribución de frecuencia ........................................................... 40
3.4.2
Frecuencias por dirección............................................................ 41
3.4.3
Rosa de frecuencias y velocidades.................................................. 42
3.4.4
Velocidades por dirección............................................................ 43
3.4.5
Perfil día típico ........................................................................ 44
3.4.6
Weibull.................................................................................. 45
3.4.7
Comentarios............................................................................ 46
3.4.8
Conclusiones ........................................................................... 47
3.5
El Romerito, Zalamea la Real ............................................................. 48
3.5.1
Distribución de frecuencia ........................................................... 48
3.5.2
Frecuencias por dirección............................................................ 49
3.5.3
Rosa de frecuencias y velocidades.................................................. 50
3.5.4
Velocidades por dirección............................................................ 51
3.5.5
Perfil día típico ........................................................................ 52
3.5.6
Weibull.................................................................................. 54
3.5.7
Comentarios............................................................................ 55
3.5.8
Conclusiones: .......................................................................... 55
3.6
Molino siglo XVIII, Santa Bárbara de Casa ............................................... 56
3.6.1
Distribución de frecuencia ........................................................... 56
3.6.2
Frecuencias por dirección............................................................ 57
3.6.3
Rosa de frecuencias y velocidades.................................................. 58
3.6.4
Velocidades por dirección............................................................ 59
4.
3.6.5
Perfil día típico ........................................................................ 60
3.6.6
Weibull.................................................................................. 62
3.6.7
Comentarios............................................................................ 63
3.6.8
Conclusiones: .......................................................................... 63
Correlación de los datos con los de otras estaciones cercanas............................ 64 4.1
Correlaciones de la Sierra ................................................................. 64
4.2
Correlaciones de la Costa ................................................................. 65
4.3
Determinación del Weibull ajustado..................................................... 67
4.3.1 5.
Zalamea la Real-El Campillo......................................................... 67
Cálculos de producción.......................................................................... 68 5.1
Turbinas elegidas ........................................................................... 68
5.1.1
Windspot 3,5kW (ENAIR) ............................................................. 68
5.1.2
Black 600 ............................................................................... 69
5.1.3
Windspire (Eje Vertical).............................................................. 70
5.2
Cálculo de Producción Real ............................................................... 71
5.3
Calculo de Producción Teórica ........................................................... 73
5.4
Factor de Capacidad ....................................................................... 74
5.5
Tablas de Producción ...................................................................... 74
6.
Conclusiones finales ............................................................................. 76
7.
Agradecimientos .................................................................................. 0
Memoria Técnica 1.
Introducción
En este documento se recogen los trabajos realizados por FreeLight C.B. para el estudio y caracterización del potencial minieólico en la provincia de Huelva. Durante este año de seguimiento se han recogido, analizado e interpretado más de 2.000.000 de datos sobre dirección, ráfagas, velocidades... correspondientes a las 6 estaciones meteoclimáticas que fueron instaladas en los términos municipales de Lepe, Isla Cristina, Huelva, Santa Bárbara de Casa y Zalamea la Real. Para completar el estudio y poder además correlacionar los resultados obtenidos en cada una de estas estaciones se han tenido en cuenta históricos anuales de otras estaciones de seguimiento meteorológico pertenecientes a redes como AEMET, METEOCLIMATIC o la Red de Estaciones Agroclimáticas de la Junta de Andalucía. Por último decir que el estudio se enmarca como una acción dentro del Proyecto Europeo 0456_RETALER_II_6_E cofinanciado por Diputación de Huelva y el Programa Operativo de Cooperación Transfronteriza España-Portugal (POCTEP) con cargo a los Fondos Europeos FEDER.
2.
Metodología de la toma de datos
Para llevar a cabo un estudio lo más fidedigno y científico posible del recurso eólico en cada uno de los emplazamientos seleccionados se procedió a la instalación de una estación meteorológica provista de datalogger para el almacenamiento de los datos. Estas estaciones, modelo PCE-FWS 20, nos permitieron tomar con una periodicidad de 5 minutos y en continuo, unas 288 medidas diarias de cada variable. Para llevar a cabo este proceso se contó con la ayuda de los técnicos municipales que cada 15 días aproximadamente eran los encargados de descargar los datos y enviarlos vía email a FreeLight para su posterior recopilación y tratamiento.
2.1 Descripción de los lugares seleccionados Para la selección de los emplazamientos donde colocar las estaciones se tuvieron en cuenta diversos criterios, algunos de los cuales fueron: - Ser edificios o instalaciones municipales. Esta condición era muy importante puesto que se precisaba de la participación de los técnicos para la descarga y envío de los datos. - Estar suficientemente distantes unos de otros para poder cubrir con garantías las diversas zonas de la provincia (Costa, Andévalo, Sierra, entorno urbano…) - Ser susceptibles, en una actuación futura, de albergar un aerogenerador que aportase el suministro eléctrico a la instalación, dando así un carácter ejemplificador y divulgativo al proyecto. Tras diversas opciones y con el consenso de los técnicos de Diputación, los lugares seleccionados fueron: 2.1.1 Casita Azul, Isla Cristina Este edificio, situado en zona de playa, era una antigua casa forestal. Actualmente se ha rehabilitado y opera como oficina de Medio Ambiente y centro de interpretación de la naturaleza para el Ayuntamiento de Isla Cristina. Con esta estación pretendíamos caracterizar el viento en zonas costeras. Cabe destacar que existe una gran cobertera vegetal alrededor compuesta por eucaliptos y pinos de gran talla y que probablemente afectarán a las mediciones. Latitud: 37º12’05” N
Longitud: 7º17’24” O
Altitud: 18m s.n.m.
2.1.2 FreeLight, Lepe Este punto se añadió como mejora en el proyecto a las 5 estaciones que desde Diputación de Huelva se pedían. Es una estación de control que la empresa FreeLight tiene situada en sus instalaciones y sobre la que ya se llevaba un registro de vientos de meses anteriores al inicio del estudio. En esta zona el viento es muy turbulento por lo que nos serviría para investigar su comportamiento en zonas urbanas con alta densidad de obstáculos puesto que cada vez es más habitual el interés por situar pequeños aerogeneradores sobre las cubiertas de las viviendas. Latitud: 37º15’29” N
Longitud: 7º12’18” O
Altitud: 37m s.n.m.
