Optimización del rendimiento de aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Caso práctico en Uruguay

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. En cooperación con UTE y RNRG PE Caracoles Vestas V80 2.0MW

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. WindIris La alineación del aerogenerador La curva de potencia La función de transferencia del controlador

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris.

Wind Iris Dos rayos láser a 15 grados del centro 10 distancias de medición hasta 400 metros mediciones por segundo

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Desafíos en el terreno complejo Terreno simple Terreno complejo

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Terreno simple Terreno complejo Identificar la distancia y los sectores de referencia Desafíos en el terreno complejo

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Terreno simple Terreno complejo Efecto de bloqueo del rotor a 1D de distancia: Siemens*: 3%-6% Avent/ NRG** : 3%-5% *Nacelle-mounted LiDAR measurement of the axial induction of a wind turbine **Wind Iris Operational Applications; **Nacelle LiDAR measurements in complex terrain and its application to power performance testing Desafíos en el terreno complejo

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Terreno simple Terreno complejo Aplicar correcciones en función de la distancia identificada Efecto de bloqueo del rotor a 1D de distancia: Siemens*: 3%-6% Avent/ NRG** : 3%-5% *Nacelle-mounted LiDAR measurement of the axial induction of a wind turbine **Wind Iris Operational Applications; **Nacelle LiDAR measurements in complex terrain and its application to power performance testing Desafíos en el terreno complejo

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Procedimiento: Identificar la distancia y los sectores de referencia Aplicar correcciones en función de la distancia identificada

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Resultados: 1. Función de transferencia (NTF) Sobreestimación de la velocidad de viento: 22% en el rango de velocidades 0 m/s -7 m/s 7% en el rango de velocidades 7 m/s -12 m/s

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Resultados: 1. Función de transferencia (NTF) Sobreestimación de la velocidad de viento: 22% en el rango de velocidades 0 m/s -7 m/s 7% en el rango de velocidades 7 m/s -12 m/s

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Resultados: 1. Función de transferencia (NTF) Sobreestimación de la velocidad de viento: 22% en el rango de velocidades 0 m/s -7 m/s 7% en el rango de velocidades 7 m/s -12 m/s

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Resultados: 2. Curva de Potencia Filtros: a. Sector b. Distancia c. Disponibilidad d. Lluvia e. Errores y alarmas f. Densidad de aire Próximos pasos: Aprovechar el mantenimiento del aerogenerador y evaluar el efecto de bloqueo del rotor

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Resultados: 3. Alineación 4 ˚ equivale aproximadamente al 1% de la producción anual

Optimización del rendimiento de los aerogeneradores con el LiDAR horizontal WindIris. Conclusiones: Realizar la calibración del emplazamiento es más importante en el terreno complejo que en el terreno plano, donde las NTFs estándar son mas representativas; Si la curva de potencia en base al anemómetro de góndola está significativamente por debajo de la garantizada en los sectores sin efecto estela, vale la pena verificar la NTF con el fabricante a modo de aumentar la eficiencia aerodinámica del rotor; Una corta campaña de medición con el WindIris puede ayudar a detectar estos y otros problemas de rendimiento;