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CAPITULO 1
Introducción
1. 1 Introducción
La fuerza del viento ha acompañado a la humanidad en su desarrollo desde los
albores de los tiempos. No obstante, el interés actual por este recurso energético se
produce a partir de la crisis energética mundial que se derivó del embargo del petróleo
decretado por países miembros de la OPEP (Organización de Países Exportadores de
Petróleo) en octubre de 1973. Hoy día, el interés por un recurso energético renovable,
como es el caso de la energía eólica, tiene fundamentalmente un doble soporte. Por un
lado, están los aspectos puramente económicos y, por otro, los sociales y
medioambientales, de entre los que podrían incluirse los de corte político, aunque
ambos están realmente interrelacionados.
El alto y creciente coste de los tradicionales combustibles fósiles sirve de
estímulo a las compañías suministradoras de energía eléctrica para explorar la viabilidad
de nuevos recursos energéticos, especialmente aquellos recursos energéticos autóctonos
y ampliamente distribuidos geográficamente, como es el caso de la energía eólica. El
alto coste de los combustibles fósiles suele verse agravado con escaladas y repuntes
puntuales, durante periodos de tiempo más o menos prolongados, por problemas de
desabastecimiento en los mercados internacionales, lo que dificulta a las compañías
poder disponer de un cierto nivel de aprovisionamiento garantizado. La inseguridad de
suministro en los mercados internacionales suele estar asociada a la crónica
inestabilidad política de los países de origen de este tipo de recursos, a conflictos
bélicos en la zona, cuando no a políticas de estado. A todo ello hay que añadir la presión
alcista en los precios que introducen la mayor demanda de países emergentes como
China e India, el progresivo agotamiento de los yacimientos fósiles o el incorrecto
funcionamiento de los mercados, relacionados con la concentración de la oferta y la
especulación. Todo este cúmulo de factores también han servido de estímulo a los
gobernantes de la mayor parte de los países desarrollado, como es el caso de España o la
Unión Europea, en su conjunto, para impulsar políticas de investigación, diversificación
e incentivo de las energías renovables (como incentivos económicos en las tarifas
eléctricas), de entre las que cabe destacar la de origen eólico, que tratan de asegurar un
abastecimiento energético más seguro, sostenible y respetuoso con el medioambiente.
El segundo factor, en el tiempo que no en relevancia, que estimula la utilización
de recursos energéticos renovables, como la energía eólica, es el elevado y creciente
grado de concienciación y preocupación social por las cuestiones relacionadas con el
medioambiente, especialmente por el deterioro del medio ambiente natural (residuos
contaminantes o radiactivos, emisiones de SOx y NOx) y el calentamiento global del
planeta (emisiones de vapor de agua y CO2), sobre todo por sus potenciales
consecuencias negativas en cuanto a problemas de salud humana, aumento de la
incidencia de catástrofes "naturales", inundaciones de zonas costeras por la elevación
del nivel del mar, reducción de la biodiversidad (extinción de especies), movimientos
migratorios, etcétera. Esta concienciación de las sociedades avanzadas por los temas
medioambientales, como los de la emisión de residuos y de gases contaminantes o de
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efecto invernadero que resultan de la utilización de los recursos fósiles, está impulsando
a los gobiernos de la mayor parte de los países desarrollados a la firma de acuerdos
tendentes a reducir la dependencia de este tipo de combustibles y su sustitución por
otros renovables. En este sentido, el Libro Blanco de la Energía, en el ámbito de la
Unión Europea, y el protocolo de Kioto impulsado por Naciones Unidas, son dos claros
ejemplos de regulación internacional a nivel continental y mundial, respectivamente.
En los últimos años, y como consecuencia de la crisis económica mundial, la
creación de empleo derivada de la industria eólica se ha convertido en otro importante
factor a considerar. Todos estos factores han fomentado que la mayoría de los países del
mundo hayan desarrollado programas para promover el uso de las energías renovables.
Como resultado de estas políticas más o menos globalizadas, la energía eólica ha
alcanzado el elevado nivel de desarrollo tecnológico e industrial actual. No obstante, en
países con gran desarrollo de la energía eólica, como puede ser el caso de España, los
emplazamientos con mayor potencial eólico tierra a dentro están utilizados, por lo que
las nuevas instalaciones deben situarse en emplazamientos donde el potencial eólico es
más reducido, lo que afecta negativamente a la rentabilidad de las inversiones
necesarias para instalar una nueva planta eólica. En estos casos, los grandes
aerogeneradores multimegavatios son ideales para las áreas donde escasea el espacio
para su emplazamiento y para las aplicaciones marinas, pues una gran máquina
multimegavatio aprovecha mejor los recursos eólicos disponibles, especialmente en el
mar. Esto es debido a que en el mar, la velocidad del viento es mayor y un incremento
de la velocidad del viento del 10 % se traduce en un aumento de la producción
energética del 30%. Además, dado que la distancia a la costa suele ser importante, no
suelen presentarse problemas de impacto acústico, lo que permite utilizar turbinas cuyas
palas giren un poco más rápido.
1.2 Objeto del proyecto
La industria eólica se dispone a librar la conquista del mar de la mano de los parques
eólicos marítimo-costeros. Esto hace que en los últimos años hayan empezado a
construirse instalaciones eólicas en la plataforma marítima, cuyas especificidades las
hacen bastante diferentes de las instalaciones en tierra.
Debido a la limitación de la potencia individual de las turbinas eólicas actualmente
disponibles, la utilización de la energía eólica a gran escala en una superficie (ya sea en
tierra o en el mar) determinada se obtiene, en la práctica, instalando un número más o
menos importante de turbinas agrupadas, formando lo que se denomina una planta o
parque eólico. Esta disposición agrupada y más o menos compacta de las turbinas en la
parcela de terreno disponible se deriva, básicamente, del equilibrio que hace el equipo
proyectista entre dos factores económicos contrapuestos: la reducción de costes
(instalación y operación) y el aumento del retorno de la inversión a través de la venta de
la energía producida. En este sentido, este proyecto se centra en la optimización de la
implantación de los aerogeneradores para evitar en lo posible las pérdidas más
relevantes debidas al efecto de las estelas.
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Estas pérdidas son el resultado de la interacción de dos factores:
La estructura de velocidad, frecuencia y dirección del viento (rosa de los
vientos).
El patrón de emplazamiento de las turbinas en la planta marítimo-costera.
A fin de reducir el impacto visual de las instalaciones marítimas, otro de los temas
abordados en este proyecto, suelen adoptarse patrones geométricos regulares a la hora
de situar las turbinas. Generalmente los aerogeneradores se colocan siguiendo un patrón
rectangular, pero hay otras posibilidades. En este caso, y para una ubicación dada, con
una determinada rosa de los vientos, la separación longitudinal y transversal de las
hileras de turbinas (la altura y anchura del rectángulo) y el ángulo geográfico de las
hileras determina las pérdidas debidas al efecto de las estelas.
En este proyecto se pretende desarrollar un algoritmo que permita optimizar la
configuración del patrón de emplazamiento de una instalación eólica. Este algoritmo
estará basado en el lenguaje de programación de MatLab, que es un lenguaje de alto
nivel para la computación técnica, originalmente orientado a la manipulación de
matrices (MATrix LABoratory). Entre sus prestaciones básicas se hallan: la
manipulación de matrices, la representación de datos y funciones, la implementación de
algoritmos, la creación de interfaces de usuario (GUI) y la comunicación con programas
en otros lenguajes y con otros dispositivos hardware. Es un software muy usado en
universidades y centros de investigación y desarrollo. De entre sus múltiples funciones,
se va a utilizar la función de optimización gaoptimset que permite obtener buenos
resultados mediante la correcta programación de los parámetros de la misma.
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CAPITULO 2
ENERGÍA EÓLICA
2.1 Ventajas e inconvenientes de la energía eólica
Se sintetizan a continuación, a modo de esquema, las ventajas e inconvenientes
fundamentales de la energía eólica.
Destacan, entre las ventajas de la energía eólica, las siguientes:
Procede indirectamente del sol, por lo que proviene de una fuente inagotable de
energía.
El aprovechamiento de la energía eólica no contamina de forma directa; no
produce emisiones, ni radiaciones, ni genera residuos radiactivos ni de otra
clase. En términos cuantitativos, 1.000 MW eólicos permiten ahorrar casi
500.000 toneladas de petróleo por año, lo que corresponde a algo más que el
contenido de seis “Prestige” juntos, y evitan, anualmente, la emisión a la
atmósfera de 2.900.000 toneladas de dióxido de carbono, el principal gas de
efecto invernadero, 75.000 toneladas de dióxido de azufre y 1.500 toneladas de
óxidos de nitrógeno.
Al ser una energía autóctona, propia de cada zona, el aprovechamiento de ésta
ayuda a reducir la dependencia energética del exterior, lo que es clave en épocas
de crisis. Además, favorece de una manera clara la economía nacional.
Si se logra una correcta elección del emplazamiento y un diseño adecuado de la
instalación, el aprovechamiento de este tipo de energía permite el respeto del
medio ambiente, siendo además, compatible con muchas otras actividades
humanas tales como la caza, la pesca, la agricultura, el ocio, etc. Además, una
vez que se decide, por cualquier motivo, que la instalación deje de funcionar, el
medio en el que estaba dicha instalación puede volver a su estado original una
vez se proceda al desmantelamiento de ésta.
La utilización de este tipo de energía conlleva a la creación de puestos trabajo y
a la aportación de ingresos a las economías locales y/o comarcales.
Y entre los inconvenientes de la energía eólica, destacan los siguientes:
La dependencia de los regímenes de viento implica que la producción de energía
sea muy variable, por lo que no siempre se produce más energía en los picos de
consumo. Es por ello que el aprovechamiento de la energía eólica debe
considerarse, hasta el momento, como una energía complementaria, no pudiendo
ser considerada como la base energética de una comunidad, región o país.
La predicción de la producción de una instalación eólica es muy difícil, lo que
genera problemas e incertidumbres en la planificación energética.
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El aprovechamiento de este tipo de energía no es aún rentable por sí mismo, sino
que son necesarias las subvenciones por parte de las Administraciones Públicas
para que las empresas decidan invertir en ellas. Dado que existen varias teorías
al respecto, a continuación se muestra una análisis del compendio de las
diferentes teorías, que permite afirmar que el coste medio de generación de la
energía eólica (alrededor de 80 €/MWh en las instalaciones onshore y de 130
€/MWh en las instalaciones offshore) es superior al del carbón (alrededor de
60 €/MWh), hidráulica (alrededor de 60 €/MWh) y nuclear (alrededor de
70 €/MWh). No obstante, su coste es inferior al de la energía solar (alrededor de
200-300 €/MWh) y no comparable aún con el aprovechamiento de las fuentes de
energías renovables marinas (oleaje, mareas, corrientes, etc.) que, por estar en
una fase experimental muy inicial, no tienen aún un coste asignado.
Las instalaciones eólicas producen una contaminación acústica que debe ser
analizada en cada uno de los casos, considerando para ello el efecto sinérgico
con las instalaciones del entorno. Existen diversos estudios que determinan,
según la potencia del aerogenerador a instalar, la distancia mínima a respetar
entre la instalación y las poblaciones aledañas para evitar, a priori, molestias por
ruido.
Las instalaciones eólicas tienen un impacto visual variable, el cual se ha de
minimizar. Para lograrlo, se ha de elegir correctamente el emplazamiento y se ha
de diseñar adecuadamente la instalación, para lo que hay que incidir de una
manera especial en los aerogeneradores.
Los proyectos de instalaciones eólicas están sujetos a un lento proceso de
tramitación. Desde el momento en el que se decide que se va a implantar un
parque eólico hasta que se obtienen la totalidad de los permisos pertinentes,
transcurre mucho tiempo, siendo la media optimista para los parques eólicos
onshore en España del orden de los 5 ó 6 años. A consecuencia de esto, hay
empresas que no pueden permitirse o no están dispuestas a correr un riesgo
económico elevado a tan largo plazo.
2.2 Evolución de la energía eólica
A la crisis del petróleo de 1973 le siguió otra en el año 1979, lo que ocasionó un
importante incremento del precio del barril de petróleo, el cual se ha mantenido elevado
desde entonces, llegando a los 140 dólares en el año 2008 (Fig.1) y con un pequeño
descenso coincidiendo con el comienzo de la actual crisis. Los países que tenían una
importante dependencia exterior en cuanto al petróleo, buscaron soluciones alternativas,
replanteándose, por tanto, la utilización de energías no convencionales, entre las que se
encuadra la eólica (Secretaría de Energía, 2004).
A pesar de esto, no se consiguió un auge notable en relación con los aerogeneradores de
baja potencia utilizados en zonas aisladas, ya que dejaron de presentar su ventaja
fundamental, al empezar a ser las redes de electrificación lo suficientemente extensas
como para cubrir la mayor parte de las zonas rurales.
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Fig.1 Variación del precio del barril de petróleo.
Los aerogeneradores que se han instalado, a partir de este momento, se caracterizan por
ser de eje horizontal y tripala, a excepción de algunas instalaciones de I+D+i aisladas.
En los años 80 se desarrollaron multitud de instalaciones experimentales, distribuidas
por distintos países. Sólo Inglaterra, Dinamarca y Francia llevaron a cabo programas de
cierta importancia. En esta década, destacan las siguientes experiencias y aportaciones:
Los fabricantes daneses comenzaron a diseñar sus propios aerogeneradores, lo
que puede ser considerado como el origen de la industria moderna de fabricación
de aerogeneradores.
Miles de máquinas fueron instaladas en el programa eólico de California a
principios de los años 80 del siglo pasado. Alrededor de 1985 desaparecieron los
esquemas californianos de apoyo, y con ellos, el mercado de la energía eólica en
Estados Unidos hasta años después.
En España se llevó a cabo la primera experiencia en el campo de los
aerogeneradores modernos. Esto ocurrió en Tarifa (Cádiz), en el año 1982 (Fig.
2). También se procedió a la construcción de diversos parques eólicos, entre los
que destacan los ubicados en Zaragoza, en Tenerife y en Cabo Villano.
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Fig. 2 Parque eólico de instalado en Tarifa (600 kW x 15 unidades).
A finales de 1991, el número de aerogeneradores instalados en el mundo superaba la
cifra de 21000, lo que significaba unos 2200 MW de potencia. De éstos,
aproximadamente la mitad estaban instalados en California, mientras que Alemania
contaba con 100 MW, Holanda con 80 MW y España con algo menos de 50 MW. Se
observó, asimismo, una clara tendencia ascendente de la potencia media de los
aerogeneradores, siendo la media de los instalados entre 1990 y 1991, de 225 kW.
En el año 1992, tuvo lugar, en Río de Janeiro, la “Convención Marco de las Naciones
Unidas sobre el Cambio Climático”, también conocida como “Cumbre de la Tierra”. En
ella, los países industrializados se comprometieron, por primera vez, a reducir de una
manera voluntaria las emisiones de dióxido de carbono, en concreto el 20% para el año
2005. Además, se estableció como objetivo lograr la estabilización de las
concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera a un nivel que impidiese
interferencias antropogénicas peligrosas en el sistema climático.
Los países ampliaron, poco a poco, su experiencia en cuanto a la tecnología eólica se
refiere. En España, se desarrolló un “Plan de Energías Renovables”, encuadrado dentro
del “Plan Energético Nacional”, y que abarcaba un espacio temporal que comprendía
desde el año 1992 al 2000. En esos años también entró en vigencia el “Real Decreto
2366/1994, de 9 de diciembre, sobre producción de energía eléctrica por instalaciones
hidráulicas, de cogeneración y otras abastecidas por recursos o fuentes de energía
renovables”, por el que se daba acceso prioritario a las energías renovables y se
establecían unas primas para incentivarlas (Ministerio de Industria y Energía, 1994).
Como resultado de esto, a finales de 1995, ya se habían alcanzado los 100 MW eólicos
instalados en España.
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En el año 1997, los países industrializados se comprometen en Kioto [1] a llevar a cabo
una serie de medidas para reducir, entre los años 2008 y 2012, un 5.2% los gases de
efecto invernadero que afectan principalmente al calentamiento global (dióxido de
carbono, metano, óxido nitroso, hidrofluorocarbonos, perfluorocarbonos y hexafluoruro
de azufre), sobre los niveles de 1990. A cada país se le asignó un objetivo determinado:
mientras algunos tenían que reducir estas emisiones en un determinado porcentaje, otros
tenían que mantenerlas y otros podían incluso aumentarlas en un porcentaje establecido.
A España se le permitía aumentar dichas emisiones hasta un 15% respecto a los niveles
de 1990 (Fig. 3).
Fig. 3 Objetivos del Protocolo de Kioto.
Para lograr estos objetivos, se plantearon fundamentalmente dos acciones: sustituir las
energías convencionales por las renovables y controlar la demanda energética mediante
la mejora de la eficiencia energética y medidas de ahorro. El “Protocolo de Kioto”
entraría en vigor, mucho más tarde, en concreto el día 16 de febrero de 2005, sólo
después de ser ratificado por 55 naciones (la última en ratificar fue Rusia en noviembre
de 2004), entre las cuales sumaban el 55% de las emisiones de gases de efecto
invernadero. Posteriormente a esa fecha, se ratificaron más países. Destaca el caso de
Estados Unidos, que firmó el acuerdo pero no lo ratificó, por lo que su adhesión fue
sólo simbólica y hasta el año 2001
En el “Libro Blanco de la Energía. Energía para el futuro: fuentes de Energías
Renovables” [2], publicado en el año 1997, la Unión Europea marcó sus compromisos
en relación con el desarrollo de las energías renovables. El objetivo principal era
duplicar la participación de energías renovables en la demanda de energías primarias. El
compromiso adquirido en el Libro Blanco de 1997, se transpuso a la legislación
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española mediante la “Ley 54/1997, del Sector Eléctrico”, en la que se establece que en
el año 2010, el 12% de la energía primaria, o lo que es lo mismo, el 29% de la
producción eléctrica, debe ser de origen renovable. Otros de los hitos importantes en
relación con la energía eólica en España fueron la entrada en vigor en el año 1998 del
“Real Decreto de Régimen Especial”, en el que se establecía el marco básico para las
energías renovables en España y el desarrollo del “Plan de Fomento de las Energías
Renovables (2000-2010)”, que surge como respuesta al compromiso adquirido en la
Ley 54/1997. El objetivo de potencia eólica instalada de la mencionada planificación
era de 8974 MW en el año 2010.
En el año 2001, se publicó el “Libro Verde de la Unión Europea sobre Seguridad
Energética”, en el que se refleja la preocupación por la gran dependencia energética del
exterior. Expone cómo, si no se toman las medidas oportunas, en 20 ó 30 años, el 70%
de las necesidades energéticas en Europa será importado del exterior. Debido a la
correlación energía-economía, las consecuencias de dicha dependencia energética
afectarían al sector económico nacional y europeo.
En ese mismo año, mediante la “Directiva 2001/77/CE sobre el Fomento de las
Energías Renovables”, se establece como objetivo lograr con el aprovechamiento de
estas energías cubrir el 12% del consumo de energía primaria y el 22.1% para la
producción de electricidad en el año 2010, dando libertad a los Estados miembros en la
elección de los sistemas de apoyo económico a las renovables que crean más
convenientes. Dentro de estos mecanismos se encuentran las primas, los certificados
verdes, las subastas, las medidas fiscales, los precios verdes y los incentivos a la
inversión. El sistema que mejor ha demostrado funcionar son las primas, utilizadas por
los países europeos con mayor potencia eólica instalada, Alemania, España y
Dinamarca.
En el año 2002, en España se redactó un “Documento de Planificación Energética
Nacional”, en el que se aumentaban los objetivos de potencia eólica instalada en 2010,
de los 8974 MW del “Plan de Fomento de las Energías Renovables (2000-2010) a los
13 GW.
En la Conferencia Europea de Berlín, del año 2004, la Unión Europea definió metas
más ambiciosas, imponiéndose por primera vez un objetivo para 2020, el de cubrir con
energías renovables el 20% del consumo total de energía.
En España, en ese mismo año, se produjo la entrada en vigor del “Real Decreto
436/2004, sobre producción de energía eléctrica por instalaciones abastecidas por
recursos o fuentes de energías renovables, residuos y cogeneración”, lo cual supuso un
cambio paradigmático para el sector eólico nacional ya que ofrecía una estabilidad
regulatoria para poder lograr los objetivos planteados (www.appa.es).
En agosto de 2005 se aprobó, en España, un nuevo “Plan de Energías Renovables
(2005-2010)”, el que se establecía un nuevo objetivo para el desarrollo de la energía
eólica, ya que había 8854 MW instalados en España, siendo el objetivo del “Plan de
Fomento de las Energías Renovables (2.000-2-010)” de 8974 MW. La figura 4 muestra
la evolución de la potencia eólica instalada en España en los últimos años, donde se
comprueba que estos objetivos se han cumplido.
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Fig. 4 Evolución de la potencia instalada en España en los últimos años.
En el año 2006, se publica el “Libro Verde sobre la Estrategia Europea para la Energía
Sostenible, Competitiva y Segura”, en el que se establecen, entre otros, los siguientes
objetivos: conseguir una combinación energética más sostenible, eficiente y
diversificada, y adoptar medidas ante los retos del calentamiento del planeta, para lo que
se trata de crear un marco estable para la inversión que permita generar energías
renovables más competitivas en Europa.
En marzo de 2007, el Consejo Europeo de Bruselas aprobó un plan energético
obligatorio que incluía un recorte del 20 % de las emisiones de dióxido de carbono
respecto al año 1990 y un mayor consumo de energías renovables para que
representaran el 20 % del consumo total de la Unión Europea en el año 2020
Esto último se estableció en la Conferencia de Berlín del 2004, tal y como se ha
indicado en párrafos anteriores. Ese mismo año entró en vigencia, en España, el “Real
Decreto 661/2007, de 25 de mayo, por el que se regula la actividad de producción de
energía eléctrica en régimen especial”. Durante una temporada se creó cierta
incertidumbre entre los distintos promotores eólicos, resultando al final una estructura
similar al anterior sistema, animando a éstos a continuar con la inversión que habían
hecho hasta el momento. Con este Real Decreto se garantizó la percepción de una
retribución mínima en función de los precios de la electricidad en el mercado y un tope
máximo a partir del cual se dejaban de percibir las primas.
La evolución de los aerogeneradores desde la década de los 80 del siglo pasado se ha
caracterizado por un aumento de su potencia nominal [3] y de su altura de buje (Fig. 5).
Actualmente, existen turbinas de 5 MW en funcionamiento, y se está investigando de
cara a aumentar aún más la potencia unitaria de éstos.
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Fig. 5 Evolución del tamaño de los aerogeneradores.
