dc.contributorGonzález Mancera, Andrés Leonardo
dc.contributorGrupo de Conversión de energía
dc.creatorGallo Campos, Andrés Felipe
dc.date.accessioned2022-07-25T20:47:45Z
dc.date.available2022-07-25T20:47:45Z
dc.date.created2022-07-25T20:47:45Z
dc.date.issued2022-07-25
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1992/59156
dc.identifierinstname:Universidad de los Andes
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifierrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.description.abstractActualmente la implementación de parques eólicos se ha intensificado debido a la necesidad ambiental de obtener energía a través de fuentes limpias y renovables como lo es en este caso la energía eólica. Este proceso se realiza en granjas o parques eólicos en los cuales se presentan perdidas a causa de muchos factores, uno de los más importantes es el efecto de estela, producido al reducir la velocidad del viento libre que causa que las turbinas que se encuentren detrás de la primera fila trabajen con un viento con velocidad reducida y turbulencia alterada. En este orden de ideas, en el presente documento se abarca el modelamiento de parques eólicos. Para esto, se expone una revisión teórica de los principales modelos existentes de estela aplicados a una única turbina, modelado de turbinas, obtención de mapas de velocidad y comportamiento de estela para algunos de los modelos consultados, sumatoria de estelas, consideraciones adicionales de la capa límite para el escalamiento a grandes parques en alta mar y finalmente un análisis y comparación de los modelos presentados. El modelamiento de turbinas y diferentes modelos de estela fue realizado a través la librería de código abierto Py_wake [1] escrita en Python, por esta razón adicionalmente el documento cuenta una serie de descripciones e instrucciones del uso de las funciones aplicadas en el proyecto.
dc.description.abstractThe implementation of wind farms has intensified due to the environmental need to obtain energy through clean and renewable sources, in this case wind energy from wind. This process in wind farms presents losses due to many factors, one of the most important is the wake effect produced by reducing the free wind speed, which causes the turbines behind the first row to work with a reduced wind speed and altered turbulence. In this order of ideas, this paper covers the modeling of wind farms. For this purpose, a theoretical review of the main existing wake models applied to a single turbine, turbine modeling, obtaining velocity maps and wake behavior for some of the models consulted, wake summation, additional considerations of the boundary layer for scaling to large offshore farms and finally an analysis and comparison of the models presented are presented. The modeling of turbines and different wake models was performed through the open-source library Py_wake [1] written in Python, for this reason additionally the document has a series of descriptions and instructions for the use of the functions applied in the project.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de los Andes
dc.publisherIngeniería Mecánica
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.publisherDepartamento de Ingeniería Mecánica
dc.relationNS Energy Staff, «The world¿s most used energy sources,» NS ENERGY, 2015.
dc.relationAEE, «Aeeolica,» Asociacion empresarial eolica , 2020. [En línea]. Available: https://aeeolica.org/sobre-la-eolica/la-eolica-en-el-mundo/. [Último acceso: 26 02 2022].
dc.relation[UPME], Unidad de Planeación Minero-Energética, «PLAN ENERGETICO NACIONAL COLOMBIA: IDEARIO ENERGÉTICO 2050,» Ministerio de Minas y Energía, Bogotá, 2015.
dc.relationA. Urrego, «Gobierno inauguró Guajira 1, el primer parque eólico que aportará 20 MW de energía,» La republica., Bogotá., 2022.
dc.relationR. Shakoora, M. Y. Hassana, A. Raheemab y Y.-K. Wuc, «Wake effect modeling: A review of wind farm layout optimization using Jensen's model,» Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 58, pp. 1048-1059, 2016.
dc.relationR. J. Barthelmie, «Modelling and Measurements of Power Losses and Turbulence Intensity in Wind Turbine Wakes at Middelgrunden Offshore Wind Farm,» Wiley Interscience , vol. 10, pp. 517-528, 2007.
dc.relationDorrego-Portela y R. R. I. Cortez, «Analysis of the Wake Effect in the Distribution of Wind Turbines,» IEEE Latin America Transactions, vol. 18, nº 4, 2020.
dc.relationN. Jensen, «A note on wind generator interaction,» Risø National Laboratory, nº 2411, 1983.
dc.relationJ. Ainslie, «CALCULATING THE FLOWFIELD IN THE WAKE OF WIND TURBINES,» Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, vol. 27, pp. 213-224, 1988.
dc.relationGWEC, «GLOBAL WIND STATISTICS,» Global Wind Energy Council, Bruselas, Belgica, 2017.
dc.relationV. N. Dinh, «Offshore Wind Energy: Technology Opportunities and Challenges,» School of Engineering, University College Cork, Irlanda, 2019.
dc.relationF. González-Longatt y P. W. Terzija, «Wake effect in wind farm performance: Steady-state and dynamic behavior,» Renewable Energy, vol. 39, nº 1, pp. 329-338, 2012.
dc.relationR. J. R. Scappini, Estudio del Tráfico Autosimilar Orientado a la Simulación Mediante la Utilización de Wavelets., La Plata, 2010.
dc.relationG. R. Navarro, Modelos de turbulencia introductorio.
dc.relationA. P. Sepulveda y A. Mancera, «Protocolos correspondientes a la resoluci´on 167 de 2017,» Consejo nacional de operacion, Bogotá, 2018.
dc.relation«The Wind power,» The Wind power, 7 Junio 2018. [En línea]. Available: https://www.thewindpower.net/turbine_es_326_areva_m5000-116.php. [Último acceso: 30 Marzo 2022].
dc.relationMads M. Pedersen, Paul van der Laan, Mikkel Friis-Møller, Jennifer Rinker and Pierre-Elouan Réthoré. (2019, February 12). DTUWindEnergy/PyWake: PyWake (Version v1.0.10). Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.2562662.
dc.relationN. Nygaard, «Modelling cluster wakes and wind farm blockage,» de Conference Series, Volume 1618, Wind and Wind Farms, Denmark, 2020.
dc.relationM. Bastankhah y F. Porte-Agel, «A new analytical model for wind-turbine wakes,» Renewable Energy, vol. 70, pp. 116,123, 2014.
dc.relationA. Niayifar y F. Porté-Agel, «Analytical Modeling of Wind Farms A New Approach for Power Prediction,» Energies, vol. 9, nº 741, 2016.
dc.relationG. Larsen, «A simple stationary semi-analytical wake model,» RISO, 2009.
dc.relationP. B. S. Lissaman, «Energy Effectiveness of Arbitrary Arrays of Wind Turbines.,» Journal of Energy, vol. 3, nº 6, pp. 323-328, 1979.
dc.relationI. Katic, J. Hostrup y N. O. Jensen, «A simple model for cluster efficiency,» In proceedings of the European Wind Energy Association Conference and Exhibition (EWEC), vol. 1, pp. 407-410, 1986.
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dc.rightsAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
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dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleModelamiento de parques eólicos offshore de gran tamaño
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


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