The aim of this study was to characterize the wind behavior (velocity, direction, turbulence index and gust factor), as well as a preliminary estimate of the aeolian potential in coastal region close to Maceió. The wind data utilized was collected during the MICROMA project (Micrometeorologia da Mata Atlântica Alagoana) installed at Vilanova Farm, Pilar Alagoas State (9º36 12 S, 35º53 46 W, 170 m), from July/1996 to September/1999. The results showed that the local wind is influenced by micro and macro scale phenomenon. The wind velocity (8,29m height) decreases in the winter and increases in the summer. In the two seasons the wind velocity is faster during daytime. Almost in a half of the case (46%) the wind velocity is between zero and 2,0 m.s-1. The wind direction showed a little variability and the predominant flow is from ocean to continent felt (66%). The behavior of the atmospheric turbulence is inverse to the wind velocity. The wind velocity (estimated to 75m height) in 99,5% of the cases was superior to the initial velocity to start the aero generator (2,5 m.s-1). The simulated average wind power potential value was 110,27±106,51 W.m-2. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho teve como objetivo a caracterização do comportamento do vento (velocidade, direção, índice de turbulência e fator de rajadas), bem como fazer uma estimativa preliminar do potencial eólico para a região de tabuleiros costeiros próximo a Maceió. Foram utilizados os dados de vento coletados durante a realização do projeto MICROMA (Micrometeorologia da Mata Atlântica Alagoana) montado na Fazenda Vilanova, Pilar AL (9º36 12 S, 35º53 46 W, 170 m), no período de julho de 1996 a setembro de 1999. Os resultados mostraram que o vento no local é influenciado pelos fenômenos locais e os de grande escala. A velocidade (8,29 m) diminui no inverno e aumenta no verão, e, em ambas as estações, é bem maior durante o dia. Quase metade (46%) dos casos são ventos na faixa de zero até 2,0 m.s-1. A direção apresenta pouca variabilidade e o fluxo predominante é no sentindo oceano-continente (66%). A turbulência atmosférica é inversamente proporcional a velocidade do vento. O vento estimado para 75m em 99,5% dos casos foi superior a velocidade de partida dos aerogeradores (2,5 m.s-1). O valor médio estimado para o potencial eólico foi de 110,27±106,51 W.m-2 com maior ocorrência na faixa entre 50-100 W.m-2 (38,6%).

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-05-25T14:39:16Z No. of bitstreams: 1 Barbara Camboim Lopes de Figueiredo.pdf: 2032958 bytes, checksum: d463c6ab534a96f1ce5aac33c2dde210 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T14:39:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barbara Camboim Lopes de Figueiredo.pdf: 2032958 bytes, checksum: d463c6ab534a96f1ce5aac33c2dde210 (MD5) Previous issue date: 2014-02-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The study of climate has great importance, given that a variation of climatic elements affect the economy of a certain region and life of the inhabitants. Climate variables temperature, humidity, atmospheric pressure, solar radiation, precipitation and wind can be affected by geophysical and environmental factors such as latitude, altitude, air mass, proximity to sea, sea currents and vegetation. Wind is the most complex climate element representing the natural phenomenon of turbulence, it is characterized by high temporal and spatial variability. Wind is generated by atmospheric air mass movement, and has influence on various environmental phenomena such as soil erosion, pollutant dispersal and transport of pollen and seeds. Knowing wind speed temporal and spatial distribution is crucial to evaluate the potential for generation of eolic energy. In this work we study long-term correlations in wind speed temporal series registered at twelve meteorological stations in the state of Pernambuco, Brazil. To this end we apply Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) on hourly wind speed data for the period 2008-2011. All the analyzed series exhibit multifractal properties with generalized Hurst exponents above 0.5 indicating persistent temporal dynamics for both, small and large fluctuations. We also calculate other multifractal measures Rényi exponent and singularity spectrum, and complexity parameters, position of maximum, width and asymmetry of multifractral spectrum. No correlation was detected between complexity parameters and the geographic parameters longitude, latitude and altitude of the station, except for asymmetry of multifractal spectrum: negative correlation with longitude for maximum wind speed and negative correlation with latitude for average wind speed. However for all stations the strength of multifractality (indicated by width of multifractal spectrum) is greater for maximum wind speed then for average wind speed. These results contribute to a better understanding of the nature of stochastic processes governing wind dynamics which is necessary for development of more accurate predictive models for wind speed temporal variability and diverse