Ingeniero Civil Elctricista / La necesidad de incrementar el aporte de las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) dentro del diseño de la matriz energética nacional es cada vez mayor. Este hecho se refleja, particularmente, en el notable aumento del número de centrales que utilizan el recurso eólico. Sin embargo, para su integración en los sistemas interconectados se requiere conocer de antemano el nivel de generación que se puede alcanzar. En este contexto, surge la necesidad de contar con herramientas que sean capaces de predecir el comportamiento aleatorio de la velocidad del viento con un cierto grado de confiabilidad, con el fin de prever cuanta energía podrá entregar un aerogenerador al sistema en un instante determinado. Para tratar la problemática descrita, este trabajo presenta el diseño e implementación de un método para realizar predicción de velocidad de viento, el cual incluye agrupamiento de datos, análisis estadístico de series de tiempo y la caracterización de éstas a través de modelos paramétricos variantes en el tiempo, para un horizonte de mediano plazo. El modelo se basa en un método auto-regresivo y es desarrollado utilizando el registro histórico de velocidad de viento, durante el año 1990, en la localidad de Punta Lengua de Vaca, región de Coquimbo. Específicamente, el diseño presentado consiste en un modelo vectorial auto-regresivo con variable externa (V-ARX, Vector Auto Regressive with eXternal input), el cual tiene la particularidad de realizar la predicción de un día completo (24 horas) en un solo paso, a diferencia de los algoritmos utilizados normalmente, que realizan predicciones a un paso considerando horizontes de tan sólo una hora; lo que necesariamente implica que si se quiere conseguir horizontes de tiempo más lejanos, las predicciones deben ser realimentadas en el modelo en un proceso iterativo. Por otra parte, la metodología empleada para elaborar el predictor, hace posible identificar componentes periódicas del viento, tanto diarias como estacionales, facilitando la diferenciación de grupos de datos que presenten comportamientos o tendencias similares, permitiendo la creación de un modelo más certero para cada uno de estos bloques. Con el fin de realizar esta agrupación, se plantea una nueva manera de distinguir patrones estacionales en este tipo de series de tiempo, basándose en la similitud de sus distribuciones de probabilidad. Para ello se propone la divergencia de Kullback-Leibler como medida de diferenciación, y el algoritmo K-means como método de agrupamiento. Finalmente, como medio de validación del diseño propuesto, se implementan dos modelos utilizados actualmente en el ámbito de predicción: el modelo de Referencia de Nielsen y un modelo ARMA-GARCH. Al ser éstos comparados con el modelo V-ARX entregan como resultado que, dependiendo de las distintas métricas de error consideradas, dicho modelo vectorial presenta una mejora en la certeza de las predicciones: de un 6% a un 55% en relación al modelo de Referencia de Nielsen, y de un 2% a un 8% respecto al modelo ARMA-GARCH. Los resultados obtenidos permiten concluir que la manera propuesta para realizar predicción, es mejor que algunos de los métodos usados actualmente, pues reduce el error de estimación y en consecuencia, las predicciones son más cercanas a los valores reales.

En el mundo actual es cada vez más evidente la tendencia de cambiar las fuentes de energías tradicionales por otras que sean más limpias, eficientes, y que además estén al alcance del sector rural. Una de estas alternativas energéticas es la energía eólica, para la cual se utilizan máquinas conocidas como aerogeneradores; los cuales convierten la energía cinética del viento en energía eléctrica. Dado que la velocidad del viento aumenta con la altura, se prefiere que los aerogeneradores se ubiquen a cierta distancia suelo, para lo cual cuentan con estructuras que las posicionan a la altura ideal. Dichas estructuras son típicamente torres esbeltas y deben soportar el peso de los equipos, el empuje del viento a lo largo de la estructura, cargas sísmicas, entre otras; por tal motivo el diseño de estos componentes estructurales debe tener en cuenta todos los factores de diseño para asegurar el correcto funcionamiento del aerogenerador. La presente tesis tiene como objetivo conocer el comportamiento estático y dinámico de un aerogenerador prototipo de 3kW, como una iniciativa de apoyo al sector rural, utilizando simulación numérica por el método de elementos finitos (MEF). Para lograr el objetivo planteado se realizó un estudio previo analítico de los componentes estructurales para poder obtener valores de esfuerzos, desplazamientos y reacciones referenciales, así como un estudio vibratorio de la torre para obtener valores de frecuencias naturales referenciales. Al comparar los valores obtenidos se encontró que los errores porcentuales entre los distintos métodos estuvieron alrededor de 10% Posteriormente se realizaron diversos ensayos en modelos cada vez más complejos hasta llegar a modelos que se asemejaron en gran medida a la estructura del aerogenerador y que también cumplieron los criterios y resultados analíticos. Luego de tener un modelo totalmente validado se procedió a cargar el modelo con distintas combinaciones de carga para evaluar el comportamiento de la estructura bajo diversas condiciones. Después de evaluar los diversos resultados obtenidos se determinó que el mayor problema de la torre se encuentra en la unión entre la torre y cables tensores (factor de seguridad de 1.14); las cuales en caso de fallar comprometerían toda la estructura de la torre. Por lo tanto se propusieron modificaciones para evitar un colapso inmediato en caso alguna de las uniones falle. / Tesis