2.1.3 Estadio Iberoamericano, Huelva El estadio que gestiona Diputación está situado en el municipio de Huelva aunque en una zona exterior donde el régimen de vientos no es tan turbulento como en la estación de Lepe. Se situó el medidor sobre una de las estructuras laterales de los marcadores, a más de 20 metros de altura sobre el nivel del suelo y en la zona expuesta a los vientos predominantes. Las posibilidades de este emplazamiento para el fomento y la promoción de la energía minieólica son ideales puesto que la instalación de una turbina, si así se estimase oportuna, tendría una gran visibilidad e impacto para la ciudadanía. Latitud: 37º16’04” N
Longitud: 6º55’29” O
Altitud: 42m s.n.m.
2.1.4 Granja Escuela, Trigueros Edificio perteneciente a Diputación de Huelva y destinado a la formación y capacitación de agentes forestales. La estación se colocó en la cubierta del edificio, mucho más alto que cualquier obstáculo de alrededor. Su situación relativamente cercana a la costa y la gran altitud a la que ha sido instalada la hace idónea para cotejar los datos obtenidos con los que se obtengan de la estación Casita Azul. Latitud: 37º19’28” N
Longitud: 6º47’40” O
Altitud: 32m s.n.m.
2.1.5 El Romerito, Zalamea la Real Situado en el recinto romero de El Romerito, la Casa Hermandad ofrecía unas condiciones adecuadas para la instalación de un medidor para la zona interior de la provincia. No presentaba grandes obstáculos a su alrededor y además sería un punto de gran aceptación y visibilidad en el caso de que se estimase la colocación de una turbina. Latitud: 37º39’57” N
Longitud: 6º39’52” O
Altitud: 385m s.n.m.
2.1.6 Molino siglo XVIII, Santa Bárbara de Casa Antiguo molino harinero del s. XVIII restaurado y acondicionado como centro de interpretación. Es una zona elevada donde se situaban otros molinos por lo que es de esperar que los resultados en este medidor sean muy positivos. Latitud: 37º47’57” N
Longitud: 7º10’52” O
Altitud: 353m s.n.m.
2.1.7 Plano situacional En esta imagen sat茅lite de la provincia de Huelva puede observarse, a modo de resumen, la distribuci贸n de las estaciones meteorol贸gicas instaladas para el proyecto.
2.2 Adquisición y manejo de los datos De cada estación meteorológica se han recogido datos durante 12 meses a un promedio de 288 registros diarios lo que da lugar a más de 8.000 registros mensuales por localización y variable. En la documentación adjunta a este informe se incluyen todos los datos de velocidad media, ráfagas máximas y dirección diarios (formato Excel), aunque a efectos prácticos y debido al gran volumen de información adquirida se ha optado presentar la información de forma agrupada por trimestre y que corresponderían a los periodos: -
1 Diciembre 2011 a 28 Febrero de 2012 (Invierno) 1 Marzo a 31 Mayo de 2012 (Primavera) 1 Junio a 31 Agosto de 2012 (Verano) 1 Septiembre a 30 Noviembre 2012 (Otoño)
2.2.0 Metodología de los cálculos mensuales, trimestrales y anuales Para obtener las velocidades medias, se ha procedido a calcular la media por hora tomando como datos las medidas cincominutales registradas. A continuación y teniendo ya calculadas las medias para cada una de las 24 horas del día, se calcula la media diaria. Por último teniendo las medias diarias se obtendría la media mensual. Estos cálculos se aplican igualmente para el caso trimestral o anual. En el cálculo de las ráfagas, se ha seleccionado la máxima ráfaga diaria para posteriormente seleccionar la máxima de cada mes. Este valor nos permitirá conocer hasta qué punto un determinado aerogenerador se encontraría más o menos cerca de su límite de supervivencia. A continuación se presentan los resultados obtenidos mes a mes así como agrupados por trimestre y anualmente para cada estación meteorológica.
2.2.1 Casita Azul, Isla Cristina
Vel. med. (m/s) Ráf. máx. (m/s) Dir. predomin.
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
0,86
1,00
1,22
1,43
1,91
1,98
2,03
2,18
1,96
1,65
1,22
1,52
6,10
7,10
7,80
10,50
10,90
11,60
11,20
9,90
6,79
8,80
12,20
13,30
NW 36,6%
NW 37,3%
NW 30,4%
N 24,1%
NW 24,0%
NW 24,8%
NW 27,4%
NW 33,7%
NW 34,6%
S 22,3%
N 18,0%
NW 20,8%
Vel. med. (m/s)
Invierno
Primavera
Verano
Otoño
Anual
0,99
1,75
2,07
1,39
1,60
Noviembre
Ráf. máx. (m/s)
7,80
11,60
11,20
13,30
13,30
Dir. predomin.
NW 35,2%
NW 21,4%
NW 32,2%
N 19,0%
NW 27,5%
2.2.2 FreeLight, Lepe
Vel. med. (m/s) Ráf. máx. (m/s) Dir. predomin.
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
1,48
1,38
1,95
2,00
2,39
2,39
2,83
2,91
2,62
1,85
1,65
1,85
10,90
11,20
13,30
11,60
13,60
11,60
10,90
12,20
10,90
9,90
8,80
14,30
N 36,1%
N 37,6%
N 30,0%
NE 20,3%
NW 29,2%
N 19,8%
NW 25,5%
NW 25,1%
NW 26,8%
N 18,2%
N 25,0%
N 13,6%
Noviembre
Invierno
Primavera
Verano
Otoño
Vel. med. (m/s)
1,54
2,25
2,78
1,76
2,20
Ráf. máx. (m/s)
13,30
13,60
12,20
14,30
14,30
Dir. predomin.
N 34,9%
NW 20,0%
NW 25,7%
N 17,8%
N 23,5%
Noviembre
Anual
2.2.3 Estadio Iberoamericano, Huelva
Vel. med. (m/s) Ráf. máx. (m/s) Dir. predomin.
