Desarrollo de un método para la adquisición de datos para la...
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Desarrollo de un método para la adquisición de datos para la estación meteorológica y cálculo de los potenciales eólico y solar de la Facultad Tecnológica de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas Julián C. Calderón R. j.c.elgato@hotmail.com Jeimmy R. Marín T. jeimmy_marin@hotmail.com Dora M. Martínez C. dmmartinezc@udistrital.edu.co Tecnología en Electricidad Facultad Tecnológica Universidad Distrital Francisco José de Caldas Bogotá D.C. Colombia Resumen- Este artículo presenta la construcción y la implementación de una base de datos para la estación meteorológica PEGASUS ubicada en la FACULTAD TECNOLÓGICA y a su vez el cálculo de su potencial eólico y solar. El método desarrollado consta del diseño de una interfaz que permite el traspaso de la información almacenada en la consola de adquisición de datos al equipo de cómputo destinado para este servicio, la base de datos almacena la información y crea un histórico de datos de largo plazo que le brinda la posibilidad al usuario que lo requiera de acceder a la información de forma rápida, legible y eficiente ya sea para la consulta de la misma o la generación de algún reporte e incluso le da la posibilidad de visualizar gráficamente alguna de las variables existentes. En el desarrollo de este documento se da a conocer las condiciones iniciales del sistema de recolección de información, los registros parciales que existen hasta ese momento, las problemáticas que presentaba al momento de la búsqueda y los errores que se generaban durante el procedimiento de descarga, paralelo a la evaluación del sistema se propuso diferentes estrategias que permitieran lograr recopilar los registros de forma automática. Con la base de datos consolidada, se dio paso al cálculo de los potenciales; en el caso del potencial eólico se trabajó únicamente con los registros guardados dentro de la computadora previos a la base de datos, aplicando el método de distribución de Weibull se estableció el potencial energético que existe dentro de la facultad. Para el cálculo del potencial solar se utilizó tanto los registros existentes como los valores de radiación solar recopilados hasta la actualidad y a partir de esos valores se realizó el procesamiento de datos y de esta forma se determinó el potencial solar existente en la facultad. Abstract- This paper presents the construction and implementation of a database for the weather PEGASUS Station located within the TECHNOLOGY FACULTY and turn the calculation of wind and solar potential. The method developed consists of the transfer of the information stored in the data acquisition console to the computer equipment generating it a historical long-term data allowing the user to access the required information quickly, readable and efficient either for consultation of the same or generating a report and even gives you the ability to graphically display any of the existing variables. In the development of this
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Desarrollo de un método para la adquisición de datos
para la estación meteorológica y cálculo de los
potenciales eólico y solar de la Facultad Tecnológica
de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Julián C. Calderón R.
Jeimmy R. Marín T.
Dora M. Martínez C.
Tecnología en Electricidad
Facultad Tecnológica
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Bogotá D.C. Colombia
Resumen-
Este artículo presenta la construcción y la
implementación de una base de datos para la
estación meteorológica PEGASUS ubicada en
la FACULTAD TECNOLÓGICA y a su vez
el cálculo de su potencial eólico y solar. El
método desarrollado consta del diseño de una
interfaz que permite el traspaso de la
información almacenada en la consola de
adquisición de datos al equipo de cómputo
destinado para este servicio, la base de datos
almacena la información y crea un histórico de
datos de largo plazo que le brinda la
posibilidad al usuario que lo requiera de
acceder a la información de forma rápida,
legible y eficiente ya sea para la consulta de la
misma o la generación de algún reporte e
incluso le da la posibilidad de visualizar
gráficamente alguna de las variables
existentes. En el desarrollo de este documento
se da a conocer las condiciones iniciales del
sistema de recolección de información, los
registros parciales que existen hasta ese
momento, las problemáticas que presentaba al
momento de la búsqueda y los errores que se
generaban durante el procedimiento de
descarga, paralelo a la evaluación del sistema
se propuso diferentes estrategias que
permitieran lograr recopilar los registros de
forma automática. Con la base de datos
consolidada, se dio paso al cálculo de los
potenciales; en el caso del potencial eólico se
trabajó únicamente con los registros
guardados dentro de la computadora previos a
la base de datos, aplicando el método de
distribución de Weibull se estableció el
potencial energético que existe dentro de la
facultad. Para el cálculo del potencial solar se
utilizó tanto los registros existentes como los
valores de radiación solar recopilados hasta la
actualidad y a partir de esos valores se realizó
el procesamiento de datos y de esta forma se
determinó el potencial solar existente en la
facultad.
Abstract-
This paper presents the construction and
implementation of a database for the weather
PEGASUS Station located within the
TECHNOLOGY FACULTY and turn the
calculation of wind and solar potential. The
method developed consists of the transfer of
the information stored in the data acquisition
console to the computer equipment generating
it a historical long-term data allowing the user
to access the required information quickly,
readable and efficient either for consultation of
the same or generating a report and even gives
you the ability to graphically display any of the
existing variables. In the development of this
document disclosed the initial conditions of
information collection system, partial records
that existed before that date, the problems that
presented at the time of the search and the
errors that were generated during the discharge
procedure, Parallel to the evaluation system
different strategies that would achieve collect
automatically records were planted. With
consolidated database, it was started the
calculation of potential; in the case of eolian
potential only worked with records stored
within the computer prior to the database,
applying the Weibull's distribution method the
energy potential that exists within the faculty
is established. With the solar potential is used
both existing records as the values of solar
radiation collected until now and from those
values It was performed data processing so
determined the existing solar potential in
college.
