Navegando por Palavras-chave "Modelo de mesoecala WRF"

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    Acesso aberto (Open Access)
    Modelagem Aplicada à Energia Eólica
    (Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2016-12) Machado, Henrique Cardoso Köpke de Vasconcellos [UNIFESP]; Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]; Lima, Francisco José Lopes de; http://lattes.cnpq.br/9012359647335296; http://lattes.cnpq.br/2290960209565555; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
    Uma das primeiras etapas de qualquer projeto para geração de energia elétrica requer o levantamento do potencial energético local disponível. O levantamento do potencial eólico de uma região necessita da aquisição de um longo período de dados para apresentar a confiabilidade requerida para avaliação da viabilidade do projeto. A escassez de dados públicos e o custo para obtenção de novos dados são barreiras para o crescimento da participação dessas fontes de energia na matriz brasileira. Com o intuito de promover o conhecimento e capacitação técnica nesse setor, a Universidade Federal de São Paulo vem realizando pesquisas sobre recursos eólicos, por meio de estudos de modelagem numérica de mesoescala aplicada ao regime de ventos. Os dados de velocidade e direção dos ventos horizontais foram coletados em estações automáticas meteorológicas previamente definidas na região litorânea e de planalto do estado de São Paulo. Dados estes obtidos através do banco de dados disponibilizado pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Estudos estatísticos sobre o regime dos ventos foram realizados para determinar a velocidade média e distribuição da direção do vento. Para efeito de comparação com os dados das estações foram rodadas simulações através do modelo WRF-ARW, disponibilizado pela University Corporation for Atmospheric Research – UCAR, e foram extraídos os resultados para as mesmas coordenadas das estações estabelecidas. De modo geral, o estudo procurou compreender a aplicabilidade dos modelos utilizados para previsão dos ventos e sua validação mostrou discrepâncias encontradas entre dados produzidos pelo modelo e os dados observados nas estações, auxiliando, deste modo, na ampliação de uma base de conhecimento para futuros estudos sobre potencial eólico na região.
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    Acesso aberto (Open Access)
    Previsão de irradiância solar na região sudeste do Brasil empregando o modelo de mesoescala WRF ajustado por redes neurais artificiais (RNAS)
    (Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2018-06) Campos, Isabelle Sardinha Leonardo [UNIFESP]; Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]; Lima, Francisco José Lopes de; http://lattes.cnpq.br/8300602270954491; http://lattes.cnpq.br/9012359647335296; http://lattes.cnpq.br/1604549914204182; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
    A irradiância solar é um recurso energético vital para a manutenção da vida no planeta e para atendimento de demandas relativas às atividades humanas, tais como agricultura, geração de eletricidade e produção de calor. A irradiância solar que incide sobre a superfície é de natureza variável, principalmente devido às nuvens e aos ciclos sazonais. Este trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade de um modelo numérico mesoescala em simular a evolução dos processos atmosféricos na região Sudeste do Brasil de forma a possibilitar seu uso para previsão de irradiância solar quando acoplado com uma metodologia para refinamento estatístico para redução dos desvios sistemáticos inerentes ao modelo de mesoescala. Neste sentido, o estudo baseou-se no uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs) alimentadas por variáveis meteorológicas fornecidas pelo o modelo de mesoescala WRF para horizontes de curto prazo: 24 horas, 48 horas e 72 horas. As variáveis de saída do modelo WRF foram empregadas como preditores em modelos de RNAs. Este trabalho utilizou dados de irradiância solar incidente na superfície observados durante o ano de 2013 em estações operadas pelo INMET. Diversos experimentos numéricos foram realizados para ajuste e definição do conjunto de preditores e configuração das redes neurais. Parâmetros estatísticos para avaliação de desvios foram adotados da metodologia de previsão para validação da metodologia empregada no estudo. Os resultados obtidos mostram que as RNAs são uma excelente alternativa para previsão de irradiância solar em toda a Região Sudeste, se destacando, sobretudo, para previsões de até 24h em dias de céu claro.