View/Download
Artículo (Español (España))
FLIP
How to Cite
Guzmán Manrique, J. A. (2022). Análisis de la distribución espacial del potencial eólico en el territorio colombiano. Ingenierías USBmed, 12(1). https://doi.org/10.21500/20275846.4366 (Original work published May 11, 2021)
More Citation Formats
License terms
▼
This journal provides immediately free access to its contents under the principle that make available the research results for free to the public, helps for a greater global exchange of knowledge.
Therefore, the journal invokes the Creative Commons 4.0
License attributions: Recognition – Non-commertial - Share equal. Commercial use and distribution of original or derivative works are not permitted and must be done with a equal license as the one that regulate the original work.
Abstract
El calentamiento global, la disminución de reservas de petróleo y gas, como también la volatilidad de los precios de los combustibles han despertado el interés a nivel mundial en implementar energías renovables, como una posible solución para reducir emisiones de gases de efecto invernadero. Mediante estas prácticas, países como Alemania y Dinamarca, se han favorecido en aspectos ambientales, sociales y económicos encaminados a desarrollar un modelo integral para el sector energético. Considerando esto, el objetivo de este artículo es analizar la velocidad del viento basado en el modelo Weather Research and Forescasting y los datos de velocidad de las estaciones del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales como validadores, y así modelar la distribución espacial del potencial eólico a través de la distribución Weibull y los métodos de interpolación geoestadísticos. Los resultados apoyarán a las entidades en la toma de decisiones en pro de brindar nuevas opciones dentro del territorio.
References
[1] BP. Datos informe, "Statistical Review of World Energy" 2017.
[2] CEPAL, "Las energías renovables no convencionales en la matriz de generación eléctrica" 2017. Disponible en: http://repositorio.cepal.org/handle/11362/40975
[3] F. R. Martins, R. A. Guarnieri, E.B. Pereira, "O aproveitamento da energia eólica". Revista Brasileira de Ensino de Física, vol. 30, no. 1, pp.1304-1313, 2008.
[4] C. Chao, G. Liu, C. Liu. "Estimation of the Upper-Layer Rotation and Maximum Wind Speed of Tropical Cyclones via Satellite Imagery", Applied Meteorology and Climatology, vol. 50, no. 3, pp.750-766, 2011.
[5] Y. Degeilh, C. A. Singh C. "A quantitative approach to wind farm diversification and reliability". Electrical Power & Energy Systems, vol. 33, no. 2, pp.303-314, 2011.
[6] F. Domínguez. "La integración económica y territorial de las energías renovables y los sistemas de información geográfica". Madrid: Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Geografía e Historia, Departamento de Geografía Humana: Madrid; 2002.
[7] A. Ritter, Z. Shen, C. López, M. Odening, L. Deckert, "A new approach to assess wind energy potential". Energy Procedia, vol. 75, pp.671-676, 2015.
[8] W. Zhou, H. Yang, Z. Fang. "Wind power potential and characteristic analysis of the Pearl River Delta region, China". Renewable Energy, vol. 31, no. 6, pp.739-753, 2006.
[9] J. Serrano. "Comparación de métodos para determinar los parámetros de Weibull para la generación de energía eólica". Scientia et Technica, vol. 18, no. 2, pp:315-320, 2013.
[10] A. Celik. "On the distributional parameters used in assessment of the suitability of wind speed probability density functions". Energy Conversion and Management, vol.45. pp.1735-1747, 2004.
[11] M. Gökçek, A. Bayülken, S. Bekdemir. "Investigation of wind characteristics and wind energy potential in Kirklareli Turkey". Renew Energy, vol.32, pp.1739-1752, 2007.
[12] K. Nigim, P. Parker. "Heuristic and probabilistic wind power availability estimation procedures: Improved tools for technology and site selection". Renew Energy. vol. 32, pp.638-648, 2007.
[13] A. I. Idriss, R.A. Ahmed, R. K. Said, A. I. Omar, B. Barutçu, A. A. Mohamed, T. C. Akinci. "Suitability and Evaluating Wind Speed Probability Distribution Models in a Hot Climate: Djibouti Case Study". International journal of renewable energy research. vol. 9, no. 3, pp. 1586-1596, 2019.
