Cuba, con 11,6 millones de habitantes, es el país más poblado de las Antillas. Es además el más extenso, con 110860,0 km² y el tercero menos densamente poblado, con 102,7 hab/km². Está ubicado en el extremo noroeste de las Antillas, limitando al norte con el Océano Atlántico, que lo separa de Estados Unidos y las Bahamas, al este con el Paso de los Vientos, que lo separa de Haití, al sur con el Mar Caribe y al noroeste con el Golfo de México. En su territorio el 96% de la población tiene acceso a la electricidad (Panfil et al., 2017PANFIL, M.; WHITTLE, D.; SILVERMAN, R.K.: “What’s next for Cuba’s electricity sector?”, The Electricity Journal, 30(8): 38-44, 2017, ISSN: 1040-6190, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.tej.2017.09.006.). No obstante el mismo no cuenta con abundantes reservas de petróleo, gas o carbón y el 95,0% de la generación eléctrica depende del petróleo. A su vez importa el 53,0% del combustible que se utiliza. El sector residencial es el mayor consumidor de energía eléctrica, consumiendo el 60,0% del total (Vázquez et al., 2015VÁZQUEZ, L.; LUUKKANEN, J.; KAISTI, H.; KÄKÖNEN, M.; MAJANNE, Y.: “Decomposition analysis of Cuban energy production and use: Analysis of energy transformation for sustainability”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 49: 638-645, 2015, ISSN: 1364-0321, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2015.04.156.).

De acuerdo con la Unión Nacional Eléctrica (UNE), el ente cubano responsable de generar y distribuir la energía eléctrica, la generación de un kWh de electricidad tiene un costo de 0,21 US$; el cual es sumamente alto si se compara con otros países (Panfil et al., 2017PANFIL, M.; WHITTLE, D.; SILVERMAN, R.K.: “What’s next for Cuba’s electricity sector?”, The Electricity Journal, 30(8): 38-44, 2017, ISSN: 1040-6190, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.tej.2017.09.006.; Vázquez et al., 2018VÁZQUEZ, L.; MAJANNE, Y.; CASTRO, M.; LUUKKANEN, J.; HOHMEYER, O.; VILARAGUT, M.; DÍAZ, D.: “Energy System Planning towards Renewable Power System: Energy Matrix Change in Cuba by 2030”, IFAC-PapersOnLine, 51(28): 522-527, 2018, ISSN: 2405-8963, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.756.). En 2013, el índice de consumo de combustible total en la generación era de 261,7 g/kWh y las pérdidas en la transmisión y distribución de electricidad eran del 15,3% de la generación. A su vez el índice de emisiones en ese mismo año era de 1127,0 gCO₂e/kWh (Sagastume et al., 2018SAGASTUME, G.A.; CABELLO, E.J.; VANDECASTEELE, C.; HENS, L.: “Data supporting the assessment of biomass based electricity and reduced GHG emissions in Cuba”, Data in Brief, 17: 716-723, 2018, ISSN: 2352-3409, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.11.209.).

Cuba no cuenta con un abundante recurso eólico, no obstante, el país apuesta por el empleo de esta energía y una de las primeras tareas de la Revolución Energética (RE) ha sido la de medir el viento mediante la instalación de una red de 88 instalaciones automáticas a lo largo de todo el territorio nacional, a una altura de 50 m (Soltura et al., 2007SOLTURA, R.; ROQUE, A.; RIVERO, I.; WALLO, A.; BÁEZ, R.; VÁZQUEZ, R.; RIVERO, R.; AYALA, L.; RODRÍGUEZ, G.; CARRASCO, H.: “Primera edición del Mapa de Potencial Eólico de Cuba”, Revista Ecosolar, 21(6): 8-26, 2007, ISSN: 1023-6004.). Además, ya existían 12 instalaciones meteorológicas midiendo la velocidad del viento a una altura de 100 metros. Entre los resultados de dichos trabajos se presentó en el 2013 el Atlas Eólico de Cuba, que representa el potencial eólico de todo el país a través de mapas formados por la superposición de mosaicos parcialmente solapados a alturas de 10, 30, 50 y 100 metros (Soltura et al., 2007SOLTURA, R.; ROQUE, A.; RIVERO, I.; WALLO, A.; BÁEZ, R.; VÁZQUEZ, R.; RIVERO, R.; AYALA, L.; RODRÍGUEZ, G.; CARRASCO, H.: “Primera edición del Mapa de Potencial Eólico de Cuba”, Revista Ecosolar, 21(6): 8-26, 2007, ISSN: 1023-6004.). Estos trabajos permitieron constatar que el territorio no cuenta con un abundante recurso eólico, pues el 99,0 % del mismo posee una densidad de potencia eólica inferior a 200,0 W/m² a 50 m de altura, los cuales entran en la clasificación de potencial muy pobre, Figura 1.

