Este conjunto de herramientas para el modelado de recursos renovables tiene dos objetivos principales: (i) preparar un conjunto de proyectos candidatos renovables como la eólica onshore/offshore, la solar fotovoltaica, las centrales hidroeléctricas convencionales y reversibles; y (ii) generar escenarios multivariados de caudales, velocidad del viento e irradiación solar que se traducen en escenarios de producción de energía en función de las características técnicas de los proyectos. El objetivo de las herramientas descritas en esta sección es permitir una representación detallada de proyectos renovables en estudios de planificación energética, incluyendo estacionalidad, correlaciones espaciales, perfiles diarios y variabilidad a corto plazo (horaria o intra–horaria).
Time Series Lab – Herramienta de modelado de recursos renovables no convencionales
El Time Series Lab (TSL) es una herramienta de modelado renovable que produce escenarios sintéticos futuros para fuentes de Energía Renovable Variable (ERVs). El TSL tiene dos módulos principales: (i) el TSL-Data; y (ii) el TSL-Scenarios:
- TSL-Data: crea un registro histórico horario "sintético" de 40 años procesando la información disponible en la base de datos de reanálisis global;
- TSL-Scenarios: genera escenarios futuros de las ERVs que tienen correlación temporal y espacial con los caudales hidrológicos;
Para estimar el modelo estadístico, el TSL-Scenarios necesita de datos históricos de generación de las ERVs, lo que puede ser una tarea muy difícil de obtener para algunos sitios. Por eso, el TSL tiene dos modos de funcionamiento principales:
- El usuario puede introducir los datos históricos reales
- El TSL-Data puede crear un registro histórico horario "sintético", de 40 años basado en datos de reanálisis de velocidad del viento y de irradiación solar
Creación de un registro histórico de producción renovable
El TSL calcula la producción eólica a través de un modelo basado en la metodología Virtual Wind Farm (VWF). Los siguientes parámetros se utilizan para convertir la velocidad del viento en energía:
- La curva de potencia de la turbina
- La altura de la turbina
- La coordenada de la planta (para descargar los datos de velocidad del viento)
La producción solar se basa en los datos de Irradiación Horizontal Global, es decir, la irradiación en la parte superior de la atmósfera y la temperatura extraída de la base de datos de reanálisis. Teniendo en cuenta esta información, se aplica el método GSEE (Global Solar Energy Estimator). Los siguientes parámetros son utilizados en la conversión para energía:
- El sistema de rastreo del panel solar
- El ángulo de inclinación del panel
- La coordenada de la planta solar (para descargar los datos de irradiación solar y temperatura)
Encontrando hotspots para proyectos genéricos
Además de proporcionar herramientas para crear datos históricos "sintéticos" de generación renovable, el TSL proporciona una herramienta para encontrar "hotspots" para proyectos genéricos de plantas eólicas y solares. Para esta tarea, están disponibles las siguientes herramientas:
- Mapa de velocidad del viento para todo el mundo
- Mapa de irradiación solar para todo el mundo
- Áreas protegidas para todo el mundo
- Posibilidad de cargar mapas personalizados definidos por el usuario
Produciendo escenarios sintéticos de generación renovable correlacionados con caudales
Debido a la correlación espacial de la generación eólica y solar en diferentes regiones, así como a las correlaciones espaciales y temporales entre los caudales hidrológicos y la velocidad del viento en algunas regiones, el TSL representa la distribución de probabilidad conjunta de todos los recursos renovables no-convencionales e hidroeléctricos, tanto para plantas existentes como para futuras.
La Red Bayesiana es un modelo estadístico que puede producir escenarios sintéticos, capturando las correlaciones más significativas existentes en los datos históricos. Esta metodología tiene las siguientes características:
- Producir escenarios considerando una distribución de probabilidad conjunta
- Estimación no paramétrica de la distribución de probabilidad de cada planta
- Mantiene correlaciones temporales y espaciales en los escenarios sintéticos
- Mantiene la distribución de probabilidad original del registro histórico
En resumen, debido a la alta variabilidad e intermitencia de este tipo de recurso, el TSL genera esos escenarios con las siguientes características:
- Resolución horaria
- Estimación no paramétrica de las distribuciones de probabilidad
- Metodología de red bayesiana para capturar las correlaciones temporales y espaciales entre las ERVs y los caudales hidrológicos