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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/87272 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Dorado, Rodrigo Martins |
| Contributors | Bodmann, Bardo Ernst Josef |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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