Desde los comienzos de la RE se ha incursionado en el empleo de las FRE en el país, especialmente en la eólica y la fotovoltaica. En el caso de la primera, se comenzó con la instalación de cuatro parques eólicos pioneros en la Isla de la Juventud, en el 2007. Se instalaron un total de 20 aerogeneradores, para una capacidad de 11,7 MW ) (Saunders, 2015SAUNDERS, V.A.: Actualidad de la Energía Eólica, Inst. Cubaenergía, Report No.: VE-IIIC-ed.01, Calle 20 No. 4111 entre 18^a y 47, Miramar, Playa, La Habana, Cuba, 2015.). Esta es una de las fuentes renovables que menor impacto tiene sobre el medio ambiente. En 2015, solo en la Unión Europea, la energía eólica evitó la emisión de 6600,0 MtCO₂e al ambiente, comprobándose un factor de disminución en las emisiones para esta tecnología de 422,0 tCO₂e por cada GWh generado (Vázquez et al., 2019VÁZQUEZ, H.C.; SERRANO, G.J.; FERNÁNDEZ, B.R.: “New method to assess the long-term role of wind energy generation in reduction of CO2 emissions-case study of the European union”, Journal of Cleaner Production, 207: 1099-1111, 2019, ISSN: 0959-6526, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.09.249.).

Sin embargo, resulta interesante ver que, desde los comienzos de la RE hasta el presente, en Cuba se han realizado muy pocas investigaciones referentes al aprovechamiento del viento en lugares de poco potencial eólico, empleando turbinas pequeñas. La mayoría de los trabajos de implementación de turbinas de pequeño tamaño y molinos de viento de pequeña capacidad se encuentran en la esfera de la agricultura (Brown et al., 2018BROWN, M.O.; MÉNDEZ, J.N.; BERNAL, E.M.: “Evaluación de un sistema de micro irrigación accionado por energía eólica”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 27(1): 13-21, 2018, ISSN: 1010-2760, e-ISSN: 2071-0054.; Fernández et al., 2018FERNÁNDEZ, H.K.; FUENTES, E.I.; FAJARDO, N.D.: “Revisión de los parámetros técnico-operacionales del riego de plantaciones citrícolas con máquinas de pivote central”, Revista Ingeniería Agrícola, 8(2): 28-34, 2018, ISSN: 2306-1545, e-ISSN: 2227-8761.; Cisneros et al., 2019CISNEROS, Z.E.; VENERO, D.Y.; PLACERES, M.Z.; GONZÁLEZ, B.F.: “El viento y su influencia en los parámetros de calidad del riego”, Revista Ingeniería Agrícola, 9(4): 27-35, 2019, ISSN: 2306-1545, e-ISSN: 2227-8761.). No obstante existen abundantes resultados internacionales que apoyan la factibilidad del empleo de pequeñas turbinas eólicas para la generación eléctrica residencial en lugares de poco potencial eólico (Hosseinalizadeh et al., 2017HOSSEINALIZADEH, R.; RAFIEI, S.E.; ALAVIJEH, A.S.; GHADERI, S.F.: “Economic analysis of small wind turbines in residential energy sector in Iran”, Sustainable Energy Technologies and Assessments, 20: 58-71, 2017, ISSN: 2213-1388, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.seta.2017.02.018.; Battisti et al., 2018BATTISTI, L.; BENINI, E.; BRIGHENTI, A.; DELL’ANNA, S.; CASTELLI, M.R.: “Small wind turbine effectiveness in the urban environment”, Renewable energy, 129: 102-113, 2018, ISSN: 0960-1481, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2018.05.062.).

