Simulador del efecto de variables ambientales de granjas eólicas offshore en la generación de potencia

Abstract

Eolisim es un simulador para la estimación de la generación de potencia y energía en parques eólicos offshore, basado en variables ambientales que determinan su desempeño. Surge ante los retos del entorno marino —vientos intensos, oleaje, corrientes y mayor escala de turbinas que provocan pérdidas de potencia entre el 10 % y el 35 %, frente al 5 % típico en parques onshore. Su propósito es anticipar y cuantificar dichas pérdidas desde la fase de diseño. En la etapa metodológica de diseño, inicialmente se identificaron las variables ambientales relevantes que tener en cuenta para poder analizar las granjas eólicas mediante una revisión bibliográfica y estas son: Velocidad y dirección de viento e intensidad de turbulencia. Para realizar el modelado de las granjas, se realizó una comparación de enfoques de modelado considerando tres criterios: baja complejidad matemática, disponibilidad de datos y bajo requerimiento computacional. Los modelos de estela cumplieron con todos ellos, superando a los métodos numéricos y de inteligencia artificial. Para el manejo de los datos relacionados a las variables de las granjas eólicas, Tras evaluar librerías como PyWake, WAsP y WindPRO, se seleccionó FLORIS, por su capacidad para modelar interacciones entre las variables seleccionadas inicialmente, estimar pérdidas por estela con precisión y mantener bajo costo computacional. Eolisim se integra con la API POWER Data Access Viewer de la NASA para obtener datos de velocidad y dirección del viento, y aplica el estándar IEC 61400-1 para el cálculo de la intensidad de turbulencia. Su interfaz permite definir tipo y disposición espacial de turbinas, entregando como resultados principales la energía anual producida (AEP) y las pérdidas por estela. Se realizó una validación mediante comparación con los valores de AEP de parques eólicos reales que presentó diferencias cercanas al 2%.

Eolisim is a simulator for estimating power and energy generation in offshore wind farms, based on environmental variables that determine their performance. It emerges in response to the challenges of the marine environment—strong winds, waves, currents, and the larger scale of offshore turbines, which cause power losses between 10% and 35%, compared to the typical 5% in onshore wind farms. Its purpose is to anticipate and quantify these losses from the design phase.

In the methodological design stage, the relevant environmental variables needed to analyze wind farms were first identified through a literature review. These variables are: wind speed, wind direction, and turbulence intensity. To perform the wind farm modeling, different modeling approaches were compared considering three criteria: low mathematical complexity, data availability, and low computational requirements. Wake models met all these criteria, outperforming numerical and artificial intelligence methods.

For handling the data related to wind farm variables, and after evaluating libraries such as PyWake, WAsP, and WindPRO, FLORIS was selected due to its ability to model interactions among the initially selected variables, accurately estimate wake losses, and maintain low computational cost.

Eolisim integrates with NASA’s POWER Data Access Viewer API to obtain wind speed and direction data and applies the IEC 61400-1 standard to calculate turbulence intensity. Its interface allows users to define the type and spatial layout of turbines, providing as key outputs the annual energy production (AEP) and wake losses.

A validation was conducted by comparing results with AEP values from real wind farms, yielding differences close to 2%.