Análise estatística de parâmetros de Weibull para avaliação de potencial de energia eólica em Campo Grande

Autores

  • Amaury de Souza Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
  • Soetânia Santos de Oliveira Faculdades Integradas de Patos - FIP
  • Deniz Ozonur Gazi University

DOI:

https://doi.org/10.24221/jeap.4.3.2019.2468.168-179

Palavras-chave:

Energia Eólica, Distribuição de Weibull, Métodos numéricos, Velocidade do vento

Resumo

A distribuição de Weibull tem sido bastante utilizada para análise da velocidade do vento e é frequentemente empregada na avaliação do potencial eólico. O estudo trata da estimativa dos parâmetros da distribuição de Weibull para velocidade do vento em área urbanizada. Medições da velocidade do vento foram realizadas ao longo do ano de 2015 na cidade de Campo Grande, MS. Essa análise foi feita usando a distribuição de probabilidades de Weibull para melhor representar o conjunto de dados medidos. Para se estimar os parâmetros desta distribuição foram utilizados três métodos numéricos: método do fator padrão de energia (EPFM), método de regressão de mínimos quadrados (LSRM) e método de momentos (MOM). O método EPFM foi o que apresentou o melhor desempenho. Para este método o RPE foi de 0,1 e o RMSE foi de 0,339. O método MOM vem em seguida, com índices estatísticos relativamente próximos aos encontrados para o método EPFM. Além disso, tanto o método EPFM quanto o MOM explicam mais de 99% da variabilidade dos dados. Portanto, esses métodos são aplicáveis para uma boa estimativa dos parâmetros da distribuição de Weibull.

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Biografia do Autor

Amaury de Souza, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Graduado em Fisica (UFSCAR), mestre em meteorologia (UFV), doutor em tecnologias ambientais (UFMS) e professor associado na UFMS.

Soetânia Santos de Oliveira, Faculdades Integradas de Patos - FIP

Graduada em Lic. Plena em Física (UEPB), Mestre e Doutora em Meteorologia (UFCG). Professora de Física no departamento de Engenharia Civil da FIP, Patos, PB, Brasil.

Deniz Ozonur, Gazi University

Gazi University, Statistics Department, Faculty Member. Studies Statistics Education.

Referências

ABERNETHY, R. B. The new Weibull handbook (4th ed.), North Palm Beach, Florida. 2002.

AYOADE, J. O. Introdução à climatologia para os trópicos. 12. ed. Rio de Janeiro: ed. bertrand brasil, 2007. 332 p.

BAGIORGAS, H. S.; MIHALAKAKOU, G.; MATTHOPOULOS, D. A statistical analysis of wind speed distributions in the area of western Greece. International Journal of Green Energy, 5(1), 120–137. 2008.

BENARD, A.; BOS-LEVENBACH, E. C. Het uitzetten van waarnemingen op waarschijnlijkdeidspapier (the plotting of observations on probability paper). Statististica Neerlandica, 7, 163–173. 1953.

BHATTACHARYA, P. Weibull distribution for estimating the parameters. Wind Energy Management, publication with In Tech, ISBN: 978-953-307-336-1. 2011.

CALGARO, M. Análise da Variação Espaço-Temporal dos Parâmetros Para a Modelagem Estocástica da Precipitação Pluvial Diária do Rio Grande do Sul. Tese (Engenharia de Água e Solo), Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2006.

CARTA, J. A.; RAMIREZ, P.; VELAZQUEZ, S. A review of wind speed probability distributions used in wind energy analysis case studies in the Canary Islands. Ren. Sust. Energy Reviews, 13, 933–955. 2009.

CRUZ, G. C. F. Alguns aspectos do clima dos Campos Gerais. In: Melo, M. S.; Moro, R. S.; Guimarães, G. B. (Ed.). Patrimônio Natural dos Campos Gerais do Paraná. Ponta Grossa: Editora UEPG, 2007. Cap. 5, p. 59-72.

DA SILVA, J. B.; BURGUEÑO, L. E. T. Estimativa do potencial eólico a partir de tabelas de probabilidades da velocidade média pentadal do vento, na cascata, em Pelotas – RS. Rev. Bras. de Agrometeorologia, Santa Maria, v. 9, n. 2, p. 333-338, 2001.

DA SILVA, J. B.; LARROZA, E. G.; BURGUEÑO, L. E. T. Estimativa do potencial eólico no campus da Universidade Federal de Pelotas, em Pelotas, RS. Rev. Bras. de Agrometeorologia, Santa Maria, v. 8, n.1, p.111-119, 2000.

