Las campañas de medición de viento constituyen la base sobre la que se apoya el desarrollo de parques eólicos. La adquisición de datos se realiza, por lo general, mediante mástiles meteorológicos físicos (met masts) o a través de equipos de teledetección, como sistemas LiDAR o SoDAR. Aunque se trata de procesos ampliamente implantados en el sector, su ejecución sigue siendo especialmente compleja por externalidades tales como entornos exigentes, condicionantes logísticos y requisitos de precisión. Los principales desafíos asociados a estas campañas pueden agruparse en dos: la conectividad y el suministro eléctrico, por un lado, y la integridad y validación de los datos, por otro.
1. Conectividad y suministro eléctrico
Una parte significativa de las campañas de medición se desarrolla en emplazamientos remotos, donde la infraestructura de telecomunicaciones y el acceso a suministro eléctrico son limitados o inexistentes. En estos casos, los sistemas de medición dependen habitualmente de soluciones autónomas basadas en paneles solares y baterías.
Aunque este tipo de configuración resulta viable desde el punto de vista operativo, presenta vulnerabilidades importantes, especialmente durante los meses de invierno o en periodos prolongados de baja irradiación. En estas condiciones, una menor disponibilidad energética puede provocar interrupciones en el sistema de adquisición de datos, generando lagunas de información que comprometen la validez de la campaña de cara a procesos de financiación o technical due diligence. A ello se añade que, cuando la cobertura de comunicaciones es insuficiente, la transmisión remota de datos en tiempo real no siempre es posible, lo que incrementa el riesgo de que fallos en sensores, pérdidas de señal o dilatación en la identificación de incidencias en equipos. En conjunto esto afecta la trazabilidad y calidad de la campaña.
2. Integridad, representatividad y filtrado de datos
La calidad de una campaña de medición no depende únicamente del volumen de datos recopilado, sino también de su representatividad y fiabilidad. Por este motivo, una de las tareas más sensibles dentro de la evaluación del recurso eólico es la identificación y depuración de los registros que no reflejan adecuadamente las condiciones reales del emplazamiento. Algunas situaciones típicas de datos alterados son mediciones con interferencias externas por el paso de aves, actividades de obra en las proximidades u obstáculos temporales. A esta complejidad se suma la necesidad de cumplir con tasas mínimas de recuperación de datos, umbral que suele ser exigido por entidades financieras para la evaluación de bancabilidad de un proyecto.
En este contexto, la gestión de periodos con datos incompletos o no representativos se convierte en un aspecto especialmente crítico. En la actualidad, estas lagunas se suplen a través de correlaciones con estaciones de referencia cercanas y series de largo plazo. Sin embargo, esto sigue siendo uno de los puntos más debatidos dentro de la evaluación del recurso, dado su impacto directo sobre la robustez de las estimaciones.
¿Cómo mitigar los principales riesgos asociados a estas campañas?
En Vector Renewables entendemos que los retos asociados a las campañas de medición de viento requieren cada vez más un enfoque apoyado en herramientas digitales. La necesidad de supervisar equipos en remoto, detectar incidencias en tiempo real, automatizar procesos de validación/depuración de datos, y gestionar grandes volúmenes de información con criterios de trazabilidad, consistencia y fiabilidad, hace que los enfoques convencionales resulten insuficientes. En este contexto, NUO, la plataforma all-in-one desarrollada in-house por Vector Renewables para la gestión de activos renovables, representa una respuesta a las nuevas exigencias de un mercado digitalizado. Ésta incorpora capacidades de analítica avanzada orientadas a reforzar la calidad del dato, optimizar la operación de los sistemas de medición y mejorar la toma de decisiones. Su enfoque se articula en torno a cinco pilares.
1. Eliminación de lagunas de datos no detectadas
En esquemas tradicionales, un datalogger puede dejar de transmitir como consecuencia de un fallo de alimentación, una incidencia en la tarjeta SIM o una pérdida de conectividad, sin que el problema sea identificado hasta varios días o incluso semanas después.
El principal riesgo en estos casos es que la tasa de recuperación de datos descienda por debajo del umbral mínimo de bancabilidad, comprometiendo la validez de la campaña. Para mitigar este problema, es esencial disponer de sistemas que permitan detectar de forma inmediata la pérdida de señal, automatizando la adquisición de datos y generando alertas en tiempo real ante incidencias de comunicación. De este modo, los equipos de operación y mantenimiento pueden reaccionar con mayor rapidez, reduciendo tiempos de inactividad y maximizando la continuidad.
