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González Sánchez, Mario Pardo Gómez, Nuria Pérez Bartolomé, Isidro Alberto Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias En este trabajo se lleva a cabo un estudio de la velocidad del viento en EEUU para un período de 40 años, comprendidos entre 1979 y 2018. Los datos se extraen de la base de datos de libre acceso “GRIDMET”. Se realiza un análisis espacial y temporal de distintos indicadores estadísticos de la velocidad del viento. Se clasifican las velocidades del viento y, para cada clase, se elige el punto más representativo. Para estos puntos, se observa cómo es el clima y se analiza la distribución de direcciones del viento, teniendo en cuenta los accidentes geográficos existentes. Además, se evalúa la eficiencia de los distintos métodos de cálculo de los parámetros de Weibull que aparecen en la bibliografía, comparando sus resultados en las localizaciones de muestreo. Los resultados muestran que el mejor método de ajuste para los datos de los que se dispone es el de los cuartiles, con valores de eficiencia superiores a 0.80 en 5 de los 7 puntos de muestreo. Finalmente, se calcula la densidad de potencia eólica utilizando el método de los datos experimentales y el de los coeficientes de Weibull. Este último muestra resultados más similares a los que se pueden encontrar en la bibliografía. El valor medio de la densidad de potencia eólica a 80 m obtenido mediante el método de los coeficientes de Weibull es 286.87 W· m−2. Through this work, a complete study about the wind speed in the USA for a period of 40 years, from 1979 to 2018, is carried out. Data are extracted from an open access database, ‘GRIDMET’. A spatial and temporal analysis of different statistical parameters of the wind speed is performed. Wind speed data are classified, and the most representative location is chosen for each class. For these sample locations, their climate and wind direction distribution are analyzed, taking into account the geographical accidents. Furthermore, the efficiency of the different methods to calculate Weibull coefficients that appear in the bibliography is evaluated. This comparison is made for the sample locations. The results show that the best fit for the data is obtained using the quartile method, with efficiency values above 0.80 in 5 of the 7 sample locations. Finally, wind power density is calculated using the experimental data and the Weibull coefficient methods. The latter shows more similar results to the ones in the bibliography. The mean value of wind power density at 80 m using the Weibull coefficients method is 286.87 W· m−2. 2021-11-30 2021-11-30 2021 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50708 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional