Jorge Navarro, investigador del CIEMAT?La predicción del viento marcará el futuro de la eólica?

Las eléctricas danesas ya están trabajando con modelos de predicción de viento en tiempo real que, en algunos casos, alcanzan una fiabilidad del 98%, lo que ha posibilitado que la producción eólica en Dinamarca suponga el 20% de la electricidad producida en el país, explica el investigador

Para Jorge Navarro, científico del Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT), la exposición de este ejemplo es el preámbulo de una afirmación expresada desde el convencimiento científico. "La única herramienta que posibilita esto" –asegura refiriéndose a la experiencia danesa- "son los modelos de predicción".

- ¿Tan importantes son?
Los sistemas de medición de viento, de predicción de potencia para parques eólicos son fundamentales. De hecho, ahora mismo se está trabajando en un proyecto a nivel europeo al que se ha llamado ANEMOS y que esperamos que esté terminado en 2005 y se divulgue a lo largo de 2006.

- ¿Qué es y quién participa en ANEMOS?
Se han unido varias instituciones europeas para unificar criterios sobre los modelos de predicción de viento que existen en países como España, Alemania, Dinamarca, Inglaterra o Grecia. Hay unos modelos estadísticos, otros dinámicos que se basan en la climatología para resolver la ecuación física del movimiento atmosférico, y un tercer grupo que combinan los anteriores. Lo que se pretende es examinarlos y ver cuál es su resultado en diferentes parques eólicos de Europa.

- ¿Se intenta crear un modelo común aprovechando experiencias particulares?
En un principio se intentó que cada uno de los organismos pusiera a disposición del resto el código de sus programas para mejorarlos y obtener un modelo común, pero este objetivo es complicado porque nadie quiere ceder unos códigos que han costado años de investigación.

- Entonces, ¿cómo se puede desarrollar ANEMOS?
Lo que se está haciendo es que cada organismo muestre el funcionamiento de su modelo en diferentes emplazamientos. Así se experimentan con todos bajo los mismos parámetros, se analizan los resultados y se determina qué productos funcionan mejor. A partir de ese momento es cuestión de mejorarlos.

- ¿Cuál sería su utilidad?
En mi opinión, la opción podría ser crear una plataforma en la que se integren todos los productos y que permita comunicar unos modelos con otros. Así, con un software común de salida el productor tendría una mejor predicción y podría optimizar la producción
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- Modelos de predicción estadísticos y dinámicos. ¿Cuáles son las diferencias?
El modelo estadístico trabaja con bases históricas de datos y las relaciona. A partir de esa información elabora una predicción. El modelo dinámico resuelve las ecuaciones del movimiento de la atmósfera para predecir las variables meteorológicas en un área concreta.

- ¿Qué modelo está utilizando actualmente el CIEMAT?
Nos decidimos por el MM5, un modelo americano que tiene varias ventajas. Es gratuito, se descarga desde Internet y los datos climatológicos que necesitas están en la red, no tienes que comprarlos. Además, hay científicos en Estados Unidos que se dedican a mejorarlo y hacen públicas las novedades al tiempo que resuelven las dudas que te puedan surgir. Otro aspecto importante es que no se trata de un modelo hidrostático.

- ¿Y eso que implica?
Cuando, por ejemplo, trabajamos con el modelo HIRLAM uno de los problemas que nos encontramos es que los datos meteorológicos de los que dispones están a diferentes niveles de presión. Los modelos no hidrostáticos te permiten calcular las variables meteorológicas a la altura que necesites, no a niveles de presión. Supongamos que el buje de un aerogenerador está a 40 metros de altura, con un modelo de este tipo podemos predecir el viento a esa altura que es la que nos interesa. Con los hidrostáticos no, porque la primera capa de datos está muy por encima de esa altitud, aproximadamente a un kilómetro.

- ¿Se ha probado el MM5?
Se ha aplicado en dos emplazamientos. En el CEDER, el Centro Experimental que el CIEMAT tiene en Soria, que presenta una complejidad topográfica media, y en el Parque de El Perdón, en Navarra, donde las condiciones del terreno son mucho más complicadas al estar situado en una colina con una extensión y longitud no muy grande. Suponíamos, como así ha sido, que el modelo no iba a ser capaz de reproducir al cien por cien la topografía real del emplazamiento.

- ¿Cuáles son los resultados obtenidos en el CEDER?
En un emplazamiento como este, con una pendiente suave, la aplicación del modelo da buenos resultados, ya que el MM5 te permite tener un dato cada kilómetro. De esta manera, la información de salida, de la que parte el modelo para hacer la predicción, es bastante fiable.

