Simulación meteorológica en zona de alta montaña para estimar el potencial eólico
dc.contributor.advisor | Ruíz Murcia, José Franklyn | spa |
dc.contributor.author | Guzmán Lugo, Diana Marcela | spa |
dc.contributor.researchgroup | Tiempo, clima y sociedad | spa |
dc.date.accessioned | 2020-03-06T13:48:47Z | spa |
dc.date.available | 2020-03-06T13:48:47Z | spa |
dc.date.issued | 2020 | spa |
dc.description.abstract | Here we analyze the skill of the Weather Research & Forecasting (WRF) model for representing the wind field over high mountain areas in Colombia from December 2012 until December 2013. Using initial and boundary conditions with a spatial resolution of 0.5° from the Global Forecasting System (GFS) analysis, we run a total of 11 simulations at spatial resolutions of 3km X 3km and 9km X 9km, with different combinations of 7 planetary boundary layer (PBL) and 3 surface layer parameterizations. The wind field is best simulated at the 9km X 9km resolution, using the BouLac PBL parameterization and the MM5 surface layer scheme. This is consistent with the fact that the BouLac PBL scheme is able to forecast orography-induced turbulence events, and the MM5 surface layer scheme is efficient at simulating daytime turbulent fluxes. Finally, wind power estimates based on the scale and shape factors of the Weibull distribution suggest that certain high mountain areas in the regions of Nariño, Cauca, Valle del Cauca, Tolima and Quindío, have average wind speeds above 5 m/s, which implies a potential for electricity generation. | spa |
dc.description.abstract | Este trabajo analiza la habilidad del modelo Weather Research & Forecasting (WRF) para representar el campo del viento en zonas de alta montaña de Colombia. Para este fin se utilizó, como condiciones iniciales y de frontera, la información del modelo Global Forecast System (GFS) con una resolución espacial de grilla 0.5 x 0.5 grados para el periodo comprendido entre diciembre de 2012 y diciembre de 2013. Además, el modelo WRF se ejecutó para las resoluciones de grilla de 3 km x 3 km y 9 km x 9 km combinando siete parametrizaciones de la capa límite planetaria y tres de superficie para un total de 11 simulaciones. El dominio que mejor simula el campo del viento es el de 9 km x 9 km, utilizando las parametrizaciones del esquema de BouLac para la PBL y MM5 para superficie. El esquema de BouLac tiene la ventaja de pronosticar eventos con turbulencia inducida por la orografía, y la parametrización de MM5 es más eficiente para simular flujos turbulentos durante el día, horas en las cuales los valores de la energía cinética turbulenta son más altos. Finalmente, la estimación del recurso eólico por medio del cálculo de los parámetros de forma y escala de la distribución de Weibull muestra que en zona de alta montaña, especialmente en los departamentos de Nariño, Cauca, Valle del Cauca, Tolima y Quindío, existen regiones en donde la velocidad promedio del viento es superior a 5 m/s, valor que se ajusta para producir energía eléctrica. | spa |
dc.description.additional | Magíster en Ciencias - Meteorología. Línea de Investigación: Fuentes no Convencionales de Energía. | spa |
dc.description.degreelevel | Maestría | spa |
dc.format.extent | 147 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75916 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher.branch | Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá | spa |
dc.publisher.department | Departamento de Geociencias | spa |
dc.relation.references | Ahmed, S. A., & Mohammed, H. O. (2012). A Statistical analysis of wind power density based on the weibull and Raleigh models of "Penjuen Region" Sulaimani, Iraq. Journal of Mech. And Industrial Enginnering, 6(2),135-140. | spa |
dc.relation.references | Akdağ, S., & Dinler, A. (2009). A new method to estimate Weibull parameters for wind energy applications. Energy conversion and management, 50 (7), 1761-1766. | spa |
dc.relation.references | Arango Chacón, C. (2014). Identificación de patrones de circulación atmosférica en el vallle del sogamoso y estimación de su impacto en la calidad del aire mediante un modelo metorológico avanzado y análisis de trayectoria. Bogotá, Colombia: Tesis Magister, Universidad Nacional. | spa |
