Resumen:
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[ES] En el año 2020, casi la mitad de los parques eólicos en España habrán alcanzado los quince
años desde su instalación. Es en esta fase de la vida útil de los aerogeneradores donde
aparecen problemas de envejecimiento, ...[+]
[ES] En el año 2020, casi la mitad de los parques eólicos en España habrán alcanzado los quince
años desde su instalación. Es en esta fase de la vida útil de los aerogeneradores donde
aparecen problemas de envejecimiento, tales como holguras, desgaste de materiales, etc. lo
cuales generan pérdidas en la energía producida. En este marco, se hace necesario el
disponer de datos reales de estimación de potencia para tomar decisiones con respecto a la
viabilidad de los parques.
Este Trabajo Final de Grado se centra en realizar un estudio de la producción energética
teórica y real del parque eólico Los Lirios de 48 MW de potencia situado en la comarca de
El Andévalo, provincia de Huelva. El presente trabajo será estructurado en dos partes
diferenciadas.
En la primera se llevará a cabo una caracterización del Recurso Eólico tanto en la provincia
de Huelva como en el parque eólico objeto de estudio. Posteriormente se procederá a calcular
la energía teórica que producirán los aerogeneradores haciendo uso de la curva de potencia
del modelo de aerogenerador implantado. En la segunda parte se hará uso una Red Neuronal
con la ayuda del software matemático Matlab. Mediante la Red Neuronal se tratará de
justificar las causas de la pérdida de rendimiento de los aerogeneradores del parque (modelo
de Gamesa G90-2 MW). El análisis de las variables que propician esta pérdida de
rendimiento se ha obtenido mediante ensayos con el mismo modelo de aerogenerador
obteniendo unos registros que se introducirán en la Red Neuronal. Algunas de las variables
consideradas son la temperatura, el desgaste de los engranajes del multiplicador o las
variaciones en la velocidad del viento. Una vez introducidos se obtendrá una nueva curva de
potencia del aerogenerador en la que se reflejará la influencia de las variables consideradas.
Una vez se compare la energía obtenida con los cálculos de los registros de energía anuales
del parque eólico se analizarán las posibles causas de esta desviación, motivando así la
segunda parte del trabajo. Finalmente se realizará un presupuesto con el fin de evaluar los
costes de ingeniería asociados al trabajo realizado.
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[CA] A l´any 2020, quasi la meitat dels parcs eòlics en Espanya haurà assolit els quinze anys des
la seua implantació. Es en aquesta fase de la vida útil dels aerogeneradors a on apareixen els
problemes de envelliment ...[+]
[CA] A l´any 2020, quasi la meitat dels parcs eòlics en Espanya haurà assolit els quinze anys des
la seua implantació. Es en aquesta fase de la vida útil dels aerogeneradors a on apareixen els
problemes de envelliment com folgances, desgast dels materials, etc. els quals generen
pèrdues en la energia produïda. En aquest marc, es fa necessari disposar de dades reals
d´estimació de potència per a tomar decisions respecte a la viabilitat dels parcs.
Aquest Treball Final de Grau es centra en realitzar un estudi de la producció energètica
teòrica y reial del parc eòlic Los Lirios de 48 MW de potència situat en la comarca de El
Andévalo, província de Huelva. El present treball serà estructurat en dues parts
diferenciades.
En la primera es portarà a cau una caracterització del Recurs Eòlic tant a la província de
Huelva com al parc eòlic objecte d´estudi. Posteriorment es procedirà a calcular la energia
teòrica que produiran els aerogeneradors fent us de la corba de potència del model
d´aerogenerador implantat. En la segona part es farà us d´una Red Neuronal con l´ajuda del
software matemàtic Matlab. Mitjançant la Red Neuronal es tractarà de justificar les causes
de la pèrdua de rendiment dels aerogeneradors del parc (model de Gamesa G90-2 MW). El
anàlisi de les variables que propicien aquesta pèrdua de rendiment se han obtingut uns
registres que s´introduiran en la Red Neuronal. Algunes de les variables considerades son la
temperatura, el desgast dels engranatges del multiplicador o les variacions de la velocitat del
vent. Una vegada introduïts s´obtindrà una nova corba de potència de l´aerogenerador en la
que es reflectirà la influència de les variables considerades.
Una vegada es compare la energia obtinguda amb el càlculs dels registres anuals d´energia
del parc eòlic s´analitzaran les possibles causes d´aquesta desviació, motivant així la segona
part del treball.Finalment es realitzarà un pressupost amb la finalitat de avaluar els costos
d´enginyeria associats al treball realitzat.
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[EN] In the year 2020, almost half of the wind farms in Spain will have reached the fifteen years
since its installation. It is in this phase of the life of wind turbines where there are problems
of aging, such as slacks, ...[+]
[EN] In the year 2020, almost half of the wind farms in Spain will have reached the fifteen years
since its installation. It is in this phase of the life of wind turbines where there are problems
of aging, such as slacks, wear materials, etc. as that generate losses in the energy produced.
In this context, it is necessary having real data for the estimation of power to make decisions
regarding the feasibility of the parks.
This end of degree work focuses on a study of the theoretical and actual energy production
of the Los Lirios of 48 MW wind farm located in the region of El Andévalo, Huelva
province. This work will be structured in two distinct parts.
The first will take place a characterization of the wind resource, both in the province of
Huelva and in Windpark object of study. Subsequently be to calculate the theoretical energy
which will produce wind turbines making use of the model implanted wind turbine power
curve. The second part will be a neural network with the help of the mathematical software
Matlab. Using the neural network be justified causes of yield loss of Park (model Gamesa
G90-2 MW) wind turbines. Analysis of the variables that lead to the loss of performance
was obtained by tests with the same model of wind turbine getting records to be entered in
the neural network. Some of the variables considered are temperature, the multiplier gears
wear or variations in the speed of the wind. Once you get a new power curve of the wind
turbine which will reflect the influence of the variables considered.
Once compare energy calculations of annual records of energy from the wind farm will
analyse the possible causes of this deviation, thus motivating the second part of the work.
Finally there will be a budget in order to evaluate the engineering costs associated with the
work carried out.
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