Las energías renovables constituyen un recurso importante en el mundo ya que no contaminan el ambiente en comparación con los recursos fósiles. En el mundo se cuenta con un gran potencial de fuentes de energía renovables como el agua (energía hidráulica), los desechos (biomasa), aire (energía eólica), entre otros. Sin embargo, el potencial total de estas energías no son aprovechadas debido a factores como costos, falta de lugares idóneos para su implementación y factores que pueden afectar en muchos casos el hábitat de los animales. En el Perú, el potencial teórico de energía eólica es de alrededor de 22 000 MW contra una capacidad instalada de 239 MW, lo cual representa 1 % del total que se podría obtener. Las principales barreras para un mayor aprovechamiento del potencial eólico son los costos y la tecnología. Dado que el potencial de energía eólica y su crecimiento está basado en la altura de las torres de los aerogeneradores, su desarrollo se ve impedido por el transporte y la maquinaria necesaria para su instalación a más de 100 m de altura. Por ello, en el presente trabajo se desarrolla el diseño de un sistema generador de electricidad con una estructura tipo cometa como dispositivo para captar la energía cinética del aire a alturas mayores a 100 m. El diseño cuenta con una cometa que está unida mediante cables a una unidad de control que cuenta con dos motores DC que modifican el perfil de la cometa para controlar su trayectoria. La unidad de control se une también mediante cables a una estación en tierra donde se encuentra un tambor que transmite el movimiento al generador. En la estación en tierra se ubica un motor AC para retornar la cometa una vez que esta haya alcanzado la altura máxima de operación. El generador se conecta a un banco de baterías para almacenar la energía producida. El control de la trayectoria se realiza mediante un control en tiempo real y módulos de posicionamiento, así como sensores de velocidad de viento, sensores de fuerzas, temperatura y voltaje para asegurar la seguridad del sistema. La metodología del diseño propuesto se delimita a partir del estado del arte encontrado. Luego, se definen los conceptos de solución y se evalúa el concepto de solución óptimo. Se realiza también una evaluación de los sensores y actuadores a usar a partir de los requerimientos establecidos, y se define una estrategia de control para la trayectoria en la generación de energía. El resultado final del diseño se muestra en las ilustraciones del documento y planos. / Tesis

Ingeniero Civil Eléctrico / A nivel mundial existe un creciente aumento en la penetración de energías renovables no convencionales, específicamente la energía eólica que representa un 50,9% de la energía producida por este tipo de fuentes a nivel mundial. El caso de Chile no es la excepción debido a que hasta marzo del 2015 la energía eólica representaba un 39,8%(892 MW) de la capacidad instalada de energía renovable no convencional, siendo esta la de mayor participación de este tipo de energía. Debido a lo anterior, y al impacto que generan este tipo de parques tanto en la operación como en el comportamiento dinámico del sistema, cobra importancia los estudios dinámicos que modelen de forma correcta el comportamiento de los parques eólicos. Para poder realizar esto se utilizó un sistema pequeño de 9 barras (IEEE 9 Bus System), al que se le agregó un parque eólico de 100 MW con capacidad para aportar al control primario de frecuencia. El método utilizado para que el parque pudiese aportar al control de la frecuencia consiste en la operación deload de la turbina en conjunto con un control droop . Este último modifica la consigna de potencia entregada al conversor de forma proporcional a las variaciones de la frecuencia, mientras que la operación deload implica la conservación de un margen de reserva de potencia para las distintas turbinas. El estudio dinámico es realizado mediante el software Digsilent en el cual se simulan distintos niveles de agregación de las turbinas del parque eólico de manera de observar tanto el comportamiento dinámico del sistema, como el tiempo que le toma al software simular los distintos casos. Los resultados obtenidos muestran que al simular un mayor número de turbinas en el parque existe un fuerte aumento del tiempo de simulación. El caso donde se simulan la totalidad de las turbinas del parque de forma separada, es 27 veces más lento que el caso en que se simula el parque como una sola gran turbina. Por otro lado, al simular un mayor número de turbinas se observan fenómenos como la desconexión de turbinas que no son capaces de entregar la potencia requerida por el controlador para el aporte a la regulación de la frecuencia. Esto conlleva a que exista una diferencia en el comportamiento de la frecuencia ante los distintos casos y por ende, exista un compromiso entre el tiempo de simulación y la precisión de la simulación.

