Parámetro | Vestas V80 | Siemens SWT-0.9 | GE 0.8 |
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Tensión Operación | 690 V | 690 V | 690 V |
Frecuencia | 50/60 Hz | 50/60 Hz | 50/60 Hz |
Factor de Potencia | 0.95 | 0.95 | 0.90 |
Eficiencia | 95% | 94% | 93% |
Relación entre energía generada y horas de operación:
Algunas turbinas generan más energía en menos tiempo.
Las diferencias pueden deberse a:
Relación entre velocidad del viento y eficiencia:
Para mejorar el factor de capacidad:
Estadísticas clave:
Acciones recomendadas:
Diferencias entre modelos:
Factores determinantes:
Comparación interanual:
Factores externos considerados:
Distribución direccional:
Recomendaciones de alineación:
Puntos clave de operación:
Para optimizar la curva:
Técnica | Descripción |
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Limpieza de datos | Procesamiento de datos SCADA de turbinas |
Análisis de series temporales | Identificación de patrones de generación |
Modelado estadístico | Análisis de correlación viento-generación |
Machine Learning | Predicción de generación basada en meteorología |
Este proyecto analiza datos de generación eólica mediante:
Estos resultados permiten analizar el comportamiento del parque eólico y optimizar su operación. Los modelos predictivos están basados en datos históricos y condiciones meteorológicas esperadas.
Conclusiones clave:
La energía real producida por el parque en el último año, considerando todas las variaciones operativas.
E = ∫ P(t) dt ≈ Σ [Pi × Δt]
Donde Pi es la potencia medida en cada intervalo (10 min) y Δt es el periodo de medición.
Suma de generación mensual: 480 + 520 + ... + 610 MWh = 5,870 MWh
Eficiencia global del parque (relación entre generación real y máxima teórica).
FC = (Ereal / (Pinstalada × 8,760 h)) × 100
(5,870 MWh / (2.5 MW × 8,760 h)) × 100 ≈ 34%
Emisiones evitadas al generar electricidad renovable en lugar de usar fuentes convencionales.
CO2 = Egen × FE × (1 - Ppérdidas)
Donde FE es el factor de emisión de la red local (ej. 0.45 kg CO2/kWh)
5,870 MWh × 0.45 t/MWh × 0.92 ≈ 3,450 ton (equivalente a 750 autos)