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
1,79
1,67
2,44
2,56
3,32
3,35
3,87
3,39
2,76
2,41
2,11
2,84
11,60
12,60
16,00
12,60
15,30
17,00
11,60
11,90
10,50
12,60
11,90
15,30
N 31,1%
NE 28,5%
NE 23,9%
NE 22,1%
NW 32,8%
NW 23,8%
NW 36,6%
NW 24,5%
NW 32,4%
NW 20,7%
NW 18,7%
NE 17,7%
Noviembre
Invierno
Primavera
Verano
Otoño
Vel. med. (m/s)
2,01
3,02
3,30
2,43
Anual
2,70
Ráf. máx. (m/s)
16,00
17,00
11,90
15,30
17,00
Dir. predomin.
N 26,8%
NW 23,2%
NW 30,8%
NW 17,8%
NW 22,4%
2.2.4 Granja Escuela, Trigueros
Vel. med. (m/s) Ráf. máx. (m/s) Dir. predomin.
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
1,71
2,07
2,67
2,94
5,30
3,47
3,93
3,71
3,52
2,71
2,59
4,04
4,80
13,90
14,60
17,00
16,70
17,30
13,90
13,90
14,30
14,30
15,30
16,30
E 37,9%
E 30,8%
E 28,8
E 29,2%
NW 40,2%
SW 21,6%
NW 32,8%
SW 24,9%
SW 27,8%
E 21,3%
E 21,1%
E 25,0%
Invierno
Primavera
Verano
Otoño
Vel. med. (m/s)
2,40
3,60
3,80
2,84
Anual
3,31
Ráf. máx. (m/s)
14,60
17,30
14,30
16,30
17,30
Dir. predomin.
E 29,4%
NW 19,7%
NW 27,3%
E 22,0%
NW 18,2%
2.2.5 El Romerito, Zalamea la Real
Vel. med. (m/s) Ráf. máx. (m/s) Dir. predomin.
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
2,37
1,75
2,52
-
4,25
3,19
3,25
2,98
2,72
2,40
2,53
2,14
12,20
13,90
14,60
-
15,00
13,60
13,30
16,00
10,50
11,60
14,30
4,01
N 25,6%
E 16,8%
N 17,2%
-
NW 45,0%
NW 23,5%
NW 38,6%
NW 26,9%
NW 38,7%
NW 22,4%
NW 30,3%
E 26,6%
Noviembre
Invierno
Primavera
Verano
Otoño
Vel. med. (m/s)
2,26
3,62
2,98
2,32
2,76
Ráf. máx. (m/s)
14,60
15,00
16,00
14,30
16,00
Dir. predomin.
NW 17,5%
NW 35,0%
NW 36,1%
NW 22,2%
NW 28,1%
Noviembre
Anual
2.2.6 Molino siglo XVIII, Santa Bárbara de Casa
Vel. med. (m/s) Ráf. máx. (m/s) Dir. predomin.
3.
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
-
3,28
5,39
5,08
5,00
4,54
6,26
6,23
6,62
3,98
-
-
-
13,60
21,80
19,00
21,80
23,80
19,00
20,70
18,00
18,40
-
-
-
N 20,6%
N 28,4%
E 21,0%
NW 27%
N 27,2%
N 29,9%
N 39,1%
N 39,7%
S 21,6%
-
Invierno
Primavera
Verano
Otoño
Vel. med. (m/s)
4,73
4,92
6,52
3,98
5,18
Ráf. máx. (m/s)
21,80
23,80
20,70
18,40
23,80
Dir. predomin.
N 25,9%
N 21,4%
N 34,0%
N 15,8%
N 25,2%
-
Anual
Análisis e interpretación de los resultados
Para determinar la viabilidad de un emplazamiento a la hora de instalar una turbina es imprescindible no solo recopilar toda la información posible sobre el potencial eólico de la zona si no también poder analizar y agrupar todos esos datos. A continuación se representa mediante gráficas, los diversos tratamientos estadísticos aplicados a los datos obtenidos con el fin de poder interpretar y extraer la mayor información posible de cada estación meteorológica. - Distribución de frecuencia Se representa mediante barras la probabilidad de que se den vientos de las diferentes velocidades medias. Estos gráficos nos permiten ver de manera muy rápida la distribución de los valores. - Frecuencias por dirección Se representa en formato de rosa. En ella se distribuye en 16 cuadrantes el porcentaje de presencias para una determinada dirección de viento. Nos da idea de las direcciones predominantes (blowing from) para un lugar dado. - Rosa de frecuencias y velocidades Distribuye por dirección y probabilidad las velocidades medias.
- Velocidades por dirección Distribuye por direcciones las velocidades medias. - Perfil de día típico Representa las medias horarias para un determinado emplazamiento. - Weibull Mediante esta función estadística se pretende caracterizar el régimen eólico del lugar y así poder predecir su comportamiento futuro.
3.1 Casita Azul, Isla Cristina 3.1.1 Distribución de frecuencia
3.1.2 Frecuencias por direcci贸n
3.1.3 Rosa de frecuencias y velocidades
3.1.4 Velocidades por direcci贸n
3.1.5 Perfil día típico
3.1.6 Weibull
3.1.7 Comentarios Este emplazamiento que en principio se presuponía idóneo por su cercanía al mar, ha resultado ser con diferencia el menos adecuado. Si nos ceñimos tanto a las tablas de velocidades medias como a las gráficas obtenidas, vemos como por lo general los valores son muy bajos. En los meses de verano con el efecto de las corrientes mar-tierra los valores mejoran pero siguen siendo significativamente bajos. Respecto a las direcciones, son muy variables en función de la época de año aunque aparece un marcado predominio del NW como puede verse en la gráfica de frecuencias por dirección anual. También podemos distinguir que en esta dirección los vientos son además los más bajos (menores de 2m/s la mayor parte del año) a excepción del verano como ya se indicó anteriormente y en el que alcanza sus máximos en torno a las 17-18h. En cuanto a velocidades máximas, tampoco se alcanzan valores límite en ninguna época del año que pudiesen suponer un riesgo potencial para una turbina. Solo destacar que las ráfagas más fuertes corresponden a los meses de otoño, donde buena parte del viento sopla del S-SE. Por último y como consecuencia de estos resultados tan bajos se obtiene la función Weibull y su gráfica correspondiente. En este caso, los parámetros de la función tanto para las estaciones climáticas (0,56 a 0,94) como para el anual (0,81) salen con un valor de factor de forma (k) muy inferior a 1 lo que corresponde con regímenes de vientos muy bajos y con mucha turbulencia. De hecho, en este caso, en opinión de FreeLight, debido a las características de los resultados del Weibull, que para representar la distribución del viento el factor k debe variar entre 1 y 3, no lo consideramos un modelo matemático apropiado para representar los vientos que se dan en esta zona.