dc.relation.references | Armenta Porras, G. E. (2013). Análisis detallado del efecto foehn generado por la cordillera Oriental enel alto Magdalena (Huila y Tolima). Bogotá, Colombia: Tesis Magister, Universidad Nacional. | spa |
dc.relation.references | Barthelmie, R., Hansen, K. S., Frandsen, S. T., Rathmann, O., Schepers, J. G., Schlez, W., & Chaviaropoulos, P. K. (2009). Modelling and measuring flow and wind turbine wakes in large wind farms offshore. Wind Energy, 12(5), 431-444. | spa |
dc.relation.references | Blanco Llano, J., & Rodriguez Hernandez, A. (2011). Revisión, verificación y validación en un proceso de desarrollo de software. Ingeniería Industrial, ISSN 0258-5960 | spa |
dc.relation.references | Bougeault, P., & Lacarrère, P. (1989). Parameterization of orography-induced turbulence in a mesobeta-scale model. Monthly weather weview, 117(8), 1872–1890. | spa |
dc.relation.references | Braun, S., & Tao, W. (2000). Sensitivity of high-resolution simulations of Hurricane Bob (1991) to planetary boundary layer parameterizations. Monthly weather review, 128 (12), 3941–3961. | spa |
dc.relation.references | Bretherton, C. S., & Park, S. (2009). A new moist turbulence parameterization in the Community Atmosphere Model. Journal of Climate, 22 (12), 3422–3448. | spa |
dc.relation.references | Bright, D. R., & Mullen, S. L. (2002). The Sensitivity of the Numerical Simulation of the Southwest Monsoon Boundary Layer to the Choice of PBL Turbulence Parameterization in MM5. Weather and Forecasting, 17(1), 99–114. | spa |
dc.relation.references | Bulla, P. (2019). La Circulación atmósferica y el clima del valle del río Cesar (Tesis de Maestria). Bogotá, Colombia: Tesis Magister, Universidad Nacional. | spa |
dc.relation.references | Camilloni, I., Cavalcanti, I., & Ambrizzi, T. (21 de Noviembre de 2006). Escenarios climáticos. . Obtenido de http://www.climagua.org.ar/wp-content/uploads/2016/11/02-Escenarios-climaticos.pdf. | spa |
dc.relation.references | Carvalho, D., Rocha, A., Gómez, M., & Silva Santos, C. (2014). Sensitivity of the WRF model wind simulation and wind energy production estimates to planetary boundary layer parameterizations for onshone and offshore areas in the Iberian Peninsula. Applied Energy 135, 234 - 246. | spa |
dc.relation.references | Castañeda, W. Á., Tejada, L. M., & Fajardo, A. A. (2013). Aplicación de la ecuación de Weibull para determinar Potencial eólico en Tunja-Colombia. In XX SIMPOSIO PERUANO DE ENERGIA SOLAR, Vol. 8. | spa |
dc.relation.references | Castro, M., González, R., & Portela, A. (1991). Parametrización de la capa límite atmosférica en los modelos numéricos de pronóstico meteorológico. Física de la Tierra,3, 103 - 108. | spa |
dc.relation.references | Chang, T. P. (2011). Performance comparison of six numerical methods in estimating Weibull parameters for wind energy application. Applied Energy, 88 (1), 272-282. | spa |
dc.relation.references | Clifford, K. T. (2011). WRF-model performance for wind power forecasting in the coast ranges of central California. Obtenido de SJSU ScholarWorks: https://scholarworks.sjsu.edu/etd_theses/4043/. | spa |
dc.relation.references | Cohen, A., Cavallo, S., Coniglio, M., & Brooks, H. (2015). A review of planetary boundary layer parametrization schemes and their sensitivity in simulating southeastern U.S. cold season severe weather enviroments. Weather an forecasting, 30 (3), 591 - 612. | spa |
dc.relation.references | Coniglio, M. C., Correia, J., Marsh, P. T., & Kong, F. (2013). Verification of convection-allowing WRF Model forecasts of the planetary boundary layer using sounding observations. Weather and Forecasting, 28(3), 842–862. | spa |
dc.relation.references | Corpoema. (2010). Diagnóstico de las FNCE en Colombia. Obtenido de Desarrollo para las fuentes no convencionales de energía en Colombia. Obtenido de https://bdigital.upme.gov.co/bitstream/001/994/2/Vol%202%20Diagnostico%20FNCE.pdf. | spa |
dc.relation.references | Costa Rocha, P., Coelho de Sousa, R., Freitas, C., & Vieira, M. E. (2012). Comparison of seven numerical methods for determining Weibull parameters for wind energy generation in the northeast region of Brazil. Applied Energy, 89(1), 395-400. | spa |
