O estudo consiste na comparação dos resultados das simulações do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) com medições de vento realizadas por uma torre anemométrica e dados fornecidos pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) por um período de 24 meses. O litoral do Rio Grande do Sul é uma região de grande potencial eólico e vem sendo monitorado através de torres anemométricas por vários desenvolvedores de projetos eólicos. Com isso, o objetivo deste trabalho é empregar o modelo WRF, para que sirva de apoio `as medições e atue de forma complementar no sentindo de reduzir os riscos nas previsões sobre potencial eólico. É importante reproduzir os momentos estocásticos para obter uma ideia sobre a varia-bilidade da intensidade do vento e sua direção, de acordo com a linha temporal. As linhas temporais do passado que via semelhança, tem concordância com os padrões já existentes, servem para reproduzir séries futuras. Supondo que, as alterações climáticas sejam lentas, o provável que estas linhas reescaladas, as quais tem concordância do passado, poderão ter concordância com o futuro, sendo assim, o mais importante ´e acertar os momentos estocásticos da distribuição e não somente os valores absolutos. Os resultados concordaram com os dados observados, validando a metodologia aplicada na representação de ventos da região. Com isso permitirá desenvolver séries temporais de longo prazo, ajudando no conhecimento da climatologia local e reduzindo as incertezas dos projetos eólicos, além de fornecer um banco de dados para modelos estocásticos de distribuição de energia. / The present work consists in a comparison of results from model simulations by the Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) program with wind measurements by an anemometer tower and data provided by the Meteorological Database for Education and Research (BDMEP) for a period of 24 months. The coast of Rio Grande do Sul is a region of high wind potential and is being monitored by anemometric towers by several developers of wind park projects. Thus, the objective of this work is to employ the WRF model as a support for measurements and a complement that shall help to reduce risks in predictions of site dependent wind potentials. It is important to reproduce the stochastic time sequences in order to get an idea about the variability of the wind speed and direction in accordance with the temporal line. The comparison of timelines of the past that showed similarity is consistent with already existing standards, and thus is able to generate future time series. Assuming that climate change is slow, rescaled sequences from the past are likely show correlation for lines in the future. Thus, for the set of stochastic time distribution it is important to consider not only the absolute values but also fluctuations. The results agree with the observed data, validating the methodology applied in the representation of winds in the region. With these series we will develop long-term time sequences, contributing to knowledge of the local climatology and reducing the uncertainties of wind farm projects and provide a database for stochastic models of power distribution. Keyword: Anemometers, Wind Energy, Mathematical models,Wind forecast,WRFARW.

O estudo consiste na comparação dos resultados das simulações do modelo Weather Research and Forecasting (WRF) com medições de vento realizadas por uma torre anemométrica e dados fornecidos pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) por um período de 24 meses. O litoral do Rio Grande do Sul é uma região de grande potencial eólico e vem sendo monitorado através de torres anemométricas por vários desenvolvedores de projetos eólicos. Com isso, o objetivo deste trabalho é empregar o modelo WRF, para que sirva de apoio `as medições e atue de forma complementar no sentindo de reduzir os riscos nas previsões sobre potencial eólico. É importante reproduzir os momentos estocásticos para obter uma ideia sobre a varia-bilidade da intensidade do vento e sua direção, de acordo com a linha temporal. As linhas temporais do passado que via semelhança, tem concordância com os padrões já existentes, servem para reproduzir séries futuras. Supondo que, as alterações climáticas sejam lentas, o provável que estas linhas reescaladas, as quais tem concordância do passado, poderão ter concordância com o futuro, sendo assim, o mais importante ´e acertar os momentos estocásticos da distribuição e não somente os valores absolutos. Os resultados concordaram com os dados observados, validando a metodologia aplicada na representação de ventos da região. Com isso permitirá desenvolver séries temporais de longo prazo, ajudando no conhecimento da climatologia local e reduzindo as incertezas dos projetos eólicos, além de fornecer um banco de dados para modelos estocásticos de distribuição de energia. / The present work consists in a comparison of results from model simulations by the Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) program with wind measurements by an anemometer tower and data provided by the Meteorological Database for Education and Research (BDMEP) for a period of 24 months. The coast of Rio Grande do Sul is a region of high wind potential and is being monitored by anemometric towers by several developers of wind park projects. Thus, the objective of this work is to employ the WRF model as a support for measurements and a complement that shall help to reduce risks in predictions of site dependent wind potentials. It is important to reproduce the stochastic time sequences in order to get an idea about the variability of the wind speed and direction in accordance with the temporal line. The comparison of timelines of the past that showed similarity is consistent with already existing standards, and thus is able to generate future time series. Assuming that climate change is slow, rescaled sequences from the past are likely show correlation for lines in the future. Thus, for the set of stochastic time distribution it is important to consider not only the absolute values but also fluctuations. The results agree with the observed data, validating the methodology applied in the representation of winds in the region. With these series we will develop long-term time sequences, contributing to knowledge of the local climatology and reducing the uncertainties of wind farm projects and provide a database for stochastic models of power distribution. Keyword: Anemometers, Wind Energy, Mathematical models,Wind forecast,WRFARW.