3.1.8 Conclusiones: Esta localización no es adecuada para el uso de un sistema eólico ya que no se alcanzan unos valores mínimos que pudiesen compensar la producción anual. Estimamos que estos resultados son consecuencia de la gran cantidad de sombras que presenta el punto de medición ya que se encuentra completamente rodeado por una masa forestal de gran porte, principalmente eucaliptos de más de 20 metros que bloquean en gran parte los vientos provenientes del NW, dirección predominante durante gran parte del año. En consecuencia sería necesario elevar suficientemente la turbina para sobrepasar con creces estos árboles con lo que ello supone en cuanto a coste y viabilidad.
3.2 FreeLight, Lepe 3.2.1 Distribuci贸n de frecuencia
3.2.2 Frecuencias por direcci贸n
3.2.3 Rosa de frecuencias y velocidades
3.2.4 Velocidades por direcci贸n
3.2.5 Perfil día típico
3.2.6 Weibull
3.2.7 Comentarios Situado en un entorno urbano con muchas irregularidades y alta rugosidad del terreno circundante, ha resultado ser un mejor sitio de lo esperado aunque sin ser suficiente. Los valores medios representados en la gráfica de distribución de frecuencia muestran una prevalencia de vientos próximos a 2m/s y principalmente provenientes del N o NW. Sin embargo se aprecia para los meses de primavera y otoño una gran dispersión en cuanto a direcciones se refiere, lo que indica mucha turbulencia ocasionada por los cambios de estación. Respecto a vientos fuertes, se aprecia igualmente valores máximos para los meses de primavera y otoño provenientes del NW y SE respectivamente. Analizando la gráfica del perfil diario, se observa que los vientos alcanzan los valores más altos durante las tardes (17-18h) al igual que en La Casita Azul. Por último y como consecuencia de estos resultados bastante bajos se obtiene la función Weibull y su gráfica correspondiente. En este caso, los parámetros de la función tanto para las estaciones climáticas (0,78 a 1,15) como para el anual (0,97) salen con un valor de factor de forma (k) entorno a 1 lo que corresponde con regímenes de vientos muy bajos y con mucha turbulencia. Debido a las características de los resultados del Weibull, que para ser representativo de la distribución del viento el factor k debe variar entre 1 y 3, se pone en duda la capacidad de representación que tiene este modelo matemático para aplicarse a los vientos que se dan en esta zona.
3.2.8 Conclusiones Aunque los valores en esta zona son algo mejor siguen sin ser suficientes. Creemos que la gran diversidad del terreno con edificios de tama帽os y formas variadas influye notablemente en el rendimiento y sobre todo en la turbulencia generada
3.3 Estadio Iberoamericano, Huelva 3.3.1 Distribuci贸n de frecuencia
3.3.2 Frecuencias por direcci贸n
3.3.3 Rosa de frecuencias y velocidades
3.3.4 Velocidades por direcci贸n
3.3.5 Perfil día típico
3.3.6 Weibull
3.3.7 Comentarios Los valores son mejores que en estaciones anteriores, alcanzando una media anual de 2,70 m/s. Su mejor emplazamiento y sobre todo la altura a la que se colocó el medidor, sin obstáculos relevantes, nos ha dado un patrón de viento mejor. En este caso primavera y verano se destacan como las mejores épocas aunque siguen dando valores medios bajos (33,3 m/s). La dirección predominante sigue siendo NW, que es además de donde vienen los vientos más fuertes. Respecto al perfil del día aquí se repite, pero con valores más altos, un alza de las velocidades medias a partir del medio día, alcanzando las mayores cotas en torno a las 1718h para luego caer hasta primeras horas de la noche. La gráfica Weibull nos arroja un factor de foma k>1 en los datos anuales (1,04) y para primavera (1,10) y verano (1,20) pero sigue debajo de 1 en invierno (0,85) y otoño (0,93). Aunque mejor que en las anteriores estaciones, aún insuficiente y se pone en duda la validez del modelo Weibull para estos sitios. De todos modos, nos confirma la gran abundancia de vientos bajos y la poca uniformidad en los vientos registrados en esta zona.
3.3.8 Conclusiones: Aunque la localización no ha dado los resultados esperados, podría ser interesante la instalación de una turbina en esta zona pues es un sitio de mucha visibilidad y potencial divulgativo.
3.4 Granja Escuela, Trigueros 3.4.1 Distribuci贸n de frecuencia
3.4.2 Frecuencias por direcci贸n
3.4.3 Rosa de frecuencias y velocidades
3.4.4 Velocidades por direcci贸n
3.4.5 Perfil día típico
3.4.6 Weibull
3.4.7 Comentarios
Este medidor ha registrado los mejores datos de todas las estaciones que teníamos situadas cerca de la costa. Se encuentra en una localización privilegiada al no tener obstáculos, estar rodeado de un terreno muy llano y uniforme y sobre todo por encontrarse a más de 20 metros sobre el suelo. En la distribución de frecuencias ya puede verse que la potencia energética de esta zona es mejor aunque las medias sigan sin alcanzar valores destacables. Respecto a las direcciones, los vientos predominantes provienen del E casi todo el año menos en verano que proceden del NW aunque son concretamente los del SW donde se acumulan los valores máximos. En cuanto a velocidades y dirección, la rosa nos muestra bastante homogeneidad en lo que a ráfagas máximas se refiere, superando normalmente los 15-17 m/s desde casi todas direcciones. Estos valores de ráfagas ya si pueden empezar a considerarse un factor de riesgo para algunas turbinas, principalmente de poca potencia y gama baja. Y respecto al perfil horario, destacar que por lo general el ascenso de las velocidades comienza un poco después que el resto de estaciones comentadas hasta ahora, seguramente debido a que la influencia de los vientos mareales no es tan inmediata como en las que está mucho más próximas a la costa. La gráfica Weibull nos arroja un factor de foma k>1 en los datos anuales (1,02) y para primavera (1,04) y verano (1,10) pero sigue debajo de 1 en invierno (0,89) y otoño (0,94), muy similar a los resultados anteriores de Huelva-Estadio Iberoamericano. Siguen siendo aún insuficientes y aquí también se pone en duda la validez del modelo Weibull para estos sitios. Se confirma la gran abundancia de vientos bajos y la poca uniformidad en los vientos registrados en esta zona.