[14] L. Menut. "Modeling of Mineral Dust Emissions with a Weibull Wind Speed Distribution Including Subgrid-Scale Orography Variance". Journal Atmospheric and Oceanic Technology. vol. 35, no. 6, pp. 1221-1236, 2018.
[15] P. Wais. "Two and three-parameter Weibull distribution in available wind power analysis". Renewable Energy, vol. 103, pp.15-29, 2017.
[16] C. Jung, D. Schindler. "Wind speed distribution selection – A review of recent development and progress". Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol.114, pp. 1-13, 2019.
[17] A. Sánchez, W. Siabato, J. Cely, P. Rangel. "Geoestadística aplicada a estudios de contaminación ambiental". Ingeniería, vol. 7, no. 2, pp. 31-38, 2002.
[18] D. González, J. Bosque. "Generación de un mapa de vientos en un SIG". Boletín de la Asoación de Geográfos Españoles, vol 47, pp.51-77, 2008.
[19] B. Sliz-Szkliniarz, J. Vogt. "GIS-based approach for the evaluation of wind energy potential: A case study for the Kujawsko–Pomorskie Voivodeship". Renewable Sustainable Energy, vol. 15, no. 3, pp.1696-1707, 2011.
[20] D. Corte, F. Sierra, G. Valencia. "Mathematical model validation “Probability Density Function (PDF) of Weibull” assessing the wind resource in colombian Caribbean area: case study". Prospect, vol. 13, no. 2, pp.38-46, 2015.
[21] G. Armenta. "Análisis detallado del efecto foehn generado por la cordillera Oriental en el alto Magdalena (Huila y Tolima)". Bogotá: Universidad Nacional de Colombia; 2013.
[22] W. Siabato, C. Yudego. "Geoestadística y Medio Ambiente". Territorio y Medio Ambiente. Métodos cuantitativos y técnicas de información geográfica Murcia; pp. 12-25, 2004.
[23] IDEAM., UPME. Atlas de viento de Colombia; 2017.
[24] W. Skamarock, J. Klemp, J. Dudhia, D. Gill, D. Barker, M. Duda, X. Huang, W. Wang, J. Powers. "A Description of the Advanced Research WRF Versión 3", 2008.
[25] S. Douglas, R. Kessler. User’s guide to the diagnostic wind field model (Version 1.0)[R]. Systems Applications Inc., San Rafael, CA, 48. 1988.
[26] G. L. Johnson. Wind energy systems. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall; 1985.
[27] A. Ilinca, E. McCarthy, J. Chaumel, J. Retiveau. "Wind potential assessment of Quebec Province". Renew Energy. vol. 28, no. 12. pp.1881-1897, 2002.
[28] J. Hennessey. "Some aspects of wind power statistics". Journal Meteorological Applications, vol. 16, no. 2, pp.119-128, 1977.
[29] K. Ulgen, A. Hepbasli. "Determination of Weibull parameters for wind energy analysis of Izmir, Turkey". International Journal of Energy Research. vol. 26, pp.495-506, 2002.
[30] E. S. Hrayshat. "Wind resource assessment of the Jordanian southern region". Renew Energy. vol. 32, pp.1948-1960, 2007.
[31] P. Ramírez, J. A. Carta. "Influence of the data sampling interval in the estimation of the parameters of the Weibull wind speed probability density distribution: a case study". Energy Conversion and Management. vol. 46, pp.2419-2438, 2005.
[32] C. Justus, W. Hargraves, A. Mikhail, D. Graber. "Methods for Estimating Wind Speed Frequency Distributions". Journal meteorological Applications, vol. 17, pp. 350-353, 1978.
[33] J. Seguro, T. Lambert. "Modern estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis". Journal Wind Energy, vol. 85, pp.75-84, 2000.
[34] R. Christofferson, D. Gillette. "A simple estimator of the shape factor of the two- parameter Weibull distribution". Journal of Climate and Applied Meteorology, vol.26, pp.323-325, 1987.