phenomena influenced by wind. / O estudo do clima tem grande importância visto que a variação em elementos climáticos afeta a economia de uma região e a vida das pessoas que ali habitam. As variáveis climáticas temperatura, umidade, pressão atmosférica, radiação solar, precipitação e vento podem ser influenciadas por diversos fatores, geofísicos e ambientais, tais como latitude, altitude, massas de ar, continentalidade e maritmidade, relevo e vegetação. Um dos mais complexos elementos do clima é o vento, pelo fato de representar um fenômeno natural de turbulência, caracterizado por uma grande variabilidade temporal e espacial. O vento é gerado pelo movimento das massas de ar e pode influenciar vários fenômenos ambientais como erosão do solo, dispersão de poluentes e transporte de pólen e sementes. O conhecimento da distribuição temporal e espacial da velocidade do vento é crucial para avaliação do potencial eólico de uma região. Neste trabalho estudaram-se correlações de longo alcance das séries temporais de velocidade do vento registradas em 12 estações meteorológicas durante o período de 2008 a 2011 no estado de Pernambuco aplicando-se o método Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) nas séries temporais horárias. Todas as séries analisadas mostram as propriedades multifractais com valores de expoente generalizado de Hurst acima de 0,5 indicando uma dinâmica persistente para pequenas e grande flutuações. Foram calculadas também as outras medidas multifractais, o expoente Rényi e o espectro multifractal bem como os parâmetros de complexidade: posição do máximo, largura e assimetria do espectro multifractal. Não foram encontradas correlação entre os parâmetros de complexidade e as coordenadas geográficas: longitude, latitude e altitude, exceto a medida de assimetria do espectro multifractal: correlação negativa entre a rajada e longitude e entre velocidade e latitude. Para todas estações as larguras do espectro multifractal foram maiores para a rajada que para a velocidade, indicando uma multifractalidade mais forte. Estes resultados contribuem para uma melhor compreensão da natureza dos processos estocásticos geradores da dinâmica do vento, necessária para o desenvolvimento de modelos confiáveis para predição da variabilidade temporal do vento e dos diversos fenômenos influenciados pelo mesmo.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / The main objective of this research was to compare evaporation measured in two Class A evaporation pans. The first one installed 15 cm over the surface and the second one installed at surface level in a small reservoir. The experiment was carried out at the Fisheries Station of the Federal University of CearÃ, in Fortaleza. An automated weather station was installed at the same site. During February to November of 2008, evaporation data were measured in a daily basis. The weather data were collected in a weekly basis using a radio frequency system. The evaporation measured at a soil surface was 5.3% higher than the evaporation measured at a water surface level of the reservoir. The different installation conditions were influenced differently by the weather parameters. The evaporation estimation methods of Penman, Linsley and Linacre underestimated the evaporation measured in the reservoir, and the Penman method presented the smaller error. / As condiÃÃes climÃticas das regiÃes semi-Ãridas favorecem a evaporaÃÃo que representa a maior perda do volume lÃquido dos aÃudes, portanto, um parÃmetro importante para o gerenciamento dos recursos hÃdricos. Um dos instrumentos mais difundidos e utilizados para estimar a evaporaÃÃo em reservatÃrios à o Tanque Classe A. Assim, este trabalho teve como objetivo principal comparar a evaporaÃÃo medida em dois tanques Classe A, sendo um instalado em ambiente aquÃtico e outro em ambiente terrestre, e como objetivo secundÃrio avaliar estimativas da evaporaÃÃo obtidas pelos mÃtodos propostos por Penman (1948), Linsley (1982) e Linacre (1993) em relaÃÃo Ãs medidas de evaporaÃÃo obtidas nos referidos tanques evaporimÃtricos. O experimento foi conduzido na EstaÃÃo de Piscicultura do Centro de CiÃncias AgrÃrias da Universidade Federal do CearÃ, em Fortaleza, CE. Neste local, alÃm dos tanques Classe A, foi instalada uma estaÃÃo meteorolÃgica automÃtica. No perÃodo de fevereiro a novembro de 2008 foram realizadas medidas diÃrias de evaporaÃÃo e coletados, semanalmente, os dados meteorolÃgicos armazenados no sistema de aquisiÃÃo da estaÃÃo, utilizando rÃdio freqÃÃncia. O total evaporado no tanque Classe A instalado em ambiente terrestre foi 5,3% superior ao total evaporado no tanque Classe A em ambiente aquÃtico. A instalaÃÃo do tanque Classe A em ambiente aquÃtico reduziu os efeitos diretos da radiaÃÃo solar incidente, umidade relativa, temperatura do ar e velocidade do vento sobre a evaporaÃÃo assim com a amplitude tÃrmica da Ãgua no seu interior. O mÃtodo proposto por Penman (1948) apresentou os melhores desempenhos, com erros relativos de -3,0% em relaÃÃo ao tanque Classe A no ambiente aquÃtico e -7,9% em relaÃÃo ao tanque Classe A no ambiente terrestre.

