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Identificação de regiões propícias à geração solar e eólica utilizando processamento digital de imagens.

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dc.creator.ID OLIVEIRA NETO, A. B. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/3384644050412101 pt_BR
dc.contributor.advisor1 FERREIRA, Tarso Vilela.
dc.contributor.advisor1ID FERREIRA, T. V. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/9395719025602516 pt_BR
dc.contributor.advisor2 COSTA, Edson Guedes da.
dc.contributor.advisor2ID COSTA, E. G. pt_BR
dc.contributor.advisor2Lattes http://lattes.cnpq.br/3930289115658143 pt_BR
dc.contributor.referee1 LUCIANO, Benedito Antonio.
dc.contributor.referee1ID LUCIANO, B. A. pt_BR
dc.contributor.referee2 LOPES, Waslon Terllizzie Araújo.
dc.contributor.referee2ID LOPES, W. T. A. pt_BR
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. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI pt_BR
dc.publisher.program PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Engenharia Elétrica. pt_BR
dc.title Identificação de regiões propícias à geração solar e eólica utilizando processamento digital de imagens. pt_BR
dc.date.issued 2016-02-26
dc.description.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. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20185
dc.date.accessioned 2021-07-22T16:41:44Z
dc.date.available 2021-07-22
dc.date.available 2021-07-22T16:41:44Z
dc.type Dissertação pt_BR
dc.subject Regiões propícias à geração solar pt_BR
dc.subject Regiões propícias à geração eólica pt_BR
dc.subject Energia solar pt_BR
dc.subject Energia eólica pt_BR
dc.subject Processamento digital de imagens pt_BR
dc.subject Identificação de regiões favoráveis à energia solar pt_BR
dc.subject Identificação de regiões favoráveis à energia eólica pt_BR
dc.subject Algoritmo baseado em processamento digital de imagens pt_BR
dc.subject Algoritmo de padronização pt_BR
dc.subject Algoritmo de parametrização pt_BR
dc.subject Parametrização igualitária pt_BR
dc.subject Geoprocessamento pt_BR
dc.subject Sensoriamento remoto pt_BR
dc.subject Geração solar concentrada pt_BR
dc.subject Geração solar distribuída pt_BR
dc.subject Geração eólica concentrada pt_BR
dc.subject Regions conducive to solar generation pt_BR
dc.subject Favorable regions for wind generation pt_BR
dc.subject Solar energy pt_BR
dc.subject Wind energy pt_BR
dc.subject Digital Image Processing pt_BR
dc.subject Identification of favorable regions for solar energy pt_BR
dc.subject Identification of favorable regions for wind energy pt_BR
dc.subject Algorithm based on digital image processing pt_BR
dc.subject Standardization Algorithm pt_BR
dc.subject Parameterization Algorithm pt_BR
dc.subject Equal parameterization pt_BR
dc.subject Geoprocessing pt_BR
dc.subject Remote sensing pt_BR
dc.subject Concentrated solar generation pt_BR
dc.subject Distributed solar generation pt_BR
dc.subject Concentrated wind generation pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator OLIVEIRA NETO, Antonio Barbosa de.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Identification of suitable regions for solar and wind generation using digital image processing. pt_BR
dc.identifier.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 pt_BR


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