Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2015-03-18T20:51:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 / Este trabalho tem por objetivo analisar a geração de energia elétrica de Centrais Geradoras Eólicas - EOLs no Brasil. Por meio de um estudo de caso de duas usinas em operação: Usina Eólica de Beberibe - UEBB e Usina Eólica Pedra do Sal ? UEPS (ambos localizados na região nordeste do país), a pesquisa realizou uma análise da geração elétrica comparando a Energia Efetivamente Gerada ? EEG com a Garantia Física - GF do projeto. Nesta comparação realizou-se, sob os dados fornecidos (início de operação de cada parque até maio de 2011), uma extrapolação da EEG para o longo prazo por meio do método Measure-Correlate-Predict - MCP. O período extrapolado foi para um horizonte de 20 anos, período de operação de uma EOL no Brasil. Na escolha de possíveis dados externos de longo prazo para correlação, buscou-se dentre diversas opções dados reais do INMET e METAR, e dados de reanálise NNRP, CFSR e MERRA. Em geral, os dados MERRA se mostraram mais aderentes aos dados das usinas do estudo, apresentando elevado coeficiente de correlação. Aplicando um do possíveis procedimentos de MCP, o Índice Eólico, foi estimada a geração de longo prazo para ambas as usinas. Para a UEBB, a energia estimada para o longo prazo apresentou-se acima de sua GF. Já no caso da UEPS, no entanto, a energia estimada para o longo prazo apresentou-se abaixo de sua GF. Na avaliação de longo prazo, foi mostrada que a aplicação do método MCP para as EOLs em operação pode reduzir as incertezas de geração para seus primeiros anos. Diante disso, propõe-se a instituição de um índice eólico no Brasil, pois mitigará os riscos de operação e planejamento da energia elétrica no país. Tal índice vem sendo utilizado em diversos países como instrumento na estimativa de geração elétrica a longo prazo para fontes eólicas.<br> / Abstract : This work aims to analyze electric power generation from wind farms in Brazil. Through a case study of two wind farms in operation: Beberibe Wind Farm - UEBB and Pedra do Sal Wind Farm - UEPS (both located in the northeast of the country), a study was conducted comparing the power generation (EEG) to estimated average power declared to the government (GF). Through the data provided (beginning of operation of each wind farm until May 2011), this comparison performed a long-term extrapolation of the EEG by the method Measure-Correlate-Predict - MCP. The extrapolated time was for a horizon of 20 years, which represents the operational period of a wind farm in Brazil. In choosing long-term external data to the method, the research sought among several options real data from INMET and METAR and reanalysis data from NNRP, CFSv2 and MERRA. In general, the MERRA data improved the relationship with data wind farms, with the highest correlation coefficient values. To estimate the long term electric power generation for both plants, it was applied one of the possible MCP procedures, the Wind Index. For UEBB, the estimated energy for the long-term was above its GF. In the case of UEPS, however, the estimated energy for long-term was below its GF. The long-term assessment shown that the application of the MCP method to operation wind farms reduces the electricity generation uncertainties to its early years. Therefore, it is proposed to establish a wind index in Brazil as mitigate the risks of the operation and planning of electric power generation system in the country. This index has been used in many countries as a tool in estimating the long-term electricity generation for wind sources.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/130901 |
Date | January 2013 |
Creators | Damas, Leonardo Balvedi |
Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Passos, Júlio César |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | 255 p.| il., grafs., tabs. |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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