Estimativa da densidade de potência eólica em cidades do nordeste do Brasil
DOI:
https://doi.org/10.21712/lajer.2024.v11.n1.p121-134Palavras-chave:
Palavras-chave: Vento, Energia, Weibull, Parâmetros, métodos.Resumo
Melhorar a precisão da estimativa de produção de energia eólica é preponderante para o planejamento estratégico no setor elétrico de uma nação. Nesse contexto, esta pesquisa teve como objetivo estimar os parâmetros do modelo estatístico de Weibull e a densidade de potência eólica usando dados coletados de três cidades no nordeste do Brasil. Além disso, outro objetivo foi analisar o melhor ajuste entre a distribuição dos dados observados e o modelo de Weibull. Para atingir esses objetivos, quatro metodologias distintas, a saber, Método de Regressão de Mínimos Quadrados (MRMQ), Método de Momentos (MM), Método de Fator de Padrão de Energia (MFPE) e Método de Máxima Verossimilhança (MMV), foram empregadas para estimar os parâmetros de forma e escala do modelo de Weibull. A fim de analisar o melhor ajuste entre os dados observados do vento e o modelo estatístico de Weibull, foi aplicado o teste estatístico: Erro Médio Quadrático (EMQ). Por sua vez, os valores médios dos parâmetros estimados obtidos através das quatro metodologias foram utilizados para calcular a densidade de potência eólica em cada cidade investigada. Os resultados deste estudo mostram que os ventos que sopram no nordeste do Brasil são de excelente qualidade favorecendo, a geração eólica. Além disso, todos os métodos examinados (ou seja, MRMQ, MMV, MM e MFPE) demonstraram desempenho satisfatório na estimativa dos parâmetros da distribuição de Weibull.
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Referências
Akdag, SA and Dinler, A (2009) ‘A New Method to Estimate Weibull Parameters for Wind Energy Applications’, Energy Conversion and Management, [e-journal] 50(7), pp. 1761-1766. http://dx.doi.org/10.1016/j.enconman.2009.03.020
Azad, AK, Rasul, MG, and Yusaf, T (2014) ‘Statistical Diagnosis of the Best Weibull Methods for Wind Power Assessment for Agricultural Applications’, Energies, [e-jounal] 7(5), pp. 3056-3085. https://doi.org/10.3390/en7053056
ANEEL (2019) ‘ANEEL institutional website’. http://www.aneel.gov.br (accessed 01 september, 2019).
Bidaoui, H, El Abbassi, I, El Bouardi, A and Darcherif, A (2019) ‘Wind Speed Data Analysis Using Weibull and Rayleigh Distribution Functions, Case Study: Five Cities Northern Morocco’, Procedia Manufacturing, [e-journal], v. 32, pp.786-793. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.02.286
Brazilian association of wind power and new technologies (ABEEólica), 2022. Annual Wind Energy Report 2022. [pdf] Available at: https://abeeolica.org.br/wp-content/uploads/2023/08/WIND-ENERGY-REPORT-2022-1.pdf [accessed 26 dec 2023].
Carrillo, C, Cidrás, J, Díaz-Dorado, E and Obando-Montaño, AF (2014) ‘An Approach to Determine the Weibull Parameters for Wind Energy Analysis: The Case of Galcia (Spain)’, Energies, [e-journal] 7(4), pp. 2676-2700. https://doi.org/10.3390/en7042676
Chaurasiya, PK, Ahmed, S and Warudkar, V (2018) ‘Study of different parameters estimation methods of Weibull distribution to determine wind power density using ground based Doppler SODAR Instrument’, Alexandria Engineering Journal, [e-journal] 57(4), pp. 2299-2311. https://doi.org/10.1016/j.aej.2017.08.008
Escritório Técnico de Estudos Econômicos do Nordeste (ETENE), 2023. Caderno Setorial 2023. [pdf] Available at: https://www.bnb.gov.br/s482-dspace/bitstream/123456789/1781/1/2023_CDS_288.pdf [accessed 16 may 2024].
