Por: José Luis Salas Gonzales, Fredy Alberto Butrón Fernández y Vicente Salas Giles, Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.

Resumen

En 2019, la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, convocó a un concurso de fondos concursables para la investigación aplicada, evaluada por pares externos, del que salió ganador el presente proyecto de investigación: Aprovechamiento de energía hidráulica y eólica en las cuencas bajas – región Arequipa, por lo que en 2020 se firmó el contrato N° IBA-IB-29-2020-UNSA, con un fondo de S/. 250 mil, proveniente del canon minero. 

Este estudio pretende auscultar la energía potencial eólica y minihidráulica en las cuencas bajas de los ríos de las cordilleras, dada su topología, se tomó como ejemplo característico, la cuenca baja del río Ocoña en Arequipa. Como resultados, se han obtenido velocidades de viento en el orden de 10 m/s, con una persistencia de ocho horas diarias. En cuanto al minihidráulico, con un caudal mínimo, en estiaje de 50 m³/s se tiene una persistencia anual, superior al 90%. En conclusión, el potencial de energía eólica, minihidráulica y combinada, en este lugar característico, es suficiente para el aprovechamiento energético, esencial para el desarrollo de las actividades de la minería, la agricultura, etc.

Palabras Clave: Energía Eólica, Minihidráulica, Cuencas Bajas, Cordillera, Topología.

Introducción

La energía es un factor indispensable para el desarrollo y el progreso de los países y sociedades. En cualquier escenario que se considere, el aumento del Producto Bruto Interno (PBI) de un país, siempre está ligado a un aumento del consumo de energía. Una alternativa para suplir ese nivel de demanda consiste en la implementación de energías renovables, las que deben garantizar la seguridad del abastecimiento, el aumento del nivel de autoproducción, con una mayor independencia y eficiencia energética, así como la diversificación de las fuentes energéticas disponibles, disminuyendo significativamente la dependencia de los combustibles fósiles. En este artículo, se trata sobre el aprovechamiento de la energía eólica, minihidráulica y combinadas, en las cuencas bajas de las cordilleras, dada su topología. Se tomó como ejemplo característico, la cuenca baja del río Ocoña (Arequipa), pudiendo extrapolarse a similares en las cordilleras de todo el mundo, debido a su topología.

Objetivos

El objetivo principal, de la presente investigación aplicada, es determinar cuantitativamente, la viabilidad tecnológica, del aprovechamiento de la energía eólica, minihidráulica, y combinadas de los ríos de las cuencas bajas de las cordilleras y su sostenibilidad económica, tomando como ejemplo característico, la cuenca baja del río Ocoña (Arequipa). Como objetivos parciales, se estudia de forma individual, el tema eólico, minihidráulico.

Desarrollo y colección de datos

El cañón formado por las cordilleras, toma la forma de un ducto eólico, que incrementa significativamente la velocidad del viento, en la garganta que lo conforma. Para obtener una evaluación clara del potencial eólico, es necesario realizar mediciones del viento en la zona. La recopilación de datos se hace a diferentes alturas, se analizan las variaciones horarias y mensuales de la velocidad del viento. Siendo el método escogido para evaluar las condiciones del viento, la instalación de anemómetros a 6, 12, y 18 metros sobre la superficie del terreno. Se registraron las velocidades con una periodicidad horaria, durante seis meses y se comprobó que la variación de la velocidad entre meses es poco significativa, por lo que se determinó que era un tiempo suficiente de registro.

Por otro lado, el río Ocoña concentra un significativo caudal en la cuenca baja (450 msnm.), que oscila en el rango aproximado de 50 a 1,000 m³/s entre estiaje y avenida, siendo que por ecología no se pretende construir un barraje, la opción es aprovechar un caudal importante con baja altura hidráulica. Se determinó la sección de control en un lugar donde el río se concentra, pegado al dique derecho en una longitud transversal en el orden de 30 metros, siendo el ancho característico, de dique derecho a izquierdo de 200 metros, lo que facilita la batimetría y la medida de la velocidad del flujo.

Con el fin de conocer el área de la sección del río, es necesario realizar la batimetría, que proporciona la ubicación de los puntos de la sección transversal del río, para lo que se utiliza una estación total (Figura 4). La medición periódica del nivel del agua, se realiza con un sensor de nivel de agua (Figura 5), otro parámetro importante que se debe registrar es la velocidad del río, teniendo valores periódicos de ambos y, con la sección del río preestablecida, podemos hacer el seguimiento del caudal, que es el dato con el que podemos evaluar el potencial del recurso hidráulico del lugar característico.

