Ciencia al descubierto
Ciencia al descubierto
Acoplamiento de modelos numéricos
para determinar el potencial eólico
para determinar el potencial eólico
Acoplamiento de modelos numéricos
para determinar el potencial eólico
para determinar el potencial eólico
Resumen
Resumen
El proyecto Multi-scale and model-chain Evaluation of
Wind Atlases (MEWA) es una investigación conjunta de tres
instituciones mexicanas, coordinada por la Universidad
Tecnológica de Dinamarca (DTU) y apoyada con fondos
del gobierno de ese país. Tiene como objetivo determinar
esquemas de acoplamiento de modelos numéricos de
meso y microescala para evaluar de manera óptima los
recursos eólicos de México.
Introducción
Introducción
El desarrollo de proyectos eoloeléctricos depende en gran
medida de la certeza con la que se determine el recurso
eólico en las áreas de interés. Generalmente, para obtener
información y evaluar un sitio se deben instalar estaciones
de monitoreo de viento y otros parámetros meteorológicos.
Progresivamente se va realizando el análisis del comportamiento
del viento hasta completar, cuando menos, un año de
datos. Este procedimiento es caro y lento, y se corre el riesgo de
que al final de los estudios los resultados no sean favorables.
Una opción que existe desde hace varios años, y que poco a poco se ha ido mejorando, es el uso de modelos numéricos de predicción del clima (NWP, por sus siglas en inglés) para simular el viento y generar series de datos de variables meteorológicas.
Los modelos NWP fueron desarrollados para el estudio atmosférico a escalas globales y regionales, con los cuales se generan resultados a diversas alturas sobre el nivel del terreno. La información que se obtiene con su aplicación es muy valiosa, sin embargo, debido a que los datos de entrada que utilizan los modelos son de baja resolución espacial y temporal, los resultados que arrojan no describen adecuadamente el comportamiento del viento a nivel local, aunque si son útiles para determinar el potencial eólico en una región, o pueden servir como insumo para ejecutar modelos que determinan el comportamiento del viento en micro regiones.
Por lo tanto, para determinar el recurso eólico en un sitio, es necesario hacer un acoplamiento de modelos de diversas escalas. Así, los resultados de un modelo NWP se utilizan para alimentar un modelo de microescala, el cual toma en cuenta los efectos topográficos locales a mayor resolución.
Una opción que existe desde hace varios años, y que poco a poco se ha ido mejorando, es el uso de modelos numéricos de predicción del clima (NWP, por sus siglas en inglés) para simular el viento y generar series de datos de variables meteorológicas.
Los modelos NWP fueron desarrollados para el estudio atmosférico a escalas globales y regionales, con los cuales se generan resultados a diversas alturas sobre el nivel del terreno. La información que se obtiene con su aplicación es muy valiosa, sin embargo, debido a que los datos de entrada que utilizan los modelos son de baja resolución espacial y temporal, los resultados que arrojan no describen adecuadamente el comportamiento del viento a nivel local, aunque si son útiles para determinar el potencial eólico en una región, o pueden servir como insumo para ejecutar modelos que determinan el comportamiento del viento en micro regiones.
Por lo tanto, para determinar el recurso eólico en un sitio, es necesario hacer un acoplamiento de modelos de diversas escalas. Así, los resultados de un modelo NWP se utilizan para alimentar un modelo de microescala, el cual toma en cuenta los efectos topográficos locales a mayor resolución.
El proyecto MEWA
El proyecto MEWA
El proyecto MEWA se originó a partir de la relación del
Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL)
con la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), en el desarrollo
del Atlas Eólico Mexicano (AEM). Es coordinado por la
DTU y participan, además del INEEL, el Instituto Tecnológico
y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) y el Centro de
Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
(CICESE). Está financiado por el Ministerio de Relaciones
Exteriores de Dinamarca y administrado por el Centro de
Becas Danida. Está programado para finalizar a mediados
del primer semestre de 2021.
El MEWA es un proyecto de investigación que tiene como objetivos probar y evaluar técnicas para acoplar modelos de diferentes escalas en topografías y climatologías complejas con el fin de obtener estimaciones precisas del recurso eólico, así como estimar el impacto de la variabilidad climática en los recursos eólicos. Los resultados se implementarán en herramientas para el mapeo del recurso eólico.
En años recientes, el gobierno mexicano estableció metas para la generación de energía utilizando fuentes de energía limpia: el 35.1% para el 2024, 39.9% para el 2033 y 50% para el 2050 (DOF, 2020). Para alcanzar estas metas, es necesario dar un impulso al aprovechamiento de las diversas energías limpias, por lo tanto, a la industria de la energía eólica. En este sentido, existe un acuerdo de colaboración entre México y Dinamarca en los temas de energía y mitigación del cambio climático. Una de las primeras iniciativas dentro de este acuerdo fue el AEM, cuyo objetivo principal es desarrollar un atlas de viento numérico, verificado con estaciones meteorológicas de alta calidad instaladas en diversos puntos del país, que es necesario para la planeación geoespacial de los parques eólicos y del sistema eléctrico y que sea de utilidad para los sectores público y privado. El AEM no tiene componentes de investigación en sí, por ello es que surge el proyecto MEWA, el cual está planeado para investigar técnicas de acoplamiento de modelos multiescala, mejorarlas y desarrollar otras que puedan ser más adecuadas para países como México.
El proyecto MEWA apoyará para que la energía eólica sea una buena opción en el mercado eléctrico mexicano, ya que con los resultados que se obtengan se podrá disminuir la incertidumbre en el pronóstico de los recursos eólicos de zonas complejas, que son muy numerosas en México.
Además de contribuir a lograr los objetivos de disminución de gases de efecto invernadero, la implementación de proyectos eólicos promueve el crecimiento económico y el desarrollo social local. Así mismo, fortalece el sistema eléctrico al poder inyectar energía a las redes desde muy diversas partes del país. La disponibilidad de un mapa confiable de los recursos eólicos es la clave para determinar la factibilidad técnica y económica de los proyectos eólicos y para planear la infraestructura requerida para llevar la energía al usuario final.
El MEWA es un proyecto de investigación que tiene como objetivos probar y evaluar técnicas para acoplar modelos de diferentes escalas en topografías y climatologías complejas con el fin de obtener estimaciones precisas del recurso eólico, así como estimar el impacto de la variabilidad climática en los recursos eólicos. Los resultados se implementarán en herramientas para el mapeo del recurso eólico.