DA SILVA, J. B.; SCHONS, R. L.; LARROZA, E. G. Probabilidade de ocorrência de rajadas máximas de vento em Pelotas, RS. Rev. Bras. de Agrometeorologia, Santa Maria, v. 5, n. 2, p. 237-240, 1997.

DILLENBURG, M. R. Estimativas de confiabilidade de produto a partir das contagens mensais de vendas e falhas ao longo do período de garantia. 93f. Dissertação (Engenharia de Produção), Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2005.

DORVLO, A. S. S. Estimating wind speed distribution. Energy Conversion Management, 43, 2311–2318, 2002.

FAWZAN, M. A. Methods for Estimating the Parameters of the Weibull Distribution. King Abdulaziz City for Science and Technology, p.1-11. Arábia Saudita, maio 2000.

JOWDER, F. A. L. Wind power analysis and site matching of wind turbine generators in Kingdom of Bahrain. Applied Energy, 86, 538–545, 2009.

JOHNSON, N. L.; KOTZ, S. Continuous univariate distributions, vol. 2. Houghton Mifflin. 1970.

JUSTUS, C.G.; Hargraves, W.R.; Mikhail, A.; Graber, D. Methods for estimating wind speed frequency distributions. Journal of Meteorology, v. 17, n. 3, p. 350-353, 1978.

KUMAR, K. S. P.; GADDADA, S. Statistical scrutiny of Weibull parameters for wind energy potential appraisal in the area of northern Ethiopia. Renewables: Wind, Water, and Solar, 2:14, 2015. doi.org/10.1186/s40807-015-0014-0

KWON, S. D. Uncertainty analysis of wind energy potential assessment. Applied Energy, 87, 856–865, 2010.

LAI, C. M.; LIN, T. H. Technical assessment of the use of a small-scale wind power system to meet the demand for electricity in a land aquafarm in Taiwan. Renew Energy, 31, 877–892, 2006.

LEITE, M. L.; VIRGENS FILHO, J. S. Avaliação da distribuição Beta com modelo probabilístico para análise de dados de velocidade do vento para Ponta Grossa – publ UEPG, Ciências exatas e da terra, Ciências Agrárias e Engenharias, Ponta Grossa, v. 23, n.1, p. 51-57, abril, 2007

MUNHOZ, F. C.; GARCIA, A. Caracterização da velocidade e direção predominante dos ventos para a localidade de Ituverava-SP. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 23, n.1, p.30-34, 2008.

RODRIGUES, M. L. G.; FRANCO, D.; SUGAHARA, S. Climatologia de frentes frias na litoral de Santa Catarina. Revista Brasileira de Geofísica, v. 22, n. 2, p. 135-151, 2004.

SOUZA, A.; PAVAO, H.; LASTORIA, G.; GABAS, S. G.; CAVAZZANA, G. H. Modelo de Thom para o zoneamento bioclimático de Mato Grosso do Sul. Revista de Geografia Norte Grande (Impresa), v. 46, p. 137-147, 2010.

SOUZA, A. Análises Multivariadas, análises de Componente Principal (ACP) e de Agrupamento (AA), para identificar futuros sítios de geração de energia eólica. Interfaces Científicas - Saúde e Ambiente, Aracaju, v.3. n.3, p. 9 – 24. Jun. 2015. DOI: 10.17564/2316-3798.2015v3n3p9-24

SOUZA, A; GRANJA, S. C. Estimativa dos parâmetros "C" e "K" do modelo de Weibull e da direção dos ventos para Campo Grande e Dourados, MS, Brasil. Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, v.5, n.1, p.109-114, 1997.

THIAW, L.; SOW, G.; FALL, S. S.; KASSE, M.; SYLLA, E.; THIOYE, S. A neural network based approach for wind resource and wind generators production assessment. Applied Energy, 87, 1744–1748, 2010.

UCAR, A.; BALO, F. Investigation of wind characteristics and assessment of wind generation potentiality in Uludag-Bursa, Turkey. Applied Energy, 86, 333–339, 2009.

Weibull W. A statistical distribution function of wide applicability. J. Appl. Mech. 18:293-7, 1951.

WONS, I. Geografia do Paraná. Curitiba: Ensino Renovado, 1982. 172 p.

ZOU, W.; YANG, H. X.; FANG, Z. H. Wind power potential and characteristic analysis of the Pearl River Delta region, China. Renew Energy, 31(6), 739-753, 2006.

Publicado

2019-09-18

Como Citar

Souza, A. de, Oliveira, S. S. de, & Ozonur, D. (2019). Análise estatística de parâmetros de Weibull para avaliação de potencial de energia eólica em Campo Grande. Journal of Environmental Analysis and Progress, 4(3), 168–179. https://doi.org/10.24221/jeap.4.3.2019.2468.168-179

Edição

Seção

Environmental Geotechnology