Datos eólicos

Por medio de los tres anemómetros, se hizo una lectura de la velocidad y dirección del viento, tomándose la lectura a cada hora a lo largo de seis meses, siendo esta información la base del estudio del potencial eólico. Se presenta en las Tablas 1 a la 3, con el promedio (PROM) y desviación estándar de la muestra (D. Sta. M), para las 24 horas del día, según los tres anemómetros colocados a 6, 12 y 18 metros sobre la superficie, considerando los meses de marzo a agosto de 2022 (seis meses). En las Figuras 6 a la 8 se resume esta información.

Con los datos de las Tablas 1, 2, y 3 se elabora la Figura 9, que representa la variación de la velocidad del viento, según las horas del día, para los anemómetros instalados a 6, 12, y 18 metros sobre la superficie.

Es conveniente conocer la dirección del viento, para el estudio del potencial eólico, para ello se realiza un diagrama denominado Rosa de vientos, mostrado en la Figura 10, con el software WRPLOT View Freeware 8.0.2 y con los datos de un mes característico (agosto 2022), para el anemómetro colocado a 18 metros sobre la superficie; según la estructura de datos requerida por el referido software, que se muestra en la Tabla 4.

Datos minihidráulicos

Con los datos obtenidos de la batimetría (Figura 4), se procede a llevar a cabo un registro periódico de la altura del pelo de agua (Figura 5), así como de la velocidad del flujo. A partir de ello, es posible el cálculo periódico de la sección de control y de la escorrentía superficial del río. Durante el registro de datos, se observó que este caudal tiene una gran variación entre avenida (diciembre, enero y febrero) y estiaje (de marzo a noviembre), debido a la presencia o no, de lluvias en la cuenca, como se puede apreciar en Tabla 5.

La concentración hídrica en el área de la cuenca es de 16,045 Km², en el lugar característico (río Grande, Ocoña, Arequipa).

La turbina a reacción de gran caudal y baja altura hidráulica es la apropiada para pequeñas alturas hidráulicas entre 3 a 20 m, y grandes caudales entre 50 a 1,000 m³/s en el lugar característico.

Presentación y discusión de resultados

Análisis

Potencial de energía eólica.- La energía aprovechable depende del aerogenerador que se utilice, en este caso se refiriere a una velocidad aprovechable mayor o igual a 6 m/s. Para evaluar el potencial eólico del lugar característico, se considera el número de horas en que se tenga una velocidad mayor o igual a los 6 m/s, siendo estas horas las que se consideran aprovechables, con sus respectivos promedios de la velocidad del viento. En las Tablas 6, 7, y 8 se muestra la información resumida de las Tablas 1, 2, y 3, útiles para este análisis.

Se aprecia que tanto el número de horas con velocidades de viento aprovechables y sus respectivos promedios de velocidad del viento, se incrementan con la altura sobre la superficie del terreno, por lo que para una altura específica se puede pronosticar el número de horas con viento aprovechable y su respectiva velocidad del viento, conservadoramente se utiliza la información del anemómetro a 18 metros sobre la superficie del terreno, para evaluar alturas mayores o iguales a los 18 metros.

Determinación del potencial eólico.- Para determinar el potencial del viento, que se puede aprovechar, se resume la información de las Tablas 6, 7, y 8, en la Tabla 9, las velocidades de viento promedio, con sus respectivos números de horas aprovechables.

Potencia del viento en kilowatts

P = Cp*ρ*(π/4)*D²*V³

Cp = 0.45  ρ = 1.29 Kg/m³

Cp.- Factor de aprovechamiento del viento, teniendo en cuenta el límite de Betz, las pérdidas por fricción y otras.

ρ.- Densidad del aire a 20 °C y 450 m.s.n.m. D.- Diámetro del área barrida por las aspas. V.- Velocidad del viento.

P.- potencia.

La Tabla 10, muestra la potencia en kilowatts (Kw) que se puede obtener para diferentes diámetros de aerogeneradores, desde pequeños hasta los más grandes que se construyen en la actualidad, con diámetros de turbina propuestos, y las velocidades de viento registradas en el lugar característico.

La potencia que se puede aprovechar, depende directamente del diámetro del aspa a utilizarse, para las condiciones de velocidad del viento propias del lugar a considerar. Se puede aprovechar mejor la velocidad del viento, con aspas de mayor longitud (por economía de escala), pero también se debe tomar en cuenta que las aspas más pequeñas tienen un menor costo de instalación, por lo que pueden resultar más fácilmente accesibles (por precio), en cualquier caso, se debe evaluar la demanda de energía, para el caso específico que se considere.