En años recientes, el gobierno mexicano estableció metas para la generación de energía utilizando fuentes de energía limpia: el 35.1% para el 2024, 39.9% para el 2033 y 50% para el 2050 (DOF, 2020). Para alcanzar estas metas, es necesario dar un impulso al aprovechamiento de las diversas energías limpias, por lo tanto, a la industria de la energía eólica. En este sentido, existe un acuerdo de colaboración entre México y Dinamarca en los temas de energía y mitigación del cambio climático. Una de las primeras iniciativas dentro de este acuerdo fue el AEM, cuyo objetivo principal es desarrollar un atlas de viento numérico, verificado con estaciones meteorológicas de alta calidad instaladas en diversos puntos del país, que es necesario para la planeación geoespacial de los parques eólicos y del sistema eléctrico y que sea de utilidad para los sectores público y privado. El AEM no tiene componentes de investigación en sí, por ello es que surge el proyecto MEWA, el cual está planeado para investigar técnicas de acoplamiento de modelos multiescala, mejorarlas y desarrollar otras que puedan ser más adecuadas para países como México.
El proyecto MEWA apoyará para que la energía eólica sea una buena opción en el mercado eléctrico mexicano, ya que con los resultados que se obtengan se podrá disminuir la incertidumbre en el pronóstico de los recursos eólicos de zonas complejas, que son muy numerosas en México.
Además de contribuir a lograr los objetivos de disminución de gases de efecto invernadero, la implementación de proyectos eólicos promueve el crecimiento económico y el desarrollo social local. Así mismo, fortalece el sistema eléctrico al poder inyectar energía a las redes desde muy diversas partes del país. La disponibilidad de un mapa confiable de los recursos eólicos es la clave para determinar la factibilidad técnica y económica de los proyectos eólicos y para planear la infraestructura requerida para llevar la energía al usuario final.
México, un país ideal para modelar el viento
México, un país ideal para modelar el viento
La DTU tiene amplia experiencia en el acoplamiento de
modelos multiescala. Sin embargo, los desarrollos se
han realizado para terrenos de pendientes suaves y de
poca vegetación, y no sobre montañas, mesetas, terrenos
inclinados y zonas boscosas y costeras, ya que en Europa,
donde han llevado a cabo las investigaciones, más del 66%
del terreno es prácticamente plano. El proyecto MEWA tiene
como objetivo, precisamente, estudiar el acoplamiento
de modelos en terrenos complejos y México representa
un escenario ideal para ello, debido a la gran variedad de
topografías y climatologías; la topografía del país tiene
variaciones muy pronunciadas que crean un impacto
directo en los recursos del viento. Aproximadamente, el 85% del territorio está formado por cadenas montañosas,
mesetas y valles.
El proyecto MEWA también contempla el estudio del impacto que tendrá en el viento el cambio climático. Puesto que las centrales eoloeléctricas se instalan en arreglos que permiten aprovechar al máximo el viento generado por la orografía y minimizar los efectos negativos de las estelas de las turbinas, al haber cambios en la dirección del viento, estos se reflejarán en una disminución de la producción de energía. Los cambios en la dirección de los flujos también tendrán otros impactos en la distribución espacial y temporal del viento. Debido a la complejidad del terreno, aparecerán zonas con vientos más intensos que ahora y disminuirán los vientos en otras. Así mismo, los vientos locales tendrán efectos distintos a los actuales, aumentando o disminuyendo la intensidad en los sitios candidatos o ya utilizados.
El proyecto MEWA también contempla el estudio del impacto que tendrá en el viento el cambio climático. Puesto que las centrales eoloeléctricas se instalan en arreglos que permiten aprovechar al máximo el viento generado por la orografía y minimizar los efectos negativos de las estelas de las turbinas, al haber cambios en la dirección del viento, estos se reflejarán en una disminución de la producción de energía. Los cambios en la dirección de los flujos también tendrán otros impactos en la distribución espacial y temporal del viento. Debido a la complejidad del terreno, aparecerán zonas con vientos más intensos que ahora y disminuirán los vientos en otras. Así mismo, los vientos locales tendrán efectos distintos a los actuales, aumentando o disminuyendo la intensidad en los sitios candidatos o ya utilizados.
Principales investigaciones
Principales investigaciones
El proyecto MEWA está estructurado en una serie de investigaciones
que van a permitir dejar un panorama claro de
la situación actual en México en los temas de mediciones
en campo, simulaciones con modelos numéricos y predicciones
de cambio en los recursos eólicos considerando
escenarios de cambio climático.
Dentro de esta serie de investigaciones se encuentran:
Identificar, recopilar, documentar, verificar la calidad y registrar los conjuntos de datos existentes de flujos atmosféricos simulados y observados, relevantes para el análisis de los recursos eólicos y los impactos climáticos en México.
Identificar y clasificar los diferentes modelos que pueden usarse para evaluar tanto los impactos climáticos como los recursos eólicos en México.
Examinar las diversas proyecciones de cambio climático con modelos climáticos globales y regionales sobre México, los mecanismos que los impulsan y su influencia en los recursos de energía eólica en el futuro.
Examinar la relación entre los cambios a gran escala en el recurso eólico y los factores de microescala (topografía y uso del suelo) que podrían afectar los recursos eólicos futuros.
Identificar los diferentes modelos y las técnicas de acoplamiento dinámico y estadístico, y mejorarlas.
Cuando se desea caracterizar la atmósfera en una región para un proyecto eólico, que son unos kilómetros cuadrados, se parte de los datos generados por los modelos numéricos de predicción del tiempo de escala global, se llevan estos datos a una escala regional con un modelo de mesoescala y, finalmente, se usan estas salidas para alimentar un modelo de microescala, tal como lo indica el esquema de la figura 1.
Dentro de esta serie de investigaciones se encuentran:
Identificar, recopilar, documentar, verificar la calidad y registrar los conjuntos de datos existentes de flujos atmosféricos simulados y observados, relevantes para el análisis de los recursos eólicos y los impactos climáticos en México.
Identificar y clasificar los diferentes modelos que pueden usarse para evaluar tanto los impactos climáticos como los recursos eólicos en México.
Examinar las diversas proyecciones de cambio climático con modelos climáticos globales y regionales sobre México, los mecanismos que los impulsan y su influencia en los recursos de energía eólica en el futuro.
