Modeling of wind variables through (A, U, θ) multivariate estimators

This study describes three methodologies to generalize the multivariate estimators (A, U, Θ) taking into account the relationships between two or more dependent variables. These generalizations give answers to various modeling problems in geosciences by using the possible diversity for the univariate case between those that stand out the Kriging, the Radial Base Functions, the Inverse Powers of the Distance and the classic Polynomial Interpolators. The simultaneous estimator of dependent variables that is defined constitutes a systemic and powerful tool for multiple modeling. In this case, the expression is also described to approximate the multivariate estimation error. The algebraic approach that is presented in all cases permits programming these mathematical tools that are applied to the modeling wind parameters in two case studies

Significado geológico de las anomalías geofísicas del suroeste del macizo ofiolítico Moa-Baracoa (Cuba Ooriental)

A partir del procesamiento e interpretación de la información geofísica y geológica del suroeste del macizo ofiolítico Moa-Baracoa, se delimitaron nuevas áreas de desarrollo de lateritas Fe+Ni+Co, y de otros tipos de rocas, se esclarecieron aspectos relacionados con los procesos que tienen lugar en los diferentes tipos de rocas, tales como grado de meteorización, arcillosidad, contenido organógeno y acidez. También se evidenciaron las principales deformaciones tectónicas en las ofiolitas y rocas asociadas, algunas de ellas ya reportadas y otras propuestas en esta investigación, las cuales deben ser objetos de estudio en futuras investigaciones en el territorio. Con la combinación del comportamiento del campo magnético y las características aerogamma espectrométricas, se delimitaron zonas con predominio en superficie y en la profundidad de rocas serpentinizadas y por ende las variaciones de espesores de las mismas y de los dos niveles fundamentales del corte ofiolítico en esta región. También se definió el basamento de las rocas que afloran

Potencialidades eólicas en la región de Moa, Cuba

The paper work shows some of the preliminary results in relation on the Moa region where the behavior of the eolic potencial of the Cuba Northeast region is characterized. These results convey to the selection of places where studies of factual eolic energy can be done.En  el  trabajo  se  exponen  resultados  preliminares relacionados  con  la  exploración  eólica de  la  región de Moa,  donde  se  caracteriza  el  comportamiento  de  la potencialidad eólica del nordeste cubano. Estos  resultados  permiten  la  selección  de  sitios  para estudios de  factibilidad eoloenergética

Potencialidades eólicas en la región de Moa, Cuba

The paper work shows some of the preliminary results in relation on the Moa region where the behavior of the eolic potencial of the Cuba Northeast region is characterized. These results convey to the selection of places where studies of factual eolic energy can be done.En  el  trabajo  se  exponen  resultados  preliminares relacionados  con  la  exploración  eólica de  la  región de Moa,  donde  se  caracteriza  el  comportamiento  de  la potencialidad eólica del nordeste cubano. Estos  resultados  permiten  la  selección  de  sitios  para estudios de  factibilidad eoloenergética

Procedimiento para diseñar el muestreo eólico en una región promisoria.Parte ITeoría y algoritmo general ;Procedure to design sampling of the wind speed in a promissory region. Part I. Theory and general algorithm

La utilización eficaz del potencial energético del viento en una región promisoria requiere de adecuadas mediciones de su velocidad obtenidas mediante la instalación de cierto número de torres con anemómetros; estos datos se procesan y los resultados caracterizan dicho potencial. La presente investigación tiene como objetivo resolver un importante problema práctico: dada una región, determinar cuántas torres de muestreo deben ser instaladas y dónde hacerlo para que las mediciones obtenidas constituyan un sistema de datos representativo para el estudio de la velocidad del viento y del potencial energético. Se propone un procedimiento donde a partir de información previa sobre la topográfica, la rugosidad y la velocidad del viento en la región y su entorno, se pueden obtener las coordenadas de las torres mejor ubicadas sobre la base del cálculo del error probable medio de las estimaciones puntuales sobre la región.The effective use of wind energy potential in a promising region requires adequate speed measurements obtained by installing a number of towers with anemometers, these data are processed and the results characterize this potential. This research aims to solve an important practical problem: given a region, determine how many sampling towers should be installed and where to do the measurements obtained to constitute a system of representative data for the study of wind speed and energy potential. From a process where prior information on the topographical, roughness and wind speed in the region and beyond, can be obtained the coordinates best placed tower on the basis of calculating the average probable error of the point estimates of the region is proposed.</p

