Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/741
metadata.dc.type: Dissertação
Title: A influência da resolução espacial em modelos de previsão em mesoescala na programação de despacho da produção de usinas eólicas
metadata.dc.creator: Hidalgo, Pedro
metadata.dc.contributor.advisor1: Sperandio, Mauricio
metadata.dc.description.resumo: O uso da energia eólica para produção de eletricidade tem crescido em todo o mundo. De acordo com o PDE 2023 (Plano Decenal de Expansão Energia) disponibilizado pela EPE (Empresa de Pesquisa Energética) a capacidade instalada provinda de energia eólica em 2013 foi de 2,2 GW, cerca de 1,8% da matriz energética brasileira. A perspectiva de aumento para 22,4 GW, que em 2023 representará cerca de 11,8% da matriz energética brasileira. Com isso, a necessidade de se ter uma programação da disponibilidade de energia de parques eólicos se torna extremamente importante na operação do sistema elétrico brasileiro. Usando os dados de velocidade de vento gerados pelo modelo WRF com resoluções espaciais de 15 km e 5 km a 100 m de altura fez-se a estimativa de geração de energia para os complexos eólicos de Cerro Chato e Osório no período de 9 de agosto de 2014 a 29 de agosto de 2014. Então comparou-se com os dados de programação diária de produção de energia feitos pelas usinas, pelo modelo ETA e com os de geração real, do mesmo período, fornecidos pelo Operador Nacional do Sistema em seus boletins semanais. No período de estudo deste trabalho os erros médios percentuais absolutos da previsão de geração no complexo eólico de Cerro Chato foram de 18,42% do PDP da Usina, 15,97% do modelo ETA, 20,96% e 20,30% do modelo WRF com resolução espacial de 15 km desconsiderando e considerando a influência da variação da temperatura, respectivamente, e de 7,55% e 6,89% do modelo WRF com resolução espacial de 5 km desconsiderando e considerando a influência da variação da temperatura, respectivamente. Os erros médios percentuais absolutos das programações de geração de energia do complexo eólico de Osório foram de 16,29% do PDP da usina, 19,19% do modelo ETA, 9,38% e 8,78% do modelo WRF com resolução espacial de 15 km desconsiderando e considerando a influência da variação da temperatura, respectivamente, e de 5,94% e 5,09% do modelo WRF com resolução espacial de 5 km desconsiderando e considerando a influência da variação da temperatura, respectivamente.
Abstract: The use of wind energy for electricity production has increased worldwide. According to the PDE 2022 (Ten Year Plan for Energy Expansion) provided by EPE (Energy Research Company) installed capacity of wind power stemmed in 2013 was 2,2 GW, about 1.8% of the Brazilian. The energy matrix, with perspective increase to 22.4 GW, which in 2023 represent about 11.8% of the Brazilian energy matrix. Thus the need to have a schedule of availability of power wind farms is extremely important in the operation of the Brazilian electrical system. Using the wind speed data generated by the WRF model with spatial resolution of 15 km and 5 km 100 m long made up an estimated power generation for wind complex of Cerro Chato and Osorio from 9 August 2014 to 29 August 2014. Then compared with the daily schedule of data for energy production made by plants, by ETA model and the actual generation of the same period, provided by the National System Operator in its weekly newsletters. During the study period of this study, the absolute percentage mean errors of prediction in wind generation complex of Cerro Chato were 18.42% of the Plant PDP, 15.97% of the ETA model, 20.96% and 20.30% of the WRF model with spatial resolution of 15 km disregarding and considering the influence of temperature variation, respectively, and 7.55% and 6.89% of the WRF model with spatial resolution of 5 km disregarding and considering the influence of temperature variation, respectively. The absolute percentage mean errors schedules of the wind farm of Osório power generation were 16.29% of the plant's PDP, 19.19% of the ETA model, 9.38% and 8.78% of the WRF model with spatial resolution 15 km disregarding and considering the influence of temperature variation, respectively, and 5.94% and 5.09% of the WRF model with spatial resolution of 5 km disregarding and considering the influence of temperature variation, respectively.
Keywords: Engenharia
Engenharia elétrica
Energia eólica
Geração de energia elétrica
Sistema de energia elétrica
Engineering
Electrical engineering
Wind power
Electric energy generation
Electric power system
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS
Publisher: Universidade Federal do Pampa
metadata.dc.publisher.department: Campus Alegrete
metadata.dc.rights: Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: http://hdl.handle.net/riu/741
Issue Date: 1-Jul-2014
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons