Evaluación del Potencial Eólico en el Departamento de Montevideo

Convenio

Intendencia Municipal de Montevideo–Universidad de la República

Noviembre de 2008.

i

RESUME

Se presentan los resultados obtenidos a partir de un modelo numérico de interpolación

de datos de viento. Se utiliza como información de entrada al modelo las series de

viento de 3 estaciones meteorológicas ubicadas en la ciudad de Montevideo. Se

determinan para los años 2005, 2006 y 2007 las zonas de la ciudad de igual velocidad

media anual para distintas alturas y las zonas de igual Factor de Capacidad para

distintos aerogeneradores.

Personal de la Facultad de Ingeniería que intervino

Instituto de Ingeniería Eléctrica Instituto de Mecánica de los Fluidos e Ingeniería Ambiental

Ing. Ventura Nunes Dr. Ing. José Cataldo

Martín Zeballos

ii

ÍDICE 1 - Introducción 2 - Descripción del modelo numérico 3 - Recursos utilizados 4 - Indicadores 5 - Metodología de trabajo

5.1- Generar vectores de componentes

5.2- Extrapolación en altura

5.3- Cálculo de patrones principales en las estaciones meteorológicas

5.4- Interpolación de los patrones principales en el plano horizontal

5.5- Aplicación del modelo

5.6- Construcción de series históricas 6 - Resultados 7 - Conclusiones

1

1 – Introducción

Las actividades que se presentan en este informe se realizan en el marco del Convenio

firmado entre la Intendencia Municipal de Montevideo y la Universidad de la República

que tiene como objeto la evaluación del potencial eólico en el Departamento de

Montevideo.

La evaluación del potencia eólico busca caracterizar el clima de vientos en todo el

Departamento de Montevideo. Esto se propone efectuarlo utilizando un modelo

numérico del tipo de conservación de masa, que utiliza como datos los obtenidos en

estaciones meteorológicas disponibles cercanas al Departamento. Los resultados

obtenidos a partir del modelo, permitiría identificar zonas dentro del Departamento

donde sería factible la explotación del recurso eólico. En sitios de esas zonas

identificadas se conocerían series históricas del parámetro viento, donde se podría

evaluar la utilización de diferentes tecnologías para explotar el recurso eólico.

En este informe se presenta los resultados obtenidos de la aplicación de un modelo del

tipo de conservación de masa que permite analizar la forma en la cual se distribuiría el

recurso en el departamento de Montevideo.

En los capítulos 2 a 5 se describe el modelo, los recursos que se utilizan, los indicadores

utilizados para evaluar el recurso y la metodología de trabajo. En el capítulo 6 se hace la

presentación de los resultados.

2 - Descripción del modelo numérico modelo numérico

A los efectos de evaluar el potencial eólico en el Departamento de Montevideo, se

utiliza un modelo numérico de conservación de masa, que permite resolver el flujo a

meso escala meteorológica a partir de series de viento generadas a partir de mediciones

efectuadas en estaciones meteorológicas. Esto permite deducir la serie temporal de

velocidad de viento, en zonas donde no había registros meteorológicos previos. Para

ello se divide la zona de estudio en una grilla y se determina la velocidad y dirección de

viento en cada uno de los nodos de la misma. En este caso, la grilla establecida

determina nodos separados en 1km en el plano horizontal y 30m en la vertical.

El modelo numérico de interpolación toma como volumen de trabajo un recinto

comprendido entre el suelo y una altura variada sobre el terreno, que sería la altura de la

capa límite o la altura de la capa de mezcla, que se suponen superficies impermeables al

flujo; y bordes laterales, que son permeables al paso del viento. El modelo sigue la

metodología propuesta por Sherman, 1978, que propone ajustar el campo de

velocidades de viento utilizando como ecuación de trabajo la de conservación de masa

que tiene la siguiente expresión general (asumiendo fluido incompresible y condiciones

estacionarias): 0=⋅∇ Vr

. Un antecedente de la aplicación de esta metodología se

encuentra en López, 1993.