Para que la propuesta sea económicamente sostenible, el valor de producción de energía, debe cubrir los costos (directos, de operación y de mantenimiento, entre otros), además de generar utilidades razonables. Se evalúan los diámetros de los aerogeneradores propuestos con las potencias calculadas en Kw y los números de horas de viento aprovechables por día (energía en Kwh). Con el precio actual del kwh: US$ 0.07/kwh, establecido por el Osinerming mediante la Resolución N° 006-2022-05/CD, se calculan los valores de la producción: diarios, mensuales, y anuales en dólares, que se presentan en la Tabla 11.

Potencial de energía minihidráulica.- Con la finalidad de evaluar el potencial minihidráulico que ofrece la cuenca del río Ocoña, se realizó el estudio topográfico – batimétrico, y el registro periódico del nivel de agua y la velocidad de la escorrentía superficial, cuyos resultados se muestran en la Tabla 5. Además, con la información estadística de la Autoridad Nacional del Agua (Tabla 6), se selecciona el tipo de turbina que se adecúa a la topología descrita, además en la Figura 15, se ejemplifica que, dada la forma característica de la cuenca, no es difícil conseguir una pequeña altura hidráulica, con un pequeño recorrido, entre captación y entrega a la miniturbina de reacción, de gran caudal y baja carga hidráulica.

Potencia minihidráulica en kilowatts

P = η*γ*Q*H

Eficiencia η = 0.8 γ = 1,000 KgF/m³

Consideramos H = 20 m

En la Tabla 12, se ha considerado, para ejemplificar, una pequeña altura hidráulica de 20 metros, con diferentes caudales, que es posible captar, considerando la topología expuesta, el número de horas al día es completo: 24 horas. Se ha considerado una eficiencia global típica del 80%, y el peso específico del agua 1,000 KgF/m³. Con esta información, considerando que la época de estiaje es las ¾ partes del año donde se tienen caudales en el orden de 50 metros cúbicos por segundo, con una persistencia mayor o igual al 90%, y que la época de avenida es una ¼ parte del año, lapso en el que también la persistencia es alta. Considerando precio actual del kwh: US$ 0.07/kwh, según lo establecido por Osinerming, se calculan los valores de la producción diarios, mensuales, y anuales en dólares americanos.

Conclusiones

1. De seis meses de observaciones eólicas, se notó que no hay una variación significativa entre los meses, más si entre las horas. La velocidad es francamente aprovechable, en el orden de 9 m/s, con una persistencia en el orden de ocho horas diarias (Tabla 9). Según el análisis del potencial eólico de la zona, la velocidad del viento se incrementa con la altura (Figura 9).

2. Respecto al aprovechamiento minihidráulico no hay mayor limitación, ya que las demandas esenciales pueden ser cubiertas fácilmente con el caudal disponible las 24 horas del día y, conseguir la altura hidráulica, tampoco es difícil, dada la topología de la cordillera (Figura 15 y Tabla 12). El nivel del río y, consecuentemente su caudal, tiene una clara variación con el cambio de avenida a estiaje y viceversa, que debe tenerse en cuenta. (Tabla 5).

3. El aprovechamiento de la energía eólica, es posible con la tecnología actual, además tiene la flexibilidad para adaptarse a inversiones de diferente tamaño con sus respectivas rentabilidades.

4. El hecho de que los vientos aprovechables estén en aproximadamente un tercio del día, puede superarse considerando un bombeo de agua del río, para tener un almacenamiento gravitacional para la agricultura, minería, generación de hidrógeno verde, entre otras.

5. El aprovechamiento de la energía minihidráulica, presenta la ventaja de ser continua, pudiendo satisfacer las demandas esenciales con holgura.

6. El aprovechamiento combinado permite satisfacer la demanda esencial con la energía minihidráulica y una con holgura y variabilidad de inversión, utilizando la energía eólica, para aprovechamientos industriales, como son la agricultura, la minería, el hidrógeno verde, entre otros.

Se recomienda hacer las precisiones para adaptar a la demanda que se considere y profundizar los estudios de los equipos adecuados para el aprovechamiento de la energía eólica, minihidráulica, y combinada, tomando en cuenta la accesibilidad de la inversión requerida y la rentabilidad de la economía de escala, en contraposición.

Reconocimiento

A la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, por financiar la presente investigación aplicada, Contrato de Financiamiento N° IBA-IB-29-2020-UNSA, Convocatoria 2019-1.

Al PhD. Marcello Mariz Veiga por orientar nuestra investigación, y facilitar la publicación del presente paper.