- ¿Y en El Perdón?
El problema que nos encontramos es que el modelo no es capaz de reproducir una topografía tan compleja como la de El Perdón, y las salidas que da son peores. Asi, a la complejidad de resolver las ecuaciones que determinan el comportamiento de la atmósfera se une ese error asociado. Otras de las dificultades es que al disponer de información cada kilómetro puede suceder que alguno de los puntos de esa malla esté a sotavento, si no te das cuentas de ello predices una velocidad media menor de la real.

- Los datos topográficos son esenciales. ¿Cuáles otros hay que tener en cuenta para mejorar la producción?
La producción depende de variables meteorológicas como la velocidad y la densidad del viento. La densidad se obtiene conociendo la temperatura y la presión. Son los tres elementos fundamentales, aunque hay más variables que pueden afectar. Cuanto más amplia sea la base histórica de datos que uses mejor será el resultado.

- Es decir, que también son necesarios los modelos estadísticos.
Cuantos más datos históricos tengas sobre un emplazamiento mucho mejor. A partir de esa información se hace una estadística y aplicando tu modelo comienzas a predecir. Actualmente el alcance de la predicción es de 48 horas, el objetivo es llegar a las 72. Ese es el reto. El proyecto ANEMOS, por ejemplo, tiene previsto trabajar con los datos del Centro de Predicción Europeo, que puede tener un alcance incluso mayor a los siete días.

- ¿Un promotor eólico que utilice un modelo de predicción en cuánto puede aumentar la producción?
Lo que está claro es que la diferencia entre utilizar o no la predicción se traducirá en euros. Un modelo que, por ejemplo, indique que va a haber calma, rara vez se va a equivocar. Lo que te está diciendo es que puedes aprovechar ese momento sin viento para realizar el mantenimiento de las máquinas, lo cual mejorará la producción. Hablar de un dato concreto es complicado, pero se puede aventurar que la mejora será superior a un 20 % si se tienen en cuenta determinadas herramientas estadísticas durante las primeras 4-8 horas. Si, además, se disponen de datos meteorológicos o climatológicos se conseguirá que la mejora se mantenga durante, por ejemplo, las 48 horas para las que se ha realizado la predicción.

- ¿Se rentabilizarán los aerogeneadores, serán más productivos?
Sin duda. Vas a poder programar tus mantenimientos y tener un mayor control del parque. La predicción te va a avisar de cuando se producirán rachas de viento superiores a la velocidad de corte y podrás anticiparte para que las máquinas no sufran daños y tengan una vida útil mayor. Además, podrás ajustar la producción, con lo que rentabilizarás antes la inversión realizada.

- ¿Un promotor puede disponer de un sistema de predicción propia o es muy caro?
El CIEMAT se dedica a la investigación, no comercializa sistemas por lo que no me atrevo a dar un precio. Lo cierto es que en el mercado hay productos que se pueden comprar, lo que sucede es que están pensados a escala nacional o de comunidades autónomas y habría que adaptarlos. Posiblemente sean caros, pero lo que también parece evidente es que la tendencia es abaratar los modelos para que al promotor le resulte rentable comprarlos.

- CASANDRA ha desarrollado su propio modelo. ¿Qué se sabe de él?
Los únicos datos que conozco son los que se presentaron en el Congreso Europeo de Energía Eólica que se celebró en M
adrid el pasado mes de junio, y el resultado que se presentó es sorprendente. Ahora bien, puedes haber elegido el mejor día y la mejor situación y lo que hay que saber es cómo se comporta el modelo de predicción en la situación más favorable y la más desfavorable. Lo que espero es poder leer alguna publicación a nivel científico que explique los entresijos del sistema.

- ¿Demasiado secretismo?
A nivel científico pienso que no hay recelos, hay diferentes líneas de investigación y se pueden unificar criterios. Desde un punto de vista comercial sí existe secretismo. El juego es otro. Si se aprueba la nueva ley que penalizaría las desviaciones en la producción prevista de energía eólica los modelos de predicción de viento no sólo van a ser necesarios sino que se pueden convertir en un negocio muy rentable.

- ¿Los promotores creen en los modelos de predicción de viento?
La predicción de viento ya es rentable en cuanto a tener un mayor control de los sistemas y mantenimiento de los parques eólicos, pero creo que por el momento los promotores no le ven la rentabilidad económica. Lo que les afecta es cuánto dinero ganan o pierden. El verdadero valor de los modelos de predicción se apreciará cuando se liberalice el mercado.

- Si se liberaliza el mercado y se extiende el uso de los modelos de predicción de viento es probable que aumente la producción. ¿El sistema podrá absorber más electricidad?
El último informe de la Plataforma Empresarial Eólica indica que el 5 % de la electricidad que se produce en España procede de la energía eólica. Si ese porcentaje aumenta habrá que esperar para saber si Red Eléctrica tiene capacidad para asumirlo. A día de hoy es una incógnita.

Más Información
www.ciemat.es

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