I. INTRODUCCIÓN
Las estaciones meteorológicas son
instalaciones destinadas a medir y registrar las
diferentes variables meteorológicas utilizando
los sensores adecuados, con esta información
se establece el comportamiento atmosférico.
Contar con un consolidado de información de
cada una de las variables durante diferentes
periodos de tiempo y con el análisis de datos
se puede determinar el potencial energético en
una zona determinada.
La Facultad Tecnológica de la Universidad
Distrital Francisco José de Caldas cuenta con
una estación meteorológica inalámbrica
PEGASUS. Esta tiene un sistema práctico que
permite la visualización de cada una de las
variables meteorológicas a través de una
consola que almacena valores registrados por
los sensores hasta de 97 días
aproximadamente en intervalos de 10 minutos.
Esta estación meteorológica cuenta con un
software el cual permite la visualización de
datos en tiempo real, consulta y descarga de
los registros almacenados dentro de la
memoria de la consola este último proceso se
tiene que realizar de forma manual.
Teniendo en cuenta que hay pérdidas
considerables de registros por la falta de un
sistema de almacenamiento organizado y
legible. El software original permitía la
generación de reportes pero estaba limitado al
contenido almacenado por la consola, además
presentaba algunos errores al momento de
hacer la consulta.
Este proyecto dio paso a la construcción de
una base de datos utilizando un software de
libre acceso con su respectiva generación de
reportes de la estación y puso en marcha el
sistema de adquisición de datos aplicado para
la captura, procesamiento y validación de la
información, haciendo amigable el acceso de
la información registrada.
La metodología que se empleó fue la
elaboración de un aplicativo desarrollado en
JavaScript que permitió la descarga y el
almacenamiento automático de los datos que
se encuentran en la consola, facilitando el
proceso de acceso y búsqueda de la
información, generando reportes asequibles y
entendibles al usuario que desee acceder a
alguno de los datos recopilados, permitiendo
así el desarrollo de futuros proyectos
encaminados al estudio del comportamiento
de las diferentes variables atmosféricas.
Tomando los registros existentes de descargas
anteriores se hizo el cálculo del potencial
eólico y en el caso del potencial solar se
tuvieron en cuenta los datos que estaban
siendo recientemente registrados en la base de
datos. Esto se realizó de esta forma debido a
que la estación tiene el anemómetro dañado,
por lo tanto los datos correspondientes a la
velocidad de viento no eran los adecuados para
realizar el cálculo.
II. VALORACIÓN DEL SISTEMA DE
RECOPILACIÓN DE DATOS
1. Descripción del sistema de recopilación
inicial.
La estación meteorológica inalámbrica
PEGASUS, es una herramienta que permite
realizar la medición y la recopilación de
variables atmosféricas como: temperatura,
humedad ambiente exterior, velocidad del
viento, dirección del viento, precipitación y
radiación solar, variables que permiten hacer
un análisis sobre la información
meteorológica.
La estación está compuesta por dos
componentes primordiales: la unidad externa
y la unidad interna o consola de adquisición, la
primera está conformada por un dispositivo de
captura de mediciones empleando sensores y
esta a su vez, transmite la información
mediante un enlace de radiofrecuencia hacia la
unidad interna, que es un equipo de mano que
cuenta con una pantalla de alta resolución, e
incorpora sus propios sensores que miden
presión atmosférica, temperatura y humedad
ambiente interior. En la pantalla se puede
visualizar los valores instantáneos y curvas de
tendencia a partir de los históricos
almacenados en la misma. La consola recibe
los datos de la unidad externa y los procesa
para generar información adicional (ráfagas
del viento, acumuladores de precipitación,
sensación térmica, punto de rocío, acumulador
de grados-día y acumulador diario de la
humedad de hoja).
Para la lectura de los datos recopilados, la
consola se conecta a una computadora a través
de un cable USB como lo muestra Figura 1.
Figura 1. Fotografía de la conexión entre la consola y
el PC, Julián Calderón]. (Bogotá 2016). Archivos
Fotográficos de la Estación Meteorológica. Facultad
Tecnológica Sala de Profesores Oficina 39, Bogotá
D.C.
Por otra parte la consola cuenta con una
memoria circular que permite contener un
histórico de los registros, la información
capturada corresponde a las variables tanto de
la unidad externa como la interna y es posible
en cualquier momento obtener los datos
almacenados especificando el tipo de variable
que se requiera y el intervalo de tiempo que se
desea.
El software con el que cuenta la estación
permite visualizar en el PC los valores
instantáneos de las variables que están siendo
registradas por la estación. En la Figura 2, se
muestra la pantalla de inicio del software
original, estos datos se actualizan en tiempo
real [1].
Figura 2. Captura de pantalla de la aplicación
(software). Pantalla de inicio que permite visualizar
los valores instantáneos de todas las variables que
posee la estación meteorológica PEGASUS
Fuente: Tomado de (PEGASUS 2005).
Una de las opciones que el software permite
realizar es el filtrado de datos. La Figura 3
muestra los intervalos de tiempos a consultar,
la variable y también es posible obtener:
valores máximos, mínimos, promedios, entre
otros [1].
