Metodología de posicionamiento óptimo de aerogeneradores urbanos para reducir sus costos de energía - Rodriguez Díaz, Christian Vladimir (2024)
En las últimas décadas, la generación distribuida viene siendo promovida para satisfacer parcialmente la demanda energética de distintas ciudades alrededor del mundo. Los aerogeneradores instalados en ambientes urbanos (aerogeneradores urbanos, UWTs son una opción viable para abastecer parcialmente dicha demanda. Estudios anteriores han abordado el diseño de UWTs, pero la literatura científica muestra aún una brecha de conocimiento en cuanto al posicionamiento óptimo de UWTs instalados sobre las azoteas de los edificios (UWTs). La presente investigación involucra el desarrollo de una nueva metodología de posicionamiento óptimo de BMWTs, basada en dinámica de fluidos computacional (CFD) y algoritmos genéticos (GA), que impacta económicamente en la generación eléctrica. La nueva metodología incluye las etapas de evaluación del sitio, análisis de datos del viento, validación de modelos numéricos, evaluación del recurso eólico, diseño o selección del aerogenerador y optimización del posicionamiento. Las simulaciones CFD emplean dos modelos de turbulencia tipo Reynolds- Averaged Navier Stokes (RANS). La validación de los modelos utilizados para representar el edificio y el aerogenerador se lleva a cabo mediante estudios de independencia de malla y la comparación entre resultados numéricos y datos experimentales disponibles en la literatura. Los resultados numéricos del proceso de validación sugieren que las simulaciones individuales del edificio y del aerogenerador deben realizarse con los modelos de turbulencia Realizable K − y el SST k – ω, respectivamente. Las simulaciones conjuntas del edificio y aerogenerador (aplicaciones urbanas) pueden realizarse utilizando el modelo SST k − ω. El posicionamiento óptimo del aerogenerador produce un costo de la energía (CoE) de 3.05146 $/kWh. En el análisis de sensibilidad del CoE variando el factor de refuerzo del edificio (F) se encontró que, a medida que F aumenta, la posición del mejor CoE disminuye en altura. Notar también que a medida que F aumenta, este parámetro se convierte en el más importante en la reducción del CoE del BMWTs.