Estimación del potencial eólico mediante la herramienta computacional inteligencia artificial para la producción de energía eléctrica en el distrito de Ocucaje, Ica, 2022

Abstract

El objetivo, fue analizar cómo los datos climáticos del viento influyen en la determinación de la intensidad máxima admisible de los conductores eléctricos, considerando como referencia el parque eólico Punta Lomitas, en Ocucaje. La estrategia metodológica, se centró en la recopilación de datos meteorológicos históricos de velocidad y dirección del viento en puntos estratégicos de la ciudad de Ica. Estos datos fueron procesados mediante modelos, para predecir el comportamiento del viento y determinar su capacidad de generación de energía. Se empleó análisis estadístico para validar los resultados, complementado con herramientas computacionales para representar gráficamente el potencial eólico de la región. Resultados, revelaron que la velocidad promedio del viento en la ciudad de Ocucaje oscila entre 6 y 7 m/s, cumpliendo con los estándares mínimos para la generación de energía eólica eficiente. Los algoritmos aplicados mostraron un margen de error menor al 5%, lo que garantiza una alta confiabilidad en las proyecciones realizadas. Además, se identificaron áreas con gran potencial energético, destacando la relevancia de esta información para la planificación estratégica de parques eólicos en la región. Discusión de resultados, se evidenció que los patrones de viento analizados concuerdan con estudios previos que subrayan el potencial eólico de zonas costeras del Perú. El uso de inteligencia artificial demostró ser una herramienta eficiente para superar las limitaciones de los métodos tradicionales, facilitando un análisis detallado y preciso. Esto refuerza la importancia de considerar tanto los aspectos climáticos como tecnológicos en la evaluación del recurso eólico. Conclusión, la investigación confirma que la ciudad de Ica cuenta con un recurso eólico significativo que puede ser aprovechado para diversificar la matriz energética y reducir la dependencia de fuentes no renovables. Se recomienda continuar desarrollando investigaciones que integren tecnologías avanzadas y fortalecer la infraestructura necesaria para la implementación de sistemas de energía renovable en la región.

The objective was to analyze how wind climatic data influence the determination of the maximum allowable current of electrical conductors, taking as a reference the Punta Lomitas wind farm located in Ocucaje. The strategy and methodology focused on the collection of historical meteorological data on wind speed and direction at strategic points in the district of Ocucaje. The data was processed using models to predict wind behavior and determine its energy generation capacity. Statistical analysis was used to validate the results, complemented by computational tools to graphically represent the wind potential of the region. The results revealed that the average wind speed in the city of Ica ranges between 6 and 7 m/s in various areas, meeting the minimum standards for efficient wind energy generation. The applied algorithm allowed for a margin of error of less than 5%, ensuring high reliability in the projections made. In addition, areas with high energy potential were identified, highlighting the relevance of this information for the strategic planning of wind farms in the region. A discussion of the results showed that the analyzed wind patterns are consistent with previous studies highlighting the wind potential of coastal areas in Peru. The use of artificial intelligence proved to be an efficient tool for overcoming the limitations of traditional methods, facilitating a detailed and accurate analysis. This reinforces the importance of considering both climatic and technological aspects in the assessment of wind resources. In conclusion, the research confirms that the city of Ica has significant wind resources that can be leveraged to diversify the energy mix and reduce dependence on non-renewable sources. It is recommended to continue developing research that integrates advanced technologies and strengthen the infrastructure necessary for the implementation of renewable energy systems in the region.