PRONÓSTICO EÓLICO

Los elementos clave para un pronóstico preciso de producción eólica son
la calidad de los datos y un envío confiable de información histórica y
actual proveniente de turbinas, anemómetros locales y de fuera del
sitio así como de la planta eólica en conjunto. Las incertidumbres
presentes en el modelo físico/numérico del tiempo influencian la
precisión de los pronósticos. Sin embargo, existen otras fuentes de
error que dependen del proyecto mismo como lo son el error de muestreo
de la velocidad del viento y la estimación de la curva de potencia de
la turbina eólica. El impacto de estos y otros factores se deben
cuantificar adecuadamente.

Igualmente, se necesitan canales de comunicación confiables (tales como
los sistemas SCADA) con el fin de enviar la información necesaria al
proveedor de los pronósticos de una forma oportuna e ininterrumpida.

Finalmente, es necesario que el dueño del proyecto defina claramente
los objetivos que busca con los pronósticos, junto con un entendimiento
del compromiso que existe entre la precisión versus la carga
computacional y requerimientos de datos e información.

Métodos de pronóstico de corto plazo

Las bases para elaborar pronósticos de corto plazo son los métodos
estadísticos basados en observaciones, con una escala de tiempo de
minutos a horas en el futuro. La primera fase en el desarrollo de este
tipo de pronósticos consiste en identificar, compilar e integrar los
equipos locales (localización de las turbinas, anemómetros, registros
disponibles, etc).

La segunda fase consiste en desarrollar y entrenar los diferentes
métodos de pronóstico de auto-aprendizaje utilizando todos los datos
disponibles. El producto final proporciona pronósticos precisos,
oportunos y relevantes para tomar las mejores decisiones operacionales
e de comercialización de la energía.

Los usuarios de pronósticos de corto plazo deberían esperar que los
pronósticos para la hora siguiente sean entre diez y 30 por ciento
mejor que la persistencia (el método de pronóstico más simple, el cual
asume que la producción en un periodo futuro es igual que la producción
del periodo actual), promediado a un mes. Sin embargo, algunas veces,
especialmente durante periodos de baja producción eólica, la
persistencia puede desempeñarse mejor que las metodologías sofisticadas
de pronóstico.

Métodos de pronóstico de medio plazo

Los pronósticos de medio plazo son dominados por las simulaciones
numéricas del tiempo atmosférico, con una escala de tiempo de días en
el futuro. El desarrollo de pronósticos para el día siguiente consiste
en identificar, configurar y optimizar una serie de sistemas de
predicción numérica del tiempo, seguido de un post-procesamiento
estadístico y la aplicación de una curva de potencia que traduce las
velocidades del viento simuladas numéricamente en energía y potencia
producida por el proyecto.

Los pronósticos son enviados al usuario de forma oportuna en forma
gráfica y como entrada a sistemas de optimización y control. Las
simulaciones numéricas del tiempo incluyen una yuxtaposición jerárquica
de redes de simulación, desde la más ancha y de menos resolución hasta
la red más pequeña pero de mayor resolución que cubre el área de
interés. Las redes menores son generalmente de resoluciones de uno a
cinco kilómetros, dependiendo de la complejidad del terreno local.

Los usuarios de los pronósticos de medio plazo deberían esperar que los
modelos numéricos utilizados se desempeñen mejor que la persistencia
para periodos de tiempo más allá de cuatro horas en el futuro.
Típicamente, los pronósticos para el día siguiente poseen errores de la
mitad de aquellos pronósticos basados en la climatología o persistencia.

Métodos de pronóstico de largo plazo

Los modelos estadísticos predominan en los pronósticos de largo plazo,
con una escala de tiempo de semanas a meses. Las entradas de los
modelos se basan en observaciones de varias oscilaciones climáticas.
Varios modelos adaptativos o estadísticamente regresivos son
desarrollados con el fin de crear pronósticos del tipo “desviación de
la normal”.