Desarrollo de un modelo de viento de diagnóstico conservativo para aplicaciones relacionadas con el aprovechamiento de la energía eólica

  1. GONZALEZ OLALLA, JORGE
Dirigida por:
  1. Manuel de Castro Muñoz de Lucas Director

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 22 de mayo de 2000

Tribunal:
  1. Agustín Udías Vallina Presidente
  2. Rosa María González Barras Secretaria
  3. Josep Calbó Angrill Vocal
  4. Antonio Crespo Martinez Vocal
  5. Carolina García Baquero Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 76101 DIALNET

Resumen

En la presente Tesis Doctoral se ha desarrollado un modelo de viento de diagnósitco conservativo que permite evaluar la idoneidad y rentabilidad de psoibles emplazamientos eólicos (principalmente en terreno complejo), y determinar la disposición óptima de los aerogeneradores (micro-ubicación) en los emplazamientos de interés. Este modelo ha sido diseñado teniendo en cuenta las características y necesidades de la consultoría eólica en España. El código presenta novedades en cuanto a la escala espacila (microescala), el número de dimensiones de la malla (bidimensional), los métodos de interpolación incorporados (Inverso del cuadrado de la distancia y Spline de mínima curvatura), y el algoritmo que genera un campo final de viento que satisface la ley de conservación de la masa (no modifica el valor de los datos iniciales). El modelo se ha denominado WIMO. Se han creado dos versiones de WIMO, una visual (en Visula Basic) y otra secuencial (Fotran 90). En conjunto, estas dos versiones ofrecen una solución rápida, sencilla, potente, versátil, sin grandes requisitos computacionales, y adaptada a las características y necesidades del análisis de recursos eólicos. WIMO ha sido evaluado en varias campañas de medida y ejemplos académicos con resultados satisfactorios. También se ha comparado con el modelo MATHEW, obteniendo resultados más precisos en un tiempo menor. En función de factores topográficos y meteorológicos, el modelo desarrollado también podría ser utilizado en aeropuertos, incendios forestales y contaminación atmosférica.