Los aerogeneradores actuales tienen un esquema interno similar al que se presenta en la
Fig.6.
Fig. 6 Esquema de un aerogenerador actual (Renovalia, 2006).
A continuación se presentan diferentes tablas, gráficos e imágenes recogidos en el
“Global Wind 2011 Report” del “Global Wind Energy Council”, en los cuales se
exponen los datos más importantes de potencia eólica a finales de 2011.
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La potencia de energía eólica instalada en el mundo superaba la cifra de 237669 MW a
cierre del 2011 (Fig. 7), de los cuales más de 21674 MW se encontraban en España, que
actualmente ocupa el cuarto puesto en el ranking mundial, sólo superada por Alemania
Estados Unidos y China (Fig. 10).
Fig. 7 Potencia eólica instalada acumulada a nivel mundial hasta 2011.
A pesar de la actual crisis económica, la potencia eólica instalada a nivel mundial en
2011ha aumentado, pasando de los 38610 MW instalados en 2010 a los 40564
instalados en 2011 (Fig. 8), siendo consecuencia del crecimiento de la potencia instalada
en EE.UU y Sudamérica, manteniéndose estable la potencia instalada en Europa (Fig.
9).
Fig. 8 Potencia eólica instalada anualmente a nivel mundial.
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Fig. 9 Potencia eólica anual instalada por regiones.
Fig. 10 Países con más potencia eólica instalada acumulada (izquierda) e instalada
(derecha) en el año 2011.
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De entre todas las energías renovables, la energía eólica es la que ha alcanzado un más
rápido y mayor grado de desarrollo y madurez tecnológica. Como muestra, baste indicar
que la potencia eólica instalada en el mundo a finales de 2011 asciende a un total de
237.67 GW, de los que 96.6 GW corresponden a Europa y, de estos, 21.67 GW, a
España. La Tabla 1 muestra la distribución de la potencia eólica instalada a nivel
mundial y su distribución regional y por países, así como su evolución a lo largo de los
dos últimos años.
Tabla 1. Potencia eólica instalada (MW). Distribución geográfica y evolución.
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Como puede verse, a nivel mundial, Europa concentra el 41 % del total, mientras que a
nivel de países, China lidera la lista con casi el 26.2 % del total. En segundo lugar se
encuentra USA con el 19.7 %, y en tercer y cuarto lugar se encuentran Alemania y
España con el 12.2 % y 9.1 % respectivamente.
Como se puede ver en la Tabla 1, la tasa de crecimiento anual de la energía eólica, por
regiones, está comprendida entre el 3.21 % de la zona de Iberoamérica y el 53.73 % de
Asia, pasando por el 4.24 % de la región de Oriente Medio-África, el 12.42 % de la
zona del Pacífico, el 15.6 % de Europa o el 43.11 % de América del Norte.
Un total de 9616 MW eólicos fueron instalados en la Unión Europea en 2011, hasta
alcanzar los 93957 MW a 31 de diciembre. Según los datos de la Asociación Europea de
Energía Eólica (EWEA) [18], esto supone que la eólica cubrió el 6.3% del consumo
eléctrico de la zona en el año.
Estas cifras suponen un aumento de la capacidad instalada de la eólica del 11.4%
respecto al total acumulado en 2010. En los últimos 17 años (de 1995 a 2011), el
crecimiento medio anual de la eólica en Europa ha sido del 15.6%.
En 2011, el 21.4% de la nueva potencia que se instaló en la UE fue eólica, frente a las
caídas de otras tecnologías como la nuclear o los combustibles fósiles. Destaca el
crecimiento de la eólica en tierra en Alemania y Suecia y en países emergentes como
Rumanía, así como el de la tecnología marina en el Reino Unido. Esto ha compensado
los frenazos en mercados más maduros, como Francia y España. En el ranking final, no
hay variaciones. Alemania continúa siendo el país de la Unión Europea con más
potencia instalada, seguido por España, Francia, Italia y el Reino Unido.
En España, el sector eólico instaló 1.050 MW en 2011, lo que representa un aumento
anual del 5,1% de la potencia acumulada, que se situó en 21.673 MW a 31 de
diciembre, según datos de la Asociación Empresarial Eólica (AEE). Se trata del
crecimiento más débil de la historia de la eólica en nuestro país en términos
porcentuales.
A pesar de que en España la eolicidad de 2011 fue inferior a la de 2010, la eólica cubrió
el 15,75% de la demanda de electricidad anual, según datos de Red Eléctrica de España
(REE). La eólica evitó la emisión de 22 millones de toneladas de CO2 en 2011.
Esta situación actual de desarrollo de los parques eólicos, el tamaño de las actuales
instalaciones eólicas y sus elevadas tasas de crecimiento anual hacen que el desarrollo
de una herramienta sistemática que permita la optimización de la implantación de
parques eólicos sea una línea de trabajo de gran actualidad y de especial relevancia,
tanto desde un punto de vista técnico como económico.
Por otro lado, para lograr alcanzar los objetivos propuestos es necesario que se lleven a
cabo ciertas medidas, de manera simultánea, entre las que destacan las siguientes:
Establecer un marco regulatorio favorable en las zonas en las que aún no existe
para incentivar la inversión de los empresarios en instalaciones de
aprovechamiento de la energía eólica. En esta regulación normativa ha de quedar
fijado el mecanismo de apoyo a estas inversiones, siendo recomendable el
sistema de primas por ser el que mejor ha funcionado hasta el momento.
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Adaptar las infraestructuras de la red eléctrica a las necesidades actuales,
mediante la mejora y refuerzo de las ya existentes, y la construcción de otras
nuevas. Esto se debe a que, en muchos casos, una de las barreras más restrictivas
a la hora de instalar un parque eólico es la insuficiente capacidad de evacuación
de las infraestructuras de la red eléctrica existentes.
Apoyar los esfuerzos de I+D+i. Hay multitud de campos en los que sería
recomendable invertir esfuerzos en investigación de cara a introducir mejoras
dentro de la tecnología para el aprovechamiento de la energía eólica, entre los
cuales se encuentra el perfeccionamiento de las herramientas de predicción de la
producción de los parques eólicos, que reduce incertidumbres a la hora de
invertir y presenta ventajas a la hora de realizar una planificación, y el progreso
en relación con la tecnología de los aerogeneradores ya existentes y el desarrollo
de nuevos modelos más eficientes, de modo que algunos de los emplazamientos
que a día de hoy no son rentables pasen a serlo.
Repotenciar los parques existentes, o lo que es lo mismo, sustituir los
aerogeneradores más antiguos por otros de mayor potencia, más modernos y
más eficientes. De este modo, se conseguirán mejores rendimientos en los
primeros emplazamientos que, en general, son los de mayor recurso eólico.
Impulsar la implantación de parques eólicos en el mar (offshore), ya que es un
campo con muchas posibilidades y actualmente hay poca potencia instalada.
2.3 Situación actual de los parques marítimo-costeros (offshore).
El desarrollo principal de la energía eólica se ha llevado a cabo, fundamentalmente,
mediante la implantación de aerogeneradores en tierra (onshore), siendo muy pocos los
megavatios (MW) instalados en el mar (offshore). De hecho, representa menos del 2 %
de la potencia global instalada a finales de 2011 (Fig.11). Además, las previsiones más
optimistas muestran que en 2020 las instalaciones offshore representaran menos del 10
% de la potencia global instalada. Esto encuentra su principal justificación en que las
instalaciones eólicas offshore están sujetas a costes notablemente superiores y requieren
una tecnología más avanzada.
Fig. 11 Potencia instalada en el mar en Europa a finales de 2011,
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Dado que en los últimos años el fuerte crecimiento de la demanda energética mundial
está creando dificultades a la hora de cumplir los objetivos de Kyoto, es esencial lograr
un incremento del número de MW eólicos instalados.
Algunos de los países que han apostado decididamente por la tecnología eólica, se están
dando cuenta cómo se ha ido ocupando la superficie aprovechable en tierra, hasta llegar
a un punto en el que se están agotando los lugares en los que el recurso eólico hace
rentable las instalaciones y que, además, presentan las condiciones precisas para la
instalación de este tipo, como son la compatibilidad con el medio ambiente, el apoyo de
las administraciones locales, etc. Holanda, por ejemplo, no tiene prácticamente espacio
físico en tierra para este tipo de instalaciones. Reino Unido y Dinamarca, en cambio,
presentan una fuerte oposición frente a las instalaciones eólicas en tierra firme
(onshore), apoyando las marítimas (offshore). Por ello, para seguir incrementando el
número de MW eólicos instalados y alcanzar los compromisos adquiridos, es
fundamental apoyarse en las instalaciones offshore. Esto se aprecia en la Fig. 12, en la
cual se expone el caso de la Unión Europea. Además, hay que añadir que la eólica
marina es una de las fuentes energéticas necesarias para lograr un abastecimiento
energético sostenible.
Potencial onshore
Potencial offshore 10 m
Potencial offshore 20 m
Potencial offshore 30 m
Potencial offshore 40 m
Demanda Europa 2000
Demanda Europa 2010
Demanda Europa 2020
Fig. 12 Demanda de electricidad y potencial de energía eólica en Europa.
El impulso de las instalaciones eólicas offshore no es una medida aislada sino que, para
su desarrollo, ha de ir complementada con otras, tales como el desarrollo de un marco
legislativo favorable, la mejora de las infraestructuras actuales de la red eléctrica y el
logro de importantes avances en la técnica y la tecnología relacionadas con dichas
instalaciones.
La diferencia fundamental entre una instalación eólica offshore y una onshore es el
medio en el que se implanta, siendo más complejo su diseño en el medio marino, ya que
aumenta considerablemente el número de variables que influyen en él, su construcción y
la operación de este tipo de instalaciones en el mar. A continuación se exponen algunas
de las ventajas e inconvenientes de las instalaciones offshore frente a las onshore.
Comenzando con las ventajas, la primera de ellas es que el mar se caracteriza por un
mejor recurso eólico, ya que el viento alcanza mayores velocidades, que aumentan
según nos alejamos de la costa.
18
En el mar la rugosidad superficial es muy baja en comparación con el medio terrestre y
no existen obstáculos que puedan reducir la velocidad del viento. Esto favorece la
circulación del viento a mayores velocidades y hace innecesario el tener que subir la
altura de la torre más de lo que obligue la suma del semidiámetro del rotor y la altura
máxima de la ola prevista. Por lo general, los vientos van ganando en velocidad al
separarnos de la costa.
Otra de las ventajas es que en el mar existen enormes espacios libres donde colocar
aerogeneradores, lo que ofrece la posibilidad de instalar parques eólicos de mucho
mayor tamaño que en tierra. Por tanto, el mar ofrece un medio donde desarrollar estas
instalaciones, y así aumentar el número de MW eólicos instalados.
Su ubicación lejos de lugares habitados permite suavizar las restricciones impuestas por
las autoridades ambientales en relación con la emisión y propagación de ruido,
permitiendo aumentar la velocidad de punta de pala. Además, esta mayor distancia
permite, en muchos casos, reducir el impacto visual, incluso con turbinas de mayor
tamaño. Todo esto, junto a que en el mar no existen limitaciones tan estrictas como en
tierra en relación con la carga a transportar, permite instalar aerogeneradores de mayor
tamaño y potencia nominal, logrando, de este modo, una mayor producción de energía
por máquina instalada.
En relación con los inconvenientes, el primero de ellos es su mayor coste, tanto en lo
que se refiere a los estudios previos de ingeniería y de campo, como a los de
construcción y operación. Mientras el coste de los aerogeneradores supone del orden del
75% de la inversión total de un parque eólico onshore, en el mar supone sólo alrededor
de un 30 % (Fig. 13), debido, entre otros, a los mayores costes que implican los trabajos
en mar, las cimentaciones y la conexión eléctrica. Además, al contrario de lo que suele
ocurrir en tierra, en el mar no existen infraestructuras eléctricas que conecten las áreas
con mayor recurso eólico con los centros de consumo, con lo que la distancias de la
línea eléctrica a construir suele ser mayor.
Fig. 13 Porcentaje de los costes en un parque eólico offshore.
(www.offshorewindenergy.org; Pág. Web de Offshore Wind Energy Europe)
19
Otro de los inconvenientes es que los parques eólicos offshore requieren de una
tecnología más avanzada que los terrestres. Y esto es fundamental en los
aerogeneradores, que deben soportar mayores cargas y adaptarse al ambiente marino y,
por tanto, estar protegidos frente a la corrosión, en las cimentaciones y en los trabajos
en el mar, ya que es importante tener en cuenta las limitaciones de acceso y las
dificultades que existen para trabajar en este medio tanto durante la fase de construcción
como durante la de operación, etc.
Otro inconveniente es que, debido a la baja rugosidad del mar, la propagación de las
turbulencias es mayor, por lo cual el efecto provocado por la propia estela de los
aerogeneradores sobre el resto de las máquinas de un parque eólico es más importante
en este medio que en tierra, lo que tiene una repercusión negativa en la vida útil de las
turbinas como grupo. Para evitar esto, las máquinas requieren una mayor separación
entre ellas, lo que implica un aumento de la inversión. Además, si se quiere llegar a
alcanzar la misma precisión, la evaluación del recurso eólico es mucho más compleja y
más cara que en tierra.
A continuación se pasa a exponer un resumen de la evolución histórica del
aprovechamiento de la energía eólica en el mar.
La construcción del primer aerogenerador en el mar tuvo lugar en Suecia en el año
1990. Se trataba de una máquina de 220 kW, situada a unos 350 metros de la costa, a
unos 6 metros de profundidad, que iba apoyaba sobre una estructura con forma de
trípode la cual estaba anclada al lecho marino.
En una primera fase, entre los años 1991 y 1998, se desarrollaron proyectos
experimentales de potencia reducida en los cuales se fueron probando diferentes
modelos de aerogeneradores y distintos tipos de cimentaciones. Se utilizaron, para estos
proyectos, aerogeneradores de 450 a 600 kW de potencia unitaria y se alcanzaron
distancias a la costa de hasta 4 km y profundidades de hasta 6 m. A pesar de que,
inicialmente, se plantearon ciertas dudas, estas instalaciones demostraron buenos
índices de rentabilidad y fiabilidad, lo que confirmó la conveniencia y el futuro de este
tipo de instalaciones. Dentro de las experiencias llevadas a cabo durante esta etapa
destaca la construcción del primer parque eólico offshore de la historia, el de “Vindeby”,
en funcionamiento en Dinamarca desde 1991.
En una segunda fase de experimentación, se introdujeron, por primera vez, los
aerogeneradores “multimegavatio”, siendo el primer proyecto de estas características el
de “Utgrunden” (Fig. 14), en funcionamiento en Suecia desde el año 2000 [22].
20
Fig. 14 Parque eólico “Utgrunden”.
Varias de estas instalaciones sirvieron de prueba final para instalar los primeros parques
de carácter comercial, “Blyth”, “Middelgrunden” (Fig. 15) e “Yttre Stengrund”.
Fig. 15 Parque eólico “Middelgrunden”.
Por otro lado, las instalaciones de “Horns Rev” (Fig. 16) y “Nysted”, ambos en costas
danesas, supusieron la confirmación de la adaptación al medio marino de este tipo de
instalaciones y destacan por contar con las primeras subestaciones transformadoras
offshore.
21
Fig. 16 Parque eólico Horns Rev (www.hornsrev.dek).
Para conseguir hacer más atractiva la inversión en este tipo de instalaciones, algunos
países han desarrollado una legislación específica, como son Alemania y Reino Unido.
A finales del año 2005, la potencia instalada en parques eólicos offshore era de
686 MW, destacando el papel de Dinamarca, con un 53%, y Reino Unido, con un 38%;
Irlanda y Suecia aportaban un 3% cada uno, Holanda un 2% y Alemania un 1%.
A finales del año 2011, alrededor de 4096 MW eólicos offshore estaban ya en
funcionamiento. Reino Unido, a la cabeza del ranking, cuenta con un 51 %, seguido por
Dinamarca, con un 21 %, y por Holanda, con un 6% (Fig. 17).
Tabla 2. Potencia eólica marina instalada a finales del año 2011
22
En España, no es hasta bien entrado el año 2007, cuando se produce el primer paso para
el desarrollo de los parques eólicos offshore, con la entrada en vigor del “Real Decreto
1028/2007, de 20 de julio, por el que se establece el procedimiento administrativo para
la tramitación de las solicitudes de autorización de instalaciones de generación eléctrica
en el mar territorial” (BOE, 2007). No fue hasta abril de 2009 cuando por fin se aprobó
el “Estudio Estratégico Ambiental”. Dada la complejidad y extensión de los trámites
reflejados en este Real Decreto, así como los retrasos que se han producido hasta el
momento, es presumible que no exista un parque eólico comercial offshore en
funcionamiento en España al menos hasta el año 2014.
A continuación, se exponen a modo de tabla los datos de los parques eólicos offshore en
funcionamiento más significativos y previstos de construir en Dinamarca, segundo país
en potencia eólica marítima instalada tras Reino Unido (Tabla 3).
Tabla 3. Parques eólicos offshore en Dinamarca
A dicha tabla le sigue la imagen de otros de los parques offshore más emblemáticos, el
“Q7” o “Princesa Amalia” (Fig. 18), el primero situado en Suecia.
23
Fig. 18 Parque eólico “Q7”, denominado posteriormente “Princesa Amalia”
En los próximos años, se espera un notable incremento de la potencia eólica offshore
instalada, y no sólo en los países en los que ya hay instalaciones en el mar en
funcionamiento (Tabla 2), sino también en otros, como son Francia y España. Dentro de
estos países, hay algunos de ellos que, por las características de su plataforma costera,
favorecen la instalación de parques eólicos marinos. En cambio, otros, como es el caso
de España, presenta más dificultades ya que escasean las áreas compatibles con este tipo
de instalaciones con profundidades menores de 30 metros.
Hay diversas teorías sobre la evolución de la potencia eólica instalada offshore. En la
Fig. 19 se muestra un ejemplo de algunas teorías sobre esta evolución en la Unión
Europea. Una de ellas es la de Garrad Hassan, que estima que en el año 2020, se
sobrepasarán los 236 GW, de los que algo más de 25 GW corresponderán a España.
Fig. 19 Estimación del crecimiento de la potencia eólica offshore instalada.
24
Por su parte, Greenpeace presenta una teoría en la que espera un crecimiento
exponencial de estas instalaciones (Fig. 20) hasta los aproximadamente 250 GW en
2020. Esta teoría se apoya en un estudio en el que se expone cómo irá aumentando la
potencia eólica offshore a lo largo de los años, teniendo en cuenta la tecnología
existente en cada momento y numerosas consideraciones medioambientales.
Fig. 20 Estimación del crecimiento de la potencia eólica instalada (Greenpeace)
En la figura 21 se presenta el mapa eólico marino de España. En rojo se encuentran
zonas de exclusión, en amarillo zonas con condicionantes y en verde zonas aptas.
Fig. 21 Mapa eólico marino de España (www.ecodez.com).
25
Se espera, asimismo, un incremento de la potencia nominal de los aerogeneradores a
instalar. Actualmente, ya se han instalado modelos de 5 MW, como es el caso de los
aerogeneradores de Repower instalados en los parques eólico offshore de “Beatrice”
(Fig. 22) y “Thornton Bank”, estando algunos fabricantes en la fase de pruebas de
modelos de aerogeneradores de mayor potencia unitaria. De hecho, en Estados Unidos,
ya se está hablando de aerogeneradores de 10 MW de potencia unitaria, algo todavía
alejado de las perspectivas de los fabricantes.
Fig. 22 Parque eólico “Beatrice” con aerogeneradores de 5 MW.
De la poca experiencia existente en el campo de la energía eólica marina, se puede
afirmar que queda aún mucho camino por recorrer; en los temas relacionados con
legislación, estudios de recurso eólico, aerogeneradores, conexión eléctrica,
cimentaciones, construcción, operación y mantenimiento, etc. Y para seguir avanzando
será necesario apoyarse en el conjunto de la experiencia existente de la que se pueda
buscar aplicación en este campo: energía eólica onshore y offshore, ingeniería marítima,
industria petrolífera, etc.
Sin embargo, el retraso que se ha venido produciendo en la publicación del Estudio
Estratégico Ambiental y de la Caracterización de las Áreas Eólicas Marinas,
documentos de carácter básico para el procedimiento de iniciación del proceso de
implantación, ha causado una desilusión manifiesta en muchos de los agentes
involucrados en el sector.
Existe una elevada probabilidad de que la eólica offshore siga adelante en España,
aunque a un ritmo más lento de lo esperado tras la publicación del citado Real Decreto.
La situación actual de la energía eólica offshore, expuesta de una manera muy resumida
en los párrafos anteriores, induce a pensar que sería muy conveniente que existiera una
metodología explícita que permitiese una visión integral de todos los procesos
involucrados en el diseño de un parque eólico offshore.
26
Lograr una perspectiva global es esencial en cualquier proyecto y lo es por tanto en uno
de energía eólica marina. Una perspectiva razonable de un proyecto de aprovechamiento
de la energía eólica en el mar requiere un estudio previo, por una parte, del fenómeno
eólico y, por otra, del medio marino, lo que dificulta encontrar profesionales
cualificados para abordar el problema en su conjunto ya que, por un lado, los
profesionales del mercado eólico no suelen estar habituados a los requerimientos de los
trabajos en el mar y, por otro, los que están familiarizados con el ámbito marítimo no
suelen estarlo con los fundamentos del mercado eólico.
De no haber encontrado una metodología que permita una visión integral del proyecto
eólico offshore y de la dificultad de encontrar profesionales familiarizados con ambas
materias se desprende la necesidad de plantear una propuesta metodológica de modo
que se aúnen en ella ambos conocimientos, eólico y marítimo.
2.4 Diseño de un parque eólico
El diseño de una instalación eólica destinada a la generación de energía eléctrica y su
correcta explotación a lo largo del tiempo, durante la vida útil de la instalación, es una
tarea extraordinariamente compleja y multidisciplinar en la que intervienen desde las
ingenierías eléctrica, electrónica, automática, telecomunicaciones, civil, mecánica y
aeronáutica, a la topografía, la meteorología o las ciencias medioambientales, así como
la economía o el derecho, sin que la relación de áreas de conocimiento se agote aquí.
En la tarea inicial de identificación de un lugar adecuado para instalar una central eólica
o parque eólico hay que considerar tres factores clave:
• Disponibilidad de viento. Promedio anual de velocidad de viento elevado, que
garantice una cierta cantidad de energía generada y un bajo nivel de
turbulencias, que atenuará la incidencia de problemas graves de rotura asociados
a mayor fatiga mecánica de los componentes.