No description available.

La presente tesis se orienta a la producción limpia de H<SUB>2</SUB> a partir de sistemas de conversión de energía solar y eólica. Se analizan configuraciones de SGRHs (Sistemas de Generación Renovable de Hidrogéno), autónomas y asistidas por red, cuyo objetivo principal es el suministro adecuado de potencia al electrolizador. El modelado, análisis de la dinámica y diseño de control se efectúa aplicando conceptos de sistemas dinámicos híbridos. Para describir apropiadamente la interacción entre variables continuas y discretas típica de tales sistemas se emplea como herramienta matemática el autómata híbrido.

Los elevados costos de producción energética basada en combustibles fósiles, la evidencia de sus efectos sobre los cambios ambientales globales, ha impulsado el estudio, desarrollo e implementación de energías renovables no convencionales (ERNC), a fin de aumentar la capacidad instalada en la red y aprovechar estas fuentes en proyectos de menor escala de los distintos sectores productivos del País. El objetivo de este trabajo es analizar, en forma preliminar, la factibilidad técnico-económica de utilizar generadores eléctricos, basados en energía eólica, para la operación de sistemas de riego tecnificado, evaluando sus costos. Se desarrolló una plataforma computacional, que permite simular la operación de un sistema de riego tecnificado utilizando generadores eólicos y evaluar su rentabilidad económica según el cultivo y la superficie plantada. Hidráulicamente, la herramienta permite evaluar los esquemas de captación y distribución de agua más típicos utilizados en el riego, que incluyen captación subterránea o superficial, bomba de captación y bomba de riego. Eléctricamente, el sistema consta de un aerogenerador, regulador de carga, inversor de corriente (para el uso de bombas de corriente alterna) y un banco de baterías, que permite acumular energía de forma eléctrica, ahorrando un estanque elevado, para acumularla de forma potencial. Con este trabajo se apoya a la Comisión Nacional de Riego en la evaluación de proyectos eólicos, presentados a los concursos de la Ley 18.450, y en la identificación de dificultades, beneficios, variables trascendentales y otros alcances que faciliten la elaboración, por parte de la CNR, de requerimientos para futuros términos de referencia en estudios de este tipo. Se realizó una evaluación teórica de un cultivo de cerezos en la zona de San Javier (VII Región del Maule) para tres tamaños prediales, haciendo un análisis de sensibilidad. Se concluye principalmente que: una mayor seguridad energética implica una mayor inversión inicial en aerogeneradores. La rentabilidad disminuye a medida que la seguridad aumenta. La red eléctrica siempre será más rentable que los generadores eólicos o diesel. A medida que aumenta la superficie plantada, la rentabilidad eólica aumenta, superando la de un generador diesel. La alta inversión inicial en aerogeneradores se ve amortizada por los bajos costos de mantención y nulos costos de operación. A modo general, se concluye que: en zonas extremas, este tipo de energías se hace más atractiva ya que puede ser la única alternativa energética. La variación temporal de generación, es uno de los factores más influyentes en la factibilidad de instalar aerogeneradores en un proyecto de riego tecnificado, ya que el consumo de las bombas es constante en las horas de riego. Los incentivos y subsidios estatales son indispensables para implementar estas tecnologías. Por último, como extensión de este trabajo, se propone desarrollar una simulación basada en energía solar, y como complemento, plantear un modelo de optimización que permita integrar distintas fuentes energéticas para abastecer un sistema de riego tecnificado.

