Entender las causas de los desvíos es clave, tanto para mejorar las técnicas de análisis, en el caso de los consultores y analistas, como para que los promotores y operadores de parques puedan tomar las medidas correctivas adecuadas o anticiparse a los problemas en el caso de futuros proyectos.
En DNV GL somos plenamente conscientes de que hay ciertos desvíos entre la realidad de la producción y las predicciones de las empresas de consultoría energética. Concretamente, analizamos con rigor nuestros resultados y los presentamos a la comunidad eólica con total transparencia. Pese a que las diferencias en promedio no son dramáticas, lo que avala las metodologías utilizadas, los promedios estadísticos pueden ser crueles con las historias individuales donde los extremos de la distribución pueden dar lugar a desviaciones cuantiosas. Esos casos puntuales son los que precisamente provocan que propietarios y entidades financieras nos planteen la pregunta que da título a este artículo.
La importancia del asunto tiene dos vertientes claras. Un parque que está produciendo por debajo de lo que se preveía puede tener serios problemas para hacer frente a sus obligaciones financieras, ya que sus ingresos menores le impedirán afrontar los costes operativos y financieros que fueron dimensionados con unos niveles de producción diferentes. Por otro lado, la aparición de este tipo de casos siembra una duda sobre la fiabilidad de las predicciones eólicas, lo que puede incrementar el coste de capital de nuevas inversiones, más si cabe en un escenario como el español, en el que los ingresos de los parques eólicos se han reducido significativamente tras la aplicación del RD 413/2014. Las estimaciones energéticas se utilizan en los modelos financieros que valoran los futuros activos y sirven, entre otras cosas, para dimensionar la deuda y el coste de la misma o para valorar inversiones en el capital de las sociedades propietarias de los parques eólicos. La estimación energética y su incertidumbre asociada son, por tanto, parámetros clave en la valoración de las inversiones.
Pero volvamos al quid de la cuestión. ¿Cuáles son los factores que podrían explicar una gran diferencia entre la predicción y la producción real?, ¿hasta qué punto las predicciones basadas en viento se asemejarán a la producción real?
Cuando se realiza una comparativa entre predicciones y datos operacionales es clave asegurarse de qué se está comparando y con qué. Tenemos que evaluar en primer lugar cómo ha sido el viento en el periodo de operación respecto al largo plazo. Esta evaluación nos permitirá corregir el efecto de que el parque haya operado durante un periodo más o menos ventoso. A continuación, debemos evaluar si las asunciones de pérdidas técnicas que se consideraron en el estudio pre-constructivo han sido correctas. Las asunciones de pérdidas pre-constructivas se deben corregir en función de las reales, en la medida que sea posible, para permitir una comparación en igualdad de condiciones.
En la siguiente tabla, se muestran las pérdidas típicas que se utilizan en los informes pre-constructivos y que se deberían validar. Puede ser muy difícil extraer de manera directa esta información de los datos de operación y requiere un análisis detallado de los perfiles mensuales de operación en los aerogeneradores y un análisis SCADA 10-minutal para deducir algunas pérdidas técnicas. El detalle de esta tabla ilustra la complejidad y el gran número de asunciones que se deben realizar en un estudio pre-constructivo.
Asimismo, es clave verificar el cumplimiento de la curva de potencia real de los aerogeneradores, respecto a la considerada en el estudio pre-constructivo. Para entender exactamente el rendimiento de la curva real en las condiciones específicas del emplazamiento frente a la comercial o contractual, es importante que se haya realizado una medición previa de la curva de potencia en alguno de los aerogeneradores del parque.
Si en este punto aún no se explican las diferencias observadas, habría que buscar explicación en los datos y modelizaciones realizadas en el estudio pre-constructivo. La modelización horizontal y vertical del viento son las fuentes principales de incertidumbre y, por tanto, el primer lugar donde mirar. Evaluar los datos de operación en cada aerogenerador es crucial para analizar la modelización del viento. Los datos de viento medidos, son la base de todo análisis. Cualquier error en la interpretación de estos datos por el data-logger incide directamente en la predicción. De ahí la importancia de tratar siempre con datos brutos directamente recogidos por el data-logger sin manipulación previa y la correcta documentación y trazabilidad de los sensores que los han recogido.
Por último, cuando se comparan análisis pre-constructivos y operacionales es importante considerar también las incertidumbres asociadas a ambas predicciones. En este sentido se recomienda evaluar, no solo el P50 sino otros intervalos de confianza que nos informarán de si la cifra pre-constructiva era robusta. El parámetro típico para evaluar la robustez de un estudio pre-constructivo es el ratio P90/P50 a 10 años en España.
Ratio P90/P50 a 10 años | |||
<80% | 80%<P90/P50<85% | 85%<P90/P50<90% | >90% |
Muy alta | Alta | Media-baja | Muy baja |
Una correcta comparativa entre la producción observada y el análisis pre-constructivo no solo nos da visibilidad sobre ajustes necesarios en nuestro modelo financiero, sino que nos muestra posibles líneas de mejora en el rendimiento del parque y nos permite prepararnos para llevar a cabo mejores desarrollos eólicos en el futuro, desde todas las facetas que implica un proyecto eólico.