1 ENERBAR EVOCO 10 KW

2 INTEGRANTES Administrador(a): Luz Quintero Codigo:2101168 Grapa:3Grupo:D1

3 Planificador: Sebastián Gómez Codigo: Grapa:3 Grupo:D1 Supervisor de Cálidad: Nicolas Silva Codigo:

4 TUTOR Nombre: Hermann Raúl Vargas Torres Nacionalidad: Colombiana Formación académica: Doctorado Universidad Pontificia Comillas Doctorado En Ingeniería Eléctrica de1996 – de 2001 Mejora de los Algoritmos del Análisis Modal Selectrivo para el estudio de Estabilidad de pequeña Perturbación de Grandes Sistemas de Energía Eléctrica Maestría/Magister Universidad Industrial de Santander – UIS

5 Maestría En Potencia Eléctrica de1986 – de 1990 CONTROL DIGITAL DE UN INVERSOR TRIFASICO Especialización Universidad Industrial de Santander – UIS Docencia Universitaria de1993 – de 1994 FORMACION DEL INGENIERO PARA EL LIDERAZGO SOCIAL Y PROFESIONAL Pregrado/Universitario Universidad Industrial de Santander – UIS Ingeniería Eléctrica de1980 – de 1985 DISENO Y CONSTRUCCION DE UN RELE PARA LA DETECCION DE LA INVERSION DE FLUJO DE POTENCIA, MEDIANTE ELEMENTOS DE ESTADO SOLIDO Actualmente es coordinador académico de pregrado de la escuela de ingeneria eléctrica, electrónica y telecomunicaciones.

6 TEMAS DEL PROYECTO-PROYECTO ENERBAR1) Tema 1:  Calculo del tiempo necesario para recuperar la inversión hecha en la compra del aerogenerador Evoco 10 Kw a partir de la simulación de las series de viento durante un año utilizando Excel. 

7 2)Tema 2:Utilizar Google trends para establecer un panorama mundial en términos de las energías renovables. 3) Tema 3: Comparar las turbinas kaplan, pelton y francis para determinar cual es más apta para una futura Central de Generación de Energía Hidráulica.

8 CRITERIOS DE SELECCIÓNCriterios importantes para seleccion del tema.

9 PROCESO DE SELECCION Después de analizar detenidamente cada uno de los temas y teniendo en cuenta los criterios anteriores, determinamos que el tema para el proyecto sería el TEMA 1 .

10 OBJETIVO DEL PROYECTO El objetivo del proyecto es determinar en cuanto tiempo se recuperara la inversión realizada en la adquisición del aerogenerador Evoco 10 Kw; solo teniendo en cuenta el dinero en promedio que se obtiene al vender la potencia promedio que el Evoco 10 Kw genera durante un año.

11 Y LA ESTADÍSTICA?... Ya que el dinero ganado al año no es suficiente para suplir la inversión; es indispensable conocer que tan elevada es la variabilidad de la potencia generada anualmente para verificar que tan adecuado es suponer que año tras año se obtendrá un capital similar al año inicial y simplemente bastaría realizar una simulación anual; de la que se obtendría el capital promedio similar que multiplicado unas cuantas veces igualaría el precio de compra del aerogenerador. Finalmente los años gastados recuperando la inversión son las veces que multiplicamos el capital.

12 VARIABLES Las variables estocásticas que están inmersas en el proyecto son , la velocidad del viento, la potencia producida respecto a las series de viento, los costos y la inversión.

13 El viento: Se considera viento a toda masa de aire en movimiento que surge como consecuencia del desigual calentamiento de la superficie terrestre y de la atmósfera; el sol es entonces la fuente de energía eólica. Aproximadamente el 2% de la energía que llega del sol se transforma en la energía cinética de los vientos atmosféricos.

14 Potencial eólico

15 Potencia: Considerando aspectos de diseño y operativos de los aerogeneradores, La ecuación a continuación permite establecer la potencia eléctrica final obtenible de un aerogenerador: Donde : A:area de Barrido Cp: Coeficiente de Potencia ̒ ρ:Densidad del aire en Bucaramanga a 20°C y una altura de 1000 m sobre el nivel del mar. V: Velocidad del viento en (m/s)

16 Área de Barrido:

17 Coeficiente de potencia:Cp:0.4

18 UN POCO DE HISTORIA

19 Un poco de Historia: Los molinos de viento existían ya en la mas remota antigüedad. Persia, Egipto y China disponían de maquinas eólicas muchos siglos antes de j.c.;Hammurab I. Rey de babilonia Utilizo molinos accionados por el viento. En China hay referencias de la existencia de molinos que eran utilizados para el bombeo de agua, éstas maquinas fueron precursoras de los molinos persas. Se cree que en las cruzadas la tecnología de los molinos de viento se llevó a Europa, en donde se encuentran abundantes ejemplos de la importancia que los molinos obtuvieron en la edad media.

