05 de Janeiro de 2010 - Terça-Feira - N# 270

Energia Eólica
Clipping
05 de janeiro de 2010 – Terça-Feira – N# 270
Clipping
Energia Eólica tem o objetivo de reunir dados e informações relevantes ao setor de energia eólica,
transformando-os em conhecimento, contextualizando-os e disponibilizando-os para a prática de Inteligência
Competitiva nas empresas.
Bons ventos para a energia
Revista Veja – 03/01/2010
Sorocaba está no foco de investimentos em energia
Rosimeiri Silva – Rede Bom Dia – 29/12/2009
Energen investe R$ 160 mi em parque
Portal Energia Hoje – 29/1/2009
Leilão eólico que consagrou o Rio Grande do Norte campeão é destaque na Exame
Renata Moura – Tribuna do Norte – 29/12/2009
Ceará terá mais de 542 MW de energia eólica 2010
Press Release – Governo do Estado do Ceará – 29/12/2009
Sergipe produzirá energia eólica em 2012
Diógenes de Souza e Carla Sousa – Infonet – 28/12/2009
China aprova lei para estimular uso de energia renovável
Yahoo Notícias – 27/12/2009
Wind resource forecasting
Kenneth Pennock - Renewable Energy World – 04/01/2010
Clipping Energia Eólica – página 1/10
Leilão
Bons ventos para a energia
Revista Veja – 03/01/2010
O governo anunciará neste mês que fará dois leiloes de energia eólica em 2010. A decisão foi tomada nos
últimos dias do ano e está baseada no primeiro pregão desse tipo, realizado em meados de dezembro, quando
foi aprovada a construção de projetos que, ma vez prontos, produzirão 750 megawatts médios, o suficiente
para abastecer uma cidade do tamanho de Salvador.
O ministro de Minas e Energia, Edison Lobão, evita fazer previsões sobre as futuras licitações. Espera, no
entanto, repetir o deságio de mais de 20% obtido na concorrência do ano passado.
Investimentos
Sorocaba está no foco de investimentos em energia
Rosimeiri Silva – Rede Bom Dia – 29/12/2009
Cidade sedia duas das principais fábricas de equipamentos eólicos do país.
Sorocaba estará no foco de investimentos para a ampliação dos parques eólicos no Brasil a partir do próximo
ano. A cidade concentra duas das principais indústrias do setor, a Tecsis e Wobben, que já apostam na
ampliação do mercado.
A previsão da ABEEólica (Associação Brasileira de Energia Eólica) é de que até 2012 sejam investidos
cerca de R$ 8 bilhões na ampliação dos parques eólicos do país, com a instalação do corresponde a 3,2 mil
MW (Megawatts). O investimento é um reflexo do primeiro leilão de energia eólica do país, realizado em
dezembro pelo governo.
O diretor executivo de Planejamento da Tecsis, uma das principais fábricas de pás eólicas do mundo,
Fernando Pretel, considera o leilão como o primeiro passo para colocar a energia eólica no mapa da matriz
energética do Brasil. Ele diz que utilização dessa fonte está muito aquém do potencial do país. “Todo país
tem uma capacidade instalada hoje de 95 GW, sendo que apenas no Ceará o potencial eólico medido é de
144GW”, cita.
O gerente geral da Wobben Ernercon, Fernando Scapol, fabricante de aerogeradores de energia, está se
mostra otimista com a expansão do mercado nacional, mas diz que para que a energia eólica seja perpetuada
como uma matriz complementar no país, é necessário que o governo mantenha um programa de aquisição
anual ou a cada dois anos. “No Brasil esse mercado energético tem crescimento em ritmo lento por falta de
uma política consistente de incentivo do governo”. Scapol cita como exemplo países com território muito
menor, como Portugal, que em dois anos instalou 1.500 MW. “Nós levamos 14 anos para instalar a metade
desse potencial energético”, diz.
Empresas são referência de mercado
A referência do parque industrial de Sorocaba com a tecnologia de energia eólica iniciou em 1995, ano em
que foram instaladas tanto a Tecsis como a Wobben no município. Hoje os equipamentos produzidos na
cidade são considerados referências mundiais do mercado, principalmente no exterior.
