CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / The wind resource assessment is a key step in the development of wind power generation projects. Minimizing errors in this step brings significant reliability gains for the whole project. In this study we sought a reduction in the errors associated with the adjustment of the Weibull distribution with respect to data collected by an improvement of this setting. With this purpose, it was applied the optimization algorithm of Harmonic Search (HS) to find the Weibull distribution parameters with the best fit. The HS was used to find the Weibull distribution parameters for two sets of data from the Sistema de OrganizaÃÃo de Dados Ambientais (SONDA) of the cities of Petrolina-PE and SÃo Martinho da Serra-RS. The parameters of the HS were selected by two methods, one being a result of the novel combination of two other already presented in the literature. We therefore compared the errors for each one to determine which method provides better optimization. For evaluating the quality setting, the root mean square error (RMSE) and the correlation coefficient were used. The HS-PA method uses a selection of random parameters but, results showed more stable than the IHS. It was found for the IHS method one RMSE = 0.006418 for Petrolina and RMSE = 0.008303 for SÃo Martinho da Serra. The HS-PA method presented a RMSE = 0.006419 for Petrolina and RMSE = 0.008303 for SÃo Martinho da Serra. The RMSE values for the traditional methods applied to the same data set, there were two or more times greater than those found by employing the Harmonic search. / A anÃlise de recurso eÃlico à uma etapa fundamental no desenvolvimento de projetos de geraÃÃo de energia eÃlica. A minimizaÃÃo dos erros nesta etapa traz ganhos significativos de confiabilidade para o projeto como um todo. Neste trabalho foi buscada uma diminuiÃÃo dos erros associados ao ajuste da distribuiÃÃo de Weibull em relaÃÃo aos dados coletados atravÃs de uma melhora deste ajuste. Visando tal intento, foi aplicado o algoritmo de otimizaÃÃo da Busca HarmÃnica (HS) para encontrar os parÃmetros da distribuiÃÃo de Weibull com o melhor ajuste. A HS foi utilizada para encontrar os parÃmetros da distribuiÃÃo de Weibull para dois conjuntos de dados provenientes do Sistema de OrganizaÃÃo de Dados ambientais (SONDA) das cidades de Petrolina-PE e SÃo Martinho da Serra-RS. Os parÃmetros da HS foram selecionados atravÃs de duas metodologias, sendo uma delas inovadora por resultar da combinaÃÃo de outras duas jà apresentadas anteriormente em literatura. Foram, portanto, comparados os erros referentes a cada uma para determinar qual mÃtodo fornecia uma melhor otimizaÃÃo. Para a avaliaÃÃo da qualidade do ajuste, foram utilizados o erro mÃdio quadrÃtico (RMSE) e o coeficiente de correlaÃÃo. O mÃtodo HS-PA, embora utilize uma seleÃÃo de parÃmetros aleatÃria, apresentou resultados mais estÃveis do que o IHS. Foi encontrado para o mÃtodo IHS um RMSE = 0,006418 para Petrolina e RMSE = 0,008303 para SÃo Martinho da Serra. O mÃtodo HS-PA apresentou um RMSE = 0,006419 para Petrolina e RMSE = 0,008303 para SÃo Martinho da Serra. Os valores de RMSE para os mÃtodos tradicionais aplicados ao mesmo conjunto de dados, foram duas ou mais vezes maiores do que os encontrados, empregando a Busca HarmÃnica.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / In recent years wind energy is becoming increasingly competitive on the world stage, making their participation in the electricity generation matrix presents a strong growth expectation. This dissertation initially presents an analysis of the behavior of wind at three locations in Northeast Brazil (Maracanau-CE, Petrolina-PE e Parnaiba-PI). In a second step, statistical analyzes are researched to the most appropriate behavior patterns of the observed wind resource in the three localities. In conclusion, the impact of the statistical analyzes used in the production of electricity from wind turbines is identified. In this study,historicaldata of speed and direction of wind collectedare used, during periods of: February 2012 to January 2013, to Maracanau; August 2012 to July 2013, for Parnaiba; and May 2012 to March 2013, for Petrolina. The Weibull distribution is applied to approximate the histograms of wind speed using different horizons of applications (annual, semiannual) and four different numerical methods (Empirical, Momentum, Energy Pattern Factor and Equivalent Energy) for estimation of the form and scale parameters. In addition to evaluating the application of Weibull, other frequency distributions (Normal, Gamma and Log-Normal)are analyzed, in order to obtain the best possible fit. In a last step, with the aid of RETScreen program,annual production of electricity, delivered to the grid from wind turbines,is calculated. The optimum wind speed occurred in Parnaiba (10 and 11 m / s), followed by Petrolina (8 and 9 m / s). Among all