Procedimiento para diseñar el muestreo eólico en una región promisoria. Parte II.Implementación y aplicación; Procedure to design sampling of the wind speed in a promissory region. Part II. Implementation and application

En la Parte I de este artículo fue establecido el algoritmo general de un procedimiento para el diseño del muestreo de la velocidad del viento cuyos resultados tengan la capacidad de minimizar el error probable medio durante una estimación del comportamiento espacio-temporal de la velocidad del viento. En la Parte II se describe el algoritmo de selección de puntos de muestreo y el algoritmo para el cálculo del error probable de estimación. El procedimiento para diseñarlas redes de muestreo eólico es implementado en una aplicación informática que facilita la aplicación del procedimiento a la selección de los puntos donde se ubicarán las torres anemométricas en una región promisoria del municipio Moa en la Provincia Holguín, Cuba. Los resultados obtenidos son comparados con el diseño obtenido en el año 2007 por la Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad del Ministerio de Energía y Minas de la República de Cuba.In Part I of this article was established the general algorithmof a procedure for the sampling design of the wind speed and the results have the ability to minimize the average probable error for an estimate of the conduct spatiotemporal wind speed. In Part II the selection algorithm of sampling points and the algorithm for calculating the probable error estimation is described. The procedure for the samplingdesign is implemented in an computer software that facilitates the application from the procedure to the selection of the points where theanemometer towers will be located in a promissory region of the municipality Moa in the province Holguín, Cuba. The results are compared with the design obtained in 2007 by the Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad of the Ministry of Energy and Mines of the Republic of Cuba.</p

Procedimiento para diseñar el muestreo eólico en una región promisoria. Parte II. Implementación y aplicación

In Part I of this article was established the general algorithm of a procedure for the sampling design of the wind speed and the results have the ability to minimize the average probable error for an estimate of the conduct spatiotemporal wind speed. In Part II the selection algorithm of sampling points and the algorithm for calculating the probable error estimation is described. The procedure for the sampling design is implemented in an computer software that facilitates the application from the procedure to the selection of the points where the anemometer towers will be located in a promissory region of the municipality Moa in the province Holguín, Cuba. The results are compared with the design obtained in 2007 by the Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad of the Ministry of Energy and Mines of the Republic of Cuba.En la Parte I de este artículo fue establecido el algoritmo general de un procedimiento para el diseño del muestreo de la velocidad del viento cuyos resultados tengan la capacidad de minimizar el error probable medio durante una estimación del comportamiento espacio-temporal de la velocidad del viento. En la Parte II se describe el algoritmo de selección de puntos de muestreo y el algoritmo para el cálculo del error probable de estimación. El procedimiento para diseñarlas redes de muestreo eólico es implementado en una aplicación informática que facilita la aplicación del procedimiento a la selección de los puntos donde se ubicarán las torres anemométricas en una región promisoria del municipio Moa en la Provincia Holguín, Cuba. Los resultados obtenidos son comparados con el diseño obtenido en el año 2007 por la Empresa de Ingeniería y Proyectos de Electricidad del Ministerio de Energía y Minas de la República de Cuba

Método de inverso de la potencia de la distancia para estimar la velocidad del viento

