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Este módulo calcula el potencial de suministro de energía eólica en un área seleccionada. Las entradas al módulo son un archivo ráster con la velocidad media del viento y la especificación técnica de la pala eólica y la turbina.
Este módulo evalúa la energía eólica que podría generar un aerogenerador con resoluciones anuales, mensuales y horarias. El módulo estima el número de turbinas que se pueden instalar en un área predefinida. Su objetivo es calcular el potencial de energía eólica y la viabilidad financiera de un área seleccionada considerando:
Los parámetros y capas de entrada, así como las capas y los parámetros de salida, son los siguientes.
Las capas de entrada y los parámetros son:
Las capas de salida y los parámetros son:
La metodología utilizada por el CM es utilizar el área seleccionada por el usuario. Las áreas por defecto son las áreas identificadas en las capas de potencial eólico que consideraron solo áreas con vegetación baja o escasa, y áreas desnudas y quemadas (clases de 3.2.1. A 3.2.4. Y 3.3.3., 3.3.4. De Corine Land Cover - CLC ), estas áreas se han filtrado más en función de los siguientes criterios de exclusión:
El CM utiliza la distancia definida por el usuario entre los centros para crear una cuadrícula de centros potenciales en las áreas seleccionadas. En función del número de aerogeneradores que se pueden instalar potencialmente, en función de las principales características del sistema eólico, la altura y las especificaciones técnicas, el módulo calcula la energía que puede producir el sistema.
El módulo obtiene el perfil mensual y horario, calculando el baricentro de las áreas seleccionadas y consulta la API RenewableNinja , que proporciona los datos del conjunto de datos MERRAv2.
Aquí obtiene el desarrollo de vanguardia para este módulo de cálculo.
Pietro Zambelli, en Hotmaps-Wiki, CM-Wind-potencial (septiembre de 2020)
Esta página fue escrita por Giulia Garegnani y Pietro Zambelli ( EURAC ).
☑ Esta página fue revisada por Simon Pezzutto ( EURAC ).
Copyright © 2016-2020: Giulia Garegnani y Pietro Zambelli
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Este trabajo está autorizado bajo una licencia internacional Creative Commons CC BY 4.0.
Identificador de licencia SPDX: CC-BY-4.0
Texto de licencia: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Nos gustaría transmitir nuestro más profundo agradecimiento al Proyecto Hotmaps Horizon 2020 (Acuerdo de subvención número 723677), que proporcionó los fondos para llevar a cabo la presente investigación.
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