La predicción de la intensidad del viento es un aspecto clave en su explotación como fuente de energía, ya que tiene un comportamiento variable, y debido a sus fluctuaciones es necesario contar con buenas herramientas de predicción para evitar que se trasladen al sistema eléctrico y se puedan producir caídas por falta de suministro debido a una mala previsión de la producción eólica.

Por ello, la división Robótica y Oceanografía Computacional, del Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numérica en Ingeniería (SIANI) ha desarrollado una aplicación que, sobre un mapa topográfico, muestra la predicción de velocidad del viento y su dirección que ayuda a conocer cuál será su comportamiento con anticipación y si va a generar la energía necesaria que se consume diariamente.

 

División responsable: Robótica y Oceanografía Computacional

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Cada vez más surge con más fuerza el concepto de la energía eólica urbana, en relación con la instalación de pequeños aerogeneradores en los edificios de las ciudades y en las viviendas aisladas en las zonas residenciales, así como la instalación de aerogeneradores de tamaño mediano en zonas públicas y en parques. La gran ventaja de esta energía eólica urbana es que se puede usar directamente, sin necesidad de alimentar a la red.

Uno de los problemas que puede surgir en la instalación de estos aerogeneradores es la vibración, debida al propio funcionamiento del aerogenerador, al viento, etc. Esta vibración afecta a la cimentación del aerogenerador, a los propios edificios donde se instale, etc.

Por su amplia experiencia en el estudio de la propagación de ondas, la división Mecánica de los Medios Continuos y Estructuras, pertenecientes al Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería, puede asesorar sobre la cimentación de estos parques eólicos, para que esta no se vea afectada por estas vibraciones, y minimizar su efecto en los edificios.

La Energía eólica es sin duda una de las más prometedoras fuentes de energías renovables de cara hacia un futuro sostenible y energéticamente independiente. Es un recurso abundante, renovable, limpio y ayuda a disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero al reemplazar termoeléctricas a base de combustibles fósiles, lo que la convierte en un tipo de energía verde.

División responsable: Mecánica de los medios continuos y estructuras

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El uso de la energía de manera eficiente ayuda a reducir las emisiones de CO2 y el calentamiento global.

La Red eléctrica inteligente es una forma de gestión eficiente de la electricidad que utiliza la tecnología informática para optimizar la distribución. Dicho término se asocia al concepto de Medidores inteligentes capaces de ofrecer una facturación detallada por franjas horarias lo que permitiría a los consumidores no solo el elegir las mejores tarifas de entre las diferentes empresas eléctricas, sino también discernir entre las horas de consumo, lo que permitiría un mejor uso de la red. A su vez, permite mapear con más precisión el consumo y anticipar mejor las necesidades futuras a nivel más local.

En la división de Calidad, Eficiencia y Sostenibilidad del Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) se ha desarrollado herramientas de monitorización (AXA) de la red eléctrica y simulación (TAFAT) de escenarios previsibles en el futuro. Estas herramientas permiten realizar desde auditorías energéticas hasta predicciones del comportamiento de la red, especialmente aquellos escenarios en los que se integren más fuentes renovables.

 

División responsable: Calidad, Eficiencia y Sostenibilidad.

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Unas predicciones precisas de radiación solar y de generación, ayudan a optimizar la gestión y ubicación de plantas FV (fotovoltaicas) y termosolares. A través de la creación de un modelo adaptativo se estudia la radiación solar directa, difusa y reflejada; así como el efecto de las sombras producidas por la orografía del terreno.

Las divisiones de Discretización y Aplicaciones, y Algebra Numérica Avanzada, pertenecientes al Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI), proponen un modelo de radiación solar como una nueva herramienta para la generación de mapas de radiación solar, con la adaptación de mallas en función de la altura del terreno, la distribución de albedo y la línea de costa, permitiendo desarrollar códigos más eficientes con reducción en el coste computacional y aumento en la precisión de los resultados. Al mismo tiempo, se estudia el tratamiento de los límites de la sombra mediante el uso de procedimientos de adaptación.

Una vez que el modelo obtiene la radiación con cielo limpio sobre la superficie del terreno, los resultados son corregidos mediante el uso de las medidas experimentales con el fin de obtener la radiación con cielo real. Los valores de radiación solar se integrarán por un mes o un año para la construcción de mapas de radiación solar.

Este modelo, al igual que los anteriores, puede tener carácter predictivo si se combina con modelos meteorológicos, y puede ser muy útil para la ubicación óptima de nuevos parques solares y la evaluación de potencial energético.

Divisiones responsables: Discretización y Aplicaciones / Álgebra Numérica Avanzada

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Con el objetivo de optimizar, tanto desde el punto de vista económico como medioambiental, el despacho (suministro) y el deslastre (desconexión) de carga (potencia) en plantas termoeléctricas , la división Computación Evolutiva y Aplicaciones (CEANI) del Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (IUSIANI) ha desarrollado un software bioinspirado en sistemas eléctricos de potencia.

Las características de este software son las siguientes:

  • Imita los procesos naturales de optimización

– Selecciona los individuos (soluciones) más adaptados

– Muestrea para “explorar” nuevas soluciones

– Aprende mientras se ejecuta

– Se adapta a la dificultad del problema

  • Supera las características de los métodos “clásicos”

– No depende de gradientes ni de conocimientos previos

  • Desarrollado con tecnología de última generación

– Lenguaje C/C++

– Ejecuta bajo Windows 95/98/2000/NT, Linux

– Exportable a plataformas UNIX

– Tiempos cortos de ejecución

Con este software se pretende:

Minimizar el coste de combustible.

Minimizar las emisiones de contaminantes atmosféricos en el despacho de carga.

Programar de forma óptima la secuencia de desconexiones de grupos y cortes de líneas a fin de que se restaure la frecuencia del sistema eléctrico, minimizando los cortes de suministro y reduciendo la duración de las interrupciones del servicio eléctrico.

Investigador responsable: Blas José Galván González

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SITUACIÓN
Patente solo en España

SECTORES
Máquinas o motores de líquidos; motores de viento, de resortes, o de pesos; producción de energía mecánica o de empuje propulsivo o por reacción.

CÓDIGOS DE PATENTES
CIP: F03D9/00 (2006.01)
CPC: Y02E10/72

DESCRIPCIÓN
Se refiere la invención a la utilización de una turbina eólica (A2) para, mediante un acoplamiento directo rotorcompresor (L) y un circuito neumático (J), producir oxígeno con una planta de absorción (E). Para ello, con aire (K), se alimenta el compresor (PQ), que es movido por el aeromotor, dando presión al aire en el circuito neumático, que al pasar por los filtros (C) genera el oxígeno producto (F) y el nitrógeno de rechazo (G).

VENTAJAS
Son de aplicación las plantas de producción de oxígeno por absorción de sólidos con accionamiento de un compresor alternativo de pistones; así como las turbinas atmosféricas diseñadas normalmente para extraer del viento su potencial y convertido en energía eléctrica.

La invención facilita un equipo compacto aeromotor-compresor-planta de producción de oxígeno de fácil mantenimiento y bajo costo; de aplicación en piscifactorías terrestres y en sistemas aislados de depuración de aguas residuales.

EQUIPO INVESTIGADOR
Investigadores principales: Roque Calero Pérez, Alberto Blasco Lorenzo, José Antonio Carta González.

Desarrollan su actividad en el Grupo de Investigación en Ingeniería Mecánica de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, GIIM.

VER MÁS
http://invenes.oepm.es/InvenesWeb/detalle?referencia=P200300167

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