Submitted by Victor Hugo Albuquerque Rizzo (victor.rizzo@ufpe.br) on 2015-04-15T13:34:04Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rolbert Vieira Silva.pdf: 6692602 bytes, checksum: c60776703a82719ba0a8db46a67207c7 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-15T13:34:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rolbert Vieira Silva.pdf: 6692602 bytes, checksum: c60776703a82719ba0a8db46a67207c7 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013 / Para o estudo de viabilidade de uma central geradora eólica é necessário calcular a produção anual de energia esperada. O modelo computacional WAsP® (Wind Atlas Analysis Application Program) é usado para gerar dados para a elaboração de atlas eólicos, estimar o potencial de uma região e calcular a produção de energia. Um dos parâmetros de entrada do modelo é a rugosidade superficial ou comprimento de rugosidade z0, que é usado para caracterizar a cobertura superficial do solo. A literatura indica que o parâmetro comprimento de rugosidade pode ser um valor subjetivo, uma vez que é estimado com base em vários critérios subjetivos. Neste trabalho, vários conceitos físicos importantes para o entendimento do processo de modelagem foram abordados e discutidos. A metodologia WAsP® e o modelo de mudança de rugosidade são apresentados de forma simplificada. A sensibilidade do modelo WAsP® ao parâmetro rugosidade superficial foi avaliada ao simular vários cenários. O grau de precisão necessário para a definição da rugosidade, os erros nas estimativas de vento na extrapolação vertical e horizontal e o impacto na intensidade de turbulência de uma área foram as principais análises realizadas. Os resultados mostram que a adoção de premissas inadequadas na definição do comprimento de rugosidade superficial pode levar a avaliação do recurso eólico a resultados significativamente discrepantes que poderiam ser cruciais para o sucesso de um empreendimento eólico em termos de rentabilidade desejada.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:59:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11470_Versão final em PDF.pdf: 2477902 bytes, checksum: 35d936b64018f12ae5a09076d74f6708 (MD5) Previous issue date: 2017-08-07 / O objetivo principal deste trabalho é verificar como se deu a evolução da energia eólica no Brasil a partir dos anos 2000. Nesse sentido, propôs-se investigar quais fatores contribuíram para a expansão da geração de energia elétrica a partir da fonte eólica no Brasil, com base nas políticas regulatórias, fiscais e de inovação que envolvem o setor, além de elementos externos e desafios que influenciaram o desenvolvimento do setor. Para tanto, realizou-se uma pesquisa exploratório-descritiva, por meio de pesquisas bibliográfica e documental, que contribuíram para a investigação proposta. A realização dessa análise levou em consideração o contexto mundial em que se insere a fonte eólica e, ainda, a experiência de países selecionados da América Latina (Chile, Uruguai, Peru e Argentina) que, assim como o Brasil, têm se destacado na Região. A partir dos resultados obtidos, observou-se que dentre os principais motivos que oportunizaram o avanço do setor eólica brasileiro, destaca-se: a criação do Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica (PROINFA), que representou o pontapé inicial para a introdução da fonte eólica no Brasil; as mudanças na estrutura do Setor Elétrico Brasileiro, que possibilitaram a implementação de um sistema competitivo de comercialização de energia, os leilões; os investimentos em tecnologia a partir de 2008. Apesar dos avanços levantados, verificou-se que o Brasil não foi capaz de desenvolver uma indústria nacional de tecnologia eólica, pois suas políticas tiveram como foco principal a criação de mercado. Nesse sentido, foram identificados gargalos importantes, como: (i) a inexistência de um ambiente favorável à Ciência e Tecnologia; (ii) um descompasso entre o planejamento setorial e as legislações vigentes (como é o caso dos leilões de energia e a ausência de linhas de transmissão) (iii) a oferta limitada de financiamentos para investimentos em energia eólica. Além disso, verificou-se que a redução dos preços de energia eólica no Brasil deve-se, sobretudo, ao avanço internacional da tecnologia e a crise mundial a partir de 2008, que atraiu investidores para o Brasil. Por fim, a nível regional, verificou-se que o Brasil figura como líder em capacidade e geração de energia eólica e tem servido de experiência para os países da mesma região