Examinar la relación entre los cambios a gran escala en el recurso eólico y los factores de microescala (topografía y uso del suelo) que podrían afectar los recursos eólicos futuros.
Identificar los diferentes modelos y las técnicas de acoplamiento dinámico y estadístico, y mejorarlas.
Cuando se desea caracterizar la atmósfera en una región para un proyecto eólico, que son unos kilómetros cuadrados, se parte de los datos generados por los modelos numéricos de predicción del tiempo de escala global, se llevan estos datos a una escala regional con un modelo de mesoescala y, finalmente, se usan estas salidas para alimentar un modelo de microescala, tal como lo indica el esquema de la figura 1.
Figura 1. Representación de las escalas de los modelos.
Figura 1. Representación de las escalas de los modelos.
Mientras que los modelos globales permiten simular la
atmósfera de todo el planeta, los modelos de mesoescala
son utilizados para simular una región, pero con una mejor
resolución espacial y temporal, tomando en cuenta varios
de los fenómenos atmosféricos que suceden a escala
regional. Los modelos de microescala lo hacen todavía a
una resolución más fina y en áreas mucho más pequeñas,
permitiendo incorporar características locales, como lo
son la topografía, tipo de vegetación y obstrucciones. Los
efectos creados en áreas pequeñas, menores de 1 km², no es posible asimilarlos ni resolverlos con un modelo de
mesoescala.
El paso de un modelo global a un modelo de mesoescala está muy bien estudiado debido a que los modelos de mesoescala fueron creados para usar las salidas de los modelos globales. En cuanto a los modelos de microescala, el acoplamiento a un modelo de mesoescala aún se está investigando. Comúnmente, los modelos de microescala usan condiciones de contorno sintéticas e idealizadas que describen las condiciones de flujo y régimen de viento poco realistas, por ello se trata de proveer al modelo de microescala condiciones de contorno más apropiadas generadas por un modelo de mesoescala (Castro F.A. et al, 2010).
En la figura 2 se puede observar, en la imagen de la izquierda, la configuración de mallas para llevar los datos de un modelo global a una escala más pequeña. La imagen central es el resultado de correr el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting Model (WRF) para obtener datos de viento cada kilómetro, y la imagen de la derecha es un mapa de la velocidad de viento creado con el modelo de microescala Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP), con una resolución de 100 m.
El paso de un modelo global a un modelo de mesoescala está muy bien estudiado debido a que los modelos de mesoescala fueron creados para usar las salidas de los modelos globales. En cuanto a los modelos de microescala, el acoplamiento a un modelo de mesoescala aún se está investigando. Comúnmente, los modelos de microescala usan condiciones de contorno sintéticas e idealizadas que describen las condiciones de flujo y régimen de viento poco realistas, por ello se trata de proveer al modelo de microescala condiciones de contorno más apropiadas generadas por un modelo de mesoescala (Castro F.A. et al, 2010).
En la figura 2 se puede observar, en la imagen de la izquierda, la configuración de mallas para llevar los datos de un modelo global a una escala más pequeña. La imagen central es el resultado de correr el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting Model (WRF) para obtener datos de viento cada kilómetro, y la imagen de la derecha es un mapa de la velocidad de viento creado con el modelo de microescala Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP), con una resolución de 100 m.
Figura 2. Simulación del viento con WRF y WAsP.
Figura 2. Simulación del viento con WRF y WAsP.
Participación del INEEL en el
MEWA
Participación del INEEL en el
MEWA
Las principales actividades en las que participa el INEEL
son:
Creación de una base de datos de viento de mediciones realizadas por distintas instituciones del país. Se han recopilado y analizado datos del Servicio Meteorológico Nacional, de los aeropuertos y de la Secretaría de Marina, entre otros.
Análisis estadístico de los datos de las siete estaciones anemométricas del AEM. También se supervisa en campo y se documenta cualquier incidente con el fin de contar con la mayor información sobre la calidad de los datos. Estos datos los emplean las cuatro instituciones participantes en MEWA para hacer los ajustes a sus procesos de modelación.
Creación de un inventario de modelos de diversas escalas empleados en la determinación del viento y su variabilidad.
Modelación del viento en siete regiones del país donde se encuentran estaciones del AEM empleando el modelo WRF. Las modelaciones se realizan con diversas configuraciones y datos de entrada, para determinar cuál arreglo arroja mejores resultados al compararlos con los datos medidos.
Reuniones del grupo de trabajo interinstitucional. Anualmente se han realizado reuniones para exponer los resultados de los integrantes del proyecto y de invitados que trabajan en proyectos afines. La primera reunión se realizó en 2018 en el ITESM, en Monterrey; la segunda en 2019 en el CICESE, en Ensenada; la tercera se realizó el presente año de manera virtual. En noviembre próximo habrá una sesión especial del proyecto MEWA dentro de la Reunión Anual de la Unión Geofísica Mexicana donde el INEEL participará, al igual que los miembros de las demás instituciones e invitados.
Creación de una base de datos de viento de mediciones realizadas por distintas instituciones del país. Se han recopilado y analizado datos del Servicio Meteorológico Nacional, de los aeropuertos y de la Secretaría de Marina, entre otros.
Análisis estadístico de los datos de las siete estaciones anemométricas del AEM. También se supervisa en campo y se documenta cualquier incidente con el fin de contar con la mayor información sobre la calidad de los datos. Estos datos los emplean las cuatro instituciones participantes en MEWA para hacer los ajustes a sus procesos de modelación.
Creación de un inventario de modelos de diversas escalas empleados en la determinación del viento y su variabilidad.
Modelación del viento en siete regiones del país donde se encuentran estaciones del AEM empleando el modelo WRF. Las modelaciones se realizan con diversas configuraciones y datos de entrada, para determinar cuál arreglo arroja mejores resultados al compararlos con los datos medidos.
Reuniones del grupo de trabajo interinstitucional. Anualmente se han realizado reuniones para exponer los resultados de los integrantes del proyecto y de invitados que trabajan en proyectos afines. La primera reunión se realizó en 2018 en el ITESM, en Monterrey; la segunda en 2019 en el CICESE, en Ensenada; la tercera se realizó el presente año de manera virtual. En noviembre próximo habrá una sesión especial del proyecto MEWA dentro de la Reunión Anual de la Unión Geofísica Mexicana donde el INEEL participará, al igual que los miembros de las demás instituciones e invitados.