3.4.8 Conclusiones Huelga decir que aunque su instalación en la cubierta del edificio se ha hecho situándolo varios metros sobre ésta, hemos detectado la influencia del propio edificio sobre la turbulencia y variabilidad de los datos debido a la cercanía de los bordes. Por lo tanto en el caso de instalar una turbina en edificios de similares características, sería muy conveniente elevar la altura del buje al menos entre 15 y 20 metros respecto al suelo de la cubierta en función de su proximidad a los bordes. Respetando estas premisas, este emplazamiento aunque no ideal, podría ser un buen sitio para instalar una turbina al menos por su aspecto divulgativo.
3.5 El Romerito, Zalamea la Real 3.5.1 Distribuci贸n de frecuencia
3.5.2 Frecuencias por direcci贸n
3.5.3 Rosa de frecuencias y velocidades
3.5.4 Velocidades por direcci贸n
3.5.5 Perfil día típico
3.5.6 Weibull
3.5.7 Comentarios Con una media anual de 2,76 m/s esta localización no es idónea para situar un aerogenerador. Presenta una marcada predominancia de los vientos procedentes del N y sobre todo del NW, siendo además ésta última la dirección que alberga los datos más habituales de velocidades medias y ráfagas altas. En este caso al igual que en Trigueros, el inicio del aumento de viento se acerca más al inicio de la mañana (8-9h) para descender a valores mínimos a finales del día. La gráfica Weibull nos arroja un factor de foma k>1 en los datos anuales (1,02) y para primavera (1,19) y verano (1,19) pero sigue debajo de 1 en invierno (0,88) y otoño (0,92), parecidos a los resultados en Huelva y Trigueros. Aunque resulta inesperado el factor de forma tan bajo para un sitio de la sierra, otra vez, demuestra la gran abundancia de vientos bajos y la poca uniformidad en los vientos registrados en esta zona.
3.5.8 Conclusiones: No se recomienda la instalación de una turbina en esta zona ya que tanto las medias como las diversas variables analizadas determinan un potencial energético del viento demasiado bajo.
3.6 Molino siglo XVIII, Santa B谩rbara de Casa 3.6.1 Distribuci贸n de frecuencia
3.6.2 Frecuencias por direcci贸n
3.6.3 Rosa de frecuencias y velocidades
3.6.4 Velocidades por direcci贸n
3.6.5 Perfil día típico
3.6.6 Weibull
3.6.7 Comentarios A priori sería el mejor lugar de los seleccionados pues desde hace siglos se cuenta con la presencia de molinos harineros de gran tamaño. Analizando la distribución de frecuencias ya podemos adivinar el potencial real de esta zona pues nos presenta una franja de vientos bastante amplia que abarca valores medios inusuales en otras estaciones analizadas. Cabe destacar el verano como época idónea ya que es cuando se presentan los mejores resultados coincidiendo con los vientos procedentes del N y NW. Esto también podemos verlo si analizamos la rosa de frecuencias, donde nos muestra de forma muy acusada cómo la mayor parte del tiempo el viento procede de estas direcciones, alcanzando los mejores valores del año. Además cabe destacar la gran diferencia, respecto a las estaciones anteriores, en lo que al perfil diario se refiere. Como puede comprobarse, siendo éste un dato de gran importancia, esta estación no solo ha registrado los mejores datos medios sino que además ese valor se mantiene constante durante casi todo el día. Esto nos asegura una producción anual alta independientemente, más o menos, del mes o época del año en que nos encontremos. Por último comentar que la gráfica Weibull nos da un factor de forma k=1,32 (anual) subiendo hasta 1,56 (verano), lo que confirma que el régimen de viento es mejor y más uniforme en este lugar en comparación con los otros sitios del estudio. Se puede ver de manera muy clara simplemente mirando la forma de la gráfica y su mejor aproximación a una distribución normal. Podemos por tanto caracterizar el sitio con un régimen de viento conforme a una distribución Weibull, presentando turbulencia moderada y una distribución de velocidades de viento apropiada para la aplicación de la energía eólica.
3.6.8 Conclusiones: Sin duda ésta sería la única estación técnicamente viable para la instalación de un aerogenerador de mediana potencia. Aunque la media no es demasiado alta (5,18 m/s) sí que se mantiene durante muchos días y horas al año. Sin embargo habría que prestar especial interés a las ráfagas máximas alcanzadas. En este año de mediciones se han superado varias veces los 20 m/s llegando incluso hasta un valor máximo de 23,80 m/s. Según nuestra experiencia, sobre todo evaluando turbinas de baja calidad pero muy comunes en el mercado, no se garantiza su resistencia en vientos similares a estos valores. Por tanto si finalmente se selecciona este lugar, aconsejamos la instalación de equipos de calidad cuyo rendimiento es, además, mayor.
4.
Correlación de los datos con los de otras estaciones cercanas
Uno de los puntos importantes del estudio era comprobar si, de algún modo, era predecible el recurso eólico de un sitio tomando como base los históricos de estaciones meteorológicas cercanas y solo algunos meses de datos del emplazamiento en cuestión. Para ello hemos realizado dentro de este documento correlaciones entre los datos obtenidos en los sitios de estudio y los datos de estaciones meteorológicas permanentes para el año 2011-2012 con el fin de:
Encontrar una relación lineal fuerte entre los sitios del estudio y estaciones permanentes, es decir una relación matemática con R2>0,8 como mínimo. 1 Demostrar si se pueden utilizar los datos históricos y futuros de las estaciones permanentes para poder caracterizar el viento en un nuevo sitio con medidas de solamente unos meses.
