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 |