[pt] O Brasil sempre foi um país que teve sua matriz elétrica pautada majoritariamente
em fontes renováveis, mais especificamente na hídrica. Com passar dos anos, esta tem se
diversificado e demonstrado uma maior participação da fonte eólica. Para melhor explorála, pesquisas visando modelar seu comportamento são essenciais. Entretanto, não é sempre que se tem dados de velocidade do vento e de geração eólica disponíveis em
quantidade e nas localidades de interesse. Esses dados são primordiais para identificar
potenciais locais de instalação de parques eólicos, melhorar o desempenho dos existentes
e estimular pesquisas de previsão e simulação da geração eólica que são entradas para
auxiliar na melhor performance do planejamento e da operação do setor elétrico
brasileiro. Na carência de dados de velocidade do vento, uma alternativa é o uso de dados
vindos de base de reanálises. Elas disponibilizam longos históricos de dados de variáveis
climáticas e atmosféricas para diversos pontos do globo terrestre e de forma gratuita.
Desta forma, a primeira contribuição deste trabalho teve como foco a verificação da
representatividade dos dados de velocidade do vento, disponibilizados pelo MERRA-2,
no território brasileiro. Seguindo as recomendações da literatura, utilizou-se técnicas de
interpolação, extrapolação e correção de viés para melhorar a adequação as velocidades
fornecidas pela base de reanalise as que acontecem na altura dos rotores das turbinas dos
parques eólicos. Em uma segunda contribuição combinou-se os dados do MERRA-2 com
os de potência medidas em parques eólicos brasileiros para modelar de modo estocástico
e não paramétrico a relação existente entre a velocidade e potência nas turbinas eólicas.
Para isto utilizou-se as técnicas de clusterização, estimação das curvas de densidade e
simulação. Por fim, em uma terceira contribuição, desenvolveu-se um aplicativo, no
ambiente shiny, para disponibilizar as metodologias desenvolvidas nas duas primeiras
contribuições. / [en] Brazil s energy landscape has historically relied heavily on renewable sources,
notably hydropower, with wind energy emerging as a significant contributor in recent
years. Understanding and harnessing the potential of wind energy necessitates robust
modeling of its behavior. However, obtaining comprehensive wind speed and generation
data, particularly in specific locations of interest, remains a challenge. In the absence of
wind speed data, an alternative is to use data from a reanalysis database. They provide
long histories of data on climatic and atmospheric variables for different parts of the world,
free of charge. Therefore, the first contribution of this work focused on verifying the
representativeness of wind speed data made available by MERRA-2 in Brazilian territory.
Following literature recommendations, interpolation, extrapolation, and bias correction
techniques were used to improve the adequacy of the speeds provided by the reanalysis
based on those that occur at the height of the wind farm turbine rotors. In a second
contribution, MERRA-2 data was combined with power measured in Brazilian wind farms
to model in a stochastic and non-parametric way the relationship between speed and power
in wind turbines. For this purpose, clustering, density curve estimation, and simulation
techniques were used. Finally, the research culminates in the development of an
application within the Shiny environment, offering a user-friendly platform to access and
apply the methodologies devised in the preceding analyses. By making these
methodologies readily accessible, the application facilitates broader engagement and
utilization within the research community and industry practitioners alike.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:67546 |
| Date | 13 August 2024 |
| Creators | SAULO CUSTODIO DE AQUINO FERREIRA |
| Contributors | FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA, FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA, FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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