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Title: Regionalização do regime eólico no Nordeste do Brasil período 1977-1981.
Other Titles: Regionalization of the wind regime in northeast Brazil from 1977-1981.
???metadata.dc.creator???: BANDEIRA, Maria Marle.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: CEBALLOS, Juan Carlos.
???metadata.dc.contributor.referee1???: AZEVEDO, Pedro Vieira de.
???metadata.dc.contributor.referee2???: ARAÚJO, Telmo Silva de.
Keywords: Vento - Energia Eólica - Nordeste - Brasil;Meteorologia - Vento - Utilização;Climatologia Estatística;Wind - Wind Energy - Northeast - Brazil;Meteorology - Wind - Use;Statistical Climatology
Issue Date: 17-Dec-1990
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: BANDEIRA, Maria Marle. Regionalização do regime eólico no Nordeste do Brasil período 1977-1981. 1990. 151f. (Dissertação) Mestrado em Meteorologia), Curso de Mestrado em Meteorologia, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal da Paraíba - Campus II - Campina Grande – Paraíba – Brasil, 1990. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4775
???metadata.dc.description.resumo???: Foi analisado o regime diário e mensal do vento no Nordeste do Brasil (NEB), até a latitude de 12° Sul. Os dados disponíveis foram as velocidades horárias a 10m de altura, período 1977 - 1981, para 66 estações climatológicas do Departamento Nacional de Meteorologia (DNMET) foram grupados em quatro períodos diários, cada um tendo seis horas de duração. 0 modelo de Weibull biparamétrico (numa versão híbrida) foi ajustado a distribuição empírica frequência do vento. Para a estimativa dos parâmetros de Weibull foram testados três métodos: Momentos, Máxima Verossimilhança e Mínimos quadrados. Os Testes de ajuste indicaram a máxima verossimilhança como geradora de melhor ajuste; todavia, o método de momentos fornece ajustes com desvios semelhantes com relação a distribuição empírica, e foi adotado por ser de aplicação mais simples. 0 método dos mínimos quadrados evidenciou desvios apreciáveis, e não e recomendado. Foram construídas tabelas dos parâmetros de Weibull, caracterizando o regime para cada período diário e cada mês de cada uma das estações. Com base neles, a potência média disponível e aquela aproveitável por aerogeradores pode ser estimada para cada local estudado. 0 parâmetro de forma (c) permite definir um coeficiente de correção g c para aproximações da potência media baseadas na media climatológica <v> do vento. 0 ajuste obtido nem sempre foi satisfatório, desde que algumas estacoes do NEB parecem apresentar uma distribuição multimodal de ventos. Uma regionalização do parâmetro qui2 associado ao ajuste permite evidenciar as regiões que melhor se ajustam ao modelo proposto. A distribuição do parâmetro de escala (a) evidência a disponibilidade de potência eólica, melhor do que a distribuição da média <v>. Ainda, a distribuição do parâmetro de forma (c) fornece informação sobre a assimetria na ocorrência de ventos e sobre o coeficiente de correção gc para cada local. Finalmente, a comparação entre cartas de distribuição de a e c permite detectar sub-regiões com o mesmo regime e potência eólica disponível. Comentários específicos são desenvolvidos, para o mês de fevereiro. As Tabelas com os resultados de a e c permitem construir análises semelhantes para outros meses e períodos do dia. Os resultados devem ser considerados válidos para o período 1977-81, desde que o regime de ventos pode ter variações consideráveis. Por outro lado, sua utilidade está restrita a escala sinótica, coerente com a distribuição espacial de estações climatológicas. São, portanto, indicativos para detecção primaria de sub-regiões favoráveis para aproveitamento eólico. Conclusões em meso e microescala requerem de experimento específico.
Abstract: The daily and monthly wind regime in the Northeast of Brazil (NEB), to the latitude of 12 ° South, was analyzed. The available data were the hourly velocities at 10m height, from 1977 to 1981, for 66 climatological stations of the National Department of Meteorology (DNMET) were grouped into four daily periods, each lasting six hours. The biparametric Weibull model (in a hybrid version) was adjusted to the empirical frequency distribution of the wind. For the estimation of the Weibull parameters, three methods were tested: Moments, Maximum Likelihood and Least Squares. The adjustment tests indicated the maximum likelihood as the best fit generator; however, the momentum method provides adjustments with similar deviations from the empirical distribution, and was adopted because it is simpler to apply. The least squares method showed appreciable deviations, and is not recommended. Weibull parameters tables were constructed, characterizing the regime for each daily period and each month of each of the stations. Based on them, the average power available and that available for wind turbines can be estimated for each site studied. The shape parameter (c) allows us to define a correction coefficient g c for average power approximations based on the climatological mean wind <v>. The adjustment obtained was not always satisfactory, since some NEB stations appear to have a multimodal distribution of winds. A regionalization of the chi2 parameter associated to the adjustment allows to highlight the regions that best fit the proposed model. The distribution of the scale parameter (a) evidence the availability of wind power, better than the distribution of the mean <v>. Also, the distribution of the shape parameter (c) provides information on the asymmetry in the occurrence of winds and on the correction coefficient gc for each location. Finally, the comparison between a and c distribution charts allows the detection of subregions with the same available wind power and regime. Specific comments are developed for the month of February. Tables with the results of a and c allow us to construct similar analyzes for other months and periods of the day. The results should be considered valid for the period 1977-81, since the wind regime may vary considerably. On the other hand, its usefulness is restricted to the synoptic scale, consistent with the spatial distribution of climatological seasons. They are, therefore, indicative for the primary detection of favorable subregions for wind farms. Conclusions in meso and microscale require specific experiment.
Keywords: Vento - Energia Eólica - Nordeste - Brasil
Meteorologia - Vento - Utilização
Climatologia Estatística
Wind - Wind Energy - Northeast - Brazil
Meteorology - Wind - Use
Statistical Climatology
???metadata.dc.subject.cnpq???: Meteorologia
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4775
Appears in Collections:Mestrado em Meteorologia.

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