different numerical methods that was evaluated, the Equivalent Energy method presented the best performance, unlike the Energy Pattern Factor method, that presented the worst. The Weibull distribution showed good potential for setting wind data in Maracanau and Parnaiba, both located along the coastline. However, based on the wind data recorded, in Petrolina, which is located further inland, the performance was inferior. Among all the different frequency distributions that were verified, only normal distribution had an fit as good as Weibull distribution. Based on the annual electricity production estimation, Parnaiba is the city that has the best potential for energy production. / Nos Ãltimos anos a energia eÃlica tem se tornando cada vez mais competitiva no cenÃrio mundial, fazendo com que sua participaÃÃo na matriz elÃtrica apresente uma forte expectativa de crescimento. A presente dissertaÃÃo apresenta inicialmente uma anÃlise do comportamento do vento em trÃs localidades no Nordeste do Brasil (Maracanaà (CE), Petrolina (PE) e ParnaÃba (PI)); numa segunda etapa, sÃo pesquisadas anÃlises estatÃsticas mais adequadas aos padrÃes de comportamento do recurso eÃlico observado nas trÃs localidades e, concluindo, à identificado o impacto das anÃlises estatÃsticas utilizadas na produÃÃo de eletricidade de aerogeradores. Neste estudo sÃo utilizados dados histÃricos de velocidade e direÃÃo do vento coletados durante os perÃodos de: fevereiro de 2012 - janeiro de 2013 para MaracanaÃ, Agosto de 2012 - Julho de 2013 para ParnaÃba, maio de 2012 - marÃo 2013 para Petrolina. A distribuiÃÃo de frequÃncia de Weibull à aplicada para aproximar os histogramas de velocidade do vento, utilizando diferentes horizontes de aplicaÃÃes (anual, semestral) e quatro diferentes mÃtodos numÃricos (EmpÃrico, Momento, Fator PadrÃo de Energia e Energia Equivalente) para a estimaÃÃo dos parÃmetros de forma e escala. AlÃm de avaliar a aplicaÃÃo de Weibull, sÃo analisadas outras distribuiÃÃes de frequÃncia (Normal, Gama e Log-Normal) objetivando obter o melhor ajuste possÃvel. Numa Ãltima etapa, com o auxÃlio do programa RETScreen,à calculada a produÃÃo de eletricidade anual entregue à rede a partir de aerogeradores. Os melhores valores de velocidade do vento ocorreram em ParnaÃba (10 e 11 m/s), seguido de Petrolina (8 e 9 m/s). Dos diferentes mÃtodos numÃricos avaliados, o mÃtodo de energia equivalente apresentou o melhor desempenho e o mÃtodo fator de padrÃo de energia foi o mÃtodo com o pior desempenho. A distribuiÃÃo de Weibull demonstrou bom potencial para o ajuste de dados de vento em Maracanaà e ParnaÃba, ambas localizadas ao longo do litoral. No entanto, em Petrolina, que està situada mais para o interior, foi verificado um desempenho limitado a partir dos dados de vento registrados. Das diferentes distribuiÃÃes de frequÃncias testadas, apenas a distribuiÃÃo normal apresenta um ajuste aproximado ao que Weibull permite desenvolver. Com base nas estimaÃÃes da produÃÃo de eletricidade anual, ParnaÃba à a cidade que apresenta o melhor potencial para o aproveitamento eolioelÃtrico.

Empresa Brasileira de Pesquisa AgropecuÃria / Esta DissertaÃÃo de Mestrado trata da anÃlise e comparaÃÃo de 7 (sete) mÃtodos numÃricos para avaliaÃÃo da eficiÃncia na determinaÃÃo dos parÃmetros para a distribuiÃÃo de Weibull, atravÃs de dados de velocidade de vento coletados nas cidades de Paracuru-Ce e Camocim-Ce, no perÃodo compreendido entre agosto de 2004 a abril de 2006, obtidos junto à Secretaria de Infraestrutura do Cearà â SEINFRA. Utilizaram-se as metodologias de anÃlise de variÃncia, A raiz quadrada dos erros quadrÃticos mÃdios, do teste do qui-quadrado e da anÃlise da potÃncia, para comparaÃÃo dos mÃtodos propostos. Este trabalho visou à determinaÃÃo de qual mÃtodo fora o mais eficiente na determinaÃÃo dos parÃmetros da curva de distribuiÃÃo de Weibull para os dados disponÃveis, objetivando se estabelecer critÃrios para melhor aproveitamento do potencial eÃlico do estado do CearÃ, que tem ocupado posiÃÃo de destaque nacional na utilizaÃÃo de fontes renovÃveis para geraÃÃo de energia elÃtrica. / This dissertation deals with the analysis and comparison of 7 (seven) numerical methods for the assessment of effectiveness in determining the parameters for the Weibull distribution, using wind speed data collected in Camocim and Paracuru cities, in the period from August 2004 to April 2006, obtained by the Department of Infrastructure of the Cearà state. Using the method of analysis of variance, RMSE test and the chi-square and analysis of power for test to compare the proposed methods, this study aims to determine which method was most effective in determining the shape parameters of Weibull distribution for the available data, aiming to establish criteria to a better utilization of wind power in the of Cearà state, which is in national prominence in the use of renewable sources for electricity generation.