Análise do potencial eólico onshore e offshore no estado da BAhia utilizando o modelo WRF
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
Texto Completo: | http://repositorio.ufes.br/handle/10/15814 |
Resumo: | This work has as main objective the elaboration of an onshore and offshore wind map of the state of Bahia using the WRF mesoscale model with a spatial resolution of 3 km and a time period of 5 years (2015-2020). Initially, to evaluate the best physical parameterizations in the model, simulations were performed with a spatial resolution of 1 km to compare with observational data of approximately one year obtained in towers equipped with anemometers at heights of 80, 100, 120 and 150 m, strategically positioned in three locations far apart in the state of Bahia (Esplanada, Mucuri and Mucugê). The combination of PBL-YSU and LSM-RUC regimens showed the best results. After this analysis, velocity field simulations were carried out for a period of 5 years and the results compared with surface data from 41 automatic anemometric stations covering the state of Bahia and one located in the Abrolhos Archipelago. The results showed that the winter period presents higher mean values of wind speed for the onshore region (9 to 14 m/s), and the northern and southwestern regions of the state stand out for the generation of wind energy. In the offshore case, spring presents the highest averages for wind speed (7 to 8 m/s), followed by the summer season, highlighting the maritime coast in the extreme south of the state (7 to 10 m/s). The nocturnal wind regime is more intense than the daytime one, indicating a great complementarity with solar energy. It should be noted that the year 2017 had the highest average values of wind speed in the region, being considered one of the warmest years without the influence of the El Niño phenomenon recorded globally since the year 1850. In addition, the DFA (Detrended Fluctuation Analysis) technique was used to analyze the scale behavior of the data measured at the stations and in the numerical simulations. Most regions showed persistent behavior for wind speed, especially those in which, in addition to high values in average wind speeds, they obtained high self-similarity exponent values within the range of persistent long-range correlations, characterized as excellent locations in terms of high values of energy and wind persistence. |
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Análise do potencial eólico onshore e offshore no estado da BAhia utilizando o modelo WRFAnalysis of onshore and offshore wind potential in the state of Bahia using the WRF modelEnergia renovávelpotencial eólicoWRFDFAparametrizaçãoclima tropicalBahiapersistência do ventosubject.br-rjbnEngenharia SanitáriaThis work has as main objective the elaboration of an onshore and offshore wind map of the state of Bahia using the WRF mesoscale model with a spatial resolution of 3 km and a time period of 5 years (2015-2020). Initially, to evaluate the best physical parameterizations in the model, simulations were performed with a spatial resolution of 1 km to compare with observational data of approximately one year obtained in towers equipped with anemometers at heights of 80, 100, 120 and 150 m, strategically positioned in three locations far apart in the state of Bahia (Esplanada, Mucuri and Mucugê). The combination of PBL-YSU and LSM-RUC regimens showed the best results. After this analysis, velocity field simulations were carried out for a period of 5 years and the results compared with surface data from 41 automatic anemometric stations covering the state of Bahia and one located in the Abrolhos Archipelago. The results showed that the winter period presents higher mean values of wind speed for the onshore region (9 to 14 m/s), and the northern and southwestern regions of the state stand out for the generation of wind energy. In the offshore case, spring presents the highest averages for wind speed (7 to 8 m/s), followed by the summer season, highlighting the maritime coast in the extreme south of the state (7 to 10 m/s). The nocturnal wind regime is more intense than the daytime one, indicating a great complementarity with solar energy. It should be noted that the year 2017 had the highest average values of wind speed in the region, being considered one of the warmest years without the influence of the El Niño phenomenon recorded globally since the year 1850. In addition, the DFA (Detrended Fluctuation Analysis) technique was used to analyze the scale behavior of the data measured at the stations and in the numerical simulations. Most regions showed persistent behavior for wind speed, especially those in which, in addition to high values in average wind speeds, they obtained high self-similarity exponent values within the range of persistent long-range correlations, characterized as excellent locations in terms of high values of energy and wind persistence.Este trabalho tem como objetivo principal a elaboração de um mapa eólico onshore e offshore do estado da Bahia utilizando o modelo de mesoescala WRF com resolução espacial de 3 km e um período de tempo de 5 anos (2015-2020). Inicialmente, para avaliar as melhores parameterizações físicas no modelo, foram feitas simulações com resolução espacial de 1 km para comparação com os dados observacionais de aproximadamente um ano obtidos em torres equipadas com anemômetros nas alturas de 80, 100, 120 e 150 m, estrategicamente posicionadas em três locais distantes um do outro no estado da Bahia (Esplanada, Mucuri e Mucugê). A combinação dos esquemas PBL-YSU com LSM-RUC apresentou os melhores resultados. Após esta análise, foram realizadas simulações do campo de velocidade para um período de 5 anos e os resultados comparados com dados de superfície em 41 estações anemométricas automáticas que cobrem o estado baiano e uma localizada no Arquipélago de Abrolhos. Os resultados mostraram que o período de inverno apresenta maiores valores médios da velocidade do vento para a região onshore (9 a 14 m/s), sendo que as regiões mais ao norte e sudoeste do estado se destacam para a geração de energia eólica. No caso offshore, a primavera apresenta as maiores médias para a velocidade do vento (7 a 8 m/s), seguida pela estação do verão, destacando-se a costa marítima do extremo sul do estado (7 a 10 m/s). O regime de ventos noturno é mais intenso que o diurno, indicando uma grande complementariedade com a energia solar. Salienta-se que o ano de 2017 teve os maiores valores médios de velocidade do vento da região, sendo considerado um dos anos mais quentes sem a influência do fenômeno El Niño registrado globalmente desde o ano de 1850. Além disto, foi usada a técnica DFA (Detrended Fluctuation Analysis) para análise do comportamento de escala nos dados medidos nas estações e nas simulações numéricas. A maioria das regiões apresentaram comportamento persistente para a velocidade do vento, com destaque para aquelas em que além de altos valores nas velocidades médias do vento obtiveram valores do expoente de autossimilaridade elevados dentro da faixa de correlações de longo alcance persistentes, caracterizando-se como excelentes locais em termos de altos valores de energia e persistência do vento.Fundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal do Espírito SantoBRDoutorado em Engenharia AmbientalCentro TecnológicoUFESPrograma de Pós-Graduação em Engenharia AmbientalMoreira, Davidson Martinshttps://orcid.org/0000000209025218http://lattes.cnpq.br/2331953711858907https://orcid.org/0000-0002-4781-3987http://lattes.cnpq.br/3709951942118061Chaves, Gisele de Lorena Dinizhttps://orcid.org/0000000163599063http://lattes.cnpq.br/0319559373628489Santos, José Vicente Cardosohttps://orcid.org/0000-0003-2501-6175http://lattes.cnpq.br/7291019146348050Nascimento, Erick Giovani Sperandiohttps://orcid.org/0000-0003-2219-0290http://lattes.cnpq.br/5980488641010398Santos, Alex Álisson Bandeirahttps://orcid.org/0000-0001-9935-4084http://lattes.cnpq.br/1594166432902815Furieri, Brunohttps://orcid.org/0000000297360250http://lattes.cnpq.br/6585455298349085Moraes, Marcelo Romero dehttps://orcid.org/0000-0003-4685-4709http://lattes.cnpq.br/0417476686387784Souza, Noéle Bissoli Perini de2024-05-30T00:53:05Z2024-05-30T00:53:05Z2021-11-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisTextapplication/pdfhttp://repositorio.ufes.br/handle/10/15814porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFES2025-02-07T10:47:27Zoai:repositorio.ufes.br:10/15814Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082025-02-07T10:47:27Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
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