Resultados
Resultados
De la consulta que se llevó a cabo a las principales instituciones
educativas y de investigación, relacionadas con la
energía eólica, así como a las instituciones públicas que
realizan mediciones y modelaciones de viento en el país,
se concluyó que no existe información de calidad disponible
para ser utilizada como insumo para el MEWA, salvo
la obtenida del AEM.
En cuanto a los modelos utilizados, la investigación arrojó que el modelo de mesoescala más utilizado en México, y que más se ajusta a las condiciones geográficas, es el WRF. En la microescala, el más empleado es el WASP, seguido del modelo WindSim.
El proyecto MEWA está contribuyendo al desarrollo de capacidades a través de la colaboración de las diferentes instituciones en México y Dinamarca, y la participación de estudiantes de posgrados para ampliar sus conocimientos en la estimación de los recursos eólicos. Y no solamente las instituciones directamente involucradas en el proyecto MEWA están participando y aprovechando estas investigaciones, también las instituciones que colaboran en el AEM lo hacen, ya que estos dos proyectos están enlazados. Así, la Gerencia de Estudios de Ingeniería Civil de la CFE y el Instituto de Geografía de la UNAM se han involucrado en la generación de datos de calidad y la elaboración de documentos valiosos para el MEWA. Por su parte, la Universidad Veracruzana, aunque no participa directamente en estos proyectos, ha apoyado con estudiantes de la carrera de Ciencias Atmosféricas, tanto para prestar servicio social como para elaborar tesis de licenciatura.
Actualmente está en proceso la simulación del viento en siete regiones del país, en los alrededores de torres anemométricas del proyecto AEM. Las simulaciones se están realizando con el modelo WRF empleando diversas fuentes de datos y configuraciones, tal como se muestra en la tabla 1.
En cuanto a los modelos utilizados, la investigación arrojó que el modelo de mesoescala más utilizado en México, y que más se ajusta a las condiciones geográficas, es el WRF. En la microescala, el más empleado es el WASP, seguido del modelo WindSim.
El proyecto MEWA está contribuyendo al desarrollo de capacidades a través de la colaboración de las diferentes instituciones en México y Dinamarca, y la participación de estudiantes de posgrados para ampliar sus conocimientos en la estimación de los recursos eólicos. Y no solamente las instituciones directamente involucradas en el proyecto MEWA están participando y aprovechando estas investigaciones, también las instituciones que colaboran en el AEM lo hacen, ya que estos dos proyectos están enlazados. Así, la Gerencia de Estudios de Ingeniería Civil de la CFE y el Instituto de Geografía de la UNAM se han involucrado en la generación de datos de calidad y la elaboración de documentos valiosos para el MEWA. Por su parte, la Universidad Veracruzana, aunque no participa directamente en estos proyectos, ha apoyado con estudiantes de la carrera de Ciencias Atmosféricas, tanto para prestar servicio social como para elaborar tesis de licenciatura.
Actualmente está en proceso la simulación del viento en siete regiones del país, en los alrededores de torres anemométricas del proyecto AEM. Las simulaciones se están realizando con el modelo WRF empleando diversas fuentes de datos y configuraciones, tal como se muestra en la tabla 1.
Figura 3. Configuración de 15 mallas para las simulaciones con WRF en los siete sitios del AEM.
Figura 3. Configuración de 15 mallas para las simulaciones con WRF en los siete sitios del AEM.
| WRF versión 3.8 | |
| Domains | 15 dominios (Figura 3); Proyección geográfica de Mercator |
| Grid spacing (Δx,Δy) | 3 anidamientos: 9 km (D1), 3 km (D2-D7), 1 km (D8-D15); 1 way nesting |
| Vertical discretisation | 61 niveles verticales, nivel más alto a 50 hPa |
| Model levels | 20 niveles por debajo de 1 km, 10 niveles más bajos a aproximadamente 10, 18, 40, 60, 73, 91, 113, 140, 171, 205 m sobre el terreno |
| Simulation length | 11 días incluyendo 24 horas de spin-up |
| Terrain data | Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010 at 30" |
| Land use data | ESA CCI |
| Dynamical forcing | ERA5 reanálisis (0.3° X 0.3°) sobre niveles de presión |
| Nudging | Solo en el dominio D1 |
| Time step | Adaptivo |
| PBL | MYNN (modificado) |
| Surface layer | MO (Similitud Eta) |
| Land surface model | NOAH-LSM |
| Cloud microphysics | Esquema WRF Single-Moment 5-class |
| Radiation | Esquema RRTMG, frecuencia de llamada de 9 min |
| Cumulus parameterization | Esquema Kain-Fritsch solo en dominio D1 |
| Icing | WSM5 + icing code + la suma de qcloud y qice |
| Diffusion | Difusión simple |
| Advection | Deformación 2D |
| Numerical options | Difusión numérica positiva definida de 6to orden |
| Tasas de 0.06, 0.08, and 0.1 para D1, D2-D7y D8-D15 respectivamente de amortiguación vertical | |
| Advección positiva definida de humedad y escalares | |
| 96 cores |
Tabla 1. Configuración del modelo WRF.
Consideraciones finales
Consideraciones finales
Como todo proyecto de investigación, los avances dependen de qué tan rápido se puedan brincar las barreras naturales que
aparecen en su desarrollo. Los avances del MEWA han sido sustanciosos, pero se estima que al finalizar el proyecto no se
habrán estudiado con suficiente profundidad los esquemas de acoplamientos de modelos que requiere México para analizar
con detalle su extenso territorio, con sus ya mencionadas abruptas variaciones de uso de suelo y elevaciones. Sin embargo,
el MEWA sentará las bases para hacer estimaciones de los recursos eólicos de México de una mejor manera de lo que se ha
logrado hasta ahora.
