Diferencia entre revisiones de «Parque eólico en la provincia de León»

Revisión del 11:32 27 may 2025

Resumen

El presente trabajo tiene como objetivo identificar la localización más adecuada para la instalación de un parque eólico en la provincia de León considerando tanto los factores favorables como las restricciones del territorio. Para ello, se ha utilizado el software QGIS, una herramienta de Sistemas de Información Geográfica (SIG), con el fin de integrar y analizar diversos criterios geoespaciales relevantes.

Entre los factores considerados se incluyen la red eléctrica existente, los usos del suelo, la red de carreteras y otras infraestructuras, los cuales se valoran positivamente por facilitar la construcción, el mantenimiento y la evacuación de la energía generada. Por otro lado, se han identificado elementos restrictivos como zonas de especial protección medioambiental, la proximidad a líneas ferroviarias y las zonas catalogadas como Bienes de Interés Cultural (BIC), que deben preservarse por su valor patrimonial, legal y ambiental, entre otras zonas.

A partir del análisis espacial, se definieron áreas de exclusión y zonas de influencia en torno a estos elementos, superponiendo capas de información para delimitar las áreas potencialmente aptas para la instalación de aerogeneradores. Asimismo, se incorporaron datos del IDAE sobre la distribución del viento, considerando una altura de 80 metros, y se incluyó un mapa de pendientes para descartar zonas con inclinaciones superiores al 20%.

Como resultado, se identificaron tres localizaciones viables, las cuales fueron evaluadas desde un enfoque técnico y ambiental. El análisis comparativo entre estas alternativas permitirá seleccionar la opción más adecuada para un desarrollo eólico sostenible y eficiente.

León ya cuenta con más de 290 aerogeneradores repartidos en sus más de 15 parques eólicos

1 Introducción

La provincia de León, ubicada en el noroeste de Castilla y León, presenta condiciones geográficas y climáticas favorables para el aprovechamiento de la energía eólica. Su orografía, con montañas como los Montes de León y la Cordillera Cantábrica, y grandes llanuras en la Meseta Norte, facilita la instalación de parques eólicos en zonas elevadas donde los vientos son más constantes. El clima continental, con inviernos fríos y veranos calurosos, favorece la presencia de vientos estacionales que pueden ser aprovechados para la generación de energía.

León tiene un importante potencial eólico, destacando en la generación de energía renovable. En 2022, la provincia produjo 719.061 MWh de energía eólica, contribuyendo al 16,58% del consumo energético provincial. La región cuenta con 299 aerogeneradores distribuidos en 16 parques eólicos, sumando una potencia instalada de 439 MW. Además, la provincia lidera en energía renovable, con el 88,7% de su generación eléctrica proveniente de fuentes limpias.

2 Metodología

Para determinar las ubicaciones más apropiadas para la instalación de un parque eólico en la provincia de León, se ha llevado a cabo un análisis espacial riguroso con el apoyo de herramientas SIG (Sistemas de Información Geográfica), concretamente utilizando QGIS. El objetivo ha sido identificar zonas libres de conflicto que cumplan con criterios técnicos, ambientales y sociales.

Las capas cartográficas consideradas incluyen: espacios naturales protegidos (parques naturales, paisajes protegidos, monumentos naturales y humedales), zonas de especial protección (ZEC, LIC y ZEPA), núcleos de población, infraestructura viaria (autopistas, autovías y carreteras autonómicas) y líneas eléctricas. Todos estos datos fueron obtenidos a través del Instituto Geográfico Nacional (IGN), en su mayoría en formato vectorial BTN100, salvo el mapa de pendientes, que se utilizó en formato ráster.

En primer lugar, se agruparon las capas con características similares mediante la herramienta de unión, repitiendo el proceso hasta consolidar cuatro grandes categorías temáticas:

• Red de carreteras: autopistas, autovías y carreteras autonómicas y provinciales.
• Red ferroviaria: red de ancho ibérico(1668mm), red de ancho internacional(1435mm) y red de ancho métrico(1000mm).
• Espacios protegidos: paisajes y monumentos naturales, humedales, ZEC, LIC y ZEPA, patrimonio de la humanidad (UNESCO) y zonas BIC (bien de interés cultural).
• Núcleos urbanos: asentamientos humanos.
• Red eléctrica: tendidos eléctricos.