[35] R. Sibson. "A Brief Description of Natural Neighbor Interpolation. Interpolating Multivariate Data, New York: John Wiley & Sons; 1981.
[36] C. Melo. Análisis geoestadístico espacio tiempo basado en distancias y splines con aplicaciones . Barcelona: Universidad de Barcelona; 2012.
[37] J. Reyes. Potencial eólico del Litoral superior de la península de Yucatán : Universidad de Quintana Roo; 2013.
[38] J. Mur. Máster europeo en energías renovables y eficiencia energética ; 2008.
[39] J. Pabón-Caicedo. Cambio Climático en Colombia: tendencias en la segunda mitad del siglo XX y escenarios posibles para el siglo XXI. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, vol. 36, no, 139, pp.261-278, 2012.
[2] CEPAL, "Las energías renovables no convencionales en la matriz de generación eléctrica" 2017. Disponible en: http://repositorio.cepal.org/handle/11362/40975
[3] F. R. Martins, R. A. Guarnieri, E.B. Pereira, "O aproveitamento da energia eólica". Revista Brasileira de Ensino de Física, vol. 30, no. 1, pp.1304-1313, 2008.
[4] C. Chao, G. Liu, C. Liu. "Estimation of the Upper-Layer Rotation and Maximum Wind Speed of Tropical Cyclones via Satellite Imagery", Applied Meteorology and Climatology, vol. 50, no. 3, pp.750-766, 2011.
[5] Y. Degeilh, C. A. Singh C. "A quantitative approach to wind farm diversification and reliability". Electrical Power & Energy Systems, vol. 33, no. 2, pp.303-314, 2011.
[6] F. Domínguez. "La integración económica y territorial de las energías renovables y los sistemas de información geográfica". Madrid: Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Geografía e Historia, Departamento de Geografía Humana: Madrid; 2002.
[7] A. Ritter, Z. Shen, C. López, M. Odening, L. Deckert, "A new approach to assess wind energy potential". Energy Procedia, vol. 75, pp.671-676, 2015.
[8] W. Zhou, H. Yang, Z. Fang. "Wind power potential and characteristic analysis of the Pearl River Delta region, China". Renewable Energy, vol. 31, no. 6, pp.739-753, 2006.
[9] J. Serrano. "Comparación de métodos para determinar los parámetros de Weibull para la generación de energía eólica". Scientia et Technica, vol. 18, no. 2, pp:315-320, 2013.
[10] A. Celik. "On the distributional parameters used in assessment of the suitability of wind speed probability density functions". Energy Conversion and Management, vol.45. pp.1735-1747, 2004.
[11] M. Gökçek, A. Bayülken, S. Bekdemir. "Investigation of wind characteristics and wind energy potential in Kirklareli Turkey". Renew Energy, vol.32, pp.1739-1752, 2007.
[12] K. Nigim, P. Parker. "Heuristic and probabilistic wind power availability estimation procedures: Improved tools for technology and site selection". Renew Energy. vol. 32, pp.638-648, 2007.
[13] A. I. Idriss, R.A. Ahmed, R. K. Said, A. I. Omar, B. Barutçu, A. A. Mohamed, T. C. Akinci. "Suitability and Evaluating Wind Speed Probability Distribution Models in a Hot Climate: Djibouti Case Study". International journal of renewable energy research. vol. 9, no. 3, pp. 1586-1596, 2019.
[14] L. Menut. "Modeling of Mineral Dust Emissions with a Weibull Wind Speed Distribution Including Subgrid-Scale Orography Variance". Journal Atmospheric and Oceanic Technology. vol. 35, no. 6, pp. 1221-1236, 2018.
[15] P. Wais. "Two and three-parameter Weibull distribution in available wind power analysis". Renewable Energy, vol. 103, pp.15-29, 2017.
[16] C. Jung, D. Schindler. "Wind speed distribution selection – A review of recent development and progress". Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol.114, pp. 1-13, 2019.
[17] A. Sánchez, W. Siabato, J. Cely, P. Rangel. "Geoestadística aplicada a estudios de contaminación ambiental". Ingeniería, vol. 7, no. 2, pp. 31-38, 2002.
[18] D. González, J. Bosque. "Generación de un mapa de vientos en un SIG". Boletín de la Asoación de Geográfos Españoles, vol 47, pp.51-77, 2008.
[19] B. Sliz-Szkliniarz, J. Vogt. "GIS-based approach for the evaluation of wind energy potential: A case study for the Kujawsko–Pomorskie Voivodeship". Renewable Sustainable Energy, vol. 15, no. 3, pp.1696-1707, 2011.
[20] D. Corte, F. Sierra, G. Valencia. "Mathematical model validation “Probability Density Function (PDF) of Weibull” assessing the wind resource in colombian Caribbean area: case study". Prospect, vol. 13, no. 2, pp.38-46, 2015.
[21] G. Armenta. "Análisis detallado del efecto foehn generado por la cordillera Oriental en el alto Magdalena (Huila y Tolima)". Bogotá: Universidad Nacional de Colombia; 2013.
[22] W. Siabato, C. Yudego. "Geoestadística y Medio Ambiente". Territorio y Medio Ambiente. Métodos cuantitativos y técnicas de información geográfica Murcia; pp. 12-25, 2004.
[23] IDEAM., UPME. Atlas de viento de Colombia; 2017.
[24] W. Skamarock, J. Klemp, J. Dudhia, D. Gill, D. Barker, M. Duda, X. Huang, W. Wang, J. Powers. "A Description of the Advanced Research WRF Versión 3", 2008.
[25] S. Douglas, R. Kessler. User’s guide to the diagnostic wind field model (Version 1.0)[R]. Systems Applications Inc., San Rafael, CA, 48. 1988.
[26] G. L. Johnson. Wind energy systems. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall; 1985.
[27] A. Ilinca, E. McCarthy, J. Chaumel, J. Retiveau. "Wind potential assessment of Quebec Province". Renew Energy. vol. 28, no. 12. pp.1881-1897, 2002.
[28] J. Hennessey. "Some aspects of wind power statistics". Journal Meteorological Applications, vol. 16, no. 2, pp.119-128, 1977.
[29] K. Ulgen, A. Hepbasli. "Determination of Weibull parameters for wind energy analysis of Izmir, Turkey". International Journal of Energy Research. vol. 26, pp.495-506, 2002.
[30] E. S. Hrayshat. "Wind resource assessment of the Jordanian southern region". Renew Energy. vol. 32, pp.1948-1960, 2007.
[31] P. Ramírez, J. A. Carta. "Influence of the data sampling interval in the estimation of the parameters of the Weibull wind speed probability density distribution: a case study". Energy Conversion and Management. vol. 46, pp.2419-2438, 2005.
[32] C. Justus, W. Hargraves, A. Mikhail, D. Graber. "Methods for Estimating Wind Speed Frequency Distributions". Journal meteorological Applications, vol. 17, pp. 350-353, 1978.
[33] J. Seguro, T. Lambert. "Modern estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis". Journal Wind Energy, vol. 85, pp.75-84, 2000.
[34] R. Christofferson, D. Gillette. "A simple estimator of the shape factor of the two- parameter Weibull distribution". Journal of Climate and Applied Meteorology, vol.26, pp.323-325, 1987.
[35] R. Sibson. "A Brief Description of Natural Neighbor Interpolation. Interpolating Multivariate Data, New York: John Wiley & Sons; 1981.
[36] C. Melo. Análisis geoestadístico espacio tiempo basado en distancias y splines con aplicaciones . Barcelona: Universidad de Barcelona; 2012.
[37] J. Reyes. Potencial eólico del Litoral superior de la península de Yucatán : Universidad de Quintana Roo; 2013.
[38] J. Mur. Máster europeo en energías renovables y eficiencia energética ; 2008.
[39] J. Pabón-Caicedo. Cambio Climático en Colombia: tendencias en la segunda mitad del siglo XX y escenarios posibles para el siglo XXI. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, vol. 36, no, 139, pp.261-278, 2012.
Downloads
Download data is not yet available.
Cited by