• Disponibilidad y acceso a la red de transporte y distribución de energía
eléctrica. Es necesario disponer de una línea eléctrica próxima, con suficiente
capacidad de transporte disponible para la evacuación de la energía producida.
• Disponibilidad y acceso al lugar de la posible implantación. Debe tener buen
acceso para los buques de transporte pesado que deberán transportar al lugar los
componentes de las turbinas (palas, secciones de las torres, etcétera). Además
debe ser una zona costera apta para la implantación de este tipo de tecnología
(Fig. 21 Mapa eólico marino). Por otro lado, no debe haber impedimentos de
tipo social o de protección ecológica ya que podrían dificultar la obtención de
los permisos administrativos pertinentes.
Estos tres factores son los más importantes, pero no los únicos. Conviene que no sea
zona de huracanes o de otras catástrofes naturales. También conviene que tenga una
reducida incidencia ceraúnica (número de descargas atmosféricas anuales por unidad de
superficie), ya que, al ser las turbinas eólicas estructuras muy altas y estar en zonas
despejadas, están muy expuestas a las descargas eléctricas de origen atmosférico (lo que
puede resultar en daño para las palas de la turbina o el equipo eléctrico y, sobre todo,
electrónico del aerogenerador). Estos daños conducirían a un aumento de los costes de
operación y mantenimiento y a una reducción de los ingresos por la energía no
suministrada.
27
También hay que considerar factores de tipo administrativos, como la consecución de
autorizaciones y permisos o los relativos a la aceptación o rechazo social (impacto
visual y ruido, afección a la pesca, la flora y la fauna marina, zonas naturales protegidas,
etcétera).
Tradicionalmente, una vez que ha sido localizada una zona con potencial suficiente para
instalar un parque eólico, se proyecta la ubicación geográfica individual de cada una de
las turbinas, que se realiza de forma heurística por procedimientos de prueba y error.
Usualmente, esta ubicación preliminar tiene en cuenta las principales restricciones de
orden técnico, social, medioambiental o de cualquier otra índole. A partir de esta
implantación preliminar, el proyectista del parque suele utilizar algún paquete comercial
de micro-emplazamiento a fin de evaluar la cantidad de energía potencialmente
generable con esa distribución geográfica de los aerogeneradores, teniendo en cuenta las
características topográficas de la franja costera y del viento disponible en la zona. De
esta forma y tras unas cuantas iteraciones de prueba y error, el proyectista llega a una
implantación de la que se espera una cierta cantidad de energía potencialmente
capturable.
La utilización de la energía eólica a gran escala en una zona marítima determinada se
obtiene instalando varias turbinas agrupadas, formando una central o parque eólico. Esta
disposición agrupada, más o menos compacta de las turbinas, ofrece ventajas
económicas relacionadas con los costes de inversión y con los de operación y
mantenimiento de la planta.
Cualquier proyecto de parque eólico implica incurrir en unos costes de instalación, así
como otros costes relacionados con la explotación. Todos ellos dependen, en mayor o
menor medida, de la extensión (superficie) ocupada por el parque eólico. Por tanto, al
tratar de reducir estos costes se impulsa el diseño de la instalación hacia una mayor
densidad superficial o mayor grado de empaquetamiento de las turbinas en el parque.
Pero instalar una agrupación de turbinas muy próximas entre sí hace que se interfieran
unas con otras por el efecto de apantallamiento o de sombra que se produce en la estela
que genera cada una de ellas. Cuando una turbina eólica captura una parte de la energía
cinética del viento que atraviesa su rotor, extrae una cierta cantidad de energía de esa
corriente de aire, lo que produce una estela de aire más lento y turbulento en su parte
posterior. Si una segunda turbina opera en esa estela con un campo de velocidades de
viento debilitado, producirá menos potencia y capturará menos energía que si estuviese
expuesta a la corriente de viento libre (sin obstáculos) y, además, experimentará cargas
más fluctuantes.
Este aumento de la fluctuación de la carga eólica de la turbina aumenta el daño de sus
componentes mecánicos por fatiga, lo que se traduce en una ulterior reducción del
promedio de energía anual generada, asociada a un aumento de la indisponibilidad de la
máquina, difícil de cuantificar.
En un parque eólico con Nt turbinas dispuestas sobre el terreno con una determinada
disposición, la influencia debilitadora del campo velocidades del viento sobre la
producción total de energía podría cuantificarse con lo que suele denominarse el
rendimiento o eficiencia de la implantación o disposición considerada, ηD, que no es
más que el cociente entre el total de energía capturada anualmente en el parque, E(Nt), y
Nt veces la energía capturada por una única turbina expuesta a la corriente de viento
libre (sin obstáculos), Et.
28
Además de la estructura de velocidad y frecuencia del viento, su dirección desempeña
un papel importante a la hora de evaluar las posibilidades prácticas del aprovechamiento
de la potencia eólica potencialmente disponible.
La distribución estadística de direcciones de viento desempeña un papel importante en
el emplazamiento óptimo de un determinado número de turbinas en un área de terreno
preestablecida ya que determina la intensidad de la interferencia mutua y su duración, lo
que incidirá sobre la producción anual de energía.
La interferencia mutua entre las turbinas de un parque eólico puede reducirse a valores
admisibles o casi anularse, a efectos prácticos, si se mantiene una distancia mínima
entre turbinas de entre 6 y 18 veces del diámetro rotórico (6-18D).
Por tanto, los parques eólicos optimizados (en cuanto a mínima ocupación de terreno)
para zonas con vientos con probabilidad uniforme en todas las direcciones deben
diseñarse de forma que la distancia mínima entre turbinas sea 6-18D, en todas las
direcciones, a fin de evitar perdida de eficiencia asociada a las estelas en todas las
direcciones del viento. Esto conduce, en un terreno llano, a una óptima estructura
reticular a base de triángulos equiláteros, con una longitud de lado de k·D, como se
muestra en la Figura 23. Esto significa que un parque eólico, con turbinas de 100 m de
diámetro, requiere una superficie de terreno de 1-4 km2 (área de exclusión que puede
seguir dedicándose a uso agrícola-ganadero u otros, casi en su integridad).
Con esta configuración triangular, el área de terreno, A, necesaria para colocar Nt
turbinas con un espaciamiento mínimo, k·D, es:
Fig. 23 Estructura reticular óptima de un parque eólico con distribución uniforme
de la dirección del viento.
En caso de que el viento mostrase una dirección claramente predominante, el parque
eólico podría optimizarse con una configuración en hileras de turbinas próximas
(contiguas), perpendiculares a la dirección predominante del viento.
Esto conduce a una estructura óptima basada en una retícula rectangular de tamaño
D×kD, como se muestra en la Figura 24.
29
Esta disposición permite reducir las necesidades de terreno de una forma importante
(hasta la décima parte, considerando distancias mínimas de 12D). Con esta
configuración, el área de terreno, A, necesaria para colocar Nt turbinas es:
Fig. 24 Estructura reticular óptima de un parque eólico con una dirección
predominante del viento.
La información relativa a la estructura direccional del viento en un punto determinado
suele mostrarse en forma de rosa de los vientos de entre ocho y 36 direcciones,
habitualmente. A modo de ejemplo, la Figura 25 muestra las rosas de los vientos de la
isla Laitec (Chile), con 24 direcciones cuyos datos han sido registrados a 20 m de altura.
Como puede verse, hay varias direcciones predominantes.
Otro factor importante que dificulta la posibilidad de considerar con precisión los
efectos derivados de la direccionalidad del viento es el hecho de que las direcciones
predominantes de viento de un emplazamiento dado pueden cambiar de un año a otro de
forma considerable.
30
Fig. 25 Rosa de los vientos de la isla Laitec (Chile) 2002- 2003.
Para un área de terreno disponible dada, doblar la distancia mínima de separación
significa una reducción del número de turbinas y, por tanto, de energía producida, a la
cuarta parte. Por el contrario, reducir la distancia mínima a la mitad, supondría
cuadruplicar el número de máquinas instalables, aunque, en este caso, la energía
generada aumentaría pero en un factor algo inferior a cuatro, debido al efecto de las
estelas (apantallamiento entre turbinas).
Así pues, cuanto más denso es un parque eólico menores son los costes de la instalación
eléctrica, tanto de inversión inicial (menores longitudes y secciones) como los asociados
a las pérdidas eléctricas durante la operación, y los de la infraestructura viaria interna,
pero menor será la energía total producida por el debilitamiento del campo de
velocidades y por una aumento de la indisponibilidad de las turbinas por fallos por
fatiga (turbulencia).
A estas pérdidas en la energía capturada (o producida) en el parque debidas a la
disposición de las turbinas, hay que añadir las pérdidas por efecto Joule en la instalación
interior de distribución del parque (generadores, transformadores, cables y líneas) y el
consumo de los propios servicios auxiliares, ya que esta energía eléctrica generada no
estará disponible para su inyección en la red. Por último, la indisponibilidad de las
turbinas, ya sea por avería, suciedad de las palas, incorrecta alineación de la turbina u
operaciones de mantenimiento, supone otro capítulo de energía no suministrada, que
hay que detraer de la potencialmente generable (una vez considerados los efectos de las
estelas), ya que esta energía que podría haberse generado, tampoco estará disponible
para su inyección en la red. Jenkins da los siguientes valores orientativos de pérdidas
anuales de energía en un parque eólico:
Efecto estela o apantallamiento entre turbinas: 5-10 % del potencial teórico
Indisponibilidad de las turbinas: 5 % del potencial teórico, aproximadamente
Pérdidas Joule en instalación eléctrica del parque: 3-5 % del potencial teórico
31
2.5 Costes de un parque eólico
Conforme la potencia nominal de las turbinas eólicas ha ido incrementándose año tras
año, los correspondientes costes de implantación por unidad de potencia instalada
(€/kW) han ido reduciéndose continua y sostenidamente. Así, los costes unitarios de
implantación en Dinamarca han pasado de 1500 USA$/kW en 1989 para turbinas de
150 kW, a 800 USA$/kW en 2000, con parques basados en grandes turbinas de 1.65
MW [26].
El impacto de la economía de escala en estos costes es evidente: la mano de obra
necesaria para fabricar una gran turbina no es mucho mayor que la necesaria para
construir una pequeña, los costes de los equipos electrónicos tampoco son muy
diferentes, el coste material de un rotor es proporcional a su diámetro mientras que su
potencia suministrada es proporcional a su cuadrado y la energía capturada crece más
rápidamente con la altura del buje que los costes (efecto de cizalladura).
Tabla 4. Distribución típica de costes de implantación de un parque eólico.
Partida Onshore(%) Offshore(%)
Turbinas 80 30
Cimentación y estructura 5 28
Conexión a la red y evacuación 6 26
Caminos y edificios 5 1
Gastos de operación y mantenimiento 1 7
La Tabla 4 muestra la distribución media de costes de implantación de un parque eólico.
Como puede verse, las partidas de cimentación e instalación eléctrica son notablemente
mayores en los parques offshore debido a la mayor complejidad de las mismas en alta
mar. Esto explica la disminución de la partida destinada a las turbinas con respecto al
porcentaje global, siendo de un 30 % frente al 80 % en las instalaciones terrestres.
Además de estos costes de implantación hay que considerar los costes de operación y
mantenimiento, que suelen ser del orden del 7 % anual en los parques marinos frente al
1 % en los terrestres. Estos costes incluyen el mantenimiento regular, la reparación y el
mantenimiento del inventario de piezas de repuesto, seguros y gastos administrativos.
Algunos de estos gastos anuales, como los seguros o los administrativos, no dependen
del número de horas de utilización del parque, mientras que otros, como relacionados
con el uso y desgaste de los componentes, sí que dependen directamente de la
producción anual del parque.
Desde un punto de vista puramente económico, este proyecto se centra en la
optimización de la localización individual de los aerogeneradores en el parque, ya que
es responsable de entre los dos tercios y las tres cuartas partes de la inversión total
necesaria y es el que más directamente afecta a la producción anual de energía eléctrica,
es decir, al posterior retorno de la inversión. Esto se ha basado en el cálculo del campo
de velocidades con el modelo de estela inicialmente propuesto por Jensen y Frandsen.
32
CAPÍTULO 3
Emplazamiento de las Turbinas Eólicas
3.1 Introducción
Como medida de la rentabilidad económica de la inversión necesaria para instalar un
parque eólico y ponerlo en operación se utilizará el valor actualizado neto (VAN) a lo
largo del ciclo de vida de la planta, como suele ser habitual en el análisis de decisiones
que involucran alternativas de inversión.
Para evaluar la rentabilidad económica de un parque con una determinada configuración
de aerogeneradores, es preciso tener en cuenta un gran número de factores como pueden
ser la inversión inicial necesaria, los costes anuales de operación y mantenimiento, el
potencial de energía eólica del emplazamiento, la eficiencia de la disposición de las
turbinas, los ingresos anuales actualizados por venta de la energía eléctrica generada, la
tasa de actualización del dinero, la vida útil del parque eólico, etc. Es importante
resaltar, además, el elevado grado de incertidumbre intrínsecamente asociado a alguna
información básica para el análisis de la inversión, como puede ser el interés del dinero
o los precios de venta de la energía eléctrica en los 25 años futuros (vida típica de una
instalación eólica), que siguen a la decisión de invertir en la construcción del parque.
Esta larga relación, que no es ni mucho menos exhaustiva, únicamente pretende poner
de manifiesto la complejidad y la diversidad de factores que inciden en el diseño de un
parque eólico. A la par, explica que para diseñar este tipo de instalaciones se recurra a
soluciones heurísticas basadas en las experiencias previas del equipo proyectista.
Finalmente, pone de manifiesto la oportunidad y conveniencia del diseño de una
herramienta de apoyo que pudiera servir de ayuda a la hora de obtener una
configuración óptima o, cuando menos, lo suficientemente próxima al óptimo.
La construcción y puesta en servicio de un parque eólico con una cierta configuración
de turbinas (potencia nominal, tipo, altura y localización geográfica), x, requiere de una
cierta inversión inicial, IPE(x), y produce año tras año a lo largo de la vida útil en
servicio del parque, T, unos flujos netos de caja, Nk(x), en el que el subíndice k, k ∈
(1,T), hace referencia hace referencia a cada uno de los años de funcionamiento de la
instalación. El flujo neto de caja correspondiente al k-ésimo año de explotación no es
más que la diferencia entre los beneficios o ingresos por la venta de la energía eléctrica
producida, BVE(x), y los costes asociados a los gastos ordinarios de operación y
mantenimiento, COM(x).
En el análisis de la inversión hay que considerar también el coste actualizado asociado a
los gastos de desmantelamiento del parque eólico y restitución del terreno, una vez
agotada su vida útil en producción, CD(x), así como el valor residual actualizado
asociado a los ingresos por la venta de los activos del parque al final de su vida útil,
VR(x).
Tanto el coste actualizado de desmantelamiento de un parque eólico como su valor
residual suelen ser pequeños y representar el 1-3 % de la inversión total.
33
Con todo ello, el valor actualizado neto de la inversión inicial necesaria para instalación
y puesta en servicio del parque eólico, VAN (IPE(x)), considerando una tasa de interés
(depreciación anual del dinero), i, puede describirse, de una forma sintética, mediante
las siguientes expresiones:
Para obtener una estimación del valor neto actualizado de la instalación lo más realista
posible es preciso considerar tanto la evolución temporal de los precios de venta de la
energía producida como los de los costes de operación y mantenimiento del parque.
Considerando que, por un lado, E(x) es la cantidad neta anual de energía eléctrica
producida y vendida, pkWh es su precio de venta, ΔpkWh es su incremento anual, y por
otro, COM(x) representa los costes anuales de operación y mantenimiento, e, ΔCOM es su
incremento anual, el valor actualizado neto resulta:
Para evaluar correctamente la producción neta de una turbina colocada en un parque
eólico es necesario combinar la información de la distribución velocidades del viento
con la curva potencia-velocidad de la turbina y, posteriormente, descontar todas las
pérdidas de producción. La energía eléctrica potencialmente generada por una
determinada turbina eólica situada (sola) en un determinado emplazamiento, Ej, puede
obtenerse a partir de la información de velocidades de viento del lugar y de la
característica potencia-velocidad de la turbina en cuestión.
La energía eléctrica potencialmente generable por la misma turbina, situada en el mismo
emplazamiento, pero formando parte un parque eólico con Nt turbinas, debe reducirse
debido al efecto estela (apantallamiento entre turbinas). Al tener en cuenta este efecto,
la energía eléctrica potencialmente generada por el conjunto de Nt turbinas del parque
eólico, ΣEjPE(x), siempre resulta inferior a la que podrían generar cada una de las
turbinas si estuvieran solas, en el mismo emplazamiento, pero expuestas a la corriente
de aire libre (no perturbada por la presencia de otras turbinas), ΣEj, ΣEjPE(x) ≤ ΣEj.
34
Ahora puede evaluarse la cantidad neta de energía eléctrica producida por la instalación
eólica y vendida a la distribuidora en un año de producción, E(x) = ΣEjPENeta(x). Para
ello hay que tener en cuenta el conjunto de pérdidas eléctricas en la instalación del
parque así como las pérdidas de producción por indisponibilidad de las turbinas. Dado
que tanto las pérdidas eléctricas como las pérdidas de producción por indisponibilidad
suelen pequeñas, su efecto conjunto podría considerarse, en primera aproximación,
mediante un factor global (menor que la unidad), ηED-PE , E(x) = ΣEjPENeta (x) = ηED-PE
ΣEjPE(x) ≤ ΣEjPE(x).
En resumen y simplificando, una vez decidida la configuración de un parque eólico, x,
integrado por un conjunto de Nt turbinas, queda fijada la inversión total necesaria para
su construcción y puesta en servicio –principalmente para atender los costes iniciales de
adquisición de las turbinas y ejecución de la obra civil e infraestructura necesaria para
su puesta en servicio. La inversión realizada para la construcción y puesta en servicio
del parque produce un retorno, que está asociado a la propia configuración del parque.
El retorno neto de la inversión no es más que la diferencia entre los ingresos
procedentes de la venta de energía producida y los costes de operación y mantenimiento
–principalmente los costes ordinarios de reparación y mantenimiento de los equipos,
alquiler de terrenos, seguros, impuestos y pérdidas.
Como puede verse, el papel del equipo de diseño de un parque eólico es el de conseguir
el punto donde se optimiza la relación entre la inversión inicial necesaria para la
construcción y puesta en servicio del parque y el retorno neto esperado por la venta de
la energía eléctrica generada, una vez descontados los costes ordinarios de operación y
mantenimiento. Por un lado, desde el punto de vista de minimización de los costes de
infraestructura sería deseable disminuir la distancia entre turbinas (parque eólico
compacto) y seleccionar las turbinas con un menor coste de adquisición, menos
eficientes. La contrapartida sería que al inclinar la solución hacia un parque compacto,
integrado por turbinas poco eficientes, se reducen los costes de inversión a costa de una
doble reducción (estelas y rendimiento) del retorno por venta de la energía eléctrica
generada. Por otro lado, una disposición más espaciada de las turbinas (parque eólico
disperso) reduciría las pérdidas por efecto de las estelas, lo que incrementaría la energía
eléctrica generada, lo que junto al uso de turbinas más eficientes (con mayor coste de
adquisición), permitiría incrementar aún más la producción de energía eléctrica. En este
caso, al inclinar la solución hacia un parque disperso con turbinas eficientes, se
incrementa el retorno por venta de la energía eléctrica generada a costa de un
incremento de la inversión inicial. Como la única vía de retorno de la inversión es la
venta de la energía eléctrica producida, la configuración óptima del parque será aquella
que incremente al máximo la producción de energía eléctrica, seleccionando los tipos de
turbina y alturas de torre más adecuados para cada emplazamiento, a la par que reduce
al mínimo las pérdidas por efecto de las estelas (incrementa la eficiencia de la
disposición de la turbinas en el parque).
35
Los tres principales factores económicos que inciden en los resultados de explotación de
un parque eólico –la inversión inicial, los costes totales de operación y el retorno por
venta de energía eléctrica– son difíciles de evaluar, incluso simplificando el problema,
ya que hay muchas variables interrelacionadas que afectan unas a otras. Por ejemplo, el
emplazamiento individual de las turbinas determina los costes de cimentación, los
caminos y la red eléctrica interna de distribución, cuya configuración, a su vez, incide
en los costes de operación (pérdidas) y mantenimiento. Por otra parte, el tipo de turbina,
su altura de buje y localización determinan la cantidad neta de energía eléctrica
generable, para cuyo cálculo es preciso considerar la reducción en el campo de
velocidad de viento debida a la presencia de otras turbinas situadas en las proximidades.
Tras esta introducción del modelo de costes de una instalación eólica, a continuación se
llevarán a cabo:
Análisis de la inversión necesaria para la puesta en funcionamiento de un
parque eólico, donde se abordarán las partes que intervienen en su cálculo.
Análisis de los flujos de caja, donde se profundizará en el cálculo de la
energía producida por el parque a partir de las curvas de distribución de
Weibull que definen el comportamiento del viento, la variación de velocidad
del viento con la altura y la curva de potencia del aerogenerador. Será
también analizado el efecto de las estelas y el conjunto de direcciones de
incidencia, rosa de los vientos, sobre la productividad de la instalación.
3.2. Inversión Inicial en un Parque Eólico
A grandes rasgos, la inversión necesaria para la puesta en funcionamiento de un parque
eólico puede dividirse en tres partidas: la inversión en aerogeneradores, la inversión en
obra civil y la inversión en la instalación eléctrica, tanto de distribución interna como
subestaciones y líneas eléctricas de evacuación de energía. La distribución típica de los
costes de instalación de un parque eólico offshore corresponde de manera aproximada a
un 30 % para los aerogeneradores, 26% para la instalación eléctrica, 28 % cimentación
y estructura y 7 % operación y mantenimiento (Tabla 4).
Los costes asociados a la instalación eléctrica serán aproximados considerando que son
de la misma magnitud que los asociados a los costes de la obra civil, como se desprende
de la distribución de costes anteriormente citada.
3.2.1 Inversión en aerogeneradores
La inversión total en los aerogeneradores de un parque corresponde a la suma de los
costes de adquisición de las turbinas, CTE, y a los de las torres, CT, los cuales dependen
de la altura a la que se vaya a instalar el eje de cada máquina. Con ello, el coste de
adquisición de cada torre puede calcularse mediante el producto de número de módulos
de torre necesarios para obtener la altura de buje deseada, NMT, por el coste unitario de
cada módulo de torre, CMT.