O diretor-executivo da Teccis, Fernando Pretel, diz que por mês a unidade responde pela produção de 600
pás eólicas, correspondente ao potencial energético de 3,8 GW (Gigawatts) ao ano. Para se ter uma idéia, a
capacidade instalada de Itaipu é de 14 GW. O que significa dizer que o volume de pás para turbinas eólicas
produzidas pela Tecsis em quatro anos corresponde a capacidade de uma usina do porte da Itaipu.
Todo esse potencial, no entanto, tem como destino o mercado internacional. Quase a totalidade da produção
da empresa é exportado para os Estados Unidos e Europa.
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A Wobben Enercon também tem uma participação efetiva na instalação de usinas eólicas completas no
Brasil, Argentina, Costa Rica e Antilhas Holandesa. O gerente geral da empresa, Fernando Scapol, afirma
que hoje as usinas instaladas pela Wobben Enercon no Brasil produzem o equivalente a 1 milhão de MW
(Megawatts) por ano. Esse montante, segundo ele, corresponde ao consumo médio de quatro milhões de
pessoas por ano. Com a perspectiva de aumento do mercado, as duas empresas já sinalizam com novos
investimentos para a expansão da atividade produtivo das plantas atuais.
Investimentos
Energen investe R$ 160 mi em parque
Portal Energia Hoje – 29/1/2009
Uma das vencedoras do leilão de energia eólica, a Energen Energias Renováveis vai investir R$ 160 milhões
na construção do parque eólico Barra dos Coqueiros (30 MW), em Sergipe. O empreendimento, contou o
presidente da empresa, Joaquim Ferreira, já possui financiamento aprovado pelo Banco do Nodeste.
O parque eólico terá 15 aerogeradores de 145 m. A estimativa é de criação de 200 empregos diretos com a
obra, que tem a conclusão prevista para maio de 2011. A cessão do terreno onde será construído o parque foi
feita numa parceria envolvendo a Secretaria de Desenvolvimento Econômico(Sedetec) e a Energen. O
projeto também recebeu isenção do Imposto sobre Serviço (ISS) e a garantia de preço no mercado privado.
Leilão
Leilão eólico que consagrou o Rio Grande do Norte campeão é destaque na
Exame
Renata Moura – Tribuna do Norte – 29/12/2009
Uma reportagem publicada na Exame desta quinzena mostra que o sistema de negociação de energia elétrica
implantado no Brasil há cinco anos vem evoluindo e aponta como prova disso o leilão de energia eólica
realizado este mês, um sucesso, na visão do governo e de órgãos ligados ao setor pelo nível de competição e
pelo preço atingido, 21,5% menor que o fixado inicialmente.
O texto fala sobre os bastidores da disputa, mas não destaca o Rio Grande do Norte como o grande campeão
- o estado venceu os concorrentes em número de usinas, de Megawatts comercializados e em preço. Apenas
cita o estado entre os que terão usinas instaladas até 2012.
Vários fatores tornam o leilão eólico importante para o RN.
Entre os principais está a geração de empregos.
Quando a obra de um parque eólico está em pleno vapor, gera-se em torno de 500 a 600 empregos diretos. A
demanda é grande por profissionais como pedreiros, serventes, mestres de obras, encarregados e
engenheiros. Estima-se que 80% da mão-de-obra seja contratada nos municípios em que os parques serão
implantados. O detalhe é que esses municípios são todos do interior.
Outro benefício trazido é que quanto mais energia produzida pelo estado mais afasta-se o risco de apagões,
como o que também atingiu o interior do RN este ano.
Para o meio ambiente, a vantagem da eólica é o fato de ser uma fonte de energia limpa, que não emite gases
como o CO2, um dos maiores vilões e responsáveis pelas mudanças climáticas que afetam o planeta.
A torcida do RN agora é para que o governo federal assegure a realização de leilões anuais. Seria uma forma
de garantir a concretização de ouros projetos e também argumento para que não só o Rio Grande do Norte,
mas também outros estados, possam atrair indústrias fornecedoras de equipamentos e consequentemente
mais impostos, empregos, vendas para o comércio e por aí vai..
