Estudo dos parâmetros aerodinâmicos para melhoria da previsão do vento no estado de Alagoas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/4920 |
Resumo: | The Objective of this work was to develop a methodology to estimate the wind speed using anemometric data and to implement a numeric model to determine the aerodynamic parameters (d, Z0) and the exponent (α) of the most used equation in wind power engineering: power law. Wind data from 5 anemometric towers were used. The tower was located in 3 mesoregions of the Alagoas State (Brazil): “Litoral- coast” (Roteiro and Maragogi), “agreste -midle” (Craíbas and Girau do Ponciano) and “Sertão -West” (Água Branca). The results showed that wind velocity and direction have an annual pattern and that the velocity in the agreste and sertão is higher than in the litoral. The winds are stronger in the dry season and weaker in the rainy season, with predominant direction of SE. The algorithm developed to filter the wind data and improve best estimation of the wind velocity at wind farms reveals the cases of atypical wind behavior was 53,8%. The method developed to estimate d and Z0 from anemometric data did not present consistent results. The model used to determine the exponent α presented good results. The error was reduced from 1.13% to 0.01%. It has also been found that it varies from place to place and seasonally. |
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Estudo dos parâmetros aerodinâmicos para melhoria da previsão do vento no estado de AlagoasStudy of aerodynamic parameters to improve wind forecast in the state AlagoasVentos – Parâmetros aerodinâmicosEnergia eólica – AlagoasLei da potência (α)Winds - Aerodynamic parametersWind EnergyPower Law (α)CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIAThe Objective of this work was to develop a methodology to estimate the wind speed using anemometric data and to implement a numeric model to determine the aerodynamic parameters (d, Z0) and the exponent (α) of the most used equation in wind power engineering: power law. Wind data from 5 anemometric towers were used. The tower was located in 3 mesoregions of the Alagoas State (Brazil): “Litoral- coast” (Roteiro and Maragogi), “agreste -midle” (Craíbas and Girau do Ponciano) and “Sertão -West” (Água Branca). The results showed that wind velocity and direction have an annual pattern and that the velocity in the agreste and sertão is higher than in the litoral. The winds are stronger in the dry season and weaker in the rainy season, with predominant direction of SE. The algorithm developed to filter the wind data and improve best estimation of the wind velocity at wind farms reveals the cases of atypical wind behavior was 53,8%. The method developed to estimate d and Z0 from anemometric data did not present consistent results. The model used to determine the exponent α presented good results. The error was reduced from 1.13% to 0.01%. It has also been found that it varies from place to place and seasonally.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorO Objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para melhorar a estimativa da velocidade do vento a partir de dados de torres anemométricas, via implementação de uma ferramenta para determinação dos parâmetros aerodinâmicos (d, Z0) e do expoente da equação mais usada na engenharia eólica: lei da potência (α). Foram utilizados dados de velocidade do vento medidos em 5 torres anemométricas localizadas nas 3 mesorregiões do Estado de Alagoas. Os resultados mostraram que a velocidade e a direção do vento possuem um padrão anual e que a velocidade no interior é maior do que no litoral. Os ventos são mais fortes na estação seca e mais fracos na estação chuvosa, com direção predominante de SE. Foi implementado um algoritmo para filtrar os dados de vento e melhorar a sua estimativa com a altura em parque eólicos. Este algorítimo acabou se mostrando uma ferramenta importante para o estudo do escoamento uma vez que o filtro revela os casos de comportamento atípico do vento. No geral, foram constatados 53,77% de casos atípicos. O método desenvolvido para estimar d e Z0 a partir de dados anemométricos, não apresentou resultados coerentes. Já o modelo para melhorar a determinação do expoente α apresentou bons resultados. O erro foi reduzido de 1,13% para 0,01% e verificou-se ainda, que ele varia de um local para outro e sazonalmente.Universidade Federal de AlagoasBrasilPrograma de Pós-Graduação em MeteorologiaUFALLyra, Roberto Fernando da Fonsecahttp://lattes.cnpq.br/4402659341854500Silva Júnior, Rosiberto Salustiano dahttp://lattes.cnpq.br/1798232201205174Correia Filho, Washington Luiz Félixhttp://lattes.cnpq.br/7596712599262929Silva, Silvania Maria Santos da2019-04-08T19:12:09Z2019-03-222019-04-08T19:12:09Z2018-08-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Silvania Maria Santos da. Estudo dos parâmetros aerodinâmicos para melhoria da previsão do vento no estado de Alagoas. 2018. 66 f. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Instituto de Ciências Atmosféricas, Programa de Pós Graduação em Meteorologia, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2018.http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/4920porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instname:Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instacron:UFAL2019-04-08T19:12:09Zoai:www.repositorio.ufal.br:riufal/4920Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufal.br/oai/requestri@sibi.ufal.bropendoar:2019-04-08T19:12:09Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Universidade Federal de Alagoas (UFAL)false |
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