Separamos las estaciones en dos tipos: Sierra y Costa. Se realizaron correlaciones entre las tres estaciones permanentes de la sierra (Valdelamusa, El Campillo y Aroche) con las dos estaciones del estudio de la sierra (Santa Bárbara de Casa y Zalamea la Real). Se realizaron también correlaciones entre una estación permanente en la ciudad de Huelva (MeteoHUELVA) con las cuatro estaciones del estudio de la costa (Trigueros, HuelvaEstadio, Lepe, Isla Cristina). Los resultados de estas correlaciones se pueden ver en las siguientes tablas:
4.1 Correlaciones de la Sierra Estaciones Meteorológicas Permanentes
Valdelamusa
1
El Campillo
Aroche
Santa Bárbara
y = 1,306x + 3,250
R² = 0,339
y = 1,632x + 2,501
R² = 0,236
y = 1,118x + 3,644
Zalamea
y = 0,772x + 1,659
R² = 0,520
y = 1,512x + 0,358
R² = 0,898
y = 0,315x + 2,379
R² = 0,068
R² = 0,021
R2 en estadísticas es un número entre 0 y 1 que describe la precisión de la línea de regresión para encajar con los puntos de datos. Un R2 cerca de 1 significa la línea de regresión cabe perfectamente con los datos, mientras que un R2 cerca de 0 indica que la línea de regresión no representa bien los puntos de datos.
4.2 Correlaciones de la Costa
Estaciones Meteorológicas Permanentes
MeteoHUELVA
Trigueros
y = 1,172x + 1,265
R² = 0,667
Huelva- Estadio
y = 1,009x + 1,023
R² = 0,871
Lepe
y = 0,761x + 0,925
R² = 0,743
Isla Cristina
y = 0,619x + 0,625
R² = 0,634
Analizando los datos queda bastante claro que las únicas regresiones con resultados de linealidad significativos son los de Zalamea la Real con El Campillo en la sierra y HuelvaEstadio con MeteoHUELVA en la costa. Estos resultados significan que podemos extrapolar con bastante confianza los datos de Zalamea la Real con los de El Campillo y también los de Huelva-Estadio con los de MeteoHUELVA utilizando solo unos meses de mediciones. En general, los resultados de las correlaciones determinan que cuanto más lejos estén las estaciones de los puntos a estudiar menos probable será que se puedan extrapolar los datos. De hecho, las dos regresiones que tiene un nivel de linealidad aceptable son, en ambos casos, estaciones muy cercanas una a la otra.
ZALAMEA-EL CAMPILLO 8 y = 1,512x + 0,358 R² = 0,898
7
ZALAMEA
6 5 4
ZALAMEAVALDELAMUSA
3
Lineal (ZALAMEAVALDELAMUSA)
2 1 0 0
2
4
6
EL CAMPILLO
HUELVA Estadio-MeteoHUELVA 6 y = 1,009x + 1,023 R² = 0,871
HUELVA Estadio
5 4
HUELVA EstadioMeteoHUELVA
3 2
Lineal (HUELVA EstadioMeteoHUELVA)
1 0 0
2
4
MeteoHUELVA
6
4.3 Determinación del Weibull ajustado Como se ha explicado anteriormente, los Weibull en general, salvo para la estación de Santa Bárbara, no parecen ser representaciones fiables en estos casos de regímenes de vientos tan bajos, variables y turbulentos. Sin embargo cada año de viento es diferente y para caracterizar el viento con más certeza es siempre recomendable tener muchos años de datos. Puesto que eso no es posible para nuestros sitios del estudio y que muchos estudios no pueden tampoco durar 10 años, por ejemplo, es muy interesante poder extrapolar los datos históricos del sitio y posteriormente poder calcular el Weibull ajustado, basado en la correlación entre el sitio del estudio y una estación permanente cercana. En nuestro estudio, el único emplazamiento donde, en primer lugar, hay una correlación significativa con una estación permanente y en segundo lugar donde esta estación permanente tiene un histórico de datos suficiente (años 2000 a 2012), es Zalamea la Real con la estación agroclimática de El Campillo.
4.3.1 Zalamea la Real-El Campillo Como se reveló anteriormente, la correlación entre Zalamea la Real y El Campillo es: y = 1,512x + 0,358, con un R² = 0,898. Entonces podemos extrapolar los datos históricos de Zalamea, basados en los de El Campillo utilizando esta relación. Se realizó dicho cálculo y el Weibull ajustado resultante para Zalamea salió bastante mejor que el original para el periodo 2011-2012. La representación gráfica se puede ver abajo:
Los parámetros del Weibull inicial para los datos de 2011-2012 fueron Factor de Forma (k): 1,02, Factor de Escala (c): 2,61, Media (teórica): 2,59. Según los cálculos de producción energética anual con el Weibull ajustado, una turbina en Zalamea podría producir entorno al 20% más de energía anual que la que se ha calculado para 2011-2012 mediante el estudio. Sin embargo en los siguientes apartados, se ve que esto no es un aumento suficiente para asegurar la viabilidad de una turbina en este sitio.
5.
Cálculos de producción
Para realizar los cálculos de producción de las turbinas en los diversos sitios hace falta conocer su curva de potencia real. Sin embargo, las curvas de potencia ofrecidas por los fabricantes no siempre son objetivas al 100% y por ello este estudio se ha dirigido a los estudios realizados por el SEPEN (Site Expérimental pour le Petit Eolien National. Narbonne, Francia) como entidad certificada y acreditada para ello. Tras analizar los informes de las 16 turbinas probadas por SEPEN en Malbouisson, Narbonne - Francia, elegimos las tres turbinas más interesantes y pertinentes para este estudio de viento y para la provincia de Huelva.