dc.relation.references | Draxl, C., Hahmann, A., Peña, A., & Giebel, G. (2014). Evaluating winds and vertical wind shear from Weather Research and Forecasting model forecasts using seven planetary boundary layer schemes. Wind Energy, 17(1), 39 - 55. | spa |
dc.relation.references | Duran, L. (2003). METEOLAB y sociedad. Obtenido de Taller Virtual de Meteorología y Clima.: http://meteolab.fis.ucm.es/meteorologia/viento. | spa |
dc.relation.references | Figueredo, C. M. (2011). Fuentes renovables de energía Cuba. Obtenido de http://www.cubasolar.cu/biblioteca/energia/Energia55/HTML/articulo03.html. | spa |
dc.relation.references | Fowler, H. J., Blenkinsop, S., & Tebaldib, C. (2007). Linking climate change modelling to impacts studies: recent advances in downscaling techniques for hydrological modelling. International Journal of Climatolog: A Journal of the Royal Meteorological Society, 27(12), 1547–1578. | spa |
dc.relation.references | García Díez, M. (2014). Realismo físico, valor añadido y sensibilidad a la elección de las parametrizaciones de un Modelo Regional del Clima sobre Europa. Cantabria, España: Tesis Doctoral, Universidad de Cantabria. | spa |
dc.relation.references | Gómez, S. (1993). A systems approach to the design of wind energy electricity generators for small isolated communities. Reading, UK: Tesis Doctoral, University of Reading. | spa |
dc.relation.references | Grell, G. A., & Freitas, S. R. (2014). A scale and aerosol aware stochastic convective parameterization for weather and air quality modeling. Atmos. Chem. Phys, 14(10), 5233-5250. | spa |
dc.relation.references | Hong, S., Noh, Y., & Dudhia, J. (2006). A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes. Monthly Weather Review, 134 (9) 2318–2341. | spa |
dc.relation.references | Hu, X. M., Nielsen-Gammon, J. W., & Zhang, F. (2010). Evaluation of three planetary boundary layer schemes in the WRF model. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 49(9), 1831-1844. | spa |
dc.relation.references | Iacono, M. J., Delamere, J. S., Mlawer, E. J., Shephard, M. W., Clough, S. A., & Collins, W. D. (2008). Radiative forcing by long‐lived greenhouse gases: Calculations with the AER radiative transfer models. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 113(D13). | spa |
dc.relation.references | Ibarra Leiva, M. (2010). Uso de modelos numéricos para la prospección de energía eólica en el norte de chile: Validación de resultados de velocidad de viento según tres enfoques de modelación. Santiago, Chile.Tesis Magister: Universidad de chile. | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (2006). Atlas de viento y energía eólica de Colombia. Bogotá, Colombia. | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (Junio de 2010). Segunda comunicación nacional ante la convención marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. Obtenido de http://www.cambioclimatico.gov.co/comunicaciones-nacionales-de-cambio-climatico-anteriores?p_p_id=110_INSTANCE_v99eEN2QN5WK&p_p_lifecycle=0&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-1&p_p_col_count=1&_110_INSTANCE_v99eEN2QN5WK_struts_action=%2Fdocu. | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (2011). Aspectos del cambio climático y adaptación en el ordenamiento territorial de alta montaña. Bogotá, Colombia: Guía metodológica, caso piloto, proyecto nacional de adaptación al Cambio Climático –INAP– componente B. | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (2017). Sistema de Recepcion Satelital de Datos del IDEAM Hydras3. Obtenido de http://hydras3.ideam.gov.co/. | spa |
dc.relation.references | IDEAM, & UNAL. (2018). Variabilidad Climática y Cambio Climático en Colombia. Obtenido de http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/023778/variabilidad.pdf. | spa |
dc.relation.references | IDEAM, & UPME. (2017). Atlas de viento de Colombia. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia. | spa |
dc.relation.references | IRENA. (2018). International Renewable Energy Agency. All Rights Reserved. Obtenido de http://www.irena.org/wind. | spa |
dc.relation.references | Jolliffe, I. T., & Stephenson, D. B. (2003). Forecast Verification: A Practitioner’s Guide in Atmospheric Science.John Wiley and Sons. 240 pp. | spa |
dc.relation.references | Justus, C. G., Hargraves, W. R., Mikhail, A., & Graber, D. (1978). Methods for Estimating Wind Speed Frequency Distributions. Journal of applied meteorology 17(3), 350-353. | spa |
