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dc.creator.IDOLIVEIRA NETO, A. B.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3384644050412101pt_BR
dc.contributor.advisor1FERREIRA, Tarso Vilela.
dc.contributor.advisor1IDFERREIRA, T. V.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9395719025602516pt_BR
dc.contributor.advisor2COSTA, Edson Guedes da.
dc.contributor.advisor2IDCOSTA, E. G.pt_BR
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3930289115658143pt_BR
dc.contributor.referee1LUCIANO, Benedito Antonio.
dc.contributor.referee1IDLUCIANO, B. A.pt_BR
dc.contributor.referee2LOPES, Waslon Terllizzie Araújo.
dc.contributor.referee2IDLOPES, W. T. A.pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica.pt_BR
dc.titleIdentificação de regiões propícias à geração solar e eólica utilizando processamento digital de imagens.pt_BR
dc.date.issued2016-02-26
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20185
dc.date.accessioned2021-07-22T16:41:44Z
dc.date.available2021-07-22
dc.date.available2021-07-22T16:41:44Z
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectRegiões propícias à geração solarpt_BR
dc.subjectRegiões propícias à geração eólicapt_BR
dc.subjectEnergia solarpt_BR
dc.subjectEnergia eólicapt_BR
dc.subjectProcessamento digital de imagenspt_BR
dc.subjectIdentificação de regiões favoráveis à energia solarpt_BR
dc.subjectIdentificação de regiões favoráveis à energia eólicapt_BR
dc.subjectAlgoritmo baseado em processamento digital de imagenspt_BR
dc.subjectAlgoritmo de padronizaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmo de parametrizaçãopt_BR
dc.subjectParametrização igualitáriapt_BR
dc.subjectGeoprocessamentopt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectGeração solar concentradapt_BR
dc.subjectGeração solar distribuídapt_BR
dc.subjectGeração eólica concentradapt_BR
dc.subjectRegions conducive to solar generationpt_BR
dc.subjectFavorable regions for wind generationpt_BR
dc.subjectSolar energypt_BR
dc.subjectWind energypt_BR
dc.subjectDigital Image Processingpt_BR
dc.subjectIdentification of favorable regions for solar energypt_BR
dc.subjectIdentification of favorable regions for wind energypt_BR
dc.subjectAlgorithm based on digital image processingpt_BR
dc.subjectStandardization Algorithmpt_BR
dc.subjectParameterization Algorithmpt_BR
dc.subjectEqual parameterizationpt_BR
dc.subjectGeoprocessingpt_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectConcentrated solar generationpt_BR
dc.subjectDistributed solar generationpt_BR
dc.subjectConcentrated wind generationpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorOLIVEIRA NETO, Antonio Barbosa de.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeIdentification of suitable regions for solar and wind generation using digital image processing.pt_BR
dc.identifier.citationOLIVEIRA 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/20185pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica.

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ANTONIO BARBOSA DE OLIVEIRA NETO - DISSERTAÇÃO PPGEE 2016.pdfAntonio Barbosa de Oliveira Neto - Dissertação PPGEE 2016.3.24 MBAdobe PDFView/Open


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