36
La característica más importante de un aerogenerador, en cuanto a caracterización de la
eficiencia en la conversión de la energía cinética del viento en eléctrica, es decir, su
curva de potencia. Ésta curva describe cómo evoluciona la potencia eléctrica neta
generada por el aerogenerador en función de la velocidad del viento. A pesar de existir
todo un desarrollo analítico que sirve de base para el diseño y construcción de los álabes
de las turbinas, siempre es más recomendable contar con la curva característica
experimental, que proporciona la potencia de salida usando valores medidos de viento, y
que cubre el rango desde 0 a 25 m/s en intervalos de 1 m/s.
Una curva de potencia tipo de un aerogenerador comienza, en primer lugar, por un
tramo en el que no se obtiene potencia hasta una determinada velocidad de viento,
denominada velocidad mínima de arranque (hace falta una mínima cantidad de potencia
eólica para vencer las pérdidas mecánicas y acelerar la inercia de la turbina hasta
llevarla a su velocidad de rotación). A partir de la velocidad mínima de arranque,
conforme crece la velocidad del viento, la potencia eléctrica generada va aumentando
hasta llegar a la potencia nominal. Finalmente, a partir de esta velocidad, y dependiendo
del tipo de turbina, la potencia puede mantenerse constante o disminuir un poco, hasta
alcanzar la velocidad de corte, velocidad a partir de la cual se hace que la máquina deje
de funcionar para la protección de su integridad mecánica.
Sin entrar en el análisis y clasificación de los tipos de aerogeneradores se pueden
considerar dos grandes grupos de turbinas en función de la tecnología utilizada para la
limitación de la potencia: las de paso fijo y las de paso variable. Las primeras tienen los
álabes colocados con un ángulo de ataque fijo y están diseñados para entrar
automáticamente en pérdida aerodinámica al sobrepasar la velocidad nominal de diseño.
De esta forma, las máquinas de paso fijo resultan especialmente indicadas para zonas
con niveles de viento estables porque obtienen un gran rendimiento con un coste de
adquisición moderado. Las turbinas de paso variable disponen de un mecanismo
adicional que adapta constantemente el ángulo de ataque del álabe en función de la
velocidad del viento, con objeto de extraer la máxima cantidad de energía del viento, al
mantener las mejores condiciones aerodinámicas.
Al sobrepasar la velocidad nominal de diseño se modifica el ángulo de ataque para
hacer entrar la máquina en pérdidas. Con ello se consigue una potencia eléctrica de
salida constante y, simultáneamente, una protección frente a sobreesfuerzos tanto de los
propios álabes como del rotor. Lógicamente, el coste de dichas máquinas es mayor que
las de paso fijo y sólo un estudio pormenorizado que permita evaluar el incremento de
energía que aporta frente al empleo de una máquina de paso fijo, determinará la
conveniencia económica de su elección.
Además de la inversión en la adquisición de la turbina, es necesaria la inversión en la
adquisición de la torre de montaje. Aunque la relación final entre el diámetro de
máquina y la potencia de la misma depende del diseño específico, puede establecerse
una relación de proporcionalidad entre potencia de salida y el cuadrado del diámetro del
rotor. De aquí se deduce que cada máquina tenga asociado una altura mínima de torre
(radio del rotor) así como unas determinadas características de la cimentación, que les
serán propias.
Dado que la velocidad del viento aumenta considerablemente con la altura sobre el nivel
del suelo (efecto de cizalladura), cuanto mayor sea la altura del buje mayor será la
cantidad de energía extraíble, aunque también sea mayor el coste de la torre. Los
aerogeneradores utilizados son los que se muestran en Tabla 5.
37
Tabla 5. Características de los aerogeneradores utilizados.
Descripción Máquina 1 Máquina 2
Marca NEG-Micon Bazán Bonus
Modelo NM 600 Paso Fijo BB-1300 Paso Variable
Potencia (kW) 600 1300
Altura mín. de torre (m) 30 50
Altura máx. de torre (m) 100 70
Coste aerogenerador (€) 400000 1300000
Coste de la torre (€/m) 1000 1500
Coste cimentación (€) 70000 80000
Curva Potencia (kW)
0 0 0 21.2 49.3 83.2
130.7 202 280.8 361.6
433.7 498.6 548.1 577.3
596 598 599.2 600 600
600 600 600 600 600 600
0 0 0 32.1 91.6 172.5
291.2 439.3 604.3 770.6
928.7 1072 1183 1250
1282 1294 1298 1300
1300 1300 1300 1300
1300 1300 1300
3.2.2 Inversión en obra civil
Como ya se ha indicado, los costes de obra civil representan en torno al 30 % de la
inversión total y está compuesto, de manera mayoritaria, por los costes de ejecución de
la cimentación de cada máquina y los costes de transporte de las turbinas y secciones de
torre.
Los costes de cimentación de cada máquina dependen principalmente de la altura de la
torre empleada, del diámetro de la máquina (relacionado con su potencia) y de la
profundidad a la que se encuentre el lecho marino. Aunque para la implantación real de
la máquina se necesitaría realizar un cálculo exhaustivo y particularizado de cada
cimentación, para la evaluación previa y estimación aproximada de los costes se
considera suficiente tomar unos costes medios estimados por cada tipo y potencia de
máquina, correspondientes a una altura de torre de 50 m. Este coste medio será afectado
por un coeficiente de encarecimiento asociado a alturas de torre superiores a 50 m.
Los costes de transporte de la góndola, los álabes y tramos de torre, así como la parte
correspondiente a su montaje para un aerogenerador determinado no diferirán
significativamente, ya que su importe vendrá determinado por la distancia del parque
marino a la ciudad del proveedor/es de la máquina. Por tanto, se puede dar por válida la
consideración de estos costes como fijos para cada máquina, independientemente de la
posición que ésta ocupe en el parque.
38
3.3. Flujo neto de caja
3.3.1 Introducción
La mayor dificultad en el cálculo de los flujos netos de caja radica principalmente en el
cálculo de la energía generada por el conjunto de aerogeneradores que conforman el
parque eólico para cada año de vida útil de la instalación.
Para ello, no sólo es necesario tener suficiente información del viento en cuanto a
velocidad y frecuencia, sino que también es necesario tener información sobre su
dirección para el cálculo de las influencias en las productividades de cada aerogenerador
por efecto de las estelas. Este efecto es de los más importantes a tener en cuenta por
cuanto incide directamente sobre la productividad, lo cual tiene incidencia en la
rentabilidad, año tras año, durante toda la vida de la instalación y no sólo al inicio, como
podría deberse a algo que afectara al término de inversión.
Por otro lado, los gastos de operación y mantenimiento son los que quizás sean más
fáciles de estimar por cuanto suelen ser partidas acordadas desde el principio y pactadas
a largo plazo, como pueden ser los alquileres de los terrenos, los salarios del personal de
mantenimiento y operación, etcétera
Cuando el inversor tome la decisión de construir un parque eólico, buscará lógicamente
la rentabilidad de la inversión. Sus ingresos como productor provienen de la venta de la
energía a las compañías de la red eléctrica, quienes deben comprarla por ley.
El cálculo del recurso eólico se inicia con los datos existentes de la zona, continúa con
la instalación de estaciones de medida (torres meteorológicas) que van a permitir
realizar una campaña de medidas que puede durar un año, sigue con un tratamiento
estadístico que permitirá obtener los parámetros del potencial eólico (velocidad media,
dirección predominante, turbulencias y perfil vertical del viento) y termina con el diseño
del parque y el cálculo de la generación de energía.
3.3.2 Instalaciones de medida y obtención de datos de viento
El anteproyecto inicial comienza con el examen de un mapa eólico similar al de la
figura 21. Para garantizar el rendimiento de la instalación con la tecnología actual, la
velocidad de los vientos debe ser como mínimo de 6 m/s con una duración de unas
2500 horas/año. Esto representa un porcentaje de aprovechamiento anual mínimo del
(2500/8640 = 28,9 %).
Existen mapas que dan la velocidad real del viento en cada hora y que permiten realizar
un estudio más detallado, acumulando datos de viento.
El viento puede ser errático con cambios de dirección cada cierto tiempo. Un día puede
no haber viento, mientras que al día siguiente puede presentarse un fuerte vendaval.
Puede soplar con fuerza en momentos en que la demanda de electricidad es baja,
mientras que puede haber una ligera brisa cuando la demanda de electricidad es alta.
Estos problemas se solucionan situando los aerogeneradores en áreas donde el viento
sopla con regularidad y a velocidades óptimas.
39
Las condiciones iniciales del viento pueden extraerse parte por observación de la franja
costera y evidentemente por la consulta de datos meteorológicos de la zona durante un
tiempo prolongado (10‐ 20 años).
Aparte de estos datos, deben registrarse durante un año la velocidad y dirección del
viento, la temperatura, la presión, la humedad relativa del aire y la precipitación durante
12 meses con una torre meteorológica dotada de anemómetro de taza, de una veleta, de
un registro electrónico de datos y de un ordenador. La medida de la velocidad del viento
se registra como mínimo en dos alturas.
La torre meteorológica facilita la redacción de un informe final donde figuran los
certificados de calibración de los sensores. De este modo, se obtiene un mapa de vientos
en 3 dimensiones del contorno de la zona comprendida dentro de un radio de 3 a 5 km
desde el centro de la torre meteorológica, lo que permite calcular los potenciales
rendimientos que cabe esperar, antes de decidir el lugar idóneo de emplazamiento del
parque eólico. Son de utilidad las observaciones meteorológicas de estaciones cercanas
al lugar para efectuar las correcciones adecuadas a sus medidas, y obtener así un
promedio que sea fiable a largo plazo, tomar una decisión sobre el emplazamiento final
del parque.
Además de monitorizar el viento, las torres de medición (Fig. 26) pueden llevar a lo
largo de su estructura distintos sensores que permiten medir y determinar otras
características del emplazamiento, tales como son la salinidad, la turbidez, el contenido
de oxígeno disuelto en el agua, el oleaje, las mareas, las corrientes marinas, etc [21].
Fig. 26 Torre meteorológica.
40
Lo que no es eludible es disponer de un modelo de comportamiento del viento para cada
punto de la zona de estudio o, al menos, para un suficiente número de puntos que
permitan realizar una extrapolación válida a cada uno de ellos. El comportamiento del
viento no sigue un modelo matemático fijo y, año a año, se obtienen valores de
intensidad y dirección diferentes para una misma zona. Como es lógico, las zonas más
indicadas para la implantación de un parque eólico corresponden a aquellas en las que, a
pesar de las variaciones, los niveles de viento se mantienen en niveles aceptablemente
altos durante un número importante de horas anuales.
Para este estudio se van a utilizar unos datos recogidos en la isla chilena Laitec. En la
figura 27 se muestran distintos datos de viento recogidos a dos alturas diferentes (20 y
10 metros).
Anemómetro 20 m Anemómetro 10 m
Velocidad promedio: 5.3 m/s Velocidad promedio: 4.6 m/s
Valor mínimo: 1 m/s Valor mínimo: 1 m/s
Valor máximo: 18 m/s Valor máximo: 17 m/s
Fig. 27 Velocidad de viento diaria isla chilena Laitec (2002-2003).
41
3.3.3 Rugosidad del terreno
Conocida la velocidad del viento, v (zref), medida a una cierta altura de referencia (en
este caso 10 o 20 metros), la correspondiente velocidad del viento a otra altura, z, puede
calcularse mediante una función exponencial como la de la siguiente ecuación, en la que
z0 es la longitud de rugosidad del terreno.
Tabla 6. Valores de longitudes de rugosidad para distintos tipos de terrenos.
Tipo de terreno Rugosidad z0 (m)
Áreas de agua 0.0002
Campo abierto con superficie lisa 0.0024
Tierra de cultivo con edificios y setos resguardantes 0.2
Ciudades grandes con edificios altos 0.8
Los valores de longitud de rugosidad del terreno, z0, se corresponden con la altura en
metros sobre la superficie a la que la velocidad del viento es cero. Ello depende de la
orografía del terreno y de sus usos. La Tabla 6 muestra el valor que toma dicho
parámetro para distintos tipos de terreno.
Puesto que estudio se realiza para una planta eólica marítima la rugosidad que
introduciremos en la fórmula será z0 = 0.0002 m. La altura de buje de la turbina
seleccionada es z = 62 m, y puesto que los datos de vientos ha sido medidos a 10 y 20
metros de altura, se va a utilizar la expresión anterior para trasladarlos a nuestra altura
de buje.
La velocidad del viento a ras de suelo es cero, debido a la fricción entre el aire y la
superficie del suelo. Con la altura, la velocidad del viento incrementa, tanto más
lentamente cuanto mayor es la altura, hasta que a una altura de aproximadamente 2 km,
el cambio de velocidad es nulo. Esto es lo que se conoce como cizallamiento del viento
[4] y es un efecto muy importante a considerar en la instalación de aerogeneradores para
determinar la altura más indicada del buje y para tener una idea de los esfuerzos que se
generan sobre los álabes entre sus posiciones más alta y más baja (Fig. 28).
42
Fig. 28 Perfil vertical del módulo del vector velocidad media del viento
(Efecto cizalladura)
Como muestra la Figura 29, cuanto mayor es la longitud de rugosidad del terreno
menores velocidades de viento se tiene a una determinada altura, con lo que, menor es
la cantidad de energía que puede obtenerse [3].
Fig. 29 Perfil de velocidad del viento frente a altura sobre el terreno para distintas
longitudes de rugosidad.
43
En la figura 30 se muestra la variación con la altura de la velocidad del viento en la isla
Laitec, donde se puede ver claramente el efecto cizalladura:
Fig. 30 Variación de la velocidad con la altura Isla Laitec.
3.3.4 Determinación de parámetros estadísticos
El comportamiento del viento a una determinada altura (altura de buje) se aproximará
mediante la función de distribución de Weibull,
1
( )
KK v
CK vp v e
C C
obteniéndose la densidad de probabilidad con la que aparece una determinada velocidad
de viento. La frecuencia, p (v), con la que aparece una velocidad de viento, v, se
describe mediante dos constantes conocidas como parámetro de forma, K, y parámetro
de escala, C, respectivamente.
El parámetro de escala, C, al igual que la velocidad media del viento, indica cómo de
ventoso es en promedio el emplazamiento, por ejemplo la curva roja de la Figura 31
corresponde a un emplazamiento más ventoso que la curva azul.
El parámetro de forma, K, indica cómo de puntiaguda es la distribución. Es decir, que si
las velocidades del viento tienden a estar próximas a un cierto valor, la distribución
tendrá un alto valor de K y será muy puntiaguda, como es el caso de la curva roja de la
Figura 32.
44
La función de distribución de probabilidad indica la probabilidad de que la velocidad
del viento exceda un valor v, y toma la forma de la expresión:
( )
Kv
CP v e
Fig. 31 Variación de la densidad de probabilidad de Weibull con el factor de escala
C.
Fig. 32 Variación de la densidad de probabilidad de Weibull con el factor de forma
K.
45
De este modo, cuanto mayor sea el factor de escala, C, de la función de Weibull, mayor
probabilidad habrá de tener un viento con una velocidad determinada, como se muestra
en la Figura 33.
Fig. 33 Variación de P (v) con el factor de escala C
Por otra parte, cuanto mayor sea el factor de forma, K, mayor verticalidad se tendrá en
la representación de la función de distribución en torno a la velocidad indicada como
parámetro C, lo cual indica una mayor probabilidad de encontrar vientos comprendidos
en un pequeño rango de velocidades en torno a la del factor de escala, como se muestra
en la Figura 34.
Fig. 34 Variación de P (v) con el factor de forma K.
46
Así pues, una vez modelado el comportamiento del viento a una determinada altura de
referencia, para realizar el cálculo de la energía producida por un aerogenerador es
necesario conocer el comportamiento del viento a la altura del buje.
El campo de velocidades a una altura z es proporcional al campo de velocidades
conocido a una altura zref. Por tanto, la probabilidad de encontrar un viento a velocidad
v1 o mayor a la altura de referencia (zref), es la misma que con la que se encuentra un
viento de velocidad cte·v1 o mayor a la altura del buje z (siendo cte la constante de
proporcionalidad que relaciona ambos campos de velocidades).
Esto permite plantear la igualdad de las funciones de distribución de probabilidad de
ambas distribuciones de Weibull a cada altura y obtener la relación existente entre las
constantes de Weibull.
1 21 21 1
1 2
·
1 11 1
1 2
·( ) ( · )
K K
ref
K Kv cte v
C C
z z
v cte vP v e P cte v e
C C
Como esto ocurre para cualquier velocidad v1, se tiene que:
K1 = K2 y C2 = cte·C1
Es decir, que el factor de forma, K, de la distribución de Weibull no varía con la altura
pero el parámetro de escala, C, lo hace como el campo de velocidades.
Concretamente, si C (zref) es factor de escala de la función de Weibull a la altura de
referencia, zref, el correspondiente factor de escala, C (z), a la altura del buje, z, puede
calcularse mediante la siguiente expresión:
0
0
( ) ( )ref
ref
zLn
zC z C z
zLn
z
A continuación se muestra la distribución de probabilidad de Weibull (Fig. 35)
utilizando los datos de Laitec en la también aparecen los valores de K (cte) y C
calculados con las expresiones anteriores para la altura de buje del aerogenerador
utilizado (zbuje = 62m):
47
Fig. 35 Distribución de probabilidad de Weibull correspondiente a Isla Laitec.
3.3.5 Energía anual generada por un aerogenerador
A partir de la función de Weibull para la altura de la máquina se puede conocer el
número de horas anuales en las que la velocidad del viento es de 0, 1, 2, … , 25 m/s, de
modo que coincida con la desratización de la curva de potencia de la máquina
considerada, con lo que se obtendrá la energía que produce la máquina a lo largo del
año para cada salto discreto de velocidad. El sumatorio corresponderá a la energía total
generada por la máquina.
La Tabla 7 resume las características de la turbina considerada para los casos 1, 2 y 3,
con una altura de buje de 60 m, un diámetro D = 62 m, un coeficiente de sustentación
CT = 0.88, constante para el rango de velocidades considerado, y una curva de potencia
como la que se muestra en la Figura 36. En este planteamiento se ha hecho la
simplificación de considerar una única longitud de rugosidad (z0 = 0.0002 m) y función
de Weibull para cualquier dirección de procedencia del viento.
48
Tabla 7. Características técnicas del aerogenerador.
Marca ABB
Modelo Bazán Bonus Paso Variable
Modelo BB-1300 Paso Variable
Potencia (MW) 1.3
Altura buje (m) 60
Diámetro del rotor (m) 62
Velocidad cut-in (m/s) 3
Velocidad cut-out (m/s) 25
Coeficiente sustentación (Ct) 80000
Curva Potencia (kW)
0 0 0 32.1 91.6 172.5 291.2 439.3
604.3 770.6 928.7 1072 1183 1250
1282 1294 1298 1300 1300 1300
1300 1300 1300 1300 1300
Fig. 36 Curva de potencia Bazan Bonus 1.3 MW.
A partir de la función de probabilidad de Weibull calculada anteriormente y la
discretización de la curva de potencia se obtiene la energía que produce un
aerogenerador a lo largo del año para cada salto discreto de velocidad. El sumatorio
corresponde a la energía total generada por la máquina (Tabla 8).
49
Tabla 8. Energía anual producida por el aerogenerador de 1.3 MW.
Viento(m/s) Potencia(kW) Horas/año P(v)
Producción
(kWh/año)
1 0 574.25 131.6E-3 0.00
2 0 630.50 144.5E-3 0.00
3 0 329.17 75.5E-3 0.00
4 32.1 907.17 207.9E-3 6055.41
5 91.6 503.25 115.4E-3 5317.75
6 172.5 383.92 88.0E-3 5828.11
7 291.2 247.42 56.7E-3 4086.15
8 439.3 164.00 37.6E-3 2708.40
9 604.3 803.20 22.1E-3 10736.63
10 770.6 670.20 14.9E-3 7695.05
11 928.7 253.3 13.6E-3 3208.43
12 1072 470.3 14.6E-3 7360.76
13 1183 438.15 20.9E-3 10833.13
14 1250 309.3 74.9E-3 28958.21
15 1281 220.23 14.7E-3 4138.76
16 1294 249.58 15.4E-3 4960.09
17 1298 361.75 13.0E-3 6099.24
18 1299 49.00 14.8E-3 939.87
19 1300 46.70 49.7E-3 3015.21
20 1300 33.58 27.8E-3 1213.58
21 1300 16.00 47.1E-3 979.68
22 1300 8.55 2.3E-3 25.68
23 1300 2.67 210.0E-6 0.73
24 1300 3.45 203.0E-6 0.91
25 1300 1.45 124.0E-6 0.23
Totales 8760 1.0E+0 4628344.35
Esta energía es la obtenida por un aerogenerador sin afectación alguna, es decir, sin
considerar las pérdidas por estelas, cuyo estudio se realiza en el siguiente apartado.
50
3.4 Rosa de los vientos
Para poder hacer una valoración fiable de la energía que producirá el parque será
necesario contar con la velocidad y frecuencia del viento, y además es necesario
conocer su dirección. La información simultánea sobre la dirección del viento y su
intensidad en cada dirección se suele dar mediante la rosa de los vientos, de ahí que
cuando en un posible emplazamiento se realiza la toma de datos de viento mediante la
instalación de anemómetros, es habitual que éste vaya acompañado de una veleta, de
modo que se registre al mismo tiempo la velocidad y dirección del viento incidente
(normalmente tomando medias promedio cada diez minutos).
Lo más usual es emplear rosa de los vientos de 12 secciones, con lo que cada una de
ellas agrupa los datos correspondientes a un sector de 30º del espacio, aunque también
son usuales el empleo de 8 secciones o de 16.
Al igual que la velocidad del viento y la frecuencia deben ser consideradas en función
de la dirección o sector de donde provengan, sería necesario también contar con esa
información referente a la longitud de rugosidad. En emplazamientos cerca del mar, el
comportamiento del viento (velocidad) es diferente cuando el viento sopla desde esa
dirección que cuando lo hace desde tierra adentro, aunque como este estudio se centra
en un parque offshore, no se tendrá este problema, puesto que el mar tiene una
rugosidad baja e uniforme para todas las direcciones de viento, lo que contribuirá a un
mejor aprovechamiento energético y unos menores esfuerzos sobre la estructura de los
aerogeneradores.
De este modo, empleando los datos de velocidad, rugosidad y dirección, es posible
obtener una función de Weibull recalculada para la altura del buje asociada a cada
sector del espacio. Esta corrección podría evitarse si la toma de datos se realiza a la
altura del buje de la futura máquina.
En la Tabla 9 se muestran los datos de viento de Laitec considerando una rosa de los
vientos de 8 sectores, donde aparecen los parámetros C y K recalculados para cada
sector y para la altura de buje del aerogenerador utilizado. Además se indica la energía
anual generada en cada sector.