20 Primeros aerogeneradores:En 1724 Leopold Jacob proyecta un molino de ocho palas que mueve una bomba de pistón(aerobomba),en 1883 aparece el pequeño multípala americano diseñado por Steward Perry. En 1888 Charles F.Brush construyó la que hoy se cree es la turbina eólica de funcionamiento automático para generación de electricidad. Como precursor de los actuales aerogeneradores es necesario citar la aeroturbina danesa de Paul La Cour, maquina capaz de desarrollar entre 5 y 25 KW.

21 Primeros aerogeneradores:Durante la segunda guerra mundial la compañía danesa de ingeniería F.L.Smitdh construyó diversos aerogeneradores bi y tripala. El innovador aerogenerador Gedser fue construido por J.Juul para la compañía eléctrica SEAS de Dinamarca. La turbina tripala con rotor a barlovento fue un diseño pionero de los modernos aerogeneradores. Después de la primera crisis del petróleo en 1973,muchos países despertaron su interés en la energía eólica. En Dinamarca,Alemania,Suecia,el reino unido y los estados unidos, las compañías de energía dirigieron su atención a la construcción de grandes aerogeneradores.

22 En 1979 se construyeron dos aerogeneradores Nibe de 630 kW, uno con regulación por cambio de paso de pala y el otro de regulación por pérdida aerodinámica. La máquina Bonus 30 Kw, fabricada desde 1980,es un ejemplo de uno de los primeros modelos de los fabricantes actuales. La creación de aerogeneradores de 55 Kw que fueron desarrollados en supuso la ruptura industrial y tecnológica para los modernos aerogeneradores.

23 IMPACTO AMBIENTAL ErosiónNula emisión de gases contaminantes para la generación de electricidad. Ruido Potencial alternativa para la obtención de energía eléctrica en muchas regiones del mundo. Muerte de aves y murciélagos Impacto visual Sombra

24 Se debe contemplar el impacto sonoro que puede ocasionar sobre poblaciones cercanas, el impacto paisajístico, efectos sobre la flora y fauna y las posibles interferencias sobre ondas de radio, televisión o telefonía. Algunas consideraciones a tener en cuenta: Configuraciones geométricas simples que no llamen la atención y se ajusten a la forma del terreno. Pinturas suaves. Uso de turbinas pequeñas. Los generadores tienden a ser bien vistos por la sociedad en general y si se colocan en los sitios adecuados no afectan demasiado a la vida animal.

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27 ESPECIFICACIONES EVOCO 10 KWPOTENCIA DE SALIDA NOMINAL: 11m / s (24.5 mph) BWEA de referencia de energía ROTOR: 3 palas , 9.7m de diámetro, reforzado con fibra de vidrio moldeado, Zona de 74m2 de barrido CORTE EN LA VELOCIDAD DEL VIENTO: 2,5 m/s (5.6 mph) NORMAS: MCS completa de Certificación de Producto (MCS producto MCS WT0054/01) de Energía Limpia de Cashback Elegible certificados CE, BS EN 61400, certificado por G-83

28 Videos EVOCO 10Kw

29 TOMA DE DATOS Para la toma de datos se hizo la simulación de una serie de vientos por medio de la función ALEATORIO() en donde se estipuló que los datos no fueran mayores a 10, puesto que en las especificaciones del aerogenerador dice que la velocidad máxima es de 10m/s . Posteriormente se calculó la potencia producida en un año, divida en meses. El tamaño de la población es de datos, dado que son las potencias hora tras hora en un año. Aleatoriamente se escogió la muestra, en nuestro caso se eligió que la muestra sería de 744 datos puesto que serían las potencias tomadas en el mes de marzo .