Si se denominan u(x,y,z), v(x,y,z), w(x,y,z) a las componentes de la velocidad de Este a

Oeste, de Sur a Norte y hacia arriba, del vector de velocidad, resulta:

2

[ ] Ω−+−+−= ∫Ω dwwvvuuwvuE 2

0

2

2

2

0

2

1

2

0

2

1 )()()(),,( ααα

'0 vVV +=rr

Ω

∂∂+

∂∂+

∂∂+−+−+−= ∫Ω d

z

w

y

v

x

uwwvvuuwvuE λααα 2

0

2

2

2

0

2

1

2

0

2

1 )()()(),,(

zww

yvv

xuu

∂∂+=

∂∂+=

∂∂+= λ

αλ

αλ

α 2

2

02

1

02

1

02

1;

2

1;

2

1

∂∂

+∂∂

+∂

∂−=

∂∂

∂∂+

∂∂

∂∂+

∂∂

∂∂

z

w

y

v

x

u

zzyyxx

000

2

2

2

1

2

1 2

1

2

1

2

1 λα

λα

λα

0=∂∂+

∂∂+

∂∂

z

w

y

v

x

u(1)

Se puede descomponer:

(2)

donde 0Vuures un campo de velocidades inicial. La elección de la forma funcional de 0V

uur es

arbitraria y no cumple necesariamente con la ecuación de conservación de masa pero se

postula que es él mismo, una buena aproximación del campo de velocidades buscado. A

los efectos de lograr ese campo que cumple aproximadamente la ecuación de

conservación de masa, el vector 0Vuur

se estima como un promedio ponderado de los datos

de velocidad disponibles.

Por lo tanto, el campo de velocidades ajustado será tal que aproxime con mínima

discrepancia al campo inicial, manteniendo la condición de divergencia nula.

Matemáticamente se plantea la primera condición haciendo mínima la norma de v’ en el

dominio de integración, o lo que es lo mismo, minimizar el funcional en u,v,w:

(3)

donde, Ω es el dominio de integración, α1 y α2 son coeficientes de ponderación,

utilizados para favorecer la variación de las componentes horizontales de la velocidad

frente a las verticales y u,v,w, u0,v0,w0, las componentes de los vectores Vury 0V

uur

respectivamente.

Para incluir como condición de ligadura la divergencia nula, se aplica el método de los

multiplicadores de Lagrange, por lo cual se modifica la expresión (3) de la forma:

(4)

Minimizar el nuevo funcional, tiene como resultado:

(5)

con lo cual, tomando derivadas parciales y sumando las tres ecuaciones de (5), se

obtiene, teniendo en cuenta la ecuación (1) la siguiente ecuación a resolver:

(6)

El algoritmo del programa para la resolución del problema se basa en el Método de los

Elemento Finitos, lo que permite un fácil tratamiento de las condiciones de borde y de

la topografía compleja. Las ya expuestas condiciones de borde se aplican de la siguiente

manera, en las fronteras laterales (abiertas) se impone λ=0, con lo que queda libre la

derivada, en el piso y techo, supuestos impermeables, se impone 0nλ∂ ∂ = .

El campo inicial de velocidades se determina utilizando una relación que pondera los

registros de viento instantáneos, con pesos inversamente proporcionales a la distancia.

El modelo toma como datos de entrada las series históricas medidas en cada estación,

llevadas a una altura común y la rugosidad del suelo en cada una de ellas para todas las

3

( ) ( ) ( ) ( )mpmipipiiS vfavfavfav 222211 ............ +++=τ

−

−

=

0

0

ln

ln

z

dz

z

dz

U

U

refref

n

ref

refzz

zUU

=

direcciones. A partir de estos datos, el modelo extrapola en altura las series en cada

estación utilizando la información de la rugosidad del suelo según la ley logarítmica:

(7)

donde Uref es la velocidad medida a la altura de medición zref , z0 es la longitud de

rugosidad y d es la altura de desplazamiento nulo. Esta extrapolación en altura se realiza

hasta los 120m que es aproximadamente hasta donde la ley logarítmica es válida luego

de la cual la distribución de la velocidad media en altura sigue una ley potencial de la

forma:

(8)

con n coeficiente empírico relacionado con z0.

De esta forma, para alturas hasta los 120m, primero se extrapola en altura las series de

viento y luego se interpola en los planos horizontales para cada altura, definida en la

grilla. Luego de obtenidas las componentes horizontales hasta los 120m de altura, se

toman las de esta última altura como referencia y se las hace variar en el resto de las

alturas con la ley potencial dada por la ecuación 8, asumiendo el exponente n constante

en todo el dominio.

Se destaca que en esta aproximación se supuso que la atmósfera se conserva en estado

termodinámicamente neutro.

