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Metodologia para elaboração de mapa de potencial eólico de regiões metropolitanas

The goal of this work is to present a methodology to estimate the wind speed in an urban environment, through mesoscale and microscale models. The mesoscale model was obtained using Numerical Weather Prediction (NWP) methods, which consider geographic data, such as roughness, elevation, vegetation i...

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Autor principal:	Vieira, Bruna Juliane
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:	Ventos - Velocidade Energia eólica Regiões metropolitanas Energia - Fontes alternativas Modelos matemáticos Meteorologia - Observações Winds - Speed Wind power Metropolitan areas Renewable energy sources Mathematical models Meteorology - Observations CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA Engenharia Elétrica
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23665
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id	riut-1-23665
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spelling	riut-1-236652021-01-04T06:10:31Z Metodologia para elaboração de mapa de potencial eólico de regiões metropolitanas Methodology for the design of metropolitan areas’ wind energy map Vieira, Bruna Juliane Rayel, Ohara Kerusauskas https://orcid.org/0000-0002-9543-9811 http://lattes.cnpq.br/3075119518945729 Peron, Guilherme de Santi https://orcid.org/0000-0001-5794-0237 http://lattes.cnpq.br/7845448730478685 Rayel, Ohara Kerusauskas https://orcid.org/0000-0002-9543-9811 http://lattes.cnpq.br/3075119518945729 Bazzo, Thiago de Paula Machado https://orcid.org/0000-0002-4033-748X http://lattes.cnpq.br/6077469077785397 Pereira, Zaqueu Cabral https://orcid.org/0000-0003-2709-7335 http://lattes.cnpq.br/8640312962246203 Ventos - Velocidade Energia eólica Regiões metropolitanas Energia - Fontes alternativas Modelos matemáticos Meteorologia - Observações Winds - Speed Wind power Metropolitan areas Renewable energy sources Mathematical models Meteorology - Observations CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA Engenharia Elétrica The goal of this work is to present a methodology to estimate the wind speed in an urban environment, through mesoscale and microscale models. The mesoscale model was obtained using Numerical Weather Prediction (NWP) methods, which consider geographic data, such as roughness, elevation, vegetation index and meteorological information. The meteorological data are obtained from global reanalysis performed by the National Centers for Environmental Forecasting (NCEP), which provide a time series composed of several years of measurements and radiosonde data. This informations were processed by the UL Renewables Consulting’s supercomputers and handed over to be used as a basis for the wind potential map. The microscale model was used to adjust the mesoscale predictions using both data collected from five measurement towers with 30 m height installed in the Metropolitan Region of Curitiba (RMC) and elevation and roughness databases. Thus, the presented methodology addresses how the microscale data were obtained, treated and processed with the mesoscale data. As a result, a wind potential map was generated with a 50 m×50 m resolution at a height of 30 m, which may contribute to the development of the micro and mini wind energy generation sector, since through this map it is possible to identify with greater precision the locations with better potential for the installation of small wind turbines in metropolitan regions. Electricity generation from renewable energy sources has experienced a growing trend in recent decades, driven primarily by several countries’ incentive granting to distributed micro and mini-generation. This type of generation can provide important benefits to the electrical power system, such as postponing or reducing the investments on the distribution and transmission systems’ expansion, low environmental impact, losses’ reduction and energy matrix diversification. Despite the mentioned incentives, it is observed that the micro and mini wind energy generation in urban regions does not show compatible growth, especially when compared to wind energy generation in rural regions and solar energy generation. The lack of studies on wind energy potential in urban regions may be a determining factor for the sector’s limited economic development. The data obtained through the proposed methodolody were compared to mesoscale data and to the Brazilian Wind Atlas. It was found that the results of this work are closer to the data collected in the field, therefore being more faithful to reality. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma metodologia para estimar a velocidade do vento em ambiente urbano, utilizando os modelos de mesoescala e microescala. O modelo de mesoescala foi obtido por meio de métodos de Previsão Numérica do Tempo (NWP, do inglês Numerical Weather Prediction), o qual considera como variáveis de entrada os dados geográficos, tais como a rugosidade, a elevação, o índice da vegetação e os dados meteorológicos. Os dados meteorológicos são provenientes de reanálises globais dos Centros Nacionais de Previsão Ambiental (NCEP, do inglês National Centers for Environmental Prediction), que fornecem dados com series temporais de anos de medições e dados de radiossondas. Esses dados foram processados por supercomputadores pela consultoria UL Renewables e disponibilizados para serem utilizados como base para o mapeamento eólico. Já o modelo de microescala foi utilizado para realizar o ajuste nos dados de mesoescala através dos dados coletados de cinco torres anemométricas com altura 30 m instaladas na Região Metropolitana de Curitiba (RMC) e de bases de dados de elevação e rugosidade do terreno. Assim, a metodologia apresentada aborda como os dados de microescala foram obtidos, tratados e processados com os dados de mesoescala. Como resultado foi gerado um mapa eólico com resolução de 50 m × 50 m a uma altura de 30 m, que poderá contribuir para o desenvolvimento do setor de micro e minigeração eólica, já que através deste mapa é possível identificar com maior precisão os locais com melhor potencial para a instalação de pequenos aerogeradores em regiões metropolitanas. A geração de energia elétrica a partir de fontes renováveis segue uma tendência crescente nas últimas décadas, impulsionada inclusive pela a concessão de incentivos à micro e minigeração e distribuída em diversos países. Esta modalidade de geração pode proporcionar importantes benefícios ao sistema elétrico como adiamento ou redução de investimentos em expansão nos sistemas de distribuição e transmissão, baixo impacto ambiental, redução de perdas e diversificação da matriz energética. Apesar dos incentivos, observa-se que a área de micro e minigeração eólica em regiões metropolitanas não apresenta crescimento consistente, principalmente quando comparada à geração eólica em regiões rurais. A falta de estudos mais detalhados do potencial eólico em regiões metropolitanas pode ser um fator determinante para desenvolvimento econômico pouco expressivo do setor. Os dados obtidos através da metodologia proposta foram comparados com os dados de mesoescala e com o Atlas Eólico Brasileiro. Constatou-se que os resultados deste trabalho são mais próximos dos dados coletados em campo, sendo portanto mais fiéis à realidade. 2021-01-04T00:02:49Z 2021-01-04T00:02:49Z 2020-11-05 masterThesis VIEIRA, Bruna Juliane. Metodologia para elaboração de mapa de potencial eólico de regiões metropolitanas. 2020. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Energia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2020. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23665 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Programa de Pós-Graduação em Sistemas de Energia UTFPR
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description	The goal of this work is to present a methodology to estimate the wind speed in an urban environment, through mesoscale and microscale models. The mesoscale model was obtained using Numerical Weather Prediction (NWP) methods, which consider geographic data, such as roughness, elevation, vegetation index and meteorological information. The meteorological data are obtained from global reanalysis performed by the National Centers for Environmental Forecasting (NCEP), which provide a time series composed of several years of measurements and radiosonde data. This informations were processed by the UL Renewables Consulting’s supercomputers and handed over to be used as a basis for the wind potential map. The microscale model was used to adjust the mesoscale predictions using both data collected from five measurement towers with 30 m height installed in the Metropolitan Region of Curitiba (RMC) and elevation and roughness databases. Thus, the presented methodology addresses how the microscale data were obtained, treated and processed with the mesoscale data. As a result, a wind potential map was generated with a 50 m×50 m resolution at a height of 30 m, which may contribute to the development of the micro and mini wind energy generation sector, since through this map it is possible to identify with greater precision the locations with better potential for the installation of small wind turbines in metropolitan regions. Electricity generation from renewable energy sources has experienced a growing trend in recent decades, driven primarily by several countries’ incentive granting to distributed micro and mini-generation. This type of generation can provide important benefits to the electrical power system, such as postponing or reducing the investments on the distribution and transmission systems’ expansion, low environmental impact, losses’ reduction and energy matrix diversification. Despite the mentioned incentives, it is observed that the micro and mini wind energy generation in urban regions does not show compatible growth, especially when compared to wind energy generation in rural regions and solar energy generation. The lack of studies on wind energy potential in urban regions may be a determining factor for the sector’s limited economic development. The data obtained through the proposed methodolody were compared to mesoscale data and to the Brazilian Wind Atlas. It was found that the results of this work are closer to the data collected in the field, therefore being more faithful to reality.
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