A su vez, la Isla de la Juventud es una isla perteneciente al archipiélago cubano, con una extensión territorial de 2200,0 km². Junto a más de 600 cayos e islotes, conforma el Archipiélago de los Canarreos, en la parte sur-occidental del país (Anuario Demográfico de Cuba, 2018ANUARIO DEMOGRÁFICO DE CUBA: Centro de Estudios de Población y Desarrollo, Inst. CEPDE, ONEI, La Habana, Cuba, 2018.). Se encuentra aproximadamente a 60,0 kilómetros al sur de la isla de Cuba, Figura 1.

Al estar geográficamente separada de la isla de Cuba, no tiene conexión al Sistema Eléctrico Nacional Cubano, contando con su propio sistema de generación, transmisión y distribución de electricidad. El mismo demanda un trasiego marítimo de combustible desde Cuba para garantizar el servicio eléctrico las 24 horas del día. Esto provoca un incremento adicional a los costos de generación. Dicha situación es una oportunidad para promover la aplicación de diversas tecnologías de generación de electricidad basadas en fuentes renovables, como la biomasa, la fotovoltaica y la eólica, entre otras. El circuito de distribución eléctrica de la isla es radial y con el 100% de la generación distribuida. Está formado por cinco circuitos principales de 34,5 kV; mediante los cuales se suministra energía a las siete subestaciones de distribución que posee. La demanda de potencia máxima es de 18 MW, mientras que la mínima es de 6 MW (Soto et al., 2017SOTO, C.M.A.; VILARAGUT, L.M.; CASTRO, F.M.: “Análisis de las centrales fotovoltaicas instaladas en el sistema eléctrico aislado de la Isla de la Juventud”, En: Congreso Internacional de Alta Tensión y Aislamiento Eléctrico, ALTAE 2017, Congreso Internacional de Alta Tensión y Aislamiento Eléctrico, ALTAE 2017, La Habana, Cuba, 2017.).

Debido a las reiteradas fallas y al déficit de generación en la Isla, desde el 2006 se han instalado grupos electrógenos de generación distribuida. Hoy existen 15 grupos electrógenos instalados, operando el 46,6% con diésel y el resto con fuel oíl, abasteciendo principalmente en los horarios pico. Estos grupos operan con una eficiencia térmica de entre 37 y 40%, consumiendo alrededor de 400 litros de combustible por hora. El consumo específico oscila entre 210 y 230 g/kWh. No obstante, sus emisiones son de 1182,6 g de CO₂e por kWh generado (Vázquez et al., 2015VÁZQUEZ, L.; LUUKKANEN, J.; KAISTI, H.; KÄKÖNEN, M.; MAJANNE, Y.: “Decomposition analysis of Cuban energy production and use: Analysis of energy transformation for sustainability”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 49: 638-645, 2015, ISSN: 1364-0321, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2015.04.156.).

En su territorio se encuentra el poblado de San Pedro, situado a orillas del rio del mismo nombre. Dicho asentamiento existe desde 1898 y sus tierras siempre fueron muy codiciadas para la agricultura y la ganadería, llegando a alcanzar gran valor en la década de 1900. A su vez, el Río San Pedro, es navegable en gran parte de su curso y vierte sus aguas en dos desembocaduras, cuyas riveras albergan una rica fauna y flora en una densa vegetación de manglar. El lugar es pintoresco y se presta para el turismo de naturaleza. En este sentido se pretende aumentar la generación eléctrica en la zona mediante FRE, haciendo uso de la eólica de pequeña escala, disminuyendo de esta forma el impacto ambiental.

