Software para generación eólica
Renovable e inagotable, limpia, con aplicación a distintas escalas y de bajo costo, la energía eólica representa una alternativa cada vez más auspiciosa para producir energía eléctrica sin aumentar la emisión de gases de efecto invernadero. Según estadísticas del Consejo Mundial de Energía Eólica (GWEC, por sus siglas en inglés), en el continente americano, las instalaciones eólicas han triplicado su capacidad en la última década y se pronostica un aumento de más de 220 GW entre 2020 y 2024. Además, debido a este crecimiento continuo, se calcula la creación de 900 mil puestos de trabajo en la industria a nivel mundial en los próximos 10 años, dato que además de anticipar la viabilidad de esta energía para ser un factor clave de una recuperación ecológica global, sugiere un panorama prometedor para la Argentina, ubicada en el quinto lugar del mercado americano después de Estados Unidos, Brasil, México y Canadá.
Semejante expectativa requiere, por supuesto, de un escenario delineado por un marco regulatorio consistente, de incentivos desde el Estado, inversiones del sector privado y también de herramientas tecnológicas que faciliten la incorporación de mayores cantidades de energía eólica en los mercados eléctricos. Es en este último aspecto donde la Facultad de Ingeniería de la UBA realiza su contribución para una matriz energética más diversa, a través de investigaciones, como la del Dr. Ing. Alejandro Otero, abocadas a la simulación computacional multiescala de viento en parques eólicos, mediante el uso de infraestructura de cómputo de alto desempeño.
“Es una línea completa de investigación que vamos desarrollando por partes con distintos colaboradores y estudiantes de grado y doctorado –introduce Otero, ante la pregunta sobre su trabajo científico–. Hemos hecho avances interesantes en algunas áreas particulares, desarrollando herramientas computacionales para la simulación de la generación eólica en diferentes escalas. Por ejemplo, utilizando simulaciones de mecánica de fluidos computacional para modelar el efecto de las estelas de los aerogeneradores dentro de un parque eólico o modelos de pronóstico numérico del tiempo para modelar la interacción de los parques con su entorno”.
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