Figura 3. Captura de pantalla de la aplicación
(software) filtrado de datos de la estación
meteorológica PEGASUS
Fuente: Tomado de (PEGASUS 2005).
El registro de la información se puede
descargar como un archivo de texto separado
por tabulados o bien sea en formato Excel,
para posteriormente ser almacenados en el
disco duro del PC. Estos datos quedan
disponibles para posible procesamiento o
diagramación posteriores.
2. Recopilación y análisis de los datos
utilizando el software inicial.
En la evaluación de la información recopilada
se observó que dentro de la computadora
destinada para la estación, existen registros
parciales de los datos de años anteriores
comprendidos entre el 2012 al 2015 cuyos
registros constan de diferentes formas de
descarga, algunos realizados por días,
utilizando el software original de la estación, y
los otros por medio de un método no
convencional de descarga utilizando un
hyperterminal, proceso que más adelante se
describirá.
Para el año vigente no se contaba con la
totalidad de los datos descargados dado que el
procedimiento tenía que ser realizado de forma
manual, por lo tanto a partir del inicio del
proyecto se realizó una descarga de toda la
información contenida en la consola por
medio del software original, estos datos van
desde de la fecha del 4 de abril del 2016 hasta
el 19 de julio del 2016.
La Figura 4 muestra uno de los formatos
empleado para el almacenamiento fue un
archivo de tipo texto (.txt) en donde los datos
se muestran organizados por fecha y hora
Figura 4. Captura de pantalla. Formato tipo texto
empleado para el almacenamiento de los registros de
todas las variables que posee la estación meteorológica
PEGASUS
Fuente: Tomado por (Julián Calderón, 2016).
Con los datos almacenados se realizó la
reorganización de los registros para poder
consolidar la información obtenida.
En el proceso de descarga se identificó
inconvenientes persistentes dependiendo de
dónde se hizo la descarga. Si la descarga se
realizó para un solo día con todos los datos
correspondientes a la unidad interna y a la
externa, se presentan dos inconvenientes en
algún momento. El primero consiste en que la
lectura no puede ser tomada desde la cierta
posición como se muestra en la figura 5.
Figura 5. Captura de pantalla de la aplicación
(software) que permite visualizar el error en la lectura
desde alguna posición en la consola de estación
meteorológica PEGASUS
Fuente: Tomado por (Julián Calderón, 2016).
El segundo, que no es persistente como el
primero, pero es similar en cuanto a su lectura
de datos, en este caso hace mención de la
cantidad de registros: “La operación de
lectura no puede ser completada. [No se puede
leer la cantidad de registros]”.
La interfaz original tiene la posibilidad de
seleccionar la procedencia de los datos que se
quieren descargar, se puede indicar los datos
que se desean tanto de la unidad externa y la
unidad interna, o solo de alguno de las dos; la
configuración predeterminada en el software
está para descargar los datos provenientes de
ambas consolas.
Teniendo en cuenta lo anterior, al realizar la
consulta solamente para las variables que
registra la unidad interna, aparece el problema
correspondiente a la lectura de datos en una
posición. Cuando se solicita la información
solicitada únicamente a los registros de la
unidad externa, la consulta se hace de forma
exitosa en la mayoría de los casos, pero en
algunas ocasiones se presenta el inconveniente
descrito anteriormente.
Considerando la cantidad de datos
almacenados por la consola, la descarga de una
semana o un mes presenta mayores errores y
tarda una cantidad de tiempo en el proceso que
esta alrededor de 10 y 30 minutos
respectivamente en el mejor de los casos, por
lo tanto las opciones posibles para aplicar el
proceso de descarga del registro utilizando el
software original de la estación son:
1. Descargar todos los datos de un solo día a la
vez, tanto de la unidad externa como de la
unidad interna.
2. Seleccionar los datos que se desean
consultar específicamente procedentes de la
unidad interna o de la unidad externa. Al
escoger solo una de las opciones facilita el
proceso de descarga, desaparece el error en la
lectura de los registros y permite el
almacenamiento sin problema de un día a la
vez.
3. Organización de las variables capturadas
recopiladas con el software original.
La información descargada en total
corresponde a 109 archivos de texto extraídos
de la consola que corresponde a 4 meses, se
organizó en 4 archivos conteniendo los datos
de cada mes respectivamente, con este registro
se desarrolló la primera base de datos. El orden
en el que la consola entregó los datos era a
manera de listado y tenían como parámetro de
orden la hora y el día, como lo muestra la
Figura 4; información que al momento de
hacer alguna consulta de las variables en
específico era poco práctico.
Para la organización de las variables se
elaboró una tabla de clasificación en Excel y
mediante el apoyo de macros se tomaron los
archivos originales entregados en formato
texto y se reorganizaron a partir de las fechas
(dd/mm/yyyy, hh/mm) y de las variables
como se ilustra en la Figura 6.
Figura 6. Captura de pantalla de la base de datos
empleando Excel clasificando las variables
recopiladas con el software original que posee la
estación meteorológica PEGASUS
Fuente: Tomado por (Julián Calderón 2016.).
El método facilitó la visualización de las
variables y de los valores registrados en cierto
tiempo, sin embargo el procesamiento de la
información era muy demorado. Para un día el
tiempo que tardaba en pasar los registros de
tipo texto y organizarlos en Excel era de
aproximadamente 5 minutos, lo que resultó
poco óptimo.