Se considera que la red de carreteras y la red eléctrica son factores favorables para la ubicación del parque eólico, mientras que las demás capas representan restricciones o limitaciones en su área de influencia.

A continuación, se aplicaron zonas de exclusión mediante la herramienta de buffer, estableciendo una distancia mínima de seguridad en torno a cada elemento, según su nivel de sensibilidad o impacto. Las distancias utilizadas fueron:

• Núcleos de población: 500m para localidades de menos de 1000 habitantes y 2,5 km para localidades de más de 1000 habitantes.
• Espacios protegidos: 1 km
• Infraestructura del transporte: 500 m
• Red eléctrica: 5 km

Estas zonas de influencia permitieron delimitar las áreas incompatibles con la instalación del parque eólico.

Mediante la herramienta de intersección se superpusieron las distintas capas de influencia, lo que permitió localizar áreas que cumplían simultáneamente con todos los requisitos. Posteriormente, se empleó la operación de diferencia para refinar aún más las zonas viables, eliminando cualquier solapamiento con elementos no deseados.

Finalmente, se generó una capa consolidada con tres ubicaciones potenciales para la instalación del parque eólico en León. Estas zonas fueron analizadas teniendo en cuenta la pendiente del terreno, su superficie total, y su cercanía a tendidos eléctricos, carreteras, y núcleos poblacionales entre otras cosas, y, posteriormente, se evaluó su recurso eólico a través del mapa de vientos del IDAE a una altura de 80 metros. Tras comparar las condiciones de cada zona, se seleccionó el punto más adecuado teniendo en cuentas las condiciones expuestas anteriormente.

3 Generación del Mapa de Ruido del Parque Eólico de Laciana

A continuación, se describe detalladamente el proceso seguido para obtener el mapa de ruido total generado por los aerogeneradores proyectados en la zona de Laciana, utilizando herramientas SIG en QGIS.

Las fórmulas empleadas para el cálculo del nivel sonoro y la combinación de múltiples emisores se basan en los principios de propagación esférica en campo libre, con una emisión constante del foco emisor de nivel 104 dB, valor que se toma como referencia del ruido generado por un aerogenerador de similares características.

1. Ubicación inicial de los aerogeneradores

Los aerogeneradores se colocaron de forma estratégica en zonas elevadas, aprovechando el Modelo Digital del Terreno (MDT) de la zona como referencia visual. En esta etapa no se ha considerado la dirección dominante del viento, por tratarse de una localización preliminar enfocada en la generación del modelo acústico.

2. Separación de la capa de aerogeneradores

A partir de una capa vectorial con todos los aerogeneradores (.shp multipunto), se generaron 22 capas individuales, una por cada punto. Esto se hizo para poder realizar el modelado acústico de cada aerogenerador de forma independiente, manteniendo control sobre su emisión individual. Para la separación de las capas se utilizó un programa de Python que se adjunta:

import os

# Ruta de salida
output_folder = r"D:\QGIS Trabajo SIG\qgis\Nuevo\aerogeneradores"

# Crear carpeta si no existe
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

# Obtener la capa por nombre
layer = QgsProject.instance().mapLayersByName("aerogeneradores_reproyectado")[0]

if not layer:
    print("La capa 'aerogeneradores_reproyectado' no se encontró.")
else:
    # Obtener tipo de geometría como texto
    geometry_type = layer.wkbType()
    geometry_str = layer.geometryType()

    if geometry_str == QgsWkbTypes.PointGeometry:
        geom_text = "Point"
    elif geometry_str == QgsWkbTypes.LineGeometry:
        geom_text = "LineString"
    elif geometry_str == QgsWkbTypes.PolygonGeometry:
        geom_text = "Polygon"
    else:
        print("Tipo de geometría no soportado.")
        geom_text = None

    if geom_text:
        for i, feature in enumerate(layer.getFeatures(), start=1):
            # Crear capa de memoria con el tipo correcto
            crs = layer.crs().authid()
            temp_layer = QgsVectorLayer(f"{geom_text}?crs={crs}", f"aerogenerador{i}", "memory")
            temp_layer_data = temp_layer.dataProvider()

            # Copiar campos y agregar la feature
            temp_layer_data.addAttributes(layer.fields())
            temp_layer.updateFields()
            temp_layer_data.addFeature(feature)

