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Title in Portuguese: Utilização do modelo numérico WRF para fins de geração eolioelétrica: estudo de caso para Maracanaú, Ceará
Title: Using the WRF numerical model for the purpose of generation eolioelétrica: case study for Maracanaú, Ceará
Author: Chaves, Camylla Maria Narciso de Melo
Advisor(s): Carvalho, Paulo Cesar Marques de
Keywords: Engenharia elétrica
Energia eólica
Issue Date: 31-Jan-2013
Citation: CHAVES, C. M. N. M. Utilização do modelo numérico WRF para fins de geração eolioelétrica: estudo de caso para Maracanaú, Ceará. 2013. 57 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013.
Abstract in Portuguese: O presente trabalho analisa o modelo de mesoescala WRF (Weather Research and Forecast) para verificar a sua confiabilidade na utilização como ferramenta de investigação de áreas com potencial para geração eolioelétrica. A região escolhida para estudo foi uma fazenda localizada no município de Maracanaú, no estado do Ceará. Na fazenda foi instalada uma torre anemométrica de 80 metros de altura com 3 anemômetros, 1 biruta, 1 sensor de temperatura e um piranômetro, todos os sensores conectados a um datalogger. Os dados coletados nesta torre foram utilizados para comparação com os dados obtidos através das simulações no WRF. Nas simulações o modelo foi avaliado para duas situações climatológicas distintas na região, o período chuvoso e o seco. Os períodos escolhidos para realizar as simulações são: março/2012 (representando o período chuvoso) e novembro/2011 (representando o período seco). Foram realizados cinco testes de sensibilidade, nos quais foram permutadas as parametrizações da Camada Limite Planetária (CLP), Camada de Superfície (CS) e o Modelo de Solo Superfície (MSS). Os resultados das simulações foram avaliados segundo o método de correlação de Pearson, método este que possui parâmetros de valores de -1 a 1 onde apresenta um indicativo de correlações que vão de péssimas (-1) a ótimas (1). A simulação com o melhor desempenho no período seco e chuvoso apresentaram valores de correlações de 0,76 e 0,58, consideradas forte e moderada, para os parâmetros de Pearson, respectivamente. O modelo conseguiu representar de forma satisfatória o regime de vento local para a estação seca do ano, sendo necessárias mais pesquisas na área para analisar como o modelo se comporta na representação do período chuvoso. Assim este modelo apresenta resultados satisfatórios para ser utilizado como ferramenta para avaliação de regiões com potencial em geração eolioelétrica, sendo necessárias mais pesquisas para ajustá-lo melhor
Abstract: This paper analyzes the mesoscale model WRF (Weather Research And Forecast) to verify its reliability in use as a research tool in areas with potential for eolioeletric generation. The area chosen for study was a farm located in Maracanaú in the state of Ceará. On the farm was installed an anemometer tower of 80 meters high with three anemometers, 1 windsock, 1 temperature sensor and a pyranometer, all sensors connected to a datalogger. The data collected in this tower were used for comparison with the data obtained through simulations in WRF. In the simulations the model was evaluated for two different climatic conditions in the region, the rainy and the dry seasons. The periods chosen to perform the simulations are: March/2012 (representing the rainy season) and November/2011 (representing the dry season). Was performed five sensitivity tests, which were exchanged in the parameterizations of the Planetary Boundary Layer (PBL), Surface Layer (CS) and Ground Surface Model (GSM). The simulation results were evaluated according to the Pearson's correlation method, that one has parameter values from -1 to 1 which presents an index of correlations ranging from bad (-1) to great (1). The simulation with the best performance in the dry and rainy periods presented values for correlations of 0.76 and 0.58, respectively, considered good and fair to the Pearson's parameters. The model was able to satisfactorily represent the local wind behavior for the dry season of the year, and more research is needed in the area to analyze how the model behaves in the representation of the rainy season. Thus, this model provides satisfactory results to be used as a tool for evaluate areas with potential for eolioeletric generation, more research is needed to fit better
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/13022
Appears in Collections:DEEL - Dissertações defendidas na UFC

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