Con los resultados anteriores, fue evidente que
el método realizado por medio de Excel podía
presentar los siguientes inconvenientes en el
proceso de descarga de la información:
primero, no se contaba con el espacio
conveniente que garantizara armar el histórico
de futuros registros dado a la capacidad total
que cuenta Excel es de 1.048.576 filas,
segundo las problemáticas que se presentaron
utilizando el software original de la estación
ya mencionadas y tercero los tiempos de
procesamiento de los registros también
mencionados anteriormente. Lo anterior hizo
que el equipo de trabajo buscará una mejor
opción para implementar, un sistema de
gestión de base de datos que fuera disponible
libremente, que contara con la capacidad de
almacenar grandes cantidades de registros y
que facilitara la exploración dentro del banco
de información. Con estas características se
optó por el uso PostgreSQL, que es un gestor
de datos con código abierto que permite
construir un modelo estable, donde garantiza
la continua operación, funcionando muy bien
con grandes cantidades de datos dependiendo
de la memoria física disponible y el cual
permite trabajar con numerosos lenguajes de
programación como C/C++, Java, .Net, Perl,
Python, Ruby, Tcl, ODBC, PHP, Lisp,
Scheme, Qt y muchos otros, además de ser un
programa gratuito y accesible.
Los datos almacenados en la consola son
descargados utilizando un método alternativo
de descarga (detalles en el apartado III.
INTERFAZ) que funciona mediante un código
java desarrollado por el programa NetBEans
quien almacena la información, la adecua y se
transmite a la base de datos.
PostgreSQL recibe la información y la deja a
disposición para consultar detalladamente,
facilitando la búsqueda, indicando parámetros
de fecha y variable para acceder a la
información solicitada y de ser el caso generar
el archivo correspondiente al periodo de
tiempo especificado (detalles en el apartado
III. INTERFAZ, Reportes).
III. DESCRIPCIÓN DE LA INTERFAZ
DESARROLLADA
Para mejorar la descarga y el procesamiento
de la información se desarrollaron diferentes
metodologías descritas a continuación:
Buscando optimizar la descarga de la
información inicialmente se construyó un
script que tenía como función el interactuar
directamente con el software de la estación
meteorológica, se ejecutó por medio de
comandos de teclado y de esa forma realizaba
la descarga de datos. Sin embargo el script se
dejó de lado debido a que de cada 3 descargas
ejecutadas, solo 2 se hacían exitosamente y sin
contar que no se solicitaban todas las variables
dado que el método presentaba
inconvenientes, mencionados dentro de la
valoración del sistema de recopilación.
En base a los resultados del primer método, se
divisó la idea de interactuar directamente con
la consola y el histórico sin acudir al software
original de la estación, pero al hacer el escáner
de los paquetes de datos que envía el programa
hacia la consola no resultó legible, la
información se encuentra codificada. Para
visualizar la interacción que existe entre la
consola y el software se empleó el programa
Serial Port Monitor; con este se encontró que
la única forma de comunicación con la consola
que permite recibir la información de manera
legible es empleando el código descrito en el
manual (PEGASUS 201- Manual-Rev. 03),
este código es (:000000) que es un método
alternativo utilizando un hyperterminal [2], la
consola remite todos los datos contenidos
dentro de su memoria de almacenamiento, en
esta se repiten algunos registros y la
información la entrega de forma
cronológicamente desorganizada. La ventaja
que ofrece el método es que se pueden adquirir
todos los datos almacenados, la desventaja
resulta en que los datos no pasan por los filtros
de validación que tiene incorporados el
software original de la estación.
Con el propósito de mejorar el sistema de
recolección de la información, se construyó
una interfaz con características similares a la
versión original, con la posibilidad de ser vista
desde cualquier navegador instalado. Ofrece la
ventaja de tener una capacidad de
almacenamiento superior a la que posee la
consola. Utilizando el método alternativo de
descarga mencionado, se elaboró un código en
el lenguaje de programación Java a través de
un entorno de desarrollo integrado modular y
de base estándar (normalizado), NetBeans.
Con el código creado se abre el puerto que
comunica al computador con la consola y
envía el código mencionado anteriormente.
Posteriormente se comienza a almacenar la
información enviada por la consola, luego se
adecua y se introduce dentro de la base de
datos elaborada en PostgreSQL.
Para evitar datos duplicados dentro de los
registros se creó una condición en la base de
datos para que no acepte fechas repetidas. La
consola presenta inconveniente en el registro
de datos, en primer lugar no están organizados
y en segundo lugar se observa la repetición de
los últimos 6 registros de las variables y
finalmente al momento de cargar la
información si el programa detectaba una
fecha repetida se detenía el proceso y hacia
que los datos consecutivos no pudieran
ingresar a la base de datos.
La solución de esta problemática fue el cambio
de llave, variable de verificación de registro,
adicionalmente se desarrolló y agregó un
nuevo procedimiento: se creó un ID que sirve
como contador y asignando un único número
a cada registro, facilitando el paso de toda la
información a la base de datos incluyendo los
duplicados. Para solucionar las fechas
duplicadas dentro de la base de datos se diseñó
un proceso que permite la identificación de los
datos repetidos y empleando el ID de registro
el sistema toma como dato único el que tenga
la ID menor que los demás y posteriormente se
elimina las copias existentes de la fecha
específica.
Reportes con la interfaz desarrollada.