2. Reducción del cuello de botella asociado a la limpieza de datos
En muchas campañas, los equipos de análisis dedican una parte muy significativa de su tiempo a tareas de depuración manual de datos brutos, eliminando efectos asociados a hielo, sombreado de torre, fallos de sensores o registros anómalos, antes incluso de poder abordar el análisis propiamente dicho.
Esta dependencia de procesos manuales no solo incrementa los costes de mano de obra, sino que también introduce riesgo de sesgo subjetivo y error humano en el filtrado. Frente a ello, la automatización de la limpieza de datos mediante filtros algorítmicos permite identificar y excluir registros no representativos (ej. señales asociadas a anemómetros congelados o lecturas inconsistentes). Si esta primera depuración se complementa con una capa adicional de validación flexible, se consigue un mejor conjunto de datos para la fase de análisis.
3. Contextualización del rendimiento mediante visualización histórica
Un único año de datos de campaña constituye una instantánea temporal que puede coincidir con un periodo excepcionalmente ventoso o, por el contrario, con un año de bajo recurso. Sin un marco comparativo adecuado, resulta difícil determinar si realmente las condiciones observadas son representativas del comportamiento de largo plazo del emplazamiento.
En estos casos, la integración de visualizaciones comparativas frente a bases de datos satelitales climáticos e históricos (i.e.ERA5 o MERRA-2) aporta un valor significativo. La posibilidad de superponer de manera inmediata los datos medidos en campaña sobre tendencias históricas permite contextualizar el rendimiento observado y detectar si el emplazamiento se encuentra temporalmente por encima o por debajo de su comportamiento esperado. Esta capacidad mejora la interpretación técnica de la campaña, además de confirmar o refutar las hipótesis.
4. Reducción de la incertidumbre
La velocidad del viento varía con la altura, y comprender adecuadamente esta relación (ie. wind shear) es esencial para definir la altura de buje más adecuada y optimizar el diseño del parque. En entornos complejos, el cálculo del perfil vertical del viento, la correlación entre múltiples mástiles y/o sistemas LiDAR y el análisis de la intensidad de turbulencia requieren un tratamiento técnico avanzado que deben ser tratados con especial cuidado para evitar la propagación de errores. Además, el análisis detallado de parámetros como la turbulencia a lo largo de intervalos de 10 minutos durante campañas extensas exige una elevada capacidad de procesamiento y, si se retrasa, puede limitar la identificación temprana de factores con impacto en el diseño y en la vida útil de los aerogeneradores.
La automatización de estos procesos permite calcular de forma consistente perfiles verticales mediante modelos realizar correlaciones avanzadas entre puntos de medida y extrapolar velocidades a alturas superiores a las efectivamente instrumentadas. De este modo, es posible, por ejemplo, estimar velocidades de viento a 150 m a partir de un mástil que solo alcance los 100 m, reduciendo incertidumbres que podrían traducirse en diseños infra-o-sobre-dimensionados. Del mismo modo, el cálculo automático de la intensidad de turbulencia facilita la identificación de efectos de estela u obstáculos cercanos, mejorando la calidad del micro-siting y reduciendo riesgos asociados a fatiga estructural y costes de mantenimiento futuros.
5. Centralización de la información: single source of truth
Las campañas de medición de viento involucran habitualmente a múltiples agentes: promotores, consultores, gestores de activos, entidades financiadoras e inversores. En este contexto, uno de los problemas más frecuentes es la falta de una fuente única y verídica de información, lo que puede derivar en problemas de control de versiones, discrepancias entre conjuntos de datos y pérdida de agilidad en la toma de decisiones.
La implantación de un entorno digital centralizado, concebido como una single source of truth, permite que todos los agentes trabajen sobre los mismos datos. Además, la generación compartida de alertas, trazas y visualizaciones contribuye a mejorar la transparencia del proceso, reducir fricciones entre interlocutores y acelerar la respuesta ante incidencias o decisiones clave para el avance del proyecto.
Conclusión
En definitiva, la implantación de un ecosistema digital como NUO, permite mitigar ineficiencias y en las campañas de medición de viento. La transición desde modelos de supervisión manuales hacia entornos digitalizados no solo mejora la continuidad y la calidad del dato, sino que también contribuye a reducir la incertidumbre técnica, reforzar la robustez de la evaluación del recurso y dar respuesta a las crecientes exigencias de bancabilidad y toma de decisiones en el desarrollo eólico.