The use of the wind energy potential requires obtaining sufficient and appropriate measurements of velocity and wind direction. From these measurements, the behavior of these variables is modeled and the parameters of this potential are calculated; with these results the wind farms are designed, selecting the most convenient wind turbines, determining their space locations and designing the technological infrastructure. The present research aims to solve one of the most common practical problems during this process: the absence of sufficient measured data. The solution proposed is based on the estimation of the missing data by means of the Inverse of a Power of the Distance Method, which is applied to a case of study named Colina 4. The results show that the method is viable for any similar case and that the estimated values are coherent with the measured dataEl aprovechamiento del potencial energético del viento requiere obtener suficientes y adecuadas mediciones de la velocidad y la dirección del viento. A partir de estas se modela el comportamiento de estas variables y se calculan los parámetros que caracterizan el potencial; con estos resultados se diseñan los parques eólicos seleccionando los aerogeneradores más convenientes, determinando sus ubicaciones espaciales y diseñando la infraestructura tecnológica. La presente investigación tiene como objetivo resolver uno de los problemas prácticos más comunes durante este proceso: la ausencia de suficientes datos medidos. La solución que se propone se basa en la estimación de los datos ausentes mediante el Método de Inverso de una Potencia de la Distancia, el cual es aplicado a un caso de estudio denominado Colina 4. Los resultados muestran que el método es viable para cualquier caso semejante y que los valores estimados son coherentes con los datos medido

Procedimiento para diseñar el muestreo eólico en una región promisoria. Parte I Teoría y algoritmo general

The effective use of wind energy potential in a promising region requires adequate speed measurements obtained by installing a number of towers with anemometers, these data are processed and the results characterize this potential. This research aims to solve an important practical problem: given a region, determine how many sampling towers should be installed and where to do the measurements obtained to constitute a system of representative data for the study of wind speed and energy potential. From a process where prior information on the topographical, roughness and wind speed in the region and beyond, can be obtained the coordinates best placed tower on the basis of calculating the average probable error of the point estimates of the region is proposed.La utilización eficaz del potencial energético del viento en una región promisoria requiere de adecuadas mediciones de su velocidad obtenidas mediante la instalación de cierto número de torres con anemómetros; estos datos se procesan y los resultados caracterizan dicho potencial. La presente investigación tiene como objetivo resolver un importante problema práctico: dada una región, determinar cuántas torres de muestreo deben ser instaladas y dónde hacerlo para que las mediciones obtenidas constituyan un sistema de datos representativo para el estudio de la velocidad del viento y del potencial energético. Se propone un procedimiento donde a partir de información previa sobre la topográfica, la rugosidad y la velocidad del viento en la región y su entorno, se pueden obtener las coordenadas de las torres mejor ubicadas sobre la base del cálculo del error probable medio de las estimaciones puntuales sobre la región

Método de inverso de la potencia de la distancia para estimar la velocidad del viento; Method of inverse of the power of the distance to estimate the speed of the wind

El aprovechamiento del potencial energético del viento requiere obtener suficientes y adecuadas mediciones de la velocidad y la dirección del viento. A partir de estas se modela el comportamiento de estas variables y se calculan los parámetros que caracterizan el potencial; con estos resultados se diseñan los parques eólicos seleccionando los aerogeneradores más convenientes, determinando sus ubicaciones espaciales y diseñando la infraestructura tecnológica. La presente investigación tiene como objetivo resolver uno de los problemas prácticos más comunes durante este proceso: la ausencia de suficientes datos medidos. La solución que se propone se basa en la estimación de los datos ausentes mediante el Método de Inverso de una Potencia de la Distancia, el cual es aplicado a un caso de estudio denominado Colina 4. Los resultados muestran que el método es viable para cualquier caso semejante y que los valores estimados son coherentes con los datos medidos.The use of the wind energy potential requires obtaining sufficient and appropriate measurements of velocity and wind direction. From these measurements, the behavior of these variables is modeled and the parameters of this potential are calculated; with these results the wind farms are designed, selecting the most convenient wind turbines, determining their space locations and designing the technological infrastructure. The present research aims to solve one of the most common practical problems during this process: the absence of sufficient measured data. The solution proposed is based on the estimation of the missing data by means of the Inverse of a Power of the Distance Method, which is applied to a case of study named Colina 4. The results show that the method is viable for any similar case and that the estimated values are coherent with the measured data.</p