El software de operación que posee la consola
permite la obtención de los registros y a partir
de los datos almacenados dentro de la consola,
es posible generar diferentes tipos de reportes
predefinidos en la aplicación. En cuanto a la
presentación muestra el nombre del reporte a
generar y una corta descripción del contenido
de cada uno. Al seleccionar alguna de las
opciones se visualiza la información del
reporte, los intervalos de tiempo que se
requieran o gráficos, opcionalmente es posible
añadir una carátula. Una vez generados los
reportes se puede seleccionar el tipo de
formato sobre el cual se desean visualizar,
entre los cuales están pdf, html, excel y txt. [3].
La construcción de los reportes empleando el
método tradicional de la estación resulta ser un
proceso poco práctico, considerando que estos
se generan solamente con la información
contenida por la unidad interna, donde la
capacidad de almacenamiento es de 97 días
aproximadamente, tomando un registro de los
datos para cada uno de los sensores en
intervalos de 10 min [4]. Eso limita el análisis
de la información restringiendo los intervalos
de tiempo de consulta y obligando a estar
elaborando reportes continuos para
almacenarlos y consolidarlos en uno solo.
La interfaz implementada, es como se ilustra
en la Figura 7, en donde indica el acceso a la
consulta de datos, la generación de reportes,
gráficos y potenciales a partir de los históricos
almacenados en PostgreSQL.
Figura 7. Pantalla de inicio del sistema de
gestión de datos PostgreSQL.
Fuente: Tomado por (Julián Calderón 2016)
Para acceder a la generación de reportes desde la interfaz se selecciona el botón de Generar Reportes y una vez dentro, se selecciona el tipo de reporte (diario, mensual o anual), el intervalo de Tiempo, las variables
que se desean ver en el reporte y el filtro
(promedio, máximos o mínimos), en caso de
ser requeridos como se muestra en la Figura
8. Además ofrece descargar la información en
varios tipos de formato Excel o Pdf, como se
ve en la Figura 9 la cual representa la
visualización en formato PDF la cual contiene
datos como un título, ubicación de la estación,
características de los datos consultados y una
tabla con los datos consultados.
Figura 8. Pantalla de inicio para la generación de reportes PostgreSQL.
Fuente: Tomado por (Julián Calderón 2016.
Figura 9 . Presentación de reportes en formato PDF.
Fuente: Tomado por (Julián Calderón 2016).
Adicionalmente la interfaz permite visualizar de forma separada los gráficos mostrando valores promedios, máximos o mínimos, empleando los mismos parámetros de consulta para los reportes, en la Figura 10 se muestran un ejemplo de gráfica donde se ve máximos, curva naranja, mínimos curva café y finalmente promedio de color azul para la variable de radiación solar.
Figura 10. Pantalla de presentación de gráficos en
PostgreSQL.
Fuente: Tomado por (Julián Calderón 2016)
IV- CALCULO DEL POTENCIAL
SOLAR Y EÓLICO
Para el cálculo de los potenciales eólico y solar
de la Facultad Tecnológica se empleó el
histórico parcial de los datos recopilados por
la estación meteorológica PEGASUS, a partir
de los valores recopilados y el modelo
matemático correspondiente se obtuvieron los
siguientes resultados.
Potencial solar
La evaluación del potencial solar se puede
definir como la caracterización estadística de
la radiación en un lugar específico en la tierra,
y es parte clave para el desarrollo de proyectos
relacionados con energía solar.
La ecuación (1) indica que una hora de sol
estándar es equivalente a la energía generada
con una radiación solar de un kilovatio sobre
una superficie de un metro cuadrado durante
una hora [5].
1𝐻𝑆𝑆 =1𝐾𝑊ℎ
𝑚2 (1)
Teniendo en cuenta que en los procedimientos
de diseño para sistemas fotovoltaicos tiene
como pieza inicial los registros recolectados
de radiación solar promedio mensual, los datos
fueron debidamente procesados. Para el
desarrollo de esta metodología se empleó un
registro parcial histórico a partir del 27 de
Febrero de 2013 hasta el 18 de Agosto de
2016, obteniendo una cantidad total de 32655
registros recopilados, registros cuyos valores
de radiación son mayores a cero.
La radiación solar mensual promedio Para la
Facultad Tecnológica fluctúa dentro de un
rango 2,52 [KWH/𝑚2día] y 4,10
[KWH/𝑚2día] como se ilustra en la Figura 12.
En el Anexo 2 se detalla los promedios
mensuales de la radiación solar.
Figura 12. Radicación solar mensual promedio en la
Facultad Tecnológica.
El nivel del recurso solar en una zona se
establece a partir de la radiación solar
incidente durante un año, medida en kWh/m2.
La energía promedio anual (𝐸𝑦) se puede
obtener mediante la Ecuación , donde 𝑅𝑖,
corresponde a la radiación para la hora 𝑖 en
W/m2 [5].
𝐸𝑦 =1
1000 ∑ 𝑅𝑖 [𝑘𝑊ℎ 𝑚2⁄ ]8760
𝑖 (2)
Las horas solar pico (HSP) corresponden al
número equivalente de horas al día con un
nivel de radiación constante de 1000 W/m2. Se
considera atractivo en términos de generación
una radiación diaria mayor a 3 kWh/m2 (3
HSP), En la Ecuación 3) se presenta la
expresión que permite obtener las HSP para un
día, donde 𝑅𝑖, corresponde a la radiación para
la hora 𝑖 en W/m2 [5].