dc.relation.references | Lamberg, L., Myllerup, L., Rathmann, O., Petersen, E., Jogrensen, B., Badger, J., & Mortnesen, N. (2003). Wind Energy: An International Journal for Progress and Applications in Wind Power Conversion Technology, 6(3), 261-271. | spa |
dc.relation.references | León, G. (2005). Nota tecnica del IDEAM :verificación de los modelos meteorologicos (ideam-meteo/0001-05). Obtenido de http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/004679/VERIFICACIONMODELOSMETEOROLOGICOS.pdf | spa |
dc.relation.references | Leyenda, M. (2011). Análisis estadístico de datos direccionales. Aplicaciones medioambientales. Santiago de Compostela: Tesis Máster en Técnicas Estadísticas, Universidad de Santiago de Compostela. | spa |
dc.relation.references | Liu, Y., Warner, T., Liu, Y., Vincent, C., Wu, W., Mahoney, B., & Boehnert, J. (2011). Simultaneous nested modeling from the synoptic scale to the LES scale for wind energy applications.Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 99(4), 308-319. | spa |
dc.relation.references | Lorenz, E. N. (1969). The predictability of a flow which posseses many scales of motion. Tellus, 21 (3), 289 - 307. | spa |
dc.relation.references | Mattar, C., & Borvarán, D. (2016). Offshore wind power simulation by using WRF in the central coast of Chile. Renewable energy, 94, 22-31. | spa |
dc.relation.references | Mesa, O., Poveda, G., Vélez , J., Hoyos , C., Mejia, J., Hoyos C., Mantilla, R., Barco J., Cuartas A., Botero, B. y Montoya M. (1999). Distribución espacial y ciclos anual y semianual de la precipitación en Colombia. Obtenido de http://bdigital.unal.edu.co/9727/1/AA%203320.pdf | spa |
dc.relation.references | Pinilla, A. (1985). Wind Powered System in Colombia. Reading, UK: Tesis doctoral, Reading University. | spa |
dc.relation.references | Pinilla, A. (2008). El poder del viento. Revista de ingeniería, (28), 64-69. | spa |
dc.relation.references | Poveda, G., & Mesa, O. (1999). La corriente de chorro superficial del Oeste (“del Chocó”) y otras dos corrientes de chorro en Colombia: climatología y variabilidad durante las fases del ENSO”. Revista Académica Colombiana de Ciencia, 23(89), 517-528. | spa |
dc.relation.references | Pozo, D., Marín, J. C., Illanes, L., Curé, M., & Rabanus, D. (2016). Validation of WRF forecasts for the Chajnantor region. Monthly Notices of the royal astronomical society, 459(1), 419-426. | spa |
dc.relation.references | Quijano Vargas, J. (2014). Modelo de simulación para el potencial eólico en el Perú y su aprovechamiento energético futuro. Obtenido de http://dinamica-de-sistemas.com/revista/1214d-dinamica-de-sistemas.pdf. | spa |
dc.relation.references | Roque, A., Ferrer Hernández, A., Borrajero Montejo, I., & Sierra Lorenzo, M. (2018). Elaboración de pronóstico energético a corto plazo para parques eólicos. Ingeniería Energética, 39(2), 115-122. | spa |
dc.relation.references | Sáles Montoliu, M. (2016). Modelización de la capa límite planetaria bajo condiciones de forzamiento atmósferico mesoescalar, análisis de sensibilidad de distintas parametrizaciones y esquemas númericos. Valencia, España: Tesis Magister, Instituto Universitario Centro de Estudios Ambientales del Mediterráneo - CEAM-UMH. | spa |
dc.relation.references | Sánchez, I. (2014). Aspectos teóricos de la Metodología del Análisis Compuesto (AC) aplicada a estudios de variabilidad climática. Bogotá, Colombia: Nota técnica IDEAM. | spa |
dc.relation.references | Schreck, S., Lundquist, J., & Shaw, W. (2008). US Department of energy workshop report-research needs for wind resource characterization (No. NREL/TP-500-43521). National Renewable Energy Lab.(NREL), Golden, CO (United States). | spa |
dc.relation.references | Seguro, J. V., & Lambert, T. W. (2000). Modern estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis. Journal of wind engineering and industrial Aerodynamics, 85, 75-84. | spa |
dc.relation.references | Shannon, R., & Bernal, A. (1988). Simulación de sistemas diseño, desarrollo e implantación. (No. 003.0184 S5). | spa |
dc.relation.references | Shin, H. H., & Hong, S. Y. (2011). Intercomparison of planetary boundary-layer parameterizations in the WRF Model for a single day from CASES-99. Boundary.-Layer Meteorology, 139 (2), 261–281. | spa |