Es por ello que este trabajo tiene como objetivo principal evaluar la factibilidad técnico-económica de la implementación de la turbina eólica Zefir D7-P5 de 5,0 kW, que representa la mejor opción de entre un grupo de 7 turbinas de 5kW comparadas; para cubrir la demanda energética de 22 viviendas en la comunidad de San Pedro. Los datos de velocidad del viento se tratan estadísticamente mediante la distribución de Weibull Bidaoui et al. (2019)BIDAOUI, H.; EL ABBASSI, I.; EL BOUARDI, A.; DARCHERIF, A.: “Wind speed data analysis using Weibull and Rayleigh distribution functions, case study: five cities northern Morocco”, Procedia Manufacturing, 32: 786-793, 2019, ISSN: 2351-9789, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.286. y luego son analizados mediante el software WAsP (Yılmaz et al., 2019YILMAZ, U.; BALO, F.; SUA, L.: “Simulation Framework for Wind Energy Attributes with WAsP”, Procedia Computer Science, 158: 458-465, 2019, ISSN: 1877-0509, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.076.). La distribución de Weibull se utiliza en lo referente a la predicción de fallas y averías, no obstante, también es ampliamente utilizada en investigaciones vinculadas con el recurso eólico (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.).

La electricidad generada sería capaz de abastecer la demanda de 22 viviendas de dicho asentamiento poblacional. Los datos de viento utilizados se basan en las mediciones de velocidad realizadas a 20 m de altura en la localidad, con coordenadas 21°38′57″N y 82°52′37″O. Dichas mediciones fueron realizadas durante todo el año 2010, con una frecuencia de 10 minutos entre cada medición, para un total de 52560 registros (Soler et al., 2017SOLER, T.E.; BORREGO, D.R.; SÁNCHEZ, S.L.M.: “Evaluación del Potencial Eólico a 20 metros de altura en la Isla de la Juventud, Cuba”, Ciencias de la Tierra y el Espacio, 18(1): 45-58, 2017, ISSN: 1729-3790.). En la Figura 2 se puede apreciar el mapa eólico a 50 m de altura de la Isla de la Juventud y la localización de la comunidad de San Pedro.

En el análisis se emplearon los indicadores de energía total producida anual (E_TA), el factor de capacidad (FC) y el costo nivelado de la energía (CNE), para evaluar la turbina seleccionada, realizándose luego el análisis económico de la misma. Además, se estima el impacto económico relacionado con el ahorro de combustible y las toneladas de CO₂e evitadas al año, por concepto de sustitución de la generación eléctrica convencional por la generación eólica. Los datos fueron procesados con el programa de computación especializado OWC Wizard (Observed Wind Climatic), que es un utilitario del software WAsP (Wind Atlas Analisys and Application Program) en su versión 9,1. Otros cálculos específicos, se realizaron directamente en hojas de cálculo.

Para la determinación del potencial eólico de la zona se empleó la distribución de frecuencias de velocidades, mediante la función de densidad de probabilidad. La misma representa una aproximación muy útil para calcular probabilidades partiendo de un histograma. Además de ser mucho más simple, pues permite sustituir la tabla completa de valores de la distribución de frecuencias por la ecuación matemática correspondiente. Así, la función de distribución acumulativa F(v) de la variable aleatoria continua velocidad del viento (v) representa la probabilidad de que (v) tome un valor menor o igual a algún valor específico. Para el estudio se utiliza la distribución de Weibull de dos parámetros, k y c. En ella: f(v) representa su función de densidad de probabilidad, y F(v) su función de probabilidad acumulativa, ecuación 1$f\left(v\right)=\left(\frac{k}{c}\right){\left(\frac{v}{c}\right)}^{k-1}exp\left[-{\left(\frac{v}{c}\right)}^k\right]$ y 2$F\left(v\right)=1-\exp \left[-{\left(\frac{v}{c}\right)}^k\right]$ respectivamente (Bidaoui et al., 2019BIDAOUI, H.; EL ABBASSI, I.; EL BOUARDI, A.; DARCHERIF, A.: “Wind speed data analysis using Weibull and Rayleigh distribution functions, case study: five cities northern Morocco”, Procedia Manufacturing, 32: 786-793, 2019, ISSN: 2351-9789, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.286.).