5.1 Turbinas elegidas 5.1.1 Windspot 3,5kW (ENAIR) Es una turbina de alta calidad de diseño español y que ha dado muy buenas resultados tanto en las pruebas de Narbonne como en las pruebas del CEDER/CIEMAT (Centro de Desarrollo de Energías Renovables. Soria, España) que también ha analizado diversos molinos de fabricantes españoles. Características: Marca Modelo Tipo Número de palas Diámetro de rotor
Sonkyo Energy Windspot 3.5 kW Eje horizontal 3 4.05 m
Tipo de regulación Pasaje variable pasivo con centrífugo de amortización hidráulico Potencia nominal 3500 W a 12 m/s
5.1.2 Black 600 Es una turbina de las más baratas pero que se ha instalado bastante en la zona de Huelva por su bajo coste y pequeño tamaño. Se utiliza principalmente para apoyar sistemas fotovoltaicos aislados. Por lo tanto su rendimiento real nos puede brindar información interesante y pertinente para esta zona. Características: Marca Modelo Tipo Número de palas Diámetro de rotor Tipo de regulación Potencia nominal
Arrow Solar Energy (ASE) Black 600 Eje horizontal 3 1.60 m Electrónica 600 W a 11 m/s
5.1.3 Windspire (Eje Vertical) El Windspire es una turbina de eje vertical tipo Darrieus. La verificación del rendimiento de esta turbina es muy interesante, sobre todo para sitios urbanos como Huelva. En general este tipo de turbina se comporta mejor y resulta más segura en sitios con mucha turbulencia como son los entornos urbanos. Características: Marca Modelo Tipo Número de palas Diámetro de rotor Tipo de regulación Potencia nominal
Mariah Power Windspire Eje vertical (tipo Darrieus) 3 1.20 m Electrónico 1200W a 11m/s
5.2 Cálculo de Producción Real Para este cálculo hubiera sido posible emplear los Weibull de cada sitio para estimar la producción anual en cada uno de ellos pero como hemos establecido anteriormente, debido a la falta de confianza de la representación matemática en estos emplazamientos de estudio, hemos preferido utilizar simplemente las distribuciones de frecuencia para cada sitio del año 2011-2012 y así poder estimar la energía que habría producido cada una de las 3 turbinas analizadas durante el periodo del estudio. El cálculo de energía se realiza multiplicando a cada velocidad de viento (1m/s, 2m/s, 3m/s, 4m/s… etc) las horas de viento en este rango por la producción según la curva de potencia real de la turbina. Por ejemplo, si hay 1000 horas al año en el rango de 4m/s y la
producción de la turbina es de 50W con este viento, la producción para este rango será 1000h x 50W= 50.000Wh o 50kWh. Después se suman todos los productos en cada rango para tener la producción total anual. El siguiente gráfico muestra un ejemplo de las dos series que se multiplican para hacer el cálculo en el caso del Windspot 3,5kW en Santa Bárbara:
Y la representación gráfica de la producción anual real (la multiplicación de las dos series) es el siguiente:
5.3 Calculo de Producción Teórica La potencia que puede rendir una turbina depende de la energía disponible en el viento. Se puede expresar con la siguiente ecuación:
P = 0,5.ρ.Cp.A.v3 P = Potencia en Watios ρ = Densidad del aire (aprox. 1,225 kg/m3 a nivel del mar) A = Área de barrido (m2) Cp = Coeficiente de potencia (0,59 {límite de Betz} es el máximo teórico. Un valor de 0,35 es un buen número) v = Velocidad del aire en m/s Una práctica común para estimar la producción anual en un sitio específico es utilizar la velocidad media anual del viento y multiplicar el resultado de la Potencia en la ecuación anterior por el número de horas en el año (8760 o 8766 si tenemos en cuenta años bisiestos). Esto nos da una aproximación a la producción anual basado en el principio de que el viento está soplando a la velocidad media todas las horas del año, por ello es puramente teórico. Además asume un Coeficiente de potencia constante, lo que no es el caso en la realidad. Este tipo de estimación de producción no es posible calcularla de forma tan sencilla para turbinas de eje vertical puesto que el área de barrido no es representativa del área real de captación de potencia del viento.
5.4 Factor de Capacidad El Factor de Capacidad (FC) es un coeficiente utilizado con frecuencia para representar la producción energética en un sitio determinado de una turbina de viento. Está relacionado con la potencia nominal de la turbina. Es también un valor teórico, expresado como un porcentaje basado en la situación teórica de que la turbina estuviese funcionando a su potencia nominal todas las horas del año, es decir 8760 horas. Por lo tanto, una turbina con potencia nominal de 2kW funcionando todo el año tiene una producción teórica de 2kW*8760h=17520kWh. Evidentemente este valor no es real, porque la turbina funciona solamente bajo ciertas condiciones meteorológicas y normalmente por debajo de su potencia nominal. Para llegar al Factor de Capacidad, el valor calculado de producción anual (por mediciones o por extrapolación) se divide por este valor, que nos da un porcentaje. Por lo tanto si la turbina de 2kW realmente produce 3504kWh/año, el Factor de Capacidad sería del 20% (3504/17520) x 100. Grandes parques eólicos son capaces de llegar a Factores de Capacidad entorno al 30%, mientras que para pequeñas turbinas normalmente se sitúa entre 10 y 20% en los buenos sitios.
5.5 Tablas de Producción En las siguientes tablas se han realizado dos tipos de cálculo (1. Real, 2. Teórico) para cada una de las tres turbinas elegidas en cada sitio del estudio: 1. Cálculo Real- Dist de Freq (kWh): El cálculo de producción anual basado en la multiplicación entre la distribución de frecuencia del viento para el año 2011-2012 y la curva de potencia real (de SEPEN) de la turbina, y su correspondiente factor de capacidad. 2. Cálculo Teórico- Media anual (kWh): El cálculo teórico basado en la velocidad media del sitio y el área barrida, y su factor de capacidad correspondiente.