El procedimiento de cálculo antes descrito, se realiza en el modelo decomponiendo los

datos por el Análisis de Componentes Principales (ACP). La idea es integrar

directamente las ecuaciones no para todos y cada uno de los eventos horarios

disponibles, sino hacerlo para un número relativamente pequeño de casos, obteniendo la

serie horaria mediante una combinación lineal. La velocidad en un punto y en un

instante dado se obtiene sumando las contribuciones ponderadas de cada patrón, según:

(9)

donde aji son coeficientes que se calculan a partir de los datos instantáneos de las m

estaciones, vpj son los patrones principales, que no dependen del tiempo y la función f

representa la aplicación del modelo a los patrones principales.

Por lo cual, primero se extrapolan los datos verticalmente, se obtienen los patrones

principales en cada estación meteorológica para cada altura, luego estos se interpolan en

la grilla horizontal, se le aplica el modelo a estos patrones interpolados y finalmente se

recomponen las series históricas mediante la combinación lineal.

Con estas series históricas, a los efectos de tener una visión global del recuso eólico en

la zona estudiada, se construyen algunos indicadores. Un primer indicador es la

velocidad media anual. A partir de este indicador se construyen mapas con zonas de

igual valor de velocidad media anual a distintas alturas, en este caso, 30m, 60m y 90m.

4

Otro indicador que se obtiene es el de Factores de Capacidad. Se seleccionan un

conjunto de aerogeneradores con curvas características más o menos sintonizadas con el

recurso y se calcula en cada sitio el factor de capacidad y nuevamente se construye el

mapa de curvas de igual valor de factor de capacidad.

3 - Recursos utilizados

Se consideró para este estudio los datos de 3 estaciones meteorológicas, denominadas

como: estación “ANP”, ubicada en el Puerto de Montevideo, estación “Punta Yeguas”,

ubicada en la playa de Punta Yeguas y estación “MOVISTAR”, ubicada en una antena

de la empresa de telefonía móvil en las cercanías de la ciudad de Las Piedras. En el

mapa de la figura 1 están marcadas las estaciones.

Figura 1 – Estaciones meteorológicas

En las estaciones de MOVISTAR y Punta Yeguas se tienen registros de datos de viento

de 3 meses que a su vez no coinciden en el tiempo, mientras que de ANP se tienen

registros de varios años. Es por ello que se realiza una correlación por dirección entre

MOVISTAR y ANP y entre Punta Yeguas y ANP para así extrapolar en el tiempo las

mediciones de MOVISTAR y Punta Yeguas y obtener series históricas más largas y de

períodos coincidentes. De esta manera se obtienen series de datos de viento horarias en

cada una de las estaciones para los años 2005, 2006 y 2007.

Al realizar la interpolación de los datos, el modelo supone que todas las mediciones

fueron realizadas a una misma altura. Como las estaciones no están ubicadas en alturas

iguales, previo a la corrida del modelo se lleva los datos instantáneos de cada estación a

una misma altura de referencia utilizando la ley logarítmica dada por la ecuación 7. Para

ello se necesita conocer la rugosidad en las estaciones meteorológicas que se determina

a partir de fotos satelitales. Se dividen los 360 º que completan todos los alrededores en

16 direcciones y para cada una se estima el z0 y el d. En la tabla 1 se encuentra el

resultado obtenido.

MOVISTAR

ANP

PUNTA YEGUAS

5

AP Punta Yeguas MOVISTAR Dirección

Z0(m) d(m) z0(m) d(m) z0(m) d(m)

1.00 7.5 0.20 0 0.20 0

E 1.00 7.5 0.40 0 0.20 0

E 1.00 7.5 0.40 0 0.20 0

EE 1.00 7.5 0.40 0 0.20 0

E 1.00 7.5 0.70 0 0.20 0

ESE 1.00 7.5 0.001 0 0.20 0

SE 0.001 0 0.001 0 0.20 0

SSE 0.001 0 0.001 0 0.20 0

S 0.001 0 0.001 0 0.20 0

SSW 0.001 0 0.001 0 0.20 0

SW 0.001 0 0.001 0 0.50 0

WSW 0.001 0 0.001 0 0.50 0

W 0.001 0 0.001 0 0.50 0

WW 1.00 7.5 0.001 0 0.50 0

W 1.00 7.5 0.20 0 0.50 0

W 1.00 7.5 0.20 0 0.50 0

Tabla 1 – Rugosidad en estaciones meteorológicas

A su vez, esta tabla de datos con la rugosidad en las estaciones para cada dirección es

introducida como datos de entrada al modelo para poder realizar la extrapolación

vertical, como ya se explicó.

