Modelagem numérica em alta resolução para previsão de geração de energia eólica no Ceará

Abstract

RESUMONeste trabalho, foi utilizado um modelo de atmosfera de mesoescala para previsão de ventos em curto prazo para aplicações em geração de energia eólica. Diferentes resoluções espaciais e parametrizações foram testadas, sendo a comparação entre as simulações feita com base em uma metodologia estatística, que se utiliza de um conjunto de índices e medidas de erro amplamente utilizados em estudos meteorológicos e avaliações de modelos atmosféricos. Tal metodologia foi aplicada para escolha das melhores opções de espaçamento de grade horizontal, parametrização de turbulência e peso do relaxamento newtoniano na representação dos campos de vento do litoral cearense em quatro dias do período de transição entre as estações seca e chuvosa. Os testes revelam que, dentre as opções testadas, a configuração que melhor reproduz as observações ao longo do litoral, conta com espaçamento de grade horizontal de 1 km, turbulência parametrizada com a versão anisotrópica do esquema proposto por Smagorinsky e escala de tempo do relaxamento newtoniano de 12 h. Palavras chave: previsão de ventos; modelagem atmosférica; energia eólica; intercomparação estatística. ABSTRACT: HIGH RESOLUTION ATMOSPHERIC MODELING TO FORECAST WIND ENERGY GENERATION IN CEARÁIn the present work, a mesoscale atmospheric model was used for short-term wind forecast for applications on wind energy generation. Different spatial resolutions and parameterizations were tested, and the comparison among the simulations was based on a methodology, which uses a set of statistical indices and error indicators widely accepted in the Meteorology community when evaluating atmospheric models. Such methodology was utilized in order to choose the best options for horizontal grid spacing, turbulence parameterizations and nudging timescale when representing the wind field over the coast of Ceará State, in Northeast Brazil, in four days during the transition period between the dry and wet seasons. The tests reveal that, among the different options, the model setup, which reproduces better the observations along the coast is the one with a 1km grid spacing, using an anisotropic Smagorinsky-type turbulence scheme and Newtonian relation timescale of 12 h.

Previsão do vento utilizando o modelo atmosférico WRF para o estado de Alagoas

“…A investigação da previsão do vento sobre o Nordeste Brasileiro é mais presente na literatura por ser a área com maior potencial, e com maior quantidade de usinas eólicas em operação, como no Ceará e Rio Grande do Norte (Camelo, 2007;Cunha, 2008;Lyra, 2008;De Maria et al, 2008). Existem também levantamentos importantes para as demais regiões do país, com técnicas similares aos estudos aplicados no Nordeste, bem como, na identificação de zonas de considerável potencial eólico (Miguel, 2004;Dalmaz, 2007;Machado, 2008;Cruz Segundo, 2009;Pes, 2010;Mendes, 2011;Oliveira e Costa, 2011).…”

Evaluation of solar irradiation estimates of the BRAMS and development of a statistical post-processing technique for Northern Brazil

“…Através dos estudos de Weber et al (1982), Maria et al (2008), Cunha (2008) e Lima et al (2016), conclui-se que a melhor forma de se avaliar um modelo é utilizando-se um conjunto de índices estatísticos, de forma que possam ser minimizados os erros de interpretação. Por essa razão, é utilizado neste trabalho um conjunto de 3 índices estatísticos: o Erro Médio (EM), ou (Viés), o Erro Quadrático Médio (EQM) e o Coeficiente de Correlação (r).…”

Evaluation of the Wind Power in the State of Paraíba Using the Mesoscale Atmospheric Model Brazilian Developments on the Regional Atmospheric Modelling System

“…By the studies of Weber et al [23], Maria [24], and Cunha [25], it is concluded that the best way to evaluate the model is using a set of statistic indexes, aiming to minimize interpretation mistakes. For this reason, in this work a set of 3 statistic indexes is used: mean absolute error, mean-square error and correction index.…”