Resumen

Este artículo define un nuevo procedimiento para optimizar la ubicación de las turbinas de un parque eólico mediante el método de simulación de Montecarlo. Para verificar la exactitud del algoritmo, se probó un parque eólico experimental en un túnel de viento. Sobre la base de mediciones experimentales, el error en la producción de energía del parque eólico fue inferior al 4%. La optimización maximiza el criterio de producción de energía; las posiciones en tierra de los aerogeneradores se utilizaron como variables independientes. Además, el modelo matemático tiene en cuenta las intensidades y direcciones anuales del viento y la interacción entre aerogeneradores. La optimización de un parque eólico en un emplazamiento real se llevó a cabo utilizando datos de viento medido, dirección del viento dominante y datos de intensidad como entradas para ejecutar las simulaciones de Montecarlo. En el parque eólico había 30 turbinas, cada una con una potencia nominal de 20 kW. Esta elección se basó en los aspectos económicos del parque eólico. El emplazamiento se dividió proporcionalmente en 100 celdas cuadradas, teniendo en cuenta una distancia mínima de barlovento y viento transversal entre las turbinas. Los resultados ponen de manifiesto que el factor de intensidad del viento dominante tiende a sobrestimar la producción anual de energía en un 8% aproximadamente. Así pues, el método propuesto conduce a una evaluación más precisa de la energía anual y a una ubicación más óptima de los aerogeneradores.

• Materias:Modelado Sensores inalámbricos Parámetros de control Metamodelos Multimedia metamodelo Sistema de control
• Subjects:Modeling Wireless sensors Control parameters Metamodels Multimedia metamodel Control system
• Palabras claves:aerogeneradores, método de simulación de Montecarlo, factor de intensidad del viento dominante, evaluación precisa de la energía anual, producción de energía del parque eólico, colocación de las turbinas del parque eólico, simulaciones de Montecarlo, producción anual de energía, intensidades anuales del viento, dirección dominante del viento
• Keywords:wind turbines, Monte Carlo simulation method, dominant wind intensity factor, precise annual energy evaluation, wind farm power output, wind farm turbine placement, Monte Carlo simulations, annual energy production, annual wind intensities, dominant wind direction