Análisis espacial y temporal sobre variables necesarias para ubicación de parques eólicos offshore
Esta investigación se propone abordar la implementación de parques eólicos offshore en el Caribe colombiano, centrándose en el análisis espacial y temporal de variables determinantes. Con el objetivo general de analizar la viabilidad de esta fuente de energía sostenible, los objetivos específicos se...
- Autores:
-
Vásquez Suarez, Santiago David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/12925
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Parques eólicos marinos
Variables determinantes
Fuente de energía sostenible
Metodología AHP
Condiciones del viento
Variabilidad temporal y espacial
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Determinant variables
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Esta investigación se propone abordar la implementación de parques eólicos offshore en el Caribe colombiano, centrándose en el análisis espacial y temporal de variables determinantes. Con el objetivo general de analizar la viabilidad de esta fuente de energía sostenible, los objetivos específicos se enfocan en la delimitación del área de estudio, la identificación de zonas con alto potencial energético, y la aplicación de la metodología AHP para elegir la ubicación óptima. La metodología propuesta para la identificación de zonas óptimas destinadas a parques eólicos offshore en el Caribe colombiano se basa en la integración de diversas variables relevantes. Estas incluyen condiciones del viento, topografía, disponibilidad de recursos naturales, infraestructura existente, y restricciones legales y ambientales. El objetivo es determinar áreas adecuadas para la instalación de parques de energía eólica con un bajo impacto ambiental. Para lograr esto, se sigue un enfoque paso a paso. Primero, se identifican las variables pertinentes considerando el contexto geográfico, ambiental y socioeconómico de la región. Luego, se recopilan datos de diversas fuentes, como estaciones meteorológicas y mapas geográficos. Estos datos son sometidos a un análisis detallado utilizando herramientas de análisis espacial y estadístico, como Sistemas de Información Geográfica (SIG) y técnicas de modelado. La identificación de zonas óptimas se realiza en función de criterios específicos, como la cantidad de energía generada, la viabilidad técnica, la minimización del impacto ambiental y la aceptabilidad social. El análisis de datos se ilustra con un estudio detallado de la velocidad del viento en el Caribe colombiano. Se utilizan datos históricos obtenidos del conjunto de datos ERA5 para evaluar la variabilidad temporal y espacial de la velocidad del viento. El análisis revela un recurso eólico significativo en la región, con patrones locales de viento que son esenciales para identificar lugares óptimos para parques offshore. El uso de herramientas como Python facilita el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos y permite derivar métricas clave, como la velocidad promedio mensual y la dirección predominante del viento. Estos resultados preliminares proporcionan una base sólida para evaluar la viabilidad de parques eólicos offshore en el Caribe colombiano, contribuyendo a la toma de decisiones informada y sostenible en el ámbito de la generación de energía renovable. En este contexto, se reconoce la complejidad de factores geográficos y ambientales que afectan la eficiencia de la generación de energía eólica en la región. Este estudio no solo busca maximizar la eficiencia en la transición hacia energías renovables, sino también proporcionar una base sólida para la implementación exitosa de parques eólicos offshore en el Caribe colombiano. |
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Offshore wind farm repowering optimization. Applied Energy, 208(May), 834–844. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.09.064 Hu, T., She, B., Duan, L., Yue, H., & Clunis, J. (2020). A systematic spatial and temporal sentiment analysis on geo-tweets. IEEE Access, 8, 8658–8667. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2961100 Hussain, M., & Park, S. K. (2021). Systematic analysis of wind resources for eolic potential in Bangladesh. Applied Sciences (Switzerland), 11(17). https://doi.org/10.3390/app11177924 Iq, I.-. (s/f). Jaime_Gonzales_Vela_Energias Renovales. https://www.facebook.com/pages/InterfaseMa, Q., Huang, G., & Tang, X. (2021). GIS-based analysis of spatial–temporal correlations of urban traffic accidents. European Transport Research Review, 13(1). https://doi.org/10.1186/s12544-021-00509-y Membibre, M. S. (1993). Temporales en el litoral español: relación entre altura de ola máxima y altura significante. Revista Digital del Cedex, 0(88 SE-Artículos). Poddaeva, O., & Fedosova, A. (2022). Extreme wind speeds analysis using extended wind rose based on statistic methods. Energy Reports, 8(May), 1177–1184. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.07.103 Portugal, I., Alencar, P., & Cowan, D. (2020). A framework for spatial-temporal trajectory cluster analysis based on dynamic relationships. IEEE Access, 8, 169775–169793. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3023376 Saad, M., García-Diaz, M., & Pereiras, B. (2022). Analysis of an optimized radial impulse turbine for an OWC wave energy converter. Journal of Physics: Conference Series, 2217(1), 0–12. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2217/1/012075 Selección de aerogeneradore tesis profesional que para obtener el título de ingeniero mecánico eléctrico. (2014). Version, D. (2011). Aalborg Universitet Evaluation of offshore wind resources by scale of development Möller, Bernd; Hong, Lixuan; Lonsing, Reinhard ; Hvelplund, Frede. Xu, R., Wang, H., Xi, Z., Wang, W., & Xu, M. (2022). Recent Progress on Wave Energy Marine Buoys. 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Hou, P., Enevoldsen, P., Hu, W., Chen, C., & Chen, Z. (2017). Offshore wind farm repowering optimization. Applied Energy, 208(May), 834–844. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.09.064 Hu, T., She, B., Duan, L., Yue, H., & Clunis, J. (2020). A systematic spatial and temporal sentiment analysis on geo-tweets. IEEE Access, 8, 8658–8667. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2961100 Hussain, M., & Park, S. K. (2021). Systematic analysis of wind resources for eolic potential in Bangladesh. Applied Sciences (Switzerland), 11(17). https://doi.org/10.3390/app11177924 Iq, I.-. (s/f). Jaime_Gonzales_Vela_Energias Renovales. https://www.facebook.com/pages/InterfaseMa, Q., Huang, G., & Tang, X. (2021). GIS-based analysis of spatial–temporal correlations of urban traffic accidents. European Transport Research Review, 13(1). https://doi.org/10.1186/s12544-021-00509-y Membibre, M. S. (1993). Temporales en el litoral español: relación entre altura de ola máxima y altura significante. 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La metodología propuesta para la identificación de zonas óptimas destinadas a parques eólicos offshore en el Caribe colombiano se basa en la integración de diversas variables relevantes. Estas incluyen condiciones del viento, topografía, disponibilidad de recursos naturales, infraestructura existente, y restricciones legales y ambientales. El objetivo es determinar áreas adecuadas para la instalación de parques de energía eólica con un bajo impacto ambiental. Para lograr esto, se sigue un enfoque paso a paso. Primero, se identifican las variables pertinentes considerando el contexto geográfico, ambiental y socioeconómico de la región. Luego, se recopilan datos de diversas fuentes, como estaciones meteorológicas y mapas geográficos. Estos datos son sometidos a un análisis detallado utilizando herramientas de análisis espacial y estadístico, como Sistemas de Información Geográfica (SIG) y técnicas de modelado. La identificación de zonas óptimas se realiza en función de criterios específicos, como la cantidad de energía generada, la viabilidad técnica, la minimización del impacto ambiental y la aceptabilidad social. El análisis de datos se ilustra con un estudio detallado de la velocidad del viento en el Caribe colombiano. Se utilizan datos históricos obtenidos del conjunto de datos ERA5 para evaluar la variabilidad temporal y espacial de la velocidad del viento. El análisis revela un recurso eólico significativo en la región, con patrones locales de viento que son esenciales para identificar lugares óptimos para parques offshore. El uso de herramientas como Python facilita el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos y permite derivar métricas clave, como la velocidad promedio mensual y la dirección predominante del viento. Estos resultados preliminares proporcionan una base sólida para evaluar la viabilidad de parques eólicos offshore en el Caribe colombiano, contribuyendo a la toma de decisiones informada y sostenible en el ámbito de la generación de energía renovable. En este contexto, se reconoce la complejidad de factores geográficos y ambientales que afectan la eficiencia de la generación de energía eólica en la región. Este estudio no solo busca maximizar la eficiencia en la transición hacia energías renovables, sino también proporcionar una base sólida para la implementación exitosa de parques eólicos offshore en el Caribe colombiano.This research aims to address the implementation of offshore wind farms in the Colombian Caribbean, focusing on the spatial and temporal analysis of determinant variables. With the general objective of analyzing the feasibility of this sustainable energy source, the specific objectives focus on the delimitation of the study area, the identification of zones with high energy potential, and the application of the AHP methodology to choose the optimal location. The proposed methodology for the identification of optimal zones for offshore wind farms in the Colombian Caribbean is based on the integration of several relevant variables. These include wind conditions, topography, availability of natural resources, existing infrastructure, and legal and environmental restrictions. The objective is to determine suitable areas for the installation of wind farms with low environmental impact. To achieve this, a step-by-step approach is followed. First, relevant variables are identified considering the geographical, environmental, and socioeconomic context of the region. Then, data are collected from various sources, such as weather stations and geographic maps. These data are subjected to detailed analysis using spatial and statistical analysis tools, such as Geographic Information Systems (GIS) and modeling techniques. The identification of optimal zones is based on specific criteria, such