RESUMOA determinação do volume máximo de escoamento superficial é fundamental para o dimensionamento de diversos tipos de obras hidráulicas, constituindo o parâmetro de maior importância no projeto de sistemas de terraceamento em nível. A determinação incorreta do volume escoado superficialmente gera imprecisões no dimensionamento destes sistemas que, quando superdimensionados, apresentam elevado custo de instalação. Tendo em vista esses aspectos, o presente trabalho teve por objetivo comparar os valores de volume máximo de escoamento superficial, obtidos por meio do método empírico do número da curva, desenvolvido pelo Serviço de Conservação de Solos dos Estados Unidos, com aqueles obtidos por meio do método desenvolvido por Pruski e colaboradores, baseado em princípios consagrados na hidrologia. O desempenho dos dois métodos foi analisado com base nas condições pluviométricas correspondentes a Belo Horizonte e Uberlândia, para período de retorno de 10 anos. Evidenciaram-se grandes diferenças entre os valores de volume de escoamento superficial obtidos pelos dois métodos, as quais se mostraram mais acentuadas para maiores velocidades de infiltração de água no solo, tendo o método proposto por Pruski e colaboradores apresentado comportamento mais condizente com a realidade.Termos de indexação: conservação de solos, terraceamento, modelos hidrológicos.

No abstract

This work presents a photovoltaic model for a simulation of the electric energy production of a distributed energy system. The model will be validated through measured weather data and energy produced by an 88.04 kWp power plant installed on the Federal University of Espírito Santo (UFES) in Vitória. The validation consists of comparing the real power data acquired by the photovoltaic plant and the power data calculated from the model using weather data, specifications of the panels and inverters and the constructive characteristics of the system. The proposed model is based on the paper “Management of an island and grid-connected microgrid using hybrid economic model predictive control with weather data”, Applied Energy, v. 278, 2020, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115581. In addition, the model has been improved with the inclusion of new intrinsic parameters of the material, the calculation of losses and the adjustments for different tilt angles and azimuth orientations. Results of this method reveal that the model was able to reproduce the behavior of the real photovoltaic plant, presenting a mean absolute percentage error of 8.8% between real and simulated data.