Los vientos predominantes tienen dirección Norte y Nordeste con participación
importante en las direcciones Este, Sudeste y Sur. La aportación en los sectores
restantes es bastante menor.
Como es lógico el sumatorio de la energía generada en cada sector es igual a la energía
anual generada por el aerogenerador calculada en el apartado anterior.
51
Tabla 9. Caracterización de los datos en función de la rosa de los vientos
Sector Dirección Frecuencia (%) Vmedia (m/s) K C (m/s) kWh/año
1 Norte 23.77 12.00 1.83 13.5 1.2555E5
2 Nordeste 18.76 4.96 1.83 7.1 0.8096E5
3 Este 15.58 7.30 1.83 8.1 0.6844E5
4 Sudeste 14.51 5.33 1.83 6.9 0.6539E5
5 Sur 11.66 4.90 1.83 6.3 0.5514E5
6 Sudoeste 5.35 4.39 1.83 5.4 0.2315E5
7 Oeste 4.53 3.91 1.83 4.9 0.1856E5
8 Noroeste 5.83 3.98 1.83 5.01 0.2563E5
4628344.35
3.5 Modelo de estelas
Para el cálculo de la energía total anual de un parque es necesario valorar la influencia
que tiene la presencia de un aerogenerador sobre los que tiene aguas abajo (sotavento)
en la dirección del viento, lo que es conocido como la estela.
La captación de energía del viento que realiza una turbina provoca una disminución en
la velocidad del viento que lo atraviesa, lo cual se traduce en una reducción de la
energía cinética disponible para las turbinas que se encuentren aguas abajo en la
dirección del viento incidente.
La Figura 37 muestra esquemáticamente la evolución de las velocidades del viento del
tubo de corriente que atraviesa el rotor. La velocidad del viento a la entrada, U0, que se
considera en primera instancia igual a la velocidad del viento en flujo libre, disminuye
en su componente axial tras pasar el área que forma el rotor en movimiento, Ua.
Figura 37 Evolución de la velocidad del viento al pasar a través del rotor del
aerogenerador.
52
Considerando que el aire no variará sustancialmente su densidad, la corriente deberá
expandirse para mantener la continuidad del flujo másico:
m = ρ A0U0 = ρ A1U1 = ρ AaUa
donde ρ es la densidad del aire, A0, A1 y Aa son las respectivas áreas del tubo de
corriente a la entrada, en el rotor y tras la expansión inicial rápida de la corriente de aire.
Esta expansión se realiza inicialmente de forma rápida hasta un punto en el que la
presión alcanza la presión de flujo libre (alrededor de 2-3 diámetros del rotor aguas
abajo) y, posteriormente, la expansión y pérdida de velocidad son más graduales.
La ecuación de la variación de la energía cinética será:
Tomando esta ecuación y dando por válida la consideración incluida por Betz en la
demostración de su ley, la velocidad del viento en el área barrida por el rotor, U1, es
igual a la velocidad media entre la velocidad a la entrada, U0, y la velocidad a la salida,
Ua,
se obtiene la expresión de la energía extraída del viento por unidad de área rotórica:
Se define ahora el coeficiente adimensional, b, como la relación entre las velocidades
tras el rotor y de entrada:
Con el coeficiente b se tiene la siguiente expresión de la energía por unidad de área
rotórica:
53
A partir de esta expresión, se define el coeficiente de potencia del aerogenerador, Cp,
como la relación entre la energía extraída del viento por unidad de área y la energía
cinética del viento si no existiese el aerogenerador:
Esta expresión tiene un máximo para b =1/3 conocido como el límite de Betz
(Cp ≈ 59%) y que indica el máximo teórico de energía que podría extraerse del viento.
Evaluando el empuje axial sobre el aerogenerador, T,
se define el coeficiente de empuje adimensional, CT, a través de la siguiente expresión:
Relacionando el empuje axial con el coeficiente de empuje adimensional se llega a la
siguiente expresión que relaciona CT con b:
Como CT depende de las fuerzas aerodinámicas globales que actúan sobre la pala, su
valor final es una incógnita al comienzo del cálculo. Esto introduce una no linealidad
intrínseca en el sistema la cual es resuelta permitiendo un relajamiento de la estela que
comienza con una aproximación de CT, que en este estudio se supone 0.88.
3.5.1 Afectación total del área rotórica.
Para cualquier punto que se encuentre en la estela de una turbina tras la zona de
expansión inicial comentada anteriormente, la reducción de la velocidad del viento
puede calcularse considerando que el momento cinético de la masa de aire en la estela
se conserva.
Frandsen en sugiere que la relación de velocidades en un punto de la estela respecto a la
velocidad del fluido libre viene dada por:
2
1
2
0
1 21
2 2
T
DC
U D
U
donde D0 y D son los diámetros de las áreas barrida por el rotor y en un punto de la
estela a una distancia x respectivamente, siendo D:
2 1
1( ) ( )k kD x s D
54
Donde
1
xs
D
1 11
2 1
T
T
C
C
2(1 2 ) 1k
nojks
s
Frandsen propone los valores αnoj = 0.1 y k = 2 para obtener el diámetro de la estela en
función de la distancia aguas abajo, con lo que el diámetro de la estela se expresa como:
1( ) (1 2 )nojD x s D
Sustituyendo se obtiene que la relación de velocidades en un punto de la estela respecto
a la velocidad del fluido libre viene dada por:
2
0
11 2
(1 2 )1
2 2
T
noj
CsU
U
A continuación se va a utilizar esta nueva velocidad en el cálculo de la energía de una
turbina eólica situada aguas abajo, considerando así que la totalidad del área barrida por
dicho aerogenerador está afectada por la estela.
Se va a estudiar la producción anual de un parque eólico compuesto por 25
aerogeneradores de las mismas características (las mismas que el del apartado anterior)
en los casos siguientes:
Caso 1. Misma distancia entre filas y entre aerogeneradores de una misma fila
El esquema del parque eólico se muestra en la figura 38.
Fig. 38 Esquema del parque (suponiendo viento del Sur).
55
Como se verá en los resultados de la Tabla 10, es lógico que cuanto más lejos situemos
los aerogeneradores entre sí, menor será la afectación por estela, por lo tanto menores
serán las pérdidas y mayor será la eficiencia.
Tabla 10. Eficiencia teórica de algunas configuraciones básicas.
Distancia entre turbinas (D=diametro rotor) Eficiencia
(%)
A lo largo de la fila Entre filas
3D 3D 56.4
4D 4D 60.1
5D 5D 76.45
6D 6D 80.2
7D 7D 90.8
8D 8D 92.2
9D 9D 93.5
10D 10D 94.36
11D 11D 95.6
12D 12D 96.7
Se ha comprobado que se alcanzaría una eficiencia del 100 % si se sitúan los
aerogeneradores aproximadamente a una distancia de 14D.
Para un área de terreno disponible dada, doblar la distancia mínima de separación
significa una reducción del número de turbinas y, por tanto, de energía producida, a la
cuarta parte. Por el contrario, reducir la distancia mínima a la mitad, supondría
cuadruplicar el número de máquinas instalables, aunque, en este caso, la energía
generada aumentaría pero en un factor algo inferior a cuatro, debido al efecto de las
estelas (apantallamiento entre turbinas).
Así pues, cuanto más denso es un parque eólico menores son los costes de la instalación
eléctrica, tanto de inversión inicial (menores longitudes y secciones) como los asociados
a las pérdidas eléctricas durante la operación, y los de la infraestructura viaria interna,
pero menor será la energía total producida por el debilitamiento del campo de
velocidades y por una aumento de la indisponibilidad de las turbinas por fallos por
fatiga (turbulencia).
Al tratarse de un parque eólico marítimo no se tendrían problemas por falta de
superficie, pero sí que habría que realizar un balance entre eficiencia y costes de la
instalación eléctrica.
56
Caso 2. Distinta distancia entre filas y entre aerogeneradores de una misma fila
En este caso se van a situar los aerogeneradores al tresbolillo y se va a ir variando las
distancias entre filas y aerogeneradores respectivamente para comprobar que
implantación es más eficiente. En la figura 39 se aprecia el esquema correspondiente a
este caso.
Fig. 39 Esquema del parque con una implantación al tresbolillo
(suponiendo una dirección proveniente del Sudoeste)
La disposición de las turbinas al tresbolillo es óptima porque permite, simultáneamente,
minimizar la distancia entre máquinas (longitud de los caminos auxiliares)
disminuyendo las pérdidas por efecto de las estelas. Es decir, es una disposición que
minimiza la inversión, al minimizar la longitud de los caminos auxiliares y, a la vez,
maximiza el retorno por venta de energía, al disminuir las pérdidas de producción por
efecto de las estelas.
De forma intuitiva podría decirse, no obstante, que la disposición óptima no tendría que
ser cuadrada como en el caso anterior, sino que en casos de vientos con una dirección
predominante, debería ser rectangular, con unas pocas filas de turbinas perpendiculares
a la dirección predominante del viento. En la tabla 11 se recogen los resultados de este
caso.
Tabla 11. Eficiencia teórica de algunas configuraciones al tresbolillo.
Distancia entre turbinas
(D= diametro rotor) Eficiencia
(%)
A lo largo de la fila Entre filas
3.5D 3D 75
4D 3D 82
5D 3D 87
6D 4D 91.3
7D 5D 94.7
8D 5D 97.5
9D 6D 98
10D 7D 98.7
57
Los resultados recomiendan distancias entre turbinas de una misma fila de 8-10D y de
5-7D entre filas de turbinas, disponiéndose las filas de turbinas al tresbolillo, con lo que
se aumenta la distancia mutua y reduce el efecto debilitador de las estelas.
De igual forma, en sitios donde no haya una única dirección de viento predominante,
suelen emplearse distancias mínimas de entre 5-7D, en ambas direcciones.
3.5.2 Afectación parcial del área rotórica
En el apartado anterior la expresión de la nueva velocidad para el cálculo de la energía
de una turbina eólica situada aguas abajo era considerando que la totalidad del área
barrida por dicho aerogenerador está afectada por la estela. Esta consideración, en
principio, sólo sería válida para las turbinas situadas en la misma dirección incidente del
viento pero no lo sería para aquellas que estén levemente desviadas de esta dirección.
Como puede verse esquemáticamente en la figura 40, la estela producida por el
aerogenerador A no afectará al B, en cambio existen varias estelas afectando al C.
Fig. 40 Ejemplo de afectación por diferentes estelas.
Para ponderar correctamente el efecto que tendría la afección parcial de una estela en el
área rotórica de un aerogenerador situado aguas abajo, puede emplearse el método
propuesto por Katic y Jensen en según el cual el déficit de velocidad equivalente se
puede calcular mediante la expresión:
2 2
0 0iU U U U
En esta expresión, U, es la velocidad a considerar en la turbina aguas abajo, Ui, es la
velocidad del aire debido a la estela de la turbina i y λ es el porcentaje del área rotórica
afectada por la estela.
El porcentaje del área rotórica afectada por la estela se calcula geométricamente
sirviendo de apoyo el esquema mostrado en la Figura 41.
58
Fig. 41 Esquema para la obtención de la porción de área rotórica de una turbina
afectada por una estela.
Considerando que R y r son los radios de las circunferencias de la estela y rotor de la
turbina en estudio, respectivamente, se tiene:
2 2 21cos 0 :
2 2R R
R X rX R r X R r
X R
2 22 2 2
1
2 2
0 :2
cos2
:2
r
r
r
X R r X R rR X r
X rX R r X R r
De esta forma, el área solapada es:
2 2
2
sin(2 ) sin(2 ):
2 2
0
R rsolapada R r
solapada
solapada
A R r X R r X R r
A X R r
A r X R r
Con lo que la velocidad del viento en la turbina situada aguas abajo U podría calcularse
mediante:
2 2
0 02
solapada
i
AU U U U
r
En los parques eólicos, además, existirán en general perturbaciones producidas por más
de una turbina, produciéndose interferencias entre las distintas estelas (Fig. 40) que
ocasionan una reducción final de la velocidad que es necesario calcular.
Katic y Jensen proponen que el déficit de velocidad equivalente se puede calcular
mediante la suma cuadrática media de los déficits provocados por cada turbina.
59
Mediante estas expresiones se va a realizar el cálculo de la energía anual generada por
el parque eólico de 25 generadores situados al tresbolillo y a diferentes distancias
estudiado en el apartado anterior, pero esto vez considerando una afectación parcial del
área rotórica, ya sea por una o por varias estelas. Los resultados se pueden comprobar
en la Tabla 12.
Tabla 12. Eficiencia teórica de algunas configuraciones al tresbolillo (afectación
parcial del área rotórica).
Distancia entre turbinas (D=diametro rotor) Eficiencia (%)
A lo largo de la fila Entre filas
3.5D 3D 76
4D 3D 83
5D 3D 89.5
6D 4D 92.7
7D 5D 96
8D 5D 98
9D 6D 98.5
10D 7D 99
Como es lógico, se comprueba que la eficiencia para cada configuración aumenta con
respecto a las mismas configuraciones del apartado anterior, ya que éste era
considerando que la totalidad del área barrida por dicho aerogenerador está afectada por
la estela. Como ya se comentó anteriormente, esta consideración, en principio, sólo sería
válida para las turbinas situadas en la misma dirección incidente del viento pero no lo
sería para aquellas que estén levemente desviadas de esta dirección, de ahí que haya
aumentado la eficiencia.
Los resultados recomiendan distancias entre turbinas de una misma fila de 6D en
adelante y de 5-7D entre filas de turbinas, disponiéndose las filas de turbinas al
tresbolillo y colocándose el parque en dirección perpendicular a la dirección de viento
predominante, en este caso, la dirección Nordeste.
3.6 Energía anual generada por el parque eólico
Para la evaluación de la energía total generada por el parque se partirá de unas
posiciones determinadas de los aerogeneradores, los tipos y características de las
turbinas empleadas, las alturas de los bujes, los datos del viento y el terreno en las
direcciones del espacio que se dispongan. Con estos datos, se deberá realizar para cada
dirección del espacio y para cada escalón de velocidad, una evaluación de la velocidad
del viento en cada posición teniendo en cuenta el efecto de las estelas, multiplicándose
el número de horas anuales en las que se da esta situación por la correspondiente
potencia que cada máquina proporciona en esas condiciones.
60
La suma de las energías discretas obtenidas proporcionará una aproximación fiable de la
productividad potencia del parque propuesto. Ya solo queda considerar la pérdida de
producción asociada al tiempo que están las turbinas fuera de servicio por operaciones
de mantenimiento o cualquier otra causa. Dado que las turbinas suelen estar disponibles
la mayor parte del tiempo, estas pérdidas pueden considerarse de una forma aproximada
y mediante un coeficiente global de disponibilidad (menor que la unidad, pero próximo
a ella).
Estableciendo un precio de venta de la energía generada y considerando un índice de la
evolución futura del precio de la energía puede realizarse la evaluación de los ingresos
de caja a lo largo de la vida útil del parque.
3.7 Gastos de operación y mantenimiento
Los gastos de operación y mantenimiento corresponden a la partida presupuestaria anual
asociada al pago de los salarios del personal de operaciones así como los gastos en
estructura y suministros. También se incluyen aquí los gastos asociados al
mantenimiento del parque eólico. Tanto la cuantía como la evolución futura de dichos
gastos pueden ser tenidas en consideración con cierta exactitud debido a que la mayoría
de ellas son pactadas con anterioridad a la puesta en funcionamiento del parque y
atienden a los convenios del sector o precios de mercado, así como su evolución en el
tiempo (tasa de variación anual).
Se plantea la instalación de heliopuertos para labores de mantenimiento, junto con una
buena predicción meteorológica que facilite operar cuando el tiempo lo permita. Sin
embargo, como los helicópteros se encuentran muy limitados por distancias y
condiciones meteorológicas, se plantean también la construcción de módulos de
acomodación de personal offshore, de forma similar a las plataformas petrolíferas, que
puedan ser transportados a los lugares que se quiera en helicóptero o en barco de forma
rápida. En este sentido ya se tiene mucha experiencia de la industria petrolífera sobre
valoraciones de circunstancias en las que se pueda trabajar o no.
Por último se plantea el traslado de muchas factorías de fabricación de infraestructura
eólica a la costa, dado que en muchos países, especialmente los europeos, los futuros
nuevos emplazamientos de aerogeneradores serán offshore. Este traslado de factorías
debe ir acompañado de la adecuada infraestructura portuaria para facilitar el proceso de
embarque de las nuevas instalaciones eólicas.
61
Capítulo 4
Algoritmo genético de optimización
4.1. Introducción
Para la resolución del problema de la elección de las máquinas y emplazamientos
óptimos, según el criterio de máxima rentabilidad expuesto, se propone el diseño y
desarrollo de un algoritmo evolutivo (AE) basado en el lenguaje de programación de
MatLab, que es un lenguaje de alto nivel para la computación técnica, originalmente
orientado a la manipulación de matrices (MATrix LABoratory).
Los algoritmos evolutivos tratan de resolver problemas cuya estructura contiene una
función objetivo, y = F(x1, x2,..., xn), que se quiere maximizar o minimizar, y está sujeta
a una serie de restricciones. Es decir, son algoritmos de optimización.
En un algoritmo evolutivo, la cualidad o el conjunto de ellas que se pretende mejorar, se
identifica como y, las variables del problema, (x1, x2,..., xn), como el fenotipo de cada
individuo y F, como la función objetivo, fitness o bondad, que proporciona el grado de
excelencia de cada individuo como solución del problema. Así, se realizará una
codificación del problema que permita tener en forma de vector una posible solución del
problema (individuo), de forma que el conjunto de soluciones posibles (población) vaya
evolucionando tras cada iteración (generación).
La estructura de funcionamiento está basada en la evolución de una población inicial,
compuesta por posibles soluciones del problema generadas de manera aleatoria,
mediante la aplicación de un conjunto de operadores genéticos (cruce y mutación), de
modo que, tras un número de iteraciones, la población evoluciona hacia el óptimo.
4.2 Evaluación de la población
Cada solución vendrá por un vector compuesto por los cuatro parámetros siguientes:
Distancia entre cada posición (m), x e y
Ángulo de orientación del parque, α º
Potencia nominal del aerogenerador (kW), P
En la figura 42, se indican estos parámetros en la vista en planta del parque eólico.
62
Fig. 42 Esquema de la planta del parque.
La función objetivo considerada corresponde con la rentabilidad económica de cada
solución potencial identificada por su VAN.
Una vez obtenida la población en cada iteración, cada individuo será evaluado mediante
el cálculo de la inversión necesaria, los flujos de caja anuales durante toda la vida útil de
la instalación y los costes de desmantelamiento y valor residual asociados. Todos los
términos serán calculados tomando en consideración los aspectos que se han venido
desarrollando en los puntos anteriores.
Si el VAN de un individuo resulta negativo, el proyecto no es viable en el plano
económico y así lo interpreta el algoritmo situando dicha solución al final de la
población.
Un VAN nulo significa que el proyecto precisa de toda su vida útil para compensar la
inversión inicial, por lo que al no ser atractivo desde el punto de vista rentable, también
es relegado a las últimas posiciones de la población.
El VAN positivo es utilizado para la ordenación de la población y es el que, como se
verá más adelante, determinará la probabilidad con la que un individuo será
seleccionado para generar la población de la siguiente generación.
Cuando el mejor individuo de la población se repite durante un determinado número de
generaciones, el algoritmo interpreta que se ha alcanzado el óptimo y se detiene la
evolución (criterio de convergencia). Para evitar que el algoritmo entre en un bucle sin
final se ha impuesto una limitación en cuanto al número de generaciones de modo que
cuando se alcancen se detenga.
x
y
α
N
63
El algoritmo evolutivo propuesto obtendrá la mejor solución para un parque eólico con
un número de aerogeneradores prefijados. Además, con objeto de disponer de un modo
de cálculo con menores requerimientos de datos y una configuración más sencilla,
aunque con menor precisión, que permita una evaluación inicial del problema, se han
desarrollado dos modos de cálculo del VAN que, en lo sucesivo, se denominarán
simplificado y exacto [4].
a. Modo simplificado
En el modo simplificado, la producción de energía se considera constante para todos los
años y no se consideran los gastos de operación y mantenimiento. De esta forma, el
flujo de caja en el año k se simplifica como muestra la siguiente expresión, donde pkWh
es el precio de la energía (€/kWh), tkWh es la tasa de variación anual del precio de la
energía y T el periodo de vida útil:
La expresión del cálculo del VAN, considerando las tasas de depreciación del precio de
la energía y la de depreciación del dinero iguales, se simplifica quedando:
b. Modo exacto
En este modo de cálculo no se realiza ninguna simplificación por lo que el grado de
exactitud es el máximo que permite el planteamiento. Se consideran los gastos
ordinarios de operación y mantenimiento, así como su correspondiente tasa de variación
anual. En este caso se utiliza la expresión para el cálculo del VAN:
4.3 Operador de selección
La selección de los individuos a los que se les aplicará los operadores genéticos, cruce y
mutación, se realiza de manera aleatoria pero asociando a los individuos una
probabilidad de ser seleccionados proporcional a su bondad. Con ello se pretende que la
población evolucione con las características de los individuos más aptos consiguiendo
así acelerar la evolución hacia el objetivo.
Baker (1987) introduce un método de muestreo universal denominado “método de la
ruleta”, en la que los sectores circulares son proporcionales a la función objetivo. Los
individuos son seleccionados a partir de marcadores.
El símil del método de la ruleta hace alusión a que los individuos con mayor bondad
ocupan mayor número de sectores que los individuos con menor bondad, por lo que la
probabilidad de que la ruleta se detenga en una de esas posiciones es proporcionalmente
mayor (Fig. 43).
64
Fig. 43 Método de la ruleta
Para evitar que los operadores se apliquen exclusivamente a los individuos de mayor
bondad, implicando una menor prospección de las soluciones y una mayor tendencia al
estancamiento en torno a un máximo local, los individuos seleccionados pueden ser
penalizados de forma que disminuyan las probabilidades de ser seleccionados de nuevo.
4.4 Operador de cruce
La operación de cruce es la herramienta principal para la evolución de la población
hacia la solución óptima. Permite la evolución conservando las mejores cualidades de la
generación anterior con lo que consigue que la bondad media de la población vaya
incrementando generación tras generación.
Para poder controlar el número de cruzamientos que se realiza a la población se ha
incluido un parámetro, denominado probabilidad de cruce, de modo que una vez
seleccionados los padres, la operación se llevará a cabo o no en función de que un
número elegido al azar supere o no el citado parámetro.
