{"id":16520,"date":"2021-04-27T10:30:04","date_gmt":"2021-04-27T10:30:04","guid":{"rendered":"https:\/\/aeeolica.org\/afinar-el-p50-o-el-valor-de-los-activos-en-preconstruccion-analisis-de-ul\/"},"modified":"2020-11-23T19:15:38","modified_gmt":"2020-11-23T19:15:38","slug":"afinar-el-p50-o-el-valor-de-los-activos-en-preconstruccion-analisis-de-ul","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aeeolica.org\/en\/afinar-el-p50-o-el-valor-de-los-activos-en-preconstruccion-analisis-de-ul\/","title":{"rendered":"Afinar el P50 o el valor de los activos en preconstrucci\u00f3n. An\u00e1lisis de UL"},"content":{"rendered":"

UL siempre innova, mejora y aprende de la experiencia. Pocas empresas disponen del conocimiento, recursos y capacidad para este tipo de aprendizaje. Los equipos de ingenieros expertos que pueden dedicar sus esfuerzos a la mejora de procedimientos cobran cada vez m\u00e1s relevancia, especialmente porqu\u00e9 dichos ingenieros \u2018independientes\u2019 pueden abordar este aprendizaje bajo una \u00f3ptica equidistante. Bajo esa perspectiva, podremos generar m\u00e1s energ\u00eda, m\u00e1s fiable y tener unos activos m\u00e1s rentables.<\/p>\n

<\/p>\n

El P50 es, a fecha de hoy, un valor totalmente predecible en el promedio de los proyectos<\/strong>
Desde la d\u00e9cada de los 90, UL ha realizado miles de evaluaciones de rendimiento energ\u00e9tico (EYA) a nivel mundial. Para verificar la precisi\u00f3n de estas evaluaciones energ\u00e9ticas, UL desarrolla peri\u00f3dicamente estudios retrospectivos en los que se comparan EYAs realizados cuando las plantas se encontraban en desarrollo y evaluaciones energ\u00e9ticas operacionales (OP-EYAs) para las mismas plantas cuando \u00e9stas ya llevan un periodo suficiente de operaci\u00f3n. <\/p>\n

Tomando como referencia el \u00faltimo estudio retrospectivo publicado (\u201cWind Energy Yield Methods Update\u201d, (2020). UL Renewables White Paper), cuando comparamos la energ\u00eda observada en una muestra de 43 plantas situadas en Europa y el Norte de \u00c1frica, vemos una producci\u00f3n (en P50) con un delta positivo de 1,3% (m\u00e1s producci\u00f3n en operaci\u00f3n que la esperada en la fase de preconstrucci\u00f3n). Esta diferencia no es estad\u00edsticamente significativa para el tama\u00f1o de la muestra y la dispersi\u00f3n de los resultados. Adem\u00e1s, responde en gran parte a la asimetr\u00eda de la distribuci\u00f3n, donde unos pocos proyectos desplazan la distribuci\u00f3n hacia la derecha. Esto lo podemos comprobar si nos fijamos en la mediana, para la que la desviaci\u00f3n es apenas del -0,3%, lo que nos indica que casi exactamente la mitad de los proyectos excedieron el P50 pronosticado, como cabe esperar si la representaci\u00f3n estad\u00edstica es adecuada. Este puede ser uno de los enunciados base de todo el trabajo realizado.<\/p>\n

\u00bfComo conseguimos que un trabajo de este tipo tenga la representatividad esperada? Desde luego es fundamental la selecci\u00f3n de los emplazamientos, de tal forma que la muestra sea lo m\u00e1s parecida posible a la generalidad de los estudios que se realizan. Los principales criterios de selecci\u00f3n fueron los siguientes:<\/p>\n

\u2022 Disponibilidad del estudio preconstructivo as\u00ed como de la estimaci\u00f3n operativa, o al menos de los datos necesarios para poder realizar ambos estudios.
\u2022 Buena calidad de los datos, tanto de las mediciones de viento como de la producci\u00f3n del parque en operaci\u00f3n.
\u2022 Antig\u00fcedad del proyecto. Se han priorizado proyectos recientes respecto a algunos con m\u00e1quinas antiguas.<\/p>\n

Las plantas seleccionadas presentan reg\u00edmenes de viento y usos del suelo muy diversos. En cambio, para todas ellas el tipo de terreno predominante es simple. El rango de tama\u00f1os de planta es diverso, aunque la mayor\u00eda de ellas pueden considerarse peque\u00f1as; 34 tienen menos de 10 aerogeneradores. En promedio se dispusieron de 25,9 meses de datos de operaci\u00f3n para cada proyecto, lo que significa que esta validaci\u00f3n se basa en m\u00e1s de 90 a\u00f1os de datos operacionales.<\/p>\n

La siguiente gr\u00e1fica muestra la distribuci\u00f3n de proyectos seg\u00fan la relaci\u00f3n entre producci\u00f3n estimada y producci\u00f3n operativa. M\u00e1s all\u00e1 del valor absoluto, lo m\u00e1s llamativo es que el P50 es, a fecha de hoy, un valor totalmente predecible en promedio, y se deber\u00eda considerar como el valor m\u00e1s conveniente para determinar el valor como activo de cada proyecto.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Las estimaciones de incertidumbre reflejan fielmente la dispersi\u00f3n de los resultados<\/strong>
La figura siguiente compara los resultados probabil\u00edsticos observados con los percentiles predichos. La l\u00ednea discontinua de color azul muestra la proporci\u00f3n de proyectos (eje de ordenadas) que se encuentran por encima del valor P indicado en el eje de abscisas. Si el P50 del EYA no estuviera sesgado y la incertidumbre se estimase con precisi\u00f3n, la l\u00ednea azul caer\u00eda sobre la l\u00ednea continua negra, por lo que el 10% de los proyectos estar\u00eda por encima del P10, el 20% por encima del P20, y as\u00ed sucesivamente. La proporci\u00f3n real est\u00e1 ligeramente por debajo de esta distribuci\u00f3n ideal hasta aproximadamente el P50, en que la tendencia se invierte. Observamos que para el 100% de proyectos de esta muestra su producci\u00f3n operativa es igual o superior al valor estimado de P80.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

El viento es viento<\/strong>
Hace a\u00f1os (bastantes) se pod\u00eda considerar que \u2018al final el viento es viento\u2019, como expresi\u00f3n de su enorme variabilidad. Actualmente est\u00e1 demostrado que el recurso e\u00f3lico a largo plazo se puede anticipar con mucha precisi\u00f3n, tanto en su valor central P50 como en la dispersi\u00f3n esperada expresada en los diferentes percentiles. Se trata de utilizar la experiencia y el aprendizaje continuo. Estos resultados ya no se consideran como un conocimiento exclusivo en que fundamentar el core tecnol\u00f3gico de las empresas, sino de un conocimiento que necesariamente debe ser compartido para que sea aplicado de manera masiva en todo el sector. Estamos en un escenario donde se puede afirmar la total confiabilidad de la generaci\u00f3n e\u00f3lica, facilitando su uso a la escala que nos demanda el planeta.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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