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:21:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2017-06-06 / The Brazilian energy matrix has undergone a process of diversification of its energy sources in recent years, considering the concern with the rationing of energy resources and the environment. Therefore, the Government has been directing policies to encourage alternative sources, above all wind energy, a renewable source, clean and abundant. Since then, wind power projects have contributed significantly to this new phase, increasing in a few years more than 10 GW in the energy matrix and conquering 7% of the country's total installed capacity. However, the oversight processes of this sector¿s regulatory agency have pointed out several problems in the implementation of most projects, casting doubt on the economic and financial feasibility of this business. Thus, the present study, descriptive and mixed approach with emphasis on the quantitative method, sought to identify the main risk parameters involved in the process of implementation of wind power plants in Brazil. To explain the impact of the uncertainties of these multiple variables on the NPV and IRR financial indicators, by adopting the Monte Carlo Method. The topic was discussed on the concept of value maximization for the shareholder and the main methods of corporate valuation were explored, going beyond the methods of analysis of financial feasibility, such as sensitivity analysis and scenario analysis, the method Monte Carlo Method was adopted and a brief survey of the main works in the area on the subject. Finally, the data obtained was analyzed through a financial model and concluded that 87% of the wind farms in the country do not add value for the shareholders, considering the parameters: construction expenses; Energy marketed in auctions; Cost overruns and fee values are the main variables that impact on the economic and financial indicators of these projects. / A matriz energética brasileira tem passado por um processo de diversificação das suas fontes de energia nos últimos anos, tendo em vista a preocupação com o racionamento dos recursos energéticos e o meio ambiente. Com isso, o Governo vem direcionando políticas de incentivo às fontes alternativas, sobretudo a energia eólica, uma fonte proveniente de recurso renovável, limpo e abundante. Desde então, os projetos eólicos têm contribuído notoriamente para esta nova fase incrementando em poucos anos mais de 10 GW na matriz energética e conquistando 7% do total da capacidade instalada do país. No entanto, os processos de fiscalização da agência reguladora do setor têm apontado diversos problemas na implantação da maioria dos empreendimentos colocando em dúvida a viabilidade econômico-financeira deste negócio. Destarte, o presente estudo, de cunho descritivo e abordagem mista com ênfase no método quantitativo, procurou identificar os principais parâmetros de risco envolvidos no processo de implantação de usinas eólicas no Brasil, para explicar, adotando o Método de Monte Carlo, o impacto das incertezas dessas múltiplas variáveis nos indicadores financeiros VPL e TIR. Referenciou-se o tema discorrendo sobre o conceito de maximização de valor ao acionista e se explorou os principais métodos de avaliação de empresas, transpassando aos métodos de análise de viabilidade financeira, tais como análise de sensibilidade e análise de cenários, abordou-se o método estatístico do Método de Monte Carlo e se fez um breve levantamento dos principais trabalhos na área acerca do tema. Por fim, analisou-se os dados apurados através de um modelo financeiro e conclui que 87% dos empreendimentos eólicos no país não agregam valor para os acionistas, sendo os parâmetros: gastos com obra; energia comercializada nos leilões; sobrecustos com obras e valor da tarifa as principais variáveis que impactam nos indicadores econômico-financeiro destes projetos.

Tese de mestrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Área de Especialização em Energia Renováveis). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2007

Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Estágio realizado na EDA, S. A. e orientado pelo Eng.º Francisco Botelho / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major de Energia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado no Parque Eólico da Coelheira / Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Energia). Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 2010