Bibliografía

Abdul Baseer Mohammed, Meyer JP, Rehman Md S, Alamad Mahbub. Wind power characteristics of seven data collection sites in Jubail, Saudi Arabia using Weibull parameters. Renew Energy 2017; 102:35–49. https://doi.org/10.1016/j.renene.2016.10.040

Appl Energy 2010;87(3):856–65. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.08.038 https://doi.org/10.1016/j.energy.2012.05.021

A. K. Azad and M. M. Kaysar, “Design of a Horizontal Axis Wind Turbine for Electricity Generation in Low Speed Windy Sites,” Int. J. Adv. Renew. Energy Res., vol. 1, no. 6, pp. 363–373, 2012. https://www.researchgate.net/publication/264976733_Design_of_a_ Horizontal_Axis_Wind_Turbine_for_Electricity_Generation_in_Lo w_Speed_Windy_Sites

Bardsley WE. Note on the use of the inverse Gaussian distribution for wind energy applications. J Appl Meteorol 1980;19(9):1126–30. https://doi.org/10.1175/1520- 0450(1980)019%3C1126:NOTUOT%3E2.0.CO;2

Bekele Getachew, Palm Björn. Wind energy potential assessment at four typical locations in Ethiopia. Appl Energy 2009;86(3):388–96. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2008.05.012

Blanchard Marie, Desrochers Gilles. Generation of autocorrelated wind speeds for wind energy conversion system studies. Sol Energy 1984;33(6):571–9. https://doi.org/10.1016/0038-092X(84)90013-6

Celik AN. Weibull representative compressed wind speed data for energy and performance calculations of wind energy systems. Energy Convers Manage 2003;44(19):3057–72. https://doi.org/10.1016/S0196-8904(03)00075-X

C. G. Justus and A. Mikhail, “Height variation of wind speed and wind distributions statistics,” \grl, vol. 3, no. 5, pp. 261–264, May 1976. https://doi.org/10.1029/GL003i005p00261

Chou Karen C, Corotis Ross B. Simulation of hourly wind speed and array wind power. Sol Energy 1981;26(3):199–212. https://doi.org/10.1016/0038-092X(81)90204-8

Corotis Ross B, Sigl Arden B, Klein Joel. Probability models of wind velocity magnitude and persistence. Sol Energy 1978;20(6):483–93. https://doi.org/10.1016/0038-092X(78)90065-8

ESHA & Penche Celso, Guide on How to Develop a Small Hydropower Plant, TNSHP, Brussels, Belgium, 2004. https://n9.cl/p9ytr9

F. Fazelpour, N. Soltani, S. Soltani, and M. A. Rosen, “Assessment of wind energy potential and economics in the north-western Iranian cities of Tabriz and Ardabil,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 45, pp. 87–99, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.01.045

H. Saleh, A. Abou El-Azm Aly, and S. Abdel-Hady, “Assessment of different methods used to estimate Weibull distribution parameters for wind speed in Zafarana wind farm, Suez Gulf, Egypt,” Energy, vol. 44, no. 1, pp. 710–719, 2012. https://doi.org/10.1016/j.energy.2012.05.021

Hulio Zahid Hussain, Jiang Wei, Rehman S. Technical and economic assessment of wind power potential of Nooriabad, Pakistan. Energy Sustain Soc 2017;7(1):35.

International Standard IEC 61400-12-1, Wind Turbines-Power Perform. Meas. Electr. Prod. Wind Turbines; 2017.

Institute for Hydraulic Fluid Machinery, Entwicklung einer Kaplan-Rohrturbinen-Hydraulik, Technical University Graz, Graz in Austria, 2012, [Online]. Available: http://www.hfm.tugraz.at/de/referenzen/turbine/entwicklung- einerkaplan-rohrturbinen-hydraulik.html

J. A. Bashir, K. Shahid and S. Muhammad, “Blade Profile Optimisation of Kaplan Turbine Using CFD Analysis,” J. of Eng. & Technology, Mehran University, Pakistan, 2012. https://www.researchgate.net/publication/352 708109_Blade_Profile_Optimization_of_Kaplan_ Turbine_Using_CFD_Analysis

J. Dragica, A. Škerlavaj, L.Andrej, “Improvement of Efficiency Prediction for a Kaplan Turbine with Advanced Turbulence Models,” Turboinštitut, Journal of Mechanical Engineering, Slovenia, 2014. http://dx.doi.org/10.5545/sv- jme.2013.1222

J. Vidal Pérez, Atlas Eólico del Perú, p. 87, 2008. https://biblioteca.olade.org/opac-tmpl/Documentos/cg00367.pdf

Kwon Soon-Duck. Uncertainty analysis of wind energy potential assessment. 