4 - Indicadores

Los indicadores que se determinaron a los efectos de la evaluación del potencial eólico

son mapas de igual velocidad media anual y mapas de igual Factor de Capacidad para

distintos aerogeneradores.

Los aerogeneradores presentan una curva característica potencia-velocidad del viento

como la que se presenta en la figura 2.

Curva Potencia - Velocidad de viento

0

500

1000

1500

2000

2500

0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0

Velocidad de viento (m/s)

Po

ten

cia

(kW

)

Figura 2 – Curva característica de un aerogenerador de 2000kW nominales

6

En la figura 2 se identifican diversos parámetros que caracterizan la operación de

aerogeneradores. En abscisas se presenta el valor de la velocidad media a la altura del

eje del rotor del aerogenerador y en ordenadas el valor de la potencia eléctrica que se

genera. A la menor velocidad de viento a la cual se registra generación (2.5m/s en el

caso de la figura) se denomina velocidad de conexión y a la mayor velocidad hasta la

cual el aerogenerador puede generar se denomina velocidad de corte (21m/s).

Finalmente, la menor velocidad de viento a la cual se registra una potencia generada

igual a la nominal se denomina velocidad nominal (12.5m/s). La velocidad de conexión

está asociada al par de arranque del rotor, mientras que la de corte está asociada a

restricciones estructurales. Incrementando el diámetro del rotor se baja la velocidad de

conexión, se baja la velocidad nominal pero también desciende la velocidad de corte, en

tanto que disminuyendo el diámetro del rotor ocurre lo contrario. Esto tiene como

consecuencia que aerogeneradores de la misma potencia nominal diseñados para climas

de viento de baja velocidad media presentan diámetros de rotor mayores que aquellos

diseñados para climas de viento con elevadas velocidad de viento.

Por este motivo se debe hacer una selección cuidadosa del aerogenerador que se adecua

al clima de vientos del sitio analizado. En la figura 3 se presenta en forma esquemática

el análisis que se efectúa para identificar el aerogenerador mejor sintonizado al clima de

vientos local.

Figura 3 – Esquema de estudio de sintonía

A los efectos de evaluar la adecuada sintonía de la curva característica al clima de

vientos se determina el llamado Factor de Capacidad que se define como el cociente

entre la potencia media que el aerogenerador instalado en el sitio generaría en un

periodo de tiempo dado, usualmente anual, y la potencia nominal del mismo. En el caso

de la figura este factor tendría un mayor valor para el aerogenerador de 850kW

nominales de baja velocidad (BV) que el de 850kW de elevada velocidad (EV).

Asimismo el aerogenerador 850kWBV también presentaría mayor factor capacidad que

el de 2000kW.

5 - Metodología de trabajo La metodología de trabajo, como ya se expresó, se basa en el método de Análisis de

Componentes Principales. A continuación se muestra el esquema del procesamiento de

los datos mostrando los resultados parciales que se van obteniendo. En este caso es para

el año 2005.

0.0

500.0

1000.0

1500.0

2000.0

2500.0

0.0 10.0 20.0 30.0

Velocidad (m/s)

Po

ten

cia

(kW

)/F

rece

un

cia

(po

r d

iezm

il) Weibull

850kWBV

850kWEV

2000kW

7

5.1- Generar vectores de componentes

Las series históricas de datos de viento se componen de valores de valor medio de

velocidad y el valor más probable de dirección cada una hora. El origen de ángulo

convencional es el NORTE y el sentido es en dirección horaria. La dirección indica

desde donde viene el viento. Si en una hora dada el módulo de la velocidad es U y la

dirección f, entonces las componentes (OESTE→ESTE y SUR→NORTE) de

velocidad vienen dadas por:

5.2- Extrapolación en altura

Se determinan las componentes de la velocidad para cada instante en las alturas dadas

por los nodos de la grilla, utilizando la ecuación 7, hasta una altura de 120m que

corresponde al quinto nodo en la dirección vertical.