Autores:
Ubaldo Miranda Miranda, umiranda@ineel.mx
Ricardo Saldaña Flores, rsf@ineel.mx
Ramón Lira Argüello, ramon.lira@ineel.mx
Ubaldo Miranda Miranda, umiranda@ineel.mx
Ricardo Saldaña Flores, rsf@ineel.mx
Ramón Lira Argüello, ramon.lira@ineel.mx
Ciencia al descubierto
Ciencia al descubierto
Acoplamiento de modelos numéricos
para determinar el potencial eólico
para determinar el potencial eólico
Acoplamiento de modelos numéricos
para determinar el potencial eólico
para determinar el potencial eólico
Resumen
Resumen
El proyecto Multi-scale and model-chain Evaluation of
Wind Atlases (MEWA) es una investigación conjunta de tres
instituciones mexicanas, coordinada por la Universidad
Tecnológica de Dinamarca (DTU) y apoyada con fondos
del gobierno de ese país. Tiene como objetivo determinar
esquemas de acoplamiento de modelos numéricos de
meso y microescala para evaluar de manera óptima los
recursos eólicos de México.
Introducción
Introducción
El desarrollo de proyectos eoloeléctricos depende en gran
medida de la certeza con la que se determine el recurso
eólico en las áreas de interés. Generalmente, para obtener
información y evaluar un sitio se deben instalar estaciones
de monitoreo de viento y otros parámetros meteorológicos.
Progresivamente se va realizando el análisis del comportamiento
del viento hasta completar, cuando menos, un año de
datos. Este procedimiento es caro y lento, y se corre el riesgo de
que al final de los estudios los resultados no sean favorables.
Una opción que existe desde hace varios años, y que poco a poco se ha ido mejorando, es el uso de modelos numéricos de predicción del clima (NWP, por sus siglas en inglés) para simular el viento y generar series de datos de variables meteorológicas.
Los modelos NWP fueron desarrollados para el estudio atmosférico a escalas globales y regionales, con los cuales se generan resultados a diversas alturas sobre el nivel del terreno. La información que se obtiene con su aplicación es muy valiosa, sin embargo, debido a que los datos de entrada que utilizan los modelos son de baja resolución espacial y temporal, los resultados que arrojan no describen adecuadamente el comportamiento del viento a nivel local, aunque si son útiles para determinar el potencial eólico en una región, o pueden servir como insumo para ejecutar modelos que determinan el comportamiento del viento en micro regiones.
Por lo tanto, para determinar el recurso eólico en un sitio, es necesario hacer un acoplamiento de modelos de diversas escalas. Así, los resultados de un modelo NWP se utilizan para alimentar un modelo de microescala, el cual toma en cuenta los efectos topográficos locales a mayor resolución.
Una opción que existe desde hace varios años, y que poco a poco se ha ido mejorando, es el uso de modelos numéricos de predicción del clima (NWP, por sus siglas en inglés) para simular el viento y generar series de datos de variables meteorológicas.
Los modelos NWP fueron desarrollados para el estudio atmosférico a escalas globales y regionales, con los cuales se generan resultados a diversas alturas sobre el nivel del terreno. La información que se obtiene con su aplicación es muy valiosa, sin embargo, debido a que los datos de entrada que utilizan los modelos son de baja resolución espacial y temporal, los resultados que arrojan no describen adecuadamente el comportamiento del viento a nivel local, aunque si son útiles para determinar el potencial eólico en una región, o pueden servir como insumo para ejecutar modelos que determinan el comportamiento del viento en micro regiones.
Por lo tanto, para determinar el recurso eólico en un sitio, es necesario hacer un acoplamiento de modelos de diversas escalas. Así, los resultados de un modelo NWP se utilizan para alimentar un modelo de microescala, el cual toma en cuenta los efectos topográficos locales a mayor resolución.
El proyecto MEWA
El proyecto MEWA
El proyecto MEWA se originó a partir de la relación del
Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL)
con la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), en el desarrollo
del Atlas Eólico Mexicano (AEM). Es coordinado por la
DTU y participan, además del INEEL, el Instituto Tecnológico
y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) y el Centro de
Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada
(CICESE). Está financiado por el Ministerio de Relaciones
Exteriores de Dinamarca y administrado por el Centro de
Becas Danida. Está programado para finalizar a mediados
del primer semestre de 2021.
El MEWA es un proyecto de investigación que tiene como objetivos probar y evaluar técnicas para acoplar modelos de diferentes escalas en topografías y climatologías complejas con el fin de obtener estimaciones precisas del recurso eólico, así como estimar el impacto de la variabilidad climática en los recursos eólicos. Los resultados se implementarán en herramientas para el mapeo del recurso eólico.
En años recientes, el gobierno mexicano estableció metas para la generación de energía utilizando fuentes de energía limpia: el 35.1% para el 2024, 39.9% para el 2033 y 50% para el 2050 (DOF, 2020). Para alcanzar estas metas, es necesario dar un impulso al aprovechamiento de las diversas energías limpias, por lo tanto, a la industria de la energía eólica. En este sentido, existe un acuerdo de colaboración entre México y Dinamarca en los temas de energía y mitigación del cambio climático. Una de las primeras iniciativas dentro de este acuerdo fue el AEM, cuyo objetivo principal es desarrollar un atlas de viento numérico, verificado con estaciones meteorológicas de alta calidad instaladas en diversos puntos del país, que es necesario para la planeación geoespacial de los parques eólicos y del sistema eléctrico y que sea de utilidad para los sectores público y privado. El AEM no tiene componentes de investigación en sí, por ello es que surge el proyecto MEWA, el cual está planeado para investigar técnicas de acoplamiento de modelos multiescala, mejorarlas y desarrollar otras que puedan ser más adecuadas para países como México.
El proyecto MEWA apoyará para que la energía eólica sea una buena opción en el mercado eléctrico mexicano, ya que con los resultados que se obtengan se podrá disminuir la incertidumbre en el pronóstico de los recursos eólicos de zonas complejas, que son muy numerosas en México.
Además de contribuir a lograr los objetivos de disminución de gases de efecto invernadero, la implementación de proyectos eólicos promueve el crecimiento económico y el desarrollo social local. Así mismo, fortalece el sistema eléctrico al poder inyectar energía a las redes desde muy diversas partes del país. La disponibilidad de un mapa confiable de los recursos eólicos es la clave para determinar la factibilidad técnica y económica de los proyectos eólicos y para planear la infraestructura requerida para llevar la energía al usuario final.
El MEWA es un proyecto de investigación que tiene como objetivos probar y evaluar técnicas para acoplar modelos de diferentes escalas en topografías y climatologías complejas con el fin de obtener estimaciones precisas del recurso eólico, así como estimar el impacto de la variabilidad climática en los recursos eólicos. Los resultados se implementarán en herramientas para el mapeo del recurso eólico.