𝐻𝑆𝑃 =1
1000 ∑ 𝑅𝑖 [𝐻]24
𝑖 (3)
Aplicando las ecuación (2) se determinó que la
energía promedio anual es de 1180
KwH/m2.año, los valores obtenidos son
descritos en la Tabla 1, también se muestra el
promedio mensual y las horas de sol
acumuladas en cada mes.
Tabla 1. Energía promedio mensual y anual.
Implementando la ecuación (3) se realizó el
cálculo de las horas solares pico promedio por
día.
HORAS SOL
PICO POR
DIA HSP
3,23
Tabla 2. Horas sol pico por día promedio.
Potencial eólico.
La energía eólica es una forma de energía
solar. Cuando áreas de la tierra se calientan el
aire caliente sube y masas de aire frío corren
para reemplazarlo. Ese aire en movimiento, el
viento, es capaz de producir energía eléctrica
mediante un dispositivo mecánico complejo.
Para el desarrollo de este proceso se empleó un
histórico parcial de 56425 datos recolectados
a partir del 27 de enero de 2013 hasta el 30 de
abril de 2016, debido a que los datos
posteriores a esta fecha presentaron lecturas
erróneas por un daño en el anemómetro.
Con el reporte de datos se realizó una
clasificación de los vientos en rangos de
escala, el número de datos con el mismo valor
de escala y la frecuencia con la cual se
presentó, como lo muestra la Tabla 3.
Tabla 3.Clasificación de los datos por frecuencia.
Para este caso se implementó el modelo de
distribución de Weibull, dada la ecuación (4)
[6]:
𝒇(𝒗) = (𝒌
𝒄) (
𝒗
𝒄)
𝒌−𝟏
𝒆(−(
𝒗𝒄
)𝒌
) (4)
Donde:
𝑐 : Factor de escala (m/s)
𝑘: Factor de forma que caracteriza la
asimetría de la función
𝑣 : Velocidad del viento (m/s) Para lograr el cálculo del potencial se
establecieron los parámetros de escala c en m/s
que determinaron la velocidad promedio del
viento y el parámetro de forma k que indica el
grado de dispersión de los registros, a partir de
estos valores se puede determinar la frecuencia
con la cual se manifiesta una velocidad del
viento en específico. Para hallar estos
parámetros se utilizó el ajuste por mínimos
cuadrados de regresión que son empleados
para la ecuación de frecuencia acumulada es.
(5) [6]:
𝑭(𝒗) − 𝟏 = −𝒆(−(
𝒗𝒊𝒄
)𝒌
) (5)
𝑣𝑖 : Corresponde a los datos de la velocidad de
viento. Aplicando dos veces logaritmo natural
a la ecuación de frecuencia acumulada [6] se
obtienen las ecuaciones (6) y (7):
PROMEDIO
[KwH/m².dia]
PROMEDIO
ANUAL
[KwH/m².año]
PROMEDIO
ANUAL
[KwH/m².dia]
ENERO 89 3,55
FEBRERO 95 3,27
MARZO 89 2,87
ABRIL 76 2,52
MAYO 88 2,83
JUNIO 94 3,14
JULIO 103 3,33
AGOSTO 109 3,52
SEPTIEMBRE 123 4,10
OCTUBRE 113 3,64
NOVIEMBRE 91 3,03
DICIEMBRE 90 3,01
ENERGÍA HORAS DE SOL
ACOMULADAS
EN EL MES
1180 3,23
Escala (m/s) Número de Datos Frecuencia (%)
0 11923,0 21,13%
0,5 6134,0 10,87%
1 3596,0 6,37%
1,5 3546,0 6,28%
2 3582,0 6,35%
2,5 3721,0 6,59%
3 3291,0 5,83%
3,5 2722,0 4,82%
4 2084,0 3,69%
4,5 1692,0 3,00%
5 1434,0 2,54%
5,5 1853,0 3,28%
6 10847,0 19,22%
TOTAL 56425,0 100,00%
CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS POR FRECUENCIA.
𝐿𝑛(1 − 𝐹(𝑣)) = − (𝑣𝑖
𝑐)
𝑘
(6)
𝐿𝑛(−𝐿𝑛(1 − 𝐹(𝑣))) = 𝑘𝐿𝑛(𝑐) − 𝑘𝐿𝑛( 𝑣𝑖) (7)
Esta ecuación se puede ajustar a la recta
𝒚 = 𝒂𝒙 + 𝒃 , ecuaciones (8), (9), (10) y (11).
Donde 𝒙 y 𝒚 son variables 𝒂 es la pendiente y
𝒃 es la intersección de la línea con el eje y [6]:
𝑦𝑖 = 𝐿𝑛(−𝐿𝑛(1 − 𝐹(𝑣))) (8)
𝑥𝑖 = 𝐿𝑛(𝑣𝑖) (9)
𝑎 = −𝑘𝐿𝑛(𝑐) (10)
𝑏 = 𝑘 (11)
Estos valores son posibles de encontrar a partir
de la ecuación conseguida en el ajuste lineal
realizado a los datos registrados por la estación
meteorológica. En la figura 13 se muestra el
ajuste lineal obtenido a partir de los datos
resultantes de la medición.
Figura 13. Ajuste Lineal de datos para la Estación
Meteorológica de la Facultad Tecnológica.
