relatório atmosfera 3

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CAMPUS ARARANGU ´ A - ENGENHARIA DE ENERGIA Disciplina: Atmosfera - Prof a . Dr a . Carla D’Aquino Paulo Cesar Correa Galeano Trabalho: Relat´ orio sobre a atividade pr´atica 3 1 Introdu¸ ao O aproveitamento de energia e´ olica no mundo se torna cada vez mais uma alternativa vi´ avel e limpa, formando parte da matriz en´ ergica de muitos pa´ ıses e, os ventos v˜ao ganhando presen¸ca como uma op¸c˜ ao de suprimento energ´ etico do s´ eculo XXI, em conjunto com otras energias renov´aveis, po- der´ a conciliar as necessidades de uma sociedade industrial moderna com os requisitos de preserva¸c˜ ao ambiental.[1] Com isso, o presente trabalho visa comentar sobre o potencial e´olico na regi˜ ao de Santa Catarina, espec´ ıficamente na cidade de Ararangu´ a a partir da an´ alise das medi¸c˜oes de elementos meteorol´ogicos em um periodo de 90 dias, medidos por esta¸c˜oes autom´ aticas. Os dados foram obtidos atrav´ es do site do INMET 1 , sobre estes foram realizados principalmente tratamentos estat´ ısticos e com isso foi contruido diferentes tipos de gr´aficos, o quais faci- litam a visualiza¸c˜ ao de varia¸c˜ oes de elementos, como a varia¸c˜ ao temporal da velocidade do vento, da potˆ encia, entre outros. 2 Metodologia Primeiramente, come¸ cou-se na planilha do Excel onde estavam os dados da distribui¸ c˜ao de frequˆ encias da varia¸c˜ao temporal da velocidade do vento. Nesta foi a adicionada a varia¸ c˜ao temporal da potˆ encia e logo foi tamb´ em acrescentada no gr´ afico dessa distribui¸ c˜ao, como pode-se visualizar na figura 1 Instituto Nacional de Meteorologia - www.inmet.gov.br 1

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Vento

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA

CAMPUS ARARANGUA - ENGENHARIA DE ENERGIA

Disciplina: Atmosfera - Profa. Dra. Carla D’Aquino

Paulo Cesar Correa Galeano

Trabalho: Relatorio sobre a atividade pratica 3

1 Introducao

O aproveitamento de energia eolica no mundo se torna cada vez maisuma alternativa viavel e limpa, formando parte da matriz energica de muitospaıses e, os ventos vao ganhando presenca como uma opcao de suprimentoenergetico do seculo XXI, em conjunto com otras energias renovaveis, po-dera conciliar as necessidades de uma sociedade industrial moderna com osrequisitos de preservacao ambiental.[1]

Com isso, o presente trabalho visa comentar sobre o potencial eolico naregiao de Santa Catarina, especıficamente na cidade de Ararangua a partirda analise das medicoes de elementos meteorologicos em um periodo de 90dias, medidos por estacoes automaticas. Os dados foram obtidos atraves dosite do INMET1, sobre estes foram realizados principalmente tratamentosestatısticos e com isso foi contruido diferentes tipos de graficos, o quais faci-litam a visualizacao de variacoes de elementos, como a variacao temporal davelocidade do vento, da potencia, entre outros.

2 Metodologia

Primeiramente, comecou-se na planilha do Excel onde estavam os dadosda distribuicao de frequencias da variacao temporal da velocidade do vento.Nesta foi a adicionada a variacao temporal da potencia e logo foi tambemacrescentada no grafico dessa distribuicao, como pode-se visualizar na figura

1Instituto Nacional de Meteorologia - www.inmet.gov.br

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1 e 2.Logo, no Matlab foi realizado um M-file, que e basicamente um ar-

quivo onde sao armazenados algoritmos ou ’rotinas’ que podem ser utiliza-dos no mesmo software para realizar varias operacoes. Nesta oportunidade,prossegui-se a criar um algoritmo que separe os nossos dados por mes, comopode ser apreciado na figura 1, iniciamos (Alem do carregamento dos dados,criacao do vetor tempo e armazenamento dos todos os dados numa unicamatriz) criando os vetores onde colocariamos os dados de cada mes (tempo,velocidade e potencia). Depois esses vetores receberam os dados pertinen-tes atraves do uso da funcao find, que salva bastantes linhas de comando,pois dada uma condicao, ele fornece as posicoes dos dados, o qual facilita asoperacoes. Na mesma linha que separa os dados, aproveitou-se para deter-minar a potencia teoria dos ventos e ja armazena-los no vetor.

Fig.1. Sequencia de algoritmos no M-file para separacao dos dados por mes

A seguinte operacao, que pode-se visualizar na figura 2, efeituada ja comos dados separados, consistiu em graficar a variacao temporal da potenciapara cada mes atraves do uso do comando plot. Logo aplicou-se a funcaodatetick que possibilita mudar o eixo x (tempo) mostrando as datas corres-pondentes. Deve-se salientar que como o grafico apenas mostrava duas datas,foi pesquisado na internet e encontrou-se que com a utilizacao da funcao set epossivel modificar o numero de ticks mostrados no grafico e foi acrescentadono codigo. Os graficos podem ser observados nas figuras do 5 ao 8.

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Fig.2. Sequencia de algoritmos no M-file para criacao dos graficos

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3 Resultado e discusao

Incialmente para afirmar alguma coisa enquanto a potencia devemos ob-servar na figura 4, o cruzamento entre o grafico da potencia e o da velocidade.Nesta discretizacao pode-se dizer que a velocidade 5.11 m/s se apresentoucom maior frequencia em consequencia, uma potencia de aproximadamente50 W/m2. Se compararmos com dados de referencia[1], os resultados saocoherentes com os obtidos nesse artigo cientıfico, e salientando que a potenciateorica poderia se dizer que e baixa se comparando com outros locais( Emque a velocidade do vento e em media superior a 7m/s e o obtido na analisefoi de apenas 2 m/s), como o Nordeste por exemplo. Outro ponto relevantee que poderia haver uma certa incerteza na comparacao devido aos periodos,pois a referencia utilizada apresenta medias anuais e nesta analise foram uti-lizados dados de apenas 90 dias. Poderiamos concluir a analise feita podeservir como primeiro step para saber se um local possui potencial eolico sig-nificativo para geracao, pois e apresentada a variacao de potencia teorica semas perdas pertinentes.

Fig.3. Histograma da distribuicao de frequencias da variacao temporal da velocidade e da potencia

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Fig.4. Grafico da distribuicao de frequencias da variacao temporal da velocidade e da potencia

Fig.5. Grafico da variacao temporal da potencia no mes de marco

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Fig.6. Grafico da variacao temporal da potencia no mes de abril

Fig.7. Grafico da variacao temporal da potencia no mes de maio

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Fig.8. Grafico da variacao temporal da potencia no mes de junho

Referencias

[1] BURDEN, Richard L.; FAIRES, J. Douglas. , Numerical Analysis.9. ed. Boston: Cengage Learning, 2010. 872 p..

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