            # Definir ruta y opciones de guardado
            output_path = os.path.join(output_folder, f"aerogenerador{i}.shp")
            options = QgsVectorFileWriter.SaveVectorOptions()
            options.driverName = "ESRI Shapefile"
            options.fileEncoding = "UTF-8"

            result, error_message = QgsVectorFileWriter.writeAsVectorFormatV2(
                temp_layer,
                output_path,
                QgsProject.instance().transformContext(),
                options
            )

            if result != QgsVectorFileWriter.NoError:
                print(f"❌ Error al guardar aerogenerador{i}: {error_message}")
            else:
                print(f"✅ Guardado: {output_path}")

        print("✅ ¡Exportación completa!")

3. Rasterización individual

Cada punto se rasterizó de forma que:

• Se asignó un valor 104 dB solo a la celda que contiene el punto

• El resto del raster permanece como NoData

• Todos los rásteres se generaron con la misma extensión, resolución y proyección, tomando como referencia una capa de delimitación (delimitacion.shp) del área de estudio.

Esto asegura una correcta alineación entre todos los rásteres para su posterior procesamiento conjunto.

Para la rasterización también se utilizó un código de Python para llevarlo a cabo más ágilmente:

import os
from qgis.core import QgsProject
from qgis import processing

# Carpeta con los shapefiles individuales (aerogeneradores)
input_folder = r"D:\QGIS Trabajo SIG\qgis\Nuevo\aerogeneradores"
output_folder = r"D:\QGIS Trabajo SIG\qgis\Nuevo\aerogeneradores\raster_out"
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

# Cargar la capa base para usar su extensión (debe estar cargada en QGIS)
base_layer = QgsProject.instance().mapLayersByName("posibles emplazamientos")[0]
extent = base_layer.extent()
extent_str = f"{extent.xMinimum()},{extent.xMaximum()},{extent.yMinimum()},{extent.yMaximum()}"

# Resolución deseada (tamaño del píxel)
res = 50

# Rasterizar cada shapefile individual con valor 104
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith(".shp"):
        shp_path = os.path.join(input_folder, filename)
        name = os.path.splitext(filename)[0]

        raster_path = os.path.join(output_folder, f"{name}.tif")

        processing.run("gdal:rasterize", {
            'INPUT': shp_path,
            'FIELD': None,               # No usaremos campo
            'BURN': 104,                 # Valor constante a asignar
            'UNITS': 1,                  # Unidades georreferenciadas
            'WIDTH': res,
            'HEIGHT': res,
            'EXTENT': extent_str,        # Coincide con capa base
            'NODATA': 0,                 # Valor para píxeles vacíos
            'DATA_TYPE': 5,              # Float32 o usa 1 (Byte) si prefieres
            'INIT': None,
            'INVERT': False,
            'EXTRA': '',
            'OUTPUT': raster_path
        })

        print(f"✅ Raster guardado: {raster_path}")

4. Cálculo de la proximidad (distancia)

Utilizando el algoritmo “Proximidad (distancia)” de GDAL, se generaron mapas que indican la distancia desde la celda emisora (valor 104) al resto del área.

• Se estableció un radio máximo de 5000 metros

• La unidad fue el metro

• El resultado son rásteres con valores de distancia georreferenciada desde cada aerogenerador al resto del territorio

También se hizo este paso con programas de Python, código que abajo se detalla:

import os
import processing

# Carpeta con los rásteres de entrada
input_folder = r"D:\QGIS Trabajo SIG\qgis\Nuevo\aerogeneradores\raster_out"
output_folder = os.path.join(input_folder, "proximidad")

# Parámetros
valor_central = 104  # el valor que tiene el punto en el centro
max_dist = 5000      # distancia máxima
dist_units = 0       # 0 = metros

# Crear carpeta de salida
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

# Proximidad desde cada punto
for file in os.listdir(input_folder):
    if file.endswith(".tif"):
        input_path = os.path.join(input_folder, file)
        output_path = os.path.join(output_folder, file.replace(".tif", "_prox.tif"))

        processing.run("gdal:proximity", {
            'INPUT': input_path,
            'BAND': 1,
            'VALUES': [valor_central],  # solo desde el valor 104
            'DISTUNITS': dist_units,
            'MAXDIST': max_dist,
            'NODATA': 0,
            'REPLACE': 0,
            'OPTIONS': '',
            'EXTRA': '',
            'OUTPUT': output_path
        })

        print(f"✅ Proximidad generada: {output_path}")

5. Cálculo del nivel sonoro individual

Se aplicó la fórmula de atenuación acústica por distancia:

Esta operación se realizó en QGIS mediante la calculadora raster, utilizando el ráster de distancia como entrada (d).

