Optimización y viabilidad de la repotenciación de parques eólicos onshore

Abstract

Aquest Treball Final de Grau aborda l’ anàlisi preliminar de la repotenciació d’ un parc eòlics onshore i el desenvolupament d’ una eina destinada a avaluar la viabilitat tècnica i econòmica d’ aquest tipus de projectes. Aquest enfocament respon a la necessitat d'optimitzar el rendiment de parcs eòlics que es troben al final de la vida útil, substituint turbines obsoletes per models més eficients, cosa que permet incrementar la capacitat de generació energètica i reduir l'impacte ambiental. La repotenciació aprofita infraestructures existents, minimitzant els costos associats a la construcció de nous parcs i fomentant un model energètic més sostenible. Així mateix, el projecte inclou una anàlisi teòrica sobre l'aplicació de tecnologies innovadores com l' internet de les Coses (IoT) i el Machine Learning a l'àmbit eòlic. Aquestes tecnologies s'exploren com a eines potencials per millorar l'operativitat dels parcs mitjançant la monitorització en temps real i el manteniment predictiu, encara que la seva implementació queda fora de l'abast pràctic d'aquest treball. Aquest enfocament teòric contribueix a entendre l’ impacte i les oportunitats futures d’ aquestes innovacions en la gestió de parcs eòlics. Com a part del treball, també es contempla el desenvolupament d'una eina pràctica basada en l'anàlisi tècnica i econòmica. Aquesta eina integra l’ experiència adquirida al llarg del projecte, permetent avaluar diferents escenaris de repotenciació de forma automàtica i estandarditzada. El seu disseny es recolza en bases de dades específiques de parcs eòlics i models d'aerogeneradors, elaborades a partir de l'estudi realitzat, cosa que garanteix la coherència i el realisme de les anàlisis. Mitjançant una entrada mínima de dades, l'usuari pot obtenir resultats sobre variables clau com l'energia anual produïda, el factor de càrrega, les hores equivalents de funcionament, la taxa interna de tornada (TIR) i el valor actual net (VAN), facilitant així la presa de decisions estratègiques en projectes de modernització eòlica.

El presente Trabajo Final de Grado aborda el análisis preliminar de la repotenciación de un parque eólico onshore y el desarrollo de una herramienta destinada a evaluar la viabilidad técnica y económica de este tipo de proyectos. Este enfoque responde a la necesidad de optimizar el rendimiento de parques eólicos que se encuentran al final de su vida útil, sustituyendo turbinas obsoletas por modelos más eficientes, lo que permite incrementar la capacidad de generación energética y reducir el impacto ambiental. La repotenciación aprovecha infraestructuras existentes, minimizando los costos asociados a la construcción de nuevos parques y fomentando un modelo energético más sostenible. Asimismo, el proyecto incluye un análisis teórico sobre la aplicación de tecnologías innovadoras como el Internet de las Cosas (IoT) y el Machine Learning en el ámbito eólico. Estas tecnologías se exploran como herramientas potenciales para mejorar la operatividad de los parques mediante la monitorización en tiempo real y el mantenimiento predictivo, aunque su implementación queda fuera del alcance práctico de este trabajo. Este enfoque teórico contribuye a entender el impacto y las oportunidades futuras de estas innovaciones en la gestión de parques eólicos. Como parte del trabajo, también se contempla el desarrollo de una herramienta práctica que se basa en el análisis técnico y económico. Esta herramienta integra la experiencia adquirida a lo largo del proyecto, permitiendo evaluar distintos escenarios de repotenciación de forma automática y estandarizada. Su diseño se apoya en bases de datos específicas de parques eólicos y modelos de aerogeneradores, elaboradas a partir del estudio realizado, lo que garantiza la coherencia y realismo de los análisis. Mediante una entrada mínima de datos, el usuario puede obtener resultados sobre variables clave como la energía anual producida, el factor de carga, las horas equivalentes de funcionamiento, la tasa interna de retorno (TIR) y el valor actual neto (VAN), facilitando así la toma de decisiones estratégicas en proyectos de modernización eólica.

This Final Degree Project addresses the preliminary analysis of the repowering of an onshore wind farm and the development of a tool to assess the technical and economic viability of this type of project. This approach responds to the need to optimize the performance of wind farms that are at the end of their useful life by replacing obsolete turbines with more efficient models, thereby increasing energy generation capacity and reducing environmental impact. Repowering leverages existing infrastructure, minimizing the costs associated with the construction of new farms and promoting a more sustainable energy model. The project also includes a theoretical analysis on the application of innovative technologies such as the Internet of Things (IoT) and Machine Learning in the wind energy sector. These technologies are explored as potential tools to improve wind farm operability through real-time monitoring and predictive maintenance, although their implementation is beyond the practical scope of this project. This theoretical approach contributes to understanding the impact and future opportunities of these innovations in wind farm management. As part of the project, the development of a practical tool based on technical and economic analysis is also contemplated. This tool integrates the experience acquired throughout the project, allowing for the automatic and standardized evaluation of different repowering scenarios. Its design is based on specific wind farm databases and wind turbine models, developed from the study, ensuring the consistency and realism of the analyses. Through minimal data input, the user can obtain results on key variables such as annual energy production, load factor, equivalent operating hours, internal rate of return (IRR), and net present value (NPV), thus facilitating strategic decision-making in wind modernization projects.