Estimação dos Coeficientes da Função Weibull para Análise dos Parâmetros Eólicos: Um Estudo de Caso em Macaé, RJ / Estimation of Weibull Function Coefficients for Wind Parameter Analysis: A Case Study in Macaé, RJ
Resumo
O objetivo deste artigo é estimar os parâmetros de escala e forma da Função Densidade de Probabilidade (FDP) Weibull para analisar a distribuição do vento na cidade de Macaé, RJ. O estudo eólico abordou as estações meteorológicas das localidades Glória, Estrada de Morro Grande, Miramar, Mirante da Lagoa, Parque Aeroporto e Trapiche, considerando diferentes temporadas do ano, no intervalo de outono de 2021 ao verão de 2022. Após realizar os tratamentos estatísticos nos bancos de dados, otimizou-se os coeficientes da FDP para melhor se ajustarem as colunas dos histogramas, plotados individualmente para cada região, e, além disso, a pesquisa avaliou o comportamento sazonal de cada área. Como resultado, inferiu-se quais aplicações urbanas de exploração do recurso eólico podem ser indicadas para cada localidade, baseado, entre outros fatores, na estimativa da potência eólica desenvolvida para um aerogerador médio.
Palavras-Chave: Disponibilidade Eólica. Função Weibull. Planejamento Urbano. Potencial Eólico.
ABSTRACT
This paper aims to estimate the scale and shape parameters of the Weibull Probability Density Function (PDF) to analyze the wind distribution in the city of Macaé, RJ. The wind study covered the meteorological stations in the following locations: Glória, Estrada de Morro Grande, Miramar, Mirante da Lagoa, Parque Aeroporto, and Trapiche, considering different seasons of the year from autumn 2021 to summer 2022. After performing statistical analyses on the databases, the coefficients of the PDF were optimized to better fit the histograms columns, plotted individually for each region. Additionally, the research evaluated the seasonal behavior of each area. As a result, it was inferred which urban applications of wind resource exploitation can be recommended for each locality, based, among other factors, on the estimated wind power developed for an average wind turbine.
Keywords: Urban Planning. Weibull Function. Wind Availability. Wind Potential.
Referências
BARROS, J D.; FURTADO, M. L. S.; COSTA, A. M. de B.; MARINHO, G. S.; SILVA; F. M. Sazonalidade do vento na cidade de Natal/RN pela distribuição de Weibull. Sociedade e Território, v. 25, n. 2, p. 78-92, 2023.
FERNANDES, L. P. M.; NAZARETH, L. F.; PASCOAL, I. H. D. P.; DE SOUZA E SILVA, C. E. F.; NASRI, A. L. X. G.; GNAPP, P. S. G.; FELIX, G. R. B.; DE CASTRO MOSQUEIRA, R. G.; DE OLIVEIRA, C. A. J. M.; DE OLIVEIRA COSTA, S. N.; SANTOS, H. S. Wind Power Evaluation of 17 Stations of the Rio de Janeiro State, Brazil, a Case Study from 2020-2021. OPEN ACCESS LIBRARY JOURNAL, v. 09, p. 1-13, 2022.
IPCC. Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group 1 to the Sixth Assesment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Pres, Cambridge, 2021. doi: https://doi.org/10.1017/9781009157896.
KASSAI, J. R.; CARMONA, B. S. A matriz energética brasileira: uma análise perante a NDC e o ODS7 (2019). Congresso EAC/FEA/USP: Controladoria e Contabilidade, São Paulo, 2019.
LANDSAT. Earth Science Division and ECF Information (ESDECFI). Disponível em: . Acesso em: 2022.
NAVIDI, W. C. Statistics for Engineers and Scientists. McGrawHill Education: Nova Iorque, e. 5, 2020.
NUNES, L. N.; KLÜCK; M, M.; FACHEL, J. M. G. Uso da imputação Múltipla de Dados faltantes: uma simulação utilizando dados epidemiológicos. Cad. Saúde Pública, v. 25, e. 2, 2009.
PEREIRA, D. S. et al. Análise sazonal dos ventos de superfície do estado do Rio de Janeiro com base em dados do período 2007-2015. Brazilian Journal of Development, Curitiba, v. 8, n. 8, p. 58366-58386, 2022.
SALVI, L. L.; FERREIRA, N. J. Análise Preliminar Dos Sistemas Atmosféricos Presentes Em Episódios De Ventos Fortes Que Causaram Impactos No Estado De Mato Grosso Do Sul, Brasil. GEOGRAFIA, Rio Claro, v. 33, n. 3, p. 527-552, 2008.
SANSIGOLO, C. A. Distribuições De Probabilidade De Velocidade E Potência Do Vento. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 20, n. 20, p. 207-214, 2005.
SILVA, S. P.; COSTA, A. S. V.; SANTOS, S. L. B.; LAIA, M. L. A Importância Da Biomassa Na Matriz Energética Brasileira. Pensar Acadêmico, v. 19, n. 2, p. 557-583, 2021.
SOBRAL, B.S. et al. Regime de Vento na Serra do Mar - Rio de Janeiro, Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 33, n. 3, p. 441-451, 2018.
WEIBULL, W. A Statistical Distribution Function of Wide Applicability. ASME Journal of Applied Mechanics, p. 294-297, 1951
YNOUE, R. Y.; REBOITA, M. S.; AMBRIZZI, T.; SILVA, G. A. M. Meteorologia: noções Básicas. Oficina de Textos: São Paulo, e. 1, 2017.
DOI: http://dx.doi.org/10.12819/2024.21.1.9
Apontamentos
- Não há apontamentos.
Este obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional.
Atribuição (BY): Os licenciados têm o direito de copiar, distribuir, exibir e executar a obra e fazer trabalhos derivados dela, conquanto que deem créditos devidos ao autor ou licenciador, na maneira especificada por estes.
Não Comercial (NC): Os licenciados podem copiar, distribuir, exibir e executar a obra e fazer trabalhos derivados dela, desde que sejam para fins não-comerciais
Sem Derivações (ND): Os licenciados podem copiar, distribuir, exibir e executar apenas cópias exatas da obra, não podendo criar derivações da mesma.
ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)