Tomando en cuenta la reciente incorporación de varios parques eólicos al SIC y la naturaleza estocástica de la velocidad del viento, se hace imprescindible contar con una herramienta que sea capaz de pronosticar el nivel de generación en un parque eólico, de manera de facilitar y optimizar la programación diaria manteniendo la calidad de suministro por parte del CDEC; organismo encargado de garantizar la operación de las instalaciones del sector eléctrico en Chile. El objetivo general de este trabajo es desarrollar un predictor de potencia activa para el Parque Eólico Canela para un horizonte máximo de 36 horas, entregándose los resultados no sólo en términos del valor esperado de la predicción, sino también a través de la generación de intervalos del 95% confianza. Para realizar este trabajo, se han analizado datos históricos de velocidad de viento y potencia activa del Parque Eólico Canela provistos por ENDESA ECO, así como predicciones diarias de velocidad de viento provistas por la DGAC. Los datos han sido tomados con un tiempo de muestreo de 1 hora. Para el desarrollo del modelo predictor se han probado modelos lineales FIR y ARX, que consideran como variables de entrada la velocidad de viento, la potencia y sus retardos; y un modelo no lineal (red neuronal MLP), que considera como entrada sólo la velocidad del viento. Además se implementó un modelo de referencia (modelo de referencia de Nielsen). El modelo que mostró mejores resultados es la red neuronal MLP con una mejora de un 62% en el error cuadrático medio con respecto al modelo de referencia, superando ampliamente al modelo ARX, que mostró una mejora del 25% y al modelo FIR, que mostró una mejora del 10%. Para la calibración de estos modelos se asume conocida con exactitud la velocidad del viento en el futuro, condición que es posteriormente relajada para dar paso a la utilización de la predicción de velocidad de viento de la DGAC. Luego, se ha realizado una caracterización del error de predicción de la velocidad del viento entregada por la DGAC en función del horizonte de predicción y del valor de la predicción. Como entrada al predictor se ha utilizado la predicción de velocidad de viento provista por la DGAC, la cual es perturbada con realizaciones del proceso estocástico que caracteriza el error de predicción ejecutándose una simulación de Monte Carlo. La salida del predictor es el valor medio de las salidas de cada iteración de la simulación. El intervalo de confianza es calculado como el menor rango de potencia que acumule el 95% de probabilidad de ocurrencia en el histograma de salida. El predictor ha logrado un error absoluto medio en torno al 12% en un horizonte de 36 horas, mejorando al método simple en 2,3 p.p. Este valor es cercano a los obtenidos por los mejores modelos de predicción desarrollados por empresas que prestan el servicio de predicción de potencia para parques eólicos. Además, se ha realizado una comparación con una predicción simple que consiste en calcular la potencia utilizando como entrada al modelo directamente la predicción de velocidad de viento. El método implementado mejora en hasta un 7% al método simple. El nuevo método implementado es muy exacto con un error medio cercano al 0%, a diferencia del método simple que tiene un error medio de un -8%. El método es computacionalmente eficiente, se requieren menos de 10 segundos para obtener una predicción de potencia para las próximas 36 horas. Como líneas de investigación futuras se propone principalmente estudiar las fuentes de error de la predicción de velocidad del viento de la DGAC e incorporarlas al modelo desarrollado con el objetivo de lograr mejores predicciones de potencia.

