Previsão horária do Vento utilizando o modelo WRF para geração de energia eólica na região Nordeste do Brasil
Resumo
Aenergia eólica requer previsões acuradas para uma integração adequada ao sistema da rede elétrica. Para isso, modelos numéricos regionais como o WRF tem sido cada vez mais utilizados para prever a geração elétrica dos parques eólicos. Este trabalho teve como objetivo prever e validar a velocidade do vento e a produção de dois parques eólicos utilizando o WRF em alta resolução. Pela análise observacional, constatou-se que a primavera é a estação do ano de 2017 que apresenta as maiores
velocidades médias mensais do vento, com pico máximo no mês de setembro, enquanto que as menores velocidades variam durante o trimestre Março-Abril-Maio. O período diurno entre as 10:00 h e 17:00 h local é o que apresenta com maior
frequência velocidades ≥ 10 m.s-1 . A direção do vento variou de leste a sul, com predominâncias das direções leste e sudeste, em cerca de 80% do tempo. Durante os trimestres que correspondem ao verão e outono, as distribuições de Weibull foram
mais concentradas em torno de 6,5 e 7 m.s-1 , indicando que nesse período do ano há maior probabilidade de ocorrência de velocidades médias menores, implicando em menor produtividade para energia eólica. O contrário é observado no inverno e
primavera, com exceção do mês de junho, em que as distribuições estão mais concentradas em torno de velocidades ≥ 8 m.s-1 e apresentaram maior probabilidade de ocorrência de velocidades médias maiores, se mostrando o melhor período do ano
de 2017 para geração de energia eólica. Com relação a modelagem numérica, os resultados indicam que o WRF é capaz de realizar satisfatoriamente previsões operacionais de energia eólica para a região de estudo com a combinação adequada
de esquemas físicos. O experimento com esquema de fechamento local BouLAC apresentou previsões melhores que o esquema híbrido ACM2 para ambos períodos de estudo (abril e setembro). O melhor erro médio absoluto mensal foi de 1,16 m.s-1
para a velocidade do vento e de 12,6% para a geração eólica em abril, e de 1,19 m.s 1 e 13,3%, respectivamente, em setembro. O desempenho considerando o horizonte de 24 h x 48 h de previsão foi semelhante, embora cada um tenha um desempenho
melhor para cada experimento sob determinadas condições meteorológicas.