Metodologia de previsão do potencial eólico de curto prazo para planejamento da operação de sistemas elétricos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIPAMPA |
Texto Completo: | http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/247 |
Resumo: | A dependência da energia elétrica exige a procura de formas alternativas para produção sustentável, como os parques eólicos. Conforme o Plano Decenal de Expansão de Energia (PDE), a geração proveniente de fontes de energia alternativas e sustentáveis como a de usinas eólicas deverá aumentar de 1% para 7%. Logo, a implantação de parques eólicos começará a afetar o planejamento e programação da operação energética, principalmente nos subsistemas sul e nordeste. No entanto, apesar do vento ser um recurso praticamente inesgotável, o problema reside na inconstância, não permitindo contar com a geração de energia elétrica que pode variar significativamente mesmo em um intervalo pequeno de tempo, o operador do sistema tem que estar preparado para atuar no despacho das demais usinas. Neste contexto, uma estimativa de curto prazo é fundamental. Essa operação não pode se basear nos mapas eólicos cujos valores de velocidade são uma média anual, no máximo de estações do ano, além de se limitarem a uma ou duas alturas o que não favorece dados confiáveis para a geração. A dificuldade em obter uma estimativa mais concreta sobre a energia disponível reside na falta de medições correlacionadas de variáveis climáticas, geração e um modelo eficiente de previsão de curto prazo, sendo um dos fatores que impede uma maior penetração deste tipo de fonte na matriz energética brasileira. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliar dados meteorológicos e geográficos que afere o campo de vento na altura do eixo de turbinas eólicas a fim de estimar o fluxo de ar, possibilitando calcular o potencial elétrico instantâneo produzido. Essa estimativa pode ser estendida para vários locais, a fim de acompanhar a variação de vento ocasionada pelos efeitos climáticos. O modelo meteorológico CALMET e WRF permite simular o campo de vento, criando um modelo de previsão probabilístico do vento, estimando a energia elétrica a ser produzida em determinados horários de acordo com o modelo das turbinas. O software ANAREDE analisa o comportamento da energia gerada que influenciara no fluxo de potência do sistema. Com este resultado o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) pode executar a coordenação mais precisa do despacho hidrotérmico de curto prazo, bem como o dimensionamento da reserva de potência operativa. |
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Goulart, Antônio Gledson de OliveiraSperandio, MauricioFerreira, Adir Alexandre Bibiano2015-05-09T19:22:56Z2015-05-09T19:22:56Z2012-08-06http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/247A dependência da energia elétrica exige a procura de formas alternativas para produção sustentável, como os parques eólicos. Conforme o Plano Decenal de Expansão de Energia (PDE), a geração proveniente de fontes de energia alternativas e sustentáveis como a de usinas eólicas deverá aumentar de 1% para 7%. Logo, a implantação de parques eólicos começará a afetar o planejamento e programação da operação energética, principalmente nos subsistemas sul e nordeste. No entanto, apesar do vento ser um recurso praticamente inesgotável, o problema reside na inconstância, não permitindo contar com a geração de energia elétrica que pode variar significativamente mesmo em um intervalo pequeno de tempo, o operador do sistema tem que estar preparado para atuar no despacho das demais usinas. Neste contexto, uma estimativa de curto prazo é fundamental. Essa operação não pode se basear nos mapas eólicos cujos valores de velocidade são uma média anual, no máximo de estações do ano, além de se limitarem a uma ou duas alturas o que não favorece dados confiáveis para a geração. A dificuldade em obter uma estimativa mais concreta sobre a energia disponível reside na falta de medições correlacionadas de variáveis climáticas, geração e um modelo eficiente de previsão de curto prazo, sendo um dos fatores que impede uma maior penetração deste tipo de fonte na matriz energética brasileira. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliar dados meteorológicos e geográficos que afere o campo de vento na altura do eixo de turbinas eólicas a fim de estimar o fluxo de ar, possibilitando calcular o potencial elétrico instantâneo produzido. Essa estimativa pode ser estendida para vários locais, a fim de acompanhar a variação de vento ocasionada pelos efeitos climáticos. O modelo meteorológico CALMET e WRF permite simular o campo de vento, criando um modelo de previsão probabilístico do vento, estimando a energia elétrica a ser produzida em determinados horários de acordo com o modelo das turbinas. O software ANAREDE analisa o comportamento da energia gerada que influenciara no fluxo de potência do sistema. Com este resultado o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) pode executar a coordenação mais precisa do despacho hidrotérmico de curto prazo, bem como o dimensionamento da reserva de potência operativa.The dependence of the electrical energy demands the search for alternative ways to produce sustainable, such as wind farms. As stated in the Brazil’s Ten Year Plan for Expansion of Energy (PDE), the generation from alternative and sustainable energy sources such as the wind farms is expected to increase from 1% to 7%. Therefore, the deployment of wind farms begins to affect the planning and scheduling of energy operation, mainly in south and northeast Brazilian subsystems. However, despite the wind being a virtually inexhaustible resource, the problem is the inconsistency, not allowing rely on the generation of electrical energy that can vary significantly even in a small interval of time, the system operator must be prepared to act in order of other growers. This operation cannot be based on maps whose wind speed values are the average annual maximum of seasons, and are limited to one or two heights. This paper presents a methodology for assessing meteorological and geographical data to measure the wind field in the turbine hub height, allowing to calculate the instantaneous electric power produced. This estimate can be extended to various points and times of day in order to monitor the variation of wind caused by climatic effects. The CALMET meteorological model WRF and allows to simulate the wind field, creating a probabilistic model for predicting the wind, estimating the electricity to be produced at certain times according to the model of the turbines. ANAREDE The software analyzes the behavior of the energy generated that influenced the flow of power system. With this result the System Operator can perform a more precise coordination of the hydrothermal short term dispatch, as well as the operative power reserve dimensioning.Wind ForecastOperation PlanningWind GenerationUniversidade Federal do PampaCampus AlegreteCNPQ::ENGENHARIASWRFCALMETANAREDEPrevisão do ventoPlanejamento da operaçãoGeração energia eólicaMetodologia de previsão do potencial eólico de curto prazo para planejamento da operação de sistemas elétricosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL107110003.pdf107110003.pdfapplication/pdf5399700https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/247/1/107110003.pdf078f09d78c88ad07051ceb62107845c6MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/247/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXT107110003.pdf.txt107110003.pdf.txtExtracted texttext/plain113456https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/247/3/107110003.pdf.txt9ea3e374a4a20241d21964948758e65cMD53riu/2472021-03-17 11:18:27.668oai:repositorio.unipampa.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2021-03-17T14:18:27Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)false |
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