Los individuos son seleccionados de manera aleatoria en base a su bondad, según el
operador selección, y se han implementado cinco tipos de cruce diferentes, que son
aplicados de manera aleatoria, al objeto de conseguir mayor diversidad en cada
generación y acelerar así el proceso de convergencia.
a. Cruce simple
Se intercambian partes de los cromosomas de los padres a partir de la elección al azar de
cuatro puntos de cortes, dos para la posición, otro para el tipo de turbina (potencia) y
otro para el ángulo de orientación del parque, como se muestra en la Figura 44.
Individuo Fitness
A 19
B 16
C 11
D 6
E 2
65
PADRES HIJOS
Fig. 44 Cruce simple.
Con este cruce los hijos tienen el mismo tamaño que los padres y cada uno de ellos tiene
un grupo de aerogeneradores idénticos a los de cada padre y otros con características
cruzadas (la posición de un padre pero el tipo del otro, etcétera).
b. Cruce media
Los hijos se generan mediante la realización de la media aritmética de las cualidades
individuales de cada padre, cantidad a la que se le suma un término aleatorio (media
aritmética aleatoria). De esta forma, si la posición X de un determinado aerogenerador
del primer padre es 4 y el del segundo padre es 7, dicha posición, para un hijo puede ser
5 y para el otro puede ser 6 (Fig. 45).
Este tipo de cruce es importante por cuanto que sitúa aerogeneradores en una posición
intermedia entre dos existentes y de características intermedias.
66
PADRES HIJOS
Fig. 45 Cruce media.
c. Cruce unión
Los hijos se generan a partir de la unión de los cromosomas de los padres a partir de un
determinado valor de corte comprendido entre 1 y el número de variables. Por ejemplo
si p1 y p2 son los padres:
p1 = [a b c d e f g h]
p2 = [1 2 3 4 5 6 7 8]
y el “crossover point” es 3, la función devuelve el siguiente hijo:
hijo = [a b c 4 5 6 7 8]
Los cromosomas de los hijos serán la suma de los contenidos en sus padres como se
ilustra en la Figura 46.
PADRES HIJOS
Fig. 46 Cruce unión.
67
Los dos hijos no tienen porqué ser iguales ya que, una vez generados, se eliminan los
aerogeneradores que estén en posiciones repetidas empezando por el final, por lo que al
tener intercambiadas sus posiciones en los hijos, dará lugar a que el aerogenerador
eliminado sea diferente en cada hijo.
d. Cruce heurístico
Esta función devuelve un hijo con características más cercanas al padre con mayor
bondad. Esta cercanía se define mediante el parámetro R en la siguiente fórmula. Por
ejemplo si p2 es el padre con mayor bondad, la función devuelve el hijo:
Hijo = p2 + R * (p1 - p2)
Con ello se pretende evaluar la bondad de soluciones basada en la mezcla aleatoria de
muchas propiedades.
4.5 Operador mutación
La mutación permite la evolución cuando la población está estancada en torno a un
máximo local, permitiendo continuar la prospección del espacio de soluciones en busca
del máximo global.
Al igual que la operación de cruce, se ha programado un parámetro para el control del
número de mutaciones que se realizan denominado probabilidad de mutación.
El uso de la mutación debe ser moderado, ya que un uso intensivo del operador
equivaldría a una búsqueda aleatoria.
La selección del individuo la realiza el operador selección que, como se ha visto
anteriormente, asocia una mayor probabilidad de ser seleccionado a los individuos con
mayor bondad.
Una vez seleccionado el individuo, se genera un patrón dictado por una máscara
aleatoria que determinará qué genes serán mutados, como se muestra en la Figura 48.
INDIVIDUO INDIVIDUO
ORIGINAL MUTADO
Fig. 47 Mutación.
68
La operación consiste en la alteración del valor de cada cualidad, o gen afectado del
individuo, dentro del rango permitido de dicha cualidad. Para controlar la amplitud en la
variación de los genes, es decir, la "distancia" del nuevo individuo al individuo origen,
se ha introducido un parámetro denominado probabilidad de mutación. Una amplitud
grande permitiría la prospección del espacio de las soluciones a grandes saltos,
permitiendo localizar con mayor rapidez las zonas de máximos locales. Una amplitud
pequeña permite acelerar la búsqueda en las inmediaciones de la solución considerada
en dicha generación.
4.6 Operador corrector de individuo
Los individuos obtenidos en la aplicación de los operadores cruce y mutación pueden
ser individuos no válidos en cuanto que pueden contener valores de posición,
orientación o potencia, fuera de rango o contengan más de una máquina ubicada en la
misma posición.
El operador “corrige” recorre cada individuo modificando primero las variables que
forman los genes: x, y, alpha, P, para mantenerlas dentro de los valores válidos. Esta
operación se hace por sesgo, es decir, si el valor de una cualidad sobrepasa los valores
límites de la misma, se le asigna el correspondiente valor límite.
69
Capítulo 5
Impacto Visual de un Parque Eólico
Marítimo-Costero
5.1 Introducción
Un punto importante a tener en cuenta en el estudio de la implantación de un parque
eólico marítimo-costero (offshore) es la distancia a la costa en la que se va a situar.
La distancia a costa desde el emplazamiento no ha de ser demasiado grande ya que ésta
influye en la logística de la fase de construcción y de la fase de funcionamiento.
Una elevada distancia a la costa, aquí referida a la distancia al punto de evacuación,
influye en las pérdidas de energía eléctrica asociadas al transporte debido a una mayor
longitud de la línea de evacuación, siempre que ésta sea transportada a la misma
tensión, y a unos mayores costes asociados a su montaje, lo que podría hacer peligrar la
rentabilidad económica del proyecto.
La distancia máxima a la costa en parques eólicos marinos en funcionamiento es del
orden de los 30 kilómetros [15]. Es presumible que esta distancia aumente con el paso
del tiempo debido a una mayor experiencia en la construcción y mantenimiento de este
tipo de instalaciones, a lo que hay que añadir que las zonas más próximas a la costa,
aprovechables desde el punto de vista eólico, se irán ocupando.
Debe asumirse una distancia mínima entre el parque eólico offshore y la costa debido a
un posible impacto visual, ya que una instalación de este tipo puede tener un efecto
negativo en la percepción del paisaje, y por lo tanto, en los usos de las zonas próximas
como pueden ser las playas u otras zonas de ocio. Dado que no en todos los países se
tiene la misma cultura respecto a la percepción del paisaje y los usos de la costa, no es
posible establecer una distancia de referencia válida para cualquier zona.
En las figuras 48 y 49 se pueden observar dos simulaciones de parques eólicos offshore
a 8 y 14 km de la costa respectivamente, con turbinas de 2 MW y 90 m de altura de
buje. A lo largo de los últimos años se han realizado diferentes estudios [23] que
permiten determinar la influencia de los parques eólicos offshore en función de la
distancia a la costa.
70
Fig. 48 Simulación de un parque eólico offshore a 8 km de la costa con turbinas de
2 MW y 90 m de altura de buje.
Fig. 49 Simulación de parques eólicos offshore a 18 km de la costa con turbinas de
2 MW y 90 m de altura de buje (Ladenburg).
El impacto que pueden inducir en el paisaje los aerogeneradores puede provocar que a
un determinado grupo de la población no le resulte apetecible visitar la zona, por lo que
este tipo de impacto ha de ser analizado con detalle. Si bien el impacto causado por
subestaciones y líneas eléctricas es bien conocido desde hace tiempo, no tanto el de las
instalaciones eólicas que, desde fechas recientes, empiezan a formar parte del paisaje.
El efecto visual de los aerogeneradores dependerá, fundamentalmente, de la distancia a
las costas adyacentes y los usos de éstas, y de la configuración de la instalación, siendo
variables importantes el tamaño de la instalación en su conjunto, el tamaño de cada uno
de los aerogeneradores y la disposición en planta de los distintos componentes.
Un número elevado de aerogeneradores, bien como componentes de un solo parque
eólico o de varios, y un gran tamaño de la turbina tendrá como consecuencia una mayor
visibilidad de la instalación. Esta visibilidad suele ser aún mayor durante la noche ya
que estas instalaciones deben ir dotadas de unas balizas luminosas con el fin de
disminuir el riesgo de colisión de embarcaciones y aviones.
Existen estudios que demuestran que la instalación deja de ser visible a una distancia
que resulta de calcular la raíz cuadrada del doble producto de la altura máxima de la
estructura y el radio de la Tierra [22].
71
Considerando 155 m como la altura máxima alcanzada por las palas de un modelo
actual de aerogeneradores (altura de buje más el radio del rotor), la distancia a la que
deja de ser visible resulta de unos 45 km [23].
También influyen en esta afección los usos de las zonas terrestres próximas a la
instalación, desde las cuales es posible que se vean los aerogeneradores. Los usos que
más preocupan son las zonas con interés ambiental o arqueológico, y las áreas turísticas
con el uso recreativo que se da en las playas (Fig. 50). Un estudio realizado en Delaware
en 2007 [24] refleja cómo influye la presencia de una instalación de este tipo en el uso
de las playas. Los resultados de este estudio indican que, en general, los usuarios de las
playas no aceptan instalaciones eólicas offshore ubicadas a menos de 3 km a la costa,
que en caso de parques eólicos marinos alejados 10 km de la playa, el 62,4% de los
usuarios seguiría visitando la misma playa y en caso de que la distancia aumentase a 22
km, la proporción ascendería al 92,4%.
Fig. 50. Impacto visual de un parque eólico offshore 2 MW × 25, con altura buje
80 m a 5 km de la costa.
Por tanto, hay que extremar las precauciones en determinados lugares, cuya fragilidad
ante actuaciones como la construcción de un parque eólico es importante.
El criterio del proyectista es fundamental en este punto ya que ha de aportar su punto de
vista crítico de acuerdo con la visión global del conjunto instalación - entorno para
llegar a valorar la distancia mínima que ha de respetarse. Para ello, se puede apoyar en
el inventario de las instalaciones eólicas offshore construidas hasta dicho momento en el
país que se esté considerando y en zonas costeras con características similares, así como
en informes, publicaciones, etc. relacionados con este tema. Además, podría ser que la
distancia mínima viniese impuesta por el marco regulatorio, dentro de lo que se ha
denominado zonificación [25].
72
Debido al habitual rechazo de las poblaciones cercanas a la instalación de un parque
eólico en sus costas debido al posible impacto visual producido por la instalación,
normalmente se realizan rigurosos análisis previos basados en fotomontajes que
permiten estimar el impacto visual que tendrá la instalación (Fig. 51)
Fig. 51 Fotomontaje de la instalación “Horns Rev”, 2 MW x 80, altura buje 70 m,
8 km de distancia a la costa (www.hornsrev.dk).
A continuación se muestra una imagen del parque eólico offshore “Middelgrunden” que
ya se encuentra construido, en el que se puede apreciar el impacto visual que provocan.
Fig. 52 Impacto visual de “Middelgrunden”, 2 MW × 20, altura buje 64 m,
diámetro rotor 76 m, 6 km de distancia a la costa (www.middelgrunden.dk).
73
5.2 Cálculo de la altura vista
En la estepa o en un campo llano se está en el centro de una circunferencia que limita la
superficie terrestre que se puede apreciar, el horizonte. La línea del horizonte es
imperceptible, cuando se acerca a ella, ésta se aleja. Aunque es inalcanzable, realmente
existe, no es una ilusión ni un espejismo.
Para cada punto de observación hay un límite visual de la superficie, y no resulta difícil
de hallar la distancia a la que se encuentra. La figura 53, donde se muestra una parte de
la esfera terrestre, se utilizará de ayuda para comprender las proporciones geométricas
relacionadas con el horizonte. CD es la altura sobre la superficie a la que se halla un
punto C, en el que se encuentra el ojo del observador. El observador alcanza la
superficie terrestre en los puntos M, N, donde la línea visual roza la superficie: la tierra
más lejana queda por debajo de la visual. Los puntos M, N (y otros en la circunferencia
MEN) representan el límite visible de la superficie terrestre, es decir, que forman la
línea del horizonte. El observador ve que allí el cielo se une con la tierra.
Fig. 53. El horizonte.
Cuando se eleva el observador sobre la superficie terrestre, por ejemplo situándose en
un mirador, la línea del horizonte se ubica a nivel de los ojos, es decir, que asciende a la
par con el observador.
Cuando se ve desde la costa aparecer un barco en el horizonte, parece ver el barco, no
en el mismo punto en que realmente está situado (figura 54), sino más cerca, en el punto
B, donde la visual es tangente a la concavidad del mar. Observando a simple vista, no se
deja de pensar que el barco está en el punto B, y no detrás del horizonte.
74
Fig. 54 Ejemplo del barco.
Se quiere obtener el valor del segmento de tangente, CN (figura 53), que va desde el ojo
del observador hasta la superficie. La tangente es la media proporcional entre el
segmento exterior h de la secante que pasa por el centro de la Tierra, y la longitud total
de dicha secante, h + 2R, donde R es el radio de globo terrestre. Es decir que:
De donde:
Como la altura del observador sobre la superficie, normalmente es muy pequeña en
comparación al diámetro terrestre (2R), la fórmula se simplifica así:
Entonces, se puede calcular la distancia del horizonte mediante una fórmula muy
simple:
Donde R es el radio del globo terrestre (˜ 6400 km), y h la altura de la vista por encima
de la superficie.
Como , entonces la fórmula queda así:
donde h se expresa en kilómetros.
75
Este sencillo cálculo se realiza aplicando la geometría. Si se desea especificarlo
teniendo en cuenta los factores físicos que influyen en la distancia del horizonte,
entonces se debe aplicar factor llamado “refracción atmosférica”. La refracción es la
desviación de los rayos de luz en la atmósfera, y aumenta la distancia del horizonte en
1/15 de la distancia calculada (más del 6%).
Si en un determinado punto de la costa (punto C) se encuentra un aerogenerador y su
parte superior se encuentra a 60 m sobre el nivel del mar. ¿A qué distancia puede verse
el aerogenerador desde un mirador, si la persona que lo está observando se halla a una
altura de 10 m sobre el nivel del mar (A)? (Fig. 55)
Fig. 55. Ejemplo de cálculo de la altura vista de un generador desde la costa.
En la figura 55 se comprueba que para resolver este problema hay que calcular la
longitud de la línea recta AC, formada por dos segmentos, AB y BC.
AB es la distancia del horizonte desde la parte superior del mirador que está a 10 m
sobre la superficie, y BC es la distancia del horizonte a una altura de 60 m sobre la
superficie. Se ha creado una tabla con distintas posibles distancias para implantar el
parque eólico y calcular así sus distintos impactos visuales. Por ejemplo, para una
distancia a la costa de 15 Km (distancia AC), la longitud de aerogenerador que deja de
verse (zinf) se calcula como:
Despejando zinf , la altura vista desde el mirador zvista será:
76
A continuación se muestra una gráfica (Fig.56) implementada en Matlab en la que se
puede ver la altura vista de un aerogenerador de 60 m para distintas distancias a la costa.
Fig. 56 Altura vista para diferentes distancias a la costa
Obviamente, a mayor distancia a la costa menor impacto visual tendrá el parque eólico
(Figura 57) pero esta distancia no ha de ser demasiado grande, ya que ésta influye en la
logística de la fase de construcción y de la fase de funcionamiento, así como en las
pérdidas de energía eléctrica asociadas al transporte debido a una mayor longitud de la
línea de evacuación, lo que podría hacer peligrar la rentabilidad económica del
proyecto, por lo que habrá que llegar a un equilibrio entre impacto visual, costes y
pérdidas asociadas.
Fig. 57 Impacto visual turbina de 110 m altura a diferentes distancias a la costa.
77
5.3 Cálculo de la altura aparente
Será necesario calcular la altura aparente del aerogenerador desde la costa, es decir
habrá que aplicar un factor de escala a la altura calculada en el apartado anterior.
A modo de ejemplo, una persona de 1.7 m de altura se ve bajo un ángulo de 1°, si hay
una distancia de unos 100 m [26, 27]. Si se aleja al doble de esta distancia, 200 m, se
verá bajo un ángulo de medio grado, y si se acerca a 50 m, el ángulo visual aumentará
hasta 2°.
Asimismo, un palo de 1 m de longitud, bajo un ángulo de 1°, se verá a una distancia de
57 m. Bajo el mismo ángulo se observa 1 cm a una distancia de 57 cm, 1 km a una
distancia 57 km , … y por lo tanto, cualquier objeto a una distancia 57 veces mayor que
su diámetro. Si se recuerda este número, 57, entonces, se puede calcular con rapidez el
tamaño angular del objeto.
Se puede hacer lo mismo con los aerogeneradores y calcular, según una distancia a la
costa dada, qué altura aparente se verá del mismo. Como se ha comentado, se sabe que a
una distancia de 57 mm una línea de 1 mm de ancho, se ve bajo un ángulo de 1°, es
decir, de 60'. Por lo tanto, desde una distancia de 2000 mm, se verá bajo ángulo x, que
se calcula mediante la proporción:
x : 60 = 57 : 2000,
x = 1.7'
La agudeza visual humana es más baja de lo normal: 1:1.7 ˜ 0.6. En general, un ojo
normal no puede distinguir la forma de un objeto, si este se observa con un ángulo
inferior a 1'. Es una de las propiedades del ojo humano, siendo un minuto angular el
límite de su agudeza. Si se aumentara el límite de la vista normal, se vería el mundo
totalmente distinto. A modo de ejemplo, si una persona tiene el límite de agudeza visual
en ½', podrá observar el horizonte más profundo y más lejano.
Aplicando la escala anterior, un aerogenerador situado a una distancia de la costa
dist_costa, se verá con una escala:
x : 60 = 57 : dist_costa,
x = (57 x 60)/dist_costa '
Escala [1: (57 x 60)/dist_costa]
Por tanto, un aerogenerador con una determinada altura vista zvista tendrá una altura
aparente zaparente igual a:
zaparente = zvista ((57 x 60)/dist_costa)
78
Cada uno de los aerogeneradores que se proyecta instalar consta de una torre de 90 m de
altura que soporta en su extremo superior un rotor de 60 m de diámetro. La altura
efectiva del aerogenerador es de 90+60/2 = 120 m, y su anchura (el espacio horizontal
cubierto por el giro de las aspas) de 60 m. Como comparación, un campo de fútbol
reglamentario tiene 105 m de largo y 65 m de ancho. Lo que significa que cada
aerogenerador, cuando sus aspas están girando por efecto del viento, equivale
aproximadamente a un campo de fútbol puesto de pie, en el sentido de portería a
portería (Figura 58).
Fig. 58 Campo futbol y aerogenerador de 1.3 MW y 120 m de altura de buje en
dimensiones reales.
Si, por ejemplo, se sitúa dicho aerogenerador a 8 km de la costa, de sus 120 m reales,
sólo se verían aparentemente 55 m, tras aplicarle la reducción de la altura que quedaría
debajo del horizonte y el factor de escala anteriormente mencionado (Figura 59).
Fig. 59 Campo futbol y aerogenerador de 1.3 MW y 120 m de altura de buje
situado a 8 km de la costa
79
Capítulo 6
Resultados 6.1 Introducción
En este capítulo se pondrá a prueba la capacidad del algoritmo propuesto mediante la
resolución de diferentes casos. Además, se ha dividido este capítulo en tres
subapartados en función del objetivo al que están enfocados:
Capacidad del algoritmo: al objeto de comprobar las distintas soluciones alcanzadas por
el algoritmo, se resolverá una batería de casos en los que se irán variando los operadores
de cruce y mutación, la probabilidad de mutación, el número de aerogeneradores y la
rosa de los vientos (del apartado 6.2 al 6.6)
Análisis de sensibilidad: se estudiará cómo afecta a la solución óptima
variaciones de distintos parámetros como la tasa de interés, la vida útil o el
precio de la energía (apartado 6.7).
Test de repetitividad (robustez del algoritmo): se pondrá a prueba la capacidad
del algoritmo para alcanzar la solución óptima resolviendo 30 veces el mismo
planteamiento y estudiando la solución alcanzada en cada uno de ellos (apartado
6.8).
Con objeto de comprobar el funcionamiento y la capacidad del algoritmo propuesto se
han resuelto una batería de casos en los que, partiendo de un planteamiento inicial
común, se van incorporando distintas limitaciones y dificultades, que permitan valorar
la solución óptima alcanzada por el algoritmo y evaluar su grado de bondad
(optimización).
La constante K de la distribución de Weibull se mantendrá igual a 1.85 en toda la
extensión del parque. Por otro lado, el factor de escala, C, se recalculará para la altura
de buje correspondiente al aerogenerador elegido en cada caso, partiendo de un valor de
referencia a 20 m de C = 6.8 m/s El factor de rugosidad del terreno tomará el valor
0.002 m y se considerará igual para todas las direcciones del espacio.
Al objeto de mantener el máximo número de variables con valores constantes, en los
casos 1 y 2 se trabajará con un solo tipo de máquina cuyas características se resumen en
la Tabla 13.
Tabla 13. Características técnicas aerogeneradores Caso 1 y 2.
Descripción Máquina 1
Marca Bazán-Bonus
Potencia (MW) 1.3
Alt.buje (min-max) (m) 50 – 70
Diámetro rotor (m) 62
Coste aerogenerador(M€) 1.3
Coste torre (k€) 1.5
Coste cimentación (k€) 80
Curva Potencia (kW)
0 0 0 32.1 91.6 172.5 291.2
439.3 604.3 770.6 928.7 1072
1183 1250 1282 1294 1298
80
1300 1300 1300 1300 1300
1300 1300
1300
El conjunto de parámetros que configuran el algoritmo y que aportan el resto de datos
necesarios están recogidos en las Tabla 14. Estos se mantendrán constantes al objeto de
poder comparar las soluciones del algoritmo en los diferentes casos.
Tabla 14. Datos generales y configuración algoritmo.
Parámetro Valor
Vida de la inversión (años) 25
Precio kWh (€/kWh) 0.08
Incremento anual del precio del kWh (%) 3
Tasa de interés (%) 3
Gastos de operación y mantenimiento (% de Inversión inicial) 7
Tasa de incremento de los gastos operación y mantenimiento (%) 1
Factor de disponibilidad (%) 95
Costes de desmantelamiento (%) 2
Valor residual (%) 3
Tamaño de la población 25
Número de generaciones 10
Probabilidad de cruce (%) 0-1
Probabilidad de mutación (%) 0-1
El conjunto de datos y parámetros que configuran el algoritmo presentes en la Tabla 14
se mantendrán constantes, excepto las probabilidades de cruce y mutación, al objeto de
comparar las soluciones del algoritmo en los diferentes casos.
6.2 Caso 1
En este caso se contempla la optimización del emplazamiento de cinco turbinas, todas
ellas iguales (Bazan Bonus 1.3 MW de paso variable). Dado que en la ubicación elegida
la dirección predominante del viento es Este-Oeste, es de esperar que la solución dé un
ángulo de orientación del parque entre 315º y 45º, orientación en la que se consigue una
mayor producción de energía eléctrica.
