Universidad de la Repu´blica Facultad de Ingenier´ıa Instituto de Mecanica de los Fluidos e Ingenier´ıa Ambienbtal Herramientas de Prediccio´n de muy corta y corta duracio´n de la Energ´ıa E´olica 1 Ing. Alejandro Guti´errez Arce Tutor Dr. Ing Jos´e Cataldo, Co-tutor Dr. Ing Gabriel Cazes presentada para completar los requerimientos del grado de Magister en Mecanica de los Fluidos. Montevideo, Uruguay, Noviembre 2011 1Trabajo Financiado por el Fondo Sectorial de Energ´ıa ANII Agradecimientos A Andrea, Esperanza y Candelaria. A Jos´e Cataldo. Por su confianza y apoyo en todo momento. A Gabriel Cazes. Por su generosidad y dedicacio´n. A Ventura Nunes. Por sus ensen˜anzas. A Pablo Santoro. Por sus primeros pasos en WRF que abrieron el ca- mino en el IMFIA de estos. A Gabriel Usera. Y en el a todos los compan˜eros de Facultad que apos- taron al Cluster, en particular a Gabriel por su tiempo ayuda´ndome a compilar. A Eliana Cornalino. Por siempre facilitar la gesti´on que hace disponible los datos histo´ricos. A Gonzalo Abal. Por el formato de tesis en Latex. A todos los compan˜eros de Facultad y de UTE con quienes hemos ha- blado deltema,que de una uotra forma me apoyarony aportaronideas para esta etapa de un trabajo que necesariamente debemos continuar. Dedicatoria Este trabajo esta dedicado a Andrea, Esperanza y Candelaria La ciencia y la t´ecnica cient´ıfica no se diferencian por sus m´etodos, sino solo por sus objetivos. La primera tiene que ver con el descubrimiento y esta- blecimiento de las leyes que rigen los fen´omenos naturales. La segunda busca objetivos u´tiles al hombre. El m´etodo de busqueda en ambos casos es el m´eto- do cient´ıfico. Las t´ecnicas cient´ıficas no pueden desarrollarse sin que exista una adecuada investigaci´on cient´ıfica pura, fuente de los concocimientos de donde deriva la informaci´on necesaria para procesar la nueva t´ecnica. De los dos aspectos que comporta la libertad acad´emica, la que se refiere a la elecci´on del tema, debe ser preservada en los laboratorios tipo universitarios donde se hace ciencia solamente. En cambio, cuando se entra en el campo de la inves- tigaci´on aplicada,´ıntimamente conectada al proceso industrial, la libertad de tema queda sustituida por la conveniencia colectiva. Esta no puede aceptarse por mandato superior, sino que debe provenir del an´alisis cient´ıfico, objetivo e imparcial de que la investigaci´on propuesta efectivamente propende al bien social y no a mantener las ventajas de unos pocos sobre los m´as Oscar Maggiolo, Ciencia y t´ecnica, 1970. Resumen El aumento del ´ındice de penetraci´on de la energ´ıa eo´lica en Uruguay, hace necesario el abordaje de la tema´tica del pron´ostico de la generaci´on futura a los efectos de la gesti´on del sistema el´ectrico regional. Se presenta el abordaje de un modelo de prono´stico de energ´ıa eo´lica de corta duraci´on, describi´endose la metodolog´ıa empleada para el desarrollo e implementacio´n de un pron´ostico operativo. El trabajo se baso en el modelo de circulaci´on general Global Forecast System (GFS), el modelo regional Weather Research and Forecasting Model (WRF), y en un modelo del tipo Model Output Stas- tistic (MOS) desarrollado en este trabajo. Se constato´ que el aumento de resolucio´n de grilla desde 30 km a 1,1 km muestra un impacto positivo en t´erminos de la capacidad de pron´ostico del modelo GFS-WRF-MOS. La in- certidumbre del prono´stico de modelo GFS-WRF-MOS, se bas´o en la serie histo´rica de errores, en el periodo de calibracio´n, asignando un valor uniforme igual al error medio absoluto. Los resultados de este trabajo fueron utilizados para la construccio´n de la herramienta de pron´osticos operativos disponible en el sitio web: www.fing.edu.uy/cluster/eolica Abstract The increment in the penetration wind energy participation in Uruguay, implies the need of study the wind energy forecast, for better manage the electric grid in the next future. This work present a short term wind energy forecast, with a description of the methodology that was utilized for the im- plementation of a operational forecast. The work develop a Model Output Statistic (MOS) based on the General Circulation Model Global Forecast System (GFS) and the regional model Weather Research and Forecasting Advanced Research (WRF). The results of the simulation GFS-WRF-MOS compared with the 30 km gird domain, shows that the higher grid resolution 1,1kmgriddomainwithacloudresolvingmodelhaveapositiveimpactinthe skill of the wind energy forecast. The uncertainty of the wind energy forecast GFS-WRF-MOS, was calculated as the mean absolute error (MAE) in the periodoncalibrationofthemodel.Theresultsofthisworkwasutilizedtode- velop the operational wind energy forecast:www.fing.edu.uy/cluster/eolica ´ Indice general 1. Introducci´on 1 2. La Atm´osfera 4 2.1. La atmo´sfera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.1.1. Circulacio´n General de la Atmo´sfera en el Hemisferio-Sur 5 2.1.2. Din´amica de feno´menos de Circulaci´on General de la Atm´osfera en el Hemisferio-Sur . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.3. Climatolog´ıa Hemisferio-Sur . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1.4. La Capa limite atmosf´erica . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.5. Feno´menos de transporte en la CLA . . . . . . . . . . 16 2.1.6. Perfil de velocidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1.7. Turbulencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2. Estabilidad atmosf´erica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.1. Similud de Monin-Obukhov . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3. Espectro de perturbaciones meteorol´ogicas . . . . . . . . . . . 22 3. Energ´ıa E´olica 24 3.1. Energ´ıa cin´etica, en la CLA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.2. Efectos locales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.3. Aerogeneradores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.1. Limite de Betz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.3.2. Aerogeneradores de eje horizontal . . . . . . . . . . . . 34 3.3.3. Curvas de Funcionamiento . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4. Estelas, interferencia entre aerogeneradores . . . . . . . . . . . 37 3.4.1. Estelas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.4.2. Interferencia entre aerogeneradores . . . . . . . . . . . 38 i 3.5. Escalas de tiempos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.6. Distribucio´n de probabilidades, recurso eo´lico . . . . . . . . . 41 4. La energ´ıa eo´lica en los sistemas el´ectricos 43 ´ 4.1. Indice de penetraci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.2. Sistema el´ectrico nacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.3. Sistema interconectado regional . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.4. Planificacio´n y Despacho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5. Predicci´on de la Energ´ıa E´olica 50 5.1. Incertidumbres en la demanda y en la generaci´on . . . . . . . 50 5.2. Formulaci´on del problema de prediccio´n. . . . . . . . . . . . . 52 5.3. Tratamiento de errores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.4. Efecto de la curva de funcionamiento . . . . . . . . . . . . . . 56 5.5. Estado del arte modelos de prediccio´n . . . . . . . . . . . . . . 57 5.5.1. Modelos en base a modelos GCM . . . . . . . . . . . . 58 5.5.2. Asimilacio´n de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 5.5.3. Red mundial de generacio´n de datos . . . . . . . . . . 62 5.5.4. La mejora en el desempen˜o de los modelos GCM . . . . 63 5.5.5. Modelos Regionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 5.5.6. Modelos de prediccio´n basados en la naturaleza fisica de los procesos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 5.5.7. Modelos estad´ısticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 5.5.8. Modelos MOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6. Predicci´on de la energ´ıa eo´lica en base a modelos regionales 68 6.1. Calibracio´n del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6.1.1. Descripcio´n de red de medici´on utilizada . . . . . . . . 69 6.1.2. Parque e´olico considerado . . . . . . . . . . . . . . . . 71 6.2. Modelo GCM GFS-NCEP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 6.3. Principales formulaciones del modelo regional WRF-ARW . . 73 6.3.1. Descripcio´n del modelo WRF-ARW . . . . . . . . . . . 74 6.3.2. Grilla C de Arakawa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 6.3.3. Sistema de coordenadas η . . . . . . . . . . . . . . . . 75 6.3.4. Sistema de Ecuaciones en coordenadas η . . . . . . . . 77 ii 6.3.5. Paso de integracio´n temporal . . . . . . . . . . . . . . 79 6.3.6. Balances discretizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 6.3.7. Parametrizacio´n de la Capa Limite . . . . . . . . . . . 80 6.3.8. Parametrizacio´n de Cumulus . . . . . . . . . . . . . . . 81 6.3.9. LES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 6.4. M´odulos ejecutables de WRF-ARW . . . . . . . . . . . . . . . 83 6.4.1. Informaci´on geografica . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 6.4.2. Anidamiento del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 6.4.3. Aplicacio´n NDOWN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 6.5. Computacio´n de Alto Desempen˜o . . . . . . . . . . . . . . . . 88 6.5.1. OpenMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 6.5.2. Cluster-FING . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 7. Aplicacio´n del modelo de persistencia predicci´on de la ener- g´ıa e´olica 91 7.1. Correlacio´n, horizonte temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 7.1.1. Ciclo diario de la velocidad media . . . . . . . . . . . . 93 7.1.2. Distribuci´on de errores del modelo . . . . . . . . . . . 94 8. Aplicacio´n de GFS-WRF-MOS 97 8.1. Prono´sticos GFS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 8.2. Aplicaci´on del WRF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 8.2.1. Anidamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 8.2.2. Desempen˜o del modelo regional . . . . . . . . . . . . . 101 8.3. An´alisis de aumento de resoluci´on . . . . . . . . . . . . . . . . 106 8.4. Modelos MOS-Desarrollados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 8.4.1. Parque e´olico Emanuelle Cambilargiu . . . . . . . . . . 109 8.4.2. Descripcio´n del MOS Curva de Ajuste . . . . . . . . . 110 8.4.3. Descripcio´n del MOS ajuste speed up . . . . . . . . . . 126 8.5. Desempen˜o de los modelos GFS-WRF-MOS dominios d01 d04 128 8.5.1. Desempen˜o de los modelos GFS-WRF-MOS dominio d01129 8.5.2. Desempen˜o de los modelos GFS-WRF-MOS dominio d04131 8.5.3. Significancia estad´ıstica evaluacio´n por t-student . . . . 133 8.6. Modelos MOS domino d04 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 iii 8.7. Tratamiento de la incertidumbre en modelo operativo . . . . . 136 8.8. Construcci´on de Modelo Operativo . . . . . . . . . . . . . . . 136 9. Conclusiones y lineas de trabajo futuro 140 9.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 9.2. Lineas de trabajo futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 Ap´endices 142 A. Curvas aerogeneradores 143 Bibliograf´ıa 144 iv