Función de probabilidad de Weibull:

En ellas, v es la velocidad del viento en (m/s), c es el parámetro de escala con unidades en (m/s) y k, es el parámetro de forma, adimensional. Para estimar los parámetros de la función de Weibull existen varios métodos, uno de los más usados es el método empírico, para el cual solo es necesario conocer los valores de velocidad promedio del viento (V_m) y la desviación estándar de dichos datos en la muestra, (σ). Luego los parámetros k y c son estimados según las ecuaciones 3$k={\left(\frac{\sigma }{V_m}\right)}^{-\mathrm{1,086}}$ y 4$C=\frac{V_m}{\Gamma \left(1+\frac{1}{k}\right)}$ siguientes (Bidaoui et al., 2019BIDAOUI, H.; EL ABBASSI, I.; EL BOUARDI, A.; DARCHERIF, A.: “Wind speed data analysis using Weibull and Rayleigh distribution functions, case study: five cities northern Morocco”, Procedia Manufacturing, 32: 786-793, 2019, ISSN: 2351-9789, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.286.).

El viento viene definido por dos parámetros esenciales que son su dirección y su velocidad. Mediante el estudio estadístico de la dirección del viento y su velocidad se puede conformar la llamada rosa de los vientos. Para ello lo más habitual es dividir los 360( de una circunferencia en 8 o 16 sectores y tomar 3 o 4 intervalos para la velocidad, dependiendo de los límites de los intervalos de la gama de velocidades más habituales del lugar de estudio (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.).

A los efectos de la energía eólica, la turbulencia es un fenómeno indeseable que reduce la producción de electricidad y la vida útil de los aerogeneradores. La forma más común de expresar la turbulencia es mediante la magnitud denominada intensidad media de la turbulencia (I_T), que se define como la razón entre la desviación estándar de la velocidad del viento y la velocidad media temporal del viento en el mismo período de tiempo, ecuación 5$I_T=\raisebox{1ex}{$\sigma $}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$V_m$}\right.$ (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.).

La potencia disponible del viento (PDV) que fluye a través de una superficie transversal (A_T) al flujo del viento (v), viene dada por su energía cinética por unidad de tiempo (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.). De esta forma, la energía cinética por unidad de tiempo, o la potencia del flujo, vie ne dada por la expresión 6$PDV=\raisebox{1ex}{$1$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$2$}\right.\rho A_T{\left(v\right)}^3$:

donde

Por otra parte, un método para caracterizar la potencia eólica disponible en distintos lugares de interés, por medio del cual se pueden comparar éstos, consiste en utilizar la denominada densidad de potencia media del viento (DPV_m), es decir, la potencia eólica por unidad de área. Se calcula con la siguiente ecuación 7$PV=\raisebox{1ex}{$1$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$2$}\right.\rho {\left(V_m\right)}^3$ (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.).

Si se cuenta con la curva de potencia de un determinado aerogenerador, P(v), y la caracterización del comportamiento del viento en un determinado lugar, mediante la función de distribución de probabilidad de Weibull W(v); se puede calcular la energía producida por ese aerogenerador en un período dado, generalmente un año. La misma se obtiene multiplicando, en primer lugar y para cada velocidad del viento, el valor de curva de potencia por el valor de la función de distribución para esa velocidad de viento, sumando luego todos los resultados obtenidos. Finalmente, se multiplica el valor por el período de tiempo analizado, obteniéndose la energía total generada (E_T) por la turbina, en ese lugar y para ese período de tiempo, ecuación 8$E_T=T{\int }_{V_0}^{V_X}W\left(v\right)P\left(v\right)dv$ (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.).