Clipping Energia Eólica – página 3/10
Expansão
Ceará terá mais de 542 MW de energia eólica 2010
Press Release – Governo do Estado do Ceará – 29/12/2009
A soma da potência das novas usinas com as 14 do Proinfa, mais as três existentes anteriormente, dará ao
Estado 1.060,3 MW.
O Ceará voltará liderar a produção nacional de energia eólica em 2010 com a entrada de todos os 14 parques
do Proinfa em funcionamento, quando terá 518,3 MW de potencia instalada. Já em 2012 dobrará a produção,
com a entrada em funcionamento das novas usinas, que somarão 542 MW, contratados no último leilão
promovido pela Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel), no último dia 14. A soma da potência das
novas usinas com as 14 do Proinfa, mais as três existentes anteriormente, dará ao Estado 1.060,3 MW. Os
cálculos foram feitos pelo coordenador de Energia e Comunicações da Seinfra, Renato Rolim, que ressalta a
importância desse desempenho do Ceará na produção de energia elétrica a partir de fonte limpa no País.
No primeiro leilão exclusivo para a compra de energia eólica, promovido pela Aneel no dia 14 último, o
Ceará teve 22 projetos negociados, o maior número entre os participantes, totalizando 542 MW. Ao todo 17
empresas compraram o direito de produzir e comercializar energia eólica no Ceará por um prazo de 20 anos,
a partir de 2012. Os 22 novos parques ficarão localizados nos municípios de Acaraú, Aracati, Cruz, Paracuru,
São Gonçalo do Amarante, Amontada, e Trairi. O Estado tem atualmente 17 usinas entre em operação e em
testes, sendo 14 do Proinfa e três implantadas antes do Programa de incentivo. O Rio Grande do Norte
obteve o primeiro lugar em projetos contratados, com 66 projetos que somarão 657 MW.
“Com esse resultado, o Estado se consolida cada vez mais na produção eólica", destacou o secretário da
Infraestrutura do Estado, Adail Fontenele, para quem o crescimento da utilização da matriz eólica no País é
bom para o Ceará. O potencial eólico do Estado é de 25 mil MW em terra e 10 mil MW no mar, podendo
ainda aumentar bastante sua produção. Esse potencial representa 10 vezes a demanda máxima de energia
elétrica requerida atualmente pelo Estado.
Expansão
Sergipe produzirá energia eólica em 2012
Diógenes de Souza e Carla Sousa – Infonet – 28/12/2009
Parque Eólico será instalado no município de barra dos Coqueiros; energia produzida será suficiente para
abastecer uma cidade com 200 mil habitantes
Sergipe produzirá energia eólica a partir de 2012. Com previsão para operar gerando 30 Megawatts (MW), o
primeiro Parque Eólico sergipano será instalado em uma área de 30 hectares no município de Barra dos
Coqueiros. O projeto foi apresentado na manhã desta segunda-feira, 28, na Secretaria de Estado do
Desenvolvimento Econômico, da Ciência, Tecnologia e Turismo (Sedetec).
A estação é um empreendimento da sergipana Energen, que foi uma das vencedoras do leilão promovido
pelo Governo Federal para a compra de 2 Gigawatts (GW) de energia eólica no início deste mês. Serão
investidos R$ 160 milhões, sendo 80% desse valor financiado pelo Banco do Nordeste. A produção do
Parque será suficiente para abastecer uma cidade com 200 mil habitantes.
De acordo Joaquim Ferreira, proprietário da empresa, serão instalados 15 aerogeradores – estrutura
semelhante a um cata-vento - na localidade onde funcionava o pólo químico daquele município. Cada hélice
produzirá 2 MW e ficará a 100 metros de altura em relação ao solo. “Quem não imaginava que era possível,
agora pode acreditar que Sergipe produzirá energia eólica”, comemorou o empresário, lembrando os
benefícios que essa modalidade traz. “Há estudos que contrariam a tese de que energia eólica não se guarda.
Aqui no nordeste em específico, é possível até poupar água dos reservatórios”, lembrou.
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Ainda segundo ele, desde a concepção do projeto, iniciada em 2005,
toda a mão-de-obra utilizada é local. As obras começarão em abril de
2010 e devem acabar pelo menos um ano antes do funcionamento do
Parque. Em maio de 2011 devem começar os testes.