La ecuación resultante del ajuste lineal es:
𝒚 = 𝟎. 𝟔𝟑𝟖𝟒𝒙 − 𝟎. 𝟔𝟕𝟏𝟗 (𝟏𝟐)
El resultado final de los parámetros Weibull
son los mostrados en las ecuaciones (13) y
(14):
𝒌 = 𝟎. 𝟔𝟑𝟖𝟒 (13)
𝒄 = 𝑒−(
−0.67190.6384
)= 𝟐. 𝟖𝟔𝟒𝟕 (14)
Finalmente se determina la ecuación de
Weibull (15) para el lugar de estudio.
𝑓(𝑣) = (0.6384
2.8647) (
𝑣
2.8647)
0.6384−1
∗ 𝑒(−(
𝑣2.8647
)0.6384
) (15)
Se realizó la gráfica de la distribución de
Weibull, para verificar los datos obtenidos, la
Figura 14 muestra gráficamente la ecuación
desarrollada. En el Anexo 3 se detallan los
resultados de la ecuación Weibull y
probabilidad.
Figura 14.Distribución de Weibull para la zona de
estudio.
La velocidad media (𝑣𝑚) se calculó a partir de los valores de 𝒄 y 𝒌 que está dada por la
ecuación (16) y se halla a partir de la función
Γ (17) [7].
La función Γ se obtiene interpolando el valor
de k = 0.6384 en la tabla de Ley de Weibull
[7] (Anexo 1).
𝑣𝑚 Es igual a:
𝑣𝑚 =Γ (1 +
1𝑘
)
𝛼 (16)
En donde:
α =1
𝑐
Encontrando que la velocidad media es:
𝒗𝒎 = 𝟒. 𝟎𝟒𝟕 [𝒎𝒔⁄ ]
Donde:
Γ =𝑥
(1 +1𝑘
) (17)
𝚪 = 𝟎. 𝟓𝟓
x =𝑣𝑚
𝑐
Densidad de potencia y energía del viento: a
partir de los valores de 𝒄, 𝒌 y 𝚪 se puede
determinar la densidad de potencia 𝑃𝑚 ,
ecuación (18) y la energía 𝑬 diaria y anual
ecuación (19) [7].
𝑃𝑚 =1
2 𝜌 𝑐3 Γ (1 +
3
𝑘) [𝑊/𝑚2] (18)
𝐸 = 𝑃𝑚 𝑡 [𝑘𝑊ℎ/𝑚2] (19)
Donde:
𝑣𝑚: Velocidad media del viento
𝑃𝑚: Densidad de Potencia
𝑡: corresponde al periodo de tiempo.
𝜌: Densidad de aire
Γ: Función Gamma
Se obtiene que:
𝑷𝒎 = 𝟑𝟑. 𝟏𝟏𝟒 [𝑾/𝒎𝟐]
𝑬𝒅í𝒂 = 𝟎. 𝟕𝟗𝟓 [𝒌𝑾𝒉𝒎𝟐⁄ ]
𝑬𝒂ñ𝒐 = 𝟐𝟗𝟎. 𝟎𝟕𝟒 [𝒌𝑾𝒉/𝒎𝟐]
CONCLUSIONES
Se diseñó y construyó un método para la
adquisición de datos para la estación
meteorológica PEGASUS permitió la
organización a los datos medidos por las
unidades externa e interna.
La implementación de la base de datos
permitió un acceso seguro de los registros
históricos.
La base de datos permite conservar un
histórico superior a 20 años de registros, el
límite lo determina la capacidad de
almacenamiento del equipo de cómputo.
La interfaz da la opción de generar distintos
tipos de reportes, ya sean diarios, mensuales o
anuales, según sea el requerimiento, también
permite visualizar gráficamente el
comportamiento de las variables en valores
máximos, mínimos y promedios dependiendo
del tipo de variable a consultar.
Para efectos de análisis y uso de la
información la interfaz además propone varios
formatos para la visualización de los datos
solicitados en los reportes como lo son Excel
o PDF.
El proceso de búsqueda de los datos históricos
es más rápido en comparación con el método
anterior ya que la información se encuentra
almacenada directamente en el equipo de
cómputo a diferencia del software original, el
cual tiene que pedir la descarga de la
información a la unidad interna cada vez que
se hace la consulta.
A partir de los registros obtenidos (para el caso
de velocidad del viento) recopilados por la
estación meteorológica se determinó el
potencial eólico utilizando el método de
distribución de Weibull y se encontró que la
probabilidad de que se presenten velocidades
iguales o superiores a los 3 m/s es del 42.40%
esto quiere decir que de las 24 horas de un día,
solo 8.57 horas tendrían la velocidad
necesaria de arranque para un generador eólico
promedio, esto hace que en un día solo se
pueda generar un promedio de
0.795kWh/m2•día.
Por otro lado para la radiación solar se
encontró que el mes con mayor potencia es
Septiembre con 4.097 kWh/m2•día y el mes
con menor potencia corresponde a Abril con
una potencia de 2,5228 kWh/m2•día, el valor
promedio da la posibilidad de generar hasta
3.23kWh/m2•día sin embargo se ha de
considerar que del total de horas solar pico
solo son 3 HSP promedio por día.
RECOMENDACIONES
Es necesario reemplazar el anemómetro
dañado para así obtener los valores
adecuados correspondientes a las
velocidades del viento.
Hacer los procedimientos
correspondientes para que la
universidad le asigne un lugar dentro de
la página oficial de la universidad para
que sea asequible a través de Internet.