A partir del valor de la energía total generada en un año, se pue den calcular los principales indicadores energéticos y económicos; como el valor presente neto (VPN), la tasa interna de retorno (TIR), el período de recuperación de la inversión (PRI), la razón costo/beneficio, entre otros (Saldarriaga et al., 2019SALDARRIAGA, L.J.D.; VILLADA, F.; PÉREZ, J.F.: “Análisis de Costos Nivelados de Electricidad de Plantas de Cogeneración usando Biomasa Forestal en el Departamento de Antioquia, Colombia”, Información tecnológica, 30(1): 63-74, 2019, ISSN: 0718-0764, DOI: https://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642019000100063.). Además de los resultados relacionados con el medioambiente, como las toneladas de CO₂ dejadas de emitir a la atmósfera. Todos estos elementos son los que justifican finalmente realizar o no la inversión.

Por su parte, el FC compara la energía real producida por el aerogenerador (E_T) en un tiempo dado, con la que el mismo hubiera generado operando continuamente a su potencia nominal (E_N) en ese mismo período (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.). Se expresa en porciento y se puede obtener mediante la ecuación 9$FC=\left(\frac{E_T}{E_N}\right)100$.

Luego, el coeficiente de potencia (CP), se entiende como la potencia mecánica (P_T) que una turbina es capaz de extraer, de la potencia disponible del viento que atraviesa su área de barrido (A_T). Depende fundamentalmente del diseño de la pala, ya que el número de palas prácticamente no tiene influencia en el rendimiento cuando se utilizan más de tres palas (especialmente cuando se trata de rotores rápidos) (Okokpujie et al., 2020OKOKPUJIE, I.; OKONKWO, U.; BOLU, C.; OHUNAKIN, O.; AGBOOLA, M.; ATAYERO, A.: “Implementation of multi-criteria decision method for selection of suitable material for development of horizontal wind turbine blade for sustainable energy generation”, Heliyon, 6(1): 31-42, 2020, ISSN: 2405-8440, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e03142.). En las turbinas modernas alcanza valores entre 0,4 y 0,5 y se calcula mediante la ecuación 10$CP=\left(\frac{P_T}{PDV}\right)100$ (Hermann, 2009HERMANN, J.W.: Introduction to Wind Energy Systems: Basics, Technology and Operation, Ed. Springer, 2009, ISBN: 978-3-319-68804- 6.).

Para la valoración de la factibilidad económica se confecciona el flujo de efectivo de inversión, con apoyo de las hojas de cálculo excel, en el formato tradicional, para un horizonte de planeación de 20 años, evaluándose los siguientes indicadores: Valor Presente Neto (VPN), Tasa de Rendimiento Interno (TIR), Período de Recuperación de la Inversión (PRI) y principalmente el Costo Nivelado de la Electricidad (CNE).

Se entiende como CNE, el costo unitario de la electricidad generada, el cual contempla todos los costos del proyecto durante su vida útil (Bruck et al., 2018BRUCK, M.; SANDBORN, P.; GOUDARZI, N.: “A Levelized Cost of Energy (LCOE) model for wind farms that include Power Purchase Agreements (PPAs)”, Renewable Energy, 122: 131-139, 2018, ISSN: 0960-1481, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2017.12.100.; Tran y Smith, 2018TRAN, T.T.; SMITH, A.D.: “Incorporating performance-based global sensitivity and uncertainty analysis into LCOE calculations for emerging renewable energy technologies”, Applied energy, 216: 157-171, 2018, ISSN: 0306-2619, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.02.024.). En los últimos años es muy utilizado como herramienta financiera para comparar los costos de generación entre diversas tecnologías de energías alternativas. Es un indicador concluyente, que permite facilitar la selección de la tecnología de mayor viabilidad técnica y financiera. La expresión$CNE=\frac{INV+\sum _{t=1}^n\left(\frac{Ct}{{\left(i+1\right)}^t}\right)}{\sum _{t=1}^n\frac{Et}{{\left(1+i\right)}^n}}$ matemática del CNE, se presenta a continuación:

donde:

Asimismo, para completar la valoración de la factibilidad económica se calculan y analizan los indicadores de la siguiente Tabla 1:

Mediante el análisis exploratorio de las series de mediciones en el lugar de estudio, se determinaron un grupo de parámetros estadísticos, entre ellos: la media (m/s), la desviación típica (m/s), los casos de calma y la racha máxima registrada (m/s), Tabla 2.