Duzentas pessoas trabalharão na construção e 30 na operação dos
geradores. “Somente em ICMS serão R$ 6 milhões por ano, durante
os 20 anos em que a estação estará produzindo energia. A rede de
transmissão, com 21 km, será integrada à Eletrobrás. Ela será
responsável pela distribuição e venda de energia”, explicou.
Joaquim Ferreira ao lado do presidente
Energia se expande
da Codise, Ancelmo de Oliveira
“Sergipe teve que correr muito para concorrer no leilão, que é apenas
a ponta do iceberg para a energia eólica no Brasil”, contou Joaquim. A Energen inscreveu dois projetos – o
outro é o Parque Santo Amaro, que será executado para venda de energia para a iniciativa privada. Entre os
fatores que contribuíram para que o Estado saísse vitorioso estão o potencial, a acessibilidade, a conexão à
subestação, o baixo impacto ambiental e social, a morfologia do terreno e o apoio governamental.
Ele ressalta, entretanto, que ainda há dois problemas que impedem o desenvolvimento dessa tecnologia: a
inexistência de um mapa eólico e a regularização fundiária das áreas onde os geradores podem ser instalados.
“O crescimento da energia eólica em outros países é absurdo. Temos aqui um grande potencial, mas sem o
mapa – que ajuda o empresário investir – e a regularização dos terrenos com escrituras, dificulta. Trabalhar
essa questão é de grande importância, até para investimentos turísticos”, afirmou.
Atualmente o Brasil encontra-se na 24ª posição no ranking mundial de produção desse tipo de energia, com
339 MW. Em primeiro lugar está os Estados Unidos, que produz mais de 25 mil MW. A iniciativa, segundo
o presidente da Companhia de Desenvolvimento Industrial e de Recursos Minerais de Sergipe (Codise)
Ancelmo de Oliveira, pode trazer novos investimentos industriais ao Estado. Isto porque a empresa
espanhola Gamesa, fabricante de aerogeradores, pretende instalar uma fábrica no país, com investimentos de
até 50 milhões de euros. Sergipe está entre uma das opções da multinacional.
Energia Renovável
China aprova lei para estimular uso de energia renovável
Yahoo Notícias – 27/12/2009
As empresas prestadoras de serviços públicos da China serão obrigadas a comprar toda a energia produzida
em parques de geração eólicos e por outras fontes renováveis, de acordo com uma nova lei aprovada ontem
pelos legisladores do país, afirmou a agência de notícias estatal Xinhua.
A medida, semelhante a mecanismos existentes na Alemanha e na Espanha, ajudará o país a cumprir as
metas de restrição de emissões de gases causadores do efeito estufa e também a reduzir a dependência da
China da eletricidade produzida a partir da queima de carvão e de óleo - algo considerado uma fraqueza
estratégica pelos líderes chineses.
"A legislação para melhorar o consumo de energia limpa contribui para o combate global contra as mudanças
climáticas", disse Wang Zhongying, diretor do centro de desenvolvimento de energias renováveis da
principal agência de planejamento do governo.
Ainda não há detalhes sobre os preços que serão pagos pela energia renovável. A agência Xinhua, no
entanto, afirmou que as empresas operadoras de linhas de transmissão da China poderão ser multadas caso
não aceitem adquirir a eletricidade produzida por fontes renováveis.
Energia Eólica
A China é um dos maiores usuários de energia eólica do mundo, mas as regiões do país onde os ventos são
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mais fortes estão distantes de cidades populosas, o que eleva o custo de transmissão. Cerca de 25% dos
parques de geração de energia eólica não estão conectados ao sistema nacional de energia chinês.
Metas do governo estipuladas em 2005 determinam que pelo menos 15% da energia na China terá de ser
produzida por geradores eólicos, solares e hidrelétricos até 2020, ante 9% atualmente. Autoridades afirmam
que a meta pode ser revisada para 20% porque o setor de energia limpa está se desenvolvendo rapidamente.