Global Wind Energy Concil (GWEC), 2024. Global Wind Report 2024. [pdf] Available at: https://gwec.net/wp-content/uploads/2024/04/GWR-2024_digital-version_final-1.pdf [accessed 17 may 2024].
Indhumathy, D, Seshaiah, CV and Sukkiramai, K, 2014. Estimation of Weibull Parameters for Wind speed calculation at Kanyakumari in India. [pdf] Available at: https://www.ijirset.com/upload/2014/january/33_Estimation.pdf [accessed 9 january 2024].
IRENA (2023) ‘IRENA institutional website’. https://www.irena.org/Publications/2023/Mar/Renewable-capacity-statistics-2023 (accessed 22 dec 2023).
IEA (2024) ‘IEA institutional website’. https://www.iea.org/reports/electricity-2024 (accessed 16 may 2024).
Jiajin, X and Zhentong, G, 2023. From Gaussian Distribution to Weibull Distribution. [pdf] Available at: https://globaljournals.org/GJRE_Volume23/1-From-Gaussian-Distribution-to-Weibull.pdf [accessed 10 january 2024].
Kumar, KSP and Gaddada, S (2015) ‘Statistical scrutiny of Weibull parameters for wind energy potential appraisal in the area of northern Ethiopia’, Renewables, [e-journal], vol. 2, no. 14, pp.1-15. https://doi.org/10.1186/s40807-015-0014-0.
Kumar, MBH, Balasubramaniyan, S, Padmanaban, S and Holm-Nielsen, JB (2019) ‘Wind Energy Potential Assessment by Weibull Parameter Estimation Using Multiverse Optimization Method: A Case Study of Tirumala Region in India’. Energies, [e-journal] 12(11), pp.1-21. https://doi.org/10.3390/en12112158.
Manwell, J, McGowan, J and Rogers, A (2009) Wind energy explained: theory, design, and application, 2nd edn. Chichester: Wiley.
Pishgar-Komleh, SH. Keyhani, A and Sefeedpari, P (2015) ‘Wind speed and power density analysis based on Weibull and Rayleigh distributions, a case study: Firouzkooh county of Iran’, Renewable and Sustaineble Energy Reviews, [e-journal], vol. 42, pp.313–322. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.10.028.
Pobocíková, Ivana, Sedliacková, Zuzana (2014). ‘Comparison of Four Methods for EstimatingWeibull Distribution Parameters’, Applied Mathematical Sciences, [e-journal], vol. 8, no. 83, pp.4137-4149. http://dx.doi.org/10.12988/ams.2014.45389.
Rocha, PAC, Sousa, RC, Andrade, CF, S, MEV (2012) ‘Comparison of Seven Numerical Methods for Determining Weibull Parameters for Wind Energy Generation in the Northeast Region of Brazil’, Applied Energy, [e-journal] 89(1), pp.395-400. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2011.08.003.
Shu, ZR, Jesson, M (2021) ‘Estimation of Weibull parameters for wind energy analysis across the UK’, J. Renewable Sustainable Energy, [e-journal] 13(2), pp.1-18. https://doi.org/10.1063/5.0038001.
WWEA (2023) ‘WWEA institutional website’. https://wwindea.org/wwea-half-year-report-2023-additional-momentum-for-windpower-in-2023 (accessed 16 may 2024).
Wadi, M., Elmasry, W. (2021). Statistical analysis of wind energy potential using different estimation methods for Weibull parameters: a case study. Electrical Engineering, [e-journal], vol. 103, pp.2573-2594. https://doi.org/10.1007/s00202-021-01254-0.
Weibull, WA, 1951. A statistical distribution function of wide applicability. [pdf] Available at: https://web.cecs.pdx.edu/cgshirl/Documents/Weibull-ASME-Paper-1951.pdf [accessed 10 january 2024].
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