[pt] Como resultado do processo de contração de novos Leilões de energia eólica e a entrada em operação de novos parques eólicos ao sistema elétrico Brasileiro, é necessário que o planejamento da operação das atividades de curto prazo como a regulação, atendimento da carga, balanceamento e programação do despacho das unidades geradoras entre outras atividades, seja efetuado de tal que os riscos técnicos e financeiros sejam minimizados. Porém esta não é uma tarefa simples, já que fornecer previsões exatas para esse processo apresenta uma série de desafios, como a incorporação da incerteza no cálculo das previsões. Daqui que a literatura técnica reporta diversas técnicas que proporcionam estimativas da densidade de probabilidade de geração de energia eólica, pois tais estimações permitem obter previsões da densidade de probabilidade para a energia eólica. Neste contexto, a previsão da velocidade do vento nos aproveitamentos eólicos passa a ser uma informação fundamental para os modelos de apoio à decisão que suportam a operação econômica e segura dos sistemas elétricos, pois a maioria dos modelos precisa da previsão da velocidade do vento para calcular a previsão da energia eólica. Este trabalho apresenta uma proposta uma estratégia de especificação não paramétrica para a previsão da geração de energia eólica, empregando a comumente conhecida densidade condicional por kernel, o qual permite calcular a função densidade de probabilidade da produção eólica para qualquer horizonte de tempo, condicionada à previsão da velocidade do vento obtida através da aplicação da metodologia de Análise Espectral Singular (SSA) para previsão. A metodologia foi validada com sucesso usando a série temporal das medias horárias da velocidade do vento e da produção eólica de um parque eólico Brasileiro. Os resultados foram comparados contra outras metodologias para a previsão da velocidade do vento, onde a abordagem não paramétrica proposta produz resultados muito proeminentes. / [en] As a result of the new contracting process wind power auctions and the entrance into operation of new wind farms to the Brazilian electrical system, it is requires that the planning of the operation of short-term activities such as regulation, balancing and programming dispatch of units commitment among other activities, is made such that the technical and financial risks are minimized. But this is not a simple task, since providing accurate forecasts for this process presents several challenges, as the incorporation of uncertainty in the calculation of the forecasts. Hence the technical literature reports several techniques that provide estimates of the probability of wind power generation density, because such estimates allow to obtain forecasts of the wind power probability density function. In this context, wind speed forecasting in wind farms becomes essential information for decision support models which helps the economic and safe operation of electrical systems, due to the fact that most of the models need to the wind speed predictions for forecasting wind energy. This thesis proposes a non-parametric specification strategy for forecasting of wind power generation, using the commonly known conditional kernel density estimation, which allows the estimation of the probability density function of wind power generation for any time horizon, conditioned on wind speed forecast obtained by applying the Singular Spectrum Analysis methodology (SSA). The methodology has been successfully validated using the time series of wind speed and hourly averages of wind production of a Brazilian wind farm. The results were compared against other methodologies for wind speed prediction, and the proposed non-parametric approach produced very prominent results.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mauro Sergio Silva Pinto.pdf: 649420 bytes, checksum: 2659c3409645c14d4672fc5713698782 (MD5) Previous issue date: 2006-10-27 / The time of flight method for determining the wind speed using ultrasonic transducers is presented in this work. The techniques of phase difference and threshold detection for determining the time of flight are presented. A more detailed study of the phase difference technique is carried out in order to determine the design specifications using this method with respect to the noise sensitivity, dependence of the measurement range with the medium temperature and measurement resolution. A design specification example is presented in order to illustrate the proposed procedures. / Apresenta-se neste trabalho o método do tempo de trânsito para determinação da velocidade do vento utilizando transdutores ultra-sônicos. Apresentam-se as técnicas da diferença de fase e detecção de limiar para determinação do tempo de trânsito deste método. Um estudo mais aprofundado é realizado para o método da diferença de fase de forma a determinar as especificações de projeto usando esse método, com relação à sensibilidade ao ruído, dependência da faixa de medição com temperatura do meio e resolução de medição. Um exemplo de especificação de projeto é apresentado de forma a ilustrar os procedimentos desenvolvidos.