Estudo do potencial eólico e previsão de ventos para geração de eletricidade em Santa Catarina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dalmaz, Alessandro
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90185
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica
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spelling Estudo do potencial eólico e previsão de ventos para geração de eletricidade em Santa CatarinaEngenharia mecânicaEnergia eolicaPrevisao dos ventosEnergia -Fontes alternativasEnergia eletrica -ProducaoDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia MecânicaO trabalho é dividido em duas partes, na primeira delas o objetivo é a análise das principais características dos ventos em seis localidades do Estado de Santa Catarina visando a determinar o potencial eólico para geração de eletricidade, enquanto na segunda parte se faz um estudo sobre previsão de velocidade de ventos e geração eólica com base em dados de velocidade de vento gerados pelo modelo meteorológico de meso-escala Eta, do CPTEC / INPE. A primeira parte do trabalho refere-se ao tratamento estatístico dos dados de velocidade de vento, através da distribuição de Weibull, medidos nas estações anemométricas da CELESC (Centrais Elétricas de Santa Catarina S.A.). São determinadas as velocidades médias, a regularidade, a direção preferencial dos ventos, assim como o fator de capacidade do local e a quantidade esperada de energia a ser gerada. Os dados de potência gerada pelos aerogeradores em operação, no Estado, foram comparados aos valores estimados através dos cálculos com as velocidades medidas em campo. Na segunda parte do estudo, os dados previstos pelo modelo Eta do CPTEC / INPE, serviram de base para o treinamento de redes neurais, a partir da comparação com os dados de campo da CELESC, possibilitando uma avaliação da capacidade de previsão de velocidade de vento e de potência para um horizonte de 6h. A questão da previsão de geração elétrica por fonte eólica tornar-se-á de grande importância à medida que aumente a sua participação no balanço energético do país. Os resultados mostram que a técnica de previsão por meio de redes neurais é adequada, apesar de ainda apresentar as limitações decorrentes do escasso banco de dados de velocidade e direção do vento. O estudo sobre o potencial eólico de Santa Catarina indica a existência de localidades com características de ventos adequadas à geração. Dentre as regiões analisadas, destacam-se Laguna e Urubici, que apresentaram valores de fator de capacidade, FC, de 0,40 e 0,34, respectivamente, com velocidades médias anuais em torno de 8 m/s, apesar do baixo valor do fator de forma, k, em torno de 1,8, e Água Doce, com valores de FC em torno de 0,24, velocidade média em torno de 6 m/s e k de 2,4, apresentando resultados satisfatórios para geração de eletricidade. Ainda, nas demais localidades, estimativas feitas com auxílio do programa WAsP mostram que todas apresentam regiões com valores de FC maiores ou iguais a 0,30. A metodologia desenvolvida neste trabalho, embora se restrinja a uma análise de caso para Santa Catarina, poderá ser estendida a todo o país. This study is divided in two parts, in the first one the objective is the analysis of the main wind characteristics for in six places in the State of Santa Catarina aiming to determine the wind power for energy generation, in the second one, a study about wind speed and wind power forecast is made based on CPTEC / INPE Eta mesoscale meteorological model wind speed data. The first part of this study refers to a statistical treatment of wind speed data collected by CELESC, using the Weibull Distribution. The average speeds, regularity, and the main wind direction are determined, as well as capacity factor, FC, of the locations and the estimated power generation potential. In this study, the power generation data collected from the operating wind turbines are also analyzed. These data are compared with the results calculated from the measured wind speeds. In the second part of the study, the predicted data from Eta model, served as a basis for the training of artificial neural networks, through comparison with the measured CELESC data. Their capacity to forecast power generation and wind speed within 6h is evaluated. The wind power forecast will be more important with the growth of the electricity generation by wind power in Brazil. The results show that techniques of forecast by means of neural networks are feasible, although more in-depth studies are limited by the scarse availability of wind speed and direction data. The study about wind potential in the State of Santa Catarina shows that there are areas with wind characteristics for energy generation. Based on the results of this work, the best places in Santa Catarina is Laguna and Urubici with 0.40 and 0.34 for FC values, respectively, and wind velocity near to 8 m/s, despite the low value of Weibull shape factor, k, near to 1.8, and Água Doce with FC values near to 0.24, 6 m/s wind velocity and k factor near to 2.4 show adequate results for electricity generation. In the other places, estimates with WAsP aid show that, there are areas with FC greater than 0.30 in all analyzed places. The method developed in this study will be able to apply in other regions of the country, in spite of being a study perform in the State of Santa Catarina.Florianópolis, SCPassos, Júlio CésarBeyer, Hans GeorgUniversidade Federal de Santa CatarinaDalmaz, Alessandro2012-10-23T06:58:21Z2012-10-23T06:58:21Z20072007info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisxvii, [175] f.| il., grafs., tabs.application/pdf244860http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90185porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-05-03T07:37:44Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/90185Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-05-03T07:37:44Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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