A China possui o maior volume de emissões de gases causadores do efeito estufa do mundo, mas não é
obrigada legalmente a reduzir estas emissões porque é uma economia em desenvolvimento. Apesar disso, o
governo chinês assumiu o compromisso de reduzir entre 40% e 45% a emissão de dióxido de carbono na
atmosfera até 2020.
Tecnologia
Wind resource forecasting
Kenneth Pennock - Renewable Energy World – 04/01/2010
Wind power forecasting is a tool that predicts the amount of energy that will be produced from a wind farm
over a period of time. The need to schedule energy output from wind generators comes from the requirement
to maintain electricity grid reliability in a cost effective manner.
The science behind wind power forecasting continues to advance as more research is dedicated to the cause
and as the abilities of computer processors increase. In parallel, power forecasting is evolving as forecast
users are faced with new challenges related to additional wind generation on the electricity grid. There is
ample evidence that wind power forecasting has and continues to provide a great deal of benefit to the wind
energy community. To understand the limitations of wind power forecasting, it is important to first
understand the fundamental science of producing a wind power forecast in light of the sensitivities that end
users have to forecast accuracy.
Questions about the utility of wind power stem from the reliance on a fuel source that by its nature is
variable. Whereas conventional power plants have the ability to provide a constant supply of electricity, wind
power output oscillates based on the interaction of atmospheric phenomena with terrestrial features. Wind
farms are strategically situated in locations of the world that have optimal potential to provide the most fuel.
The wind turbines situated in the farms are positioned to ensure maximum wind energy capture. However,
even with an optimized turbine layout and access to available transmission, wind power brings with it
requirements that have caused Independent System Operators (ISOs) and other scheduling and balancing
agencies to rethink their approach to electricity grid reliability.
Regions that have experienced a modest amount of wind generation installation can see power from wind
generators fluctuate by several hundred megawatts hourly or in shorter periods of time in extreme cases.
Power swings that take place without advance warning give rise to electricity supply reliability risks and
increased costs for the electricity system and consumers. Real-time oversight of power output from a wind
farm can provide an ISO with supply-side control including increasing or decreasing output from other
sources as needed or decreasing wind generation output by means of curtailing the wind generator. Supplyside control is exacerbated by wind generators because of their inability to increase power output on demand,
unless they are operating at a low capacity and enough fuel is available at the time of the request for
increased power output. Operating in a manner that is less than optimal has profit consequences to the wind
farm operator and potential societal consequences that come with unnecessary additional generation from
fossil-fuel sources.
Two Steps
Wind power forecasting is an important tool to help accommodate and promote the inclusion of wind power
into the electricity grid. Wind power forecasting is the science of predicting the power output from a wind
farm based on two primary components. The first component (we’ll call it Step 1 for the sake of simplifying
a complex process) attempts to predict future atmospheric variables (for example, wind speed and direction
at 80 meters, air density and so on). Step 1 includes running highly complex numerical weather prediction
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(NWP) models to determine the variation of atmospheric variables over short time intervals and small spatial
scales.
The second component, or Step 2, uses statistical analysis to develop relationships among meteorological
variables and also characterize a wind farm’s historical power production based on known historic
atmospheric variables occurring at the same time. In Step 2, statistical models are used to determine
meteorological variables within the atmospheric models and at the wind farm based on known variables.
During Step 1, NWP models can be computationally demanding and costly to run due to the quantity of
computer processors necessary and the speed at which they must solve the physical atmospheric model
equations. Examples of equations in the physical atmospheric models include the conservation of mass,
momentum and energy that are solved on a three-dimensional data grid spanning hundreds to thousands of
miles from the wind farm, both horizontally and vertically. The physical models in Step 1 can also be used to
model the variations in wind flow within the wind farm and the resulting energy output by modeling the
interactions of the wind with turbines and turbine-induced wake effects.
Accuracy of the output from Step 1 processes is heavily dependent on the quality of input data used during
the initialization process. Predicting wind speed and direction from input data gathered from hundreds and
potentially thousands of miles away is a complex process subject to the quality and quantity of input data. A
small inaccuracy in the input data will result in incorrect values to be carried over in equations over a billion
times before the model can predict meteorological variables at the wind farm. The quality and quantity of the
input data as well as the assimilation of local and regional data sources is an important element in the Step 1
processes.