5.3- Cálculo de patrones principales en las estaciones meteorológicas A partir de las componentes instantáneas de la velocidad en cada estación y para cada

altura se construye la matriz de correlación. Determinando los valores y vectores

propios de esta matriz se obtienen los patrones principales en cada estación y en cada

altura. En la figura 4 se observan los patrones principales en las estaciones para una

altura de 90m, ordenados en forma decreciente según su valor propio.

)cos(*

)(*

ϕϕ

Uv

senoUu

−=−=

8

Figura 4 – Patrones principales en las estaciones meteorológicas para una altura de 90m, año 2005

Vector propio 1 Vector propio 2 Vector propio 3

Vector propio 4 Vector propio 5 Vector propio 6

9

∑

∑

=

==m

j

j

m

j

jj

r

rV

V

1

2

1

2

0

1

r

r

∑

∑

=

==m

j

j

m

j

jj

r

rU

U

1

2

1

2

0

1

v

v

5.4- Interpolación de los patrones principales en el plano horizontal Se interpola en la grilla utilizando una relación que pondera los patrones antes

calculados con pesos inversamente proporcionales a la distancia definida entre el punto

donde se quiere determinar la velocidad y la estación meteorológica, con la siguiente

ecuación:

donde Vj y Uj son las componentes de la velocidad en la j-ésima estación y rj la

distancia entre la estación j-ésima y el punto de coordenadas (x,y).

En el conjunto de figuras a continuación (figura 5), se observa la interpolación de los

patrones obtenida para la altura de 90m en el año 2005.

Vector propio 1

10

Vector propio 2

Vector propio 3

11

Vector propio 4

Vector propio 5

12

Figura 5 – Conjunto de figuras con los campos de patrones principales interpolados

5.5- Aplicación del modelo Se corre el modelo utilizando como condición inicial el campo interpolado de los

patrones principales que se presenta en la sección anterior. Se destaca que el campo

interpolado se estima cada 30m de altura.

5.6- Construcción de series históricas Mediante la combinación lineal antes descripta, se recomponen las series históricas de

los datos de viento con las cuales luego, se obtienen los indicadores.

En la figura 6 se tiene un primer indicador que se obtiene a partir de las series de viento

construidas que son las rosas de viento en las estaciones meteorológicas. Se observa la

similitud de las rosas en cada estación, esto se debe a la poca distancia que existe entre

ellas y a la correlación por dirección que se utiliza para obtener las series en cada

estación donde se supone que las direcciones de viento en cada instante, en cada punto

de medición, son las mismas.

Vector propio 6

13

Figura 6 – Rosas de viento en las estaciones meteorológicas para el año 2005

6 - Resultados

En este capítulo se presentan los resultados obtenidos a partir de las series de viento que

se obtienen luego de correr el modelo. Estos resultados están divididos por año y

muestran los mapas con zonas de igual velocidad media anual para tres alturas: 30m,

60m y 90m y mapas con zonas de igual Factor de Capacidad para cada año

considerando 3 aerogeneradores: aerogenerador marca ENERCON modelo E66 con una

potencia nominal de 1.5MW, aerogenerador marca VESTAS modelo V90 con una

potencia nominal de 2MW y aerogenerador GAMESA modelo g90, potencia nominal

2MW. Se señala que el factor de capacidad se estima suponiendo que opera un

aerogenerador en forma aislada.

Para el año 2005, en los mapas de velocidad media anual se observa la incidencia de la

rugosidad del suelo en el viento. A menores alturas la velocidad disminuye en mayor

medida en la zona centro-sur de la ciudad, que es la zona más densamente poblada,

como se observa en la figura 6. Para la altura de 90m se observa que las velocidades

medias descienden tierra adentro de la ciudad, también debido a la rugosidad, si bien

esta diferencia es menor.

Con lo que respecta a los Factores de Capacidad, se tiene mapas muy similares para los

generadores de 2MW de potencia nominal (el g90 y el V90) dando algo así como un

38% mientras que para el E66 de 1.5MW se tiene un FC del 22%. Esto indicaría que si

bien los primeros aerogeneradores presentarían curvas características debidamente

sintonizadas con el recurso disponible, el tercer aerogenerador no lo cumple.