En años recientes, el gobierno mexicano estableció metas para la generación de energía utilizando fuentes de energía limpia: el 35.1% para el 2024, 39.9% para el 2033 y 50% para el 2050 (DOF, 2020). Para alcanzar estas metas, es necesario dar un impulso al aprovechamiento de las diversas energías limpias, por lo tanto, a la industria de la energía eólica. En este sentido, existe un acuerdo de colaboración entre México y Dinamarca en los temas de energía y mitigación del cambio climático. Una de las primeras iniciativas dentro de este acuerdo fue el AEM, cuyo objetivo principal es desarrollar un atlas de viento numérico, verificado con estaciones meteorológicas de alta calidad instaladas en diversos puntos del país, que es necesario para la planeación geoespacial de los parques eólicos y del sistema eléctrico y que sea de utilidad para los sectores público y privado. El AEM no tiene componentes de investigación en sí, por ello es que surge el proyecto MEWA, el cual está planeado para investigar técnicas de acoplamiento de modelos multiescala, mejorarlas y desarrollar otras que puedan ser más adecuadas para países como México.
El proyecto MEWA apoyará para que la energía eólica sea una buena opción en el mercado eléctrico mexicano, ya que con los resultados que se obtengan se podrá disminuir la incertidumbre en el pronóstico de los recursos eólicos de zonas complejas, que son muy numerosas en México.
Además de contribuir a lograr los objetivos de disminución de gases de efecto invernadero, la implementación de proyectos eólicos promueve el crecimiento económico y el desarrollo social local. Así mismo, fortalece el sistema eléctrico al poder inyectar energía a las redes desde muy diversas partes del país. La disponibilidad de un mapa confiable de los recursos eólicos es la clave para determinar la factibilidad técnica y económica de los proyectos eólicos y para planear la infraestructura requerida para llevar la energía al usuario final.
México, un país ideal para modelar el viento
México, un país ideal para modelar el viento
La DTU tiene amplia experiencia en el acoplamiento de
modelos multiescala. Sin embargo, los desarrollos se
han realizado para terrenos de pendientes suaves y de
poca vegetación, y no sobre montañas, mesetas, terrenos
inclinados y zonas boscosas y costeras, ya que en Europa,
donde han llevado a cabo las investigaciones, más del 66%
del terreno es prácticamente plano. El proyecto MEWA tiene
como objetivo, precisamente, estudiar el acoplamiento
de modelos en terrenos complejos y México representa
un escenario ideal para ello, debido a la gran variedad de
topografías y climatologías; la topografía del país tiene
variaciones muy pronunciadas que crean un impacto
directo en los recursos del viento. Aproximadamente, el 85% del territorio está formado por cadenas montañosas,
mesetas y valles.
El proyecto MEWA también contempla el estudio del impacto que tendrá en el viento el cambio climático. Puesto que las centrales eoloeléctricas se instalan en arreglos que permiten aprovechar al máximo el viento generado por la orografía y minimizar los efectos negativos de las estelas de las turbinas, al haber cambios en la dirección del viento, estos se reflejarán en una disminución de la producción de energía. Los cambios en la dirección de los flujos también tendrán otros impactos en la distribución espacial y temporal del viento. Debido a la complejidad del terreno, aparecerán zonas con vientos más intensos que ahora y disminuirán los vientos en otras. Así mismo, los vientos locales tendrán efectos distintos a los actuales, aumentando o disminuyendo la intensidad en los sitios candidatos o ya utilizados.
El proyecto MEWA también contempla el estudio del impacto que tendrá en el viento el cambio climático. Puesto que las centrales eoloeléctricas se instalan en arreglos que permiten aprovechar al máximo el viento generado por la orografía y minimizar los efectos negativos de las estelas de las turbinas, al haber cambios en la dirección del viento, estos se reflejarán en una disminución de la producción de energía. Los cambios en la dirección de los flujos también tendrán otros impactos en la distribución espacial y temporal del viento. Debido a la complejidad del terreno, aparecerán zonas con vientos más intensos que ahora y disminuirán los vientos en otras. Así mismo, los vientos locales tendrán efectos distintos a los actuales, aumentando o disminuyendo la intensidad en los sitios candidatos o ya utilizados.
Principales investigaciones
Principales investigaciones
El proyecto MEWA está estructurado en una serie de investigaciones
que van a permitir dejar un panorama claro de
la situación actual en México en los temas de mediciones
en campo, simulaciones con modelos numéricos y predicciones
de cambio en los recursos eólicos considerando
escenarios de cambio climático.
Dentro de esta serie de investigaciones se encuentran:
Identificar, recopilar, documentar, verificar la calidad y registrar los conjuntos de datos existentes de flujos atmosféricos simulados y observados, relevantes para el análisis de los recursos eólicos y los impactos climáticos en México.
Identificar y clasificar los diferentes modelos que pueden usarse para evaluar tanto los impactos climáticos como los recursos eólicos en México.
Examinar las diversas proyecciones de cambio climático con modelos climáticos globales y regionales sobre México, los mecanismos que los impulsan y su influencia en los recursos de energía eólica en el futuro.
Examinar la relación entre los cambios a gran escala en el recurso eólico y los factores de microescala (topografía y uso del suelo) que podrían afectar los recursos eólicos futuros.
Identificar los diferentes modelos y las técnicas de acoplamiento dinámico y estadístico, y mejorarlas.
Cuando se desea caracterizar la atmósfera en una región para un proyecto eólico, que son unos kilómetros cuadrados, se parte de los datos generados por los modelos numéricos de predicción del tiempo de escala global, se llevan estos datos a una escala regional con un modelo de mesoescala y, finalmente, se usan estas salidas para alimentar un modelo de microescala, tal como lo indica el esquema de la figura 1.
Dentro de esta serie de investigaciones se encuentran:
Identificar, recopilar, documentar, verificar la calidad y registrar los conjuntos de datos existentes de flujos atmosféricos simulados y observados, relevantes para el análisis de los recursos eólicos y los impactos climáticos en México.
Identificar y clasificar los diferentes modelos que pueden usarse para evaluar tanto los impactos climáticos como los recursos eólicos en México.
Examinar las diversas proyecciones de cambio climático con modelos climáticos globales y regionales sobre México, los mecanismos que los impulsan y su influencia en los recursos de energía eólica en el futuro.