dc.relation.references | Siabato Benavides , R. (2018). Identificación de proyectos con potencial de generación de energía eólica como complemento a otras fuentes de generación eléctrica en el departamento de Boyacá. Medellín, Colombia: Tesis Magister, Universidad Nacional de Colombia. | spa |
dc.relation.references | Skamarock, W., Klemp, J., Dudhia, D., Gill, D., Barker, M., Duda, W., . . . Powers, J. (2008). Description of the Advanced Research WRF Version 3. Boulder, Colorado: National Center For Atmospheric Research Boulder Co Mesoscale and Microscale Meteorology Div. | spa |
dc.relation.references | Sozzi, R. (1997). La turbulencia de la atmósfera y la dispersión de los contaminantes. Bucaramanga, Colombia. | spa |
dc.relation.references | Storm, B., Dudhia, J., Basu, S., Swift, A., & Giammanco, I. (2009). Evaluation of the weather research and forecasting model on forecasting low‐level jets: Implications for wind energy. Wind Energy: An International Journal for Progress and Applications in Wind Power Conversion Technology, 12(1), 81 - 90. | spa |
dc.relation.references | Stull, R. B. (2012). An introduction to boundary layer meteorology (Vol. 13). Springer Science & Business Media. | spa |
dc.relation.references | Surgi, N., Pan, H., & Lord, S. J. (1998). Improvement of the NCEP global model over the Tropics: An evaluation of model performance during the 1995 hurricane season. Monthly weather, 126(5), 1287–1305. | spa |
dc.relation.references | Tewari, N. C. A. R., Tewari, M., Chen, F., Wang, W., Dudhia, J., LeMone, M., ... & Cuenca, R. H. (2004, January). Implementation and verification of the unified NOAH land surface model in the WRF model (Formerly Paper Number 17.5). In Proceedings of the 20th Conference on Weather Analysis and Forecasting/16th Conference on Numerical Weather Prediction, Seattle, WA, USA (pp. 11-15). | spa |
dc.relation.references | Taylor, K. (2001). Resumen de múltiples aspectos del rendimiento del modelo en un solo diagrama. J. Geophys. Res. , 106 : 7183 - 7192. | spa |
dc.relation.references | Thompson, G., Field, P. R., Rasmussen, R. M., & Hall, W. D. (2008). Explicit forecasts of winter precipitation using an improved bulk microphysics scheme. Part II: Implementation of a new snow parameterization. Monthly Weather Review, 136(12), 5095-5115. | spa |
dc.relation.references | UCAR, U. (Noviembre de 2018). The COMET. Program de la University Corporation for Atmospheric Research (UCAR), los instrumentos y la medición del Viento. Obtenido de: https://www.meted.ucar.edu/instrumentation/wind_es/navmenu.php. | spa |
dc.relation.references | UPME. (2003). Guía para la utilización de la energía eólica para generación de energía eléctrica. Obtenido de http://www.si3ea.gov.co/si3ea/documentos/documentacion/energias_alternativas/normalizacion/GUIA_PARA_LA_UTILIZACION_DE_LA_ENERGIA_EOLICA_PARA_GENERACIO.pdf. | spa |
dc.relation.references | UPME. (2015). Unidad de Planeación minero energético (UPME). Obtenido de Integración de las energías renovables no convencionales en Colombia. Obtenido de http://www.upme.gov.co/Estudios/2015/Integracion_Energias_Renovables/INTEGRACION_ENERGIAS_RENOVANLES_WEB.pdf. | spa |
dc.relation.references | Wang, W., Bruyére, C., Duda, M., Dudhia, J., Gill, D., Kavulich, M., . . . Fossell, K. (2014). User’s Guide for Advanced Research WRF (ARW) Modeling System Version 3. . (MMM-NCAR): Mesoscale and Microscale Meteorology Division–National Center for Atmospheric Research (MMM-NCAR). | spa |
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dc.rights.license | Atribución-NoComercial 4.0 Internacional | spa |
dc.rights.spa | Acceso abierto | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | spa |
dc.subject.ddc | 550 - Ciencias de la tierra::551 - Geología, hidrología, meteorología | spa |
dc.subject.proposal | Viento | spa |
dc.subject.proposal | Wind | eng |
dc.subject.proposal | Energía eólica | spa |
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dc.subject.proposal | Wind power | eng |
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dc.title | Simulación meteorológica en zona de alta montaña para estimar el potencial eólico | spa |
dc.type | Trabajo de grado - Maestría | spa |
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