as the amount of energy generated, technical feasibility, minimization of environmental impact and social acceptability. The data analysis is illustrated with a detailed study of wind speed in the Colombian Caribbean. Historical data obtained from the ERA5 dataset is used to evaluate the temporal and spatial variability of wind speed. The analysis reveals a significant wind resource in the region, with local wind patterns that are essential for identifying optimal locations for offshore farms. The use of tools such as Python facilitates the efficient processing of large volumes of data and allows the derivation of key metrics such as monthly average wind speed and prevailing wind direction. These preliminary results provide a solid basis for assessing the feasibility of offshore wind farms in the Colombian Caribbean, contributing to informed and sustainable decision making in the field of renewable energy generation. In this context, the complexity of geographical and environmental factors that affect the efficiency of wind power generation in the region is recognized. This study not only seeks to maximize efficiency in the transition to renewable energy, but also to provide a solid basis for the successful implementation of offshore wind farms in the Colombian Caribbean.Resumen 8 -- Introducción 10 -- El problema 12 -- Objetivos 14 -- Objetivo general 14 -- Objetivos específicos 14 -- Justificación 15 -- Tipo de investigación 16 -- Marco de referencia 16 -- Energía renovable 16 -- Factores metodológicos 18 -- Sistema offshore 21 -- Análisis espacial y temporal 22 -- Flujograma 25 -- Metodología 26 -- Análisis 29 -- Era5 29 -- Toma de datos y obtención de la información de velocidad del viento 31 -- Análisis de datos y resultados preliminares 32 -- Método AHP para selección de criterios 37 -- Resultados 39 -- Evaluación mediante la metodología de jerarquía difusa AHP 39 -- Criterio 1, Velocidad del viento 42 -- Criterio 2, Batimetría 44 -- Criterio 3, Distancia central eléctrica 46 -- Criterio 4, movimiento turístico y poblacional 49 -- Resultados 51 -- Comparación clima marítimo 53 -- Conclusiones 55 -- Anexos 57 -- Referencias 62Ingeniero(a) CivilPregrado67 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaCivil y AmbientalBarranquilla, ColombiaIngeniería CivilAnálisis espacial y temporal sobre variables necesarias para ubicación de parques eólicos offshoreTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAguilar-Moreno, E., & Granell-Canut, C. (2013). Sistemas de información geográfica para unidades de información. Profesional de la Informacion, 22(1), 80–86. https://doi.org/10.3145/epi.2013.ene.11Narguilé-Pérez, B., Ribeiro, A. S., Costoya, X., de Castro, M., Carracedo, P., Dias, J. M., Rusu, L., & Gómez-Gesteira, M. (2022). Harnessing of Different WECs to Harvest Wave Energy along the Galician Coast (NW Spain). Journal of Marine Science and Engineering, 10(6). https://doi.org/10.3390/jmse10060719Chan, S. W., Abid, S. K., Sulaiman, N., Nazir, U., & Azam, K. (2022). A systematic review of the flood vulnerability using geographic information system. Heliyon, 8(3). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09075Conformidad, D. D. E., El, C. O. N., Ochenta, C., & Sesenta, A. T. (s/f). Al público en general e.Einstein, A. (2022). DISEÑO DE UN PARQUE EÓLICO OFFSHORE Trabajo Fin de Máster.Hou, P., Enevoldsen, P., Hu, W., Chen, C., & Chen, Z. (2017). Offshore wind farm repowering optimization. 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Extreme wind speeds analysis using extended wind rose based on statistic methods. Energy Reports, 8(May), 1177–1184. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.07.103Portugal, I., Alencar, P., & Cowan, D. (2020). A framework for spatial-temporal trajectory cluster analysis based on dynamic relationships. IEEE Access, 8, 169775–169793. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3023376Saad, M., García-Diaz, M., & Pereiras, B. (2022). Analysis of an optimized radial impulse turbine for an OWC wave energy converter. Journal of Physics: Conference Series, 2217(1), 0–12. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2217/1/012075Selección de aerogeneradore tesis profesional que para obtener el título de ingeniero mecánico eléctrico. (2014).Version, D. (2011). Aalborg Universitet Evaluation of offshore wind resources by scale of development Möller, Bernd; Hong, Lixuan; Lonsing, Reinhard ; Hvelplund, Frede.Xu, R., Wang, H., Xi, Z., Wang, W., & Xu, M. (2022). Recent Progress on Wave Energy Marine Buoys. 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parques.pdf.txtExtracted texttext/plain79893https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/3f10277e-b342-42bf-a4e8-1b2fb8c8c38f/download95952d2f6b320fcd8fbc8cba486d96b7MD53THUMBNAILAnálisis espacial y temporal sobre variables necesarias para ubicación de parques.pdf.jpgAnálisis espacial y temporal sobre variables necesarias para ubicación de parques.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5638https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/6a90b3d6-8358-4a7b-8b8c-fbc357eb894c/download72b90bd72234f31e7fbcebadd328fcadMD5411323/12925oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/129252024-09-17 14:11:12.73https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa 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