Examinar la relación entre los cambios a gran escala en el recurso eólico y los factores de microescala (topografía y uso del suelo) que podrían afectar los recursos eólicos futuros.
Identificar los diferentes modelos y las técnicas de acoplamiento dinámico y estadístico, y mejorarlas.
Cuando se desea caracterizar la atmósfera en una región para un proyecto eólico, que son unos kilómetros cuadrados, se parte de los datos generados por los modelos numéricos de predicción del tiempo de escala global, se llevan estos datos a una escala regional con un modelo de mesoescala y, finalmente, se usan estas salidas para alimentar un modelo de microescala, tal como lo indica el esquema de la figura 1.
Figura 1. Representación de las escalas de los modelos.
Figura 1. Representación de las escalas de los modelos.
Mientras que los modelos globales permiten simular la
atmósfera de todo el planeta, los modelos de mesoescala
son utilizados para simular una región, pero con una mejor
resolución espacial y temporal, tomando en cuenta varios
de los fenómenos atmosféricos que suceden a escala
regional. Los modelos de microescala lo hacen todavía a
una resolución más fina y en áreas mucho más pequeñas,
permitiendo incorporar características locales, como lo
son la topografía, tipo de vegetación y obstrucciones. Los
efectos creados en áreas pequeñas, menores de 1 km², no es posible asimilarlos ni resolverlos con un modelo de
mesoescala.
El paso de un modelo global a un modelo de mesoescala está muy bien estudiado debido a que los modelos de mesoescala fueron creados para usar las salidas de los modelos globales. En cuanto a los modelos de microescala, el acoplamiento a un modelo de mesoescala aún se está investigando. Comúnmente, los modelos de microescala usan condiciones de contorno sintéticas e idealizadas que describen las condiciones de flujo y régimen de viento poco realistas, por ello se trata de proveer al modelo de microescala condiciones de contorno más apropiadas generadas por un modelo de mesoescala (Castro F.A. et al, 2010).
En la figura 2 se puede observar, en la imagen de la izquierda, la configuración de mallas para llevar los datos de un modelo global a una escala más pequeña. La imagen central es el resultado de correr el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting Model (WRF) para obtener datos de viento cada kilómetro, y la imagen de la derecha es un mapa de la velocidad de viento creado con el modelo de microescala Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP), con una resolución de 100 m.
El paso de un modelo global a un modelo de mesoescala está muy bien estudiado debido a que los modelos de mesoescala fueron creados para usar las salidas de los modelos globales. En cuanto a los modelos de microescala, el acoplamiento a un modelo de mesoescala aún se está investigando. Comúnmente, los modelos de microescala usan condiciones de contorno sintéticas e idealizadas que describen las condiciones de flujo y régimen de viento poco realistas, por ello se trata de proveer al modelo de microescala condiciones de contorno más apropiadas generadas por un modelo de mesoescala (Castro F.A. et al, 2010).
En la figura 2 se puede observar, en la imagen de la izquierda, la configuración de mallas para llevar los datos de un modelo global a una escala más pequeña. La imagen central es el resultado de correr el modelo de mesoescala Weather Research and Forecasting Model (WRF) para obtener datos de viento cada kilómetro, y la imagen de la derecha es un mapa de la velocidad de viento creado con el modelo de microescala Wind Atlas Analysis and Application Program (WAsP), con una resolución de 100 m.
Figura 2. Simulación del viento con WRF y WAsP.
Figura 2. Simulación del viento con WRF y WAsP.
Participación del INEEL en el
MEWA
Participación del INEEL en el
MEWA
Las principales actividades en las que participa el INEEL
son:
Creación de una base de datos de viento de mediciones realizadas por distintas instituciones del país. Se han recopilado y analizado datos del Servicio Meteorológico Nacional, de los aeropuertos y de la Secretaría de Marina, entre otros.
Análisis estadístico de los datos de las siete estaciones anemométricas del AEM. También se supervisa en campo y se documenta cualquier incidente con el fin de contar con la mayor información sobre la calidad de los datos. Estos datos los emplean las cuatro instituciones participantes en MEWA para hacer los ajustes a sus procesos de modelación.
Creación de un inventario de modelos de diversas escalas empleados en la determinación del viento y su variabilidad.
Modelación del viento en siete regiones del país donde se encuentran estaciones del AEM empleando el modelo WRF. Las modelaciones se realizan con diversas configuraciones y datos de entrada, para determinar cuál arreglo arroja mejores resultados al compararlos con los datos medidos.
Reuniones del grupo de trabajo interinstitucional. Anualmente se han realizado reuniones para exponer los resultados de los integrantes del proyecto y de invitados que trabajan en proyectos afines. La primera reunión se realizó en 2018 en el ITESM, en Monterrey; la segunda en 2019 en el CICESE, en Ensenada; la tercera se realizó el presente año de manera virtual. En noviembre próximo habrá una sesión especial del proyecto MEWA dentro de la Reunión Anual de la Unión Geofísica Mexicana donde el INEEL participará, al igual que los miembros de las demás instituciones e invitados.
Creación de una base de datos de viento de mediciones realizadas por distintas instituciones del país. Se han recopilado y analizado datos del Servicio Meteorológico Nacional, de los aeropuertos y de la Secretaría de Marina, entre otros.
Análisis estadístico de los datos de las siete estaciones anemométricas del AEM. También se supervisa en campo y se documenta cualquier incidente con el fin de contar con la mayor información sobre la calidad de los datos. Estos datos los emplean las cuatro instituciones participantes en MEWA para hacer los ajustes a sus procesos de modelación.
Creación de un inventario de modelos de diversas escalas empleados en la determinación del viento y su variabilidad.
Modelación del viento en siete regiones del país donde se encuentran estaciones del AEM empleando el modelo WRF. Las modelaciones se realizan con diversas configuraciones y datos de entrada, para determinar cuál arreglo arroja mejores resultados al compararlos con los datos medidos.
Reuniones del grupo de trabajo interinstitucional. Anualmente se han realizado reuniones para exponer los resultados de los integrantes del proyecto y de invitados que trabajan en proyectos afines. La primera reunión se realizó en 2018 en el ITESM, en Monterrey; la segunda en 2019 en el CICESE, en Ensenada; la tercera se realizó el presente año de manera virtual. En noviembre próximo habrá una sesión especial del proyecto MEWA dentro de la Reunión Anual de la Unión Geofísica Mexicana donde el INEEL participará, al igual que los miembros de las demás instituciones e invitados.
