CaracterizaÃÃo e previsÃo de potencial solar: estudo de caso para ParnaÃba (PI), Maracanaà (CE) e Petrolina (PE)

• Autor(a) principal: Francisco Evandro de Melo
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=16425
• topic: IrradiaÃÃo solar; AnÃlise de sÃries temporais; Solar Irradiation; Characterization; Forecast; ENGENHARIA ELETRICA

O uso do recurso solar como fonte complementar em uma matriz energÃtica requer uma boa estratÃgia de previsÃo pois como a variÃncia da irradiaÃÃo solar causa uma variaÃÃo na potÃncia elÃtrica produzida, se faz necessÃrio prever resultados que possibilitem garantir decisÃes e aÃÃes estratÃgicas que mantenham o recurso solar estÃvel na malha energÃtica. Dentro desta premissa, a presente dissertaÃÃo apresenta a caracterizaÃÃo e previsÃo de sÃries de dados de irradiaÃÃo solar, registradas nos perÃodos de agosto de 2012 a julho de 2013, em ParnaÃba (PI), maio de 2012 a abril 2013, em Maracanaà (CE) e maio de 2012 a marÃo de 2013, em Petrolina (PE). Estes levantamentos constituem-se como sÃries temporais e, portanto, para suas previsÃes, necessitam de mÃtodos estatÃsticos especÃficos para o seu tratamento. Como a sazonalidade à uma caracterÃstica presente em dados de sÃries temporais de irradiaÃÃo solar, a caracterizaÃÃo e previsÃo sÃo feitas utilizando a componente de baixa sazonalidade da irradiaÃÃo solar, o Ãndice de transparÃncia atmosfÃrica, Kt. O uso desta componente justifica-se pelo fato de propiciar resultados de previsÃes mais precisos e confiÃveis, com baixa interferÃncia das componentes de tendÃncias, presentes nas sÃries de dados temporais, no processo de previsÃo. As previsÃes realizadas neste estudo utilizam o mÃtodo ARIMA, o mÃtodo de Alisamento Exponencial na modalidade Simples (AES) e o mÃtodo de MÃdias MÃveis (MA). Com adaptaÃÃo grÃfica dos dados e do mÃtodo de previsÃo entre a estaÃÃo seca e validaÃÃo do modelo (calibraÃÃo) em perÃodos de 30, 150 e 180 dias, na estaÃÃo chuvosa, obtÃm-se prognÃsticos de um perÃodo experimental de 30 dias para cada localidade. à realizada entÃo a avaliaÃÃo dos mÃtodos de previsÃo utilizados, sendo o mÃtodo ARIMA com previsÃo de 30 dias e validaÃÃo do modelo em 30 dias, o que apresenta os menores Ãndices de erro, com valores de Erro QuadrÃtico MÃdio de PrevisÃo (EQMP) de 0,008 para ParnaÃba (PI), 0,015 para Maracanaà (CE) e 0,010 para Petrolina (PE). AtravÃs das equaÃÃes de regressÃo, transformasse os valores de Kt obtidos com a previsÃo do mÃtodo ARIMA, obtÃm-se as previsÃes de 30 dias de mÃdias diÃrias de irradiaÃÃo solar de 6,4 kWh/m para ParnaÃba, 5,69 kWh/m para Maracanaà e 6,54 kWh/m para Petrolina