Además, cabe de esperar que las cinco turbinas formen una línea perpendicular a la
dirección del viento dominante. Esta disposición garantiza que ninguna turbina quede
situada en la estela de ninguna otra, por lo que las turbinas extraerán la máxima cantidad
posible de energía del viento (máximo retorno por venta de la energía eléctrica), al no
producirse pérdidas de producción debido al efecto debilitador del campo de
velocidades asociado a las estelas. Tampoco cabe esperar que se produzcan pérdidas por
efecto de las estelas entre las turbinas en sentido lateral, debido a que la distancia entre
los aerogeneradores dentro de la hilera probablemente será de más de cuatro veces el
diámetro del rotor de la turbina (62m). Como ya se comprobó en el Capítulo 4,
distancias transversales entre máquinas mayores a 4D son suficientes como para que no
haya ninguna influencia apreciable de las estelas en sentido lateral.
81
Finalmente, con una disposición de las turbinas formado una hilera, se minimiza la
longitud de la instalación eléctrica y, por tanto, su coste.
Este análisis preliminar del caso permite concluir que existirá una solución óptima con
5 turbinas dispuestas en una hilera que resulta perpendicular a la dirección dominante
del viento, con una distancia mínima de 4D entre cada una de ellas.
En la Tabla 15 se resume los datos de la mejor solución tras la ejecución del algoritmo.
Tabla 15. Datos de la mejor solución correspondiente al Caso 1.
Datos de la mejor solución con 5 turbinas
Distancia entre turbinas de la misma hilera (m) 434
Distancia entre hileras (m) -
Ángulo de orientación con respecto al Este 89º
Potencia nominal de la turbina (kW) 1300
Inversión (M€) 17.09
Inversión Turbinas (M€) 7.01
Inversión Obra Civil e infraestructura eléctrica (M€) 8.64
Gastos de operación y mantenimiento en vida útil (M€) 1.2
Energía anual (GWh/año) 12.92
Eficiencia (%) 95
VAN (M€) 51.16
TIR (%) 5.1
Periodo de retorno (años) 6.0
LCOE (€/kWh) 0.06
Tal y como se ha mencionado en el Capítulo 4, se ha programado un parámetro
denominado probabilidad de mutación que controla el número de mutaciones que se
realizan. El uso de la mutación debe ser moderado, ya que un uso intensivo del operador
equivaldría a una búsqueda aleatoria. Por ello, se ha tomado 0.8 como probabilidad de
cruce y 0.2 como probabilidad de mutación, lo que significa que se cruza el 80 % y el
20 % se muta, siendo ambos valores aquellos que proporcionan un mejor resultado del
algoritmo. Además, en este caso, se ha programado el algoritmo para que la solución
obtenida forme una hilera de 5 turbinas.
En la Figura 60 puede verse la solución propuesta por el algoritmo presenta todas las
características de la solución esperada. Una fila con una distancia entre turbinas (puntos
verdes) de una misma fila de, aproximadamente, 6D orientadas perpendicularmente a la
dirección predominante, tal y como se comprueba en la rosa de los vientos.
82
Fig. 60. Planta del parque en la solución óptima del Caso 1.
La inversión total necesaria para instalación del parque eólico es de 17.09 M€, de los
que el 30 % corresponden a la inversión en aerogeneradores y sus torres y el 54 %
restante se lo reparten los costes de la instalación eléctrica y los de obra civil. La
rentabilidad de la instalación se estima mediante el VAN esperable de la inversión que,
es este caso, resulta de 50.16 M€ con un periodo de retorno de 6.0 años. Resulta una
eficiencia del 95 %, definida como el cociente entre la energía total extraída por una
cierta configuración del parque con Nt turbinas (una hilera de 5 en este caso) y Nt veces
la energía que podría extraer una única turbina, aislada, con la misma distribución de
viento sin perturbar (por las estelas debidas a la presencia de otras máquinas) [3]. Por
tanto, en este caso se han dejado de generar 646 MWh/año debido al efecto estela (de
los 13.57 MWh/año que se generarían sin pérdidas por estela se han generado tan sólo
12.92 GWh/año).
Otros parámetros económicos importantes a tener en cuenta serán el TIR y el LCOE. La
tasa interna de retorno (TIR) se define como la tasa de interés que hace que el VAN sea
igual a cero. Es la tasa de interés máxima a la que se pueden endeudar los inversores
para no perder dinero con la inversión en un determinado proyecto. Además, es un
indicador de la rentabilidad de un proyecto, es decir a menor TIR, mayor rentabilidad.
Para el cálculo del TIR se ha utilizado la siguiente fórmula [29]:
Donde n es el número de periodos, Iinicial es la inversión inicial y Qi el flujo de caja en el
periodo n. Resolviendo la ecuación anterior con los datos utilizados en el Caso 1, se
obtiene:
TIR = 0.0511 (5.1 %)
83
La tasa de interés utilizada en todos los casos es i = 0.03, es decir, es menor que el TIR
obtenido, por tanto el proyecto da una rentabilidad mayor que la rentabilidad mínima
requerida. Otro parámetro interesante a calcular será el coste nivelado de la energía
“Levelised Cost of Energy” (LCOE), que indica el precio que permite a una tecnología o
proyecto vender electricidad de manera rentable. El LCOE se calcula con la siguiente
expresión [29]:
Siendo r la tasa de interés, T el periodo de vida de la instalación, Ct los costes de la
instalación en el año t y Et la energía producida en el año t. Realizando dicho cálculo
teniendo para el Caso 1, se obtiene:
LCOE = 0.06
Es decir, éste será el precio de venta de la energía (0.06 €/kWh) a partir del que la
instalación será rentable. En este caso se ha supuesto que el precio de venta de la
energía será de 0.08 €/kWh siendo este valor superior al LCOE obtenido, por tanto, la
instalación será rentable.
En la Fig. 61 se ha representado el flujo de caja anual, observándose un progresivo
incremento en los costes de operación y mantenimiento (O&M) con el paso del tiempo
debido al deterioro de las instalaciones. A pesar de este aumento de los costes de O&M,
el flujo neto de caja anual sigue aumentando, ya que los ingresos por venta de energía
también aumentan progresivamente como consecuencia del incremento del precio de
venta de la energía, compensando además la depreciación anual del dinero del 3 % (tasa
de interés).
Fig. 61 Flujo de caja anual Caso 1.
84
Además, a partir de la representación del flujo de caja acumulado del parque (Fig. 62),
se observa que el periodo de amortización es 6.0 años, es decir, periodo en el que el
flujo de caja acumulado pasa de negativo a positivo, y por tanto, se empieza a amortizar
la inversión.
Fig. 62. Flujo de caja acumulado Caso 1.
Cabría también plantearse si una mayor separación transversal entre máquinas podría
contribuir a un mejor rendimiento económico, a pesar de que se incremente la inversión
debido a una mayor longitud de las conexiones eléctricas.
En la Tabla 16 se pueden ver los resultados de esta hipotética solución y puede
comprobarse que aunque la cantidad de energía generada es ligeramente mayor que la
obtenida en la solución óptima, el VAN que se obtiene es menor. Lo único que
diferencia a esta solución del óptimo es un pequeñísimo incremento en la distancia entre
aerogeneradores reduciéndose de tal manera las pérdidas por estela (eficiencia del 96 %
frente al 95 % de la solución óptima), en cambio, dicho aumento en la producción de
energía no compensa el incremento en los costes de instalación eléctrica debido a la
mayor separación transversal entre turbinas.
Esta diferencia supone un pequeño aumento de 15.000 € en los costes de obra civil e
infraestructura eléctrica (17107210 € frente a 17092210 € de la solución óptima) que se
traduce en una pequeña disminución de 15257 € en el VAN asociado (50143320 €
frente a los 50158577 € de la solución óptima).
Tabla 16. Datos de la segunda mejor solución Caso 1.
Datos de la segunda mejor solución con 5 turbinas
Distancia entre turbinas de la misma hilera (m) 521
Distancia entre hileras (m) -
Ángulo de orientación con respecto al Este 80º
Potencia nominal de la turbina (kW) 1300
Inversión (M€) 17.1
Inversión Turbinas (M€) 7.01
Inversión Obra Civil e infraestructura eléctrica (M€) 8.7
85
Gastos de operación y mantenimiento en vida útil (M€) 1.2
Energía anual (GWh/año) 12.92
Eficiencia (%) 96
VAN (M€) 50.14
TIR (%) 5.3
Periodo de retorno (años) 6.5
LCOE (€/kWh) 0.06
Con respecto al impacto visual, se va a considerar que el parque se encuentra a 5 km en
la dirección paralela a la costa y que el observador se encuentra al nivel del mar, dando
como resultado las imágenes de la Fig. 63, que corresponden al alzado y planta del
parque. En los siguientes casos se analizará el impacto visual considerando distintas
posiciones del observador, variable que no se ha considerado en este caso al tratarse de
un parque sencillo con tan solo una fila con 5 turbinas.
Fig. 63 Impacto visual Caso 1.
86
6.3 Caso 2
En este caso se contempla la optimización del emplazamiento de un conjunto de 25
turbinas, todas ellas iguales (Bazan Bonus 1.3 MW de paso variable). Tal y como
ocurría en el caso 1, dado que en la ubicación elegida la dirección predominante del
viento es Este-Oeste, es de esperar que la solución dé un ángulo de orientación del
parque entre 315º y 45º, orientación en la que se consigue una mayor producción de
energía eléctrica.
Al aumentar el número de aerogeneradores de 5 a 25, se propone aumentar el tamaño de
la población. Por tanto, cabe esperar que al haber mayor diversidad, el número de
iteraciones necesarias disminuya. Esto es debido a que al ser la población mayor, la
exploración del espacio de las soluciones es más completa, lo que disminuye la
probabilidad de estancamiento en un máximo local, que puede llegar a producirse en
poblaciones con pocos individuos.
Por otro lado, el mayor número de individuos mutados y cruzados introduce una mayor
riqueza (variedad de soluciones posibles) a la hora de elegir los mejores individuos que
integrarán la generación siguiente. Además, en este y los siguientes casos, se ha
programado el algoritmo para que la solución óptima este formada por 5 hileras de 5
turbinas cada una respectivamente.
En la Tabla 17 se resumen los datos de la mejor solución tras la ejecución del algoritmo.
Tabla 17. Mejor solución para el Caso 2 con 25 turbinas al tresbolillo.
Datos de la mejor solución Caso 2 con 25 turbinas
Distancia entre turbinas de la misma hilera (m) 372
Distancia entre hileras (m) 744
Ángulo de orientación con respecto al Este 85º
Potencia nominal de la turbina (kW) 1300
Inversión (M€) 84.45
Inversión Turbinas (M€) 32.87
Inversión Obra Civil e infraestructura eléctrica (M€) 45.57
Gastos de operación y mantenimiento en vida útil (M€) 6.1
Energía anual (GWh/año) 88.25
Eficiencia (%) 90.5
VAN (M€) 261
TIR (%) 4.3
Periodo de retorno (años) 5
LCOE (€/kWh) 0.055
87
Fig. 64 Planta del parque en la solución óptima del Caso 2.
La inversión total necesaria para la instalación del parque eólico es de 84.45 M€, de los
que el 39 % corresponden a la inversión en aerogeneradores y sus torres, y el 61 %
restante se lo reparten los costes de la instalación eléctrica y los de obra civil. La
rentabilidad de la instalación se estima mediante el VAN esperable de la inversión que,
en este caso, resulta de 261 M€.
Como ya se comento en el Caso 1, otros parámetros económicos importantes a tener en
cuenta serán el TIR que resulta del 4.3 % y el LCOE que resulta 0.055 €/kWh. La tasa
de interés utilizada en todos los casos es i = 0.03, es decir, es menor que el TIR
obtenido, por tanto el proyecto da una rentabilidad mayor que la rentabilidad mínima
requerida. Por otro lado, en este caso se ha supuesto que el precio de venta de la energía
será de 0.08 €/kWh siendo este valor superior al LCOE obtenido, por tanto, el precio de
venta de la energía utilizado hace que el proyecto sea rentable.
En la Fig. 65 se ha representado el flujo de caja anual, observándose un progresivo
incremento en los costes de operación y mantenimiento (O&M) con el paso del tiempo
debido al deterioro de las instalaciones. A pesar de este aumento de los costes de O&M,
el flujo neto de caja anual sigue aumentando, ya que los ingresos por venta de energía
también aumentan progresivamente como consecuencia del incremento del precio de
venta de la energía, compensando además la depreciación anual del dinero del 3 % (tasa
de interés). En este análisis simplificado, se supone que toda la inversión se realiza en el
año 0, el año en que se construye el parque, así, en el año 0 aparecen los -84.45 M€ de
inversión total, en el año 1 ya hay algunos ingresos netos, y así hasta llegar al año 25 en
el que se termina con el VAN de la instalación.
88
Fig. 65 Flujo de caja anual Caso 2.
Además, a partir de la representación del flujo de caja acumulado del parque (Fig. 66),
se observa que el periodo de amortización es 5 años, es decir, periodo en el que el flujo
de caja acumulado pasa de negativo a positivo, y por tanto, se empieza a amortizar la
inversión, teniendo beneficios constantes en los 21 años restantes de vida de la
instalación.
Fig. 66. Flujo de caja acumulado Caso 2.
89
Obviamente, si se aumenta la distancia entre filas de turbinas, se reducirán las pérdidas
debido a las estelas y, por tanto, aumentaría la cantidad de energía generada, a pesar de
que se incremente la inversión debido a una mayor longitud de las conexiones
eléctricas.
En la Tabla 18 se pueden ver los resultados de esta hipotética solución.
Tabla 18. Segunda mejor solución para el Caso 2 con 25 turbinas al tresbolillo.
Datos de la segunda mejor solución Caso 2 con 25 turbinas
Distancia entre turbinas de la misma hilera (m) 383
Distancia entre hileras (m) 920
Ángulo de orientación con respecto al Este 95º
Potencia nominal de la turbina (kW) 1300
Inversión (M€) 84.48
Inversión Turbinas (M€) 32.87
Inversión Obra Civil e infraestructura eléctrica (M€) 45.61
Gastos de operación y mantenimiento en vida útil (M€) 6.1
Energía anual (GWh/año) 88.5
Eficiencia (%) 92
VAN (M€) 260.8
TIR (%) 3.8
Periodo de retorno (años) 5.2
LCOE (€/kWh) 0.054
Fig. 67. Planta del parque en la segunda mejor solución del Caso 2.
90
La cantidad de energía generada será aproximadamente un 5 % mayor que la obtenida
en la solución óptima al reducirse, casi las pérdidas por estela, obteniéndose una
eficiencia del 92 % frente al 90.5 % de la solución óptima. En cambio el VAN que se
obtiene es menor: 260.8 M€ frente a los 261 M€ de la solución óptima, ya que el
incremento en la distancia entre aerogeneradores, supone un aumento de los costes de
instalación eléctrica de 30.000 €, costes que no llegan a compensarse con el aumento del
retorno anual por incremento de energía obtenido.
Con respecto al impacto visual, se va a considerar que el parque se encuentra a 8 km
girado 85º con respecto a la línea costera en la que se encuentra el observador, dando
como resultado las imágenes de la Fig. 68, que corresponden al alzado y planta del
parque. Como se observa, el impacto visual será menor en este caso, al estar el parque
situado a una mayor distancia de la costa que el parque del Caso 1 (8 km frente a los 5
km del Caso 1).
Fig. 68 Impacto visual Caso 2.
91
6.4 Caso 3
En este caso se considera la posibilidad de utilizar varios tipos de turbinas, de forma que
el algoritmo tendrá más flexibilidad a la hora de obtener la configuración óptima del
parque, gestionando esta nueva posibilidad. En concreto, en este caso, además de la
turbina de paso variable de 1.3 MW de potencia ya considerada en los casos anteriores,
se ofrece la posibilidad de utilizar otra de 600 kW de paso fijo, cuyas características se
resumen en la Tabla 19.
Tabla 19. Características técnicas de los aerogeneradores en el Caso 3.
Descripción Máquina 1 Máquina 2
Marca Ecotécnia Bazán – Bonus
Potencia (kW) 600 1300
Alt.buje (min/max) (m) 30/70 50/100
Diámetro rotor (m) 38 62
Coste aerogenerador(€) 400000 1300000
Coste torre (€/m) 1000 1500
Coste cimentación (€) 70000 80000
Curva Potencia (kW)
0 0 0 21.2 49.3 83.2
130.7 202 280.8
361.6 433.7 498.6
548.1 577.3 596 598
599.2 600 600 600
600 600 600 600
600
0 0 0 32.1 91.6 172.5
291.2 439.3 604.3
770.6 928.7 1072
1183 1250 1282
1294 1298 1300
1300 1300 1300
1300 1300 1300
1300
Si, como en los casos anteriores, se ejecuta el algoritmo limitando el número de turbinas
del parque a 25, pero sin limitar la inversión, sería razonable pensar que la solución
óptima debería incorporar las máquinas de mayor potencia, dado que cuanto mayor es la
máquina menor es el coste de adquisición (una máquina de 1200 kW es más económica
que dos de 600 kW de la misma tecnología), y por tanto será menor el coste por kW
generado.
En la Tabla 20 se muestra la cantidad de energía eléctrica producida por los
aerogeneradores tipo 1 y tipo 2 a sus respectivas alturas de torre (90 m para la máquina
tipo 1 y 70 m para la máquina tipo 2).
92
Tabla 20. Energía anual producida por las máquinas 1 y 2.
Viento(m/s) Curvas de potencia (kW) Producción (kWh/año)
Máquina 1 Máquina 2 Máquina 1 Máquina 2
1 0 0 0 0
2 0 0 0 0
3 0 0 0 0
4 21.2 32.1 2632.78 6055.41
5 49.3 91.6 2312.06 5317.75
6 83.2 172.5 2533.96 5828.11
7 130.7 291.2 1776.58 4086.15
8 202 439.3 1177.56 2708.4
9 280.8 604.3 4668.1 10736.63
10 361.6 770.6 3345.67 7695.05
11 433.7 928.7 1394.96 3208.43
12 498.6 1072 3200.33 7360.76
13 548.1 1183 4710.05 10833.13
14 577.3 1250 12590.52 28958.21
15 596 1281 1799.46 4138.76
16 602 1294 2156.56 4960.09
17 601.9 1298 2651.84 6099.24
18 593.4 1299 408.63 939.87
19 571.3 1300 1310.96 3015.21
20 545.6 1300 527.64 1213.58
21 524.7 1300 425.94 979.68
22 510 1300 11.16 25.68
23 500.7 1300 0.31 0.73
24 478.7 1300 0.39 0.91
25 457.7 1300 0.1 0.23
Totales 2012323.63 4628344.35
Como se puede observar, la máquina 2 es de tecnología de paso variable, lo que la hace
más adecuada para ubicaciones donde el viento tenga un rango de variación amplio y
tenga cierta probabilidad de superar valores de 18 m/s (donde la variación del paso de
93
los álabes le permite mantener la potencia de salida constante en su valor nominal). La
máquina 1 es de paso fijo y está diseñada para optimizar su rendimiento con vientos
entre 15 y 18 m/s, entrando en pérdidas cuando la velocidad del viento supera estos
valores (haciendo que la potencia de salida sea inferior a la nominal).
Partiendo de la solución óptima del Caso 2, se plantea cambiar, total o parcialmente, el
tipo de máquinas por otras más económicas, de menor potencia (Maquina 1),
concentrando un hipotético reajuste de la inversión en el paquete de adquisición de
turbinas. La contrapartida negativa sería una reducción de la producción anual del
parque.
En este caso, el algoritmo propuesto devolverá además el rango de potencia en el que
sería conveniente instalar las turbinas para llegar al óptimo. Los resultados de este
nuevo caso se presentan en la Tabla 21 y en la Figura 69.
Tabla 21. Mejor solución Caso 3 con 25 turbinas de distinta potencia al tresbolillo.
Datos de la mejor solución Caso 3 con 25 turbinas
Distancia entre turbinas de la misma hilera (m) 325
Distancia entre hileras (m) 772
Ángulo de orientación con respecto al Este 100º
Potencia nominal media de las turbina (kW) 1000
Inversión (M€) 70.21
Inversión Turbinas (M€) 28.79
Inversión Obra Civil e infraestructura eléctrica (M€) 41.42
Gastos de operación y mantenimiento en vida útil (M€) 5
Energía anual (GWh/año) 73.9
Eficiencia (%) 93.4
VAN (M€) 270.02
TIR (%) 4.9
Periodo de retorno (años) 4
LCOE (€/kWh) 0.048
94
Fig. 69 Planta del parque en la mejor solución Caso 3.
Tras la ejecutar 10 veces el algoritmo, se comprueba que la potencia óptima de las
turbinas se encuentra en torno a 1 MW, encontrándose que la solución óptima se obtiene
con 13 máquinas de tipo 2 (en Fig. 69 punto verde de mayor tamaño, en relación a su
mayor diámetro del rotor con respecto a la máquina de tipo 1) y 12 máquinas del tipo 1,
siendo la potencia total media del parque de 1 MW. Esta configuración conseguiría un
mayor aprovechamiento de la capacidad de inversión disponible, y es claramente
superior a la solución óptima obtenida en el Caso 2 en cuanto a retorno (ingresos) y por
tanto a VAN (de 261 M€ a 270.02 M€).
A pesar de que la turbina 1 es de menor potencia, la distribución de velocidades
presenta frecuencias altas dentro el rango de funcionamiento nominal de la turbina 1,
presentando dicha turbina una eficiencia del 90 %. Esta situación, unida a la menor
inversión necesaria, llevan a alcanzar un VAN de aproximadamente 9 M€ superior al de
la solución óptima del Caso 2.
Otros parámetros económicos importantes a tener en cuenta serán el TIR que resulta del
4.9 % y el LCOE que resulta 0.048 €/kWh. La tasa de interés utilizada del 3 %, es
decir, es menor que el TIR obtenido, por tanto el proyecto da una rentabilidad mayor
que la rentabilidad mínima requerida. El TIR de este caso es mayor que el de la
solución óptima del Caso 2 (4.9 % frente al 4.3 %) debido a una menor inversión inicial
en el Caso 3 (70.27 M€ frente a los 84.45 M€ del Caso2). Por otro lado, en este caso se
ha supuesto que el precio de venta de la energía será de 0.08 €/kWh siendo este valor
superior al LCOE obtenido, por tanto, el precio de venta de la energía utilizado hace que
el proyecto sea rentable.