Resultados
Resultados
De la consulta que se llevó a cabo a las principales instituciones
educativas y de investigación, relacionadas con la
energía eólica, así como a las instituciones públicas que
realizan mediciones y modelaciones de viento en el país,
se concluyó que no existe información de calidad disponible
para ser utilizada como insumo para el MEWA, salvo
la obtenida del AEM.
En cuanto a los modelos utilizados, la investigación arrojó que el modelo de mesoescala más utilizado en México, y que más se ajusta a las condiciones geográficas, es el WRF. En la microescala, el más empleado es el WASP, seguido del modelo WindSim.
El proyecto MEWA está contribuyendo al desarrollo de capacidades a través de la colaboración de las diferentes instituciones en México y Dinamarca, y la participación de estudiantes de posgrados para ampliar sus conocimientos en la estimación de los recursos eólicos. Y no solamente las instituciones directamente involucradas en el proyecto MEWA están participando y aprovechando estas investigaciones, también las instituciones que colaboran en el AEM lo hacen, ya que estos dos proyectos están enlazados. Así, la Gerencia de Estudios de Ingeniería Civil de la CFE y el Instituto de Geografía de la UNAM se han involucrado en la generación de datos de calidad y la elaboración de documentos valiosos para el MEWA. Por su parte, la Universidad Veracruzana, aunque no participa directamente en estos proyectos, ha apoyado con estudiantes de la carrera de Ciencias Atmosféricas, tanto para prestar servicio social como para elaborar tesis de licenciatura.
Actualmente está en proceso la simulación del viento en siete regiones del país, en los alrededores de torres anemométricas del proyecto AEM. Las simulaciones se están realizando con el modelo WRF empleando diversas fuentes de datos y configuraciones, tal como se muestra en la tabla 1.
En cuanto a los modelos utilizados, la investigación arrojó que el modelo de mesoescala más utilizado en México, y que más se ajusta a las condiciones geográficas, es el WRF. En la microescala, el más empleado es el WASP, seguido del modelo WindSim.
El proyecto MEWA está contribuyendo al desarrollo de capacidades a través de la colaboración de las diferentes instituciones en México y Dinamarca, y la participación de estudiantes de posgrados para ampliar sus conocimientos en la estimación de los recursos eólicos. Y no solamente las instituciones directamente involucradas en el proyecto MEWA están participando y aprovechando estas investigaciones, también las instituciones que colaboran en el AEM lo hacen, ya que estos dos proyectos están enlazados. Así, la Gerencia de Estudios de Ingeniería Civil de la CFE y el Instituto de Geografía de la UNAM se han involucrado en la generación de datos de calidad y la elaboración de documentos valiosos para el MEWA. Por su parte, la Universidad Veracruzana, aunque no participa directamente en estos proyectos, ha apoyado con estudiantes de la carrera de Ciencias Atmosféricas, tanto para prestar servicio social como para elaborar tesis de licenciatura.
Actualmente está en proceso la simulación del viento en siete regiones del país, en los alrededores de torres anemométricas del proyecto AEM. Las simulaciones se están realizando con el modelo WRF empleando diversas fuentes de datos y configuraciones, tal como se muestra en la tabla 1.
Figura 3. Configuración de 15 mallas para las simulaciones con WRF en los siete sitios del AEM.
Figura 3. Configuración de 15 mallas para las simulaciones con WRF en los siete sitios del AEM.
| WRF versión 3.8 | |
| Domains | 15 dominios (Figura 3); Proyección geográfica de Mercator |
| Grid spacing (Δx,Δy) | 3 anidamientos: 9 km (D1), 3 km (D2-D7), 1 km (D8-D15); 1 way nesting |
| Vertical discretisation | 61 niveles verticales, nivel más alto a 50 hPa |
| Model levels | 20 niveles por debajo de 1 km, 10 niveles más bajos a aproximadamente 10, 18, 40, 60, 73, 91, 113, 140, 171, 205 m sobre el terreno |
| Simulation length | 11 días incluyendo 24 horas de spin-up |
| Terrain data | Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010 at 30" |
| Land use data | ESA CCI |
| Dynamical forcing | ERA5 reanálisis (0.3° X 0.3°) sobre niveles de presión |
| Nudging | Solo en el dominio D1 |
| Time step | Adaptivo |
| PBL | MYNN (modificado) |
| Surface layer | MO (Similitud Eta) |
| Land surface model | NOAH-LSM |
| Cloud microphysics | Esquema WRF Single-Moment 5-class |
| Radiation | Esquema RRTMG, frecuencia de llamada de 9 min |
| Cumulus parameterization | Esquema Kain-Fritsch solo en dominio D1 |
| Icing | WSM5 + icing code + la suma de qcloud y qice |
| Diffusion | Difusión simple |
| Advection | Deformación 2D |
| Numerical options | Difusión numérica positiva definida de 6to orden |
| Tasas de 0.06, 0.08, and 0.1 para D1, D2-D7y D8-D15 respectivamente de amortiguación vertical | |
| Advección positiva definida de humedad y escalares | |
| 96 cores |
Tabla 1. Configuración del modelo WRF.
Consideraciones finales
Consideraciones finales
Como todo proyecto de investigación, los avances dependen de qué tan rápido se puedan brincar las barreras naturales que
aparecen en su desarrollo. Los avances del MEWA han sido sustanciosos, pero se estima que al finalizar el proyecto no se
habrán estudiado con suficiente profundidad los esquemas de acoplamientos de modelos que requiere México para analizar
con detalle su extenso territorio, con sus ya mencionadas abruptas variaciones de uso de suelo y elevaciones. Sin embargo,
el MEWA sentará las bases para hacer estimaciones de los recursos eólicos de México de una mejor manera de lo que se ha
logrado hasta ahora.
Autores:
Ubaldo Miranda Miranda, umiranda@ineel.mx
Ricardo Saldaña Flores, rsf@ineel.mx
Ramón Lira Argüello, ramon.lira@ineel.mx
Ubaldo Miranda Miranda, umiranda@ineel.mx
Ricardo Saldaña Flores, rsf@ineel.mx
Ramón Lira Argüello, ramon.lira@ineel.mx