Statistical models used in Step 2 are employed both within the atmospheric models and models that
determine energy output from a wind farm by characterizing the relationship between meteorological
variables and the farm’s actual energy output. Appropriately tuned statistical models will directly impact the
forecast’s usefulness as they can be tailored to achieve specific performance metrics such as the lowest mean
absolute forecast error or minimization of the mean squared error. The desired performance metric will guide
all processes in Step 2 often at the expense of other performance metrics.
An example of a performance metric that is often used is minimizing the mean absolute error (MAE). A
forecast that has a guiding Step 2 principle of minimizing MAE will tend to predict power output from a
wind farm that avoids spikes in actual power output from that farm. In many instances, MAE minimization
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can misrepresent the amplitude and/or the duration of variations in energy output. When averaged over a
finite period of time (that is, weekly or monthly) a state-of-the-art forecast can significantly minimize the
MAE. The example in Figure 1 (above) depicts a forecast tuned to minimize MAE, but which at several
points significantly misses the amplitude and timing of the actual energy output.
Another often used performance metric that is the target of Step 2 processes is the minimization of the root
mean square error (RMSE). Again, there are benefits and limitations to a forecast optimized to minimize
RMSE. A forecast tuned to RMSE will tend to place importance on the large increases or decreases in energy
output and less on the smaller variations. RMSE amplifies the importance of the large energy variations but
will often miss the smaller variations that might have been captured if the forecast was tuned to minimize
MAE.
Step 2 processes focus the forecast performance on end user sensitivities to forecast accuracy. The ability of
an end user to define these sensitivities will affect the forecast’s overall utility. User sensitivity to forecast
accuracy is almost always tied to a cost function, be it a profit motive or a system reliability motive. Of the
many users who utilize wind power forecasts, there are two general groups that receive the forecast: the
commercial regime and the security regime.
Commercial Regime
The commercial regime includes wind farm owners and operators. Their objective is to minimize cost and
maximize profitability. Quantifying sensitivities to forecast error for this category of user is often
straightforward. The cumulative effects of small errors are important over time as they can directly relate to
the owner’s profit function. The best forecasting approach for these organizations is to suitably optimize a
forecast that directly relates to their cost/profit function. Depending on the market in which these wind farms
participate, performance metrics are often easily identifiable.
Over the past decade, the majority of forecasting for the commercial regime has fallen into two separate
forecasting category types: hour-ahead and day-ahead forecasts. Both methods predict expected energy
output over specific time intervals such as a 1-hour period or 15-minute periods. Where they differ is the
focus of the forecasting technique. Hour-ahead forecasts predict the output from a farm starting in the next
full hour period and might span the next 6 to 8 hours.
The modeling techniques used in the hour-ahead forecasts place a high degree of importance on the data that
is measured directly at the wind farm, including wind speed and direction and actual power generated over
the past interval period. Day-ahead forecasts predict the energy output over the same intervals, but focus on
longer periods of time, often picking up where the hour-ahead forecast stops and continuing for several days.
Day-ahead forecasts rely more on NWP models than the direct plant feedback as the atmospheric variables
that are important to a wind farm two days from now might be found 800 to 1,000 miles away from where
the wind farm is situated.
Security Regime
The security regime includes balancing authorities, ISO and scheduling entities whose objective is to
maintain the electricity grid within operating specifications. The security regime is less motivated by profit
than by the need to manage tens of hundreds of generators and to schedule reserve capacity as effectively as
possible. Where it is important to forecast the timing and amplitude of changes in wind generation output in
the commercial regime, the importance for the security regime is based on anticipated electricity demand.
The focus of wind power forecasting for the security regime is often to predict the minimum amount of wind
energy output during peak load hours. In this way, the security regime operates on a different set of values
than the commercial regime. The security regime as a whole is a neutral player in the electricity market and
while it does administer the electricity markets, it does so with the primary objective of system reliability
rather than profit maximization.