Kaminsky FC. Four probability densities/log-normal, gamma, Weibull, and Rayleigh/and their application to modelling average hourly wind speed. International Solar Energy Society, Annual Meeting. 1977. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.06.123

Khahro Shahnawaz Farhan, Soomro Amir Mahmood, Tabbassum Kavita. Assessment of wind power potential at Hawksbay, Karachi Sindh, Pakistan. Indonesian J Electr Eng Comput Sci 2013;11(7):3479–90. http://dx.doi.org/10.11591/telkomnika.v11i7.2621

Kiss Péter, Jánosi Imre M. Comprehensive empirical analysis of ERA-40 surface wind speed distribution over Europe. Energy Convers Manage 2008;49(8):2142–51. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2008.02.003

Masseran Nurulkamal. Evaluating wind power density models and their statistical properties. Energy 2015;84:533–41. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.03.018

M. Shoaib, I. Siddiqui, S. Rehman, S. Khan, and L. M. Alhems, “Assessment of wind energy potential using wind energy conversion system,” J. Clean. Prod., vol. 216, pp. 346–360, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.128

M. Khalid Saeed, A. Salam, A. U. Rehman, and M. Abid Saeed, “Comparison of six different methods of Weibull distribution for wind power assessment: A case study for a site in the Northern region of Pakistan,” Sustain. Energy Technol. Assessments, vol. 36, p. 100541, 2019. https://doi.org/10.1016/j.seta.2019.100541

M. Styrylski, J. Tomalik and M. M. Grahl, “Computer Aided Engineering as a Useful Tool in Hydraulic Turbine Design,” Krzeszowice, Poland, 2009. https://www.researchgate.net/publication/291515290_Comput er_aided_design_and_analysis_of_hydraulics_systems_in_an_appli ed_fluid_power_technology_course

P. A. Costa Rocha, R. C. de Sousa, C. F. de Andrade, and M. E. V. da Silva, “Comparison of seven numerical methods for determining Weibull parameters for wind energy generation in the northeast region of Brazil,” Appl. Energy, vol. 89, no. 1, pp. 395– 400, 2012. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2011.08.003

Power-technology, the 10 biggest hydroelectric power plants in the world, London UK, [Online]. Available: http://www.power-technology.com/features/feature-the-10- biggest-hydroelectric-power-plants-in-the-world

P. Wais, “A review of Weibull functions in wind sector,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 70, pp. 1099–1107, Apr. 2017. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.12.014

S. L. Dixon, Fluid Mechanics, and Thermodynamics of Turbomachinery, 5th Edition, Elsevier Butterworth– Heinemann, 2005.

T. Flaspöhler, “Design of the runner of a Kaplan turbine for small hydroelectric power plants,” Tampere Uni. of Applied Sciences, Tampere, Finland, 2007. https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/8435/Flasp% C3%83%C2%B6hler.Timo.pdf

Ullah Irfan, Chipperfield Andrew J. An evaluation of wind energy potential at Kati Bandar, Pakistan. Renew Sustain Energy Rev 2010;14(2):856–61. https://doi.org/10.1016/j.rser.2009.10.014 https://blog.ansi.org/iec-61400-12-1-performance-measurement-wind- turbines/#gref

US Dept. of Energy, History of Hydropower, Washington, [Online]. Available: http://energy.gov/eere/water/historyhydropower

Van der Auwera L, De Meyer F, Malet LM. The use of the Weibull three parameter model for estimating mean wind power densities. J Appl Meteorol 1980;19(7):819–25. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1980)019%3C0819:TUOTWT%3E2.0.CO;2

W. E. I. Wwindea, “World wind capacity at 650,8 GW, Corona crisis will slow down markets in 2020, renewables to be core of economic stimulus programmes,” 2020. https://wwindea.org/world- wind-capacity-at-650-gw/

Wen Jiang, Zheng Yan, Donghan Feng. A review on reliability assessment for Wind power. Renew Sustain Energy Rev 2009;13(9):2485–94. https://doi.org/10.1016/j.rser.2009.06.006

Weisser Daniel. A wind energy analysis of Grenada: an estimation using the ‘Weibull’ density function. Renew Energy 2003;28(11):1803–12. https://doi.org/10.1016/S0960-1481(03)00016-8

World Wind Energy Report; 2017. www.wwindea.org [accessed 28.12.2018].

Y. A. Kaplan, “Performance assessment of Power Density Method for determining the Weibull Distribution Coefficients at three different locations,” Flow Meas. Instrum., vol. 63, pp. 8–13, Oct. 2018. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2018.07.004