Planificación de parques eólicos mediante sistemas de información geográfica y Algoritmos genéticos

Resumen

En este trabajo se presenta una interesante herramienta, que combina los métodos de optimización basados en técnicas evolutivas con los sistemas de información geográfica (GIS), con el fin de facilitar el proceso de diseño y planificación de nuevos parques eólicos. Ambas técnicas se han utilizado tradicionalmente por separado en la resolución de múltiples problemas reales, concretamente las técnicas evolutivas han demostrado ser una poderosa aliada a la hora de resolver problemas altamente complejos, en los que se busca una solución óptima y en la que entran en juego un gran numero de variables. Por otro lado, los sistemas de información geográfica se presentan como la herramienta más eficaz para el estudio y el análisis de cualquier fenómeno con un importante componente geográfico, es decir, cualquier problema de ámbito territorial. Todo aquello que se pueda representar en un mapa, se puede estudiar y analizar con la ayuda de un GIS. El diseño de un parque eólico es un problema que encaja perfectamente dentro del alcance de ambas herramientas, ya que por una parte las variables que entran en juego, tienen un marcado carácter geográfico y territorial, y por otra la enorme complejidad del problema de búsqueda de una solución óptima hace de los métodos evolutivos los candidatos perfectos. En este trabajo he comenzado con una breve exposición acerca del comportamiento del sector eólico en los últimos años. A la vista de los datos disponibles, parece ser que a nivel mundial, a pesar de la crisis, se espera un aumento considerable en el número parques eólicos que se instalaran en el futuro. Ello justifica el desarrollo de nuevas herramientas, como la que aquí se expone, que permitirán facilitar el proceso de planificación de los nuevos parques eólicos que se construirán en los próximos años. En el presente documento se describe, paso a paso, el proceso que se ha ido siguiendo hasta obtener la versión final de la herramienta de optimización. Inicialmente se ha programado un algoritmo genético que permite al GIS calcular y representar en un mapa las posiciones óptimas de un conjunto de aerogeneradores atendiendo únicamente al criterio de máxima producción energética anual esperada (EAS). En una segunda fase de diseño, se ha implementado el método Park Modificado que permite calcular la disminución de la energía esperada en un parque eólico, provocada por la influencia entre los rotores de los aerogeneradores. Finalmente se ha incorporado un segundo algoritmo evolutivo que permite, simultáneamente con el primero, determinar el parque eólico con una mayor producción y un menor coste en las líneas de conexión subterráneas que transmiten la potencia generada por cada uno de los aerogeneradores hasta la subestación. Por ultimo se ha demostrado el funcionamiento de los algoritmos desarrollados en esta tesis a través varios ensayos, cuyos resultados se presentan al final del capítulo cinco.