Members of the security regime often employ a centralized forecasting service which covers all wind farms
within its territory. The sensitivities of the balancing authority often create the need for forecast performance
metrics that are only useful to the balancing authority as it acts as a reliability agent. An energy output
forecast at specific time intervals is often just the start of centralized forecasting needs. The forecasting
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requirements of balancing authorities often include bands of expected wind output over specific time
intervals, often coined as a probabilistic forecast. These forecasts often take the shape of 80 percent and 20
percent probability of exceedence values where the forecast doesn’t provide a specific energy output level
but instead predicts confidence levels of minimum amounts of energy that will be produced. This helps
balancing authorities schedule wind generation in its mix without prescribing a specific power output as in
the case of traditional generators. Figure 2 (below) offers an example of a probabilistic forecast that at hour
one shows an 80 percent chance of at least 1,250 MW being generated and only a 20 percent chance of more
than 1,875 MW being produced during the same period.
The various ISO and balancing authorities in the security regime are faced with unique local and regional
constraints that in turn place unique requirements on the wind power forecast. An example of this is the
Electric Reliability Council of Texas (ERCOT), which earlier in 2009 reported it has over 8,000 MW of
installed wind generation capacity in its territory. The majority of existing wind farms in ERCOT are
clustered in a few pockets of high wind areas. During the windy season, Texas can experience enough wind
to generate 8,000 MW of wind energy on its system. Such significant amounts of wind energy require
available transmission, which ERCOT is currently designing, and increased reserve generation that could
supplement any sudden decrease in wind power. Both of these requirements are quite expensive.
Likewise the Bonneville Power Administration (BPA) in the Pacific Northwest reports it has over 2,000 MW
of installed wind generation capacity, much of it in and around the Columbia River Gorge. BPA relies on 31
hydroelectric dams among other generation sources including wind. Often, hydro power is seen as a
complementary generation source to wind power and can be responsive to the load demands. The BPA at
times has a supply-side problem in that it is hampered in its ability to increase or decrease its hydro
generation to accommodate the variability in wind generation. BPA’s dilemma is to be responsive to changes
in wind generation by moving hydro generation up or down while simultaneously responding in ways that
are responsible to environmental factors, mainly to protect migrating salmon. Simply increasing or
decreasing hydro output to accommodate wind is not possible at times due to the environmental constraints
BPA faces.
New unique forecasting tools are under development to satisfy the needs of the security regime and the
balancing authorities like ERCOT and BPA. Their sensitivity to forecast error includes the need to act in a
manner that is responsible to utility customers, environmental concerns and to keep an open and fair market
for all power generation sources, wind farms included. To be sensitive to all parties, they must balance load
with energy supply from all producers and maintain enough reserve generation to offset any sudden decrease
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in wind generation. To meet this unique challenge, forecasting tools like ramp event forecasts are being
developed that rethink the approach used in Step 1 and Step 2 processes.
The impetus behind ramp event forecasting development is the need for new performance metrics that can
meet the security regime’s obligation to minimize the amount of unnecessary online reserve generation.
Ramp event forecasts are a mixture of various forecasting techniques and, in theory, can predict the
amplitude and duration of a significant change in wind energy output and associate that change within a
distinct set of probability distributions. Moving forward with this type of forecasting solution, the security
regime is finding new ways to include variable renewable energy on the electricity grid while minimizing the
costs associated with reserve generation.
Balancing authorities are scattered throughout North America and all have unique sensitivities in respect to
the inclusion of wind energy including transmission constraints, reserve constraints and even antiquated
scheduling procedures. These various locations across North America also bring with them unique
challenges when it comes to forecast performance which can and does vary as a function of location, season,
weather patterns and the size and diversity of the wind farms in the balancing authority’s area. As more is
understood about the needs of the forecast users, forecast providers are taking strides to improve the state of
the art and create solutions that address their unique requirements.
Given the strong support for integrating more renewable sources into the generation mix from policy makers
additional sensitivities to forecast error are sure to crop up. As the industry continues to grow and mature, it
will be essential for all parties to work collectively to clearly identify the challenges of integrating
renewables so that specialized forecasting techniques and solutions can be developed.
Kenneth Pennock is the forecasting business manager at AWS Truewind, LLC where he
manages strategic planning and implementation of the firm’s renewable energy forecasting
services and wind integration studies. Mr. Pennock holds an MA in Geography from the
University at Albany and an MBA from the College of Saint Rose.
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