Modelo probabilístico para calcular la mejor ubicación de un parque eólico

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Científicos de la Universidad Juan Carlos I y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han conseguido estimar y predecir mediante un modelo probabilístico con mayor precisión la distribución de velocidad del viento, utilizando menos datos que los modelos habituales del sector eólico. Según los expertos, este será de gran utilidad a la hora de decidir dónde se instala un parque de aerogeneradores.

El modelo presentado por los profesores O’Reilly y Cuesta-Infante utiliza, en primer lugar, unas distribuciones capaces de modificar la forma de la campana llamadas «funciones Cópula Gaussianas», que mejoran ampliamente los resultados. Sin embargo, este tipo de funciones aún no es capaz de capturar correctamente los casos extremos (mucho o muy poco viento), ya que, según explica el Dr. Cuesta-Infante de la URJC, «el problema es que en la estructura de dependencia subyacente seguimos teniendo la campana de Gauss. En otras palabras, es como si hubiéramos pegado a la campana unos adornos que le cambian la forma externa».

Por tanto, el trabajo añade una segunda técnica de modelado que solo tiene en cuenta cópulas no gaussianas. Con esta técnica, denominada Vines, los resultados son aún mejores. Para llevar a cabo el trabajo, se instalaron anemómetros en el techo del Museo de Ciencias de Cambridge (Massachusetts) y se recogieron datos durante dos años. Por otro lado, se ha recopilado información histórica recogida en 14 aeropuertos a lo largo de Nueva Inglaterra y Nueva York. El primer año se utilizó para aprender los modelos y el segundo para validarlos.

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