05 de Janeiro de 2010 - Terça-Feira - N# 270
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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. Clipping Energia Eólica – página 2/10 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. Clipping Energia Eólica – página 4/10 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 Clipping Energia Eólica – página 5/10 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 Clipping Energia Eólica – página 6/10 (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 Clipping Energia Eólica – página 7/10 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 Clipping Energia Eólica – página 8/10 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 Clipping Energia Eólica – página 9/10 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. Clipping Energia Eólica – página 10/10
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