AGRADECIMIENTOS
El presente trabajo va dirigido con una
expresión de gratitud a Dios primeramente, a
nuestros padres por su completo
acompañamiento durante nuestra formación
académica, a nuestros profesores que
sembraron la semilla del saber dentro de
nuestra formación personal e intelectual, y a
nuestro amigo Felipe Triviño quien comparte
con nosotros este logro tan importante.
REFERENCIAS
[1] Javier A. Laurini. Instalación del
software; PEGASUS – Manual del
Software. (2007)
[2] Ariel Dipace. PEGASUS 201. Manual del
Usuario. TECMES Inteligencia
Ambiental (2013); (pág. 45)
[3] PEGASUS. Software de Operación,
Manual del Usuario
[4] Nayiver Rodríguez, Análisis de datos de la
estación meteorológica PEGASUS de la
Facultad Tecnológica de la Universidad
Distrital, 2015
[5] Pedro P. Vergara, Germán A. Osma, Juan
M. Rey, Gabriel Ordóñez, Evaluación-
Del-Potencial-Solar-Y-Eólico - del
campus - central - de-La-Universidad-
Industrial-De-Santander.
[6] Fernando, W., & Castañeda, Á. (2013).
Estudio Numérico Del Potencial
Energético Eólico En Tunja, Colombia.
[7] Edwin, A., Guauque, German, F., Torres,
(2014). Training, O., Análisis
aerodinámico de una micro turbina eólica
de eje vertical para la generación de
energía eléctrica en una zona urbana de
Bogotá, Colombia. Universidad Libre de
Colombia Bogotá 2014.
http://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-
7.2.
ANEXO 1. Tabla Ley de Weibull
Ley de Weibull
k vm *α σ*α k vm *α σ*α
0 - - 2 0,8862 0,462
0,2 120,0000 1901 2,1 0,8857 0,44
0,3 9,2605 47 2,2 0,8856 0,42
0,4 3,3234 10,43 2,3 0,8859 0,41
0,5 2,0000 4.472 2,4 0,8865 0,39
0,6 1,5046 2.645 2,5 0,8873 0,38
0,7 1,2658 1.851 2,6 0,9982 0,37
0,8 1,1330 1.428 2,7 0,8893 0,36
0,9 1,0522 1.171 2,8 0,8905 0,34
1 1,0000 1.000 2,9 0,8917 0,33
1,1 0,9649 0,878 3 0,8938 0,32
1,2 0,9407 0,785 3,1 0,8943 0,315
1,3 0,9235 0,716 3,2 0,8957 0,31
1,4 0,9114 0,659 3,3 0,897 0,3
1,5 0,9028 0,613 3,4 0,8984 0,29
1,6 0,8966 0,594 3,5 0,8998 0,28
1,7 0,8922 0,53 3,6 0,9011 0,27
1,8 0,8893 0,512 3,8 0,9038 0,26
1,9 0,8874 0,486 4 0,9064 0,25
Fuente : Enérgia Eólica: Medición y tratamiento de datos de viento. [En Línea].
<http://www.luqentia.es/hosting/masterenergiasrenovablesumh/material/Energ%C3%ADa%20E%C3%B3li
ca/II%20Master%
ANEXO 2. Tabla y graficas del potencial solar.
MAXIMO EN
EL MES
[KwH/m².dia]
MINIMO EN
EL MES
[KwH/m².dia]
PROMEDIO
[KwH/m².dia]
PROMEDIO
ANUAL
[KwH/m².año]
PROMEDIO
ANUAL
[KwH/m².dia]
ENERO 89 4,87 1,41 3,55
FEBRERO 95 5,07 0,71 3,27
MARZO 89 4,86 0,93 2,87
ABRIL 76 4,73 0,25 2,52
MAYO 88 4,83 1,13 2,83
JUNIO 94 4,94 1,91 3,14
JULIO 103 4,10 2,14 3,33
AGOSTO 109 6,27 2,18 3,52
SEPTIEMBRE 123 5,82 1,65 4,10
OCTUBRE 113 6,34 2,70 3,64
NOVIEMBRE 91 4,70 1,45 3,03
DICIEMBRE 90 4,57 0,92 3,01
1180 3,23
HORAS DE SOL
ACOMULADAS
EN EL MES
ENERGÍA
HORAS SOL PICO
POR DIA HSP
HORAS SOL AÑO
MES CON
MAYOR
POTENCIA
MES CON
MENOR
POTENCIA
SEPTIEMBRE: 4,097 [KwH/m²]
ABRIL: 2,5228 [KwH/m²]
1159
3
ANEXO 3. Tabla y gráficas del potencial eólico.
Vi p(v>vi) Tiempo [h] p(v)
0 1 24 0,00
1 0,6001 14,40 0,1957
2 0,4516 10,84 0,1146
3 0,3570 8,57 0,0783
4 0,2901 6,96 0,0573
5 0,2400 5,76 0,0437
6 0,2013 4,83 0,0343
7 0,1705 4,09 0,0275
8 0,1457 3,50 0,0224
9 0,1253 3,01 0,0185
10 0,1085 2,60 0,0154
11 0,0944 2,26 0,0129
12 0,0825 1,98 0,0109
13 0,0723 1,74 0,0093
14 0,0637 1,53 0,0080
15 0,0563 1,35 0,0069
probabilidad de Velocidad
