11 research outputs found
Modeling of wind variables through (A, U, 胃) multivariate estimators
This study describes three methodologies to generalize the multivariate estimators (A, U, 螛) 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 geol贸gico de las anomal铆as geof铆sicas del suroeste del macizo ofiol铆tico Moa-Baracoa (Cuba Ooriental)
A partir del procesamiento e interpretaci贸n de la informaci贸n geof铆sica y geol贸gica del suroeste del macizo ofiol铆tico Moa-Baracoa, se delimitaron nuevas 谩reas 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 meteorizaci贸n, arcillosidad, contenido organ贸geno y acidez. Tambi茅n se evidenciaron las principales deformaciones tect贸nicas en las ofiolitas y rocas asociadas, algunas de ellas ya reportadas y otras propuestas en esta investigaci贸n, las cuales deben ser objetos de estudio en futuras investigaciones en el territorio. Con la combinaci贸n del comportamiento del campo magn茅tico y las caracter铆sticas aerogamma espectrom茅tricas, 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 ofiol铆tico en esta regi贸n. Tambi茅n se defini贸 el basamento de las rocas que afloran
Potencialidades e贸licas en la regi贸n 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聽 el聽 trabajo聽 se聽 exponen聽 resultados聽 preliminares relacionados聽 con聽 la聽 exploraci贸n聽 e贸lica de聽 la聽 regi贸n de Moa,聽 donde聽 se聽 caracteriza聽 el聽 comportamiento聽 de聽 la potencialidad e贸lica del nordeste cubano.聽Estos聽 resultados聽 permiten聽 la聽 selecci贸n聽 de聽 sitios聽 para estudios de聽 factibilidad eoloenerg茅tica
Potencialidades e贸licas en la regi贸n 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聽 el聽 trabajo聽 se聽 exponen聽 resultados聽 preliminares relacionados聽 con聽 la聽 exploraci贸n聽 e贸lica de聽 la聽 regi贸n de Moa,聽 donde聽 se聽 caracteriza聽 el聽 comportamiento聽 de聽 la potencialidad e贸lica del nordeste cubano.聽Estos聽 resultados聽 permiten聽 la聽 selecci贸n聽 de聽 sitios聽 para estudios de聽 factibilidad eoloenerg茅tica
Procedimiento para dise帽ar el muestreo e贸lico en una regi贸n promisoria.Parte ITeor铆a y algoritmo general ;Procedure to design sampling of the wind speed in a promissory region. Part I. Theory and general algorithm
La utilizaci贸n eficaz del potencial energ茅tico del viento en una regi贸n promisoria requiere de adecuadas mediciones de su velocidad obtenidas mediante la instalaci贸n de cierto n煤mero de torres con anem贸metros; estos datos se procesan y los resultados caracterizan dicho potencial. La presente investigaci贸n tiene como objetivo resolver un importante problema pr谩ctico: dada una regi贸n, determinar cu谩ntas torres de muestreo deben ser instaladas y d贸nde hacerlo para que las mediciones obtenidas constituyan un sistema de datos representativo para el estudio de la velocidad del viento y del potencial energ茅tico. Se propone un procedimiento donde a partir de informaci贸n previa sobre la topogr谩fica, la rugosidad y la velocidad del viento en la regi贸n y su entorno, se pueden obtener las coordenadas de las torres mejor ubicadas sobre la base del c谩lculo del error probable medio de las estimaciones puntuales sobre la regi贸n.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 dise帽ar el muestreo e贸lico en una regi贸n promisoria. Parte II.Implementaci贸n y aplicaci贸n; Procedure to design sampling of the wind speed in a promissory region. Part II. Implementation and application
En la Parte I de este art铆culo fue establecido el algoritmo general de un procedimiento para el dise帽o del muestreo de la velocidad del viento cuyos resultados tengan la capacidad de minimizar el error probable medio durante una estimaci贸n del comportamiento espacio-temporal de la velocidad del viento. En la Parte II se describe el algoritmo de selecci贸n de puntos de muestreo y el algoritmo para el c谩lculo del error probable de estimaci贸n. El procedimiento para dise帽arlas redes de muestreo e贸lico es implementado en una aplicaci贸n inform谩tica que facilita la aplicaci贸n del procedimiento a la selecci贸n de los puntos donde se ubicar谩n las torres anemom茅tricas en una regi贸n promisoria del municipio Moa en la Provincia Holgu铆n, Cuba. Los resultados obtenidos son comparados con el dise帽o obtenido en el a帽o 2007 por la Empresa de Ingenier铆a y Proyectos de Electricidad del Ministerio de Energ铆a y Minas de la Rep煤blica 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 Holgu铆n, Cuba. The results are compared with the design obtained in 2007 by the Empresa de Ingenier铆a y Proyectos de Electricidad of the Ministry of Energy and Mines of the Republic of Cuba.</p