El comportamiento correspondiente a la velocidad media mensual del viento en la localidad de San Pedro, permite su caracterización anual, Figura 3. Marcada por el valor máximo en la temporada poco lluviosa (de noviembre a marzo) con un máximo de 4,3 m/s en el mes de diciembre.

Para el análisis del ciclo diario de la velocidad del viento, se determinó la media horaria, evidenciándose el predominio del régimen de brisas, Figura 4. No obstante se aprecian valores superiores a 4,5 m/s en el periodo entre las 09:00 y las 16:00 horas y el máximo a las 13:00 horas, con 4,9 m/s. En tanto, los mínimos ocurrieron entre las 20 y 21 horas, con 2,5 m/s.

La rosa de los vientos de la localidad, muestra la distribución, para 36 direcciones, de la velocidad media del viento, con varios sectores con valores de 4 m/s, Figura 5.

En cuanto al reporte del OWC Wizard, se obtuvo un fichero llamado Reporte de Viento Climático Observado, que contiene los valores tabulados de la velocidad media, sus frecuencias de ocurrencia, los parámetros de Weibull (c y k) y la densidad de potencia (DPV). En él se evidencia que la DPV en la zona seleccionada es de 45,0 W/m². Un potencial bajo, con el valor más frecuente de velocidad del viento (25,6 %) para la velocidad de 3 m/s, Figura 6.

Por otra parte, la intensidad media mensual de la turbulencia se representa en la Figura 7. Se reportan los valores máximos durante la temporada lluviosa, con un máximo de 0,205 en agosto. En el periodo invernal los valores se mantienen inferiores, con el mínimo absoluto de 0,175 en enero.

Para seleccionar la potencia del aerogenerador a emplear, en primer lugar, se evaluó la energía generada en el lugar de estudio por 12 turbinas eólicas de 5, 10 y 20 kW de potencia nominal cada una, Tabla 3.

Como puede apreciarse en la Tabla 3 anterior, la turbina de mayor productividad es la Fortis Alizé de 10 kW, que entrega 2024,96 kWh/kW; seguida por la Zefir D7P5 de 5 kW, entregando 1912,41 kWh/kW. Analizando dichos resultados, en el presente trabajo se decide emplear una turbina de 5 kW para el emplazamiento en San Pedro, pues pueden llegan a tener una productividad semejante a la de 10 kW en dicho sitio, además de tener un costo de instalación menor (Yu et al., 2017YU, Y.; LI, H.; CHE, Y.: “The price evolution of wind turbines in China: A study based on the modified multi-factor learning curve”, Renewable Energy, 103: 522-536, 2017, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2016.11.056.).

Luego, habiendo seleccionado los 5 kW como la potencia del aerogenerador a emplear, se evaluaron siete modelos diferentes de aerogeneradores de 5 kW de potencia nominal para compararlos con la turbina Zefir. En la Figura 8 se muestran las curvas características de cada uno Kapica (2014)KAPICA, J.: “Comparison of Wind Turbine Energy Production Models for Rural Applications”, Teka Commission of motorization and energetics in agriculture, 14(3): 37-42, 2014, ISSN: 1641-7739.; European Commission IEEP (2016)EUROPEAN COMMISSION IEEP: Catalogue of European urban wind turbine manufacturers, European Commission IEEP, 2016.; Karczewski et al. (2017)KARCZEWSKI, M.; BASZCZYNSKI, P.; WIKLAK, P.: “Economic analysis of small wind turbines”, Journal of Machine Engineering, 17: 112-123, 2017, ISSN: 1895-7595.; Rodriguez et al. (2019)RODRIGUEZ, H.O.; MARTINEZ, M.; LÓPEZ, V.C.: “Techno-Economic Feasibility Study of Small Wind Turbines in the Valley of Mexico Metropolitan Area”, Energies, 12: 890, 2019, DOI: https://dx.doi.org/10.3390/en12050890. y en la Tabla 4 se muestra la energía producida por cada turbina a 20 metros de altura del buje.

