Análisis de la distribución espacial del potencial eólico en el territorio colombiano
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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 validador... Ver más
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Análisis de la distribución espacial del potencial eólico en el territorio colombiano 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. A. Ilinca, E. McCarthy, J. Chaumel, J. Retiveau. "Wind potential assessment of Quebec Province". Renew Energy. vol. 28, no. 12. pp.1881-1897, 2002. G. L. Johnson. Wind energy systems. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall; 1985. 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. 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. IDEAM., UPME. Atlas de viento de Colombia; 2017. W. Siabato, C. Yudego. "Geoestadística y Medio Ambiente". Territorio y Medio Ambiente. Métodos cuantitativos y técnicas de información geográfica Murcia; pp. 12-25, 2004. 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. 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. 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. 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. A. Sánchez, W. Siabato, J. Cely, P. Rangel. "Geoestadística aplicada a estudios de contaminación ambiental". Ingeniería, vol. 7, no. 2, pp. 31-38, 2002. C. 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Análisis geoestadístico espacio tiempo basado en distancias y splines con aplicaciones . Barcelona: Universidad de Barcelona; 2012. R. Sibson. "A Brief Description of Natural Neighbor Interpolation. Interpolating Multivariate Data, New York: John Wiley & Sons; 1981. 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. 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. C. Justus, W. Hargraves, A. Mikhail, D. Graber. "Methods for Estimating Wind Speed Frequency Distributions". Journal meteorological Applications, vol. 17, pp. 350-353, 1978. 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. 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. 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. https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/view/4366 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. Guzmán Manrique, Jhon Alexander Distribución Weibull Interpolación Espacial mapa de viento perfil de velocidad viento superficial 12 1 Núm. 1 , Año 2021 : Ingenierías USBMed Artículo de revista application/pdf Universidad San Buenaventura - USB (Colombia) Ingenierías USBMed Publication BP. Datos informe, "Statistical Review of World Energy" 2017. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. CEPAL, "Las energías renovables no convencionales en la matriz de generación eléctrica" 2017. Disponible en: http://repositorio.cepal.org/handle/11362/40975 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. Ingenierías USBMed - 2021 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 Español Journal article Análisis de la distribución espacial del potencial eólico en el territorio colombiano https://doi.org/10.21500/20275846.4366 https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/download/4366/4840 2021-05-11T23:35:04Z 2021-05-11T23:35:04Z 2021-05-11 2027-5846 10.21500/20275846.4366 |
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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. A. Ilinca, E. McCarthy, J. Chaumel, J. Retiveau. "Wind potential assessment of Quebec Province". Renew Energy. vol. 28, no. 12. pp.1881-1897, 2002. G. L. Johnson. Wind energy systems. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall; 1985. 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. 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. IDEAM., UPME. Atlas de viento de Colombia; 2017. W. Siabato, C. Yudego. "Geoestadística y Medio Ambiente". Territorio y Medio Ambiente. Métodos cuantitativos y técnicas de información geográfica Murcia; pp. 12-25, 2004. D. Corte, F. Sierra, G. Valencia. 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Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol.114, pp. 1-13, 2019. P. Wais. "Two and three-parameter Weibull distribution in available wind power analysis". Renewable Energy, vol. 103, pp.15-29, 2017. 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. J. Hennessey. "Some aspects of wind power statistics". Journal Meteorological Applications, vol. 16, no. 2, pp.119-128, 1977. E. S. Hrayshat. "Wind resource assessment of the Jordanian southern region". Renew Energy. vol. 32, pp.1948-1960, 2007. 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. 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. 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. J. Mur. Máster europeo en energías renovables y eficiencia energética ; 2008. J. Reyes. Potencial eólico del Litoral superior de la península de Yucatán : Universidad de Quintana Roo; 2013. C. Melo. Análisis geoestadístico espacio tiempo basado en distancias y splines con aplicaciones . Barcelona: Universidad de Barcelona; 2012. R. Sibson. "A Brief Description of Natural Neighbor Interpolation. Interpolating Multivariate Data, New York: John Wiley & Sons; 1981. R. Christofferson, D. Gillette. "A simple estimator of the shape factor of the two- parameter Weibull distribution". 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"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. BP. Datos informe, "Statistical Review of World Energy" 2017. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. CEPAL, "Las energías renovables no convencionales en la matriz de generación eléctrica" 2017. Disponible en: http://repositorio.cepal.org/handle/11362/40975 |
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