WINDSPOT 3,5kW Lepe Isla Cristina Huelva Zalamea
1. Cálculo RealDist de Freq (kWh) 281 151 829 972
Cálculos de Producción Anual 2. Cálculo Factor de Teórico- Media Capacidad anual (kWh) 0,9% 221 0,5% 85 2,7% 408 3,2% 436
Factor de Capacidad 0,7% 0,3% 1,3% 1,4%
Trigueros Santa Bárbara
Black 600
Lepe Isla Cristina Huelva Zalamea Trigueros Santa Bárbara
Windspire 1,2kW (VAWT) Lepe Isla Cristina Huelva Zalamea Trigueros Santa Bárbara
2376 6118
7,7% 19,9%
753 2884
1. Cálculo RealDist de Freq (kWh) 58 32 121 131 217 392
Cálculos de Producción Anual 2. Cálculo Factor de Teórico- Media Capacidad anual (kWh) 1,1% 30 0,6% 11 2,3% 55 2,5% 180 4,1% 102 7,5% 390
1. Cálculo RealDist de Freq (kWh) 43 24 140 176 510 1431
Cálculos de Producción Anual 2. Cálculo Factor de Teórico- Media Capacidad anual (kWh) 0,4% n/a 0,2% n/a 1,3% n/a 1,7% n/a 4,8% n/a 13,6% n/a
2,5% 9,4%
Factor de Capacidad 0,6% 0,2% 1,1% 3,4% 1,9% 7,4%
Factor de Capacidad n/a n/a n/a n/a n/a n/a
Con la evaluación de las estadísticas de las tablas, queda claro que el único sitio que produce un Factor de Capacidad dentro de un rango aceptable es Santa Bárbara y solamente con las turbinas de Windspot y Windspire, siendo el Windspot el que da los mejores resultados con gran diferencia. Es notable la diferencia entre los métodos de cálculo 1 y 2, es decir entre el real y el teórico. En casi todos los casos el Factor de Capacidad teórico es muy inferior, cerca del 50% menos, que el basado en el cálculo real, lo que supone consecuencias para futuras evaluaciones. Con esto queda patente que el método teórico de utilizar la media anual y área barrida como principales variables no es una manera fiable para hacer un análisis de producción energética para pequeñas turbinas.
6.
Conclusiones finales
Los vientos en la provincia de Huelva son en general principalmente del norte-oeste y no del sur, contrario al creer popular. Así mismo los vientos más fuertes ocurren durante la tarde y no por la noche. Eso supone un gran inconveniente si pretendemos utilizar un turbina como apoyo al sistema fotovoltaico en las horas que no hay sol.
El único sitio donde una turbina produciría un nivel de energía importante sería en Santa Bárbara de Casa. Sin duda ésta es la única estación técnicamente viable para la instalación de un aerogenerador. Aunque la media no es demasiado alta (5,18 m/s) sí que se mantiene durante muchos días y horas al año. Otros sitios como Huelva-Estadio y Trigueros podrían considerarse para la instalación de una turbina pero por razones divulgativas.
La mejor turbina con gran diferencia de las analizadas es el Windspot 3,5kW, seguido por el Windspire (eje vertical). El Black 600 tiene una curva de potencia tan inferior que la producción anual es mínima.
Anemómetros no profesionales pueden ser viables y servir para hacer estudios de viento. Además se podría caracterizar mucho mejor el recurso si se relacionaran con datos históricos de otras estaciones permanentes cercanas.
Las correlaciones entre sitios con anemómetros solamente dan resultados significativos, es decir linealidad (R2) adecuada, cuando los anemómetros se encuentran a poca distancia entre sí, no más que algunos kilómetros. Resulta que las características del viento, por lo menos en la zona de Huelva, cambian mucho dependiendo de la localización y la rugosidad del terreno.
La extrapolación de datos históricos de El Campillo para ajustar el Weibull de Zalamea la Real supone una mejora significativa de los datos de Weibull y su potencial de representar el viento en el sitio. Demuestra que 2011-2012 ha sido un año por debajo de la media de la última década con respecto al recurso eólico. Sin embargo esta mejora en el Weibull no es suficiente para proponer de forma contundente la viabilidad de una turbina en este lugar.
Los vientos a una altura de entre 10m y 15m sobre el suelo resultan, en general, demasiado bajos y turbulentos para el buen funcionamiento de pequeñas turbinas eólicas. Conforme con las conclusiones extrapoladas del campo de pruebas de SEPEN en Narbonne, las torres deberían estar por lo menos 20m sobre el nivel del suelo o del edificio.
La velocidad anual media del viento debería ser como mínimo absoluto de 5m/s, preferiblemente de 6m/s, para producir una cantidad de energía suficiente y hacer viable la instalación de una pequeña turbina eólica.
Otras conclusiones interesantes
El modelo matemático de Weibull no resulta ser válido para representar de forma fiable el comportamiento del viento en sitios con regímenes tan bajos, variables y turbulentos (k ≈ 1 ,c < 4) como los que se dan en los puntos analizados.
El método teórico utilizado con frecuencia en la literatura para estimar la producción energética anual, basado en el área de barrido, velocidad media anual y Coeficiente de potencia (P = 0,5.ρ.Cp.A.v3 multiplicado por 8760 horas del año), resulta incapaz de predecir con precisión la producción energética anual de una turbina. En general está generando una desviación en torno al 50%, lo que no es ni aceptable ni recomendable.
Queda demostrado que algunos modelos matemáticos existentes sobre el recurso eólico en España y concretamente los referidos a la provincia de Huelva, no son útiles para estos usos. Otorgan valores medios demasiado altos que no se ajustan a las condiciones reales de instalación y producción de una turbina de pequeña potencia así como que abarcan superficies demasiado amplias como para considerarlas homogéneas en lo que al viento se refiere.
7.
Agradecimientos
En este apartado, finalmente, nos gustaría agradecer su colaboración y participación a todas aquellas personas y entidades que han participado en la realización de este documento y sin las cuales hubiera sido imposible concluirlo. -
Franck Turlan, SEPEN, Malbouissou, Narbonne, Francia Red de Estaciones Agroclimáticas. Consejería de Agricultura, Pesca y Medio Ambiente. Junta de Andalucía Daniel Zamora Rubio – MeteoHuelva - Red Meteoclimatic A los técnicos y compañeros encargados del envío de los datos de las estaciones
El equipo FreeLight
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