El resultado es un mapa por aerogenerador con el nivel sonoro en dB(A) para cada celda, considerando su distancia al foco emisor.

El cálculo del ruido también se llevó a cabo con un código de Python, que abajo se detalla

import os
from qgis.core import QgsRasterLayer
from qgis.analysis import QgsRasterCalculator, QgsRasterCalculatorEntry

# Carpetas
input_folder = r"D:\QGIS Trabajo SIG\qgis\Nuevo\aerogeneradores\raster_out\proximidad   "
output_folder = os.path.join(input_folder, "ruido")

# Parámetros
nivel_emision = 104
crs = 'EPSG:25830'

# Crear carpeta de salida
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

for file in os.listdir(input_folder):
    if file.endswith(".tif"):
        input_path = os.path.join(input_folder, file)
        output_path = os.path.join(output_folder, file.replace(".tif", "_ruido.tif"))

        # Cargar capa
        layer = QgsRasterLayer(input_path, "distancia")
        if not layer.isValid():
            print(f"❌ Error al cargar: {file}")
            continue

        # Crear entrada para la calculadora
        entry = QgsRasterCalculatorEntry()
        entry.ref = 'distancia@1'
        entry.raster = layer
        entry.bandNumber = 1

        # Fórmula con protección para distancias = 0
        formula = f'({nivel_emision} - 20 * log10(distancia@1)) * (distancia@1 > 0)'

        # Ejecutar cálculo
        calc = QgsRasterCalculator(
            formula,
            output_path,
            'GTiff',
            layer.extent(),
            layer.width(),
            layer.height(),
            [entry]
        )

        result = calc.processCalculation()

        if result == 0:
            print(f"✅ Ruido generado: {output_path}")
        else:
            print(f"❌ Error al calcular ruido para {file}")

6. Combinación logarítmica del ruido total

Finalmente, se generó el mapa de ruido total combinando todos los mapas individuales mediante la fórmula:

7. Visualización y análisis

El resultado final es un mapa ráster con valores de nivel sonoro total en dB(A), que puede ser:

• Clasificado por intervalos de ruido

• Convertido en curvas de nivel (isófonas)

• Superpuesto con núcleos urbanos o usos del suelo para evaluar su impacto

8. Evaluación progresiva del impacto acústico y reducción del número de aerogeneradores

Una vez obtenido el primer mapa de ruido total del parque eólico con los 22 aerogeneradores propuestos inicialmente, se generó una representación gráfica de los niveles de ruido en el territorio mediante curvas de nivel (isófonas) cada 5 dB(A). Estas isófonas permitieron identificar las zonas más afectadas por el ruido y facilitaban una lectura rápida del alcance espacial del impacto acústico.

A partir de esta base inicial, se procedió a realizar una evaluación progresiva del impacto, descartando determinados aerogeneradores y observando cómo variaba la propagación sonora total. Las etapas fueron las siguientes:

🔹Primera reducción:

Se eliminaron 4 aerogeneradores: el 5, 6, 13 y 19, por su proximidad a zonas más sensibles.

Se recalculó el mapa de ruido total y sus correspondientes isófonas cada 5 dB(A).

🔹 Segunda reducción:

A los anteriores se les sumaron otros 5 aerogeneradores: el 4, 11, 15, 17 y 21.

Con ello, el parque quedó reducido a 13 aerogeneradores activos. Se observó una mejora considerable en la extensión de las zonas superiores a 45–50 dB.

🔹 Tercera reducción:

Viendo que los niveles de ruido seguían siendo elevados en ciertas zonas críticas, se eliminaron además los aerogeneradores 1, 2, 12 y 22, resultando en 9 aerogeneradores restantes.

Se volvió a generar el mapa total y las isófonas para esta configuración.

