[pt] A preocupação com o aquecimento global e a poluição tem aumentado
significativamente o interesse no desenvolvimento de fontes renováveis de
energia. Este estudo tem como eixo principal a energia eólica, o uso dessa
energia elimina resíduos indesejados e prejudiciais à saúde e ao meio ambiente
causados por outras fontes de energia, como carvão e usinas nucleares. Este
trabalho objetiva analisar a relação de dependência entre a velocidade do
vento e a geração de energia eólica, esta é uma relação bastante complexa,
por isso busca-se entender a natureza estocástica de ambas as variáveis. Como
ferramenta metodológica foi utilizada a teoria da cópula. O estudo baseia-se
na análise e modelagem da dependência entre dados de velocidade do vento e
geração de energia eólica, para um banco de dados horário de um parque eólico
do estado da Bahia, no período de janeiro a dezembro de 2017, após encontrar
a cópula correspondente a estrutura de dependência para o ano completo
e para cada mês individualmente, foram geradas simulações e apresentadas
as probabilidades de ocorrência dos cenários em intervalos pré-definidos, os
resultados obtidos foram significativos, testes estatísticos adequados foram
realizados, evidenciando a qualidade do ajuste. / [en] Concern about global warming and pollution has significantly increased
interest in developing renewable energy sources. This study has wind energy as
its main axis, the use of this energy eliminates unwanted and harmful waste to
health and the environment caused by other energy sources, such as coal and
nuclear power plants. This work aims to analyze the dependence relationship
between wind speed and wind energy generation, this is a very complex
relationship, so we seek to understand the stochastic nature of both variables.
As a methodological tool, the copula theory was used. The study is based on
the analysis and modeling of the dependence between wind speed data and
wind energy generation, for an hourly database of a wind farm in the state of
Bahia, from January to December 2017, after finding the copula corresponding
to the dependency structure for the entire year and for each month individually,
simulations were generated and the probabilities of occurrence of the scenarios
were presented at pre-defined intervals, the results obtained were significant,
adequate statistical tests were performed, evidencing the quality of the fit .
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:60788 |
| Date | 10 October 2022 |
| Creators | TUANY ESTHEFANY BARCELLOS DE CARVALHO SILVA |
| Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA, REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0016 seconds