5 10

15

30

210

60

240

90270

120

300

150

330

180

0Rosa de viento ANP

5 10 15 20

30

210

60

240

90270

120

300

150

330

180

0Rosa de viento MOVISTAR

5 10

15

30

210

60

240

90270

120

300

150

330

180

0Rosa de viento Punta Yeguas

14

AÑO 2005 – Mapas con zonas de igual velocidad media anual

30m de altura

(m/s)

60m de altura

90m de altura

5.5

6

6.5

7

7.5

15

22

24

26

28

30

32

34

36

38

AÑO 2005 – Mapas con zonas de igual Factor de Capacidad

Aerogenerador EERCO E66, Potencia nominal 1.5MW

FC(%)

Aerogenerador VESTAS V90, Potencia nominal 2MW

Aerogenerador GAMESA g90, Potencia nominal 2MW

16

Como verificación del modelo se comparan los resultados con mediciones realizadas.

En este caso se tiene la medición realizada en Zona América, donde se obtuvo una

velocidad media anual de 5.4m/s en una estación ubicada a 30m de altura. La ubicación

de este punto de medición se observa en la figura 7.

Figura 7 – Mapa satelital de la ciudad con la ubicación de la medición de Zona

América

Comparando con las velocidades media en ese lugar se puede ver que los resultados son

similares. Para todos los años, se tiene una velocidad media anual en ese punto que está

entre 5.5m/s y 5.8m/s.

En los años 2006 y 2007 se tienen velocidades medias anuales similares a las del 2005

aunque un poco inferiores. Igualmente presentan las mismas características con respecto

a la rugosidad del terreno.

La diferencia se incrementa en el caso del Factor de Capacidad pero los resultados son

similares en el sentido que los aerogeneradores de 2MW presentan curvas

características debidamente sintonizadas con el recurso disponible, con Factores de

Capacidad que están entre el 32% y 38%, mientras que el de 1.5MW no presenta ya que

tiene factores de capacidad del orden del 20%.

ZONA AMÉRICA

17

AÑO 2006 – Mapas con zonas de igual velocidad media anual 30m de altura

(m/s)

60m de altura

90m de altura

5.5

6

6.5

7

7.5

18

22

24

26

28

30

32

34

36

38

AÑO 2006 – Mapas con zonas de igual Factor de Capacidad

Aerogenerador EERCO E66, Potencia nominal 1.5MW

FC(%)

Aerogenerador VESTAS V90, Potencia nominal 2MW

Aerogenerador GAMESA g90, Potencia nominal 2MW

19

AÑO 2007 – Mapas con zonas de igual velocidad media anual

30m de altura

(m/s)

60m de altura

90m de altura

5.5

6

6.5

7

7.5

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

AÑO 2007 – Mapas con zonas de igual Factor de Capacidad

Aerogenerador EERCO E66, Potencia nominal 1.5MW

FC(%)

Aerogenerador VESTAS V90, Potencia nominal 2MW

Aerogenerador GAMESA g90, Potencia nominal 2MW

21

Se observa que las curvas de igual velocidad media anual o de igual factor de capacidad,

son de forma aproximadamente similar a la costa, salvo alrededor de la posición donde

se ubican las estaciones de medición.

Debe destacarse que en el Departamento de Montevideo, se identifican sitios donde el

viento presenta, debido a las peculiaridades locales, valores de velocidad elevados, pero

que caracterizan sólo localmente el viento. Esto es el caso de la Punta Brava de las

Carretas donde, debido a que la misma es rodeada de mar, se registran velocidades de

viento significativamente mayores que sobre la costa cercana.

7 – Conclusiones

Se determinan a través de un modelo numérico de interpolación de datos de viento

mapas de zonas de igual velocidad media anual para distintas alturas y mapas de igual

Factor de Capacidad para distintos aerogeneradores.

Se destaca que la velocidad media anual a una altura de 90m, que corresponde a la

altura de los ejes de los aerogeneradores usuales, supera en todos los años y en toda la

ciudad los 7m/s.

Si bien se percibe para los 90m de altura una mayor velocidad media sobre la costa, la

diferencia con respecto a la velocidad tierra adentro es pequeña, menor a los 0.5m/s, es

decir que la velocidad sobre la costa es un 7% mayor.

Los aerogeneradores marca VESTAS modelo V90 y marca GAMESA modelo g90,

ambos con 2MW de potencia nominal presentan curvas características debidamente

sintonizadas con el recurso disponible puesto que el Factor de Capacidad supera el 32%

en todos los casos.

Como verificación se comparan los resultados con mediciones de velocidad de viento

realizadas, obteniendo diferencias cercanas a los 0.4m/s, lo que equivale a menos de un

8% de la medida.