Estimation by multivariable UPD method of an optimal 3D model of wind energy resources
Keywords:
UPD estimator, wind energy, mathematical models, 3D mesh, combinatory optimization.Abstract
This paper presents a multivariate UPD estimator, family member [A,U,Θ] with parameters p and s, which allows to calculate simultaneously parameters of Weibull K and C at a point Pe from the measured values of these variables in several sampling points. During the 3D estimation, the spatial relationship between the data and the associated values of elevation and roughness of the terrain is taken into account; with the estimated results, a model of wind energy resources is developed, given by a 3D mesh where to each node is associated the values of K and C. Finally, a method of combinatory optimization is described to find the values of p and s such that the mesh model is feasible and optimal for the given data.Downloads
References
Agnese-Ramos, D. 2017: Estabilidade atmosférica em projetos eólicos: estimativa bayesiana do comprimento de Monin Obukhov e simulação do escoamento atmosférico. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Consulta: 14/02/2019. Disponible en: https://pantheon.ufrj.br/bitstream/11422/5964/4/867619.pdf
Arenas-López, J. P. 2018: Modelos de velocidades de viento basados en ecuaciones diferenciales estocásticas. Tesis de maestría. Instituto Politécnico Nacional. Ciudad de México.
Artillo-García, M. 2017: Estudio del Potencial Eólico y Viabilidad de Parque Eólico en Andalucía. Trabajo de Diploma. Universidad de Sevilla. Sevilla. Consulta: 22/02/2019. Disponible en: https://idus.us.es/xmlui/bitstream/handle/11441/65467/TFG_Manuel%20 Artillo%20Garc%c3%ada.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Blum, A. y Oli, R. A. 2003: Metaheuristics in combinatorial optimization: Overview and conceptual comparison. ACM Computing Surveys, 35(3): 268–308. Consulta: 17/02/2019. Consultado: 20/11/2018. Disponible en: https://www.iiia.csic.es/~christian.blum/downloads/blum_roli_2003.pdf
Feitosa, E. A. N.; Pereira, A. L.; Silva, G. R.; Veleda, D. y Silva, C. C. 2002: Panorama do potencial eólico no Brasil. Projeto BRA/00/029. Agência Nacional de Energia Elétrica. Brasília. P. 42-52.
Ibargüengoytia-González, P. H.; Reyes-Ballesteros, A.; Borunda-Pacheco, M. y García-López, U. A. 2018: Predicción de potencia eólica utilizando técnicas modernas de Inteligencia Artificial. Revista Ingeniería Investigación y Tecnología, XIX (4): 1-11. ISSN: 2594-0732. DOI. http://dx.doi.org/10.22201/fi.25940732e.2018.19n4.033
Jaramillo-Salgado, O. A. 2013: Energía eólica teoría y conceptos. En: Evento CAPEV 15 de la OLADE. Temixco, Morelos, México. Consulta: 15/02/2019. Disponible en: https://www.slideserve.com/delano/energ-a-e-lica-teor-a-y-conceptos.
Legrá-Lobaina, A. A. 2017: Modelos de malla basados en estimadores (A,U,Θ). Revista HOLOS, 33(4): 88-110. DOI:10.15628/holos.2017.5351.
Legrá-Lobaina, A. A. 2018: Evaluación del error en estimaciones (A,U,Θ). Revista HOLOS, 33(4): 88-110. DOI:10.15628/holos.2017.5351.
Legrá-Lobaina, A. A.; Lamorú-Reyes, A. y Cala-Hinojosa, A. 2016: Evaluación de modelos 2D de variables geotecnológicas en un bloque de un yacimiento laterítico cubano. Quinta parte: Optimización combinatoria del método UPD. Minería y Geología, 32(4): 33-48. ISSN: 1993 8012.
Legrá-Lobaina, A. A. y Terrero-Matos, E. 2019: Modelación de variables eólicas mediante estimadores (A,U,Θ) multivariados. Minería y Geología, 35(1): 84-99. ISSN: 1993 8012.
Miller, I.; Freund, J. y Johnson, R. 2005: Probabilidades y Estadísticas para ingenieros. Cuarta Edición. México: Prentice-Hall Hispanoamericana S.A.
Moreno, C.; Martínez, J.; Leiva, G.; Roque, A.; Novo, R.; Costa, A.; y Limia, M. 2017: Doce preguntas y respuestas sobre energía eólica. La Habana: Editorial Cubasolar. 603 p.
Rivera, S. 2004: Estado del Arte en la Ubicación Óptima de Capacitores y Estudio de Optimalidad de la Solución mediante Búsqueda Exhaustiva. Revista Ingeniería e Investigación, 56: 67–72. Consulta: 14/02/2019. Disponible en: https://www.redalyc.org/pdf/643/64324310.pdf
Roque, A. 2019: Estimación y pronóstico del recurso eólico en Cuba. En: Taller CUBAEOLICA 2019. Centro de Física de la Atmósfera, Instituto de Meteorología, Cuba, 10-12 julio.
Serrano, J. C. 2013: Comparación de métodos para determinar los parámetros de Weibull para la generación de energía eólica. Scientia et Technica, 18(2): 315-320. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN: 0122-1701. Consulta: 14/02/2019. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4384040.pdf
Terrero-Matos, E.; Legrá-Lobaina, A. A. y Lamorú-Reyes, A. 2014: Método de inverso de la potencia de la distancia para estimar la velocidad del viento. Ingeniería Energética, 35(3): 263-273. ISSN: 1815-5901.
Valdés, J. M. y Vinagre, C. 2012: Modelos de previsiones del viento. Departamento de Ingeniería Eléctrica, Escuela de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago. Consulta: 14/02/2019. Disponible en: http://hrudnick.sitios.ing.uc.cl/alumno12/viento.
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