Caracterización probabilística y modelos ajustados de la respuesta estructural de aerogeneradores sometidos a carga eólica

Abstract

La energía eólica, a través de aerogeneradores, se posiciona para ser una de las piedras angulares en la recuperación verde y jugar un papel importante para acelerar la transición energética global y, de esta forma, alcanzar la meta de muchos países de llegar al \quotes{cero neto} en emisiones de gases de efecto invernadero para 2050. Sin embargo, aunque el período de amortizaciones de las emisiones de carbono provenientes de la energía eólica es mucho más breve que el de las centrales de carbono, aún se deben mejorar las etapas de fabricación e instalación de estas herramientas ya que representan más del 90\% de las emisiones totales de carbono de un parque eólico terrestre. Es así que, la optimización en el diseño e instalación de aerogeneradores, es imperioso. A pesar de que en la actualidad existen herramientas computacionales de alta fidelidad que permiten simular la respuesta dinámica de estas estructuras de manera completa y precisa, como el software Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence (FAST), analizar el comportamiento de ellas ante diferentes escenarios puede implicar un costo computacional alto, volviendo algunos estudios poco eficientes. En este sentido, caracterizar de manera probabilística el comportamiento de estas estructuras y contar con un modelo simplificado, permitirá realizar estimaciones suficientemente adecuadas y con menor costo computacional, permitiendo estudios diversos y eficientes en etapas tempranas de selección de equipos e implementación de proyectos. El objetivo de este trabajo es realizar una caracterización probabilística de la respuesta basal de aerogeneradores ante condiciones de viento conocidas y, a partir de ella, proponer un modelo ajustado que permita realizar estimaciones de la respuesta basal de los mismos. Se configuraron tres modelos de aerogeneradores a partir de un modelo base de uso público desarrollado por FAST, para tener una base de aerogeneradores de referencia y estudio. Respecto a la carga ante la que responden estos modelos, se configuraron diferentes escenarios de viento en cuanto a la velocidad media y la turbulencia que caracterizan a esta carga. Utilizando FAST, se simularon estos escenarios (diferentes aerogeneradores y condiciones de viento) para generar una matriz de experimentos con los resultados ya procesados (valores medios y excedencias) y, de esta forma, construir curvas de vulnerabilidad que caractericen la respuesta asociada. Se realizaron diferentes ajustes a los módulo de corte y momento obtenidos de las curvas de vulnerabilidad. Se seleccionó el mejor modelo en base a comparaciones gráficas (valores estimados y residuales), comparaciones numéricas (bondad del ajuste e intervalos de confiabilidad) y la posible extrapolaridad del modelo. Se estimó la respuesta (módulo de corte y momento) de un aerogenerador perteneciente a la base de referencia. Se compararon los resultados con los obtenidos por FAST logrando una coincidencia mínima entre el valor estimado y el valor a estimar de 92.54\% asociada al módulo de corte para una velocidad de viento de 20 m/s, y una coincidencia de 100\% asociada al módulo de momento para una velocidad de viento de 16 m/s. Los resultados de este trabajo (curvas de vulnerabilidad y modelos simplificados) permitirán realizar diferentes estudios futuros, de manera más eficiente.