30 DATOS DE LA MUESTRA

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33 Apoyos en la simulación de series de viento y potencia AnualPrograma Informático: EXCEL

34 Simulación series de viento:Mes marzo:

35 ESTADISTICA DESCRIPTIVAOBSERVACIONES TAMAÑO DE LA POBLACION: TAMAÑO DE LA MUESTRA: 744 ESTADISTICA DESCRIPTIVA

36 BONDAD DE AJUSTE: Para poder llevar a cabo nuestro objetivo del proyecto y determinar si es aceptable que se comporte la distribución normal primero debemos realizar la prueba de bondad y ajuste donde se planteará. HIPÓTESIS NULA Ho: Si se comporta como una distribución normal. HIPÓTESIS ALTERNA H1: Si no se comporta como una distribución normal. CRITERIOS DE DECISIÓN: se rechaza Ho cuando X2>X2α=0,05 para un porcentaje de confianza del 95%, en caso contrario se acepta.

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38 Grados de libertad: 743 X^2= 418,821745 X^2α= 807,52 Como entonces se acepta Ho y concluimos que la distribución de la potencia se comporta como una distribución normal.

39 PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA LA VARIANZADesarrollo: Ho: La varianza poblacional es igual a 9000 ó La varianza poblacional es igual o menor a 9000. Ha: La varianza poblacional es mayor a Es decir: Ho: σ= ó σ≤9ooo000 Ha: σ≥ Del enunciado se induce que el nivel de significancia es: α=5%=0,05 Enunciado: De la potencia producida por el aerogenerador Evoco 10 Kw anualmente hora por hora, se quiere conocer si la varianza poblacional de la muestra aleatoria tomada (uno de los 12 meses del año, en este caso Marzo) tiene o no un valor mayor a en la potencia producida. Del mes de marzo la varianza muestral es igual a ,32. Finalmente la grapa 3 en consenso decidió que 5 veces de cada 100 se rechazará la hipótesis nula siendo realmente cierta.

40 El resultado de “1 – α” es la ‘probabilidad de mantener la hipótesis nula cuando realmente es verdadera’. En este caso hay un 95% de probabilidades de mantener la hipótesis nula, siendo esta verdadera, con una significancia del 5%. Así, Z1-α indica donde termina la zona en la que la Ho se mantiene, es decir, se acepta y donde la zona en la Ho no se mantiene, es decir se rechaza. Z1-α pertenece a una distribución χ2 con (n-1) grados de libertad.

41 Para determinar dónde comienza la zona de rechazo utilizamos el laboratorio virtual:Puesto que la potencia para marzo presenta una distribución normal, el estadístico de prueba es:

42 En donde son los grados de libertadEn donde son los grados de libertad. El estadístico sería igual a: [Una vez calculados el estadístico y Z1-α]: Consideramos: Si χ2o > Z1-α Se rechaza la hipótesis nula Si χ2o< Z1-α Se acepta la hipótesis nula Puesto que 808,97 > 807,52 Se rechaza que la varianza poblacional es de 9000 como hipótesis nula.

43 CONCLUSIONES DE LA PRUEBA DE HIPÓTESISA partir de la prueba de hipótesis se ha confirmado que la varianza poblacional, es decir la varianza anual es mayor a para la potencia promedio. La variabilidad de la potencia es inmensamente grande y es debido absolutamente a la aleatoriedad de la serie de viento simulada con Excel. La suposición de que el capital obtenido vendiendo la potencia promedio anual es similar año tras año y de que con tan solo multiplicar el capital hasta igualarlo al valor de adquisición del aerogenerador, es falsa. La enorme variabilidad de la potencia promedio anual no garantiza que año tras año se obtenga capitales similares al del año similar y por lo tanto la simulación anual no bastaría para determinar el tiempo en el que se recuperaría la inversión.

44 CONCLUSIONES DEL PROYECTOLa simulación del viento no es fiel a la realidad, su correcta simulación requiere tener en cuenta una gran cantidad de factores adicionales y la manipulación de software más avanzado. Logramos aplicar las competencias adquiridas en los 3 módulos desarrollados. Como grapa trabajamos activa y creativamente. Es muy satisfactorio utilizar los conocimientos adquiridos en aéreas relacionados con nuestro desempeño profesional. Alcanzamos una mayor profundidad en el conocimiento de la energía eolica.

45 Fuentes BibliográficasEnergía y Ambiente – Energía Eólica - César Acevedo - Ing. Electricista M.Sc.