Estimação dos Coeficientes da Função Weibull para Análise dos Parâmetros Eólicos: Um Estudo de Caso em Macaé, RJ / Estimation of Weibull Function Coefficients for Wind Parameter Analysis: A Case Study in Macaé, RJ

• Autor(a) principal: Nasri, André Luiz Xavier Guimarães
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: Santos, Hans Schmidt; Faculdade Salesiana Maria Auxiliadora, Gnapp, Pedro Scarpini Gomes, Paiva, Rayssa Barcellos, Felix, Gustavo Rimes Bogea
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista FSA
• Texto Completo: http://www4.unifsa.com.br/revista/index.php/fsa/article/view/2878
• topic: Energia Eólica; Weibull; Macaé; Regime de Ventos

O objetivo deste artigo é estimar os parâmetros de escala e forma da Função Densidade de Probabilidade (FDP) Weibull para analisar a distribuição do vento na cidade de Macaé, RJ. O estudo eólico abordou as estações meteorológicas das localidades Glória, Estrada de Morro Grande, Miramar, Mirante da Lagoa, Parque Aeroporto e Trapiche, considerando diferentes temporadas do ano, no intervalo de outono de 2021 ao verão de 2022. Após realizar os tratamentos estatísticos nos bancos de dados, otimizou-se os coeficientes da FDP para melhor se ajustarem as colunas dos histogramas, plotados individualmente para cada região, e, além disso, a pesquisa avaliou o comportamento sazonal de cada área. Como resultado, inferiu-se quais aplicações urbanas de exploração do recurso eólico podem ser indicadas para cada localidade, baseado, entre outros fatores, na estimativa da potência eólica desenvolvida para um aerogerador médio. Palavras-Chave: Disponibilidade Eólica. Função Weibull. Planejamento Urbano. Potencial Eólico. ABSTRACT This paper aims to estimate the scale and shape parameters of the Weibull Probability Density Function (PDF) to analyze the wind distribution in the city of Macaé, RJ. The wind study covered the meteorological stations in the following locations: Glória, Estrada de Morro Grande, Miramar, Mirante da Lagoa, Parque Aeroporto, and Trapiche, considering different seasons of the year from autumn 2021 to summer 2022. After performing statistical analyses on the databases, the coefficients of the PDF were optimized to better fit the histograms columns, plotted individually for each region. Additionally, the research evaluated the seasonal behavior of each area. As a result, it was inferred which urban applications of wind resource exploitation can be recommended for each locality, based, among other factors, on the estimated wind power developed for an average wind turbine. Keywords: Urban Planning. Weibull Function. Wind Availability. Wind Potential.