Procedimiento para dise帽ar el muestreo e贸lico en una regi贸n promisoria. Parte II. Implementaci贸n y aplicaci贸n
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 Holgu铆n, Cuba. The results are compared with the design obtained in 2007 by the Empresa de Ingenier铆a y Proyectos de Electricidad of the Ministry of Energy and Mines of the Republic of Cuba.En la Parte I de este art铆culo fue establecido el algoritmo general de un procedimiento para el dise帽o del muestreo de la velocidad del viento cuyos resultados tengan la capacidad de minimizar el error probable medio durante una estimaci贸n del comportamiento espacio-temporal de la velocidad del viento. En la Parte II se describe el algoritmo de selecci贸n de puntos de muestreo y el algoritmo para el c谩lculo del error probable de estimaci贸n. El procedimiento para dise帽arlas redes de muestreo e贸lico es implementado en una aplicaci贸n inform谩tica que facilita la aplicaci贸n del procedimiento a la selecci贸n de los puntos donde se ubicar谩n las torres anemom茅tricas en una regi贸n promisoria del municipio Moa en la Provincia Holgu铆n, Cuba. Los resultados obtenidos son comparados con el dise帽o obtenido en el a帽o 2007 por la Empresa de Ingenier铆a y Proyectos de Electricidad del Ministerio de Energ铆a y Minas de la Rep煤blica de Cuba
M茅todo 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 energ茅tico del viento requiere obtener suficientes y adecuadas mediciones de la velocidad y la direcci贸n del viento. A partir de estas se modela el comportamiento de estas variables y se calculan los par谩metros que caracterizan el potencial; con estos resultados se dise帽an los parques e贸licos seleccionando los aerogeneradores m谩s convenientes, determinando sus ubicaciones espaciales y dise帽ando la infraestructura tecnol贸gica. La presente investigaci贸n tiene como objetivo resolver uno de los problemas pr谩cticos m谩s comunes durante este proceso: la ausencia de suficientes datos medidos. La soluci贸n que se propone se basa en la estimaci贸n de los datos ausentes mediante el M茅todo 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 m茅todo es viable para cualquier caso semejante y que los valores estimados son coherentes con los datos medido
Procedimiento para dise帽ar el muestreo e贸lico en una regi贸n promisoria. Parte I Teor铆a 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 utilizaci贸n eficaz del potencial energ茅tico del viento en una regi贸n promisoria requiere de adecuadas mediciones de su velocidad obtenidas mediante la instalaci贸n de cierto n煤mero de torres con anem贸metros; estos datos se procesan y los resultados caracterizan dicho potencial. La presente investigaci贸n tiene como objetivo resolver un importante problema pr谩ctico: dada una regi贸n, determinar cu谩ntas torres de muestreo deben ser instaladas y d贸nde hacerlo para que las mediciones obtenidas constituyan un sistema de datos representativo para el estudio de la velocidad del viento y del potencial energ茅tico. Se propone un procedimiento donde a partir de informaci贸n previa sobre la topogr谩fica, la rugosidad y la velocidad del viento en la regi贸n y su entorno, se pueden obtener las coordenadas de las torres mejor ubicadas sobre la base del c谩lculo del error probable medio de las estimaciones puntuales sobre la regi贸n
M茅todo 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 energ茅tico del viento requiere obtener suficientes y adecuadas mediciones de la velocidad y la direcci贸n del viento. A partir de estas se modela el comportamiento de estas variables y se calculan los par谩metros que caracterizan el potencial; con estos resultados se dise帽an los parques e贸licos seleccionando los aerogeneradores m谩s convenientes, determinando sus ubicaciones espaciales y dise帽ando la infraestructura tecnol贸gica. La presente investigaci贸n tiene como objetivo resolver uno de los problemas pr谩cticos m谩s comunes durante este proceso: la ausencia de suficientes datos medidos. La soluci贸n que se propone se basa en la estimaci贸n de los datos ausentes mediante el M茅todo 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 m茅todo 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