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Title: Identificação de regiões propícias à geração solar e eólica utilizando processamento digital de imagens.
Other Titles: Identification of suitable regions for solar and wind generation using digital image processing.
???metadata.dc.creator???: OLIVEIRA NETO, Antonio Barbosa de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: FERREIRA, Tarso Vilela.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: COSTA, Edson Guedes da.
???metadata.dc.contributor.referee1???: LUCIANO, Benedito Antonio.
???metadata.dc.contributor.referee2???: LOPES, Waslon Terllizzie Araújo.
Keywords: Regiões propícias à geração solar;Regiões propícias à geração eólica;Energia solar;Energia eólica;Processamento digital de imagens;Identificação de regiões favoráveis à energia solar;Identificação de regiões favoráveis à energia eólica;Algoritmo baseado em processamento digital de imagens;Algoritmo de padronização;Algoritmo de parametrização;Parametrização igualitária;Geoprocessamento;Sensoriamento remoto;Geração solar concentrada;Geração solar distribuída;Geração eólica concentrada;Regions conducive to solar generation;Favorable regions for wind generation;Solar energy;Wind energy;Digital Image Processing;Identification of favorable regions for solar energy;Identification of favorable regions for wind energy;Algorithm based on digital image processing;Standardization Algorithm;Parameterization Algorithm;Equal parameterization;Geoprocessing;Remote sensing;Concentrated solar generation;Distributed solar generation;Concentrated wind generation
Issue Date: 26-Feb-2016
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: OLIVEIRA NETO, Antonio Barbosa de. Identificação de regiões propícias à geração solar e eólica utilizando processamento digital de imagens. 2016. 82f. (Dissertação de Mestrado) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2016. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20185
???metadata.dc.description.resumo???: O geoprocessamento de energia, o uso de dados de satélites no contexto energético, a utilização de técnicas baseadas em processamento digital de imagens e o desenvolvimento de ferramentas computacionais permitem e auxiliam tomadas de decisões relacionadas à geração solar e eólica. Desta forma, neste trabalho é apresentado um algoritmo baseado em processamento digital de imagens para identificação de regiões propícias à geração solar e eólica. A identificação de regiões territoriais propícias é obtida a partir de informações, em sua maioria, oriundas de satélites, contidas em mapas, relativas à clima, densidade demográfica, distribuição de linhas de transmissão, declividade, hidrografia, dentre outras. Estas informações são parametrizadas, de acordo com metodologia específica, e sobrepostas. A parametrização obedece ao seguinte preceito: atribuir às características elencadas pesos iguais e pesos distintos, na sobreposição das informações, para a identificação propícia da geração solar e eólica. Assim, executam-se duas avaliações acerca do potencial de geração solar e eólica de uma região: uma avaliação objetiva, impessoal e não polarizada; e uma avaliação personalizada, baseada em questionário envolvendo especialistas da área de energia renováveis. A aplicação das avaliações, por meio das parametrizações, permite variações nos resultados e consequentes comparações. Como produto final do algoritmo, em cada caso avaliado, tem-se um mapa, no qual se destacam em cores, as regiões mais propícias, com suas respectivas coordenadas geográficas. A área territorial, caso de estudo avaliada, foi o estado de Pernambuco. Ademais, os resultados contribuem com o aprimoramento de estudos e elaboração de ferramentas computacionais relacionadas ao geoprocessamento e uso de dados de satélites na geração de energia solar e eólica.
Abstract: The geoprocessing of energy, use of satellite data in the energy context, use of techniques based on digital image processing and the development of computational tools enable and assist decision-making related to solar and wind power. This work presents an algorithm based on digital processing of images to identify favorable areas to solar and wind power. The identification of territorial regions is obtained from information, mostly coming from satellites, contained in maps, climate, population density, distribution of transmission lines, slope, hydrography, among others. This information is parameterized according to specific methodology, and overlapped. The configuration assign equal weights and different weights for the listed characteristics and overlap them for the identification of favorable solar and wind generation. Two assessments to determine the potential of solar and wind generation of a region are executed: an evaluation objective, impersonal and not polarized; and a personalized assessment based on a questionnaire involving experts from the renewable energy area. The implementation of assessments, through parameterization, allows variations in results and subsequent comparisons. The final product of the algorithm, in each case evaluated, there is a map in which stand out in color, the more favorable regions, with their geographical coordinates. The territorial area, case study evaluated was the state of Pernambuco. Moreover, the results contribute to the improvement of research and development of computational tools related to geoprocessing and use of satellite data in the generation of solar and wind energy.
Keywords: Regiões propícias à geração solar
Regiões propícias à geração eólica
Energia solar
Energia eólica
Processamento digital de imagens
Identificação de regiões favoráveis à energia solar
Identificação de regiões favoráveis à energia eólica
Algoritmo baseado em processamento digital de imagens
Algoritmo de padronização
Algoritmo de parametrização
Parametrização igualitária
Geoprocessamento
Sensoriamento remoto
Geração solar concentrada
Geração solar distribuída
Geração eólica concentrada
Regions conducive to solar generation
Favorable regions for wind generation
Solar energy
Wind energy
Digital Image Processing
Identification of favorable regions for solar energy
Identification of favorable regions for wind energy
Algorithm based on digital image processing
Standardization Algorithm
Parameterization Algorithm
Equal parameterization
Geoprocessing
Remote sensing
Concentrated solar generation
Distributed solar generation
Concentrated wind generation
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Elétrica.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20185
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica.

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