En la Fig. 70 se ha representado el flujo de caja anual, observándose un progresivo
incremento en los costes de operación y mantenimiento (O&M) con el paso del tiempo
debido al deterioro de las instalaciones. A pesar de este aumento de los costes de O&M,
el flujo neto de caja anual sigue aumentando, ya que los ingresos por venta de energía
también aumentan progresivamente como consecuencia del incremento del precio de
venta de la energía, compensando además la depreciación anual del dinero del 3 % (tasa
de interés).
95
En este análisis simplificado, se supone que toda la inversión se realiza en el año 0, el
año en que se construye el parque, así, en el año 0 aparecen los -70.21 M€ de inversión
total, en el año 1 ya hay algunos ingresos neto, y así hasta llegar al año 25 en el que se
termina con el VAN de la instalación, en este caso de 270.02 M€.
Fig. 70 Flujo de caja anual Caso 3.
A partir de la representación del flujo de caja acumulado del parque (Fig. 71), se
observa que el periodo de amortización es 4 años, es decir, periodo en el que el flujo de
caja acumulado pasa de negativo a positivo, y por tanto, se empieza a amortizar la
inversión, teniendo beneficios constantes en los 22 años restantes de vida de la
instalación. El periodo de amortización de este caso es menor que el del Caso 2 (4 años
frente a los 5 años del Caso 2) debido a que en el Caso 2 existe una menor inversión
inicial (70.21 M€ frente a los 84.45 M€ del Caso2) para el mismo periodo de vida útil
de la instalación (25 años), compensando además la disminución en los ingresos por
venta de energía en el Caso 3 debido a la menor cantidad de energía anual generada
(73.9 GWh/año frente a los 88.25 GWh/año del Caso 2), como consecuencia de la
instalación de 12 turbinas de menor potencia.
Fig. 71. Flujo de caja acumulado Caso 3.
96
Con respecto al impacto visual, se va a considerar que el parque se encuentra a 12 km
girado 100º con respecto a la línea costera en la que se encuentra el observador, dando
como resultado las imágenes de la Fig. 72, que corresponden al alzado y planta del
parque. Como se observa, el impacto visual será menor en este caso, al estar el parque
situado a una mayor distancia de la costa que el parque del Caso 2 (12 km frente a los 8
km del Caso 2). En este caso y en los siguientes en los que se instalan 2 tipos de
máquinas, en la representación del alzado del parque se considera que el impacto no
variará considerablemente entre el punto del parque más cercano a la costa y el más
lejano a la misma, tomándose como distancia a la costa el punto central del parque.
Además se va a considerar un impacto visual similar para ambos tipos de máquinas,
considerando despreciable la diferencia de altura entre ambas turbinas frente a los
aproximadamente 100 m de altura totales de la máquina.
Fig. 72 Impacto visual Caso 3.
97
6.5 Caso 4
Al caso 3 se le va a añadir la posibilidad de que el viento pueda provenir de cualquier
dirección. En este caso concreto se considera que la dirección del viento puede
describirse adecuadamente mediante una rosa de los vientos de ocho direcciones y que
la dirección de procedencia del viento está uniformemente distribuida en las ocho
direcciones del espacio. Es decir, se considera que la probabilidad de que el viento
proceda de una cualquiera de las ocho direcciones de la rosa consideradas son de
100/8 = 12.5 %.
En los casos anteriores ha podido verse cómo la presencia de un viento con una
dirección predominante conduce a una configuración óptima del parque con los
aerogeneradores formando una hilera perpendicular a la dirección del viento dominante.
Esta disposición de las turbinas es la que maximiza la producción de energía del parque
(retorno) al evitar las pérdidas en la generación por el efecto de las estelas.
Cuando, como en este caso, se considera que el viento puede proceder de cualquier
dirección, la disposición alineada de las turbinas en una hilera se entiende que no es
muy eficiente, ya que cuando la dirección del viento se alinee con la hilera de turbinas,
las pérdidas de producción del parque por efecto de las estelas serán considerables. Es
fácil ver que la solución óptima, en un caso con viento multidireccional como el que se
considera, obligará a disponer las turbinas separadas unas de otras en todas las
direcciones. Esta dispersión de los aerogeneradores permitirá reducir las pérdidas de
producción por efecto de las estelas. Pero al aumentar la distancia entre turbinas,
aumentará también la longitud de la red eléctrica interna de distribución, lo que
repercutirá en un incremento de la inversión inicial necesaria. Esto hace que la solución
óptima será la que consiga el equilibrio entre la reducción de las pérdidas por efecto
estela separación y la reducción de los costes de instalación eléctrica.
Finalmente, las torres se instalarán a la máxima altura admisible, a 70 y 100 m
respectivamente para las turbinas 1 y 2, todo ello a fin de reforzar la producción anual
de energía. Los resultados de este caso se recogen en la tabla 22 y Fig. 73, donde se
pone de manifiesto como las ubicaciones de las turbinas están ahora más separadas que
en los casos anteriores, fruto de la consideración del efecto de las estelas.
Tabla 22. Mejor solución para el Caso 4 con 25 turbinas de distinta potencia
y viento multidireccional.
Datos de la mejor solución Caso 4
Distancia entre turbinas de la misma hilera (m) 392
Distancia entre hileras (m) 780
Ángulo de orientación con respecto al Este 0º
Potencia nominal media de las turbina (kW) 1000
Inversión (M€) 70.41
Inversión Turbinas (M€) 28.79
Inversión Obra Civil e infraestructura eléctrica (M€) 41.62
Gastos de operación y mantenimiento en vida útil (M€) 5
Energía anual (GWh/año) 57.72
98
Eficiencia (%) 88
VAN (M€) 252.77
TIR (%) 4.8
Periodo de retorno (años) 5
LCOE (€/kWh) 0.057
Fig. 73 Planta del parque en la mejor solución Caso 4.
Se comprueba que los costes de la instalación eléctrica se incrementan en 201000 € con
respecto a los del Caso 3, aumento imputable a la mayor longitud de la instalación
eléctrica debido a la mayor separación, tanto longitudinal como transversal, entre
turbinas para evitar en la medida de lo posible las pérdidas por estela.
Como consecuencia del viento multidireccional y la imposibilidad de orientar el parque
en torno a una dirección preferente, la producción de energía anual desciende
notablemente con respecto a la del Caso 3 pasando de 73.9 GWh/año a 57.72 GWh/año,
incrementándose las pérdidas por estela ya las máquinas resultan alineadas con alguna
de las ocho direcciones del viento consideradas, disminuyendo la eficiencia del parque
en un 6 % con respecto al Caso 3 (88 % frente al 93.4 % del Caso 3).
Además, esta disminución de la producción junto con el incremento de la inversión,
hace que el VAN decrezca hasta los 252.77 M€, frente a los 270.02 M€ del caso 3, lo
que supone una disminución 2 %.
Otros parámetros económicos importantes a tener en cuenta serán el TIR que resulta del
4.8 % y el LCOE que resulta 0.057 €/kWh. La tasa de interés utilizada del 3 %, es
decir, es menor que el TIR obtenido, por tanto el proyecto da una rentabilidad mayor
que la rentabilidad mínima requerida. Por otro lado, en este caso se comprueba que el
LCOE es mayor que el obtenido en el Caso 3 (0.057 €/kWh frente a los 0.048 €/kWh
del Caso 3) ya que, para unos costes de la instalación similares, la energía anual
99
producida en este caso es menor a la del Caso 3, lo que supone que aumente el precio de
venta de la energía para que la instalación sea rentable.
En este caso se ha supuesto que el precio de venta de la energía será de 0.08 €/kWh
siendo este valor superior al LCOE obtenido, por tanto, el proyecto será rentable.
En la Fig. 74 y la Fig. 75 se han representado el flujo de caja anual y el flujo de caja
acumulado.
Fig. 74 Flujo de caja anual Caso 4.
A partir de la representación del flujo de caja acumulado del parque (Fig. 75), se
observa que el periodo de amortización es 5 años, teniendo beneficios constantes en los
21 años restantes de vida de la instalación. El periodo de amortización de este caso es
mayor que el del Caso 3 (5 años frente a los 4 años del Caso 3) debido a que en este
caso existe una mayor inversión inicial y sobretodo una disminución en los ingresos por
venta de energía debido a la menor cantidad de energía anual generada (252.77
GWh/año frente a los 270.02 GWh/año del Caso 3), consecuencia directa de las
pérdidas por estela.
Fig. 75 Flujo de caja acumulado Caso 4.
100
Con respecto al impacto visual, se va a considerar que el parque se encuentra a 16 km
en paralelo a la línea costera en la que se encuentra el observador, dando como resultado
las imágenes de la Fig. 76, que corresponden al alzado y planta del parque. Como se
observa, el impacto visual será menor en este caso, al estar el parque situado a una
mayor distancia de la costa que el parque del Caso 3 (16 km frente a los 12 km del Caso
3), además ciertas turbinas dejaran de verse al estar solapadas por las turbinas de las
primeras filas.
Fig. 76 Impacto visual Caso 4.
En este caso, aunque el observador se situara desplazado a una distancia considerable
con respecto al centro del parque, a simple vista no se apreciarían las turbinas traseras,
es decir, se verían solapadas al igual que se verían cuando el observador se sitúa en el
centro del parque, siendo consecuencia directa de la gran distancia del parque con
respecto a la línea costera (16 km).
101
6.6 Caso 5
En este caso se va a considerar una rosa de los vientos diferente a la utilizada en los
casos 1, 2 y 3, con la intención de comprobar la capacidad del algoritmo de ajustarse a
estas nuevas frecuencias de velocidad y direcciones de viento, concretamente
corresponde a la Estación Carrizal, Chile.
La distribución de velocidad no siempre se aproxima adecuadamente mediante la
función de distribución de Weibull, como ocurre en este caso (Fig. 77)
Fig. 77 Distribución de velocidad y Weibull Caso 5.
Por tanto, en este caso para el cálculo de la energía anual producida, se utilizarán las
probabilidades por velocidad mostradas en la Tabla 23.
Tabla 23. Probabilidades por velocidad Caso 5.
Velocidad (m/s) Probabilidad Velocidad (m/s) Probabilidad
1 0.1513 10 0.0136
2 0.1348 11 0.0069
3 0.1639 12 0.0025
4 0.1833 13 0.0004
5 0.1457 14 0.0002
6 0.0906 15 0.000
7 0.0549 16 0.000
8 0.0321 17 0.000
9 0.0198 18 0.000
102
En la tabla 24 y la Fig. 78 se muestran los resultados de la mejor solución obtenida en
este caso, considerando los mismos datos iniciales del caso 3, exceptuando los datos de
viento.
Tabla 24. Mejor solución Caso 5 con 25 turbinas de distinta potencia (tresbolillo).
Datos de la mejor solución Caso 5
Distancia entre turbinas de la misma hilera (m) 295
Distancia entre hileras (m) 680
Ángulo de orientación con respecto al Este -7º
Potencia nominal media de las turbina (kW) 900
Inversión (M€) 68.44
Inversión Turbinas (M€) 28.3
Inversión Obra Civil e infraestructura eléctrica (M€) 40.14
Gastos de operación y mantenimiento en vida útil (M€) 5
Energía anual (GWh/año) 89.53
Eficiencia (%) 93.8
VAN (M€) 273.88
TIR (%) 5.1
Periodo de retorno (años) 4
LCOE (€/kWh) 0.045
Fig. 78 Planta del parque en la mejor solución Caso 5.
Tras la ejecutar 15 veces el algoritmo, se comprueba que la potencia óptima de las
turbinas se encuentra en torno a 900 kW, encontrándose que la solución óptima se
obtiene con 14 máquinas de tipo 1 y 11 máquinas del tipo 2. Esta configuración
conseguiría un mayor aprovechamiento de la capacidad de inversión disponible, y es
103
claramente superior a la solución obtenida en el Caso 3 en cuanto a ingresos y, por tanto
a VAN (de 270.02 M€ a 273.88 M€), obteniéndose aproximadamente 4 M€ más de
ingresos. Este resultado es consecuencia de la menor inversión en obra civil (14
máquinas tipo 1 en vez de 12) y la disminución de la longitud de la instalación eléctrica
debido a la reducción de las distancias entre turbinas, pasando 41.42 M€ a 40.14 M€ en
la inversión en obra civil. En cambio, este aumento se debe principalmente a que la
nueva localización elegida (Estación Carrizal, Chile) dispone de un mejor recurso
eólico, pasando de una producción de 73.9 GWh/año a 89.53 GWh/año.
Como se ya se ha comentado en los casos anteriores, otros parámetros económicos
importantes a tener en cuenta serán el TIR que resulta del 5.1 % y el LCOE que resulta
0.045 €/kWh. La tasa de interés utilizada del 3 %, es decir, es menor que el TIR
obtenido, por tanto el proyecto da una rentabilidad mayor que la rentabilidad mínima
requerida con un margen del 2.1 %. El TIR de este caso es mayor que el de la solución
óptima del Caso 3 (5.1 % frente al 4.3 %) debido a una menor inversión inicial (68.4
M€ frente a los 70.27 M€ del Caso 3). Por otro lado, en este caso se ha supuesto que el
precio de venta de la energía será de 0.08 €/kWh siendo este valor superior al LCOE
obtenido, por tanto, el precio de venta de la energía utilizado hace que el proyecto sea
rentable. Se comprueba que el LCOE de este caso es menor que el obtenido para el Caso
4 (0.045 €/kWh frente a los 0.057 €/kWh del Caso 4) debido a un mejor recurso eólico y
por tanto mayor cantidad de energía generada, lo que supone que en este caso el
proyecto será rentable para un precio de venta de la energía menor.
En la Fig. 79 se ha representado el flujo de caja anual, observándose un progresivo
incremento en los costes de operación y mantenimiento (O&M) con el paso del tiempo
debido al deterioro de las instalaciones. A pesar de este aumento de los costes de O&M,
el flujo neto de caja anual sigue aumentando, ya que los ingresos por venta de energía
también aumentan progresivamente como consecuencia del incremento del precio de
venta de la energía, compensando además la depreciación anual del dinero del 3 % (tasa
de interés).
Se ha supuesto que toda la inversión se realiza en el año 0, año en que se construye el
parque, así, en el año 0 aparecen los -68.44 M€ de inversión total, en el año 1 ya hay
algunos ingresos netos, y así hasta llegar al año 25 en el que se termina con el VAN de
la instalación, en este caso de 273.88 M€.
Fig. 79 Flujo de caja anual Caso 5.
104
A partir de la representación del flujo de caja anual se ha representado el flujo de caja
acumulado del parque (Fig. 80), observándose que el periodo de amortización es 4 años,
es decir, periodo en el que el flujo de caja acumulado pasa de negativo a positivo, y por
tanto, se empieza a amortizar la inversión, teniendo beneficios constantes en los 22 años
restantes de vida de la instalación. El periodo de amortización de este caso es menor que
el del Caso 4 (4 años frente a los 5 años del Caso 4) debido a que en el Caso 2 existe
una menor inversión inicial (68.44 M€ frente a los 70.41 M€ del Caso 4) para el mismo
periodo de vida útil de la instalación (25 años), existiendo además en este caso mayores
ingresos por venta de energía debido a la mayor cantidad de energía anual generada
(89.53 GWh/año frente a los 65.72 GWh/año del Caso 4).
Fig. 80 Flujo de caja acumulado Caso 5.
Con respecto al impacto visual, se va a considerar que el parque se encuentra a 4.5 km
girado -7º con respecto a la línea costera en la que se encuentra el observador, dando
como resultado las imágenes de la Fig. 81, que corresponden al alzado y planta del
parque. Como se observa, el impacto visual será considerable en comparación con el
impacto visual del Caso 4, al estar el parque situado a menor distancia de la costa que
el parque del Caso 4 (4.5 km frente a los 16 km del Caso 4) y no existir solapamiento
entre turbinas.
105
Fig. 81 Impacto visual Caso 5.
6.7 Análisis de sensibilidad
En los siguientes apartados se va a analizar la influencia que la vida útil de la
instalación, la tasa de interés y el precio de la energía eléctrica tienen sobre la
configuración óptima del parque eólico para un escenario dado. Los valores utilizados
para este análisis de sensibilidad se resumen en la Tabla 25.
Tabla 25. Datos análisis sensibilidad.
Parámetro Valor
Vida de la inversión 25 años
Precio kWh (€/kWh) 0.08
Tasa de interés (%) 3
Incremento anual del precio del kWh (%) 3
106
6.7.1 Sensibilidad al periodo de vida útil de la instalación
Utilizando el Caso 3 como base y manteniendo el resto de valores constantes, se ha
resuelto el caso empleando diversos valores de vida de la inversión dentro del rango de
2 a 25 años, encontrándose en todos los casos con un flujo de caja acumulado con la
morfología mostrada en la Fig. 82.
Se comprueba que el VAN crece con el tiempo de vida útil de la instalación. Este
comportamiento puede explicarse por el simple hecho de que cuanto más se alarga la
vida útil en producción del parque, más años de retorno con beneficios se acumulan en
el VAN.
Fig. 82 Evolución del VAN en función del tiempo de vida de la instalación.
6.7.2 Sensibilidad a la tasa de interés
Se ha resuelto el Caso 2 empleando diversos valores de la tasa de interés anual,
cubriendo el rango de valores comprendido entre el 1% y el 25%. La Fig. 83 muestra la
evolución del VAN resultante de la inversión al ir variando la tasa de interés.
0 5 10 15 20 25 300
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10x 10
8 FLUJO DE CAJA ACUMULADO
Vida de la inversión (años)
VA
N (
€)
107
Fig. 83 Evolución del VAN de la inversión con respecto a la tasa de interés anual
Como puede verse, el VAN de la instalación eólica se va reduciendo de forma
aproximadamente hiperbólica con la tasa de interés. Esta evolución se debe a que cuanto
mayor sea la tasa de interés anual, más se reducirán los retornos actualizados de cada
uno de los años de explotación de la inversión, lo que reducirá el valor acumulado en el
VAN.
6.7.3 Sensibilidad al precio de la energía
En este apartado se va a analizar la influencia del precio de la energía en la solución
óptima, explorando el rango precios comprendido entre 0.04 €/kWh y 0.28 €/kWh.
La configuración de la solución óptima permanece inalterable, encontrándose en el
VAN las únicas variaciones, tal y como se muestra en la Fig. 84.
Fig. 84 Evolución del VAN de la inversión con respecto al precio de la energía.
0 5 10 15 20 251.05
1.06
1.07
1.08
1.09
1.1
1.11x 10
9
Tasa de interés(%)
VA
N (
€)
108
Como puede verse, el VAN del parque crece de forma casi lineal con el precio de venta
de la energía eléctrica, este comportamiento puede explicarse por el simple hecho de
que cuanto mayor sea el precio de venta da la energía, mayor será el retorno anual que
se acumula en el VAN.
A modo de resumen de este análisis de sensibilidad, puede decirse que, dentro de los
rangos de valores analizados, la solución de la configuración óptima permanece
inalterable. Por otra parte, la variación del VAN de la inversión resulta creciente y casi
lineal con la vida útil en servicio de la instalación y con el precio de venta de la energía
eléctrica (a más vida útil o precio de la energía, más VAN) y decreciente, de forma
hiperbólica, con la tasa de interés anual (cuanto mayor es la tasa de interés menos VAN
resulta).
Un comportamiento similar resulta al analizar la incidencia del precio de la energía y
tasa de interés en el periodo de amortización de la inversión en el parque eólico.
Conforme aumenta el precio de venta de la energía producida se reduce el periodo de
amortización de la inversión, ya que al retornar más flujo de caja anualmente, la
inversión se amortiza más rápidamente. Por el contrario, al aumentar la tasa de interés
anual, el retorno anual disminuye, lo que aumenta el periodo de amortización de la
inversión.
6.8 Robustez del algoritmo
En este apartado se ha resuelto el Caso 3 un total de 30 veces consecutivas, al objeto de
comprobar el grado de efectividad del algoritmo a la hora de encontrar la solución
óptima. En el Caso 3 se analizaba un escenario en el que se consideraba la presencia de
turbinas de diferente potencia. En la Fig. 85 se muestra el VAN obtenido en cada una de las veces que se ha ejecutado
el Caso 3.
Fig. 85 VAN de la solución obtenida en 20 ejecuciones consecutivas del algoritmo
para el Caso 3.
109
Se observa que en 18 ocasiones de las 20 totales se llega a la misma solución óptima, lo
que supone un 90 % de veces. En dos de las veinte ocasiones (10 % del total de casos)
el algoritmo ha encontrado una solución con un configuración levemente peor, con
mayor inversión inicial debido al incremento de longitud de la instalación eléctrica al
estar los aerogeneradores más separados unos de otros, y no verse recompensado este
coste por el aumento de la energía producida debido a la reducción de pérdidas por
estela.
Es importante poner de manifiesto que los resultados obtenidos dependen en gran
medida del conjunto de parámetros que configuran el algoritmo, por lo que no sólo se
analiza la capacidad del algoritmo de encontrar la solución óptima del problema sino de
las garantías que proporcionan el conjunto de valores elegidos.
Para poner en relieve la influencia del valor de los parámetros de configuración del
algoritmo, se ha realizado de nuevo la misma serie de treinta resoluciones consecutivas
del Caso 3, modificando únicamente las probabilidades de cruce y mutación. La
probabilidad de cruce pasará de 0.7 a 0.4, y la probabilidad de mutación de 0.3 a 0.6
Como ya se comentó en el Capítulo 4, el uso de la mutación debe ser moderado, ya que
un uso intensivo del operador equivaldría a una búsqueda aleatoria. Esta circunstancia
se pone de manifiesto en el resultado mostrado en la Fig. 86.
Fig. 86 VAN de la solución obtenida en 20 ejecuciones consecutivas del algoritmo
tras cambiar las probabilidades de cruce y mutación.
Como se observa, como consecuencia de este cambio en la parametrización del
algoritmo, su comportamiento se modifica de forma sustancial, haciéndose ahora menos
eficiente en cuanto a garantizar la obtención de la solución óptima del parque. Como
consecuencia de haber modificado las probabilidades de cruce y mutación, sólo en tres
ocasiones (15 % respecto del total de casos) se ha obtenido la solución correspondiente
a la configuración óptima del parque. La explicación a este deterioro en el
funcionamiento del algoritmo radica en que se utilizado una probabilidad de mutación
excesivamente alta, lo que conduce a una búsqueda aleatoria.
110
A pesar de la degradación del funcionamiento del algoritmo, debe notarse que la peor
solución, que sólo se produce una vez de las veinte (5 % del total de casos), presenta un
VAN de 854.01 M€ frente a los 854.25 M€ de la solución óptima. Es decir, que la peor
de todas las soluciones obtenidas presenta un VAN que es tan sólo un 1 % inferior a la
solución óptima.
111
Referencias
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http://europa.eu.int/coo/of/white/index_en.htm
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112
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