🔹 Estrategia alternativa: eliminación por criterio espacial

En paralelo, se propuso una segunda vía de actuación. En lugar de ir eliminando según el nivel sonoro resultante, se atacó el problema desde el planteamiento inicial, retirando directamente los 9 aerogeneradores más periféricos, identificados como los que más extendían la huella acústica.

Estos fueron: 3, 10, 11, 13, 14, 15, 20, 21 y 22.

Finalmente, se ha optado por ésta última distribución, con un total de 13 aerogeneradores.

4 Conclusiones

Después de realizar el análisis correspondiente, se ha seleccionado la zona propuesta para el parque eólico. Esta área cumple con todas las restricciones relacionadas con la red de carreteras, proximidad a las líneas eléctricas, seguridad respecto a los núcleos poblacionales y la protección de espacios naturales. Además, dentro de las zonas que satisfacen estos requisitos, se ha definido el espacio más adecuado para ubicar la infraestructura basándose en las mayores velocidades del viento registradas en los mapas de densidad, lo que garantizará un aprovechamiento energético óptimo. También se han tenido en cuenta las direcciones predominantes del viento para evitar interferencias provocadas por la orografía, como montañas que puedan obstaculizar su acceso.

Modelo seleccionado: Vestas V150-4.5 MW

El Vestas V150-4.5 MW es un aerogenerador de alta capacidad que ha sido recientemente instalado en proyectos cercanos, como el parque eólico Pinta y Guindalera en Valladolid, Castilla y León. Este modelo ofrece una potencia nominal de 4,5 MW y ha demostrado un rendimiento óptimo en condiciones de viento similares a las del Bierzo.

Potencia total instalada

Con la instalación de 13 aerogeneradores V150-4.5 MW, la potencia total del parque eólico alcanzaría los 58.5 MW. Esta capacidad permitiría generar una cantidad significativa de energía renovable, contribuyendo a la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero y al cumplimiento de los objetivos de sostenibilidad energética.

El replanteo exacto se llevará a cabo durante la fase de obra, donde se evaluarán otros factores clave, tales como las condiciones geotécnicas del terreno y las instalaciones necesarias para el mantenimiento del parque, confirmando así la idoneidad del emplazamiento elegido. Otros aspectos constructivos, como el uso de grúas, el transporte de materiales y la maquinaria requerida, también serán considerados, aunque estos temas escapan al alcance del presente estudio y se abordarán en futuras fases del proyecto. Asimismo, se realizará un análisis detallado para optimizar tanto la captura como el almacenamiento de la energía eólica.

5 Anejos

Figura 1. Mapa de la situación inicial del área propuesta para el parque eólico en León. Se muestra la localización general del emplazamiento dentro del entorno geográfico provincial.

Figura 2. Mapa de la red de carreteras y líneas eléctricas en la provincia de León. Se muestra la distribución inicial de las principales vías de comunicación y de la infraestructura eléctrica en el área de estudio.

Figura 3. Zonas con potencial atendiendo a la cercanía a la red eléctrica y a la red de carreteras. Se representan las áreas dentro de un radio de 5 km de las líneas eléctricas y 500 m de las carreteras, consideradas favorables para el emplazamiento.

Figura 4. Zonas de exclusión según criterios de restricción normativa y ambiental. Se representan los buffers aplicados a núcleos de población, espacios protegidos, red ferroviaria y otros elementos que limitan la instalación del parque.

Figura 5. Mapa del viento en la provincia de León: velocidad media predominante. Se identifican las zonas con mayor recurso eólico, fundamentales para la elección del emplazamiento óptimo del parque.

Figura 6. Posibles emplazamientos atendiendo al recurso eólico medio y a la exclusión de zonas conflictivas. Se muestran áreas con buenas rachas de viento y alejadas de núcleos poblacionales, red ferroviaria y otras restricciones ambientales o normativas.

Figura 7. Mapa detallado de los posibles emplazamientos seleccionados. Se representan las áreas candidatas con sus superficies correspondientes en km² para la instalación del parque eólico. Se ha optado por el de mayor superficie

Figura 8. Mapa detallado de ruido de la alternativa de 22 aerogeneradores.

Figura 9. Mapa de comparación de las diferentes entre las alternativas de 22 aerogeneradores y la de 13, con su disminución en la afección acústica.

Figura 10. Mapa de ruido de la solución final

Figura 11. Mapa detallado de la solución final.