Optimización parque eólico offshore en las costas catalanas

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo la optimización del flujo eléctrico en un parque eólico marino mediante el uso de potencia variable obtenida a partir de las ráfagas de viento propias de las costas catalanas. La energía eólica se presenta como una de las fuentes de energía renovable más prometedoras para un nuevo modelo en el sistema energético global. Para alcanzar este objetivo, se ha implementado el algoritmo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), adaptado para procesar datos reales generados por un modelo de distribución de Weibull, el cual permite simular con precisión las condiciones variables del viento. Se parte de un trabajo anterior, en el que se utilizaba potencia fija como punto de partida, y la intención era mejorar este enfoque integrando la potencia variable. Asimismo, la tesis se centra en el estudio del diseño y dimensionado óptimo de un sistema de transmisión HVAC (High Voltage Alternating Current) para parques eólicos marinos, contemplando la posibilidad de incluir compensación de potencia reactiva en el cable para reducir las pérdidas de potencia activa. El trabajo desarrollado incluye el modelado de los elementos eléctricos del sistema de transmisión HVAC, el análisis del flujo de potencia, la formulación del problema de optimización y la integración de un algoritmo genético en Python para encontrar un conjunto de soluciones óptimas a través de un caso de estudio específico. Los resultados obtenidos, aunque evaluados parcialmente, indican que la incorporación de la potencia variable podría mejorar la estimación de los costos y la selección de la solución óptima, al reflejar de forma más realista la variabilidad inherente a las condiciones ambientales. Además, la comparativa entre los métodos basados en potencia fija y potencia variable sugiere que esta última aproximación reduce los márgenes de error y mejora la eficiencia global del sistema. Finalmente, se concluye que la integración de modelos de potencia variable, junto con la aplicación de algoritmos genéticos, es fundamental para el desarrollo de sistemas de optimización en entornos con condiciones de viento altamente dinámicas, abriendo la puerta a futuras mejoras y líneas de investigación en la optimización energética de parques eólicos marinos.