Después de ser evaluadas cada una de las turbinas de 5 kW, se vuelve a apreciar que la de mayor energía producida es la Zefir D7-P5, por lo que es la seleccionada para el presente estudio.

En la Figura 9 (izquierda) se muestra la curva de potencia del aerogenerador Zefir D7-P5 y la curva de potencia del viento. A la derecha se muestra la curva de potencia de la turbina y la del coeficiente de potencia (CP) para cada una de las velocidades del viento.

Mediante los cálculos siguientes se valora la factibilidad de la implementación de la turbina para satisfacer la demanda eléctrica de 22 viviendas en la región de estudio: el consumo mensual promedio de una vivienda en Cuba es de aproximadamente 180,0 kWh/mes Panfil et al. (2017)PANFIL, M.; WHITTLE, D.; SILVERMAN, R.K.: “What’s next for Cuba’s electricity sector?”, The Electricity Journal, 30(8): 38-44, 2017, ISSN: 1040-6190, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.tej.2017.09.006.; 2160,0 kWh/año, por tanto, el consumo anual de las 22 viviendas asciende a 47,52 MWh/año. Si una turbina Zefir produce 9,56 MWh/año, se necesita un parque de 5 turbinas para satisfacer la demanda de las 22 viviendas. La energía generada por las 5 turbinas, es de 47,81 MWh/año, suficiente (superior en 0,29 MWh) para satisafacer el consumo de las viviendas en el año.

Para simplificar la valoración (en la prática no es realmente así), se asume que las cinco turbinas van a tener el mismo FC, generando la misma energía anual.

A continuación, en la Tabla 5, se presentan los resultados del cálculo de los indicadores económicos, correspondientes al parque de 5 turbinas Zefir D7-P5, horizonte de planeación de 20 años, potencia del parque 25,0 kW, FC 21,8 %, energía generada 47810,35 kWh/año. El costo de instalación es de 6040 US$/kW (Karczewski et al., 2017KARCZEWSKI, M.; BASZCZYNSKI, P.; WIKLAK, P.: “Economic analysis of small wind turbines”, Journal of Machine Engineering, 17: 112-123, 2017, ISSN: 1895-7595.).

El parque de 5 turbinas analizado no muestra buenos resultados económicos:

Aspectos positivos:

Teniendo en cuenta la generación de 47810,35 kWh/año de las 5 turbinas, y el índice de emisiones del país (esperado para el 2030), de 993,0 gCO₂e/kWh, al sustituir la generación convencional por la eólica se dejan de emitir 47,5 toneladas de CO₂e anuales, o sea aproximadamente 950,0 toneladas si se tiene en cuenta el tiempo estimado del proyecto de 20 años.

Realizando un análisis de los costos debido a las externalidades de la generación eléctrica de algunas de las CTE cubanas que operan con crudo nacional, se tiene un índice de costo de 0,106 US$ por cada kWh generado (Turtós et al., 2007TURTÓS, C.L.; MENESES, R.E.; SÁNCHEZ, G.M.: “Assessment of the impacts on health due to the emissions of Cuban power plants that use fossil fuel oils with high content of sulfur. Estimation of external costs”, Atmospheric Environment, 41(10): 2202-2213, 2007, DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2006.10.062.). Si se sustituye la generación eléctrica convencional por la generación eléctrica de las turbinas, representando un ahorro económico, por daños evitados al entorno, de US$ 5067,77 al año; US$ 1,01 millones considerando el período de vida de 20 años del proyecto.