En el presente trabajo de título se analiza técnica y económicamente la incorporación de grandes bloques de energía eólica en el sistema de transmisión del SIC. El objetivo es estudiar los límites de transferencia en zonas que incluyen participación de bloques de generación eólica, actuales y proyectados a mediano plazo, en las zonas con mayor potencial eólico, es decir, las regiones de Coquimbo y Bío-Bío. Para estudiar el fenómeno se calculan las curvas de calentamiento de las líneas que se cree serán las más afectadas. Con esto se obtienen las capacidades máximas de transferencia según distintos criterios de seguridad y condiciones ambientales. Considerando los límites anteriores se realizan simulaciones computacionales de las líneas de transmisión con el software DigSilent ®, con las cuales se obtienen las potencias transmitidas por las líneas en escenarios de generación distintos. En estas simulaciones, se incluyen centrales eólicas generando teóricamente a su máxima capacidad, que es el más desfavorable de los casos posibles. Las simulaciones consideran casos de pre y post-falla en escenarios de demanda baja y media, casos en los cuales las líneas de transmisión se ven más sobrecargadas. Como forma de comparación se considera un escenario actual (año 2010) y un escenario futuro (año 2012) para la zona norte; y un escenario proyectado 2012 en el caso de la zona sur. En cada una de esas zonas, se tienen en carpeta proyectos que suman cerca de 200 MW, además de inversiones en el sistema de transmisión. Por otro lado, se realizan simulaciones dinámicas con la finalidad de comprobar que los escenarios simulados fuesen estables en cuanto a la operación y factibles en conformidad con las exigencias establecidas en la normativa vigente y las limitantes técnicas de los equipos de potencia. En el caso de la zona norte se busca encontrar aquellos límites más restrictivos en cuanto a la operación, mientras que para la zona sur sólo se busca comprobar la factibilidad de la operación y la estabilidad antes mencionada. Estos datos fueron empleados posteriormente en un análisis económico, que se realizó en base a simulaciones del software PLP, que permiten un análisis económico que se ajusta a las condiciones reales de operación en el largo plazo. Los resultados de las simulaciones, muestran que efectivamente ante ciertos escenarios de generación, en el caso de la zona norte; y sumando la presencia de contingencias, en el caso de la zona sur, existen situaciones de sobrecarga en las líneas estudiadas, si se considera una alta generación eólica en la zona. La solución propuesta corresponde a una recomendación de operación del sistema ante estas condiciones. Por lo cual, se propone el aumento de la capacidad operacional de transmisión de las líneas en estudio, mediante la desconexión inmediata de un monto de generación eólica ante la presencia de una contingencia. La evaluación económica realizada muestra que con el beneficio anual de la operación con estos nuevos límites es posible pagar un automatismo (EDAG) que permita la desconexión instantánea de un monto de generación eólica. Así también, este beneficio obtenido corresponde al valor máximo que el sistema estaría disponible a pagar a los generadores eólicos ante la desconexión de dichos montos de generación, en vez de la desconexión o disminución de generación proveniente de centrales térmicas de la zona, lo que podría dar origen a la prestación de un Servicio Complementario.

Ingeniero Civil Electricista / Actualmente existe un gran interés por el uso de tecnologías de generación renovable no convencionales, para así poder reducir tanto el impacto medioambiental de la generación eléctrica como también la dependencia de combustible fósiles en la matriz energética. Uno de los medios de generación no convencional que se perfila como altamente competitivo corresponde a la generación eólica y, dentro de esta, la tecnología predominante corresponde a las turbinas de velocidad variable con conversores. La integración masiva de energía eólica implica desafíos técnicos importantes desde el punto de vista del sistema, siendo el control de frecuencia uno de los más discutidos. Un aspecto importante corresponde a que las turbinas eólicas de velocidad variable que si bien tienen una cantidad significativa de energía cinética almacenada en sus aspas, estas no aportan respuesta inercial al sistema debido a que el conversor de potencia desacopla el generador de la red haciendo que las turbinas sean insensibles a cambios de frecuencia en el sistema. De esta forma la incorporación masiva de turbinas eólicas de velocidad variable podría implicar una disminución importante de la inercia total del sistema de potencia. De lo anterior, surge el objetivo principal de esta memoria: estudiar el comportamiento de la respuesta inercial de un sistema eléctrico de potencia. Considerando el alto potencial eólico que existe en el norte grande del país, lo cual se ha visto reflejado en el hecho de que hoy existen 856 MW en proyectos de generación eólica con aprobación ambiental, junto con las limitaciones técnicas del SING producto de ser un sistema puramente térmico, se ha considerado que es relevante estudiar dicho sistema ante distintos escenarios de penetración eólica y analizar las consecuencias que ello tiene en él, junto con estudiar medidas correctivas para paliar la reducción de inercia. Para estos efectos se desarrolló una metodología para el estudio de la respuesta inercial en el SING y se implementaron los modelos dinámicos requeridos en el software DigSilent Power Factory. De los resultados obtenidos en las simulaciones dinámicas realizadas, fue posible constatar el deterioro de la respuesta inercial al aumentar la participación de turbinas eólicas de velocidad variable en la matriz de generación del SING, llegando incluso a darse desprendimiento de carga en el escenario de máxima penetración considerado producto de la disminución de inercia. Además se logró confirmar que las medidas correctivas estudiadas son capaces de mejorar la respuesta inercial del sistema analizado, observándose en todos los casos que las consideran un aumento en la frecuencia mínima post-contingencia. Estas medidas llegaron incluso a evitar el desprendimiento de carga observado al no considerar medidas correctivas en el escenario de máxima penetración eólica estudiado, por lo que su implementación corresponde a un aporte relevante para facilitar la integración masiva de la energía eólica al SING.