Análisis del recurso energético eólico para la ciudad de Bogotá DC para los meses de diciembre y enero

Abstract

ResumenEn este artículo se hace un análisis estadístico de los datos de viento obtenidos en la estación meteorológica de la Fundación Universitaria Los Libertadores ubicada 4°39'05.98" N 74°03'59.08" O, zona urbana de Bogotá DC, Colombia.Los datos recolectados son ajustados mediante la función de probabilidad de Weibull de la que se obtienen dos parámetros: el factor de forma y el factor de escala; el primero indica la asimetría de la función y el segundo determina un valor próximo a la velocidad media, con este segundo valor se puede establecer el potencial energético del viento, el cual es función de la velocidad media del viento, la densidad del aire a las condiciones atmosféricas del lugar y un factor de energía del viento también conocido como el factor de potencia eólica. Palabras claveDirección de viento, distribución de Weibull, recurso eólico, rosa de vientos, velocidad de viento. AbstractThis paper has a statistical analysis of wind data obtained at the meteorological station of the Fundación Universitaria Los Libertadores located Cra. 16 #63a-58, urban area of Bogotá, Colombia. The collected data are adjusted using the probability. function of Weibull which results in two parameters: the form factor and the scale factor; the first indicates the asymmetry of the function and the second determines a value close to the average speed, the energy potential of the wind, which is a function of the average speed of the wind, the density of air at atmospheric conditions of the place and a factor of wind energy also known as wind power factor can be set with this second value, available onsite wind power density is 3, 49W/m 2 . KeywordsWeibull distribution, wind direction, wind resource, wind rose, wind speed. IntroducciónAmérica Latina es una de las regiones con mayor diversidad biológica, se estima que posee entre el 31% y el 50% de los recursos del planeta [1], Colombia cuyo territorio es rodeado por dos océanos cuenta con grandes recursos: agricultura, ganadería, grandes riquezas en minerales y petróleo.La matriz energética del país está constituida en un 63% por energía hidráulica, seguida por gas en un 18% [2] y menos de un 5% en energías no convencionales. En Colombia se han implementado diversos mecanismos para incentivar la participación de dichas energías en la generación, créditos con bajos intereses, subsidios económicos a quienes las implementen, entre otros [3]. Sin embargo, la masificación de dichas tecnologías toma tiempo en afianzarse. La ley 1715 de 2014 tiene como objetivo "Incentivar la penetración de las fuentes no convencionales de

Estimación del potencial energético fotovoltaico y eólico mediante agrupamiento no supervisado por k-medias: caso de estudio Universidad de La Salle (Colombia)

“…Un factor importante para determinar el potencial eólico de una localidad determinada es la densidad del aire ρ, la cual puede ser obtenida directamente, es decir, mediante medidas de masa y volumen de aire, o mediante un método indirecto, donde depende de la temperatura ambiente promedio (14.98 [°C]), presión atmosférica, y altura sobre el nivel del mar (2644 [m]) (Gutiérrez, et al 2015). Por otro lado, la potencia instantánea eólica PW(t) es proporcional al cubo de la velocidad v(t) del viento y al área de barrido de las aspas de los aerogeneradores AW (Loaiza, 2018), tal como se muestra en la ecuación (4).…”

Métodos de ajuste de Weibull de dos parámetros en series de viento y estimación del Potencial Eolo-eléctrico.

“…Las bases de datos elegidas tienen características diferentes en su recurso eólico, lo cual permite evaluar cómo se comporta el ajuste de cada método de la distribución de Weibull dependiendo de la agrupación de los datos de viento en frecuencias relativas obtenidas mediante la ley de sturges como se muestra en (1) y (2) a excepción del método de Máxima Verosimilitud [11]- [13].…”

Modelizado de componentes en micro - redes AC

“…Para determinar el valor numérico de los parámetros, se debe realizar la reducción a partir de métodos analíticos o computacionales; por ejemplo, se puede utilizar una regresión. En el trabajo realizado por [54], se halla el valor de los parámetros de Weibull a partir del método lineal de mínimos cuadrados o LLSM (Linear Least Square Method).…”